論文の概要: RLCAD: Reinforcement Learning Training Gym for Revolution Involved CAD Command Sequence Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18549v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 11:01:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:09.455359
• Title: RLCAD: Reinforcement Learning Training Gym for Revolution Involved CAD Command Sequence Generation
• Title（参考訳）: RLCAD:革命的CADコマンドシーケンス生成のための強化学習用ジム
• Authors: Xiaolong Yin, Xingyu Lu, Jiahang Shen, Jingzhe Ni, Hailong Li, Ruofeng Tong, Min Tang, Peng Du,
• Abstract要約: CAD幾何エンジン上に構築した強化学習学習環境(ジャム)を提案する。 我々は、B-Repジオメトリからコマンドシーケンスを生成する際に、最先端のSOTA(State-of-the-art)品質を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.095896938331459
• License:
• Abstract: A CAD command sequence is a typical parametric design paradigm in 3D CAD systems where a model is constructed by overlaying 2D sketches with operations such as extrusion, revolution, and Boolean operations. Although there is growing academic interest in the automatic generation of command sequences, existing methods and datasets only support operations such as 2D sketching, extrusion,and Boolean operations. This limitation makes it challenging to represent more complex geometries. In this paper, we present a reinforcement learning (RL) training environment (gym) built on a CAD geometric engine. Given an input boundary representation (B-Rep) geometry, the policy network in the RL algorithm generates an action. This action, along with previously generated actions, is processed within the gym to produce the corresponding CAD geometry, which is then fed back into the policy network. The rewards, determined by the difference between the generated and target geometries within the gym, are used to update the RL network. Our method supports operations beyond sketches, Boolean, and extrusion, including revolution operations. With this training gym, we achieve state-of-the-art (SOTA) quality in generating command sequences from B-Rep geometries. In addition, our method can significantly improve the efficiency of command sequence generation by a factor of 39X compared with the previous training gym.
• Abstract（参考訳）: CADコマンドシーケンスは3次元CADシステムにおいて典型的なパラメトリック設計パラダイムであり、2次元スケッチを押出、回転、ブール演算などの操作でオーバーレイすることでモデルを構築する。 コマンドシーケンスの自動生成には学術的な関心が高まりつつあるが、既存のメソッドとデータセットは2Dスケッチ、エクストルージョン、ブール操作などの操作しかサポートしていない。 この制限により、より複雑な幾何学を表現することは困難である。 本稿ではCAD幾何エンジン上に構築された強化学習(RL)訓練環境について述べる。 入力境界表現(B-Rep)幾何が与えられた場合、RLアルゴリズムのポリシーネットワークはアクションを生成する。 このアクションは、以前生成されたアクションとともにジム内で処理され、対応するCAD幾何を生成し、ポリシーネットワークにフィードバックされる。 RLネットワークの更新には、ジム内の生成されたジオメトリとターゲットジオメトリの違いによって決定される報酬が使用される。 本手法は, スケッチ, ブール, 押出操作以外の操作をサポートし, 革命操作を含む。 このトレーニングジムでは、B-Repジオメトリからコマンドシーケンスを生成する際に、最先端のSOTA(State-of-the-art)の品質を実現する。 さらに,従来のトレーニングジムと比較して,39倍の効率でコマンドシーケンス生成の効率を向上することができる。

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