Analysis of Various Manipulator Configurations Based on Multi-Objective Black-Box Optimization
作者: Kento Kawaharazuka, Keita Yoneda, Takahiro Hattori, Shintaro Inoue, Kei Okada
分类: cs.RO
发布日期: 2026-01-06
备注: Accepted to Advanced Robotics, website: https://haraduka.github.io/bbo-manip-design
DOI: 10.1080/01691864.2025.2607670
💡 一句话要点
基于多目标黑盒优化的机械臂构型分析与设计
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机械臂设计 多目标优化 黑盒优化 机器人构型 可达性分析
📋 核心要点
- 现有机械臂设计主要依赖经验，缺乏系统性的优化方法，难以满足新兴机器人基础模型的需求。
- 论文提出一种基于多目标黑盒优化的方法，从末端执行器可达性和关节扭矩两个关键指标出发，寻找最优机械臂构型。
- 通过优化采样结果分析现有机械臂结构的优劣，为未来机械臂设计提供指导，具有重要的实际意义。
📝 摘要（中文）
目前已开发出各种6自由度（DOF）和7自由度机械臂。长期以来，它们的关节配置和连杆长度比都是凭经验确定的。近年来，机器人基础模型的发展日益活跃，不断涌现出各种支持这些模型的机械臂。然而，这些机械臂的结构并不完全相同，关节顺序和连杆长度比各不相同。因此，为了探讨机械臂的最佳结构，我们从末端执行器可达性和关节扭矩的角度进行了多目标优化。我们分析了现有机械臂结构在优化采样结果中的位置，并为未来的机械臂设计提供了见解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机械臂构型设计缺乏系统优化方法的问题。现有方法主要依赖经验，难以保证机械臂在末端执行器可达性和关节扭矩等关键性能指标上的最优性。特别是随着机器人基础模型的发展，需要设计能够更好支持这些模型的机械臂，而现有方法难以满足这一需求。
核心思路：论文的核心思路是采用多目标黑盒优化方法，将机械臂构型设计问题转化为一个优化问题，以末端执行器可达性和关节扭矩为优化目标，通过优化算法搜索最优的机械臂构型。这种方法无需对机械臂的动力学模型进行精确建模，适用于复杂的机械臂设计问题。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 定义机械臂的构型参数，例如关节类型、关节顺序、连杆长度等；2) 建立末端执行器可达性和关节扭矩的评价指标；3) 采用黑盒优化算法（例如遗传算法、粒子群算法等）搜索最优的机械臂构型；4) 分析优化结果，并与现有机械臂结构进行比较，从而为未来的机械臂设计提供指导。
关键创新：论文的关键创新在于将多目标黑盒优化方法应用于机械臂构型设计问题。与传统的基于动力学建模的优化方法相比，该方法无需对机械臂进行精确建模，降低了计算复杂度，适用于复杂的机械臂设计问题。此外，论文还通过分析优化结果，为现有机械臂结构的优劣提供了客观的评价，并为未来的机械臂设计提供了新的思路。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 针对不同的机械臂构型，设计了合适的末端执行器可达性评价指标，例如可达空间体积、可达空间覆盖率等；2) 针对不同的机械臂构型，设计了合适的关节扭矩评价指标，例如最大关节扭矩、平均关节扭矩等；3) 选择了合适的黑盒优化算法，并对算法的参数进行了调整，以保证优化结果的质量和效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过多目标优化，分析了现有机械臂结构在可达性和关节扭矩方面的性能表现，揭示了不同构型设计的优劣。优化结果为未来机械臂设计提供了量化依据，有助于设计出更高效、更灵活的机械臂。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要定制化机械臂设计的领域，例如工业自动化、医疗机器人、服务机器人等。通过优化机械臂的构型，可以提高机械臂的性能，降低能耗，并扩展其应用范围。此外，该研究还可以为机器人基础模型的发展提供支持，促进机器人技术的进步。
📄 摘要（原文）
Various 6-degree-of-freedom (DOF) and 7-DOF manipulators have been developed to date. Over a long history, their joint configurations and link length ratios have been determined empirically. In recent years, the development of robotic foundation models has become increasingly active, leading to the continuous proposal of various manipulators to support these models. However, none of these manipulators share exactly the same structure, as the order of joints and the ratio of link lengths differ among robots. Therefore, in order to discuss the optimal structure of a manipulator, we performed multi-objective optimization from the perspectives of end-effector reachability and joint torque. We analyze where existing manipulator structures stand within the sampling results of the optimization and provide insights for future manipulator design.