JP2017501475A - 状況に基づく飛行モード選択 - Google Patents

状況に基づく飛行モード選択 Download PDF

Info

Publication number
JP2017501475A
JP2017501475A JP2016526860A JP2016526860A JP2017501475A JP 2017501475 A JP2017501475 A JP 2017501475A JP 2016526860 A JP2016526860 A JP 2016526860A JP 2016526860 A JP2016526860 A JP 2016526860A JP 2017501475 A JP2017501475 A JP 2017501475A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
flight mode
environment
unmanned aerial
aerial vehicle
sensor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2016526860A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6278539B2 (ja
Inventor
リウ、アン
フ、シャオ
ゾウ、グユエ
パン、フヤン
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
SZ DJI Technology Co Ltd
Original Assignee
SZ DJI Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=55436823&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=JP2017501475(A) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by SZ DJI Technology Co Ltd filed Critical SZ DJI Technology Co Ltd
Publication of JP2017501475A publication Critical patent/JP2017501475A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6278539B2 publication Critical patent/JP6278539B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0088—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C39/00—Aircraft not otherwise provided for
    • B64C39/02—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use
    • B64C39/024—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use of the remote controlled vehicle type, i.e. RPV
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C19/00—Aircraft control not otherwise provided for
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0055—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots with safety arrangements
    • G05D1/0061—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots with safety arrangements for transition from automatic pilot to manual pilot and vice versa
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/0202—Control of position or course in two dimensions specially adapted to aircraft
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/04—Control of altitude or depth
    • G05D1/042—Control of altitude or depth specially adapted for aircraft
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
    • G08G5/04—Anti-collision systems
    • G08G5/045—Navigation or guidance aids, e.g. determination of anti-collision manoeuvers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U2101/00—UAVs specially adapted for particular uses or applications
    • B64U2101/30—UAVs specially adapted for particular uses or applications for imaging, photography or videography
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U2201/00—UAVs characterised by their flight controls
    • B64U2201/10—UAVs characterised by their flight controls autonomous, i.e. by navigating independently from ground or air stations, e.g. by using inertial navigation systems [INS]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U2201/00—UAVs characterised by their flight controls
    • B64U2201/10—UAVs characterised by their flight controls autonomous, i.e. by navigating independently from ground or air stations, e.g. by using inertial navigation systems [INS]
    • B64U2201/104—UAVs characterised by their flight controls autonomous, i.e. by navigating independently from ground or air stations, e.g. by using inertial navigation systems [INS] using satellite radio beacon positioning systems, e.g. GPS
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64U—UNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U2201/00—UAVs characterised by their flight controls
    • B64U2201/20—Remote controls

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

環境にいる無人航空機を制御するためのシステムおよび方法が供給される。１つの観点では、システムは、無人航空機より運ばれ、かつ、センサデータを供給するよう構成された１つまたは複数のセンサと、１つまたは複数のプロセッサを有する。１つまたは複数のプロセッサは、個々にまたは集合的に、センサデータに基づいて、環境の環境タイプを判断し、環境タイプに基づいて複数の異なる飛行モードから飛行モードを選択し、複数の異なる飛行モードの各々は無人航空機に対する作動規則の異なるセットに関連付けられており、選択された飛行モードの作動規則のセットに適合しつつ環境内で無人航空機を動作させるよう構成されてよい。

Description

無人航空機などの無人機は、軍用および民間用の多種多様な環境の適用例において、監視、偵察、探索のタスクを実行するために使用されることができる。無人航空機は、遠隔ユーザにより手動で制御されたり、半自律的または全自律的な態様で動作したりする。さまざまな制御スキームが、環境内で自律性のさまざまな度合いで無人航空機を操作可能にすべく実装され得る。
しかしながら、無人航空機に対する現存の制御スキームは、いくつかの例においては最適ではないであろう。例えば、幾つかの制御スキームは、無人航空機のための最適な作動パラメータを決めるためのユーザ自身の判断に依存する。これは不慣れなユーザや、無人航空機を囲む環境をユーザが正確に把握できない状況においては困難であろう。さらに、幾つかの制御スキームは、障害物との衝突、センサの機能不良、その他無人航空機の操作中に直面するであろうエラー状況を自動的に検出及び／または予測するための安全機構が供給されないであろう。
無人航空機を作動するための改善された制御スキームが求められている。本明細書中に開示された実施形態は、決定された飛行モードに従って無人航空機が制御されることを可能にする。飛行モードは、無人航空機を制御するための作動規則のセットに関連付づけられてよい。いくつかの実施形態において、飛行モードは、無人航空機上の１つまたは複数のセンサから得られたデータ（例えば、環境情報、無人航空機に対する状態情報）に基づいて自動的に選択される。各々の飛行モードは、異なる障害物回避戦略など、無人航空機を作動させる異なる制御スキームを供給してよく、これにより適合性、安全および使用の容易性が促される。
つまり、１つの観点によれば、環境における無人航空機を制御するシステムが供給される。システムは、無人航空機により運ばれ、センサデータを供給する１つまたは複数のセンサと、１つまたは複数のプロセッサとを有してよい。１つまたは複数のプロセッサは、個々にまたは集合的に、センサデータに基づいて、環境の環境タイプを判断し、環境タイプに基づいて複数の異なる飛行モードから飛行モードを選択し、選択された飛行モードの作動規則のセットに適合しつつ環境において無人航空機を動作させるよう、構成されてよい。ここで、複数の異なる飛行モードの各々は無人航空機の作動規則の異なるセットに関連付けられている。
いくつかの実施形態において、環境タイプは、屋内環境、屋外環境、高空環境または低空環境、のうち１または複数を有してよい。環境タイプは、無人航空機の高度、無人航空機を囲む構造物の量、及び／または、無人航空機を制御しているユーザからの無人航空機の距離に基づいて区別されてよい。
いくつかの実施形態において、１つまたは複数のセンサは、ＧＰＳセンサ、慣性センサ、ビジョンセンサ、ライダセンサ、超音波センサ、気圧計または高度計、のうち１または複数を有してよい。１つまたは複数のセンサは、複数の異なるセンサタイプを有してよい。１つまたは複数のセンサがＧＰＳセンサを有してよいとともに、環境タイプがＧＰＳセンサと通信するＧＰＳ衛星の数に基づいて判断されてもよい。１つまたは複数のセンサがライダセンサを有してよいとともに、環境タイプがライダセンサにより得られる飛行時間データに基づいて判断されてもよい。１つまたは複数のセンサがビジョンセンサを有してよいとともに、環境タイプが、ビジョンセンサで得られた画像データに関連付けられた露出時間など、ビジョンセンサから得られた画像データに基づいて判断されてよい。
いくつかの実施形態において、複数の異なる飛行モードは、屋内飛行モード、屋外飛行モード、高空飛行モード、低空飛行モード、完全自律飛行モード、半自律的飛行モードまたは手動飛行モード、の２又は３以上を有してよい。作動規則の各々のセットは、１つまたは複数のセンサにより得られたデータを処理するための処理規則を有してよい。処理規則は、１つまたは複数のセンサから得られたデータのセンサフュージョンを実行するのに使用されてよい。その代わりまたはそれとの組み合わせで、作動規則の各々のセットは、ＵＡＶの飛行を制御するための制御規則を有してよい。制御規則はＵＡＶの障害物回避戦略を決定するのに使用されてよい。
別の観点によれば、環境における無人航空機を制御する方法が供給される。方法は、無人航空機により運ばれる１つまたは複数のセンサからセンサデータを受信すること、センサデータに基づいてかつプロセッサの助けにより環境の環境タイプを判断すること、環境タイプに基づいてかつプロセッサの助けにより複数の異なる飛行モードから飛行モードを選択すること、選択された飛行モードの作動規則のセットに適合しつつ環境で無人航空機を動作させること、を有してよい。ここで、複数の異なる飛行モードの各々は無人航空機に対する作動規則の異なるセットに関連付けられている。
別の観点によれば、環境において無人航空機を制御するためのシステムが供給される。システムは、無人航空機により運ばれ、センサデータを供給するよう構成された１つまたは複数センサと、１つまたは複数プロセッサとを有してよい。１つまたは複数のプロセッサは、個々にまたは集合的に、複数の異なる飛行モードから飛行モードを選択し、無人航空機に対する所望の移動経路を示す信号を受信し、所望の移動経路に沿ってまたはその近くに位置された１つまたは複数の障害物を検出する１つまたは複数のセンサから信号を受信し、無人航空機が１つまたは複数の障害物と衝突するのを防ぐため、選択された飛行モードに関連付づけられた障害物回避戦略に基づいて所望の移動経路が修正されるよう構成されてよい。ここで、複数の異なる飛行モードのそれぞれは異なる障害物回避戦略に関連付けられている。
いくつかの実施形態において、１つまたは複数のセンサは、ＧＰＳセンサ、慣性センサ、ビジョンセンサ、ライダセンサ、超音波センサ、気圧計または高度計、のうち１または複数を有してよい。１つまたは複数のセンサは複数の異なるセンサタイプを有してよい。
いくつかの実施形態において、複数の異なる飛行モードは、屋内飛行モード、屋外飛行モード、高空飛行モード、低空飛行モード、完全自律飛行モード、半自律的飛行モードまたは手動飛行モード、の２又は３以上を有してよい。飛行モードは、１つまたは複数のセンサにより得られたセンサデータに基づいて選択されてよい。センサデータは、無人航空機が位置している環境に関する環境情報、及び／または、無人航空機の状態に関する情報を有してよい。飛行モードはユーザ入力命令に基づいて選択されてよい。
いくつかの実施形態において、障害物回避戦略のうち少なくとも１つは、無人航空機に、１つまたは複数の障害物から特定された距離の適切な位置でホバリングさせ及び／または１つまたは複数の障害物の周りにナビゲートさせることを有してよい。所望の移動経路を示す信号は、無人航空機のユーザによって操作されるリモートコントローラから受信してよい。
いくつかの実施形態において、１つまたは複数のプロセッサは、１つまたは複数の障害物との潜在的な衝突を示す警告情報をユーザへ送信するよう更に構成されている。１つまたは複数のプロセッサは、無人航空機を修正された所望の移動経路に沿ってナビゲートさせるよう更に構成されてよく、これにより１つまたは複数の障害物を回避する。
いくつかの実施形態において、システムは、無人航空機に対する１つまたは複数の障害物の空間的配置を図表表示するよう構成されたディスプレイユニットを更に有してよい。
別の観点によれば、無人航空機を制御する方法が供給される。方法は、複数の異なる飛行モードから飛行モードを選択すること、無人航空機に対する所望の移動経路を示す信号を受信すること、１つまたは複数のセンサを用いて所望の移動経路に沿った１つまたは複数の障害物を検出すること、無人航空機が１つまたは複数の障害物に衝突するのを防ぐため、選択された飛行モードに関連付けられた障害物回避戦略に基づいて所望の移動経路を修正すること、を有してよい。ここで、複数の異なる飛行モードの各々は、異なる障害物回避戦略に関連付づけられている。
別の観点によれば、無人航空機を制御するためのシステムが供給される。システムは、無人航空機により運ばれ、センサデータを供給するよう構成された１つまたは複数のセンサと、１つまたは複数のプロセッサとを有してよい。１つまたは複数のプロセッサは、個々にまたは集合的に、１つまたは複数のセンサからのデータを用いて無人航空機が第１環境タイプにいることを判断し、第１環境タイプに基づいて複数の異なる飛行モードから第１飛行モードを選択し、第１飛行モードの作動規則のセットに適合しつつ無人航空機を動作させ、１つまたは複数のセンサからのデータを用いて無人航空機が第２環境タイプにいることを検出し、第２環境タイプに基づいて複数の異なる飛行モードから第２飛行モードを選択し、第２飛行モードの作動規則のセットに適合しつつ無人航空機を動作させるよう構成されてよい。ここで、複数の異なる飛行モードの各々は無人航空機に対する作動規則の異なるセットに関連付づけられる。
いくつかの実施形態において、環境タイプは、屋内環境、屋外環境、高空環境または低空環境のうち１または複数を有してよい。環境タイプは、無人航空機の高度、無人航空機を囲む構造物の量、及び／または、無人航空機を制御しているユーザからの無人航空機の距離に基づいて区別されてよい。
いくつかの実施形態において、１つまたは複数のセンサは、ＧＰＳセンサ、慣性センサ、ビジョンセンサ、ライダセンサ、超音波センサ、気圧計または高度計、のうち１または複数を有してよい。１つまたは複数のセンサは複数の異なるセンサタイプを有してよい。１つまたは複数のセンサはＧＰＳセンサを有してよいとともに、環境タイプはＧＰＳセンサと通信するＧＰＳ衛星の数に基づいて判断されてよい。１つまたは複数のセンサがライダセンサを有してよいとともに、環境タイプがライダセンサによって得られた飛行時間データに基づいて判断されてよい。１つまたは複数のセンサがビジョンセンサを有してよいとともに、環境タイプは、ビジョンセンサにより得られた画像データに関連付づけられた露出時間など、ビジョンセンサによって得られた画像データに基づいて判断されてよい。
いくつかの実施形態において、複数の異なる飛行モードは、屋内飛行モード、屋外飛行モード、高空飛行モード、低空飛行モード、完全自律飛行モード、半自律的飛行モードまたは手動飛行モードの２又は３以上を有してよい。
別の観点によれば、無人航空機を制御する方法が供給される。この方法は、１つまたは複数のセンサを用いかつプロセッサの助けにより、無人航空機が第１環境タイプにあることを判断すること、第１環境タイプに基づいてかつプロセッサの助けにより複数の異なる飛行モードから第１飛行モードを選択すること、第１飛行モードの作動規則の第１のセットに適合しつつ無人航空機を動作させること、１つまたは複数のセンサを用いかつプロセッサの助けにより、無人航空機が第２環境タイプにいることを検出すること、第２環境タイプに基づいてかつプロセッサの助けにより、複数の異なる飛行モードから第２飛行モードを選択すること、第２飛行モードの作動規則の第２のセットに適合しつつ無人航空機を動作させること、を有してよい。ここで、複数の異なる飛行モードの各々は無人航空機に対する作動規則の異なるセットに関連付けられている。
本発明の異なる観点は、個々に、集合的にまたは互いに組み合わせされてもよいと理解されるべきである。本明細書中に記載された様々な態様が、以下に記載された特定のいかなる適用例またはいかなる他のタイプの可動物体に適用されてよい。航空機の本明細書中のいかなる説明も、いかなる輸送体など、いかなる可動物体に適用されかつそれに対し使用されてよい。さらに、空中の移動（例えば、飛行）に関連して本明細書中で記載されたシステム、デバイスおよび方法は、地上若しくは水上の移動、水中の移動、または、宇宙空間での移動など、他のタイプの移動に関連しても適用されてよい。さらに、ローターまたはロータアセンブリの本明細書中のいかなる説明も、回転により推進力を生成するよう構成されたいかなる推進システム、デバイスまたはメカニズム(例えば、プロペラ、車輪、車軸)に適用されまたは使用されてよい。
本願発明の他の目的および特徴は、明細書、特許請求の範囲および添付図面の検討によって明らかになるであろう。
（引用による参照）
この明細書で言及された全ての出版物、特許および特許出願は、各々個別な出版物、特許または特許出願が参照により組み込まれまれることが特にかつ個々に示されていたのと同じ程度まで、参照により本明細書中に組み込まれる。
本発明の新規な特徴は、添付された特許請求の範囲で特に記載される。本願発明の特徴と利点のよりよい理解は、本発明の原理が利用される実施形態で示される以下の詳細な説明、及び、添付図面を参照することによって得られるであろう。
実施形態による屋外環境での無人航空機を示す。
実施形態による屋内環境での無人航空機を示す。
実施形態による、ある環境での無人航空機を制御する方法を示す。
実施形態による、ＧＰＳ信号強度に基づく環境タイプの判断を表すヒストグラムを示す。
実施形態による、露出時間に基づく環境タイプの判断を表すグラフを示す。
実施形態による、複数の異なる飛行モード間を切り替えるためのスキームを示すブロック図である。
実施形態よる、１つまたは複数の障害物との衝突を回避するための方法を示す。
実施形態による、無人航空機の安全システムを示す。
実施形態による、故障検知および分離を実行するスキームを示すブロック図である。
実施形態による、ＵＡＶのリモートコントローラを示す。
実施形態による、ＵＡＶ動作に関する情報をディスプレイするよう構成されたモバイルデバイスを示す。
実施形態による、無人航空機を示す。
実施形態による、支持機構と積載物とを含む可動物体を示す。
実施形態による、可動物体を制御するシステムを示す。
本開示は、無人航空機（ＵＡＶ）の動作を制御するために改善されたシステムおよび方法を供給する。いくつかの実施形態において、ＵＡＶは、選択された飛行モードに従って（例えば、手動で、半自律的に、または、全自律的に）制御されうる。「飛行モード」という用語は、本明細書中ではＵＡＶを作動させる制御スキームを参照するのに使用されえる。飛行モードは、ＵＡＶ状態（例えば、位置、方向、速度、加速度）、機能（例えば、衝突防止、故障検知）及び／または振る舞い（例えばユーザ命令への応答、自律性の度合い）に対する作動規則のセットを含んでよい。飛行モードは、例えば、ＵＡＶに運ばれる１つまたは複数センサにより収集された環境データに基づいて、自動的に決定されえる。有利に、本明細書中に記載された実施例は、現在の環境状況に基づいて適切な飛行モードを選択することにより、ＵＡＶの作動規則を自動的にかつ動的に最適化するのに使用され得ることができ、これにより安全性、ユーザ利便性およびＵＡＶの適合性が促される。
例えば、ＵＡＶは、短距離飛行モードまたは長距離飛行モードで動作するように構成されえる。各々の飛行モードは、ＵＡＶがユーザに比較的近い場合か遠方の場合かに対して各々適切な作動規則に関連付けられえる。例えば、短距離飛行モードは、ユーザの制御の度合いがより大きい影響を与える作動規則を供給し、長距離飛行モードは自律障害物回避戦略など、自動制御メカニズムを利用する作動規則を供給するであろう。ＵＡＶとユーザとの間の距離の検出に基づいて、ＵＡＶのオンボードプロセッサは、ＵＡＶ動作を制御するのに使用される適切な飛行モードを選択することができる。
本明細書中に記載される複数のＵＡＶは、自律的に（例えば、オンボードコントローラなどの適切なコンピューティングシステムによって）、半自律的にまたは手動で（例えば、ヒューマンユーザによって）動作されえる。ＵＡＶは、適切なエンティティからコマンドを受信し得ることができ（例えば、ヒューマンユーザまたは自律制御システム）、１つまたは複数の動作を実行することによりそのようなコマンドに応答しえる。例えば、ＵＡＶは、地面を離陸し、空中を移動し（例えば、並進の３自由度まで、および、回転の３自由度まで）、空中をホバリングし、地面に着陸するなどをするよう制御され得る。他の例として、ＵＡＶは、特定の速度及び／または加速度（例えば、並進の３自由度までおよび回転の３自由度まで）、または特定の移動経路に沿って移動するよう制御され得る。さらに、コマンドは、本明細書中に記載される構成要素など（例えば、センサ、アクチュエータ、推進ユニット、積載物等）の、１つまたは複数のＵＡＶ構成要素を制御するのに使用されえる。例えば、幾つかのコマンドは、位置、方向及び／または、カメラなどのＵＡＶ積載物の操作の制御に使用されえる。
ＵＡＶは、屋外、屋内、高空、低空、都市、田舎等などの様々なタイプの環境で動作し得る。異なるタイプの環境は、様々な環境の特性及び条件のうち少なくとも１つに基づき互いに区別されるであろう。例えば、屋外と屋内環境とは、以下により詳細に記載されているように、環境が囲まれている度合い（例えば、壁部、天井、屋根および他の構造）に基づいて区別されえる。他の例として、高空と低空環境とは、地面からの距離など、予め定められた距離閾値に基づいて区別されえる。地面からおよそ１０ｍまたは５０ｍに等しいかより小さい環境は低空環境とみなされえるし、地面からおよそ１０ｍまたは５０ｍと等しいかより大きい環境は高空環境とみなされえる。同様に、短距離と長距離環境とは、ＵＡＶを制御しているユーザ及び／またはＵＡＶ飛行の開始地点からの距離など、予め定められた距離閾値に基づいて区別されえる。短距離環境は、ユーザ及び／または開始地点からおよそ５０ｍに等しいかより小さくてよいし、長距離環境はユーザ及び／または開始地点から５０ｍと等しいかより大きくてもよい。いくつかの実施形態において、環境タイプが、環境内の物体（例えば、自然なまたは人工建造物、障害物または他のエンティティ）の量、タイプ、密度等に基づいて区別されえる。例えば、都市または郊外環境は人工建造物および人間が高密度を有することで特徴付けられるであろうし、農村環境は自然構造物が高密度で人間が少ないことで特徴付けられるであろう。異なる環境タイプ間を区別するのに使用されえる他の特性は、天気状況（例えば、風速、可視性、降水）、地形（例えば、山、森、水上）、人間活動の量（例えば、高集合、低集合、人けなし）、航空活動の量（例えば小禽、航空機、その他の飛行輸送体による）、安全ハザードへの近接度（例えば、パワーライン、建物、空港などの飛行制限区域）等を含む。
さて図面に目を向けると、図１Ａは、実施形態による、屋外環境１００で作動するＵＡＶ１０２を示す。屋外環境１００は、都市、郊外若しくは田舎環境、または、少なくとも部分的に建物内にないいかなる他の環境であってよい。ＵＡＶ１０２は地面１０４に比較的近い（例えば低空）または地面１０４から比較的遠方（例えば高空）で動作されるであろう。例えば、地面からおよそ１０ｍに等しいまたは未満で作動しているＵＡＶ１０２は低空とみなされるであろうし、一方、地面からおよそ１０ｍに等しいかそれより高く作動しているＵＡＶ１０２は高空とみなされるであろう。
いくつかの実施形態において、屋外環境１００は、１つまたは複数の障害物１０８ａ−ｄを含む。障害物は、ＵＡＶ１０２の移動を遮るであろうあらゆる物体やエンティティを含んでよい。幾つかの障害物は、建物、地上車両（例えば、自動車、自動二輪車、トラック）、人間、動物、植物（例えば、木、草むら）および他の人工または自然構造物など、地面１０４に位置されるであろう（例えば、障害物１０８ａ、１０８ｄ）。幾つかの障害物は、地面１０４、水、人工建造物、または、自然構造物に接触及び／または支持されるであろう。その代わり、幾つかの障害物は、航空機（例えば、飛行機、ヘリコプタ、熱気球、他のＵＡＶ）または小禽を含み、完全に空中１０６に位置するであろう（例えば、障害物１０８ｂ、１０８ｃ）。空中障害物は、地面１０４によっても、水によっても、いかなる自然なまたは人工建造物によっても支持されないであろう。地面１０４に位置する障害物は、実質的に空中１０６に伸びる部分を含んでよい（例えば、タワー、摩天楼、街灯ポスト、電波塔、パワーライン、木その他などの高い構造）。
図１Ｂは、実施形態による、屋内環境１５０で作動しているＵＡＶ１５２を示す。屋内環境１５０は、床１５６、１つまたは複数の壁部１５８及び／または天井もしくは屋根１６０を有する建物１５４の内部の中である。例示的な建物は、家、アパート、オフィス、工場、倉庫その他などの住居、商用または工業の建物を含む。建物１５４の内部は、ＵＡＶ１５２が内部空間に制限されるように、床１５６、壁部１５８および天井１６０によって完全に囲まれるであろう。逆に、床１５６、壁部１５８または天井１６０のうち少なくとも１つがなくてもよく、これによりＵＡＶ１５２が内から外へまたはその逆に飛行することが可能である。その代わりまたは組み合わせで、１つまたは複数の開口１６４が、床１５６、壁部１５８または天井１６０に形成されてもよい（例えば、ドア、窓、天窓）。
屋外環境１００と同様に、屋内環境１５０は１つまたは複数の障害物１６２ａ−ｄを含んでよい。幾つかの障害物は、家具、電化製品、人間、動物、植物、および、他の人工または自然な物体など、床１５６の上に位置されるであろう（例えば、障害物１６２ａ）。逆に、幾つかの障害物は、複数の小禽または他のＵＡＶなど、空中に位置するであろう（例えば、障害物１６２ｂ）。屋内環境１５０の幾つかの障害物は他の構造や物体に支持されてもよい。障害物は、照明器具、天井ファン、梁、または他の天井取り付け器具若しくは構造など、天井１６０に取り付けられていてもよい（例えば、障害物１６２ｃ）。いくつかの実施形態において、障害物は、照明器具、本棚、キャビネット、および他の壁部取り付け器具または構造など、壁部１５８に取り付けられてもよい（例えば、障害物１６２ｄ）。とりわけ、建物１５４の構成要素も障害物とみなされてもよく、床１５６、壁部１５８、天井１６０を含む。
本明細書中に記載される障害物は、実質的に静止していてもよく（例えば、建物、植物、構造）、また、実質的に移動してもよい（例えば、人間、動物、輸送体、その他移動可能な物体）。幾つかの障害物は、静止と移動のコンポーネントの組み合わせを含んでよい（例えば、風車）。移動障害物または障害物構成要素は、予め定められたまたは予測された経路またはパターンに従って移動してもよい。例えば、車の移動は比較的予測可能であろう（例えば、道の形に従う）。その代わり、幾つかの移動障害物または障害物構成要素は、ランダムさもしくは予測できない軌道に沿って移動してもよい。例えば、動物などの生きものは、比較的予測できない態様で移動するであろう。異なるタイプの環境は、異なる量およびタイプの障害物に関連付けられるであろう。例えば、高空環境は障害物がないかほとんどないであろう。対して、屋内環境または低空環境ではより多くの障害物があるであろう。低空、屋外環境の幾つかのタイプ（例えば広場および他の開空間）では、他のタイプ（例えば、都市環境および他の密集領域、林）よりも障害物は少ないであろう。従って、高密度の障害物の環境で作動しているＵＡＶは、衝突、ニアミスまたは他の安全性事故の増大リスクにさらされるであろう。逆に、低密度の障害物の環境におけるＵＡＶ動作は比較的安全であろう。移動障害物はＵＡＶでなされるいかなる動作とは独立してＵＡＶと衝突またはこれを遮るであろうように、移動障害物は静止障害物と比較して増大したリスクをもたらすであろう。
ＵＡＶはさまざまな環境において１つまたは複数の作動規則に従って動作されてもよい。本明細書中に先に記載されたように、作動規則は、ＵＡＶ状態、機能及び／または振る舞いなどのＵＡＶ動作のいかなる適切な態様を制御するのに使用されてもよい。いくつかの実施形態において、１つまたは複数の作動規則は、ＵＡＶの状態の１つまたは複数の観点に対する範囲、限界、値等を供給してよい（例えば、高度、緯度、経度、ロール、ピッチ、ヨー、並進速度、角速度、並進加速度、角加速度など）。他の例として、１つまたは複数の作動規則は、ＵＡＶの１つまたは複数の機能を実施するための、アルゴリズム、ロジック、処理などを供給してよい（例えば、衝突防止、故障検知、安全機構、ナビゲーション、マッピング、データ収集、データ処理等）。例えば、作動規則は、以下に更なる詳細が記載されるように、ＵＡＶに対する障害物回避戦略を定義してもよい。その代わりまたは組み合わせとして、例示的な作動規則は、ＵＡＶの振る舞いの１つまたは複数の観点を制御するためのアルゴリズム、ロジック、処理などを供給してもよい（例えば、ユーザ命令への応答、検出された障害物への応答、エラーや機能不良への応答、自律的または半自律的動作等）。
１つまたは複数の作動規則のセットは、「制御モード」または「飛行モード」としても知られる、ＵＡＶに対する制御スキームを定義するのに使用されてもよい。異なる飛行モードは、ＵＡＶを制御するための作動規則の異なるセットを供給してもよい。例えば、「低速度飛行モード」、「中速度飛行モード」および「高速度飛行モード」は、各々、低、中または高速度範囲のＵＡＶ飛行を可能にする作動規則を含んでよい。他の例として、ユーザがＵＡＶを制御する範囲を異なる飛行モード間で異ならせてもよい。例えば、「自由飛行モード」または「手動飛行モード」は、自動介入を全くまたは少しだけにして、ユーザがＵＡＶを制御するのを可能にする作動規則を含んでよい。自由飛行モードにおいて、ユーザから供給された入力コマンドは、１つまたは複数のＵＡＶ構成要素（例えば、推進システム、アクチュエータ、センサ等）を直接制御するのに使用されてもよい。例として、ユーザが、運動の６自由度までに対するＵＡＶの、位置、方向、速度及び加速度のうち少なくとも１つを直接制御してもよい。逆に、「完全自律飛行モード」は、いかなるユーザ入力からも独立してＵＡＶを制御する作動規則を含んでよい。完全自律飛行モードは、いかなるユーザ入力を用いることなく、運動の６自由度までに対する、ＵＡＶの位置、方向、速度及び加速度のうち少なくとも１つを制御するための自動化管理システムを利用してもよい。例えば、自律帰還飛行モードは、ユーザからのいかなる制御入力なしに、特定された位置（例えば、初期離陸位置）へ帰還するようＵＡＶを制御してもよい。自律帰還モードは、ＵＡＶがそのＵＡＶの制御が失われた（例えば、ＵＡＶがリモートコントローラの範囲の外にあるか、さもなければリモートコントローラとの通信を失った）と判断された場合にトリガされてもよい。「半自律的飛行モード」は、ユーザ命令と自動的に生成されたＵＡＶを制御する命令とのいかなる適切な組み合わせを利用する作動規則を含んでよい。半自律的飛行モードにおいて、ＵＡＶ動作の幾つかの観点は自動である一方で、他の観点がユーザ入力に依存してもよい。例えば、「ウェイポイント飛行モード」は、ＵＡＶが行き来する一連のターゲット位置またはウェイポイントをユーザが示すことを可能にしてもよい（例えば、リモートコントローラ、モバイルデバイス等を用いた入力）。ＵＡＶはウェイポイント間の飛行経路を自律的に決定して、それで飛行経路に従ってナビゲートしてもよい。
飛行モードの作動規則は所望に応じて構成されてもよい。幾つかの飛行モードは、ある作動条件（例えば、安全の観点、使用の容易さ、操縦性、航空写真や他のタイプのデータ収集などの機能性）に対して最適化されてもよいし、それらに基づいて他の飛行モードから区別されるようにしてもよい。いくつかの実施形態において、飛行モードは、特定の環境タイプにおいてＵＡＶの最適なパフォーマンスを供給するように設計されてもよい。例えば、「低空飛行モード」または「短距離飛行モード」は、低空及び／または短距離環境での使用に最適化された作動規則のセットに関連付けられてもよい。逆に、「高空飛行モード」または「長距離飛行モード」は、高空及び／または長距離環境のために構成されてもよい。同様に、「屋内飛行モード」、「屋外飛行モード」、「都市飛行モード」、「田舎飛行モード」は、対応する環境タイプに対してＵＡＶのパフォーマンスを促進するように設計され得る。適切な作動規則は、例えば以前の飛行データの分析、機械学習、テストユーザからのフィードバック等に基づくなど、いかなる適切な態様で決定されてもよい。
本明細書中に記載されるＵＡＶは、同時に及び／または順次、複数の異なる飛行モードに従って動作するよう構成されてもよい。１，２、３、４、５またはそれ以上の異なる飛行モードなど、異なる飛行モードのいかなる適切な数または組み合わせが使用されえる。例えば、単一の飛行中に、ＵＡＶは異なる作動規則が有する異なる飛行モードを利用してもよい。いくつかの実施形態において、ＵＡＶは、複数の異なる飛行モードを同時に利用することができる。二つの飛行モードが競合する状況において、優先付された飛行モードの作動規則が低優先付けされた飛行モードの作動規則よりも先行するように、飛行モードがそれぞれ予め定められた優先度に関連付けられてよい。ＵＡＶは、予め定められたシーケンスに従って、異なる飛行モード間を切り替えてよい。その代わり、使用されている単数または複数の飛行モードがＵＡＶ動作中に動的に決定されてもよい。
手動、半自律的または全自律的な方法を含む、さまざまなアプローチがＵＡＶを制御するために、適切な飛行モードを決定する。例えば、ユーザは、飛行モードを選択及び／または異なる飛行モードの間を変更するために、（例えば、リモートコントローラまたはモバイルデバイスにより）入力コマンドを供給してよい。その代わりまたは組み合わせて、ＵＡＶやその構成要素の状態（例えば、空間的配置、離陸または着陸など操作の状態、電力の残りのパーセント、機能不良）、ＵＡＶに近い他の物体の状態（例えば、障害物、構造、他のＵＡＶの存在）、ＵＡＶで実行されている機能（例えば、データ収集、ナビゲーション）など、他の要因が飛行モードの決定に使用されえる。いくつかの実施形態において、飛行モード決定は、少しのユーザ入力または全くなしで自動な態様で実行されることができ、これにより、最適な飛行モードの選択に関連付けられるユーザの責任を開放することができる。これは、不慣れなユーザまたはユーザが適切な飛行モードを正確に判断することが不可能な状況（例えば、ユーザがＵＡＶ及び／またはＵＡＶの周囲の環境を直接見ることができない場合）において有利であろう。さらに、自動飛行モード選択は、いくつかの例においては、誤ったユーザ入力を調整し、オーバーライドするのに使用されてよく、これによりＵＡＶ動作および安全性が改善される。例えば、特定の複数の飛行モードは危険な状況（例えば、障害物に近付きすぎるＵＡＶの飛行をすること）を導きえるユーザ入力を制限してよい。
いくつかの例においては、ＵＡＶの現在の環境が飛行モードの選択に影響してもよい。上で記載されたように、幾つかの飛行モードは特定の環境タイプにおいて他の複数の飛行モードに比較してより最適であってもよい。例えば、自動衝突防止などのより切迫した安全性の特徴を実施する飛行モードは、ユーザの視覚範囲の外及び／または比較的多数の障害物を有する環境において適切であろう。逆に、ユーザにＵＡＶの比較的束縛されない制御を供給する飛行モードは、ユーザの視覚範囲内の障害物のない環境での作動時に望まれるであろう。従って、適切な方法は、ＵＡＶ動作に対する適切な飛行モードを決定するために、ＵＡＶを囲む環境の評価を実装してもよい。
図２は、実施形態によるある環境においてＵＡＶを制御する飛行モードを選択する方法２００を示す。方法２００は、本明細書中で提示されたすべての方法と同じく、本明細書中に記載されたシステムおよびデバイスのいかなる実施形態を用いて実行することができる。例えば、方法２００の１つまたは複数のステップは、個々にまたは集合的に動作する１つまたは複数のプロセッサによって実行されてよい。プロセッサの幾つかはＵＡＶによって運ばれてよい（例えば、オンボードプロセッサ）。その代わりまたは組み合わせとして、プロセッサの幾つかは、遠隔地からＵＡＶと通信してもよい（例えば、リモートコンピューティングシステムまたはデバイス）。いくつかの実施形態において、遠隔装置は別デバイス（例えば、ＵＡＶまたはその部分、ディスプレイユニット、または他の外部装置）の１つまたは複数の構成要素を制御する１つまたは複数のユーザ入力を受け取るリモートコントローラであってよく、更なる詳細本明細書中に記載される。方法２００は、いかなるユーザ入力または手動の介入も必要としない全自動態様で実行されてもよい。その代わり、方法２００のステップの少なくとも幾つかは、受信されたユーザ入力に基づいて実行されてもよい。いくつかの実施形態において、方法２００の幾つかまたはすべてのステップが、ＵＡＶの操作中にリアルタイムで実行され、これにより、ＵＡＶ飛行モードの状況に基づくリアルタイム選択を供給する。
ステップ２１０において、環境のセンサデータが１つまたは複数センサから受信される。環境情報を集めるのに適したあらゆるセンサが使用されうる。それらは、位置センサ（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサ、位置の三角測量可能なモバイルデバイス送信機）、ビジョンセンサ（例えば、カメラなどの、可視、赤外または紫外光を検出可能なイメージングデバイス）、近接センサ（例えば、超音波センサ、ライダ、飛行時間カメラ）、慣性センサ（例えば、加速センサ、ジャイロスコープ慣性測定ユニット（ＩＭＵｓ））、高度センサ、圧力センサ（例えば、気圧計）、音声センサ（例えば、マイク）、またはフィールドセンサ（例えば、磁力計、電磁気センサ）を含む。１、２、３、４、５またはそれ以上のセンサなど、センサのあらゆる適切な数および組み合わせが使用されえる。必要に応じて、データは異なるタイプの複数のセンサ（例えば、２，３、４、５またはそれ以上のタイプ）から受信されてもよい。異なるタイプのセンサは異なるタイプの信号または情報（例えば、位置、方向、速度、加速度、近接度、圧力等）を測定してよく、及び／または、データを得るのに異なるタイプの測定技術を利用してよい。例えば、センサは、能動センサ（例えば、それ自身のソースからエネルギーを生成および測定するセンサ）と受動センサ（例えば、利用できるエネルギーを検出するセンサ）のあらゆる適切な組み合わせを含む。
センサデータは様々なタイプの環境情報を供給してよい。例えば、センサデータは、屋内環境、屋外環境、低空環境、高空環境等など、環境タイプを表すであろう。センサデータに基づいて環境タイプを判断するための例示的な方法は以下に供給される。センサデータは、天候（例えば、晴れ、雨、雪）、可視性状態、風速、時刻等を含む、現在の環境条件に関する情報をも供給してよい。さらに、センサで収集された環境情報は、構造または障害物など、環境内の物体に関する情報を含んでよい。
いくつかの実施形態において、少なくとも幾つかセンサは、ＵＡＶの状態に関するデータを供給するよう構成されてよい。センサにより供給される状態情報は、ＵＡＶの空間的配置に関する情報を含んでよい（例えば、経度、緯度及び／または高度などの位置情報；ロール、ピッチ及び／またはヨーなどの方向情報）。状態情報は、ＵＡＶの動きに関する情報も含んでよい（例えば、並進速度、並進加速度、角速度、角加速度など）。センサは、例えば６自由度までに対するＵＡＶの空間的配置及び／または動き（例えば、位置及び／または並進の３自由度、方向及び／または回転の３自由度）を判断するように構成されてよい。状態情報は、グローバル基準フレームに対して、または、別のエンティティの基準フレームに対して供給されてもよい。例えば、センサはＵＡＶとユーザ及び／またはＵＡＶの飛行開始地点との間の距離を判断するよう構成されてもよい。
本明細書中に記載されたセンサはＵＡＶで運ばれてもよい。センサは、ＵＡＶの機体の上、下、側面または中など、ＵＡＶのいかなる適切な部分に位置されてよい。幾つかのセンサは、ＵＡＶの空間的配置及び／または動きがセンサの空間的配置及び／または動きに対応するように、ＵＡＶと機械的に接続されてよい。センサは、それが取り付けられたＵＡＶの部分に対して当該センサが移動しないように、強固な接続によってＵＡＶに接続されてよい。その代わり、センサとＵＡＶとの間の接続は、ＵＡＶに対するセンサの移動を可能にしてもよい。接続は、永久的な接続でもよいし、非永久的な接続でもよい（例えば、取り外し可）。適切な接続方法は、接着、ボンディング、溶着及び／またはファスナー（例えば、ネジ、クギ、ピン等）を含んでよい。必要に応じて、センサはＵＡＶの部分と一体に形成されてもよい。さらに、本明細書中に記載された複数の実施形態などのように、センサは、センサで収集されたデータがＵＡＶのさまざまな機能（例えば、ナビゲーション、制御、推進、ユーザや他のデバイスとの通信等）に対して使用されることを可能にすべく、ＵＡＶの部分（例えば、プロセッシングユニット、制御システム、データストレージ）に電気的に接続されてよい。
ステップ２２０において、環境の環境タイプは、センサデータに基づいて判断され、本明細書中ではそれを、「環境認識」または「環境分析」とも呼ぶ。いくつかの実施形態において、１つまたは複数のセンサから得られたデータは、特定の環境タイプを示すさまざまな定量的な統計及び／または定性的な測定を判断するために、分析されてよい。使用されるデータ処理および分析方法は、以下の例示的な実施形態に記載されるように、特定のセンサタイプに基づいて異なってもよい。
図３は、実施形態による、ＧＰＳ信号強度に基づく環境タイプの判断を表すヒストグラム３００を示す。ＧＰＳセンサで受信されたＧＰＳ信号の強度は、ＧＰＳセンサと通信するＧＰＳ衛星の数に依存するであろう。屋内環境において、ＧＰＳセンサとＧＰＳ衛星との間の視界の線が遮られるので、ＧＰＳ信号は比較的弱いであろう（例えば、少ないかまったく衛星が利用できない）。逆に、屋外環境において、ＧＰＳ信号は比較的強いであろう。さらに、ＧＰＳ信号はより低空に比較してより高空の方が強いであろう。従って、ＧＰＳ信号強度は、いくつかの例においては、ＵＡＶが屋内環境、屋外環境、低空環境、または、高空環境のいずれにあるか判断するのに使用されてよい。例えば、もしＧＰＳセンサが４つ以下のＧＰＳ衛星と通信したら、これはＵＡＶが屋内環境にあることを示すとしてよい。逆に、もしＧＰＳセンサが５つ以上のＧＰＳ衛星と通信したら、これはＵＡＶが屋外環境において低空（例えば、地面から５０ｍ未満）にあることを示すとしてよい。もしＧＰＳセンサが６つ以上のＧＰＳ衛星と通信したら、これはＵＡＶが屋外環境において高空（例えば、地面から５０ｍより高い）にあることを示すとしてよい。
図４は実施形態による、露出時間に基づく環境タイプの判断を表すグラフ４００を示す。カメラなどのビジョンセンサは、周囲環境の明るさに基づいた画像データに対する最適な露出時間を自動的に判断してもよい。より明るい環境は短い露出時間に関連付けられてよいし、対して、より暗い環境はより長露出時間に関連付けられてよい。環境の相対的な明るさは、いくつかの例においては屋外と屋内環境との間を区別するのに使用されてよい。例えば、昼間は、屋外環境の方が屋内環境よりも明るいであろう。逆に、夜間では、屋内環境の方が屋外環境よりも明るいであろう。従って、露出時間はＵＡＶが屋内か屋外かを判断するのに使用されてよい。グラフ４００において、ビジョンセンサに対して計測された露出時間は、時間点４１０で急激に減少しており、これは、ＵＡＶが屋内環境から昼の屋外環境へ移動したことを示すであろう。昼間は、ビジョンセンサの露出時間は、ＵＡＶが屋外にある場合に、５ｍｓから１０ｍｓの範囲内であるとしてよい。露出時間は、屋内環境に対しては一日の時間では実質的に異ならないであろう。例えば、露出時間はＵＡＶが屋内にある場合、２０ｍｓから３０ｍｓの範囲内であるとしてよい。
センサデータの他のタイプが環境タイプを判断すうのに使用されてもよい。例えば、位置センサ（例えば、ＧＰＳセンサ、高度計）及び圧力センサ（例えば、気圧計）のうち少なくとも１つがＵＡＶの高度を判断するのに使用されてよく、これにより低度環境と高空環境との間を区別してもよい。同様に、位置センサがＵＡＶと開始地点及びユーザとの間の距離のうち少なくとも１つを測定するのにも使用されてよく、これにより、ＵＡＶが短距離環境にあるか長距離環境にあるかを判断する。いくつかの例においては、ライダなどの近接センサからの飛行時間データは、環境タイプ（例えば、屋内及び／または低空環境は屋外及び／または高空環境よりも多くの構造を含むであろう）と相関するであろうＵＡＶ近傍の構造物の量を判断するのに使用されてよい。さらに、適切な画像認識技術が、異なる環境間を区別ためにビジョンセンサから得られる画像データに適用されてよい。例えば、画像認識は特定の環境タイプを表す環境物体を識別するのに使用されてよい（例えば、木々は田舎環境を示し、建物および人々は都市環境を示す）。
環境認識の精度を向上させるために、さまざまなセンサタイプからの結果が比較され及び／または結合されて最終感知結果を生成してもよい。各々のセンサからの結果はセンサデータの質および信頼性に依存して、異なる重みづけが与えられてよい。さらに、特定の時間間隔において得られたセンサデータが、改善された環境認識結果を生成するために比較され（例えば、計算された統計に基づいて）及び／または結合（例えば、加重平均を用いて）されてよい。例えば、画像データを用いて実行された環境認識の実施形態において、データ分析は画像データのフレーム毎に一度実行されてもよく（「フレームに基づく環境分析」）、最終結果を得るために、複数の連続する画像の各々から得られた結果が比較及び／または結合されてもよい。このアプローチは、環境認識技術の精度およびノイズ耐性を向上させるであろう。
ステップ２３０において、飛行モードは環境タイプに基づいて選択される。飛行モードは複数の異なる飛行モードから選択されてよく、その各々は、本明細書中で先に記載されているように、作動規則の異なるセットに関連付けられる。あらゆる適切な方法が、環境タイプに対する適切な飛行モードを決定するのに使用されてよい。いくつかの例においては、特定の飛行モードは特定の環境タイプに最適化されていてよく、それゆえ、対応する環境タイプが認識された場合に優先的に選択されてよい。例えば、飛行モードの作動規則は、特定の環境タイプに対して構成された障害物回避戦略を定義してよい。様々な環境タイプに対する例示的な障害物回避戦略は、更なる詳細が以下に記載される。
その代わりまたはそれと組み合わせて、ユーザ嗜好（例えば、リモートコントローラまたは他のデバイスから受信された入力コマンドに基づく）、操作の状態（例えば、離陸、着陸）、環境内の他の物体の存在（例えば、障害物、構造、他の複数のＵＡＶ）、または、ＵＡＶ若しくはその構成要素の状態（例えば、位置、方向、残りのバッテリ寿命）など、他の要因が飛行モード選択において考慮されてよい。必要に応じて、もし環境タイプが判断できないならば（例えば、エラー、不適切または信頼できないセンサデータのために）、飛行モード選択は環境タイプとは独立して実行されてよく、または、ＵＡＶはデフォルトの飛行モード（例えば、手動飛行モード）に従って動作してもよい。
ステップ２４０において、ＵＡＶは、選択された飛行モードに関連付けられた作動規則のセットに適合しつつ環境内で動作させられる。作動規則は、ＵＡＶが手動で、半自律的にまたは全自律的に制御されているときに適用されてよい。例えば、ＵＡＶは、ＵＡＶの所望の運動（例えば、所望の並進、回転、速度及び／または加速度）を示す信号（例えば、ユーザからの入力コマンド、自動化管理システムからの制御命令）を受信してよい。ＵＡＶの１つまたは複数のオンボードプロセッサ（または、本明細書中で供給されるいかなる他の適切なシステムまたはデバイス）は、作動規則を満たしつつ受信した信号による指示によってＵＡＶが移動できるか否かを判断してよい。もしそうであれば、プロセッサは、ＵＡＶに移動を実行させるために、ＵＡＶ推進システムに送信する制御命令を生成する。もしそうでなければ、プロセッサは信号を修正して、結果的な移動が作動規則を満たし、かつ、対応する命令を推進システムに供給するようにする。さらに、本明細書中で先に記載されたセンサのうち１または複数は、ＵＡＶの現在状態を測定し、作動規則に継続的に従うことを確実にするために、ＵＡＶ制御システムにフィードバックが供給されるように使用されてもよい。フィルタリング、センサフュージョン（例えば、カルマンフィルタを用いる）、時間平均等など、ＵＡＶ制御の安定性を向上させるべく、様々な技術が、センサ測定のノイズを減少させるのに適用されてよい。
いくつかの実施形態において、作動規則はＵＡＶを制御するコマンドを生成するのに使用されてよい。例えば、作動規則は、以下に更なる詳細が記載されるように、検出された環境障害に応じて適切な回避行動をＵＡＶに実行させるなどによって、ＵＡＶの振る舞いを制御することができる。他の例として、作動規則は１つまたは複数ＵＡＶ構成要素の機能を制御してもよい。ＵＡＶの機体に１つまたは複数の光が設けられている（例えば、ＵＡＶの状況の視覚インジケータを供給するため）実施形態において、作動規則は、環境タイプに基づいて可視性と電力消費を最適化すべく光の適切な輝度を特定してもよい（例えば、屋外環境では可視性を向上させるべくより明るくし、屋内環境では電力消費を減少させるべくより暗くする）。さらに他の例において、作動規則は、ＵＡＶがセンサデータをどのように処理するかを制御する処理規則を含んでよい。例えば、実施形態において、現飛行モードの作動規則は、様々なセンサタイプからのセンサデータをセンサフュージョン結果の信頼性をどのように融合するかを示してよい。このアプローチは、環境タイプに従って幾つかセンサタイプの信頼性が異なる状況において有利であろう（例えば、ＧＰＳデータは屋外環境より屋内環境の方が正確性が低いし、磁力計は屋内環境など電場のある環境によって影響を受ける、等）。ＵＡＶは、現在の環境タイプに対するセンサの信頼性の予測に従って、異なるデータ処理規則を実装してもよい。
上記ステップは実施形態によるＵＡＶを制御する方法２００を示すが、本明細書中に記載された手法に基づいた多くの変更が当業者には認識されるであろう。ステップの幾つかはサブステップを有してよい。いくつかの実施形態において、ステップ２３０において飛行モードが環境タイプを考慮することなしにセンサデータに基づいて決定されるように、ステップ２２０は随意的である。複数のステップの多くは、それが有益な頻度で繰り返されてよい。例えば、ステップ２１０、２２０、２３０および２４０は、動的でかつ適応できる飛行モードの決定を供給すべく、ＵＡＶの操作中に、継続的にまたは予め定められた時間間隔で繰り返されてよい。さらに、方法２００は飛行モード決定の観点から提示されているが、他の実施形態において、方法２００は環境タイプに基づいた１つまたは複数の作動規則を、いかなる飛行モード選択からも独立して決定するのにも使用されてよい。例えば、いくつかの実施形態において、ステップ２３０は、複数の異なるセットの作動規則から、ある作動規則のセットを選択することが可能であるように変更されてもよい。飛行モードの決定に関する本明細書中のいかなる説明も、作動規則の決定にも適用されうるし、その逆でもよい。
いくつかの実施形態において、操作中にＵＡＶが異なる飛行モード間を切り替えることは有利であろう。例えば、ユーザがＵＡＶに（例えば、リモートコントローラやモバイルデバイスなどのユーザデバイスによって）飛行モード間を切り替えるよう指示してもよい。その代わり、飛行モード切替は半自律的または完全自律的な態様で実現されてもよい。自動飛行モード切替は、環境タイプ、ＵＡＶまたはその構成要素の状態、操作の状態、機能不良及び／または障害物などの検出された安全性リスク、または適切なこれらの組み合わせなどの環境情報に基づいて実行されてよい。例えば、もし収集されたセンサデータをＵＡＶが第１環境タイプから出て第２の、異なる環境タイプへ移動していることを示すなら、現飛行モードは第２環境タイプに対してより最適な異なるモードに切り替えられてよい。本明細書中に記載されている飛行モード切替方法の実施形態は、現在の作動条件及び／またはユーザ嗜好に基づいて、ＵＡＶ作動規則が動的かつ順応的に決定されることが有利に可能である。
図５は、実施形態による、複数の異なる飛行モード間を切り替えるためのスキーム５００を示すブロック図である。飛行モードは、手動飛行モード５０２、屋内飛行モード５０４、低空または短距離飛行モード５０６、および、高空または長距離飛行モード５０８を含んでよい。ＵＡＶは、もし特定の基準が満足されているならば、それらの飛行モードのいかなる２つの間を切り替えてもよい。例えば、ＵＡＶは、離陸中は初期的に手動モード５０２であってよいし、もし離陸が成功してＵＡＶ状態が正常になったら、屋内モード５０４に切り替えてよい。一旦は屋内モード５０４にあっても、もしセンサデータが、例えば、近接センサ深さマッピングデータ、イメージセンサ露出時間、ＧＰＳ信号強度等に基づいて、ＵＡＶが開かれた、屋外環境にいることを示すなら、ＵＡＶは低空または短距離モード５０６に切り替えてもよい。逆に、もしセンサデータが、例えば、ＧＰＳ信号強度が低い、深さマッピングデータの信頼性が低い、壁部や他の構造を画像認識したなど、ＵＡＶが囲まれた、屋内環境にいることを示すなら、ＵＡＶは低空モードまたは短距離範囲５０６における作動を屋内モード５０４に切り替えてよい。低空または短距離モード５０６と高空または長距離モード５０８との間の遷移は、ＵＡＶ高度が特定の閾値を超えているかどうか、開始地点及び／またはユーザからのＵＡＶ距離が特定の閾値を超えているかどうか、を含む、さまざまな要因によってトリガされてよい。いくつかの実施形態において、例えば、以下に供給される方法を用いて、もし機能不良が検出されたならば、ＵＡＶは自動的に現飛行モードから手動モード５０２に切り替えてもよい。
本明細書中に記載される飛行モードは、ＵＡＶ動作の様々な態様を制御するのに使用されてよい。いくつかの実施形態において、幾つかの飛行モードは、１つまたは複数の環境障害との潜在的な衝突の検出など、特定の状況にどのようにＵＡＶが応答するかに影響を与えるであろう。異なる飛行モードは、障害物回避戦略の異なるタイプを定義する作動規則を供給してよい。障害物回避戦略は、ＵＡＶのユーザ制御との過度な干渉なしに衝突のリスクを低減するために、特定の作動状況及び／または環境タイプに対して最適化されてよい。
図６は、実施形態による、１つまたは複数障害物との衝突を回避するための方法６００を示す。方法６００の１つまたは複数のステップは、１つまたは複数プロセッサによってなど、本明細書中に供給されるいかなるシステムおよびデバイスのいかなる実施形態によって実行されてよい。
ステップ６１０において、飛行モードは、複数の異なる飛行モードから選択される。飛行モードの選択は、先に本明細書中に記載されているように、検出された環境タイプに基づいてよい。逆に、飛行モードは、環境タイプから独立して、例えば、ユーザ入力、ＵＡＶ状態、操作の状態、障害物タイプ等に基づいて、選択されてよい。各々の飛行モードが異なる障害物回避戦略に関連付けられるように、各々の飛行モードは、所望の障害物回避戦略を定める作動規則のセットを含んでよい。
例えば、「手動障害物回避戦略」は、ＵＡＶのユーザ制御との干渉を最小化するように設計されてよく、つまり、いかなる自動障害物回避機構も供給しなくてもよい。従って、ユーザのみが衝突を防ぐための適切な入力コマンドを供給する責任を負うであろう。必要に応じて、警告信号または情報が、検出された障害物をユーザにアラートするため、及び／または、障害物をどのように回避するかに関する提案を供給するために、表示されてよく（例えば、リモートコントローラまたは他のユーザデバイスに供給されるユーザインタフェースによって）、更なる詳細は以下に記載される。この方法は、自由または手動飛行モードなど、ユーザ制御を最大化するよう設計された飛行モードに利用されえるし、熟練したユーザに対して、及び／または比較的安全で、障害物のない環境にあるＵＡＶを作動しているユーザに対して適切であろう。
他の例として、「非ユーザ入力衝突回避戦略」は、ユーザが現在、ＵＡＶを制御するいかなるコマンドも入力していないとき（例えばユーザがＵＡＶリモートコントローラのジョイスティックを放してしまっている）にのみ、自動反衝突機構を供給してもよい。もしこの状況で潜在的な衝突が検出されたら、ＵＡＶは自動的に、１つまたは複数回避行動を実行し（例えば、適切な位置でのホバリング、さもなくば障害物から特定された距離を維持、障害物から離れるよう移動）、ユーザにアラートしてよい。ＵＡＶ制御は、一旦、ユーザが入力コマンドを供給したら（例えば、リモートコントローラジョイスティックへ力が与えられた）、ユーザに戻されてよい。この方法は、屋内環境や、ＧＰＳの視界ラインが（例えば、建物、木や他の構造によって）ブロックされるような混んでいる屋外環境など、貧弱なＧＰＳ信号によってＵＡＶがドリフトしがちな条件に対して有利であろう。例えば、屋内飛行モードは、本明細書中に記載されている非入力障害物回避戦略を実施する作動規則のセットを含んでよい。
更なる例において、「誤ユーザ入力衝突回避戦略」は、ユーザがＵＡＶに対して入力コマンドを現在供給しているときであっても、自動反衝突機構を供給してよい。誤ユーザ入力戦略は、上に記載された非入力障害物回避戦略の少なくとも幾つかの特徴をも取り込んでよい。いくつかの実施形態において、もしユーザが衝突する結果をまねくようなコマンドを供給したときに（例えば、ユーザがＵＡＶを障害物に向かって飛ぶステアリングをしたり、ユーザがＵＡＶを障害物から離れるような方向付けに失敗したり）、ＵＡＶは衝突を防ぐべくユーザ命令をオーバーライドし、回避行動を自動的に実行してもよい（例えば、適切な位置でのホバリング、障害物から特定された距離の維持、障害物から離れるよう移動、障害物をまわって飛行）。さらに、適切な警告情報が、検出された障害物をユーザにアラートし、障害物を回避する命令を供給するために、供給されてよい。ユーザが誤入力を正すまで、ＵＡＶは制御を引き受けてよい。例えば、もしユーザがＵＡＶが障害物に向かって飛ぶよう指示し続けているなら、制御は戻されないようにする。いくつかの例においては、ユーザが特定された期間の間、誤入力を供給し続けているとき、ＵＡＶは、ユーザがもはや適切な制御していないと仮定し、半自律的または完全自律飛行モードに切り替えてよい（例えば、自動帰還モード）。逆に、一旦、ＵＡＶが障害物から離れて飛ぶようにユーザが再方向付けしたら、制御が戻されてよい。いくつかの実施形態において、もし適切なセンサデータ（例えばＧＰＳデータ）が利用できるなら、ＵＡＶに対して１つまたは複数の障害物の現在の空間的配置を示すグローバルナビゲーションマッピングが、ユーザへ表示されてもよい。ナビゲーションマッピングは、ユーザが障害物を探して回避することが可能な視覚的なガイダンスを供給すべく、リアルタイムにアップデートされてよい。誤ユーザ入力衝突回避戦略は、ユーザの未経験または不注意での誤ったユーザ入力により事故が起きないようにするために有益であろう。いくつかの実施形態において、この方法は、低空及び／または短距離飛行モードに実装されてよい。
「誤入力ロック障害物回避戦略」は、上に記載された誤ユーザ入力戦略と同様であって、ユーザが衝突を生じうる入力をすることのないようにする付加的な特徴を有してよい。ジョイスティックに基づく制御スキームが使用される実施形態において、ユーザは、ジョイスティックの対応する方向の移動がロックされることで、ＵＡＶを障害物に向かって飛ばすようなコマンドの入力が物理的に妨げられてもよい。この方法は、ＵＡＶがユーザの視覚範囲の外あるなど、ユーザがＵＡＶの状態及び／または取り囲む障害物を直接評価することが不可能な状況において有利であろう。そのような状況は、ＵＡＶが高空環境または長距離環境で作動するときにより生じる可能性があるであろう。従って、この方法は、高空及び／または長距離飛行モードに実装されてよい。
「トンネル障害物回避戦略」は、構造的に複雑な環境にＵＡＶをナビゲートするユーザをアシストするのに使用されてよい。そのような環境の例は、林、洞窟、都市エリア、その他、ナビゲートのためにＵＡＶが複数の障害物に非常に近接して飛ぶ必要があるであろうエリアを含む。トンネル戦略が実装されている場合、ユーザは所望の移動経路を入力する必要があるだけでよく、ＵＡＶはその方向に沿った移動をしつつ、対面するいかなる障害物をも回避すべく飛行軌道を自動的に修正するであろう。例えば、もしユーザが障害物群に向かって飛ぶようＵＡＶを方向付けしたとすると、ＵＡＶは、障害物の周りにＵＡＶをルート付けする経路を自動的に決定してもよい。このアプローチは、ユーザが比較的簡単な入力コマンドで複雑な環境内にＵＡＶをナビゲートすることを可能にすることができ、これにより、使用の容易性が改善されるとともに、ユーザが、ＵＡＶ動作の他の観点に彼らの注意を向けることができるようになる（例えば、航空写真のカメラの制御）。従って、このアプローチは、多くの障害物を有する環境に対して構成された飛行モードに実装されてよい。
「監視障害物回避戦略」は、移動障害物に対するＵＡＶ反応を最適化するよう実装されてよい。ＵＡＶが障害物を検出した場合に、適切な位置にホバリングし、及び／または、特定の期間にわたって障害物からの距離を一定に維持してよい。ＵＡＶは、そこで、移動情報などの障害物情報を収集する１つまたは複数のセンサを使用してよい。障害物の移動パターンを判断するために、そこで、反復学習技術がセンサデータを分析するよう適用されてよく、これにより障害物がどのようにふるまうかの予測を生成する。一度、反復学習が完了すると、ＵＡＶは、観察及び／または予測した障害物の振る舞いに基づいて、障害物を回避する移動軌道を自動的に設計する。この戦略は、都市環境など、多くの移動障害物を有する環境に対して構成される飛行モードによって実装されてよい。
「完全自律障害物回避戦略」は、ＵＡＶがユーザ入力とは独立して動作しているときでさえ衝突防止を可能にするため、半自律的または完全自律飛行モードと併せて使用されてよい。自律飛行中に、ＵＡＶは周囲環境のマップを生成し、環境障害を検出すべくそのマップを用いることができる。障害物の特性に基づいて（例えば空間的配置、サイズ、タイプ、移動度）、ＵＡＶは、障害物を回避する自律飛行軌道に従って、自動的に移動経路を生成する。この戦略は、ウェイポイント飛行モードまたは自律帰還飛行モードなど、完全自律または半自律的飛行モードによって実装されてよい。
ステップ６２０において、ＵＡＶに対する所望の移動経路を示す信号が受信される。信号は、ユーザ入力に基づいて生成されてよい（例えば、リモートコントローラから受信される）。その代わり、信号は、自動化管理システムによって供給された命令に基づいて自律的に生成されてよい。いくつかの例においては、信号は、半自律的に生成されてよい（例えば、ユーザがＵＡＶに対する一連のウェイポイントを示し、ＵＡＶがウェイポイントを行き来する経路を自動的に計算する）。所望の移動経路は、ＵＡＶに対する所望の位置及び／または方向を示してよい（例えば、６自由度までに関して）。いくつかの実施形態において、信号は所望の移動経路に沿って移動させるようなＵＡＶ速度及び／または加速度に対する命令を供給する。必要に応じて、信号はＵＡＶが現在位置及び／または方向を維持するよう指示してもよい（例えば、適切な位置でのホバリング）。
ステップ６３０において、１つまたは複数のセンサを用いて、所望の移動経路に沿って１つまたは複数の障害物が検出される。本明細書中に記載されたセンサのいかなる組み合わせも、障害物検出のために使用されるデータを得るのに使用されてよい（例えば、ビジョンセンサ、ライダ、超音波等）。いくつかの実施形態において、センサデータは、ノイズを除いて信号ノイズ比を向上させるために、第１に前処理されてよい。例えば、ひずみ補正、水平強調、ガウシアンフィルタリング、コントラスト強調等などの技術が画像データに適用されてよい。他の例として、ライダ地点クラウドデータが、メジアンフィルタリングを用いて前処理されてよい。さまざまなセンサが使用される実施形態において、各々のセンサからのデータは、センサフュージョン技術を用いて結合されてよい。結合されたデータは、ＵＡＶを囲む環境の２次元または３次元再構成を生成するのに使用されてよい（例えば、地点クラウド、占有グリッド、視差マップ）。再構成は、特徴抽出またはパターン認識技術などによって、ＵＡＶの移動経路またはその近くに位置する障害物を識別する、または、さもなければ衝突リスクをとるよう分析されてよい。必要に応じて、適切な機械学習アルゴリズムが、障害物検出を実行するのに実装されてよい。障害物検出結果は、位置、方向、サイズ、近接度及び／または各々の障害物のタイプに関する情報を、その結果に対する対応する信頼性の情報とともに供給してもよい。
いくつかの実施形態において、ステップ６３０で得されたセンサデータを用いて飛行モードが決定されえるように、ステップ６１０がステップ６３０とともに実行されてもよい。例えば、センサデータは、本明細書中に先に記載されたように、環境タイプを判断するためにも処理され、環境タイプに従って飛行モードが選択されてよい。
ステップ６４０において、所望の移動経路は、選択された飛行モードに関連付けられた障害物回避戦略に基づいて変更される。本明細書中に提示された飛行モードおよび障害物回避戦略のいかなる実施形態も使用されえる。例えば、特定の飛行モードおよび障害物戦略に依存して、ＵＡＶは、検出された障害物に対し、適切な位置でのホバリング、障害物の周りを飛行する、障害物から離れよう飛行する、障害物から特定された距離を維持する、ユーザに障害物をアラート、障害物との衝突を生じさせるコマンドをユーザに入力させないようにする、または、適切なこれらの組み合わせで、応答してよい。
本明細書中に記載される飛行モードに基づくアプローチは、適合性および使用の容易性を向上させるために、ＵＡＶ動作の様々な態様において利用されてよい。幾つかの飛行モードは、データ収集（例えば、航空写真、監視、マッピング）またはナビゲーション（例えば、自動または半自動飛行、ウェイポイントに基づくナビゲーション、自動帰還）などの、特定のＵＡＶに基づく適用例に対して最適化されてよい。いくつかの実施形態において、１つまたは複数の飛行モードは、ＵＡＶ動作に対する能動及び／または受動安全機構の一部として実装されてよい。能動安全機構は、安全性事故（例えば、障害物との衝突またはニアミス、ＵＡＶ構成要素の機能不全等）を予測、検出及び／または防ぐメカニズムを指してよく、受動安全機構は、生じてしまった安全性事故へ応答するメカニズムを指してよい（例えば、エアバッグ、パラシュート）。能動安全機構の使用は、ＵＡＶ状態を正確に監視することができなかったし（例えば、ＵＡＶがユーザの視覚範囲の外にあるとき、）、不注意（例えば、ユーザの気が散っているか、さもなければ安全性リスクの通知に失敗）、誤ったユーザ命令（例えば、ユーザが障害物に向かってＵＡＶを飛ばすよう指示する）等によってなど、ユーザが目前の安全性リスクに適切に応答するのに失敗したような状況での事故の発生を減少することができる。いくつかの実施形態において、検出された安全性リスク（例えば、潜在的な衝突、システム機能不良）に対するＵＡＶ反応は、現飛行モードの作動規則に基づいて異なってよい。
図７は、実施形態よる、ＵＡＶに対する安全システム７００を示す。いくつかの実施形態において受動安全機構も使用されてよいにも関わらず、システム７００は、能動安全機構７１０のセットを含んでよい。能動安全機構７１０は、障害物回避機構７３０に加えて故障検知および分離機構７２０を含んでよい。障害物回避機構７３０は、手動飛行モード７４０および自律飛行モード７５０など、１つまたは複数の飛行モードに基づいていてよい。安全システム７００は、ＵＡＶ動作の安全性を向上させるため、本明細書中に記載されたいかなる実施形態の組み合わせが使用されてよい。
故障検知および分離機構７２０は、ＵＡＶの１つまたは複数のコンポーネント（例えば、センサ、アクチュエータ、コントローラ、送信機、レシーバ）の機能不全を検出し、機能不良のタイプとソースを特定することで診断を実行するように構成されてよい。いくつかの実施形態において、メカニズム７２０は、例えば、ハードウェア及び／またはソフトウェアの異常性によって、１つまたは複数のＵＡＶセンサが誤ったデータを生成していたり、データを生成できなくなったりしている場合の検出に使用されてよい。メカニズム７２０は、いかなる適切な故障検知および分離技術を実装してもよい。例えば、メカニズム７２０は、実際のＵＡＶ状態データと予測されたＵＡＶ状態データとの間の不一致に基づいて故障を検出するモデリングを用いてもよい。
図８は、多くの実施形態による、故障検知および分離を実行するためのスキーム８００を示すブロック図である。スキーム８００は、故障検知および分離機構７２０に関連付けられた１つまたは複数のプロセッサによってなど、本明細書中に記載されたシステムおよびデバイスのいかなる実施形態によって実装されてもよい。スキーム８００において、１つまたは複数のＵＡＶセンサから受信されたセンサデータ８１０は、ＵＡＶシステム状態８２０の予測を生成するのに使用されてよい。状態予測８２０はＵＡＶに対する飛行制御命令８３０に依存してもよく、振り返って、受信したセンサデータ８１０に基づいて生成されてもよい。状態予測８２０はそれから、故障検知および分離８４０を実行するため、ＵＡＶの実際の状態と比較されてよい。ＵＡＶの予測と実際の状態との間の実質的な偏差は、故障の存在を示すであろう。故障検知および分離処理により生成された故障情報８５０は、適切なＵＡＶ反応を決定するために出力及び／または使用されてよい。
いくつかの実施形態において、予測状態データは、状態空間モデルなど、ＵＡＶのシステムモデルを用いて生成されてよい。例えば、現在の時間間隔kにおけるＵＡＶ状態Xk（例えば、位置、方向、速度、加速度、バッテリレベル等）は、センサデータ８１０および現在の飛行制御命令８３０用いて判断されてよい。予測されるＵＡＶ状態に対する状態空間モデルは以下の通りである。
Figure 2017501475
 ここで、X(k|k)は時間kにおける状態ベクトルであり（ｎ×１の次元を持つ）、X(k+1|k)はX(k|k)に基づいて予測された時間k+1における状態ベクトルであり（ｎ×１の次元を持つ）、Aはシステム行列であり（ｎ×ｎの次元を持つ）、Bは入力行列であり（ｎ×ｍの次元を持つ）、Ukは入力ベクトルであり（ｍ×１の次元を持つ）、αkはシステムノイズである（ｎ×１の次元を持つ）。いくつかの実施形態において、入力ベクトルUkは、ＵＡＶを制御するために生成された飛行制御命令８３０に対応するであろう。飛行制御命令８３０は、ユーザ入力、センサデータ８１０に基づく飛行制御アルゴリズムにより自動的に生成され、またこれらの組み合わせ適切な組み合わせ基づいて決定されてよい。
それから、状態予測８２０は、故障検知および分離８４０を実行するのに使用されてよい。いくつかの実施形態において、時間k+1におけるＵＡＶ状態Xk+1は、センサデータ８１０から得られてよい。予測された状態X(k+1|k)と実際の状態Xk+1との間の残差の共分散行列Ek+1は、以下の関係を用いて計算されてよい。
Figure 2017501475
共分散行列は対角要素Ei,iのいずれかが特異値を持つか否かを判断するようにチェックされてよい（Ei,i＞閾値）。もし特異値が検出されなければ、現在のＵＡＶ状態が正常であることを示す。共分散行列のｊ行目に検出された特異値は、状態ベクトルXk+1のｊ番目の値に故障があることを示す。他の実施形態において、状態予測８２０とシステムの異常状態を表す実際のＵＡＶ状態との間の不一致を検出するために他のアプローチが使用されてよい。例えば、マハラノビス距離、ユークリッド距離、絶対値等など、様々な統計が、特異値を判断するのに計算されて使用されてよい。もし故障が検出されたら、異常状態は分離されてよく、かつ、予測された状態がシステムモデルをアップデートするための現在状態として使用されてよい。検出された故障情報８５０は適切なＵＡＶ応答を決定するのに使用されてよい。
再び図７を参照して、システム７００の障害物回避機構７３０は、ＵＡＶと環境内の１つまたは複数の障害物との間の潜在的な衝突を検出し、続いて、衝突しないような適切なＵＡＶ応答を生成するよう、構成されてよい。いくつかの実施形態において、障害物回避方法は、異なる飛行モードが回避衝突のための異なる戦略に関連付けられるように、現在のＵＡＶ飛行モードの作動規則によって特定されてよい。本明細書中に記載された飛行モードのいずれもが、障害物回避機構７３０とともに使用されてよい。例えば、障害物回避機構７３０は、手動飛行モード７４０および自律飛行モード７５０を実装してよい。手動飛行モード７４０は、ＵＡＶを制御するためにユーザ命令を受け取るように構成されてよく、自動化された介在メカニズムを比較的少しまたは全く実装しなくてよい。例えば、手動飛行モード７４０は、手動障害物回避戦略、非ユーザ入力衝突回避戦略、誤ユーザ入力衝突回避戦略、または、誤入力ロック障害物回避戦略を実装してよい。逆に、自律飛行モード７５０は、自律帰還飛行モードまたはウェイポイント飛行モードなど、半自律的にまたは完全に自律的に動作するよう構成されてよい。いくつかの例においては、自律飛行モード７５０は、検出された障害物に応じて自動化されたＵＡＶの再ルートを供給する完全自律障害物回避戦略を実装してよい。
いくつかの例においては、例えば、手動飛行モード７４０から自律飛行モード７５０またはその逆のように、障害物回避機構７３０の飛行モード間を切り替えることが有益であろう。飛行モード切替は、本明細書中に先に記載されたように、環境タイプなどの検出された環境情報に基づいて実行されてよい。その代わりまたはそれとの組み合わせで、ユーザが飛行モード間を手動で切り替えてもよい（例えば、適切なコマンドをリモートコントローラまたはユーザデバイスへ入力することによって）。例えば、ユーザは、手動飛行モード７４０から自律飛行モード７５０へまたはその逆に切り替える優先順位を示してもよい。さらに、飛行モード切替は、１つまたは複数の基準を満足しているという判断に引き続いて実行されてよい。例えば、もしＵＡＶが手動飛行モード７４０にあってかつ誤ったユーザ入力によって自動障害物回避戦略が現在実行されている（例えば、適切な位置でホバリング）、もしユーザが特定された期間内（例えば、およそ３秒より長い）にＵＡＶ飛行経路を正す適切な入力の供給に失敗しているとき、ＵＡＶはユーザがもはやＵＡＶを適切な制御をできないと仮定してよく、かつ、衝突を回避すべく自律飛行モード７５０に自動的に切り替えてよい。ユーザが適切な入力を供給するか、さもなければ、適切な制御を取り戻したことが一旦示されたら、ＵＡＶは手動飛行モード７４０に自動的に切り替え戻してよい。
本明細書中に記載された安全機構は、ＵＡＶ動作中に検出されたいかなる安全性リスクもユーザにアラートするため、適切なユーザインタフェースを実装してよい。いくつかの実施形態において、警告情報または検出された安全性リスク（例えば、故障検知および分離機構７２０により検出された故障、障害物回避機構７３０によって検出された障害物）を示すフィードバックがＵＡＶのユーザまたはオペレータに供給されてよい。警告情報は、視覚インジケータ（例えば、絵柄インジケータ、警告文字）、音声アラーム（例えば、ブザー、サイレン、口頭の命令）、触覚フィードバック（例えば、振動）、または、適切なこれらの組み合わせとして供給されてよい。さらに、警告情報はいくつかの例においては、安全性リスクにどのように適切に応答するかを示すユーザへの命令を供給してよい。例えば、ＵＡＶの近くの障害物が検出されたとき、命令は、ＵＡＶを障害物から離れるようまたは周るようステアリングするようユーザがコマンドを入力するように指示してもよい。他の例として、１つまたは複数のＵＡＶ構成要素の故障または機能不良を検出したときに、命令は、ユーザにＵＡＶを着陸させるよう指示してよく、それによりメンテナンスが実行できる。警告情報は、リモートコントローラ、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、パーソナルコンピュータ、または他のモバイルデバイスなど、適切なユーザデバイスによってユーザに提示されてよい。
図９は、多くの実施形態よる、ＵＡＶのリモートコントローラ９００を示す。リモートコントローラ９００は、１つまたは複数のジョイスティック９０４、１つまたは複数のノブ９０６及び１つまたは複数のスライド切り替え９０８など、コントローラ本体９０２に取り付けられた１つまたは複数の入力メカニズムを含んでよい。ジョイスティック９０４は、ＵＡＶの位置、方向及びは動きのうち少なくとも１つを制御するコマンドを入力するのに使用されてよい。いくつかの実施形態において、ノブ９０６及び／またはスライド切り替え９０８は、本明細書中に記載された飛行モードのうち１または複数など、ＵＡＶを作動するための所望の飛行モードを選択するために、ユーザによって操作されてもよい。例えば、複数の異なる利用できる飛行モードの一つを選択するために、ユーザがノブ９０６を複数の異なる位置に回転できてよい。他の例として、スライド切り替え９０８の位置が、ユーザが選択した飛行モードを示すのに使用されもよい。
さらに、リモートコントローラ９００は、本明細書中に記載された警告情報など、ユーザと情報をやり取りするために、コントローラ本体９０２に取り付けられた１つまたは複数の出力メカニズムを含んでよい。例えば、コントローラ９００は、ユーザへの警報音の出力のために構成された１つまたは複数のスピーカ９１０を含んでよい。異なる警告音声が異なるタイプの安全問題をユーザにアラートすべく鳴らされてよい。いくつかの実施形態において、スピーカ９１０は、ユーザに対する口頭のアラートまたは命令を再生してよい。その代わりまたはその組み合わせとして、コントローラ９００は１つまたは複数のインジケータ光９１２（例えば、ＬＥＤ）を含んでよく、それは、警告情報の様々なタイプを示すために様々な色とパターン（例えば、点滅、フラッシュ、一定）に従って光ってよい。一例において、緑光が正常状態を示すのに使用され、黄光が潜在的な安全性リスクを示すのに使用され、一方、赤光がユーザの緊急な動作を必要とする緊急安全性リスクを示すのに使用されてよい。その代わりまたはそれと組み合わせて、少なくとも幾つかのインジケータ光９１２は、リモートコントローラ９００に関する情報をディスプレイするのにも使用されてもよい（例えば、コントローラ９００に対する残りのバッテリレベル）。
図１０は、実施形態による、ＵＡＶ動作に関する情報をディスプレイするよう構成されたモバイルデバイス１０００を示す。モバイルデバイス１０００は、スマートフォンとして本明細書中に描写されており、ＵＡＶ関連情報をディスプレイするディスプレイ１００２（例えば、スクリーン、タッチスクリーン）を含んでよい。例えば、モバイルデバイス１０００は、ＵＡＶを作動させるためのグラフィカルユーザインターフェースを供給するモバイルアプリケーション（「ａｐｐ」）を実行してよい。ディスプレイ１００２は、現在状態（例えば、位置、方向、速度、加速度、ユーザからの距離、現飛行モード、残りのバッテリ寿命など）、１つまたは複数センサで収集されたデータ（例えば、カメラから送られる画像または動画）、環境に関する情報（例えば、環境条件、マッピングデータ）等、ＵＡＶの操作に関する様々なタイプの情報を表すのに使用されてよい。いくつかの実施形態において、ディスプレイ１００２は警告情報をユーザに示すのに使用されてよい。例えば、ディスプレイ１００２は、ＵＡＶ状態が現在正常であるか否か、または、故障または機能不良が検出されているか否かを示す、１つまたは複数の状態アイコン１００４をディスプレイしてよい。ディスプレイ１００２は、すぐ近くの障害物など、検出された安全性リスクをユーザにアラートする１つまたは複数の警告アイコン１００６もディスプレイしてよい。
必要に応じて、ディスプレイ１００２は、障害物マップ１００８など、ＵＡＶに対する１つまたは複数の障害物の空間的配置の図表表示を含んでよい。障害物マップ１００８は、ＵＡＶの位置及び／または方向を表すインジケータ１０１０と、同様に、ＵＡＶに対する１つまたは複数の障害物のサイズ、位置及び／または方向を表す１つまたは複数のインジケータ１０１２を含んでよい。例えば、障害物マップ１００８は、ＵＡＶの直径１０ｍ以内で検出された全ての障害物を示してよい。さらに、ディスプレイ１００２は、検出された安全性リスクのタイプついてユーザに知らせ及び／またはリスクを低減する動作をユーザにガイドする命令を供給する文字アラート１０１４を表示するのに使用されてよい。さらに、モバイルデバイス１０００は、警報音の出力（例えば、リモートコントローラ９００に関して上に記載された実施形態と同様）に適合された１つまたは複数のスピーカ（不図示）を含んでよい。
本明細書中に記載されたシステム、デバイスおよび方法は、多種多様な可動物体に適用され得る。先に述べたように、本明細書中での航空機に関するいかなる説明も、いかなる可動物体に適用されうるし、使用されえる。本願発明の可動物体は、空中（例えば、固定翼航空機、回転翼航空機または固定翼も回転翼も有しない航空機）、水中（例えば、船または潜水艦）、地上（例えば、自家用車、トラック、バス、バン、自動二輪車などの自動車；ステッキ、釣竿などの可動構造またはフレーム；または列車）、地下（例えば、地下鉄）、宇宙空間（例えば、宇宙船、衛星または探査機）、または、これらの環境のいかなる組み合わせなど、いかなる適切な環境内で移動するよう構成されてよい。可動物体は、本明細書中の他の箇所で記載された輸送体など、の輸送体であってよい。いくつかの実施形態において、可動物体は、人間または動物など生き物に取り付けられてもよい。適切な動物には、avines、犬、猫、馬、 牛、羊、豚、イルカ、齧歯類または昆虫を含む。
可動物体は６自由度（例えば、並進の３自由度および回転の３自由度）に関して環境内を自由に移動できる可能性を有してよい。その代わり、可動物体の移動は、予め定められた経路、トラックまたは方向によってなど、１つまたは複数の自由度に対して制限されてもよい。移動は、エンジンまたはモータなど、いかなる適切な駆動機構によって駆動されてよい。可動物体の駆動機構は、電気エネルギー、磁気エネルギー、太陽エネルギー、風力エネルギー、重力エネルギー、化学エネルギー、核エネルギーまたはこれらのいかなる適切な組み合わせなど、いかなる適切なエネルギー源によって動かされてよい。可動物体は、本明細書中の他の箇所で記載されているように、推進システムによって自己推進してよい。推進システムは、必要に応じて、電気エネルギー、磁気エネルギー、太陽エネルギー、風力エネルギー、重力エネルギー、化学エネルギー、核エネルギーまたはそれらのいかなる適切な組み合わせなどのエネルギー源で実行してもよい。その代わりに、可動物体は生き物に運ばれてもよい。
いくつかの例においては、可動物体は輸送体であってよい。適切な輸送体には、水上輸送体、航空機、宇宙船、または地上輸送体を含んでよい。例えば、航空機は、固定翼航空機（例えば、飛行機、グライダー）、回転翼航空機（例えば、ヘリコプタ、ロータクラフト）、固定翼と回転翼の両方を有する航空機、またはいずれをも有さない航空機（例えば、飛行船、熱気球）であってよい。輸送体は、空中で、水上または水中、宇宙空間内、地上または地下の自己推進など、自己推進するものであってよい。自己推進する輸送体は、１つまたは複数のエンジン、モータ、車輪、車軸、磁石、ローター、プロペラ、翼、ノズル、またはそれらのいかなる適切な組み合わせを含んだ推進システムなどの推進システムを利用してよい。いくつかの例においては、推進システムは、可動物体が面から離陸、面に着陸、その現在位置及び／または方向を維持（例えば、ホバリング）、方向を変更、及び／または、位置を変更することが可能になるように使用されてよい。
可動物体は、ユーザにより遠隔的に制御されてもよく、可動物体の内部または上の乗員により局所的に制御されてもよい。いくつかの実施形態において、可動物体は、ＵＡＶなど、無人可動物体である。ＵＡＶなどの無人可動物体は、可動物体に搭乗する乗員を有しなくてよい。可動物体は、人間または自律制御システム（例えば、コンピュータ制御システム）、またはそれらのいかなる適切な組み合わせによって制御されてよい。可動物体は、人工知能を有するよう構成されたロボットなど、自律的または半自律的なロボットであってよい。
可動物体はいかなる適切なサイズ及び／または寸法を有してよい。いくつかの実施形態において、可動物体は、輸送体の内部または上に搭乗員を乗せるためのサイズ及び／または寸法であってよい。その代わりに、可動物体は、輸送体の内部または上に搭乗員を有することが可能なサイズ及び／または寸法よりも小さくてもよい。可動物体は、人間によって持ち上げられまたは運ばれるのに適したサイズ及び／または寸法であってよい。その代わり、可動物体は、人間によって持ち上げられまたは運ばれるのに適したサイズ及び／または寸法より大きくてもよい。いくつかの例においては、可動物体は、最大寸法（例えば、長さ、幅、高さ、半径、対角線）が、約、2 cm, 5 cm, 10 cm, 50 cm, 1 m, 2 m, 5 m, または 10 mと等しいかより小さくてよい。最大寸法は、約、2 cm, 5 cm, 10 cm, 50 cm, 1 m, 2 m, 5 m, または 10 mと等しいかより大きくてよい。例えば、可動物体の対向する回転翼のシャフト間距離が、約、2 cm, 5 cm, 10 cm, 50 cm, 1 m, 2 m, 5 m, または 10 mと等しいかより小さくてよい。その代わり、対向する回転翼のシャフト間距離が、約、2 cm, 5 cm, 10 cm, 50 cm, 1 m, 2 m, 5 m, または 10 mと等しいかより大きくてよい。
いくつかの実施形態において、可動物体は、100cm x 100 cm x 100cm未満、50 cm x 50 cm x 30 cm未満、または、5 cm x 5 cm x 3 cm未満の体積を有してよい。可動物体の総体積は、約、1 cm3, 2 cm3, 5 cm3, 10 cm3, 20 cm3, 30 cm3, 40 cm3, 50 cm3, 60 cm3, 70 cm3, 80 cm3, 90 cm3, 100 cm3, 150 cm3, 200 cm3, 300 cm3, 500 cm3, 750 cm3, 1000 cm3, 5000 cm3, 10,000 cm3, 100,000 cm3, 1 m3, または 10 m3に等しいかより小さくてよい。逆に、可動物体の総体積は、約、1 cm3, 2 cm3, 5 cm3, 10 cm3, 20 cm3, 30 cm3, 40 cm3, 50 cm3, 60 cm3, 70 cm3, 80 cm3, 90 cm3, 100 cm3, 150 cm3, 200 cm3, 300 cm3, 500 cm3, 750 cm3, 1000 cm3, 5000 cm3, 10,000 cm3, 100,000 cm3, 1 m3, または 10 m3に等しいかより大きくてよい。
いくつかの実施形態において、可動物体は、設置面積（可動物体に囲まれる横方向の断面積を指す）が、約、32,000 cm2, 20,000 cm2, 10,000 cm2, 1,000 cm2, 500 cm2, 100 cm2, 50 cm2, 10 cm2, または 5 cm2と等しいかより小さくてよい。逆に、設置面積は約、32,000 cm2, 20,000 cm2, 10,000 cm2, 1,000 cm2, 500 cm2, 100 cm2, 50 cm2, 10 cm2, または 5 cm2と等しいかより大きくてよい。
いくつかの例においては、可動物体は１０００ｋｇ以下の重さであってよい。可動物体の重量は、約、1000 kg, 750 kg, 500 kg, 200 kg, 150 kg, 100 kg, 80 kg, 70 kg, 60 kg, 50 kg, 45 kg, 40 kg, 35 kg, 30 kg, 25 kg, 20 kg, 15 kg, 12 kg, 10 kg, 9 kg, 8 kg, 7 kg, 6 kg, 5 kg, 4 kg, 3 kg, 2 kg, 1 kg, 0.5 kg, 0.1 kg, 0.05 kg, または 0.01 kgと等しいかより小さくてもよい。逆に、重量は、約、1000 kg, 750 kg, 500 kg, 200 kg, 150 kg, 100 kg, 80 kg, 70 kg, 60 kg, 50 kg, 45 kg, 40 kg, 35 kg, 30 kg, 25 kg, 20 kg, 15 kg, 12 kg, 10 kg, 9 kg, 8 kg, 7 kg, 6 kg, 5 kg, 4 kg, 3 kg, 2 kg, 1 kg, 0.5 kg, 0.1 kg, 0.05 kg, または 0.01 kgと等しいかより大きくてもよい。
いくつかの実施形態において、可動物体は、可動物体によって運ばれる荷物に対して小さくてよい。荷物は、更なる詳細が以下に記載されるように、積載物及び／または支持機構を含んでよい。幾つかの例において、荷物の重量に対する可動物体の重量の比は、約１：１より大きいか、より小さいか、または等しくてよい。いくつかの例においては、荷物の重量に対する可動物体の重量の比は、約１：１より大きいか、より小さいか、または等しくてよい。必要に応じて、荷物の重量に対する支持機構の重量の比は、約１：１より大きいか、より小さいか、または等しくてよい。所望であれば、荷物の重量に対する可動物体の重量の比は、1:2, 1:3, 1:4, 1:5, 1:10またはより小さいものと等しいかより小さくてよい。逆に、荷物の重量に対する可動物体の重量の比は、2:1, 3:1, 4:1, 5:1, 10:1またはより大きいものと等しいかより大きくてもよい。
いくつかの実施形態において、可動物体は低いエネルギー消費量であってよい。例えば、可動物体は、約、5 W/h, 4 W/h, 3 W/h, 2 W/h, 1 W/hまたはより小さいもの未満を用いてよい。いくつかの例においては、可動物体の支持機構は低いエネルギー消費量であってよい。例えば、支持機構は、約、5 W/h, 4 W/h, 3 W/h, 2 W/h, 1 W/hまたはより小さいもの未満を用いてよい。必要に応じて、可動物体の積載物は、約、5 W/h, 4 W/h, 3 W/h, 2 W/h, 1 W/hまたはより小さいもの未満などの低いエネルギー消費量であってよい。
図１１は、本願発明の実施形態による、ＵＡＶ１１００を示す。ＵＡＶは、本明細書中に記載されるように、可動物体の例であってよい。ＵＡＶ１１００は、４つのローター１１０２、１１０４、１１０６および１１０８を有する推進システムを含んでよい。任意の数のローターが供給されてよい（例えば、１つ、２つ、３つ、４つ、５つ、６つまたはそれ以上）。ローターは本明細書中の他の箇所に記載されたセルフタイトニングローターの実施形態であってよい。ローター、ロータアセンブリまたは無人航空機の他の推進システムは、無人航空機が位置でホバリング／維持、方向を変更及び／または位置変更することを可能にしてもよい。対向する回転翼のシャフト間の距離は、いかなる適切な長さ１１１０であってよい。例えば、長さ１１１０は２ｍと等しいかより小さくてもよく、５ｍと等しいかより小さくてもよい。いくつかの実施形態において、長さ１１１０は、40 cmから1 mまで, 10 cmから2 mまで, または5 cmから5 mまでの範囲内であってよい。ＵＡＶの本明細書中のいかなる説明も、異なるタイプの可動物体などの、可動物体に適用してよく、その逆であってもよい。
いくつかの実施形態において、可動物体は荷物を運ぶように構成されてよい。荷物は、乗客、貨物、設備、機器等のうち１または複数を含んでよい。荷物は筐体内に供給されてよい。筐体は可動物体の筐体と別個であってもよく、可動物体の筐体の一部であってもよい。その代わり、可動物体が筐体を有していない一方で、荷物が筐体を供給してもよい。その代わり、荷物の部分または荷物の全体が、筐体なしで供給されてもよい。荷物は可動物体に対して強固に固定されてよい。必要に応じて、荷物は、可動物体に対して可動式であってよい（例えば、可動物体に対して並進可能または回転可能）。
いくつかの実施形態において、荷物は積載物を含む。積載物は、いかなる操作または機能も実行しないように構成されてよい。その代わり、積載物は、操作または機能を実行するように構成された積載物であってよく、機能的な積載物としても知られる。例えば、積載物は、１つまたは複数のターゲットを調査するための１つまたは複数のセンサを含んでよい。画像取得デバイス（例えば、カメラ）、音声取得デバイス（例えばパラボラマイク）、赤外線画像デバイスまたは紫外線画像デバイスなど、いかなる適切なセンサが積載物に組み込まれてよい。センサは、静的な感知データ（例えば、写真）を供給してもよいし、動的な感知データ（例えば、動画）を供給してもよい。いくつかの実施形態において、センサは、積載物のターゲットのために感知データを供給する。その代わりまたはそれと組み合わせて、積載物は、１つまたは複数のターゲットに信号を供給するための１つまたは複数のエミッタを含んでよい。発光ソースまたは音声ソースなど、いかなる適切なエミッタが使用されてよい。いくつかの実施形態において、積載物は、可動物体から離れたモジュールと通信するためなど、１つまたは複数の送受信機を含む。必要に応じて、積載物は環境またはターゲットと相互作用するように構成されてよい。例えば、積載物は、ロボットアームなど、物体を操作可能な道具、機器、またはメカニズムを含んでよい。
必要に応じて、荷物は支持機構を含んでよい。支持機構は積載物のために供給されてよく、かつ、積載物は直接的に（例えば可動物体に直接接触）または間接的に（例えば可動物体とは非接触で）のいずれかで支持機構によって可動物体に接続されてよい。逆に、積載物は支持機構を必要としない可動物体に取り付けられてもよい。積載物は支持機構と一体に形成されてもよい。その代わり、積載物は着脱可能に支持機構と接続されてよい。いくつかの実施形態において、積載物は、１つまたは複数の積載物要素を含んでよく、積載物要素のうち１または複数は、上に記載されるように、可動物体及び／または支持機構に対して可動式であってよい。
支持機構は可動物体と一体に形成されてよい。その代わり、支持機構は、着脱可能に可動物体に接続されてよい。支持機構は、直接的にまたは間接的に可動物体に接続されてよい。支持機構は、積載物のサポートを供給してよい（例えば、積載物の重量の少なくとも一部を運ぶ）。支持機構は積載物の移動を安定化及び／または方向付けることが可能な、適切な搭載構造を含んでよい（例えば、ジンバルプラットフォーム）。いくつかの実施形態において、支持機構は、可動物体に対する積載物の状態（例えば、位置及び／または方向）を制御するように適合されてよい。例えば、積載物が可動物体の移動によらず適切な基準フレームに対してその位置及び／または方向を維持するように、支持機構が可動物体に対して移動するよう構成されてもよい（例えば、並進の１、２または３の度及び／または回転の１、２または３の度に対して）。基準フレームは固定基準フレームであってよい（例えば、周囲環境）。その代わり、基準フレームは移動基準フレームであってよい（例えば、可動物体、積載物ターゲット）。
いくつかの実施形態において、支持機構は、支持機構及び／または可動物体に対する積載物の移動を可能にするよう構成されてよい。移動は、３自由度までに対する並進であってもよく（例えば、１、２または３軸に沿って）、３自由度までに対する回転であってもよく（例えば、１、２または３軸の周りに）、またはそれらのいかなる適切な組み合わせでもよい。
いくつかの例においては、支持機構は、支持機構フレームアセンブリおよび支持機構作動アセンブリを含んでよい。支持機構フレームアセンブリは、積載物に対する構造的なサポートを供給してよい。支持機構フレームアセンブリは、個別の支持機構フレーム要素を含んでよく、それらの幾つかは、互いに対して可動式であってよい。支持機構作動アセンブリは、個別の支持機構フレーム要素の移動を作動する１つまたは複数のアクチュエータ（例えば、モータ）を含んでよい。アクチュエータは、複数の支持機構フレーム要素を同時に移動することを可能にしてもよいし、一度に単一の支持機構フレーム要素の移動を許容するように構成されてもよい。支持機構フレーム要素の移動は、積載物の対応する移動を生成してよい。例えば、支持機構作動アセンブリは、回転の１つまたは複数の軸（例えば、ロール軸、ピッチ軸またはヨー軸）の周りに１つまたは複数の支持機構フレーム要素の回転を作動させてよい。１つまたは複数の支持機構フレーム要素の回転が、可動物体に対して１つまたは複数の回転軸の周りの積載物の回転を生じさせてよい。その代わりまたはそれと組み合わせて、支持機構作動アセンブリは、１つまたは複数の並進軸に沿って１つまたは複数の支持機構フレーム要素の並進を作動させてよく、これにより、可動物体に対して１つまたは複数の対応する軸に沿った積載物の並進が生成される。
いくつかの実施形態において、可動物体、支持機構および積載物の固定基準フレーム（例えば、周囲環境）及び／または互いに対する移動は、端末により制御されてよい。端末は、可動物体、支持機構及び／または積載物から離れた位置における遠隔制御デバイスであってよい。端末はサポートプラットフォーム上に配されるか、取り付けされてよい。その代わり、端末は手持ちまたは装着可能なデバイスであってよい。例えば、端末は、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、コンピュータ、メガネ、手袋、ヘルメット、マイクまたは適切なこれらの組み合わせを含んでよい。端末は、キーボード、マウス、ジョイスティック、タッチスクリーンまたはディスプレイなどのユーザインタフェースを含んでよい。手動で入力されたコマンド、音声制御、ジェスチャ制御または位置制御（例えば、端末の移動、位置または傾きによって）など、いかなる適切なユーザ入力も、端末と相互作用するのに使用されてよい。
端末は、可動物体、支持機構及び／または積載物のいかなる適切な状態を制御するのに使用されてよい。例えば、端末は、固定参照及び／または互いに対する、可動物体、支持機構及び／または積載物の位置及び／または方向を制御するのに使用されてよい。いくつかの実施形態において、端末は、支持機構の駆動アッセンブリ、積載物のセンサまたは積載物のエミッタなど、可動物体、支持機構及び／または積載物の個別の構成要素を制御するのに使用されてよい。端末は、可動物体、支持機構または積載物のうち１または複数と通信するよう適合された無線通信デバイスを含んでよい。
端末は、可動物体、支持機構及び／または積載物の情報を見るための適切なディスプレイユニットを含んでよい。例えば、端末は、位置、並進速度、並進加速度、方向、角速度、角加速度または適切なこれらの組み合わせに関する、可動物体、支持機構及び／または積載物の情報をディスプレイするよう構成されてよい。いくつかの実施形態において、端末は、機能的な積載物によって供給されたデータ（例えば、カメラまたは他の画像記録デバイスにより記録された画像）など、積載物によって供給された情報をディスプレイしてよい。
必要に応じて、同じ端末が、可動物体、支持機構及び／または積載物、または、可動物体、支持機構及び／または積載物の状態を制御するのと、可動物体、支持機構及び／または積載物からの情報を受信及び／またはディスプレイするのとの両方を行ってよい。例えば、端末は、環境に対して積載物を位置決めを制御しつつ、積載物により取得された画像データまたは積載物の位置ついての情報を表示してもよい。その代わり、異なる端末が異なる機能に使用されてよい。例えば、第１端末が可動物体、支持機構及び／または積載物の移動または状態を制御する一方で、第２端末が可動物体、支持機構及び／または積載物からの情報を受信及び／またはディスプレイしてよい。例えば、第１端末は環境に対する積載物の位置決めを制御するのに使用される一方で、第２端末が積載物により取得された画像データをディスプレイしてよい。様々な通信モードが、可動物体と、可動物体の制御とデータの受信との両方を行う一体端末との間、または、可動物体と、可動物体の制御とデータの受信との両方を行う複数の端末との間に利用されてよい。例えば、少なくとも異なる二つの通信モードが、可動物体と、可動物体の制御と可動物体からのデータの受信との両方を行う端末との間に形成されてよい。
図１２は、実施形態による、支持機構１２０２および積載物１２０４を含む可動物体１２００を示す。可動物体１２００が航空機として描写されているが、この描写は限定されることが意図されているのでなく、本明細書中で先に記載されたいかなる適切タイプの可動物体が使用されてもよい。航空機システムに関連して本明細書中に記載されたいかなる実施形態も、いかなる適切な可動物体（例えば、ＵＡＶ）にも適用されえることを、当業者は理解するであろう。いくつかの例においては、積載物１２０４は、支持機構１２０２を必要としない可動物体１２００に供給されてよい。可動物体１２００は、推進機構１２０６、感知システム１２０８および通信システム１２１０を含んでよい。
推進機構１２０６は、先に記載されたような、ローター、プロペラ、翼、エンジン、モータ、車輪、車軸、磁石、または、ノズル、のうち１または複数を含んでよい。例えば、推進機構１２０６は、本明細書中の他の箇所で記載されているように、セルフタイトニングローター、ロータアセンブリ、または、他の回転推進ユニットであってよい。可動物体は、１つまたは複数、２又はそれ以上、３またはそれ以上、４またはそれ以上の推進機構を有してよい。推進機構は全てが同じタイプであってよい。その代わり、１つまたは複数の推進機構は、異なるタイプの推進機構であってよい。推進機構１２０６は、本明細書中の他の箇所に記載されているような支持要素（例えば、駆動シャフト）など、あらゆる適切な手段を用いて可動物体１２００に取り付けられてよい。推進機構１２０６は、上面、底面、正面、後面、側面または適切なこれらの組み合わせなど、可動物体１２００のいかなる適切な部分に取り付けられてよい。
いくつかの実施形態において、推進機構１２０６は、可動物体１２００のいかなる水平方向の動きを必要とすることなしに（例えば、滑走路での移動なしに）、可動物体１２００が面から垂直に離陸または面へ垂直に着陸することを可能にしてもよい。必要に応じて、推進機構１２０６は、特定された位置及び／または方向において可動物体１２００が空中でホバリングすることを可能にするように動作できてよい。推進機構１２００のうち１または複数は、他の推進機構から独立して制御されてよい。その代わり、推進機構１２００は、同時に制御されるよう構成されてよい。例えば、可動物体１２００は可動物体へ揚力及び／または推進力を供給することができる複数の水平に方向付けられたローターを有してよい。複数の水平に方向付けられたローターは、垂直離陸、垂直着陸およびホバリングの能力を可動物体１２００に供給するよう作動されてよい。いくつかの実施形態において、水平に方向付けられたローターのうち１または複数は、時計回り方向に回転する一方で、水平なローターのうち１または複数は、反時計回り方向に回転してもよい。例えば、時計回りのローターの数は、反時計回りのローターの数と等しくてよい。水平に方向付けられローターの各々の回転率は、各々のローターによって生成される揚力及び／または推進力を制御するために独立して変化してよく、これにより、可動物体１２００の空間的配置、速度及び／または加速度（例えば、並進の３つの度までおよび回転の３つの度までに対する）が調整される。
感知システム１２０８は、可動物体１２００の空間的配置、速度及び／または加速度（例えば、並進の３つの度までおよび回転の３つの度までに対する）を感知できてよい１つまたは複数のセンサを含んでよい。１つまたは複数のセンサは、ＧＰＳセンサ、運動センサ、慣性センサ、近接センサまたはイメージセンサを含む、本明細書中で先に記載されたいかなるセンサを含んでよい。感知システム１２０８によって供給された感知データは、可動物体１２００の空間的配置、速度及び／または方向を制御するのに使用されてよい（例えば、以下に記載されるように、適切なプロセッシングユニット及び／または制御モジュールを用いて）。その代わり、感知システム１２０８は、天気状況、潜在的障害物への近接度、地理的特徴物の位置、人工建造物の位置等など、可動物体を囲む環境に関するデータを供給するのに使用されてよい。
通信システム１２１０は、無線信号１２１６によって、通信システム１２１４を有する端末１２１２との通信を可能にする。通信システム１２１０、１２１４は、無線通信に適した、任意の数の送信機、レシーバ及び／または送受信機を含んでよい。通信は、データが唯一の方向に送信されえるような、単方向通信であってよい。例えば、単方向通信は、可動物体１２００が端末１２１２にデータを送信するだけか、その逆であることを含む。データは、通信システム１２１０の１つまたは複数の送信機から通信システム１２１２の１つまたは複数のレシーバへ、またはその逆で送信されてよい。その代わり、通信は、データが可動物体１２００と端末１２１２との間を両方の方向に送信しえるような、双方向通信であってよい。双方向通信は、通信システム１２１０の１つまたは複数の送信機から通信システム１２１４の１つまたは複数のレシーバへ、またはその逆でデータを送信することを含んでよい。
いくつかの実施形態において、端末１２１２は、可動物体１２００、支持機構１２０２および積載物１２０４のうち１または複数へ制御データを供給し、かつ、可動物体１２００、支持機構１２０２および積載物１２０４のうち１または複数から情報を受信してよい（例えば、可動物体、支持機構または積載物の位置、及び／または移動情報；積載物カメラにより取得された画像データなど、積載物より感知されたデータ）。いくつかの例においては、端末からの制御データは、可動物体、支持機構及び／または積載物の相対位置、運動、駆動、制御のための命令を含んでよい。例えば、制御データは、可動物体の位置及び／または方向の変更（例えば、推進機構１２０６の制御により）、または、可動物体に対する積載物の移動（例えば、支持機構１２０２の制御により）をもたらしてよい。端末からの制御データは、カメラまたは他の画像取得デバイスの動作の制御（例えば、静止画または動画を撮ること、ズームインまたはアウト、電源のオンまたオフ、画像モードの切り替え、画像解像度の変更、焦点の変更、被写界深度の変更、露出時間の変更、視角または視野の変更）など、積載物の制御をもたらしてよい。いくつかの例においては、可動物体、支持機構及び／または積載物からの通信は、１つまたは複数のセンサ（例えば、感知システム１２０８のまたは積載物１２０４の）からの情報を含んでよい。通信は、１つまたは複数の異なるタイプのセンサ（例えば、ＧＰＳセンサ、運動センサ、慣性センサ、近接センサまたはイメージセンサ）から感知された情報を含んでよい。そのような情報は、可動物体、支持機構及び／または積載物の位置（例えば、位置、方向）、移動または加速度に関連してよい。積載物からのそのような情報は、積載物で取得されたデータまたは感知された積載物の状態を含んでよい。端末１２１２から供給され送信された制御データは、可動物体１２００、支持機構１２０２または積載物１２０４のうち１または複数の状態を制御するよう構成されてよい。その代わりまたはその組み合わせで、支持機構１２０２および積載物１２０４は、端末が可動物体１２００、支持機構１２０２および積載物１２０４を各々独立して通信および制御できるように、端末１２１２と通信するよう構成された通信モジュールを各々含んでよい。
いくつかの実施形態において、可動物体１２００は、端末１２１２に加えてまたは端末１２１２に代えて、別の遠隔装置と通信するよう構成されてよい。端末１２１２は、可動物体１２００に加えて別の遠隔装置と通信するよう構成されてもよい。例えば、可動物体１２００及び／または端末１２１２は、別の可動物体、または、別の可動物体の支持機構若しくは積載物と通信してよい。所望の場合、遠隔装置は、第２端末または他のコンピューティング装置であってよい（例えば、コンピュータ、ラップトップ、タブレット、スマートフォンまたは他のモバイルデバイス）。遠隔装置は、データを可動物体１２００に送信し、可動物体１２００からデータを受信し、端末１２１２にデータを送信し、及び／または、端末１２１２からデータを受信するよう構成されてよい。必要に応じて、遠隔装置は、可動物体１２００及び／または端末１２１２から受信したデータをウエブサイトまたはサーバにアップロードできるように、インターネットまたは他の電気通信のネットワークに接続されてよい。
図１３は、実施形態による、可動物体の制御のためのシステム１３００のブロック図の方法による模式図である。システム１３００は、本明細書中に記載されたシステム、デバイスおよび方法のあらゆる適切な実施形態の組み合わせが使用されてよい。システム１３００は、感知モジュール１３０２、プロセッシングユニット１３０４、非一時的コンピュータ可読媒体１３０６、制御モジュール１３０８、および、通信モジュール１３１０を含んでよい。
感知モジュール１３０２は、可動物体に関する情報を異なる方法で収集する異なるタイプのセンサを利用することができる。異なるタイプのセンサは、異なるタイプの信号または異なるソースからの信号を感知してよい。例えば、センサは、慣性センサ、ＧＰＳセンサ、近接センサ（例えば、ライダ）または視覚／イメージセンサ（例えば、カメラ）を含んでよい。感知モジュール１３０２は、複数のプロセッサを有するプロセッシングユニット１３０４に動作可能に接続されよい。いくつかの実施形態において、感知モジュールは、適切な外部装置またはシステムに感知データを直接送信するよう構成された送信モジュール１３１２（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ画像送信モジュール）と動作可能に接続されてよい。例えば、送信モジュール１３１２は、感知モジュール１３０２のカメラで取得された画像を遠隔端末へ送信するのに使用されてよい。
プロセッシングユニット１３０４は、プログラマブルプロセッサ（例えば、中央演算処理装置（ＣＰＵ））など、１つまたは複数プロセッサを有してよい。プロセッシングユニット１３０４は、非一時的コンピュータ可読媒体１３０６と動作可能に接続されてよい。非一時的コンピュータ可読媒体１３０６は、１つまたは複数のステップを実行するための、ロジック、コード及び／またはプロセッシングユニット１３０４によって実行可能なプログラム命令を格納してよい。非一時的コンピュータ可読媒体は、１つまたは複数のメモリユニット（例えば、ＳＤカードまたはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））など、取り外し可能媒体または外部格納装置）を含んでよい。いくつかの実施形態において、感知モジュール１３０２からのデータは、非一時的コンピュータ可読媒体１３０６のメモリユニットに直接運ばれて格納されてよい。非一時的コンピュータ可読媒体１３０６のメモリユニットは、本明細書中に記載された方法のいかなる適切な実施形態を実行するべく、ロジック、コード及び／またはプロセッシングユニット１３０４によって実行可能なプログラム命令を格納してよい。例えば、プロセッシングユニット１３０４は、プロセッシングユニット１３０４の１つまたは複数のプロセッサに、感知モジュールで生成された感知データを分析させる命令を実行するよう構成されてよい。メモリユニットは、プロセッシングユニット１３０４によって処理される感知モジュールからの感知データを格納してよい。いくつかの実施形態において、非一時的コンピュータ可読媒体１３０６のメモリユニットは、プロセッシングユニット１３０４によって生成された処理結果を格納するのに使用されてよい。
いくつかの実施形態において、プロセッシングユニット１３０４は、可動物体の状態を制御するよう構成された制御モジュール１３０８と動作可能に接続されてよい。例えば、制御モジュール１３０８は、６つの自由度に対する可動物体の空間的配置、速度及び／または加速度を調整すべく可動物体の推進機構を制御するよう構成されてよい。その代わりまたはその組み合わせで、制御モジュール１３０８は、支持機構、積載物または感知モジュールの状態のうち１または複数を制御してもよい。
プロセッシングユニット１３０４は、１つまたは複数の外部装置（例えば、端末、表示装置または他のリモートコントローラ）からのデータを送信及び／または受信するよう構成された通信モジュール１３１０に動作可能に接続されてよい。有線通信または無線通信など、通信のいかなる適切な手段が使用されてよい。 例えば、通信モジュール１３１０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、赤外線、無線、ＷｉＦｉ、ポイントツーポイント（Ｐ２Ｐ）ネットワーク、電気通信網、クラウド通信等のうち１または複数を利用することができる。必要に応じて、タワー、衛星または移動局など、中継局が使用されてよい。無線通信は、近接度に依存してもよいし、近接度から独立してもよい。いくつかの実施形態において、照準線が通信のために必要とされてもよいし、されなくてもよい。通信モジュール１３１０は、感知モジュール１３０２からの感知データ、プロセッシングユニット１３０４で生成される処理結果、予め定められた制御データ、端末またはリモートコントローラからのユーザ命令等のうち１または複数を送信及び／または受信してよい。
システム１３００の構成要素は、いかなる適切な形態に配置されてよい。例えば、システム１３００の構成要素のうち１または複数は、可動物体、支持機構、積載物、端末、感知システムまたは上記のうち１または複数と通信する追加の外部デバイス上に位置されてよい。さらに、図１３は単一のプロセッシングユニット１３０４および単一の非一時的コンピュータ可読媒体１３０６を示したが、当業者は、それが限定することを意図されたものでないこと、および、システム１３００が複数のプロセッシングユニット及び／または非一時的コンピュータ可読媒体を含んでよいことを理解するであろう。いくつかの実施形態において、複数のプロセッシングユニット及び／または非一時的コンピュータ可読媒体のうち１または複数は、可動物体、支持機構、積載物、端末、感知モジュール、上記のうち１または複数と通信する追加の外部デバイスまたはこれらのいかなる適切な組み合わせなどの異なる位置に位置されてよく、システム１３００により実行される処理機能および／またはメモリ機能のいかなる適切な観点も上記した位置のうち１または複数で発生するようにしてもよい。
本明細書中で使用されるＡ及び／またはＢは、ＡまたはＢのうち１または複数、並びに、ＡおよびＢなどのようなこれらの組み合わせを含む。
本願発明の好ましい実施形態が本明細書中で図示されかつ記載されている一方、当業者にとってそれらの実施形態は例示を目的としてのみ供給されていることは自明である。多くの変種、変更および取り替えが、発明から離れることなしに当業者にとって生じるであろう。本明細書中に記載された発明の実施形態に対して様々な代替案が発明の実施に用いてもよいことが理解されるべきである。添付の請求の範囲が発明の範囲を定め、かつ、これによりこれらの請求の範囲の範囲内の方法および構造がカバーされるべきことが意図される。

Claims (42)

  1. 環境において無人航空機を制御するシステムであって、
    前記無人航空機によって運ばれ、センサデータを供給する１つまたは複数のセンサと、
    １つまたは複数のプロセッサであって、個々にまたは集合的に、
    前記センサデータに基づいて、前記環境に対する環境タイプを判断し、
    前記環境タイプに基づいて複数の異なる飛行モードから飛行モードを選択し、前記複数の異なる飛行モードのそれぞれは、前記無人航空機に対する異なる作動規則のセットに関連付けられており、
    前記選択された飛行モードの複数の作動規則の前記セットに適合しつつ、前記環境で前記無人航空機を動作させる
    １つまたは複数のプロセッサと
    を備えるシステム。
  2. 前記環境タイプは、屋内環境、屋外環境、高空環境または低空環境のうち１または複数を有する請求項１に記載のシステム。
  3. 複数の前記環境タイプは前記無人航空機の高度に基づいて区別される請求項１に記載のシステム。
  4. 複数の前記環境タイプは、無人航空機を囲む構造物の量に基づいて区別される請求項１に記載のシステム。
  5. 複数の前記環境タイプは、前記無人航空機を制御しているユーザからの前記無人航空機の距離に基づいて区別される請求項１に記載のシステム。
  6. 前記１つまたは複数のセンサは、ＧＰＳセンサ、慣性センサ、ビジョンセンサ、ライダセンサ、超音波センサ、気圧計または高度計、のうち１または複数を有する請求項１に記載のシステム。
  7. 前記１つまたは複数のセンサはＧＰＳセンサを有するとともに、前記環境タイプは前記ＧＰＳセンサと通信したＧＰＳ衛星の数に基づいて判断される請求項１に記載のシステム。
  8. 前記１つまたは複数のセンサはライダセンサを有するとともに、前記環境タイプは前記ライダセンサにより得られた飛行時間データに基づいて判断される請求項１に記載のシステム。
  9. 前記１つまたは複数のセンサはビジョンセンサを有するとともに、前記環境タイプは前記ビジョンセンサにより得られた画像データに基づいて判断される請求項１に記載のシステム。
  10. 前記１つまたは複数のセンサはビジョンセンサを有するとともに、前記環境タイプは前記ビジョンセンサにより得られた前記画像データに関連付けられた露出時間に基づいて判断される請求項９に記載のシステム。
  11. 前記複数の異なる飛行モードは、屋内飛行モード、屋外飛行モード、高空飛行モード、低空飛行モード、完全自律飛行モード、半自律的飛行モードまたは手動飛行モード、のうちの２又は３以上を有する請求項１に記載のシステム。
  12. 複数の作動規則の各々のセットは、前記１つまたは複数のセンサにより得られたデータを処理するための複数の処理規則を有する請求項１に記載のシステム。
  13. 前記複数の処理規則は、前記１つまたは複数のセンサにより得られた前記データのセンサフュージョンを実行するのに使用される請求項１２に記載のシステム。
  14. 複数の作動規則の各々のセットは、前記ＵＡＶの飛行を制御する複数の制御規則を有する請求項１に記載のシステム。
  15. 前記複数の制御規則は、前記ＵＡＶに対する複数の障害物回避戦略を決定する請求項１４に記載のシステム。
  16. 環境において無人航空機を制御する方法であって、
    前記無人航空機により運ばれる１つまたは複数のセンサからセンサデータを受信するステップ、
    前記センサデータに基づいてかつプロセッサの助けにより、前記環境の環境タイプを判断するステップ、
    前記環境タイプに基づいてかつプロセッサの助けにより、複数の異なる飛行モードから飛行モードを選択するステップであって、前記複数の異なる飛行モードの各々は前記無人航空機に対する複数の作動規則の異なるセットに関連付づけられている、前記選択するステップ、
    前記選択された飛行モードの複数の作動規則の前記セットに適合しつつ、前記環境で前記無人航空機を動作させるステップ
    を含む方法。
  17. 無人航空機を制御するシステムであって、
    前記無人航空機により運ばれる１つまたは複数のセンサと、
    １つまたは複数のプロセッサであって、個々にまたは集合的に、
    複数の異なる飛行モードから飛行モードを選択し、前記複数の異なる飛行モードのそれぞれは異なる障害物回避戦略に関連付けられており、
    前記無人航空機の所望の移動経路を示す信号を受信し、
    前記１つまたは複数のセンサから前記所望の移動経路に沿ったまたは近くに位置された１つまたは複数の障害物を検出する信号を受信し、
    前記無人航空機が前記１つまたは複数の障害物と衝突するのを防ぐために、前記選択された飛行モードに関連付けられた前記障害物回避戦略に基づいて、前記所望の移動経路を修正する
    １つまたは複数のプロセッサと
    を備えるシステム。
  18. 前記１つまたは複数のセンサは、ＧＰＳセンサ、慣性センサ、ビジョンセンサ、ライダセンサ、超音波センサ、気圧計または高度計、のうち１つまたは複数を有する請求項１７に記載のシステム。
  19. 前記複数の異なる飛行モードは、屋内飛行モード、屋外飛行モード、高空飛行モード、低空飛行モード、完全自律飛行モード、半自律的飛行モードまたは手動飛行モード、の２又は３以上を有する請求項１７に記載のシステム。
  20. 前記飛行モードは、前記１つまたは複数のセンサにより得られたセンサデータに基づいて選択される請求項１７に記載のシステム。
  21. 前記センサデータは、前記無人航空機が位置する環境に関する環境情報を有する請求項２０に記載のシステム。
  22. 前記センサデータは、前記無人航空機の状態に関する情報を有する請求項２０に記載のシステム。
  23. 前記飛行モードは、ユーザ入力命令に基づいて選択される請求項１７に記載のシステム。
  24. 複数の前記障害物回避戦略のうち少なくとも１つは、前記１つまたは複数の障害物から特定された距離の適切な位置で前記無人航空機をホバリングさせることを有する請求項１７に記載のシステム。
  25. 複数の前記障害物回避戦略のうち少なくとも１つは、前記１つまたは複数の障害物の周りに前記無人航空機をナビゲートさせることを有する請求項１７に記載のシステム。
  26. 前記所望の移動経路を示す前記信号は、前記無人航空機のユーザにより動作されたリモートコントローラから受信される請求項１７に記載のシステム。
  27. 前記１つまたは複数のプロセッサは、前記１つまたは複数の障害物との潜在的な衝突を示す警告情報をユーザに送信するよう更に構成されている請求項１７に記載のシステム。
  28. 前記１つまたは複数のプロセッサは、前記修正された所望の移動経路に沿って前記無人航空機をナビゲートさせるよう更に構成され、これにより前記１つまたは複数の前記障害物を回避する請求項１７に記載のシステム。
  29. 前記無人航空機に対する前記１つまたは複数の障害物の空間的配置を図表表示するよう構成されたディスプレイユニットを更に備える請求項１７に記載のシステム。
  30. 無人航空機を制御する方法であって、
    複数の異なる飛行モードから飛行モードを選択するステップであって、前記複数の異なる飛行モードの各々は異なる障害物回避戦略に関連付けられている、前記選択するステップ、
    前記無人航空機に対する所望の移動経路を示す信号を受信するステップ、
    １つまたは複数のセンサを用いて、前記所望の移動経路に沿った１つまたは複数の障害物を検出すること、および、
    前記無人航空機が前記１つまたは複数の障害物に衝突するのを防ぐため、前記選択された飛行モードに関連付けられた前記障害物回避戦略に基づいて前記所望の移動経路を変更すること
    を含む方法。
  31. 無人航空機を制御するシステムであって、
    前記無人航空機によって運ばれる１つまたは複数のセンサと、
    １つまたは複数のプロセッサであって、個々にまたは集合的に、
    前記１つまたは複数のセンサからのデータを用いて、前記無人航空機が第１環境タイプにいることを判断し、
    前記第１環境タイプに基づいて複数の異なる飛行モードから第１飛行モードを選択し、前記複数の異なる飛行モードの各々は前記無人航空機のための複数の作動規則の異なるセットに関連付けられており、
    前記第１飛行モードの複数の作動規則の前記セットに適合しつつで前記無人航空機を動作させ、
    前記１つまたは複数のセンサからのデータを用いて、前記無人航空機が第２環境タイプにいることを検出し、
    前記第２環境タイプに基づいて前記複数の異なる飛行モードから第２飛行モードを選択し、
    前記第２飛行モードの複数の作動規則の前記セットに適合しつつ前記無人航空機を動作させる
    １つまたは複数のプロセッサと
    を備えるシステム。
  32. 前記第１および第２環境タイプのうち少なくとも１つは、屋内環境、屋外環境、高空環境または低空環境を有する請求項３１に記載のシステム。
  33. 複数の前記環境タイプは前記無人航空機の高度に基づいて区別される請求項３１に記載のシステム。
  34. 複数の前記環境タイプは、前記無人航空機を囲む構造物の量に基づいて区別される請求項３１に記載のシステム。
  35. 複数の前記環境タイプは、前記無人航空機を制御しているユーザからの前記無人航空機の距離に基づいて区別される請求項３１に記載のシステム。
  36. 前記１つまたは複数のセンサは、ＧＰＳセンサ、慣性センサ、ビジョンセンサ、ライダセンサ、超音波センサ、気圧計または高度計、のうち１または複数を有する請求項３１に記載のシステム。
  37. 前記１つまたは複数のセンサはＧＰＳセンサを有するとともに、前記環境タイプは前記ＧＰＳセンサと通信したＧＰＳ衛星の数に基づいて判断される請求項３１に記載のシステム。
  38. 前記１つまたは複数のセンサはライダセンサを有するとともに、前記環境タイプは前記ライダセンサにより得られた飛行時間データに基づいて判断される請求項３１に記載のシステム。
  39. 前記１つまたは複数のセンサはビジョンセンサを有するとともに、前記環境タイプは前記ビジョンセンサにより得られた画像データに基づいて判断される請求項３１に記載のシステム。
  40. 前記１つまたは複数のセンサはビジョンセンサを有するとともに、前記環境タイプは前記ビジョンセンサにより得られた前記画像データに関連付けられた露出時間に基づいて判断される請求項３９に記載のシステム。
  41. 複数の前記異なる飛行モードは、屋内飛行モード、屋外飛行モード、高空飛行モード、低空飛行モード、完全自律飛行モード、半自律的飛行モードまたは手動飛行モード、の２又は３以上を有する請求項３１に記載のシステム。
  42. 無人航空機を制御する方法であって、
    プロセッサの助けとともに１つまたは複数のセンサを用いて、前記無人航空機が第１環境タイプにいることを判断するステップ、
    前記プロセッサの助けとともに前記第１環境タイプに基づいて複数の異なる飛行モードから第１飛行モードを選択するステップであって、前記複数の異なる飛行モードの各々は前記無人航空機に対する複数の作動規則の異なるセットが関連付られている、前記選択するステップ、
    前記第１飛行モードの複数の作動規則の第１のセットに適合しつつ前記無人航空機を動作させること、
    前記プロセッサの助けとともに前記１つまたは複数のセンサを用いて、前記無人航空機が第２環境タイプにいることを検出すること、
    前記プロセッサの助けとともに前記第２環境タイプに基づいて前記複数の異なる飛行モードから第２飛行モードを選択することと、
    前記第２飛行モードの複数の作動規則の第２のセットに適合しつつ前記無人航空機を動作させること
    を含む方法。
JP2016526860A 2014-09-05 2014-09-05 状況に基づく飛行モード選択 Active JP6278539B2 (ja)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/CN2014/086006 WO2016033796A1 (en) 2014-09-05 2014-09-05 Context-based flight mode selection

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017501475A true JP2017501475A (ja) 2017-01-12
JP6278539B2 JP6278539B2 (ja) 2018-02-14

Family

ID=55436823

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016526860A Active JP6278539B2 (ja) 2014-09-05 2014-09-05 状況に基づく飛行モード選択

Country Status (5)

Country Link
US (5) US9592911B2 (ja)
EP (2) EP3008535B1 (ja)
JP (1) JP6278539B2 (ja)
CN (1) CN105517666B (ja)
WO (1) WO2016033796A1 (ja)

Cited By (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018116443A (ja) * 2017-01-18 2018-07-26 住友重機械工業株式会社 検査システム
KR101901819B1 (ko) * 2018-04-11 2018-11-07 한국해양과학기술원 Rov 위험 경고 및 충돌방지 시스템 및 방법
KR20190001436A (ko) * 2017-06-27 2019-01-04 광운대학교 산학협력단 다수의 무인비행체 시스템과 군집 지능을 사용한 현실 ３ｄ 공간 탐색 시스템 및 방법
JP2019039892A (ja) * 2017-08-29 2019-03-14 株式会社トプコン 光学情報処理装置、光学情報処理方法および光学情報処理用プログラム
WO2019049313A1 (ja) * 2017-09-08 2019-03-14 株式会社アガツマ 飛行体
KR101976199B1 (ko) * 2018-03-21 2019-05-07 주식회사 메이플테크 지향성 스피커를 구비한 재난 관리 드론의 제어 시스템 및 방법
JP2019073265A (ja) * 2017-09-14 2019-05-16 圓台科技有限公司Ｒｏｕｎｄ−Ｐ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．， Ｌｔｄ． 無人航空機の遠位制御の方法
WO2019116765A1 (ja) * 2017-12-11 2019-06-20 株式会社日立製作所 移動体システム及び移動体システムの制御方法
WO2019146577A1 (ja) * 2018-01-26 2019-08-01 株式会社Ｎｔｔドコモ 情報処理装置
WO2019146578A1 (ja) * 2018-01-26 2019-08-01 株式会社Ｎｔｔドコモ 情報処理装置及び情報処理方法
JP6560481B1 (ja) * 2018-02-13 2019-08-14 楽天株式会社 無人航空機制御システム、無人航空機制御方法、及びプログラム
CN110275543A (zh) * 2019-03-05 2019-09-24 江苏航空职业技术学院 一种基于多旋翼无人机避障方法
KR20190134024A (ko) * 2018-05-24 2019-12-04 주식회사 엘케이스마트 임무 수행용 무인비행체의 임무 제어방법
WO2019235418A1 (ja) * 2018-06-04 2019-12-12 株式会社ナイルワークス ドローンシステム、ドローン、操縦器、ドローンシステムの制御方法、および、ドローンシステム制御プログラム
JP2020006944A (ja) * 2018-07-04 2020-01-16 ドクター エンジニール ハー ツェー エフ ポルシェ アクチエンゲゼルシャフトＤｒ． Ｉｎｇ． ｈ．ｃ． Ｆ． Ｐｏｒｓｃｈｅ Ａｋｔｉｅｎｇｅｓｅｌｌｓｃｈａｆｔ 航空機
JP2020006945A (ja) * 2018-07-04 2020-01-16 ドクター エンジニール ハー ツェー エフ ポルシェ アクチエンゲゼルシャフトＤｒ． Ｉｎｇ． ｈ．ｃ． Ｆ． Ｐｏｒｓｃｈｅ Ａｋｔｉｅｎｇｅｓｅｌｌｓｃｈａｆｔ 航空機
KR20200031165A (ko) * 2017-10-26 2020-03-23 광저우 엑스에어크래프트 테크놀로지 씨오 엘티디 내비게이션 차트 구성 방법, 장애물 회피 방법 및 장치, 단말기, 무인 항공기
JP2020100182A (ja) * 2018-12-20 2020-07-02 ソフトバンク株式会社 制御システム
JP2020100181A (ja) * 2018-12-20 2020-07-02 ソフトバンク株式会社 通信装置、方法及びプログラム、並びに、その通信装置を有する操縦装置及び制御システム
JP2020526079A (ja) * 2017-06-30 2020-08-27 京セラ株式会社 共通のランダムアクセスプリアンブルを使用した接続確立方法
JP2020131768A (ja) * 2019-02-13 2020-08-31 株式会社リコー 操縦システム、操縦装置、操縦制御方法、及びプログラム
JP2020141283A (ja) * 2019-02-28 2020-09-03 株式会社Ihi 移動体管理装置、移動体管理システム、および移動体の監視データ送信方法
JP2020187779A (ja) * 2020-07-16 2020-11-19 Kddi株式会社 飛行装置、飛行制御方法及びプログラム
WO2020256173A1 (ko) * 2019-06-18 2020-12-24 엘지전자 주식회사 무인 항공 제어 시스템에서 멀티패턴을 이용한 무인 비행 로봇의 정밀착륙 방법 및 이를 위한 장치
WO2021009826A1 (ja) * 2019-07-16 2021-01-21 株式会社エアロネクスト 環境情報分析方法
CN112631269A (zh) * 2019-10-08 2021-04-09 国立大学法人静冈大学 自主移动机器人及自主移动机器人的控制程序
JP6934116B1 (ja) * 2019-11-05 2021-09-08 楽天グループ株式会社 航空機の飛行制御を行う制御装置、及び制御方法
JP2022036109A (ja) * 2020-07-16 2022-03-04 Kddi株式会社 管理装置
JP2023508612A (ja) * 2019-12-31 2023-03-02 ジップライン インターナショナル インク． 航空機の相関動作及び検知
JP2023508611A (ja) * 2019-12-31 2023-03-02 ジップライン インターナショナル インク． 航空機の音響ベースの検知及び回避
US12008910B2 (en) * 2017-08-04 2024-06-11 ideaForge Technology Pvt. Ltd UAV system emergency path planning on communication failure

Families Citing this family (233)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5537915B2 (ja) 2009-12-01 2014-07-02 株式会社ジャパンディスプレイ タッチパネル
CN108516082B (zh) 2013-06-09 2021-06-18 瑞士苏黎世联邦理工学院 遭遇影响效应器的故障的多旋翼器的受控飞行
US10203691B2 (en) 2013-12-06 2019-02-12 Bae Systems Plc Imaging method and apparatus
EP3077879B1 (en) * 2013-12-06 2020-11-04 BAE Systems PLC Imaging method and apparatus
CN104854428B (zh) 2013-12-10 2018-12-14 深圳市大疆创新科技有限公司 传感器融合
US12007763B2 (en) 2014-06-19 2024-06-11 Skydio, Inc. Magic wand interface and other user interaction paradigms for a flying digital assistant
US9798322B2 (en) 2014-06-19 2017-10-24 Skydio, Inc. Virtual camera interface and other user interaction paradigms for a flying digital assistant
US9678506B2 (en) 2014-06-19 2017-06-13 Skydio, Inc. Magic wand interface and other user interaction paradigms for a flying digital assistant
CN114675671A (zh) 2014-09-05 2022-06-28 深圳市大疆创新科技有限公司 多传感器环境地图构建
JP6181300B2 (ja) 2014-09-05 2017-08-16 エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドＳｚ Ｄｊｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ 無人航空機の速度を制御するシステム
WO2016033796A1 (en) 2014-09-05 2016-03-10 SZ DJI Technology Co., Ltd. Context-based flight mode selection
US10670396B2 (en) * 2014-09-08 2020-06-02 Sikorsky Aircraft Corporation Multi-sensor target location registration
US9618934B2 (en) * 2014-09-12 2017-04-11 4D Tech Solutions, Inc. Unmanned aerial vehicle 3D mapping system
EP3570132B1 (en) * 2014-09-30 2022-03-02 SZ DJI Technology Co., Ltd. System and method for data recording and analysis
US9891630B2 (en) * 2014-10-24 2018-02-13 Clearpath Robotics, Inc. Variable reference frames in unmanned vehicles
US11586208B2 (en) 2014-10-24 2023-02-21 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for executing a task with an unmanned vehicle
CN112859899A (zh) * 2014-10-31 2021-05-28 深圳市大疆创新科技有限公司 用于利用视觉标记进行监视的系统和方法
US20160140851A1 (en) * 2014-11-18 2016-05-19 Ziv LEVY Systems and methods for drone navigation
US9656805B1 (en) 2014-12-12 2017-05-23 Amazon Technologies, Inc. Mobile base utilizing transportation units for receiving items
US9928474B1 (en) 2014-12-12 2018-03-27 Amazon Technologies, Inc. Mobile base utilizing transportation units for delivering items
CN108089596B (zh) * 2014-12-15 2020-12-18 深圳市大疆创新科技有限公司 一种飞行器控制方法、装置及飞行器
US9915956B2 (en) * 2015-01-09 2018-03-13 Workhorse Group Inc. Package delivery by means of an automated multi-copter UAS/UAV dispatched from a conventional delivery vehicle
US10366616B2 (en) * 2015-01-09 2019-07-30 Botlink, Llc System and method of collision avoidance in unmanned aerial vehicles
US20160246297A1 (en) * 2015-02-24 2016-08-25 Siemens Corporation Cloud-based control system for unmanned aerial vehicles
US9747901B1 (en) * 2015-02-27 2017-08-29 Amazon Technologies, Inc. Speech interaction for unmanned aerial vehicles
US9809305B2 (en) 2015-03-02 2017-11-07 Amazon Technologies, Inc. Landing of unmanned aerial vehicles on transportation vehicles for transport
JP6082415B2 (ja) * 2015-03-03 2017-02-15 富士重工業株式会社 車両の走行制御装置
US9679420B2 (en) * 2015-04-01 2017-06-13 Smartdrive Systems, Inc. Vehicle event recording system and method
US9963155B2 (en) 2015-05-29 2018-05-08 Clearpath Robotics, Inc. Method, system and apparatus for path control in unmanned vehicles
US9734723B1 (en) * 2015-07-15 2017-08-15 Exelis Inc. Process and system to register and regulate unmanned aerial vehicle operations
JP2017058829A (ja) * 2015-09-15 2017-03-23 株式会社オプティム 無人航空機制御システム、無人航空機制御方法
KR102137213B1 (ko) * 2015-11-16 2020-08-13 삼성전자 주식회사 자율 주행을 위한 모델 학습 장치 및 방법과 자율 주행 장치
JP6169671B2 (ja) * 2015-11-26 2017-07-26 株式会社オプティム 無人航空機、無人航空機制御方法、及び無人航空機制御プログラム
IL242790B (en) * 2015-11-26 2018-11-29 Israel Aerospace Ind Ltd Aerial photography system
US9589448B1 (en) * 2015-12-08 2017-03-07 Micro Apps Group Inventions, LLC Autonomous safety and security device on an unmanned platform under command and control of a cellular phone
US20170168481A1 (en) * 2015-12-14 2017-06-15 Gopro, Inc. User interface for orienting antennas
EP3185037B1 (en) * 2015-12-23 2020-07-08 STMicroelectronics (Research & Development) Limited Depth imaging system
US9740200B2 (en) 2015-12-30 2017-08-22 Unmanned Innovation, Inc. Unmanned aerial vehicle inspection system
EP3399380B1 (en) * 2015-12-31 2021-12-29 Powervision Robot Inc. Headless control method
US10083616B2 (en) * 2015-12-31 2018-09-25 Unmanned Innovation, Inc. Unmanned aerial vehicle rooftop inspection system
US10762795B2 (en) * 2016-02-08 2020-09-01 Skydio, Inc. Unmanned aerial vehicle privacy controls
CN114019990A (zh) * 2016-02-24 2022-02-08 深圳市大疆创新科技有限公司 用于控制可移动物体的系统和方法
US20170248953A1 (en) * 2016-02-25 2017-08-31 Ford Global Technologies, Llc Autonomous peril control
US10026317B2 (en) 2016-02-25 2018-07-17 Ford Global Technologies, Llc Autonomous probability control
US10289113B2 (en) 2016-02-25 2019-05-14 Ford Global Technologies, Llc Autonomous occupant attention-based control
US20170269594A1 (en) * 2016-03-16 2017-09-21 Bryan Sydnor Controlling an Unmanned Aerial System
US10553122B1 (en) 2016-03-22 2020-02-04 Amazon Technologies, Inc. Unmanned aerial vehicle data collection for routing
CA3018601C (en) 2016-03-24 2023-10-03 CyPhy Works, Inc. Persistent aerial reconnaissance and communication system
US11977395B2 (en) 2016-03-24 2024-05-07 Teledyne Flir Defense, Inc. Persistent aerial communication and control system
JP2017182692A (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 セコム株式会社 自律移動ロボット
US9658619B1 (en) * 2016-03-31 2017-05-23 Unmanned Innovation, Inc. Unmanned aerial vehicle modular command priority determination and filtering system
WO2017170148A1 (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 株式会社ニコン 飛行装置、電子機器およびプログラム
CN105955290B (zh) * 2016-04-27 2019-05-24 腾讯科技（深圳）有限公司 无人飞行器控制方法及装置
US11086313B2 (en) * 2016-04-27 2021-08-10 Atlas Dynamic Limited Gesture-based unmanned aerial vehicle (UAV) control
US20190127067A1 (en) * 2016-05-03 2019-05-02 Sunshine Aerial Systems, Inc. Autonomous aerial vehicle
US11029352B2 (en) 2016-05-18 2021-06-08 Skydio, Inc. Unmanned aerial vehicle electromagnetic avoidance and utilization system
DE102016109242A1 (de) * 2016-05-19 2017-11-23 Keil Group GmbH Überwachungssystem
US9908638B1 (en) * 2016-05-27 2018-03-06 Kitty Hawk Corporation Impact velocity reduction by mass ejection
CN109074040A (zh) 2016-05-30 2018-12-21 深圳市大疆创新科技有限公司 基于操作参数的飞行限制
US11670180B2 (en) * 2016-06-10 2023-06-06 Metal Raptor, Llc Obstruction detection in air traffic control systems for passenger drones
CN105955301A (zh) * 2016-06-13 2016-09-21 铱格斯曼航空科技集团有限公司 一种基于地面站的无人机飞行实时控制方法
US11242143B2 (en) 2016-06-13 2022-02-08 Skydio, Inc. Unmanned aerial vehicle beyond visual line of sight control
EP3443421A4 (en) * 2016-06-23 2019-03-13 SZ DJI Technology Co., Ltd. SYSTEMS AND METHOD FOR CONTROLLING THE BEHAVIOR OF MOVABLE OBJECTS
JP6347299B2 (ja) * 2016-06-23 2018-06-27 カシオ計算機株式会社 飛行装置、方法、及びプログラム
US10118692B1 (en) 2016-06-27 2018-11-06 Amazon Technologies, Inc. Drone noise reduction via simultaneous propeller modulation
US9953535B1 (en) 2016-06-27 2018-04-24 Amazon Technologies, Inc. Annotated virtual track to inform autonomous vehicle control
US10351262B1 (en) * 2016-08-05 2019-07-16 Amazon Technologies, Inc. Static inverse desymmetrized propellers
US10023297B1 (en) 2016-06-27 2018-07-17 Amazon Technologies, Inc. Drone noise reduction
WO2018005472A1 (en) * 2016-06-27 2018-01-04 Amazon Technologies, Inc. Drone noise reduction via simultaneous propeller modulation
US10023298B1 (en) * 2016-06-27 2018-07-17 Amazon Technologies, Inc. Propeller sound alteration for a drone
US10745132B1 (en) * 2016-06-28 2020-08-18 Amazon Technologies, Inc. Tow control handle for unmanned aerial vehicle
US10178315B1 (en) * 2016-06-29 2019-01-08 Amazon Technologies, Inc. Image capture in a vibrational environment
CN106155070B (zh) * 2016-07-04 2024-04-30 零度智控（北京）智能科技有限公司 无人机起飞控制方法及装置、遥控终端
EP3485660A4 (en) * 2016-07-18 2020-03-18 Geofrenzy, Inc. SYSTEMS AND METHODS FOR DEFINING AND IMPLEMENTING RULES FOR THREE-DIMENSIONAL GEOGRAPHICAL BARRIERS
EP3273266A1 (en) * 2016-07-21 2018-01-24 Grupo Empresarial Copisa, S.L. A system and a method for surface aerial inspection
US10249200B1 (en) * 2016-07-22 2019-04-02 Amazon Technologies, Inc. Deployable delivery guidance
US10520943B2 (en) * 2016-08-12 2019-12-31 Skydio, Inc. Unmanned aerial image capture platform
US10120377B2 (en) * 2016-08-13 2018-11-06 International Business Machines Corporation Multiple unmanned aerial vehicle autonomous coordination
CN106019309A (zh) * 2016-08-16 2016-10-12 广东容祺智能科技有限公司 一种基于无人机的激光雷达避障系统与方法
CN106131790B (zh) * 2016-08-18 2021-01-15 联想(北京)有限公司 移动装置的控制方法和移动装置
CN107783106B (zh) * 2016-08-25 2021-02-26 大连楼兰科技股份有限公司 无人机与障碍物之间的数据融合方法
DE102016010690A1 (de) * 2016-09-06 2018-03-08 Daimler Ag Fahrzeug mit Drohnenlandefunktionalität
JP6711218B2 (ja) * 2016-09-08 2020-06-17 Ｊｆｅエンジニアリング株式会社 地上構造物の損傷検査装置及び方法
CN107077145A (zh) 2016-09-09 2017-08-18 深圳市大疆创新科技有限公司 显示无人飞行器的障碍检测的方法和系统
JP2018043647A (ja) * 2016-09-14 2018-03-22 株式会社シーズプロジェクト 滑空機能付き無人航空機
US10578457B2 (en) * 2016-09-15 2020-03-03 Syracuse University Robust and stable autonomous vision-inertial navigation system for unmanned vehicles
US10248120B1 (en) 2016-09-16 2019-04-02 Amazon Technologies, Inc. Navigable path networks for autonomous vehicles
US11169516B2 (en) * 2016-09-16 2021-11-09 Gopro, Inc. Adaptive rate gain controller
US10679509B1 (en) * 2016-09-20 2020-06-09 Amazon Technologies, Inc. Autonomous UAV obstacle avoidance using machine learning from piloted UAV flights
US20180090013A1 (en) * 2016-09-23 2018-03-29 Sharp Laboratories Of America, Inc. Unmanned aircraft and operation thereof
WO2018053877A1 (zh) * 2016-09-26 2018-03-29 深圳市大疆创新科技有限公司 控制方法、控制设备和运载系统
EP3377952B1 (en) * 2016-09-27 2020-10-28 SZ DJI Technology Co., Ltd. System and method for controlling an unmanned vehicle in presence of a live object
CN106200654A (zh) * 2016-09-28 2016-12-07 北京小米移动软件有限公司 无人机飞行速度的控制方法和装置
US10303171B1 (en) 2016-09-29 2019-05-28 Amazon Technologies, Inc. Autonomous ground vehicles providing ordered items in pickup areas
CN107278282B (zh) * 2016-09-29 2019-02-19 深圳市大疆创新科技有限公司 路径规划的方法、装置、飞行控制系统、全方位避障系统与无人机
US10222798B1 (en) 2016-09-29 2019-03-05 Amazon Technologies, Inc. Autonomous ground vehicles congregating in meeting areas
US10241516B1 (en) 2016-09-29 2019-03-26 Amazon Technologies, Inc. Autonomous ground vehicles deployed from facilities
US10245993B1 (en) 2016-09-29 2019-04-02 Amazon Technologies, Inc. Modular autonomous ground vehicles
US10416669B2 (en) 2016-09-30 2019-09-17 Sony Interactive Entertainment Inc. Mechanical effects by way of software or real world engagement
US10850838B2 (en) 2016-09-30 2020-12-01 Sony Interactive Entertainment Inc. UAV battery form factor and insertion/ejection methodologies
US10357709B2 (en) 2016-09-30 2019-07-23 Sony Interactive Entertainment Inc. Unmanned aerial vehicle movement via environmental airflow
US10679511B2 (en) * 2016-09-30 2020-06-09 Sony Interactive Entertainment Inc. Collision detection and avoidance
US10336469B2 (en) 2016-09-30 2019-07-02 Sony Interactive Entertainment Inc. Unmanned aerial vehicle movement via environmental interactions
US10210905B2 (en) 2016-09-30 2019-02-19 Sony Interactive Entertainment Inc. Remote controlled object macro and autopilot system
US10410320B2 (en) 2016-09-30 2019-09-10 Sony Interactive Entertainment Inc. Course profiling and sharing
US11125561B2 (en) 2016-09-30 2021-09-21 Sony Interactive Entertainment Inc. Steering assist
US10377484B2 (en) 2016-09-30 2019-08-13 Sony Interactive Entertainment Inc. UAV positional anchors
US10325169B2 (en) 2016-10-09 2019-06-18 Airspace Systems, Inc. Spatio-temporal awareness engine for priority tree based region selection across multiple input cameras and multimodal sensor empowered awareness engine for target recovery and object path prediction
US10514711B2 (en) 2016-10-09 2019-12-24 Airspace Systems, Inc. Flight control using computer vision
KR102622032B1 (ko) * 2016-10-21 2024-01-10 삼성전자주식회사 무인 비행 장치 및 무인 비행 장치의 비행 제어방법
KR101892695B1 (ko) * 2016-11-02 2018-08-28 아주대학교산학협력단 무인 비행체 제어 시스템
WO2018086140A1 (en) * 2016-11-14 2018-05-17 SZ DJI Technology Co., Ltd. Flight path determination
US10370093B1 (en) 2016-11-16 2019-08-06 Amazon Technologies, Inc. On-demand drone noise measurements
KR20180056068A (ko) * 2016-11-18 2018-05-28 삼성전자주식회사 무인 비행체를 제어하기 위한 전자 장치 및 방법
KR20180062267A (ko) * 2016-11-30 2018-06-08 삼성전자주식회사 무인 비행 장치 및 무인 비행 장치의 비행 제어방법
US11295458B2 (en) 2016-12-01 2022-04-05 Skydio, Inc. Object tracking by an unmanned aerial vehicle using visual sensors
CN106791634A (zh) * 2016-12-14 2017-05-31 天津文康科技有限公司 一种基于光机电一体化的无人机拍摄全景图的方法及装置
CN112987782A (zh) * 2016-12-22 2021-06-18 深圳市大疆创新科技有限公司 飞行控制方法和装置
US10310500B1 (en) 2016-12-23 2019-06-04 Amazon Technologies, Inc. Automated access to secure facilities using autonomous vehicles
US10310499B1 (en) 2016-12-23 2019-06-04 Amazon Technologies, Inc. Distributed production of items from locally sourced materials using autonomous vehicles
US10308430B1 (en) 2016-12-23 2019-06-04 Amazon Technologies, Inc. Distribution and retrieval of inventory and materials using autonomous vehicles
US10008085B1 (en) * 2016-12-27 2018-06-26 Inuitive Ltd. Mobile device for monitoring user's premises
CA3050098A1 (en) * 2017-01-17 2018-07-26 Alarm.Com Incorporated Dynamic drone navigation
US10585440B1 (en) 2017-01-23 2020-03-10 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for using human-operated material-transport vehicles with fleet-management systems
CN106707192B (zh) * 2017-01-23 2023-06-16 深圳市哈威飞行科技有限公司 飞行器安全检测管理装置及安全控制系统
US11097736B2 (en) 2017-02-28 2021-08-24 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for traction detection and control in a self-driving vehicle
US10447995B1 (en) * 2017-03-16 2019-10-15 Amazon Technologies, Inc. Validation of camera calibration data using augmented reality
US10554950B1 (en) 2017-03-16 2020-02-04 Amazon Technologies, Inc. Collection of camera calibration data using augmented reality
US10455520B2 (en) 2017-03-30 2019-10-22 At&T Intellectual Property I, L.P. Altitude based device management in a wireless communications system
US10929759B2 (en) 2017-04-06 2021-02-23 AIBrain Corporation Intelligent robot software platform
US10810371B2 (en) 2017-04-06 2020-10-20 AIBrain Corporation Adaptive, interactive, and cognitive reasoner of an autonomous robotic system
US11151992B2 (en) 2017-04-06 2021-10-19 AIBrain Corporation Context aware interactive robot
US10839017B2 (en) 2017-04-06 2020-11-17 AIBrain Corporation Adaptive, interactive, and cognitive reasoner of an autonomous robotic system utilizing an advanced memory graph structure
US10963493B1 (en) * 2017-04-06 2021-03-30 AIBrain Corporation Interactive game with robot system
WO2018195857A1 (zh) * 2017-04-27 2018-11-01 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机的控制方法、设备及障碍物的提示方法、设备
CN107045351B (zh) * 2017-05-13 2020-02-21 安徽科微智能科技有限公司 一种多功能的新型无人船遥控器
US10656643B1 (en) * 2017-06-21 2020-05-19 Rockwell Collins, Inc. Safe and secure practical autonomy
WO2018232616A1 (en) 2017-06-21 2018-12-27 SZ DJI Technology Co., Ltd. METHODS AND APPARATUSES FOR TRANSFORMABLE REMOTE CONTROL DEVICES
US10759534B2 (en) * 2017-07-03 2020-09-01 George A. Miller Method and system from controlling an unmanned aerial vehicle
US10515559B2 (en) * 2017-08-11 2019-12-24 The Boeing Company Automated detection and avoidance system
US20190056240A1 (en) * 2017-08-15 2019-02-21 Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. Self-configuring sensor array
US20190056734A1 (en) * 2017-08-17 2019-02-21 Bell Helicopter Textron Inc. Rotorcraft multiple profile cat-a guidance
WO2019037103A1 (zh) * 2017-08-25 2019-02-28 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机仿真飞行系统、方法、设备及机器可读存储介质
US10112727B1 (en) * 2017-08-29 2018-10-30 Kitty Hawk Corporation Actuator monitoring system using inertial sensors
WO2019041266A1 (zh) * 2017-08-31 2019-03-07 深圳市大疆创新科技有限公司 一种路径规划方法、飞行器、飞行系统
US10838415B2 (en) 2017-09-01 2020-11-17 Qualcomm Incorporated Systems and methods for automatically customizing operation of a robotic vehicle
CN111095153B (zh) * 2017-09-28 2021-11-30 联想(北京)有限公司 用于控制空中ue的操作的方法和装置
WO2019067695A1 (en) * 2017-10-01 2019-04-04 Airspace Systems, Inc. FLIGHT CONTROL USING VISION BY COMPUTER
KR102403122B1 (ko) 2017-10-25 2022-05-30 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그 제어 방법
CN114674220A (zh) 2017-10-27 2022-06-28 流体技术股份有限公司 用于对空指令提供触觉反馈的控制器的多轴常平架安装座
US10672204B2 (en) * 2017-11-15 2020-06-02 The Boeing Company Real time streaming analytics for flight data processing
CN108107903A (zh) * 2017-12-01 2018-06-01 北京臻迪科技股份有限公司 无人机悬停控制方法、装置及系统
MA41572B1 (fr) * 2017-12-05 2019-08-30 Atlan Space Navigation et comportement autonomes de vehicule sans pilote sans liaison avec la station de controle
CN108124471B (zh) * 2017-12-11 2021-03-16 深圳市道通智能航空技术有限公司 无人飞行器返航方法、装置、存储介质和无人飞行器
WO2019119222A1 (zh) * 2017-12-18 2019-06-27 深圳市大疆创新科技有限公司 障碍物信息提示方法、系统、设备、装置及记录介质
US10894601B2 (en) * 2017-12-20 2021-01-19 Wing Aviation Llc Methods and systems for self-deployment of operational infrastructure by an unmanned aerial vehicle (UAV)
CN108256180B (zh) * 2017-12-30 2023-04-18 天津职业技术师范大学 基于多尺度高斯特征误差拟合的无人机模型验证方法
WO2019134122A1 (zh) * 2018-01-05 2019-07-11 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机操控方法及设备、无人机操控装置及记录介质
WO2019134150A1 (zh) * 2018-01-05 2019-07-11 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机的故障检测方法、装置及可移动平台
JP7034721B2 (ja) * 2018-01-10 2022-03-14 アルパイン株式会社 無人輸送機の制御装置及び制御方法
CN110622084A (zh) * 2018-01-23 2019-12-27 深圳市大疆创新科技有限公司 辅助移动方法、移动装置及可移动平台
US10769466B2 (en) 2018-02-20 2020-09-08 International Business Machines Corporation Precision aware drone-based object mapping based on spatial pattern recognition
CN108427438A (zh) * 2018-04-11 2018-08-21 北京木业邦科技有限公司 飞行环境检测方法、装置、电子设备及存储介质
US11691755B2 (en) * 2018-04-16 2023-07-04 Wing Aviation Llc Multi-UAV management
WO2020000479A1 (zh) * 2018-06-30 2020-01-02 深圳市大疆创新科技有限公司 一种信息提示方法及控制终端
US11001376B2 (en) * 2018-08-07 2021-05-11 Sikorsky Aircraft Corporation Precision pointing mode of an aircraft
US10803657B2 (en) * 2018-08-21 2020-10-13 Here Global B.V. Method, apparatus, and computer program product for dynamic flight range visualization
WO2020040773A1 (en) * 2018-08-23 2020-02-27 Siemens Energy, Inc. Drone waypoint navigation system
US10691139B1 (en) * 2018-09-13 2020-06-23 Rockwell Collins, Inc. Systems and methods for altitude capture performance monitor
WO2020062166A1 (zh) * 2018-09-29 2020-04-02 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机的控制方法和无人机
US11037453B2 (en) * 2018-10-12 2021-06-15 Aurora Flight Sciences Corporation Adaptive sense and avoid system
CN109375647A (zh) * 2018-11-20 2019-02-22 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 微型多源感知计算系统
CN109282808B (zh) * 2018-11-23 2021-05-04 重庆交通大学 用于桥梁三维巡航检测的无人机与多传感器融合定位方法
US11390277B2 (en) 2018-11-30 2022-07-19 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for self-driving vehicle collision prevention
US11392130B1 (en) 2018-12-12 2022-07-19 Amazon Technologies, Inc. Selecting delivery modes and delivery areas using autonomous ground vehicles
US11105921B2 (en) * 2019-02-19 2021-08-31 Honeywell International Inc. Systems and methods for vehicle navigation
CN109885053A (zh) * 2019-02-28 2019-06-14 深圳市道通智能航空技术有限公司 一种障碍物检测方法、装置及无人机
CN109945867B (zh) * 2019-03-04 2021-02-19 中国科学院深圳先进技术研究院 无人机的路径规划方法、装置和计算机设备
EP3736597A1 (en) 2019-05-06 2020-11-11 Easymile Method and system for modifying the speed of a vehicle depending on the validation of its calculated localization field
CN110069071B (zh) * 2019-05-15 2022-06-14 深圳铂石空间科技有限公司 无人机导航方法与装置、存储介质、电子设备
KR102325501B1 (ko) * 2019-07-11 2021-11-12 주식회사 아소아 무인 비행체와 그의 기상변화 및 장애물 감지 및 회피 방법
US20210009263A1 (en) * 2019-07-12 2021-01-14 Dotterel Technologies Limited Rotor system
IL268486B (en) * 2019-08-04 2020-08-31 Flyviz Indoor Ltd Autonomous aerial system and method
CN110446159B (zh) * 2019-08-12 2020-11-27 上海工程技术大学 一种室内无人机精确定位与自主导航的系统及方法
KR102203752B1 (ko) * 2019-08-29 2021-01-15 국방과학연구소 비행체 원격 제어 시스템 및 그 동작 방법
KR20210029518A (ko) * 2019-09-06 2021-03-16 삼성전자주식회사 멀티 센서 기반의 무인 비행체 및 그 제어 방법
US11649147B2 (en) 2019-09-20 2023-05-16 Clearpath Robotics Inc. Autonomous material transport vehicles, and systems and methods of operating thereof
WO2021061810A1 (en) 2019-09-26 2021-04-01 Amazon Technologies, Inc. Autonomous home security devices
US10796562B1 (en) 2019-09-26 2020-10-06 Amazon Technologies, Inc. Autonomous home security devices
US11531337B2 (en) * 2019-10-15 2022-12-20 The Boeing Company Systems and methods for surveillance
USD1010004S1 (en) 2019-11-04 2024-01-02 Amax Group Usa, Llc Flying toy
CN111708373A (zh) * 2019-11-19 2020-09-25 南京海逸测控技术有限公司 一种大气检测无人机的自动飞行控制系统及方法
CN110727289A (zh) * 2019-11-26 2020-01-24 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种无人机飞行控制方法
DE102019218564A1 (de) * 2019-11-29 2021-06-02 Robert Bosch Gmbh Unbemanntes Flugobjekt, insbesondere Drohne
US11705009B2 (en) 2019-12-05 2023-07-18 Rockwell Collins, Inc. System and method for optimizing mission fulfillment by unmanned aircraft systems (UAS) via dynamic atmospheric modeling
US11345473B1 (en) 2019-12-05 2022-05-31 Rockwell Collins, Inc. System and method for preventing inadvertent loss of surveillance coverage for an unmanned aerial system (UAS)
US11423789B2 (en) 2019-12-05 2022-08-23 Rockwell Collins, Inc. System and method for preventing inadvertent loss of command and control link to an unmanned aerial system
US11599107B2 (en) 2019-12-09 2023-03-07 Fluidity Technologies Inc. Apparatus, methods and systems for remote or onboard control of flights
KR20210073281A (ko) 2019-12-10 2021-06-18 삼성전자주식회사 운동 정보 추정 방법 및 장치
US11417223B2 (en) * 2020-01-19 2022-08-16 Flir Unmanned Aerial Systems Ulc Flight altitude estimation systems and methods
US11423790B2 (en) 2020-01-19 2022-08-23 Flir Unmanned Aerial Systems Ulc Tether management systems and methods
US20210245894A1 (en) * 2020-02-12 2021-08-12 Appareo Systems, Llc Aircraft lighting system and method
US11332264B2 (en) 2020-04-06 2022-05-17 Workhorse Group Inc. Flying vehicle systems and methods
US11988742B2 (en) 2020-04-07 2024-05-21 MightyFly Inc. Detect and avoid system and method for aerial vehicles
US11927961B2 (en) * 2020-04-20 2024-03-12 Boston Dynamics, Inc. Constrained robot autonomy language
US11712802B2 (en) 2020-04-20 2023-08-01 Boston Dynamics, Inc. Construction constrained motion primitives from robot maps
CN111599001B (zh) * 2020-05-14 2023-03-14 星际（重庆）智能装备技术研究院有限公司 基于图像三维重建技术的无人机导航地图构建系统及方法
CN113874804A (zh) * 2020-05-26 2021-12-31 深圳市大疆创新科技有限公司 无人飞行器的限高方法、装置、无人飞行器及存储介质
US20210372793A1 (en) * 2020-05-31 2021-12-02 The Research Foundation For The State University Of New York System and method for unmanned aerial vehicle-based magnetic survey
US11538347B2 (en) 2020-06-12 2022-12-27 Workhorse Group Inc. UAV delivery control system for UAV delivery of packages
US11682307B2 (en) 2020-07-07 2023-06-20 Honeywell International Inc. Situation-aware, intelligent data-synchronization methods for UAV-inspection applications
WO2022060770A1 (en) * 2020-09-16 2022-03-24 MightyFly Inc. Detect and avoid system and method for aerial vehicles
US11440679B2 (en) * 2020-10-27 2022-09-13 Cowden Technologies, Inc. Drone docking station and docking module
JP7465290B2 (ja) * 2020-11-09 2024-04-10 達闥機器人股▲分▼有限公司 点群に基づく地図較正方法、システム、ロボット及びクラウドプラットフォーム
CN112748740A (zh) * 2020-12-25 2021-05-04 深圳供电局有限公司 多旋翼无人机自动航线规划方法及其系统、设备、介质
CN112783205B (zh) * 2020-12-31 2024-04-12 广州极飞科技股份有限公司 药物喷洒方法及装置、处理器及无人装置
EP4087236A1 (en) * 2021-05-03 2022-11-09 Honeywell International Inc. Video surveillance system with vantage point transformation
USD1001009S1 (en) 2021-06-09 2023-10-10 Amax Group Usa, Llc Quadcopter
USD1003214S1 (en) 2021-06-09 2023-10-31 Amax Group Usa, Llc Quadcopter
CN113253762B (zh) * 2021-06-21 2021-09-17 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种无人机巡检安全返航的避障方法
US11417224B1 (en) 2021-08-19 2022-08-16 Beta Air, Llc System and method for pilot assistance in an electric aircraft
CN114442659B (zh) * 2021-12-29 2023-11-07 宜昌测试技术研究所 一种无人飞行器自主规避移动障碍方法及系统
CN114442672A (zh) * 2022-02-16 2022-05-06 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种无人机全自主巡航方法
CN114200964B (zh) * 2022-02-17 2022-04-26 南京信息工程大学 一种无人机集群协同侦察覆盖分布式自主优化方法
US20230290256A1 (en) * 2022-03-09 2023-09-14 Lockheed Martin Corporation Controlling aircraft to avoid terrain obstacles using reduced order closed loop models
CN114578858B (zh) * 2022-03-16 2022-09-20 思翼科技（深圳）有限公司 一种无人机遥控器遥控系统
WO2023184487A1 (zh) * 2022-04-01 2023-10-05 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机避障方法、装置、无人机、遥控设备和存储介质
US11662835B1 (en) * 2022-04-26 2023-05-30 Fluidity Technologies Inc. System and methods for controlling motion of a target object and providing discrete, directional tactile feedback
US11696633B1 (en) 2022-04-26 2023-07-11 Fluidity Technologies Inc. System and methods for controlling motion of a target object and providing discrete, directional tactile feedback
US11912430B2 (en) * 2022-04-28 2024-02-27 BETA Technologies, Inc. Systems and methods for displaying a pilot display for an aircraft
US11584543B1 (en) * 2022-04-28 2023-02-21 Beta Air, Llc Systems and methods for monitoring sensor reliability in an electric aircraft
US11970294B2 (en) * 2022-05-25 2024-04-30 Beta Air, Llc Apparatus and a method for determining a resource remaining datum of an electric aircraft
CN116184986B (zh) * 2023-03-07 2023-12-29 珠海紫燕无人飞行器有限公司 一种基于飞控日志的无人机故障检测方法及系统

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08273100A (ja) * 1995-03-17 1996-10-18 Sextant Avionique 特に地上との衝突を防止するための航空機用の衝突回避装置
US20070093945A1 (en) * 2005-10-20 2007-04-26 Grzywna Jason W System and method for onboard vision processing
US20110084162A1 (en) * 2009-10-09 2011-04-14 Honeywell International Inc. Autonomous Payload Parsing Management System and Structure for an Unmanned Aerial Vehicle
CN203397214U (zh) * 2013-07-09 2014-01-15 国家电网公司 一种适用于山区电网巡检的专用无人直升机避障系统
CN103744430A (zh) * 2013-02-07 2014-04-23 山东英特力光通信开发有限公司 一种小型无人直升机飞行控制方法
CN103914077A (zh) * 2014-04-03 2014-07-09 江西洪都航空工业集团有限责任公司 一种有人/无人可选择双模飞行控制系统
CN103925920A (zh) * 2014-04-10 2014-07-16 西北工业大学 一种基于图像透视的微型无人机室内自主导航方法
WO2014108026A1 (en) * 2013-01-10 2014-07-17 SZ DJI Technology Co., Ltd. Transformable aerial vehicle
US9051043B1 (en) * 2012-12-28 2015-06-09 Google Inc. Providing emergency medical services using unmanned aerial vehicles

Family Cites Families (221)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB1118961A (en) 1965-06-01 1968-07-03 North American Aviation Inc Terrain-following system
JP2574456B2 (ja) 1989-03-15 1997-01-22 松下電器産業株式会社 自走式掃除機
US5173947A (en) 1989-08-01 1992-12-22 Martin Marietta Corporation Conformal image processing apparatus and method
JP3040611B2 (ja) * 1992-09-17 2000-05-15 三菱重工業株式会社 低騒音ヘリコプタ
IL112237A (en) 1994-01-18 1998-03-10 Honeywell Inc System and method for evading threats to aircraft
US5785281A (en) 1994-11-01 1998-07-28 Honeywell Inc. Learning autopilot
JP3561547B2 (ja) 1995-03-02 2004-09-02 綜合警備保障株式会社 自律型移動体の走行制御システム
US5682229A (en) 1995-04-14 1997-10-28 Schwartz Electro-Optics, Inc. Laser range camera
IL117792A (en) 1995-05-08 2003-10-31 Rafael Armament Dev Authority Autonomous command and control unit for mobile platform
US6539290B1 (en) * 1995-06-07 2003-03-25 Dabulamanzi Holdings, Llc Method, apparatus and design procedure for controlling multi-input, multi-output (MIMO) parameter dependent systems using feedback LTI'zation
US5716032A (en) 1996-04-22 1998-02-10 United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Unmanned aerial vehicle automatic landing system
JPH1024123A (ja) 1996-07-12 1998-01-27 Bridgestone Sports Co Ltd 糸巻きゴルフボール
JPH10241421A (ja) 1997-02-24 1998-09-11 Hitachi Lighting Ltd 電気スタンド
JP3031281B2 (ja) 1997-03-28 2000-04-10 日本電気株式会社 宇宙用供試体の熱真空試験装置
US6056237A (en) 1997-06-25 2000-05-02 Woodland; Richard L. K. Sonotube compatible unmanned aerial vehicle and system
JPH11282530A (ja) 1998-03-27 1999-10-15 Sanyo Electric Co Ltd 車両運行システム
DE19849857C2 (de) 1998-10-29 2003-08-21 Eads Deutschland Gmbh Fernlenkverfahren für ein unbemanntes Luftfahrzeug
WO2000034919A1 (en) 1998-12-04 2000-06-15 Interval Research Corporation Background estimation and segmentation based on range and color
US6377889B1 (en) 2000-10-13 2002-04-23 Trimble Navigation Limited Non-linear method of guiding to arbitrary curves with adaptive feedback
US6804607B1 (en) 2001-04-17 2004-10-12 Derek Wood Collision avoidance system and method utilizing variable surveillance envelope
US6597987B1 (en) 2001-05-15 2003-07-22 Navigation Technologies Corp. Method for improving vehicle positioning in a navigation system
WO2003004352A1 (fr) 2001-07-06 2003-01-16 Seiko Epson Corporation Système de dirigeable
US20050231425A1 (en) * 2001-09-10 2005-10-20 American Gnc Corporation Wireless wide area networked precision geolocation
US20030055540A1 (en) 2001-09-20 2003-03-20 Hansen James K. Anti-terrorism aircraft flight control system
JP2003127994A (ja) 2001-10-24 2003-05-08 Kansai Electric Power Co Inc:The 無人飛行物体の制御システム
US6875019B2 (en) 2002-02-11 2005-04-05 United Defense, Lp Naval virtual target range system
US6725152B2 (en) 2002-02-21 2004-04-20 Lockheed Martin Corporation Real-time route and sensor planning system with variable mission objectives
AU2003242974A1 (en) 2002-07-15 2004-02-02 Magna B.S.P. Ltd. Method and apparatus for implementing multipurpose monitoring system
US7231063B2 (en) 2002-08-09 2007-06-12 Intersense, Inc. Fiducial detection system
JP4300010B2 (ja) 2002-10-08 2009-07-22 富士重工業株式会社 無人ヘリコプタ、無人ヘリコプタの離陸方法及び無人ヘリコプタの着陸方法
AU2003300959A1 (en) 2002-12-17 2004-07-22 Evolution Robotics, Inc. Systems and methods for visual simultaneous localization and mapping
DE10305861A1 (de) 2003-02-13 2004-08-26 Adam Opel Ag Vorrichtung eines Kraftfahrzeuges zur räumlichen Erfassung einer Szene innerhalb und/oder außerhalb des Kraftfahrzeuges
SE0300871D0 (sv) 2003-03-27 2003-03-27 Saab Ab Waypoint navigation
US7343232B2 (en) 2003-06-20 2008-03-11 Geneva Aerospace Vehicle control system including related methods and components
US7061401B2 (en) * 2003-08-07 2006-06-13 BODENSEEWERK GERäTETECHNIK GMBH Method and apparatus for detecting a flight obstacle
US7747067B2 (en) 2003-10-08 2010-06-29 Purdue Research Foundation System and method for three dimensional modeling
US7107148B1 (en) 2003-10-23 2006-09-12 International Business Machines Corporation Navigating a UAV with on-board navigation algorithms with flight depiction
US7231294B2 (en) 2003-10-23 2007-06-12 International Business Machines Corporation Navigating a UAV
US7130741B2 (en) 2003-10-23 2006-10-31 International Business Machines Corporation Navigating a UAV with a remote control device
US7689321B2 (en) 2004-02-13 2010-03-30 Evolution Robotics, Inc. Robust sensor fusion for mapping and localization in a simultaneous localization and mapping (SLAM) system
US7831094B2 (en) 2004-04-27 2010-11-09 Honda Motor Co., Ltd. Simultaneous localization and mapping using multiple view feature descriptors
US7818127B1 (en) 2004-06-18 2010-10-19 Geneva Aerospace, Inc. Collision avoidance for vehicle control systems
ATE420394T1 (de) 2004-07-03 2009-01-15 Saab Ab System und verfahren zur steuerung eines flugzeugs während des fluges
US7228227B2 (en) 2004-07-07 2007-06-05 The Boeing Company Bezier curve flightpath guidance using moving waypoints
US7302316B2 (en) 2004-09-14 2007-11-27 Brigham Young University Programmable autopilot system for autonomous flight of unmanned aerial vehicles
US20060058931A1 (en) * 2004-09-15 2006-03-16 Honeywell International Inc. Collision avoidance involving radar feedback
EP1835835B1 (en) * 2004-10-08 2014-03-12 Bell Helicopter Textron Inc. Control system for automatic flight and windshear conditions
US8078338B2 (en) * 2004-10-22 2011-12-13 Irobot Corporation System and method for behavior based control of an autonomous vehicle
US7307579B2 (en) 2004-11-03 2007-12-11 Flight Safety Technologies, Inc. Collision alerting and avoidance system
US7512462B2 (en) 2004-11-16 2009-03-31 Northrop Grumman Corporation Automatic contingency generator
US7242791B2 (en) 2005-01-04 2007-07-10 Deere & Company Method and system for guiding a vehicle with vision enhancement
US7610123B2 (en) 2005-01-04 2009-10-27 Deere & Company Vision-aided system and method for guiding a vehicle
EP1834157A2 (en) 2005-01-06 2007-09-19 SHULMAN, Alan Navigation and inspection system
US20100001902A1 (en) 2005-01-21 2010-01-07 The Boeing Company Situation awareness display
US7228232B2 (en) 2005-01-24 2007-06-05 International Business Machines Corporation Navigating a UAV with obstacle avoidance algorithms
US20100004798A1 (en) 2005-01-25 2010-01-07 William Kress Bodin Navigating a UAV to a next waypoint
US7408627B2 (en) 2005-02-08 2008-08-05 Canesta, Inc. Methods and system to quantify depth data accuracy in three-dimensional sensors using single frame capture
US7248952B2 (en) 2005-02-17 2007-07-24 Northrop Grumman Corporation Mixed integer linear programming trajectory generation for autonomous nap-of-the-earth flight in a threat environment
US20060235610A1 (en) 2005-04-14 2006-10-19 Honeywell International Inc. Map-based trajectory generation
US7266477B2 (en) 2005-06-22 2007-09-04 Deere & Company Method and system for sensor signal fusion
US7494320B2 (en) 2005-06-28 2009-02-24 Petter Muren Rotor for passively stable helicopter
US7792330B1 (en) 2005-09-30 2010-09-07 Mustang Technology Group, L.P. System and method for determining range in response to image data
GB2445507B (en) 2005-10-21 2011-08-24 Deere & Co Versatile robotic control module
US8275544B1 (en) 2005-11-21 2012-09-25 Miltec Missiles & Space Magnetically stabilized forward observation platform
CN101331379B (zh) 2005-12-16 2012-04-11 株式会社Ihi 自身位置辨认方法和装置以及三维形状的计测方法和装置
US8577538B2 (en) 2006-07-14 2013-11-05 Irobot Corporation Method and system for controlling a remote vehicle
US7539557B2 (en) 2005-12-30 2009-05-26 Irobot Corporation Autonomous mobile robot
US7431243B1 (en) 2006-03-23 2008-10-07 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Guidance and control for an autonomous soaring UAV
US8666661B2 (en) 2006-03-31 2014-03-04 The Boeing Company Video navigation
US7511662B2 (en) * 2006-04-28 2009-03-31 Loctronix Corporation System and method for positioning in configured environments
US8108092B2 (en) 2006-07-14 2012-01-31 Irobot Corporation Autonomous behaviors for a remote vehicle
US7822266B2 (en) 2006-06-02 2010-10-26 Carnegie Mellon University System and method for generating a terrain model for autonomous navigation in vegetation
US20100026555A1 (en) 2006-06-09 2010-02-04 Whittaker William L Obstacle detection arrangements in and for autonomous vehicles
US8355818B2 (en) 2009-09-03 2013-01-15 Battelle Energy Alliance, Llc Robots, systems, and methods for hazard evaluation and visualization
US8271132B2 (en) 2008-03-13 2012-09-18 Battelle Energy Alliance, Llc System and method for seamless task-directed autonomy for robots
US7587260B2 (en) 2006-07-05 2009-09-08 Battelle Energy Alliance, Llc Autonomous navigation system and method
US20080033645A1 (en) 2006-08-03 2008-02-07 Jesse Sol Levinson Pobabilistic methods for mapping and localization in arbitrary outdoor environments
US7725257B2 (en) 2006-09-05 2010-05-25 Honeywell International Inc. Method and system for navigation of an ummanned aerial vehicle in an urban environment
US20090177398A1 (en) 2008-01-08 2009-07-09 Trex Enterprises Corp. Angles only navigation system
WO2008153597A1 (en) 2006-12-06 2008-12-18 Honeywell International, Inc. Methods, apparatus and systems for enhanced synthetic vision and multi-sensor data fusion to improve operational capabilities of unmanned aerial vehicles
FR2910617B1 (fr) 2006-12-22 2009-03-06 Thales Sa Procede et dispositif de calcul d'une trajectoire decalee lateralement par rapport a une trajectoire de reference
US20100250022A1 (en) * 2006-12-29 2010-09-30 Air Recon, Inc. Useful unmanned aerial vehicle
US8072581B1 (en) 2007-01-19 2011-12-06 Rockwell Collins, Inc. Laser range finding system using variable field of illumination flash lidar
US20080195316A1 (en) 2007-02-12 2008-08-14 Honeywell International Inc. System and method for motion estimation using vision sensors
US20080195304A1 (en) 2007-02-12 2008-08-14 Honeywell International Inc. Sensor fusion for navigation
EP1972893A1 (en) 2007-03-21 2008-09-24 Universiteit Gent System and method for position determination
JP2008304260A (ja) 2007-06-06 2008-12-18 Mitsubishi Electric Corp 画像処理装置
DE102007032084A1 (de) 2007-07-09 2009-01-22 Eads Deutschland Gmbh Kollisions- und Konfliktvermeidungssystem für autonome unbemannte Flugzeuge (UAV)
JP2009031884A (ja) 2007-07-25 2009-02-12 Toyota Motor Corp 自律移動体、自律移動体におけるマップ情報作成方法および自律移動体における移動経路特定方法
JP2009041932A (ja) 2007-08-06 2009-02-26 Toyota Motor Corp 移動体用測位装置
US20090058723A1 (en) 2007-09-04 2009-03-05 Mediatek Inc. Positioning system and method thereof
DE102007043534A1 (de) 2007-09-12 2009-03-19 Robert Bosch Gmbh Anordnung zum Erfassen einer Umgebung
US7979174B2 (en) 2007-09-28 2011-07-12 Honeywell International Inc. Automatic planning and regulation of the speed of autonomous vehicles
US7606115B1 (en) 2007-10-16 2009-10-20 Scientific Applications & Research Associates, Inc. Acoustic airspace collision detection system
IL191615A (en) 2007-10-23 2015-05-31 Israel Aerospace Ind Ltd A method and system for producing tie points for use in stereo adjustment of stereoscopic images and a method for identifying differences in the landscape taken between two time points
ATE521504T1 (de) 2007-11-27 2011-09-15 Pilkington Italia Spa Verglasung
WO2009074654A1 (en) 2007-12-11 2009-06-18 Nemerix Sa Gnss method and receiver with camera aid
US8718838B2 (en) 2007-12-14 2014-05-06 The Boeing Company System and methods for autonomous tracking and surveillance
US8082102B2 (en) 2008-01-14 2011-12-20 The Boeing Company Computing flight plans for UAVs while routing around obstacles having spatial and temporal dimensions
US9641822B2 (en) 2008-02-25 2017-05-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for processing three-dimensional (3D) images
US8108139B1 (en) 2008-02-29 2012-01-31 Williams-Pyro, Inc. System and method for route representation with waypoint storage
WO2009118043A1 (en) 2008-03-26 2009-10-01 Genova Robot Srl A method and a device for determining of a vehicle for the autonomous driving of a vehicle, in particular a robotized vehicle
US9766074B2 (en) 2008-03-28 2017-09-19 Regents Of The University Of Minnesota Vision-aided inertial navigation
CN101445156B (zh) 2008-05-15 2011-05-25 龚文基 智能化空中机器人系统集成技术
US8239133B2 (en) 2008-07-02 2012-08-07 O2Micro, International Global positioning system and dead reckoning (GPSandDR) integrated navigation system
KR100955483B1 (ko) 2008-08-12 2010-04-30 삼성전자주식회사 3차원 격자 지도 작성 방법 및 이를 이용한 자동 주행 장치의 제어 방법
TWI408397B (zh) 2008-08-15 2013-09-11 Univ Nat Chiao Tung Automatic navigation device with ultrasonic and computer vision detection and its navigation method
US8521339B2 (en) 2008-09-09 2013-08-27 Aeryon Labs Inc. Method and system for directing unmanned vehicles
CN101403620B (zh) 2008-09-10 2013-04-24 深圳市同洲电子股份有限公司 导航装置及方法
US8818567B2 (en) 2008-09-11 2014-08-26 Deere & Company High integrity perception for machine localization and safeguarding
JP5359680B2 (ja) 2008-09-17 2013-12-04 豊田合成株式会社 燃料遮断弁
DK2343615T3 (en) 2008-10-01 2019-02-18 Murata Machinery Ltd Independent movement device
US8543265B2 (en) 2008-10-20 2013-09-24 Honeywell International Inc. Systems and methods for unmanned aerial vehicle navigation
US8538673B2 (en) 2008-10-31 2013-09-17 Czech Technical University In Prague System and method for planning/replanning collision free flight plans in real or accelerated time
US8412456B2 (en) 2008-11-06 2013-04-02 Texas Instruments Incorporated Loosely-coupled integration of global navigation satellite system and inertial navigation system: speed scale-factor and heading bias calibration
CN201331349Y (zh) 2008-12-01 2009-10-21 深圳职业技术学院 运动位移无线检测系统
CN201331348Y (zh) 2009-01-06 2009-10-21 山东科沐华信息技术有限公司 惯导组合gps车载终端
WO2010088290A1 (en) 2009-01-27 2010-08-05 Arthur Thomas D Tight optical intergation (toi) of images with gps range measurements
EP2391863B1 (en) * 2009-02-02 2020-08-05 Aerovironment Multimode unmanned aerial vehicle
US8340852B2 (en) 2009-04-29 2012-12-25 Honeywell International Inc. System and method for simultaneous localization and map building
US8977407B2 (en) 2009-05-27 2015-03-10 Honeywell International Inc. Adaptive user interface for semi-automatic operation
US8473187B2 (en) 2009-06-01 2013-06-25 Robert Bosch Gmbh Method and apparatus for combining three-dimensional position and two-dimensional intensity mapping for localization
US8265818B2 (en) 2009-06-04 2012-09-11 Defense Technologies, Inc. Open architecture command system
DE102009049849B4 (de) 2009-10-19 2020-09-24 Apple Inc. Verfahren zur Bestimmung der Pose einer Kamera, Verfahren zur Erkennung eines Objekts einer realen Umgebung und Verfahren zur Erstellung eines Datenmodells
US8566071B2 (en) 2009-10-26 2013-10-22 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Calibration and synchronization of micro air vehicle autopilots
US8913783B2 (en) 2009-10-29 2014-12-16 Sri International 3-D model based method for detecting and classifying vehicles in aerial imagery
TWI391874B (zh) 2009-11-24 2013-04-01 Ind Tech Res Inst 地圖建置方法與裝置以及利用該地圖的定位方法
IL202460A (en) 2009-12-01 2013-08-29 Rafael Advanced Defense Sys Method and system for creating a 3D view of real arena for military planning and operations
US8366054B2 (en) * 2009-12-17 2013-02-05 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Hand launchable unmanned aerial vehicle
US9097532B2 (en) 2010-01-20 2015-08-04 Honeywell International Inc. Systems and methods for monocular airborne object detection
JP5498178B2 (ja) 2010-01-21 2014-05-21 株式会社Ｉｈｉエアロスペース 無人移動体の制御方法及び無人移動体
CA2787646C (en) 2010-02-05 2016-12-13 Trimble Navigation Limited Systems and methods for processing mapping and modeling data
CN101867868B (zh) 2010-03-26 2012-11-28 东南大学 一种组合导航装置和实施方法
US8577535B2 (en) 2010-03-31 2013-11-05 Massachusetts Institute Of Technology System and method for providing perceived first-order control of an unmanned vehicle
WO2011120141A1 (en) 2010-03-31 2011-10-06 Ambercore Software Inc. Dynamic network adjustment for rigorous integration of passive and active imaging observations into trajectory determination
US8639426B2 (en) 2010-07-15 2014-01-28 George C Dedes GPS/IMU/video/radar absolute/relative positioning communication/computation sensor platform for automotive safety applications
CN101950027A (zh) 2010-08-18 2011-01-19 东莞市泰斗微电子科技有限公司 一种导航卫星信号接收模块及用于该模块的信息处理方法
US8774982B2 (en) 2010-08-26 2014-07-08 Leptron Industrial Robotic Helicopters, Inc. Helicopter with multi-rotors and wireless capability
WO2012037994A1 (en) 2010-09-23 2012-03-29 Telefonica, S.A. Method and system for calculating the geo-location of a personal device
US8676498B2 (en) 2010-09-24 2014-03-18 Honeywell International Inc. Camera and inertial measurement unit integration with navigation data feedback for feature tracking
CN102023003A (zh) 2010-09-29 2011-04-20 清华大学 基于激光探测和图像识别的无人直升机三维定位及测绘方法
US8378881B2 (en) 2010-10-18 2013-02-19 Raytheon Company Systems and methods for collision avoidance in unmanned aerial vehicles
US8712679B1 (en) 2010-10-29 2014-04-29 Stc.Unm System and methods for obstacle mapping and navigation
US9690099B2 (en) 2010-12-17 2017-06-27 Microsoft Technology Licensing, Llc Optimized focal area for augmented reality displays
JP5618840B2 (ja) 2011-01-04 2014-11-05 株式会社トプコン 飛行体の飛行制御システム
EP2482269B1 (en) 2011-01-28 2017-03-22 The Boeing Company Providing data for predicting aircraft trajectory
US8401225B2 (en) 2011-01-31 2013-03-19 Microsoft Corporation Moving object segmentation using depth images
US8711206B2 (en) 2011-01-31 2014-04-29 Microsoft Corporation Mobile camera localization using depth maps
DE102011010679A1 (de) * 2011-02-08 2012-08-09 Eads Deutschland Gmbh Unbemanntes Luftfahrzeug mit eingebautem Kollisionswarnsystem
US20120213436A1 (en) 2011-02-18 2012-08-23 Hexagon Technology Center Gmbh Fast Image Enhancement and Three-Dimensional Depth Calculation
CA2831216C (en) 2011-02-28 2018-07-24 Bradford Scott Yelland Control computer for an unmanned vehicle
US8868323B2 (en) 2011-03-22 2014-10-21 Honeywell International Inc. Collaborative navigation using conditional updates
US20120271461A1 (en) 2011-04-20 2012-10-25 Spata Gregory P Capturing environmental information
CA3044962C (en) 2011-05-06 2021-08-24 Hadal, Inc. Systems and methods for synthetic aperture sonar
JP5776324B2 (ja) 2011-05-17 2015-09-09 富士通株式会社 地図処理方法及びプログラム、並びにロボットシステム
CN102393747B (zh) 2011-08-17 2015-07-29 清华大学 无人机集群的协作交互方法
CN103256931B (zh) 2011-08-17 2014-11-26 清华大学 无人机的可视导航系统
US8972053B2 (en) 2011-08-30 2015-03-03 5D Robotics, Inc. Universal payload abstraction
US9297881B2 (en) 2011-11-14 2016-03-29 Microsoft Technology Licensing, Llc Device positioning via device-sensed data evaluation
US8582195B2 (en) * 2011-11-29 2013-11-12 General Electric Company Systems and methods for relative positioning
US9031782B1 (en) 2012-01-23 2015-05-12 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy System to use digital cameras and other sensors in navigation
DE102012201870A1 (de) 2012-02-08 2013-08-08 RobArt GmbH Verfahren zum automatischen Auslösen einer Selbstlokalisierung
US9463574B2 (en) 2012-03-01 2016-10-11 Irobot Corporation Mobile inspection robot
CN103323002B (zh) 2012-03-19 2016-04-27 联想(北京)有限公司 即时定位与地图构建方法和装置
CA2872698C (en) 2012-05-04 2018-07-24 Aeryon Labs Inc. System and method for controlling unmanned aerial vehicles
US9384668B2 (en) 2012-05-09 2016-07-05 Singularity University Transportation using network of unmanned aerial vehicles
CN102707724B (zh) 2012-06-05 2015-01-14 清华大学 一种无人机的视觉定位与避障方法及系统
JP2014002604A (ja) 2012-06-19 2014-01-09 Ricoh Co Ltd 課金システム、課金方法、課金システムを備えた機器
JP5987259B2 (ja) 2012-06-19 2016-09-07 株式会社リコー 自動運転ナビゲーションシステム
US8682521B2 (en) 2012-06-25 2014-03-25 The Boeing Company Unpredictable vehicle navigation
CN102722178B (zh) 2012-06-29 2014-02-26 山东电力集团公司电力科学研究院 用于无人机巡检带电导线的电场测量避障系统及方法
CN102749927A (zh) 2012-07-20 2012-10-24 常州大学 无人飞机自动规避障碍物的系统及其规避方法
US9441985B2 (en) 2012-07-25 2016-09-13 Rockwell Collins, Inc. Future scene generating system, device, and method for a remotely-operated vehicle
CN103576690B (zh) 2012-07-25 2016-12-21 深圳市大疆创新科技有限公司 一种无人机遥控方法及设备、无人机
US9753355B2 (en) 2012-08-17 2017-09-05 Perspective Robotics Ag Flying camera with string assembly for localization and interaction
US20140056438A1 (en) 2012-08-21 2014-02-27 Harman International Industries, Incorporated System for vehicle sound synthesis
US20150350614A1 (en) 2012-08-31 2015-12-03 Brain Corporation Apparatus and methods for tracking using aerial video
CN102854887A (zh) * 2012-09-06 2013-01-02 北京工业大学 一种无人机航迹规划和远程同步操控方法
CN203038112U (zh) * 2012-09-19 2013-07-03 苏州工业园区职业技术学院 无人机uav自动控制系统
CN202815124U (zh) 2012-10-16 2013-03-20 山东电力集团公司电力科学研究院 一种多旋翼无人机检测绝缘子装置
GB201218963D0 (en) 2012-10-22 2012-12-05 Bcb Int Ltd Micro unmanned aerial vehicle and method of control therefor
US8798922B2 (en) 2012-11-16 2014-08-05 The Boeing Company Determination of flight path for unmanned aircraft in event of in-flight contingency
CN202939489U (zh) 2012-11-28 2013-05-15 桂林飞宇电子科技有限公司 一种多旋翼自动平衡飞行控制器
US9198363B2 (en) 2012-12-12 2015-12-01 The Boeing Company Tree metrology system
US9527587B2 (en) 2012-12-19 2016-12-27 Elwha Llc Unoccupied flying vehicle (UFV) coordination
US8909391B1 (en) 2012-12-28 2014-12-09 Google Inc. Responsive navigation of an unmanned aerial vehicle to a remedial facility
CN103057712B (zh) 2012-12-31 2015-06-17 北京航空航天大学 微小型飞行机器人集成飞行控制系统
CN103116360B (zh) 2013-01-31 2015-06-17 南京航空航天大学 一种无人机避障控制方法
US9102406B2 (en) 2013-02-15 2015-08-11 Disney Enterprises, Inc. Controlling unmanned aerial vehicles as a flock to synchronize flight in aerial displays
US8989922B2 (en) 2013-03-15 2015-03-24 Azure Sky Group, LLC. Modular drone and methods for use
US9367067B2 (en) 2013-03-15 2016-06-14 Ashley A Gilmore Digital tethering for tracking with autonomous aerial robot
US9085354B1 (en) 2013-04-23 2015-07-21 Google Inc. Systems and methods for vertical takeoff and/or landing
US9037396B2 (en) 2013-05-23 2015-05-19 Irobot Corporation Simultaneous localization and mapping for a mobile robot
US8868328B1 (en) 2013-06-04 2014-10-21 The Boeing Company System and method for routing decisions in a separation management system
US8996207B2 (en) 2013-06-24 2015-03-31 Honeywell International Inc. Systems and methods for autonomous landing using a three dimensional evidence grid
CN103365299B (zh) * 2013-08-02 2015-12-23 中国科学院自动化研究所 一种无人机的避障方法及其装置
CN203397215U (zh) 2013-08-05 2014-01-15 上海久能能源科技发展有限公司 一种自锁式聚光反射定日镜
CN103970143B (zh) 2013-08-27 2017-03-29 清华大学 一种无人飞行器自主巡点飞行的智能优化方法
US20160137293A1 (en) 2013-10-15 2016-05-19 Skypersonic Enclosed drone apparatus and method for use thereof
US9234728B2 (en) 2013-11-08 2016-01-12 Lonestar Inventions, L.P. Rocket or artillery launched smart reconnaissance pod
US9158304B2 (en) 2013-11-10 2015-10-13 Google Inc. Methods and systems for alerting and aiding an emergency situation
CN104854428B (zh) 2013-12-10 2018-12-14 深圳市大疆创新科技有限公司 传感器融合
US8825226B1 (en) 2013-12-17 2014-09-02 Amazon Technologies, Inc. Deployment of mobile automated vehicles
CN103809597B (zh) 2014-02-18 2016-09-21 清华大学 无人机的飞行路径规划方法及无人机
CN103901892B (zh) 2014-03-04 2016-12-07 清华大学 无人机的控制方法及系统
US9476730B2 (en) 2014-03-18 2016-10-25 Sri International Real-time system for multi-modal 3D geospatial mapping, object recognition, scene annotation and analytics
CN103941747B (zh) 2014-03-31 2016-08-17 清华大学 无人机群的控制方法及系统
CN103941748B (zh) 2014-04-29 2016-05-25 百度在线网络技术（北京）有限公司 自主导航方法及系统和地图建模方法及系统
CN103941750B (zh) 2014-04-30 2016-08-31 东北大学 基于小型四旋翼无人机的构图装置及方法
US9354296B2 (en) 2014-05-20 2016-05-31 Verizon Patent And Licensing Inc. Dynamic selection of unmanned aerial vehicles
EP3246776B1 (en) 2014-05-30 2020-11-18 SZ DJI Technology Co., Ltd. Systems and methods for uav docking
CN103984357B (zh) 2014-05-30 2017-02-01 中国人民解放军理工大学 一种基于全景立体成像设备的无人机自动避障飞行系统
EP3060966B1 (en) 2014-07-30 2021-05-05 SZ DJI Technology Co., Ltd. Systems and methods for target tracking
CN114675671A (zh) 2014-09-05 2022-06-28 深圳市大疆创新科技有限公司 多传感器环境地图构建
JP6181300B2 (ja) 2014-09-05 2017-08-16 エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドＳｚ Ｄｊｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ 無人航空機の速度を制御するシステム
WO2016033796A1 (en) 2014-09-05 2016-03-10 SZ DJI Technology Co., Ltd. Context-based flight mode selection
CA2971410A1 (en) * 2014-12-19 2016-06-23 Aerovironment, Inc. Supervisory safety system for controlling and limiting unmanned aerial system (uas) operations
US9552736B2 (en) 2015-01-29 2017-01-24 Qualcomm Incorporated Systems and methods for restricting drone airspace access
DE102015204947B4 (de) 2015-03-19 2021-09-09 Ford Global Technologies, Llc Verfahren und Vorrichtung zum Betrieb eines wahlweise manuell steuerbaren oder zu autonomem Fahren fähigen Fahrzeugs
US9592912B1 (en) 2016-03-08 2017-03-14 Unmanned Innovation, Inc. Ground control point assignment and determination system
US11232713B2 (en) * 2020-04-30 2022-01-25 Dedrone Holdings, Inc. Systems, methods, apparatuses, and devices for identifying, tracking, and deterring unmanned aerial vehicles via ADS-B signals

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08273100A (ja) * 1995-03-17 1996-10-18 Sextant Avionique 特に地上との衝突を防止するための航空機用の衝突回避装置
US20070093945A1 (en) * 2005-10-20 2007-04-26 Grzywna Jason W System and method for onboard vision processing
US20110084162A1 (en) * 2009-10-09 2011-04-14 Honeywell International Inc. Autonomous Payload Parsing Management System and Structure for an Unmanned Aerial Vehicle
US9051043B1 (en) * 2012-12-28 2015-06-09 Google Inc. Providing emergency medical services using unmanned aerial vehicles
WO2014108026A1 (en) * 2013-01-10 2014-07-17 SZ DJI Technology Co., Ltd. Transformable aerial vehicle
CN103744430A (zh) * 2013-02-07 2014-04-23 山东英特力光通信开发有限公司 一种小型无人直升机飞行控制方法
CN203397214U (zh) * 2013-07-09 2014-01-15 国家电网公司 一种适用于山区电网巡检的专用无人直升机避障系统
CN103914077A (zh) * 2014-04-03 2014-07-09 江西洪都航空工业集团有限责任公司 一种有人/无人可选择双模飞行控制系统
CN103925920A (zh) * 2014-04-10 2014-07-16 西北工业大学 一种基于图像透视的微型无人机室内自主导航方法

Cited By (51)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018116443A (ja) * 2017-01-18 2018-07-26 住友重機械工業株式会社 検査システム
KR20190001436A (ko) * 2017-06-27 2019-01-04 광운대학교 산학협력단 다수의 무인비행체 시스템과 군집 지능을 사용한 현실 ３ｄ 공간 탐색 시스템 및 방법
KR102010568B1 (ko) * 2017-06-27 2019-08-13 광운대학교 산학협력단 다수의 무인비행체 시스템과 군집 지능을 사용한 현실 ３ｄ 공간 탐색 시스템 및 방법
JP2020526079A (ja) * 2017-06-30 2020-08-27 京セラ株式会社 共通のランダムアクセスプリアンブルを使用した接続確立方法
US12008910B2 (en) * 2017-08-04 2024-06-11 ideaForge Technology Pvt. Ltd UAV system emergency path planning on communication failure
JP2019039892A (ja) * 2017-08-29 2019-03-14 株式会社トプコン 光学情報処理装置、光学情報処理方法および光学情報処理用プログラム
JP7011908B2 (ja) 2017-08-29 2022-01-27 株式会社トプコン 光学情報処理装置、光学情報処理方法および光学情報処理用プログラム
WO2019049313A1 (ja) * 2017-09-08 2019-03-14 株式会社アガツマ 飛行体
JP2019073265A (ja) * 2017-09-14 2019-05-16 圓台科技有限公司Ｒｏｕｎｄ−Ｐ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．， Ｌｔｄ． 無人航空機の遠位制御の方法
KR102385820B1 (ko) * 2017-10-26 2022-04-12 광저우 엑스에어크래프트 테크놀로지 씨오 엘티디 내비게이션 차트 구성 방법, 장애물 회피 방법 및 장치, 단말기, 무인 항공기
JP2020535545A (ja) * 2017-10-26 2020-12-03 グアンジョウ エックスエアークラフト テクノロジー カンパニー リミテッド ナビゲーションチャート構成方法、障害物回避方法及び装置、端末、無人航空機
KR20200031165A (ko) * 2017-10-26 2020-03-23 광저우 엑스에어크래프트 테크놀로지 씨오 엘티디 내비게이션 차트 구성 방법, 장애물 회피 방법 및 장치, 단말기, 무인 항공기
WO2019116765A1 (ja) * 2017-12-11 2019-06-20 株式会社日立製作所 移動体システム及び移動体システムの制御方法
JPWO2019146577A1 (ja) * 2018-01-26 2020-11-26 株式会社Ｎｔｔドコモ 情報処理装置
JP7104071B2 (ja) 2018-01-26 2022-07-20 株式会社Ｎｔｔドコモ 情報処理装置
WO2019146578A1 (ja) * 2018-01-26 2019-08-01 株式会社Ｎｔｔドコモ 情報処理装置及び情報処理方法
WO2019146577A1 (ja) * 2018-01-26 2019-08-01 株式会社Ｎｔｔドコモ 情報処理装置
JP7058290B2 (ja) 2018-01-26 2022-04-21 株式会社Ｎｔｔドコモ 情報処理装置及び情報処理方法
JPWO2019146578A1 (ja) * 2018-01-26 2020-11-26 株式会社Ｎｔｔドコモ 情報処理装置及び情報処理方法
JP6560481B1 (ja) * 2018-02-13 2019-08-14 楽天株式会社 無人航空機制御システム、無人航空機制御方法、及びプログラム
KR101976199B1 (ko) * 2018-03-21 2019-05-07 주식회사 메이플테크 지향성 스피커를 구비한 재난 관리 드론의 제어 시스템 및 방법
KR101901819B1 (ko) * 2018-04-11 2018-11-07 한국해양과학기술원 Rov 위험 경고 및 충돌방지 시스템 및 방법
KR20190134024A (ko) * 2018-05-24 2019-12-04 주식회사 엘케이스마트 임무 수행용 무인비행체의 임무 제어방법
KR102089705B1 (ko) * 2018-05-24 2020-03-16 주식회사 엘케이스마트 임무 수행용 무인비행체의 임무 제어방법
WO2019235418A1 (ja) * 2018-06-04 2019-12-12 株式会社ナイルワークス ドローンシステム、ドローン、操縦器、ドローンシステムの制御方法、および、ドローンシステム制御プログラム
JP2020006944A (ja) * 2018-07-04 2020-01-16 ドクター エンジニール ハー ツェー エフ ポルシェ アクチエンゲゼルシャフトＤｒ． Ｉｎｇ． ｈ．ｃ． Ｆ． Ｐｏｒｓｃｈｅ Ａｋｔｉｅｎｇｅｓｅｌｌｓｃｈａｆｔ 航空機
JP2020006945A (ja) * 2018-07-04 2020-01-16 ドクター エンジニール ハー ツェー エフ ポルシェ アクチエンゲゼルシャフトＤｒ． Ｉｎｇ． ｈ．ｃ． Ｆ． Ｐｏｒｓｃｈｅ Ａｋｔｉｅｎｇｅｓｅｌｌｓｃｈａｆｔ 航空機
US11370557B2 (en) 2018-07-04 2022-06-28 Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft Aircraft
JP2020100181A (ja) * 2018-12-20 2020-07-02 ソフトバンク株式会社 通信装置、方法及びプログラム、並びに、その通信装置を有する操縦装置及び制御システム
JP2020100182A (ja) * 2018-12-20 2020-07-02 ソフトバンク株式会社 制御システム
JP2020131768A (ja) * 2019-02-13 2020-08-31 株式会社リコー 操縦システム、操縦装置、操縦制御方法、及びプログラム
JP2020141283A (ja) * 2019-02-28 2020-09-03 株式会社Ihi 移動体管理装置、移動体管理システム、および移動体の監視データ送信方法
JP7314529B2 (ja) 2019-02-28 2023-07-26 株式会社Ihi 移動体管理装置、移動体管理システム、および移動体の監視データ送信方法
CN110275543A (zh) * 2019-03-05 2019-09-24 江苏航空职业技术学院 一种基于多旋翼无人机避障方法
US11485516B2 (en) 2019-06-18 2022-11-01 Lg Electronics Inc. Precise landing method of unmanned aerial robot using multi-pattern in unmanned aerial control system and apparatus therefor
WO2020256173A1 (ko) * 2019-06-18 2020-12-24 엘지전자 주식회사 무인 항공 제어 시스템에서 멀티패턴을 이용한 무인 비행 로봇의 정밀착륙 방법 및 이를 위한 장치
WO2021009826A1 (ja) * 2019-07-16 2021-01-21 株式会社エアロネクスト 環境情報分析方法
JP7368840B2 (ja) 2019-07-16 2023-10-25 株式会社エアロネクスト 環境情報分析方法
JP2021060849A (ja) * 2019-10-08 2021-04-15 国立大学法人静岡大学 自律移動ロボットおよび自律移動ロボットの制御プログラム
CN112631269A (zh) * 2019-10-08 2021-04-09 国立大学法人静冈大学 自主移动机器人及自主移动机器人的控制程序
JP7221839B2 (ja) 2019-10-08 2023-02-14 国立大学法人静岡大学 自律移動ロボットおよび自律移動ロボットの制御プログラム
CN112631269B (zh) * 2019-10-08 2024-06-11 国立大学法人静冈大学 自主移动机器人及自主移动机器人的控制程序
JP6934116B1 (ja) * 2019-11-05 2021-09-08 楽天グループ株式会社 航空機の飛行制御を行う制御装置、及び制御方法
JP7406656B2 (ja) 2019-12-31 2023-12-27 ジップライン インターナショナル インク． 航空機の相関動作及び検知
JP7406655B2 (ja) 2019-12-31 2023-12-27 ジップライン インターナショナル インク． 航空機の音響ベースの検知及び回避
JP2023508612A (ja) * 2019-12-31 2023-03-02 ジップライン インターナショナル インク． 航空機の相関動作及び検知
JP2023508611A (ja) * 2019-12-31 2023-03-02 ジップライン インターナショナル インク． 航空機の音響ベースの検知及び回避
JP7047180B2 (ja) 2020-07-16 2022-04-04 Kddi株式会社 管理装置
JP2020187779A (ja) * 2020-07-16 2020-11-19 Kddi株式会社 飛行装置、飛行制御方法及びプログラム
JP2022036109A (ja) * 2020-07-16 2022-03-04 Kddi株式会社 管理装置
JP6994087B2 (ja) 2020-07-16 2022-01-14 Kddi株式会社 飛行装置、飛行制御方法及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
CN105517666B (zh) 2019-08-27
US20160068267A1 (en) 2016-03-10
EP3399381A1 (en) 2018-11-07
US10421543B2 (en) 2019-09-24
CN105517666A (zh) 2016-04-20
US9604723B2 (en) 2017-03-28
EP3008535A1 (en) 2016-04-20
EP3008535B1 (en) 2018-05-16
US10029789B2 (en) 2018-07-24
WO2016033796A1 (en) 2016-03-10
US11370540B2 (en) 2022-06-28
JP6278539B2 (ja) 2018-02-14
US9592911B2 (en) 2017-03-14
US20170045886A1 (en) 2017-02-16
US20190047700A1 (en) 2019-02-14
EP3008535A4 (en) 2016-08-03
US20200010194A1 (en) 2020-01-09
US20160217698A1 (en) 2016-07-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6278539B2 (ja) 状況に基づく飛行モード選択
US20210149398A1 (en) Velocity control for an unmanned aerial vehicle
US11914369B2 (en) Multi-sensor environmental mapping
CN109923492B (zh) 飞行路径确定
CN107531217B (zh) 识别或检测障碍物的设备和方法
JP6487010B2 (ja) ある環境内で無人航空機を制御する方法、ある環境のマップを生成する方法、システム、プログラムおよび通信端末

Legal Events

Date Code Title Description
A975 Report on accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005

Effective date: 20161201

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20161220

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170317

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20170620

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170920

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20171219

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180112

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6278539

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250