본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)과 로봇 시스템의 통합이 발전하고 있지만, 기존 로봇 아키텍처, 특히 직렬 메커니즘에 의해 제약받는다는 점에 주목합니다. 이러한 하드웨어 의존성은 로봇 지능의 범위를 근본적으로 제한합니다. 이에 INGRID (Intelligent Generative Robotic Design)라는 프레임워크를 제안합니다. INGRID는 상호 나사 이론 및 운동학적 합성을 통해 병렬 로봇 메커니즘의 자동 설계를 가능하게 합니다. 설계 과제를 제약 분석, 운동학적 조인트 생성, 체인 구성, 완전한 메커니즘 설계의 네 가지 단계로 나눕니다. INGRID는 고정 및 가변 이동성을 갖춘 새로운 병렬 메커니즘을 생성하며, 문헌에 기록되지 않은 운동학적 구성을 발견합니다. 3가지 사례 연구를 통해 INGRID가 사용자가 원하는 이동성 요구 사항에 따라 특정 작업용 병렬 로봇을 설계하는 데 어떻게 도움을 주는지 보여줍니다.
