MARL-Exo多智能体强化学习外骨骼控制研究发布

2026年10月27日，Yifei Yuan 团队在 arXiv 发布 MARL-Exo 框架。该研究利用多智能体强化学习实现人体与髋部外骨骼的共适应控制。系统生成单一群体级控制器，允许在模拟环境中筛选辅助目标，无需针对个人进行调优即可应用于测试。 模拟实验显示，纯代谢策略使模型肌肉代谢功率降低13.8%。硬件测试中，八名健康受试者无需个人化调整，其行走净代谢率较被动组降低18.3%。其中6名受试者的代谢成本降低幅度最高达24.2%，验证了该框架在降低行走能耗方面的有效性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。