CAD 설계를 인간 조립 계획으로 종단 간 자율 생성

CAD 설계를 조립 계획으로 변환하는 작업은 여전히 상당 부분 수작업에 의존하고 있어, 엔지니어들이 기하학적 실현 가능성, 공구 접근성, 안정성 및 인간 조립의 인체공학적 측면을 고려해야 합니다. 본 연구에서는 오랫동안 확립된 설계-조립(DfA) 원칙들을 포함하는 제한적인 종단 간 접근 방식을 구축하여 조립 계획을 생성합니다. 저희 접근 방식은 메쉬 어셈블리만 입력받아, 단계별 조립 매뉴얼 또는 구조화된 실패 보고서 중 하나를 출력하며, 관절 메타데이터, 체결 부품 주석 또는 추가 정보가 필요하지 않습니다. 제조 계획의 네 가지 주요 구성 요소가 자율적으로 다루어집니다: 조립 공구 목록, 조립 순서 및 서브 어셈블리, 조립 매뉴얼, 그리고 조립 용이성 개선을 위한 설계 피드백입니다. 순서 계획을 결정하기 위해, 저희는 물리 시뮬레이터에서 객체를 체계적으로 분해하고 DfA 원칙을 인코딩한 비용 함수를 적용합니다. 매뉴얼 생성, 공구 라벨링 및 조립 피드백은 주로 멀티모달 대규모 언어 모델(multimodal large language models)에 의존합니다. Tian 등이 제시한 '가장 바깥쪽 부품부터 제거'하는 기준선과 비교했을 때, DfA 인식 순서 계획은 로봇 팔 조립 시간 프록시로 측정된 136개 어셈블리(5~30개 부품)에서 시뮬레이션된 조립 시간을 35% 감소시킵니다. 또한, 조립 단계의 88.6%에 대해 정확한 공구를 선택합니다. 비전-언어 모델 심사관은 생성된 매뉴얼을 제거된 변형물과 비교하여 독자가 필요로 하는 정보를 담고 있는 페이지 요소를 식별합니다. 제시된 접근 방식과 오픈 소스 코드는 주어진 제품 설정을 위한 제조 계획 생성을 신속하게 가속화하려는 엔지니어 또는 AI 에이전트가 사용할 수 있도록 제공됩니다.