大规模机器人材料搬运：学习、规划与控制

批量材料搬运涉及大量材料的高效与精确搬运，这是许多行业（包括货船卸货、废物分类、建筑与拆除）中的核心操作。这些重复性、费力且安全性关键的操作通常由配备非作动夹具的大型液压材料搬运机进行。本文提出了一套用于自主执行大规模材料搬运任务的综合框架。系统集成了环境感知、堆场攻击点选择、路径规划与运动控制等专用模块。本文的主要贡献包括两个基于强化学习的模块：一个攻击点规划器，用于选择材料堆上最优的抓取位置，以最大化清除效率并最小化铲食次数；以及一个鲁棒的轨迹跟随控制器，解决非作动夹具在运动中精度与安全性挑战，同时利用其自由摆动特性通过动态抛掷实现材料释放。我们通过在典型工地上使用40吨材料搬运机进行实际实验进行验证，重点考察两项关键任务：高吞吐量的 bulk 堆场管理和高精度的卡车装载。与人类操作员进行的比较评估表明，该系统在精度、可重复性和操作安全性方面均表现出色。迄今为止，已知本是对大规模材料搬运任务进行的首次完全自动化。