CN110121740B - 用于无人飞行器的避碰系统及方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于交通工具的避障系统，该避障系统可以包括：通信装置；多个传感器，该多个传感器被配置为在交通工具的预定距离内检测碰撞威胁；以及处理器。处理器可以通信地耦合到通信装置和多个传感器，并且被配置为接收经由所述通信装置被传送到控制系统的导航命令。处理器还可以从所述多个传感器中的至少一个接收反映障碍物位置的障碍物数据。使用障碍物数据，处理器识别用于避开所述障碍物的方向。作为响应，处理器可以经由所述通信装置向所述控制系统输出命令，致使交通工具在所述飞行方向上行驶。使用障碍物数据，处理器还可以执行降落辅助模块、具有飞行员超控的三区域碰撞保护功能和/或目标滤波功能。

Description

用于无人飞行器的避碰系统及方法
相关申请的交叉引用
本申请依据35 U.S.C§119(e)要求于2017年1月6日提交的临时专利申请序列号62/443,087的权益，其内容通过参考并入本文。
技术领域
本公开一般涉及自主交通工具导航，并且更具体地，涉及用于在静止和/或移动物体周围进行检测和自动导航的系统、方法及技术。本公开还涉及用于在物体周围进行检测和自动导航的传感器-和交通工具-不可知/无关的系统、方法及技术。
背景技术
无人空中交通工具(“UAV”)技术已被证明是一种可用于涉及情报、监视、侦察和有效载荷传递的任务剖面的有价值的工具。在诸如低空城市侦察的背景下，UAV(诸如微型空中交通工具(“MAV”))可能遇到可被固定或移动并且未提前知道其位置的大障碍物和小障碍物二者。此外，由于UAV和MAV倾向于在受限制、杂乱的环境中飞行，因此它们容易与物体撞击或碰撞。此外，UAV和MAV通常比传统的空中交通工具更便宜，并且因此更普遍，而且经常被较不熟练的飞行员使用，而这种飞行员可能进而导致碰撞。用于防止UAV和MAV撞上物体和其他障碍物的现有技术(诸如全球定位系统(“GPS”))通常不足，因为许多物体不能经由GPS设备被识别，而且取决于地形、GPS准确度性能在各种环境中差值很大。
相应地，仍然需要改进的自主交通工具导航系统和避障系统，其能够对杂乱的导航环境中的各种未知障碍物做出响应。此外，还需要一种用于增强和/或超控被传送到交通工具的导航命令的自主交通工具导航或避障系统。
发明内容
可以利用具有多个传感器(例如，声学传感器、视觉传感器等)的飞行控制系统来改进自主交通工具。多个传感器可以与用于小型空中交通工具的避碰解决方案结合使用，诸如PanoptesTM避碰系统，更具体地称为动态避障系统。
根据第一方面，一种用于在飞行器中提供碰撞保护的方法，该方法包括：从位于飞行器上并且与处理器可操作地耦合的传感器接收传感器输入，其中该传感器被配置为识别视场内的障碍物；从飞行员接收飞行员命令流；至少部分地基于所述传感器输入识别视场内的障碍物；从障碍物位于的视场内的多个区域中确定一个区域，其中至少部分地基于传感器输入确定该区域；设置依据确定步骤中所确定的区域而变化的控制输入；将控制输入输入到比例微分(PD)控制器以生成控制数据；经由处理器生成依据控制数据而变化的控制命令流；并且经由处理器将控制命令流与飞行员命令流进行比较，以确定来自飞行员的飞行员命令流是否安全。
根据第二方面，一种用于在飞行器中提供碰撞保护的导航系统包括：传感器，其被配置为耦合到飞行器并识别视场内的障碍物；处理器，其与传感器和存储器装置可操作地耦合，其中该处理器被配置为从飞行员接收飞行员命令流，其中该处理器还被配置为：至少部分地基于来自所述传感器的传感器输入识别视场内的障碍物；从障碍物位于的视场内的多个区域中确定一个区域，其中至少部分地基于传感器输入确定该区域；设置依据确定步骤中所确定的区域而变化的控制输入；将控制输入输入到比例微分(PD)控制器以生成控制数据；经由处理器生成依据控制数据而变化的控制命令流；并且经由处理器，将控制命令流与飞行员命令流进行比较，以确定来自飞行员的飞行员命令流是否安全。
在某些方面，当确定来自飞行员的飞行员命令流是不安全的时，控制命令流被传送到飞行器的飞行控制器，以替代飞行员命令流。
在某些方面，当确定来自飞行员的飞行员命令流是安全的时，飞行员命令流被传送到飞行器的飞行控制器。
在某些方面，传感器输入包括范围速率估计或范围估计。
在某些方面，飞行员命令流来自人类飞行员。
在某些方面，飞行员命令流来自自动驾驶仪。
在某些方面，多个区域包括第一区域、第二区域和第三个区域、例如传入区域(incoming region)、恐慌区域和/或临界区域。
在某些方面，第一区域被定义为传感器最大范围和第一阈值(例如，传入阈值)之间的区域。
在某些方面，第二区域被定义为第一阈值和第二阈值之间的区域。
在某些方面，第三区域被定义为第二阈值(例如，恐慌阈值)与飞行器之间的区域。
在某些方面，如果飞行员命令流可被处理器解释为试图(1)减小飞行器与障碍物之间的范围或(2)将飞行器的速率增加到控制数据所设置的速率限制以上，则确定飞行员命令流是不安全的。
在某些方面，可以从飞行员接收飞行员超控命令，其中飞行员超控命令超控控制命令流。
在某些方面，处理器被配置为执行目标滤波操作。
在某些方面，目标滤波操作包括以下步骤：从雷达(RADAR)系统接收飞行器视线内的障碍物的范围和幅度数据；经由处理器并且至少部分地基于范围和幅度数据确定幅度是否饱和；经由处理器计算反映范围和幅度数据随时间变化的轨迹的至少一部分的标准偏差；经由处理器确定用于轨迹的新范围点；经由处理器计算轨迹的新范围点与来自传入数据的分配的范围之间的最小差值；并经由处理器通过临界阻尼低通滤波器(LPF)计算置信度和低通值。
在某些方面，使用从信号均值(mean)、标准偏差和幅度导出的统计项的加权平均来计算置信度和低通值。
在某些方面，加权平均是操作者针对所期望的滤波器性能定义的。
根据第三方面，一种用于提供目标滤波以提高飞行器中的精确度的方法包括：从RADAR系统接收飞行器视线内的障碍物的范围和幅度数据；经由处理器，至少部分地基于范围和幅度数据，对于预定数量的障碍物中的每个确定幅度是否饱和，其中处理器被配置为如果幅度饱和，则将范围设置为已知的良好值；经由处理器计算反映范围和幅度数据随时间变化的轨迹的至少一部分的标准偏差；经由处理器确定用于轨迹的新范围点；经由处理器计算轨迹的新范围点与来自传入数据的分配的范围之间的最小差值；经由处理器确定是否满足多个条件中的每个，其中，处理器被配置为如果不满足多个条件中的一个或更多个，则使用线性回归计算新的滤波范围点；递增迭代计数器；以及经由处理器通过临界阻尼低通滤波器(LPF)计算置信度和低通值。
在某些方面，针对飞行器视线内预定数量的障碍物中的每个执行或重复每个步骤。
在某些方面，预定数量的障碍物包括飞行器视线内最突出的五个障碍物。
在某些方面，标准偏差是轨迹的最近20个点，所述轨迹是通过该20个点的线性回归。
在某些方面，最小差值是轨迹的最近范围与来自传入数据的分配的范围之间的差。
在某些方面，多个条件包括:是否(1)最小差值大于3.5倍的标准偏差；以及(2)最小差值大于0.4。
在某些方面，多个条件还包括：是否(1)标准偏差小于0.2；以及(2)迭代计数器小于15。
在某些方面，使用从信号均值、标准偏差和幅度导出的统计项的加权平均来计算置信度和低通值。
在某些方面，加权平均是操作者针对所期望的滤波器性能定义的。
附图说明
本文描述的设备、系统和方法的前述和其他对象、特征和优点将从以下对其特定实施例的描述中变的明显，如附图中所说明的，其中相似的附图标记指代相似的结构。附图不一定是按比例绘制的，而是将重点放在说明本文中所描述的装置、系统和方法的原理上。
图1说明了使用动态避碰系统的自主导航的环境。
图2a说明了具有动态避碰系统的第一示例自主交通工具。
图2b说明了具有动态避碰系统的第二示例自主交通工具。
图2c说明了具有其传感器位于面向下配置中的自主交通工具。
图2d说明了具有其传感器位于面向前配置中的自主交通工具。
图2e说明了具有其传感器位于面向前配置和面向下配置中的自主交通工具。
图3是自主交通工具的动态避碰和导航系统的方框图。
图4是当交通工具从一个位置导航到一个目标时使用动态避碰系统的方法的流程图。
图5a至图5c说明了示例RADAR飞行控制/避碰(RFCA)模块。
图6a是具有飞行员超控的示例三区域碰撞保护功能的流程图。
图6b是飞行器相对于三个区域的说明。
图7是示例降落辅助模块的流程图。
图8是示例目标滤波器的输入和输出示意图。
图9是示例目标滤波功能的流程图。
具体实施方式
下文将参考附图描述本公开的实施例。在以下描述中，不详细描述众所周知的功能或构造，因为它们将不必要的细节掩盖本公开。本文中描述的是用于自主交通工具导航的装置、系统和方法，并且特别地，用于使用避障的多种方法进行导航的装置、系统和方法。
本文中提及的所有文件均全部通过参考并入本文。除非另有明确说明或从上下文中清楚，否则对单数形式的项的引用应理解为包括复数形式的项，反之亦然。除非另有说明或从上下文中清楚，否则语法连词意指表达连词、句子、单词等的任何和所有的转折连词和连词组合。因此，术语“或”通常应理解为“和/或”等。除非本文另有指示，否则本文中的值的范围的详述并非意在限制，而是单个地指代落入该范围内的任何和所有值，并且该范围内的每个单个的值均被并入说明书中，如同在本文中单个详述的一样。
当伴随数值时，词“约”、“大约”等应被解释为指示如本领域普通技术人员应了解的出于预期目的令人满意地操作的偏差。值和/或数值的范围在本文中仅作为示例提供，而不构成对所描述实施例的范围的限制。使用本文提供的任何和所有示例或示例性语言(例如，“例如”、“诸如”等)，仅仅意在更好地说明实施例，而不是对实施例的范围构成限制。说明书中的语言不应被解释为指示任何不受保护的元素对于实施例的实践是必不可少的。在以下描述中，应理解诸如“第一”、“第二”、“顶部”、“底部”、“侧面”、“前面”、“后面”等术语是方便的单词并且是不应被解释为限制性术语。对于本申请，以下术语和定义适用：
术语“空中交通工具”和“飞行器”指代能够飞行的机器，包括但不限于固定翼飞行器、无人空中飞行器、可变翼飞行器和垂直起飞和降落(VTOL)飞行器。
本文所使用的，术语“通信”和“与……通信”指代从源发射或以其他方式传达数据到目的地，并将数据传递到通信介质、系统、信道、网络、装置、电线、电缆、光纤、电路和/或链路以传达到目的地。
术语“电路”和“电路系统”指代物理电子组件(即硬件)以及任何软件和/或固件(“代码”)，其可以配置硬件、由硬件执行或者以其他方式与硬件相关联。如本文中所使用的，例如，在执行第一组一行或更多行代码时，特定处理器和存储器可以包括第一“电路”，并且在执行第二组一行或更多行代码时可以包括第二“电路”。
本文中使用的术语“计算机”指代可编程装置，其被设计成顺序地和自动地执行一系列算术或逻辑操作，可编程设备包括但不限于个人计算机(例如，可购自
Figure BDA0002113775690000061
Figure BDA0002113775690000062
等)、手持式、基于处理器的设备以及配备处理器或微处理器的任何其他电子设备。
术语“示例性”指代用作非限制性的示例、实例或说明。类似地，如本文中所使用的，术语“例如”引出了一个或更多个非限制性示例、实例或说明的列表。如本文中所使用的，电路系统是“可操作的”以执行功能，无论何时电路系统都包括执行该功能所必需的硬件和代码(如果有必要的话)，而不论该功能的性能是否被禁用或未启用(例如，通过操作者可配置的设置、工厂修剪(trim)等)。
本文中所使用的，术语“处理器”指代处理装置、设备、程序、电路、组件、系统和子系统，无论它们是以硬件、有形地体现的软件或两者实施的，以及是否可编程。本文中使用的术语“处理器”包括但不限于一台或更多台计算机、硬接线电路、信号修改装置和系统、用于控制系统的装置和机器、中央处理单元、可编程装置和系统、现场可编程门阵列、专用集成电路、片上系统、包括分立元件和/或电路的系统、状态机、虚拟机、和数据处理器。
本文中所使用的术语“导航命令”指代用于指导交通工具的指令。可以由飞行控制系统将导航命令表示或提供为数字或模拟数据指令或信号。导航命令可以不受限制地由自动驾驶仪、(无论位于本地还是远程的)飞行员和/或避障系统发起。导航命令可以被通信到例如控制器或转向机构。
本公开试图提供用于通过检测碰撞威胁促进自主交通工具导航和/或避障的系统和方法。正如本文中所公开的，通过使用尤其是听觉技术(例如回波定位传感器)、用于感测物体/障碍物的视觉技术(例如，静止和/或移动的非合作目标)或其组合，可以通过检测一个或更多个碰撞威胁来促进自主交通工具导航和/或避障。这种碰撞威胁的示例可能包括障碍物，例如但不限于鸟、人、其他交通工具、结构(例如建筑物、门、塔等)、植物(如树木、灌木等)等。自主交通工具导航和/或避障功能(例如，任何硬件和/或相关联的方法)在其最初的设计和制造期间可与空中交通工具的控制系统(例如，飞行控制系统、无论是载人驾驶还是自动驾驶)结合在一起；然而，这种功能也可以通过被配置为控制或超控现有飞行控制系统的辅助系统(例如，附加系统或“改装”系统)提供。在采用辅助系统时，最好的是不需要修改现有的飞行控制系统(例如，原始导航组件)或空中交通工具的结构，从而减少不需要的安装时间和费用，同时维持任何组件的保修、认证等。
在某些方面，自主交通工具导航和/或避障功能可以是交通工具-和传感器-不可知/无关的。实际上，对于普通的小型UAV而言，回波和视觉传感器的最大范围与对这些传感器有效的地方的固定障碍物或移动物体的接近速率之间存在重叠。因此，自主交通工具导航、避障和/或避碰功能可以采用回波传感器和/或视觉传感器进行距离/范围测量。例如，UAV和MAV可包括含有那些采用电声、光学、RADAR和/或自主、依赖的监视广播(“ADS-B”)(例如，ADS-B接收器)的传感器。
自主交通工具导航和(或)避障系统可以是传感器-不可知/无关的，并且可以处理收集到的数据，并将从各种传感器接收到的收集的信息(即数据)进行融合，以形成一个全球环境估计。使用全球环境估计，可以提取与障碍物检测和导航算法或避碰算法相关的特征，并将其存储在数据库中。算法库可以访问数据库，以便确定在检测到碰撞威胁时是否必须采取措施避开碰撞。算法库还可以访问数据库，以便确定必须采取的操作，如果认为有必要的话。
如果需要采取行动，则自主交通工具导航和/或避障系统然后可与原先存在的交通工具基础设施(例如，现有飞行控制系统)进行交互，以防止发生碰撞。事实上，自主交通工具导航和/或避障系统与现有系统之间的接口可能是交通工具-不可知/无关的，从而使其能够与各种空中交通工具，包括原先存在的空中交通工具耦合。
图1示出了用于采用目前公开的避障系统的自主导航的示例环境100，该系统通常也可称为动态避碰系统，其可促进电子防撞器(“e-bumper”)功能。环境100可包括目标102、一条或更多条道路110以及任何数目的障碍物，例如建筑物112、公用事业线路114、公用事业杆116和树木118。此外，环境100还可包括沿路径的意外障碍物122，其可使用动态避碰系统动态地检测。如所说明的，空中交通工具可被配置为朝向目标102遵循一条或更多条导航路径(例如，导航路径104、106、108)，其中经由例如自动驾驶仪提供或确定每条路径，并且被配置为解决一个或更多个障碍物。
根据至少一个方面，空中交通工具可被配置为使用动态避碰系统动态地避开意外障碍物122，无论是在自动驾驶仪下被引导还是通过远程控制被引导。具体地，一旦检测到碰撞威胁(例如，意外障碍物122)，动态避碰系统可基于从例如多个传感器接收的测量结果，指示空中交通工具(例如，经由飞行控制系统)超控来自自动驾驶仪或飞行员的任何命令，以避开意外障碍物122，并最终返回导航路径。
图2a和图2b说明了适于使用动态避碰系统的交通工具(例如，自主交通工具)的透视图。图2a中所说明的飞行器200可包括机身202、起落架204、电子模块300(如图3中所说明的)和一个或更多个推力发生器206(例如与螺旋桨可操作地耦合的涡轮、电动机或发动机等)。电子模块300可与机身202集成，或经由单个外壳或吊舱提供电子模块300。图2b说明了与图2a的飞行器200基本相同的第二交通工具；然而，第二交通工具的传感器210定位更靠近交通工具中心，并被布置成单个外壳208。具体地，虽然一个可适用于某些用途，但两个或更多个单个外壳208(例如，改装导航模块，如结合图5a至图5c所描述的)可位于飞行器200的周边附近，以提供与空中交通工具飞行航线定向的视场。单个外壳208可从机身202上拆卸，并且可以进一步被配置为容纳电子模块300或其一部分(例如，用作电子模块300外壳)。此外，可以以适当的方式分布单个外壳208的功能，以不需要修改常驻空中交通工具的原始导航组件或结构。
相应地，传感器210可以如图2c所说明的以面向下配置定位在飞行器200上以检测下面的障碍物、传感器210可以如图2d所说明的以面向前配置位在飞行器200上以检测飞行器200前头的障碍物，或如图2e所说明的其组合。可以了解的是，传感器210还可以位于飞行器200的侧面、后部和/或顶部，以检测与飞行器200相关的各个方向上的障碍物和其他威胁。因此，应当了解的是，传感器210的位置可由设计者根据特定用途、传感器类型和/或操作的需要确定；因此，不应仅限于本公开中所描绘的布局。起落架204可以是简单的滑撬，如所说明的，或者可以是在飞行器不飞行时能够支撑飞行器200的任何其他装置，同时在不损坏例如机轮、滑撬、滑板、浮筒或其组合的情况下允许它起飞、降落和/或滑行。起落架204也可以是可伸缩的，以减少飞行时的阻力。
为了通过调整飞行器200的滚转、俯仰和偏航来促进受控飞行，飞行器200还可以包括一个或更多个转向机构304或被配置为接收导航命令并作出相应响应的等效转向系统。为此，转向机构304与控制器可操作地耦合，或包括能够接收和响应导航命令的一个或更多个处理器、致动器、电动机和/或其他装置(例如，电气或机电装置)。合适的转向机构304包括但不限于传统的飞行控制表面(例如，襟翼、副翼、升降舵、方向舵、扰流板、空气制动器和/或其他飞行控制表面)以及其他飞行控制机制，例如矢量推力控制系统。通过移动推力发生器206以在期望的方向引导推力可以促进矢量推力控制功能，从而控制飞行。例如，铰接式电动机布置可以采用矢量推力控制来直接改变推力矢量。实际上，独立铰接推力矢量电动机吊舱允许在垂直和水平飞行之间快速过渡。在某些方面，飞行器200可进一步包括两个或更多翼片(例如，垂直安定面和/或水平安定面)，特别是关于固定翼空中交通工具。
飞行器200还可包括一种用于收集数据的情报、监视、侦察(“ISR”)有效载荷。例如，飞行器200可以配备有包括一个或更多个相机、音频设备和其他传感器的有效载荷吊舱。UAV 106收集的任何视频、图像、音频、遥测和/或其他传感器数据(“监视数据”)都可以被本地地存储或使用与机载无线通信装置(如发送器/接收器)耦合的天线实时地从飞行器200无线传送到远程位置。替代性地，监视数据也可以经由有线连接(例如，在被系链时或在地面上，操作后)传送或以其他方式转移到远程位置或另一方。
虽然图2a至图2e所描绘的交通工具200是垂直起飞和降落(“VTOL”)空中交通工具，但应理解的是，本文中所描述的自主交通工具可包括可以使用本文中公开的动态避碰系统的原理有用地导航的任何交通工具、装置、组件、元件等，除非从文本中另有明确说明或清楚说明，否则，包括但不限于任何无人驾驶交通工具、载人交通工具、空中交通工具、地面交通工具、水上交通工具、太空交通工具、遥控交通工具、大型交通工具、小型交通工具等。例如，本文中所描述的自主交通工具可以包括直升机或使用水平螺旋桨用作升力的其他交通工具等。本文中所描述的自主交通工具也可以或替代地包括具有前向飞行能力的空中交通工具，例如固定翼空中交通工具。对于附加信息，由共同拥有的美国专利号为8,500,067，题目为“Modular Miniature Unmanned Aircraft With Vectored-Thrust Control(带矢量推力控制的模块化微型无人飞行器)”和美国专利号为2015/0260526“AutonomousVehicle Navigation System And Method(自主交通工具导航系统和方法)”更详细地公开了其他合适的自主交通工具。例如，美国专利公开号2015/0260526描述了一种飞行器和传感器有效载荷，以提供一种改进的导航系统，该系统受益于具有重叠视场的相机和回波定位传感器。
通常，电子模块可用于容纳交通工具的航空电子设备、电源(例如，推进动力电池、发电机等)、传感器有效载荷以及通信装置或系统。如上所述，电子模块可与机身202集成或包含在单个外壳内，这也可以潜在地为机身202提供刚性。因此，电子模块可以从机身202中移除和替换，并且可以容纳如本文中所设想的电子防撞器和/或导航系统的任何系统或子系统以及方法。电子模块可包括电子设备和硬件，用于支持或促进电子防撞器和导航系统和方法。然而，某些电子设备和/或硬件可以配置在电子模块外壳之外。例如，飞行器200还可包括用于促进自主飞行的一个或更多个传感器210，其可包括但不限于回波定位传感器、超声波传感器、红外传感器、RADAR等。传感器210可适当地安装在飞行器200上以启用功能。例如，某些传感器(例如，基于视觉或声学的传感器)的放置可以在电子模块外壳(如果使用)之外被配置在飞行器200上，因为在电子模块外壳内放置某些传感器可能妨碍或禁止传感器功能。例如，如图2a和图2b所说明的，传感器210可以位于机身202的表面上(例如，顶部、底部、边缘等)和/或电子模块外壳(例如，单个外壳208)的顶部。
传感器210可以采用一个或更多个回波定位传感器，该回波定位传感器通常通过将声音频率发出到环境中并检测从回波定位传感器附近的障碍物返回的声音频率的任何回波来起作用。使用回波的强度和/或回波的返回的方向，回波可用于定位和/或识别障碍物，进而可以致使空中交通工具改变方向以避免与一个或更多个障碍物发生碰撞。
不论采用何种类型的传感器210，动态避碰系统都可被配置为当命令将导致飞行器200与障碍物碰撞时，超控或衰减来自远程位于飞行员的这种命令。相应地，动态避碰系统提供：(1)衰减导致碰撞的操作者输入；(2)必要时主动减小物体方向上的速度分量。
为此，传感器可以定位为获得在交通工具的行驶方向上的视场，从而识别飞行器200的路径中的潜在障碍物。例如，可以在交通工具前面提供单个传感器(或单组传感器)，以检测交通工具的路径中的碰撞威胁(例如，障碍或障碍物)。此外，多个传感器210(或多组传感器)可以位于飞行器200的周边(和/或顶部和底部)附近，以提供与飞行器200的飞行航线定向的视场。相应地，多个传感器210将使飞行器200能够检测飞行器200的任何一侧的碰撞威胁。
如本文中所描述的，传感器210可包括尤其是本领域已知或将在本领域已知的任何基于视觉的传感器或回波定位传感器，包括但不限于超声传感器等。在一个方面，相机206可用于通过三维重建技术(诸如光流法)来识别较大的物体。虽然这可以为自主导航提供有用的信息，但与光学成像相关联的处理延迟以及对各种类型物体的可见性的敏感度，可能限制了用于检测交通工具飞行航线中的小而迅速靠近的物体的光学感测技术的效用。通过将传感器210朝向飞行航线定向，声学检测可补充光学检测，并可用于检测应触发由交通工具执行响应操纵/机动(maneuver)的立即障碍。
应了解的是，声学传感器的一个目的将提供直接在飞行路径(或行进的其他路线)上立即检测障碍物，特别是使用视觉检测或其他技术可能无法检测的障碍物。相应地，应当了解，传感器210的一个目的将提供在特定方向上立即检测障碍物(例如，交通工具的任何方向)，特别是使用视觉检测或其他技术可能不易检测的障碍物。虽然回波定位阵列在这种背景下操作良好，但其他传感器系统也可以，或者代替适当地用于快速、准确地检测障碍物，例如基于激光的技术或使用光学、声学、无线电频率或其他感测方式的任何其他合适的技术。适合于在自主交通工具中实施并且能够准确和快速地识别障碍的任何这种技术可用于代替本文中所设想的系统和方法中的回波定位传感器。因此，动态避碰系统通常是传感器-不可知/无关的，因为它可以被配置为采用各种传感器技术之一，或它们的组合。例如，动态避碰系统可以采用基于视觉和声学传感器的组合。
虽然电子模块可以被提供作为单个外壳，但是电子模块可以替代地包括多个外壳或“子外壳”。例如，电子模块可以分为两个外壳，第一个外壳用于较重的组件，诸如电池，第二个外壳用于较精巧的组件，诸如航空电子设备、监视有效载荷、传感器有效载荷和任何其他电子装备。这些组件可以在外壳之间分布或分开，以在机身202上提供所需的重量分布。
飞行控制系统可用于控制和/或导航飞行器200。飞行控制系统不需要是交通工具上的单个物理项目，而可以是较大的导航系统的组件，或者可以本身包括导航系统的所有组件。除非另有明确说明或从文本中清楚说明，否则参考导航系统描述的任何组件也可由飞行控制系统使用或包括在飞行控制系统中，反之亦然。在操作中，飞行控制系统可以确定和/或指示飞行器200跟随导航路径，以便基于从导航系统的组件接收的信号到而达期望的位置。例如，飞行控制系统可以促进自动驾驶仪功能和/或响应远程导航命令。为此，飞行控制系统306可将飞行器200与远程位置通信地耦合，并可以被配置为在飞行器200与远程位置之间发送和接收信号(例如，向飞行器200与远程位置发送信号和从飞行器200与远程位置接收信号)。导航模块的功能可以以任何合适的方式分布在飞行控制系统中的组件、飞行器200中其他地方的组件和/或远程定位的组件之间。此外，还可以提供合适的电子、机械和通信接口，以便于将电子模块移除和更换至机身202。
图3是具有飞行控制系统306、动态避碰系统302、电子模块300和转向机构304的飞行器200(例如，自主交通工具)的框图。更特别地，图3说明了电子模块300，就是用于容纳或以其他方式包含交通工具的飞行控制系统306、电源336(例如，推进动力电池)、传感器有效载荷(例如，ISR有效载荷334)和(一个或更多个)通信装置338。然而，尽管图3中说明了一种特殊的布置，但应理解的是，组件的布置可能有所不同。例如，飞行控制系统306和/或动态避碰系统302可定位于一个或更多个专用外壳内和/或可从飞行器200移除。例如，动态避碰系统的功能可以经由可移除和非永久耦合到交通工具的改装导航模块(例如，经由机身)提供。这种改装导航模块可以被配置为截获和修改本文中所公开的信号或导航命令。
可替换地，飞行控制系统306和/或动态避碰系统302可集成到飞行器200中，并以通信关系与电子模块300和/或转向机构30耦合。飞行控制系统306和/或动态避碰系统302可以在某些实施例中共享组件，诸如存储器、传感器、处理器或控制器。此外，电子模块300可以可移除地耦合到飞行器200或以任何期望的方式集成到飞行器200的机身等中。因此，各种组件的布置可根据需要由设计者或操作者配置，因此不应限于本文中所描述或说明的特定示例。例如，飞行控制系统306和/或动态避碰系统302可附接到交通工具的外部，或完全或部分布置在交通工具内。飞行控制系统306和/或动态避碰系统302可以是可移除和可替换的封装或可从交通工具移除和可替换的模块，或者永久耦合到交通工具或集成到交通工具中的模块。
模块化外壳可装入电子模块300、飞行控制系统306和/或动态避碰系统302的一个或更多个组件。模块化外壳可由塑料、金属、木材、复合材料、陶瓷或任何适合于特定交通工具或交通工具类型的材料构成。模块化外壳可以是可拆卸的或可弹出的，或者它可以永久地耦合到交通工具。模块化外壳可以以本领域普通技术人员所熟知的任何方式附接到交通工具上。模块外壳可包括用于传感器(诸如传感器210)的开口。
电子模块300。如上文所讨论的，电子模块300可用于容纳交通工具200的航空电子设备(例如，飞行控制系统206)、电源336、传感器有效载荷(诸如ISR有效载荷334)和通信装置或系统338；并且可以与机身202集成或者包含在单个外壳内。在某些方面，电子模块300还可包括动态避碰系统300或其功能。
转向机构304。转向机构304可被配置为在导航路径上转向飞行器200(不论是自主的还是在载人的控制下)以达到本文中所设想的目标。飞行器200可以是本文中所参考的或以其他方式本领域已知的(或本领域将已知的)任何交通工具。类似地，转向机构304可以是本文中所参考的或以其他方式本领域已知的(或本领域将已知的)任何形式的转向。一般地，转向机构304响应于来自飞行控制系统306的信号，该系统可以采用反馈或其他控制系统来准确地沿着预期的路线引导飞行器200。
如上所述，转向机构304可包括，例如，飞行器200的后部的方向舵以及升降舵，以及垂直飞行交通工具的任何其他合适的控制表面，以及相关联的电缆、致动器等。转向机构304还可包括或替代地包括用于转向自主交通工具的任何机构。例如，对于空中交通工具，转向机构304可以更一般地包括方向舵、升降舵、襟翼、副翼、扰流板、空气制动器和其他控制表面。对于其他空中交通工具，诸如直升机，转向机构304可包括若干转子，该转子可以是固定的转子或可转向的转子，以及箔和其他控制表面。转向机构304还可包括铰接式电动机，该电动机采用矢量推力控制来直接改变推力矢量。对于基于陆地的交通工具，转向机构304可包括齿条和齿轮系统、可变可旋转踏板、循环球系统等。转向机构304还可包括或替代地包括任何组件，以提供飞行器200的推力、加速和减速以及定向控制。虽然交通工具通常可以使用单个的或集成的组件用于驾驶和方向，但有助于控制交通工具的移动的所有这种组合都旨在落在本文中所设想的“转向机构”的范围内。
动态避碰系统302。电子防撞器模块通常包括促进避障系统的电子防撞器功能的电路系统。事实上，飞行控制系统306和动态避碰系统302可以合作以提供避障系统。如本文中所公开的，动态避碰系统302可包括一个或更多个传感器210，其中每个传感器210可具有声学视场(“FOV”)。然而，传感器210可以是本文参考的或以其他方式的任何回波定位传感器。使用这些传感器210，动态避碰系统302可以检测意外障碍物122并向所述飞行控制系统306传送响应导航命令以避开所述意外障碍物122。
可经由飞行控制系统306或独立系统，使用沿(例如，如图2a和2b所说明的)飞行器200的机身202的顶部、底部和/或周边(例如，一个或更多个边缘)定位的处理器340(或其他可比较的逻辑)、存储器342和一个或更多个传感器210(例如，声学传感器、视觉传感器或其组合)来促进动态避碰系统302的功能。动态避碰系统302可用于降低在飞行器200的任何方位上与障碍物发生碰撞的可能性，并且可用于物体与交通工具的任何相对位置。更具体地，可以通过多个传感器210提供动态避碰系统302，该多个传感器210可用于检测各种障碍物。一般地，动态避碰系统302可直接(或经由控制器)与转向机构304和/或与飞行控制系统306通信，以便例如提供来自传感器210的感测数据和/或衍生命令(例如，经修改的导航命令，诸如替代导航路径、衰减导航信号或响应操纵，其可以是响应于感测数据或全球环境估计值的控制命令，并被配置为避开意外障碍物122)。相应地，动态避碰系统302在涉及靠近障碍物的操作的任务中特别有用。
动态避碰系统302的某些益处和贡献包括：(1)可用于基于个体传感器输入生成全球环境估计的传感器-不可知/无关的方法；(2)可用于与交通工具-不可知/无关的方法中的现有交通工具控制基础设施介接的传感器-不可知/无关的方法；以及(3)实现电子防撞器功能所必需的导航算法。例如，动态避碰系统302可集成到飞行器200中，并以通信关系与转向机构304、飞行控制系统306、光学系统、传感器210或其组合耦合。
动态避碰系统302还具有如下优点：它采用相对简单的状态机，响应于与物体的距离来激活、缩放或停用各个组件-操作者输入、比例积分微分(PID)对距离、自动驾驶仪命令等的影响，从而降低误差的风险。此外，一个完整的状态机估计可以与四个回波定位传感器装配在一起。然而，在某些实施例中(例如，当仅需要监视一个方向时)，可以仅使用放置在交通工具前端的单个传感器来提供避障系统。如本文中所公开的，动态避碰系统302的另一个优点是动态避碰系统302不需要任何合作目标传感器。也就是说，相应的传感器不需要放在障碍物上，从而大大提高了动态避碰系统302的实用性。此外，动态避碰系统302不需空中交通工具数据信息或避碰算法。
各种物理配置是可能的，并且动态避碰系统302也可以或者替代地与交通工具300、飞行控制系统306集成，或者包括本文中所描述的任何组件。为此，如关于图2a和图2b的讨论，传感器210可集成在交通工具300的壳体内。传感器210的集成提供了许多优点。例如，传感器210的集成提供了紧凑的封装(例如，在尺寸和重量方面)，同时避免了回波定位传感器干扰(串音)，以及/连同避免了电磁干扰(“EMI”)和螺旋桨声学噪声。此外，飞行器200外壳允许传感器210的精确放置、低阻力和轻松更换(例如，如果传感器损坏或在其他情况下需要更换/升级传感器)。例如，可以在交通工具的壳体内为一个或更多个传感器提供凹口，从而减轻不希望的阻力。传感器可进一步被保护罩覆盖。然而，保护罩应该被配置为不妨碍传感器的功能/可靠性。例如，当采用基于声学的传感器时，保护罩应该是声学上不可见的(例如，一种织物或反射体，其具有由薄的、弹性膜覆盖的微小的、规则间隔的孔)。由Jong Jim Park等人，在标题为“Giant Acoustic Concentration by ExtraordinaryTransmission in Zero Mass Metamaterials(零质量超材料中特殊发射的巨大声学浓度)”的出版物，Phys.Rev.Lett.110,244302(2013年6月13日出版)中描述声学上不可见的反射体材料的一个示例。类似地，当采用基于视觉的传感器时，保护罩应透明或以其他方式设计为允许可见性。
尽管当前的动态避碰系统302被描述为使用回波定位传感器作为传感器210，但是动态避碰系统302可以采用从任何传感器(无论是回波定位传感器还是本文中所述的其他类型的传感器，但不限于此)接收的测量值，并融合接收的数据以创建全球环境估计。从全球环境估计中，可以提取算法感兴趣的特征并将其存储在目标数据库中。全球环境估计可以是传感器在飞行器周围检测到的内容的抽象总结。例如，如果多个传感器可用于提供相同状态的测量值(例如，到障碍物的范围)，它将这些状态融合。如果多个传感器可用于提供多个不同的状态(例如，到障碍物的范围和速度/接近速率)。通过将此全球环境估计实例化为感测数据的抽象总结，如上文所讨论的，它用作算法库可访问的单个接口。
该目标数据库可用作由动态避碰系统302或另一个自主交通工具导航或避障系统可以使用的任何算法的共用接口。在动态避碰系统302的情况下，确定构成碰撞威胁的物体被传递到动态避碰系统302特定的算法。
如上文所讨论的，动态避碰系统302可经由飞行控制系统306的交通工具控制接口与飞行器200集成，而不修改飞行器200上的现有系统，并且不需要知道交通工具的自动驾驶仪(或载人控制)的状态。例如，嵌入式逻辑装置或处理器340，诸如Arduino@微处理器，可以(1)截获原始导航命令(例如，飞行员或自动驾驶仪的飞行命令)，(2)按照预定的电子防撞器算法衰减，以及(3)将新的或修改的导航命令(例如，由动态避碰系统生成的衰减命令)馈送至交通工具的飞行控制系统306(例如，自动驾驶仪)或转向机构304，作为替换或超控导航命令。此外，动态避碰系统302可以截获从自动驾驶仪到推力发生器206(例如，经由脉宽调制(“PWM”)信号的电动机)的控制信号(例如，导航命令)，并在将这些信号发送到飞行控制系统306和/或推力发生器206(例如，电动机、涡轮机等)之前修改这些信号。本公开的动态避碰系统302的权益在于，它在不需要改变飞行器200的情况下实现了避碰目标，即动态避碰系统302是交通工具-不可知/无关的。在某些方面，由于系统中的显著延迟可导致飞行器200的不希望的操作，因此可以针对执行速度持续地监视在动态避碰系统302的嵌入式装置上实施的软件。
随着全球环境估计和交通工具控制接口的就位和调谐，动态避碰系统302可集中于将会导致交通工具撞击到物体的导航命令(诸如驾驶员或自动驾驶仪的导航命令)。PID距离控制器也可以保持位置并拒绝不需要的操作者输入(例如，避障)。可以利用高通、低通和带通滤波器、前馈方法和高增益积分器来拒绝或修改飞行员输入(例如，导航命令)。此外，实施增益调度技术以实现鲁棒的可控性。例如，在交通工具由于交通工具操作者的控制输入而接近意外障碍物122的情况下，动态避碰系统可以根据到物体的距离的变化来降低那些控制输入的有效性。如果交通工具继续接近意外障碍物122，则动态避碰系统最终完全衰减物体方向上的所有控制输入和/或主动降低接近物体的速度。类似地，如果交通工具由于环境条件(例如风或阵风)而朝向物体移动而产生碰撞危险，则动态避碰系统提供导航命令，以确保交通工具的位置不会下降到与物体的预定安全距离以下。可以调整衰减，使得动态避碰系统根据到物体的距离的变化来降低那些控制输入(例如导航命令)的有效性。例如，可以采用反向距离衰减函数，其中，随着交通工具与物体之间的距离减小，控制输入衰减增加，使得控制输入被有效地减少、忽略或反转。此外，在某些情况下，动态避碰系统可以从事于将交通工具维持在距物体固定的距离处，以允许在近范围处系统地勘测该物体而不会有影响意外障碍物122的危险。动态避碰系统302的双模式能力包括相对于物体保持距离或在飞行期间执行避障二者的能力，使得动态避碰系统302对于广泛的操作者是有用的。也就是说，保持交通工具和物体之间的距离对于数据收集是有利的，而避障则帮助没有经验的飞行员。
动态避碰系统302还可包括武装/解除武装特征。例如，可以使用武装/解除武装特征来防止电子防撞器控制器在起飞或降落期间在检测到地面时错误地发出碰撞信号。事实上，在飞行、起飞和降落的各个阶段处，武装和解除武装动态避碰系统302的安全措施进一步提高了飞行器200的鲁棒性和安全性。例如，动态避碰系统302可由控制器手动致动(例如，操作交通工具的飞行员)，或根据交通工具的距离、位置、高度、飞行时间等自动武装/解除武装。在某些方面，动态避碰系统302可被配置为在多个操作模式中的一个操作模式之间切换。例如，可以使用位于空中交通工具上的物理开关，远程地经由操作者接口/装置(例如，经由远程控制器/地面点)等选择期望的操作模式。示例操作模式包括但不限于禁用模式(即系统关闭)、精确模式、性能模式等。例如，在精确模式下，动态避碰系统302可实现自动起飞、拒绝错误操作者输入、避障、通过调整输入控制/飞行器响应映射对飞行器进行精确控制等特征。精确模式也可被设计为允许UAV比在性能模式中更近地接近障碍物(例如，约1至10英尺，更优选约3至7英尺，或约4.5英尺)。在性能模式中，动态避碰系统302可以提供与精确模式相同的益处，但针对较快的飞行状态进行优化。例如，在性能模式中，飞行器可以避开比性能模式更远的距离处的障碍物。附加地，避开操纵可能比精确模式下的操纵更积极，以防止较高的操作速度。
飞行控制系统306。基于从导航系统的组件接收的信号，飞行控制系统306可确定飞行器200到达期望位置的一个或更多个导航路径。飞行控制系统306可计算、生成和发送导航命令(例如，数据信号)至转向机构304，以将飞行器200沿着导航路径引导至期望位置。飞行控制系统306可以完全或部分地设置在单个外壳内、机框202内或其某些组合。飞行控制系统306还可包括例如参考图3所描述的动态避碰系统302或飞行控制系统306的任何组件。事实上，飞行控制系统306和动态避碰系统302通常被配置为引导或以其他方式控制飞行器200内的一个或更多个转向机构304。飞行控制系统306可以通信关系与飞行器200和远程位置耦合，并可被配置为经由通信装置338向飞行器200和远程位置发送信号并且从飞行器200和远程位置接收信号。例如，通信装置338可以是无线收发器和天线。
一般地，飞行控制系统306可包括转向系统308、地图系统310、GPS系统312、处理器314、陀螺仪316、控制器318、加速度计320和/或存储器330。飞行控制系统306还可包括上文描述的布置在电子模块300外壳内的组件，以及其他传感器332，诸如任何其他常规飞行仪器、传感器、处理电路系统、通信电路系统、光学系统(包括相机)等，对于无人驾驶空中交通工具或其他自主或手动驾驶交通工具的操作是必要或有用的。飞行控制系统306的组件中的一个或更多个可以容纳在电子模块300外壳内。
飞行控制系统306可与一个或更多个转向机构304和/或动态避碰系统302通信耦合。例如，转向系统308可被配置为接收来自飞行控制系统306(或动态避碰系统302)的信号，并向交通工具的转向机构304提供适当的控制信号，以便引导飞行器200沿着预期的路线。
地图系统310可以是基于地图的飞行控制系统的一部分，该飞行控制系统提供关于区域内的天然和人造特征的位置信息。这可以包括任何细节水平的信息，包括，例如，地形图；标识道路、建筑物、河流等的一般二维地图；或表征各种天然和人造障碍物(诸如树木、雕塑、公用事业基础设施、建筑物等)的高度和形状的详细三维数据。在一个方面中，地图系统310可与光学系统合作用于周围背景的视觉验证，或者地图系统310可与GPS系统312合作以提供关于环境内各种障碍物的信息，以用于路径确定等目的。在一个方面，地图系统310可在拒绝GPS或GPS受损的环境中提供补充导航辅助。当部分或全部不存在GPS时，地图系统310可与其他传感器332，诸如光学传感器、惯性传感器等合作，提供位置信息，直至可以恢复GPS信号。
地图系统310可以更一般地与飞行控制系统306的其他组件通信，以便支持本文中所设想的交通工具的导航。虽然这可能包括为计算路线提供地图信息，但也可能包括独立的导航能力。例如，地图系统310可提供基于地图的导航系统，该导航系统存储包括一个或更多个物体的操作环境的地图。基于地图的导航系统可以耦合到相机，并且被配置为通过将存储的物体与可见环境进行比较来确定交通工具的位置，这可以在没有GPS数据或其他位置信息的情况下提供位置数据。
GPS系统312可以是被配置为确定电子模块300或飞行器200的位置的全球定位系统的一部分。GPS系统312可包括本领域已知或将变成本领域已知的任何GPS技术，包括常规的、基于卫星的系统以及使用公共或私人操作的信标、位置信号等的其他系统。GPS系统312可包括一个或更多个收发器，其检测用于计算位置的数据。GPS系统312可与飞行控制系统306的其他组件合作，以控制飞行器200的操作并沿着预期的路径导航交通工具。
陀螺仪316可以是被配置为检测电子模块300或与电子模块300耦合的飞行器200的旋转的设备。陀螺仪316可以与飞行器200一体化，或者可以设置在电子模块300外壳的内部或外部。陀螺仪316可包括本领域已知的或将变成本领域已知的任何陀螺仪或其变型(例如，陀螺体、微机电系统(“MEMS”)、光纤陀螺仪、振动结构陀螺仪、动态调谐陀螺仪等)。陀螺仪316可与飞行控制系统306的其他组件合作，以控制飞行器200的操作并沿着预期的路径导航交通工具。
加速度计320可以是被配置为检测电子模块300或飞行器200的线性运动的任何设备。加速度计320可以与飞行器200一体化，或者可以被布置在电子模块300外壳的内部或外部。加速度计320可包括本领域已知或将变成本领域已知的任何加速度计(例如，电容、电阻、弹簧-质量底座、直流(“DC”)响应、机电伺服、激光器、磁感应、压电、光学、低频、悬垂积分陀螺加速度计、谐振、应变规、表面声波、MEMS、热、真空二极管等)。加速度计320可与飞行控制系统306的其他组件合作，以控制飞行器200的操作并沿着预期的路径导航交通工具。
也可类似地采用其他传感器(或传感器系统)332或传感器210。例如，飞行器200(或交通工具的飞行控制系统306、动态避碰系统302或电子模块300)可以采用红外传感器、RADAR(即，无线电检测和测距)传感器、LiDAR(即，光检测和测距)传感器等。上述任何一种都可以单个使用或与本文中所描述的其他系统和传感器结合使用，以增强交通工具导航。处理器314可以通信关系与控制器318、飞行器200、飞行控制系统306、转向机构304以及本文中所描述的其它各种组件、系统和子系统耦合。处理器314可以是飞行器200或飞行控制系统306的内部处理器、电子模块300内支持本文中所设想的各种导航功能的附加处理器、本地或远程耦合到飞行器200的台式计算机等的处理器、以及通过数据网络耦合到飞行器200和飞行控制系统306的飞行控制系统306的服务器或其他处理器，或任何其他处理器或处理电路系统。通常地，处理器314可以被配置为控制飞行器200或飞行控制系统306的操作，并执行各种处理和计算功能以支持导航。处理器314可以包括许多不同的处理器，它们配合执行本文中所述的步骤，诸如飞行器200的内部处理器控制飞行器200的操作，而外壳中的处理器则预处理光学和回波定位数据。
处理器314可以被配置为基于各种输入确定或修正飞行器200到位置的导航路径，各种输入包括例如位置信息、移动信息、动态避碰系统302数据等，其可以是不同地基于来自GPS系统312、地图系统310、陀螺仪316、加速度计320和任何其他导航输入的数据，以及光学系统和回波定位系统，其可以提供关于飞行器周围环境中的障碍物的信息。例如，可以仅基于由GPS系统312提供的位置信息来确定初始路径，其中基于由陀螺仪316、加速度计320等检测到的移动进行飞行中调整。处理器314还可以被配置为利用光学导航系统，其中处理器被配置为识别光学系统的FOV内的可见障碍物；例如，使用光流来处理图像序列并抢占GPS系统312以导航飞行器200绕过可见障碍物周围并朝向该位置。处理器314还可以被配置为通常在交通工具的飞行航线内，识别动态避碰系统302的FOV内的障碍物，并且还被配置为抢占GPS系统312和光学导航系统以执行响应操纵，该响应操纵引导飞行器200绕过障碍物，并将飞行器200返回到朝向该位置的前一个航向。
控制器318可操作以控制飞行器200和飞行控制系统306的组件，诸如转向机构304。控制器318可以电气地或以其他方式与处理器314、飞行器200、飞行控制系统306、转向机构304以及本文中所描述的装置和系统的其他各种组件以通信关系耦合。控制器318可以包括适合于控制本文中所描述的飞行器200和飞行控制系统306的各种部件的软件和/或处理电路系统的任何组合，包括但不限于微处理器、微控制器、专用集成电路、可编程门阵列，以及任何其他数字和/或模拟组件，连同前述的组合，以及用于传送控制信号、驱动信号、功率信号、传感器信号等的输入和输出。在一个方面，这可以包括与飞行器200和飞行控制系统306直接地和物理地相关联的电路系统，诸如机载处理器。在另一方面，这可以是处理器，诸如本文中所描述的处理器314，其可以与耦合到飞行器200和飞行控制系统306的个人计算机或其他计算装置相关联，例如，通过有线或无线连接。类似地，本文中所描述的各种功能可以在飞行器200的机载处理器、飞行控制系统306和单个的计算机之间分配。所有这些计算装置和环境都旨在落入本文所使用的术语“控制器”或“处理器”的含义内，除非明确地提供不同的含义或者从上下文中以其他方式清楚提供。
存储器330可以包括本地存储器或存储飞行控制系统306的数据日志的远程存储设备，数据日志包括但不限于感测的障碍物的位置、地图、图像、方位、速度、导航路径、转向规格、GPS坐标、传感器读数等。存储器322也可以或者替代地存储从特定交通工具的多次导航中聚合的数据日志，或者从不同交通工具的多次导航中聚合的数据日志。存储器322也可以或者替代地存储来自光学系统和动态避碰系统302的传感器数据、相关元数据等。存储在存储器330中的数据可以由处理器314、控制器318、远程处理资源等访问。
图4是使用动态避碰系统导航交通工具的方法400的流程图。动态避碰系统在步骤402处开始或激活。一旦激活，动态避碰系统就使用一个或更多个传感器监视环境(例如，在每个自由方向上)。如上文所讨论的，传感器可以是，例如，回波定位传感器。如步骤404所示，方法400可包括检测意外障碍物122。
如步骤404所示，方法400可包括使用一个或更多个回波定位传感器(或其他合适的传感器)检测障碍物。步骤404可包括输出声学信号、检测这些声学信号的回波以及使用检测到的回波来确定障碍物的大小和位置。一般地，这可能是能够通过听觉流检测的任何障碍物，这种障碍物对交通工具从位置到目标的导航路径产生阻断、部分阻断、遮蔽、危害等。障碍物可能是任何物理障碍物，诸如建筑物、树木、电力线、岩石等。一般地，第一个障碍物可以是交通工具应避开的任何位置或路径。
如步骤406所示，方法400可包括确定是否衰减导航命令。关于是否在步骤412中衰减导航命令或在步骤408中计算响应操纵的决定，可基于障碍物的距离。例如，如果到障碍物的距离满足或超过预定距离阈值，则动态避碰系统的处理器可以在步骤412处衰减导航命令。如果到障碍物的距离小于预定距离阈值，从而暗示了一个更迫近碰撞，则动态避碰系统的处理器可以在步骤408计算响应操纵。
如步骤412所示，方法400可以包括衰减导航命令。例如，在由于交通工具的操作者或自动驾驶仪的控制输入引起的交通工具接近障碍物的情况下，动态避碰系统可以基于到物体的距离来调整控制输入。如果交通工具继续接近障碍物，则动态避碰系统可以最终完全拒绝物体方向上的所有控制输入和/或主动降低接近物体的速度。
如步骤414所示，方法400可包括计算避开障碍物的响应操纵。在一个方面，响应操纵可以是一个预定的响应操纵，它提供了从修正的航向的临时偏离，并在已经执行了响应操纵之后立即返回修正的航向。在另一方面，这可以包括根据关于障碍物的信息从多个预定的响应操纵中进行选择或根据来自回波定位系统的反馈动态地创建响应操纵。在适当情况下，响应操纵可进一步适应其他数据，诸如GPS数据、光学数据或其他传感器数据，以便更好地响应于检测到的障碍物的背景。无论如何计算，可以将用于响应操纵的指令发射到用于交通工具的转向系统，以进行相应地执行。
如步骤410所示，方法400可包括确定障碍物是否在范围外，这是由于步骤412处的衰减或步骤414处的响应操纵造成的。如果障碍物超出范围，方法400可以在步骤416处结束，或者替代地在步骤402处重新启动以避开未来障碍物。如果障碍物仍在范围内，方法400可以返回步骤404。
雷达飞行控制/避碰(RFCA)模块500。动态避碰系统302可体现为RADAR飞行控制/避碰(RFCA)模块500，其使用雷达(RADAR)作为传感器210之一，诸如具有矩形波束成形器的微型RADAR传感器。如图5a至图5c所说明的，RFCA模块500可包括射频大规模集成(RFLSI)组件502、与一个或更多个存储器装置504(例如RAM和ROM)和一个或更多个传感器210耦合的微控制器(MCU)508、电缆输入506(诸如USB on-the-go连接器)以及到飞行器200的接口连接器510。RFCA模块500还可包括用于信号和电压处理的各种电子组件512(例如电容器、电感器、LDO调节器等)。传感器210中的一个(例如，具有矩形波束成形器的微型RADAR传感器)可以位于相同的PCB 514上，或者远程地位于PCB 514并经由电子导体或无线收发器耦合到PCB 514。
接口连接器510可以在RFCA模块500和飞行器200之间提供电力和通用异步接收器/发送器(UART)功能。RFCA模块500是优选紧凑的，部分由于是交通工具和传感器不可知/无关的，被配置为用作经由接口连接器510与飞行器200的现有飞行控制系统306和/或(一个或更多个)转向机构304耦合的改装。在操作中，传感器210向微控制器508提供输入测量值，微控制器508被配置为运行一个或更多个软件程序(例如，导航、高度保持、降落辅助和碰撞保护软件/功能)。微控制器508向飞行器200的飞行控制系统306输出命令。RFCA模块500的优点在于它提供了一个可靠和灵活的体系结构，该体系结构可以操作为单个模块以(例如，从一个或更多个传感器210)捕获原始数据、信号处理和检测算法。RFCA模块500和飞行器200之间的数据通信可以经由单个双向通信信道来促进，该信道可以通过例如MAVLink应用程序接口(API)来配置。
RFCA模块500可以以面向下配置、面向前配置或其组合安装在飞行器200上。在面向下配置中，如图2c所说明的，RFCA模块500可促进高度保持和降落辅助功能(例如，经由降落辅助模块)。例如，RFCA模块500可经由高度保持功能命令飞行器200维持预定高度以防止在下方(从地面)检测到的障碍，或在降落辅助功能中命令飞行器200执行降落操纵以避开在下方检测到的障碍。在面向前配置中，如图2d所说明的，RFCA模块500通过命令向前方向上的飞行操纵来提供碰撞保护，以防止与检测到的障碍碰撞(例如，作为制动器)。初步测试表明，RFCA模块500提供了1-10米范围，速度高达5米/秒，更新速率为40赫兹，视场(FOV)为70°(面向前配置)和60°(面向下配置)，分辨率为8厘米，检测到的物体是最接近的物体，无论是静止的还是移动的。
RFCA模块500是优选紧凑的和轻量级的，从而使飞行器200上的负载和施加最小化。例如，RFCA模块500的长度(L)可以在10毫米至50毫米之间，更优选在20毫米至40毫米之间，最优选约30毫米，而宽度(W)可以在10毫米至40毫米之间，更优选在15毫米至30毫米之间，最优选约20毫米，高度(H)在1毫米至10毫米之间，更优选在3毫米至7毫米之间，最优选约5毫米。例如，已经示出了具有20x 30x 5mm的RFCA模块500的重量小于25克，功耗小于1瓦特(W)。
三区域碰撞保护功能。在某些方面，动态避碰系统302的处理器340可以执行具有飞行员超控特征的三区域碰撞保护功能。然而，在某些方面，可以提供包括电路系统的单个模块以促进三区域碰撞保护功能。三区域碰撞保护功能提供了一种用于防止飞行器200与其环境/范围内的物体发生正面(headlong)碰撞的传感器和飞行器不可知/无关的技术。换言之，三区域碰撞保护功能为飞行器200提供了“检测和避开”能力和/或“感测和避开”能力，这对于无论是经由飞行员还是自主飞行的飞行器导航至关重要。
采用三区域碰撞保护功能的飞行器200(例如，经由三区域碰撞保护算法600)的一个优点是能够利用低成本和低保真范围测量为正被积极驾驶的飞行器100提供有效的碰撞保护系统。三区域碰撞保护功能还能够缩放来自一个或更多个传感器210的传感器输入，同时保持在其设计中是传感器和飞行器二者不可知/无关的，从而使三区域碰撞保护功能几乎能够适用于所有飞行器。
使用图6a中所说明的三区域碰撞保护算法600可以促进示例三区域碰撞保护功能。如所说明的，在步骤602处，接收来自一个或更多个传感器210、人类飞行员或自动驾驶仪的三区域碰撞保护算法600的输入。输入可以包括范围速率估计、范围估计和输入飞行员命令流(即，多个飞行员命令)，这可能是来自人类操作者或自动驾驶仪的命令流。使用这三个输入，三区域碰撞保护算法600在步骤604处确定在目标当前位于的物理空间内的多个区域中的区域。如将要讨论的，区域是空间区域或其一部分，该区域通常由交通工具200和传感器210的可操作范围(例如，最大可操作范围)之间的传感器210的视场所定义。在一些实施例中，三个区域被识别为：传入区域622、临界区域620或恐慌区域618。例如，可以使用步骤606处提供的公式来识别这三个区域。
在其他实施例中，如图6b所说明的，可基于操作者确定的传感器范围阈值(例如，第一和第二距离阈值624、626)来识别三个区域，传感器范围阈值指示距离边界。如所说明的，第一区域(传入区域622)跨越传感器最大范围与传入阈值626(例如，第一阈值/距离)之间的区域，第二区域(临界区域)跨越传入阈值626与恐慌阈值624之间的区域；第三区域(恐慌区域618)跨越恐慌阈值624(例如，第二阈值/距离)与交通工具本身之间的区域。可以了解的是，传感器最大范围可以指代给定传感器能够以合理的可靠性检测物体/目标的最大距离。如所说明的，可根据视场(FOV)的形状的变化来指示每个区域的形状。传感器范围阈值624、626可由飞行器200从操作者处接收。例如，如果目标位于传入区域或临界区域，则使用操作者设置的范围阈值和区域范围速率限制，在范围、范围速率域中计算速率限制曲线。在步骤606中，基于这些确定，三区域碰撞保护算法600设置控制输入(例如，Rateset和/或Kp)。三区域碰撞保护算法600随后在步骤608处将来自步骤606的Rateset和/或Kp控制输入输入到比例微分(PD)控制器以输出控制数据。在步骤610处，三区域碰撞保护算法600将来自步骤608的控制数据(即，无单位，范围为-1至1)转换为控制命令流(即，以飞行员命令单位从步骤602输入，如PWM脉冲长度，范围为1000至2000)。在步骤612处，三区域碰撞保护算法600将来自步骤610的控制命令流与飞行员命令流(即，飞行员命令-步骤602的输入飞行员命令流)进行比较，以确定飞行员命令是否安全。如果飞行员命令可以被解释为试图减少从交通工具到目标的范围，或将交通工具速率增加到606中设置的速率限制(例如，Rateset)以上，则飞行员命令被视为不安全。如果确定飞行员命令不是安全的(即，不安全)，则在步骤614处，三区域碰撞保护算法600输出来自步骤610的控制命令流。如果确定飞行员命令是安全的，则在步骤616处，三区域碰撞保护算法600输出来自步骤602的输入飞行员命令流。
图6b说明了三个区域的示例性实施例，即，恐慌区域618、临界区域620和传入区域622。飞行器200可以具有如图6b所示的视场。在该实施例中，视场表示传感器的视场，直到传感器的最大范围。视场可基于操作者的阈值输入(诸如恐慌阈值624和传入阈值626)将视场分为三个区域。因此，当飞行器200进入这三个区域中的每个区域时，飞行器200的控制可受到独特的约束。例如，当飞行器200进入三个区域618、620、622中的每个时，交通工具200的最大速度、加速度和/或速率限制可受到不同地约束。一旦飞行器200位于恐慌区域618，系统可以控制飞行器200减速。当飞行器200进入临界区域620时，飞行器200可以进一步减速或制动。最后，当飞行器200位于传入区域622(例如，飞行器200位于其视场内朝向障碍物的最近区域)时，可发出制动命令和/或忽略操作者输入的向前命令，以禁用操纵飞行器200向前的任何控制命令。约束命令/控制的这些和其他各种示例对考虑到本主题公开的本领域普通技术人员将是明显的。
降落辅助模块。降落辅助模块包括的电路系统用于通过在降落操作期间自动控制转向机构304和/或节流来利用来自操作者的标称输入自主地使飞行器200降落。然而，在某些方面，动态避碰系统302的处理器340可以执行降落辅助功能。降落辅助模块受益于传感器反馈，以禁止飞行器200降落在障碍物上和/或在(例如，由于障碍物)可能导致飞行器200发生撞击或其他危险的位置。降落辅助模块在降落操纵期间使用感测输入来闭合环路，以确保降落顺利和安全。更具体地说，降落辅助模块采用来自一个或更多个传感器210的输入，该一个或更多个传感器210能够测量到飞行器200下方的多个目标的范围。例如，一个或更多个传感器210可以是RADAR、LiDAR、(经由两个或更多个相机的)立体视觉等。
降落辅助系统为飞行器200的飞行控制系统306提供闭环控制和安全降落检查，而不需要信标或基准监工。通过勘测降落点(例如，在目标102处)并基于(如下所描述的)目标滤波器计算置信度值，飞行器200(经由动态避碰系统302/RFCA模块500等)可以确定飞行器200下方的区域是否可以用于闭环自主降落。除识别和/或确认安全降落区外，降落辅助模块还可为转向机构304生成节流命令和/或控制命令，以使飞行器200顺利降落。
降落辅助模块通过高度许可和闭环节流命令维持飞行器200的安全操作。降落辅助模块通过一个或更多个传感器210测量飞行器200的高度，并对飞行器200执行闭环节流控制以提供降落辅助。如果(例如，通过面向下配置中的RFCA模块500或另一个传感器210)检测到障碍物，则可执行复飞(wave-off)操作，使飞行器200中止其降落和/或识别新的降落区域。此外，对范围测量值进行滤波，以首先确定降落目标，然后生成闭环节流控制/控制命令，最后对不满足降落参数(例如，置信度、最大范围和下降速率)的自主降落执行“复飞”(例如，中止)。RFCA模块500随后可以基于传感器测量识别新的降落区域，或者在降落区域被认为不安全时执行除悬停以外的操纵。
图7说明了用于降落辅助模块的降落辅助功能的示例降落辅助流程图700。如所说明的，在步骤702处接收对降落辅助模块的输入。输入可以包括范围阵列和降落参数，这些参数可以由人类操作者或自动驾驶仪生成。
在步骤704处，降落目标滤波器确定来自范围阵列的目标数量。在步骤706处，降落辅助模块确定目标的数量是否大于一个。如果目标数目大于一个，则降落辅助模块前进到步骤708，否则降落辅助模块前进到步骤710。在步骤708处，降落辅助模块将目标设置为等于最小值(Range_Array)，并前进到步骤710。在步骤710处，降落辅助模块确定目标是否满足降落参数。如果目标满足降落参数，则降落辅助模块前进到步骤712，否则降落辅助模块前进到步骤716。在步骤712处，降落辅助模块将Land_State设置为等于假，并前进到步骤714。在步骤714处，降落辅助模块向飞行控制系统306输出例如Land_State。在步骤716处，降落辅助模块将Land_State设置为等于真，并前进到步骤718。在步骤718处，降落辅助模块采用比例积分微分(PID)控制器来概括控制信号并前进到步骤720。在步骤720处，降落辅助模块将来自步骤718的控制信号转换为Throttle_Cmd单位。在步骤722处，降落辅助模块例如将来自步骤720的Land_State和Throttle_Cmd输出到飞行控制系统306。然后，交通工具飞行控制系统可以查询Land_State以采取适当的行动，并将Throttle_Cmd应用到适当的控制回路。
来自降落辅助模块的默认输出可以包括，例如：Altitude_Clearance、Pilot_Thrust_Command和Land_State。然而，可以定制输出以满足具体需要。自定义输出可以包括，例如，Altitude_Relative、Target_VZ(在z方向上的速度)。降落辅助模块的参数可以通过API进行配置。
目标滤波模块。RADAR传感器的一个问题是，由于RADAR传感器能够在大的区域检测物体，因此输出通常是分散的和混乱的数据。因此，分析从RADAR传感器返回的数据可能是困难的，尤其是对于导航决策过程。在操作中，RADAR传感器可以测量其视线内五个最突出的物体，以输出物体的相对距离和RADAR检测的幅度。这些值通常按降幅顺序被输出，但这种反馈方法不足以用于避开碰撞和自主飞行，因为在动态环境中，障碍在幅度上不断相互超越(如RADAR所见)并且报告的距离是互换的；因此，导致反馈中的大幅跳跃，这严重影响了闭环控制器。
一种解决方案是采用目标滤波模块，其包括实施目标滤波算法的电路系统，以检测真实物体与噪声，并跟踪物体使得干净的反馈信号被返回给飞行器200。目标滤波模块实施一种目标滤波算法，以防止跳跃、平滑输出，并且报告置信度值，该目标滤波算法可用于防止避碰系统的误报。因此，对五范围、五幅度RADAR单位进行目标滤波和优化，允许使用从RADAR传感器获得的数据识别和跟踪障碍物。因此，目标滤波模块可以为飞行器200提供五范围、五幅度RADAR传感器有效载荷的滤波和优化，以便通过同时跟踪五个物体来解决这一问题。
执行目标跟踪的能力增强了自主导航和避碰的能力。在某些方面，动态避碰系统302的处理器340可以执行所公开的目标滤波功能。因此，目标滤波模块将不稳定和噪声RADAR测量值转换为一个能够用于避碰以及自主飞行反馈的干净信号。目标滤波模块强调RADAR模块的优点，同时减少其缺点，以优化飞行器200的性能。可以通过当前算法的微小冲突/争议(altercation)来导出类似的解决方案。子函数(即数字滤波器的类型、线性与多项式曲线拟合、高斯分布与二项式估计分布等)的选择有一定的灵活性。
图8说明了示例目标滤波器模块的输入和输出示意图800，其包括的电路系统用于组合来自一个或更多个传感器210的感测数据以使用目标滤波器算法812生成具有对应的置信度值的滤波范围。一个或更多个传感器210可以包括RADAR和高度计来收集高度测量802、RADAR幅度804和RADAR范围806。使用信号特性提取技术810，目标滤波器算法812可以检测来自RADAR的离群值测量，以消除故障数据点。使用信号特性的加权平均、RADAR幅度和地面噪声的估计来计算范围分配和置信度值。
图9说明了用于使用目标滤波模块提供目标滤波功能的示例流程图900，其中Std_Dev是轨迹的最近20个点的标准偏差，该轨迹是通过这些20个点的线性回归。Min_Diff是轨迹的最近范围与来自传入数据的分配的范围之间的最小差值。Iteration_counter(迭代计数或计数器)是连续外推的数目。最后，置信度值是作为真实目标的范围的置信度，它是用幅度(Magnitude)和Std_Dev的加权和来计算的。
在步骤902处，目标滤波模块针对视线内五个最突出物体接收来自RADAR的五个新范围和幅度中的第一个，并且然后前进到步骤904。在步骤904处，目标滤波模块确定幅度是否饱和。如果在步骤904处幅度饱和，则目标滤波模块在步骤906处将范围设置为先前已知的良好值，并在步骤908处继续。如果在步骤904处幅度不饱和，则目标滤波模块继续到步骤908。在步骤908处，目标滤波模块计算Std_Dev并前进到步骤910。在步骤910处，目标滤波模块计算和/或识别最佳拟合当前轨迹的新范围点，并前进到步骤912。在步骤912处，目标滤波模块计算Min_Diff并前进到步骤914。在步骤914处，目标滤波模块确定是否满足四个条件，这四个条件是：是否(1)Min_Diff大于3.5倍Std_Dev；(2)Min_Diff大于0.4；(3)Std_Dev小于0.2；以及(4)Iteration_Counter小于15。如果在步骤914处满足这四个条件中的每个，则目标滤波模块前进到步骤916；否则，目标滤波模块前进到步骤920。
在步骤916，目标滤波模块使用线性回归计算新的滤波范围点，并前进到步骤918。在步骤918处，目标滤波模块增量Iteration_Counter并前进到步骤924。
在步骤920处，目标滤波模块从RADAR分配优选数据点来滤波输出范围，并前进到步骤922。在步骤922处，目标滤波模块从可能在轨迹中使用的范围移除分配的范围并且前进到步骤924。
在步骤924，目标滤波模块使用临界阻尼低通滤波器(LPF)计算置信度和低通，并前进到步骤926。可使用从输入范围信号(例如，信号均值、标准偏差和幅度)导出的统计项的加权平均来计算置信度和低通值。置信度计算中各项的加权可由操作者确定(即，操作者定义的)，并且(例如，由操作者)为所需的滤波器性能进行调谐。在步骤926处，目标滤波模块对范围2-5中的每个重复上述步骤(从步骤902处开始)，并且当所有范围1-5都完成时，前进到步骤928。在步骤928，目标滤波模块返回滤波范围和置信度值。
在一些实施例中，可基于飞行器200通常操作的环境来确定置信度和低通值。例如，在雪是常见的操作环境中，雪的反射率可以被认为是被检测到的噪声水平的一个常见原因。因此，系统可以相应地设置置信度和/或低通值，以调整由RADAR检测到的可接受噪声水平。类似地，机器学习算法可以应用到目前描述的系统的目标滤波功能中。
本文中描述的系统还可以包括客户装置，其可以包括由操作者操作以启动、管理、监视、控制或以其他方式与导航系统或自主交通工具交互的任何装置。这可以包括台式计算机、膝上型计算机、网络计算机、平板电脑或可以参与本文中所设想的系统的任何其他计算装置。客户端装置可以包括操作者接口，其可以包括作为操作者接口的图形用户接口(GUI)、文本或命令行接口、语音控制接口和/或基于手势的接口，以用于控制导航系统或自主交通工具操作。可以通过本地地执行在客户端装置中的一个上的应用来维护操作者接口，其接收来自例如导航系统或自主交通工具的数据和状态信息。操作者接口可以在客户端设备上创建用于操作者交互的适合的显示。例如，操作者接口可以包括显示器，该显示器实时显示来自光学系统中相机的视图，或显示来自导航系统内其他传感器的其他数据。在其他实施例中，操作者接口可以远程地服务于客户端装置中的一个并在客户端装置中的一个上呈现。例如，其中导航系统或自主交通工具包括通过一个或更多个网页等提供信息的Web服务器，可以在Web浏览器或在客户端装置中的一个上执行的类似客户端内显示这些信息。在一个方面，操作者接口可以包括语音控制接口，该接口接收操作者的口头命令和/或向操作者提供口头反馈。
虽然上述系统主要被描述为应用于空中交通工具，但本领域的技术人员将理解，这种系统、方法和技术可与其他技术一起使用，诸如汽车、仓库装备、建筑装备、起重机、电动轮椅、机场装备等。
上述系统、装置、方法、过程等可以在硬件、软件或其任意组合中实现，它们适合于本文中所描述的控制、数据采集和数据处理。这包括在一个或更多个微处理器、微控制器、嵌入式微控制器、可编程数字信号处理器或其他可编程装置或处理电路系统连同内部和/或外部存储器中的实现。这也可以或替代地包括一个或更多个特定应用集成电路、可编程门阵列、可编程阵列逻辑组件或可以被配置为处理电子信号的任何其他一个或更多个装置。还将了解的是，上面描述的过程或装置的实现可包括使用诸如C语音的结构化编程语言、诸如C++的面向对象编程语言或任何其他高级或低级编程语言(包括汇编语言、硬件描述语言、数据库编程语言和技术)创建的计算机可执行代码，这些代码可被存储、编译或解释以在上述装置中的一个、以及处理器的异构组合、处理器体系结构或不同硬件和软件组合上运行。同时，处理可以跨装置分布，诸如上文描述的各种系统，或者所有功能都可以集成到专用的独立装置中。所有这种排列和组合旨在落入本公开的范围。
本文中公开的实施例可包括计算机程序产品，其包括计算机可执行代码或计算机可使用代码，该代码当在一个或更多个计算装置上被执行时，执行上文描述的控制系统的任何和/或所有步骤。代码可以以非暂时的方式存储在计算机存储器中，计算机存储器可以是程序从中执行的存储器(诸如与处理器相关联的随机存取存储器)，或者存储装置，诸如磁盘驱动器、闪存，或者任何其他光学、电磁、磁性、红外或其他装置或装置的组合。在另一方面，上面描述的任何系统和方法都可以体现在承载计算机可执行代码和/或其任何输入或输出的任何合适的传输或传播介质中。
本文中描述的实施方式的方法步骤旨在包括致使一个或更多个其他方或实体执行与所附权利要求的可专利性一致的步骤的任何合适的方法，除非明确提供或以其他方式从上下文中清楚提供了不同的含义。这种方或实体不需要在任何其他方或实体的指导或控制下，也不需要位于特定的管辖范围内。
本文中所引用的任何专利、专利出版物或文章均全部通过参考并入本文。应当了解，以上所描述的方法和系统是以示例方式而不是限制性的方式阐述的。对于本领域的普通技术人员来说，许多变化、添加、省略和其他修改将是明显的。此外，以上描述和附图中的方法步骤的顺序或呈现并不旨在要求执行所述步骤的顺序，除非明确要求或从上下文中清楚要求了特定顺序。因此，虽然已经示出和描述了特定实施例，但是对于本领域技术人员来说明显的是，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以在形式和细节上进行各种改变和修改，并且这些改变和修改旨在形成由所附权利要求限定的本发明的一部分，应在法律允许的最广泛意义上对其进行解释。

Claims (30)

1.一种用于在飞行器中提供碰撞保护的方法，所述方法包括：
从位于所述飞行器上并且与处理器可操作地耦合的传感器接收传感器输入，其中所述传感器被配置为识别视场内的障碍物；
从飞行员接收飞行员命令流；
至少部分地基于所述传感器输入识别所述视场内的障碍物；
从所述障碍物位于的所述视场内的多个区域中确定区域，其中至少部分地基于所述传感器输入确定所述区域；
设置依据确定步骤中所确定的所述区域而变化的控制输入；
将所述控制输入输入到比例微分控制器即PD控制器以生成控制数据；
经由所述处理器生成依据所述控制数据而变化的控制命令流；以及
经由所述处理器将所述控制命令流与所述飞行员命令流进行比较，以确定来自所述飞行员的所述飞行员命令流是否安全。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，当确定来自所述飞行员的所述飞行员命令流是不安全的时，将所述控制命令流传送到所述飞行器的飞行控制器以代替所述飞行员命令流。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，当确定来自所述飞行员的所述飞行员命令流是安全的时，将所述飞行员命令流传送到所述飞行器的飞行控制器。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述传感器输入包括范围速率估计值或范围估计值。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述飞行员命令流来自人类飞行员。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述飞行员命令流来自自动驾驶仪。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个区域包括第一区域、第二区域和第三区域。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述第一区域被定义为传感器最大范围和第一阈值之间的区域。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述第二区域被定义为第一阈值和第二阈值之间的区域。
10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述第三区域被定义为第二阈值与所述飞行器之间的区域。
11.根据权利要求1所述的方法，其中如果所述飞行员命令流能够被所述处理器解释为试图(1)减小所述飞行器与所述障碍物之间的范围或(2)将飞行器速率增加到由所述控制数据设置的速率限制以上，则确定飞行员命令流是不安全的。
12.根据权利要求1所述的方法，还包括从所述飞行员接收飞行员超控命令的步骤，其中所述飞行员超控命令超控所述控制命令流。
13.一种用于在飞行器中提供碰撞保护的导航系统，所述导航系统包括：
传感器，其被配置为耦合到所述飞行器并识别视场内的障碍物；
处理器，其与所述传感器和存储器装置可操作地耦合，其中，所述处理器被配置为从飞行员接收飞行员命令流，其中，所述处理器还被配置为：
至少部分地基于来自所述传感器的传感器输入来识别所述视场内的障碍物；
从所述障碍物位于的所述视场内的多个区域中确定区域，其中至少部分地基于所述传感器输入确定所述区域；
设置依据确定步骤中所确定的所述区域而变化的控制输入；
将所述控制输入输入到比例微分控制器即PD控制器以生成控制数据；
经由所述处理器，生成依据所述控制数据而变化的控制命令流；以及
经由所述处理器将所述控制命令流与所述飞行员命令流进行比较，以确定来自所述飞行员的所述飞行员命令流是否安全。
14.根据权利要求13所述的导航系统，其中，当确定来自所述飞行员的所述飞行员命令流是不安全的时，将所述控制命令流传送到所述飞行器的飞行控制器以代替所述飞行员命令流。
15.根据权利要求13所述的导航系统，其中，当确定来自所述飞行员的所述飞行员命令流是安全的时，将所述飞行员命令流传送到所述飞行器的飞行控制器。
16.根据权利要求13所述的导航系统，其中，所述传感器输入包括范围速率估计值或范围估计值。
17.根据权利要求13所述的导航系统，其中，所述飞行员命令流来自人类飞行员。
18.根据权利要求13所述的导航系统，其中，所述飞行员命令流来自自动驾驶仪。
19.根据权利要求13所述的导航系统，其中，所述多个区域包括第一区域、第二区域和第三区域。
20.根据权利要求19所述的导航系统，其中，所述第一区域被定义为传感器最大范围和第一阈值之间的区域。
21.根据权利要求19所述的导航系统，其中，所述第三区域被定义为第二阈值与所述飞行器之间的区域。
22.根据权利要求21所述的导航系统，其中，所述第二区域被定义为所述第一阈值和所述第二阈值之间的区域。
23.根据权利要求13所述的导航系统，其中，如果所述飞行员命令流能够被所述处理器解释为试图(1)减小所述飞行器与所述障碍物之间的范围或(2)将飞行器速率增加到由所述控制数据设置的速率限制以上，则确定飞行员命令流是不安全的。
24.根据权利要求13所述的导航系统，其中，所述处理器被配置为从所述飞行员接收超控所述控制命令流的飞行员超控命令。
25.根据权利要求13所述的导航系统，其中，所述飞行器是垂直起飞和降落飞行器即VTOL飞行器。
26.根据权利要求13所述的导航系统，还包括降落辅助模块，用于指示所述飞行器执行降落操纵以避开在所述飞行器下方检测到的障碍物。
27.根据权利要求13所述的导航系统，其中所述处理器被配置为执行目标滤波操作。
28.根据权利要求27所述的导航系统，其中所述目标滤波操作包括以下步骤：
从雷达系统接收所述飞行器的视线内障碍物的范围和幅度数据；
经由所述处理器并且至少部分地基于所述范围和幅度数据确定所述幅度是否饱和，
经由所述处理器计算反映所述范围和幅度数据随时间变化的轨迹的至少一部分的标准偏差；
经由所述处理器确定用于所述轨迹的新范围点；
经由所述处理器计算所述轨迹的所述新范围点与来自传入数据的分配的范围之间的最小差值；以及
经由所述处理器，通过临界阻尼低通滤波器即LPF计算置信度和低通值。
29.根据权利要求28所述的导航系统，其中使用从信号均值、标准偏差和幅度导出的统计项的加权平均来计算所述置信度和低通值。
30.根据权利要求29所述的导航系统，其中所述加权平均是操作员针对所期望的滤波器性能定义的。
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