ADAPT: An Autonomous Forklift for Construction Site Operation

要約

効率的な資材ロジスティクスは、建設業界のコストとスケジュールを管理する上で重要な役割を果たす。しかし、手作業による資材運搬は、依然として非効率、遅延、安全リスクを引き起こしやすい。自律型フォークリフトは、現場物流を合理化する有望な解決策を提供し、人間のオペレーターへの依存を減らし、労働力不足を緩和する。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ADAPT（Autonomous Dynamic All-terrain Pallet Transporter）の開発と評価を紹介する。構造化された倉庫環境とは異なり、建設現場は、動的な障害物、構造化されていない地形、変化する天候条件など、大きな課題をもたらす。これらの課題に対処するため、我々のシステムは、AI主導の知覚技術を、意思決定、計画、制御のための従来のアプローチと統合し、複雑な環境での信頼性の高い操作を可能にする。我々は、様々な気象条件下で、経験豊富な人間のオペレーターと継続的なパフォーマンスを比較し、広範な実世界テストを通じてシステムを検証した。我々の発見は、自律型屋外フォークリフトが人間レベルに近い性能で運転できることを実証し、より安全で効率的な建設物流に向けた実行可能な道を提供する。

要約(オリジナル)

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 ADAPT (Autonomous Dynamic All-terrain Pallet Transporter), 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 continuous performance against an experienced human operator across various weather conditions. Our findings demonstrate that autonomous outdoor forklifts can operate near human-level performance, offering a viable path toward safer and more efficient construction logistics.

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