Tajfun

Leśnik na kółkach

Autor: redakcja

Fot.: FTG - TU Graz

W Austrii trwają prace nad stworzeniem autonomicznych maszyn mających pomagać w pracy leśnikom.

W Austrii wystartowało interdyscyplinarne badawcze przedsięwzięcie o nazwie AutoForst, którego celem jest kompleksowa digitalizacja oraz automatyzacja w sektorze gospodarki leśnej i przetwórstwa drewna. Projekt dysponuje budżetem 6 mln euro, współfinansowanym przez Austriacką Agencję ds. Badań Naukowych (FFG), rząd federalny oraz landy Styria i Karyntia.

Konsorcjum składa się z trzech uczelni wyższych i ponad 20 partnerów przemysłowych, co umożliwia holistyczne podejście do problemów technicznych związanych z robotyzacją leśnictwa.

Głównym motorem projektu jest eliminacja barier związanych z brakiem wykwalifikowanej siły roboczej w sektorze leśnym, gdzie prace są fizycznie obciążające i nierzadko niebezpieczne. Standardowe operacje, takie jak manipulowanie i załadunek pni drzew bezpośrednio narażają człowieka na ryzyko urazów, co w przemyśle drzewnym jest jednym z kluczowych źródeł wypadków. AutoForst dąży do tego, aby te zadania przejąć przez systemy autonomiczne i asystujące.

Projekt przewiduje opracowanie w pełni automatycznych maszyn oraz zaawansowanych systemów wsparcia operatora, które umożliwią wykonywanie pracy bez konieczności bezpośredniej obecności pracownika w strefie zagrożenia. Już w trakcie fazy przygotowawczej grupy badawcze opracowały prototyp autonomicznego żurawia załadunkowego zdolnego do samodzielnego podnoszenia i umieszczania pni na pojeździe transportowym.

Obecny etap badań zakłada integrację zaawansowanej sensorystyki i systemów wizyjnych, które umożliwią detekcję sytuacji krytycznych, takich jak wejście osób w strefę operacyjną maszyny lub nieprawidłowa konfiguracja podpór transportowych pojazdów. Takie systemy percepcyjne są rozwijane w celu automatyzacji całego procesu logistycznego, od rozpoznania stanu do decyzji systemowej.

Kluczowym aspektem digitalizacji jest zbieranie, przesyłanie i przetwarzanie danych bezpośrednio w środowisku leśnym. AutoForst planuje wdrożyć technologie, które umożliwiają pomiar parametrów drewna takich jak gatunek, jakość oraz średnica pnia już na etapie pozyskiwania surowca. Dane te mają być przekazywane real-time do właścicieli oraz systemów informatycznych odbiorców końcowych, takich jak tartaki czy zakłady papiernicze, w celu optymalizacji dalszych etapów łańcucha logistycznego. Rozwiązania te mają również umożliwić śledzenie drewna przez całą sieć dostaw, co pozwoli na lepsze planowanie i logistykę procesów produkcyjnych.

W kontekście zrównoważonego zarządzania lasami projekt AutoForst integruje również rozwiązania oparte na bezzałogowych statkach powietrznych. Drony wyposażone w kamery oraz oprogramowanie do analizy obrazów mają automatycznie identyfikować drzewa dotknięte infekcjami, np. spowodowanymi przez kornika. Szybkie wykrycie takich drzew i ich usunięcie jest krytyczne ze względu na szybkie tempo rozprzestrzeniania się szkodników. Wdrożenie systemów dronowych znacząco redukuje czas potrzebny na inspekcje terenowe, co przekłada się na poprawę efektywności kontroli zdrowotności lasów.

Projekt AutoForst przewidziany jest na czteroletni okres badawczy, podczas którego rozwijane technologie mają przejść od fazy koncepcyjnej do bardziej zaawansowanych prototypów i narzędzi gotowych do testów produkcyjnych. Rozwiązania te mają potencjał zmienić dotychczasowe procesy gospodarki leśnej przez redukcję ryzyka pracy ludzkiej, zwiększenie efektywności logistycznej i wprowadzenie cyfrowego łańcucha wartości od drzewa począwszy aż po przetworzenie materiału.

Zapisz się do Newslettera

Najnowsze artykuły

MAPA WYPADKÓW W LESIE

mapa z buttonem
Firmy Leśne
Przegląd prywatności

Ta strona korzysta z ciasteczek, aby zapewnić Ci najlepszą możliwą obsługę. Informacje o ciasteczkach są przechowywane w przeglądarce i wykonują funkcje takie jak rozpoznawanie Cię po powrocie na naszą stronę internetową i pomaganie naszemu zespołowi w zrozumieniu, które sekcje witryny są dla Ciebie najbardziej interesujące i przydatne.