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本申请提供一种液动肌肉模型仿真方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取待仿真的液动肌肉模型的检测参数，检测参数包括液动肌肉的有效变形部分的静息长度，以及绳索与液动肌肉的无效变形部分的总长度；确定液动肌肉可缩短的最小相对长度比值以及可拉伸的最大相对长度比值；根据最小相对长度比值、最大相对长度比值、静息长度以及总长度计算液动肌肉的肌腱长度下限和肌腱长度上限；将最小相对长度比值、最大相对长度比值、肌腱长度下限以及肌腱长度上限输入基于多体动力学的物理引擎，得到液动肌肉模型的液动肌肉仿真模型。本申请能够在实现跨越多关节的长肌肉生物力学模拟的同时，降低了具有液动肌肉模型的机器人的训练难度。

本申请提供一种机器人训练方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：构建训练网络，其中，训练网络包括策略输出网络和评价网络；确定训练网络的奖励函数，其中，奖励函数包括质心速度跟踪奖励函数、上肢躯干平衡奖励函数以及步态引导奖励函数；获取待训练机器人当前的姿态信息，并根据姿态信息计算目标奖励；将姿态信息输入策略输出网络，得到液动人工肌肉的动作策略；将目标奖励输入评价网络，得到动作策略的评价结果；在评价结果为动作策略满足预设驱动要求的情况下，根据动作策略驱动液动人工肌肉。本申请能够实现基于液动人工肌肉驱动的机器人的训练，且训练难度低。

本发明公开了一种仿生机器人的仿生皮肤及其形成方法。形成方法包括：根据仿生机器人面部表情纹路的分布位置，对目标纹路区域进行分类；针对分类后的不同目标纹路区域，选择对应的预设微结构类型，如倒圆型、倒梯型、蜂窝型或双层搭接结构；基于仿生机器人面部预设的年龄段，确定微结构的几何参数，并在仿生皮肤材料内部形成所述预设微结构。本发明通过在仿生皮肤内部预制分区化、差异化的微结构，将复杂的动态纹路生成能力固化于材料本身，使得简单的机械驱动即可产生与年龄、位置匹配的高度逼真动态纹路，有效解决了“恐怖谷效应”，提升了人机交互的自然度与共情能力。