Time to Play: Simulating Early-Life Animal Dynamics Enhances Robotics Locomotion Discovery

📄 arXiv: 2509.11755v1 📥 PDF

作者: Paul Templier, Hannah Janmohamed, David Labonte, Antoine Cully

分类: cs.NE, cs.RO

发布日期: 2025-09-15

💡 一句话要点

SMOL：模拟早期动物动力学，提升机器人运动技能发现

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人运动控制 课程学习 生物启发式 MAP-Elites 发育动力学

📋 核心要点

  1. 现有机器人训练方法通常采用静态物理参数，忽略了生物体发育过程中身体形态和力量的动态变化。
  2. SMOL方法通过动态调节机器人执行器强度，模拟生物生长和衰老过程中的功率重量比变化，从而改进训练过程。
  3. 实验表明，SMOL方法能够显著提升机器人运动行为的性能和多样性，并能利用早期优势发现关键技能。

📝 摘要（中文）

动物身体形态的发育变化深刻影响着它们的运动方式。然而，现有的人工智能体和机器人通常在静态物理参数下进行训练。受生物学中肌肉力量的个体发育缩放启发，我们提出了一种名为“生命周期机械输出缩放”（SMOL）的新型课程学习方法，该方法动态地调节机器人执行器的强度，以模拟生物生长和衰老过程中功率重量比的自然变化。通过将SMOL集成到MAP-Elites质量多样性框架中，我们改变了标准机器人任务中的扭矩，以模拟动物在成长过程中力量的演变以及身体的变化。通过全面的实证评估，我们表明SMOL计划始终如一地提高了各种控制场景下运动行为的性能和多样性，因为它允许智能体利用早期有利的物理特性来发现技能，这些技能在它们达到最终标准身体属性时充当垫脚石。基于对人类总功率输出的研究，我们还实现了SMOL-Human计划，该计划模拟了由于青春期等非线性变化引起的等距身体变化，并研究了其对机器人运动的影响。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人运动控制方法通常在静态物理参数下训练，忽略了生物体在生长发育过程中身体形态和力量的动态变化。这种静态训练方式限制了机器人探索更广泛的运动技能，并且可能导致最终性能不佳。因此，如何模拟生物体发育过程中的动态变化，从而提升机器人运动技能的发现能力，是一个重要的研究问题。

核心思路：论文的核心思路是模拟生物体在生长发育过程中肌肉力量的缩放效应，即“生命周期机械输出缩放”（SMOL）。通过动态调节机器人执行器的强度，模拟生物体在不同生长阶段的功率重量比变化。这种动态调整允许机器人在早期阶段利用较低的功率需求探索更广泛的运动技能，并在后期阶段逐步适应更高的功率需求，从而发现更优的运动策略。

技术框架：该方法将SMOL集成到MAP-Elites质量多样性框架中。MAP-Elites是一种进化算法，旨在生成多样化且高性能的解决方案。SMOL作为一种课程学习策略，在MAP-Elites的优化过程中动态调整机器人执行器的扭矩。具体流程如下：1) 初始化种群；2) 评估种群中每个个体的性能和多样性；3) 根据SMOL策略调整执行器扭矩；4) 使用MAP-Elites算法选择和变异个体；5) 重复步骤2-4，直到达到停止条件。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了SMOL课程学习策略，该策略通过模拟生物体发育过程中的力量缩放效应，动态调整机器人执行器的强度。与传统的静态训练方法相比，SMOL能够帮助机器人探索更广泛的运动技能，并发现更优的运动策略。此外，论文还提出了SMOL-Human计划，该计划模拟了人类青春期等非线性身体变化对运动的影响。

关键设计：SMOL策略的关键参数包括：1) 初始扭矩值；2) 扭矩缩放函数；3) 缩放时间表。扭矩缩放函数可以采用线性、指数或非线性函数，以模拟不同的力量增长模式。缩放时间表定义了扭矩随时间变化的速率。SMOL-Human计划的关键设计在于模拟了人类青春期等非线性身体变化对运动的影响，通过调整扭矩缩放函数来反映这些变化。

📊 实验亮点

实验结果表明，SMOL方法在各种控制场景下均能显著提升机器人运动行为的性能和多样性。例如，在一种四足机器人运动任务中，使用SMOL方法训练的机器人比使用传统方法训练的机器人能够更快地学会行走，并且能够适应更复杂的地形。此外，SMOL-Human计划的实验结果表明，模拟人类青春期等非线性身体变化可以进一步提升机器人运动技能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人运动控制、生物启发式机器人设计、以及康复机器人等领域。通过模拟生物体发育过程中的动态变化，可以设计出更智能、更灵活的机器人，使其能够更好地适应复杂环境并完成各种任务。此外，该研究还可以为康复机器人的设计提供新的思路，帮助患者更好地恢复运动能力。

📄 摘要（原文）

Developmental changes in body morphology profoundly shape locomotion in animals, yet artificial agents and robots are typically trained under static physical parameters. Inspired by ontogenetic scaling of muscle power in biology, we propose Scaling Mechanical Output over Lifetime (SMOL), a novel curriculum that dynamically modulates robot actuator strength to mimic natural variations in power-to-weight ratio during growth and ageing. Integrating SMOL into the MAP-Elites quality-diversity framework, we vary the torque in standard robotics tasks to mimic the evolution of strength in animals as they grow up and as their body changes. Through comprehensive empirical evaluation, we show that the SMOL schedule consistently elevates both performance and diversity of locomotion behaviours across varied control scenarios, by allowing agents to leverage advantageous physics early on to discover skills that act as stepping stones when they reach their final standard body properties. Based on studies of the total power output in humans, we also implement the SMOL-Human schedule that models isometric body variations due to non-linear changes like puberty, and study its impact on robotics locomotion.