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Integration und Aktion beschreibt, wie das Nervensystem verarbeitete Sinnesinformationen in wirksame motorische Befehle umwandelt. Der optimale Kontrollrahmen liefert die theoretische Grundlage: Die optimale Aktion u* minimiert gleichzeitig den Fehler (Entfernung zum Ziel) und die Kosten der Kontrolle (Energie, Aufwand).

Der LQR-Regler ist die analytische Lösung für lineare Systeme mit quadratischer Kostenfunktion. Der Gewinn K_LQR verteilt den Kontrollaufwand auf die Komponenten des Staates entsprechend ihrer Wichtigkeit (Q-Matrix) und den Kosten jeder Aktion (R-Matrix). Die Riccati-Gleichung bestimmt P_LQR, die optimale Wertfunktion. Zunehmende Hinweise deuten darauf hin, dass das Kleinhirn einen dem LQR analogen Regulator implementiert.

Hills Modell erfasst grundlegende Muskeleigenschaften: die Kraft-Längen-Beziehung f_L(L) (Muskeln sind bei optimaler Länge am stärksten) und die Kraft-Geschwindigkeits-Beziehung f_V(V) (Kraft nimmt mit der Geschwindigkeit der Verkürzung ab und nimmt mit der Verlängerung zu). Diese Eigenschaften verleihen dem Bewegungsapparat Passivität und Eigenstabilität.

Das Fittssche Gesetz ist eines der robustesten empirischen Gesetze der Bewegungspsychologie: Die Bewegungszeit MT, um ein Ziel der Breite W in der Entfernung D zu erreichen, skaliert logarithmisch mit dem Schwierigkeitsindex ID = log(2D/W). Dieses Gesetz gilt für Menschen, Primaten und Mäuse und spiegelt den grundlegenden Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit in Steuerungssystemen mit signalabhängigem Rauschen wider.

Die Gesamtreaktionszeit RT 150300 ms stellt eine grundsätzliche Grenze für die Reaktion auf unerwartete Ereignisse dar. Bei vorhersehbaren Ereignissen kann das System die Vorhersage (Vorwärtsmodell) verwenden, um die Aktion zu starten, bevor der Reiz auftritt, wodurch die effektive RT reduziert wird. Tennisspieler schlagen Bälle mit einer Geschwindigkeit von 200 km/h in einer Zeit zurück, die reaktiv mithilfe von Vorhersagen nicht verarbeitet werden kann.

>Modell

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Beschreibung

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