Diff-Muscle: Efficient Learning for Musculoskeletal Robotic Table Tennis
作者: Wentao Zhao, Jun Guo, Kangyao Huang, Xin Liu, Huaping Liu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-09
备注: 8 pages, 7 figures
💡 一句话要点
Diff-Muscle：利用微分平坦性高效学习肌肉骨骼机器人打乒乓球
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 肌肉骨骼机器人 强化学习 微分平坦性 机器人控制 乒乓球 分层控制 运动规划
📋 核心要点
- 肌肉骨骼机器人面临高维动作空间和过驱动结构带来的学习效率挑战，限制了其在复杂任务中的应用。
- Diff-Muscle利用微分平坦性将策略学习从高维肌肉激活空间降维到低维关节空间，简化了学习过程。
- 实验表明，Diff-Muscle在乒乓球任务中显著提高了成功率，并在双机器人环境中实现了连续对打。
📝 摘要（中文）
肌肉骨骼机器人在灵活性和技巧性方面具有优越性，使其成为具身智能领域一个有前景的方向。然而，目前的研究主要局限于相对简单的任务，限制了其在多段协调方面的潜力。此外，由于高维动作空间和固有的过驱动结构，高效学习仍然是一个挑战。为了解决这些挑战，我们提出Diff-Muscle，一种肌肉骨骼机器人控制算法，该算法利用微分平坦性将策略学习从冗余的肌肉激活空间重新构建为维度显著降低的关节空间。此外，我们利用高动态的机器人乒乓球任务来评估我们的算法。具体来说，我们提出了一个分层强化学习框架，该框架将基于运动学的肌肉驱动控制器（K-MAC）与高层轨迹规划相结合，使肌肉骨骼机器人能够执行灵巧而精确的对打。实验结果表明，Diff-Muscle在成功率方面显著优于最先进的基线，同时保持最小的肌肉激活。值得注意的是，所提出的框架成功地使肌肉骨骼机器人在具有挑战性的双机器人环境中实现连续对打。
🔬 方法详解
问题定义：肌肉骨骼机器人由于其高维的肌肉激活空间和过驱动特性，导致学习控制策略非常困难，尤其是在需要复杂协调的任务中，例如乒乓球。现有的方法难以有效地探索和利用肌肉骨骼机器人的全部潜力。
核心思路：Diff-Muscle的核心思路是利用微分平坦性将控制问题从高维的肌肉激活空间转换到低维的关节空间。通过这种降维，策略学习变得更加高效，更容易训练出能够实现复杂运动的控制策略。这种方法避免了直接在冗余的肌肉激活空间中进行学习，从而降低了学习的复杂性。
技术框架：Diff-Muscle采用分层强化学习框架。该框架包含两个主要模块：高层轨迹规划器和基于运动学的肌肉驱动控制器（K-MAC）。高层轨迹规划器负责生成期望的关节轨迹，而K-MAC则将这些轨迹转换为肌肉激活信号，从而驱动机器人运动。整个框架通过强化学习进行训练，以优化机器人在乒乓球任务中的表现。
关键创新：Diff-Muscle的关键创新在于利用微分平坦性进行降维控制。与传统的直接在肌肉激活空间进行学习的方法不同，Diff-Muscle通过微分平坦性将控制问题简化为在关节空间中进行轨迹规划。这种方法显著降低了学习的维度，提高了学习效率。此外，K-MAC的设计也使得肌肉激活更加高效，减少了能量消耗。
关键设计：K-MAC基于运动学模型，将期望的关节轨迹映射到肌肉激活信号。损失函数的设计旨在最大化成功率，同时最小化肌肉激活。强化学习算法采用了一种合适的探索策略，以有效地探索状态空间。具体的网络结构和参数设置根据具体的机器人和任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Diff-Muscle在乒乓球任务中显著优于现有的基线方法。在成功率方面，Diff-Muscle取得了显著提升，并且能够保持较低的肌肉激活水平，从而降低能量消耗。此外，Diff-Muscle还成功地在双机器人环境中实现了连续对打，展示了其在复杂环境中的适应性和鲁棒性。这些结果表明，Diff-Muscle是一种高效且实用的肌肉骨骼机器人控制算法。
🎯 应用场景
Diff-Muscle具有广泛的应用前景，例如在医疗康复机器人、人机协作、以及其他需要高灵活性和精细控制的机器人应用中。该方法可以帮助肌肉骨骼机器人更好地适应复杂环境，执行各种精细操作，从而提高机器人的智能化水平和应用范围。此外，该研究对于理解和模拟生物肌肉骨骼系统的控制机制也具有重要的理论价值。
📄 摘要（原文）
Musculoskeletal robots provide superior advantages in flexibility and dexterity, positioning them as a promising frontier towards embodied intelligence. However, current research is largely confined to relative simple tasks, restricting the exploration of their full potential in multi-segment coordination. Furthermore, efficient learning remains a challenge, primarily due to the high-dimensional action space and inherent overactuated structures. To address these challenges, we propose Diff-Muscle, a musculoskeletal robot control algorithm that leverages differential flatness to reformulate policy learning from the redundant muscle-activation space into a significantly lower-dimensional joint space. Furthermore, we utilize the highly dynamic robotic table tennis task to evaluate our algorithm. Specifically, we propose a hierarchical reinforcement learning framework that integrates a Kinematics-based Muscle Actuation Controller (K-MAC) with high-level trajectory planning, enabling a musculoskeletal robot to perform dexterous and precise rallies. Experimental results demonstrate that Diff-Muscle significantly outperforms state-of-the-art baselines in success rates while maintaining minimal muscle activation. Notably, the proposed framework successfully enables the musculoskeletal robots to achieve continuous rallies in a challenging dual-robot setting.