Bridging Language and Physics: Automated Design of Continuum Robots with Large Language Models

📄 arXiv: 2609.08220v1 📥 PDF

作者: Jingyi Chen, Mohan Zhang, Laura Yao, Yingtai Ni, Jianmin Ji, Jie Peng, Song Wang, Tianlong Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2026-09-08

备注: The first three authors contributed equally to this work

期刊: Proceedings of Robotics: Science and Systems XXII, 2026

DOI: 10.15607/RSS.2026.XXII.194

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出AID-SR框架以解决复杂物理交互下的机器人设计问题

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

关键词: 大型语言模型 机器人设计 物理交互 闭环反馈 自动化设计 强化学习 柔性机器人

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂物理交互下的机器人设计中表现不佳，导致设计的物理有效性低。
  2. 论文提出的AID-SR框架通过将物理状态反馈给LLM，形成闭环，提升设计的物理可行性。
  3. 实验结果显示，96.2%的设计通过模拟可行性检查，26.7%的机器人成功完成任务，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）最近被视为自动化机器人设计的有前景工具，但在复杂物理交互下仍然无效。这一局限性源于语言推理与物理体现之间的差距，导致设计的物理有效性低。本文提出了一种多层框架AID-SR，通过将模拟器观察到的物理状态转化为结构化反馈，建立了闭环。结合语义批评、人类反馈和迭代优化，该框架促进生成物理可行且功能有意义的机器人设计。我们在14个任务的基准上评估了该方法，结果显示96.2%的设计通过了模拟可行性检查，26.7%的机器人成功完成了相应任务，并在现实世界中成功制造了三款设计机器人。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在复杂物理交互下进行机器人设计的局限性，现有方法往往无法有效考虑物理约束，导致设计结果缺乏物理有效性。

核心思路：AID-SR框架通过将模拟器观察到的物理状态转化为结构化反馈，形成闭环，结合人类反馈和语义批评，促进生成更为合理的机器人设计。

技术框架：该框架包括多个模块：首先是物理状态的观察与反馈模块，其次是LLM设计模块，最后是迭代优化模块，通过这些模块的协同工作，形成一个闭环设计流程。

关键创新：AID-SR框架的核心创新在于将物理反馈与语言模型设计结合，形成闭环反馈机制，显著提高了设计的物理有效性和功能性。

关键设计：在设计过程中，采用了结构化的反馈机制，结合语义批评和人类反馈，确保设计过程中的每一步都考虑到物理约束和功能需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AID-SR框架在14个任务中实现了96.2%的模拟可行性检查通过率，且通过常规强化学习训练，26.7%的机器人成功完成了相应任务。这些结果显著优于现有方法，验证了框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗机器人、柔性机器人和自动化制造等。通过提升机器人设计的物理有效性，AID-SR框架能够加速机器人开发周期，降低设计成本，并推动智能机器人在复杂环境中的应用，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have recently emerged as a promising tool for automating robot design from high-level specifications, yet they remain ineffective for robots operating under complex physical interactions. This limitation stems from the gap between language-based reasoning and the physical consequences of embodiment, often resulting in designs with low physical validity. In this work, we propose a multi-layered framework, AID-SR, that establishes a closed loop by translating simulator-observed physical states into structured feedback for the LLM designer. Combined with semantic critique, human feedback, and iterative refinement, the framework promotes the generation of physically feasible and functionally meaningful robot designs. We evaluate our approach on tendon-driven continuum robots across a benchmark of 14 tasks spanning reaching, grasping, locomotion, and manipulation. The proposed framework achieves 96.2% rate for passing the simulation feasibility check and by applying a common reinforcement learning training, 26.7% robots can successfully fulfill the corresponding task. We then fabricate three designed robots of AID-SR that successfully complete the task in real-world. These extensive experiments across simulation and real-world environments demonstrate and break the wall of utilizing the LLMs for automated design of continuum robots. The source code and experimental resources are publicly available at https://github.com/UNITES-Lab/AID-SR.