アリゾナ州立心理学教授のMichaelMcBeathは、犬がFetchをプレイする方法を説明する簡単なモデルを提案しました。犬の頭にカメラを取り付けることで、フリスビーの画像を網膜上の一定の位置に保つために、犬が速度と方向を変えたことを発見しました。このアプローチは、線形光学軌道と呼ばれ、フリスビーを作成します。マクビースは以前、フライボールを追求するプロの野球選手のこの傍受戦略に気づいていました。

ホープカレッジの数学教授であるティムペニングスは、犬がどういうわけか犬であることを発見しました。水中に投げられたボールへの最適なパスを計算できます。ウェールズのコーギとフェッチをしているときに、犬がビーチに沿って一定の距離を走ってから水に飛び込むことに気づきました。犬は陸上で速いため、これはテクニックは総検索時間を最小限に抑えます。彼は、犬が統計的に有意な水に飛び込むための最適なポイントを計算できることを示しました。ペニングスが解決するために計算に頼らなければならない問題です。

PerruchetとGallegoにはデモがあります別の方法で微積分を使用してこの最適パスを計算する方法を説明しました。彼らは、犬がボールへの接近速度を最大化できる経路を各瞬間に選択して、瞬間ごとに行動を最適化することを提案しています。これには、犬が陸と水の両方で速度を正確に推定できる必要がありますが、犬が事前にルート全体を計画しているという前提に依存していません。