ABB RAPID: языковая модель пишет и корректирует программы роботов через симуляцию
Научная работа, опубликованная на arXiv (идентификатор 2608.21417), описывает способ автоматизации перепрограммирования промышленных роботов ABB с помощью языковой модели. Авторы предлагают workflow, в котором программа на языке RAPID создаётся из текстового описания задачи, затем автоматически проверяется и корректируется через симуляцию.
Гибкое производство требует быстро менять программы при выпуске новых вариантов продуктов. Без дополнительных данных языковые модели часто генерируют код с ошибками в предметной области. Для решения этой проблемы исследователи применили двухконтурную схему retrieval-augmented generation (RAG): генерация кода опирается на проверенную техническую документацию и производственные шаблоны.
Второй ключевой элемент — специальный сервер на базе Model Context Protocol (MCP). Он связывает языковую модель напрямую с ABB RobotStudio, позволяя автоматически загружать код, запускать симуляцию и получать диагностическую информацию.
Эксперименты включали бенчмарк из 30 запросов на поиск информации, проверки сгенерированного кода и практические сценарии в виртуальной производственной ячейке для операций pick-and-place (взятие и установка объектов).
Симуляционный цикл позволил выявить ошибки выполнения, которые не обнаруживаются статическими и семантическими проверками. Среди них — неверная высота отпускания захвата, недостижимые точки размещения и восстановительные движения, зависящие от конфигурации робота.
Результаты показывают, что связка RAG и MCP даёт возможность соединить генерацию кода, основанную на проверенных источниках, с исполняемой обратной связью от промышленного симулятора. Авторы отмечают, что экспертная настройка и финальный контроль по-прежнему требуются, но объём ручной работы сокращается.
