Wie von Geisterhand schwenkt der Palfinger-Kran vom Holz-Lkw weg, der Teleskoparm fährt aus. In der Verlängerung der Hinterachse des Fahrzeugs liegen mehrere Rundhölzer. Der Greifer öffnet sich, packt einen Stamm und hebt ihn hoch. Lautlos und rasch bewegt sich der Kran zurück zum Lkw. Der Teleskoparm wird wieder eingefahren, der Kran positioniert seine Ladung oberhalb der Rungen und dreht sie exakt in Fahrtrichtung. Langsam senkt sich der Kran und legt den Stamm präzise neben einen zweiten, der bereits verladen wurde. All das geschieht ohne Zutun von Menschen.
Eine praktisch mannlose Rundholzverladung
Das „autonome“ Herz: LiDAR-Laser, zwei Ste- reokameras sowie die AIT-Recheneinheit © Philipp Matzku
Der helle Kasten, der anstelle eines Seitensitzes oder einer Kabine am hinteren Ende des Lkw am Kran montiert ist, sticht ins Auge. Dabei handelt es sich um die Recheneinheit des AIT, die am Center for Vision, Automation & Control (VAC) entwickelt wurde. Sie bildet zusammen mit dem LiDAR-Lasersensor und den beiden Stereokameras das „autonome Herz“ des Holzkrans. LiDAR – ein Akronym für Light Detection and Ranging – ist eine Methode zur Distanzmessung zwischen einem Sensor und einem Zielobjekt mittels gepulster Laserstrahlen. In der Recheneinheit sind industrielle Rechner, die Baumstammerkennungssoftware TimberVision sowie vom AIT entwickelte Softwaremodule verbaut.
Der LiDAR-Sensor erkennt, wo sich der Kran im Raum befindet und in welchem Winkel er zum Fahrzeug und zu den Zielbaumstämmen positioniert ist. Wichtig sind in diesem Zusammenhang auch die genauen Höhen der Ladekante und des Fahrzeugs sowie die daraus resultierende Höhe der Rungen. Das zu be- und entladende Rundholz wird von den beiden Stereokameras erfasst und mithilfe der TimberVision-Software analysiert.
Der Kran wurde bereits vollständig auf LiDAR umgestellt. Der Einsatz eines LiDAR-Lasersensors ermöglicht eine sehr präzise Erfassung des Rundholzes – sowohl hinsichtlich der Position als auch des Volumens. Ein weiterer Beweggrund sind die Witterungsbedingungen: Bei starkem Sonnenlicht zeigen mit optischen Kameras aufgenommene Bilder spürbar verminderte Qualität – speziell bei Gegenlicht.
Baumstämme im Fokus der KI
TimberVision ist die KI-gestützte präzise Baumstammerkennung von AIT © Austrian Institute of Technology -AIT
Mit TimberVision stellte das AIT mit Sitz in Wien, Mitte April den weltweit größten öffentlich verfügbaren Bilddatensatz zur automatisierten Baumstammerkennung vor. Das System erkennt und vermisst Baumstämme äußerst präzise, auch unter schwierigen Bedingungen, und legt damit die Basis für autonome Forstmaschinen. Über 2000 annotierte Farbbilder und mehr als 51.000 erfasste Komponenten machen TimberVision zur umfassendsten Sammlung ihrer Art, betont man seitens AIT. „Annotiert“ bezeichnet die systematische Kennzeichnung und Beschreibung von Daten – meist zur Vorbereitung auf maschinelles Lernen oder zur besseren Auswertung.
Entwickelt vom VAC, wurde der Datensatz mit handelsüblichen RGB-Kameras aufgenommen und mittels KI-Algorithmen systematisch ausgewertet. Die Technologie erlaubt eine exakte Kontur- und Positionsbestimmung sowie die Verfolgung einzelner Stämme über Bildsequenzen hinweg. Für die Trainings- und Evaluierungsphasen wurden verschiedene KI-Modelle unter unterschiedlichen Umweltbedin-
gungen, Standorten, Lichtverhältnissen und Baumstammtypen getestet, um eine hohe Modellrobustheit sicherzustellen. Die AIT stellt sowohl Datensatz als auch Algorithmen über GitHub frei zur Verfügung und will so die digitale Transformation und internationale Forschung in der Forstwirtschaft fördern.
Forschungsphase nicht fertig
Am Testgelände des Large-Scale Robotics Lab im niederösterreichischen Seibersdorf beabsichtigt VAC, den Holzkran gemeinsam mit seinem Partner, dem Kranhersteller Palfinger, weitergehend zu überprüfen. Wann der Kran Marktreife erlangen wird, ist noch nicht absehbar.
Derzeit arbeitet der autonome Kran mit Abschnitten von Nadelsägerundholz. Der Greiferarm kann einen einzelnen, am Boden liegenden Stamm aufnehmen und auf einem freien Platz auf dem Kurzholz-Lkw ablegen – oder genau umgekehrt: Das Rundholz wird vom Lkw aufgenommen und auf einem zuvor definierten Ablageplatz deponiert. Ziel ist es unter anderem, künftig ganze Polter automatisch auf den Lkw zu verladen oder – beim Entladen – das Holz kontrolliert zu poltern. Geplant ist auch, dass der autonome Holzkran selbstständig entscheidet, welchen Stamm er zuerst aufnimmt und an welcher Stelle auf dem Lkw er ihn platziert – zum Beispiel stärkere Stämme außen, schwächere innen. Künftig sollen neben Nadel- auch Laubholzstämme in die Tests einbezogen werden. Derzeit enthält die Timber Vision-Datenbank noch ausschließlich Nadelholz. Eine weitere Überlegung ist, künftig auch Industrieholz zu verladen – und möglicherweise in weiteren Schritten auch Energie- oder Langholz.
Weblinks:
Open-Source Bilddatensatz auf GitHub
AIT Large-Scale Robotics Lab
