Effective Online 3D Bin Packing with Lookahead Parcels Using Monte Carlo Tree Search

📄 arXiv: 2601.02649v1 📥 PDF

作者: Jiangyi Fang, Bowen Zhou, Haotian Wang, Xin Zhu, Leye Wang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-01-06

💡 一句话要点

提出基于蒙特卡洛树搜索的在线3D装箱方法，有效应对物流中的分布偏移问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 3D装箱 蒙特卡洛树搜索 模型预测控制 深度强化学习 分布偏移

📋 核心要点

  1. 现有深度强化学习方法在在线3D装箱中，难以适应实际物流中因货物批次到达顺序导致的短期分布偏移。
  2. 将在线3D装箱问题建模为模型预测控制问题，利用蒙特卡洛树搜索框架，结合前瞻信息，平衡学习策略和随机策略。
  3. 实验结果表明，该方法在分布偏移下性能提升显著，在线部署中也优于现有方法，验证了框架的有效性。

📝 摘要（中文）

本文研究了机器人手臂在线3D装箱问题，该问题对于降低现代物流中的运输和劳动力成本至关重要。深度强化学习（DRL）虽然表现出色，但难以适应实际场景中因货物批次顺序到达而产生的短期分布偏移，导致性能下降。本文认为，现代物流系统中可用的短期预测信息是缓解此问题的关键，尤其是在分布偏移期间。因此，本文将具有前瞻包裹的在线3D装箱问题建模为模型预测控制（MPC）问题，并采用蒙特卡洛树搜索（MCTS）框架来解决。该框架采用动态探索先验，根据前瞻特征自动平衡学习到的RL策略和鲁棒的随机策略。此外，本文设计了一个辅助奖励，以惩罚单个放置造成的长期空间浪费。在真实数据集上的大量实验表明，该方法始终优于最先进的基线，在分布偏移下实现了超过10%的收益，在线部署中平均提高了4%，在最佳情况下提高了8%以上，证明了该框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决实际物流场景中，机器人手臂在线3D装箱时，由于货物到达顺序的随机性导致的短期分布偏移问题。现有的深度强化学习方法难以适应这种分布偏移，导致装箱效率下降，空间利用率降低。

核心思路：论文的核心思路是利用现代物流系统中可用的短期前瞻信息，将在线3D装箱问题建模为模型预测控制（MPC）问题。通过预测未来一段时间内到达的货物，优化当前的装箱策略，从而更好地适应分布偏移。

技术框架：整体框架基于蒙特卡洛树搜索（MCTS），包含以下主要模块：1) 状态表示：描述当前箱子的剩余空间和已放置的货物信息；2) 行动空间：定义可能的货物放置位置和方向；3) 奖励函数：包括装箱效率、空间利用率以及惩罚长期空间浪费的辅助奖励；4) 搜索策略：采用动态探索先验，平衡学习到的RL策略和鲁棒的随机策略，利用前瞻信息调整探索概率。

关键创新：论文的关键创新在于动态探索先验的设计，它能够根据前瞻包裹的特征，自动调整学习到的RL策略和随机策略的权重。当预测到未来货物与当前状态不匹配时，增加随机探索的概率，避免陷入局部最优。此外，辅助奖励的设计有效地减少了长期空间浪费。

关键设计：动态探索先验的具体实现方式未知，但其核心思想是利用前瞻信息调整MCTS的探索-利用平衡。辅助奖励的具体形式也未知，但其目的是惩罚那些看似短期最优，但长期来看会造成空间浪费的放置策略。论文中使用的RL策略的具体网络结构和训练方法也未详细说明，但可以推测使用了常见的深度强化学习算法，如PPO或DQN。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在真实数据集上优于现有方法，在分布偏移下实现了超过10%的收益，在线部署中平均提高了4%，在最佳情况下提高了8%以上。这些数据表明，该方法能够有效应对实际物流场景中的挑战，显著提升装箱性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化仓库、物流中心等场景，提高机器人装箱效率和空间利用率，降低运输和劳动力成本。通过更智能的装箱策略，可以减少货物损坏，提升物流服务的整体质量。未来，该方法有望扩展到更复杂的装箱环境，例如异形货物的装箱。

📄 摘要（原文）

Online 3D Bin Packing (3D-BP) with robotic arms is crucial for reducing transportation and labor costs in modern logistics. While Deep Reinforcement Learning (DRL) has shown strong performance, it often fails to adapt to real-world short-term distribution shifts, which arise as different batches of goods arrive sequentially, causing performance drops. We argue that the short-term lookahead information available in modern logistics systems is key to mitigating this issue, especially during distribution shifts. We formulate online 3D-BP with lookahead parcels as a Model Predictive Control (MPC) problem and adapt the Monte Carlo Tree Search (MCTS) framework to solve it. Our framework employs a dynamic exploration prior that automatically balances a learned RL policy and a robust random policy based on the lookahead characteristics. Additionally, we design an auxiliary reward to penalize long-term spatial waste from individual placements. Extensive experiments on real-world datasets show that our method consistently outperforms state-of-the-art baselines, achieving over 10\% gains under distributional shifts, 4\% average improvement in online deployment, and up to more than 8\% in the best case--demonstrating the effectiveness of our framework.