Efficient Robot Design with Multi-Objective Black-Box Optimization and Large Language Models

📄 arXiv: 2511.17178v1 📥 PDF

作者: Kento Kawaharazuka, Yoshiki Obinata, Naoaki Kanazawa, Haoyu Jia, Kei Okada

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-21

💡 一句话要点

提出基于LLM辅助黑盒优化的机器人高效设计方法

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

关键词: 机器人设计 黑盒优化 大型语言模型 LLM 设计优化

📋 核心要点

  1. 黑盒优化在机器人设计中应用广泛，但采样效率低，需要大量迭代。
  2. 利用LLM学习设计经验，辅助黑盒优化采样，提升探索效率。
  3. 实验验证了该方法在机器人设计问题上的有效性，并分析了其优缺点。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用大型语言模型（LLM）增强黑盒优化效率的机器人本体设计方法。现有的机器人设计优化方法多样，从数值优化到黑盒优化不等。数值优化虽然速度快，但不适用于复杂结构或离散值，因此黑盒优化被广泛使用。然而，黑盒优化存在采样效率低的问题，需要大量的采样迭代才能获得良好的解决方案。本文方法在基于黑盒优化的采样过程的同时，利用LLM进行采样，并向LLM提供问题设置和丰富的反馈。实验结果表明，该方法能够更有效地探索设计方案，并讨论了其特性和局限性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人本体设计中黑盒优化采样效率低下的问题。现有方法，特别是黑盒优化方法，虽然能够处理复杂结构和离散值，但需要大量的采样迭代才能找到好的设计方案，计算成本高昂。

核心思路：核心思路是利用大型语言模型（LLM）学习机器人设计的经验，并将其作为黑盒优化的辅助采样器。LLM通过接收问题设置和优化反馈，学习生成有潜力的设计方案，从而减少黑盒优化所需的采样次数。

技术框架：该方法并行运行两个采样过程：传统的黑盒优化采样和基于LLM的采样。LLM接收问题描述和黑盒优化器的反馈（例如，性能指标），然后生成新的设计方案。这些方案被添加到黑盒优化器的采样池中，用于评估和进一步优化。整体流程是一个迭代过程，LLM不断学习和改进其生成设计方案的能力。

关键创新：关键创新在于将LLM引入到机器人本体设计的黑盒优化过程中，利用LLM强大的学习和生成能力来指导采样，从而显著提高采样效率。与传统的黑盒优化方法相比，该方法能够更有效地探索设计空间，找到更好的解决方案。

关键设计：论文中关键的设计包括：如何将机器人设计问题转化为LLM可以理解的输入格式（例如，文本描述），如何设计反馈机制，让LLM能够从黑盒优化器的结果中学习，以及如何平衡LLM生成的方案和黑盒优化器探索的方案。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文展示了利用LLM辅助黑盒优化在机器人设计中的有效性。虽然具体性能数据未知，但论文强调该方法能够更有效地探索设计方案，这意味着在相同的计算资源下，该方法能够找到比传统黑盒优化方法更好的机器人设计。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人设计领域，例如人形机器人、移动机器人和工业机器人等。通过提高机器人设计的效率，可以加速新机器人的开发，降低设计成本，并探索更优的机器人结构，从而提升机器人的性能和适应性。该方法还可能推广到其他工程设计领域，例如航空航天和汽车工程。

📄 摘要（原文）

Various methods for robot design optimization have been developed so far. These methods are diverse, ranging from numerical optimization to black-box optimization. While numerical optimization is fast, it is not suitable for cases involving complex structures or discrete values, leading to frequent use of black-box optimization instead. However, black-box optimization suffers from low sampling efficiency and takes considerable sampling iterations to obtain good solutions. In this study, we propose a method to enhance the efficiency of robot body design based on black-box optimization by utilizing large language models (LLMs). In parallel with the sampling process based on black-box optimization, sampling is performed using LLMs, which are provided with problem settings and extensive feedback. We demonstrate that this method enables more efficient exploration of design solutions and discuss its characteristics and limitations.