Hitting the Gym: Reinforcement Learning Control of Exercise-Strengthened Biohybrid Robots in Simulation
作者: Saul Schaffer, Hima Hrithik Pamu, Victoria A. Webster-Wood
分类: cs.RO
发布日期: 2024-08-28
备注: 11 pages, 6 figures
💡 一句话要点
利用强化学习控制肌肉增强型生物混合机器人，解决其力输出随时间变化的问题。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 生物混合机器人 强化学习 肌肉驱动器 自适应控制 机器人控制
📋 核心要点
- 现有生物混合机器人控制面临挑战，肌肉驱动器的力输出随使用时间变化，难以精确控制。
- 该论文提出利用强化学习作为协同设计伙伴和系统控制器，解决肌肉适应性带来的控制难题。
- 实验结果表明，自适应强化学习代理在最大奖励和训练时间方面优于非自适应代理。
📝 摘要（中文）
动物能够在各种操作环境和尺度下完成许多令人难以置信的行为，这是当前机器人难以匹敌的。一个解释是构成动物的生物材料（如肌肉组织）具有非凡的特性。使用活体肌肉组织作为驱动器可以赋予机器人系统高度期望的特性，如自修复、柔顺性和生物相容性。与传统的软机器人驱动器不同，活体肌肉生物混合驱动器表现出独特的适应性，随着使用而变得更强。肌肉的力输出对其使用历史的依赖性使肌肉生物能够动态地适应其环境，随着时间的推移在任务中变得更好。虽然肌肉适应性对肌肉生物来说是一种优势，但它目前对生物混合研究人员提出了一个挑战：如何设计和控制一个驱动器的力输出随时间变化的机器人？在这里，我们将肌肉适应性融入到多肌肉生物混合机器人设计和建模工具中，利用强化学习作为协同设计伙伴和系统控制器。作为控制器，我们的学习代理协调了分布在晶格蠕虫结构上的42块肌肉的独立收缩，以成功地将其引导到八个不同的目标，同时结合了肌肉适应性。作为一种协同设计工具，我们的代理使用户能够识别哪些肌肉对于完成给定的任务是重要的。我们的结果表明，自适应代理在最大奖励和训练时间方面优于非自适应代理。总之，这些贡献既可以促进肌肉驱动器适应性的阐明，也可以为自适应、高性能、多肌肉机器人的设计和建模提供信息。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决生物混合机器人中，由于活体肌肉驱动器力输出随使用时间变化而导致的控制难题。现有方法难以适应肌肉的这种动态变化，导致机器人性能下降。
核心思路：核心思路是将强化学习与生物混合机器人设计相结合，利用强化学习代理来学习控制策略，从而适应肌肉驱动器的动态变化。通过训练，代理能够协调多个肌肉的收缩，实现对机器人的精确控制。
技术框架：整体框架包括：1）构建多肌肉生物混合机器人的仿真模型，该模型考虑了肌肉的适应性；2）设计强化学习代理，该代理能够接收机器人的状态信息，并输出控制信号（即肌肉的收缩指令）；3）使用强化学习算法训练代理，使其能够学会如何控制机器人完成特定任务，例如导航到目标位置。
关键创新：关键创新在于将强化学习应用于具有适应性肌肉驱动器的生物混合机器人的控制。传统方法通常假设驱动器的力输出是恒定的，而该论文的方法能够适应肌肉的动态变化，从而提高机器人的性能。此外，该方法还可以作为协同设计工具，帮助研究人员识别哪些肌肉对于完成特定任务至关重要。
关键设计：论文中使用了42块肌肉分布在晶格蠕虫结构上，强化学习代理通过控制这些肌肉的收缩来实现机器人的运动。具体的技术细节包括：强化学习算法的选择（论文中未明确指出具体算法，但暗示使用了能够处理连续动作空间的算法），奖励函数的设计（奖励函数鼓励机器人尽快到达目标位置，并避免碰撞），以及状态空间的定义（状态空间包括机器人的位置、速度等信息）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用自适应强化学习代理控制的生物混合机器人在导航任务中表现出色，能够成功地将其引导到八个不同的目标。与非自适应代理相比，自适应代理在最大奖励和训练时间方面均有显著提升，表明了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发具有自适应能力的生物混合机器人，例如用于环境监测、医疗诊断和微创手术等领域。这些机器人能够适应复杂和动态的环境，并具有自修复、柔顺性和生物相容性等优点，使其在传统机器人难以胜任的任务中具有巨大潜力。
📄 摘要（原文）
Animals can accomplish many incredible behavioral feats across a wide range of operational environments and scales that current robots struggle to match. One explanation for this performance gap is the extraordinary properties of the biological materials that comprise animals, such as muscle tissue. Using living muscle tissue as an actuator can endow robotic systems with highly desirable properties such as self-healing, compliance, and biocompatibility. Unlike traditional soft robotic actuators, living muscle biohybrid actuators exhibit unique adaptability, growing stronger with use. The dependency of a muscle's force output on its use history endows muscular organisms the ability to dynamically adapt to their environment, getting better at tasks over time. While muscle adaptability is a benefit to muscular organisms, it currently presents a challenge for biohybrid researchers: how does one design and control a robot whose actuators' force output changes over time? Here, we incorporate muscle adaptability into a many-muscle biohybrid robot design and modeling tool, leveraging reinforcement learning as both a co-design partner and system controller. As a controller, our learning agents coordinated the independent contraction of 42 muscles distributed on a lattice worm structure to successfully steer it towards eight distinct targets while incorporating muscle adaptability. As a co-design tool, our agents enable users to identify which muscles are important to accomplishing a given task. Our results show that adaptive agents outperform non-adaptive agents in terms of maximum rewards and training time. Together, these contributions can both enable the elucidation of muscle actuator adaptation and inform the design and modeling of adaptive, performant, many-muscle robots.