home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #19 / NN_1992_19.iso / spool / bit / listserv / csgl / 805 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1992-08-25  |  5.1 KB  |  100 lines
  1. Comments: Gated by NETNEWS@AUVM.AMERICAN.EDU
  2. Path: sparky!uunet!europa.asd.contel.com!darwin.sura.net!paladin.american.edu!auvm!MCIMAIL.COM!0005096370
  3. Message-ID: <02920826064420/0005096370ND2EM@mcimail.com>
  4. Newsgroups: bit.listserv.csg-l
  5. Date:         Wed, 26 Aug 1992 06:44:00 GMT
  6. Sender:       "Control Systems Group Network (CSGnet)" <CSG-L@UIUCVMD.BITNET>
  7. From:         Henry James Bicycles Inc <0005096370@MCIMAIL.COM>
  8. Subject:      STEERING
  9. X-To:         "EMS: INTERNET" <CSG-L@vmd.cso.uiuc.edu>
  10. Lines: 88
  11.  
  12. [From Hank Folson (920826)]
  13.  
  14. (Chris Malcolm 920825)
  15.  
  16. >Clearly these apparent paradoxes arise because the "folk" theories of
  17. >how control is learnt and executed are wrong.
  18.  
  19. Is there really a paradox here? As you described, the only way to get a
  20.  motorcycle/bicycle to turn right is to get it leaning to the right before
  21.  initiating the final steering actions. The only reason we make a big deal about
  22.  counter-steering is because i
  23. t is not obvious that we must do it and do do it. IsnUt the use of the term
  24.  "counter-steering" a stimulus-response sort of description?
  25.  
  26. >What is required is a theory of control which can be applied to the >phenomena
  27.  of counter-steering in which the paradoxes become predicted.
  28.  
  29. How about this, Chris: One thing that I am coming to understand about control
  30.  theory is that purpose is all that counts.  Method is secondary, just a means
  31.  to the intended end. The motorcycle/bicycle steering scenario is a good example
  32.  of this, I think.
  33.  
  34. The first time someone without a physics degree or an experienced tutor tries to
  35.  ride a bike/motorcycle, they will steer right when they want to turn right. The
  36.  desired perception is turning right, and turning the handlebars to the right
  37.  seems like a good
  38.  idea at the time. The result is a fall or a moment of panic and wobbling with
  39.  no turn. The purpose/goal of turning right remains, however. Steering right
  40.  didn't work, so I suspect that our control systems simply try another
  41.  controlling action AT RANDOM.
  42.  
  43. Handlebars only go right or left, so the next controlling action is to turn the
  44.  bars to the left. NOTE THAT THE SYSTEM HAS NO INKLING OF WHY THIS SHOULD WORK
  45.  ANY BETTER THAN TURNING THE BARS TO THE RIGHT JUST DID. The bike now falls to
  46.  the right side in r
  47. esponse to God and Newton. Whatever level of our hierarchy controls for not
  48.  falling quickly takes over. The most recent output was to turn the handlebars
  49.  to the left. So now the system corrects, and turns the bars to the right. This
  50.  is the only controllin
  51. g action option available, fortunately. (In other words there are not so many
  52.  degrees of freedom that all options could not be tried before you fall to the
  53.  ground.)
  54.  
  55. Now the bike has velocity, and is leaning to the right, and the bars are turned
  56.  to the right. With the centrifugal (or is it centripedal?) force, and the human
  57.  control system hopefully in a stable range, there is no fall, just a
  58.  beautifully controlled rig
  59. ht turn EVEN THOUGH THE CONTROL SYSTEM DOES NOT UNDERSTAND WHY.
  60.  
  61. There is not much in the way of planned output in my perception of how a control
  62.  system functions. The initial controlling action chosen may be selected for
  63.  some reason (e.g. If I want to turn right, it makes sense to turn the bars to
  64.  the right, based on
  65. what is stored in the mind from past experiences, such as steering a tricycle.),
  66.  but if that first choice does not produce the desired input as the process goes
  67.  around the control loop, or if there is no reason to choose a particular
  68.  action, the control s
  69. ystem will try one at random. And if that doesn't work, it will continue to
  70.  control by trying another action. One thing I like about this suggested
  71.  interpretation is that a living control system can survive a great many complex
  72.  and/or new situations, with
  73. out requiring a lot of computing power, and can react very fast. Perhaps those
  74.  lucky enough to randomly pick the best controlling actions first survive better
  75.  than others!
  76.  
  77. The bicycle steering example is, to me, a good example how a control system can,
  78.  by random actions, handle something that its sensors and internal logic would
  79.  never figure out. The way E. coli tumbles and takes off in a random direction
  80.  when controlling f
  81. or a new food source is a lower level example.
  82.  
  83. In the going right by steering left scenario, I did not mention another
  84.  controlling action the system has available: putting a foot down. This is
  85.  perfectly valid, and many beginners probably do this. This takes care of the
  86.  error signal of falling down, bu
  87. t doesn't do anything about turning right. Those who put their foot down will
  88.  probably take longer to learn how to ride, because their control systems will
  89.  not get the opportunity to complete the steering left to go right strategy.
  90.  
  91. Another thought to ponder: The system has just learned by trial and error how to
  92.  turn right. How will the system respond to the next new goal which would be  to
  93.  turn left? Will the rider try steering left to go left, or will he immediately
  94.  steer right to
  95. go left? Is this a prediction of your paradox, Chris?
  96.  
  97. Hank Folson, Henry James Bicycles, Inc.
  98. 704 Elvira Avenue, Redondo Beach, CA 90277
  99. 310-540-1552 (Day & Evening) MCI MAIL: 509-6370 Internet: 5096370@MCIMAIL.COM
  100.