Idag ställs det höga krav på snöröjning på flygplatser. Start- och landningsbanor måste vara helt snöfria för att flygtrafiken ska kunna flyta på. Snöröjningsansvariga måste därför vara standby hela tiden och det är inte helt ovanligt att det uppstår förseningar när banan inte kan förberedas i tid för planerade flygningar. Varje minut ett plan är parkerat är dyrbart. Lösningar som kan förbättra tillgängligheten och samtidigt öka säkerheten, minska personalkostnader och skona miljön har därmed en stor potential.
Yeti Snow Technology som ägs av Semcon och Øveraasen har utvecklat två självkörande snöröjningsfordon till den norska flygplatsoperatören Avinor. Lösningen syftar till att öka effektiviteten och minska förseningar vid flygplatser orsakade av snö. En demonstration av lösningen ägde rum i mars 2018 på Fagernes flygplats Leirin i Norge där två snöplogar rensade snö från landningsbanan.
För att lära oss mer om den här lösningen och tanken bakom den samtalade vi med John Emil Halden och Magnus Carlsson från Semcon. Här nedan följer en sammanfattning vår diskussion.
- Yeti har delat upp den tekniska utvecklingen av självkörande funktioner för flygplatser i fyra steg: 1) planering och träning, 2) loggning och kontroll, 3) förarstöd och 4) full autonomi. Dessa steg visar att vägen till helt autonom snöröjning är lång. Det viktiga att notera här är att stor nytta kan uppnås innan dess. En annan fördel med den här uppdelningen är att man delar upp investeringen som flygplatserna behöver göra.
- I projektet som precis avslutats var inte målet att bygga autonoma plogbilar utan att utveckla ett system som använder sig av sådana fordon för att automatiserat lösa snöröjning på en flygplats.
- I projektet har Yeti utformat ett kontrollsystem (Yeti Control System) som till att börja med skapar digitala mönster för automatiserad snöröjning på flygplatser (s.k. Digital Planning of Snow Removal Missions). Digitala mönster har många fördelar. De kan användas för att simulera snöröjningsuppdrag (missions) i utbildnings- och träningssyften; varje år har exempelvis några av de större europeiska flygplatser över 600 nyanställda inom just snöröjning och genom att simulera snöröjningsuppdrag kan utbildningen förenklas och snabbas på. Vidare kan digitala mönster användas för dokumentation av underhåll på landningsbanor, planering och genomförande av snöröjningsuppdrag, övervakning och loggning av det som händer under ett snöröjningsuppdrag, att förse mänskliga förare med stöd och instruktioner om hur de kan köra i en viss situation, att förbättra själva kontrollsystemet eller att autonomt styra plogen på ett snöröjningsfordon.
- Kontrollsystemet kan sedan ladda ner dessa digitala mönster och kontrollera fordon som är på ett snöröjningsuppdrag. I dagsläget navigerar dessa med hjälp av RTK-GPS och kommunicerar med hjälp av 4G-cellulära nätverk.
- Ett snöröjningsuppdrag kan involvera upp till 8 olika fordon med olika automationsgrad som gemensamt utför uppgiften. Systemet tillåter att dessa fordon styrs centralt. En väsentlig fördel är dock att styrningen kan utföras på distans, dvs. systemoperatören behöver inte befinna sig på samma flygplats.
- Snöröjningsfordonen som demonstrerades i mars är två Mercedes-dragbilar med plog utrustade med aktuatorer för styrning, broms och gas, 2 st GPS, ett 4G-modem, och en realtids kontrollenhet. Var och en av fordonen är ungefär 20 meter långt och 5,5 meter brett och har kapacitet att röja en area på 357 500 kvadratmeter i timmen. Under demonstrationen följde de en förprogrammerad rutt. Även om detta kan låta enkelt så är det en riktig utmaning, givet de förutsättningar som gäller vid snöröjning på en flygplats och noggrannheten som krävs för det.
- En utmaning, speciellt om man pratar om full autonomi (steg 4 i Yetis uppdelning), är att systemet ska fungera även i de värsta tänkbara väderförhållanden för autonoma fordon: kraftig nederbörd och dålig sikt. Idag är det väldigt få som utvecklar sensorer som fungerar och klarar av att detektera objekt under sådana förhållanden. I nästa delprojekt kommer snöröjningsfordonen att utrustas med fler sensorer.
- En annan utmaning i projektet har varit att ingen fordonstillverkare deltagit. Planen är att kunna involvera en fordonstillverkare i nästa delprojekt.
- Ytterligare en utmaning är att kunna fånga upp alla mänskliga beslut och uppgifter som operatörerna utför under ett snöröjningsuppdrag och att få det ”översatt” till ett automatiserat system.
- Idag finns det inga likvärdiga system. Mycket av materialet som används vid snöröjningsuppdrag är i text- och bildformat, och de flesta beslut tas manuellt. Generellt sett är det dåligt med digitalt stöd.
- De som arbetar med snöröjning och samordning av dessa fordon idag är ”positivt skeptiska” till systemet som Yeti tagit fram. De är inte oroliga att sådana här lösningar ska ta över deras jobb, men de är tveksamma till hur systemet ska kunna klara av komplexiteten som finns vid ett snöröjningsuppdrag.
- Yeti har planer att ha den utvecklade lösningen för test hos kund under kommande vinter, och planen är att kunna kommersialisera lösningen i början av nästa år. I detta kommer att ingå navigation och kommunikation, alltså inte kontroll av fordonen. Beroende på utgången kan det vara möjligt att implementera lösningen på alla Avinor 45-flygplatser.
- Kommersialiseringen kommer att handla om licensering av systemet och då kommer Yeti att förse kunder med det stöd de behöver för att sätta upp och underhålla systemet under hela dess livscykel.
- Yeti har nyligen haft en demonstration av systemet där man bjöd in potentiella kunder från flygplatser runt om i Europa – det var runt 100 deltagare och att tolka av responsen så finns det ett stort behov och intresse.
Vi tackar John Emil och Magnus för en utförlig intervju, och ser fram emot nya demonstrationer.
