Роботы в лесу: как автономные машины могут помочь в заготовке древесины

Роботизация в промышленности наиболее эффективна, когда речь идёт о значительном увеличении производительности, повышении безопасности и возможности избавить человека от монотонного физически тяжёлого труда. Лесозаготовка идеально подходит под эти условия, так почему же до сих пор наши леса не бороздят роботы-лесорубы? Попробуем разобраться в этом вопросе и заодно выясним, какие решения предлагают конструкторы и учёные.

Пример как исключение из правила

Роботы, способные выполнять сложные задачи без участия человека, постепенно проникают в различные области промышленности. Металлообработка, складская логистика, узловая сборка — эти и многие другие операции люди уже доверили машинам. 

В лесной отрасли тоже есть примеры: четвероногий шагающий робот в Японии измеряет полноту леса, российские студенты создают автономного робота-пожарного и тестируют самодвижущийся фрезеровщик, а на фанерном производстве роботизированным машинам доверяют сортировку продукции.

Однако применение роботов в лесной промышленности до сих пор можно считать скорее исключением из правил, чем популярным решением. Для этого есть ряд причин, о которых мы ранее уже рассказывали. Тем не менее производители лесозаготовительной спецтехники тоже предпринимают шаги в этом направлении, хотя до полной автономности харвестерам и форвардерам ещё далеко. 

Лесные самоходки — дело будущего

Когда-то (недавно по историческим меркам — в 1970-х годах) появление харвестеров и форвардеров произвело революцию в лесозаготовительной отрасли. Эти машины значительно повысили эффективность и безопасность рубки деревьев, позволив автоматизировать процессы, которые ранее выполнялись вручную. Казалось бы, превратить этот тандем в роботов, оставить за человеком функцию настройки и контроля — и вот оно, идеальное решение. 

На протяжении некоторого времени разработчики лесных машин словно к этому и стремились. Игроки «большой тройки», или «светофора», как их называли за сочетание фирменных цветов (John Deere, Ponsse, Komatsu), представляли решения, которые с каждой новой моделью стремились к заветной автономности, уменьшению влияния человека. 

Так, PONSSE Scorpion и Scorpion King оснащены модернизированной измерительной системой PONSSE Opti 5g, которая делает возможной установку системы PONSSE Harvester Active. Её основная задача — изменить принцип контроля манипулятора и повысить эффективность работы.  С помощью этой системы оператор может контролировать движение только харвестерной головки вместо отдельных движений манипулятором. 

Это помогает сосредоточиться на добыче древесины, а не на работе техники. Кроме того, система обеспечивает автоматическое замедление манипулятора при приближении к крайнему положению, чтобы избежать удара и тряски машины. Модель Scorpion King, помимо этого, оснащена системой балансировки, которая автоматически выравнивает кабину. Таким образом, оператор всегда находится в горизонтальном положении независимо от наклона машины и рельефа местности. Это обеспечивает ему комфорт и оптимальный обзор.

Похожее решение есть в арсенале Komatsu — система Autolev Advanced, которая обеспечивает автоматическое выравнивание кабины и манипулятора, а также управление работой харвестерной головки и процессом раскряжёвки. Примечательно, что в некоторых моделях функция автоматического выравнивания во время раскряжёвки отключается. Это сделано для того, чтобы избежать неточностей в работе манипулятора и харвестерного агрегата.

В харвестерах John Deere реализована автоматизация процесса валки, обрезки сучьев и раскряжёвки — эти операции выполняются более точно и с меньшим участием человека. Форвардеры этого производителя могут быть оснащены системами автоматической сортировки и укладки брёвен, что значительно повышает скорость и эффективность работы. Также разработаны системы, которые позволяют оптимизировать распределение веса на платформе форвардера. Это обеспечивает безопасность и эффективность транспортировки.

Наука в помощь

Очевидно, что всем этим решениям далеко по своему функционалу и уровню автономности до полноценных промышленных роботов. Преодолеть разрыв пытаются учёные в разных странах, и активнее всего шведы (судя по информации, представленной в открытых источниках). 

Например, сотрудники Skogforsk (Научно-исследовательский институт лесного хозяйства Швеции) в Уппсале провели эксперимент по дистанционному управлению форвардером с помощью беспилотника. Водитель форвардера сидел в лаборатории примерно в 80 км от места испытаний и управлял техникой при помощи портативной базовой станции 5G, установленной на дроне.

Насколько успешным был эксперимент, не уточняется. Но есть вероятность, что учёным есть над чем поработать. На эту мысль наводит формулировка о том, что исследователей в первую очередь интересуют вопросы задержки сигнала и надёжности передачи информации.

Стабильная связь и оперативная навигация, как правило, и становятся камнями преткновения при внедрении роботизированных решений в лесозаготовке. Об этом, в частности, свидетельствует опыт участников проекта AORO по созданию автономной электрической лесной машины с дистанционным управлением. Он был запущен в 2014 году в Технологическом университете Лулео в Швеции в сотрудничестве с лесными компаниями и технологическими фирмами. 

Авторы разработки применили технологии LiDAR в сочетании с камерами, GPS, искусственным интеллектом и машинным обучением, чтобы обеспечить машине возможность автономной навигации. Также модель AORO оснащена датчиками, которые помогают автоматизировать некоторые процессы. Например, при приближении человека машина остановится. 

И всё же учёные постепенно пришли к выводу о том, что полная автономия для лесной техники вряд ли возможна. Так что машине с дистанционным управлением, скорее всего, предстоит стать дополнением к людям, а не заменой. К тому же, даже с применением LiDAR навигация в лесу остаётся достаточно сложной задачей.

Кроме того, тяжёлая лесная техника имеет сложную механику, часто в сочетании с гидравликой. Это затрудняет её контроль с помощью систем удалённого доступа. Размышлениями на этот счёт поделились учёные шведского Университета Умео.

Они отметили, что большая часть исследований и разработок проводится в виртуальной среде, основанной на физическом моделировании. Это позволяет достаточно точно рассчитать динамику машины и её взаимодействие с местностью и брёвнами, но не учитывает, например, риски поломки и расхода топлива. 

Экология в приоритете

И всё же учёные и конструкторы надеются когда-нибудь преодолеть разрыв между смоделированными условиями и реальностью. Ведь перспектива внедрения роботов в лесную чащу может принести не только экономические результаты, но и положительные эффекты с точки зрения экологии. 

К такому выводу, в частности, пришли авторы исследования «Роботизация заготовки древесины с использованием аэростатических роботов», опубликованного в сборнике материалов Международной научно-технической конференции, которая проходила в Минске в 2021 году. Учёные из Технического университета в Зволене (Словакия) предложили оригинальное решение: аэростатические роботизированные системы, или дельтастаты.

В сущности, это аэростаты, на которые установлены приёмник системы GPS, процессорная рабочая головка и сучкорезные ножи. Другой вариант исполнения — аэростатический харвестер, который использует прикреплённую на канате головку харвестерового типа. 

В числе преимуществ такого решения его авторы отметили не только технологичность и производительность, но и отсутствие необходимости в прокладке дорог, а также снижение воздействия на экологию.