合作单位

树根互联股份有限公司

赛题简介

由树根互联股份有限公司发起出题，基于三维仿真环境构建叉车自主作业系统，实现叉车在指定场景中的自主移动、叉取、搬运和精准放置。比赛鼓励采用多模态大模型、具身智能、强化学习、世界模型、模仿学习、规则控制等多种技术路线，形成“感知—决策—控制—作业”一体化方案。

赛题背景

平衡重叉车是仓储物流、工业制造、园区转运等场景中的核心作业装备，其智能化水平直接影响搬运效率、作业安全与运营成本。随着智能物流和无人仓储快速发展，围绕叉车自主作业能力构建可复制、可推广的技术方案，已成为工业智能化升级的重要抓手。

与传统自动驾驶主要面向二维道路场景不同，无人叉车需要在三维作业空间内同时完成环境理解、路径移动、叉齿控制、货物交互和精确放置等复合任务，具有更高的感知复杂度、控制耦合度和工程落地门槛。围绕该方向组织专项算法赛事，既具有鲜明的前沿技术属性，也具备明确的产业牵引价值。

树根科技已具备工业场景积累、仿真验证基础和真实业务落地条件，拟通过本次赛事汇聚高校、科研机构及产业开发者力量，探索具身智能在工业物流领域的关键技术路径，形成“赛事牵引—技术验证—产业转化—人才引进”闭环。

比赛任务

参赛者需基于三维仿真环境，构建可执行平衡重叉车作业任务的仿真器与算法系统，实现叉车在指定作业场景中的自主移动、叉取、搬运和放置。比赛鼓励采用多模态大模型、具身智能、强化学习、世界模型、模仿学习、规则控制等多种技术路线，形成“感知—决策—控制—作业”一体化方案。

重点考察方向

多模态感知能力：面向工业场景感知不完备、遮挡复杂、视角变化频繁等问题，提升叉车对货物、目标位置、障碍物及作业状态的理解能力。

自主移动能力：面向狭窄空间机动、阿克曼底盘控制、路径规划与避障等问题，提升叉车在复杂环境中的稳定运动能力。

自主作业能力：面向叉齿高度调节、叉取对位、货物搬运与精准放置等问题，提升叉车作业成功率和操作效率。

赛程赛制

该赛题仅限单人参赛。

1. 初赛阶段（开发周期2个月）

初赛重点考察参赛团队的三维仿真能力和基础算法打通能力，经评审通过后晋级决赛。

（1）仿真环境与场景搭建要求
选取一种三维仿真器作为基本框架，例如IsaacSim、MuJoCo，亦允许自行编写简易三维引擎。 建立叉车本体的基本动力学框架，至少包含阿克曼底盘控制、叉齿上下运动、刚体碰撞绑定等能力。 实现叉车与货物的物理交互，可完成抬起、搬运、放下等基本动作，且车身、轮胎、叉齿、货物及环境障碍物之间具备正确的碰撞反馈。 完成叉车传感器仿真，至少支持RGB相机或激光雷达一种，传感器可灵活布设在车体或叉齿位置。 支持键盘交互式操作叉车底盘和叉齿运动，以验证仿真环境和作业链路完整性。

（2）基础作业算法要求
构建从传感器输入到动作输出的基本算法框架，可采用AI模型、规则控制或二者混合的方式实现。允许将目标货物或目标放置地点相对车体的包围盒位姿信息作为算法输入。算法能够驱动叉车完成基本取货或放货动作，对初赛阶段作业成功率不作硬性要求。

初赛提交材料
公开或提交源代码。提供视频或PPT材料，证明仿真器交互能力和基础算法链路完备。

2. 决赛阶段（开发周期2个月）

决赛重点考察参赛方案在弱引导输入条件下的鲁棒自主作业能力，以标准化测试工况进行统一评测。

（1）输入条件约束
目标货物或目标放置地点相对车体的位姿信息可逐帧提供给算法作为作业引导条件输入。 所提供引导信息的位置精度不得优于20厘米、姿态角精度不得优于10度，以验证算法在非高精度结构化输入条件下仍具备自主完成作业的能力。

（2）失败判定条件
作业过程中货物翻倒，判定失败。 车体与环境（地面除外）发生碰撞，判定失败。 货物与环境（地面除外）或其他无关货物发生碰撞，判定失败。

（3）成功判定条件
叉车能够从一摞货物中叉取最上方的单个货物，并运送至目标位置。 目标位置可以为地面指定区域，或另一摞货物的上方。 完成放置后，若距离误差小于10厘米且角度误差小于5度，则视为作业成功。

（4）决赛提交材料
公开或提交源代码；如使用AI模型，需同步提供可验证的模型权重；提供视频或PPT材料，证明叉车具备完整作业能力。

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