JP2019035736A - 航空機用レーザスペックルのシステム及び方法 - Google Patents

航空機用レーザスペックルのシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

【課題】レーザスペックル技法を用いて、点群をレジストレーションし航空ビークルの位置を同定することを目的とする。【解決手段】複数の点群をレジストレーションするためのシステムは、スペックル生成器２０２、少なくとも１つの３次元（３Ｄ）スキャナ１１２、及びこのスキャナに連結されたプロセッサを含む。地上のスペックル生成器は、レーザスペックルパターンを表面に投影する。航空機の少なくとも１つの３Ｄスキャナは、表面をスキャンして、表面の複数の点群を生成し、レーザスペックルパターンの少なくとも一部を画像化する。少なくとも１つの３Ｄスキャナに通信可能に連結されたプロセッサは、少なくとも部分的にレーザスペックルパターンに基づいて、複数の点群をレジストレーションして、表面の完成した３Ｄモデルを生成する。【選択図】図２

Description

本発明は、概して点群をレジストレーションするため、及び航空ビークルの位置を同定するための、具体的には、レーザスペックル技法を用いて、点群をレジストレーションし、航空ビークルの位置を同定するための、システム及び方法に関する。
無人航空機（ＵＡＶ）の技術は、諜報、調査、偵察、及びペイロードの搬送を含むミッションプロファイルにとって、役に立つツールであることが立証されてきた。低高度市街地偵察（ｕｒｂａｎ ｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅ）といった文脈においては、超小型航空機（ＭＡＶ）または無人航空システム（ＵＡＳ）といったＵＡＶは、大小双方の障害物に遭遇し得る。衝突を緩和するため、ＵＡＶは、特定の位置に位置同定されてよい。近年では、ＵＡＶは、構造物（例えばビルや橋梁など）の健全性（ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ）をモニタリングするために用いられてきた。理解できるように、構造物をスキャンするためには、航空機の位置を同定することと、スキャン処理中にＵＡＶのスキャナ／カメラによって生成された複数の点群をレジストレーションする（即ち、つなぎ合わせる）ための技法、との両方が要求される。ＵＡＳを、地上の単一の地点に対して位置同定する、または他の方法で限定する既存の方法は、写真測量または視覚による走行距離計の測定といった、不確かな視覚データのデータ源に依存している。視覚的な方法を用いることでもたらされる不確かさは、データ源からの距離に関連して増殖し、誤差は、ピクセルで測定される。その結果、航空ビークルの位置を同定するシステム及び方法の必要性が存在している。
レーザスペックル技法を用いて、点群をレジストレーションし航空ビークルの位置を同定するための、システム及び方法が開示される。
第１の態様によると、複数の点群をレジストレーションするためのシステムは、第１のレーザスペックルパターンを表面上に投影するスペックル生成器と、表面をスキャンするための少なくとも１つの３次元（３Ｄ）スキャナであって、表面の複数の点群を生成し且つ第１のレーザスペックルパターンの少なくとも一部を画像化するように構成された少なくとも１つの３Ｄスキャナと、少なくとも部分的に第１のレーザスペックルパターンに基づいて、複数の点群をレジストレーションして表面の３Ｄモデルを生成するために、少なくとも１つの３Ｄスキャナに通信可能に連結されたプロセッサとを備える。
ある態様では、スペックル生成器は、レーザビームを生成するレーザ源と、レーザビームを複数の次数の複数のレーザビームに回折させる光学要素であって、複数のレーザビームが第１のレーザスペックルパターンを画定する、光学要素とを備える。
ある態様では、第１のレーザスペックルパターンは、疑似乱数のレーザスペックルパターンである。
ある態様では、光学要素は、複数の平行で密集したスリットを有する、回折格子を含む。
ある態様では、光学要素は、複数の溝付き回折パターンを有する、多焦点回折レンズを含む。
ある態様では、少なくとも１つの３次元（３Ｄ）スキャナは、航空機に連結されている。
ある態様では、航空機はさらに、ディフューザー及び、プロセッサと通信可能に連結された下向きのカメラを備える。下向きのカメラは、ディフューザーの第１の表面を画像化するように構成されている。
ある態様では、スペックル生成器は、ディフューザーの第２の表面上に、第２のレーザスペックルパターンを投影するように構成されている。
ある態様では、第１の表面と第２の表面は平行な平面同士の中に存在しており、ディフューザーは、不透明の材料を用いて製造されている。
ある実施形態では、下向きのカメラは、第１の表面を画像化して第２のレーザスペックルパターンをキャプチャするように構成されている。
ある態様では、プロセッサは、少なくとも部分的に、既知の座標系における第２のレーザスペックルパターンの位置に基づいて、航空機の横位置を決定するように構成されている。
ある態様では、第２のレーザスペックルパターンは、複数の点を含んでおり、プロセッサは、（１）前記複数の点のうちの少なくとも１つの直径を測定することによって、第２のレーザスペックルパターンの点のサイズを決定するか、または（２）前記複数の点のうちの少なくとも２つの間の距離を測定することによって、点の距離を決定するように、構成されている。
ある態様では、プロセッサは、少なくとも部分的に、点のサイズまたは点の距離に基づいて、航空機の縦位置を決定するように構成されている。
ある態様では、プロセッサは、第１のレーザスペックルパターンから複数のランダムな最近隣点を選択することによって、スペックルパターンを特定するように構成されている。
ある態様では、複数のランダムな最近隣点は、６〜１４のランダムな最近隣点を含む。
ある態様では、プロセッサは、スペックルパターンを複数の既知のスペックルパターンと比較して、複数の既知のスペックルパターンから最もマッチするスペックルパターンを特定するように構成されている。
ある態様では、スペックル生成器の物理的な位置が既知になっており、プロセッサは、最もマッチするスペックルパターンに少なくとも部分的に基づいて、スペックル生成器に対する航空機の位置を同定するように構成されている。
ある態様では、プロセッサは航空機上に位置している。
ある態様では、プロセッサは、航空機から遠隔に位置しており、１つ以上の無線送受信機を介して航空機と通信可能に連結されている。
ある態様では、プロセッサは、少なくとも部分的に第１のレーザスペックルパターンに基づいて、複数の点群に関する概略の（ｒｏｕｇｈ）レジストレーションを実施するように構成されている。
ある態様では、プロセッサは、２つの点群間の差異を最小化するための１つ以上のアルゴリズムを用いて、複数の点群に関する精細な（ｆｉｎｅ）レジストレーションを実施するように構成されている。
ある態様では、１つ以上のアルゴリズムは、逐次近傍点（ＩＣＰ）アルゴリズムを含む。
ある態様では、システムは、複数の既知のスペックルパターンを記憶するためにプロセッサと通信可能な、メモリ装置をさらに含む。
第２の態様によると、構造物の表面であって、その上にスペックル生成器によって投影された第１のレーザスペックルパターンを有する表面を画像化するための航空機は、機体と、プロペラに動作可能に連結された複数のモータと、表面をスキャンするための少なくとも１つの３次元（３Ｄ）スキャナであって、表面に向けて複数の点群を生成し且つ第１のレーザスペックルパターンの少なくとも一部を画像化するように構成された少なくとも１つの３Ｄスキャナと、少なくとも部分的に第１のレーザスペックルパターンに基づいて、複数の点群をレジストレーションして表面の完成した３Ｄモデルを生成するために、少なくとも１つの３Ｄスキャナに通信可能に連結されたプロセッサとを備える。
ある態様では、第１のレーザスペックルパターンは、疑似乱数のレーザスペックルパターンである。
ある態様では、航空機はさらに、ディフューザー及び、プロセッサと通信可能に連結された下向きのカメラを備える。下向きのカメラは、ディフューザーの第１の表面を画像化するように構成されている。
ある態様では、下向きのカメラは、第１の表面を画像化して、ディフューザーの第２の表面上に投影された第２のレーザスペックルパターンをキャプチャするように構成されている。
ある態様では、第１の表面と第２の表面は平行な平面同士の中に存在しており、ディフューザーは、不透明の材料を用いて製造されている。
ある態様では、プロセッサは、少なくとも部分的に、既知の座標系における第２のレーザスペックルパターンの位置に基づいて、航空機の横位置を決定するように構成されている。
ある態様では、第２のレーザスペックルパターンは、複数の点を含んでおり、プロセッサは、（１）前記複数の点のうちの少なくとも１つの直径を測定することによって、第２のレーザスペックルパターンの点のサイズを決定するか、または（２）前記複数の点のうちの少なくとも２つの間の距離を測定することによって、点の距離を決定するように、構成されている。
ある態様では、プロセッサは、少なくとも部分的に、点のサイズまたは点の距離に基づいて、航空機の縦位置を決定するように構成されている。
ある態様では、プロセッサは、第１のレーザスペックルパターンから複数のランダムな最近隣点を選択することによって、スペックルパターンを特定するように構成されている。
ある態様では、複数のランダムな最近隣点は、６〜１４のランダムな最近隣点を含む。
ある態様では、プロセッサは、スペックルパターンを複数の既知のスペックルパターンと比較して、複数の既知のスペックルパターンから最もマッチするスペックルパターンを特定するように構成されている。
ある態様では、スペックル生成器の物理的な位置が既知になっており、プロセッサは、最もマッチするスペックルパターンに少なくとも部分的に基づいて、スペックル生成器に対する航空機の位置を同定することが可能である。
ある態様では、プロセッサは、少なくとも部分的に第１のレーザスペックルパターンに基づいて、複数の点群に関する概略の（ｒｏｕｇｈ）レジストレーションを実施するように構成されている。
ある態様では、プロセッサは、２つの点群間の差異を最小化するための１つ以上のアルゴリズムを用いて、複数の点群に関する精細な（ｆｉｎｅ）レジストレーションを実施するように構成されている。
ある態様では、１つ以上のアルゴリズムは、逐次近傍点（ＩＣＰ）アルゴリズムを含む。
ある態様では、航空機は、機体から径方向に延びる複数のローターブームであって、前記複数のモータのそれぞれが、前記複数のローターブームのうちの１つの遠位端に位置しており、且つ電子速度コントローラ（ＥＳＣ）に電気的に連結されている、複数のローターブームを備える。
第３の態様によると、レーザスペックルパターンを有する表面のスキャン時に航空機によってキャプチャされた複数の点群をレジストレーションする方法は、表面の第１の領域を可視化するために、構造化された光を３Ｄスキャナから投影することと、プロセッサを介して、第１の領域に関連付けられた第１の局所点群を生成することと、３Ｄスキャナからの構造化された光をオフにすることと、３Ｄスキャナを介して、レーザスペックルパターンの少なくとも一部を可視化することと、表面の第２の領域を可視化するために、構造化された光を３Ｄスキャナから投影することと、プロセッサを介して、第２の領域に関連付けられた第２の局所点群を生成することと、３Ｄスキャナからの構造化された光をオフにすることと、少なくとも部分的にレーザスペックルパターンに基づいて、第１の局所点群と第２の局所点群とのレジストレーションを実施することとを含む。
ある態様では、方法は、第１の局所点群と第２の局所点群の間の差異を最小限に抑えるための１つ以上のアルゴリズムを使用して、第１の局所点群と第２の局所点群とのレジストレーションを実施するステップをさらに含む。
ある態様では、１つ以上のアルゴリズムは、逐次近傍点（ＩＣＰ）アルゴリズムを含む。
ある態様では、方法は、表面の第３の領域を可視化するために、構造化された光を３Ｄスキャナから投影するステップと、プロセッサを介して、第３の領域に関連付けられた第３の局所点群を生成するステップと、３Ｄスキャナからの構造化された光をオフにするステップと、少なくとも部分的にレーザスペックルパターンに基づいて、第３の局所点群と第２の局所点群とのレジストレーションを実施するステップと、をさらに含む。
第３の態様によると、着陸ゾーン内で航空機用の接地ゾーンを特定するためのシステムは、表面上にレーザスペックルパターンを投影するために着陸ゾーンに配置されたスペックル生成器であって、レーザビームを生成するレーザ源及び、レーザビームを、レーザスペックルパターンを画定する複数の次数の複数のレーザビームに回折させる光学要素を含む、スペックル生成器と、航空機に連結される少なくとも１つの光学的キャプチャ装置であって、表面上に投影されたレーザスペックルパターンの少なくとも一部を画像化するように構成された少なくとも１つの光学的キャプチャ装置と、少なくとも部分的にレーザスペックルパターンの少なくとも一部に基づいて、着陸ゾーン内の接地ゾーンに対する航空機の位置を同定するために、少なくとも１つの光学的キャプチャ装置に通信可能に連結されたプロセッサとを備える。
ある態様では、レーザスペックルパターンは、疑似乱数のレーザスペックルパターンである。
ある態様では、航空機は、第１の平面内に存在する第１の表面と、第１の平面にほぼ平行な第２の平面内に存在する第２の表面を有する不透明なディフューザーであって、不透明なディフューザーの第２の表面が、上に投影されたレーザスペックルパターンを有する表面である、不透明なディフューザーを備える。
ある態様では、少なくとも１つの光学的キャプチャ装置は、第２の表面上に投影されたレーザスペックルパターンをキャプチャするために、不透明なディフューザーの第１の表面を画像化するように構成された、下向きのカメラである。
ある態様では、スペックル生成器は高設されており、表面に向けて下向きにレーザスペックルパターンを投影するように構成されている。
ある態様では、表面は、地面または接地ゾーンである。
ある態様では、光学要素は、回折格子または多焦点回折レンズを含む。
ある態様では、少なくとも１つの光学的キャプチャ装置は、下向きのカメラである。
ある態様では、プロセッサは、少なくとも部分的に、レーザスペックルパターンの少なくとも一部に基づいて、航空機を接地ゾーンに着陸させる命令を生成するように、構成されている。
ある態様では、プロセッサは、少なくとも部分的に、既知の座標系におけるレーザスペックルパターンの位置に基づいて、航空機の横位置を決定するように構成されている。
ある態様では、レーザスペックルパターンは、複数の点を含んでおり、プロセッサは、（１）前記複数の点のうちの少なくとも１つの直径を測定することによって、第２のレーザスペックルパターンの点のサイズを決定するか、または（２）前記複数の点のうちの少なくとも２つの間の距離を測定することによって、点の距離を決定するように、構成されている。
ある態様では、プロセッサは、少なくとも部分的に、点のサイズまたは点の距離に基づいて、航空機の縦位置を決定するように構成されている。
ある態様では、少なくとも１つの光学的キャプチャ装置は、カメラ及び３次元（３Ｄ）スキャナを含む。
本発明の一実施形態は、複数の点群をレジストレーションするためのシステムを含み、システムは、第１のレーザスペックルパターンを表面上に投影するスペックル生成器と、表面をスキャンするための少なくとも１つの３次元（３Ｄ）スキャナであって、表面の複数の点群を生成し且つ第１のレーザスペックルパターンの少なくとも一部を画像化するように構成された少なくとも１つの３Ｄスキャナと、少なくとも部分的に第１のレーザスペックルパターンに基づいて、複数の点群をレジストレーションして表面の３Ｄモデルを生成するために、少なくとも１つの３Ｄスキャナに通信可能に連結されたプロセッサとを備える。スペックル生成器は、レーザビームを生成するレーザ源と、レーザビームを複数の次数の複数のレーザビームに回折させる光学要素であって、複数のレーザビームが第１のレーザスペックルパターンを画定する、光学要素とを備える。これによって、作用が強化される。３次元（３Ｄ）スキャナは、ディフューザー及び、プロセッサと通信可能に連結された下向きのカメラであって、ディフューザーの第１の表面を画像化するように構成された下向きのカメラを有する、航空機に連結されていてよい。スペックル生成器は、ディフューザーの第２の表面上に、第２のレーザスペックルパターンを投影するように構成されていてよい。プロセッサは、第１のレーザスペックルパターンから、複数のランダムな最近隣点を選択することによって、スペックルパターンを特定するように構成されていてよい。プロセッサは、スペックルパターンを複数の既知のスペックルパターンと比較して、複数の既知のスペックルパターンから最もマッチするスペックルパターンを特定するように構成されていてよい。スペックル生成器の物理的な位置は、既知になっていてよく、プロセッサは、最もマッチするスペックルパターンに少なくとも部分的に基づいて、スペックル生成器に対する航空機の位置を同定するように構成されている。プロセッサは、少なくとも部分的に第１のレーザスペックルパターンに基づいて、複数の点群に関する概略のレジストレーションを実施するように構成されていてよい。プロセッサは、２つの点群間の差異を最小化するための１つ以上のアルゴリズムを用いて、複数の点群に関する精細なレジストレーションを実施するように構成されていてよい。
本発明の別の実施形態は、構造物の表面であって、その上にスペックル生成器によって投影された第１のレーザスペックルパターンを有する表面を画像化するための航空機を含み、航空機は、機体と、プロペラに動作可能に連結された複数のモータと、表面をスキャンするための少なくとも１つの３次元（３Ｄ）スキャナであって、表面に向けて複数の点群を生成し且つ第１のレーザスペックルパターンの少なくとも一部を画像化するように構成された少なくとも１つの３Ｄスキャナと、少なくとも部分的に第１のレーザスペックルパターンに基づいて、複数の点群をレジストレーションして表面の完成した３Ｄモデルを生成するために、少なくとも１つの３Ｄスキャナに通信可能に連結されたプロセッサとを含む。プロセッサは、第１のレーザスペックルパターンから、複数のランダムな最近隣点を選択することによって、スペックルパターンを特定するように構成されていてよい。プロセッサは、スペックルパターンを複数の既知のスペックルパターンと比較して、複数の既知のスペックルパターンから最もマッチするスペックルパターンを特定するように構成されていてよい。プロセッサは、少なくとも部分的に第１のレーザスペックルパターンに基づいて、複数の点群に関する概略のレジストレーションを実施するように構成されていてよい。
本発明の別の実施形態は、着陸ゾーン内で航空機用の接地ゾーンを特定するためのシステムを含み、システムは、表面上にレーザスペックルパターンを投影するために着陸ゾーンに配置されているスペックル生成器であって、レーザビームを生成するレーザ源及び、レーザビームを、レーザスペックルパターンを画定する複数の次数の複数のレーザビームに回折させる光学要素を含む、スペックル生成器と、航空機に連結される少なくとも１つの光学的キャプチャ装置であって、表面上に投影されたレーザスペックルパターンの少なくとも一部を画像化するように構成された少なくとも１つの光学的キャプチャ装置と、少なくとも部分的にレーザスペックルパターンの少なくとも一部に基づいて、着陸ゾーン内の接地ゾーンに対する航空機の位置を同定するために、少なくとも１つの光学的キャプチャ装置に通信可能に連結されたプロセッサとを備える。航空機は、第１の平面内に存在する第１の表面と、第１の平面にほぼ平行な第２の平面内に存在する第２の表面を有する不透明なディフューザーであって、不透明なディフューザーの第２の表面が、上に投影されたレーザスペックルパターンを有する表面である、不透明なディフューザーを備えていてよい。光学的キャプチャ装置は、第２の表面上に投影されたレーザスペックルパターンをキャプチャするために、不透明なディフューザーの第１の表面を画像化するように構成された、下向きのカメラであってよい。プロセッサは、少なくとも部分的に、レーザスペックルパターンの少なくとも一部に基づいて、航空機を接地ゾーンに着陸させる命令を生成するように、構成されていてよい。プロセッサは、少なくとも部分的に、既知の座標系におけるレーザスペックルパターンの位置に基づいて、航空機の横位置を決定するように構成されていてよい。レーザスペックルパターンは、複数の点を含んでいてよく、プロセッサは、（１）前記複数の点のうちの少なくとも１つの直径を測定することによって、第２のレーザスペックルパターンの点のサイズを決定するか、または（２）前記複数の点のうちの少なくとも２つの間の距離を測定することによって、点の距離を決定するように、構成されている。プロセッサは、少なくとも部分的に、点のサイズまたは点の距離に基づいて、航空機の縦位置を決定するように構成されていてよい。
本書に記載の装置、システム、及び方法に関する、上記の及びその他の目的、特徴、及び利点は、添付の図面に示すように、これらの装置、システム、及び方法に関する具体的な実施形態の以下の記載から明らかになるであろう。添付の図面では、類似の番号は類似の構造物を表している。図面は必ずしも正しい縮尺で描かれておらず、むしろ本書に記載の装置、システム、及び方法の原理を説明することに重点が置かれている。
例示の多回転翼式の垂直離着陸（ＶＴＯＬ）用ＵＡＶを示す。 例示の多回転翼式の垂直離着陸（ＶＴＯＬ）用ＵＡＶを示す。 例示のレーザスペックルシステムを示す。 例示のスペックル生成器を示す。 図４ａ〜図４ｃは、例示のレーザスペックル処理技法を示す。 図５ａ〜図５ｄは、航空機の横位置を位置同定するための、例示のレーザスペックル処理技法を示す。 図６ａ〜図６ｃは、種々の距離における、疑似乱数のレーザスペックルパターンを示す。 表面の種々の領域をスキャンしている航空機の図を示す。 表面の種々の領域をスキャンしている航空機の図を示す。 表面の種々の領域をスキャンしている航空機の図を示す。 図８ａ〜図８ｄは、航空機が表面の種々の領域をスキャンする際の、例示のスキャン飛行パターンを示す。 例示の航空機用スキャンプロセスのフロー図を示す。
以下で、本発明の好適な実施形態について、添付の図面を参照しながら説明する。図面中の構成要素は必ずしも正しい縮尺で描かれておらず、むしろ本実施形態の原理を明確に示すことに重点が置かれている。例えば、明確にするためと記載上の便宜のために、要素のサイズは誇張されていてよい。さらに、同一または同様の部品を指すのに、可能な場合には、図面全体を通して同じ参照番号が使われている。既知の機能や構造は、不必要な詳細によって本発明を不明確にし得るため、以下の記載では詳細には説明しない。本明細書中のいかなる文言も、特許請求されていない任意の要素が各実施形態を実施するために必須であると、解釈すべきではない。
本書に示されている値の範囲は、本書で別様に記載されていない限り、限定することを意図したものではなく、むしろその範囲に該当する任意の全ての値を個別に表すものであり、そうした範囲内の個々の値はそれぞれ、個別に本書に示されているかのように、本明細書に組み込まれている。「およそ」「約」などの用語は、数値に付随している場合、意図した目的のためには十分に有効な範囲だと当業者に認識されるであろう偏差を表すものとして、解釈されるべきである。値及び／または数値の範囲は、本書では例示のためのみに設けられており、記載の実施形態の範囲の限界を設定するものではない。本書で使われているあらゆる実施例、及び例示を表す文言（「例えば」「といった」など）は、単に実施例をより良く説明することを意図したものであり、実施形態の範囲を限定するものではない。明細書中のいかなる文言も、特許請求されていない任意の要素が各実施形態を実施するために必須であると、解釈すべきではない。
以下の記載中、「第１の」「第２の」「頂部」「底部」「側部」「前」「後」などの用語は、利便性のための文言と理解されており、限定するための用語であると解釈すべきではない。本書に提示されている様々なデータ値（例えば、電圧、秒など）は、１つ以上の他の所定のデータ値で代替されてよく、したがって、限定的であるとみなすべきではなくて、むしろ例示的である。この開示には、以下の用語及び定義が該当するものとする。
「及び／または」という用語は、「及び／または」でつながれているリスト中の項目のうちの任意の１つ以上を意味する。例えば、「ｘ及び／またはｙ」は、３つの要素からなる集合｛（ｘ），（ｙ），（ｘ，ｙ）｝のうちの、任意の要素を意味する。言い換えれば、「ｘ及び／またはｙ」は、「ｘ及びｙのうちの片方または両方」を意味する。別の例として、「ｘ，ｙ及び／またはｚ」は、７つの要素からなる集合｛（ｘ），（ｙ），（ｚ），（ｘ，ｙ），（ｘ，ｚ），（ｙ，ｚ），（ｘ，ｙ，ｚ）｝のうちの、任意の要素を意味する。言い換えれば、「ｘ，ｙ及び／またはｚ」は、「ｘ，ｙ及びｚのうちの１つまたはそれ以上」を意味する。
「回路」（ｃｉｒｃｕｉｔｓ及びｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）という用語は、物理的な電子構成要素（例えばハードウェア）、並びにハードウェアの設定を行い、ハードウェアによって実行され、及び／または他の態様でハードウェアに関連していてよい、任意のソフトウェア及び／またはファームウェア（コード）を表す。本書では、例えば具体的なプロセッサ及びメモリが、第１のセットをなすコードの１つ以上の行を実施するときに第１の「回路」を備えており、第２のセットをなすコードの１つ以上の行を実施するときに第２の「回路」を備えていてよい。本書では、回路は、機能を実行するために必要なハードウェアと（必要な場合には）コードを備えているときにはいつでもその機能を実行するために「動作可能」なのであって、それは、その機能の実行が（例えばユーザが設定可能な設定や工場出荷時の設定（ｆａｃｔｏｒｙ ｔｒｉｍ）などによって）無効化されているか、または有効化されていないことには無関係である。
本書で使用する場合、「通信する」及び「通信している」という用語は、発信元から送信先までデータを伝達すること、並びにデータを、送信先まで伝達するために、通信用の媒体、システム、チャンネル、ネットワーク、装置、回線、ケーブル、ファイバー、回路、及び／またはリンクに送達することとの両方を含む。本書で使用する場合、「通信」という用語は、そのように伝達または送達されたデータを意味する。本書で使用する場合、「通信装置（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ）」という用語は、通信用の媒体、システム、チャンネル、ネットワーク、装置、回線、ケーブル、ファイバー、回路、及び／またはリンクのうちの、１つ以上を含む。
本書で使用する場合、「連結された」「〜に連結された」及び「〜と連結された」という用語は、それぞれ、以下のうちの任意の１つ以上からなる、２つ以上の装置、機器、ファイル、回路、要素、機能、動作、処理、プログラム、媒体、構成要素、ネットワーク、システム、サブシステム、及び／または手段の間（ｂｅｔｗｅｅｎまたはａｍｏｎｇ）の関係を意味する。（ｉ）直接の、または１つ以上の他の装置、機器、ファイル、回路、要素、機能、動作、処理、プログラム、媒体、構成要素、ネットワーク、システム、サブシステム、もしくは手段を介した、接続。（ｉｉ）直接の、または１つ以上の他の装置、機器、ファイル、回路、要素、機能、動作、処理、プログラム、媒体、構成要素、ネットワーク、システム、サブシステム、もしくは手段を介した、通信関係。及び／または（ｉｉｉ）任意の１つ以上の装置、機器、ファイル、回路、要素、機能、動作、処理、プログラム、媒体、構成要素、ネットワーク、システム、サブシステム、もしくは手段の動作が、全体的にまたは部分的に、これらのうちの任意の１つ以上の動作に依存している、機能的な関係。
本書で使用する場合、「データ」という用語は、恒久的かまたは一時的かに関わらず、視覚可能か、聴覚可能か、電気的に増幅していない（ａｃｏｕｓｔｉｃ）か、電気的か、磁気的か、電磁的か、または別様に示されているかに関わらず、しるし、信号、マーク、シンボル、ドメイン、シンボルセット、表示、及び情報を表す任意の他の単数または複数の物理的形態を意味する。「データ」という用語は、対応する情報を種々の物理的形態で表したあらゆる表現を含めて、１つの物理的な形態で所定の情報を表すのに使用される。
本書で使用する場合、「データベース」という用語は、関連するデータの体系化された集合体を意味しており、データまたはその体系化された集合体が表示されている態様は、問わない。例えば、関連するデータの体系化された集合体は、表、マップ、グリッド、パケット、データグラム、フレーム、ファイル、電子メール、メッセージ、文書、レポート、リスト、または任意の他の形態のうちの１つ以上という形態であってよい。
「例示的」という用語は、「例（ｅｘａｍｐｌｅ、ｉｎｓｔａｎｃｅ、またはｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎ）の役割を果たしている」ことを意味する。本書に記載の実施形態は限定的ではなく、むしろ例示のために過ぎない。記載されている実施形態が、他の実施形態と比べて必ずしも好適または有利であると解釈されるべきではないことは、理解すべきである。さらに、「本発明の実施形態」「実施形態」または「発明」という用語は、本発明の全ての実施形態が、検討されている特徴、利点、または動作形態を含むことを必要としてはいない。
「メモリ装置」という用語は、プロセッサが使用するための情報を記憶するコンピュータハードウェアまたは回路を意味する。メモリ装置は、任意の適切なタイプのコンピュータメモリ、または任意の他のタイプの電子記憶媒体であることができ、それは例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、キャッシュメモリ、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）、電気光学メモリ、磁気光学メモリ、プログラム可能読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能ＰＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能ＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンピュータ可読媒体などである。
本書で使用する場合、「ネットワーク」という用語は、インターネットを含む、全ての種類のネットワーク及びインターネットワークの両方を含み、いかなる具体的なネットワークまたはインターネットワークにも限定されない。
「プロセッサ」という用語は、処理を行う装置、機器、プログラム、回路、構成要素、システム、及びサブシステムを意味しており、ハードウェアに実装されているか、有体物の形をとったソフトウェアであるか、もしくはその両方か、またはプログラム可能であるかどうかは、問わない。「プロセッサ」という用語は、限定しないが、１つ以上の計算装置、有線接続された回路、信号変調用の装置及びシステム、制御システム用の装置及びマシン、中央処理装置、プログラム可能な装置及びシステム、フィールドプログラマブルゲートアレイ、特定用途向け集積回路、ＳｏＣ（システムオンチップ）、別個の要素及び／または回路を備えたシステム、状態機械、仮想計算機、データプロセッサ、処理設備、並びに上記のうちの任意のものの組み合わせを含む。プロセッサは、例えば、任意のタイプの汎用マイクロプロセッサもしくは汎用マイクロコントローラ、デジタル信号処理（ＤＳＰ）プロセッサ、または特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）であってよい。プロセッサは、メモリ装置に連結されているか、またはメモリ装置に組み入れられていてよい。
「航空ビークル」及び「航空機」という用語は、限定しないが、固定翼機、無人航空機、可変翼機、及び垂直離着陸（ＶＴＯＬ）航空機を含む、飛行可能なマシンを指す。
本書で開示されているのは、レーザスペックルを生成するためのレーザ源を有するレーザスペックルシステムである。このレーザスペックルは、１つ以上の３次元（３Ｄ）スキャナが（例えば表面上の欠陥を検出するために）表面をスキャンする際に２つ以上の点群をレジストレーションするため、及び３Ｄスキャナが装着されている航空機の位置を同定するために、航空機が基準マーカーとして使用してよい。単一の地上のソース（例えばスペックル生成器）を元にして航空機の位置を同定すること、並びに航空機によって測定した壁の点群をレジストレーションするのには、良好なグラウンドトゥルース（即ち経験的証拠）が必要になる。したがって、説明されるように、レーザスペックルの一部を、航空機に装着された１つ以上の光学的キャプチャ装置（例えば３Ｄスキャナ、カメラなど）で画像化することができる。レーザスペックルシステムは、少なくとも部分的にレーザスペックルのパターン、点のサイズ、及び／またはレーザスペックルの点の距離に基づいて、航空機（または航空機に通信可能に連結された別のシステム）が、３Ｄスキャナによって生成された複数の点群をレジストレーションして、較正されたレーザ源に対する航空機の位置を決定することを可能にする。
こうして、レーザスペックルによって、航空機が基準マーカーを持たない表面（例えば、無特徴表面（ｆｅａｔｕｒｅｌｅｓｓ ｓｕｒｆａｃｅ））をスキャンすることが可能になる。具体的には、較正されたレーザ源は、既知の、不変の中央位置から、無特徴表面（または航空機によってスキャンされる別の表面）に向けてレーザスペックルを生成・投影し、無特徴表面上に疑似乱数のレーザスペックルパターン（例えば点の配列または配置）を表示するように構成されていてよい。疑似乱数のレーザスペックルパターンによって、スキャン処理中に、航空機の３Ｄスキャナが２つ以上の点群をレジストレーションするのが可能になる。疑似乱数のレーザスペックルパターンは、航空機に連結されたディフューザー上に表示されてもよく、ディフューザーは、（例えば３Ｄ空間中で横及び縦方向に）航空機の位置を同定するのに使用されてよい。開示されているレーザスペックルシステムは、特に多回転翼ＵＡＶを含む、様々な航空機の構成に関連して使用されてよい。
多回転翼垂直離着陸ＵＡＶレーザスペックルシステムと共に使用するのに適切な航空機１００は、多回転翼垂直離着陸ＵＡＶとして構成されていることが可能であり、その実施例が図１ａに示されている。示されるように、航空機１００は、概して機体１０２（例えば胴体）、機体１０２から径方向に延びる複数のローターブーム１０４（例えば長手方向ブーム）、着陸装置１１０、及び複数の推進器１０８を備える。各図面を通して多回転翼垂直離着陸ＵＡＶが示されているが、本開示の教示は、固定翼航空機を含む他の航空機、及び、無特徴表面をスキャンするように構成され得る非航空機のシステム（例えば地上ビークル）にも同様に該当し得る。
機体１０２は、複数のローターブーム１０４の遠位端が機体１０２から径方向に延びているようにして、複数のローターブーム１０４のそれぞれの近位端と連結されていてよい。機体１０２及び複数のローターブーム１０４は、単一のユニットとして製造されていてよいか、または互いに連結される別個の部品として製造されていてよい。複数のローターブーム１０４のそれぞれの遠位端は、推進器１０８と連結されていてよい。推進器１０８のそれぞれは、プロペラ１０８ｂとして示されており、プロペラ１０８ｂは、プロペラ１０８ｂを駆動／回転するための電気モータ１０８ａに連結されている。前記複数の推進器１０８のそれぞれは、ローターブーム１０４の遠位端に配置されており、推力を（機体１０２に対して）下方に向けるようにして配向されている。電気モータ１０８ａは、電子速度コントローラ（ＥＳＣ）１０６を介して制御される電気モータであってよい。このため、例えば、ローターブーム１０４の遠位端の、電気モータ１０８ａの近傍に、ＥＳＣ１０６もまた設けられていてよい。航空機１００は８個の推進器１０８を有する（即ち８回転翼航空機）として示されているが、当業者は、所望の機能を実現するために、及び例えば推力の要件次第で、さらなる推進器１０８またはより少数の推進器１０８が用いられてよいことを理解するであろう。
電気モータ１０８ａは、各ローターブーム１０４の遠位端に示されているが、代わりに、複数（または単数）の電気モータ１０８ａが機体１０２に配置され、電気モータ１０８ａと１つ以上のプロペラ１０８ｂとの間のギアボックス及び／またはドライブシャフトを介して１つ以上のプロペラ１０８ｂを駆動（回転）するように構成されていてもよい。さらに、各ローターブーム１０４は単一の推進器１０８のみを有するものとして示されているが、各ローターブーム１０４の遠位端に、複数の推進器１０８が設けられていてもよい。例えば、各ローターブーム１０４の遠位端にクロスメンバーが配置され、推進器１０８を互いに離間させるように（例えば、ローターブーム１０４の長さに対して垂直に）配列されるか、または他の態様でプロペラ１０８ｂ間の干渉を防止するように（例えば、互い違いの構成／一部が重なった構成で）配列されていてよい。航空機１００の構成要素は、金属、複合材料、またはこれらの組み合わせから製造されていてよい。
示されるように、航空機１００は、１つ以上の３Ｄスキャナ１１２及び１つ以上のカメラ１１４を装備しており、これらのそれぞれは、１つ以上のジンバル装置を介して、（例えば下面において）機体１０２に回転可能且つ枢動可能に連結されていてよい。３Ｄスキャナ１１２は、例えば、２つの成分、即ちＲＧＢ（赤／緑／青）とＤ（深度）の成分を有するＲＧＢ−Ｄカメラであってよい。航空機１００に、地面と平行でない表面（例えば地面にほぼ垂直な表面）をスキャンして３Ｄ画像を生成するための視野を与えるように、１つ以上の３Ｄスキャナ１１２は、機体１０２の外周に沿って配置されていてよい。例えば、航空機１００は、３Ｄスキャナ１１２を使用して、欠陥を特定するために壁または他の構造物の表面をスキャン及び／またはマッピングするように構成されていてよい。１つ以上のカメラ１１４は、例えば、広視野カメラまたは魚眼レンズカメラといった、比較的大きなＦＯＶをカバーする広角レンズを装備したカメラであってよい。１つ以上のカメラ１１４は、３Ｄスキャナ１１２とは異なり、スキャンする関心表面に対して、または関心表面に向けて、配置されていてよい。ある実施形態では、１つ以上のカメラ１１４は、航空機１００に装着されたディフューザー２０８の表面といった、地面にほぼ平行な表面を画像化するため、（航空機１００に対して）下方を向いていてよい。実施の際、航空機１００は、１つ以上のカメラ１１４及び、ディフューザー２０８上に投影されたレーザスペックルを使用して、航空機１００のあらゆるオフセットを検出するように構成されていてよい。
図１ｂは、航空機１００用の例示の航空機制御システムのブロック図である。航空機制御システムは、航空機１００の様々な航空機構成要素及び機能を制御するように構成されている。示されるように、航空機１００は、少なくとも１つのメモリ装置１１８に通信可能に連結された１つ以上のプロセッサ１１６、１つ以上の３Ｄスキャナ１１２、１つ以上のカメラ１１４、フライトコントローラ１２０、無線送受信機１２２、及びナビゲーションシステム１２４を含む。
１つ以上のプロセッサ１１６は、少なくとも部分的に、メモリ装置１１８（例えばハードドライブ、フラッシュメモリなど）に記憶された命令（例えばソフトウェア）、及び１つ以上のデータベースに基づいて、１つ以上の動作を実行するように構成されていてよい。航空機制御システムは、航空機１００と遠隔装置１３０（例えば、スマートフォン、タブレット、及びラップトップコンピュータといった携帯用電子機器）または他のコントローラ（例えば基地局）との間でデータを通信する無線送受信機１２２といった、他の所望の設備をさらに含んでいてよい。例えば、航空機１００は、ネットワーク１２８を通じて遠隔装置１３０とデータ（処理済みデータ、未処理データなど）を通信してよい。
プロセッサ１１６は、オペレータ、自動操縦、ナビゲーションシステム１２４、または他の高レベルシステムからの、無線送受信機１２２を介したコマンドに応じて、様々なアクチュエータ（例えば、任意の操縦翼面の動作を制御するためのアクチュエータ）及び／または（例えばＥＳＣ１０６を介して）電気モータ１０８ａの動作を制御するため、フライトコントローラ１２０に動作可能に連結されていてよい。実施の際、フライトコントローラ１２０は、航空機１００のロール、ピッチ、またはヨーを制御するため、飛行の様々な段階（例えば離陸、巡航、着陸）の最中の、各電気モータ１０８ａから各ローターブーム１０４への推力を、ＥＳＣ１０６を介して動的に（即ちリアルタイムまたはほぼリアルタイムで）及び独立して、調整してよい。言い換えれば、フライトコントローラ１２０は、電気モータ１０８ａのそれぞれが所望の上昇推力を生成するように、所与のローターブーム１０４上の電気モータ１０８ａのそれぞれを、独立して制御することができる。例えば、ローターブレード付きのローター（例えばプロペラ）が使用されているときには、フライトコントローラ１２０は、ローターのＲＰＭを変化させてよく、及び／または、所望であれば、ローターブレードのピッチを変化させてよい。具体的には、電気モータ１０８ａは、電源（例えばバッテリパックまたはバッテリバンク）から各電気モータに供給される電力を、ＥＳＣ１０６を介して調整することによって制御されてよい。
プロセッサ１１６は、慣性航法装置（ＩＮＳ）１２４ｂ及び／または慣性計測装置（ＩＭＵ）１２４ｃと通信可能に連結された全地球測位システム（ＧＰＳ）１２４ａを含み得る、ナビゲーションシステム１２４に動作可能に連結されていてよい。ＧＰＳ１２４ａによって、ＩＮＳの解をリセットするのに使うことができるか、またはカルマンフィルタといった数学的アルゴリズムを使ってＩＮＳの解とブレンドすることができる、完全に偏流（ｄｒｉｆｔ）のない、位置の値が与えられる。
プロセッサ１１６は、１つ以上の３Ｄスキャナ１１２及び／または１つ以上のカメラ１１４に動作可能に連結されていてよい。１つ以上のプロセッサ１１６は、航空機１００が（例えば表面上の欠陥を検出するために）無特徴表面をスキャンしている間に、１つ以上の３Ｄスキャナ１１２から受信した２つ以上の点群をレジストレーションすることによって、無特徴表面の完成した３Ｄモデルを生成するように構成されていてよい。１つ以上のプロセッサ１１６は、少なくとも部分的に、１つ以上の３Ｄスキャナ１１２及び／または１つ以上のカメラ１１４から受信したデータに基づいて、３Ｄスキャナが装着されている航空機の位置を同定するように、さらに構成されていてよい。同様に、データを収集するため、及び／またはエリアをモニタリングするために、航空機１００は、諜報、調査、及び偵察（ＩＳＲ）用のペイロード１２６をさらに備えていてよい。ペイロード１２６は、例えば１つ以上のカメラ、オーディオ装置、及びＩＳＲの機能性を促進しＩＳＲのデータ（例えば写真、ビデオ、オーディオ、センサ測定値など）を提供するための他のセンサを含む。ＩＳＲ用ペイロード１２６は、ＩＳＲ用ペイロード１２６とプロセッサ１１６の間のＩＳＲデータの通信を促進するため、プロセッサ１１６に動作可能に連結されている。ＩＳＲ用ペイロード１２６は、より容易にＩＳＲ用ペイロード１２６を下向きに配向して下方の及び／または地上の物体をモニタリグするのを可能にするため、例えばジンバル装置を介して、機体１０２（または、例えばローターブーム１０４といった他の構造構成要素）の下面に、回転可能且つ枢動可能に連結されていてよい。
完成した３Ｄモデル、ＩＳＲデータ、及び／または他の情報は、動的にまたは定期的に、航空機１００から遠隔装置１３０まで、無線送受信機１２２を介してネットワーク経由で通信されてよい。完成した３Ｄモデル、ＩＳＲデータ、及び／または他の情報は、後でアクセスまたは処理するために、メモリ装置１１８内に記憶されてもよい。ある態様では、様々な機載のセンサ（例えば３Ｄスキャナ１１２、カメラ１１４、ＩＳＲ用ペイロード１２６など）からの未処理データは、航空機１００から遠隔処理用の生データとして無線送受信機１２２を介して通信されてよい。例えば、航空機１００は、１つ以上の３Ｄスキャナ１１２によって、任意の基準マーカーデータ（例えばレーザスペックルパターンに関するデータ）に沿ってキャプチャされた２つ以上の点群を、無線送受信機１２２を介して、遠隔デバイス１３０に動的に通信してよく、それによって、遠隔装置１３０が、２つ以上の点群をレジストレーションすることによって、無特徴表面の完成した３Ｄモデルを生成するように構成されてよい。遠隔データ処理の利点は、航空機１００の機上で必要になる処理用のリソースが削減され、それによって航空機１００の重量とコストが削減され得ることである。
レーザスペックルシステム２００図２を参照すると、例示のレーザスペックルシステム２００は、上方にレーザスペックルを投影して１つ以上の疑似乱数のレーザスペックルパターンを無特徴表面２０６上、及び／または航空機１００の下部に装着されたディフューザー２０８上に表示するための、スペックル生成器２０２を有するものとして示されている。無特頂表面２０６は、例えば、ビルの壁、橋梁の表面、または航空機１００によって点検される別の構造物であってよい。スペックル生成器２０２は、空間２０４の底部にある既知の位置に配置され、上向きに（例えば垂直にまたは角度を付けて）、航空機１００に向かって、レーザスペックルを一連のレーザビームとして投影するように構成されていてよい。このレーザスペックルは、特に、航空機１００の飛行経路を規定する境界を設定するために、３Ｄスキャナ１１２及び／またはカメラ１１４によって使用されてよい。
点群のレジストレーション３Ｄ画像化における点群とは、無特徴表面２０６といった物体の外面を表す、（Ｘ座標、Ｙ座標、及びＺ座標によって規定される）３次元座標系内の一群のデータ点である。点群は、無特徴表面２０６を航空機１００が横断する際に、３Ｄスキャナ１１２によって作成されてよい。実施の際、３Ｄスキャナ１１２は、特徴部が存在しない表面２０６上２〜３メートルの範囲を、およそ１秒当たり１０，０００，０００個の点で測定してよく、続いて、１秒当たり（１０，０００，０００個の点の）１つの点群として、点群データファイル内に出力してよい。点群データファイルは、３Ｄコンピュータ支援設計（ＣＡＤ）モデルの作成、測定検査、品質検査などを含む、多くの目的のために使用され得る。点群は、直接レンダリングして検査することができるが、点群を、一般的に表面再構成と呼ばれるプロセスを通じて、ポリゴンメッシュモデルもしくはトライアングルメッシュモデル、非一様有理Ｂスプライン（ＮＵＲＢＳ）表面モデル、またはＣＡＤモデルといった１つ以上の３Ｄモデルに変換することが、しばしば有用である。
無特徴表面２０６を観察するのに複数の３Ｄスキャナ１１２が使用されているとき、または単一の３Ｄスキャナ１１２が無特徴表面２０６をマルチビューで観察しているとき（例えば航空機１００が無特徴表面２０６を横切っているとき）には、完成した３Ｄモデルを生成するために、各３Ｄスキャナ１１２からの様々な点群を位置合わせしなければならない。様々な点群を位置合わせして完成した３Ｄモデルにするプロセスは、レジストレーションとして知られている。レジストレーションプロセスの目的は、個別に取得した複数のビューの、グローバル座標フレームワークにおける相対的な配置と配向を決定し、それによってビュー間（または点群間）で重なり合っているエリアが、位置合わせされ得ることである。
別々のビュー／領域から取得された点群データファイルの全てのセットに関して、例えば基準マーカーを使用して点群データセットが位置合わせされ、単一の点群モデルにされてよい。単一の点群モデルを生成することによって、後続の処理ステップ（例えばセグメント化、物体の再構成など）が促進される。複数の点群をレジストレーションするための基準マーカーとして、表面の物理的な特徴と物理的なエッジを使用してよいが、その一方で、３Ｄスキャナ１１２が無特徴表面２０６をスキャンする間に２つの点群をレジストレーションするのは、困難であり得る。なぜならば、無特徴表面２０６には、基準点のトラッキング用の基準マーカーとして使用し得る目印が、概して欠如しているからである。既存の方法は、基準点として使用し得る物理的な基準マーカー（例えばタグ、反射マーカーなど）を無特徴表面２０６に追加することによって、単純にこの困難を迂回している。しかし、理解されるように、表面２０６に物理的な基準マーカーを追加することで、検査にかかる労力とコストが増加する。
物理的な基準マーカーの必要性を取り除くため、スペックル生成器２０２を使用して、既知の不変の中央位置から、無特徴表面２０６上に疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を生成してよい。疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８は、３Ｄスキャナ１１２が３Ｄスキャナ１１２からの複数の点群をレジストレーションするのを可能にする、基準マーカーの役割を果たす。１つ以上の３Ｄスキャナ１１２は、スペックル生成器２０２と共に、航空機１００によって測定された壁の点群をレジストレーションするために、画像化プロセッサ（例えばプロセッサ１１６または遠隔プロセッサ）によって使用されてよい。言い換えれば、レーザスペックルシステム２００は、一切の物理的人工物の設置を必要とすることなく、レーザスペックルの形態で、無特徴表面２０６上に基準マーカーを生成するのである。
較正されたスペックル生成器２０２は、疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を、航空機１００の下方に連結されたディフューザー２０８上にも生成してよい。１つ以上のカメラ１１４は、スペックル生成器２０２及びディフューザー２０８と共に、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸に沿って航空機１００の位置を同定するために使用されてよい。例えば、航空機１００は、ディフューザー２０８上に投影されたレーザスペックルパターンを使用して、カメラ１１４を介してスペックル生成器に対するあらゆる水平方向のオフセットを検出することも可能である。レーザが単純にディフューザー２０８を通過してしまうのを防ぐため、ディフューザー２０８は、例えばスペックル生成器２０２からの光を吸収する不透明の材料を用いて製造されていてよく、それによって、カメラ１１４に面しているディフューザー２０８の表面に、疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８が表示される。例えば、プロセッサ１１６に通信可能に連結された下向きのカメラ１１４は、ディフューザー２０８の第１の表面を画像化するように構成されていてよいが、その一方で、スペックル生成器２０２は、ディフューザーの第２の表面上にレーザスペックルパターンを投影するように構成されていてよい。下向きのカメラ１１４は、第２のレーザスペックルパターンをキャプチャするため、第１の表面を画像化するように構成されている。なぜならば、ディフューザー２０８が疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を吸収し、拡散するからである。ディフューザー２０８は、ガラス、プラスチックなどを含む、完全に不透明であるかまたは少なくとも１つの面を不透明な膜でコーティングされた、複数の材料のうちの１つから製造されていてよい。例えば、ディフューザー２０８は、すりガラス製ディフューザー、テフロン（登録商標）製ディフューザー、ホログラフィックディフューザー、オパールガラス製ディフューザー、灰色ガラス製ディフューザーなどであってよい。
無特徴表面２０６上に投影された疑似乱数のレーザスペックルパターンの一部は、航空機１００に装着された３Ｄスキャナ１１２によって画像化されてよい。実施の際、航空機１００は、無特徴表面２０６の近傍の空間２０４内を飛行してよく、１つ以上の３Ｄスキャナ１１２を用いて、欠陥に関して無特徴表面２０６をマッピングするように構成されていてよい。レーザスペックルシステム２００は、少なくとも部分的にレーザスペックルパターンに基づいて、３Ｄスキャナ１１２によって生成された複数の点群をレジストレーションすることが可能である。例えば、無特徴表面２０６の表面の３Ｄ点群を作成するために、３Ｄスキャナ１１２のＤ成分が使用されてよい一方、３Ｄスキャナ１１２のＲＧＢ成分を使用して無特徴表面２０６上のレーザスペックルパターンを検出するために、ＲＧＢ成分が使用されてよい。次に、ＲＧＢ成分は、３Ｄスキャナ１１２からの点群をレジストレーションするために使用され得る。既知である較正されたスペックル生成器２０２の位置に対する、航空機１００の位置は、無特徴表面２０６上及び／またはディフューザー２０８上に投影された疑似乱数のレーザスペックルパターンを用いて決定されてよい。例えば、カメラ（カメラ１１４であれ、３Ｄスキャナ１１２のＲＧＢ成分であれ）を用いてレーザスペックルパターンを特定することによって、航空機１００の水平方向のオフセットも検出され補正され得る。
スペックル生成器２０２図３に、例示のスペックル生成器の一例を示す。示されるように、スペックル生成器２０２は、概してレーザ源３０２、光学要素３０４及び、疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を生成するための１つ以上のさらなる集束レンズ３１８を備える。レーザ源３０２には、例えばソリッドステート、ガス、エキシマ−、ダイ、または半導体を含む、複数のレーザ媒質のうちの１つが用いられていてよい。ソリッドステートレーザは、例えば、固体マトリクス内に分布しているレージング材料（例えば、ルビーまたはネオジム−ＹＡＧ（イットリウム・アルミニウム・ガーネット）レーザ）を有する。ネオジム−ＹＡＧレーザは、１．０６４マイクロメートルの赤外光を発する。時としてダイオードレーザとも呼ばれる半導体レーザは、ソリッドステートレーザではないが、概して小さく、使用する電力は低く、より大きいアレイへと組み立てられ得る。
光学要素３０４は、スペックル生成器２０２によって投影されたレーザビームを方向づけ合焦させる、回折要素３１０及び１つ以上のレンズ３０６を含んでいてよい。回折要素３１０は、例えば、回折格子、多焦点回折レンズ、プリズム、分散素子、または、レーザ源３０２からの入射ビーム３１２を複数の次数のレーザビーム３１６へと分割するもしくは分岐させる、他の光学要素であってよい。回折格子には、例えば、多数の平行で密集したスリット（典型的には、ミリメートルあたりのライン数で測定した場合に８０〜３０００ライン／ｍｍ）が用いられている。単一の波長である入射ビーム３１２（例えばヘリウム−ネオンレーザからの６３２．８ｎｍの赤色光）が回折格子に当たると、入射ビーム３１２は、伝播軸３１４の両側に回折され、複数の次数のビーム３１６となる。しかし、異なる波長は、回折関係に従って、異なる角度で回折される。別の例では、回折要素３１０は、レーザ源３０２からの入射ビーム３１２が伝播軸３１４に沿ったいくつかの位置で同時に合焦することを可能にする、多焦点回折レンズであってよい。具体的には、入射ビーム３１２は多焦点回折レンズ内で溝付きの回折パターンによって回折され、伝播軸３１４に沿った複数の次数３１６になる。複数の次数のビーム３１６を合焦させるため、及び／または調整するため、１つ以上のさらなる合焦レンズ３１８が、さらに用いられていてよい。
スペックル生成器２０２は、関心の箇所（例えば、着陸ゾーン、検査地点など）に置かれていてよく、それによって、点４０２による疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８が、航空機１００の予期された位置に向けて、または別の標的に向けて、投影される。例えば、構造物の健全性のスキャニング、マッピング、及び／またはモニタリングに際して航空機を補助するため、スペックル生成器２０２は検査地点（例えば構造物）に配置されていてよい。この例では、スペックル生成器２０２は、疑似乱数のレーザスペックルパタ−ン３０８を、スキャニング、マッピング、及び／またはモニタリングする構造物上に、上向きに投影する。
ある態様では、これらのスペックル生成器２０２は、民間用であれ軍事用であれ、有人または無人の着陸ゾーンへのカーゴ（荷物）の送達を促進するため、着陸ゾーンに配置されていてよい。一実施例では、スペックル生成器２０２は、疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を、航空機１００の下方に連結されたディフューザー２０８上に生成してよい。１つ以上のカメラ１１４は、スペックル生成器２０２及びディフューザー２０８と共に、Ｘ軸、Ｙ軸、及びＺ軸に沿って、スペックル生成器２０２に対する航空機１００の位置を同定するために使用されてよい。別の実施例では、航空機１００は、エリアに接近し、そのエリアでスペックル生成器２０２の周囲の着陸ゾーンをスキャンし、少なくとも部分的に、スペックル生成器２０２によって生成された疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８に基づいて、（例えば接近中に）着陸ゾーン内の接地ゾーンを特定し、疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８をトラッキングしながら（または少なくとも部分的に疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８に基づいて）、接地ゾーンに自律的に着陸する。ディフューザー２０８が利用不可能である／望ましくない、及び／または、スペックル生成器２０２が地面／着陸面（例えばパッド、空港、フィールド、庭、屋根など）に隣接して用いられているときには、スペックル生成器２０２は、地面／着陸面から離れて（例えば、ポスト、三脚、タワー、または他の高設構造物を用いて）配置されていてよく、疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を下向きに、地面／着陸面に向けて投影するように構成されていてよい。地面／着陸面は、接地ゾーンを特定するため、航空機１００の光学的キャプチャ装置によってスキャンニング／トラッキングされてよい。ある態様では、スペックル生成器２０２は、Ｐａｄｕａｎｏらが共有している米国特許第９，５５７，５４２号（２０１７年１月３１日公開）で開示されている、自律式カーゴ送達システムと併用されてよい。
スペックルパターンという用語は、高度にコヒーレントな（例えばレーザからの）光線が複雑な構造を持つ表面で拡散反射されたときに観察され得る、粒度の細かいパターンを指す。レーザスペックルを生成するのに使われるパターンがあらかじめ規定されているので、スペックルパターン３０８は、前もって固定され既知になっている。製造上の不確実性という制約によって、スペックルパターンはサンプルごとに異なっている可能性があり、パターンは、疑似乱数のパタ−ンのままである。疑似乱数のレーザパターン３０８のサイズ及び形状は、線形不変のままであり、レーザ源からの距離に比例する。スペックル生成器２０２は、複数の近隣点４０２をランダムに選択した距離関係に基づいて、一意的に特定され得る疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を作成する。
図４ａ〜図４ｃは、３Ｄスキャナ１１２からの広視野を用いた、例示のレーザスペックル処理技法を示す。レーザスペックル処理技法は、点群のレジストレーション及び／または航空機の位置同定に関連して使用されてよい。具体的には、図４ａは、３Ｄスキャナ１１２（またはカメラ１１４）によってキャプチャされた、スペックル生成器２０２からの例示の疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を示す。疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８の点４０２の検出を強化するため、プロセッサ１１６は、複数の画像処理技法を用いてよい。この目的のため、プロセッサ１１６は、画像セグメント化を使用して、疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８のデジタル画像を、複数のセグメント（例えばセット）に分割し得る。例えば、プロセッサ１１６は、１つ以上の画像閾値化技法を用いて、バイナリ画像（または他の高コントラスト画像）を生成してよい。バイナリ画像では、点は１色（例えば黒）であり、無特徴表面２０６（またはディフューザー２０８）の残りの部分は、対照的な第２の色（例えば白）である。
スペックルパターン４００を作成するため、疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８の点４０２から、複数のランダムな最近隣点４０２（例えば、約４個〜２０個、より好ましくは約６個〜１４個、最も好ましくは約８個〜１０個）が選択される。スペックルパターン４００の例は、図４ｂで示されている。スペックルパターン４００の点４０２間の距離は標準化されており、各点４０２の半径は測定可能である。例えば、プロセッサは、前記複数の点４０２のうちの少なくとも１つの直径を測定することによって、第２のレーザスペックルパターンの点のサイズを決定するか、及び／または、前記複数の点４０２のうちの少なくとも２つ（例えば２つの隣接する点４０２）の間の距離を測定することによって、点の距離を決定するように、構成されていてよい。
スペックルパターン４００は、次に、最適なマッチングが特定されるまで、例えばルックアップテーブルを使って既知のスペックルパターン４０４ａ、４０４ｂ、４０４ｎのデータベースと比較されてよい。既知のスペックルパターン４０４ａ、４０４ｂ、４０４ｎは、航空機１００のメモリ装置１１８、または別の（例えば遠隔装置１３０の）メモリ装置に記憶されていてよい。スペックルパターン４００を抽出して既知のスペックルパターン４０４と比較するこの処理は、コンセンサスを生成するためにランダムな点４０２の種々のセットを使って繰り返されてよく、このプロセスは無作為標本コンセンサス（ＲＡＮＳＡＣ）と呼ばれ得る。
図５ａ〜図５ｄは、３Ｄスキャナ１１２の広視野に基づいて、地面に平行な平面内における航空機１００の横位置を同定するための、例示のレーザスペックル処理技法を示す。具体的には、図５ａは、グラウンドトゥルース（０，０）における疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を示しているが、図５ｂ〜図５ｄはそれぞれ、グラウンドトゥルース（０，−０．４）、グラウンドトゥルース（０．５，０）、及びグラウンドトゥルース（１．９，２）における疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を示している。スペックルパターン４００を規定するために複数のランダムな最近隣点４０２が特定されると、それを受けて、航空機１００のレーザスペックルの空（ｓｋｙ）に対する位置を同定するために、スペックルパターン４００の横方向の中心が用いられ得る。具体的には、スペックル生成器２０２の位置が既知であるため、２次元（例えばＸ−Ｙ）座標系平面内の疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８の位置は、既知である。
説明のため、グラウンドトゥルース（０，０）における疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８が、所望の位置を表すと仮定する。この知識を用いて、航空機１００は、グラウンドトゥルースが（０，０）から偏差を有しているときの航空機１００の横位置を調整することができる。例えば、図５ｂは、航空機１００の横位置がＹ軸に沿って横方向に０．４移動しており、したがってＹ軸に沿った−０．４の調整（即ち０，−０．４）が必要であることを示している。同様に、図５ｃは航空機１００の横位置がＸ軸に沿って横に０．５移動しているのを示しており、一方で図５ｄは、航空機１００の横位置がＸ軸に沿って１．９、Ｙ軸に沿って２．０移動しており、したがって、それぞれ（０．５，０）及び（１．９，２）の横方向の調整は、当然である。
図６ａ〜図６ｃは、カメラ１１４からの画像に基づいた、スペックル生成器２０２に対する航空機１００の縦位置の、例示的な位置同定プロセスを示す。即ち、点４０２間の距離と、半径によって、スペックル生成器２０２からのｚ方向の距離が与えられる。例えば、航空機１００のスペックル生成器２０２からの距離が変化するのにつれて、点４０２間の距離が直線的に変化することが予期されており、観察されてよい。同様に、各点４０２の半径は、航空機１００とスペックル生成器２０２との距離に対して、直線的に変化するであろう。例示として、図６ａは距離Ａにおける疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を示し、一方、図６ｂ及び図６ｃは、それぞれ距離２Ａ（２倍の距離）及び距離０．５Ａ（半分の距離）における疑似乱数のレーザスペックルパターンを示す。距離Ａにおける直径及び点４０２間の間隔は、距離２Ａと比べで２倍であり、距離０．５Ａの場合の半分であった。
光の発散により、点４０２のサイズは距離と共に増大する。実際、レーザビームのビーム発散角は、光が放出される光学的開口（例えばスペックル発生器２０２）からの距離に伴う、ビームの直径（または半径）の増大に関する角度の測定値である。しかし、疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８が大きくなりすぎたとき（例えば図６ｂ）や疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８が小さすぎるとき（例えば図６ｃ）には、距離の限界が生じ得る。しかし、図６ｂのシナリオでは、問題を軽減するために、疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８をより近くの距離からトラッキングすることができるが、一方で図６ｃのシナリオでは、スペックルはセンサ上に良好的に規定されておらず、「中心」として位置決めするために、（すべてのレーザ強度を平均した）単一の点が画像化され得るのみである。しかしこれらの懸念は、必要に応じてレーザスペックルパターンを調整して焦点を合わせるかまたはぼかすために、レーザスペックル生成器上のレンズ３１８を調整することによって、軽減され得る。
図７ａ〜図７ｃは、点群をレジストレーションするための例示の技法を示す。示されるように、スペックル生成器２０２は、航空機１００がＺ軸に沿って（即ち上下に）飛行して無特徴表面２０６の縦方向の長さをスキャンする間に、疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を無特徴表面２０６上に投影する。
図７ａに示すように、航空機１００は、無特徴表面２０６の第１の領域７００ａをスキャンし、３Ｄスキャナ１１２を介して第１の局所点群を生成する。第１の領域７００ａが完了すると、図７ｂに示すように、航空機１００はＺ方向へ無特徴表面２０６に沿って進み、無特徴表面２０６の第２の領域７００ｂをスキャンし、３Ｄスキャナ１１２を介して第２の局所点群を生成する。第２の領域７００ｂが完了すると、図７ｃに示すように、航空機１００はＺ方向へ無特徴表面２０６に沿って進み、無特徴表面２０６の第３の領域７００ｃをスキャンし、３Ｄスキャナ１１２を介して第３の局所点群を生成する。無特徴表面２０６の全体がスキャンされるまで、航空機１００は、各領域に対してこのプロセスを繰り返してよい。
確実に無特徴表面２０６の全ての部分をスキャンするために、連続してスキャンされた様々な領域は、少なくとも部分的に重なり合っていてよい。例えば、第１の領域７００ａは、第２の領域７００ｂと少なくとも部分的に重なり合っていてよく、一方で第２の領域７００ｂは、第３の領域７００ｃと少なくとも部分的に重なり合っていてよい。航空機１００は、第１、第２、第３の領域７００ａ、７００ｂ、７００ｃのそれぞれと少なくとも部分的に重なり合っている疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を使って、３Ｄスキャナ１１２からの第１、第２、及び第３の点群をレジストレーションし、完成した３Ｄモデルを形成してよい。実際、航空機１００は、１つ以上の３Ｄスキャナ１１２を介して、同じ領域（例えば第１の領域７００ａ）の違う角度からの複数のビューをキャプチャしてよい。この場合、それぞれのビューが点群を有する。図７ａ〜図７ｃは単一の３Ｄスキャナ１１２を使用して描かれているが、同一の領域を（例えばやや異なるアングルから）スキャンするスキャニングプロセスを通じて、または無特徴表面２０６に隣接していてよい第２の無特徴表面をスキャンするスキャニングプロセスを通じて、複数の３Ｄスキャナ１１２が使用されてよい。例えば、第１の領域７００ａをスキャンするのに単一の３Ｄスキャナ１１２が使用されているときには、３Ｄスキャナ１１２は、枢動するかまたはジンバルを使用して別様に調整し、第１の領域７００ａの第２のビューをキャプチャしてよい。複数の３Ｄスキャナ１１２が使用されているときには、各３Ｄスキャナ１１２は、第１の領域７００ａの別々の角度からのビューを同時にキャプチャしてよい。
航空機１００は、スキャン処理中に１つ以上のスキャン飛行パターンを辿ってよい。図８ａ〜図８ｄは、１６個の領域７００に分割された、例示の無特徴表面２０６を示す。１６個の領域７００のそれぞれをスキャンするために、航空機１００は、１つ以上のスキャン経路を用いてよい。例えば航空機１００は、（例えば図８ａの垂直スキャン経路８００ａによって示されているように）一連の垂直領域として、（例えば図８ｂの水平スキャン経路８００ｂによって示されているように）一連の水平領域として、（例えば図８ｃの螺旋スキャン経路８００ｃによって示されているように）一連の螺旋領域として、または図８ｄのハイブリッドスキャン経路８００ｄによって示されているようにこれらの組み合わせとして、無特徴表面２０６をスキャンしてよい。
スキャン処理中、３Ｄスキャナ１１２は、１つ以上の光源と、２つの異なるモードを持った１つ以上のイメージャーとを、用いてよい。実施の際、３Ｄスキャナ１１２は、無特徴表面２０６のある領域をイメージャー上で可視化して所与の領域に関する局所点群を生成するため、３Ｄスキャナ１１２からの構造化された光を投影する。次に、３Ｄスキャナ１１２は３Ｄスキャナ１１２からの構造化された光をオフにして、疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を可視化し、時間的に近接した（または空間的に近接した）キャプチャした点群間の、基準による結びつきを決定してよい。例えば、３Ｄスキャナ１１２は、第１の点群を生成するために第１の領域をスキャンしてから、次に第２の点群を生成するために第２の領域のスキャンに進んでよい。航空機１００は、基準による結びつきに基づいて、キャプチャした点群の（例えば第１の点群の第２の点群に対する）概略的なレジストレーションを実施してよい。航空機１００は、プロセッサは、２つの点群間の差異を最小化するための１つ以上のアルゴリズムを用いて、キャプチャした点群に関する精細なレジストレーションを実施してよい。例えば、航空機１００は、複数の異なる点群から２Ｄまたは３Ｄの表面を再構成し、航空機１００の位置を同定し、航空機１００の最適なスキャン経路のプランニングを実現する、逐次近傍点（ＩＣＰ）アルゴリズムを実施してよい。
図９は、例示のスキャン処理９００を示す。スキャン処理９００は、（例えばスキャン用ソフトウェアの開始後に）ステップ９０２でスタートする。ステップ９０４では、３Ｄスキャナ１１２は、３Ｄスキャナ１１２から構造化された光を投影し、無特徴表面２０６の第１の領域７００ａをイメージャー上で可視化する。
ステップ９０６では、プロセッサ１１６は、第１の領域７００ａに関連づけられた第１の局所点群を生成する。ステップ９０８では、３Ｄスキャナ１１２は、３Ｄスキャナ１１２からの構造化された光をオフにする。ステップ９１０では、プロセッサ１１６は、疑似乱数のレーザスペックルパターン３０８を可視化する。ステップ９１２では、プロセッサ１１６は、時間的に近接した（または空間的に近接した）キャプチャされた点群間の、基準による結びつきを決定する。時間的に近接した（または空間的に近接した）点群が過去にキャプチャされていない場合、ステップ９１２〜９１６は迂回され、スキャン処理９００はステップ９１８に進む。
ステップ９１４では、プロセッサ１１６は、ステップ９１２で決定した基準による結びつきに少なくとも部分的に基づいて、キャプチャした点群の概略的なレジストレーションを実施する。ステップ９１６では、プロセッサ１１６は、２つの点群間の差異を最小化するための１つ以上のアルゴリズム（例えばＩＣＰアルゴリズム）を用いて、キャプチャした点群に関する精細なレジストレーションを実施する。
ステップ９１８では、プロセッサ１１６が、スキャン処理９００を終了すべきかどうかを判定する。スキャン処理９００は、スキャン処理が完了したとき（即ち、全ての領域がキャンセルされたとき）、エラーが検出されたとき、オペレータがコメントしたとき（例えば、中止指示のとき）などに、終了してよい。
スキャン処理９００が終了する際には、スキャン処理９００はステップ９２２に進む。ステップ９２２では、リセットまたはリスタートされるまでの間、スキャン処理は打ち切られている。そうでない場合には、スキャン処理９００はステップ９２０に進み、後続する領域（例えば、後続する時間的に近接したまたは空間的に近接した領域）をスキャンする。ステップ９２０で、航空機１００は次のスキャン領域へと航行する。例えば、プロセッサ１１６は、フライトコントローラ１２０に、航空機１００を現在の位置から、後続する領域をスキャンするための後続する位置まで航行させるように、命令してよい。
上記の特許及び特許公報は、参照によりその全体が本願に組み込まれる。参照により本願に組み込まれる参照文書内の用語の定義または用法が、本書で使用される用語の定義または理解と不整合である場合または相容れない場合には、本書で使用される用語の意味によるものとし、参照文献におけるその用語の定義は必ずしも当てはまらないものとする。具体的な部品の構成や特徴などを参照して、様々な実施形態が記載されてきたが、これらはすべての可能な構成や特徴を網羅することを意図しておらず、当業者には、多くの他の実施形態、修正形態、及び変形形態が特定可能であろう。したがって、本教示の開示が、本書に具体的に記載されている以外の態様で実施され得ることは、理解すべきである。

Claims (15)

  1. 複数の点群をレジストレーションするためのシステムであって、前記システムは、
    第１のレーザスペックルパターン（３０８、４００）を表面（２０６）上に投影するスペックル生成器（２０２）と、
    前記表面（２０６）をスキャンするための少なくとも１つの３次元（３Ｄ）スキャナ（１１２）であって、前記表面（２０６）の複数の点群を生成し且つ前記第１のレーザスペックルパターン（３０８、４００）の少なくとも一部を画像化するように構成された少なくとも１つの３Ｄスキャナ（１１２）と、
    少なくとも部分的に前記第１のレーザスペックルパターン（３０８、４００）に基づいて、前記複数の点群をレジストレーションして前記表面（２０６）の３Ｄモデルを生成するために、前記少なくとも１つの３Ｄスキャナ（１１２）に通信可能に連結されたプロセッサ（１１６）とを備える、システム。
  2. 前記スペックル生成器（２０２）は、レーザビームを生成するレーザ源（３０２）と、前記レーザビームを複数の次数の複数のレーザビームに回折させる光学要素（３０４）であって、前記複数のレーザビームが前記第１のレーザスペックルパターン（３０８、４００）を画定する、光学要素（３０４）とを含む、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記少なくとも１つの３次元（３Ｄ）スキャナ（１１２）は、ディフューザー（２０８）及び、前記プロセッサ（１１６）と通信可能に連結された下向きのカメラであって、前記ディフューザー（２０８）の第１の表面（２０６）を画像化するように構成された下向きのカメラを有する、航空機（１００）に連結されている、請求項１に記載のシステム。
  4. 前記スペックル生成器（２０２）は、前記ディフューザー（２０８）の第２の表面（２０６）上に第２のレーザスペックルパターン（３０８、４００）を投影するように構成されている、請求項３に記載のシステム。
  5. 前記プロセッサ（１１６）は、前記第１のレーザスペックルパターン（３０８、４００）から複数のランダムな最近隣点（４０２）を選択することによって、スペックルパターン（３０８、４００）を特定するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
  6. 前記プロセッサ（１１６）は、前記スペックルパターン（３０８、４００）を複数の既知のスペックルパターン（３０８、４００）と比較して、前記複数の既知のスペックルパターン（３０８、４００）から最もマッチするスペックルパターン（３０８、４００）を特定するように構成されている、請求項５に記載のシステム。
  7. 前記スペックル生成器（２０２）の物理的な位置が既知になっており、前記プロセッサ（１１６）は、前記最もマッチするスペックルパターン（３０８、４００）に少なくとも部分的に基づいて、前記スペックル生成器（２０２）に対する航空機（１００）の位置を同定するように構成されている、請求項６に記載のシステム。
  8. 前記プロセッサ（１１６）は、少なくとも部分的に前記第１のレーザスペックルパターン（３０８、４００）に基づいて、前記複数の点群に関する概略のレジストレーションを実施するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
  9. 前記プロセッサ（１１６）は、２つの点群間の差異を最小化するための１つ以上のアルゴリズムを用いて、前記複数の点群に関する精細なレジストレーションを実施するように構成されている、請求項８に記載のシステム。
  10. 着陸ゾーン内で航空機（１００）用の接地ゾーンを特定するためのシステムであって、
    表面（２０６）上にレーザスペックルパターン（３０８、４００）を投影するために前記着陸ゾーンに配置されたスペックル生成器（２０２）であって、レーザビームを生成するレーザ源（３０２）及び、前記レーザビームを、前記レーザスペックルパターン（３０８、４００）を画定する複数の次数の複数のレーザビームに回折させる光学要素（３０４）を含む、スペックル生成器（２０２）と、
    前記航空機（１００）に連結される少なくとも１つの光学的キャプチャ装置であって、前記表面（２０６）上に投影された前記レーザスペックルパターン（３０８、４００）の少なくとも一部を画像化するように構成された少なくとも１つの光学的キャプチャ装置と、
    少なくとも部分的に前記レーザスペックルパターン（３０８、４００）の前記少なくとも一部に基づいて、前記着陸ゾーン内の前記接地ゾーンに対する前記航空機（１００）の位置を同定するために、前記少なくとも１つの光学的キャプチャ装置に通信可能に連結されたプロセッサ（１１６）とを備える、システム。
  11. 前記航空機（１００）は、第１の平面内に存在する第１の表面（２０６）と、前記第１の平面にほぼ平行な第２の平面内に存在する第２の表面（２０６）を有する不透明なディフューザー（２０８）であって、前記不透明なディフューザー（２０８）の前記第２の表面（２０６）が、上に投影された前記レーザスペックルパターン（３０８、４００）を有する表面（２０６）である、不透明なディフューザー（２０８）を備えている、請求項１０に記載のシステム。
  12. 前記少なくとも１つの光学的キャプチャ装置は、前記第２の表面（２０６）上に投影された前記レーザスペックルパターン（３０８、４００）をキャプチャするために、前記不透明なディフューザー（２０８）の前記第１の表面（２０６）を画像化するように構成された下向きのカメラである、請求項１１に記載のシステム。
  13. 前記プロセッサ（１１６）は、少なくとも部分的に、前記レーザスペックルパターン（３０８、４００）の少なくとも一部に基づいて、前記航空機（１００）を前記接地ゾーンに着陸させる命令を生成するように構成されている、請求項１０に記載のシステム。
  14. 前記プロセッサ（１１６）は、少なくとも部分的に、既知の座標系における前記レーザスペックルパターン（３０８、４００）の位置に基づいて、前記航空機（１００）の横位置を決定するように構成されている、請求項１０に記載のシステム。
  15. 前記レーザスペックルパターン（３０８、４００）は、複数の点（４０２）を含んでおり、前記プロセッサ（１１６）は、（１）前記複数の点（４０２）のうちの少なくとも１つの直径を測定することによって、第２のレーザスペックルパターン（３０８、４００）の点のサイズを決定するか、または（２）前記複数の点（４０２）のうちの少なくとも２つの間の距離を測定することによって、点の距離を決定するように構成されている、請求項１０に記載のシステム。
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IL (1) IL259219B (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021162460A (ja) * 2020-03-31 2021-10-11 関西電力株式会社 データ取得装置および該方法

Families Citing this family (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180068411A (ko) * 2016-12-14 2018-06-22 삼성전자주식회사 무인 비행 전자 장치의 운행 제어 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
CN109285220B (zh) * 2018-08-30 2022-11-15 阿波罗智能技术(北京)有限公司 一种三维场景地图的生成方法、装置、设备及存储介质
US11094112B2 (en) * 2018-09-06 2021-08-17 Foresight Ai Inc. Intelligent capturing of a dynamic physical environment
USD928072S1 (en) * 2018-12-03 2021-08-17 SZ DJI Technology Co., Ltd. Aerial vehicle
WO2020149139A1 (ja) * 2019-01-16 2020-07-23 株式会社小糸製作所 イメージング装置、その演算処理装置、車両用灯具、車両、センシング方法
DK180562B1 (en) * 2019-01-31 2021-06-28 Motional Ad Llc Merging data from multiple lidar devices
US12117528B2 (en) * 2019-02-15 2024-10-15 Arizona Board Of Regents On Behalf Of The University Of Arizona Mobile 3D imaging system and method
US10837761B1 (en) * 2019-04-30 2020-11-17 The Boeing Company Component heating sub-systems and methods for laser shearography testing systems
US10955241B2 (en) * 2019-06-26 2021-03-23 Aurora Flight Sciences Corporation Aircraft imaging system using projected patterns on featureless surfaces
EP4075784B1 (en) * 2019-12-09 2024-09-04 FUJIFILM Corporation Mobile unit, control device, and imaging method
EP3848900A1 (en) 2020-01-10 2021-07-14 Aptiv Technologies Limited Methods and systems for calibrating a camera
CN111325779B (zh) * 2020-02-07 2020-12-11 贝壳找房(北京)科技有限公司 点云配准方法和装置、电子设备和存储介质
US11656072B2 (en) * 2020-07-02 2023-05-23 Virtek Vision International Inc. Classification of laser speckle profiles for validation of part placement in an assembly task
CN112258494B (zh) * 2020-10-30 2021-10-22 北京柏惠维康科技有限公司 一种病灶位置确定方法、装置及电子设备
KR102366847B1 (ko) * 2020-12-04 2022-02-25 한국전자기술연구원 가상 카메라를 이용한 증강현실 객체 생성 장치 및 방법
CN112904361B (zh) * 2020-12-10 2022-05-10 成都飞机工业（集团）有限责任公司 一种基于激光扫描的发动机推力线精确测量方法
US11623738B1 (en) * 2021-11-12 2023-04-11 Beta Air, Llc System and method for the prioritization of flight controls in an electric aircraft
CN113048886B (zh) * 2021-05-31 2021-08-17 山东捷瑞数字科技股份有限公司 计量工件不规则体尺寸的测量方法及设备
US20240257363A1 (en) * 2021-06-01 2024-08-01 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Alignment of dense point clouds of a physical object
WO2023078540A1 (en) * 2021-11-03 2023-05-11 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Alignment of point clouds representing physical objects
CN114131293B (zh) * 2021-11-25 2022-11-01 南京航空航天大学 一种飞机结构加强件自动化加工方法
CN114415202B (zh) * 2022-03-28 2022-07-01 北京中科飞鸿科技股份有限公司 一种基于图像处理的激光侦查设备用追踪系统
KR102439313B1 (ko) * 2022-06-15 2022-09-01 주식회사 모쓰 프로펠러 날개의 단면 특성 정보 획득 방법
US20240169583A1 (en) * 2022-11-21 2024-05-23 The Boeing Company Laser Strike Origin Determination for an Aircraft
CN116520977A (zh) * 2023-03-28 2023-08-01 浙江大学 一种基于激光散斑成像实现地表检测的可穿戴设备

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001066123A (ja) * 1999-08-27 2001-03-16 Ricoh Co Ltd ３次元形状の形状測定装置及び形状測定方法
US20080101688A1 (en) * 2006-10-25 2008-05-01 D4D Technologies, Llc 3D photogrammetry using projected patterns
JP2008145431A (ja) * 1996-12-15 2008-06-26 Cognitens Ltd ３次元表面形状再構築のための装置および方法
WO2014014341A1 (en) * 2012-07-20 2014-01-23 Lely Patent N.V. Milking arrangement
CN104062977A (zh) * 2014-06-17 2014-09-24 天津大学 基于视觉slam的四旋翼无人机全自主飞行控制方法
JP2015184056A (ja) * 2014-03-20 2015-10-22 株式会社東芝 計測装置、方法及びプログラム
CN105046746A (zh) * 2015-08-05 2015-11-11 西安新拓三维光测科技有限公司 一种数字散斑人体三维快速扫描方法
WO2016059930A1 (ja) * 2014-10-17 2016-04-21 ソニー株式会社 装置、方法及びプログラム
US20170067734A1 (en) * 2015-09-09 2017-03-09 Faro Technologies, Inc. Aerial device that cooperates with an external projector to measure three-dimensional coordinates

Family Cites Families (39)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6377353B1 (en) * 2000-03-07 2002-04-23 Pheno Imaging, Inc. Three-dimensional measuring system for animals using structured light
GB2421306B (en) * 2003-09-05 2007-02-07 Bae Systems Information Method and apparatus for detecting submarines
US7543780B1 (en) 2004-10-04 2009-06-09 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Unmanned air vehicle transmission line docking surveillance
WO2007043036A1 (en) * 2005-10-11 2007-04-19 Prime Sense Ltd. Method and system for object reconstruction
JP4917615B2 (ja) * 2006-02-27 2012-04-18 プライム センス リミティド スペックルの無相関を使用した距離マッピング（ｒａｎｇｅｍａｐｐｉｎｇ）
KR101408959B1 (ko) * 2006-03-14 2014-07-02 프라임센스 엘티디. 삼차원 감지를 위한 깊이 가변 광 필드
CN101496033B (zh) * 2006-03-14 2012-03-21 普莱姆森斯有限公司 利用散斑图案的三维传感
US8581981B2 (en) 2006-04-28 2013-11-12 Southwest Research Institute Optical imaging system for unmanned aerial vehicle
CN103778635B (zh) * 2006-05-11 2016-09-28 苹果公司 用于处理数据的方法和装置
US7643147B2 (en) * 2006-11-03 2010-01-05 Neuropace, Inc. Method and system for device identification
WO2008087652A2 (en) * 2007-01-21 2008-07-24 Prime Sense Ltd. Depth mapping using multi-beam illumination
US8150142B2 (en) * 2007-04-02 2012-04-03 Prime Sense Ltd. Depth mapping using projected patterns
US8068136B2 (en) * 2007-05-16 2011-11-29 Honeywell International Inc. Method and system for determining angular position of an object
EP2235584B1 (en) * 2008-01-21 2020-09-16 Apple Inc. Optical designs for zero order reduction
CN101520319B (zh) * 2008-02-27 2012-02-22 邹小平 复合式三维激光测量系统及测量方法
US8290305B2 (en) 2009-02-13 2012-10-16 Harris Corporation Registration of 3D point cloud data to 2D electro-optical image data
CA2655001C (en) 2009-02-20 2015-11-24 Queen's University At Kingston Marker localization using intensity-based registration of imaging modalities
WO2010140059A2 (en) 2009-06-01 2010-12-09 Gerd Hausler Method and device for three-dimensional surface detection with a dynamic reference frame
CN101608908B (zh) * 2009-07-20 2011-08-10 杭州先临三维科技股份有限公司 数字散斑投影和相位测量轮廓术相结合的三维数字成像方法
KR101030763B1 (ko) * 2010-10-01 2011-04-26 위재영 이미지 획득 유닛, 방법 및 연관된 제어 유닛
CN102831642B (zh) * 2011-01-27 2014-04-23 深圳泰山在线科技有限公司 一种物体表面重建的系统和方法
WO2013033954A1 (zh) 2011-09-09 2013-03-14 深圳市大疆创新科技有限公司 陀螺式动态自平衡云台
US8611692B2 (en) 2011-09-26 2013-12-17 Northrop Grumman Systems Corporation Automated image registration with varied amounts of a priori information using a minimum entropy method
US8958911B2 (en) * 2012-02-29 2015-02-17 Irobot Corporation Mobile robot
US8933820B1 (en) * 2012-08-01 2015-01-13 Rockwell Collins, Inc. System and method for indicating a landing zone to an inbound helicopter
US10049281B2 (en) * 2012-11-12 2018-08-14 Shopperception, Inc. Methods and systems for measuring human interaction
US8874283B1 (en) 2012-12-04 2014-10-28 United Dynamics Advanced Technologies Corporation Drone for inspection of enclosed space and method thereof
US8903568B1 (en) 2013-07-31 2014-12-02 SZ DJI Technology Co., Ltd Remote control method and terminal
EP2984519B1 (en) 2013-10-08 2020-08-12 SZ DJI Osmo Technology Co., Ltd. Apparatus and methods for stabilization and vibration reduction
WO2015068470A1 (ja) * 2013-11-06 2015-05-14 凸版印刷株式会社 ３次元形状計測装置、３次元形状計測方法及び３次元形状計測プログラム
US9557742B2 (en) 2013-11-27 2017-01-31 Aurora Flight Sciences Corporation Autonomous cargo delivery system
US9922459B2 (en) * 2015-03-09 2018-03-20 D4D Technologies, Llc Real-time detail highlighting on 3D models
US20160314592A1 (en) * 2015-04-23 2016-10-27 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for registration of interior and exterior three dimensional scans based on a semantic feature of a structure
CN105203044B (zh) * 2015-05-27 2019-06-11 珠海真幻科技有限公司 以计算激光散斑为纹理的立体视觉三维测量方法及系统
EP3168704B1 (en) * 2015-11-12 2021-02-24 Hexagon Technology Center GmbH 3d surveying of a surface by mobile vehicles
US20170277187A1 (en) * 2016-02-29 2017-09-28 Optecks, Llc Aerial Three-Dimensional Scanner
EP3443735B1 (en) * 2016-04-12 2024-09-18 Quidient, LLC Quotidian scene reconstruction engine
WO2018090250A1 (zh) * 2016-11-16 2018-05-24 深圳市大疆创新科技有限公司 生成三维点云的方法、装置、计算机系统和移动设备
CN206311076U (zh) * 2017-01-04 2017-07-07 苏州西博三维科技有限公司 基于散斑的极速三维人体扫描仪

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008145431A (ja) * 1996-12-15 2008-06-26 Cognitens Ltd ３次元表面形状再構築のための装置および方法
JP2001066123A (ja) * 1999-08-27 2001-03-16 Ricoh Co Ltd ３次元形状の形状測定装置及び形状測定方法
US20080101688A1 (en) * 2006-10-25 2008-05-01 D4D Technologies, Llc 3D photogrammetry using projected patterns
WO2014014341A1 (en) * 2012-07-20 2014-01-23 Lely Patent N.V. Milking arrangement
JP2015184056A (ja) * 2014-03-20 2015-10-22 株式会社東芝 計測装置、方法及びプログラム
CN104062977A (zh) * 2014-06-17 2014-09-24 天津大学 基于视觉slam的四旋翼无人机全自主飞行控制方法
WO2016059930A1 (ja) * 2014-10-17 2016-04-21 ソニー株式会社 装置、方法及びプログラム
CN105046746A (zh) * 2015-08-05 2015-11-11 西安新拓三维光测科技有限公司 一种数字散斑人体三维快速扫描方法
US20170067734A1 (en) * 2015-09-09 2017-03-09 Faro Technologies, Inc. Aerial device that cooperates with an external projector to measure three-dimensional coordinates

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021162460A (ja) * 2020-03-31 2021-10-11 関西電力株式会社 データ取得装置および該方法
JP7360983B2 (ja) 2020-03-31 2023-10-13 関西電力株式会社 データ取得装置および該方法

Also Published As

Publication number Publication date
EP3435282A3 (en) 2019-04-17
CN109242890B (zh) 2023-09-08
IL259219A (en) 2018-06-28
US11327149B2 (en) 2022-05-10
US20190011529A1 (en) 2019-01-10
CN109242890A (zh) 2019-01-18
AU2018202211A1 (en) 2019-01-24
EP3435282A2 (en) 2019-01-30
IL259219B (en) 2022-02-01
KR20190006432A (ko) 2019-01-18
US20200150217A1 (en) 2020-05-14
EP3435282B1 (en) 2023-06-28
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