Human sensory-musculoskeletal modeling and control of whole-body movements

📄 arXiv: 2506.00071v1 📥 PDF

作者: Chenhui Zuo, Guohao Lin, Chen Zhang, Shanning Zhuang, Yanan Sui

分类: q-bio.NC, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-05-29

💡 一句话要点

提出SMS-Human模型，结合多模态感知与强化学习，实现全身运动的建模与控制

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 肌肉骨骼建模 多模态感知 深度强化学习 全身运动控制 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效整合多模态感觉信息，对复杂的人体全身运动进行建模和控制。
  2. SMS-Human模型结合精确的肌肉骨骼解剖结构和多模态感觉输入，并通过分层强化学习实现运动控制。
  3. 实验模拟了双足运动、物体操作和人机交互等任务，结果与真实人类运动高度吻合，并揭示了潜在的肌肉骨骼动力学。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SMS-Human的人体感觉-肌肉骨骼模型，该模型集成了骨骼、关节和肌腱单元的精确解剖学表示，以及视觉、前庭、本体感觉和触觉等多模态感觉输入。开发了一个分阶段的分层深度强化学习框架，以解决肌肉骨骼系统中集成多感觉信息带来的高维控制挑战。利用该框架，我们展示了三种代表性运动任务的模拟，包括双足运动、视觉引导的物体操作以及骑自行车期间的人机交互。结果表明，自然人类运动行为与模拟结果高度相似。模拟还揭示了无法直接测量的肌肉骨骼动力学。这项工作深入了解了人类运动的感觉运动动力学，有助于定量理解交互环境中的人类行为，并为具有具身智能的系统设计提供信息。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人体运动建模方法通常难以同时处理多模态感觉输入（视觉、前庭、本体感觉、触觉）和复杂的肌肉骨骼系统。这导致模型在模拟复杂全身运动（如双足行走、物体操作、人机交互）时，难以达到与真实人类行为相似的程度。痛点在于高维控制问题和感觉信息融合的复杂性。

核心思路：本文的核心思路是将精确的肌肉骨骼解剖学模型与多模态感觉输入相结合，构建一个综合的“感觉-肌肉骨骼”模型（SMS-Human）。然后，利用分阶段的分层深度强化学习框架来解决高维控制问题，从而实现对复杂运动的有效模拟和控制。这种设计旨在更真实地模拟人类运动控制的生物学机制。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：1) SMS-Human模型构建：该模型集成了骨骼、关节、肌肉-肌腱单元的精确解剖学表示，并整合了视觉、前庭、本体感觉和触觉等多模态感觉输入。2) 分层深度强化学习：该框架采用分阶段的训练策略，首先训练低级别的肌肉控制策略，然后逐步训练更高级别的运动控制策略。这种分层结构有助于降低控制的复杂性，并提高学习效率。

关键创新：最重要的技术创新点在于将精确的肌肉骨骼模型与多模态感觉输入相结合，并采用分阶段的分层深度强化学习框架进行控制。与现有方法相比，SMS-Human模型能够更全面地模拟人类运动的生物学机制，并实现对复杂全身运动的更真实模拟。分层强化学习框架有效解决了高维控制问题，使得模型能够学习到复杂的运动策略。

关键设计：在SMS-Human模型中，肌肉-肌腱单元的建模采用了Hill-type模型。多模态感觉输入通过神经网络进行融合。分层强化学习框架中，低级别策略控制肌肉激活，高级别策略控制目标姿态或运动轨迹。损失函数的设计考虑了运动的准确性、平滑性和能量消耗。具体的网络结构和参数设置未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，SMS-Human模型能够成功模拟双足运动、视觉引导的物体操作和人机交互等复杂运动任务。模拟结果与真实人类运动行为高度相似，验证了模型的有效性。此外，模拟还揭示了无法直接测量的肌肉骨骼动力学，为深入理解人类运动机制提供了新的视角。具体的性能数据和对比基线未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，包括：1) 运动康复：通过模拟不同运动场景，为患者提供个性化的康复方案。2) 虚拟现实：创建更逼真的人体运动模拟，增强VR体验的沉浸感。3) 机器人控制：为机器人提供更自然、更灵活的运动控制策略，提高人机交互的效率和安全性。4) 运动科学：深入研究人类运动的生物力学机制，为运动员提供更科学的训练指导。

📄 摘要（原文）

Coordinated human movement depends on the integration of multisensory inputs, sensorimotor transformation, and motor execution, as well as sensory feedback resulting from body-environment interaction. Building dynamic models of the sensory-musculoskeletal system is essential for understanding movement control and investigating human behaviours. Here, we report a human sensory-musculoskeletal model, termed SMS-Human, that integrates precise anatomical representations of bones, joints, and muscle-tendon units with multimodal sensory inputs involving visual, vestibular, proprioceptive, and tactile components. A stage-wise hierarchical deep reinforcement learning framework was developed to address the inherent challenges of high-dimensional control in musculoskeletal systems with integrated multisensory information. Using this framework, we demonstrated the simulation of three representative movement tasks, including bipedal locomotion, vision-guided object manipulation, and human-machine interaction during bicycling. Our results showed a close resemblance between natural and simulated human motor behaviours. The simulation also revealed musculoskeletal dynamics that could not be directly measured. This work sheds deeper insights into the sensorimotor dynamics of human movements, facilitates quantitative understanding of human behaviours in interactive contexts, and informs the design of systems with embodied intelligence.