CN111051921A - 用于基于感测到的空气移动控制飞机的系统和方法 - Google Patents

用于基于感测到的空气移动控制飞机的系统和方法 Download PDF

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Abstract

一种用于飞机(10)的监测系统(5、205)具有传感器(20、30)，这些传感器用于感测飞机周围的空气移动。监测系统可以使用来自传感器的信息来估计空气移动对飞机的影响，并且确定如何控制飞机的部件，诸如飞行控制面和推进系统，以补偿这种影响。监测系统还可以基于空气移动信息评估飞机性能，并且提供用于提高这种性能的控制输入。还可以基于空气移动信息使监测系统确定用于避开碰撞威胁的更佳飞行路线。

Description

用于基于感测到的空气移动控制飞机的系统和方法
背景技术
飞机在飞行期间可能遭遇各种各样的大气条件，诸如狂风、雨、冰雹、冻结温度或其他天气条件。阵风可能给飞机造成压力，并且可能影响乘客的舒适以及飞机的可控性或性能。在某些情况下，强风还可能对飞机造成损坏。对于小型飞机，阵风的影响被进一步放大，在这种情况下，即使是较小的风和大气变化也对飞机具有更大的影响。
如果有关飞机飞行路线中的阵风的信息准确并且提前足够远地接收，则该信息可以允许飞机避开强阵风。一些飞机从诸如天气报告、来自其他飞机的传输或操作员观测的来源接收阵风信息。即使各种来源都可以能够提供有关阵风的信息，但飞机无法在所有情况下都访问这种信息，并且这种信息无法指示阵风的精确位置。
附图说明
本公开可以参照以下附图来更佳地理解。附图的元件不是必须相对于彼此为等比例，重点反而置于清楚地例示本公开的原理。
图1描绘了根据本公开的一些实施方式的具有飞机监测系统的飞机的三维立体图。
图2是例示了根据本公开的一些实施方式的飞机监测系统的各种部件的框图。
图3是例示了根据本公开的一些实施方式的数据过滤器的框图。
图4是例示了根据本公开的一些实施方式的感测和避开元件的框图。
图5是例示了根据本公开的一些实施方式的飞机控制器的框图。
图6是例示了根据本公开的一些实施方式的、用于补偿空气移动的方法的流程图。
图7是例示了根据本公开的一些实施方式的、用于增强机翼的空气动力性能的方法的流程图。
图8描绘了根据本公开的一些实施方式的具有在城市环境中运行的飞机监测系统的飞机的三维立体图。
具体实施方式
本公开总体涉及用于控制交通工具的系统和方法。在一些实施方式中，飞机包括飞机监测系统，该飞机监测系统具有用于感测空气移动的传感器，该空气移动用于做出控制决策，诸如飞行路线选择以及姿态和速度调节。作为示例，激光雷达(LIDAR)传感器可以用于检测在飞机周围的空气颗粒的移动，以确定在飞机附近的多个点处的空气速度。基于感测到的空气移动，系统可以识别强阵风的区域，而且确定关于空气移动的属性，诸如其对飞机性能的可能影响。然后可以基于传感器数据来控制飞机避开强阵风或抵消空气移动。
在其他示例中，系统可以基于空气移动以其他方式控制飞机。作为示例，系统可以改变飞机的航向，以更佳地利用顺风或帮助避免或减轻逆风的影响。系统还可以控制飞机在某种意义上做出改进的路径选择决策并避免应用。作为示例，基于感测到的空气移动，系统可以更准确地确定逃逸包线(例如，可能路线的范围)，该包线用于避开可能是飞机的碰撞威胁的感测到的物体。这种逃逸包线可以考虑飞机的性能特性以及感测到的空气移动对这种性能特性的影响。逃逸包线还可以考虑由感测到的空气移动指示的强阵风来进行路线选择(例如，限定逃逸包线，以避开强阵风)。在另一些示例中，感测到的空气移动的其他用途是可以的。在美国专利申请No.62/503311中还描述了用于限定逃逸包线并选择路线以避免碰撞威胁的示例性技术，此处以引证的方式将该申请全文并入。如其中注释的，系统还可以使用关于飞机的信息，诸如其能力(例如，机动性)、能量预算或运行状态，来创建逃逸包线。
在一些实施方式中，随着飞机遭遇空气移动，系统可以使用关于感测到的空气移动的信息来控制飞机的资源抵消这种空气移动。例如，系统可以使用指示接近飞机的空气的移动的传感器数据，并且确定空气移动将对飞机具有的预期影响。然后，系统可以通过随着飞机遭遇空气移动控制飞机的推进系统、飞行控制面或以其他方式，来补偿感测到的空气移动对飞机的影响。例如，如果系统确定向上行进的阵风(上升气流)将迫使飞机向上，则系统可以控制飞机使飞机的机头向下倾斜，以抵消阵风。这种补偿可以通过将飞机保持在期望的飞行路线上来帮助减轻空气移动的影响，而且可以提高乘客的舒适。系统可以控制飞机的资源如可能期望的补偿空气移动。
在另一个示例中，系统可以使用指示空气移动的传感器数据来确定指示飞机性能的属性，并且可以基于所确定的属性做出控制决策(诸如调节一个或多个飞行控制面或推进装置)，以提高飞机的性能。作为示例，系统可以分析飞机后面的空气移动(例如，在一个或多个机翼的向下洗流中)，以确定至少一个参数，诸如指示机翼性能的诱导阻力。基于这种参数，系统可以做出一个或多个控制决策，诸如对姿态或空速的调节，以优化飞机的参数或其他性能特性。例如，使用指示诱导阻力的参数，系统可以推断机翼上的升力分布，然后提供控制输入，以在考虑当前运行条件(诸如空速和高度)的情况下实现更理想的升力分布。由此，随着时间的过去，当飞机随着运行条件和空气移动变化而继续进行调节时，飞机更高效地运行，从而有助于提高范围。
图1描绘了根据本公开的一些实施方式的具有飞机监测系统5的飞机10的三维立体图。系统5被配置为使用传感器20、30来检测飞机10附近的空气移动，诸如阵风16。系统5还被配置为确定有关飞机10及其航线的信息。系统5可以确定将避免遭遇强阵风的、飞机10遵循的路线，鉴于空气移动选择将有助于优化交通工具性能的路线，或者诸如通过控制飞机10的推进力、飞行控制面或其他资源减少飞机10或其路线上的空气移动的影响(例如，减少飞机10上的湍流)，来控制飞机10抵消(counteract)空气移动的影响。另外，系统5可以被配置为基于感测到的空气移动，诸如通过实现期望的空气动力性能(例如，升力、诱导阻力等)，来总体提高飞机10在运行期间的性能，从而提高能量效率并扩大范围。
如本领域中已知的，湍流通常指空气移动，该空气移动随着飞机经过这种空气移动引起飞机速度的突然变化。湍流可能导致飞机偏离其期望的飞行路线或姿态，而且可能导致乘客不适。湍流可能以阵风的形式发生，诸如上升气流和下降气流、或其他类型的风切变。
飞机10可以是各种类型，但是在图1的实施方式中，飞机10被描绘为自动驾驶的垂直起降(VTOL)飞机10。飞机10可以被配置为携带各种类型的有效载荷(例如，乘客、货物等)。虽然此处公开的实施方式通常涉及归因于如在飞机中实施的飞机监测系统5的功能，但在其他实施方式中，具有类似功能的系统可以与其他类型的交通工具10(诸如机动车或船只)一起使用。作为示例，可以在小船或大船上使用监测系统，用于感测小船或大船正在通过的水的移动，并且基于这种移动做出控制决策，如此处对于空气描述的。
飞机10可以有人驾驶或无人驾驶，并且可以被配置为在来自各种来源的控制下运行。在图1的实施方式中，飞机10是自动驾驶的(例如，自主的)。作为示例，飞机10可以被配置为通过遵循到其目的地的预定航线来执行自主飞行。飞机监测系统5被配置为与飞机10上的飞行控制器(图1中未示出)通信，以控制飞机10，如此处所述。在其他实施方式中，飞机10可以被配置为在远程控制下运行，诸如通过与远程飞行员的无线(例如，无线电)通信。可以使用各种其他类型的技术和系统来控制飞机10的运行。PCT申请No.2017/018135(此处以引证的方式并入)和标题为“Vertical Takeoff and Landing Aircraft with PassiveWing Tilt”且在同一日期提交的PCT申请No.2017/040413(此处以引证的方式并入)公开了飞机的示例性构造。在其他实施方式中，可以使用其他类型的飞机。
在图1的实施方式中，飞机10具有用于监测飞机10周围的空间的第一类型的一个或多个传感器20(例如，照相机、LIDAR等)、以及用于提供相同空间的冗余感测或另外空间的感测的第二类型的一个或多个传感器30(例如，雷达、LIDAR等)。在一些实施方式中，传感器20、30可以提供指示飞机10周围的空气移动的传感器数据。作为示例，传感器20、30可以被配置为扫描飞机10周围的区域，以检测空气移动(例如，飞机10周围的各种点处的空气速度)。然后，可以处理这种传感器数据，以确定如何控制飞机10补偿空气移动的影响或者如何更高效地运行飞机10。另外，传感器20、30中的任意一个可以包括用于检测物体存在的任意光学或非光学传感器，诸如照相机、电光学或红外(EO/IR)传感器、激光雷达(LIDAR)传感器、无线电探测和测距(雷达)传感器或其他传感器类型。传感器20、30可以被配置为既扫描飞机10周围的区域以检测指示空气运动的颗粒移动又用于感测可能存在对飞机10的碰撞威胁的物体。传感器20、30可以执行各种操作，以实现期望的感测，诸如旋转、改变位置、执行各种冗余感测或其他方式。在PCT申请No.PCT/US2017/25592和PCT申请No.PCT/US2017/25520中描述了使用传感器20、30感测物体的示例性技术，此处以引证的方式将各个申请全文并入。
在一些实施方式中，系统5可以被配置为使用传感器数据来检测空气移动，该传感器数据指示空气中的颗粒的运动，诸如灰尘、污染物、水分颗粒等。空气传播颗粒的移动可以指示湍流区域16。例如，空气传播颗粒的移动可以对应于携带颗粒的空气的移动。由此，通过监测空气传播颗粒的运动，系统5可以确定与颗粒关联的空气的运动(例如速度)。
在一些实施方式中，为了检测颗粒移动，系统5可以接收并处理来自传感器20、30(诸如LIDAR传感器的传感器数据，该传感器被配置为扫描飞机10周围的区域。为了例示的目的，以下将假定除非另外注释，否则传感器20、30被实施为LIDAR传感器。然而，应强调的是，在其他实施方式中可以使用用于感测空气移动的其他传感器。
系统5可以使用来自传感器20、30的数据来识别空气传播颗粒并评估这种颗粒的移动，以确定在这种点处的空气速度。如将在下面更详细地描述的，系统5可以被配置为过滤传感器数据(例如，来自LIDAR传感器的激光的光学返回)，以将来自大物体的返回和来自更小物体(诸如空气传播颗粒)的返回分开。
除了检测空气移动之外，系统5还可以基于这种空气移动来做出关于飞机10的性能特性的确定或估计。例如，如将在下面更详细地描述的，系统5可以估计指示至少一个机翼的空气动力性能的参数，诸如诱导速度或诱导阻力，并且使用该参数进行控制调节，以便实现更佳的性能。
系统5还可以确定飞机10是应尝试避开强阵风16还是尝试补偿其影响(例如，基于与阵风16关联的气流速度的估计)。例如，对于强阵风(例如，与高于阈值的空气速度的变化关联的阵风)，系统10可以尝试通过选择不与阵风16相交的飞行路径来避开阵风。另选地，系统5可以通过控制飞机10随着其接近并遭遇阵风16而抵消其影响来补偿阵风16，而不是避开阵风16。
注意，除了在美国专利申请No.62/503311中描述的其他信息之外，系统5还可以在生成逃逸包线(未在图1中具体示出)时使用关于空气移动的信息。作为示例，系统5可以记录强阵风16的位置并调节逃逸包线的形状，以考虑阵风16。系统5还可以选择逃逸包线内的飞行路线，该飞行路线不仅避开在来自传感器20、30的传感器数据中感测到的物体，还避开强阵风16或减轻或补偿其对飞机10的影响。逃逸包线可以具有各种形状来考虑感测到的空气移动。而且，飞机监测系统5可以使用关于飞机10的信息来确定逃逸包线(未在图1中具体示出)，该包线表示飞机10可以安全地遵循的可能的路线范围(例如，在预定安全裕度内或其他)，以避开碰撞威胁，诸如另一架飞机、地形等。系统5然后可以选择供飞机10遵循的、包线内的飞行路线(例如，逃逸路线)。在识别逃逸路线(未具体示出)时，系统5可以使用来自传感器20、30的关于感测到的空气移动的信息(例如，速度)。逃逸路线还可以被限定为使得飞机10将返回到飞机10执行躲避操纵之前遵循的大致航向。
图2是例示了根据本公开的一些实施方式的飞机监测系统205的各种部件的框图。如图2所示，飞机监测系统205可以包括多个传感器20、30、数据过滤器250以及具有感测和避开元件207和飞机控制器220的飞机控制系统210。虽然特定功能可以归因于飞机监测系统205的各种部件，但将理解，在一些实施方式中，这种功能可以由系统205的一个或多个部件执行。另外，在一些实施方式中，系统205的部件可以驻留在飞机10上或以其他方式驻留，并且可以经由各种技术与系统205的其他部件通信，包括有线(例如，导电)、光学或无线通信。进一步地，系统205可以包括未在图2中具体描绘的各种部件，这些部件用于实现此处描述的功能并且通常执行感测操作和飞机控制。
飞机监测系统205的感测和避开元件207可以执行从飞机控制器220接收的传感器数据和空气移动数据的处理，以确定飞机10遵循的路线。在一些实施方式中，如图2所示，感测和避开元件207可以耦合到数据过滤器250，以从各传感器20、30接收传感器数据，处理来自传感器20、30的传感器数据，并且向飞机控制器220提供信号。感测和避开元件207可以是能够接收并处理来自传感器20、30的传感器数据和来自飞机控制器220的信息的各种类型的装置。感测和避开元件207可以以硬件或硬件和软件/固件的组合来实施。作为示例，感测和避开元件207可以包括一个或多个专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、用软件或固件编程的微处理器、或用于执行所述功能的其他类型的电路。下面将参照图4更详细地描述感测和避开元件207的示例性配置。
如图2所示，飞机控制器220可以耦合到感测和避开元件207以及数据过滤器250。飞机控制器220可以是能够接收并处理来自感测和避开元件207以及数据过滤器250的数据的各种类型，并且可以以硬件或硬件和软件的组合来实施。作为示例，飞机控制器220可以包括一个或多个专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、用软件或固件编程的微处理器、或用于执行所述功能的其他类型的电路。如将在下面更详细地描述的，基于在飞机10的预期路线内或附近的感测到的空气移动，控制器220可以被配置为控制飞机10的资源(例如，致动器和推进系统)改变飞机10的速度(速率和/或方向)或姿态。作为示例，飞机控制器220可以控制飞机10，以抵消感测到的空气移动的影响或提高飞机10的性能。下面将参照图5更详细地描述飞机控制器220的示例性配置。
飞机控制器220可以耦合到飞机10的各种资源，以便控制飞机10的各种操作。在一些实施方式中，飞机控制器220可以通过提供信号或以其他方式控制飞行控制系统255来执行飞机10的合适的控制操作，该飞行控制系统可以包括多个飞行控制面(未具体示出)，诸如一个或多个副翼、襟翼、升降舵或方向舵。飞行控制系统255还可以包括用于根据期望控制飞行控制面的致动器(未具体示出)。如将在下面更详细地描述的，飞机控制器220还可以控制推进系统263如可以期望地执行飞行操作。
一个或多个飞机传感器257可以监测飞机10的各种部件的操作和性能，并且可以向控制器220发送指示这种操作和性能的反馈。作为示例，传感器257可以包括一个或多个高度计、空速指示器、航向指示器、转弯侧滑仪、垂直速度指示器或用于监测飞行的其他类型的传感器。如果期望，则飞机控制器220可以基于感测到的空气移动来执行相同飞行参数的冗余感测。作为示例，飞机控制器220可以耦合到输出界面259，该输出界面可以包括一个或多个图形显示器或用于提供指示感测到的参数(诸如空速、转弯和侧滑、至少一个机翼的攻角、或侧滑角)的输出(例如，视觉或听觉指示)的其他类型的界面。
另外，飞机控制器220可以将由传感器257测量的飞行参数与基于感测到的空气移动由飞机控制器220确定的飞行参数进行比较，以在存在高于阈值的不符时提供警告。作为示例，如果源自由传感器20、30感测到的空气移动的空速与由传感器257(例如，皮托管)感测到的空速相差至少阈值量，则飞机控制器220可以经由输出界面259或以其他方式提供警告，以警告不符。在另一个示例中，如果源自由传感器20、30感测到的空气移动的攻角进入指示即将发生失速的预定范围内，则飞机控制器220可以提供失速警告。在其他实施方式中，飞机控制器220可以基于由传感器20、30(例如，LIDAR传感器)感测到的空气移动来监测各种其他类型的飞行参数。
如图2所示，飞机控制器220可以耦合到飞机10的推进系统263并控制该推进系统。推进系统263可以包括用于向飞机10提供推进力或推力的各种部件，诸如发动机和螺旋桨。飞机控制器220可以提供用于控制推进系统220的一个或多个信号，诸如用于如可以期望地控制一个或多个螺旋桨的转速的信号。
图3描绘了根据本公开的一些实施方式的数据过滤器250。如图3所示，数据过滤器250被耦合为从传感器20、30接收传感器数据，并且将过滤后的传感器数据提供给感测和避开元件207以及飞机控制器220中的每一个。如图3所示，数据过滤器250可以耦合到分路器252，以将传感器数据提供给多个过滤器254、256中的每一个。虽然为了简单起见在图3中描绘了单个分路器252，但各种数量的分路器对于实现此处所述的功能是可以的。
耦合到分路器252的每个过滤器254、256可以以硬件、软件或其各种组合来实施，并且可以是用于执行从分路器252接收的传感器数据的期望过滤的各种类型的过滤器中的任意一种。过滤器254、256可以被配置为高通、低通或其他类型的过滤器，并且可以包括用于实现归因于过滤器254、256的功能的另外部件(例如，FPGA、ASIC等)。过滤器254、256可以被配置为从分路器252接收的传感器数据过滤(例如，去除、丢弃、减弱、减少等)不具有期望类型的数据，并且将过滤后的数据提供给一个或多个飞机部件，诸如感测和避开元件207以及飞机控制器220。例如，过滤器254可以被配置为过滤来自传感器20、30的数据，以去除指示大物体(例如，维数超过预定阈值的物体)(诸如其他飞机、鸟类、建筑物、地形以及可能对飞机10造成碰撞威胁的其他类型的物体)的数据，并且将过滤后的数据提供给飞机控制器220。由此，来自过滤器254的过滤后数据指示(例如，提供有关尺寸和位置的信息)小空气传播颗粒，诸如灰尘、蒸汽、小碎屑、污染物以及可能被空气移动携带的其他颗粒。飞机控制器220可以使用这种过滤后的数据来确定空气移动(例如，飞机10附近内的各种点处的速度)，以便做出关于飞机的控制决策(例如，控制速度或姿态)。
过滤器256可以被配置为过滤来自传感器20、30的数据，以去除指示诸如灰尘、蒸汽、小碎屑以及污染物的小颗粒(例如，维数低于预定阈值的物体)的数据，并且将过滤后数据提供给感测和避开元件207。由此，来自过滤器256的过滤后数据指示(例如，提供有关尺寸和位置的信息)大物体，诸如其他飞机、鸟类、建筑物、地形以及可能对飞机10造成碰撞威胁的其他类型的物体。感测和避开元件207可以使用过滤后数据来识别可能是飞机10的碰撞威胁的物体，以便做出避开这种碰撞威胁的控制决策。虽然为了简单起见在图3中描绘了两个过滤器，但应理解，在其他实施方式中，用于对从传感器20、30接收的各种类型的期望数据进行过滤的各种数量的过滤器是可以的。
图4描绘了根据本公开的一些实施方式的感测和避开元件207。如图4所示，感测和避开元件207可以包括一个或多个处理器310、存储器320、数据接口330以及本地接口340。处理器310可以被配置为执行存储在存储器中的指令，以便执行各种功能，诸如处理从数据过滤器250(图1、图2)接收的传感器数据和从飞机控制器220(图2)接收的包线数据。处理器310可以包括中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)、图形处理单元(GPU)、FPGA、其他类型的处理硬件或其任意组合。进一步地，处理器310可以包括任意数量的处理单元，以提供更快的处理速度和冗余。处理器310可以经由本地接口340与感测和避开元件207内的其他元件通信并驱动这些元件，该本地接口可以包括至少一条总线。进一步地，数据接口330(例如，端口或引脚)可以将感测和避开元件207的部件与系统205的其他部件(诸如传感器20、30、数据过滤器250以及飞机控制器220)接口连接。
如图4所示，感测和避开元件207可以包括感测和避开逻辑350，该感测和避开逻辑可以以硬件、软件、固件或其任意组合来实施。在图4中，感测和避开逻辑350以软件实施并且被存储在存储器320中，以便由处理器310执行。然而，在其他实施方式中，感测和避开逻辑350的其他配置是可以的。
注意，当在软件中实施时，感测和避开逻辑350可以在任意计算机可读介质上存储和传输，以便由可以取得并执行指令的指令执行设备使用或与其结合使用。在本文献的语境中，“计算机可读介质”可以为可以含有或存储用于由指令执行设备使用或与其结合使用的代码的任意装置。
感测和避开逻辑350被配置为从数据过滤器250(图2)接收数据，以便用于评估物体与飞机10之间是否存在碰撞风险。如在美国专利申请No.62/503311中更全面描述的，感测和避开逻辑350被配置为基于接收到的数据来识别碰撞威胁，并且将每识别出的碰撞威胁通知飞机控制器220。感测和避开逻辑350可以对所识别的物体进行分类(例如，确定物体类型)，并且向控制器220提供关于物体的信息，诸如物体的速度、分类以及可能的飞行性能。如下所述，控制器220可以在生成逃逸包线并将其提供给感测和避开元件207时使用这种信息。这种逃逸包线限定了用于避开各所识别的碰撞威胁的可能路线的范围。
注意，在一些实施方式中，感测和避开逻辑350可以使用由过滤器256(图3)过滤的传感器数据来识别物体。如上所述，从过滤器256接收的数据可以包括已经被过滤以去除指示小空气传播颗粒(例如，灰尘、蒸汽等)的数据的传感器数据。由此，被提供给感测和避开元件207的数据可以指示可能对飞机10存在碰撞威胁的物体、或者可能以不一定指示物体周围的空气运动的方式移动的其他物体。该过滤后的传感器数据可以被提供给感测和避开元件207，并且可以被存储为传感器数据343，以便被感测和避开逻辑350使用。感测和避开逻辑350被配置为使用传感器数据343来执行如此处以及此处以引证的方式并入的文献中描述的物体检测、分类、评估以及其他操作。
注意，感测和避开元件207被配置为从飞机控制器220接收指示逃逸包线的数据“包线数据”(在图4中未具体示出)。在一些实施方式中，从飞机控制器220提供的逃逸包线可以被定义为考虑空气移动的存在。作为示例，逃逸包线可以被定义为排除将使飞机通过强阵风区域(例如，具有超过特定阈值的速度变化的阵风)的路线。感测和避开逻辑350被配置为使用逃逸包线来选择包线内的逃逸路线，并且将所选择的逃逸路线建议给飞机控制器220，飞机控制器然后可以控制飞机10沿着所选择的逃逸路线飞行。如上所述，通过从逃逸包线排除强阵风的区域，防止感测和避开元件207选择穿过该区域的逃逸路线。另外，如将在下面更详细地描述的，逃逸包线的形状可能受到感测到的空气移动的影响，以考虑风对飞机10的性能能力可能具有的影响。
感测和避开逻辑350被配置为随着新数据变得可用(例如，来自数据过滤器250的过滤器256)而动态地处理传感器数据343和包线数据345。作为示例，当感测和避开元件207从数据过滤器250或飞机控制器220接收新数据时，感测和避开逻辑350处理新数据并如可以期望地更新先前做出的任意确定。由此，感测和避开逻辑350可以在它从数据过滤器250接收新信息时更新传感器数据343和关于物体的信息(例如，位置、速度、威胁包线等)。另外，感测和避开逻辑350可以从飞机控制器220接收更新后的逃逸包线25，并且可以使用更新后的信息来选择新的逃逸路线，以在更新后的逃逸包线内向飞机控制器220提出建议。由此，随着条件变化，传感器数据343和包线数据(未具体示出)被重复地更新。
图5描绘了根据本公开的一些实施方式的飞机控制器220。如图5所示，飞机控制器220可以包括一个或多个处理器410、存储器420、数据接口430以及本地接口440。处理器410可以被配置为执行存储在存储器中的指令，以便执行各种功能，诸如处理飞机数据443和航线数据445。处理器410可以包括中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)、图形处理单元(GPU)、FPGA、其他类型的处理硬件或其任意组合。进一步地，处理器410可以包括任意数量的处理单元，以提供更快的处理速度和冗余。处理器410可以经由本地接口440与飞机控制器220内的其他元件通信并驱动这些元件，该本地接口可以包括至少一条总线。进一步地，数据接口430(例如，端口或引脚)可以将任务处理开元件210的部件与系统5的其他部件(诸如感测和避开元件207以及数据过滤器207)接口连接。
如图5所示，飞机控制器220可以包括飞机控制逻辑450，该感测和避开逻辑可以以硬件、软件、固件或其任意组合来实施。在图5中，飞机控制逻辑450以软件实施并且被存储在存储器420中，以便由处理器410执行。然而，在其他实施方式中，飞机控制逻辑450的其他配置是可以的。注意，当在软件中实施时，飞机控制逻辑450可以在任意计算机可读介质上存储和传输，以便由可以取得并执行指令的指令执行设备使用或与其结合使用。
飞机控制逻辑450可以被配置为处理信息，诸如飞机数据443、运行数据444、航线数据445以及空气移动数据448，以检测并补偿空气移动，而且生成逃逸包线并将其提供给感测和避开元件207，如上所述。
飞机数据443包括关于与飞机10关联的性能特性的信息，诸如其各种速度(例如，不允许超过的速度、各种飞行配置的正常运行速度、失速速度等)、机动性、功率要求以及在确定飞机的能力和飞行性能时有用的其他信息。具体地，飞机数据443可以包括关于飞机10的空气动力性能的信息，诸如理想的(例如，实验的或理论的)空气动力条件。飞机数据443还可以指示关于飞机10的各种信息，诸如乘客或货物的重量、是否有任何乘客在飞机10上、或者可能限制或以其他方式影响飞机10的飞行性能特性的其他信息。注意，飞机数据443可以指示针对飞机10的不同飞行配置的不同特性。作为示例，所有部件(诸如螺旋桨或发动机)运行时的飞机10的性能特性可能在一个或多个部件(例如螺旋桨)的故障之后不同，并且飞机数据443可以指示飞机10经历某些部件故障时的性能。飞机数据443可以基于制造规范或在运行之前对飞机443的测试来预定，与存储器中的飞机关联，并且基于在飞行期间在飞机控制器220处接收到的测量或感测到的数据来更新。
运行数据444包括关于飞机10的当前运行条件的信息，诸如飞机的当前航向、速度、高度、节流阀设置、俯仰、侧滚、偏航、燃料水平或电池功率以及其他运行信息。运行数据444还可以包括与在飞机10的飞行期间的各种时间或时间段内的当前(例如，由系统205的传感器测量的)空气动力条件有关的信息。作为示例，飞机数据443可以包括与在给定的时间或给定的时间段内存在于飞机10的各种部件(例如，机翼、螺旋桨、机身、发动机罩等)上的压力、升力、阻力或其他空气动力有关的信息、以及与飞机10的各种部件的诱导阻力或诱导速度(例如，分布或轮廓)有关的信息。这种信息可以由飞机控制器220从一个或多个飞机传感器接收。运行数据444还可以包括与飞机10的部件的当前方位有关的信息，这些部件诸如飞行控制面(副翼、升降舵、方向舵、襟翼等)、推进系统的螺旋桨、机翼配置或具有可变或可调配置的飞机10的其他部件。作为示例，运行数据444可以包括与飞机10的机翼的俯仰、飞机10的推进系统的螺旋桨的纵倾等有关的信息。
航线数据445包括与飞机10正在飞行的航线有关的信息。作为示例，航线数据445可以定义用于将飞机10导航到其期望目的地的航路点，并且航线数据445可以指示沿着可能用于碰撞避免或导航的航线的各种障碍物或物体(例如，建筑物、桥梁、塔、地形等)。航线数据445还可以指示受限空域(例如，不允许飞机10飞行穿过的空域)的位置。例如，在一些实施方式中，航线数据445可以包括与由飞机控制逻辑450检测到的阵风16的位置有关的信息。航线数据445可以包括指示限制的标识符，该限制防止飞机10导航到检测到或可能发生强阵风16的区域。为了空中交通管制或其他目的，飞机控制逻辑450可以基于与远程系统的通信更新航线数据445。作为示例，可以为飞机10分配飞机10必须留在其中的空域的块或走廊，从而限制了飞机10为了避开强阵风16或碰撞威胁而可以采取的可能航线。进一步地，航线数据445可以包括指示路线的信息，该路线将允许飞机10在补偿湍流16时在航线数据445中维持到其目的地或下一个航路点的基本笔直的飞行路线。航线数据445可以是预定义的，并且如果期望，则可以由飞机控制器220随着感测到关于航线的信息(诸如新阵风16、沿着航线的新碰撞威胁或新的空中交通管制指令)更新。
空气移动数据448包括关于飞机10周围的空气移动的信息，诸如可以由飞机控制逻辑450使用来自传感器20、30(例如，来自数据过滤器250的过滤器254)的数据来确定。空气移动数据448可以基于过滤后的指示空气传播颗粒的传感器数据来定义飞机10周围的空气传播颗粒的运动。例如，指示空气传播颗粒移动的空气移动数据448中的信息可以与飞机10可能遭遇的、飞机10周围的各种类型的空气运动(例如，阵风、上升气流、下降气流、飞机10尾部的下洗等)关联。空气移动数据448可以定义传感器数据中的空气传播颗粒的位置与飞机10周围的区域或空间，以便由飞机控制逻辑450用于生成在飞机10周围的空间中的空气移动的三维地图。飞机控制逻辑450可以将这种三维地图存储在空气移动数据448中，并且随着新数据变得可用(这影响地图)而不时地更新地图。空气移动数据448还可以包括信息，诸如表格或其他信息，该信息定义检测到的空气移动与可用于飞机10来补偿空气移动的飞行机动之间的关系(例如，基于诸如飞机数据443的信息)。
在一些实施方式中，飞机控制逻辑450可以使用空气移动数据448来生成逃逸包线，该逃逸包线指示飞机10飞行的可用航线，诸如在飞机10尝试避开物体时。逃逸包线的特性可能受到各种因素的限制，包括空域限制或对飞机性能的限制(例如，基于飞机数据443和运行条件444)。例如，逻辑450可以注意到飞机10将遭遇强阵风16的区域，并且限制逃逸包线排除将使飞机10通过该区域的路线，从而避开了由强阵风16引起的湍流。在一些实施方式中，可以修改逃逸包线来考虑空气移动对飞机性能的影响(例如，基于空气移动数据448、更新后的飞机数据443以及运行数据444，如下面进一步描述)。
作为示例，在定义逃逸包线时，飞机控制逻辑450可以考虑如由飞机数据443指示的飞机10的性能特性、以及空气移动对这种性能特性的影响。在这点上，空气移动(例如，风或湍流)可能限制飞机10能够转弯、爬升或下降的速率，从而相对于空气相对于地球没有移动的示例改变飞机10能够飞行的路线范围。由此，考虑到如由空气移动数据448指示的空气移动改变了由飞机控制逻辑450生成的逃逸包线，从而鉴于飞机10位置处和周围的实际空气移动条件而提供了更准确的逃逸包线。
飞机控制逻辑450还可以被配置为使用空气移动数据448来做出用于补偿空气移动的控制决策。当飞机10确实遭遇阵风16时，飞机控制逻辑450可以尝试基于感测到的空气移动来控制飞机10，以抵消阵风16的影响。作为示例，飞机控制逻辑450可以确定指示空气移动的参数，诸如空气移动的力或速度，并且基于这种参数确定足够的控制输入，以使飞机10抵消空气移动，从而补偿感测到的空气移动对飞机10性能的影响。作为示例，如果飞机控制逻辑450确定飞机10正在进入显著下降气流的区域，则飞机控制逻辑450可以使飞机10向上俯仰，以生成更多升力，以便减小由下降气流引起的对飞机10飞行路线的向下变化。另外，飞机控制逻辑450可以提高螺旋桨速度来增加升力，以抵消下降气流的影响。显而易见地，在如可以期望地预期即将到来的空气速度的变化时，空气移动可以在飞机10到达空气移动之前检测，并且控制输入可以随着飞机10遭遇空气移动甚至在遭遇空气移动之前稍早地提供。取决于感测到的空气移动的估计影响，其他类型的控制输入是可以的。
在一些实施方式中，飞机控制逻辑450被配置为基于空气移动数据448来分析空气移动，并且控制飞机部件优化飞机性能。例如，基于空气移动数据448，飞机控制逻辑450可以估计飞机10正在经历的空气动力，并且基于这种估计进行控制调节。在这点上，空气移动(特别是强上升气流、下降气流以及风)可能对空气动力(例如，升力和诱导阻力)和跨翼面的力分布(例如，升力分布)具有实质影响。基于空气移动数据448，逻辑450可以估计指示飞机10正在经历或将要经历的空气动力的参数，并且确定如何控制飞机10(例如，调节姿态或推进力)，以便实现更佳的飞行性能。通过实现沿着航线的更高效飞行，可以显著扩大飞机10的范围。有若干技术可以用于确定适当的控制输入，以便基于空气移动来优化飞机10的飞行特性和性能。为了例示的目的，下面将更详细地描述一些示例性技术，但应当强调的是，对这些技术的各种改变和修改是可以的。
在这点上，如本领域中已知的，生成升力的翼面产生基于翼面的升力特性的下洗。基于空气移动数据448的飞机控制逻辑450被配置为分析来自至少一个机翼的下洗，以确定指示机翼性能的至少一个空气动力参数。作为示例，在飞机10尾部的机翼下洗内，飞机控制逻辑450可以测量垂直于飞机的运动方向的诱导速度，以提供诱导阻力的估计。基于诱导阻力，飞机控制逻辑450可以推断跨机翼的升力分布，然后提供控制输入，诸如姿态调节或对推力的调节(例如，螺旋桨速度)，以便为飞机的当前运行条件提供更佳的升力分布，从而提高了机翼的性能。
作为示例，飞机数据443可以存储指示用于运行条件(诸如空速和高度)的各种集合的理想升力分布的信息。当飞机控制逻辑450基于对空气移动数据448的分析推断当前升力分布时，飞机控制逻辑450可以在飞机数据443中搜索指示针对飞机的当前运行条件的机翼的理想升力分布的信息，诸如如由飞机的传感器257指示的高度和空速。基于从空气移动数据448及其理想升力分布推断或以其他方式确定的机翼的当前升力分布，飞机控制逻辑450可以确定实现更接近理想的升力分布的一个或多个控制输入。作为示例，逻辑450可以调节飞行控制面或调节推进装置(例如，改变一个或多个螺旋桨的螺旋桨速度)，以改变飞机10的姿态或空速，使得机翼的实际升力分布更佳。通过继续监测机翼的下洗，飞机控制逻辑450可以继续进行调节，以随着条件变化而提供更佳的升力分布，由此提供更高效的飞行。在其他实施方式中，飞机控制逻辑450可以确定用于评估飞机性能的其他类型的参数。
注意，飞机控制逻辑450可以动态地计算空气动力和力分布以及其他飞行性能特性，以便确定用于飞机10的适当的控制调节，以实现更佳的性能。然而，可以预先执行计算，并且系统可以存储数据，该数据使如针对机翼下洗由空气移动数据448所指示的某些空气移动(例如，诱导速度)与针对各种运行条件的期望控制输入相关，以实现最佳性能。在这种实施方式中，飞机控制逻辑450可以被配置为基于所测量的空气移动和当前运行条件来查找适当的控制输入，而无需实际执行实时空气动力计算。在其他实施方式中，另一些改变和修改是可以的。
下面将参照图6更详细地描述为了抵消空气移动而进行的系统205的示例性使用和操作。
在步骤602处，一个或多个传感器20、30可以使用LIDAR感测飞机10周围的空间。传感器20、30然后可以将指示LIDAR数据返回的传感器数据提供给数据过滤器250。数据过滤器250可以接收来自一个或多个传感器20、30的传感器数据，并且分路器252可以将指示传感器数据的数据信号分割成一路或多路。其后，处理可以继续到步骤604。
在步骤604处，过滤器254和256可以在将过滤后的传感器数据分别提供给飞机控制器220以及感测和避开元件207之前，从LIDAR传感器数据过滤指示物体或颗粒的数据。过滤器254可以将指示小颗粒的过滤后的传感器数据提供给飞机控制器220，并且过滤器256可以将指示较大物体的过滤后传感器数据提供给感测和避开元件207。在飞机控制器220已经接收来自过滤器256的过滤后的传感器数据之后，处理可以进行到步骤606。
在步骤606处，飞机控制逻辑450可以接收来自数据过滤器250的过滤后的传感器数据，并且可以检测传感器数据内的颗粒运动。飞机控制逻辑450可以生成飞机10周围的空间的三维地图，并且可以如上所述地基于传感器数据来检测指示移动空气的颗粒运动。其后，处理可以进行到步骤610。
在步骤610处，飞机控制逻辑450可以基于源自传感器数据的三维地图来确定正在接近飞机10的空气的速度。逻辑450然后可以在步骤612处确定用于抵消空气移动(例如阵风)的一个或多个控制输入(例如，飞行控制面的推进力变化或致动)。作为示例，如果飞机10正在接近上升气流，则逻辑450可以确定向下倾斜飞机的机头或降低一个或多个螺旋桨的速度，以减轻上升气流对飞机10移动的影响。其后，处理可以继续到步骤614，在该步骤中，飞机控制逻辑450可以通过提供在步骤612处确定的控制输入来控制飞机10，以抵消空气移动的影响。在步骤618处，飞机控制逻辑450确定监测是否继续。如果是这样，则处理可以进行到步骤602。
下面将参照图7更详细地描述为了随着飞机10行进提供更佳的飞行性能而进行的系统205的示例性使用和操作。
在步骤702处，一个或多个传感器20、30可以使用LIDAR感测飞机10周围的空间。传感器20、30然后可以将指示LIDAR数据返回的传感器数据提供给数据过滤器250。数据过滤器250可以接收来自一个或多个传感器20、30的传感器数据，并且分路器252可以将指示传感器数据的数据信号分割成一路或多路。其后，处理可以继续到步骤704。
在步骤704处，过滤器254和256可以在将过滤后的传感器数据分别提供给飞机控制器220以及感测和避开元件207之前，从LIDAR传感器数据过滤指示物体或颗粒的数据。过滤器254可以将指示小颗粒的过滤后的传感器数据提供给飞机控制器220，并且过滤器256可以将指示较大物体的过滤后传感器数据提供给感测和避开元件207。在飞机控制器220已经接收来自过滤器256的过滤后的传感器数据之后，处理可以进行到步骤706。
在步骤706处，飞机控制逻辑450可以接收来自数据过滤器250的过滤后的传感器数据，并且可以检测传感器数据内的颗粒运动。飞机控制逻辑450可以生成飞机10周围的空间的三维地图，并且可以如上所述地基于传感器数据来检测指示移动空气的颗粒运动。其后，处理可以进行到步骤710。
在步骤710处，飞机控制逻辑450可以基于源自传感器数据的三维地图来确定至少一个机翼的下洗中的空气速度。作为示例，飞机控制逻辑450可以测量经过机翼的气流的诱导速度。在步骤712处，飞机控制逻辑450可以基于空气速度来估计指示机翼的空气动力性能的至少一个参数。作为示例，飞机控制逻辑450可以基于诱导速度估计诱导阻力，然后基于诱导阻力推断机翼上的升力分布。在其他示例中，可以确定其他类型的参数。在步骤714处，逻辑450可以基于在步骤712处确定的参数来确定用于提高机翼性能的一个或多个控制输入(例如，飞行控制面的推进力变化或致动)。作为示例，飞机控制逻辑450可以基于当前运行条件(诸如高度和空速)确定机翼的理想升力分布，并且确定使当前升力分布更理想的控制输入。其后，处理可以继续到步骤716，在该步骤中，飞机控制逻辑450可以通过提供在步骤714处确定的控制输入来控制飞机10，以提高机翼性能。在步骤718处，飞机控制逻辑450确定监测是否继续。如果是这样，则处理可以进行到步骤702。
图8描绘了根据本公开的一些实施方式的具有在城市环境中运行的飞机监测系统的飞机810、815的三维立体图。障碍物805被描绘为诸如在城市区域中的高层建筑物，但可以是能够阻碍飞机监测系统205的传感器20、30感测空气移动的能力的各种类型的障碍物。飞机810、815中的每一个具有用于如此处描述地检测空气移动的飞机监测系统205。虽然在图8中仅描绘了两架飞机810、815，但在其他实施方式中，各种数量的飞机810、815是可以的，诸如在数百甚至数千架飞机810、815可以在相同区域或城市位置内运行时。如图8所示，飞机810、815可以在具有阻止对空气移动816的检测(例如，通过阻挡传感器20、30的视场)的许多障碍物(诸如高层建筑物)的城市环境中运行。在这点上，飞机815可能无法预先感测障碍物后面的空气移动816，并且可能受到空气移动816的负面影响。
图8中的每架飞机810、815具有如此处所述配置的飞机监测系统205。每架飞机810、815的飞机控制器220(例如，控制逻辑450)可以基于传感器数据生成其各自飞机810、815周围的空间的3D地图，并且可以使用3D地图来基于空气移动数据识别空气移动，如上所述。每架飞机810、815可以与另一架飞机810、815通信或以其他方式共享3D地图数据，以使得飞机监测系统205能够生成更大的3D地图，该3D地图指示由各架相应飞机810、815感测到的数据。在这点上，一架飞机810、815可以使用来自在不同位置中的另一架飞机810、815的3D地图数据来构建飞机810、815在其中运行的环境的更完整地图，诸如通过使用由另一架飞机感测到的阻挡区域的数据来填充3D地图中的间隙。
注意，指示由在城市环境中运行的机队的飞机检测到的空气移动816的信息可以被传送到并存储在各种位置中，例如在远程机队控制器(未具体示出)或机队的其他飞机处。在这点上，机队的每架飞机都可以将感测到的数据(例如，由飞机的监测系统生成的3D地图)传送到远程机队控制器(未具体示出)、其他飞机810、815或其他。随着新信息可用于机队控制器或机队飞机，信息可以被动态更新并传送到机队控制器和其他机队飞机。机队的每架飞机可以执行空气移动的类似感测，并且与机队控制器和其他机队飞机共享信息。另外，机队控制器可以在接收到新信息时将新信息传送给机队的飞机。在一些实施方式中，机队控制器可以基于飞机的位置来提供信息，使得可以不提供空气移动不太可能影响飞机的飞行的区域的信息。
作为示例，在图8的背景下，飞机810和815中的每一架被描绘为在城市区域中运行的飞机机队的飞机，在该城市区域中，障碍物805是阻挡飞机815的传感器20、30感测空气移动816的高层建筑物。如上所述，每架飞机810、815的飞机监测系统205各可基于由其各自传感器20、30感测到的数据生成3D地图。由每架飞机810、815生成的3D地图可以传送到机队控制器、其他机队飞机(例如，飞机810、815)或其他。
随着飞机810行进经过建筑物805，其传感器20、30可以感测空气移动816所位于的区域，并且为飞机控制器220提供传感器数据，以用于生成或更新3D地图，该3D地图包括指示空气移动的传感器数据。控制器220可以将传感器数据(例如3D地图)传送到机队控制器和该区域中的其他飞机，诸如飞机815，该飞机可能由于被建筑物805阻挡而尚不能感测或检测到空气移动816。飞机815的飞机监测系统5(例如，飞机控制器220)可以接收传感器数据(例如，来自机队控制器、飞机810或这两者)，并且使用由飞机810提供的指示空气移动816发生的区域的传感器数据来检测空气移动816，并且基于空气移动816的存在做出控制决策，如此处所述。
前述仅例示了本公开的原理，并且本领域技术人员可以在不脱离本公开的范围的情况下进行各种修改。上述实施方式是为了例示而不是限制的目的而提出。除了此处明确描述的形式以外，本公开还可以采取许多形式。因此，强调的是，本公开不限于明确公开的方法、系统以及设备，而是旨在包括在以下权利要求的精神内的对其的变更和修改。
作为另外的示例，可以进行设备或过程参数(例如，维数、配置、部件、过程步骤顺序等)的变更，以进一步优化所提供的结构、装置以及方法，如此处所示和所述。无论如何，此处所述的结构和装置以及关联的方法具有许多应用。因此，所公开的主题不应限于此处所述的任何单个实施方式，而是应根据所附权利要求的广度和范围来解释。

Claims (24)

1.一种飞机监测系统(205)，该飞机监测系统包括：
至少一个光学传感器(20、30)，该至少一个光学传感器用于感测飞机(10)之外的空气移动；和
飞机控制器(220)，该飞机控制器具有至少一个处理器，该至少一个处理器被配置为基于所感测到的空气移动，来确定指示所述飞机的机翼的空气动力性能的至少一个参数，所述至少一个处理器还被配置为基于所述至少一个参数控制所述飞机，以便提高所述机翼的所述空气动力性能。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个光学传感器包括激光雷达(LIDAR)传感器。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述飞机控制器被配置为基于在所述机翼的下洗内的空气移动的速度，来确定所述至少一个参数。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个参数指示跨所述机翼的升力分布。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个参数是诱导阻力。
6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述飞机控制器被配置为基于所述至少一个参数确定跨所述机翼的升力分布，并且其中，所述飞机控制器还被配置为基于所述升力分布控制所述飞机。
7.一种飞机监测系统(205)，该飞机监测系统包括：
至少一个光学传感器(20、30)，该至少一个光学传感器用于感测飞机(10)之外的空气移动；和
飞机控制器(220)，该飞机控制器具有至少一个处理器，该至少一个处理器被配置为基于所感测到的空气移动，来确定指示所述飞机之外的阵风的至少一个参数，所述至少一个处理器还被配置为基于所述至少一个参数控制所述飞机，以便抵消所述阵风。
8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述至少一个光学传感器包括激光雷达(LIDAR)传感器。
9.根据权利要求7所述的系统，其中，所述至少一个处理器被配置为在所述飞机到达所述阵风之前检测所述阵风。
10.根据权利要求7所述的系统，其中，所述至少一个处理器被配置为基于所述至少一个参数控制所述飞机减小由于所述阵风引起的所述飞机的路线的变化。
11.一种飞机监测系统(205)，该飞机监测系统包括：
至少一个光学传感器(20、30)，该至少一个光学传感器用于感测飞机(10)之外的空气移动和碰撞威胁；
存储器，该存储器用于存储指示与所述飞机关联的性能特性的数据；以及
飞机控制系统(210)，该飞机控制系统具有至少一个处理器，该至少一个处理器被配置为基于所感测到的空气移动和数据定义用于所述飞机的逃逸包线，所述飞机控制系统还被配置为基于所述逃逸包线选择用于避开所述碰撞威胁的路线，并且基于所述所选的路线控制所述飞机的速度。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述至少一个光学传感器包括激光雷达(LIDAR)传感器。
13.一种用于监测飞机(10)的方法，该方法包括以下步骤：
用所述飞机上的多个光学传感器(20、30)感测所述飞机之外的空气移动；
用至少一个处理器基于所感测到的空气移动，来确定指示所述飞机之外的阵风的至少一个参数；以及
用所述至少一个处理器基于所述至少一个参数控制所述飞机以抵消所述阵风。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述至少一个光学传感器包括激光雷达(LIDAR)传感器。
15.根据权利要求13所述的方法，其中，所述确定发生在所述飞机到达所述阵风之前。
16.根据权利要求13所述的方法，其中，所述控制包括减小由于所述阵风引起的所述飞机的路线的变化。
17.一种用于监测飞机(10)的方法，该方法包括以下步骤：
用所述飞机(10)上的至少一个光学传感器(20、30)感测所述飞机之外的空气移动和碰撞威胁；
在存储器中存储指示与所述飞机关联的性能特性的数据；
用至少一个处理器基于所感测到的空气移动和所述数据定义用于所述飞机的逃逸包线；
用所述至少一个处理器基于所述逃逸包线选择用于避开所述碰撞威胁的路线；以及
用所述至少一个处理器基于所述所选路线控制所述飞机的速度。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述至少一个光学传感器包括激光雷达(LIDAR)传感器。
19.一种用于监测飞机(10)的方法，该方法包括以下步骤：
用所述飞机上的多个光学传感器(20、30)感测所述飞机之外的空气移动；
用至少一个处理器基于所感测到的空气移动，来确定指示所述飞机的机翼的空气动力性能的至少一个参数；以及
用所述至少一个处理器基于所述至少一个参数控制所述飞机，以提高所述机翼的所述空气动力性能。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，所述至少一个光学传感器包括激光雷达(LIDAR)传感器。
21.根据权利要求19所述的方法，其中，所述确定基于在所述机翼的下洗内的所述空气移动的速度。
22.根据权利要求19所述的方法，其中，所述至少一个参数指示跨所述机翼的升力分布。
23.根据权利要求19所述的方法，其中，所述至少一个参数是诱导阻力。
24.根据权利要求19所述的方法，还包括以下步骤：基于所述至少一个参数确定跨所述机翼的升力分布，并且其中，所述控制基于所述升力分布。
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