Självkörande personbilar visas upp på de stora bilmässorna men Oskar Ljungqvist, nybliven tekn. dr vid Institutionen för systemteknik, har i sin avhandling tagit sig an självkörande lastbilar med släp. En kombination som till en början kan komma till nytta i gruvor, i hamnar och andra för människor tuffa miljöer.
Rörelseplanering
Han har tagit fram rörelseplaneringsalgoritmer som talar om för lastbilen hur den ska ta sig från sin nuvarande position till en annan och sedan stanna på ett önskat sätt. Det kan innebära manövrar både framåt och bakåt och givetvis gäller det hålla koll på det långa släpet, något som sköts av sensorer och matematiska modeller. Skräddarsydda regulatorer ser till att den beräknade rörelseplanen följs. Metoderna i avhandlingen kombinerar metoder från reglerteknik, robotik och optimeringslära.– Manövrarna lastbilen gör ska gärna vara så intuitiva som möjligt. Går uppdraget att lösa genom att bara köra framåt så gör systemet det, säger Oskar Ljungqvist.
Planeraren använder sig av en karta av omgivningen där olika hinder är representerade och nya detekteras av sensorer på fordonet. Baserat på denna information beräknar planeraren den bästa vägen från start till mål.
Få styrsignaler
Lidar-sensorer på dragbilen skickar ut och samlar in laserljus som studsar mot trailern. Med hjälp av matematiska modeller skattas sedan avstånd och vinklar mellan dragbil, dolly och trailer.– Det handlar om relativt få styrsignaler i förhållande till fordonets komplexitet. Vinklarna mellan dragbilen och släpet är speciellt viktiga, släpet får inte knyta sig, säger Oskar Ljungqvist.
Teoretiskt visar han i sin avhandling att fordonet följer det spår det räknat fram som det optimala, såväl framåt som bakåt, och han har även utvecklat nya metoder för hur verifiering går till. Via praktiska tester i samarbete med Scania har han kunnat modifiera systemet ytterligare.
– Den senaste regulatorn känner till övriga modulers begränsningar och kan se till att lastbilen styrs så att vinklarna mellan dragbilen och släpet går att mäta med den bakåtriktade Lidar-sensorn, säger Oskar Ljungqvist.
Extra sensor på fasta föremål
Med en extra sensor på fasta föremål som exempelvis en lastkaj fungerar systemet även där gps inte fungerar, som under jord.
Han har även undersökt möjligheten att applicera resultaten på Skogsforsks koncept ETT, En trave till. En timmerbil får då en extra led och utökas från 24 meter till 30 meters längd, vilket ökar lastkapaciteten utan att bränsleförbrukningen förändras nämnvärt. Ett längre ekipage gör det dock svårare att manövrera i trånga utrymmen och att backa med fordonet, något som Oskar Ljungqvists system kan underlätta eller helt automatisera.
I framtiden kan även själva fordonen anpassas:
– Dagens fordon är designade för en mänsklig förare. Flera fordonstillverkare arbetar i riktning mot att optimera dem för autonomi i framtiden så att en person kan sitta på distans och köra flera fordon, exempelvis i en gruva under jord. Systemen klarar kanske 99 procent, men en chaufför på distans kan behöva gå in i och styra i extremfallen, säger Oskar Ljungqvist.
Doktorand inom WASP
Han har utfört sitt doktorandarbete vid avdelningen Reglerteknik, i en grupp av doktorander som arbetar med rörelseplanering, optimal styrning och realtidsoptimering, ledd av biträdande professor Daniel Axehill. Arbetet har bedrivits som ett projekt inom programmet Fordonsstrategisk Forskning och Innovation, FFI, i samarbete med Scania CV. Oskar Ljungkvist har även varit affilierad doktorand inom WASP, Wallenberg AI Autonomous Systems and Software Program.
Motion Planning and feedback control techniques with applications to long tractor-trailer vehicles, Oskar Ljungqvist, avdelningen Reglerteknik, Institutionen för Systemteknik, Linköpings universitet 2020.
Video framtagen i samband med licen, se länk nedan
