JP2009294214A - 地形構造を用いたナビゲーション方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】地形構造に基づいてナビゲートする方法及びシステムを提供する。
【解決手段】ナビゲーション・システム１００のセンサ・エレメント１０４は、隣接区域の地形構造を、第１及び第２時間において測定し、慣性測定ユニット１０２は、第１及び第２時点におけるナビゲーション・データを入手する。演算装置１０６は、地形相関予測モデルに基づいて、第１及び第２時間におけるホスト・プラットフォームの現在状態及び位置を予測し、第１及び第２時間においてセンサ・エレメントからの地形構造の測定値をフィルタリングすることによって形成される三次元確率分布関数を用いて、隣接区域の地形構造の実際の走査場所を決定する。また、演算装置１０６は、ナビゲーション補助センサ１０８、ＩＭＵ１０２、及びセンサ・エレメント１０４から受信するデータに基づいて、現在位置を推定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、地形構造を用いた値日ゲーション方法及びシステムに関する。
なお、本出願は、譲受人が同一である、２００７年２月１２日に出願し"SYSTEM AND METHOD FOR MOTION ESTIMATION USING VISION SENSORS"と題する米国特許出願第１１／６７３，８９３号、及び譲受人が同一である、２００７年３月２８日に出願し"LADAR-BASED MOTION ESTIMATION FOR NAVIGATION"と題する米国特許出願第１１／６９２，６５１号に関係がある。これらの出願は、ここで引用したことにより、その内容が本願にも含まれるものとする。

同時の定位及び地図作成技術（ＳＬＡＭ：simultaneous localization and mapping）は、宛先までナビゲートしつつ、同時に周辺地形の地図を生成するために、多数の自律車両プラットフォームにおいて用いられているナビゲーション・プロセスである。ＳＬＡＭプロセスは、種々のセンサ技術に関しては相違するところはなく、「構造」、即ち、センサからの返答を処理して得た周囲地形を含む地図を生成するためにカルマン・フィルタを備えているのが通例である。

通常、ＳＬＭプロセスによって提供されるいずれのナビゲーションも、従来の地形に関する研究又は調査には全く基づいていない。その結果、ナビゲーション・プロセスにおいて、地図作成及び定位（位置決定）に誤差が生ずると、車両の位置推定値の不確実性増大に結びつくことになる。これを通常ナビゲーション・ドリフトと呼んでいる。この不確実性が現在のＳＬＡＭ実施態様において存在することから、ＳＬＡＭは信頼性が高い単体ナビゲーション補助とは見なされない。つまり、当技術分野においては、地形構造を用いたナビゲーションに改善が求められている。

以下の説明において、地形構造を用いた少なくとも１つのナビゲーション方法及びシステムを提案する。特に、一実施形態では、地形構造からナビゲートする方法を提供する。本方法は、定位及び地図の同時作成システムを有するナビゲーション・プラットフォームを実質的に包囲する区域の地形構造の集合を特定する。特定した地形構造毎に、本方法は、ナビゲーション・プラットフォームが前述の区域を横断するに連れて現在のナビゲーション・データを記録していき、特定した局在的地形構造の各々の現ナビゲーション・データを、ナビゲーション・プラットフォームによってアクセスした既存の地形マッピング・データベースからの、既に決定されている地形構造の以前のナビゲーション・データと既定の相関閾値の範囲内で相関付ける。本方法は、特定した地形構造の内少なくとも相関付けたナビゲーション・データから、ナビゲーション・プラットフォームに対する現在地の推定値を供給する。
これら及びその他の特徴、態様、そして利点は、以下の説明、添付した特許請求の範囲、及び添付図面との関連から一層深く理解されるであろう。

ナビゲーション・システムの一実施形態のブロック図である。 地形構造を用いたナビゲーション・システムによって検出する物体の一実施形態のモデル図である。 地形構造を検出するためにナビゲーション・システムを用いるナビゲーション方法の一実施形態のプロセス図である。 地形構造からナビゲートする方法の一実施形態のフロー図である。

以下に記載する種々の特徴は、開示する実施形態に関連する特徴を強調するように描かれている。同様の参照符号は、本明細書の図面及び本文を通じて同様の要素を示すものとする。
以下の詳細な説明は、既存の地形地図からの地形構造を用い、先験的データベース(a priori database)における既存の地形構造を、ほぼリアル・タイムで決定する追加の地形構造と組み合わせるナビゲーションの少なくとも１つの実施形態に関する。例えば、少なくとも１つのナビゲーション・センサ・エレメントが、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）と通信して、地形構造の既存の地図、そのほぼリアル・タイムでの決定、並びに現在ナビゲーション対象となっている区域内におけるあらゆる新しい物体の存在をも含む、あらゆる追加構造から、地形構造相関を規定する。一実施形態では、地図は、以前に特定した陸標（ランドマーク）の地形構造を有するディジタル地形高度(elevation)データ（ＤＴＥＤ）データベースを備えている。ＤＴＥＤデータベースにおいて特定されている区域内に存在する追加構造（物体）のいずれをも特定する疑似リアル・タイム相関を遂行するには、定位及び地図の同時作成（ＳＬＡＭ）機能を有するシステムの視覚型センサ・エレメント又はレーザ型センサ・エレメントのいずれかを用いる。

この説明の目的に合わせて、以前に特定されている陸標の地形構造を、先験的データベースに記録されている「確実な」地形構造と称し、新たに特定した物体構造を「不確実な」地形構造と称する。加えて、本明細書において論ずる地形構造相関方法は、ＳＬＡＭフレームワークを用いた少なくとも１つのナビゲーション方法を含み、確実又は不確実地形構造のいずれにも特定されていない「不一致」(umatched)陸標又は物体構造の現行の追跡によって、相関付けた確実及び不確実地形構造測定値をフィルタ処理する。更に、本明細書において論ずる地形構造によるナビゲーションは、ナビゲーション・システムを有するホスト・プラットフォームからの位置及び高度推定値のあらゆる更新に基づいて、実質的にドリフトのないナビゲーションを提供する。これに関しては、以降で更に詳しく論ずる。

図１は、ナビゲーション・システム１００の一実施形態のブロック図である。システム１００は、少なくとも演算装置１０６、メモリ・ユニット１１２、ＩＭＵ１０２、及びセンサ・エレメント１０４を備えている。センサ・エレメント１０４及びＩＭＵ１０２はそれぞれ、演算装置１０６に結合されており、運動（例えば、位置、速度、又はそのあらゆる適した組み合わせ）を推定するために、入力データを演算装置１０６に提供する。メモリ・ユニット１１２は、動作的に演算装置１０６と連通するデータベース１１４を含む。更に、システム１００は、任意のナビゲーション補助センサ１０８及び任意の出力端子１１０を備えており、これらの各々は、演算装置１０６と動作的に連通している。図１の実施形態例では、システム１００は、特定のホスト・プラットフォーム上に位置するか、又はこれと関連付けられており、ホスト・プラットフォームは、航空機、自動車、人、又は疑似リアル・タイム、多次元ＳＬＡＭナビゲーション情報を必要とするその他のあらゆるナビゲーション・プラットフォームを含む。

一実施態様では、任意のナビゲーション補助センサ１０８は、グローバル・ポジショニング（汎地球測地）システム（ＧＰＳ）センサ、磁力計、気圧高度計、ドプラー・レーダ、走行距離計、及びその他のあらゆる適したナビゲーション補助センサ又はセンサ・エレメントの１つである。例えば、システム１００は、主要ナビゲーション機能がＩＭＵセンサ・データの処理に基づく場合、慣性ナビゲーション・システムと見なされる。同様に、システム１００は、主要ナビゲーション機能が任意の磁力計又は方位ジャイロのようなその他の方位測定方法からの方位測定値、及び任意の走行距離系、ドプラー・レーダ、又はその他の走行距離測定方法からの走行距離測定値に基づく場合、推測航法ナビゲーション・システムと見なされる。慣性ナビゲーション、推測航法、又は慣性及び推測航法の混成も、更に別の可能な実施態様である。

ＩＭＵ１０２は、少なくとも自由度３の運動を測定する。即ち、ＩＭＵ１０２は、３本の直交座標軸に沿った加速度、及び３本の直交座標軸の各々を中心とする角度加速度を測定するセンサを含む。例えば、ＩＭＵ１０２は、限定ではないが、３本の座標軸に沿った加速度を得るように構成されている３つまでの線形加速度計、そして同じ３本の座標軸を中心とする角度加速度を測定する３つまでのジャイロスクープを備えている。言い換えると、ジャイロスコープの測定値は、ホスト・プラットフォームの高度又は方位を推定するために用いられ、加速度計の測定値は、位置及び重力の効果を含む速度を推定するために用いられる。以下で更に詳しく説明するが、演算装置１０６は、ＩＭＵ１０２が測定する運動に基づいて、システム１００の絶対方位（位置）を決定する。

センサ・エレメント１０４は、図２に関して更に以下で論ずるように、少なくとも１つの地形構造に向けて信号（例えば、レーザ）を送信する。送信された信号は、少なくとも１つの地形構造と相互作用し、変更される。例えば、送信した信号の少なくとも一部は反射（散乱）してセンサ・エレメント１０４に戻ってくるため、演算装置１０６がこれを分析する。反射信号のプロパティ変化から、少なくとも１つの地形構造の１つ以上の特性を判定することが可能となる（例えば、少なくとも１つの地形構造の角又は標高点(elevation point)から反射する光）。

一実施態様では、センサ・エレメント１０４は、視覚センサ、距離計、ミリメートル波レーダ、又はレーザ（レーザ検出及び測距レーダ）の少なくとも１つである。尚、センサ・エレメント１０４は、他の現行の多次元センサ技術及び将来の多次元センサ技術のいずれを用いて信号を放出又は受信するためであっても、適した様式であればいずれの実施態様にも適していることは言うまでもない。例えば、センサ・エレメント１０４を距離計として具現化すると、光を一方向（例えば、水平方向）に放出することによって、ホスト・プラットフォームにおける距離計から地形構造までの距離を測定する。光が地形構造に向けて発信し距離計まで戻ってくる時間を用いて、地形構造までの距離を判定することができる。同様に、センサ・エレメント１０４をレーダとして具現化すると、実質的に同時に多数の方向に光を放出することによって、レーダから地形構造までの距離を測定することができる。

同様な一実施態様では、センサ・エレメント１０４をナビゲーション補助センサ１０８と同時に用いる。例えば、ナビゲーション補助センサ１０８をＧＰＳセンサとして具現化し、センサ・エレメント１０４は、ＧＰＳ衛星信号が利用できないときにはいつでも、又はＧＰＳ衛星信号の可用性には関係なくＧＰＳセンサと同時に用いることができる。あるいは、実施形態によっては、ナビゲーション補助センサ１０８を省略する。このような実施形態では、ＩＭＵ１０２からのデータは、センサ・エレメント１０４からの測定値のみを用いて更新する。

演算装置１０６は、種々のプロセス・タスク、計算、並びに信号及びデータベース１１４の地形構造の場所を現在のナビゲーション測定値と相関付け、システム１００が配置されているデバイスの速度及び位置を判定するため等において、システム１００の動作において用いられるその他のデータを発生するために、複数のプログラム命令を備えている。例えば、システム１００は、センサ・エレメント１０４を用いて、ＩＭＵ１０２からのＩＭＵデータに基づいて、データベース１１４に格納されている地形構造を訂正及び更新する。実施形態によっては、ＩＭＵ１０２からのＩＭＵデータに基づいて計算した位置を、センサ・エレメント１０４からの計算した位置と組み合わせる場合もある。他の実施形態では、センサ・エレメント１０４からの計算した位置を、ＩＭＵ１０２からのＩＭＵデータに基づいて計算した位置の代わりに用いる。このような実施形態では、演算装置１０６は、センサ・エレメント１０４によって取り込まれる複数の走査において地形構造の場所を推定する。尚、本明細書において論ずる複数の走査とは、複数の線、範囲、又は瞬時的走査(flash scan)の内少なくとも１つを指している。

動作において、センサ・エレメント１０４は、システム１００に隣接する区域の地形構造を、第１フレーム内における第１時点で、そして少なくとも１つの第２フレームにおける第２時点で測定する。ＩＭＵ１０２は、第１及び第２時点においてナビゲーション・データを入手する。一実施形態では、演算装置１０６は、第１及び第２時点内におけるシステム１００の現在の状態及び位置を、ＩＭＵ１０２及びセンサ・エレメント１０４を用いて予測する。演算装置１０６は、第１及び第２時点からのシステム１００に隣接する区域の地形構造の１つ以上の実際の走査場所を相関付ける。これについては、以下で更に詳しく論ずる。図１の実施形態の例では、演算装置１０６は、確率分布、又は確率分布関数（ＰＤＦ）の少なくとも１つの形態を用いて、センサ・エレメント１０４から得られた測定値に基づいて、三次元までの地形構造の相関付けを行う。

少なくとも１つの同様の実施形態では、メモリ・ユニット１１２は、演算装置１０６によって第１及び第２時点において得られた地形構造に基づいて、データベース１４４に地形構造データを格納する。メモリ・ユニット１１２は、以下で論ずるように、データベース１１４における第１及び第２時点からのナビゲーション・データに少なくとも部分的に基づいて、第２フレームの少なくとも１つにおける地形構造のナビゲーション・プロパティを記録する。

一実施態様では、演算装置１０６は、ＩＭＵ１０２及びセンサ・エレメント１０４から推定した位置を組み合わせて、更に精度を高めた位置推定値を得る。例えば、演算装置１０６は、各第１フレームにおける１つ以上の地形構造の第１走査場所を特定し、慣性測定ユニットからの運動データに基づいて少なくとも１つの第２範囲における第２走査場所を選択し、第２走査場所に近いフレーム走査を評価して、少なくとも１つの第２フレームにおける１つ以上の地形構造の実際の走査場所を特定する。次いで、演算装置１０６は、２つの第１フレーム内にある地形構造の各々の位置推定値を、少なくとも１つの第２フレームにおける地形構造の各々の位置推定値と比較することによって、地形構造の各々を相関付ける。更に、演算装置１０６は、ＧＰＳセンサ１０８、ＩＭＵ１０２、及びセンサ・エレメント１０４の少なくとも１つから受信したナビゲーション・データに基づいて、位置を推定する。

一実施形態では、出力端子１１０は、以前に特定した陸標、及びシステム１００に隣接する区域内にあるその他のあらゆる物体の地形構造を表示し、更に演算装置１０６から受け取る信号に基づいて、システム１００の現在状態及び位置を表示する。実施形態によっては、出力端子１１０から更に精度が高い位置推定値が（任意に）得られる場合もある。例えば、システム１００を用いる自動車（ホスト・プラットフォームとして）は、出力端子エレメント１１０が供給するナビゲーション・データを用いて、自動車の運転者に、自動車が地図上のどこに位置するか表示する。他の実施形態では、‘８９３出願に記載されているように、演算装置１０６は更に精度が高い推定値を用いて、プログラミングされている宛先に到達するために講ずる必要がある措置を決定する。

本明細書において論ずる地形構造ナビゲーションを達成するために、演算装置１０６は、第１時点において処理した走査画像の各々からの地形構造の第１集合の場所を、第２時点において処理した走査画像の各々からの地形構造の少なくとも第２集合の場所と相関付ける。図１の実施形態例では、演算装置１０６は、ＩＭＵ１０２から受信するデータに基づいて第２時点におけるセンサ・エレメント１０４からの走査における地形構造の各集合の場所と、第１時点において得られた走査における地形構造の第１集合の場所とを予測する。第２画像における地形構造の第２集合の場所の予測については、図２に関連して以下で更に詳細に説明する。一実施形態では、演算装置１０６は、センサ・エレメント１０４から供給される三次元（３−Ｄ）構造確率分布測定値を用いて、相関付けた地形構造をフィルタリング処理する。例えば、演算装置１０６は、地形構造の第１及び第２集合間における確率分布に基づいて、ホスト・プラットフォームの位置変化を判定し、フィルタ処理した地形構造測定値の集合に基づいて、データベース１１４に格納されている地形構造データを更新する。

図２は、地形構造を用いるシステム１００によって検出される物体２０８の一実施形態のモデルである。例えば、図２に示すように、図１のセンサ・エレメント１０４は、時点Ｔ１において走査画像Ａ１を取り込み、時点Ｔ２において走査画像Ａ２を取り込む。走査画像Ａ１及びＡ２は、説明のために提示するのであって、限定のためではない。尚、物体２０８並びに走査画像Ａ１及びＡ２は、システム１００が位置する物体２０８付近の区域に応じて、処理が様々に変化することは言うまでもない。即ち、図２では物体２０８を矩形として示すが、他の実施形態では、物体２０８は、確実、不確実、不一致地形構造を判断するのに適した陸標又は物体であればいずれでもよい（例えば、物体２０８は、トンネル、建物、タワー、木、川などの１つである）。これらの確実地形構造、不確実地形構造、不一致地形構造については、図２及び図３に関して本明細書において説明するが、画像Ａ１及びＡ２における周囲走査に対して高いコントラストを有する１つ以上の走査の集合において発見される物体２０８の幾何学的地形実体（例えば、特定の標高点、輪郭、平面、又は表面）であればいずれでも当てはまる。例えば、地形構造を相関付けるには、地形構造毎に決定した確率分布を用い、時点Ｔ１における走査画像Ａ１からの地形構造は、時点Ｔ２における走査画像Ａ２の中にある同じ地形構造と実質的に同様の確率分布を有する。

図２の実施形態例では、物体２０８は複数の地形構造２０２_１〜２０２_Ｎを備えている。また、走査画像Ａ１及びＡ２の各々には、座標軸２０４も示されている。座標軸２０４は、説明のために用意したのであり、必ずしも動作のためではない。即ち、座標軸２０４は、走査画像Ａ１及びＡ２の各々における物体２０８の相対的位置を示す。

動作において、センサ・エレメント１０４は、時点Ｔ１において走査画像Ａ１、そして時点Ｔ２において走査画像Ａ２を入手する。図２に示すように、物体２０８は、走査画像Ａ１及び走査画像Ａ２において中心２１０からのずれが異なっている。一実施態様では、一旦走査画像Ａ１及びＡ２を取り込んだならば、図１の演算装置１０６は走査画像Ａ１及びＡ２の各々において地形構造２０２_１〜２０２_Ｎの位置を突き止める。一旦地形構造２０２_１から２０２_Ｎの位置を突き止めたなら、演算装置１０６は走査画像Ａ１における地形構造２０２のそれぞれの場所を、走査画像Ａ２における同じ地形構造２０２と相関付ける。例えば、演算装置１０６は、走査画像Ａ１における地形構造２０２_１の場所を、走査画像Ａ２における地形構造２０２_１の場所と相関付ける。適した技術であればいずれでも、地形構造２０２_１〜２０２_Ｎの位置を突き止められる（例えば、‘８９３出願において論じられているように、Harrisコーナー検出器及びKanade-Lucas-Tomasi、即ち、ＫＬＴコーナー検出器）。先に論じ更に図３と関連付けて詳細に論ずるナビゲーション方法では、システム１００は、ドリフトのないＳＬＡＭ（Ｄ−ＳＬＡＭ）ナビゲーションのために少なくとも１つのプロセスを備えており、図１及び図２に提示したナビゲーション・プラットフォームに対して更新した位置及び高度推定値を決定するために、相関付けた測定値をフィルタ処理する。

例えば、地形構造２０２の各々を相関付けたならば、演算装置１０６は物体２０８の位置及び高度推定値を決定する。例えば、この実施形態では、システム１００を備えているホスト・プラットフォームは、横に傾き、左に曲がり、下方に降下する。ホスト・プラットフォームの移動により、例えば、走査画像Ａ２に描画するような物体２０８を移動させ右に回転させ、更に走査画像Ａ２において上方に移動させる。図２の実施形態例では、ホスト・プロセッサは物体２０８に向かって移動し、走査画像Ａ２では物体２０８が大きくなる。したがって、走査画像Ａ２における地形構造２０２_１〜２０２_Ｎは、走査画像Ａ１における地形構造２０２_１〜２０２_Ｎの元の位置（即ち、走査場所）付近には位置しないことになる。

演算装置１０６は、ＩＭＵ１０２から受信したＩＭＵデータを用いて、走査画像Ａ２における地形構造２０２_１〜２０２_Ｎの近似場所を決定する。例えば、演算装置１０６は、走査画像Ａ１における地形構造２０２_１を開始点として突き止める。演算装置１０６は、時点Ｔ１及び時点Ｔ２の間における期間中にＩＭＵ１０２から受信したデータに基づいて、地形構造２０２_１の場所を前方に伝える(propagate)。場所を前方に伝える際、演算装置１０６は、地形構造２０２_１が位置する区域２０６を特定する。区域２０６は、ＩＭＵ１０２から得られる測定値の周知の近似誤差によって生ずる。例えば、ＩＭＵ１０２が１秒の時間期間中に右へ２メートルの横方向移動を測定したが、約０．１メートル／秒の既知の誤差を有する場合、地形構造２０２_１の実際の場所は、Ｔ１におけるその場所よりも右に約１．９及び２．１メートルの間となる。演算装置１０６は、区域２０６における走査を評価して、走査画像Ａ２における地形構造２０２_１の実際の場所を特定する。

図２の実施形態例では、演算装置１０６は、ＫＬＴコーナー検出のような、既知の技法を用いて、区域２０６内における地形構造２０２_１の位置を突き止める。走査画像全体ではなく、走査画像Ａ２の区域２０６に焦点を絞ることによって、演算装置１０６は、かなり広い区域を検索する既知のナビゲーション・システムよりもかなり速く地形構造２０２_１の位置を突き止めることができる。演算装置１０６は、ＩＭＵデータを用いて、地形構造２０２_１〜２０２_Ｎの場所を推定する。これについては、図３に関連付けて以下で更に論ずる。

図３は、地形構造を検出するためにナビゲーション・システムを用いてナビゲートする方法３００の一実施形態のプロセス図である。一実施形態では、方法３００は、図１及び図２に図示したナビゲーション・システム及びホスト・プラットフォームを用いて地形構造を検出することを目的とする。例えば、少なくとも１つの実施態様では、図３のプロセスにおいて考慮する地形構造を構成するデータは、限定ではないが、ディジタル地形評価データ（ＤＴＥＤ）、シャトル・レーダ・トポグラフィ・モデル（ＳＲＴＭ：shuttle radar topography model）データ、ＭＩＣＲＯＳＯＦＴ 仮想地球データ、高分解能地形情報（ＨＲＴＩ）データなどを含む。

一実施形態では、方法３００は、以前に特定した（即ち、先に論じた「確実」地形構造）及び１つ以上の「不確実」又は「不一致」地形構造（即ち、現在測定しているが、ブロック３２８において表した地形構造データベースの中にはない、又は記録されていない）の組み合わせを用いる。更に、ブロック３２８の地形構造データベースの少なくとも１つの第１データ構造は、確実、不確実、及び不一致地形構造を含み、これらはほぼリアル・タイムで測定され、少なくとも第２データ構造が、先験的に分かっていた地形構造を格納する。一実施態様では、方法３００によって検出した地形構造の１つ以上が、ホスト・プラットフォームが用いるのに適したナビゲーション情報（緯度、経度、高度等のような）を提供する。このナビゲーション情報も、ブロック３２８においてデータベースのデータ構造に格納される。

方法３００の説明において更に補助するために、図３に現れる以下の用語の説明は以下のとおりである。
・ナビゲータの状態Ｘ_Ｎ：三次元空間（３−Ｄ）における位置、速度、及び高度
・陸標の状態X_Lmk, Y_Lmk：３−Ｄ空間における位置であり、Y_Lmkは陸標識別に基づく少なくとも１つの予測地形構造を表す
・ナビゲータの共分散Ｐ_Ｎ：ナビゲータの状態の不確実度
・陸標の共分散P_Lmk：陸標の状態の不確実度
・測定値の共分散Ｒ：測定ノイズ
・モデルの共分散Ｑ：システム・モデル（プロセス）のノイズ
・時間間隔ｋ：１回の測定間隔全体の時間

動作において、方法３００は、第１時点における第１センサ走査においてホスト・プラットフォームの現在地に対する地形構造の第１集合を特定する（例えば、ホスト・プラットフォームに対するセンサの「視野」の中にある地形構造）。図３の実施形態では、状態Ｘ_Ｎ、X_Lmk及び共分散値Ｑ、Ｐ_Ｎ、及びP_Lmkは、時点ｋ＝０において初期状態に設定される。特定的な一実施形態では、ナビゲータ及び陸標状態並びに共分散値を、少なくとも１回の測定間隔（例えば、時点ｋ＝１のときに）において補正する。これについては、以下で更に詳しく論ずる。

方法３００は、第１センサ走査からの慣性測定データ、並びに少なくとも部分的に陸標予測モデルに基づいて第１及び第２時点間の時間期間中に位置を検出した地形構造の第１集合を用いて、ほぼリアル・タイムで少なくとも地形構造の第２集合の位置を突き止める（ブロック３０２）。例えば、ブロック３０２の陸標予測モデルは、第１センサ走査からの慣性測定データによって供給される少なくとも地形構造の第２集合の位置を突き止める３−Ｄ知性相関モデルを備えている。更に、ホスト・プラットフォームの現在の所在地を判定するために、ブロック３０２の予測モデルは、最初の走査においてホスト・プラットフォーム周囲の区域に隣接する１つ以上の新たな地形構造測定値）たとえば、１つ以上の新たな測定値３０４）を読み込む。ブロック３０２の予測モデルからのシステムの現状態に基づいて、方法３００により、最初の慣性測定データ及び以下で論ずるホスト・プラットフォームの位置推定に少なくとも部分的に基づいて２回目に受信した少なくとも第２センサ走査における地形構造の第２集合から、少なくとも地形構造の第１集合の位置が突き止められる。

方法３００は、現在特定されている地形構造の第１及び第２集合を相関付けて、１つ以上の地形構造に関するホスト・プラットフォームの現在位置の推定値を決定する（ステップ３０６）。一実施態様では、ブロック３０６における照合モジュールが、現在測定中の地形構造を、データベース及び地図作成モジュール３１８の中にある地形構造と照合する。図２に関して先に論じたフレーム・モデルを参照すると、現在測定中の地形構造が、データベース及び地図作成モジュール３１８のデータベース基準フレームにおける既知の場所と一致した場合、一致した地形構造データを補正モジュール３２０が用いて、データベース基準フレームにおいてホスト・プラットフォームの位置を突き止め、ホスト・プラットフォームの現在地に対して蓄積したあらゆるナビゲーション・ドリフトを実質的に除去する。一実施態様では、ナビゲーション・システム１００が、測定した地形構造のいずれをもデータベース及び地図作成モジュール３１８において以前に特定した地形構造に相関付けることができない場合、方法３００は、ナビゲーション・システム１００に、補正ナビゲーション・データを供給する。

図３に示すように、方法３００は、地形構造の第１及び第２集合を比較して、第２集合の「不確実」又は「不一致」地形構造の少なくとも１つが、第１集合の「確実」地形構造の１つ以上と実質的に対応する（即ち、一致する）か否か判断する。現在の地形構造測定値が一致しない場合（例えば、新しい陸標又は物体）、現在の地形構造測定値を不一致インデックスに導く（ブロック３０８）。対応する現測定値は、一致インデックスに入れる（ブロック３１０）。不一致地形構造を、地形構造地図ブロック３１８に加えて地形構造データベースと照合する。これについては、以下で更に詳しく論ずる。

一実施態様では、構造拒絶機能モジュール３１４が、（現在相関付けられている）地形構造の集合の妥当性を判断して、既定の予測閾値を超過する一致地形構造のいずれの予測をも拒絶する。一実施態様では、構造拒絶機能モジュール３１４は、RANdom SAample Consensus（ＲＡＮＳＡＣ）プログラムを用いて、間違った構造一致を拒絶する。ＲＡＮＳＡＣに関する更なる詳細は、M.A. Fischler, R.C. Bollesによる論文 "Random Sample Consensus: A paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography," Comm. of ACM 24:381-395(June 1981)に見られる。その内容は、ここで引用したことにより、本願にも含まれるものとする。

図３のプロセスにおいて用いられるＲＡＮＳＡＣプログラムは、反復技法を用いて、観察データの集合から数学的モデルのパラメータを推定する。ＲＡＮＳＡＣプログラムは、データを（１）内座層(inlier)（あるモデル・パラメータ集合によって説明することができるデータ点）、及び（２）外座層(outlier)（モデルと一致しないデータ点）に分割する。図３のプロセスの実施形態例では、外座層は地形構造のノイズ即ち誤差のある予測測定値から生ずる可能性がある。例えば、方法３００は、予測した一致地形構造集合と相関付けた一致地形構造集合との間において、ほぼ最良の地形構造「候補」を用いて、図３（ブロック３１６、及び補正モジュール３２０）に示した測定プロセスの予測状態を補正する。一実施形態では、補正モジュール３２０は、カルマン・フィルタ、Ｄ−ＳＬＡＭフィルタ等を備えており、予測地形構造測定値を補正して、ナビゲーション・システムに内在するあらゆるナビゲーション・ドリフトを大幅に低減する。

再度、（現在特定されている）地形構造の位置突き止めに言及すると、一実施形態では、方法３００は、第２センサ走査からの、位置を突き止めた地形構造の各々の確率分布を決定する。確率分布を決定する際、方法３００は、第２センサ走査で位置を突き止めた地形構造の各々が、データベース陸標選択モジュール（ブロック３１２）からの陸標サブマップ・データを用いて位置を突き止めた地形構造Y_Lmkの現在の予測と実質的に同様の構造点コントラスト・レベル(feature point contrast level)を有することを確保する。一実施形態では、図３のプロセスに示すように、陸標サブマップ・データを連続的にほぼリアル・タイムでサンプリングし直して、現在の地形構造予測の確率分布を更に検証する。ブロック３１２におけるデータベース陸標選択モジュールからの陸標サブマップ・データは、更に、位置を突き止めた地形構造の確率分布を決定する際に第１及び第２センサ走査において用いられた１つ以上のナビゲーション・センサのプロパティ（センサの視野、センサの焦点距離等）も用いる。

さらに、一実施態様では、方法３００は、同様の地図作成構造において以前は不一致であったが新たに特定した地形構造を、位置を突き止めた地形構造の第１集合として記録する。例えば、ブロック３２０の補正モジュールが、現在の測定値によって（今では確実な）地形構造の予測状態を補正した後、特定した地形構造の各々の補正位置によって、ブロック３１８における地形構造地図を更新する。一旦ブロック３１８における地形構造地図の地形構造の全てが既定の精度に収まったと判断したならば、逆変換機能（ブロック３２６）を用いて、地形構造と関連のあるナビゲーション・データを変換する。ブロック３２８において、変換したナビゲーション・データを地形構造データベースにおいて更新する。一実施形態では、ブロック３２６において逆変換機能によって実行する変換では、図１のセンサ・エレメント１０４によって観察された（以前は）不確実及び不一致であった地形構造を、ブロック３２８において、地形構造データベースにおける確実地形構造と同じフォーマットに変換する。

データベース及び地図作成モジュール３１８は、システムの補正状態を用いて、少なくとも部分的に、ホスト・プラットフォームの位置推定値に基づいて、（以前は）不確実及び不一致であった、新たな地形構造を地図の中に新規（追加）地形構造として記録する。一実施態様では、ブロック３１２におけるデータベース陸標選択モジュール３１２は、ブロック３２４における変換機能及びブロック３１８における地形構造地図を通じて、ブロック３２８における地形構造データベースを読み取り、不一致地形構造の少なくとも一部を選択し、これを新たなセンサ測定値と照合する。更に、選択された不一致地形構造は、ブロック３２０の補正モジュールのフィルタ処理した陸標状態でもあり、ブロック３２２において次の測定値集合のために初期化される。加えて、データベース及び地図作成モジュール３１８は、補正された地形構造の集合を、ブロック３２２において、ナビゲーション・システムの出力端子１１０に、システムの補正状態として提供する。

図４は、地形構造からナビゲートする方法の一実施形態のフロー図である。該方法４００は、「確実」地形構造の既存の地形マッピング・データベースに基づく地形構造の予測及び決定を目的としており、一実施形態では、方法４００は、既存の地形マッピング・データベースに含めようとする追加の「不確実」及び「不一致」地形構造を記録する。例えば、方法４００は、ナビゲーション・プラットフォームを実質的に包囲する区域の地形構造の集合を特定する。ナビゲーション・プラットフォームは、定位及び地図同時作成システムを有する（ブロック４０２）。一実施態様では、方法４００は、地形相関予測モデル（図３に関して先に論じた予測モデルと同様）から現在の位置推定値を特定する。地形相関予測モデルは、ナビゲーション・システムの少なくとも１つのセンサ・エレメントからの１つ以上の既に特定されている地形構造測定値と照合する。特定した地形構造毎に、方法４００は、ナビゲーション・プラットフォームが前述の区域を横断するに連れて、現在のナビゲーション・データを記録していく（ブロック４０４）。一実施態様では、方法４００は、特定した地形構造を含む区域のナビゲーション・データを記録して、ほぼリアル・タイムで、ナビゲーション・システムの少なくとも１つのセンサ・エレメントで測定し特定した地形構造の１つ以上の確率分布を決定する。

方法４００は、特定した地形構造の各々の現ナビゲーション・データを、ナビゲーション・プラットフォームによってアクセスした既存の地形マッピング・データベースからの、既に決定されている地形構造の以前のナビゲーション・データと相関付ける（ブロック４０６）。相関付けたナビゲーション・データが既定の相関閾値を上回る場合（ブロック４０８）、方法４００は、記録したナビゲーション・データが既定の相関閾値内に収まるまで、ブロック４０６の処理を繰り返す。一実施態様では、方法４００は、現ナビゲーション・データを以前のナビゲーション・データと比較して、現在特定されている地形構造の少なくとも１つが、既存の地形マッピング・データベースの中にある、既に決定されている地形構造の１つ以上と一致するか否か判断する。図３に関連して先に論じたように、方法４００は、相関付けたデータの妥当性を判断して、既定の相関閾値を上回るサンプル比較のいずれをも除去する。特定した地形構造の少なくとも相関付けられたナビゲーション・データから、方法４００により、ナビゲーション・プラットフォームに対する現在地推定値が提供される（ブロック４１０）。一実施形態では、方法４００は、ナビゲーション・プラットフォームの現在地推定値を用いて、特定されている局在的地形構造の各々の所在地を予測する。更に、方法４００は、予測した地形構造所在地の内、既に決定されている地形構造の以前のナビゲーション・データの中には見つからないものを、ナビゲーション・プラットフォームによってナビゲートし、既存の地形マッピング・データベースに記録すべき追加の地形構造として組み込む。図３に関して先に論じたように、一実施態様では、追加の地形構造は、既に決定されている地形構造の既存の地形マッピング・データベースに適した表現に変換される。

本明細書において記載した方法及び技法は、プログラマブル・プロセッサ内に装備されたディジタル電子回路及びソフトウェア（又はファームウェア）の組み合わせで実現することができる。これらの技法を具現化する装置は、しかるべき入力デバイス及び出力デバイス、プログラマブル・プロセッサ、並びに当該プログラマブル・プロセッサによる実行のためにプログラム命令を有形的に具現化する記憶媒体を含む。これらの技法を具現化するプロセスは、命令のプログアムを実行して、入力データに対して動作ししかるべき出力データを発生するプログラマブル・プロセッサによって行われる。これらの技法は、プログラマブル・システム上で実行可能な１つ以上のプログラムにおいて実現することができ、プログラマブル・システムは、データ記憶システムからデータ及び命令を受信する（及びデータ及び命令をデータ記憶システムに送信する）ように結合されている少なくとも１つのプログラマブル・プロセッサと、少なくとも１つの入力デバイスと、少なくとも１つの出力デバイスとを含む。一般に、プロセッサはリード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ）及びランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）の少なくとも１つから命令及びデータを受け取る。加えて、コンピュータ・プログラム命令及びデータを有形的に具現化するのに適した記憶媒体は、任意形態の不揮発性メモリを含み、一例として、半導体デバイス、内部ハード・ディスク及びリムーバブル・ディスクのような磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、並びにその他のコンピュータ読み取り可能媒体を含む。前述のいずれでも、特殊設計の特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）によって補足すること、又はこれらに組み込むこともできる。

情報は、ネットワーク又はその他の通信接続（ハードワイヤ、ワイヤレス、あるいはハードワイヤ又はワイヤレスの組み合わせ）を通じてコンピュータに転送又は提供されるが、コンピュータはその接続をコンピュータ読み取り可能媒体として見なす。つまり、このような接続はいずれも、コンピュータ読み取り可能媒体と等価であると考えられる。前述の組み合わせも、コンピュータ読み取り可能媒体の範囲に含まれるものとする。
この説明は、例示の目的のために呈示したのであり、全てを網羅することや、開示した実施形態に限定されることを意図するのではない。変形や修正が可能であるが、これらは以下の特許請求の範囲に該当するものとする。

Claims (3)

1. ナビゲーション・システムであって、
   前記ナビゲーション・システムに隣接する区域（エリア）の地形構造を、第１時間において、第１フレーム内に測定し、更に第２時間において、少なくとも１つの第２フレーム内において測定するように動作可能なセンサ・エレメントと、
   前記第１及び第２時点におけるナビゲーション・データを入手するように動作可能な慣性測定ユニット（ＩＭＵ）と、
   前記ＩＭＵ及びセンサ・エレメントに結合されている演算装置であって、
   少なくとも部分的に地形相関予測モデルに基づいて、前記第１及び第２時間間隔における前記ナビゲーション・システムを有するホスト・プラットフォームの現在状態及び位置を予測し、
   前記第１及び第２時間において前記センサ・エレメントから供給される地形構造測定値をフィルタリング処理することによって形成される三次元確率分布関数を用いて、前記ナビゲーション・システムに隣接する前記区域の地形構造の１つ以上の実際の走査場所を決定する
   ように構成されている演算装置と
   を備えていることを特徴とするナビゲーション・システム。
2. 請求項１記載のナビゲーション・システムにおいて、該システムは更に、前記演算装置に結合されている出力端子を備えており、該出力端子は、
   以前に特定されている陸標と、前記ナビゲーション・システムに隣接する前記区域内に存在する任意の追加物の不一致及び不確実物体の地形構造も表示し、
   前記演算装置から受信する信号に基づいて、前記ナビゲーション・システムの現在状態及び位置を表示する
   ために使用されることを特徴とするナビゲーション・システム。
3. 請求項１記載のナビゲーション・システムにおいて、該システムは更に、
   前記演算装置に結合されている、汎地球測地システム（ＧＰＳ）センサ、磁力計、気圧高度計、ドプラー・レーダ、又は走行距離計の１つからなるナビゲーション補助センサであって、前記演算装置は、前記ナビゲーション補助センサ、ＩＭＵ、及びセンサ・エレメントの少なくとも１つから受信するナビゲーション・データに基づいて、位置を推定するように構成されている、ナビゲーション補助センサと、
   前記演算装置と動作的に連通するメモリ・ユニットであって、
   前記演算装置によって前記第１及び第２時間の少なくとも１つにおいて得られたナビゲーション・データに基づいて、定位及び地図同時作成のために、地形データのデータベースを格納し、
   前記第１及び第２時間において得られたナビゲーション・データに基づいて前記少なくとも１つの第２フレームにおける前記地形構造の確率分布を決定するために、前記センサ・エレメントのナビゲーション・プロパティを記録する
   よう構成されているメモリ・ユニットと
   を備えていることを特徴とするシステム。

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