Principles of selective stabilization in high-dimensional state spaces
- Diese Arbeit analysiert das Problem aufgabenbezogener Redundanz im menschlichen Bewegungsapparat. Die Formalisierung von Aufgaben als Mannigfaltigkeiten im Konfigurationsraum des Bewegungsapparats erlaubt die Entwicklung von statistischen Tests, ob das Nervensystem den Körper aufgabenbezogen stabilisiert. Ein Modell des sensorimotorischen Regelkreises für die Stabilisierung des Körpers im aufrechten Stand zeigt mögliche Erklärungen, wie diese selektive Stabilisierung neuronal realisiert werden kann. Simulationen dieses Regelmodells stimmen mit menschlichen Verhaltensdaten in wichtigen Kenngrößen überein. Anhand von Bewegungserzeugung für autonome Roboter werden funktionale Vorteile von aufgabenbezogener Stabilisierung untersucht.
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| Author: | Jan Hendrik ReimannORCiDGND |
|---|---|
| URN: | urn:nbn:de:hbz:294-38869 |
| Subtitle (English): | statistical concepts, dynamic modeling and robotics |
| Referee: | Gregor SchönerORCiDGND, Holger DetteORCiDGND |
| Document Type: | Doctoral Thesis |
| Language: | English |
| Date of Publication (online): | 2013/10/29 |
| Date of first Publication: | 2013/10/29 |
| Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
| Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Mathematik |
| Date of final exam: | 2013/07/19 |
| Creating Corporation: | Fakultät für Mathematik |
| GND-Keyword: | Bewegungslehre; Stehen; Autonomer Roboter; Statistik; Modellierung |
| Institutes/Facilities: | Institut für Neuroinformatik |
| Dewey Decimal Classification: | Naturwissenschaften und Mathematik / Mathematik |
| faculties: | Fakultät für Mathematik |
| Licence (German): |  Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |
