論文の概要: PackIt: A Virtual Environment for Geometric Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11121v1
• Date: Tue, 21 Jul 2020 22:51:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 03:54:26.196060
• Title: PackIt: A Virtual Environment for Geometric Planning
• Title（参考訳）: PackIt: 幾何学的計画のための仮想環境
• Authors: Ankit Goyal and Jia Deng
• Abstract要約: PackItは、幾何学的計画を行う能力を評価し、潜在的に学習する仮想環境である。 進化的アルゴリズムを用いて,一組の難解なパッケージングタスクを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.79816936618454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to jointly understand the geometry of objects and plan actions for manipulating them is crucial for intelligent agents. We refer to this ability as geometric planning. Recently, many interactive environments have been proposed to evaluate intelligent agents on various skills, however, none of them cater to the needs of geometric planning. We present PackIt, a virtual environment to evaluate and potentially learn the ability to do geometric planning, where an agent needs to take a sequence of actions to pack a set of objects into a box with limited space. We also construct a set of challenging packing tasks using an evolutionary algorithm. Further, we study various baselines for the task that include model-free learning-based and heuristic-based methods, as well as search-based optimization methods that assume access to the model of the environment. Code and data are available at https://github.com/princeton-vl/PackIt.
• Abstract（参考訳）: 物体の幾何学を共同で理解し、それらを操作するための行動計画が知的エージェントにとって不可欠である。 我々はこの能力を幾何学的計画と呼ぶ。 近年,様々なスキルの知的エージェントを評価するための対話型環境が提案されているが,幾何計画の必要性には適していない。 PackItは,空間が限られている箱にオブジェクトの集合を詰め込むためにエージェントが一連のアクションを取る必要がある,幾何学的計画を行う能力を評価し,潜在的に学習する仮想環境である。 また、進化的アルゴリズムを用いて、困難なパッキングタスクのセットを構築する。 さらに,モデルフリー学習法とヒューリスティック学習法,および環境モデルへのアクセスを前提とした検索に基づく最適化法を含むタスクのベースラインについて検討した。 コードとデータはhttps://github.com/princeton-vl/packitで入手できる。

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