Reflex-Informed Neuromuscular Reinforcement Learning for Muscle-Driven Locomotion
作者: Jian Zhou, Xingyu Zhang, Rui Ma, Yu Cao, Shane Xie, Zhi-qiang Zhang
分类: cs.RO, cs.GR, cs.LG
发布日期: 2026-09-10
备注: 28 pages, 13 figures, and 9 tables
💡 一句话要点
提出反射信息驱动的神经肌肉强化学习以解决肌肉驱动运动的适应性问题
🎯 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)
关键词: 神经肌肉控制 强化学习 生理合理性 运动学 机器人步态 外部扰动 生物力学
📋 核心要点
- 现有方法在实现生理合理性和适应性方面存在挑战，难以应对肌肉骨骼能力变化和外部干扰。
- 提出的框架结合了固定的反射控制器和强化学习策略，通过调节反射增益和阈值来实现更好的运动控制。
- 实验结果显示，该方法在运动学准确性、动态一致性和步态一致性方面均有显著提升，且在不利条件下表现稳健。
📝 摘要（中文）
肌肉驱动的运动为生成真实的人类运动提供了物理基础。然而，实现生理上的合理性以及对肌肉骨骼能力变化和外部干扰的适应性仍然是一个基本挑战。为了解决这一限制，本文提出了一种反射信息驱动的神经肌肉强化学习框架。该框架中，固定的相位依赖反射控制器作为基础的神经肌肉控制机制，而强化学习策略则生成四个生物力学意义的残差参数，以根据当前状态调节与髋部摆动、膝部支撑和踝部推进相关的关键反射增益和阈值。实验结果表明，该框架在名义步态条件下生成生理上合理的运动，具有更好的运动学准确性和动态一致性，以及更好的双侧对称性和步态一致性。所学习的策略在肌肉虚弱和外部扰动下保持稳健，无需重新训练。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决肌肉驱动运动在生理合理性和适应性方面的不足，现有方法难以有效应对肌肉能力变化和外部扰动。
核心思路：通过引入反射信息驱动的神经肌肉强化学习框架，结合固定的反射控制器与强化学习策略，动态调节运动控制参数，以实现更自然的运动表现。
技术框架：该框架包括两个主要模块：固定的相位依赖反射控制器作为基础控制机制，以及强化学习策略生成的四个生物力学残差参数，用于调节反射增益和阈值。
关键创新：最重要的创新在于将反射控制与强化学习相结合，使得控制策略能够在不需要重新训练的情况下，适应不同的生理状态和外部扰动。
关键设计：设计中涉及的关键参数包括反射增益和阈值的调节，损失函数的选择，以及强化学习网络的结构，确保其能够有效捕捉运动的生物力学特性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架在名义步态条件下生成的运动在运动学准确性和动态一致性上均有显著提升，双侧对称性和步态一致性也得到了改善。具体而言，学习的策略在面对肌肉虚弱和外部扰动时，表现出良好的稳健性，无需重新训练。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人步态控制、康复机器人以及运动训练系统等。通过提高运动的生理合理性和适应性，该方法能够在实际应用中改善人机交互和运动表现，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Muscle-driven locomotion provides a physically grounded approach to generating realistic human movement. However, achieving both physiological plausibility and adaptability to changes in musculoskeletal capacity and external disturbances remains a fundamental challenge. To address this limitation, we propose a Reflex-Informed Neuromuscular Reinforcement Learning framework for muscle-driven locomotion. Within this framework, a fixed phase-dependent reflex controller serves as the underlying neuromuscular control mechanism, while the reinforcement learning policy produces four biomechanically meaningful residual parameters to modulate key reflex gains and thresholds associated with hip swing, knee support, and ankle propulsion according to the current state. Experimental results demonstrate that the proposed framework generates physiologically plausible locomotion with improved kinematic accuracy and dynamic consistency, as well as better bilateral symmetry and stride-to-stride consistency under nominal walking conditions. The learned policy remains robust under muscle weakness and external perturbations without retraining.