論文の概要: SAHA: Supervised Autonomous HArvester for selective forest thinning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01282v1
- Date: Sat, 03 Jan 2026 20:48:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.62232
- Title: SAHA: Supervised Autonomous HArvester for selective forest thinning
- Title（参考訳）: SAHA:選択的森林伐採のための自律型HArvester
- Authors: Fang Nan, Meher Malladi, Qingqing Li, Fan Yang, Joonas Juola, Tiziano Guadagnino, Jens Behley, Cesar Cadena, Cyrill Stachniss, Marco Hutter,
- Abstract要約: 本稿では,小型ロボット収穫機(SAHA)をベースとして,このタスクを監督自律型で実行するためのソリューションを提案する。
本研究では, 油圧アクチュエータの精密制御, 乱雑な環境を通した正確なナビゲーション, 頑健な状態推定, 地形トラバーサビリティの信頼性評価のための学習とモデルに基づくアプローチを実装した。
本研究は,北欧の森林における長さ1kmの自律的ミッションに対する広範囲にわたる野外試験の結果を実証し,実林での採集者の活動能力を示すものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.31843943473935
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Forestry plays a vital role in our society, creating significant ecological, economic, and recreational value. Efficient forest management involves labor-intensive and complex operations. One essential task for maintaining forest health and productivity is selective thinning, which requires skilled operators to remove specific trees to create optimal growing conditions for the remaining ones. In this work, we present a solution based on a small-scale robotic harvester (SAHA) designed for executing this task with supervised autonomy. We build on a 4.5-ton harvester platform and implement key hardware modifications for perception and automatic control. We implement learning- and model-based approaches for precise control of hydraulic actuators, accurate navigation through cluttered environments, robust state estimation, and reliable semantic estimation of terrain traversability. Integrating state-of-the-art techniques in perception, planning, and control, our robotic harvester can autonomously navigate forest environments and reach targeted trees for selective thinning. We present experimental results from extensive field trials over kilometer-long autonomous missions in northern European forests, demonstrating the harvester's ability to operate in real forests. We analyze the performance and provide the lessons learned for advancing robotic forest management.
- Abstract（参考訳）: 林業は我々の社会において重要な役割を担い、生態学的、経済的、レクリエーション的な価値を生み出している。
効率的な森林管理には労働集約的かつ複雑な作業が含まれる。
森林の健康と生産性を維持するための重要な課題は選択的な伐採である。
本研究では,小型ロボット収穫機(SAHA)をベースとして,このタスクを教師付き自律型で実行するためのソリューションを提案する。
我々は4.5トンの収穫プラットフォーム上に構築し、知覚と自動制御のための重要なハードウェア修正を実装した。
本研究では, 油圧アクチュエータの精密制御, 乱雑な環境を通した正確なナビゲーション, 頑健な状態推定, 地形トラバーサビリティの信頼性評価のための学習とモデルに基づくアプローチを実装した。
我々のロボット収穫機は、認識、計画、制御に最先端の技術を統合することで、森林環境を自律的にナビゲートし、選択的な伐採のために標的木に到達することができる。
本研究は,北欧の森林における長さ1kmの自律的ミッションに対する広範囲にわたる野外試験の結果を実証し,実林での採集者の活動能力を示すものである。
本研究は,ロボット林管理の進展について,その成果を分析した。
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