IKB -Dürnast TP 8 Entwicklung einer Realtime...

Technik im Pflanzenbau

Ostermeier, 12.10.2005 (1) – IKB Abschluss-Symposium-ostermeier-2005-10-12.ppt© 2005

IKBIKB --DürnastDürnast TP 8TP 8Entwicklung einer Realtime-Prozessführung

für sensorgestützte DüngesystemeSensor-Fusion im „In-field Controller“

Ostermeier, R., Auernhammer, H.

Wissenschaftszentrum Weihenstephan für Ernährung, L andnutzung und UmweltDepartment für Biogene Rohstoffe und Technologie der Landnutzung


IKB Abschluss-Symposium, Weihenstephan, 11/12. Okto ber 2005



1. Ausgangssituation und Ziel

2. MethodenFunktionales Modell

Prozess Modell

Systemarchitektur

3. ErgebnisseImplementierung Prototyp

4. Schlussfolgerungen, offene Fragen und Ausblick

Inhalt des Vortrags



Systemansätze - Prozessführung in mobilen Applikationssystemen

(nach Auernhammer, 2002)



IKB-Dürnast Projektphase 2

In-fieldController

Entwicklung von Entscheidungs-regeln

G.Weigert, P.WagnerFG Unternehmensforschung und

Informationsmanagement

M.Gandorfer, A. Heissenhuber

Umweltöko-nomische Bewertung

LS Wirtschaftslehre des Landbaues

A. Schmid, F.X. Maidl

Teilflächen-spezifische Bestandesführung mit berührungs-loser Sensorik

LS Pflanzenbau und Pflanzenzüchtung

SkalenabhängigeValidierungund Vergleich berührungsloserSensorik

B. Mistele, U. SchmidhalterLS für Pflanzenernährung

Realtime-Prozessführung für sensorgestützte Düngesysteme

R. Ostermeier, H. AuernhammerFG Technik im Pflanzenbau

Betriebliches Informationssystem

IKB-Datenbank

Modelle

Analyse

Schnittstellen

IKB = Informationssystem Kleinräumige Bestandesführung



Realisierung “Sensor-Ansatz mit Kartenüberlagerung”

Ziele

a, Theoretisches Framework

Basis für durchgängigen Spezifikations- und Entwicklungsprozess

Erleichterung der Kommunikation und des Verständnis

Auswahl eines geeigneten Problemlösungsparadigmas

b, normkonform zu ISO 11783 (ISOBUS) und DIN 9684 (LBS)

c, Teilflächenspezifische intensive N-Düngung



Deduction Action

Multisensor Data Fusion

"Data Fusion is the process of combining data or

information to estimate or predict entity states"

Steinberg and Bowman (2001)

human brain and

perception system



Wie analysiert, spezifiziert und entwickelt man

Multisensor Data Fusion Systeme ?

Theoretisches Framework

System-Architektur HW-SW ?

AbstraktionFunktionales Modell WAS ?

Prozess Modell WIE ?



Revised JDL data fusion model(1998) (JDL = Joint Directors of Laboratories)

Level 0Processing

Sub-ObjectAssessment

DATA FUSION DOMAIN

Level 1Processing

ObjectAssessment

Level 3Processing

ImpactAssessment

Level 4Processing

ProcessRefinement

Database Management System

SupportDatabase

FusionDatabase

Human / ComputerInterface

EXTERNAL

DISTRIBUTED

SOURCES

LOCAL

SensorsDocuments

People***

Data stores

Level 2Processing

SituationAssessment

Multisensor Data Fusion - Funktionales Modell

different types ofestimation process




EXTERNAL

DISTRIBUTED

SOURCES

LOCAL

SensorsDocuments

People***

Data stores

Level 0Processing


DATA FUSION DOMAIN

Level 1Processing

ObjectAssessment

Level 3Processing

ImpactAssessment

Level 4Processing

ProcessRefinement


SupportDatabase

FusionDatabase

Level 2Processing

SituationAssessment

Revised JDL data fusion model (1998)

Fokus: Situation Assessment (Level 2)

Sensor-Ansatzmit Kartenüberlagerung

= Beurteilung aktueller Online-Sensormesswerte mit kontext-sensitiver Interpretation.



Level 0Processing


Level 1Processing

ObjectAssessment

Level 3Processing

ImpactAssessment

Level 4Processing

ProcessRefinement


SupportDatabase

FusionDatabase


EXTERNAL

DISTRIBUTED

SOURCES

Level 2Processing

SituationAssessment

Situation Assessment (Level 2 Processing)

Diagnose aktueller Pflanzen- und Bodenzustände

Vergrösserung des "Lösungsraumes" , detailierteres "Abbild der Wirklichkeit".

Berücksichtigung von Einschränkungen . Umweltschutz, Nutzereingaben

Zustand der Traktor-Gerätekombination Technische Einschränkungen

"Vergleich" mit einer modell-

basierten Vorstellung

eines ökonomisch und

ökologischen Opti-

mums unter Berück-

sichtigung von tech-

nischer Machbarkeit

Estimation and prediction of entity states on the basis of inferred organisa-tional, causal, biological and spatio-temporal relations among the objects:

Applikations Sollwert



Prozess Modell gründet auf einer biologisch motivierten Sichtweise

Taxonomie von 16 kanonischen problem-solving forms

Multisensor Data Fusion - Prozess Modell

Richard T. Antony (1995)

"Principles of Data Fusion Automation"

Mitglied der JDL Data Fusion Group seit 1987



Sensor Input

Short-term declarative

FusionProcess, F

Long-term procedural

Database

Long-term declarative

SituationDescription

Medium-term declarative

Prozess Modell - “Sensor-Ansatz mit Kartenüberlagerung”

Beziehung/Prozedur für eine pflanzenbaulicheund landtechnische Beurteilung

um

• Applikations-Sollwert abzuleiten

• ausreichende Reaktions-zeit für eine Realtime-applikation zu erreichen

=Fusion Algorithmus

(Level 2 Processing)Wissen



Sensor Input


Database

Long-term declarative

SituationDescription

Medium-term declarative

Prozess Modell - Fusions Algorithmus

Beziehung/Prozedur für eine pflanzenbaulicheund landtechnische Beurteilung

um

• Applikations-Sollwert abzuleiten

• ausreichende Reaktions-zeit für eine Realtime-applikation zu erreichen

=Fusion Algorithmus

(Level 2 Processing)

Sensor Input


Experten-system

canonicalproblem solving form

IX

Wissen



System-Architektur - Landwirtschaftl. BUS-System ISOBUS

declarative

verteiltes

Sensor Netzwerk ISOBUS (ISO 11783)

Expert System+

procedurallong term knowledge

In-field Controller

Zentraler Fusions-Knoten medium term &



Implementierung Prototyp - Expertensystem

JAVA 2 Standard Edition Virtual Machine

JESS (Java Expert System Shell)

RULES (~ 160 rules)JavaBeanOnline sensor

Plant

JavaBeanOnline sensor

Soil

ShadowFacts

ShadowFacts

JavaBeanECU

FertilizerShadowFacts

In-field Controller

ShadowFacts

ShadowFacts

JavaBeanMap Yield

JavaBeanMap

Envir. Limits

Database

(MySQL)

Dokumentation



Implementierung Prototyp



Implementierung Prototyp Specifications

Time for data fusion and decision cycle:

Pentium III Mobile 1.0 GHz / MS Windows 2000 / 640 MB RAM-> typ. 10 ms max. 60 ms

Pentium III Celeron 0.8 GHz / MS Windows XP /256 MB RAM

-> typ. 20 ms max. 90 ms

Pentium III Celeron 1.5 GHz / MS Windows XP /256 MB RAM -> typ. 10 ms max. 60 ms



Schlussfolgerungen, offene Fragen und Ausblick

Ein durchgängiger Spezifikations- und Entwicklungs-Ansatz für die

Realisierung einer ISOBUS-konformen Realtime-Prozessführung für

mobile Applikationssysteme unter Nutzung von Multisensor Data Fusion

wurde vorgestellt.

Die geleisteten methodischen Arbeiten führten zielgerichtet zur

Software-Implementierung des „In-field Controllers“ in Laborumgebung.

There is no substitute for a good sensor. No amount of data fusion can

substitute for a single, accurate sensor that measures the phenomena

that you want to observe (Hall and Steinberg, 2001)

Performance Assessment; Mehrgrössenprozesssteuerung



Finanzierung der Forschergruppe IKB-Dürnast

„Informationssystem Kleinräumige Bestandesführung – Dürnast“

durch die

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

E-mail: [email protected] http://ikb.weihenstephan.de

Dank und Kontaktadresse des Referenten

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