完整肌肉的演化：肌肉-形态控制的高效协设计
机器人学
2026-04-15 v1
摘要
肌肉生物机器人提供了内在的顺应性和灵活性，为通用 locomotion 提供了有前景的范式。然而，现有研究通常依赖于具有固定肌肉生理参数的模型。这种静态物理设置无法适应复杂任务的多样化动态需求，本质上限制了机器人的性能上限。在本工作中，我们关注肌肉生物系统的形态与控制的协设计。不同于以前针对单一生理属性如刚度进行优化的研究，我们引入了 Complete Musculoskeletal Morphological Evolution Space，同时进化肌肉力量、速度和刚度。为克服由于这种全面演化导致的指数级探索空间扩张，我们提出了 Spectral Design Evolution (SDE)，一种高效的 co-optimization 框架。通过将双边对称先验与主成分分析 (PCA) 集成，SDE 将复杂肌肉参数投影到低维的谱流形上，实现了高效的形态探索。在 MyoSuite 框架下进行评估，涵盖 Walk、Stair、Hilly 和 Rough 地形四个任务，结果表明我们的方法在 fixed-morphology 和 standard evolutionary 基准中显示出更好的学习效率和 locomotion 稳定性。
引用
@article{arxiv.2604.12855,
title = {Evolving the Complete Muscle: Efficient Morphology-Control Co-design for Musculoskeletal Locomotion},
author = {Lidong Sun and Wentao Zhao and Ye Wang and Huaping Liu and Fuchun Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.12855},
year = {2026}
}