MACHINE-LEARNED TILLAGE MALFUNCTION DETECTION IN AN AUTONOMOUS FARMING VEHICLE

A detection system (210) detects malfunctions in an autonomous farming vehicle during an autonomous routine using one or more models and data from sensors (220) coupled to the autonomous farming vehicle. The models may include machine-learned models (310) trained on the sensor data and configured to identify objects indicative of an operational or malfunctioning component within a tilling assembly such as a tilling shank (350) or sweep (360). Additionally, a machine-learned model may be trained on sensor data to detect whether debris has plugged the tilling assembly of the autonomous farming vehicle (370). In response to detecting a malfunction or a plug, the detection system may modify the autonomous routine (e.g., pausing operation) or provide information for the malfunction to be addressed (e.g., the likely location of a malfunctioning sweep that has detached from the tilling assembly). Système de détection (210) détectant des dysfonctionnements dans un véhicule agricole autonome pendant une routine autonome à l'aide d'un ou de plusieurs modèles et de données provenant de capteurs (220) couplés au véhicule agricole autonome. Les modèles peuvent comprendre des modèles ayant appris par apprentissage automatique (310) entraînés sur les données de capteur et conçus pour identifier des objets indiquant un composant opérationnel ou défectueux dans un ensemble de labourage tel qu'un bras (350) ou un soc de labour (360). De plus, un modèle ayant appris par apprentissage automatique peut être entraîné sur des données de capteur pour détecter si des débris ont bouché l'ensemble de labourage du véhicule agricole autonome (370). En réponse à la détection d'un dysfonctionnement ou d'un bouchon, le système de détection peut modifier la routine autonome (par exemple opération de pause) ou fournir des informations pour corriger le dysfonctionnement (par exemple l'emplacement probable d'un soc défectueux qui s'est détaché de l'ensemble de labourage).