RU2817621C2 - Method of performing agricultural work process in field - Google Patents
Method of performing agricultural work process in field Download PDFInfo
- Publication number
- RU2817621C2 RU2817621C2 RU2020122626A RU2020122626A RU2817621C2 RU 2817621 C2 RU2817621 C2 RU 2817621C2 RU 2020122626 A RU2020122626 A RU 2020122626A RU 2020122626 A RU2020122626 A RU 2020122626A RU 2817621 C2 RU2817621 C2 RU 2817621C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- group
- working
- working machines
- machines
- machine
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 94
- 230000008569 process Effects 0.000 title claims abstract description 66
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000000275 quality assurance Methods 0.000 claims description 5
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 2
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 abstract description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 9
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 7
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 description 5
- 241001124569 Lycaenidae Species 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000001303 quality assessment method Methods 0.000 description 3
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 2
- 206010061217 Infestation Diseases 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 2
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 239000004459 forage Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000009916 joint effect Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
Abstract
Description
Область техники, к которой относится изобретениеField of technology to which the invention relates
Изобретение относится к способу выполнения сельскохозяйственного рабочего процесса в поле при помощи группы сельскохозяйственных рабочих машин согласно ограничительной части пункта 1 формулы изобретения.The invention relates to a method for performing an agricultural work process in the field using a group of agricultural working machines according to the restrictive part of paragraph 1 of the claims.
Уровень техникиState of the art
При выполнении сельскохозяйственных рабочих процессов на полях большой протяженности часто используют группу сельскохозяйственных рабочих машин. При этом оптимальная работа каждой рабочей машины такой группы имеет особое значение, чтобы максимизировать эффективность рабочего процесса в целом. Это относится, в частности, к рабочим агрегатам рабочих машин. Эти рабочие агрегаты могут быть настроены с помощью параметров машины для адаптации к соответствующим сельскохозяйственным условиям. Оптимизация параметров машины имеет особое значение с точки зрения указанной эффективности рабочего процесса.When performing agricultural work processes on long fields, a group of agricultural work machines is often used. At the same time, the optimal operation of each working machine of such a group is of particular importance in order to maximize the efficiency of the work process as a whole. This applies in particular to the working units of working machines. These work units can be customized using machine parameters to adapt to the respective agricultural conditions. Optimization of machine parameters is of particular importance from the point of view of the specified work process efficiency.
Известный способ (ЕР 3400774 А1), из которого исходит изобретение, относится к выполнению сельскохозяйственного рабочего процесса в поле при помощи группы сельскохозяйственных рабочих машин, которые сообщаются друг с другом при помощи беспроводной сети передачи данных. При этом предусмотрено, чтобы ведущая рабочая машина была выполнена самооптимизирующейся, она генерирует оптимизированные параметры машины и делает их доступными для ведомых рабочих машин через беспроводную сеть передачи данных. Не самооптимизирующиеся ведомые рабочие машины автоматически принимают оптимизированные параметры машины. Таким образом, одна единственная рабочая машина, по существу, управляет всей группой. Однако по мере развития технологизации все больше сельскохозяйственных рабочих машин получают системы помощи водителю, при помощи который они могут генерировать оптимизированные параметры машины для своих собственных рабочих агрегатов. В то время как система "ведущий-ведомый" для рабочих машин с четкой аппаратной иерархией обеспечивает определенное повышение эффективности, для групп сельскохозяйственных рабочих машин, все из которых выполнены самооптимизирующимися, имеется нереализованный потенциал. В частности, система "ведущий-ведомый" для таких групп является недостаточно гибкой.The known method (EP 3400774 A1), from which the invention is based, relates to the implementation of an agricultural work process in the field using a group of agricultural work machines that communicate with each other using a wireless data network. In this case, the master work machine is designed to be self-optimizing; it generates optimized machine parameters and makes them available to the slave work machines via a wireless data network. Non-self-optimizing slave machines automatically adopt the optimized machine parameters. Thus, one single working machine essentially controls the entire group. However, as technology advances, more and more agricultural work machines are equipped with driver assistance systems, with which they can generate optimized machine parameters for their own work units. While a master-slave system for work machines with a clear hardware hierarchy provides some efficiency gains, there is unrealized potential for groups of agricultural work machines, all of which are designed to be self-optimizing. In particular, the master-slave system for such groups is not flexible enough.
Опубликованная немецкая заявка на патент DE 102018113327.8 раскрывает способ управления верхнего уровня группой сельскохозяйственных рабочих машин типа системы управления "сверху вниз". При этом, исходя из общего планирования, каждой рабочей машине дается определенное задание, которое она самостоятельно выполняет.Published German patent application DE 102018113327.8 discloses a top-down control method for a group of agricultural working machines, such as a top-down control system. In this case, based on general planning, each working machine is given a specific task, which it independently performs.
Задачей настоящего изобретения является расширение и дальнейшее усовершенствование известного способа таким образом, чтобы сделать выполнение сельскохозяйственных рабочих процессов группами самооптимизирующихся рабочих машин более гибким и эффективным.The object of the present invention is to extend and further improve the known method in such a way as to make the execution of agricultural work processes by groups of self-optimizing work machines more flexible and efficient.
Раскрытие сущности изобретенияDisclosure of the invention
Вышеуказанная задача решена при помощи способа согласно ограничительной части пункта 1 формулы изобретения с признаками, указанными в отличительной части этого пункта. Важным является понимание того, что жесткая иерархия в группе сельскохозяйственных рабочих машин может быть заменена динамическими иерархиями. Если рабочие машины группы действуют совместно в виде виртуальной рабочей машины, становится возможным гибко оптимизировать общий сельскохозяйственный рабочий процесс как таковой. При оптимизации отдельной самооптимизирующейся рабочей машины до сих пор получалось так, что общая оптимизация с учетом всех факторов воздействия, включая все взаимные связи, была вообще невозможной по причине очень высокой сложности. Вместо этого подсистемы, например, отдельные рабочие агрегаты, самооптимизирующейся рабочей машины оптимизируются по отдельности, и полученные результаты оптимизации объединяются в рамках общей стратегии. При этом в зависимости от общей стратегии отдельные подсистемы в определенных областях имеют приоритет перед другими подсистемами и на основе собственных результатов оптимизации могут задавать для них уставки. Указанные другие подсистемы, в свою очередь, адаптируют свои собственные результаты оптимизации к этим уставкам. Так, в рамках непрерывного и динамического обмена, который может в любой момент изменяться в зависимости от общей цели, оптимизируется общая рабочая машина. Именно этот принцип перенесен на группу сельскохозяйственных рабочих машин. Важным фактором для взаимодействия по типу виртуальной рабочей машины является то, что результаты оптимизации отдельных рабочих машин снова поступают в группу и используются там, в свою очередь, другими рабочими машинами, в частности, для дальнейшей оптимизации.The above problem is solved using a method according to the restrictive part of paragraph 1 of the claims with the features specified in the distinctive part of this paragraph. It is important to understand that a rigid hierarchy in a group of agricultural working machines can be replaced by dynamic hierarchies. If the work machines of a group act together as a virtual work machine, it becomes possible to flexibly optimize the overall agricultural work process as such. When optimizing an individual self-optimizing work machine, it has so far turned out that overall optimization taking into account all influencing factors, including all mutual connections, was generally impossible due to its very high complexity. Instead, subsystems, such as individual work units, of a self-optimizing work machine are optimized separately, and the resulting optimization results are combined within the framework of an overall strategy. Moreover, depending on the overall strategy, individual subsystems in certain areas have priority over other subsystems and, based on their own optimization results, can set settings for them. These other subsystems in turn adapt their own optimization results to these settings. Thus, within the framework of a continuous and dynamic exchange, which can change at any time depending on the overall goal, the overall working machine is optimized. It is this principle that has been transferred to a group of agricultural working machines. An important factor for virtual work machine interaction is that the optimization results of individual work machines are fed back into the group and used there, in turn, by other work machines, in particular for further optimization.
В вариантах осуществления согласно пункту 2 формулы изобретения сельскохозяйственные рабочие машины взаимодействуют при сборе данных датчиков и, таким образом, на основе общей базы данных датчиков могут генерировать свои оптимизированные параметры машины. При этом, с одной стороны, с учетом группы можно сэкономить датчики, или, с другой стороны, можно значительно увеличить объем получаемых данных датчиков для оптимизации.In embodiments according to claim 2, agricultural working machines cooperate in collecting sensor data and can thus generate their optimized machine parameters based on a common sensor database. In this case, on the one hand, taking into account the group, sensors can be saved, or, on the other hand, the amount of sensor data obtained for optimization can be significantly increased.
Согласно пункту 3 формулы изобретения может быть предусмотрено, чтобы одинаковые рабочие агрегаты рабочих машин группы, например, все молотильные устройства, были объединены в один виртуальный рабочий агрегат, например, в виртуальное молотильное устройство, и чтобы для этого виртуального рабочего агрегата были установлены оптимизированные параметры машины.According to claim 3, it can be provided that identical work units of the work machines of a group, for example all threshing devices, are combined into one virtual work unit, for example a virtual threshing device, and that optimized machine parameters are set for this virtual work unit .
В варианте осуществления согласно пункту 4 формулы изобретения осуществляется взаимодействие, при этом несколько рабочих машин группы обмениваются друг с другом оптимизированными параметрами машины. При этом может быть предусмотрено, чтобы не каждая рабочая машина оптимизировала все свои рабочие агрегаты, но частично перенимала оптимизацию других рабочих машин. Таким образом, можно также распределить оптимизацию всей группы между рабочими машинами и полностью использовать имеющиеся в наличии аппаратные средства в виде систем помощи водителю без необходимости избыточного выполнения почти идентичных действий.In the embodiment according to claim 4, interaction takes place whereby several working machines of a group exchange optimized machine parameters with each other. In this case, it can be provided that not every work machine optimizes all of its work units, but partially adopts the optimization of other work machines. In this way, it is also possible to distribute the optimization of the entire group among work machines and make full use of available hardware in the form of driver assistance systems without the need to redundantly perform almost identical actions.
Рабочие машины группы могут также частично работать автономно и при этом использовать общую базу данных, что представляет собой альтернативу согласно пункту 5 формулы изобретения, которая является гораздо более гибкой при менее однородных полевых условиях.The working machines of a group can also operate partially autonomously and still use a common database, which is an alternative according to claim 5 that is much more flexible under less homogeneous field conditions.
В одном предпочтительном варианте осуществления согласно пункту 6 формулы изобретения рабочие машины генерируют свои оптимизированные параметры машины на основе полевых условий. Поскольку эти полевые условия должны быть определены предпочтительно во время выполнения сельскохозяйственного рабочего процесса или по меньшей мере незадолго до этого, рабочие машины предпочтительно также взаимодействуют друг с другом во время этих определений, чтобы как можно скорее запрограммировать указанные полевые условия.In one preferred embodiment, according to claim 6, the working machines generate their optimized machine parameters based on field conditions. Since these field conditions should preferably be determined during the execution of the agricultural work process, or at least shortly before, the working machines preferably also communicate with each other during these determinations in order to program the specified field conditions as quickly as possible.
Пункт 7 формулы изобретения раскрывает другую возможность взаимодействия рабочих машин группы.Clause 7 of the claims discloses another possibility for the interaction of working machines of a group.
Для координации группы и ее взаимодействия согласно пункту 8 формулы изобретения может быть предусмотрен супервизор процесса управления парком машин, который, может, в частности, распределять задачи оптимизации между рабочими машинами. Такая координация приводит к повышению качества урожая и/или эффективности его уборки, поскольку приоритетные стратегии могут быть лучше приняты во внимание.To coordinate the group and its interaction, according to paragraph 8 of the claims, a fleet management process supervisor can be provided, which can, in particular, distribute optimization tasks between working machines. Such coordination results in improved crop quality and/or harvesting efficiency as priority strategies can be better taken into account.
Для того чтобы рабочие машины группы могли настраивать друг друга, в начале выполнения сельскохозяйственного рабочего процесса может быть, в частности, предусмотрена программа синхронизации. Эта программа синхронизации является объектом пункта 9 формулы изобретения. Перед программой синхронизации или вообще перед началом выполнения сельскохозяйственного рабочего процесса может быть также предусмотрена программа предварительной обработки, которая предпочтительно исполняется на оконечном компьютере, находящемся вне группы. Эта программа предварительной обработки может служить для определения поправочных коэффициентов, чтобы, например, игнорировать различия между рабочими машинами группы во время выполнения рабочего процесса или уменьшать их влияние. Данная программа предварительной обработки является объектом пункта 10 формулы изобретения.To enable the working machines of a group to tune each other, a synchronization program can in particular be provided at the start of an agricultural work process. This synchronization program is the subject of claim 9 of the claims. A preprocessing program may also be provided before the synchronization program, or generally before the execution of the agricultural work process, which is preferably executed on a target computer located outside the group. This pre-processing program can serve to define correction factors in order, for example, to ignore differences between the working machines of a group during the execution of a work process or to reduce their influence. This pre-treatment program is the subject of claim 10 of the claims.
В варианте осуществления согласно пункту 11 формулы изобретения поправочные коэффициенты адаптируют во время выполнения сельскохозяйственного рабочего процесса, чтобы обеспечить текущее улучшение его выполнения.In the embodiment according to claim 11, the correction factors are adapted during the execution of the agricultural work process to provide ongoing improvement in its execution.
Вариант осуществления согласно пункту 12 формулы изобретения относится к возможности определения поправочных коэффициентов.An embodiment according to claim 12 of the claims relates to the possibility of determining correction factors.
Особенно предпочтительные варианты осуществления согласно пунктам 13 и 14 формулы изобретения относятся к возможности калибровать датчики в группе при помощи данных других датчиков или даже компенсировать отказ датчика. Благодаря тесному взаимодействию рабочих машин, такой отказ датчика может быть по меньшей мере частично компенсирован при помощи данных датчиков другой рабочей машины.Particularly preferred embodiments according to claims 13 and 14 relate to the possibility of calibrating sensors in a group using data from other sensors or even compensating for sensor failure. Due to the close interaction of the work machines, such a sensor failure can be at least partially compensated by using sensor data from another work machine.
Для того чтобы не производить схожие вычисления в каждой группе, согласно пункту 15 формулы изобретения может быть предусмотрено использование аналогичных пригодных данных другой группы, которые затем предпочтительно следует также адаптировать.In order to avoid having to perform similar calculations in each group, according to claim 15, provision can be made for the use of similar suitable data from another group, which should then preferably also be adapted.
Поскольку на одном поле частично могут иметь место сильно отличающиеся полевые условия, например, зерновая культура в ложбине может иметь гораздо более высокую влажность, чем в остальной части поля, согласно пункту 16 формулы изобретения может быть предусмотрена возможность для пользователя приостанавливать вклад отдельных рабочих машин в виртуальную рабочую машину. В варианте осуществления согласно пункту 17 формулы изобретения группа содержит систему обеспечения качества, которая может выполнять эту задачу. При этом может быть гарантировано, что несовместимые данные не будут оказывать влияние на другие рабочие машины группы.Since some parts of the same field may have very different field conditions, for example the crop in a hollow may have a much higher moisture content than the rest of the field, according to claim 16 it may be possible for the user to suspend the contribution of individual working machines to the virtual work car. In an embodiment according to claim 17, the group contains a quality assurance system that can perform this task. This can ensure that incompatible data does not affect other working machines in the group.
Вариант осуществления согласно пункту 18 формулы изобретения в самом общем случае относится к возможности для пользователя вмешиваться в сельскохозяйственный процесс с целью управления и/или проверки.The embodiment according to claim 18 in the most general case relates to the ability for a user to intervene in an agricultural process for the purpose of control and/or inspection.
В особенно предпочтительных вариантах осуществления согласно пункту 19 формулы изобретения рабочие машины группы представляют собой сельскохозяйственные рабочие машины одного типа или различные рабочие машины, которые совместно выполняют один сельскохозяйственный рабочий процесс. Благодаря этой совместной деятельности рабочих машин, можно особенно эффективно осуществить их оптимизацию при помощи виртуальной рабочей машины, поскольку одинаковые рабочие машины или одинаковые рабочие процессы часто требуют для многих машин одинаковых процессов оптимизации. Для того чтобы отобразить всю сложность сельскохозяйственных рабочих процессов, согласно пункту 20 формулы изобретения предусмотрено, что рабочие машины группы могут взаимодействовать по меньшей мере с еще одной группой. Эти группы могут, в свою очередь, взаимодействовать наподобие виртуальной рабочей машины.In particularly preferred embodiments according to claim 19, the working machines of a group are agricultural working machines of the same type or different working machines that jointly perform one agricultural work process. Thanks to this joint activity of work machines, their optimization can be carried out particularly effectively using a virtual work machine, since the same work machines or the same work processes often require the same optimization processes for many machines. In order to reflect the complexity of agricultural work processes, according to paragraph 20 of the claims, it is provided that the working machines of a group can communicate with at least one other group. These groups can, in turn, interact like a virtual work machine.
Краткое описание чертежейBrief description of drawings
Ниже приведено более подробное описание изобретения при помощи варианта его осуществления, представленного только в качестве примера, со ссылками на прилагаемые чертежи, на которых показаны:The invention is described below in more detail by way of an embodiment presented by way of example only, with reference to the accompanying drawings, which show:
ФИГ. 1 - группа сельскохозяйственных рабочих машин при выполнении предлагаемого способа в поле с различными участками поля иFIG. 1 - a group of agricultural working machines when performing the proposed method in a field with different sections of the field and
ФИГ. 2 - пример сельскохозяйственной рабочей машины.FIG. 2 is an example of an agricultural working machine.
Осуществление изобретенияCarrying out the invention
Предлагаемое решение относится к способу выполнения сельскохозяйственного рабочего процесса в поле 1 при помощи группы 2 сельскохозяйственных рабочих машин 3. При этом термин "группа" относится к нескольким сельскохозяйственным рабочим машинам 3, которые взаимодействуют в самом широком смысле для выполнения сельскохозяйственного рабочего процесса.The proposed solution relates to a method of performing an agricultural work process in a field 1 using a group 2 of agricultural work machines 3. The term "group" refers to several agricultural work machines 3 that cooperate in the broadest sense to carry out an agricultural work process.
Рабочие машины 3 группы 2 содержат соответствующие рабочие агрегаты 4. Рабочие агрегаты 4 служат, в частности, для выполнения процесса уборки урожая и при этом предпочтительно - непосредственно для переработки убираемой культуры. Рабочие агрегаты 4 могут быть настроены путем согласования параметров машины с определенными сельскохозяйственными условиями, например, с видом и состоянием культуры на поле 1. На ФИГ. 1 показана группа 2, при помощи которой выполняется сельскохозяйственный рабочий процесс в поле 1. При этом поле 1 разделено на несколько зон 5 поля, которые имеют различные полевые условия. Для того чтобы обеспечить поясняемое далее взаимодействие сельскохозяйственных рабочих машины 3 группы 2, рабочие машины 3 группы 2 сообщаются друг с другом при помощи беспроводной сети передачи данных. Такая рабочая машина 3 в качестве примера представлена на ФИГ. 2.The working machines 3 of group 2 contain corresponding working units 4. The working units 4 serve, in particular, to carry out the harvesting process and, preferably, directly to process the harvested crop. The working units 4 can be configured by matching the machine parameters with certain agricultural conditions, for example, with the type and condition of the crop in the field 1. In FIG. 1 shows group 2, with the help of which the agricultural work process is carried out in field 1. In this case, field 1 is divided into several field zones 5, which have different field conditions. In order to ensure the interaction of agricultural workers of the machine 3 of group 2, explained below, the work machines 3 of group 2 communicate with each other using a wireless data network. Such a working machine 3 is shown as an example in FIG. 2.
Рабочие машины 3 группы 2 выполнены в виде самооптимизирующихся рабочих машин 3. Для этого рабочие машины 3 содержат систему 6 помощи водителю, которая обеспечивает автоматическое генерирование и установку параметров машины, оптимизированных для сельскохозяйственных условий. Поскольку эффективность выполнения сельскохозяйственного рабочего процесса в значительной степени зависит от настройки рабочих агрегатов, таким самооптимизирующимся рабочим машинам 3 придается все большее значение.Working machines 3 of group 2 are made in the form of self-optimizing working machines 3. For this purpose, working machines 3 contain a driver assistance system 6, which ensures the automatic generation and setting of machine parameters optimized for agricultural conditions. Since the efficiency of the agricultural work process largely depends on the setting of the working units, such self-optimizing working machines 3 are being given increasing importance.
Важным является то, что рабочие машины 3 группы 2 работают совместно наподобие виртуальной рабочей машины 7. При этом существенно, чтобы результаты самооптимизации, в частности, в виде оптимизированных параметров нескольких рабочих машин 3 группы 2 снова возвращались в группу 2 для дальнейшего применения другими рабочими машинами 3 группы 2. При этом предпочтительно, чтобы группа 2 имела динамические иерархии, изменяющиеся в зависимости от соответствующей задачи группы 2 и/или рабочих машин 3. Это следует понимать, как отход от прежних иерархий типа "ведущий-ведомый". Однако при этом не исключается, что другие, не самооптимизирующиеся рабочие машины подчинены группе или взаимодействуют с ней, участвуя также в выполнении сельскохозяйственного рабочего процесса. При этом, однако, они не являются частью группы в контексте предлагаемого технического решения.It is important that the work machines 3 of group 2 work together like a virtual work machine 7. It is essential that the results of self-optimization, in particular in the form of optimized parameters of several work machines 3 of group 2, are returned to group 2 for further use by other work machines 3 of group 2. It is preferable that group 2 have dynamic hierarchies that change depending on the corresponding task of group 2 and/or the working machines 3. This should be understood as a departure from the previous master-slave hierarchies. However, it is not excluded that other, non-self-optimizing working machines are subordinate to the group or interact with it, also participating in the execution of the agricultural work process. However, they are not part of the group in the context of the proposed technical solution.
В данном случае и предпочтительно, чтобы рабочие машины 3 группы 2 генерировали данные датчиков, и чтобы несколько рабочих машин 3 группы 2 учитывали данные датчиков других рабочих машин 3 группы 2 при генерировании своих соответствующих оптимизированных параметров машины. Поскольку отдельная рабочая машина 3 группы 2 может собрать данные датчиков только с малой части поля 1, на основании которых затруднительно сделать заключение об общих условиях или о большом количестве связей, достоинство такого обмена данными датчиков является очевидным.Here, it is preferable that the work machines 3 of group 2 generate sensor data, and that several work machines 3 of group 2 take into account the sensor data of other work machines 3 of group 2 when generating their respective optimized machine parameters. Since an individual work machine 3 of group 2 can only collect sensor data from a small part of field 1, from which it is difficult to draw conclusions about general conditions or a large number of connections, the advantage of this exchange of sensor data is obvious.
Однако предлагаемое взаимодействие рабочих машин 3 группы 2 не должно быть ограничено простым обменом данными. Дополнительно или альтернативно может быть предусмотрено, чтобы рабочие машины 3 группы 2 совместно собирали данные датчиков и агрегировали их в виртуальные данные датчиков. При этом термин "агрегировать", в принципе означает только, что данные датчиков объединяются. Однако предпочтительно, чтобы данные датчиков обрабатывались программой агрегирования. При этом можно получить, в частности, общее поле характеристик, при помощи которого определяются сельскохозяйственные условия, в частности, поля 1. Агрегирование предпочтительно осуществляется рабочей машиной 7 или, в частности, совместно несколькими или всеми рабочими машинами 3 группы 2 наподобие виртуальной рабочей машины 7. Однако может быть предусмотрено, чтобы этот процесс выполнял, например, внешний сервер.However, the proposed interaction between working machines 3 of group 2 should not be limited to simple data exchange. Additionally or alternatively, provision can be made for worker machines 3 of group 2 to jointly collect sensor data and aggregate them into virtual sensor data. In this case, the term “aggregate”, in principle, only means that sensor data is combined. However, it is preferable that the sensor data be processed by an aggregation program. In this case, it is possible to obtain, in particular, a general field of characteristics with the help of which agricultural conditions are determined, in particular fields 1. The aggregation is preferably carried out by the work machine 7 or, in particular, jointly by several or all work machines 3 of group 2, like a virtual work machine 7 However, it may be envisaged that this process is carried out, for example, by an external server.
В принципе, обычно бывает так, что несколько машин 3 группы 2 содержат одинаковые рабочие агрегаты 4. В этом случае предпочтительно, чтобы одинаковые рабочие агрегаты 4 были объединены в один виртуальный рабочий агрегат 8. Таким образом, эти виртуальные рабочие агрегаты могут образовывать виртуальную рабочую машину 7. При этом предпочтительно определяются оптимизированные параметры машины для соответствующего виртуального рабочего агрегата 8, которые затем применяются несколькими рабочими машинами 3 группы 2, содержащими этот рабочий агрегат 4, для указанного рабочего агрегата 4.In principle, it is usually the case that several machines 3 of a group 2 contain the same work units 4. In this case, it is preferable that the same work units 4 are combined into one virtual work unit 8. In this way, these virtual work units can form a virtual work machine 7. In this case, optimized machine parameters are preferably determined for the corresponding virtual work unit 8, which are then applied by several work machines 3 of group 2 containing this work unit 4 for said work unit 4.
Объединение одинаковых рабочих агрегатов 4 в виртуальные рабочие агрегаты 8 не должно охватывать все одинаковые рабочие агрегаты 4. Свои рабочие агрегаты 4 предпочтительно объединяют по меньшей мере те рабочие машины 3 группы 2, которые находятся в одинаковой зоне 5 поля. Таким образом, можно оптимизировать не все рабочие агрегаты 4 группы 2 по отдельности, но совместно рабочие агрегаты 4 с аналогичными свойствами и при аналогичных сельскохозяйственных условиях, в результате чего, с одной стороны, обеспечивается связность в группе 2, а, с другой стороны, уменьшается объем вычислений. Далее поясняется, как группа 2 в качестве единого целого может оптимизировать эти виртуальные рабочие агрегаты 8. Однако в качестве предпочтительного решения уже здесь можно указать, что в каждом случае рабочая машина 3 группы 2 оптимизирует виртуальный рабочий агрегат 8, генерируя для этого оптимизированные параметры машины.The association of identical work units 4 into virtual work units 8 does not have to include all identical work units 4. Preferably, at least those work units 3 of group 2 that are located in the same field area 5 combine their work units 4. Thus, it is possible to optimize not all working units 4 of group 2 separately, but together working units 4 with similar properties and under similar agricultural conditions, as a result of which, on the one hand, connectivity in group 2 is ensured, and, on the other hand, it is reduced volume of calculations. It is further explained how group 2 as a whole can optimize these virtual work units 8. However, as a preferred solution, it can already be stated here that in each case work machine 3 of group 2 optimizes the virtual work unit 8, generating optimized machine parameters for this purpose.
В принципе, может быть предусмотрено, чтобы несколько рабочих машин 3 группы 2 определяли оптимизированные параметры машины для одной части своих рабочих агрегатов 4 и предоставляли эти параметры другим рабочим машинам 3 группы 2. Для другой части их рабочих агрегатов 4 они могут получать оптимизированные параметры машины от других рабочих машин 3 группы 2, которые генерируют эти параметры. Это может осуществляться в качестве альтернативы объединению рабочих агрегатов 4 в виртуальные рабочие агрегаты 8, однако, предпочтительно происходит дополнительно. Так, может быть предусмотрено, чтобы определенные рабочие агрегаты 4 рабочих машин 3 группы 2 были объединены, поскольку соответствующие рабочие машины 3 группы 2 являются одинаковыми и находятся в одной зоне 5 поля, в то время как остальные рабочие машины 3 группы 2 могут принять лишь немногие оптимизированные параметры машины от других рабочих машин 3 группы 2. Так, например, одна рабочая машина 3 группы 2 может временно обрабатывать зону 5 поля с высокой засоренностью сорными растениями, при этом сопоставимость с другими рабочими машинами 3 группы 2 отсутствует или имеется в незначительной степени.In principle, it can be provided that several work machines 3 of group 2 determine optimized machine parameters for one part of their work units 4 and provide these parameters to other work machines 3 of group 2. For another part of their work units 4, they can obtain optimized machine parameters from other working machines 3 of group 2 that generate these parameters. This can be done as an alternative to combining work units 4 into virtual work units 8, but preferably occurs additionally. Thus, it can be provided that certain work units 4 of work machines 3 of group 2 are combined, since the corresponding work machines 3 of group 2 are identical and are located in the same field zone 5, while the remaining work machines 3 of group 2 can only accommodate a few optimized machine parameters from other working machines 3 of group 2. So, for example, one working machine 3 of group 2 can temporarily process zone 5 of a field with high weed infestation, while comparability with other working machines 3 of group 2 is absent or to a small extent.
Рабочие машины 3 группы 2 могут непосредственно перенимать оптимизированные параметры машины, принятые от других рабочих машин 3 группы 2, или по меньшей мере частично включать их в свою собственную оптимизацию.Work machines 3 of group 2 can directly adopt optimized machine parameters received from other work machines 3 of group 2, or at least partially incorporate them into their own optimization.
В продолжение вышеуказанного примера, согласно которому некоторые рабочие машины 3 группы 2 не всегда могут быть сравнимы с остальными рабочими машинами 3 группы 2, может быть предусмотрено, чтобы некоторые рабочие машины 3 группы 2 автономно определяли оптимизированные параметры машины для всех своих рабочих агрегатов 4. При этом такое определение осуществляется на основе данных, принятых от других рабочих машин 3 группы 2, в частности, данных датчиков. Эти данные датчиков могут представлять собой виртуальные данные датчиков.Continuing the above example, according to which some work machines 3 of group 2 may not always be comparable with the rest of work machines 3 of group 2, provision can be made for some work machines 3 of group 2 to autonomously determine optimized machine parameters for all their work units 4. When In this case, such a determination is made on the basis of data received from other working machines 3 of group 2, in particular, sensor data. This sensor data may be virtual sensor data.
Кроме того, может быть предусмотрено, чтобы рабочие машины 3 группы 2 отдельно или совместно генерировали оптимизированные параметры машины на основе полевых условий. Эти полевые условия могут быть получены из данных датчиков или от внешнего источника. Примерами полевых условий, получаемых от внешнего источника, являются метеорологические данные или спутниковые снимки посевов. Предпочтительно предусмотрено, чтобы полевые условия определялись в различных опорных точках 9 на поле 1. Для того чтобы каждой рабочей машине 3 группы 2 не приходилось объезжать все опорные точки 9 поля 1 для сбора достаточных данных о полевых условиях, предпочтительно предусмотрено, чтобы разные рабочие машины 3 группы 2 объезжали различные опорные точки 9 и определяли в них соответствующие полевые условия. Аналогично данным датчиков может осуществляться обмен данными о полевых условиях или агрегирование виртуальных данных о полевых условиях.In addition, it can be provided that the working machines 3 of group 2 separately or jointly generate optimized machine parameters based on field conditions. These field conditions can be obtained from sensor data or from an external source. Examples of field conditions obtained from an external source are meteorological data or satellite imagery of crops. It is preferably provided that field conditions are determined at different reference points 9 in the field 1. In order that each working machine 3 of group 2 does not have to drive around all the reference points 9 of field 1 to collect sufficient data on field conditions, it is preferably provided that different working machines 3 Groups 2 traveled around various reference points 9 and determined the corresponding field conditions in them. Similar to sensor data, field data can be exchanged or virtual field data can be aggregated.
Прежде чем описывать распределение работ в группе 2, следует указать, что рабочие машины 3 группы 2 действуют предпочтительно совместно, наподобие виртуальной рабочей машины, при этом они обмениваются данными рабочего процесса, в частности, с привязкой к местности. Эти данные рабочего процесса могут включать в себя состояние посевов и/или данные о культуре и/или актуальные данные о качестве и производительности рабочих машин 3 группы 2 и/или модели процесса, например, для обработки вышеуказанных полей характеристик.Before describing the distribution of work in group 2, it should be noted that the work machines 3 of group 2 preferably operate together, like a virtual work machine, and they exchange work process data, in particular with location reference. This workflow data may include crop status and/or crop data and/or up-to-date data on the quality and performance of the working machines 3 of group 2 and/or process models, for example to process the above characteristic fields.
Для повышения производительности уборки и/или качества урожая группа 2 предпочтительно содержит супервизор процесса управления парком машин, который координирует и/или делегирует генерирование оптимизированных параметров машины. Этот супервизор процесса управления парком машин может быть реализован на отдельной рабочей машине 3 группы 2, на нескольких рабочих машинах 3 группы 2 или также, например, на внешнем сервере или на мобильном устройстве. Термины "координировать" и "делегировать" относятся в данном контексте к распределению задач. При этом супервизор процесса управления парком машин гарантирует, что отдельные рабочие машины 3 группы 2 знают и выполняют свои задачи и, таким образом, координирует их, или супервизор процесса управления парком машин по меньшей мере частично ставит задачи, подлежащие выполнению, а затем делегирует их выполнение.To improve harvesting productivity and/or crop quality, group 2 preferably contains a fleet management process supervisor that coordinates and/or delegates the generation of optimized machine parameters. This fleet management process supervisor can be implemented on an individual worker machine 3 of group 2, on several worker machines 3 of group 2 or also, for example, on an external server or on a mobile device. The terms "coordinate" and "delegate" in this context refer to the distribution of tasks. In this case, the fleet management process supervisor ensures that the individual worker machines 3 of group 2 know and perform their tasks and thus coordinates them, or the fleet management process supervisor at least partially sets the tasks to be performed and then delegates their execution .
Супервизор процесса управления парком машин предпочтительно разделяет генерирование оптимизированных параметров машины на задачи оптимизации и распределяет эти задачи оптимизации между несколькими рабочими машинами 3 группы 2. Это является особенно предпочтительным в том случае, если генерирование оптимизированных параметров машины осуществляется для виртуальных рабочих агрегатов 8. Задачи оптимизации распределяются супервизором процесса управления парком машин предпочтительно в соответствии с оснащением рабочей машины 3 группы 2. Это оснащение может относиться к системе 6 помощи водителю соответствующей рабочей машины 3 группы 2. В соответствии с этим задачи оптимизации могут распределяться таким образом, чтобы каждая рабочая машина 3 группы 2, которая имеет для этого лучшие аппаратные средства, выполняла задачу оптимизации. При этом учитывается то обстоятельство, что системы 6 помощи водителю разных рабочих машин 3 группы могут очень сильно отличаться. Системы 6 помощи водителю группы 2 могут быть выполнены даже таким образом, что оптимизация группы 2 возможна только при разделении рабочего процесса, поскольку достаточная вычислительная мощность для автономной оптимизации каждой рабочей машины 3 группы 2 отсутствует. При этом следует указать, что все шаги вычисления в рамках предлагаемого способа предпочтительно выполняются соответствующей системой 6 помощи водителю соответствующей рабочей машины 3 или совместно несколькими системами 6 помощи водителю рабочих машин 3 группы 2.The fleet management process supervisor preferably divides the generation of optimized machine parameters into optimization tasks and distributes these optimization tasks among several work machines 3 of group 2. This is particularly advantageous if the generation of optimized machine parameters is carried out for virtual work units 8. The optimization tasks are distributed supervisor of the fleet management process, preferably in accordance with the equipment of the work machine 3 of group 2. This equipment may relate to the driver assistance system 6 of the corresponding work machine 3 of group 2. Accordingly, the optimization tasks can be distributed in such a way that each work machine 3 of group 2 , which has the best hardware for this, performed the optimization task. This takes into account the fact that the driver assistance systems 6 of different working vehicles of group 3 can be very different. The driver assistance systems 6 of group 2 can even be designed in such a way that optimization of group 2 is only possible by dividing the work process, since there is not sufficient computing power for autonomous optimization of each work machine 3 of group 2. It should be noted that all calculation steps within the proposed method are preferably performed by the corresponding driver assistance system 6 of the corresponding work machine 3 or jointly by several driver assistance systems 6 of the work machines 3 of group 2.
Рабочие машины 3 группы 2, в принципе, могут начинать взаимодействие спонтанно, однако, предпочтительно, чтобы в начале выполнения сельскохозяйственного рабочего процесса рабочие машины 3 группы 2 выполнили программу синхронизации, которая позволяет сравнивать конфигурации рабочих машин 3 друг с другом и/или определять поправочные коэффициенты для пересчета соответствующих оптимизированных параметров машины между рабочими машинами 3. Так, например, один зерноуборочный комбайн может содержать рабочий агрегат 4, имеющий большие размеры, чем такой же рабочий агрегат 4 другого зерноуборочного комбайна. Эти отличия идентифицируются, и предпочтительно определяется, могут ли оптимизированные параметры машины одной рабочей машины 3 группы 2 при помощи поправочных коэффициентов, которые в широком смысле включают в себя инструкции по корректировке любого рода, быть преобразованы в оптимизированные параметры машины для другой рабочей машины 3 группы 2.The working machines 3 of group 2 can, in principle, begin to interact spontaneously, however, it is preferable that, at the beginning of the agricultural work process, the working machines 3 of group 2 execute a synchronization program that allows the configurations of the working machines 3 to be compared with each other and/or the determination of correction factors for recalculation of the corresponding optimized machine parameters between working machines 3. Thus, for example, one combine harvester may contain a working unit 4 that is larger in size than the same working unit 4 of another combine harvester. These differences are identified, and it is preferably determined whether the optimized machine parameters of one working machine 3 of group 2 can, by means of correction factors, which broadly include adjustment instructions of any kind, be converted into optimized machine parameters for another working machine 3 of group 2 .
В программе синхронизации может быть также предусмотрено определение противоречий между конфигурациями рабочих машин 3 группы 2, при этом такие противоречия отображаются пользователю и/или автоматически устраняются. Такое противоречие может представлять собой, например, вид культуры, ошибочно установленный для одной из рабочих машин 3 группы 2. Если для всех остальных рабочих машин 3 группы 2 установлен другой вид культуры, это противоречие может быть автоматически устранено. Однако может быть также предусмотрено отображение этого противоречия пользователю, который может реагировать на него.The synchronization program may also be capable of detecting inconsistencies between the configurations of work machines 3 of group 2, with such inconsistencies displayed to the user and/or automatically resolved. Such a contradiction may be, for example, a crop type that is erroneously set for one of the working machines 3 of group 2. If a different crop type is set for all other working machines 3 of group 2, this contradiction can be automatically eliminated. However, it may also be possible to display this contradiction to the user, who can react to it.
Для того чтобы дополнительно повысить эффективность взаимодействия группы 2 и даже уменьшить потребность группы 2 в вычислительной мощности, может быть предусмотрено, чтобы перед началом выполнения сельскохозяйственного рабочего процесса выполнялась программа предварительной обработки. Эта программа предпочтительно выполняется на оконечном компьютере 10 за пределами группы 2. Указанный оконечный компьютер может представлять собой компьютер на ферме или также облачный сервер. В программе предварительной обработки предпочтительно определяются поправочные коэффициенты. Дополнительно или альтернативно в программе предварительной обработки может планироваться объезд опорных точек 9. Кроме того, дополнительно или альтернативно оптимизированные параметры машины могут генерироваться на основе модели, в частности, модели процесса, виртуальной рабочей машиной 8, при этом указанная модель создается или параметрируется в программе предварительной обработки. Поскольку сельскохозяйственные рабочие процессы обычно планируются заранее, а также известно, какие рабочие машины 3 должны быть использованы в группе 2, настройка этих рабочих машин может быть произведена заранее.In order to further improve the efficiency of the interaction of group 2 and even reduce the computing power requirement of group 2, it may be provided that a pre-processing program is executed before starting the execution of the agricultural workflow. This program preferably runs on a target computer 10 outside the group 2. Said target computer may be a computer on a farm or also a cloud server. The preprocessing program preferably determines the correction factors. Additionally or alternatively, the preprocessing program can plan to bypass the reference points 9. Additionally, additionally or alternatively, optimized machine parameters can be generated based on a model, in particular a process model, by the virtual work machine 8, wherein said model is created or parameterized in the preprocessing program processing. Since agricultural work processes are usually planned in advance and it is known which work machines 3 are to be used in group 2, the configuration of these work machines can be done in advance.
Во время выполнения сельскохозяйственного рабочего процесса поправочные коэффициенты предпочтительно непрерывно и/или циклически и/или в соответствии с событиями адаптируют на основе данных датчиков, в частности, виртуальных данных датчиков. Из поправочных коэффициентов, в частности, из временной характеристики поправочных коэффициентов, во время выполнения сельскохозяйственного рабочего процесса или предпочтительно в течение более длительного периода времени, или из сравнения поправочных коэффициентов одинаковых рабочих машин 3 можно сделать заключение о потребности рабочей машины 3 в техническом обслуживании. Так, например, необходимость регулярной адаптации может указывать на старение.During the execution of the agricultural work process, the correction factors are preferably adapted continuously and/or cyclically and/or in accordance with events based on sensor data, in particular virtual sensor data. From the correction factors, in particular from the time characteristics of the correction factors, during the execution of an agricultural work process or preferably over a longer period of time, or from a comparison of the correction factors of identical working machines 3, a conclusion can be drawn about the maintenance needs of the working machine 3. For example, the need for regular adaptation may indicate aging.
В связи с тем, что возможность извлечения данных о прошлой совместной работе сельскохозяйственных машин 3 в группах 2 имеет множество достоинств, данные группы 2 предпочтительно сохранять. Эти сохранения можно осуществлять на рабочих машинах 3 группы 2 и/или за пределами группы. Предпочтительно, чтобы поправочные коэффициенты сохранялись отдельно для каждого вида культуры.Due to the fact that the ability to retrieve data about the past collaboration of agricultural machines 3 in groups 2 has many advantages, the data of group 2 is preferably stored. These saves can be made on working machines 3 of group 2 and/or outside the group. It is preferable that correction factors be maintained separately for each crop type.
Поправочные коэффициенты предпочтительно определяются на основе справочной информации, собранной от внешних источников относительно рабочих машин 3 группы 2. Такая справочная информация может быть также использована для параметрирования моделей процессов. При этом указанные модели процессов используются системой 6 помощи водителю соответствующей рабочей машины 3 для определения оптимизированных параметров машины. Поправочные коэффициенты могут быть также частью моделей процессов. Так, например, модель процесса может отображать влияние влаги на измельчающий механизм зерноуборочного комбайна. При этом модели процессов могут быть специфическими для каждой рабочей машины или отображать несколько рабочих машин группы 2. Справочная информация может содержать лабораторные данные, в частности, ломкость зерна, содержание белков и другие, и может быть заимствована из предыдущих рабочих процессов.The correction factors are preferably determined based on reference information collected from external sources regarding the operating machines 3 of group 2. Such reference information can also be used to parameterize process models. In this case, these process models are used by the driver assistance system 6 of the corresponding working machine 3 to determine optimized machine parameters. Correction factors can also be part of process models. For example, a process model can depict the effect of moisture on the chopping mechanism of a combine harvester. In this case, process models can be specific for each working machine or display several working machines of group 2. Reference information can contain laboratory data, in particular, grain fragility, protein content and others, and can be borrowed from previous working processes.
Поскольку датчики 11 сельскохозяйственных рабочих машин 3 обычно также должны юстироваться и/или калиброваться, может быть предусмотрено, чтобы юстировка и/или калибровка датчиков 11 рабочих машин 3 группы 2 осуществлялась на основе данных датчиков других рабочих машин 3 группы 2. Таким образом, отклонения, вызванные, например, разрегулированностью датчиков из-за их старения, могут быть идентифицированы и откорректированы.Since the sensors 11 of the agricultural working machines 3 usually also have to be adjusted and/or calibrated, it can be provided that the adjustment and/or calibration of the sensors 11 of the working machines 3 of group 2 is carried out on the basis of sensor data from other working machines 3 of group 2. Thus, deviations caused, for example, by misalignment of sensors due to their aging, can be identified and corrected.
В соответствии с этим возможно также, чтобы при отказе датчика одной рабочей машины 3 группы 2 эта рабочая машина 3 использовала данные датчика по меньшей мере одной другой рабочей машины 3 группы 2 или данные виртуальных датчиков, чтобы по меньшей мере частично компенсировать указанный отказ датчика. Таким образом, можно предотвратить возможный полный выход из строя этой рабочей машины 3.Accordingly, it is also possible that if a sensor of one work machine 3 of group 2 fails, that work machine 3 uses sensor data from at least one other work machine 3 of group 2 or virtual sensor data to at least partially compensate for said sensor failure. In this way, possible complete failure of this working machine 3 can be prevented.
При выполнении сельскохозяйственного рабочего процесса и/или в программе синхронизации и/или в программе предварительной обработки могут быть использованы данные другой, аналогичной группы. Предпочтительно используют поправочные коэффициенты аналогичной группы, которые далее предпочтительно адаптируют в программе предварительной обработки и/или в программе синхронизации. Так снова осуществляется экономия вычислительной мощности.When executing an agricultural workflow and/or a synchronization program and/or a preprocessing program, data from another, similar group may be used. Preferably, correction factors of a similar group are used, which are then preferably adapted in the pre-processing program and/or in the synchronization program. This again saves computing power.
Поскольку, как указано выше, некоторые рабочие машины 3 группы 2 иногда не сравнимы с другими рабочими машинами 3 группы 2, например, вследствие работы в зоне 5 поля с высокой засоренностью сорными растениями или в низине с высокой влажностью, предпочтительно предусмотреть, чтобы вклад одной рабочей машины в виртуальную рабочую машину мог быть приостановлен пользователем. Таким пользователем может быть, например, водитель или начальник группы.Since, as stated above, some working machines 3 of group 2 are sometimes not comparable with other working machines 3 of group 2, for example due to working in zone 5 of a field with high weed infestation or in a lowland with high humidity, it is preferable to provide that the contribution of one working machine into a virtual work machine could be suspended by the user. Such a user could be, for example, a driver or a group leader.
Дополнительно или альтернативно группа 2 может содержать систему обеспечения качества, которая может исключать и/или приостанавливать вклады отдельных рабочих машин 3 в виртуальную рабочую машину 8. Для этого система обеспечения качества предпочтительно оценивает вклады рабочей машины 3 в виртуальную рабочую машину 8 по критериям оценки качества и исключает или приостанавливает соответствующий вклад на основе критериев оценки качества. Эти критерии оценки качества могут относиться к оснащению рабочей машины 3 группы 2 и/или к локальным полевым условиям, в которых находится рабочая машина 3 группы 2.Additionally or alternatively, group 2 may comprise a quality assurance system that may exclude and/or suspend contributions of individual work machines 3 to the virtual work machine 8. To do this, the quality assurance system preferably evaluates the contributions of work machine 3 to the virtual work machine 8 against quality assessment criteria and excludes or suspends relevant contributions based on quality assessment criteria. These quality assessment criteria may relate to the equipment of the Group 2 work machine 3 and/or to the local field conditions in which the Group 2 work machine 3 is located.
Как указано выше, пользователь может приостанавливать вклад рабочей машины 3 группы 2 в виртуальную рабочую машину 8. Для этого в самом общем случае предпочтительно предусмотрено, чтобы пользователь мог управлять выполнением сельскохозяйственного процесса и/или проверять его выполнение, в частности, при помощи мобильного устройства.As stated above, the user can suspend the contribution of the work machine 3 of the group 2 to the virtual work machine 8. For this purpose, in the most general case, it is preferably provided that the user can control and/or check the execution of the agricultural process, in particular using a mobile device.
Поскольку группы 2 сельскохозяйственных рабочих машин 3 содержат сельскохозяйственные рабочие машины 3 частично очень сильно отличающихся типов, которые не всегда могут быть или должны быть оптимизированы совместно, может быть предусмотрено, чтобы рабочие машины 3 группы 2 представляли собой сельскохозяйственные рабочие машины 3 одинакового типа, в частности, зерноуборочные комбайны или кормоуборочные комбайны. При этом они содержат одинаковые рабочие агрегаты 4. В этом случае они могут работать совместно в виде виртуальной рабочей машины 8 этого типа. В качестве альтернативы группа 2 может содержать по меньшей мере одну рабочую машину 3 другого типа, если они совместно выполняют один сельскохозяйственный рабочий процесс, в частности, процесс уборки урожая с поля 1. Так, например, группа может состоять из комбайнов для уборки зерна и перегрузчиков для отгрузки зерна.Since the groups 2 of agricultural working machines 3 contain agricultural working machines 3 of partially very different types, which cannot always be or should be optimized together, it can be provided that the working machines 3 of group 2 are agricultural working machines 3 of the same type, in particular , combine harvesters or forage harvesters. Moreover, they contain the same working units 4. In this case, they can work together in the form of a virtual working machine 8 of this type. Alternatively, group 2 may contain at least one work machine 3 of a different type if they jointly carry out one agricultural work process, in particular the process of harvesting crops from field 1. Thus, for example, the group may consist of grain harvesters and material handlers for grain shipment.
В том случае, если объединяются рабочие машины 3 одного типа, может быть предусмотрено, чтобы рабочие машины 3 группы 2 кооперировались по меньшей мере с еще одной группой 2 сельскохозяйственных рабочих машин 3, которые также действуют совместно наподобие виртуальной рабочей машины 8. Эта кооперация может быть выполнена таким образом, чтобы группы 2 взаимодействовали друг с другом наподобие еще одной виртуальной, более абстрактной рабочей машины 8 в виде виртуальной группы виртуальных рабочих машин 8. Так, например, рабочие машины 3 типа зерноуборочного комбайна могут взаимодействовать в виде группы 2, в то время как другая группа 2 может состоять из пере грузчиков. Каждая из этих групп может быть объединена в виртуальную рабочую машину 8, а затем обе виртуальные рабочие машины 8 могут, в свою очередь, совместно действовать наподобие виртуальной рабочей машины 8 более высокого уровня. При этом группа 2 зерноуборочных комбайнов координировала бы уборку урожая с поля, группа 2 перегрузчиков - отгрузку урожая, а группа более высокого уровня - взаимодействие групп 2.In the event that work machines 3 of the same type are combined, provision can be made for the work machines 3 of group 2 to cooperate with at least one further group 2 of agricultural work machines 3, which also operate together like a virtual work machine 8. This cooperation can be is designed in such a way that groups 2 interact with each other like another virtual, more abstract work machine 8 in the form of a virtual group of virtual work machines 8. So, for example, work machines 3 such as a combine harvester can interact as a group 2, while how another group 2 can consist of loaders. Each of these groups may be combined into a virtual worker machine 8, and then both virtual worker machines 8 may in turn collectively act like a higher-level virtual worker machine 8. In this case, a group of 2 combine harvesters would coordinate the harvesting of the crop from the field, a group of 2 loaders would coordinate the shipment of the crop, and a higher-level group would coordinate the interaction of the 2 groups.
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОЧНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙLIST OF REFERENCE SYMBOLS
1 Поле1 Field
2 Группа2 Group
3 Сельскохозяйственная рабочая машина3 Agricultural working machine
4 Рабочий агрегат4 Working unit
5 Зона поля5 Field zone
6 Система помощи водителю6 Driver assistance system
7 Виртуальная рабочая машина7 Virtual work machine
8 Виртуальный рабочий агрегат8 Virtual implement
9 Опорная точка9 Reference point
10 Оконечный компьютер10 Terminal computer
11 Датчик11 Sensor
Claims (17)
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE102019119110.6A DE102019119110A1 (en) | 2019-07-15 | 2019-07-15 | Method for processing an agricultural work process in a field |
| DE102019119110.6 | 2019-07-15 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2020122626A RU2020122626A (en) | 2022-01-10 |
| RU2817621C2 true RU2817621C2 (en) | 2024-04-17 |
Family
ID=
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE4322293A1 (en) * | 1993-07-05 | 1995-01-12 | Amazonen Werke Dreyer H | Method for the electronic management of agricultural machines |
| EP2110012A2 (en) * | 2008-04-15 | 2009-10-21 | CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen GmbH | Method and device for optimising operational parameters of an agricultural work machine |
| RU2566658C1 (en) * | 2009-02-20 | 2015-10-27 | КЛААС Зельбстфаренде Эрнтемашинен ГмбХ | Method of operating system "driver assistant" for agricultural working machine |
| DE102017110159A1 (en) * | 2017-05-10 | 2018-11-15 | Claas Tractor Sas | Agricultural working machine |
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE4322293A1 (en) * | 1993-07-05 | 1995-01-12 | Amazonen Werke Dreyer H | Method for the electronic management of agricultural machines |
| EP2110012A2 (en) * | 2008-04-15 | 2009-10-21 | CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen GmbH | Method and device for optimising operational parameters of an agricultural work machine |
| RU2566658C1 (en) * | 2009-02-20 | 2015-10-27 | КЛААС Зельбстфаренде Эрнтемашинен ГмбХ | Method of operating system "driver assistant" for agricultural working machine |
| DE102017110159A1 (en) * | 2017-05-10 | 2018-11-15 | Claas Tractor Sas | Agricultural working machine |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11612103B2 (en) | Method for executing an agricultural work process on a field | |
| US11240962B2 (en) | System and method for controlling an agricultural harvesting campaign | |
| RU2643250C2 (en) | Auxiliary system for optimising operation of self-propellant agricultural working machine | |
| US20190090423A1 (en) | Working machine | |
| EP3435319A1 (en) | Information processing device, control method for information processing device, and recording medium having control program for information processing device recorded therein | |
| Tripathy et al. | MyGreen: An IoT-enabled smart greenhouse for sustainable agriculture | |
| RU2384988C2 (en) | Method and device for agricultural machine control | |
| US10126929B2 (en) | Agricultural work machine | |
| DK1446997T4 (en) | Process for optimizing adjustable parameters. | |
| JP6116173B2 (en) | Farm management system | |
| US20080140431A1 (en) | Method of performing an agricultural work operation using real time prescription adjustment | |
| US20100145572A1 (en) | Method for supporting the automation of agricultural work or service | |
| US20170039425A1 (en) | System and method for optimizing chemigation of crops | |
| JP2017102924A (en) | Farming management system and farm crop harvester | |
| Seyyedhasani et al. | Collaboration of human pickers and crop-transporting robots during harvesting–Part II: Simulator evaluation and robot-scheduling case-study | |
| RU2817621C2 (en) | Method of performing agricultural work process in field | |
| US11825784B1 (en) | Artificial intelligence enabled IoT-fog system in hydroponic automation for heterogeneous plants | |
| CN111815472A (en) | Agricultural breeding environment monitoring system based on big data and environment analysis method | |
| Patel et al. | Advancements in Precision Agriculture: Harnessing the Power of Artificial Intelligence and Drones in Indian Agriculture | |
| CN115424151A (en) | Agricultural intelligent platform based on image processing | |
| CN110648281B (en) | Method, device and system for generating field panorama, server and storage medium | |
| Pfeiffer et al. | Real-time operator performance analysis in agricultural equipment | |
| CN208188660U (en) | Agrisilviculture control device | |
| RU2796063C2 (en) | Combine harvester | |
| US20230350423A1 (en) | Swarm assistance system and method for autonomous agricultural universal production machines |