KinTwin: Imitation Learning with Torque and Muscle Driven Biomechanical Models Enables Precise Replication of Able-Bodied and Impaired Movement from Markerless Motion Capture

📄 arXiv: 2505.13436v1 📥 PDF

作者: R. James Cotton

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-19

💡 一句话要点

提出KinTwin以解决运动分析中的逆动力学计算问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 模仿学习 生物力学模型 运动分析 逆动力学 康复治疗 神经肌肉骨骼模型 运动捕捉 运动障碍

📋 核心要点

  1. 现有方法在运动分析中难以推断出运动的基础物理特性，尤其是对于受损个体的运动。
  2. 本文提出KinTwin，通过模仿学习结合生物力学模型，计算运动的逆动力学。
  3. 实验结果表明，KinTwin能够准确复制多种运动，并推断出关节扭矩和肌肉激活的临床差异。

📝 摘要（中文）

更广泛的高质量运动分析能够极大地促进运动科学和康复，帮助详细表征运动障碍及干预反应，甚至早期检测新的神经疾病或跌倒风险。尽管新兴技术使得捕捉运动学变得更加容易，但推断导致这些运动的基础物理（如地面反作用力、关节扭矩或肌肉激活）仍然具有挑战性。本文探讨了模仿学习在生物力学模型中的应用，利用来自健全和受损个体的大型运动数据集，学习计算这些逆动力学。我们的KinTwin模仿学习策略能够准确复制多种运动的运动学，并推断出临床上有意义的关节扭矩和肌肉激活差异，展示了模仿学习在临床实践中进行高质量运动分析的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决运动分析中逆动力学计算的困难，尤其是在受损个体的运动分析中，现有方法难以准确推断出运动的基础物理特性，如关节扭矩和肌肉激活。

核心思路：论文的核心思路是利用模仿学习技术，结合生物力学模型，从大规模运动数据集中学习逆动力学计算。这种方法能够更准确地捕捉运动的物理特性，尤其是在涉及受损个体的情况下。

技术框架：整体架构包括数据采集、模仿学习模型训练和运动分析三个主要模块。首先，使用无标记运动捕捉技术收集运动数据；然后，利用生物力学模型进行模仿学习，最后进行运动分析和结果验证。

关键创新：最重要的技术创新在于将模仿学习应用于肌肉驱动的神经肌肉骨骼模型，并在包含受损个体的运动数据集上进行测试。这与传统的计算机视觉模型有本质区别，后者通常不考虑生物力学特性。

关键设计：在模型设计中，采用了适合生物力学的损失函数，以确保学习到的运动特征与实际生物力学特性相符。此外，模型结构经过优化，以提高对关节角度和地面接触事件的跟踪精度。

📊 实验亮点

实验结果显示，KinTwin能够准确复制多种运动，包括使用辅助设备的运动，且在关节扭矩和肌肉激活的推断上表现出临床相关性。与传统方法相比，KinTwin在运动复制精度上有显著提升，具体性能数据尚未披露。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括运动科学、康复治疗和早期神经疾病检测。通过提供高质量的运动分析，KinTwin可以帮助临床医生更好地理解患者的运动障碍，制定个性化的康复方案，并在早期识别跌倒风险方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Broader access to high-quality movement analysis could greatly benefit movement science and rehabilitation, such as allowing more detailed characterization of movement impairments and responses to interventions, or even enabling early detection of new neurological conditions or fall risk. While emerging technologies are making it easier to capture kinematics with biomechanical models, or how joint angles change over time, inferring the underlying physics that give rise to these movements, including ground reaction forces, joint torques, or even muscle activations, is still challenging. Here we explore whether imitation learning applied to a biomechanical model from a large dataset of movements from able-bodied and impaired individuals can learn to compute these inverse dynamics. Although imitation learning in human pose estimation has seen great interest in recent years, our work differences in several ways: we focus on using an accurate biomechanical model instead of models adopted for computer vision, we test it on a dataset that contains participants with impaired movements, we reported detailed tracking metrics relevant for the clinical measurement of movement including joint angles and ground contact events, and finally we apply imitation learning to a muscle-driven neuromusculoskeletal model. We show that our imitation learning policy, KinTwin, can accurately replicate the kinematics of a wide range of movements, including those with assistive devices or therapist assistance, and that it can infer clinically meaningful differences in joint torques and muscle activations. Our work demonstrates the potential for using imitation learning to enable high-quality movement analysis in clinical practice.