Towards Reinforcement Learning Based Log Loading Automation

📄 arXiv: 2510.26363v1 📥 PDF

作者: Ilya Kurinov, Miroslav Ivanov, Grzegorz Orzechowski, Aki Mikkola

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-30

💡 一句话要点

提出基于强化学习的木材装载自动化方法，提升林业作业效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 木材装载 林业自动化 机器人 仿真环境

📋 核心要点

  1. 林业搬运车操作复杂，长时间作业对操作员的身心造成巨大负担，因此亟需自动化解决方案。
  2. 本研究利用强化学习，构建智能体自动完成木材的定位、抓取、运输和交付等完整装载流程。
  3. 通过在NVIDIA Isaac Gym中构建仿真环境进行训练，智能体实现了较高的木材装载成功率。

📝 摘要（中文）

本研究致力于将强化学习应用于木材装载自动化，旨在减轻林业作业人员的体力与精神负担。研究延续了先前在抓取任务上的工作，并将任务扩展到完整的木材装载操作。最终的智能体能够自动完成从定位、抓取到运输、交付木材至林业搬运车床的全过程。为了训练智能体，研究人员在NVIDIA Isaac Gym中开发了拖车式林业搬运车仿真模型以及典型的木材装载虚拟环境。通过强化学习智能体和课程学习方法，训练后的智能体有望成为强化学习应用于林业搬运车自动化的基石。最佳智能体在随机位置抓取木材并将其运送到车床的成功率达到94%。

🔬 方法详解

问题定义：现有林业搬运车操作依赖人工，长时间高强度作业导致操作员疲劳。现有方法缺乏自动化解决方案，无法有效降低操作员的工作负担。因此，需要开发一种自动化木材装载系统，以提高效率并减轻操作员的压力。

核心思路：利用强化学习训练智能体，使其能够自主学习木材装载的策略。通过在仿真环境中进行训练，智能体可以学习如何在不同的场景下有效地抓取和运输木材。课程学习方法被用于逐步提高智能体的学习难度，从而提高其泛化能力。

技术框架：该研究构建了一个基于NVIDIA Isaac Gym的林业搬运车仿真环境。该环境包括一个拖车式林业搬运车模型和一个典型的木材装载场景。强化学习智能体通过与环境交互来学习装载策略。整体流程包括：1) 智能体观察环境状态；2) 智能体根据当前策略选择动作；3) 环境执行动作并返回新的状态和奖励；4) 智能体根据奖励更新策略。

关键创新：该研究的关键创新在于将强化学习应用于完整的木材装载流程，而不仅仅是抓取任务。通过构建逼真的仿真环境和使用课程学习方法，智能体能够学习到有效的装载策略。此外，该研究还探索了不同的强化学习算法和奖励函数，以提高智能体的性能。

关键设计：研究中使用了PPO（Proximal Policy Optimization）算法作为强化学习算法。奖励函数的设计考虑了多个因素，包括抓取成功率、运输距离和时间。网络结构方面，使用了多层感知机（MLP）来处理环境状态并输出动作。课程学习策略包括逐步增加木材位置的随机性和难度，以及调整奖励函数的权重。

📊 实验亮点

实验结果表明，经过训练的强化学习智能体能够以94%的成功率完成木材抓取和运输任务。该智能体能够在随机位置抓取木材，并将其精确地放置到林业搬运车的车床上。相较于传统的人工操作，该方法具有更高的效率和更低的劳动强度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于林业自动化领域，实现木材装载的自动化操作，降低人工成本，提高作业效率，并减轻操作员的劳动强度。未来，该技术可进一步扩展到其他林业作业场景，如木材采伐、分类等，推动林业智能化发展。

📄 摘要（原文）

Forestry forwarders play a central role in mechanized timber harvesting by picking up and moving logs from the felling site to a processing area or a secondary transport vehicle. Forwarder operation is challenging and physically and mentally exhausting for the operator who must control the machine in remote areas for prolonged periods of time. Therefore, even partial automation of the process may reduce stress on the operator. This study focuses on continuing previous research efforts in application of reinforcement learning agents in automating log handling process, extending the task from grasping which was studied in previous research to full log loading operation. The resulting agent will be capable to automate a full loading procedure from locating and grappling to transporting and delivering the log to a forestry forwarder bed. To train the agent, a trailer type forestry forwarder simulation model in NVIDIA's Isaac Gym and a virtual environment for a typical log loading scenario were developed. With reinforcement learning agents and a curriculum learning approach, the trained agent may be a stepping stone towards application of reinforcement learning agents in automation of the forestry forwarder. The agent learnt grasping a log in a random position from grapple's random position and transport it to the bed with 94% success rate of the best performing agent.