以可微几何修复支持按需机器人装配

目前，从数字设计过渡到机器人装配过程需要专家进行数月的手动调整，以使零件几何形状与机器人约束相协调。本文提出了一种用于定制木制组件的设计和物理构造的端到端自主管道。生成式 AI 代理将用户提示转换为初始 3D 几何形状，平衡设计的视觉保真度与选定的物理约束。基于梯度的修复阶段进一步提高了设计的可组装性，该修复阶段通过图注意网络代理进行反向传播以调整组件几何形状。除了校正脱节和重叠的组件之外，我们还演示了特定于硬件的校正，以差异化方式优化组件的几何形状，使机器人能够驱动 60 个新颖的自然语言输入中的 86.7%，显着优于之前的工作十倍。对于其中十个结构，我们使用两个 UR5e 机器人实际演示了可组装性。这项工作标志着朝着按需机器人制造迈出了有意义的一步， 能够快速生产定制的小批量商品。