From Biological Curves to Soft Modular Robots: Learning-Based Inverse Design with Uncertainty-Guided Refinement
作者: Dixiang Wang, Minghao Zha, Arifur Rahman, Yinhong Qin, Yitao Jiang, Shiyang Lu, Zebing Mao, Muhao Chen, Luyang Zhao
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2026-10-27
备注: 8 pages, 8 figures, 2 tables
💡 一句话要点
提出基于学习的逆向设计方法以解决软机器人形状重构问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 生物启发 软机器人 逆向设计 学习模型 形状重构 不确定性优化
📋 核心要点
- 现有的基于物理建模的软机器人逆向设计方法计算成本高，难以高效重现多样的生物形状。
- 本文提出了一种学习驱动的框架，通过代理辅助的逆向设计和不确定性引导的优化，实现生物曲线到机器人配置的转换。
- 在5000个测试样本中，该方法的形状重构成功率达到93%，设计时间显著缩短，展示了良好的实际应用潜力。
📝 摘要（中文）
动物展现出多样的形状变化行为，从鳗鱼的波动游动到尺蠖的弓形运动。用模块化软机器人重现这些生物形状为开发多功能仿生机器人系统提供了有前景的方法。然而，将期望形状转化为可行的机器人配置仍然具有挑战性。现有的基于电缆驱动的模块化软机器人依赖于计算成本高昂的物理建模和组合搜索进行逆向设计，难以高效重现多样的目标形状。为了解决这一挑战，本文提出了一种基于学习的真实-模拟-真实框架，通过代理辅助的逆向设计和不确定性引导的优化，将生物曲线转化为机器人配置。该方法结合了学习的逆向预测与有针对性的候选探索，使用快速的前向代理评估和选择合适的设计。实验表明，该方法在5000个测试样本上实现了93%的形状重构成功率。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决将生物形状转化为软机器人配置的逆向设计问题。现有方法依赖于高昂的物理建模和组合搜索，导致效率低下。
核心思路：提出一种基于学习的框架，通过代理模型加速逆向设计过程，同时结合不确定性引导优化，提高设计的准确性和效率。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：生物曲线输入、代理模型生成和逆向设计优化。首先输入生物曲线，然后使用学习的前向代理模型进行快速评估，最后进行逆向设计和优化。
关键创新：最重要的创新在于引入了学习的前向代理模型，使得形状预测速度提升约1.9亿倍，显著降低了设计时间。与传统方法相比，本文方法在效率和准确性上具有本质区别。
关键设计：在设计中，使用了特定的损失函数来优化形状重构的准确性，并采用了深度学习网络结构来实现前向代理模型的快速评估。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，提出的方法在5000个测试样本上实现了93%的形状重构成功率，设计时间从199万毫秒缩短至4.18毫秒，展示了显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括仿生机器人、医疗器械和柔性机器人等。通过高效的逆向设计方法，可以在这些领域中实现更灵活和适应性强的机器人系统，推动相关技术的发展和应用。
📄 摘要（原文）
Animals exhibit diverse shape-changing behaviors, from the undulatory swimming of eels to the arching movements of inchworms. Reproducing these biological shapes with modular soft robots offers a promising approach to developing versatile bioinspired robotic systems. However, translating a desired shape into a feasible robotic configuration remains challenging. Existing cable-driven modular soft robots rely on computationally expensive physics-based modeling and combinatorial search for inverse design, making it difficult to efficiently reproduce diverse target shapes. To address this challenge, we present a learning-based real-to-sim-to-real framework that translates biological curves into robotic configurations through surrogate-assisted inverse design and uncertainty-guided refinement. The proposed method combines learned inverse prediction with targeted candidate exploration, using a fast forward surrogate to evaluate and select suitable designs. The learned forward surrogate reduces deformation prediction time from $1.53 \times 10^5$ ms to 0.0008 ms, achieving approximately a $1.9 \times 10^8$-fold speedup. At the same time, the proposed inverse design method reduces design time from $1.99 \times 10^6$ ms to 4.18 ms. On 5,000 test samples generated from previously unseen threading patterns, the method achieves a 93% shape reconstruction success rate under surrogate-based evaluation. Physical demonstrations with four bioinspired robots further illustrate the translation of biological curves into realizable robotic shapes.