導語：一句話描述你想要的機器人

你是否曾經幻想過，只需敲幾個字就能讓一個按你想法設計的機器人從無到有呢？

杜克大學的研究團隊最近發表在arXiv上的一篇論文將這個想法變為了現實。

他們開發了名為"Text2Robot"的框架，能夠在24小時內將簡單的文本描述轉化為實體的、可行走的四足機器人。

這套系統不僅能夠滿足用戶對機器人外觀的偏好，還能根據性能需求進行優化，比如能源效率或速度追蹤精度。

這項技術的核心在于將生成式AI與機器人設計的傳統進化算法以及3D打印制造相結合，大幅縮短了從概念到實體的時間，傳統上需要幾個月的設計過程，現在只需一天。

讓我們一起深入探索這個技術突破。

告別繁瑣手工設計，文本描述直接轉換為3D模型

機器人設計歷來是一個耗時耗力的過程，即使是在當下這個自動化技術日益成熟的時代，設計一個物理上可制造的機器人仍然充滿挑戰。

傳統的機器人設計需要從初始草圖到詳細建模、原型設計、控制器設計、制造和測試等一系列繁雜步驟。

Text2Robot系統則通過結合最新的生成式AI技術，徹底簡化了這一流程。

如1所示，Text2Robot能夠從用戶指定的文本提示和性能偏好創建物理機器人，同時考慮現實世界中的電子設備和可制造性。

Text2Robot的第一步是使用文本到3D生成模型創建機器人的靜態網格。

研究團隊使用了當前最先進的3D生成模型之一Meshy，它可以接收文本提示并生成多個候選網格。

用戶只需提供1-3個詞語的簡短描述，系統就會將其融入到一個結構化的提示模板中：

如圖2所示，TextRobot框架包含四個主要步驟：

(1)用戶提供文本描述和性能偏好；

(2)文本轉3D模型生成靜態網格；

(3)幾何處理算法將靜態網格轉換為包含制造必要組件的運動模型；

(4)基于進化算法和強化學習的優化過程根據用戶性能偏好進一步優化機器人形態和行走策略。

如圖5所示，研究團隊測試了6種不同的提示詞，包括動物靈感的描述（如狗、青蛙）和更具創意的概念（如面包、罐子、鞋子）。

生成的設計不僅能捕捉輸入描述的精髓，還能同時保持四足機器人的基本結構。

此外，通過微調提示，還可以實現在蟲、狗和青蛙等特定物種中產生獨特的變體。

從靜態模型到運動機器人，AI自動完成幾何處理

當前的文本到3D模型技術僅能生成用于可視化目的的靜態網格，而Text2Robot的一個關鍵創新在于能夠自動將這些靜態網格轉換為可運動的機器人模型。

更重要的是，與大多數為快速模擬而簡化的模型不同，Text2Robot生成的機器人模型考慮了現實世界中的制造因素，如電子組件的放置、線路連接、關節處的物理碰撞以及可制造性。

受自然四足動物的啟發，研究團隊假設機器人有四條腿，每條腿有兩個可動關節—四個肩關節和四個膝關節，將每條腿分為上腿和下腿。

如圖3所示，系統根據網格模型的幾何特征確定每個關節的位置和方向。

3D打印的細節：電子組件自動放置

AM易道認為，Text2Robot在電子組件放置方面的創新對3D打印應用具有啟示。

為了創建可行走的實體機器人，系統考慮了電子組件的放置，包括執行器、電池和控制器。

伺服電機被放置在3D打印的盒子中，帶有靈感源自積木玩具的卡入式插銷，電機可以在其外殼中旋轉，以在組裝過程中實現所需的旋轉軸。

更大的盒子封裝了其他必要的電子設備，如電機控制器、樹莓派和電池，可以輕松滑入基體中的中央通道。

為了避免自碰撞并為電機和電子模塊預留空間，系統將八個肢體偏移4厘米并切割擠出部分。

這種自動化的電子組件規劃和集成方法解決了3D打印機器人領域長期存在的一個痛點：如何將電子元件與打印部件無縫結合。

這一突破使得復雜機器人的設計和制造變得更加平民化，不再需要專業的電子集成知識。

形態與控制策略的協同進化，機器人性能提升

Text2Robot最引人注目的部分可能是其形態和行走策略的協同優化框架。

研究團隊提出了一種具有雙循環架構的進化算法，內循環使用強化學習來評估機器人獲取行走策略的能力，外循環利用遺傳算子從設計庫中進化機器人形態。

如圖4所示，系統首先為初始機器人群體訓運動能力，以跟蹤沿x-y-偏航方向變化的速度。

每代選擇表現最好的100個機器人，并通過遺傳操作創建另外100個新機器人。50個新機器人通過變異創建，另外50個通過交叉創建。

機器人可以在肢體長度、肢體形狀、身體形狀、關節軸或保持不變方面發生變化，概率分別為15%、15%、25%、40%和5%。

基于對自然動物特征的觀察和實現的實用性，系統對機器人施加了對稱性約束。

單一物種與多樣化機器人庫的優化比較

研究團隊首先對蟲子、青蛙和狗等相似形態的機器人進行了形態和控制的協同優化。每個物種包含來自相似提示的五種形態變體。

如圖7所示，在每個測試中，他們使用從五個機器擴增的150個機器人作為進化算法中的初始群體，所有機器人都基于通用獎勵進行優化。

結果顯示，成功的運動在僅僅幾代內就出現了，表明該方法在生成行走四足機器人方面的有效性。

研究團隊繼續將機器人進化了20代，性能隨著形態的進化而進一步提高。

隨后，研究團隊調查了增加機器人庫多樣性的效果。

他們使用從16個提示和蟲子物種中的另外四個提示擴增的600個機器人。

最終選擇的機器人比用相似形態優化的機器人獲得了更高的獎勵，這表明Text2Robot只需擴展文本描述的多樣性就能實現更高質量的設計。

性能偏好驅動的設計，能量效率與速度追蹤精確選擇

Text2Robot不僅能滿足用戶對機器人外觀的要求，還能根據性能偏好優化設計。

研究團隊設計了兩個用戶可以優先考慮的標準：

（1）速度追蹤—系統將速度追蹤獎勵放大20倍并添加到總獎勵中；

（2）能源效率—系統將能源懲罰放大10倍并添加到總獎勵中。

如圖8所示，系統能夠根據每代的性能考慮優化機器人性能，同時考慮性能優先級。

結果顯示，表現最佳的機器人與目標性能標準之間存在強烈相關性。

研究團隊發現，從速度優化中選擇的機器人通常具有更長更寬的身體，而從能源優化中選擇的機器人具有更低的體重。

多樣化機器人庫的性能優于單一物種庫，表明該方法具有可擴展性。

粗糙地形適應性測試，不同腳部形狀各有優勢

研究團隊還將Text2Robot應用于粗糙地形，并觀察到它能有效地影響進化機器人形態中的腳部形狀。

研究團隊使用圖5中的多樣化庫中的機器人，并應用了VHACD分解以增加足部接觸的模擬真實性。

如圖9所示，對選定的機器人形態分析揭示了腳部形狀與地形類型之間的相關性。

在平坦地形試驗中受青睞的拱形腳，由于其曲率提供了增強的穩定性、速度和高效的能量傳遞。

然而，這種優勢取決于可預測的表面接觸動力學。

研究團隊觀察到，拱形腳的大足部尺寸增加了在不平坦地形上絆倒的風險。

相反，為粗糙地形選擇的簡單圓形腳對不可預測表面的適應性很高，促進了穩定性和平衡。

24小時內完成物理機器人的3D打印制造與測試

Text2Robot系統在3D打印和硬件組裝方面也展示了精細的考量。

根據論文詳細說明，機器人使用Creality CR-10 Smart Pro 3D打印機進行制造，這款打印機被選中主要是因為其較大的打印床尺寸，能夠容納機器人的完整部件。

研究團隊使用Hiwonder HTD-45H高壓串行總線伺服電機作為機器人的執行器，每個機器人需要8個這樣的伺服電機。

在電子元件方面，每個機器人配備了一個Raspberry Pi 4 Model B作為中央控制單元，一個Povway 5200mA Lipo 3S 11.1V 50C電池作為電源，以及DROK 10A同步降壓電壓調節器進行電源管理。

這些組件都被精心設計成可以輕松滑入機器人主體的中央通道中。打印材料選用了Ender PLA 3D打印機PLA長絲（1.75毫米，1公斤）。

為了驗證其設計在現實世界中的可行性，研究團隊選擇了單一物種優化中表現最佳的蟲子和青蛙，以及從多樣化庫中優化的兩個機器人（一個優化速度追蹤，一個優化能源效率）進行物理制造。

每個機器人大約需要一天的時間制造，但由于模塊化設計和對電子組件放置及可制造性的精心考慮，組裝可以在數分鐘內完成。

如圖10所示，研究團隊展示了一個原始的模擬到現實轉移，只需在模擬中播放訓練好的運動，并直接在真實機器人上執行關節位置。

真實機器人成功地將在模擬中學習的行走策略轉移到現實世界，并在運動和速度方面實現了足夠的性能。

AM易道結語：AI、3D打印與機器人融合，重塑創造的邊界

3D打印技術與AI的結合為機器人帶來了全新的可能性，Text2Robot項目正是這一融合的絕佳例證。

通過將生成式AI的創造力與3D打印的制造靈活性相結合，我們看到了從概念到實體的時間被大幅縮短：從傳統的數月設計周期壓縮至僅需24小時。

AM易道認為，這一技術融合不僅僅是效率的提升，更是創新方式的根本轉變。

當我們能夠通過簡單的文本描述喚起AI對自然世界的理解，并將其轉化為功能性機器人時，專業知識的門檻被降低，使得學生、藝術家甚至普通愛好者都能參與到前沿機器人的創造中。

更深遠的意義在于，這種技術融合正在模糊物理與數字世界之間的界限。

AI不再只是虛擬助手，它通過3D打印直接介入物理世界的塑造；

而機器人也不再是固定形態的產品，而是能夠根據特定任務和環境快速演化的適應性系統。

這種技術三角形，即AI的創造性、3D打印的靈活性、機器人的功能性，共同指向了一個我們可以更加直觀、自然地與機器共創的未來。

企業合伙人計劃：

讀者提示：

添加amyidao加入讀者交流群（備注加群），

，并與AM易道同頻讀者共同探討3D打印的一切

免責聲明：AM易道與文中提到公司尚不存在任何形式的商業合作、贊助、雇傭等利益關聯。AM易道圖片視頻來自于網絡，僅作為輔助閱讀之用途，無商業目的。權歸原作者所有，如有任何侵權行為，請權利人及時聯系，我們將在第一時間刪除。本文圖片版權歸版權方所有，AM易道水印為自動添加，輔助閱讀，不代表對該圖片擁有版權，如需使用圖片，請自行咨詢版權相關方。AM易道文章不構成任何投資建議，AM易道不對因使用本文信息而導致的任何直接或間接損失承擔責任。