MSK-Bench：全身筋骨格運動制御のタスク・制御パラダイム・生理指標を横断するベンチマーク

- MSK-Benchは、筋骨格（MSK）ヒューマノイドの全身運動制御を評価するベンチマーク。 - 22の全身運動制御タスクを、姿勢安定化、一般的な移動行動、接触の多い環境相互作用の3段階に分類。 - 統一プロトコルとロバスト性摂動の下で、5つの代表的な制御パラダイムを評価。 - タスク成功率や報酬に加え、ロバスト性分析や生理学的診断（活性化コスト、関節平滑性、EMGエンベロープ類似度）を報告。

- 既存のMSKベンチマークは歩行、義肢、器用な手、特定のチャレンジに断片化。 - 全身の筋駆動制御を標準化されたタスク・手法・指標で十分に評価できていなかった。 - MSK-Benchは、タスク・手法・指標のテストベッドを提供し、全身筋駆動ヒューマノイド制御を統一的に評価。

- 高次元筋アクチュエーション、遅延活性化ダイナミクス、冗長な筋-腱構造を持つMSKヒューマノイドを対象。 - 5つの制御パラダイム：報酬ベースRL、エージェント型報酬調整、潜在行動RL、模倣事前制御、模倣事前に対する残差適応。 - 統一タスクプロトコルとロバスト性摂動を適用。 - 生理学的診断として活性化コスト、関節平滑性、EMGエンベロープ類似度を評価。

- 22の全身運動制御タスクを3カテゴリで評価。 - 5つの制御パラダイムを統一プロトコルと摂動下で比較。 - タスク成功率、報酬、ロバスト性、生理学的指標を報告。 - 実証研究により、身体性を考慮した探索と構造化行動表現が高次元筋空間でのタスクカバレッジを改善することを示した。

- 模倣事前は参照互換の安定化と移動を強化するが、接触の多い地形のミスマッチ下では性能が低下。 - 残差適応は固定参照が失敗する場合に成功行動を回復可能。 - タスク成功率の向上は必ずしも生理学的一致の向上を意味しない。 - タスク性能、ロバスト性、生理学的挙動を共同で評価する重要性を強調。

- 要旨で参照/比較されている具体的な研究は明記されていない。 - 同分野の関連手法として、reward-based RL、agentic reward tuning、latent-action RL、imitation-prior control、residual adaptation over imitation priorsが挙げられる。 - 定番として、torque-driven humanoid controlやmuscle-actuated controlの研究が関連。 - 具体的な論文名は要旨からは不明。