OstrichRL：用于研究生物力学运动的肌肉骨骼鸵鸟仿真

肌肉驱动控制是一个跨越生物力学、神经科学、强化学习、机器人与计算机图形学等多领域的研究课题。此类控制尤其具有挑战性，因为身体常处于过驱动状态且动力学具有延迟与非线性。然而，它也是一种经过数百万年进化、测试与调优的非常成熟的驱动机制，具备利用被动力以及肌肉-肌腱单元高效储能等有趣特性。为促进肌肉驱动仿真的研究，我们基于 MuJoCo 物理引擎发布了一个鸵鸟的 3D 肌肉骨骼仿真。鸵鸟是地球上最快的双足动物之一，因此是研究肌肉驱动双足运动的极佳模型。该模型基于 CT 扫描与解剖数据构建，用以收集真实的肌肉数据，如附着点、长度与羽状角。除该模型外，我们还提供一组强化学习任务，包括参考运动跟踪、奔跑与颈部控制，用于推断肌肉驱动模式。参考运动数据基于我们预处理并适配至本模型的多类行为动作捕捉片段。本文描述了模型如何构建并通过这些任务迭代改进。我们还通过将肌肉驱动模式与运动鸟类实验采集的肌电数据进行对比，评估其准确性。结果表明，需要丰富的奖励信号或正则化技术来约束肌肉激励并产生逼真运动。总体而言，我们相信该工作可为关注肌肉驱动的研究领域间提供有益的桥梁。