論文の概要: Learning Physically Realizable Skills for Online Packing of General 3D Shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02094v2
• Date: Fri, 2 Jun 2023 11:19:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 20:27:22.781853
• Title: Learning Physically Realizable Skills for Online Packing of General 3D Shapes
• Title（参考訳）: 一般3次元形状のオンラインパッケージングのための物理的に実現可能なスキルの学習
• Authors: Hang Zhao, Zherong Pan, Yang Yu, Kai Xu
• Abstract要約: 本研究では,不規則な3次元形状に対するオンラインパッキングスキルの学習課題について検討する。 目標は、任意の形状の3Dオブジェクトの連続を指定された容器に連続的に移動させることである。 我々は、物理力学と配置の制約を含む物理的実現性を考慮に入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.27652080050046
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of learning online packing skills for irregular 3D shapes, which is arguably the most challenging setting of bin packing problems. The goal is to consecutively move a sequence of 3D objects with arbitrary shapes into a designated container with only partial observations of the object sequence. Meanwhile, we take physical realizability into account, involving physics dynamics and constraints of a placement. The packing policy should understand the 3D geometry of the object to be packed and make effective decisions to accommodate it in the container in a physically realizable way. We propose a Reinforcement Learning (RL) pipeline to learn the policy. The complex irregular geometry and imperfect object placement together lead to huge solution space. Direct training in such space is prohibitively data intensive. We instead propose a theoretically-provable method for candidate action generation to reduce the action space of RL and the learning burden. A parameterized policy is then learned to select the best placement from the candidates. Equipped with an efficient method of asynchronous RL acceleration and a data preparation process of simulation-ready training sequences, a mature packing policy can be trained in a physics-based environment within 48 hours. Through extensive evaluation on a variety of real-life shape datasets and comparisons with state-of-the-art baselines, we demonstrate that our method outperforms the best-performing baseline on all datasets by at least 12.8% in terms of packing utility.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,不規則な3次元形状に対するオンラインパッキングスキルの学習問題について検討する。 目的は、任意の形状の3Dオブジェクトのシーケンスを、オブジェクトシーケンスの部分的な観察のみで指定されたコンテナに連続的に移動させることである。 一方、物理力学や配置の制約など、物理的な実現可能性を考慮している。 充填ポリシーは、充填対象の3d形状を理解し、物理的に実現可能な方法でコンテナに収容するための効果的な決定を行う必要がある。 政策学習のための強化学習(RL)パイプラインを提案する。 複雑な不規則な幾何学と不完全な対象配置は、巨大な解空間をもたらす。 このような空間での直接訓練は禁断のデータ集約である。 そこで本研究では,rlの動作空間と学習負担を軽減するための提案手法を提案する。 パラメータ化されたポリシーが学習され、候補から最適な配置を選択する。 非同期RLアクセラレーションの効率的な方法とシミュレーション可能なトレーニングシーケンスのデータ準備プロセスを備え,48時間以内に物理ベースの環境で成熟したパッキングポリシーを訓練することができる。 各種実生活形状データセットの広範囲な評価と最先端のベースラインとの比較により,本手法が全データセット上で最高のパフォーマンスのベースラインを少なくとも12.8%上回っていることを示す。

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