BR102021023437A2

BR102021023437A2 - Método para controlar uma máquina de trabalho agrícola, e, máquina de trabalho agrícola campo da descrição

Info

Publication number: BR102021023437A2
Application number: BR102021023437-7A
Authority: BR
Inventors: Bhanu Kiran Reddy Palla; Nathan R. Vandike; Noel W. Anderson
Original assignee: Deere & Company
Priority date: 2021-01-27
Filing date: 2021-11-22
Publication date: 2022-08-09
Also published as: US20220232763A1; DE102022100945A1; CN114793602A

Abstract

MÉTODO PARA CONTROLAR UMA MÁQUINA DE TRABALHO AGRÍCOLA, E, MÁQUINA DE TRABALHO AGRÍCOLA. Um mapa que pode ser obtido por uma colheitadeira agrícola contém zonas de regime com resolvedores de regulagens. Uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo correspondentes ao local geográfico da máquina de trabalho agrícola é identificada. Uma zona de regime é identificada com base no local geográfico da colheitadeira agrícola. Uma dentre uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo é selecionada como uma regulagem de atuador alvo resolvida com base no resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime identificada e é usada para controlar a colheitadeira agrícola.

Description

MÉTODO PARA CONTROLAR UMA MÁQUINA DE TRABALHO AGRÍCOLA, E, MÁQUINA DE TRABALHO AGRÍCOLA CAMPO DA DESCRIÇÃO

CAMPO DA DESCRIÇÃO

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

FUNDAMENTOS

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

[003] Uma variedade de diferentes condições nos campos tem um número de efeitos deletérios sobre a operação de colheita. Por conseguinte, um operador pode tentar modificar o controle da colheitadeira, ao encontrar tais condições durante a operação de colheita.

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

SUMÁRIO

[005] Um mapa que pode ser obtido por uma colheitadeira agrícola contém zonas de regime com resolvedores de regulagens. Uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo correspondentes ao local geográfico da máquina de trabalho agrícola é identificada. Uma zona de regime é identificada com base no local geográfico da colheitadeira agrícola. Uma dentre uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo é selecionada como uma regulagem de atuador alvo resolvida com base no resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime identificada e é usada para controlar a colheitadeira agrícola.

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

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS

[007] A figura 1 é uma ilustração parcial pictórica, parcial esquemática de um exemplo de uma colheitadeira combinada.

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

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

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

[0011] A figura 5 é um fluxograma mostrando um exemplo de operação de uma colheitadeira agrícola na recepção de um mapa, detectando uma característica, e gerando um mapa preditivo funcional para uso no controle da colheitadeira agrícola durante a operação de colheita.

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

[0013] A figura 7 mostra um fluxograma ilustrando um exemplo da operação de uma colheitadeira agrícola na recepção de um mapa e detecção de uma entrada de sensor in-situ na geração de um mapa de dado de sensor preditivo funcional.

[0014] A figura 8 é um diagrama de blocos mostrando alguns exemplos dos sensores in-situ.

[0015] A figura 9 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de um gerador da zona de controle.

[0016] A figura 10 é um fluxograma ilustrando um exemplo da operação do gerador da zona de controle, mostrado na figura 9.

[0017] A figura 11 ilustra um fluxograma mostrando um exemplo da operação de um sistema de controle na seleção de um valor de ajuste alvo para controlar a colheitadeira agrícola

[0018] A figura 12 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de um controlador de interface de operador.

[0019] A figura 13 é um fluxograma ilustrando um exemplo de um controlador de interface de operador.

[0020] A figura 14 é uma ilustração pictórica mostrando um exemplo de uma exibição de interface de operador.

[0021] A figura 15 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de uma colheitadeira agrícola em comunicação com um ambiente de servidor remoto

[0022] As figuras 16 a 18 mostram exemplos de dispositivos móveis que podem ser usados em uma colheitadeira agrícola.

[0023] A figura 19 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de um ambiente de computação pode ser usado em uma colheitadeira agrícola e nas figuras anteriores.

DESCRIÇÃO DETALHADA

[0024] Para as finalidades de promover uma compreensão dos princípios da presente invenção, referência será agora feita aos exemplos ilustrados nos desenhos, e linguagem específica será usada para descrever os mesmos. Não obstante, será entendido que nenhuma limitação do escopo da invenção é pretendida. Quaisquer alterações e outras modificações aos dispositivos, sistemas, métodos, descritos, e qualquer outra aplicação dos princípios da presente invenção são completamente contemplados como ocorreriam normalmente para uma pessoa especializada na técnica à qual a invenção se refere. Em particular, é completamente contemplado que as características, componentes, e/ou etapas descritos com relação a um exemplo podem ser combinados com as características, componentes, e/ou etapas, descritos com relação a outros exemplos da presente invenção.

[0025] A presente descrição se refere ao uso de dados in-situ tomados simultaneamente com uma operação agrícola, em combinação com dados anteriores, para gerar um mapa preditivo. Em alguns exemplos, o mapa preditivo pode ser usado para controlar uma máquina de trabalho agrícola, tal como uma colheitadeira agrícola. Ele pode melhorar o desempenho da colheitadeira agrícola para controlar a operação da colheitadeira agrícola com base nas diferentes condições no campo que a colheitadeira agrícola pode engatar. Por exemplo, se os cultivos tiverem atingido a maturidade, as ervas daninhas podem ainda estar verdes, aumentando assim o teor de umidade da biomassa que é encontrada pela colheitadeira agrícola. Esse problema pode ser exacerbado quando os canteiros de ervas daninhas estão úmidos (como logo após uma queda de chuva ou quando os canteiros de ervas daninhas contêm orvalho) e antes das ervas daninhas terem tido a chance de se secarem. Assim, quando a colheitadeira agrícola encontra uma área de biomassa elevada, um operador pode ajustar a operação da colheitadeira agrícola para manter uma taxa de alimentação constante de material través da colheitadeira agrícola. A manutenção de uma taxa de alimentação constante pode manter o desempenho da colheitadeira agrícola. O desempenho de uma colheitadeira agrícola pode ser prejudicial afetado com base em um número de critérios diferentes. Tais critérios diferentes podem incluir alterações em biomassa, estado de cultivo, topografia, propriedades do solo, e características de semeadura, ou outras condições. Por conseguinte, pode também ser útil controlar a operação da colheitadeira agrícola com base em outras condições que podem estar presentes no campo. Por exemplo, o desempenho da colheitadeira agrícola pode ser mantido em um nível aceitável pelo controle da operação da colheitadeira agrícola com base na biomassa encontrada pela colheitadeira agrícola, no estado de cultivo do cultivo sendo colhido, na topografia do campo sendo colhido, propriedades de solo do solo no campo sendo colhido, características de semeadura no campo sendo colhido, produção no campo sendo colhido, ou outras condições que estão presentes no campo.

[0026] Também, dada uma regulagem operacional de um subsistema particular da colheitadeira agrícola, pode ser desejável controlar outros subsistemas controláveis na colheitadeira agrícola, de uma maneira particular. Por exemplo, se a colheitadeira agrícola estiver se deslocando a uma primeira velocidade, então pode ser desejável se ter a plataforma de corte em uma primeira altura, enquanto, se a colheitadeira agrícola estiver operando em uma segunda velocidade, pode ser desejável se ter a plataforma de corte em uma segunda altura para manter a taxa de material do material través da colheitadeira agrícola a uma desejável taxa de material.

[0027] Alguns sistemas atuais provêm mapas de índice vegetativo. Um mapa de índice vegetativo ilustrativamente mapeia valores de índice vegetativo (que podem ser indicativos do crescimento vegetativo) através dos diferentes locais geográficos em um campo de interesse. Um exemplo de um índice vegetativo inclui um índice de vegetação de diferença normalizado (NDVI). Existem muitos outros índices vegetativos que estão dentro do escopo da presente invenção. Em alguns exemplos, um índice vegetativo pode ser derivado de leituras de sensor de uma ou mais bandas de radiação eletromagnética refletida pelas plantas. Sem limitações, essas bandas podem ser nas porções de micro-ondas, infravermelhas, porções visíveis ou ultravioletas do espectro eletromagnético.

[0028] Um mapa de índice vegetativo pode ser usado para identificar a presença e local de vegetação. Em alguns exemplos, esses mapas permitem que a vegetação seja identificada e geograficamente referenciada na presença de solo nu, resíduo de cultivo, ou outras plantas, incluindo cultivo ou outras ervas daninhas.

[0029] Em alguns exemplos, um mapa de biomassa é provido. Um mapa de biomassa ilustrativamente mapeia uma medida de biomassa no campo sendo colhido em diferentes locais no campo. Um mapa de biomassa pode ser gerado de valores de índice vegetativo, de níveis de biomassa historicamente medidos ou estimados, de imagens ou outras leituras de sensor tomadas durante uma operação anterior no campo, ou de outras maneiras. Em alguns exemplos, biomassa pode ser ajustada por um fator representando uma porção de total biomassa passando através da colheitadeira agrícola. Para milho, esse fator é tipicamente cerca de 50%. Para umidade no material de cultivo colhido, esse fator é tipicamente 10% a 30%. Em alguns exemplos, o fator pode representar uma porção de material de erva daninha ou sementes de ervas daninhas.

[0030] Em alguns exemplos, um mapa de estado de cultivo é provido. O estado de cultivo pode definir se o cultivo está caído, de pé, parcialmente caído, a orientação de caído ou cultivo parcialmente caído, e outras posições. Um mapa de estado de cultivo ilustrativamente mapeia o estado de cultivo no campo sendo colhido em diferentes locais no campo. Um mapa de estado de cultivo pode ser gerado de imagens aéreas ou outras imagens do campo, de imagens ou outras leituras de sensor tomadas durante uma operação anterior no campo ou de outras maneiras anteriores à colheita.

[0031] Em alguns exemplos, um mapa de semeadura é provido. Um mapa de semeadura pode mapear características de semeadura, tais como os locais de semeadura, a variedade de semeadura, ou a população de sementes para os diferentes locais no campo. O mapa de semeadura pode ser gerado durante uma operação de plantação de semente anterior ou passada no campo. O mapa de semeadura pode ser derivado de sinais de controle usados por um semeador quando da plantação de sementes ou dos sensores no semeador, que confirmam que uma semente foi plantada. Os semeadores podem também incluir sensores de posição geográfica que localizam geograficamente as características de semente no campo.

[0032] Em alguns exemplos, um mapa de propriedade de solo é provido. Um mapa de propriedade de solo ilustrativamente mapeia uma medida de uma ou mais propriedades do solo, tal como o tipo de solo ou a umidade de solo no campo sendo colhido em diferentes locais no campo. Um mapa de propriedades de solo pode ser gerado de valores de índice vegetativo, de propriedades de solo historicamente medidas ou estimadas, de imagens ou outras leituras de sensor tomadas durante uma operação anterior no campo, ou de outras maneiras

[0033] Em alguns exemplos, outros mapas de informação anterior são providos. Tais mapas de informação anterior podem incluir um mapa topográfico do campo sendo colhido, um mapa de produção preditivo para o campo sendo colhido, ou outros mapas de informação anterior.

[0034] A presente discussão prossegue, assim, em alguns exemplos, com relação a sistemas que recebem um mapa de informação anterior de um campo ou um mapa gerado durante uma operação anterior e também usam um sensor in-situ para detectar uma variável indicativa de uma ou mais dentre uma velocidade de máquina e uma saída de um sistema de controle de taxa de alimentação. Os sistemas geram um modelo que modela uma relação entre os valores de informação anterior no mapa de informação anterior e os valores de saída do sensor in-situ. O modelo é usado para gerar um mapa de velocidade preditivo funcional que prevê, por exemplo, uma velocidade alvo de máquina em diferentes locais no campo. O mapa de velocidade preditivo funcional, gerado durante a operação de colheita, pode ser apresentado a um operador ou outro usuário ou usado para automaticamente controlar uma colheitadeira agrícola durante a operação de colheita, ou ambos.

[0035] A presente discussão também prossegue, em alguns exemplos, com relação a sistemas que recebem um mapa da velocidade que mapeia valores da velocidade de máquina previstos para os diferentes locais geográficos no campo e também usam um sensor in-situ para detectar uma característica. Os sistemas geram um modelo que modela uma relação entre os valores no mapa da velocidade e os valores característicos fornecidos pelo sensor in-situ. O modelo é usado para gerar um mapa preditivo funcional, que prevê valores característicos em diferentes locais no campo. O mapa de dados preditivos funcionais, gerado durante a operação de colheita, pode ser apresentado a um operador e usado em automaticamente controlar uma colheitadeira agrícola durante a operação de colheita.

[0036] A figura 1 é uma ilustração parcial pictórica, parcial esquemática, de uma colheitadeira agrícola autopropulsionada 100. No exemplo ilustrado, a colheitadeira agrícola 100 é uma colheitadeira combinada. Ainda, embora as colheitadeiras combinadas sejam providas como exemplos na presente invenção, será apreciado que a presente descrição é também aplicável a outros tipos de colheitadeiras, tais como colheitadeiras de algodão, a colheitadeiras de cana-de-açúcar, a colheitadeiras de forragem autopropulsionadas, ceifadeiras alinhadoras, ou outras máquinas de trabalho agrícola. Consequentemente, a presente invenção é destinada a abranger os vários tipos de colheitadeiras descritas e não é, assim, limitada às colheitadeiras combinadas. Além disso, a presente invenção é dirigida a outros tipos de máquinas de trabalho, tais como semeadores e pulverizadores agrícolas, equipamento de construção, equipamento de exploração florestal, e equipamento de cultivo de gramados, em que uma geração de um mapa preditivo pode ser aplicável. Consequentemente, a presente invenção é destinada a abranger esses vários tipos de colheitadeiras e outras máquinas de trabalho e não é, assim, limitada a colheitadeiras combinadas.

[0037] Conforme mostrado na figura 1, a colheitadeira agrícola 100 ilustrativamente inclui um compartimento de operador 101, que pode ter uma variedade de diferentes os mecanismos de interface de operador, para controlar a colheitadeira agrícola 100. A colheitadeira agrícola 100 inclui o equipamento de extremidade dianteira, tal como uma plataforma de corte 102, e um cortador geralmente indicado em 104. A colheitadeira agrícola 100 também inclui um alimentador 106, um acelerador de alimentação 108, e um debulhador geralmente indicado em 110. O alimentador 106 e o acelerador de alimentação 108 fazem parte de um subsistema de manipulação de material 125. A plataforma de corte 102 é acoplada de forma pivotante a um chassi 103 da colheitadeira agrícola 100 ao longo do eixo geométrico de pivô 105. Um ou mais atuadores 107 acionam o movimento da plataforma de corte 102 em torno do eixo geométrico 105 na direção geralmente indicada pela seta 109. Assim, uma posição vertical da plataforma de corte 102 (a altura da plataforma de corte) acima do solo 111, no qual a plataforma de corte 102 se desloca é controlável por atuação do atuador 107. Embora não mostrado na figura 1, a colheitadeira agrícola 100 pode também incluir um ou mais atuadores que operam para aplicar um ângulo de inclinação, um ângulo de rolagem, ou ambos, à plataforma de corte 102 ou porções da plataforma de corte 102. Inclinação se refere a um ângulo no qual o cortador 104 engata o cultivo. O ângulo de inclinação é aumento, por exemplo, por meio do controle da plataforma de corte 102 para apontar para uma borda distal 113 do cortador 104 mais na direção para o solo. O ângulo de inclinação é diminuído por meio do controle da plataforma de corte 102 para apontar para a borda distal 113 do cortador 104 mais para longe do solo. O ângulo de rolagem se refere à orientação da plataforma de corte 102 em torno do eixo geométrico longitudinal da frente para trás da colheitadeira agrícola 100.

[0038] O debulhador 110 ilustrativamente inclui um rotor de debulhe 112 e um conjunto de côncavos 114. Além disso, a colheitadeira agrícola 100 também inclui um separador 116. A colheitadeira agrícola 100 também inclui um subsistema de limpeza ou sapata de limpeza (coletivamente referido como o subsistema de limpeza 118) que inclui uma ventoinha de limpeza 120, o crivo superior 122, e a peneira 124. O subsistema de manipulação de material 125 também inclui o batedor de descarga 126, o elevador de rejeitos 128, o elevador de grão limpo 130, bem como o parafuso sem-fim de descarregamento 134 e a boca de descarga 136. O elevador de grão limpo move o grão limpo para dentro de um tanque de grão limpo 132. A colheitadeira agrícola 100 também inclui um subsistema de resíduo 138, que pode incluir o picador 140 e o espalhador 142. A colheitadeira agrícola 100 também inclui um subsistema de propulsão que inclui um motor que aciona os componentes engatando ao solo 144, tais como rodas ou esteiras. Em alguns exemplos, uma colheitadeira combinada dentro do escopo da presente invenção pode ter mais que um dentre quaisquer dos subsistemas mencionados acima. Em alguns exemplos, a colheitadeira agrícola 100 pode ter subsistemas de limpeza esquerdo e direito, separadores, etc., que não são mostrados na figura 1.

[0039] Na operação, e a título de visão geral, a colheitadeira agrícola 100 ilustrativamente se move através de um campo na direção indicada pela seta 147. Conforme a colheitadeira agrícola 100 se move, a plataforma de corte 102 (e o carretel associado 164) engata o cultivo a ser colhido e recolhe o cultivo na direção para o cortador 104. Um operador da colheitadeira agrícola 100 pode ser um operador humano local, um operador humano remoto, ou um sistema automático. O operador da colheitadeira agrícola 100 pode determinar uma ou mais de uma regulagem de altura, uma regulagem de ângulo de inclinação, ou uma regulagem de ângulo de rolagem para a plataforma de corte 102. Por exemplo, o operador alimenta uma regulagem ou regulagens para um sistema de controle, descritas em mais detalhe abaixo, que controlam o atuador 107. O sistema de controle pode também receber uma regulagem de um operador para estabelecer o ângulo de inclinação e o ângulo de rolagem da plataforma de corte 102 e implementar as regulagens alimentadas por controlar os atuadores associados, não mostrados, que operam para alterar o ângulo de inclinação e o ângulo de rolagem da plataforma de corte 102. O atuador 107 mantém a plataforma de corte 102 a uma altura acima do solo 111 com base em uma regulagem de altura e, onde aplicável, na inclinação desejada, e os ângulos de rolagem. Cada uma das regulagens de altura, rolamento, e inclinação, pode ser implementada independentemente das outras. O sistema de controle responde ao erro da plataforma de corte (por exemplo, a diferença entre a regulagem de altura e a altura medida da plataforma de corte 104 acima do solo 111 e, em alguns exemplos, os erros do ângulo de inclinação e do ângulo de rolagem e) com uma responsividade que é determinada com base em um nível de sensibilidade selecionado. Se o nível de sensibilidade for ajustado em um maior nível de sensibilidade, o sistema de controle responde a menores erros de posição da plataforma de corte, e tenta reduzir os erros detectados mais rapidamente que quando a sensibilidade está em um nível mais baixo de sensibilidade.

[0040] Retornando para a descrição da operação da colheitadeira agrícola 100, depois de os cultivos serem cortados pelo cortador 104, o material de cultivo cortado é movido através de um transportador no alimentador 106 na direção para o acelerador de alimentação 108, que acelera o material de cultivo para dentro do debulhador 110. O material de cultivo é debulhado pelo rotor 112 girando o cultivo contra os côncavos 114. O material de cultivo debulhado é movido por um rotor de separador no separador 116, no qual uma porção do resíduo é movida pelo batedor de descarga 126 na direção para o subsistema de resíduo 138. A porção de resíduo transferida para o subsistema de resíduo 138 é picada pelo picador de resíduo 140 e espalhada no campo pelo espalhador 142. Em outras configurações, o resíduo é liberado da colheitadeira agrícola 100 em um depósito em fiada. Em outros exemplos, o subsistema de resíduo 138 pode incluir eliminadores de sementes de erva daninha (não mostrados), tais como ensacadores de sementes ou outros coletores de sementes, ou esmagadores de sementes ou outros destruidores de sementes.

[0041] Grão cai ao subsistema de limpeza 118. O crivo superior 122 separa algumas peças maiores de material do grão, e a peneira 124 separa algumas de peças mais finas de material do grão limpo. O grão limpo cai em um parafuso sem-fim que move o grão para uma extremidade de entrada do elevador de grão limpo 130, e o elevador de grão limpo 130 move o grão limpo para cima, depositando o grão limpo no tanque de grão limpo 132. O resíduo é removido do subsistema de limpeza 118 pelo fluxo de ar gerado pela ventoinha de limpeza 120. A ventoinha de limpeza 120 direciona ar ao longo de um trajeto de fluxo de ar para cima através das peneiras e crivos superiores. O fluxo de ar transporta resíduo para trás na colheitadeira agrícola 100 na direção para o subsistema de manipulação de resíduo 138.

[0042] O elevador de rejeitos 128 retorna os rejeitos para o debulhador 110, onde os rejeitos são redebulhados. Alternativamente, os rejeitos também podem ser passados para um mecanismo de redebulhe separado por um elevador de rejeitos ou outro dispositivo de transporte, em que os rejeitos são também redebulhados.

[0043] A figura 1 também mostra que, em um exemplo, a colheitadeira agrícola 100 inclui um sensor da velocidade de máquina 146, um ou mais sensores de perda de separador 148, uma câmera de grão limpo 150, um mecanismo de captura de imagem voltado para frente 151, que pode ser na forma de uma câmera estéreo ou mono, e um ou mais sensores de perda 152 providos no subsistema de limpeza 118.

[0044] O sensor da velocidade de máquina 146 sensoreia a velocidade de deslocamento da colheitadeira agrícola 100 sobre o solo. O sensor da velocidade de máquina 146 pode sensorear a velocidade de deslocamento da colheitadeira agrícola 100 pelo sensorear a velocidade de rotação dos componentes engatando ao solo (tais como as rodas ou esteiras), um eixo de acionamento, um eixo, ou outros componentes. Em alguns casos, a velocidade de deslocamento pode ser sensoreada usando um sistema de posicionamento, tal como um sistema de posicionamento global (GPS), um sistema de reconhecimento passivo, um sistema de navegação a grande distância (LORAN), ou uma extensa variedade de outros sistemas ou sensores que provêm uma indicação da velocidade de deslocamento.

[0045] Os sensores de perda 152 ilustrativamente provêm um sinal de saída indicativo da quantidade de perda de grão que ocorre em ambos os lados direito e esquerdo do subsistema de limpeza 118. Em alguns exemplos, os sensores 152 são sensores de impacto que contam impactos de grão por unidade de tempo ou por unidade de distância percorrida para prover uma indicação da perda de grão que ocorre no subsistema de limpeza 118. Os sensores de impacto dos lados direito e esquerdo do subsistema de limpeza 118 podem prover sinais individuais ou um sinal combinado ou agregado. Em alguns exemplos, os sensores 152 podem incluir um único sensor, em oposição aos sensores separados, providos para cada subsistema de limpeza 118.

[0046] O sensor de perda de separador 148 provê um sinal indicativo de perda de grão nos separadores esquerdo e direito, não separadamente mostrados na figura 1. Os sensores de perda de separador 148 podem ser associados aos separadores esquerdo e direito e podem prover sinais de perda de grão separados ou um sinal combinado ou agregado. Em alguns casos, o sensoreamento da perda de grão nos separadores pode também ser realizado usando também uma extensa variedade de tipos diferentes de sensores.

[0047] A colheitadeira agrícola 100 pode também incluir outros sensores e os mecanismos de medição. Por exemplo, a colheitadeira agrícola 100 pode incluir um ou mais dos seguintes sensores: um sensor de altura da plataforma de corte, que sensoreia uma altura da plataforma de corte 102 acima do solo 111; sensores de estabilidade, que sensoreiam a oscilação ou o movimento de saltos (e a amplitude) da colheitadeira agrícola 100; um sensor de regulagem de resíduo, que é configurado para sensorear se a colheitadeira agrícola 100 é configurada para triturar o resíduo, produzir um depósito em fiada, etc.; um sensor da velocidade da ventoinha de sapata de limpeza para sensorear a velocidade de ventoinha 120; um sensor de folga de côncavo, que sensoreia a folga entre o rotor 112 os côncavos 114; um sensor da velocidade de rotor de debulhe, que sensoreia a velocidade de rotor do rotor 112; um sensor de folga de crivo superior, que sensoreia o tamanho de aberturas no crivo superior 122; um sensor de folga de peneira, que sensoreia o tamanho de aberturas na peneira 124; um sensor de umidade de material diferente de grão (MOG), que sensoreia um nível de umidade do MOG passando através da colheitadeira agrícola 100; um ou mais sensores de regulagem de máquina, configurados para sensorear várias regulagens configuráveis da colheitadeira agrícola 100; um sensor de orientação de máquina, que sensoreia a orientação da colheitadeira agrícola 100; e os sensores de propriedade de cultivo, que sensoreiam uma variedade de diferentes tipos das propriedades de cultivo, tais como tipo de cultivo, umidade de cultivo, e outras propriedades de cultivo. Os sensores de propriedade de cultivo podem também ser configurados para sensorear características do material de cultivo cortado quando o material de cultivo está sendo processado pela colheitadeira agrícola 100. Por exemplo, em alguns casos, os sensores de propriedade de cultivo podem sensorear a qualidade de grão, tal como grão quebrado, níveis de MOG; constituintes de grão, tais como amidos e proteína; e a taxa de material de grão quando o grão se desloca através do alimentador 106, do elevador de grão limpo 130, ou em outro lugar na colheitadeira agrícola 100. Os sensores de propriedade de cultivo podem também sensorear a taxa de material de biomassa através do alimentador 106, através do separador 116 ou em outro lugar na colheitadeira agrícola 100. Os sensores de propriedade de cultivo podem também sensorear a taxa de material como uma taxa de fluxo em massa de grão através do elevador 130 ou através de outras porções da colheitadeira agrícola 100 ou prover outros sinais de saída indicativos de outras variáveis sensoreadas.

[0048] Antes de descrever como a colheitadeira agrícola 100 gera um mapa de velocidade preditivo funcional, e usa um mapa de velocidade preditivo funcional para o controle, uma breve descrição de alguns dos itens na colheitadeira agrícola 100, e de sua operação, será primeiramente realizada. A descrição das figuras 2 e 3 descreve a recepção de um tipo geral de mapa de informação anterior e combinando informação do mapa de informação anterior com um sinal de sensor geograficamente referenciado, gerado por um sensor in-situ, em que o sinal de sensor é indicativo de uma característica, tal como uma ou mais características do campo propriamente dito, uma ou mais características de cultivo do material colhido, tal como cultivo ou grão presente no campo, uma ou mais características ambientais do ambiente da colheitadeira agrícola ou uma ou mais características da colheitadeira agrícola. As características do campo podem incluir, mas não são limitadas a, as características de um campo, tal como inclinação, intensidade de erva daninha, o tipo de erva daninha, umidade de solo, qualidade de superfície. As características de cultivo podem incluir uma ou mais propriedades de cultivo, tais como altura de cultivo, umidade de cultivo, densidade de cultivo, estado de cultivo; bem como características de propriedades de grão, tais como umidade de grão, tamanho do grão, e peso de teste de grão. As características ambientais podem incluir características climáticas, e a presença de água estagnada. As características da colheitadeira agrícola podem incluir características indicativas de regulagens de máquina ou entradas de operador ou características da operação de máquina, tais como a velocidade de máquina, saídas de diferentes controladores, o desempenho de máquina, tal como níveis de perda, qualidade de trabalho, consumo de combustível, e utilização de energia. Uma relação entre os valores característicos obtidos de sinais ou valores de sensor in-situ, derivados dos mesmos e os valores de mapa de a velocidade, é identificada, e essa relação é usada para gerar um novo mapa preditivo funcional. Um mapa preditivo funcional prevê valores nos diferentes locais geográficos em um campo, e um ou mais daqueles valores podem ser usados para controlar uma máquina, tal como um ou mais subsistemas de uma colheitadeira agrícola. Em alguns casos, um mapa preditivo funcional pode ser apresentado a um usuário, tal como um operador de uma máquina de trabalho agrícola, que pode ser uma colheitadeira agrícola. Um mapa preditivo funcional pode ser apresentado a um usuário visualmente, tal como por intermédio de uma exibição, de forma háptica ou audível. O usuário pode interagir com o mapa preditivo funcional para realizar operações de edição e outras operações de interface de usuário. Em alguns casos, um mapa preditivo funcional pode ser usado para um ou mais de controle de uma máquina de trabalho agrícola, tal como uma colheitadeira agrícola, apresentação para um operador ou outro usuário, e apresentação para um operador ou usuário para interação por um operador ou usuário.

[0049] Depois de a abordagem geral ser descrita com relação às figuras 2 e 3, uma abordagem mais específica para gerar um mapa de velocidade preditivo funcional, que pode ser apresentado a um operador ou usuário, ou usado para controlar a colheitadeira agrícola 100, ou ambos, é descrito com relação às figuras 4 e 5. Então, o uso de um mapa da velocidade para controlar a colheita da colheitadeira agrícola 100 é descrito. Novamente, embora a presente discussão prossiga com relação à colheitadeira agrícola e, particularmente, uma colheitadeira combinada, o escopo da presente invenção abrange outros tipos de colheitadeiras agrícolas ou outras máquinas de trabalho agrícola.

[0050] A figura 2 é um diagrama de blocos mostrando algumas porções de uma colheitadeira agrícola de exemplo 100. A figura 2 mostra que a colheitadeira agrícola 100 ilustrativamente inclui um ou mais processadores ou servidores 201, o banco de dados 202, o sensor de posição geográfica 204, o sistema de comunicação 206, e um ou mais sensores in-situ 208, que sensoreiam uma ou mais características de um campo simultaneamente com a operação de colheita. Os sensores in-situ 208 geram valores correspondentes às características sensoreadas. A colheitadeira agrícola 100 também inclui um modelo preditivo ou o gerador de relação (coletivamente referido daqui em diante como “gerador de modelo preditivo 210”), o gerador de mapa preditivo 212, o gerador da zona de controle 213, o sistema de controle 214, um ou mais subsistemas controláveis 216, e um mecanismo de interface de operador 218. A colheitadeira agrícola 100 pode também incluir uma extensa variedade de outras funcionalidades da colheitadeira agrícola220. Os sensores in-situ 208 incluem, por exemplo, os sensores a bordo 222, os sensores remotos 224, e outros sensores 226, que sensoreiam as características de um campo durante o curso de uma operação agrícola. O gerador de modelo preditivo 210 ilustrativamente inclui um gerador de modelo de variável de informação anterior-para-variável in-situ 228, e o gerador de modelo preditivo 210 pode incluir outros itens 230. O sistema de controle 214 inclui o controlador do sistema de comunicação 229, o controlador de interface de operador 231, um controlador de regulagens 232, o controlador de planejamento de trajeto 234, o controlador de taxa de material 236, o controlador de plataforma de corte e carretel 238, o controlador de correia Draper 240, o controlador de posição de placa de cobertura 242, o controlador do sistema de resíduo 244, o controlador de limpeza de máquina 245, o controlador de zona 247, e o sistema 214 pode incluir outros itens 246. Os subsistemas controláveis 216 incluem os atuadores de máquina e de plataforma de corte 248, o subsistema de propulsão 250, o subsistema de direção 252, o subsistema de resíduo 138, o subsistema de limpeza de máquina 254, e os subsistemas 216 podem incluir uma extensa variedade de outros subsistemas 256.

[0051] A figura 2 também mostra que a colheitadeira agrícola 100 pode receber o mapa de informação anterior 258. Conforme descrito abaixo, o mapa de informação anterior 258 inclui, por exemplo, um mapa de índice vegetativo, um mapa de biomassa, um mapa de estado de cultivo, um mapa topográfico, um mapa de propriedade de solo, um mapa de semeadura, ou um mapa de uma operação anterior. Todavia, o mapa de informação anterior 258 pode também abranger outros tipos de dados que foram obtidos antes da operação de colheita ou um mapa de uma operação anterior. A figura 2 também mostra que um operador 260 pode operar a colheitadeira agrícola 100. O operador 260 interage com os mecanismos de interface de operador 218. Em alguns exemplos, os mecanismos de interface de operador 218 podem incluir alavancas de controle, alavancas, um volante, conjuntos de articulação, pedais, teclas, mostradores, teclados, elementos atuáveis por usuário (tais como ícones, teclas, etc.) em um dispositivo de exibição de interface de usuário, um microfone e alto-falante (em que o reconhecimento de voz e a síntese de voz são providos), dentre uma extensa variedade de outros tipos de dispositivos de controle. Onde um sistema de exibição sensível ao toque é provido, o operador 260 pode interagir com os mecanismos de interface de operador 218 usando gestos de toque. Esses exemplos descritos acima são providos como exemplos ilustrativos e não são destinados a limitar o escopo da presente invenção. Consequentemente, outros tipos de os mecanismos de interface de operador 218 podem ser usados e estão dentro do escopo da presente invenção.

[0052] O mapa de informação anterior 258 pode ser baixado para a colheitadeira agrícola 100 e armazenado no banco de dados 202, usando o sistema de comunicação 206 ou de outras maneiras. Em alguns exemplos, o sistema de comunicação 206 pode ser um sistema de comunicação celular, um sistema para comunicação sobre uma rede de área larga ou uma rede de área local, um sistema para comunicação sobre uma rede de comunicação de campo próximo, ou um sistema de comunicação configurado para se comunicar sobre qualquer de uma variedade de outras redes ou combinações de redes. O sistema de comunicação 206 pode também incluir um sistema que facilita os baixamentos ou transferências de informação para, e de, um cartão Secure Digital (SD) ou um cartão de barramento serial universal (USB), ou ambos.

[0053] O sensor de posição geográfica 204 ilustrativamente sensoreia ou detecta a posição ou local geográfico da colheitadeira agrícola 100. O sensor de posição geográfica 204 pode incluir, mas não é limitado a, um receptor do sistema global de navegação por satélite (GNSS), que recebe sinais de um transmissor de satélite de GNSS. O sensor de posição geográfica 204 pode também incluir um componente Cinemático em Tempo Real (RTK), que é configurado para melhorar a precisão dos dados de posição derivados do sinal de GNSS. O sensor de posição geográfica 204 pode incluir um sistema de reconhecimento passivo, um sistema de triangulação celular, ou qualquer de uma variedade de outros sensores de posição geográfica.

[0054] Os sensores in-situ 208 podem ser qualquer dos sensores descritos acima com relação à figura 1. Os sensores in-situ 208 incluem sensores a bordo 222 que são montados a bordo da colheitadeira agrícola 100. Tais sensores podem incluir, por exemplo, qualquer dos sensores discutidos acima com relação à figura 1, um sensor de percepção (por exemplo, um sistema de câmera mono ou estéreo voltado para frente e o sistema de processamento de imagem), os sensores de imagem que são internos à colheitadeira agrícola 100 (tais como a câmera ou câmeras de grão limpo montadas para identificar o material que está saindo da colheitadeira agrícola 100 através do subsistema de resíduo ou do subsistema de limpeza). Os sensores in-situ 208 também incluem sensores in-situ remotos 224, que capturam informação in-situ. Os dados in-situ incluem os dados tomados de um sensor a bordo da colheitadeira ou tomados por qualquer sensor no qual os dados são detectados durante a operação de colheita. Mais exemplos dos sensores in-situ 208 são descritos abaixo com relação à figura 8.

[0055] O gerador de modelo preditivo 210 gera um modelo que é indicativo de uma relação entre os valores sensoreados pelo sensor in-situ 208 e uma métrica mapeada para o campo pelo mapa de informação anterior 258. Por exemplo, se o mapa de informação anterior 258 mapear um valor de índice vegetativo para os diferentes locais no campo, e o sensor in-situ 208 está sensoreando um valor indicativo da velocidade de máquina, então o gerador de modelo de variável de informação anterior-para-variável in-situ 228 gera um modelo de velocidade preditivo, que modela a relação entre o valor de índice vegetativo e o valor da velocidade de máquina. O modelo de velocidade preditivo pode também ser gerado com base nos valores de índice vegetativo do mapa de informação anterior 258 e os valores in-situ de múltiplos dados, gerados pelos sensores in-situ 208. Então, o gerador de mapa preditivo 212 usa o modelo de velocidade preditivo gerado pelo gerador de modelo preditivo 210 para gerar um mapa de velocidade preditivo funcional, que prevê a velocidade de máquina alvo sensoreada pelos sensores in-situ 208 em diferentes locais no campo com base no mapa de informação anterior 258.

[0056] Em alguns exemplos, o tipo de valores no mapa preditivo funcional 263 pode ser o mesmo que o tipo dos dados in-situ, sensoreados pelos sensores in-situ 208. Em alguns casos, o tipo de valores no mapa preditivo funcional 263 pode ter unidades diferentes dos dados sensoreados pelos sensores in-situ 208. Em alguns exemplos, o tipo de valores no mapa preditivo funcional 263 pode ser diferente do tipo de dado sensoreado pelos sensores in-situ 208, mas têm uma relação com respeito ao tipo de tipo de dado sensoreado pelos sensores in-situ 208. Por exemplo, em alguns exemplos, o tipo de dado sensoreado pelos sensores in-situ 208 pode ser indicativo do tipo de valores no mapa preditivo funcional 263. Em alguns exemplos, o tipo de dado no mapa preditivo funcional 263 pode ser diferente do tipo de dado no mapa de informação anterior 258. Em alguns casos, o tipo de dado no mapa preditivo funcional 263 pode ter unidades diferentes dos dados no mapa de informação anterior 258. Em alguns exemplos, o tipo de dado no mapa preditivo funcional 263 pode ser diferente do tipo de dado no mapa de informação anterior 258, mas tem uma relação com respeito ao tipo de dado no mapa de informação anterior 258. Por exemplo, em alguns exemplos, o tipo de dado no mapa de informação anterior 258 pode ser indicativo do tipo de dado no mapa preditivo funcional 263. Em alguns exemplos, o tipo de dado no mapa preditivo funcional 263 é diferente de um de, ou de ambos, de, o tipo dos dados in-situ, sensoreados pelos sensores insitu 208, e o tipo de dado no mapa de informação anterior 258.

[0057] Em alguns exemplos, o tipo de dado no mapa preditivo funcional 263 é o mesmo que um de, ou ambos de, dos tipos de dado in-situ, sensoreados pelos sensores in-situ 208 e o tipo de dado no mapa de informação anterior 258. Em alguns exemplos, o tipo de dado no mapa preditivo funcional 263 é o mesmo que um dentre o tipo dos dados in-situ, sensoreados pelos sensores in-situ 208 ou o tipo de dado no mapa de informação anterior 258, e diferente do outro.

[0058] Continuando com o exemplo anterior, em que o mapa de informação anterior 258 é um mapa de índice vegetativo e o sensor in-situ 208 sensoreia um valor indicativo do gerador de mapa preditivo da velocidade de máquina 212 pode usar os valores de índice vegetativo no mapa de informação anterior 258, e o modelo gerado pelo gerador de modelo preditivo 210, para gerar um mapa preditivo funcional 263 que prevê uma velocidade alvo de máquina em diferentes locais no campo. O gerador de mapa preditivo 212 fornece assim o mapa preditivo 264.

[0059] Conforme mostrado na figura 2, o mapa preditivo 264 prevê o valor de uma característica sensoreada (sensoreada pelos sensores in-situ 208), ou uma característica relacionada à característica sensoreada, em vários locais através do campo com base em um valor de informação anterior no mapa de informação anterior 258 naqueles locais e usando o modelo preditivo. Por exemplo, se o gerador de modelo preditivo 210 tiver gerado um modelo preditivo indicativo de uma relação entre um valor de índice vegetativo e a velocidade de máquina, então, dado o valor de índice vegetativo em diferentes locais através do campo, o gerador de mapa preditivo 212 gera um mapa preditivo 264 que prevê o valor da velocidade de máquina alvo em diferentes locais através do campo. O valor de índice vegetativo, obtido do mapa de índice vegetativo, naqueles locais, e a relação entre valor de índice vegetativo e a velocidade de máquina, obtido do modelo preditivo, são usados para gerar o mapa preditivo 264.

[0060] Algumas variações nos tipos de dados que são mapeados no mapa de informação anterior 258, nos tipos de dados sensoreados pelos sensores in-situ 208, e nos tipos de dados previstos no mapa preditivo 264 serão agora descritas.

[0061] Em alguns exemplos, o tipo de dado no mapa de informação anterior 258 é diferente do tipo de dado sensoreado pelos sensores in-situ 208, ainda, o tipo de dado no mapa preditivo 264 é o mesmo que o tipo de dado sensoreado pelos sensores in-situ 208. Por exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa de índice vegetativo, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser a produção. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de produção preditivo que mapeia os valores de produção previstos para os diferentes locais geográficos no campo. Em outro exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa de índice vegetativo, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser a altura do cultivo. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de altura de cultivo preditivo que mapeia os valores de altura de cultivo previstos para os diferentes locais geográficos no campo.

[0062] Também, em alguns exemplos, o tipo de dado no mapa de informação anterior 258 é diferente do tipo de dado sensoreado pelos sensores in-situ 208, e o tipo de dado no mapa preditivo 264 é diferente tanto do tipo de dado no mapa de informação anterior 258 quanto do tipo de dado sensoreado pelos sensores in-situ 208. Por exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa de índice vegetativo, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser altura do cultivo. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de biomassa preditivo, que mapeia os valores de biomassa previstos para os diferentes locais geográficos no campo. Em outro exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa de índice vegetativo, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser a produção. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa da velocidade preditivo, que mapeia os valores da velocidade da colheitadeira previstos para os diferentes locais geográficos no campo.

[0063] Em alguns exemplos, o mapa de informação anterior 258 é de um passe anterior através do campo durante uma operação anterior e o tipo de dado é diferente do tipo de dado sensoreado pelos sensores in-situ 208, ainda, o tipo de dado no mapa preditivo 264 é o mesmo que o tipo de dado sensoreado pelos sensores in-situ 208. Por exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa de população de sementes gerado durante a plantação, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser o tamanho de caule. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de tamanho de caule preditivo que mapeia os valores de tamanho de caule previstos para os diferentes locais geográficos no campo. Em outro exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa híbrido de semeadura, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser o estado de cultivo, tal como cultivo em pé ou cultivo caído. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de estado de cultivo previsto que mapeia os valores de estado de cultivo previstos para os diferentes locais geográficos no campo.

[0064] Em alguns exemplos, o mapa de informação anterior 258 é de um passe anterior através do campo durante uma operação anterior e o tipo de dado é o mesmo que o tipo de dado sensoreado pelos sensores in-situ 208, e o tipo de dado no mapa preditivo 264 é também o mesmo que o tipo de dado sensoreado pelos sensores in-situ 208. Por exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa de produção, gerado durante um ano anterior, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser a produção. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de produção preditivo que mapeia os valores de produção previstos para os diferentes locais geográficos no campo. Em tal exemplo, as diferenças de produção relativas no mapa de informação anterior geograficamente referenciado 258 do ano anterior podem ser usadas pelo gerador de modelo preditivo 210 para gerar um modelo preditivo que modela uma relação entre as diferenças de produção relativas no mapa de informação anterior 258 e os valores de produção sensoreados pelos sensores in-situ 208 durante a operação atual de colheita. O modelo preditivo é então usado pelo gerador de mapa preditivo 210 para gerar um mapa de produção preditivo.

[0065] Em outro exemplo, o mapa de informação anterior 258 pode ser um mapa de a intensidade de erva daninha, gerado durante uma operação anterior, tal como de um pulverizador, e a variável sensoreada pelos sensores in-situ 208 pode ser intensidade de erva daninha. O mapa preditivo 264 pode então ser um mapa de a intensidade de erva daninha preditivo, que mapeia os valores de a intensidade de erva daninha previstos para os diferentes locais geográficos no campo. Em tal exemplo, um mapa das intensidades de ervas daninhas no instante da pulverização é gravado de forma geograficamente referenciada e provido para a colheitadeira agrícola 100 como um mapa de informação anterior 258 de a intensidade de erva daninha. Os sensores in-situ 208 podem detectar a intensidade de erva daninha nos locais geográficos no campo e o gerador de modelo preditivo 210 pode então construir um modelo preditivo que modela uma relação entre a intensidade de erva daninha no instante da colheita e a intensidade de erva daninha no instante da pulverização. Isso é porque o pulverizador terá impactado a intensidade de erva daninha no instante da pulverização, mas ervas daninhas ainda podem surgir novamente em áreas similares por colheita. Todavia, é provável que as áreas de ervas daninhas, na colheita, tenham intensidade diferente com base no momento da colheita, clima, tipo de erva daninha, dentre outros fatores.

[0066] Em alguns exemplos, o mapa preditivo 264 pode ser provido para o gerador da zona de controle 213. O gerador da zona de controle 213 agrupa porções adjacentes de uma área em uma ou mais zonas de controle com base nos valores de dado do mapa preditivo 264, que são associados àquelas porções adjacentes. Uma zona de controle pode incluir duas ou mais porções contíguas de uma área, tal como um campo, para a qual um parâmetro de controle correspondente à zona de controle para controlar um subsistema controlável é constante. Por exemplo, um tempo de resposta para alterar uma regulagem dos subsistemas controláveis 216 pode ser inadequado para responder satisfatoriamente às alterações nos valores contidos em um mapa, tal como mapa preditivo 264. Nesse caso, o gerador da zona de controle 213 analisa o mapa e identifica zonas de controle que são de um tamanho definido para acomodar o tempo de resposta dos subsistemas controláveis 216. Em outro exemplo, as zonas de controle podem ser dimensionadas para reduzir o desgaste do movimento excessivo de atuador, que resulta do ajuste contínuo. Em alguns exemplos, pode existir um conjunto diferente das zonas de controle para cada subsistema controlável 216 ou para grupos dos subsistemas controláveis 216. As zonas de controle podem ser adicionadas ao mapa preditivo 264 para obter o mapa da zona de controle preditivo 265. O mapa da zona de controle preditivo 265 pode assim ser similar ao mapa preditivo 264, exceto que o mapa da zona de controle preditivo 265 inclui informação da zona de controle que define as zonas de controle. Assim, um mapa preditivo funcional 263, conforme descrito aqui, pode, ou pode não, incluir zonas de controle. Tanto o mapa preditivo 264 quanto o mapa da zona de controle preditivo 265 são os mapas preditivos funcionais 263. Em um exemplo, um mapa preditivo funcional 263 não inclui zonas de controle, tal como o mapa preditivo 264. Em outro exemplo, um mapa preditivo funcional 263 não inclui zonas de controle, tal como o mapa da zona de controle preditivo 265. Em alguns exemplos, múltiplos cultivos podem estar simultaneamente presentes em um campo, se um sistema de produção intercultivo for implementado. Nesse caso, o gerador de mapa preditivo 212 e o gerador da zona de controle 213 são capazes de identificar o local e as características dos dois ou mais cultivos e gerar então o mapa preditivo 264 e o mapa da zona de controle preditivo 265, consequentemente.

[0067] Será também apreciado que o gerador da zona de controle 213 pode agrupar valores para gerar as zonas de controle e as zonas de controle podem ser adicionadas ao mapa da zona de controle preditivo 265, ou um mapa separado, mostrando somente as zonas de controle que são geradas. Em alguns exemplos, as zonas de controle podem ser usadas para controlar ou calibrar a colheitadeira agrícola 100, ou ambos. Em outros exemplos, as zonas de controle podem ser apresentadas a um operador 260 e usadas para controlar ou calibrar a colheitadeira agrícola 100, e, em outros exemplos, as zonas de controle podem ser apresentadas a um operador 260 ou a outro usuário ou armazenadas para o uso posterior.

[0068] O mapa preditivo 264 ou o mapa da zona de controle preditivo 265, ou ambos, são providos para o sistema de controle 214, que gera sinais de controle com base no mapa preditivo 264 ou no mapa da zona de controle preditivo 265, ou ambos. Em alguns exemplos, o controlador do sistema de comunicação 229 controla o sistema de comunicação 206 para comunicar o mapa preditivo 264 ou o mapa da zona de controle preditivo 265 ou os sinais de controle com base no mapa preditivo 264 ou no mapa da zona de controle preditivo 265 para outras colheitadeiras agrícolas que estão colhendo no mesmo campo. Em alguns exemplos, o controlador do sistema de comunicação 229 controla o sistema de comunicação 206 para enviar o mapa preditivo 264, o mapa da zona de controle preditivo 265, ou ambos, para outros sistemas remotos.

[0069] O controlador de interface de operador 231 é operável para gerar sinais de controle para controlar os mecanismos de interface de operador 218. O controlador de interface de operador 231 é também operável para apresentar o mapa preditivo 264 ou o mapa da zona de controle preditivo 265 ou outra informação derivada do, ou com base no, o mapa preditivo 264, no mapa da zona de controle preditivo 265, ou em ambos, para o operador 260. O operador 260 pode ser um operador local ou um operador remoto. Como um exemplo, o controlador 231 gera sinais de controle para controlar um mecanismo de exibição para exibir um, ou ambos, do mapa preditivo 264 e do mapa da zona de controle preditivo 265 para um operador 260. O controlador 231 pode gerar os mecanismos atuáveis por operador, que são exibidos e podem ser atuados por um operador para interagir com o mapa exibido. O operador pode editar o mapa por, por exemplo, corrigir um tipo de erva daninha exibido no mapa, com base na observação do operador. O controlador de regulagens 232 pode gerar sinais de controle para controlar várias regulagens na colheitadeira agrícola 100 com base no mapa preditivo 264, no mapa da zona de controle preditivo 265, ou em ambos. Por exemplo, o controlador de regulagens 232 pode gerar sinais de controle para controlar os atuadores de máquina e de plataforma de corte 248. Em um exemplo, o controlador de regulagens 232 pode controlar uma regulagem de sensibilidade, que controla a responsividade do sistema de controle 214 no controle da posição (tal como altura, inclinação, ou rolagem), em resposta ao erro de posição da plataforma de corte, para cumprir com uma regulagem de posição da plataforma de corte, tal como uma regulagem de altura da plataforma de corte, uma regulagem de inclinação da plataforma de corte, ou uma regulagem de rolagem da plataforma de corte. Em resposta aos sinais de controle gerados, os atuadores de máquina e de plataforma de corte 248 operam para controlar, por exemplo, uma ou mais das regulagens de peneira e de crivo superior, folga de côncavos, regulagens de rotor, regulagens da velocidade de ventoinha de limpeza, altura de plataforma de corte, funcionalidade de plataforma de corte, velocidade do carretel, posição do carretel, funcionalidade Draper (onde a colheitadeira agrícola 100 é acoplada a uma plataforma de corte Draper), tal como velocidade de correia Draper, funcionalidade de plataforma de corte de milho, controle de distribuição interna e outros atuadores 248 que afetam as outras funções da colheitadeira agrícola 100. Em alguns exemplos, os atuadores de máquina e de plataforma de corte 248 podem ser controlados para ajustar uma velocidade de eixo traseiro (também referida como a velocidade de acionamento de plataforma de corte). Por exemplo, no exemplo de uma plataforma de corte de milho, a velocidade de eixo traseiro pode ser ajustada para controlar a velocidade de um ou mais de rolos de caule, correntes de recolhimento, e um parafuso semfim na plataforma de corte de milho. Em alguns exemplos, os atuadores de máquina e de plataforma de corte 248 podem incluir um mecanismo de saída rotativo, tal como um eixo de acionamento, a saída do qual pode ser controlada para controlar a velocidade de eixo traseiro. Em alguns exemplos, os atuadores de máquina e de plataforma de corte 248 podem ser controlados para ajustar uma velocidade do carretel 164. O controlador de planejamento de trajeto 234 ilustrativamente gera sinais de controle para controlar o subsistema de direção 252 para dirigir a colheitadeira agrícola 100 de acordo com um trajeto desejado. O controlador de planejamento de trajeto 234 pode controlar um sistema de planejamento de trajeto para gerar uma rota para colheitadeira agrícola 100 e pode controlar o subsistema de propulsão 250 e o subsistema de direção 252 para dirigir a colheitadeira agrícola 100 ao longo dessa rota. O controlador de taxa de material 236 pode receber uma variedade de diferentes entradas indicativas de uma taxa de alimentação de material através da colheitadeira agrícola 100 e pode controlar vários subsistemas, tais como o subsistema de propulsão 250 e os atuadores de máquina 248, para controlar a taxa de material com base no mapa preditivo 264 ou no mapa da zona de controle preditivo 265 ou em ambos. Por exemplo, quando a colheitadeira agrícola 100 se aproxima a um canteiro de ervas daninhas que tem um valor da intensidade acima de um limite selecionado, o controlador de taxa de material 236 pode gerar um sinal de controle para controlar o subsistema de propulsão 252 para reduzir a velocidade da colheitadeira agrícola 100 para manter constante a taxa de material de biomassa através da colheitadeira agrícola 100. O controlador de plataforma de corte e carretel 238 pode gerar sinais de controle para controlar uma plataforma de corte ou um carretel ou outra funcionalidade da plataforma de corte, tal como a posição da plataforma de corte ou uma velocidade do carretel. O controlador de correia Draper 240 pode gerar sinais de controle para controlar uma correia Draper ou outra funcionalidade Draper, tal como a velocidade de correia Draper, com base no mapa preditivo 264, no mapa da zona de controle preditivo 265, ou em ambos. O controlador de posição de placa de cobertura 242 pode gerar sinais de controle para controlar uma posição de uma placa de cobertura incluída em uma plataforma de corte com base no mapa preditivo 264 ou no mapa da zona de controle preditivo 265 ou em ambos, e o controlador do sistema de resíduo 244 pode gerar sinais de controle para controlar um subsistema de resíduo 138 com base no mapa preditivo 264 ou no mapa da zona de controle preditivo 265, ou em ambos. O controlador de limpeza de máquina 245 pode gerar sinais de controle para controlar o subsistema de limpeza de máquina 254. Por exemplo, com base nos diferentes tipos de sementes ou ervas daninhas passadas através da colheitadeira agrícola 100, um tipo particular de operação de limpeza de máquina ou uma frequência com a qual uma operação de limpeza é realizada pode ser controlado. Outros controladores incluídos na colheitadeira agrícola 100 podem controlar outros subsistemas com base no mapa preditivo 264 ou no mapa da zona de controle preditivo 265 ou também em ambos.

[0070] As figuras 3A e 3B (coletivamente referidas aqui como a figura 3) mostram um fluxograma ilustrando um exemplo da operação da colheitadeira agrícola 100 na geração de um mapa preditivo 264 e o mapa da zona de controle preditivo 265 com base no mapa de informação anterior 258.

[0071] Em 280, a colheitadeira agrícola 100 recebe o mapa de informação anterior 258. Exemplos de mapa de informação anterior 258 ou a recepção do mapa de informação anterior 258 são discutidos com relação aos blocos 281, 282, 284 e 286. Conforme discutido acima, o mapa de informação anterior 258 mapeia os valores de uma variável, correspondente a uma primeira característica, para os diferentes locais no campo, como indicado no bloco 282. Como indicado no bloco 281, receber o mapa de informação anterior 258 pode envolver selecionar um ou mais de uma pluralidade de possíveis mapas de informação anterior, que são disponíveis. Por exemplo, um mapa de informação anterior pode ser um mapa de índice vegetativo, gerado de imagens aéreas. Outro mapa de informação anterior pode ser um mapa gerado durante um passe anterior através do campo, que pode ter sido realizado por uma máquina diferente realizando uma operação anterior no campo, tal como um pulverizador ou uma máquina de plantação ou máquina de semeadura ou outra máquina. O processo, pelo qual um ou mais mapas de informação anterior são selecionados, pode ser manual, semiautomático, ou automático. O mapa de informação anterior 258 é baseado nos dados coletados antes de uma operação atual da colheita. Isso é indicado pelo bloco 284. Por exemplo, os dados podem ser coletados com base em imagens aéreas tomadas durante um ano anterior, ou mais anteriormente na estação de crescimento atual, ou em outros instantes. Os dados podem ser baseados nos dados detectados de maneiras diferentes que usando imagens aéreas. Por exemplo, a colheitadeira agrícola 100 pode ser equipada com um sensor, tal como um sensor óptico interno, que identifica sementes de erva daninha ou outros tipos de material abandonando a colheitadeira agrícola 100. A semente de erva daninha ou outros dados detectados pelo sensor durante a colheita de um ano anterior podem ser usados como dados usados para gerar o mapa de informação anterior 258. Os dados de ervas daninhas sensoreados ou outros dados podem ser combinados com outros dados para gerar o mapa de informação anterior 258. Por exemplo, com base em uma magnitude das sementes de erva daninha abandonando a colheitadeira agrícola 100 em diferentes locais e com base em outros fatores, tal como se as sementes estão sendo espalhadas pelo espalhador ou deixadas cair em um depósito em fiada; as condições climáticas, tais como o vento, quando as sementes estão sendo deixadas cair ou espalhadas; condições de drenagem que podem mover a semente ao redor no campo; ou outra informação, o local daquelas sementes de erva daninha pode ser previsto de forma que o mapa de informação anterior 258 mapeie os locais de semente previstos no campo. Os dados para o mapa de informação anterior 258 podem ser transmitidos para a colheitadeira agrícola 100 usando o sistema de comunicação 206 e armazenados no banco de dados 202. Os dados para o mapa de informação anterior 258 podem ser providos para a agrícola 100 usando o sistema de comunicação 206 também de outras maneiras, e isto é indicado pelo bloco 286 no fluxograma da figura 3. Em alguns exemplos, o mapa de informação anterior 258 pode ser recebido pelo sistema de comunicação 206.

[0072] No começo de uma operação de colheita, os sensores in-situ 208 geram sinais de sensor indicativos de um ou mais valores de dado in-situ de uma característica, tal como uma característica de a velocidade, conforme indicado pelo bloco 288. Exemplos dos sensores in-situ 288 são discutidos com relação aos blocos 222, 290, e 226. Como explicado acima, os sensores in-situ 208 incluem sensores a bordo 222; sensores in-situ remotos 224, tais como Sensores baseados em UAV (veículo aéreo não tripulado) que voaram em um momento para coletar dados in-situ, mostrados no bloco 290; ou outros tipos dos sensores in-situ, designados pelos sensores in-situ 226. Em alguns exemplos, os dados dos sensores a bordo são geograficamente referenciados usando dados de posição, rumo, ou velocidade do sensor de posição geográfica 204.

[0073] O gerador de modelo preditivo 210 controla o gerador de modelo de variável de informação anterior-para-variável in-situ 228 para gerar um modelo que modela uma relação entre os valores mapeados contidos no mapa de informação anterior 258 e os valores sensoreados in-situ pelos sensores in-situ 208, conforme indicado pelo bloco 292. As características ou os tipos de dado representados pelos valores mapeados no mapa de informação anterior 258 e os valores sensoreados in-situ pelos sensores in-situ 208 podem ser os mesmos que as características ou tipo de dado ou características ou tipos de dado diferentes.

[0074] A relação ou modelo gerado pelo gerador de modelo preditivo 210 é provido para o gerador de mapa preditivo 212. O gerador de mapa preditivo 212 gera um mapa preditivo 264 que prevê um valor da característica sensoreada pelos sensores in-situ 208 nos diferentes locais geográficos em um campo sendo colhido, ou uma característica diferente que é relacionada à característica sensoreada pelos sensores in-situ 208, usando o modelo preditivo e o mapa de informação anterior 258, conforme indicado pelo bloco 294.

[0075] Deve ser notado que, em alguns exemplos, o mapa de informação anterior 258 pode incluir dois ou mais mapas diferentes ou duas ou mais camadas de mapa diferentes de um único mapa. Cada camada de mapa pode representar um diferente tipo de dado do tipo de dado de outra camada de mapa ou as camadas de mapa podem ter o mesmo tipo de dados que foram obtidos em diferentes instantes. Cada mapa nos dois ou mais mapas diferentes ou em cada camada nas duas ou mais camadas de mapa diferentes de um mapa mapeia um diferente tipo de variável para os locais geográficos no campo. Em tal exemplo, o gerador de modelo preditivo 210 gera um modelo preditivo que modela a relação entre os dados in-situ e cada uma das diferentes variáveis mapeadas pelos dois ou mais mapas diferentes ou das duas ou mais camadas de mapa diferentes. Similarmente, os sensores in-situ 208 podem incluir dois ou mais sensores, cada um sensoreando um diferente tipo de variável. Assim, o gerador de modelo preditivo 210 gera um modelo preditivo que modela as relações entre cada tipo de variável mapeada pelo mapa de informação anterior 258 e cada tipo de variável sensoreada pelos sensores in-situ 208. O gerador de mapa preditivo 212 pode gerar um mapa preditivo funcional 263 que prevê um valor para cada característica sensoreada pelos sensores in-situ 208 (ou uma característica relacionada à característica sensoreada) em diferentes locais no campo sendo colhido usando o modelo preditivo e cada dos mapas ou camadas de mapa no mapa de informação anterior 258.

[0076] O gerador de mapa preditivo 212 configura o mapa preditivo 264 de forma que o mapa preditivo 264 seja acionável (ou consumível) pelo sistema de controle 214. O gerador de mapa preditivo 212 pode prover o mapa preditivo 264 para o sistema de controle 214 ou para o gerador da zona de controle 213 ou para ambos. Alguns exemplos de diferentes maneiras nas quais o mapa preditivo 264 pode ser configurado ou fornecido são descritas com relação aos blocos 296, 295, 299 e 297. Por exemplo, o gerador de mapa preditivo 212 configura o mapa preditivo 264 de forma que o mapa preditivo 264 inclua valores, que podem ser lidos pelo sistema de controle 214 e usados como a base para gerar sinais de controle para um ou mais dos diferentes subsistemas controláveis da colheitadeira agrícola 100, conforme indicado pelo bloco 296.

[0077] O gerador da zona de controle 213 pode dividir o mapa preditivo 264 em zonas de controle com base nos valores no mapa preditivo 264. Os valores continuamente localizados geograficamente, que estão dentro de um valor limite um do outro, podem ser agrupados em uma zona de controle. O valor limite pode ser um valor limite padrão, ou o valor limite pode ser ajustado com base em uma entrada de operador, com base em uma entrada de um sistema automático, ou com base em outros critérios. Um tamanho das zonas pode ser baseado em uma responsividade do sistema de controle 214, dos subsistemas controláveis 216, com base nas considerações de desgaste, ou em outros critérios, conforme indicado pelo bloco 295. O gerador de mapa preditivo 212 configura o preditivo 264 para a apresentação a um operador ou outro usuário. O gerador da zona de controle 213 pode configurar o mapa da zona de controle preditivo 265 para a apresentação a um operador ou outro usuário. Isso é indicado pelo bloco 299. Quando apresentado a um operador ou outro usuário, a apresentação do mapa preditivo 264 ou o mapa da zona de controle preditivo 265, ou ambos, pode conter um ou mais dos valores preditivos no mapa preditivo 264 correlacionado ao local geográfico, as zonas de controle no mapa da zona de controle preditivo 265 correlacionado ao local geográfico, e os valores de regulagens ou parâmetros de controle, que são usados com base nos valores previstos no mapa 264 ou zonas no mapa da zona de controle preditivo 265. A apresentação pode, em outro exemplo, incluir informação mais abstrata ou informação mais detalhada. A apresentação pode também incluir um nível de confiança que indica uma precisão, com a qual os valores preditivos no mapa preditivo 264 ou as zonas no mapa da zona de controle preditivo 265 se conformam aos valores medidos, que podem ser medidos pelos sensores na colheitadeira agrícola 100 conforme a colheitadeira agrícola 100 se move através do campo. Ainda, onde a informação é apresentada para mais que um local, um sistema de autenticação e autorização pode ser provido para implementar processos de autenticação e autorização. Por exemplo, pode existir uma hierarquia de indivíduos que são autorizados a visualizar e alterar os mapas e outra informação apresentada. A título de exemplo, um dispositivo de exibição a bordo pode mostrar os mapas em tempo quase real localmente na máquina, ou os mapas podem também ser gerados em um ou mais locais remotos, ou em ambos. Em alguns exemplos, cada dispositivo de exibição físico em cada local pode ser associado com um nível de permissão de uma pessoa ou um usuário. O nível de permissão de usuário pode ser usado para determinar quais marcadores de exibição são visíveis no dispositivo de exibição físico e quais valores a correspondente pessoa pode alterar. Como um exemplo, um operador local da máquina 100 pode ser incapaz de ver a informação correspondente ao mapa preditivo 264 ou fazer quaisquer alterações à operação de máquina. Um supervisor, tal como um supervisor em um local remoto, todavia, pode ser capaz de ver o mapa preditivo 264 na exibição, mas ser impedido de fazer quaisquer alterações. Um gerenciador, que pode estar em um local remoto separado, pode ser capaz de ver todos dos elementos no mapa preditivo 264 e também ser capaz de alterar o mapa preditivo 264. Em alguns casos, o mapa preditivo 264, acessível e alterável por um gerenciador posicionado remotamente, pode ser usado no controle da máquina. Isso é um exemplo de uma hierarquia de autorização, que pode ser implementada. O mapa preditivo 264 ou o mapa da zona de controle preditivo 265, ou ambos, podem ser configurados também de outras maneiras, conforme indicado pelo bloco 297.

[0078] No bloco 298, a entrada do sensor de posição geográfica 204 e outros sensores in-situ 208 são recebidos pelo sistema de controle. Particularmente, no bloco 300, o sistema de controle 214 detecta uma entrada do sensor de posição geográfica 204 identificando um local geográfico da colheitadeira agrícola 100. O bloco 302 representa a recepção pelo sistema de controle 214 de entradas de sensor indicativas da trajetória ou rumo da colheitadeira agrícola 100, e o bloco 304 representa a recepção pelo sistema de controle 214 de uma velocidade da colheitadeira agrícola 100. O bloco 306 representa a recepção pelo sistema de controle 214 de outra informação de vários sensores in-situ 208.

[0079] No bloco 308, o sistema de controle 214 gera sinais de controle para controlar os subsistemas controláveis 216 com base no mapa preditivo 264 ou no mapa da zona de controle preditivo 265 ou em ambos e a entrada do sensor de posição geográfica 204 e quaisquer outros sensores insitu 208. No bloco 310, o sistema de controle 214 aplica os sinais de controle aos subsistemas controláveis. Será apreciado que os sinais de controle particulares que são gerados, e os subsistemas controláveis particulares 216 que são controlados, podem variar com base em um ou mais diferentes fatores. Por exemplo, os sinais de controle que são gerados e os subsistemas controláveis 216 que são controlados podem ser baseados no tipo de mapa preditivo 264 ou no mapa da zona de controle preditivo 265 ou em ambos que estão sendo usados. Similarmente, os sinais de controle que são gerados e os subsistemas controláveis 216 que são controlados e a temporização dos sinais de controle podem ser com base em várias latências do fluxo de cultivo através da colheitadeira agrícola 100 e na responsividade dos subsistemas controláveis 216.

[0080] A título de exemplo, um mapa preditivo gerado 264 na forma de um mapa da velocidade preditivo pode ser usado para controlar um ou mais subsistemas 216. Por exemplo, o mapa da velocidade preditivo pode incluir valores da velocidade geograficamente referenciados para os locais dentro do campo sendo colhido. Os valores da velocidade do mapa da velocidade preditivo podem ser extraídos e usados para controlar um ou mais dos subsistemas controláveis 216, por exemplo, o subsistema de propulsão 250. Por meio do controle do subsistema de propulsão 250, uma taxa de alimentação de material se movendo através da colheitadeira agrícola 100 pode ser controlada. Em outros exemplos, a plataforma de corte ou outros atuadores de máquina 248 podem ser controlados, por exemplo, para controlar, por exemplo, a velocidade de eixo traseiro, a velocidade de correia Draper, ou a velocidade do carretel. Similarmente, a plataforma de corte ou outros atuadores de máquina 248 podem ser controlados para controlar uma posição da plataforma de corte, tal como a altura da plataforma de corte, inclinação da plataforma de corte, ou rolagem da plataforma de corte. Por exemplo, a altura da plataforma de corte pode ser controlada para captar mais ou menos material, e, assim, a altura da plataforma de corte pode também ser controlada para controlar a taxa de alimentação de material através da colheitadeira agrícola 100. Em outros exemplos, se o mapa preditivo 264 mapear a altura de ervas daninhas em relação às posições no campo, o controle da altura da plataforma de corte pode ser implementado. Por exemplo, se os valores presentes no mapa de erva daninha preditivo indicarem uma ou mais áreas tendo a altura de erva daninha com uma primeira quantia de altura, então o controlador de plataforma de corte e carretel 238 pode controlar a altura da plataforma de corte de forma que a plataforma de corte seja posicionada acima da primeira quantia de altura das ervas daninhas dentro da uma ou mais áreas tendo ervas daninhas na primeira quantia de altura, quando se realiza a operação de colheita. Assim, o controlador de plataforma de corte e carretel 238 pode ser controlado usando valores geograficamente referenciados, presentes no mapa de erva daninha preditivo para posicionar a plataforma de corte para uma altura que está acima dos valores de altura previstos das ervas daninhas, obtidos do mapa de erva daninha preditivo. Além disso, a altura da plataforma de corte pode ser alterada automaticamente pelo controlador de plataforma de corte e carretel 238, à medida que a colheitadeira agrícola 100 prossegue através do campo usando valores geograficamente referenciados, obtidos do mapa de erva daninha preditivo. O exemplo anterior envolvendo a altura de erva daninha e a intensidade usando um mapa de erva daninha preditivo é provido meramente como um exemplo. Consequentemente, uma extensa variedade de outros sinais de controle pode ser gerada usando valores obtidos de um mapa de erva daninha preditivo ou outro tipo de mapa preditivo para controlar um ou mais dos subsistemas controláveis 216.

[0081] No bloco 312, uma determinação é feita quanto a se a operação de colheita foi concluída. Se a colheita não foi concluída, o processamento avança para o bloco 314, no qual os dados de sensor in-situ do sensor de posição geográfica 204 e os sensores in-situ 208 (e, talvez, outros sensores) continuam a ser lidos.

[0082] Em alguns exemplos, no bloco 316, a colheitadeira agrícola 100 pode também detectar critérios de aprendizagem disparada para realizar aprendizagem de máquina em um ou mais do mapa preditivo 264 do mapa da zona de controle preditivo 265, do modelo gerado pelo gerador de modelo preditivo 210, das zonas geradas pelo gerador da zona de controle 213, um ou mais algoritmos de controle implementados pelos controladores no sistema de controle 214, e outra aprendizagem disparada.

[0083] Os critérios de aprendizagem disparada podem incluir qualquer de uma extensa variedade de critérios diferentes. Alguns exemplos de detecção de critérios de gatilho são discutidos com relação aos blocos 318, 320, 321, 322 e 324. Por exemplo, em alguns exemplos, a aprendizagem disparada pode envolver a recreação de uma relação usada para gerar um modelo preditivo quando uma quantia limite de dados de sensor in-situ é obtida dos sensores in-situ 208. Em tais exemplos, a recepção de uma quantia dos dados de sensor in-situ dos sensores in-situ 208, que excede um limite, dispara ou faz com que o gerador de modelo preditivo 210 gere um novo modelo preditivo que é usado pelo gerador de mapa preditivo 212. Assim, quando a colheitadeira agrícola 100 continua a operação de colheita, a recepção da quantia limite dos dados de sensor in-situ dos sensores in-situ 208 dispara a criação de uma nova relação representada por um modelo preditivo gerado pelo gerador de modelo preditivo 210. Além disso, o novo mapa preditivo 264, o mapa da zona de controle preditivo 265, ou ambos, podem ser regenerados usando o novo modelo preditivo. O bloco 318 representa a detecção de uma quantia limite dos dados de sensor in-situ usados para disparar a criação de um novo modelo preditivo.

[0084] Em outros exemplos, os critérios de aprendizagem disparada podem ser com base em quanto os dados de sensor in-situ dos sensores in-situ 208 estão se alterando, tal como sobre o tempo ou em comparação com os valores anteriores. Por exemplo, se variações dentro dos dados de sensor insitu (ou da relação entre os dados de sensor in-situ e a informação no mapa de informação anterior 258) estiverem dentro de uma faixa selecionada ou forem inferiores a uma quantia definida, ou abaixo de um valor limite, então um novo modelo preditivo não é gerado pelo gerador de modelo preditivo 210. Como um resultado, o gerador de mapa preditivo 212 não gera um novo mapa preditivo 264, o mapa da zona de controle preditivo 265, ou ambos. Todavia, se variações dentro dos dados de sensor in-situ estiverem fora da faixa selecionada, forem maiores que a quantia definida, ou estiverem acima do valor limite, por exemplo, então o gerador de modelo preditivo 210 gera um novo modelo preditivo usando todos, ou uma porção, dos novos dados de sensor in-situ recebidos, que o gerador de mapa preditivo 212 usa para gerar um novo mapa preditivo 264. No bloco 320, variações nos dados de sensor insitu, tal como uma magnitude de uma quantia pela qual os dados excedem a faixa selecionada ou uma magnitude da variação da relação entre os dados de sensor in-situ e a informação no mapa de informação anterior 258, podem ser usadas como um gatilho para causar uma geração de um novo modelo preditivo e mapa preditivo. Mantendo os exemplos descritos acima, o limite, a faixa, e a quantia definida podem ser regulados para valores padrão; regulados por uma interação de operador ou usuário através de uma interface de usuário; regulados por um sistema automático; ou regulados de outras maneiras.

[0085] Outros critérios de aprendizagem disparada podem também ser usados. Por exemplo, se o gerador de modelo preditivo 210 comutar para um diferente mapa de informação anterior (diferente de um mapa de informação anterior originalmente selecionado 258), então a comutação para o diferente mapa de informação anterior pode disparar a reaprendizagem pelo gerador de modelo preditivo 210, o gerador de mapa preditivo 212, o gerador da zona de controle 213, o sistema de controle 214, ou outros itens. Em outro exemplo, a transição da colheitadeira agrícola 100 para uma topografia diferente ou para uma zona de controle diferente pode ser usada também como critérios de aprendizagem disparada.

[0086] Em alguns casos, o operador 260 pode também editar o mapa preditivo 264 ou o mapa da zona de controle preditivo 265, ou ambos. As edições podem alterar um valor no mapa preditivo 264, alterar um tamanho, formato, posição, ou existência de uma zona de controle no mapa da zona de controle preditivo 265, ou ambos. O bloco 321 mostra que informação editada pode ser usada como critérios de aprendizagem disparada.

[0087] Em alguns casos, pode também ser que o operador 260 observe que o controle automático de um subsistema controlável, não é o que um operador deseja. Em tais casos, um operador 260 pode prover um ajuste manual para o subsistema controlável refletindo o que um operador 260 deseja que o subsistema controlável opere de uma maneira diferente daquela que está sendo comandada pelo sistema de controle 214. Assim, a alteração manual de um ajuste por um operador 260 pode causar com que um ou mais dos geradores de modelo preditivo 210 reaprendam um modelo, o gerador de mapa preditivo 212 regenere o mapa 264, o gerador da zona de controle 213 regenere uma ou mais zonas de controle no mapa da zona de controle preditivo 265, e o sistema de controle 214 reaprenda um algoritmo de controle ou realize a aprendizagem de máquina em um ou mais dos componentes de controlador 232 a 246 no sistema de controle 214 com base no ajuste por um operador 260, conforme mostrado no bloco 322. O bloco 324 representa o uso de outros critérios de aprendizagem disparada.

[0088] Em outros exemplos, a reaprendizagem pode ser realizada periodicamente ou intermitentemente com base, por exemplo, em um intervalo de tempo selecionado, tal como um intervalo de tempo discrepara ou um intervalo de tempo variável, conforme indicado pelo bloco 326.

[0089] Se a reaprendizagem for disparada, se com base em critérios de aprendizagem disparada ou com base na passagem de um intervalo de tempo, conforme indicado pelo bloco 326, então um ou mais do gerador de modelo preditivo 210, do gerador de mapa preditivo 212, do gerador da zona de controle 213, e do sistema de controle 214 realizam a aprendizagem de máquina para gerar um novo modelo preditivo, um novo mapa preditivo, uma nova zona de controle, e um novo algoritmo de controle, respectivamente, com base nos critérios de aprendizagem disparada. O novo modelo preditivo, o novo mapa preditivo, e o novo algoritmo de controle são gerados usando quaisquer dados adicionais que foram coletados desde que a última operação de aprendizagem foi realizada. A realização da reaprendizagem é indicada pelo bloco 328.

[0090] Se a operação de colheita foi concluída, a operação se move do bloco 312 para o bloco 330, no qual um ou mais do mapa preditivo 264, do mapa da zona de controle preditivo 265, e do modelo preditivo, gerados pelo gerador de modelo preditivo 210, são armazenados. O mapa preditivo 264, o mapa da zona de controle preditivo 265, e o modelo preditivo podem ser armazenados localmente no banco de dados 202 ou enviados para um sistema remoto usando o sistema de comunicação 206 para o uso posterior.

[0091] Será notado que, enquanto que alguns exemplos descrevem aqui o gerador de modelo preditivo 210 e o gerador de mapa preditivo 212 recebendo um mapa de informação anterior na geração de um modelo preditivo e um mapa preditivo funcional, respectivamente, em outros exemplos, o gerador de modelo preditivo 210 e o gerador de mapa preditivo 212 podem receber, na geração de um modelo preditivo e um mapa preditivo funcional, respectivamente, outros tipos de mapas, incluindo mapas preditivos, tais como um mapa preditivo funcional gerado durante a operação de colheita.

[0092] A figura 4 é um diagrama de blocos de uma porção da colheitadeira agrícola 100 mostrada na figura 1. Particularmente, a figura 4 mostra, dentre outros fatores, exemplos do gerador de modelo preditivo 210 e do gerador de mapa preditivo 212 em mais detalhe. A figura 4 também ilustra o fluxo de informação entre os vários componentes mostrados. O gerador de modelo preditivo 210 recebe o mapa de informação anterior 258, que pode ser um mapa de índice vegetativo 332, um mapa de produção preditivo 333, um mapa de biomassa 335, um mapa de estado de cultivo 337, um mapa topográfico 339, um mapa de propriedade de solo 341 ou um mapa de semeadura 343 como um mapa de informação anterior. O gerador de modelo preditivo 210 também recebe um local geográfico 334, ou uma indicação de um local geográfico, do sensor de posição geográfica 204. Os sensores in-situ 208 ilustrativamente incluem o sensor da velocidade de máquina 146, ou um sensor 336 que sensoreia uma saída do controlador de taxa de material 236, bem como um sistema de processamento 338. O sistema de processamento 338 processa os dados de sensor gerados do sensor da velocidade de máquina 146 ou do sensor 336, ou ambos, para gerar dados processados, alguns exemplos dos quais são descritos abaixo.

[0093] Em alguns exemplos, o sensor 336 pode ser um sensor, que gera um sinal indicativo das saídas de controle do controlador de taxa de material 236. Os sinais de controle podem ser sinais de controle da velocidade ou outros sinais de controle que são aplicados aos subsistemas controláveis 216 para controlar a taxa de alimentação de material através da colheitadeira agrícola 100. O sistema de processamento 338 processa os sinais obtidos por intermédio do sensor 336 para gerar dados processados 340 identificando a velocidade da colheitadeira agrícola 100. Os dados processados 340 podem incluir o local da colheitadeira agrícola 100, correspondente à velocidade da colheitadeira agrícola 100.

[0094] Em alguns exemplos, os dados brutos ou processados de o(s) sensor(es) in-situ 208 pode(m) ser apresentado(s) ao operador 260 por intermédio do mecanismo de interface de operador 218. O operador 260 pode estar a bordo da colheitadeira agrícola 100 ou em um local remoto.

[0095] A presente discussão prossegue com relação a um exemplo em que o sensor in-situ 208 é o sensor da velocidade de máquina 146. Será apreciado que esse é apenas um exemplo, e os sensores mencionados acima, como outros exemplos do sensor in-situ 208, do qual a velocidade de máquina pode ser derivada, são contemplados também aqui. Conforme mostrado na figura 4, o gerador de modelo preditivo de exemplo 210 inclui um ou mais de um gerador de modelo de valor-para-velocidade de índice vegetativo (VI) 342, um gerador de modelo de biomassa-para-velocidade 344, gerador de modelo de topografia-para-velocidade 345, gerador de modelo de produçãopara-velocidade 347, gerador de modelo de estado de cultivo-para-velocidade 349, gerador de modelo de propriedade de solo-para-velocidade 351 e um gerador de modelo de característica de semeadura-para-velocidade 346. Em outros exemplos, o gerador de modelo preditivo 210 pode incluir componentes adicionais, menos, ou diferentes componentes que aqueles mostrados no exemplo da figura 4. Consequentemente, em alguns exemplos, o gerador de modelo preditivo 210 pode incluir também outros itens 348, que podem incluir outros tipos de geradores de modelos preditivos para gerar outros tipos de modelos.

[0096] O gerador de modelo 342 identifica uma relação entre a velocidade de máquina detectada nos dados processados 340, em um local geográfico correspondente à onde os dados processados 340 foram obtidos, e os valores de índice vegetativo do mapa de índice vegetativo 332 correspondentes ao mesmo local no campo onde a característica de erva daninha foi detectada. Com base nessa relação estabelecida pelo gerador de modelo 342, o gerador de modelo 342 gera um modelo de velocidade preditivo. O modelo de velocidade preditivo é usado pelo gerador de mapa de velocidade 352 para prever a velocidade alvo de máquina em diferentes locais no campo com base nos valores geograficamente referenciados de índice vegetativo, contidos no mapa de índice vegetativo 332 nos mesmos locais no campo.

[0097] O gerador de modelo 344 identifica uma relação entre a velocidade de máquina representada nos dados processados 340, em um local geográfico correspondente aos dados processados 340, e um valor de biomassa no mesmo local geográfico. Novamente, um valor de biomassa é o valor geograficamente representado contido no mapa de biomassa 335. O gerador de modelo 344 então gera um modelo de velocidade preditivo que é usado pelo gerador de mapa de velocidade 354 para prever a velocidade alvo de máquina em um local no campo com base no valor de biomassa para esse local no campo.

[0098] O gerador de modelo 346 identifica uma relação entre a velocidade de máquina identificada por dados processados 340 em um local particular no campo e o valor de característica de semeadura do mapa de característica de semeadura 343 nesse mesmo local. O gerador de modelo 346 gera um modelo de velocidade preditivo que é usado pelo gerador de mapa de velocidade 356 para prever a velocidade alvo de máquina em um local particular no campo com base no valor de característica de semeadura nesse local no campo.

[0099] À luz do acima, o gerador de modelo preditivo 210 é operável para produzir uma pluralidade de modelos da velocidade preditivos, tais como um ou mais dos modelos da velocidade preditivos, gerados pelos geradores de modelo 342, 344, 345, 346, 347, 348 e 351. Em outro exemplo, dois ou mais dos modelos da velocidade preditivos descritos acima podem ser combinados em um único modelo de velocidade preditivo que prevê a velocidade alvo de máquina com base em dois ou mais do valor de índice vegetativo do valor de biomassa, da topografia, da produção, da característica de semeadura, do estado de cultivo, ou da propriedade de solo, em diferentes locais no campo. Quaisquer desses modelos de a velocidade, ou combinações dos mesmos, são representados coletivamente pelo modelo preditivo 350 na figura 4.

[00100] O modelo preditivo 350 é provido para o gerador de mapa preditivo 212. No exemplo da figura 4, o gerador de mapa preditivo 212 inclui um gerador de mapa de velocidade 352. Em outros exemplos, o gerador de mapa preditivo 212 pode incluir componentes adicionais, menos, ou diferentes geradores de mapa. Assim, em alguns exemplos, o gerador de mapa preditivo 212 pode incluir outros itens 358, que podem incluir outros tipos de geradores de mapa para gerar os mapas de a velocidade. O gerador de mapa de velocidade 352 recebe o modelo preditivo 350, que prevê a velocidade alvo de máquina com base em um valor de um ou mais mapas de informação anterior 258, juntamente com o um ou mais mapas de informação anterior 258, e gera um mapa preditivo que prevê a velocidade alvo de máquina em diferentes locais no campo.

[00101] O gerador de mapa preditivo 212 fornece um ou mais mapas de velocidade preditivos funcionais 360, que são preditivos de uma ou mais das velocidades alvo de máquina. O mapa de velocidade preditivo funcional 360 prevê a velocidade alvo de máquina em diferentes locais em um campo. Os mapas de velocidade preditivos funcionais 360 podem ser providos para o gerador da zona de controle 213, o sistema de controle 214, ou ambos. O gerador da zona de controle 213 gera zonas de controle e incorpora aquelas zonas de controle ao mapa preditivo funcional, isto é, o mapa preditivo, para produzir o mapa da zona de controle preditivo 265. Um ou ambos do mapa preditivo 264 e do mapa da zona de controle preditivo 265 podem ser providos para o sistema de controle 214, que gera sinais de controle para controlar um ou mais dos subsistemas controláveis 216, tais como o subsistema de propulsão 250, com base no mapa preditivo 264, no mapa da zona de controle preditivo 265, ou em ambos.

[00102] A figura 5 é um fluxograma de um exemplo da operação do gerador de modelo preditivo 210 e do gerador de mapa preditivo 212 na geração do modelo preditivo 350 e o mapa de velocidade preditivo funcional 360. No bloco 362, o gerador de modelo preditivo 210 e o gerador de mapa preditivo 212 recebem um mapa de informação anterior 258. O mapa de informação anterior 258 pode ser qualquer dos mapas 332, 333, 335, 337, 339, 341 ou 343. Além disso, o bloco 361 indica que o mapa de informação anterior recebido pode ser um único mapa. O bloco 363 indica que o mapa de informação anterior pode ser múltiplos mapas ou múltiplas camadas de mapa. O bloco 365 indica que o mapa de informação anterior 258 pode também assumir outras formas. No bloco 364, o sistema de processamento 338 recebe um ou mais sinais do sensor da velocidade de máquina 146 ou do sensor 336, ou de ambos.

[00103] No bloco 372, o sistema de processamento 338 processa o um ou mais sinais recebidos para gerar dados processados 340 indicativos de uma velocidade de máquina da colheitadeira agrícola 100.

[00104] No bloco 382, o gerador de modelo preditivo 210 também obtém o local geográfico correspondente aos dados de sensor. Por exemplo, o gerador de modelo preditivo 210 pode obter a posição geográfica do sensor de posição geográfica 204 e determinar, com base em retardos da máquina, a velocidade da máquina, etc., um local geográfico preciso onde os dados de sensor 340 foram capturados ou derivados.

[00105] No bloco 384, o gerador de modelo preditivo 210 gera um ou mais modelos preditivos de energia, tal como o modelo de energia 350, que modela uma relação entre um valor de índice vegetativo, um valor de umidade de cultivo, um valor de propriedade do solo, um valor de produção preditiva, ou um valor de biomassa preditivo, obtidos de um mapa de informação, tal como o mapa de informação 258, e uma característica de energia sendo sensoreada pelo sensor in-situ 208 ou uma característica relacionada. Por exemplo, o gerador de modelo preditivo 210 pode gerar um modelo de energia preditivo que modela a relação entre um valor de índice vegetativo e uma característica sensoreada incluindo o uso de energia indicada pelos dados de sensor obtidos do sensor in-situ 208.

[00106] No bloco 386, o modelo de energia preditivo, tal como o modelo de energia preditivo 350, é provido para o gerador de mapa preditivo 212 que gera um mapa de energia preditivo 360 que mapeia uma característica de energia predita com base em um mapa de informação, um mapa de umidade de cultivo, um mapa de propriedade de solo, um mapa de energia preditivo, ou um mapa de biomassa preditivo, e o modelo de energia preditivo 350. Por exemplo, em alguns exemplos, o mapa de energia preditivo 360 prediz o uso de energia/exigências de vários subsistemas. Ainda, o mapa de energia preditivo 360 pode ser gerado durante o curso de uma operação agrícola. Assim, conforme uma colheitadeira agrícola está se movendo através de um campo, realizando uma operação agrícola, o mapa de energia preditivo 360 é gerado quando a operação agrícola está sendo realizada.

[00107] No bloco 394, o gerador de mapa preditivo 212 fornece o mapa de energia preditivo 360. No bloco 391, o gerador de mapa de energia preditivo 212 fornece o mapa de energia preditivo para a apresentação ao, e possível interação com o, operador 260. No bloco 393, o gerador de mapa preditivo 212 pode configurar o mapa para consumo pelo sistema de controle 214. No bloco 395, o gerador de mapa preditivo 212 pode também prover o mapa 360 para controlar o gerador de zona 213 para geração de zonas de controle. No bloco 397, o gerador de mapa preditivo 212 configura o mapa 360 também de outras maneiras. O mapa de energia preditivo 360 (com ou sem as zonas de controle) é provido para controlar o sistema 214. No bloco 396, o sistema de controle 214 gera sinais de controle para controlar os subsistemas controláveis 216 com base no mapa de energia preditivo 360.

[00108] Pode assim ser visto que o presente sistema toma um mapa de informação que mapeia uma característica, tal como um valor de índice vegetativo, um valor de umidade de cultivo, um valor de propriedade do solo, um valor de produção preditiva, ou um valor de biomassa preditivo ou informação de um passe anterior de operação para diferentes locais em um campo. O presente sistema também usa um ou mais sensores in-situ que sensoreiam os dados de sensor in-situ que são indicativos de uma característica de energia, tal como o uso de energia, exigência de energia, ou perda de energia, e gera um modelo que modela uma relação entre a característica sensoreada usando o sensor in-situ, ou uma característica relacionada, e a característica mapeada no mapa de informação. Assim, o presente sistema gera um mapa preditivo funcional usando um modelo, dados in-situ, e um mapa de informação e pode configurar o mapa preditivo funcional gerado para o consumo por um sistema de controle, para a apresentação a um operador local ou remoto ou outro usuário, ou ambos. Por exemplo, o sistema de controle pode usar o mapa para controlar um ou mais sistemas de uma colheitadeira combinada.

[00109] A figura 6A é um diagrama de blocos de uma porção de exemplo da colheitadeira agrícola 100 mostrada na figura 1. Particularmente, a figura 6A mostra, dentre outros elementos, exemplos de gerador de modelo preditivo 210 e do gerador de mapa preditivo 212. No exemplo ilustrado, o mapa de informação é um ou mais de um mapa de energia histórico 333, um mapa de energia preditivo 360, ou um mapa de operação anterior 400. O mapa de operação anterior 400 pode incluir os valores de característica de energia em vários locais no campo que foram sensoreados durante uma operação agrícola anterior.

[00110] Também, no exemplo mostrado na figura 6A, o sensor in-situ 208 pode incluir um ou mais de um sensor de temperatura 401, um sensor de entrada de operador 405, e um sistema de processamento 406. Os sensores insitu 208 podem incluir também outros sensores 408. A figura 6B mostra exemplos de outros sensores 408.

[00111] O sensor de temperatura 401 sensoreia uma temperatura de um dado subsistema. Em alguns casos, o sensor de temperatura 401 sensoreia uma temperatura de fluido de agente refrigerante, uma temperatura de fluido hidráulico, um lubrificante, uma superfície da colheitadeira agrícola 100, tal como uma superfície de inversor, uma bateria ou um dispositivo de energia eletrônico; um componente mecânico móvel, tal como um mancal ou engrenagem; um gás de escape ou outro gás, uma temperatura de ar dentro de uma porção encerrada da colheitadeira agrícola 100, ou alguma outra temperatura.

[00112] O sensor de entrada de operador 405 ilustrativamente sensoreia várias entradas de operador. As entradas podem ser entradas de regulagem para controlar as regulagens na colheitadeira agrícola 100 ou outras entradas de controle, tais como entradas de direção e outras entradas. Assim, quando o operador 260 altera uma regulagem ou provê uma entrada comandada através de um mecanismo de interface de operador 218, uma tal entrada é detectada pelo sensor de entrada de operador 405, que provê um sinal de sensor indicativo dessa entrada de operador sensoreada.

[00113] O sistema de processamento 406 pode receber os sinais de sensor de um ou mais dos sensores de temperatura 401, do sensor de entrada de operador 405, e outro(s) sensor(es) 408 e gerar uma saída indicativa da variável sensoreada. Por exemplo, o sistema de processamento 406 pode receber uma entrada de sensor do sensor de temperatura 401 e gerar uma saída indicativa de temperatura. O sistema de processamento 406 pode também receber uma entrada do sensor de entrada de operador 405 e gerar uma saída indicativa da entrada de operador sensoreada.

[00114] O gerador de modelo preditivo 210 pode incluir O gerador de modelo de energia-para-temperatura 410, o gerador de modelo de energiapara-comando de operador 414, e o gerador de modelo de energia-para-dado de sensor 441. Em outros exemplos, o gerador de modelo preditivo 210 pode incluir adicionais, menos, ou outros geradores de modelo 415. O gerador de modelo preditivo 210 pode receber um indicador de local geográfico 334 do sensor de posição geográfica 204 e gerar um modelo preditivo 426 que modela uma relação entre a informação em um ou mais dos mapas de informação 258 e um ou mais dentre: a temperatura sensoreada pelo sensor de temperatura 401; os comandos de entrada de operador sensoreados pelo sensor de entrada de operador 405; e outras características agrícolas sensoreadas pelos outro(s) sensor(es) 408.

[00115] O gerador de modelo de energia-para-temperatura 410 gera uma relação entre uma característica de energia conforme refletida no mapa de energia histórico 333, no mapa de energia preditivo 360, ou no mapa de operação anterior 400, ou qualquer combinação dos mesmos, e a temperatura sensoreada pelo sensor de temperatura 401. O gerador de modelo de energiapara-temperatura 410 gera um modelo preditivo 426 que corresponde a essa relação.

[00116] O gerador de modelo de energia-para-comando de operador 414 gera um modelo que modela a relação entre uma característica de energia conforme refletida no mapa de energia histórico 333, no mapa de energia preditivo 360, ou no mapa de operação anterior 400, ou qualquer combinação dos mesmos, e os comandos de entrada de operador que são sensoreados pelo sensor de entrada de operador 405. O gerador de modelo de energia-paracomando de operador 414 gera um modelo preditivo 426 que corresponde a essa relação

[00117] O gerador de modelo de energia-para-dado de sensor 441 gera um modelo que modela a relação entre uma característica de energia conforme refletida no mapa de energia histórico 333, no mapa de energia preditivo 360, ou no mapa de operação anterior 400, ou qualquer combinação dos mesmos, e os dados de sensor que são sensoreados pelo ou mais sensor(es) in-situ 208. O gerador de modelo de energia-para-dado de sensor 441 gera um modelo preditivo 426 que corresponde a essa relação.

[00118] O modelo preditivo 426 gerado pelo gerador de modelo preditivo 210 pode incluir um ou mais dos modelos preditivos que podem ser gerados pelo gerador de modelo de energia-para-temperatura 410, o gerador de modelo de energia-para-comando de operador 414, o gerador de modelo de energia-para-dado de sensor 441 e outros geradores de modelo que podem ser incluídos como parte de outros itens 415.

[00119] No exemplo da figura 6A, o gerador de mapa preditivo 212 inclui o gerador de mapa de temperatura preditivo 416, o gerador de mapa de dado de sensor preditivo 420, e um gerador de mapa de comando de operador preditivo 432. Em outros exemplos, o gerador de mapa preditivo 212 pode incluir adicionais, menos, ou outros geradores de mapa 424.

[00120] O gerador de mapa de temperatura preditivo 416 recebe um modelo preditivo 426 que modela a relação entre uma característica de energia e temperatura (tal como um modelo preditivo gerado pelo gerador de modelo de energia-para-temperatura 410), e um ou mais dos mapas de informação 258. O gerador de mapa de temperatura preditivo 416 gera um mapa de temperatura preditivo funcional 425 que prediz uma temperatura de um ou mais componentes da colheitadeira agrícola 100 em diferentes locais no campo com base em uma ou mais das características de energia em um ou mais dos mapas de informação 258 naqueles locais no campo e com base no modelo preditivo 426.

[00121] O gerador de mapa de comando de operador preditivo 422 recebe um modelo preditivo 426 (tal como um modelo preditivo gerado pelo gerador de modelo de energia-para-comando 414), que modela a relação entre a característica de energia e saídas de comando de operador detectadas pelo sensor de entrada de operador 405 e gera um mapa de comando de operador preditivo funcional 440 que prediz as entradas de comando de operador em diferentes locais no campo com base nos valores de característica de energia de mapa de energia histórico 333 ou mapa de energia preditivo 360 e no modelo preditivo 426.

[00122] O gerador de mapa de dado de sensor preditivo 420 recebe um modelo preditivo 426 que modela a relação entre uma característica de energia e uma ou mais características sensoreadas por um sensor in-situ 408 (tal como um modelo preditivo gerado pelo gerador de modelo de energiapara-dado de sensor 441) e um ou mais dos mapas de informação 258. O gerador de mapa de dado de sensor preditivo 420 gera um mapa de dado de sensor preditivo funcional 429 que prediz dados de sensor (ou a característica do dado de sensor é indicativa de) em diferentes locais no campo com base em uma ou mais das características de energia em um ou mais dos mapas de informação 258 naqueles locais no campo e com base no modelo preditivo 426.

[00123] O gerador de mapa preditivo 212 fornece um ou mais dos mapas preditivos funcionais 425, 429 e 440. Cada um dos mapas preditivos funcionais 425, 429, e 440 pode ser provido para controlar o gerador de zona 213, o sistema de controle 214, ou ambos. O gerador de zona de controle 213 pode gerar e incorporar zonas de controle em cada mapa 425, 429, e 440. Qualquer ou todos dos mapas preditivos funcionais 425, 429, e 440 (com ou sem zonas de controle) podem ser providos para controlar o sistema 214, que gera sinais de controle para controlar um ou mais dos subsistemas controláveis 216 com base em um ou todos dos mapas preditivos funcionais 425, 429, e 440. Qualquer ou todos dos mapas 425, 429, e 440 (com ou sem zonas de controle) podem ser apresentados ao operador 260 ou a outro usuário.

[00124] A figura 6B é um diagrama de blocos mostrando alguns exemplos de sensores de tempo real (in-situ) 208. Alguns dos sensores mostrados na figura 6B, ou diferentes combinações dos mesmos, podem ter tanto um sensor 336 quanto um sistema de processamento 338. Alguns dos possíveis sensores in-situ 208 mostrados na figura 6B são mostrados e descritos acima com relação às figuras anteriores e são similarmente enumerados. A figura 6B mostra que os sensores in-situ 208 podem incluir os sensores de entrada de operador 980, os sensores de máquina 982, os sensores de propriedade de material colhido 984, os sensores de campo e propriedade de solo 985, os sensores de características ambientais 987, e podem incluir uma extensa variedade de outros sensores 226. Os sensores de entrada de operador 980 podem ser sensores que sensoreiam entradas de operador através de mecanismos de interface de operador 218. Por conseguinte, os sensores de entrada de operador 980 podem sensorear o movimento de usuário de conjuntos de articulação, alavancas de comando, um volante, botões, mostradores, ou pedais. Os sensores de entrada de operador 980 podem também sensorear as interações de usuário com outros mecanismos de entrada de operador, tais como com uma tela sensível ao toque, com um microfone no qual o reconhecimento de voz é utilizado, ou qualquer de uma extensa variedade de outros mecanismos de entrada de operador.

[00125] Os sensores de máquina 982 podem sensorear diferentes características da colheitadeira agrícola 100. Por exemplo, como discutido acima, os sensores de máquina 982 podem incluir os sensores de velocidade de máquina 146, o sensor de perda de separador 148, a câmera de grão limpo 150, o mecanismo de captura de imagem orientado para frente 151, os sensores de perda 152 ou o sensor de posição geográfica 204, exemplos dos quais são descritos acima. Os sensores de máquina 982 podem também incluir sensores de regulagem de máquina 991 que sensoreiam as regulagens de máquina. Alguns exemplos das regulagens de máquina foram descritos acima com relação à figura 1. O sensor de posição de equipamento de extremidade dianteira (por exemplo, plataforma de corte)993 pode sensorear a posição da plataforma de corte 102, do carretel 164, do cortador 104, ou de outro equipamento de extremidade dianteira em relação à armação da colheitadeira agrícola 100. Por exemplo, os sensores 993 podem sensorear a altura da plataforma de corte 102 acima do solo. Os sensores de máquina 982 podem também incluir sensores de orientação de equipamento de extremidade dianteira (por exemplo, plataforma de corte) 995. Os sensores 995 podem sensorear a orientação da plataforma de corte 102 em relação à colheitadeira agrícola 100, ou em relação ao solo. Os sensores de máquina 982 podem incluir os sensores de estabilidade 997. Os sensores de estabilidade 997 sensoreiam oscilação ou o movimento de saltos (e amplitude) da colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem também incluir os sensores de regulagem de resíduo 999 que são configurados para sensorear se a colheitadeira agrícola 100 é configurada para picar o resíduo, produzir um depósito em fiada, ou se ocupar com o resíduo de outra maneira. Os sensores de máquina 982 podem incluir o sensor de velocidade de ventoinha de sapata de limpeza 951 que sensoreia a velocidade da ventoinha de limpeza 120. Os sensores de máquina 982 podem incluir sensores de folga de côncavos 953 que sensoreiam a folga entre o rotor 112 e côncavos 114 na colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir os sensores de folga de crivo superior 955 que sensoreiam o tamanho de aberturas no crivo superior 122. Os sensores de máquina 982 podem incluir o sensor de velocidade de rotor de debulhe 957 que sensoreia uma velocidade de rotor do rotor 112. Os sensores de máquina 982 podem incluir o sensor de pressão de rotor 959 que sensoreia uma pressão usada para acionar rotor 112. Os sensores de máquina 982 pode incluir um sensor de folga de peneira 961 que sensoreia o tamanho de aberturas na peneira 124. Os sensores de máquina 982 podem incluir o sensor de umidade de MOG 963 que sensoreia um nível de umidade do MOG passando através da colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir o sensor de orientação de máquina 965 que sensoreia a orientação da colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir os sensores de taxa de alimentação de material 967 que sensoreiam a taxa de alimentação de material quando o material se desloca através do alimentador 106, o elevador de grão limpo 130, ou em outro lugar na colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir os sensores de biomassa 969 que sensoreiam a biomassa que se desloca através do alimentador 106, através do separador 116, ou em outro lugar na colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir o sensor de consumo de combustível 971 que sensoreia uma taxa de consumo de combustível sobre tempo da colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir o sensor de utilização de energia 973 que sensoreia a utilização de energia na colheitadeira agrícola 100, tal como os subsistemas estão utilizando a energia, ou a taxa na qual subsistemas estão utilizando energia, ou a distribuição de energia entre os subsistemas na colheitadeira agrícola 100. Os sensores de máquina 982 podem incluir os sensores de pressão de pneus 977 que sensoreiam a pressão de inflação nos pneus 144 da colheitadeira agrícola 100. O sensor de máquina 982 pode incluir uma extensa variedade de outros sensores de desempenho de máquina, ou os sensores de característica de máquina, indicados pelo bloco 975. Os sensores de desempenho de máquina e os sensores de característica de máquina 975 podem sensorear o desempenho ou característica de máquina da colheitadeira agrícola 100.

[00126] Os sensores de propriedade de material colhido 984 podem sensorear características do material de colheita separado quando o cultivo material está sendo processado pela colheitadeira agrícola 100. As propriedades de cultivo podem incluir tais fatores como tipo de cultivo, umidade de cultivo, qualidade de grão (tal como grão quebrado), níveis de MOG, constituintes de grão, tais como amidos e proteína. A umidade de MOG e outras propriedades de material de cultivo. Outros sensores poderiam sensorear a “tenacidade” da palha, adesão de milho às espigas, e outras características, que poderiam ser usadas de forma benéfica para controlar processamento para a melhor captura de grão, reduzido dano ao grão, reduzido consumo de energia, reduzida perda de grãos, etc.

[00127] Os sensores de propriedade de campo e solo 985 podem sensorear características do campo e solo. As propriedades de campo e solo podem incluir umidade do solo, compacidade do solo, a presença e o local de água parada, tipo do solo, e outras características do solo e do campo.

[00128] Os sensores de características ambientais 987 podem sensorear uma ou mais características ambientais. As características ambientais podem incluir tais fatores como a direção do vento e a velocidade do vento, precipitação, névoa, nível de poeira ou outros obscurantes, ou outras características ambientais.

[00129] A figura 7 mostra um fluxograma ilustrando um exemplo da operação do gerador de modelo preditivo 210 e o gerador de mapa preditivo 212 na geração de um ou mais dos modelos preditivos 423 e um ou mais mapas preditivos funcionais 436, 437, 438, e 440. O gerador de modelo preditivo 210 e o gerador de mapa preditivo 212 recebem um mapa de informação anterior 258 O mapa de informação 258 pode ser mapa de energia histórico 333, o mapa de energia preditivo 360, ou um mapa de operação anterior 400, criados usando dados obtidos durante uma operação anterior em um campo. Outros mapas podem ser recebidos bem como indicados pelo bloco 401.

[00130] No bloco 444, o gerador de modelo preditivo 210 recebe um sinal de sensor contendo dados de sensor de um sensor in-situ 208. O sensor in-situ pode ser um ou mais de um sensor de temperatura 401, ou outro sensor 408. O sensor de temperatura 401 sensoreia uma temperatura. O gerador de modelo preditivo 210 pode receber também outras entradas de sensor in-situ, conforme indicado pelo bloco 452.

[00131] No bloco 454, o sistema de processamento 406 processa os dados contidos no sinal ou sinais de sensor recebidos do sensor in-situ ou dos sensores 208 para obter dados processados 409, mostrados na figura 6A. Os dados contidos no sinal ou sinais de sensor podem ser em um formato de arranjo que é processado para receber dados processados 409. Por exemplo, um sinal de sensor de temperatura inclui dados de resistência elétrica, esses dados de resistência elétrica podem ser processados em dados de temperatura. Em outros exemplos, o processamento pode compreender dados de digitalização, codificação, formatação, colocação em escala, filtragem, ou classificação. Os dados processados 409 podem ser indicativos de um ou mais de um sensor de temperatura, uma folga de côncavo, uma característica de manipulação de resíduo, uma característica de engate no cultivo, ou um comando de entrada de operador. Os dados processados 409 são providos para o gerador de modelo preditivo 210.

[00132] Retornando para a figura 7, no bloco 456, o gerador de modelo preditivo 210 também recebe um local geográfico 334 do sensor de posição geográfica 204, conforme mostrado na figura 6A. O local geográfico 334 pode ser correlacionado ao local geográfico, do qual a variável ou variáveis sensoreadas, sensoreadas pelos sensores in-situ 208, foram tomadas. Por exemplo, o gerador de modelo preditivo 210 pode obter o local geográfico 334 do sensor de posição geográfica 204 e determinar, com base em retardos da máquina, a velocidade da máquina, etc., um preciso local geográfico da qual os dados processados 409 foram derivados.

[00133] No bloco 458, o gerador de modelo preditivo 210 gera um ou mais modelos preditivos 426 que modelam uma relação entre um valor mapeado em um mapa de informação e uma característica representada nos dados processados 409. Por exemplo, em alguns casos, o valor mapeado em um mapa de informação pode ser uma característica de energia e o gerador de modelo preditivo 210 gera um modelo preditivo usando o valor mapeado de um mapa de informação e uma característica sensoreada pelos sensores in-situ 208, conforme representado nos dados processados 490, ou uma característica relacionada, tal como uma característica que grosseiramente refere à característica sensoreada pelos sensores in-situ 208.

[00134] O um ou mais modelos preditivos 426 são providos para o gerador de mapa preditivo 212. No bloco 466, o gerador de mapa preditivo 212 gera um ou mais mapas preditivos funcionais. Os mapas preditivos funcionais podem ser gerador de mapa de temperatura preditivo funcional 425, mapa de dado de sensor preditivo funcional 429, e um mapa de comando de operador preditivo funcional 440, ou qualquer combinação desses mapas. O gerador de mapa de temperatura preditivo funcional 425 prediz as desejáveis temperaturas em diferentes locais no campo. O mapa de dado de sensor preditivo funcional 429 prediz os valores de dado de sensor ou os valores característicos indicados pelo valores de dado de sensor em diferentes locais no campo. O mapa de comando de operador preditivo funcional 440 prediz provavelmente as entradas de comando de operador em diferentes locais no campo. Ainda, um ou mais dos mapas preditivos funcionais 425, 429, e 440 podem ser gerados durante o curso de uma operação agrícola. Assim, quando a colheitadeira agrícola 100 está se movendo através de um campo realizando uma operação agrícola, o um ou mais mapas preditivos 425, 429, e 440 são gerados quando a operação agrícola está sendo realizada.

[00135] No bloco 468, o gerador de mapa preditivo 212 fornece o um ou mais mapas preditivos funcionais 425, 429, e 440. No bloco 470, o gerador de mapa preditivo 212 pode configurar o mapa para a apresentação a, e possível interação com o, um operador 260, ou outro usuário. No bloco 472, o gerador de mapa preditivo 212 pode configurar o mapa para consumo pelo sistema de controle 214. No bloco 474, o gerador de mapa preditivo 212 pode prover o um ou mais mapas preditivos 425, 429, e 440 para controlar o gerador de zona 213 para geração de zonas de controle. No bloco 476, o gerador de mapa preditivo 212 configura o um ou mais mapas preditivos 425, 429, e 440 de outras maneiras. Em um exemplo em que o um ou mais mapas preditivos funcionais 425, 429, e 440 são providos para controlar o gerador de zona 213, o um ou mais mapas preditivos funcionais 425, 429, e 440, com as zonas de controle incluídas nos mesmos, representadas por correspondentes mapas 265, descritos acima, podem ser apresentados ao operador 260 ou outro usuário ou provido também para controlar o sistema 214.

[00136] No bloco 478, o sistema de controle 214 então gera sinais de controle para controlar os subsistemas controláveis com base no um ou mais mapas preditivos funcionais 436, 437, 438, e 440 (ou nos mapas preditivos funcionais 425, 429, e 440 tendo zonas de controle) bem como uma entrada do sensor de posição geográfica 204.

[00137] Em um exemplo no qual o sistema de controle 214 recebe o mapa preditivo funcional, o controlador de planejamento de trajeto 234 controla o subsistema de direção 252 para direcionar a colheitadeira agrícola 100. Em outro exemplo em que o sistema de controle 214 recebe o mapa preditivo funcional, o controlador de sistema de resíduo 244 controla o subsistema de resíduo 138. Em outro exemplo em que o sistema de controle 214 recebe o mapa preditivo funcional, o controlador de regulagens 232 controla as regulagens de debulhador do debulhador 110. Em outro exemplo em que o sistema de controle 214 recebe o mapa preditivo funcional, o controlador de regulagens 232 ou outro controlador 246 controla o subsistema de manipulação de material 125. Em outro exemplo em que o sistema de controle 214 recebe o mapa preditivo funcional, o controlador de regulagens 232 controla o subsistema de limpeza de cultivo. Em outro exemplo em que o sistema de controle 214 recebe o mapa preditivo funcional, o controlador de limpeza de máquina 245 controla o subsistema de limpeza de máquina 254 na colheitadeira agrícola 100. Em outro exemplo em que o sistema de controle 214 recebe o mapa preditivo funcional, o controlador de interface de operador 229 controla sistema de comunicação 206. Em outro exemplo em que o sistema de controle 214 recebe o mapa preditivo funcional, o controlador de interface de operador 231 controla os mecanismos de interface de operador 218 na colheitadeira agrícola 100. Em outro exemplo em que o sistema de controle 214 recebe o mapa preditivo funcional, o controlador de posição de placa de cobertura 242 controla os atuadores de máquina/plataforma de corte para controlar uma placa de cobertura na colheitadeira agrícola 100. Em outro exemplo em que o sistema de controle 214 recebe o mapa preditivo funcional, o controlador de correia de draper 240 controla os atuadores de máquina/plataforma de corte para controlar uma correia de draper na colheitadeira agrícola 100. Em um exemplo em que o sistema de controle 214 recebe o mapa preditivo funcional, o controlador de resfriamento 235 controla o subsistema de resfriamento 255 na colheitadeira agrícola 100. Por exemplo, o controlador de resfriamento 235 pode ajustar a velocidade de ventoinha de resfriamento. Ou, por exemplo, o controlador de resfriamento 235 pode ajustar o balanço de ventoinha de resfriamento. Ou, por exemplo, o controlador de resfriamento 235 pode ajustar o fluxo de fluido através de um radiador ou outro dispositivo de dispersão de calor. Em outro exemplo em que o sistema de controle 214 recebe o mapa preditivo funcional, os outros controladores 246 controlam outros subsistemas controláveis 256 na colheitadeira agrícola 100.

[00138] A figura 8 mostra um diagrama de blocos ilustrando um exemplo de gerador de zona de controle 213. O gerador de zona de controle 213 inclui o seletor de atuador de máquina de trabalho (WMA) 486, o sistema de geração de zona de controle 488, e o sistema de geração de zona de regime 490. O gerador de zona de controle 213 pode também incluem outros itens 492. O sistema de geração de zona de controle 488 inclui o componente de identificador de critérios de zona de controle 494, componente de definição de limite de zona de controle 496, o componente de identificador de regulagem alvo 498, e outros itens 520. O sistema de geração de zona de regime 490 inclui o componente de critérios de identificação de zona de regime 522, o componente de definição de limite de zona de regime524, o componente de identificador de resolvedor de regulagens 526, e outros itens 528. Antes de descrever a operação global do gerador de zona de controle 213 em mais detalhe, uma breve descrição de alguns dos itens no gerador de zona de controle 213 e as respectivas operações dos mesmos serão primeiramente providas.

[00139] A colheitadeira agrícola 100, ou outras máquinas de trabalho, pode ter uma extensa variedade de diferentes tipos de atuadores controláveis que realizam diferentes funções. Os atuadores controláveis na colheitadeira agrícola 100 ou outras máquinas de trabalho são coletivamente referidos como atuadores de máquina de trabalho (WMAs). Cada um dos WMAs pode ser independentemente controlável com base nos valores em um mapa preditivo funcional, ou os WMAs podem ser controlados como conjuntos com base em um ou mais valores em um mapa preditivo funcional. Por conseguinte, o gerador de zona de controle 213 pode gerar zonas de controle correspondentes a cada WMA individualmente controlável ou correspondente ao conjunto de WMAs que são controlados em coordenação uns com os outros.

[00140] O seletor de WMA 486 seleciona a WMA ou um conjunto de WMAs para que as correspondentes zonas de controle sejam geradas. O sistema de geração de zona de controle 488 então gera as zonas de controle para o WMA selecionado ou conjunto de WMAs selecionado. Para cada WMA ou conjunto de WMAs, diferentes critérios podem ser usados em intensificar as zonas de controle. Por exemplo, para um WMA, o tempo de resposta de WMA pode ser usado como os critérios para definir os limites das zonas de controle. Em outro exemplo, as características de desgaste (por exemplo, quanto um atuador ou mecanismo particular se desgasta como um resultado do movimento do mesmo) podem ser usadas como os critérios para identificar os limites de zonas de controle. O componente de identificador de critérios de zona de controle 494 identifica critérios particulares que devem ser usados em definir as zonas de controle para o WMA selecionado ou conjunto de WMAs selecionado. Componente de definição de limite de zona de controle 496 processa os valores em um mapa preditivo funcional sob análise para definir os limites das zonas de controle nesse mapa preditivo funcional com base nos valores no mapa preditivo funcional sob análise e com base em a zona de controle critérios para o WMA selecionado ou conjunto de WMAs selecionado.

[00141] O componente de identificador de regulagem alvo 498 ajusta um valor da regulagem alvo que será usado para controlar o WMA ou conjunto de WMAs em diferentes zonas de controle. Por exemplo, se o WMA selecionado for o sistema de propulsão 250 e o mapa preditivo funcional sob análise for um mapa de velocidade preditivo funcional 438, então a regulagem alvo em cada zona de controle pode ser uma regulagem de velocidade alvo com base em valores de velocidade contidos no mapa de velocidade preditivo funcional 238 dentro da zona de controle identificada.

[00142] Em alguns exemplos, em que a colheitadeira agrícola 100 deve ser controlada com base em um local atual ou futuro da colheitadeira agrícola 100, múltiplas regulagens alvos podem ser possíveis para a WMA em uma dada posição. Nesse caso, as regulagens alvos podem ter diferentes valores e podem estar competindo. Assim, as regulagens alvos precisam ser resolvidas de modo que somente uma única regulagem alvo seja usada para controlar o WMA. Por exemplo, onde o WMA é um atuador no sistema de propulsão 250 que está sendo controlado a fim de controlar a velocidade da colheitadeira agrícola 100, múltiplos diferentes conjuntos de competição de critérios podem existir, que são considerados pelo sistema de geração de zona de controle 488 em identificar as zonas de controle e as regulagens alvos para o WMA selecionado nas zonas de controle. Por exemplo, diferentes regulagens alvos para controlar a velocidade da máquina podem ser geradas com base em, por exemplo, um valor de taxa de alimentação detectado ou predito, um valor de eficiência de combustível detectado ou predito, um valor de perda de grão detectado ou predito, ou uma combinação desses. Todavia, em qualquer dado tempo, a colheitadeira agrícola 100 não pode se deslocar sobre o solo em múltiplas velocidades simultaneamente. Ao contrário, em qualquer dado tempo, a colheitadeira agrícola 100 se desloca a uma única velocidade. Assim, uma das regulagens alvos de competição é selecionada para controlar a velocidade da colheitadeira agrícola 100.

[00143] Por conseguinte, em alguns exemplos, o sistema de geração de zona de regime 490 gera zonas de regime para resolver múltiplas diferentes regulagens alvos de competição. O componente de critérios de identificação de zona de regime 522 identifica os critérios que são usados para estabelecer zonas de regime para o WMA selecionado ou conjunto de WMAs selecionado no mapa preditivo funcional sob análise. Alguns critérios que podem ser usados para identificar ou definir zonas de regime incluem, por exemplo, o tipo de cultivo ou a variedade de cultivo com base em um mapa conforme plantado ou outra fonte do tipo de cultivo ou variedade de cultivo, tipo de erva daninha, intensidade de erva daninha, tipo de solo, ou energia, tal como clima, o cultivo está derrubado, parcialmente derrubado ou em pé. Exatamente como cada WMA ou conjunto de WMAs podem ter uma correspondente zona de controle, diferentes WMAs ou conjuntos de WMAs podem ter uma correspondente zona de regime. O componente de definição de limite de zona de regime 524 identifica os limites de zonas de regime no mapa preditivo funcional sob análise com base nos critérios de zona de regime identificados pelo componente de critérios de identificação de zona de regime 522.

[00144] Em alguns exemplos, as zonas de regime podem se sobrepor uma à outra. Por exemplo, a variedade de zonas de regime de cultivo pode se sobre a uma porção de, ou uma totalidade de, um estado de zonas de regime de cultivo. Em um tal exemplo, as diferentes zonas de regime podem ser atribuídas a uma hierarquia de precedência de modo que, onde duas ou mais zonas de regime se sobrepõem, a zona de regime atribuída a uma maior posição ou importância hierárquica na hierarquia de precedência tem precedência sobre as zonas de regime que têm menores posições ou importância hierárquicas na hierarquia de precedência. A hierarquia de precedência das zonas de regime pode ser manualmente ajustada ou pode ser automaticamente ajustada usando um sistema à base de regras, um sistema à base de modelo, ou outro sistema. Como um exemplo, onde uma zona de regime de cultivo caído ou derrubado sobrepõe uma variedade de zonas de regime de cultivo, a zona de regime de cultivo derrubado pode ser atribuída a uma maior importância na hierarquia de precedência que a zona de regime de variedade de cultivo de modo que a zona de regime de cultivo derrubado toma a precedência.

[00145] Além disso, cada zona de regime pode ter um único resolvedor de regulagem para um dado WMA ou conjunto de WMAs. O componente de identificador de resolvedor de regulagens 526 identifica um resolvedor de regulagem particular para cada zona de regime identificada no mapa preditivo funcional sob análise e um resolvedor de regulagem particular para o WMA selecionado ou conjunto de WMAs selecionado.

[00146] Uma vez quando o resolvedor de regulagem para uma zona de regime particular é identificado, este resolvedor de regulagem pode ser usado para resolver regulagens alvos de competição, nas quais mais que uma regulagem alvo é identificada com base nas zonas de controle. Os diferentes tipos de resolvedores de regulagem podem ter diferentes formas. Por exemplo, os resolvedores de regulagem que são identificados para cada zona de regime podem incluir um resolvedor de escolha humano, em que as regulagens alvos de competição são apresentadas a um operador ou outro usuário para resolução. Em outro exemplo, o resolvedor de regulagem pode incluir uma rede neuronal ou outro sistema de inteligência artificial ou de aprendizagem por máquina. Em tais casos, os resolvedores de regulagem podem resolver as regulagens alvos de competição com base em uma métrica de qualidade predita ou histórica, correspondente a cada uma das diferentes regulagens alvos. Como um exemplo, uma regulagem de velocidade de veículo aumentada pode reduzir o tempo para colher um campo e reduzir o correspondente trabalho baseado em tempo e custos de equipamento, mas pode aumentar as perdas de grão. Uma reduzida regulagem de velocidade de veículo pode aumentar o tempo para colher um campo e aumentar o correspondente trabalho baseado em tempo e os custos de equipamento, mas pode reduzir as perdas de grão. Quando a perda de grão ou tempo para colher é selecionado como uma métrica de qualidade, o valor predito ou histórico para a selecionada métrica de qualidade, dados os dois valores de regulagem de velocidade de veículo em competição, pode ser usado para resolver a regulagem de velocidade. Em alguns casos, os resolvedores de regulagem podem ser um conjunto de regras de limite que podem ser usadas em lugar de, ou em adição a, as zonas de regime. Um exemplo de uma regra de limite pode ser expresso como segue:

[00147] Se os valores de biomassa preditos dentro dos 20 pés da plataforma de corte da colheitadeira agrícola 100 forem maiores que x quilogramas (onde x é um valor selecionado ou predeterminado), então o uso do valor de regulagem alvo que é escolhido com base na taxa de alimentação sobre outras regulagens alvos concorrentes, de outra maneira uso do valor de regulagem alvo com base na perda de grãos sobre outros valores de ajuste alvo concorrentes.

[00148] Os resolvedores de regulagem podem ser componentes lógicos que executam regras lógicas na identificação de um ajuste alvo. Por exemplo, o resolvedor de regulagem pode resolver regulagens alvos enquanto tenta minimizar o tempo de colheita ou minimizar o custo total da colheita ou maximizar os grãos colhidos ou com base em outras variáveis, que são computadas como uma função das diferentes regulagens alvos candidatas. Um tempo de colheita pode ser minimizado quando uma quantidade para completar a colheita é reduzida para, ou para abaixo de, um limite selecionado. Um custo total de colheita pode ser minimizado, onde o custo total de colheita é reduzido para, ou para abaixo de, um limite selecionado. Grão colhido pode ser maximizado, onde a quantidade de grão colhido é aumentada para, ou acima de, um limite selecionado.

[00149] A figura 9 é um fluxograma ilustrando um exemplo da operação do gerador de zona de controle 213 na geração de zonas de controle e zonas de regime para um mapa que o gerador de zona de controle 213 recebe para o processamento de zona (por exemplo, para um mapa sob análise).

[00150] No bloco 530, o gerador de zona de controle 213 recebe um mapa sob análise para o processamento. Em um exemplo, como mostrado no bloco 532, o mapa sob análise é um mapa preditivo funcional. Por exemplo, o mapa sob análise pode ser um dos mapas preditivos funcionais 436, 437, 438, ou 440. O bloco 534 indica que o mapa sob análise pode também ser outros mapas.

[00151] No bloco 536, o seletor de WMA 486 seleciona um WMA ou um conjunto de WMAs para o qual as zonas de controle devem ser geradas no mapa sob análise. No bloco 538, o componente de identificação de critérios de zona de controle 494 obtém os critérios de definição de zona de controle para o WMA selecionadas ou o conjunto de WMAs. O bloco 540 indica um exemplo, no qual os critérios de zona de controle são, ou incluem, características de desgaste de o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs. O bloco 542 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são, ou incluem, uma magnitude e variação de dados de fonte de entrada, tal como uma magnitude e variação dos valores no mapa sob análise ou uma magnitude e variação de entradas de vários sensores in-situ 208. O bloco 544 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são, ou incluem, características de máquina física, tal como as dimensões físicas da máquina, uma velocidade na qual diferentes subsistemas operam, ou outras características de máquina física. O bloco 546 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são, ou incluem, uma responsividade de o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs ao atingir os novos valores de ajuste comandados. O bloco 548 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são, ou incluem, as métricas de desempenho de máquina. O bloco 550 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são ou incluem as preferências do operador. O bloco 552 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são, ou incluem, também outros itens. O bloco 549 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são baseados no tempo, significando que a colheitadeira agrícola 100 não cruzará o limite de uma zona de controle até uma quantidade selecionada de tempo ter decorrido desde que a colheitadeira 100 entrou em uma zona de controle particular. Em alguns casos, a quantidade de tempo selecionada pode ser uma quantidade mínima de tempo. Assim, em alguns casos, os critérios de definição de zona de controle podem prevenir que a colheitadeira agrícola 100 cruze um limite de uma zona de controle até pelo menos a quantidade de tempo selecionada decorreu. O bloco 551 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de controle são baseados em um valor de tamanho selecionado. Por exemplo, Uma os critérios de definição de zona de controle que é com base em um valor de tamanho selecionado podem impedir a definição de uma zona de controle que é menor que o tamanho selecionado. Em alguns casos, o tamanho selecionado pode ser um tamanho mínimo.

[00152] No bloco 554, o componente de identificação de critérios de zona de regime 522 obtém critérios de definição de zona de regime para o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs. O bloco 556 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de regime são baseados em uma entrada manual do operador 260 ou outro usuário. O bloco 558 ilustra um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de regime são baseados em tipo de cultivo ou variedade de cultivos. O bloco 560 ilustra um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de regime são baseados em tipo de ervas daninhas ou na intensidade de ervas daninhas, ou ambos. O bloco 562 ilustra um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de regime são baseados ou incluem a energia. O bloco 564 indica um exemplo, no qual os critérios de definição de zona de regime são, ou incluem, também outros critérios.

[00153] No bloco 566, o componente de definição de limite de zona de controle 496 gera os limites de zonas de controle no mapa sob análise com base nos critérios de zona de controle. O componente de definição de limite de zona de regime 524 gera os limites de zonas de regime no mapa sob análise com base nos critérios de zona de regime. O bloco 568 indica um exemplo, no qual os limites de zona são identificados para as zonas de controle e as zonas de regime. O bloco 570 mostra que o componente identificador de regulagem alvo 498 identifica as regulagens alvos para cada uma das zonas de controle. As zonas de controle e as zonas de regime podem ser geradas também de outras maneiras, e isso é indicado pelo bloco 572.

[00154] No bloco 574, o componente identificador de resolução de regulagens526 identifica o resolvedor de regulagem para o WMA selecionado em cada zona de regime definida pelo componente de definição de limite de zona de regimes 524. Conforme discutido acima, o resolvedor de zona de regime pode ser um resolvedor humano 576, uma inteligência artificial ou um resolvedor de sistema de aprendizagem por máquina 578, um resolvedor 580 com base em qualidade predita ou histórica para cada ajuste alvo concorrente, um resolvedor baseado em regras 582, um resolvedor baseados em critérios de desempenho 584, ou outros resolvedores 586.

[00155] No bloco 588, o seletor de WMA 486 determina se existem mais WMAs ou conjuntos de WMAs para processar. Se WMAs ou conjuntos de WMAs adicionais estão restando a ser processados, o processamento reverte para o bloco 436, onde o próximo WMA ou o conjunto de WMAs, para o qual as zonas de controle e zonas de regime devem ser definidas, é selecionado. Quando nenhum dos WMAs ou dos conjuntos de WMAs adicionais, para os quais as zonas de controle ou zonas de regime devem ser geradas, é restante, o processamento se move para o bloco 590, onde o gerador de zona de controle 213 fornece um mapa com zonas de controle, regulagens alvos, zonas de regime, e resolvedores de regulagens para cada dos WMAs ou conjuntos de WMAs. Conforme discutido acima, o mapa atualizado pode ser apresentado ao operador 260 ou a outro usuário; o mapa atualizado pode ser provido para controlar o sistema 214; ou o mapa atualizado pode ser fornecido de outras maneiras.

[00156] A figura 10 ilustra um exemplo da operação do sistema de controle 214 no controle da colheitadeira agrícola 100 com base em um mapa que é fornecido pelo gerador de zona de controle 213. Assim, no bloco 592, o sistema de controle 214 recebe um mapa do sítio de trabalho. Em alguns casos, o mapa pode ser um mapa preditivo funcional que pode incluir zonas de controle e zonas de regime, conforme representado pelo bloco 594. Em alguns casos, o mapa recebido pode ser um mapa preditivo funcional que exclui zonas de controle e zonas de regime. O bloco 596 indica um exemplo, no qual o mapa recebido do sítio de trabalho pode ser um mapa de informação anterior tendo zonas de controle e zonas de regime identificadas no mesmo. O bloco 598 indica um exemplo, no qual o mapa recebido pode incluir múltiplos mapas diferentes ou múltiplas camadas de mapa diferentes. O bloco 610 indica um exemplo, no qual o mapa recebido pode assumir também outras formas.

[00157] No bloco 612, o sistema de controle 214 recebe um sinal de sensor de sensor de posição geográfica 204. O sinal de sensor de sensor de posição geográfica 204 pode incluir dados que indica o local geográfico 614 da colheitadeira agrícola 100, a velocidade 616 da colheitadeira agrícola 100, o rumo 618 ou colheitadeira agrícola 100, ou outra informação 620. No bloco 622, o controlador de zona 247 seleciona a zona de regime, e, no bloco 624, o controlador de zona 247 seleciona Uma zona de controle no mapa com base no sinal de sensor de posição geográfica. No bloco 626, o controlador de zona 247 seleciona um WMA ou um conjunto de WMAs a ser controlado. No bloco 628, o controlador de zona 247 obtém um ou mais regulagens alvos para o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs. As regulagens alvos, que são obtidas para o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs podem provir de uma variedade de diferentes fontes. Por exemplo, o bloco 630 mostra um exemplo, no qual uma ou mais das regulagens alvos para o WMA selecionado ou o conjunto de WMAs é com base em uma entrada das zonas de controle no mapa do sítio de trabalho. O bloco 632 mostra um exemplo, no qual uma ou mais das regulagens alvos são obtidas de entradas por humano do operador 260 ou outro usuário. O bloco 634 mostra um exemplo, no qual as regulagens alvos são obtidas de um sensor in-situ 208. O bloco 636 mostra um exemplo, no qual a uma ou mais regulagens alvos são obtidas de um ou mais sensores em outras máquinas trabalhando no mesmo campo ou simultaneamente com colheitadeira agrícola 100 ou de um ou mais sensores em máquinas que trabalharam no mesmo campo no passado. O bloco 638 mostra um exemplo, no qual as regulagens alvos são obtidas também de outras fontes.

[00158] No bloco 640, o controlador de zona 247 acessa o resolvedor de regulagem para a zona de regime selecionada e controla o resolvedor de regulagem para resolver regulagens alvos concorrentes para um ajuste alvo resolvido. Conforme discutido acima, em alguns casos, o resolvedor de regulagem pode ser um resolvedor humano, em cujo caso o controlador de zona 247 controla mecanismos de interface de operador 218 para apresentar as regulagens alvos concorrentes para o operador 260 ou outro usuário para resolução. Em alguns casos, o resolvedor de regulagem pode ser uma rede neuronal ou outra inteligência artificial ou um sistema de aprendizagem por máquina, e o controlador de zona 247 submete as regulagens alvos concorrentes à rede neuronal, inteligência artificial, ou um sistema de aprendizagem por máquina para a seleção. Em alguns casos, o resolvedor de regulagem pode ser baseado em uma métrica de qualidade predita ou histórica, em regras de limite, ou em componentes lógicos. Em qualquer dos últimos exemplos, o controlador de zona 247 executa o resolvedor de regulagem para obter um ajuste alvo resolvido com base na métrica de qualidade predita ou histórica, com base nas regras de limite, ou com o uso dos componentes lógicos.

[00159] No bloco 642, com o controlador de zona 247 tendo identificado o ajuste alvo resolvido, o controlador de zona 247 provê o ajuste alvo resolvido para outros controladores no sistema de controle 214, que geram e aplicam sinais de controle ao WMA selecionado ou ao conjunto de WMAs com base no ajuste alvo resolvido. Por exemplo, onde o WMA selecionado é a máquina ou o atuador de plataforma de corte 248, o controlador de zona 247 provê o ajuste alvo resolvido para o controlador de regulagens 232 ou controlador de plataforma de corte/carretel 238 ou ambos para gerar sinais de controle com base no ajuste alvo resolvido, e aqueles sinais de controle gerados são aplicados aos atuadores de máquina ou de plataforma de corte 248. No bloco 644, se WMAs adicionais ou conjuntos de WMAs adicionais devem ser controlados no local geográfico atual da colheitadeira agrícola 100 (como detectado no bloco 612), então o processamento reverte para o bloco 626, onde o próximo WMA ou o conjunto de WMAs é selecionado. Os processos representados pelos blocos 626 através de 644 continuam até todos dos WMAs ou conjuntos de WMAs a serem controlados no local geográfico atual da colheitadeira agrícola 100 terem sido abordados. Se nenhum dos WMAs ou conjuntos de WMAs adicionais deve ser controlado no local geográfico atual da colheitadeira agrícola 100 permanece, o processamento prossegue para o bloco 646, onde o controlador de zona 247 determina se zonas de controle adicionais a serem consideradas existem na zona de regime selecionada. Se existirem zonas de controle a serem consideradas, o processamento reverte para o bloco 624, onde uma próxima zona de controle é selecionada. Se nenhuma das zonas de controle está restando a ser considerada, o processamento prossegue para o bloco 648, onde a determinação de se zonas de regime adicionais são permanecendo a ser consideradas. O controlador de zona 247 determina se zonas de regime adicionais estão permanecendo a ser consideradas. Se zonas de regime adicionais estão permanecendo a ser considerados, o processamento reverte para o bloco 622, onde uma próxima zona de regime é selecionada.

[00160] No bloco 650, o controlador de zona 247 determina se a operação que a colheitadeira agrícola 100 está realizando está completa. Se não, o controlador de zona 247 determina se um critério de zona de controle foi satisfeito para continuar o processamento, conforme indicado pelo bloco 652. Por exemplo, como mencionado acima, os critérios de definição de zona de controle pode incluir critérios definindo quando um limite de zona de controle pode ser cruzado pela colheitadeira agrícola 100. Por exemplo, se um limite de zona de controle pode ser cruzado pela colheitadeira agrícola 100 puder ser definido por um período de tempo selecionado, significando que a colheitadeira agrícola 100 é prevenida de cruzar um limite de zona até uma quantidade selecionada de tempo ter expirado. Neste caso, no bloco 652, o controlador de zona 247 determina se o período de tempo selecionado decorreu. Adicionalmente, o controlador de zona 247 pode realizar o processamento continuamente. Assim, o controlador de zona 247 não espera por qualquer período de tempo particular antes de continuar a determinar se uma operação da colheitadeira agrícola 100 está completa. No bloco 652, o controlador de zona 247 determina que é o momento para continuar o processamento, então o processamento continua no bloco 612, onde o controlador de zona 247 novamente recebe uma entrada de sensor de posição geográfica 204. Será também reconhecido que o controlador de zona 247 pode controlar os WMAs e os conjuntos de WMAs simultaneamente usando um controlador de múltiplas entradas e múltiplas saídas, em vez de controlar as WMAs e os conjuntos de WMAs sequencialmente.

[00161] A figura 11 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de um controlador de interface de operador 231. No exemplo ilustrado, o controlador de interface de operador 231 inclui o sistema de processamento de comando de entrada de operador 654, outro sistema de interação de controlador 656, o sistema de processamento de voz 658, e o gerador de sinal de ação 660. O sistema de processamento de comando de entrada de operador 654 inclui o sistema de manipulação de voz 662, o sistema de manipulação de gestos de toque 664, e outros itens 666. Outro sistema de interação de controlador 656 inclui o sistema de processamento de entrada de controlador 668 e o gerador de saída de controlador 670. O sistema de processamento de voz 658 inclui o detector de disparo 672, o componente de reconhecimento 674, o componente de síntese 676, o sistema de compreensão de linguagem natural 678, o sistema de gerenciamento de diálogo 680, e outros itens 682. O gerador de sinal de ação 660 inclui o gerador de sinal de controle visual 684, o gerador de sinal de controle de áudio 686, o gerador de sinal de controle táctil 688, e outros itens 690. Antes da descrição da operação do exemplo do controlador de interface de operador 231, mostrado na figura 11, na manipulação de várias ações de interface de operador, uma breve descrição de alguns dos itens no controlador de interface de operador 231 e da operação associada dos mesmos é primeiramente provida.

[00162] O sistema de processamento de comando de entrada de operador 654 detecta as entradas de operador nos mecanismos de interface de operador 218 e processa aquelas entradas para os comandos. O sistema de manipulação de voz 662 detecta entradas de voz e manipula as interações com o sistema de processamento de voz 658 para processar as entradas de voz para os comandos. O sistema de manipulação de gestos de toque 664 detecta gestos de toque nos elementos sensíveis ao toque nos mecanismos de interface de operador 218 e processa aquelas entradas para os comandos.

[00163] Outro sistema de interação de controlador 656 manipula interações com outros controladores no sistema de controle 214. O sistema de processamento de entrada de controlador 668 detecta e processa entradas de outros controladores no sistema de controle 214, e o gerador de saída de controlador 670 gera as saídas e provê aquelas saídas para outros controladores no sistema de controle 214. O sistema de processamento de voz 658 reconhece entradas de voz, determina os significados daquelas entradas, e provê uma saída indicativa dos significados das entradas faladas. Por exemplo, o sistema de processamento de voz 658 pode reconhecer uma entrada de voz do operador 260, como um comando de alteração de regulagem e em que o operador 260 está comandando o sistema de controle 214 para alterar uma regulagem para um subsistema controlável 216. Em um tal exemplo, o sistema de processamento de voz 658 reconhece o teor do comando falado, identifica o significado desse comando como um comando de alteração de regulagem, e provê o significado dessa entrada de volta para o sistema de manipulação de voz 662. O sistema de manipulação de voz 662, por sua vez, interage com o gerador de saída de controlador 670 para prover a saída comandada para o controlador apropriado no sistema de controle 214 para realizar o comando de alteração de regulagem falado.

[00164] O sistema de processamento de voz 658 pode ser invocado em uma variedade de maneiras diferentes. Por exemplo, em um exemplo, o sistema de manipulação de voz 662 continuamente provê uma entrada de um microfone (sendo um dos mecanismos de interface de operador 218) ao sistema de processamento de voz 658. O microfone detecta a voz do operador 260, e o sistema de manipulação de voz 662 provê a voz detectada para o sistema de processamento de voz 658. O detector de disparo 672 detecta um gatilho indicando que o sistema de processamento de voz 658 é invocado. Em alguns casos, quando o sistema de processamento de voz 658 está recebendo entradas de voz contínuas do sistema de manipulação de voz 662, o componente de reconhecimento de voz 674 realiza o reconhecimento de voz contínuo em todas as falas proferidas pelo operador 260. Em alguns casos, o sistema de processamento de voz 658 é configurado para invocação usando uma palavra de despertar. Isto é, em alguns casos, a operação do sistema de processamento de voz 658 pode ser iniciada com base no reconhecimento de uma palavra falada selecionada, referida como a palavra de despertar. Em um tal exemplo, onde o componente de reconhecimento 674 reconhece a palavra de despertar, o componente de reconhecimento 674 provê uma indicação que a palavra de despertar foi reconhecida para disparar detector 672. O detector de disparo 672 detecta que o sistema de processamento de voz 658 foi invocado ou disparado por a palavra de despertar. Em outro exemplo, o sistema de processamento de voz 658 pode ser invocado por um operador 260 atuando um atuador em um mecanismo de interface de usuário, tal como por tocar um atuador em uma tela de exibição sensível ao toque, por compressão de uma tecla, ou por prover outra entrada de disparo. Em um tal exemplo, o detector de disparo 672 pode detectar que o sistema de processamento de voz 658 foi invocado quando uma entrada de disparo por intermédio de um mecanismo de interface de usuário é detectada. O detector de disparo 672 pode detectar que o sistema de processamento de voz 658 foi invocado também de outras maneiras.

[00165] Uma vez quando o sistema de processamento de voz 658 é invocado, a entrada de voz do operador 260 é provida para o componente de reconhecimento de voz 674. O componente de reconhecimento de voz 674 reconhece os elementos linguísticos na entrada de voz, tal como palavras, frases, ou outras unidades linguísticas. O sistema de compreensão de linguagem natural 678 identifica um significado da fala reconhecida. Os significados pode ser uma saída de linguagem natural, uma saída de comando identificando um comando refletido na fala reconhecida, uma saída de valor identificando um valor na fala reconhecida, ou qualquer de uma extensa variedade de outras saídas que refletem a compreensão da fala reconhecida. Por exemplo, o sistema de compreensão de linguagem natural 678 e o sistema de processamento de voz 568, mais geralmente, podem compreender os significados da fala reconhecida no contexto da colheitadeira agrícola 100.

[00166] Em alguns exemplos, o sistema de processamento de voz 658 pode também gerar saídas, que navegam o operador 260 através de uma experiência do usuário com base em a entrada de voz. Por exemplo, o sistema de gerenciamento de diálogo 680 pode gerar e gerenciar um diálogo com o usuário a fim de identificar o que o usuário deseja fazer. O diálogo pode eliminar a ambiguidade um comando do usuário; identificar um ou mais valores específicos, que são necessários para realizar o comando do usuário; ou obter outra informação do usuário ou prover outra informação ao usuário,ou ambos. O componente de síntese 676 pode gerar síntese de voz que pode ser apresentado ao usuário através de um mecanismo de interface de operador de áudio, tal como um alto-falante. Assim, o diálogo gerenciado pelo sistema de gerenciamento de diálogo 680 pode ser exclusivamente um diálogo falado ou uma combinação tanto de um diálogo visual quanto de um diálogo falado.

[00167] O gerador de sinal de ação 660 gera os sinais de ação para controlar os mecanismos de interface de operador 218 com base em saídas de um ou mais do sistema de processamento de comando de entrada de operador 654, outro sistema de interação de controlador 656, e o sistema de processamento de voz 658. O gerador de sinal de controle visual 684 gera sinais de controle para controlar itens visuais em mecanismos de interface de operador 218. Os itens visuais podem ser luzes, uma tela de exibição, indicadores de advertência, ou outros itens visuais. O gerador de sinal de controle de áudio 686 gera as saídas que controlam os elementos de áudio de mecanismos de interface de operador 218. Os elementos de áudio incluem um alto-falante, os mecanismos de alerta audíveis, buzinas, ou outros elementos audíveis. O gerador de sinal de controle táctil 688 gera sinais de controle, que são fornecidos para controlar os elementos tácteis dos mecanismos de interface de operador 218. Os elementos tácteis incluem elementos de vibração que podem ser usados para vibrar, por exemplo, o assento do operador, o volante, pedais, ou alavancas de controle, usados pelo operador. Os elementos tácteis podem incluir elementos de realimentação táctil ou de realimentação de força, que provêm a realimentação táctil ou a realimentação de força para o operador através de mecanismos de interface de operador. Os elementos tácteis podem incluir também uma extensa variedade de outros elementos tácteis.

[00168] A figura 12 é um fluxograma ilustrando um exemplo da operação do controlador de interface de operador 231 na geração de uma exibição de interface de operador em um mecanismo de interface de operador 218, que pode incluir uma tela de exibição sensível ao toque. A figura 12 também ilustra um exemplo de como o controlador de interface de operador 231 pode detectar e processar as interações do operador com a tela de exibição sensível ao toque.

[00169] No bloco 692, o controlador de interface de operador 231 recebe um mapa. O bloco 694 indica um exemplo, no qual o mapa é um mapa preditivo funcional, e o bloco 696 indica um exemplo, no qual o mapa é outro tipo de mapa. No bloco 698, o controlador de interface de operador 231 recebe uma entrada de sensor de posição geográfica 204 identificando o local geográfico da colheitadeira agrícola 100. Como indicado no bloco 700, a entrada do sensor de posição geográfica 204 pode incluir o rumo, ao longo de com o local, da colheitadeira agrícola 100. O bloco 702 indica um exemplo, no qual a entrada do sensor de posição geográfica 204 inclui a velocidade da colheitadeira agrícola 100, e o bloco 704 indica um exemplo, no qual a entrada do sensor de posição geográfica 204 inclui outros itens.

[00170] No bloco 706, o gerador de sinal de controle visual 684 no controlador de interface de operador 231 controla a tela de exibição sensível ao toque em mecanismos de interface de operador 218 para gerar uma exibição mostrando toda ou uma porção de um campo representado pelo mapa recebido. O bloco 708 indica que o campo exibido pode incluir um marcador da posição atual mostrando uma posição atual da colheitadeira agrícola 100 com relação ao campo. O bloco 710 indica um exemplo, no qual o campo exibido inclui um próximo marcador de unidade de trabalho que identifica uma próxima unidade de trabalho (ou área no campo) em que a colheitadeira agrícola 100 estará operando. O bloco 712 indica um exemplo, no qual o campo exibido inclui uma porção de exibição de área próxima que exibe áreas, que ainda devem ser processadas pela colheitadeira agrícola 100, e o bloco 714 indica um exemplo, no qual o campo exibido inclui porções de exibição anteriormente visitadas que representam as áreas do campo, que a colheitadeira agrícola 100 já processou. O bloco 716 indica um exemplo, no qual o campo exibido exibe várias características do campo tendo locais georreferenciados no mapa. Por exemplo, se o mapa recebido for um mapa de produção, o campo exibido pode mostrar os diferentes valores de produção no campo georreferenciado dentro do campo exibido. As características mapeadas podem ser mostradas nas áreas previamente visitadas (conforme mostrado no bloco 714), nas próximas áreas (conforme mostrado no bloco 712), e na próxima unidade de trabalho (conforme mostrado no bloco 710). O bloco 718 indica um exemplo, no qual o campo exibido inclui também outros itens.

[00171] A figura 13 é uma ilustração simbólica mostrando um exemplo de uma exibição de interface de usuário 720 que pode ser gerada em uma tela de exibição sensível ao toque. Em outros casos, a exibição de interface de usuário 720 pode ser gerada em outros tipos de exibições. A tela de exibição sensível ao toque pode ser montada no compartimento de operador da colheitadeira agrícola 100 ou no dispositivo móvel ou em outro lugar. A exibição de interface de usuário 720 será descrita antes de continuar com a descrição do fluxograma mostrado na figura 12.

[00172] No exemplo mostrado na figura 13, a exibição de interface de usuário 720 ilustra que a tela de exibição sensível ao toque inclui uma característica de exibição para operar um microfone 722 e um alto-falante 724. Assim, a exibição sensível ao toque pode ser comunicativamente acoplada ao microfone 722 e o alto-falante 724. O bloco 726 indica que a tela de exibição sensível ao toque pode incluir uma extensa variedade de atuadores de controle de interface de usuário, tal como botões, teclados, teclados macios, conexões, ícones, interruptores, etc. O operador 260 pode atuar os atuadores de controle de interface de usuário para realizar várias funções.

[00173] No exemplo mostrado na figura 13, a exibição de interface de usuário 720 inclui uma porção de exibição de campo 728 que exibe pelo menos uma porção do campo em que a colheitadeira agrícola 100 está operando. A porção de exibição de campo 728 é mostrada com um marcador da posição atual 708, que corresponde a uma posição atual da colheitadeira agrícola 100 na porção do campo mostrada na porção de exibição de campo 728. Em um exemplo, o operador pode controlar a exibição sensível ao toque a fim de amplificar as porções de porção de exibição de campo 728 ou para deslocar ou rolar a porção de exibição de campo 728 para mostrar as diferentes porções do campo. Uma próxima unidade de trabalho 730 é mostrada como uma área do campo diretamente à frente do marcador da posição atual 708 da colheitadeira agrícola 100. O marcador da posição atual 708 pode também ser configurado para identificar a direção de deslocamento da colheitadeira agrícola 100, a velocidade de deslocamento da colheitadeira agrícola 100, ou ambas. Na figura 13, o formato do marcador da posição atual 708 provê uma indicação de como a orientação da colheitadeira agrícola 100 dentro do campo que pode ser usada como uma indicação de uma direção de deslocamento da colheitadeira agrícola 100.

[00174] O tamanho da próxima unidade de trabalho 730 marcada na porção de exibição de campo 728 pode variar com base em uma extensa variedade de critérios diferentes. Por exemplo, o tamanho de próxima unidade de trabalho 730 pode variar com base na velocidade de deslocamento da colheitadeira agrícola 100. Assim, quando a colheitadeira agrícola 100 está se deslocando mais rapidamente, então a área da próxima unidade de trabalho 730 pode ser maior que a área da próxima unidade de trabalho 730, se a colheitadeira agrícola 100 estiver se deslocando mais lentamente. A porção de exibição de campo 728 é também mostrada exibindo a área previamente visitada 714 e as próximas áreas 712. As áreas previamente visitadas 714 representam áreas, que já foram colhidas, enquanto as áreas próximas 712 representam áreas que ainda precisam ser colhidas. A porção de exibição de campo 728 é também mostrada exibindo diferentes características do campo. No exemplo ilustrado na figura 13, o mapa, que está sendo exibido é um mapa de produção. Por conseguinte, uma pluralidade de diferentes marcadores de produção é exibida na porção de exibição de campo 728. Existe um conjunto de marcadores de produção de exibição 732 mostrados nas áreas já visitadas 714. Existe também um conjunto de marcadores de produção de exibição 734 mostrados nas próximas áreas 712, e existe um conjunto de marcadores de produção de exibição 736 mostrados na próxima unidade de trabalho 730. A figura 13 mostra que os marcadores de produção de exibição 732, 734, e 736 são constituídos de símbolos diferentes. Cada um dos símbolos representa uma quantidade de produção. No exemplo mostrado na figura 3, o símbolo @ representa alta produção; o símbolo * representa média produção; e o símbolo # representa baixa produção. Assim, a porção de exibição de campo 728 mostra diferentes quantidades de produção, que são posicionadas em diferentes áreas dentro do campo. Conforme descrito anteriormente, os marcadores de exibição 732 podem ser constituídos de diferentes símbolos, e, conforme descrito abaixo, os símbolos podem ser qualquer característica de exibição, tal como diferentes cores, formatos, padrões, intensidades, texto, ícones, ou outras características de exibição. Em alguns casos, cada local do campo pode ter um marcador de exibição associado ao mesmo. Assim, em alguns casos, um marcador de exibição pode ser provido em cada local da porção de exibição de campo 728 para identificar a natureza da característica sendo mapeada para cada local particular do campo. Consequentemente, a presente invenção compreende prover um marcador de exibição, tal como o marcador de exibição de nível de perda 732 (conforme no contexto da presente exemplo da figura 11), em um ou mais locais na porção de exibição de campo 728 para identificar a natureza, grau, etc., da característica sendo exibida, identificando assim a característica no correspondente local no campo sendo exibido.

[00175] No exemplo da figura 13, a exibição de interface de usuário 720 também tem uma porção de exibição de controel738. A porção de exibição de controle 738 permite ao operador para visualizar informação e para interagir com exibição de interface de usuário 720 de várias maneiras.

[00176] Os atuadores e os marcadores de exibição na porção 738 podem ser exibidos como, por exemplo, itens individuais, listas fixas, listas roláveis, menus pendentes, ou listas pendentes. No exemplo mostrado na figura 13, a porção de exibição 738 mostra informação para as três diferentes quantidades de produção, que correspondem aos três símbolos mencionados acima. Em outros exemplos, os valores de produção podem ser em maior granulosidade que os três níveis de valores de produção mostrados. A porção de exibição 738 também inclui um conjunto de atuadores sensíveis ao toque, com os quais o operador 260 pode interagir por toque. Por exemplo, o operador 260 pode tocar os atuadores sensíveis ao toque com um dedo para ativar o respectivo atuador sensível ao toque.

[00177] A coluna 746 exibe os símbolos correspondentes a cada valor de produção que está sendo rastreado na porção de exibição de campo 728. A coluna de designador 748 mostra o designador (que pode ser um designador textual ou outro designador) identificando o valor de produção. Sem limitação, os símbolos de produção na coluna 746 e os designadores na coluna 748 podem incluir qualquer característica de exibição, tal como diferentes cores, formatos, padrões, intensidades, texto, ícones, ou outra característica de exibição. A coluna 750 mostra os valores de produção medidos. No exemplo mostrado na figura 13, os valores de produção são valores representativos de Bushels por acre de milho. Os valores exibidos na coluna 750 podem ser valores preditos ou valores medidos por sensores insitu 208. Em um exemplo, o operador 260 pode selecionar uma parte particular da porção de exibição de campo 728 para a qual os valores na coluna 750 devem ser exibidos. Assim, os valores na coluna 750 podem corresponder aos valores nas porções de exibição 712, 714 ou 730. A coluna 752 exibe valores de limite de ação. Os valores de limite de ação na coluna 752 podem ser valores de limite correspondentes aos valores medidos na coluna 750. Se os valores medidos na coluna 750 satisfizerem os correspondentes valores de limite de ação na coluna 752, então o sistema de controle 214 executa a ação identificada na coluna 754. Em alguns casos, um valor medido pode satisfazer um correspondente valor de limite de ação por encontrar ou exceder o correspondente valor de limite de ação. Em um exemplo, o operador 260 pode selecionar um valor de limite, por exemplo, a fim de alterar o valor de limite por tocar o valor de limite na coluna 752. Uma vez selecionado, o operador 260 pode alterar o valor de limite. Os valores de limite na coluna 752 podem ser configurados de forma que a ação designada seja realizada quando o valor medido 750 exceder o valor de limite, ser igual o valor de limite, ou é menor que o valor de limite.

[00178] Similarmente, o operador 260 pode tocar os identificadores de ação na coluna 754 para alterar a ação que deve ser tomada. Quando um limite é satisfeito, múltiplas ações podem ser tomadas. Por exemplo, na base da coluna 754, um aumento da ação de velocidade 756 e uma ação de abaixar a plataforma de corte 758 são identificados como as ações, que serão tomadas se o valor medido na coluna 750 satisfizer o valor de limite na coluna 752.

[00179] As ações que podem ser ajustadas na coluna 754 podem ser qualquer de uma extensa variedade de tipos diferentes de ações. Por exemplo, as ações podem incluir uma ação de manter afastado que, quando executada, inibe colheitadeira agrícola 100 de colher adicionalmente em uma área. As ações podem incluir uma ação de mudança de velocidade que, quando executada, muda a velocidade de deslocamento da colheitadeira agrícola 100 através do campo. As ações pode incluir uma alteração de regulagem para alterar uma regulagem de um atuador interno ou outro WMA ou o conjunto de WMAs ou para implementar uma ação de alteração de regulagem que altera uma regulagem de uma plataforma de corte. Esses são somente exemplos, e uma extensa variedade de outras ações é contemplada aqui.

[00180] Os marcadores de exibição mostrados na exibição de interface de usuário 720 podem ser visualmente controlados. O controle visual da exibição de interface 720 pode ser realizado para capturar a atenção do operador 260. Por exemplo, os marcadores de exibição podem ser controlados para modificar a intensidade, cor, ou padrão, com os quais os marcadores de exibição são exibidos. Adicionalmente, os marcadores de exibição podem ser controlados para piscar. As alterações descritas na aparência visual dos marcadores de exibição são providas como exemplos. Consequentemente, outros aspectos da aparência visual dos marcadores de exibição podem ser alterados. Por conseguinte, os marcadores de exibição podem ser modificados sob várias circunstâncias de uma maneira desejada a fim de, por exemplo, capturar a atenção do operador 260.

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

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

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

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

[00185] A tabela 1, abaixo, mostra um exemplo de um diálogo entre o controlador de interface de operador 231 e o operador 260. Na tabela 1, o operador 260 usa uma palavra de gatilho ou uma palavra de despertar que é detectada pelo detector de disparo 672 para invocar o sistema de processamento de voz 658. No exemplo mostrado na tabela 1, a palavra de despertar é “Johnny”.

[00186] A tabela 1, abaixo, mostra um exemplo de um diálogo entre o controlador de interface de operador 231 e o operador 260. Na tabela 1, o operador 260 usa uma palavra de gatilho ou uma palavra de despertar que é detectada pelo detector de disparo 672 para invocar o sistema de processamento de voz 658. No exemplo mostrado na tabela 1, a palavra de despertar é “Johnny”.
Tabela 1
O operador: “Johnny, fale-me sobre a utilização atual de energia”
Controlador de interface de operador: “Em toda a máquina a utilização de energia é 90%”
O operador: “Johnny, o que devo fazer na utilização atual de energia?”
Controlador de interface de operador: “Utilização de energia pode ser aumentada para 95% se a velocidade da máquina for aumentada para 1MPH”.

[00187] A tabela 2 mostra um exemplo, no qual o componente de síntese de voz 676 provê uma saída para o gerador de sinal de controle de áudio 686 para prover atualizações audíveis em uma base intermitentes ou periódicas. O intervalo entre as atualizações pode ser com base no tempo, tal como a cada cinco minutos, ou à base de cobertura ou distância, tal como a cada cinco acres, ou à base de exceção, tal como quando um valor medido é maior que um valor de limite.
Tabela 2
O controlador de interface de operador: “Sobre os últimos 10 minutos, a utilização de energia tem em média 80%”.
Controlador de interface de operador: “O próximo 1 acre, a utilização predita de energia é 82%”.
Controlador de interface de operador: “Cautela: utilização de energia caindo para abaixo de 80%. A velocidade da máquina aumentando”.

[00188] O exemplo mostrado na tabela 3 ilustra que alguns atuadores ou mecanismos de entrada de usuário na exibição sensível ao toque 720 podem ser suplementados com o diálogo de fala. O exemplo na tabela 3 ilustra que o gerador de sinal de ação 660 pode gerar os sinais de ação para marcar automaticamente um remendo de erva daninha no campo sendo colhido.
Tabela 3
Homem: “Johnny, marcar o remendo de erva daninha”.
Human: “Johnny, marque erva daninha “.
Controlador de interface de operador: “Remendo de erva daninha marcado”.

[00189] O exemplo mostrado em Tabela 4 ilustra que o gerador de sinal de ação 660 pode conduzir um diálogo com o operador 260 para começar e terminar a marcação de um remendo de erva daninha.
Tabela 4
Homem: “Johnny, comece a marcar o remendo de erva daninha”.
Controlador de interface de operador: “começar a marcação de remendo de erva daninha “.
Homem: “Johnny, parar a marcação de erva daninha”.
Controlador de interface de operador: “Marcação de erva daninha parada”.

[00190] O exemplo mostrado na Tabela 5 ilustra que o gerador de sinal de ação 160 pode gerar sinais para marcar um remendo de erva daninha de uma maneira diferente daquelas mostradas na Tabelas 3 e 4.
Tabela 5
Homem: “Johnny, marcar os próximos 30,48 m (100 pés) como um remendo de erva daninha”.
Controlador de interface de operador: “Os próximos 30,48 m (100 pés) marcados como um remendo de erva daninha”.

[00191] Retornando novamente para a figura 12, o bloco 906 ilustra que o controlador de interface de operador 231 pode detectar e processar condições para fornecer uma mensagem ou outra informação também de outras maneiras. Por exemplo, outro sistema de interação de controlador 656 pode detectar entradas de outros controladores indicando que alertas ou mensagens de saída devem ser apresentadas ao operador 260. O bloco 908 mostra que as saídas podem ser mensagens de áudio. O bloco 910 mostra que as saídas podem ser mensagens visuais, e o bloco 912 mostra que as saídas podem ser mensagens tácteis. Até o controlador de interface de operador 231 determinar que a operação de colheita atual está completa, conforme indicado pelo bloco 914, o processamento reverte para o bloco 698, onde o local geográfico da colheitadeira 100 é atualizado e o processamento prossegue conforme descrito acima para atualizar a exibição de interface de usuário 720.

[00192] Uma vez quando a operação está completa, então quaisquer valores desejados, que são exibidos, ou que foram exibidos na exibição de interface de usuário 720, podem ser salvos. Aqueles valores podem também ser usados na aprendizagem por máquina para melhorar as diferentes porções do gerador de modelo preditivo 210, do gerador de mapa preditivo 212, do gerador de zona de controle 213, dos algoritmos de controle, ou outros itens. O salvamento dos valores desejados é indicado pelo bloco 916. Os valores podem ser salvos localmente na colheitadeira agrícola 100, ou os valores podem ser salvos em um local de servidor remoto ou enviados para outro sistema remoto.

[00193] Assim, pode ser visto que um mapa de informação é obtido por uma colheitadeira agrícola e mostra os valores de característica de energia em diferentes locais geográficos de um campo sendo colhido. Um sensor insitu na colheitadeira sensoreia uma característica que tem valores indicativos de uma característica agrícola conforme a colheitadeira agrícola se move através do campo. Um gerador de mapa preditivo gera um mapa preditivo, que prediz os valores de controle para diferentes locais no campo com base nos valores da característica de energia no mapa de informação e a característica agrícola sensoreada pelo sensor in-situ.Um sistema de controle controla o subsistema controlável com base nos valores de controle no mapa preditivo.

[00194] Um valor de controle é um valor no qual uma ação pode ser baseada. Um valor de controle, conforme descrito aqui, pode incluir qualquer valor (ou características indicadas por, ou derivadas de, o valor) que pode ser usado no controle da colheitadeira agrícola 100. Um valor de controle, conforme descrito aqui, pode incluir qualquer valor (ou características indicada pelo, ou derivada do, valor) que pode ser usado no controle da colheitadeira agrícola 100. Um valor de controle pode ser qualquer valor indicativo de uma característica agrícola. Um valor de controle pode ser um valor predito, um valor medido, ou um valor detectado. Um valor de controle pode incluir quaisquer dos valores providos por um mapa, tal como qualquer dos mapas descritos aqui, por exemplo, um valor de controle pode ser um valor provido por um mapa de informação, um valor provido por um mapa anterior de informação, ou um valor provido no mapa preditivo, tal como um mapa preditivo funcional. Um valor de controle pode também incluir qualquer das características indicadas por, ou derivadas de, os valores detectados por qualquer dos sensores descritos aqui. Em outros exemplos, um valor de controle pode ser provido por um operador da máquina agrícola, tal como uma entrada de comando por um operador da máquina agrícola.

[00195] A presente discussão mencionou processadores e servidores. Em alguns exemplos, os processadores e servidores incluem processadores de computador com memória associada e circuito de temporização, não separadamente mostrados. Os processadores e servidores são partes funcionais dos sistemas ou dispositivos aos quais os processadores e servidores pertencem e pelos quais são ativados e facilitam a funcionalidade dos outros componentes ou itens naqueles sistemas.

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

[00197] Inúmeros bancos de dados também foram discutidos. Será notado que os bancos de dados podem, cada, ser desmembrados em múltiplos bancos de dados. Em alguns exemplos, um ou mais dos bancos de dados podem ser locais aos sistemas que acessam os bancos de dados, um ou mais de os bancos de dados podem, todos, ser localizados remotos, de forma um sistema que utiliza o banco de dados, ou um ou mais dos bancos de dados podem ser locais enquanto outros são remotos. Todas dessas configurações são contempladas pela presente invenção.

[00198] Também, as figuras mostram um número de blocos com funcionalidade atribuída a cada bloco. Será notado que menos blocos podem ser usados para ilustrar que a funcionalidade atribuída a múltiplos blocos diferentes é realizada por menos componentes. Também, mais blocos podem ser usados, ilustrando que a funcionalidade pode ser distribuída entre mais componentes. Nos diferentes exemplos, alguma funcionalidade pode ser acrescentada, e alguma pode ser removida.

[00199] É notado que a discussão acima descreveu uma variedade de diferentes sistemas, componentes, lógica, e interações. Será reconhecido que qualquer ou todos de tais sistemas, componentes, lógicas e interações podem ser implementados por itens de hardware, tais como processadores, memória, ou outros componentes de processamento, incluindo, mas não limitados aos componentes de inteligência artificial, tais como redes neuronais, alguns dos quais são descritos abaixo, que realizam as funções associadas àqueles sistemas, componentes, ou lógica, ou interações. Além disso, qualquer ou todos dos sistemas, componentes, lógicas e interações podem ser implementados por software que é carregado à memória e é subsequentemente executado por um processador ou servidor ou outro componente de computação, conforme descrito abaixo. Qualquer ou todos dos sistemas, componentes, lógicas e interações podem também ser implementados por diferentes combinações de hardware, software, firmware, etc., alguns exemplos dos quais são descritos abaixo. Esses são alguns exemplos de diferentes estruturas que podem ser usadas para implementar qualquer ou todos dos sistemas, componentes, lógica e interações descritos acima. Outras estruturas podem ser também usadas.

[00200] A figura 14 é um diagrama de blocos da colheitadeira agrícola 600, que pode ser similar à colheitadeira agrícola 100 mostrada na figura 2. A colheitadeira agrícola 600 se comunica com elementos em uma arquitetura de servidor remoto 500. Em alguns exemplos, a arquitetura de servidor remoto 500 provê computação, software, acesso de dados, e serviços de armazenamento que não requerem o conhecimento pelo usuário final do local físico ou configuração do sistema que fornece os serviços. Em vários exemplos, os servidores remotos podem fornecer os serviços sobre uma rede de área larga, tal como a Internet, usando protocolos apropriados. Por exemplo, os servidores remotos podem fornecer aplicativos sobre uma rede de área larga e podem ser acessíveis através de um navegador da Web ou qualquer outro componente de computação. O software ou componentes mostrados na figura 2 bem como os dados associados aos mesmos podem ser armazenados nos servidores em um local remoto. Os recursos de computação em um ambiente de servidor remoto podem ser consolidados em um local de centro de dados remoto, ou os recursos de computação podem ser dispersos para uma pluralidade de centros de dados remotos. As infraestruturas de servidor remoto podem fornecer serviços através de centros de dados compartilhados, mesmo se os serviços aparecerem como um único ponto de acesso para o usuário. Assim, os componentes e funções descritos aqui podem ser providos de um servidor remoto em um local remoto usando uma arquitetura de servidor remoto. Alternativamente, os componentes e funções podem ser providos de um servidor, ou os componentes e funções podem ser instalados nos dispositivos de cliente diretamente, ou de outras maneiras.

[00201] Nos exemplo mostrado na figura 14, alguns itens são similares àqueles mostrados na figura 2 e aqueles itens são similarmente enumerados. A figura 14 especificamente mostra que o gerador de modelo preditivo 210 ou o gerador de mapa preditivo 212, ou ambos, podem ser posicionados em um servidor local 502, que é remoto à colheitadeira agrícola 600. Por conseguinte, no exemplo mostrado na figura 14, a colheitadeira agrícola 600 acessa os sistemas através do local de servidor remoto 502.

[00202] A figura 14 também representa outro exemplo de uma arquitetura de servidor remoto. A figura 14 mostra que alguns elementos da figura 2 podem ser dispostos em um local de servidor remoto 502, enquanto outros podem ser posicionados em outro lugar. A título de exemplo, o banco de dados 202 pode ser disposto em um local separado do local 502 e acessado por intermédio do servidor remoto no local 502. Independentemente de onde os elementos estão localizados, os elementos podem ser acessados diretamente pela colheitadeira agrícola 600 através de uma rede, tal como uma rede de área larga ou uma rede de área local; os elementos podem ser hospedados em um sítio remoto por um serviço; ou os elementos podem ser providos como um serviço ou acessados por um serviço de conexão que reside em um local remoto. Também, dados podem ser armazenados em qualquer local, e os dados armazenados podem ser acessados por, ou transmitidos para, os operadores, usuários, ou sistemas. Por exemplo, portadores físicos podem ser usados em vez de, ou em adição a, portadores de ondas eletromagnéticas. Em alguns exemplos, onde a cobertura de serviço de telecomunicação sem fio é deficiente ou inexistente, outra máquina, tal como um caminhão de combustível ou outro veículo ou máquina móvel, pode ter um sistema de coleta de informação automático, semiautomático, ou manual. Conforme a colheitadeira combinada 600 se aproxima à máquina contendo o sistema de coleta de informação, tal como um caminhão de combustível antes do abastecimento, o sistema de coleta de informação coleta a informação da colheitadeira combinada 600 usando qualquer tipo de conexão sem fio para essa finalidade. A informação coletada pode então ser transmitida para outra rede, quando a máquina contendo a informação recebida chegar a um local, onde a cobertura de serviço de telecomunicação sem fio ou outra cobertura sem fio é disponível. Por exemplo, um caminhão de combustível pode entrar em uma área tendo cobertura de comunicação sem fio quando se desloca para um local para abastecer outras máquinas ou quando em um local de armazenamento de combustível principal. Todas dessas arquiteturas são contempladas aqui. Além disso, a informação pode ser armazenada na colheitadeira agrícola 600 até a colheitadeira agrícola 600 entrar em uma área tendo cobertura de comunicação sem fio. A colheitadeira agrícola 600, propriamente dita, pode enviar a informação para outra rede.

[00203] Será também notado que os elementos da figura 2, ou as porções dos mesmos, podem ser dispostos em uma extensa variedade de diferentes dispositivos. Um ou mais daqueles dispositivos podem incluir um computador a bordo, uma unidade de controle eletrônica, uma unidade de exibição, um servidor, um computador de mesa, um computador portátil, um computador táblete, ou outro dispositivo móvel, tal como um computador de bolso, um telefone celular, um telefone inteligente, um reprodutor de multimídia, um assistente digital pessoal, etc.

[00204] Em alguns exemplos, a arquitetura de servidor remoto 500 pode incluir medidas de segurança cibernética. Sem limitação, essas medidas podem incluir criptografia de dados nos dispositivos de armazenamento, criptografia de dados enviados entre os nós de rede, autenticação de pessoas ou dados de acesso a processos, bem como o uso de registros para gravar metadados, dados, transferências de dados, acessos de dados, e transformações de dados. Em alguns exemplos, os registros podem ser distribuídos e imutáveis (por exemplo, implementados como corrente de blocos).

[00205] A figura 15 é um diagrama de blocos simplificado de um exemplo ilustrativo de um dispositivo de computação portátil ou móvel que pode ser usado como um dispositivo portátil do usuário ou do cliente 16, em que o presente sistema (ou partes do mesmo) pode ser implementado. Por exemplo, um dispositivo móvel pode ser implementado no compartimento de operador da colheitadeira agrícola 100 para uso na geração de, ou o processamento, ou a exibição dos mapas discutidos acima. As figuras 16 e 17 são exemplos de dispositivos portáteis ou móveis.

[00206] A figura 15 provê um diagrama de blocos geral dos componentes de um dispositivo de cliente 16 que pode rodar alguns componentes mostrados na figura 2, que interagem com os mesmos, ou ambos. No dispositivo 16, uma conexão de comunicação 13 é provida, que permite ao dispositivo portátil se comunicar com outros dispositivos de computação e, em alguns exemplos, provê um canal para receber informação automaticamente, tal como por varredura. Exemplos de conexão de comunicações 13 incluem permitir a comunicação através de um ou mais protocolos de comunicação, tais como os serviços sem fio usados para prover o acesso celular a uma rede, bem como protocolos que provêm conexões sem fio locais às redes.

[00207] Em outros exemplos, aplicativos podem ser recebidos em um cartão Secure Digital (SD) removível, que é conectado a uma interface 15. A interface 15 e conexões de comunicação 13 se comunicam com um processador 17 (que pode também incorporar os processadores ou servidores das outras figuras) ao longo de um barramento 19 que é também conectado à memória 21 e componentes de entrada/saída (E/S) 23, bem como o relógio 25 e o sistema local 27.

[00208] Os componentes de E/S 23, em um exemplo, são providos para facilitar as operações de entrada e saída. Os componentes de E/S 23 para vários exemplos do dispositivo 16 pode incluir componentes de entrada, tais como botões, os sensores sensíveis ao toque, os sensores ópticos, microfones, telas sensíveis ao toque, os sensores de proximidade, acelerômetros, os sensores de orientação, e componentes de saída, tais como um dispositivo de exibição, um alto-falante, e ou uma porta de impressora. Outros componentes de E/S 23 podem ser também usados.

[00209] O relógio 25 ilustrativamente compreende um componente de relógio de tempo real, que fornece a hora e a data. Ilustrativamente, ele pode também prover funções de temporização para processador 17.

[00210] O sistema local 27 ilustrativamente inclui um componente que fornece um local geográfico atual do dispositivo 16. Esse pode incluir, por exemplo, um receptor de sistema de posicionamento global (GPS), um sistema LORAN, um sistema de reconhecimento passivo, um sistema de triangulação celular, ou ouro sistema de posicionamento. O sistema local 27 pode também incluem, por exemplo, software de mapeamento ou software de navegação que gera os desejados mapas, as desejadas rotas de navegação e outras funções geográficas.

[00211] A memória 21 armazena o sistema operacional 29, as regulagens de rede 31, aplicativos 33, as regulagens de configuração de aplicativo 35, o banco de dados 37, os controladores de comunicação 39, e as regulagens de configuração de comunicação 41. A memória 21 pode incluir todos os tipos de dispositivos de memória legíveis por computador, voláteis e não voláteis, tangíveis. A memória 21 pode também incluir meios de armazenamento em computador (descritos abaixo). A memória 21 armazena instruções legíveis por computador que, quando executadas pelo processador 17, fazem com que o processador realize as etapas ou funções implementadas por computador de acordo com as instruções. O processador 17 pode ser ativado por outros componentes para facilitar também sua funcionalidade.

[00212] A figura 16 mostra um exemplo, no qual o dispositivo 16 é um computador táblete 600. Na figura 16, o computador 601 é mostrado com a tela de exibição de interface de usuário 602. A tela 602 pode ser uma tela sensível ao toque ou uma interface ativada por caneta, que recebe entradas de uma caneta ou agulha. O computador táblete 600 pode também uso um teclado virtual na tela. Naturalmente, o computador 601 poderia também ser afixado a um teclado ou a outro dispositivo de entrada de usuário através de um mecanismo de afixação apropriado, tal como uma conexão sem fio ou porta USB, por exemplo. O computador 601 pode também ilustrativamente recebem entradas de voz.

[00213] A figura 17 é similar à figura 16, exceto que o dispositivo é um telefone inteligente 71. O telefone inteligente 71 tem uma exibição sensível ao toque 73 que exibe ícones ou azulejos ou outros mecanismos de entrada de usuário 75. Os mecanismos 75 podem ser usados por um usuário para rodar aplicativos, fazer chamadas, realizar operações de transferência de dados, etc. Em geral, o telefone inteligente 71 é construído em um sistema operacional móvel e oferece capacidade de computação e conectividade mais avançadas que um telefone comum.

[00214] Note que outras formas dos dispositivos são possíveis.

[00215] A figura 18 é similar à figura 17, exceto que o dispositivo é um telefone inteligente 71. O telefone inteligente 71 tem uma exibição sensível ao toque 73, que exibe ícones ou azulejos ou outros mecanismos de entrada de usuário 75. Os mecanismos 75 podem ser usados por um usuário para rodar aplicativos, fazer chamadas, realizar operações de transferência de dados, etc. Em geral, o telefone inteligente 71 é construído em um sistema operacional móvel e oferece capacidade de comutação e conectividade mais avançadas e que um telefone móvel. .

[00216] Note que outras formas dos dispositivos 16 são possíveis.

[00217] A figura 19 é um exemplo de um ambiente de computação em que os elementos da figura 2 podem ser implementados. Com referência à figura 19, um sistema de exemplo para implementar algumas modalidades inclui um dispositivo de computação na forma de um computador 810 programado para operar conforme discutido acima. Os componentes de computador 810 podem incluir, mas não são limitados a, uma unidade de processamento 820 (que pode compreender os processadores ou servidores das figuras anteriores), uma memória de sistema 830, e um barramento de sistema 821, que acopla vários componentes de sistema incluindo a memória de sistema para a unidade de processamento 820. O barramento de sistema 821 pode ser qualquer de vários tipos de estruturas de barramento incluindo um barramento de memória ou controlador de memória, um barramento periférico, e um barramento local usando qualquer de uma variedade de arquiteturas de barramento. A memória e programas descritos com relação à figura 2 podem ser implementados em correspondentes porções da figura 19.

[00218] O computador 810 tipicamente inclui uma variedade de meios legíveis por computador. Os meios legíveis por computador podem ser quaisquer meios disponíveis, que podem ser acessados por computador 810 e incluem tanto meios voláteis quanto não voláteis, meios removíeis e não removíveis. A título de exemplo, e não de limitação, os meios legíveis por computador podem compreender meios de armazenamento de computador e meios de comunicação. Os meios de armazenamento de computador são diferentes de, e não incluem, um sinal de dado modulado ou onda portadora. Os meios legíveis por computador incluem meios de armazenamento de hardware incluindo meios tanto voláteis quanto não voláteis, removíveis e não removíveis, implementados em qualquer método ou tecnologia para o armazenamento de informação, tal como instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programa ou outros dados. Os meios de armazenamento de computador incluem, mas não são limitados a, RAM, ROM, EEPROM, memória flash ou outra tecnologia de memória, CD-ROM, discos versáteis digitais (DVD) ou outro armazenamento em disco óptico, cassetes magnéticos, fita magnética, dispositivos de armazenamento em disco magnético ou dispositivos de armazenamento magnéticos, ou qualquer outro meio que pode ser usado para armazenar a informação desejada e que pode ser acessado por computador 810. Os meios de comunicação podem incorporar instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programa ou outros dados em um mecanismo de transporte e incluem quaisquer meios de fornecimento de informação. O termo “sinal de dado modulado” significa um sinal que tem uma ou mais de suas características ajustadas ou alteradas de uma tal maneira a codificar informação no sinal.

[00219] A memória de sistema 830 inclui meios de armazenamento de computador na forma de memória volátil e/ou não volátil, ou ambas, tal como a memória exclusivamente de leitura (ROM) 831 e a memória de acesso aleatório (RAM) 832. Um sistema de entrada/saída básico 833 (BIOS), contendo as rotinas básicas que ajudam a transferir informação entre os elementos dentro do computador 810, tal como durante a inicialização, está tipicamente armazenado na ROM 831. A RAM 832 tipicamente contém dados ou módulos de programa, ou ambos, que são imediatamente acessíveis à, e/ou atualmente sendo operados na, a unidade de processamento 820. A título de exemplo, e não de limitação, a figura 19 ilustra o sistema operacional 834, programas de aplicativo 835, outros módulos de programa 836, e dados de programa 837.

[00220] O computador 810 pode também incluir outras meios de armazenamento de computador, voláteis/não voláteis, removíveis/não removíveis. Somente a título de exemplo, a figura 19 ilustra uma unidade de disco rígido 841 que lê de, ou escreve em, meios magnéticos não voláteis, não removíveis, uma unidade de disco óptico 855, e disco óptico não volátil 856. A unidade de disco rígido 841 é tipicamente conectada ao barramento de sistema 821 através de uma interface de memória não removível, tal como a interface 840, e a unidade de disco óptico 855 é tipicamente conectada ao barramento de sistema 821 por uma interface de memória removível, tal como interface 850.

[00221] Alternativamente, ou em adição, a funcionalidade descrita aqui pode ser realizada, pelo menos em parte, por um ou mais componentes lógicos de hardware. Por exemplo, e sem limitação, tipos ilustrativos de componentes lógicos de hardware, que podem ser usados, incluem redes de portas lógicas programáveis (FPGAs), circuitos integrados específicos de aplicação (por exemplo, ASICs), produtos normalizados para aplicação específica (por exemplo, ASSPs), sistemas em uma pastilha (SOCs), dispositivos lógicos programáveis complexos (CPLDs), etc.

[00222] Os controladores e seus meios de armazenamento de computador associados, discutidos acima e ilustrados na figura 19, provêm o armazenamento de instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programa e outros dados para o computador 810. Na figura 19, por exemplo, a unidade de disco rígido 841 é ilustrada como armazenando o sistema operacional 844, os programas de aplicativo 845, outros módulos de programa 846, e os dados de programa 847. Note que esses componentes podem ou ser os mesmos do, ou diferentes do, sistema operacional 834, programas de aplicativo 835, outros módulos de programa 836, e dados de programa 837.

[00223] Um usuário pode alimentar comandos e informação ao computador 810 através dos dispositivos de entrada, tais como um teclado 862, um microfone 863, e um dispositivo de apontar 861, tal como um Mouse, esfera rolante ou painel de controle sensível ao toque. Outros dispositivos de entrada (não mostrados) podem incluir uma alavanca de controle, painel de jogos, antena parabólica, escâner, ou similar. Esses e outros dispositivos de entrada são frequentemente conectados à unidade de processamento 820 através de uma interface de entrada de usuário 860, que é acoplada ao barramento de sistema, mas pode ser conectada por outra interface e estruturas de barramento. Uma exibição visual 891 ou outro tipo de dispositivo de exibição é também conectado ao barramento de sistema 821 por intermédio de uma interface, tal como uma interface de vídeo 890. Em adição ao monitor, computadores podem também incluir outros dispositivos de saída periféricos, tais como alto-falantes 897 e impressora 896, que podem ser conectados através de uma interface periférica de saída 895.

[00224] O computador 810 é operado em um ambiente conectado em rede usando conexões lógicas (tais como uma rede de área de controlador – CAN, rede de área local – LAN, ou rede de área larga WAN) para um ou mais computadores remotos, tais como um computador remoto 880.

[00225] Quando usado em um ambiente conectado em rede LAN, o computador 810 é conectado à LAN 871 através de uma rede, interface ou adaptador 870. Quando usado em um ambiente conectado em rede WAN , o computador 810 tipicamente inclui um modem 872 ou outros meios para estabelecer comunicações sobre a WAN 873, tal como a Internet. Em um ambiente conectado em rede, os módulos de programa podem ser armazenados em um dispositivo de armazenamento de memória remoto. A figura 19 ilustra, por exemplo, que os programas de aplicativo remotos 885 podem residir no computador remoto 880.

[00226] Deve também ser notado que os diferentes exemplos descritos aqui podem ser combinados de maneiras diferentes. Isto é, partes de um ou mais exemplos podem ser combinadas com partes de um ou mais outros exemplos. Tudo disso é contemplado aqui.

[00227] O exemplo 1 é um método para controlar uma máquina de trabalho agrícola compreendendo: acessar um mapa tendo um conjunto das zonas de regime definidas no mapa, cada zona de regime tendo um correspondente resolvedor de regulagens; detectar um local geográfico da máquina de trabalho agrícola em um campo; identificar uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo correspondentes ao local geográfico da máquina de trabalho agrícola; identificar uma zona de regime com base no local geográfico da máquina de trabalho agrícola; selecionar uma dentre uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo como uma regulagem de atuador alvo resolvida com base no resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime identificada; e controlar um atuador da máquina de trabalho agrícola com base na regulagem de atuador alvo resolvida.

[00228] O exemplo 2 é o método de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores e compreende adicionalmente: identificar o resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime identificada

[00229] O exemplo 3 é o método de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que identificar o resolvedor de regulagens compreende: identificar, como o resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime, um resolvedor humano de regulagens; e exibir uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo em uma exibição de interface de usuário.

[00230] O exemplo 4 é o método de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que selecionar uma dentre uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo compreende: detectar, por intermédio da exibição de interface de usuário, uma entrada de operador selecionando uma dentre a pluralidade exibida de diferentes regulagens de atuador alvo como a regulagem de atuador alvo resolvida.

[00231] O exemplo 5 é o método de acordo com a reivindicação 2 de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que identificar o resolvedor de regulagem compreende: executar um dentre um componente de inteligência artificial, um componente de aprendizagem por máquina, e um componente de rede neuronal artificial para identificar a regulagem de atuador alvo resolvida.

[00232] O exemplo 6 é o método de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que identificar o resolvedor de regulagem compreende: executar um resolvedor de regulagem baseado em regras para identificar o ajuste de velocidade alvo resolvido.

[00233] O exemplo 7 é o método de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que identificar uma zona de regime com base no local geográfico da máquina de trabalho agrícola compreende: identificar uma pluralidade de diferentes zonas de regime de sobreposição.

[00234] O exemplo 8 é o método de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores e compreende adicionalmente: acessar uma hierarquia de precedência das zonas de regime; e selecionar uma dentre uma pluralidade de diferentes zonas de regime de sobreposição como a zona de regime identificada com base em uma posição na hierarquia de precedência das zonas de regime de cada de uma pluralidade de diferentes zonas de regime de sobreposição.

[00235] O exemplo 9 é o método de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o mapa compreende um conjunto das zonas de controle definidas no mapa, cada zona de controle compreendendo uma correspondente regulagem de atuador alvo, e em que identificar uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo compreende: identificar uma pluralidade de diferentes zonas de controle com base no local geográfico da máquina de trabalho agrícola; e identificar, como uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo, as regulagens de atuador alvo correspondentes à pluralidade identificada de diferentes zonas de controle.

[00236] O exemplo 10 é o método de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que identificar uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo compreende: identificar, como uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo, regulagens de atuador alvo de uma pluralidade de fontes diferentes, uma pluralidade de fontes diferentes compreendendo pelo menos um dentre um sensor in-situ, uma entrada de operador, e uma entrada recebida de uma máquina de trabalho agrícola diferente.

[00237] O exemplo 11 é uma máquina de trabalho agrícola compreendendo: um subsistema de atuador controlável; um sensor de posição geográfica que detecta um local geográfico da máquina de trabalho agrícola em um campo; um controlador de zona que acessa um mapa compreendendo um conjunto das zonas de regime definidas no mapa, cada zona de regime compreendendo um correspondente resolvedor de regulagens, o controlador de zona identificando uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo correspondentes ao local geográfico da máquina de trabalho agrícola, identificar uma zona de regime com base no local geográfico da máquina de trabalho agrícola, e selecionar uma dentre uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo como uma regulagem alvo resolvida com base no resolvedor de regulagem correspondente à zona de regime identificada; e um controlador de regulagens controlando o subsistema de atuador da máquina de trabalho agrícola com base na regulagem de atuador alvo resolvida.

[00238] O exemplo 12 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o controlador de zona é configurado para identificar o resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime identificada antes de selecionar uma dentre uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo como uma regulagem de atuador alvo resolvida.

[00239] O exemplo 13 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores e compreende adicionalmente: uma exibição de interface de usuário, em que o controlador de zona é configurado para identificar o resolvedor de regulagem por identificar, como o resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime, um resolvedor de regulagem humano, e exibir uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo na exibição de interface de usuário.

[00240] O exemplo 14 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores e compreende adicionalmente: um controlador de interface de operador, configurado para detectar, por intermédio da exibição de interface de usuário, uma entrada de operador selecionando uma dentre a pluralidade exibida de diferentes regulagens de atuador alvo como a regulagem de atuador alvo resolvida.

[00241] O exemplo 15 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o resolvedor de regulagens compreende pelo menos um dentre um componente de inteligência artificial, um componente de aprendizagem por máquina, e um componente de rede neuronal artificial.

[00242] O exemplo 16 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o resolvedor de regulagens compreende um resolvedor de regulagens baseado em regras

[00243] O exemplo 17 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o mapa compreende uma pluralidade de diferentes zonas de regime de sobreposição e em que o controlador de zona é configurado para acessar uma hierarquia de precedência das zonas de regime e selecionar uma dentre uma pluralidade de diferentes zonas de regime de sobreposição como a zona de regime identificada com base em uma posição na hierarquia de precedência das zonas de regime de cada de uma pluralidade de diferentes zonas de regime de sobreposição.

[00244] O exemplo 18 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores, em que o mapa compreende um conjunto das zonas de controle definidas no mapa, cada zona de controle compreendendo uma correspondente regulagem de atuador alvo e em que o controlador de zona identifica uma pluralidade de diferentes zonas de controle com base no local geográfico da máquina de trabalho agrícola, e identifica, como uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo, as regulagens de atuador alvo correspondente à pluralidade identificada de diferentes zonas de controle.

[00245] O exemplo 19 é a máquina de trabalho agrícola de acordo com qualquer ou todos dos exemplos anteriores e compreende adicionalmente: um sensor in-situ que gera um sinal de sensor indicativo de uma característica sensoreada; um mecanismo de entrada de operador que gera um sinal de entrada de operador com base em uma entrada de operador; e um sistema de comunicação que recebe comunicação de uma máquina de trabalho remota, e em que o controlador de zona identifica uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo com base em pelo menos um dentre o sinal de sensor, o sinal de entrada de operador, e a comunicação recebida da máquina de trabalho remota.

[00246] O exemplo 20 é um método para controlar uma máquina de trabalho agrícola compreendendo: acessar um mapa compreendendo um conjunto das zonas de regime definidas no mapa, cada zona de regime compreendendo um correspondente resolvedor de regulagens; detectar um local geográfico da máquina de trabalho agrícola em um campo; identificar uma pluralidade de regulagens alvos diferentes correspondentes ao local geográfico da máquina de trabalho agrícola; identificar uma zona de regime com base no local geográfico da máquina de trabalho agrícola; selecionar uma dentre uma pluralidade de regulagens alvos diferentes como uma regulagem alvo resolvida com base no resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime identificada; e controlar um subsistema controlável da máquina de trabalho agrícola com base ema regulagem alvo resolvida.

[00247] Embora a matéria tenha sido descrita em linguagem específica às características estruturais ou atos metodológicos, deve ser entendido que a matéria definida nas reivindicações anexas não é necessariamente limitada às características ou atos específicos descritos acima. Em vez disso, as características ou atos específicos, descritos acima, são descritos como formas de exemplo das reivindicações.

Claims

Método para controlar uma máquina de trabalho agrícola, caracterizado pelo fato de que compreende: acessar um mapa tendo um conjunto das zonas de regime definidas no mapa, cada zona de regime tendo um correspondente resolvedor de regulagens; detectar um local geográfico da máquina de trabalho agrícola (100) em um campo; identificar uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo correspondentes ao local geográfico da máquina de trabalho agrícola; identificar uma zona de regime com base no local geográfico da máquina de trabalho agrícola; selecionar uma da pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo como uma regulagem de atuador alvo resolvida com base no resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime identificada; e controlar um atuador (216) da máquina de trabalho agrícola com base na regulagem de atuador alvo resolvida.
Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente: identificar o resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime identificada, em que identificar o resolvedor de regulagens compreende: identificar, como o resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime, um resolvedor humano de regulagens; e exibir uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo em uma exibição de interface de usuário.
Método de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que selecionar uma da pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo compreende: detectar, por intermédio da exibição de interface de usuário, uma entrada de operador selecionando uma da pluralidade exibida de diferentes regulagens de atuador alvo como a regulagem de atuador alvo resolvida.
Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente: identificar uma pluralidade de diferentes zonas de regime de sobreposição; acessar uma hierarquia de precedência de zonas de regime; e selecionar uma da pluralidade de diferentes zonas de regime de sobreposição como a zona de regime identificada com base em uma posição na hierarquia de precedência das zonas de regime de cada uma da pluralidade de diferentes zonas de regime de sobreposição.
Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o mapa compreende um conjunto das zonas de controle definidas no mapa, cada zona de controle compreendendo uma correspondente regulagem de atuador alvo, e em que identificar uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo compreende: identificar uma pluralidade de diferentes zonas de controle com base no local geográfico da máquina de trabalho agrícola; e identificar, como a pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo, as regulagens de atuador alvo correspondentes à pluralidade identificada de diferentes zonas de controle.
Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que identificar uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo compreende: identificar, como a pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo, regulagens de atuador alvo de uma pluralidade de diferentes fontes, a pluralidade de diferentes fontes compreendendo pelo menos um dentre um sensor in-situ, uma entrada de operador, e uma entrada recebida de uma máquina de trabalho agrícola diferente.
Máquina de trabalho agrícola (100), caracterizada pelo fato de que compreende: um subsistema de atuador controlável (216); um sensor de posição geográfica (204) que detecta um local geográfico da máquina de trabalho agrícola em um campo; um controlador de zona (247) que acessa um mapa compreendendo um conjunto das zonas de regime definidas no mapa, cada zona de regime compreendendo um correspondente resolvedor de regulagens, o controlador de zona identificando uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo correspondentes ao local geográfico da máquina de trabalho agrícola, identificar uma zona de regime com base no local geográfico da máquina de trabalho agrícola, e selecionar uma da pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo como uma regulagem alvo resolvida com base no resolvedor de regulagem correspondente à zona de regime identificada; e um controlador de regulagens (232) controlando o subsistema de atuador da máquina de trabalho agrícola com base na regulagem de atuador alvo resolvida.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 7, caracterizada pelo fato de que o controlador de zona é configurado para identificar o resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime identificada antes de selecionar uma da pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo como uma regulagem de atuador alvo resolvida, e compreende adicionalmente: uma exibição de interface de usuário, em que o controlador de zona é configurado para identificar o resolvedor de regulagem por identificar, como o resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime, um resolvedor de regulagem humano, e exibir a pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo na exibição de interface de usuário.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 8, caracterizada pelo fato de que compreende adicionalmente: um controlador de interface de operador, configurado para detectar, por intermédio da exibição de interface de usuário, uma entrada de operador selecionando uma da pluralidade exibida de diferentes regulagens de atuador alvo como a regulagem de atuador alvo resolvida.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 7, caracterizada pelo fato de que o resolvedor de regulagens compreende pelo menos um dentre um componente de inteligência artificial, um componente de aprendizagem por máquina e um componente de rede neuronal artificial.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 7, caracterizada pelo fato de que o resolvedor de regulagens compreende um resolvedor de regulagens baseado em regras.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 7, caracterizada pelo fato de que o mapa compreende uma pluralidade de diferentes zonas de regime de sobreposição e em que o controlador de zona é configurado para acessar uma hierarquia de precedência de zonas de regime e selecionar um dentre uma pluralidade de diferentes zonas de regime de sobreposição como a zona de regime identificada com base em uma posição na hierarquia de precedência das zonas de regime de cada uma da pluralidade de diferentes zonas de regime de sobreposição.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 7, caracterizada pelo fato de que o mapa compreende um conjunto das zonas de controle definidas no mapa, cada zona de controle compreendendo uma correspondente regulagem de atuador alvo e em que o controlador de zona identifica uma pluralidade de diferentes zonas de controle com base no local geográfico da máquina de trabalho agrícola, e identifica, como uma pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo, as regulagens de atuador alvo correspondentes à pluralidade identificada de diferentes zonas de controle.
Máquina de trabalho agrícola de acordo com a reivindicação 7, caracterizada pelo fato de que compreende adicionalmente: um sensor in-situ que gera um sinal de sensor indicativo de uma característica sensoreada; um mecanismo de entrada de operador que gera um sinal de entrada de operador com base em uma entrada de operador; e um sistema de comunicação que recebe comunicação de uma máquina de trabalho remota, e em que o controlador de zona identifica a pluralidade de diferentes regulagens de atuador alvo com base em pelo menos um dentre o sinal de sensor, o sinal de entrada de operador, e a comunicação recebida da máquina de trabalho remota.
Método para controlar uma máquina de trabalho agrícola, caracterizado pelo fato de que compreende: acessar um mapa compreendendo um conjunto das zonas de regime definidas no mapa, cada zona de regime compreendendo um correspondente resolvedor de regulagens; detectar um local geográfico da máquina de trabalho agrícola (100) em um campo; identificar uma pluralidade de diferentes regulagens alvos correspondentes ao local geográfico da máquina de trabalho agrícola; identificar uma zona de regime com base no local geográfico da máquina de trabalho agrícola; selecionar uma da pluralidade de diferentes regulagens alvos como uma regulagem alvo resolvida com base no resolvedor de regulagens correspondente à zona de regime identificada; e controlar um subsistema controlável (216) da máquina de trabalho agrícola com base na regulagem alvo resolvida (642).