Lang2Morph: Language-Driven Morphological Design of Robotic Hands

📄 arXiv: 2509.18937v1 📥 PDF

作者: Yanyuan Qiao, Kieran Gilday, Yutong Xie, Josie Hughes

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-23

💡 一句话要点

Lang2Morph：提出一种基于语言驱动的机器人手部形态自动设计框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人手部设计 大型语言模型 形态生成 任务驱动 零样本学习 参数化设计 OPH 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有机器人手部形态设计依赖专家经验和手动调整，自动化方法计算成本高，且依赖仿真环境。
  2. Lang2Morph利用LLM理解任务描述，并将其转化为机器人手部形态设计的参数，实现零样本设计推理。
  3. 实验表明，Lang2Morph能够为不同任务生成多样且相关的机器人手部形态，验证了该方法的可行性。

📝 摘要（中文）

针对机器人手部形态设计在灵巧性、可制造性和任务特定功能之间难以平衡的问题，以及现有方法依赖专家经验、计算密集和仿真依赖的局限性，本文提出了一种名为Lang2Morph的语言驱动的机器人手部设计流程。该流程利用大型语言模型（LLM）将自然语言任务描述转化为符号结构和与OPH兼容的参数，从而实现可3D打印的、任务特定的手部形态。Lang2Morph包含形态设计和选择与优化两个阶段。实验结果表明，该方法能够生成多样且与任务相关的形态。据我们所知，这是首次尝试开发基于LLM的、任务条件下的机器人手部设计框架。

🔬 方法详解

问题定义：机器人手部形态设计需要在灵巧性、可制造性和任务特定功能之间取得平衡。现有的设计方法通常依赖于专家经验和手动调整，这既耗时又难以推广。自动化方法，如优化算法，往往计算成本高昂，并且严重依赖仿真环境，难以直接应用于真实世界的机器人手部设计。此外，现有方法很少能直接生成具有高灵巧性的手部设计。

核心思路：Lang2Morph的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语言理解和生成能力，将自然语言描述的任务需求转化为机器人手部形态设计的参数。通过将任务描述转化为结构化的符号表示，并进一步映射到可用于参数化手部设计的参数，Lang2Morph实现了从任务到形态的直接映射，无需人工干预。

技术框架：Lang2Morph包含两个主要阶段：(1) 形态设计：该阶段将任务描述映射为语义标签、结构语法和与OPH（Open Hand Project）兼容的参数。LLM首先分析任务描述，提取关键的语义信息，然后根据预定义的结构语法生成手部形态的结构化描述，最后将这些结构化描述转化为OPH参数。(2) 选择与优化：该阶段评估候选设计，基于语义对齐和尺寸兼容性进行筛选，并可选择性地应用LLM引导的优化。如果初始设计不满足要求，LLM可以根据评估结果进行迭代优化。

关键创新：Lang2Morph的关键创新在于将LLM引入机器人手部形态设计流程，实现了从自然语言任务描述到可执行设计参数的直接转换。与传统的基于优化或仿真的方法相比，Lang2Morph无需大量的计算资源和仿真环境，并且能够利用LLM的知识进行零样本设计推理。此外，该方法通过结构化语法和OPH参数的结合，保证了生成设计的可制造性。

关键设计：Lang2Morph的关键设计包括：(1) 语义标签的定义：定义了一系列与机器人手部设计相关的语义标签，用于描述任务需求。(2) 结构语法的构建：构建了一套结构语法，用于描述手部形态的结构组成和连接关系。(3) OPH参数的映射：建立了语义标签和结构语法到OPH参数的映射关系，使得LLM能够生成与OPH兼容的设计参数。(4) LLM引导的优化：利用LLM根据评估结果对设计参数进行迭代优化，以提高设计的性能。

📊 实验亮点

Lang2Morph在不同任务上进行了评估，结果表明该方法能够生成多样且与任务相关的机器人手部形态。通过将自然语言任务描述转化为可执行的设计参数，Lang2Morph实现了零样本的手部设计，无需大量的计算资源和仿真环境。该研究为基于LLM的机器人设计开辟了新的方向。

🎯 应用场景

Lang2Morph可应用于快速定制机器人手部形态以适应各种操作任务，例如在制造业中为特定零件抓取设计专用手爪，或在家庭服务机器人中设计用于处理不同物品的手部。该研究有望加速机器人手部设计的迭代过程，降低设计成本，并促进机器人技术在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Designing robotic hand morphologies for diverse manipulation tasks requires balancing dexterity, manufacturability, and task-specific functionality. While open-source frameworks and parametric tools support reproducible design, they still rely on expert heuristics and manual tuning. Automated methods using optimization are often compute-intensive, simulation-dependent, and rarely target dexterous hands. Large language models (LLMs), with their broad knowledge of human-object interactions and strong generative capabilities, offer a promising alternative for zero-shot design reasoning. In this paper, we present Lang2Morph, a language-driven pipeline for robotic hand design. It uses LLMs to translate natural-language task descriptions into symbolic structures and OPH-compatible parameters, enabling 3D-printable task-specific morphologies. The pipeline consists of: (i) Morphology Design, which maps tasks into semantic tags, structural grammars, and OPH-compatible parameters; and (ii) Selection and Refinement, which evaluates design candidates based on semantic alignment and size compatibility, and optionally applies LLM-guided refinement when needed. We evaluate Lang2Morph across varied tasks, and results show that our approach can generate diverse, task-relevant morphologies. To our knowledge, this is the first attempt to develop an LLM-based framework for task-conditioned robotic hand design.