Robotlastaren halvvägs mot målet

Den förarlösa hjullastaren rör sig mellan grushögarna och fickorna för avlastning. Vartefter grushögarna minskar och fylls på, måste lastaren hitta nya vägar, en ny karta att följa när omgivningen förändras. Det är målet för forskarna inom Allo-projektet, som nu nått halvvägs, att utveckla ett avancerat robotsystem för att styra självgående hjullastare och orientera dem i en föränderlig miljö.

– Systemet är uppe och vi har kört det men det återstår mycket arbete med att integrera de olika delarna och de nya problem som dyker upp. Men vi har kört hela systemet i kortare cykler och nu ska vi arbeta för att det ska gå att köra en hel arbetsdag, berättar Martin Magnusson vid Centrum för tillämpade autonoma sensorsystem (AASS) på Örebro universitet och projektledare för Allo.

Provkörningarna sker i en grusgrop i Kjula utanför Eskilstuna. Där har NCC, som deltar i projektet tillsammans med Volvo CE, en anläggning för asfalttillverkning. Asfalten blandas till av fem olika sorters grus. Gruset ligger i högar och lastas i fickor, som sedan töms vartefter asfalten blandas. Hjullastaren från Volvo är utrustad för att på egen hand söka sig till rätt grushög och orientera sig till fickan.

Föränderlig karta

– Det är flera olika system som ska fogas samman. Systemet måste bygga en karta och lastaren ska lokalisera sig i kartan samtidigt som omgivningen förändrar sig hela tiden. Det ska också känna av om det dyker upp främmande föremål eller om någon rör sig.

Kartan byggs upp av 3D-bilder. Men eftersom maskinen hela tiden är i rörelse, vet inte systemet exakt var i bilden maskinen finns och därför har man byggt in en korrigering i den karta som skapas. Martin Magnusson visar på en bild hur 3D-kameran uppfattar att maskinens väg ser ut, en resa som skulle sluta rätt in i ett fundament, men som systemet korrigerar till en fungerande väg.

– Projektet handlar om att sammanfoga olika system. Vi har tidigare skapat system som skapar 3D-modeller i mer stabila miljöer, till exempel gruvor. Nu ska vi få det att fungera i en föränderlig miljö, där det dessutom kan dyka upp nya föremål.

Att angripa en grushög

Robotsystemet måste också lära sig hur man på bästa sätt angriper en grushög utan att så att säga måla in sig i ett hörn. Hjullastaren måste få informationer om hur grushögen förändras när den blir mindre och bestämma från vilket håll nästa tag ska tas.

– Det har varit mycket körande med lastaren för att kolla hur den går. Martin Magnusson säger att det handlar om att definiera en karta, vad den ska innehålla, hur bra den är och hur mycket man kan lita på den.

– Man kan säga att kartan är en tredimensionell modell av omgivningen, som gör att roboten kan orientera sig. Men den måste också säkerhetscertifieras, så att man vågar släppa i väg lastaren.

Säkerheten har stor betydelse för Volvos och NCC:s intresse av projektet, som för företagens del också handlar om att kunna få fram attraktiv utrustning som kan användas rationellt.

Arkeologi

– Men det finns många andra tänkbara användningsområden än asfalttillverkning. Andra fabriksmiljöer där olika produkter ska hanteras, eller, för att tänka väldigt långt, för fordon som ska röra sig på månen eller Mars och som ska orientera sig där. Men man kan också tänka på 3D-kartor i helt andra skalor, i människokroppen till exempel, när man ska röra sig med instrument i den. Eller när arkeologer utifrån fragment av olika slag vill bygga en modell av hur en miljö sett ut.

Forskningen i Allo-projektet, där Allo står för Automomous Long-Term Load-Haul-Dump Operations, har en budget på 6,4 miljoner kronor och finansieras till hälften av ett treårigt anslag på 3,2 miljoner kronor från KK-stiftelsen. Resten står NCC Roads och Volvo CE för.

Publiceringar och patent

Under 2013 har forskningen inte bara fört projektet framåt utan också lämnat spår i form av vetenskapliga artiklar och patent. Sedan tidigare har man patent på metoder för att mäta högar i det föregående projektet All-4-eham (Fully Autonomous WheeL Loadersfor efficient HAndling of Heterogeneous Materials). Nu är ytterligare ett par ansökningar på gång inom Allo-projektet.

En publicering har handlat om hur man scannar av omgivningen under rörelse och en annan om mer av det och dessutom hur man ska mäta förändringarna i grushögarna för att lastningen från dem ska ske optimalt. I en tredje artikel presenteras en metod för roboten att lära sig var och hur saker brukar röra sig i omgivningen, så att den också kan undvika de områdena när den planerar vilken väg den ska köra.

Best poster

– Vi har också belönats för ”Best Poster” i samband med den forskningsdag, som Volvo CE ordnade i höstas och där 42 olika projekt inom flera olika områden presenterades.

Vid Örebro universitet arbetar också Marcello Cirillo, som är post-doc, och doktoranden Tomasz Kucner i projektet. Marcello Cirillo arbetar med motionplanning och schemaläggning, det vill säga vilken väg som är bäst att köra och när olika uppgifter ska utföras. Tomasz Kucner ägnar sig åt dynamiska kartor och att mäta kvaliteten på olika kartor.

Text: Lars Westberg