地标信息重置了系统的自我定位能力，但并未影响目标定位：这为导航过程中的交互式错误传播提供了证据

《Journal of Environmental Psychology》：Landmarks Reset Self-Localization but Not Goal-Localization: Evidence for Interactive Error Propagation in Navigation

　　薛晨|Jasmin Chan|Advait M. Gulawani|牟伟民
阿尔伯塔大学心理学系

**摘要**
本研究探讨了在导航过程中，自我定位错误（特别是位置错误和方向错误）如何传递到目标定位错误。目标错误可以定义为位置错误和方向错误之间的差异。交互传播假说认为，由相同线索（例如自我运动）引起的位置错误和方向错误之间存在相关性。由于目标计算结合了这两个组成部分，共享的错误可以在一定程度上相互抵消，其抵消的程度取决于它们的相关性。如果地标仅重置位置而不重置方向，这种选择性干预可能会减弱它们的相关性，从而在位置错误本身减小的情况下限制目标错误的减少。相反，独立传播假说认为，仅重置位置错误就足以减少目标错误。在沉浸式虚拟环境中进行的两个实验测试了这些假说。参与者学习了五个目标位置和两个地标位置，这些位置和地标围绕一个指定的起始位置排列。在走向一个地标的两条路径之后，他们在测试位置处重新放置了原始的目标位置，有时地标可见，有时不可见。在实验1中，地标提供了位置信息，但不提供方向信息；在实验2中，地标同时提供了位置和方向信息。结果表明，仅选择性减少位置错误而不对方向错误进行修正未能减少目标错误，但降低了位置错误和方向错误之间的相关性。相反，同时减少这两种错误可以减少目标错误，而且不改变它们之间的相关性。这些发现表明，目标定位错误不仅取决于各个自我定位错误的幅度，还取决于它们的协方差结构，从而支持了交互传播假说。

**引言**
导航要求能够估计当前的位置和方向，以及环境中相关目标的位置。在本研究中，我们将自我定位和目标定位视为两个功能上不同的过程（见图1）。自我定位是指估计自己在空间中的当前位置和方向的过程，而目标定位是指估计重要目标的位置（McNamara & Qi, 2025; Moser & Moser, 2016; Mou, 2025）。尽管主流理论从未将这两个功能视为相互独立的，但大多数研究都是将它们孤立起来进行研究，通常只关注给定任务中的自我定位或目标定位（Chen & Mou, 2024; Chen et al., 2017; Chen, Chen & McNamara, 2025; Madhav et al., 2024; Marchette et al., 2014; Nardini et al., 2008; Poucet et al., 2014; Sjolund et al., 2018; Yoder, Clark & Taube, 2011; Zhao & Warren, 2015）。因此，将两者联系起来的机制仍然很大程度上不清楚。本项目的主要目的是解决这一空白。

自我定位依赖于两种导航方法：路径整合和导航引导（见图1）。连续的自我运动线索，包括前庭感受、本体感觉、传出信号和视流，支持路径整合，而外部视觉地标支持导航引导（Gallistel, 1990; Gallistel & Matzel, 2013; Loomis et al. 1999; Mou & Wang, 2015; Philbeck et al., 2001）。自我运动线索始终可用，因此路径整合可以持续进行（Anastasiou, Baumann & Yamamoto, 2023; Mittelstaedt & Mittelstaedt, 1980），并允许个体在没有外部参考的情况下保持对自己当前位置和方向的估计。相比之下，地标可能会脱离视线，因此导航引导需要间歇性地进行以确定位置和方向（Tcheang, Bulthoff & Burgess, 2011）。路径整合会随着额外的运动而累积误差（Cheung et al. 2008; Kelly et al. 2008），而地标可以重置这种漂移，使内部空间估计与外部世界重新对齐。这一重置机制得到了神经科学证据的支持，证明在黑暗中头部方向细胞会不可预测地漂移，这种漂移在看到熟悉的视觉线索时会立即被重置为稳定方向，有效地清除了累积的角度误差（Etienne & Jeffery, 2004）。数学建模进一步证明了这一机制的必要性：在没有外部线索的情况下，感觉运动噪声会导致导航者的路径退化为具有快速增长方差的对数螺旋，而用指南针重置方向可以限制不确定性，允许稳定的直线导航（Cheung et al., 2008）。在沉浸式虚拟现实中的行为实验也表明，不一致的传送会干扰路径整合并增加空间误差，而地标的存在允许整合器纠正这些缺陷，表明外部特征作为减轻自我运动跟踪中固有漂移的重要锚点（Cherep et al., 2023）。

目标定位依赖于自我定位（见图1）。因此，估计自己位置和方向的错误预计会传递到目标定位的错误中。自我定位依赖于外部参考对象（即地标），因此不应被描述为纯自我中心的（例如Mou et al., 2008）。即使仅基于自我运动线索，路径整合也可以产生外部中心的方向表示，正如Mou和Zhang（2014）所展示的。因此，自我定位和目标定位之间的区别不能简单地归结为自我中心和外部中心参考系统之间的差异。实际上，这两个过程都可以在外部中心框架内运作。此外，关键的区别在于它们的计算角色：自我定位估计的是自己在参考框架中的当前状态（位置和方向），而目标定位则是根据估计的自我状态推导出目标的位置。因此，目标定位的错误反映了来自自我定位的传播错误，而不是参考系统之间的转换。

直观上，如果地标重置了路径整合的错误从而改善了自我定位，它们也应该减少目标定位的错误。然而，错误传播的方式可能强烈依赖于自我定位中位置和方向估计的独立性（见图1）。为了全面研究自我定位和目标定位机制之间的联系，我们提出了一个具体问题：当地标重置路径整合并改善自我定位时，这种增强是否会自动传递到目标定位？我们通过一个扩展的归巢范式来回答这个问题，该范式同时测量目标定位和自我定位的错误（Mou & Zhang, 2014）。在传统的归巢范式中，参与者首先走出一条路径，然后通过指向路径或走向路径来指示路径的起点（Chen & Mou, 2024; Chen et al., 2017; Nardini et al., 2008; Sjolund et al., 2018; Zhao & Warren, 2015）。这种范式被广泛用于研究地标和自我运动线索在目标定位中的使用方式。然而，这种单一的归巢响应不允许单独估计位置错误和方向错误，以便同时研究自我定位和目标定位。为了克服这一限制，Mou和Zhang（2014；另见Zhang & Mou, 2017）引入了一种要求参与者定位包括路径起点在内的熟悉目标配置的范式。Qi等人（2021）证明，路径起点（即起始位置）在目标定位中与其他目标具有功能上的相似性。Zhang等人（2020；另见Friedman & Kohler, 2003）进一步使用二维回归根据参与者对目标位置的响应来计算他们的位置和方向表示。因此，扩展的归巢范式可以同时测量自我定位和目标定位，提供了一种工具来研究自我定位中的错误如何传递到目标定位的错误。

图2展示了一个详细的例子，说明了该范式和量化方法。参与者首先站在位置O并记住五个物体的位置，其中一个物体正好位于他们的脚下。在走出发路径之前，这五个物体被移除（见图2a中的红色*符号）。沿着出发路径走过后（图中未显示以简化可视化），参与者停在测试位置P，并被要求回答他们记得五个物体的位置在哪里。参与者可以自由旋转以替换物体，但保持静止。黑色×符号代表替换后的位置。接下来，使用二维回归将替换后的位置映射到正确的位置。该过程涉及缩放、平移和旋转替换后的配置，以最大程度地使其与正确位置匹配。二维回归方法确定函数f，该函数将响应配置转换为与正确配置的最大匹配，从而得到预测的位置（见图2b中的蓝色+符号）。然后使用相同的变换（f）计算参与者的位置估计（P'）和方向估计（h'）（见图2c），使用以下公式：

最后，我们量化了目标误差（以路径起点处的目标为例）、位置误差和方向误差（见图2d、2e、2f、θ、π和η）。目标角度误差是正确目标方向（从P到O）与参与者报告的目标方向（从P到O'）之间的角度差异（θ）。位置角度误差是参与者相对于起点（从O到P）的正确位置方向与参与者估计的位置方向（从O到P'）之间的角度差异（π）。方向误差是参与者正确的方向（h）与参与者估计的方向（h'）之间的角度差异（η）。请注意，所有误差（θ、π和η）都是估计值减去正确值，例如η = h' ? h。顺时针方向为正方向。

Zhang等人（2020）和Qi等人（2021）进一步描述了目标角度误差（θ）、位置角度误差（π）和方向误差（h）之间的关系：

我们提出了两个竞争性假说来概念化自我定位错误的重置如何影响目标定位：独立传播假说和交互传播假说（见图1，了解这两个假说的概念模型）。导航系统整合来自路径整合和导航引导的感觉输入，以维持位置感，这一过程产生了两个不同的误差组成部分：位置误差（θ）和方向误差（h）。这两个假说之间的理论分歧集中在自我定位阶段这些错误之间的功能关系上。独立传播假认为位置误差和方向误差是独立的（正交的，⊥）。目标误差（θ）仅由位置误差和方向误差的单独贡献决定。相反，交互传播假说认为当两者都基于相同的线索（例如自我运动线索）时，位置误差和方向误差之间存在非正交（?⊥）关系。除了这些单独的组成部分外，位置误差和方向误差之间的协方差（相关性）也会对目标误差（θ）产生影响。

该假说认为，重置自我定位误差的地标（无论是位置误差还是方向误差）也应该重置目标定位误差。位置误差和方向误差都是独立影响目标误差的因素。根据公式1，如果位置误差（θ）和方向误差（h）是独立的，我们可以得到它们之间的方差关系：

在文献中，我们通常使用绝对角度误差而不是符号误差来评估性能。在半正态假设下（Chen & Mou, 2024; Tsagris, Beneki, & Hassani, 2014），其中|θ|和|h|是平均绝对误差。由于每个项都适用相同的缩放因子，因此当σ项被替换为相应的绝对误差时，公式2保持不变。因此，减少方向误差或位置误差都应该降低目标误差（θ），从而表明目标定位得到了重置。这一假说不仅直观易懂，而且与一般观点一致，即地标可以消除或减少路径整合的漂移，从而改善导航，包括自我定位和目标定位（例如Nardini et al., 2008; Shayman et al., 2025）。简而言之，重置位置误差或方向误差中的任何一个都足以重置目标误差。

该假说认为，由于位置误差和方向误差之间的相关性，仅重置方向误差或位置误差可能不足以减少目标误差。从目标角度误差的方差来看（见公式1），r是方向误差和位置误差之间的皮尔逊相关系数。因此，目标定位误差不仅取决于单个的位置误差和方向误差，还取决于它们之间的相关性。位置误差和方向误差之间的相关性是因为它们都受到相同底层线索系统的影响（例如，都由自我运动整合决定或都由地标校正）。当位置和方向由共享的信息源更新时，该来源的变异性共同影响这两个估计值，从而产生协方差。相比之下，当位置和航向由不同的线索确定时（例如，位置通过地标进行校正，而航向仍然依赖于自我运动），相关性应该减少或消除，因为独立的信息来源会产生独立的误差结构。单独减少位置误差或航向误差可能不足以减少目标误差，因为这两个组成部分之间的相关性r在重置过程中也会发生变化。先前的研究表明，由于路径整合而产生的位置误差和航向误差通常是正相关的，特别是当外出路径的第二段明显长于第一段时（Qi等人，2021年；Zhang等人，2020年）。这种正相关性反映了它们在自我运动整合中的共同起源。当视觉地标只重置一个组成部分（如位置），而另一个组成部分（如航向）仍然依赖于自我运动线索时，共享的信息基础就被破坏了。因此，位置误差和航向误差之间的相关性可能会大幅降低，因为现在这两个估计值受不同的线索系统控制。在这种情况下，即使位置误差减少了，目标误差也可能仍然很大，因为影响目标计算的位置和航向之间的协方差结构已经发生了变化。这一假设进一步预测，同时重置位置误差和航向误差应该可以减少目标误差。当这两个组成部分都通过相同的基于地标的线索系统进行重置时，它们仍然受一个共享的信息来源控制。因此，位置误差和航向误差之间的相关性仍然很高，因为基于地标的估计值的变化共同影响着这两个组成部分。关键的是，在这种情况下，协方差结构不会像部分重置时那样抵消误差的减少。相反，由于两个方差组成部分都减少了，而它们的共享控制保持不变，因此联合误差结构仍然保持一致。因此，位置误差和航向误差的减少会转化为目标误差的相应减少。

为了阐明为什么同时纠正误差可以减少目标误差，而部分纠正不能，我们使用了图3中呈现的向量模型。该图提供了一个几何框架，在这个框架中，误差不仅仅是标量值，而是具有大小和方向的向量。这里，目标误差（θ）被定义为位置误差（）和航向误差（）之间的向量差，角度α表示位置误差和航向误差之间的关键相关性。向量的长度反映了误差的标准差。这个图式的必要性在于它能够直观地展示协方差效应：位置误差和航向误差的协方差也会影响目标误差的方差。

图3a展示了部分重置情景。仅重置位置（红色向量）有效地缩短了位置向量（），但不幸地破坏了这种相关性，使角度（α1 > α）变宽，从而阻碍了最终目标误差的减少（重置后的向量长度甚至比重置前的向量长度还要长）。因此，单独减少航向或位置误差可能不足以减少目标误差，因为在重置过程中它们之间的相关性r也显著降低了。

相比之下，图3b展示了同时重置情景。通过同时重置位置和航向，模型缩短了两个组成部分的向量，同时保持了它们原来的角度（α1 = α）。这种相关性的保持使得两个向量的相减能够产生显著更小的目标误差（重置后的向量长度比重置前的向量长度更短），从视觉上证实了保持误差之间的相关性与减少它们的个体幅度同样重要。因此，当地标同时重置航向和位置误差时，目标误差更有可能被减少。这种情况发生在两个估计都依赖于相同的线索（例如，导航）时，从而在重置后仍然保持它们的协方差。

本研究通过两个实验来验证这些假设。在实验1中，地标仅重置位置误差；在实验2中，地标同时重置位置和航向误差。独立传播假设预测两个实验中的目标误差都会减少，而交互传播假设预测只有实验2中的目标误差会减少。虽然独立传播假设无法清楚地预测位置误差和航向误差之间的相关性在部分重置或同时重置时的变化，但交互传播假设预测实验1中的相关性会降低，而在实验2中仍然很高。

**实验1**
实验1的目的是调查重置位置误差（但不重置航向误差）的地标是否也能重置目标误差。在一个沉浸式虚拟环境中，参与者学习了两个没有航向信息的地标和五个目标对象的位置，包括起始对象（见图4c左侧面板）。学习后，所有视觉线索都被移除。然后参与者按照一系列路径点行走一条两段的外出路径（O → T → P）。

**实验2**
实验2旨在调查同时重置位置和航向误差的地标是否也能重置目标误差。在实验1中，地标仅提供位置信息；而在实验2中，我们使用的是同时提供位置和航向信息的地标。这样的地标对于支持准确的目标定位可能尤为重要。

无论位置误差和航向误差是独立的还是相关的，在重置条件下同时重置这两个组成部分……

**一般讨论**
本研究考察了重置自我定位的地标是否也能重置目标定位，从而明确了自我定位和目标定位之间的关系。主要发现了两个结果。首先，提供位置信息的地标减少了位置误差，而提供位置和航向信息的地标同时减少了位置误差和航向误差。重要的是，仅重置位置误差的地标并没有减少目标误差。

**作者贡献声明**
Yue Chen：撰写 – 审阅与编辑，撰写 – 原稿，可视化，验证，监督，软件，资源，项目管理，方法论，调查，正式分析，数据管理，概念化。
Jasmin Chan：方法论，正式分析，数据管理，概念化。
Advait M. Gulawani：方法论，正式分析，数据管理，概念化。
Weimin Mou：撰写 – 审阅与编辑，撰写 – 原稿，验证，监督，软件。

**未引用的参考文献**
Anastasiou等人，2023年；Chen等人，2025年；OpenAI，2025年；Tcheang等人，2011年；Yoder等人，2011年。

**参与同意**
所有参与者都提供了知情同意，同意参与本研究。

**数据库和代码可用性**
链接包含在标题页上，用于双匿名审稿过程。

**利益冲突**
作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。本研究未经预先注册。

**伦理批准**
该研究获得了大学伦理委员会的批准（伦理批准编号：待公布）。

**出版同意**
不适用。

**数据和材料的可用性**
链接包含在标题页上，用于双匿名审稿过程。

**资金支持**
本工作部分得到了提供给其中一位作者的两项资助。