BR102022013165A2 - Método de controle de uma máquina agrícola móvel, máquina agrícola móvel, e, sistema de controle para uma máquina agrícola - Google Patents

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Abstract

Um método de controle de uma máquina agrícola móvel que inclui detectar um entrada de definição de valor alvo identificando um valor de métrica alvo para uma métrica de qualidade representando uma característica de desempenho da máquina agrícola móvel e tendo um relacionamento inverso com a velocidade de máquina, receber dados de máquina indicativos de parâmetros operacionais na máquina agrícola móvel, gerar, com base nos dados de máquina, um valor de métrica atual para a métrica de qualidade, determinar uma velocidade de máquina alvo com base no valor de métrica atual em relação ao valor de métrica alvo, e produzir uma instrução de controle que controla a máquina agrícola móvel com base na velocidade de máquina alvo.

Description

MÉTODO DE CONTROLE DE UMA MÁQUINA AGRÍCOLA MÓVEL, MÁQUINA AGRÍCOLA MÓVEL, E, SISTEMA DE CONTROLE PARA UMA MÁQUINA AGRÍCOLA CAMPO DA DESCRIÇÃO
[001] A presente descrição no geral refere-se a máquinas de trabalho móveis. Mais especificamente, mas não a título de limitação, a presente descrição refere-se ao controle de velocidade para uma máquina agrícola baseado em métrica de qualidade de trabalho.
FUNDAMENTOS
[002] Existe uma ampla variedade de diferentes tipos de máquinas de trabalho. Essas máquinas de trabalho podem incluir máquinas de construção, máquinas de gerenciamento de turfe, máquinas florestais, máquinas agrícolas, etc. tendo subsistema(s) controlável(eis) que realizam uma variedade de tarefas em um local de trabalho. Os subsistemas controláveis são controlados por um sistema de controle responsivo a entrada de usuário (por exemplo, operadores locais ou remotos) e/ou por processos automáticos. Por exemplo, uma máquina de trabalho móvel pode operar em modos semiautônomos ou totalmente autônomos.
[003] A discussão acima é meramente provida para informação de fundo geral e não é para ser usada como uma ajuda na determinação do escopo da matéria reivindicada.
SUMÁRIO
[004] Um método de controle de uma máquina agrícola móvel que inclui detectar um entrada de definição de valor alvo identificando um valor de métrica alvo para uma métrica de qualidade representando uma característica de desempenho da máquina agrícola móvel e com um relacionamento inverso com a velocidade de máquina, receber dados de máquina indicativos de parâmetros operacionais na máquina agrícola móvel, gerar, com base nos dados de máquina, um valor de métrica atual para a métrica de qualidade, determinar uma velocidade de máquina alvo com base no valor de métrica atual em relação ao valor de métrica alvo, e produzir uma instrução de controle que controla a máquina agrícola móvel com base na velocidade de máquina alvo.
[005] Exemplo 1 é um método de controle de uma máquina agrícola móvel, o método compreendendo:
detectar uma entrada de definição de valor alvo identificando um valor de métrica alvo para uma métrica de qualidade representando uma característica de desempenho da máquina agrícola móvel e tendo um relacionamento inverso com a velocidade de máquina;
receber dados de máquina indicativos de parâmetros operacionais na máquina agrícola móvel;
gerar, com base nos dados de máquina, um valor de métrica atual para a métrica de qualidade;
determinar uma velocidade de máquina alvo com base no valor de métrica atual em relação ao valor de métrica alvo; e
produzir uma instrução de controle que controla a máquina agrícola móvel com base na velocidade de máquina alvo.
[006] Exemplo 2 é o método de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, em que determinar a velocidade de máquina alvo compreende:
determinar a velocidade de máquina alvo usando um sistema de aprendizagem de máquina que é treinado com dados de treinamento correspondentes à característica de desempenho e modela um efeito de mudanças de velocidade de máquina na característica de desempenho
[007] Exemplo 3 é o método de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, em que produzir uma instrução de controle compreende controlar um subsistema de propulsão da máquina agrícola móvel com base na velocidade de máquina alvo.
[008] Exemplo 4 é o método de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, em que a métrica de qualidade representa um ou mais dentre:
consumo de combustível, produtividade, utilização de potência, perda de material agrícola, ou qualidade de material agrícola.
[009] Exemplo 5 é o método de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, e compreendendo adicioualmente:
identificar um parâmetro de ponderação; e determinar uma velocidade de máquina alvo com base na aplicação do parâmetro de ponderação ao valor de métrica atual.
[0010] Exemplo 6 é o método de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, em que o parâmetro de ponderação compreende um parâmetro de qualidade de condução, e compreendendo adicionalmente:
determinar a velocidade de máquina alvo com base no parâmetro de qualidade de condução.
[0011] Exemplo 7 é o método de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, em que o parâmetro de qualidade de condução é gerado com base em uma indicação de irregularidade do campo.
[0012] Exemplo 8 é o método de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, e compreendendo adicioualmente:
receber uma indicação de presença de operador; e gerar o parâmetro de qualidade de condução com base na indicação de presença de operador.
[0013] Exemplo 9 é o método de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, em que o parâmetro de ponderação compreende um parâmetro de deslocamento lateral representando uma diferença entre uma posição da máquina agrícola móvel e um trajeto predefinido, e compreendendo adicioualmente:
determinar a velocidade de máquina alvo com base no parâmetro de deslocamento lateral.
[0014] Exemplo 10 é o método de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, e compreendendo adicionalmente:
receber uma indicação de curvatura do trajeto de máquina em um trajeto da máquina; e
determinar a velocidade de máquina alvo com base na curvatura do trajeto de máquina.
[0015] Exemplo 11 é o método de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, em que o valor de métrica atual representa desempenho predito da máquina agrícola móvel no campo.
[0016] Exemplo 12 é uma máquina agrícola móvel compreendendo: um conjunto de elementos de tração de engate ao chão;
um subsistema de propulsão configurado para acionar um ou mais dos elementos de tração de engate ao chão; e
um sistema de controle configurado para detectar uma entrada de definição de valor alvo identificando um valor de métrica alvo para uma métrica de qualidade representando uma característica de desempenho da máquina agrícola móvel e tendo um relacionamento inverso com a velocidade de máquina;
receber dados de máquina indicativos de parâmetros operacionais na máquina agrícola móvel;
gerar, com base nos dados de máquina, um valor de métrica atual para a métrica de qualidade;
determinar uma velocidade de máquina alvo com base no valor de métrica atual em relação ao valor de métrica alvo; e
produzir uma instrução de controle que controla a máquina agrícola móvel com base na velocidade de máquina alvo.
[0017] Exemplo 13 é a máquina agrícola móvel de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, em que o sistema de controle é configurado para:
determinar a velocidade de máquina alvo usando um sistema de aprendizagem de máquina que é treinado com dados de treinamento correspondentes à característica de desempenho e modela um efeito de mudanças de velocidade de máquina na característica de desempenho.
[0018] Exemplo 14 é a máquina agrícola móvel de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, em que o sistema de controle é configurado para:
controlar o subsistema de propulsão com base na velocidade de máquina alvo.
[0019] Exemplo 15 é a máquina agrícola móvel de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, em que o sistema de controle é configurado para:
identificar um parâmetro de ponderação; e determinar uma velocidade de máquina alvo com base na aplicação do parâmetro de ponderação ao valor de métrica atual.
[0020] Exemplo 16 é a máquina agrícola móvel de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, em que o sistema de controle é configurado para:
determinar a velocidade de máquina alvo com base no parâmetro de qualidade de condução.
[0021] Exemplo 17 é a máquina agrícola móvel de qualquer um ou todos os exemplos anteriores,
em que o parâmetro de qualidade de condução é gerado com base em uma indicação de irregularidade do campo.
[0022] Exemplo 18 é a máquina agrícola móvel de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, em que o parâmetro de ponderação compreende um parâmetro de deslocamento lateral representando uma diferença entre uma posição da máquina agrícola móvel e um trajeto predefinido, em que o sistema de controle é configurado para:
determinar a velocidade de máquina alvo com base no parâmetro de deslocamento lateral.
[0023] Exemplo 19 é um sistema de controle para uma máquina agrícola, o sistema de controle compreendendo:
pelo menos um processador; e
memória armazenando instruções executáveis por pelo menos um processador, em que as instruções, quando executadas, fazem o sistema de controle:
detectar uma entrada de definição de valor alvo identificando um valor de métrica alvo para uma métrica de qualidade representando uma característica de desempenho da máquina agrícola e tendo um relacionamento inverso com a velocidade de máquina;
receber dados de máquina indicativos de parâmetros operacionais na máquina agrícola;
gerar, com base nos dados de máquina, um valor de métrica atual para a métrica de qualidade;
determinar uma velocidade de máquina alvo com base no valor de métrica atual em relação ao valor de métrica alvo; e
produzir uma instrução de controle que controla a máquina agrícola com base na velocidade de máquina alvo.
[0024] Exemplo 20 é o sistema de controle de qualquer um ou todos os exemplos anteriores, em que as instruções, quando executadas, fazem o sistema de controle:
determinar a velocidade de máquina alvo usando um sistema de aprendizagem de máquina que é treinado com dados de treinamento correspondentes à característica de desempenho e modela um efeito de mudanças de velocidade de máquina na característica de desempenho.
[0025] Este Sumário é provido para introduzir uma seleção de conceitos em uma forma simplificada que são adicionalmente descritos a seguir na Descrição Detalhada. Este Sumário não visa identificar recursos chaves ou recursos essenciais da matéria reivindicada, nem é para ser usado como uma ajuda na determinação do escopo da matéria reivindicada. A matéria reivindicada não é limitada às implementações que solucionam quaisquer ou todas as desvantagens notadas nos fundamentos.
BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS
[0026] A FIG. 1 é um diagrama de bloeos mostrando um exemplo de uma arquitetura de máquina de trabalho que inclui uma máquina de trabalho móvel.
[0027] A FIG. 2 é uma ilustração esquemática parcial, pictória parcial, de um exemplo de uma máquina de trabalho móvel.
[0028] A FIG. 3 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de um componente gerador de métrica de desempenho.
[0029] A FIG. 4 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de um componente gerador de exibição.
[0030] A FIG. 5 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de um sistema de controle de velocidade de máquina baseado em qualidade de trabalho.
[0031] A FIG. 6 é um fluxograma mostrando um exemplo de um método para controlar uma máquina de trabalho móvel com base em métrica de qualidade de trabalho.
[0032] A FIG. 7 mostra um exemplo de uma exibição de interface de usuário.
[0033] A FIG. 8 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo da arquitetura ilustrada na FIG. 1, desdobrada em uma arquitetura de servidor remoto.
[0034] As FIGS. 9-11 mostram exemplos de dispositivos móveis que podem ser usados nas arquiteturas mostradas nas figuras anteriores.
[0035] A FIG. 12 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de um ambiente de computação que pode ser usado nas arquiteturas mostradas nas figuras anteriores.
DESCRIÇÃO DETALHADA
[0036] A presente descrição no geral refere-se a sistemas de controle para máquinas de trabalho móveis que controlam a velocidade de máquina com base em métrica de qualidade de trabalho. Como aqui notado, máquinas de trabalho podem assumir uma ampla variedade de diferentes formas, tais como, mas não limitadas a máquinas de construção, máquinas de gerenciamento de turfe, máquinas florestais, máquinas agrícolas, etc. Alguns exemplos de máquinas agrícolas incluem, mas não são limitados a uma máquina de cultivo, uma máquina de plantio, uma máquina de aplicação de produto (por exemplo, pulverização, uma máquina de colheita (também referida como uma “colheitadeira” ou “combinada”), para citar alguns. Embora os exemplos a seguir sejam discutidos no contexto de uma máquina agrícola, deve-se entender que os recursos e conceitos podem ser aplicados a outras formas de máquinas de trabalho igualmente.
[0037] Algumas máquinas de trabalho podem operar em modos autônomos ou semiautônomos nos quais aspectos da operação de máquina são controlados sem exigir entrada de operador direta (ou de outro usuário). A qualidade de operações de trabalho (referida como “qualidade de trabalho”) pode ser afetada pela velocidade da máquina. Por exemplo, mas não a título de limitação, no caso de uma máquina de colheita agrícola, a eficiência de trilhagem diminui (por exemplo, a perda de cultura aumenta) à medida que a velocidade da máquina aumenta. Similarmente, para uma máquina de pulverização agrícola, o desempenho de pulverização (por exemplo, a quantidade do padrão de pulverização que acerta na área alvo) diminui à medida que a velocidade do pulverizador aumenta. Esses tipos de métricas de desempenho ou qualidade de trabalho são referidos como tendo um relacionamento inverso com a velocidade de máquina.
[0038] A velocidade de máquina é frequentemente controlada manualmente pelo operador ou pode ser definida por esquemas de controle automáticos pela definição de uma posição de aceleração máxima. Em muitos casos, essas abordagens de controle de velocidade de máquina resultam em subdesempenho uma vez que a máquina tanto desloca muito lentamente no local de trabalho quanto desloca muito rapidamente, resultando em baixa qualidade de trabalho. Dessa forma, abordagens de controle de velocidade automático frequentemente não resultam em alta eficiência e qualidade de trabalho.
[0039] A presente descrição provê um sistema de controle para uma máquina de trabalho, tal como, mas não limitado a uma máquina agrícola autônoma ou semiautônoma, que realiza controle de velocidade de máquina com base em métrica de qualidade de trabalho.
[0040] A FIG. 1 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de uma arquitetura de máquina de trabalho 100 que inclui uma máquina de trabalho móvel 102. A máquina de trabalho móvel 102 pode ser qualquer tipo de máquina de trabalho que se move e realiza tarefas em um local de trabalho. Algumas máquinas de trabalho móveis realizam operações de trabalho aéreas, enquanto outras máquinas podem realizar operações de trabalho náuticas ou subaquáticas, e algumas máquinas realizam operações de trabalho baseadas no chão. Exemplos de operações de trabalho incluem operações de trabalho agrícola, de construção e/ou turfe e florestal.
[0041] A máquina de trabalho móvel 102 também pode incluir máquinas autônomas ou semiautônomas, tais como veículos robóticos ou autopropelidos. Como aqui notado, exemplos de máquinas 102 podem operar em um modo totalmente autônomo e/ou um modo semiautônomo em que um operador está a bordo ou por perto para realizar uma ou mais funções. Essas funções podem incluir, por exemplo, sem limitação, um ou mais de orientação, salvaguarda, diagnóstico, monitoramento de tarefa, controle de tarefa, ou registro de dados.
[0042] Embora a máquina 102 esteja ilustrada com uma única caixa na FIG. 1, a máquina 102 pode incluir múltiplas máquinas (por exemplo, um implemento rebocado, rebocado por uma máquina de suporte ou reboque 104). Neste exemplo, os elementos de máquina 102 ilustrados na FIG. 1 podem ser distribuídos em uma série de diferentes máquinas (representadas pelos blocos tracejados na FIG. 1).
[0043] A máquina 102 inclui um sistema de controle 106 configurado para controlar um conjunto de subsistemas controláveis 108 que realizam operações em um local de trabalho. Por exemplo, um operador 110 pode interagir com a máquina de trabalho 102, e controlar a mesma, através de mecanismo(s) de interface de operador 112. 0(s) mecanismo(s) de interface de operador 112 pode(m) incluir coisas tais como um volante, pedais, alavancas, manetes, botões, diais, articulações, etc. Além disso, o(s) mecanismo(s) 112 pode(m) incluir um dispositivo de exibição que exibe elementos atuáveis pelo usuário, tais como ícones, ligações, botões, etc. Onde 0 dispositivo é uma exibição sensível ao toque, esses itens atuáveis pelo usuário podem ser atuados por gestos de toque. Similarmente, onde o(s) mecanismo(s) 112 inclui(em) mecanismos de processamento de voz, então o operador 110 pode prover entradas e receber saídas por meio de um microfone e alto-falante, respectivamente. O(s) mecanismo(s) de interface de operador 112 pode(m) incluir qualquer um de uma ampla variedade de outros mecanismos de áudio, visual ou háptico.
[0044] A máquina de trabalho 102 inclui um sistema de comunicação 114 configurado para comunicar com outros sistemas ou máquinas na arquitetura 100. Por exemplo, o sistema de comunicação 114 pode comunicar com a máquina de suporte 104, outras máquinas 116 (tais como outras máquinas que operam em um mesmo local de trabalho que a máquina de trabalho 102), sistema(s) de computação remoto(s) 118 e/ou sistema(s) de coleta de dados anteriores 120, tanto diretamente quanto por uma rede 122. A rede 122 pode ser qualquer uma de uma ampla variedade de diferentes tipos de redes. Por exemplo, a rede 122 pode ser uma rede de área abrangente, uma rede de área local, uma rede de comunicação de campo próximo, uma rede de comunicação celular, ou qualquer uma de uma ampla variedade de outras redes, ou combinações de redes.
[0045] O sistema de comunicação 114 pode incluir componentes de comunicação com e/ou sem fio, que podem ser substancialmente qualquer sistema de comunicação que pode ser usado pelos sistemas e componentes de máquina 102 para comunicar informação a outros itens, tal como entre o sistema de controle 106, subsistemas controláveis 108 e sensores 124. Em um exemplo, o sistema de comunicação 112 comunica por um barramento de rede de área do controlador (CAN) (ou outra rede, tal como uma rede Ethernet, etc.) para comunicar informação entre esses itens. Essa informação pode incluir os vários sinais de sensor e sinais de saída gerados pelas variáveis de sensor e/ou variáveis sensoreadas.
[0046] Um usuário remoto 123 é ilustrado interagindo com sistema de computação remoto 118, tal como para receber comunicações ou enviar comunicações à máquina de trabalho 102 através do sistema de comunicação 114. Por exemplo, mas não a título de limitação, o usuário remoto 123 pode receber comunicações, tais como notificações, solicitações de assistência, etc., da máquina de trabalho 102 em um dispositivo móvel.
[0047] O(s) sistema(s) 120 é(são) configurado(s) para coletar dados anteriores que podem ser usados pela máquina de trabalho 102 na realização de uma atribuição de trabalho em um local de trabalho. Dados anteriores podem ser gerados de uma ampla variedade de diferentes tipos ou fontes, tais como de imagens aéreas ou de satélite, imagens térmicas, etc. Os dados anteriores podem ser usados para gerar um modelo, tal como um mapa preditivo, que pode ser usado para controlar a máquina de trabalho 102. Exemplos de dados anteriores incluem, mas não são limitados a, condições de localização que identificam várias condições que podem afetar a operação da máquina de trabalho 102.
[0048] A FIG. 1 também mostra que a máquina de trabalho 102 inclui sistema de coleta de dados in situ 126, um ou mais processadores 128, um armazenamento de dados 130 e pode incluir outros itens 132 igualmente. Os sensores 124 podem incluir qualquer um de uma ampla variedade de sensores dependendo do tipo da máquina de trabalho 102. Por exemplo, os sensores 124 podem incluir sensores de material 134, sensores de posição/rota 136, sensores de velocidade 138, sensores de imagem de local de trabalho 140, sensores de orientação e/ou inerciais 141, e podem incluir outros sensores 142 igualmente.
[0049] Os sensores de material 134 são configurados para sensorear material que está sendo movimentado, processado ou de outra forma trabalhado pela máquina de trabalho 102. No caso de uma colheitadeira agrícola, sensores de material 134 include sensores de rendimento. Dados in situ (ou local de trabalho) (tais como dados de campo) podem ser obtidos de sensores na máquina e/ou sensores em uma máquina de suporte que trabalha em paralelo com a máquina de trabalho 102.
[0050] Os sensores de posição/rota 136 são configurados para identificar uma posição da máquina de trabalho 102 e uma rota correspondente (por exemplo, direção) da máquina de trabalho 102 à medida que a máquina 102 atravessa o local de trabalho. Os sensores de velocidade 138 são configurados para produzir um sinal indicativo de uma velocidade da máquina de trabalho 102. Os sensores de imagem de local de trabalho 140 são configurados para obter imagens do local de trabalho, que podem ser processados, por exemplo, pelo sistema de coleta de dados in situ 126, para identificar condições do local de trabalho. Exemplos de condições incluem, mas não são limitadas a topologia do terreno, irregularidade do terreno, condições de solo do terreno, obstáculos que inibem a operação da máquina de trabalho 102, etc. Em uma colheitadeira agrícola exemplificativa, sinais de sensores de imagem de local de trabalho 140 podem ser usados para identificar característica de cultura, tal como um rendimento previsto, se a cultura está sendo colhida está “tombada”, etc. Em um cultivador agrícola exemplificativo, sinais de sensores de imagem de local de trabalho 140 podem ser usados para identificar uma ferramenta de cultura entupida ou quebrada, ou acúmulo de resíduo. Em um pulverizador agrícola exemplificativo, sinais de sensores de imagem de local de trabalho 140 podem ser usados para identificar precisão de pulverização (por exemplo, quanto da área do campo alvo é coberta pela pulverização). Em uma plantadeira agrícola exemplificativa, sinais de sensores de imagem de local de trabalho 140 podem ser usados para identificar singulação e espaçamento de semente.
[0051] Os sensores 141 são configurados para detectar uma orientação e/ou inércia de máquina 102. Os sensores 141 podem incluir acelerômetros, giroscópios, sensores de rolamento, sensores de arfagem, sensores de guinada, para citar alguns.
[0052] O sistema de controle 106 pode incluir componente de controle de definições 144, componente de controle de rota 146, um componente gerador de métrica de desempenho ou qualidade de trabalho 148, um sistema de controle de velocidade baseado em qualidade de trabalho 150, e um componente gerador de exibição 152. O sistema de controle 106 pode incluir outros itens 154.
[0053] O componente gerador de métrica de desempenho 148 e o sistema de controle de velocidade de máquina baseado em qualidade de trabalho 150 são discutidos em detalhe adicional a seguir. Brevemente, entretanto, o componente 148 é configurado para gerar métricas de desempenho indicativas do desempenho operacional da máquina de trabalho 102. As métricas de desempenho indicam uma qualidade do trabalho que está sendo realizado pela máquina 102 em uma ou mais dimensões. Pelo menos algumas das métricas de desempenho têm um relacionamento inverso com a velocidade de máquina. Ou seja, a métrica de desempenho diminui (por exemplo, a qualidade de trabalho degrada) à medida que a velocidade da máquina aumenta. Em um exemplo, o componente gerador de métrica de desempenho 148 é configurado para calcular uma pontuação de desempenho ou qualidade de trabalho para cada um de uma pluralidade de diferentes pilares de desempenho (ou categorias de desempenho) que podem ser usados para distinguir a operação da máquina 102. As categorias de desempenho podem variar dependendo do tipo de máquina de trabalho e operações a serem realizadas no local de trabalho. Os pilares de desempenho particulares, e pontuações associadas, são descritos em mais detalhe a seguir.
[0054] Os subsistemas controláveis 108 podem incluir subsistema de propulsão 156, subsistema de direção 158, subsistema de manuseio de material 160, subsistema de operação de local de trabalho 162, um ou mais diferentes atuadores 164 que podem ser usados para alterar as definições de máquina, configuração de máquina, etc., e podem incluir uma ampla variedade de outros sistemas 166, alguns dos quais são descritos a seguir.
[0055] O subsistema de propulsão 156 inclui um motor (ou outra fonte de potência) que aciona um conjunto de elementos de tração de engate ao chão, tais como rodas ou esteiras. O subsistema de direção 158 é configurado para controlar uma direção de máquina 102 dirigindo um ou mais dos elementos de tração de engate ao chão.
[0056] O componente de controle de definições 144 pode controlar um ou mais dos subsistemas 108 a fim de alterar as definições de máquina com base em condições ou características preditas e/ou observadas do local de trabalho. A título de exemplo, no caso de uma máquina de colheita agrícola ou combinada, o componente de controle de definições 144 pode atuar atuadores 164 que mudam o posicionamento de uma plataforma, a folga do contrabatedor, etc., com base no rendimento predito ou biomassa a ser encontrada pela máquina. No caso de uma máquina de cultivo agrícola, o componente de controle de definições 144 pode controlar o posicionamento ou pressão descendente no implemento de cultura controlando os atuadores 162.
[0057] Em um exemplo, o controle da travessia de máquina 102 no campo pode ser automático ou semiautomático, por exemplo, usando um sistema de orientação automático. Por exemplo, o componente de controle de rota 146 é configurado para guiar a máquina 102 ao longo de um trajeto através do campo usando a posição geográfica sensoreada por sensores 136.
[0058] O subsistema 162 é configurado para realizar operações no local de trabalho enquanto a máquina 102 atravessa o campo ou outro local de trabalho. Uma operação de campo refere-se a qualquer operação realizada em um local de trabalho ou campo. Por exemplo, no caso de uma máquina agrícola, operações no local de trabalho incluem preparação do campo (por exemplo, cultivo), colocação de semente de cultura (por exemplo, plantio), cuidado com a cultura (por exemplo, pulverização de fertilizante), colheita, etc.
[0059] O armazenamento de dados 130 é configurado para armazenar dados para uso pela máquina 102. Por exemplo, em aplicações agrícolas, os dados podem incluir dados de localização do campo que identificam uma localização do campo a ser operada por uma máquina 102, dados de formato e topografia do campo que definem um formato e topografia do campo, dados de localização de cultura que são indicativos de uma localização de culturas no campo (por exemplo, a localização de fileiras de cultura), ou quaisquer outros dados.
[0060] Adicionalmente, onde a máquina 102 é rebocada ou de outra forma suportada pela máquina de suporte 104, a máquina 104 pode incluir um armazenamento de dados 168 e um ou mais processadores ou servidores 170, e pode incluir outros itens 172.
[0061] Ο sistema de coleta de dados anteriores 120 ilustrativamente coleta dados de local de trabalho, tais como dados anteriores correspondentes a um campo alvo a ser operado pela máquina 102. Brevemente, entende-se por anteriores que os dados são formados ou obtidos com antecedência, antes da operação pela máquina 102. Os dados gerados pelo sistema 120 podem ser enviados à máquina 102 diretamente e/ou podem ser armazenados em um armazenamento de dados 174 como dados anteriores 176. O sistema de controle 106 pode usar esses dados para controlar a operação de um ou mais subsistemas 108.
[0062] Como aqui notado, a máquina de trabalho 102 pode assumir uma ampla variedade de diferentes formas. A FIG. 2 ilustra um exemplo de uma máquina de trabalho agrícola. Mais especificamente, a FIG. 2 é uma ilustração pictória parcial, esquemática parcial de uma colheitadeira combinada (ou combinada) 200.
[0063] Pode-se ver na FIG. 2 que a combinada 200 ilustrativamente inclui um compartimento do operador 201, que pode ter uma variedade de diferentes mecanismos de interface de operador, para controlar a combinada 200, como será discutido em mais detalhe a seguir. A combinada 200 pode incluir um conjunto de equipamento de extremidade frontal que pode incluir a plataforma 202, e um cortador no geral indicado por 204. A combinada 200 pode também incluir um alimentador 206, um acelerador de alimentação 208, e um trilhador no geral indicado por 210. O trilhador 210 ilustrativamente inclui um rotor de trilhagem 212 e um conjunto de contrabatedores 214. Adicionalmente, a combinada 200 pode incluir um separador 216 que inclui um rotor do separador. A combinada 200 pode incluir um subsistema de limpeza (ou sapata de limpeza) 218 que, por si, pode incluir uma ventoinha de limpeza 220, picador de palha 222 e peneira 224. O subsistema de manuseio de material na combinada 200 pode incluir (além de um alimentador 206 e acelerador de alimentação 208) batedor de descarga 226, elevador de rejeitos 228, elevador de grão limpo 230 (que move grão limpo para o tanque de grão limpo 232) bem como sem-fim de descarga 234 e bocal 236. A combinada 200 pode adicionalmente incluir um subsistema de resíduo 238 que pode incluir picador 240 e espalhador 242. A combinada 200 pode também ter um subsistema de propulsão que inclui um motor (ou outra fonte de potência) que aciona rodas de engate ao chão 244 ou esteiras, etc. Nota-se que a combinada 200 pode também ter mais que um de qualquer um dos subsistemas supramencionados (tais como sapatas de limpeza esquerda e direita, separadores, etc.).
[0064] Em operação, e a título de visão geral, a combinada 200 ilustrativamente move através de um campo na direção indicada pela seta 246. À medida que a combinada 200 move, a plataforma 202 engata a cultura a ser colhida e agrupa a cultura em direção ao cortador 204. Após a cultura ser cortada, a cultura é movimentada através de um transportador no alimentador 206 para o acelerador de alimentação 208, que acelera a cultura para o trilhador 210. A cultura é trilhada pelo rotor 212 que gira a cultura contra o contrabatedor 214. A cultura trilhada é movimentada por um rotor de separador no separador 216 onde parte do resíduo é movimentado pelo batedor de descarga 226 em direção ao subsistema de resíduo 238. O resíduo pode ser picado pelo picador de resíduo 240 e espalhado no campo pelo espalhador 242. Em outras implementações, o resíduo é simplesmente solto em uma leira, em vez de ser picado e espalhado.
[0065] O grão cai na sapata de limpeza (ou subsistema de limpeza) 218. O picador de palha 222 separa parte do material maior do grão, e a peneira 224 separa parte do material mais fino do grão limpo. Grão limpo cai em um sem-fim no elevador de grão limpo 230, que move o grão limpo para cima e deposita o grão limpo no tanque de grão limpo 232. O resíduo pode ser removido da sapata de limpeza 218 pelo fluxo de ar gerado pela ventoinha de limpeza 220. Esse resíduo pode também ser movimentado para trás na combinada 200 para o subsistema de manuseio de resíduo 238.
[0066] Refugos podem ser movimentados pelo elevador de rejeitos 228 de volta para o trilhador 210 onde os refugos podem ser retrilhados. Altemativamente, os refugos podem também ser passados para um mecanismo de retrilhagem separado (também usando um elevador de rejeitos ou outro mecanismo de transporte) onde os refugos podem ser retrilhados igualmente.
[0067] A FIG. 2 também mostra que, em um exemplo, a combinada 200 pode incluir sensor de velocidade de deslocamento 247, um ou mais sensores de perda no separador 248, uma câmera de grão limpo 250 e um ou mais sensores de perda na sapata de limpeza 252. O sensor de velocidade de deslocamento 247 ilustrativamente sensoreia a velocidade de deslocamento da combinada 200 no chão. Isso pode ser feito sensoreando a velocidade de rotação das rodas, do eixo de acionamento, do eixo de rodas, ou de outros componentes. A velocidade de deslocamento e posição da combinada 200 podem também ser sensoreados por um sistema de posicionamento 257, tal como um sistema de posicionamento global (GPS), um sistema de posicionamento relativo, um sistema LORAN, ou uma ampla variedade de outros sistemas ou sensores que proveem uma indicação da velocidade de deslocamento.
[0068] Os sensores de perda na sapata de limpeza 252 ilustrativamente proveem um sinal de saída indicativo da quantidade de perda de grão por ambos os lados direito e esquerdo da sapata de limpeza 218. Em um exemplo, os sensores 252 são sensores de colisão (ou sensores de impacto) que contam colisões de grão por unidade de tempo (ou por unidade de distância deslocada) para prover uma indicação da perda de grão na sapata de limpeza. Os sensores de colisão para os lados direito e esquerdo da sapata de limpeza podem prover sinais individuais, ou um sinal combinado ou agregado. Nota-se que os sensores 252 podem incluir apenas um único sensor igualmente, em vez de sensores separados para cada sapata.
[0069] O sensor de perda no separador 248 provê um sinal indicativo de perda de grão nos separadores esquerdo e direito. Os sensores associados com os separadores esquerdo e direito podem prover sinais de perda de grão separados ou um sinal combinado ou agregado. Isso pode ser feito usando uma ampla variedade de diferentes tipos de sensores igualmente. Nota-se que sensores de perda no separador 248 podem também incluir apenas um único sensor, em vez de sensores esquerdo e direito separados.
[0070] Percebe -se também que o sensor e mecanismos de medição (além dos sensores já descritos) podem incluir outros sensores na combinada 200 igualmente. Por exemplo, os sensores podem incluir um sensor de definição de resíduo que é configurado para sensorear se a máquina 200 está configurada para picar o resíduo, formar uma leira, etc. Os sensores podem incluir sensores de velocidade da ventoinha da sapata de limpeza que podem ser configurados próximos à ventoinha 220 para sensorear a velocidade da ventoinha. Os sensores podem incluir um sensor de folga de trilhagem que sensoreia a folga entre o rotor 212 e os contrabatedores 214. Os sensores incluem um sensor de velocidade do rotor de trilhagem que sensoreia uma velocidade de rotor do rotor 212. Os sensores podem incluir um sensor de folga do picador de palha que sensoreia o tamanho das aberturas no picador de palha 222. Os sensores podem incluir um sensor de folga da peneira que sensoreia o tamanho das aberturas na peneira 224. Os sensores podem incluir um sensor de umidade de material sem ser grão (MOG) que pode ser configurado para sensorear o nível de umidade do material sem ser grão que está passando através da combinada 200. Os sensores podem incluir sensores de definição de máquina que são configurados para sensorear as várias definições configuráveis na combinada 200. Os sensores podem também incluir um sensor de orientação de máquina que pode ser qualquer um de uma ampla variedade de diferentes tipos de sensores que sensoreiam a orientação ou pose da combinada 200. Os sensores de propriedade de cultura podem sensorear uma variedade de diferentes tipos de propriedades de cultura, tais como tipo de cultura, umidade de cultura e outras propriedades de cultura. Os sensores podem também ser configurados para sensorear características da cultura à medida que a cultura está sendo processada pela combinada 200. Por exemplo, os sensores podem sensorear a taxa de alimentação de grão, à medida que o grão desloca através do elevador de grão limpo 230. Os sensores podem sensorear o rendimento como vazão de massa de grão através do elevador 230, correlacionada a uma posição da qual o grão foi colhido, como indicado pelo sensor de posição 257, ou prover outros sinais de saída indicativos de outras variáveis sensoreadas.
[0071] A FIG. 3 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de componente gerador de métrica de desempenho ou qualidade de trabalho 148, em mais detalhe. Brevemente, o componente 148 é configurado para gerar métrica(s) de qualidade representando o desempenho de máquina em qualquer um de uma ampla variedade de critérios ou categorias, tais como consumo de combustível, produtividade, utilização de potência, perda de material agrícola (por exemplo, porcentagem de resíduo da colheitadeira), qualidade de material agrícola, para citar alguns. Como discutido a seguir, a qualidade de trabalho da máquina pode ser gerada com base em dados de máquina adquiridos pelos sensores de máquina, incluindo componentes de formação de imagem tais como câmeras que adquirem imagens do campo e/ou a subsistemas de máquina. Por exemplo, em uma colheitadeira agrícola exemplificativa, uma câmera pode adquirir imagens que proveem informação a respeito da porcentagem de resíduo que é usada pelo componente 148 para gerar uma métrica de qualidade de trabalho para produtividade de colheita. Em outro exemplo de uma máquina de cultivo agrícola, uma câmera pode adquirir imagens que proveem informação a respeito de engate ao chão de ferramentas de cultivo, que é usada pelo componente 148 para gerar uma métrica de qualidade de trabalho para produtividade de cultivo. Em outro exemplo de uma máquina de pulverização agrícola, uma câmera pode adquirir imagens que proveem informação a respeito da área de cobertura de trabalho, que é usada pelo componente 148 para gerar uma métrica de qualidade de trabalho para produtividade do pulverizador.
[0072] No exemplo mostrado na FIG. 3, o componente gerador de métrica de desempenho 128 inclui componente gerador de métrica de perda/economia de material 302, componente gerador de métrica de produtividade de material 304, componente gerador de métrica de economia de combustível 306, componente gerador de métrica de utilização de potência 308, componente gerador de métrica geral 310, e o componente 128 pode incluir uma ampla variedade de outros itens 312 igualmente. Algumas maneiras de gerar métricas de desempenho são mostradas em mais detalhe nas Publicações de Patente US copendentes números 2015/0199637 A1, 2015/0199360 A1, 2015/0199630 A1, 2015/0199775 A1, 2016/0078391 A1 que estão incorporadas no presente documento por referência.
[0073] O componente gerador de métrica de perda/economia de material 302 ilustrativamente gera uma métrica indicativa de economia ou perda de material que a máquina 102 está experimentando. No caso de uma máquina de colheita agrícola, isso pode incluir perda de grão ou economia gerada sensoreando e combinando itens, tal como o fluxo de massa de cultura através da colheitadeira sensoreado por um sensor de fluxo de massa, o volume de refugos dos refugos da saída pela colheitadeira usando um sensor de volume, tipo de cultura, a perda medida na colheitadeira usando vários sensores de perda (tais como sensores de perda no separador, sensores de perda na sapata de limpeza, etc.), dentre outros. A métrica pode ser gerada realizando uma avaliação da perda usando componentes de lógica confusa e uma avaliação dos refugos, também usando componentes de lógica confusa. Com base nessas e/ou outras considerações, o componente gerador de métrica de perda/economia 302 ilustrativamente gera uma métrica de perda/economia indicativa do desempenho da máquina, com relação a perda/economia de material.
[0074] O componente gerador de métrica de produtividade de material 304 usa o sinal de sensor gerado por sensores na máquina para sensorear a produtividade da máquina. No caso de uma colheitadeira agrícola, o componente 304 ilustrativamente usa os sinais de sensor gerados por sensores na máquina para sensorear a velocidade do veículo, fluxo de massa de grão através da máquina, e a configuração de máquina e gera uma indicação de rendimento de cultura e processa o rendimento de cultura para avaliar o rendimento de cultura contra uma métrica de produtividade. Por exemplo, uma métrica de produtividade plotada contra uma inclinação de rendimento provê uma saída indicativa de produtividade de grão. Isso é um exemplo.
[0075] O componente gerador de métrica de economia de combustível 306 ilustrativamente gera uma métrica de economia de combustível, com base na produtividade da máquina versus taxa de consumo de combustível sensoreada por sensores na máquina. Por exemplo, no caso de uma colheitadeira agrícola, isso pode ser baseado na produção versus taxa de consumo de combustível, uma métrica de eficiência do separador e também baseado no consumo de combustível sensoreado, estado do veículo, velocidade do veículo, etc. A métrica de economia de combustível pode ser baseada em uma combinação de eficiência de combustível de trabalho (por exemplo, colheita) e uma eficiência de combustível não produtiva. Essas métricas podem incluir, respectivamente, a eficiência da máquina durante operações de trabalho e outras operações de não trabalho (tal como quando funciona sem carga, etc.).
[0076] O componente gerador de métrica de utilização de potência 308 ilustrativamente gera uma métrica de utilização de potência com base em sinais de sensor (ou com base em potência do motor derivada usada pela máquina, que é derivada de sinais de sensor). Os sensores podem gerar sinais de sensor indicativos de uso do motor, carga do motor, velocidade do motor, etc. A métrica de utilização de potência pode indicar se a máquina poderia funcionar de maneira mais eficiente a maiores ou menores níveis de potência, etc.
[0077] O componente gerador de métrica geral 310 ilustrativamente gera uma métrica que é baseada em uma combinação das várias métricas produzidas pelos componentes 302-308. O componente 310 ilustrativamente provê uma métrica indicativa do desempenho operacional geral da máquina.
[0078] A FIG. 4 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de componente gerador de exibição 152. O componente gerador de exibição 152 ilustrativamente gera uma exibição de interface de controle para o operador 110, ou outro usuário tal como um usuário remoto 123. A exibição pode ser uma exibição interativa com mecanismos de entrada de usuário para interação pelo operador 110.
[0079] O componente gerador de exibição 152 ilustrativamente inclui gerador de exibição de métrica de desempenho 316, gerador de exibição de detalhe de máquina 318, gerador de exibição de definições de máquina 320, gerador de exibição de ajuste de definição 322, gerador de exibição de notificação 324, controlador de dispositivo de exibição 331, e o componente 152 pode incluir uma ampla variedade de outros itens 332.
[0080] O gerador de exibição de métrica de desempenho 316 ilustrativamente gera elementos de exibição que exibem as métricas de desempenho para uma combinada selecionada, ou um grupo de combinadas (de forma que as métricas de desempenho podem ser comparadas de uma máquina para a seguinte). As métricas podem ser as supradescritas com relação ao componente gerador de métrica de desempenho 242 na combinada 100 e as geradas pelos vários itens em um sistema analítico remoto.
[0081] Ο gerador de exibição de detalhe de máquina 318 ilustrativamente obtém vários detalhes de máquina (alguns dos quais serão descritos em mais detalhe a seguir) para uma máquina em análise e gera elementos de exibição que são indicativos dos detalhes de máquina. Por exemplo, a gerador de exibição de detalhe de máquina 318 pode controlar o sistema de comunicação 276 para obter valores de sinal de sensor quase em tempo real dos sensores 246 na combinada 100, e gerar elementos de exibição indicativos desses valores de sinal de sensor. Isso é apenas um exemplo.
[0082] O gerador de exibição de definições de máquina 320 ilustrativamente obtém as definições de máquina atuais para a combinada 100 em análise e gera elementos de exibição indicativos dessas definições de máquina. Alguns exemplos disso são mostrados e descritos a seguir.
[0083] O gerador de exibição de ajuste de definição 322 ilustrativamente gera uma exibição de ajuste de definições, com atuadores de ajuste de definições que podem ser atuados pelo usuário 220 a fim de ajustar as definições na combinada que está sendo analisada, ou em um conjunto de combinadas. Existe uma variedade de diferentes atuadores de ajuste que podem ser usados e alguns exemplos são descritos a seguir.
[0084] O gerador de exibição de notificação 324 ilustrativamente gera exibições de notificação com base em notificações ou alertas recebidos de outros itens na arquitetura 200. O gerador 324 também exibe as geradas pela aplicação que roda no sistema de computação de usuário 204.
[0085] O controlador de dispositivo de exibição 331 ilustrativamente controla um dispositivo de exibição no sistema de computação de usuário 204 a fim de exibir os vários elementos e exibições geradas pelos itens 316-324. Novamente, alguns exemplos desses são descritos em mais detalhe a seguir.
[0086] A FIG. 5 é um diagrama de blocos mostrando um exemplo de sistema de controle de velocidade de máquina baseado em qualidade de trabalho 150. O sistema 150 inclui um componente de coleta de dados in situ 402, um componente de detecção de aplicação 404, um componente de comparação de métrica de qualidade de trabalho 406, um componente de detecção de presença de operador 408, um componente de detecção de erro lateral 410, um componente de detecção de irregularidade do terreno 412, um componente de detecção de trajeto de máquina 414, e um componente de seleção de mudança de definição de velocidade 416. O sistema 150 pode incluir um ou mais processadores ou servidores 417, e pode incluir outros itens 418 igualmente. O componente de coleta de dados in situ 402 é configurado para coletar ou de outra forma obter dados durante a operação da máquina de trabalho 102 no local de trabalho. Isso pode incluir dados de sensores 124 na máquina 102. Por exemplo, os sensores de imagem de local de trabalho 150 podem obter imagens do local de trabalho em um trajeto da máquina de trabalho 102 bem como da operação de vários subsistemas 108. Por exemplo, o componente de coleta de dados in situ 402 pode receber dados dos vários sensores supradiscutido com relação à FIG. 2. Em outro exemplo de uma máquina de pulverização agrícola, o componente de coleta de dados in situ 402 pode receber imagens indicando a cobertura dos bicos de pulverização em relação às áreas alvos no campo. Em outro exemplo de uma máquina de cultivo agrícola, o componente de coleta de dados in situ 402 pode receber imagens de câmera que detectam se a ferramenta de cultura ficou entupida ou está de outra forma operando de maneira ineficiente. Basta dizer que o componente 402 pode receber quaisquer dados que indiquem a operação de vários aspectos de máquina 102, tanto de sensores de bordo quanto de fontes remotas tais como componentes de formação de imagem remotos, veículos aéreos não tripulados (UAVs) ou drones, outras máquinas no local de trabalho, etc.
[0087] O componente de detecção de aplicação 404 é configurado para detectar vários aspectos da aplicação que está sendo realizada pela máquina 102 no local de trabalho. Ilustrativamente, o componente 404 inclui um detector de local de trabalho 420 configurado para detectar o local de trabalho que está sendo operado pela máquina de trabalho 102. Por exemplo, no caso de uma máquina agrícola, isso pode incluir um identificador de campo que identifica o campo particular e pode ser usado para obter dados identificando operações no local de trabalho alvo, trajeto de máquina, etc. O componente 404 pode também incluir um detector de máquina 422 configurado para detectar a máquina 102 operando no local de trabalho, e pode incluir um detector de tarefa 424 configurado para detectar as várias tarefas a serem realizadas pela máquina 102. O componente 404 pode incluir outros itens 426 igualmente.
[0088] O detector de tarefa 424 pode receber uma atribuição de máquina de trabalho, por exemplo, do sistema remoto 118, que indica uma localização de partida, uma localização de destino e um trajeto a ser adotado da localização de partida para a localização de destino através do local de trabalho. O detector de tarefa 424 pode identificar áreas no campo nas quais as operações de máquina devem ser realizadas (por exemplo, áreas a serem colhidas, pulverizadas, cultivadas, plantadas, etc.).
[0089] O componente de comparação de métrica 406 é configurado para comparar um valor de métrica atual para uma métrica de qualidade (representando uma característica de desempenho atual da máquina de trabalho 102) com um valor alvo ou limiar, que pode ser definido em qualquer uma de inúmeras maneiras. Isso é discutido em detalhe adicional a seguir. Brevemente, entretanto, o componente 406 é configurado para determinar se a máquina de trabalho 102 está operando em um desempenho alvo em uma ou mais dimensões de desempenho (por exemplo, eficiência limiar, eficiência de pulverização, etc.).
[0090] O componente de detecção de presença de operador 408 é configurado para detectar se um operador está presente a bordo da máquina de trabalho 102. Por exemplo, no caso da combinada 200, o componente 408 é configurado para detectar se um operador está presente dentro do compartimento do operador 201. A detecção de presença de operador pode ser feita de inúmeras maneiras. Por exemplo, detecção de presença de operador pode ser baseada em entrada de câmeras que visualizam o compartimento do operador, interruptores de assento que detectam a presença de operador com base na pressão no interruptor, entrada ou falta de entrada recebida de mecanismos de entrada de operador (isto é, se um operador está engatando controles no compartimento do operador), para citar alguns.
[0091] O componente de detecção de erro lateral 410 é configurado para detectar erro lateral, ou o deslocamento da máquina 102 em relação ao trajeto alvo. Em um exemplo, a detecção de erro lateral pode ser baseada em uma comparação de uma localização atual da máquina, detectada com base em sinais de sensor dos sensores de posição 136, e um trajeto de máquina definido em uma atribuição de trabalho.
[0092] O componente de detecção de irregularidade do terreno 412 é configurado para detectar irregularidade do terreno que está sendo operado pela máquina de trabalho 102. Como discutido a seguir, irregularidade detectada pode ser utilizada para selecionar uma velocidade de máquina alvo com base em uma qualidade de condução predefinida ou selecionada pelo usuário, ou definição de suavidade de condução. Como aqui notado, os sensores 141 podem detectar arfagem, rolamento e guinada da máquina 102, bem como aceleração em múltiplos eixos geométricos. Dessa forma, dados de arfagem durante um intervalo de amostragem podem ser usados para obter dados de aceleração de arfagem e rolamento para o intervalo de amostragem podem ser usados para obter aceleração de rolamento. Um estimador de irregularidade de superfície determina ou estima uma irregularidade de superfície da área do local de trabalho com base nos dados de movimento detectados, dados de arfagem, dados de rolamento e/ou outros dados de posição ou movimento. Alternativamente, ou adicionalmente, dados de imagem do local de trabalho em um campo de visada à frente da máquina 102 podem ser coletados, por exemplo, de sensores de imagem de local de trabalho 140. Com base nos dados de imagem coletados, um índice de irregularidade de superfície visual pode ser estimado para a área do campo na frente da máquina 102.
[0093] A irregularidade de superfície poderia ser medida de qualquer uma de inúmeras maneiras. Por exemplo, os dados de sensores 124 podem ser utilizados para gerar uma métrica de irregularidade de superfície em uma escala predefinida (por exemplo, 0 a 100). Com base na velocidade de máquina, a irregularidade do campo pode ser correlacionada a uma qualidade de condução de máquina prevista, ou irregularidade. Por exemplo, o componente 412 pode estimar a atitude precisa (por exemplo, dados de guinada, dados de rolamento, ou ambos) da máquina 102 bem como a aceleração atual ou predita (por exemplo, em metros por segundo quadrado (m/s2) em qualquer um de inúmeros eixos geométricos. A irregularidade de terreno alvo pode ser definida como uma máxima atitude e/ou aceleração da máquina 102, e a velocidade de máquina pode ser selecionada para manter a atitude e aceleração real da máquina abaixo do(s) ponto(s) de definição alvo(s). Adicionalmente, quando a qualidade de condução é utilizada como uma restrição de ponderação na geração da velocidade de máquina alvo, uma irregularidade de condução de máquina alvo pode ser definida, e a velocidade de máquina pode ser selecionada para manter a qualidade de condução de máquina abaixo da definição alvo. Isso, certamente, é apenas a título de exemplo.
[0094] O componente de detecção de trajeto de máquina 414 é configurado para detectar um trajeto (por exemplo, atual e/ou futuro) de máquina 102 no local de trabalho. Ilustrativamente, o componente 414 inclui um componente de antevisão de curvatura 428 configurado para identificar dimensões de curvatura do trajeto à frente da máquina 102, que pode ser utilizada no controle de velocidade. Isso é discutido em detalhe adicional a seguir. Brevemente, o raio ou grau de curvatura do trajeto de máquina pode ser utilizado para identificar um efeito predito nas métricas de desempenho, à medida que a máquina entra na curvatura, que, por sua vez, pode ser utilizado para identificar um aumento ou diminuição da velocidade de máquina alvo. O componente 414 pode incluir outros itens 429 igualmente.
[0095] O componente de seleção de mudança de definição de velocidade 416 é configurado para identificar e selecionar mudanças na velocidade de máquina com base em entrada de componentes de sistema de controle 150. Isso é discutido em detalhe adicional a seguir. Brevemente, em um exemplo, o componente 416 utiliza uma saída do componente de comparação de métrica de qualidade de trabalho 416 que indica uma diferença entre um valor de métrica atual para uma métrica de qualidade particular em relação a um valor alvo predefinido ou dinamicamente selecionado para essa métrica de qualidade. O componente 416 determina uma quantidade na qual a velocidade de máquina 102 pode ser aumentada com base nessa comparação, junto com uma indicação de antevisão de irregularidade e curvatura do terreno.
[0096] Ilustrativamente, o componente 416 inclui uma componente de aprendizagem de máquina 430 e um componente de treinamento 432 eonfigurado para treinar o componente de aprendizagem de máquina 430. O componente 416 pode incluir outros itens 433 igualmente.
[0097] Em um exemplo, inteligência artificial (AI) pode ser utilizada para identificar capacidades de máquina, e determinar como ajustar definições de máquina para obter critérios de atribuição de trabalho e a qualidade de trabalho alvo. Os componentes de aprendizagem e treinamento de máquina podem incluir uma variedade de diferentes tipos de mecanismos de aprendizagem, tal como uma rede neural que é treinada com base em lógica de treinamento correspondente usando dados de treinamento. Brevemente, uma rede neural pode incluir uma rede neural profunda (DNN), tal como uma rede neural convolucional (CNN). Certamente, outros tipos de mecanismos de classificação ou aprendizagem, tais como classificadores baseados em regra, rede Bayesiana, árvores de decisão, etc. podem ser utilizados.
[0098] O componente de aprendizagem de máquina 430 inclui um modelo de aprendizagem de máquina configurado para determinar um aumento na velocidade de máquina 102 (por exemplo, para uma máxima velocidade de máquina) que obtém a qualidade de trabalho alvo da máquina 102. O modelo de aprendizagem de máquina pode levar em consideração entradas de sensores externos, e pode também considerar parâmetros de qualidade de condução. Por exemplo, como discutido em detalhe adicional a seguir, 0 componente 416 pode ponderar a determinação de velocidade de máquina com base em um parâmetro de qualidade de condução em resposta a uma determinação de que um operador está presente no compartimento do operador.
[0099] O modelo de aprendizagem de máquina dessa forma modela o efeito de mudanças na velocidade de máquina em várias categorias de desempenho de máquina em função de dados anteriores e/ou dados coletados in situ em qualquer uma de inúmeras maneiras. Por exemplo, os dados in situ podem representar dados de campo, dados de máquina, ou quaisquer outros tipos de dados. Os dados de campo podem indicar características de campo, tais como inclinação do terreno, dados de cultura, etc. Os dados de máquina podem indicar definições da máquina. O modelo de aprendizagem de máquina é treinado para ajustar os parâmetros operacionais de máquina com base nessas várias entradas.
[00100] As FIGS. 6-1 e 6-2 (coletivamente referidas como FIG. 6) proveem um fluxograma ilustrando um exemplo de controle de velocidade de máquina baseado em qualidade de trabalho. A título de ilustração, mas não a título de limitação, a FIG. 6 será descrita no contexto do sistema de controle 150 mostrado na FIG. 5 controlando a máquina de trabalho móvel 102 mostrada na FIG. 1.
[00101] No bloco 502, o local de trabalho e/ou máquina são identificados. Isso pode ser feito automaticamente, tal como com base em entradas de sensores 124 e/ou sistema de computação remoto 118 (bloco 504). Por exemplo, o detector de local de trabalho 420 pode receber um sinal de localização de sensor 136 que indica uma localização atual da máquina 102, e detectar o local de trabalho que está sendo operado pela máquina 102. Altemativamente, ou adicionalmente, o local de trabalho e/ou máquina podem ser identificados com base em entrada manual, como representado no bloco 506. Por exemplo, o operador 110 pode prover entradas que identificam o local de trabalho a ser operado pela máquina 102.
[00102] No bloco 508, uma ou mais tarefas do local de trabalho são identificadas. Por exemplo, como representado no bloco 510, isso pode incluir obter um plano de atribuição ou missão do local de trabalho do sistema de computação remoto 118. Um plano de atribuição de local de trabalho pode identificar um trajeto predefinido a ser percorrido pela máquina 102 no local de trabalho, bem como as várias operações a serem realizadas pela máquina 102. Por exemplo, no caso de máquinas agrícolas, um plano de atribuição de local de trabalho pode incluir mapas de cultura que identificam fileiras de cultura a serem colhidas, mapas de rendimento, mapas de ervas daninhas que identificam localizações de ervas daninhas a serem pulverizadas, etc. As tarefas do local de trabalho podem ser identificadas automaticamente, como representado no bloco 512. Isso pode incluir receber as tarefas do local de trabalho do sistema de computação remoto 118, como representado no bloco 514. Também, as tarefas do local de trabalho podem ser identificadas com base em entrada manual, tal como pelo operador 110, que é representada no bloco 516.
[00103] No bloco 518, as condições do local de trabalho podem ser identificadas. Isso pode incluir condições climáticas (bloco 520) e condições de terreno (bloco 522). Exemplos de condições de terreno incluem topologia (bloco 524) e/ou irregularidade de terreno (bloco 526). Outras condições de terreno (bloco 527) podem ser identificadas igualmente. Certamente, outras condições do local de trabalho podem ser identificadas, como representado no bloco 528.
[00104] No bloco 530, a presença de operador é detectada pelo componente de detecção de presença de operador 408. Como aqui notado, a presença de operador pode ser automaticamente detectada, como representado no bloco 532. Por exemplo, um compartimento do operador de máquina 102 pode incluir um interruptor de assento que é pressionado para baixo por causa do peso do operador, que indica se o operador está assentando no assento do compartimento do operador. Também, sensores de imagem, ou outros sensores, podem ser colocados no compartimento do operador para prover uma indicação se o operador está presente. Também, a presença de operador pode ser inferida com base na recepção de entrada por meio dos controles de interface de operador. A detecção de presença de operador com base em entrada manual é representada no bloco 534.
[00105] No bloco 536, uma ou mais categorias de desempenho, ou métrica de qualidade de trabalho de interesse, são selecionadas. Em um exemplo, o operador 110 seleciona uma métrica de qualidade de trabalho de interesse pelos mecanismos de interface de operador 112. A FIG. 7 ilustra um exemplo de uma exibição de interface de usuário 600 que pode ser exibida por mecanismos de interface de operador 112 e pelos quais o operador 110 pode interagir. Altemativamente, ou adicionalmente, a exibição 600 pode ser exibida a outro usuário, tal como usuário remoto 123.
[00106] Como mostrado na FIG. 7, a exibição de interface de usuário 600 inclui um mecanismo de entrada de usuário de seleção de categoria de desempenho 602 que facilita a seleção de uma métrica de qualidade de trabalho (no bloco 536 na FIG. 6) pelo operador 110. No exemplo ilustrado na FIG. 7, o mecanismo de entrada 602 inclui uma caixa pendente 604 que, quando atuada, exibe uma lista de possíveis categorias de desempenho das quais o usuário pode selecionar a métrica de qualidade de trabalho de interesse. Na FIG. 7, a eficiência de trilhagem para a máquina de colheita é selecionada e exibida no mecanismo 602.
[00107] Certamente, as categorias de desempenho podem depender do tipo de máquina que está sendo utilizada. Por exemplo, no caso de uma máquina de cultivo agrícola, uma categoria de desempenho pode incluir uma medida de acúmulo de resíduo nos implementos de cultivo que engatam ao chão. No caso de uma máquina de plantio agrícola, uma categoria de desempenho pode incluir singulação de semente, isso sendo uma indicação da porcentagem de sementes que são colocadas com um espaçamento de sementes desejado. No caso de uma máquina de pulverização agrícola, uma categoria de desempenho pode incluir precisão de pulverização, indicando a porcentagem de plantas alvo que são pulverizadas pelos bicos de pulverização da máquina. Esses parâmetros de desempenho alvo podem ser definidos no plano de atribuição de local de trabalho obtido no bloco 510, ou podem ser obtidos de outras maneiras igualmente.
[00108] Referindo-se novamente à FIG. 6, no bloco 538, um modelo de aprendizagem de máquina é obtido que corresponde à categoria de desempenho selecionada, selecionada no bloco 536. Múltiplos diferentes modelos de aprendizagem de máquina podem ser obtidos se múltiplas categorias de desempenho forem selecionadas no bloco 536. Como aqui notado, o modelo de aprendizagem de máquina pode ser treinado pelo componente de treinamento 432 usando dados de treinamento como representados no bloco 540. O modelo de aprendizagem de máquina pode incluir uma rede neural (bloco 542), um sistema de aprendizagem de máquina profunda (bloco 544), um algoritmo de agrupamento (bloco 546), um sistema Bayesiano (bloco 458), ou ο modelo pode incluir outros modelos de aprendizagem de máquina (bloco 550).
[00109] No bloco 552, um valor de métrica alvo é selecionado ou de outra forma definido para a(s) métrica(s) de qualidade, selecionado no bloco 536. O valor de métrica alvo pode ser selecionado de qualquer de inúmeras maneiras. O valor de métrica alvo pode ser automaticamente selecionado no bloco 554. Por exemplo, o valor de métrica alvo pode ser selecionado com base em entrada do sistema de computação remoto 118, como indicado no bloco 556. No bloco 558, o valor de métrica alvo pode ser selecionado com base em entrada manual. Por exemplo, referindo-se novamente à FIG. 7, a exibição de interface de usuário 600 inclui um mecanismo de entrada de usuário de seleção de valor de métrica alvo 606, que permite que o operador 110 (ou outro usuário) defina um valor de métrica alvo para a(s) categoria(s) de desempenho selecionada(s) (isto é, eficiência de trilhagem no exemplo de FIG. 7). O mecanismo de entrada de usuário 606 pode incluir qualquer um de inúmeros diferentes tipos de mecanismos de entrada de usuário. Por exemplo, 0 mecanismo de entrada de usuário 606 pode incluir uma caixa de texto, uma caixa pendente, um controle deslizante, ou qualquer outro tipo de mecanismo de entrada de usuário que permita que o usuário defina o valor de métrica alvo ou limiar para a dada categoria de desempenho. No exemplo da FIG. 7, o operador definiu uma eficiência de trilhagem alvo de noventa e cinco por cento usando a caixa de texto 608.
[00110] Referindo-se novamente à FIG. 6, o valor de métrica alvo pode ser selecionado de outras maneiras igualmente, como representado no bloco 560. No bloco 562, um ou mais parâmetros de ponderação de métrica de desempenho são identificados. Como aqui notado, isso pode incluir parâmetros de ponderação com base no deslocamento lateral da máquina 102 em relação ao trajeto de máquina desejado ou alvo, como representado no bloco 564. Também, os parâmetros de ponderação de métrica de desempenho podem incluir qualidade de condução, como representado no bloco 566, e podem incluir outros parâmetros de ponderação como representado no bloco 568. Os parâmetros de ponderação de métrica de desempenho podem ser identificados de qualquer de inúmeras maneiras. Em um exemplo, os parâmetros de ponderação são alimentados pelo operador por meio de mecanismos de interface de operador 112.
[00111] Com referência novamente à FIG. 7, a exibição de interface de usuário 600 inclui mecanismos de entrada de usuário 610 que permitem que o operador 110 defina os parâmetros de ponderação. No exemplo da FIG. 7, um mecanismo de entrada de usuário de qualidade de condução 612 permite que o usuário defina uma qualidade de condução desejada e um mecanismo de entrada de usuário de deslocamento lateral 614 permite que o operador defina uma sensibilidade de deslocamento lateral. Os mecanismos de entrada de usuário podem incluir qualquer um de uma variedade de diferentes tipos de mecanismos de entrada de usuário. No exemplo da FIG. 7, os mecanismos de entrada de usuário incluem mecanismos de controle deslizante 613 e 615, respectivamente, que têm cada qual uma pluralidade de posições discretas do controle deslizante que permitem que o operador defina a qualidade de condução e sensibilidade de deslocamento lateral entre definições mínima e máxima.
[00112] A aplicação dos parâmetros de ponderação de métrica de desempenho na determinação de uma velocidade de máquina alvo é discutida em detalhe adicional a seguir. Brevemente, entretanto, o parâmetro de qualidade de condução de ponderação define uma extensão na qual a qualidade de condução do operador é considerada na determinação de até que ponto deve ajustar a velocidade de máquina, dada a diferença entre os parâmetros de desempenho atuais e os parâmetros de desempenho alvos. Por exemplo, para uma dada diferença entre as métricas de desempenho atuais e alvos, um aumento de 4,8 quilômetros por hora (três milhas por hora (MPH)) é selecionado para uma mínima definição de qualidade de condução (isto é, a qualidade de condução tem um baixo efeito de ponderação na seleção da velocidade de máquina), ao passo que um aumento de 1,6 quilômetros por hora (uma MPH) é selecionado para uma máxima definição de qualidade de condução (isto é, a qualidade de condução tem um alto efeito de ponderação na seleção de velocidade de máquina). Similarmente, a sensibilidade de deslocamento lateral pode indicar um grau no qual deslocamento lateral é aceitável. Durante operação, maiores velocidades de máquina podem aumentar a probabilidade de que a máquina desvie do trajeto de máquina, resultando em deslocamento lateral entre a localização de máquina atual e o trajeto de máquina desejado.
[00113] Referindo-se novamente à FIG. 6, no bloco 570, dados in situ são recebidos que indicam parâmetros operacionais de máquina 102. Por exemplo, os dados podem ser recebidos de sensores de bordo, representado no bloco 571. Alternativamente, ou adicionalmente, como representada no bloco 572, dados in situ podem ser sensoreados remotamente, tal como por outra máquina em ou próxima ao local de trabalho. Por exemplo, um UAV sobrevoando o local de trabalho pode prover dados de imagem que indicam como a máquina 102 está desempenhando para atender a atribuição ou plano de trabalho.
[00114] Como discutido a seguir, uma indicação de qualidade de trabalho pode ser baseada em dados de máquina adquirido por sensores de máquina, como representado no bloco 573. Por exemplo, no exemplo da combinada 200, os dados de máquina são recebidos no bloco 573 com base em entrada dos sensores supradiscutidos com relação a FIG. 2.
[00115] Altemativamente, ou adicionalmente, a qualidade de trabalho pode ser baseada em dados de imagem obtidos de sensores de imagem, como representado no bloco 574. Por exemplo, em uma colheitadeira agrícola exemplificativa, uma câmera pode adquirir imagens que proveem informação a respeito da porcentagem de resíduo. Em outro exemplo de uma máquina de cultivo agrícola, uma câmera pode adquirir imagens que proveem informação a respeito de engate ao chão das ferramentas de cultivo. Em outro exemplo de uma máquina de pulverização agrícola, uma câmera pode adquirir imagens que proveem informação a respeito da área de cobertura de trabalho.
[00116] Certamente, dados in situ podem ser recebidos de outras maneiras igualmente, como representado no bloco 576.
[00117] No bloco 578, um valor de métrica atual é obtido para a métrica de qualidade de interesse. No exemplo ilustrado, o valor de métrica atual é obtido aplicando o(s) gerador(es) de métrica de desempenho relevante(s), como representado no bloco 580. No exemplo da FIG. 7, se a eficiência limiar for selecionada, o componente gerador de métrica de desempenho 148 utiliza o componente gerador de métrica de perda/economia de material 302 para gerar uma indicação da quantidade de perda de grão pela máquina de colheita.
[00118] O valor de métrica atual pode ser gerado com base em dados anteriores, tais como dados obtidos dos sistemas de coleta de dados anteriores 120 (bloco 581) e/ou dados in situ (bloco 582) tais como dados obtidos de sensores 124. Certamente, o valor de métrica atual pode ser obtido ou gerado de outras maneiras igualmente, como representado no bloco 583.
[00119] O valor de métrica atual pode representar desempenho de máquina passado ou atual 102, bem como desempenho predito de máquina 102 à medida que ela continua deslocar no local de trabalho. Por exemplo, no caso da combinada 200 mostrada na FIG. 2, o valor de métrica atual pode indicar eficiência de trilhagem nos últimos 30,5 metros (cem pés) percorridos pela combinada 200, e pode ser gerado com base nos vários sinais de sensor supradiscutidos com relação à EIG. 2. Alternativamente, ou adicionalmente, o componente gerador de métrica 148 pode predizer a eficiência de trilhagem nos próximos 30,5 metros (cem pés) a serem percorridos pela combinada 200. Por exemplo, o componente 148 pode usar mapas de rendimento e/ou outros dados para predizer a quantidade de grão que será perdida na velocidade de máquina atual. Isso, certamente, é apenas a título de exemplo.
[00120] No bloco 584, uma velocidade de máquina alvo ou sugerida é determinada com base no valor de métrica atual (obtido no bloco 578) em relação ao valor de métrica alvo (obtido no bloco 552). Em um exemplo, a velocidade de máquina alvo é determinada com base no componente de seleção de mudança de definição 416 aplicando o componente de aprendizagem de máquina 530 para determinar um máximo aumento na velocidade de máquina que obterá uma métrica de qualidade de trabalho que atende ou excede o valor de métrica alvo. Isso é representado no bloco 585. A título de ilustração, mas não a título de limitação, no exemplo mostrado na FIG. 7, uma eficiência de trilhagem atual de noventa e oito porcento é obtida no bloco 578 e, no bloco 584, o modelo de aprendizagem de máquina determina que um aumento de 1,6 quilômetros por hora (uma milha por hora) na velocidade de máquina manterá a eficiência limitar igual ou acima do alvo de noventa e cinco por cento. Isso, certamente, é apenas a título de exemplo.
[00121] O componente de seleção de mudança de definição 416 pode também selecionar a velocidade alvo com base em entrada do componente de antevisão de curvatura 428. Por exemplo, se o componente 428 indicar que uma curva fechada será encontrada pela máquina 102 em 30,5 metros (cem pés), e que a curva fechada diminuirá o desempenho da máquina 102, o componente 428 pode reduzir a velocidade alvo selecionada para o mínimo ou mitigar o efeito da curvatura do trajeto.
[00122] No bloco 586, quaisquer parâmetros de ponderação, discutidos anteriormente com relação ao bloco 562, são aplicados na determinação da velocidade de máquina alvo. Por exemplo, um parâmetro de deslocamento lateral, indicando uma sensibilidade de deslocamento lateral desejada (uma quantidade permitida de deslocamento lateral), é usado para ponderar a seleção de velocidade de máquina. A título de exemplo, se uma quantidade relativamente pequena de deslocamento lateral (por exemplo, 0,6 metro (dois pés)) for permitida, então o deslocamento lateral é ponderado com mais peso para reduzir a velocidade de máquina sugerida. Ao contrário, se uma quantidade de deslocamento lateral relativamente grande (por exemplo, 30,5 metros (dez pés)) for permitida, então o deslocamento lateral é ponderado com menos peso para aumentar a velocidade de máquina sugerida.
[00123] Em outro exemplo, se a presença de operador for detectada com base na entrada do componente 408, então o componente de seleção de mudança de definição 416 pode ponderar a qualidade de condução com base nas indicações de irregularidade de terreno do componente de detecção de irregularidade de terreno 412. Como aqui notado, o componente 412 pode determinar irregularidade de terreno com base em sinais de sensor do(s) sensor(es) 124 (por exemplo, acelerômetros, giroscópios, sensores de imagem, etc.). Alternativamente, ou adicionalmente, o componente 412 pode determinar irregularidade de terreno com base em mapas de terreno. De qualquer maneira, a qualidade de condução pode ser ponderada para aumentar ou diminuir a velocidade de máquina alvo, dependendo da suavidade desejada da experiência de condução pelo operador. Por exemplo, com base no parâmetro de ponderação de qualidade de condução, uma atitude e/ou aceleração limiar (por exemplo, máxima) da máquina 102 pode ser determinada. Levando-se em conta as indicações de irregularidade de terreno, o modelo de aprendizagem de máquina 430 pode determinar uma máxima velocidade de máquina que mantém a atitude e/ou aceleração da máquina abaixo do limiar.
[00124] A velocidade de máquina pode ser determinada de outras maneiras igualmente, como representado no bloco 587. No bloco 588, instruções de controle são geradas para controlar a máquina com base na velocidade de máquina alvo. Isso pode incluir controlar mecanismos de interface de operador 112 para gerar uma exibição (por exemplo, exibição de interface de usuário 600), como representado no bloco 589. Alternativamente, ou adicionalmente, o sistema de controle 106 pode enviar uma indicação da velocidade de máquina alvo a outra máquina, sistema ou dispositivo, como representado no bloco 590. Em outro exemplo, os subsistemas controláveis 188 podem ser automaticamente controlados para obter a velocidade de máquina alvo. Por exemplo, como ilustrado no bloco 591, o subsistema de propulsão 156 pode ser automaticamente controlado com base na velocidade de máquina alvo. Certamente, a máquina 102 pode ser controlada de outras maneiras igualmente, como representado no bloco 592.
[00125] Referindo-se novamente à FIG. 7, a exibição de interface de usuário 600 inclui um elemento de exibição 616 que indica a velocidade de máquina atual 102 e um elemento de exibição de ponto de ajuste de velocidade atual 618 que indica o ponto de ajuste de velocidade atual. Por exemplo, o elemento de exibição 618 indica a velocidade na qual o sistema de controle 106 está comandando o subsistema de propulsão 156 para impulsionar a máquina 102 no local de trabalho.
[00126] A exibição de interface de usuário 600 pode incluir mecanismos de entrada de usuário de controle de velocidade 620 que são atuáveis para aumentar ou diminuir o ponto de ajuste de velocidade. Por exemplo, o mecanismo de entrada de usuário 620 pode ser atuado para aumentar ou diminuir o ponto de ajuste de velocidade em incrementos de 1,6 km/h (uma MPH). A exibição 600 também inclui um elemento de exibição de métrica de desempenho atual 622 que indica o valor de métrica atual. No exemplo da FIG. 7, o elemento de exibição 622 indica que a máquina 102 tem uma eficiência de trilhagem atual de noventa e oito por cento.
[00127] A exibição 600 também inclui um elemento de exibição de ajuste de velocidade sugerido 624 que indica um ajuste de velocidade sugerido com base no valor de métrica alvo indicado pelo elemento de exibição 606 e o valor de métrica atual indicado pelo elemento de exibição 622. No exemplo da FIG. 7, um aumento de 1,6 km/h (uma MPH) na velocidade é sugerido dada a eficiência de trilhagem atual de noventa e oito por cento e a eficiência de trilhagem alvo de noventa de cinco por cento. Em outras palavras, o componente de seleção de mudança de definição de velocidade 416 determinou que um aumento de velocidade de 1,6 km/h (uma MPH) manterá a eficiência de trilhagem igual ou acima do alvo de noventa de cinco por cento.
[00128] A exibição de interface de usuário 600 inclui um mecanismo de entrada de usuário de seleção de velocidade sugerida 626 que é atuável para aplicar o ajuste de velocidade selecionado, representado pelo elemento de exibição 624. Ou seja, a atuação do elemento 626 fará com que o sistema de controle 106 aumente a velocidade de máquina 102 em 1,6 km/h (uma MPH).
[00129] A exibição 600 pode também incluir um mecanismo de entrada de usuário de adição de categoria de desempenho 628 que é atuável para adicionar uma categoria de desempenho adicional, se desejada. Por exemplo, se o operador 110 desejar que uma eficiência de trilhagem alvo e uma métrica de produtividade de material alvo sejam usadas na provisão de ajustes de velocidade, o operador 110 pode atuar o mecanismo de entrada de usuário 628 para adicionar seleção de categoria de desempenho adicional e elementos de exibição de ponto de ajuste alvo, para a categoria de desempenho adicional.
[00130] Em um exemplo, a exibição 600 inclui um mecanismo de entrada de usuário de seleção de velocidade máxima 630 que é atuável pelo operador 110 para automaticamente aplicar ajustes de velocidade selecionados. No exemplo da FIG. 7, o mecanismo de entrada 630 inclui uma caixa de verificação que o usuário pode comutar entre ajustes de velocidade automático e manual. Quando ajustes de velocidade automáticos são selecionados, ο sistema de controle 150 é configurado para aplicar automaticamente os ajustes de velocidade sugeridos de forma que a máquina 102 atravesse na máxima velocidade que mantém os valores de métrica alvo.
[00131] Também, como mostrado na FIG. 7, a exibição 600 pode incluir um elemento de exibição 632 que mostra a métrica de desempenho em uma dada janela de tempo (dez minutos no exemplo da FIG. 7) em relação ao ponto de ajuste alvo representado pela linha de exibição 634. Também, a exibição 600 pode incluir um elemento de exibição de definições de máquina 636 que mostra várias outras definições de máquina com as quais se pode interagir para ajustar essas definições de máquina.
[00132] Pode-se ver assim que os presentes recursos proveem um sistema de controle que provê controle de velocidade de máquina com base em métrica de qualidade de trabalho. O sistema de controle pode operar a máquina com base em parâmetros internos ou externos, para prover melhor desempenho e produtividade, e pode ser utilizado com operação de máquina autônoma, semiautônoma e/ou controlada pelo operador.
[00133] A presente discussão mencionou processadores e servidores. Em um exemplo, os processadores e servidores incluem processadores de computador com memória e conjunto de circuitos de sincronismo associados, não mostrados separadamente. 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 nesses sistemas.
[00134] Também, uma série de exibições de interface de usuário foi discutida. As exibições de interface de usuário podem assumir uma ampla variedade de diferentes formas e podem ter uma ampla variedade de diferentes mecanismos de entrada atuáveis pelo usuário dispostos nas mesmas. Por exemplo, os mecanismos de entrada atuáveis pelo usuário podem ser caixas de texto, caixas de verificação, ícones, ligações, menus suspensos, caixas de busca, etc. Os mecanismos de entrada atuáveis pelo usuário podem ser atuados em uma ampla variedade de diferentes maneiras. Por exemplo, mecanismos de entrada atuáveis pelo usuário podem ser atuados usando um dispositivo de apontamento e clique (tais como um mouse tipo esfera ou mouse comum). Os mecanismos de entrada atuáveis pelo usuário podem ser atuados usando botões de hardware, interruptores, uma manete ou teclado, interruptores de polegar ou blocos de polegar, etc. Os mecanismos de entrada atuáveis pelo usuário podem também ser atuados usando um teclado virtual ou outros atuadores virtuais. Além disso, onde a tela na qual os mecanismos de entrada atuáveis pelo usuário são exibidos é uma tela sensível ao toque, os mecanismos de entrada atuáveis pelo usuário podem ser atuados usando gestos de toque. Também, onde o dispositivo que os exibe tem componentes de reconhecimento de voz, os mecanismos de entrada atuáveis pelo usuário podem ser atuados usando comandos de voz.
[00135] Uma série de armazenamentos de dados também foi discutida. Nota-se que os armazenamentos de dados podem cada um ser desmembrados em múltiplos armazenamentos de dados. Todos os armazenamentos de dados podem ser locais aos sistemas que acessam os armazenamentos de dados, todos os armazenamentos de dados podem ser remotos, ou alguns armazenamentos de dados podem ser locais enquanto outros podem ser remotos. Todas essas configurações são contempladas no presente documento.
[00136] Também, as figuras mostram uma série de blocos com funcionalidade atribuída a cada bloco. Nota-se que menos blocos podem ser usados de modo que a funcionalidade seja realizada por menos componentes. Também, mais blocos podem ser usados com a funcionalidade distribuída entre mais componentes.
[00137] Nota-se que a discussão apresentada descreveu uma variedade de diferentes sistemas, componentes, lógica e interações. Percebe-se que quaisquer ou todos tais sistemas, componentes, lógica e interações podem ser implementadas por itens de hardware, tais como processadores, memória ou outros componentes de processamento, incluindo, mas não limitado a componentes de inteligência artificial, tais como redes neurais, alguns dos quais são descritos a seguir, que realizam as funções associadas com esses sistemas, componentes, lógica ou interações. Além disso, quaisquer ou todos os sistemas, componentes, lógica e interações podem ser implementados por software que é carregado em uma memória e é subsequentemente executado por um processador ou servidor ou outro componente de computação, como descrito a seguir. Qualquer um ou todos os sistemas, componentes, lógica e interações podem também ser implementados por diferentes combinações de hardware, software, firmware, etc., alguns exemplos dos quais são descritos a seguir. Existem alguns exemplos de diferentes estruturas que podem ser usadas para implementar qualquer um ou todos os sistemas, componentes, lógica e interações supradescritos. Outras estruturas podem ser usadas igualmente.
[00138] A FIG. 8 é um diagrama de blocos de um exemplo de arquitetura de máquina de trabalho 100, mostrado na FIG. 1, onde a máquina 102 comunica com elementos em uma arquitetura de servidor remoto 700. Em um exemplo, a arquitetura de servidor remoto 700 pode prover serviços de computação, software, acesso de dados e armazenamento que não exigem conhecimento do usuário final da localização física ou configuração do sistema que entrega os serviços. Em vários exemplos, servidores remotos podem entregar os serviços por uma rede de área abrangente, tal como a internet, usando protocolos apropriados. Por exemplo, servidores remotos podem entregar aplicações por uma rede de área abrangente e os servidores remotos podem ser acessados através de um navegador de rede ou qualquer outro componente de computação. Software ou componentes mostrados nas FIGS. anteriores, bem como dados correspondente, podem ser armazenados em servidores em uma localização remota. Os recursos de computação em um ambiente de servidor remoto podem ser consolidados em uma localização de centro de dados remoto ou os recursos de computação podem ser dispersos. Infraestruturas de servidor remoto podem entregar serviços através de centros de dados compartilhados, mesmo que os serviços pareçam um único ponto de acesso para o usuário. Dessa forma, os componentes e funções descritos no presente documento podem ser providos por um servidor remoto em uma localização remota usando uma arquitetura de servidor remoto. Alternativamente, os componentes e funções podem ser providos por um servidor convencional, ou os componentes e funções podem ser instalados em dispositivos clientes diretamente, ou de outras maneiras.
[00139] No exemplo mostrado na FIG. 8, alguns itens são similares aos mostrados nas figuras anteriores e os itens são similarmente enumerados. A FIG. 8 especificamente mostra que o sistema 106 das FIGS. anteriores pode ser localizado em uma localização de servidor remoto 702. Portanto, a máquina 102, máquina 104, máquina 116 e/ou sistema 118 podem acessar esses sistemas através de localização de servidor remoto 702.
[00140] A FIG. 8 também representa outro exemplo de uma arquitetura de servidor remoto. A FIG. 8 mostra que é também contemplado que alguns elementos das FIGS. anteriores são dispostos em localização de servidor remoto 702 enquanto outros não são. A título de exemplo, um ou mais dentre armazenamento de dados 130 e sistema 106 podem ser dispostos em uma localização separada da localização 702, e acessados através do servidor remoto na localização 702. Independentemente de onde os sistemas e armazenamentos de dados são localizados, os sistemas e armazenamentos de dados podem ser acessados diretamente por máquinas 102, 104 e/ou 116 através de uma rede (tanto uma rede de área abrangente quanto uma rede de área local), os sistemas e armazenamentos de dados podem ser hospedados em um local remoto por um serviço, ou os sistemas e armazenamentos de dados podem ser providos como um serviço, ou acessados por um serviço de conexão que reside em uma localização remota. Todas essas arquiteturas são contempladas no presente documento.
[00141] Nota-se também que os elementos das FIGS., ou porções das mesmas, podem ser dispostos em uma ampla variedade de diferentes dispositivos. Alguns desses dispositivos incluem servidores, computadores desktop, computadores laptop, computadores tablet, ou outros dispositivos móveis, tais como computadores palmtop, telefones celulares, smartphones, tocadores multimídia, assistentes pessoais digitais, etc.
[00142] A FIG. 9 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 de usuário ou cliente 16, em que 0 presente sistema (ou partes do presente sistema) pode ser desdobrado. Por exemplo, um dispositivo móvel pode ser desdobrado no compartimento do operador de máquina 102 e/ou 104 para uso na geração, processamento ou exibição de dados de métrica de velocidade e desempenho de máquina. As FIGS. 10-11 são exemplos de dispositivos portáteis ou móveis.
[00143] A FIG. 9 provê um diagrama de blocos geral dos componentes de um dispositivo cliente 16 que pode rodar alguns componentes mostrados na FIG. 1, que interage com eles, ou ambos. No dispositivo 16, uma ligação de comunicações 13 é provida que permite que o dispositivo portátil comunique com outros dispositivos de computação e em algumas modalidades provê um canal para receber informação automaticamente, tal como por escaneamento. Exemplos de ligações de comunicações 13 incluem permitir comunicação por meio de um ou mais protocolos de comunicação, tais como serviços sem fio usados para prover acesso celular a uma rede, bem como protocolos que proveem conexões sem fio locais a redes.
[00144] Em outros exemplos, aplicações podem ser recebidas em um cartão Digital Seguro removível (SD) que é conectado a uma interface 15. A interface 15 e ligações de comunicação 13 comunicam com um processador 17 (que pode também incorporar processadores ou servidores de outras FIGS.) ao longo de um barramento 19 que é também conectado à memória 21 e componentes de entrada/saída (E/S) 23, bem como relógio 25 e sistema de localização 27.
[00145] Os componentes E/S 23, em uma modalidade, são providos para facilitar operações de entrada e saída. Os componentes E/S 23 para várias modalidades do dispositivo 16 podem incluir componentes de entrada tais como botões, sensores de toque, sensores ópticos, microfones, telas de toque, sensores de proximidade, acelerômetros, sensores de orientação e componentes de saída tais como um dispositivo de exibição, um alto-falante e ou uma porta de impressora. Outros componentes E/S 23 podem ser igualmente usados.
[00146] O relógio 25 ilustrativamente inclui um componente de relógio de tempo real que produz uma hora e data. O relógio 25 pode também, ilustrativamente, prover funções de sincronismo para o processador 17.
[00147] O sistema de localização 27 ilustrativamente inclui um componente que produz uma localização geográfica atual do dispositivo 16. Isso pode incluir, por exemplo, um receptor de sistema de posicionamento global (GPS), um sistema LORAN, um sistema de posicionamento relativo, um sistema de triangulação celular, ou outro sistema de posicionamento. O sistema de localização 27 pode também incluir, por exemplo, software de mapeamento ou software de navegação que gera mapas, rotas de navegação e outras funções geográficas desejadas.
[00148] A memória 21 armazena o sistema operacional 29, definições de rede 31, aplicações 33, definições de configuração de aplicação 35, armazenamento de dados 37, unidades de operação de comunicação 39 e definições de configuração de comunicação 41. A memória 21 pode incluir todos os tipos de dispositivos de memória legível por computador tangível volátil e não volátil. A memória 21 pode também incluir mídia de armazenamento de computador (descrita a seguir). A memória 21 armazena instruções legíveis por computador que, quando executadas pelo processador 17, fazem com que o processador realize etapas ou funções implementadas por computador de acordo com as instruções. O processador 17 pode ser ativado por outros componentes para facilitar sua funcionalidade igualmente.
[00149] A FIG. 10 mostra um exemplo no qual o dispositivo 16 é um computador tablet 750. Na FIG. 10, o computador 750 é mostrado com tela de exibição de interface de usuário 752. A tela 752 pode ser uma tela de toque ou uma interface habilitada por caneta que recebe entradas de uma caneta ou dispositivo tipo caneta. A tala 752 pode também usar um teclado virtual na tela. Certamente, a tela 752 pode também ser fixada a um teclado ou outra entrada do dispositivo de usuário através de um mecanismo de fixação adequado, tal como uma ligação sem fio ou porta USB, por exemplo. O computador 750 pode também ilustrativamente receber entradas de voz igualmente.
[00150] A FIG. 11 mostra que o dispositivo pode ser um smartphone 71. O smartphone 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 aplicações, fazer chamadas, realizar operações de transferência de dados, etc. Em geral, smartphone 71 é embutido em um sistema operacional móvel e oferece capacidade computação de conectividade mais avançada do que um telefone de recursos.
[00151] Note que outras formas dos dispositivos 16 são possíveis.
[00152] A FIG. 12 é um exemplo de um ambiente de computação no qual elementos das FIGS. anteriores, ou parte delas, (por exemplo) podem ser desdobrados. Com referência à FIG. 12, um sistema exemplificativo para implementar algumas modalidades inclui um dispositivo de computação de uso geral na forma de um computador 810 programado para operar como aqui discutido. Os componentes de computador 810 podem incluir, mas não são limitados a uma unidade de processamento 820 (que pode incluir processadores ou servidores das FIGS. anteriores), uma memória do sistema 830, e um barramento do sistema 821 que acopla vários componentes do sistema incluindo a memória do sistema à unidade de processamento 820. O barramento do sistema 821 pode ser qualquer um de diversos tipos de estruturas de barramento incluindo um barramento de memória ou controlador de memória, um barramento periférico, e um barramento local usando qualquer uma de uma variedade de arquiteturas de barramento. A memória e programas descritos com relação às FIGS. anteriores podem ser desdobradas em porções correspondentes da FIG. 12.
[00153] O computador 810 tipicamente inclui uma variedade de mídias legíveis por computador. Mídias legíveis por computador podem ser qualquer mídia disponível que pode ser acessada por computador 810 e inclui tanto mídia volátil quanto não volátil, mídia removível quanto não removível. A título de exemplo, e não de limitação, mídias legíveis por computador podem incluir mídia de armazenamento de computador e mídia de comunicação. Mídia de armazenamento de computador é diferente, e não inclui, um sinal de dados modulado ou onda portadora. Mídia de armazenamento de computador inclui mídia de armazenamento de hardware incluindo tanto mídia volátil quanto não volátil, removível quanto não removível implementada em qualquer método ou tecnologia para armazenamento de informação tais como instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programa ou outros dados. Mídia de armazenamento de computador inclui, mas não está limitada a RAM, ROM, EEPROM, memória flash ou outra tecnologia de memória, CD-ROM, discos versáteis digitais (DVD) ou outro armazenamento de disco óptico, cassetes magnéticos, fita magnética, armazenamento de disco magnético ou outros dispositivos de armazenamento magnético, ou qualquer outra mídia que pode ser usada para armazenar a informação desejada e que pode ser acessada por computador 810. Mídia de comunicação pode incorporar instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programa ou outros dados em um mecanismo de transporte e inclui qualquer mídia de entrega de informação. A expressão “sinal de dados modulado” significa um sinal que tem uma ou mais de suas características definidas ou alteradas de uma maneira a codificar informação no sinal.
[00154] A memória do sistema 830 inclui mídia de armazenamento de computador na forma de memória volátil e/ou não volátil tais como memória apenas de leitura (ROM) 831 e memória de acesso aleatório (RAM) 832. Um sistema de entrada/saída básico 833 (BIOS), contendo as rotinas básicas que ajudam a transferir informação entre elementos no computador 810, tal como durante iniciação, é tipicamente armazenado em ROM 831. RAM 832 tipicamente contém dados e/ou módulos de programa que são imediatamente acessíveis e/ou que estão atualmente sendo operados pela unidade de processamento 820. A título de exemplo, e não de limitação, a FIG. 12 ilustra sistema operacional 834, programas de aplicação 835, outros módulos de programa 836 e dados de programa 837.
[00155] O computador 810 pode também incluir outra mídia de armazenamento de computador removível/não removível volátil/não volátil. Apenas a título de exemplo, a FIG. 12 ilustra uma unidade de disco rígido 841 que lê ou grava em mídia magnética não removível, não volátil, uma unidade de disco óptico 855 e disco óptico não volátil 856. A unidade de disco rígido 841 é tipicamente conectada ao barramento do sistema 821 por meio de uma interface de memória não removível tal como a interface 840, e unidade de disco óptico 855 são tipicamente conectadas ao barramento do sistema 821 por uma interface de memória removível, tal como a interface 850.
[00156] Alternativamente, ou adicionalmente, a funcionalidade descrita no presente documento pode ser realizada, pelo menos em parte, por um ou mais componentes de hardware. Por exemplo, e sem limitação, tipos ilustrativos de componentes de hardware que podem ser usados incluem Arranjos de Porta Programável no Campo (FPGAs), Circuitos Integrados Específicos da Aplicação (por exemplo, ASICs), Produtos Padrões Específicos da Aplicação (por exemplo, ASSPs), sistemas Sistema-em-um-chip (SOCs), Dispositivos de Lógica Programável Complexa (CPLDs), etc.
[00157] As unidades e suas mídias de armazenamento de computador associadas supradiscutidas e ilustradas na FIG. 12 proveem armazenamento de instruções legíveis por computador, estruturas de dados, módulos de programa e outros dados para o computador 810. Na FIG. 12, por exemplo, a unidade de disco rígido 841 é ilustrada armazenando sistema operacional 844, programas de aplicação 845, outros módulos de programa 846 e dados de programa 847. Note que esses componentes podem ser tanto os mesmos quanto diferentes do sistema operacional 834, programas de aplicação 835, outros módulos de programa 836 e dados de programa 837.
[00158] Um usuário pode entrar com comandos e informação no computador 810 por meio de dispositivos de entrada tais como um teclado 862, um microfone 863 e um dispositivo de apontamento 861, tais como um mouse, mouse tipo esfera ou bloco de toque. Outros dispositivos de entrada (não mostrados) podem incluir uma manete, bloco de jogos, disco satélite, escâner ou similares. Esses e outros dispositivos de entrada são frequentemente conectados à unidade de processamento 820 por meio de uma interface de entrada de usuário 860 que é acoplada ao barramento do sistema, mas pode ser conectada por outras estruturas de interface e barramento. Uma exibição visual 891 ou outro tipo de dispositivo de exibição é também conectada ao barramento do sistema 821 por meio de uma interface, tal como uma interface de vídeo 890. Além do monitor, os computadores podem também incluir outros dispositivos de saída periféricos tais como alto-falantes 897 e impressora 896, que podem ser conectados por meio de uma interface periférica de saída 895.
[00159] O computador 810 é operado em um ambieute ligado em rede usando conexões lógicas (tais como uma rede de área do controlador - CAN, uma rede de área local - LAN, ou rede de área abrangente WAN) a um ou mais computadores remotos, tal como um computador remoto 880.
[00160] Quando usado em um ambiente em rede LAN, o computador 810 é conectado à LAN 871 por meio de uma interface de rede ou adaptador 870. Quando usado em um ambiente em rede WAN, o computador 810 tipicamente inclui um modem 872 ou outro meio para estabelecer comunicações pela WAN 873, tal como a internet. Em um ambiente ligado em rede, módulos de programa podem ser armazenados em um dispositivo de armazenamento de memória remoto. A FIG. 12 ilustra, por exemplo, que programas de aplicação remotos 885 podem residir remotos do computador 880.
[00161] Deve-se também notar que diferentes exemplos descritos no presente documento podem ser combinados de diferentes maneiras. Ou seja, partes de um ou mais exemplos podem ser combinadas com partes de um ou mais outros exemplos. Tudo isso é contemplado no presente documento.
[00162] Embora a matéria tenha sido descrita em linguagem específica de recursos estruturais e/ou atos metodológicos, deve-se entender que a matéria definida nas reivindicações anexas não está necessariamente limitada aos recursos e atos específicos aqui descritos. Em vez disso, os recursos e atos específicos supradescritos são descritos com formas exemplificativas de implementação das reivindicações.

Claims (15)

  1. Método de controle de uma máquina agrícola móvel (102; 200), caracterizado pelo fato de que o método compreende:
    detectar (552) uma entrada de definição de valor alvo identificando um valor de métrica alvo para uma métrica de qualidade representando uma característica de desempenho da máquina agrícola móvel e tendo um relacionamento inverso com a velocidade de máquina;
    receber (570) dados de máquina indicativos de parâmetros operacionais na máquina agrícola móvel;
    gerar (578), com base nos dados de máquina, um valor de métrica atual para a métrica de qualidade;
    determinar (584) uma velocidade de máquina alvo com base no valor de métrica atual em relação ao valor de métrica alvo; e
    produzir (588) uma instrução de controle que controla a máquina agrícola móvel com base na velocidade de máquina alvo.
  2. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que determinar a velocidade de máquina alvo compreende:
    determinar a velocidade de máquina alvo usando um sistema de aprendizagem de máquina que é treinado com dados de treinamento correspondentes à característica de desempenho e modela um efeito de mudanças de velocidade de máquina na característica de desempenho.
  3. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que produzir uma instrução de controle compreende controlar um subsistema de propulsão da máquina agrícola móvel com base na velocidade de máquina alvo.
  4. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a métrica de qualidade representa um ou mais dentre:
    consumo de combustível, produtividade, utilização de potência, perda de material agrícola, ou qualidade de material agrícola.
  5. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente:
    identificar um parâmetro de ponderação; e
    determinar uma velocidade de máquina alvo com base na aplicação do parâmetro de ponderação ao valor de métrica atual.
  6. Método de acordo com a reivindicação 5, caracterizado pelo fato de que o parâmetro de ponderação compreende um parâmetro de qualidade de condução, e compreendendo adicioualmente:
    determinar a velocidade de máquina alvo com base no parâmetro de qualidade de condução.
  7. Método de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que o parâmetro de qualidade de condução é gerado com base em uma indicação de irregularidade do campo.
  8. Método de acordo com a reivindicação 6, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente:
    receber uma indicação de presença de operador; e
    gerar o parâmetro de qualidade de condução com base na indicação de presença de operador.
  9. Método de acordo com a reivindicação 5, caracterizado pelo fato de que o parâmetro de ponderação compreende um parâmetro de deslocamento lateral representando uma diferença entre uma posição da máquina agrícola móvel e um trajeto predefinido, e compreendendo adicionalmente:
    determinar a velocidade de máquina alvo com base no parâmetro de deslocamento lateral.
  10. Método de acordo com a reivindicação 5, caracterizado pelo fato de que compreende adicionalmente:
    receber uma indicação de curvatura do trajeto de máquina em um trajeto da máquina; e
    determinar a velocidade de máquina alvo com base na curvatura do trajeto de máquina.
  11. Método de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o valor de métrica atual representa desempenho predito da máquina agrícola móvel no campo.
  12. Máquina agrícola móvel (102; 200), caracterizada pelo fato de que compreende:
    um conjunto de elementos de tração de engate ao chão (244); um subsistema de propulsão (156) configurado para acionar um ou mais dos elementos de tração de engate ao chão; e
    um sistema de controle (106) configurado para detectar (552) uma entrada de definição de valor alvo identificando um valor de métrica alvo para uma métrica de qualidade representando uma característica de desempenho da máquina agrícola móvel e tendo um relacionamento inverso com a velocidade de máquina;
    receber (570) dados de máquina indicativos de parâmetros operacionais na máquina agrícola móvel;
    gerar (578), com base nos dados de máquina, um valor de métrica atual para a métrica de qualidade;
    determinar (584) uma velocidade de máquina alvo com base no valor de métrica atual em relação ao valor de métrica alvo; e
    produzir (588) uma instrução de controle que controla a máquina agrícola móvel com base na velocidade de máquina alvo.
  13. Máquina agrícola móvel de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que o sistema de controle é configurado para:
    determinar a velocidade de máquina alvo usando um sistema de aprendizagem de máquina que é treinado com dados de treinamento correspondentes à característica de desempenho e modela um efeito de mudanças de velocidade de máquina na característica de desempenho.
  14. Máquina agrícola móvel de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que o sistema de controle é configurado para:
    controlar o subsistema de propulsão com base na velocidade de máquina alvo.
  15. Sistema de controle (106) para uma máquina agrícola, caracterizado pelo fato de que o sistema de controle compreende:
    pelo menos um processador (128; 417); e memória armazenando instruções executáveis por pelo menos um processador, em que as instruções, quando executadas, fazem o sistema de controle:
    detectar (552) uma entrada de definição de valor alvo identificando um valor de métrica alvo para uma métrica de qualidade representando uma característica de desempenho da máquina agrícola e tendo um relacionamento inverso com a velocidade de máquina;
    receber (570) dados de máquina indicativos de parâmetros operacionais na máquina agrícola;
    gerar (578), com base nos dados de máquina, um valor de métrica atual para a métrica de qualidade;
    determinar (584) uma velocidade de máquina alvo com base no valor de métrica atual em relação ao valor de métrica alvo; e
    produzir (588) uma instrução de controle que controla a máquina agrícola com base na velocidade de máquina alvo.
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