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開示される実施形態は、一般的にモバイルプラットフォームに関し、排他的にではないが特にモバイルプラットフォームを操作するための方法及び装置に関する。
有人ビークル及び無人ビークルなどのモバイルプラットフォームは、軍事及び民間用途のための監視、偵察、及び探査タスクを実行するために用いることができる。
例えば、無人航空機(UAV)が、周囲環境からデータを収集するためのセンサ又は目的地に配達されるべき物体などの機能的なペイロードを装備されても良い。UAVは、通常、搭載コンピュータによって自動的に、又は地上のパイロットの遠隔制御によって制御される。信頼性及び安全性は、UAV操作にとって不可欠である。しかしながら、既存のUAVは、墜落、衝突及び制御不能などの事故さらされることが多い。従って、UAVの信頼性及び安全性における改善が望まれる。
前述のことを考えると、現在利用可能な方法及び装置の欠点を克服する、モバイルプラットフォームを操作するための方法及び装置の必要がある。
本開示は、モバイルプラットフォームを操作するための装置及びモバイルプラットフォームを作製し使用するための方法に関する。
本明細書で開示される第1の態様に従って、モバイルプラットフォームを操作するための方法であって、
モバイルプラットフォームと関連するセンサコントローラと通信する第1のセンサにおける誤動作を検出することと、
検出に基づいて、センサコントローラと通信する第2のセンサに切り替えることと
を含む方法が説明される。
開示される方法の幾つかの実施形態において、検出は、モバイルプラットフォームと関連するセンサコントローラと通信する第1のセンサにおける誤動作を検出することを含み、モバイルプラットフォームは、無人航空機(UAV)を含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、切り替えは、第1のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成された第2のセンサへの切り替えを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、誤動作の検出は、第1のセンサと関連する第1のデータにおける異常を検出することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、第1のセンサと関連する第1のデータを取得することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、切り替えは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースから第1のセンサを削除することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、切り替えは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースにおける第2のセンサに切り替えることを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、切り替えは、第1のセンサと同じセンサコントローラと通信するように構成された第2のセンサをイネーブルにすることを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、方法は、検出の前に第1及び第2のセンサセンサによって生成されたそれぞれの第1及び第2のデータを取得することを更に含み、切り替えは、第2のデータを受信し、且つ第1のデータを受信しないことを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、切り替えは、第1のセンサと比較して、誤動作の原因によって異なるように影響を受ける第2のセンサを選択することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、
検出は、第1のアンテナと関連する第1の全地球測位システム(GPS)センサにおける誤動作を検出することを含み、
切り替えは、
所定の距離だけ第1のGPSセンサから離れて配置されることと、
第1のアンテナと異なるマルチパス抵抗を有する第2のアンテナと関連することと
の少なくとも1つである第2のGPSセンサを選択することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、
検出は、第1のコンパスにおける誤動作を検出することを含み、
切り替えは、
所定の距離だけ第1のコンパスから離れていることと、
第1のコンパスより地上から更に遠いことと、
第1のコンパスよりも、モバイルプラットフォームと関連する選択されたモータから更に遠いことと
の少なくとも1つにおいて配置された第2のコンパスを選択することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、方法は、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも1つのセンサによって生成されたデータを処理することを更に含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、方法は、供給されたセンサデータに基づいて、モバイルプラットフォームを制御することを更に含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、方法は、モバイルプラットフォームを制御するためのメインコントローラに、供給されたセンサデータを送信することを更に含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、処理は、
センサデータソースにおけるセンサを選択することと、
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別することと
を含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、選択は、
それぞれがそれぞれの重みと関連する、且つセンサデータ型のデータを生成するように構成されたセンサデータソースにおける2つのセンサ間でセンサを選択することであって、重みが、2つのセンサの精度に基づいていることと、
より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出する前に、より高い重みと関連するセンサを選択することと
を含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、選択は、より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出すると、2つのセンサ間のより低い重みと関連するセンサを選択することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、処理は、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、処理は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重みと、
複数のセンサにおける2つ以上の選択されたセンサ用の等しい重みと
の少なくとも1つを含む加重平均を提供することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、第1のデータが、所定の時間間隔中に一定のままだったことを検出することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、第1のデータと関連するノイズが、所定のノイズレベルより大きいことを検出することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、所定の不連続レベルより大きい、第1のデータにおける不連続を検出することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、誤動作の検出は、GPSセンサを含む第1のセンサにおける誤動作を検出することを含み、切り替えは、
GPSセンサを用いた衛星信号の損失と、
GPSセンサによる、モバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致と
の少なくとも1つの検出した際の第2のセンサへの切り替えを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、
第1のデータが、モバイルプラットフォームとそれぞれ関連する第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことと、
第3のセンサと関連するデータが、第4のセンサと関連するデータと一致することと
を含む交差検証基準を第1のデータが満たすことを検出することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、第1のデータが、交差検証基準を満たすことを検出することを含み、
第1のデータは、第1のセンサデータ型であり、
第3のセンサと関連するデータは、第1のセンサデータ型と異なる第2のセンサデータ型である。
開示される方法の幾つかの実施形態において、検出は、
第1のデータが、モバイルプラットフォームの高度を確認するための第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことであって、第1のセンサと関連する第1のデータ及び第3のセンサと関連するデータが、それぞれ、高度計データ型及び視覚走行距離計データ型の1つであることを検出することを含む。
本明細書で開示される別の態様に従って、モバイルプラットフォームと関連する、且つ第1のセンサ及び第2のセンサと通信するセンサコントローラを含むモバイルプラットフォームを操作するための装置であって、センサコントローラが、
第1のセンサにおける誤動作を検出するように、且つ
検出された誤動作に基づいて第2のセンサに切り替えるように構成された1つ又は複数のプロセッサを含む装置が説明される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、モバイルプラットフォームは、無人航空機(UAV)を含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと比較して、誤動作の原因によって異なるように影響を受ける。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、第1のセンサと関連する第1のデータにおける異常を検出するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、第1のセンサと関連する第1のデータを取得するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースから第1のセンサを削除するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースにおける第2のセンサをイネーブルにするように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと同じセンサコントローラと通信するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと比較して、誤動作の原因によって異なるように影響を受ける。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも1つのセンサによって生成されたデータを処理するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、供給されたセンサデータに基づいて、モバイルプラットフォームを制御するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、モバイルプラットフォームを制御するためのメインコントローラに、供給されたセンサデータを送信するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、
センサデータソースにおけるセンサを選択するように、且つ
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、それぞれの重みとそれぞれ関連するセンサデータソースにおける2つのセンサ間でより高い重みと関連するセンサを選択するように構成され、重みは、2つのセンサの精度に基づいている。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出すると、2つのセンサ間でより低い重みと関連するセンサを選択するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、加重平均は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重みと、
複数のセンサにおける2つ以上の選択されたセンサ用の等しい重みと
の少なくとも1つを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定のノイズレベルより大きい第1のデータと関連するノイズを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定の不連続レベルより大きい第1のデータにおける不連続を含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサは、全地球測位システム(GPS)センサを含み、第1のセンサにおける異常は、
GPSセンサを用いた衛星信号の損失と、
GPSセンサによるモバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれ変化間の不一致と
の少なくとも1つを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが交差検証基準を満たすことを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、モバイルプラットフォームとそれぞれ関連する第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことと、
第3のセンサと関連するデータが、第4のセンサと関連するデータと一致することと
を含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、第1のセンサデータ型であることと、
第3のセンサ及び第4のセンサの少なくとも1つと関連するデータが、第1のセンサデータ型と異なる第2のセンサデータ型であることと
を更に含む。
本明細書で開示される別の態様に従って、無人航空機(UAV)であって、
UAVと関連するセンサコントローラと、
センサコントローラとそれぞれ通信する第1のセンサ及び第2のセンサと、
を含み
センサコントローラが、
第1のセンサにおける誤動作を検出するように、且つ
検出された誤動作に基づいて第2のセンサに切り替えるように構成される無人航空機(UAV)が説明される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、第1のセンサと関連する第1のデータにおける異常を検出するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、第1のセンサと関連する第1のデータを取得するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースから第1のセンサを削除するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースにおける第2のセンサをイネーブルにするように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと同じセンサコントローラと通信するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも1つのセンサによって生成されたデータを処理するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、供給されたセンサデータに基づいてモバイルプラットフォームを制御するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、UAVは、モバイルプラットフォームを制御するためのメインコントローラを含み、センサコントローラは、供給されたセンサデータをメインコントローラに送信するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、
センサデータソースにおけるセンサを選択するように、且つ
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、それぞれの重みとそれぞれ関連するセンサデータソースにおける2つのセンサ間で、より高い重みと関連するセンサを選択するように構成され、且つセンサデータ型のデータを生成するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出すると、2つのセンサ間でより低い重みと関連するセンサを選択するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、加重平均は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重みと、
複数のセンサにおける2つ以上の選択されたセンサ用の等しい重みと
の少なくとも1つとを含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定のノイズレベルより大きい第1のデータと関連するノイズを含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定の不連続レベルより大きい第1のデータにおける不連続を含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第1のセンサは、全地球測位システム(GPS)センサを含み、第1のセンサにおける異常は、
GPSセンサを用いた衛星信号の損失と、
GPSセンサによる、モバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致と
の少なくとも1つを含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが交差検証基準を満たすことを含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、モバイルプラットフォームとそれぞれ関連する第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことと、
第3のセンサと関連するデータが、第4のセンサと関連するデータと一致することと
を含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、第1のセンサデータ型であることと、
第3のセンサ及び第4のセンサの少なくとも1つと関連するデータが、第1のセンサデータ型と異なる第2のセンサデータ型であることと
を更に含む。
本明細書で開示される別の態様に従って、無人航空機(UAV)を組み立てるためのキットであって、
UAVと関連するように構成されたセンサコントローラと、
センサコントローラと通信するようにそれぞれ構成された第1のセンサ及び第2のセンサと
を含み、センサコントローラが、
第1のセンサにおける誤動作を検出するように、且つ
検出された誤動作に基づいて第2のセンサに切り替えるように構成されるキットが説明される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、第1のセンサと関連する第1のデータにおける異常を検出するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、第1のセンサと関連する第1のデータを取得するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースから第1のセンサを削除するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースにおける第2のセンサをイネーブルにするように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと同じセンサコントローラと通信するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも1つのセンサによって生成されたデータを処理するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、供給されたセンサデータに基づいてモバイルプラットフォームを制御するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、キットは、モバイルプラットフォームを制御するためのメインコントローラを更に含み、センサコントローラは、供給されたセンサデータをメインコントローラに送信するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、
センサデータソースにおけるセンサを選択するように、且つ
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、それぞれの重みとそれぞれ関連するセンサデータソースにおける2つのセンサ間で、より高い重みと関連するセンサを選択するように構成され、且つセンサデータ型のデータを生成するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出すると、2つのセンサ間でより低い重みと関連するセンサを選択するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、加重平均は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重みと、
複数のセンサにおける2つ以上の選択されたセンサ用の等しい重みと
の少なくとも1つを含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定のノイズレベルより大きい第1のデータと関連するノイズを含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定の不連続レベルより大きい第1のデータにおける不連続を含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第1のセンサは、全地球測位システム(GPS)センサを含み、第1のセンサにおける異常は、
GPSセンサを用いた衛星信号の損失と、
GPSセンサによる、モバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致と
の少なくとも1つを含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが交差検証基準を満たすことを含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、モバイルプラットフォームとそれぞれ関連する第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことと、
第3のセンサと関連するデータが、第4のセンサと関連するデータと一致することと
を含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、第1のセンサデータ型であることと、
第3のセンサ及び第4のセンサの少なくとも1つと関連するデータが、第1のセンサデータ型と異なる第2のセンサデータ型であることと
を更に含む。
本明細書で開示される別の態様に従って、モバイルプラットフォームを操作するための方法用の命令を含むコンピュータプログラム製品が説明される。
本明細書で開示される別の態様に従って、モバイルプラットフォームを操作するための装置であって、
第1のセンサにおける誤動作を検出するように構成された検出モジュールと、
検出された誤動作に基づいて、第2のセンサに切り替えるように構成された切り替えモジュールと
を含む装置が説明される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、モバイルプラットフォームは、無人航空機(UAV)を含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、検出モジュールは、第1のセンサと関連する第1のデータにおける異常を検出するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、装置は、第1のセンサと関連する第1のデータを取得するように構成された取得モジュールを更に含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、切り替えモジュールは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースから第1のセンサを削除するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、切り替えモジュールは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースにおける第2のセンサをイネーブルにするように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと同じセンサコントローラと通信するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、装置は、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも1つのセンサによって生成されたデータを処理するように構成された処理モジュールを更に含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、装置は、供給されたセンサデータに基づいてモバイルプラットフォームを制御するように構成された制御モジュールを更に含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、装置は、モバイルプラットフォームを制御するためのメインコントローラに、供給されたセンサデータを送信するように構成された通信モジュールを更に含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、処理モジュールは、
センサデータソースにおけるセンサを選択するように、且つ
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、処理モジュールは、それぞれの重みとそれぞれ関連するセンサデータソースにおける2つのセンサ間でより高い重みと関連するセンサを選択するように構成され、且つセンサデータ型のデータを生成するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、処理モジュールは、より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出すると、2つのセンサ間でより低い重みと関連するセンサを選択するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、処理モジュールは、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、加重平均は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重みと、
複数のセンサにおける2つ以上の選択されたセンサ用の等しい重みと
の少なくとも1つを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定のノイズレベルより大きい第1のデータと関連するノイズを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定の不連続レベルより大きい第1のデータにおける不連続を含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサは、全地球測位システム(GPS)センサを含み、第1のセンサにおける異常は、
GPSセンサを用いた衛星信号の損失と、
GPSセンサによるモバイルプラットフォームの位置及び速度におけるそれぞれ変化間の不一致と
の少なくとも1つを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが交差検証基準を満たすことを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、モバイルプラットフォームとそれぞれ関連する第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことと、
第3のセンサと関連するデータが、第4のセンサと関連するデータと一致することと
を含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、第1のセンサデータ型であることと、
第3のセンサ及び第4のセンサの少なくとも1つと関連するデータが、第1のセンサデータ型と異なる第2のセンサデータ型であることと
を更に含む。
図が、一定の比率で作成されていないこと及び類似の構造又は機能の要素が、図の全体を通して説明のために、同様の参照数字によって一般的に表現されることに留意されたい。図が、好ましい実施形態の説明を容易にするようにのみ意図されていることにもまた留意されたい。図は、説明される実施形態の全ての態様を示すわけではなく、且つ本開示の範囲を限定しない。
センサコントローラを含むモバイルプラットフォームの実施形態を示す例示的な図である。
図1のモバイルプラットフォームを操作するための方法の実施形態を示す例示的なトップレベルブロックフローチャートである。
図1のモバイルプラットフォームの代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するように構成される。
図1のモバイルプラットフォームの別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、複数のセンサと結合される。
図1のモバイルプラットフォームの別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、モバイルプラットフォームと関連するメインコントローラにセンサデータを送信するように構成される。
図1のモバイルプラットフォームの更に別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、モバイルプラットフォームから遠隔に位置する。
図2の方法の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、センサデータ型のセンサデータが供給される。
図2の方法の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、方法は、第1のセンサによって供給される第1のデータにおける異常を検出することを含む。
図2の方法に従って第1のセンサにおける誤動作を検出する前のセンサデータソースの実施形態を示す例示的な図である。
図2の方法に従って第1のセンサにおける誤動作を検出した後の図9のセンサデータソースの実施形態を示す例示的な図である。
図7の方法の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、センサデータソースにおけるセンサが選択される。
図7の方法の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均が提供される。
図1のモバイルプラットフォームの別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、複数のモジュールを含む。
本開示は、以前の方法及び装置の欠点を克服する、モバイルプラットフォームを操作するための方法及び装置を説明する。
現在利用可能な方法及び装置が、モバイルプラットフォームを操作する際の高信頼性を保証できないので、モバイルプラットフォームを操作する際の信頼性を改善する、且つ/又はモバイルプラットフォームに対する事故若しくは損傷を防ぐ方法及び装置は、望ましいと分かり、且つ事故の確率が高くなる傾向にあり、安全動作が重要な厳しい条件下で用いられるモバイルプラットフォームなどの広範囲な用途のための基礎を提供することができる。この結果は、本明細書で開示される実施形態に従い、図1に示されているようなモバイルプラットフォーム100によって達成することができる。
モバイルプラットフォーム100の例は、限定するわけではないが、自転車、自動車、トラック、船、ボート、列車、ヘリコプタ、航空機、それらの様々なハイブリッドなどを含むことができる。幾つかの実施形態において、モバイルプラットフォーム100は、無人航空機(UAV)である。口語では「ドローン」と呼ばれるが、UAVは、飛行が自動的に又は遠隔パイロットによって(時には両方)制御されるビークル上に人間のパイロット(又は操縦者)のいない航空機である。UAVは、今や、データ収集又は配達などの様々な空中動作を含む民間用途において利用の増加を見い出している。現在のシステム及び方法は、限定するわけではないが、クワッドコプター(クワッドロータヘリコプタ又はクワッドロータとも呼ばれる)、シングルロータ、デュアルロータ、3ロータ、6ロータ及び8ロータ回転翼航空機UAV、固定翼UAV、及びハイブリッド回転翼航空機−固定翼UAV含む多くのタイプのUAVに適している。
モバイルプラットフォーム100は、モバイルプラットフォーム100を操作するためのセンサコントローラ200を含むことができる。センサコントローラ200は、データ取得、データ処理、及び/又はセンサコントローラ200の機能を実行するために本明細書で説明される任意の他の機能及び操作を実行するためのプロセッサ211を含むことができる。限定するわけではないが、プロセッサ211は、1つ又は複数の汎用マイクロプロセッサ(例えばシングル及び/又はマルチコアプロセッサ)、特定用途向けIC、特定用途向け命令セットプロセッサ、グラフィックス処理ユニット、物理処理ユニット、デジタル信号処理ユニット、コプロセッサ、ネットワーク処理ユニット、オーディオ処理ユニット、暗号化処理ユニットなどを含むことができる。単に説明のために、シングルプロセッサ211を含むように示されているが、センサコントローラ200は、任意の適切な数の同一の且つ/又は異なるプロセッサ211を含むことができる。
或る例において、プロセッサ211は、モバイルプラットフォーム100における周辺機器と通信するように構成された1つ又は複数のマイクロプロセッサを含むことができる。例示的な周辺機器は、センサ300を含むことができる。マイクロプロセッサは、1つ又は複数の集積回路上でコンピュータの中央処理ユニット(CPU)の機能を組み込むコンピュータプロセッサを含むことができる。マイクロプロセッサは、デジタルデータを入力として受信し、メモリ(図示せず)に記憶された命令に従ってデジタルデータを処理し、且つ結果を出力として供給する多目的及び/又はプログラマブルデバイスとすることができる。マイクロプロセッサは、2進法で表現される数及び符号に基づいて動作することができる。例えば、センサコントローラ200は、センサ300からのデータを入力として受信し、メモリに記憶された命令に従ってデータを処理し、且つデータを処理した結果を出力として供給する。センサコントローラ200は、本開示で開示される機能を実行するようにプログラムすることができる。
例示的なマイクロプロセッサは、演算論理ユニット(ALU)及び/又は制御論理セクションを含んでも良い。ALUは、数学的計算、及びAND又はORなどの論理演算を実行することができる。制御論理セクションは、メモリから命令演算コードを検索し、且つ命令を実行するために必要なALUの演算シーケンスを開始することができる。
センサコントローラ200は、1つ又は複数のセンサ300と通信するように構成することができる。図1に示されているように、例えば、センサ300は、第1のセンサ301及び/又は第2のセンサ302を含むことができる。第1のセンサ301及び/又は第2のセンサ302は、モバイルプラットフォーム100と関連付けることができる。即ち、第1のセンサ301及び/又は第2のセンサ302は、モバイルプラットフォーム100と関連するデータを取得するように構成することができる。第1のセンサ301及び/又は第2のセンサ302は、モバイルプラットフォーム100に搭載されて、且つ/又はモバイルプラットフォーム100から遠隔に位置することができる。
第1のセンサ301及び第2のセンサ302のそれぞれは、モバイルプラットフォーム100及び/又はモバイルプラットフォーム100を囲む環境の特徴を検出し、それらのデータを生成し、且つセンサコントローラ200にデータを送信するように構成することができる。第2のセンサ302は、第1のセンサ301と関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成することができる。一例において、第1のセンサ301によって生成されるデータは、第2のセンサ302によって生成されるデータと同じセンサデータ型とすることができる。第1のセンサ301は、第2のセンサ302と同じセンサ型とすることができる。
別の例において、第2のセンサ302は、第1のセンサ301と関連するデータと同じセンサデータ型であるデータのサブセットを含むデータを生成するように構成することができる。
単に説明のために、第1のセンサ301及び第2のセンサ302を含むように説明されているが、センサ300は、限定するわけではないが、第3のセンサ、第4のセンサ、第5のセンサなど、任意の適切な数の同一の且つ/又は異なるセンサを含むことができる。
センサデータ型は、センサと関連するデータの特徴を含む記述を指すことができる。特徴は、データと関連する或る機能及び/又は特性を含むことができる。
例えば、センサデータ型は、データと関連する技術を示すことができる。1つの実例的な例において、第1のセンサ301及び第2のセンサ302のそれぞれは、全地球測位システム(GPS)センサを含むことができる。従って、第1のセンサ301及び第2のセンサ302のそれぞれは、GPSセンサデータを生成することができる。第1のセンサ301及び第2のセンサ302と関連するそれぞれのデータは、同じセンサデータ型とすることができ、センサデータ型は、GPSセンサデータ型とすることができる。
例えば、センサデータ型は、データと関連する使用を示すことができる。1つの実例的な例において、第1のセンサ301及び第2のセンサ302のそれぞれは、全地球測位システム(GPS)センサを含むことができる。第1のセンサ301及び第2のセンサ302のそれぞれは、モバイルプラットフォーム100の速度を計算するために使用されるデータを生成することができる。第1のセンサ301及び第2のセンサ302と関連するそれぞれのデータは、同じセンサデータ型とすることができ、センサデータ型は、速度データ型とすることができる。
一般的に、センサは、或るセンサ型とすることができる。「センサ型」は、センサの特徴を含む記述を指すことができる。特徴は、センサと関連する或る機能及び/又は特性を含むことができる。或る例において、データのセンサデータ型は、データを生成するセンサのセンサ型と一致することができる。例えばコンパス、即ちコンパス型のセンサは、コンパスデータ型のデータを生成し得る。
図2は、図1のモバイルプラットフォーム100を操作するための方法1000の実施形態を示す例示的なトップレベルブロックフローチャートである。図2に示されているように、モバイルプラットフォーム100(図1に示されている)と関連するセンサコントローラ200(図1に示されている)と通信する第1のセンサ301(図1に示されている)における誤動作が、1100で検出される。センサコントローラ200は、第1のセンサ301における誤動作を検出するように構成することができる。
センサコントローラ200は、検出に基づいて、センサコントローラ200と通信する第2のセンサ302(図1に示されている)に1200で切り替えることができる。第2のセンサ302への切り替えは、モバイルプラットフォーム100を制御するためのセンサデータソースにおける第2のセンサ302に切り替えることを含むことができる。センサデータソースは、誤動作していないセンサ300を少なくとも部分的に識別できるリストを指すことができる。
第2のセンサ302は、第1のセンサ301における誤動作を検出する前にセンサデータソースに存在することができる。一例において、第2のセンサ302への切り替えは、センサデータソースにおいて第2のセンサ302をイネーブルにすることを含むことができる。即ち、第2のセンサ302は、センサデータソースにおいてアイドル状態でいることができる。第1のセンサ301における誤動作を検出した後で、第2のセンサ302は、オンに切り替えられ、且つ第2のデータを収集することができる。センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するために第2のデータを用いることができる。別の例において、第2のセンサ302への切り替えは、第1のセンサによって生成された第1のデータから第2のセンサ302によって生成された第2のデータへの切り替えを含むことができる。即ち、第2のセンサ302は、センサデータソースにおけるセンサコントローラ200にデータを送信することができるが、しかしセンサコントローラ200は、第2のデータを用いるか又は用いないことを選択しても良い。第1のセンサ301における誤動作を検出した後で、センサコントローラ200は、第2のデータを用いることができる。
追加及び/又は代替として、第2のセンサ302は、第1のセンサ301における誤動作を検出する前に、センサデータソースに存在しないことができる。その場合に、第2のセンサ302への切り替えは、第2のセンサ302をセンサデータソースに追加することを含むことができる。第1のセンサ301における誤動作を検出した後で、第2のセンサ302は、センサデータソースに追加され(且つ/又は含まれ)、且つ検出データを収集することができる。センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するために第2のデータを用いることができる。
図1に示されているように、第2のセンサ302は、第1のセンサ301と同じセンサコントローラ200と通信するように構成することができる。従って、切り替えは、センサコントローラ200を切り替えることなく、第2のセンサ302に切り替えることを含むことができる。即ち、第2のセンサ302への切り替えの前に、センサコントローラ200は、第1のセンサ301のセンサデータ型のようなセンサデータ型のデータを取得することができる。第2のセンサ302への切り替え後に、同じセンサコントローラ、即ちセンサコントローラ200は、同じセンサデータ型のデータを第2のセンサ302から取得することができる。
追加及び/又は代替として、第1のセンサ301及び第2のセンサ302は、同じセンサ型のデータを且つ/又は同時にセンサコントローラに200に供給してもしなくても良い。一例において、センサコントローラ200が、第1のセンサ301における誤動作を1100で検出する前に、第2のセンサ302は、第1のセンサ301のセンサデータ型と同じセンサデータ型のデータを供給するように動作することができる。センサコントローラ200が、第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第1のセンサ301によって供給されるデータの代わりに、第2のセンサ302によって供給されるデータを用いることができる。
別の例において、第2のセンサ302は、センサコントローラ200が第1のセンサ301における誤動作を検出する前には、最初はアイドル状態でいることができる。センサコントローラ200が、第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第1のセンサ301によって供給されるデータの代わりに、第2のセンサ302によって供給されるデータを用いるために、第2のセンサ302を活性化することができる。
前述のように、第2のセンサ302は、第1のセンサ301と関連するデータと同じセンサデータ型であるデータのサブセットを含むデータを生成するように構成することができる。例えば、第2のセンサ302は、第1のセンサ301と関連するデータと同じセンサデータ型である第1のデータサブセット、及び第1のセンサ301と関連するデータと異なるセンサデータ型である第2のデータサブセットを生成することができる。従って、第2のセンサ302は、センサコントローラ200が第1のセンサ301における誤動作を検出する前に、アイドル状態でいるか、又は第1若しくは第2のデータサブセットの少なくとも1つを供給することができる。センサコントローラ200が、第1のセンサ301における誤動作を検出すると、第2のセンサ302は、第1のセンサ301によって供給されるデータの代わりに用いられる第1のデータサブセットを少なくとも供給することができる。
追加及び/又は代替として、第2のセンサ302は、第1のセンサ301によって供給されるデータと同じセンサデータ型のデータサブセットをセンサコントローラ200を供給することができる。誤動作を検出する前に、センサコントローラ200は、第1のセンサ301及び第2のセンサ302によってそれぞれ供給される第1及び第2のデータを取得することができる。センサコントローラ200は、誤動作を検出するために(図8の1125で示されている)、第1のセンサ301及び第2のセンサ302によってそれぞれ供給される第1及び第2のデータを比較することができる。第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第1のデータを排除するデータを受信することができる。例えば、センサコントローラ200は、第2のセンサ302によって生成された第2のデータを受信することができるが、しかし第1のセンサ301によって生成された第1のデータを受信することができない。センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するための後続のセンサ融合プロセス用に第2のデータを用いることができる。
図3は、図1のモバイルプラットフォーム100の代替の実施形態を示す例示的な図である。図3に示されているように、モバイルプラットフォーム100は、メインコントローラ400を更に含むことができる。メインコントローラ400は、データ取得、データ処理、及びモバイルプラットフォーム100の動作を制御するための任意の他の機能及び操作を実行するように構成することができる。例示的な動作は、操縦、上昇、降下、及び/又はモバイルプラットフォーム100によって実行される任意の他の動作を含むことができる。メインコントローラ400は、モバイルプラットフォーム100に搭載して設置することができる。
図3に示されているように、モバイルプラットフォーム100を操作するための装置は、メインコントローラ400と少なくとも部分的に統合することができる。即ち、センサコントローラ200は、メインコントローラ400と少なくとも部分的に統合することができる。従って、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するように更に構成することができる。
追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、プロセッサ211と結合されるように構成された通信モジュール212を含むことができる。通信モジュール212は、デジタル通信インターフェース及び/又はアナログ通信インターフェースを含むことができる。
通信モジュール212は、第1のセンサ301及び/又は第2のセンサ302とデータ及び/又は制御信号を交換するように構成することができる。通信モジュール212は、電子デバイスとの有線又は無線接続を介してデータを受信及び/又は送信するための無線周波数(若しくはRF)回路又は任意の他の適切なハードウェア及びハードウェアに指示する任意の適切なソフトウェアを含むことができるトランシーバ、送信機及び/又は受信機を含むことができる。
通信モジュール212は、1つ又は複数の外部通信ポート(図示せず)を通じて、センサコントローラ200と、センサ300などの他のデバイスとの間の通信を容易にすることができ、且つまたトランシーバ及び/又は外部通信ポートによって受信されたデータを処理するための様々なソフトウェアコンポーネントを含むことができる。
外部通信ポートは、電気デバイスを結合するための任意の適切な電気的及び/又は機械的コネクタを含み、電気デバイス間の通信を実現することができる。外部通信ポートは、他のデバイスに直接又はネットワーク(例えば、インターネット、無線LAN等)を通じて間接的に結合するように適合させることができる。例示的な外部通信ポートは、ユニバーサルシリアルバス(USB)、FIREWIRE、プリント回路基板(PCB)などを含むことができる。
一般的に、RF回路は、限定するわけではないが、アンテナ、少なくとも1つの増幅器、チューナ、1つ又は複数の発振器、ユーザ加入者識別モジュール(SIM)カード、トランシーバ、結合器、LNA(即ち低ノイズ増幅器)、送受切換器等を含むことができる。更に、RF回路は、無線通信ネットワークを介して他のデバイスと通信することができる。無線通信は、限定するわけではないが、GSM(グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーションズ)、GPRS(汎用パケット無線サービス)、CDMA(符号分割多元接続)、WCDMA(広帯域符号分割多元接続)、LTE(ロングタームエボリューション)、電子メール、SMS(ショートメッセージサービス)を含む任意の通信規格又はプロトコルを用いることができる。
単に説明のために、単一の通信モジュール212を含むように説明したが、センサコントローラ200は、任意の適切な数の同一の且つ/又は異なる通信モジュール212を含むことができる。
センサコントローラ200は、メモリ(図示せず)を更に含むことができる。メモリは、高速ランダムアクセスメモリ(RAM)を含んでも良く、且つまた1つ又は複数の磁気ディスク記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の不揮発性固体メモリデバイスなどの不揮発性メモリを含んでも良い。メモリは、センサ300によってセンサコントローラ200に送信されたデータ及び本開示において開示される方法を実行するための符号化された命令を記憶するように構成することができる。
プロセッサ211、通信モジュール212、及び/又はメモリは、無線で且つ/又は1つ又は複数の通信バス若しくは信号線219を通じて互いに通信することができる。
モバイルプラットフォーム100は、モバイルプラットフォーム100が移動できるようにする機械的運動を生成するように構成された1つ又は複数のモータ500を更に含むことができる。追加及び/又は代替として、モバイルプラットフォーム100は、1つ又は複数のモータコントローラ(図示せず)を含むことができる。各モータコントローラは、対応するモータ500及び/又はメインコントローラ400と結合することができる。モータコントローラは、メインコントローラ400からの命令に基づいて、モータ500を駆動するための信号を生成するように構成することができる。
一般的に、メインコントローラ400は、センサ300によって生成されたデータに基づいて、モバイルプラットフォーム100を操作することができる。それぞれのセンサ300によって生成されたデータは、個々に用いるか、且つ/又は検出結果を形成するために組み合わせることができる。一般的に、検出結果は、「センサ融合」としてもまた知られている、多数のセンサによってそれぞれ取得されたセンサデータを組み合わせることによって生成することができる。例えば、センサ融合は、GPSセンサとして、慣性センサ、視覚センサ、ライダー、超音波センサなどを含む異なるセンサ型によって取得されたセンサデータを組み合わせるために用いることができる。別の例として、センサ融合は、絶対測定データ(例えば、GPSセンサデータなど、GPSセンサに関係して供給されるデータ)及び相対測定データ(例えば、視覚検出データ、ライダーデータ又は超音波検出データなど、局所座標系に関係して供給されるデータ)など、異なる型のセンサデータを組み合わせるために用いることができる。センサ融合は、個別のセンサ型と関連する制限又は不正確さを補償するために用いられ、それによって、最終検出結果の精度及び信頼性を改善することができる。
例示的な検出結果は、モバイルプラットフォーム100の速度、高度、加速度、ヨー角及び/又は位置を含むことができる。検出結果に基づいて、メインコントローラ400は、様々な操作を実行するようにモバイルプラットフォーム100に命令することができる。例示的な操作は、ホバリング位置からの偏差を補償するために速度を調整すること、或る目的地に向けて移動すること、障害物から離れるように移動することなどを含むことができる。
図4は、図1のモバイルプラットフォーム100の別の代替の実施形態を示す例示的な図である。図4に実例として示されているように、センサ300は、センサ311〜382を含むことができる。
センサ300は、GPSセンサ311、312を含むことができる。GPSセンサ311、312は、複数のGPS衛星への遮るもののない見通し線がある、位置、速度及び/又は時間情報を提供する宇宙ベースナビゲーションシステムを含むことができる。
センサ300は、コンパス321、322を含むことができる。コンパス321、322は、ナビゲーション及び地理的な基本方位に対する方向を示す方位用に用いられる器具を含むことができる。例示的なコンパス321、322は、磁気コンパスを含むことができる。
センサ300は、加速度計331、332を含むことができる。加速度計331、332は、適切な加速度(及び/又は「g力」)を測定するように構成することができる。加速度計の単軸又は多軸モデルは、適切な加速度の大きさ及び方向をベクトル量として検出することができ、且つ抵抗媒体における方位(何故なら重量方向が変わるから)、座標加速度(それがg力又はg力における変化を生成する限り)、振動、衝撃、及び降下を検出するために用いることができる。例示的な加速度計321、322は、3軸加速度計を含むことができる。
一例において、加速度計321、322は、モバイルプラットフォーム100の加速度を取得することができる。メインコントローラ400は、モバイルプラットフォーム100の速度及び/又は位置データを取得するために加速度を統合するように構成することができる。センサ融合プロセスを介して、メインコントローラ400は、モバイルプラットフォーム100の速度及び/又は位置を判断するために、かかる速度及び/又は位置データを、GPSセンサ311、312によって取得されたモバイルプラットフォーム100の速度及び/又は位置データと組み合わせることができる。
センサ300は、ジャイロスコープ341、342を含むことができる。ジャイロスコープ341、342は、モバイルプラットフォーム100と関連するピッチ、ロール及び/又はヨー姿勢角を検出及び/又は測定することができる。
一例において、ジャイロスコープ341、342は、モバイルプラットフォーム100のヨー角を取得することができる。センサ融合プロセスを介して、メインコントローラ400は、モバイルプラットフォーム100のヨー角を決定するために、かかるヨー角をコンパス321、322によって測定されたヨー角と組み合わせるように構成することができる。
センサ300は、高度計351、352を含むことができる。高度計351、352は、気圧高度計及び/又は気圧計を含むことができる。高度計351、352は、モバイルプラットフォーム100と関連する高度を測定するように構成することができる。例示的な高度計351、352は、気圧を測定することによって高度を確認するように構成することができる。
センサ300は、視覚走行距離計361、362を含むことができる。視覚走行距離計361、362は、関心のある対象物の画像(単複)を捕捉、処理及び分析することによって、モバイルプラットフォーム100と関連する位置、速度及び/又は加速度を測定することができる。例示的な視覚走行距離計361、362は、単一カメラ及び/又はステレオカメラを含むことができる。
センサ300は、超音波センサ371、372を含むことができる。超音波センサ371、372は、高周波で超音波を放射し、且つ超音波エコーを評価することができ、超音波エコーは、障害物による反射後に戻って受信される。超音波信号の送信とエコーの受信との間の時間経過に基づいて、モバイルプラットフォーム100から障害物までの距離を決定することができる。
センサ300は、ライダー381、382を含むことができる。ライダー381、382は、対象物の範囲、高度、方向、又は速度を決定するために、レーザからの紫外線、可視光又は近赤外光を用いる対象物検出システムを含むことができる。従って、ライダー381、382は、モバイルプラットフォーム100の高度、方向及び/又は速度を取得するように構成することができる。
図4に示されているように、センサ311〜382は、複数のセンサ群310〜380を形成することができる。各センサ群内のセンサ300は、同じセンサデータ型のデータを生成するように構成される。各センサ群は、第1のセンサ301及び第2のセンサ302を含むことができる。例えば、図4に示されているように、センサ群320において、加速度計331、332は、それぞれ、第1のセンサ301及び第2のセンサ302とそれぞれすることができる。
センサ311〜382は、単に説明のために図4に示されている。或るセンサ300は、省略されても良く、他のセンサ300は、含まれても良い。
更に、或るセンサ300は、他のセンサ300と少なくとも部分的に統合されても良い。一例において、加速度計321及び/又はジャイロスコープ341は、6自由度(6−DOF)慣性測定ユニット(IMU)(図示せず)に少なくとも部分的に統合することができる。従って、6−DOF IMUの加速度計321は、センサ群320に属しても良く、6−DOF IMUのジャイロスコープ341は、センサ群340に属しても良い。
別の例において、加速度計321は、3つの単軸加速度計(図示せず)を含むことができる。加速度計322は、単一の3軸加速度計を含むことができる。加速度計321、322は、加速度データ型である、同じセンサデータ型のデータを生成することができる。従って、加速度計321、322は、両方ともセンサ群320に属することができる。
即ち、センサ群310〜380の各センサ群内におけるセンサは、同一のセンサである必要はない。一センサ群は、同じセンサデータ型のデータを生成するように構成された2つのセンサを含んでも良い。
更に、図4は、センサ群310〜380の各センサ群に2つのセンサが含まれているように示すが、限定ではなく2つを超えるセンサが、センサ群310〜380の各センサ群に含まれ得る。例えば、センサ群340は、ジャイロスコープ341、342(図示せず)の他に、もう1つのジャイロスコープ(図示せず)を含むことができる。
図5は、図1のモバイルプラットフォーム100の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100と関連するメインコントローラ400にセンサデータを送信するように構成される。図5において、センサコントローラ200及びメインコントローラ400は、少なくとも部分的に分離され、互いに通信することができる。
センサコントローラ200は、センサ300からデータを収集するように構成することができる。センサコントローラ200は、センサデータを供給するために、センサ300からのデータを処理することができる。センサデータ型の「センサデータ」は、対応するセンサデータ型を表すデータを含むことができ、且つセンサ300によって生成された対応するセンサデータ型のデータを処理した結果を含むことができる。センサコントローラ200は、バス219及び/又は通信モジュール212を介して、かかる結果をメインコントローラ400に送信し、メインコントローラ400が、その結果を用いてセンサ融合プロセスを実行するようにすることができる。従って、メインコントローラ400は、センサ300のいずれかが誤動作しているかどうかを判断する必要なしに、供給される「センサデータ」を直接用いることができる。
センサコントローラ200及びメインコントローラ400が、(図4に示されているように)少なくとも部分的に統合される場合に、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するために、「センサデータ」を個別に用いるか、且つ/又は「センサデータ」をセンサ融合プロセスで処理することができる。
図6は、図1のモバイルプラットフォーム100の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100から遠隔に位置する。センサコントローラ200は、通信モジュール212を介し、有線及び/又は無線通信によって、センサ300及び/又はメインコントローラ400と通信することができる。追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100と関連する遠隔コントローラ(図示せず)と少なくとも部分的に統合することができる。
図7は、図2の方法1000の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートである。図7に示されているように、任意選択的に、第1のセンサ301及び第2のセンサ302は、1010で初期化される。センサコントローラ200は、第1のセンサ301及び第2のセンサ302を初期化するように構成することができる。初期化プロセス中に、センサコントローラ200は、センサ300のパラメータ用の初期値を割り当て、且つ/又はセンサ300から初期パラメータを取得することができる。センサコントローラ200は、センサ300とセンサコントローラ200との間の通信が機能しているかどうかを判断することができる。例えば、センサコントローラ200が、1つのセンサ300から応答を受信できない場合に、センサコントローラ200は、センサ300が誤動作し、且つ誤動作しているセンサ300と関連するデータが、センサ融合プロセス用に使用されるべきでないことを決定することができる。従って、センサコントローラ200は、誤動作しているセンサ300を含む同じセンサ群におけるセンサ300に切り替えることができる。
図4は、1つを超えるセンサ300を含むようにセンサ群を示す。有利なことに、たとえ1つのセンサ300が誤動作を有しても、モバイルプラットフォーム100は、やはり操作され得る。
図7に示されているように、誤動作の検出(図2の1100に示されている)は、第1のセンサ301と関連する第1のデータを取得することを含むことができる。第1のデータは、第1のセンサ301によって生成されたデータを指すことができる。図7に示されているように、第1のセンサ301と関連する第1のデータは、1110で取得することができる。センサコントローラ200は、通信モジュール212を介して、第1のセンサ301から第1のデータを取得及び/又は受信するように構成することができる。
誤動作の検出(図2の1100に示されている)は、第1のセンサ301と関連する第1のデータにおける異常を検出することを含むことができる。図7に示されているように、第1のセンサ301と関連する第1のデータにおける異常は、1120で検出することができる。センサコントローラ200は、第1のデータにおける異常を検出するように構成することができる。
図8は、図2の方法1000の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートである。図8は、第1のデータにおける異常を検出するための例示的なプロセスを示す。図8に示されているように、第1のセンサ301と関連する第1のデータは、1110で取得される。センサコントローラ200は、1つ又は複数の異常基準に対して、1121〜1125で第1のデータを評価することができる。
センサコントローラ200は、第1のデータが更新に失敗したかどうかを1121で判断するように構成することができる。例えば、第1のデータが、所定の時間間隔中に一定のままだった場合に、センサコントローラ200は、第1のデータが更新に失敗したと断定することができる。第1のデータが更新に失敗した場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されるか且つ/又は存在すると1129で判断するように構成することができる。第1のデータが更新に失敗していない場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第1のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、異常の検出は、第1のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを検出することを含むことができる。
第1のセンサ301が誤動作すると、第1のデータは、その中に1つ又は複数の異常を有する可能性がある。第1のデータの1つの例示的な異常は、更新の失敗である。例えば、加速度計331(図4に示されている)は、小さな微小電子機械システム(MEMS)で作製することができ、且つ試験質量(また地震質量として知られている)を備えた片持ち梁を含むことができる。加速度計331が、機械的な衝撃を経験すると、MEMSチップ内の超小型電子構造が、損傷される可能性がある。追加及び/又は代替として、加速度計331とセンサコントローラ200との間の通信は、切断することができる。従って、加速度計331からの第1のデータは、更新することができず、且つ/又は或る時間間隔にわたってセンサコントローラ200に同じ加速度値を供給する可能性がある。
所定の時間間隔は、異常の検出前に定義された任意の適切な時間間隔とすることができる。センサコントローラ200は、第1のデータを評価するために所定の時間間隔を用いるように構成することができる。例えば、所定の時間間隔は、クロックチック単位とすることができる。非限定的な例において、所定の時間間隔は、66MHzで作動するコンピュータシステムクロック用の20クロックチックとすることができる。
センサコントローラ200は、第1のデータが異常ノイズを有するかどうかを1122で判断するように構成することができる。例えば、第1のデータと関連するノイズが、所定のノイズレベルより大きい場合に、センサコントローラ200は、第1のデータが異常ノイズを有すると判断することができる。第1のデータが異常ノイズを有する場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されるか且つ/又は存在すると1129で判断するように構成することができる。第1のデータが異常ノイズを有しない場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第1のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、異常の検出は、第1のデータと関連するノイズが所定のノイズレベルより大きいことを検出することを含むことができる。
第1のデータの1つの例示的な異常は、異常ノイズである。例えば、高度計351(図4に示されている)は、MEMSから作製することができる。高度計351が機械的な衝撃を経験すると、MEMSチップ内の超小型電子構造は、損傷される可能性があり、それは、高度計351からの第1のデータに異常に高いノイズを有させる可能性がある。例えば、高度計351は、正常に機能している場合に1メートル未満のノイズレベルを有することができ、従って、8メートルから9メートルにわたるノイズは、異常に高い可能性がある。第1のデータにおける異常ノイズが、正常データとしてメインコントローラ400によって用いられると、UAVは、高度を著しく変更することによって反応し、不安定な動作に帰着する可能性がある。
所定のノイズレベルは、異常の検出前に、且つ第1のデータの正常なノイズレベルに基づいて定義される任意の適切なノイズレベルとすることができる。センサコントローラ200は、第1のデータを評価するために所定のノイズレベルを用いるように構成することができる。非限定的な例において、高度計351用の所定のノイズレベルは、1メートルとすることができる。
センサコントローラ200は、第1のデータが異常な不連続を有するかどうかを1123で判断するように構成することができる。例えば、所定の不連続レベルより大きい第1のデータにおける不連続の場合に、センサコントローラ200は、第1のデータが異常な不連続を有すると判断することができる。第1のデータが、異常な不連続を有する場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されるか且つ/又は存在すると1129で判断するように構成することができる。第1のデータが異常な不連続を有しない場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第1のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、異常の検出は、所定の不連続レベルより大きい第1のデータにおける不連続を検出することを含むことができる。
第1のデータの1つの例示的な異常は、異常な不連続である。例えば、UAVが150mの高度にあるときに高度計351が誤動作を開始した場合に、高度計351は、1000mの高度と関連する第1のデータを生成する可能性がある。かかる不連続は、第1のデータが異常を有することを示すことができる。
所定の不連続レベルは、異常の検出前に、且つ第1のデータの正常な不連続レベルに基づいて定義される任意の適切な不連続レベルとすることができる。センサコントローラ200は、第1のデータを評価するために所定のノイズレベルを用いるように構成することができる。
第1のセンサ301が、GPSセンサ(例えば、第1のGPSセンサ311)を含む場合に、センサコントローラ200は、第1のデータがGPS異常を有するかどうかを1124で判断するように構成することができる。例えば、第1のデータが、第1のGPSセンサ311を用いた衛星信号の損失を示す場合に、センサコントローラ200は、第1のデータが、GPS異常を有すると判断することができる。追加及び/又は代替として、第1のデータが、第1のGPSセンサ311によるモバイルプラットフォーム100の位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致を有する場合に、センサコントローラ200は、第1のデータがGPS異常を有すると判断することができる。
第1のデータが、GPS異常を有する場合に、センサコントローラ200は、第1のデータにおいて異常が検出されるか且つ/又は存在することを1129で判断するように構成することができる。第1のデータが、GPS異常を有しない場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第1のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、第1のセンサ301が、第1のGPSセンサ311を含む場合に、誤動作及び/又は異常の検出は、第1のGPSセンサ311を用いた衛星信号の損失、及び/又はGPSセンサによるモバイルプラットフォーム100の速度及び位置のそれぞれの変化間の不一致を含むGPS異常を検出することを含むことができる。
第1のGPSセンサ311と関連する第1のデータの1つの例示的な異常は、GPS異常を含むことができる。例えば、モバイルプラットフォーム100が、十分な衛星信号のない位置にある場合に、第1のGPSセンサ311からの第1のデータは、不正確である可能性がある。
更に、第1のGPSセンサ311が、速度変化と一致しない位置変化を提供する場合に、第1のGPSセンサ311は、誤動作している可能性がある。例えば、UAVの位置が、2秒の時間間隔内に西の方に移動し、一方でUAVの速度が、同じ時間間隔内に東方向にあることを第1のGPSセンサ311が示す場合に、第1のデータは、モバイルプラットフォーム100の位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致を有する。かかるGPS異常は、モバイルプラットフォーム100が間違った方向に移動していることに帰着する可能性があり、それは、衝突などの危険な結果につながる可能性がある。
不一致は、異常の検出前に定義された任意の適切なタイプの不一致基準に基づいて決定することができる。センサコントローラ200は、第1のデータを評価するために不一致基準を用いるように構成することができる。
センサコントローラ200は、第1のデータが交差検証基準を満たすかどうかを1125で判断するように構成することができる。交差検証基準は、第1のデータを第1のセンサ301以外のセンサ300からのデータと比較することを介して、第1のデータが異常を有するかどうかを判断するための1つ又は複数の規則を含むことができる。
第1のデータが、交差検証基準を満たす場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されるか且つ/又は存在することを1129で判断するように構成することができる。第1のデータが交差検証基準を満たさない場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第1のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、異常の検出は、第1のデータが交差検証基準を満たすことを検出することを含むことができる。
交差検証基準は、同一の且つ/又は異なるセンサ300のデータ間の関係に基づいて、異常の検出前に決定することができる。
一例において、交差検証基準は、第1のデータが、モバイルプラットフォーム100とそれぞれ関連する第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことを含むことができる。追加及び/又は代替として、交差検証基準は、第3のセンサと関連するデータが、第4のセンサと関連するデータと一致していることを含むことができる。換言すれば、第1のデータが、2つ以上の他のセンサ300と一致しない場合に、第1のデータは、異常を有する可能性がある。
非限定的な例において、第1のコンパス321と関連する第1のデータは、70度など、UAVのヨー角における著しい変化を示し、一方でジャイロスコープ341、342の両方は、30度など、UAVのヨー角における小さな変化を示す。両方のジャイロスコープ341、342が、同じヨー角を生成しながら同時に誤動作している可能性が非常に低いので、センサコントローラ200は、ジャイロスコープ341、342が両方とも機能していること、及び第1のコンパス321の第1のデータが異常を有することを判断するように構成することができる。
別の非限定的な例において、第1のコンパス321と関連する第1のデータは、70度など、UAVのヨー角における著しい変化を示し、一方で第2のコンパス322及びジャイロスコープ341は、30度など、UAVのヨー角における小さな変化を示す。第2のコンパス322及びジャイロスコープ341の両方が、同じヨー角を生成しながら同時に誤動作している可能性が非常に低いので、センサコントローラ200は、第2のコンパス322及びジャイロスコープ341の両方が機能している可能性があり、第1のコンパス321の第1のデータが異常を有すると判断するように構成することができる。
従って、交差検証基準によれば、第1のデータは、第1のセンサデータ型である。上記の2つの例示的な事例に示されているように、第1のデータは、コンパスデータ型及び/又はヨー角データ型である。
追加及び/又は代替として、第3のセンサ及び第4のセンサの少なくとも1つと関連するデータは、第2のセンサデータ型である。第2のセンサデータ型は、第1のセンサデータ型と異なることができる。即ち、交差検証基準と関連するセンサ300は、第1のデータと同じセンサデータ型のデータを必ずしも供給しない。上記の2つの例示的な事例に示されているように、第1のコンパス321と関連する第1のデータがコンパスデータ型である場合に、ジャイロスコープ341と関連するデータは、ジャイロスコープデータ型であっても良く、それは、コンパスデータ型と異なることができる。
交差検証基準を更に説明するために、別の例が、以下のように示される。第1の視覚走行距離計361と関連する第1のデータは、UAVの第1の測定された高度を示し、一方で高度計351、352の両方は、第1の測定された高度と異なるUAVの第2の測定された高度を示す。両方の高度計351、352が、同じ測定された高度を生成しながら同時に誤動作している可能性が非常に低いので、センサコントローラ200は、高度計351、352が両方とも機能していること、及び第1の視覚走行距離計361の第1のデータが異常を有することを判断するように構成することができる。他方において、センサコントローラ200は、第1の高度計351のデータを視覚走行距離計361、362からのデータと比較することによって、第1の高度計351における誤動作を検出することができる。
上記の場合に、第1のデータは、モバイルプラットフォームの高度を確認するための第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しない。第1のセンサと関連する第1のデータ及び第3のセンサと関連するデータは、それぞれ高度計データ型及び視覚走行距離計データ型の1つである。即ち、第1のセンサのデータは、高度計データ型とすることができ、第3のセンサのデータは、視覚走行距離計データ型とすることができる。代替として、第1のセンサのデータは、視覚走行距離計データ型とすることができ、第3のセンサのデータは、高度計データ型とすることができる。第4のセンサは、限定するわけではないが、高度計データ型のデータ及び/又は視覚走行距離計データを生成することができる。
一般的に、高度計は、気圧を測定することによって高度を確認するための気圧計を含むことができ、従って測定可能な気圧を備えた環境において動作する必要があり得る。モバイルプラットフォーム100に設置された視覚走行距離計は、地上における対象物の1つ又は複数の画像を捕捉及び分析することによって、高度を確認することができる。追加及び/又は代替として、地上に設置された視覚走行距離計は、モバイルプラットフォーム100上の対象物の1つ又は複数の画像を捕捉及び分析することによって、高度を確認することができる。従って、視覚走行距離計を操作するために、モバイルプラットフォーム100の高度は、高度限界に達しなくても良い。高度限界は、成層圏の高度と同様であり得、且つ/又は8km及び18kmにわたることができる。
従って、図8の1125で、交差検証基準を用い、視覚走行距離計361、362のデータを高度計351、352のデータと比較することによって誤動作を検出するために、モバイルプラットフォーム100は、視覚走行距離計及び高度計の両方が機能し得る特別な条件において動作する必要があり得る。前述のように、例示的な特別な条件は、成層圏より低い高度及び測定可能な気圧を含む。モバイルプラットフォーム100の様々なタイプの間で、或るUAVは、かかる特別な条件において動作し得、一方で他のタイプのモバイルプラットフォーム100は、そうでなくても良い。従って、全てのタイプのモバイルプラットフォーム100が、1125で交差検証基準を用い、視覚走行距離計361、362のデータを高度計351、352のデータと比較する特徴を有することができるわけではない。
別の例において、交差検証基準は、第1のデータが、モバイルプラットフォーム100と関連する第3のセンサと関連するデータと一致しないことを含むことができる。換言すれば、第1のデータが、別のセンサ300と関連するデータと一致しない場合に、第1のデータは、異常を有する可能性がある。
例えば、加速度計331の第1のデータは、時間間隔中に一定のままだった。対照的に、加速度計332は、同じ時間間隔中にデータを更新した。従って、第1のデータは、センサ332と関連するデータと一致しない可能性があり、センサコントローラ200は、第1のデータが異常を有すると判断するように構成することができる。
センサコントローラ200は、限定するわけではないが、1つ又は複数の適切な交差検証基準を用いて、第1のデータを評価するように構成することができる。交差検証基準のそれぞれは、多数のセンサ300間の関係に基づくことができる。正常に機能しているセンサ300は、第1のセンサ301の第1のデータを有効及び/又は無効にするためのデータを供給することができる。
限定するわけではないが、追加及び/又は追加基準を含むことができる。例示的な基準(図示せず)によれば、センサコントローラ200は、第1のデータが、モバイルプラットフォーム100の能力及び/又は仕様に基づいた限界の下及び/又は上にあることを検出することによって、第1のデータにおける異常を検出することができる。例えば、加速度計331は、16重力加速度、即ち16を掛けられた重力加速度であるモバイルプラットフォーム100の加速度を示す第1のデータを生成する可能性がある。「重力加速度」は、重力によって引き起こされた対象物に対する加速度を指すことができる。重力加速度の例示的な値は、9.8m/s2とすることができる。モバイルプラットフォーム100は、正常動作におけるフル加速で16重力加速度に達することができない可能性がある。その場合に、センサコントローラ200は、非常に大きい第1のデータを検出することによって、加速度計331が異常を有すると判断するように構成することができる。第1のデータの上限は、限定ではなく、任意の方法で決定することができる。
基準1121〜1125は、単に例示的である。基準1121〜1125のシーケンスは、限定ではなく、変更することができる。更に、或る基準は、省略することができ、他の基準は、含むことができる。更に、基準1121〜1125は、各センサ群及び/又は個別センサ300に対して、同一に且つ/又は異なるようにすることができる。即ち、2つの異なるセンサ群は、異なる基準を有することができる。即ち、同じ且つ/又は異なるセンサデータ型と関連する2つの個別センサ300は、異常を検出するための異なる基準に対して評価することができる。
図8において、センサコントローラ200が、第1のデータに異常が検出されないと1128で判断する場合に、センサコントローラ200は、任意選択的に、第1のセンサから新しい第1のデータを引き続き取得することができる(1110に示されている)。
再び図7を参照すると、第1のセンサ301における誤動作を検出した後で、第1のセンサ301は、1210で、モバイルプラットフォーム100を制御するためのセンサデータソースから削除される。換言すれば、第2のセンサ302への切り替え(図2の1200に示されている)は、モバイルプラットフォーム100を制御するためのセンサデータソースから第1のセンサを削除することを含むことができる。
前述のように、センサデータソースは、誤動作していないセンサ300を少なくとも部分的に識別できるリストを指すことができる。換言すれば、センサデータソースにおけるセンサ300は、誤動作していることをセンサコントローラ200によって検出される。センサデータソースは、センサコントローラ200と関連するメモリ(今は図示されている)における1つ又は複数の記憶アドレスに記憶されるファイル及び/又はデータとして記憶することができる。
追加及び/又は代替として、センサデータソースは、アドレス及び/又は位置をメモリに必ずしも有しない。センサコントローラ200は、誤動作していないセンサ300及び/又は誤動作しているセンサ300を任意の他の従来的な方法で追跡するように構成することができる。その場合に等しく、センサデータソースは、特定のメモリアドレスとして必ずしも記憶されずに、維持及び/又は更新することができる。
図9は、図2の方法1000に従って、第1のセンサ301における誤動作を検出する前のセンサデータソース309の実施形態を示す例示的な図である。説明のために、センサ311〜382(図4に示されている)は、正常に機能していると仮定され、従って、センサデータソース309に含まれる。
図10は、図2の方法1000に従って、第1のセンサ301における誤動作を検出した後の、図9におけるセンサデータソース309の実施形態を示す例示的な図である。図10に示されている例において、センサ群340の第1のセンサ301、即ちジャイロスコープ341は、誤動作を有することをセンサコントローラ200によって検出される。従って、センサコントローラ200は、ジャイロスコープ341をセンサデータソース309から削除及び/又は排除することができる。従って、センサデータソース309は、ジャイロスコープ341を含まない。
センサコントローラ200は、第1のセンサ301によって生成された第1のデータをモバイルプラットフォーム100を制御するためのデータとして予め用いることができる。第1のセンサ301の誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するために、第2のセンサ302によって生成されたデータを用いることができる。再び図7を参照すると、第2のセンサ302は、1220で、モバイルプラットフォーム100を制御するためのセンサデータソースに存在できるようにされ得る。換言すれば、第2のセンサ302への切り替えは、第2のセンサ302が、モバイルプラットフォーム100を制御するためのセンサデータソース309に存在できるようにすることを含むことができる。
図9〜10の例において、第2のセンサ302は、第1のセンサ301が誤動作しているのを検出される前にセンサデータソース309にあり、且つデータを生成することができる。しかしながら、そのときに、センサコントローラ200は、第2のセンサ302によって生成されたデータを用いても用いなくても良い。第1のセンサ301の誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するためのセンサデータ型のセンサデータを生成するために、第1のセンサ301によって生成されたデータの代わりに、第2のセンサ302によって生成されたデータを用いることができる。
例えば、図10において、センサコントローラ200が、センサデータソース309からジャイロスコープ341を削除した後で、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するためのセンサ群340における第2のセンサ302、即ちジャイロスコープ342をイネーブルにすることができる。換言すれば、第2のセンサ302と関連するデータは、モバイルプラットフォーム100を制御するために用いることができる。
第1のセンサ301における誤動作を検出した際に第1のセンサ301を削除及び/又は排除することによって、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100の動作が、正確なデータに基づいて決定され得ることを保証することができる。UAV墜落などの多くのUAV事故の故障解析によれば、事故のかなりの割合が、UAVメインコントローラ400のデータ処理アルゴリズムにおけるエラーではなく、センサ300の異常機能による。時には、一センサの誤動作が、センサ融合におけるエラーを引き起こす可能性がある。エラーは、周囲状況に不正確に反応し、且つ墜落及び/又は衝突に帰着するUAVの動作につながる可能性がある。従って、センサ冗長性は、事故を防ぎUAV動作の安全性を改善するために有利である。
更に、任意選択的に、図8における方法1000を用いて、第1のセンサ301における誤動作を検出した後で、たとえ第1のセンサ301が、センサデータソースから排除され、且つモバイルプラットフォーム100を制御するために使用され得なくても、センサコントローラ200は、引き続き第1のセンサ301から第1のデータを受信し、且つ第1のデータの評価するように構成することができる。第1のデータは、図8における方法1000を用いて評価することができる。センサコントローラが、第1のデータにおけるどんな異常も検出できない場合に、第1のセンサ301は、センサデータソース309へと逆に復活されても良い。有利なことに、誤動作が一時的な場合に、第1のセンサ301は、完全に利用することができる。
追加及び/又は代替として、図7に示されている1200において、第2のセンサ302は、第1のセンサ301より誤動作を有する低い可能性と関連付けられるように切り替えられる。センサ301、302は、環境及び/又は使用条件に対して異なる感受性をそれぞれ有しても良い。即ち、センサコントロール200は、第1のセンサ301と比較して、誤動作の原因によって異なるように影響を受ける第2のセンサ302を選択することができる。
例えば、UAVは、一飛行中に2つ以上の異なる環境を経験する可能性がある。環境の変化は、ユーザ及び/又はセンサコントロール200によって完全には予測可能ではない可能性がある。例えば、環境の変化は、同じ場所における天候の変化及び/又は予期しない危険な出来事を回避するための飛行ルートの変更による可能性がある。第1のセンサ301は、第1の環境において、第2のセンサ302ほど誤動作を有しそうにない可能性がある。従って、センサコントロール200は、第1のセンサ301からのデータを用いる。しかしながら、第1のセンサ301は、第2の環境において、第2のセンサ302よりも誤動作を有しそうな可能性がある。環境が、第2の環境に思いがけず変化した場合に、且つ/又はセンサコントローラ200が、変化に気づかなかった場合に、センサコントローラ200は、誤動作を検出するまで、第1のセンサ301によって供給されるデータを引き続き用いる。かかる場合にデータの精度を改善するために、第1のセンサ301の検出された誤動作に基づいて、センサコントロール200は、誤動作をそれほど有しそうにない第2のセンサ302を選択し、第1のセンサ301の代わりに第2のセンサ302を用いても良い。
別の言い方をすると、センサ301が誤動作を有する場合に、誤動作を引き起こす機構は、センサ302が、誤動作を有しないか且つ/又はそれほど誤動作を有しないように、異なるようにセンサ302に影響を及ぼしても良い。換言すれば、或る環境及び/又は使用条件において、第2のセンサ302は、第1のセンサ301より低い誤動作を有する可能性と関連付けることができる。
図4に示されているような各センサ群310〜390は、2つを超えるセンサを含むことができる。センサ群310〜390の少なくとも1つは、3重冗長性、4重冗長性、及び/又はより高次の冗長性を有することができる。従って、第2のセンサ302における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第3のセンサ(図示せず)に切り替えるように構成することができる。第3のセンサにおける誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第4のセンサ(図示せず)に切り替えるように構成することができる。別の言い方をすると、1つのセンサにおける誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、群において選択された次のセンサに切り替えるように構成することができる。
従って、第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、切り替えるべき第2のセンサ302を選択するように構成されても良い。センサ301と関連するセンサ群が、唯一の別のセンサとしてセンサ302を含む場合に、センサコントローラ200は、センサ302を選択するように構成することができる。しかしながら、幾つかの場合に、センサ301と関連するセンサ群は、2つ以上の他の残りのセンサを含むことができる。センサ302を選択するために、センサコントローラ200は、第1のセンサ301より低い誤動作を有する可能性と関連するセンサを選択するように構成することができる。追加及び/又は代替として、センサ302を選択するために、センサコントローラ200は、センサ群における全ての残りのセンサの間で、最も低い誤動作を有する可能性と関連するセンサを選択するように構成することができる。
例えば、GPSセンサ311、312は、マルチパス効果を受ける可能性がある。マルチパス効果は、無線電気通信信号が2つ以上の経路によって受信アンテナに達することに帰着する伝搬現象を指すことができる。マルチパス効果は、一般的に、無線電気通信信号が、山、建物などの物体から跳ね返ることによって引き起こされ得る。第1のGPSセンサ311において、マルチパス効果は、第1のGPSセンサ311が、ランダムにジャンプ又はクリープしていることを不正確に示すGPSセンサ311、312出力データに帰着し、第1のGPSセンサ311の位置及び/又は速度の精度を低下させる可能性がある。
GPSセンサ311、312は、選択された位置において、マルチパス効果に対して異なる感受性を有するように構成されても良い。例えば、第1のGPSセンサ311は、第1のアンテナと関連付けられても良い。GPSセンサ312は、第1のアンテナと異なるマルチパス抵抗を有する第2のアンテナと関連付けられても良い。例示的なGPSアンテナは、クワッドヘリカルアンテナ、パッチアンテナ、螺旋アンテナ、マイクロストリップアンテナ、平面リング(又は「閉塞リング」)アンテナなどを含むことができる。異なるアンテナは、それぞれのマルチパス抵抗を有することができる。センサコントローラ200は、GPSセンサ311、312及びそれらのマルチパス抵抗と関連するそれぞれのアンテナに関する情報をメモリから検索するように構成することができる。第1のGPSセンサ311が、ジャンプ及び/又はクリープを有する第1のデータを生成する場合に、誤動作は、マルチパス効果の影響を示す可能性がある。センサコントローラ200は、第1のGPSセンサ311より大きなマルチパス抵抗を有するGPSセンサを第2のGPSセンサ312として選択することができる。追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、最大のマルチパス抵抗を有するGPSセンサを第2のGPSセンサ312として選択することができる。
追加及び/又は代替として、建物などの物体に囲まれた位置において、GPSセンサ311、312は、衛星信号が建物からの衛星信号をブロックする可能性があるので、衛星信号を失う可能性がある。GPSセンサ311、312は、所定の距離だけ離れてUAV上に配置されても良い。所定の距離は、固定値に基づいて且つ/又は周囲の物体の密度、UAVの高度及び/若しくは任意の他の適切な要因に基づいて、センサコントローラ200によって決定することができる。例示的な所定の距離は、10cm〜30cmにわたることができる。第1のGPSセンサ311が、衛星信号を失い、不正確なデータを生成する場合に、センサコントローラ200は、所定の距離だけ第1のGPSセンサ311から離れて位置するGPSセンサを第2のGPSセンサ312として選択することができる。第1のGPSセンサ311から離れて配置されることによって、第2のGPSセンサ312は、第1のGPSセンサ311より少なくとももう1つの衛星から信号を受信することができ得る。追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、第1のGPSセンサ311から最も遠く離れたGPSセンサを第2のGPSセンサ312として選択することができる。
別の例において、コンパス321、322は、地球の磁場において正常に機能することができる。コンパス321、322は、磁場の外乱によって引き起こされる誤動作にさらされる可能性がある。例えば、UAVは、鉄鉱山の近辺に入る可能性がある。鉄鉱山は、磁場の外乱を生成する可能性がある。外乱は、鉄鉱山の近辺内に局地化され得る。第1のコンパス321は、たとえUAVの向きが変化していなくても、磁場の外乱故に、ヨー角の大きなシフトを示すデータを生成する可能性がある。追加及び/又は代替として、或る状況下において、モータ500(図3及び5〜6に示されている)は、磁束漏れを有する可能性がある。それは、モータ500の内部運転によって生成された磁束が、磁束をシールドするためのケーシングから漏れることである。第1のコンパス321は、たとえUAVの向きが変化していなくても、モータ500の近辺内の磁場の外乱下で、ヨー角の大きなシフトを示すデータを生成する可能性がある。従って、磁場の外乱は、第1のコンパス321の誤動作に帰着する可能性がある。
コンパス321、322は、所定の距離だけ離れてUAV上に配置されても良い。所定の距離は、固定値に基づき、センサコントローラ200によって決定することができる。例示的な所定の距離は、10cm〜30cmにわたることができる。センサコントローラ200が、ヨー角の大きなシフトなど、第1のコンパス321における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第1のコンパス321から所定の距離だけ離れて位置するコンパスを第2のコンパス322として選択するように構成することができる。センサコントローラ200は、第2のコンパス322の選択を可能にするために、コンパス321、322と関連するそれぞれの位置に関する情報をメモリから検索するように構成することができる。磁場の外乱が、指数関数的に弱まり得るので、第1のコンパス321から離れて配置された第2のコンパス322は、磁場の外乱によって、無視できる程度の影響を受けることが可能あり、従って正常に機能することができる。
追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、第1のコンパス321より地上から更に遠く離れたコンパスを選択することができる。従って、鉄鉱山による磁場の外乱は、第1のコンパス321ほど第2のコンパス322を乱すことができない。例えば、UAVが地表の上空で鉄鉱山の近辺を飛行している場合に、UAVは、地上に面するUAVの底部と水平に向けられる。センサコントローラ200が、UAVの底部に配置された第1のコンパス321の誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、UAVの上部に配置されたコンパスを第2のコンパス322として選択することができる。
追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、第1のコンパス321より、選択されたモータ500から更に遠く離れたコンパスを選択することができる。従って、選択されたモータ500から漏れる磁束による磁場の外乱は、第1のコンパス321ほど第2のコンパス322を乱すことができない。例えば、センサコントローラ200が、他のコンパスより、選択されたモータ500に一層近く位置された第1のコンパス321の誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、選択されたモータ500からより遠くに配置されたコンパスを第2のコンパス322として選択するように構成することができる。
追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、限定するわけではないが、第1のコンパス321、選択されたモータ500及び/又は地上から最も遠く離れて配置されたコンパスを選択することができる。
更に別の例において、第1及び第2のセンサ301、302は、両方とも必ずしもモバイルプラットフォーム100(図1に示されている)に配置されない。例えば、第1の視覚走行距離計361は、モバイルプラットフォーム100に搭載して設置することができる。第2の視覚走行距離計362は、モバイルプラットフォーム100から遠隔に配置することができる。例えば、第2の視覚走行距離計362は、地上に静止位置で配置することができる。その場合に、第2の視覚走行距離計362は、遠隔コントローラ(図示せず)に少なくとも部分的に統合することができる。モバイルプラットフォーム100が、第1の視覚走行距離計361における誤動作を引き起こす空中の厳しい環境で動作する場合に、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100の画像を捕捉することによってモバイルプラットフォーム100の位置及び/又は速度を測定する第2の視覚走行距離計362に切り替えるように構成することができる。
再び図7を参照すると、センサデータソース309における少なくとも1つのセンサ300によって生成されたデータは、1300で、センサデータ型のセンサデータを供給するために処理される。図9〜10に示されている例において、センサ群310〜390のそれぞれは、それぞれセンサデータ型のデータを生成することができる。センサ群310〜390のそれぞれは、1つ又は複数のセンサ300を含むことができる。センサコントローラ200は、対応するセンサデータ型のセンサデータを供給するために、センサ群310〜390のそれぞれにおける1つ又は複数のセンサ300によって生成されたデータを処理するように構成することができる。例えば、GPSセンサデータ型のセンサデータを供給するために、GPSセンサ311、312の両方がデータソース309にあると仮定すると、センサコントローラ200は、GPSセンサ311〜312の最終検出結果としてのセンサデータを生成するために、GPSセンサ311、312によって生成されたデータを処理することができる。
図7は、1200に続くように1300を示すが、センサコントローラ200は、限定するわけではないが、図2及び7に示されている1100、1200の前、最中及び/又は後にいつでもデータを処理し、1300を実行するように構成することができる。
センサコントローラ200は、任意の適切な方法で、各センサ群のセンサ300によって生成されたデータを処理するように構成することができる。図11は、図7の方法の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、方法1000は、センサデータソース309(図9〜10に示されている)におけるセンサ300を選択することを含む。図11に示されているように、センサ300は、1310で、センサデータソース309において選択することができる。センサコントローラ200は、関心のあるセンサデータ型に対応するセンサ群からセンサ300を選択することができる。例えば、GPSセンサ311、312の両方がデータソース309(図10に示されている)にあると仮定すると、GPSセンサデータ型のGPSセンサデータを供給するために、センサコントローラ200は、GPSセンサ311、312の1つを選択することができる。
選択されたセンサ300によって生成されたデータは、1320で、センサデータ型のセンサデータとして識別される。例えば、センサコントローラ200は、1310で、第1のGPSセンサ311を選択することができる。従って、センサコントローラ200は、第1のGPSセンサ311によって生成されたデータをGPSセンサデータ型のセンサデータとして識別することができる。従って、第1のGPSセンサ311によって生成されたデータは、センサ融合用に、且つ/又はモバイルプラットフォーム100を制御するために使用される最終GPS検出結果として用いることができる。
幾つかの場合に、センサ群における1つ又は複数のセンサ300が、同一の且つ/又は異なる重みを割り当てられても良い。重みは、計算に使用される統計的重みを指すことができる。センサコントローラ200は、重みに従って、センサ群内のセンサ300によって生成されたデータを処理するように構成することができる。
例えば、センサデータソースにおけるセンサ群において、2つのセンサが、それぞれの重みと関連付けられ、且つセンサデータ型のデータを生成するように構成され得る。センサコントローラ200は、2つのセンサ間でより高い重みと関連するセンサ300を選択するように構成することができる。より高い重みと関連するセンサ300における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、2つのセンサ間でより低い重みと関連するセンサ300を選択するように構成することができる。かかる方法は、センサ群における2つのセンサだけに制限されない。センサ群は、2つを超えるセンサを含むことができる。センサ群は、選択される基となる3つ、4つ、又は任意のより多数のセンサを含むことができる。各センサは、検出精度、或る要因に基づいて重みと関連付けることができる。或る重みと関連する第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、2つのセンサ301、302の間でより低い重みと関連する第2のセンサ302を選択するように構成することができる。換言すれば、センサ301、302の間でより高い重みと関連する第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、2つのセンサ301、302の間でより低い重みと関連する第2のセンサ302を選択するように構成することができる。
例えば、GPSセンサ311、312の両方が、(図10に示されたように)データソース309にあるが、しかしそれぞれ異なる重みを割り当てられていると仮定すると、第1のGPSセンサ311には、第2のGPSセンサ312より高い重みを割り当てることができる。GPSセンサデータ型のセンサデータを供給するために、センサコントローラ200は、第1のGPSセンサ311を選択することができる。GPSセンサにおける誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第2のGPSセンサ312を選択するように構成することができる。
かかる方法は、2つを超えるセンサを有するセンサ群に適用することができる。例えば、より高い重みと関連する第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第1のセンサ301より低い重みと関連する第2のセンサ302を選択するように構成することができる。第3のセンサ(図示せず)が、第2のセンサ302より低い重みを有しても良い。第2のセンサ302における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第3のセンサを選択するように構成することができる。
有利なことに、重みに基づいたセンサの選択は、より大きな検出精度を達成し、センサコストを節約することができる。モバイルプラットフォーム100は、同じセンサデータ型と関連する2つ以上のセンサを含んでも良い。コストを節約するために、モバイルプラットフォーム100は、より高い精度及びより高いコストを備えたセンサ300、並びにより低い精度及び低いコストを備えたセンサ300を含んでも良い。より高い精度を備えたセンサ300が正常に機能している場合に、センサコントローラ200は、より高い精度を備えたセンサ300を選択することができる。センサコントローラ200は、より高い精度を備えたセンサ300の誤動作を検出すると、より低い精度を備えたセンサ300を選択することができる。より低い精度を備えたセンサ300は、モバイルプラットフォーム100の信頼性を保証し、且つ事故を防ぐために、やはり十分に良く機能し得る。従って、コストは節約することができ、一方でモバイルプラットフォーム100は、やはり安全に動作することができる。
図12は、図7の方法1000の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートである。複数のセンサ300によって生成されたデータの加重平均が、1330で、センサデータ型のセンサデータとして提供される。センサコントローラ200は、センサ群における複数のセンサ300から取得されたデータに基づいて加重平均を計算するように構成することができる。重みは、限定するわけではないが、任意の適切な方法で決定することができる。
1つの非限定的な例において、加重平均は、より高い精度を有するセンサ300用のより高い重みを含むことができる。例えば、GPSセンサ311、312の両方が、(図10に示されているように)データソース309にあるが、しかしGPSセンサ311が、第2のGPSセンサ312より高精度及び高コストであると仮定すると、より高い重みは、第1のGPSセンサ311に割り当てることができる。従って、有利なことに、加重平均は、より正確になり得る。
別の非限定的な例において、加重平均は、複数のセンサにおける2つ以上の選択されたセンサ用に等しい重みを含むことができる。換言すれば、センサ群におけるセンサ300が、同一か且つ/又は異なる場合に、等しい重みが、加重平均の計算を有利に単純化するために、センサ群におけるセンサ300のそれぞれに割り当てられ得る。
図4〜6に示されているように、モバイルプラットフォーム100を操作するための装置が提供される。装置は、モバイルプラットフォーム100と関連する、且つ第1のセンサ301及び第2のセンサ302と通信するセンサコントローラ200を含むことができる。センサコントローラ200は、図2、7〜8及び11〜12に示されている方法1000を実行するように構成された1つ又は複数のプロセッサ211を含むことができる。
図13は、図1のモバイルプラットフォーム100の別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、モバイルプラットフォーム100は、センサコントローラ200を含む。センサコントローラ200は、複数のモジュール212、221〜225を含むことができる。複数のモジュール212、221〜225のそれぞれは、図2、7〜8、11〜12に示されている方法1000のようにセンサコントローラ200の機能を実行するためのマイクロプロセッサ(単複)及び/又はディスクリート回路ハードウェアを含むことができる。
図13に示されているように、センサコントローラ200は、第1のセンサ301における誤動作を検出する(図2の1100に示されている)ように構成された検出モジュール221を含むことができる。センサコントローラ200は、検出された誤動作に基づいて、第2のセンサに切り替える(図2の1200に示されている)ように構成された切り替えモジュール222を含むことができる。
センサコントローラ200は、第1のセンサ301と関連する第1のデータを取得する(図7の1110に示されている)ように構成された取得モジュール223を更に含むことができる。センサコントローラ200は、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも1つのセンサによって生成されたデータを処理する(図7の1300に示されている)ように構成された処理モジュール224を更に含むことができる。
或る場合に、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するためのメインコントローラ400(図4に示されている)と少なくとも部分的に統合することができる。従って、センサコントローラ200は、供給されたセンサデータに基づいてモバイルプラットフォーム100を制御するように構成された制御モジュール225を更に含むことができる。
センサコントローラ200は、モジュール221〜225及び/又はセンサ300間のデータ及び/又は信号送信用の1つ又は複数の通信インターフェースを含むように構成された通信モジュール212を更に含むことができる。
或る場合に、装置は、メインコントローラ400(図5に示されている)から少なくとも部分的に分離することができ、且つメインコントローラ400と通信することができる。通信モジュール212は、モバイルプラットフォーム100を制御するためのメインコントローラ400に、供給されたセンサデータを送信するように、且つ/又はメインコントローラ400から制御コマンドを受信するように構成することができる。
更に、本明細書で開示される様々な実施形態は、図1、3〜6及び13に示されているようなモバイルプラットフォーム100を提供する。モバイルプラットフォーム100は、モバイルプラットフォーム100と関連するセンサコントローラ200を含むことができる。モバイルプラットフォーム100は、センサコントローラ200とそれぞれ通信する第1のセンサ301及び第2のセンサ302を含むことができる。センサコントローラ200は、第1のセンサ301における誤動作を検出し、且つ検出された誤動作に基づいて、第2のセンサ302に切り替えるように構成することができる。或る実施形態において、モバイルプラットフォーム100は、UAVを含むことができる。
更に、本明細書で開示される様々な実施形態は、図1、3〜6及び13に示されているようなモバイルプラットフォーム100を組み立てるためのキットを提供する。キットは、モバイルプラットフォーム100と関連するように構成されたセンサコントローラ200を含むことができる。キットは、センサコントローラ200と通信するようにそれぞれ構成された第1のセンサ301及び第2のセンサ302を含むことができる。モバイルプラットフォーム100は、UAVを含むことができる。キットは、工場で組み立てられたモバイルプラットフォーム100を取得する代わりに、モバイルプラットフォーム100を組み立てるために用いることができる。或る実施形態において、取り扱い説明書をキットに含むことができる。取り扱い説明書は、そこに指示を有しても良い。オペレータ及び/又は組み立て機械が指示に従うならば、センサコントローラ200、第1のセンサ301及び/又は第2のセンサ302は、本開示において図1、3〜6及び13に示されているようなモバイルプラットフォーム100へと組み立てられ得る。
様々な実施形態が、本明細書で開示されている、例えば図2、7及び11〜12に示されているような方法1000に従って、モバイルプラットフォーム100を操作するための命令を含むコンピュータプログラム製品を更に開示する。プログラム/ソフトウェアは、例えば、リードオンリーメモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、内部メモリ、レジスタ、コンピュータハードディスク、取り外し可能ディスク、CD−ROM、光ディスク、フロッピーディスク、磁気ディスクなどを含む(非一時的)コンピュータ可読記憶媒体に記憶することができる。プログラム/ソフトウェアは、様々な開示された実施形態に従って方法を実行するために、コンピュータデバイス上の1つ又は複数のプロセッサに命令する符号化された命令を含むことができる。
開示された実施形態は、様々な修正及び代替形態の余地があり、その具体例が、図面において例として示され、且つ本明細書で詳細に説明される。しかしながら、開示された実施形態が、開示された特定の形態又は方法に限定されるべきでなく、反対に、開示された実施形態が、全ての修正、均等物及び選択肢を含むことになることを理解されたい。
著作権表示
本特許文献の開示の一部は、著作権保護を受ける素材を含む。著作権所有者は、特許文献又は特許開示が米国特許商標庁の特許ファイル又は記録にある通りの、何人による複写にも異議はないが、しかしそうでなければ全てのいかなる著作権も留保する。
開示される実施形態は、一般的にモバイルプラットフォームに関し、排他的にではないが特にモバイルプラットフォームを操作するための方法及び装置に関する。
有人ビークル及び無人ビークルなどのモバイルプラットフォームは、軍事及び民間用途のための監視、偵察、及び探査タスクを実行するために用いることができる。
例えば、無人航空機(UAV)が、周囲環境からデータを収集するためのセンサ又は目的地に配達されるべき物体などの機能的な搭載物を装備されても良い。UAVは、通常、搭載コンピュータによって自動的に、又は地上のパイロットの遠隔制御によって制御される。信頼性及び安全性は、UAV操作にとって不可欠である。しかしながら、既存のUAVは、墜落、衝突及び制御不能などの事故にさらされることが多い。従って、UAVの信頼性及び安全性における改善が望まれる。
前述のことを考えると、現在利用可能な方法及び装置の欠点を克服する、モバイルプラットフォームを操作するための方法及び装置の必要がある。
本開示は、モバイルプラットフォームを操作するための装置及びモバイルプラットフォームを作製し使用するための方法に関する。
本明細書で開示される第1の態様に従って、モバイルプラットフォームを操作するための方法であって、
モバイルプラットフォームと関連するセンサコントローラと通信する第1のセンサの誤動作を検出することと、
誤動作を検出する場合、センサコントローラと通信する第2のセンサに切り替えることと
を含む方法が説明される。
開示される方法の幾つかの実施形態において、モバイルプラットフォームは、無人航空機(UAV)を含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、第1のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成する。
開示される方法の幾つかの実施形態において、誤動作の検出は、第1のセンサと関連する第1のデータの異常を検出することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、第1のセンサと関連する第1のデータを取得することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、切り替えは、モバイルプラットフォームを制御するセンサデータソースから第1のセンサを削除することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、切り替えは、モバイルプラットフォームを制御するセンサデータソースにおける第2のセンサに切り替えることを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、切り替えは、第1のセンサと同じセンサコントローラと通信するように構成された第2のセンサをイネーブルにすることを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、方法は、検出する前に、第1のセンサと第2のセンサによって生成されたそれぞれの第1及び第2のデータを取得することを更に含み、切り替えは、第2のデータを受信し、且つ第1のデータを受信しないことを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、切り替えは、第1のセンサの誤動作の原因と異なる影響を受ける第2のセンサを選択することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、
検出は、第1のアンテナと関連する第1の全地球測位システム(GPS)センサの誤動作を検出することを含み、
切り替えは、
所定の距離で第1のGPSセンサから離れて配置されることと、
第1のアンテナと異なるマルチパス抵抗を有する第2のアンテナと関連することと
のうち少なくとも1つである第2のGPSセンサを選択することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、
検出は、第1のコンパスにおける誤動作を検出することを含み、
切り替えは、
所定の距離で第1のコンパスから離れていることと、
第1のコンパスより地上から更に遠いことと、
第1のコンパスよりも、モバイルプラットフォームと関連する選択されたモータから更に遠いことと
のうち少なくとも1つにおいて配置された第2のコンパスを選択することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、方法は、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも1つのセンサによって生成されたデータを処理することを更に含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、方法は、供給されたセンサデータに基づいて、モバイルプラットフォームを制御することを更に含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、方法は、モバイルプラットフォームを制御するメインコントローラに、供給されたセンサデータを送信することを更に含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、処理は、
センサデータソースにおけるセンサを選択することと、
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別することと
を含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、選択は、
それぞれの重みとそれぞれのセンサを関連させ、且つセンサデータ型のデータを生成するセンサデータソースにおける2つのセンサ間からセンサを選択することであって、重みが、重みが、2つのセンサの精度に基づいていることと、
より高い重みと関連するセンサの誤動作を検出する前に、より高い重みと関連するセンサを選択することと
を含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、選択は、より高い重みと関連するセンサの誤動作を検出すると、2つのセンサにおいてより低い重みと関連するセンサを選択することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、処理は、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、処理は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重み付けと、
複数のセンサにおける2つ以上の選択されたセンサ用の等しい重み付けと
のうち少なくとも1つを含む加重平均を提供することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、第1のデータが、所定の時間間隔中に一定のままだったことを検出することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、第1のデータと関連するノイズが、所定のノイズレベルより大きいことを検出することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、所定の不連続レベルより大きい、第1のデータにおける不連続を検出することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、誤動作の検出は、GPSセンサを含む第1のセンサにおける誤動作を検出することを含み、切り替えは、
GPSセンサを用いた衛星信号の損失と、
GPSセンサによる、モバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致と
のうち少なくとも1つの検出した際の第2のセンサへの切り替えを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、
モバイルプラットフォームと関連する第3のセンサ及び第4のセンサがあって、第1のデータが、第3のセンサと第4のセンサそれぞれと関連するデータと一致しないことと、
第3のセンサと関連するデータが、第4のセンサと関連するデータと一致することと
を含む交差検証基準を第1のデータが満たすことを検出することを含む。
開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、第1のデータが、交差検証基準を満たすことを検出することを含み、
第1のデータは、第1のセンサデータ型であり、
第3のセンサと関連するデータは、第1のセンサデータ型と異なる第2のセンサデータ型である。
開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、
第1のデータが、モバイルプラットフォームの高度を確認する第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことであって、第1のセンサと関連する第1のデータ及び第3のセンサと関連するデータが、それぞれ、高度計データ型及び視覚走行距離計データ型の1つであることを検出することを含む。
本明細書で開示される別の態様に従って、モバイルプラットフォームと関連し、且つ第1のセンサ及び第2のセンサと通信するセンサコントローラを含むモバイルプラットフォームを操作するための装置であって、センサコントローラが、
第1のセンサにおける誤動作を検出し、
検出された誤動作に基づいて第2のセンサに切り替えるように構成された1つ又は複数のプロセッサを含む装置が説明される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、モバイルプラットフォームは、無人航空機(UAV)を含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成する。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサの誤動作の原因と異なる影響を受ける。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、第1のセンサと関連する第1のデータにおける異常を検出する。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、第1のセンサと関連する第1のデータを取得する。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、モバイルプラットフォームを制御するセンサデータソースから第1のセンサを削除する。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、モバイルプラットフォームを制御するセンサデータソースにおける第2のセンサをイネーブルにする。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと同じセンサコントローラと通信する。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサの誤動作の原因と異なる影響を受ける。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも1つのセンサによって生成されたデータを処理する。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、供給されたセンサデータに基づいて、モバイルプラットフォームを制御する。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、モバイルプラットフォームを制御するためのメインコントローラに、供給されたセンサデータを送信する。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、
センサデータソースにおけるセンサを選択し、
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別する。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、それぞれの重みとそれぞれのセンサを関連させ、センサデータ型のデータを生成するセンサデータソースにおける2つのセンサ間でより高い重みと関連するセンサを選択するように構成され、重みは、2つのセンサの精度に基づいている。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出すると、2つのセンサにおいてより低い重みと関連するセンサを選択する。
開示される装置の幾つかの実施形態において、1つ又は複数のプロセッサは、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給する。
開示される装置の幾つかの実施形態において、加重平均は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重みと、
複数のセンサにおける2つ以上の選択されたセンサ用の等しい重みと
のうち少なくとも1つを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定のノイズレベルより大きな第1のデータと関連するノイズを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定の不連続レベルより大きな第1のデータにおける不連続を含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサは、全地球測位システム(GPS)センサを含み、第1のセンサにおける異常は、
GPSセンサを用いた衛星信号の損失と、
GPSセンサによるモバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれ変化間の不一致と
のうち少なくとも1つを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが交差検証基準を満たすことを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
モバイルプラットフォームと関連する第3のセンサ及び第4のセンサがあって、第1のデータが、第3のセンサと第4のセンサそれぞれと関連するデータと一致しないことと、
第3のセンサと関連するデータが、第4のセンサと関連するデータと一致することと
を含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、第1のセンサデータ型であることと、
第3のセンサ及び第4のセンサの少なくとも1つと関連するデータが、第1のセンサデータ型と異なる第2のセンサデータ型であることと
を更に含む。
本明細書で開示される別の態様に従って、無人航空機(UAV)であって、
UAVと関連するセンサコントローラと、
センサコントローラとそれぞれ通信する第1のセンサ及び第2のセンサと、
を含み
センサコントローラが、
第1のセンサにおける誤動作を検出するように、且つ
検出された誤動作に基づいて第2のセンサに切り替えるように構成される無人航空機(UAV)が説明される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、第1のセンサと関連する第1のデータにおける異常を検出するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、第1のセンサと関連する第1のデータを取得するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースから第1のセンサを削除するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースにおける第2のセンサをイネーブルにするように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと同じセンサコントローラと通信するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも1つのセンサによって生成されたデータを処理するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、供給されたセンサデータに基づいてモバイルプラットフォームを制御するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、UAVは、モバイルプラットフォームを制御するためのメインコントローラを含み、センサコントローラは、供給されたセンサデータをメインコントローラに送信するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、
センサデータソースにおけるセンサを選択するように、且つ
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、それぞれの重みとそれぞれ関連するセンサデータソースにおける2つのセンサ間で、より高い重みと関連するセンサを選択するように構成され、且つセンサデータ型のデータを生成するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出すると、2つのセンサ間でより低い重みと関連するセンサを選択するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給するように構成される。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、加重平均は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重みと、
複数のセンサにおける2つ以上の選択されたセンサ用の等しい重みと
の少なくとも1つとを含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定のノイズレベルより大きい第1のデータと関連するノイズを含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定の不連続レベルより大きい第1のデータにおける不連続を含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第1のセンサは、全地球測位システム(GPS)センサを含み、第1のセンサにおける異常は、
GPSセンサを用いた衛星信号の損失と、
GPSセンサによる、モバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致と
の少なくとも1つを含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが交差検証基準を満たすことを含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、モバイルプラットフォームとそれぞれ関連する第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことと、
第3のセンサと関連するデータが、第4のセンサと関連するデータと一致することと
を含む。
開示されるUAVの幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、第1のセンサデータ型であることと、
第3のセンサ及び第4のセンサの少なくとも1つと関連するデータが、第1のセンサデータ型と異なる第2のセンサデータ型であることと
を更に含む。
本明細書で開示される別の態様に従って、無人航空機(UAV)を組み立てるためのキットであって、
UAVと関連するように構成されたセンサコントローラと、
センサコントローラと通信するようにそれぞれ構成された第1のセンサ及び第2のセンサと
を含み、センサコントローラが、
第1のセンサにおける誤動作を検出するように、且つ
検出された誤動作に基づいて第2のセンサに切り替えるように構成されるキットが説明される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、第1のセンサと関連する第1のデータにおける異常を検出するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、第1のセンサと関連する第1のデータを取得するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースから第1のセンサを削除するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースにおける第2のセンサをイネーブルにするように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと同じセンサコントローラと通信するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも1つのセンサによって生成されたデータを処理するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、供給されたセンサデータに基づいてモバイルプラットフォームを制御するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、キットは、モバイルプラットフォームを制御するためのメインコントローラを更に含み、センサコントローラは、供給されたセンサデータをメインコントローラに送信するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、
センサデータソースにおけるセンサを選択するように、且つ
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、それぞれの重みとそれぞれ関連するセンサデータソースにおける2つのセンサ間で、より高い重みと関連するセンサを選択するように構成され、且つセンサデータ型のデータを生成するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出すると、2つのセンサ間でより低い重みと関連するセンサを選択するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給するように構成される。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、加重平均は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重みと、
複数のセンサにおける2つ以上の選択されたセンサ用の等しい重みと
の少なくとも1つを含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定のノイズレベルより大きい第1のデータと関連するノイズを含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定の不連続レベルより大きい第1のデータにおける不連続を含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第1のセンサは、全地球測位システム(GPS)センサを含み、第1のセンサにおける異常は、
GPSセンサを用いた衛星信号の損失と、
GPSセンサによる、モバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致と
の少なくとも1つを含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが交差検証基準を満たすことを含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、モバイルプラットフォームとそれぞれ関連する第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことと、
第3のセンサと関連するデータが、第4のセンサと関連するデータと一致することと
を含む。
開示されるキットの幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、第1のセンサデータ型であることと、
第3のセンサ及び第4のセンサの少なくとも1つと関連するデータが、第1のセンサデータ型と異なる第2のセンサデータ型であることと
を更に含む。
本明細書で開示される別の態様に従って、モバイルプラットフォームを操作するための方法用の命令を含むコンピュータプログラム製品が説明される。
本明細書で開示される別の態様に従って、モバイルプラットフォームを操作するための装置であって、
第1のセンサにおける誤動作を検出するように構成された検出モジュールと、
検出された誤動作に基づいて、第2のセンサに切り替えるように構成された切り替えモジュールと
を含む装置が説明される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、モバイルプラットフォームは、無人航空機(UAV)を含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、検出モジュールは、第1のセンサと関連する第1のデータにおける異常を検出するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、装置は、第1のセンサと関連する第1のデータを取得するように構成された取得モジュールを更に含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、切り替えモジュールは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースから第1のセンサを削除するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、切り替えモジュールは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースにおける第2のセンサをイネーブルにするように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第2のセンサは、第1のセンサと同じセンサコントローラと通信するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、装置は、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも1つのセンサによって生成されたデータを処理するように構成された処理モジュールを更に含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、装置は、供給されたセンサデータに基づいてモバイルプラットフォームを制御するように構成された制御モジュールを更に含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、装置は、モバイルプラットフォームを制御するためのメインコントローラに、供給されたセンサデータを送信するように構成された通信モジュールを更に含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、処理モジュールは、
センサデータソースにおけるセンサを選択するように、且つ
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、処理モジュールは、それぞれの重みとそれぞれ関連するセンサデータソースにおける2つのセンサ間でより高い重みと関連するセンサを選択するように構成され、且つセンサデータ型のデータを生成するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、処理モジュールは、より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出すると、2つのセンサ間でより低い重みと関連するセンサを選択するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、処理モジュールは、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給するように構成される。
開示される装置の幾つかの実施形態において、加重平均は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重みと、
複数のセンサにおける2つ以上の選択されたセンサ用の等しい重みと
の少なくとも1つを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定のノイズレベルより大きい第1のデータと関連するノイズを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、所定の不連続レベルより大きい第1のデータにおける不連続を含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサは、全地球測位システム(GPS)センサを含み、第1のセンサにおける異常は、
GPSセンサを用いた衛星信号の損失と、
GPSセンサによるモバイルプラットフォームの位置及び速度におけるそれぞれ変化間の不一致と
の少なくとも1つを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、第1のセンサにおける異常は、第1のデータが交差検証基準を満たすことを含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、モバイルプラットフォームとそれぞれ関連する第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことと、
第3のセンサと関連するデータが、第4のセンサと関連するデータと一致することと
を含む。
開示される装置の幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第1のデータが、第1のセンサデータ型であることと、
第3のセンサ及び第4のセンサの少なくとも1つと関連するデータが、第1のセンサデータ型と異なる第2のセンサデータ型であることと
を更に含む。
図が、一定の比率で作成されていないこと及び類似の構造又は機能の要素が、図の全体を通して説明のために、同様の参照数字によって一般的に表現されることに留意されたい。図が、好ましい実施形態の説明を容易にするようにのみ意図されていることにもまた留意されたい。図は、説明される実施形態の全ての態様を示すわけではなく、且つ本開示の範囲を限定しない。
センサコントローラを含むモバイルプラットフォームの実施形態を示す例示的な図である。
図1のモバイルプラットフォームを操作するための方法の実施形態を示す例示的なトップレベルブロックフローチャートである。
図1のモバイルプラットフォームの代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するように構成される。
図1のモバイルプラットフォームの別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、複数のセンサと結合される。
図1のモバイルプラットフォームの別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、モバイルプラットフォームと関連するメインコントローラにセンサデータを送信するように構成される。
図1のモバイルプラットフォームの更に別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、モバイルプラットフォームから遠隔に位置する。
図2の方法の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、センサデータ型のセンサデータが供給される。
図2の方法の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、方法は、第1のセンサによって供給される第1のデータにおける異常を検出することを含む。
図2の方法に従って第1のセンサにおける誤動作を検出する前のセンサデータソースの実施形態を示す例示的な図である。
図2の方法に従って第1のセンサにおける誤動作を検出した後の図9のセンサデータソースの実施形態を示す例示的な図である。
図7の方法の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、センサデータソースにおけるセンサが選択される。
図7の方法の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均が提供される。
図1のモバイルプラットフォームの別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、複数のモジュールを含む。
本開示は、以前の方法及び装置の欠点を克服する、モバイルプラットフォームを操作するための方法及び装置を説明する。
現在利用可能な方法及び装置が、モバイルプラットフォームを操作する際の高信頼性を保証できないので、モバイルプラットフォームを操作する際の信頼性を改善する、且つ/又はモバイルプラットフォームに対する事故若しくは損傷を防ぐ方法及び装置は、望ましいと分かり、且つ事故の確率が高くなる傾向にあり、安全動作が重要な厳しい条件下で用いられるモバイルプラットフォームなどの広範囲な用途のための基礎を提供することができる。この結果は、本明細書で開示される実施形態に従い、図1に示されているようなモバイルプラットフォーム100によって達成することができる。
モバイルプラットフォーム100の例は、限定するわけではないが、自転車、自動車、トラック、船、ボート、列車、ヘリコプタ、航空機、それらの様々なハイブリッドなどを含むことができる。幾つかの実施形態において、モバイルプラットフォーム100は、無人航空機(UAV)である。口語では「ドローン」と呼ばれるが、UAVは、飛行が自動的に又は遠隔パイロットによって(時には両方)制御されるビークル上に人間のパイロット(又は操縦者)のいない航空機である。UAVは、今や、データ収集又は配達などの様々な空中動作を含む民間用途において利用の増加を見い出している。現在のシステム及び方法は、限定するわけではないが、クワッドコプター(クワッドロータヘリコプタ又はクワッドロータとも呼ばれる)、シングルロータ、デュアルロータ、3ロータ、6ロータ及び8ロータ回転翼航空機UAV、固定翼UAV、及びハイブリッド回転翼航空機−固定翼UAV含む多くのタイプのUAVに適している。
モバイルプラットフォーム100は、モバイルプラットフォーム100を操作するためのセンサコントローラ200を含むことができる。センサコントローラ200は、データ取得、データ処理、及びセンサコントローラ200のうち少なくとも1つ機能を実行するために本明細書で説明される任意の他の機能及び操作を実行するためのプロセッサ211を含むことができる。限定するわけではないが、プロセッサ211は、1つ又は複数の汎用マイクロプロセッサ(例えばシングル及び/又はマルチコアプロセッサ)、特定用途向けIC、特定用途向け命令セットプロセッサ、グラフィックス処理ユニット、物理処理ユニット、デジタル信号処理ユニット、コプロセッサ、ネットワーク処理ユニット、オーディオ処理ユニット、暗号化処理ユニットなどを含むことができる。単に説明のために、シングルプロセッサ211を含むように示されているが、センサコントローラ200は、任意の適切な数の同一の且つ/又は異なるプロセッサ211を含むことができる。
或る例において、プロセッサ211は、モバイルプラットフォーム100における周辺機器と通信するように構成された1つ又は複数のマイクロプロセッサを含むことができる。例示的な周辺機器は、センサ300を含むことができる。マイクロプロセッサは、1つ又は複数の集積回路上でコンピュータの中央処理ユニット(CPU)の機能を組み込むコンピュータプロセッサを含むことができる。マイクロプロセッサは、デジタルデータを入力として受信し、メモリ(図示せず)に記憶された命令に従ってデジタルデータを処理し、且つ結果を出力として供給する多目的及び/又はプログラマブルデバイスとすることができる。マイクロプロセッサは、2進法で表現される数及び符号に基づいて動作することができる。例えば、センサコントローラ200は、センサ300からのデータを入力として受信し、メモリに記憶された命令に従ってデータを処理し、且つデータを処理した結果を出力として供給する。センサコントローラ200は、本開示で開示される機能を実行するようにプログラムすることができる。
例示的なマイクロプロセッサは、演算論理ユニット(ALU)及び制御論理セクションのうち少なくとも1つを含んでも良い。ALUは、数学的計算、及びAND又はORなどの論理演算を実行することができる。制御論理セクションは、メモリから命令演算コードを検索し、且つ命令を実行するために必要なALUの演算シーケンスを開始することができる。
センサコントローラ200は、1つ又は複数のセンサ300と通信するように構成することができる。図1に示されているように、例えば、センサ300は、第1のセンサ301及び/又は第2のセンサ302を含むことができる。第1のセンサ301及び/又は第2のセンサ302は、モバイルプラットフォーム100と関連付けることができる。即ち、第1のセンサ301及び/又は第2のセンサ302は、モバイルプラットフォーム100と関連するデータを取得するように構成することができる。第1のセンサ301及び/又は第2のセンサ302は、モバイルプラットフォーム100に搭載されて、且つ/又はモバイルプラットフォーム100から遠隔に位置することができる。
第1のセンサ301及び第2のセンサ302のそれぞれは、モバイルプラットフォーム100及びモバイルプラットフォーム100を囲む環境のうち少なくとも1つの特徴を検出し、それらのデータを生成し、且つセンサコントローラ200にデータを送信するように構成することができる。第2のセンサ302は、第1のセンサ301と関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成することができる。一例において、第1のセンサ301によって生成されるデータは、第2のセンサ302によって生成されるデータと同じセンサデータ型とすることができる。第1のセンサ301は、第2のセンサ302と同じセンサ型とすることができる。
別の例において、第2のセンサ302は、第1のセンサ301と関連するデータと同じセンサデータ型であるデータのサブセットを含むデータを生成するように構成することができる。
単に説明のために、第1のセンサ301及び第2のセンサ302を含むように説明されているが、センサ300は、限定するわけではないが、第3のセンサ、第4のセンサ、第5のセンサなど、任意の適切な数の同一の且つ/又は異なるセンサを含むことができる。
センサデータ型は、センサと関連するデータの特徴を含む記述を指すことができる。特徴は、データと関連する或る機能及び/又は特性を含むことができる。
例えば、センサデータ型は、データと関連する技術を示すことができる。1つの実例的な例において、第1のセンサ301及び第2のセンサ302のそれぞれは、全地球測位システム(GPS)センサを含むことができる。従って、第1のセンサ301及び第2のセンサ302のそれぞれは、GPSセンサデータを生成することができる。第1のセンサ301及び第2のセンサ302と関連するそれぞれのデータは、同じセンサデータ型とすることができ、センサデータ型は、GPSセンサデータ型とすることができる。
例えば、センサデータ型は、データと関連する使用を示すことができる。1つの実例的な例において、第1のセンサ301及び第2のセンサ302のそれぞれは、全地球測位システム(GPS)センサを含むことができる。第1のセンサ301及び第2のセンサ302のそれぞれは、モバイルプラットフォーム100の速度を計算するために使用されるデータを生成することができる。第1のセンサ301及び第2のセンサ302と関連するそれぞれのデータは、同じセンサデータ型とすることができ、センサデータ型は、速度データ型とすることができる。
一般的に、センサは、或るセンサ型とすることができる。「センサ型」は、センサの特徴を含む記述を指すことができる。特徴は、センサと関連する或る機能及び/又は特性を含むことができる。或る例において、データのセンサデータ型は、データを生成するセンサのセンサ型と一致することができる。例えばコンパス、即ちコンパス型のセンサは、コンパスデータ型のデータを生成し得る。
図2は、図1のモバイルプラットフォーム100を操作するための方法1000の実施形態を示す例示的なトップレベルブロックフローチャートである。図2に示されているように、モバイルプラットフォーム100(図1に示されている)と関連するセンサコントローラ200(図1に示されている)と通信する第1のセンサ301(図1に示されている)における誤動作が、1100で検出される。センサコントローラ200は、第1のセンサ301における誤動作を検出するように構成することができる。
センサコントローラ200は、検出に基づいて、センサコントローラ200と通信する第2のセンサ302(図1に示されている)に1200で切り替えることができる。第2のセンサ302への切り替えは、モバイルプラットフォーム100を制御するセンサデータソースにおける第2のセンサ302に切り替えることを含むことができる。センサデータソースは、誤動作していないセンサ300を少なくとも部分的に識別できるリストを指すことができる。
第2のセンサ302は、第1のセンサ301における誤動作を検出する前にセンサデータソースに存在することができる。一例において、第2のセンサ302への切り替えは、センサデータソースにおいて第2のセンサ302をイネーブルにすることを含むことができる。即ち、第2のセンサ302は、センサデータソースにおいてアイドル状態でいることができる。第1のセンサ301における誤動作を検出した後で、第2のセンサ302は、オンに切り替えられ、且つ第2のデータを収集することができる。センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するために第2のデータを用いることができる。別の例において、第2のセンサ302への切り替えは、第1のセンサによって生成された第1のデータから第2のセンサ302によって生成された第2のデータへの切り替えを含むことができる。即ち、第2のセンサ302は、センサデータソースにおけるセンサコントローラ200にデータを送信することができるが、しかしセンサコントローラ200は、第2のデータを用いるか又は用いないことを選択しても良い。第1のセンサ301における誤動作を検出した後で、センサコントローラ200は、第2のデータを用いることができる。
追加及び/又は代替として、第2のセンサ302は、第1のセンサ301における誤動作を検出する前に、センサデータソースに存在しないことができる。その場合に、第2のセンサ302への切り替えは、第2のセンサ302をセンサデータソースに追加することを含むことができる。第1のセンサ301における誤動作を検出した後で、第2のセンサ302は、センサデータソースに追加され(且つ/又は含まれ)、且つ検出データを収集することができる。センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するために第2のデータを用いることができる。
図1に示されているように、第2のセンサ302は、第1のセンサ301と同じセンサコントローラ200と通信するように構成することができる。従って、切り替えは、センサコントローラ200を切り替えることなく、第2のセンサ302に切り替えることを含むことができる。即ち、第2のセンサ302への切り替えの前に、センサコントローラ200は、第1のセンサ301のセンサデータ型のようなセンサデータ型のデータを取得することができる。第2のセンサ302への切り替え後に、同じセンサコントローラ、即ちセンサコントローラ200は、同じセンサデータ型のデータを第2のセンサ302から取得することができる。
追加及び/又は代替として、第1のセンサ301及び第2のセンサ302は、同じセンサ型のデータを且つ/又は同時にセンサコントローラに200に供給してもしなくても良い。一例において、センサコントローラ200が、第1のセンサ301における誤動作を1100で検出する前に、第2のセンサ302は、第1のセンサ301のセンサデータ型と同じセンサデータ型のデータを供給するように動作することができる。センサコントローラ200が、第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第1のセンサ301によって供給されるデータの代わりに、第2のセンサ302によって供給されるデータを用いることができる。
別の例において、第2のセンサ302は、センサコントローラ200が第1のセンサ301における誤動作を検出する前には、最初はアイドル状態でいることができる。センサコントローラ200が、第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第1のセンサ301によって供給されるデータの代わりに、第2のセンサ302によって供給されるデータを用いるために、第2のセンサ302を活性化することができる。
前述のように、第2のセンサ302は、第1のセンサ301と関連するデータと同じセンサデータ型であるデータのサブセットを含むデータを生成するように構成することができる。例えば、第2のセンサ302は、第1のセンサ301と関連するデータと同じセンサデータ型である第1のデータサブセット、及び第1のセンサ301と関連するデータと異なるセンサデータ型である第2のデータサブセットを生成することができる。従って、第2のセンサ302は、センサコントローラ200が第1のセンサ301における誤動作を検出する前に、アイドル状態でいるか、又は第1若しくは第2のデータサブセットの少なくとも1つを供給することができる。センサコントローラ200が、第1のセンサ301における誤動作を検出すると、第2のセンサ302は、第1のセンサ301によって供給されるデータの代わりに用いられる第1のデータサブセットを少なくとも供給することができる。
追加及び/又は代替として、第2のセンサ302は、第1のセンサ301によって供給されるデータと同じセンサデータ型のデータサブセットをセンサコントローラ200を供給することができる。誤動作を検出する前に、センサコントローラ200は、第1のセンサ301及び第2のセンサ302によってそれぞれ供給される第1及び第2のデータを取得することができる。センサコントローラ200は、誤動作を検出するために(図8の1125で示されている)、第1のセンサ301及び第2のセンサ302によってそれぞれ供給される第1及び第2のデータを比較することができる。第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第1のデータを排除するデータを受信することができる。例えば、センサコントローラ200は、第2のセンサ302によって生成された第2のデータを受信することができるが、しかし第1のセンサ301によって生成された第1のデータを受信することができない。センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するための後続のセンサ融合プロセス用に第2のデータを用いることができる。
図3は、図1のモバイルプラットフォーム100の代替の実施形態を示す例示的な図である。図3に示されているように、モバイルプラットフォーム100は、メインコントローラ400を更に含むことができる。メインコントローラ400は、データ取得、データ処理、及びモバイルプラットフォーム100の動作を制御するための任意の他の機能及び操作を実行するように構成することができる。例示的な動作は、操縦、上昇、降下、及び/又はモバイルプラットフォーム100によって実行される任意の他の動作を含むことができる。メインコントローラ400は、モバイルプラットフォーム100に搭載して設置することができる。
図3に示されているように、モバイルプラットフォーム100を操作するための装置は、メインコントローラ400と少なくとも部分的に統合することができる。即ち、センサコントローラ200は、メインコントローラ400と少なくとも部分的に統合することができる。従って、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するように更に構成することができる。
追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、プロセッサ211と結合されるように構成された通信モジュール212を含むことができる。通信モジュール212は、デジタル通信インターフェース及び/又はアナログ通信インターフェースを含むことができる。
通信モジュール212は、第1のセンサ301及び第2のセンサ302のうち少なくとも1つとデータ及び制御信号のうち少なくとも1つを交換するように構成することができる。通信モジュール212は、電子デバイスとの有線又は無線接続を介してデータを受信及び/又は送信するための無線周波数(若しくはRF)回路又は任意の他の適切なハードウェア及びハードウェアに指示する任意の適切なソフトウェアを含むことができるトランシーバ、送信機及び受信機のうち少なくとも1つを含むことができる。
通信モジュール212は、1つ又は複数の外部通信ポート(図示せず)を通じて、センサコントローラ200と、センサ300などの他のデバイスとの間の通信を容易にすることができ、且つまたトランシーバ及び/又は外部通信ポートによって受信されたデータを処理するための様々なソフトウェアコンポーネントを含むことができる。
外部通信ポートは、電気デバイスを結合するための任意の適切な電気的及び/又は機械的コネクタを含み、電気デバイス間の通信を実現することができる。外部通信ポートは、他のデバイスに直接又はネットワーク(例えば、インターネット、無線LAN等)を通じて間接的に結合するように適合させることができる。例示的な外部通信ポートは、ユニバーサルシリアルバス(USB)、FIREWIRE、プリント回路基板(PCB)などを含むことができる。
一般的に、RF回路は、限定するわけではないが、アンテナ、少なくとも1つの増幅器、チューナ、1つ又は複数の発振器、ユーザ加入者識別モジュール(SIM)カード、トランシーバ、結合器、LNA(即ち低ノイズ増幅器)、送受切換器等を含むことができる。更に、RF回路は、無線通信ネットワークを介して他のデバイスと通信することができる。無線通信は、限定するわけではないが、GSM(グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーションズ)、GPRS(汎用パケット無線サービス)、CDMA(符号分割多元接続)、WCDMA(広帯域符号分割多元接続)、LTE(ロングタームエボリューション)、電子メール、SMS(ショートメッセージサービス)を含む任意の通信規格又はプロトコルを用いることができる。
単に説明のために、単一の通信モジュール212を含むように説明したが、センサコントローラ200は、任意の適切な数の同一の且つ/又は異なる通信モジュール212を含むことができる。
センサコントローラ200は、メモリ(図示せず)を更に含むことができる。メモリは、高速ランダムアクセスメモリ(RAM)を含んでも良く、且つまた1つ又は複数の磁気ディスク記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の不揮発性固体メモリデバイスなどの不揮発性メモリを含んでも良い。メモリは、センサ300によってセンサコントローラ200に送信されたデータ及び本開示において開示される方法を実行するための符号化された命令を記憶するように構成することができる。
プロセッサ211、通信モジュール212、及び/又はメモリは、無線で且つ/又は1つ又は複数の通信バス若しくは信号線219を通じて互いに通信することができる。
モバイルプラットフォーム100は、モバイルプラットフォーム100が移動できるようにする機械的運動を生成するように構成された1つ又は複数のモータ500を更に含むことができる。追加及び/又は代替として、モバイルプラットフォーム100は、1つ又は複数のモータコントローラ(図示せず)を含むことができる。各モータコントローラは、対応するモータ500及び/又はメインコントローラ400と結合することができる。モータコントローラは、メインコントローラ400からの命令に基づいて、モータ500を駆動するための信号を生成するように構成することができる。
一般的に、メインコントローラ400は、センサ300によって生成されたデータに基づいて、モバイルプラットフォーム100を操作することができる。それぞれのセンサ300によって生成されたデータは、個々に用いるか、且つ/又は検出結果を形成するために組み合わせることができる。一般的に、検出結果は、「センサ融合」としてもまた知られている、多数のセンサによってそれぞれ取得されたセンサデータを組み合わせることによって生成することができる。例えば、センサ融合は、GPSセンサとして、慣性センサ、視覚センサ、ライダー、超音波センサなどを含む異なるセンサ型によって取得されたセンサデータを組み合わせるために用いることができる。別の例として、センサ融合は、絶対測定データ(例えば、GPSセンサデータなど、GPSセンサに関係して供給されるデータ)及び相対測定データ(例えば、視覚検出データ、ライダーデータ又は超音波検出データなど、局所座標系に関係して供給されるデータ)など、異なる型のセンサデータを組み合わせるために用いることができる。センサ融合は、個別のセンサ型と関連する制限又は不正確さを補償するために用いられ、それによって、最終検出結果の精度及び信頼性を改善することができる。
例示的な検出結果は、モバイルプラットフォーム100の速度、高度、加速度、ヨー角及び位置のうち少なくとも1つを含むことができる。検出結果に基づいて、メインコントローラ400は、様々な操作を実行するようにモバイルプラットフォーム100に命令することができる。例示的な操作は、ホバリング位置からの偏差を補償するために速度を調整すること、或る目的地に向けて移動すること、障害物から離れるように移動することなどを含むことができる。
図4は、図1のモバイルプラットフォーム100の別の代替の実施形態を示す例示的な図である。図4に実例として示されているように、センサ300は、センサ311〜382を含むことができる。
センサ300は、GPSセンサ311、312を含むことができる。GPSセンサ311、312は、複数のGPS衛星への遮るもののない見通し線がある、位置、速度及び時間情報のうち少なくとも1つを提供する宇宙ベースナビゲーションシステムを含むことができる。
センサ300は、コンパス321、322を含むことができる。コンパス321、322は、ナビゲーション及び地理的な基本方位に対する方向を示す方位用に用いられる器具を含むことができる。例示的なコンパス321、322は、磁気コンパスを含むことができる。
センサ300は、加速度計331、332を含むことができる。加速度計331、332は、適切な加速度(及び/又は「g力」)を測定するように構成することができる。加速度計の単軸又は多軸モデルは、適切な加速度の大きさ及び方向をベクトル量として検出することができ、且つ抵抗媒体における方位(何故なら重量方向が変わるから)、座標加速度(それがg力又はg力における変化を生成する限り)、振動、衝撃、及び降下を検出するために用いることができる。例示的な加速度計331、332は、3軸加速度計を含むことができる。
一例において、加速度計331、332は、モバイルプラットフォーム100の加速度を取得することができる。メインコントローラ400は、モバイルプラットフォーム100の速度及び位置データのうち少なくとも1つを取得するために加速度を統合するように構成することができる。センサ融合プロセスを介して、メインコントローラ400は、モバイルプラットフォーム100の速度及び/又は位置を判断するために、かかる速度及び位置データのうち少なくとも1つを、GPSセンサ311、312によって取得されたモバイルプラットフォーム100の速度及び位置データのうち少なくとも1つと組み合わせることができる。
センサ300は、ジャイロスコープ341、342を含むことができる。ジャイロスコープ341、342は、モバイルプラットフォーム100と関連するピッチ、ロール及び/又はヨー姿勢角を検出及び/又は測定することができる。
一例において、ジャイロスコープ341、342は、モバイルプラットフォーム100のヨー角を取得することができる。センサ融合プロセスを介して、メインコントローラ400は、モバイルプラットフォーム100のヨー角を決定するために、かかるヨー角をコンパス321、322によって測定されたヨー角と組み合わせるように構成することができる。
センサ300は、高度計351、352を含むことができる。高度計351、352は、気圧高度計及び気圧計のうち少なくとも1つを含むことができる。高度計351、352は、モバイルプラットフォーム100と関連する高度を測定するように構成することができる。例示的な高度計351、352は、気圧を測定することによって高度を確認するように構成することができる。
センサ300は、視覚走行距離計361、362を含むことができる。視覚走行距離計361、362は、関心のある対象物の画像(単複)を捕捉、処理及び分析することによって、モバイルプラットフォーム100と関連する位置、速度及び加速度のうち少なくとも1つを測定することができる。例示的な視覚走行距離計361、362は、単一カメラ及び/又はステレオカメラを含むことができる。
センサ300は、超音波センサ371、372を含むことができる。超音波センサ371、372は、高周波で超音波を放射し、且つ超音波エコーを評価することができ、超音波エコーは、障害物による反射後に戻って受信される。超音波信号の送信とエコーの受信との間の時間経過に基づいて、モバイルプラットフォーム100から障害物までの距離を決定することができる。
センサ300は、ライダー381、382を含むことができる。ライダー381、382は、対象物の範囲、高度、方向、又は速度を決定するために、レーザからの紫外線、可視光又は近赤外光を用いる対象物検出システムを含むことができる。従って、ライダー381、382は、モバイルプラットフォーム100の高度、方向及び/又は速度を取得するように構成することができる。
図4に示されているように、センサ311〜382は、複数のセンサ群310〜380を形成することができる。各センサ群内のセンサ300は、同じセンサデータ型のデータを生成するように構成される。各センサ群は、第1のセンサ301及び第2のセンサ302を含むことができる。例えば、図4に示されているように、センサ群320において、加速度計331、332は、それぞれ、第1のセンサ301及び第2のセンサ302とそれぞれすることができる。
センサ311〜382は、単に説明のために図4に示されている。或るセンサ300は、省略されても良く、他のセンサ300は、含まれても良い。
更に、或るセンサ300は、他のセンサ300と少なくとも部分的に統合されても良い。一例において、加速度計331及び/又はジャイロスコープ341は、6自由度(6−DOF)慣性測定ユニット(IMU)(図示せず)に少なくとも部分的に統合することができる。従って、6−DOF IMUの加速度計331は、センサ群320に属しても良く、6−DOF IMUのジャイロスコープ341は、センサ群340に属しても良い。
別の例において、加速度計331は、3つの単軸加速度計(図示せず)を含むことができる。加速度計332は、単一の3軸加速度計を含むことができる。加速度計331、332は、加速度データ型である、同じセンサデータ型のデータを生成することができる。従って、加速度計331、332は、両方ともセンサ群320に属することができる。
即ち、センサ群310〜380の各センサ群内におけるセンサは、同一のセンサである必要はない。一センサ群は、同じセンサデータ型のデータを生成するように構成された2つのセンサを含んでも良い。
更に、図4は、センサ群310〜380の各センサ群に2つのセンサが含まれているように示すが、限定ではなく2つを超えるセンサが、センサ群310〜380の各センサ群に含まれ得る。例えば、センサ群340は、ジャイロスコープ341、342(図示せず)の他に、もう1つのジャイロスコープ(図示せず)を含むことができる。
図5は、図1のモバイルプラットフォーム100の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100と関連するメインコントローラ400にセンサデータを送信するように構成される。図5において、センサコントローラ200及びメインコントローラ400は、少なくとも部分的に分離され、互いに通信することができる。
センサコントローラ200は、センサ300からデータを収集するように構成することができる。センサコントローラ200は、センサデータを供給するために、センサ300からのデータを処理することができる。センサデータ型の「センサデータ」は、対応するセンサデータ型を表すデータを含むことができ、且つセンサ300によって生成された対応するセンサデータ型のデータを処理した結果を含むことができる。センサコントローラ200は、バス219及び通信モジュール212のうち少なくとも1つを介して、かかる結果をメインコントローラ400に送信し、メインコントローラ400が、その結果を用いてセンサ融合プロセスを実行するようにすることができる。従って、メインコントローラ400は、センサ300のいずれかが誤動作しているかどうかを判断する必要なしに、供給される「センサデータ」を直接用いることができる。
センサコントローラ200及びメインコントローラ400が、(図4に示されているように)少なくとも部分的に統合される場合に、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するために、「センサデータ」を個別に用いるか、且つ/又は「センサデータ」をセンサ融合プロセスで処理することができる。
図6は、図1のモバイルプラットフォーム100の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100から遠隔に位置する。センサコントローラ200は、通信モジュール212を介し、有線及び/又は無線通信によって、センサ300及びメインコントローラ400のうち少なくとも1つと通信することができる。追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100と関連する遠隔コントローラ(図示せず)と少なくとも部分的に統合することができる。
図7は、図2の方法1000の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートである。図7に示されているように、任意選択的に、第1のセンサ301及び第2のセンサ302は、1010で初期化される。センサコントローラ200は、第1のセンサ301及び第2のセンサ302を初期化するように構成することができる。初期化プロセス中に、センサコントローラ200は、センサ300のパラメータ用の初期値を割り当て、且つ/又はセンサ300から初期パラメータを取得することができる。センサコントローラ200は、センサ300とセンサコントローラ200との間の通信が機能しているかどうかを判断することができる。例えば、センサコントローラ200が、1つのセンサ300から応答を受信できない場合に、センサコントローラ200は、センサ300が誤動作し、且つ誤動作しているセンサ300と関連するデータが、センサ融合プロセス用に使用されるべきでないことを決定することができる。従って、センサコントローラ200は、誤動作しているセンサ300を含む同じセンサ群におけるセンサ300に切り替えることができる。
図4は、1つを超えるセンサ300を含むようにセンサ群を示す。有利なことに、たとえ1つのセンサ300が誤動作を有しても、モバイルプラットフォーム100は、やはり操作され得る。
図7に示されているように、誤動作の検出(図2の1100に示されている)は、第1のセンサ301と関連する第1のデータを取得することを含むことができる。第1のデータは、第1のセンサ301によって生成されたデータを指すことができる。図7に示されているように、第1のセンサ301と関連する第1のデータは、1110で取得することができる。センサコントローラ200は、通信モジュール212を介して、第1のセンサ301から第1のデータを取得及び/又は受信するように構成することができる。
誤動作の検出(図2の1100に示されている)は、第1のセンサ301と関連する第1のデータにおける異常を検出することを含むことができる。図7に示されているように、第1のセンサ301と関連する第1のデータにおける異常は、1120で検出することができる。センサコントローラ200は、第1のデータにおける異常を検出するように構成することができる。
図8は、図2の方法1000の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートである。図8は、第1のデータにおける異常を検出するための例示的なプロセスを示す。図8に示されているように、第1のセンサ301と関連する第1のデータは、1110で取得される。センサコントローラ200は、1つ又は複数の異常基準に対して、1121〜1125で第1のデータを評価することができる。
センサコントローラ200は、第1のデータが更新に失敗したかどうかを1121で判断するように構成することができる。例えば、第1のデータが、所定の時間間隔中に一定のままだった場合に、センサコントローラ200は、第1のデータが更新に失敗したと断定することができる。第1のデータが更新に失敗した場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されるか且つ/又は存在すると1129で判断するように構成することができる。第1のデータが更新に失敗していない場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第1のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、異常の検出は、第1のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを検出することを含むことができる。
第1のセンサ301が誤動作すると、第1のデータは、その中に1つ又は複数の異常を有する可能性がある。第1のデータの1つの例示的な異常は、更新の失敗である。例えば、加速度計331(図4に示されている)は、小さな微小電子機械システム(MEMS)で作製することができ、且つ試験質量(また地震質量として知られている)を備えた片持ち梁を含むことができる。加速度計331が、機械的な衝撃を経験すると、MEMSチップ内の超小型電子構造が、損傷される可能性がある。追加及び/又は代替として、加速度計331とセンサコントローラ200との間の通信は、切断することができる。従って、加速度計331からの第1のデータは、更新することができず、且つ/又は或る時間間隔にわたってセンサコントローラ200に同じ加速度値を供給する可能性がある。
所定の時間間隔は、異常の検出前に定義された任意の適切な時間間隔とすることができる。センサコントローラ200は、第1のデータを評価するために所定の時間間隔を用いるように構成することができる。例えば、所定の時間間隔は、クロックチック単位とすることができる。非限定的な例において、所定の時間間隔は、66MHzで作動するコンピュータシステムクロック用の20クロックチックとすることができる。
センサコントローラ200は、第1のデータが異常ノイズを有するかどうかを1122で判断するように構成することができる。例えば、第1のデータと関連するノイズが、所定のノイズレベルより大きい場合に、センサコントローラ200は、第1のデータが異常ノイズを有すると判断することができる。第1のデータが異常ノイズを有する場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されるか且つ/又は存在すると1129で判断するように構成することができる。第1のデータが異常ノイズを有しない場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第1のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、異常の検出は、第1のデータと関連するノイズが所定のノイズレベルより大きいことを検出することを含むことができる。
第1のデータの1つの例示的な異常は、異常ノイズである。例えば、高度計351(図4に示されている)は、MEMSから作製することができる。高度計351が機械的な衝撃を経験すると、MEMSチップ内の超小型電子構造は、損傷される可能性があり、それは、高度計351からの第1のデータに異常に高いノイズを有させる可能性がある。例えば、高度計351は、正常に機能している場合に1メートル未満のノイズレベルを有することができ、従って、8メートルから9メートルにわたるノイズは、異常に高い可能性がある。第1のデータにおける異常ノイズが、正常データとしてメインコントローラ400によって用いられると、UAVは、高度を著しく変更することによって反応し、不安定な動作に帰着する可能性がある。
所定のノイズレベルは、異常の検出前に、且つ第1のデータの正常なノイズレベルに基づいて定義される任意の適切なノイズレベルとすることができる。センサコントローラ200は、第1のデータを評価するために所定のノイズレベルを用いるように構成することができる。非限定的な例において、高度計351用の所定のノイズレベルは、1メートルとすることができる。
センサコントローラ200は、第1のデータが異常な不連続を有するかどうかを1123で判断するように構成することができる。例えば、所定の不連続レベルより大きい第1のデータにおける不連続の場合に、センサコントローラ200は、第1のデータが異常な不連続を有すると判断することができる。第1のデータが、異常な不連続を有する場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されるか且つ/又は存在すると1129で判断するように構成することができる。第1のデータが異常な不連続を有しない場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第1のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、異常の検出は、所定の不連続レベルより大きい第1のデータにおける不連続を検出することを含むことができる。
第1のデータの1つの例示的な異常は、異常な不連続である。例えば、UAVが150mの高度にあるときに高度計351が誤動作を開始した場合に、高度計351は、1000mの高度と関連する第1のデータを生成する可能性がある。かかる不連続は、第1のデータが異常を有することを示すことができる。
所定の不連続レベルは、異常の検出前に、且つ第1のデータの正常な不連続レベルに基づいて定義される任意の適切な不連続レベルとすることができる。センサコントローラ200は、第1のデータを評価するために所定のノイズレベルを用いるように構成することができる。
第1のセンサ301が、GPSセンサ(例えば、第1のGPSセンサ311)を含む場合に、センサコントローラ200は、第1のデータがGPS異常を有するかどうかを1124で判断するように構成することができる。例えば、第1のデータが、第1のGPSセンサ311を用いた衛星信号の損失を示す場合に、センサコントローラ200は、第1のデータが、GPS異常を有すると判断することができる。追加及び/又は代替として、第1のデータが、第1のGPSセンサ311によるモバイルプラットフォーム100の位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致を有する場合に、センサコントローラ200は、第1のデータがGPS異常を有すると判断することができる。
第1のデータが、GPS異常を有する場合に、センサコントローラ200は、第1のデータにおいて異常が検出されるか且つ/又は存在することを1129で判断するように構成することができる。第1のデータが、GPS異常を有しない場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第1のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、第1のセンサ301が、第1のGPSセンサ311を含む場合に、誤動作及び/又は異常の検出は、第1のGPSセンサ311を用いた衛星信号の損失、及び/又はGPSセンサによるモバイルプラットフォーム100の速度及び位置のそれぞれの変化間の不一致を含むGPS異常を検出することを含むことができる。
第1のGPSセンサ311と関連する第1のデータの1つの例示的な異常は、GPS異常を含むことができる。例えば、モバイルプラットフォーム100が、十分な衛星信号のない位置にある場合に、第1のGPSセンサ311からの第1のデータは、不正確である可能性がある。
更に、第1のGPSセンサ311が、速度変化と一致しない位置変化を提供する場合に、第1のGPSセンサ311は、誤動作している可能性がある。例えば、UAVの位置が、2秒の時間間隔内に西の方に移動し、一方でUAVの速度が、同じ時間間隔内に東方向にあることを第1のGPSセンサ311が示す場合に、第1のデータは、モバイルプラットフォーム100の位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致を有する。かかるGPS異常は、モバイルプラットフォーム100が間違った方向に移動していることに帰着する可能性があり、それは、衝突などの危険な結果につながる可能性がある。
不一致は、異常の検出前に定義された任意の適切なタイプの不一致基準に基づいて決定することができる。センサコントローラ200は、第1のデータを評価するために不一致基準を用いるように構成することができる。
センサコントローラ200は、第1のデータが交差検証基準を満たすかどうかを1125で判断するように構成することができる。交差検証基準は、第1のデータを第1のセンサ301以外のセンサ300からのデータと比較することを介して、第1のデータが異常を有するかどうかを判断するための1つ又は複数の規則を含むことができる。
第1のデータが、交差検証基準を満たす場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されるか且つ/又は存在することを1129で判断するように構成することができる。第1のデータが交差検証基準を満たさない場合に、センサコントローラ200は、第1のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第1のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、異常の検出は、第1のデータが交差検証基準を満たすことを検出することを含むことができる。
交差検証基準は、同一の且つ/又は異なるセンサ300のデータ間の関係に基づいて、異常の検出前に決定することができる。
一例において、交差検証基準は、第1のデータが、モバイルプラットフォーム100とそれぞれ関連する第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことを含むことができる。追加及び/又は代替として、交差検証基準は、第3のセンサと関連するデータが、第4のセンサと関連するデータと一致していることを含むことができる。換言すれば、第1のデータが、2つ以上の他のセンサ300と一致しない場合に、第1のデータは、異常を有する可能性がある。
非限定的な例において、第1のコンパス321と関連する第1のデータは、70度など、UAVのヨー角における著しい変化を示し、一方でジャイロスコープ341、342の両方は、30度など、UAVのヨー角における小さな変化を示す。両方のジャイロスコープ341、342が、同じヨー角を生成しながら同時に誤動作している可能性が非常に低いので、センサコントローラ200は、ジャイロスコープ341、342が両方とも機能していること、及び第1のコンパス321の第1のデータが異常を有することを判断するように構成することができる。
別の非限定的な例において、第1のコンパス321と関連する第1のデータは、70度など、UAVのヨー角における著しい変化を示し、一方で第2のコンパス322及びジャイロスコープ341は、30度など、UAVのヨー角における小さな変化を示す。第2のコンパス322及びジャイロスコープ341の両方が、同じヨー角を生成しながら同時に誤動作している可能性が非常に低いので、センサコントローラ200は、第2のコンパス322及びジャイロスコープ341の両方が機能している可能性があり、第1のコンパス321の第1のデータが異常を有すると判断するように構成することができる。
従って、交差検証基準によれば、第1のデータは、第1のセンサデータ型である。上記の2つの例示的な事例に示されているように、第1のデータは、コンパスデータ型及び/又はヨー角データ型である。
追加及び/又は代替として、第3のセンサ及び第4のセンサの少なくとも1つと関連するデータは、第2のセンサデータ型である。第2のセンサデータ型は、第1のセンサデータ型と異なることができる。即ち、交差検証基準と関連するセンサ300は、第1のデータと同じセンサデータ型のデータを必ずしも供給しない。上記の2つの例示的な事例に示されているように、第1のコンパス321と関連する第1のデータがコンパスデータ型である場合に、ジャイロスコープ341と関連するデータは、ジャイロスコープデータ型であっても良く、それは、コンパスデータ型と異なることができる。
交差検証基準を更に説明するために、別の例が、以下のように示される。第1の視覚走行距離計361と関連する第1のデータは、UAVの第1の測定された高度を示し、一方で高度計351、352の両方は、第1の測定された高度と異なるUAVの第2の測定された高度を示す。両方の高度計351、352が、同じ測定された高度を生成しながら同時に誤動作している可能性が非常に低いので、センサコントローラ200は、高度計351、352が両方とも機能していること、及び第1の視覚走行距離計361の第1のデータが異常を有することを判断するように構成することができる。他方において、センサコントローラ200は、第1の高度計351のデータを視覚走行距離計361、362からのデータと比較することによって、第1の高度計351における誤動作を検出することができる。
上記の場合に、第1のデータは、モバイルプラットフォームの高度を確認するための第3のセンサ及び第4のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しない。第1のセンサと関連する第1のデータ及び第3のセンサと関連するデータは、それぞれ高度計データ型及び視覚走行距離計データ型の1つである。即ち、第1のセンサのデータは、高度計データ型とすることができ、第3のセンサのデータは、視覚走行距離計データ型とすることができる。代替として、第1のセンサのデータは、視覚走行距離計データ型とすることができ、第3のセンサのデータは、高度計データ型とすることができる。第4のセンサは、限定するわけではないが、高度計データ型のデータ及び/又は視覚走行距離計データを生成することができる。
一般的に、高度計は、気圧を測定することによって高度を確認するための気圧計を含むことができ、従って測定可能な気圧を備えた環境において動作する必要があり得る。モバイルプラットフォーム100に設置された視覚走行距離計は、地上における対象物の1つ又は複数の画像を捕捉及び分析することによって、高度を確認することができる。追加及び/又は代替として、地上に設置された視覚走行距離計は、モバイルプラットフォーム100上の対象物の1つ又は複数の画像を捕捉及び分析することによって、高度を確認することができる。従って、視覚走行距離計を操作するために、モバイルプラットフォーム100の高度は、高度限界に達しなくても良い。高度限界は、成層圏の高度と同様であり得、且つ/又は8km及び18kmにわたることができる。
従って、図8の1125で、交差検証基準を用い、視覚走行距離計361、362のデータを高度計351、352のデータと比較することによって誤動作を検出するために、モバイルプラットフォーム100は、視覚走行距離計及び高度計の両方が機能し得る特別な条件において動作する必要があり得る。前述のように、例示的な特別な条件は、成層圏より低い高度及び測定可能な気圧を含む。モバイルプラットフォーム100の様々なタイプの間で、或るUAVは、かかる特別な条件において動作し得、一方で他のタイプのモバイルプラットフォーム100は、そうでなくても良い。従って、全てのタイプのモバイルプラットフォーム100が、1125で交差検証基準を用い、視覚走行距離計361、362のデータを高度計351、352のデータと比較する特徴を有することができるわけではない。
別の例において、交差検証基準は、第1のデータが、モバイルプラットフォーム100と関連する第3のセンサと関連するデータと一致しないことを含むことができる。換言すれば、第1のデータが、別のセンサ300と関連するデータと一致しない場合に、第1のデータは、異常を有する可能性がある。
例えば、加速度計331の第1のデータは、時間間隔中に一定のままだった。対照的に、加速度計332は、同じ時間間隔中にデータを更新した。従って、第1のデータは、センサ332と関連するデータと一致しない可能性があり、センサコントローラ200は、第1のデータが異常を有すると判断するように構成することができる。
センサコントローラ200は、限定するわけではないが、1つ又は複数の適切な交差検証基準を用いて、第1のデータを評価するように構成することができる。交差検証基準のそれぞれは、多数のセンサ300間の関係に基づくことができる。正常に機能しているセンサ300は、第1のセンサ301の第1のデータを有効及び/又は無効にするためのデータを供給することができる。
限定するわけではないが、追加及び/又は追加基準を含むことができる。例示的な基準(図示せず)によれば、センサコントローラ200は、第1のデータが、モバイルプラットフォーム100の能力及び/又は仕様に基づいた限界の下及び/又は上にあることを検出することによって、第1のデータにおける異常を検出することができる。例えば、加速度計331は、16重力加速度、即ち16を掛けられた重力加速度であるモバイルプラットフォーム100の加速度を示す第1のデータを生成する可能性がある。「重力加速度」は、重力によって引き起こされた対象物に対する加速度を指すことができる。重力加速度の例示的な値は、9.8m/s2とすることができる。モバイルプラットフォーム100は、正常動作におけるフル加速で16重力加速度に達することができない可能性がある。その場合に、センサコントローラ200は、非常に大きい第1のデータを検出することによって、加速度計331が異常を有すると判断するように構成することができる。第1のデータの上限は、限定ではなく、任意の方法で決定することができる。
基準1121〜1125は、単に例示的である。基準1121〜1125のシーケンスは、限定ではなく、変更することができる。更に、或る基準は、省略することができ、他の基準は、含むことができる。更に、基準1121〜1125は、各センサ群及び/又は個別センサ300に対して、同一に且つ/又は異なるようにすることができる。即ち、2つの異なるセンサ群は、異なる基準を有することができる。即ち、同じ且つ/又は異なるセンサデータ型と関連する2つの個別センサ300は、異常を検出するための異なる基準に対して評価することができる。
図8において、センサコントローラ200が、第1のデータに異常が検出されないと1128で判断する場合に、センサコントローラ200は、任意選択的に、第1のセンサから新しい第1のデータを引き続き取得することができる(1110に示されている)。
再び図7を参照すると、第1のセンサ301における誤動作を検出した後で、第1のセンサ301は、1210で、モバイルプラットフォーム100を制御するためのセンサデータソースから削除される。換言すれば、第2のセンサ302への切り替え(図2の1200に示されている)は、モバイルプラットフォーム100を制御するためのセンサデータソースから第1のセンサを削除することを含むことができる。
前述のように、センサデータソースは、誤動作していないセンサ300を少なくとも部分的に識別できるリストを指すことができる。換言すれば、センサデータソースにおけるセンサ300は、誤動作していることをセンサコントローラ200によって検出される。センサデータソースは、センサコントローラ200と関連するメモリ(今は図示されている)における1つ又は複数の記憶アドレスに記憶されるファイル及び/又はデータとして記憶することができる。
追加及び/又は代替として、センサデータソースは、アドレス及び/又は位置をメモリに必ずしも有しない。センサコントローラ200は、誤動作していないセンサ300及び/又は誤動作しているセンサ300を任意の他の従来的な方法で追跡するように構成することができる。その場合に等しく、センサデータソースは、特定のメモリアドレスとして必ずしも記憶されずに、維持及び/又は更新することができる。
図9は、図2の方法1000に従って、第1のセンサ301における誤動作を検出する前のセンサデータソース309の実施形態を示す例示的な図である。説明のために、センサ311〜382(図4に示されている)は、正常に機能していると仮定され、従って、センサデータソース309に含まれる。
図10は、図2の方法1000に従って、第1のセンサ301における誤動作を検出した後の、図9におけるセンサデータソース309の実施形態を示す例示的な図である。図10に示されている例において、センサ群340の第1のセンサ301、即ちジャイロスコープ341は、誤動作を有することをセンサコントローラ200によって検出される。従って、センサコントローラ200は、ジャイロスコープ341をセンサデータソース309から削除及び/又は排除することができる。従って、センサデータソース309は、ジャイロスコープ341を含まない。
センサコントローラ200は、第1のセンサ301によって生成された第1のデータをモバイルプラットフォーム100を制御するためのデータとして予め用いることができる。第1のセンサ301の誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するために、第2のセンサ302によって生成されたデータを用いることができる。再び図7を参照すると、第2のセンサ302は、1220で、モバイルプラットフォーム100を制御するためのセンサデータソースに存在できるようにされ得る。換言すれば、第2のセンサ302への切り替えは、第2のセンサ302が、モバイルプラットフォーム100を制御するためのセンサデータソース309に存在できるようにすることを含むことができる。
図9〜10の例において、第2のセンサ302は、第1のセンサ301が誤動作しているのを検出される前にセンサデータソース309にあり、且つデータを生成することができる。しかしながら、そのときに、センサコントローラ200は、第2のセンサ302によって生成されたデータを用いても用いなくても良い。第1のセンサ301の誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するためのセンサデータ型のセンサデータを生成するために、第1のセンサ301によって生成されたデータの代わりに、第2のセンサ302によって生成されたデータを用いることができる。
例えば、図10において、センサコントローラ200が、センサデータソース309からジャイロスコープ341を削除した後で、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するためのセンサ群340における第2のセンサ302、即ちジャイロスコープ342をイネーブルにすることができる。換言すれば、第2のセンサ302と関連するデータは、モバイルプラットフォーム100を制御するために用いることができる。
第1のセンサ301における誤動作を検出した際に第1のセンサ301を削除及び/又は排除することによって、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100の動作が、正確なデータに基づいて決定され得ることを保証することができる。UAV墜落などの多くのUAV事故の故障解析によれば、事故のかなりの割合が、UAVメインコントローラ400のデータ処理アルゴリズムにおけるエラーではなく、センサ300の異常機能による。時には、一センサの誤動作が、センサ融合におけるエラーを引き起こす可能性がある。エラーは、周囲状況に不正確に反応し、且つ墜落及び/又は衝突に帰着するUAVの動作につながる可能性がある。従って、センサ冗長性は、事故を防ぎUAV動作の安全性を改善するために有利である。
更に、任意選択的に、図8における方法1000を用いて、第1のセンサ301における誤動作を検出した後で、たとえ第1のセンサ301が、センサデータソースから排除され、且つモバイルプラットフォーム100を制御するために使用され得なくても、センサコントローラ200は、引き続き第1のセンサ301から第1のデータを受信し、且つ第1のデータの評価するように構成することができる。第1のデータは、図8における方法1000を用いて評価することができる。センサコントローラが、第1のデータにおけるどんな異常も検出できない場合に、第1のセンサ301は、センサデータソース309へと逆に復活されても良い。有利なことに、誤動作が一時的な場合に、第1のセンサ301は、完全に利用することができる。
追加及び/又は代替として、図7に示されている1200において、第2のセンサ302は、第1のセンサ301より誤動作を有する低い可能性と関連付けられるように切り替えられる。センサ301、302は、環境及び/又は使用条件に対して異なる感受性をそれぞれ有しても良い。即ち、センサコントローラ200は、第1のセンサ301と比較して、誤動作の原因によって異なるように影響を受ける第2のセンサ302を選択することができる。
例えば、UAVは、一飛行中に2つ以上の異なる環境を経験する可能性がある。環境の変化は、ユーザ及びセンサコントローラ200のうち少なくとも1つによって完全には予測可能ではない可能性がある。例えば、環境の変化は、同じ場所における天候の変化及び/又は予期しない危険な出来事を回避するための飛行ルートの変更による可能性がある。第1のセンサ301は、第1の環境において、第2のセンサ302ほど誤動作を有しそうにない可能性がある。従って、センサコントローラ200は、第1のセンサ301からのデータを用いる。しかしながら、第1のセンサ301は、第2の環境において、第2のセンサ302よりも誤動作を有しそうな可能性がある。環境が、第2の環境に思いがけず変化した場合に、且つ/又はセンサコントローラ200が、変化に気づかなかった場合に、センサコントローラ200は、誤動作を検出するまで、第1のセンサ301によって供給されるデータを引き続き用いる。かかる場合にデータの精度を改善するために、第1のセンサ301の検出された誤動作に基づいて、センサコントローラ200は、誤動作をそれほど有しそうにない第2のセンサ302を選択し、第1のセンサ301の代わりに第2のセンサ302を用いても良い。
別の言い方をすると、センサ301が誤動作を有する場合に、誤動作を引き起こす機構は、センサ302が、誤動作を有しないか且つ/又はそれほど誤動作を有しないように、異なるようにセンサ302に影響を及ぼしても良い。換言すれば、或る環境及び/又は使用条件において、第2のセンサ302は、第1のセンサ301より低い誤動作を有する可能性と関連付けることができる。
図4に示されているような各センサ群310〜390は、2つを超えるセンサを含むことができる。センサ群310〜390の少なくとも1つは、3重冗長性、4重冗長性、及びより高次の冗長性のうち少なくとも1つを有することができる。従って、第2のセンサ302における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第3のセンサ(図示せず)に切り替えるように構成することができる。第3のセンサにおける誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第4のセンサ(図示せず)に切り替えるように構成することができる。別の言い方をすると、1つのセンサにおける誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、群において選択された次のセンサに切り替えるように構成することができる。
従って、第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、切り替えるべき第2のセンサ302を選択するように構成されても良い。センサ301と関連するセンサ群が、唯一の別のセンサとしてセンサ302を含む場合に、センサコントローラ200は、センサ302を選択するように構成することができる。しかしながら、幾つかの場合に、センサ301と関連するセンサ群は、2つ以上の他の残りのセンサを含むことができる。センサ302を選択するために、センサコントローラ200は、第1のセンサ301より低い誤動作を有する可能性と関連するセンサを選択するように構成することができる。追加及び/又は代替として、センサ302を選択するために、センサコントローラ200は、センサ群における全ての残りのセンサの間で、最も低い誤動作を有する可能性と関連するセンサを選択するように構成することができる。
例えば、GPSセンサ311、312は、マルチパス効果を受ける可能性がある。マルチパス効果は、無線電気通信信号が2つ以上の経路によって受信アンテナに達することに帰着する伝搬現象を指すことができる。マルチパス効果は、一般的に、無線電気通信信号が、山、建物などの物体から跳ね返ることによって引き起こされ得る。第1のGPSセンサ311において、マルチパス効果は、第1のGPSセンサ311が、ランダムにジャンプ又はクリープしていることを不正確に示すGPSセンサ311、312出力データに帰着し、第1のGPSセンサ311の位置及び/又は速度の精度を低下させる可能性がある。
GPSセンサ311、312は、選択された位置において、マルチパス効果に対して異なる感受性を有するように構成されても良い。例えば、第1のGPSセンサ311は、第1のアンテナと関連付けられても良い。GPSセンサ312は、第1のアンテナと異なるマルチパス抵抗を有する第2のアンテナと関連付けられても良い。例示的なGPSアンテナは、クワッドヘリカルアンテナ、パッチアンテナ、螺旋アンテナ、マイクロストリップアンテナ、平面リング(又は「閉塞リング」)アンテナなどを含むことができる。異なるアンテナは、それぞれのマルチパス抵抗を有することができる。センサコントローラ200は、GPSセンサ311、312及びそれらのマルチパス抵抗と関連するそれぞれのアンテナに関する情報をメモリから検索するように構成することができる。第1のGPSセンサ311が、ジャンプ及び/又はクリープを有する第1のデータを生成する場合に、誤動作は、マルチパス効果の影響を示す可能性がある。センサコントローラ200は、第1のGPSセンサ311より大きなマルチパス抵抗を有するGPSセンサを第2のGPSセンサ312として選択することができる。追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、最大のマルチパス抵抗を有するGPSセンサを第2のGPSセンサ312として選択することができる。
追加及び/又は代替として、建物などの物体に囲まれた位置において、GPSセンサ311、312は、衛星信号が建物からの衛星信号をブロックする可能性があるので、衛星信号を失う可能性がある。GPSセンサ311、312は、所定の距離だけ離れてUAV上に配置されても良い。所定の距離は、固定値に基づいて且つ/又は周囲の物体の密度、UAVの高度及び/若しくは任意の他の適切な要因に基づいて、センサコントローラ200によって決定することができる。例示的な所定の距離は、10cm〜30cmにわたることができる。第1のGPSセンサ311が、衛星信号を失い、不正確なデータを生成する場合に、センサコントローラ200は、所定の距離だけ第1のGPSセンサ311から離れて位置するGPSセンサを第2のGPSセンサ312として選択することができる。第1のGPSセンサ311から離れて配置されることによって、第2のGPSセンサ312は、第1のGPSセンサ311より少なくとももう1つの衛星から信号を受信することができ得る。追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、第1のGPSセンサ311から最も遠く離れたGPSセンサを第2のGPSセンサ312として選択することができる。
別の例において、コンパス321、322は、地球の磁場において正常に機能することができる。コンパス321、322は、磁場の外乱によって引き起こされる誤動作にさらされる可能性がある。例えば、UAVは、鉄鉱山の近辺に入る可能性がある。鉄鉱山は、磁場の外乱を生成する可能性がある。外乱は、鉄鉱山の近辺内に局地化され得る。第1のコンパス321は、たとえUAVの向きが変化していなくても、磁場の外乱故に、ヨー角の大きなシフトを示すデータを生成する可能性がある。追加及び/又は代替として、或る状況下において、モータ500(図3及び5〜6に示されている)は、磁束漏れを有する可能性がある。それは、モータ500の内部運転によって生成された磁束が、磁束をシールドするためのケーシングから漏れることである。第1のコンパス321は、たとえUAVの向きが変化していなくても、モータ500の近辺内の磁場の外乱下で、ヨー角の大きなシフトを示すデータを生成する可能性がある。従って、磁場の外乱は、第1のコンパス321の誤動作に帰着する可能性がある。
コンパス321、322は、所定の距離だけ離れてUAV上に配置されても良い。所定の距離は、固定値に基づき、センサコントローラ200によって決定することができる。例示的な所定の距離は、10cm〜30cmにわたることができる。センサコントローラ200が、ヨー角の大きなシフトなど、第1のコンパス321における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第1のコンパス321から所定の距離だけ離れて位置するコンパスを第2のコンパス322として選択するように構成することができる。センサコントローラ200は、第2のコンパス322の選択を可能にするために、コンパス321、322と関連するそれぞれの位置に関する情報をメモリから検索するように構成することができる。磁場の外乱が、指数関数的に弱まり得るので、第1のコンパス321から離れて配置された第2のコンパス322は、磁場の外乱によって、無視できる程度の影響を受けることが可能あり、従って正常に機能することができる。
追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、第1のコンパス321より地上から更に遠く離れたコンパスを選択することができる。従って、鉄鉱山による磁場の外乱は、第1のコンパス321ほど第2のコンパス322を乱すことができない。例えば、UAVが地表の上空で鉄鉱山の近辺を飛行している場合に、UAVは、地上に面するUAVの底部と水平に向けられる。センサコントローラ200が、UAVの底部に配置された第1のコンパス321の誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、UAVの上部に配置されたコンパスを第2のコンパス322として選択することができる。
追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、第1のコンパス321より、選択されたモータ500から更に遠く離れたコンパスを選択することができる。従って、選択されたモータ500から漏れる磁束による磁場の外乱は、第1のコンパス321ほど第2のコンパス322を乱すことができない。例えば、センサコントローラ200が、他のコンパスより、選択されたモータ500に一層近く位置された第1のコンパス321の誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、選択されたモータ500からより遠くに配置されたコンパスを第2のコンパス322として選択するように構成することができる。
追加及び/又は代替として、センサコントローラ200は、限定するわけではないが、第1のコンパス321、選択されたモータ500及び/又は地上から最も遠く離れて配置されたコンパスを選択することができる。
更に別の例において、第1及び第2のセンサ301、302は、両方とも必ずしもモバイルプラットフォーム100(図1に示されている)に配置されない。例えば、第1の視覚走行距離計361は、モバイルプラットフォーム100に搭載して設置することができる。第2の視覚走行距離計362は、モバイルプラットフォーム100から遠隔に配置することができる。例えば、第2の視覚走行距離計362は、地上に静止位置で配置することができる。その場合に、第2の視覚走行距離計362は、遠隔コントローラ(図示せず)に少なくとも部分的に統合することができる。モバイルプラットフォーム100が、第1の視覚走行距離計361における誤動作を引き起こす空中の厳しい環境で動作する場合に、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100の画像を捕捉することによってモバイルプラットフォーム100の位置及び/又は速度を測定する第2の視覚走行距離計362に切り替えるように構成することができる。
再び図7を参照すると、センサデータソース309における少なくとも1つのセンサ300によって生成されたデータは、1300で、センサデータ型のセンサデータを供給するために処理される。図9〜10に示されている例において、センサ群310〜390のそれぞれは、それぞれセンサデータ型のデータを生成することができる。センサ群310〜390のそれぞれは、1つ又は複数のセンサ300を含むことができる。センサコントローラ200は、対応するセンサデータ型のセンサデータを供給するために、センサ群310〜390のそれぞれにおける1つ又は複数のセンサ300によって生成されたデータを処理するように構成することができる。例えば、GPSセンサデータ型のセンサデータを供給するために、GPSセンサ311、312の両方がデータソース309にあると仮定すると、センサコントローラ200は、GPSセンサ311〜312の最終検出結果としてのセンサデータを生成するために、GPSセンサ311、312によって生成されたデータを処理することができる。
図7は、1200に続くように1300を示すが、センサコントローラ200は、限定するわけではないが、図2及び7に示されている1100、1200の前、最中及び/又は後にいつでもデータを処理し、1300を実行するように構成することができる。
センサコントローラ200は、任意の適切な方法で、各センサ群のセンサ300によって生成されたデータを処理するように構成することができる。図11は、図7の方法の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、方法1000は、センサデータソース309(図9〜10に示されている)におけるセンサ300を選択することを含む。図11に示されているように、センサ300は、1310で、センサデータソース309において選択することができる。センサコントローラ200は、関心のあるセンサデータ型に対応するセンサ群からセンサ300を選択することができる。例えば、GPSセンサ311、312の両方がデータソース309(図10に示されている)にあると仮定すると、GPSセンサデータ型のGPSセンサデータを供給するために、センサコントローラ200は、GPSセンサ311、312の1つを選択することができる。
選択されたセンサ300によって生成されたデータは、1320で、センサデータ型のセンサデータとして識別される。例えば、センサコントローラ200は、1310で、第1のGPSセンサ311を選択することができる。従って、センサコントローラ200は、第1のGPSセンサ311によって生成されたデータをGPSセンサデータ型のセンサデータとして識別することができる。従って、第1のGPSセンサ311によって生成されたデータは、センサ融合及びモバイルプラットフォーム100の制御のうち少なくとも1つに使用される最終GPS検出結果として用いることができる。
幾つかの場合に、センサ群における1つ又は複数のセンサ300が、同一の且つ/又は異なる重みを割り当てられても良い。重みは、計算に使用される統計的重みを指すことができる。センサコントローラ200は、重みに従って、センサ群内のセンサ300によって生成されたデータを処理するように構成することができる。
例えば、センサデータソースにおけるセンサ群において、2つのセンサが、それぞれの重みと関連付けられ、且つセンサデータ型のデータを生成するように構成され得る。センサコントローラ200は、2つのセンサ間でより高い重みと関連するセンサ300を選択するように構成することができる。より高い重みと関連するセンサ300における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、2つのセンサ間でより低い重みと関連するセンサ300を選択するように構成することができる。かかる方法は、センサ群における2つのセンサだけに制限されない。センサ群は、2つを超えるセンサを含むことができる。センサ群は、選択される基となる3つ、4つ、又は任意のより多数のセンサを含むことができる。各センサは、検出精度、或る要因に基づいて重みと関連付けることができる。或る重みと関連する第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、2つのセンサ301、302の間でより低い重みと関連する第2のセンサ302を選択するように構成することができる。換言すれば、センサ301、302の間でより高い重みと関連する第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、2つのセンサ301、302の間でより低い重みと関連する第2のセンサ302を選択するように構成することができる。
例えば、GPSセンサ311、312の両方が、(図10に示されたように)データソース309にあるが、しかしそれぞれ異なる重みを割り当てられていると仮定すると、第1のGPSセンサ311には、第2のGPSセンサ312より高い重みを割り当てることができる。GPSセンサデータ型のセンサデータを供給するために、センサコントローラ200は、第1のGPSセンサ311を選択することができる。GPSセンサにおける誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第2のGPSセンサ312を選択するように構成することができる。
かかる方法は、2つを超えるセンサを有するセンサ群に適用することができる。例えば、より高い重みと関連する第1のセンサ301における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第1のセンサ301より低い重みと関連する第2のセンサ302を選択するように構成することができる。第3のセンサ(図示せず)が、第2のセンサ302より低い重みを有しても良い。第2のセンサ302における誤動作を検出すると、センサコントローラ200は、第3のセンサを選択するように構成することができる。
有利なことに、重みに基づいたセンサの選択は、より大きな検出精度を達成し、センサコストを節約することができる。モバイルプラットフォーム100は、同じセンサデータ型と関連する2つ以上のセンサを含んでも良い。コストを節約するために、モバイルプラットフォーム100は、より高い精度及びより高いコストを備えたセンサ300、並びにより低い精度及び低いコストを備えたセンサ300を含んでも良い。より高い精度を備えたセンサ300が正常に機能している場合に、センサコントローラ200は、より高い精度を備えたセンサ300を選択することができる。センサコントローラ200は、より高い精度を備えたセンサ300の誤動作を検出すると、より低い精度を備えたセンサ300を選択することができる。より低い精度を備えたセンサ300は、モバイルプラットフォーム100の信頼性を保証し、且つ事故を防ぐために、やはり十分に良く機能し得る。従って、コストは節約することができ、一方でモバイルプラットフォーム100は、やはり安全に動作することができる。
図12は、図7の方法1000の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートである。複数のセンサ300によって生成されたデータの加重平均が、1330で、センサデータ型のセンサデータとして提供される。センサコントローラ200は、センサ群における複数のセンサ300から取得されたデータに基づいて加重平均を計算するように構成することができる。重みは、限定するわけではないが、任意の適切な方法で決定することができる。
1つの非限定的な例において、加重平均は、より高い精度を有するセンサ300用のより高い重みを含むことができる。例えば、GPSセンサ311、312の両方が、(図10に示されているように)データソース309にあるが、しかしGPSセンサ311が、第2のGPSセンサ312より高精度及び高コストであると仮定すると、より高い重みは、第1のGPSセンサ311に割り当てることができる。従って、有利なことに、加重平均は、より正確になり得る。
別の非限定的な例において、加重平均は、複数のセンサにおける2つ以上の選択されたセンサ用に等しい重みを含むことができる。換言すれば、センサ群におけるセンサ300が、同一か且つ/又は異なる場合に、等しい重みが、加重平均の計算を有利に単純化するために、センサ群におけるセンサ300のそれぞれに割り当てられ得る。
図4〜6に示されているように、モバイルプラットフォーム100を操作するための装置が提供される。装置は、モバイルプラットフォーム100と関連する、且つ第1のセンサ301及び第2のセンサ302と通信するセンサコントローラ200を含むことができる。センサコントローラ200は、図2、7〜8及び11〜12に示されている方法1000を実行するように構成された1つ又は複数のプロセッサ211を含むことができる。
図13は、図1のモバイルプラットフォーム100の別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、モバイルプラットフォーム100は、センサコントローラ200を含む。センサコントローラ200は、複数のモジュール212、221〜225を含むことができる。複数のモジュール212、221〜225のそれぞれは、図2、7〜8、11〜12に示されている方法1000のようにセンサコントローラ200の機能を実行するためのマイクロプロセッサ(単複)及びディスクリート回路ハードウェアのうち少なくとも1つを含むことができる。
図13に示されているように、センサコントローラ200は、第1のセンサ301における誤動作を検出する(図2の1100に示されている)ように構成された検出モジュール221を含むことができる。センサコントローラ200は、検出された誤動作に基づいて、第2のセンサに切り替える(図2の1200に示されている)ように構成された切り替えモジュール222を含むことができる。
センサコントローラ200は、第1のセンサ301と関連する第1のデータを取得する(図7の1110に示されている)ように構成された取得モジュール223を更に含むことができる。センサコントローラ200は、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも1つのセンサによって生成されたデータを処理する(図7の1300に示されている)ように構成された処理モジュール224を更に含むことができる。
或る場合に、センサコントローラ200は、モバイルプラットフォーム100を制御するためのメインコントローラ400(図4に示されている)と少なくとも部分的に統合することができる。従って、センサコントローラ200は、供給されたセンサデータに基づいてモバイルプラットフォーム100を制御するように構成された制御モジュール225を更に含むことができる。
センサコントローラ200は、モジュール221〜225及びセンサ300のうち少なくとも1つ間のデータ及び/又は信号送信用の1つ又は複数の通信インターフェースを含むように構成された通信モジュール212を更に含むことができる。
或る場合に、装置は、メインコントローラ400(図5に示されている)から少なくとも部分的に分離することができ、且つメインコントローラ400と通信することができる。通信モジュール212は、モバイルプラットフォーム100を制御するためのメインコントローラ400に、供給されたセンサデータを送信するように、且つ/又はメインコントローラ400から制御コマンドを受信するように構成することができる。
更に、本明細書で開示される様々な実施形態は、図1、3〜6及び13に示されているようなモバイルプラットフォーム100を提供する。モバイルプラットフォーム100は、モバイルプラットフォーム100と関連するセンサコントローラ200を含むことができる。モバイルプラットフォーム100は、センサコントローラ200とそれぞれ通信する第1のセンサ301及び第2のセンサ302を含むことができる。センサコントローラ200は、第1のセンサ301における誤動作を検出し、且つ検出された誤動作に基づいて、第2のセンサ302に切り替えるように構成することができる。或る実施形態において、モバイルプラットフォーム100は、UAVを含むことができる。
更に、本明細書で開示される様々な実施形態は、図1、3〜6及び13に示されているようなモバイルプラットフォーム100を組み立てるためのキットを提供する。キットは、モバイルプラットフォーム100と関連するように構成されたセンサコントローラ200を含むことができる。キットは、センサコントローラ200と通信するようにそれぞれ構成された第1のセンサ301及び第2のセンサ302を含むことができる。モバイルプラットフォーム100は、UAVを含むことができる。キットは、工場で組み立てられたモバイルプラットフォーム100を取得する代わりに、モバイルプラットフォーム100を組み立てるために用いることができる。或る実施形態において、取り扱い説明書をキットに含むことができる。取り扱い説明書は、そこに指示を有しても良い。オペレータ及び/又は組み立て機械が指示に従うならば、センサコントローラ200、第1のセンサ301及び/又は第2のセンサ302は、本開示において図1、3〜6及び13に示されているようなモバイルプラットフォーム100へと組み立てられ得る。
様々な実施形態が、本明細書で開示されている、例えば図2、7及び11〜12に示されているような方法1000に従って、モバイルプラットフォーム100を操作するための命令を含むコンピュータプログラム製品を更に開示する。プログラム/ソフトウェアは、例えば、リードオンリーメモリ(ROM)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、内部メモリ、レジスタ、コンピュータハードディスク、取り外し可能ディスク、CD−ROM、光ディスク、フロッピーディスク、磁気ディスクなどを含む(非一時的)コンピュータ可読記憶媒体に記憶することができる。プログラム/ソフトウェアは、様々な開示された実施形態に従って方法を実行するために、コンピュータデバイス上の1つ又は複数のプロセッサに命令する符号化された命令を含むことができる。
開示された実施形態は、様々な修正及び代替形態の余地があり、その具体例が、図面において例として示され、且つ本明細書で詳細に説明される。しかしながら、開示された実施形態が、開示された特定の形態又は方法に限定されるべきでなく、反対に、開示された実施形態が、全ての修正、均等物及び選択肢を含むことになることを理解されたい。