RobotSmith: Generative Robotic Tool Design for Acquisition of Complex Manipulation Skills

📄 arXiv: 2506.14763v1 📥 PDF

作者: Chunru Lin, Haotian Yuan, Yian Wang, Xiaowen Qiu, Tsun-Hsuan Wang, Minghao Guo, Bohan Wang, Yashraj Narang, Dieter Fox, Chuang Gan

分类: cs.RO

发布日期: 2025-06-17

💡 一句话要点

提出RobotSmith以解决复杂操作技能的工具设计问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 工具设计 机器人操作 生成模型 物理仿真 视觉-语言模型 自动化 复杂任务

📋 核心要点

  1. 现有工具设计方法依赖于预定义模板或通用3D生成，无法满足复杂操作需求。
  2. RobotSmith通过视觉-语言模型和物理仿真相结合，自动设计和优化工具以提升操作能力。
  3. 实验结果显示，RobotSmith在多种操作任务中成功率达到50.0%，显著优于其他基线方法。

📝 摘要（中文）

赋予机器人工具设计能力对于解决复杂的操作任务至关重要。尽管最近的生成框架能够自动合成任务设置，但尚未解决工具使用场景的挑战。现有工具设计方法依赖于预定义模板或通用3D生成方法，无法满足特定需求。为此，本文提出RobotSmith，一个自动化管道，利用视觉-语言模型中的隐含物理知识和物理仿真提供的准确物理信息，设计和使用工具进行机器人操作。实验表明，该方法在多种操作任务中表现优异，成功率达到50.0%，显著优于其他基线方法，验证了其实用性和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在复杂操作任务中工具设计的不足，现有方法无法有效处理工具使用场景，导致操作效率低下。

核心思路：RobotSmith通过结合视觉-语言模型中的隐含物理知识和物理仿真，自动生成和优化工具设计，以适应特定的操作任务。

技术框架：系统包括三个主要模块：工具设计生成模块、低级机器人轨迹生成模块和工具几何与使用的联合优化模块，形成一个迭代的设计流程。

关键创新：本研究的创新在于利用视觉-语言模型与物理仿真相结合，突破了传统工具设计方法的局限，实现了更高效的工具生成与使用优化。

关键设计：在设计过程中，采用了多种损失函数来平衡工具的几何形状与操作性能，同时优化了生成的工具与机器人轨迹的匹配度。通过迭代优化，确保工具设计满足实际操作需求。

📊 实验亮点

实验结果显示，RobotSmith在多种操作任务中取得了50.0%的平均成功率，显著高于3D生成方法的21.4%和工具检索方法的11.1%。这一成果验证了系统在实际应用中的有效性与可靠性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、家庭服务机器人和医疗辅助机器人等。通过赋予机器人自主设计工具的能力，可以显著提升其在复杂环境中的操作效率和灵活性，推动智能机器人技术的进步与应用。

📄 摘要（原文）

Endowing robots with tool design abilities is critical for enabling them to solve complex manipulation tasks that would otherwise be intractable. While recent generative frameworks can automatically synthesize task settings, such as 3D scenes and reward functions, they have not yet addressed the challenge of tool-use scenarios. Simply retrieving human-designed tools might not be ideal since many tools (e.g., a rolling pin) are difficult for robotic manipulators to handle. Furthermore, existing tool design approaches either rely on predefined templates with limited parameter tuning or apply generic 3D generation methods that are not optimized for tool creation. To address these limitations, we propose RobotSmith, an automated pipeline that leverages the implicit physical knowledge embedded in vision-language models (VLMs) alongside the more accurate physics provided by physics simulations to design and use tools for robotic manipulation. Our system (1) iteratively proposes tool designs using collaborative VLM agents, (2) generates low-level robot trajectories for tool use, and (3) jointly optimizes tool geometry and usage for task performance. We evaluate our approach across a wide range of manipulation tasks involving rigid, deformable, and fluid objects. Experiments show that our method consistently outperforms strong baselines in terms of both task success rate and overall performance. Notably, our approach achieves a 50.0\% average success rate, significantly surpassing other baselines such as 3D generation (21.4%) and tool retrieval (11.1%). Finally, we deploy our system in real-world settings, demonstrating that the generated tools and their usage plans transfer effectively to physical execution, validating the practicality and generalization capabilities of our approach.