[發明專利]包括機器反饋控制的聯合收割機在審
| 申請號: | 201880031764.3 | 申請日: | 2018-03-21 |
| 公開(公告)號: | CN110740635A | 公開(公告)日: | 2020-01-31 |
| 發明(設計)人: | 李·坎普·雷登;喻文濤;埃里克·艾恩;詹姆斯·邁克爾·弗萊明 | 申請(專利權)人: | 藍河技術有限公司 |
| 主分類號: | A01D41/127 | 分類號: | A01D41/127;A01D46/00;A01D46/30;A01F7/00;A01F12/18 |
| 代理公司: | 11227 北京集佳知識產權代理有限公司 | 代理人: | 康建峰;楊林森 |
| 地址: | 美國加利*** | 國省代碼: | 美國;US |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 聯合收割機 種植物 聯合收割機收獲 人工神經網絡 收獲 控制系統 傳感器測量 聯合收獲機 接收測量 強化學習 評價器 種植場 傳感器 測量 行進 輸出 代理 | ||
1.一種用于在聯合收割機行進通過種植場時控制所述聯合收割機的多個部件的致動機構以收獲種植物的方法,所述方法包括:
確定包括多個狀態元素的狀態矢量,所述狀態元素中的每一個表示所述聯合收割機的所述部件的子集的狀態的測量,所述部件中的每一個由致動控制器控制,所述致動控制器通信地耦接至安裝在所述聯合收割機上的計算機;
使用所述計算機將所述狀態矢量輸入至控制模型中以生成包括用于所述聯合收割機的多個動作元素的動作矢量,所述動作元素中的每一個指定要由所述聯合收割機在所述種植場中采取的動作,所述動作總體地被預測以提高所述聯合收割機的收獲性能;以及
基于所述動作矢量對致動控制器的子集進行致動以在所述種植場中執行所述動作,所述控制器的子集改變所述部件的子集的配置使得所述聯合收割機的狀態改變。
2.根據權利要求1所述的方法,其中,所述控制模型包括表示作為所述控制模型的輸入而接收的狀態矢量與作為所述控制模型的輸出而生成的動作矢量之間的關系的函數,并且所述函數是使用強化學習而訓練的用以獎勵提高所述聯合收割機的收獲性能的動作的模型。
3.根據權利要求1所述的方法,其中,所述控制模型包括人工神經網絡,所述人工神經網絡包括:
多個神經節點,其包括:用于接收所述人工神經網絡的輸入的輸入節點集;以及用于輸出所述人工神經網絡的輸出的輸出節點集,其中
每個神經節點表示用于根據所述人工神經網絡的輸入確定所述人工神經網絡的輸出的子函數,并且
每個輸入節點通過多個加權連接的連接而連接至一個或更多個輸出節點;以及
函數,其被配置成為所述聯合收割機生成提高所述聯合收割機性能的動作,所述函數由所述人工神經網絡的子函數和加權連接來定義。
4.根據權利要求3所述的方法,其中,
所述狀態矢量的每個狀態元素通過所述多個加權連接的連接而連接至一個或更多個輸入節點,
所述動作矢量的每個動作元素通過所述多個加權連接的連接而連接至一個或更多個輸出節點,以及
所述函數被配置成根據所述狀態矢量的狀態元素生成所述動作矢量的動作元素。
5.根據權利要求3所述的方法,其中,所述人工神經網絡是一對相似配置的人工神經網絡中的第一人工神經網絡,所述一對相似配置的人工神經網絡充當執行器-評價器對并且用于訓練所述第一人工神經網絡以生成提高所述聯合收割機性能的動作。
6.根據權利要求5所述的方法,其中,
所述第一神經網絡輸入狀態矢量和用于所述加權連接的值并且輸出動作矢量,用于所述加權連接的值修改用于為所述聯合收割機生成提高聯合收割機性能的動作的函數,以及
所述第二神經網絡輸入獎勵矢量和狀態矢量并且輸出用于所述加權連接的值,所述獎勵矢量包括表明來自先前執行的動作的所述聯合收割機的性能提高的元素。
7.根據權利要求5所述的方法,其中,基于所述先前執行的動作使用先前被致動的所述聯合收割機的部件的子集的性能的測量來確定所述獎勵矢量的元素。
8.根據權利要求5所述的方法,其中,操作者能夠選擇針對性能提高的度量,所述度量包括以下中的任一個:吞吐量、種植物清潔度、收獲的種植物的量、收獲的種植物的質量、脫粒的種植物的質量和損失的種植物的量。
9.根據權利要求5所述的方法,其中,所述狀態矢量是從采取來自多個動作矢量的多個動作以收獲所述種植場中的種植物的多個聯合收割機獲得的。
10.根據權利要求5所述的方法,其中,所述狀態矢量和動作矢量是從由采取來自種子動作矢量集的動作集以收獲所述種植物場中的種植物的多個聯合收割機獲得的種子狀態矢量集模擬的。
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