CN106062650A - 用于数据记录与分析的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

公开了一种用于数据记录与分析操作数据的系统和设备，以及用于制造与使用所述系统和设备的方法。所述设备能够监控及记录由各自定位在移动平台上的多个操作和扩展传感器产生的数据。所述数据记录与分析系统能够分析移动期间的所述传感器数据，而且通过对所述操作数据执行统计分析，能够有利地调整所述平台的一个或多个所选性能。举例来说，平台的性能范围能够根据操作者的经验而增大或减小。所记录数据可在任何适宜时间传输，所述适宜时间包括在行进期间和/或在行进后。所述设备提供冗余存储能力和将信息存储在可移动媒体上以使得数据共享成为可能的能力。因此，所述系统、设备以及方法能够有利地优化操作者控制平台的整体体验。

Description

用于数据记录与分析的系统和方法
技术领域
所公开的实施方式大体上涉及数据记录与分析系统，尤其但不排他地，涉及用于记录与分析从定位在移动平台上的传感器记录的操作数据的系统和方法。
背景技术
一些民用无人飞行器(unmanned aerial vehicle，UAV)不具备飞行数据记录能力，通常称为“黑盒子(black box)”，用于进行UAV传感器的飞行中记录以用于重现事故。少量具有飞行数据记录器的民用UAV相对简陋，并且这些系统不编译关于操作者的使用习惯和偏好配置信息的统计数据。此外，现有的飞行数据记录系统没有利用操作者的飞行记录来调整UAV的性能，从而使得能基于操作者经验的不同水平来改变性能特性。现有系统也不允许使用基于位置的社交网络共享飞行数据。最后，民用UAV不能在飞行事故发生时例行地存储飞行事故的图像或视频，以便更好地进行事故调查。
因此，需要一种用于UAV飞行数据的飞行数据记录与分析的系统、方法和设备，以优化操作者飞行体验及增大飞行安全性。
发明内容
本公开涉及操作传感器和控制数据的数据记录与分析。所公开的系统、方法以及设备允许从移动平台，例如无人飞行器(UAV)，采集、存储和分析数据及事后数据重建，以改善平台操作者的整体体验。UAV，通俗地称为“无人机(drone)”，是载运工具上没有人类飞行员(human pilot)的飞行器，其飞行是自主地控制或通过远程飞行员(remote pilot)控制(或有时是两种方式并存)。由所公开的系统和方法提供的数据分析修改UAV的性能特性，以改善操作者的体验。
根据本文中所公开的一方面，陈述一种方法，用于分析由定位在移动平台上的传感器采集的记录数据所述方法包括：分析由所述传感器采集的所记录操作数据；以及响应于所述分析而更新所述平台的操作参数。
在所述方法的一些实施方式中，分析所述操作数据包括：创建平台操作者的操作者配置文件；基于所述操作者配置文件而创建所述操作参数的初始值；以及确定所述操作数据是否超出所述操作参数的已建立初始值。
在一些实施方式中，所述更新包括：若所述操作数据超出所述初始值，则更新所述平台的操作参数；以及当所述操作数据在所述初始值范围内时，维持所述平台的所述操作参数。
在所述方法的一些实施方式中，分析所述操作数据包括从所述传感器接收所述操作数据。
在所述方法的一些实施方式中，更新所述操作参数包括：从多个在先事件中检索所记录操作数据；分析所述所记录操作数据以确定操作者的经验水平；基于所述分析所述所记录操作数据而表征所述操作者的经验水平；以及如下动作中的至少一个：当所述平台由如通过所述操作者的所述经验水平的所述表征所确定的有经验的操作者操作时，增加平台性能特性；以及当所述平台由如通过所述操作者的所述经验水平的所述表征所确定的初学操作者操作时，减少平台性能特性。
在所述方法的一些实施方式中，所述操作者的经验将基于所记录操作数据进行表征，并且基于所述操作者的经验的所述表征而启用所述平台的不同级别功能。
在所述方法的一些实施方式中，所述启用不同级别功能包括限制所述移动平台的高度、距离和速度中的至少一项。
在一些实施方式中，所述方法还包括将所述操作数据记录在数据存储单元中。
在一些实施方式中，所述方法还包括将所述操作数据传递到地面设备。
在其它实施方式中，所公开方法还包括在所述平台运行期间将所述操作数据传递到地面站。
在一些实施方式中，所述方法还包括将采集到的操作数据传输到至少一个其它操作者。
在所公开方法的一些实施方式中，所述分析所述操作数据包括分析与如下各者中的至少一项相关联的数据：所述平台的地理位置，所述平台的高度(altitude)，所述平台的加速度，所述平台的速度，以及由所述平台接收的控制器输入。
在所公开方法的一些实施方式中，所述操作数据包括记录来自安装在所述平台上的相机的静态图像或视频。
在所公开方法的一些实施方式中，所述分析所述操作数据包括记录来自安装在所述平台上的麦克风的音频。
在一些实施方式中，所述分析所述操作数据包括确定牵涉所述平台的事故的原因。
根据本文中所公开的一方面，陈述一种计算机指令集，用于执行所公开方法的方面或实施方式中的任何方面或实施方式。
根据本文中所公开的一方面，陈述一种用于分析由定位在移动平台上的操作传感器采集的所记录数据的系统，以及一种数据记录器，所述数据记录器包括：处理器，被配置为分析由所述操作传感器采集的所记录操作数据，并且被配置为响应于所述分析而更新所述移动平台的操作参数；以及数据存储单元，被配置为存储所述记录数据。
在一些实施方式中，所述处理器对所述操作数据执行统计分析并且响应于所述统计分析而修改所述平台的性能特性。
在一些实施方式中，所述统计分析包括了解平台操作者的用户习惯、经验和技能中的至少一种。
在一些实施方式中，所述操作传感器包括下述各物中的至少一种：用于确定所述平台的实时位置的地理位置传感器；加速度计；控制器输入传感器；用于检测姿态和角速率的惯性测量单元；超声波传感器；单目相机；以及双目相机。
在一些实施方式中，所述处理器执行对牵涉所述移动平台的事故的原因的确定。
在一些实施方式中，所述系统还包括安装在所述移动平台上的成像装置，用于将静态图像或视频记录到数据存储单元。
在一些实施方式中，所述成像装置在事故发生时获取事故的图像或视频以改善事故调查。
在一些实施方式中，所述处理器在事故发生时采集所述操作传感器的数据以改善事故调查。
在一些实施方式中，所述系统还包括安装在所述移动平台上的麦克风，用于将音频记录到数据存储单元。
在一些实施方式中，所述处理器被配置为从多个在先事件中检索所记录操作数据，并且被配置为分析所记录操作数据以确定平台操作者的经验水平。
在一些实施方式中，所述处理器基于所述分析所述所记录操作数据而表征所述平台操作者的所述经验水平；并且所述处理器被配置为：当所述平台由如通过所述平台操作者的所述经验水平的所述表征所确定的有经验的平台操作者操作时，增加平台性能特性；以及当所述平台由如通过所述平台操作者的所述经验水平的所述表征所确定的初学平台操作者操作时，减少平台性能特性。
在一些实施方式中，所述处理器被配置为基于所述操作者的经验的所述表征而启用所述移动平台的不同级别功能。
在一些实施方式中，所述启用不同级别功能包括限制所述移动平台的高度、距离和速度中的至少一种。
在一些实施方式中，所述系统还包括发送器，所述发送器与所述数据记录器耦合，用于将所述操作数据传输到多个地面站。
在所述系统的一些实施方式中，所述地面站包括智能电话、平板计算机、可穿戴电子装置或个人计算机中的至少一种。
在一些实施方式中，所述地面站包括再充电站，用于对为所述移动平台供电的电池再充电，所述再充电站被配置为与所述移动平台自动对接。
在一些实施方式中，所述发送器通过第三代(third generation，3G)或第四代(fourth generation，4G)移动电信技术无线网络和/或通过传输控制协议/互联网协议(Transmission Control Protocol/Internet Protocol，TCP/IP)传输所述操作数据。
在所公开系统的一些实施方式中，所述数据存储单元包括多个冗余的非易失性存储器模块。
在所公开系统的一些实施方式中，所述数据记录器包括可移动存储器内存存储装置，所述可移动存储器内存存储装置可选地包括闪存驱动器。
在一些实施方式中，所述数据记录器包括预处理器，用于预先分析所记录操作数据。
在所述系统的一些实施方式中，所述平台为船。
在所述系统的一些实施方式中，所述平台为飞行器。
在所述系统的一些实施方式中，所述平台为无人飞行器。
根据本文中所公开的一方面，陈述一种数据记录器，所述数据记录器包括：处理器，用于分析由操作传感器提供的操作数据；以及数据存储单元，用于记录所述操作数据。
在所述数据处理器的一些实施方式中，处理器对所述操作数据执行统计分析并且响应于所述统计分析而修改所述平台的操作参数。
在所公开装置的一些实施方式中，所述数据记录器还包括数据输出接口，用于导出传感器数据。
在一些实施方式中，所述数据记录器还包括数据输入接口，用于与所述操作传感器通信以及用于将所述操作数据提供到所述处理器。
在所公开设备的一些实施方式中，所述数据记录器包括多个冗余的非易失性存储器模块。
在所公开装置的一些实施方式中，所述数据记录器还包括可移动存储器内存存储装置，例如闪存驱动器。
在所公开装置的一些实施方式中，所述数据记录器包括处理器，所述处理器对所述操作数据执行统计分析并且响应于所述统计分析而修改所述平台的性能特性。
在所公开设备的一些实施方式中，所述数据记录器包括独立于所述平台的电源。
在所公开设备的一些实施方式中，所述数据记录器包括连接到所述数据记录器的发送器，用于将所述操作数据共享到多个其它操作者。
在所公开设备的一些实施方式中，所述数据记录器包括发送器，所述发送器通过第三代(third generation，3G)或第四代(fourth generation，4G)移动电信技术无线网络和/或通过传输控制协议/互联网协议(Transmission Control Protocol/InternetProtocol，TCP/IP)传输所述操作数据。
在所公开设备的一些实施方式中，所述数据记录器包括坚硬的密封防水外壳。
在所公开设备的一些实施方式中，所述数据记录器为飞行数据记录器。
在所公开设备的一些实施方式中，所述平台为飞机。
在所公开设备的一些实施方式中，所述平台为无人飞行器。
附图说明
图1是图示用于分析平台操作数据及响应于平台操作数据分析的结果而更新平台的操作参数的方法的一个实施方式的示例性顶层流程图。
图2是图示图1方法的备选实施方式的示例性流程图，其中操作数据分析包括创建操作者配置文件和操作参数。
图3是图示图1方法的另一备选实施方式的示例性流程图，其中操作数据分析包括比较操作传感器数据与修改后的操作参数。
图4是图示图1方法的又一备选实施方式的示例性流程图，其中响应于数据分析结果而更新操作参数包括基于采集到的事件数据而表征操作者的经验。
图5是图示图1方法的另一备选实施方式的示例性流程图，其中记录平台数据经图示。
图6是图示图1方法的另一备选实施方式的示例性流程图，其中将操作数据传递到地面设备经图示。
图7是图示用于执行图1方法的数据记录与分析设备的实施方式的示例性顶层框图。
图8是图示图7设备的备选实施方式的示例性顶层框图，其中所述设备还包括数据存储单元。
图9是图示图7设备的另一备选实施方式的示例性顶层框图，其中所述设备定位在数据记录与分析系统内。
图10是图示合并图7设备的数据记录与分析系统的示例性顶层框图，其中所述系统包括用于与可移动数据存储卡通信的扩展数据接口。
图11是图示图10系统的另一备选实施方式的示例性顶层框图，其中所述系统能够与所选择的地面元件通信。
图12是图示图10系统的又一备选实施方式的示例性顶层框图，其中所述系统适于无人飞行器使用。
图13是能够用于图1方法的示例性四轴(quadcopter)无人飞行器的图解。
应当注意的是，所述诸图不是依照比例绘制，且在所述诸图中，出于图示目的，具有相似结构或功能的元件通常用相似参考数字来表示。还应当注意的是，所述诸图仅用于便于描述优选实施方式的目的。所述诸图没有图示所描述实施方式的所有方面，且不限制本公开的范围。
具体实施方式
由于现有数据记录器不能执行移动平台的操作数据的飞行中分析，因此公开用于执行数据记录与分析的系统和方法。所述系统和方法能够有利地关于广泛范围的移动平台应用。示例性移动平台可包括飞行器、机动车、游轮和/或火车机车。在另一备选实施方式中，平台能够是无人飞行器(UAV)。
参看图1，例如，示出了用于数据记录与分析的方法100的一个实施方式，所述方法包括：在110，分析操作传感器数据；以及在120，响应于传感器数据分析的结果而更新操作参数。更新可包括改变、变更或维持所述参数。
方法100能够有利地关于广泛范围的移动平台200(如图11所示)执行。在所公开方法100的备选实施方式中，平台200可以是飞行器、机动车、游轮和/或火车机车。在另一备选实施方式中，平台200可以是无人飞行器(UAV)200A(如图12所示)。
在110进行分析的操作传感器数据可包括平台200的基本操作数据。示例性操作传感器数据可包括，但不限于，当前姿态、惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)数据、电量水平、控制器输入数据、控制器命令(例如，导航点的纬度和经度，高度、速度、航向以及角旋转的度数和/或自定义的扩展数据，例如平台200的可视或非可视数据。
传感器数据可采集自定位在平台200上的各种传感器210、220、230(如图11所示)。这些传感器210、220、230可包括，但不限于，平台200的高度、加速度(俯仰、滚动和偏航)、姿态地理位置、速度、外部空气温度和/或大气压。
在一个实施方式中，每一传感器210、220、230具有预先决定的采样率，所述采样率可以是统一的，也可以不同于定位在平台200上的其它传感器的采样率。从所有传感器210、220、230中选择的采样率能够在选定条件(例如，加速度的快速下降或改变)下改变。能够被监控的传感器210、220、230的数量和类型能够在平台200与平台200之间改变，并且不同配置的传感器210、220、230能够定位在相同类型的平台200上。
在方法100的一个实施方式中，采集到的传感器数据能够作为电信号从传感器210、220、230传输到数据处理与分析单元242(如图10所示)。数据处理与分析单元242可将传感器数据作为原始数据保存在存储器中和/或在进行分析之前过滤传感器数据。原始数据和/或经过滤数据可保存在数据记录器240(如图11所示)中，所述保存在分析之前、与分析同时或在分析之后进行。在一些实施方式中，传感器210、220、230能够在内部过滤传感器数据，然后进行传输以供数据分析。在一些实施方式中，传感器210、220、230可在内部缓冲器传感器数据以供稍后传输。
在一个实施方式中，方法100可包括预先决定一组待分析的操作参数。数据分析将从传感器210、220、230获取的操作数据与所述预先决定的所述组操作参数进行比较。如果确定操作数据超出已创建参数，那么可以修改操作参数。预先决定的所述组操作参数可包括单个参数作为最小数量的参数，或数据处理与分析单元242的最多能处理的最大数量的参数。
数据分析可使用用于统计分析的任何传统方式来完成。数据分析是数据检验、清除、转换和/或建模的过程，其目的在于发现有用信息、建议结论和决策支持。这里，数据分析可包括了解平台操作者的习惯、经验和/或技能，和/或修改平台200的性能，使得平台200的操作更安全。
在一个实施方式中，分析结果可存储在存储器中，并且根据需要而随后调用以用于事件分析，例如事故重现。
响应于数据分析结果而更新操作参数(在120)能够以任何传统方式执行。一个示例性方式包括仅更新超出已创建参数的选定操作参数。举例来说，如果平台200在平坦200接近地面时超过已创建的速度参数，那么方法100可限制所有高度下平台200的最大速度。
在一些实施方式中，分析所有操作参数。在其它实施方式中，仅分析操作数据的选定子集。在一些实施方式中，传感器数据的子集是在预先决定的时间周期中和/或在离散数量的事件中定义。
用于响应于数据分析结果而更新操作参数(在120)的另一方式包括同时修改操作参数的组合。使用同一个例子，如果操作者在接近地面时高空速地操作平台200，那么方法100可限制最大速度和最小高度两者(在特定速度范围中)。
另一种方法包括监控几个操作参数。基于分析结果，选定的操作参数仅仅在其超出其它操作限制时才可被更改。举例来说，使用这种方法，空速限制在平台200低于某一最低高度时被使用。空速限制在较高高度下将不起作用。
方法100能够使用这些方式中的任一种，其方式为单独地或以任何预先选择的组合。方法100也可基于受监控的通过对平台200编程所确定的传感器参数而变化。虽然图1将方法100图示为两个不同操作，但是方法100可以任何数量的操作执行。方法100能够从众多不同的传感器210、220、230采集传感器数据并且分析所述传感器数据。此外，传感器210、220、230可以任何传统的有线和/或无线方式传输传感器数据。方法100能够由单个数据记录器240(如图9所示)执行，或能够使用任何适宜数量的数据记录器240来执行，以提供多余的数据分析与记录性能。最后，数据分析能够部分地或全部地在定位在平台200上的传感器210、220、230内部执行。
图2示出方法100的备选实施方式。参看图2，图示分析操作传感器数据(在110)，包括为平台操作者创建配置文件(在112)。
在一个实施方式中，为操作者创建配置文件(在112)可包括接收数据文件，所述数据文件详述操作者在操作平台220(如图11所示)时的偏好、经验和/或技能级别。所述数据文件可以任何传统方式上传到平台200中，包括从数据存储装置和/或从在线数据存储位置加载所述数据文件。新的操作者可以通过默认设置和/或允许操作者预先选择特定偏好，包括(例如)平台控制器310(如图11所示)的灵敏度，创建配置文件。方法100有利地使得操作者的配置文件能够在一段时间和/或一系列事件期间自动更新。
每一个体操作者可与各个操作者配置文件相关联。操作者配置文件可包括来自一个或多个先前事件的传感器数据。在一个实施方式中，操作者配置文件包括来自所有先前事件的传感器数据。事件包括操作者与平台200之间的单次交互。在一个实施方式中，事件可以是飞行器的飞行(未示出)。在另一实施方式中，事件可包括无人飞行器200A(如图13所示)的飞行。操作者配置文件可包括来自先前事件的传感器数据的子集。配置文件可包括用来识别特定操作者的信息和为操作平台200所选择的特定操作者偏好。
操作者配置文件量化操作者控制平台200的操作者熟练度。操作者配置文件可通过分析如下一个或多个特性而创建：先前事件的时间长度，平台200在事件期间行进的距离，先前事件的数量，先前事件基于控制器输入和加速度计数据的相对平滑度，以及利用平台200执行各种操作(maneuver)的准确度。
在一个实施方式中，方法100包括时域和频域分析以确定选定的先前事件的事件时间、事件距离和/或最大事件高度，和操作者的总体经验水平。对于关于无人飞行器200A的事件，例如，方法100可评估操作者是否执行过一个或多个选定操作，以确定总体经验水平。示例性的选定操作可包括尾部及头部导向的飞行，和/或环绕热点的盘旋图案是否相对平滑，和/或飞行仪表姿态和速度在普通飞行中是否缓和。
在一个实施方式中，操作者配置文件可存储在平台200的数据存储单元244中(如图8所示)。另外和/或备选地，操作者配置文件可导出到地面站320(如图11所示)，或存储在可通过互联网在线访问的数据库中(未示出)。
一旦操作者配置文件被加载，即在114，基于操作者配置文件而创建操作参数。所述操作参数可包括加速度限制、速度限制、高度限制，或一个或多个上述限制的各种组合。举例来说，所述操作参数可以是低高度下的速度限制的组合。
基于操作者配置文件而创建操作参数(在114)发生在平台200由相关操作者操作之前。要监控的特定参数可基于操作者的配置文件而变化。举例来说，如果操作者配置文件指示出平台200的高度控制在过去几个事件中或在当前时间段中不稳定，那么方法100可创建垂直速度(爬升率或下降率)作为需要特别监控的参数。基于操作者配置文件，能够选择操作参数中的一个或多个操作参数或其任何组合作为需要监控的参数。另外，创建操作参数(在114)能够在对所述操作参数进行任何修改之前，确定是否将在针对最大值或最小值的值范围中评估所述参数，以及有多少操作数据点需要落在已创建的范围或值外。
在115，从传感器接收操作数据。如先前关于图1所述，操作数据可在统一和/或不同的速率下采样。在116中，比较操作数据与所创建的参数，以判定操作数据是否超出所创建的操作参数。如果操作传感器数据在操作参数内，那么在115继续接收操作数据，且在116将操作参数与所创建的操作参数进行比较。如果操作传感器数据超出所创建的操作参数，那么在120，响应于数据分析结果，能够变更性能特性。举例来说，如果116中的数据分析确定操作者在低空以高速率操作平台200，那么能够创建速度限制、高度限制、范围限制或其任何组合。在另一实例中，如果所述分析确定操作者控制输入不稳定，从而导致操作者引起的平台200振荡，那么平台控制器310(如图11所示)的灵敏度可减小。
在一个实施方式中，方法100可有利地应用于无人飞行器(UAV)200A。数据处理与分析单元242(如图7所示)可分析操作者的平台经验并且编译关于操作者对UAV 200A的操作的统计。
在一个实施方式中，方法100能够使用大数据分析来确定操作者的平台偏好。举例来说，通过分析操作数据，操作者偏好及倾向可被获悉，例如，操作者偏好用来操作平台的模式、优选高度以及任何操作者进行的操作。方法100适用于一个以上操作参数、所述参数的各种范围、最小参数值以及最大参数值等。
参看图3，方法100经图示为：在参数已经过调整(在120)之后，在117，接收操作传感器数据。接收到的操作数据的类型和数量可取决于操作者配置文件、初始分析的结果或其结合。方法100可有利地提供操作传感器数据的重复分析。如图3所示，方法100可包括：在117，接收传感器数据；和在118，确定操作传感器数据是否超出修改后的操作参数。如果在118确定得出操作传感器数据在修改后的操作参数内，那么在117，所述过程能够接收另外的操作传感器数据。如果在118确定得出操作传感器数据超出修改后的操作参数，那么所述方法还包括：在121，响应于数据分析结果而再次修改操作性能参数。在121中对操作性能参数进行修改后，在117，所述过程能够接收操作传感器数据。
参看图4，用于响应于数据分析结果而更新操作参数(在120)的过程还包括：在122，从在先事件中检索数据；在124，分析在先事件数据以确定操作者经验；以及在126，基于事件数据而表征经验。在126，将操作者经验表征为初学的或有经验的。默认特性为初学的。如果操作者被表征为初学操作者，那么方法120还包括：127，减小平台200性能特性。如果操作者被表征为有经验操作者，那么方法120还包括：128，增大平台200性能特性。在一个实施方式中，新手设置能够限制平台200的范围、空速、高度、视角(point of view，POV)或加速度(如图11所示)，而有经验操作者设置可导致平台200的范围、空速、高度、POV以及加速度增大到平台200的设计性能极限。新手设置可设置平台的前向部分(如图13所示)的朝向，以使得平台的前向部分背离初学平台操作者。举例来说，当初学操作者握持平台控制器并且控制器平行于地面顺时针或逆时针旋转一定角度时，平台在相同方向上旋转相同角度，以确保平台的前向部分背离平台控制器并且平台的后部始终朝向平台控制器。
在无人机系统实施方式中，传感器数据可包括操作或扩展的传感器数据。操作传感器数据包括来自工作飞行传感器210A(如图12所示)的信息，所述工作飞行传感器例如惯性传感器、运动传感器、位置传感器以及近距离传感器。扩展数据包括来自视觉传感器220A(如图12所示)和非视觉传感器(如图12所示)的信息。操作和扩展的传感器数据可以是初步处理过的，因为操作数据可包括大量不相关的传感器数据，例如飞行中计算的中间数据和飞行控制或其它外围通信数据。还可能需要数据处理以根据操作者特定设置来转换操作数据。所述处理包括删除不相关数据和/或提取选定的存储数据。当工作飞行传感器210A检测到可能潜在地在事故之前出现的状况(例如，高下降率)时，，方法100可自动记录例如相机图像的可视数据，完成图像存储，以还原事故场景。处理过的数据也可存储于存储装备中用于后续分析。操作者的飞行时间、飞行距离等能够在数据处理与分析单元242(如图8所示)中进行分析，以确定操作者的飞行经验并且编译关于操作者操作UAV 200A的技巧程度的统计，和优选数据统计。
参看图5，用于数据记录与分析的方法100还包括：在130，将传感器数据记录在数据存储单元中。虽然将传感器数据记录在数据存储单元中(在130)被示出且描述为与图示方法100分离，但是所述记录过程能够至少部分地集成在过程110和/或120中内。数据能够以选定速率采样，采样速率可取决于被采样的传感器210、220、230。举例来说，方法100可以高达每秒1000个样本的速率来采样惯性测量单元。相比较而言，GPS传感器通常较少被采样，并且在一个实施方式中，所述方法将以每秒10样本采样GPS以获得位置数据。
操作数据被写入到数据存储单元244(如图8所示)的速率能够视特定传感器210、220、230而变化。在一个实施方式中，速率可在每秒记录1兆字节(megabyte，Mb)到10Mb的范围内变化。操作传感器数据和扩展数据可在内部从耦合到平台200的传感器传输到数据处理与分析单元242(如图8所示)，并存储在数据存储单元244中。
如果惯性测量单元(IMU)传感器检测到灾难事件，例如由于事故导致的加速率急速变化，那么方法100可改变特定传感器210、220、230(例如视觉传感器220)的采样率，以获取更多的对于事故重现可能有用的信息。
在图6中，用于数据记录与分析的方法100还包括：在140，将操作传感器数据传递到地面设备。虽然将操作传感器数据传递到地面设备(140)被示出且描述为与图示方法100分离，但是所述传递过程能够至少部分地集成在一个或多个过程110或120或130内。操作传感器数据可用例如有线或无线的任何传统方式传递到地面站320(如图11所示)。对于飞行器或无人飞行器，有线数据传递是在平台200(如图11所示)通常在地面上时完成。
另外和/或备选地，操作和扩展数据能够在平台200在操作中时被传递到操作者或多个其它操作者。同一时间点仅仅只有一个操作者可以控制平台200的操作，第二操作者可控制扩展数据传感器。举例来说，对于UAV实施方式200A(如图12所示)，一个操作者可控制飞行命令(电源、俯仰、滚动以及偏航命令)，并且第二操作者可控制附着于UAV 200A的可移动相机的移动(如图12所示)。
在一个实施方式中，操作者的提供飞行命令的飞行数据配置文件将确定飞行性能设置。在另一实施方式中，扩展传感器操作者可开发扩展传感器操作者配置文件，所述配置文件可保存扩展传感器操作者的偏好。但是，扩展传感器操作者的配置文件将不会影响UAV200A的飞行性能特性。
保存在地面设备320(如图11所示)上的操作传感器数据可用于确定例行维护的时间(例如，每飞行100小时维护一次)或可被上传到在线数据库以用于平台200受损或毁损时的后续调用。
在一个实施方式中，操作和扩展传感器数据可获取能够与处于基于位置服务位置的其它人共享的平台经验的所有表现。可被共享的扩展数据包括记录航拍照片/图像、地理位置(纬度/经度数据)，以及照片/图像高度、照片拍摄时的姿态。扩展无人飞行器数据的社区共享允许更多的操作者不仅能看到漂亮的图像和视频，还能与他人共享远程经验、空中景色。
所传递的数据还能用于通过提醒操作者执行平台200的定期维护来增大安全性，例如，经过预定数量的事件后。所述提醒在操作者连接到地面站320(如图11所示)时完成，地面站320例如智能电话，或个人计算机(PC)上的平板计算机应用程序(App)或工作计划软件。所述软件可监控数据记录器240(如图11所示)，并且能使用对话框来提醒操作者进行必要的维护(例如，电池或电机服务)，从而使得牵涉平台200的事件更安全。
图7示出用于数据记录与分析的设备240，包括数据处理与分析单元242及输入端口246I。
用于数据记录与分析的设备240建置在芯片组附近，类似于多媒体智能电话中所发现的设计。数据处理与分析单元240的一个此实施方式能够使用基于精简指令集计算机(Reduced Instruction Set on Computers，RISC)的计算机设计方法实现，所述计算机设计方法使用精简指令集实现更高性能，执行这些指令时每条指令占用更少的微处理器周期。基于RISC的计算机设计方法的一个优点即设计上减少了晶体管的数目，从而降低了成本、减少热量而且减少电力使用。这些CPU特性是轻的、便携式电池供电装置所需要的。较简单设计有利于以较低成本实现更高效的多核CPU及更多的核心数，从而提供更好的能源效率。在一个实施方式中，所述设计可以是32位处理器。在备选实施方式中，所述设计可以是64位微处理器。
操作传感器数据能够由数据处理与分析单元242通过输入端口246I接收，所述输入端口246I通过通用串行总线(universal serial bus，USB)、控制器区域网络(Controller area network，CAN)、串行和/或其它标准网络连接从平台200的操作传感器210、220、230接收操作数据。
图8示出用于数据记录与分析的设备240，所述设备还包括数据处理与分析单元242、数据存储单元244、输入端口246I、输出端口246O以及扩展数据端口248。
操作传感器数据是从数据记录器240由数据处理与分析单元242通过输出端口246O传递。输出端口246O可以是通用串行总线(USB)、控制器区域网络(CAN)、串行和/或其它标准网络连接。
扩展数据端口248允许使用可移动媒体卡249(如图10所示)。所述扩展数据端口可接收安全数字(Secure Digital，SD)卡、紧凑型闪存(Compact Flash，CF)卡、外置U盘以及其它闪存或存储装备。操作者可指定可被记录在可移动媒体卡249上的操作数据和扩展数据。通过允许操作者将扩展数据保存在可移动媒体卡249上，操作者可记录其平台事件的图像和视频以与其它人共享。在一个实施方式中，操作者配置文件可被保存在可移动媒体卡249上，以便配置文件能够在多个平台200之间轻松传递。扩展数据端口248可支持容量在4十亿字节(gigabyte，GB)到32GB或更高容量的可移动媒体卡249。
参看图9，图示数据记录器240，其定位在用于数据记录与分析的系统400内。示出了系统400，其还包括操作传感器210、收发器250以及平台控制系统260。系统400的特定实施方式还可以包括视觉传感器220和/或非视觉传感器230。
用于数据记录与分析的系统400可配备各种操作传感器210以用于感测平台200的状况。这些操作传感器210可包括惯性测量单元、加速度计、平台控制输入、高度计、全球定位系统、平移传感器以及外部温度传感器。
与平台操作相关的操作数据传感器210可包括惯性传感器，例如IMU通常依靠加速度计、陀螺仪和/或磁力仪的组合来关于作用于选定平台200的速度、方位以及重力进行报告。IMU本质上是机械的质量自旋式垂直陀螺仪的现代化替代品，因为IMU是一个封闭系统，其可用于检测姿态、动作及有时检测一定程度的位置。IMU通常使用加速度计与角速率传感器的组合，通常包括测量三条轴线的三个加速度计及正交设置的三轴线速率陀螺仪。软件及相关的处理器，通常采用卡尔曼滤波(Kalman Filtering)，接着智能地结合加速度和角速率数据以确定俯仰/滚动姿态数据，所述姿态数据与重力有关，与平台200的加速度无关。因此，IMU提供精确的俯仰/横滚姿态及前进方向数据流，所述数据流完全基于惯性测量，而不依赖于视觉信息、卫星或任何外部技术依赖。IMU可连接到数据记录器240的输入中的一个输入。
IMU系统为本领域公知的，其中几个系统的描述可参见Smith等的美国专利No.4,675,820、Morrison等的美国专利No.4,711,125、Cardarelli等的美国专利No.6,725,719，以及Kohler等的美国专利No.7,066,004。类似数据也可使用其它方式产生，例如红外水平检测器，其使用红外签名来确定平台在俯仰轴线和横滚轴线上的姿态。
加速度计可用来测量垂直重(G)力。加速度计可为使用微机电系统(Microelectromechanical System，MEMS)技术制造的微加工半导体。加速度计可安装在传感器板上，以使得加速度计测量沿着平台200的三条轴线中的一条或多条轴线的重力。加速度计用来确定平台200在事件中是否遭受了剧烈的结构应力。对于平台200的一个飞行器实施方式，应力能够因为紊流状况期间的高度的突然改变、失速、盘旋或特技飞行演习以及硬着陆期间的非正常姿态而发生，特别是当飞行器正用于训练时。
在一个实施方式中，加速度计的输出可以是直流电压，其与重力和调整电路针对输出设置的偏移与比例因子成比例，以确保正确校准。调整电路可由可变部件的电阻器网络和一些旁路电容器组成。由电阻器-电容器电路组成的滤波器可移除高频噪音。产生的模拟信号可代表垂直重力，且可连接到飞行数据记录器240的其中一个模拟信号输入端。
举例而言，平台俯仰可使用加速度计来测量。在一个实施方式中，加速度计是使用MEMS技术制造的微加工半导体装置。所述装置能够通过检测施加在微加工到所述设备中的悬梁上的重力的变化来测量俯仰角。加速度计的输出可以是与倾角或俯仰角成比例的直流电压。缓冲器能够用来防止加速度计的输出被载入。低通滤波器能够移除可能存在于缓冲器输出中的不良噪音。产生的模拟信号代表俯仰角且可连接到飞行数据记录器240的其中一个模拟输入端。
举例来说，控制系统260可控制一个或多个飞行特性，例如平台200的姿态(俯仰、横滚以及偏航)、功率和/或速度。操作者对平台控制器310的输入可以无线方式传输到平台200。操作者输入能够通过移动平台控制器310上的一个或多个操纵杆来实现，也可以是一组命令指令，用于使平台200航行到某些已编程航路点。这些操作者输入能够通过平台收发器250接收并且传输到平台控制系统260和飞行数据记录器240两者。这些操作者控制输入能够在分析各种事件时使用并记录以用于稍后分析，例如事故后的调查。操作者控制输入能够用于确定事故原因或操作者控制平台200的技能。
平台200的高度可通过各种传感器来测定，所述传感器例如(但不限于)主动式或被动式高度计，包括激光、红外线、立体视觉、声波测距仪，以及大气压高度计。类似地，另外的距离传感器和视觉感测系统能够指出平台200的机身以观察附近物体的移动，从而确定平台200相对于如建筑物和山坡的垂直物体的垂直移动和水平移动。
在一个实施方式中，气压传感器可以是产生与静态气压成比例的直流电压的半导体装置。气压传感器的输出是与气压成正比的直流电压。为了过滤传感器噪音，能够使用噪音去耦滤波器。产生的模拟信号代表气压高度且可连接到飞行数据记录器240的其中一个模拟信号输入端。
通过各种计算操作，例如加速度传感器的积分运算，平台200的位置可通过操作数据来推算。备选地或另外，平台200可包括用于感测平台地理位置的全球定位系统(GlobalPositioning System，GPS)。在一些实施方式中，平台200可同时配备惯性传感器和GPS系统，两者可互相补充地使用。
来自卫星的GPS信号是使用直接序列扩频进行调制，直接序列扩频具有特定于每一卫星的伪随机码。GPS可包括信号处理器，信号处理器是专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)，其再生伪随机码且解扩GPS信号以形成基带信号。
GPS接收器有多达十二个频道，从而能同时从几个卫星接收信号。通常需要至少六个卫星来确定平台的位置。GPS估算来自每一卫星的信号的到达时间，使用所述信息和卫星在轨道上的已知位置，计算出接收器位置的纬度和经度。产生的数据可借由串行端口通过内部总线发出到数据处理与分析单元240。
GPS接收器的天线可为印刷电路板(Printed Circuit Board，PCB)，上有铜图案作为天线。GPS技术工作在大约1.5GHz的微波波段，从而使得天线尺寸相对较小。天线可以安装在平台200的机身的顶表面上。
平移传感器系统是用于检测位置和/或速率的系统。从通过相机系统获取的图像开始，能够收集关于一个或多个物体在视觉系统视野内的移动的光流或类似数据。由于所述数据包括耦合在一起的平移与旋转数据，因此数据优选通过进一步的数据处理去耦。去耦可使用来自IMU传感器系统的测量值来完成。IMU是一个用于检测姿态和/或角速率的传感器，但是也可以使用其它传感器。姿态和/或角速度数据可与光流或类似数据一起被处理以生成平移数据。因为数据的数量是高度的函数，所以数据的单位随高度而变化。
为了将平移数据转换成已知单位，高度传感器数据可被收集并用来处理平移数据。处理后，平台200的位置和/或速度数据是已知常数单位，且独立于高度数据。平台位置和/或速度数据、来源于人或另一计算机的平台位置命令数据、来源于人或另一计算机的平台速度命令数据、来源于高度检测器的数据以及来源于平台200的姿态和/或角速率传感器的数据可提供给平台控制系统260。取决于控制系统260的设置方式，可使用这些输入中的一个或两个输入。一系列控制器命令时从控制系统260生成，以使平台200以最佳方式执行由操作者命令的移动。
现在将详细描述上文提到的去耦过程。首先，光流或类似数据可根据传统光流和/或物体追踪方法用视觉传感器数据确定。接着，输入与平台200的高度和/或角速率相关的数据，并且补偿对应于这些移动的光流或类似数据。举例来说，如果平台200被检测到顺时针翻转1.25度，那么在数据去耦过程中减去1.25度。一旦滚动量被减去，可视数据中检测到的运动现仅为平台位置变化的结果，任何模糊不清的因素已被移除。因此，通过紧密结合光学数据与姿态和/或角速率数据，平台的位置可被确定。一旦位置确定后，平台200的速率可通过对位置求时间导数来确定。
首先将描述与视频系统关联的处理。使用计算方法在图像内进行物体追踪的计算机视觉社区内的已创建的研究领域早已存在。参看Jackson的美国专利No.4,794,384；Barrows的美国专利No.6,384,905、Gordon等的美国专利No.6,433,780；以及Roy的美国专利No.6,507,661。在一个实施方式中，当观察者相对一些物体移动时感觉到的物体的视觉移动允许操作者确定他离特定物体有多近以及操作者相对于所述特定物体的移动。举例来说，对于操作者，慢慢地越来越大，但是并没有移动到操作者视觉的一侧的物体能够被操作者理解为直接朝向观察者移动。在一个实施方式中，中央处理单元242可追踪视频图像内的所有“物体”或地标。当相机指向地面且图像内的地标全部在地面上时，被追踪的物体应全部以大致相同的速度和方向移动。图像中的地标的移动之间的相互关系可由处理器242来检测。所述处理可拒绝或忽略不符合所述相互关系的地标，例如靠近平台200下方飞行的小鸟。各种软件方法可用来确定如相机检测到的相对移动。此外，各种软件方法可提供不同程度的稳健性及拒绝虚假移动。
平移数据计算系统可采用特征选择，一种物体追踪方式，据此，追踪就对比度性质来说的最好特征。成像系统不需要正确地识别及标示物体，例如地面上的树、车或印刷线。平移数据计算系统仅仅需要了解所观察的物体(就树来说，高大的绿色物体)是要在随后的图像帧中被追踪的。了解物体的身份对于理解平台相对于物体的移动不是必要的。物体追踪特征是有利的，因为物体追踪可使用典型廉价处理器和现有的计算机能力来实现。物体追踪方法还意味着平台200下方的地形和平台200附近的障碍物都不需要预先了解或定义。在备选实施方式中，如果操作者希望平台200在视觉系统的视野内相对于特定物体移动，那么所述系统能够识别并追踪一个或多个可识别物体。
所公开的平移数据计算方法可确定系统400分析过的视频序列中的图像的移动矢量。从对视频序列的分析中，计算机仍然不能确定平台200的平移移动量，如果有平移移动的话。所述难题和每个难题的解决方案将在本文中描述。
平台200的旋转移动产生类似平移移动的视频序列。因此，试图仅通过可视数据流来操作平台200会导致操作者控制输入基于不明确的数据，当平台200遭遇任何实质的姿态改变时，所述状况将很可能被证明是灾难性的。但是，通过从视频序列中的平移移动中去耦旋转移动，不明确的数据将变为明确。去耦通过使用正确调谐的IMU来完成。IMU可输出准确的俯仰/横滚/偏航姿态信息的数据流，所述数据流仅通过惯性测量来确定。从IMU输出的数据流可用来确定视频序列中由于平台旋转改变(姿态改变)所观察到的移动量有多大与由于平移(例，位置改变)导致的移动量有多大。
由IMU和视觉系统检测到的旋转度构成Y轴，且样本数目构成X轴。每秒取得数千的传感器数据样本，仅仅几秒钟的传感器数据将会产生成千上万的数据点。传感器数据可相互相减，以从视觉信号中去除旋转分量从而得到平移位置。从另一个信号中减去所述信号可导致零平移移动。
不管配备这一系统的平台200的高度有多高，旋转移动将会类似地出现在视频序列中，因为相机每秒扫描地形一定数量的角度。因此，视频序列可通过如下方式去耦：取得平台200的俯仰/横滚姿态，将所述姿态数据与一因子相乘以均化俯仰/横滚数据和视频数据，然后从所述数量中减去所感知到的相机相对于视频序列的位移量。
在所公开系统400的一个实施方式中，外部空气温度能够使用固态温度传感器进行测量。外部空气温度传感器可包括产生直流电压的集成电路，所述直流电压与温度传感器周围的空气温度成比例。两条线将所述传感器连接到差分放大器，所述差分放大器提供某一增益和低阻抗输出。产生的模拟信号代表外部空气温度，并且能够连接到数据记录器240的其中一个模拟输入端。
在系统400的一个实施方式中，视觉传感器220能够用于获取视觉飞行数据，如图9所示。视觉传感器220有利之处在于重量轻且能提供高频数据馈入到数据记录与分析系统400的其它部件，以利可视数据的实时或接近实时的采集与呈现。视觉传感器220可包括各种各样的用于获取图像与视频的传统相机。
另外和/或备选地，平台200能够配备至少一个用于采集非视觉数据的非视觉传感器230，所述非视觉数据是关于声音、温度、压力、湿度、降水、风速和风向，和/或视觉不易获取的其它环境因素。用于非视觉数据采集的示例性仪器可包括，但不限于，光电传感器、热/红外传感器、彩色或单色传感器、多光谱成像传感器、分光光度计、光谱计、温度计、照度计、麦克风/声波换能器、压力传感器、高度传感器、流量传感器、湿度传感器、降水传感器、风速传感器、风向传感器、风速计、光雨传感器，和/或其它适宜的用于数据采集的装置。
图9也图示系统400可包括数据记录器240。数据记录器240提供对除扩展数据以外的操作平台数据的采集、分析和/或存储。数据记录器240在上文参看图7和图8加以更详细论述。在一个实施方式中，数据记录器240可安装在金属(例如不锈钢)形成的壳体(未示出)中。所述壳体作为数据记录器的第一层保护层，防撞击、防火和/或防水。在其它实施方式中，所述壳体可用一种或多种其它适宜的材料制成，例如铝、玻璃纤维、复合纤维材料或其它保护性材料。由基于硅的材料制成的热绝缘层保护数据记录器240免受热侵害，作为防火的第二保护层。
数据记录器的一个实施方式是飞行数据记录器240A(如图12所示)，其可用于载客飞机上。飞行数据记录器240A可记录预定飞行参数，例如控制和致动器位置、引擎信息、地理位置，和/或当日时间。对于载客飞机，FAA要求监控和记录八十八个参数，但是有些系统监控更多的参数。通常，对每一个参数每秒记录几次，然而当数据开始快速变化时，一些飞行数据记录器240A会以更高频率存储“突发”数据。大部分的飞行数据记录器240A在一个连续回路中能够记录大约17到25小时的数据。美国联邦法规当前没有要求无人飞行器200A(如图12所示)配有飞行数据记录器240A。
如图9所示，数据记录与分析系统400合并收发器250，所述收发器用于在平台200与地面系统300之间传输和接收数据，所述地面系统包括平台控制器310和地面站320。收发器250可从平台控制器310接收平台控制命令并且以任何传统方式(例如有线或无线方式)将所述命令转送到述平台控制系统260。收发器250可将操作传感器数据和扩展传感器数据传输到地面站320。
收发器250部分由几个元件组成，包括射频(Radio Frequency，RF)滤波器，所述RF滤波器仅允许指定信号波段通过。收发器250还包括RF前端，所述RF前端是集成电路，用于执行如下功能：降频转换RF信号到中频(Intermediate Frequency,IF)信号；放大IF信号；使用IF滤波器对信号滤波；以及使用芯片内的模数转换器将信号转换成两个数字分量：符号和量值。锁相回路滤波器被用于降频转换器，振荡器与作为时基的参考晶体一起内置至RF前端中。所述RF前端的IF放大器的增益可通过自动增益控制(Automatic gain control,AGC)信号来控制。
数据收发器的工作频率可在5.728GHz到5.85GHz的微波范围中。数据收发器天线接收和传输无线电信号。阻抗可使用天线匹配网络而匹配至电路的其余部分，所述天线匹配网络由电感器/电容器网络组成。收发器可为执行收发微波信号的专用集成电路。功率输出可在几毫瓦的范围内，因为收发器被设计用来在短距离，即300米到500米，内工作。
在一个实施方式中，平台200可经装配以与数据记录与分析系统400的一个或多个其它系统部件，例如平台控制器310和/或地面站320，无线通信。数据记录与分析系统400的平台200在无线通信网络内可用作为通信端点，例如手机。因此，任何适用于通信端点的传统无线通信协议可促进类似平台200、平台控制器310和/或数据记录与分析系统400的任何其它部件之间的通信。举例来说，平台200可创建与控制器310或地面站320的数据上行链路通道和/或下行链路通道。
收发器250也可使用任何类别的传统无线通信方式，例如，无线电、无线保真(Wireless Fidelity,WiFi)、蜂窝技术、卫星以及广播来操作。示例性适宜的无线通信技术包括，但不限于，全球移动通信系统(Global System for Mobile Communications，GSM)、通用分组无线服务(General Packet Radio Service，GPRS)、码多分址(Code DivisionMultiple Access，CDMA)、宽频CDMA(Wideband CDMA，W-CDMA)、CDMA2000、IMT单载波、增强型数据速率GSM演进(Enhanced Data Rates for GSM Evolution，EDGE)、长期演进(Long-Term Evolution，LTE)、高级LTE(LTE Advanced)、分时LTE(Time-Division LTE，TD-LTE)、高性能无线局域网(High Performance Radio Local Area Network，HiperLAN)、高性能无线广域网(High Performance Radio Wide Area Network，HiperWAN)、高性能无线城域网(High Performance Radio Metropolitan Area Network，HiperMAN)、本地多点分配服务(Local Multipoint Distribution Service，LMDS)、全球微波接入互操作性(WorldwideInteroperability for Microwave Access，WiMAX)、ZigBee、蓝牙(Bluetooth)、快闪正交频分复用(Flash Orthogonal Frequency-Division Multiplexing，Flash-OFDM)、大容量空分多址(High Capacity Spatial Division Multiple Access，HC-SDMA)、iBurst、通用移动电信系统(Universal Mobile Telecommunications System，UMTS)、时分双工UMTS(UMTS Time-Division Duplexing，UMTS-TDD)、发展高速分组接入(Evolved High SpeedPacket Access，HSPA+)、时分同步的码分多址(Time Division Synchronous CodeDivision Multiple Access，TD-SCDMA)、演进数据优化(Evolution-Data Optimized，EV-DO)、数字增强型无线通信(Digital Enhanced Cordless Telecommunications，DECT)以及其它无线通信技术。
在一些实施方式中，平台200和数据记录与分析系统400的子系统能够通过第三代或第四代无线3G或4G移动通信技术进行通信。3G技术和4G技术基于符合由国际电信联盟(International Telecommunications Union,ITU)颁布的国际规范的移动通信标准。3G技术和4G技术提供每秒200千比特至每秒几千兆比特的信息传输速率，从而使得所述技术广泛适用于使用大带宽传输高分辨率图像和视频。3G技术通常是可靠性和数据传输速率符合国际移动通信2000(International Mobile Telecommunications 2000,IMT-2000)标准的技术。常见的商业3G技术包括，例如，基于扩频无线电传输技术的系统和无线电接口，例如通过第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project,3GPP)标准化的UMTS系统、W-CDMA无线电接口、中国提议的TD-SCDMA无线电接口、HSPA+UMTS版本、CDMA2000系统以及EV-DO。此外，其它技术，例如EDGE、DECT以及移动WiMAX也符合IMT-2000，因而也被ITU批准作为3G标准。相应地，此处所用的“3G”这个词包括，但不限于，任何符合IMT-2000的技术，包括此处所提到的那些技术。
相较而言，4G技术被广泛地理解为符合高级国际移动通信(InternationalMobile Telecommunications Advanced，IMT-Advanced)规范的技术，其要求在高移动性通信时最高速度达到每秒100兆比特，在低移动性通信时达到每秒一千兆比特。自2010年10月起，ITU批准的4G标准包括高级LTE和高级无线MAN(例如，IEEE802.16)。但是，一些商业运营商发布的4G服务不完全符合高级IMT规范，例如LTE、移动WiMAX和TD-LTE。相应地，此处所提到的“4G”这个词包括，但不限于，稍后的这些技术，例如LTE、移动WiMAX和TD-LTE，以及那些符合高级IMT的技术，包括此处所描述的那些技术。
在其它实施方式中，平台200可使用第五代(Fifth Generation,5G)移动通信网络，以促进数据记录与分析系统400的相关子系统之间的通信。5G是超越当前4G/高级IMT-标准的下一代移动通信标准。
在一些实施方式中，所述系统的子系统所使用的无线通信技术可被加密，以利于数据记录与分析系统400中的安全通信。适宜的加密方法包括，但不限于，互联网密钥交换、互联网协议安全性(Internet Protocol Security，IPsec)、Kerberos、点对点协议(Point-to-Point Protocol)、传输层安全性(Transport Layer Security)、SSID隐藏、MAC ID过滤、静态IP地址分配(Static IP Addressing)、802.11安全性、有线等效保密(WiredEquivalent Privacy，WEP)、Wi-Fi保护接入(Wi-Fi Protected Access，WPA)、WPA2、临时密钥完整性协议(Temporal Key Integrity Protocol，TKIP)、可扩展认证协议(ExtensibleAuthentication Protocol)、轻量级可扩展认证协议(Lightweight ExtensibleAuthentication Protocol，LEAP)、受保护的可扩展认证协议(Protected ExtensibleAuthentication Protocol，PEAP)，以及其它市售的加密技巧。
因此，现存的用于当前通信端点的无线技术可很容易地适用于平台200。举例来说，通过为平台200配备无线卡(如用于移动电话的无线卡)或其它适宜的无线通信硬件，平台200能够轻易地集成到现存网络中。备选地和/或另外地，在需要时可使用专有通信硬件。
如图9所示，数据记录与分析系统400可包括平台控制系统260。平台控制系统260能够通过收发器从平台控制器310接收控制命令，或基于先前所述的对操作数据的分析而从数据记录器240接收控制命令。
数据记录与分析系统400能够合并到各种类型的平台200，包括无人飞行器200A，中。一个通用类型的UAV 200A是例如由多个旋翼推进的空中旋翼飞机。具有四个旋翼的旋翼飞机也称为四轴飞行器(quadcopter)、四旋翼直升机或四旋翼。图13图示四轴飞行器。这样的设计可使得UAV 200A具有大的运动范围，提供垂直起落以及半空盘旋以获取静态空中图像。适用于数据记录与分析系统400的示例性四轴飞行器包括众多目前市售的模块。各种其它类型的无人飞行器200A适用于数据记录与分析系统400，包括其它旋翼设计，包括单旋翼直升机、双旋翼、三旋翼、六旋翼以及八旋翼设计。也能使用固定翼及固定翼与旋翼混合式UAV 200A。
图13图示具有四个中型旋翼的四旋翼，所述四个旋翼以推力矢量均指向相同向下方向的方式安装。旋翼/风扇分别定位在UAV 200A的各角落，并且每一旋翼/风扇提供升力以支撑相关角落。风扇可用任何适宜的方式排配，包括菱形配置(其中一个风扇在前，一个风扇在后，一个风扇在右，一个风扇在左)和/或矩形配置(两个风扇在左，两个风扇在右)。每个旋翼的总推力可用任何传统方式进行控制，包括通过改变旋翼的旋转速度(RPM)和/或通过改变每个推进器的俯仰度。四轴飞行器包括混合单元，所述混合单元包括计算机(未示出)，所述计算机从控制系统260读取俯仰和横滚命令，控制系统260对四个推进器中的每一个都输出单独推进命令。举例来说，如果控制系统260发出命令“向右倾斜飞行(bankright)”，那么所述混合单元可对左边的风扇发出命令以提供增加的推力(通过加速或增加俯仰度)，而右边的风扇能够提供较小推力(通过减速或减小俯仰度)。同样地，向前倾斜(pitch forward)命令可使得在后的风扇增加推力，在前的风扇减小推力。假定两个风扇在一个方向上旋转，而另两个风扇在另一方向上旋转，偏航命令将使两个顺时针旋转的风扇加速且使两个逆时针旋转的风扇减速。
用于控制无人垂直起落(Vertical Take-off and Landing,VTOL)飞行器的一个方法是使得UAV 200A(如图12所示)被遥控器从外部位置远程控制。所有飞行命令是以无线方式传输到UAV 200A，因此，远程操作者可从远端位置控制UAV 200A。远程操作者能够通过视觉上利用清晰的视距传输、观察视频显示器、传感器或其某一组合的方式来监控UAV200A。通过在UAV 200A上安装一个或多个可远程观看的视频相机，位于远处的操作者能够获取UAV 200A的位置和速度。总之，能直接看到靠近地面的操作，例如在起飞和着陆期间，会更有利，使得操作者可从视频系统外的飞行器获得直接视觉提示。因此，当所公开的控制UAV 200A的方法已用于固定翼飞行器中时，远程飞行器控制在应用于VTOL UAV时具有要求操作者有较高水平的技能及干预能力的缺点。
用来控制无人VTOL飞行器的另一方法结合上述技术中的一些技术与机载(on-board)稳定性控制系统和“自动驾驶(autopilot)”系统。自动驾驶系统可使用惯性测量单元(IMU)以使得UAV 200A能够做出一些微小调整以维持水平飞行和/或盘旋。虽然这个公开的控制方法提供旋转传感信息，但是所述方法不提供任何平移信息。因此，系统不能说明盘旋飞行器与高速飞行的飞行器之间的区别，因为两个UAV200A可能都平行于地面。与使用仅采用遥控的方法相比，使用带有遥控功能的自动驾驶系统可使得UAV 200A更容易控制，但是基本上仍然具有相同缺点。
控制UAV 200A的第三种方法类似于第二种，仅仅在于还增加了机载GPS功能以控制UAV 200A的飞行路径。使用这种方法，操作者可将几个航路点编程到UAV200A的飞行计算机中。然后，所述计算机可控制UAV 200A依照指定线路飞行。通常，飞行线路可因为系统的低分辨率而远离障碍物。通常需要人类操作者使UAV起落，除非有一个非常大的空旷的着陆区域且飞行器能够进行不太平稳的着陆。但是，通过GPS控制的自动驾驶系统，靠近地面、建筑物或其它兴趣点的游荡通常是不可行的。
尽管在图9中示出，仅为图示目的而描述为包括一个操作传感器，但是平台可包括任何适宜数量的操作传感器210。示例性的适宜传感器可包括加速度计、陀螺仪、惯性测量单元、高度计、全球定位传感器、气压传感器以及气温传感器中的至少一种。对于选定的平台200，操作传感器210可统一和/或不同，和/或对于一系列平台200中的每一平台200，传感器的数量和/或组合也可以统一和/或不同。
图10图示用于数据记录与分析的另一设备，其包括数据处理与分析单元242、数据存储单元244、网络端口245、输入端口246I、输出端口246O，以及扩展数据端口248和可移动数据存储卡249。
数据记录器240还合并数据存储单元244。数据存储单元244可合并单独组的保护外壳。所述单独组的保护外壳能够帮助增大存储在数据存储单元244中的记录数据即使在数据记录器240的大部分内部部分损坏的情况下被恢复的可能性。关于数据存储单元244使用单独组的保护外壳提供降低总体外壳成本的又一优点，因为保护等级主要集中在数据存储单元244上，而其在尺寸上远小于数据记录器240。
数据存储单元244可通过包括多个存储器模块来提供内部冗余。每一存储模组能够记录至少4千兆位(Gigabytes，GB)的数据。存储器模块有利地使用闪存，所述闪存为可电擦除可编程的存储器装置，其可写入和/或无限期地保留内容，即使在没电时。非易失性闪存存储器可以任何传统方式，包括通过串行接口和/或并行接口，与数据处理与分析单元240连接。
数据检索通常在平台200在地面上未移动时进行。虽然所述无人飞行系统的实施方式允许在飞行时导出操作和扩展数据。便携个人计算机(PC)可用作为地面站320。便携电子装置，例如智能电话或平板计算机，也可用作为地面站320。一旦被传递到地面站320，操作或扩展平台数据可用于实验、事故后数据分析，或基于位置的社区网络中的社区共享。
数据记录器240具有容量以存储来自所有操作传感器210、视觉传感器220和非视觉传感器230的数据。在一个实施方式中，操作者可选择数据记录器240将要记录到数据存储单元244的传感器。数据存储单元244能够存储操作传感器信息、视觉及非视觉传感器数据所涉及的几个事件或飞行。所记录数据能够用包括专有格式的任何传统格式存储在数据模块244中。
所存储的操作和扩展数据可允许各种事件后分析，包括所述数据的社会使用。操作和扩展数据可用于确定操作者的平台200经验。操作者可建立配置文件并且保存他或她关于平台200的事件的操作数据。
飞行数据传感器240的电能可来源于平台的电能供应，并且通常为11.1伏特到12.6伏特范围内的直流电压。平台为以下各部分供电：控制器模块、GPS接收器模块、传感器和信号调节模块的特定电路、备用存储器模块机以及射频数据收发器250。在运行过程中如果发生电力故障，数据记录器240可通过使用可选的备用电池(未示出)继续工作。
网络端口245允许通用接口用于输入端口246I和输出端口246O两者。数据可通过数据输出端口246O通过通用串行总线(BUS)、控制器区域网络(CAN)、串行和其它标准网络连接来传递。网络端口245可通过数据输入端口246I从定位在平台200上的多个传感器接收数据，如先前所论述。传感器数据通过数据输入端口246I进入并且被传递到数据处理与分析单元242。数据是通过输出端口246O从UAV 210A(如图12所示)传输到地面站320。
图11图示用于数据分析的系统400的另一实施方式，所述系统包括：操作传感器210、视觉传感器220、非视觉传感器230、数据记录器240、平台控制系统250、收发器260、平台控制器310以及地面站320。这些元件中的每一个元件能够以如上文所论述且如图1到10中所图示的方式工作。
虽然仅为说明目的而在图11中示出且描述为包括一个地面站，但是所述平台可包括任何适宜数量的地面站320。示例性适宜的地面站可包括智能电话、平板计算机或个人计算机中的至少一种。对于选定的平台200，地面站320可以统一和/或不同，和/或对于一系列平台200中的每一个平台200，地面站的数量和/或组合可以统一和/或不同。
图12图示用于数据分析的系统400的另一实施方式，其中平台200为无人飞行器200A。系统400包括操作传感器210A、视觉传感器220A、非视觉传感器230A、飞行数据记录器240、UAV收发器250、UAV控制系统260、UAV控制器310以及UAV地面站320A。
在一些实施方式中，地面站320可位于空置地，允许UAV 200A在空置地中安全着陆，直到UAV 200A可手动地定位、再充电和/或维修以供进一步的运行。在其它实施方式中，地面站320A可包括一些支持系统，例如用于给为UAV 200A供电的电池再充电的再充电站。在UAV200A由除电力以外的电源供电的其它实施方式中，地面站320同样地可包括其它适宜的支持系统以用于补充UAV 200A的电力供应。这些再充电站和其它电站优选地允许UAV200A的自动对接，以使得能够进行再充电/重新供电而不需要人为介入。在一些实施方式中，地面站320A处的支持系统重量轻且可携带，以致在需要搬移地面站320时不引人注意且容易移动。
在一些实施方式中，每一地面站320A被配置为容纳单个UAV200A。在其它实施方式中，每一地面站320配置为同时容纳多个UAV200A。
示例性软件界面允许操作者使用移动装置通过Wi-Fi网络来控制单个UAV 200A。各种输入和输出功能能够通过示例性操作者界面来实施，所述示例性操作者界面包括，但不限于，菜单与模式之间的导览(navigation)、相机控制项、飞行姿态和雷达功能、飞行参数、无线信号强度、UAV电量、UAV GPS状态、存储器状态、存储器槽状态、相机快门按钮、相机记录按钮、相机设置以及飞行参数。在一个实施方式中，视觉和非视觉数据皆可可视地呈现；视觉数据以显示在屏幕上的图像的形式呈现，非视觉数据以同样可视化地显示的参数的形式呈现。
通常，数据是从数据记录器240传输到地面站320。举例来说，人们能够在便携电子装置上安装应用以显示数据。操作和扩展数据也可在UAV 200A在飞行时传输到其它类型的便携电子装置，例如智能电话。
虽然为说明目的而在图12中示出且描述为包括一个UAV地面站320A，但是无人飞行器200A可包括任何数量的UAV地面站320A。示例性适宜的UAV地面站320A可包括智能电话、平板计算机或个人计算机中的至少一种。对于选定的无人飞行器200A，地面站320A可以统一和/或不同，和/或对于一系列UAV中的每一UAV 200A，地面站320A的数量和/或组合可以统一和/或不同。
所公开的实施方式容易具有各种各样的修改和备选形式，并且其特定实例已通过举例方式在图中示出并在本文中详细描述。然而，应理解，所公开的实施方式并不限于所公开的特定形式或方法，相反地，所公开的实施方式应当涵盖所有修改、等效物和备选物。

Claims (52)

1.一种分析由定位在移动平台上的传感器采集的所记录数据的方法，
包括：
分析由所述传感器采集的所记录操作数据；以及
响应于所述分析而更新所述平台的操作参数。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述分析所述操作数据包括：
创建平台操作者的操作者配置文件；
基于所述操作者配置文件而创建所述操作参数的初始值；以及
确定所述操作数据是否超出所述操作参数的所述初始值。
3.如权利要求2所述的方法，其中所述更新包括：
若所述操作数据超出所述初始值，则变更所述平台的操作参数；以及
若所述操作数据在所述初始值范围内，则维持所述平台的所述操作参数。
4.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述分析所述操作数据包括从所述传感器接收所述操作数据。
5.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述更新所述操作参数包括：
从多个在先事件中检索所记录操作数据；
分析所述所记录操作数据以确定平台操作者的经验水平；
基于所述分析所述所记录操作数据而表征所述平台操作者的所述经验水平；和以下各项中的至少一项：
当所述平台由如通过所述平台操作者的所述经验水平的所述表征所确定的有经验的平台操作者操作时，增加平台性能特性；以及
当所述平台由如通过所述平台操作者的所述经验水平的所述表征所确定的初学平台操作者操作时，减少平台性能特性。
6.如权利要求5所述的方法，还包括：
基于所述所记录操作数据而表征所述平台操作者的所述经验；以及
基于所述操作者的所述经验的所述表征而启用所述平台的不同级别功能。
7.如权利要求6所述的方法，其中所述启用不同级别功能包括限制所述移动平台的高度、距离和速度中的至少一项。
8.如上述权利要求中任一项所述的方法，还包括记录所述操作数据在数据存储单元中。
9.如上述权利要求中任一项所述的方法，还包括传递所述操作数据到地面设备。
10.如权利要求9所述的方法，其中所述传递所述操作数据包括在所述平台操作期间将所述操作数据传递到所述地面站。
11.如上述权利要求中任一项所述的方法，还包括传输所述采集到的操作数据到至少一个其它操作者。
12.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述分析所述操作数据包括分析与以下各项中的至少一项相关联的操作数据：
所述平台的地理位置，
所述平台的高度，
所述平台的加速度，
所述平台的速度，以及
由所述平台接收的控制器输入。
13.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述分析所述操作数据包括记录来自安装在所述平台上的相机的静态图像或视频。
14.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述分析所述操作数据包括记录来自安装在所述平台上的麦克风的音频。
15.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述分析所述操作数据包括确定牵涉所述平台的事故的原因。
16.一种计算机指令集，用于执行上述权利要求中任一项所述的方法。
17.一种用于分析由定位在移动平台上的操作传感器采集的所记录数据的系统，包括：
操作传感器；以及
数据记录器，所述数据记录器包括：
处理器，被配置为分析由所述操作传感器采集的所记录操作数据，且被配置为响应于所述分析而更新所述移动平台的操作参数；以及
数据存储单元，被配置为存储所述所记录数据。
18.如权利要求17所述的系统，其中所述处理器对所述操作数据执行统计分析并且响应于所述统计分析而修改所述平台的性能特性。
19.如权利要求18所述的系统，其中所述统计分析包括了解平台操作者的用户习惯、经验和技能中的至少一项。
20.如权利要求17至19中任一项所述的系统，其中所述操作传感器包括以下各项中的至少一项：用于确定所述平台的实时位置的地理定位传感器；加速度计；控制器输入传感器；用于检测姿态和角速率的惯性测量单元；超声波传感器；以及双目相机。
21.如权利要求17至20中任一项所述的系统，其中所述处理器执行对牵涉所述移动平台的事故的原因的确定。
22.如权利要求17至21中任一项所述的系统，还包括安装在所述移动平台上的成像装置，用于将静态图像或视频记录到所述数据存储单元。
23.如权利要求21所述的系统，其中所述成像装置在所述事故发生时获取所述事故的图像或视频，以改善事故调查。
24.如权利要求17至23中任一项所述的系统，其中所述处理器在所述事故发生时采集所述操作传感器的数据，以改善事故调查。
25.如权利要求17至24中任一项所述的系统，还包括安装在所述移动平台上的麦克风，用于将音频记录到数据存储单元。
26.如权利要求17至25中任一项所述的系统，其中所述处理器被配置为从多个在先事件中检索所记录操作数据，且被配置为分析所述所记录操作数据以确定平台操作者的经验水平。
27.如权利要求17至26中任一项所述的系统，其中所述处理器基于所述分析所述所记录操作数据而表征所述平台操作者的所述经验水平；且所述处理器被配置为：当所述平台由如通过所述平台操作者的所述经验水平的所述表征所确定的有经验的平台操作者操作时，增加平台性能特性；以及当所述平台由如通过所述平台操作者的所述经验水平的所述表征所确定的初学平台操作者操作时，减少平台性能特性。
28.如权利要求27所述的系统，其中所述处理器被配置为基于所述操作者的所述经验的所述表征而启用所述移动平台的不同级别功能。
29.如权利要求28所述的方法，其中所述启用不同级别功能包括限制所述移动平台的高度、距离和速度中的至少一项。
30.如权利要求17至29中任一项所述的系统，还包括与所述数据记录器耦合的发送器，用于将所述操作数据传输到多个地面站。
31.如权利要求30所述的系统，其中所述地面站包括智能电话、平板计算机、可穿戴电子装置或个人计算机中的至少一种。
32.如权利要求30或权利要求31中任一项所述的系统，其中所述地面站包括再充电站，用于对为所述移动平台供电的电池再充电，所述再充电站被配置为所述移动平台的自动对接。
33.如权利要求30至32中任一项所述的系统，其中所述发送器通过第三代(3G)或第四代(4G)移动电信技术无线网络和/或通过传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)传输所述操作数据。
34.如权利要求17至33中任一项所述的系统，其中所述数据存储单元包括多个冗余的非易失性存储器模块。
35.如权利要求17至34中任一项所述的系统，其中所述数据记录器包括可移动存储器内存存储装置，所述可移动存储器内存存储装置可选地包括闪存驱动器。
36.如权利要求17至35中任一项所述的系统，其中所述数据记录器包括预处理器，用于预先分析所记录操作数据。
37.如权利要求17至36中任一项所述的系统，其中所述平台为船。
38.如权利要求17至37中任一项所述的系统，其中所述平台为飞行器。
39.如权利要求17至38中任一项所述的系统，其中所述平台为无人飞行器。
40.一种数据记录器，被配置为从定位在移动平台上的传感器接收数据，所述数据记录器包括：
处理器，用于分析由所述操作传感器提供的操作数据；以及
数据存储单元，用于记录所述操作数据。
41.如权利要求40所述的数据记录器，其中所述处理器对所述操作数据执行统计分析并且响应于所述统计分析而修改所述平台的操作参数。
42.如权利要求40或权利要求41所述的数据记录器，所述数据记录器还包括数据输出端口，用于导出所述数据。
43.如权利要求40至42中任一项所述的数据记录器，所述数据记录器还包括数据输入端口，用于与所述操作传感器通信以及用于将所述操作数据提供到所述处理器。
44.如权利要求40至43中任一项所述的数据记录器，所述数据记录器还包括多个冗余的非易失性存储器模块。
45.如权利要求40至44中任一项所述的数据记录器，其中所述数据记录器还包括可移动存储器内存存储装置，例如闪存驱动器。
46.如权利要求40至45中任一项所述的数据记录器，其中所述数据记录器还包括独立于所述平台的电源。
47.如权利要求40至46中任一项所述的数据记录器，还包括连接到所述数据记录器的发送器，用于将所述操作数据共享到多个其它操作者。
48.如权利要求47所述的数据记录器，其中所述发送器通过第三代(3G)或第四代(4G)移动电信技术无线网络和/或通过传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)传输所述操作数据。
49.如权利要求40至48中任一项所述的数据记录器，还包括包围所述数据记录器的坚硬的密封防水外壳。
50.如权利要求40至49中任一项所述的数据记录器，其中所述数据记录器包括飞行数据记录器。
51.如权利要求40至50中任一项所述的数据记录器，其中所述平台包括飞机。
52.如权利要求40至51中任一项所述的数据记录器，其中所述平台包括无人飞行器。
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