An integrated process for design and control of lunar robotics using AI and simulation

📄 arXiv: 2509.12367v1 📥 PDF

作者: Daniel Lindmark, Jonas Andersson, Kenneth Bodin, Tora Bodin, Hugo Börjesson, Fredrik Nordfeldth, Martin Servin

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-09-15

备注: 14 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出基于AI与仿真的月球机器人设计与控制集成流程

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 月球机器人 集成设计 人工智能 强化学习 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 现有月球机器人开发流程缺乏设计与控制的并行探索，导致效率低下。
  2. 论文提出集成流程，利用OpenPLX连接CAD模型、自主系统与高保真仿真。
  3. 通过月球车案例研究，验证了该框架在导航和运动控制方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于开发月球建造设备的集成流程，该流程并行探索物理设计和控制。我们描述了一个支持该流程的技术框架，它依赖于OpenPLX，一种可读/写的声明式语言，将CAD模型和自主系统链接到高保真、实时的3D仿真，包括接触多体动力学、机器-月壤相互作用力和非理想传感器。为了展示其能力，我们提出了两个案例研究，包括一个自主月球车，它结合了用于导航的视觉-语言模型和用于运动的基于强化学习的控制策略。

🔬 方法详解

问题定义：现有月球机器人开发流程通常是串行的，即先完成物理设计，再进行控制系统设计。这种方式效率较低，且容易在后期发现设计缺陷，导致返工。此外，真实的月球环境复杂，难以通过简单的模型进行预测，需要高保真的仿真环境。

核心思路：论文的核心思路是建立一个集成化的开发流程，将物理设计和控制系统设计并行进行。通过高保真的仿真环境，可以在早期阶段发现潜在问题，并进行优化。OpenPLX作为连接CAD模型、自主系统和仿真环境的桥梁，实现了设计的快速迭代。

技术框架：该技术框架主要包含三个部分：CAD模型、自主系统和高保真仿真环境。CAD模型描述了机器人的物理结构；自主系统包括导航和控制算法；高保真仿真环境模拟了月球表面的物理特性，如重力、地形和月壤。OpenPLX作为一种声明式语言，用于描述这些组件之间的关系，并实现数据的交换和同步。整体流程是，在CAD模型的基础上，设计自主系统，然后通过OpenPLX将两者连接到仿真环境中进行测试和优化。根据仿真结果，可以对CAD模型和自主系统进行迭代改进。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个集成化的月球机器人开发流程，并利用OpenPLX实现了CAD模型、自主系统和高保真仿真环境的无缝连接。这种集成化的方法可以显著提高开发效率，并降低开发成本。此外，将视觉-语言模型用于导航，强化学习用于运动控制，也体现了AI技术在月球机器人领域的应用。

关键设计：在月球车案例研究中，视觉-语言模型用于解析用户的导航指令，并生成相应的运动轨迹。强化学习算法用于训练机器人的运动控制器，使其能够在复杂的月球表面上稳定行走。具体的强化学习算法和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。OpenPLX的具体语法和数据结构也未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过两个案例研究展示了该框架的能力，其中一个案例是自主月球车。该月球车结合了视觉-语言模型和强化学习控制策略，能够在仿真环境中实现自主导航和运动。具体的性能指标和对比基线在论文中未详细说明，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于月球探测、月球基地建设等领域。通过集成设计与控制，能够加速月球机器人的开发进程，降低开发成本，并提高机器人的性能和可靠性。未来，该框架还可以扩展到其他极端环境下的机器人开发，如深海、火星等。

📄 摘要（原文）

We envision an integrated process for developing lunar construction equipment, where physical design and control are explored in parallel. In this paper, we describe a technical framework that supports this process. It relies on OpenPLX, a readable/writable declarative language that links CAD-models and autonomous systems to high-fidelity, real-time 3D simulations of contacting multibody dynamics, machine regolith interaction forces, and non-ideal sensors. To demonstrate its capabilities, we present two case studies, including an autonomous lunar rover that combines a vision-language model for navigation with a reinforcement learning-based control policy for locomotion.