在肌肉骨骼手臂姿势下的伸手并保持是一类不稳定平衡稳定化问题：固定平衡点与阻抗控制器的局限性

在重力作用下将具有冗余自由度的肢体保持在指定姿态，是肌肉骨骼运动控制中的一个基本问题。固定的、具有生物学基础的控制器是否能够实现这一点，仍不明确。我们采用 MyoSuite 的 myoArm，在冻结判据（frozen-criterion）且具有哈希溯源（hash-provenanced）的实验协议下，评估了多种固定式、非学习型控制器：平衡点/参照位（equilibrium-point/referent，lambda）反射控制器、带协同收缩的反射控制器、末端点笛卡尔阻抗控制器、重力补偿前馈控制器，以及精确的逆静力学重力平衡指令。结果表明，这些控制器均无法实现稳定的近任务保持。所测试的参照位反射控制器能够将平衡点置于接近目标的位置（在最低目标处最佳误差为 0.048 m），但始终表现出一种结构性极限环，而速度阻尼也无法消除这一现象；末端点阻抗控制器则收敛到远离目标的伪平衡点；并且，即使精确的重力平衡激活在理论上存在，实际施加后系统仍会偏离。对于在 34 肌肉模型和 63 肌肉模型中均进行评估、且与姿态匹配的目标，约化加速度—位置雅可比矩阵具有正实部特征值，这表明系统在局部存在不稳定的二阶模态。在 34 肌肉模型中，对固定控制器的完整参数网格搜索同样未能产生稳定的近任务保持。在 63 肌肉模型中，经测量的末端点刚度在协同收缩扫描范围内覆盖了与人类同量级的幅值以及类人的椭圆轴比，因此，这一失败并不能归因于一个松弛或缺乏生物合理性的被控对象。我们据此得出结论：到达并保持（reach-and-hold）是一个不稳定动力学的稳定化问题；所测试的固定式平衡点/参照位控制器能够将平衡点置于接近目标的位置，但无法使其稳定。这些结果表明，下一类值得探索的机制应是学习得到的选择性阻抗控制以及预测性/内部模型控制，并将平衡点配置与稳定化过程区分开来。

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