CN110622087A - 沿飞行路线自主检测和跟随地形高度 - Google Patents

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CN110622087A CN201880029388.4A CN201880029388A CN110622087A CN 110622087 A CN110622087 A CN 110622087A CN 201880029388 A CN201880029388 A CN 201880029388A CN 110622087 A CN110622087 A CN 110622087A
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Abstract

测量从飞行器到相对于该飞行器位于前方和下方的地形特征的距离。检测飞行器相对于参考定向的当前定向。至少利用测量出的距离和当前定向来确定飞行器的竖直位置与地形特征的竖直位置之间的相对竖直差。利用所确定的竖直差自动调节飞行器的飞行海拔。

Description

沿飞行路线自主检测和跟随地形高度
发明背景
手动收获作物是一项劳动密集型活动，特别是农药/肥料的施用。由于公众关于化学品释放到环境中以及人类暴露于化学品的担忧，无人驾驶飞行器(UAV)可用于空中施用喷洒材料(例如，喷洒农药/肥料)。然而，雇用操作员远程控制UAV是劳动密集的，并且需要长时间注意力高度集中。
对于旨在将农药/肥料直接递送到作物的UAV，一个重要的要求是它们必须能够以在目标作物上方的低恒定高度飞行，以确保效率、最小的浪费以及完整甚至覆盖。在作物上方飞得过高会导致大量农药/肥料流失到开放空气。这不仅对健康和环境造成危害，而且也无法向作物递送必需的农药/肥料。另一方面，飞行得过于靠近作物会限制喷洒的覆盖范围，增加与作物相撞的危险，并在地形升高时对UAV造成风险。因此，需要将UAV保持在作物上方的低固定高度。换句话说，期望UAV能够适应并跟随不断变化的地形(无论是高程(elevation)还是障碍物)，同时在作物/地面上方保持相对恒定的高度。这种能力对于UAV将农药/肥料准确地递送到种植在诸如山谷、丘陵和梯田的区域的作物非常重要。
附图的简要说明
在下面的详细描述和附图中公开了本发明的各个实施例。
图1是示出高度估计和控制系统的实施例的框图。
图2是示出飞行中的飞行器机载高度估计和控制系统的实施例的图。
图3是示出用于估计地形特征的相对高度的过程的实施例的流程图。
图4是示出基于两个距离测量结果来确定前视距离(look-forward distance)处的高度的实施例的图。
图5是示出使用多个不同的传感器来测量到地形特征的距离的实施例的图。
图6是示出用于估计在前视距离处地形特征的相对高度的过程的实施例的流程图。
图7是示出用于建立相对高度轮廓(profile)的高度估计系统的实施例的图。
图8是示出间隔水平距离处的相对高度的示例轮廓的图。
图9是示出在UAV从图8所示的初始位置竖直移动之后在向前间隔水平距离处的相对高度轮廓的示例变化的图。
图10是示出在UAV从图9所示的位置水平移动之后在向前间隔水平距离处的相对高度轮廓的示例变化的图。
图11是示出用于建立和更新位于飞行器前方的地形特征的相对高度轮廓的过程的实施例的流程图。
图12是示出更新相对高度轮廓的过程的至少一部分的实施例的流程图。
图13是示出图8的示例以及当前距离测量结果及其在其相关联的水平距离处的对应相对高度的图示的图。
详细描述
本发明可以以多种方式来实现，包括作为过程；装置；系统；物质组成；体现在计算机可读存储介质上的计算机程序产品；和/或处理器，诸如被配置为执行指令的处理器，该指令被存储在耦合到处理器的存储器上和/或由耦合到处理器的存储器提供。在本说明书中，这些实施方式或本发明可以采用的任何其他形式可以被称为技术。通常，在本发明的范围内，可以改变所公开的过程的步骤的顺序。除非另有说明，否则被描述为被配置为执行任务的诸如处理器或存储器的组件可以被实施为被临时配置为在给定时间执行任务的通用组件或被制造为执行该任务的特定组件。如本文所使用的，术语“处理器”是指被配置为处理诸如计算机程序指令的数据的一个或多个设备、电路和/或处理核。
以下提供了对本发明的一个或多个实施例的详细描述以及示出本发明原理的附图。结合这样的实施例描述了本发明，但是本发明不限于任何实施例。本发明的范围仅由权利要求书限制，并且本发明涵盖多个替代方案、修改和等同物。在下面的描述中阐述了许多具体细节，以便提供对本发明的透彻理解。提供这些细节是为了示例的目的，并且可以在没有这些特定细节中的一些或全部的情况下根据权利要求来实践本发明。为了清楚起见，没有详细描述与本发明有关的技术领域中已知的技术材料，使得不会不必要地使本发明晦涩难懂。
对于高空飞行的航空器(aircraft)，通常使用高度计来基于变化的气压确定海拔高度。这通常是高空飞行的航空器避免地面碰撞的主要方法。因为配备有喷气发动机的飞机(诸如商业班机和货运喷气式飞机)的具有接近39,000英尺的巡航海拔(attitude)，所以它们并不主动依赖地形跟随技术。在很低的海拔(诸如几米)，高度计缺乏提供可靠的高度读数以确保高度间隙和避免地面碰撞的必要精度。此外，高度计仅有助于在固定海拔处而不是在地形上方固定高度处的飞行。
低空飞行的航空器可以使用地形数据库执行地形跟随。使用地形数据库提供详细的地形高程，低空飞行的航空器从高度计获取其当前海拔，并通过将其海拔与其下方地形的高程进行比较来计算其在地形上方的高度。机载高度控制系统利用计算出的高度并控制航空器以保持期望的高度范围。但是，依靠地形数据库进行需要UAV被定位为靠近作物上方的近地面飞行是不切实际的。不仅建立一个详述小于0.5米(更不用说小于0.1米)的变化的地形数据库花费不菲，而且作物的高度随着其生长而不断变化。例如，玉米可以生长到超过1.5米高，并且高粱可以生长得更高。地形数据库不具有动态反映作物高度的能力。因此，这种使用高度计和地形数据库的技术通常不适合仅在地面上方几米的飞行(例如，在UAV进行的高效率农药/肥料施用情况下)。
因此，为了允许在作物或地面/地形上方几米(例如1-3米)处的近地面飞行，期望检测UAV在作物/地面上方的当前高度。这可以通过使用距离传感器(诸如超声传感器)直接测量UAV仅在其正下方的地面上方的高度距离来实现。这样的方法可以成功地收集准确的高度测量结果，并且得到的高度控制可以允许在平坦地形或高程变化非常缓慢的地形上进行近地面飞行。但是，这种方法无法提供关于UAV路径的前面即将发生的地形变化的关键信息，尤其是在处理不规则地形时。因为不能即刻实现飞行高度/海拔的改变，所以对于快速移动的UAV，在完成对期望飞行高度/海拔的改变之前可能要花费大量的时间和行进距离。因此，期望的是预期地形变化以远在地形变化之前开始飞行操纵。例如，如果地形(例如，梯田)将迅速向上倾斜，则如果UAV没有足够的时间来相应地调节其高度，则UAV可能会与地形发生碰撞。
作为结果，需要一种新颖的高度估计和控制系统，其可以适应各种变化地形允许在地形/地面/作物/物体上方几米处进行安全的近地面飞行。这样的近地面飞行对于诸如将农药/肥料施用于作物、蔬菜和果园的应用是重要的。
公开了控制飞行器。在一些实施例中，飞行器(例如，UAV、无人机(drone)、飞机、直升机或任何其他飞行物体)利用高度估计系统来在丘陵和/或不可预期的地形上进行近地面飞行。例如，当安装在飞行的航空器上时，该高度估计系统提供对航空器在地面上方的高度的估计，其可以被高度控制系统使用以使飞行器相对于变化的地形保持期望的高度。地形特征的示例包括地面材料、丘陵、植物、树木、作物、果园、葡萄园、篱笆、灌木丛、树木、建筑物、障碍物、雪或位于地面/地形上或其附近的任何其他物体。
在一些实施例中，距离传感器用于测量从飞行器到相对于该飞行器位于前方和下方的地形特征上的位置的距离。例如，使用光检测和测距(LIDAR)传感器来测量从飞行器到飞行器下方和前方的地形/地面上的位置的距离。运动传感器(例如，定向传感器)用于检测飞行器相对于参考定向的当前定向。例如，确定飞行器的俯仰角。至少利用距离和当前定向来估计飞行器的竖直位置与相对于飞行器在前面和较低的地形特征的竖直高度位置之间的竖直差。例如，基于距离传感器的安装角度和飞行器相对于测量出的距离的俯仰角的几何关系，地形特征的位置的相对竖直高度被计算作为在该位置处的估计相对高度。估计的竖直差用于自动提供飞行控制命令以调节飞行器的飞行高度。例如，当飞行器在地形/地面上的物体上方飞行时，飞行器的飞行高度被自动调节为更低或更高(不需要人类操作员手动控制竖直高度)以保持一致的高度(例如，在一定范围内)。
图1是示出高度估计和控制系统的实施例的框图。高度估计和控制系统100可以由执行近地面地形跟随飞行的飞行器利用。飞行器的示例包括固定翼航空器、固定翼无人机、无人驾驶飞行器(UAV)或任何其他飞行物体。高度估计和控制系统100包括距离传感器12、运动传感器14和处理单元16(例如，处理器)。距离传感器12可以包括以下中的一个或多个：LIDAR传感器、雷达传感器、超声传感器以及能够测量距离的任何其他传感器。运动传感器14可以包括以中的一个或多个：惯性测量单元、加速度计、陀螺仪、定向传感器、磁力计、全球定位系统(GPS)接收器以及能够测量定向、加速度、位置、特定力、角速率或磁场的任何其他传感器。距离传感器12以以便测量到在UAV之前的地面上的特征表面上的位置的距离的方式(例如，以向前和向下的角度定位)而安装在UAV上。如将参考图2所描述的，该距离测量结果与来自运动传感器14的测量结果一起将被用于确定UAV在UAV之前的地面(或地形)上的特征上方的相对高度。
处理单元16同时连接到距离传感器12和运动传感器14，并且从距离传感器12和运动传感器14接收测量数据。尽管仅示出了距离传感器12和运动传感器14的单个实例，但是在各个实施例中，任何数量的距离传感器12和运动传感器14可以连接到处理单元16。例如，处理单元16从不同的距离传感器接收多个不同的测量结果，并且不同的距离测量结果被用来同时估计不同地形特征的相对高度。处理单元16还包括高度估计模块17和高度控制模块20。高度估计模块17(例如基于来自距离传感器12和运动传感器14的测量结果)估计UAV(在UAV之前的)地形特征上方的相对高度，并将该高度估计提供给高度控制模块。基于该相对高度估计，高度控制模块确定飞行控制命令(例如，对电动机/发动机的命令)，其继而增加或减小对应的升力以将UAV保持在期望的相对高度。通过估计在UAV的飞行路径中UAV之前的地形特征的相对高度，并且当UAV飞越地形特征时，控制UAV保持地形特征上方的相对恒定的高度，高度估计和控制系统100能够在即将到来的地形的高度变化之前做出反应。这种预期高度变化的能力至关重要，因为它为UAV提供了在到达即将到来的地形之前调节其高度的时间，从而允许UAV安全地实现近地面的地形跟随飞行。
图2是示出飞行中的飞行器机载高度估计和控制系统的实施例的图。在图2中，UAV10被示出为在飞行途中，在地形18上沿右手方向向前行进。该地形18概述了所有地形地面特征，包括各种景观、平坦的地面、丘陵、植物、树木、作物、果园、葡萄园、篱笆、灌木、树木、建筑物、障碍物等。视图200示出了UAV 10的侧视图并且视图210示出了UAV 10的正视图(例如，从UAV的前面看)。所示的x轴、y轴和z轴是相对于UAV 10的机身的。如视图200所示，x轴指向UAV的前部，并且z轴指向下方。当如视图210所示从前面观察UAV时，y轴正指向UAV的左侧。UAV俯仰运动围绕其y轴，并且滚动(rolling)运动围绕其x轴。角度θ和ψ分别对应于UAV的俯仰角和滚动角。
在所示的实施例中，距离传感器12被安装和定位在UAV 10上，使得测量出的距离Df相对于UAV相对轴成预定的(例如，固定的)向前-向下角度(forward-downward angle)β。例如，距离传感器12可以包括以相对于UAV主体相对轴的预定的向前-向下角度β安装在UAV10上的LIDAR(在其他实施例中为雷达或超声)传感器。在欧拉角惯例中，向前-向下角度β为负值。作为结果，由距离传感器12测量的距离Df在UAV 10与位置P之间，该位置P位于无人机的当前水平位置前方的地面18的特征上。可替选地，距离传感器12可以包括雷达传感器或超声传感器，其以预定的向前-向下角度β安装在UAV 10上以提供距离测量结果Df。
运动传感器14测量UAV 10的俯仰角(θ)。运动传感器14可以包括惯性测量单元(IMU)，该惯性测量单元直接测量UAV的加速度并且基于加速度测量结果来确定UAV的俯仰角。可替选地，运动传感器14可以包括两个实时动态(RTK)全球定位系统(GPS)单元，并且基于来自两个RTK GPS单元的两个位置测量结果来计算俯仰角。如图2所示，距离传感器12和运动传感器14都连接到处理单元16。处理单元16从至少两个传感器接收测量结果，并基于距离Df、俯仰角θ和预定的向前-向下角度β来计算UAV在地形特征之上的相对高度Hf。
图3是示出用于估计地形特征的相对高度的过程的实施例的流程图。在各个实施例中，图3的过程可以由处理单元16执行，或更具体地，由处理单元16中的高度估计模块17执行。图3的过程可以周期性地和/或动态地重复。过程300开始于在步骤302中从距离传感器接收距离测量结果Df和从运动传感器(例如，图1和图2的传感器14)接收俯仰角θ。在步骤304中，确定地形特征相对于飞行器的相对高度。例如，考虑到测量出的俯仰角θ和已知的距离传感器的位置角度β，基于距离测量结果相对于地形特征的相对高度的角度/几何关系来计算相对高度。考虑到图2中所示的关系，可以通过以下来计算位于位置点P的地形特征的相对高度Hf：Hf＝Df*sin(|θ+β|)。可选地，处理单元16还可以计算从飞行器的水平位置到地形特征的位置的水平向前距离(forward distance)Lf(例如，如图2所示，从UAV 10的水平位置到位置P)。Lf的计算可以被计算如下：Lf＝Df*cos(|θ+β|)。
值得注意的是，因为图3的过程的每次迭代，关于图2示出为示例的位置P不是在地形/地面上的固定位置。当UAV向前飞行时，该位置P会移动，并且它在UAV之前所述向前距离Lf。如图2所示，Hf是UAV之前的位置P上方的相对高度；也就是说，该相对高度是UAV在位于即将到来的飞行路径上的位置P处的地形特征上方的高度。因此，该相对高度包含有关即将到来的地形的信息。例如，如果地形前面倾斜，则如果UAV保持相同的飞行海拔，那么在UAV向前距离Lf处的相对高度值Hf将开始减小。响应于UAV之前的地形特征的变化的相对高度值，随着在UAV的飞行路径中不断计算新的Hf值，可以控制UAV调节其飞行海拔以保持一致的相对高度。因此，通过控制UAV以保持一致的高度Hf，UAV将跟随地形高程变化。这种对即将到来的地形高程变化做出响应的能力对于诸如空中施用(例如作物喷粉)的近地面地形跟随应用至关重要。
在一些实施例中，运动传感器14还可测量并提供UAV的滚动角ψ(例如，图2所示)。考虑到滚动角ψ，确定相对高度包括通过执行以下计算来计算相对高度Hf：Hf＝Df*cos(ψ)*sin(|θ+β|)。类似地，向前距离Lf可以被计算为：Lf＝Df*cos(ψ)*cos(|θ+β|)。
在一些实施例中，图2中的距离传感器12可包括至少两个LIDAR(或者雷达或超声)传感器，每个传感器被安装以从不同角度测量距离。在两个距离传感器组件/模块的示例中，距离传感器组件利用两个不同的预定向前-向下角度β1和β2(例如，固定的预设安装角度)。因此，每个传感器组件提供了从UAV到UAV的当前横向位置前方的地形特征上的位置的距离的相应测量结果。处理单元16接收对应于角度β1和β2的对应距离测量结果Df1和Df2，并且计算对应的Hf1＝Df1*sin(|θ+β1|)和Hf2＝Df2*sin(|θ+β2|)，并将它们结合以导出UAV在地形特征之上的相对高度。在一些实施例中，结合距离测量结果包括计算线性组合，例如，H＝(Hf1+Hf2)/2.0。在一些实施例中，结合距离测量结果包括计算加权组合，例如，H＝a*Hf1+(1-a)*Hf2，其中0＜a＜1。在一些实施例中，结合距离测量结果包括在距离测量结果中选择较小的值，例如，H＝min(Hf1，Hf2)。在一些实施例中，可以基于多个距离测量结果来选择前视距离Lx，并且将相对高度估计为在前视距离处的高度。图4是示出了基于两个距离测量结果Df1和Df2来确定前视距离Lx处的高度Hx的实施例的图。对于每个距离测量结果，可以使用以下计算来计算对应的向前距离：Lf1＝Df1*cos(|θ+β1|)和Lf2＝Df2*cos(|θ+β2|)。假设|β|<|β2|，Lf1>Lf2。前视距离Lx处的高度可以估计为：
H＝Hx＝Hf2+(Lx-Lf2)*(Hf1-Hf2)/(Lf1-Lf2)。
注意到的是，所得的Hx是P上方的相对高度，P在连接Pf1和Pf2的线上，而不是在地形特征轮廓18上。因此，Hx是前视距离Lx处实际高度的近似值。
返回图3，在步骤306中，将所确定的相对高度用于控制飞行海拔。例如，基于所确定的相对高度，发送用于调节飞行器的飞行高度/海拔的飞行控制命令，以在飞行器正飞越地形/地面时保持在地形/地面特征之上的一致的飞行高度(例如，在一定范围内)。通过连续重复图3的过程并基于在飞行器的飞行路径上检测到的飞行器前面的地面/地形特征的所确定的相对高度来调节飞行器的飞行高度，该飞行器能够自动跟随地面/地形特征的竖直变化以保持在地面/地形特征之上相对一致的飞行高度。当使用UAV对种植在在地面/地形上的作物喷洒农药/肥料时，这可能是有用的，从而在无需操作员不断手动调节UAV的飞行高度的情况下确保在作物之上相对一致的高度上高效且安全地施用农药/肥料。
在一些实施例中，控制飞行海拔包括：确定保持在地面/地形特征之上的一致的飞行海拔所需的高度增加或减少的量。例如，当前相对高度(例如，UAV的当前竖直位置和UAV正下方的地形特征之间的距离)与要用于控制飞行海拔的(例如，在304中确定的)所确定的相对高度之间的差被计算出并用作飞行控制命令中指示的(例如，从当前竖直海拔增加/减少的)海拔增加或减少量以降低(例如，当前相对高度小于所确定的相对海拔)或升高(例如，当前相对高度大于所确定的相对高度)飞行器的飞行高度/海拔。在一些实施例中，UAV和UAV下方的地形特征之间的距离必须至少是配置的最小距离和/或在配置的范围内，并且控制飞行海拔包括：提供增加或减少飞行器的飞行高度/海拔的指令，使得当控制飞行海拔时，保持最小距离和/或保持在范围内。
图5是示出使用多个不同的传感器来测量到地形特征的距离的实施例的图。图5所示的距离传感器52除了LIDAR或雷达传感器之外还包括超声传感器。超声传感器朝下安装在UAV 10上，朝向地面，以便测量从UAV 10到其正下方的地面的距离Dd。因为超声传感器直接朝下，所以距离Dd为Hd(UAV 10在其正下方的地面上方的高度)。连接到距离传感器52的处理单元16从超声传感器接收向前-向下距离测量结果Df和距离测量结果Dd。它根据Df计算Hf，并对Hf和Hd(Hd＝Dd)进行整合，以确定UAV 10在地面上方的高度。整合可以是线性组合，例如简单的平均：H＝(Hf+Hd)/2.0或者可以选择最小值，例如H＝min(Hf，Hd)。
在又一实施例中，距离传感器包括超声传感器和至少一个LIDAR(或雷达)传感器，并且运动传感器14除了俯仰角θ之外还提供UAV 10的前进速度vx。安装在UAV 10上的超声传感器朝下，并且测量从UAV到其正下方的地面的距离Dd。LIDAR(或雷达)传感器以预定的向前-向下角度β安装，以对到在地面上且在UAV 10前面的位置的距离Df进行测量。运动传感器14可以包括IMU和定位系统，诸如全球定位系统(GPS)。IMU直接测量UAV的加速度，并基于加速度测量结果确定UAV的俯仰角。除了位置测量结果之外，GPS系统还提供UAV位置测量结果以及UAV的速度和行进方向。运动传感器将IMU测量结果与GPS位置和速度测量结果整合在一起，以提供UAV的前进、横向和向上速度。处理单元16从距离传感器接收距离测量结果，从运动传感器接收俯仰角和前进速度，并确定UAV在地形特征之上的相对高度。
图6是示出用于估计在前视距离处的地形特征的相对高度的过程的实施例的流程图。图6的过程可以由处理单元16执行，或更具体地，在各个实施例中由处理单元16中的高度估计模块17执行。图6的过程可以周期性地和/或动态地重复。过程600开始于在步骤602中从距离传感器52和运动传感器14接收测量结果。
在步骤604中，该过程针对每个距离测量结果计算相对高度和向前距离。例如，对于来自超声传感器的测量结果，Hd＝Dd并且向前距离Ld＝0；对于来自距离传感器的测量结果，Hf＝Df*sin(|θ+β|)并且向前距离Lf＝Df*cos(|θ+β|)。随后在步骤606中，基于前进速度vx确定前视距离Lx。例如，前视距离Lx可以计算为：Lx＝Tx*vx，其中Tx是预定义的前视时间。前视距离Lx标识了与飞行器的水平向前距离量，其中期望确定地形特征的相对高度以允许飞行器调节其相对于位于Lx处或位于Lx内的地形特征的飞行高度。考虑到由于不同的飞行器速度而造成改变飞行高度所需的距离和行进量的变化，通过使Lx基于飞行器的前进速度，Lx随速度增加而变大，并且随速度降低而变小。可以基于飞行器的特性(例如，重量、设计、型号、应用、附接的附件等)、飞行控制系统(例如，类型、版本等)、环境因素和或用户配置来确定前视时间Tx。例如，如果UAV是敏捷的(UAV的飞行控制是响应性的)，则前视时间Tx可以更短，这是因为UAV可以在相对短的时间内自身升高或下降。另一方面，如果UAV的响应较慢，则前视时间Tx可以更大，这是因为UAV花费更多时间来自身升高或降低。Tx的示例性值可以在0.5秒至3秒的范围内。可替选地，在一些实施例中，前视距离Lx由最小值Lmin界定，例如，Lx＝max(Tx*Vx，Lmin)。例如，如果前进速度较小，则将Lx设置为最小值Lmin。
在步骤608中，估计前视距离处的相对高度。例如，基于前视距离Lx、计算出的高度(例如，Hf和Hd)以及向前距离(例如，Lf和Ld)来计算在前视距离处的地形特征的相对高度。在一些实施例中，计算Hf和Lf对以及Hd和Ld对的线性插值以确定Hx：当(Lf-Ld)≠0时，Hx＝Hd+(Lx-Ld)*(Hf-Hd)/(Lf-Ld)；在(Lf-Ld)＝0的情况下，可以使用简单平均：Hx＝(Hf+Hd)/2。在图4所示的示例中，Hx＝Hf2+(Lx-Lf2)*(Hf1-Hf2)/(Lf1-Lf2)。
在步骤610中，选择要用于飞行控制的相对高度估计。例如，在608中确定的相对高度被用作多个可能的相对高度估计选择中的一个。例如，在Hx和Hd之中，选择最小值使得H＝min(Hx，Hd)。
因此，用于自飞行器的水平位置的前视距离Lx内的飞行控制的UAV的相对高度估计可以被选择为自飞行器的水平位置的前视距离Lx内的距离选择之中的最小相对高度估计。使用较小的相对高度估计值将致使飞行器飞得更高(例如，以补偿致使相对高度估计值较小的较大地形特征高度)，从而确保在较高的飞行高度下飞行更安全。
在步骤612中，所选的相对高度被用于控制飞行海拔。例如，基于所确定的相对高度，发送用于调节飞行器的飞行高度/海拔的飞行控制命令，以在飞行器正飞越地形/地面时保持在地形/地面特征之上的一致的飞行高度(例如，在一定范围内)。在一些实施例中，控制飞行海拔包括确定保持在地面/地形特征之上的一致的飞行海拔所需的高度增加或减少的量。例如，当前相对高度(例如，UAV的当前竖直位置和UAV正下方的地形特征之间的距离)与要用于控制飞行海拔的(例如，在610中选择的)所选相对高度之间的差被计算出并用作飞行控制命令中指示的海拔增加或减少量(例如，从当前竖直海拔增加/减少)以降低(例如，当前相对高度小于所选相对海拔)或升高(例如，当前相对高度大于选定的相对高度)飞行器的飞行高度/海拔。在一些实施例中，UAV和UAV下方的地形特征之间的距离必须至少是配置的最小距离和/或在配置的范围内，并且控制飞行海拔包括提供增加或减少飞行器的飞行高度/海拔的指令，使得当控制飞行海拔时，至少保持最小距离和/或范围。
图7是示出用于建立相对高度轮廓的高度估计系统的实施例的图。高度估计系统包括距离传感器72、运动传感器74和处理单元76。距离传感器72可以包括LIDAR或者雷达或超声传感器，其相对于UAV 10的轴线以预定的向前-向下角度β安装。距离传感器72测量UAV10与地形特征轮廓18上的UAV之前的特征的位置Pf之间的距离Df。运动传感器74可以包括IMU和诸如GPS的定位系统，以检测UAV的俯仰角(θ)、UAV的位置(包括其海拔)以及UAV的行进速度。处理单元76连接到距离传感器72和运动传感器74两者。它接收传感器的测量结果，并建立UAV的竖直高度与地形特征的竖直高度之间的相对高度差的轮廓。
图8是示出间隔水平距离处的相对高度的示例轮廓的图。例如，当UAV 10在时刻t0处在地形18之上飞行时，相对高度轮廓被UAV 10利用。相对高度轮廓由一组相对高度值h0，h1，h2，...，组成，每个相对高度值都对应于UAV的当前高度与UAV之前的相关联的位置处的地面(或地形)特征的高度之间的差。在一些实施例中，相对高度轮廓被表示为数组(例如，hProfile数组)，并且其长度可以是固定的或变化的。图8所示的相对高度轮廓具有N＝10的长度，并且其值为hProfile＝[h0，h1，h2，...h9]。
如所示出的，h0是UAV相对于P0(其正下方的地形特征)的当前高度；h1是UAV在P1(UAV的水平位置之前距离DX处的地形特征)上方的高度，h2是UAV在P2(UAV的水平位置之前更远距离处的地形特征)上方的高度，以此类推。例如，hProfile(t0)＝[5，6，8，9，10...]表示UAV在P0上方5m、在P1上方6m、在P2上方8m，等。地形特征位置(P0、P1、P2等)之间的水平间距/距离不必一定是恒定的，并且可以在不同的特征位置之间变化。为了描述的简单，这些位置以预定距离DX等间距地间隔开。因此，任何地形特征位置点Pi与UAV的当前地面位置P0之间的距离等于i*DX。
图9是示出在UAV从图8所示的初始位置竖直移动之后在向前间隔水平距离处的相对高度轮廓的示例变化的图。例如，图8示出了UAV 10在时刻t0处的位置，并且图9示出了UAV 10在随后的时刻t1处的位置，此时UAV仍位于位置P0的顶部，但是海拔已经改变了dh。因为运动传感器74提供了海拔测量结果，所以可以通过将时间t0处的海拔测量结果(由运动传感器74提供)与时间t1处的海拔测量结果进行比较来检测这种海拔变化。当检测到新的海拔测量结果时，UAV 10相应地修改其相对高度轮廓的每个元素(例如，hProfile的元素)。每个位置上方的相对高度可以更新为hi(t1)＝hi(t0)+dh。例如，hProfile(t1)＝{h0(t0)+dh，hi(t0)+dh，h2(t0)+dh，(t0)+dh，...，h9(t0)+dh}。因此，如果dh(t1)＝2m且hProfile(t0)＝[5、6、8、9、10...]，则hProfile(t1)为：
hProfile(t1)＝hProfile(t0)+dh(t1)＝[5+2，6+2，8+2，9+2，10+2...]＝[7，8，10，11，12，…]。
类似地，如果从时刻t1到时刻t2，UAV 10仍悬浮在位置P0的顶部，但海拔下降dh(t2)＝-3m，则新的相对高度轮廓将为：hProfile(t2)＝hProfile(t1)+dh(t2)＝[7-3、8-3、10-3、11-3、12-3，...]＝[4，5，7，8，9，...]。
为简单起见，我们假设UAV不进行水平移动，而仅在竖直方向移动。因此，如果UAV在两个时刻之间仅在海拔上发生变化，则我们可以导出以下等式：
hProfile(tk+1)＝hProfile(tk)+dh(tk+1)，其中dh(tk+1)＝海拔(tk+1)-海拔(tk)。
图10是示出在UAV从图9所示的位置水平移动之后在向前间隔水平距离处的相对高度轮廓的示例变化的图。例如，图9示出了在时刻t1处的UAV 10的位置，并且图10示出了在第三时刻t3处的UAV 10的位置。从图9所示的时刻t2到图10所示的时刻t3，UAV在没有海拔上的变化的情况下行进了距离dx。如图10所示，假设行进距离dx是DX的两倍(即dx＝2*DX)，则UAV现在在地形特征位置P2之上。因为相对高度轮廓数组hProfile(t3)中的第一元素h0(t3)表示UAV 10相对于其正下方的地形特征的相对高度，所以h0(t3)现在表示UAV在P2之上的高度。因此，h0(t3)＝h2(t2)。
类似地，相对高度轮廓数组hProfile(t3)的第二元素h1(t3)表示UAV在UAV前面DX处的位置P3上方的高度，h1(t3)＝h3(t2)。考虑到先前在时刻t2处，UAV 10具有以下相对高度轮廓(如先前关于图9讨论的)：
hProfile(t2)＝[h0(t2)，h1(t2)，h2(t2)，...]＝[4，5，7，8，9，...]，
在时刻t3处更新的相对高度轮廓将如下：
hProfile(t3)＝[h0(t3)，h1(t3)，h2(t3)，...]＝[h2(t2)，h3(t2)，h4(t2)，...]＝[7，8，9...]。
也就是说，hProfile(t3)＝hProfile(t2)＜＜n，其中操作符号“＜＜”表示将数组的元素向左移位，n是移位数，并且“＜＜n”表示将元素移位n个元素。在这种特殊情况下，移位数n＝floor(dx/DX)＝2，表示将hProfile(t2)的元素向左移位两个元素。(函数floor(a)是为了得到a的整数部分。)对于UAV是向后行进而不是向前行进的情况，dx为负，并且相对高度轮廓数组应向右移位：hProfile(t3)＝hProfile(t2)＞＞n，其中n＝floor(|dx|/DX)，并且“＞＞”表示将数组的元素向右移位。
因此，可以基于飞行器行进的距离来更新在远离飞行器的各种距离处的相对高度轮廓。例如，可以通过移位数组中的现有元素来更新相对高度轮廓数组(例如，hProfile)。因为轮廓的h0应始终表示UAV相对于其正下方的地面位置的高度，所以相对高度轮廓的元素将随着UAV前移而向左移位。因为基于行进距离更新轮廓不会向轮廓添加新元素，所以轮廓的长度将在每次更新时改变。为了简单起见，图10和相关描述假定DX是恒定的(例如，对应于轮廓的任何两个相邻位置点之间的距离相等)。然而，在各个实施例中，在各种距离处的相对高度轮廓中的任何两个相邻元素之间的水平距离可以在不同的相邻元素上变化。
在这些实施例中，轮廓数组将仅在飞行器已经行进经过由元素表示的水平距离时才在该元素之上移位。换句话说，如果UAV在P5和P6之间的中途，则hProfile的轮廓数组元素仍将考虑任何海拔变化，但是直到UAV达到对应于P6的水平距离，轮廓数组元素才会移位。
因此，如果从时刻tk到时刻tk+1，UAV在不改变其海拔的情况下向前行进dx(dx>＝0)的距离，则可以导出以下等式：
hProfile(tk+1)＝hProfile(tk)＜＜n，其中n＝floor(dx/DX)。
在此更新之后，应将行进距离dx重置为dx＝dx-n*DX，以为下一时刻做准备。
更现实地，当UAV飞行时，其竖直位置和水平位置都在下一时间间隔内变化，并且处理单元76通过在下一时间间隔内同时更新对应于竖直位置变化的相对高度值并基于水平位置变化对任何轮廓元素进行移位来更新相对高度轮廓。此外，当从距离传感器72获得新的相对距离测量结果时，处理单元76进一步并入新的距离测量结果以更新相对高度轮廓，将连同图11进一步描述其实施例。
图11是示出用于建立和更新位于飞行器前方的地形特征的相对高度轮廓的过程的实施例的流程图。在各个实施例中，图11的过程可以由处理单元16执行，或更具体地，由处理单元16中的高度估计模块17执行。图11的过程可以周期性地和/或动态地重复。例如，图11的过程的每次迭代是处理周期并且时间tk在每个迭代之后递增。过程1100在1102处通过从距离传感器72接收距离测量结果以及从运动传感器74接收俯仰角θ、前进速度vx和海拔测量结果开始。
随后在步骤1104中，使用接收到的测量结果来确定在其相关联的水平向前距离处的每个相对高度。如图2所示，高度Hf和向前距离Lf被计算如下：Hf＝Df*sin(|θ+β|)且Lf＝Df*cos(|θ+β|)，其中θ是来自运动传感器74的俯仰角并且β是用于安装LIDA或雷达传感器的预定的向前-向下角度。
在步骤1106中，确定飞行器的行进距离和海拔变化。在一些实施例中，基于由运动传感器74检测到的前进速度vx计算行进距离dx(tk)。例如dx(tk)＝dx(tk-1)+vx*dt，其中dt是两个处理周期之间的时间差。如果过程1100以100Hz的周期执行，则时间差dt为0.01秒。通过将来自运动传感器74的当前海拔测量结果与先前的海拔测量结果进行比较来计算海拔变化(例如，dh(tk)＝海拔(tk)-海拔(tk-1))。
在步骤1108中，利用所确定的海拔变化(例如，dh(tk))和水平行进距离(例如，dx(tk))来更新相对高度轮廓。如先前关于图9和图10所描述的，相对高度轮廓可以通过使用以下等式随海拔更新：
hProfile(tk)＝hProfile(tk-1)+dh(tk)，其中dh(tk)＝海拔(tk)-海拔(tk-1)
在一些实施例中，相对高度轮廓根据行进距离dx(tk)进行移位。例如，在更新相对高度轮廓之后，行进距离dx(tk)用于从轮廓中移除/移位，对应于水平行进量和水平行进距离的条目被重置。
如果dx(tk)>＝0，则轮廓向左移位：
hProfile(tk)＝hProfile(tk)＜＜n(tk)，其中移位数n(tk)＝floor(dx(tk)/DX)，并且水平行进距离被重置为如下：dx(tk)＝dx(tk)-n(tk)*DX。
如果dx(tk)<0，则轮廓向右移位：
hProfile(tk)＝hProfile(tk)＞＞n(tk)，其中移位数n(tk)＝floor(|dx(tk)|/DX)，并且水平行进距离被重置为如下：dx(tk)＝dx(tk)+n(tk)*DX。
在移位数n(tk)＝0的情况下，相对高度轮廓不移位。
在步骤1110中，基于在步骤1104中确定的每个相对高度及其相关联的水平距离来更新相对高度轮廓。图12是示出更新相对高度轮廓的过程的至少一部分的实施例的流程图。图12的过程可以在图11的步骤1110中执行。为了帮助描述步骤1110(例如，如何使用每个H和L来更新相对高度轮廓)和过程1200，图13是示出UAV在与图8的时刻相同的第三时刻h处的示例外加来自距离传感器的当前距离测量结果Df及其在步骤1104中确定的在其相关联的水平距离处的相应相对高度的图示的图。图12的过程可以由处理单元16执行，或更具体地，在各个实施例中由处理单元16的高度估计模块17执行。过程1200在步骤1202处以确定对应于新的相对高度Hf的相对高度轮廓的元素索引开始。该确定基于向前距离Lf：i＝floor(Lf/DX)，其中i是对应的元素索引。因此，在图13所示的示例中，8*DX<Lf<9*DX，对应的元素索引i＝floor(Lf/DX)＝8。在步骤1204中，处理单元76然后检查相对高度轮廓是否已经具有该元素索引的值。一种示例方式是使用相对高度轮廓的长度检查对应的元素索引i。
如果长度(hProfile(tk))>i，则相对高度轮廓已具有hi。过程1200继续到步骤1206，以将现有的高度元素hi与新的高度Hf整合在一起。例如，整合可以是简单的线性组合：hi＝a*hi+(1-a)*Hf，其中0≤a≤l。
否则(即，长度(hProfile(tk))<＝i)，现有的相对高度轮廓hProfile(tk)不具有元素hi。(注意到的是，元素索引i从0开始；因此，如果相对高度轮廓的长度为N，则它具有其中索引从0到(N-l)的元素。)过程1200进一步检查在步骤1208中是否长度(hProfile(tk))＝i。如果长度(hProfile(tk))＝i，则相对高度轮廓不具有对应于元素索引i的元素，但具有对应于与元素索引i相邻的元素索引(i-1)的元素。因此，过程1200继续到步骤1210以将新的高度Hf添加为最后的元素hi。作为结果，相对高度轮廓的长度增加了1。
如果长度(hProfile(tk))<i，则相对高度轮廓不仅缺少对应于元素索引i的元素，而且缺少与元素索引i相邻的元素。过程1200继续到步骤1212，以将新的高度Hf添加为元素hi，并且还填充hProfile(tk)的当前最后一个元素与元素hi之间的元素。在一个实施例中，过程1200用新的相对高度Hf相等地填充这些元素。在另一实施例中中，过程1200通过线性插值新的相对高度和相对高度轮廓的现有的最后一个元素来填充这些元素。表示N＝长度(hProfile(tk))，并且对于h(N-1)和hi之间的每个元素，当前最后一个元素是h(N-1)，其基于线性插值的值可以被导出为如下：hj＝h(N-1)+hi*(j-(N-l))/(i-(N-l))，其中N≤j≤i。
在用新的相对高度值Hf更新相对高度轮廓之后，在步骤1206、1210或1212中的一个，过程1200退出并且过程从步骤1110继续到1112。在其中距离传感器(例如，传感器72)包括多于一个传感器组件(例如，多个LIDAR传感器)的另外的实施例中，存在多于一组的相对高度及其相关联的水平距离对(例如，Hf，Lf)要处理。过程1200可以在结束之前检查是否存在更多的相对高度和距离对(Hf，Lf)要处理。如果还有更多的相对高度和距离对要处理，则过程1200返回步骤1202以用下一个相对高度和距离对(Hf，Lf)更新相对高度轮廓，直到不再存在相对高度和距离对(Hf，Lf)要处理。
返回图11，在步骤1112中，确定要用于控制飞行海拔的相对高度。例如，基于在1110中更新的相对高度轮廓hProfile(tk)来确定要利用的相对高度。在一个实施例中，处理单元76可以在相对高度轮廓中选择最小的相对高度作为要用于控制飞行海拔的相对高度：hfinal(tk)＝min(hProfile(tk))。在一些实施例中，处理单元76可以确定前视距离Lx并选择在前视距离Lx内的最小相对高度。可以基于来自运动传感器74的前进速度vx来确定前视距离Lx，例如，Lx＝Tx*vx或Lx＝max(Lmin，Tx*vx)，其中Tx是预定的前视时间并且Lmin是预定的最小前视距离。可以考虑UAV的飞行特性来确定预定的前视时间Tx。如果UAV敏捷，则可以选择较短的Tx，并且如果UAV响应缓慢，则可以选择较长的Tx。
为了确定前视距离内的最小相对高度，将其对应位置在Lx之前的最小元素索引确定为Ix＝ceil(Lx/DX)，其中函数ceil(a)是大于a的最小整数。例如，如果Lx＝3.2*DX，则Ix＝ceil(3.2)＝4。然后将前视距离内的最小相对高度确定为相对高度轮廓的前Ix个元素中的最小高度。
在另一实施例中，距离传感器(例如，传感器72)可以包括以两个不同的预定的向前-向下角度β1和β2安装的至少两个单独的传感器模块(例如，两个不同的LIDAR传感器)。每个传感器模块可以提供从UAV到UAV前面的地形特征上的位置的距离的测量结果。处理单元76可以在步骤1102处接收距离测量结果Df1和Df2两者，并且在步骤1104处计算对应的Hf1＝Df1*sin(|θ+β1|)，Hf2＝Df2*sin(|θ+β2|)以及Lf1＝Df1*cos(|θ+β1|)，Lf2＝Df2*cos(|θ+β2|)。在步骤1110处，处理单元76可以利用来自两个传感器模块的相对高度信息来更新相对高度轮廓。在一个实施例中，独立地处理每个Hfi，并且使用图12的过程1200以它们中的每个顺序地更新相对高度轮廓。更新的顺序可以与预定的向前-向下角度βi有关。例如，相对高度轮廓首先用根据以最大|βi|安装的传感器的Hfi更新，并继续用根据以较小|βi|安装的传感器的Hfi更新。由于以较大|βi|配置的传感器模块看起来比以较小|βi|配置的传感器模块更近(即如果|βi|>|βj|，则Lfi<Lfj)，因此相对高度轮廓首先以根据看起来距离上较近的传感器模块的Hf1进行更新，并且然后以根据看起来较远的传感器模块的Hf2进行更新。在另一实施例中，线性插值被应用以针对两个相邻的向前距离Lf1和Lf2之间的相对高度轮廓元素生成对应的相对高度；这些元素也将以生成的对应相对高度进行更新。
在一些实施例中，距离传感器72可以包括以预定的向前-向下角度β安装的至少一个LIDAR(或雷达)传感器和直接面向下方的超声(或雷达)传感器。在步骤1102中，处理单元76可以接收来自LIDAR(或雷达)传感器模块的向前-向下距离Df和来自超声(或雷达)传感器模块的向下距离Dd。在步骤1104中，计算Hf＝Df*sin(|θ+β|)，Lf＝Df*cos(|θ+β|)，并且Hd＝Dd。因为超声传感器模块直接向下看，所以可以假定Ld＝0。在步骤1110中，如先前结合图11所描述的，处理单元76可以用Hf和Hd更新相对高度轮廓。注意到的是，因为Ld＝0，所以Hd用于更新相对高度轮廓的第一元素。
在另一个实施例中，距离传感器72可以包括扫描LIDAR(或雷达)传感器，其扫过一定范围的向前-向下角度并且提供向前-向下角度[β1，...，β2，...，βn](|β1|>|β2|>...>|βn|)下处的距离测量结果数组[Df1，Df2，…，Dfn]。相应地，在步骤902中，处理单元76接收该测量结果数组(以及如果角度不是固定或预定的，则为向前-向下角度的数组)；然后，它计算Hf和Lf的数组如下：
Hf＝[Hf1，Hf2，...，Hfn]，其中Hfi＝Dfi*sin(|θ+βi|)，以及
Lf＝[Lf1，Lf2，...，Lfn]，其中Lfi＝Dfi*cos(|θ+βi|)。
注意到的是，由于(|β1|>|β2|>|βn|)，因此Lf1<Lf2<...<Lfn。
在一些实施例中，在处理单元76在步骤1106中确定行进距离和海拔变化并且在步骤1108中基于行进距离和海拔变化来更新相对高度轮廓之后，基于Hf和Lf的数组来更新相对高度轮廓。如前所述，可以逐个使用每个Hfi更新相对高度轮廓。在一些实施例中，执行线性插值以生成相对高度轮廓中不具有对应Hf2的元素的相对高度值。例如，如果Lf2对应于相对高度轮廓的第四元素，并且Lf3对应于第六元素，则没有Hfi来更新第五元素。处理单元76可以使用Hf2和Hf3的线性插值来计算高度值以同样更新第五元素。因此，通过使用线性插值，可以更新向前距离Lf1和Lfn之间的所有高度元素。
在一些实施例中，相对高度轮廓(例如，hProfile(tk))可以具有相关联的置信度数组(例如，hConf(tk))，其中，置信度数组中的每个元素指示其对应的元素在相对高度轮廓中的置信度水平。也就是说，对于hProfile(tk)＝[h0(tk)，h1(tk)，h2(tk)，...]，置信度数组为hConf(tk)＝[c0(tk)，c1(tk)，c2(tk)，...]，其中c0(tk)是h0(tk)的置信度，c1(tk)是h1(tk)的置信度，以此类推。在一些实施例中，置信度数组中的每个元素可以是0和1之间的值，其中0指示无置信度，而1指示最高置信度。
可以在步骤1108和1110中连同相对高度轮廓一起更新置信度数组，并且然后在步骤1112中，基于相对高度轮廓hProfile(tk)和置信度数组hConf(tk)来确定相对高度。在一个实施例中，在步骤1108中，当基于行进距离和海拔变化来更新相对高度轮廓时，可以降低置信度以考虑随着时间流逝和/或UAV移动而增加的不确定性。随后在步骤1110中，当基于每个Hf和Lf来更新相对高度轮廓hProfile(tk)时，置信度数组hConf(tk)连同每个Hf的置信度水平Cf一起被更新。置信度水平Cf可以是预定值，或者其可以基于来自距离传感器的测量结果的特性(诸如一致性和/或信噪比)来确定。
在一些实施例中，在步骤1112中，可以基于相对高度轮廓和置信度数组两者来确定相对高度。在一个实施例中，处理单元76可以在具有高于预定阈值的置信度的高度元素中选择最小的高度。例如，如果在置信度数组hConf(tk)中仅置信度水平cj1(tk)、cj2(tk)、cj3(tk)、cj4(tk)大于预定阈值，则hfinal(tk)＝min(hj1(tk)，hj2(tk)，hj3(tk)，hj4(tk))。如果没有大于预定阈值的置信度水平，则可以选择具有最小值的相对高度元素作为要用于飞行海拔控制的相对高度，并且还输出其相关联的置信度水平。在其中确定了前视距离Lx的实施例中，将要用于飞行海拔控制的相对高度确定为前视距离Lx内的高度元素中的最小高度，并且其置信度水平高于预定阈值。
在步骤1114中，所确定的相对高度被用于控制飞行海拔。例如，基于所确定的相对高度，发送用于调节飞行器的飞行高度/海拔的飞行控制命令，以在飞行器正飞越地形/地面时保持在地形/地面特征之上的一致的飞行高度(例如，在一定范围内)。在一些实施例中，控制飞行海拔包括确定保持在地面/地形特征之上的一致的飞行海拔所需的高度增加或减少的量。例如，当前相对高度(例如，UAV的当前竖直位置和UAV正下方的地形特征之间的距离)与要用于控制飞行海拔的(例如，在1112中确定的)所确定的相对高度之间的差被计算出并用作飞行控制命令中指示的(例如，从当前竖直海拔增加/减少的)海拔增加或减少量以降低(例如，当前相对高度小于确定的相对海拔)或升高(例如，当前相对高度大于确定的相对高度)飞行器的飞行高度/海拔。在一些实施例中，UAV和UAV下方的地形特征之间的距离必须至少是配置的最小距离和/或在配置的范围内，并且控制飞行海拔包括提供增加或减少飞行器的飞行高度/海拔的指令，使得当控制飞行海拔时，至少保持最小距离和/或范围。
尽管出于清楚理解的目的已经详细地描述了前述实施例，但是本发明不限于所提供的细节。有许多实施本发明的替代方式。所公开的实施例是说明性的而非限制性的。

Claims (20)

1.一种用于控制飞行器的系统，包括：
距离传感器，其被配置为测量从所述飞行器到相对于所述飞行器位于前方和下方的地形特征的距离；
运动传感器，其被配置为检测所述飞行器相对于参考定向的当前定向；以及
处理器，其与所述距离传感器和所述运动传感器通信并且被配置为：
至少使用测量出的距离和所述当前定向来确定所述飞行器的竖直位置与所述地形特征的竖直位置之间的相对竖直差；并且
使用所确定的竖直差自动调节所述飞行器的飞行海拔。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，确定所述相对竖直差包括：基于至少部分地由检测到的当前定向所定义的角度关系，使用所述测量出的距离与所述相对竖直差之间的几何关系来计算所述相对竖直差。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器还被配置为至少使用所述测量出的距离和所述当前定向来计算从所述飞行器到所述地形特征的水平距离，其中所述水平距离还被用于调节所述飞行器的飞行海拔。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述飞行器的飞行海拔在空中施用喷洒产品期间自动进行调节。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述飞行器的飞行海拔的自动调节是：为了竖直地跟随所述飞行器的飞行路径中的地形特征的高度而进行的多个自动飞行海拔调节中的一个。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述距离传感器以相对于所述飞行器的预定的向前-向下的角度耦合在飞行器上。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述距离传感器包括以下中的至少一个：LIDAR传感器、雷达传感器或超声传感器。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述距离传感器包括以不同的测量角度配置的多个不同的传感器。
9.根据权利要求1所述的系统，还包括超声传感器，其被配置为对到位于所述飞行器正下方的另一个地形特征的距离进行测量。
10.根据权利要求1所述的系统，其中，所述运动传感器检测所述飞行器的速度，并且利用所述飞行器的速度来确定与所确定的相对竖直差相关联的前视距离。
11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述前视距离至少部分地通过将速度乘以指定的时间值来计算。
12.根据权利要求1所述的系统，其中，所述运动传感器包括以下中的一个或多个：惯性测量单元或全球定位系统接收器。
13.根据权利要求1所述的系统，其中，确定所述相对竖直差以更新相对高度轮廓，并且所述相对高度轮廓包括位于远离所述飞行器的各种距离处的地形特征的相对高度值。
14.根据权利要求13所述的系统，其中，更新所述相对高度轮廓包括：确定对应于所确定的相对竖直差的相对高度轮廓的元素索引，并将所确定的元素索引与所述相对高度轮廓的长度进行比较。
15.根据权利要求13所述的系统，其中，更新所述相对高度轮廓包括：
识别对应于所确定的相对竖直差的所述相对高度轮廓的元素并更新所述元素，或者
将所确定的相对竖直差添加到所述相对高度轮廓。
16.根据权利要求13所述的系统，其中，所述相对高度轮廓基于所述飞行器的海拔变化进行修改，包括通过将指示所述海拔变化的值添加到所述相对高度轮廓中的一个或多个条目中来进行。
17.根据权利要求13所述的系统，其中，所述相对高度轮廓基于所述飞行器的水平行进距离进行修改，包括通过基于所述水平行进距离的大小来移位所述相对高度轮廓中的一个或多个条目来进行。
18.根据权利要求13所述的系统，其中，被包括在所述相对高度轮廓中的一个或多个相对高度值各自与关联的相对高度值的置信度的指示符相关联。
19.根据权利要求1所述的系统，其中，使用所确定的竖直差以自动调节所述飞行器的飞行海拔包括：将所确定的竖直差选择为与所述飞行器的前视距离相关联的一组竖直差当中的最小值。
20.一种用于控制飞行器的方法，包括：
测量从所述飞行器到相对于所述飞行器位于前方和下方的地形特征的距离；
检测所述飞行器相对于参考定向的当前定向；
至少使用测量出的距离和所述当前定向来确定所述飞行器的竖直位置与所述地形特征的竖直位置之间的相对竖直差；并且
使用所确定的竖直差自动调节所述飞行器的飞行海拔。
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