BR102021017293A2 - Método para controlar uma máquina agrícola móvel, e, máquina agrícola móvel - Google Patents
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Abstract
Uma máquina agrícola móvel obtém um mapa de característica agrícola indicativo de características agrícolas de um campo, em que o mapa de característica agrícola é baseado em dados coletados em ou antes de um primeiro tempo. A máquina agrícola móvel obtém dados suplementares indicativos das características relativas ao local de trabalho, os dados suplementares coletados após o primeiro tempo. Uma saída de confiança da característica agrícola, indicativo de um nível de confiança nas características agrícolas indicadas pelo mapa de característica agrícola, é gerada com base no mapa de característica agrícola e nos dados suplementares. Em alguns exemplos, um sinal de ação é gerado para controlar uma ação da máquina agrícola móvel com base na saída de confiança de característica agrícola.
Description
[001] A presente descrição se refere no geral ao uso de uma ampla variedade de diferentes máquinas de trabalho móveis em uma variedade de operações. Mais especificamente, a presente descrição se refere ao uso de sistemas de computação na melhoria de controle e desempenho das várias diferentes máquinas de trabalho nas várias operações.
[002] Existe uma ampla variedade de diferentes tipos de máquinas, tais como máquinas agrícolas, máquinas florestais e máquinas de construção. Esses tipos de máquinas são frequentemente operados por um operador e têm sensores que geram informações durante a operação. Além disso, os operadores desses tipos de máquinas podem contar com vários dados relativos a um local de trabalho para o controle e operação dos vários tipos de máquinas, por exemplo, um mapa de característica do local de trabalho.
[003] As máquinas agrícolas podem incluir uma ampla variedade de máquinas, tais como colheitadeiras, pulverizadores, plantadeiras, cultivadores, entre outros. As máquinas agrícolas podem ser operadas por um operador e têm muitos mecanismos diferentes que são controlados pelo operador. As máquinas podem ter múltiplos diferentes subsistemas mecânicos, elétricos, hidráulicos, pneumáticos, eletromecânicos (e outros), alguns ou todos os quais podem ser controlados, pelo menos até um certo ponto, pelo operador. Alguns ou todos esses subsistemas podem comunicar informações obtidas de sensores na máquina (e de outras entradas). Além disso, o operador pode contar com as informações comunicadas pelos subsistemas, bem como vários tipos de outras informações, tais como dados de características agrícolas, para o controle dos vários subsistemas. Por exemplo, um operador pode contar com informações de características agrícolas, como um mapa de característica agrícola de um campo, para definir ou controlar vários parâmetros de vários subsistemas da máquina agrícola. Em outros exemplos, a máquina agrícola pode ter um nível de autonomia de maneira que o operador desempenhe um papel de supervisão na operação da máquina.
[004] A precisão e atualização das informações providas ao operador podem ser importantes para garantir que os parâmetros operacionais das máquinas sejam definidos para os níveis desejados. Os sistemas atuais podem apresentar dificuldade na provisão de informações precisas e atualizadas ao operador com o objetivo de controlar as configurações das máquinas.
[005] A discussão acima é provida apenas para informações gerais de fundo e não deve ser usada como um auxílio na determinação do escopo do matéria reivindicada.
[006] Uma máquina agrícola móvel obtém um mapa de característica agrícola indicativo de características agrícolas de um campo, em que o mapa de característica agrícola é baseado em dados coletados em ou antes de um primeiro tempo. A máquina agrícola móvel obtém dados suplementares indicativos das características relativas ao local de trabalho, os dados suplementares coletados após o primeiro tempo. Um produto de confiança da característica agrícola, indicativo de um nível de confiança nas características agrícolas indicadas pelo mapa de característica agrícola, é gerado com base no mapa de característica agrícola e nos dados suplementares. Em alguns exemplos, um sinal de ação é gerado para controlar uma ação da máquina agrícola móvel com base na saída de confiança de característica agrícola.
[007] O Exemplo 1 é um método para controlar uma máquina agrícola móvel, compreendendo: obter um mapa de característica agrícola de um local de trabalho indicativo de uma característica agrícola do local de trabalho, em que o mapa de característica agrícola é baseado em dados coletados em ou antes de um primeiro tempo; obter dados suplementares indicativos de uma característica em relação ao local de trabalho, os dados suplementares coletados após o primeiro tempo; gerar uma saída de confiança de característica agrícola indicativa de um nível de confiança na característica agrícola do local de trabalho indicada pelo mapa de característica agrícola, com base no mapa de característica agrícola e nos dados suplementares; e gerar um sinal de ação para controlar uma ação da máquina agrícola móvel com base na saída de confiança de característica agrícola.
[008] O Exemplo 2 é o método de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que gerar a saída de confiança de característica agrícola compreende adicionalmente: Determinar o nível de confiança, em que o nível de confiança é indicativo de uma probabilidade de que a característica agrícola do local de trabalho indicada pelo mapa de característica agrícola, mudou; e gerar uma representação do nível de confiança.
[009] O Exemplo 3 é o método de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que gerar a saída de confiança de característica agrícola compreende: gerar um mapa do local de trabalho que inclui uma indicação do nível de confiança.
[0010] O Exemplo 4 é o método de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que gerar a saída de confiança de característica agrícola compreende: determinar uma pluralidade de níveis de confiança, em que cada um da pluralidade de níveis de confiança é indicativo de uma probabilidade de que a característica agrícola de uma correspondente de uma pluralidade de localizações geográficas no local de trabalho, como indicado pelo mapa de característica agrícola, mudou.
[0011] O Exemplo 5 é o método de qualquer ou todos os exemplos anteriores, e compreendendo ainda: determinar uma pluralidade de zonas de confiança, cada uma dentre a pluralidade de zonas de confiança correspondendo a uma respectiva da pluralidade de níveis de confiança, em que uma operação da máquina agrícola móvel é baseada na presença da máquina agrícola móvel em uma da pluralidade de zonas de confiança.
[0012] O Exemplo 6 é o método de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que gerar um sinal de ação para controlar uma ação da máquina agrícola móvel compreende: controlar a máquina agrícola móvel para coletar dados adicionais correspondentes ao local de trabalho.
[0013] O Exemplo 7 é o método de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que gerar um sinal de ação para controlar uma ação da máquina agrícola móvel compreende: controlar um atuador da máquina agrícola móvel para acionar o movimento de um componente da máquina agrícola móvel para mudar uma posição do componente em relação a uma superfície do local de trabalho
[0014] O Exemplo 8 é o método de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que gerar um sinal de ação para controlar uma ação da máquina agrícola móvel compreende: controlar um subsistema de propulsão da máquina agrícola móvel para controlar uma velocidade na qual a máquina agrícola móvel desloca no local de trabalho.
[0015] O Exemplo 9 é o método de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que gerar um sinal de ação para controlar uma ação da máquina agrícola móvel compreende: controlar um subsistema de direção da máquina agrícola móvel para controlar uma direção da máquina agrícola móvel à medida que ela desloca no local de trabalho.
[0016] O Exemplo 10 é o método de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que gerar um sinal de ação para controlar uma ação da máquina agrícola móvel compreende: controlar um mecanismo de interface acoplado comunicativamente à máquina agrícola móvel para prover uma indicação da saída de confiança de característica agrícola.
[0017] O Exemplo 11 é uma máquina agrícola móvel que compreende: um sistema de controle que compreende: um sistema de confiança de característica agrícola configurado para: obter um mapa de característica agrícola de um local de trabalho que indica uma característica agrícola do local de trabalho, em que o mapa de característica agrícola é baseado em dados coletados em ou antes de um primeiro tempo; obter dados suplementares indicativos de características relativas ao local de trabalho, os dados suplementares coletados após o primeiro tempo; e gerar uma saída de confiança de característica agrícola indicativa de um nível de confiança na característica agrícola do local de trabalho indicada pelo mapa de característica agrícola, com base no mapa de característica agrícola e nos dados suplementares; e um gerador de sinal de ação configurado para gerar um sinal de ação com base na saída de confiança de característica agrícola
[0018] O Exemplo 12 é a máquina agrícola móvel de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que o sistema de confiança de característica agrícola compreende adicionalmente: um detector de alteração de característica agrícola que determina uma probabilidade de que a característica agrícola do local de trabalho indicada pelo mapa de característica agrícola, mudou com base nos dados suplementares; e um analisador de confiança de característica agrícola que determina o nível de confiança de característica agrícola com base na probabilidade de que a característica agrícola do local de trabalho indicada pelo mapa de característica agrícola, mudou.
[0019] O exemplo 13 é a máquina agrícola móvel de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que a saída de confiança de característica agrícola inclui uma representação do nível de confiança de característica agrícola.
[0020] O Exemplo 14 é a máquina agrícola móvel de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que o sistema de confiança de característica agrícola compreende adicionalmente: um gerador de mapa que gera um mapa do local de trabalho que inclui uma indicação do nível de confiança de característica agrícola.
[0021] O exemplo 15 é a máquina agrícola móvel de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que o sinal de ação é provido a um atuador da máquina agrícola móvel para acionar o movimento de um componente da máquina agrícola móvel para mudar uma posição do componente em relação a uma superfície do local de trabalho.
[0022] O exemplo 16 é a máquina agrícola móvel de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que o sinal de ação é provido a um subsistema de propulsão da máquina agrícola móvel para controlar uma velocidade na qual a máquina agrícola móvel desloca no local de trabalho.
[0023] O exemplo 17 é a máquina agrícola móvel de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que o sinal de ação é provido a um subsistema de direção da máquina agrícola móvel para controlar uma direção da máquina agrícola móvel à medida que a máquina agrícola móvel desloca no local de trabalho .
[0024] O exemplo 18 é a máquina agrícola móvel de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que o sinal de ação é provido a um mecanismo de interface acoplado comunicativamente à máquina agrícola móvel para gerar uma exibição de interface indicativa da saída de confiança de característica agrícola.
[0025] O exemplo 19 é a máquina agrícola móvel de qualquer ou todos os exemplos anteriores, em que o sinal de ação é provido a um mecanismo de interface para prover uma indicação que direciona um ser humano para coletar dados adicionais correspondentes ao local de trabalho.
[0026] O Exemplo 20 é um método para controlar uma máquina agrícola móvel que compreende: obter um mapa de característica agrícola de um local de trabalho indicativo de valores de uma característica agrícola do local de trabalho, em que o mapa de característica agrícola é baseado em dados coletados em ou antes de um primeiro tempo; obter dados suplementares indicativos de características relativas ao local de trabalho, os dados suplementares coletados após o primeiro tempo; gerar um nível de confiança de característica agrícola para cada uma de uma pluralidade de locais geográficos no local de trabalho, o nível de confiança de característica agrícola indicativo de uma probabilidade de que um ou mais dos valores da característica agrícola em cada um da pluralidade de locais geográficos no local de trabalho, como indicado pelo mapa de característica agrícola, alterou, com base nos dados suplementares; gerar um mapa de confiança de característica agrícola do local de trabalho que indica o nível de confiança de característica agrícola correspondente em cada uma dentre a pluralidade de localizações geográficas no local de trabalho; gerar um sinal de ação para controlar uma ação da máquina agrícola móvel com base em uma localização da máquina agrícola móvel em relação a uma da pluralidade de localizações geográficas indicadas no mapa de confiança de característica agrícola.
[0027] Este Sumário é provido para introduzir uma seleção de conceitos de uma forma simplificada que são descritos adicionalmente a seguir na Descrição Detalhada. Este Sumário não é para identificar recursos chaves ou recursos essenciais da matéria reivindicada, nem é para ser usado como um auxílio na determinação do escopo da matéria reivindicada. A matéria reivindicada não é limitada a implementações que solucionam qualquer ou todas as desvantagens notadas nos fundamentos.
[0028] A FIG. 1 é uma ilustração parcial pictorial, esquemática parcial mostrando um exemplo de uma máquina agrícola móvel.
[0029] A FIG. 2 é uma vista em perspectiva mostrando um exemplo de uma máquina agrícola móvel.
[0030] A FIG. 3 é um diagrama de blocos de um exemplo de uma arquitetura de sistema de computação que inclui a máquina agrícola móvel ilustrada nas FIGS. 1-2.
[0031] A FIG. 4 é um diagrama de blocos de um exemplo de um sistema de confiança de característica agrícola, em mais detalhes.
[0032] A FIG. 5 é um fluxograma que mostra operações exemplificativas do sistema de confiança de característica agrícola ilustrado na FIG. 4
[0033] As FIG. 6-11 são ilustrações pictoriais mostrando mapas exemplificativos que podem ser gerados pelo sistema de confiança de característica agrícola ilustrado na FIG. 4
[0034] A FIG. 12 é um diagrama de blocos de um exemplo de uma arquitetura de sistema de computação que inclui as máquinas agrícolas móveis ilustradas nas FIGS. 1-2.
[0035] A FIG. 13 é um diagrama de blocos de um exemplo de um sistema de confiança topográfica, em mais detalhes.
[0036] A FIG. 14 é um fluxograma mostrando operações de exemplo do sistema de confiança topográfica ilustrado na FIG. 13.
[0037] As FIGS. 15-20 são ilustrações pictoriais mostrando mapas de exemplo que podem ser gerados pelo sistema de confiança topográfica ilustrado na FIG. 13
[0038] A FIG. 21 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo da arquitetura ilustrada na FIG. 3 desdobrado em uma arquitetura de servidor remoto
[0039] As FIGS. 22-24 mostram exemplos de dispositivos móveis que podem ser usados na(s) arquitetura(s) mostrada(s) na(s) figura(s) anterior(es).
[0040] FIG. 25 é um diagrama de blocos que mostra um exemplo de um ambiente de computação que pode ser usado na(s) arquitetura(s) mostrada(s) na(s) figura(s) anterior(es).
[0041] Em sistemas agrícolas atuais, os controles autônomos e os operadores humanos de várias máquinas agrícolas podem contar com mapas de características agrícolas do local de trabalho (por exemplo, campo) nos quais operam com a finalidade de controlar os ajustes de máquina e vários outros parâmetros operacionais. Esses mapas de características agrícolas podem incluir representações, tais como valores (por exemplo, valores preditivos, valores estimados, valores medidos, etc.) de várias características agrícolas diferentes, por exemplo, mapas de altura de cultura, mapas de biomassa, mapas de rendimento, mapas de nutrientes, tais como mapas de nitrogênio disponível na planta, mapas de susceptibilidade à compactação, mapas de trafegabilidade, bem como uma variedade de outras características agrícolas. Esses mapeamentos de característica agrícola podem levar em consideração, para prever, estimar, identificar, determinar, etc. a característica agrícola de interesse, vários dados. Dependendo da característica agrícola a ser mapeada, vários dados podem ser usados, por exemplo, a susceptibilidade à compactação pode levar em consideração múltiplas fontes de dados, que por sua vez podem ser indicativos de características agrícolas, por exemplo, o mapeamento da susceptibilidade à compactação pode levar em conta características de umidade de solo, características de precipitação e características de secagem (como a quantidade de vento, luz solar, etc. aos quais as localizações do campo foram expostas). Em outros exemplos, uma fonte de dados pode ser suficiente, por exemplo, em uma condição de campo descoberto (onde nenhuma ou substancialmente nenhuma vegetação no campo está presente), uma saída do sensor LIDAR relativa ao campo de interesse pode ser suficiente, por si só, para prover mapeamento de características topográficas (como a característica agrícola de interesse) para o campo de interesse.
[0042] Os vários dados usados para o mapeamento de características agrícolas são frequentemente produzidos durante outras operações ou atividades relativas ao campo de interesse. Por exemplo, operações anteriores, realizadas em estações anteriores, no campo podem prover dados históricos que indicam características agrícolas históricas do campo, tais como rendimento histórico, níveis de nutrientes históricos, altura de colheita histórica, susceptibilidade a compactação histórica e trafegabilidade histórica, bem como várias outras características agrícolas históricas. Entretanto, em alguns casos, os operadores podem desejar dados que são mais atuais em relação à estação de crescimento atual, por exemplo, um mapa de rendimento histórico pode ser útil durante crescimento da mesma cultura no mesmo campo em anos sucessivos, mas pode ser menos útil durante o crescimento de uma cultura diferente (ou um híbrido diferente da mesma safra, por exemplo) em um ano sucessivo. Além disso, mesmo durante o crescimento da mesma cultura do mesmo genótipo em um ano sucessivo, um mapa de rendimento histórico pode ainda ser menos útil onde existe outra variância entre as estações, tais como diferentes condições de crescimento. Esses são meramente exemplos.
[0043] Para coletar dados mais atuais (em relação à estação de crescimento atual), um levantamento, tal como um levantamento aéreo (por exemplo, satélite, drone, sobrevoo, etc.) do campo pode ser conduzido para coletar vários dados a partir dos quais um mapa de característica agrícola pode ser gerado. Em outros exemplos, os dados coletados durante outras operações na mesma estação de crescimento (por exemplo, cultivo, plantio, pulverização, etc.) podem ser usados para produzir um mapa de característica agrícola para uso durante uma operação seguinte durante a mesma estação de crescimento (por exemplo, colheita , etc.). Embora esses mapas possam ser feitos com precisão no momento em que os dados são coletados e podem incluir valores preditivos, estimados, medidos, identificados e/ou determinados de características agrícolas, na passagem de tempo entre a condução do levantamento ou operação anterior (ou ambos ) e a operação a ser conduzida no campo, anomalias e/ou eventos (por exemplo, eventos e/ou condições climáticas, incêndios, ondas/marés, vulcões, terremotos, inundações, eventos causados pelo homem, etc.) podem ocorrer que podem mudar dinamicamente as características agrícolas do campo (bem como outras características do campo). Em um exemplo, dados de índice vegetativo, tais como dados de Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) ou dados de Índice de Área de Folha (LAI) para um campo de interesse podem ser coletados, tal como por um levantamento aéreo (por exemplo, detecção por satélite, detecção com base em drones, etc.), por exemplo, durante o estágio vegetativo da cultura, com base no qual um mapa de característica agrícola, tal como um mapa de rendimento e/ou biomassa. para o campo de interesse pode ser gerado. Entretanto, no tempo a partir do qual os dados de índice vegetativo foram coletados, o campo (e a cultura nele) pode ter sofrido estresse por umidade (por exemplo, estresse de seca), por exemplo, durante o estágio reprodutivo da cultura, o que pode mudar as características agrícolas, tal como mudar o rendimento e/ou biomassa da cultura.
[0044] Em outro exemplo, solapamentos, sulcos, derivas, córregos, sarjetas, erosão, depósito ou acúmulo de material/sedimento (por exemplo, cumes, deriva de solo, etc.), dentre várias outras condições, podem estar presentes no campo por causa das anomalias e/ou eventos que ocorrem no transcurso de tempo entre a realização do levantamento ou operação anterior (ou ambos) e a operação a ser conduzida no campo. Essas alterações na topografia do campo não podem ser representadas em um mapa topográfico provido ao operador (ou sistema de controle) da máquina agrícola que é baseado em dados coletados antes da ocorrência das anomalias e/ou eventos. Dessa forma, os ajustes de máquina e outros parâmetros operacionais comandados pelo operador (ou sistema de controle) com base nesses mapas de características agrícolas podem levar a erros ou outros desvios no desempenho das máquinas agrícolas.
[0045] Além disso, deve-se entender que a coleta de dados adicionais mais imediatamente antes da operação a ser conduzida no campo, tal como por vários levantamentos (por exemplo, aéreo, humano, máquina, etc.), pode não ser possível. Em alguns exemplos, certas características só podem ser detectáveis e/ou certas técnicas de sensoreamento só podem ser precisas em certos momentos da estação de crescimento, por exemplo, a formação de imagem da superfície do campo pode prover resultados precisos durante as condições de campo descoberto e/ou durante as partes iniciais da estação de crescimento quando a cultura não está presente ou não interfere no campo de visão do sensor. Em outro exemplo, o sensoreamento baseado em satélite pode estar disponível apenas para um determinado local durante certos períodos de tempo, tal como pelo programa orbital do satélite (por exemplo, uma vez a cada três semanas) e, portanto, pode haver uma janela de tempo durante a qual o dados baseados em satélite não estão disponíveis. Além disso, mesmo se sensoreamento baseado em satélite estiver disponível, se as condições climáticas ou meteorológicas obscurecerem a visão dos sensores baseados em satélite, os dados resultantes do campo podem ser afetados ou de outra forma ficarem indisponíveis. Em outro exemplo, a detecção baseada em drones também pode apresentar dificuldades, por exemplo, certos operadores podem não ter acesso aos drones, os drones podem não ter um tipo particular de sensor e/ou um sensor adequado para a característica agrícola particular de interesse, obscurantes no campo ou no ambiente do campo pode afetar os dados coletados pelo drone, bem como várias outras dificuldades.
[0046] A título de ilustração, e em um exemplo particular, as plantas de milho podem sofrer “queima”, uma condição em que as folhas inferiores da planta de milho começam a amarelar prematuramente, eventualmente tornando-se marrons seguido pela morte das folhas inferiores, por causa de deficiências de nitrogênio durante o início e meio da estação de crescimento do milho. Um levantamento aéreo (por exemplo, aéreo) do campo de milho pode capturar dados, tais como dados de índice vegetativo (por exemplo, dados NDVI, dados LAI, etc.), que indicam que as plantas de milho estão crescendo normalmente e/ou são saudáveis (por exemplo, , ainda aparecem verdes, etc.) mesmo que as plantas de milho estejam ou tenham sofrido queima. Isso ocorre porque as folhas inferiores podem não ser visíveis e/ou detectáveis para os sensores usados durante o levantamento (por exemplo, são bloqueadas da visão pelas partes superiores da planta). Dessa forma, os dados coletados durante o levantamento podem prover indicações imprecisas. Isso pode resultar em uma imprecisão em vários mapas de características agrícolas, tal como mapas de rendimento, mapas de biomassa, mapas de nutrientes disponíveis para as plantas (por exemplo, mapas de nitrogênio), bem como vários outros mapas de característica agrícola indicativos de várias outras características agrícolas. A título de ilustração, e em outro exemplo particular, a qualidade dos dados pode não ser suficiente para prover indicações precisas ou confiáveis. Por exemplo, no caso de dados NDVI, no ponto inicial da estação de crescimento, os dados de sensor (por exemplo, imagem(ns)) podem não ser tão úteis em virtude de haver muito pouco crescimento da planta capturado nas imagens, enquanto, em as partes posteriores da estação de crescimento (por exemplo, quando as plantas estão totalmente crescidas ou no pico do desempenho vegetativo), os dados de sensor (por exemplo, imagem (ns)) podem não ser tão úteis em virtude de seu pico de crescimento vegetativo resultar em imagens saturadas e baixa precisão de predição (por exemplo, baixa precisão de predição de baixo rendimento). Estes são apenas alguns exemplos das dificuldades associadas à coleta de dados que podem prover indicações precisas e/ou confiáveis (por exemplo, estimativas e/ou predições de características agrícolas).
[0047] A máquina móvel pode ter sensores de bordo, tais como sistemas de imagem voltados para a frente (por exemplo, lidar, radar, câmera, etc.) que podem prover informações indicativas em tempo quase real das características agrícolas do campo. Entretanto, esses sensores podem ter um campo de visão limitado e dessa forma eles podem não capturar e realimentar informação ao operador (ou sistema de controle) com rapidez suficiente para regular os ajustes da máquina ou parâmetros operacionais das máquinas agrícolas para evitar o erro ou desvio no desempenho.
[0048] Alguns sistemas podem ainda utilizar sistemas de percepção (como sistemas de imagem montados nas máquinas agrícolas) ou sistemas de levantamento adicionais que funcionam em conjunto com as máquinas agrícolas (tais como drones que voam e/ou observam à frente das máquinas agrícolas). Entretanto, esses sistemas podem não observar as alterações que podem ocorrer no campo a tempo e de maneira confiável. Por exemplo, o crescimento da vegetação no campo pode obscurecer a visão de tais sistemas. Adicionalmente, levantamentos adicionais podem ser realizados em um momento mais próximo do momento em que a operação (por exemplo, operação de colheita, operação de pulverização, etc.) deve ser realizada, por exemplo, para corrigir ou complementar o mapa de característica agrícola original (por exemplo, linha de base). Entretanto, e particularmente com certas operações, as características do local de trabalho podem ser tais que levantamentos adicionais podem não ser capazes de certificar com precisão as informações exatas das características agrícolas. Por exemplo, no momento ou próximo ao momento em que a operação deve ser realizada, a vegetação no campo pode ser bastante densa e alta e, portanto, a capacidade de os sensores nas máquinas de levantamento coletarem dados de característica agrícola pode ser diminuída ou de outra forma impedida, uma vez que a visão de certas características agrícolas do campo pode frequentemente ser inconsistentemente visível, se não completamente obscurecida. Dessa forma, a informação de característica agrícola do campo pode ser incompleta ou não refletirá precisamente uma característica agrícola atual do campo e dessa forma o controle da máquina pode ser aquém do ideal. Além disso, os operadores, gerentes, agricultores, etc. podem não ter acesso ao maquinário e/ou equipamentos adicionais (por exemplo, sensores) para prover dados adicionais perto do momento da operação a ser realizada, por vários motivos. Além disso, operadores, gerentes, agricultores, etc. podem não ter tempo disponível para coletar dados adicionais próximo ao momento da operação a ser realizada. Por exemplo, pode haver um cronograma (por exemplo, prazo fatal) ou janela de tempo disponível para executar as operações e, nesse tempo, outros eventos (por exemplo, condições climáticas) podem diminuir o tempo disponível. A característica agrícola pode não variar uniformemente ao longo do espaço no tempo entre a coleta e o uso dos dados. Por exemplo, uma seca pode impactar a produtividade prevista mais no topo de uma colina do que em um ponto baixo em um campo.
[0049] Em um exemplo, a altura ou inclinação de um coletor em uma máquina de colheita e/ou a velocidade de deslocamento à frente de uma máquina de colheita pode ser controlada com base em um mapa de característica agrícola, tal como um mapa de rendimento, altura de colheita e/ou de biomassa, de um campo, tal como para controlar uma taxa de alimentação. O mapa de rendimento, altura da colheita e/ou biomassa, entretanto, pode não representar com precisão o rendimento, altura da colheita e/ou níveis de biomassa atuais, por exemplo, por causa de condições de estiagem intervenientes que ocorreram em um momento após os dados para o mapa de rendimento, altura da colheita e/ou biomassa foi coletado que diminuiu o rendimento, altura da colheita e/ou biomassa. Dessa forma, a posição controlada do coletor e/ou a velocidade de deslocamento para a frente da colheitadeira, com base no mapa de rendimento, altura da colheita e/ou biomassa, pode produzir resultados subideais, tal como uma taxa de alimentação subideal. Em outro exemplo, a altura ou inclinação de um coletor em uma máquina de colheita pode ser controlada com base em um mapa topográfico do campo. O mapa topográfico, entretanto, pode não mostrar uma nova sulco de solo que foi criado no campo (por exemplo, pelo vento ou água) em um momento após os dados para o mapa topográfico terem sido coletados. Dessa forma, a posição do coletor (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) pode ser tal que ele irá colidir no novo sulco do solo. Em outro exemplo, a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) de uma lança em uma máquina de pulverização pode ser controlada com base em um mapa topográfico do campo. O mapa topográfico, entretanto, pode não mostrar um solapamento que foi criado no campo (por exemplo, pela água, tal como enchente ou chuva pesada) em um momento após os dados para o mapa topográfico terem sido coletados. Dessa forma, à medida que a máquina de pulverização desloca no campo, ela pode encontrar e entrar no solapamento que pode diminuir a altura da lança de maneira que ela não esteja mais deslocando acima da copa da cultura, mas, em vez disso, esteja deslocando através das culturas, o que pode afetar a qualidade da operação de pulverização e a eficácia da aplicação da substância pulverizada. Estes são meramente alguns exemplos.
[0050] Para abordar pelo menos algumas dessas dificuldades, a presente descrição provê um sistema de controle incluindo, entre outras coisas, um sistema de confiança de característica agrícola. Como será discutido adicionalmente a seguir, o sistema de controle obtém (por exemplo, tal como uma linha de base) um mapa de característica agrícola de um campo a ser operado. O sistema de controle obtém ainda dados suplementares relativos ao campo que são coletados no tempo entre quando os dados para o mapa de característica agrícola de linha de base são coletados e a operação a é realizada no campo, ou antes de a operação ser realizada em uma localização geográfica específica no campo. O sistema de controle realiza uma análise de confiança no mapa de característica agrícola de linha de base, com base nos dados suplementares, bem como vários processos algorítmicos, e gera uma saída de confiança de característica agrícola, tal como um nível de confiança de característica agrícola ou um mapa de confiança de característica agrícola do campo indicativo de, entre outras coisas, uma confiança nas características agrícolas do campo como indicadas pelo mapa de linha de base. Em alguns exemplos, o nível de confiança pode ser expresso como uma probabilidade percentual de que o valor da característica agrícola real esteja dentro de uma certa faixa do valor de característica agrícola de linha de base para uma porção do campo (por exemplo, há 95% de confiança de que o rendimento real é dentro de 5% do rendimento predito de linha de base como indicado pelo mapa de rendimento de linha de base). Em alguns outros exemplos, o nível de confiança pode ser expresso como a probabilidade de que a experiência cumulativa de uma cultura em um local no campo tenha levado ao desenvolvimento da cultura sendo prejudicado (por exemplo, a confiança no mapa de rendimento preditivo de linha de base para uma porção de um campo é BAIXA após precipitação muito baixa nas quatro semanas desde o surgimento e depois de uma chuva de 127 milímetros (5 polegadas) que criou lagoas na porção do campo por quatro dias). O sistema usa a saída de confiança de característica agrícola para gerar vários sinais de ação. Os sinais de ação podem ser usados para controlar automaticamente ou semiautomaticamente a máquina para melhorar o desempenho geral, por exemplo, controlando automaticamente os subsistemas da máquina, provendo recursos de assistência ao operador e provendo recomendações e/ou indicações em interfaces ou mecanismos de interface que representam várias informações incluindo, mas não se limitando à saída de confiança de característica agrícola, tal como o mapa de nível de confiança de característica agrícola e/ou confiança da característica agrícola do campo.
[0051] Em um exemplo, um mapa de característica agrícola na forma de um mapa de rendimento de um campo é obtido (por exemplo, como uma linha de base), o mapa de rendimento indicando, dentre outras coisas, o rendimento estimado das culturas no campo. O mapa de rendimento obtido pode ser baseado em uma variedade de dados, tais como dados de índice vegetativo, por exemplo, dados NDVI e/ou LAI coletados em um determinado momento, tal como durante o estágio vegetativo da cultura no campo. Dados suplementares, indicativos de várias características, podem então ser coletados em um momento após os dados para o mapa de produção terem sido coletados, por exemplo, dados suplementares indicativos de estresse por umidade (por exemplo, estresse hídrico) podem ser coletados, tal como durante a fase reprodutiva da colheita. Com base no mapa de produtividade e nos dados suplementares, uma saída de característica agrícola, tal como um mapa de confiança de característica agrícola, pode ser gerada, a saída de confiança de característica agrícola (por exemplo, mapa) indicando uma confiança (por exemplo, valor de confiança) nos valores de produtividade indicados pelo mapa de rendimento. Uma máquina móvel (por exemplo, colheitadeira) pode ser controlada com base na saída de confiança de característica agrícola, tal como controlando a velocidade de deslocamento da máquina móvel. Por exemplo, a saída de confiança de característica agrícola pode indicar que o rendimento, como indicado pelo mapa de rendimento de linha de base, é reduzido e/ou que o crescimento da planta foi reduzido e dessa forma a velocidade de deslocamento da colheitadeira pode ser aumentada, de modo a manter uma taxa de alimentação desejada dado o reduzido rendimento e/ou crescimento da planta. Em outro exemplo, a saída de confiança de característica agrícola pode indicar que a cultura no campo está mais seca do que o previsto (por exemplo, com base nos dados suplementares que indicam estresse hídrico) e dessa forma a velocidade de deslocamento da colheitadeira pode ser reduzida para evitar perdas na extremidade dianteira que podem ocorrer com cultura seca. Em outro exemplo, uma recomendação pode ser gerada com base na saída de confiança de característica agrícola.
[0052] Em um exemplo, um mapa de característica agrícola na forma de um mapa de nutrientes disponíveis para plantas (por exemplo, um mapa de nitrogênio disponível para plantas) de um campo é obtido (por exemplo, como uma linha de base), o mapa de nutrientes disponíveis para plantas indicando, dentre outras coisas, a disponibilidade de nutrientes para as plantas no campo. O mapa de nutrientes disponíveis para plantas obtido pode ser baseado em uma variedade de dados coletados em vários momentos (por exemplo, durante o crescimento inicial da cultura), tal como vários dados de solo (por exemplo, amostra(s) de solo) e/ou dados operacionais indicando parâmetros de aplicação de nutrientes de uma operação de aplicação de nutrientes realizada no campo. Dados suplementares, indicativos de várias características, podem então ser coletados em um momento após os dados para o mapa de nutrientes disponíveis para a planta terem sido coletados, por exemplo, dados suplementares indicativos dos níveis de precipitação observados no campo, por exemplo, dados suplementares indicativos de alta precipitação observada no campo, uma vez que a alta precipitação pode afetar a retenção da aplicação de nutrientes (por exemplo, nitrogênio) no início da estação (por exemplo, crescimento inicial da cultura). Com base no mapa de nutrientes disponíveis para a planta e nos dados suplementares, uma saída de confiança de característica agrícola, tal como um mapa de característica agrícola, pode ser gerada, a saída de confiança de característica agrícola (por exemplo, mapa) indicando uma confiança (por exemplo, valor de confiança) no valor de nutrientes disponíveis para as plantas indicado pelo mapa de nutrientes disponíveis da linha de base. A saída de confiança de característica agrícola pode indicar uma confiança em um mapa preditivo de nutrientes disponíveis para a planta no final da estação (que é baseado nos valores indicados pelo mapa de nutrientes disponíveis para a planta obtido). Uma máquina móvel pode ser controlada com base na saída de confiança de característica agrícola. Em outro exemplo, uma recomendação pode ser gerada com base na saída de confiança de característica agrícola, tal como uma recomendação para aplicar mais nutrientes no campo.
[0053] Em um exemplo, um mapa de característica agrícola na forma de um mapa de altura de cultura de um campo é obtido (por exemplo, como uma linha de base), o mapa de altura de cultura indicando, dentre outras coisas, alturas estimadas de culturas no campo. O mapa de altura de cultura obtido pode ser baseado em uma variedade de dados coletados em vários momentos, tais como dados de índice vegetativo (por exemplo, dados NDVI, dados LAI, etc.), imagens obtidas do campo, dados lidar, vários dados de levantamento, dados de operação anterior, bem como uma variedade de outros dados. Dados suplementares, indicativos de várias características, podem então ser coletados em um momento depois que os dados para o mapa de altura de cultura foram coletados, por exemplo, dados suplementares indicativos de condições de crescimento, tal como vários dados de condições climáticas (por exemplo, temperatura, precipitação, vento, luz solar e/ou cobertura de nuvens, etc.), vários dados de disponibilidade de nutrientes (por exemplo, nitrogênio disponível para plantas), vários dados de solo (por exemplo, composição do solo, tipo de solo, umidade de solo, etc.), bem como vários outros dados indicativos de condições de crescimento da cultura no campo. Com base no mapa de altura de cultura e nos dados suplementares, uma saída de confiança de característica agrícola, tal como um mapa de confiança de característica agrícola, pode ser gerada, a saída de confiança de característica agrícola (por exemplo, mapa) indicando uma confiança (por exemplo, valor de confiança) no valores de altura de cultura indicados pelo mapa de altura de cultura de linha de base. Uma máquina móvel pode ser controlada com base na saída de confiança de característica agrícola. Em outro exemplo, uma recomendação pode ser gerada com base na saída de confiança de característica agrícola. Em um exemplo, a saída de confiança de característica agrícola (por exemplo, mapa) pode indicar uma confiança nos valores de altura de plantas de algodão indicados pelo mapa de altura de colheita de linha de base e pode ser usada para controlar os parâmetros de uma operação de aplicação pix (cloreto de mepiquat), tal como taxa de aplicação, tempo de aplicação, localização da aplicação, bem como vários outros parâmetros e/ou prover várias recomendações, tal como uma recomendação indicando se uma operação pix deve ser conduzida.
[0054] Em um exemplo, um mapa de característica agrícola na forma de um mapa de susceptibilidade à compactação e/ou trafegabilidade de um campo é obtido (por exemplo, como uma linha de base), o mapa de compactação e/ou trafegabilidade indicando, dentre outras coisas, o susceptibilidade de compactação e/ou trafegabilidade do campo. O mapa de susceptibilidade à compactação e/ou trafegabilidade obtido pode ser baseado em uma variedade de dados coletados em vários momentos, tais como vários dados (por exemplo, mapa de tipo de solo, composição do solo, estrutura do solo, umidade de solo, amostra(s) de solo, umidade de solo, etc.), vários dados meteorológicos (por exemplo, precipitação, luz solar e/ou cobertura de nuvens, vento, temperatura, etc.), dados de pesquisa, dados operacionais, bem como vários outros dados. Dados suplementares, indicativos de várias características, podem então ser coletados em um momento após os dados para o mapa de susceptibilidade a compactação e/ou trafegabilidade terem sido coletados, por exemplo, dados suplementares indicativos de condições de estigmem, tais como níveis de precipitação observados no campo, luz solar e/ou cobertura de nuvens observada no campo, níveis de vento observados nos campos, bem como vários outros dados de condições climáticas. As condições de estiagem em podem ser indicativas de quanto o solo no campo secou e/ou umidade de solo no campo. Com base na suscetibilidade de compactação e/ou mapa de trafegabilidade e nos dados suplementares, um resultado de confiança de característica agrícola, tal como um mapa de confiança de característica agrícola, pode ser gerado, o resultado de confiança de característica agrícola (por exemplo, mapa) indicando uma confiança (por exemplo, valor de confiança) na suscetibilidade de compactação e/ou trafegabilidade do campo como indicado pelo mapa de suscetibilidade de compactação de linha de base e/ou trafegabilidade. Uma máquina móvel pode ser controlada com base na saída de confiança de característica agrícola, tal como uma rota e/ou uma velocidade de deslocamento da máquina móvel. Além disso, uma recomendação pode ser gerada com base na saída de confiança de característica agrícola.
[0055] Estes diferentes mapas de características agrícolas, dados suplementares, resultados de confiança de característica agrícola e controles e/ou recomendações com base nos mesmos, são meramente exemplos. Vários outros mapas de características agrícolas e dados suplementares podem ser obtidos, com base nos quais vários outras saídas de confiança de característica agrícola podem ser gerados e usados para controle e/ou recomendações, bem como usados para a geração de várias outras saídas.
[0056] A presente descrição pode ser aplicada a qualquer uma de uma ampla variedade de máquinas móveis, tais como máquinas agrícolas móveis, máquinas de construção móveis, máquinas florestais móveis, máquinas de gerenciamento de grama móvel. A presente descrição prossegue com exemplos com referência a máquinas agrícolas particulares. Estas máquinas agrícolas particulares são descritas no presente documento apenas a título de exemplo. A FIG. 1 ilustra uma colheitadeira 101 e a FIG. 2 ilustra um pulverizador 201. Novamente, esses são meramente exemplos dos diferentes tipos de máquinas móveis que a presente descrição contempla.
[0057] A FIG. 1 é uma ilustração parcial pictorial, esquemática parcial de uma máquina agrícola móvel 100, em um exemplo em que a máquina móvel 100 é uma colheitadeira (também referida como colheitadeira 101 ou máquina móvel 101). Pode-se ver na FIG. 1 que a combinada 101 inclui ilustrativamente um compartimento do operador 103, que pode ter uma variedade de diferentes mecanismos de interface de operador para controlar a combinada 101. O compartimento do operador 103 pode incluir um ou mais mecanismos de interface de operador que permitem a um operador controlar e manipular a combinada 101. O operador Os mecanismos de interface no compartimento do operador 103 podem ser qualquer um de uma ampla variedade de diferentes tipos de mecanismos. Por exemplo, eles podem incluir um ou mais mecanismos de entrada, tal como volantes, alavancas, manches, botões, pedais, interruptores, etc. Além do mais, o compartimento do operador 103 pode incluir um ou mais dispositivos de exibição da interface de operador, tais como monitores ou dispositivos móveis que são suportados no compartimento do operador 103. Nesse caso, os mecanismos de interface de operador também podem incluir um ou mais elementos atuáveis pelo usuário exibidos nos dispositivos de exibição, tais como ícones, ligações, botões, etc. Os mecanismos de interface de operador podem incluir um ou mais microfones onde o exploração de voz é provido na combinada 101. Eles também podem incluir um ou mais mecanismos de interface de áudio (como alto-falantes), um ou mais mecanismos de interface háptica ou uma ampla variedade de outros mecanismos de interface de operador. Os mecanismos de interface de operador também podem incluir outros mecanismos de saída igualmente, tais como saídas de diais, aferidores, medidores, luzes, saídas de alerta audíveis ou visuais ou hápticas, etc.
[0058] A combinada 101 inclui um conjunto de máquinas de extremidade dianteira formando uma plataforma de corte 102 que inclui um coletor 104 tendo um cortador geralmente indicado como 106. Também pode incluir um alimentador 108, um acelerador de alimentação 109 e um trilhador indicado no geral por 111. O trilhador 111 inclui ilustrativamente um rotor de debulha 112 e um conjunto de contrabatedores 114. Adicionalmente, a combinada 101 pode incluir um separador 116 que inclui um rotor separador. A ceifeira-trilhador 101 pode incluir um subsistema de limpeza (ou sapata de limpeza) 118 que, por sua vez, pode incluir uma ventoinha de limpeza 120, um crivo 122 e uma peneira 124. O subsistema de manuseio de material na combinada 101 pode incluir (além de um alimentador 108 e acelerador de alimentação 109) batedor de descarga 126, elevador de rejeitos 128, elevador de grão limpo 130 (que move grão limpo para o tanque de grão limpo 132), bem como trado de descarga 134 e bico 136. A combinada 101 pode incluir adicionalmente um subsistema de resíduos 138 que pode incluir picador 140 e espalhador 142. A combinada 101 também pode ter um subsistema de propulsão que inclui um motor (ou outra fonte de potência) que aciona os elementos de engate no chão 144 (como rodas, esteiras, etc.). Nota-se que a combinada 101 também pode ter mais do que um dos subsistemas supramencionados (como sapatas de limpeza esquerda e direita, separadores, etc.).
[0059] Como mostrado na FIG. 1, o coletor 104 tem uma armação principal 107 e uma armação de fixação 110. O coletor 104 é afixado ao alimentador 108 por um mecanismo de fixação na armação de fixação 110 que coopera com um mecanismo de fixação no alimentador 108. A armação principal 107 suporta o cortador 106 e o carretel 105 e é móvel em relação à armação de fixação 110, tal como por um atuador (não mostrado). Adicionalmente, a armação de fixação 110 é móvel, pela operação do atuador 149, para ajustar de forma controlável a posição do conjunto de extremidade dianteira 102 em relação à superfície (por exemplo, campo) na qual a combinada 101 desloca na direção indicada pela seta 146 e, portanto, ajustar de forma controlável uma posição do coletor 104 em relação à superfície. Em um exemplo, a estrutura principal 107 e a armação de fixação 110 podem ser levantadas e abaixadas juntas para definir uma altura do cortador 106 na superfície na qual a combinada 101 está deslocando. Em outro exemplo, a estrutura principal 107 pode ser inclinada em relação à armação de fixação 110 para ajustar um ângulo de inclinação com o qual o cortador 106 engata a cultura na superfície. Também, em um exemplo, a estrutura principal 107 pode ser girada ou de outra forma móvel em relação à armação de fixação 110 para melhorar o desempenho de acompanhamento do solo. Dessa maneira, o rolamento, arfagem e/ou guinada do coletor em relação à superfície agrícola podem ser ajustados de forma controlável. O movimento da armação principal 107 junto com a armação de fixação 110 pode ser acionado por atuadores (tais como atuadores hidráulicos, pneumáticos, mecânicos, eletromecânicos ou elétricos, bem como vários outros atuadores) com base nas entradas de operador ou entradas automáticas.
[0060] Em operação, e a título de visão geral, a altura do coletor 104 é definida e a combinada 101 move ilustrativamente em um campo na direção indicada pela seta 146. À medida que move, o coletor 104 engata a cultura a ser colhida e acumula-a em direção ao cortador 106. Depois de ser cortada, a cultura pode ser engatada pelo carretel 105 que move a cultura para um sistema de alimentação. O sistema de alimentação move a cultura para o centro do coletor 104 e em seguida através de um sistema de alimentação central no alimentador 108 para o acelerador de alimentação 109, que acelera a cultura para o trilhador 111. A cultura é então trilhada pelo rotor 112 girando a cultura contra os contrabatedores 114 A cultura trilhada é movimentada por um rotor de separador no separador 116, onde parte do resíduo é movimentado pelo batedor de descarga 126 para um subsistema de resíduos. Ele pode ser picado por um picador de resíduo 140 e espalhado no campo pelo espalhador 142. Em outras implementações, o resíduo é simplesmente formado em um amontoado de feno, em vez de ser picado e espalhado.
[0061] O grão cai na sapata de limpeza (ou subsistema de limpeza) 118. O crivo 122 separa parte do material maior do grão, e a peneira 124 separa parte do material mais fino do grão limpo. O grão limpo cai em um trado no elevador de grão limpo 130, que move o grão limpo para cima e deposita o mesmo no tanque de grão limpo 132. O resíduos pode ser removimentado da sapata de limpeza 118 por fluxo de ar gerado pela ventoinha de limpeza 120. Esse resíduo também pode ser movimentado para trás na combinada 100 para o subsistema de manuseio de resíduos 138.
[0062] Os rejeitos podem ser movimentados pelo elevador de rejeitos 128 de volta para o trilhador 110, onde podem ser retrilhados. Alternativamente, os rejeitos também podem ser passados para um mecanismo de trilhagem separado (também usando um elevador de rejeitos ou outro mecanismo de transporte), onde também podem ser retrilhados igualmente.
[0063] A FIG. 1 também mostra que, em um exemplo, a combinada 101 pode incluir uma variedade de um ou mais sensores 180, alguns dos quais são mostrados ilustrativamente. Por exemplo, a combinada 100 pode incluir sensores de velocidade em relação ao chão 147, um ou mais sensores de perda de separador 148, uma câmera de grãos limpos 150, um ou mais sensores de perda de sapata de limpeza 152 e um ou mais sistemas de percepção 156 (por exemplo, sistemas de voltados para a frente, tais como uma câmera, lidar, radar, etc., um sistema de imagem como uma câmera, bem como vários outros sistemas de percepção). O sensor de velocidade em relação ao chão 147 ilustrativamente sensoreia a velocidade de deslocamento da combinada 100 no chão. Isso pode ser feito sensoreando a velocidade de rotação dos elementos de engate no chão 144, o eixo acionador, o eixo de rodas ou vários outros componentes. A velocidade de deslocamento também pode ser sensoreada por um sistema de posicionamento, tais como um sistema de posicionamento global (GPS), um sistema de posicionamento relativo, um sistema LORAN ou uma ampla variedade de outros sistemas ou sensores que provêm uma indicação da velocidade de deslocamento. O sistema de percepção 156 é montado e sensoreia ilustrativamente o campo (e características do mesmo) na frente e/ou ao redor (por exemplo, nas laterais, atrás, etc.) combinada 101 (em relação à direção de viagem 146) e gera sinal(is) do sensor (por exemplo, uma imagem) indicativo(s) dessas características. Por exemplo, o sistema de percepção 156 pode gerar um sinal de sensor indicativo de alteração nas características agrícolas no campo à frente e/ou em torno da combinada 101. Embora mostrado em um local específico na FIG. 1, será notado que o sistema de percepção 156 pode ser montado em várias localizações na combinada 101 e não está limitado à representação mostrada na FIG. 1. Além disso, embora apenas um sistema de percepção 156 seja ilustrado, deve-se notar que a combinada 101 pode incluir qualquer número de sistemas de percepção 156, montados em qualquer número de localizações na combinada 101 e configurados para visualizar em qualquer número de direções em torno da combinada 101.
[0064] Os sensores de perda de sapata de limpeza 152 ilustrativamente provêm um sinal de saída indicativo da quantidade de perda de grão por ambos os lados direito e esquerdo da sapata de limpeza 118. Em um exemplo, os sensores 152 são sensores de colisão que contam colisões de grãos por unidade de tempo (ou por unidade de distância percorrida) para prover uma indicação da perda de grão na sapata de limpeza. Os sensores de colisão para os lados direito e esquerdo da sapata de limpeza podem prover sinais individuais ou um sinal combinado ou agregado. Deve-se notar que os sensores 152 podem compreender um único sensor igualmente, em vez de sensores separados para cada sapata.
[0065] Os sensores de perda no separador 148 provêm sinais indicativos de perda de grão nos separadores esquerdo e direito. Os sensores associados aos separadores esquerdo e direito podem prover sinais de perda de grão separados ou um sinal combinado ou agregado. Isso também pode ser feito usando uma ampla variedade de diferentes tipos de sensores igualmente. Deve-se notar que os sensores de perda no separador 148 também podem compreender apenas um único sensor, em vez de sensores esquerdo e direito separados.
[0066] Deve-se reconhecer, e como será discutido adicionalmente no presente documento, que os sensores 180 podem incluir uma variedade de outros sensores não mostrados ilustrativamente na FIG. 1. Por exemplo, eles podem incluir sensores de ajuste de resíduo que são configurados para sensorear se a combinada 100 está configurada para picar o resíduo, formar um amontoado de feno, etc. Eles podem incluir sensores de velocidade da ventoinha da sapata de limpeza que podem ser configurados próximos à ventoinha 120 para sensorear a velocidade da ventoinha. Eles podem incluir sensores de folga de trilhagem que sensoreiam a folga entre o rotor 112 e os contrabatedores 114. Eles podem incluir sensores de velocidade do rotor de debulha que sensoreiam uma velocidade de rotor do rotor 112. Eles podem incluir sensores de folga do crivo que sensoreiam o tamanho das aberturas no crivo 122. Eles podem incluir sensores de folga da peneira que sensoreiam o tamanho das aberturas na peneira 124. Eles podem incluir sensores de umidade de material não grão (MOG) que podem ser configurados para sensorear o nível de umidade do material não grão que está passando pela combinada 101. Eles podem incluir sensores de ajuste de máquina que são configurados para sensorear os várias ajustes definidos na combinada 101. Eles também podem incluir sensores de orientação da máquina que podem ser qualquer um de uma ampla variedade de diferentes tipos de sensores que sensoreiam a orientação da combinada 101 e/ou componentes da mesma. Eles podem incluir sensores de propriedade de cultura que podem sensorear uma variedade de tipos diferentes de propriedades de cultura, tais como tipo de cultura, umidade de cultura e outras propriedades de cultura. Os sensores de propriedade de cultura também podem ser configurados para sensorear as características da cultura à medida que estão sendo processadas pela combinada 101. Por exemplo, eles podem sensorear a taxa de alimentação de grão, à medida que ele desloca através do elevador de grão limpo 120. Eles podem sensorear a vazão em massa de grãos através do elevador 130 ou prover outros sinais de saída indicativos de outras variáveis sensoreadas. Os sensores 180 podem incluir sensores de propriedade do solo que podem sensorear uma variedade de diferentes tipos de propriedades de solo, incluindo, mas não se limitando ao tipo de solo, compactação do solo, umidade de solo, estrutura do solo, dentre outros.
[0067] Alguns exemplos adicionais dos tipos de sensores que podem ser usados são descritos a seguir, incluindo. mas não limitado a uma variedade de sensores de posição que podem gerar sinais de sensor indicativos de uma posição (por exemplo, localização geográfica, orientação, elevação, etc.) da combinada 101 no campo no qual a combinada 101 desloca, ou uma posição de vários componentes da combinada 101 (por exemplo, coletor 104) em relação, por exemplo, ao campo no qual a combinada 101 desloca.
[0068] À medida que a combinada 101 move na direção indicada pela seta 146, pode ser que o solo abaixo, à frente ou ao redor da combinada 101 contenha variações nas características agrícolas, tal como altura de cultura, rendimento, biomassa, obstáculos ou variações na topografia , bem como várias outras características agrícolas. Em operação, o operador define a posição do coletor 104 a uma certa altura do campo de maneira que o coletor 104 engate efetivamente na cultura e define a velocidade de deslocamento da combinada 101, a fim de manter um taxa de alimentação, reduzir as perdas (por exemplo, otimizar o rendimento), bem como obter vários outros parâmetros de desempenho. Variações nas características agrícolas, tais como variações na altura de cultura, rendimento, biomassa, obstáculos e/ou variações na topografia do campo podem causar baixo desempenho, tal como por causa de uma alteração na distância do coletor 104 em relação ao campo e/ou uma alteração na distância do coletor em relação a uma porção da planta cultivada, o que pode fazer com que o coletor 104 engate a cultura de forma inadequada ou de outra forma indesejável, uma velocidade de deslocamento muito alta ou muito baixa, dadas as características agrícolas reais, bem como várias outras causas. Tais erros podem afetar, dentre outras coisas, o rendimento da cultura produzida pela combinada 101. Além disso, alterações repentinas na topografia do campo ou encontrar obstáculos podem fazer com que o coletor 104 colida no campo.
[0069] A FIG. 2 é uma perspectiva que mostra um exemplo de uma máquina agrícola móvel, em um exemplo em que a máquina móvel 100 é um pulverizador agrícola (também referido como pulverizador 201 ou máquina móvel 201). Pode-se ver na FIG. 1 que o pulverizador agrícola 201 inclui um sistema de pulverização 202 tendo um tanque 204 contendo um líquido que deve ser aplicado ao campo 206 à medida que o pulverizador agrícola desloca na direção indicada pela seta 246. O tanque 204 está fluidicamente acoplado aos bicos de pulverização 208 por um sistema de entrega compreendendo um conjunto de condutos que definem um caminho de fluxo para o líquido do tanque 204 para um ou mais bicos de pulverização 208. Um sistema de transporte de fluido (por exemplo, uma bomba de fluido) é configurado para transportar o líquido do tanque 204 através dos condutos para e através bicos 208. A operação do sistema de transporte de fluido é ajustável, tais como automaticamente ou manualmente, para variar uma pressão, uma vazão de líquido, bem como várias outras características de fluido do sistema de pulverização 202. Os bicos de pulverização 208 são acoplados e espaçados separados ao longo da lança 210. Em um exemplo, a operação e a posição dos bicos de pulverização 208 podem ser ajustadas, tais como automaticamente, semiautomaticamente ou manualmente. Por exemplo, a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) dos bicos 208 pode ser ajustada, bem como o volume ou vazão de líquido que passa através dos bicos 208 (tal como por operação de uma válvula controlável). A lança 210 inclui braços 212 e 214 que podem pivotar ou girar em relação a uma armação central 216. Assim, os braços 212 e 214 são móveis entre uma posição de armazenamento ou transporte e uma posição estendida ou desdobrada (mostrada na FIG. 2). A posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) da lança 210 e/ou braços 212 e 214 pode ser ajustável pela atuação ou operação de um atuador controlável (não mostrado) para acionar o movimento da lança 210 e/ou braços 212 e 214. Por exemplo, mas não por limitação, a distância (por exemplo, altura) da lança 210 e/ou braços 212 e 214 do campo 206 pode ser variada, tal como automaticamente ou manualmente.
[0070] No exemplo ilustrado na FIG. 2, o pulverizador 201 compreende um implemento rebocado 218 que transporta o sistema de pulverização 202 e é rebocado por uma máquina de reboque ou suporte 220 (ilustrativamente um trator) tendo um compartimento do operador 203, que pode ter uma variedade de diferentes mecanismos de interface de operador para controlar o pulverizador 201. O compartimento do operador 203 pode incluir um ou mais mecanismos de interface de operador que permitem a um operador controlar e manipular o pulverizador 201. Os mecanismos de interface de operador no compartimento do operador 203 podem ser qualquer um de uma ampla variedade de diferentes tipos de mecanismos. Por exemplo, eles podem incluir um ou mais mecanismos de entrada, tal como volantes, alavancas, joysticks, botões, pedais, interruptores, etc. Além do mais, o compartimento do operador 203 pode incluir um ou mais dispositivos de exibição da interface de operador, tal como monitores ou dispositivos móveis dispositivos que são suportados dentro do compartimento do operador 203. Nesse caso, os mecanismos de interface de operador também podem incluir um ou mais elementos acionáveis pelo usuário exibidos nos dispositivos de exibição, tais como ícones, ligações, botões, etc. Os mecanismos de interface de operador podem incluir um ou mais microfones onde o exploração de voz é provido no pulverizador 201. Eles também podem incluir mecanismos de interface de áudio (como alto-falantes), um ou mais mecanismos de interface háptica ou uma ampla variedade de outros mecanismos de interface de operador. Os mecanismos de interface de operador também podem incluir outros mecanismos de saída, tais como diais, aferidores, saídas de medidores, luzes, saídas de alerta sonoro ou visual ou hápticas, etc.
[0071] O pulverizador 201 inclui um conjunto de elementos de engate no chão 244, tais como rodas, esteiras, etc. O pulverizador 201 também pode ter um subsistema de propulsão que inclui um motor (ou outra fonte de potência) que aciona os elementos de engate no chão 244. Será observou que, em outros exemplos, o pulverizador 201 é autopropelido. Ou seja, ao invés de ser rebocada por uma máquina de reboque, a máquina que carrega o sistema de pulverização também inclui sistemas de propulsão e direção.
[0072] Em operação, e a título de visão geral, a altura da lança 210 (ou braços 212 e 214) é definida e o pulverizador 201 move no campo 206 na direção indicada pela seta 246. À medida que ela move, a substância é transportada do tanque 204 através de condutos na lança 210 e para e através de bicos 208 a serem aplicados à vegetação no campo 206. A aplicação de substância no campo 206 pode ser ajustada de forma controlável. Por exemplo, mas não a título de limitação, variando a altura da lança 210 (ou braços 212 e 214) fora do campo 206, variando a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) dos bicos 208, variando as características de fluxo da substância através do sistema de pulverização, etc.
[0073] A FIG. 2 também mostra que, em um exemplo, o pulverizador 201 pode incluir uma variedade de um ou mais sensores 280, alguns dos quais são ilustrativamente ilustrados. Por exemplo, o pulverizador 201 pode incluir um ou mais sensores de velocidade em relação ao chão 247 e um ou mais sistemas de percepção 256 (por exemplo, sistemas voltados para a frente, tais como uma câmera, lidar, radar, etc., um sistema de imagem, tal como uma câmera, bem como vários outros sistemas de percepção). Os sensores de velocidade em relação ao chão 247 ilustrativamente sensoreiam a velocidade de deslocamento do pulverizador 201 no campo 206. Isso pode ser feito sensoreando a velocidade de rotação dos elementos de engate no chão 244, o eixo acionador, o eixo de rodas ou vários outros componentes. A velocidade de deslocamento também pode ser sensoreada por um sistema de posicionamento, tais como um sistema de posicionamento global (GPS), um sistema de posicionamento relativo, um sistema LORAN ou uma ampla variedade de outros sistemas ou sensores que provêm uma indicação da velocidade de deslocamento. Os sistemas de percepção 256 (identificados como 256-1 a 256-3) são montados em várias localizações no pulverizador 201 e ilustrativamente sensoreiam o campo (e suas características) na frente ou ao redor (por exemplo, nas laterais, atrás, etc.) do pulverizador 201 (em relação à direção de deslocamento 246) e geram sinais de sensor (por exemplo, imagens) indicativos características dos mesmos. Por exemplo, os sistemas de percepção voltados para a frente 256 podem gerar sinais de sensor indicativos de alteração na topografia do campo 206 à frente ou em torno do pulverizador 201, uma alteração na altura e/ou localização da vegetação à frente ou em torno do pulverizador 201, bem como várias outras características. Embora mostrado em localização específica na FIG. 2, deve-se notar que os sistemas de percepção 256 podem ser montados em várias localizações no pulverizador 201 e não estão limitados à representação mostrada na FIG. 2
[0074] Além disso, embora um determinado número de sistemas de percepção 256 sejam mostrados na ilustração, deve-se notar que qualquer número de sistemas de percepção pode ser colocado em qualquer número de localizações no pulverizador 201. A FIG. 2 mostra que os sistemas de percepção 256 podem ser montados em um ou mais localizações no pulverizador 201. Por exemplo, eles podem ser montados no veículo rebocador 220, como indicado pelos sistemas de percepção 256-1. Eles podem ser montados no implemento 218, como indicado pelos sistemas de percepção 256-2. Eles podem ser montados e espaçados ao longo da lança 210, incluindo cada um dos braços de lança 212 e 214, como indicado pelos sistemas de percepção 256-3. Os sistemas de percepção 256 podem ser sistemas voltados para a frente configurados para olhar à frente dos componentes do pulverizador 201, sistemas voltados para os lados configurados para olhar para os lados dos componentes do pulverizador 201 ou sistemas voltados para trás configurados para olhar para trás dos componentes do pulverizador 201. Os sistemas de percepção 256 podem ser montados no pulverizador 201 de maneira que desloquem acima ou abaixo de uma copa da vegetação na superfície agrícola 206. Note-se que estes são apenas alguns exemplos de localizações de sistemas de percepção 256, e que os sistemas de percepção 256 podem ser montados em uma ou mais dessas localizações ou várias outras localizações no pulverizador 201, ou qualquer combinação das mesmas.
[0075] Deve-se reconhecer, e como será discutido adicionalmente no presente documento, os sensores 280 podem incluir uma variedade de outros sensores não mostrados ilustrativamente na FIG. 2. Por exemplo, eles podem incluir sensores de ajuste de máquina que são configurados para sensorear as vários ajustes definidos no pulverizador 201. Os sensores 280 também podem incluir sensores de orientação da máquina que podem ser qualquer um de uma ampla variedade de diferentes tipos de sensores que sensoreiam a orientação de pulverizador 201, ou a orientação dos componentes do pulverizador 201. Os sensores 208 podem incluir sensores de propriedade de cultura que podem sensorear uma variedade de diferentes tipos de propriedades de cultura, tais como tipo de cultura, umidade de cultura e outras propriedades de cultura. Os sensores 208 podem incluir sensores de propriedade do solo que podem sensorear uma variedade de diferentes tipos de propriedades de solo, incluindo, mas não se limitando a tipo de solo, compactação do solo, umidade de solo, estrutura do solo, entre outros.
[0076] Alguns exemplos adicionais dos tipos de sensores que podem ser usados são descritos a seguir, incluindo. mas não limitado a uma variedade de sensores de posição que podem gerar sinais de sensor indicativos de uma posição do pulverizador 201 no campo no qual o pulverizador 201 desloca, ou uma posição de vários componentes do pulverizador 201 (por exemplo, bicos 208, lança 210, braços 212 e 214, etc.) em relação, por exemplo, ao campo no qual o pulverizador 201 desloca.
[0077] A FIG. 3 é um diagrama de blocos de um exemplo de uma arquitetura de computação 1300 tendo, dentre outras coisas, uma máquina móvel 100 (por exemplo, combinada 101, pulverizador 201, etc.) configurada para realizar uma operação (por exemplo, colheita, pulverização, etc.) em um local de trabalho (tal como o campo 206). Alguns itens são semelhantes aos mostrados nas FIGS. 1-2 e eles são similarmente enumerados semelhante. A FIG. 3 mostra que a arquitetura 1300 inclui máquina móvel 100, rede 1359, uma ou mais interfaces de operador 1360, um ou mais operadores 1362, uma ou mais interfaces de usuário 1364, um ou mais usuários remotos 1366, um ou mais sistemas de computação remotos 1368, um ou mais veículos 1370 e podem incluir outros itens 1390 também. A máquina móvel 100 pode incluir um ou mais subsistemas controláveis 1302, sistema de controle 1304, sistema de comunicação 1306, um ou mais armazenamentos de dados 1308, um ou mais sensores 1310, um ou mais processadores, controladores ou servidores 1312 e pode incluir outros itens 1313 igualmente. Os subsistemas controláveis 1302 podem incluir subsistema(s) de posição 1314, subsistema de direção 1316, subsistema de propulsão 1318 e podem incluir outros itens 1320 igualmente, tais como outros subsistemas controláveis, incluindo, mas não se limitando aos aqui descritos com referência às FIGS. 1-2. O(s) subsistema(s) de posição 1314, em si, pode(m) incluir o subsistema de posição do coletor 1322, o subsistema de posição de lança 1324 e pode(m) incluir outros itens 1326.
[0078] O sistema de controle 1304 pode incluir um ou mais processadores, controladores ou servidores 1312, controlador de comunicação 1328, sistema de confiança de característica agrícola 1330 e pode incluir outros itens 1334. Armazenamentos de dados 1308 podem incluir dados de mapa 1336, dados suplementares 1338 e pode incluir outros dados 1340. Como ilustrado na FIG. 3, um ou mais processadores, controladores ou servidores 1312 podem ser uma parte do sistema de controle 1304 ou podem ser uma parte da máquina móvel 100 e ser utilizados pelo sistema de controle 1304. Vários outros componentes da máquina móvel 100 podem ser controlados e/ou implementados por um ou mais processadores, controladores ou servidores 1312.
[0079] A FIG. 3 também mostra que os sensores 1310 podem incluir qualquer número de diferentes tipos de sensores que sensoreiam ou de outra forma sensoreiam qualquer número de características. Tais como características relativas ao ambiente da máquina móvel 100 (por exemplo, superfície agrícola 206), bem como o ambiente de outros componentes na arquitetura de computação 1300. Adicionalmente, os sensores 1310 podem sensorear ou de outra forma detectar características relativas aos componentes na arquitetura de computação 1300, tais como características operacionais da máquina móvel 100 ou veículos 1370, tais como informações de posição atual em relação ao coletor da combinada 101 ou à lança do pulverizador 201. No exemplo ilustrado, os sensores 1310 podem incluir um ou mais sistemas de percepção 1342 ( tal como 156 e/ou 256 aqui descritos), um ou mais sensores de posição 1344, um ou mais sensores de posição geográfica 1346, um ou mais sensores de terreno 1348, um ou mais sensores de condições climáticas 1350 e podem incluir outros sensores 1352 igualmente, tal como qualquer um dos sensores aqui descritos com referência às FIGS. 1-2 (por exemplo, sensores 180 ou 280), bem como vários outros sensores que podem sensorear uma variedade de características, tal como uma variedade de características agrícolas. Por exemplo, outros sensores 1352 podem incluir sensores de características de solo (por exemplo, umidade de solo, tipo de solo, etc.), sensores de características da cultura (por exemplo, rendimento, biomassa, altura de cultura, volume de cultura, etc.), sensores de características de nutrientes (por exemplo, nitrogênio disponível na planta), bem como uma variedade de outros sensores que sensoreiam uma variedade de outras características. O sensor de posição geográfica 1346 por sua vez pode incluir um ou mais sensores de localização 1354, um ou mais sensores de direção/velocidade 1356 e pode incluir outros itens 1358.
[0080] Além disso, os sensores 1310 podem, em alguns exemplos, ser um componente da máquina móvel 100 ou podem ser separados da máquina móvel 100, mas acessíveis (por exemplo, dados podem ser obtidos) pela máquina móvel 100 (bem como outros componentes da arquitetura 1300). Assim, em alguns exemplos, os sensores 1310 podem ser um componente de outras máquinas, colocados em vários locais (por exemplo, locais fixos em ou ao redor de um campo ou local de interesse) ou podem ser uma parte de outro sistema.
[0081] O sistema de controle 1304 está configurado para controlar outros componentes e sistemas de arquitetura de computação 1300, tais como componentes e sistemas de máquina móvel 100 ou veículos 1370. Por exemplo, o controlador de comunicação 1328 está configurado para controlar o sistema de comunicação 1306. O sistema de comunicação 1306 é usado para se comunicar entre os componentes da máquina móvel 100 ou com outros sistemas, tal como veículos 1370 ou sistemas de computação remotos 1368 pela rede 1359. A rede 1359 pode ser qualquer um de uma ampla variedade de diferentes tipos de redes, tais como a Internet, uma rede celular, um rede de área abrangente (WAN), uma rede de área local (LAN), uma rede de área do controlador (CAN), uma rede de comunicação de campo próximo ou qualquer um dos uma ampla variedade de outras redes ou combinações de redes ou sistemas de comunicação.
[0082] Usuários remotos 1366 são mostrados interagindo com sistemas de computação remotos 1368, tal como por meio de interfaces de usuário 1364. Os sistemas de computação remotos 1368 podem ser uma ampla variedade de diferentes tipos de sistemas. Por exemplo, os sistemas de computação remotos 1368 podem estar em um ambiente de servidor remoto. Além disso, pode ser um sistema de computação remoto (tal como um dispositivo móvel), uma rede remota, um sistema de gerenciamento de fazenda, um sistema de vendedor ou uma ampla variedade de outros sistemas remotos. Os sistemas de computação remotos 1368 podem incluir um ou mais processadores, controladores ou servidores 1374, um sistema de comunicação 1372 e pode incluir outros itens 1376. Como mostrado no exemplo ilustrado, o sistema de computação remoto 1368 pode também incluir um ou mais armazenamentos de dados 1308 e sistema de controle 1304. Por exemplo, os dados armazenados e acessados por vários componentes na arquitetura de computação 1300 podem ser localizados remotamente em armazenamentos de dados 1308 em sistemas de computação remotos 1368. Além disso, vários componentes da arquitetura de computação 1300 (por exemplo, subsistemas controláveis 1302) podem ser controlado por um sistema de controle 1304 localizado remotamente em um sistema de computação remoto 1368. Dessa forma, em um exemplo, um usuário remoto 1366 pode controlar a máquina móvel 100 ou veículos 1370 remotamente, tal como por uma entrada de usuário recebida pelas interfaces de usuário 1364. Estes são meramente alguns exemplos da operação da arquitetura de computação 1300.
[0083] Os veículos 1370 (por exemplo, UAV, veículo terrestre, etc.) podem incluir um ou mais armazenamentos de dados 1378, um ou mais subsistemas controláveis 1380, um ou mais sensores 1382, um ou mais processadores, controladores ou servidores 1384, um sistema de comunicação 1385, e podem incluir outros itens 3186. No exemplo ilustrado, os veículos 1370 pode também incluir o sistema de controle 1304. Os veículos 1370 podem ser usados no desempenho de uma operação em um local de trabalho, tal como uma operação de pulverização ou colheita em uma superfície agrícola. Por exemplo, um UAV ou veículo terrestre 1370 pode ser controlado para deslocar pelo local de trabalho, incluindo à frente ou atrás da máquina móvel 100. Os sensores 1382 podem incluir qualquer número de uma ampla variedade de sensores, tais como sensores 1310. Por exemplo, os sensores 1382 pode incluir sistemas de percepção 1342. Em um exemplo particular, os veículos 1370 podem deslocar pelo campo à frente da máquina móvel 100 e detectar qualquer número de características que podem ser usadas no controle da máquina móvel 100, tal como detectar características topográficas antes da combinada 101 ou pulverizador 201 para controlar uma altura do coletor 102 ou lança 110 em relação a uma superfície do local de trabalho (por exemplo, campo 206), bem como controlar vários outros parâmetros operacionais de vários outros componentes. Em outro exemplo, os veículos 1370 podem deslocar no campo atrás da máquina móvel 100 e detectar qualquer número de características que podem ser usadas no controle da máquina móvel 100, de maneira que os veículos 1370 possam permitir o controle de circuito fechado da máquina móvel 100. Em outro exemplo , os veículos 1370 podem ser usados para realizar uma operação de patrulhamento para coletar dados adicionais, tais como dados de característica agrícola, em relação ao local de trabalho ou localizações geográficas específicas do local de trabalho.
[0084] Além disso, o sistema de controle 1304 pode ser localizado nos veículos 1370 de maneira que os veículos 1370 possam gerar sinais de ação para controlar uma ação da máquina móvel 100 (por exemplo, ajustar um parâmetro operacional de um ou mais subsistemas controláveis 1302), com base nas características sensoreadas por sensores 1382. Adicionalmente, uma saída de confiança de característica agrícola, tal como um mapa de confiança de característica agrícola pode ser gerada pelo sistema de controle 1304 em veículos 1370, ou com base em dados coletados por veículos 1370, para ser usado para o controle de máquina móvel 100 Como ilustrado, os veículos 1370 podem incluir um sistema de comunicação 1385 configurado para comunicar com outros componentes da arquitetura de computação 1300, tal como máquina móvel 100 ou sistemas de computação remotos 1368, bem como entre componentes dos veículos 1370.
[0085] A FIG. 3 também mostra um ou mais operadores 1362 interagindo com a máquina móvel 100, sistemas de computação remotos 1368 e veículos 1370, tal como por meio de interfaces de operador 1360. As interfaces de operador 1360 podem estar localizadas na máquina móvel 100 ou veículos 1370, por exemplo, em um compartimento do operador (por exemplo, 103 ou 203, etc.), tal como uma cabina, ou eles podem ser outra interface de operador acoplada comunicativamente a vários componentes na arquitetura de computação 1300, tal como um dispositivo móvel ou outro mecanismo de interface.
[0086] Antes de discutir a operação geral da máquina móvel 100, uma breve descrição de alguns dos itens na máquina móvel 100 e sua operação será provida primeiro.
[0087] O sistema de comunicação 1306 pode incluir lógica de comunicação sem fio, que pode ser substancialmente qualquer sistema de comunicação sem fio que pode ser usado pelos sistemas e componentes da máquina móvel 100 para comunicar informações para outros itens, tal como entre o sistema de controle 1304, armazenamentos de dados 1308, sensores 1310, subsistemas controláveis 1302 e sistema de confiança de característica agrícola 1330. Em outro exemplo, o sistema de comunicação 306 comunica através de um barramento de rede de área do controlador (CAN) (ou outra rede, tal como uma rede Ethernet, etc.) para comunicar informações entre esses itens. Essa informação pode incluir os vários sinais de sensor e sinais de saída gerados pelas características do sensor e/ou características sensoreadas e outros itens. Assim, em alguns exemplos, o sistema de comunicação 1306 pode ser um sistema de comunicação sem fio, um sistema de comunicação com fio ou incluir uma combinação de ambos.
[0088] Os sistemas de percepção 1342 são configurados para sensorear várias características relativas ao ambiente em torno da máquina móvel 100, tais como características relativas ao local de trabalho (por exemplo, campo) nas quais a máquina móvel 100 opera. Por exemplo, o(s) sistema(s) de percepção 1342 pode(m) ser configurado(s) para sensorear características relativas à vegetação na superfície do local de trabalho (por exemplo, estágio, estresse, dano, queda, densidade, biomassa, altura, volume, cor, saúde, dados LAI, dados NDVI, etc.), características relativas à topografia da superfície do local de trabalho (por exemplo, solapamentos, sulcos, desvios, erosão do solo, depósitos de solo, acúmulo de solo, obstáculos, etc.), características relativas ao solo (por exemplo, tipo, compactação , estrutura, umidade etc.), características relativas à cobertura do solo (por exemplo, resíduo, cultura de cobertura, etc.), bem como várias outras características. Os sistemas de percepção 1342 pode também sensorear as características agrícolas do local de trabalho à frente ou em torno da máquina móvel 100, de maneira que uma alteração nas características agrícolas possa ser determinada e/ou identificada e os parâmetros operacionais da máquina móvel 100 possam ser ajustados (por exemplo, por controle de um ou mais subsistemas controláveis 1302). Os sistemas de percepção 1342 podem, em um exemplo, incluir sistemas de imagem, tais como câmeras. Em outros exemplos, os sistemas de percepção 1342 podem incluir lidares, radares, bem como uma variedade de outros sistemas de sensoreamento.
[0089] Os sensores de posição 1344 são configurados para sensorear informações de posição em relação a vários componentes da máquina móvel 100. Por exemplo, inúmeros sensores de posição 1344 podem ser dispostos em vários locais dentro da máquina móvel 100. Eles podem dessa forma detectar uma posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) dos vários componentes da máquina móvel 100, tal como a altura do coletor 104 ou lança 210 (ou braços de lança 212 e 214) acima do local de trabalho, a altura ou orientação dos bicos 208, também como informações de posição em relação a vários outros componentes. Os sensores de posição 1344 podem ser configurados para sensorear informação de posição dos vários componentes da máquina móvel 100 em relação a qualquer número de itens, tal como informação de posição em relação à superfície do local de trabalho, informações de posição em relação a outros componentes da máquina móvel 100, bem como um uma variedade de outros itens. Por exemplo, os sensores de posição 1344 podem sensorear a altura do coletor 104, lança 210 ou bico(s) de pulverização 208 de um topo detectado da vegetação na superfície do local de trabalho. Em outro exemplo, a posição e orientação de outros itens podem ser calculadas, com base em um sinal do sensor, conhecendo as dimensões da máquina móvel 100.
[0090] Sensores de posição geográfica 1346 incluem sensores de localização 1354, sensores de direção/velocidade 1356 e podem incluir outros sensores 1358 igualmente. Os sensores de localização 1354 são configurados para determinar uma localização geográfica da máquina móvel no local de trabalho (por exemplo, campo 206). Os sensores de localização 1354 podem incluir, mas não estão limitados a um receptor do Sistema Global de Navegação por Satélite (GNSS) que recebe sinais de um transmissor de satélite GNSS. Os sensores de localização 1354 pode também incluir um componente Cinemático em Tempo Real (RTK) que é configurado para aumentar a precisão dos dados de posição derivados do sinal GNSS. Os sensores de localização 1354 podem incluir vários outros sensores, incluindo outros sensores baseados em satélite, sensores de triangulação celular, sensores de localização relativa, etc.
[0091] Os sensores de direção/velocidade 1356 são configurados para determinar uma direção e velocidade na qual a máquina móvel 100 está atravessando o local de trabalho durante a operação. Isso pode incluir sensores que sensoreiam o movimento de elementos de engate no chão (por exemplo, rodas ou esteiras 144 ou 244) ou podem utilizar sinais recebidos de outras fontes, tais como sensores de localização 1354.
[0092] Os sensores de terreno 1348 são configurados para sensorear características da superfície do local de trabalho (por exemplo, campo 206) na qual a máquina móvel 100 está deslocando. Por exemplo, os sensores de terreno 1348 podem detectar a topografia do local de trabalho (que pode ser baixada como um mapa topográfico ou sensoreado com sensores) para determinar o grau de inclinação de várias áreas do local de trabalho, para detectar um limite do campo, para detectar obstáculos ou outros objetos no campo (por exemplo, rochas, tronco de raízes, árvores, etc.), dentre outras coisas.
[0093] Os sensores de condições climáticas 1350 são configurados para sensorear várias características meteorológicas em relação ao local de trabalho. Por exemplo, os sensores de condições climáticas 1350 podem sensorear a direção e velocidade do vento deslocando no local de trabalho. Os sensores de condições climáticas 1350 podem sensorear precipitação, umidade, temperatura, bem como inúmeras outras condições. Essa informação pode também ser obtida de um serviço meteorológico remoto.
[0094] Outros sensores 1352 podem incluir, por exemplo, sensores de parâmetros operacionais que são configurados para sensorear características relativas aos ajustes de máquina ou operação de vários componentes da máquina móvel 100 ou veículos 1370. Outros sensores 1352 podem incluir, por exemplo, sensores de característica de cultura que são configurados para sensorear características relativas à cultura no campo, tal como altura de cultura, volume de cultura, biomassa da cultura. Outros sensores 1352 podem incluir, por exemplo, sensores de características de solo que são configurados para sensorear características relativas ao solo no campo, tais como tipo de solo, umidade de solo, etc. Outros sensores 1352 podem incluir, por exemplo, sensores de características de nutrientes que são configurados para sensorear características relativas a nutriente no campo, tal como uma quantidade e/ou tipo de nutriente, por exemplo, uma quantidade de nitrogênio disponível para a planta em uma ou mais localizações no campo.
[0095] Os sensores 1310 podem compreender qualquer número de diferentes tipos de sensores. Tais potenciômetros, sensores de efeito Hall, vários sensores mecânicos e/ou elétricos. Os sensores 1310 pode também compreender vários sensores de radiação eletromagnética (ER), sensores ópticos, sensores de imagem, sensores térmicos, LIDAR, RADAR, Sonar, sensores de radiofrequência, sensores de áudio, unidades de medição inercial, acelerômetros, sensores de pressão, fluxômetros, etc. Além disso, embora múltiplos sensores estejam mostrados detectando ou sensoreando as respectivas características, os sensores 1310 podem incluir um sensor configurado para sensorear ou detectar uma variedade de características diferentes e podem produzir um único sinal de sensor indicativo das múltiplas características. Por exemplo, os sensores 1310 podem compreender um sensor de imagem montado em várias localizações na máquina móvel 100 ou veículos 1370. O sensor de imagem pode gerar uma imagem que é indicativa de múltiplas características relativas à máquina móvel 100 e veículos 1370, bem como seu ambiente ( por exemplo, superfície agrícola 110, campo 206, etc.). Adicionalmente, embora vários sensores sejam mostrados, mais ou menos sensores 1310 podem ser utilizados.
[0096] Além disso, deve-se entender que alguns ou todos os sensores 1310 podem ser um subsistema controlável da máquina móvel 100. Por exemplo, o sistema de controle 1304 pode gerar uma variedade de sinais de ação para controlar a operação, posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.), bem como vários outros parâmetros operacionais dos sensores 1310. Por exemplo, em virtude de a vegetação no local de trabalho pode obscurecer a linha de visão dos sistemas de percepção 1342, o sistema de controle 1304 pode gerar sinais de ação para ajustar a posição ou orientação dos sistemas de percepção 1342 para por meio disso ajustar sua linha de visão. Esses são meramente exemplos. O sistema de controle 1304 pode gerar uma variedade de sinais de ação para controlar qualquer número de parâmetros operacionais do(s) sensor (es) 1310.
[0097] Os subsistemas controláveis 1302 ilustrativamente incluem subsistema(s) de posição 1314, subsistema de direção 1316, subsistema de propulsão 1318 e podem incluir outros subsistemas 1320 também. Os subsistemas controláveis 302 são agora descritos resumidamente.
[0098] Os subsistemas de posição 1314 são geralmente configurados para controlar a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) ou de outra forma acionar o movimento de vários componentes da máquina móvel 100. Os subsistemas de posição 1314 por sua vez podem incluir o subsistema de posição do coletor 1322, o subsistema de posição de lança 1324 e podem incluir outros subsistemas de posição 1326 igualmente. O subsistema de posição do coletor 1322 é configurado para ajustar de forma controlável a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) ou de outra forma acionar o movimento do coletor 104 na combinada 101. O subsistema de posição do coletor 1322 pode incluir inúmeros atuadores (tais como atuadores elétricos, hidráulicos, pneumáticos, mecânicos ou eletromecânicos, bem como vários outros tipos de atuadores) que são acoplados a vários componentes para ajustar uma posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) do coletor 104 em relação à superfície do local de trabalho (por exemplo, superfície de campo). Por exemplo, mediante detecção de uma alteração futura na topografia (por exemplo, detecção de um sulco ou acúmulo de solo, um obstáculo, etc.) na superfície do local de trabalho, os sinais de ação podem ser providos ao subsistema de posição do coletor 1322 para ajustar a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) do coletor 104 em relação à superfície do local de trabalho
[0099] O subsistema de posição de lança 1324 é configurado para ajustar de forma controlável a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) ou de outra forma acionar o movimento da lança 210, incluindo braços de lança individuais 212 e 214. Por exemplo, o subsistema de posição de lança 1324 pode incluir inúmeros atuadores (como atuadores elétricos, hidráulicos, pneumáticos, mecânicos ou eletromecânicos, bem como inúmeros outros tipos de atuadores) que são acoplados a vários componentes para ajustar uma posição ou orientação da lança 210 ou dos braços de lança individuais 212 e 214. Por exemplo, mediante detecção de uma alteração iminente na altura de cultura (por exemplo, detecção da altura de cultura aumentando antes da lança 210), os sinais de ação podem ser providos ao subsistema de posição de lança 1324 para ajustar a posição da lança 210 ou dos braços de lança 212 ou 214 em relação à superfície agrícola 206, de maneira que a lança 210 permaneça em uma posição desejada em relação à copa da cultura.
[00100] Outros subsistemas de posição 1326 podem incluir um subsistema de posição de bocal configurado para ajustar de forma controlável a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) ou de outra forma acionar o movimento de bicos 208. O subsistema de posição de bico pode incluir inúmeros atuadores ( tais como atuadores elétricos, hidráulicos, pneumáticos, mecânicos ou eletromecânicos, bem como vários outros tipos de atuadores) que são acoplados a vários componentes para ajustar uma posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) dos bicos 208. Por exemplo, mediante a detecção de uma alteração iminente na topografia (por exemplo, detecção de um sulco, acúmulo de solo, um obstáculo, etc.) ou uma alteração iminente na altura da vegetação (por exemplo, altura de cultura, ervas daninhas, etc.) na agricultura superfície 206, os sinais de ação podem ser providos ao subsistema de posição de bico para ajustar a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) dos bicos 208 em relação à superfície agrícola 206 ou em relação à vegetação na superfície agrícola 206.
[00101] O subsistema de direção 1316 é configurado para controlar a direção da máquina móvel 100, dirigindo os elementos de engate no chão (por exemplo, rodas ou trilhos 144 ou 244). O subsistema de direção 1316 pode ajustar a direção da máquina móvel 100 com base em sinais de ação gerados pelo sistema de controle 1 1304. Por exemplo, com base em sinais de sensor gerados por sensores 1310 indicativos de uma alteração nas características agrícolas, o sistema de controle 1304 pode gerar sinais de ação para controlar o subsistema de direção 316 para ajustar a direção da máquina móvel 100. Em outro exemplo, o sistema de controle 1304 pode gerar sinais de ação para controlar o subsistema de direção 1316 para ajustar a direção da máquina móvel 100 para cumprir uma rota comandada, tal como uma rota comandada por operador ou usuário , ou, e como será descrito em mais detalhes abaixo, uma rota com base em um mapa de confiança de característica agrícola gerado pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330, bem como várias outras rotas comandadas. A rota pode também ser comandada com base nas características do ambiente no qual a máquina móvel 100 está operando que são sensoreadas ou de outra forma detectadas pelos sensores 1310. Tais como características sensoreadas ou detectadas pelos sistemas de percepção 1342 na máquina móvel 100 ou veículos 1370. Por exemplo, com base em uma alteração iminente na topografia, tal como uma rotina, no local de trabalho, sensoreada por sistemas de percepção 1342, uma rota pode ser gerada pelo sistema de controle 1304 para mudar a direção da máquina móvel 100 para evitar a rotina.
[00102] O subsistema de propulsão 1318 está configurado para impulsionar a máquina móvel 100 na superfície do local de trabalho, tal como acionando o movimento dos elementos de engate no chão (por exemplo, rodas ou esteiras 144 ou 244). Ele pode incluir uma fonte de potência, tal como um motor de combustão interna ou outra fonte de potência, um conjunto de elementos de engate no chão, bem como outros componentes do trem de força. Em um exemplo, o subsistema de propulsão 1318 pode ajustar a velocidade da máquina móvel 100 com base em sinais de ação gerados pelo sistema de controle 1304, que podem ser baseados em várias características sensoreadas ou detectadas por sensores 1310, uma saída de confiança de característica agrícola, tal como um mapa de confiança de característica agrícola, gerado pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330, bem como várias outras bases, tal como entradas de operador ou do usuário. Por exemplo, com base em uma alteração detectada ou identificada nas características de cultura, tal como rendimento, altura de cultura, volume de cultura, biomassa, etc., uma velocidade de deslocamento para a frente da máquina móvel 100 pode ser ajustada, de modo a controlar uma taxa de alimentação de material através da máquina móvel 100.
[00103] Outros subsistemas 1320 podem incluir vários outros subsistemas, tal como um subsistema de entrega de substância no pulverizador 202. O subsistema de entrega de substância pode incluir uma ou mais bombas, um ou mais tanques de substância, trajetos de fluxo (por exemplo, condutos), válvulas controláveis (por exemplo, válvulas de modulação de largura de pulso, válvulas solenoides, etc.), um ou mais bicos (por exemplo, bicos 208), bem como vários outros itens. Uma ou mais bombas podem ser operadas de forma controlada para bombear a substância (por exemplo, herbicida, pesticida, inseticida, fertilizante, etc.) ao longo de um trajeto de fluxo definido por um conduto para bicos 208 que podem ser montadas e espaçadas ao longo da lança 210, bem como montadas em outras localizações no pulverizador 202. Em um exemplo, inúmeras válvulas controláveis podem ser colocadas ao longo do trajeto de fluxo (por exemplo, uma válvula controlável associada a cada um dos bicos 208) que pode ser controlada entre uma posição ligada (por exemplo, aberta) e desligada (por exemplo, fechada), para controlar o fluxo de substância através das válvulas (por exemplo, para controlar a vazão).
[00104] Os tanques de substância podem compreender várias tremonhas ou tanques, cada um configurado para conter separadamente uma substância, que pode ser controlada e seletivamente bombeada por uma ou mais bombas através do trajeto de fluxo para bicos de pulverização 208. Os parâmetros operacionais de um ou mais bombas podem ser controladas para ajustar uma pressão ou uma vazão da substância, bem como várias outras características da substância a ser entregue no local de trabalho.
[00105] Os bicos 208 são configurados para aplicar a substância no local de trabalho (por exemplo, campo 206), tal como atomizando a substância. Os bicos 208 podem ser operados de forma controlada, tal como por sinais de ação recebidos do sistema de controle 1304 ou manualmente por um operador 1364. Por exemplo, os bicos 208 podem ser operados de forma controlável entre ligado (por exemplo, aberto) e desligado (por exemplo, fechado). Além disso, os bicos 208 podem ser operados individualmente para mudar uma característica da pulverização emitida pelos bicos 208, tal como um movimento (por exemplo, um movimento rotacional) dos bicos 208 que alarga ou estreita o trajeto de fluxo através e para fora dos bicos 208 para afetar o padrão, o volume, bem como várias outras características, da pulverização.
[00106] O sistema de controle 1304 é configurado para receber ou de outra forma obter vários dados e outras entradas, tal como sinais de sensor, entradas de usuário ou operador, dados de armazenamentos de dados e vários outros tipos de dados ou entradas. Com base nos dados e entradas, o sistema de controle 1304 pode fazer várias determinações e gerar vários sinais de ação.
[00107] O sistema de controle 1304 pode incluir o sistema de confiança de característica agrícola 1330. O sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode, com base em informação acessada nos armazenamentos de dados (por exemplo, 1308, 1378, etc.) ou dados recebidos de sensores (por exemplo, 1310, 1382, etc.), determinar um nível de confiança nas características agrícolas de um local de trabalho indicado por um mapa de característica agrícola anterior e gere vários saídas de confiança de característica agrícola indicativos do nível de confiança de característica agrícola determinado. Por exemplo, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar saídas de confiança de característica agrícola como representações indicativas do nível de confiança de característica agrícola para o local de trabalho ou para várias porções do local de trabalho. As representações indicativas do nível de confiança de característica agrícola para o local de trabalho ou várias porções do local de trabalho podem ser qualitativas ou quantitativas e expressas de várias maneiras. As representações podem ser numéricas, tais como percentagens (por exemplo, 0% - 100%) ou valores escalares, gradação ou escala (por exemplo, AF, “alto, médio, baixo”, 1-10, etc.), aconselhadoras (por exemplo, cuidado, prosseguir, lento, explorar primeiro, sem colheita, etc.), bem como várias outras representações. Além disso, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar, tal como uma saída de confiança de característica agrícola, um mapa de confiança de característica agrícola que indica o nível de confiança de característica agrícola para o local de trabalho ou para porções específicas (por exemplo, locais) do local de trabalho.
[00108] As saídas de confiança de característica agrícola podem ser usadas pelo sistema de controle 1304 para gerar uma variedade de sinais de ação para controlar uma ação da máquina móvel 100, bem como outros componentes da arquitetura de computação 1300, tal como veículos 1370, sistemas de computação remotos 1368, etc. Por exemplo, com base na saída de confiança de característica agrícola, o sistema de controle 1304 pode gerar um sinal de ação para prover uma indicação (por exemplo, alerta, exibição, notificação, recomendação, etc.) em uma variedade de interfaces ou mecanismos de interface, tal operador interfaces 1360 ou interfaces de usuário 1364. A indicação pode incluir uma saída de áudio, visual ou háptica. Em outro exemplo, com base na saída de confiança de característica agrícola, o sistema de controle 1304 pode gerar um sinal de ação para controlar uma ação de um ou mais dos vários componentes da arquitetura de computação 1300, tais como parâmetros operacionais de um ou mais dos subsistemas controláveis 1302 ou subsistemas controláveis 1380. Por exemplo, com base na saída de confiança de característica agrícola, o sistema de controle 1304 pode gerar um sinal de ação para controlar subsistema(s) de posição 1314 para controlar uma posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) do coletor 104 ou lança 210. O sistema de controle 1304 pode também controlar o subsistema de direção 1316 para controlar uma direção da máquina móvel 100 e o subsistema de propulsão 1318 para controlar a velocidade da máquina móvel 100. O sistema de controle 1304 pode também controlar vários outros subsistemas, tal como um subsistema de entrega de substância para controlar a entrega de substância no local de trabalho. Esses são meramente exemplos. O sistema de controle 1304 pode gerar qualquer número de sinais de ação com base em uma saída de confiança de característica agrícola gerada pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330 para controlar qualquer número de ações dos componentes na arquitetura de computação 1300.
[00109] O sistema de controle 1304 pode incluir vários outros itens 1334, tal como outros controladores. Por exemplo, o sistema de controle 1304 pode incluir um controlador dedicado correspondente a cada um dos vários subsistemas controláveis. Tais controladores dedicados podem incluir um controlador de subsistema de pulverização, um controlador de subsistema de posição de lança, um controlador de subsistema de direção, um controlador de subsistema de propulsão, bem como vários outros controladores para vários outros subsistemas controláveis. Além disso, o sistema de controle 304 pode incluir vários componentes lógicos, por exemplo, lógica de processamento de sinal de sensor, tal como lógica de processamento de imagem. A lógica de processamento de imagem pode processar imagens geradas por sensores 1310 (por exemplo, imagens geradas por sistemas de percepção 342), para extrair dados das imagens. A lógica de processamento de imagem pode utilizar uma variedade de técnicas ou métodos de processamento de imagem, tais como RGB, detecção de borda, análise de preto/branco, aprendizagem de máquina, redes neurais, teste de pixel, agrupamento de pixel, detecção de forma, bem como qualquer outras técnicas e métodos de processamento de imagem e/ou extração de dados adequados. Além disso, a lógica de processamento do sensor pode incluir filtragem do sinal do sensor, categorização do sinal do sensor, agregação, bem como uma variedade de outros processamentos.
[00110] A FIG. 3 também mostra que os armazenamentos de dados 1308 podem incluir dados de mapa 1336, dados suplementares 1338, bem como vários outros dados 1340. Os dados de mapa 1336 podem incluir um ou mais mapas de características agrícolas de um local de trabalho que indicam características agrícolas (por exemplo, características de cultura, tais como rendimento, altura de cultura, volume de cultura, ou biomassa, características dos nutrientes, tal como nitrogênio disponível na planície, características de compactação e/ou características de trafegabilidade, características de solo, tal como tipo de solo e/ou umidade de solo, bem como qualquer outra característica agrícola) em localizações geográficas do local de trabalho. Os mapas de característica agrícola podem incluir dados georreferenciados representados de várias maneiras, tais como dados geomarcados, desenhos de linhas, polígonos, nuvens de pontos, bem como de várias outras maneiras. O mapa pode ser gerado com base em saídas de sensores, tal como sensores de imagem (por exemplo, estéreo, lidar, etc.) durante um levantamento ou sobrevoo do local de trabalho, bem como de passes anteriores ou operações de uma máquina móvel no local de trabalho. Esses mapas de característica agrícola podem ser gerados (particularmente quando baseados em imagens aéreas) com base em dados que são coletados durante uma condição de campo descoberto quando a superfície do campo não tem substancialmente nenhuma obscuridade devido à vegetação, tal como durante a pós-colheita, antes do plantio , logo após o plantio, etc. Os mapas de característica agrícola podem ser usados no controle da máquina móvel 100 à medida que ela desloca no local de trabalho ou, tal como será descrito mais adiante, como uma linha de base.
[00111] Os dados suplementares 1338 podem incluir uma variedade de dados indicativos de várias características relativas ao local de trabalho ou relativas ao ambiente do local de trabalho que são obtidos ou coletados em um momento posterior ao momento em que os dados para o mapa de característica agrícola anterior foram coletados . Em um exemplo, os dados suplementares 1338 incluem qualquer um de uma variedade de dados que podem indicar uma característica ou condição que pode afetar as características agrícolas do local de trabalho. Isso pode incluir dados obtidos ou coletados antes de a máquina móvel 100 operar no local de trabalho, bem como dados in situ (por exemplo, dos sensores 1310 ou 1382). Os dados suplementares podem incluir dados meteorológicos (por exemplo, chuva, neve, gelo, granizo, vento, bem como eventos climáticos como tornados, furacões, tempestades, tsunamis, etc.), dados ambientais (por exemplo, ondas e marés), dados de eventos (por exemplo, incêndios, vulcões, inundações, terremotos, etc.), dados topográficos (por exemplo, gerados por sensores em uma máquina deslocando no local de trabalho, tal como um levantamento, sobrevoo, operação adicional, etc.), dados de vegetação (por exemplo, imagens da vegetação, tipo de cultura, altura de cultura, densidade de cultura, rendimento, biomassa, volume de cultura, tipo de erva daninha, densidade de erva daninha, altura de erva daninha, dados de Índice de Vegetação, tais como dados NDVI e/ou LAI, dados de estado da vegetação, etc.), dados de atividade (por exemplo, dados que indicam que a atividade humana ocorreu no local de trabalho, tais como operações de outras máquinas, etc.), imagens adicionais do local de trabalho, bem como vários outros dados suplementares. Dados suplementares podem ser obtidos de várias fontes, tais como máquinas fazendo levantamentos ou sobrevoos no local de trabalho, vários outros sensores, estações meteorológicas, fontes de notícias, entradas de operador ou de usuário, pesquisas humanas do local de trabalho, bem como uma variedade de outras fontes. Dados suplementares pode também ser obtidos ou coletados por e recebidos de sensores de máquina móvel 100 ou sensores em veículos 1370 durante a operação (por exemplo, in situ) ou antes da operação.
[00112] Os dados suplementares podem ser indicativos de uma variedade de características relativas ao local de trabalho ou ao ambiente do local de trabalho. Com base nos dados suplementares, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode determinar uma confiança nas características agrícolas do local de trabalho indicadas por um mapa de característica agrícola anterior. Em um exemplo, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode determinar se uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho ocorreu ou provavelmente ocorreu com base nas indicações providas pelos dados suplementares. Por exemplo, se certas condições climáticas ocorreram (por exemplo, certos níveis de precipitação) depois que os dados para o mapa de característica agrícola anterior foram coletados, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode determinar que a característica agrícola no local de trabalho, ou a característica agrícola em localizações geográficas particulares no local de trabalho, mudou ou provavelmente mudou. Por exemplo, com base em baixos níveis de precipitação (por exemplo, condições de estiagem) que ocorrem depois que os dados para um mapa de produção foram coletados (por exemplo, dados NDVI e/ou LAI durante o estágio vegetativo), o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode determinar que os níveis de rendimento indicados pelo mapa de produção mudaram, ou provavelmente mudaram. Este é meramente um exemplo. O sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode determinar uma confiança nas características agrícolas do local de trabalho ou de localizações geográficas específicas no local de trabalho com base em qualquer número de indicações providas por dados suplementares e quaisquer combinações dos mesmos. Adicionalmente, deve-se notar que o termo provável significa, em um exemplo, uma probabilidade limiar, ou probabilidade de que um nível de característica agrícola atual desvie em um valor limiar das características indicadas pelo mapa de característica agrícola anterior. Em um exemplo, o limiar pode seralimentado por um operador ou usuário, ou definido automaticamente pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330 indicando um nível de desvio das características indicadas pelo mapa de característica agrícola anterior
[00113] Outros dados 1340 podem incluir uma variedade de outros dados, tais como dados históricos relativos às operações no local de trabalho, dados históricos relativos às características e condições do local de trabalho (por exemplo, características agrícolas históricas) ou o ambiente do local de trabalho (por exemplo , dados históricos relativos a eventos anteriores), bem como dados históricos indicativos da ocorrência de alterações nas características agrícolas do local de trabalho devido a vários eventos (por exemplo, condições climáticas). Esse tipo de informação pode ser usado pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330 para determinar a probabilidade de uma alteração nas características agrícolas ocorrer ou ter ocorrido atualmente.
[00114] A FIG. 4 é um diagrama de blocos que ilustra um exemplo de sistema de confiança de característica agrícola 1330 em mais detalhes. O sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode incluir sistema de comunicação 1306, um ou mais processadores, controladores ou servidores 1312, analisador de confiança de característica agrícola 1400, gerador(es) de mapa 1402, lógica de captura de dados 1404, gerador de sinal de ação 1406, lógica de limiar 1408, lógica de aprendizagem de máquina 1410, lógica de análise de qualidade de dados 1411 e pode incluir outros itens 1412 igualmente. O próprio analisador de confiança de característica agrícola 1400 pode incluir detector de alteração de característica agrícola 1420 e pode incluir outros itens 1432 igualmente. Os geradores de mapa 1402, em si, podem incluir o gerador de mapa de característica agrícola corrigido 1440, o gerador de mapa de confiança de característica agrícola 1442 e pode incluir outros itens 1444 igualmente. A lógica de captura de dados 1404, em si, pode incluir lógica de acesso do sensor 1434, lógica de acesso do armazenamento de dados 1436 e pode incluir outros itens 1438 igualmente.
[00115] Em operação, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 determina um nível de confiança nas características agrícolas relativas a um local de trabalho como indicado por um mapa de característica agrícola anterior do local de trabalho, com base, dentre outras coisas, nos dados suplementares disponíveis relativos ao local de trabalho ou ao ambiente do local de trabalho. O sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar uma variedade de saídas de confiança de característica agrícola, tais como várias representações do nível de confiança de característica agrícola, um mapa de característica agrícola corrigido ou um mapa de confiança de característica agrícola, bem como várias outras saídas. O sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar sinais de ação para controlar a operação de vários componentes da arquitetura de computação 1300 (por exemplo, máquina móvel 100, veículos 1370, sistemas de computação remotos 1368, etc.), bem como controlar a operação de vários componentes ou itens dos componentes da arquitetura de computação 1300, tais como subsistemas controláveis 1302 da máquina móvel 100. Adicionalmente, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar sinais de ação para prover indicações tais como exibições, recomendações, alertas, notificações, bem como várias outras indicações em uma interface ou mecanismo de interface, tal como nas interfaces de operador 1360 ou nas interfaces de usuário 1364. As indicações podem incluir saídas de áudio, visuais ou hápticas.
[00116] O nível de confiança de característica agrícola pode ser indicativo de uma confiança na qual as características agrícolas do local de trabalho são as mesmas (ou substancialmente as mesmas) ou são representadas de forma precisa ou confiável pelas características agrícolas no mapa de característica agrícola anterior do local de trabalho . Em alguns exemplos, o nível de confiança de característica agrícola pode indicar uma probabilidade de que as características agrícolas do local de trabalho como indicado pelo mapa de característica agrícola anterior, tenham mudado, ou o nível de confiança de característica agrícola pode indicar uma probabilidade de que as características agrícolas do local de trabalho, indicadas pelo mapa de característica agrícola anterior, são as mesmas (ou substancialmente iguais) ou são de outra forma representadas de forma precisa ou confiável pelo mapa de característica agrícola anterior do local de trabalho. Em alguns exemplos, uma representação do nível de confiança de característica agrícola pode indicar a probabilidade de que as características agrícolas do local de trabalho, indicadas pelo mapa de característica agrícola anterior, são as mesmas (ou substancialmente as mesmas) ou são de outra forma representadas de forma precisa ou confiável pelas características agrícolas no mapa de característica agrícola anterior e pela probabilidade de que as características agrícolas, indicadas pelo mapa de característica agrícola anterior, mudaram. Por exemplo, uma representação na forma de uma porcentagem, tal como “80%”, pode indicar uma probabilidade de 80% de que as características agrícolas do local de trabalho são as mesmas (ou substancialmente as mesmas) ou são de outra forma representadas de forma precisa ou confiável pelo mapa de característica agrícola anterior e, portanto, a representação indica simultaneamente uma probabilidade de 20% de que as características agrícolas do local de trabalho mudaram. Este é meramente um exemplo.
[00117] A lógica de captura de dados 1404 captura ou obtém dados que podem ser usados por outros itens no sistema de confiança de característica agrícola 1330. A lógica de captura de dados 1404 pode incluir lógica de acesso do sensor 1434, lógica de acesso do armazenamento de dados 1436 e outra lógica 1438. A lógica de acesso do sensor 1434 pode ser usada pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330 para obter ou de outra forma acessar dados de sensor (ou valores indicativos das variáveis /características sensoreadas) providos pelos sensores 1310, bem como outros sensores, tais como os sensores 1382 de veículos 1370, que podem ser usados para determinar um nível de confiança de característica agrícola. Para ilustração, e não a título de limitação, a lógica de acesso de sensor 1434 pode obter sinais de sensor indicativos de características relativas a uma característica agrícola do local de trabalho no qual a máquina móvel 100 ou veículos 1370 estão operando. Tais características podem ser indicativas de uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho, tais como características de cultura, características de solo, características de nutrientes, bem como várias outras características.
[00118] Além disso, a lógica de acesso de armazenamento de dados 1436 pode ser usada para obter ou de outra forma acessar dados previamente armazenados em armazenamentos de dados 1308 ou 1378, ou dados armazenados em sistemas de computação remotos 1368. Por exemplo, isso pode incluir dados de mapa 1336, dados suplementares 1338 , bem como uma variedade de outros dados 1340. Para ilustração, e não a título de limitação, o lógica de acesso de armazenamento de dados 1436 pode obter dados indicativos de características relativas a uma característica agrícola do local de trabalho no qual a máquina móvel 100 ou veículos 1370 estão operando. Tais características podem ser indicativas de uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho, tais como dados meteorológicos, dados de eventos, dados de atividades, dados ambientais, bem como vários outros dados.
[00119] Mediante obtenção de vários dados, o analisador de confiança de característica agrícola 1400 analisa os dados para determinar um nível de confiança nas características agrícolas indicadas ou de outra forma providas por um mapa de característica agrícola anterior. A análise pode incluir, em um exemplo, uma comparação das características no mapa de característica agrícola anterior com os dados obtidos, tais como dados suplementares 1338. O analisador de confiança de característica agrícola 1400 pode incluir detector de alteração de característica agrícola 1420 e pode incluir outros itens 1432. O detector de alteração de característica agrícola 420, em si, pode incluir lógica climática 1422, lógica de vegetação 1424, lógica de solo 1426, lógica de evento 1428 e várias outras lógicas 1430 igualmente.
[00120] Com base no nível de confiança de característica agrícola, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode usar o gerador de sinal de ação 1406 para gerar uma variedade de sinais de ação para controlar a operação dos componentes da arquitetura de computação 1300 (por exemplo, máquina móvel 100, sistemas de computação remotos 1368, veículos 1370) ou prover indicações, tal como exibições, recomendações ou outras indicações (por exemplo, alertas) em uma interface ou mecanismos de interface. As indicações podem incluir saídas de áudio, visuais ou hápticas. Por exemplo, com base no nível de confiança de característica agrícola, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar um sinal de ação para controlar a posição de vários componentes da máquina móvel 100 (por exemplo, posição do coletor 104, posição da lança 210, etc.), para controlar a velocidade de deslocamento da máquina móvel 100, para controlar a direção ou rota da máquina móvel e/ou para controlar vários outros parâmetros operacionais da máquina móvel 100. Em outro exemplo, com base no nível de confiança de característica agrícola, uma exibição, recomendação, e/ou outra indicação pode ser gerada e apresentada a um operador 1362 em uma interface de operador 1360 ou a um usuário remoto 1366 em uma interface de usuário 1364, ou ambos. Com base nas exibições geradas, os operadores 362 ou usuários remotos 1366 podem manualmente (por exemplo, através de uma entrada em uma interface) ajustar as configurações ou operação de um componente da arquitetura de computação 1300. Esses são meramente exemplos, e o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar qualquer número de sinais de ação usados para controlar qualquer número de configurações de máquina ou operações de qualquer número de máquinas, ou gerar qualquer número de exibições, recomendações ou outras indicações
[00121] Deve-se notar que o analisador de confiança de característica agrícola 1400 pode implementar ou de outra forma utilizar uma variedade de técnicas, tais como várias técnicas de processamento de imagem, técnicas de análise estatística, vários modelos (por exemplo, modelo de solo, modelo de erosão do solo, modelo de vegetação, tal como um modelo de cultura, bem como vários outros modelos), equações numéricas, redes neurais, aprendizagem de máquina, sistemas de conhecimento (por exemplo, sistemas de conhecimento especializado, sistemas de conhecimento de operador ou usuário, etc.), lógica difusa, sistemas baseados em regras, bem como várias outras técnicas e quaisquer combinações das mesmas.
[00122] O detector de alteração de característica agrícola 1420 detecta alteração (por exemplo, desvio) ou uma probabilidade de alteração nas características do local de trabalho a partir das características indicadas pelo mapa de característica agrícola anterior. Em alguns exemplos, detectar uma alteração compreende detectar uma alteração ou uma provável alteração nas características agrícolas do local de trabalho, não indicada pelo mapa de característica agrícola anterior. Em outros exemplos, detectar uma alteração compreende detectar uma característica do local de trabalho ou uma característica do ambiente do local de trabalho que é indicativa de uma provável alteração nas características agrícolas do local de trabalho. Por exemplo, a detecção de condições climáticas (por exemplo, chuva pesada ou leve, condições de estiagem, vento forte ou fraco, bem como uma variedade de outras condições climáticas) ou eventos climáticos (por exemplo, inundação), que indicam uma provável alteração nas características agrícolas do local de trabalho. Em outro exemplo, a detecção de características do local de trabalho (por exemplo, estado de cultura, tal como cultura deitada, condições de cultivo, bem como uma variedade de outras características), que indicam uma provável alteração nas características agrícolas do local de trabalho. Deve-se notar que, embora uma única característica possa indicar uma alteração ou uma provável alteração nas características agrícolas do local de trabalho, pode também ser que uma variedade de características formem a base para a detecção ou determinação de que uma alteração ou provável alteração ocorreu . Por exemplo, tais características podem incluir uma consideração das condições climáticas (por exemplo, nível de precipitação), as características de solo do local de trabalho ou de uma área particular do local de trabalho e a inclinação e/ou elevação previamente conhecida do local de trabalho ou área particular do local de trabalho.
[00123] A lógica climática 1422 é configurada para analisar dados climáticos acessados de armazenamentos de dados, recebidos de sensores, tal como sensores meteorológicos 1350, ou entradas de operador ou do usuário, ou outras fontes, tais como estações ou serviços meteorológicos remotos. A lógica climática 1422 determina se uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho (como indicado pelo mapa de característica agrícola anterior) mudou ou é provável que tenha mudado. Por exemplo, a lógica climática 1422 pode receber vários dados indicativos das condições climáticas que ocorreram no tempo após os dados terem sido coletados para o mapa anterior, tais como tipos e níveis de precipitação (por exemplo, granizo, chuva, neve, várias outras precipitações), temperatura , umidade, velocidade e direção do vento e várias outras condições climáticas. Como exemplo, suponha que a lógica climática 1422 receba dados meteorológicos que indicam que o local de trabalho não recebeu chuva em um determinado período de tempo (por exemplo, durante a fase reprodutiva da colheita). A lógica climática 1422 pode determinar que uma alteração nas características agrícolas (por exemplo, rendimento, biomassa, altura de cultura, etc.) do local de trabalho ou de localizações geográficas particulares no local de trabalho ocorreu ou provavelmente ocorreu ou que as características agrícolas indicadas (por exemplo, estimadas, previstas, etc.) pelo mapa anterior não são precisos. Esta determinação pode ser baseada exclusivamente nos dados meteorológicos, ou pode ser baseada em uma combinação dos dados meteorológicos e outras características do local de trabalho ou do ambiente, tal como tipo de cultura, genética da cultura (por exemplo, híbrido de cultura), direção da linha de cultura ou orientação, localização da cultura, características de solo, características topográficas, histórico de cultivo, bem como várias outras características.
[00124] Em outro exemplo, a lógica climática 1422 pode receber ou de outra forma obter vários dados indicativos de eventos meteorológicos que ocorreram no tempo após os dados para o mapa anterior terem sido coletados, tais como tempestades, tornados, furacões, tsunamis, inundações, ventos fortes, bem como vários outros eventos climáticos. Por exemplo, a lógica climática 1422 pode receber dados meteorológicos que indicam que o local de trabalho inundou e pode determinar que uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho ou de localizações geográficas particulares no local de trabalho ocorreu ou provavelmente ocorreu. A lógica climática 1422 pode fazer essas determinações com base em vários modelos, tais como modelos climáticos, leituras de medidores de rio, bem como vários outros modelos.
[00125] A lógica de vegetação 1424 é configurada para analisar dados de vegetação que podem ser acessados a partir de armazenamentos de dados, recebidos de sensores, tais como sensores de imagem que geram imagens do local de trabalho durante um levantamento aéreo (por exemplo, satélite, drone, sobrevoo, etc.), bem como várias outras fontes de dados de vegetação. A lógica de vegetação 1424 determina se uma alteração nas características agrícolas do campo em relação à indicada pelo mapa de característica agrícola anterior ocorreu ou é provável que tenha ocorrido. Por exemplo, a lógica de vegetação 1424 pode receber vários dados indicativos de características ou condições da vegetação que ocorreram ou de outra forma apresentados no tempo após os dados para o mapa anterior terem sido coletados. Esses dados podem incluir dados de estado de cultura (por exemplo, dados que indicam a saúde, crescimento, posição em pé, posição deitada, quebra de cultura, direção de cultura para baixo da cultura, bem como vários outros dados de estado de cultura), tipo de vegetação (por exemplo, genótipo da cultura, tipo de cultura, tipo de erva daninha, cultivar ou híbrido, etc.), estágio de cultura, estresse de cultura, densidade de cultura, altura de cultura, dados de índice de vegetação, tais como dados NDVI ou dados LAI, bem como vários outros dados de vegetação. Por exemplo, a lógica de vegetação 1424 pode receber dados de vegetação (por exemplo, LAI, NDVI, etc.) que indicam que a vegetação é menos vigorosa do que um nível previsto no local de trabalho ou em localizações geográficas particulares do local de trabalho, e pode determinar que uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho ou de localizações geográficas particulares no local de trabalho ocorreu ou provavelmente ocorreu. Por exemplo, o crescimento ou densidade da vegetação menos vigorosa, bem como os dados de estado da vegetação que indicam uma vegetação menos saudável, podem ser um indicador de uma alteração em uma característica de nutriente do local de trabalho, tal como um nível insuficiente de nutrientes para as plantas, por exemplo, nitrogênio disponível para a planta. Essa determinação pode ser baseada apenas nos dados de vegetação ou em uma combinação dos dados de vegetação e outras características do local de trabalho ou do ambiente do local de trabalho. Por exemplo, com base nos dados de vegetação (por exemplo, crescimento, saúde, estado de cultura, etc.) e dados meteorológicos (por exemplo, forte nível de chuva durante o início da estação de crescimento), a lógica de vegetação 1424 pode determinar que uma alteração nos níveis de nutrientes provavelmente ocorreu no local de trabalho ou em uma localização geográfica particular no local de trabalho, por exemplo, devido a fortes chuvas após uma operação de aplicação de nutrientes, o que fez com que os nutrientes não fossem retidos no campo (por exemplo, foram varridos).
[00126] Em outro exemplo, a lógica de vegetação 1424 pode receber dados de vegetação que indicam que a cultura no campo é um genótipo particular (por exemplo, resistente a estiagem, suscetível a estiagem, etc.). Os dados do genótipo da cultura em combinação, por exemplo, com dados meteorológicos que indicam condições de estiagem (por exemplo, baixos níveis de precipitação, ventos fortes, alta temperatura, luz solar intensa, etc.) no campo podem ser usados para determinar que as características agrícolas (por exemplo, rendimento, biomassa, altura de cultura, etc.) como indicado pelo mapa de característica agrícola mudaram ou provavelmente mudaram. Por exemplo, uma cultura suscetível a estiagem pode ter reduzido o crescimento, saúde e/ou rendimento devido às condições de estiagem e, portanto, as condições de estiagem observadas no campo depois que os dados para o mapa de característica agrícola anterior foram coletados podem fazer com que as indicações da característica agrícola anterior mapa sejam imprecisas ou não confiáveis. Essas determinações podem ser baseadas somente nos dados de vegetação, ou podem ser baseadas em uma combinação dos dados de vegetação e outras características do campo. Além disso, a lógica de vegetação 1424 pode fazer essas determinações com base em vários modelos, tal como um modelo de cultura, bem como vários outros modelos.
[00127] A lógica do solo 1426 é configurada para analisar os dados de solo acessados a partir de armazenamentos de dados, recebidos de sensores, tal como sensores de característica do solo, ou recebidos do operador ou entradas do usuário, bem como várias outras fontes de dados de solo. A lógica do solo 1426 pode determinar se uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho daquela indicada pelo mapa de característica agrícola anterior ocorreu ou é provável que tenha ocorrido. Por exemplo, a lógica do solo 1426 pode receber vários dados indicativos das características de solo apresentados no tempo após os dados para o mapa anterior terem sido coletados, tal como tipo de solo, estrutura do solo, características da superfície do solo (por exemplo, riachos, sarjetas, solapamentos, erosão, depósitos, etc.), umidade de solo, composição do solo, cobertura do solo (por exemplo, nível de resíduo, tal como resíduo de cultura), bem como várias outras características de solo. Por exemplo, a lógica do solo 1426 pode receber dados de solo que indicam que o solo no local de trabalho ou em locais geográficos específicos no local de trabalho está em um certo nível de umidade e, com base no nível de umidade a lógica do solo 1426, pode determinar que é mais ou menos provável que a suscetibilidade de compactação e/ou trafegabilidade mudou.
[00128] Em outros exemplos, esta determinação pode ser baseada apenas nos dados de solo ou em uma combinação de dados de solo e outras características do local de trabalho ou do ambiente do local de trabalho. Por exemplo, o campo pode ser mais ou menos suscetível à compactação e/ou mais ou menos trafegável com base no tipo de solo (por exemplo, camada superficial do solo solta, base de argila, areia, etc.), o quanto vento ou chuva foi apresentada no local de trabalho, a quantidade de luz solar exposta ao campo, bem como a quantidade de resíduos da cultura deixados no local de trabalho (por exemplo, de uma colheita anterior) para absorver a umidade ou prover proteção contra o vento. A lógica do solo 1426 pode determinar que uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho ou de localizações geográficas particulares no local de trabalho ocorreu ou provavelmente ocorreu com base nos dados de solo (por exemplo, tipo de solo, umidade de solo, temperatura do solo, bem como vários outros dados de solo), dados meteorológicos (por exemplo, temperatura, nível de precipitação, vento, luz do sol, eventos meteorológicos, bem como vários outros dados meteorológicos), bem como dados de vegetação (por exemplo, nível de cobertura de resíduos de cultura no local de trabalho) como bem como vários outros dados. Além disso, a lógica do solo 1426 pode fazer essas determinações com base em uma variedade de modelos, tais como modelos de erosão de solo, modelos de transporte de sedimentos, modelos de escoamento de água, modelos geomorfológicos, bem como vários outros modelos.
[00129] A lógica de evento 1428 é configurada para analisar dados de eventos acessados de armazenamentos de dados, recebidos de sensores, recebidos de entradas de operador ou do usuário, bem como várias outras fontes de dados de eventos, tais como fontes de notícias. A lógica de eventos 1428 pode determinar se uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho em relação à indicada pelo mapa de característica agrícola anterior ocorreu ou é provável que tenha ocorrido. Por exemplo, a lógica de evento 1428 pode receber vários dados indicativos de eventos que ocorreram no tempo após os dados para o mapa anterior terem sido coletados, tais como dados de eventos indicativos da ocorrência de eventos naturais (por exemplo, vulcões, incêndios, terremotos, tal como bem como vários outros eventos naturais), bem como dados de eventos indicativos de atividade humana, bem como vários outros dados de eventos. Como exemplo, a lógica de evento 1428 pode receber dados de eventos que indicam que um incêndio ou erupção de vulcão ocorreu próximo (ou próximo o suficiente) do local de trabalho, de maneira que as cinzas de incêndio(s) ou vulcão(s) ou outro depósito de sedimentos podem ter ocorrido e pode determinar que uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho ou de localizações geográficas particulares no local de trabalho ocorreu ou provavelmente ocorreu. Essa determinação pode ser baseada exclusivamente nos dados de evento ou em uma combinação dos dados de evento e outras características do local de trabalho ou do ambiente do local de trabalho. Por exemplo, a lógica de evento 1428 pode determinar que o depósito de sedimentos ocorreu ou provavelmente ocorreu no local de trabalho ou em uma localização geográfica particular no local de trabalho com base nos dados de evento que indicam a ocorrência de um incêndio ou erupção de um vulcão e características do clima (por exemplo, velocidade e direção do vento durante o período de incêndio ou erupção do vulcão).
[00130] Em outro exemplo, a lógica de evento 1428 pode receber vários dados de evento indicativos da ocorrência de atividades não naturais que ocorrem no local de trabalho no momento após os dados para o mapa anterior terem sido coletados, tais como dados de evento que indicam que outra operação ocorrido (por exemplo, operação de plantio agrícola, operação de pulverização agrícola, operação de preparo do solo agrícola, operação de irrigação agrícola, etc.) ou dados de evento que indicam a ocorrência de um evento durante outra operação (como uma máquina presa em um local no campo), e pode determinar que uma alteração nas características agrícolas ocorreu ou provavelmente ocorreu. Por exemplo, a lógica de evento 1428 pode receber dados de eventos indicativos de uma operação de pulverização ocorrendo no local de trabalho após os dados para o mapa anterior terem sido coletados e antes que a operação de colheita seja realizada e determinar que uma alteração nas características agrícolas no local de trabalho ou em localizações geográficas particulares no local de trabalho ocorreu ou provavelmente ocorreu. Em outros exemplos, a lógica de evento 1428 pode receber dados de eventos indicativos de uma operação de cultivo ocorrendo no local de trabalho após os dados para o mapa anterior terem sido coletados e antes que a operação de pulverização seja realizada e determinar que uma alteração nas características agrícolas no local de trabalho ou em locais geográficos específicos no local de trabalho ocorreu ou provavelmente ocorreu, tal como uma operação de arado de sulco criando sulcos arados. Em outro exemplo, a lógica de evento 1428 pode receber dados de eventos indicativos de uma operação de irrigação ocorrendo no local de trabalho após os dados para o mapa anterior terem sido coletados e antes que a operação de colheita seja realizada e determinar que uma alteração nas características agrícolas no local de trabalho ou em locais geográficos específicos no local de trabalho ocorreu ou provavelmente ocorreu, tal como aumento de biomassa devido à operação de irrigação. Lógica de evento 1428 pode, ao fazer tal determinação, também considerar vários outros dados, tais como dados meteorológicos, para determinar a probabilidade de uma alteração nas características agrícolas do campo, tal como a ocorrência de vento forte, luz solar intensa, altas temperaturas, etc. Isso faria com que a umidade aplicada pela operação de irrigação não fosse retida no campo. Esses são meramente exemplos. Além disso, a lógica de evento 1428 pode fazer essas determinações usando vários modelos, tal como deriva de sedimentos ou modelos de depósito, modelos de deriva de cinzas, modelos de terremoto, modelos meteorológicos, bem como vários outros modelos.
[00131] Outra lógica 1430 pode incluir várias outras lógicas configuradas para analisar uma variedade de outros dados (por exemplo, acessados a partir do(s) armazenamento(s) de dados, recebidos de sensor(es), entradas de operador/usuário, bem como várias outras fontes de dados) e determinar se uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho (como indicado pelo mapa de característica agrícola anterior) ocorreu ou provavelmente ocorreu.
[00132] Deve-se notar que estes são apenas alguns exemplos da lógica e das operações da lógica que podem ser incluídos como parte do sistema de confiança de característica agrícola.
[00133] Será entendido que a(s) determinação(ões) de que uma alteração nas características agrícolas de um local de trabalho de localizações geográficas particulares no local de trabalho ocorreu ou provavelmente ocorreu podem ser baseadas em um único tipo de dados ou em uma combinação de dados, bem como em uma única característica ou em uma combinação de várias características. Em alguns exemplos, o número de indicações pode afetar o nível de confiança de característica agrícola. Por exemplo, a presença de uma única característica (por exemplo, baixa precipitação pluviométrica) pode indicar que uma alteração ocorreu ou provavelmente ocorreu, entretanto, a presença de múltiplas características pode indicar que uma alteração ocorreu ou provavelmente ocorreu em um grau maior ou menor. Por exemplo, embora uma indicação de que ocorreram ventos fortes pode indicar uma alteração em uma característica agrícola, tais como rendimento, biomassa, altura de cultura, etc., vento forte combinado com, por exemplo, dados que indicam que certas culturas no campo estão localizadas em altitudes mais elevadas, orientado em uma determinada direção em relação à direção do vento e/ou que o tipo de cultura ou genótipo de cultura é particularmente suscetível a ventos fortes, pode afetar o valor de confiança nas características agrícolas desse local particular (como indicado pelo mapa de característica agrícola anteriores) em maior grau. Por exemplo, isso pode levar à determinação de que o crescimento da cultura foi afetado ou que ocorreu quebra de cultura em um grau relativamente alto de probabilidade e, portanto, o rendimento, biomassa, altura de cultura resultantes, etc. serão alterados, comparados aos rendimento, biomassa, altura de cultura, etc. como indicado no mapa anterior. Similarmente, uma indicação de que o campo sofreu vento forte, sem indicação(ões) associada(s) com relação à elevação da cultura, a orientação da cultura e/ou o tipo de cultura ou genótipo de cultura, pode afetar o valor de confiança a um menor grau. Por exemplo, pode levar à determinação de que uma alteração no rendimento, biomassa, altura de cultura, etc. pode ter ocorrido com um grau de probabilidade relativamente menor. Esses são meramente exemplos.
[00134] O(s) gerador(es) de mapa 1402 é(são) configurado(s) para gerar uma variedade de mapas com base no(s) mapa(s) de característica agrícola anterior(es) e nos dados suplementares. Em alguns exemplos, os dados suplementares provêm uma indicação de uma alteração detectada nas características agrícolas do local de trabalho. Em um caso desses, o gerador de mapa de característica agrícola corrigido 1440 pode incorporar a alteração detectada nas características agrícolas como indicado pelos dados suplementares com o mapa de característica agrícola anterior para gerar um mapa de característica agrícola corrigido. Por exemplo, em alguns casos, as características do local de trabalho podem ser detectáveis ou visíveis a vários sensores usados para gerar dados suplementares de maneira que uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho (como indicado pelo mapa anterior) possa ser determinada com um certo grau de certeza. Por exemplo, a ocorrência de uma alteração no estado de cultura, tal como a colheita sendo derrubada, pode ser claramente detectável de forma que possa ser detectada. Em tal caso, o mapa de característica agrícola corrigido (por exemplo, mapa de altura de cultura corrigido) gerado pelo gerador de mapa de característica agrícola corrigido 1440 refletirá a alteração na altura de cultura da cultura no local de trabalho.
[00135] Em alguns exemplos, os dados suplementares provêm uma indicação de uma característica ou condição no local de trabalho ou no ambiente do local de trabalho que pode indicar que uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho provavelmente ocorreu, mas não pode ser confirmado com um nível de certeza pelo(s) sistema(s) (por exemplo, sensor(es) ou humanos coletando ou de outra forma alimentando os dados). Isso pode ser o caso, por exemplo, quando uma característica do local de trabalho não é visível devido à cobertura de vegetação ou devido a vários outros ofuscantes. Em tais exemplos, o gerador de mapa de confiança de característica agrícola 1442 pode gerar um mapa de confiança de característica agrícola que indica, dentre outras coisas, o valor de confiança de característica agrícola no local de trabalho ou em localizações geográficas particulares no local de trabalho. O mapa de confiança de característica agrícola (alguns exemplos do qual são providos a seguir) pode ser gerado como uma camada de mapa interativo em um mapa interativo de maneira que o usuário ou operador seja capaz de manipular a funcionalidade da camada de mapa ou do mapa. Por exemplo, o usuário ou operador pode ser capaz de alternar a exibição entre o mapa de confiança de característica agrícola e o mapa de característica agrícola anterior, ou gerar uma tela dividida com uma parte mostrando o mapa de característica agrícola anterior e outra parte mostrando o mapa de confiança de característica agrícola. Além disso, o usuário ou operador pode manipular a exibição da representação do valor de confiança para o local de trabalho ou para localizações geográficas particulares do local de trabalho, tal como alterando a representação do valor de confiança, ou exibindo a representação do valor de confiança e da característica agrícola correspondente (ou seu valor 0 como indicado pelo mapa de característica agrícola anterior. Além disso, a exibição de mapa pode incluir adicionalmente uma indicação da localização da máquina móvel 100 no local de trabalho, tal como representado pelo mapa. Esses são meramente exemplos.
[00136] Também será entendido que o(s) gerador(es) de mapa 1402 pode(m), em alguns exemplos, gerar um mapa que inclui características agrícolas corrigidas e níveis de confiança de característica agrícola. Por exemplo, para as áreas do local de trabalho onde as características agrícolas podem ser detectadas com um grau de certeza (por exemplo, a característica do local de trabalho é realmente visível ou detectável de outra forma), podem ser providas características agrícolas corrigidas ou atualizadas e, para as áreas do local de trabalho onde as características agrícolas não podem ser detectadas com um certo grau de certeza (por exemplo, a característica do local de trabalho não é visível), um nível de confiança de característica agrícola para essas áreas pode ser provido. Dessa forma, o mapa pode ser uma mistura de características agrícolas corrigidas e níveis de confiança de característica agrícola. Além disso, um mapa pode ser gerado com uma combinação das características agrícolas indicadas pelo mapa anterior, características agrícolas corrigidas e níveis de confiança de característica agrícola.
[00137] Como ilustrado na FIG. 4, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode incluir gerador de sinal de ação 1406. O gerador de sinal de ação 1406 pode gerar uma variedade de sinais de ação, usados para controlar uma ação de componentes da arquitetura de computação 1300. Por exemplo, sinais de ação podem ser usados para controlar uma operação da máquina móvel 100, tal como levantar ou abaixar o coletor 104, levantar ou abaixar a lança 210, ajustar a velocidade da máquina móvel 100, ajustar uma direção de máquina móvel 100, ajustar a operação do subsistema de pulverização, bem como controlar e/ou ajustar uma variedade de outras operações ou ajustes de máquina. Em outro exemplo, o(s) sinal(is) de ação é(são) usados para prover exibições, recomendações e/ou outras indicações (por exemplo, alertas) em uma interface ou mecanismo de interface, tal como a um operador 1362, em uma interface de operador 1360 ou para um usuário remoto 1366 em uma interface de usuário 1364. As indicações podem incluir saídas de áudio, visuais ou hápticas. A indicação pode ser indicativa do valor de confiança da característica agrícola ou representação do valor de confiança de característica agrícola, um mapa de característica agrícola corrigido, um mapa de confiança de característica agrícola, bem como uma variedade de outras exibições. Além disso, o gerador de sinal de ação 1406 pode gerar sinais de ação para controlar a operação dos veículos 1370, por exemplo, para deslocar para localizações no local de trabalho para explorar ainda mais as localizações para coletar dados adicionais. Similarmente, os sinais de ação podem ser gerados para recomendar ao operador ou usuário enviar um batedor humano aos locais do local de trabalho para explorar ainda mais os locais para coletar dados adicionais. Em outros exemplos, o gerador de sinal de ação 1406 pode gerar sinais de ação para direcionar (por exemplo, provendo uma indicação em um mecanismo de interface) um humano para conduzir, dirigir ou caminhar para uma área para explorar a área para coletar dados adicionais. Isso pode incluir explorar visualmente a área ou a assistência de vários dispositivos de sensoreamento (como dispositivos hápticos) operados por humanos ou incluídos em um veículo operado por humanos. A direção pode ser dada por, pelo menos, uma das orientações de áudio, visual ou tátil. Esses são meramente exemplos. O sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar qualquer número de uma variedade de sinal(is) de ação usado(s) para controlar qualquer número de ações de qualquer número de componentes da arquitetura de computação 1300.
[00138] A lógica de limiar 1408 é configurada para comparar várias características do local de trabalho a uma variedade de limiares. Os limiares podem ser gerados automaticamente pelo sistema 1330 (como por lógica de aprendizagem de máquina 1410), alimentados por um operador ou um usuário, ou gerados de várias outras maneiras. Por exemplo, os limiares podem ser usados para determinar um nível de desvio de um valor esperado ou um nível de desvio das áreas circundantes do local de trabalho para determinar as áreas do local de trabalho que podem ter alterações nas características agrícolas. Por exemplo, se o crescimento das culturas (medido por dados de índice vegetativo) em uma localização geográfica particular no local de trabalho desviar em um valor limiares de um nível previsto de crescimento da cultura ou em comparação com as culturas nas áreas circundantes do local de trabalho, então o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode ser controlado para gerar um valor de confiança de característica agrícola para o local de trabalho ou a localização geográfica particular no local de trabalho, indicando que uma característica agrícola (por exemplo, topografia, características de solo, tais como umidade de solo, níveis de nutrientes, também como várias outras características agrícolas) a alteração pode ser provável ou pode ter ocorrido.
[00139] Além disso, a lógica de limiar 1408 é configurada para comparar os vários valores de confiança de característica agrícola a uma variedade de limiares. Os limiares podem ser gerados automaticamente pelo sistema 1330 (como por lógica de aprendizagem de máquina 1410), alimentados por um operador ou um usuário, bem como gerados de várias outras maneiras. Os limiares podem ser usados para determinar o quanto as características agrícolas do local de trabalho (indicadas por dados suplementares e o nível de confiança de característica agrícola correspondente) podem se desviar das características agrícolas indicadas pelo mapa de característica agrícola anterior antes de um controle da(s) máquina(s) e/ou ajuste dos parâmetros operacionais da(s) máquina(s) em execução, ou antes que uma exibição, recomendação ou outra indicação (por exemplo, alerta) seja provida em uma interface ou mecanismo de interface. A indicação pode incluir saídas de áudio, visuais ou hápticas. Por exemplo, um operador ou usuário pode alimentar um limite de nível de confiança de característica agrícola de 95%, de maneira que, apenas quando o nível de confiança de característica agrícola estiver abaixo de 95%, algum sinal de ação será gerado. Além disso, o limiar pode ser usado na atribuição de representações do valor de confiança. Por exemplo, no exemplo de “alto, médio e baixo” como representações do nível de confiança de característica agrícola, um limiar pode indicar uma faixa de níveis de confiança da característica agrícola para atribuir a cada representação. Por exemplo, 90% - 99% pode ser representado como “alto”, 70% - 89% pode ser representado como “médio” e qualquer coisa abaixo de 70% pode ser representado como “baixo”. Esses são meramente exemplos.
[00140] A FIG. 4 também mostra que o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode incluir lógica de aprendizagem de máquina 1410. A lógica de aprendizagem de máquina 1410 pode incluir um modelo de aprendizagem de máquina que pode incluir algoritmo(s) de aprendizagem de máquina, tais como, mas não se limitando a, redes de memória, sistemas Bayes, árvores de decisão, autovetores, autovalores e aprendizagem de máquina, algoritmos evolucionários e genéticos, sistemas/regras especialistas, motores/raciocínio simbólico, redes adversárias generativas (GANs), Análise Gráfica e ML, regressão linear, regressão logística, LSTMs e redes neurais recorrentes (RNNSs)), Redes Neurais Convolucionais (CNNs), MCMC, Florestas Aleatórias, Aprendizagem por Reforço ou Aprendizagem de máquina baseada em Recompensa e semelhantes.
[00141] A lógica de aprendizagem de máquina 1410 pode melhorar a determinação dos níveis de confiança de característica agrícola, melhorando o processo algorítmico para a determinação, tal como melhorando o exploração das características e condições do local de trabalho ou do ambiente do local de trabalho que indicam modificações nas características agrícolas do local de trabalho. Por exemplo, a lógica de aprendizagem de máquina 1410 pode aprender relações entre características, fatores e/ou condições que afetam as características agrícolas do local de trabalho. A lógica de aprendizagem de máquina 1410 pode também utilizar um algoritmo de aprendizagem tipo circuito fechado, tal como uma ou mais formas de aprendizagem de máquina supervisionado.
[00142] Como ilustrado na FIG. 4, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode incluir lógica de análise de qualidade de dados 1411. Na determinação de um nível de confiança nas características agrícolas de um local de trabalho como indicado por um mapa de característica agrícola anterior, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode utilizar saídas de qualidade de dados geradas pela lógica de análise de qualidade de dados 1411. A lógica de análise de qualidade de dados 1411 pode identificar ou determinar uma qualidade de dados, por exemplo, dados usados para gerar uma característica agrícola anterior e/ou dados suplementares. Na determinação da confiança nas características agrícolas indicadas por um mapa de característica agrícola anterior, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode levar em conta a qualidade dos dados usados para gerar o mapa de característica agrícola anterior como determinado ou identificado pela lógica de análise de qualidade de dados 1411. A lógica de análise de qualidade de dados 1411 pode utilizar vários dados (por exemplo, metadados) que indicam as condições e/ou características sob as quais os dados para o mapa anterior foram coletados. Por exemplo, o momento em que os dados foram coletados, o(s) sensor(es), as capacidades de ajustes de sensor, as condições ambientais (por exemplo, condições climáticas, condições climáticas, obscurantes, etc.), condições de campo (por exemplo, condição de campo descoberto, etc.), bem como uma variedade de outros dados.
[00143] Em um exemplo particular, um mapa de característica agrícola anterior pode ser gerado com base em dados de índice vegetativo (por exemplo, NDVI, LAI, etc.). O momento da coleta dos dados de índice vegetativo pode ser determinante da qualidade e/ou confiabilidade do mapa de característica agrícola resultante (por exemplo, mapa de rendimento, etc.). Por exemplo, os dados NDVI coletados em um ponto inicial da estação de crescimento podem não ser tão úteis porque pode haver muito pouco crescimento da planta capturado nas imagens. Da mesma forma, em partes posteriores das estações, tal como quando as plantas estão totalmente crescidas, os dados de NDVI podem não ser tão úteis porque o pico de crescimento vegetativo pode resultar em imagens saturadas (por exemplo, a resposta espectral da planta satura). Ao passo que, em vários outros pontos da estação de crescimento, os dados de NDVI podem ser mais úteis, uma vez que as plantas no campo podem ter sofrido um crescimento adequado e os dados podem prover uma boa distribuição de valores de índice vegetativo (por exemplo, nem tanta saturação). Este é meramente um exemplo. Em outros exemplos, a lógica de análise de qualidade de dados 1411 pode considerar a resolução de imagens, clareza de imagens, a presença de obscurantes (por exemplo, condições climáticas, condições climáticas, condições de campo, etc.). Por exemplo, dependendo da característica agrícola de interesse, as condições do campo descoberto podem prover dados de qualidade superior, de maneira que os dados coletados quando o campo está descoberto são considerados de qualidade superior em relação aos dados coletados quando o campo tem crescimento de plantas.
[00144] Com base na saída de qualidade de dados indicando uma qualidade dos dados para a geração do mapa de característica agrícola anterior, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode determinar uma confiança nas características agrícolas indicadas pelo mapa de característica agrícola anterior. Em alguns exemplos, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode obter ou recomendar a obtenção de um mapa de característica agrícola anterior alternativo e/ou usar ou recomendar o uso de dados diferentes para a geração do mapa de característica agrícola anterior. Além disso, a qualidade dos dados utilizados para a geração do mapa de característica agrícola anteriores pode afetar a determinação da probabilidade de que as características agrícolas tenham mudado.
[00145] Em outro exemplo, a lógica de análise de qualidade de dados 1411, na provisão de uma saída de qualidade de dados, pode considerar a característica e/ou condições nas quais os dados suplementares foram coletados. Por exemplo, os dados de condições climáticas coletados de fontes de terceiros (por exemplo, estações meteorológicas externas, a Internet, etc.) podem ser menos confiáveis ou atribuídos com menos peso do que os dados meteorológicos de sensores de condições climáticas localizados em um campo de interesse ou dados meteorológicos providos por um usuário ou operador que observou as condições climáticas no campo de interesse. Similarmente, os sensores, bem como as capacidades e ajustes de sensor, podem ser considerados na determinação ou identificação de uma qualidade dos dados suplementares. Por exemplo, dados suplementares coletados por um sensor mais antigo ou desatualizado, ou um sensor com resolução relativamente inferior, podem ser considerados menos confiáveis ou ser atribuídos com menor peso em relação aos dados suplementares coletados por um sensor mais novo ou um sensor com resolução relativamente mais alta. Adicionalmente, as condições de campo e/ou condições ambientais no momento em que os dados suplementares foram coletados pode também ser consideradas, por exemplo, a presença de obscurantes no campo de interesse (por exemplo, obscurantes de condições climáticas, obscurantes meteorológicos, obscurantes no campo, etc.). Esses são meramente exemplos. Em outros exemplos, a lógica de análise de qualidade de dados pode considerar várias outras condições ou características nas quais os dados suplementares foram coletados.
[00146] Com base na saída de qualidade de dados indicando uma qualidade dos dados suplementares, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode determinar uma confiança nas características agrícolas indicadas pelo mapa de característica agrícola anterior. Em alguns exemplos, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode obter ou recomendar obter dados suplementares alternativos e/ou usar ou recomendar o uso de diferentes dados suplementares para a geração da saída de confiança de característica agrícola. Além disso, a qualidade dos dados suplementares pode afetar a determinação da probabilidade de que as características agrícolas tenham mudado.
[00147] A FIG. 5 é um fluxograma que mostra um exemplo da operação do sistema de confiança de característica agrícola 1330 mostrado na FIG. 4 na determinação de uma confiança nas características agrícolas do local de trabalho como indicado pelo mapa de característica agrícola anterior com base em dados suplementares e na geração de uma saída de confiança de característica agrícola com base na determinação. Deve-se entender que a operação pode ser realizada a qualquer momento ou em qualquer ponto durante uma operação agrícola, ou mesmo se uma operação agrícola não estiver em andamento. Adicionalmente, embora a operação seja descrita de acordo com a máquina móvel 100, deve-se entender que outras máquinas com um sistema de confiança de característica agrícola 1330 podem ser igualmente usadas.
[00148] O processamento começa no bloco 1502, onde a lógica de captura de dados 1404 obtém um mapa de característica agrícola de um local de trabalho (por exemplo, como uma linha de base). O mapa de característica agrícola pode ser baseado em um levantamento do local de trabalho (por exemplo, um levantamento aéreo, um levantamento por satélite, um levantamento por um veículo terrestre, um levantamento humano, etc.) como indicado pelo bloco 1504, dados de uma operação anterior no local de trabalho (por exemplo, dados de fileira, dados de passem, etc.) como indicado pelo bloco 1506, bem como baseado em vários outros dados, como indicado pelo bloco 1508.
[00149] Uma vez que um mapa de característica agrícola do local de trabalho tenha sido obtido no bloco 1502, o processamento continua no bloco 1510, onde a lógica de captura de dados 1404 obtém dados suplementares para o local de trabalho. Os dados suplementares podem ser obtidos ou de outra forma recebidos de vários sensores como indicado pelo bloco 1512, entrada do operador/usuário como indicado pelo bloco 1514, várias fontes externas (por exemplo, estações climáticas, Internet, fontes de notícias, etc.) como indicado pelo bloco 1516, bem como de várias outras fontes de dados suplementares, como indicado pelo bloco 1518.
[00150] Uma vez que os dados são obtidos nos blocos 1502 e 1510, o processamento prossegue no bloco 1520 onde, com base no mapa de característica agrícola (por exemplo, mapa de característica agrícola anterior) e os dados suplementares, detector de alteração de característica agrícola 1420 do sistema de confiança de característica agrícola 1330 detecta uma alteração ou uma alteração provável nas características agrícolas do local de trabalho (como indicado pelo mapa de característica agrícola anterior) com base nas características do local de trabalho ou do ambiente do local de trabalho como indicado pelos dados suplementares. Essas características podem ser características climáticas indicadas por dados climáticos e analisadas pela lógica climática 1422 como indicado pelo bloco 1522, características da vegetação indicadas pelos dados de vegetação e analisadas pela lógica de vegetação 1424 como indicado pelo bloco 1524, características de solo indicadas pelos dados de solo e analisadas pelo lógica de solo 1426 como indicado pelo bloco 1526, as características de evento indicadas pelos dados de evento e analisadas pela lógica de evento 1428 como indicado pelo bloco 528, bem como uma variedade de outras características indicadas por vários outros dados e analisadas por várias outras lógicas, como indicado pelo bloco 1530.
[00151] O processamento prossegue no bloco 1532 onde, com base na alteração detectada ou provável alteração nas características agrícolas do local de trabalho, o analisador de confiança de característica agrícola 1400 do sistema de confiança de característica agrícola 1330 determina um nível de confiança de característica agrícola indicativo de uma confiança nas características agrícolas do local de trabalho ou as características agrícolas de localizações geográficas particulares no local de trabalho, como indicado pelo mapa de característica agrícola anterior.
[00152] O processamento prossegue no bloco 1534 onde, com base nos níveis de confiança de característica agrícola, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 gera saída(ões) de confiança de característica agrícola. As saídas de confiança de característica agrícola podem incluir representação(ões) do(s) nível(eis) de confiança de característica agrícola como indicado pelo bloco 1536, mapas como indicado pelo bloco 1538, bem como várias outras saídas, ou combinações das mesmas, como indicado pelo bloco 11540. A(s) representação(ões) no bloco 536 pode(m) incluir representações numéricas, tais como percentagens ou valores escalares, como indicado pelo bloco 1542, gradação e/ou valores escalares, tais como AF, “alto, médio, baixo”, 1-10, como indicado pelo bloco 1544, representações aconselhadoras, tais como cautela, prosseguir, lento, fazer exploração primeiro, nenhuma cultura, como indicado pelo bloco 1546, bem como várias outras representações, incluindo várias outras métricas e/ou valores, ou combinações dos mesmos como indicado por bloco 1548.
[00153] Os mapas no bloco 1538 podem ser gerados pelo(s) gerador (es) de mapa 1402 e podem incluir mapas de característica agrícola corrigidos como indicado pelo bloco 1550, mapas de confiança de característica agrícola, como indicado pelo bloco 1552, bem como vários outros mapas como indicado pelo bloco 1554. Em um exemplo, outros mapas podem incluir um mapa que inclui tanto informação de característica agrícola corrigida quanto nível(eis) de confiança de característica agrícola. Em outro exemplo, outros mapas podem incluir um mapa que inclui uma ou mais das informação de característica agrícola corrigida, nível(eis) de confiança de característica agrícola e/ou características agrícolas como indicado pelo mapa de característica agrícola anterior.
[00154] Em um exemplo, uma vez que a(s) saída(s) de confiança de característica agrícola tenha(m) sido gerada(s) no bloco 1534, o processamento prossegue no bloco 1556, onde o gerador de sinal de ação 1406 gera um ou mais sinal(ais) de ação. Em um exemplo, os sinais de ação podem ser usados para controlar a operação de uma ou mais máquinas, tal como controlar um ou mais subsistemas controláveis 1302 da máquina móvel 100, veículos 1370, etc., como indicado pelo bloco 1558. Por exemplo, o gerador sinal de ação 1406 pode gerar sinais de ação para controlar a velocidade da máquina móvel 100 ou a rota (por exemplo, trajeto de deslocamento) da máquina móvel 100, ajustar a posição de um componente da máquina móvel 100, tal como a posição do coletor 104 ou lança 210 acima da superfície do local de trabalho, ajustar um parâmetro operacional do subsistema de pulverização do pulverizador 201, bem como controlar e/ou ajustar uma variedade de outras operações ou ajustes de máquina. Em outro exemplo, uma exibição, recomendação ou outra indicação pode ser gerada para um operador 1362 em uma interface de operador 1360 ou para um usuário remoto 1366 em uma interface de usuário 1364 como indicado pelo bloco 1560. A exibição pode incluir uma indicação de nível de confiança de característica agrícola, uma exibição de um mapa, tal como um mapa de característica agrícola corrigido ou um mapa de confiança de característica agrícola, ou um mapa com uma ou mais das características agrícolas corrigidas, representações de confiança de característica agrícola e/ou características agrícolas como indicado pelo mapa de característica agrícola anterior. Qualquer número de vários outros sinais de ação pode ser gerado pelo gerador de sinal de ação 1406 com base na(s) saída (ões) de confiança de característica agrícola como indicado pelo bloco 1562.
[00155] O processamento prossegue no bloco 1564, onde é determinado se a operação da máquina móvel 100 foi concluída no local de trabalho. Se, no bloco 1564, for determinado que a operação não foi concluída, o processamento prossegue no bloco 1510, onde dados suplementares adicionais são obtidos. Se, no bloco 1564, for determinado que a operação foi concluída, o processamento termina.
[00156] As FIGS. 6-11 são ilustrações pictoriais de exemplos dos vários mapas que podem ser usados ou gerados por um sistema de confiança de característica agrícola 1330 mostrado na FIG. 4 A FIG. 6 é um exemplo de um mapa de característica agrícola anterior 1600 de um local de trabalho que pode ser obtido um d usado pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330. O mapa de característica agrícola anterior 1600 mostra as características agrícolas do local de trabalho 1602 no qual a máquina móvel 100 deve operar. No exemplo ilustrado na FIG. 6, o mapa 1600 é um mapa de rendimento que mostra as características de produção. Em um exemplo, o mapa de rendimento pode ser gerado com base em dados de índice vegetativo, tais como dados NDVI e/ou dados de índice de área foliar, coletados antes da operação a ser realizada pela máquina móvel 100. O mapa de rendimento anterior 1600 pode incluir representações de valor de característica agrícola 1604, rosa dos ventos 1606, legenda 1607 e indicador de máquina móvel 1608. Embora certos itens sejam ilustrados na FIG. 6, será entendido que o mapa de característica agrícola anterior 1600 pode incluir vários outros itens. De um modo geral, o mapa de característica agrícola anterior 1600 indica características agrícolas do local de trabalho 1602 tais como valores de rendimento da cultura no local de trabalho 1602 como indicado pelas representações de valor de característica agrícola 1604 (ilustradamente mostradas como valores de rendimento). O mapa de característica agrícola 1600 inclui adicionalmente a rosa dos ventos 1606 para indicar a disposição do local de trabalho 1602 e itens no mapa 1600 ou local de trabalho 1602 em relação ao Norte, Sul, Leste e Oeste. O mapa de característica agrícola 1600 inclui adicionalmente a legenda 1607 que provê uma chave para representações no mapa 1600, tal como uma chave para representações de valor de característica agrícola 1604, ilustradamente mostradas representando “ALTO” (por exemplo, alto rendimento), “MÉDIO” (por exemplo, médio rendimento) e “BAIXO” (por exemplo, baixo rendimento). Embora alto, médio e baixo sejam mostrados, várias outras representações podem ser utilizadas, tais como outras representações discutidas no presente documento. Além disso, embora o rendimento seja ilustrado como a característica agrícola de interesse na FIG. 6, deve-se entender que várias outras características agrícolas podem também ser usadas. O mapa de característica agrícola 1600 pode ainda incluir uma indicação da posição e/ou direção da máquina móvel 100, tal como representado pelo indicador 1608, que é mostrado no canto sudoeste do local de trabalho 1602 em direção ao norte. As representações de valores de características agrícolas 1604 podem adicionalmente indicar, além de uma localização dos valores de características agrícolas, dados de fileira ou passe, tal como organizar os valores de características agrícolas por fileira ou por passe. Por exemplo, as representações de valor de característica agrícola podem organizar os valores de característica agrícola por passe prospectiva ou fileira da máquina móvel, os passes prospectivos podem ser baseados na localização, direção (ou rota) e/ou dimensões da máquina móvel.
[00157] A FIG. 7 é um exemplo de um mapa de característica agrícola 1610 que pode ser gerado pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330, com base em um mapa de característica agrícola anterior, tal como o mapa de 1600 e dados suplementares relativos ao local de trabalho 1602 ou o ambiente do local de trabalho 1602. O mapa de confiança de característica agrícola 1610 no geral indica um nível de confiança nas características agrícolas do local de trabalho 1602 que são mostradas no mapa de característica agrícola anterior 1600. Como pode-se ver, o mapa de confiança de característica agrícola 1610 pode incluir zonas de confiança de característica agrícola 1614 (mostradas como 1614-1 a 1614- 3) e representações de nível de confiança de característica agrícola 1617. Inúmeros exemplos diferentes de representações de nível de confiança de característica agrícola 1617 são mostrados na FIG. 7. Por exemplo, a FIG. 7 mostra que as representações 1617 podem ser representações numéricas (por exemplo, 95%), bem como gradação e/ou representações em escala (por exemplo, A-F, 1-10, “alto, médio, baixo”, etc.). Como pode-se ver, o nível de confiança de característica agrícola e as representações de nível de confiança de característica agrícola correspondentes podem variar no local de trabalho 1602, como indicado pelas zonas de confiança 1614-1 a 1614-3.
[00158] Em um exemplo, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode ter recebido dados suplementares indicando que o local de trabalho 1602 passou por condições de estiagem em um período de tempo (por exemplo, pouca ou nenhuma chuva durante a fase reprodutiva da cultura). Com base nestes dados suplementares, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode determinar que uma alteração nas características agrícolas (por exemplo, rendimento preditivo) do local de trabalho 1602 e/ou de localizações geográficas particulares no local de trabalho 1602 ocorreu ou provavelmente ocorreu. Por exemplo, com base nas características (por exemplo, rendimento, dados de índice vegetativo) como indicado pelo mapa de característica agrícola anterior 1600 do local de trabalho 602 e os dados suplementares (por exemplo, quantidade de exposição solar, quantidade de vento, quantidade de chuva, condições de estiagem, etc.), o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode determinar que a área do campo representada por 1614-3 provavelmente sofreu uma alteração nas características agrícolas (por exemplo, rendimento preditivo) por causa de condições de baixo crescimento (por exemplo, falta de chuva, superexposição a luz solar, vento forte) no local de trabalho 1602 (o que provavelmente causou uma alteração no rendimento, tal como por causa do menor crescimento da cultura ou morte da cultura) e, portanto, indica que o nível de confiança nas características agrícolas para essa área é “baixo” (ou alguma outra representação). Em um exemplo, as culturas plantadas na área do campo representado por 1614-3 podem ser um genótipo de cultura particular que é particularmente suscetível a estiagem. No mesmo exemplo, as culturas plantadas nas áreas do campo representadas por 1614-1 e 1614-2 podem ser um genótipo de cultura particular e/ou genótipos que são resistentes a estiagem ou relativamente mais tolerantes a estiagem do que as culturas na área 1614-3 e, dessa forma, o nível de confiança nas áreas 1614-1 e 1614-2 são relativamente mais altos do que na área 1614-3. Entretanto, ainda pode haver variação na confiança em todo o campo, mesmo onde há similaridade em uma característica (por exemplo, genótipo da cultura), particularmente quando há variação em uma ou mais outras características (por exemplo, localização, topografia, etc.). Assim, no exemplo mostrado na FIG. 7, enquanto as culturas plantadas na área 1614-2 são do mesmo genótipo que as culturas plantadas na área 1614-1 (por exemplo, resistente a estiagem, tolerante a estiagem, etc.), as culturas na área 1614-2 estão localizadas em uma área de elevação relativamente maior e estão localizados no lado sul do local de trabalho 1602 e, portanto, no exemplo, foram expostas a mais luz solar, passaram por velocidades de vento mais altas e/ou o solo drenou mais água e, dessa forma, há alguma probabilidade de que as características agrícolas (por exemplo, rendimento preditivo) podem ter mudado. Assim, o nível de confiança para a área 1614-2 é “médio”, enquanto o nível de confiança para a área 1614-1 é “alto”, pois as culturas na área 1614-1 estão localizadas em menores elevações. Além disso, por causa do genótipo da cultura (por exemplo, suscetível a estiagem) na área do campo representada por 1614-3, a quantidade ou severidade do desvio das características agrícolas dessa área como indicado pelo mapa anterior, pode ser maior e, portanto, a confiança pode ser relativamente menor. Além disso, embora a área representada por 1614-2 possa ter sofrido alguma alteração nas características agrícolas, como indicado pelo mapa anterior, por causa das condições de cultivo, a quantidade ou severidade do desvio das características agrícolas dessa área, como indicado pelo mapa anterior, pode ser menor e dessa forma o valor de confiança pode ser relativamente maior em comparação com o valor de confiança para a área do campo representado por 1614-3. Por exemplo, o nível de confiança para a área 1614-2 pode ser “médio” porque uma alteração ainda pode ter ocorrido na área nas condições de cultivo experimentadas (por exemplo, estiagem, lado sul do campo, elevação mais alta, etc.), mas por causa do genótipo de cultura da cultura da área (por exemplo, resistente a estiagem), a alteração pode ser menos provável de ser significativa (por exemplo, o desvio pode ser menos severo) do que a alteração na área do campo representada por 1614- 3 onde a cultura é um genótipo suscetível a estiagem. Além disso, o nível de confiança para a área 1614-1 pode ser “alto” em virtude de o sistema de confiança de característica agrícola 1330 determinar que não é provável que uma alteração tenha ocorrido dada a localização, elevação e genótipo da cultura na área 1614-1, e é, portanto, menos provável que sofra alterações no rendimento devido às características e/ou condições indicadas pelos dados suplementares.
[00159] Deve-se notar que este é meramente um exemplo, e que várias outras características do local de trabalho ou do ambiente do local de trabalho, incluindo várias outras características indicadas por dados suplementares, podem ser consideradas pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330. No exemplo provido, a característica agrícola de rendimento e as características providas pelos dados suplementares, tais como precipitação, vento, exposição à luz solar, etc., podem ter um efeito na quantidade de retenção de umidade, disponibilidade de umidade e crescimento da cultura no local de trabalho 602, e, portanto, pode afetar a probabilidade e/ou nível de rendimento (bem como várias outras características agrícolas) no local de trabalho 1602. Além disso, deve-se entender que o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode usar qualquer número de modelos na determinação do nível de confiança de característica agrícola, por exemplo, no exemplo provido, um modelo de crescimento de cultura.
[00160] A FIG. 8 é um exemplo de um mapa de confiança de característica agrícola 1620 que pode ser gerado pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330, com base em um mapa de característica agrícola anterior, tal como o mapa 1600 e dados suplementares relativos ao local de trabalho 1602 e/ou o ambiente do local de trabalho 1602. O mapa de confiança de característica agrícola 1620 é semelhante ao mapa de confiança de característica agrícola 1610, exceto que o nível de confiança de característica agrícola é representado por representações de nível de confiança de característica agrícola aconselhadoras 1627, que pode indicar uma ação a ser tomada ou uma recomendação, tal como uma recomendação de uma ação a ser adotada durante a operação no local de trabalho 1602 ou antes de operação no local de trabalho 1602. Como aqui descrito, o nível de confiança de característica agrícola pode variar no local de trabalho 1602, como representado pelas zonas de confiança de característica agrícola 1614 (mostrado como 1614-1 a 1 1614-3). Cada uma das zonas 1614 pode ter um nível de confiança de característica agrícola aconselhador diferente como representado por 1627. Dessa maneira, o controle da máquina 100 à medida que ela opera no local de trabalho 1602 pode também variar dependendo de em qual zona de confiança 1614 ela está operando. Em um exemplo, as zonas de confiança 1614 podem atuar como “zonas de controle” para a máquina móvel 100, de maneira que a máquina móvel 100 seja controlada de uma certa maneira em uma zona de controle em comparação com outra zona de controle.
[00161] Por exemplo, procedendo com o exemplo anterior provido acima na FIG. 7, na zona 1614-3 onde foi determinado que uma alteração nas características agrícolas provavelmente ocorreu, ou pelo menos que o nível de confiança nas características agrícolas como indicado pelo mapa de característica agrícola anterior 1600 é “baixo”, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode prover uma representação de nível de confiança de característica agrícola aconselhadora 1627, como, “primeiro fazer exploração”, “evitar”, “sem colheita”, bem como várias outras representações aconselhadoras. Essas representações aconselhadoras podem ser usadas para controlar automaticamente a operação da máquina (por exemplo, pelo sistema de controle 1304) ou podem ser usadas pelo operador/usuário para controlar a operação de várias máquinas, tal como máquina móvel 100, veículos 1370, bem como vários outros componentes da arquitetura de computação 1300
[00162] Por exemplo, no exemplo de “primeiro realizar exploração”, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 poderia gerar um sinal de ação para controlar automaticamente um veículo (por exemplo, veículos 1370) para deslocar para a zona 1614-3 para coletar dados adicionais (por exemplo, por meio de sensores 1382) antes de a máquina móvel 100 operar na zona 1614-3, bem como gerar um sinal de ação para prover uma exibição, alerta, recomendação, ou alguma outra indicação em uma interface ou mecanismo de interface (por exemplo, nas interfaces de operador 1360, interfaces de usuário 1364, bem como várias outras interfaces ou mecanismos de interface) que a zona 1614-3 deve primeiro ser explorada (por exemplo, por um humano, por um veículo, etc.) antes da máquina móvel 100 operar lá. A indicação pode incluir saídas de áudio, visuais ou hápticas. Em outros exemplos, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar uma rota e um sinal de ação para controlar automaticamente uma direção da máquina móvel 100 de maneira que ela desloque ao longo da borda da zona 1614-3, mas não para a zona 1614-3. Em um exemplo como esse, a máquina móvel 100 pode realizar uma operação de exploração de maneira que, à medida que desloca ao longo da borda da zona 1614-3, os sensores a bordo da máquina móvel 100 (por exemplo, sensores 1310) ou o operador 1362 podem detectar características na zona 1614-3 antes de operar na zona 1614-3. O sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode também gerar um sinal de ação para prover uma exibição, alerta, recomendação ou alguma outra indicação, tal como uma rota recomendada da máquina móvel 100 através do local de trabalho 1602, em uma interface ou mecanismo de interface. A indicação pode incluir saídas de áudio, visuais ou hápticas. Uma vez que dados adicionais para a área 1614-3 são coletados, o nível de confiança de característica agrícola pode ser determinado dinamicamente pelo sistema de confiança 1330 de maneira que a operação no local de trabalho 1602 possa ser ajustada. Além disso, no caso de os dados adicionais terem um nível de certeza suficiente, as características agrícolas da zona 1614-3 podem ser geradas, tal como na forma de um mapa de característica agrícola suplementar ou corrigido.
[00163] No exemplo de “evitar”, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar uma rota e um sinal de ação para controlar automaticamente uma direção da máquina móvel 100 de maneira que evite deslocar para a zona 1614-3 e gerar um sinal de ação para prover uma exibição, alerta, recomendação ou alguma outra indicação, tal como uma rota recomendada da máquina móvel 100 através do local de trabalho 1602, em uma interface ou mecanismo de interface. A indicação pode incluir saídas de áudio, visuais ou hápticas. Em um exemplo de “evitar”, uma representação aconselhadora 1627 de “sem cultura” pode em vez disso ser exibida. Por exemplo, pode ser que os dados suplementares indiquem que não há cultura a ser colhida na zona 1614-3 e dessa forma não há necessidade da máquina móvel 100 para operar lá, nem há nenhuma necessidade de exploração adicional ou coleta de dados .
[00164] Em outros exemplos, em áreas de confiança reduzida, o controle da máquina agrícola pode retornar o controle (se previamente operando automaticamente ou semiautomaticamente) para um operador e/ou usuário de maneira que o operador e/ou usuário possa observar o campo (e características do mesmo) na frente e/ou em torno da máquina agrícola, tal como por meio de sensor(es) (por exemplo, 1310, 1382, etc.) e controlar a máquina de acordo com o que é observado.
[00165] Na zona 1614-2, onde, no exemplo da FIG. 7, foi determinado que havia uma possibilidade de que uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho 1602 ocorreu, ou pelo menos que o nível de confiança nas características agrícolas indicadas pelo mapa de característica agrícola anterior 1600 é “médio”, sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode prover uma representação de nível de confiança de característica agrícola aconselhadora 1627, tal como “primeiro realizar exploração”, “cuidado”, “lento” ou várias outras representações aconselhadoras. Essas representações aconselhadoras podem ser usadas para controlar automaticamente a operação da máquina (por exemplo, pelo sistema de controle 1304) ou podem ser usadas pelo operador ou usuário para controlar a operação de várias máquinas, tal como a máquina móvel 100, veículos 1370, bem como vários outros componentes da arquitetura de computação 1300.
[00166] Por exemplo, no exemplo de “cuidado” ou “lento”, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar um sinal de ação para controlar automaticamente uma máquina (por exemplo, controlando o subsistema de propulsão 1318 da máquina móvel 100) para deslocar em uma menor velocidade ao longo da zona 1614-2 em comparação com outras zonas ou a uma menor velocidade o suficiente para que os sinais de sensor gerados por sensores a bordo da máquina (por exemplo, sensores 1310) sejam usados para controlar a operação da máquina de uma maneira a tempo suficiente para evitar consequências de características agrícolas no local de trabalho 1602 na zona 1614-2. Como um exemplo, o subsistema de propulsão 1318 da máquina móvel 100 pode ser controlado para impulsionar a máquina móvel 100 a uma velocidade que permite que um sinal de sensor gerado pelo(s) sistema(s) de percepção 1342 indicativo da colheita iminente seja usado para ajustar a altura ou orientação de coletor 104, ajustar a velocidade de deslocamento da máquina móvel 100, bem como para ajustar vários outros parâmetros operacionais, para compensar uma alteração de característica agrícola, tal como rendimento reduzido, para manter um taxa de alimentação desejada, para manter os níveis de separação e/ou limpeza , etc. Além disso, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar um sinal de ação para prover uma exibição, alerta, recomendação ou alguma outra indicação em uma interface ou mecanismo de interface, tal como uma indicação ao operador ou usuário de que a velocidade da máquina deve ser reduzida, uma indicação de que o operador deve prestar atenção particularmente rigorosa ao local de trabalho (ou culturas) à frente da máquina, ou várias outras indicações. A indicação pode incluir uma saída de áudio, visual ou háptica.
[00167] Na zona 1614-1, no exemplo da FIG. 7, foi determinado que uma alteração nas características agrícolas do local de trabalho 1602 era improvável, ou pelo menos que o nível de confiança nas características agrícolas como indicado pelo mapa de característica agrícola anterior é “alto”. Portanto, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode prover uma representação de nível de confiança de característica agrícola aconselhadora 1627, tal como “prosseguir” ou várias outras representações aconselhadoras. Por exemplo, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar um sinal de ação para controlar automaticamente uma máquina (por exemplo, máquina móvel 100) para operar com base nas características agrícolas indicadas pelo mapa de característica agrícola anterior 1600. Além disso, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar um sinal de ação para prover uma exibição, alerta, recomendação ou alguma outra indicação em uma interface ou mecanismo de interface para o operador ou usuário de forma que o operador ou usuário possa usar o mapa de característica agrícola anterior 1600 para operar a máquina móvel 100. A indicação pode incluir uma saída de áudio, visual ou háptica. O sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar sinais de controle para controlar vários outros componentes da arquitetura de computação 1300, bem como várias outras máquinas, pelo menos enquanto na zona 1614-1.
[00168] O indicador 1608 provê uma indicação da localização e direção da máquina móvel 100 no local de trabalho 1602 e, em alguns exemplos, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar um sinal de ação para controlar uma operação da máquina móvel 100, bem como prover uma exibição, alerta, recomendação ou alguma outra indicação em uma interface ou mecanismo de interface com base na posição da máquina móvel 100 no local de trabalho 1602. A indicação pode incluir uma saída de áudio, visual ou háptica. Por exemplo, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode controlar automaticamente a máquina para mudar a operação mediante saída de uma zona 1614 e entrada em outra zona 1614, tal como ajustar automaticamente a velocidade da máquina mediante saída da zona 1614-2 e entrada na zona 1614-1. Além disso, o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode prover uma indicação ao operador de que a máquina entrou em uma zona diferente.
[00169] A FIG. 9 é um exemplo de um mapa de característica agrícola corrigido (ou suplementar) 1630 de um local de trabalho que pode ser gerado pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330, com base em dados suplementares relativos ao local de trabalho 1602 ou o ambiente do local de trabalho 1602. Como descrito acima, em alguns casos, os dados suplementares coletados proverão uma indicação precisa ou relativamente precisa das características agrícolas do local de trabalho, de maneira que a aproximação real ou substancial das características agrícolas reais do local de trabalho pode ser determinada pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330. Por exemplo, um levantamento aéreo subsequente do local de trabalho 1602 (realizado algum tempo depois que os dados foram coletados para o mapa de característica agrícola anterior 1600) pode prover sinal(is) de sensor (por exemplo, imagens) que provê(m) indicações precisas das características agrícolas do local de trabalho 1602. Por exemplo, levantamento aéreo subsequente pode ter sido realizado por um satélite iluminar e fornecer dados de índice vegetativo (por exemplo, dados de NDVI, dados de índice de área foliar, etc.) relativos à cultura no local de trabalho 1602. Em um exemplo, o mapa de característica agrícola corrigido 1630 pode ser gerado e usado como uma nova linha de base para substituir o mapa de característica agricultura anterior 1600. Em outro exemplo, e particularmente se o mapa de característica agrícola 630 corrigido for gerado em um momento próximo o suficiente da realização da operação no local de trabalho 1602 (por exemplo, colheita, pulverização, etc.), ele pode ser usado pelo sistema de controle 1304 ou operador 1362 ou usuário 1366 para controlar a máquina móvel 100, bem como outros componentes da arquitetura de computação 1300.
[00170] Como mostrado na FIG. 9, o mapa de característica agrícola corrigido 1630 é semelhante ao mapa de característica agrícola anterior 1600. O mapa de característica agrícola corrigido 1630 pode incluir representações de valor de característica agrícola corrigidas 1637 que indicam a característica agrícola corrigida do local de trabalho 1602 (por exemplo, valores de rendimento corrigidos). No exemplo mostrado, o mapa de característica agrícola corrigido 1630 pode também incluir representações de valor de característica agrícola 1604 que permanecem inalteradas em relação ao mapa anterior de 1600. Em alguns exemplos, as representações originais (por exemplo, 1604) e as representações corrigidas (por exemplo, 1637) podem ser visualmente diferenciados de maneira que o operador e/ou usuário possa diferenciá-los (e dessa forma sua fonte). As representações podem ser diferenciadas de várias maneiras, tais como cores diferentes, fontes diferentes, intensidades diferentes, negrito, entre várias outras diferenças estilísticas. Embora não mostradas na FIG. 9, as representações anteriores (por exemplo, 1604) que foram corrigidas podem também ser exibidas (ou referenciadas) no mapa de característica agrícola corrigido 1630 e exibidas de várias maneiras para diferenciá-las, tal como usando linhas tracejadas, cores diferentes, também como várias outras diferenças estilísticas. Em outro exemplo, as representações anteriores que foram corrigidas não precisam ser exibidas. Como ilustrado na FIG. 9, o mapa de característica agrícola corrigido 1630 mostra que o local de trabalho 1602 sofreu uma alteração nas características agrícolas, tal como uma alteração no rendimento preditivo para várias culturas em várias áreas do local de trabalho 1602.
[00171] A FIG. 10 é um exemplo de um mapa de característica agrícola misto 1640 de um local de trabalho que pode ser gerado pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330, com base em um mapa de característica agrícola anterior, tal como o mapa 1600 e dados suplementares relativos ao local de trabalho 1602 ou o ambiente do local de trabalho 1602 . Em alguns exemplos, dados suplementares podem, pelo menos para algumas áreas do local de trabalho, provêm indicações de características agrícolas do local de trabalho 1602 que são de um nível suficiente de certeza ou precisão de maneira que as características agrícolas corrigidas possam ser geradas, enquanto, para outras áreas do local de trabalho 1602, os dados suplementares podem ser usados para determinar um nível de confiança nas características agrícolas como indicado pelo mapa de característica agrícola anterior. Por exemplo, em algumas áreas do local de trabalho 1602, a característica de interesse (por exemplo, rendimento preditivo) pode ser detectável de maneira que a característica agrícola pode ser determinada (por exemplo, pode ser determinada com precisão ou confiabilidade), enquanto, para outras áreas, a característica de interesse pode não ser detectável (ou pelo menos não detectável de forma confiável). Por exemplo, obscurantes (por exemplo, cobertura de nuvens) podem impedir a detecção em algumas áreas, embora não impedindo a detecção em outras áreas. Em outros exemplos, certas áreas do campo podem ter sido levantadas (por exemplo, por outra máquina, por um ser humano, etc.) enquanto outras áreas não foram levantadas. Em alguns exemplos, pode haver sensores fixos no local de trabalho 1602 em certas áreas (ou que podem sensorear certas áreas), mas não em outras áreas. Esses são meramente exemplos.
[00172] Em tais exemplos, um mapa de característica agrícola mistos 1640 pode ser gerado que inclui ambas as representações de características agrícolas corrigidas (como indicado por representações de característica agrícola corrigidas 1637), bem como representações de níveis de confiança de característica agrícola (como representado por zonas de confiança 1614 e representações de nível de confiança 1617 e 1627). Dessa maneira, o operador ou usuário pode ser provido com um mapa que indica, para áreas do campo onde as características agrícolas são conhecidas com um certo nível de precisão ou certeza (que pode ser baseado em um limiar como aqui descrito), características agrícolas corrigidas e/ou as características agrícolas originais indicadas pelo mapa de característica agrícola anterior. Para áreas do campo onde as características agrícolas não são conhecidas com um certo nível de precisão ou certeza, o mapa 1640 pode mostrar o nível de confiança nas características agrícolas indicadas pelo mapa de característica agrícola anterior.
[00173] A FIG. 11 é um exemplo de um mapa de confiança de característica agrícola 1650 que pode ser gerado pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330, com base em um mapa de característica agrícola anterior, tal como o mapa 1600 e dados suplementares relativos ao local de trabalho 1602 ou o ambiente do local de trabalho 1602. Como ilustrado, o mapa de confiança de característica agrícola 1650 também inclui uma indicação de uma rota 1652 gerada pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330 para uma máquina (por exemplo, máquina móvel 100) deslocar. A rota 1652 pode ser usada pelo sistema de controle 1304 para controlar automaticamente a operação da máquina móvel 100 à medida que ela desloca no local de trabalho 1602. Por exemplo, a rota 1652 pode ser usada pelo sistema de controle 1304 para gerar um sinal de ação para controlar um ou mais subsistemas controláveis 1302 da máquina móvel 100, tal como o subsistema de direção 1316 para controlar uma direção da máquina móvel 100
[00174] Além disso, o controle da máquina móvel 100 pode ser variado à medida que ela opera no local de trabalho 1602, com base em sua posição dentro ou na proximidade de zonas de confiança 1614. Por exemplo, na zona de confiança 1614-1, a máquina móvel 100 pode ser controlada com base nas características agrícolas indicadas por um mapa de característica agrícola anterior, tal como o mapa 1600, em virtude de a representação do nível de confiança de característica agrícola 1617 ser “alta” e a representação aconselhadora 1627 ser “continuar”. Por outro lado, na zona 1614-2, a máquina móvel 100 pode ser controlada para ajustar a velocidade (por exemplo, deslocar mais lento) em virtude de a representação de nível de confiança de característica agrícola 1617 ser “média” e a representação aconselhadora 1627 ser “lenta”. Como pode-se ver adicionalmente, a rota 1652 pode direcionar a máquina móvel 100 para deslocar ao redor e/ou ao longo do perímetro, ou a borda, mas evitar deslocar para a zona 1614-3, já que a representação do nível de confiança agrícola 1617 é “baixa” e a representação aconselhadora 1627 é “primeiro explorar” e/ou “evitar”. Também deve ser observado que a rota 1652 pode ser gerada e exibida a um operador ou usuário, enquanto a operação da máquina (por exemplo, a direção) ainda é controlada pelo operador ou usuário. Em outros exemplos, a rota 1652 pode ser usada diretamente por uma máquina móvel operando em modos semiautônomos ou autônomos. O indicador 1608 pode prover uma indicação da posição da máquina e, no caso de controle de operador ou usuário, pode prover uma indicação de desvio do trajeto de deslocamento recomendado (como uma linha mostrando onde a máquina realmente deslocou).
[00175] Deve-se notar que os vários mapas mostrados nas FIGS. 6-11 não compreende uma lista exaustiva e que o sistema de confiança de característica agrícola 1330 pode gerar qualquer número de mapas que indicaram ou senão exibem qualquer número de características, condições e/ou itens em ou relativos a um local de trabalho. Também será entendido que todo e qualquer um dos mapas descritos acima nas FIGS. 6-11 pode compreender camadas de mapa que podem ser geradas pelo sistema de confiança de característica agrícola 1330 e podem ser exibidas sobre outras camadas de mapa (por exemplo, como uma sobreposição), ser exibidas ao lado de outras camadas de mapa (por exemplo, tela dividida) e/ou individualmente selecionável ou alternável por um operador ou usuário, tal como por uma entrada em um mecanismo de entrada atuável em uma tela de exibição (por exemplo, tela sensível ao toque) em um mecanismo de interface. Por exemplo, o operador 1362 da máquina móvel 100 pode desejar alternar entre uma exibição de mapa de característica agrícola anterior 1600, o mapa de confiança de característica agrícola 1610 e o mapa de confiança de característica agrícola 1620 durante a operação. Dessa maneira, o operador 1362 pode ser provido com uma indicação de quais foram as últimas características agrícolas conhecidas (por exemplo, por meio de mapa 1600), qual é o nível de confiança de característica agrícola em todo o local de trabalho (por exemplo, por meio de mapa 1610), e qual é a operação aconselhada da máquina móvel 100 através do local de trabalho (por exemplo, via mapa 1620).
[00176] As FIGS. 12-20 ilustram uma modalidade exemplificativa do sistema de confiança de característica agrícola 1330, onde a característica agrícola particular de interesse são características topográficas. Dessa forma, as FIGS. 12-20 ilustram um exemplo com uma arquitetura de sistema de computação (por exemplo, 300) incluindo um sistema de confiança topográfica 330. A topografia é meramente um exemplo de uma característica agrícola. Várias outras características agrícolas também são contempladas no presente documento.
[00177] A FIG. 12 é um diagrama de blocos de um exemplo de uma arquitetura de computação 300 tendo, dentre outras coisas, uma máquina móvel 100 (por exemplo, combinada 101, pulverizador 201, etc.) configurada para realizar uma operação (por exemplo, colheita, pulverização, etc.) em um local de trabalho (tal como campo 206). Alguns itens são semelhantes aos mostrados nas FIGS. 1-2 e eles são similarmente enumerados. A FIG. 12 mostra que a arquitetura 300 inclui máquina móvel 100, rede 359, uma ou mais interfaces de operador 360, um ou mais operadores 362, uma ou mais interfaces de usuário 364, um ou mais usuários remotos 366, um ou mais sistemas de computação remotos 368, um ou mais veículos 370 e podem incluir outros itens 390 igualmente. A máquina móvel 100 pode incluir um ou mais subsistemas controláveis 302, sistema de controle 304, sistema de comunicação 306, um ou mais armazenamentos de dados 308, um ou mais sensores 310, um ou mais processadores, controladores ou servidores 312 e pode incluir outros itens 313 igualmente. Os subsistemas controláveis 302 podem incluir subsistema(s) de posição 314, subsistema de direção 316, subsistema de propulsão 318 e podem incluir outros itens 320 igualmente, tal tais como outros subsistemas, incluindo, mas não se limitando aos aqui descritos com referência às FIGS. 1-2. O(s) subsistema(s) de posição 314, em si, pode(m) em incluir subsistema de posição do coletor 322, subsistema de posição de lança 324 e pode(m) incluir outros itens 326.
[00178] O sistema de controle 304 pode incluir um ou mais processadores, controladores ou servidores 312, controlador de comunicação 328, sistema de confiança topográfica 330 e pode incluir outros itens 334. Os armazenamentos de dados 308 podem incluir dados de mapa 336, dados suplementares 338 e podem incluir outros dados 340
[00179] A FIG. 12 também mostra que os sensores 310 podem incluir qualquer número de diferentes tipos de sensores que sensoreiam ou de outra forma detectam qualquer número de características. Tais como, características relativas ao ambiente da máquina móvel 100 (por exemplo, superfície agrícola 206), bem como o ambiente de outros componentes na arquitetura de computação 300. Adicionalmente, os sensores 310 podem sensorear ou de outra forma detectar características relativas aos componentes na arquitetura de computação 300, tais como características operacionais da máquina móvel 100 ou veículos 370, tais como, informações de posição atual em relação ao coletor da combinada 101 ou à lança do pulverizador 201. No exemplo ilustrado, os sensores 310 podem incluir um ou mais sistemas de percepção 342 ( tal como 156 e/ou 256 supradescritos), um ou mais sensores de posição 344, um ou mais sensores de posição geográfica 346, um ou mais sensores de terreno 348, um ou mais sensores de condições climáticas 350 e podem incluir outros sensores 352 igualmente, tal como qualquer um dos sensores supradescritos com referência às FIGS. 1-2 (por exemplo, sensores 180 ou 280). O sensor de posição geográfica 346, em si, pode incluir um ou mais sensores de localização 354, um ou mais sensores de direção/velocidade 356 e pode incluir outros itens 358
[00180] O sistema de controle 304 está configurado para controlar outros componentes e sistemas de arquitetura de computação 300, tais como componentes e sistemas de máquina móvel 100 ou veículos 370. Por exemplo, o controlador de comunicação 328 é configurado para controlar o sistema de comunicação 306. O sistema de comunicação 306 é usado para comunicar entre os componentes da máquina móvel 100 ou com outros sistemas, tal como veículos 370 ou sistemas de computação remotos 368 pela rede 359. A rede 359 pode ser qualquer uma de uma ampla variedade de diferentes tipos de redes, tais como a Internet, uma rede celular, uma rede de área abrangente (WAN), rede de área local (LAN), rede de área do controlador (CAN), rede de comunicação de campo próximo ou qualquer uma de uma ampla variedade de outras redes ou combinações de redes ou sistemas de comunicação.
[00181] Usuários remotos 366 são mostrados interagindo com sistemas de computação remotos 368, tal como por meio de interfaces de usuário 364. Os sistemas de computação remotos 368 podem ser uma ampla variedade de diferentes tipos de sistemas. Por exemplo, os sistemas de computação remotos 368 podem estar em um ambiente de servidor remoto. Adicionalmente, pode ser um sistema de computação remoto (como um dispositivo móvel), uma rede remota, um sistema de gerenciamento de fazenda, um sistema de vendedor ou uma ampla variedade de outros sistemas remotos. Os sistemas de computação remotos 368 podem incluir um ou mais processadores, controladores ou servidores 374, um sistema de comunicação 372 e pode incluir outros itens 376. Como mostrado no exemplo ilustrado, o sistema de computação remoto 368 pode também incluir um ou mais armazenamentos de dados 308 e sistema de controle 304. Por exemplo, os dados armazenados e acessados por vários componentes na arquitetura de computação 300 podem ser remotamente localizados em armazenamentos de dados 308 em sistemas de computação remotos 368. Além disso, vários componentes da arquitetura de computação 300 (por exemplo, subsistemas controláveis 202) podem ser controlados por um sistema de controle 304 localizado remotamente em um sistema de computação remoto 368. Dessa forma, em um exemplo, um usuário remoto 366 pode controlar a máquina móvel 100 ou veículos 370 remotamente, tal como por uma entrada de usuário recebida pelas interfaces de usuário 364. Estes são meramente alguns exemplos de operação de arquitetura de computação 300.
[00182] Os veículos 370 (por exemplo, UAV, veículo terrestre, etc.) podem incluir um ou mais armazenamentos de dados 378, um ou mais subsistemas controláveis 380, um ou mais sensores 382, um ou mais processadores, controladores ou servidores 384, um sistema de comunicação 385 e pode incluir outros itens 386. No exemplo ilustrado, os veículos 370 podem também incluir o sistema de controle 304. Os veículos 370 podem ser usados na realização de uma operação em um local de trabalho, tal como uma operação de pulverização ou colheita em uma superfície agrícola. Por exemplo, um UAV ou veículo terrestre 370 pode ser controlado para deslocar sobre o local de trabalho, incluindo à frente ou atrás da máquina móvel 100. Os sensores 382 podem incluir qualquer número de uma ampla variedade de sensores, tais como sensores 310. Por exemplo, sensores 382 pode incluir sistemas de percepção 342. Em um exemplo particular, os veículos 370 podem deslocar no campo à frente da máquina móvel 100 e sensorear qualquer número de características que podem ser usadas no controle da máquina móvel 100, tal como sensorear características topográficas à frente da combinada 101 ou pulverizador 201 para controlar uma altura do coletor 102 ou lança 110, em relação a uma superfície do local de trabalho (por exemplo, campo 206), bem como vários outros parâmetros operacionais de vários outros componentes. Em outro exemplo, os veículos 370 podem deslocar no campo atrás da máquina móvel 100 e sensorear qualquer número de características que podem ser usadas no controle da máquina móvel 100, de maneira que os veículos 370 podem permitir o controle de circuito fechado da máquina móvel 100. Em outro exemplo, os veículos 370 pode ser usado para realizar uma operação de exploração para coletar dados adicionais, tais como dados topográficos, relativos ao local de trabalho ou localizações geográficas particulares do local de trabalho.
[00183] Além disso, o sistema de controle 304 pode ser localizado nos veículos 370 de maneira tal que os veículos 370 possam gerar sinais de ação para controlar uma ação da máquina móvel 100 (por exemplo, ajustar um parâmetro operacional de um ou mais subsistemas controláveis 302), com base nas características sensoreadas por sensores 382. Adicionalmente, um mapa de confiança pode ser gerado pelo sistema de controle 304 em veículos 370 para ser usado para o controle da máquina móvel 100.
[00184] Como ilustrado, os veículos 370 podem incluir um sistema de comunicação 385 configurado para comunicar com outros componentes da arquitetura de computação 300, tal como a máquina móvel 100 ou sistemas de computação remotos 368, bem como entre os componentes dos veículos 370.
[00185] A FIG. 12 também mostra um ou mais operadores 362 interagindo com a máquina móvel 100, sistemas de computação remotos 368 e veículos 370, tal como por meio de interfaces de operador 360. As interfaces de operador 360 podem estar localizadas na máquina móvel 100 ou veículos 370, por exemplo, em um compartimento do operador (por exemplo, 103 ou 203, etc.), tal como uma cabine, ou eles podem ser outra interface de operação acoplada comunicativamente a vários componentes na arquitetura de computação 300, tal como um dispositivo móvel ou outro mecanismo de interface.
[00186] Antes de discutir a operação geral da máquina móvel 100, uma breve descrição de alguns dos itens na máquina móvel 100, e sua operação, será provida primeiro.
[00187] O sistema de comunicação 306 pode incluir lógica de comunicação sem fio, que pode ser substancialmente qualquer sistema de comunicação sem fio que pode ser usado pelos sistemas e componentes da máquina móvel 100 para comunicar informações a outros itens, tal como entre o sistema de controle 304, armazenamentos de dados 308 , sensores 310, subsistemas controláveis 302 e sistema de confiança topográfica 330. Em outro exemplo, o sistema de comunicação 306 comunica através de um barramento de rede de área do controlador (CAN) (ou outra rede, tal como uma rede Ethernet, etc.) para comunicar informações entre esses itens. Essas informações podem incluir os vários sinais de sensor e sinais de saída gerados pelas características do sensor e/ou características sensoreadas e outros itens.
[00188] Os sistemas de percepção 342 são configurados para sensorear várias características relativas ao ambiente em torno da máquina móvel 100, tais como características relativas à superfície do local de trabalho. Por exemplo, o(s) sistema(s) de percepção 342 pode(m) ser configurado(s) para sensorear características relativas à vegetação na superfície do local de trabalho (por exemplo, estágio, estresse, dano, queda, densidade, altura, índice de área foliar, etc.), características relativas à topografia da superfície do local de trabalho (por exemplo, solapamentos, sulcos, desvios, erosão do solo, depósitos de solo, acúmulo de solo, obstáculos, etc.), características relativas ao solo (por exemplo, tipo, compactação, estrutura, etc.), características relativas a cobertura do solo (por exemplo, resíduo, cultura de cobertura, etc.), bem como várias outras características. O(s) sistema(s) de percepção 342 pode(m) também sensorear características topográficas da superfície do local de trabalho à frente da máquina móvel 100, de maneira que uma alteração na topografia possa ser determinada e a altura do coletor 104 ou lança 210 possa ser ajustada. Os sistemas de percepção 342 podem, em um exemplo, compreender sistemas de imagem, tais como câmeras.
[00189] Os sensores de posição 344 são configurados para sensorear informação de posição relativa a vários componentes do sistema de pulverização agrícola 102. Por exemplo, inúmeros sensores de posição 344 podem ser dispostos em várias localizações na máquina móvel 100. Eles podem dessa forma detectar uma posição (por exemplo , altura, orientação, inclinação, etc.) dos vários componentes da máquina móvel 100, tais como a altura do coletor 104 ou lança 210 (ou braços de lança 212 e 214) acima da superfície agrícola 110, a altura ou orientação dos bicos 208, bem como informações de posição relativas a vários outros componentes. Os sensores de posição 344 podem ser configurados para sensorear informação de posição dos vários componentes da máquina móvel 100 em relação a qualquer número de itens, tal como informações de posição em relação à superfície do local de trabalho, informações de posição em relação a outros componentes da máquina móvel 100, bem como um uma variedade de outros itens. Por exemplo, os sensores de posição 344 podem sensorear a altura do coletor 104, lança 210 ou bico(s) de pulverização 208 de um topo detectado da vegetação na superfície do local de trabalho. Em outro exemplo, a posição e a orientação de outros itens podem ser calculadas, com base em um sinal do sensor, conhecendo as dimensões da máquina móvel 100
[00190] Os sensores de posição geográfica 346 incluem sensores de localização 354, sensores de direção/velocidade 356 e podem incluir outros r sensores 358 igualmente. Os sensores de localização 354 são configurados para determinar uma localização geográfica da máquina móvel na superfície do local de trabalho (por exemplo, campo 206). Os sensores de localização 354 podem incluir, mas sem se limitar a um receptor de Sistema Global de Navegação por Satélite (GNSS) que recebe sinais de um transmissor de satélite GNSS. Os sensores de localização 354 podem também incluir um componente Cinemático em Tempo Real (RTK) que é configurado para aumentar a precisão dos dados de posição derivados do sinal GNSS. Os sensores de localização 354 podem incluir vários outros sensores, incluindo outros sensores baseados em satélite, sensores de triangulação celular, sensores de posicionamento relativo, etc.
[00191] Os sensores de direção/velocidade 356 são configurados para determinar uma direção e velocidade na qual a máquina móvel 100 está atravessando o local de trabalho durante a operação. Isso pode incluir sensores que sensoreiam o movimento de elementos de engate no chão (por exemplo, rodas ou esteiras 144 ou 244) ou podem utilizar sinais recebidos de outras fontes, tais como sensores de localização 354.
[00192] Os sensores de terreno 348 são configurados para sensorear características da superfície do local de trabalho (por exemplo, campo 206) na qual a máquina móvel 100 está deslocando. Por exemplo, os sensores de terreno 348 podem detectar a topografia do local de trabalho (que pode ser baixada como um mapa topográfico ou sensoreada com sensores) para determinar o grau de inclinação de várias áreas do local de trabalho, para detectar um limite do campo, detectar obstáculos ou outros objetos no campo (por exemplo, pedras, toco de raízes, árvores, etc.), dentre outras coisas.
[00193] Os sensores de condições climáticas 350 são configurados para sensorear várias características climáticas em relação ao local de trabalho. Por exemplo, os sensores de condições climáticas 350 podem detectar a direção e velocidade do vento que desloca no local de trabalho. Os sensores de condições climáticas 350 podem detectar precipitação pluviométrica, umidade, temperatura, bem como inúmeras outras condições. Essa informação pode ser obtida de um serviço meteorológico remoto igualmente.
[00194] Outros sensores 352 podem incluir, por exemplo, sensores de parâmetros operacionais que são configurados para sensorear características relativas aos ajustes de máquina ou operação de vários componentes da máquina móvel 100 ou veículos 370.
[00195] Os sensores 310 podem compreender qualquer número de diferentes tipos de sensores. Como potenciômetros, sensores de efeito Hall, vários sensores mecânicos e/ou elétricos. Os sensores 310 podem também compreender vários sensores de radiação eletromagnética (ER), sensores ópticos, sensores de imagem, sensores térmicos, LIDAR, RADAR, Sonar, sensores de radiofrequência, sensores de áudio, unidades de medição inercial, acelerômetros, sensores de pressão, fluxômetros, etc. Além do mais, embora múltiplos sensores estejam mostrados detectando ou de outra forma sensoreando as respectivas características, os sensores 310 podem incluir um sensor configurado para sensorear ou detectar uma variedade das diferentes características e podem produzir um único sinal de sensor indicativo das múltiplas características. Por exemplo, os sensores 310 podem compreender um sensor de imagem montado em vários locais na máquina móvel 100 ou veículos 370. O sensor de imagem pode gerar uma imagem que é indicativa de múltiplas características relativas tanto à máquina móvel 100 e veículos 370, bem como ao seu ambiente ( por exemplo, superfície agrícola 110). Adicionalmente, embora vários sensores sejam mostrados, mais ou menos sensores 310 podem ser utilizados.
[00196] Além disso, deve-se entender que alguns ou todos os sensores 310 podem ser um subsistema controlável da máquina móvel 100. Por exemplo, o sistema de controle 304 pode gerar uma variedade de sinais de ação para controlar a operação, posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.), bem como vários outros parâmetros operacionais dos sensores 310. Por exemplo, em virtude de a vegetação no local de trabalho poder obscurecer a linha de visão dos sistemas de percepção 342, o sistema de controle 304 pode gerar sinais de ação para ajustar a posição ou orientação dos sistemas de percepção 342 para, desse modo, ajustar sua linha de visão. Esses são apenas exemplos. O sistema de controle 304 pode gerar uma variedade de sinais de ação para controlar qualquer número de parâmetros operacionais do(s) sensor(es) 310.
[00197] Os subsistemas controláveis 302 ilustrativamente incluem subsistema(s) de posição 314, subsistema de direção 316, subsistema de propulsão 318 e podem incluir outros subsistemas 320 igualmente. Os subsistemas controláveis 302 são agora descritos resumidamente.
[00198] Os subsistemas de posição 314 são geralmente configurados para controlar a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) ou de outra forma acionar o movimento de vários componentes da máquina móvel 100. O(s( subsistema(s) de posição 314, em si, podem incluir subsistema de posição do coletor 322, subsistema de posição de lança 324 e podem incluir outros subsistemas de posição 326 igualmente. O subsistema de posição do coletor 322 é configurado para ajustar de forma controlável a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) ou de outra forma acionar o movimento do coletor 104 na combinada 101. O subsistema de posição do coletor 322 pode incluir inúmeros atuadores (tais como elétricos, hidráulicos, atuadores pneumáticos, mecânicos ou eletromecânicos, bem como inúmeros outros tipos de atuadores) que são acoplados a vários componentes para ajustar uma posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) do coletor 104 em relação à superfície do local de trabalho (por exemplo, superfície do campo). Por exemplo, mediante a detecção de uma alteração futura na topografia (por exemplo, detecção de um sulco ou acúmulo de solo, um obstáculo, etc.) na superfície do local de trabalho, os sinais de ação podem ser providos ao subsistema de posição do coletor 322 para ajustar a posição ( por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) do coletor 104 em relação à superfície do local de trabalho.
[00199] O subsistema de posição de lança 324 é configurado para ajustar de forma controlável a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) ou de outra forma acionar o movimento da lança 210, incluindo os braços de lança individuais 212 e 214. Por exemplo, o subsistema de posição de lança 324 pode incluir inúmeros atuadores (como atuadores elétricos, hidráulicos, pneumáticos, mecânicos ou eletromecânicos, bem como inúmeros outros tipos de atuadores) que são acoplados a vários componentes para ajustar uma posição ou orientação da lança 210 ou dos braços de lança individuais 212 e 214 . Por exemplo, mediante a detecção de características relativas à topografia da superfície agrícola 206 (por exemplo, detecção de um sulco, acúmulo de solo, um obstáculo, etc. na superfície agrícola 206), os sinais de ação podem ser providos ao subsistema de posição de lança 324 para ajustar a posição da lança 210 ou dos braços de lança 212 ou 214 em relação à superfície agrícola 206.
[00200] Outros subsistemas de posição 326 podem incluir um subsistema de posição de bico configurado para ajustar controlavelmente a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) ou de outra forma acionar o movimento de bicos 208. O subsistema de posição de bico pode incluir inúmeros atuadores (tais como atuadores elétricos, hidráulicos, pneumáticos, mecânicos ou eletromecânicos, bem como vários outros tipos de atuadores) que são acoplados a vários componentes para ajustar uma posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) dos bicos 208. Por exemplo , mediante a detecção de uma alteração iminente na topografia (por exemplo, detecção de um sulco, acúmulo de solo, um obstáculo, etc.) ou uma alteração iminente na altura da vegetação (por exemplo, altura de cultura, ervas daninhas, etc.) na superfície agrícola 206, os sinais de ação podem ser providos ao subsistema de posição de bico para ajustar a posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) dos bicos 208 em relação à superfície agrícola 206 ou em relação à vegetação na superfície agrícola 206.
[00201] O subsistema de direção 316 é configurado para controlar a direção da máquina móvel 100, dirigindo os elementos de engate no chão (por exemplo, rodas ou esteiras 144 ou 244). O subsistema de direção 316 pode ajustar a direção da máquina móvel 100 com base em sinais de ação gerados pelo sistema de controle 304. Por exemplo, com base em sinais de sensor gerados por sensores 310 indicativos de uma alteração na topografia, o sistema de controle 304 pode gerar sinais de ação para controlar o subsistema de direção 316 para ajustar a direção da máquina móvel 100. Em outro exemplo, o sistema de controle 304 pode gerar sinais de ação para controlar o subsistema de direção 316 para ajustar a direção da máquina móvel 100 para conformar com uma rota comandada, tal como uma rota comandada pelo operador ou usuário, ou, como será descrito em mais detalhes a seguir, uma rota com base em um mapa de confiança topográfica gerado pelo sistema de confiança topográfica 330, bem como várias outras rotas comandadas. A rota pode também ser comandada com base nas características do ambiente em que a máquina móvel 100 está operando que são sensoreadas ou de outra forma sensoreadas pelos sensores 310. Tais como características sensoreadas ou detectadas pelos sistemas de percepção 342 na máquina móvel 100 ou veículos 370. Por exemplo, com base em uma alteração futura na topografia, tal como um sulco, no local de trabalho, sensoreado por sistemas de percepção 342, uma rota pode ser gerada pelo sistema de controle 304 para mudar a direção da máquina móvel 100 para evitar o sulco.
[00202] O subsistema de propulsão 318 é configurado para impulsionar a máquina móvel 100 sobre a superfície do local de trabalho, tal como conduzindo o movimento de elementos de engate no chão (por exemplo, rodas ou esteiras 144 ou 244). Pode incluir uma fonte de potência, tal como um motor de combustão interna ou outra fonte de potência, um conjunto de elementos de engate no chão, bem como outros componentes do conjunto propulsor. Em um exemplo, o subsistema de propulsão 318 pode ajustar a velocidade da máquina móvel 100 com base em sinais de ação gerados pelo sistema de controle 304, que podem ser baseados em várias características sensoreadas ou detectadas pelos sensores 310, um mapa de confiança topográfica gerado pelo sistema de confiança topográfica 330, bem como várias outras bases, tal como entradas de operador ou usuário.
[00203] Outro(s) subsistema(s) 320 podem incluir vários outros subsistemas, tal como um subsistema de entrega de substância no pulverizador 202. O subsistema de entrega de substância pode incluir uma ou mais bombas, um ou mais tanques de substância, trajetos de fluxo (por exemplo, condutos), válvulas controláveis (por exemplo, válvulas de modulação de largura de pulso, válvulas solenoides, etc.), um ou mais bicos (por exemplo, bicos 208), bem como vários outros itens. Uma ou mais bombas podem ser operadas de forma controlada para bombear a substância (por exemplo, herbicida, pesticida, inseticida, fertilizante, etc.) ao longo de um trajeto de fluxo definido por um conduto para bicos 208 que podem ser montados e espaçados ao longo da lança 210, bem como montados em outros locais no pulverizador 202. Em um exemplo, inúmeras válvulas controláveis podem ser colocadas ao longo do trajeto de fluxo (por exemplo, uma válvula controlável associada a cada um dos bicos 208) que pode ser controlada entre uma posição ligada (por exemplo, aberta) e desligada (por exemplo, fechada), para controlar o fluxo de substância através das válvulas (por exemplo, para controlar a vazão).
[00204] Os tanques de substância podem compreender múltiplas tremonhas ou tanques, cada um configurado para conter separadamente uma substância, que pode ser controlada e seletivamente bombeada por uma ou mais bombas através do trajeto de fluxo para bicos de pulverização 208. Os parâmetros operacionais de uma ou mais bombas podem ser controlados para ajustar uma pressão ou uma vazão da substância, bem como várias outras características da substância a ser entregue no local de trabalho.
[00205] Os bicos 208 são configurados para aplicar a substância ao local de trabalho (por exemplo, campo 206), tal como atomizando a substância. Os bicos 208 podem ser operados de forma controlada, tal como por sinais de ação recebidos do sistema de controle 304 ou manualmente por um operador 264. Por exemplo, os bicos 208 podem ser operados de forma controlada entre ligado (por exemplo, aberto) e desligado (por exemplo, fechado). Além disso, os bicos 208 podem ser operados individualmente para mudar uma característica da pulverização emitida pelos bicos 208, tal como um movimento (por exemplo, um movimento rotacional) dos bicos 208 que alarga ou estreita o trajeto de fluxo através e para fora dos bicos 208 para afetar o padrão, o volume, bem como várias outras características, da pulverização.
[00206] O sistema de controle 304 é configurado para receber ou de outra forma obter vários dados e outras entradas, tais como sinais de sensor, entradas de usuário ou operador, dados de armazenamentos de dados e vários outros tipos de dados ou entradas. Com base nos dados e entradas, o sistema de controle 304 pode fazer várias determinações e gerar vários sinais de ação.
[00207] O sistema de controle 304 pode incluir sistema de confiança topográfica 330. O sistema de confiança topográfica 330 pode, com base em informações acessadas nos armazenamentos de dados (por exemplo, 208, 378,etc.) ou dados recebidos de sensores (por exemplo, 310, 382, etc.), determinar um nível de confiança nas características topográficas de um local de trabalho indicada por um mapa topográfico anterior e gerar várias saídas de confiança topográfica indicativas do nível de confiança topográfica determinado. Por exemplo, o sistema de confiança topográfica 330 pode gerar saídas de confiança topográfica como representações indicativas do nível de confiança topográfica para o local de trabalho ou para várias porções do local de trabalho. Essas representações podem ser numéricas, tais como percentagens (por exemplo, 0% - 100%) ou valores escalares, gradação ou escalados (por exemplo, AF, “alto, médio, baixo”, 1-10, etc.), consultivo (por exemplo, cuidado, prosseguir, lento, explorar primeiro, sem colheita, etc.), bem como várias outras representações. Além disso, o sistema de confiança topográfica 330 pode gerar, como uma saída de confiança topográfica, um mapa de confiança topográfica que indica o nível de confiança topográfica para o local de trabalho ou porções particulares do local de trabalho.
[00208] As saídas de confiança topográfica podem ser usadas pelo sistema de controle 304 para gerar uma variedade de sinais de ação para controlar uma ação da máquina móvel 100, bem como outros componentes da arquitetura de computação 300, tal como veículos 370, sistemas de computação remotos 368, etc. . Por exemplo, com base na saída de confiança topográfica, o sistema de controle 304 pode gerar um sinal de ação para prover uma indicação (por exemplo, alerta, exibição, notificação, recomendação, etc.) em uma variedade de interfaces ou mecanismos de interface, tais como interfaces de operador 360 ou interfaces de usuário 364. A indicação pode incluir uma saída de áudio, visual ou háptica. Em outro exemplo, com base na saída de confiança topográfica, o sistema de controle 304 pode gerar um sinal de ação para controlar uma ação de um ou mais dos vários componentes da arquitetura de computação 300, tal como parâmetros operacionais de um ou mais dos subsistemas controláveis 302 ou subsistemas controláveis 380. Por exemplo, com base na saída de confiança topográfica, o sistema de controle 304 pode gerar um sinal de ação para controlar subsistema(s) de posição 314 para controlar uma posição (por exemplo, altura, orientação, inclinação, etc.) do coletor 104 ou lança 210. O sistema de controle 304 pode também controlar o subsistema de direção 316 para controlar uma direção da máquina móvel 100 e o subsistema de propulsão 318 para controlar a velocidade da máquina móvel 100. O sistema de controle 304 pode também controlar vários outros subsistemas, tal como subsistema de entrega de substância para controlar a entrega da substância no local de trabalho. Esses são apenas exemplos. O sistema de controle 304 pode gerar qualquer número de sinais de ação com base em uma saída de confiança topográfica gerada pelo sistema de confiança topográfica 330 para controlar qualquer número de ações dos componentes na arquitetura de computação 300.
[00209] O sistema de controle 304 pode incluir vários outros itens 334, tal como outros controladores. Por exemplo, o sistema de controle 304 pode incluir um controlador dedicado correspondente a cada um dos vários subsistemas controláveis. Esses controladores dedicados podem incluir um controlador de subsistema de pulverização, um controlador de subsistema de posição de lança, um controlador de subsistema de direção, um controlador de subsistema de propulsão, bem como vários outros controladores para vários outros subsistemas controláveis. Além disso, o sistema de controle 304 pode incluir vários componentes lógicos, por exemplo, lógica de processamento de imagem. A lógica de processamento de imagem pode processar imagens geradas por sensores 310 (por exemplo, imagens geradas por sistemas de percepção 342), para extrair dados das imagens. A lógica de processamento de imagem pode utilizar uma variedade de técnicas ou métodos de processamento de imagem, tais como RGB, detecção de borda, análise de preto/branco, aprendizagem de máquina, redes neurais, teste de pixel, agrupamento de pixel, detecção de forma, bem como qualquer outro número processamento de técnicas e/ou métodos de processamento de imagem e extração de dados.
[00210] A FIG. 12 também mostra que os armazenamentos de dados 308 podem incluir dados de mapa 336, dados suplementares 338, bem como vários outros dados 340. Os dados de mapa 336 podem incluir um ou mais mapas topográficos de um local de trabalho que indicam características topográficas (por exemplo, declive, elevação, etc.) em localizações geográficas do local de trabalho. Os mapas topográficos podem incluir dados georreferenciados representados de várias maneiras, tais como dados geoetiquetados, rasterizadores, polígonos, nuvens de pontos, bem como de várias outras maneiras. O mapa pode ser gerado com base em saídas de sensores, tal como sensores de imagem (por exemplo, estéreo, lidar, etc.) durante um levantamento ou sobrevoo do local de trabalho, bem como de passes anteriores ou operações de uma máquina móvel no local de trabalho. Esses mapas topográficos podem ser gerados (particularmente quando baseados em imagens aéreas) com base em dados que são coletados durante uma condição de campo descoberto, quando a superfície do campo não tem substancialmente nenhuma obscuridade por causa da vegetação, tal como durante a pós-colheita, antes do plantio, logo após o plantio, etc. Os mapas topográficos podem ser usados no controle da máquina móvel 100 à medida que ela desloca no local de trabalho ou, tal como será descrito adicionalmente a seguir, como uma linha de base.
[00211] Os dados suplementares 338 podem incluir uma variedade de dados indicativos de várias características relativas ao local de trabalho ou em relação ao ambiente do local de trabalho que são obtidos ou coletados em um momento posterior ao momento em que os dados para o mapa topográfico anterior foram coletados. Em um exemplo, os dados suplementares 338 incluem qualquer um de uma variedade de dados que podem indicar uma característica ou condição que pode afetar a topografia do local de trabalho. Isso pode incluir dados obtidos ou coletados antes de a máquina móvel 100 operar no local de trabalho, bem como dados in situ (por exemplo, de sensores 310 ou 382). Os dados complementares podem incluir dados meteorológicos (por exemplo, chuva, neve, gelo, granizo, vento, bem como eventos climáticos como tornados, furacões, tempestades, tsunamis, etc.), dados ambientais (por exemplo, ondas e marés), dados de eventos (por exemplo, incêndios, vulcões, inundações, terremotos, etc.), dados topográficos adicionais (por exemplo, gerados por sensores em uma máquina deslocando no local de trabalho, tal como um levantamento, sobrevoo, operação adicional, etc.), dados de vegetação (por exemplo, imagens da vegetação, tipo de cultura, tipo de erva daninha, densidade, altura, índice de vegetação, dados de estado de vegetação, etc.), dados de atividade (por exemplo, dados que indicam que a atividade humana ocorreu no local de trabalho, tais como operações de outras máquinas, etc.), imagens adicionais do local de trabalho, bem como vários outros dados suplementares. Os dados suplementares podem ser obtidos de várias fontes, tais como máquinas fazendo levantamentos ou sobrevoos no local de trabalho, vários outros sensores, estações meteorológicas, fontes de notícias, entradas de operador ou do usuário, bem como uma variedade de outras fontes. Dados suplementares pode também ser obtidos ou coletados e recebidos de sensores de máquina móvel 100 ou sensores em veículos 370 durante a operação (por exemplo, in situ) ou antes da operação.
[00212] Os dados suplementares podem ser indicativos de uma variedade de características relativas ao local de trabalho ou ao ambiente do local de trabalho. Com base nos dados suplementares, o sistema de confiança topográfica 330 pode determinar uma confiança nas características topográficas do local de trabalho indicadas por um mapa topográfico anterior. Em um exemplo, o sistema de confiança topográfica 330 pode determinar se uma alteração na topografia do local de trabalho ocorreu ou provavelmente ocorreu com base nas indicações providas pelos dados suplementares. Por exemplo, se certas condições climáticas ocorreram (por exemplo, certos níveis de precipitação pluviométrica) depois que os dados para o mapa topográfico anterior foram coletados, o sistema de confiança topográfica 330 pode determinar que a topografia no local de trabalho, ou a topografia em localizações geográficas particulares no local de trabalho, mudou ou provavelmente mudou. Este é meramente um exemplo. O sistema de confiança topográfica 330 pode determinar uma confiança nas características topográficas do local de trabalho ou de localizações geográficas particulares no local de trabalho com base em qualquer número de indicações providas por dados suplementares, e quaisquer combinações dos mesmos. Além disso, deve-se notar que o termo provável significa, em um exemplo, uma probabilidade limiar ou probabilidade de que uma característica de topografia atual se desvia em um valor de limiar das características indicadas pelo mapa topográfico anterior. Em um exemplo, o limitar pode ser alimentado por um operador ou usuário, ou definido automaticamente pelo sistema de confiança topográfica indicando um nível de desvio das características indicadas pelo mapa topográfico anterior.
[00213] Outros dados 340 podem incluir uma variedade de outros dados, tais como dados históricos relativos às operações no local de trabalho, dados históricos relativos às características e condições do local de trabalho (por exemplo, características topográficas históricas) ou o ambiente do local de trabalho (por exemplo , dados históricos relativos a eventos anteriores), bem como dados históricos indicativos da ocorrência de alterações topográficas no local de trabalho por causa de vários eventos (por exemplo, condições climáticas). Esse tipo de informação pode ser usado pelo sistema de confiança topográfica 330 para determinar a probabilidade de uma alteração nas características topográficas ocorrer ou ter ocorrido atualmente.
[00214] A FIG. 13 é um diagrama de blocos que ilustra um exemplo de sistema de confiança topográfica 330 em mais detalhes.
[00215] A FIG. 14 é um fluxograma que mostra um exemplo da operação do sistema de confiança topográfica 330 mostrado na FIG. 13 na determinação de uma confiança nas características topográficas do local de trabalho como indicado por um mapa topográfico anterior com base em dados suplementares e geração de uma saída de confiança topográfica com base na determinação. Deve-se entender que a operação pode ser realizada a qualquer momento ou em qualquer ponto de uma operação agrícola, ou mesmo se uma operação agrícola não estiver em andamento. Além disso, embora a operação seja descrita de acordo com a máquina móvel 100, deve-se entender que outras máquinas com um sistema de confiança topográfica 330 podem ser igualmente usadas.
[00216] O processamento começa no bloco 502, onde a lógica de captura de dados 404 obtém um mapa topográfico de um local de trabalho. O mapa topográfico pode ser baseado em um levantamento do local de trabalho (por exemplo, um levantamento aéreo, um levantamento de satélite, um levantamento por um veículo terrestre, etc.) como indicado pelo bloco 504, dados de uma operação anterior no local de trabalho (por exemplo, dados de fileira, dados de passe, etc.) como indicado pelo bloco 506, bem como baseado em vários outros dados como indicado pelo bloco 508.
[00217] Uma vez que um mapa topográfico do local de trabalho foi obtido no bloco 502, o processamento prossegue no bloco 510, onde a lógica de captura de dados 404 obtém dados suplementares para o local de trabalho. Os dados suplementares podem ser obtidos ou de outra forma recebidos de vário(s) sensor(es) como indicado pelo bloco 512, entrada do operador/usuário como indicado pelo bloco 514, várias fontes externas (por exemplo, estações meteorológicas, Internet, etc.) como indicado pelo bloco 516, bem como de várias outras fontes de dados suplementares, como indicado pelo bloco 518.
[00218] Uma vez que os dados são obtidos nos blocos 502 e 510, o processamento prossegue no bloco 520 onde, com base no mapa topográfico e nos dados suplementares, o detector de alteração de terreno 420 do sistema de confiança topográfica 330 sensoreia uma alteração ou uma provável alteração no mapa características topográficas do local de trabalho (como indicado pelo mapa topográfico) com base nas características do local de trabalho ou do ambiente do local de trabalho como indicado pelos dados suplementares. Essas características podem ser características meteorológicas indicadas por dados meteorológicos e analisadas pela lógica meteorológica 422 como indicado pelo bloco 522, características da vegetação indicadas pelos dados de vegetação e analisadas pela lógica de vegetação 424 como indicado pelo bloco 524, características de solo indicadas pelos dados de solo e analisadas pela lógica de solo 426 como indicado pelo bloco 526, características de evento indicadas por dados de evento e analisadas pela lógica de evento 428 como indicado pelo bloco 528, bem como uma variedade de outras características analisadas por várias outras lógicas, como indicado pelo bloco 530.
[00219] O processamento prossegue no bloco 532 onde, com base na alteração detectada ou provável alteração nas características topográficas do local de trabalho, o analisador de confiança topográfica 400 do sistema de confiança topográfica 330 determina um nível de confiança topográfica indicativo de uma confiança nas características topográficas do local de trabalho ou as características topográficas de localizações geográficas particulares no local de trabalho, como indicado pelo mapa topográfico.
[00220] O processamento prossegue no bloco 534 onde, com base no(s) nível(is) de confiança topográfica, o sistema de confiança topográfica 330 gera saída(s) de confiança topográfica. As saídas de confiança topográfica podem incluir representação(ões) do(s) nível(is) de confiança topográfica indicado(s) pelo bloco 536, mapas indicados pelo bloco 538, bem como várias outras saídas como indicado pelo bloco 540. As representações em bloco 536 pode incluir representações numéricas, tais como percentagens ou valores escalares como indicado pelo bloco 542, gradação e/ou valores escalares, tais como AF, “alto, médio, baixo”, 1-10, como indicado pelo bloco 544, representações aconselhadoras, tal como cuidado, prosseguir, devagar, explorar primeiro, sem colheita, como indicado pelo bloco 546, bem como várias outras representações, incluindo várias outras métricas e/ou valores, como indicado pelo bloco 548.
[00221] Os mapas no bloco 538 podem ser gerados por gerador(es) de mapa 402 e podem incluir mapas topográficos corrigidos como indicado pelo bloco 550, mapas de confiança topográfica indicados pelo bloco 552, bem como vários outros mapas, como indicado pelo bloco 554. Em um exemplo, outros mapas podem incluir um mapa que inclui informações topográficas corrigidas e nível(is) de confiança topográfica.
[00222] Em um exemplo, uma vez que a(s) saída(s) de confiança topográfica foi(ram) geradas no bloco 534, o processamento prossegue no bloco 556, onde o gerador de sinal de ação 406 gera um ou mais sinal(is) de ação. Em um exemplo, os sinais de ação podem ser usados para controlar a operação de uma ou mais máquinas, tal como um ou mais subsistemas controláveis 302 da máquina móvel 100, veículos 370, etc., como indicado pelo bloco 558. Por exemplo, o gerador de sinal de ação 406 pode gerar sinais de ação para controlar a velocidade da máquina móvel 100, ou a rota da máquina móvel 100, ajustar a posição do coletor 104 ou lança 210 acima da superfície do local de trabalho, ajustar um parâmetro operacional do subsistema de pulverização do pulverizador 201, bem como uma variedade de outras operações ou ajustes de máquina. Em outro exemplo, uma exibição, recomendação ou outra indicação pode ser gerada para um operador 362 em uma interface de operação 360 ou para um usuário remoto 366 em uma interface de usuário 364. A exibição pode incluir uma indicação do nível de confiança topográfica, uma exibição de um mapa, tal como um mapa topográfico corrigido ou um mapa de confiança topográfica. Qualquer número de vários outro(s) sinal(s) de ação pode ser gerado pelo gerador de sinal de ação 406 com base na(s) saída(s) de confiança topográfica, como indicado pelo bloco 562.
[00223] O processamento prossegue no bloco 564, onde é determinado se a operação da máquina móvel 100 foi finalizada no local de trabalho. Se, no bloco 564, for determinado que a operação não foi concluída, o processamento prossegue no bloco 510, onde dados suplementares adicionais são obtidos. Se, no bloco 564, for determinado que a operação foi finalizada, o processamento termina.
[00224] As FIGS. 15-20 são ilustrações pictoriais de exemplos dos vários mapas que podem ser usados ou gerados por um sistema de confiança topográfica 330 mostrado na FIG. 13 A FIG. 15 é um exemplo de um mapa topográfico anterior 600 de um local de trabalho que pode ser obtido e usado pelo sistema de confiança topográfica 330. O mapa topográfico anterior 600 mostra as características topográficas do local de trabalho 602 no qual a máquina móvel 100 deve operar. O mapa topográfico 600 pode incluir linhas de contorno 604, rosa dos ventos 606, representações topográficas 607 e indicador de máquina móvel 608. Embora certos itens sejam ilustrados na FIG. 15, será entendido que o mapa topográfico 602 pode incluir vários outros itens. De um modo geral, o mapa topográfico anterior 600 indica características topográficas do local de trabalho 602, tal como a elevação de uma superfície do local de trabalho 602 em relação a um valor de referência (tipicamente o nível do mar) como indicado pelas representações topográficas 607. O mapa topográfico 600 inclui adicionalmente a rosa dos ventos 606 para indicar a disposição do local de trabalho 602 e itens no mapa 600 ou local de trabalho 602 em relação ao norte, sul, leste e oeste. O mapa topográfico 600 pode incluir adicionalmente uma indicação da posição e/ou direção da máquina móvel 100, como representado pelo indicador 608 que é mostrado no canto sudoeste do local de trabalho 602 rumo ao norte. As linhas de contorno 604 podem ainda indicar, além de uma localização da elevação, como representado pelas representações topográficas 607, outras características topográficas, tais como características da inclinação do local de trabalho 602. Por exemplo, a distância entre as linhas de contorno 604 no geral indica a inclinação do terreno em local de trabalho 602.
[00225] A FIG. 16 é um exemplo de um mapa de confiança topográfica 610 que pode ser gerado pelo sistema de confiança topográfica 330, com base em um mapa topográfico anterior, tal como o mapa 600 e dados suplementares relativos ao local de trabalho 602 ou o ambiente do local de trabalho 602. O mapa de confiança topográfica 610 em geral indica um nível de confiança nas características topográficas do local de trabalho 602 que são mostradas no mapa topográfico anterior 600. Como pode-se ver, o mapa de confiança topográfica 610 pode incluir zonas de confiança topográfica 614 (mostradas como 614-1 a 614-3) e representações de nível de confiança topográfica 617. Inúmeros diferentes exemplos de representações de nível de confiança topográfica 617 são mostrados na FIG. 16. Por exemplo, a FIG. 16 mostra que as representações 617 podem ser representações numéricas (por exemplo, 95%), bem como gradação e/ou representações escalares (por exemplo, A-F, 1-10, “alto, médio, baixo”, etc.). Como pode-se ver, o nível de confiança topográfica e as representações de nível de confiança topográfica correspondentes podem variar no local de trabalho 602, como indicado pelas zonas de confiança 614-1 a 614-3.
[00226] Em um exemplo, o sistema de confiança topográfica 330 pode ter recebido dados suplementares indicando que o local de trabalho 602 recebeu chuva pesada (por exemplo, 102 milímetros (4 polegadas) em uma hora), que a cobertura de resíduos de cultura no local de trabalho 602 é apenas 5% e que a direção de cultivo é leste-oeste. Com base nesses dados suplementares, o sistema de confiança topográfica 330 pode determinar que uma alteração nas características topográficas do local de trabalho 602 e/ou de localizações geográficas particulares no local de trabalho 602 ocorreu ou provavelmente ocorreu. Por exemplo, com base nas características topográficas (tais como elevação, inclinação, etc.), como indicado pelo mapa topográfico anterior 600, do local de trabalho 602, a quantidade de chuva, a direção do cultivo e a quantidade de cobertura de resíduos de cultura, o sistema de confiança topográfica 330 pode determinar que a área do campo representada por 614-1 provavelmente sofreu uma alteração na topografia devido a um solapamento no local de trabalho 602 (o que provavelmente causou uma alteração na topografia, tal como acúmulo material ou de sedimentos na área do campo representada por 614-1) e, portanto, indica que o nível de confiança nas características topográficas para essa área é “baixo” (ou alguma outra representação). Isso ocorre porque o material e os sedimentos de áreas mais altas no campo (como 614-2) podem ser solapados e acumular em áreas mais baixas e planas do campo (como 614-1) quando o local de trabalho 602 passa por chuvas fortes. Além disso, devido ao tamanho relativo da área do campo representado por 614-1, a quantidade ou severidade do desvio das características topográficas dessa área, como indicado pelo mapa topográfico anterior, pode ser maior e, portanto, a confiança pode ser relativamente menor. Similarmente, embora a área representada por 614-2 possa ter sofrido alguma alteração nas características topográficas, como indicado pelo mapa topográfico anterior, por causa do tamanho relativo da área do campo representado por 614-2, a quantidade ou severidade de desvio das características topográficas em relação à área como indicado pelo mapa topográfico anterior, pode ser menor e, portanto, o valor de confiança pode ser relativamente maior. Por exemplo, o nível de confiança para a área 614-2 pode ser “médio” em virtude de uma alteração ainda poder ter ocorrido na área, mas, por causa do tamanho relativo da área, pode ser menos provável que a alteração seja significativa (por exemplo, a alteração pode ser mais gradual em toda a área). Estendendo-se ainda mais a oeste no local de trabalho 602 para a área representada por 614-3, o sistema de confiança 330 pode determinar que um solapamento (ou alguma outra forma de erosão) é improvável de ter ocorrido ou pelo menos que é improvável que algo tenha ocorrido que afetaria ou provavelmente afetará as características topográficas como indicado pelo mapa topográfico anterior 600, em comparação com as áreas representadas por 614-1 e 614-2. O sistema de confiança topográfica 330 indica, portanto, que o nível de confiança nas características topográficas para essa área é “alto” (ou alguma outra representação). Por exemplo, pode ser “alto” porque a área 614-3 é mais alta, mais plana e maior, em comparação com as áreas circundantes do local de trabalho 602 e, portanto, a probabilidade de uma alteração ou uma alteração significativa nas características topográficas da área 614-3 pode ser menos quando o local de trabalho 602 apresentou chuva pesada
[00227] Deve-se notar que este é meramente um exemplo, e que várias outras características do local de trabalho ou do ambiente do local de trabalho, incluindo várias outras características indicadas por dados suplementares, podem ser consideradas pelo sistema de confiança topográfica 330. No exemplo provido, as características topográficas de elevação e inclinação e as características providas pelos dados suplementares, tais como precipitação, direção de cultivo e resíduo de cultura podem ter um efeito na quantidade de escoamento de água no local de trabalho 602 e, portanto, podem afetar a probabilidade e/ou nível de erosão e/ou acúmulo de material ou sedimento ou deriva no local de trabalho 602. Além disso, deve-se entender que o sistema de confiança topográfica 330 pode usar qualquer número de modelos na determinação do nível de confiança topográfica, por exemplo, no exemplo provido, um modelo de escoamento de água ou um modelo de erosão.
[00228] A FIG. 17 é um exemplo de um mapa de confiança topográfica 620 que pode ser gerado pelo sistema de confiança topográfica 330, com base em um mapa topográfico anterior, tal como o mapa 600 e dados suplementares relativos ao local de trabalho 602 e/ou o ambiente do local de trabalho 602. O mapa de confiança topográfica 620 é semelhante ao mapa de confiança topográfica 610, exceto que o nível de confiança topográfica é representado por representações de nível de confiança topográfica aconselhadoras 627, o que pode indicar uma ação a ser realizada ou uma recomendação de uma ação a ser realizada durante a operação no local de trabalho 602 ou antes de operar no local de trabalho 602. Como aqui descrito, o nível de confiança topográfica pode variar no local de trabalho 602, como representado pelas zonas de confiança topográfica 614 (mostrado como 614-1 a 614-3). Cada uma das zonas 614 pode ter um nível de confiança topográfica consultivo diferente, representado por 627. Dessa maneira, o controle da máquina 100 à medida que ela opera no local de trabalho 602 pode também variar dependendo de qual zona de confiança 614 ela está operando. Em um exemplo, as zonas de confiança 614 podem atuar como “zonas de controle” para a máquina móvel 100, de maneira que a máquina móvel 100 seja controlada de uma certa maneira em uma zona de controle em comparação com outra zona de controle.
[00229] Por exemplo, procedendo com o exemplo anterior provido acima na FIG. 16, na zona 614-1 onde foi determinado que provavelmente ocorreu uma alteração nas características topográficas, ou pelo menos que o nível de confiança nas características topográficas como indicado pelo mapa topográfico anterior 600 é “baixo”, o sistema de confiança topográfica 330 pode prover uma representação de nível de confiança topográfica aconselhadora 627, tal como “explorar primeiro”, “evitar”, “sem colheita”, “reparar”, bem como várias outras representações aconselhadoras. Essas representações aconselhadoras podem ser usadas para controlar automaticamente a operação da máquina (por exemplo, pelo sistema de controle 304) ou podem ser usadas pelo operador/usuário para controlar a operação de várias máquinas, tais como a máquina móvel 100, veículos 370, bem como vários outros componentes da arquitetura de computação 300.
[00230] Por exemplo, no exemplo de “primeiro explorar”, o sistema de confiança topográfica 330 poderia gerar um sinal de ação para controlar automaticamente um veículo (por exemplo, veículos 370) para deslocar para a zona 614-1 para coletar dados adicionais (por exemplo, por meio de sensores 382) antes de a máquina móvel 100 operar na zona 614-1, bem como gerar um sinal de ação para prover uma exibição, alerta, recomendação ou alguma outra indicação em uma interface ou mecanismo de interface (por exemplo, em interfaces de operador 360, interfaces de usuário 364, bem como várias outras interfaces ou mecanismos de interface) que a zona 614-1 deve primeiro ser explorada (por exemplo, por um humano, por um veículo, etc.) antes de a máquina móvel 100 operar lá. A indicação pode incluir saídas de áudio, visuais ou hápticas. Em outros exemplos, o sistema de confiança topográfica 330 pode gerar uma rota e um sinal de ação para controlar automaticamente uma direção da máquina móvel 100 de maneira que ela desloque ao longo da borda da zona 614-1, mas não para a zona 614-1. Em um exemplo como esse, a máquina móvel 100 pode realizar uma operação de exploração de maneira que, à medida que desloca ao longo da borda da zona 614-1, os sensores internos na máquina móvel 100 (por exemplo, sensores 310) ou o operador 362 podem detectar características na zona 614-1 antes de operar na zona 614-1. O sistema de confiança topográfica 330 pode também gerar um sinal de ação para prover uma exibição, alerta, recomendação ou alguma outra indicação, tal como uma rota recomendada da máquina móvel 100 através do local de trabalho 602, em uma interface ou mecanismo de interface. A indicação pode incluir saídas de áudio, visuais ou hápticas. Uma vez que dados adicionais para a área 614-1 são coletados, o nível de confiança topográfica pode ser determinado dinamicamente pelo sistema de confiança topográfica 330 de maneira que a operação no local de trabalho 602 possa ser ajustada. Além disso, no caso de os dados adicionais terem um nível suficiente de certeza, as características topográficas da zona 614-1 podem ser geradas, tal como na forma de um mapa topográfico suplementado ou corrigido.
[00231] No exemplo de “evitar”, o sistema de confiança topográfica 330 pode gerar uma rota e um sinal de ação para controlar automaticamente uma direção da máquina móvel 100 de maneira que evite deslocar para a zona 614-1, e gerar um sinal de ação para prover uma exibição, alerta, recomendação ou alguma outra indicação, tal como uma rota recomendada da máquina móvel 100 através do local de trabalho 602, em uma interface ou mecanismo de interface. A indicação pode incluir saídas de áudio, visuais ou hápticas. Em um exemplo de “evitar”, uma representação aconselhadora 627 de “sem cultura” pode em vez disso ser exibida. Por exemplo, pode ser que os dados suplementares indiquem que não há cultura a ser colhida na zona 614-1 e assim não há necessidade de que máquina móvel 100 opere lá, nem há nenhuma necessidade de exploração adicional ou coleta de dados .
[00232] No exemplo de “reparo”, o sistema de confiança topográfica 330 pode gerar um sinal de ação para controlar automaticamente uma máquina (por exemplo, veículo(s) 370) para deslocar para a zona 614-1 para realizar uma operação de reparo na zona 614- 1 para corrigir características topográficas desejáveis (por exemplo, para preencher um solapamento, corrigir o acúmulo ou deriva de materiais ou sedimentos por nivelamento) e, em alguns exemplos, retornar a topografia para os níveis indicados pelo mapa 600, ou a algum outro nível como o controle sistema 304 ou operadores 362 ou usuários 366 possam desejar ou determinar. Além disso, o sistema de confiança topográfica 330 pode gerar um sinal de ação para prover uma exibição, alerta, recomendação ou alguma outra indicação em uma interface ou mecanismo de interface de que a zona 614-1 deve primeiro ser reparada (por exemplo, por um humano, por veículos 370, outras máquinas, etc.) antes da operação da máquina móvel 100 na zona 614-1. A indicação pode incluir saídas de áudio, visuais ou hápticas.
[00233] Na zona 614-2, onde, no exemplo da FIG. 17, foi determinado que havia uma possibilidade de que ocorreu uma alteração nas características topográficas do local de trabalho 602, ou pelo menos que o nível de confiança nas características topográficas indicadas pelo mapa topográfico anterior 600 é “médio”, o sistema de confiança topográfica 330 pode prover uma representação de nível de confiança topográfica aconselhadora 627, tal como “cuidado”, “lento” ou várias outras representações aconselhadoras. Essas representações aconselhadoras podem ser usadas para controlar automaticamente a operação da máquina (por exemplo, pelo sistema de controle 304) ou podem ser usadas pelo operador ou usuário para controlar a operação de várias máquinas, tal como a máquina móvel 100, veículos 370, bem como vários outros componentes da arquitetura de computação 300.
[00234] Por exemplo, no exemplo de “cuidado” ou “lento”, o sistema de confiança topográfica 330 pode gerar um sinal de ação para controlar automaticamente uma máquina (por exemplo, controlando o subsistema de propulsão 318 da máquina móvel 100) para deslocar em uma menor velocidade através da zona 614-2 em comparação com outras zonas ou a uma velocidade lenta o suficiente para que os sinais de sensor gerados por sensores a bordo da máquina (por exemplo, sensores 310) sejam usados para controlar a operação da máquina de uma maneira suficientemente a tempo para evitar consequências das condições topográficas no local de trabalho 602. Como um exemplo, o subsistema de propulsão 318 da máquina móvel 100 pode ser controlado para impulsionar a máquina móvel 100 a uma velocidade que permite que um sinal de sensor gerado pelo(s) sistema(s) de percepção 342 indicativo de um solapamento ou acúmulo de material iminente seja usado para ajustar a altura ou orientação do coletor 104 ou lança 210 para compensar a alteração topográfica causada pelo solapamento ou acúmulo de material iminente de maneira que o coletor 104 não atinja o solo ou perca a cultura, ou de maneira que a lança 210 permaneça na posição desejada, tal como acima da copa da cultura. Além disso, o sistema de confiança topográfica 330 pode gerar um sinal de ação para prover uma exibição, alerta, recomendação ou alguma outra indicação em uma interface ou mecanismo de interface, tal como uma indicação para o operador ou usuário de que a velocidade da máquina deve ser reduzida, uma indicação de que o operador deve prestar atenção particularmente rigorosa à superfície do local de trabalho à frente da máquina ou várias outras indicações. A indicação pode incluir uma saída de áudio, visual ou háptica.
[00235] Na zona 614-3, no exemplo da FIG. 17, foi determinado que uma alteração nas características topográficas do local de trabalho 602 era improvável, ou pelo menos que o nível de confiança nas características topográficas como indicado pelo mapa topográfico anterior é “alto”. Portanto, o sistema de confiança topográfica 330 pode prover uma representação de nível de confiança topográfica aconselhador 627, tal como “prosseguir” ou várias outras representações aconselhadoras. Por exemplo, o sistema de confiança topográfica 330 pode gerar um sinal de ação para controlar automaticamente uma máquina (por exemplo, máquina móvel 100) para operar com base nas características topográficas indicadas pelo mapa topográfico anterior 600. Além disso, o sistema de confiança topográfica 330 pode gerar um sinal de ação para prover uma exibição, alerta, recomendação ou alguma outra indicação em uma interface ou mecanismo de interface ao operador ou usuário para que o operador ou usuário possa usar o mapa topográfico anterior 600 para operar a máquina móvel 100. A indicação pode incluir uma saída de áudio, visual ou háptica. O sistema de confiança topográfica 330 pode gerar sinais de controle para controlar vários outros componentes da arquitetura de computação 300, bem como várias outras máquinas, pelo menos enquanto na zona 614-3.
[00236] O indicador 608 provê uma indicação da localização e direção da máquina móvel 100 no local de trabalho 602 e, em alguns exemplos, o sistema de confiança topográfica 330 pode gerar um sinal de ação para controlar uma operação da máquina móvel 100, bem como fornecer um exibição, alerta, recomendação ou alguma outra indicação em uma interface ou mecanismo de interface com base na posição da máquina móvel 100 no local de trabalho 602. A indicação pode incluir uma saída de áudio, visual ou háptica. Por exemplo, o sistema de confiança topográfica 330 pode controlar automaticamente a máquina para mudar a operação mediante saída de uma zona 614 e entrada em outra zona 614, tal como ajustar automaticamente a velocidade da máquina mediante saída da zona 614-3 e entrada na zona 614- 2. Além disso, o sistema de confiança topográfica 330 pode prover uma indicação ao operador de que a máquina entrou em uma zona diferente.
[00237] A FIG. 18 é um exemplo de um mapa topográfico corrigido 630 de um local de trabalho que pode ser gerado pelo sistema de confiança topográfica 330, com base em dados suplementares relativos ao local de trabalho 602 ou ao ambiente do local de trabalho 602. Como aqui descrito, em alguns casos, os dados suplementares coletados proverão uma indicação precisa ou relativamente precisa das características topográficas do local de trabalho, de maneira que a aproximação real ou substancial das características topográficas reais do local de trabalho possa ser determinada pelo sistema de confiança topográfica 330. Por exemplo, um levantamento aéreo subsequente do local de trabalho 602 ( realizada algum tempo depois que os dados foram coletados para o mapa topográfico anterior 600) pode prover sinais do sensor (por exemplo, imagens) que provêm indicações precisas das características topográficas do local de trabalho 602. Por exemplo, o levantamento aéreo subsequente pode ter sido realizado em um momento em que a superfície do local de trabalho 602 ainda era detectável (por exemplo, a vegetação ainda não obscureceu detecção). Em um exemplo, o mapa topográfico corrigido 630 pode ser gerado e usado como uma nova linha de base para substituir o mapa topográfico anterior 600. Em outro exemplo, e particularmente se o mapa topográfico corrigido 630 for gerado em um momento próximo o suficiente à realização da operação no local de trabalho 602 (por exemplo, colheita, pulverização, etc.), pode ser usado pelo sistema de controle 304 ou operador 362 ou usuário 366 para controlar a máquina móvel 100, bem como outros componentes da arquitetura de computação 300.
[00238] Como mostrado na FIG. 18, o mapa topográfico corrigido 630 é semelhante ao mapa topográfico anterior 600. O mapa topográfico corrigido 630 pode incluir representações topográficas 637 que indicam a elevação corrigida da superfície do local de trabalho 602 em relação a um nível de referência (por exemplo, nível do mar) e pode também incluir corrigido linhas de contorno 634. No exemplo mostrado, o mapa topográfico corrigido 630 pode incluir representações topográficas 607 que indicam a elevação da superfície do local de trabalho 602 em relação a um nível de referência como indicado pelo mapa topográfico anterior 600. Como mostrado na FIG. 18, as representações topográficas 607 estão entre colchetes, de maneira que o operador ou usuário possa diferenciá-las dos valores topográficos corrigidos representados pelas representações topográficas 637, embora este não precise ser o caso. As representações 607 e 637 podem ser diferenciadas de várias maneiras, tal como cores diferentes, fontes diferentes, bem como várias outras diferenças estilísticas. Além disso, as linhas de contorno anteriores indicadas pelo mapa topográfico anterior 600 pode também ser exibidas no mapa topográfico corrigido 630 e exibidas de várias maneiras para diferenciá-las, tal como o uso de linhas tracejadas, cores diferentes, bem como várias outras diferenças estilísticas. Em outro exemplo, as características topográficas anteriores, tal como as características topográficas anteriores representadas por representações topográficas 607, não precisam ser exibidas. Como ilustrado na FIG. 18, o mapa topográfico corrigido 630 mostra que o local de trabalho 602 sofreu uma alteração na topografia, tal como um solapamento (ou erosão) em áreas mais altas do campo, diminuindo assim sua elevação, o que subsequentemente causou acúmulo de material em áreas mais baixas do campo, aumentando assim a elevação nas áreas mais baixas do campo.
[00239] A FIG. 19 é um exemplo de um mapa topográfico misto 640 de um local de trabalho que pode ser gerado pelo sistema de confiança topográfica 330, com base em um mapa topográfico anterior, tal como o mapa 600 e dados suplementares relativos ao local de trabalho 602 ou o ambiente do local de trabalho 602. Em alguns exemplos, os dados suplementares podem, pelo menos para algumas áreas do local de trabalho, prover indicações de características topográficas do local de trabalho 602 que são de um nível suficiente de certeza ou precisão de maneira que as características topográficas corrigidas possam ser geradas, enquanto alguns dos dados suplementares podem, para outras áreas do local de trabalho, ser usado para determinar um nível de confiança nas características topográficas como indicado pelo mapa topográfico anterior. Por exemplo, em algumas áreas do local de trabalho 602, uma superfície do local de trabalho 602 pode ser detectável de maneira que a elevação da superfície em relação a uma referência (por exemplo, nível do mar) possa ser determinada, enquanto, para outras áreas, a superfície do local de trabalho pode não pode ser detectável. Por exemplo, a vegetação (bem como outros obscurantes) pode impedir a detecção em algumas áreas, ao mesmo tempo sem impedir a detecção em outras áreas.
[00240] Em tais exemplos, um mapa topográfico misto 640 pode ser gerado que inclui ambas as representações de características topográficas corrigidas (como indicado por linhas de contorno corrigidas 634 e representações topográficas corrigidas 637), bem como representações de topografia de níveis de confiança topográfica (como representado pelas zonas de confiança 614 e representações de nível de confiança 617 e 627). Dessa maneira, o operador ou usuário pode ser provido com um mapa que indica, para áreas do campo onde as características topográficas são conhecidas com um certo nível de precisão ou certeza (que pode ser baseado em um limiar como aqui descrito), as características topográficas corrigidas. Para áreas do campo onde as características topográficas não são conhecidas com um certo nível de precisão ou certeza, o mapa 640 pode mostrar o nível de confiança nas características topográficas indicadas pelo mapa topográfico anterior
[00241] A FIG. 20 é um exemplo de um mapa de confiança topográfica 650 que pode ser gerado pelo sistema de confiança topográfica 330, com base em um mapa topográfico anterior, tal como o mapa 600 e dados suplementares relativos ao local de trabalho 602 ou o ambiente do local de trabalho 602. Como ilustrado, o mapa de confiança topográfica 650 também inclui uma indicação de uma rota 652 gerada pelo sistema de confiança topográfica 330 para uma máquina (por exemplo, máquina móvel 100) deslocar. A rota 652 pode ser usada pelo sistema de controle 304 para controlar automaticamente a operação da máquina móvel 100 à medida que ela desloca através do local de trabalho 602. Por exemplo, a rota 652 pode ser usada pelo sistema de controle 304 para gerar um sinal de ação para controlar um ou mais subsistemas controláveis 302 da máquina móvel 100, tal como o subsistema de direção 316 para controlar uma direção da máquina móvel 100.
[00242] Além disso, o controle da máquina móvel 100 pode ser variado à medida que opera no local de trabalho 602, com base em sua posição dentro ou na proximidade de zonas de confiança 614. Por exemplo, na zona de confiança 614-3, a máquina móvel 100 pode ser controlada com base nas características topográficas indicadas por um mapa topográfico anterior, tal como o mapa 600, em virtude de a representação do nível de confiança topográfica 617 ser “alta” e a representação aconselhadora 627 ser “prosseguir”. Ao passo que, na zona 614-2, a máquina móvel 100 pode ser controlada para ajustar a velocidade (por exemplo, deslocar mais lentamente) em virtude de a representação do nível de confiança topográfica 617 ser “média” e a representação aconselhadora 627 ser “lenta”. Como pode-se ver adicionalmente, a rota 652 pode direcionar a máquina móvel 100 para deslocar ao redor do perímetro, ou na borda, mas evitar deslocar para a zona 614-1, já que a representação do nível de confiança topográfica 617 é “baixa” e a representação aconselhadora 627 é “explorar”. Deve-se notar também que a rota 652 pode ser gerada e exibida a um operador ou usuário, enquanto a operação da máquina (por exemplo, a direção) ainda é controlada pelo operador ou usuário. Em outros exemplos, a rota 652 pode ser usada diretamente por uma máquina móvel operando em modos semiautônomos ou autônomos. O indicador 608 pode prover uma indicação da posição da máquina e, no caso de controle de operador ou usuário, pode prover uma indicação de desvio do trajeto de deslocamento recomendado (como uma linha mostrando onde a máquina realmente deslocou).
[00243] Deve-se notar que os vários mapas mostrados nas FIGS. 15-20 não compreendem uma lista exaustiva e esse sistema de confiança topográfica 330 pode gerar qualquer número de mapas que indicaram ou exibem qualquer número de características, condições e/ou itens em ou relativos a um local de trabalho. Também será entendido que todo e qualquer um dos mapas descritos acima nas FIGS. 15-20 pode compreender camadas de mapa que podem ser geradas pelo sistema de confiança topográfica 330 e podem ser exibidas sobre outras camadas de mapa (por exemplo, como uma sobreposição) e/ou individualmente selecionáveis ou alternáveis por um operador ou usuário, tal como por uma entrada em um mecanismo de entrada atuável em uma tela de exibição (por exemplo, tela sensível ao toque) em um mecanismo de interface. Por exemplo, o operador 362 da máquina móvel 100 pode desejar alternar entre uma exibição de mapa topográfico anterior 600, o mapa de confiança topográfica 610 e o mapa de confiança topográfica 620 durante a operação. Dessa maneira, o operador 362 pode receber uma indicação de quais foram as últimas características topográficas conhecidas (por exemplo, por meio de mapa 600), qual é o nível de confiança topográfica em todo o local de trabalho (por exemplo, por meio de mapa 610), e qual a operação recomendada da máquina móvel 100 está em todo o local de trabalho (por exemplo, por meio de mapa 620)
[00244] A presente discussão mencionou processadores e servidores. Em uma modalidade, os processadores e servidores incluem processadores de computador com memória associada e sistema de circuito de sincronismo, não mostrados separadamente. Eles são partes funcionais dos sistemas ou dispositivos aos quais pertencem e pelos quais são ativados, e facilitam a funcionalidade dos outros componentes ou itens nesses sistemas.
[00245] Também, inúmeras exibições de interface de usuário foram discutidas. Elas podem assumir uma ampla variedade de formas diferentes e podem ter uma ampla variedade de diferentes mecanismos de entrada acionáveis pelo usuário dispostos neles. Por exemplo, os mecanismos de entrada acionáveis pelo usuário podem ser caixas de texto, caixas de seleção, ícones, links, menus suspensos, caixas de pesquisa, etc. Eles pode também ser acionados em uma ampla variedade de maneiras diferentes. Por exemplo, eles podem ser acionados usando um dispositivo de apontar e clicar (como um mouse de esfera ou mouse comum). Eles podem ser acionados usando botões de hardware, interruptores, um manche ou teclado, interruptores ou blocos de polegar, etc. Eles pode também ser acionados usando um teclado virtual ou outros atuadores virtuais. Além do mais, quando a tela em que são exibidos é sensível ao toque, eles podem ser acionados por meio de gestos de toque. Também, onde o dispositivo que os exibe possui componentes de exploração de voz, eles podem ser acionados usando comandos de voz.
[00246] Inúmeros armazenamentos de dados também foram discutidos. Nota-se que cada um deles pode ser dividido em múltiplos armazenamentos de dados. Todos podem ser locais aos sistemas que os acessam, todos podem ser remotos, ou alguns podem ser locais enquanto outros são remotos. Todas essas configurações são contempladas no presente documento.
[00247] Também, as figuras mostram inúmeros blocos com funcionalidade atribuída a cada bloco. Deve-se notar que menos blocos podem ser usados de forma que a funcionalidade seja realizada por menos componentes. Além disso, mais blocos podem ser usados com a funcionalidade distribuída entre mais componentes.
[00248] Deve-se notar que a discussão acima descreveu uma variedade de diferentes sistemas, componentes e/ou lógica. Deve-se perceber que tais sistemas, componentes e/ou lógica podem ser compostos de itens de hardware (como processadores e memória associada, ou outros componentes de processamento, alguns dos quais são descritos a seguir) que executam as funções associadas a esses sistemas, componentes e/ou lógica. Além do mais, os sistemas, componentes e/ou lógica podem ser compostos de software que é carregado em uma memória e é subsequentemente executado por um processador ou servidor, ou outro componente de computação, tal como descrito a seguir. Os sistemas, componentes e/ou lógica pode também ser compostos de diferentes combinações de hardware, software, firmware, etc., alguns exemplos dos quais são descritos a seguir. Estes são apenas alguns exemplos de diferentes estruturas que podem ser usadas para formar os sistemas, componentes e/ou lógica descritos acima. Outras estruturas podem ser igualmente usadas.
[00249] Será também que as várias saídas de confiança de característica agrícola podem ser enviadas para a nuvem.
[00250] A FIG. 21 é um diagrama de blocos de uma arquitetura de servidor remoto, que mostra que os componentes da arquitetura de computação 1300 podem comunicar com elementos em uma arquitetura de servidor remoto, ou que os componentes da arquitetura de computação 1300 podem estar localizados em uma localização de servidor remoto e podem ser acessados na localização de servidor remoto por outros componentes da arquitetura de computação 1300. Em uma modalidade exemplificativa, a arquitetura de servidor remoto 700 pode prover computação, software, serviços de armazenamento e acesso de dados que não requerem conhecimento por parte do usuário final da localização física ou configuração do sistema que entrega os serviços. Em várias modalidades, os servidores remotos podem entregar os serviços por uma rede de área abrangente, tal como a Internet, usando protocolos apropriados. Por exemplo, servidores remotos podem entregar aplicações por uma rede de área abrangente e podem ser acessados por meio de um navegador da web ou qualquer outro componente de computação. Software ou componentes mostrados na FIG. 21, bem como os dados correspondentes, podem ser armazenados em servidores em um local remoto. Os recursos de computação em um ambiente de servidor remoto podem ser consolidados em uma localização de centro de dados remota, ou podem ser dispersos. As infraestruturas de servidor remoto podem entregar serviços por meio de centros de dados compartilhados, ainda que apareçam como um único ponto de acesso para o usuário. Dessa forma, os componentes e funções descritos no presente documento podem ser providos a partir de um servidor remoto em um local remoto usando uma arquitetura de servidor remoto. Alternativamente, eles podem ser providos de um servidor convencional, ou podem ser instalados nos dispositivos clientes diretamente, ou de outras maneiras.
[00251] Na modalidade mostrada na FIG. 21, alguns itens são semelhantes aos mostrados na FIG. 3 e são similarmente enumerados. A FIG. 21 mostra especificamente que o sistema de controle 1304 pode ser localizado em uma localização de servidor remoto 702. Portanto, máquina móvel 100, operador(es) 1362 e/ou usuário(s) remoto(s) 1366 acessa(m) esses sistemas por meio de local de servidor remoto 702.
[00252] A FIG. 21 também representa outra modalidade de uma arquitetura de servidor remoto. A FIG. 21 mostra que também está contemplado que alguns elementos da FIG. 3 estão dispostos na localização do servidor remoto 702, enquanto outros não. A título de exemplo, o armazenamento de dados 1308 ou o sistema de controle 1308 podem ser dispostos em uma localização separada da localização 702 e acessados por meio do servidor remoto na localização 702. Independentemente de onde eles estão localizados, eles podem ser acessados diretamente pela máquina móvel 100 e/ou operador(es) 362, bem como um ou mais usuários remotos 1366 (por meio de dispositivo do usuário 706), através de uma rede (tanto uma rede de área abrangente quanto uma rede de área local), eles podem ser hospedados em um local remoto por um serviço, ou eles podem ser providos como um serviço, ou acessados por um serviço de conexão que reside em uma localização remota. Também, os dados podem ser armazenados substancialmente em qualquer localização e acessados intermitentemente ou encaminhados para as partes interessadas. Por exemplo, portadoras físicas podem ser usadas em substituição, ou em adição, a portadoras de ondas eletromagnéticas. Em tal modalidade, onde a cobertura celular é pobre ou inexistente, outra máquina móvel (como um caminhão de combustível) pode ter um sistema de coleta de informação automático. À medida que a máquina móvel se aproxima do caminhão de combustível para abastecimento, o sistema coleta automaticamente a informação da máquina móvel usando qualquer tipo de conexão sem fio ad-hoc. A informação coletada pode então ser encaminhada à rede principal à medida que o caminhão de combustível chega a um local onde existe cobertura de celular (ou outra cobertura sem fio). Por exemplo, o caminhão de combustível pode entrar em uma localização coberta quando desloca para abastecer outras máquinas, ou quando em uma localização de armazenamento de combustível principal. Todas essas arquiteturas são contempladas no presente documento. Adicionalmente, a informação pode ser armazenada na máquina móvel até que a máquina móvel entre em uma localização coberta. A colheitadeira, em si, pode então enviar as informações para a rede principal.
[00253] Também deve-se notar que os elementos da FIG. 3 ou porções deles, podem ser dispostos em uma ampla variedade de dispositivos diferentes. Alguns desses dispositivos incluem servidores, desktops, laptops, tablets ou outros dispositivos móveis, tais como palmtops, telefones celulares, smartphones, tocadores de multimídia, assistentes pessoais digitais, etc.
[00254] A FIG. 22 é um diagrama de blocos simplificado de uma modalidade ilustrativa de um dispositivo de computação portátil ou móvel que pode ser usado como um dispositivo portátil de usuário ou cliente 16, no qual o presente sistema (ou partes dele) pode ser desdobrado. Por exemplo, um dispositivo móvel pode ser desdobrado no compartimento do operador da máquina móvel 100 para uso na geração, processamento ou exibição das características agrícolas, saídas de confiança de característica agrícola, bem como várias outras informações. As FIGS. 22-24 são exemplos de dispositivos portáteis ou móveis.
[00255] A FIG. 22 provê um diagrama de blocos geral dos componentes de um dispositivo cliente 16 que pode rodar alguns componentes mostrados na FIG. 3, que interage com eles, ou ambos. No dispositivo 16, uma ligação de comunicação 13 é provida, permitindo que o dispositivo portátil comunique com outros dispositivos de computação e, em algumas modalidades, provê um canal para receber informações automaticamente, tal como por escaneamento. Exemplos de ligação de comunicação 13 incluem permitir comunicação por meio de um ou mais protocolos de comunicação, tais como serviços sem fio usados para prover acesso celular a uma rede, bem como protocolos que provêm conexões locais sem fio a redes.
[00256] Em outras modalidades, as aplicações podem ser recebidas em um cartão Digital Seguro (SD) removível que está conectado a uma interface 15. A interface 15 e as ligações de comunicação 13 comunicam com um processador 17 (que pode também incorporar processador (es) 1312, 1374 e/ou 1384 da FIG. 3) ao longo de um barramento 19 que é também conectado à memória 21 e aos componentes de entrada/saída (I/O) 23, bem como ao relógio 25 e ao sistema de localização 27.
[00257] Os componentes de I/O 23, em uma modalidade, são providos para facilitar as operações de entrada e saída. Os componentes de I/O 23 para várias modalidades do dispositivo 16 podem incluir componentes de entrada, tais como botões, sensores de toque, sensores ópticos, microfones, telas sensíveis ao toque, sensores de proximidade, acelerômetros, 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 I/O 23 podem ser igualmente usados.
[00258] O relógio 25 ilustrativamente compreende um componente de relógio em tempo real que produz uma hora e uma data. Ele pode também, ilustrativamente, prover funções de sincronismo para o processador 17.
[00259] O sistema de localização 27 ilustrativamente inclui um componente que produz uma localização geográfica atual do dispositivo 16. Isso pode incluir, por exemplo, um receptor de sistema de posicionamento global (GPS), um sistema LORAN, um sistema de posicionamento relativo, um sistema de triangulação celular, ou outro sistema de posicionamento. Ele pode também incluir, por exemplo, software de mapeamento ou software de navegação que gera os mapas, rotas de navegação e outras funções geográficas desejadas.
[00260] A memória 21 armazena o sistema operacional 29, configurações de rede 31, aplicações 33, configurações de aplicação 35, armazenamento de dados 37, unidades de operação de comunicação 39 e ajustes de comunicação 41. A memória 21 pode incluir todos os tipos de dispositivos de memória legíveis por computador voláteis e não voláteis tangíveis. Ela pode também incluir mídia de armazenamento por computador (descrita a seguir). A memória 21 armazena instruções legíveis por computador que, quando executadas pelo processador 17, fazem com que o processador execute etapas ou funções implementadas por computador de acordo com as instruções. O processador 17 pode ser ativado por outros componentes para facilitar sua funcionalidade igualmente.
[00261] A FIG. 23 mostra uma modalidade em que o dispositivo 16 é um computador tablet 800. Na FIG. 23, o computador 800 é mostrado com tela de exibição de interface de usuário 802. A tela 802 pode ser uma tela sensível ao toque ou uma interface habilitada para caneta que recebe entradas de uma caneta ou dispositivo tipo caneta. Ele pode também usar um teclado virtual na tela. Certamente, ele pode também ser conectado a um teclado ou outro dispositivo de entrada do usuário por meio de um mecanismo de anexação adequado, tal como uma ligação sem fio ou porta USB, por exemplo. O computador 800 pode também ilustrativamente receber entradas de voz.
[00262] A FIG. 24 é similar à FIG. 23 exceto que o dispositivo é um smartphone 71. O smartphone 71 tem uma exibição sensível ao toque 73 que exibe ícones ou blocos, ou outros mecanismos de entrada do usuário 75. Os mecanismos 75 podem ser usados por um usuário para rodar aplicações, 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 do que um telefone de recursos.
[00263] Note que outras formas dos dispositivos 16 são possíveis.
[00264] A FIG. 25 é uma modalidade de um ambiente de computação no qual os elementos da FIG. 3, ou partes dele, (por exemplo) podem ser desdobrados. Com referência à FIG. 25, um sistema exemplar para implementar algumas modalidades inclui um dispositivo de computação de uso geral na forma de um computador 910. Os componentes do computador 910 podem incluir, mas não estão limitados a uma unidade de processamento 920 (que pode compreender processador (es) 1312 , 1374 e/ou 1384), uma memória de sistema 930 e um barramento de sistema 921 que acopla vários componentes de sistema, incluindo a memória de sistema, à unidade de processamento 920. O barramento de sistema 921 pode ser qualquer um dos diversos tipos de estruturas de barramento, incluindo um barramento de memória ou controlador de memória, um barramento periférico e um barramento local usando qualquer uma de uma variedade de arquiteturas de barramento. Memória e programas descritos em relação à FIG. 3 podem ser desdobrados em porções correspondentes da FIG. 25 O computador 910 tipicamente inclui uma variedade de mídias legíveis por computador. A mídia legível por computador pode ser qualquer mídia disponível que pode ser acessada pelo computador 910 e inclui tanto mídia volátil quanto não volátil, mídia removível quanto não removível. A título de exemplo, e não de limitação, a mídia legível por computador pode compreender mídia de armazenamento por computador e mídia de comunicação. A mídia de armazenamento de computador é diferente e não inclui um sinal de dados modulado ou onda portadora. Inclui mídia de armazenamento de hardware, incluindo mídia volátil e não volátil, removível e não removível implementada em qualquer método ou tecnologia para armazenamento de informações, tal como instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programa ou outros dados. A mídia de armazenamento de computador inclui, mas não está limitada 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 de disco magnético ou outros dispositivos de armazenamento magnético, ou qualquer outra média que pode ser usada para armazenar as informações desejadas e que pode ser acessada por computador 910. As mídias de comunicação podem incorporar instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programa ou outros dados em um mecanismo de transporte e incluem qualquer mídia de entrega de informação. A expressão “sinal de dados modulado” significa um sinal que tem uma ou mais de suas características definidas ou alteradas de forma a codificar informações no sinal.
[00265] A memória do sistema 930 inclui mídia de armazenamento por computador na forma de memória volátil e/ou não volátil, tais como memória apenas leitura (ROM) 931 e memória de acesso aleatório (RAM) 932. Um sistema de entrada/saída básico 933 (BIOS), contendo as rotinas básicas que ajudam a transferir informações entre os elementos no computador 910, tal como durante a inicialização, é tipicamente armazenado em ROM 931. RAM 932 tipicamente contém dados e/ou módulos de programa que são imediatamente acessíveis e/ou que são atualmente operados pela unidade de processamento 920. A título de exemplo, e não de limitação, a FIG. 25 ilustra o sistema operacional 934, programas de aplicação 935, outros módulos de programa 936 e dados de programa 937.
[00266] O computador 910 pode também incluir outras mídias de armazenamento de computador removíveis/não removíveis voláteis/não voláteis. Apenas a título de exemplo, a FIG. 25 ilustra uma unidade de disco rígido 941 que lê ou grava em mídia magnética não removível e não volátil, uma unidade de disco magnético 951, disco magnético não volátil 952, uma unidade de disco óptico 955 e disco óptico não volátil 956. A unidade de disco rígido 941 é tipicamente conectada ao barramento de sistema 921 por meio de uma interface de memória não removível, tal como a interface 940, e a unidade de disco magnético 951 e a unidade de disco óptico 955 são tipicamente conectadas ao barramento de sistema 921 por uma interface de memória removível, tal como a interface 950.
[00267] Alternativamente, ou adicionalmente, a funcionalidade descrita no presente documento pode ser realizada, pelo menos em parte, por um ou mais componentes lógicos de hardware. Por exemplo, e sem limitação, tipos ilustrativos de componentes lógicos de hardware que podem ser usados incluem Arranjos de Portas Programáveis no Campo (FPGAs), circuitos integrados específicos de aplicações (por exemplo, ASICs), produtos padrão específicos de aplicações (por exemplo, ASSPs), sistemas Sistema-em-umchip (SOCs), dispositivos de lógica complexa programável (CPLDs), etc.
[00268] As unidades de operação e seus meios de armazenamento de computador associados aqui discutidos e ilustrados na FIG. 25 provêm armazenamento de instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programa e outros dados para o computador 910. Na FIG. 25, por exemplo, a unidade de disco rígido 941 é ilustrada armazenando o sistema operacional 944, programas de aplicação 945, outros módulos de programa 946 e dados de programa 947. Note que esses componentes podem ser iguais ou diferentes do sistema operacional 934, programas de aplicação 935, outros módulos de programa 936 e dados de programa 937.
[00269] Um usuário pode entrar com comandos e informações no computador 910 por meio de dispositivos de entrada, tais como um teclado 962, um microfone 963 e um dispositivo de apontamento 961, tal como um mouse, mouse de esfera ou bloco de toque. Outros dispositivos de entrada (não mostrados) podem incluir um manche, bloco de jogos, disco satélite, escâner ou similares. Esses e outros dispositivos de entrada são frequentemente conectados à unidade de processamento 920 através de uma interface de entrada de usuário 960 que é acoplada ao barramento do sistema, mas pode ser conectada por outra interface e estruturas de barramento. Uma exibição visual 991 ou outro tipo de dispositivo de exibição também é conectada ao barramento de sistema 921 por meio de uma interface, tal como uma interface de vídeo 990. Além do monitor, os computadores pode também incluir outros dispositivos de saída periféricos, tais como alto-falantes 997 e impressora 996 , que podem ser conectados por meio de uma interface periférica de saída 995.
[00270] O computador 910 é operado em um ambiente ligado em rede usando conexões lógicas (como uma rede de área local - LAN ou WAN de rede de área abrangente) a um ou mais computadores remotos, tal como um computador remoto 980.
[00271] Quando usado em um ambiente de rede LAN, o computador 910 é conectado à LAN 971 através de uma interface de rede ou adaptador 970. Quando usado em um ambiente de rede WAN, o computador 910 tipicamente inclui um modem 972 ou outro meio para estabelecer comunicações pela WAN 973, tal como a Internet. Em um ambiente ligado em rede, os módulos do programa podem ser armazenados em um dispositivo de armazenamento de memória remoto. A FIG. 25 ilustra, por exemplo, que os programas de aplicação remotos 985 podem residir em computador remoto 980.
[00272] Adicionalmente, implementações de exemplo da(s) invenção(ões) descrita(s) no presente documento podem usar um ou mais processadores. Se a implementação compreender múltiplos processadores, eles podem ser locais ou remotos, ou uma mistura, compartilhar informações por meio de com fio, sem fio ou utiliza uma mistura de técnicas de comunicação e/ou fixa ou dinamicamente atribuir porções de computação aos processadores.
[00273] Os processadores podem realizar suas tarefas com variados graus de supervisão ou intervenção humana. Os humanos podem estar localizados em qualquer processo apropriado ou nó de comunicação do sistema distribuído. Os seres humanos podem estar fisicamente localizados em uma máquina de trabalho ou em algum outro local. Dispositivos de interação humana de exemplo sem limitação incluem telas, telas sensíveis ao toque, monitores vestíveis, saída de áudio ou voz, tais como fones de ouvido ou alto-falantes, microfones, saída háptica, tal como vibração, ou dispositivos térmicos, sensores de ondas cerebrais, rastreadores de olhos, sensores de frequência cardíaca e outros sensores fisiológicos, ou câmeras para monitoramento facial, de gesto, ou de outro corpo.
[00274] Em alguns exemplos, os processadores podem incluir sistemas em um chip, processadores incorporados, servidores, computadores desktop, computador tablet ou telefones celulares.
[00275] Em algumas modalidades, o monitoramento, alteração ou substituição não autorizados de comunicações de dados são mitigados. Sem limitação, modalidades de exemplo podem parcialmente ou totalmente implementar autenticação de nós enviando ou recebendo dados, em que as técnicas de autenticação podem incluir, sem limitação, funções não clonáveis físicas (PUFs), criptografia de dados enviados entre nós e/ou uso de um livro razão imutável de atualizações de dados (por exemplo, Blockchain), bem como várias outras técnicas de autenticação ou combinações delas.
[00276] Deve-se também notar que as diferentes modalidades descritas no presente documento podem ser combinadas de diferentes maneiras. Ou seja, partes de uma ou mais modalidades podem ser combinadas com partes de uma ou mais outras modalidades. Tudo isso é contemplado no presente documento.
[00277] Embora a matéria tenha sido descrita em linguagem particular de características estruturais e/ou atos metodológicos, deve-se entender que a matéria definida nas reivindicações anexas não está necessariamente limitada às características ou atos específicos supradescritos. Em vez disso, as características e atos específicos supradescritos são descritos como formas exemplificativas de implementação das reivindicações.
Claims (15)
- Método para controlar uma máquina agrícola móvel (100), caracterizado pelo fato de que compreende: obter um mapa de característica agrícola (1336/1600) de uma localização de trabalho (1602) indicativo de uma característica agrícola do local de trabalho (1602), em que o mapa de característica agrícola (1336/1600) é baseado em dados coletados em ou antes de um primeiro tempo; obter dados suplementares (1338) indicativos de uma característica relativa ao local de trabalho (1602), os dados suplementares (1338) coletados após o primeiro tempo; gerar uma saída de confiança de característica agrícola (1610/1620/1640/1650) indicativa de um nível de confiança (1617/1627) na característica agrícola do local de trabalho como indicado pelo mapa de característica agrícola (1336/1600), com base no mapa de característica agrícola (1336/1600) e os dados suplementares (1338); e gerar um sinal de ação para controlar uma ação da máquina agrícola móvel (100) com base na saída de confiança de característica agrícola (1610/1620/1640/1650/1617/1627).
- Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que gerar a saída de confiança de característica agrícola (1610/1620/1640/1650) compreende adicionalmente: determinar o nível de confiança (1617/1627), em que o nível de confiança (1617/1627) é indicativo de uma probabilidade de que a característica agrícola do local de trabalho (1602), como indicada pelo mapa de característica agrícola (1336/1600), mudou ; e gerar uma representação do nível de confiança (1617/1627).
- Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que gerar a saída de confiança de característica agrícola (1610/1620/1640/1650) compreende: gerar um mapa (1610/1620/1640/1650) do local de trabalho que inclui uma indicação do nível de confiança (1617/1627).
- Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que gerar a saída de confiança de característica agrícola (1610/1620/1640/1650) compreende: determinar uma pluralidade de níveis de confiança (1617/1627), em que cada um da pluralidade de níveis de confiança (1617/1627) é indicativo de uma probabilidade de que a característica agrícola de uma correspondente de uma pluralidade de localizações geográficas no local de trabalho (1602), como indicado pelo mapa de característica agrícola (1336/1600), foi alterada.
- Método de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente: determinar uma pluralidade de zonas de confiança (1614-1, 1614-2, 1614-3), cada uma dentre a pluralidade de zonas de confiança (1614- 1, 1614-2, 1614-3) correspondendo a um respectivo dentre a pluralidade de níveis de confiança (1617/1627), em que uma operação da máquina agrícola móvel (100) é baseada na presença da máquina agrícola móvel (100) em uma da pluralidade de zonas de confiança (1614-1, 1614-2, 1614 -3).
- Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que gerar um sinal de ação para controlar uma ação da máquina agrícola móvel (100) compreende: controlar a máquina agrícola móvel (100) para coletar dados adicionais correspondentes ao local de trabalho (1602).
- Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que gerar um sinal de ação para controlar uma ação da máquina agrícola móvel (100) compreende: controlar um atuador (1302) da máquina agrícola móvel para acionar o movimento de um componente da máquina agrícola móvel (100) para mudar uma posição do componente em relação a uma superfície do local de trabalho (1602).
- Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que gerar um sinal de ação para controlar uma ação da máquina agrícola móvel (100) compreende: controlar um subsistema de propulsão (1318) da máquina agrícola móvel (100) para controlar uma velocidade na qual a máquina agrícola móvel (100) desloca no local de trabalho (1602).
- Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que gerar um sinal de ação para controlar uma ação da máquina agrícola móvel (100) compreende: controlar um subsistema de direção (1316) da máquina agrícola móvel (100) para controlar uma direção da máquina agrícola móvel (100) à medida que ela desloca no local de trabalho (1602).
- Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que gerar um sinal de ação para controlar uma ação da máquina agrícola móvel (100) compreende: controlar um mecanismo de interface (1360/1364) acoplado comunicativamente à máquina agrícola móvel (100) para prover uma indicação da saída de confiança de característica agrícola (1610/1620/1640/1650).
- Máquina agrícola móvel (100), caracterizada pelo fato de que compreende: um sistema de controle (1304) compreendendo: um sistema de confiança de característica agrícola (1330) configurado para: obter um mapa de característica agrícola (1336/1600) de uma localização de trabalho (1602) que indica uma característica agrícola do local de trabalho (1602), em que o mapa de característica agrícola (1336/1600) é baseado em dados coletados em ou antes de uma primeira vez; obter dados suplementares (1338) indicativos de características relativas ao local de trabalho (1602), os dados suplementares coletados após o primeiro tempo; e gerar uma saída de confiança de característica agrícola (1610/1620/1640/1650) indicativa de um nível de confiança (1617/1627) na característica agrícola do local de trabalho (1602) como indicado pelo mapa de característica agrícola (1336/1600), com base no mapa de característica agrícola (1336/1600) e nos dados suplementares (1338); e um gerador de sinal de ação (1406) configurado para gerar um sinal de ação com base na saída de confiança de característica agrícola (1610/1620/1640/1650).
- Máquina agrícola móvel de acordo com a reivindicação 11, caracterizada pelo fato de que o sistema de confiança de característica agrícola (1330) compreende adicionalmente: um detector de alteração de característica agrícola (1420) que determina uma probabilidade de que a característica agrícola do local de trabalho, indicada pelo mapa de característica agrícola (1336/1600), mudou com base nos dados suplementares (1338); e um analisador de confiança de característica agrícola (1400) que determina o nível de confiança de característica agrícola (1617/1627) com base na probabilidade de que a característica agrícola do local de trabalho (1602), como indicado pelo mapa de característica agrícola (1336/1600), mudou.
- Máquina agrícola móvel de acordo com a reivindicação 11, caracterizada pelo fato de que a saída de confiança de característica agrícola (1610/1620/1640/1650) inclui uma representação do nível de confiança de característica agrícola (1617/1627).
- Máquina agrícola móvel de acordo com a reivindicação 11, caracterizada pelo fato de que o sistema de confiança de característica agrícola (1330) compreende adicionalmente: um gerador de mapa (1402) que gera um mapa (1610/1620/1640/1650) do local de trabalho (1602) que inclui uma indicação do nível de confiança de característica agrícola (1617/1627).
- Máquina agrícola móvel de acordo com a reivindicação 11, caracterizada pelo fato de que o sinal de ação é provido a um ou mais dos seguintes: um atuador (1302) da máquina agrícola móvel (100) para acionar o movimento de um componente da máquina agrícola móvel (100) para mudar uma posição do componente em relação a uma superfície do local de trabalho (1602); um subsistema de propulsão (1318) da máquina agrícola móvel (100) para controlar uma velocidade na qual a máquina agrícola móvel (100) desloca no local de trabalho (1602); um subsistema de direção (1316) da máquina agrícola móvel (100) para controlar uma direção da máquina agrícola móvel (100) à medida que a máquina agrícola móvel (100) desloca no local de trabalho (1602); um mecanismo de interface (1360/1364) acoplado comunicativamente à máquina agrícola móvel para gerar uma exibição de interface indicativa da saída de confiança de característica agrícola (1610/1620/1640/1650); e um mecanismo de interface (1360/1364) para prover uma indicação que direciona um ser humano (1362/1364) para coletar dados adicionais correspondentes ao local de trabalho (1602).
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