INGRID: Intelligent Generative Robotic Design Using Large Language Models

📄 arXiv: 2509.03842v3 📥 PDF

作者: Guanglu Jia, Ceng Zhang, Gregory S. Chirikjian

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-04 (更新: 2025-10-05)

备注: We are revising it

💡 一句话要点

INGRID：利用大型语言模型实现智能生成式机器人设计

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人设计 大型语言模型 并行机构 运动学综合 倒螺旋理论

📋 核心要点

  1. 现有机器人系统受限于传统串联机构，硬件依赖性限制了机器人智能的发展。
  2. INGRID框架通过大型语言模型驱动，结合倒螺旋理论和运动学综合，自动设计并行机器人机构。
  3. INGRID能够生成具有创新运动学配置的并行机构，并通过案例研究验证了其在任务特定机器人设计中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出INGRID（智能生成式机器人设计），一个通过深度整合倒螺旋理论和运动学综合方法，实现并行机器人机构自动设计的框架。该框架将设计挑战分解为四个渐进式任务：约束分析、运动关节生成、链构造和完整机构设计。INGRID展示了生成具有固定和可变自由度的新型并行机构的能力，发现了文献中未曾记载的运动学配置。通过三个案例研究验证了该方法，展示了INGRID如何帮助用户根据所需的自由度要求设计特定任务的并行机器人。通过弥合机构理论和机器学习之间的差距，INGRID使没有专门机器人训练的研究人员能够创建定制的并行机构，从而将机器人智能的进步与硬件约束脱钩。这项工作为机构智能奠定了基础，人工智能系统可以主动设计机器人硬件，从而可能改变具身人工智能系统的开发。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人设计方法主要依赖于串联机构，这种硬件限制阻碍了机器人智能的进一步发展。设计新型并行机器人机构需要专业的机器人学知识，这限制了非专业人士参与机器人设计的可能性。因此，如何降低机器人设计的门槛，并突破现有硬件架构的限制，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大生成能力，结合机器人学中的倒螺旋理论和运动学综合方法，实现并行机器人机构的自动设计。通过将设计过程分解为多个可控的步骤，并利用LLM生成候选方案，从而降低了设计的复杂性，并允许非专业人士参与到机器人设计过程中。

技术框架：INGRID框架包含四个主要阶段：1) 约束分析：利用LLM分析任务需求，确定机器人所需的自由度和其他约束条件。2) 运动关节生成：基于约束条件，利用LLM生成候选的运动关节类型和参数。3) 链构造：将生成的运动关节组合成运动链，并评估其运动学性能。4) 完整机构设计：将多个运动链组合成完整的并行机器人机构，并进行优化和验证。整个流程由LLM驱动，并结合机器人学理论进行约束和评估。

关键创新：INGRID的关键创新在于将大型语言模型与机器人学理论相结合，实现并行机器人机构的自动生成。与传统的机器人设计方法相比，INGRID无需人工干预，能够自动探索新的机构配置，并降低了设计门槛。此外，INGRID还能够生成具有创新运动学配置的机构，这些配置在现有文献中尚未被记录。

关键设计：INGRID的关键设计包括：1) 使用LLM进行约束分析和运动关节生成，需要设计合适的提示词（prompts）来引导LLM生成符合要求的方案。2) 在链构造阶段，需要设计合适的评估函数来评估运动链的运动学性能，例如自由度、可操作性等。3) 在完整机构设计阶段，需要设计优化算法来优化机构的几何参数，以满足任务需求。

📊 实验亮点

INGRID通过案例研究验证了其有效性，能够生成具有固定和可变自由度的新型并行机构。例如，INGRID成功设计了一种具有六个自由度的并联机器人，其运动学配置在现有文献中未曾记载。此外，INGRID还展示了根据用户指定的任务需求，自动生成定制机器人的能力，例如设计用于特定手术的医疗机器人。

🎯 应用场景

INGRID的应用场景广泛，包括：1) 快速定制特定任务的机器人，例如医疗机器人、工业机器人等。2) 辅助机器人专家进行创新设计，探索新的机构配置。3) 用于教育领域，帮助学生理解机器人设计原理。INGRID有望加速机器人技术的创新，并降低机器人设计的门槛，使更多人能够参与到机器人开发中。

📄 摘要（原文）

The integration of large language models (LLMs) into robotic systems has accelerated progress in embodied artificial intelligence, yet current approaches remain constrained by existing robotic architectures, particularly serial mechanisms. This hardware dependency fundamentally limits the scope of robotic intelligence. Here, we present INGRID (Intelligent Generative Robotic Design), a framework that enables the automated design of parallel robotic mechanisms through deep integration with reciprocal screw theory and kinematic synthesis methods. We decompose the design challenge into four progressive tasks: constraint analysis, kinematic joint generation, chain construction, and complete mechanism design. INGRID demonstrates the ability to generate novel parallel mechanisms with both fixed and variable mobility, discovering kinematic configurations not previously documented in the literature. We validate our approach through three case studies demonstrating how INGRID assists users in designing task-specific parallel robots based on desired mobility requirements. By bridging the gap between mechanism theory and machine learning, INGRID enables researchers without specialized robotics training to create custom parallel mechanisms, thereby decoupling advances in robotic intelligence from hardware constraints. This work establishes a foundation for mechanism intelligence, where AI systems actively design robotic hardware, potentially transforming the development of embodied AI systems.