論文の概要: PushWorld: A benchmark for manipulation planning with tools and movable obstacles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10289v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 20:20:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-26 16:34:27.845448
• Title: PushWorld: A benchmark for manipulation planning with tools and movable obstacles
• Title（参考訳）: PushWorld: ツールと可動障害による計画操作のためのベンチマーク
• Authors: Ken Kansky, Skanda Vaidyanath, Scott Swingle, Xinghua Lou, Miguel Lazaro-Gredilla, Dileep George
• Abstract要約: PDDLおよびOpenAI Gym環境で200以上のPushWorldパズルのベンチマークを提供する。 このベンチマークを用いて,最先端の古典的計画と強化学習アルゴリズムを評価する。 最高のプランナーより35倍速いが、人間レベルのパフォーマンスには及ばない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.675382835523639
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While recent advances in artificial intelligence have achieved human-level performance in environments like Starcraft and Go, many physical reasoning tasks remain challenging for modern algorithms. To date, few algorithms have been evaluated on physical tasks that involve manipulating objects when movable obstacles are present and when tools must be used to perform the manipulation. To promote research on such tasks, we introduce PushWorld, an environment with simplistic physics that requires manipulation planning with both movable obstacles and tools. We provide a benchmark of more than 200 PushWorld puzzles in PDDL and in an OpenAI Gym environment. We evaluate state-of-the-art classical planning and reinforcement learning algorithms on this benchmark, and we find that these baseline results are below human-level performance. We then provide a new classical planning heuristic that solves the most puzzles among the baselines, and although it is 35 times faster than the best baseline planner, it remains below human-level performance.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の最近の進歩は、StarcraftやGoのような環境で人間レベルのパフォーマンスを達成したが、現代のアルゴリズムでは、多くの物理的推論タスクが難しいままである。 これまでに、可動障害物が存在する場合や操作にツールを使用する場合など、物体を操作する物理的タスクにおいて、アルゴリズムが評価されている例はほとんどない。 このようなタスクの研究を促進するために,移動障害物とツールの操作計画を必要とする簡易な物理環境であるPushWorldを紹介した。 我々はpddlおよびopenaiジム環境で200以上のpushworldパズルのベンチマークを提供する。 本ベンチマークでは,最先端の古典的計画と強化学習アルゴリズムを評価し,その基礎的結果が人間レベルの性能以下であることが判明した。 そして、ベースライン間の最も多くのパズルを解決する、新しい古典的な計画ヒューリスティックを提供し、最高のベースラインプランナーよりも35倍高速ですが、人間レベルのパフォーマンスを保ちます。

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