JP2018511778A - 無人航空機及びその距離測定フィルター装置、方法及び当該方法に基づいた距離測定方法 - Google Patents

無人航空機及びその距離測定フィルター装置、方法及び当該方法に基づいた距離測定方法 Download PDF

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Abstract

本発明は、ソナーセンサーに基づいた無人航空機の距離測定フィルター方法を提供し、当該方法は、ソナーセンサーが測定した距離の導関数を求め、無人航空機の現在移動速度を取得し、連続的な速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより、現在測定された距離が有効であるか否かを特定する。当該方法の全体的流れは、以下のとおりである。まずソナーセンサーが初期測定した距離を特定し、次に特定された初期距離を用いて新しく測定して取得した距離を判断し、新しく測定して取得した距離が条件を満たしていると、新しく測定して取得した距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新し、新しく測定して取得した距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して今回の距離とし、初期距離データーを更新しない。【選択図】図２

Description

本発明は、無人航空機技術分野に関し、特に無人航空機、無人航空機の距離測定フィルター方法及び当該方法に基づいた距離測定方法、無人航空機の距離測定フィルター装置に関する。
無人航空機の低空、特に地面に近い自律飛行を実現するには、無人航空機の現在の標高を知る必要があるほかに、無人航空機の地面に対する高さをも知る必要がある。無人航空機の標高に関する情報は、一般的に気圧計、ＧＰＳなどにより測定し得る。無人航空機の地面に対する高さは、ソナー距離測定、レーザー距離測定、マイクロ波レーダー距離測定及びマシンビジョン測定方法などの方式で取得することが出来る。
レーザー距離測定方法は、光線の影響を受けやすく、コストが比較的に高い。マシンビジョン距離測定方法はアルゴリズムが比較的に複雑であるうえに、光線の影響をも受けやすい。ソナー距離測定は、光線の影響を受けなく、一日中使用することができるうえに、コストが低く、システムの複雑性が低い。ソナー距離測定が応用される従来の環境は、無人航空機での使用環境とまったく異なり、例えば、移動するロボットに取付られる、又は固定された空間内などに取付られる。こういう環境においてソナーセンサーが測定したデータ自体は比較的に正確であり、複雑なフォルター操作を行う必要がない。
無人航空機の環境は、その他の環境とまったく異なる特徴がある。例えば、無人航空機のプロペラの高速回転による機体の高周波数の振動、プロペラの回転による気流の乱れ、無人航空機の飛行過程における姿勢の急速的な傾斜変化の繰り返し、プロペラの高速回転過程において引き起こした電源の不安定、無人航空機の地面に対する距離を測定する場合に、地面の環境が比較的に複雑であるなどが挙げられる。これらの複雑な状況は、いずれも無人航空機搭載のソナー距離測定に比較的深刻なノイズを与え、ひいては距離測定が失敗することになるため、無人航空機自体の特徴に対し、無人航空機の環境応用に適する距離測定フィルタールゴリズムを設計しなければならない。
本発明は、上記関連技術における少なくとも一つの技術的課題をある程度で解決することを目的とする。
そのため、本発明の一つの目的は、無人航空機の距離測定フィルター方法を提供することであり、当該方法は、無人航空機の環境におけるソナーセンサーの測定ノイズをフィルターし、フィルター効果がよく、且つ位相の遅延がなく、ソナーセンサーのデータ測定の正確性及び安定性を向上させる。
本発明のもう一つの目的は、無人航空機の距離測定フィルター装置を提供することである。
本発明の更に一つの目的は、無人航空機を提供することである。
本発明の四つ目の目的は、無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法を提供することである。
上記目的を実現するために、本発明の第１側面の実施例は、ソナー距離測定方法に基づいて測定された連続的なＮ個の距離を取得し、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定し、そのうち、Ｎは２より大きい整数であるステップと、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するステップと、を含む無人航空機の距離測定フィルター方法を提供する。
そのうち、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する前記ステップは、前記連続的なＮ個の距離に基づいてＮ−１個の移動速度を取得し、前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値を求めるステップと、前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値に基づいて、取得された各距離が有効であるか否かを判断するステップと、有効であると、前記Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成するステップと、を含む。
本発明の一つの実施例によると、前記相違度値が分散である場合に、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップＳ１は、具体的に、ソナー距離測定方法を用いて所定時間内で測定された連続的なＮ個の距離の導関数を求め、前記無人航空機のＮ−１個の移動速度を取得するステップＳ１１と、前記Ｎ−１個の移動速度の分散を求めるステップＳ１２と、前記分散が第１の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ１３と、はいであると、前記Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成するステップＳ１４と、を含む。
初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するステップＳ２は、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいて前記Ｓ１１〜Ｓ１２を実行するステップＳ２１と、現在求められた分散が第２の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ２２と、はいであると、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２３と、を含む。
本発明の実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法は、まずソナーセンサーが測定した初期距離を特定し、初期距離の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、連続的な移動速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより現在測定された距離が有効であるか否かを特定し、現在測定された距離が条件を満たしていると、現在測定された距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新する。現在測定された距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して新しい現在測定された距離とし、初期距離データーを更新しない。本方法は、無人航空機環境におけるソナーセンサーの測定ノイズをフィルターして取り除くことができ、フィルター効果がよく、且つ位相の遅延がなく、ソナーセンサーのデータ測定の正確性及び安定性を高める。
また、本発明の上記実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法は、以下の付加的な技術特徴をさらに有する。
一部の例において、前記ステップＳ２２の後に、さらに、前記現在求められた分散が第２の所定値より大きい場合、前記初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいて前記Ｓ１１及びＳ１２を実行し、取得された速度分散が第２の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ２４と、取得された速度分散が第２の所定値以下であると、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２５と、を含む。
一部の例において、前記ステップＳ２４の後に、さらに、取得された速度分散が前記第２の所定値より大きい場合、前記現在測定された距離を新しいバッファキューに加え、前記新しいバッファキューがＮ個の距離に達した場合に、前記新しいバッファキューの導関数を求め、対応するＮ−１個の移動速度の分散を取得し、前記新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値以下であると、前記新しいバッファキューで前記初期距離バッファキューを取り替え、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２６を、含む。
一部の例において、前記ステップＳ２６の後に、さらに、前記新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値より大きいと、前記現在測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて前記無人航空機の現在位置の推定値を取得し、前記無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２７を、含み、前記無人航空機の現在位置の推定値は、以下の式により計算し、
ｄ＿ｎｅｗ＝ｄ＿ｐｒｅ＋ｖ＿ｐｒｅ＊ｔ、
ただし、ｄ＿ｎｅｗは前記無人航空機の現在位置の推定値であり、ｄ＿ｐｒｅは前回測定された距離であり、ｖ＿ｐｒｅは前回測定された速度であり、ｔは時間である。
一部の例において、ソナー距離測定方法で距離を連続的に測定して失敗した回数が所定回数より大きい、又は連続的に測定して取得したノイズの個数が所定個数より大きい場合、前記初期距離バッファキューをクリアし、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定する。
一部の例において、前記第１の所定値は前記無人航空機の最大加速度というパラメーターにより特定され、具体的に、Ｔ１＜（ａ＊ｔ）２であり、だたし、Ｔ１は前記第１の所定値であり、ａは前記無人航空機の最大加速度であり、ｔは前記所定時間である。
一部の例において、前記第２の所定値は前記第１の所定値の２倍である。
一部の例において、前記Ｓ１１の前に、さらに、ソナー距離測定方法で連続的なＭ個の距離を測定して取得し、そのうち、前記Ｍは前記Ｎより大きいステップと、前記Ｍ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、前記Ｎ個の最大距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップと、を含む。
一部の例において、前記Ｓ１３の後に、さらに、前記分散が前記第１の所定値より大きい場合、前記分散が前記第１の所定値以下となるまで、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、最新の測定された距離を前記初期距離バッファキューに移すステップを、含む。
本発明の第２側面の実施例は、無人航空機の距離測定フィルター装置をさらに提供する。前記無人航空機はソナーセンサーを用いて距離を測定し、前記距離測定フィルター装置は、ソナー距離測定方法に基づいて測定された連続的なＮ個の距離を取得し、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定し、そのうち、Ｎは２より大きい整数である測定モジュールと、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するフィルターモジュールと、を含む。
そのうち、前記測定モジュールは、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する場合に、前記連続的なＮ個の距離に基づいてＮ−１個の移動速度を取得し、前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値を求め、また前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値に基づいて、取得された各距離が有効であると判断した場合に、前記Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成する。
本発明の一つの実施例によると、前記相違度値が分散である場合に、前記測定モジュールは、具体的に、ソナーセンサーが所定時間内で測定した連続的なＮ個の距離の導関数を求め、前記無人航空機のＮ−１個の移動速度を取得し、前記Ｎ−１個の移動速度の分散を求め、また前記分散が第１の所定値以下であるか否かを判断し、前記分散が第１の所定値以下である場合に、前記Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成する。
前記フィルターモジュールは、初期距離バッファキュー及び初期速度に基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得する場合に、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離の導関数を求め、Ｎ−１個の移動速度を取得し、また前記Ｎ−１個の移動速度の第１の分散を求め、前記第１の分散が第２の所定値以下であるか否かを判断し、また前記第１の分散が第２の所定値以下である場合に、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする。
本発明の実施例は、無人航空機の距離測定フィルター装置を含む無人航空機をさらに提供する。
本発明の実施例に係る無人航空機及その距離測定フィルター装置によると、まずソナーセンサーが測定した初期距離を特定し、初期距離の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、連続的な移動速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより現在測定された距離が有効であるか否かを特定し、現在測定された距離が条件を満たしていると、現在測定された距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新し、現在測定された距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して新しい現在測定された距離とし、初期距離データーを更新しない。本方法は、無人航空機環境におけるソナーセンサーの測定ノイズをフィルターして取り除くことができ、フィルター効果がよく、且つ位相の遅延がなく、ソナーセンサーのデータ測定の正確性及び安定性を高める。
また、本発明の上記実施例に係る無人航空機及その距離測定フィルター装置は、以下の付加的な技術特徴をさらに有する。
一部の例において、前記フィルターモジュールは、さらに、前記第１の分散が第２の所定値より大きい場合に、前記初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいて第２の分散を求め、前記第２の分散が第２の所定値以下である場合に、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする。
一部の例において、前記フィルターモジュールは、さらに、前記第２の分散が前記第２の所定値より大きい場合に、前記現在測定された距離を新しいバッファキューに加え、前記新しいバッファキューがＮ個の距離に達した場合に、前記新しいバッファキューの導関数を求め、対応するＮ−１個の移動速度の分散を取得し、また前記新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値以下である場合に、前記新しいバッファキューで前記初期距離バッファキューを取り替え、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする。
一部の例において、前記フィルターモジュールは、さらに、前記新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値より大きい場合に、前記現在測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて前記無人航空機の現在位置の推定値を取得し、前記無人航空機の実際飛行距離とし、そのうち、前記無人航空機の現在位置の推定値は、以下の式により計算し、
ｄ＿ｎｅｗ＝ｄ＿ｐｒｅ＋ｖ＿ｐｒｅ＊ｔ
ただし、ｄ＿ｎｅｗは前記無人航空機の現在位置の推定値であり、ｄ＿ｐｒｅは前回測定された距離であり、ｖ＿ｐｒｅは前回測定された速度であり、ｔは時間である。
一部の例において、前記測定モジュールは、さらに、ソナー距離測定方法で距離を連続的に測定して失敗した回数が所定回数より大きい、又は連続的に測定して取得したノイズの個数が所定個数より大きい場合に、前記初期距離バッファキューをクリアし、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定する。
一部の例において、前記第１の所定値は前記無人航空機の最大加速度というパラメーターにより特定され、具体的に、Ｔ１＜（ａ＊ｔ）２であり、だたし、Ｔ１は前記第１の所定値であり、ａは前記無人航空機の最大加速度であり、ｔは前記所定時間である。
一部の例において、前記第２の所定値は前記第１の所定値の２倍である。
一部の例において、前記測定モジュールは、さらに、ソナー距離測定方法で連続的なＭ個の距離を測定して取得し、そのうち、前記Ｍは前記Ｎより大きく、また前記Ｍ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、前記Ｎ個の最大距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する。
一部の例において、前記フィルターモジュールは、さらに、前記測定モジュールが取得した前記分散が前記第１の所定値より大きい場合に、前記分散が前記第１の所定値以下となるまで、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、最新の測定された距離を前記初期距離バッファキューに移す。
本発明の第３側面の実施例は、無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法をさらに提供し、前記距離測定方法は、前記無人航空機のソナーセンサーにより所定時間内で連続的なＭ個の距離を取得し、前記Ｍ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、そのうち、前記Ｍは前記Ｎより大きいステップと、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップと、初期距離バッファキュー及び初期速度に基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するステップと、を含む。
本発明の実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法は、まずソナーセンサーが測定した初期距離を特定し、初期距離の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、連続的な移動速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより現在測定された距離が有効であるか否かを特定し、現在測定された距離が条件を満たしていると、現在測定された距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新し、現在測定された距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して新しい現在測定された距離とし、初期距離データーを更新しない。本方法は、無人航空機環境におけるソナーセンサーの測定ノイズをフィルターして取り除くことができ、フィルター効果がよく、且つ位相の遅延がなく、ソナーセンサーのデータ測定の正確性及び安定性を高める。
本発明の上記及び／又は付加的な特徴及び利点は、以下の図面に合わせて行う実施例に対する説明により、明らかになり、理解しやすくなる。
本発明の一つの実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法の全体のフローチャートである 本発明の一つの実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法の詳細のフローチャートである。 本発明の一つの具体的な実施例に係る初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する方法の概略図である。 本発明の一つの実施例に係る無人航空機の地面に対する距離を示す概略図である。 本発明の一つの具体的な実施例に係る現在測定された距離をフィルター処理する方法のフローチャートである。 本発明の一つの実施例に係る無人航空機の構成ブロック図である。 本発明の一つの実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法である。
以下に、本発明の実施例を詳細に説明する。前記実施例における例が図面に示されるが、そのうち、同一または類似する符号は、常に同一又は類似する部品、又は同一又は類似する機能を有する部品を表す。以下に、図面を参照しながら説明される実施例は例示的なものであり、本発明を解釈するためだけに用いられ、本発明を限定するものと理解してはいけない。
以下に、図面に合わせて本発明の実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法の距離測定方法、無人航空機及び無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法を説明する。
図１は本発明の一つの実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法の全体のフローチャートである。図１に示すように、本発明の方法は、主に無人航空機の移動過程において速度が連続的に変化する（例えば、無人航空機の上昇、降下又は水平移動過程において速度が連続的に変化する）という特徴に基づいて、ソナーセンサーが測定した距離情報の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、また連続的速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより、現在測定された距離が有効であるか否かを決定する。当該方法の全体的な枠組みは以下のとおりである。まず初期測定された距離を特定し、次に特定された初期距離を用いて新しく測定して取得した距離を判断し、新しく測定して取得した距離が条件を満たしていると、新しく測定して取得した距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新し、新しく測定して取得した距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して今回の距離とし、初期距離データーを更新しない。連続的な複数の測定が失敗した場合又は測定して取得したデーターがいずれも条件を満たさない場合、初期距離を再特定する。なお、本発明で説明された距離測定とは、いずれもソナーセンサーは無人航空機の底部に設けられ、無人航空機の地面に対する距離を測定することを指すが、本発明の実施例の方法は地面に対する距離を測定することに限定されなく、無人航空機でソナーにより距離を測定することであれば、本発明の実施例の方法はいずれも適用する。
図２は、本発明の一つの実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法の詳細のフローチャートである。図２に示すように、当該方法は、具体的に、下記のステップＳ１を含む。
無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップＳ１は、具体的に、ソナー距離測定方法で所定時間内において測定された連続的なＮ個の距離の導関数を求め、無人航空機のＮ−１個の移動速度を得るステップＳ１１と、Ｎ−１個の移動速度の分散を求めるステップＳ１２と、当該分散が第１の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ１３と、はいである場合、Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成するステップＳ１４と、を含む。
さらに、ステップＳ１３の後に、さらに、分散が第１の所定値より大きい場合、分散が第１の所定値以下となるまで、初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、最新の測定された距離を初期距離バッファキューに移すステップを、含む。
具体的な実施例として、以下に、図３に合わせて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する過程を、さらに説明する。
実施例１
図３に示すように、本実施例において、例えば、Ｎが５であるとする。即ち、まず測定された時間順次の連続的な５回の距離データーを一つのキューとして構成し、そのうち、５回の測定のうち測定の失敗があると、測定が失敗したデーターを無視し、所定時間内において５回の測定距離データ−を累計する。所定時間内に５回の測定距離データ−を累計できなかった場合、５回の測定データ−を累計することができるようになるまで時間の早いデーターを消去する。次に、５回の測定データ−の導関数を求め、対応する４つの移動速度を取得し、この四つの移動速度の分散を求める。無人航空機の移動過程において速度は常に連続的に変化しており、即ち、無人航空機の移動速度には段階的な急変がないため、無人航空機の短時間内における速度の分散はゼロに近いに間違いない。求められた４回の移動速度の分散が一つの第１の所定値Ｔ１以下であると、現在の５回の測定にノイズがないと判断し、現在の五つの距離を後にフィルターされる初期距離バッファキューとし、現在の四つの速度を後にフィルターされる初期移動速度バッファキューとする。求められた４回の移動速度の分散が一つの第１の所定値Ｔ１より大きいと、現在の５回の測定にノイズがあると判断し、初期距離バッファキューから時間の最も早い（一番先に測定して取得した）一つのデーターを削除し、一つの新しく測定されたデーターを初期距離バッファキューに加えて新しく構成された距離バッファキューを取得する。新しく構成された距離バッファキューにおける五つの距離データーの導関数を求めて四つの速度を取得し、取得された速度の分散がＴ１以下であるまで、この四つの速度の分散と第１の所定値Ｔ１を判断する。
さらに、本発明の一つの実施例において、ステップＳ１１の前に、さらに、ソナー距離測定方法で連続的なＭ個の距離を測定して取得し、そのうち、ＭはＮより大きいステップと、Ｍ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、Ｎ個の最大距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップと、を含む。以下に、図３に合わせて具体的な実施例で当該過程を詳しく説明する。
実施例２
具体的に、ソナー距離測定の原理は、発射端が一束の特定周波数の波を発射し、発射波は障害物に接触して受信端に反射し、受信端は、発射してから反射波を受信するまでの時間差を計算することにより、距離情報を算出する。測定過程においてノイズが戻り波の前に現れ、且つノイズの周波数が発射波の周波数と同じであると、今回の測定データーがノイズである可能性がある。ノイズが戻り波の後に現れ、且つ受信端が本物の戻り波を受信すると、ノイズは測定の邪魔にならない。ノイズが戻り波と重なり合い、又は相互に重ね合せると、戻り波の周波数と発射波の周波数とが異なり、測定が失敗してしまうことになる。また、距離が遠すぎ、無人航空機の傾斜角度が大きすぎ、又は反射面が発射波を吸収することは、いずれも受信端が戻り波を受信することができず、測定が失敗してしまう原因になる。実際の応用過程において、ノイズは多数の場合に戻り波の前に現れるため、測定された距離は多数の場合に実際の距離より小さくなる。測定過程において受信された本物の戻り波がなく、発射波と同じ周波数であり、且つ数が大体同じのノイズしか存在しないと、測定された距離は、実際の距離より大きく、または小さくなる可能性もあるが、こういう状況は、実際の応用過程において現れることが少ない。以上によると、ソナーがデーターを測定する実際の過程において、一般的にノイズが実際の距離より小さいが、ノイズが大きめにしろ小さめにしろ、測定されたデーターにノイズが混じっているかぎり、その速度の分散はいずれも大きい。上記分析及び実際のテストの状況に基づいて、ノイズが多数の場合に実際の距離より小さいため、初期距離を特定する時に、測定して取得した連続的な１０回（即ちＭ）の距離データーにおいて、実施例１に説明された方法を用いていずれも初期距離及び速度を特定することができないと、連続的な１０回の測定の中に連続的な五つの正確的な距離データーがないことが証明され、１０個のデーターの中から五つの最大データーを選出し、選出された五つ（即ちＮ）の最大データーに対して実施例１に説明された方法と同じ処理を行って、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する。
以上によると、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する方法は二つあり、それぞれが実施例１と実施例２で説明された二種類の方法である。そのうち、二種類の方法の主な区別は、以下のとおりである。実施例１に説明された方法は、連続的な五回測定された距離データーを分析し、且つ五つの距離データーにノイズが混じってはいけなく、そうすると、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定することができる。実施例２に説明された方法は、１０回の距離データーから五つの最大距離データーを抽出し分析し、五つの最大距離データーにノイズが存在しないと、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定することができ、この五つのデーターの連続性に対する要求はない。この二種類の方法を同時に使用し、そのうち一種類の方法さえ条件を満たせば、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定することができる。実際の応用から見れば、実施例１で説明された方法は主に距離の短い環境の測定に適用され、実施例２で説明された方法は主に距離の遠い環境の測定に適用される。これは、距離が近い場合に、測定して取得したノイズが少なく、データーの連続性が良好であり、且つ測定が失敗する確率が小さく、距離が遠い場合に、測定して取得したノイズが大きく、データーの連続性が悪く、且つ連続的なノイズ又は測定が失敗する場合が出るおそれがあるからである。
初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて現在測定された距離をフィルターするステップＳ２は、具体的に、初期距離バッファキューにおける一番先に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいてステップＳ１１〜ステップＳ１２を実行するステップＳ２１と、現在求められた分散が第２の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ２２と、はいであると、即ち、現在求められた分散が第２の所定値以下であると、現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離を取り替え、初期距離バッファキューを更新し、現在測定された距離を無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２３と、を含む。
そのうち、本発明の一つの実施例において、ステップＳ２２の後に、さらに、現在求められた分散が第２の所定値より大きいと、初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいてステップＳ１１及びステップＳ１２を実行し、取得された速度の分散が第２の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ２４と、ステップＳ２４において取得された速度分散が第２の所定値以下であると、現在測定された距離で初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離を取り替え、初期距離バッファキューを更新し、現在測定された距離を無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２５と、を含む。
さらに、ステップＳ２４の後に、例えば、さらに、取得された速度の分散が第２の所定値より大きいと、現在測定された距離を新しいバッファキューに加え、新しいバッファキューがＮ個の距離に達した場合に、新しいバッファキューの導関数を求め、対応するＮ−１個の移動速度の分散を求め、新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値以下であると、新しいバッファキューで初期距離バッファキューを取り替え、現在測定された距離を無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２６と、を含む。
ステップＳ２６の後に、例えば、さらに、新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が第２の所定値より大きいと、現在測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて無人航空機の現在位置の推定値を取得し、当該現在位置の推定値を無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２７を、含む。一部の実施例において、以下の式により無人航空機の現在位置の推定値を計算する。
ｄ＿ｎｅｗ＝ｄ＿ｐｒｅ＋ｖ＿ｐｒｅ＊ｔ
ただし、ｄ＿ｎｅｗは無人航空機の現在位置の推定値であり、ｄ＿ｐｒｅは前回測定された距離であり、ｖ＿ｐｒｅは前回測定された速度であり、ｔは時間である。
本発明を便利に理解するために、以下に図４及び図５に合わせて、具体的な実施例で本発明の上記実施例の現在測定された距離をフィルターする過程をさらに詳しく説明する。
実施例３
具体的には、図５に示すように、実施例１及び実施例２において初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューが既に特定されている。仮に初期距離バッファキューをＤとして特定したとすると、Ｄは時間の順に並んでいる五つの過去測定距離Ｄ（１）・・・Ｄ（５）により構成される。毎回に一つの距離ｄを新しく測定して取得した後、最初距離バッファキューにおけるＤ（１）、即ち一番先に測定して取得したバファーデーター（距離）をキューから削除し、新しく測定して取得したｄをキューに移して新しいキューを構成する。新しいキューにおける五つのデーターの導関数を求め、対応する四つの速度を算出した後、四つの速度の分散を計算する。分散が第２の所定値Ｔ２以下であると、現在の新しく測定して取得したｄが有効であると判断し、ｄは無人航空機の現在の距離となり、またバッファキューＤを更新する。四つの速度の分散が第２の所定値Ｔ２より大きいと、以下の三つの可能性が存在する。
１．現在の距離は本当の距離であり、前回測定された距離はノイズである可能性があり、且つこのノイズは本当の距離に非常に近いから、算出された速度の分散は第２の所定値Ｔ２よりやや小さく、今回算出された速度の分散は第２の所定値Ｔ２よりやや大きい。
２．無人航空機が測定して取得した距離には段階的な急変が実際に存在しており、例えば図４に示すように、初期距離バッファキューにおける距離と現在の距離自体とには、比較的に大きな差が存在しているため、算出された速度の分散は第２の所定値Ｔ２より大きいに違いない。
３．現在測定して取得した距離はノイズであり、算出された速度の分散は第２の所定値Ｔ２より大きい。
上記三つの異なる場合に応じて異なる処理をする。第１の場合に、前回測定されたデーターはノイズである可能性があり、即ち初期距離バッファキューにおけるＤ（５）がノイズである可能性があるため、初期距離バッファキューにおけるＤ（５）をキューから削除し、バファーデーターＤ（１）と、Ｄ（２）と、Ｄ（３）と、Ｄ（４）と現在の距離ｄとにより新しいキューを構成し、このキューの速度の分散を計算する。算出された速度の分散が第２の所定値Ｔ２より小さい場合に、初期距離バッファキューにおいて現在の距離ｄでバファーＤ（５）の値を取り替えて初期距離バッファキューを更新し、無人航空機の現在の距離はｄである。算出された速度の分散が依然として第２の所定値Ｔ２より大きい場合に、第２の場合である可能性がある。例えば図４に示すように、無人航空機は、図４における位置Ａから位置Ｂに移動し、又は位置Ｂから位置Ａに移動した場合に、実際の距離の急変がするため、新しく測定して取得したｄを初期距離バッファキューＤに加えて算出された速度の分散は常に第２の所定値Ｔ２より大きい。従って、この時測定して取得したデーターｄを一つの新しいバッファキューＬに加え、前回測定された距離及び前回の速度によって一つの新しい位置を推定して無人航空機の今回の位置値とする。その具体的な計算式は以下のとおりである。
ｄ＿ｎｅｗ＝ｄ＿ｐｒｅ＋ｖ＿ｐｒｅ＊ｔ （１）、
ただし、ｄ＿ｎｅｗは無人航空機の今回の位置値であり、ｄ＿ｐｒｅは前回の距離であり、ｖ＿ｐｒｅは前回の速度であり、ｔは時間である。
さらに、新しいバッファキューＬにおけるデーターが五つに達すると、新しいバッファキューＬにおけるデーターの導関数を求め、対応する速度分散を算出する。分散が第２の所定値Ｔ２より小さいと、新しいバッファキューＬにおけるデーターを原初期距離バッファキューＤにコピ−し、今回測定された距離を無人航空機の現在の距離として受ける。新しいバッファキューＬにおけるデーターにより算出された速度の分散及び原初期距離バッファキューＤにおいて算出された速度の分散が、いずれも第２の所定値Ｔ２より大きいと、第三の場合になり、即ち、現在測定された距離データーはノイズであり、今回測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて一つの新しい距離を推定して今回の距離とし、例えば、上記式（１）に示すとおりである。原初期距離バッファキューＤにおけるデーターは更新しなく、新しいバッファキューにおけるＬ（１）をキューから削除し、現在測定されたデーターｄをキューに移し、この時の新しいバッファキューは初期位置を再特定する過程に相当する。一旦データーが原初期距離バッファキューＤに加わり、算出された速度の分散が第２の所定値Ｔ２より小さいと、新しいバッファキューＬをクリアする。具体的なアルゴリズムのフローチャートは、図５に示すとおりである。
本発明の一つの実施例において、当該方法は、例えば、ソナー距離測定方法で距離を連続的測定して失敗した回数が所定回数より大きい場合に、又は連続的に測定して取得したノイズの個数が所定個数より大きい場合に、初期距離バッファキューをクリアし、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定するステップを、さらに含む。図５に示すように、所定回数は、例えば２０回であるが、２０回に限定されない。即ち、ソナーセンサは２０回連続的に測定していずれも失敗してしまった場合、又は連続的に測定されたノイズの個数が所定個数を超えた場合に、原初期距離バッファキューＤのデーターをクリアし、この場合に実施例１及び実施例２で説明された方法により初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定する必要がある。
本発明の上記実施例において、二つの速度の分散の閾値Ｔ１及びＴ２が関わっている。そのうち、第１の所定値Ｔ１は初期位置及び初期移動速度を特定する速度の分散閾値であり、第２の所定値Ｔ２は初期距離に基づいて現在測定された距離をフィルターする際に用いられた閾値である。本方法において初期位置及び初期移動速度を特定することは後のフィルター処理にとって非常に重要であるため、初期位置及び速度の特定が正確である場合に限り、後のフィルター処理のアルゴリズムが有効となるので適切な第１の所定値Ｔ１を選出することは非常に重要である。実際の飛行過程において、無人航空機の高さは頻繁に変化する恐れがあり、又は地面が凹凸することから、無人航空機の短時間内における速度の分散が変化することになるが、この変化は一定の範囲内にある。本発明の一つの実施例において、例えば、第１の所定値は無人航空機の最大加速度というパラメーターにより特定される。具体的に、Ｔ１＜（ａ＊ｔ）２である。だたし、Ｔ１は第１の所定値であり、ａは無人航空機の最大加速度であり、ｔは前記所定時間である。
さらに、第２の所定値Ｔ２は、例えば第１の所定値Ｔ１の２倍である。
以上によると、本発明の実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法は、まずソナーセンサーが測定した初期距離を特定し、初期距離の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、連続的な移動速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより現在測定された距離が有効であるか否かを特定する。現在測定された距離が条件を満たしていると、現在測定された距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新する。現在測定された距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して新しい現在測定された距離とし、初期距離データーを更新しない。本方法は、無人航空機の環境におけるソナーセンサーの測定ノイズをフィルターして取り除くことができ、フィルター効果がよく、且つ位相の遅延がなく、ソナーセンサーのデータ測定の正確性及び安定性を高める。
本発明の一つの実施例は、無人航空機をさらに提供する。
図６は、本発明の一つの実施例に係る無人航空機の構成ブロック図である。図６に示すように、当該無人航空機１００は、ソナーセンサー１１０と、測定モジュール１２０と、フィルターモジュール１３０と、を含む。
そのうち、ソナーセンサー１１０は無人航空機に設けられ、距離測定に用いられる。
測定モジュール１２０は、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する。具体的に、測定モジュール１２０は、ソナーセンサーが所定時間内で測定した連続的なＮ個の距離の導関数を求め、無人航空機のＮ−１個の移動速度を取得し、Ｎ−１個の移動速度の分散を求め、分散が第１の所定値以下であるか否かを判断することと、分散が第１の所定値以下である場合に、Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成することと、を含む。
本発明の一つの実施例において、測定モジュール１２０は、さらに、ソナーセンサー１１０が距離を連続的に測定して失敗した回数が所定回数より大きい、又は連続的に測定して取得したノイズの個数が所定個数より大きい場合に、初期距離バッファキューをクリアし、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定する。
さらに、一部の例において、測定モジュール１２０は、例えば、さらに、ソナーセンサー１１０により連続的なＭ個の距離を測定して取得し、そのうち、ＭはＮより大きく、またＭ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、Ｎ個の最大距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する。
フィルターモジュール１３０は、初期距離バッファキュー及び初期速度に基づいて現在測定された距離をフィルターし、無人航空機の実際飛行距離を取得する。具体的に、フィルターモジュール１３０は、初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離の導関数を求め、Ｎ−１個の移動速度を取得し、また前記Ｎ−１個の移動速度の第１の分散を求め、第１の分散が第２の所定値以下であるか否かを判断し、また第１の分散が第２の所定値以下である場合に、現在測定された距離で初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離を取り替え、初期距離バッファキューを更新し、現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする。
さらに、本発明の一つの実施例において、フィルターモジュール１３０は、さらに、第１の分散が第２の所定値より大きい場合に、初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいて第２の分散を求め、第２の分散が第２の所定値以下である場合に、現在測定された距離で初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離を取り替え、初期距離バッファキューを更新し、現在測定された距離を無人航空機の実際飛行距離とする。
さらに、フィルターモジュール１３０は、例えば、さらに、第２の分散が第２の所定値より大きい場合に、現在測定された距離を新しいバッファキューに加え、新しいバッファキューがＮ個の距離に達した場合に、新しいバッファキューの導関数を求め、対応するＮ−１個の移動速度の分散を取得し、また新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が第２の所定値以下である場合に、新しいバッファキューで初期距離バッファキューを取り替え、現在測定された距離を無人航空機の実際飛行距離とする。
さらに、フィルターモジュール１３０は、例えば、さらに、新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値より大きい場合に、現在測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて無人航空機の現在位置の推定値を取得し、無人航空機の実際飛行距離とする。そのうち、無人航空機の現在位置の推定値は、以下の式により計算する。
ｄ＿ｎｅｗ＝ｄ＿ｐｒｅ＋ｖ＿ｐｒｅ＊ｔ、
ただし、ｄ＿ｎｅｗは無人航空機の現在位置の推定値であり、ｄ＿ｐｒｅは前回測定された距離であり、ｖ＿ｐｒｅは前回測定された速度であり、ｔは時間である。
さらに、フィルターモジュール１３０は、さらに、測定モジュール１２０が取得した分散が第１の所定値より大きい場合に、分散が第１の所定値以下となるまで、初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、最新の測定された距離を初期距離バッファキューに移す。
本発明の一つの実施例において、上記第１の所定値は、例えば無人航空機の最大加速度というパラメーターにより特定される。具体的に、
Ｔ１＜（ａ＊ｔ）２である。
だたし、Ｔ１は第１の所定値であり、ａは無人航空機の最大加速度であり、ｔは所定時間である。
さらに、第２の所定値は、例えば第１の所定値の２倍である。
なお、本発明の実施例における無人航空機の具体的な実現形態は本発明の実施例における無人航空機の距離測定フィルター方法の具体的な実現形態と類似しており、具体的には方法部分に関する説明を参照されたい。過剰な説明を減らすために、ここでは説明しない。
以上をまとめると、本発明の実施例に係る無人航空機は、まずソナーセンサーが測定した初期距離を特定し、初期距離の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、連続的な移動速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより現在測定された距離が有効であるか否かを特定し、現在測定された距離が条件を満たしていると、現在測定された距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新し、現在測定された距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して新しい現在測定された距離とし、初期距離データーを更新しない。本発明は、無人航空機環境におけるソナーセンサーの測定ノイズをフィルターして取り除くことができ、フィルター効果がよく、且つ位相の遅延がなく、ソナーセンサーのデータ測定の正確性及び安定性を高める。
本発明の更なる実施例は、本発明の上記実施例で説明された無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法をさらに提供する。
図７は本発明の一つの実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法のフローチャートである。図７に示すように、前記方法は、無人航空機のソナーセンサーにより所定時間内で連続的なＭ個の距離を取得し、Ｍ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、そのうち、ＭはＮより大きいステップＳ１０１と、連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップＳ１０２と、初期距離バッファキュー及び初期速度に基づいて現在測定された距離をフィルターし、無人航空機の実際飛行距離を取得するステップＳ１０３と、を含む。
なお、本発明の実施例における無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法は、本発明の上記実施例における無人航空機の距離測定フィルター方法の距離測定方法に基づいて実現されるのである。従って、当該無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法の具体的な実現形態は、本発明の実施例における無人航空機の距離測定フィルター方法の具体的な実現形態と類似しており、具体的には、無人航空機の距離測定フィルター方法部分に関する説明を参照されたい。過剰な説明を減らすために、ここでは説明しない。
以上をまとめると、本発明の実施例に係る人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法は、まずソナーセンサーが測定した初期距離を特定し、初期距離の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、連続的な移動速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより現在測定された距離が有効であるか否かを特定し、現在測定された距離が条件を満たしていると、現在測定された距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新し、現在測定された距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して新しい現在測定された距離とし、初期距離データーを更新しない。本発明は、無人航空機環境におけるソナーセンサーの測定ノイズをフィルターして取り除くことができ、フィルター効果がよく、且つ位相の遅延がなく、ソナーセンサーのデータ測定の正確性及び安定性を高める。
本発明の説明において、「中心」、「縦方向」、「横方向」、「長さ」、「幅」、「厚み」、「上」、「下」、「前」、「後」、「左」、「右」、「鉛直」、「水平」、「頂」、「底」、「内」、「外」「時計回り」、「逆時計回り」、「軸方向」、「径方向」、「周方向」などの用語が示す方位又は位置関係は、図面に示す方位又は位置関係に基づいて、本発明を便利にまたは簡潔に説明するためだけに用いられるものであり、指定された装置又は部品が特定の方位にあり、特定の方位において構成・操作されると特定又は示唆するものではないので、本発明に対する限定と理解してはいけない。
なお、「第１」、「第２」の用語が説明の目的だけに用いられるものであり、相対的な重要性を特定又は示唆すること、又は示された技術的特徴の数を黙示的に特定すると理解してはいけない。そこで、「第１」、「第２」が限定されている特徴は一つ又はより多くの当該特徴を含むことを明示又は暗示するものである。本発明の説明において、特別な説明がない限り、「複数」とは、少なくとも二つ、例えば二つ、三つなどを意味する。
本発明の説明において、明確な規定と限定がない限り、「取り付け」、「互いに接続」、「接続」、「固定」などの用語の意味は広く理解されるべきである。例えば、固定接続や、着脱可能な接続や、又は一体的な接続でも可能である。机械的な接続や、電気的な接続でも可能である。直接的に接続することや、中間媒体を介して間接的に接続することや、二つの部品の内部が連通することや、又は二つの部品の間に相互の作用関係があることも可能である。当業者であれば、具体的な場合によって上記用語の本発明においての具体的な意味を理解することができる。
本発明において、明確な規定と限定がない限り、第１特徴が第２特徴の「上」又は「下」にあることは、第１特徴と第２特徴とが直接的に接触することを含んでも良いし、第１特徴と第２特徴とが直接に接触することではなく、それらの間にあるほかの中間媒介を介して接触することを含んでも良い。また、第１特徴が第２特徴の「上」、「上方」又は「上面」にあることは、第１特徴が第２特徴の真上及び斜め上にあることであっても良いし、又は単に第１特徴の水平の高さが第２特徴より高いことだけを表す。第１特徴が第２特徴の「下」、「下方」又は「下面」にあることは、第１特徴が第２特徴の真下及び斜め下にあることであっても良いし、又は単に第１特徴の水平の高さが第２特徴より低いことだけを表すことであってもよい。
本明細書の説明において、「一つの実施例」、「一部の実施例」、「例」、「具体的な例」、又は「一部の例」などの用語を参考した説明とは、当該実施例又は例に合わせて説明された具体的な特徴、構成、材料、又は特徴が本発明の少なくとも一つの実施例又は例に含まれることを意味する。本明細書において、上記用語に対する例示的な説明は、必ずしも同じ実施例又は例を示すことではない。また、説明された具体的な特徴、構成、材料、又は特徴は、いずれか一つ或いは複数の実施例又は例において適切に結合することができる。なお、お互い矛盾しない場合に、当業者は、本明細書で説明された異なる実施例又は例の特徴を結合及び組合せすることができる。
以上、本発明の実施例がすでに示されて説明されたが、なお、上記実施例は例示的なものであり、本発明を限定するものと理解してはいけない。普通の当業者は本発明の範囲内で上記実施例に対して変更、修正、切り替え及び変形を行うことができる。
本発明は、無人航空機技術分野に関し、特に無人航空機、無人航空機の距離測定フィルター方法及び当該方法に基づいた距離測定方法、無人航空機の距離測定フィルター装置に関する。
無人航空機の低空、特に地面に近い自律飛行を実現するには、無人航空機の現在の標高を知る必要があるほかに、無人航空機の地面に対する高さをも知る必要がある。無人航空機の標高に関する情報は、一般的に気圧計、ＧＰＳなどにより測定し得る。無人航空機の地面に対する高さは、ソナー距離測定、レーザー距離測定、マイクロ波レーダー距離測定及びマシンビジョン測定方法などの方式で取得することが出来る。
レーザー距離測定方法は、光線の影響を受けやすい。マシンビジョン距離測定方法はアルゴリズムが比較的に複雑であるうえに、光線の影響をも受けやすい。ソナー距離測定は、光線の影響を受けなく、一日中使用することができるうえに、システムの複雑性が低い。ソナー距離測定が応用される従来の環境は、無人航空機での使用環境とまったく異なり、例えば、移動するロボットに取付られる、又は固定された空間内などに取付られる。こういう環境においてソナーセンサーが測定したデータ自体は比較的に正確である。
無人航空機の環境は、その他の環境とまったく異なる特徴がある。例えば、無人航空機のプロペラの高速回転による機体の高周波数の振動、プロペラの回転による気流の乱れ、無人航空機の飛行過程における姿勢の急速的な傾斜変化の繰り返し、プロペラの高速回転過程において引き起こした電源の不安定、無人航空機の地面に対する距離を測定する場合に、地面の環境が比較的に複雑であるなどが挙げられる。これらの複雑な状況は、いずれも無人航空機搭載のソナー距離測定に比較的深刻なノイズを与え、ひいては距離測定が失敗することになるため、無人航空機自体の特徴に対し、無人航空機の環境応用に適する距離測定フィルタールゴリズムを設計しなければならない。
本発明の第１側面の実施例は、ソナーセンサーに基づいて測定された連続的なＮ個の距離を取得し、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定し、そのうち、Ｎは２より大きい整数であるステップと、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するステップと、を含む無人航空機の距離測定フィルター方法を提供する。
そのうち、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する前記ステップは、前記連続的なＮ個の距離に基づいてＮ−１個の移動速度を取得し、前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値を求めるステップと、前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値に基づいて、取得された各距離が有効であるか否かを判断するステップと、有効であると、前記Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成するステップと、を含む。
本発明の一つの実施例によると、前記相違度値が分散である場合に、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップＳ１は、具体的に、ソナーセンサーを用いて所定時間内で測定された連続的なＮ個の距離の導関数を求め、前記無人航空機のＮ−１個の移動速度を取得するステップＳ１１と、前記Ｎ−１個の移動速度の分散を求めるステップＳ１２と、前記分散が第１の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ１３と、はいであると、前記Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成するステップＳ１４と、を含む。
初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するステップＳ２は、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいて前記Ｓ１１〜Ｓ１２を実行するステップＳ２１と、現在求められた分散が第２の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ２２と、はいであると、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２３と、を含む。
本発明の実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法は、まずソナーセンサーが測定した初期距離を特定し、初期距離の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、連続的な移動速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより現在測定された距離が有効であるか否かを特定し、現在測定された距離が条件を満たしていると、現在測定された距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新する。現在測定された距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して新しい現在測定された距離とし、初期距離データーを更新しない。本方法は、無人航空機環境におけるソナーセンサーの測定ノイズをフィルターして取り除くことができ、フィルター効果がよく、且つ位相の遅延がなく、ソナーセンサーのデータ測定の正確性及び安定性を高める。
また、本発明の上記実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法は、以下の付加的な技術特徴をさらに有する。
一部の例において、前記ステップＳ２２の後に、さらに、前記現在求められた分散が第２の所定値より大きい場合、前記初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいて前記Ｓ１１及びＳ１２を実行し、取得された速度分散が第２の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ２４と、取得された速度分散が第２の所定値以下であると、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２５と、を含む。
一部の例において、前記ステップＳ２４の後に、さらに、取得された速度分散が前記第２の所定値より大きい場合、前記現在測定された距離を新しいバッファキューに加え、前記新しいバッファキューがＮ個の距離に達した場合に、前記新しいバッファキューの導関数を求め、対応するＮ−１個の移動速度の分散を取得し、前記新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値以下であると、前記新しいバッファキューで前記初期距離バッファキューを取り替え、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２６を、含む。
一部の例において、前記ステップＳ２６の後に、さらに、前記新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値より大きいと、前記現在測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて前記無人航空機の現在位置の推定値を取得し、前記無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２７を、含む。
一部の例において、ソナーセンサーで距離を連続的に測定して失敗した回数が所定回数より大きい、又は連続的に測定して取得したノイズの個数が所定個数より大きい場合、前記初期距離バッファキューをクリアし、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定する。
一部の例において、前記第２の所定値は前記第１の所定値の２倍である。
一部の例において、前記Ｓ１１の前に、さらに、ソナーセンサーで連続的なＭ個の距離を測定して取得し、そのうち、前記Ｍは前記Ｎより大きいステップと、前記Ｍ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、前記Ｎ個の最大距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップと、を含む。
一部の例において、前記Ｓ１３の後に、さらに、前記分散が前記第１の所定値より大きい場合、前記分散が前記第１の所定値以下となるまで、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、最新の測定された距離を前記初期距離バッファキューに移すステップを、含む。
本発明の第２側面の実施例は、無人航空機の距離測定フィルター装置をさらに提供する。前記無人航空機はソナーセンサーを用いて距離を測定し、前記距離測定フィルター装置は、ソナーセンサーに基づいて測定された連続的なＮ個の距離を取得し、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定し、そのうち、Ｎは２より大きい整数である測定モジュールと、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するフィルターモジュールと、を含む。
そのうち、前記測定モジュールは、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する場合に、前記連続的なＮ個の距離に基づいてＮ−１個の移動速度を取得し、前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値を求め、また前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値に基づいて、取得された各距離が有効であると判断した場合に、前記Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成する。
本発明の一つの実施例によると、前記相違度値が分散である場合に、前記測定モジュールは、具体的に、ソナーセンサーが所定時間内で測定した連続的なＮ個の距離の導関数を求め、前記無人航空機のＮ−１個の移動速度を取得し、前記Ｎ−１個の移動速度の分散を求め、また前記分散が第１の所定値以下であるか否かを判断し、前記分散が第１の所定値以下である場合に、前記Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成する。
前記フィルターモジュールは、初期距離バッファキュー及び初期速度に基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得する場合に、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離の導関数を求め、Ｎ−１個の移動速度を取得し、また前記Ｎ−１個の移動速度の第１の分散を求め、前記第１の分散が第２の所定値以下であるか否かを判断し、また前記第１の分散が第２の所定値以下である場合に、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする。
本発明の実施例は、無人航空機の距離測定フィルター装置を含む無人航空機をさらに提供する。
本発明の実施例に係る無人航空機及その距離測定フィルター装置によると、まずソナーセンサーが測定した初期距離を特定し、初期距離の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、連続的な移動速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより現在測定された距離が有効であるか否かを特定し、現在測定された距離が条件を満たしていると、現在測定された距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新し、現在測定された距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して新しい現在測定された距離とし、初期距離データーを更新しない。本方法は、無人航空機環境におけるソナーセンサーの測定ノイズをフィルターして取り除くことができ、フィルター効果がよく、且つ位相の遅延がなく、ソナーセンサーのデータ測定の正確性及び安定性を高める。
また、本発明の上記実施例に係る無人航空機及その距離測定フィルター装置は、以下の付加的な技術特徴をさらに有する。
一部の例において、前記フィルターモジュールは、さらに、前記第１の分散が第２の所定値より大きい場合に、前記初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいて第２の分散を求め、前記第２の分散が第２の所定値以下である場合に、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする。
一部の例において、前記フィルターモジュールは、さらに、前記第２の分散が前記第２の所定値より大きい場合に、前記現在測定された距離を新しいバッファキューに加え、前記新しいバッファキューがＮ個の距離に達した場合に、前記新しいバッファキューの導関数を求め、対応するＮ−１個の移動速度の分散を取得し、また前記新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値以下である場合に、前記新しいバッファキューで前記初期距離バッファキューを取り替え、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする。
一部の例において、前記フィルターモジュールは、さらに、前記新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値より大きい場合に、前記現在測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて前記無人航空機の現在位置の推定値を取得し、前記無人航空機の実際飛行距離とする。
一部の例において、前記測定モジュールは、さらに、ソナーセンサーで距離を連続的に測定して失敗した回数が所定回数より大きい、又は連続的に測定して取得したノイズの個数が所定個数より大きい場合に、前記初期距離バッファキューをクリアし、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定する。
一部の例において、前記第１の所定値は前記無人航空機の最大加速度というパラメーターにより特定される。
一部の例において、前記第２の所定値は前記第１の所定値の２倍である。
一部の例において、前記測定モジュールは、さらに、ソナーセンサーで連続的なＭ個の距離を測定して取得し、そのうち、前記Ｍは前記Ｎより大きく、また前記Ｍ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、前記Ｎ個の最大距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する。
一部の例において、前記フィルターモジュールは、さらに、前記測定モジュールが取得した前記分散が前記第１の所定値より大きい場合に、前記分散が前記第１の所定値以下となるまで、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、最新の測定された距離を前記初期距離バッファキューに移す。
本発明の第３側面の実施例は、無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法をさらに提供し、前記距離測定方法は、前記無人航空機のソナーセンサーにより所定時間内で連続的なＭ個の距離を取得し、前記Ｍ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、そのうち、前記Ｍは前記Ｎより大きいステップと、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップと、初期距離バッファキュー及び初期速度に基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するステップと、を含む。
本発明の実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法は、まずソナーセンサーが測定した初期距離を特定し、初期距離の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、連続的な移動速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより現在測定された距離が有効であるか否かを特定し、現在測定された距離が条件を満たしていると、現在測定された距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新し、現在測定された距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して新しい現在測定された距離とし、初期距離データーを更新しない。本方法は、無人航空機環境におけるソナーセンサーの測定ノイズをフィルターして取り除くことができ、フィルター効果がよく、且つ位相の遅延がなく、ソナーセンサーのデータ測定の正確性及び安定性を高める。
本発明の第４側面の実施例は、無人航空機を提供し、前記無人航空機は本発明の第２側面に係る無人航空機の距離測定フィルタ−装置を含む。
本発明の上記及び／又は付加的な特徴及び利点は、以下の図面に合わせて行う実施例に対する説明により、明らかになり、理解しやすくなる。
本発明の一つの実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法の全体のフローチャートである 本発明の一つの実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法の詳細のフローチャートである。 本発明の一つの具体的な実施例に係る初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する方法の概略図である。 本発明の一つの実施例に係る無人航空機の地面に対する距離を示す概略図である。 本発明の一つの具体的な実施例に係る現在測定された距離をフィルター処理する方法のフローチャートである。 本発明の一つの実施例に係る無人航空機の構成ブロック図である。 本発明の一つの実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法である。
以下に、本発明の実施例を詳細に説明する。前記実施例における例が図面に示されるが、そのうち、同一または類似する符号は、常に同一又は類似する部品、又は同一又は類似する機能を有する部品を表す。以下に、図面を参照しながら説明される実施例は例示的なものであり、本発明を解釈するためだけに用いられ、本発明を限定するものと理解してはいけない。
以下に、図面に合わせて本発明の実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法の距離測定方法、無人航空機及び無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法を説明する。
図１は本発明の一つの実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法の全体のフローチャートである。図１に示すように、本発明の方法は、主に無人航空機の移動過程において速度が連続的に変化する（例えば、無人航空機の上昇、降下又は水平移動過程において速度が連続的に変化する）という特徴に基づいて、ソナーセンサーが測定した距離情報の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、また連続的速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより、現在測定された距離が有効であるか否かを決定する。当該方法の全体的な枠組みは以下のとおりである。まず初期測定された距離を特定し、次に特定された初期距離を用いて新しく測定して取得した距離を判断し、新しく測定して取得した距離が条件を満たしていると、新しく測定して取得した距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新し、新しく測定して取得した距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して今回の距離とし、初期距離データーを更新しない。連続的な複数の測定が失敗した場合又は測定して取得したデーターがいずれも条件を満たさない場合、初期距離を再特定する。なお、本発明で説明された距離測定とは、いずれもソナーセンサーは無人航空機の底部に設けられ、無人航空機の地面に対する距離を測定することを指すが、本発明の実施例の方法は地面に対する距離を測定することに限定されなく、無人航空機でソナーにより距離を測定することであれば、本発明の実施例の方法はいずれも適用する。
図２は、本発明の一つの実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法の詳細のフローチャートである。図２に示すように、当該方法は、具体的に、下記のステップＳ１を含む。
ステップＳ１において、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する。
一つの実施例において、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップは、前記連続的なＮ個の距離に基づいてＮ−１個の移動速度を取得し、前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値を求めるステップと、前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値に基づいて、取得された各距離が有効であるか否かを判断するステップと、有効である場合、前記Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成するステップと、を含む。
本発明の一つの実施例において、前記相違度値が分散である場合に、ステップＳ１は、ソナーセンサーで所定時間内において測定された連続的なＮ個の距離の導関数を求め、無人航空機のＮ−１個の移動速度を得るステップＳ１１と、Ｎ−１個の移動速度の分散を求めるステップＳ１２と、当該分散が第１の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ１３と、はいである場合、Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成するステップＳ１４と、を含む。
本発明の一つの実施例において、ステップＳ１３の後に、さらに、分散が第１の所定値より大きい場合、分散が第１の所定値以下となるまで、初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、最新の測定された距離を初期距離バッファキューに移すステップを、含む。
具体的な実施例として、以下に、図３に合わせて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する過程を、さらに説明する。
実施例１
図３に示すように、本実施例において、例えば、Ｎが５であるとする。即ち、まず測定された時間順次の連続的な５回の距離データーを一つのキューとして構成し、そのうち、５回の測定のうち測定の失敗があると、測定が失敗したデーターを無視し、所定時間内において５回の測定距離データ−を累計する。所定時間内に５回の測定距離データ−を累計できなかった場合、５回の測定データ−を累計することができるようになるまで時間の早いデーターを消去する。次に、５回の測定データ−の導関数を求め、対応する４つの移動速度を取得し、この四つの移動速度の分散を求める。無人航空機の移動過程において速度は常に連続的に変化しており、即ち、本発明の発明者は、無人航空機の移動速度には段階的な急変がないため、無人航空機の短時間内における速度の分散はゼロに近いに間違いないと判断する。求められた４回の移動速度の分散が一つの第１の所定値Ｔ１以下であると、現在の５回の測定にノイズがないと判断し、現在の五つの距離を後にフィルターされる初期距離バッファキューとし、現在の四つの速度を後にフィルターされる初期移動速度バッファキューとする。求められた４回の移動速度の分散が一つの第１の所定値Ｔ１より大きいと、現在の５回の測定にノイズがあると判断し、初期距離バッファキューから時間の最も早い（一番先に測定して取得した）一つのデーターを削除し、一つの新しく測定されたデーターを初期距離バッファキューに加えて新しく構成された距離バッファキューを取得する。新しく構成された距離バッファキューにおける五つの距離データーの導関数を求めて四つの速度を取得し、取得された速度の分散がＴ１以下であるまで、この四つの速度の分散と第１の所定値Ｔ１を判断する。
さらに、本発明の一つの実施例において、ステップＳ１１の前に、さらに、ソナーセンサーで連続的なＭ個の距離を測定して取得し、そのうち、ＭはＮより大きいステップと、Ｍ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、Ｎ個の最大距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップと、を含む。以下に、図３に合わせて具体的な実施例で当該過程を詳しく説明する。
実施例２
本発明の一つの実施例において、ソナー距離測定の原理は、発射端が一束の特定周波数の波を発射し、発射波は障害物に接触して受信端に反射し、受信端は、発射してから反射波を受信するまでの時間差を計算することにより、距離情報を算出する。測定過程においてノイズが戻り波の前に現れ、且つノイズの周波数が発射波の周波数と同じであると、今回の測定データーがノイズである可能性がある。ノイズが戻り波の後に現れ、且つ受信端が本物の戻り波を受信すると、ノイズは測定の邪魔にならない。ノイズが戻り波と重なり合い、又は相互に重ね合せると、戻り波の周波数と発射波の周波数とが異なり、測定が失敗してしまうことになる。また、距離が遠すぎ、無人航空機の傾斜角度が大きすぎ、又は反射面が発射波を吸収することは、いずれも受信端が戻り波を受信することができず、測定が失敗してしまう原因になる。実際の応用過程において、ノイズは多数の場合に戻り波の前に現れるため、測定された距離は多数の場合に実際の距離より小さくなる。測定過程において受信された本物の戻り波がなく、発射波と同じ周波数であり、且つ数が大体同じのノイズしか存在しないと、測定された距離は、実際の距離より大きく、または小さくなる可能性もあるが、こういう状況は、実際の応用過程において現れることが少ない。以上によると、ソナーがデーターを測定する実際の過程において、一般的にノイズが実際の距離より小さいが、ノイズが大きめにしろ小さめにしろ、測定されたデーターにノイズが混じっているかぎり、その速度の分散はいずれも大きい。上記分析及び実際のテストの状況に基づいて、ノイズが多数の場合に実際の距離より小さいため、初期距離を特定する時に、測定して取得した連続的な１０回（即ちＭ）の距離データーにおいて、実施例１に説明された方法を用いていずれも初期距離及び速度を特定することができないと、連続的な１０回の測定の中に連続的な五つの正確的な距離データーがないことが証明され、１０個のデーターの中から五つの最大データーを選出し、選出された五つ（即ちＮ）の最大データーに対して実施例１に説明された方法と同じ処理を行って、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する。
以上によると、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する方法は二つあり、それぞれが実施例１と実施例２で説明された二種類の方法である。そのうち、二種類の方法の主な区別は、以下のとおりである。実施例１に説明された方法は、連続的な五回測定された距離データーを分析し、且つ五つの距離データーにノイズが混じってはいけなく、そうすると、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定することができる。実施例２に説明された方法は、１０回の距離データーから五つの最大距離データーを抽出し分析し、五つの最大距離データーにノイズが存在しないと、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定することができ、この五つのデーターの連続性に対する要求はない。この二種類の方法を同時に使用し、そのうち一種類の方法さえ条件を満たせば、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定することができる。実際の応用から見れば、実施例１で説明された方法は主に距離の短い環境の測定に適用され、実施例２で説明された方法は主に距離の遠い環境の測定に適用される。これは、距離が近い場合に、測定して取得したノイズが少なく、データーの連続性が良好であり、且つ測定が失敗する確率が小さく、距離が遠い場合に、測定して取得したノイズが大きく、データーの連続性が悪く、且つ連続的なノイズ又は測定が失敗する場合が出るおそれがあるからである。
初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて現在測定された距離をフィルターするステップＳ２は、具体的に、初期距離バッファキューにおける一番先に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいてステップＳ１１〜ステップＳ１２を実行するステップＳ２１と、現在求められた分散が第２の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ２２と、はいであると、即ち、現在求められた分散が第２の所定値以下であると、現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離を取り替え、初期距離バッファキューを更新し、現在測定された距離を無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２３と、を含む。
そのうち、本発明の一つの実施例において、ステップＳ２２の後に、さらに、現在求められた分散が第２の所定値より大きいと、初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいてステップＳ１１及びステップＳ１２を実行し、取得された速度の分散が第２の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ２４と、ステップＳ２４において取得された速度分散が第２の所定値以下であると、現在測定された距離で初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離を取り替え、初期距離バッファキューを更新し、現在測定された距離を無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２５と、を含む。
さらに、ステップＳ２４の後に、例えば、さらに、取得された速度の分散が第２の所定値より大きいと、現在測定された距離を新しいバッファキューに加え、新しいバッファキューがＮ個の距離に達した場合に、新しいバッファキューの導関数を求め、対応するＮ−１個の移動速度の分散を求め、新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値以下であると、新しいバッファキューで初期距離バッファキューを取り替え、現在測定された距離を無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２６と、を含む。
ステップＳ２６の後に、例えば、さらに、新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が第２の所定値より大きいと、現在測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて無人航空機の現在位置の推定値を取得し、当該現在位置の推定値を無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２７を、含む。一部の実施例において、以下の式により無人航空機の現在位置の推定値を計算する。
ｄ＿ｎｅｗ＝ｄ＿ｐｒｅ＋ｖ＿ｐｒｅ＊ｔ
ただし、ｄ＿ｎｅｗは無人航空機の現在位置の推定値であり、ｄ＿ｐｒｅは前回測定された距離であり、ｖ＿ｐｒｅは前回測定された速度であり、ｔは時間である。
本発明を便利に理解するために、以下に図４及び図５に合わせて、具体的な実施例で本発明の上記実施例の現在測定された距離をフィルターする過程をさらに詳しく説明する。
実施例３
具体的には、図５に示すように、実施例１及び実施例２において初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューが既に特定されている。仮に初期距離バッファキューをＤとして特定したとすると、Ｄは時間の順に並んでいる五つの過去測定距離Ｄ（１）・・・Ｄ（５）により構成される。毎回に一つの距離ｄを新しく測定して取得した後、最初距離バッファキューにおけるＤ（１）、即ち一番先に測定して取得したバファーデーター（距離）をキューから削除し、新しく測定して取得したｄをキューに移して新しいキューを構成する。新しいキューにおける五つのデーターの導関数を求め、対応する四つの速度を算出した後、四つの速度の分散を計算する。分散が第２の所定値Ｔ２以下であると、現在の新しく測定して取得したｄが有効であると判断し、ｄは無人航空機の現在の距離となり、またバッファキューＤを更新する。本発明の発明者は、四つの速度の分散が第２の所定値Ｔ２より大きいと、以下の三つの可能性が存在することを発現した。
１．現在の距離は本当の距離であり、前回測定された距離はノイズである可能性があり、且つこのノイズは本当の距離に非常に近いから、算出された速度の分散は第２の所定値Ｔ２よりやや小さく、今回算出された速度の分散は第２の所定値Ｔ２よりやや大きい。
２．無人航空機が測定して取得した距離には段階的な急変が実際に存在しており、例えば図４に示すように、初期距離バッファキューにおける距離と現在の距離自体とには、比較的に大きな差が存在しているため、算出された速度の分散は第２の所定値Ｔ２より大きいに違いない。
３．現在測定して取得した距離はノイズであり、算出された速度の分散は第２の所定値Ｔ２より大きい。
上記三つの異なる場合に応じて異なる処理をする。第１の場合に、前回測定されたデーターはノイズである可能性があり、即ち初期距離バッファキューにおけるＤ（５）がノイズである可能性があるため、初期距離バッファキューにおけるＤ（５）をキューから削除し、バファーデーターＤ（１）と、Ｄ（２）と、Ｄ（３）と、Ｄ（４）と現在の距離ｄとにより新しいキューを構成し、このキューの速度の分散を計算する。算出された速度の分散が第２の所定値Ｔ２より小さい場合に、初期距離バッファキューにおいて現在の距離ｄでバファーＤ（５）の値を取り替えて初期距離バッファキューを更新し、無人航空機の現在の距離はｄである。算出された速度の分散が依然として第２の所定値Ｔ２より大きい場合に、第２の場合である可能性がある。例えば図４に示すように、無人航空機は、図４における位置Ａから位置Ｂに移動し、又は位置Ｂから位置Ａに移動した場合に、実際の距離の急変がするため、新しく測定して取得したｄを初期距離バッファキューＤに加えて算出された速度の分散は常に第２の所定値Ｔ２より大きい。従って、この時測定して取得したデーターｄを一つの新しいバッファキューＬに加え、前回測定された距離及び前回の速度によって一つの新しい位置を推定して無人航空機の今回の位置値とする。その具体的な計算式は以下のとおりである。
ｄ＿ｎｅｗ＝ｄ＿ｐｒｅ＋ｖ＿ｐｒｅ＊ｔ （１）、
ただし、ｄ＿ｎｅｗは無人航空機の今回の位置値であり、ｄ＿ｐｒｅは前回の距離であり、ｖ＿ｐｒｅは前回の速度であり、ｔは時間である。
一つの実施例において、新しいバッファキューＬにおけるデーターが五つに達すると、新しいバッファキューＬにおけるデーターの導関数を求め、対応する速度分散を算出する。分散が第２の所定値Ｔ２より小さいと、新しいバッファキューＬにおけるデーターを原初期距離バッファキューＤにコピ−し、今回測定された距離を無人航空機の現在の距離として受ける。新しいバッファキューＬにおけるデーターにより算出された速度の分散及び原初期距離バッファキューＤにおいて算出された速度の分散が、いずれも第２の所定値Ｔ２より大きいと、第三の場合になり、即ち、現在測定された距離データーはノイズであり、今回測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて一つの新しい距離を推定して今回の距離とし、例えば、上記式（１）に示すとおりである。原初期距離バッファキューＤにおけるデーターは更新しなく、新しいバッファキューにおけるＬ（１）をキューから削除し、現在測定されたデーターｄをキューに移し、この時の新しいバッファキューは初期位置を再特定する過程に相当する。一旦データーが原初期距離バッファキューＤに加わり、算出された速度の分散が第２の所定値Ｔ２より小さいと、新しいバッファキューＬをクリアする。具体的なアルゴリズムのフローチャートは、図５に示すとおりである。
本発明の一つの実施例において、当該方法は、例えば、ソナーセンサーで距離を連続的測定して失敗した回数が所定回数より大きい場合に、又は連続的に測定して取得したノイズの個数が所定個数より大きい場合に、初期距離バッファキューをクリアし、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定するステップを、さらに含む。図５に示すように、所定回数は、例えば２０回であるが、２０回に限定されない。即ち、ソナーセンサは２０回連続的に測定していずれも失敗してしまった場合、又は連続的に測定されたノイズの個数が所定個数を超えた場合に、原初期距離バッファキューＤのデーターをクリアし、この場合に実施例１及び実施例２で説明された方法により初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定する必要がある。
本発明の上記実施例において、二つの速度の分散の閾値Ｔ１及びＴ２が関わっている。そのうち、第１の所定値Ｔ１は初期位置及び初期移動速度を特定する速度の分散閾値であり、第２の所定値Ｔ２は初期距離に基づいて現在測定された距離をフィルターする際に用いられた閾値である。本方法において初期位置及び初期移動速度を特定することは後のフィルター処理にとって非常に重要であるため、初期位置及び速度の特定が正確である場合に限り、後のフィルター処理のアルゴリズムが有効となるので適切な第１の所定値Ｔ１を選出することは非常に重要である。実際の飛行過程において、無人航空機の高さは頻繁に変化する恐れがあり、又は地面が凹凸することから、無人航空機の短時間内における速度の分散が変化することになるが、この変化は一定の範囲内にある。本発明の一つの実施例において、例えば、第１の所定値は無人航空機の最大加速度というパラメーターにより特定される。一つの計算式として、Ｔ１＜（ａ＊ｔ）２である。だたし、Ｔ１は第１の所定値であり、ａは無人航空機の最大加速度であり、ｔは前記所定時間である。
さらに、第２の所定値Ｔ２は、例えば第１の所定値Ｔ１の２倍である。
以上によると、本発明の実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法は、まずソナーセンサーが測定した初期距離を特定し、初期距離の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、連続的な移動速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより現在測定された距離が有効であるか否かを特定する。現在測定された距離が条件を満たしていると、現在測定された距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新する。現在測定された距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して新しい現在測定された距離とし、初期距離データーを更新しない。本方法は、無人航空機の環境におけるソナーセンサーの測定ノイズをフィルターして取り除くことができ、フィルター効果がよく、且つ位相の遅延がなく、ソナーセンサーのデータ測定の正確性及び安定性を高める。
本発明の一つの実施例は、無人航空機をさらに提供する。
図６は、本発明の一つの実施例に係る無人航空機の構成ブロック図である。図６に示すように、当該無人航空機１００は、ソナーセンサー１１０と、測定モジュール１２０と、フィルターモジュール１３０と、を含む。
そのうち、ソナーセンサー１１０は無人航空機に設けられ、距離測定に用いられる。
測定モジュール１２０は、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する。一つの実施例において、測定モジュール１２０は、ソナーセンサーが所定時間内で測定した連続的なＮ個の距離の導関数を求め、無人航空機のＮ−１個の移動速度を取得し、Ｎ−１個の移動速度の分散を求め、分散が第１の所定値以下であるか否かを判断することと、分散が第１の所定値以下である場合に、Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成することと、を含む。
本発明の一つの実施例において、測定モジュール１２０は、さらに、ソナーセンサー１１０が距離を連続的に測定して失敗した回数が所定回数より大きい、又は連続的に測定して取得したノイズの個数が所定個数より大きい場合に、初期距離バッファキューをクリアし、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定する。
さらに、一部の例において、測定モジュール１２０は、例えば、さらに、ソナーセンサー１１０により連続的なＭ個の距離を測定して取得し、そのうち、ＭはＮより大きく、またＭ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、Ｎ個の最大距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する。
フィルターモジュール１３０は、初期距離バッファキュー及び初期速度に基づいて現在測定された距離をフィルターし、無人航空機の実際飛行距離を取得する。本発明の一つの実施例において、フィルターモジュール１３０は、初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離の導関数を求め、Ｎ−１個の移動速度を取得し、また前記Ｎ−１個の移動速度の第１の分散を求め、第１の分散が第２の所定値以下であるか否かを判断し、また第１の分散が第２の所定値以下である場合に、現在測定された距離で初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離を取り替え、初期距離バッファキューを更新し、現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする。
本発明の一つの実施例において、フィルターモジュール１３０は、さらに、第１の分散が第２の所定値より大きい場合に、初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいて第２の分散を求め、第２の分散が第２の所定値以下である場合に、現在測定された距離で初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離を取り替え、初期距離バッファキューを更新し、現在測定された距離を無人航空機の実際飛行距離とする。
本発明の一つの実施例において、フィルターモジュール１３０は、例えば、さらに、第２の分散が第２の所定値より大きい場合に、現在測定された距離を新しいバッファキューに加え、新しいバッファキューがＮ個の距離に達した場合に、新しいバッファキューの導関数を求め、対応するＮ−１個の移動速度の分散を取得し、また新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が第２の所定値以下である場合に、新しいバッファキューで初期距離バッファキューを取り替え、現在測定された距離を無人航空機の実際飛行距離とする。
本発明の一つの実施例において、フィルターモジュール１３０は、例えば、さらに、新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値より大きい場合に、現在測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて無人航空機の現在位置の推定値を取得し、無人航空機の実際飛行距離とする。そのうち、無人航空機の現在位置の推定値は、以下の式により計算する。
ｄ＿ｎｅｗ＝ｄ＿ｐｒｅ＋ｖ＿ｐｒｅ＊ｔ、
ただし、ｄ＿ｎｅｗは無人航空機の現在位置の推定値であり、ｄ＿ｐｒｅは前回測定された距離であり、ｖ＿ｐｒｅは前回測定された速度であり、ｔは時間である。
本発明の一つの実施例において、フィルターモジュール１３０は、さらに、測定モジュール１２０が取得した分散が第１の所定値より大きい場合に、分散が第１の所定値以下となるまで、初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、最新の測定された距離を初期距離バッファキューに移す。
本発明の一つの実施例において、上記第１の所定値は、例えば無人航空機の最大加速度というパラメーターにより特定される。具体的に、
Ｔ１＜（ａ＊ｔ）２である。
だたし、Ｔ１は第１の所定値であり、ａは無人航空機の最大加速度であり、ｔは所定時間である。
さらに、第２の所定値は、例えば第１の所定値の２倍である。
なお、本発明の実施例における無人航空機の具体的な実現形態は本発明の実施例における無人航空機の距離測定フィルター方法の具体的な実現形態と類似しており、具体的には方法部分に関する説明を参照されたい。過剰な説明を減らすために、ここでは説明しない。
以上をまとめると、本発明の実施例に係る無人航空機は、まずソナーセンサーが測定した初期距離を特定し、初期距離の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、連続的な移動速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより現在測定された距離が有効であるか否かを特定し、現在測定された距離が条件を満たしていると、現在測定された距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新し、現在測定された距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して新しい現在測定された距離とし、初期距離データーを更新しない。本発明は、無人航空機環境におけるソナーセンサーの測定ノイズをフィルターして取り除くことができ、フィルター効果がよく、且つ位相の遅延がなく、ソナーセンサーのデータ測定の正確性及び安定性を高める。
本発明の更なる実施例は、本発明の上記実施例で説明された無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法をさらに提供する。
図７は本発明の一つの実施例に係る無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法のフローチャートである。図７に示すように、前記方法は、無人航空機のソナーセンサーにより所定時間内で連続的なＭ個の距離を取得し、Ｍ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、そのうち、ＭはＮより大きいステップＳ１０１と、連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップＳ１０２と、初期距離バッファキュー及び初期速度に基づいて現在測定された距離をフィルターし、無人航空機の実際飛行距離を取得するステップＳ１０３と、を含む。
なお、本発明の実施例における無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法は、本発明の上記実施例における無人航空機の距離測定フィルター方法の距離測定方法に基づいて実現されるのである。従って、当該無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法の具体的な実現形態は、本発明の実施例における無人航空機の距離測定フィルター方法の具体的な実現形態と類似しており、具体的には、無人航空機の距離測定フィルター方法部分に関する説明を参照されたい。過剰な説明を減らすために、ここでは説明しない。
以上をまとめると、本発明の実施例に係る人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法は、まずソナーセンサーが測定した初期距離を特定し、初期距離の導関数を求め、無人航空機の現在の移動速度を取得し、連続的な移動速度の分散を求め、分散の大きさを判断することにより現在測定された距離が有効であるか否かを特定し、現在測定された距離が条件を満たしていると、現在測定された距離が有効であると判断し、初期距離データーを更新し、現在測定された距離が条件を満たさないと、一つの距離を予測して新しい現在測定された距離とし、初期距離データーを更新しない。本発明は、無人航空機環境におけるソナーセンサーの測定ノイズをフィルターして取り除くことができ、フィルター効果がよく、且つ位相の遅延がなく、ソナーセンサーのデータ測定の正確性及び安定性を高める。
本発明の説明において、「中心」、「縦方向」、「横方向」、「長さ」、「幅」、「厚み」、「上」、「下」、「前」、「後」、「左」、「右」、「鉛直」、「水平」、「頂」、「底」、「内」、「外」「時計回り」、「逆時計回り」、「軸方向」、「径方向」、「周方向」などの用語が示す方位又は位置関係は、図面に示す方位又は位置関係に基づいて、本発明を便利にまたは簡潔に説明するためだけに用いられるものであり、指定された装置又は部品が特定の方位にあり、特定の方位において構成・操作されると特定又は示唆するものではないので、本発明に対する限定と理解してはいけない。
なお、「第１」、「第２」の用語が説明の目的だけに用いられるものであり、相対的な重要性を特定又は示唆すること、又は示された技術的特徴の数を黙示的に特定すると理解してはいけない。そこで、「第１」、「第２」が限定されている特徴は一つ又はより多くの当該特徴を含むことを明示又は暗示するものである。本発明の説明において、特別な説明がない限り、「複数」とは、少なくとも二つ、例えば二つ、三つなどを意味する。
本発明の説明において、明確な規定と限定がない限り、「取り付け」、「互いに接続」、「接続」、「固定」などの用語の意味は広く理解されるべきである。例えば、固定接続や、着脱可能な接続や、又は一体的な接続でも可能である。机械的な接続や、電気的な接続でも可能である。直接的に接続することや、中間媒体を介して間接的に接続することや、二つの部品の内部が連通することや、又は二つの部品の間に相互の作用関係があることも可能である。当業者であれば、具体的な場合によって上記用語の本発明においての具体的な意味を理解することができる。
本発明において、明確な規定と限定がない限り、第１特徴が第２特徴の「上」又は「下」にあることは、第１特徴と第２特徴とが直接的に接触することを含んでも良いし、第１特徴と第２特徴とが直接に接触することではなく、それらの間にあるほかの中間媒介を介して接触することを含んでも良い。また、第１特徴が第２特徴の「上」、「上方」又は「上面」にあることは、第１特徴が第２特徴の真上及び斜め上にあることであっても良いし、又は単に第１特徴の水平の高さが第２特徴より高いことだけを表す。第１特徴が第２特徴の「下」、「下方」又は「下面」にあることは、第１特徴が第２特徴の真下及び斜め下にあることであっても良いし、又は単に第１特徴の水平の高さが第２特徴より低いことだけを表すことであってもよい。
本明細書の説明において、「一つの実施例」、「一部の実施例」、「例」、「具体的な例」、又は「一部の例」などの用語を参考した説明とは、当該実施例又は例に合わせて説明された具体的な特徴、構成、材料、又は特徴が本発明の少なくとも一つの実施例又は例に含まれることを意味する。本明細書において、上記用語に対する例示的な説明は、必ずしも同じ実施例又は例を示すことではない。また、説明された具体的な特徴、構成、材料、又は特徴は、いずれか一つ或いは複数の実施例又は例において適切に結合することができる。なお、お互い矛盾しない場合に、当業者は、本明細書で説明された異なる実施例又は例の特徴を結合及び組合せすることができる。
以上、本発明の実施例がすでに示されて説明されたが、なお、上記実施例は例示的なものであり、本発明を限定するものと理解してはいけない。普通の当業者は本発明の範囲内で上記実施例に対して変更、修正、切り替え及び変形を行うことができる。

Claims (26)

  1. ソナー距離測定方法に基づいて測定された連続的なＮ個の距離を取得し、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定し、そのうち、Ｎは２より大きい整数であるステップと、
    初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて、現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するステップと、を含む、
    ことを特徴とする無人航空機の距離測定フィルター方法。
  2. 前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップは、
    前記連続的なＮ個の距離に基づいてＮ−１個の移動速度を取得し、前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値を求めるステップと、
    前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値に基づいて、取得された各距離が有効であるか否かを判断するステップと、
    有効である場合、前記Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成するステップと、を含む、
    ことを特徴とする請求項１に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。
  3. 前記相違度値が分散である場合に、具体的に、
    ソナー距離測定方法を用いて所定時間内で測定された連続的なＮ個の距離の導関数を求め、前記無人航空機のＮ−１個の移動速度を取得するステップＳ１１と、
    前記Ｎ−１個の移動速度の分散を求めるステップＳ１２と、
    前記分散が第１の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ１３と、
    はいである場合、前記Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成するステップＳ１４と、により、
    無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する、
    ことを特徴とする請求項２に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。
  4. 初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するステップは、
    前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいて前記Ｓ１１〜Ｓ１２を実行するステップＳ２１と、
    現在求められた分散が第２の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ２２と、
    はいである場合、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２３と、を含む、
    ことを特徴とする請求項３に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。
  5. 前記ステップＳ２２の後に、さらに、
    前記現在求められた分散が第２の所定値より大きい場合、前記初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいて前記Ｓ１１及びＳ１２を実行し、取得された速度分散が第２の所定値以下であるか否かを判断するステップＳ２４と、
    取得された速度分散が第２の所定値以下である場合、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２５と、を含む、
    ことを特徴とする請求項４に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。
  6. 前記ステップＳ２４の後に、さらに、
    取得された速度分散が前記第２の所定値より大きい場合、前記現在測定された距離を新しいバッファキューに加え、前記新しいバッファキューがＮ個の距離に達した時、前記新しいバッファキューの導関数を求め、対応するＮ−１個の移動速度の分散を求め、前記新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値以下である場合、前記新しいバッファキューで前記初期距離バッファキューを取り替え、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２６を含む、
    ことを特徴とする請求項５に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。
  7. 前記ステップＳ２６の後に、さらに、
    前記新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値より大きい場合、前記現在測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて前記無人航空機の現在位置の推定値を取得し、前記無人航空機の実際飛行距離とするステップＳ２７を含み、
    前記無人航空機の現在位置の推定値は、以下の式により計算し、
    ｄ＿ｎｅｗ＝ｄ＿ｐｒｅ＋ｖ＿ｐｒｅ＊ｔ、
    ただし、ｄ＿ｎｅｗは前記無人航空機の現在位置の推定値であり、ｄ＿ｐｒｅは前回測定された距離であり、ｖ＿ｐｒｅは前回測定された速度であり、ｔは時間である、
    ことを特徴とする請求項６に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。
  8. ソナー距離測定方法を用いて距離を連続的に測定して失敗した回数が所定回数より大きい、又は連続的に測定して取得したノイズの個数が所定個数より大きい場合、前記初期距離バッファキューをクリアし、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定する、
    ことを特徴とする請求項１に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。
  9. 前記第１の所定値は前記無人航空機の最大加速度というパラメーターにより特定され、具体的に、Ｔ１＜（ａ＊ｔ）２であり、
    だたし、Ｔ１は前記第１の所定値であり、ａは前記無人航空機の最大加速度であり、ｔは前記所定時間である、
    ことを特徴とする請求項４に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。
  10. 前記第２の所定値は前記第１の所定値の２倍である、
    ことを特徴とする請求項９に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。
  11. 前記ステップＳ１１の前に、さらに、
    ソナー距離測定方法を用いて連続的なＭ個の距離を測定して取得し、そのうち、前記Ｍは前記Ｎより大きいステップと、
    前記Ｍ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、前記Ｎ個の最大距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップと、を含む、
    ことを特徴とする請求項３に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。
  12. 前記ステップＳ１３の後に、さらに、
    前記分散が前記第１の所定値より大きい場合、前記分散が前記第１の所定値以下となるまで、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、最新の測定された距離を前記初期距離バッファキューに移す、
    ことを特徴とする請求項請求項３に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。
  13. 無人航空機の距離測定フィルター装置であって、前記無人航空機はソナーセンサーを用いて距離を測定し、前記距離測定フィルター装置は、
    ソナー距離測定方法に基づいて測定された連続的なＮ個の距離を取得し、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定し、そのうち、Ｎは２より大きい整数である測定モジュールと、
    初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて、現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するフィルターモジュールと、を含む、
    ことを特徴とする無人航空機の距離測定フィルター装置。
  14. 前記測定モジュールは、前記連続的なＮ個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する場合に、前記連続的なＮ個の距離に基づいてＮ−１個の移動速度を取得し、前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値を求め、また前記Ｎ−１個の移動速度の相違度値に基づいて、取得された各距離が有効であると判断した場合に、前記Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成する、
    ことを特徴とする請求項１３に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。
  15. 前記相違度値が分散である場合に、前記測定モジュールは、具体的に、前記ソナーセンサーが所定時間内で測定した連続的なＮ個の距離の導関数を求め、前記無人航空機のＮ−１個の移動速度を取得し、前記Ｎ−１個の移動速度の分散を求め、また前記分散が第１の所定値以下であるか否かを判断し、前記分散が第１の所定値以下である場合に、前記Ｎ個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記Ｎ−１個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成する、
    ことを特徴とする請求項１３に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。
  16. 前記フィルターモジュールは、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得する場合に、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離の導関数を求め、Ｎ−１個の移動速度を取得し、また前記Ｎ−１個の移動速度の第１の分散を求め、前記第１の分散が第２の所定値以下であるか否かを判断し、また前記第１の分散が第２の所定値以下である場合に、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする、
    ことを特徴とする請求項１５に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。
  17. 前記フィルターモジュールは、さらに、前記第１の分散が第２の所定値より大きい場合に、前記初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったＮ−１個の距離及び現在測定された距離に基づいて第２の分散を求め、前記第２の分散が前記第２の所定値以下である場合に、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおけるＮ個目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする、
    ことを特徴とする請求項１６に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。
  18. 前記フィルターモジュールは、さらに、前記第２の分散が前記第２の所定値より大きい場合に、前記現在測定された距離を新しいバッファキューに加え、前記新しいバッファキューがＮ個の距離に達した場合に、前記新しいバッファキューの導関数を求め、対応するＮ−１個の移動速度の分散を取得し、また前記新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値以下である場合に、前記新しいバッファキューで前記初期距離バッファキューを取り替え、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする、
    ことを特徴とする請求項１７に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。
  19. 前記フィルターモジュールは、さらに、前記新しいバッファキューに対応するＮ−１個の移動速度の分散が前記第２の所定値より大きい場合に、前記現在測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて前記無人航空機の現在位置の推定値を取得し、前記無人航空機の実際飛行距離とし、そのうち、
    前記無人航空機の現在位置の推定値は、以下の式により計算し、
    ｄ＿ｎｅｗ＝ｄ＿ｐｒｅ＋ｖ＿ｐｒｅ＊ｔ、
    ただし、ｄ＿ｎｅｗは前記無人航空機の現在位置の推定値であり、ｄ＿ｐｒｅは前回測定された距離であり、ｖ＿ｐｒｅは前回測定された速度であり、ｔは時間である、
    ことを特徴とする請求項１８に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。
  20. 前記測定モジュールは、さらに、前記ソナーセンサーが距離を連続的に測定して失敗した回数が所定回数より大きい、又は連続的に測定して取得したノイズの個数が所定個数より大きい場合に、前記初期距離バッファキューをクリアし、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定する、
    ことを特徴とする請求項１３に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。
  21. 前記第１の所定値は前記無人航空機の最大加速度というパラメーターにより特定され、具体的に、Ｔ１＜（ａ＊ｔ）２であり、
    だたし、Ｔ１は前記第１の所定値であり、ａは前記無人航空機の最大加速度であり、ｔは前記所定時間である、
    ことを特徴とする請求項１６に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。
  22. 前記第２の所定値は前記第１の所定値の２倍である、
    ことを特徴とする請求項２１に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。
  23. 前記測定モジュールは、さらに、前記ソナーセンサーにより連続的なＭ個の距離を測定して取得し、そのうち、前記Ｍは前記Ｎより大きく、また前記Ｍ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、前記Ｎ個の最大距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する、
    ことを特徴とする請求項１５に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。
  24. 前記フィルターモジュールは、さらに、前記測定モジュールが取得した前記分散が前記第１の所定値より大きい場合に、前記分散が前記第１の所定値以下となるまで、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、最新の測定された距離を前記初期距離バッファキューに移す、
    ことを特徴とする請求項１５に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。
  25. 請求項１３〜２４のいずれかに記載の無人航空機の距離測定フィルター装置を含む、
    ことを特徴とする無人航空機。
  26. 請求項１〜１２のいずれかに記載の無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法であって、
    前記無人航空機のソナーセンサーにより所定時間内で連続的なＭ個の距離を取得し、前記Ｍ個の距離からＮ個の最大距離を抽出し、そのうち、前記Ｍは前記Ｎより大きいステップと、
    前記連続的なＮ個の距離に基づいて前記無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップと、
    前記初期距離バッファキュー及び初期速度に基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するステップと、を含む、
    ことを特徴とする距離測定方法。
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