論文の概要: A Design Co-Pilot for Task-Tailored Manipulators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13077v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 13:34:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:53.107004
• Title: A Design Co-Pilot for Task-Tailored Manipulators
• Title（参考訳）: 作業用マニピュレータの設計コパイロット
• Authors: Jonathan Külz, Sehoon Ha, Matthias Althoff,
• Abstract要約: 本研究は,特定の環境に適したロボット形態を自動設計し,最適化するアプローチを提案する。 完全に微分可能なフレームワークは、設計されたロボットと逆キネマティクスソリューションの勾配に基づく微調整を実現する。 数値実験により, 粗い環境をナビゲートできるロボットや, 特定の作業空間にまたがって良好に動作し, ハードウェアの制約に適応できるマニピュレータが発見された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.513483509321805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although robotic manipulators are used in an ever-growing range of applications, robot manufacturers typically follow a ``one-fits-all'' philosophy, employing identical manipulators in various settings. This often leads to suboptimal performance, as general-purpose designs fail to exploit particularities of tasks. The development of custom, task-tailored robots is hindered by long, cost-intensive development cycles and the high cost of customized hardware. Recently, various computational design methods have been devised to overcome the bottleneck of human engineering. In addition, a surge of modular robots allows quick and economical adaptation to changing industrial settings. This work proposes an approach to automatically designing and optimizing robot morphologies tailored to a specific environment. To this end, we learn the inverse kinematics for a wide range of different manipulators. A fully differentiable framework realizes gradient-based fine-tuning of designed robots and inverse kinematics solutions. Our generative approach accelerates the generation of specialized designs from hours with optimization-based methods to seconds, serving as a design co-pilot that enables instant adaptation and effective human-AI collaboration. Numerical experiments show that our approach finds robots that can navigate cluttered environments, manipulators that perform well across a specified workspace, and can be adapted to different hardware constraints. Finally, we demonstrate the real-world applicability of our method by setting up a modular robot designed in simulation that successfully moves through an obstacle course.
• Abstract（参考訳）: ロボットマニピュレータは、ますます普及するアプリケーションで使われているが、ロボットメーカーは通常、同じマニピュレータをさまざまな設定で使用して、'one-fits-all'の哲学に従う。 これは、汎用設計がタスクの特殊性を利用するのに失敗するため、しばしば準最適性能をもたらす。 タスクをカスタマイズしたカスタムロボットの開発は、長期でコストのかかる開発サイクルと、カスタマイズされたハードウェアの高コストによって妨げられている。 近年,人間工学のボトルネックを克服するために,様々な計算設計手法が考案されている。 さらに、モジュラーロボットの急増により、産業環境の変化への迅速かつ経済的適応が可能になる。 本研究は,特定の環境に適したロボット形態を自動設計し,最適化するアプローチを提案する。 この目的のために,多種多様なマニピュレータの逆運動学を学習する。 完全に微分可能なフレームワークは、設計されたロボットと逆キネマティクスソリューションの勾配に基づく微調整を実現する。 我々の生成的アプローチは、最適化に基づく数時間から数秒までの特殊設計を加速し、即時適応と効果的な人間とAIの協調を可能にする設計コパイロットとして機能する。 数値実験により, 粗い環境をナビゲートできるロボットや, 特定の作業空間にまたがって良好に動作し, ハードウェアの制約に適応できるマニピュレータが発見された。 最後に,本手法の現実的な適用性を示すために,障害物コースをうまく移動するシミュレーション用に設計されたモジュール型ロボットを設置する。

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