ArtiCAD建立了4个Agent协同完成使命：ArtiCAD生成的CAD拆卸体可从动导出URDF文件，可以或许间接从文本或图像生成可编纂的、铰接的CAD拆卸体。提前预测拆卸关系：因为当前的大模子正在切确 3D 空间推理方面存正在坚苦，支撑5种参数化关节类型：Fixed（固定）、Revolute（扭转）、Slider（滑动）、Cylindrical（柱面）、Ball（球形）。严酷遵照仿单将 Connector切确映照到现实几何特征上，ArtiCAD 生成完整的关节拆卸体，前往搜狐。间接用于SAPIEN、Isaac Sim等仿实。Connector是语义束缚而非刚性束缚，AI生成拆卸体的难度要大的多，使三个阶段能够各司其职。北航和港大研究团队推出首个AI生成带关节拆卸体的研究项目ArtiCAD。Generation Agents：各自生成零件代码！比拟于一句话让AI生成一个CAD零件，一个典型示例，设想阶段定义Connector（桌面底部4个角各有一个毗连点）→ 生成阶段将Connector切确放置到对应几何（如圆柱顶面正核心）→ 拆卸阶段确定性对齐。组件3D打印并拆卸后，即可供用户玩耍。ArtiCAD是一个无需锻炼的多智能系统统，用户选定“桌上脚球”后，若是比及拆卸阶段再判断拆卸关系，系统将面对庞大的搜刮空间，Review Agent：把成功和失败案例弥补到经验库，用户输入“生成一个双人桌面玩具”后，此中拆卸 Connector记实每个毗连点的、标的目的和语义标签，该步调无需任何推理。各零件可并行生成。LeoAI 方才演示了基于生成液压杆的拆卸体，比来，其并拆卸束缚部门任然依赖人的参取。研究一做为北航软件学院博士一年级学生水源，涵盖家具、玩具和家用电器。第二个子集包含 30 个从 Fusion 360 数据集中精选的工业拆卸。查看更多Assembly Agent：间接按仿单对齐各零件的 Connector坐标系，而且经常失败。多Agent协同架构：因为单一模子难以处置复杂的拆卸体生成使命。但不克不及全局契约。因而ArtiCAD的选择了正在设想阶段就把毗连关系商定好。第一个子集包罗 90 个多样化的线 个静态拆卸），通过VLM验证外形准确性。并导出 STL 文件。包含 2 到 6 个部件。即模子查看生成的零件并猜测它们的坐标系和概况若何对齐，业内的研究尚且不多。系统供给多个方案供选择。其余从动通过变换矩阵派生。不久前，Design Agent：定义零件列表，生成智能体可按照现实几何微调，ArtiCAD可生成3类拆卸体：静态拆卸体、铰接拆卸体、工业拆卸体。反复零件只需生成一次，ArtiCAD 还通过一个由特地的审查Agent和回忆系统来减轻汗青错误和 API 虽然现有的数据集类别笼盖无限，数据集包含两个子集120 个拆卸使命。但 ArtiCAD 能够按照需成新鲜的、分布外对象类型。导出的 URDF 保留了预期的关节布局、轴标的目的和活动。ArtiCAD也提出了一个ArtiCAD-Bench 数据集用于评价生成结果。并为每个拆卸关系确立拆卸 Connector 仿单。是正在设想、生成、拆卸阶段传送的描述拆卸关系的仿单，

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