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Optimizing 3D Bin Packing of Heterogeneous Objects Using Continuous Transformations in SE(3)
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AI
DOI：10.1002/aisy.202501228.png)
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摘要
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随着在线电子商务平台的增长，将物体自动打包到有限空间中的挑战已引起科学界越来越多的关注。本文提出了一种算法，用于解决异构物体的装箱问题，或更准确地说，是在将几何形状可追溯至基本凸形的物体放入箱形容器时，寻找其合适姿态的任务。由于该问题强NP完全，在工业应用中，在秒级或分钟级时间内找到解决方案并非易事。本文提出了一种基于启发式的优化问题，利用箱体的点云表示和待打包物体的有符号距离函数。解在SE(3)的连续子集中寻求，包括连续平移和连续旋转。为增强鲁棒性，通过基于网格的物理模拟器确保物体在容器中的静态稳定性。所提出的方法可用于离线和在线打包，具体取决于合适的变体。性能通过在物理模拟器中进行的模拟进行评估，以评估算法在不同场景下的性能。
Keyword:
3D bin packing problem (3D-BPP)
heuristic methods
neural networks
optimization
physics simulation
signed-distance function (SDF)
static stability
AI总结
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Huertas Arango, J.M., Pantoja-Benavides, G., Valero, S., Álvarez-Martínez, D., 2024. Approaches for the on-line three-dimensional knapsack problem with buffering and repacking. Mathematics 12, 3223.Huertas Arango, J.M., Pantoja-Benavides, G., Valero, S., Álvarez-Martínez, D., 2024. 带缓冲和重新打包的在线三维背包问题的方法。Mathematics 12, 3223..png)
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