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Bestimmung des Betriebsmodus landwirtschaftlicher Maschinen auf Basis von GNSS-Messwerten

Autor(en):
Poteko, Jernej [DBLP] ;
Eder, David [DBLP] ;
Noack, Patrick Ole [DBLP]
Zusammenfassung
Die Unterscheidung zwischen Straßen- und Feldmodus ist entscheidend für den sicheren, effizienten und bedarfsgerechten Betrieb von Landmaschinen. Der Betriebsmodus setzt die Rahmenbedingungen für die optimale Einstellung verschiedener Parameter u.a. des Reifendrucks. Die Identifikation des Betriebsmodus kann durch die Klassifizierung mittels Entscheidungsbäumen aus den Geschwindigkeits- und Fahrtrichtungsmesswerten von GNSS-Sensoren abgeleitet werden. Die vorliegenden Untersuchungen zur Erkennung von Straßen- und Feldmodus erreichten bei der Differenzierung der Testdaten eine Genauigkeit von 92 %. Aus dem hohen harmonischen Mittel (95 %) lässt sich die Zuverlässigkeit bei der Bestimmung des Betriebsmodus ableiten. Es ist von großer Bedeutung, dass die Anzahl der Fehlentscheidungen hinsichtlich der Erkennung des Betriebsmodus während der Straßenfahrt minimiert wird, da dort die Verkehrssicherheit eine wichtigere Rolle spielt als bei einer Entscheidung auf dem Feld.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Poteko, J., Eder, D. & Noack, P. O., (2020). Bestimmung des Betriebsmodus landwirtschaftlicher Maschinen auf Basis von GNSS-Messwerten. In: Gandorfer, M., Meyer-Aurich, A., Bernhardt, H., Maidl, F. X., Fröhlich, G. & Floto, H. (Hrsg.), 40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 241-246).
@inproceedings{mci/Poteko2020,
author = {Poteko, Jernej AND Eder, David AND Noack, Patrick Ole},
title = {Bestimmung des Betriebsmodus landwirtschaftlicher Maschinen auf Basis von GNSS-Messwerten},
booktitle = {40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier},
year = {2020},
editor = {Gandorfer, Markus AND Meyer-Aurich, Andreas AND Bernhardt, Heinz AND Maidl, Franz Xaver AND Fröhlich, Georg AND Floto, Helga} ,
pages = { 241-246 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
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DateienGroesseFormatAnzeige
GIL_2020_Poteko_241-246.pdf182.8Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-693-0
ISSN: 1617-5468
Datum: 2020
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Betriebsmodus
  • Entscheidungsbaum
  • GNSS-Daten
  • Automatisierung
  • landwirtschaftliche Maschinen
Sammlungen
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