DE102022124448A1

DE102022124448A1 - Prädiktives reaktionskarten-erzeugungs- und steuersystem

Info

Publication number: DE102022124448A1
Application number: DE102022124448.2A
Authority: DE
Inventors: Nathan R. Vandike; Bhanu Kiran Palla
Original assignee: Deere and Co
Current assignee: Deere and Co
Priority date: 2022-01-11
Filing date: 2022-09-23
Publication date: 2023-07-13
Also published as: US20230217858A1

Abstract

Eine landwirtschaftliche Arbeitsmaschine weist einen geografischen Positionssensor auf, der eine geografische Position der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine erkennt. Ein In-situ-Sensor erkennt einen Wert eines dynamischen Reaktionsmerkmals der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine, der der geografischen Position entspricht. Ein prädiktiver Modellgenerator erzeugt ein prädiktives Modell, das eine Beziehung zwischen dem Geländemerkmal und dem dynamischen Reaktionsmerkmal auf Grundlage eines Werts des Geländemerkmals in einer Vorabinformationskarte an der geografischen Position und eines Werts des dynamischen Reaktionsmerkmals modelliert, das durch den In-situ-Sensor an der geografischen Position erfasst wird. Ein prädiktiver Kartengenerator erzeugt eine funktionelle prädiktive dynamische Reaktionskarte des Feldes, die prädiktive Werte des dynamischen Reaktionsmerkmals auf Grundlage der Werte des Geländemerkmals in der Vorabinformationskarte und auf Grundlage des prädiktiven Modells auf die verschiedenen geografischen Positionen in dem Feld abbildet.

Description

GEBIET DER BESCHREIBUNG
Die vorliegende Beschreibung bezieht sich auf landwirtschaftliche Maschinen, Forstmaschinen, Baumaschinen und Rasenpflegemaschinen.
HINTERGRUND
Es gibt eine Vielzahl verschiedener Arten von landwirtschaftlichen Maschinen. Einige landwirtschaftliche Maschinen beinhalten Erntemaschinen, wie etwa Mähdrescher, Zuckerrohrerntemaschinen, Baumwollerntemaschinen, selbstfahrende Feldhäcksler und Schwader. Einige Erntemaschinen können auch mit verschiedenen Arten von Vorsätzen ausgestattet werden, um verschiedene Arten von Erntegut zu ernten.
Die Geschwindigkeit einer landwirtschaftlichen Maschine über dem Boden ist oft direkt an die Geschwindigkeit gebunden, mit der die landwirtschaftliche Maschine ihren Vorgang ausführt. Um einen Vorgang schnell durchzuführen, kann es daher wünschenswert sein, zu bewirken, dass sich die landwirtschaftliche Maschine relativ schnell bewegt. Wenn jedoch die Geschwindigkeit der landwirtschaftlichen Maschine zunimmt, nimmt der Verschleiß an verschiedenen Maschinenteilen zu und das Potenzial für die Fahrzeugdynamik, die Effizienz des Betriebs zu beeinflussen, steigt. Darüber hinaus kann bei landwirtschaftlichen Maschinen, die einen Bediener zum Fahren der Maschine erfordern, der Komfort des Bedieners beeinträchtigt werden, wenn sich die Maschine zu schnell über eine raue Oberfläche bewegt. In der Vergangenheit wurde das Gleichgewicht zwischen Maschinengeschwindigkeit und Maschinenverschleiß/Bedienerkomfort von einem Bediener in der Kabine manuell eingestellt. Da landwirtschaftliche Maschinen jedoch immer komplexer werden, können sich verschiedene Fahrzeugdynamiken und Geländebedingungen schnell in einer Weise ändern, die nicht wahrnehmbar ist oder manuell angegangen werden kann, was zu unerwünschtem Maschinenverschleiß und/oder Bedienerkomfort führen kann.
KURZFASSUNG
Eine landwirtschaftliche Arbeitsmaschine beinhaltet ein Kommunikationssystem, das eine Vorabinformationskarte empfängt, die Werte eines Geländemerkmals beinhaltet, die verschiedenen geografischen Positionen in einem Feld entsprechen. Die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine weist ferner einen geografischen Positionssensor auf, der eine geografische Position der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine erkennt. Ein In-situ-Sensor erkennt einen Wert eines dynamischen Reaktionsmerkmals der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine, der der geografischen Position entspricht. Ein prädiktiver Modellgenerator erzeugt ein prädiktives Modell, das eine Beziehung zwischen dem Geländemerkmal und dem dynamischen Reaktionsmerkmal auf Grundlage des Werts des ersten Geländemerkmals in der Vorabinformationskarte an der geografischen Position und eines Werts des dynamischen Reaktionsmerkmals modelliert, die durch den In-situ-Sensor an der geografischen Position erfasst wird. Ein prädiktiver Kartengenerator erzeugt eine funktionelle prädiktive dynamische Reaktionskarte des Feldes, die prädiktive Werte des dynamischen Reaktionsmerkmals auf Grundlage der Werte des Geländemerkmals in der Vorabinformationskarte und auf Grundlage des prädiktiven Modells auf die verschiedenen geografischen Positionen in dem Feld abbildet.
Figurenliste

1 ist eine teilweise bildliche, teilweise schematische Darstellung für ein Beispiel eines Mähdreschers.
2 ist ein Blockdiagramm, das einige Abschnitte einer landwirtschaftlichen Erntemaschine gemäß einiger Beispiele der vorliegenden Offenbarung detaillierter zeigt.
Die 3A-3B (hier zusammenfassend als 3 bezeichnet) zeigen ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für den Betrieb einer landwirtschaftlichen Erntemaschine beim Erzeugen einer Karte veranschaulicht.
4 ist ein Blockdiagramm, das ein Beispiel für einen prädiktiven Modellgenerator und einen prädiktiven metrischen Kartengenerator zeigt.
5 ist ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Erzeugen und Verwenden einer Konfidenzmetrik relativ zu einem prädiktiven dynamischen Reaktionsmodell für eine landwirtschaftliche Maschine.
6 ist ein Blockdiagramm, das ein Beispiel für eine landwirtschaftliche Erntemaschine in Kommunikation mit einer Remote-Serverumgebung zeigt.
Die 7-9 zeigen Beispiele für mobile Vorrichtungen, die in einer landwirtschaftlichen Erntemaschine verwendet werden können.
10 ist ein Blockdiagramm, das ein Beispiel einer Rechenumgebung zeigt, die in einer landwirtschaftlichen Erntemaschine verwendet werden kann, und der Architekturen, die in vorhergehenden Figuren veranschaulicht sind.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
Für ein besseres Verständnis der Prinzipien der vorliegenden Offenbarung wird nun auf die in den Zeichnungen dargestellten Beispiele Bezug genommen, und es wird eine spezifische Sprache verwendet, um diese zu beschreiben. Es versteht sich jedoch, dass keine Einschränkung des Schutzumfangs der Offenbarung beabsichtigt ist. Jegliche Abänderungen und weiteren Modifikationen der beschriebenen Vorrichtungen, Systeme, Verfahren und jede weitere Anwendung der Prinzipien der vorliegenden Offenbarung werden vollständig in Betracht gezogen, wie sie normalerweise Fachleute auf dem Gebiet, auf das sich die Offenbarung bezieht, bemerken würden. Insbesondere wird vollständig in Betracht gezogen, dass die Merkmale, Komponenten und/oder Schritte, die in Bezug auf ein Beispiel beschrieben sind, mit den Merkmalen, Komponenten und/oder Schritten kombiniert werden können, die in Bezug auf andere Beispiele der vorliegenden Offenbarung beschrieben sind.
Die vorliegende Beschreibung bezieht sich auf die Verwendung von In-situ-Daten, die gleichzeitig mit einem landwirtschaftlichen Vorgang in Kombination mit vorherigen Daten aufgenommen wurden, um eine prädiktive Karte und insbesondere eine prädiktive Reaktionskarte zu erzeugen. In einigen Beispielen kann die prädiktive Reaktionskarte verwendet werden, um eine landwirtschaftliche Arbeitsmaschine, wie etwa eine landwirtschaftliche Erntemaschine, zu steuern. Während Ausführungsformen in Bezug auf eine bestimmte landwirtschaftliche Erntemaschine beschrieben werden, sind Ausführungsformen auf eine Vielzahl landwirtschaftlicher Maschinen anwendbar.
Die Geländevariabilität und die Reaktion auf ein Fahrzeug, das über das variable Gelände fährt, sind komplexe Wechselwirkungen. Die Geländerauheit kann durch Temperatur, Wetterbedingungen, frühere Durchläufe anderer Fahrzeuge und die Bodenprofilunebenheit beeinflusst werden. Ferner kann die Dynamik eines Fahrzeugs, das über das Gelände fährt, auch von einer Reihe verschiedener Variablen beeinflusst werden, einschließlich, ohne Beschränkung, der Maschinenmasse, der Massenverteilung, der Fahrgeschwindigkeit, des Dämpfungsfaktors einer beliebigen Aufhängung und der Fahrtrichtung. Wie hierin verwendet, soll das Gelände Felder, Fahrbahnen oder jede andere Bodenoberfläche umfassen, über die die landwirtschaftliche Maschine gefahren oder transportiert werden kann.
Der Transport von landwirtschaftlichen Geräten erfolgt häufig auf Straßen, die weniger als wünschenswert für den Fahrkomfort des Bedieners und für die Interaktion zwischen Fahrzeug und Anbaugerät sind, wie z. B. anhaltendes Hüpfen und Zugstöße. Zu den Straßenmerkmalen gehören die Art der Straße (d. h. Asphalt, Zement, Kies, Schmutz), die Oberflächenunebenheit, die Verschleißrate, das Klima usw. Die Straßenmerkmale können auch von Jahr zu Jahr variabel sein, und die Reaktion des Fahrzeugs/Anbaugeräts auf diese kann von der Fahrtrichtung, der Fahrtgeschwindigkeit und der Masse oder Massenverteilung des Anbaugeräts/der gezogenen Maschine abhängen. In manchen Fällen kann die Reaktion des Fahrzeugs/des Anbaugeräts auf solche Merkmale erfordern, dass das Fahrzeug verlangsamt oder möglicherweise sogar angehalten wird, um die unerwünschte Dynamik zu beseitigen. Darüber hinaus können die Geländevariabilität, Fahrgeschwindigkeit, Maschinenmasse und -verteilung, Bodenprofilunebenheit und/oder des Pfads nicht nur die dynamische Reaktion der Maschine, sondern auch die Reaktion des Sitzes des Bedieners beeinflussen.
1 ist eine teilweise bildliche, teilweise schematische Darstellung einer selbstfahrenden landwirtschaftlichen Erntemaschine 100. Im veranschaulichten Beispiel ist die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 ein Mähdrescher. Obwohl Mähdrescher als Beispiele in der gesamten vorliegenden Offenbarung bereitgestellt werden, versteht es sich, dass die vorliegende Beschreibung auch auf andere Arten von landwirtschaftlichen Maschinen anwendbar ist, wie etwa Baumwollerntemaschinen, Zuckerrohrerntemaschinen, selbstfahrende Feldhäcksler, Schwader. Folglich soll die vorliegende Offenbarung die verschiedenen Arten von beschriebenen landwirtschaftlichen Maschinen umfassen und ist somit nicht auf Mähdrescher beschränkt. Darüber hinaus richtet sich die vorliegende Offenbarung auf andere Arten von Arbeitsmaschinen, wie etwa landwirtschaftliche Sämaschinen und Sprüher, Baumaschinen, Forstmaschinen und Rasenpflegemaschinen, bei denen die Erzeugung einer prädiktiven Karte anwendbar sein kann. Folglich soll die vorliegende Offenbarung diese verschiedenen Arten von Erntemaschinen und andere Arbeitsmaschinen umfassen und ist somit nicht auf Mähdrescher beschränkt.
Wie in 1 gezeigt, beinhaltet die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 veranschaulichend eine Bedienerkabine mit einem Bedienersitz 101 darin und eine Vielzahl von verschiedenen Bedienerschnittstellenmechanismen zum Steuern der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100. Die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 beinhaltet Vorsatzgeräte, wie etwa einen Erntevorsatz 102 und eine Schneidevorrichtung, im Allgemeinen angezeigt bei 104. Die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 beinhaltet auch ein Zuführgehäuse 106, einen Zuführbeschleuniger 108 und einen Drescher, im Allgemeinen angezeigt bei 110. Das Zuführgehäuse 106 und der Zuführbeschleuniger 108 bilden einen Teil eines Materialhandhabungs-Teilsystems 125. Der Erntevorsatz 102 ist entlang der Schwenkachse 105 schwenkbar mit einem Rahmen 103 des landwirtschaftlichen Erntevorsatzes 100 gekoppelt. Ein oder mehrere Stellglieder 107 treiben die Bewegung des Erntevorsatzes 102 um die Achse 105 in die Richtung an, die im Allgemeinen durch Pfeil 109 angezeigt wird. Somit ist eine vertikale Position des Erntevorsatzes 102 (die Erntevorsatzhöhe) über dem Boden 111, über den der Erntevorsatz 102 fährt, durch Betätigen des Stellglieds 107 steuerbar. Obwohl in 1 nicht gezeigt, kann die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 auch ein oder mehrere Stellglieder beinhalten, die betrieben werden, um einen Neigungswinkel, einen Rollwinkel oder beides auf den Erntevorsatz 102 oder Abschnitte des Erntevorsatzes 102 anzuwenden. Neigung bezieht sich auf einen Winkel, in dem die Schneidvorrichtung 104 in das Erntegut eingreift. Der Neigungswinkel wird beispielsweise dadurch vergrößert, dass der Erntevorsatz 102 so gesteuert wird, dass eine distale Kante 113 der Schneidevorrichtung 104 mehr auf den Boden gerichtet ist. Der Neigungswinkel wird verringert, indem der Erntevorsatz 102 so gesteuert wird, dass die distale Kante 113 der Schneidevorrichtung 104 weiter vom Boden weg gerichtet wird. Der Rollwinkel bezieht sich auf die Ausrichtung des Erntevorsatzes 102 um die von vorne nach hinten verlaufende Längsachse der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100.
Der Drescher 110 beinhaltet veranschaulichend einen Dreschrotor 112 und einen Satz von Dreschkörben 114. Ferner beinhaltet die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 auch einen Abscheider 116. Die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 beinhaltet auch ein Reinigungs-Teilsystem oder einen Siebkasten (gemeinsam als Reinigungs-Teilsystem 118 bezeichnet), das ein Reinigungsgebläse 120, einen Häcksler 122 und ein Sieb 124 beinhaltet. Das Materialhandhabungs-Teilsystem 125 beinhaltet außerdem eine Auswurftrommel 126, einen Überkehrelevator 128, einen Reinkornelevator 130 sowie eine Entladeschnecke 134 und den Auswurf 136. Der Reinkornelevator befördert reines Korn in den Reinkorntank 132. Die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 beinhaltet auch ein Rückstands-Teilsystem 138, das einen Häcksler 140 und einen Verteiler 142 beinhalten kann. Die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 beinhaltet auch ein Antriebs-Teilsystem, das einen Motor beinhaltet, der Bodeneingriffskomponenten 144, wie etwa Räder oder Raupenketten, antreibt. In einigen Beispielen kann ein Mähdrescher innerhalb des Umfangs der vorliegenden Offenbarung mehr als eines der oben genannten Teilsysteme aufweisen. In einigen Beispielen kann die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 linke und rechte Reinigungs-Teilsysteme, Abscheider usw. aufweisen, die in 1 nicht gezeigt sind.
Im Betrieb und zur Übersicht bewegt sich die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 veranschaulichend durch ein Feld in der durch Pfeil 147 angezeigten Richtung. Während der Bewegung der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 greift der Erntevorsatz 102 (und die zugehörige Haspel 164) in das zu erntende Erntegut ein und sammelt das Erntegut in Richtung der Schneidevorrichtung 104. Ein Bediener der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 kann ein lokaler menschlicher Bediener, ein entfernter menschlicher Bediener oder ein automatisiertes System sein. Ein Bedienerbefehl ist ein Befehl eines Bedieners. Der Bediener der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 kann eine oder mehrere Höheneinstellungen, Neigungswinkeleinstellungen oder Rollwinkeleinstellungen für den Erntevorsatz 102 bestimmen. Zum Beispiel gibt der Bediener eine Einstellung oder Einstellungen in ein Steuersystem ein, das im Folgenden genauer beschrieben wird und das das Stellglied 107 steuert. Das Steuersystem kann auch eine Einstellung vom Bediener zum Einrichten des Neigungswinkels und Rollwinkels des Erntevorsatzes 102 empfangen und die eingegebenen Einstellungen implementieren, indem zugeordnete Stellglieder, die nicht gezeigt sind, gesteuert werden, die arbeiten, um den Neigungswinkel und Rollwinkel des Erntevorsatzes 102 zu ändern. Das Stellglied 107 hält den Erntevorsatz 102 auf einer Höhe über dem Boden 111 auf Grundlage einer Höheneinstellung und gegebenenfalls auf gewünschten Neigungs- und Rollwinkeln. Jede der Höhen-, Roll- und Neigungseinstellungen kann unabhängig von den anderen implementiert werden. Das Steuersystem reagiert auf Erntevorsatzfehler (z. B. die Differenz zwischen der Höheneinstellung und der gemessenen Höhe des Erntevorsatzes 104 über dem Boden 111 und in einigen Beispielen Neigungswinkel- und Rollwinkelfehler) mit einer Reaktionsfähigkeit, die auf Grundlage einer ausgewählten Empfindlichkeitsstufe bestimmt wird. Wenn die Empfindlichkeitsstufe auf eine größere Empfindlichkeitsstufe eingestellt ist, reagiert das Steuersystem auf kleinere Erntevorsatz-Positionsfehler und versucht, die erkannten Fehler schneller zu reduzieren, als wenn die Empfindlichkeit auf einer niedrigeren Empfindlichkeitsstufe ist.
Zurückkehrend zur Beschreibung des Betriebs der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 wird das abgetrennte Erntegutmaterial, nachdem das Erntegut durch die Schneidevorrichtung 104 geschnitten wurde, durch einen Förderer im Zuführgehäuse 106 in Richtung des Zuführbeschleunigers 108 bewegt, der das Erntegutmaterial in den Drescher 110 beschleunigt. Das Erntegut wird durch den Rotor 112 gedroschen, der das Erntegut gegen die Dreschkörbe 114 dreht. Das gedroschene Erntegutmaterial wird durch einen Abscheiderrotor im Abscheider 116 bewegt, wobei ein Teil des Rückstands durch die Auswurftrommel 126 in Richtung des Rückstands-Teilsystems 138 bewegt wird. Der Teil des Rückstands, der an das Rückstands-Teilsystem 138 übertragen wird, wird vom Rückstandhäcksler 140 zerkleinert und vom Verteiler 142 auf dem Feld verteilt. In anderen Konfigurationen wird der Rückstand in einer Schwade von der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 freigegeben.
Das Korn fällt auf das Reinigungs-Teilsystem 118. Der Häcksler 122 trennt einen Teil gröberer Materialstücke vom Korn und das Sieb 124 trennt einen Teil feinerer Materialstücke vom Reinkorn. Das Reinkorn fällt auf eine Schnecke, die das Korn zu einem Einlassende des Reinkornelevators 130 bewegt und der Reinkornelevator 130 bewegt das Reinkorn nach oben, wodurch das Reinkorn im Reinkorntank 132 abgeschieden wird. Rückstände werden aus dem Reinigungs-Teilsystem 118 durch den Luftstrom des Reinigungsgebläses 120 entfernt. Das Reinigungsgebläse 120 leitet Luft entlang eines Luftstrompfads nach oben durch die Siebe und Häcksler. Der Luftstrom trägt Rückstände in der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 nach hinten in Richtung des Rückstandhandhabungs-Teilsystems 138.
Der Überkehrelevator 128 führt die Überkehr zum Drescher 110 zurück, wo die Überkehr erneut gedroschen wird. Alternativ kann die Überkehr auch einem separaten Nachdresch-Mechanismus durch einen Überkehrelevator oder eine andere Transportvorrichtung zugeführt werden, wo die Überkehr ebenfalls nachgedroschen wird.
1 zeigt auch, dass in einem Beispiel die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 den Bodengeschwindigkeitssensor 146, einen oder mehrere Abscheider-Verlustsensoren 148, eine Reinkornkamera 150, einen nach vorne gerichteten Bilderfassungsmechanismus 151, der in Form einer Stereo- oder Monokamera vorliegen kann, und einen oder mehrere Verlustsensoren 152, die in dem Reinigungs-Teilsystem 118 bereitgestellt sind, beinhaltet.
Der Bodengeschwindigkeitssensor 146 erfasst die Fahrgeschwindigkeit der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 über den Boden. Der Bodengeschwindigkeitssensor 146 kann die Fahrgeschwindigkeit der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 durch Erfassen der Umdrehungsgeschwindigkeit der Bodeneingriffskomponenten (wie etwa Räder oder Raupenketten), einer Antriebswelle, einer Achse oder anderer Komponenten erfassen. In einigen Fällen kann die Fahrgeschwindigkeit mithilfe eines Ortungssystems, wie etwa eines globalen Positionierungssystems (GPS), eines Koppelnavigationssystems, eines Fernnavigationssystems (LORAN) oder einer Vielzahl anderer Systeme oder Sensoren, die eine Anzeige der Fahrgeschwindigkeit vorsehen, erfasst werden.
Die Verlustsensoren 152 stellen veranschaulichend ein Ausgabesignal bereit, das die Menge des Kornverlustes anzeigt, die sowohl auf der rechten als auch auf der linken Seite des Reinigungs-Teilsystems 118 auftritt. In einigen Beispielen sind die Sensoren 152 Schlagsensoren, die Kornschläge pro Zeiteinheit oder pro Entfernungseinheit zählen, um einen Hinweis auf den Kornverlust vorzusehen, der an dem Reinigungs-Teilsystem 118 auftritt. Die Schlagsensoren für die rechte und linke Seite des Siebkastens 118 können einzelne Signale oder ein kombiniertes oder aggregiertes Signal vorsehen. In einigen Beispielen können die Sensoren 152 einen einzelnen Sensor beinhalten, im Gegensatz zu separaten Sensoren, die für jedes Reinigungs-Teilsystem 118 bereitgestellt sind.
Der Abscheider-Verlustsensor 148 liefert ein Signal, das den Kornverlust im linken und rechten Abscheider anzeigt, in 1 nicht separat gezeigt. Die Abscheider-Verlustsensoren 148 können den linken und rechten Abscheidern zugeordnet sein und können separate Kornverlustsignale oder ein kombiniertes oder aggregiertes Signal vorsehen. In einigen Fällen kann das Erfassen des Kornverlusts in den Abscheidern auch mithilfe einer Vielzahl verschiedener Arten von Sensoren durchgeführt werden.
Die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 kann auch andere Sensoren und Messmechanismen beinhalten. Zum Beispiel kann die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 einen oder mehrere der folgenden Sensoren beinhalten: einen Erntevorsatzhöhensensor, der eine Höhe des Erntevorsatzes 102 über dem Boden 111 erfasst; einen Rückstandeinstellungssensor, der konfiguriert ist, um zu erfassen, ob die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 konfiguriert ist, um den Rückstand zu zerkleinern, eine Schwade zu erzeugen usw.; einen Siebkasten-Gebläsedrehzahlsenssor, um die Drehzahl des Gebläses 120 zu erfassen; einen Dreschkorbspaltensensor, der den Spalt zwischen dem Rotor 112 und den Dreschkörben 114 erfasst; einen Dreschrotor-Drehzahlsensor, der eine Rotordrehzahl des Rotors 112 erfasst; ein Häckselspaltensensor, der die Größe der Öffnungen in dem Häcksler 122 erfasst; ein Siebspaltensensor, der die Größe der Öffnungen in dem Sieb 124 erfasst; ein Feuchtigkeitssensor für anderes Material als Korn (MOG), der einen Feuchtigkeitsgehalt des MOG erfasst, das die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 passiert; ein oder mehrere Maschineneinstellungssensoren, die konfiguriert sind, um verschiedene konfigurierbare Einstellungen der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 zu erfassen; ein Maschinenausrichtungssensor, der die Ausrichtung der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 erfasst; und Ernteguteigenschaftssensoren, die eine Vielzahl von verschiedenen Arten von Ernteguteigenschaften zu erfassen, wie etwa Erntegutart, Erntegutfeuchtigkeit und andere Erntegütereigenschaften. Die Ernteguteigenschaftssensoren können auch konfiguriert werden, um die Merkmale des abgetrennten Ernteguts während der Verarbeitung durch die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 zu erfassen. Beispielsweise können die Ernteguteigenschaftssensoren in einigen Fällen die Kornqualität erfassen, wie etwa gebrochenes Korn, MOG-Werte; Kornbestandteile, wie etwa Stärken und Protein; und Kornzufuhrmenge, wenn sich das Korn durch das Zuführgehäuse 106, den Reinkornelevator 130 oder anderswo in der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 bewegt. Die Ernteguteigenschaftssensoren können auch die Vorschubgeschwindigkeit von Biomasse durch das Zuführgehäuse 106, durch den Abscheider 116 oder an anderer Stelle in der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 erfassen. Die Ernteguteigenschaftssensoren können die Vorschubgeschwindigkeit auch als Massendurchsatz von Korn durch den Elevator 130 oder durch andere Abschnitte der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 erfassen oder andere Ausgangssignale bereitstellen, die auf andere erfasste Größen hinweisen.
Bevor beschrieben wird, wie die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 eine funktionelle prädiktive dynamische Reaktionskarte erzeugt und die funktionelle prädiktive dynamische Reaktionskarte zur Steuerung verwendet, erfolgt zunächst eine kurze Beschreibung einiger Elemente der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 und deren Betrieb. Die Beschreibung der 2 und 3 beschreibt das Empfangen einer allgemeinen Art einer Vorabinformationskarte und das Kombinieren von Informationen von der Vorabinformationskarte mit einem georeferenzierten Sensorsignal, das von einem In-situ-Sensor erzeugt wird, wobei das Sensorsignal ein Merkmal in oder von dem Feld angibt, wie etwa Merkmale einer Oberflächenunebenheit, die in dem Feld vorhanden ist. Zu den Merkmalen des Feldes gehören unter anderem Merkmale eines Feldes, wie etwa Neigung, Bodenprofilunebenheit, Feuchtigkeit, Oberflächenqualität; Merkmale von Ernteguteigenschaften, wie etwa Ernteguthöhe, Erntegutfeuchtigkeit, Erntegutdichte, Erntegutzustand; Merkmale von Korneigenschaften, wie etwa Kornfeuchtigkeit, Korngröße, Korntestgewicht; und Merkmale der Maschinenleistung, wie etwa Verlustniveaus, Auftragsqualität, Kraftstoffverbrauch und Leistungsnutzung. Es wird eine Beziehung zwischen den aus In-situ-Sensorsignalen gewonnenen Merkmalswerten und den Vorabinformationskartenwerten identifiziert und diese Beziehung wird zur Erzeugung einer neuen funktionellen prädiktiven Karte verwendet. Eine funktionelle prädiktive Karte sagt Werte an verschiedenen geografischen Positionen in einem Feld vorher, und einer oder mehrere dieser Werte können zum Steuern einer Maschine verwendet werden, wie etwa ein oder mehrere Teilsysteme einer landwirtschaftlichen Erntemaschine. In einigen Fällen kann eine funktionelle prädiktive Karte einem Benutzer präsentiert werden, wie etwa einem Bediener einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine, die eine landwirtschaftliche Erntemaschine sein kann. Eine funktionelle prädiktive Karte kann einem Benutzer visuell präsentiert werden, wie etwa über eine Anzeige, haptisch oder akustisch. Der Benutzer kann mit der funktionellen prädiktiven Karte interagieren, um Bearbeitungsvorgänge und andere Benutzerschnittstellenvorgänge durchzuführen. In einigen Fällen kann eine funktionelle prädiktive Karte für eines oder mehrere von Steuern einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine, wie etwa einer landwirtschaftlichen Erntemaschine, Präsentation für einen Bediener oder einen anderen Benutzer und Präsentation für einen Bediener oder Benutzer zur Interaktion durch den Bediener oder Benutzer verwendet werden.
Nachdem der allgemeine Ansatz unter Bezugnahme auf die 2 und 3 beschrieben wurde, wird ein spezifischerer Ansatz zum Erzeugen einer funktionellen prädiktiven dynamischen Reaktionskarte, die einem Bediener oder Benutzer dargestellt werden kann oder verwendet wird, um die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 zu steuern oder beides, unter Bezugnahme auf die 4 und 5 beschrieben. Auch wenn die vorliegende Erörterung in Bezug auf die landwirtschaftliche Erntemaschine und insbesondere einen Mähdrescher fortgesetzt wird, umfasst der Umfang der vorliegenden Offenbarung andere Arten von landwirtschaftlichen Erntemaschinen oder anderen landwirtschaftlichen Arbeitsmaschinen. Wie hierin definiert, ist eine landwirtschaftliche Arbeitsmaschine eine Maschine, die für landwirtschaftliche Zwecke verwendet wird, um Arbeiten auszuführen. Die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine kann ein Traktor, eine Erntemaschine, ein Sprüher usw. sein. Ferner kann die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine ein landwirtschaftliches Anbaugerät, wie etwa einen Pflanzer oder Sprüher, schleppen.
2 ist ein Blockdiagramm, das einige Abschnitte einer beispielhaften landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 zeigt. 2 zeigt, dass die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 veranschaulichend einen oder mehrere Prozessoren oder Server 201, einen Datenspeicher 202, einen geografischen Positionssensor 204, ein Kommunikationssystem 206 und einen oder mehrere In-situ-Sensoren 208 beinhaltet, die eine oder mehrere landwirtschaftliche Merkmale eines Feldes gleichzeitig mit einem Erntevorgang erfassen. Ein landwirtschaftliches Merkmal kann jedes Merkmal umfassen, das sich auf den Erntevorgang auswirken kann. Einige Beispiele für landwirtschaftliche Merkmale umfassen Merkmale der Erntemaschine, des Feldes, der Pflanzen auf dem Feld und des Wetters. Andere Arten landwirtschaftlicher Merkmale werden ebenfalls berücksichtigt. Die In-situ-Sensoren 208 erzeugen Werte, die den erfassten Merkmalen entsprechen. Die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 beinhaltet auch einen prädiktiven Modell- oder Beziehungsgenerator (im Folgenden gemeinsam als „prädiktiver Modellgenerator 210“ bezeichnet), einen prädiktiven Kartengenerator 212, einen Steuerzonengenerator 213, ein Steuersystem 214, ein oder mehrere steuerbare Teilsysteme 216 und einen Bedienerschnittstellenmechanismus 218. Die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 kann auch eine Vielzahl sonstiger landwirtschaftlicher Erntemaschinenfunktionen 220 beinhalten. Die In-situ-Sensoren 208 beinhalten beispielsweise bordseitige Sensoren 222, Remote-Sensoren 224 und andere Sensoren 226, die Merkmale eines Feld- oder Maschinenbetriebs im Laufe eines landwirtschaftlichen Vorgangs erfassen. Der prädiktive Modellgenerator 210 beinhaltet veranschaulichend einen Informationsvariable-zu-In-situ-Variable-Modellgenerator 228 und der prädiktive Modellgenerator 210 kann weitere Elemente 230 beinhalten. Das Steuersystem 214 beinhaltet die Kommunikationssystemsteuerung 229, die Bedienerschnittstellensteuerung 231, eine Einstellungssteuerung 232, die Pfadplanungssteuerung 234, die Vorschubgeschwindigkeitssteuerung 236, die Erntevorsatz- und Haspelsteuerung 238, die Draperbandsteuerung 240, die Deckplattenpositionssteuerung 242, die Rückstandssystemsteuerung 244, die Maschinenreinigungssteuerung 245, die Zonensteuerung 247, und das System 214 kann andere Elemente 246 beinhalten. Die steuerbaren Teilsysteme 216 beinhalten Maschinen- und Erntevorsatzstellglieder 248, das Antriebs-Teilsystem 250, das Lenkungs-Teilsystem 252, das aktive Aufhängungs-Teilsystem 253, das aktive Sitz-Teilsystem 254, und die Teilsysteme 216 können eine Vielzahl anderer Teilsysteme 256 beinhalten.
2 zeigt auch, dass die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 eine Vorabinformationskarte 258 empfangen kann. Wie nachfolgend beschrieben, beinhaltet die Vorabinformationskarte 258 zum Beispiel eine topographische Karte oder eine andere geeignete Geländekarte, die die geografische Position mit den Geländebedingungen von einem Vorabbetrieb in Beziehung setzt. Die Vorabinformationskarte 258 kann jedoch auch andere Arten von Daten umfassen, die vor einem Erntevorgang oder einer Karte aus einem Vorabbetrieb erhalten wurden. 2 zeigt auch, dass ein Bediener 260 die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 bedienen kann. Der Bediener 260 interagiert mit den Bedienerschnittstellenmechanismen 218. In einigen Beispielen können die Bedienerschnittstellenmechanismen 218 Joysticks, Hebel, ein Lenkrad, Gestänge, Pedale, Tasten, Drehknöpfe, Tastenfelder, vom Benutzer betätigbare Elemente (wie etwa Symbole, Tasten usw.) auf einer Benutzerschnittstellenanzeigevorrichtung, ein Mikrofon und einen Lautsprecher (wenn Spracherkennung und Sprachsynthese bereitgestellt werden) sowie eine Vielzahl anderer Arten von Steuervorrichtungen beinhalten. Wenn ein berührungsempfindliches Anzeigesystem bereitgestellt wird, kann der Bediener 260 mit den Bedienerschnittstellenmechanismen 218 mithilfe von Berührungsgesten interagieren. Diese vorstehend beschriebenen Beispiele werden als veranschaulichende Beispiele bereitgestellt und sollen den Umfang der vorliegenden Offenbarung nicht einschränken. Folglich können andere Arten von Bedienerschnittstellenmechanismen 218 verwendet werden und liegen im Geltungsbereich der vorliegenden Offenbarung.
Die Vorabinformationskarte 258 kann mithilfe des Kommunikationssystems 206 oder auf andere Weise in die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 heruntergeladen und im Datenspeicher 202 gespeichert werden. In einigen Beispielen kann das Kommunikationssystem 206 ein zellulares Kommunikationssystem, ein System zum Kommunizieren über ein Weitverkehrsnetzwerk oder ein lokales Netzwerk, ein System zum Kommunizieren über ein Nahfeldkommunikationsnetzwerk oder ein Kommunikationssystem sein, das konfiguriert ist, um über ein beliebiges aus einer Vielzahl anderer Netzwerke oder Kombinationen von Netzwerken zu kommunizieren. Das Kommunikationssystem 206 kann auch ein System beinhalten, das das Herunterladen oder Übertragen von Informationen auf und von einer Secure Digital (SD-) Karte oder einer universellen seriellen Bus (USB-) Karte oder beides erleichtert.
Der geografische Positionssensor 204 erfasst oder erkennt veranschaulichend die geografische Position oder den Ort der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100. Der geografische Positionssensor 204 kann unter anderem einen Empfänger für ein globales Navigationssatellitensystem (GNSS) beinhalten, der Signale von einem GNSS-Satellitensender empfängt. Der geografische Positionssensor 204 kann auch eine Echtzeit-Kinematikkomponente (RTK) enthalten, die konfiguriert ist, um die Genauigkeit der aus dem GNSS-Signal abgeleiteten Positionsdaten zu verbessern. Der geografische Positionssensor 204 kann ein Koppelnavigationssystem, ein zellulares Triangulationssystem oder eine Vielzahl von anderen geografischen Positionssensoren beinhalten.
Bei den In-situ-Sensoren 208 kann es sich um beliebige der vorstehend beschriebenen Sensoren in Bezug auf 1 handeln. Die In-situ-Sensoren 208 beinhalten bordseitige Sensoren 222, die an Board der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 montiert sind. Solche Sensoren können zum Beispiel eine Trägheitsmesseinheit (inertia measurement unit - IMU), einen Vertikalverschiebungssensor und/oder einen Wahrnehmungssensor (z. B. ein vorwärts gerichtetes Mono- oder Stereokamerasystem und ein Bildverarbeitungssystem) beinhalten. Die In-situ-Sensoren 208 beinhalten auch Remote-In-situ-Sensoren 224, die In-situ-Informationen erfassen. In-situ-Daten umfassen Daten, die von einem Sensor an Bord der Erntemaschine oder von einem beliebigen Sensor aufgenommen werden, von dem die Daten während des Erntevorgangs erkannt werden.
Der prädiktive Modellgenerator 210 erzeugt ein Modell, das eine Beziehung zwischen den durch den In-situ-Sensor 208 erfassten Werten und einer durch die Vorabinformationskarte 258 auf das Feld abgebildeten Metrik angibt. Wenn zum Beispiel die Vorabinformationskarte 258 Gelände abbildet und der In-situ-Sensor 208 einen Wert erfasst, der eine vertikale Verschiebung angibt, dann erzeugt der Vorabinformationsvariable-zu-In-situ-Variable-Modellgenerator 228 ein prädiktives Reaktionsmodell, das die Beziehung zwischen den Geländebedingungen und dem vertikalen Verschiebungswert modelliert. Das prädiktive Reaktionsmodell kann auch auf Grundlage von Geländedaten aus der Vorabinformationskarte 258 und mehreren In-situ-Datenwerten erzeugt werden, die von In-situ-Sensoren 208 erzeugt werden. Dann verwendet der prädiktive Kartengenerator 212 das durch den prädiktiven Modellgenerator 210 erzeugte prädiktive Reaktionsmodell, um eine funktionelle prädiktive dynamische Reaktionskarte zu erzeugen, die die Reaktion der landwirtschaftlichen Maschine auf Geländeeigenschaften, wie etwa Bodenrauheit, die durch die In-situ-Sensoren 208 an verschiedenen Positionen in dem Feld auf Grundlage der Vorabinformationskarte 258 erfasst werden, vorhersagt.
Die Beispiele hierin beschreiben die Erzeugung eines prädiktiven Modells und in einigen Beispielen die Erzeugung einer funktionellen prädiktiven Karte auf Grundlage des prädiktiven Modells. Die hier beschriebenen Beispiele unterscheiden sich von anderen Ansätzen durch die Verwendung eines Modells, das mindestens eines von multivariabel, nichtlinear oder standortspezifisch (d. h. georeferenziert, wie etwa kartenbasiert) ist. Darüber hinaus wird das Modell überarbeitet, während die Arbeitsmaschine einen Vorgang durchführt und während zusätzliche In-situ-Sensordaten gesammelt werden. Das Modell kann auch in Zukunft über die aktuelle Arbeitsstelle hinaus angewendet werden. Zum Beispiel kann das Modell eine Basislinie (z. B. einen Startpunkt) für einen nachfolgenden Vorgang an einer anderen Arbeitsstelle oder derselben Arbeitsstelle zu einem zukünftigen Zeitpunkt bilden.
Die Überarbeitung des Modells als Reaktion auf neue Daten kann Methoden des maschinellen Lernens verwenden. Ohne Einschränkung können maschinelle Lernmethoden Speichernetzwerke, Bayes-Systeme, Entscheidungsbäume, Eigenvektoren, Eigenwerte und maschinelles Lernen, evolutionäre und genetische Algorithmen, Expertensysteme/-regeln, Unterstützungsvektormaschinen, Engines/symbolische Begründung, Generative Adversarial Networks (GANs), Diagrammanalytik und ML, lineare Regression, logistische Regression, LSTMs und wiederkehrende neuronale Netzwerke (RNNSs), Convolutional Neural Networks (CNNs), MCMC, Clusteranalyse, Random Forests, bestärkendes Lernen oder belohnungsbasiertes maschinelles Lernen beinhalten. Das Lernen kann beaufsichtigt oder unbeaufsichtigt sein.
Modellimplementierungen können mathematisch sein und mathematische Gleichungen, empirische Korrelationen, Statistiken, Tabellen, Matrizen und dergleichen verwenden. Andere Modellimplementierungen können sich mehr auf Symbole, Wissensdatenbanken und Logik wie etwa regelbasierte Systeme stützen. Einige Implementierungen sind hybrid und verwenden sowohl Mathematik als auch Logik. Einige Modelle können zufällige, nicht-deterministische oder unvorhersehbare Elemente enthalten. Einige Modellimplementierungen können Netzwerke von Datenwerten, wie etwa neuronale Netzwerke, verwenden. Dies sind nur einige Beispiele für Modelle.
Die hierin beschriebenen prädiktiven Paradigmenbeispiele unterscheiden sich von nicht prädiktiven Ansätzen, bei denen ein Stellglied oder ein anderer Maschinenparameter zu dem Zeitpunkt festgelegt wird, zu dem die Maschine, das System oder die Komponente entworfen wird, einmal eingestellt wird, bevor die Maschine auf die Arbeitsstelle kommt, auf Grundlage der Wahrnehmung durch den Bediener reaktiv manuell eingestellt wird oder auf Grundlage eines Sensorwerts reaktiv eingestellt wird.
Die hierin beschriebenen funktionellen prädiktiven Kartenbeispiele unterscheiden sich auch von anderen kartenbasierten Ansätzen. In einigen Beispielen dieser anderen kartenbasierten Ansätze wird eine A-priori-Steuerkarte ohne Modifikation auf Grundlage von In-situ-Sensordaten verwendet, oder es wird eine Differenz, die zwischen Daten von einem In-situ-Sensor und einer prädiktiven Karte bestimmt wird, verwendet, um den In-situ-Sensor zu kalibrieren. In einigen Beispielen der anderen Ansätze können Sensordaten mathematisch mit A-priori-Daten kombiniert werden, um Steuersignale zu erzeugen, jedoch auf positionsunabhängige Weise; d. h. eine Anpassung an eine A-priori-, georeferenzierte Vorhersageeinstellung wird unabhängig von der Position der Arbeitsmaschine an der Arbeitsstelle angewendet. Die weitere Verwendung oder das Ende der Verwendung der Einstellung ist nicht davon abhängig, dass sich die Arbeitsmaschine an einer bestimmten definierten Position oder Bereich innerhalb der Arbeitsstelle befindet.
In den hierin beschriebenen Beispielen können die funktionalen prädiktiven Karten und die prädiktive Stellgliedsteuerung erhaltene Karten und In-situ-Daten verwenden, die verwendet werden, um prädiktive Modelle zu erzeugen. Die prädiktiven Modelle werden dann während des Vorgangs überarbeitet, um überarbeitete funktionelle prädiktive Karten und eine überarbeitete Stellgliedsteuerung zu erzeugen. In einigen Beispielen wird die Stellgliedsteuerung auf Grundlage von funktionalen prädiktiven Steuerzonenkarten bereitgestellt, die während des Vorgangs an der Arbeitsstelle überarbeitet werden. In einigen Beispielen sind die Überarbeitungen (z. B. Anpassungen, Kalibrierungen usw.) an Bereiche oder Zonen der Arbeitsstelle gebunden, anstatt an die gesamte Arbeitsstelle oder einen nicht georeferenzierten Zustand. Beispielsweise werden die Anpassungen auf einen oder mehrere Bereiche einer Arbeitsstelle angewendet, für die eine Anpassung als relevant bestimmt wird (z. B. durch Erfüllen einer oder mehrerer Bedingungen, die zu einer Anwendung einer Änderung an einer oder mehreren Positionen führen können, während die Änderung nicht auf eine oder mehrere andere Positionen angewendet wird), anstatt eine Änderung in einer pauschalen Weise auf jede Position in einer nicht selektiven Weise anzuwenden.
In einigen hier beschriebenen Beispielen bestimmen die Modelle diese Anpassungen und wenden sie auf selektive Abschnitte oder Zonen der Arbeitsstelle auf Grundlage eines Satzes von A-priori-Daten an, der in einigen Fällen multivariater Natur ist. Zum Beispiel können Anpassungen, ohne Einschränkung, an definierte Abschnitte der Arbeitsstelle auf Grundlage von standortspezifischen Faktoren wie Topographie, Bodenart, Erntegutsorte, Bodenfeuchtigkeit sowie verschiedenen anderen Faktoren, allein oder in Kombination, gebunden sein. Folglich werden die Anpassungen auf die Abschnitte des Feldes angewendet, in denen die standortspezifischen Faktoren ein oder mehrere Kriterien erfüllen, und nicht auf andere Abschnitte des Feldes, in denen diese standortspezifischen Faktoren das eine oder die mehreren Kriterien nicht erfüllen. Somit erzeugt das Modell in einigen hier beschriebenen Beispielen eine überarbeitete funktionelle prädiktive Karte für mindestens die aktuelle Position oder die aktuelle Zone, den unbearbeiteten Teil der Arbeitsstelle oder die gesamte Arbeitsstelle.
Als Beispiel, in dem die Einstellung nur auf bestimmte Bereiche des Feldes angewendet wird, ist Folgendes zu beachten.. Das System kann bestimmen, dass ein erkannter In-situ-Merkmalswert (z. B. erkannter vertikaler Verschiebungswert) von einem prädiktiven Wert des Merkmals (z. B. prädiktiver vertikaler Verschiebungswert) abweicht, wie etwa um einen Schwellenbetrag. Diese Abweichung darf nur in Bereichen des Feldes erkannt werden, in denen die Höhe der Arbeitsstelle über einem definierten Niveau liegt. Somit wird die Revision des prädiktiven Wertes nur auf andere Bereiche der Arbeitsstelle mit einer Höhe über dem definierten Niveau angewendet. In diesem einfacheren Beispiel werden der prädiktive Merkmalswert und die Höhe an dem Punkt, an dem die Abweichung aufgetreten ist, und der erkannte Merkmalswert und die Höhe an dem Punkt, an dem die Abweichung die Schwelle überschreitet, verwendet, um eine lineare Gleichung zu erzeugen. Die lineare Gleichung dient dazu, den prädiktiven Merkmalswert in nicht geernteten Bereichen der Arbeitsstelle in der funktionellen prädiktiven Karte in Abhängigkeit von der Höhe und dem prädizierten Merkmalswert anzupassen. Dies führt zu einer überarbeiteten funktionellen prädiktiven Karte, in der einige Werte angepasst werden, während andere basierend auf ausgewählten Kriterien, z. B. Höhe sowie Schwellenwertabweichung, unverändert bleiben. Aus der überarbeiteten funktionellen Karte wird dann eine überarbeitete funktionelle Steuerzonenkarte zur Steuerung der Maschine erstellt.
Als Beispiel und ohne Einschränkung ist eine Instanz des hier beschriebenen Paradigmas zu beachten, das wie folgt parametrisiert ist.
Es werden eine oder mehrere Karten des Feldes, der Arbeitsstelle oder der Straße erhalten;
In-situ-Sensoren erzeugen Sensordaten, die In-situ-Merkmalswerte anzeigen, wie etwa eine vertikale Höhenverschiebung.
Ein prädiktiver Modellgenerator erzeugt ein oder mehrere prädiktive Modelle auf Grundlage der einen oder mehreren erhaltenen Karten und der In-situ-Sensordaten, wie etwa einer prädiktiven vertikalen Höhenverschiebung.
Ein prädiktiver Kartengenerator erzeugt eine oder mehrere funktionelle prädiktive Karten auf Grundlage eines Modells, das von dem prädiktiven Modellgenerator und der einen oder den mehreren erhaltenen Karten erzeugt wird. Zum Beispiel kann der prädiktive Kartengenerator eine funktionelle prädiktive dynamische Reaktionskarte erzeugen, die dynamische Reaktionswerte auf Grundlage eines prädiktiven dynamischen Reaktionsmodells und der einen oder mehreren erhaltenen Karten auf eine oder mehrere Positionen auf der Arbeitsstelle abbildet.
Steuerzonen, die Maschineneinstellungswerte beinhalten, können in die funktionelle prädiktive dynamische Reaktionskarte integriert werden, um eine funktionelle prädiktive dynamische Reaktionskarte mit Steuerzonen zu erzeugen.
Während die mobile Maschine weiterhin auf der Arbeitsstelle arbeitet, werden zusätzliche In-situ-Sensordaten gesammelt. Ein Lernauslösekriterium kann erkannt werden, wie etwa eine Schwellenmenge von zusätzlichen In-situ-Sensordaten, die gesammelt werden, ein Ausmaß der Änderung in einer Beziehung (z. B. variieren die In-situ-Merkmalswerte zu einem ausgewählten, z. B. Schwellenwert, Grad von einem prädiktiven Wert des Merkmals), und der Bediener oder Benutzer nimmt Bearbeitungen an der/den prädiktiven Karte(n) oder einem Steueralgorithmus oder beiden vor, eine ausgewählte (z. B. Schwellenwert) Menge an Zeit verstreicht, sowie verschiedene andere Lernauslösekriterien. Das/die prädiktive(n) Modell(e) werden dann basierend auf den zusätzlichen In-situ-Sensordaten und den Werten aus den erhaltenen Karten überarbeitet. Die funktionellen prädiktiven Karten oder die funktionellen prädiktiven Steuerzonenkarten oder beide werden dann basierend auf dem/den überarbeiteten Modell(en) und den Werten in den erhaltenen Karten überarbeitet.
In einigen Beispielen kann der Typ der Werte in der funktionellen prädiktiven Karte 263 der gleiche wie der von den In-situ-Sensoren 208 erfasste In-situ-Datentyp sein. In einigen Fällen kann der Typ der Werte in der funktionellen prädiktiven Karte 263 andere Einheiten als die von den In-situ-Sensoren 208 erfassten Daten aufweisen. In einigen Beispielen kann der Typ der Werte in der funktionellen prädiktiven Karte 263 der gleiche wie der von den In-situ-Sensoren 208 erfasste In-situ-Datentyp sein, jedoch eine Beziehung zu dem Typ des von den In-situ-Sensoren 208 erfassten Datentyps haben. Beispielsweise kann der von den In-situ-Sensoren 208 erfasste Datentyp in einigen Beispielen den Typ von Werten in der funktionellen prädiktiven Karte 263 anzeigen. In einigen Beispielen kann sich der Datentyp in der funktionellen prädiktiven Karte 263 von dem Datentyp in der Vorabinformationskarte 258 unterscheiden. In einigen Fällen kann der Datentyp in der funktionellen prädiktiven Karte 263 andere Einheiten als die Daten in der Vorabinformationskarte 258 aufweisen. In einigen Beispielen kann sich der Datentyp in der funktionellen prädiktiven Karte 263 von dem Datentyp in der Vorabinformationskarte 258 unterscheiden, hat jedoch eine Beziehung zu dem Datentyp in der Vorabinformationskarte 258. Beispielsweise kann der Datentyp in der Vorabinformationskarte 258 in einigen Beispielen in der funktionellen prädiktiven Karte 263 in einigen Beispielen den Datentyp in der funktionellen prädiktiven Karte 263 angeben. In einigen Beispielen unterscheidet sich der Typ der Daten in der funktionellen prädiktiven Karte 263 von einem oder beiden von dem durch die In-situ-Sensoren 208 erfassten In-situ-Datentyp und dem Datentyp in der Vorabinformationskarte 258. In einigen Beispielen ist der Datentyp in der funktionellen prädiktiven Karte 263 der gleiche wie einer oder beide des von den In-situ-Sensoren 208 erfassten In-situ-Datentyps und des Datentyps in der Vorabinformationskarte 258. In einigen Beispielen ist der Datentyp in der funktionellen prädiktiven Karte 263 der gleiche wie der von den In-situ-Sensoren 208 erfasste In-situ-Datentyp oder der Datentyp in der Vorabinformationskarte 258 und unterscheidet sich von dem anderen.
Fortfahrend mit dem vorhergehenden Beispiel, in dem die Vorabinformationskarte 258 eine Geländekarte oder eine Bodenprofilunebenheit ist und der in-situ-Sensor 208 einen Wert erfasst, der die vertikale Verschiebungen angibt, kann der prädiktive Kartengenerator 212 Werte in der Vorabinformationskarte 258 und das durch den prädiktiven Modellgenerator 210 erzeugte Modell verwenden, um eine funktionelle prädiktive Karte 263 zu erzeugen, die die vertikale Verschiebung an verschiedenen Positionen in dem Feld vorhersagt. Der prädiktive Kartengenerator 212 gibt somit die prädiktive Karte 264 aus.
Wie in 2 gezeigt, sagt die prädiktive Karte 264 den Wert eines erfassten Merkmals (erfasst durch den/die In-situ-Sensor(en) 208) oder eines Merkmals vorher, das sich auf das erfasste Merkmal bezieht, an verschiedenen Positionen über das Feld auf Grundlage eines Vorabinformationswerts in der Vorabinformationskarte 258 an diesen Positionen und mithilfe des prädiktiven Modells vorher. Wenn zum Beispiel der prädiktive Modellgenerator 210 ein prädiktives Modell erzeugt hat, das eine Beziehung zwischen der dynamischen Reaktion der Maschine und einer vertikalen Verschiebung anzeigt, dann erzeugt der prädiktive Kartengenerator 212 angesichts der vertikalen Verschiebung an verschiedenen Positionen über das Feld eine prädiktive Karte 264, die die dynamische Reaktion der Maschine auf die vertikale Verschiebung an verschiedenen Positionen über das Feld vorhersagt.
Nun werden einige Variationen in den Datentypen beschrieben, die in der Vorabinformationskarte 258 abgebildet sind, der Datentypen, die von In-situ-Sensoren 208 erfasst werden, und der Datentypen, die auf der prädiktiven Karte 264 vorhergesagt werden.
In einigen Beispielen unterscheidet sich der Datentyp in der Vorabinformationskarte 258 von dem Datentyp, der von In-situ-Sensoren 208 erfasst wird, dennoch ist der Datentyp in der prädiktiven Karte 264 derselbe wie der Datentyp, der von den In-situ-Sensoren 208 erfasst wird.
Außerdem unterscheidet sich in einigen Beispielen der Datentyp in der Vorabinformationskarte 258 von dem Datentyp, der von In-situ-Sensoren 208 erfasst wird, und der Datentyp in der prädiktiven Karte 264 unterscheidet sich sowohl von dem Datentyp in der Vorabinformationskarte 258 als auch von dem Datentyp, der von den In-situ-Sensoren 208 erfasst wird.
In einigen Beispielen stammt die Vorabinformationskarte 258 von einem früheren Durchgang durch das Feld während eines Vorabbetriebs und der Datentyp unterscheidet sich von dem Datentyp, der von In-situ-Sensoren 208 erfasst wird, jedoch ist der Datentyp in der prädiktiven Karte 264 der gleiche wie der Datentyp, der von den In-situ-Sensoren 208 erfasst wird.
In einigen Beispielen stammt die Vorabinformationskarte 258 von einem vorherigen Durchgang durch das Feld während eines Vorabbetriebs und der Datentyp ist der gleiche wie der Datentyp, der von In-situ-Sensoren 208 erfasst wird, und der Datentyp in der prädiktiven Karte 264 ist ebenfalls der gleiche wie der Datentyp, der von den In-situ-Sensoren 208 erfasst wird.
In einigen Beispielen kann dem Steuerzonengenerator 213 eine prädiktive Karte 264 bereitgestellt werden. Der Steuerzonengenerator 213 gruppiert benachbarte Abschnitte eines Bereichs auf Grundlage von Datenwerten der prädiktiven Karte 264, die diesen benachbarten Abschnitten zugeordnet sind, in eine oder mehrere Steuerzonen. Eine Steuerzone kann zwei oder mehr zusammenhängende Abschnitte eines Bereichs, wie etwa eines Feldes, beinhalten, für die ein Steuerparameter, der der Steuerzone zum Steuern eines steuerbaren Teilsystems entspricht, konstant ist. Beispielsweise kann eine Reaktionszeit zum Ändern einer Einstellung steuerbarer Teilsysteme 216 unzureichend sein, um zufriedenstellend auf Änderungen von Werten zu reagieren, die in einer Karte enthalten sind, wie etwa der prädiktiven Karte 264. In diesem Fall analysiert der Steuerzonengenerator 213 die Karte und identifiziert Steuerzonen, die eine definierte Größe aufweisen, um die Reaktionszeit der steuerbaren Teilsysteme 216 zu berücksichtigen. In einem weiteren Beispiel können die Steuerzonen bemessen sein, um den Verschleiß durch übermäßige Stellgliedbewegung, die sich aus der kontinuierlichen Einstellung ergibt, zu reduzieren. In einigen Beispielen kann es einen anderen Satz von Steuerzonen für jedes steuerbare Teilsystem 216 oder für Gruppen von steuerbaren Teilsystemen 216 geben. Die Steuerzonen können zu der prädiktiven Karte 264 hinzugefügt werden, um eine prädiktive Steuerzonenkarte 265 zu erhalten. Die prädiktive Steuerzonenkarte 265 kann somit der prädiktiven Karte 264 ähnlich sein, mit der Ausnahme, dass die prädiktive Steuerzonenkarte 265 Steuerzoneninformationen beinhaltet, die die Steuerzonen definieren. Somit kann eine funktionelle prädiktive Karte 263, wie hierin beschrieben, Steuerzonen beinhalten oder nicht. Sowohl die prädiktive Karte 264 als auch die prädiktive Steuerzonenkarte 265 sind funktionelle prädiktive Karten 263. In einem Beispiel beinhaltet eine funktionelle prädiktive Karte 263 keine Steuerzonen, wie etwa die prädiktive Karte 264. In einem weiteren Beispiel beinhaltet eine funktionelle prädiktive Karte 263 Steuerzonen, wie etwa die prädiktive Steuerzonenkarte 265. In einigen Beispielen können mehrere Erntegüter gleichzeitig in einem Feld vorhanden sein, wenn ein Mischkultur-Produktionssystem implementiert ist. In diesem Fall sind der prädiktive Kartengenerator 212 und der Steuerzonengenerator 213 in der Lage, die Position und die Merkmale der zwei oder mehr Erntegutarten zu identifizieren und dann die prädiktive Karte 264 und die prädiktive Karte mit Steuerzonen 265 entsprechend zu erzeugen.
Es ist ebenfalls zu beachten, dass der Steuerzonengenerator 213 Werte gruppieren kann, um Steuerzonen zu erzeugen, und die Steuerzonen zu einer prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder einer separaten Karte hinzugefügt werden können, die nur die erzeugten Steuerzonen zeigt. In einigen Beispielen können die Steuerzonen zum Steuern oder Kalibrieren der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 oder für beides verwendet werden. In anderen Beispielen können die Steuerzonen dem Bediener 260 angezeigt und verwendet werden, um die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 zu steuern oder zu kalibrieren, und in anderen Beispielen können die Steuerzonen dem Bediener 260 oder einem anderen Benutzer angezeigt oder zur späteren Verwendung gespeichert werden.
Die prädiktive Karte 264 oder die prädiktive Steuerzonenkarte 265 oder beide werden dem Steuersystem 214 bereitgestellt, das Steuersignale auf Grundlage der prädiktiven Karte 264 oder der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder beider erzeugt. In einigen Beispielen steuert die Kommunikationssystemsteuerung 229 das Kommunikationssystem 206, um die prädiktive Karte 264 oder die prädiktive Steuerzonenkarte 265 oder Steuersignale auf Grundlage der prädiktiven Karte 264 oder der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 an andere landwirtschaftliche Erntemaschinen, die auf demselben Feld ernten, zu kommunizieren. In einigen Beispielen steuert die Kommunikationssystemsteuerung 229 das Kommunikationssystem 206, um die prädiktive Karte 264, die prädiktive Steuerzonenkarte 265 oder beide an andere Remote-Systeme zu senden.
Die Bedienerschnittstellensteuerung 231 ist betreibbar, um Steuersignale zu erzeugen, um die Bedienerschnittstellenmechanismen 218 zu steuern. Die Bedienerschnittstellensteuerung 231 ist außerdem betreibbar, um dem Bediener 260 die prädiktive Karte 264 oder die prädiktive Steuerzonenkarte 265 oder andere Informationen, die von oder auf Grundlage der prädiktiven Karte 264, der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder beider abgeleitet werden, zu präsentieren. Der Bediener 260 kann ein lokaler Bediener oder ein Remote-Bediener sein. Als ein Beispiel erzeugt die Steuerung 231 Steuersignale, um einen Anzeigemechanismus zu steuern, um eine oder beide der prädiktiven Karte 264 und prädiktiven Steuerzonenkarte 265 für den Bediener 260 anzuzeigen. Die Steuerung 231 kann vom Bediener betätigbare Mechanismen erzeugen, die angezeigt werden und vom Bediener betätigt werden können, um mit der angezeigten Karte zu interagieren. Der Bediener kann die Karte basierend auf der Beobachtung des Bedieners bearbeiten. Die Einstellungssteuerung 232 kann Steuersignale erzeugen, um verschiedene Einstellungen an der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 auf Grundlage der prädiktiven Karte 264, der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder beider zu steuern. Zum Beispiel kann die Einstellungssteuerung 232 Steuersignale erzeugen, um die Maschinen- und Erntevorsatzstellglieder 248 zu steuern. Als Reaktion auf die erzeugten Steuersignale arbeiten die Maschinen- und Erntevorsatzstellglieder 248, um zum Beispiel eine oder mehrere der Sieb- und Häckseleinstellungen, Drescherabstand, Rotoreinstellungen, Reinigungsgebläse-Drehzahleinstellungen, Erntevorsatzhöhe, Erntevorsatzfunktionalität, Haspeldrehzahl, Haspelposition, Draperfunktionalität (wobei die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 mit einem Drapervorsatz gekoppelt ist), Maisvorsatzfunktionalität, interne Verteilungssteuerung und andere Stellglieder 248 zu steuern, die die anderen Funktionen der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 beeinflussen. Die Pfadplanungssteuerung 234 erzeugt veranschaulichend Steuersignale, um das Lenkungs-Teilsystem 252 zu steuern, um die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 gemäß einem gewünschten Pfad zu steuern. Die Pfadplanungssteuerung 234 kann ein Pfadplanungssystem steuern, um eine Route für die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 zu erzeugen, und kann das Antriebs-Teilsystem 250 und das Lenkteilsystem 252 steuern, um die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 entlang dieser Route zu lenken. Die Vorschubgeschwindigkeitssteuerung 236 kann verschiedene Teilsysteme steuern, wie etwa das Antriebs-Teilsystem 250 und die Maschinenstellglieder 248, um eine Vorschubgeschwindigkeit auf Grundlage der prädiktiven Karte 264 oder der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder beider zu steuern. Die Erntevorsatz- und Haspelsteuerung 238 kann Steuersignale erzeugen, um einen Erntevorsatz oder eine Haspel oder eine andere Erntevorsatzfunktionalität zu steuern. Die Draperbandsteuerung 240 kann Steuersignale erzeugen, um einen Draperband oder eine andere Draperfunktionalität auf Grundlage der prädiktiven Karte 264, der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder beider zu steuern. Die Deckplattenpositionssteuerung 242 kann Steuersignale erzeugen, um eine Position einer Deckplatte, die in einem Erntevorsatz enthalten ist, auf Grundlage einer prädiktiven Karte 264 oder einer prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder beider zu steuern, und die Rückstandssystemsteuerung 244 kann Steuersignale erzeugen, um ein Rückstands-Teilsystem 138 auf Grundlage einer prädiktiven Karte 264 oder einer prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder beider zu steuern. Die Maschinenreinigungssteuerung 245 kann Steuersignale erzeugen, um das Maschinenreinigungs-Teilsystem 254 zu steuern. Andere Steuerungen, die in der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 enthalten sind, können andere Teilsysteme auf Grundlage der prädiktiven Karte 264 oder prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder beider ebenfalls steuern.
Die 3A und 3B (hier zusammenfassend als 3 bezeichnet) zeigen ein Flussdiagramm, das ein Beispiel für den Betrieb der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 beim Erzeugen einer prädiktiven Karte 264 und einer prädiktiven Steuerzonenkarte 265 auf Grundlage der Vorabinformationskarte 258 veranschaulicht.
Bei 280 empfängt die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 die Vorabinformationskarte 258. Beispiele für die Vorabinformationskarte 258 oder das Empfangen der Vorabinformationskarte 258 werden in Bezug auf die Blöcke 281, 282, 284 und 286 erörtert. Wie oben erörtert, bildet die Vorabinformationskarte 258 Werte einer Variable, die einem ersten Merkmal entspricht, auf verschiedene Positionen im Feld ab, wie bei Block 282 angezeigt. Wie bei Block 281 angezeigt, kann das Empfangen der Vorabinformationskarte 258 das Auswählen einer oder mehrerer einer Vielzahl von möglichen Vorabinformationskarten beinhalten, die verfügbar sind. Zum Beispiel kann eine Vorabinformationskarte eine topografische Karte sein, die aus Luftbildern oder einem vorherigen Vorgang auf dem Feld erzeugt wird. Eine andere Karte mit Vorabinformationen kann eine Karte sein, die während eines vorherigen Durchgangs durch das Feld erzeugt wurde, der von einer anderen Maschine durchgeführt worden sein kann, die einen früheren Vorgang auf dem Feld durchgeführt hat, wie beispielsweise ein Sprüher oder eine andere Maschine. Der Vorgang, durch den eine oder mehrere Vorabinformationskarten ausgewählt werden, kann manuell, halbautomatisch oder automatisch sein. Die Vorabinformationskarte 258 basiert auf Daten, die vor einem aktuellen Erntevorgang erfasst wurden. Dies wird durch Block 284 angezeigt. Beispielsweise können die Daten auf der Grundlage von Luftbildern erfasst werden, die während eines Vorjahres oder früher in der aktuellen Wachstumsperiode oder zu anderen Zeiten aufgenommen wurden. Die Daten können auf Daten basieren, die auf andere Weise als mithilfe von Luftbildern erkannt wurden. Die Daten für die Vorabinformationskarte 258 können mithilfe des Kommunikationssystems 206 an die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 übertragen und im Datenspeicher 202 gespeichert werden. Die Daten für die Vorabinformationskarte 258 können auch auf andere Weise mithilfe des Kommunikationssystems 206 der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 bereitgestellt werden, was durch Block 286 im Flussdiagramm von 3 angegeben ist. In einigen Beispielen kann die Vorabinformationskarte 258 von dem Kommunikationssystem 206 empfangen werden.
Bei Beginn eines Erntevorgangs erzeugen die In-situ-Sensoren 208 Sensorsignale, die einen oder mehrere In-situ-Datenwerte anzeigen, die ein Merkmal anzeigen, beispielsweise ein vertikales Verschiebungs- oder Beschleunigungsmerkmal, wie durch Block 288 angezeigt. Beispiele für In-situ-Sensoren 222 beinhalten ohne Einschränkung: den aktuellen Positionssensor 300, den Vertikalverschiebungssensor 301, den Kurssensor 302, den Massensensor 303, den Geschwindigkeitssensor 304, den Massenverteilungssensor 305 und/oder den Bewegungssensor 306.
Der aktuelle Positionssensor 300 kann ein GPS-Sensor oder ein beliebiger anderer geeigneter Sensor sein, der in der Lage ist, ein Signal bereitzustellen, das die geografische Position anzeigt.
Der Vertikalverschiebungssensor 301 beinhaltet einen beliebigen Sensor, der eine Technologie verwendet, die in der Lage ist, Änderungen der vertikalen Verschiebung der landwirtschaftlichen Maschine oder eines Teils davon vom Boden zu erfassen. Beispiele beinhalten, ohne Einschränkung, einen Ultraschallsensor, der auf den Boden gerichtet ist, um einen Hinweis auf den Abstand zum Boden bereitzustellen, eine Trägheitsmesseinheit, die konfiguriert ist, um ein Signal zu erzeugen, das eine Beschleunigung in der vertikalen Richtung anzeigt, und einen Laserverschiebungssensor. Ein weiteres Beispiel für einen vertikalen Höhensensor ist ein physischer Körper, wie etwa ein Erntevorsatzhöhenstock, der betriebsfähig an ein Potentiometer gekoppelt ist.
Der Erntevorsatzsensor 302 kann eine beliebige geeignete Vorrichtung sein, die eine elektronische Angabe des Kompasskurses bereitstellt. In einem Beispiel ist der Kurssensor 302 einfach ein elektronisches Kompassmodul.
Der Massesensor 303 kann eine Lastzelle sein, die sich innerhalb der landwirtschaftlichen Maschine befindet und in der Lage ist, eine Last (z. B. die Masse des geernteten Materials) zu erfassen und ein Signal bereitzustellen, das die Last anzeigt. Zusätzlich kann der Massesensor 303 Software oder Logik beinhalten, die eine Menge an geerntetem Material als eine Funktion der Betriebszeit der Erntemaschine berechnet. In einem anderen Beispiel kann der Massesensor 303 eine oder mehrere Kameras innerhalb der Erntemaschine beinhalten, die ein oder mehrere Bilder des geernteten Materials in der Erntemaschine erhalten.
Der Geschwindigkeitssensor 304 kann ein bekannter Geschwindigkeitssensor sein, der betriebsfähig an ein mechanisches Element der landwirtschaftlichen Maschine gekoppelt ist, um ein Signal bereitzustellen, das die Geschwindigkeit anzeigt. Zusätzlich oder alternativ könnte der Geschwindigkeitssensor 304 ein Logikmodul oder -code sein, der wiederholte Angaben zur aktuellen Position von dem aktuellen Positionssensor 300 verarbeitet, um die Geschwindigkeit zu bestimmen. Ein weiteres Beispiel eines Geschwindigkeitssensors beinhaltet ein Bodenradarsystem.
Der Massenverteilungssensor 305 kann eine Vielzahl von Lastzellen sein, sodass Unterschiede in den Signalen zwischen der Vielzahl von Lastzellen die Verteilung der Last innerhalb der landwirtschaftlichen Maschine angeben können. In ähnlicher Weise können eine oder mehrere Kameras auch das geerntete Material innerhalb der Erntemaschine zeigen, wo das Bild einen Hinweis auf die Verteilung bereitstellt. In Ausführungsformen, in denen mehrere Kameras verwendet werden, können Stereovisionsverarbeitungstechniken verwendet werden, um eine dreidimensionale Darstellung des geernteten Materials in der Erntemaschine zu erkennen, wobei die dreidimensionale Darstellung Bereiche mit mehr oder weniger Material in der Erntemaschine zeigen kann und somit eine Massenverteilung angibt.
Der Bewegungssensor 306 kann einen beliebigen geeigneten Sensor beinhalten, der Informationen in Bezug auf die Bewegung der landwirtschaftlichen Maschine oder Teile davon bereitstellt. Beispielsweise könnte der Bewegungssensor 306 eine oder mehrere Trägheitsmesseinheiten beinhalten.
Wie oben erläutert, beinhalten die In-situ-Sensoren 222 andere Arten von In-situ-Sensoren, die durch In-situ-Sensoren 226 bezeichnet werden. In einigen Beispielen werden Daten von bordseitigen Sensoren mithilfe von Positions-, Kurs- oder Geschwindigkeitsdaten von dem geografischen Positionssensor 204 georeferenziert.
Der prädiktive Modellgenerator 210 steuert den Vorabinformationsvariable-zu-In-situ-Variable-Modellgenerator 228, um ein Modell zu erzeugen, das eine Beziehung zwischen den abgebildeten Werten, die in der Vorabinformationskarte 258 enthalten sind, und den In-situ-Werten, die durch die In-situ-Sensoren 208 erfasst werden, modelliert, wie durch Block 292 angezeigt. Die Merkmale oder Datentypen, die durch die abgebildeten Werte in der Vorabinformationskarte 258 dargestellt werden, und die In-situ-Werte, die durch die In-situ-Sensoren 208 erfasst werden, können die gleichen Merkmale oder Datentypen oder verschiedene Merkmale oder Datentypen sein.
Die Beziehung oder das Modell, die bzw. das von dem prädiktiven Modellgenerator 210 erzeugt wird, wird dem prädiktiven Kartengenerator 212 bereitgestellt. Der prädiktive Kartengenerator 212 erzeugt eine prädiktive Karte 264, die einen Wert des durch die In-situ-Sensoren 208 erfassten Merkmals an verschiedenen geografischen Positionen in einem zu erntenden Feld oder ein anderes Merkmal, das mit dem durch die In-situ-Sensoren 208 erfassten Merkmal in Beziehung steht, mithilfe des prädiktiven Modells und der Vorabinformationskarte 258 vorhersagt, wie durch Block 294 angezeigt.
Es ist zu beachten, dass die Vorabinformationskarte 258 in einigen Beispielen zwei oder mehr verschiedene Karten oder zwei oder mehr verschiedene Kartenebenen einer einzelnen Karte beinhalten kann. Jede Kartenebene kann einen anderen Datentyp als den Datentyp einer anderen Kartenebene darstellen oder die Kartenebenen können denselben Datentyp aufweisen, der zu verschiedenen Zeitpunkten erhalten wurde. Zum Beispiel kann eine erste Karte die georeferenzierte Bodenprofilunebenheit relativ zu einer ersten Richtung bereitstellen und eine zweite Karte kann die georeferenzierte Bodenprofilunebenheit relativ zu einer zweiten Richtung bereitstellen, die senkrecht zur ersten Richtung sein kann. Ferner bildet jede Karte in den zwei oder mehr verschiedenen Karten oder jede Ebene in den zwei oder mehr verschiedenen Kartenebenen einer Karte einen anderen Typ von Variablen zu den geografischen Positionen im Feld ab. In einem solchen Beispiel erzeugt der prädiktive Modellgenerator 210 ein prädiktives Modell, das die Beziehung zwischen den In-situ-Daten und jeder der verschiedenen Variablen modelliert, die durch die zwei oder mehr verschiedenen Karten oder die zwei oder mehr verschiedenen Kartenebenen abgebildet sind. Gleichermaßen können die In-situ-Sensoren 208 zwei oder mehr Sensoren beinhalten, die jeweils eine andere Art von Variablen erfassen. Somit erzeugt der prädiktive Modellgenerator 210 ein prädiktives Modell, das die Beziehungen zwischen jedem durch die vorherige Informationskarte 258 abgebildeten Variablentyp und jedem durch die In-situ-Sensoren 208 erfassten Variablentyp modelliert. In einem Beispiel kann der prädiktive Modellgenerator die dynamische Reaktion der Maschine auf Grundlage der Eingangsvariablen modellieren, einschließlich unter anderem der Geländevariabilität; der Maschinengeschwindigkeit; der Maschinenmasse; der Verteilung der Maschinenmasse; der Bodenprofilunebenheit; und der Fahrtrichtung. Der prädiktive Kartengenerator 212 kann eine funktionelle prädiktive Karte 263 erzeugen, die einen Wert für jedes erfasste Merkmal, das von den In-situ-Sensoren 208 erfasst wird (oder einem Merkmal, das sich auf das erfasste Merkmal bezieht), an verschiedenen Positionen in dem zu erntenden Feld mithilfe des prädiktiven Modells und jeder der Karten oder Kartenebenen in der Vorabinformationskarte 258 vorhersagt.
Der prädiktive Kartengenerator 212 konfiguriert die prädiktive Karte 264 derart, dass die prädiktive Karte 264 durch das Steuersystem 214 umsetzbar (oder verbrauchbar) ist. Der prädiktive Kartengenerator 212 kann die prädiktive Karte 264 dem Steuersystem 214 oder dem Steuerzonengenerator 213 oder beiden bereitstellen. Einige Beispiele für verschiedene Arten, wie die prädiktive Karte 264 konfiguriert oder ausgegeben werden kann, werden in Bezug auf die Blöcke 296, 295, 299 und 297 beschrieben. Beispielsweise konfiguriert der prädiktive Kartengenerator 212 die prädiktive Karte 264, so dass die prädiktive Karte 264 Werte beinhaltet, die durch das Steuersystem 214 gelesen und als Grundlage zum Erzeugen von Steuersignalen für eines oder mehrere der verschiedenen steuerbaren Teilsysteme der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 verwendet werden können, wie durch Block 296 angezeigt.
Der Steuerzonengenerator 213 kann die prädiktive Karte 264 auf Grundlage der Werte auf der prädiktiven Karte 264 in Steuerzonen unterteilen. Kontinuierlich geolokalisierte Werte, die innerhalb eines Schwellenwertes voneinander liegen, können in eine Steuerzone gruppiert werden. Der Schwellenwert kann ein Standardschwellenwert sein oder der Schwellenwert kann auf Grundlage einer Bedienereingabe, auf Grundlage einer Eingabe von einem automatisierten System oder auf Grundlage anderer Kriterien festgelegt werden. Eine Größe der Zonen kann auf einer Reaktionsfähigkeit des Steuersystems 214, der steuerbaren Teilsysteme 216 auf Grundlage von Verschleißüberlegungen oder auf anderen Kriterien basieren, wie durch Block 295 angezeigt. Der prädiktive Kartengenerator 212 konfiguriert die prädiktive Karte 264 zur Präsentation für einen Bediener oder einen anderen Benutzer. Der Steuerzonengenerator 213 kann eine prädiktive Steuerzonenkarte 265 zur Präsentation für einen Bediener oder einen anderen Benutzer konfigurieren. Dies wird durch Block 299 angezeigt. Wenn sie einem Bediener oder einem anderen Benutzer präsentiert wird, kann die Präsentation der prädiktiven Karte 264 oder der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder beider einen oder mehrere der prädiktiven Werte auf der prädiktiven Karte 264, die mit der geografischen Position korreliert sind, die Steuerzonen auf der prädiktiven Steuerzonenkarte 265, die mit der geografischen Position korreliert sind, und Einstellwerte oder Steuerparameter enthalten, die auf Grundlage der prädiktiven Werte auf der Karte 264 oder den Zonen auf der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 verwendet werden. Die Präsentation kann in einem anderen Beispiel mehr abstrahierte Informationen oder detailliertere Informationen beinhalten. Die Darstellung kann auch ein Konfidenzniveau beinhalten, das eine Genauigkeit angibt, mit der die prädiktiven Werte auf der prädiktiven Karte 264 oder die Zonen auf der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 mit gemessenen Werten übereinstimmen, die durch Sensoren an der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 gemessen werden können, wenn sich die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 durch das Feld bewegt. Ferner kann ein Authentifizierungs- und Autorisierungssystem vorgesehen werden, das Authentifizierungs- und Autorisierungsprozesse implementiert, wenn Informationen an mehreren Positionen präsentiert werden. Beispielsweise kann es eine Hierarchie von Personen geben, die berechtigt sind, Karten und andere präsentierte Informationen anzuzeigen und zu ändern. Beispielsweise kann eine borseitige Anzeigevorrichtung die Karten in nahezu Echtzeit lokal auf der Maschine anzeigen, oder die Karten können auch an einem oder mehreren Remote-Standorten oder beiden generiert werden. In einigen Beispielen kann jede physische Anzeigevorrichtung an jedem Standort einer Person oder einer Benutzerberechtigungsstufe zugeordnet sein. Die Benutzerberechtigungsstufe kann verwendet werden, um zu bestimmen, welche Anzeigeelemente auf der physischen Anzeigevorrichtung sichtbar sind und welche Werte die entsprechende Person ändern kann. Beispielsweise ist ein lokaler Bediener der Maschine 100 möglicherweise nicht in der Lage, die Informationen, die der prädiktiven Karte 264 entsprechen, zu sehen oder Änderungen am Maschinenbetrieb vorzunehmen. Ein Vorgesetzter, wie etwa ein Vorgesetzter an einem Remote-Standort, kann jedoch die prädiktive Karte 264 auf der Anzeige sehen, aber daran gehindert werden, Änderungen vorzunehmen. Ein Manager, der sich an einem separaten Remote-Standort befinden kann, kann in der Lage sein, alle Elemente auf der prädiktiven Karte 264 zu sehen und auch in der Lage sein, die prädiktive Karte 264 zu ändern. In einigen Fällen kann die prädiktive Karte 264, auf die ein remote angeordneter Manager zugreifen kann und die von ihm geändert werden kann, in der Maschinensteuerung verwendet werden. Dies ist ein Beispiel für eine Autorisierungshierarchie, die implementiert werden kann. Die prädiktive Karte 264 oder die prädiktive Steuerzonenkarte 265 oder beide können auch auf andere Weise konfiguriert werden, wie durch Block 297 angezeigt.
Bei Block 298 werden Eingaben von dem geografischen Positionssensor 204 und anderen In-situ-Sensoren 208 von dem Steuersystem empfangen. Insbesondere erkennt das Steuersystem 214 bei Block 300 eine Eingabe von dem geografischen Positionssensor 204, der eine geografische Position der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 identifiziert. Block 302 stellt den Empfang von Sensoreingaben durch das Steuersystem 214 dar, die den Bahnverlauf oder den Kurs der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 angeben, und Block 304 stellt den Empfang einer Geschwindigkeit der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 durch das Steuersystem 214 dar. Block 307 stellt den Empfang anderer Informationen von verschiedenen In-situ-Sensoren 208 durch das Steuersystem 214 dar.
Bei Block 308 generiert das Steuersystem 214 Steuersignale, um die steuerbaren Teilsysteme 216 auf Grundlage der prädiktiven Karte 264 oder der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder beider und der Eingabe von dem geografischen Positionssensor 204 und beliebigen anderen In-situ-Sensoren 208 zu steuern. Bei Block 310 wendet das Steuersystem 214 die Steuersignale auf die steuerbaren Teilsysteme an. Es versteht sich, dass die bestimmten Steuersignale, die erzeugt werden, und die bestimmten steuerbaren Teilsysteme 216, die gesteuert werden, auf Grundlage eines oder mehrerer verschiedener Dinge variieren können. Beispielsweise können die erzeugten Steuersignale und die steuerbaren Teilsysteme 216, die gesteuert werden, auf der Art der prädiktiven Karte 264 oder der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder beiden basieren, die verwendet werden. Gleichermaßen können die erzeugten Steuersignale und die steuerbaren Teilsysteme 216, die gesteuert werden, und der Zeitpunkt der Steuersignale auf verschiedenen Latenzen des Erntegutstroms durch die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 und der Reaktionsfähigkeit der steuerbaren Teilsysteme 216 basieren.
Beispielsweise kann eine erzeugte prädiktive Karte 264 in Form einer prädiktiven Geländemerkmalkarte verwendet werden, um ein oder mehrere Teilsysteme 216 zu steuern. Beispielsweise kann die prädiktive Geländemerkmalkarte Bodenprofilunebenheitswerte beinhalten, die auf Positionen innerhalb des zu erntenden Feldes georeferenziert sind. Die Bodenprofilunebenheitswerte aus der prädiktiven Geländemerkmalkarte können extrahiert und verwendet werden, um das Antriebs-, das aktive Aufhängungs-Teilsystem und die aktiven Sitzaufhängungs-Teilsysteme 250, 253 bzw. 254 zu steuern. Durch Steuern der Teilsysteme 250, 253 und 254 kann eine Geschwindigkeit der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 über den Boden sowie ein dynamisches Ansprechen der Aufhängung und/oder des Sitzes gesteuert werden. Folglich kann eine Vielzahl anderer Steuersignale mithilfe von Werten erzeugt werden, die von einer prädiktiven dynamischen Reaktionskarte oder einer anderen Art von prädiktiver Karte erhalten werden, um eines oder mehrere der steuerbaren Teilsysteme 216 zu steuern. Die Steuersignale können an ein aktives Aufhängungssystem des Fahrzeugs 253 (gezeigt in 2), das an ein Antriebssystem 250 der landwirtschaftlichen Maschine bereitgestellt wird (z. B. zum Verlangsamen), und/oder an ein aktives Sitzaufhängungssystem 254 bereitgestellt werden.
Bei Block 312 wird bestimmt, ob der Erntevorgang abgeschlossen wurde. Wenn die Ernte nicht abgeschlossen ist, fährt die Verarbeitung mit Block 314 fort, wo In-situ-Sensordaten von dem geografischen Positionssensor 204 und den In-situ-Sensoren 208 (und möglicherweise anderen Sensoren) weiterhin abgelesen werden.
In einigen Beispielen kann die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 bei Block 316 auch Lernauslösekriterien erkennen, um maschinelles Lernen an einer oder mehreren von der prädiktiven Karte 264, der prädiktiven Steuerzonenkarte 265, dem Modell, das von dem prädiktiven Modellgenerator 210 erzeugt wird, den Zonen, die von dem Steuerzonengenerator 213 erzeugt werden, einem oder mehreren Steueralgorithmen, die von den Steuerungen in dem Steuersystem 214 implementiert werden, und anderem ausgelösten Lernen durchzuführen.
Die Lernauslösekriterien können eine Vielzahl verschiedener Kriterien beinhalten. Einige Beispiele für das Erkennen von Auslösekriterien werden in Bezug auf die Blöcke 318, 320, 321, 322 und 324 erörtert. Beispielsweise kann das ausgelöste Lernen in einigen Beispielen das Wiederherstellen einer Beziehung beinhalten, die verwendet wird, um ein prädiktives Modell zu erzeugen, wenn eine Schwellenmenge von In-situ-Sensordaten von den In-situ-Sensoren 208 erhalten wird. In solchen Beispielen löst der Empfang einer Menge von In-situ-Sensordaten von den In-situ-Sensoren 208, die einen Schwellenwert überschreitet, den prädiktiven Modellgenerator 210 aus oder veranlasst ihn, ein neues prädiktives Modell zu erzeugen, das vom prädiktiven Kartengenerator 212 verwendet wird. Wenn also die landwirtschaftliche Erntemaschine 100 einen Erntevorgang fortsetzt, löst der Empfang der Schwellenmenge an In-situ-Sensordaten von den In-situ-Sensoren 208 die Erzeugung einer neuen Beziehung aus, die durch ein prädiktives Modell repräsentiert wird, das durch den prädiktiven Modellgenerator 210 erzeugt wird. Ferner können die neue prädiktive Karte 264, die prädiktive Steuerzonenkarte 265 oder beide mithilfe des neuen prädiktiven Modells erneut erzeugt werden. Block 318 stellt das Erkennen einer Schwellenwertmenge von In-situ-Sensordaten dar, die verwendet werden, um die Erstellung eines neuen prädiktiven Modells auszulösen.
In anderen Beispielen können die Lernauslösekriterien darauf beruhen, wie stark sich die In-situ-Sensordaten von den In-situ-Sensoren 208 ändern, wie etwa über die Zeit oder im Vergleich zu vorherigen Werten. Wenn zum Beispiel Abweichungen innerhalb der In-situ-Sensordaten (oder der Beziehung zwischen den In-situ-Sensordaten und den Informationen in der Vorabinformationskarte 258) innerhalb eines ausgewählten Bereichs liegen oder weniger als ein definierter Betrag sind oder unter einem Schwellenwert liegen, dann wird kein neues prädiktives Modell durch den prädiktiven Modellgenerator 210 erzeugt. Infolgedessen erzeugt der prädiktive Kartengenerator 212 keine neue prädiktive Karte 264, prädiktive Steuerzonenkarte 265 oder beides. Wenn jedoch Abweichungen innerhalb der In-situ-Sensordaten außerhalb des ausgewählten Bereichs liegen, größer als der definierte Betrag sind oder beispielsweise über dem Schwellenwert liegen, erzeugt der prädiktive Modellgenerator 210 ein neues prädiktives Modell mithilfe aller oder eines Teils der neu empfangenen In-situ-Sensordaten, die der prädiktive Kartengenerator 212 verwendet, um eine neue prädiktive Karte 264 zu erzeugen. Bei Block 320 können Variationen der In-situ-Sensordaten, wie etwa eine Größe eines Betrags, um den die Daten den ausgewählten Bereich überschreiten, oder eine Größe der Variation der Beziehung zwischen den In-situ-Sensordaten und den Informationen in der Vorabinformationskarte 258, als Auslöser verwendet werden, um die Erzeugung eines prädiktiven Modells und einer prädiktiven Karte zu veranlassen. Unter Beibehaltung der oben beschriebenen Beispiele können der Schwellenwert, der Bereich und der definierte Betrag auf Standardwerte eingestellt werden; durch einen Bediener oder eine Benutzerinteraktion über eine Benutzerschnittstelle eingestellt werden; durch ein automatisiertes System eingestellt werden; oder auf andere Weise eingestellt werden.
Es können auch andere Lernauslösekriterien verwendet werden. Wenn zum Beispiel der prädiktive Modellgenerator 210 zu einer anderen Vorabinformationskarte (die sich von der ursprünglich ausgewählten Vorabinformationskarte 258 unterscheidet) wechselt, kann das Wechseln zu der anderen Vorabinformationskarte ein erneutes Lernen durch den prädiktiven Modellgenerator 210, den prädiktiven Kartengenerator 212, den Steuerzonengenerator 213, das Steuersystem 214 oder andere Elemente auslösen. In einem weiteren Beispiel kann auch der Übergang der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 zu einer anderen Topographie oder zu einer anderen Steuerzone als Lernauslösekriterien verwendet werden.
In einigen Fällen kann der Bediener 260 auch die prädiktive Karte 264 oder die prädiktive Steuerzonenkarte 265 oder beide bearbeiten. Die Bearbeitungen können einen Wert auf der prädiktiven Karte 264, eine Größe, Form, Position oder Vorhandensein einer Steuerzone auf der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder beides ändern. Block 321 zeigt, dass bearbeitete Informationen als Lernauslösekriterien verwendet werden können.
In einigen Fällen kann es auch sein, dass der Bediener 260 beobachtet, dass die automatisierte Steuerung eines steuerbaren Teilsystems nicht das ist, was der Bediener wünscht. In solchen Fällen kann der Bediener 260 dem steuerbaren Teilsystem eine manuelle Anpassung bereitstellen, die widerspiegelt, dass der Bediener 260 wünscht, dass das steuerbare Teilsystem anders arbeitet, als vom Steuersystem 214 befohlen wird. Somit kann eine manuelle Änderung einer Einstellung durch den Bediener 260 bewirken, dass einer oder mehrere von dem prädiktiven Modellgenerator 210 ein Modell neu erlernen, dem prädiktiven Kartengenerator 212, um die Karte 264 zu regenerieren, dem Steuerzonengenerator 213, um eine oder mehrere Steuerzonen auf der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 zu regenerieren, und dem Steuersystem 214, um einen Steueralgorithmus neu zu erlernen oder maschinelles Lernen an einer oder mehreren der Steuerkomponenten 232 bis 246 im Steuersystem 214 auf Grundlage der Einstellung durch den Bediener 260 durchzuführen, wie in Block 322 gezeigt. Block 324 stellt die Verwendung anderer ausgelöster Lernkriterien dar.
In anderen Beispielen kann das Umlernen periodisch oder intermittierend durchgeführt werden, zum Beispiel auf Grundlage eines ausgewählten Zeitintervalls, wie etwa eines diskreten Zeitintervalls oder eines variablen Zeitintervalls, wie durch Block 326 angezeigt.
Wenn das Umlernen ausgelöst wird, ob auf Grundlage von Lernauslösekriterien oder auf Grundlage des Durchlaufs eines Zeitintervalls, wie durch Block 326 angezeigt, führt einer oder mehrere von dem prädiktiven Modellgenerator 210, dem prädiktiven Kartengenerator 212, dem Steuerzonengenerator 213 und dem Steuersystem 214 maschinelles Lernen durch, um ein neues prädiktives Modell, eine neue prädiktive Karte, eine neue Steuerzone bzw. einen neuen Steueralgorithmus auf Grundlage der Lernauslösekriterien zu erzeugen. Das neue prädiktive Modell, die neue prädiktive Karte und der neue Steueralgorithmus werden mithilfe zusätzlicher Daten generiert, die seit dem letzten Lernvorgang gesammelt wurden. Das Durchführen des Umlernens wird durch Block 328 angezeigt.
Wenn der Erntevorgang abgeschlossen wurde, geht der Vorgang von Block 312 zu Block 330 über, wo eines oder mehrere von der prädiktiven Karte 264, der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 und dem prädiktiven Modell, das durch den prädiktiven Modellgenerator 210 erzeugt wird, gespeichert werden. Die prädiktive Karte 264, die prädiktive Steuerzonenkarte 265 und das prädiktive Modell können lokal auf dem Datenspeicher 202 gespeichert oder mithilfe des Kommunikationssystems 206 zur späteren Verwendung an ein Remote-System gesendet werden.
Es ist zu beachten, dass, während einige Beispiele hierin den prädiktiven Modellgenerator 210 und den prädiktiven Kartengenerator 212 beschreiben, die eine Vorabinformationskarte beim Erzeugen eines prädiktiven Modells bzw. einer funktionellen prädiktiven Karte empfangen. In anderen Beispielen können der prädiktive Modellgenerator 210 und der prädiktive Kartengenerator 212 andere Arten von Karten, einschließlich prädiktive Karten, wie etwa eine funktionelle prädiktive Karte, die während des Erntevorgangs erzeugt wird, empfangen.
4 ist ein Blockdiagramm eines Abschnitts der in 1 gezeigten landwirtschaftlichen Erntemaschine 100. Insbesondere zeigt 4 unter anderem Beispiele des prädiktiven Modellgenerators 210 und des prädiktiven Kartengenerators 212 detaillierter. 4 veranschaulicht auch den Informationsfluss zwischen den verschiedenen gezeigten Komponenten. Der prädiktive Modellgenerator 210 empfängt eine Geländemerkmalkarte 332 als eine Vorabinformationskarte. Die Geländemerkmalkarte kann beliebige geeignete Geländeinformationen beinhalten, wie etwa Bodenprofilunebenheit, Bodenart (z. B. Pflaster, Kies, schwarze Erde, Ton, Sand, Erntegut, Wasserweg usw.), Bodenhöhe, die auf die geografische Position bezogen ist. Der prädiktive Modellgenerator 210 empfängt auch eine geografische Position 334 oder eine Angabe einer geografischen Position von dem geografischen Positionssensor 204. Die In-situ-Sensoren 208 beinhalten beispielhaft den Fahrzeuggeschwindigkeitssensor, einen Fahrzeugrichtungssensor, einen Fahrzeugrichtungssensor 336, wie etwa einen Vertikalverschiebungssensor und/oder IMU, einen Massensensor und/oder einen Massenverteilungssensor, sowie ein Verarbeitungssystem 338. Wie hierin verwendet, ist ein In-situ-Sensor ein beliebiger Sensor, der sich an der landwirtschaftlichen Maschine befindet, ein dadurch gezogenes Anbaugerät oder ein Sitz der landwirtschaftlichen Maschine. Das Verarbeitungssystem 338 verarbeitet Sensordaten 340, die von In-situ-Sensoren 208 erzeugt werden, wie etwa dem bordseitigen Fahrzeugbewegungssensor 336, um verarbeitete Daten zu erzeugen, von denen einige Beispiele nachfolgend beschrieben werden. Diese In-situ-Sensoren 208 oder Kombinationen davon stellen Sensordaten 340 bereit, die eine dynamische Reaktion der landwirtschaftlichen Maschine auf die Oberfläche, über die sie fährt, anzeigen. Wenn die landwirtschaftliche Maschine beispielsweise auf unebenes Gelände trifft und eine vertikale Bewegung erfährt, wie etwa ein Hüpfen, wird die vertikale Verschiebung durch einen Vertikalverschiebungssensor erfasst. In ähnlicher Weise, wenn das Gelände bewirkt, dass ein gezogenes Anbaugerät einen Druckstoß oder Widerstand erzeugt, liefert eine IMU an dem Anbaugerät oder der Zugmaschine ein Signal, das den Druckstoß/Widerstand anzeigt.
In einigen Beispielen kann der Fahrzeugbewegungssensor 336 eine mehrachsige Trägheitsmesseinheit (IMU) sein, die eine Beschleunigung und/oder Verschiebung in mindestens zwei orthogonalen Achsen bereitstellt. Der Fahrzeugbewegungssensor 336 kann jedoch auch einen Vertikalverschiebungssensor beinhalten.
Die vorliegende Erörterung fährt in Bezug auf ein Beispiel fort, in dem der bordseitige Sensor 336 eine mehrachsige IMU ist. Es versteht sich, dass es sich hierbei nur um ein Beispiel handelt und die oben genannten Sensoren hierin ebenfalls in Betracht gezogen werden. Wie in 4 gezeigt, beinhaltet der beispielhafte prädiktive Modellgenerator 210 einen oder mehrere von einem Fahrzeugreaktion-zu-Geländemerkmal-Modellgenerator 342, einem Sitzreaktion-zu-Geländemerkmal-Modellgenerator 344 und einem Anbaugerätreaktion-zu-Geländemerkmal-Modellgenerator 346. In anderen Beispielen kann der prädiktive Modellgenerator 210 zusätzliche, weniger oder andere Komponenten beinhalten, als die in dem Beispiel von 4 gezeigten. Folglich kann der prädiktive Modellgenerator 210 in einigen Beispielen auch andere Elemente 348 beinhalten, die andere Arten von prädiktiven Modellgeneratoren beinhalten können, um andere Arten von Modellen zu erzeugen.
Der Modellgenerator 342 identifiziert eine Beziehung zwischen der gemessenen Fahrzeugdynamik (z. B. der vertikalen Verschiebung oder Beschleunigung des Fahrzeugs, der Neigung und/oder des Rollens) und dem Gelände an einer geografischen Position der Merkmalskarte 332 an derselben Position in dem Feld, an der die Fahrzeugdynamik erkannt wurde. Auf Grundlage dieser Beziehung, die durch den Modellgenerator 342 hergestellt wird, erzeugt der Modellgenerator 342 ein prädiktives Reaktionsmodell. Das prädiktive Reaktionsmodell wird durch den Fahrzeugreaktion-Kartengenerator 352 verwendet, um die dynamische Reaktion des Fahrzeugs an verschiedenen Positionen in dem Feld auf Grundlage des georeferenzierten Geländemerkmalswerts/der georeferenzierten Geländemerkmalswerte, der/die in der Geländemerkmalkarte 332 an den gleichen Positionen in dem Feld enthalten ist/sind, vorherzusagen.
Der Modellgenerator 344 identifiziert eine Beziehung zwischen der Bedienersitzreaktion an einer geografischen Position, die den Geländemerkmalen aus der Geländemerkmalkarte 332 an derselben geografischen Position entspricht, an der die dynamische Reaktion des Sitzes erkannt wurde. Wiederum ist der Geländemerkmalswert der georeferenzierte Wert, der in der Geländemerkmalkarte 332 enthalten ist. Der Modellgenerator 344 erzeugt dann ein prädiktives Sitzreaktionsmodell, das von dem Sitzreaktions-Kartengenerator 354 verwendet wird, um die Sitzreaktion an einer Position in dem Feld auf Grundlage des Geländemerkmalswerts für diese Position auf dem Feld vorherzusagen.
Der Modellgenerator 346 identifiziert eine Beziehung zwischen der dynamischen Reaktion des Anbaugeräts an einer bestimmten Position auf dem Feld und der Geländemerkmalkarte 332 an derselben Position. Der Modellgenerator 346 erzeugt ein prädiktives Anbaugerätreaktionsmodell, das von dem Anbaugerätreaktion-Kartengenerator 356 verwendet wird, um die Anbaugerätreaktion an einer bestimmten Position in dem Feld auf Grundlage des Geländemerkmalswerts/der Geländemerkmalswerte an dieser Position in dem Feld vorherzusagen.
Angesichts des Vorstehenden ist der prädiktive Modellgenerator 210 betreibbar, um eine Vielzahl von prädiktiven dynamischen Reaktionsmodellen zu erzeugen, wie etwa eines oder mehrere der prädiktiven dynamischen Reaktionsmodelle, die von den Modellgeneratoren 342, 344 und 346 erzeugt werden. In einem weiteren Beispiel können zwei oder mehr der vorstehend beschriebenen prädiktiven Reaktionsmodelle zu einem einzelnen prädiktiven Reaktionsmodell kombiniert werden, das zwei oder mehr von einer dynamischen Reaktion des Fahrzeugs, einer Sitzreaktion und einer dynamischen Reaktion auf Grundlage der Geländemerkmalswerte an verschiedenen Positionen in dem Feld vorhersagt. Jedes dieser Modelle oder Kombinationen davon wird gemeinsam durch das Reaktionsmodell 350 in 4 dargestellt.
Das prädiktive Reaktionsmodell 350 wird dem prädiktiven Kartengenerator 212 bereitgestellt. In dem Beispiel von 4 beinhaltet der prädiktive Kartengenerator 212 einen Fahrzeugreaktion-Kartengenerator 352, einen Sitzreaktion-Kartengenerator 354 und einen Anbaugerätreaktion-Kartengenerator 356. In anderen Beispielen kann der prädiktive Kartengenerator 212 zusätzliche, weniger oder andere Kartengeneratoren beinhalten. Somit kann der prädiktive Kartengenerator 212 in einigen Beispielen andere Elemente 358 beinhalten, die andere Arten von Kartengeneratoren beinhalten können, um Reaktionskarten für andere Arten von Merkmalen zu erzeugen. Der Fahrzeugreaktion-Kartengenerator 352 empfängt das prädiktive Reaktionsmodell 350, das die dynamische Reaktion des Fahrzeugs auf Grundlage eines Geländemerkmalswerts zusammen mit der Geländemerkmalkarte 332 vorhersagt, und erzeugt eine prädiktive Karte, die die dynamische Reaktion des Fahrzeugs an verschiedenen Positionen in dem Feld vorhersagt.
Der Sitzreaktion-Kartengenerator 354 erzeugt eine prädiktive Sitzreaktionskarte, die eine Sitzreaktion an verschiedenen Positionen in dem Feld auf Grundlage der Geländemerkmalswerte an diesen Positionen in dem Feld und des prädiktiven Reaktionsmodells 350 vorhersagt. Der Anbaugerätreaktion-Kartengenerator 356 erzeugt auf veranschaulichende Weise eine prädiktive Anbaugerätreaktionskarte, die Reaktionen an verschiedenen Positionen in dem Feld auf Grundlage der Geländemerkmalswerte an diesen Positionen in dem Feld und des prädiktiven Reaktionsmodells 350 vorhersagt.
Der prädiktive Kartengenerator 212 gibt eine oder mehrere prädiktive Karten 360 aus, die eine oder mehrere der dynamischen Reaktionen des Fahrzeugs, der Sitzreaktion und der Anbaugerätreaktion vorhersagen. Jede der prädiktiven Karten 360 sagt das jeweilige Reaktionsmerkmal an verschiedenen Positionen in einem Feld vorher. Jede der erzeugten prädiktiven Karten 360 kann dem Steuerzonengenerator 213, dem Steuersystem 214 oder beiden bereitgestellt werden. Der Steuerzonengenerator 213 erzeugt Steuerzonen und integriert diese Steuerzonen in die funktionelle prädiktive Karte, d. h. die prädiktive Karte 360, um die prädiktive Steuerzonenkarte 265 zu erzeugen. Eine oder beide der prädiktiven Karte 264 und der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 können dem Steuersystem 214 bereitgestellt werden, das Steuersignale erzeugt, um eines oder mehrere der steuerbaren Teilsysteme 216 auf Grundlage der prädiktiven Karte 264, der prädiktiven Steuerzonenkarte 265 oder beider zu steuern.
Eine der Hauptkomponenten der Reaktion eines mechanischen Systems, wie etwa einer landwirtschaftlichen Erntemaschine, auf eine mechanische Eingabe, wie etwa das Fahren über eine Anhebung, ist die Masse des mechanischen Systems. In verschiedenen landwirtschaftlichen Vorgängen kann sich die Masse und/oder die Verteilung der Masse im Laufe des landwirtschaftlichen Vorgangs erheblich ändern. Wenn eine Erntemaschine beispielsweise ein Erntegut erntet, erhöht die Masse des Ernteguts innerhalb der Erntemaschine die Gesamtmasse der Erntemaschine und beeinflusst die dynamische Reaktion der Erntemaschine. Wenn eine Erntemaschine voll ist und ihr Material entlädt, erzeugt die geänderte Masse einen wesentlichen Unterschied in der Maschinendynamik. Zum Beispiel hat eine Endwende, die ausgeführt wird, bevor die Erntemaschine ihr Material entlädt (d. h. voll ist), eine andere dynamische Reaktion als nachdem die Erntemaschine ihr Material entladen hat (d. h. leer ist). Umgekehrt nimmt die Masse des Sprühers ab, wenn ein Sprüher seine Flüssigkeit über ein Feld sprüht, was sich auch auf die dynamische Reaktion des Systems auswirkt. Zumindest einige hierin beschriebene Ausführungsformen berücksichtigen diese sich ändernde Masse und/oder Masseverteilung relativ zu der landwirtschaftlichen Maschine und/oder dem landwirtschaftlichen Anbaugerät, während die landwirtschaftliche Maschine ihre Funktion ausführt. Der Masseänderung und/oder Masseverteilung der landwirtschaftlichen Maschine kann auf verschiedene Weise begegnet werden. Auf eine Weise kann, wenn die Maschinenmasse von einer anfänglichen Maschinenmasse um einen eingestellten Schwellenwert abweicht, ein Lernkriterienauslöser, wie er in 3B beschrieben ist, erzeugt werden. In einem anderen Beispiel kann das Modell selbst Masse und/oder Masseverteilungsinformationen empfangen, sodass die Masse und/oder Masseverteilung als Eingabe unter verschiedenen anderen Eingaben an den/die Modellgenerator(en) bereitgestellt wird.
Die Geländeeigenschaften können sich je nach Art des Geländes und dem Ereignis oder der Bedingung, die das Gelände beeinflusst, ändern. Beispielsweise wird eine Schotterstraße stärker von starken Regenfällen beeinträchtigt als eine asphaltierte Straße. Darüber hinaus kann Asphalt durch Gefrier-/Auftauzyklen beeinträchtigt werden oder sich bei hohen Temperaturen aufbeulen. Im Laufe des Winters können sich die raueren Stellen der Straße oder der Oberfläche durch die Auswirkungen des Schneeräumens verschlechtern. Ferner kann auf einem Feld zur Erntezeit eine Anzahl von Lastkraftwagen oder Maschinen, die über die Oberfläche fahren, die Oberfläche beeinflussen.
5 ist ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Erzeugen und Verwenden einer Konfidenzmetrik relativ zu einem prädiktiven dynamischen Reaktionsmodell für eine landwirtschaftliche Maschine. Das Verfahren 400 beginnt bei Block 402, wo eine anfängliche Geländemerkmalkarte erzeugt wird. Dies kann auf eine beliebige geeignete Weise erfolgen. In einem Beispiel kann die Karte einfach eine Gelände- oder topografische Karte des Bereichs sein. In einem weiteren Beispiel kann die Vorabinformationskarte aus einer Sammlung von In-situ-Sensorinformationen oder einer historischen Reaktion von einer vorherigen Fahrt über den Bereich erzeugt werden. Sobald die Karte erzeugt ist, geht die Steuerung zu Block 404 über, wo ein anfänglicher Konfidenzwert festgelegt ist. Dies kann ein Konfidenzwert für die gesamte Karte sein, es kann ein Konfidenzwert für Positionen innerhalb der Karte oder eine Kombination davon sein. In einem Beispiel ist die Konfidenzmetrik einfach ein Wert im Bereich zwischen 0 und 1,0, der anfänglich auf 1 festgelegt ist. Es kann jedoch jede geeignete anfängliche Konfidenzmetrik festgelegt werden. Das wichtige Merkmal ist, dass bei der Erstellung der Karte die Konfidenz in die neu erstellte Karte sehr hoch ist.
Bei Block 406 wird bestimmt, ob seit dem letzten Mal, als das Konfidenzniveau verwendet wurde, irgendwelche Ereignisse aufgetreten sind, die das Konfidenzniveau reduzieren können. Solche Ereignisse beinhalten, ohne Einschränkung, den Zeitablauf 408. Beispielsweise kann bei einer Oberfläche wie einer Schotterstraße der Zeitablauf, beispielsweise ein Jahr, einen erheblichen Einfluss auf die Oberflächenqualität haben. Ein weiteres Ereignis, das die Konfidenz beeinflussen kann, ist die Häufigkeit, mit der die Oberfläche überfahren wurde. Dies ist in 5 als Durchläufe 410 veranschaulicht. Diese Durchläufe können von der landwirtschaftlichen Maschine selbst gezählt und an eine zentrale Verfolgungseinrichtung gemeldet oder einfach im Speicher der landwirtschaftlichen Maschine gespeichert werden. Zusätzlich können Durchläufe anderer Maschinen, wie etwa landwirtschaftlicher Maschinen, oder Straßentransportmaschinen, wie etwa Sattelzugmaschinen, gezählt und an die zentrale Einrichtung gemeldet werden. Auf diese Weise kann die Nutzung der Oberfläche (z. B. Feld, Weg oder Fahrbahn) gegen den Oberflächentyp abgewogen werden, um eine Verschlechterung der Konfidenzmetrik zu bestimmen. Ein weiteres Ereignis, das die Konfidenzmetrik beeinflussen kann, ist das Wetter 412. Zum Beispiel können Regenperioden ein Feld erheblich beeinflussen. Somit identifiziert das Verfahren 400 bei Block 406 Wetterereignisse, die seit der letzten Verwendung der Konfidenzmetrik an der geografischen Position der landwirtschaftlichen Maschine aufgetreten sind. Wenn signifikante Wetterereignisse aufgetreten sind, wird die Konfidenzmetrik reduziert. Als nächstes bestimmt das Verfahren 400 bei Block 414 den Grad der Verschlechterung der Konfidenzmetrik auf Grundlage eines oder mehrerer der oben aufgeführten Ereignisse. Diese Berechnung kann von einer Steuerung oder einem Prozessor der landwirtschaftlichen Vorrichtung durchgeführt werden. Zusätzlich oder alternativ könnte diese Berechnung durch eine Remote-Vorrichtung durchgeführt und an die landwirtschaftliche Maschine übermittelt werden. Nach Abschluss von Block 414 wird die verschlechterte Konfidenzmetrik erzeugt oder anderweitig erhalten.
Bei Block 416 wird die verschlechterte Konfidenzmetrik mit einem Schwellenwert verglichen, um zu bestimmen, ob die verschlechterte Konfidenzmetrik unter einem Schwellenwert liegt. Dieser Schwellenwert kann ein vom Hersteller der landwirtschaftlichen Maschine festgelegter vordefinierter Schwellenwert, ein vom Benutzer wählbarer Schwellenwert oder ein beliebiger anderer geeigneter Schwellenwert sein. Wenn die Metrik unter dem Schwellenwert liegt, geht die Steuerung zu Block 418 über, wo die prädiktive Karte regeneriert oder das Modell neu gelernt werden kann. Zusätzlich oder alternativ kann die verschlechterte Konfidenzmetrik mit einer geeigneten Anpassung an eine oder mehrere Steuerausgaben verwendet werden. Beispielsweise kann die angepasste Steuerausgabe die landwirtschaftliche Maschine verlangsamen, wenn die Konfidenzmetrik unter dem Schwellenwert liegt. Ferner könnte ein zweiter, niedrigerer Schwellenwert verwendet werden, bei dem das Verfahren 400 die landwirtschaftliche Maschine einfach stoppen würde. Wenn die verschlechterte Konfidenzmetrik nicht unter dem Schwellenwert liegt, kehrt die Steuerung zu Block 416 zurück und geht zu Block 422 über, wo die prädiktive dynamische Reaktionskarte normal verwendet wird, ohne konfidenzbasierte Anpassungen der Steuerausgabe(n).
Somit ist ersichtlich, dass das vorliegende System eine Vorabinformationskarte erstellt, die ein Merkmal, wie etwa einen Geländemerkmalswert oder Informationen von einem Vorabbetriebsdurchgang auf verschiedene Positionen abbildet. Das vorliegende System verwendet auch einen oder mehrere In-situ-Sensoren, die In-situ-Sensordaten erfassen, die ein Merkmal, wie etwa eine dynamische Reaktion des Fahrzeugs, angeben, und erzeugt ein Modell, das eine Beziehung zwischen dem mithilfe des In-situ-Sensors erfassten Merkmal oder einem verwandten Merkmal und dem in der Vorabinformationskarte abgebildeten Merkmal modelliert. Somit erzeugt das vorliegende System eine funktionelle prädiktive Karte mithilfe eines Modells, von In-situ-Daten und einer Vorabinformationskarte und kann die erzeugte funktionelle prädiktive Karte zum Verbrauch durch ein Steuersystem zur Präsentation an einen lokalen oder entfernten Bediener oder einen anderen Benutzer oder beides konfigurieren. Beispielsweise kann das Steuersystem die Karte verwenden, um eines oder mehrere Systeme eines Mähdreschers zu steuern.
In der vorliegenden Erläuterung wurden Prozessoren und Server erwähnt. In einem Beispiel beinhalten die Prozessoren und Server Computerprozessoren mit zugehörigem Speicher und Zeitschaltungen, die nicht separat dargestellt werden. Die Prozessoren und Server sind Funktionsteile der Systeme oder Vorrichtungen, zu denen die Prozessoren und Server gehören und durch die sie aktiviert werden, und erleichtern die Funktionalität der anderen Komponenten oder Elemente in diesen Systemen.
Es wurde auch eine Reihe von Anzeigen der Benutzerschnittstelle diskutiert. Die Anzeigen können mehrere verschiedene Formen annehmen und können mehrere verschiedene benutzergesteuerte Bedienerschnittstellenmechanismen darauf aufweisen. Beispielsweise können die vom Benutzer aktivierbaren Bedienerschnittstellenmechanismen Textfelder, Kontrollkästchen, Symbole, Links, Dropdown-Menüs, Suchfelder usw. beinhalten. Die vom Benutzer betätigbaren Bedienschnittstellenmechanismen können auch auf unterschiedlichste Weise betätigt werden. Zum Beispiel können die vom Benutzer betätigbaren Bedienerschnittstellenmechanismen über Bedienerschnittstellenmechanismen, wie etwa eine Point-and-Click-Vorrichtung, ein Trackball oder eine Maus, Hardwaretasten, Schalter, einen Joystick oder eine Tastatur, Daumenschalter oder Daumenpads usw., eine virtuelle Tastatur oder andere virtuelle Stellglieder betätigt werden. Wenn der Bildschirm, auf dem die vom Benutzer betätigbaren Bedienerschnittstellenmechanismen angezeigt werden, ein berührungsempfindlicher Bildschirm ist, können außerdem die vom Benutzer betätigbaren Bedienerschnittstellenmechanismen mit Berührungsgesten betätigt werden. Benutzerbetätigbare Bedienerschnittstellenmechanismen können auch mithilfe von Sprachbefehlen mit der Spracherkennungsfunktionalität betätigt werden. Die Spracherkennung kann mithilfe einer Spracherkennungsvorrichtung, wie etwa eines Mikrofons, und einer Software implementiert werden, die dazu dient, Sprache zu erkennen und Befehle basierend auf der empfangenen Sprache auszuführen.
Eine Reihe von Datenspeichern wurde ebenfalls erörtert. Es wird darauf hingewiesen, dass die Datenspeicher jeweils in mehrere Datenspeicher aufgeteilt werden können. In einigen Beispielen können einer oder mehrere der Datenspeicher lokal für die auf die Datenspeicher zugreifenden Systeme sein, einer oder mehrere der Datenspeicher können remote von einem den Datenspeicher verwendenden System angeordnet sein, oder ein oder mehrere Datenspeicher können lokal sein, während andere remote sind. All diese Konfigurationen werden durch die vorliegende Offenbarung in Betracht gezogen.
Außerdem zeigen die Figuren eine Reihe von Blöcken mit Funktionen, die jedem Block zugeordnet sind. Es wird darauf hingewiesen, dass weniger Blöcke verwendet werden können, um zu veranschaulichen, dass die Funktionalität, die mehreren verschiedenen Blöcken zugewiesen wird, von weniger Komponenten ausgeführt wird. Es können auch mehr Blöcke verwendet werden, die veranschaulichen, dass die Funktionalität auf mehrere Komponenten verteilt sein kann. In verschiedenen Beispielen können einige Funktionen hinzugefügt und einige entfernt werden.
Es ist zu beachten, dass die vorstehende Erläuterung eine Vielzahl unterschiedlicher Systeme, Komponenten, Logiken und Interaktionen beschrieben hat. Es versteht sich, dass beliebige oder alle solcher Systeme, Komponenten, Logiken und Interaktionen durch Hardwareelemente implementiert werden können, wie etwa Prozessoren, Speicher oder andere Verarbeitungskomponenten, von denen einige nachstehend beschrieben sind, die die Funktionen im Zusammenhang mit diesen Systemen, Komponenten, Logik oder Interaktionen ausführen. Darüber hinaus können beliebige oder alle Systeme, Komponenten, Logiken und Interaktionen durch Software implementiert werden, die in einen Speicher geladen werden und anschließend von einem Prozessor oder Server oder einer anderen Rechnerkomponente ausgeführt werden, wie nachfolgend beschrieben. Jedes oder alle Systeme, Komponenten, Logiken und Interaktionen können auch durch verschiedene Kombinationen von Hardware, Software, Firmware usw. umgesetzt werden, von denen einige Beispiele nachfolgend beschrieben werden. Dies sind einige Beispiele für verschiedene Strukturen, die zur Implementierung beliebiger oder aller der oben beschriebenen Systeme, Komponenten, Logiken und Interaktionen verwendet werden können. Es können auch andere Strukturen verwendet werden.
6 ist ein Blockdiagramm der landwirtschaftlichen Erntemaschine 600, die der in 2 gezeigten landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 ähnlich sein kann. Die landwirtschaftliche Erntemaschine 600 kommuniziert mit Elementen in einer Remote-Serverarchitektur 500. In einigen Beispielen stellt die Remote-Serverarchitektur 500 Rechen-, Software-, Datenzugriffs- und Speicherdienste bereit, die keine Kenntnisse des Endbenutzers über den physischen Standort oder die Konfiguration des Systems erfordern, das die Dienste bereitstellt. In verschiedenen Beispielen können Remote-Server die Dienste über ein Weitverkehrsnetzwerk, wie etwa das Internet, unter Verwendung geeigneter Protokolle bereitstellen. So können beispielsweise Remote-Serveranwendungen über ein Weitverkehrsnetzwerk bereitstellen und über einen Webbrowser oder eine andere Computerkomponente darauf zugreifen. Software oder Komponenten, die in 2 gezeigt sind, sowie damit verbundene Daten können auf Servern an einem Remote-Standort gespeichert werden. Die Computerressourcen in einer Remote-Serverumgebung können an einem Remote-Standort des Rechenzentrums konsolidiert oder an eine Vielzahl von Remote-Rechenzentren verteilt werden. Remote-Server-Infrastrukturen können Dienste über gemeinsam genutzte Rechenzentren bereitstellen, obwohl die Dienste für den Benutzer als ein einziger Zugangspunkt erscheinen. Somit können die hierin beschriebenen Komponenten und Funktionen von einem Remote-Server an einem Remote-Standort über eine Remote-Server-Architektur bereitgestellt werden. Alternativ können die Komponenten und Funktionen von einem Server bereitgestellt werden, oder die Komponenten und Funktionen können direkt oder auf andere Weise auf Endgeräten installiert werden.
Bei dem in 6 gezeigten Beispiel sind einige Elemente den in 2 gezeigten ähnlich und sind gleich nummeriert. 6 zeigt insbesondere, dass sich der prädiktive Modellgenerator 210 oder der prädiktive Kartengenerator 212 oder beide an einem Serverstandort 502 befinden können, der remote von der landwirtschaftlichen Erntemaschine 600 ist. Daher greift die landwirtschaftliche Erntemaschine 600 in dem in 6 gezeigten Beispiel über den Remote-Serverstandort 502 auf Systeme zu.
6 veranschaulicht darüber hinaus ein weiteres Beispiel einer Remote-Serverarchitektur. 6 zeigt, dass einige Elemente aus 2 an einem Remote-Serverstandort 502 angeordnet sein können, während andere woanders angeordnet sein können. So kann beispielsweise der Datenspeicher 202 an einem von Standort 502 getrennten Standort angeordnet sein und es kann über den Remote-Server an Standort 502 darauf zugegriffen werden. Unabhängig davon, wo sich die Elemente befinden, kann direkt auf die Elemente von der landwirtschaftlichen Erntemaschine 600 über ein Netzwerk wie etwa ein Weitverkehrsnetzwerk oder ein lokales Netzwerk zugegriffen werden; die Elemente können an einem Remote-Standort von einem Dienst gehostet werden; oder die Elemente können als Dienst bereitgestellt werden oder über einen Verbindungsdienst, der sich an einem entfernten Standort befindet, darauf zugegriffen werden. Außerdem können Daten an jedem Standort gespeichert werden und die gespeicherten Daten können von Bedienern, Benutzern oder Systemen abgerufen oder an diese weitergeleitet werden. So können beispielsweise physikalische Träger anstelle oder zusätzlich zu elektromagnetischen Strahlungsträgern verwendet werden. In einigen Beispielen, in denen die Netzabdeckung schlecht oder nicht vorhanden ist, kann eine andere Maschine, z. B. ein Tankwagen oder eine andere mobile Maschine oder ein anderes Fahrzeug, über ein automatisches, halbautomatisches oder manuelles System zur Informationserfassung verfügen. Wenn sich der Mähdrescher 600 vor dem Betanken in die Nähe der Maschine begibt, die das Informationserfassungssystem enthält, wie etwa einen Tankwagen, erfasst das Informationserfassungssystem die Informationen von dem Mähdrescher 600 über eine beliebige drahtlose Ad-hoc-Verbindung. Die gesammelten Informationen können dann an ein anderes Netz weitergeleitet werden, wenn die Maschine, die die empfangenen Informationen enthält, eine Position erreicht, an dem eine drahtlose Telekommunikationsdienstabdeckung oder eine andere drahtlose Abdeckung verfügbar ist. So kann beispielsweise ein Tankwagen in einen Bereich einfahren, der über eine drahtlose Kommunikationsabdeckung verfügt, wenn er zum Betanken anderer Maschinen an einen Ort fährt oder wenn er sich an einem Haupttanklager befindet. Alle diese Architekturen werden hierin betrachtet. Darüber hinaus können die Informationen in der landwirtschaftlichen Erntemaschine 600 gespeichert werden, bis die landwirtschaftliche Erntemaschine 600 einen Bereich mit drahtloser Kommunikationsabdeckung erreicht. Die landwirtschaftliche Erntemaschine 600 selbst kann die Informationen an ein anderes Netzwerk senden.
Es wird auch darauf hingewiesen, dass die Elemente aus 2 oder Teile davon auf einer Vielzahl von unterschiedlichen Vorrichtungen angeordnet sein können. Eine oder mehrere dieser Vorrichtungen können einen Bordcomputer, eine elektronische Steuereinheit, eine Anzeigeeinheit, einen Server, einen Desktopcomputer, einen Laptop-Computer, einen Tablet-Computer oder eine andere mobile Vorrichtung beinhalten, wie etwa einen Palmtop-Computer, ein Mobiltelefon, ein Smartphone, einen Multimediaplayer, einen persönlichen digitalen Assistenten usw.
In einigen Beispielen kann die Remote-Serverarchitektur 500 Cybersicherheitsmaßnahmen beinhalten. Ohne Einschränkung können diese Maßnahmen eine Verschlüsselung von Daten auf Speichervorrichtungen, eine Verschlüsselung von Daten, die zwischen Netzwerkknoten gesendet werden, eine Authentifizierung von Personen oder Prozessen, die auf Daten zugreifen, sowie die Verwendung von Hauptbüchern zum Aufzeichnen von Metadaten, Daten, Datenübertragungen, Datenzugriffen und Datentransformationen beinhalten. In einigen Beispielen können die Hauptbücher verteilt und unveränderlich sein (z. B. als Blockchain implementiert).
7 ist ein vereinfachtes Blockdiagramm eines veranschaulichenden Beispiels einer tragbaren oder mobilen Rechenvorrichtung, das als tragbares Endgerät 16 eines Benutzers oder Kunden verwendet werden kann, in der das vorliegende System (oder Teile davon) eingesetzt werden kann. So kann beispielsweise eine mobile Vorrichtung in der Fahrerkabine der landwirtschaftlichen Erntemaschine 100 eingesetzt werden, um die oben erörterten Karten zu erzeugen, zu verarbeiten oder anzuzeigen. Die 8-9 sind Beispiele für tragbare oder mobile Vorrichtungen.
7 stellt ein allgemeines Blockdiagramm der Komponenten eines Endgeräts 16 bereit, das einige der in 2 gezeigten Komponenten ausführen, mit ihnen interagieren, oder beides kann. In der Vorrichtung 16 ist eine Kommunikationsverbindung 13 bereitgestellt, die es der tragbaren Vorrichtung ermöglicht, mit anderen Computervorrichtungen zu kommunizieren, und unter einigen Beispielen einen Kanal zum automatischen Empfangen von Informationen, beispielsweise durch Scannen, bereitstellt. Beispiele für Kommunikationsverbindungen 13 beinhalten das Zulassen der Kommunikation über ein oder mehrere Kommunikationsprotokolle, wie etwa drahtlose Dienste, die verwendet werden, um einen zellularen Zugang zu einem Netzwerk zu ermöglichen, sowie Protokolle, die lokale drahtlose Verbindungen zu Netzwerken bereitstellen.
In anderen Beispielen können Anwendungen auf einer entfernbaren „Secure Digital“-(SD-)Karte empfangen werden, die mit einer Schnittstelle 15 verbunden ist. Die Schnittstelle 15 und die Kommunikationsverbindungen 13 kommunizieren mit einem Prozessor 17 (der auch die Prozessoren oder Server aus den anderen FIG. verkörpern kann) über einen Bus 19, der ebenfalls mit dem Speicher 21 und den Ein-/Ausgabekomponenten (E/A) 23 sowie dem Taktgeber 25 und dem Ortungssystem 27 verbunden ist.
E/A-Komponenten 23 sind in einem Beispiel vorgesehen, um Ein- und Ausgabeoperationen zu erleichtern. E/A-Komponenten 23 für verschiedene Beispiele des Endgeräts 16 können Eingabekomponenten, wie etwa Tasten, Tastsensoren, optische Sensoren, Mikrofone, Touchscreens, Näherungssensoren, Beschleunigungssensoren, Orientierungssensoren, und Ausgabekomponenten, wie etwa eine Anzeigevorrichtung, ein Lautsprecher und/oder ein Druckeranschluss beinhalten. Es können auch andere E/A-Komponenten 23 verwendet werden.
Die Uhr 25 umfasst veranschaulichend eine Echtzeituhrkomponente, die eine Uhrzeit und ein Datum ausgibt. Dieser kann auch, veranschaulichend, Timing-Funktionen für Prozessor 17 bereitstellen.
Das Ortungssystem 27 beinhaltet veranschaulichend eine Komponente, die eine aktuelle geografische Position des Geräts 16 ausgibt. Dies kann beispielsweise einen globalen Positionierungssystem-(GPS-)Empfänger, ein LORAN-System, ein Koppelnavigationssystem, ein zellulares Triangulationssystems oder ein anderes Positionierungssystems beinhalten. Das Ortungssystem 27 kann beispielsweise auch eine Karten- oder Navigationssoftware beinhalten, die gewünschte Karten, Navigationsrouten und andere geografische Funktionen erzeugt.
Der Speicher 21 speichert das Betriebssystem 29, die Netzwerkeinstellungen 31, die Anwendungen 33, die Anwendungskonfigurationseinstellungen 35, den Datenspeicher 37, die Kommunikationstreiber 39 und die Kommunikationskonfigurationseinstellungen 41. Der Speicher 21 kann alle Arten von greifbaren flüchtigen und nichtflüchtigen computerlesbaren Speichervorrichtungen beinhalten. Der Speicher 21 kann auch Computerspeichermedien beinhalten (siehe unten). Der Speicher 21 speichert computerlesbare Anweisungen, die, wenn sie von Prozessor 17 ausgeführt werden, den Prozessor veranlassen, computerimplementierte Schritte oder Funktionen gemäß den Anweisungen auszuführen. Der Prozessor 17 kann von anderen Komponenten aktiviert werden, um auch deren Funktionalität zu verbessern.
8 zeigt ein Beispiel, bei dem die Vorrichtung 16 ein Tablet-Computer 600 ist. In 8 wird der Computer 600 mit dem Bildschirm 602 der Benutzerschnittstelle dargestellt. Der Bildschirm 602 kann ein Touchscreen oder eine stiftfähige Schnittstelle sein, die Eingaben von einem Stift oder Stylus empfängt. Der Tablet-Computer 600 kann auch eine virtuelle Bildschirmtastatur verwenden. Natürlich kann der Computer 600 auch über einen geeigneten Befestigungsmechanismus, wie etwa eine drahtlose Verbindung oder einen USB-Anschluss, an eine Tastatur oder eine andere Benutzereingabevorrichtung angeschlossen werden. Der Computer 600 kann auch illustrativ Spracheingaben empfangen.
9 ist ähnlich wie 8 mit der Ausnahme, dass die Vorrichtung ein Smartphone 71 ist. Das Smartphone 71 verfügt über ein berührungsempfindliches Display 73, das Symbole oder Grafiken oder andere Benutzereingabemechanismen 75 anzeigt. Die Mechanismen 75 können von einem Benutzer verwendet werden, um Anwendungen auszuführen, Anrufe zu tätigen, Datenübertragungsvorgänge durchzuführen usw. Im Allgemeinen ist das Smartphone 71 auf einem mobilen Betriebssystem aufgebaut und bietet eine fortschrittlichere Rechenleistung und Konnektivität als ein Funktionstelefon.
Es ist zu beachten, dass andere Formen der Vorrichtungen 16 möglich sind.
10 ist ein Beispiel einer Rechenumgebung, in der Elemente von 2 eingesetzt werden können. Unter Bezugnahme auf 10 beinhaltet ein beispielhaftes System zur Implementierung einiger Ausführungsformen eine Rechenvorrichtung in Form eines Computers 810, der programmiert ist, um wie oben erörtert zu arbeiten. Die Komponenten des Computers 810 können, ohne hierauf beschränkt zu sein, unter anderem eine Verarbeitungseinheit 820 (die Prozessoren oder Server aus den vorstehenden FIGUREN beinhalten kann), einen Systemspeicher 830 und einen Systembus 821 umfassen, die verschiedene Systemkomponenten einschließlich des Systemspeichers mit der Verarbeitungseinheit 820 koppeln. Der Systembus 821 kann eine von mehreren Arten von Busstrukturen sein, einschließlich eines Speicherbusses oder einer Speichersteuerung, eines Peripheriebusses und eines lokalen Busses mit einer Vielzahl von Busarchitekturen. Speicher und Programme, die in Bezug auf 2 beschrieben sind, können in entsprechenden Teilen von 10 eingesetzt werden.
Der Computer 810 beinhaltet typischerweise mehrere computerlesbare Medien. Computerlesbare Medien können beliebige verfügbare Medien sein, auf die der Computer 810 zugreifen kann, und umfassen sowohl flüchtige als auch nichtflüchtige Medien, entfernbare und nicht entfernbare Medien. Beispielsweise und nicht einschränkend können computerlesbare Medien Computerspeichermedien und Kommunikationsmedien umfassen. Computerspeichermedien unterscheiden sich von einem modulierten Datensignal oder einer Trägerwelle und beinhalten diese nicht. Computerlesbare Medien umfassen Hardware-Speichermedien mit flüchtigen und nichtflüchtigen, entfernbaren und nicht entfernbaren Medien, die in einem beliebigen Verfahren oder einer Technologie für die Speicherung von Informationen, wie etwa computerlesbaren Befehlen, Datenstrukturen, Programmmodulen oder anderen Daten, implementiert sind. Rechenspeichermedien umfassen, aber sie sind nicht beschränkt auf RAM, ROM, EEPROM, Flash-Speicher oder andere Speichertechnologie, CD-ROM, Digitalversatile-Disks (DVD) oder andere optische Plattenspeicher, Magnetkassetten, -bänder, -plattenspeicher oder andere magnetische Speichergeräte oder jedes andere Medium, das verwendet werden kann, um die gewünschte Information zu speichern, auf die über den Rechner 810 zugegriffen werden kann. Kommunikationsmedien können computerlesbare Anweisungen, Datenstrukturen, Programmmodule oder andere Daten in einem Transportmechanismus enthalten und umfassen alle Informationslieferungsmedien. Der Begriff „moduliertes Datensignal“ bezeichnet ein Signal, bei dem eine oder mehrere seiner Merkmale so eingestellt oder geändert werden, dass Informationen in dem Signal codiert werden.
Der Systemspeicher 830 beinhaltet Computerspeichermedien in Form eines flüchtigen und/oder nichtflüchtigen Speichers oder beider, wie etwa Festwertspeicher (ROM) 831 und Direktzugriffsspeicher (RAM) 832. Ein grundlegendes Ein-/Ausgabesystem 833 (BIOS), das die grundlegenden Programme enthält, die helfen, Informationen zwischen den Elementen innerhalb des Computers 810 zu übertragen, wie etwa beim Starten, wird typischerweise im ROM 831 gespeichert. Der RAM 832 enthält typischerweise Daten- oder Programmmodule oder beide, die für die Verarbeitungseinheit 820 unmittelbar zugänglich sind und/oder derzeit betrieben werden. Beispielhaft und nicht einschränkend zeigt 10 ein Betriebssystem 834, Anwendungsprogramme 835, weitere Programmmodule 836 sowie Programmdaten 837.
Der Computer 810 kann auch andere entfernbare/nicht-entfernbare flüchtige/nichtflüchtige Computerspeichermedien beinhalten. Nur beispielhaft veranschaulicht 10 ein Festplattenlaufwerk 841, das von nicht entfernbaren, nichtflüchtigen magnetischen Medien, einem optischen Plattenlaufwerk 855 und einer nichtflüchtigen optischen Platte 856 liest oder darauf schreibt. Das Festplattenlaufwerk 841 ist typischerweise über eine nicht-entfernbare Speicherschnittstelle, wie etwa die Schnittstelle 840, mit dem Systembus 821 verbunden, und das optische Plattenlaufwerk 855 sind typischerweise über eine entfernbare Speicherschnittstelle, wie etwa die Schnittstelle 850, mit dem Systembus 821 verbunden.
Alternativ oder zusätzlich kann die hierin beschriebene Funktionalität mindestens teilweise durch eine oder mehrere Hardware-Logikkomponenten ausgeführt werden. So können zum Beispiel, und ohne Einschränkung, zu den zur Veranschaulichung aufgeführten Arten von Logikkomponenten der Hardware, die verwendet werden können, feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs), anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (z. B. ASICs), anwendungsspezifische Standardprodukte (z. B. ASSPs), System-on-a-Chip-Systeme (SOCs), komplexe programmierbare Logikgeräte (CPLDs) usw. gehören.
Die oben erörterten und in 10 gezeigten Laufwerke und zugehörigen Speichermedien stellen den Speicherplatz für computerlesbare Anweisungen, Datenstrukturen, Programmmodule und andere Daten für den Computer 810 bereit. In 10 wird beispielsweise das Festplattenlaufwerk 841 als Speicher für Betriebssystem 844, Anwendungsprogramme 845, andere Programmmodule 846 und Programmdaten 847 veranschaulicht. Es sei angemerkt, dass diese Komponenten entweder gleich oder verschieden von dem Betriebssystem 834, den Anwendungsprogrammen 835, den anderen Programmmodulen 836 und den Programmdaten 837 sein können.
Ein Benutzer kann Befehle und Informationen in den Computer 810 über Eingabegeräte, wie etwa eine Tastatur 862, ein Mikrofon 863 und ein Zeigegerät 861, wie etwa eine Maus, einen Trackball oder ein Touchpad, eingeben. Andere Eingabevorrichtungen (nicht dargestellt) können einen Joystick, ein Gamepad, eine Satellitenschüssel, einen Scanner oder dergleichen beinhalten. Diese und andere Eingabegeräte sind oft über eine Benutzereingabeschnittstelle 860 mit der Verarbeitungseinheit 820 verbunden, die mit dem Systembus gekoppelt ist, aber auch über andere Schnittstellen- und Busstrukturen verbunden sein kann. Eine optische Anzeige 891 oder eine andere Art von Anzeigevorrichtung ist ebenfalls über eine Schnittstelle, wie etwa eine Videoschnittstelle 890, mit dem Systembus 821 verbunden. Zusätzlich zum Monitor können Computer auch andere periphere Ausgabevorrichtungen, wie etwa die Lautsprecher 897 und den Drucker 896 beinhalten, die über eine Ausgabeperipherieschnittstelle 895 verbunden werden können.
Der Computer 810 wird in einer Netzwerkumgebung über logische Verbindungen (wie etwa CAN, LAN oder WAN) zu einem oder mehreren entfernten Computern, wie etwa einem entfernten Computer 880, betrieben.
Bei Verwendung in einer LAN-Netzwerkumgebung ist der Computer 810 über eine Netzwerkschnittstelle oder einen Adapter 870 mit dem LAN 871 verbunden. Bei Verwendung in einer WAN-Netzwerkumgebung beinhaltet der Computer 810 typischerweise ein Modem 872 oder andere Mittel zum Aufbauen einer Kommunikation über das WAN 873, wie etwa das Internet. In einer vernetzten Umgebung können Programmmodule in einer entfernten Speichervorrichtung gespeichert sein. 10 veranschaulicht zum Beispiel, dass sich Remote-Anwendungsprogramme 885 auf dem Remote-Computer 880 befinden können.
Es sollte auch angemerkt werden, dass die verschiedenen hier beschriebenen Beispiele auf verschiedene Weise kombiniert werden können. Das heißt, Teile eines oder mehrerer Beispiele können mit Teilen eines oder mehrerer anderer Beispiele kombiniert werden. All dies wird hierin betrachtet.
Beispiel 1 ist eine landwirtschaftliche Arbeitsmaschine, umfassend: ein Kommunikationssystem, das eine Vorabinformationskarte empfängt, die Werte eines Geländemerkmals beinhaltet, die verschiedenen geografischen Positionen entsprechen; einen geografischen Positionssensor, der eine geografische Position der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine erkennt; einen In-situ-Sensor, der einen Wert einer dynamischen Reaktion erkennt, die der geografischen Position entspricht; einen prädiktiven Modellgenerator, der ein prädiktives Modell erzeugt, das eine Beziehung zwischen dem Geländemerkmal und dem dynamischen Reaktionsmerkmal auf Grundlage des Werts des Geländemerkmals in der Vorabinformationskarte an der geografischen Position und eines Werts des dynamischen Reaktionsmerkmals modelliert, der durch den In-situ-Sensor an der geografischen Position erfasst wird; und einen prädiktiven Kartengenerator, der eine funktionelle prädiktive dynamische Reaktionskarte erzeugt, die prädiktive Werte des dynamischen Reaktionsmerkmals auf die verschiedenen geografischen Positionen auf Grundlage der Werte des Geländemerkmals in der Vorabinformationskarte und auf Grundlage des prädiktiven Modells abbildet.
Beispiel 2 ist die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine eines oder aller vorhergehenden Beispiele, wobei der prädiktive Kartengenerator die funktionelle prädiktive dynamische Reaktionskarte für den Verbrauch durch ein Steuersystem konfiguriert, das Steuersignale erzeugt, um ein steuerbares Teilsystem auf der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine auf Grundlage der funktionellen prädiktiven dynamischen Reaktionskarte zu steuern.
Beispiel 3 ist die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine eines oder aller der vorhergehenden Beispiele, wobei das steuerbare Teilsystem aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus Folgendem besteht: einem Fahrzeugantriebs-Teilsystem, einem aktiven Aufhängungssystem und einem aktiven Sitz-Teilsystem.
Beispiel 4 ist die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine eines oder aller vorhergehenden Beispiele, wobei die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine ein Massemerkmal aufweist, das sich ändert, wenn die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine arbeitet, und die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine ferner einen massebezogenen Sensor umfasst, der einen massebezogenen Wert erkennt, der sich auf mindestens eines von einer Masse der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine und einer Masse eines von der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine gezogenen Anbaugeräts bezieht, und wobei der prädiktive Kartengenerator ferner konfiguriert ist, um die funktionale prädiktive Karte auf Grundlage des massebezogenen Werts zu erzeugen.
Beispiel 5 ist die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine eines oder aller vorhergehenden Beispiele, wobei der massebezogene Sensor ein Sensor ist, der aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus Folgendem besteht: einer Kraftmessdose; und
einer Kamera, die angeordnet ist, um ein Bild einer Menge an Material bereitzustellen, die in mindestens einem von der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine und einem von der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine gezogenen Anbaugerät untergebracht ist, um eine Angabe der Masse der mindestens einen landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine und Anbaugerät bereitzustellen, die sich während des Betriebs der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine ändert.
Beispiel 6 ist die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine eines oder aller der vorhergehenden Beispiele, wobei der Massesensor eine Logik umfasst, die konfiguriert ist, um Masse auf Grundlage des Betriebs der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine zu berechnen.
Beispiel 7 ist die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine eines oder aller der vorhergehenden Beispiele, wobei die Logik Masse auf Grundlage der Betriebszeit berechnet.
Beispiel 8 ist die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine eines oder aller der vorhergehenden Beispiele, wobei die Logik Masse auf Grundlage der zurückgelegten Strecke berechnet.
Beispiel 9 ist die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine eines oder aller vorhergehenden Beispiele, wobei der massebezogene Sensor aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus Folgendem besteht: einer Vielzahl von Lastzellen, die angeordnet sind, um eine Anzeige in Bezug auf die Masseverteilung bereitzustellen, und einer Vielzahl von Kameras, die angeordnet sind, um Bilder einer Menge an Material bereitzustellen, die in mindestens einem von der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine und einem Anbaugerät, das von der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine gezogen wird, untergebracht ist, das sich während des Betriebs der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine ändert, wobei die Bilder eine Masseverteilung des Materials angeben.
Beispiel 10 ist die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine eines oder aller vorhergehenden Beispiele, wobei die Vorabinformationskarte eine Geländekarte umfasst, die Gelände an verschiedenen geografischen Positionen abbildet, und wobei der prädiktive Modellgenerator konfiguriert ist, um eine Beziehung zwischen dem Gelände und des dynamischen Reaktionsmerkmals, das an der geografischen Position erfasst wird, und dem Geländemerkmalswert in der Geländemerkmalkarte an der geografischen Position zu identifizieren, wobei das prädiktive Modell konfiguriert ist, um eine geografische Position als eine Modelleingabe zu empfangen und das dynamische Reaktionsmerkmal als eine prädiktive Modellgeneratorausgabe auf Grundlage der identifizierten Beziehung zu erzeugen.
Beispiel 11 ist die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine eines oder aller vorhergehenden Beispiele, wobei das prädiktive dynamische Reaktionsmerkmal aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus Folgendem besteht: einem prädiktiven dynamischen Reaktionsmerkmal eines Fahrzeugs, eines dynamischen Reaktionsmerkmals eines Anbaugeräts und einem dynamischen Reaktionsmerkmal eines Sitzes.
Beispiel 12 ist die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine eines oder aller vorhergehenden Beispiele, wobei der In-situ-Sensor aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus Folgendem besteht: einem Bewegungssensor, einem Vertikalverschiebungssensor und einer Trägheitsmesseinheit (IMU).
Beispiel 13 ist ein computerimplementiertes Verfahren zum Erzeugen einer funktionellen prädiktiven dynamischen Reaktionskarte, umfassend: Empfangen einer Vorabinformationskarte an einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine, die Werte eines Geländemerkmals angibt, die verschiedenen geografischen Positionen entsprechen; Erkennen einer geografischen Position der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine; Erkennen eines Wertes einer dynamischen Reaktion der landwirtschaftlichen Maschine, die der geografischen Position entspricht, mit einem In-situ-Sensor; Erzeugen eines prädiktiven Modells, das eine Beziehung zwischen dem Geländemerkmal und der dynamischen Reaktion modelliert; und Steuern eines prädiktiven Kartengenerators, um die funktionelle prädiktive dynamische Reaktionskarte zu erzeugen, die prädiktive Werte der dynamischen Reaktion auf die verschiedenen Positionen auf Grundlage der Werte des Geländemerkmals in der Vorabinformationskarte und des prädiktiven Modells abbildet.
Beispiel 14 ist das computerimplementierte Verfahren eines oder aller der vorhergehenden Beispiele und umfasst ferner das Konfigurieren der funktionellen prädiktiven dynamischen Reaktionskarte für ein Steuersystem, das Steuersignale erzeugt, um ein steuerbares Teilsystem auf der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine auf Grundlage der funktionellen prädiktiven dynamischen Reaktionskarte zu steuern.
Beispiel 15 ist das computerimplementierte Verfahren eines oder aller vorhergehenden Beispiele, wobei das steuerbare Teilsystem aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus Folgendem besteht: einem Fahrzeugantriebs-Teilsystem einem aktiven Aufhängungssystem und einem aktiven Sitz-Teilsystem.
Beispiel 16 ist das computerimplementierte Verfahren eines oder aller vorhergehenden Beispiele, wobei die Vorabinformationskarte die Bodenoberflächenunebenheit umfasst.
Beispiel 17 ist das computerimplementierte Verfahren eines oder aller vorhergehenden Beispiele, wobei die Vorabinformationskarte Straßenmerkmale beinhaltet.
Beispiel 18 ist ein Verfahren zum Betreiben einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine. Das Verfahren beinhaltet das Erhalten einer Geländemerkmalkarte mit einem Konfidenzniveau, das Bestimmen, ob ein oder mehrere Ereignisse aufgetreten sind, die das Konfidenzniveau verschlechtern, das Berechnen eines verschlechterten Konfidenzniveaus auf Grundlage des einen oder der mehreren Ereignisse, das Vergleichen des verschlechterten Konfidenzniveaus mit einem Schwellenwert und das selektive Durchführen einer Aktion auf Grundlage des Vergleichs des verschlechterten Konfidenzniveaus mit dem Schwellenwert.
Beispiel 19 ist das Verfahren eines oder aller vorhergehenden Beispiele, wobei das selektive Durchführen einer Aktion eine Aktion beinhaltet, die aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus Folgendem besteht: Auslösen eines Neulernens des Modells, wenn das Konfidenzniveau unter dem Schwellenwert liegt, Einstellen einer Steuerausgabe an ein steuerbares Teilsystem der landwirtschaftlichen Maschine und Fortfahren mit einer nicht angepassten Steuerausgabe an ein steuerbares Teilsystem.
Beispiel 20 ist das Verfahren eines oder aller vorhergehenden Beispiele, wobei das eine oder die mehreren Ereignisse ein Ereignis beinhalten, das aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus Folgendem besteht: Zeitablauf, einer Anzahl von Durchläufen der landwirtschaftlichen Maschine über eine gegebene geografische Position und einem Wetterereignis.
Obwohl der Gegenstand in einer für strukturelle Merkmale oder methodische Handlungen spezifischen Sprache beschrieben wurde, versteht es sich, dass der in den beigefügten Ansprüchen definierte Gegenstand nicht unbedingt auf die vorstehend beschriebenen spezifischen Merkmale oder Handlungen beschränkt ist. Vielmehr werden die vorstehend beschriebenen Besonderheiten und Handlungen als exemplarische Formen der Ansprüche offengelegt.

Claims

Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine (100), umfassend: ein Kommunikationssystem (206), das eine Vorabinformationskarte (258) empfängt, die Werte eines Geländemerkmals beinhaltet, die verschiedenen geografischen Positionen entsprechen; einen geografischen Positionssensor (204), der eine geografische Position der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (100) erkennt; einen In-situ-Sensor (208), der einen Wert eines dynamischen Reaktionsmerkmals der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (101) erkennt, der der geografischen Position entspricht; einen prädiktiven Modellgenerator (210), der ein prädiktives Modell (350) erzeugt, das eine Beziehung zwischen dem Geländemerkmal und dem dynamischen Reaktionsmerkmal auf Grundlage eines Werts des Geländemerkmals in der Vorabinformationskarte (258) an der geografischen Position und des Werts des dynamischen Reaktionsmerkmals modelliert, der durch den In-situ-Sensor (208) an der geografischen Position erfasst wird; und einen prädiktiven Kartengenerator (212), der eine funktionelle prädiktive dynamische Reaktionskarte (264) erzeugt, die prädiktive Werte des dynamischen Reaktionsmerkmals auf Grundlage der Werte des Geländemerkmals in der Vorabinformationskarte (258) und auf Grundlage des prädiktiven Modells (350) auf die verschiedenen geografischen Positionen abbildet.
Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine (100) nach Anspruch 1, wobei der prädiktive Kartengenerator (212) die funktionelle prädiktive dynamische Reaktionskarte (264) zum Verbrauch durch ein Steuersystem konfiguriert, das Steuersignale erzeugt, um ein steuerbares (216) Teilsystem auf der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (100) auf Grundlage der funktionellen prädiktiven dynamischen Reaktionskarte (264) zu steuern.
Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine (100) nach Anspruch 2, wobei das steuerbare Teilsystem (216) ausgewählt ist aus der Gruppe bestehend aus: einem Fahrzeugantriebs-Teilsystem (250), einem aktiven Aufhängungssystem (253) und einem aktiven Sitz-Teilsystem (254).
Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine (100) nach Anspruch 1, wobei die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine (100) ein Massemerkmal aufweist, das sich ändert, wenn die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine (100) arbeitet, und die landwirtschaftliche Arbeitsmaschine (100) ferner einen massebezogenen Sensor (303, 305) umfasst, der einen massebezogenen Wert erkennt, der sich auf eine Masse der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (100) und/oder eine Masse eines von der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (100) gezogenen Anbaugeräts bezieht, und wobei der prädiktive Kartengenerator (212) ferner konfiguriert ist, um die funktionelle prädiktive Reaktionskarte (264) basierend teilweise auf dem massebezogenen Wert zu erzeugen.
Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine (100) nach Anspruch 4, wobei der massebezogene Sensor (303, 305) ein Sensor ist, der aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus Folgendem besteht: eine Lastzelle; und eine Kamera, die angeordnet ist, um ein Bild einer Menge an Material bereitzustellen, die in mindestens einem von der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (100) und einem von der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (100) gezogenen Anbaugerät untergebracht ist, um eine Angabe der Masse der mindestens einen landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (100) und dem Anbaugerät bereitzustellen, die sich während des Betriebs der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (100) ändert.
Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine (100) nach Anspruch 4, wobei der Massesensor eine Logik umfasst, die konfiguriert ist, um Masse basierend auf dem Betrieb der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (100) zu berechnen.
Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine nach Anspruch 6, wobei die Logik eine Masse basierend auf einer Betriebszeit berechnet.
Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine nach Anspruch 6, wobei die Logik die Masse basierend auf der zurückgelegten Strecke berechnet.
Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine (100) nach Anspruch 4, wobei der massebezogene Sensor (303, 305) aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus Folgendem besteht: einer Vielzahl von Lastzellen, die angeordnet sind, um eine Anzeige in Bezug auf die Masseverteilung bereitzustellen, und einer Vielzahl von Kameras, die angeordnet sind, um Bilder einer Menge an Material bereitzustellen, die in mindestens einem von der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (100) und einem Anbaugerät, das von der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (100) gezogen wird, untergebracht ist, das sich während des Betriebs der landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (100) ändert, wobei die Bilder eine Masseverteilung des Materials angeben.
Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine (100) nach Anspruch 1, wobei die Vorabinformationskarte (258) eine Geländekarte umfasst, die Gelände an verschiedenen geografischen Positionen abbildet, und wobei der prädiktive Modellgenerator (210) konfiguriert ist, um eine Beziehung zwischen dem Gelände und dem dynamischen Reaktionsmerkmal auf der Grundlage des an der geografischen Position erfassten dynamischen Reaktionsmerkmals zu identifizieren, wobei das prädiktive Modell konfiguriert ist, um eine geografische Position als eine Modelleingabe zu empfangen und das dynamische Reaktionsmerkmal als eine prädiktive Modellgeneratorausgabe (350) auf der Grundlage der identifizierten Beziehung zu erzeugen.
Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine (100) nach Anspruch 10, wobei das prädiktive dynamische Reaktionsmerkmal aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus Folgendem besteht: einem prädiktiven dynamischen Reaktionsmerkmal eines Fahrzeugs (352), eines dynamischen Reaktionsmerkmals eines Anbaugeräts (356) und einem dynamischen Reaktionsmerkmal eines Sitzes (354).
Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine nach Anspruch 1, wobei der In-situ-Sensor (222) aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus einem Bewegungssensor (306), einem Vertikalverschiebungssensor (301) und einer Trägheitsmesseinheit (IMU) besteht.
Verfahren (400) zum Betreiben einer landwirtschaftlichen Arbeitsmaschine (100), wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Erhalten (402) einer Geländemerkmalskarte mit einem Konfidenzniveau (404); Bestimmen (406), ob ein oder mehrere Ereignisse aufgetreten sind, die die Konfidenz in das Konfidenzniveau verschlechtern; Berechnen (414) eines verschlechterten Konfidenzniveaus auf Grundlage des einen oder der mehreren Ereignisse; Vergleichen (416) des verschlechterten Konfidenzniveaus mit einem Schwellenwert; und selektives Durchführen (420, 422) einer Aktion auf Grundlage des Vergleichs des verschlechterten Konfidenzniveaus mit dem Schwellenwert.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei das selektive Durchführen (420, 422) einer Aktion eine Aktion umfasst, die aus der Gruppe ausgewählt ist, die aus Folgendem besteht: Auslösen eines Neulernens des Modells (418), wenn das Konfidenzniveau unter dem Schwellenwert liegt, Einstellen einer Steuerausgabe (420) auf ein steuerbares Teilsystem (216) der landwirtschaftlichen Maschine (100), und Fortfahren mit einer nicht angepassten an ein steuerbares Teilsystem (216) Steuerausgabe (422).
Verfahren nach Anspruch 13, wobei das eine oder die mehreren Ereignisse ein Ereignis beinhalten, das ausgewählt ist aus der Gruppe bestehend aus: Zeitablauf (408), einer Anzahl von Durchläufen (410) der landwirtschaftlichen Maschine (100) über eine gegebene geographische Position und einem Wetterereignis (412).