論文の概要: Lang2Lift: A Framework for Language-Guided Pallet Detection and Pose Estimation Integrated in Autonomous Outdoor Forklift Operation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15427v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 10:28:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.279494
• Title: Lang2Lift: A Framework for Language-Guided Pallet Detection and Pose Estimation Integrated in Autonomous Outdoor Forklift Operation
• Title（参考訳）: Lang2Lift: 自律的屋外フォークリフト操作における言語誘導型パレット検出とポース推定の統合フレームワーク
• Authors: Huy Hoang Nguyen, Johannes Huemer, Markus Murschitz, Tobias Glueck, Minh Nhat Vu, Andreas Kugi,
• Abstract要約: Lang2Liftは、自然言語誘導パレット検出と6Dポーズ推定に基礎モデルを活用するフレームワークである。 我々は、ADAPT自律フォークリフトプラットフォーム上でLang2Liftを検証し、現実世界のテストデータセット上で0.76mIoUのパレットセグメンテーション精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.116439556463653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The logistics and construction industries face persistent challenges in automating pallet handling, especially in outdoor environments with variable payloads, inconsistencies in pallet quality and dimensions, and unstructured surroundings. In this paper, we tackle automation of a critical step in pallet transport: the pallet pick-up operation. Our work is motivated by labor shortages, safety concerns, and inefficiencies in manually locating and retrieving pallets under such conditions. We present Lang2Lift, a framework that leverages foundation models for natural language-guided pallet detection and 6D pose estimation, enabling operators to specify targets through intuitive commands such as "pick up the steel beam pallet near the crane." The perception pipeline integrates Florence-2 and SAM-2 for language-grounded segmentation with FoundationPose for robust pose estimation in cluttered, multi-pallet outdoor scenes under variable lighting. The resulting poses feed into a motion planning module for fully autonomous forklift operation. We validate Lang2Lift on the ADAPT autonomous forklift platform, achieving 0.76 mIoU pallet segmentation accuracy on a real-world test dataset. Timing and error analysis demonstrate the system's robustness and confirm its feasibility for deployment in operational logistics and construction environments. Video demonstrations are available at https://eric-nguyen1402.github.io/lang2lift.github.io/
• Abstract（参考訳）: 物流と建設産業はパレット処理の自動化において、特に変動ペイロードを持つ屋外環境、パレットの品質と寸法の不整合、非構造環境において、永続的な課題に直面している。 本稿では,パレット輸送における重要なステップであるパレット回収作業の自動化に取り組む。 我々の仕事は、労働不足、安全上の懸念、そしてそのような条件下で手動でパレットの配置と回収の非効率によって動機付けられています。 本稿では,自然言語誘導パレット検出と6次元ポーズ推定のための基礎モデルを活用するフレームワークであるLang2Liftについて述べる。 知覚パイプラインは、フローレンス-2とSAM-2を言語接地セグメンテーションと統合し、可変照明下での散らばったマルチパレット屋外シーンのロバストポーズ推定を行う。 結果として生じるポーズは、完全に自律的なフォークリフト操作のためのモーションプランニングモジュールに供給される。 我々は、ADAPT自律フォークリフトプラットフォーム上でLang2Liftを検証し、現実世界のテストデータセット上で0.76mIoUのパレットセグメンテーション精度を達成した。 タイミングとエラー分析はシステムの堅牢性を示し、運用物流および建設環境への展開の可能性を確認する。 ビデオデモはhttps://eric-nguyen1402.github.io/lang2lift.github.io/で公開されている。

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