Автономна машина для висаджування лісу Autoplant цієї осені пройшла перші тестування «в полі». Готовий прототип відпрацював неподалік від шведського міста Брекке, де розроблялись і збирались окремі його частини. Autoplant свої завдання виконав успішно, але пройде іще немало часу, поки він повноцінно вийде на ринок.
Проєкт довів, що готувати та висаджувати посадковий матеріал автономно – це цілком можливо. Концепт самої автономної машини розробили в Технологічному Університеті Лулео (Швеція) і поєднали її з посадковою головою, яку розробила компанія Bracke Forest.
У проєкті беруть участь науковці, виробники техніки та її майбутні користувачі. Щоб розробити різні частини машини, знадобилося півтора року важкої кропіткої роботи.
«Польові тести показали великий потенціал для розробки неймовірних технологій для відновлення лісів» – каже Магнус Бергман, технічний менеджер лісівничої компанії SCA та голова проєкту Autoplant.
Компанія Bracke Forest представила кілька прототипів посадкових голів для підготовки і висаджування дерев. Для цього був також створений автоматичний механізм подавання посадкового матеріалу, аби всю послідовність дій – від підняття рослини з контейнера до її висаджування – можна було виконати без втручання людини.
«Це було складно – зробити такий високотехнологічний вузол з такою невеликою вагою. Ми горді з того, що наш прототип важить всього 200 кілограмів – десять відсотків від ваги наших інших посадкових голів», – каже Клас-Хакан Люнберг, голова Bracke Forest.
Точність дій і рівень споживання енергії були важливими факторами у процесі розробки – ці параметри машини досліджували на різних видах ґрунтів і рельєфів.
Зробити так, щоб машина обрала гарне місце для посадки та перенесла туди посадкову голову – було справжнім викликом, кажуть учасники проєкту. Skogforsk, Науково-дослідний інститут лісового господарства Швеції, розробив механізм обирання локацій, який працює спираючись також на карту перешкод, щоб обрати місце для посадки, піднести до нього кран і посадкову голову.
Технологічний Університет Лулео працював з аналізом зображень і технологіями штучного інтелекту, аби розпізнавати пні, каміння та яри за допомогою стерео камери в реальному часі, аби створити карту перешкод. Проте, найбільший обсяг роботи досі доводиться робити, аби впоратися з різними погодними умовами, рівнем освітлення, ландшафтом і типами ґрунтів.
Планування маршруту виконується рішенням під назвою Pathfinder. Воно базується на інформації від харвестера і різних геоданих. Який правильний тип дерева підібрати під конкретну місцевість, яких територій уникати, як щільно треба висаджувати і яким маршрутом рухатися – це завдання, які вирішує Pathfinder. Різні варіанти маршруту пропонуються також залежно від того, чи посадковий матеріал треба підібрати або ж він доставляється, наприклад, дроном. Машина також має бути здатною уникнути неочікуваних перешкод, над чим працює Королівський Технологічний Інститут (Швеція).
Фінансування проєкту на 50% забезпечується Шведським Агентством з Інновацій Vinnova. Решта коштів надається іншими учасниками проєкту, в тому числі приватними компаніями.
Джерело: forestry.com