SAHA：面向选择性森林砍伐的监督式自主收割器
机器人学
2026-01-06 v1
摘要
森林在社会中发挥着重要作用，创造出显著的生态、经济和休闲价值。高效的森林管理涉及耗 labor-intensive 且复杂的操作。维持森林健康与生产力的关键任务之一是选择性砍伐，这需要熟练的算子移除特定树木以为剩余树木创造最佳生长条件。在本工作中，我们提出一种基于小型机器人收割器 (SAHA) 的解决方案，用于实现该任务的监督式自主性。我们基于 4.5 吨的收割器平台，实施关键硬件修改以实现感知和自动控制。我们实现了基于学习和基于模型的方法，以精确控制液压执行器、准确导航至杂乱环境中、稳健的状态估计以及可靠的地形可遍历性语义估计。通过集成感知、规划和控制的最新技术，我们的机器人收割器能够在真实森林环境中自主导航并到达目标树木进行选择性砍伐。我们呈现了在北欧森林中进行的大规模野外试验结果，展示了收割器在真实森林中的运行能力。我们分析了性能并提供了为推进机器人森林管理所获的经验教训。
引用
@article{arxiv.2601.01282,
title = {SAHA: Supervised Autonomous HArvester for selective forest thinning},
author = {Fang Nan and Meher Malladi and Qingqing Li and Fan Yang and Joonas Juola and Tiziano Guadagnino and Jens Behley and Cesar Cadena and Cyrill Stachniss and Marco Hutter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.01282},
year = {2026}
}