DE102021125939A1

DE102021125939A1 - Method for automating an agricultural work task

Info

Publication number: DE102021125939A1
Application number: DE102021125939.8A
Authority: DE
Inventors: Martin Schmidt
Original assignee: Deere and Co
Current assignee: Deere and Co
Priority date: 2021-08-12
Filing date: 2021-10-06
Publication date: 2023-02-16

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Automatisierung einer landwirtschaftlichen Arbeitsaufgabe, die von einem Bodenbearbeitungsgerät (14) an einem landwirtschaftlichen Traktor (10) ausgeführt wird. Von einer Kontrolleinheit (28) wird mindestens eine einen Arbeits- und/oder Betriebsparameter des Bodenbearbeitungsgerätes (14) repräsentierende Prozessführungsgröße durch Rückkopplungsdaten modifiziert, welche einen Feldzustand einer Feldoberfläche (18) vor und/oder nach der Bodenbearbeitung repräsentieren. Für die Ermittlung zumindest eines Teils der Rückkopplungsdaten werden Bodenbilder der Feldoberfläche (18) durch Sensormittel (58, 60) generiert und von einer Datenverarbeitungseinheit (80) ausgewertet. Die Datenverarbeitungseinheit (80) wertet die Bodenbilder derart aus, dass die Bodenbilder in Abhängigkeit des Ergebnisses einer Überwachung der Feldoberfläche (18) hinsichtlich eines optisch abdeckenden Luftstaubes (82) zur Ermittlung der Rückkopplungsdaten verwendet werden.The invention relates to a method for automating an agricultural work task that is carried out by a soil cultivation device (14) on an agricultural tractor (10). A control unit (28) modifies at least one process control variable representing a working and/or operating parameter of the tillage implement (14) by feedback data, which represent a field state of a field surface (18) before and/or after tillage. To determine at least some of the feedback data, ground images of the field surface (18) are generated by sensor means (58, 60) and evaluated by a data processing unit (80). The data processing unit (80) evaluates the ground images in such a way that the ground images are used to determine the feedback data depending on the result of a monitoring of the field surface (18) with regard to an optically covering air dust (82).

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Automatisierung einer landwirtschaftlichen Arbeitsaufgabe mit den Merkmalen des Oberbegriffs des Anspruches 1.The invention relates to a method for automating an agricultural work task with the features of the preamble of claim 1.

Ein derartiges Verfahren ist aus US 2019/0392573 A1 bekannt. Dort sind ein landwirtschaftliches Arbeitsfahrzeug und ein Anbaugerät mit bildgebenden Mitteln zur Erfassung von Ernteresten auf dem Feld vor und nach einer Bodenbearbeitung durch das Anbaugerät entnehmbar. Anhand einer Auswertung von Bilddaten wird ein Ernterest-Parameterwert bestimmt, in dessen Abhängigkeit Arbeitsparameter (z.B. eine Bodeneindringtiefe) des Arbeitsgerätes modifiziert werden können, um einen gewünschten Grad einer Bedeckung der Feldoberfläche mit Ernteresten zu erreichen.Such a procedure is out US 2019/0392573 A1 known. An agricultural work vehicle and an attachment with imaging means for detecting crop residues in the field before and after tillage by the attachment can be removed there. A crop residue parameter value is determined based on an evaluation of image data, depending on which working parameters (eg a soil penetration depth) of the implement can be modified in order to achieve a desired degree of coverage of the field surface with crop residues.

Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein gattungsgemäßes Verfahren hinsichtlich erzielbarer Bearbeitungseffizienz und Bearbeitungsqualität zu verbessern.The object of the present invention is to improve a generic method with regard to the achievable processing efficiency and processing quality.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 gelöst.This object is achieved by a method having the features of patent claim 1.

Bei dem Verfahren zur Automatisierung einer landwirtschaftlichen Arbeitsaufgabe, die von einem Bodenbearbeitungsgerät an einem landwirtschaftlichen Traktor ausgeführt wird, wird mindestens eine Prozessführungsgröße zugrunde gelegt, welche einen Arbeits- und/oder Betriebsparameter (z.B. Arbeitstiefe, Bearbeitungsgeschwindigkeit) des Bodenbearbeitungsgerätes repräsentiert. Die mindestens eine Prozessführungsgröße wird von einer Kontrolleinheit (z.B. Bordcomputer des Traktors) durch Rückkopplungsdaten modifiziert, welche einen Feldzustand einer betrachteten Feldoberfläche vor und/oder nach der Bodenbearbeitung repräsentieren. Für die Ermittlung zumindest eines Teils oder der gesamten Rückkopplungsdaten werden zunächst durch Sensormittel Bodenbilder bzw. Bilddaten von der Feldoberfläche generiert. Diese Bodenbilder bzw. Bilddaten werden dann von einer Datenverarbeitungseinheit ausgewertet. Die Datenverarbeitungseinheit kann beispielsweise als eine separate physische Einheit ausgebildet sein oder Bestandteil der Kontrolleinheit sein. Die Datenverarbeitungseinheit wertet die Bodenbilder derart aus, dass die Bodenbilder in Abhängigkeit des Ergebnisses einer Überwachung der Feldoberfläche hinsichtlich eines optisch abdeckenden Luftstaubes zur Ermittlung der Rückkopplungsdaten verwendet werden.The method for automating an agricultural work task, which is carried out by a soil cultivation device on an agricultural tractor, is based on at least one process control variable, which represents a working and/or operating parameter (e.g. working depth, processing speed) of the soil cultivation device. The at least one process control variable is modified by a control unit (e.g. on-board computer of the tractor) using feedback data which represent a field state of a field surface under consideration before and/or after tillage. In order to determine at least some or all of the feedback data, ground images or image data of the field surface are first generated by sensor means. These ground images or image data are then evaluated by a data processing unit. The data processing unit can, for example, be in the form of a separate physical unit or be part of the control unit. The data processing unit evaluates the ground images in such a way that the ground images are used to determine the feedback data depending on the result of a monitoring of the field surface with regard to an optically covering air dust.

Somit wird bei dem Verfahren die Einflussgröße „Luftstaub“ berücksichtigt. Luftstaub entsteht insbesondere bei trockenen Feldoberflächen sowohl vor der Bodenbearbeitung (z.B. aufgrund von Windeinflüssen) als auch nach der Bodenbearbeitung (z.B. durch die Bearbeitung selbst, insbesondere auch in Verbindung mit Windeinflüssen) und kann die Bodenbilder bzw. die Bilddaten entsprechend beeinflussen. Durch Berücksichtigung des Luftstaubes können die Rückkopplungsdaten noch präziser ermittelt werden. Etwaige durch Luftstaub verursachte Einbußen bei der Bearbeitungseffizienz und -qualität des Verfahrens werden zuverlässig vermieden.The influencing variable “air dust” is thus taken into account in the method. Airborne dust occurs, especially on dry field surfaces, both before tillage (e.g. due to wind influences) and after tillage (e.g. through tillage itself, especially in connection with wind influences) and can affect the soil images and image data accordingly. By taking the air dust into account, the feedback data can be determined even more precisely. Any losses in the processing efficiency and quality of the process caused by air dust are reliably avoided.

Mit den Rückkopplungsdaten kann kontinuierlich der jeweils aktuelle Feldzustand vor und/oder nach der Bodenbearbeitung berücksichtigt werden. Hierdurch hat das Verfahren einen iterativen und damit hinsichtlich der erzielbaren Bearbeitungseffizienz und -qualität einen selbstoptimierenden Charakter. Diese Selbstoptimierung wird durch die Berücksichtigung der Einflussgröße „Luftstaub“ weiter verbessert.With the feedback data, the respective current field condition before and/or after tillage can be continuously taken into account. As a result, the method has an iterative and therefore self-optimizing character with regard to the achievable processing efficiency and quality. This self-optimization is further improved by taking into account the "air dust" influencing variable.

Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Verfahrens gehen aus den Unteransprüchen hervor.Further advantageous configurations of the method according to the invention emerge from the dependent claims.

Die von dem Überwachungsergebnis abhängige Verwendung der Bodenbilder bzw. Bilddaten zur Ermittlung der Rückkopplungsdaten bedeutet beispielsweise, dass Bodenbilder gar nicht zur Ermittlung von Rückkopplungsdaten verwendet werden, wenn Luftstaub erkannt oder detektiert wird. Für die Entscheidung, ob das Bodenbild verwendet wird, kann dieses im Rahmen einer Auswertung in der Datenverarbeitungseinheit zunächst binär vorklassifiziert werden (Staub; Nicht-Staub). Wenn das Überwachungsergebnis den Zustand „kein Luftstaub“ repräsentiert, wird das Bodenbild als „Nicht-Staub“ vorklassifiziert und zur Ermittlung von Rückkopplungsdaten verwendet.The use of the ground images or image data to determine the feedback data, which is dependent on the monitoring result, means, for example, that ground images are not used at all to determine feedback data if airborne dust is recognized or detected. In order to decide whether the ground image is to be used, it can first be pre-classified in binary form (dust; non-dust) as part of an evaluation in the data processing unit. If the monitoring result represents a "no dust" condition, the soil image is pre-classified as "non-dust" and used to obtain feedback data.

Beispielsweise beinhaltet die Datenverarbeitungseinheit ein spezifisch eingelerntes Convolutional Neural Network, welches die binäre Vorklassifizierung anhand einer festgestellten optischen Staubdichte durchführt. In einer anderen Variante kann das Ergebnis einer Abstandsmessung zwischen Sensormitteln und der Feldoberfläche für die binäre Vorklassifizierung herangezogen werden.For example, the data processing unit contains a specifically taught-in convolutional neural network, which carries out the binary pre-classification based on a determined optical dust density. In another variant, the result of a distance measurement between the sensor means and the field surface can be used for the binary pre-classification.

In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird das Bodenbild dann zur Ermittlung der Rückkopplungsdaten verwendet, wenn die Überwachung hinsichtlich des Luftstaubes zu dem Ergebnis führt, dass Luftstaub bis höchstens zu einem vorbestimmten Staub-Schwellenwert vorhanden ist. Mit anderen Worten repräsentiert das Überwachungsergebnis dann den Zustand „Luftstaub nicht mehr als der vorbestimmte Staub-Schwellenwert“ .In a further preferred embodiment, the ground image is then used to determine the feedback data if the monitoring with regard to the air dust leads to the result that air dust is present up to at most a predetermined dust threshold value. In other words, the monitoring result then represents the state “air dust no more than the predetermined dust threshold value”.

Bei der Auswertung der Bodenbilder erfolgt insbesondere eine Bildsegmentierung mit einer Zuordnung von Bildpixeln zu einzelnen bereitgestellten Zustandsklassen, welche unterschiedliche Feldzustände repräsentieren. Beispielsweise ist der zu überprüfende Feldzustand ein Bodenbedeckungsgrad. In diesem Fall repräsentieren einzelne bereitgestellte Zustandsklassen unterschiedliche Bodenbedeckungsgrade durch Pflanzen oder Pflanzenreste (z.B. 0%, 10%, 30%, 50%, 70%, 90%). Gegebenenfalls wird auch eine Zustandsklasse „Bodenbedeckung durch Bodenbearbeitungsgerät“ bereitgestellt.When evaluating the ground images, image segmentation occurs in particular with an assignment of image pixels to individually provided condition classes, which represent different field conditions. For example, the field condition to be checked is a degree of land cover. In this case, individual status classes provided represent different degrees of soil cover by plants or plant residues (e.g. 0%, 10%, 30%, 50%, 70%, 90%). Where appropriate, a “Tillage implement soil cover” condition class is also provided.

In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird für die Entscheidung, ob das Bodenbild zur Ermittlung der Rückkopplungsdaten verwendet wird, auf die vorgenannte binäre Vorklassifizierung verzichtet. Stattdessen wird zur Detektion des Luftstaubes im Rahmen der Bildsegmentierung eine weitere Zustandsklasse, d.h. eine sogenannte Staubklasse für die Zuordnung des Luftstaubes, bereitgestellt. Hierdurch kann der technische Aufwand für die Ermittlung der Rückkopplungsdaten reduziert und entsprechend kostengünstiger gehalten werden. Beispielsweise erfolgt die Bildsegmentierung inklusive der Staubklasse und somit auch die Überwachung hinsichtlich Luftstaub unter Einsatz eines einzigen Bildverarbeitungssystems (z.B. eines Convolutional Neural Networks zur semantischen Segmentierung) .In a further preferred embodiment, the aforementioned binary pre-classification is dispensed with for the decision as to whether the ground image is used to determine the feedback data. Instead, an additional condition class, i.e. a so-called dust class for the assignment of the air dust, is provided for the detection of the air dust within the scope of the image segmentation. As a result, the technical outlay for determining the feedback data can be reduced and kept correspondingly more cost-effective. For example, the image segmentation including the dust class and thus also the monitoring with regard to airborne dust takes place using a single image processing system (e.g. a convolutional neural network for semantic segmentation).

Ausgehend von einer die Staubklasse enthaltenden Bildsegmentierung kann eine effiziente Bewertung des Bodenbildes bzw. der Bilddaten hinsichtlich der Einflussgröße „Luftstaub“ durchgeführt werden, indem eine innerhalb des Bodenbildes festgestellte Häufigkeit oder Anzahl von der Staubklasse zugeordneten Bildpixeln mit dem vorbestimmten Staub-Schwellenwert verglichen wird. Wenn die Anzahl bzw. Häufigkeit der der Staubklasse zugeordneten Bildpixel innerhalb des Bodenbildes höchstens so groß ist wie der vorbestimmte Staub-Schwellenwert, dann wird das Bodenbild für die Ermittlung der Rückkopplungsdaten verwendet. Beispielsweise beträgt der Staub-Schwellenwert 70% der Gesamtanzahl aller Bildpixel des Bodenbildes. Wenn mehr als 70% der Bildpixel des Bodenbildes der Staubklasse zugeordnet werden, wird das Bodenbild nicht zur Ermittlung der Rückkopplungsdaten verwendet.Based on an image segmentation containing the dust class, an efficient evaluation of the soil image or the image data with regard to the influencing variable "air dust" can be carried out by comparing a frequency or number of image pixels assigned to the dust class within the soil image with the predetermined dust threshold value. If the number or frequency of the image pixels assigned to the dust class within the soil image is at most as large as the predetermined dust threshold value, then the soil image is used to determine the feedback data. For example, the dust threshold is 70% of the total number of all image pixels in the soil image. If more than 70% of the image pixels of the soil image are assigned to the dust class, the soil image is not used to determine the feedback data.

Vorzugsweise werden die Rückkopplungsdaten auf der Basis eines Zustands-Mittelwertes ermittelt. Dieser wird in Abhängigkeit von den innerhalb des Bodenbildes festgestellten Häufigkeiten oder Pixelanzahlen der zugeordneten Zustandsklassen gebildet. Dabei kann eine Wichtung einzelner Zustandsklassen erfolgen. Der Zustands-Mittelwert repräsentiert einen mittleren oder durchschnittlichen Feldzustand des ausgewerteten Bodenbildes und unterstützt eine quantitativ präzise Modifizierung der mindestens einen Prozessführungsgröße.The feedback data is preferably determined on the basis of a state mean value. This is formed as a function of the frequencies or pixel numbers of the assigned condition classes determined within the soil image. In this way, individual status classes can be weighted. The condition mean value represents a mean or average field condition of the evaluated soil image and supports a quantitatively precise modification of the at least one process control variable.

Eine präzise Modifizierung der mindestens einen Prozessführungsgröße wird weiter unterstützt, wenn der Zustands-Mittelwert unter Ausschluss der festgestellten Häufigkeit der Staubklasse gebildet wird.A precise modification of the at least one process control variable is further supported if the condition mean value is formed excluding the determined frequency of the dust class.

Wie bereits erwähnt, werden die Bodenbilder durch geeignete Sensormittel generiert. Hierbei handelt es sich insbesondere um zurückschauende (z.B. am heckseitigen Bodenbearbeitungsgerät oder am rückwärtigen Bereich des Traktors angeordnete) Sensormittel zur Generierung von Bodenbildern nach der Bodenbearbeitung. Alternativ oder zusätzlich sind vorausschauende (z.B. am frontseitigen Bereich des Traktors angeordnete) Sensormittel vorhanden, welche Bodenbilder vor der Bodenbearbeitung generieren.As already mentioned, the ground images are generated by suitable sensor means. These are, in particular, rear-facing sensors (e.g. arranged on the rear-side soil cultivation implement or on the rear area of the tractor) for generating soil images after soil cultivation. Alternatively or additionally, forward-looking sensors (arranged, for example, on the front area of the tractor) are present, which generate images of the soil before tillage.

Die Überwachung hinsichtlich Luftstaub wird vorzugsweise durch geeignete Sensor- oder Detektionsmittel unterstützt. Eine Überwachung hinsichtlich Luftstaub erfolgt insbesondere durch relativ zur Fahrtrichtung des Traktors zurückschauende Sensormittel, d.h. insbesondere nach der Bodenbearbeitung. Zusätzlich kann durch vorausschauende Sensormittel eine Überwachung hinsichtlich Luftstaub in einem Bereich vor dem Traktor, also vor der Bodenbearbeitung, erfolgen.The monitoring with regard to airborne dust is preferably supported by suitable sensor or detection means. Airborne dust is monitored in particular by sensor means looking back relative to the direction of travel of the tractor, i.e. in particular after tillage. In addition, anticipatory sensor means can be used to monitor airborne dust in an area in front of the tractor, that is to say before tilling the soil.

Die Überwachung hinsichtlich Luftstaub erfolgt in einer bevorzugten Ausführungsform durch Auswertung von Bodenbildern bzw. Bilddaten und in einer weiteren Ausführungsform durch Auswertung von Abstandsmessungen zwischen geeigneten Sensormitteln (z.B. LiDAR, Stereokamera) und der Feldoberfläche.In a preferred embodiment, airborne dust is monitored by evaluating ground images or image data and in a further embodiment by evaluating distance measurements between suitable sensor means (e.g. LiDAR, stereo camera) and the field surface.

Eine Verwendung des Verfahrens bietet sich insbesondere im Zusammenhang mit Bodenbearbeitungsgeräten zur Grundboden- oder Saatbettbearbeitung an, wie beispielsweise eines Grubbers, einer Kreiselegge, einer Scheibenegge oder eines Pflugs. Diese dienen vorzugsweise der Vorbereitung der Feldoberfläche für einen nachfolgenden Pflanz- oder Sävorgang.The method can be used in particular in connection with soil cultivation devices for tilling the ground soil or seedbed, such as a cultivator, a rotary harrow, a disc harrow or a plough. These are preferably used to prepare the field surface for a subsequent planting or sowing process.

Abhängig von der spezifischen Arbeitsaufgabe und/oder dem spezifischen Bodenbearbeitungsgerät können unterschiedliche Feldzustände für die Ermittlung der Rückkopplungsdaten relevant sein. Insbesondere handelt es sich bei dem betrachteten Feldzustand um einen Bodenbedeckungsgrad, d.h. um einen (z.B. prozentualen) Grad der Bedeckung des betrachteten Feldbodens durch beispielsweise Erntereste, Stroh, Unkraut. Mit Hilfe des erfindungsgemäßen Verfahrens lässt sich ein gewünschter Feldzustand bzw. Bodenbedeckungsgrad erreichen, um einen nachfolgenden Arbeitsvorgang (z.B. Pflanzen, Säen) optimal vorzubereiten.Depending on the specific work task and/or the specific tillage implement, different field conditions can be relevant for determining the feedback data. In particular, the field state under consideration is a degree of ground cover, ie a (eg percentage) degree of coverage of the field ground under consideration by crop residues, straw, weeds, for example. With the help of the method according to the invention, a desired field state or ground cover can be determined degree to optimally prepare a subsequent work process (e.g. planting, sowing).

Weitere Feldzustände sind beispielsweise der jeweilige Grad einer Krümelung des Feldbodens, einer Einebnung des Feldbodens oder einer Verdichtung des Feldbodens.Further field states are, for example, the respective degree of crumbling of the field soil, leveling of the field soil or compaction of the field soil.

Wie bereits erwähnt, wird die automatisierte Durchführung des Verfahrens von der Kontrolleinheit unterstützt. Vorzugsweise ist dabei die Funktion der Kontrolleinheit derart, dass über ein Interfacemodul ein oder mehrere teilflächenspezifische Zielwerte und/oder Wichtungsfaktoren hinsichtlich prozessbezogener und/oder agronomischer Gütekriterien vorgegeben werden, nach deren Maßgabe die landwirtschaftliche Arbeitsaufgabe auszuführen ist. In einem Optimierungsmodul werden die Zielwerte und/oder Wichtungsfaktoren in die mindestens eine Prozessführungsgröße umgewandelt. Für die Modifizierung der mindestens einen Prozessführungsgröße gehen die Rückkopplungsdaten in das Optimierungsmodul ein. Zusätzlich ist es denkbar, dass nutzerseitig Randbedingungen für einen einzuhaltenden Wertebereich der mindestens einen Prozessführungsgröße vorgegeben werden. Einem Stabilisierungsmodul wird die mindestens eine modifizierte Prozessführungsgröße zugeführt, um eine Stell- und/oder Betriebseinrichtung des Bodenbearbeitungsgeräts und/oder des landwirtschaftlichen Traktors mittels des Stabilisierungsmoduls anzusteuern.As already mentioned, the automated execution of the procedure is supported by the control unit. The function of the control unit is preferably such that one or more site-specific target values and/or weighting factors with regard to process-related and/or agronomic quality criteria are specified via an interface module, according to which the agricultural work task is to be carried out. The target values and/or weighting factors are converted into the at least one process control variable in an optimization module. The feedback data enter the optimization module for the modification of the at least one process control variable. In addition, it is conceivable for the user to specify boundary conditions for a range of values to be maintained for the at least one process control variable. The at least one modified process control variable is supplied to a stabilization module in order to control an actuating and/or operating device of the soil cultivation implement and/or of the agricultural tractor by means of the stabilization module.

Die verschiedenen Module wirken nach Art eines kaskadierten Regelkreises zusammen. Die in das Optimierungsmodul eingehenden Rückkopplungsdaten unterstützen auf technisch einfache Weise den iterativen und somit selbstoptimierenden Charakter des Verfahrens. Die einzelnen Module können in der Kontrolleinheit funktionsmäßig als entsprechende Software hinterlegt sein.The various modules work together in the manner of a cascaded control loop. The feedback data entering the optimization module supports the iterative and thus self-optimizing character of the method in a technically simple manner. The individual modules can be functionally stored in the control unit as appropriate software.

Wie bereits erwähnt, wird die mindestens eine Prozessführungsgröße durch die Rückkopplungsdaten modifiziert. Einzelne Prozessführungsgrößen können hierbei auf unterschiedliche Weise modifiziert werden.As already mentioned, the at least one process control variable is modified by the feedback data. Individual process control variables can be modified in different ways.

In einer bevorzugten Ausführungsform werden zur Modifizierung der Prozessführungsgröße Rückkopplungsdaten eines Feldzustands vor der Bodenbearbeitung im Optimierungsmodul mittels einer auf einem Kennfeld basierenden Vorsteuerung zu einer Voraus-Komponente der Prozessführungsgröße verarbeitet. Das Kennfeld kann vorgegeben werden (z.B. vom Hersteller des Traktors und/oder des Bodenbearbeitungsgerätes). Das Kennfeld kann aber auch aktualisiert werden, z.B. vom Hersteller oder durch feldspezifisches Dazulernen.In a preferred embodiment, in order to modify the process control variable, feedback data of a field state before tillage is processed in the optimization module by means of a pre-control based on a characteristic map to form an advance component of the process control variable. The map can be specified (e.g. by the manufacturer of the tractor and/or the tillage implement). However, the map can also be updated, e.g. by the manufacturer or through field-specific learning.

In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform werden zur Modifizierung der Prozessführungsgröße Rückkopplungsdaten eines Feldzustands nach der Bodenbearbeitung im Optimierungsmodul mittels eines Reglers (z.B. PI-Regler) zu einer Rück-Komponente der Prozessführungsgröße verarbeitet.In a further preferred embodiment, to modify the process control variable, feedback data of a field state after tillage in the optimization module are processed by means of a controller (e.g. PI controller) to form a feedback component of the process control variable.

Eine Gesamtkomponente der Prozessführungsgröße wird dann im Optimierungsmodul insbesondere zumindest aus der Voraus-Komponente gebildet. Falls im Sinne einer noch präziseren Verfahrensdurchführung Rückkopplungsdaten für den Feldzustand vor und nach der Bodenbearbeitung vorhanden sind, wird die Gesamtkomponente der Prozessführungsgröße in Abhängigkeit von einer Verknüpfung der Voraus-Komponente mit der Rück-Komponente gebildet. Die Gesamtkomponente wird noch mit den nutzerseitig vorgegebenen Randbedingungen verglichen. Diese Randbedingungen sind z.B. durch eine minimale und/oder maximale Arbeitstiefe des Bodenbearbeitungsgerätes oder eine minimale und/oder maximale Bearbeitungsgeschwindigkeit gegeben. Dabei ist die Bearbeitungsgeschwindigkeit üblicherweise identisch mit der Fahrgeschwindigkeit des Traktors. Nach dem vorgenannten Vergleich wird die modifizierte Prozessführungsgröße an das Stabilisierungsmodul gesendet.An overall component of the process control variable is then formed in the optimization module, in particular at least from the advance component. If feedback data for the field state before and after tillage is available in order to carry out the process even more precisely, the total component of the process control variable is formed as a function of linking the upstream component with the downstream component. The overall component is then compared with the boundary conditions specified by the user. These boundary conditions are given, for example, by a minimum and/or maximum working depth of the soil tillage implement or a minimum and/or maximum tillage speed. The processing speed is usually identical to the driving speed of the tractor. After the aforementioned comparison, the modified process control variable is sent to the stabilization module.

Vorzugsweise wird in Abhängigkeit von dem vorgenannten Vergleich bzw. dessen Vergleichsergebnis eine weitere Prozessführungsgröße modifiziert. Diese Modifizierung ist mathematischphysikalisch auf eine für die Verfahrensdurchführung geeignete Weise und vorzugsweise auf eine im Vergleich zu den vorgenannten Modifizierungsschritten unterschiedliche Weise ausgestaltet.A further process control variable is preferably modified as a function of the aforementioned comparison or its comparison result. Mathematically and physically, this modification is designed in a way that is suitable for carrying out the method and preferably in a way that differs from the aforementioned modification steps.

Beispielsweise wird die Gesamtkomponente einer ersten Prozessführungsgröße „Soll-Arbeitstiefe“ des Bodenbearbeitungsgerätes mit einer vom Nutzer vorgegebenen minimalen und maximalen Arbeitstiefe verglichen. Wenn der Wert der Gesamtkomponente größer ist als der Wert der vorgegebenen maximalen Arbeitstiefe, wird vorzugsweise die vorgegebene maximale Arbeitstiefe als (modifizierte) Prozessführungsgröße definiert. Dieser dann nicht optimale Wert der Soll-Arbeitstiefe wird zumindest teilweise kompensiert, indem eine weitere Prozessführungsgröße (z.B. die Bearbeitungsgeschwindigkeit des Bodenbearbeitungsgerätes bzw. die Fahrgeschwindigkeit des Traktors) nach einem definierten System oder Schema verändert und somit modifiziert wird. Zusammengefasst können die Rückkopplungsdaten die Modifizierung einer Prozessführungsgröße bewirken und unter bestimmten Bedingungen indirekt auch zu einer Modifizierung einer weiteren Prozessführungsgröße führen. Hierdurch wird die Effizienz und Qualität bei der Automatisierung der Arbeitsaufgabe weiter unterstützt.For example, the total component of a first process control variable “target working depth” of the soil tillage implement is compared with a minimum and maximum working depth specified by the user. If the value of the total component is greater than the value of the specified maximum working depth, the specified maximum working depth is preferably defined as the (modified) process control variable. This non-optimal value of the target working depth is at least partially compensated for by changing and thus modifying another process control variable (eg the processing speed of the tillage implement or the driving speed of the tractor) according to a defined system or scheme. In summary, the feedback data can cause the modification of one process control variable and, under certain conditions, also indirectly lead to the modification of another process control variable. As a result, the Effi ciency and quality in the automation of the work task.

Um bei Staubverhältnissen das Fehlerpotential der Automatisierung möglichst gering zu halten, wird in einer bevorzugten Ausführung von der Datenverarbeitungseinheit in Abhängigkeit des Überwachungsergebnisses hinsichtlich des Luftstaubes ein Einfriersignal generiert, welches an das Optimierungsmodul gesendet wird. Dort dient das Einfriersignal zur Deaktivierung der Vorsteuerung (Voraus-Komponente der Prozessführungsgröße) und/oder des Reglers (Rück-Komponente der Prozessführungsgröße), je nachdem, ob das Überwachungsergebnis die Feldoberfläche vor der Bodenbearbeitung und/oder die Feldoberfläche nach der Bodenbearbeitung betrifft. Hierdurch wird ermöglicht, dass bei einem Überwachungsergebnis „Luftstaub vorhanden“ oder „Luftstaub oberhalb des vorbestimmten Staub-Schwellenwertes“ das Einfriersignal gesendet wird und durch die Deaktivierung der Vorsteuerung und/oder des Reglers die Voraus-Komponente und/oder die Rück-Komponente nicht weiter verändert wird. Die jeweilige Komponente bleibt dann konstant, bis die Vorsteuerung und/oder der Regler wieder aktiviert wird, z.B. indem das Einfriersignal nicht mehr gesendet wird. Somit werden staubbedingte Fehler bei der Modifizierung der Prozessführungsgrößen vermieden.In order to keep the error potential of the automation as low as possible in dusty conditions, in a preferred embodiment the data processing unit generates a freezing signal, which is sent to the optimization module, depending on the monitoring result with regard to the airborne dust. There, the freeze signal is used to deactivate the pre-control (advance component of the process control variable) and/or the controller (reverse component of the process control variable), depending on whether the monitoring result relates to the field surface before tillage and/or the field surface after tillage. This makes it possible for the freeze signal to be sent if the monitoring result is "air dust present" or "air dust above the predetermined dust threshold value" and for the front component and/or the rear component not to continue as a result of the deactivation of the pre-control and/or the controller is changed. The respective component then remains constant until the pre-control and/or the controller is activated again, e.g. by no longer sending the freeze signal. Errors caused by dust when modifying the process control variables are thus avoided.

Das Einfriersignal wird vorzugsweise dann nicht mehr gesendet, wenn das Überwachungsergebnis hinsichtlich des Luftstaubes den Zustand „kein Luftstaub“ oder den Zustand „Luftstaub bis höchstens dem vorbestimmten Staub-Schwellenwert“ repräsentiert.The freeze signal is preferably no longer sent if the monitoring result with regard to the air dust represents the status “no air dust” or the status “air dust up to at most the predetermined dust threshold value”.

Einfriersignale zur zeitweiligen Deaktivierung der Vorsteuerung und/oder des Reglers im Optimierungsmodul können bei bestimmten Vorgaben auch von der Kontrolleinheit gesendet werden. Diese Vorgaben sind beispielsweise die Auswahl bzw. Festlegung eines spezifischen Biomassemodells (z.B. Weizen, Mais, etc.) oder eine Entscheidung durch den Nutzer.Freeze signals for temporary deactivation of the pre-control and/or the controller in the optimization module can also be sent by the control unit with certain specifications. These specifications are, for example, the selection or definition of a specific biomass model (e.g. wheat, corn, etc.) or a decision by the user.

Unabhängig von der Ausgestaltung des Optimierungsmoduls kann dieses mehrere Regelungsmodi (z.B. dynamisch, mittel, träge) aufweisen für eine unterschiedlich schnelle Regelung der Prozessführungsgröße(n) bzw. der Ausgangsgröße(n) des Optimierungsmoduls. Der jeweils gültige Regelungsmodus kann im Interfacemodul abhängig von einer Auswahl des Nutzers vorgegeben werden.Regardless of the design of the optimization module, it can have several control modes (e.g. dynamic, medium, sluggish) for controlling the process control variable(s) or the output variable(s) of the optimization module at different speeds. The currently valid control mode can be specified in the interface module depending on a selection made by the user.

Das erfindungsgemäße Verfahren wird im Folgenden anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Dabei sind hinsichtlich ihrer Funktion übereinstimmende bzw. vergleichbare Komponenten mit denselben Bezugszeichen gekennzeichnet. Es zeigen:

1 ein Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Automatisierung einer landwirtschaftlichen Arbeitsaufgabe,
2 ein als Flussdiagramm dargestelltes Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Automatisierung einer landwirtschaftlichen Arbeitsaufgabe,
3 ein Flussdiagramm mit Ausführungsbeispielen zur Ermittlung von Rückkopplungsdaten, und
4 eine Detailansicht eines Ausführungsbeispiels des Optimierungsmoduls.

The method according to the invention is explained in more detail below with reference to the accompanying drawings. Components that match or are comparable in terms of their function are identified with the same reference symbols. Show it:

1 an embodiment of a device for carrying out the method according to the invention for automating an agricultural work task,
2 an exemplary embodiment, shown as a flow chart, of the method according to the invention for automating an agricultural work task,
3 a flowchart with exemplary embodiments for determining feedback data, and
4 a detailed view of an embodiment of the optimization module.

1 zeigt eine von einem landwirtschaftlichen Fahrzeug umfasste Vorrichtung zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Automatisierung einer landwirtschaftlichen Arbeitsaufgabe. 1 shows a device included in an agricultural vehicle for carrying out the method according to the invention for automating an agricultural work task.

Bei dem landwirtschaftlichen Fahrzeug handelt es sich beispielsgemäß um einen landwirtschaftlichen Traktor 10 mit einem heckseitigen Dreipunkt-Kraftheber 12, an dem ein Bodenbearbeitungsgerät 14 zur Grundboden- oder Saatbettbearbeitung, hier in Gestalt eines Grubbers 16 mit einer Vielzahl von in einen Ackerboden bzw. eine Feldoberfläche 18 eingreifenden Zinken 20, angebracht ist. Der Grubber 16 dient einerseits der Lockerung und Krümelung des Ackerbodens sowie andererseits der Einarbeitung von humosem Material, das auf der Feldoberfläche 18 aufliegt. Das humose Material ist typischerweise durch Pflanzenreste eines abgeernteten Getreide- oder Maisfelds gebildet. Für den Fall des in 1 abgebildeten Getreidefelds handelt es sich dementsprechend um auf der Feldoberfläche 18 liegendes Stroh. Alternativ kann der Grubber 16 jedoch auch zur Bearbeitung eines abgeernteten Mais- oder Sojafelds dienen.The agricultural vehicle is, for example, an agricultural tractor 10 with a three-point linkage 12 at the rear, on which a soil tillage implement 14 for tilling the soil or seedbed, here in the form of a cultivator 16 with a large number of in a field or a field surface 18 engaging tines 20, is attached. The cultivator 16 is used on the one hand to loosen and crumbling the soil and on the other hand to incorporate humic material lying on the surface 18 of the field. The humic material is typically formed by plant residues from a harvested grain or maize field. In the case of the in 1 The grain field shown is accordingly straw lying on the surface 18 of the field. Alternatively, however, the cultivator 16 can also be used for processing a harvested corn or soybean field.

In einer optionalen Ausführungsform ist des Weiteren ein frontseitiger Dreipunkt-Kraftheber 22 vorgesehen, an dem ein zusätzliches Bodenbearbeitungsgerät 24 in Gestalt eines Mulchers 26 angebracht ist, mittels dessen sich die auf der Feldoberfläche 18 verteilt liegenden Pflanzenreste bei Bedarf vorzerkleinern lassen, um einen verbesserten Durchsatz (Materialfluss) am Grubber 16 sicherzustellen.In an optional embodiment, a front-side three-point power lift 22 is also provided, to which an additional tillage implement 24 in the form of a mulcher 26 is attached, by means of which the plant residues distributed on the field surface 18 can be pre-shredded, if necessary, in order to achieve improved throughput ( material flow) on the cultivator 16.

Beide Dreipunkt-Kraftheber 12, 22 lassen sich seitens einer Kontrolleinheit 28 durch Ansteuerung eines jeweils zugehörigen hydraulischen Hubwerks 30, 32 in ihrer Hublage verändern.Both three-point power lifts 12, 22 can be changed in their stroke position by a control unit 28 by controlling a respectively associated hydraulic lifting gear 30, 32.

Die Kontrolleinheit 28, bei der es sich letztlich um einen Bordcomputer handelt, steht ferner mit einer in einer Fahrerkabine 34 des landwirtschaftlichen Traktors 10 untergebrachten Nutzerschnittstelle 36, die ein Bedienfeld 38 und eine Anzeigeeinheit 40 umfasst, einer Datenschnittstelle 42 zur Herstellung einer drahtlosen Datenaustauschverbindung mit einem zentralen Farmmanagementsystem 44 bzw. einer Datencloud 46, einem GPS-Empfänger 48 zur Positionsbestimmung, einer Motorsteuerung 50, einer Speichereinheit 52, einem CAN- bzw. ISOBUS 54, sowie kamerabasierten Detektormitteln 56 in Verbindung.The control unit 28, which is ultimately an on-board computer, is also included a user interface 36 housed in a driver's cab 34 of the agricultural tractor 10, which comprises a control panel 38 and a display unit 40, a data interface 42 for establishing a wireless data exchange connection with a central farm management system 44 or a data cloud 46, a GPS receiver 48 for position determination, an engine control 50, a memory unit 52, a CAN or ISOBUS 54, and camera-based detector means 56 in connection.

Daneben erhält die Kontrolleinheit 28 Informationen von einer Datenverarbeitungseinheit 80, welche zumindest die Daten bildgebender Sensormittel 58, 60 verarbeitet. Die Sensormittel 58, 60 bewirken eine optische Erfassung der Feldoberfläche 18 vor dem landwirtschaftlichen Traktor 10 (vorausschauende Sensormittel 58) bzw. hinter dem Bodenbearbeitungsgerät 14 (zurückschauende Sensormittel 60). Bei den bildgebenden Sensormitteln 58, 60 handelt es sich um eine oder mehrere Mono- und/oder Stereo-Kameras, die im sichtbaren oder IR-Wellenlängenbereich arbeiten. Zur Verbesserung der Datenqualität ist vorzugsweise eine Kombination mit weiteren Sensormitteln 62, vorliegend einem Bodenradar (Ground Penetrating Radar) 64 und/oder einem LiDAR 66 vorgesehen. Die Signale bzw. Daten der Sensormittel 62 können zumindest teilweise optional in der Datenverarbeitungseinheit 80 verarbeitet und von dort in verarbeiteter Form an die Kontrolleinheit 28 gesendet werden.In addition, the control unit 28 receives information from a data processing unit 80, which processes at least the data from the imaging sensor means 58, 60. The sensor means 58, 60 effect an optical detection of the field surface 18 in front of the agricultural tractor 10 (forward-looking sensor means 58) or behind the tillage implement 14 (rear-looking sensor means 60). The imaging sensor means 58, 60 are one or more mono and/or stereo cameras that work in the visible or IR wavelength range. To improve the data quality, a combination with further sensor means 62, in the present case a ground penetrating radar 64 and/or a LiDAR 66, is preferably provided. The signals or data from the sensor means 62 can be optionally processed at least partially in the data processing unit 80 and sent from there to the control unit 28 in processed form.

Die vorausschauenden Sensormittel 58 sind im Dachbereich 68 der Fahrerkabine 34 des landwirtschaftlichen Traktors 10 angebracht. Die zurückschauenden Sensormittel 60 hingegen sind dem Bodenbearbeitungsgerät 14 zugeordnet und dort an einer tragenden Gerätestruktur 70 rückwärtig befestigt. Abweichend davon ist auch eine rückwärtige Anbringung am Dachbereich 68 des Traktors 10 möglich. Bodenradar 64 und/oder LiDAR 66 befinden sich im Bereich einer Unterseite 72 des landwirtschaftlichen Traktors 10 (oder auch der tragenden Gerätestruktur 70 des Bodenbearbeitungsgerät 14) und sind auf die darunter liegende Feldoberfläche 18 gerichtet.The forward-looking sensor means 58 are mounted in the roof area 68 of the driver's cab 34 of the agricultural tractor 10 . The rear-looking sensor means 60, on the other hand, are associated with the soil tillage implement 14 and are attached to the rear of a supporting implement structure 70 there. Deviating from this, rear attachment to the roof area 68 of the tractor 10 is also possible. Ground radar 64 and/or LiDAR 66 are located in the area of an underside 72 of the agricultural tractor 10 (or also of the carrying device structure 70 of the soil cultivation device 14) and are aimed at the field surface 18 lying underneath.

2 zeigt ein als Flussdiagramm dargestelltes Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Automatisierung einer landwirtschaftlichen Arbeitsaufgabe. 2 shows an exemplary embodiment of the method according to the invention, represented as a flow chart, for automating an agricultural work task.

Das Verfahren lässt sich grob in drei Module unterteilen, die einen kaskadierten Regelkreis bilden und in der Kontrolleinheit 28 funktionsmäßig als entsprechende Software hinterlegt sind. Im Einzelnen handelt es sich um ein Interfacemodul 74, ein Optimierungsmodul 76 und ein Stabilisierungsmodul 78. Deren Funktion soll nachfolgend im Detail dargelegt werden.The method can be divided roughly into three modules, which form a cascaded control loop and are functionally stored in the control unit 28 as appropriate software. Specifically, it is an interface module 74, an optimization module 76 and a stabilization module 78. Their function will be explained in detail below.

Interfacemodulinterface module

Zunächst werden von der Kontrolleinheit 28 über das Interfacemodul 74 ein oder mehrere teilflächenspezifische Zielwerte und/oder Wichtungsfaktoren hinsichtlich prozessbezogener und/oder agronomischer Gütekriterien vorgegeben, nach deren Maßgabe die Arbeitsaufgabe mittels des Bodenbearbeitungsgeräts 14 auszuführen ist.First, one or more site-specific target values and/or weighting factors with regard to process-related and/or agronomic quality criteria are specified by the control unit 28 via the interface module 74, according to which the work task is to be carried out using the soil tillage implement 14.

Die Vorgabe der teilflächenspezifischen Zielwerte und/oder Wichtungsfaktoren erfolgt hierbei im Rahmen einer Arbeitsvorbereitung bzw. -planung. Die teilflächenspezifischen Zielwerte und/oder Wichtungsfaktoren werden anschließend in die der Kontrolleinheit 28 zugeordnete Speichereinheit 52 bzw. in die Datencloud 46 hochgeladen, sodass diese von dort beim Durchlaufen des Regelkreises vom Interfacemodul 74 abrufbar sind.The sub-area-specific target values and/or weighting factors are specified as part of work preparation or planning. The site-specific target values and/or weighting factors are then uploaded to the storage unit 52 assigned to the control unit 28 or to the data cloud 46, so that they can be called up from there by the interface module 74 when running through the control loop.

Die Durchführung der Arbeitsvorbereitung bzw. -planung erfolgt seitens eines Bedieners über das Bedienfeld 38 der Nutzerschnittstelle 36 bzw. über das zentrale Farmmanagementsystem 44, das insbesondere Zugriff auf eine agronomische Datenbank hat, die unter anderem Informationen hinsichtlich Verlauf, Höhenprofil und Abmessungen der zu bearbeitenden Feldoberfläche 18, Bodeneigenschaften, zurückliegender Bewirtschaftungshistorie, zukünftiger Bewirtschaftungsplanung einschließlich nachfolgend geplanter Bearbeitungsschritte, technischer Spezifikationen des eingesetzten Bodenbearbeitungsgeräts 14 sowie zeitaktueller Angaben äußerer Einflussfaktoren wie der (zurückliegenden, aktuellen oder voraussichtlich zu erwartenden) Wetterverhältnisse und dergleichen enthält. Im Falle kartografisch verorteter Informationen werden diese von der Kontrolleinheit 28 mit seitens des GPS-Empfängers 48 bereitgestellten Positionsdaten in Beziehung gesetzt.The work preparation or planning is carried out by an operator via the control panel 38 of the user interface 36 or via the central farm management system 44, which in particular has access to an agronomic database that contains, among other things, information regarding the course, height profile and dimensions of the field surface to be processed 18, soil properties, previous management history, future management planning including subsequent planned processing steps, technical specifications of the soil cultivation device used 14 and up-to-date information on external influencing factors such as (past, current or expected) weather conditions and the like. In the case of cartographically localized information, this is related by the control unit 28 to position data provided by the GPS receiver 48 .

Als agronomischer Zielwert ist im Interfacemodul 74 vorzugsweise ein vom Nutzer gewünschter Feldzustand, insbesondere ein gewünschter Bodenbedeckungsgrad BG_ziel nach der Bodenbearbeitung, vorgegeben. Weiterhin gibt der Nutzer im Rahmen der Arbeitsvorbereitung und -planung Randbedingungen hinsichtlich einer minimalen Arbeitstiefe d_min und/oder eine maximale Arbeitstiefe d_max des Bodenbearbeitungsgerätes 14 sowie eine minimale Fahrgeschwindigkeit v_min und/oder eine maximale Fahrgeschwindigkeit v_max des Traktors 10 vor. Zusätzlich erfolgt die Vorgabe einer Soll-Fahrgeschwindigkeit v_soll_vorgabe bzw. einer Soll-Bearbeitungsgeschwindigkeit x_soll_vorgabe.A field state desired by the user, in particular a desired degree of soil cover BG_target after soil cultivation, is preferably specified as an agronomic target value in the interface module 74 . Furthermore, as part of the work preparation and planning, the user specifies boundary conditions with regard to a minimum working depth d_min and/or a maximum working depth d_max of the soil tillage implement 14 and a minimum driving speed v_min and/or a maximum driving speed v_max of the tractor 10 . In addition, a setpoint driving speed v_soll_vorgabe or a setpoint processing speed x_soll_vorgabe is specified.

Optimierungsmoduloptimization module

Im Optimierungsmodul 76 werden von der Kontrolleinheit 28 die im Interfacemodul 74 vorgegebenen Zielwerte und/oder Wichtungsfaktoren unter Berücksichtigung der vorgegebenen Randbedingungen in Arbeits- und/oder Betriebsparameter des Bodenbearbeitungsgeräts 14 repräsentierende Prozessführungsgrößen umgewandelt.In the optimization module 76 , the control unit 28 converts the target values and/or weighting factors specified in the interface module 74 into process control variables representing working and/or operating parameters of the soil cultivation device 14 , taking into account the specified boundary conditions.

Die Beurteilung des durch die Rückkopplungsdaten repräsentierten Zustands der Feldoberfläche 18 vor bzw. nach der Bearbeitung mittels des Bodenbearbeitungsgeräts 14 erfolgt hierbei unter Nutzung der bildgebenden Sensormittel 58, 60.The evaluation of the condition of the field surface 18 represented by the feedback data before and after processing by means of the soil processing device 14 is carried out using the imaging sensor means 58, 60.

Die mittels der vorausschauenden Sensormittel 58 ermittelbaren Rückkopplungsdaten für eine Modifizierung der Prozessführungsgröße(n) betreffen für den Fall eines abgeernteten Getreide-, Mais- oder Sojafelds beispielsweise Zustandsparameter wie den Grad einer Bodenbedeckung BG_ist-vor (insbesondere durch Pflanzen bzw. Pflanzenreste, wie Stroh, Gras, Unkraut), die Stoppeldichte (also die Anzahl der Stoppeln pro Flächeneinheit), die Höhe bzw. Länge der Stoppeln und/oder der Strohreste, den Grad einer Bodenverdichtung und den Verlauf der Stoppelreihen in Bezug auf die Bearbeitungsrichtung. Zusätzlich ist auch der Zustand der Stoppeln von Belang. Vor allem dann, wenn diese während des Erntevorgangs aufgespleisst bzw. plattgefahren worden sind.In the case of a harvested grain, corn or soybean field, the feedback data that can be determined by means of the anticipatory sensor means 58 for a modification of the process control variable(s) relate, for example, to status parameters such as the degree of ground cover BG_actual-before (in particular by plants or plant residues, such as straw, grass, weeds), the stubble density (i.e. the number of stubbles per unit area), the height or length of the stubble and/or straw residues, the degree of soil compaction and the course of the stubble rows in relation to the tillage direction. In addition, the condition of the stubble is also important. Especially when these have fanned out or been driven flat during the harvesting process.

Die mittels der zurückschauenden Sensormittel 60 ermittelbaren Rückkopplungsdaten für eine Modifizierung der Prozessführungsgröße(n) beziehen sich für den Fall eines abgeernteten Getreide-, Mais- oder Sojafelds beispielsweise auf Zustandsparameter wie einen Einarbeitungsgrad der Erntereste bzw. einen verbliebenen Grad der Bodenbedeckung BG_ist-rück, die Krümelung der Feldoberfläche 18, den Tiefenlockerungsgrad oder den Einarbeitungsgrad von Unkraut. Zusätzlich kommen neben dem Einarbeitungsgrad der Stoppeln bzw. dem verbliebenen Bodenbedeckungsgrad vorzugsweise Zustandsparameter wie der Zerkleinerungsgrad der Stoppeln hinzu.In the case of a harvested grain, corn or soybean field, the feedback data that can be determined by means of the retrospective sensor means 60 for a modification of the process control variable(s) relate, for example, to status parameters such as the degree of incorporation of the harvest residues or a remaining degree of soil cover BG_actual-back, the crumbling of the field surface 18, the degree of deep loosening or the degree of incorporation of weeds. In addition to the degree of incorporation of the stubble and the remaining degree of soil cover, there are preferably status parameters such as the degree of comminution of the stubble.

Des Weiteren ist in einer optionalen Ausführungsform eine Modifikation der Prozessführungsgröße(n) in Abhängigkeit eines Betriebszustands des Bodenbearbeitungsgeräts 14 und/oder des landwirtschaftlichen Traktors 10 möglich. Dieser leitet sich beispielsweise aus Informationen eines aktuellen Treibstoffverbrauchs des landwirtschaftlichen Traktors 10 und einer sich aus dessen Fahrgeschwindigkeit v_ist ergebenden aktuellen Bearbeitungsgeschwindigkeit ẋ_ist ab. Die betreffenden Informationen stehen der Kontrolleinheit 28 vorzugsweise am CAN- bzw. ISOBUS 54 des landwirtschaftlichen Traktors 10 zur Verfügung.Furthermore, in an optional embodiment, the process control variable(s) can be modified depending on an operating state of the soil cultivation device 14 and/or the agricultural tractor 10 . This is derived, for example, from information on a current fuel consumption of agricultural tractor 10 and a current processing speed ẋ_actual resulting from its driving speed v_actual. The relevant information is preferably available to the control unit 28 on the CAN or ISOBUS 54 of the agricultural tractor 10 .

Weitere Einzelheiten einer Ausführungsform des Optimierungsmoduls 76 werden anhand von 4 erläutert.Further details of an embodiment of the optimization module 76 are provided with reference to FIG 4 explained.

Stabilisierungsmodulstabilization module

Dem Stabilisierungsmodul 78 werden die zuvor gegebenenfalls modifizierten Prozessführungsgrößen d_soll, x_soll zur Ansteuerung von Stell- und/oder Betriebseinrichtungen des Bodenbearbeitungsgeräts 14 und/oder des landwirtschaftlichen Traktors 10 zugeführt. Die Stell- und/oder Betriebseinrichtungen sind vorliegend durch das Hubwerk 32 (betreffend d_soll) sowie die Motorsteuerung 50 (betreffend ẋ_soll) gebildet.The process control variables d_soll, x_soll, which may have been previously modified, are fed to the stabilization module 78 in order to control actuating and/or operating devices of the soil cultivation device 14 and/or the agricultural tractor 10 . In the present case, the actuating and/or operating devices are formed by the lifting gear 32 (regarding d_soll) and the engine control 50 (regarding ẋ_soll).

Optional kann das Stabilisierungsmodul 78 auch das Hubwerk 30 des zusätzlichen Bodenbearbeitungsgeräts 24 ansteuern, wenn dies für spezifische Zwecke sinnvoll ist.Optionally, the stabilization module 78 can also control the lifting mechanism 30 of the additional soil cultivation device 24 if this makes sense for specific purposes.

In das Stabilisierungsmodul 78 gehen in einer optionalen Ausführungsform auch Informationen hinsichtlich eines aktuellen Funktionsstatus des Bodenbearbeitungsgeräts 14 ein. Der aktuelle Funktionsstatus wird mittels der kamerabasierten Detektormittel 56 am Bodenbearbeitungsgerät 14 bzw. dessen tragender Gerätestruktur 70 überwacht, wobei diese auf Grundlage einer entsprechenden Bildverarbeitung bzw. -analyse erkennen, ob sich Erntereste in den Werkzeugen des Bodenbearbeitungsgeräts 14 (hier den Zinken 20 des Grubbers 16) angesammelt haben und zu möglichen Störungen des Bearbeitungsvorgangs führen können. Bei der Bewertung des aktuellen Funktionsstatus ist eine Berücksichtigung des aktuellen Materialflusses, also des Durchsatzes von Ernteresten und Ackererde pro Zeiteinheit möglich.In an optional embodiment, information regarding a current functional status of the soil cultivation device 14 also enters the stabilization module 78 . The current functional status is monitored by means of the camera-based detector means 56 on the soil tillage implement 14 or its supporting structure 70, with these recognizing on the basis of appropriate image processing or analysis whether harvest residues are in the tools of the soil tillage implement 14 (here the tines 20 of the cultivator 16 ) have accumulated and can lead to possible disruptions in the editing process. When evaluating the current functional status, it is possible to take into account the current material flow, i.e. the throughput of crop residues and arable soil per unit of time.

Ermittlung der RückkopplungsdatenDetermination of the feedback data

3 zeigt ein Flussdiagramm mit zwei Ausführungsbeispielen zur Ermittlung der Rückkopplungsdaten. Dabei werden von den Sensormitteln 58, 60 in vorgegebenen Zeitintervallen (z.B. immer nach 20 Millisekunden) jeweils ein neues Bodenbild bzw. entsprechende Bilddaten BD generiert. Diese Bilddaten BD werden an die Datenverarbeitungseinheit 80 gesendet und dort ausgewertet. Letztere kann beispielsweise als eine separate Einheit oder als ein Bestandteil der Kontrolleinheit 28 ausgebildet sein. 3 shows a flowchart with two exemplary embodiments for determining the feedback data. In this case, a new ground image or corresponding image data BD is generated by the sensor means 58, 60 at predetermined time intervals (for example always after 20 milliseconds). This image data BD is sent to the data processing unit 80 and evaluated there. The latter can be designed, for example, as a separate unit or as part of the control unit 28 .

Grundsätzlich werden die Bodenbilder bzw. Bilddaten BD in der Datenverarbeitungseinheit 80 derart ausgewertet, dass sie nur dann zur Ermittlung der Rückkopplungsdaten verwendet werden, wenn eine Überwachung der Feldoberfläche 18 hinsichtlich eines optisch abdeckenden Luftstaubes 82 zu dem Ergebnis führt, dass - je nach Ausführungsvariante - entweder kein Luftstaub 82 ermittelt bzw. detektiert wird oder Luftstaub 82 bis höchstens zu einem vorbestimmten Staub-Schwellenwert SW ermittelt bzw. detektiert wird.In principle, the ground images or image data BD are evaluated in the data processing unit 80 in such a way that they are only used to determine the feedback data if Monitoring the field surface 18 with regard to an optically covering air dust 82 leads to the result that—depending on the embodiment variant—either no air dust 82 is determined or detected or air dust 82 is determined or detected up to a maximum of a predetermined dust threshold value SW.

Bei einer ersten Variante wird in einem Verfahrensschritt S1-1 eine binäre Vorklassifizierung durchgeführt. Falls das Überwachungsergebnis den Zustand „Luftstaub“ repräsentiert, wird von der Datenverarbeitungseinheit 80 ein Einfriersignal S_fr an das Optimierungsmodul 76 gesendet, dessen technische Wirkung anhand von 4 näher erläutert wird. Falls im Schritt S1-1 das Überwachungsergebnis den Zustand „kein Luftstaub“ repräsentiert, werden die Bilddaten in einem Schritt S2-1 ausgewertet.In a first variant, a binary pre-classification is carried out in a method step S1-1. If the monitoring result represents the state “air dust”, the data processing unit 80 sends a freezing signal S_fr to the optimization module 76, the technical effect of which is based on 4 is explained in more detail. If the monitoring result in step S1-1 represents the status “no airborne dust”, the image data are evaluated in step S2-1.

Im Schritt S2-1 erfolgt eine Bildsegmentierung mit einer Zuordnung jedes Bildpixels des Bodenbildes bzw. der Bilddaten BD zu einer von mehreren bereitgestellten Zustandsklassen K1, K2, K3 usw., welche unterschiedliche Feldzustände repräsentieren.In step S2-1, an image segmentation takes place with an assignment of each image pixel of the ground image or the image data BD to one of several provided condition classes K1, K2, K3, etc., which represent different field conditions.

Im Falle eines Bodenbedeckungsgrades BG als zu überprüfender Feldzustand entsprechen die bereitgestellten Zustandsklassen vorzugsweise vorbestimmten unterschiedlichen prozentualen Bodenbedeckungsgraden BG, beispielsweise K1 (0% BG), K2 (10% BG), K3 (30% BG) usw. Außerdem kann eine Zustandsklasse K_b vorgesehen sein, welche eine Abdeckung des Feldbodens 18 durch einen Teil des Bodenbearbeitungsgerätes 14, z.B. durch die Zinken 20, repräsentiert.In the case of a ground cover degree BG as the field state to be checked, the condition classes provided preferably correspond to predetermined different percentage ground cover degrees BG, for example K1 (0% BG), K2 (10% BG), K3 (30% BG), etc. A condition class K_b can also be provided , which represents a covering of the field soil 18 by a part of the tillage implement 14, e.g. by the tines 20.

Im Schritt S2-1 werden außerdem aufgrund der Bildsegmentierung Häufigkeiten H1, H2, H3 der zugeordneten Zustandsklassen K1, K2, K3 innerhalb des ausgewerteten Bodenbildes bzw. der entsprechenden Bilddaten BD festgestellt.In step S2-1, frequencies H1, H2, H3 of the associated condition classes K1, K2, K3 within the evaluated ground image or the corresponding image data BD are also determined on the basis of the image segmentation.

In Abhängigkeit von den festgestellten Häufigkeiten H1, H2, H3 wird ein Zustands-Mittelwert MW gebildet (Schritt S3). Der Zustands-Mittelwert MW repräsentiert den aktuellen Bedeckungsgrad BG_ist-vor bezüglich der vorausschauenden Sensormittel 58 oder den aktuellen Bedeckungsgrad BG_ist-rück bezüglich der zurückschauenden Sensormittel 60.Depending on the established frequencies H1, H2, H3, a state mean value MW is formed (step S3). The state mean value MW represents the current degree of coverage BG_actual-before with regard to the forward-looking sensor means 58 or the current degree of coverage BG_actual-back with regard to the sensor means 60 looking back.

Bei einer zweiten Variante erfolgt in einem Verfahrensschritt S1-2 eine Bildsegmentierung mit einer Zuordnung jedes Bildpixels des Bodenbildes bzw. der Bilddaten BD zu einer von mehreren bereitgestellten Zustandsklassen K1, K2, K3, K_b usw., welche unterschiedliche Feldzustände repräsentieren.In a second variant, in a method step S1-2, image segmentation takes place with an assignment of each image pixel of the ground image or the image data BD to one of several provided condition classes K1, K2, K3, K_b, etc., which represent different field states.

Im Falle eines Bodenbedeckungsgrades BG als zu überprüfender Feldzustand entsprechen die bereitgestellten Zustandsklassen vorzugsweise vorbestimmten unterschiedlichen prozentualen Bodenbedeckungsgraden BG, beispielsweise K1 (0% BG), K2 (10% BG), K3 (30% BG) usw. Außerdem kann die bereits erläuterte Zustandsklasse K_b vorgesehen sein.In the case of a ground cover degree BG as the field state to be checked, the condition classes provided preferably correspond to predetermined different percentage ground cover degrees BG, for example K1 (0% BG), K2 (10% BG), K3 (30% BG), etc. In addition, the already explained condition class K_b be provided.

Zusätzlich ist bei der zweiten Variante eine als eine Staubklasse K_st wirksame Zustandsklasse für die Zuordnung des Luftstaubes 82 bereitgestellt. Mit dieser Staubklasse K_st kann die Feldoberfläche 18 hinsichtlich des Luftstaubes 82 überwacht werden.In addition, in the second variant, a condition class that is effective as a dust class K_st is provided for the assignment of the airborne dust 82 . The field surface 18 can be monitored with regard to the airborne dust 82 with this dust class K_st.

Im Schritt S1-2 werden außerdem aufgrund der Bildsegmentierung Häufigkeiten H1, H2, H3, H_b der zugeordneten Zustandsklassen K1, K2, K3, K_b innerhalb des ausgewerteten Bodenbildes bzw. der entsprechenden Bilddaten BD festgestellt. Bezüglich der Staubklasse K_st wird eine Häufigkeit H st festgestellt.In step S1-2, frequencies H1, H2, H3, H_b of the associated condition classes K1, K2, K3, K_b within the evaluated ground image or the corresponding image data BD are also determined on the basis of the image segmentation. With regard to the dust class K_st, a frequency H st is determined.

In einem Schritt S2-2 wird die festgestellte Häufigkeit H_st der der Staubklasse K_st zugeordneten Bildpixel mit dem vorbestimmten Staub-Schwellenwert SW verglichen. Falls die Häufigkeit H st größer ist als der Staub-Schwellenwert SW, wird von der Datenverarbeitungseinheit 80 ein Einfriersignal S_fr an das Optimierungsmodul 76 gesendet, dessen technische Wirkung anhand von 4 näher erläutert wird. Falls im Schritt S2-2 die Häufigkeit H st höchstens so groß ist wie der Staub-Schwellenwert SW, wird eine weitere Auswertung des Bodenbildes bzw. der Bilddaten BD zur Ermittlung der Rückkopplungsdaten durchgeführt. Dabei wird in Abhängigkeit von den festgestellten Häufigkeiten H1, H2, H3 usw. unter Ausschluss der festgestellten Häufigkeit H_st der Staubklasse K_st und der Häufigkeit H_b der Zustandsklasse K_b ein Zustands-Mittelwert MW gebildet (Schritt S3). Der Zustands-Mittelwert MW repräsentiert wiederum den aktuellen Bedeckungsgrad BG_ist-vor bezüglich der vorausschauenden Sensormittel 58 oder den aktuellen Bedeckungsgrad BG_ist-rück bezüglich der zurückschauenden Sensormittel 60.In a step S2-2, the ascertained frequency H_st of the image pixels assigned to the dust class K_st is compared with the predetermined dust threshold value SW. If the frequency H st is greater than the dust threshold value SW, the data processing unit 80 sends a freezing signal S_fr to the optimization module 76, the technical effect of which is based on 4 is explained in more detail. If, in step S2-2, the frequency H st is at most as great as the dust threshold value SW, a further evaluation of the ground image or of the image data BD is carried out to determine the feedback data. Depending on the determined frequencies H1, H2, H3 etc., excluding the determined frequency H_st of dust class K_st and the frequency H_b of condition class K_b, a condition mean value MW is formed (step S3). The state mean value MW in turn represents the current degree of coverage BG_actual-before with regard to the forward-looking sensor means 58 or the current degree of coverage BG_actual-back with regard to the rear-looking sensor means 60.

Bei beiden Varianten entsprechen die Rückkopplungsdaten dem Zustands-Mittelwert MW oder werden zumindest auf Basis des Zustands-Mittelwertes MW ermittelt. Die Rückkopplungsdaten werden von der Datenverarbeitungseinheit 80 an das Optimierungsmodul 76 gesendet.In both variants, the feedback data correspond to the mean state value MW or are at least determined on the basis of the mean state value MW. The feedback data is sent from the data processing unit 80 to the optimization module 76 .

4 zeigt die Funktionsweise des Optimierungsmoduls 76 in einer bevorzugten Ausführungsform. Das Optimierungsmodul 76 weist eine Vorsteuerung 84 mit einem Kennfeld KF und einen Regler 86 (z.B. PI-Regler) auf. Das Kennfeld KF kann beispielsweise herstellerseitig oder durch feldspezifisches Dazulernen ausgetauscht bzw. aktualisiert werden. 4 12 shows the operation of the optimization module 76 in a preferred embodiment. The optimization module 76 has a pilot control 84 with a characteristics map KF and a controller 86 (eg PI controller). The map KF can, for example, be exchanged or updated by the manufacturer or through field-specific learning.

Die Vorsteuerung 84 erhält Signale von dem Interfacemodul 74 (vom Nutzer gewünschter Bodenbedeckungsgrad BG_ziel) und von der Datenverarbeitungseinheit 80 (Rückkopplungsdaten, Zustands-Mittelwert MW, aktueller Bodenbedeckungsgrad BG_ist-vor bezüglich der vorausschauenden Sensormittel 58). Mit Hilfe des Kennfeldes KF werden die Rückkopplungsdaten zu einer Voraus-Komponente d_soll-vor der Prozessführungsgröße (hier eine Soll-Arbeitstiefe d_soll) verarbeitet.The precontrol 84 receives signals from the interface module 74 (degree of ground cover BG_target desired by the user) and from the data processing unit 80 (feedback data, state mean value MW, current degree of ground cover BG_ist-vor with regard to the forward-looking sensor means 58). With the help of the characteristics map KF, the feedback data are processed into an advance component d_soll-in front of the process control variable (here a desired working depth d_soll).

Der Regler 86 erhält Signale von dem Interfacemodul 74 (vom Nutzer gewünschter Bodenbedeckungsgrad BG_ziel) und von der Datenverarbeitungseinheit 80 (Rückkopplungsdaten, Zustands-Mittelwert MW, aktueller Bodenbedeckungsgrad BG_ist-rück bezüglich der zurückschauenden Sensormittel 60). Der Regler 86 verarbeitet die Rückkopplungsdaten zu einer Rück-Komponente d_soll-rück der Prozessführungsgröße d_soll.The controller 86 receives signals from the interface module 74 (degree of ground cover BG_target desired by the user) and from the data processing unit 80 (feedback data, state mean value MW, current degree of ground cover BG_actual-back with regard to the retrospective sensor means 60). Controller 86 processes the feedback data into a feedback component d_soll-rück of process control variable d_soll.

Aus den beiden Komponenten d_soll-vor, d_soll-rück wird mittels eines Verknüpfungselementes 88 (z.B. Addierer) eine Gesamtkomponente d_soll-ges der Prozessführungsgröße d_soll gebildet. In einer nachfolgenden Vergleichsstufe 90 wird die Gesamtkomponente d_soll-ges mit den Randbedingungen d_min, d_max des Interfacemoduls 74 verglichen. Aus dem Vergleichsergebnis ergibt sich die modifizierte Prozessführungsgröße d_soll.A total component d_soll-ges of the process control variable d_soll is formed from the two components d_soll-vor, d_soll-rück using a logic element 88 (e.g. adder). In a subsequent comparison stage 90, the total component d_soll-ges is compared with the boundary conditions d_min, d_max of the interface module 74. The modified process control variable d_soll results from the result of the comparison.

Außerdem kann abhängig von dem vorgenannten Vergleichsergebnis in einer Änderungsstufe 92 die weitere Prozessführungsgröße in Form einer Soll-Fahrgeschwindigkeit v_soll des Traktors 10 bzw. in Form einer Soll-Bearbeitungsgeschwindigkeit ẋ_soll des Bodenbearbeitungsgerätes 14 modifiziert werden. Hierdurch können für die Bearbeitungseffizienz und -qualität eher ungünstige Werte der Prozessführungsgröße d_soll durch eine Modifizierung der weiteren Prozessführungsgröße zumindest teilweise kompensiert werden.In addition, depending on the aforementioned comparison result, the further process control variable can be modified in the form of a setpoint driving speed v_setpoint of tractor 10 or in the form of a setpoint processing speed ẋ_setpoint of soil tillage implement 14 in a change stage 92 . As a result, values of the process control variable d_soll that are rather unfavorable for the processing efficiency and quality can be at least partially compensated for by modifying the further process control variable.

Beispielsweise wird die nutzerseitig vorgegebene Soll-Fahrgeschwindigkeit v_soll_vorgabe bzw. Soll-Bearbeitungsgeschwindigkeit ẋ_soll_vorgabe in der Änderungsstufe 92 nach einem definierten System erhöht, wenn die Gesamtkomponente d_soll-ges größer ist als die vom Nutzer vorgegebene maximale Arbeitstiefe d_max und deshalb die Prozessführungsgröße d_soll auf die maximale Arbeitstiefe d_max begrenzt wird. Die sich so ergebende modifizierte Soll-Fahrgeschwindigkeit v_soll des Traktors 10 bzw. Soll-Bearbeitungsgeschwindigkeit ẋ_soll des Bodenbearbeitungsgerätes 14 unterliegt ebenfalls einem Vergleich mit den Randbedingungen v_min und v_max bzw. ẋ_min und ẋ_max. Sofern die Soll-Fahrgeschwindigkeit v_soll des Traktors 10 bzw. Soll-Bearbeitungsgeschwindigkeit ẋ_soll des Bodenbearbeitungsgerätes 14 größer bzw. kleiner ist als die vorgegebenen Randbedingungen v_max und v_min bzw. ẋ_max und ẋ_min, so wird die Soll-Fahrgeschwindigkeit v_soll des Traktors 10 bzw. Soll-Bearbeitungsgeschwindigkeit ẋ_soll des Bodenbearbeitungsgeräts 14 entsprechend der jeweiligen Randbedingung begrenzt. Hierbei wird durch das Signal S_anti_wind_up sichergestellt, dass d_soll-rück durch den Regler 86 im Falle des Erreichens des Minimums nicht weiter verringert bzw. im Fall des Erreichens des Maximums nicht weiter erhöht wird.For example, the target driving speed v_soll_vorgabe or target processing speed ẋ_soll_vorgabe specified by the user is increased in change stage 92 according to a defined system if the total component d_soll-ges is greater than the maximum working depth d_max specified by the user and therefore the process control variable d_soll to the maximum working depth d_max is limited. The resulting modified desired driving speed v_soll of the tractor 10 or desired processing speed ẋ_soll of the soil tillage implement 14 is also subject to a comparison with the boundary conditions v_min and v_max or ẋ_min and ẋ_max. If the target driving speed v_soll of the tractor 10 or target processing speed ẋ_soll of the soil tillage implement 14 is greater or smaller than the specified boundary conditions v_max and v_min or ẋ_max and ẋ_min, then the target driving speed v_soll of the tractor 10 or target Processing speed ẋ_soll of the tillage implement 14 is limited according to the respective boundary condition. In this case, the signal S_anti_wind_up ensures that d_soll-rück is not further reduced by controller 86 if the minimum is reached or is not increased further if the maximum is reached.

Wie bereits erwähnt, sendet die Datenverarbeitungseinheit 80 bei festgestellten Staubverhältnissen ein Einfriersignal S_fr an das Optimierungsmodul 76 (siehe 3). Genauer gesagt wird von der Datenverarbeitungseinheit 80 an die Vorsteuerung 84 ein Einfriersignal S_fr-vor gesendet, wenn Staubverhältnisse im Bereich der Feldoberfläche 18 vor der Bodenbearbeitung festgestellt werden, insbesondere auf Basis der vorausschauenden Sensormittel 58. Hierdurch wird die Vorsteuerung 84 deaktiviert. Die Voraus-Komponente d_soll-vor wird dann nicht weiter verändert bzw. modifiziert. Nach erneuter Aktivierung der Vorsteuerung 84 (z.B. durch Beenden des Einfriersignals S_fr-vor) kann die Voraus-Komponente d_soll-vor wieder verändert bzw. modifiziert werden.As already mentioned, when dust conditions are detected, the data processing unit 80 sends a freezing signal S_fr to the optimization module 76 (see FIG 3 ). More precisely, a freezing signal S_fr-vor is sent from data processing unit 80 to pilot control 84 when dust conditions are detected in the area of field surface 18 prior to tillage, in particular on the basis of forward-looking sensor means 58. This deactivates pilot control 84. The advance component d_soll-vor is then not further changed or modified. After re-activation of precontrol 84 (for example, by ending the freeze signal S_fr-vor), the advance component d_soll-vor can be changed or modified again.

An den Regler 86 wird von der Datenverarbeitungseinheit 80 ein Einfriersignal S_fr-rück gesendet, wenn Staubverhältnisse im Bereich der Feldoberfläche 18 nach der Bodenbearbeitung festgestellt werden, insbesondere auf Basis der zurückschauenden Sensormittel 60. Die Rück-Komponente d_soll-rück wird dann nicht weiter verändert bzw. modifiziert. Nach erneuter Aktivierung des Reglers 86 (z.B. durch Beenden des Einfriersignals S_fr-rück) kann die Rück-Komponente d_soll-rück wieder verändert bzw. modifiziert werden.A freezing signal S_fr-rück is sent to controller 86 by data processing unit 80 when dust conditions are detected in the area of field surface 18 after tillage, in particular on the basis of retrospective sensor means 60. The rear component d_soll-rück is then no longer changed or .modified. After the controller 86 has been activated again (e.g. by ending the freeze signal S_fr-rück), the reverse component d_soll-rück can be changed or modified again.

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Zitierte PatentliteraturPatent Literature Cited

US20190392573A1 [0002]

Claims

Method for automating an agricultural work task, which is carried out by a soil cultivation device (14) on an agricultural tractor (10), wherein - a control unit (28) receives at least one process control variable (d_soll , ẋ_soll) is modified by feedback data (MW), which represent a field state of a field surface (18) before and/or after tillage, - for determining at least part of the feedback data (MW) soil images (BD) of the field surface (18). Sensor means (58, 60) are generated and evaluated by a data processing unit (80), characterized in that the data processing unit (80) evaluates the soil images (BD) in such a way that the soil images (BD) depending on the result of a monitoring of the field surface (18th ) with regard to an optically covering air dust (82) for Ermit tion of the feedback data (MW) can be used.

procedure after claim 1 , characterized in that the ground image (58, 60) is only used to determine the feedback data (MW) if the monitoring result does not represent any air dust (82) or air dust (82) up to a predetermined dust threshold value (SW).

procedure after claim 1 or 2 , characterized in that the analysis of the ground images (BD) involves image segmentation with an assignment of image pixels to individually provided condition classes (K1, K2, K3, K_b) which represent different field conditions.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that a condition class effective as a dust class (K_st) for the assignment of the air dust (82) is provided for monitoring with regard to the air dust (82).

procedure after claim 4 , characterized in that the ground image (BD) is only used to determine the feedback data (MW) if a frequency (H_st) of the image pixels assigned to the dust class (K_st) determined within the ground image (BD) is at most as large as the predetermined one Dust Threshold (SW).

Procedure according to one of claims 3 until 5 , characterized in that the feedback data are determined on the basis of a mean condition value (MW) which is formed as a function of the frequencies (H1, H2, H3) of the associated condition classes (K1, K2, K3) determined within the soil image.

procedure after claim 6 , characterized in that the condition mean value (MW) is formed excluding the determined frequency (H_st) of the dust class (K_st).

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the soil images (BD) are generated and/or the field surface (18) is monitored with regard to the air dust (82) by - anticipatory sensor means (58) before soil cultivation, and/or - retrospective Sensor means (60) after tillage.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the field state is a ground cover degree (BG_actual-before, BG_actual-back).

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the control unit (28) - via an interface module (74) - specifies one or more site-specific target values (BG_ziel) and/or weighting factors with regard to process-related and/or agronomic quality criteria, according to which the agricultural work task is to be carried out, - the target values (BG_target) and/or weighting factors are converted into the at least one process control variable (d_soll, ẋ_soll) in an optimization module (76), with the feedback data (MW) being fed into the optimization module (76) to modify the at least a process control variable (d_soll, ẋ_soll), and - a stabilization module (78) the at least one modified process control variable (d_soll, ẋ_soll) for controlling an actuating and/or operating device (32, 50) of the soil cultivation device (14) and/or the agricultural Tractor (10) is supplied.

procedure after claim 10 , characterized in that to modify the process control variable (d_soll) the feedback data (MW) - a field state (BG_ist-vor) before tillage in the optimization module (76) by means of a map (KF) based pre-control (84) to a pre- Component (d_soll-vor) of the process control variable (d_soll), and/or - a field state (BG_ist-rück) after tillage in the optimization module (76) by means of a controller (86) to form a feedback component (d_soll-rück) of the process control variable (d_soll).

procedure after claim 11 , characterized in that in the optimization module (76) - a total component (d_soll-ges) of the process control variable (d_soll) by the rear component (d_soll-rück) or depending on a linkage of the pre-component (d_soll-vor) with the return component (d_sollrück) is formed, - the overall component (d_soll-ges) of the process control variable (d_soll) is compared with boundary conditions (d_min, d_max) of the interface module (74), and - a further process control variable (ẋ_soll) is modified depending on the result of the comparison becomes.

procedure after claim 11 or 12 , characterized in that the data processing unit (80) depending on the monitoring result with regard to air dust (82) a freeze signal (S_fr, S_fr-Vor, S_fr-rück) to the optimization module (76) to deactivate the pre-control (84) and / or the controller (86) sends.