评估人体跳跃的肌肉与直流电机驱动模型中的形态计算

在具身人工智能的背景下，形态计算是指原本需要由大脑执行的过程转由身体（及环境）来执行。利用环境和形态特性是具身系统的一个重要特征，其主要原因在于这能显著降低控制器的复杂度。形态计算的一个重要方面在于，正如我们所展示的，它不能固有地归属于某个具身系统，而是依赖于行为和状态的。在本工作中，我们评估了两种不同的形态计算度量方法，这些方法可应用于机器人系统和生物运动的计算机模拟中。作为示例，这些度量方法在肌肉和直流电机驱动的跳跃模型上进行了评估。我们表明，对跳跃行为进行状态依赖的分析能够提供仅从平均度量中无法获得的额外见解。本工作包含了用于这些度量方法的算法和计算机代码。