PushWorld:一个包含工具与可动障碍的操纵规划基准
人工智能
2023-02-02 v2
摘要
尽管人工智能近期进展在Starcraft与Go等环境中已达人类水平,许多物理推理任务对现代算法仍具挑战。迄今,少有算法在存在可动障碍且须使用工具进行操纵的物理任务上接受评估。为推动此类任务研究,我们引入PushWorld,一个具有简化物理、需要同时规划可动障碍与工具操纵的环境。我们提供超过200个PushWorld谜题的PDDL与OpenAI Gym环境基准。我们在该基准上评估了最先进的经典规划与强化学习算法,发现这些基线结果低于人类水平。随后我们给出一种新的经典规划启发式,在基线中解出最多谜题,虽比最佳基线规划器快40倍,仍低于人类水平。
引用
@article{arxiv.2301.10289,
title = {PushWorld: A benchmark for manipulation planning with tools and movable obstacles},
author = {Ken Kansky and Skanda Vaidyanath and Scott Swingle and Xinghua Lou and Miguel Lazaro-Gredilla and Dileep George},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.10289},
year = {2023}
}