TWIMP: Two-Wheel Inverted Musculoskeletal Pendulum as a Learning Control Platform in the Real World with Environmental Physical Contact

近年来，机器学习在机器人领域的广泛应用，需要开发一种可以通过与环境接触在真实世界中行动、感知和学习的类人机器人。在本研究中，作为其中一种选择，我们提出了一种新型类人机器人TWIMP，它将人类模仿的肌肉骨骼上肢与双轮倒立摆相结合。通过结合具有软性接触外部环境能力的肌肉骨骼类人机器人和具有小占地面积和高机动性的双轮倒立摆的优点，我们可以轻松地研究在接触和突然冲击环境下的学习控制系统。我们揭示了TWIMP的整体概念和系统细节，并执行了几项初步实验以展示其潜在能力。

论文提出了一个新型人形机器人TWIMP，旨在解决在具有接触和突然冲击的环境中学习控制系统的问题。

将人类模拟肌肉骨骼上肢与双轮倒立摆相结合，实现软接触和高机动性。

论文详细介绍了TWIMP的整体概念和系统细节，并进行了多项初步实验以展示其潜在能力。

最近的相关研究包括：《基于深度学习的机器人感知与控制综述》、《机器人肌肉模拟技术研究进展》等。