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 具身人工智能

📋 核心要点

  1. 现有机器人设计方法受限于传统机器人架构，特别是串联机构，这限制了机器人智能的发展。
  2. INGRID框架通过深度集成大型语言模型、互易螺旋理论和运动学综合方法，实现了并行机器人机构的自动设计。
  3. INGRID能够生成具有固定和可变自由度的新型并行机构，并已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）

将大型语言模型（LLM）集成到机器人系统中加速了具身人工智能的发展，但现有方法仍受限于现有的机器人架构，特别是串联机构。这种硬件依赖性从根本上限制了机器人智能的范围。我们提出了INGRID（智能生成式机器人设计），该框架通过与互易螺旋理论和运动学综合方法的深度集成，实现了并行机器人机构的自动设计。我们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。我们通过三个案例研究验证了我们的方法，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发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人设计方法，尤其是基于串联机构的设计，限制了机器人智能的发展。缺乏一种能够自动生成新型并行机器人机构的有效方法，使得机器人设计高度依赖于专业知识和经验，阻碍了具身人工智能的进步。

核心思路：INGRID的核心思路是将机器人设计问题分解为一系列可由大型语言模型处理的子任务，并结合互易螺旋理论和运动学综合方法，实现并行机器人机构的自动生成。通过这种方式，降低了机器人设计的门槛，使得非专业人士也能参与到机器人硬件的创新中。

技术框架：INGRID框架包含四个主要阶段：1) 约束分析：利用大型语言模型分析任务需求，确定机器人所需的运动学约束。2) 运动关节生成：基于约束分析的结果，生成满足约束条件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。4) 完整机构设计：将运动链组合成完整的并行机器人机构，并进行优化。

关键创新：INGRID的关键创新在于将大型语言模型应用于机器人机构的自动设计，并将其与传统的机构理论相结合。这种结合使得INGRID能够生成文献中未曾记载的新型并行机构，突破了传统机器人设计的局限性。

关键设计：INGRID的关键设计包括：1) 使用大型语言模型进行约束分析和运动关节生成。2) 利用互易螺旋理论进行运动链的构造和机构的优化。3) 设计了合适的提示工程(prompt engineering)方法，引导大型语言模型生成有效的机器人设计方案。具体的损失函数和网络结构等细节未在摘要中明确说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

INGRID能够生成具有固定和可变自由度的新型并行机构，发现了文献中未曾记载的运动学配置。通过案例研究验证了INGRID在设计特定任务的并行机器人方面的有效性，展示了其在机器人设计领域的潜力。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中明确说明，属于未知信息。

🎯 应用场景

INGRID的应用场景广泛，包括但不限于：定制化机器人设计、自动化生产线、医疗机器人、空间探索机器人等。它能够帮助用户快速设计满足特定任务需求的机器人，降低开发成本，加速机器人技术的创新和应用。未来，INGRID有望成为机器人设计的重要工具，推动具身人工智能的发展。

📄 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.