BR102021015171A2

BR102021015171A2 - Máquina de trabalho agrícola, e, método implementado por computador para controlar uma máquina de trabalho agrícola

Info

Publication number: BR102021015171A2
Application number: BR102021015171-4A
Authority: BR
Inventors: Nathan R. Vandike; Bhanu Kiran Reddy Palla; Noel W. Anderson
Original assignee: Deere & Company
Priority date: 2020-10-09
Filing date: 2021-07-30
Publication date: 2022-04-19
Also published as: CN114330808A; US20220113734A1; US11635765B2

Abstract

Um ou mais mapas de informação são obtidos por uma máquina de trabalho agrícola. O um ou mais mapas de informação mapeiam um ou mais valores agrícolas característicos em diferentes locais geográficos de um campo. Um sensor in-situ na máquina de trabalho agrícola sensoreia uma característica agrícola conforme a máquina de trabalho agrícola se move através do campo. Um gerador de mapa preditivo gera um mapa preditivo, que prediz uma característica agrícola preditiva em diferentes locais no campo com base em uma relação entre os valores no um ou mais mapas de informação e a característica agrícola sensoreada pelo sensor in-situ. O mapa preditivo pode ser fornecido e usado no controle de máquina automático.

Description

MÁQUINA DE TRABALHO AGRÍCOLA, E, MÉTODO IMPLEMENTADO POR COMPUTADOR PARA CONTROLAR UMA MÁQUINA DE TRABALHO AGRÍCOLA

CAMPO DA DESCRIÇÃO

[001] A presente descrição se refere a máquinas agrícolas, máquinas de exploração florestal, máquinas de construção e máquinas de cultivo de gramados.

FUNDAMENTOS

[002] Existe uma grande variedade de tipos diferentes de máquinas agrícolas. Algumas máquinas agrícolas incluem colheitadeiras, tais como colheitadeiras combinadas, colheitadeiras de cana-de-açúcar, colheitadeiras de algodão, colheitadeiras de forragem autopropulsionadas, e ceifadeiras alinhadoras. Algumas colheitadeiras podem também ser providas com tipos diferentes de cabeças para colher tipos diferentes de cultivos.

[003] As colheitadeiras agrícolas podem operar diferentemente em áreas de produção variável nos campos, a menos que as regulagens na colheitadeira agrícola sejam alteradas. Por exemplo, quando a colheitadeira apresenta uma transição de uma área em um campo com uma primeira produção para uma área no campo com uma segunda produção, em que a segunda produção é mais alta que a primeira produção, a alteração de uma reduzida quantidade de grão sendo colhida para uma quantidade aumentada de grão pode degradar o desempenho da colheitadeira se as regulagens de operação não forem alteradas. Por conseguinte, um operador pode tentar modificar o controle da colheitadeira na transição entre uma área de produção aumentada ou produção reduzida durante a operação de colheita.

[004] A discussão acima é meramente provida para a informação geral dos fundamentos e não é destinada para ser usada como um auxílio na determinação do escopo da matéria reivindicada.

SUMÁRIO

[005] Um ou mais mapas de informação são obtidos por uma máquina de trabalho agrícola. O um ou mais mapas de informação mapeiam um ou mais valores agrícolas característicos em diferentes locais geográficos de um campo. Um sensor in-situ na máquina de trabalho agrícola sensoreia uma característica agrícola conforme a máquina de trabalho agrícola se move através do campo. Um gerador de mapa preditivo gera um mapa preditivo, que prediz uma característica agrícola preditiva em diferentes locais no campo com base em uma relação entre os valores no um ou mais mapas de informação e a característica agrícola sensoreada pelo sensor in-situ. O mapa preditivo pode ser fornecido e usado no controle de máquina automático.

[006] Esse sumário é provido para apresentar uma seleção de conceitos de uma forma simplificada, que são descritos mais detalhadamente abaixo na descrição detalhada. Esse sumário não é destinado a identificar as características principais ou características essenciais da matéria reivindicada, nem é destinado a ser usado como um auxílio na determinação do escopo da matéria reivindicada. A matéria reivindicada não é limitada aos exemplos que solucionam qualquer ou todas das desvantagens notadas nos fundamentos.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

[007] A figura 1 é uma ilustração parcialmente simbólica, parcialmente esquemática, de um exemplo de uma colheitadeira agrícola.

[008] A figura 2 é um diagrama de blocos mostrando algumas porções de uma colheitadeira agrícola em mais detalhe, de acordo com alguns exemplos da presente invenção.

[009] As figuras 3A-3B (coletivamente referidas aqui como a figura 3) mostram um fluxograma ilustrando um exemplo de operação de uma colheitadeira agrícola na geração de um mapa.

[0010] A figura 4 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de um gerador de modelo preditivo e um gerador de mapa preditivo.

[0011] A figura 5 é um fluxograma mostrando um exemplo de operação de uma colheitadeira agrícola na recepção de um índice vegetativo ou mapa de produção histórica, detectando uma característica de produção insitu, e gerando um mapa de produção preditiva funcional para a apresentação ou uso no controle da colheitadeira agrícola durante uma operação de colheita, ou ambos.

[0012] A figura 6 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de um gerador de modelo preditivo e um gerador de mapa preditivo.

[0013] A figura 7 mostra um fluxograma ilustrando um exemplo de operação de uma colheitadeira agrícola envolvendo a geração de um mapa preditivo funcional usando um mapa de informação anterior e uma entrada de sensor in-situ.

[0014] A figura 8 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de ao gerador de zona de controle.

[0015] A figura 9 é um fluxograma ilustrando um exemplo da operação do gerador de zona de controle, mostrado na figura 8.

[0016] A figura 10 ilustra um fluxograma mostrando um exemplo de operação de um sistema de controle na seleção de um valor de regulagem alvo para controlar uma colheitadeira agrícola.

[0017] A figura 11 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de um controlador de interface de operador.

[0018] A figura 12 é um fluxograma ilustrando um exemplo de um controlador de interface de operador.

[0019] A figura 13 é uma ilustração simbólica mostrando um exemplo de uma exibição de interface de operador.

[0020] A figura 14 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de uma colheitadeira agrícola em comunicação com um ambiente de servidor remoto.

[0021] As figuras 15 a 17 mostram exemplos de dispositivos móveis que podem ser usados em uma colheitadeira agrícola.

[0022] A figura 18 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de um ambiente de computação que pode ser usado em uma colheitadeira agrícola

DESCRIÇÃO DETALHADA

[0023] Para as finalidades de promover uma compreensão dos princípios da presente invenção, referência será agora feita aos exemplos ilustrados nos desenhos, e linguagem específica será usada para descrever os mesmos. Será entendido, não obstante, que uma limitação do escopo da invenção não é pretendida. Quaisquer alterações e outras modificações aos dispositivos descritos, os sistemas, métodos, e qualquer outra aplicação dos princípios da presente invenção são totalmente contempladas como ocorreriam normalmente a uma pessoa especializada na técnica à qual a invenção se relaciona. Em particular, é totalmente contemplado que as características, componentes, etapas, ou uma combinação dos mesmos, descritos com relação a um exemplo, podem ser combinados com as características, componentes, etapas, ou uma combinação dos mesmos, descritos com relação a outros exemplos da presente invenção.

[0024] A presente descrição se refere ao uso de dados in-situ, tomados simultaneamente com uma operação agrícola, em combinação com prior dados, para gerar um mapa preditivo funcional e, mais particularmente, um mapa de produção preditiva funcional. Em alguns exemplos, o mapa de produção preditiva funcional pode ser usado para controlar uma máquina de trabalho agrícola, tal como uma colheitadeira agrícola. Conforme discutido acima, o desempenho de uma colheitadeira agrícola pode ser degradado quando a colheitadeira agrícola engata áreas de produção variável, a menos que as regulagens da máquina sejam também alteradas. Por exemplo, em uma área de reduzida produção, a colheitadeira agrícola pode se mover sobre o solo rapidamente e mover material através da máquina a uma taxa de alimentação aumentada. Quando encontra uma área de produção aumentada, a velocidade da colheitadeira agrícola sobre o solo pode diminuir, diminuindo assim a taxa de alimentação para o interior da colheitadeira agrícola, ou a colheitadeira agrícola pode se fechar, perder grão, ou enfrentar outros problemas. Por exemplo, as áreas de um campo tendo produção aumentada podem ter as plantas de cultivo com diferentes estruturas físicas que em áreas do campo tendo reduzida produção. Por exemplo, em áreas de produção aumentada, algumas plantas podem ter caules mais grossos, folhas mais largas, ou mais cabeças, etc. Essas variações na estrutura de planta em áreas de produção variável podem também fazer com que o desempenho da colheitadeira agrícola varie quando a colheitadeira agrícola se move através de áreas de produção variável.

[0025] Um mapa de índice vegetativo ilustrativamente mapeia os valores de índice vegetativo, que podem ser indicativos de crescimento vegetativo, através de diferentes locais geográficos em um campo de interesse. Um exemplo de um índice vegetativo inclui um índice de vegetação de diferença normalizado (NDVI). Existem muitos outros índices vegetativos, e todos desses índices vegetativos estão dentro do escopo da presente invenção. Em alguns exemplos, um índice vegetativo pode ser derivado de leituras de sensor de uma ou mais bandas de radiação eletromagnética refletida pelas plantas. Sem limitações, essas bandas podem estar nas porções de microondas, infravermelhas, visíveis, ou ultravioletas do espectro eletromagnético.

[0026] Um mapa de índice vegetativo pode, assim, ser usado para identificar a presença e o local de vegetação. Em alguns exemplos, um mapa de índice vegetativo permite que cultivos sejam identificados e georreferenciados na presença de solo nu, resíduo de cultivo, ou outras plantas, incluindo cultivo ou ervas daninhas. Por exemplo, perto do início de uma estação de crescimento, quando um cultivo está em um estado de crescimento, o índice vegetativo pode mostrar o progresso do desenvolvimento do cultivo. Por conseguinte, se um mapa de índice vegetativo for gerado prematuramente na estação de crescimento ou na metade da estação de crescimento, o mapa de índice vegetativo pode ser indicativo do progresso do desenvolvimento das plantas de cultivo. Por exemplo, o mapa de índice vegetativo pode indicar se a planta está atrofiada, estabelecendo uma copa suficiente, ou outros atributos de planta, que são indicativos do desenvolvimento de plantas.

[0027] Um mapa de produção histórica ilustrativamente mapeia os valores de produção através de diferentes locais geográficos em um ou mais campo(s) de interesse. Esses mapas de produção histórica são coletados de operações de colheitas anteriores no(s) campo(s). Um mapa de produção pode mostrar produção em unidades de valor de produção. Um exemplo de uma unidade de valor de produção inclui Bushels secos por acre. Em alguns exemplos, um mapa de produção histórica pode ser derivado de leituras de sensor de um ou mais sensores de produção. Sem limitação, esses sensores de produção podem incluir sensores de atenuação de raios gama, sensores de placa de impacto, células de carga, câmeras, ou outros sensores ópticos e sensores ultrassônicos, dentre outros.

[0028] A presente discussão também inclui mapas preditivos, que predizem a característica com base em um mapa de informação anterior e uma relação aos dados sensoreados, obtida de um sensor in-situ. Esses mapas preditivos incluem um mapa de produção preditiva. Em um exemplo, o mapa de produção preditiva é gerado pela recepção de um mapa de índice vegetativo anterior e dados de produção sensoreados, obtidos de um sensor de produção in-situ e determinando uma relação entre o mapa de índice vegetativo anterior e os dados de produção sensoreados, obtidos de um sinal do sensor de produção in-situ, e usando a relação para gerar o mapa de produção preditiva com base na relação e no mapa de índice vegetativo anterior. O mapa de produção preditiva pode ser criado com base em outros mapas de informação anteriores ou gerado também de outras maneiras. Por exemplo, a produção preditiva pode ser gerada com base em imagens de satélites, modelos de crescimento, modelos climáticos, etc. Ou, por exemplo, um mapa de produção preditiva pode ser baseado, no total ou em parte, em um mapa topográfico, um mapa do tipo de solo, um mapa de constituintes do solo, ou um mapa da saúde do solo.

[0029] A presente discussão prossegue assim com relação a exemplos, nos quais um sistema recebe um ou mais de um mapa de índice vegetativo, um mapa de produção histórica de um campo, ou um mapa gerado durante uma operação anterior e também usa um sensor in-situ mapas de informação anteriores a característica ou variável indicativa da produção durante uma operação de colheita. O sistema gera um modelo que modela uma relação entre os valores de índice vegetativo ou os valores de produção histórica de um ou mais dos mapas e dos dados in-situ do sensor in-situ. O modelo é usado para gerar um mapa de produção preditiva funcional, que prediz uma produção de cultivo antecipada no campo. O mapa de produção preditiva funcional, gerado durante a operação de colheita, pode ser apresentado a um operador ou outro usuário ou usado em automaticamente controlar uma colheitadeira agrícola durante a operação de colheita, ou ambos.

[0030] A figura 1 é uma ilustração parcialmente simbólica, parcialmente esquemática, de uma colheitadeira agrícola autopropulsionada 100. No exemplo ilustrado, a colheitadeira agrícola 100 é uma colheitadeira combinada. Além disso, embora colheitadeiras combinadas sejam providas como exemplos por toda a presente descrição, será apreciado que a presente descrição é também aplicável a outros tipos de colheitadeiras, tais como colheitadeiras de algodão, colheitadeiras de cana-de-açúcar, colheitadeiras de forragem autopropulsionadas, ceifadeiras alinhadoras, ou outras máquinas de trabalho agrícolas. Consequentemente, a presente invenção é destinada a compreender os vários tipos de colheitadeiras conforme descritas e não é, assim, limitada às colheitadeiras combinadas. Além disso, a presente invenção é dirigida a outros tipos de máquinas de trabalho, tais como semeadoras e pulverizadores agrícolas, equipamento de construção, equipamento de exploração florestal, e equipamento de cultivo de gramados, nos quais a geração de um mapa preditivo pode ser aplicável. Consequentemente, a presente invenção é destinada a abranger esses vários tipos de colheitadeiras e outras máquinas de trabalho e não é, assim, limitada às colheitadeiras combinadas.

[0031] Conforme mostrado na figura 1, a colheitadeira agrícola 100 ilustrativamente inclui um compartimento de operador 101, que pode ter uma variedade de diferentes mecanismos de interface de operador, para controlar a colheitadeira agrícola 100. A colheitadeira agrícola 100 inclui equipamento de extremidade dianteira, tal como a plataforma de corte 102, e um cortador geralmente indicado em 104. A colheitadeira agrícola 100 também inclui um alimentador 106, um acelerador de alimentação 108, e um debulhador geralmente indicado em 110. O alimentador 106 e o acelerador de alimentação 108 fazem parte de um subsistema de manipulação de material 125. A plataforma de corte 102 é acoplada de forma pivotante a uma armação 103 da colheitadeira agrícola 100 ao longo do eixo geométrico de pivô 105. Um ou mais atuadores 107 acionam o movimento de plataforma de corte 102 em torno do eixo geométrico 105 na direção geralmente indicada pela seta 109. Assim, uma posição vertical da plataforma de corte 102 (a altura da plataforma de corte) acima do solo 111 sobre o qual a plataforma de corte 102 se desloca é controlável pela atuação do atuador 107. Embora não mostrado na figura 1, a colheitadeira agrícola 100 pode também incluir um ou mais atuadores que operam para aplicar um ângulo de inclinação, um ângulo de rolagem, ou ambos, à plataforma de corte 102 ou porções de plataforma de corte 102. Inclinação se refere a um ângulo no qual o cortador 104 engata o cultivo. O ângulo de inclinação é aumentado, por exemplo, por controle da plataforma de corte 102 para apontar para uma borda distal 113 do cortador 104 mais na direção para o solo. O ângulo de inclinação é diminuído por controle da plataforma de corte 102 para apontar para a borda distal 113 do cortador 104 mais para longe do solo. O ângulo de rolamento se refere à orientação de plataforma de corte 102 em torno do eixo geométrico longitudinal de frente para trás da colheitadeira agrícola 100.

[0032] O debulhador 110 ilustrativamente inclui um rotor de debulhe 112 e um conjunto de côncavos 114. Além disso, a colheitadeira agrícola 100 também inclui um separador 116. A colheitadeira agrícola 100 também inclui um subsistema de limpeza ou sapata de limpeza (coletivamente referidos como o subsistema de limpeza 118) que inclui uma ventoinha de limpeza 120, o crivo superior 122, e a peneira 124. O subsistema de manipulação de material 125 também inclui o batedor de descarga 126, o elevador de rejeitos 128, o elevador de grão limpo 130, bem como o parafuso sem-fim de descarregamento 134 e boca de descarga 136. O elevador de grão limpo move grão limpo para dentro do tanque de grão limpo 132. A colheitadeira agrícola 100 também inclui um subsistema de resíduos 138 que pode incluir o picador 140 e o espalhador 142. A colheitadeira agrícola 100 também inclui um subsistema de propulsão que inclui um motor que aciona componentes engatando o solo 144, tais como rodas ou esteiras. Em alguns exemplos, uma colheitadeira combinada dentro do escopo da presente invenção pode ter mais que um de qualquer dos subsistemas mencionados acima. Em alguns exemplos, a colheitadeira agrícola 100 pode ter subsistemas de limpeza, separadores, esquerdo e direito, etc., que não são mostrados na figura 1.

[0033] Na operação, e a título de visão geral, a colheitadeira agrícola 100 ilustrativamente se move através de um campo na direção indicada pela seta 147. Conforme a colheitadeira agrícola 100 se move, plataforma de corte 102 (e o carretel associado 164) engata o cultivo a ser colhido e recolhe o cultivo na direção para o cortador 104. Um operador da colheitadeira agrícola 100 pode ser um operador humano local, um operador humano remoto, ou um sistema automático. Um comando de operador é um comando por um operador. O operador da colheitadeira agrícola 100 pode determinar um ou mais de uma regulagem de altura, uma regulagem de ângulo de inclinação, ou uma regulagem de ângulo de rolagem para a plataforma de corte 102. Por exemplo, o operador alimenta uma regulagem ou regulagens a um sistema de controle, descrito em mais detalhe abaixo, que controla o atuador 107. O sistema de controle pode também receber uma regulagem do operador para estabelecer o ângulo de inclinação e o ângulo de rolagem da plataforma de corte 102 e implementar as regulagens alimentadas por meio do controle de atuadores associados, não mostrados, que operam para alterar o ângulo de inclinação e o ângulo de rolagem da plataforma de corte 102. O atuador 107 mantém a plataforma de corte 102 a uma altura acima do solo 111 com base em uma regulagem de altura e, onde aplicável, nos ângulos de inclinação e de rolagem desejados. Cada uma das regulagens de altura, rolagem, e inclinação, pode ser implementada independentemente umas das outras. O sistema de controle responde ao erro de plataforma de corte (por exemplo, a diferença entre a regulagem de altura e a altura medida da plataforma de corte 104 acima do solo 111 e, em alguns exemplos, os erros do ângulo de inclinação e do ângulo de rolagem) com uma responsividade que é determinada com base em um nível de sensitividade selecionado. Se o nível de sensitividade for ajustado em um nível de sensitividade maior, o sistema de controle responde a menores erros de posição da plataforma de corte, e tenta reduzir os erros detectados mais rapidamente que quando a sensitividade está a um nível mais baixo de sensitividade.

[0034] Retornando para a descrição da operação da colheitadeira agrícola 100, depois dos cultivos serem cortados pelo cortador 104, o material de cultivo separado é movido através de um transportador no alimentador 106 na direção para o acelerador de alimentação 108, que acelera o material de cultivo para dentro do debulhador 110. O material de cultivo é debulhado pelo rotor 112 girando o cultivo contra os côncavos 114. O material de cultivo debulhado é movido por um rotor de separador no separador 116, onde uma porção do resíduo é movida pelo batedor de descarga 126 na direção para o subsistema de resíduos 138. A porção de resíduo transferida para o subsistema de resíduos 138 é picada pelo picador de resíduo 140 e espalhada sobre o campo pelo espalhador 142. Em outras configurações, o resíduo é liberado da colheitadeira agrícola 100 em uma deposição em fiada. Em outros exemplos, o subsistema de resíduos 138 pode incluir eliminadores de sementes de ervas daninhas (não mostrados), tais como ensacadores de sementes ou outros coletores de sementes, ou trituradores de sementes ou outros destruidores de sementes.

[0035] Grão cai ao subsistema de limpeza 118. O crivo superior 122 separa algumas peças maiores de material do grão, e a peneira 124 separa algumas das peças mais finas de material do grão limpo. Grão limpo cai em um parafuso sem-fim que move o grão para uma extremidade de entrada do elevador de grão limpo 130, e o elevador de grão limpo 130 move o grão limpo para cima, depositando o grão limpo no tanque de grão limpo 132. O resíduo é removido do subsistema de limpeza 118 por fluxo de ar gerado pela ventoinha de limpeza 120. A ventoinha de limpeza 120 direciona ar ao longo de um trajeto de fluxo de ar para cima através das peneiras e dos crivos superiores. O fluxo de ar transporta resíduo para trás na colheitadeira agrícola 100 na direção para o subsistema de resíduos 138.

[0036] O elevador de rejeitos 128 retorna os rejeitos para o debulhador 110, onde os rejeitos são re-debulhados. Alternativamente, os rejeitos também podem ser passados para um mecanismo de re-debulhe separado pelo elevador de rejeitos ou outros dispositivos de transporte, onde os rejeitos são também re-debulhados.

[0037] A figura 1 também mostra que, em um exemplo, a colheitadeira agrícola 100 inclui o sensor de velocidade de solo 146, um ou mais sensores de perda de separador 148, uma câmera de grão limpo 150, um mecanismo de captura de imagem voltado para frente 151, que pode ser na forma de uma câmera estéreo ou mono, e um ou mais sensores de perda 152 providos no subsistema de limpeza 118.

[0038] O sensor de velocidade de solo 146 sensoreia a velocidade de deslocamento da colheitadeira agrícola 100 sobre o solo. O sensor de velocidade de solo 146 pode sensorear a velocidade de deslocamento da colheitadeira agrícola 100 por sensorear a velocidade de rotação dos componentes engatando o solo (tais como rodas ou esteiras), um eixo de acionamento, um eixo, ou outros componentes. Em alguns casos, a velocidade de deslocamento pode ser sensoreada usando um sistema de posicionamento, tal como um sistema de posicionamento global (GPS), um sistema de reconhecimento passivo, o sistema de navegação a grande distância (LORAN), ou uma extensa variedade de outros sistemas ou sensores que provêm uma indicação da velocidade de deslocamento.

[0039] Os sensores de perda 152 ilustrativamente provêm um sinal de saída indicativo da quantidade da perda de grãos que ocorre em ambos os lados direito e esquerdo do subsistema de limpeza 118. Em alguns exemplos, os sensores 152 sãos sensores de choque que contam os choques de grão por unidade de tempo ou por unidade de distância percorrida para prover uma indicação da perda de grãos que ocorre no subsistema de limpeza 118. Os sensores de choque para os lados direito e esquerdo do subsistema de limpeza 118 pode prover sinais individuais ou um sinal combinado ou agregado. Em alguns exemplos, os sensores 152 podem incluir um único sensor, em oposição a sensores separados providos para cada subsistema de limpeza 118.

[0040] O sensor de perda de separador 148 provê um sinal indicativo da perda de grãos nos separadores esquerdo e direito, não separadamente mostrados na figura 1. Os sensores de perda de separador 148 podem ser associados aos separadores esquerdo e direito e pode prover sinais de perda de grão separados ou um sinal combinado ou agregado. Em alguns casos, o sensoreamento da perda de grãos nos separadores pode também ser realizado também usando uma extensa variedade de tipos diferentes de sensores.

[0041] A colheitadeira agrícola 100 pode também incluir outros sensores e mecanismos de medição. Por exemplo, a colheitadeira agrícola 100 pode incluir um ou mais dos seguintes sensores: um sensor de altura da plataforma de corte que sensoreia uma altura da plataforma de corte 102 acima do solo 111; sensores de estabilidade que sensoreiam a oscilação ou o movimento de saltos (e amplitude) da colheitadeira agrícola 100; um sensor de regulagem de resíduo, que é configurado para sensorear se a colheitadeira agrícola 100 está configurada para picar o resíduo, produzir uma deposição em fiada, etc.; um sensor de velocidade da ventoinha da sapata de limpeza para sensorear a velocidade de ventoinha de limpeza 120; um sensor de folga de côncavos que sensoreia a folga entre o rotor 112 e os côncavos 114; um sensor de velocidade do rotor de debulhe que sensoreia uma velocidade de rotor do rotor 112; um sensor de vão de crivo superior que sensoreia o tamanho das aberturas no crivo superior 122; um sensor de vão de peneira que sensoreia o tamanho das aberturas em a peneira 124; um sensor de umidade de material diferente de grão (MOG) que sensoreia um nível de umidade do MOG passando através da colheitadeira agrícola 100; um ou mais sensores de regulagem de máquina, configurados para sensorear várias regulagens configuráveis da colheitadeira agrícola 100; um sensor de orientação de máquina que sensoreia a orientação da colheitadeira agrícola 100; e os sensores de propriedade de cultivo que sensoreiam uma variedade de tipos diferentes de propriedades de cultivo, tais como tipo de cultivo, umidade do cultivo, e outras propriedades de cultivo. Os sensores de propriedade de cultivo podem também ser configurados para sensorear características do material de cultivo separado quando o material de cultivo está sendo processado pela colheitadeira agrícola 100. Por exemplo, em alguns casos, os sensores de propriedade de cultivo podem sensorear a qualidade de grão, tal como grão quebrado, níveis de MOG; constituintes de grão, tais como amidos e proteína; e taxa de alimentação de grão quando o grão se desloca através do alimentador 106, o elevador de grão limpo 130, ou em outro lugar na colheitadeira agrícola 100. Os sensores de propriedade de cultivo podem também sensorear a taxa de alimentação de biomassa através de alimentador 106, através do separador 116 ou em outro lugar na colheitadeira agrícola 100. Os sensores de propriedade de cultivo podem também sensorear a taxa de alimentação como uma vazão em massa de grão através do elevador 130 ou através de outras porções da colheitadeira agrícola 100 ou provêm outros sinais de saída indicativos de outras variáveis sensoreadas. Os sensores de propriedade de cultivo podem incluir um ou mais sensores de produção que sensoreiam a produção de cultivo sendo colhido pela colheitadeira agrícola.

[0042] Os sensores de estado de cultivo podem incluir um sistema de monocâmeras ou multicâmeras, que captura uma ou mais imagens das plantas de cultivo. Por exemplo, o mecanismo de captura de imagem voltado para frente 151 pode formar um sensor de estado de cultivo que sensoreia o estado de cultivo das plantas de cultivo à frente da colheitadeira agrícola 100. Em outros exemplos, um sensor de estado de cultivo pode ser colocado na colheitadeira agrícola 100 e pode visualizar em uma ou mais direções diferentes das à frente da colheitadeira agrícola 100. As imagens capturadas pelo sensor de estado de cultivo podem ser analisadas para determinar se o cultivo está em pé, tem alguma magnitude de uma condição caída, é com restolho, ou está faltando. Então, se o cultivo tiver alguma magnitude de uma condição derrubada, então a imagem pode ser analisada para determinar a orientação do cultivo derrubado. Algumas orientações podem ser em relação à colheitadeira agrícola 100, tais como, mas não limitadas a "laterais", "na direção para a máquina", "para longe da máquina", ou "orientações aleatórias". Algumas orientações podem ser absolutas (por exemplo, com relação à terra), tal como um rumo de bússola numérica ou desvio numérico de uma vertical gravimétrica ou superficial em graus. Por exemplo, em alguns casos, a orientação pode ser provida como um rumo com relação ao norte magnético, com relação ao norte verdadeiro, com relação a uma fileira de cultivo, com relação a um rumo da colheitadeira, ou com relação a outras referências.

[0043] Antes de descrever como a colheitadeira agrícola 100 gera um mapa de produção preditiva funcional e usa o mapa de produção preditiva funcional para a apresentação ou controle, uma breve descrição de alguns dos itens na colheitadeira agrícola 100, e seu operação, serão primeiramente descritas. A descrição das figuras 2 e 3 descrevem a recepção de um tipo geral de mapa de informação anterior e combinação de informação do mapa de informação anterior com um sinal de sensor georreferenciado, gerado por um sensor in-situ, onde o sinal de sensor é indicativo de uma característica no campo, tal como as características de cultivo ou de ervas daninhas presentes no campo. As características do campo podem incluir, mas não são limitadas a, características de um campo, tais como inclinação, intensidade de ervas daninhas, tipo de ervas daninhas, umidade do solo, qualidade dum superfície; características de propriedades de cultivo tal como a altura de cultivo, umidade do cultivo, densidade de cultivo, o estado de cultivo; características das propriedades de grão, tais como umidade de grão, tamanho de grão, peso de teste de grão; e características do desempenho de máquina, tais como níveis de perda, qualidade do trabalho, consumo de combustível, e utilização de energia. Uma relação entre os valores característicos obtidos de sinais de sensor in-situ e o mapa anterior de valores de informação é identificado, e essa relação é usada para gerar um novo mapa preditivo funcional. Um mapa preditivo funcional prediz valores em diferentes locais geográficos em um campo, e um ou mais daqueles valores podem ser usados para controlar a máquina, tal como um ou mais subsistemas de uma colheitadeira agrícola. Em alguns casos, um mapa preditivo funcional pode ser apresentado a um usuário, tal como um operador de uma máquina de trabalho agrícola, que pode ser uma colheitadeira agrícola. Um mapa preditivo funcional pode ser apresentado a um usuário visualmente, tal como por intermédio de uma exibição, de forma táctil, ou de forma audível. O usuário pode interagir com o mapa preditivo funcional para realizar operações de edição e outras operações de interface de usuário. Em alguns casos, um mapa preditivo funcional pode ser usado para um ou mais do controle de uma máquina de trabalho agrícola, tal como uma colheitadeira agrícola, apresentação para um operador ou outro usuário, e apresentação para um operador ou usuário para interação pelo operador ou usuário.

[0044] Depois de a abordagem geral ser descrita com relação às figuras 2 e 3, uma abordagem mais específica para gerar um mapa de produção preditiva funcional que pode ser apresentado a um operador ou usuário, ou usado para controlar a colheitadeira agrícola 100, ou ambos, é descrita com relação às figuras 4 e 5. Novamente, embora a presente discussão prossiga com relação a uma colheitadeira agrícola e, particularmente, uma colheitadeira combinada, o escopo da presente invenção compreende outros tipos das colheitadeiras agrícolas ou outras máquinas de trabalho agrícolas.

[0045] A figura 2 é um diagrama de blocos mostrando algumas porções de uma colheitadeira agrícola de exemplo 100. A figura 2 mostra que a colheitadeira agrícola 100 ilustrativamente inclui um ou mais processadores ou servidores 201, o banco de dados 202, o sensor de posição geográfica 204, o sistema de comunicação 206, e um ou mais sensores in-situ 208 que sensoreiam uma ou mais características agrícolas de um campo simultaneamente com uma operação de colheita. Uma característica agrícola pode incluir qualquer característica que pode ter um efeito da operação de colheita. Alguns exemplos de característica agrícolas incluem as características da máquina de colheita, do campo, das plantas no campo, e do clima. Outros tipos de característica agrícolas são também incluídos Os sensores in-situ 208 geram valores correspondentes às características sensoreadas. A colheitadeira agrícola 100 também inclui um gerador de modelo ou relação preditiva (coletivamente referido daqui em diante como “gerador de modelo preditivo 210”), o gerador de mapa preditivo 212, o gerador de zona de controle 213, o sistema de controle 214, um ou mais subsistemas controláveis 216, e um mecanismo de interface de operador 218. A colheitadeira agrícola 100 pode também incluir uma extensa variedade de outras funcionalidades de colheitadeira agrícola 220. Os sensores in-situ 208 incluem, por exemplo, os sensores a bordo 222, os sensores remotos 224, e outros sensores 226 que sensoreiam características de um campo durante o curso de uma operação agrícola. O gerador de modelo preditivo 210 ilustrativamente inclui um gerador de modelo de variável-para-variável in-situ de informação 228, e o gerador de modelo preditivo 210 pode incluir outros itens 230. O sistema de controle 214 inclui o controlador de sistema de comunicação 229, o controlador de sistema de comunicação 231, um controlador de regulagens 232, o controlador de planejamento de trajeto 234, o controlador de taxa de alimentação 236, o controlador do carretel da plataforma de corte 238, o controlador de correia draper 240, o controlador da posição de placa de cobertura 242, o controlador de posição de resíduo 244, o controlador de limpeza de máquina 245, o controlador de zona 247, e o sistema de controle 214 pode incluir outros itens 246. Os subsistemas controláveis 216 incluem os atuadores de máquina e de plataforma de corte 248, o subsistema de propulsão 250, o subsistema de direção 252, o subsistema de resíduo 138, o subsistema de limpeza de máquina 254, e os subsistemas controláveis 216 pode incluir uma extensa variedade de outros subsistemas 256. Os atuadores de plataforma de corte 248 podem, sem limitação, controlar a altura da plataforma de corte, inclinar a plataforma de corte, velocidade do carretel, posição do carretel, coletar a velocidade da corrente, etc.

[0046] A figura 2 também mostra que a colheitadeira agrícola 100 pode receber um ou mais mapa(s) de informação anterior(es) 258. Conforme descrito abaixo, o(s) mapa(s) de informação anterior(es) inclui(em), por exemplo, um mapa de índice vegetativo ou um mapa de vegetação de uma operação anterior no campo. Todavia, mapa(s) de informação anterior(es) 258 podem também compreender outros tipos de dados que foram obtidos antes de uma operação de colheita ou um mapa de uma operação anterior, tal como mapas de produção histórica dos anos anteriores, que contêm informação contextual associada à produção histórica. A informação contextual pode incluir, sem limitação, uma ou mais de condições climáticas sobre uma estação de crescimento, presença de pestes, local geográfico, tipos de solo, irrigação, aplicação de tratamento, etc. As condições climáticas podem incluir, sem limitação, precipitação ao longo da estação, presença de granizo, capaz de danificar o cultivo, presença de altos ventos, temperatura ao longo da estação, etc. Alguns exemplos de pestes amplamente incluem, insetos, fungos, ervas daninhas, bactérias, vírus, etc. Alguns exemplos de aplicação de tratamentos incluem herbicida, pesticida, fungicida, fertilizante, suplementos minerais, etc. A figura 2 também mostra que um operador 260 pode operar a colheitadeira agrícola 100. O operador 260 interage com mecanismos de interface de operador 218. Em alguns exemplos, os mecanismos de interface de operador 218 podem incluir alavancas de controle, alavancas, um volante, conjuntos de articulação, pedais, botões, mostradores, teclados, elementos atuáveis por usuário (tais como ícones, teclas, etc.) em um dispositivo de exibição de interface de usuário, um microfone e alto-falante (onde o reconhecimento de voz e síntese de voz são providos, dentre uma extensa variedade de outros tipos de dispositivos de controle. Onde um sistema de exibição sensível ao toque é provido, o operador 260 pode interagir com mecanismos de interface de operador 218 usando gestos de toque. Esses exemplos descritos acima são providos como exemplos ilustrativos e não são destinados a limitar o escopo da presente invenção. Consequentemente, outros tipos de mecanismos de interface de operador 218 podem ser usados e estão dentro do escopo da presente invenção.

[0047] O mapa de informação anterior 258 pode ser baixado à colheitadeira agrícola 100 e armazenado no banco de dados 202, usando o sistema de comunicação 206 ou de outras maneiras. Em alguns exemplos, o sistema de comunicação 206 pode ser um sistema de comunicação celular, um sistema para a comunicação sobre uma rede de área larga ou uma rede de área local, um sistema para a comunicação sobre uma rede de comunicação de campo próximo, ou um sistema de comunicação configurado para se comunicar sobre qualquer de uma variedade de outras redes ou combinações de redes. O sistema de comunicação 206 pode também incluir um sistema que facilita baixamentos ou transferências de informação para, e de, um cartão Secure Digital (SD) ou um cartão de barramento série universal (USB), ou ambos.

[0048] O mapa de informação 258 pode ser baixado à colheitadeira agrícola 100 e armazenado no banco de dados 202, usando o sistema de comunicação 206 ou de outras maneiras. Em alguns exemplos, o sistema de comunicação 206 pode ser um sistema de comunicação celular, um sistema para a comunicação sobre uma rede de área larga ou uma rede de área local, um sistema para a comunicação sobre uma rede de comunicação de campo próximo, ou um sistema de comunicação configurado para se comunicar sobre qualquer de uma variedade de outras redes ou combinações de redes. O sistema de comunicação 206 pode também incluir um sistema que facilita os baixamentos ou transferências de informação para, e de, um cartão Secure Digital (SD) ou um cartão de barramento série universal (USB), ou ambos.

[0049] O sensor de posição geográfica 204 ilustrativamente sensoreia ou detecta a posição ou local geográfico da colheitadeira agrícola 100. O sensor de posição geográfica 204 pode incluir, mas não é limitado a, um receptor de sistema de navegação global por satélite (GNSS), que recebe sinais de um transmissor de satélite de GNSS. O sensor de posição geográfica 204 pode também incluir um componente de cinemático em tempo real (RTK) que é configurado para melhorar a precisão de dados de posição derivados do sinal de GNSS. O sensor de posição geográfica 204 pode incluir um sistema de reconhecimento passivo, um sistema de triangulação celular, ou qualquer de uma variedade de outros sensores de posição geográfica.

[0050] Os sensores in-situ 208 podem ser qualquer dos sensores descritos acima com relação à figura 1. Os sensores in-situ 208 incluem sensores a bordo 222, que são montados a bordo da colheitadeira agrícola 100. Tais sensores podem incluir, por exemplo, um sensor de placa de impacto, um sensor de atenuação de radiação, ou um sensor de imagem que é interno à colheitadeira agrícola 100 (tal como uma câmera de grão limpo). Os sensores in-situ 208 podem também incluir sensores in-situ remotos 224 que capturam informação in-situ. Os dados in-situ incluem dados tomados de um sensor a bordo da colheitadeira agrícola ou tomados por qualquer sensor, onde os dados são detectados durante a operação de colheita.

[0051] O gerador de modelo preditivo 210 gera um modelo que é indicativo de uma relação entre os valores sensoreados pelo sensor in-situ 208 e a característica mapeada para o campo pelo mapa de informação 258. Por exemplo, se o mapa de informação 258 mapear um valor de índice vegetativo para diferentes locais no campo e o sensor in-situ 208 está sensoreando um valor indicativo do estado de cultivo, então gerador de modelo de variávelpara- variável in-situ de informação 228 gera um modelo de estado de cultivo preditivo que modela a relação entre os valores de índice vegetativo e os valores de estado de cultivo. O gerador de mapa preditivo 212 usa o modelo de estado de cultivo preditivo gerado pelo gerador de modelo preditivo 210 para gerar um mapa de estado de cultivo preditivo funcional, que prediz o valor do estado de cultivo, em diferentes locais no campo com base no mapa de informação 258. O gerador de mapa preditivo 212 pode usar os valores de índice vegetativo no mapa de informação 258 e o modelo gerado pelo gerador de modelo preditivo 210 para gerar um mapa preditivo funcional 263, que prediz o estado de cultivo em diferentes locais no campo. O gerador de mapa preditivo 212 fornece assim o mapa preditivo 264.

[0052] Ou, por exemplo, se o mapa de informação 258 mapear uma característica de semeadura para diferentes locais no campo e o sensor in-situ 208 está sensoreando um valor indicativo do estado de cultivo, então gerador de modelo de variável-para-variável in-situ de informação 228 gera um modelo de estado de cultivo preditivo que modela a relação entre a característica de semeaduras (com ou sem informação contextual) e os valores de estado de cultivo in-situ. O gerador de mapa preditivo 212 usa o modelo de estado de cultivo preditivo gerado pelo gerador de modelo preditivo 210 para gerar um mapa de estado de cultivo preditivo funcional, que prediz o valor do estado de cultivo que será sensoreado pelos sensores in-situ 208, em diferentes locais no campo com base no mapa de informação 258. O gerador de mapa preditivo 212 pode usar os valores de características de semeadura no mapa de informação 258 e o modelo gerado pelo gerador de modelo preditivo 210 para gerar um mapa preditivo funcional 263, que prediz o estado de cultivo em diferentes locais no campo. O gerador de mapa preditivo 212 fornece assim o mapa preditivo 264.

[0053] Em alguns exemplos, o tipo de dados no mapa preditivo funcional 263 pode ser o mesmo que o tipo de dados in-situ sensoreado pelos sensores in-situ 208. Em alguns casos, o tipo de dados no mapa preditivo funcional 263 pode ter unidades diferentes dos dados sensoreados pelos sensores in-situ 208. Em alguns exemplos, o tipo de dados no mapa preditivo funcional 263 pode ser diferente do tipo de dados sensoreado pelos sensores in-situ 208, mas tem uma relação com o tipo de dados sensoreado pelos sensores in-situ 208. Por exemplo, em alguns exemplos, o tipo de dados insitu pode ser indicativo do tipo de dados no mapa preditivo funcional 263. Em alguns exemplos, o tipo de dados no mapa preditivo funcional 263 pode ser diferente do tipo de dado no mapa de informação 258. Em alguns casos, o tipo de dados no mapa preditivo funcional 263 pode ter unidades diferentes às dos dados no mapa de informação 258. Em alguns exemplos, o tipo de dados no mapa preditivo funcional 263 pode ser diferente do tipo de dados no mapa de informação 258, mas tem uma relação com o tipo de dados no mapa de informação 258. Por exemplo, em alguns exemplos, o tipo de dados no mapa de informação 258 pode ser indicativo do tipo de dados no mapa preditivo funcional 263. Em alguns exemplos, o tipo de dados no mapa preditivo funcional 263 é diferente de um de, ou ambos do tipo de dados in-situ sensoreado pelos sensores in-situ 208 e o tipo de dados no mapa de informação 258. Em alguns exemplos, o tipo de dados no mapa preditivo funcional 263 é o mesmo que um de, ou ambos de, do tipo de dados in-situ sensoreado pelos sensores in-situ 208 e o tipo de dados no mapa de informação 258. Em alguns exemplos, o tipo de dados no mapa preditivo funcional 263 é o mesmo que um do tipo de dados in-situ sensoreado pelos sensores in-situ 208 ou do tipo de dados no mapa de informação 258, e diferentes do outro.

[0054] Conforme mostrado na figura 2, o mapa preditivo 264 prediz o valor de uma característica sensoreada pelos sensores in-situ 208, ou uma característica relacionada à característica sensoreada por sensores in-situ 208 em vários locais através do campo com base em um valor de informação anterior no mapa de informação 258 naqueles locais (ou nos locais com informação contextual semelhante, mesmo se em um campo diferente) e usando o modelo preditivo 350. Por exemplo, se o gerador de modelo preditivo 210 tiver gerado um modelo preditivo indicativo de uma relação entre um valor de índice vegetativo e o estado de cultivo, então, dado o valor de índice vegetativo em diferentes locais através do campo, o gerador de mapa preditivo 212 gera um mapa preditivo 264, que prediz o valor do estado de cultivo em diferentes locais através do campo. O valor de índice vegetativo naqueles locais obtidos do mapa de informação 258 e a relação entre valor de índice vegetativo e o estado de cultivo obtido do modelo preditivo 350 são usados para gerar o mapa preditivo 264.

[0055] Algumas variações nos tipos de dados, que são mapeados no mapa de informação 258, os tipos de dados sensoreados por sensores in-situ 208 e os tipos de dados preditos no mapa preditivo 264 serão agora descritas.

[0056] Em alguns exemplos, o tipo de dados no mapa de informação anterior 258 é diferente do tipo de dados sensoreado pelos sensores in-situ 208, ainda o tipo de dados no mapa preditivo 264 é o mesmo que o tipo de dados sensoreado pelos sensores in-situ 208. Por exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa de índice vegetativo, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser a produção. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de produção preditiva, que mapeia os valores de produção preditos para diferentes locais geográficos no campo. Em outro exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa de índice vegetativo, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser a altura de cultivo. O mapa preditivo 264 pode então ser uma altura preditiva do mapa de cultivo, que mapeia os valores de altura de cultivo preditos para diferentes locais geográficos no campo.

[0057] Também, em alguns exemplos, o tipo de dados no mapa de informação anterior 258 é diferente do tipo de dados sensoreado pelos sensores in-situ 208, e o tipo de dados no mapa preditivo 264 é diferente tanto do tipo de dados no mapa de informação anterior 258 quanto do tipo de dados sensoreado pelos sensores in-situ 208. Por exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa de índice vegetativo, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser a altura de cultivo. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de biomassa preditivo, que mapeia os valores de biomassa preditos para diferentes locais geográficos no campo. Em outro exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa de índice vegetativo, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser a produção. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de velocidade preditivo, que mapeia os valores preditos de velocidade de colheitadeira para diferentes locais geográficos no campo.

[0058] Em alguns exemplos, o mapa de informação anterior 258 é de um passe anterior através do campo durante uma operação anterior e o tipo de dados é diferente do tipo de dados sensoreado pelos sensores in-situ 208, ainda o tipo de dados no mapa preditivo 264 é o mesmo que o tipo de dados sensoreado pelos sensores in-situ 208. Por exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa de população de sementes, gerado durante o plantio, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser o tamanho de caule. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de tamanho de caule preditivo, que mapeia os valores de tamanho de caule preditos para diferentes locais geográficos no campo. Em outro exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa híbrido de semeadura, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser o estado de cultivo, tal como cultivo em pé ou cultivo caído. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de estado de cultivo preditivo, que mapeia valores de estado de cultivo preditos para diferentes locais geográficos no campo.

[0059] Em alguns exemplos, o mapa de informação anterior 258 é de um passe anterior através do campo durante uma operação anterior e o tipo de dados é o mesmo que o tipo de dados sensoreado pelos sensores in-situ 208, e o tipo de dados no mapa preditivo 264 é também o mesmo que o tipo de dados sensoreado pelos sensores in-situ 208. Por exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa de produção gerado durante o ano anterior, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser a produção. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de produção preditiva, que mapeia os valores de produção preditos para diferentes locais geográficos no campo. Em tal exemplo, as diferenças de produção relativas no mapa de informação anterior georreferenciado 258 do ano anterior podem ser usadas pelo gerador de modelo preditivo 210 para gerar um modelo preditivo que modela uma relação entre as diferenças de produção relativas no mapa de informação anterior 258 e os valores de produção sensoreados pelos sensores in-situ 208 durante a operação de colheita atual. O modelo preditivo é então usado pelo gerador de mapa preditivo 212 para gerar um mapa de produção preditiva.

[0060] Em outro exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa da intensidade de ervas daninhas, gerado durante uma operação anterior, tal como de um pulverizador, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser intensidade de ervas daninhas. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de um mapa de a intensidade de ervas daninhas preditiva, que mapeia os valores de a intensidade de ervas daninhas preditivos para diferentes locais geográficos no campo. Em tal exemplo, um mapa das intensidades de ervas daninhas no instante de pulverização é georreferenciado, gravado e provido para a colheitadeira agrícola 100 as um mapa de informação anterior 258 de a intensidade de ervas daninhas. Os sensores in-situ 208 podem detectar a intensidade de ervas daninhas em locais geográficos no campo e o gerador de modelo preditivo 210 pode então construir um modelo preditivo que modela uma relação entre a intensidade de ervas daninhas no instante de colheita e a intensidade de ervas daninhas no instante da pulverização. Isso é porque o pulverizador terá impactado a intensidade de ervas daninhas no instante da pulverização, mas as ervas daninhas podem ainda se formar em áreas semelhantes novamente por colheita. Todavia, as áreas com ervas daninhas na colheita são prováveis que tenham intensidade diferente com base na temporização da colheita, clima, tipo de ervas daninhas, dentre outros fatores.

[0061] Em alguns exemplos, o mapa preditivo 264 pode ser provido para o gerador de zona de controle 213. O gerador de zona de controle 213 agrupa porções adjacentes de uma área em uma ou mais zonas de controle com base em valores de dados do mapa preditivo 264, que são associados àquelas porções adjacentes. Uma zona de controle pode incluir duas ou mais porções contíguas de uma área, tal como um campo, para a qual um parâmetro de controle correspondente à zona de controle para controlar um subsistema controlável é constante. Por exemplo, um tempo de resposta para alterar uma regulagem dos subsistemas controláveis 216 pode ser inadequado para responder satisfatoriamente às alterações nos valores contidos em um mapa, tal como o mapa preditivo 264. Neste caso, o gerador de zona de controle 213 analisa o mapa e identifica zonas de controle, que são de um tamanho definido para acomodar o tempo de resposta dos subsistemas controláveis 216. Em outro exemplo, as zonas de controle podem ser dimensionadas para reduzir o desgaste do movimento excessivo do atuador resultante do ajuste contínuo. Em alguns exemplos, pode existir um conjunto diferente de zonas de controle para cada subsistema controlável 216 ou para grupos dos subsistemas controláveis 216. As zonas de controle podem ser adicionadas ao mapa preditivo 264 para obter o mapa de zona de controle preditivo 265. O mapa de zona de controle preditivo 265 pode, assim, ser similar ao mapa preditivo 264, exceto que o mapa de zona de controle preditivo 265 inclui informação de zona de controle definindo as zonas de controle. Assim, um mapa preditivo funcional 263, conforme descrito aqui, pode ou pode não incluir zonas de controle. Tanto o mapa preditivo 264 quanto o mapa de zona de controle preditivo 265 sãos mapas preditivos funcionais 263. Em um exemplo, um mapa preditivo funcional 263 does não incluem zonas de controle, tal como o mapa preditivo 264. Em outro exemplo, um mapa preditivo funcional 263 inclui zonas de controle, tal como o mapa de zona de controle preditivo 265. Em alguns exemplos, múltiplos cultivos podem estar simultaneamente presentes em um campo se um sistema de produção intercultivo for implementado. Neste caso, o gerador de mapa preditivo 212 e o gerador de zona de controle 213 são capazes de identificar o local e características dos dois ou mais cultivos e então gerar o mapa preditivo 264 e o mapa de zona de controle preditivo 265 consequentemente.

[0062] Será também apreciado que o gerador de zona de controle 213 pode agrupar valores para gerar zonas de controle e as zonas de controle podem ser adicionadas ao mapa de zona de controle preditivo 265, ou um mapa separado, mostrando somente as zonas de controle, que são geradas. Em alguns exemplos, as zonas de controle podem ser usadas para controlar ou calibrar a colheitadeira agrícola 100, ou ambos. Em outros exemplos, as zonas de controle podem ser apresentadas ao operador 260 e usadas para controlar ou calibrar a colheitadeira agrícola 100, e, em outros exemplos, as zonas de controle podem ser apresentadas ao operador 260 ou outro usuário ou armazenadas para o futuro uso.

[0063] O mapa preditivo 264 ou o mapa de zona de controle preditivo 265 ou ambos são providos para controlar o sistema 214, que gera sinais de controle com base no mapa preditivo 264 ou no mapa de zona de controle preditivo 265, ou ambos. Em alguns exemplos, o controlador de sistema de comunicação 229 controla o sistema de comunicação 206 para se comunicar o mapa preditivo 264 ou o mapa de zona de controle preditivo 265 ou sinais de controle com base no mapa preditivo 264 ou no mapa de zona de controle preditivo 265 para outras colheitadeiras agrícolas, que estão colhendo no mesmo campo. Em alguns exemplos, o controlador de sistema de comunicação 229 controla o sistema de comunicação 206 para enviar o mapa preditivo 264, o mapa de zona de controle preditivo 265, ou ambos, para outros sistemas remotos.

[0064] O controlador de interface de operador 231 é operável para gerar sinais de controle para controlar os mecanismos de interface de operador 218. O controlador de interface de operador 231 é também operável para apresentar o mapa preditivo 264 ou o mapa de zona de controle preditivo 265 ou outra informação derivada de, ou com base em, o mapa preditivo 264, no mapa de zona de controle preditivo 265, ou ambos para o operador 260. O operador 260 pode ser um operador local ou um operador remoto. Como um exemplo, o controlador 231 gera sinais de controle para controlar um mecanismo de exibição para exibir um ou ambos do mapa preditivo 264 e do mapa de zona de controle preditivo 265 para o operador 260. O controlador 231 pode gerar mecanismos atuáveis por operador, que são exibidos e podem ser atuados pelo operador para interagir com o mapa exibido. O operador pode editar o mapa por, por exemplo, corrigir um valor de produção exibido no mapa com base no operador ’s observação. O controlador de regulagens 232 pode gerar sinais de controle para controlar várias regulagens na colheitadeira agrícola 100 com base no mapa preditivo 264, no mapa de zona de controle preditivo 265, ou em ambos. Por exemplo, o controlador de regulagens 232 pode gerar sinais de controle para controlar os atuadores de máquina e de plataforma de corte 248. Em resposta aos sinais de controle gerados, os atuadores de máquina e de plataforma de corte 248 operam para controlar, por exemplo, um ou mais das regulagens de peneira e do crivo superior, a folga de debulhador, as regulagens de rotor, regulagens da velocidade de ventoinha de limpeza, altura da plataforma de corte, funcionalidade da plataforma de corte, velocidade do carretel, posição do carretel, funcionalidade de draper (onde a colheitadeira agrícola 100 é acoplada a uma plataforma de corte de draper), funcionalidade da plataforma de corte de milho, controle de distribuição interna, e outros atuadores 248 que afetam as outras funções da colheitadeira agrícola 100. O controlador de planejamento de trajeto 234 ilustrativamente gera sinais de controle para controlar o subsistema de direção 252 para dirigir a colheitadeira agrícola 100 de acordo com um trajeto desejado. O controlador de planejamento de trajeto 234 pode controlar um sistema de planejamento de trajeto para gerar uma rota para a colheitadeira agrícola 100 e pode controlar o subsistema de propulsão 250 e o subsistema de direção 252 para dirigir a colheitadeira agrícola 100 ao longo dessa rota. O controlador de taxa de alimentação 236 pode controlar vários subsistemas, tais como o subsistema de propulsão 250 e os atuadores de máquina 248, para controlar uma taxa de alimentação com base no mapa preditivo 264 ou no mapa de zona de controle preditivo 265, ou ambos. Por exemplo, conforme a colheitadeira agrícola 100 se aproxima a uma área que produz acima de um limite selecionado, o controlador de taxa de alimentação 236 pode reduzir a velocidade da colheitadeira agrícola 100 para manter constante a taxa de alimentação de grão ou biomassa através da máquina. O controlador do carretel da plataforma de corte 238 pode gerar sinais de controle para controlar a plataforma de corte ou um carretel ou outra funcionalidade da plataforma de corte. O controlador de correia draper 240 pode gerar sinais de controle para controlar uma correia draper ou outra funcionalidade de draper com base no mapa preditivo 264, no mapa de zona de controle preditivo 265, ou ambos. O controlador da posição de placa de cobertura 242 pode gerar sinais de controle para controlar a posição de uma placa de cobertura incluída na plataforma de corte com base no mapa preditivo 264 ou no mapa de zona de controle preditivo 265, ou ambos, e o controlador de posição de resíduo 244 pode gerar sinais de controle para controlar um subsistema de resíduos 138 com base no mapa preditivo 264 ou no mapa de zona de controle preditivo 265, ou ambos. O controlador de limpeza de máquina 245 pode gerar sinais de controle para controlar o subsistema de limpeza de máquina 254. Por exemplo, com base nos tipos diferentes de sementes ou de ervas daninhas passadas através da colheitadeira agrícola 100, um tipo particular da operação de limpeza de máquina ou uma frequência com a qual uma operação de limpeza é realizada pode ser controlado. Outros controladores incluídos na colheitadeira agrícola 100 podem controlar outros subsistemas com base no mapa preditivo 264 ou no mapa de zona de controle preditivo 265 também em ambos.

[0065] As figuras 3A e 3B (coletivamente referidas aqui como a figura 3) mostram um fluxograma ilustrando um exemplo da operação da colheitadeira agrícola 100 na geração de um mapa preditivo 264 e o mapa de zona de controle preditivo 265 com base em mapa de informação anterior 258.

[0066] Em 280, a colheitadeira agrícola 100 recebe o mapa de informação 258. Exemplos de mapa de informação 258 ou de recepção de mapa de informação 258 são discutidos com relação aos blocos 282, 284, 285 e 286. Conforme discutido acima, o mapa de informação 258 mapeia os valores de uma variável, correspondente à primeira característica, para diferentes locais no campo, como indicada no bloco 282. Como indicada no bloco 281, a recepção do mapa de informação 258 pode envolver a seleção de um ou mais de uma pluralidade de possíveis mapas de informação, que são disponíveis. Por exemplo, um mapa de informação pode ser um mapa de índice vegetativo gerado de imagens aéreas. Outro mapa de informação pode ser um mapa gerado durante um passe anterior através do campo que pode ter sido realizado por uma máquina diferente realizando uma operação anterior no campo, tal como um pulverizador ou outra máquina. O processo, por meio do qual um ou mais mapas de informação são selecionados, pode ser manual, semiautomático, ou automático. O mapa de informação 258 é com base em dados coletados antes de uma operação de colheita atual. Isso é indicada pelo bloco 284. Por exemplo, os dados podem ser coletados com base em imagens aéreas ou os dados podem ser valores medidos tomados durante o ano anterior, no início na estação de crescimento atual, ou em outros momentos. A informação pode ser baseada em dados detectados também de outras maneiras (diferentes do uso de imagens aéreas). Por exemplo, o mapa de informação 258 pode ser transmitido para a colheitadeira agrícola 100 usando o sistema de comunicação 206 e armazenado no banco de dados 202.

[0067] O mapa de informação 258 pode ser também um mapa preditivo, isso é indicada pelo bloco 285. Conforme indicada acima, o mapa preditivo pode incluir um mapa de produção preditiva ou um mapa de biomassa preditivo gerado com base, por exemplo, em parte em um mapa de índice vegetativo ou outro mapa de informação e nos valores de sensor insitu. Em alguns exemplos, um mapa de produção preditiva ou um mapa de biomassa preditivo pode ser baseado, no total ou em parte, em um mapa topográfico, um mapa do tipo de solo, um mapa de constituintes do solo, ou um mapa da saúde do solo. O mapa de produção preditiva ou de biomassa pode ser predito e gerado também de outras maneiras.

[0068] O mapa de informação 258 pode ser carregado à colheitadeira agrícola 100 usando o sistema de comunicação 206 também de outras maneiras, e isso é indicada pelo bloco 286 no fluxograma da figura 3. Em alguns exemplos, o mapa de informação 258 pode ser recebido pelo sistema de comunicação 206.

[0069] No começo de uma operação de colheita, os sensores in-situ 208 geram sinais de sensor indicativos de um ou mais valores de dados insitu, indicativos de uma característica de planta, tal como um estado de cultivo, conforme indicada pelo bloco 288. Exemplos dos sensores in-situ 288 são discutidos com relação aos blocos 222, 290, e 226. Como explicada acima, os sensores in-situ 208 incluem sensores a bordo 222; sensores in-situ remotos 224, tais como os sensores baseados em veículo autônomo submarino (UAV) que voaram em um momento para coletar dados in-situ, mostrados no bloco 290; ou outros tipos dos sensores in-situ, designados por sensores insitu 226. Em alguns exemplos, os dados dos sensores a bordo são georreferenciados usando o rumo de posição ou os dados de velocidade do sensor de posição geográfica 204.

[0070] O gerador de modelo preditivo 210 controla o gerador de modelo de variável-para-variável in-situ de informação 228 para gerar um modelo que modela uma relação entre os valores mapeados contidos no mapa de informação 258 e os valores in-situ sensoreados pelos sensores in-situ 208, conforme indicada pelo bloco 292. As características ou os tipos de dados representados pelos valores mapeados no mapa de informação 258 e os valores in-situ sensoreados pelos sensores in-situ 208 podem ser o mesmo tipo de características ou dados ou tipos diferentes de características ou dados.

[0071] A relação ou modelo gerado pelo gerador de modelo preditivo 210 é provido para o gerador de mapa preditivo 212. O gerador de mapa preditivo 212 gera um mapa preditivo 264, que prediz um valor da característica sensoreada pelos sensores in-situ 208 em diferentes locais geográficos em um campo sendo colhido, ou uma diferente característica que é relacionada à característica sensoreada pelos sensores in-situ 208, usando o modelo preditivo e o mapa de informação anterior 258, conforme indicado pelo bloco 294.

[0072] Deve ser notado que, em alguns exemplos, o mapa de informação anterior 258 pode incluir dois ou mapas diferentes ou duas ou mais camadas de mapa diferentes de um único mapa. Cada camada de mapa pode representar um tipo de dado diferente do tipo de dados de outra camada de mapa ou a camadas de mapa pode ter o mesmo tipo de dados que foram obtidos em diferentes tempos. Cada mapa nos dois ou mais mapas diferentes ou cada camada nas duas ou mais camadas de mapa diferentes de um mapa mapeia um tipo diferente de variável para os locais geográficos no campo. Em tal exemplo, o gerador de modelo preditivo 210 gera um modelo preditivo que modela a relação entre os dados in-situ e cada uma das diferentes variáveis mapeadas pelos dois ou mais mapas diferentes ou as duas ou mais camadas de mapa diferentes. Similarmente, os sensores in-situ 208 podem incluir dois ou mais sensores, cada um sensoreando um tipo diferente de variável. Assim, o gerador de modelo preditivo 210 gera um modelo preditivo que modela as relações entre cada tipo de variável mapeada pelo mapa de informação anterior 258 e cada tipo de variável sensoreada pelos sensores in-situ 208. O gerador de mapa preditivo 212 pode gerar um mapa preditivo funcional 263, que prediz um valor para cada característica sensoreada pelos sensores in-situ 208 (ou uma característica relacionada à característica sensoreada) em diferentes locais no campo sendo colhido usando o modelo preditivo e cada um dos mapas ou das camadas de mapa no mapa de informação anterior 258.

[0073] O gerador de mapa preditivo 212 configura o mapa preditivo 264 de modo que o mapa preditivo 264 seja acionável (ou consumível) pelo sistema de controle 214. O gerador de mapa preditivo 212 pode prover o mapa preditivo 264 para o sistema de controle 214 ou para o gerador de zona de controle 213, ou ambos. Alguns exemplos de maneiras diferentes em que o mapa preditivo 264 pode ser configurado ou fornecido são descritos com relação aos blocos 296, 295, 299 e 297. Por exemplo, o gerador de mapa preditivo 212 configura o mapa preditivo 264 de modo que o mapa preditivo 264 inclua valores que possam ser lidos pelo sistema de controle 214 e usados como a base para gerar sinais de controle para um ou mais dos diferentes subsistemas controláveis da colheitadeira agrícola 100, conforme indicado pelo bloco 296.

[0074] O gerador de zona de controle 213 pode dividir o mapa preditivo 264 em zonas de controle com base nos valores no mapa preditivo 264. Valores contiguamente posicionados geograficamente, que estão dentro de um valor de limite uns dos outros podem ser agrupados em uma zona de controle. O valor de limite pode ser um valor de limite padrão, ou o valor de limite pode ser ajustado com base em uma entrada de operador, com base em uma entrada de um sistema automático ou com base em outros critérios. Um tamanho das zonas pode ser baseado em uma responsividade do sistema de controle 214, dos subsistemas controláveis 216, ou com base em considerações de desgaste, ou em outros critérios, conforme indicado pelo bloco 295. O gerador de mapa preditivo 212 configura o mapa preditivo 264 para apresentação para um operador ou outro usuário. O gerador de zona de controle 213 pode configurar o mapa de zona de controle preditivo 265 para apresentação para um operador ou outro usuário. Isso é indicado pelo bloco 299. Quando apresentado a um operador ou outro usuário, a apresentação do mapa preditivo 264 ou o mapa de zona de controle preditivo 265 ou ambos pode conter um ou mais dos valores preditivos no mapa preditivo 264, correlacionados ao local geográfico, as zonas de controle no mapa de zona de controle preditivo 265, correlacionados ao local geográfico, e os valores de regulagens ou parâmetros de controle, que são usados com base nos valores preditos no mapa preditivo 264 ou zonas no mapa de zona de controle preditivo 265. A apresentação pode, em outro exemplo, incluir informação mais abstrata ou informação mais detalhada. A apresentação pode também incluir um nível de confidência que indica uma precisão com a qual os valores preditivos no mapa preditivo 264 ou as zonas no mapa de zona de controle preditivo 265 se conformam aos controles medidos que podem ser medidos pelos sensores na colheitadeira agrícola 100 conforme a colheitadeira agrícola 100 se move através do campo. Ainda, onde informação é apresentada a mais que um local, um sistema de autenticação/autorização pode ser provido para implementar processos de autenticação e autorização. Por exemplo, pode existir uma hierarquia de indivíduos, que são autorizados a visualizar e alterar os mapas e outra informação apresentada. A título de exemplo, um dispositivo de exibição a bordo pode mostrar os mapas em tempo quase real, localmente, na máquina, somente, ou os mapas podem também ser gerados em um ou mais locais remotos. Em alguns exemplos, cada dispositivo de exibição físico em cada local pode ser associado a um nível de permissão de pessoa ou de um usuário. O nível de permissão de usuário pode ser usado para determinar quais marcadores de exibição são visíveis no dispositivo de exibição físico, e quais valores a correspondente pessoa pode alterar. Como um exemplo, um operador local da colheitadeira agrícola 100 pode ser incapaz de ver a informação correspondente ao mapa preditivo 264 ou de fazer quaisquer alterações na operação da máquina. Um supervisor, em um local remoto, Todavia, pode ser capaz de ver o mapa preditivo 264 na exibição, mas não pode fazer alterações. Um gerenciador, que pode estar em um local remoto separado, pode ser capaz de ver todos dos elementos no mapa preditivo 264 e também alterar o mapa preditivo 264 que é usado no controle da máquina. Isso é um exemplo de uma hierarquia de autorização que pode ser implementada. O mapa preditivo 264 ou o mapa de zona de controle preditivo 265, ou ambos, podem ser configurados também de outras maneiras, conforme indicado pelo bloco 297.

[0075] No bloco 298, a entrada do sensor de posição geográfica 204 e outros sensores in-situ 208 são recebidas pelo sistema de controle. O bloco 300 representa a recepção pelo sistema de controle 214 de uma entrada do sensor de posição geográfica 204 identificando um local geográfico da colheitadeira agrícola 100. O bloco 302 representa a recepção pelo sistema de controle 214 de entradas de sensor indicativas de trajetória ou rumo da colheitadeira agrícola 100, e o bloco 304 representa a recepção pelo sistema de controle 214 de uma velocidade da colheitadeira agrícola 100. O bloco 306 representa a recepção pelo sistema de controle 214 de outra informação de vários sensores in-situ 208.

[0076] No bloco 308, o sistema de controle 214 gera sinais de controle para controlar os subsistemas controláveis 216 com base no mapa preditivo 264 ou no mapa de zona de controle preditivo 265 ou ambos e a entrada do sensor de posição geográfica 204 e quaisquer outros sensores insitu 208. No bloco 310, o sistema de controle 214 aplica os sinais de controle aos subsistemas controláveis. Será apreciado que os sinais de controle particulares, que são gerados, e os subsistemas controláveis particulares 216, que são controlados, podem variar com base em um ou mais fatores diferentes. Por exemplo, os sinais de controle, que são gerados e os subsistemas controláveis 216, que são controlados, podem ser baseados no tipo de mapa preditivo 264 ou no mapa de zona de controle preditivo 265, ou ambos, que estão sendo usados. Similarmente, os sinais de controle, que são gerados e os subsistemas controláveis 216, que são controlados, e a temporização dos sinais de controle podem ser baseados em várias latências do fluxo de cultivo através da colheitadeira agrícola 100 e da responsividade dos subsistemas controláveis 216.

[0077] A título de exemplo, um mapa preditivo gerado 264 na forma de um mapa de produção preditiva pode ser usado para controlar um ou mais subsistemas controláveis 216. Por exemplo, o mapa de produção preditiva funcional pode incluir valores de produção georreferenciados a locais dentro do campo sendo colhido. O mapa de produção preditiva funcional pode ser extraído e usado para controlar os subsistemas de direção e propulsão 252 e 250. Por meio do controle dos subsistemas de direção e propulsão 252 e 250, uma taxa de alimentação de material ou grão se movendo através da colheitadeira agrícola 100 pode ser controlada. Similarmente, a altura da plataforma de corte pode ser controlada para captar mais ou menos material e , assim, a altura da plataforma de corte pode também ser controlada para controlar a taxa de alimentação de material através da colheitadeira agrícola 100. Em outros exemplos, se o mapa preditivo 264 mapear a produção à frente da máquina sendo mais alta em uma porção da plataforma de corte que outra porção da plataforma de corte, resultando em uma diferente biomassa entrando em um lado da plataforma de corte que o outro lado, o controle da plataforma de corte pode ser implementado. Por exemplo, uma velocidade de draper em um lado da plataforma de corte pode ser aumentada ou diminuída com relação à velocidade de draper no outro lado da plataforma de corte para levar em conta a biomassa adicional. Assim, o controlador do carretel da plataforma de corte 238 pode ser controlado usando valores georreferenciados presentes no mapa de produção preditiva para controlar as velocidades de draper das correias de draper na plataforma de corte. O exemplo precedente envolvendo o controle de taxa de alimentação e plataforma de corte usando um mapa de produção preditiva funcional é provido meramente como um exemplo. Consequentemente, uma extensa variedade de outros sinais de controle pode ser gerado usando os valores obtidos de um mapa de produção preditiva ou outro tipo de mapa preditivo funcional para controlar um ou mais dos subsistemas controláveis 216.

[0078] No bloco 312, uma determinação é feita de se a operação de colheita foi completada. Se a colheita não foi completada, o processamento avança para o bloco 314, onde os dados de sensor in-situ do sensor de posição geográfica 204 e os sensores in-situ 208 (e talvez outros sensores) continuam a ser lidos.

[0079] Em alguns exemplos, no bloco 316, a colheitadeira agrícola 100 pode também detectar critérios de disparo de aprendizagem para realizar a aprendizagem por máquina em um ou mais do mapa preditivo 264, do mapa de zona de controle preditivo 265, do modelo gerado pelo gerador de modelo preditivo 210, das zonas geradas pelo gerador de zona de controle 213, um ou mais algoritmos de controle implementados pelos controladores no sistema de controle 214, e outra aprendizagem disparada.

[0080] Os critérios de disparo de aprendizagem podem incluir qualquer de uma extensa variedade de critérios diferentes. Alguns exemplos de detecção de critérios de disparo são discutidos com relação aos blocos 318, 320, 321, 322 e 324. Por exemplo, em alguns exemplos, a aprendizagem disparada pode envolver a recreação de uma relação usada para gerar um modelo preditivo quando uma quantidade limite de dados de sensor in-situ é obtida dos sensores in-situ 208. Em tais exemplos, a recepção de uma quantidade de dados de sensor in-situ dos sensores in-situ 208 que excede um limite, dispara ou causa com que o gerador de modelo preditivo 210 gere um novo modelo preditivo que é usado pelo gerador de mapa preditivo 212. Assim, conforme a colheitadeira agrícola 100 continua uma operação de colheita, a recepção da quantidade limite de dados de sensor in-situ dos sensores in-situ 208 dispara a criação de uma nova relação representada por um modelo preditivo gerado pelo gerador de modelo preditivo 210. Além disso, o novo mapa preditivo 264, o mapa de zona de controle preditivo 265, ou ambos, podem ser re-gerados usando o novo modelo preditivo. O bloco 318 representa a detecção de uma quantidade limite de dados de sensor in-situ usada para disparar a criação de um novo modelo preditivo.

[0081] Em outros exemplos, os critérios de disparo de aprendizagem podem ser baseados em quanto os dados de sensor in-situ dos sensores in-situ 208 estão se alterando, tal como sobre o tempo ou em comparação com os valores anteriores. Por exemplo, se variações dentro dos dados de sensor insitu (ou a relação entre os dados de sensor in-situ e a informação em mapa de informação anterior 258) estiverem dentro de uma faixa selecionada ou forem inferiores a uma quantidade definida ou é abaixo de um valor de limite, então um novo modelo preditivo não é gerado pelo gerador de modelo preditivo 210. Como um resultado, o gerador de mapa preditivo 212 não gera um novo mapa preditivo 264, o mapa de zona de controle preditivo 265, ou ambos. Todavia, se variações dentro dos dados de sensor in-situ são fora da faixa selecionada, são maiores que a quantidade definida, ou estiverem acima do valor de limite, por exemplo, então o gerador de modelo preditivo 210 gera um novo modelo preditivo usando todos ou uma porção dos novos dados de sensor recebidos, que o gerador de mapa preditivo 212 usa para gerar um novo mapa preditivo 264. No bloco 320, as variações de dados de sensor insitu, como uma magnitude de uma quantidade pela qual os dados excedem a faixa selecionada ou uma magnitude da variação da relação entre os dados de sensor in-situ e a informação no mapa de informação anterior 258, podem ser usadas como um gatilho para causar a geração de um novo modelo preditivo e o mapa preditivo. Mantendo os exemplos descritos acima, o limite, a faixa, e a quantidade definidas podem ser ajustados para os valores padrão; ajustados por um operador ou interação de usuário através de uma interface de usuário; ajustados por um sistema automático; ou ajustados de outras maneiras.

[0082] Outros critérios de disparo de aprendizagem podem também ser usados. Por exemplo, se o gerador de modelo preditivo 210 comutar para um diferente mapa de informação anterior (diferente do originalmente selecionado mapa de informação anterior 258), então a comutação para o diferente de informação anterior pode disparar a reaprendizagem pelo gerador de modelo preditivo 210, o gerador de mapa preditivo 212, o gerador de zona de controle 213, o sistema de controle 214, ou outros itens. Em outro exemplo, a transição da colheitadeira agrícola 100 para uma topografia diferente ou para uma zona de controle diferente pode ser usada também como critérios de disparo de aprendizagem.

[0083] Em alguns casos, o operador 260 pode também editar o mapa preditivo 264 ou o mapa de zona de controle preditivo 265, ou ambos. As edições podem alterar um valor no mapa preditivo 264; alterar um tamanho, formato, posição, ou existência de uma zona de controle no mapa de zona de controle preditivo 265;, ou ambos. O bloco 321 mostra que informação editada pode ser usada como critérios de disparo de aprendizagem.

[0084] Em alguns casos, pode também ser que o operador 260 observe que o controle automático de um subsistema controlável não é o que o operador deseja. Em tais casos, o operador 260 pode prover um ajuste manual para o subsistema controlável refletindo que o operador 260 deseja que o subsistema controlável opere de uma maneira diferente da que está sendo comandada pelo sistema de controle 214. Assim, a alteração manual de uma regulagem pelo operador 260 pode causar com que um ou mais do gerador de modelo preditivo 210 reaprenda um modelo, o gerador de mapa preditivo 212 para regenerar o mapa 264, o gerador de zona de controle 213 para regenerar uma ou mais zonas de controle no mapa de zona de controle preditivo 265, e o sistema de controle 214 para reaprender um algoritmo de controle ou para realizar a aprendizagem por máquina em um ou mais dos componentes de controlador 232 a 246 no sistema de controle 214 com base no ajuste pelo operador 260, conforme mostrado no bloco 322. O bloco 324 representa o uso de outros critérios de aprendizagem disparados.

[0085] Em outros exemplos, a reaprendizagem pode ser realizada periodicamente ou intermitentemente com base, por exemplo, em um intervalo de tempo selecionado, tal como um intervalo de tempo discreto ou um intervalo de tempo variável, conforme indicado pelo bloco 326.

[0086] Se a reaprendizagem for disparada, se com base em critérios de disparo de aprendizagem ou com base na passagem de um intervalo de tempo, conforme indicado pelo bloco 326, então um ou mais do gerador de modelo preditivo 210, do gerador de mapa preditivo 212, do gerador de zona de controle 213, e do sistema de controle 214 realiza a aprendizagem por máquina para gerar um novo modelo preditivo, um novo mapa preditivo, uma nova zona de controle, e um novo algoritmo de controle, respectivamente, com base nos critérios de disparo de aprendizagem. O novo modelo preditivo, o novo mapa preditivo, e o novo algoritmo de controle são gerados usando qualquer dado adicional que foi coletado desde que a última operação de aprendizagem foi realizada. A realização da reaprendizagem é indicada pelo bloco 328.

[0087] Se a operação de colheita foi completada, a operação se move do bloco 312 para o bloco 330, onde um ou mais do mapa preditivo 264, do mapa de zona de controle preditivo 265, e do modelo preditivo, gerados pelo gerador de modelo preditivo 210 são armazenados. O mapa preditivo 264, o mapa de zona de controle preditivo 265, e o modelo preditivo podem ser armazenados localmente no banco de dados 202 ou enviados para um sistema remoto usando o sistema de comunicação 206 para o futuro uso.

[0088] Será notado que enquanto alguns exemplos descrevem aqui o gerador de modelo preditivo 210 e o gerador de mapa preditivo 212 recebendo um mapa de informação anterior na geração de um modelo preditivo e um mapa preditivo funcional, respectivamente, em outros exemplos, o gerador de modelo preditivo 210 e o gerador de mapa preditivo 212 podem receber, na geração de um modelo preditivo e um mapa preditivo funcional, respectivamente outros tipos de mapas, incluindo os mapas preditivos, tais como um mapa preditivo funcional gerado durante a operação de colheita.

[0089] A figura 4 é um diagrama de blocos de uma porção da colheitadeira agrícola 100 mostrada na figura 1. Particularmente, a figura 4 mostra, dentre outros fatores, exemplos do gerador de modelo preditivo 210 e do gerador de mapa preditivo 212 em mais detalhe. A figura 4 também ilustra o fluxo de informação entre os vários componentes mostrados aqui. Conforme mostrado, o gerador de modelo preditivo 210 recebe um ou mais de um mapa de índice vegetativo 332, um mapa de característica de semeadura 333, um mapa de produção preditiva 335, ou um mapa de biomassa preditivo 337 como um mapa de informação. O mapa de índice vegetativo 332 inclui valores de índice vegetativo georreferenciados. O mapa de característica de semeadura 333 inclui valores de característica de semente georreferenciados. Por exemplo, as características de semente podem incluir o local e quantidade de sementes plantadas. Adicionalmente, as características de semente podem incluir o tipo de semente, caule genético ou resistência de caule, suscetibilidade genética ao alojamento, revestimento sobre a semente, semente híbrida, etc.

[0090] O mapa de produção preditiva 335 inclui valores de produção preditiva georreferenciados. O mapa de produção preditiva 335 pode ser gerado usando um processo descrito nas figuras 2 e 3, onde o mapa de informação inclui um mapa de índice vegetativo ou um mapa de produção histórica e o sensor in-situ inclui um sensor de produção. O mapa de produção preditiva 335 pode ser gerado também de outras maneiras.

[0091] O mapa de biomassa preditivo 337 inclui valores de biomassa preditiva georreferenciados. O mapa de biomassa preditivo 337 pode ser gerado usando um processo descrito nas figuras 2 e 3, onde o mapa de informação inclui um mapa de índice vegetativo o sensor in-situ inclui um sensor de pressão de acionamento de rotor ou sensor óptico, que geram sinais de sensor indicativos de biomassa. O mapa de biomassa preditivo 337 pode ser gerado também de outras maneiras.

[0092] Além da recepção de um ou mais de um mapa de índice vegetativo 332 ou um mapa de produção histórica 333 as um mapa de informação anterior, o gerador de modelo preditivo 210 também recebe um indicador de local geográfico 334, ou uma indicação de um local geográfico, a partir do sensor de posição geográfica 204. Os sensores in-situ 208 ilustrativamente incluem um sensor de produção a bordo 336 bem como um sistema de processamento 338. O sistema de processamento 338 processa dados de sensor gerados dos sensores de produção a bordo 336.

[0093] Em alguns exemplos, o sensor de estado de cultivo a bordo 336 pode ser um sensor óptico na colheitadeira agrícola 100. O sensor óptico pode ser arranjado na parte dianteira da colheitadeira agrícola 100 para obter imagens do campo à frente da colheitadeira agrícola 100 conforme a colheitadeira agrícola 100 se move através do campo durante uma operação de colheita. O sistema de processamento 338 processa uma ou mais imagens obtidas por intermédio do sensor de estado de cultivo a bordo 336 para gerar dados de imagem processados que identificam uma ou mais características das plantas de cultivo na imagem. Por exemplo, uma magnitude e a orientação da planta de cultivo em uma condição derrubada. O sistema de processamento 338 pode também localizar geograficamente os valores recebidos do sensor in-situ 208. Por exemplo, o local da colheitadeira agrícola 100 no instante em que um sinal de sensor in-situ 208 é recebido tipicamente não é o local exato do estado de cultivo sensoreado. Isso é porque leva tempo desde o sensoreamento à frente até o momento em que a colheitadeira agrícola 100 (equipada com o sensor de posição geográfica) contata as plantas de cultivo que foram sensoreadas para o estado de cultivo. Em alguns exemplos, para levar em conta para o sensoreamento à frente, um campo de visão de câmera pode ser calibrado de forma que áreas de cultivo derrubado em uma imagem capturada pela câmera possam ser localizadas geograficamente com base em seu local na imagem.

[0094] Outros sensores de estado de cultivo podem também ser usados. Em alguns exemplos, dados brutos ou processados do sensor de estado de cultivo a bordo 336 pode ser apresentado ao operador 260 por intermédio do mecanismo de interface de operador 218. O operador 260 pode estar a bordo da colheitadeira agrícola de trabalho 100 ou em um local remoto.

[0095] A presente discussão prossegue com relação a um exemplo, no qual o sensor de estado de cultivo a bordo 336 inclui um sensor óptico, tal como uma câmera. Será apreciado que isso é apenas um exemplo, e os sensores mencionados acima, como outros exemplos do sensor de estado de cultivo a bordo 336, são aqui também contemplados. Conforme mostrado na figura 4, o gerador de modelo preditivo 210 inclui um gerador de modelo de índice vegetativo-para-estado de cultivo 342, um gerador de modelo de produção-para-estado de cultivo 344, e um gerador de modelo de biomassapara- estado de cultivo 346. Em outros exemplos, o gerador de modelo preditivo 210 pode incluir componentes adicionais, menos, ou diferentes componentes que aqueles mostrados no exemplo da figura 4. Consequentemente, em alguns exemplos, o gerador de modelo preditivo 210 pode incluir também outros itens 348, que podem incluir outros tipos do gerador de modelo preditivos para gerar outros tipos de modelos de estado de cultivo.

[0096] O gerador de modelo 342 identifica uma relação entre os dados de estado de cultivo in-situ 340 em um local geográfico correspondente a onde os dados de estado de cultivo in-situ 340 foram geograficamente localizados e os valores de índice vegetativo do mapa de índice vegetativo 332 correspondentes ao mesmo local no campo, onde os dados de estado de cultivo 340 foram geograficamente localizados. Com base nessa relação estabelecida pelo gerador de modelo 342, o gerador de modelo 342 gera um modelo de estado de cultivo preditivo. O modelo de estado de cultivo é usado para predizer um estado de cultivo em diferentes locais no campo com base nos valores de índice vegetativo georreferenciados contidos no mapa de índice vegetativo 332 nos mesmos locais no campo. Em alguns exemplos, o gerador de modelo 342 pode usar uma série de tempo de mapas de índice vegetativo para identificar a taxa e senescência de cultivo em seguida à ruptura a verde, estresse de cultivo aumentada por dano do caule, e outros.

[0097] O gerador de modelo 344 identifica uma relação entre o estado de cultivo representado nos dados de estado de cultivo in-situ 340, em um local geográfico correspondente a onde os dados de estado de cultivo in-situ 340 foram geograficamente localizados, e o valor de característica de semeadura no mesmo local. O valor de característica de semeadura é o valor georreferenciado contido no mapa de característica de semeadura 333. O gerador de modelo 344 gera um modelo de estado de cultivo preditivo, que prediz o estado de cultivo em um local no campo com base no valor de característica de semeadura. O modelo de estado de cultivo é usado para predizer um estado de cultivo em diferentes locais no campo com base em valores de característica de semeadura georreferenciados contidos no mapa de característica de semeadura 333 nos mesmos locais no campo. A característica de semeadura, por exemplo, poderia ser uma densidade de plantio de semente.

[0098] O gerador de modelo 345 identifica uma relação entre o estado de cultivo representado nos dados de estado de cultivo in-situ 340, em um local geográfico correspondente a onde os dados de estado de cultivo in-situ 340 foram geograficamente localizados, e a produção predita no mesmo local. O valor de produção predita é o valor georreferenciado contido no mapa de produção preditiva 335. O gerador de modelo 345 gera um modelo de estado de cultivo preditivo, que prediz o estado de cultivo em um local no campo com base no valor de produção predita. O modelo de estado de cultivo é usado para predizer um estado de cultivo em diferentes locais no campo com base nos valores de produção preditiva georreferenciados contidos no mapa de produção preditiva 335 nos mesmos locais no campo.

[0099] O gerador de modelo 346 identifica uma relação entre o estado de cultivo representado nos dados de estado de cultivo in-situ 340, em um local geográfico correspondente a onde os dados de estado de cultivo in-situ 340 foram geograficamente localizados, e a biomassa predita no mesmo local. O valor de biomassa predita é o valor georreferenciado contido no mapa de biomassa preditivo 337. O gerador de modelo 346 gera um modelo de estado de cultivo preditivo, que prediz o estado de cultivo em um local no campo com base no valor de biomassa predita. O modelo de estado de cultivo é usado para predizer um estado de cultivo em diferentes locais no campo com base nos valores de biomassa preditiva georreferenciados contidos no mapa de biomassa preditivo 337 nos mesmos locais no campo.

[00100] À luz do acima, o gerador de modelo preditivo 210 é operável para produzir uma pluralidade de modelos de estado de cultivo preditivo, tais como um ou mais dos modelos do estado de cultivo preditivo gerados pelos geradores de modelo 342, 344, 345, 346, e 348. Em outro exemplo, dois ou mais dos modelos do estado de cultivo preditivo descrito acima podem ser combinados em um único modelo de estado de cultivo preditivo, que prediz um estado de cultivo com base no valor de índice vegetativo, valor de característica preditiva, valor de produção preditiva, ou valores de biomassa preditiva em diferentes locais no campo. Qualquer desses modelos de estado de cultivo, ou combinações dos mesmos, são representados coletivamente pelo modelo de estado de cultivo 350 na figura 4.

[00101] O modelo de estado de cultivo preditivo 350 é provido para o gerador de mapa preditivo 212. No exemplo da figura 4, o gerador de mapa preditivo 212 inclui um gerador de mapa de estado de cultivo 352. Em outros exemplos, o gerador de mapa preditivo 212 pode incluir adicionais, menos, ou diferentes geradores de mapa. O gerador de mapa de estado de cultivo 352 recebe o modelo de estado de cultivo preditivo 350, que prediz o estado de cultivo com base em uma relação entre um valor de estado de cultivo sensoreado e um valor de um ou mais do mapa de índice vegetativo 332, do mapa de característica de semeadura 333, do mapa de produção preditiva 335, e do mapa de biomassa preditivo 337 em um correspondente local, onde o estado de cultivo foi sensoreado.

[00102] O gerador de mapa de estado de cultivo 354 pode também gerar um mapa de estado de cultivo preditivo funcional 360, que prediz o estado de cultivo em diferentes locais no campo com base no valor de índice vegetativo, valor de característica preditiva, valor de produção preditiva, ou valor de biomassa preditiva naqueles locais no campo e o modelo de estado de cultivo preditivo 350. O mapa de estado de cultivo preditivo funcional gerado 360 provido para o gerador de zona de controle 213, o sistema de controle 214, ou ambos. O gerador de zona de controle 213 gera zonas de controle e incorpora aquelas zonas de controle ao mapa preditivo funcional, isto é, o mapa preditivo 360, para produzir o mapa de zona de controle preditivo 265. Um ou ambos dos mapas preditivos funcionais 264 ou o mapa de zona de controle preditivo 265 podem ser apresentados ao operador 260 ou a outro usuário ou ser providos para controlar o sistema 214, que gera sinais de controle para controlar um ou mais dos subsistemas controláveis 216 com base no mapa preditivo 264, no mapa de zona de controle preditivo 265, ou ambos.

[00103] A figura 5 é um fluxograma de um exemplo de operação do gerador de modelo preditivo 210 e do gerador de mapa preditivo 212 na geração do modelo de estado de cultivo preditivo 350 e o mapa de estado de cultivo preditivo funcional 360. No bloco 362, o gerador de modelo preditivo 210 e o gerador de mapa preditivo 212 recebem um ou mais do mapa de índice vegetativo 332, do mapa de característica de semeadura 333, o mapa de produção preditiva 335, e o mapa de biomassa preditivo 337.

[00104] No bloco 363, o seletor de mapa de informação 209 seleciona um ou mais mapas de informação especifica 250 para uso pelo gerador de modelo preditivo 210. Em alguns exemplos, o seletor de mapa de informação 209 pode alterar que mapa de informação está sendo usado na detecção de qual um dos outros mapas candidatos de informação está mais estreitamente se correlacionando com o estado de cultivo sensoreado in-situ. Por exemplo, uma alteração de mapa de índice vegetativo 332 para o mapa de característica de semeadura 333 pode ocorrer, onde o mapa de característica de semeadura 333 está se correlacionando de melhor maneira com o estado de cultivo sensoreado pelo sensor in-situ.

[00105] No bloco 364, um sinal de sensor de estado de cultivo é recebido de um sensor de estado de cultivo a bordo 336. Conforme discutido acima, o sensor de estado de cultivo a bordo 336 pode ser um sensor óptico 365 ou algum outro sensor de estado de cultivo 370.

[00106] No bloco 372, o sistema de processamento 338 processa o um ou mais sinais de sensor in-situ recebidos dos sensores de estado de cultivo a bordo 336 para gerar um valor do estado de cultivo indicativo de uma característica de estado de cultivo das plantas de cultivo no campo próximo à colheitadeira agrícola 100.

[00107] No bloco 382, o gerador de modelo preditivo 210 também obtém o local geográfico correspondente ao sinal de sensor. Por exemplo, o gerador de modelo preditivo 210 pode obter a posição geográfica do sensor de posição geográfica 204 e determinar, com base em atrasos da máquina (por exemplo, velocidade de processamento de máquina), considerações de velocidade e sensor da máquina (por exemplo, um campo de visão de câmera, calibração de sensor, etc.), um local geográfico preciso, onde o estado de cultivo sensoreado in-situ deve ser atribuído. Por exemplo, o momento exato em que um sinal de sensor de estado de cultivo é capturado tipicamente não corresponde ao estado de cultivo do cultivo em uma posição geográfica atual da colheitadeira agrícola 100. Em vez disso, o sinal de sensor de estado de cultivo in-situ atual corresponde a um local no campo à frente da colheitadeira agrícola 100 desde que o sinal de sensor de estado de cultivo in-situ atual foi sensoreado em uma imagem tomada à frente da colheitadeira agrícola 100. Isso é indicada pelo bloco 378.

[00108] No bloco 384, o gerador de modelo preditivo 210 gera um ou mais modelos preditivos de produção, tais como o modelo de produção 350, que modelam uma relação entre pelo menos um de um valor de índice vegetativo ou valor de produção histórico obtido de um mapa de informação anterior, tal como mapa de informação anterior 258, e a produção sendo sensoreada pelo sensor in-situ 208. Por exemplo, o gerador de modelo preditivo 210 pode gerar um modelo de produção preditiva com base em um valor de produção histórico e uma produção sensoreada, indicada sinal de sensor obtido do sensor in-situ 208.

[00109] No bloco 386, o modelo de produção preditiva, tal como o modelo de produção preditiva 350, é provido para o gerador de mapa preditivo 212 que gera um mapa de produção preditiva funcional, que mapeia uma produção preditiva para diferentes locais geográficos no campo com base no mapa de índice vegetativo ou mapa de produção histórica e o modelo de produção preditiva 350. Por exemplo, em alguns exemplos, o mapa de produção preditiva funcional 360 prediz a produção. Em outros exemplos, o mapa de produção preditiva funcional 360 prediz o estado de cultivo, conforme indicado pelo bloco 392. Além disso, o mapa de produção preditiva funcional 360 pode ser gerado durante o curso de uma operação de colheita agrícola. Assim, quando uma colheitadeira agrícola está se movendo através de um campo realizando uma operação de colheita agrícola, o mapa de produção preditiva funcional 360 é gerado.

[00110] No bloco 394, o gerador de mapa preditivo 212 fornece o mapa de produção preditiva funcional 360. No bloco 393, o gerador de mapa preditivo 212 configura o mapa de produção preditiva funcional 360 para o consumo pelo sistema de controle 214. No bloco 395, o gerador de mapa preditivo 212 pode também provêm o mapa 360 para o gerador de zona de controle 213 para a geração de zonas de controle. No bloco 397, o gerador de mapa preditivo 212 configura o mapa 360 também de outras maneiras. O mapa de produção preditiva funcional 360 (com ou sem zonas de controle) é provido para controlar o sistema 214. No bloco 396, o sistema de controle 214 gera sinais de controle para controlar os subsistemas controláveis 216 com base em o mapa de produção preditiva funcional 360.

[00111] Assim, pode ser visto que o presente sistema toma um mapa de informação anterior, que mapeia a característica tal como um valor de índice vegetativo ou os valores de produção histórica para diferentes locais em um campo. O presente sistema também usa um ou mais sensores in-situ que sensoreiam dados de sensor in-situ que são indicativos de uma característica, tal como produção, e gera um modelo que modela uma relação entre a produção sensoreada in-situ usando o sensor in-situ e a característica mapeada no mapa de informação anterior. Assim, o presente sistema gera um mapa preditivo funcional usando um modelo e um mapa de informação anterior e pode configurar o mapa preditivo funcional gerado para o consumo por um sistema de controle ou para apresentação para um local ou remoto ao operador ou outro usuário. Por exemplo, o sistema de controle pode usar o mapa para controlar um ou mais sistemas de uma colheitadeira combinada.

[00112] A figura 6A é um diagrama de blocos de uma porção de exemplo da colheitadeira agrícola 100 mostrada na figura 1. Particularmente, a figura 6A mostra, dentre outros fatores, exemplos do gerador de modelo preditivo 210 e do gerador de mapa preditivo 212. No exemplo ilustrado, o mapa de informação é um ou mais de um mapa de estado de cultivo preditivo 360 ou um mapa de operação anterior 400. O mapa de operação anterior 400 pode incluir valores indicativos de outras características agrícolas em vários locais no campo. Os valores podem ser valores que foram coletados durante uma operação anterior, tal como uma operação anterior conduzida por um pulverizador ou valores preditos com base em uma relação entre os valores de um mapa de informação e os valores de sensor coletados por um sensor insitu.

[00113] Também, no exemplo mostrado na figura 6A, o sensor in-situ 208 pode incluir um ou mais de um sensor de característica agrícola 402, um do sensor de entrada de operador 404, e um sistema de processamento 406. Os sensores in-situ 208 podem incluir também outros sensores 408. O sensor de característica agrícola 402 sensoreia uma variável indicativa de uma característica agrícola. Os sensores mostrados na figura 6B são exemplos de sensores de característica agrícola 402.

[00114] O sensor de entrada de operador 404 ilustrativamente sensoreia várias entradas de operador. As entradas podem ser entradas de ajuste para controlar as regulagens na colheitadeira agrícola 100 ou outras entradas de controle, tais como as entradas de direção e outras entradas. Assim, quando o operador 260 altera uma regulagem ou provê uma entrada comandada através de um mecanismo de interface de operador 218, uma tal entrada é detectada pelo sensor de entrada de operador 404, que provê um sinal de sensor indicativo desse sensor de entrada de operador sensoreada. O sistema de processamento 406 pode receber os sinais de sensor do sensor 402 ou o sensor de entrada de operador 404 ou ambos e gerar uma ou mais saídas indicativas da variável sensoreada. Por exemplo, o sistema de processamento 406 pode receber uma entrada de sensor do sensor 402, que inclui um sensor óptico e gera uma saída indicativa de biomassa. O sistema de processamento 406 pode também receber uma entrada do sensor de entrada de operador 404 e gerar uma saída indicativa dado sensor de entrada de operador sensoreada.

[00115] O gerador de modelo preditivo 210 inclui o gerador de modelo de estado de cultivo-para-dados de sensor 416 e o gerador de modelo de estado de cultivo-para-comando 422. Em outros exemplos, o gerador de modelo preditivo 210 pode incluir adicionais, menos, ou outros geradores de modelo 424. O gerador de modelo preditivo 210 pode receber um indicador de local geográfico 334 do sensor de posição geográfica 204 (mostrado na figura 2) e gerar um modelo preditivo 426 que modela uma relação entre a informação em um ou mais dos mapas de informação 258 e um ou mais dentre: a característica agrícola sensoreada por sensor 402 e os comandos de entrada de operador sensoreados pelo sensor de entrada de operador 404. Por exemplo, o gerador de modelo de estado de cultivo-para-dados de sensor 416 gera uma relação entre o estado de cultivo (valores do qual podem estar no mapa de estado de cultivo preditivo 360 ou no mapa de operação anterior 400) e os valores de característica agrícola sensoreados pelo sensor 402. O gerador de modelo de estado de cultivo-para-comando 422 gera um modelo que modela a relação entre um estado de cultivo conforme refletido no mapa de estado de cultivo preditivo 360, no mapa de operação anterior 400, ou qualquer combinação dos mesmos e os comandos de entrada de operador, que são sensoreados pelo sensor de entrada de operador 404. O modelo preditivo 426 gerado pelo gerador de modelo preditivo 210 pode incluir um ou mais dos modelos preditivos que podem ser gerados pelo gerador de modelo de estado de cultivo-para-dados de sensor 416, o gerador de modelo de estado de cultivo-para-comando 422, e outros geradores de modelo que podem ser incluídos como parte de outros itens 424.

[00116] No exemplo da figura 6A, o gerador de mapa preditivo 212 inclui o gerador de mapa de dados de sensor preditivo 428 e um gerador de mapa de comando de operador preditivo 432. Em outros exemplos, o gerador de mapa preditivo 212 pode incluir adicionais, menos, ou outros geradores de mapa 434. O gerador de mapa de dados de sensor preditivo 428 recebe um modelo preditivo 426 que modela a relação entre um estado de cultivo e dados de sensor de um ou mais sensor(s) 402 (tal como um modelo preditivo gerado pelo gerador de modelo de estado de cultivo-para-dados de sensor 416), e um ou mais dos mapas de informação 258.

[00117] O gerador de mapa de comando de operador preditivo 432 recebe um modelo preditivo 426 (tal como um modelo preditivo gerado pelo gerador de modelo de estado de cultivo-para-comando 422) que modela a relação entre o estado de cultivo e as entradas de comando de operador detectadas pelo sensor de entrada de operador 404 e gera um mapa de comando de operador preditivo funcional 440, que prediz as entradas de comando de operador em diferentes locais no campo com base no valor dos estados de cultivo de mapa de estado de cultivo preditivo funcional 360 ou valores do mapa de operação anterior 400 e o modelo preditivo 426.

[00118] O gerador de mapa preditivo 212 fornece um ou mais dos mapas preditivos funcionais, tais como os mapas preditivos funcionais 438 e 440. Cada um dos mapas preditivos funcionais 438 e 440 pode ser provido para o gerador de zona de controle 213, o sistema de controle 214, ou ambos. O gerador de zona de controle 213 gera zonas de controle. Aquelas zonas de controle são incorporadas ao mapa preditivo funcional recebido, como os mapas preditivos funcionais 438 e 440, resultando no mapa de zona de controle preditivo 265. O gerador de zona de controle 213 fornece o mapa de zona de controle preditivo 265, correspondente ao mapa preditivo funcional, tal como os mapas preditivos funcionais 438 e 440, que é recebido pelo gerador de zona de controle 213. Qualquer ou todos dos mapas preditivos funcionais 438 ou 440 e os correspondentes mapas 265 podem ser providos para controlar o sistema 214, que gera sinais de controle para controlar um ou mais dos subsistemas controláveis 216 com base em um ou todos dos mapas preditivos funcionais 438 e 430 ou correspondentes mapas 265 com zonas de controle incluídas nos mesmos. Qualquer ou todos dos mapas preditivos funcionais 438 ou 440 ou correspondentes mapas 265 podem ser apresentados ao operador 260 ou a outro usuário.

[00119] A figura 6B é um diagrama de blocos mostrando alguns exemplos de sensores em tempo real (in-situ) 208. Algumas dos sensores mostrados na figura 6B, ou diferentes combinações dos mesmos, podem ter tanto um sensor 336 quanto um sistema de processamento 338. Alguns dos possíveis sensores in-situ 208 mostrados na figura 6B são mostrados e descritos acima com relação às figuras anteriores e são similarmente enumerados. A figura 6B mostra que os sensores in-situ 208 podem incluir os sensores de entrada de operador 980, os sensores de máquina 982, os sensores de propriedade de material colhido 984, os sensores de propriedade de campo e solo 985, os sensores de característica ambiental 987, e podem incluir uma extensa variedade de outros sensores 226. Os sensores de entrada de operador 980 podem ser sensores que sensoreiam as entradas de operador através de mecanismos de interface de operador 218. Por conseguinte, os sensores de entrada de operador 980 podem sensorear o movimento de usuário de conjuntos de articulação, alavancas de controle, um volante, botões, mostradores, ou pedais. Os sensores de entrada de operador 980 podem também sensorear as interações de usuário com outros mecanismos de entrada de operador, tais como com uma tela sensível ao toque, com um microfone onde o reconhecimento de voz é utilizado, ou qualquer de uma extensa variedade de outros mecanismos de entrada de operador.

[00120] Os sensores de máquina 982 podem sensorear diferentes características da colheitadeira agrícola 100. Por exemplo, conforme discutidoacima, os sensores de máquina 982 podem incluir sensores de velocidade de máquina 146, o sensor de perda de separador 148, câmera de grão limpo 150, o mecanismo de captura de imagem voltado para frente 151, os sensores de perda 152 ou sensor de posição geográfica 204, exemplos dos quais são descritos acima. Os sensores de máquina 982 podem também incluir sensores de regulagem de máquina 991 que sensoreiam máquina regulagens. Alguns exemplos de regulagens de máquina foram descritos acima com relação à figura 1. O sensor de posição de equipamento de extremidade dianteira (por exemplo, plataforma de corte) 993 pode sensorear a posição da plataforma de corte 102, carretel 164, cortador 104, ou outro equipamento de extremidade dianteira com relação à armação da colheitadeira agrícola 100. Por exemplo, os sensores 993 podem sensorear a altura de plataforma de corte 102 acima do solo. Os sensores de máquina 982 podem também incluir sensores de orientação do equipamento de extremidade dianteira (por exemplo, plataforma de corte) 995. Os sensores 995 podem sensorear a orientação de plataforma de corte 102 em relação à colheitadeira agrícola 100, ou com relação ao solo. Os sensores de máquina 982 podem incluir sensores de estabilidade 997. Os sensores de estabilidade 997 sensoreiam a oscilação ou o movimento de saltos (e amplitude) da colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem também incluir sensores de regulagem de resíduo 999, que são configurados para sensorear se a colheitadeira agrícola 100 está configurada para picar o resíduo, produzir uma deposição em fiada, ou se ocupar com o resíduo de outra maneira. Os sensores de máquina 982 podem incluir o sensor de velocidade da ventoinha da sapata de limpeza 951, que sensoreia a velocidade de ventoinha de limpeza 120. Os sensores de máquina 982 podem incluir os sensores de folga de côncavos 953, que sensoreiam a folga entre o rotor 112 e os côncavos 114 na colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir os sensores de vão de crivo superior 955 que sensoreiam o tamanho das aberturas no crivo superior 122. Os sensores de máquina 982 podem incluir o sensor de velocidade de rotor de debulhe 957 que sensoreia uma velocidade de rotor do rotor 112. Os sensores de máquina 982 podem incluir o sensor de pressão de rotor 959 que sensoreia a pressão usada para acionar o rotor 112. Os sensores de máquina 982 podem incluir um sensor de folga de peneira 961 que sensoreia o tamanho das aberturas na peneira 124. Os sensores de máquina 982 podem incluir o sensor de umidade de MOG 963 que sensoreia um nível de umidade do MOG passando através da colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir o sensor de orientação de máquina 965 que sensoreia a orientação da colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir sensores de taxa de alimentação de material 967 que sensoreiam a taxa de alimentação de material quando o material se desloca através de alimentador 106, o elevador de grão limpo 130, ou em outro lugar na colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir sensor de biomassas 969 que sensoreiam a biomassa se deslocando através do alimentador 106, através do separador 116, ou em outro lugar na colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir consumo de combustível sensor 971 que sensoreia a rate de consumo de combustível sobre o tempo da colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir utilização de energia sensor 973 que sensoreia utilização de energia na colheitadeira agrícola 100, tal como quais subsistemas estão utilizando energia, ou a taxa na qual os subsistemas estão utilizando energia, ou a distribuição de energia entre os subsistemas na colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir os sensores de pressão de pneus 977 que sensoreiam a pressão de inflação nos pneus 144 da colheitadeira agrícola 100. O sensor de máquina 982 pode incluir uma extensa variedade de outros sensores de desempenho de máquina, ou sensores de característica de máquina, indicados pelo bloco 975. O desempenho de sensores de máquina e de sensores de característica de máquina 975 pode sensorear o desempenho de máquina ou as características da colheitadeira agrícola 100.

[00121] Os sensores de propriedade de material colhido 984 podem sensorear as características do material de cultivo separado quando o material de cultivo está sendo processado pela colheitadeira agrícola 100. As propriedades de cultivo podem incluir tais fatores como o tipo de cultivo, umidade do cultivo, qualidade de grão (tal como grão quebrado), níveis de MOG, constituintes de grão, tais como amidos e proteína, umidade de MOG, e outras propriedades de material de cultivo. Outros sensores poderiam sensorear a "tenacidade" da palha, a adesão de milho às espigas, e outras características que podem ser usadas de forma benéfica para controlar o processamento para a melhor captura de grão, reduzido dano ao grão, reduzido consumo de energia, reduzida perda de grãos, etc.

[00122] Os sensores de propriedade de campo e solo 985 podem sensorear características do campo e do solo. As propriedades de campo e solo podem incluir umidade do solo, compacidade do solo, a presença e o local de água parada, tipo do solo, e outras características do solo e do campo.

[00123] Os sensores de característica ambiental 987 podem sensorear uma ou mais características ambientais. As características ambientais podem incluir tais fatores como a direção do vento e a velocidade do vento, precipitação, névoa, nível de poeira ou outros obscurantes, ou outras características ambientais.

[00124] A figura 7 mostra um fluxograma ilustrando um exemplo da operação do gerador de modelo preditivo 210 e o gerador de mapa preditivo 212 na geração de um ou mais dos modelos preditivos 426 e um ou mais mapas preditivos funcionais 436, 437, 438, e 440. No bloco 442, o gerador de modelo preditivo 210 e o gerador de mapa preditivo 212 recebem um mapa de informação 258. O mapa de informação 258 pode ser mapa de estado de cultivo preditivo 360, um mapa de operação anterior 400 criado usando dados obtidos durante uma operação anterior em um campo. No bloco 444, o gerador de modelo preditivo 210 recebe um sinal de sensor contendo dados de sensor de um sensor in-situ 208. O sensor in-situ pode ser um ou mais da característica agrícola sensor 402, do sensor de entrada de operador 404, ou outros sensor 408. O bloco 446 indica que o sinal de sensor recebido pelo gerador de modelo preditivo 210 inclui dados de um tipo que é indicativo de uma ou mais características agrícolas. O bloco 450 indica que o sinal de sensor recebido pelo gerador de mapa preditivo 210 pode ser um sinal de sensor tendo dados de um tipo que é indicativo de uma entrada de comando de operador, conforme sensoreado pelo sensor de entrada de operador 404 (uma entrada de comando de operador pode também ser considerada uma característica agrícola). O gerador de modelo preditivo 210 pode receber também outras entradas de sensor in-situ, conforme indicada pelo bloco 452.

[00125] No bloco 454, o sistema de processamento 406 processa os dados contidos no sinal ou sinais de sensor recebidos do sensor ou sensores in-situ 208 para obter os dados processados 409, mostrados na figura 6. Os dados contidos no sinal ou sinais de sensor podem ser em um formato bruto que é processado para receber os dados processados 409. Por exemplo, um sinal de sensor de temperatura inclui dados de resistência elétrica, esses dados de resistência elétrica podem ser processados para formar dados de temperatura. Em outros exemplos, o processamento pode compreender digitalização, codificação, formatação, colocação em escala, filtragem, ou dados de classificação. Os dados processados 409 podem ser indicativos de uma ou mais característica(s) agrícola(s) ou uma entrada de comando de operador. Os dados processados 409 são providos para o gerador de modelo preditivo 210.

[00126] Retornando para a figura 7, no bloco 456, o gerador de modelo preditivo 210 também recebe um local geográfico 334 do sensor de posição geográfica 204, conforme mostrado na figura 6. O local geográfico 334 pode ser correlacionado ao local geográfico, do qual a variável ou variáveis sensoreada(s), sensoreadas pelos sensores in-situ 208, foram tomadas. Por exemplo, o gerador de modelo preditivo 210 pode obter o local geográfico 334 do sensor de posição geográfica 204 e determinar, com base em atrasos de máquina, a velocidade de máquina, etc., um local geográfico preciso, do qual os dados processados 409 foram derivados.

[00127] No bloco 458, o gerador de modelo preditivo 210 gera um ou mais dos modelos preditivos 426 que modela uma relação entre um valor mapeado em um mapa de informação e a característica representada nos dados processados 409. Por exemplo, em alguns casos, o valor mapeado em um mapa de informação pode ser um valor do estado de cultivo no mapa de estado de cultivo preditivo funcional 360 ou outro valor no mapa de operação anterior 400, e o gerador de modelo preditivo 210 gera um modelo preditivo usando o valor mapeado de um mapa de informação e uma característica sensoreada pelos sensores in-situ 208, conforme representado nos dados processados 490, ou uma característica relacionada, tal como uma característica que grosseiramente se refere à característica sensoreada pelos sensores in-situ 208.

[00128] Por exemplo, no bloco 462, o gerador de modelo preditivo 210 pode gerar um modelo preditivo 426 que modela uma relação entre o estado de cultivo ou outro valor obtido de um ou mais mapas de informação e dados de característica agrícola, obtidos por um sensor in-situ. Em outro exemplo, no bloco 464, o gerador de modelo de estado de culivo-para-comando de operador 422 gera um modelo preditivo 426 que modela uma relação entre o estado de cultivo e as entradas de comando de operador.

[00129] O um ou mais dos modelos preditivos 426 são providos para o gerador de mapa preditivo 212. No bloco 466, o gerador de mapa preditivo 212 gera um ou mais mapas preditivos funcionais. Os mapas preditivos funcionais podem ser mapa de dados de sensor preditivo funcional 438, mapa de comando de operador preditivo funcional 440, ou qualquer combinação de um ou mais desses mapas. O mapa de dados de sensor preditivo funcional 438 prediz uma característica agrícola em diferentes locais no campo, e o mapa de comando de operador preditivo funcional 440 prediz provavelmente as entradas de comando de operador em diferentes locais no campo. As características agrícolas preditas pelo mapa de dados de sensor preditivo funcional 438 podem incluir a orientação de bússola do cultivo, a orientação gravimétrica do cultivo, produção, biomassa, etc. Além disso, um ou mais dos mapas preditivos funcionais 438 e 440 podem ser gerados durante o curso de uma operação agrícola. Assim, conforme a colheitadeira agrícola 100 está se movendo através de um campo realizando uma operação agrícola, o um ou mais mapas preditivos funcionais 438 e 440 são gerados quando a operação agrícola está sendo realizada.

[00130] No bloco 468, o gerador de mapa preditivo 212 fornece o um ou mais mapas preditivos funcionais 438 e 440. No bloco 470, o gerador de mapa preditivo 212 pode configurar o mapa para a apresentação para o, e possível interação por um, operador 260 ou outro usuário. No bloco 472, o gerador de mapa preditivo 212 pode configurar o mapa para o consumo pelo sistema de controle 214. No bloco 474, o gerador de mapa preditivo 212 pode prover o um ou mais mapas preditivos funcionais 438 e 440 para o gerador de zona de controle 213 para a geração de zonas de controle. No bloco 476, o gerador de mapa preditivo 212 configura o um ou mais mapas preditivos funcionais 438 e 440 de outras maneiras. Em um exemplo, no qual o um ou mais mapas preditivos funcionais 438 e 440 são providos para o gerador de zona de controle 213, o um ou mais mapas preditivos funcionais 438 e 440, com as zonas de controle incluídas nos mesmos, representadas por correspondentes mapas 265, descritos acima, podem ser apresentados ao operador 260 ou a outro usuário ou providos para controlar também o sistema 214.

[00131] No bloco 478, o sistema de controle 214 então gera sinais de controle para controlar os subsistemas controláveis com base no um ou mais mapas preditivos funcionais 438 e 440 (ou nos mapas preditivos funcionais 438 e 440 tendo zonas de controle) bem como uma entrada do sensor de posição geográfica 204.

[00132] Por exemplo, em que o sistema de controle 214 recebe um mapa preditivo funcional, o controlador de planejamento de trajeto 234 controla o subsistema de direção 252 para dirigir a colheitadeira agrícola 100. Em outro exemplo, no qual o sistema de controle 214 recebe um mapa preditivo funcional, o controlador de sistema de resíduo 244 controla o subsistema de resíduo 138. Em outro exemplo, no qual o sistema de controle 214 recebe um mapa preditivo funcional, o controlador de regulagens 232 controla as regulagens de debulhador do debulhador 110. Em outro exemplo, no qual o sistema de controle 214 recebe um mapa preditivo funcional, o controlador de regulagens 232 ou outro controlador 246 controla o subsistema de manipulação de material 125. Em outro exemplo, no qual o sistema de controle 214 recebe um mapa preditivo funcional, o controlador de regulagens 232 controla o subsistema de limpeza de cultivo. Em outro exemplo, no qual o sistema de controle 214 recebe um mapa preditivo funcional, o controlador de limpeza de máquina 245 controla o subsistema de limpeza de máquina 254 na colheitadeira agrícola 100. Em outro exemplo, no qual o sistema de controle 214 recebe um mapa preditivo funcional, o controlador de sistema de comunicação 229 controla o sistema de comunicação 206. Em outro exemplo, no qual o sistema de controle 214 recebe um mapa preditivo funcional, o controlador de interface de operador 231 controla os mecanismos de interface de operador 218 na colheitadeira agrícola 100. Em outro exemplo, no qual o sistema de controle 214 recebe um mapa preditivo funcional, o controlador da posição de placa de cobertura 242 controla os atuadores de máquina/plataforma de corte para controlar uma placa de cobertura na colheitadeira agrícola 100. Em outro exemplo, no qual o sistema de controle 214 recebe um mapa preditivo funcional, o controlador de correia draper 240 controla atuadores de máquina/plataforma de corte para controlar uma correia draper na colheitadeira agrícola 100. Em outro exemplo, no qual o sistema de controle 214 recebe um mapa preditivo funcional, outros controladores 246 controlam outros subsistemas controláveis 256 na colheitadeira agrícola 100.

[00133] O bloco 482 mostra um exemplo, no qual o sistema de controle 214 recebe o mapa de velocidade de máquina preditivo funcional 438 ou o mapa de velocidade de máquina preditivo funcional 438 com zonas de controle acrescentadas. Em resposta, o controlador de regulagens 232 controla o subsistema de propulsão 250 (mostrado como um dos subsistemas controláveis 216 na figura 2) para controlar a velocidade da colheitadeira agrícola 100 com base nos valores de velocidade preditivos no mapa de velocidade de máquina preditivo funcional 438 ou no mapa de velocidade de máquina preditivo funcional 438 contendo as zonas de controle.

[00134] O bloco 484 mostra um exemplo, no qual mapa de comando de operador preditivo funcional 440 é provido para controlar o sistema 214. Em resposta, o controlador de regulagens 232 gera sinais de controle para controlar os subsistemas controláveis 216 para gerar automaticamente entradas de comando ou para recomendar entradas de comando para o operador 260 com base nos valores de comando de operador no mapa de comando de operador preditivo funcional 440 ou mapa de comando de operador preditivo funcional 440 contendo as zonas de controle.

[00135] A figura 8 mostra um diagrama de blocos ilustrando um exemplo do gerador de zona de controle 213. O gerador de zona de controle 213 inclui o seletor de atuador de máquina de trabalho (WMA) 486, o sistema de geração de zona de controle 488, e o sistema de geração de zona de regime 490. O gerador de zona de controle 213 pode também incluir outros itens 492. O sistema de geração de zona de controle 488 inclui o componente identificador de critérios de zona de controle 494, o componente de definição de limite de zona de controle 496, o componente identificador de regulagem alvo 498, e outros itens 520. O sistema de geração de zona de regime 490 inclui o componente de identificação de critérios de zona de regime 522, o componente de definição de limite de zona de regime 524, o componente identificador de resolução de regulagens526, e outros itens 528. Antes da descrição da operação global do gerador de zona de controle 213 em mais detalhe, uma breve descrição de alguns dos itens no gerador de zona de controle 213 e das respectivas operações dos mesmos será primeiramente provida.

[00136] A colheitadeira agrícola 100, ou outras máquinas de trabalho, podem ter uma extensa variedade de tipos diferentes de atuadores controláveis que realizam diferentes funções. Os atuadores controláveis na colheitadeira agrícola 100 ou as outras máquinas de trabalho são coletivamente referidos como os atuadores de máquina de trabalho (WMAs). Cada WMA pode ser independentemente controlável com base em valores em um mapa preditivo funcional, ou os WMAs podem ser controlados como conjuntos com base em um ou mais valores em um mapa preditivo funcional. Por conseguinte, o gerador de zona de controle 213 pode gerar zonas de controle correspondentes a cada WMA individualmente controlável ou correspondente aos conjuntos de WMAs, que são controlados em coordenação uns com os outros.

[00137] O seletor de WMA 486 seleciona um WMA ou um conjunto de WMAs, para o qual as correspondentes zonas de controle devem ser geradas. O sistema de geração de zona de controle 488 então gera as zonas de controle para o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs. Para cada WMA ou o conjunto de WMAs, critérios diferentes podem ser usados na identificação de zonas de controle. Por exemplo, para um WMA, o tempo de resposta de WMA pode ser usado como os critérios para definir os limites das zonas de controle. Em outro exemplo, características de desgaste (por exemplo, quanto um atuador ou mecanismo particular se desgasta como um resultado de movimento do mesmo) podem ser usadas como os critérios para identificar os limites de zonas de controle. O componente identificador de critérios de zona de controle 494 identifica critérios particulares, que devem ser usados na definição de zonas de controle para o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs. O componente de definição de limite de zona de controle 496 processa os valores em um mapa preditivo funcional sob análise para definir os limites das zonas de controle nesse mapa preditivo funcional com base nos valores no mapa preditivo funcional sob análise e com base nos critérios de zona de controle para o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs.

[00138] O componente identificador de regulagem alvo 498 ajusta um valor do ajuste alvo que será usado para controlar o WMA ou o conjunto de WMAs em diferentes zonas de controle. Por exemplo, se o WMA selecionada é o sistema de propulsão 250 e o mapa preditivo funcional sob análise é um mapa de velocidade preditivo funcional 438, então a regulagem alvo em cada zona de controle pode ser uma regulagem de velocidade alvo com base em valores de velocidade contidos no mapa de velocidade preditivo funcional 238 dentro da zona de controle identificada.

[00139] Em alguns exemplos, onde a colheitadeira agrícola 100 deve ser controlada com base em um local atual ou futuro da colheitadeira agrícola 100, múltiplas regulagens alvo podem ser possíveis para um WMA em uma dada posição. Neste caso, as regulagens alvos podem ter diferentes valores e podem estar competindo. Assim, as regulagens alvos precisam ser resolvidas de forma que somente uma única regulagem alvo seja usada para controlar o WMA. Por exemplo, onde o WMA é um atuador no sistema de propulsão 250, que está sendo controlado a fim de controlar a velocidade da colheitadeira agrícola 100, múltiplos diferentes conjuntos concorrentes de critérios podem existir, que são considerados pelo sistema de geração de zona de controle 488 na identificação das zonas de controle e as regulagens alvos para o WMA selecionada nas zonas de controle. Por exemplo, diferentes regulagens alvos para controlar a velocidade de máquina podem ser geradas com base em, por exemplo, um valor de taxa de alimentação detectado ou predito, um valor de eficiência de combustível detectado ou predito, um valor de perda de grãos detectado ou predito, ou uma combinação destes. Todavia, em qualquer dado tempo, a colheitadeira agrícola 100 não pode se deslocar sobre o solo a múltiplas velocidades simultaneamente. Ao contrário, em qualquer dado tempo, a colheitadeira agrícola 100 se desloca a uma única velocidade. Assim, uma das regulagens alvos concorrentes é selecionada para controlar a velocidade da colheitadeira agrícola 100.

[00140] Por conseguinte, em alguns exemplos, o sistema de geração de zona de regime 490 gera zonas de regime para resolver múltiplas diferentes regulagens alvos concorrentes. O componente de identificação de critérios de zona de regime 522 identifica os critérios, que são usados para estabelecer zonas de regime para o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs no mapa preditivo funcional sob análise. Alguns critérios que podem ser usados para identificar ou definir as zonas de regime incluem, por exemplo, tipo de cultivo ou variedade de cultivo com base em um mapa conforme a plantação ou outra fonte do tipo de cultivo ou variedade de cultivos, tipo de ervas daninhas, intensidade de ervas daninhas, ou do estado de cultivo, tal como se o cultivo está caído, parcialmente caído ou em pé. Assim como cada WMA ou o conjunto de WMAs pode ter uma correspondente zona de controle, os diferentes WMAs ou conjuntos de WMAs podem ter uma correspondente zona de regime. O componente de definição de limite de zona de regime 524 identifica os limites de zonas de regime no mapa preditivo funcional sob análise com base nos critérios de zona de regime identificados pelo componente de identificação de critérios de zona de regime 522.

[00141] Em alguns exemplos, zonas de regime podem se sobrepor umas às outras. Por exemplo, uma zona de regime de variedade de cultivo pode se sobrepor uma porção de, ou uma totalidade de, um zona de regime de estado de cultivo. Em um tal exemplo, as diferentes zonas de regime podem ser atribuídas a uma hierarquia de precedência, de forma que, onde duas ou mais zonas de regime se sobrepõem, a zona de regime atribuída a uma mais alta posição hierárquica ou importância na hierarquia de precedência tem precedência sobre as zonas de regime que têm mais baixas posições hierárquicas ou importância na hierarquia de precedência. A hierarquia de precedência das zonas de regime pode ser manualmente ajustada ou pode ser automaticamente ajustada usando um sistema baseado em regras, um sistema baseado em modelo, ou outro sistema. Como um exemplo, onde uma zona de regime de cultivo derrubado se sobrepõe a uma zona de regime de variedade de cultivo, a zona de regime de cultivo derrubado pode ser atribuída a uma maior importância na hierarquia de precedência que a zona de regime de variedade de cultivo, de forma que a zona de regime de cultivo derrubado tenha precedência.

[00142] Além disso, cada zona de regime pode ter um único resolvedor de regulagem para uma dado WMA ou o conjunto de WMAs. O componente identificador de resolução de regulagens526 identifica um resolvedor de regulagem particular para cada zona de regime identificada no mapa preditivo funcional sob análise e um resolvedor de regulagem particular para o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs.

[00143] Uma vez quando o resolvedor de regulagem para a zona de regime particular é identificado, este resolvedor de regulagem pode ser usado para resolver regulagens alvos concorrentes, onde mais que um ajuste alvo é identificado com base nas zonas de controle. Os tipos diferentes de resolvedores de regulagens podem ter diferentes formas. Por exemplo, os resolvedores de regulagem, que são identificados para cada zona de regime podem incluir um resolvedor de escolha humano, no qual as regulagens alvos concorrentes estão apresentadas a um operador ou outro usuário para resolução. Em outro exemplo, o resolvedor de regulagem pode incluir uma rede neuronal ou outra inteligência artificial ou um sistema de aprendizagem por máquina. Em tais casos, os resolvedores de regulagem pode resolver as regulagens alvos concorrentes com base em uma métrica de qualidade predita ou histórica, correspondente a cada um das diferentes regulagens alvos. Como um exemplo, um ajuste de velocidade de veículo elevada pode reduzir o tempo para colher um campo e reduzir o correspondente trabalho baseado em tempo e os custos de equipamento, mas pode aumentar a perda de grãos. Um ajuste de velocidade de veículo reduzida pode aumentar o tempo para colher um campo e aumentar o correspondente trabalho baseado em tempo e os custos de equipamento, mas pode diminuir a perda de grãos. Quando a perda de grãos ou o tempo para colher é selecionado como uma métrica de qualidade, o valor predito ou histórico para a métrica de qualidade selecionada, dados os dois valores de regulagem de velocidade de veículo concorrentes, pode ser usado para resolver a regulagem de velocidade. Em alguns casos, os resolvedores de regulagem podem ser um conjunto de regras de limite que pode ser usado em vez de, ou em adição a, as zonas de regime. Um exemplo de uma regra de limite pode ser expresso como segue:

[00144] Se os valores de biomassa preditos dentro dos 20 pés da plataforma de corte da colheitadeira agrícola 100 forem maiores que x quilogramas (onde x é um valor selecionado ou predeterminado), então o uso do valor de regulagem alvo que é escolhido com base na taxa de alimentação sobre outras regulagens alvos concorrentes, de outra maneira uso do valor de regulagem alvo com base na perda de grãos sobre outros valores de ajuste alvo concorrentes.

[00145] Os resolvedores de regulagem podem ser componentes lógicos que executam regras lógicas na identificação de um ajuste alvo. Por exemplo, o resolvedor de regulagem pode resolver regulagens alvos enquanto tenta minimizar o tempo de colheita ou minimizar o custo total da colheita ou maximizar os grãos colhidos ou com base em outras variáveis, que são computadas como uma função das diferentes regulagens alvos candidatas. Um tempo de colheita pode ser minimizado quando uma quantidade para completar a colheita é reduzida para, ou para abaixo de, um limite selecionado. Um custo total de colheita pode ser minimizado, onde o custo total de colheita é reduzido para, ou para abaixo de, um limite selecionado. Grão colhido pode ser maximizado, onde a quantidade de grão colhido é aumentada para, ou acima de, um limite selecionado.

[00146] A figura 9 é um fluxograma ilustrando um exemplo da operação do gerador de zona de controle 213 na geração de zonas de controle e zonas de regime para um mapa que o gerador de zona de controle 213 recebe para o processamento de zona (por exemplo, para um mapa sob análise).

[00147] No bloco 530, o gerador de zona de controle 213 recebe um mapa sob análise para processamento. Em um exemplo, conforme mostrado no bloco 532, o mapa sob análise é um mapa preditivo funcional. Por exemplo, o mapa sob análise pode ser um dos mapas preditivos funcionais 436, 437, 438, ou 440. O bloco 534 indica que o mapa sob análise pode ser também outros mapas.

[00148] No bloco 536, o seletor de WMA 486 seleciona um WMA ou um conjunto de WMAs para o qual as zonas de controle devem ser geradas no mapa sob análise. No bloco 538, o componente de identificação de critérios de zona de controle 494 obtém os critérios de definição de zona de controle para o WMA selecionadas ou o conjunto de WMAs. O bloco 540 indica um exemplo, no qual os critérios de zona de controle são, ou incluem, características de desgaste de o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs. O bloco 542 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são, ou incluem, uma magnitude e variação de dados de fonte de entrada, tal como uma magnitude e variação dos valores no mapa sob análise ou uma magnitude e variação de entradas de vários sensores in-situ 208. O bloco 544 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são, ou incluem, características de máquina física, tal como as dimensões físicas da máquina, uma velocidade na qual diferentes subsistemas operam, ou outras características de máquina física. O bloco 546 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são, ou incluem, uma responsividade de o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs ao atingir os novos valores de ajuste comandados. O bloco 548 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são, ou incluem, as métricas de desempenho de máquina. O bloco 550 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são ou incluem as preferências do operador. O bloco 552 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são, ou incluem, também outros itens. O bloco 549 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são baseados no tempo, significando que a colheitadeira agrícola 100 não cruzará o limite de uma zona de controle até uma quantidade selecionada de tempo ter decorrido desde que a colheitadeira 100 entrou em uma zona de controle particular. Em alguns casos, a quantidade de tempo selecionada pode ser uma quantidade mínima de tempo. Assim, em alguns casos, os critérios de definição de zona de controle podem prevenir que a colheitadeira agrícola 100 cruze um limite de uma zona de controle até pelo menos a quantidade de tempo selecionada decorreu. O bloco 551 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são baseados em um valor de tamanho selecionado. Por exemplo, Uma os critérios de definição de zona de controle que é com base em um valor de tamanho selecionado podem impedir a definição de uma zona de controle que é menor que o tamanho selecionado. Em alguns casos, o tamanho selecionado pode ser um tamanho mínimo.

[00149] No bloco 554, o componente de identificação de critérios de zona de regime 522 obtém critérios de definição de zona de regime para o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs. O bloco 556 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de regime são baseados em uma entrada manual do operador 260 ou outro usuário. O bloco 558 ilustra um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de regime são baseados em tipo de cultivo ou variedade de cultivos. O bloco 560 ilustra um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de regime são baseados em tipo de ervas daninhas ou as intensidade de ervas daninhas, ou ambos. O bloco 562 ilustra um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de regime são baseados ou incluem o estado de cultivo. O bloco 564 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de regime são, ou incluem, também outros critérios.

[00150] No bloco 566, o componente de definição de limite de zona de controle 496 gera os limites de zonas de controle no mapa sob análise com base nos critérios de zona de controle. O componente de definição de limite de zona de regime 524 gera os limites de zonas de regime no mapa sob análise com base nos critérios de zona de regime. O bloco 568 indica um exemplo, no qual os limites de zona são identificados para as zonas de controle e as zonas de regime. O bloco 570 mostra que o componente identificador de regulagem alvo 498 identifica as regulagens alvos para cada uma das zonas de controle. As zonas de controle e zonas de regime podem ser gerada também de outras maneiras, e isso é indicado pelo bloco 572.

[00151] No bloco 574, o componente identificador de resolução de regulagens526 identifica o resolvedor de regulagem para o WMA selecionadas em cada zona de regime definida pelo componente de definição de limite de zona de regimes 524. Conforme discutido acima, o resolvedor de zona de regime pode ser um resolvedor humano 576, uma inteligência artificial ou um resolvedor de sistema de aprendizagem por máquina 578, um resolvedor 580 com base em qualidade predita ou histórica para cada ajuste alvo concorrente, um resolvedor baseado em regras 582, um resolvedor baseados em critérios de desempenho 584, ou outros resolvedores 586.

[00152] No bloco 588, o seletor de WMA 486 determina se existem mais WMAs ou conjuntos de WMAs para processar. Se WMAs ou conjuntos de WMAs adicionais estão restando a ser processados, o processamento reverte para o bloco 436, onde o próximo WMA ou o conjunto de WMAs, para o qual as zonas de controle e zonas de regime devem ser definidas, é selecionado. Quando nenhum dos WMAs ou dos conjuntos de WMAs adicionais, para os quais as zonas de controle ou zonas de regime devem ser geradas, é restante, o processamento se move para o bloco 590, onde o gerador de zona de controle 213 fornece um mapa com zonas de controle, regulagens alvos, zonas de regime, e resolvedores de regulagens para cada dos WMAs ou conjuntos de WMAs. Conforme discutido acima, o mapa atualizado pode ser apresentado ao operador 260 ou a outro usuário; o mapa atualizado pode ser provido para controlar o sistema 214; ou o mapa atualizado pode ser fornecido de outras maneiras.

[00153] A figura 10 ilustra um exemplo da operação do sistema de controle 214 no controle da colheitadeira agrícola 100 com base em um mapa que é fornecido pelo gerador de zona de controle 213. Assim, no bloco 592, o sistema de controle 214 recebe um mapa do sítio de trabalho. Em alguns casos, o mapa pode ser um mapa preditivo funcional que pode incluir zonas de controle e zonas de regime, conforme representado pelo bloco 594. Em alguns casos, o mapa recebido pode ser um mapa preditivo funcional que exclui zonas de controle e zonas de regime. O bloco 596 indica um exemplo, no qual o mapa recebido do sítio de trabalho pode ser um mapa de informação anterior tendo zonas de controle e zonas de regime identificadas no mesmo. O bloco 598 indica um exemplo, no qual o mapa recebido pode incluir múltiplos mapas diferentes ou múltiplas camadas de mapa diferentes. O bloco 610 indica um exemplo, no qual o mapa recebido pode assumir também outras formas.

[00154] No bloco 612, o sistema de controle 214 recebe um sinal de sensor de sensor de posição geográfica 204. O sinal de sensor de sensor de posição geográfica 204 pode incluir dados que indica o local geográfico 614 da colheitadeira agrícola 100, a velocidade 616 da colheitadeira agrícola 100, o rumo 618 ou colheitadeira agrícola 100, ou outra informação 620. No bloco 622, o controlador de zona 247 seleciona a zona de regime, e, no bloco 624, o controlador de zona 247 seleciona Uma zona de controle no mapa com base no sinal de sensor de posição geográfica. No bloco 626, o controlador de zona 247 seleciona um WMA ou um conjunto de WMAs a ser controlado. No bloco 628, o controlador de zona 247 obtém um ou mais regulagens alvos para o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs. As regulagens alvos, que são obtidas para o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs podem provir de uma variedade de diferentes fontes. Por exemplo, o bloco 630 mostra um exemplo, no qual uma ou mais das regulagens alvos para o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs é com base em uma entrada das zonas de controle no mapa do sítio de trabalho. O bloco 632 mostra um exemplo, no qual uma ou mais das regulagens alvos são obtidas de entradas por humano do operador 260 ou outro usuário. O bloco 634 mostra um exemplo, no qual as regulagens alvos são obtidas de um sensor in-situ 208. O bloco 636 mostra um exemplo, no qual a uma ou mais regulagens alvos são obtidas de um ou mais sensores em outras máquinas trabalhando no mesmo campo ou simultaneamente com colheitadeira agrícola 100 ou de um ou mais sensores em máquinas que trabalharam no mesmo campo no passado. O bloco 638 mostra um exemplo, no qual as regulagens alvos são obtidas também de outras fontes.

[00155] No bloco 640, o controlador de zona 247 acessa o resolvedor de regulagem para a zona de regime selecionada e controla o resolvedor de regulagem para resolver regulagens alvos concorrentes para um ajuste alvo resolvido. Conforme discutido acima, em alguns casos, o resolvedor de regulagem pode ser um resolvedor humano, em cujo caso o controlador de zona 247 controla mecanismos de interface de operador 218 para apresentar as regulagens alvos concorrentes para o operador 260 ou outro usuário para resolução. Em alguns casos, o resolvedor de regulagem pode ser uma rede neuronal ou outra inteligência artificial ou um sistema de aprendizagem por máquina, e o controlador de zona 247 submete as regulagens alvos concorrentes à rede neuronal, inteligência artificial, ou um sistema de aprendizagem por máquina para a seleção. Em alguns casos, o resolvedor de regulagem pode ser baseado em uma métrica de qualidade predita ou histórica, em regras de limite, ou em componentes lógicos. Em qualquer dos últimos exemplos, o controlador de zona 247 executa o resolvedor de regulagem para obter um ajuste alvo resolvido com base na métrica de qualidade predita ou histórica, com base nas regras de limite, ou com o uso dos componentes lógicos.

[00156] No bloco 642, com o controlador de zona 247 tendo identificado o ajuste alvo resolvido, o controlador de zona 247 provê o ajuste alvo resolvido para outros controladores no sistema de controle 214, que geram e aplicam sinais de controle ao WMA selecionado ou ao conjunto de WMAs com base no ajuste alvo resolvido. Por exemplo, onde o WMA selecionada é a máquina ou o atuador de plataforma de corte 248, o controlador de zona 247 provê o ajuste alvo resolvido para o controlador de regulagens 232 ou controlador de plataforma de corte/carretel 238 ou ambos para gerar sinais de controle com base no ajuste alvo resolvido, e aqueles sinais de controle gerados são aplicados aos atuadores de máquina ou de plataforma de corte 248. No bloco 644, se WMAs adicionais ou conjuntos de WMAs adicionais devem ser controlados no local geográfico atual da colheitadeira agrícola 100 (como detectado no bloco 612), então o processamento reverte para o bloco 626, onde o próximo WMA ou o conjunto de WMAs é selecionado. Os processos representados pelos blocos 626 através de 644 continuam até todos dos WMAs ou conjuntos de WMAs a serem controlados no local geográfico atual da colheitadeira agrícola 100 terem sido abordados. Se nenhum dos WMAs ou conjuntos de WMAs adicionais deve ser controlado no local geográfico atual da colheitadeira agrícola 100 permanece, o processamento prossegue para o bloco 646, onde o controlador de zona 247 determina se zonas de controle adicionais a serem consideradas existem na zona de regime selecionada. Se existirem zonas de controle a serem consideradas, o processamento reverte para o bloco 624, onde uma próxima zona de controle é selecionada. Se nenhuma das zonas de controle está restando a ser considerada , o processamento prossegue para o bloco 648, onde a determinação de se zonas de regime adicionais são permanecendo a ser consideradas. O controlador de zona 247 determina se zonas de regime adicionais estão permanecendo a ser consideradas. Se zonas de regime adicionais estão permanecendo a ser considerados, o processamento reverte para o bloco 622, onde uma próxima zona de regime é selecionada.

[00157] No bloco 650, o controlador de zona 247 determina se a operação que a colheitadeira agrícola 100 está realizando está completa. Se não, o controlador de zona 247 determina se um critério de zona de controle foi satisfeito para continuar o processamento, conforme indicado pelo bloco 652. Por exemplo, como mencionado acima, os critérios de definição de zona de controle pode incluir critérios definindo quando um limite de zona de controle pode ser cruzado pela colheitadeira agrícola 100. Por exemplo, se um limite de zona de controle pode ser cruzado pela colheitadeira agrícola 100 puder ser definido por um período de tempo selecionado, significando que a colheitadeira agrícola 100 é prevenida de cruzar um limite de zona até uma quantidade selecionada de tempo ter expirado. Neste caso, no bloco 652, o controlador de zona 247 determina se o período de tempo selecionado decorreu. Adicionalmente, o controlador de zona 247 pode realizar o processamento continuamente. Assim, o controlador de zona 247 não espera por qualquer período de tempo particular antes de continuar a determinar se uma operação da colheitadeira agrícola 100 está completa. No bloco 652, o controlador de zona 247 determina que é o momento para continuar o processamento, então o processamento continua no bloco 612, onde o controlador de zona 247 novamente recebe uma entrada de sensor de posição geográfica 204. Será também apreciado que o controlador de zona 247 pode controlar os WMAs e os conjuntos de WMAs simultaneamente usando um controlador de múltiplas entradas e múltiplas saídas, em vez de controlar as WMAs e os conjuntos de WMAs sequencialmente.

[00158] A figura 11 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de um controlador de interface de operador 231. No exemplo ilustrado, o controlador de interface de operador 231 inclui o sistema de processamento de comando de entrada de operador 654, outro sistema de interação de controlador 656, o sistema de processamento de voz 658, e o gerador de sinal de ação 660. O sistema de processamento de comando de entrada de operador 654 inclui o sistema de manipulação de voz 662, o sistema de manipulação de gestos de toque 664, e outros itens 666. Outro sistema de interação de controlador 656 inclui o sistema de processamento de entrada de controlador 668 e o gerador de saída de controlador 670. O sistema de processamento de voz 658 inclui o detector de disparo 672, o componente de reconhecimento 674, o componente de síntese 676, o sistema de compreensão de linguagem natural 678, o sistema de gerenciamento de diálogo 680, e outros itens 682. O gerador de sinal de ação 660 inclui o gerador de sinal de controle visual 684, o gerador de sinal de controle de áudio 686, o gerador de sinal de controle táctil 688, e outros itens 690. Antes da descrição da operação do exemplo do controlador de interface de operador 231, mostrado na figura 11, na manipulação de várias ações de interface de operador, uma breve descrição de alguns dos itens no controlador de interface de operador 231 e da operação associada dos mesmos é primeiramente provida.

[00159] O sistema de processamento de comando de entrada de operador 654 detecta as entradas de operador nos mecanismos de interface de operador 218 e processa aquelas entradas para os comandos. O sistema de manipulação de voz 662 detecta entradas de voz e manipula as interações com o sistema de processamento de voz 658 para processar as entradas de voz para os comandos. O sistema de manipulação de gestos de toque 664 detecta gestos de toque nos elementos sensíveis ao toque nos mecanismos de interface de operador 218 e processa aquelas entradas para os comandos.

[00160] Outro sistema de interação de controlador 656 manipula interações com outros controladores no sistema de controle 214. O sistema de processamento de entrada de controlador 668 detecta e processa entradas de outros controladores no sistema de controle 214, e o gerador de saída de controlador 670 gera as saídas e provê aquelas saídas para outros controladores no sistema de controle 214. O sistema de processamento de voz 658 reconhece entradas de voz, determina os significados daquelas entradas, e provê uma saída indicativa dos significados das entradas faladas. Por exemplo, o sistema de processamento de voz 658 pode reconhecer uma entrada de voz do operador 260, como um comando de alteração de regulagem e em que o operador 260 está comandando o sistema de controle 214 para alterar uma regulagem para um subsistema controlável 216. Em um tal exemplo, o sistema de processamento de voz 658 reconhece o teor do comando falado, identifica o significado desse comando como um comando de alteração de regulagem, e provê o significado dessa entrada de volta para o sistema de manipulação de voz 662. O sistema de manipulação de voz 662, por sua vez, interage com o gerador de saída de controlador 670 para prover a saída comandada para o controlador apropriado no sistema de controle 214 para realizar o comando de alteração de regulagem falado.

[00161] O sistema de processamento de voz 658 pode ser invocado em uma variedade de maneiras diferentes. Por exemplo, em um exemplo, o sistema de manipulação de voz 662 continuamente provê uma entrada de um microfone (sendo um dos mecanismos de interface de operador 218) ao sistema de processamento de voz 658. O microfone detecta a voz do operador 260, e o sistema de manipulação de voz 662 provê a voz detectada para o sistema de processamento de voz 658. O detector de disparo 672 detecta um gatilho indicando que o sistema de processamento de voz 658 é invocado. Em alguns casos, quando o sistema de processamento de voz 658 está recebendo entradas de voz contínuas do sistema de manipulação de voz 662, o componente de reconhecimento de voz 674 realiza o reconhecimento de voz contínuo em todas as falas proferidas pelo operador 260. Em alguns casos, o sistema de processamento de voz 658 é configurado para invocação usando uma palavra de despertar. Isto é, em alguns casos, a operação do sistema de processamento de voz 658 pode ser iniciada com base no reconhecimento de uma palavra falada selecionada, referida como a palavra de despertar. Em um tal exemplo, onde o componente de reconhecimento 674 reconhece a palavra de despertar, o componente de reconhecimento 674 provê uma indicação que a palavra de despertar foi reconhecida para disparar detector 672. O detector de disparo 672 detecta que o sistema de processamento de voz 658 foi invocado ou disparado por a palavra de despertar. Em outro exemplo, o sistema de processamento de voz 658 pode ser invocado por um operador 260 atuando um atuador em um mecanismo de interface de usuário, tal como por tocar um atuador em uma tela de exibição sensível ao toque, por compressão de uma tecla, ou por prover outra entrada de disparo. Em um tal exemplo, o detector de disparo 672 pode detectar que o sistema de processamento de voz 658 foi invocado quando uma entrada de disparo por intermédio de um mecanismo de interface de usuário é detectada. O detector de disparo 672 pode detectar que o sistema de processamento de voz 658 foi invocado também de outras maneiras.

[00162] Uma vez quando o sistema de processamento de voz 658 é invocado, a entrada de voz do operador 260 é provida para o componente de reconhecimento de voz 674. O componente de reconhecimento de voz 674 reconhece os elementos linguísticos na entrada de voz, tal como palavras, frases, ou outras unidades linguísticas. O sistema de compreensão de linguagem natural 678 identifica um significado da fala reconhecida. Os significados pode ser uma saída de linguagem natural, uma saída de comando identificando um comando refletido na fala reconhecida, uma saída de valor identificando um valor na fala reconhecida, ou qualquer de uma extensa variedade de outras saídas que refletem a compreensão da fala reconhecida. Por exemplo, o sistema de compreensão de linguagem natural 678 e o sistema de processamento de voz 568, mais geralmente, podem compreender os significados da fala reconhecida no contexto da colheitadeira agrícola 100.

[00163] Em alguns exemplos, o sistema de processamento de voz 658 pode também gerar saídas, que navegam o operador 260 através de uma experiência do usuário com base em a entrada de voz. Por exemplo, o sistema de gerenciamento de diálogo 680 pode gerar e gerenciar um diálogo com o usuário a fim de identificar o que o usuário deseja fazer. O diálogo pode eliminar a ambiguidade um comando do usuário; identificar um ou mais valores específicos, que são necessários para realizar o comando do usuário; ou obter outra informação do usuário ou prover outra informação ao usuário, ou ambos. O componente de síntese 676 pode gerar síntese de voz que pode ser apresentado ao usuário através de um mecanismo de interface de operador de áudio, tal como um alto-falante. Assim, o diálogo gerenciado pelo sistema de gerenciamento de diálogo 680 pode ser exclusivamente um diálogo falado ou uma combinação tanto de um diálogo visual quanto de um diálogo falado.

[00164] O gerador de sinal de ação 660 gera os sinais de ação para controlar os mecanismos de interface de operador 218 com base em saídas de um ou mais do sistema de processamento de comando de entrada de operador 654, outro sistema de interação de controlador 656, e o sistema de processamento de voz 658. O gerador de sinal de controle visual 684 gera sinais de controle para controlar itens visuais em mecanismos de interface de operador 218. Os itens visuais podem ser luzes, uma tela de exibição, indicadores de advertência, ou outros itens visuais. O gerador de sinal de controle de áudio 686 gera as saídas que controlam os elementos de áudio de mecanismos de interface de operador 218. Os elementos de áudio incluem um alto-falante, os mecanismos de alerta audíveis, buzinas, ou outros elementos audíveis. O gerador de sinal de controle táctil 688 gera sinais de controle, que são fornecidos para controlar os elementos tácteis dos mecanismos de interface de operador 218. Os elementos tácteis incluem elementos de vibração que podem ser usados para vibrar, por exemplo, o assento do operador, o volante, pedais, ou alavancas de controle, usados pelo operador. Os elementos tácteis podem incluir elementos de realimentação táctil ou de realimentação de força, que provêm a realimentação táctil ou a realimentação de força para o operador através de mecanismos de interface de operador. Os elementos tácteis podem incluir também uma extensa variedade de outros elementos tácteis.

[00165] A figura 12 é um fluxograma ilustrando um exemplo da operação do controlador de interface de operador 231 na geração de uma exibição de interface de operador em um mecanismo de interface de operador 218, que pode incluir uma tela de exibição sensível ao toque. A figura 12 também ilustra um exemplo de como o controlador de interface de operador 231 pode detectar e processar as interações do operador com a tela de exibição sensível ao toque.

[00166] No bloco 692, o controlador de interface de operador 231 recebe um mapa. O bloco 694 indica um exemplo, no qual o mapa é um mapa preditivo funcional, e o bloco 696 indica um exemplo, no qual o mapa é outro tipo de mapa. No bloco 698, o controlador de interface de operador 231 recebe uma entrada de sensor de posição geográfica 204 identificando o local geográfico da colheitadeira agrícola 100. Como indicado no bloco 700, a entrada do sensor de posição geográfica 204 pode incluir o rumo, ao longo de com o local, da colheitadeira agrícola 100. O bloco 702 indica um exemplo, no qual a entrada do sensor de posição geográfica 204 inclui a velocidade da colheitadeira agrícola 100, e o bloco 704 indica um exemplo, no qual a entrada do sensor de posição geográfica 204 inclui outros itens.

[00167] No bloco 706, o gerador de sinal de controle visual 684 no controlador de interface de operador 231 controla a tela de exibição sensível ao toque em mecanismos de interface de operador 218 para gerar uma exibição mostrando toda ou uma porção de um campo representado pelo mapa recebido. O bloco 708 indica que o campo exibido pode incluir um marcador da posição atual mostrando uma posição atual da colheitadeira agrícola 100 com relação ao campo. O bloco 710 indica um exemplo, no qual o campo exibido inclui um próximo marcador de unidade de trabalho que identifica uma próxima unidade de trabalho (ou área no campo) em que a colheitadeira agrícola 100 estará operando. O bloco 712 indica um exemplo, no qual o campo exibido inclui uma porção de exibição de área próxima que exibe áreas, que ainda devem ser processadas pela colheitadeira agrícola 100, e o bloco 714 indica um exemplo, no qual o campo exibido inclui porções de exibição anteriormente visitadas que representam as áreas do campo, que a colheitadeira agrícola 100 já processou. O bloco 716 indica um exemplo, no qual o campo exibido exibe várias características do campo tendo locais georreferenciados no mapa. Por exemplo, se o mapa recebido for um mapa de produção, o campo exibido pode mostrar os diferentes valores de produção no campo georreferenciado dentro do campo exibido. As características mapeadas podem ser mostradas nas áreas previamente visitadas (conforme mostrado no bloco 714), nas próximas áreas (conforme mostrado no bloco 712), e na próxima unidade de trabalho (conforme mostrado no bloco 710). O bloco 718 indica um exemplo, no qual o campo exibido inclui também outros itens.

[00168] A figura 13 é uma ilustração simbólica mostrando um exemplo de uma exibição de interface de usuário 720 que pode ser gerada em uma tela de exibição sensível ao toque. Em outros casos, a exibição de interface de usuário 720 pode ser gerada em outros tipos de exibições. A tela de exibição sensível ao toque pode ser montada no compartimento de operador da colheitadeira agrícola 100 ou no dispositivo móvel ou em outro lugar. A exibição de interface de usuário 720 será descrita antes de continuar com a descrição do fluxograma mostrado na figura 12.

[00169] No exemplo mostrado na figura 13, a exibição de interface de usuário 720 ilustra que a tela de exibição sensível ao toque inclui uma característica de exibição para operar um microfone 722 e um alto-falante 724. Assim, a exibição sensível ao toque pode ser comunicativamente acoplada ao microfone 722 e o alto-falante 724. O bloco 726 indica que a tela de exibição sensível ao toque pode incluir uma extensa variedade de atuadores de controle de interface de usuário, tal como botões, teclados, teclados macios, conexões, ícones, interruptores, etc. O operador 260 pode atuar os atuadores de controle de interface de usuário para realizar várias funções.

[00170] No exemplo mostrado na figura 13, a exibição de interface de usuário 720 inclui uma porção de exibição de campo 728 que exibe pelo menos uma porção do campo em que a colheitadeira agrícola 100 está operando. A porção de exibição de campo 728 é mostrada com um marcador da posição atual 708, que corresponde a uma posição atual da colheitadeira agrícola 100 na porção do campo mostrada na porção de exibição de campo 728. Em um exemplo, o operador pode controlar a exibição sensível ao toque a fim de amplificar as porções de porção de exibição de campo 728 ou para deslocar ou rolar a porção de exibição de campo 728 para mostrar as diferentes porções do campo. Uma próxima unidade de trabalho 730 é mostrada como uma área do campo diretamente à frente do marcador da posição atual 708 da colheitadeira agrícola 100. O marcador da posição atual 708 pode também ser configurado para identificar a direção de deslocamento da colheitadeira agrícola 100, a velocidade de deslocamento da colheitadeira agrícola 100, ou ambas. Na figura 13, o formato do marcador da posição atual 708 provê uma indicação de como a orientação da colheitadeira agrícola 100 dentro do campo que pode ser usada como uma indicação de uma direção de deslocamento da colheitadeira agrícola 100.

[00171] O tamanho da próxima unidade de trabalho 730 marcada na porção de exibição de campo 728 pode variar com base em uma extensa variedade de critérios diferentes. Por exemplo, o tamanho de próxima unidade de trabalho 730 pode variar com base na velocidade de deslocamento da colheitadeira agrícola 100. Assim, quando a colheitadeira agrícola 100 está se deslocando mais rapidamente, então a área da próxima unidade de trabalho 730 pode ser maior que a área da próxima unidade de trabalho 730, se a colheitadeira agrícola 100 estiver se deslocando mais lentamente. A porção de exibição de campo 728 é também mostrada exibindo a área previamente visitada 714 e as próximas áreas 712. As áreas previamente visitadas 714 representam áreas, que já foram colhidas, enquanto as áreas próximas 712 representam áreas que ainda precisam ser colhidas. A porção de exibição de campo 728 é também mostrada exibindo diferentes características do campo. No exemplo ilustrado na figura 13, o mapa, que está sendo exibido é um mapa de produção. Por conseguinte, uma pluralidade de diferentes marcadores de produção é exibida na porção de exibição de campo 728. Existem um conjunto de marcadores de produção de exibição 732 mostrados nas áreas já visitadas 714. Existe também um conjunto de marcadores de produção de exibição 734 mostrados nas próximas áreas 712, e existe um conjunto de marcadores de produção de exibição 736 mostrados na próxima unidade de trabalho 730. A figura 13 mostra que os marcadores de produção de exibição 732, 734, e 736 são constituídos de símbolos diferentes. Cada um dos símbolos representa uma quantidade de produção. No exemplo mostrado na figura 3, o símbolo @ representa alta produção; o símbolo * representa média produção; e o símbolo # representa baixa produção. Assim, a porção de exibição de campo 728 mostra diferentes quantidades de produção, que são posicionadas em diferentes áreas dentro do campo. Conforme descrito anteriormente, os marcadores de exibição 732 podem ser constituídos de diferentes símbolos, e, conforme descrito abaixo, os símbolos podem ser qualquer característica de exibição, tal como diferentes cores, formatos, padrões, intensidades, texto, ícones, ou outras características de exibição. Em alguns casos, cada local do campo pode ter um marcador de exibição associado ao mesmo. Assim, em alguns casos, um marcador de exibição pode ser provido em cada local da porção de exibição de campo 728 para identificar a natureza da característica sendo mapeada para cada local particular do campo. Consequentemente, a presente invenção compreende prover um marcador de exibição, tal como o marcador de exibição de nível de perda 732 (conforme no contexto da presente exemplo da figura 11), em um ou mais locais na porção de exibição de campo 728 para identificar a natureza, grau, etc., da característica sendo exibida, identificando assim a característica no correspondente local no campo sendo exibido.

[00172] No exemplo da figura 13, a exibição de interface de usuário 720 também tem uma porção de exibição de controel738. A porção de exibição de controle 738 permite ao operador para visualizar informação e para interagir com exibição de interface de usuário 720 de várias maneiras.

[00173] Os atuadores e os marcadores de exibição na porção 738 podem ser exibidos como, por exemplo, itens individuais, listas fixas, listas roláveis, menus pendentes, ou listas pendentes. No exemplo mostrado na figura 13, a porção de exibição 738 mostra informação para as três diferentes quantidades de produção, que correspondem aos três símbolos mencionados acima. Em outros exemplos, os valores de produção podem ser em maior granulosidade que os três níveis de valores de produção mostrados. A porção de exibição 738 também inclui um conjunto de atuadores sensíveis ao toque, com os quais o operador 260 pode interagir por toque. Por exemplo, o operador 260 pode tocar os atuadores sensíveis ao toque com um dedo para ativar o respectivo atuador sensível ao toque.

[00174] Uma coluna de sinalização 739 mostra sinalizações que foram automaticamente ou manualmente ajustadas. O atuador de sinalizador 740 permite ao operador 260 marcar um local, e então adicionar informação indicando os valores de produção no local. Por exemplo, quando o operador 260 atua o atuador de sinalizador 740 por tocar o atuador de sinalizador 740, o sistema de manipulação de gestos de toque 664 no controlador de interface de operador 231 identifica o local atual onde a produção é alta. Ou, por exemplo, quando o operador 260 toca o botão 742, o sistema de manipulação de gestos de toque 664 identifica o local atual como um local, onde produção média está presente. Ou, por exemplo, quando o operador 260 toca o botão 744, o sistema de manipulação de gestos de toque 664 identifica o local atual como um local, onde baixa produção está presente. O sistema de manipulação de gestos de toque 664 também controla o gerador de sinal de controle visual 684 para adicionar um símbolo correspondente ao valor de produção identificado na porção de exibição de campo 728 em um local que o usuário identifica antes ou depois ou durante a atuação dos botões 740, 742 ou 744.

[00175] A coluna 746 exibe os símbolos correspondentes a cada estado de cultivo, que está sendo rastreado na porção de exibição de campo 728. A coluna de designador 748 mostra o designador (que pode ser um designador textual ou outro designador) identificando o estado de cultivo. Sem limitação, os símbolos de estado de cultivo na coluna 746 e os designadores na coluna 748 podem incluir quaisquer marcadores de exibição, tais como diferentes cores, formatos, padrões, intensidades, texto, ícones, ou outros marcadores de exibição. A coluna 750 mostra os valores de estado de cultivo medidos. No exemplo mostrado na figura 13, os valores de estados de cultivo são valores representativos de uma magnitude de derrubamento. Os valores exibidos na coluna 750 podem ser valores preditos ou valores medidos por sensores insitu 208. Em um exemplo, o operador 260 pode selecionar a parte particular da porção de exibição de campo 728, para a qual os valores na coluna 750 devem ser exibidos. Assim, os valores na coluna 750 podem corresponder aos valores nas porções de exibição 712, 714 ou 730.

[00176] A coluna 752 exibe os valores de limite de ação. Os valores de limite de ação na coluna 752 podem ser valores de limite correspondentes a uma distância à frente da colheitadeira para os valores medidos na coluna 750. Se os valores preditos ou medidos na coluna 750 satisfizerem os correspondentes valores de limite de ação na coluna 752, então o sistema de controle 214 executa a ação identificada na coluna 754. Por exemplo, se a colheitadeira agrícola 100 estiver se deslocando a uma dada velocidade na direção para uma área de cultivo derrubado, quando a colheitadeira agrícola 100 está dentro de 9,14 m (30 pés) da área na qual os controles na coluna 754 podem ser tomados. Os valores limites podem se alterar com base na velocidade da máquina atual ou em algumas outras características. Em alguns casos, um valor predito ou medido pode satisfazer um correspondente valor de limite de ação por encontrar ou exceder o correspondente valor de limite de ação. Em um exemplo, o operador 260 pode selecionar um valor de limite, por exemplo, a fim de alterar o valor de limite por tocar o valor de limite na coluna 752. Uma vez selecionado, o operador 260 pode alterar o valor de limite. Os valores de limite na coluna 752 podem ser configurados de modo que a ação designada seja realizada quando o valor medido 750 excede o valor de limite, é igual ao valor de limite, ou é menor que o valor de limite.

[00177] Similarmente, o operador 260 pode tocar os identificadores de ação na coluna 754 para alterar a ação que deve ser tomada. Quando um limite é satisfeito, múltiplas ações podem ser tomadas. Por exemplo, no botão da coluna 754, uma ação de reduzir velocidade 762 e uma ação de alteração de rota 764 são identificadas como ações, que serão tomadas se o valor medido na coluna 750 satisfizer o valor de limite na coluna 752.

[00178] As ações que podem ser ajustadas na coluna 754 podem ser quaisquer de uma extensa variedade de diferentes tipos de ações. Por exemplo, como indicada pelo item 756, a velocidade pode ser aumentada em áreas de cultivo em pé. Ou, por exemplo, como indicada pelo item 758, a plataforma de corte pode ser elevada. Ou, por exemplo, como indicada pelo item 760, a plataforma de corte pode ser abaixada quando a área contiver cultivo derrubado. Ou, por exemplo, como indicada pelos itens 762, a velocidade pode ser reduzida em áreas de cultivo derrubado ou cultivo parcialmente derrubado. Ou, por exemplo, como indicada pelo item 764, a rota da máquina pode ser alterada em áreas de cultivo derrubado ou cultivo parcialmente derrubado. Por exemplo, a rota da colheitadeira agrícola 100 pode ser direcionada de forma que a colheitadeira agrícola 100 se dirija na direção oposta àquela na qual o cultivo está se inclinando do cultivo derrubado ou cultivo parcialmente derrubado.

[00179] Os marcadores de exibição mostrados na exibição de interface de usuário 720 podem ser visualmente controlados. O controle visual da exibição de interface 720 pode ser realizado para capturar a atenção do operador 260. Por exemplo, os marcadores de exibição podem ser controlados para modificar a intensidade, cor, ou padrão com os quais os marcadores de exibição são exibidos. Adicionalmente, os marcadores de exibição podem ser controlados para piscar. As alterações descritas da aparência visual dos marcadores de exibição são providas como exemplos. Consequentemente, outros aspectos da aparência visual dos marcadores de exibição podem ser alterados. Por conseguinte, os marcadores de exibição podem ser modificados sob várias circunstâncias de uma maneira desejada a fim de, por exemplo, capturar a atenção do operador 260. Em alguns casos, cada local do campo pode ter um marcador de exibição associado ao mesmo. Assim, em alguns casos, um marcador de exibição pode ser provido em cada local da porção de exibição de campo 728 para identificar a natureza da característica sendo mapeada para cada local particular do campo. Consequentemente, a presente invenção compreende prover um marcador de exibição, tal como o marcador de exibição de nível de perda 732 (conforme no contexto da presente exemplo da figura 11), em um ou mais locais na porção de exibição de campo 728 para identificar a natureza, grau, etc., da característica sendo exibida, identificando assim a característica no correspondente local no campo sendo exibido.

[00180] Várias funções que podem ser realizadas pelo operador 260 usando a exibição de interface de usuário 720 podem também ser realizadas automaticamente, tal como por outros controladores no sistema de controle 214. Por exemplo, quando um diferente estado de cultivo é identificado por um sensor in-situ 208, o controlador de interface de operador 231 pode automaticamente adicionar uma sinalização no local atual da colheitadeira agrícola 100 (que corresponde ao local do estado de cultivo encontrado) e gerar uma exibição na coluna de sinalização, um correspondente símbolo na coluna de símbolo, e um designador na coluna de designador 748. O controlador de interface de operador 231 pode também gerar um valor medido na coluna 750 e um valor de limite na coluna 752 na identificação dos diferentes estados de cultivo. O controlador de sistema de comunicação 231, ou outro controlador, pode também automaticamente identificar uma ação que é adicionada à coluna 754.

[00181] Retornando agora para o fluxograma da figura 12, a descrição da operação do controlador de interface de operador 231 continua. No bloco 760, o controlador de interface de operador 231 detecta uma entrada ajustando um sinalizador e controla a exibição de interface de usuário sensível ao toque 720 para exibir a sinalização na porção de exibição de campo 728. A entrada detectada pode ser uma entrada de operador, como indicado em 762, ou uma entrada de outro controlador, como indicado em 764. No bloco 766, o controlador de interface de operador 231 detecta uma entrada de sensor in-situ indicativa de uma característica medida do campo de um dos sensores in-situ 208. No bloco 768, o gerador de sinal de controle visual 684 gera sinais de controle para controlar a exibição de interface de usuário 720 para exibir atuadores para modificar a exibição de interface de usuário 720 e para modificar o controle de máquina. Por exemplo, o bloco 770 representa que um ou mais dos atuadores para a regulagem ou modificação dos valores na colunas 739, 746, e 748 podem ser exibidos. Assim, o usuário pode ajustar sinalizações e modificar as características daquelas sinalizações. Por exemplo, um usuário pode modificar os valores de produção ou faixas, mostrados na coluna 750, e os designadores correspondentes às sinalizações. O bloco 772 representa que os valores de limite de ação na coluna 752 são exibidos. O bloco 776 representa que as ações na coluna 754 são exibidas, e o bloco 778 representa que os dados in-situ medidos na coluna 750 são exibidos. O bloco 780 indica que uma extensa variedade de outra informação e atuadores podem ser exibidos também na exibição de interface de usuário 720.

[00182] No bloco 782, o sistema de processamento de comando de entrada de operador 654 detecta e processa as entradas de operador correspondentes a interações com a exibição de interface de usuário 720 realizadas pelo operador 260. Onde o mecanismo de interface de usuário, em que a exibição de interface de usuário 720 é exibida é uma tela de exibição sensível ao toque, as entradas de interação com a tela de exibição sensível ao toque pelo operador 260 podem ser gestos de toque 784. Em alguns casos, as entradas de interação de operador podem ser entradas usando um dispositivo de apontar e clicar 786 ou outras entradas de interação de operador 788.

[00183] No bloco 790, o controlador de interface de operador 231 recebe sinais indicativos de uma condição de alerta. Por exemplo, o bloco 792 indica que sinais podem ser recebidos pelo sistema de processamento de entrada de controlador 668 indicando, que os valores detectados na coluna 750 satisfazem as condições de limite presentes na coluna 752. Como explicado anteriormente, as condições de limite podem incluir valores que estão abaixo de um limite, em um limite, ou acima de um limite. O bloco 794 mostra que o gerador de sinal de ação 660 pode, em resposta uma recepção de uma condição de alerta, alertar o operador 260 por meio do uso do gerador de sinal de controle visual 684 para gerar alertas visuais, por meio do uso do gerador de sinal de controle de áudio 686 para gerar alertas de áudio, por meio do uso do gerador de sinal de controle táctil 688 para gerar alertas tácteis, ou por meio do uso de qualquer combinação desses. Similarmente, conforme indicado pelo bloco 796, o gerador de saída de controlador 670 pode gerar saídas para outros controladores no sistema de controle 214 de forma que aqueles controladores realizem a correspondente ação identificada na coluna 754. O bloco 798 mostra que o controlador de interface de operador 231 pode detectar e processar as condições de alerta também de outras maneiras.

[00184] O bloco 900 mostra que o sistema de manipulação de voz 662 pode detectar e processar entradas invocando o sistema de processamento de voz 658. O bloco 902 mostra que a realização do processamento de voz pode incluir o uso do sistema de gerenciamento de diálogo 680 para conduzir um diálogo com o operador 260. O bloco 904 mostra que o processamento de voz pode incluir prover sinais para o gerador de saída de controlador 670 de forma que as operações de controle sejam automaticamente realizadas com base em as entradas de voz.

[00185] A tabela 1, abaixo, mostra um exemplo de um diálogo entre o controlador de interface de operador 231 e o operador 260. Na tabela 1, o operador 260 usa uma palavra de gatilho ou uma palavra de despertar que é detectada pelo detector de disparo 672 para invocar o sistema de processamento de voz 658. No exemplo mostrado na tabela 1, a palavra de despertar é “Johnny”.
Tabela 1
O operador: “Johnny, fale-me sobre a produção atual”
O controlador de sistema de comunicação: “A produção atual é 95 Bushels /por acre de milho”
O operador: “Johnny, o que devo fazer por causa dessa produção?”
O controlador de sistema de comunicação: “A produção é baixa. Considere o aumento de velocidade, a perda de grãos não será significantemente afetada".

[00186] A tabela 2 mostra um exemplo, no qual o componente de síntese de voz 676 provê uma saída para o gerador de sinal de controle de áudio 686 para prover atualizações audíveis em uma base intermitentes ou periódicas. O intervalo entre as atualizações pode ser com base no tempo, tal como a cada cinco minutos, ou à base de cobertura ou distância, tal como a cada cinco acres, ou à base de exceção, tal como quando um valor medido é maior que um valor de limite.
Tabela 2
O controlador de sistema de comunicação: “Sobre os últimos 10 minutos, biomassa em média :4 tons/ acre".
O controlador de sistema de comunicação: “O próximo 1 acre estimado na média de 7 tons/acre de biomassa".
O controlador de sistema de comunicação: “Advertência: Biomassa se aproximando ao limite máximo".
O controlador de sistema de comunicação: “Cautela: Biomassa excedendo o limite máximo. As ações de mitigação incluem: Reduzir a velocidade da máquina e elevar a plataforma de corte ".
O operador: “Johnny, elevar a plataforma de corte”
O controlador de sistema de comunicação: “Elevando a plataforma de corte para reduzir a biomassa 5% abaixo do limite máximo".

[00187] O exemplo mostrado na tabela 3 ilustra que alguns atuadores ou mecanismos de entrada de usuário na exibição sensível ao toque 720 podem ser suplementados com o diálogo de fala. O exemplo na tabela 3 ilustra que o gerador de sinal de ação 660 pode gerar os sinais de ação para marcar automaticamente uma área de alta produção no campo sendo colhido.
Tabela 3
Homem: “Johnny, marcar a área de alta produção".
O controlador de sistema de comunicação: “A área de alta produção está marcada".

[00188] O exemplo mostrado na tabela 4 ilustra que o gerador de sinal de ação 660 pode conduzir um diálogo com o operador 260 para começar e finalizar a marcação de uma área com base em o valor de produção.
Tabela 4
Homem: “Johnny, iniciar marcação da área de alta produção".
O controlador de sistema de comunicação: “Marcação da área de alta produção".
Homem: “Johnny, parar marcação da área de alta produção".
O controlador de sistema de comunicação: “Marcação da área de alta produção parada".

[00189] O exemplo mostrado na tabela 5 ilustra que o gerador de sinal de ação 160 pode gerar sinais marcar uma área com base em o valor de produção de uma maneira diferente daquelas mostradas nas tabelas 3 e 4.
Tabela 5
Homem: “Johnny, marcar os próximos 30,48 m (100 pés) como uma área de baixa produção".
O controlador de sistema de comunicação: “Os próximos 30,48 m (100 pés) marcados como uma área de baixa produção".

[00190] Retornando novamente para a figura 12, o bloco 906 ilustra que o controlador de interface de operador 231 pode detectar e processar condições para fornecer uma mensagem ou outra informação também de outras maneiras. Por exemplo, outro sistema de interação de controlador 656 pode detectar entradas de outros controladores indicando que alertas ou fornecimentos de mensagens devem ser apresentados ao operador 260. O bloco 908 mostra que as saídas podem ser mensagens de áudio. O bloco 910 mostra que as saídas podem ser mensagens visuais, e o bloco 912 mostra que as saídas podem ser mensagens tácteis. Até o controlador de interface de operador 231 determinar que a operação de colheita atual está completa, conforme indicado pelo bloco 914, o processamento reverte para o bloco 698, onde o local geográfico de colheitadeira 100 é atualizado e processamento prossegue conforme descrito acima para atualizar exibição de interface de usuário 720.

[00191] Uma vez quando a operação está completa, então quaisquer valores desejados, que são exibidos, ou que foram exibidos na exibição de interface de usuário 720, podem ser salvos. Aqueles valores podem também ser usados na aprendizagem por máquina para melhorar as diferentes porções do gerador de modelo preditivo 210, do gerador de mapa preditivo 212, do gerador de zona de controle 213, os algoritmos de controle, ou outros itens. O salvamento dos valores desejados é indicado pelo bloco 916. Os valores podem ser salvos localmente na colheitadeira agrícola 100, ou os valores podem ser salvos em um local de servidor remoto ou enviados para outro sistema remoto.

[00192] Assim, pode ser visto que um mapa de informação é obtido por uma colheitadeira agrícola e mostra os valores de característica de estado de cultivo em diferentes locais geográficos de um campo sendo colhido. Um sensor in-situ na colheitadeira sensoreia uma característica que tem valores indicativos de uma característica agrícola conforme a colheitadeira agrícola se move através do campo. Um gerador de mapa preditivo gera um mapa preditivo, que prediz os valores de controle para diferentes locais no campo com base nos valores da característica de estado de cultivo no mapa de informação e a característica agrícola sensoreada pelo sensor in-situ. Um sistema de controle controla o subsistema controlável com base nos valores de controle no mapa preditivo.

[00193] Um valor de controle é um valor no qual uma ação pode ser baseada. Um valor de controle, conforme descrito aqui, pode incluir qualquer valor (ou características indicadas por, ou derivadas de, o valor) que pode ser usado no controle da colheitadeira agrícola 100. Um valor de controle pode ser qualquer valor indicativo de uma característica agrícola. Um valor de controle pode ser um valor predito, um valor medido, ou um valor detectado. Um valor de controle pode incluir qualquer dos valores providos por um mapa, tal como qualquer dos mapas, conforme descrito aqui, por exemplo, um valor de controle pode ser um valor provido por um mapa de informação, um valor provido por mapa de informação anterior, ou um valor provido por mapa preditivo, tal como um mapa preditivo funcional. Um valor de controle pode também incluir qualquer das características indicadas por, ou derivadas de, os valores detectados por qualquer dos sensores descritos aqui. Em outros exemplos, um valor de controle pode ser provido por um operador da máquina agrícola, tal como uma entrada de comando por um operador da máquina agrícola.

[00194] A presente discussão mencionou processadores e servidores. Em alguns exemplos, os processadores e servidores incluem processadores de computador com memória associada e circuito de temporização, não separadamente mostrados. Os processadores e servidores são partes funcionais dos sistemas ou dispositivos aos quais os processadores e servidores pertencem e pelos quais são ativados e facilitam a funcionalidade dos outros componentes ou itens naqueles sistemas.

[00195] Também, inúmeras exibições de interface de usuário foram discutidas. As exibições podem assumir uma extensa variedade de diferentes formas e pode ter uma extensa variedade de diferentes mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário, dispostos nas mesmas. Por exemplo, os mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário podem incluir caixas de texto, caixas de verificação, ícones, conexões, menus pendentes, caixas de pesquisa, etc. Os mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário podem também ser atuados em uma extensa variedade de maneiras diferentes. Por exemplo, os mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário podem ser atuados usando mecanismos de interface de operador tal como um dispositivo de apontar e clicar, tal como uma esfera rolante ou Mouse, botões de hardware, interruptores, uma alavanca de controle ou teclado, alavancas livres ou painéis para polegar, etc., um teclado virtual ou outros atuadores virtuais. Além disso, quando a tela na qual os mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário são exibidos é uma tela sensível ao toque, os mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário podem ser atuados usando gestos de toque. Também, os mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário podem ser atuados usando comandos de voz usando funcionalidade de reconhecimento de voz. O reconhecimento de voz pode ser implementado usando um dispositivo de detecção de voz, tal como um microfone, e software que funciona para reconhecer a voz detectada e executar comandos com base na voz recebida.

[00196] Também, inúmeras exibições de interface de usuário foram discutidas. As exibições podem assumir uma extensa variedade de diferentes formas e podem ter uma extensa variedade de diferentes mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário dispostos nas mesmas. Por exemplo, os mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário podem incluir caixas de texto, caixas de verificação, ícones, conexões, menus pendentes, caixas de pesquisa, etc. Os mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário podem também ser atuados em uma extensa variedade de maneiras diferentes. Por exemplo, os mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário podem ser atuados usando mecanismos de interface de operador, tais como um dispositivo de apontar e clicar, tal como uma esfera rolante ou Mouse, botões de hardware, interruptores, uma alavanca de controle ou teclado, alavancas livres ou painéis para polegar, etc., um teclado virtual ou outros atuadores virtuais. Além disso, quando a tela na qual os mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário são exibidos é uma tela sensível ao toque, os mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário podem ser atuados usando gestos de toque. Também, os mecanismos de interface de operador atuáveis por usuário podem ser atuados usando comandos de voz usando funcionalidade de reconhecimento de voz. O reconhecimento de voz pode ser implementado usando um dispositivo de detecção de voz, tal como um microfone, e software que funciona para reconhecer a voz detectada e executar comandos com base na voz recebida.

[00197] Também, as figuras mostram um número de blocos com funcionalidade atribuída a cada bloco. Será notado que menos blocos podem ser usados para ilustrar que a funcionalidade atribuída a múltiplos blocos diferentes é realizada por menos componentes. Também, mais blocos podem ser usados, ilustrando que a funcionalidade pode ser distribuída entre mais componentes. Nos diferentes exemplos, alguma funcionalidade pode ser acrescentada, e alguma pode ser removida.

[00198] Será notado que a discussão acima descreveu uma variedade de diferentes sistemas, componentes, lógica, e interações. Será apreciado que qualquer ou todos de tais sistemas, componentes, lógicas e interações podem ser implementados por itens de hardware, tais como processadores, memória, ou outros componentes de processamento, incluindo, mas não limitados aos componentes de inteligência artificial, tais como redes neuronais, alguns dos quais são descritos abaixo, que realizam as funções associadas àqueles sistemas, componentes, ou lógica, ou interações. Além disso, qualquer ou todos dos sistemas, componentes, lógicas e interações podem ser implementados por software que é carregado à memória e é subsequentemente executado por um processador ou servidor ou outro componente de computação, conforme descrito abaixo. Qualquer ou todos dos sistemas, componentes, lógicas e interações podem também ser implementados por diferentes combinações de hardware, software, firmware, etc., alguns exemplos dos quais são descritos abaixo. Esses são alguns exemplos de diferentes estruturas que podem ser usadas para implementar qualquer ou todos dos sistemas, componentes, lógica e interações descritos acima. Outras estruturas podem ser também usadas.

[00199] A figura 14 é um diagrama de blocos da colheitadeira agrícola 600, que pode ser similar à colheitadeira agrícola 100 mostrada na figura 2. A colheitadeira agrícola 600 se comunica com elementos em uma arquitetura de servidor remoto 500. Em alguns exemplos, a arquitetura de servidor remoto 500 provê computação, software, acesso de dados, e serviços de armazenamento que não requerem o conhecimento pelo usuário final do local físico ou configuração do sistema que fornece os serviços. Em vários exemplos, os servidores remotos podem fornecer os serviços sobre uma rede de área larga, tal como a Internet, usando protocolos apropriados. Por exemplo, os servidores remotos podem fornecer aplicativos sobre uma rede de área larga e podem ser acessíveis através de um navegador da Web ou qualquer outro componente de computação. O software ou componentes mostrados na figura 2 bem como os dados associados aos mesmos, podem ser armazenados nos servidores em um local remoto. Os recursos de computação em um ambiente de servidor remoto podem ser consolidados em um local de centro de dados remoto, ou os recursos de computação podem ser dispersos para uma pluralidade de centros de dados remotos. As infraestruturas de servidor remoto podem fornecer serviços através de centros de dados compartilhados, mesmo se os serviços aparecerem como um único ponto de acesso para o usuário. Assim, os componentes e funções descritos aqui podem ser providos de um servidor remoto em um local remoto usando uma arquitetura de servidor remoto. Alternativamente, os componentes e funções podem ser providos de um servidor, ou os componentes e funções podem ser instalados nos dispositivos de cliente diretamente, ou de outras maneiras.

[00200] Nos exemplo mostrado na figura 14, alguns itens são similares àqueles mostrados na figura 2 e aqueles itens são similarmente enumerados. A figura 14 especificamente mostra que o gerador de modelo preditivo 210 ou o gerador de mapa preditivo 212, ou ambos, podem ser posicionados em um servidor local 502, que é remoto à colheitadeira agrícola 600. Por conseguinte, no exemplo mostrado na figura 14, a colheitadeira agrícola 600 acessa os sistemas através do local de servidor remoto 502.

[00201] A figura 14 também representa outro exemplo de uma arquitetura de servidor remoto. A figura 14 mostra que alguns elementos da figura 2 podem ser dispostos em um local de servidor remoto 502, enquanto outros podem ser posicionados em outro lugar. A título de exemplo, o banco de dados 202 pode ser disposto em um local separado do local 502 e acessado por intermédio do servidor remoto no local 502. Independentemente de onde os elementos estão localizados, os elementos podem ser acessados diretamente pela colheitadeira agrícola 600 através de uma rede, tal como uma rede de área larga ou uma rede de área local; os elementos podem ser hospedados em um sítio remoto por um serviço; ou os elementos podem ser providos como um serviço ou acessados por um serviço de conexão que reside em um local remoto. Também, dados podem ser armazenados em qualquer local, e os dados armazenados podem ser acessados por, ou transmitidos para, os operadores, usuários, ou sistemas. Por exemplo, portadores físicos podem ser usados em vez de, ou em adição a, portadores de ondas eletromagnéticas. Em alguns exemplos, onde a cobertura de serviço de telecomunicação sem fio é deficiente ou inexistente, outra máquina, tal como um caminhão de combustível ou outro veículo ou máquina móvel, pode ter um sistema de coleta de informação automático, semiautomático, ou manual. Conforme a colheitadeira combinada 600 se aproxima à máquina contendo o sistema de coleta de informação, tal como um caminhão de combustível antes do abastecimento, o sistema de coleta de informação coleta a informação da colheitadeira combinada 600 usando qualquer tipo de conexão sem fio para essa finalidade. A informação coletada pode então ser transmitida para outra rede, quando a máquina contendo a informação recebida chegar a um local, onde a cobertura de serviço de telecomunicação sem fio ou outra cobertura sem fio é disponível. Por exemplo, um caminhão de combustível pode entrar em uma área tendo cobertura de comunicação sem fio quando se desloca para um local para abastecer outras máquinas ou quando em um local de armazenamento de combustível principal. Todas dessas arquiteturas são contempladas aqui. Além disso, a informação pode ser armazenada na colheitadeira agrícola 600 até a colheitadeira agrícola 600 entrar em uma área tendo cobertura de comunicação sem fio. A colheitadeira agrícola 600, propriamente dita, pode enviar a informação para outra rede.

[00202] Será também notado que os elementos da figura 2, ou as porções dos mesmos, podem ser dispostos em uma extensa variedade de diferentes dispositivos. Um ou mais daqueles dispositivos podem incluir um computador a bordo, uma unidade de controle eletrônica, uma unidade de exibição, um servidor, um computador de mesa, um computador portátil, um computador táblete, ou outro dispositivo móvel, tal como um computador de bolso, um telefone celular, um telefone inteligente, um reprodutor de multimídia, um assistente digital pessoal, etc.

[00203] Em alguns exemplos, a arquitetura de servidor remoto 500 pode incluir medidas de segurança cibernética. Sem limitação, essas medidas podem incluir criptografia de dados nos dispositivos de armazenamento, criptografia de dados enviados entre os nós de rede, autenticação de pessoas ou dados de acesso a processos, bem como o uso de registros para gravar metadados, dados, transferências de dados, acessos de dados, e transformações de dados. Em alguns exemplos, os registros podem ser distribuídos e imutáveis (por exemplo, implementados como corrente de blocos).

[00204] A figura 15 é um diagrama de blocos simplificado de um exemplo ilustrativo de um dispositivo de computação portátil ou móvel que pode ser usado como um dispositivo portátil do usuário ou do cliente 16, em que o presente sistema (ou partes do mesmo) pode ser implementado. Por exemplo, um dispositivo móvel pode ser implementado no compartimento de operador da colheitadeira agrícola 100 para uso na geração de, ou o processamento, ou a exibição dos mapas discutidos acima. As figuras 16 e 17 são exemplos de dispositivos portáteis ou móveis.

[00205] A figura 15 provê um diagrama de blocos geral dos componentes de um dispositivo de cliente 16 que pode rodar alguns componentes mostrados na figura 2, que interagem com os mesmos, ou ambos. No dispositivo 16, uma conexão de comunicação 13 é provida, que permite ao dispositivo portátil se comunicar com outros dispositivos de computação e, em alguns exemplos, provê um canal para receber informação automaticamente, tal como por varredura. Exemplos de conexão de comunicações 13 incluem permitir a comunicação através de um ou mais protocolos de comunicação, tais como os serviços sem fio usados para prover o acesso celular a uma rede, bem como protocolos que provêm conexões sem fio locais às redes.

[00206] Em outros exemplos, aplicativos podem ser recebidos em um cartão Secure Digital (SD) removível, que é conectado a uma interface 15. A interface 15 e conexões de comunicação 13 se comunicam com um processador 17 (que pode também incorporar os processadores ou servidores das outras figuras) ao longo de um barramento 19 que é também conectado à memória 21 e componentes de entrada/saída (E/S) 23, bem como o relógio 25 e o sistema local 27.

[00207] Os componentes de E/S 23, em um exemplo, são providos para facilitar as operações de entrada e saída. Os componentes de E/S 23 para vários exemplos do dispositivo 16 pode incluir componentes de entrada, tais como botões, os sensores sensíveis ao toque, os sensores ópticos, microfones, telas sensíveis ao toque, os sensores de proximidade, acelerômetros, os sensores de orientação, e componentes de saída, tais como um dispositivo de exibição, um alto-falante, e ou uma porta de impressora. Outros componentes de E/S 23 podem ser também usados.

[00208] O relógio 25 ilustrativamente compreende um componente de relógio de tempo real, que fornece a hora e a data. Ilustrativamente, ele pode também prover funções de temporização para processador 17.

[00209] O sistema local 27 ilustrativamente inclui um componente que fornece um local geográfico atual do dispositivo 16. Esse pode incluir, por exemplo, um receptor de sistema de posicionamento global (GPS), um sistema LORAN, um sistema de reconhecimento passivo, um sistema de triangulação celular, ou ouro sistema de posicionamento. O sistema local 27 pode também incluem, por exemplo, software de mapeamento ou software de navegação que gera os desejados mapas, as desejadas rotas de navegação e outras funções geográficas.

[00210] A memória 21 armazena o sistema operacional 29, as regulagens de rede 31, aplicativos 33, as regulagens de configuração de aplicativo 35, o banco de dados 37, os controladores de comunicação 39, e as regulagens de configuração de comunicação 41. A memória 21 pode incluir todos os tipos de dispositivos de memória legíveis por computador, voláteis e não voláteis, tangíveis. A memória 21 pode também incluir meios de armazenamento em computador (descritos abaixo). A memória 21 armazena instruções legíveis por computador que, quando executadas pelo processador 17, fazem com que o processador realize as etapas ou funções implementadas por computador de acordo com as instruções. O processador 17 pode ser ativado por outros componentes para facilitar também sua funcionalidade.

[00211] A figura 16 mostra um exemplo, no qual o dispositivo 16 é um computador táblete 600. Na figura 16, o computador 601 é mostrado com a tela de exibição de interface de usuário 602. A tela 602 pode ser uma tela sensível ao toque ou uma interface ativada por caneta, que recebe entradas de uma caneta ou agulha. O computador táblete 600 pode também uso um teclado virtual na tela. Naturalmente, o computador 601 poderia também ser afixado a um teclado ou a outro dispositivo de entrada de usuário através de um mecanismo de afixação apropriado, tal como uma conexão sem fio ou porta USB, por exemplo. O computador 601 pode também ilustrativamente recebem entradas de voz.

[00212] A figura 17 é similar à figura 16, exceto que o dispositivo é um telefone inteligente 71. O telefone inteligente 71 tem uma exibição sensível ao toque 73 que exibe ícones ou azulejos ou outros mecanismos de entrada de usuário 75. Os mecanismos 75 podem ser usados por um usuário para rodar aplicativos, fazer chamadas, realizar operações de transferência de dados, etc. Em geral, o telefone inteligente 71 é construído em um sistema operacional móvel e oferece capacidade de computação e conectividade mais avançadas que um telefone comum.

[00213] Note que outras formas dos dispositivos são possíveis.

[00214] A figura 18 é um exemplo de um ambiente de computação no qual os elementos da figura 2 podem ser implementados. Com referência à figura 18, um sistema de exemplo para implementar algumas modalidades inclui um dispositivo de computação na forma de um computador 810 programado para operar conforme discutido acima. Os componentes de computador 810 podem incluir, mas não são limitados a, uma unidade de processamento 820 (que pode compreender os processadores ou servidores das figuras anteriores), uma memória de sistema 830, e um barramento de sistema 821 que acopla vários componentes do sistema incluindo a memória de sistema à unidade de processamento 820. O barramento de sistema 821 pode ser qualquer de vários tipos de estruturas de barramento incluindo um barramento de memória ou controlador de memória, um barramento periférico, e um barramento local usando qualquer de uma variedade de arquiteturas de barramento. A memória e programas descritos com relação à figura 2 podem ser implementados em porções correspondentes da figura 18.

[00215] O computador 810 tipicamente inclui uma variedade de meios legíveis por computador. Os meios legíveis por computador podem ser quaisquer meios disponíveis que podem ser acessados pelo computador 810 e inclui meios tanto voláteis quanto não voláteis, meios removíveis e não removíveis. A título de exemplo, e não de limitação, o meios legíveis por computador pode compreender meios de armazenamento em computador e meios de comunicação. Os meios de armazenamento em computador são diferentes de, e não incluem, um sinal de dado modulado ou onda portadora. Os meios legíveis por computador incluem meios de armazenamento de hardware incluindo meios removíveis e não removíveis, tanto voláteis quanto não voláteis, implementados em qualquer método ou tecnologia para o armazenamento de informação, tal como instruções legíveis por computador, estruturas de dados, os módulos de programa ou outros dados. Os meios de armazenamento em computador incluem, mas não é limitados a, RAM, ROM, EEPROM, memória flash ou outra tecnologia de memória, CD-ROM, discos versáteis digitais (DVD) ou outro armazenamento de disco óptico, cassetes magnéticos, fita magnética, armazenamento em disco magnético ou outros dispositivos de armazenamento magnéticos, ou qualquer outro meio que pode ser usado para armazenar a informação desejada e que pode ser acessado por computador810. Os meios de comunicação podem incorporar instruções legíveis por computador, estruturas de dados, os módulos de programa ou outros dados em um mecanismo de transporte e incluem quaisquer meios de fornecimento de informação. O termo “sinal de dado modulado” significa um sinal que tem um ou mais de suas características ajustadas ou alteradas de uma tal maneira a codificar informação no sinal.

[00216] A memória de sistema 830 inclui meios de armazenamento em computador na forma de memória volátil e/ou não volátil, ou ambas, tais como memória exclusivamente de leitura (ROM) 831 e memória de acesso aleatório (RAM) 832. Um sistema de entrada/saída básico 833 (BIOS), contendo as rotinas básicas que ajudam a transferir a informação entre os elementos dentro do computador 810, tal como durante a inicialização, é tipicamente armazenado no ROM 831. A RAM 832 tipicamente contém dados ou módulos de programa ou ambos, que são imediatamente acessíveis à, e/ou atualmente sendo operado pela, unidade de processamento 820. A título de exemplo, e não de limitação, a figura 18 ilustra o sistema operacional 834, os programas de aplicativo 835, outros módulos de programa 836, e os dados de programa 837.

[00217] O computador 810 pode também incluir outros meios de armazenamento em computador removíveis/não removíveis, voláteis/não voláteis. Somente a título de exemplo, a figura 18 ilustra uma unidade de disco rígido 841 que lê ou inscreve em meios magnéticos não voláteis, não removíveis, uma unidade de disco óptico 855, e o disco óptico não volátil 856. A unidade de disco rígido 841 é tipicamente conectada ao barramento de sistema 821 através de uma interface de memória não removível, tal como a interface 840, e a unidade de disco óptico 855 é tipicamente conectada ao barramento de sistema 821 por uma interface de memória removível, tal como a interface 850.

[00218] Alternativamente, ou além disso, a funcionalidade descrita aqui pode ser realizada, pelo menos em parte, por um ou mais componentes lógicos de hardware. Por exemplo, e sem limitação, tipos ilustrativos dos componentes lógicos de hardware que podem ser usados incluem redes de portas lógicas programáveis (FPGAs), circuitos integrados específicos de aplicação (por exemplo, ASICs), circuitos integrados específicos de aplicação (por exemplo, ASSPs), os sistemas de sistema em uma pastilha (SOCs), dispositivos lógicos programáveis complexos (CPLDs), etc.

[00219] Os controladores e seus meios de armazenamento em computador associados discutidos acima e ilustrados na figura 18, provêm o armazenamento de instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programa e outros dados para o computador 810. Na figura 18, por exemplo, a unidade de disco rígido 841 é ilustrada como armazenando o sistema operacional 844, os programas de aplicativo 845, outros módulos de programa 846, e os dados de programa 847. Note que esses componentes podem ser ou os mesmos que, ou diferentes, os do sistema operacional 834, os programas de aplicativo 835, outros módulos de programa 836, e os dados de programa 837.

[00220] Um usuário pode alimentar comandos e informação ao computador 810 através de dispositivos de entrada, tais como um teclado 862, um microfone 863, e um dispositivo de apontar 861, tal como um Mouse, esfera rolante ou painel sensível ao toque. Outros dispositivos de entrada (não mostrados) podem incluir uma alavanca de controle, painéis de jogos, antena parabólica, escâner, ou semelhante. Esses e outros dispositivos de entrada são frequentemente conectados à unidade de processamento 820 através de uma interface de entrada de usuário 860 que é acoplada ao barramento de sistema, mas podem ser conectados por outras estruturas de interface e barramento. Uma exibição visual 891 ou outro tipo de dispositivo de exibição é também conectado ao barramento de sistema 821 por intermédio de uma interface, tal como uma interface de vídeo 890. Em adição ao monitor, os computadores podem também incluir outros dispositivos de saída periféricos, tais como altofalantes 897 e impressora 896, que podem ser conectados através de uma interface periférica de saída 895.

[00221] O computador 810 é operado em um ambiente conectado em rede usando conexões lógicas (tal como uma rede de área de controlador, – CAN, rede de área local, – LAN, ou rede de área larga WAN) a um ou mais computadores remotos, tais como um computador remoto 880.

[00222] Quando usado em um ambiente conectado em rede LAN, o computador 810 é conectado à LAN 871 através de uma rede, interface ou adaptador 870. Quando usado em um ambiente conectado em rede WAN, o computador 810 tipicamente inclui um Modem 872 ou outros meios para estabelecer comunicações sobre a WAN 873, tal como a Internet. Em um ambiente conectado em rede, os módulos de programa podem ser armazenados no um dispositivo de armazenamento de memória remoto. A figura 18 ilustra, por exemplo, que os programas de aplicativo remotos 885 podem residir no computador remoto 880.

[00223] Deve ser também notado que os diferentes exemplos descritos aqui pode ser combinados de maneiras diferentes. Isto é, partes de um ou mais exemplos pode ser combinadas com partes de um ou mais outros exemplos. Tudo disso é contemplado aqui.

[00224] O exemplo 1 é uma máquina de trabalho agrícola compreendendo Um sistema de comunicação que recebe um mapa de informação que inclui valores de um estado de cultivo correspondentes a diferentes locais geográficos em um campo; Um sensor de posição geográfica que detecta um local geográfico da máquina de trabalho agrícola; Um sensor in-situ que detecta um valor de uma característica agrícola correspondente ao local geográfico; Um gerador de mapa preditivo que gera um mapa agrícola preditivo funcional do campo, que mapeia valores de controle preditivos para os diferentes locais geográficos no campo com base nos valores do estado de cultivo no mapa de informação e com base no valor da característica agrícola; Um subsistema controlável; e Um sistema de controle que gera um sinal de controle para controlar o subsistema controlável com base na posição geográfica da máquina de trabalho agrícola e com base nos valores de controle no mapa agrícola preditivo funcional.

[00225] O exemplo 2 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o gerador de mapa preditivo compreende: Um controlador de plataforma de corte / carretel que gera um sinal de controle de plataforma de corte com base no local geográfico detectado e no mapa agrícola preditivo funcional e controla o subsistema controlável com base no sinal de controle de plataforma de corte para ajustar um atuador de plataforma de corte.

[00226] O exemplo 3 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o sistema de controle compreende: Um controlador de taxa de alimentação que gera um sinal de controle de taxa de alimentação com base no local geográfico detectado e no mapa agrícola preditivo funcional e controla o subsistema controlável com base no sinal de controle de taxa de alimentação.

[00227] O exemplo 4 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o gerador de mapa preditivo gera o mapa preditivo funcional, que mapeia os valores de velocidade de máquina preditivos para os diferentes locais geográficos no campo.

[00228] O exemplo 5 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o sistema de controle compreende: Um controlador de regulagens que gera um sinal de controle de velocidade com base no local geográfico detectado e no mapa preditivo funcional e controla o subsistema controlável com base no sinal de controle de velocidade para controlar uma velocidade da máquina de trabalho agrícola.

[00229] O exemplo 6 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o gerador de mapa preditivo compreende: Um gerador de mapa de comando de operador preditivo que gera um mapa de comando de operador preditivo funcional, que mapeia comandos de operador preditivos para os diferentes locais geográficos no campo.

[00230] O exemplo 7 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o sistema de controle compreende: Um controlador de regulagens que gera um sinal de controle de comando de operador indicativo de um comando de operador com base no local geográfico detectado e no mapa de comando de operador preditivo funcional e controla o subsistema controlável com base no sinal de controle de comando de operador para executar o comando de operador.

[00231] O exemplo 8 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores e compreendendo adicionalmente: Um gerador de modelo preditivo que gera um modelo agrícola preditivo que modela uma relação entre a característica de estado de cultivo e a característica agrícola com base em um valor da característica de estado de cultivo no mapa de informação no local geográfico e um valor da característica agrícola detectada pelo sensor in-situ no local geográfico, em que o gerador de mapa preditivo gera o mapa agrícola preditivo funcional com base nos valores da característica de estado de cultivo no mapa de informação e com base no modelo agrícola preditivo.

[00232] O exemplo 9 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o sistema de controle compreende adicionalmente: Um controlador de interface de operador que gera uma representação de mapa de interface de usuário do mapa agrícola preditivo funcional, a representação de mapa de interface de usuário compreendendo uma porção de campo com um ou mais marcadores indicando os valores de controle preditivos em um ou mais locais geográficos na porção de campo.

[00233] O exemplo 10 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o controlador de interface de operador gera a representação de mapa de interface de usuário para incluir uma porção de exibição interativa que exibe uma porção de exibição de valor indicativa de um valor selecionado, uma porção de exibição de limite interativa indicativa de um limite de ação, e uma porção de exibição de ação interativa indicativa de uma ação de controle a ser tomada quando um dos valores de controle preditivos satisfaz o limite de ação com relação ao valor selecionado, o sistema de controle gerando o sinal de controle para controlar o subsistema controlável com base na ação de controle.

[00234] O exemplo 11 é a método implementado por computador para controlar uma máquina de trabalho agrícola compreendendo Obter um mapa de informação que inclui valores de uma característica de estado de cultivo correspondente a diferentes locais geográficos em um campo; detectar um local geográfico da máquina de trabalho agrícola; detectar, com um sensor in-situ, um valor de uma característica agrícola correspondente a um local geográfico; gerar um mapa agrícola preditivo funcional de campo, que mapeia os valores de controle preditivos para os diferentes locais geográficos no campo com base nos valores da característica de estado de cultivo no mapa de informação e com base no valor da característica agrícola; e controlar um subsistema controlável com base na posição geográfica da máquina de trabalho agrícola e com base nos valores de controle no mapa agrícola preditivo funcional.

[00235] O exemplo 12 é o método implementado por computador de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o mapa preditivo funcional mapeia a altura de plataforma de corte preditiva como os valores de controle para os diferentes locais geográficos no campo.

[00236] O exemplo 13 é o método implementado por computador de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que controlar um subsistema controlável compreende: gerar um sinal de controle de plataforma de corte com base no local geográfico detectado e no mapa agrícola preditivo funcional; e controlar o subsistema controlável com base no sinal de controle de plataforma de corte para controlar um atuador de plataforma de corte da máquina de trabalho agrícola.

[00237] O exemplo 14 é o método implementado por computador de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o mapa preditivo funcional mapeia os valores de velocidade de máquina preditivos as os valores de controle para os diferentes locais geográficos no campo.

[00238] O exemplo 15 é o método implementado por computador de acordo com qualquer ou todos dos exemplos prévios, em que controlar um subsistema controlável compreende: gerar um sinal de controle de velocidade com base no local geográfico detectado e no mapa agrícola preditivo funcional; e controlar o subsistema controlável com base no sinal de controle de velocidade para controlar uma velocidade da máquina de trabalho agrícola.

[00239] O exemplo 16 é o método implementado por computador de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que gerar um mapa preditivo funcional compreende:

[00240] gerar um mapa de comando de operador preditivo funcional, que mapeia comandos de operador preditivos para os diferentes locais geográficos no campo.

[00241] O exemplo 17 é o método implementado por computador de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o controle de um subsistema controlável compreende: gerar um sinal de controle de comando de operador indicativo de um comando de operador com base no local geográfico detectado e no mapa de comando de operador preditivo funcional; e controlar o subsistema controlável com base no sinal de controle de comando de operador para executar o comando de operador.

[00242] O exemplo 18 é o método implementado por computador de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores e compreendendo adicionalmente: gerar um modelo agrícola preditivo que modela uma relação entre a característica de estado de cultivo e a característica agrícola, com base em um valor da característica de estado de cultivo no mapa de informação no local geográfico e um valor da característica agrícola sensoreado pelo sensor in-situ no local geográfico, em que gerar o mapa agrícola preditivo funcional compreende gerar o mapa agrícola preditivo funcional com base nos valores da característica de estado de cultivo no mapa de informação e com base no modelo agrícola preditivo.

[00243] O exemplo 19 é uma máquina de trabalho agrícola compreendendo: Um sistema de comunicação que recebe um mapa de informação que inclui valores de uma característica agrícola correspondentes a diferentes locais geográficos em um campo; Um sensor de posição geográfica que detecta um local geográfico da máquina de trabalho agrícola; Um sensor in-situ que detecta um valor de uma característica de estado de cultivo correspondente a um local geográfico; Um gerador de modelo preditivo que gera um modelo agrícola preditivo que modela uma relação entre a característica de estado de cultivo e a característica agrícola com base em um valor da característica agrícola no mapa de informação no local geográfico e um valor da característica de estado de cultivo sensoreada pelo sensor in-situ no local geográfico; Um gerador de mapa preditivo que gera um mapa agrícola preditivo funcional do campo, que mapeia valores de controle preditivos para os diferentes locais geográficos no campo com base nos valores da característica agrícola no mapa de informação e com base no modelo agrícola preditivo; Um subsistema controlável; e um sistema de controle que gera um sinal de controle para controlar o subsistema controlável com base na posição geográfica da máquina de trabalho agrícola e com base nos valores de controle no mapa agrícola preditivo funcional.

[00244] O exemplo 20 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o sistema de controle compreende pelo menos um de: um controlador de plataforma de corte / carretel que gera um sinal de controle de plataforma de corte com base no local geográfico detectado e no mapa agrícola preditivo funcional e controla o subsistema controlável com base no sinal de controle de plataforma de corte para controlar uma altura, inclinação, ou rolagem da plataforma de corte da máquina de trabalho agrícola ou a posição do carretel de um carretel da máquina de trabalho agrícola; um controlador de regulagens que gera um sinal de controle de velocidade com base no local geográfico detectado e no mapa agrícola preditivo funcional e controla o subsistema controlável com base no sinal de controle de velocidade para controlar uma velocidade da máquina de trabalho agrícola; o controlador de planejamento de trajeto que gera um sinal de controle de planejamento de trajeto, indicativo de uma rota, com base no local geográfico detectado e no mapa agrícola preditivo funcional e controla o subsistema controlável com base em a rota; e um controlador de regulagens que gera um sinal de controle de comando de operador indicativo de um comando de operador com base no local geográfico detectado e no mapa agrícola preditivo funcional e controla o subsistema controlável com base no sinal de controle de comando de operador para executar o comando de operador.

[00245] Embora a matéria tenha sido descrita em linguagem específica às características estruturais ou atos metodológicos, deve ser entendido que a matéria definida nas reivindicações anexas não é necessariamente limitada às características ou atos específicos acima. Ao contrário, as características e atos específicos descritos acima são expostos nas formas de exemplo das reivindicações.

Claims

Máquina de trabalho agrícola, caracterizada pelo fato de que compreende um sistema de comunicação (206) que recebe um mapa de informação (58) que inclui valores de um estado de cultivo correspondentes a diferentes locais geográficos em um campo; um sensor de posição geográfica (204) que detecta um local geográfico da máquina de trabalho agrícola; um sensor in-situ (208) que detecta um valor de uma característica agrícola correspondente ao local geográfico; um gerador de mapa preditivo (212) que gera um mapa agrícola preditivo funcional do campo, que mapeia os valores de controle preditivos para os diferentes locais geográficos no campo com base nos valores do estado de cultivo no mapa de informação (258) e com base no valor da característica agrícola; um subsistema controlável (216); e um sistema de controle (214) que gera um sinal de controle para controlar o subsistema controlável (216) com base na posição geográfica da máquina de trabalho agrícola (100) e com base nos valores de controle no mapa agrícola preditivo funcional.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 1, caracterizada pelo fato de que o gerador de mapa preditivo compreende: um controlador de plataforma de corte / carretel que gera um sinal de controle de plataforma de corte com base no local geográfico detectado e no mapa agrícola preditivo funcional e controla o subsistema controlável com base no sinal de controle de plataforma de corte para ajustar um atuador de plataforma de corte.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 1, caracterizada pelo fato de que o sistema de controle compreende:um controlador de taxa de alimentação que gera um sinal de controle de taxa de alimentação com base no local geográfico detectado e no mapa agrícola preditivo funcional e controla o subsistema controlável com base no sinal de controle de taxa de alimentação.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 1, caracterizada pelo fato de que o gerador de mapa preditivo gera o mapa preditivo funcional, que mapeia os valores de velocidade de máquina preditivos para os diferentes locais geográficos no campo.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 4, caracterizada pelo fato de que o sistema de controle compreende: um controlador de regulagens que gera um sinal de controle de velocidade com base no local geográfico detectado e no mapa preditivo funcional e controla o subsistema controlável com base no sinal de controle de velocidade para controlar uma velocidade da máquina de trabalho agrícola.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 1, caracterizada pelo fato de que o gerador de mapa preditivo compreende: um gerador de mapa de comando de operador preditivo que gera um mapa de comando de operador preditivo funcional, que mapeia comandos de operador preditivos para os diferentes locais geográficos no campo.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 6, caracterizada pelo fato de que o sistema de controle compreende: um controlador de regulagens que gera um sinal de controle de comando de operador indicativo de um comando de operador com base no local geográfico detectado e no mapa de comando de operador preditivo funcional e controla o subsistema controlável com base no sinal de controle de comando de operador para executar o comando de operador.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 1, e caracterizada pelo fato de que compreende adicionalmente: um gerador de modelo preditivo que gera um modelo agrícola preditivo que modela uma relação entre a característica de estado de cultivo e a característica agrícola com base em um valor da característica de estado de cultivo no mapa de informação no local geográfico e um valor da característica agrícola detectada pelo sensor in-situ no local geográfico, em que o gerador de mapa preditivo gera o mapa agrícola preditivo funcional com base nos valores da característica de estado de cultivo no mapa de informação e com base no modelo agrícola preditivo.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 1, caracterizada pelo fato de que o sistema de controle compreende adicionalmente: um controlador de interface de operador que gera uma representação de mapa de interface de usuário do mapa agrícola preditivo funcional, a representação de mapa de interface de usuário compreendendo uma porção de campo com um ou mais marcadores indicando os valores de controle preditivos em um ou mais locais geográficos na porção de campo.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 9, caracterizada pelo fato de que o controlador de interface de operador gera a representação de mapa de interface de usuário para incluir uma porção de exibição interativa que exibe uma porção de exibição de valor indicativa de um valor selecionado, uma porção de exibição de limite interativa indicativa de um limite de ação, e uma porção de exibição de ação interativa indicativa de uma ação de controle a ser tomada quando um dos valores de controle preditivos satisfaz o limite de ação com relação ao valor selecionado, o sistema de controle gerando o sinal de controle para controlar o subsistema controlável com base na ação de controle.
Método implementado por computador para controlar uma máquina de trabalho agrícola (100), caracterizado pelo fato de que compreende obter um mapa de informação (258) que inclui valores de uma característica de estado de cultivo correspondente a diferentes locais geográficos em um campo; detectar um local geográfico da máquina de trabalho agrícola (100); detectar, com um sensor in-situ (208), um valor de uma característica agrícola correspondente a um local geográfico; gerar um mapa agrícola preditivo funcional do campo, que mapeia os valores de controle preditivos para os diferentes locais geográficos no campo com base nos valores da característica de estado de cultivo no mapa de informação (258) e com base no valor da característica agrícola; e controlar um subsistema controlável (216) com base na posição geográfica da máquina de trabalho agrícola (100) e com base nos valores de controle no mapa agrícola preditivo funcional.
Método implementado por computador de acordo com a reivindicação 11, caracterizado pelo fato de que o mapa preditivo funcional mapeia a altura de plataforma de corte preditiva como os valores de controle para os diferentes locais geográficos no campo.
Método implementado por computador de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que controlar um subsistema controlável compreende: gerar um sinal de controle de plataforma de corte com base no local geográfico detectado e no mapa agrícola preditivo funcional; e controlar o subsistema controlável com base no sinal de controle de plataforma de corte para controlar um atuador de plataforma de corte da máquina de trabalho agrícola.
Método implementado por computador de acordo com a reivindicação 11, caracterizado pelo fato de que o mapa preditivo funcional mapeia os valores de velocidade de máquina preditivos como os valores de controle para os diferentes locais geográficos no campo.
Máquina de trabalho agrícola (100), caracterizada pelo fato de que compreende: um sistema de comunicação (206) que recebe um mapa de informação (258) que inclui valores de uma característica agrícola correspondente a diferentes locais geográficos em um campo; um sensor de posição geográfica (204) que detecta um local geográfico da máquina de trabalho agrícola; um sensor in-situ (208) que detecta um valor de uma característica de estado de cultivo correspondente a um local geográfico; um gerador de modelo preditivo que gera um modelo agrícola preditivo que modela uma relação entre a característica de estado de cultivo e a característica agrícola com base em um valor da característica agrícola no mapa de informação no local geográfico e um valor da característica de estado de cultivo sensoreada pelo sensor in-situ no local geográfico; um gerador de mapa preditivo (212) que gera um mapa agrícola preditivo funcional do campo que mapeia os valores de controle preditivos para os diferentes locais geográficos no campo com base nos valores da característica agrícola no mapa de informação (258) e com base no modelo agrícola preditivo; um subsistema controlável (216); e um sistema de controle (214) que gera um sinal de controle para controlar o subsistema controlável (216) com base na posição geográfica da máquina de trabalho agrícola (100) e com base nos valores de controle no mapa agrícola preditivo funcional.