基于肌肉的运动跟踪：参数化肌肉生物力学犬模型的预测控制
机器人学
2025-07-01 v1
摘要
我们提出了一种犬类肌肉生物力学模型的新方法，该模型基于准确的 3D 肌肉网格生成。伴随该模型的是一种基于运动捕捉的 locomotion 任务，兼容多种控制算法，并配备了旨在增强可微控制框架收敛性的改进型肌肉动力学模型。我们通过将模拟的肌肉激活模式与先前犬类运动研究中获得的实验性肌电信号 (EMG) 数据进行比较来验证了该方法。该工作旨在搭桥生物力学、机器人学和计算神经科学之间的差距，为研究肌肉驱动和神经肌肉控制提供了一个稳健的研究平台。我们计划发布完整模型及重新映射的运动捕捉剪辑，以促进进一步的研究与开发。
引用
@article{arxiv.2506.23768,
title = {Motion Tracking with Muscles: Predictive Control of a Parametric Musculoskeletal Canine Model},
author = {Vittorio La Barbera and Steven Bohez and Leonard Hasenclever and Yuval Tassa and John R. Hutchinson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.23768},
year = {2025}
}