Arnold: a generalist muscle transformer policy
作者: Alberto Silvio Chiappa, Boshi An, Merkourios Simos, Chengkun Li, Alexander Mathis
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, q-bio.QM
发布日期: 2025-08-25
备注: A.S.C. and B.A. contributed equally. Code is available at https://github.com/amathislab/arnold-the-generalist
💡 一句话要点
提出Arnold以解决多任务控制的挑战
🎯 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: 多任务学习 肌肉骨骼模型 行为克隆 PPO 变换器架构 机器人控制 智能适应
📋 核心要点
- 现有方法通常只能在单一技能上表现优异，缺乏多任务处理能力，限制了其应用范围。
- Arnold通过结合行为克隆和PPO微调，提出了一种通用策略，能够同时掌握多项任务。
- 在14个复杂控制任务中，Arnold实现了专家级或超专家级的性能，展示了其强大的适应能力。
📝 摘要（中文）
控制高维非线性的人体肌肉骨骼模型是一个基础科学挑战。现有的机器学习方法通常只能在单一技能上表现出色，如物体操控或行走，而Arnold则是一个通用策略，能够掌握多项任务和不同的身体表现。该方法结合了行为克隆和PPO的微调，成功在14个复杂控制任务中实现了专家级或超专家级的性能。Arnold的关键创新在于其传感器运动词汇，能够有效处理不同任务的观察和动作空间，从而支持高效的多任务学习和快速适应新任务。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决高维非线性肌肉骨骼模型的控制问题，现有方法通常只能在单一技能上表现优异，缺乏多任务处理能力，限制了其应用范围。
核心思路：Arnold的核心思路是通过结合行为克隆和PPO微调，构建一个通用策略，能够同时掌握多项任务和不同的身体表现。这样的设计使得模型能够在多样化的任务中保持高效的学习和适应能力。
技术框架：Arnold的整体架构包括传感器运动词汇的构建、行为克隆与PPO的结合、以及多任务学习的实现。主要模块包括任务特定的观察和动作空间处理，以及基于变换器的学习机制。
关键创新：Arnold的关键创新在于其传感器运动词汇的构建，这是一种对异构感知模态、目标和执行器语义的组合表示。与现有方法相比，Arnold能够更好地处理任务间的变异性和复杂性。
关键设计：在技术细节上，Arnold使用了特定的损失函数来平衡多任务学习的目标，并采用了变换器架构来处理不同任务的观察和动作空间，确保了模型的高效性和灵活性。
📊 实验亮点
在14个复杂控制任务中，Arnold实现了专家级或超专家级的性能，显著优于现有的单一技能策略。这一成果展示了Arnold在多任务学习和快速适应能力方面的优势，具有重要的研究和应用价值。
🎯 应用场景
Arnold的研究成果在机器人控制、虚拟现实和生物力学等领域具有广泛的应用潜力。通过实现多任务学习，Arnold能够在复杂环境中快速适应新任务，提升机器人和虚拟角色的智能化水平，推动相关技术的发展和应用。
📄 摘要（原文）
Controlling high-dimensional and nonlinear musculoskeletal models of the human body is a foundational scientific challenge. Recent machine learning breakthroughs have heralded policies that master individual skills like reaching, object manipulation and locomotion in musculoskeletal systems with many degrees of freedom. However, these agents are merely "specialists", achieving high performance for a single skill. In this work, we develop Arnold, a generalist policy that masters multiple tasks and embodiments. Arnold combines behavior cloning and fine-tuning with PPO to achieve expert or super-expert performance in 14 challenging control tasks from dexterous object manipulation to locomotion. A key innovation is Arnold's sensorimotor vocabulary, a compositional representation of the semantics of heterogeneous sensory modalities, objectives, and actuators. Arnold leverages this vocabulary via a transformer architecture to deal with the variable observation and action spaces of each task. This framework supports efficient multi-task, multi-embodiment learning and facilitates rapid adaptation to novel tasks. Finally, we analyze Arnold to provide insights into biological motor control, corroborating recent findings on the limited transferability of muscle synergies across tasks.