論文の概要: Human sensory-musculoskeletal modeling and control of whole-body movements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00071v1
• Date: Thu, 29 May 2025 16:42:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.187292
• Title: Human sensory-musculoskeletal modeling and control of whole-body movements
• Title（参考訳）: ヒト感覚筋骨格モデルと全身運動の制御
• Authors: Chenhui Zuo, Guohao Lin, Chen Zhang, Shanning Zhuang, Yanan Sui,
• Abstract要約: 感覚筋骨格系の動的モデルの構築は、運動制御の理解と人間の行動の調査に不可欠である。 骨,関節,筋腱の正確な解剖学的表現を統合した,SMS-Humanと呼ばれるヒトの感覚・筋骨格モデルについて報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.253693485647444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Coordinated human movement depends on the integration of multisensory inputs, sensorimotor transformation, and motor execution, as well as sensory feedback resulting from body-environment interaction. Building dynamic models of the sensory-musculoskeletal system is essential for understanding movement control and investigating human behaviours. Here, we report a human sensory-musculoskeletal model, termed SMS-Human, that integrates precise anatomical representations of bones, joints, and muscle-tendon units with multimodal sensory inputs involving visual, vestibular, proprioceptive, and tactile components. A stage-wise hierarchical deep reinforcement learning framework was developed to address the inherent challenges of high-dimensional control in musculoskeletal systems with integrated multisensory information. Using this framework, we demonstrated the simulation of three representative movement tasks, including bipedal locomotion, vision-guided object manipulation, and human-machine interaction during bicycling. Our results showed a close resemblance between natural and simulated human motor behaviours. The simulation also revealed musculoskeletal dynamics that could not be directly measured. This work sheds deeper insights into the sensorimotor dynamics of human movements, facilitates quantitative understanding of human behaviours in interactive contexts, and informs the design of systems with embodied intelligence.
• Abstract（参考訳）: 協調した人間の動きは、多感覚入力、感覚運動変換、運動実行の統合、および体と環境の相互作用による感覚フィードバックに依存する。 感覚筋骨格系の動的モデルの構築は、運動制御の理解と人間の行動の調査に不可欠である。 本稿では, 骨, 関節, 筋腱の正確な解剖学的表現と, 視覚, 前庭, 受容, 触覚成分を含むマルチモーダル感覚入力を統合した, SMS-Humanと呼ばれるヒトの感覚・筋骨格モデルについて報告する。 多感覚情報を統合した筋骨格系における高次元制御の課題に対処するために,段階的に階層的な深層強化学習フレームワークを開発した。 この枠組みを用いて,二足歩行,視覚誘導物体操作,自転車走行時の人間と機械の相互作用など,3つの代表的な運動課題のシミュレーションを実演した。 以上の結果から,自然運動と模擬運動の類似性が示唆された。 シミュレーションでは、直接測定できない筋骨格のダイナミクスも明らかにされた。 この研究は、人間の運動の感覚運動力学に関する深い洞察を包含し、対話的な文脈における人間の行動の定量的理解を促進し、インテリジェンスを具現化したシステムの設計を通知する。

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