PhyRoGen: Synthetic Generation of Physical Robot Manipulation Puzzles Using Procedural Content Generation

📄 arXiv: 2606.06569v1 📥 PDF

作者: Lennart Julian Droß, Andreas Orthey, Marc Toussaint

分类: cs.RO

发布日期: 2026-06-04

备注: 8 pages, accepted at CASE 2026

💡 一句话要点

提出PhyRoGen以解决机器人操控物理拼图数据集生成问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 物理拼图 机器人操控 程序内容生成 数据集生成 自动化技术 智能制造 算法基准测试

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成物理拼图数据集时耗时且繁琐，限制了机器人操控技能的训练效率。
  2. 本文提出PhyRoGen框架，利用程序内容生成技术自动生成合成的物理拼图数据集，简化了数据集生成过程。
  3. 实验结果表明，所有生成的拼图均可在1到300秒内被成功求解，验证了生成拼图的可操控性和框架的有效性。

📝 摘要（中文）

物理拼图的机器人操控对于自动装配和拆卸任务至关重要。然而，训练机器人解决这些拼图所需的操控技能需要大量的数据集，而生成这些数据集通常耗时且繁琐。为了解决这一问题，本文提出了物理机器人操控拼图生成框架PhyRoGen，该框架利用程序内容生成（PCG）技术自动生成合成的操控拼图数据集。PhyRoGen是一个通用的拼图生成器，能够生成具有互锁对象依赖关系的物理拼图。基于PhyRoGen，本文定义了六个具体生成器，并生成了24个物理拼图。通过基准测试框架，所有拼图的求解时间在1到300秒之间，使用基于采样的规划算法。最后，使用KUKA LBR iiwa机器人在物理仿真中验证了每个生成拼图的可操控性，表明该框架能够程序化生成独特且可解的机器人操控拼图，为操控算法的基准测试和稳健基础模型的开发提供了重要支持。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人操控物理拼图数据集生成的效率问题。现有方法通常需要大量人工干预，生成过程耗时且复杂，限制了机器人的学习能力。

核心思路：PhyRoGen框架通过程序内容生成（PCG）技术，自动生成具有互锁对象依赖关系的物理拼图，从而减少人工干预，提高数据集生成的效率和多样性。

技术框架：PhyRoGen的整体架构包括拼图生成模块、依赖关系定义模块和求解验证模块。拼图生成模块负责生成拼图，依赖关系定义模块确保拼图的互锁特性，而求解验证模块则通过机器人仿真验证拼图的可操控性。

关键创新：PhyRoGen的主要创新在于其程序化生成能力，能够生成独特且可解的拼图，这一特性与传统的手工生成方法有本质区别，显著提高了数据集的多样性和生成效率。

关键设计：在生成拼图时，PhyRoGen设置了多个参数以控制拼图的复杂性和依赖关系，采用了特定的损失函数来优化生成过程，确保生成的拼图既具有挑战性又可解。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用PhyRoGen生成的24个物理拼图均可在1到300秒内成功求解，验证了其生成拼图的有效性和可操控性。这一成果为机器人操控算法的基准测试提供了新的数据集，具有重要的研究价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人自动装配、拆卸任务以及教育和训练机器人操控技能。通过提供丰富的合成数据集，PhyRoGen可以加速机器人学习和算法开发，推动智能制造和自动化技术的进步。

📄 摘要（原文）

Robot manipulation of physical puzzles is important for automatic assembly and disassembly tasks. However, to enable robots to solve physical puzzles, manipulation skills need to be learned, which requires large training datasets, the generation of which is often time consuming and tedious. To overcome this problem, we propose the Physical Robot Manipulation Puzzle Generation framework (PhyRoGen), which leverages procedural content generation (PCG) for automated generation of synthetic datasets of manipulation puzzles. PhyRoGen is a general-purpose puzzle generator, which can generate physical puzzles with interlocking object dependencies, where one articulated object must be manipulated before another can be moved. Based upon PhyRoGen, we define six concrete generators which we use to generate 24 physical puzzles. By using a benchmarking framework, we are able to solve all puzzles in 1 to 300 seconds using sampling-based planning algorithms. Finally, we demonstrate that every generated puzzle is manipulatable by using a KUKA LBR iiwa robot in a physical simulation. This shows that our framework is able to procedurally generate unique, solvable robot manipulation puzzles, which is a crucial ingredient to benchmark manipulation algorithms and to develop robust foundation models.