論文の概要: Co-design is powerful and not free

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08368v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 15:52:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:15.173995
• Title: Co-design is powerful and not free
• Title（参考訳）: 共同設計は強力で無料ではない
• Authors: Yi Zhang, Yue Xie, Tao Sun, Fumiya Iida,
• Abstract要約: ロボットのパフォーマンスは、ボディとコントローラの結合から生まれる。 形態制御の共設計がいつ必要かは、まだ不明である。 本稿では,1つのニューラルネットワークに形態と制御パラメータを組み込む統一フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.282303808233445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic performance emerges from the coupling of body and controller, yet it remains unclear when morphology-control co-design is necessary. We present a unified framework that embeds morphology and control parameters within a single neural network, enabling end-to-end joint optimization. Through case studies in static-obstacle-constrained reaching, we evaluate trajectory error, success rate, and collision probability. The results show that co-design provides clear benefits when morphology is poorly matched to the task, such as near obstacles or workspace boundaries, where structural adaptation simplifies control. Conversely, when the baseline morphology already affords sufficient capability, control-only optimization often matches or exceeds co-design. By clarifying when control is enough and when it is not, this work advances the understanding of embodied intelligence and offers practical guidance for embodiment-aware robot design.
• Abstract（参考訳）: ロボットの性能は体とコントローラーの結合から生まれるが、形態制御の共設計がいつ必要かは定かではない。 本稿では,1つのニューラルネットワークに形態と制御パラメータを埋め込んだ統合フレームワークを提案する。 静的障害物制約到達におけるケーススタディを通じて、軌道誤差、成功率、衝突確率を評価する。 その結果, 構造的適応が制御を単純化する, 近接障害物やワークスペース境界など, 形態学がタスクに不整合である場合に, 共設計が明確な利点をもたらすことがわかった。 逆に、ベースライン形態が既に十分な能力を持っている場合、制御のみの最適化は、しばしば共設計に適合または超越する。 制御が十分で、そうでない場合を明確にすることで、具体的知能の理解を深め、具体的ロボット設計のための実践的なガイダンスを提供する。

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