Chapter 11 · Demo 1 · 连续时序模型

Wolpert 运动控制 forward model

被试移动手臂到目标,运动系统根据 efference copy 预测反馈,并用感觉修正。
核心公式:\(\mu_t=\mu_t^-+K_t(y_t-C\mu_t^-)\)

手部轨迹:预测、观测、滤波估计

观察提示

文献与案例意图

参考 Wolpert et al. (1995) internal models、Shadmehr & Mussa-Ivaldi (1994) motor adaptation、Todorov (2002) optimal feedback control。案例说明 Kalman 滤波把运动控制中的"预测+感觉修正"写成概率更新。

  • BRML Ch25 Continuous-state Markov Models
  • PML2 Ch8 Gaussian filtering