Self Model for Embodied Intelligence: Modeling Full-Body Human Musculoskeletal System and Locomotion Control with Hierarchical Low-Dimensional Representation
作者: Chenhui Zuo, Kaibo He, Jing Shao, Yanan Sui
分类: cs.AI
发布日期: 2023-12-09 (更新: 2024-12-26)
备注: ICRA 2024
💡 一句话要点
提出MS-Human-700模型与分层强化学习算法，实现全身肌肉骨骼系统建模与运动控制
🎯 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)
关键词: 肌肉骨骼建模 具身智能 深度强化学习 运动控制 人机交互
📋 核心要点
- 现有肌肉骨骼模型覆盖范围有限，肌肉数量不足，缺乏有效控制全身运动的算法。
- 利用低维表示和分层深度强化学习，实现对包含700块肌肉的全身肌肉骨骼系统的精确控制。
- 通过真实人体运动数据仿真验证，证明了所提出的MS-Human-700模型和控制算法的有效性。
📝 摘要（中文）
人体肌肉骨骼系统的建模与控制对于理解人类运动功能、发展具身智能以及优化人机交互系统至关重要。然而，当前的人体肌肉骨骼模型通常仅限于身体的有限部位，并且肌肉数量也较少。此外，也缺乏能够控制超过600块肌肉以生成合理人体运动的算法。为了填补这一空白，我们构建了一个肌肉骨骼模型（MS-Human-700），包含90个身体节段、206个关节和700个肌腱单元，从而能够模拟全身动力学以及与各种设备的交互。我们开发了一种新的算法，该算法使用低维表示和分层深度强化学习来实现最先进的全身控制。我们通过真实人体运动数据的仿真验证了我们的模型和算法的有效性。该肌肉骨骼模型及其控制算法将向研究界开放，以促进对人体运动控制的更深入理解，并更好地设计交互式机器人。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人体肌肉骨骼模型通常只关注身体的特定部位，并且模拟的肌肉数量有限，难以实现全身运动的精确建模和控制。此外，缺乏能够有效控制大量肌肉（超过600块）以生成自然、合理人体运动的算法，这限制了在具身智能和人机交互等领域的应用。
核心思路：论文的核心思路是构建一个更全面的肌肉骨骼模型（MS-Human-700），并结合低维表示和分层深度强化学习算法，从而实现对全身运动的有效控制。通过低维表示，降低了控制空间的维度，简化了学习过程。分层强化学习则将复杂的控制任务分解为多个子任务，提高了学习效率和控制性能。
技术框架：整体框架包含两个主要部分：一是肌肉骨骼模型MS-Human-700的构建，二是基于低维表示和分层深度强化学习的控制算法。MS-Human-700模型包含了90个身体节段、206个关节和700个肌腱单元，能够模拟全身动力学。控制算法首先将高维的肌肉激活信号映射到低维空间，然后利用分层强化学习框架进行训练，最终实现对全身运动的控制。
关键创新：最重要的创新点在于将低维表示和分层深度强化学习相结合，用于控制高自由度的肌肉骨骼系统。传统的强化学习方法难以直接处理高维控制空间，而低维表示有效地降低了问题的复杂度。分层强化学习则通过将复杂的任务分解为多个子任务，进一步提高了学习效率和控制性能。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 肌肉骨骼模型的参数化方法，确保模型的准确性和可扩展性；2) 低维表示空间的构建方法，平衡了表示的简洁性和信息的完整性；3) 分层强化学习框架的设计，包括子任务的划分、奖励函数的设计等。具体的参数设置和网络结构等细节在论文中进行了详细描述，但具体数值未知。
📊 实验亮点
论文通过在真实人体运动数据上的仿真实验，验证了MS-Human-700模型和控制算法的有效性。虽然具体的性能数据和提升幅度未知，但论文强调该方法能够生成合理的人体运动，并且能够控制包含700块肌肉的全身肌肉骨骼系统。该模型和算法的开源将促进相关领域的研究。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，包括：1) 具身智能，用于开发更智能、更灵活的机器人；2) 人机交互，用于设计更自然、更高效的人机交互系统；3) 康复医学，用于开发个性化的康复训练方案；4) 运动科学，用于深入理解人类运动的机理。
📄 摘要（原文）
Modeling and control of the human musculoskeletal system is important for understanding human motor functions, developing embodied intelligence, and optimizing human-robot interaction systems. However, current human musculoskeletal models are restricted to a limited range of body parts and often with a reduced number of muscles. There is also a lack of algorithms capable of controlling over 600 muscles to generate reasonable human movements. To fill this gap, we build a musculoskeletal model (MS-Human-700) with 90 body segments, 206 joints, and 700 muscle-tendon units, allowing simulation of full-body dynamics and interaction with various devices. We develop a new algorithm using low-dimensional representation and hierarchical deep reinforcement learning to achieve state-of-the-art full-body control. We validate the effectiveness of our model and algorithm in simulations with real human locomotion data. The musculoskeletal model, along with its control algorithm, will be made available to the research community to promote a deeper understanding of human motion control and better design of interactive robots. Project page: https://lnsgroup.cc/research/MS-Human-700