An integrated process for design and control of lunar robotics using AI and simulation
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 控制系统 人工智能 仿真 OpenPLX 强化学习
📋 核心要点
- 现有月球机器人开发流程中，物理设计与控制策略往往独立进行，缺乏协同优化。
- 论文提出集成框架，利用OpenPLX连接CAD模型、自主系统和高保真仿真，实现设计与控制的并行探索。
- 通过月球车导航与运动控制案例，验证了该框架在复杂环境下的有效性，展示了其潜在应用价值。
📝 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/写的声明性语言，将CAD模型和自主系统链接到高保真、实时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。这种方式难以在早期发现设计缺陷，导致后期迭代成本高昂。此外，月球环境复杂，难以进行充分的地面测试，控制策略的鲁棒性难以保证。
核心思路：论文的核心思路是将物理设计和控制系统设计并行进行，通过高保真仿真环境进行早期验证和优化。利用OpenPLX作为桥梁，连接CAD模型、自主系统和仿真环境，实现设计参数和控制策略的快速迭代。
技术框架：该技术框架包含以下几个主要模块：1) CAD模型：用于描述月球机器人的物理结构；2) 自主系统：包括导航、感知和控制等模块；3) OpenPLX：作为中间语言，连接CAD模型和自主系统；4) 高保真仿真环境：模拟月球环境，包括地形、光照、物理特性等。整个流程是迭代的，设计人员可以根据仿真结果调整CAD模型或控制策略，直到满足性能要求。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将物理设计和控制系统设计集成到一个统一的框架中，实现了并行优化。通过OpenPLX，可以方便地将CAD模型和自主系统连接到仿真环境中，大大提高了开发效率。此外，利用高保真仿真环境，可以更全面地评估机器人的性能，提高其在月球环境中的鲁棒性。
关键设计：在月球车案例中，导航模块采用了视觉-语言模型，用于理解用户的指令并规划路径。运动控制模块采用了强化学习算法，用于学习在复杂地形上的最优控制策略。具体的强化学习算法细节未知，但推测可能使用了深度强化学习方法，例如DDPG或SAC。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过两个案例研究验证了该框架的有效性。其中，月球车案例展示了该框架在导航和运动控制方面的能力。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但通过仿真结果可以看出，该月球车能够在复杂地形上自主导航和运动，表明该框架具有良好的应用前景。
🎯 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，可以加速月球机器人的开发进程，降低开发成本，并提高机器人在月球环境中的可靠性。此外，该框架也可推广到其他复杂环境下的机器人开发，例如深海探测、灾后救援等。
📄 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.