Robots that redesign themselves through kinematic self-destruction
作者: Chen Yu, Sam Kriegman
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-12
💡 一句话要点
提出一种基于运动学自毁的自设计机器人，通过自主重塑优化运动性能。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 自设计机器人 运动学自毁 自主重塑 自适应控制 机器人进化
📋 核心要点
- 现有机器人设计依赖外部预先设计，缺乏自主适应性，难以应对复杂环境。
- 该研究提出一种基于运动学自毁的自设计方法，机器人通过自主断裂冗余连接来优化自身形态。
- 实验表明，该方法能够成功转移到现实，并推广到未见过的运动学树，提升了运动性能。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种能够主动参与自身设计的机器人。该机器人从随机组装的身体开始，仅使用本体感受反馈，通过运动学自毁动态地将自己“雕刻”成新的设计：识别体内抑制其运动的多余连接，然后将这些连接撞击表面，直到它们在关节处断裂并从身体上掉落。它使用单一的自回归序列模型，一个通用的控制器，在仿真中学习何时以及如何通过自毁来简化机器人的身体，然后自适应地控制简化的形态。优化后的策略成功转移到现实世界，并推广到以前未见过的运动学树，产生比随机移除连接或无法移除任何连接的等效策略更有效的前向运动。这表明，在某些情况下，自设计机器人可能比预设计机器人更成功，并且运动学自毁虽然是还原的和不可逆的，但可以为各种机器人提供通用的自适应策略。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人设计高度依赖预先设计，难以适应复杂多变的环境。即使是模块化机器人，其形态也是预先确定的，缺乏在部署后根据实际情况进行自主优化的能力。因此，如何让机器人具备自主设计和适应能力，是一个重要的研究问题。
核心思路：本文的核心思路是让机器人通过“运动学自毁”的方式，自主地改变自身的形态，从而优化运动性能。具体来说，机器人会识别自身结构中冗余的、阻碍运动的连接，然后通过与环境的碰撞将这些连接断裂移除。这种方法模仿了生物在进化过程中通过自然选择来优化形态的机制。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 随机组装机器人：机器人的初始形态是随机的。2) 仿真训练：使用自回归序列模型训练一个通用的控制器，该控制器能够学习何时以及如何通过自毁来简化机器人的身体。3) 运动学自毁：在实际环境中，机器人根据控制器给出的指令，通过与环境碰撞来移除冗余连接。4) 自适应控制：控制器能够自适应地控制简化后的机器人形态，实现有效的运动。
关键创新：该研究最重要的创新点在于提出了“运动学自毁”这一概念，并将其应用于机器人自主设计。与传统的预设计方法相比，该方法能够让机器人根据实际情况动态地调整自身形态，从而更好地适应环境。此外，使用自回归序列模型作为通用控制器，使得机器人能够学习到复杂的自毁策略和运动控制策略。
关键设计：该研究的关键设计包括：1) 自回归序列模型：用于学习自毁策略和运动控制策略。模型的输入是机器人的本体感受信息，输出是控制信号和自毁指令。2) 奖励函数：用于训练控制器，奖励函数的设计需要考虑到机器人的运动速度、能量消耗等因素。3) 连接断裂机制：机器人需要具备一定的结构强度，同时又能够在与环境碰撞时发生断裂。连接的材料和结构设计是关键。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过运动学自毁进行自设计的机器人，其前向运动性能优于随机移除连接或无法移除任何连接的机器人。具体来说，自设计机器人在仿真和真实环境中都表现出更高的运动速度和更低的能量消耗。此外，该方法还能够推广到以前未见过的运动学树，表明其具有较强的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于搜救机器人、探索机器人等领域。在复杂未知环境中，自设计机器人能够根据环境特点自主调整形态，提高运动能力和任务完成效率。此外，该方法还可用于开发具有自适应能力的柔性机器人和可重构机器人，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Every robot built to date was predesigned by an external process, prior to deployment. Here we show a robot that actively participates in its own design during its lifetime. Starting from a randomly assembled body, and using only proprioceptive feedback, the robot dynamically ``sculpts'' itself into a new design through kinematic self-destruction: identifying redundant links within its body that inhibit its locomotion, and then thrashing those links against the surface until they break at the joint and fall off the body. It does so using a single autoregressive sequence model, a universal controller that learns in simulation when and how to simplify a robot's body through self-destruction and then adaptively controls the reduced morphology. The optimized policy successfully transfers to reality and generalizes to previously unseen kinematic trees, generating forward locomotion that is more effective than otherwise equivalent policies that randomly remove links or cannot remove any. This suggests that self-designing robots may be more successful than predesigned robots in some cases, and that kinematic self-destruction, though reductive and irreversible, could provide a general adaptive strategy for a wide range of robots.