FORWARD

FORWARD是由瑞典多所研究机构联合创建的高分辨率多模态林业数据集，聚焦于伐木集材机在复杂地形中的作业数据。该数据集包含约110小时的传感器记录，涵盖厘米级精度的RTK-GNSS定位、5Hz采样的作业参数、1500点/平方米的激光雷达地形数据及373GB视频素材，数据源自瑞典两处采伐场地的实地测量。通过专业仪器采集与人工标注结合，对18小时常规作业进行工作元素分解，并设计包含钢轨配置、载重变化等变量的控制实验。本数据集主要应用于林业机械的通过性预测、自主控制系统开发及数字孪生仿真验证，旨在推动精准林业与可持续发展目标的实现。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在林业机械自动化研究领域，FORWARD数据集通过多模态传感器融合技术构建而成。数据采集依托于配备RTK-GNSS定位系统、360度全景相机、CAN总线信号记录仪及多组惯性测量单元的伐木集材机，在瑞典中部两个典型采伐区开展为期三天的野外作业。通过厘米级精度的直升机激光扫描获取1500点/平方米的高分辨率地形数据，同步记录5Hz采样频率的车辆运行参数，并采用标准化命名规范对18小时作业视频进行工作元素标注，形成时空对齐的多源数据体系。

使用方法

研究者可通过瑞典国家数据服务获取完整数据集及配套分析脚本。利用Python工具链可实现多源数据流的同步解析，包括从CSV格式的CAN总线数据到LAS点云文件的协同处理。交互式时间轴可视化工具支持特定实验场景的提取，如基于命名规范的工况片段分割。该数据集适用于机器学习模型训练、物理仿真校准及自动驾驶算法验证，特别在 terrain traversability预测与作业元素自动识别领域具有直接应用价值。

背景与挑战

背景概述

FORWARD数据集由瑞典于默奥大学、瑞典农业科学大学、小松林机公司及瑞典森林研究所于2023至2024年间联合创建，聚焦林业机械在复杂地形下的自主化与精准作业研究。该数据集通过高精度传感器网络记录了集材机在瑞典中部两个采伐区的作业数据，填补了重型铰接式越野车辆公开数据的空白，为林业自动化、人工智能算法开发及物理仿真提供了关键支撑，推动可持续林业目标的实现。

当前挑战

数据集构建面临多重挑战：在领域问题层面，需解决崎岖地形下林业机械的通过性预测、动态障碍物规避及负载状态下的能耗优化等复杂任务；在数据采集过程中，需协调多模态传感器同步（如RTK-GNSS、360°摄像头与IMU），处理高密度激光点云（1500点/平方米）的融合标注，并克服野外环境对设备稳定性的影响，同时确保18小时作业视频的人工标注与实验场景标准化描述的一致性。

常用场景

经典使用场景

在林业机械自动化研究中，FORWARD数据集为重型越野车辆在崎岖地形中的动态行为建模提供了关键数据支撑。其经典应用场景聚焦于通过多模态传感器数据（包括厘米级精度的RTK-GNSS定位、5Hz采样的CAN总线信号及高分辨率地形点云），系统分析集材车在复杂林区环境下的可通行性特征。例如，通过对比钢履带安装状态、不同载重与目标速度的组合实验，研究者能够量化车辆在不同地表材质（如砾石道路、岩石地形）中的牵引力表现与能耗模式，为自动驾驶算法的地形适应性验证奠定基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了林业机器人领域长期存在的关键学术问题：其一，填补了铰接式重型越野车辆在真实作业环境中高精度动态数据的空白，使得基于物理的车辆-地形交互建模成为可能；其二，通过同步记录的振动数据与工作元素标注，为操作员舒适度分析与人体工程学优化提供了量化依据；其三，结合激光扫描地形与机器运动轨迹，支持了可通行性预测模型从仿真到实地验证的闭环研究，显著提升了林业自动化系统的可靠性与安全性。

实际应用

在林业生产实践中，FORWARD数据集支撑了多个实际应用场景的优化。基于其标注的工作元素（如空载行驶、装载作业等），林业公司可开发自动作业检测系统，实时监控集材车的生产效率与燃料消耗模式。通过分析振动数据与地形特征关联性，机械制造商能够改进车辆悬挂系统设计以降低部件磨损。此外，高精度地形点云与车辆轨迹的融合，为林区路径规划算法提供了真实测试环境，助力实现精准林业中的自动驾驶集材作业。

数据集最近研究

最新研究方向

FORWARD数据集作为林业机械领域首个公开的多模态高分辨率数据集，正推动崎岖地形下重型越野车辆智能化的前沿研究。其融合厘米级RTK-GNSS定位、360度全景影像与多源传感器数据，为自动驾驶中的地形可通行性预测、动态障碍物规避等核心问题提供支撑。当前研究聚焦于通过人工智能算法解析车辆与复杂地形的交互机制，结合激光点云与操作标注数据开发能耗优化模型，并探索钢轨配置、载重参数对机械效能的影响。该数据集通过标准化实验场景与林业生产日志的深度整合，为高精度林业机械仿真平台构建与自主作业系统验证创造了突破性条件，显著加速了精准林业与可持续发展目标的实现进程。

相关研究论文

• FORWARD: Dataset of a forwarder operating in rough terrain

  于默奥大学、瑞典农业科学大学、小松林业公司、瑞典森林研究所 · 2025年