反射引导的神经肌肉强化学习：肌肉驱动步态的生理真实与自适应控制

肌肉驱动运动为生成逼真的人类动作提供了一种基于物理机理的方法。然而，在兼顾生理合理性的同时，实现对肌肉骨骼机能变化及外部扰动的适应性，仍然是一项根本性挑战。为解决这一局限，我们提出了一种用于肌肉驱动运动的反射启发式神经肌肉强化学习框架。在该框架中，固定的相位相关反射控制器作为底层神经肌肉控制机制，而强化学习策略则根据当前状态生成四个具有生物力学意义的残差参数，以调节与髋关节摆动、膝关节支撑和踝关节推进相关的关键反射增益及阈值。实验结果表明，在常规行走条件下，所提出的框架生成的运动不仅符合生理机能，还提升了运动学精度与动力学一致性，并展现出更好的双侧对称性与步间一致性。在出现肌力减退和外部扰动时，所学得的策略无需重新训练即可保持鲁棒性。