CN100483148C - 具有自动检查临近区域以及雪、雾检测功能的飞机进站系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种使用激光脉冲获得某距离内的物体形貌从而实现飞机检测、辨识和进站的系统首先扫描门前的区域直到其定位并且确认一个物体。当物体得到确认后该系统即跟踪该物体。同时该系统还检测该物体附近的区域来探测是否有诸如地勤车辆之类的障碍物。该系统还能够分析激光脉冲来确定究竟是一个固体物质反射了激光脉冲还是水凝物或者水化物，从而避免将后者错误地识别成固体物质。

Description

具有自动检查临近区域以及雪、雾检测功能的飞机进站系统和方法
技术领域
本发明涉及一种飞机进站系统(aircraft docking system)，尤其是对飞机进站系统进行改进使其能够在进站之前和进站时自动检查飞机附近的障碍物，同时还能够检测进站系统前面的雾和雪。本发明进一步涉及这类系统的实现。
背景技术
近年来，旅客、货物和其他航空交通的数量大大增加，包括起飞、着陆以及其他地面交通。并且，地勤车辆的数量也显著增加，这些车辆主要用于卸货和提供给养服务和正常维护，并对飞机提供支持。随着地勤交通的大幅度增多则要求进站飞机和辨识停机坪上的飞机的技术更加的可控和安全。
为此，2000年2月8日提出的6023665号美国专利中提出了一种使用激光脉冲取得某距离内的物体形貌，从而实现飞机检测、辨识和进站的系统，该专利的发明人与本发明的相同。该系统首先扫描大门前的区域直至其定位并辨识出一个物体。当这个物体被识别为一架飞机时，系统就跟踪该物体。系统可以实时地根据外形提供的信息显示飞机的类型、飞机与进站点之间距离以及飞机的横向位置。该系统的操作模式包括“捕捉模式”和“跟踪模式”。“捕捉模式”负责检测到物体并辨别是否是飞机；“跟踪模式”负责确认飞机的类型并且检测飞机向大门的运动。
如图1A所示，上面的专利中的进站跟踪系统(用10泛指)为物体的计算机化的位置提供辨识，确认物体的类型并且跟踪物体，这里的“物体”一般应当是一架飞机12。在操作中，当控制塔台降落了一架飞机12之后，它通知该系统飞机正在接近门16和期待中该飞机的型号(如747，L-1011等)。系统10于是扫描门16前面的区域19直至其定位该物体并识别出这是飞机12。系统10于是将飞机12的外形与期待中的飞机的参考外形进行比较，同时还评估期待中的飞机型号的其他几何特征。如果被定位的飞机在进站点前的一个最小距离上(如12米)被发现与期望的外形和其他标准不符合的话，该系统就给塔台14发信号通知，并且显示一个“停止”标志，然后关机。
如果物体就是期待中的飞机12，系统10实时地向飞行员显示飞机12与进站点间的距离和飞机的横向位置将其跟踪至门16。飞机12的横向距离由显示器18提供，这样飞行员可以修正飞机的位置从而以正确的角度靠近门16。当飞机12到达了进站点时，这个结果被显示在显示器18上，此时飞行员停下飞机。
根据图1B，系统10包括一个激光测距仪(LRF)20，两个镜子21、22，一个显示单元18，两个步进电机24、25，一个微处理器26。Laser Atlanta公司有合适的激光测距仪产品出售，该产品能够发射激光脉冲、接收远处物体反射的激光脉冲并且测量出与那些物体的距离。
系统10在设计时使得在LRF20的串行端口和微处理器26之间有一个连接28。通过这个连接，LRF20大约每400分之一秒向微处理器26发送测量数据。系统20中由23标记的硬件组件由微处理26中的程序进行控制。除此之外，微处理26将数据传给显示单元18。作为与飞行员之间的接口，显示单元18被放置在门16的上面向飞行员显示飞机与进站点29还有多远、系统期望到来的飞机型号30和飞机的横向位置。使用这个显示器，飞行员可以根据门16调整飞机12从而保证飞机在处于进入门的正确角度上。如果显示器18显示的飞机型号30有误，飞行员可以在发生损伤之前停止前进。这个双保险的措施确保了旅客、飞机和飞行设施的安全，因为如果系统在一个等待停止737客机的位置上试图进站一架更大型的747客机，很可能会造成严重的损害。
除了显示单元18，微处理器26还将从LRF20来的数据通过连接32转发给步进电机24、25来控制激光20的位置。步进电机24、25与镜子21、22相连，根据处理器26指令控制镜子21、22。因此，通过控制步进电机24、25，微处理器26可以改变镜子的角度从而改变LRF20的激光脉冲的方向。
镜子21、22通过将激光脉冲从停机坪上反射出去来定向激光。在一个优选的实现中，LRF20并不移动，激光的扫描是由镜子实现的。一个镜子22控制激光的水平角度，另一个镜子21控制激光的竖直角度。通过激励步进电机24、25，微处理器26控制镜子的角度因此就能控制激光脉冲的方向。
系统10控制水平镜子22来获得一个±10度以内的连续的水平扫描，扫描角度步长大约0.1度，等同于Escap EDM-453步进电机的每步16个微步。一个角度步长由读取单元的每一个响应中获得，如大约每2.5毫秒一次。竖直镜子21可以被控制用来获得+20度和-30度之间的竖直扫描，角度步长大约0.1度，每2.5毫秒一步。在飞机头部高度被确定和飞机12被确认的情况下，竖直镜子被用来进行竖直扫描。在跟踪模式下，竖直镜子21被连续调整用来确保水平扫描跟踪飞机12的头部。
尽管上文专利中的系统能够检测到飞机，系统并不能检测到地勤车辆或者其他位于进站区域内的物体。因为飞行员视野有限，飞机容易与其他地勤设备或物体相撞。并且，系统可能由于雾或者雪给出错误的警告，尤其是前一种情况。
对于系统而言雾在10至25米之间最常见。因为这个距离太近甚至是位于进站区域内，如果捕捉程序在雾中启动，系统会发生门阻塞或者ID错误的状况。当飞机出现时捕捉程序需要一种能够识别出被捕捉的物体很可能是雾并且又不妨碍捕获过程的方法。
在有雾的情况下的日志文件显示雾在系统前更像是固态的物体。对雾的扫描通常会有100％的反射，而且这些反射之间只有几分米的差异。雪则可能更扩散，扩散5至10米大约有60％到80％的反射。因此雪比雾通常更容易被检测到，如与固态物体分开。图2A和2B显示了雾的采样图象，而图2C和2D则显示了雪的采样图象。
发明内容
从上面可以明显看出，在飞机检测系统中需要一种克服上面所述的问题的方法。因此本发明的一个目标就是：提供附近周边的物体检测。
本发明的另一个目标是为飞行员判断提供支持，确认向大门前进是否安全或者是否有相撞的可能。
本发明还有一个目标是提供对雾和雪的准确检测。
为了达到上述的若干目标，本发明涉及了一个飞机检测的系统和方法，它可以在进站的过程中自动检测飞机的附近区域是否有障碍物。因为飞机可能以很快的速度向大门移动，所以检测障碍物时花去系统最少的时间就非常重要，因为这样它对进站的影响才最小。检查窄型飞机机翼扫过的地方和宽型飞机发动机扫过的地方是尤其重要的。同时，检测中心线的桥侧的临近区域就不如检测相反方向重要了，因为大部分地勤车辆的移动都在相反方向进行。因此，扫描单元在安装时可以使得其光轴指向中心线左侧，如5度左右，以此充分地利用系统的水平扫描距离。
本发明进一步还涉及一个检测飞机的系统和方法，该方法通过分析那些激发捕捉条件的激光扫描来检测出雾和雪。如果测得的与捕捉到的物体的之间的距离沿着物体宽度方向随机变化(非确定模式)，则物体被认为可能是雾/雪。本系统不会将可能是雾状况作为跟踪阶段有效的目标，这样系统仍处于捕捉模式。如果雾状况太严重，系统会显示一个警告信息来通知飞行员/塔台操作者。在这样的情况下，系统的意思是飞行员应当继续向进站点前进，但是应当小心些，因为只要飞机一旦从雾中显现出来系统就会立即将其识别出来。
当系统检测到雾的情况时，显示单元随即从标准的显示切换成交替显示飞机的型号与“DOWNGRADED(降低级别)”或者“LOW VISB(低可见度)”从而表明由于较低的能见度导致性能下降。
本发明的任何实现或者实现的组合可以通过对上面引用的专利的系统进行适当的修改来实现。
附图说明
本发明的一个优选的实施例将结合下面的图进行详细解释：
图1A和1B展示了上面引用的专利的飞机进站系统，该系统可以根据本发明进行修改；
图2A和2B展示了随着飞机进站系统1A和1B获得的雾的图；
图2C和2D展示了随着飞机进站系统1A和1B获得的雪的图；
图3展示了在临近区域检查时需要检查的区域；
图4展示了在临近区域检查时的地面抑制中所用的图形；
图5展示了在临近区域检查时计算竖直扫描角度所用的图形；
图6A和6B分别是在捕捉和跟踪下进行临近区域扫描的流程图；
图7A-7I是雾检测程序的阶段图；
图8是雾检测程序的流程图，而
图9-11是本发明所用的另外三个可替换的雾检测算法的流程图。
具体实施方式
本发明的各种优选的实施例将根据图进行详细的叙述，在图中，相同的数字始终表示同样的部件或者操作步骤。首先，将给出一个优选的临近区域检查功能的实施例；然后，一个优选的雾检测功能的实施例将被给出。尽管这两个实施例是分别给出的，显然他们可以被结合起来。
临近区域检测功能的实施例将被首先给出。因为对于地勤车辆而言从左侧接近飞机比较方便，临近区域检测功能的实现将基于这个事实。当然，如果可以预先知道地勤车辆将从右侧接近飞机，那么临近区域检测将据此进行调整。
图3显示了要被检测的区域。假设进站系统的水平扫描范围为±10度。因为中心线右侧5度的扫描仅仅包含了飞行员不需要的区域的信息，所以只对中心线右侧区域进行临近区域检测。10度的临近区域扫描对于B737飞机一样大小的飞机而言将覆盖从右翼尖端至最内约60米的区域。它也将包含宽体式客机的内发动机扫描过的区域48米以内的区域。这对于B737而言相应于45米的前端，而对于B747而言则相应于25米的前端。假设能够被检测到的最小物体的尺寸为：宽1米、高1.5米。临近区域检测特性忽略了进站区域(前端)附近5米范围内的物体的回波反射，这是为了让地勤人员能够位于进站点上。
图4展示了地面抑制所用的扫描几何图形。为了减弱地面回波反射的问题，如雪堆的反射，所有低于一定高度g的回波反射都被忽略。因此，如果测量到的距离l比lg大，则该回波反射被忽略。
其中：
lg＝(laserheight-g)/sinγ
这里，γ＝δ+β
δ＝arcsin(laserheight/lmax)
β＝相对于“参考光束”的竖直角度
lmax＝在中心线定义中获得的“参考光束”的长度
laserheight(激光高度)＝在中心线定义过程中自动计算的数值
由于地面的高度变化导致有若干laserheight数值，所以要根据下面给出的实际的“覆盖区域”来使用该数值。
临近区域检测的竖直扫描角将结合图5进行解释。为了检测到一个高度为h的物体，扫描必须能够到达高度g和h之间。
若干扫描将作用于待检测的区域。扫描中的角度步长dγ由如下公式给出：
dγ = 1 2 × [ ( h - g ) / ( laserheight - g ) ] × sin 2 γ
举个例子来讲，假设要覆盖一个从30米到100米的区域，下面给出这两个例子的覆盖区域和角度形式的扫描角γ。对两个例子而言，laserheight＝5米。在第一个例子中，h＝1.5米，g＝0.5米。γ和覆盖区域m的结果数值如表1所示：
 
γ 覆盖区域m
7.6 34
6.8 38
6.0 43
5.3 48
4.7 54
4.2 61
3.8 68
3.3 77
3.0 87
2.6 98
在第二个例子中，h＝2米，g＝1米，γ和覆盖区域m的结果数值如表2所示：
 
γ 覆盖区域m
7.6 30-37
5.7 37-47
4.3 47-61
3.2 61-78
2.4 78-102
现在来考虑水平扫描的角度步长。假设在100米处检测一个1米宽的物体，并且需要激光脉冲3次击中物体。这意味着分辨率必须小于arctan(0.3/100)≈0.17°，这就是说需要每次测量1微步，这也与正常扫描是一样的。
临近区域检测可以在捕捉模式中进行，也可以在跟踪模式中进行。下面首先根据图6A叙述捕捉模式中的临近区域检测，然后，跟踪模式中的临近区域检测将根据图6B进行介绍。
在捕捉模式中，第602步，正常的捕捉扫描(±5度)与从-15度到+5度的临近区域检测扫描交替进行(每秒扫描)。临近区域检测扫描的竖直角度γ根据上面的表1或者2在每次扫描间改变从而覆盖-15度到+5度的区域。
如果一个物体在604步被检测到，在第606步中它被当作一个可能的飞机，系统旋即进入跟踪模式来检查该物体是否运动(计算的数值大于某个特定的值)。如果它在运动，则跟踪模式持续到第610步。如果它没有运动，则在第612步中它被认为是一个障碍物；系统恢复到捕捉模式，存储障碍物的典型坐标并设置一个“障碍物标志”来表明在临近区域内有障碍物。如果在后来的614步的临近区域检测中发现障碍物的话，该物体将在616步中被处理。否则，在第618步中该物体的坐标将从存储器中删除。如果没有存储任何障碍物的坐标，该标志被重置。临近区域检测在第620步结束。
在捕捉模式中，每3个捕捉扫描就进行一次临近区域检测的扫描。临近区域检测的扫描从捕捉点到进站点之间进行重复，但离系统距离不会超过30米，这时系统扫描中心线(-15度到-5度)的一侧。如果发现物体，进站程序以锁门方式暂停下来。如果物体消失，进站程序继续运行。一个物体如果要被识别为障碍物的话，它必须在某一位置保持至少2次检测的时间，这说明在临近区域内有一个非移动的物体。
捕捉模式中的临近区域检测使用一组固定的检测点，这些点的选择依据就是要覆盖指定的临近检测区域。当在临近区域内检测到一个物体时，系统就停止捕捉模式并且显示一个警告信息。那时，系统只在临近区域检测点内循环，并增加临近区域检测的速度。这样直到所有的临近区域检测点都报告说该区域内无障碍，系统才恢复捕捉模式。
如果一个区域内要被判定为没有障碍，则该区域内的检测点至少在1.5个循环内应该报告没有物体，这是为了能够跟上临近区域内的移动物体。
在跟踪模式中，一旦飞机的ID在第623步中被确定，临近区域检查随即在第634步中开始并且大约每2秒重复一次(如大约每8次扫描后)。临近区域扫描的竖直角选择的目标是使得扫描能够覆盖到飞机机头向后且向内5米的区域。如果在第636步检测到一个非移动的物体，则在第638步就会设置“障碍物标志”并且同时继续跟踪模式。如果在640步发现物体消失，在第642步该标志被重置。只要标志在跟踪模式中被设置了，消息“WAIT-APRNBLKD”就会第644步显示，这个过程随着第646步结束。
在跟踪模式中，每8次飞机机头扫描(纵横各4次)就进行一次临近区域检测。临近区域检测并不与发动机的ID扫描同步，因为那样的话飞机失去跟踪的时间将会太长。发动机ID扫描的也是每8次飞机机头扫描进行一次。对于一个辨识失败的飞机，扫描序列为：纵、横、纵、横、发动机ID、纵、横、纵、横、临近区域检测...这样持续下去一直到离进站点12米的地方ID失败为止。
临近区域检测扫描相对于机头的一个固定的位置。如果发现物体，进站程序以临近区域阻塞的状况暂停工作。如果物体消失，则进站程序继续工作。
如果在飞机的临近区域内发现物体，则无论飞机在什么位置，系统都会将临近区域检测锁定到那个物体上，这是为了防止随着飞机的继续向前移动导致临近区域检测丢失检测到的目标。系统仍然还会跟踪飞机的机头，但不接受任何引入的信息。如果系统发现飞机已经位于进站点上而此时临近区域阻塞的条件依然存在，则系统忽略临近区域阻塞条件，显示“STOP”信息。
当飞机距离进站点4米以内或者距离系统30米以内的时候，临近区域检测将停止，这是为了防止其影响进站点精度。
现在讨论雾检测的实现。首先，根据图7A-7I和图8中的流程图给出一个简介。
在第802步，飞机进站系统根据常规程序启动。图7A中的常规内容被显示出来。从上向下看的进站区域有雾笼罩，如图7B所示。
图7C是雾的响应图象。在第804步中，系统将雾认为是一个大得足以激活捕捉模式的物体。
在第806步中，系统分析图7C中的数据，确定捕捉到的物体最可能是雾还是雪。系统此时保持在捕捉模式中，但激活低能见度显示，这时图7D和图7E的内容交替显示。
在第808步中，飞机接近停止点。一个从上看下去的接近路线如图7F所示。
在第810步中，随着飞机接近停止点，系统从雾中看到飞机。响应图形如图7G。
在第812步中，随着系统捕捉到飞机，图7H所示的距离和方向角的显示被激活。
在第814步中，进站过程根据正常的操作进行，并显示图7I中的内容。这一过程在第816步结束。
现在给出三种检测雾的算法。每一种算法都是用来将雾的响应图象与固体的响应图象区分开。算法依据的是雾的响应的空间分布在一定程度上是随机的特点。这里的任何一种算法都可以在捕捉模式中被用于防止由于雾的反射作用导致的“门阻塞”或者“ID错误”的消息被错误地给出。算法中的特殊的数值，诸如全部反射的50％或者60％，要根据经验给出。
第一个算法将根据图9来解释。第一个算法包含一个预处理阶段902和判别阶段904。预处理阶段对反射模式进行预处理，判别阶段中将进行了预处理的反射模式与准则相比较来确定这个模式是由雾引起的还是由固体物质引起的。
预处理阶段902包括两个对回波的空间分布的评估。有n个从激光测距仪获得的距离为li的回波，i＝1到n。如果在906步中发现相邻回波之间的距离满足|(li-li+1)|<0.5米，则这两个相邻的回波在第908步中被废弃。如果在第910步中发现一行中的三个相邻回波的距离变化的符号相同，这三个回波在第908步中被废弃。
判别阶段904对预处理的数据应用两个准则。如果在第912步中发现在经过预处理之后少于60％的所有回波中存留下来(也就是说在第908步中超过40％被废弃)，则在第914步中作出“没有雾”的判断。否则，在第916步中判断平均距离lmean是否等于20±2米以及v是否等于4±1米，其中
l mean = &Sigma; l i n , 并且
v = [ ( n &times; &Sigma; l i 2 ) - ( &Sigma; l i ) 2 ] [ n &times; ( n - 1 ) ] .
如果满足条件，则在第918步中确定有雾存在。否则，在第914步中确定没有雾。算法在第920步中结束。
第二个算法将根据图10来解释。第二个算法与第一个类似，也有一个预处理阶段1002和判别阶段1004。
预处理阶段1002从第1006步开始，首先根据上面给出的公式对每一个回波数据计算lmean和v。第1008步对每一个回波i与相邻的回波的距离进行估算。如果|(li-li-1)|<0.5米或者|(li-li+1)|<0.5米，则给回波i在1010步中被废弃。
判别阶段1004对预处理的数据应用两个准则。如果在第1012步中发现剩余的反射少于n/2，换言之有超过半数的反射在1010步中被废弃了，则在1014步中确定没有雾。否则在1016步中，对剩下的反射重新计算lmean和v，如果得到的lmean-new和vnew满足|(lmean-new-lmean)|<2米并且|(vnew-v)|<2米，则在第1018步中确定有雾。否则，在第1014步中确定没有雾。算法在第1020步中结束。
第三个算法将参照图11进行解释。第三个算法基于两个前提。首先，它假设雾的一个特性是相邻的回波的位置之间不存在相关性或者相关性很小。其次，它假设固体物质的一个特性是，大多数由三个或者四个回波组成的组的位置可以用一条近似直线连接起来。第三个算法不需要预处理并且使用所有的回波数据。
在第1102步中，对每一个回波i，从直线计算出一个偏差ui，从两个左侧回波推导，如下：
ui＝|li-2li-1+li-2|。
在第1104步中，变量vi按照如下方法计算：
如果ui≥U，则vi＝1，其中U根据经验获得，例如＝1。
如果ui<U，则vi＝0。
在第1106步中，下面内容被计算：
S＝∑vi
在第1108步中，S和V的大小关系被确定，其中V根据经验获得，例如V＝50。如果S>V，则在的1110步中确定有雾，否则在第1112步中确定没有雾。算法在第1114步结束。
在控制权被传给跟踪模式算法之前，每一次引发标准捕捉模式的激光扫描都被分析是否是由于雾产生的。在雾分析中，只有那些距离被捕捉到的物体±8米并且与激光距离大于2米而不超过35米的回波才会被分析。对于物体上的正常反射，方向的变化被计数，这里“方向的变化”指的是距离其相邻回波大于等于2dm的反射，并且该回波与前一个距离步的方向相比具有不同的方向(向内/向外)。前两个方向变化不被计数，因为他们通常出现在真实的飞机上；只有前两个之后的变化才被计数。如果物体上有效的回波与方向变化的比率小于8(回波每变化)，那么回波模式被认为是由雾或者雪导致的。如果检测到雾或者雪，则捕捉阶段阶段继续。如果最后8次捕捉扫描中超过4次报告有雪情，那么就认为是“低能见度”的状况，这是显示切换到“low visibility”的信息。
尽管上文给出了本发明的各种优选的实现，那些看过当前介绍并且精于此道的人会自然地得出结论：在本发明内容的范畴内其他的实现也是可能的。例如，数值是例证性的而不是受限制的。尤其是，那些经验性的数值在不同的状况和机场授权下可以有所变化。并且，除了没有公开的技术以外上面公开了的技术都可以用硬件实现。进一步讲，用来检测雾的技术可以被用于任何形式的水凝物或者水化物(如雪、雨、冰雹等)。因此，本发明应当只根据附加的权利要求的限制进行解释。

Claims (17)

1.一种识别一个检测到的物体并检测在物体的临近区域内是否有障碍物的方法，该方法包括：
(a)光脉冲投射到所述物体上和所述区域中来产生反射脉冲；
(b)在检测器中接收反射的脉冲；
(c)根据反射的脉冲识别物体；并且
(d)根据反射的脉冲确认在区域内是否存在障碍物；其中
步骤(a)包含(i)投射第一组光脉冲到物体上以及(ii)投射第二组光脉冲到所述区域里；
步骤(c)使用从第一组光脉冲获得的反射脉冲来操作；而
步骤(d)使用从第二组光脉冲获得的反射脉冲来操作。
2.权利要求1的方法中，在步骤(a)里第一、第二组光脉冲交替投射。
3.权利要求1的方法中，
第二组光脉冲被多次投射到区域中，以从所述区域中产生至少第一和第二组反射脉冲；并且
如果在第一组反射脉冲中发现障碍物，第二组反射脉冲就被用来确定障碍物是否在移动。
4.权利要求3的方法中，如果障碍物被确定没有移动，那么第二组光脉冲被再次投射到所述区域内来产生至少第三组反射脉冲，并且步骤(d)包含了从第三组反射脉冲来判断障碍物是否依然存在。
5.权利要求1的方法中，第二组光脉冲中包含多个竖直角度方向的光脉冲。
6.权利要求1的方法中，在步骤(d)里从地面上一定高度以下反射回来的脉冲将被忽略。
7.权利要求1的方法中，在识别了物体之后，进一步包含：
(e)在物体移向大门时跟踪物体；和
在步骤(e)中继续步骤(a)、(b)和(d)从而在物体移向大门的过程中检测障碍物。
8.权利要求1的方法中
所述物体是一架飞机；并且
所述所述区域是飞机的临近区域。
9.权利要求8的方法中，需要检测的障碍物是那些在飞机与其相撞时会导致飞机损害的障碍物。
10.权利要求9的方法中，需要检测的障碍物是为飞机服务的地勤车辆。
11.一种能够识别一个已经发现的物体并检查在该物体附近区域内是否有障碍物的系统，该系统包括：
将光脉冲投射到所述物体和所述区域内用来产生反射脉冲的一个光源；
用来接收反射脉冲的一个检测器；和
一个根据反射脉冲识别物体并根据反射脉冲检查在该物体附近区域内是否有障碍物的计算设备；其中
光源将第一组脉冲投射到物体上，将第二组脉冲投射到所述区域内；并且
所述计算设备使用从第一组光脉冲得到的反射脉冲识别物体，使用从第二组光脉冲得到的反射脉冲确定是否有障碍物。
12.权利要求11的系统中，光源交替投射第一组和第二组光脉冲。
13.权利要求11的系统中，
第二组光脉冲被多次投射到所述区域中，以从所述区域中产生至少第一和第二组反射脉冲；并且
如果在第一组反射脉冲中发现障碍物，第二组反射脉冲就被用来确定障碍物是否在移动。
14.权利要求13的系统中，如果障碍物被确定没有移动，那么第二组光脉冲被再次投射到区域内来产生至少第三组反射脉冲，并且计算单元根据第三组反射脉冲来判断障碍物是否依然存在。
15.权利要求11的系统中，第二组光脉冲中包含从光源发出的多个竖直角度方向的光脉冲。
16.权利要求11的系统中，计算单元在确定是否存在障碍物时将忽略地面上一定高度以下反射回来的脉冲。
17.权利要求11的系统中，在识别出物体之后，计算设备在物体向大门移动时跟踪该物体，并且光源、检测器和计算设备在物体向大门移动的过程中工作，以检测在这个过程中是否有障碍物。
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