論文の概要: On-Demand Robotic Assembly via Differentiable Geometric Part Repair

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.09777v1
• Date: Wed, 07 Oct 2026 09:57:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 21:58:22.847843
• Title: On-Demand Robotic Assembly via Differentiable Geometric Part Repair
• Title（参考訳）: 微分幾何学的部分修復によるオンデマンドロボット組み立て
• Abstract要約: 本稿では, 木製集合体の設計と物理的構築のためのエンド・ツー・エンドの自律パイプラインを提案する。 生成AIエージェントのユーザは、設計の視覚的忠実度と特定の物理的制約とのバランスを取りながら、初期3Dジオメトリに変換する。 10の構造物に対して、2つのUR5eロボットを用いて物理的に組立性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2091520005716903
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transitioning from a digital design to a robotic assembly process currently requires months of expert manual tuning to reconcile part geometries with robotic constraints. This paper presents an end-to-end, autonomous pipeline for the design and physical construction of bespoke wooden assemblies. A generative AI agent translates user prompts into initial 3D geometries, balancing the visual fidelity of the design with select physical constraints. The assemblability of the design is further improved by a gradient-based repair stage that backpropagates through a graph attention network surrogate to adjust component geometries. In addition to correcting for disjointed and overlapping components, we demonstrate hardware-specific corrections, differentiably optimizing the geometry of components to enable robot screwdriving for 86.7% of 60 novel natural language inputs, significantly outperforming prior work by a factor of ten. For ten of the structures, we physically demonstrate assemblability with two UR5e robots. This work marks a meaningful step toward on-demand robotic manufacturing, enabling the rapid production of customized, low-volume goods.
• Abstract（参考訳）: デジタルデザインからロボット組み立てプロセスへ移行するには、ロボットの制約のある部分のジオメトリーを調整するために、数ヶ月の専門的なマニュアルチューニングが必要になる。 本稿では, 木製集合体の設計と物理的構築のためのエンド・ツー・エンドの自律パイプラインを提案する。 生成AIエージェントは、ユーザのプロンプトを初期3Dジオメトリに変換し、設計の視覚的忠実度と特定の物理的制約とのバランスをとる。 グラフアテンションネットワークサロゲートをバックプロパゲートしてコンポーネントジオメトリを調整した勾配ベースの修復段階により、設計の組立性はさらに向上する。 解離した部品と重なり合う部品の補正に加えて、ハードウェア固有の補正を行い、部品の形状を様々に最適化し、新しい60の自然言語入力の86.7%でロボットのネジ駆動を可能にする。 10の構造物に対して、2つのUR5eロボットを用いて物理的に組立性を示す。 この作業は、オンデマンドのロボティクス製造に向けた重要なステップであり、カスタマイズされた低ボリュームの商品を迅速に生産することができる。

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