Tool-Policy Co-Design for Powder Weighing in Laboratory Automation
作者: Nikola Radulov, Xin Yang, Kevin S. Luck, Gabriella Pizzuto
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-30
备注: Paper video can be found at https://youtu.be/BEUT70hX9LM
💡 一句话要点
提出工具与策略协同设计以解决实验室自动化中的粉末称量问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 实验室自动化 粉末称量 工具设计 控制策略 双层优化 几何相似度 机器人化学
📋 核心要点
- 现有的粉末称量方法依赖于人手设计的工具，导致在处理异质材料时面临复杂的动态调控挑战。
- 本文提出的工具与策略协同设计框架，通过双层优化同时调整工具形态和控制策略，以降低称量误差。
- 实验结果显示，所设计的工具在七种不同材料的称量任务中，称量误差减少了45%，展现了良好的适应性。
📝 摘要（中文）
自主粉末称量是实验室自动化中的一个瓶颈，主要由于异质材料的复杂非线性动态特性。本文提出了一种工具与控制策略的协同设计框架，旨在优化分配工具的形态及其控制策略，以减少称量误差。该框架通过双层优化方法，外层使用贝叶斯优化和超带算法调整工具设计参数，内层为每种候选形态优化控制策略。此外，论文引入了一种几何相似度度量，利用缓存的相似设计策略进行策略训练，从而在相同计算预算下探索更多配置。实验结果表明，所提出的工具形态相较于标准工具在实际称量中减少了45%的误差，展示了该方法在材料操控领域的适应性和有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决实验室自动化中粉末称量的高误差问题，现有方法由于工具设计固定，难以适应不同材料的动态特性，导致称量不准确。
核心思路：提出工具与控制策略的协同设计框架，通过双层优化方法，外层优化工具形态，内层优化控制策略，从而实现对称量误差的有效降低。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：外层使用贝叶斯优化和超带算法调整工具设计参数（如深度、宽度和边缘形状），内层则针对每种候选工具形态优化控制策略。
关键创新：引入几何相似度度量，能够从结构相似的设计中缓存策略，提升策略训练效率，探索更多配置，显著提高了优化过程的效率。
关键设计：在工具设计中，关键参数包括工具的深度、宽度和边缘形状；损失函数设计用于最小化称量误差；网络结构则根据不同工具形态的特性进行调整，以适应不同材料的动态特性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的协同设计框架在七种不同材料的粉末称量任务中，称量误差相较于标准工具减少了45%。此外，该方法在相同计算预算下探索了28%的更多配置，展示了其优越的效率和适应性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括化学实验室、制药行业及材料科学等领域，能够有效提升实验室自动化水平，减少人为误差，提高实验效率。未来，该方法有望推广至其他类型的材料操控任务，推动实验室自动化技术的发展。
📄 摘要（原文）
Autonomous powder weighing is one of many bottlenecks in laboratory automation due to the complex, non-linear dynamics of heterogeneous materials. Robot chemists performing this task utilise standard tools shaped for the dexterity of human hands, whose fixed geometry sets the dynamics that the control policy needs to regulate. This work introduces a tool-policy co-design framework that concurrently optimises the morphology of a dispensing tool and its control policy for use by robots in chemistry laboratories, formulated as a bi-level optimisation that minimises dispensing error over a target distribution of powder flowabilities. The outer loop varies tool-design parameters such as tool depth, width and rim spike topology using Bayesian optimisation and hyperband, while an inner loop optimises a control policy for each candidate morphology. We also introduce a geometric similarity metric that warm-starts policy training from cached policies of structurally similar designs, exploring 28% more configurations under the same compute budget. The proposed framework is evaluated on a robotic powder weighing task across seven materials with distinct physical dynamics in a flowability-informed robot-material simulation framework. Experimental results demonstrate that our co-designed tool morphology reduces real-world weighing errors by 45% relative to a standard tool, including on previously unseen materials. These results demonstrate our method can adapt both the control policy and the physical tool to the dynamics of the target material, bringing a new paradigm for material manipulation to the field of laboratory automation.