Lyckade försök med autonom plantering

Foto: LTU

Det är fullt möjligt att markbereda och plantera helt autonomt. Det visar tester i samverkansprojektet Autoplant där bland andra SCA, Södra, Sveaskog och Holmen har deltagit.

– Detta är en milstolpe i övergången till automatiserad skogsföryngring vilket bland annat kommer leda till förbättrad arbetsmiljö, ökad produktivitet och reducerad miljöpåverkan, säger Magnus Karlberg, professor vid Luleå tekniska universitet (LTU), som deltagit i Autoplant i egenskap av forskningsutövare.

Under 1,5 år har projektet pågått.  Resultaten presenterades nyligen för skogsbranschen.

– Fälttesterna visar att konceptet med autonom skogsföryngring fungerar. Den autonoma lösningen har väldigt låg vikt och kan arbeta precist vilket möjliggör för helt nya typer av bärfordonskoncept, berättar Magnus Karlberg.

I projektet har det tagits fram flera nya aggregatprototyper för markberedning och plantering. Man har även utvecklat den autonoma plantmatningen så att det nu är möjligt att utföra hela sekvensen från plockning i plantkassetter till planterad planta utan någon mänsklig inblandning.

Ett viktigt mål i projektet har enligt LTU också varit att markbereda med precision så att mindre energi går åt och markstörningarna minskar. Systemanalys har använts för att titta på hur lång tid det tar att föryngra olika typer av marker, vad det kan kosta och hur stora markstörningarna blir.

Vid LTU har forskargruppen arbetat vidare med bildanalys och AI för att med hjälp av en stereokamera i realtid känna igen stubbar, stenar och träddelar vilket används för att bygga upp hinderkartan. Det återstår dock mycket arbete för att hitta en robust teknik som funkar i varierande väder-, ljus-, och markförhållanden.

– Ett robust perceptionssystem är avgörande för realiseringen av autonom skogsteknik och vår vision är ett system som kan detektera alla relevanta egenskaper i skogsmiljön, säger Magnus Karlberg.

I projektet har också dellösningar för autonom körning tagits fram, dels en ruttplanering som kallas Pathfinder som bygger på skördardata och olika geodata för att ta fram vilka trädslag som ska planteras var, vilka områden som ska undvikas, hur tätt plantorna ska sitta och hur rutterna ska läggas upp för att minska körtid, sträcka och bränsleförbrukning.