論文の概要: ADAPT: An Autonomous Forklift for Construction Site Operation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14331v1
- Date: Tue, 18 Mar 2025 15:03:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-19 14:14:10.177096
- Title: ADAPT: An Autonomous Forklift for Construction Site Operation
- Title（参考訳）: ADAPT:建設現場運用のための自律フォークリフト
- Authors: Johannes Huemer, Markus Murschitz, Matthias Schörghuber, Lukas Reisinger, Thomas Kadiofsky, Christoph Weidinger, Mario Niedermeyer, Benedikt Widy, Marcel Zeilinger, Csaba Beleznai, Tobias Glück, Andreas Kugi, Patrik Zips,
- Abstract要約: 本稿では、自律動的全テランのパレットトランスポーター(ADAPT)の開発と評価について述べる。
ADAPTは建設環境向けに設計された完全に自律的なオフロードフォークリフトである。
本研究では,その長期的性能を経験豊富な人間のオペレータと比較し,広範囲な実世界のテストを通じて検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.331154362346256
- License:
- Abstract: Efficient material logistics play a critical role in controlling costs and schedules in the construction industry. However, manual material handling remains prone to inefficiencies, delays, and safety risks. Autonomous forklifts offer a promising solution to streamline on-site logistics, reducing reliance on human operators and mitigating labor shortages. This paper presents the development and evaluation of the Autonomous Dynamic All-terrain Pallet Transporter (ADAPT), a fully autonomous off-road forklift designed for construction environments. Unlike structured warehouse settings, construction sites pose significant challenges, including dynamic obstacles, unstructured terrain, and varying weather conditions. To address these challenges, our system integrates AI-driven perception techniques with traditional approaches for decision making, planning, and control, enabling reliable operation in complex environments. We validate the system through extensive real-world testing, comparing its long-term performance against an experienced human operator across various weather conditions. We also provide a comprehensive analysis of challenges and key lessons learned, contributing to the advancement of autonomous heavy machinery. Our findings demonstrate that autonomous outdoor forklifts can operate near human-level performance, offering a viable path toward safer and more efficient construction logistics.
- Abstract（参考訳）: 効率的な材料ロジスティクスは、建設業界におけるコストとスケジュールの制御において重要な役割を担っている。
しかし、手動の材料処理は、非効率性、遅延、安全性のリスクが伴う傾向にある。
自律的なフォークリフトは、現場での物流を効率化し、人間のオペレーターへの依存を減らし、労働不足を軽減するための有望なソリューションを提供する。
本稿では,建設環境向けに設計された完全自律型オフロードフォークリフトであるADAPT(Autonomous Dynamic All-terrain Pallet Transporter)の開発と評価について述べる。
構造的な倉庫の設定とは異なり、建設現場は動的障害物、非構造的な地形、様々な気象条件など重要な課題を課している。
これらの課題に対処するため、我々のシステムはAI駆動認識技術と従来の意思決定、計画、制御のアプローチを統合し、複雑な環境で信頼性の高い操作を可能にする。
本研究では,様々な気象条件下で経験豊富な人間の操作者に対して,その長期的性能を比較検討し,広範囲な実世界のテストを通じてシステムを検証する。
我々はまた、自律重機械の進歩に寄与し、学んだ課題と重要な教訓を包括的に分析する。
以上の結果から, 自律型屋外フォークリフトは人体に近い性能で動作可能であり, より安全で効率的な建設物流への道のりが期待できることがわかった。
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