JP2019525366A - 自律形ビークル用の物体検出・回避システム - Google Patents

Abstract

自律形ビークル（“ＡＶ”）が画像化システムを使用しないで物体（すなわち、障害物）を回避しながら標的まで移動するようにするための移動経路を定めるシステムが開示される。ＡＶに隣接して位置する物体フィールド内の物体を検出し、そしてＡＶが移動すると物体を回避するために標的までの移動経路を動的に生じさせる物体検出および回避（“ＯＳＡ”）システムが物体フィールド内の物体を検出する。ＯＳＡシステムは、センサを繰り返し用いて物体フィールド内の任意の物体のセンサデータを収集する。次に、物体検出システムは、物体を検出し、そして互いに異なるセンサよって指示されるように物体までの三角測量レンジに基づいて物体の存在場所を求める。経路プランナーシステムが次に、移動距離を最小限に抑えようとしながらＡＶが検出された物体を対比するための次の経路を計画する。次に、ＯＳＡシステムは、移動方向に移動するようＡＶに命令を出す。【選択図】 図６

Description

米国政府は、米国エネルギー省（U.S. Department of Energy）とローレンス・リバモア・ナショナル・セキュリティ・エルエルシー（Lawrence Livermore National Security, LLC）との間で交わされた契約番号DE-AC52-07NA27344 に基づきローレンス・リバモア・ナショナル・ラボラトリーの業務に関して本発明における権利を有する。

無人航空システム（“ＵＡＳ”）またはドローンとも呼ばれる無人空中ビークル（“ＵＡＶ”）は、多種多様な用途、例えば、軍事用途、科学用途、商業用途、人道主義的用途、およびリクリエーショナル用途に採用されている。ＵＡＶは、ナビゲーションシステムによる自律制御からオペレータによる遠隔制御までの範囲にわたる種々の仕方で制御できる。自律制御をもたらすナビゲーション（または誘導）システムは、ＵＡＶ搭載型のものであってもよく、あるいはＵＡＶからのデータを受け取って命令をＵＡＶに送る地上局のところに設置されていても良い。ナビゲーションシステムは、単にＵＡＶを全地球測位システム（“ＧＰＳ”）座標により定められる指定されたルート（例えば、直線）に沿って目的場所にナビゲートすることができる。より複雑精巧なナビゲーションシステムは、ＵＡＶの近くの環境の画像を収集する搭載型画像化システムとインターフェースすることができる。ナビゲーションシステムは、画像を処理してＵＡＶの近くに位置する障害物（例えば、建物、山、および木）を識別し、そして障害物を回避するための道筋にＵＡＶを方向付ける。ＵＡＶがオペレータの遠隔制御下にある場合、ＵＡＶは、環境の画像をオペレータにストリーミングする搭載型カメラシステムを有するのが良い。ＵＡＶが搭載型カメラシステムを備えていない場合、オペレータは、ＵＡＶへの視線を有する必要がある。オペレータは、ＵＡＶを誘導するのに種々のコックピット形制御部を用いる場合がある。

アズリエル・ローゼンフェルド（Azriel Rosenfeld）およびジョン・ファルツ（John Pfaltz），「シークエンシャル・オペレーションズ・イン・ディジタル・ピクチャー・プロセッシング（Sequential Operations in Digital Picture Processing）」，ジャーナル・オブ・ジ・アソシエーション・フォア・コンピューティング・マシーナリー（Journal of the Association for Computing Machinery），１９６６年，第１３巻，第４号，ｐ．４７１〜４９４ デイビッド・ダブリュ・パリエロニ（David W. Paglieroni），「ア・ユニファイド・ディスタンス・トランスフォーム・アルゴリズム・アンド・アーキテクチャ（A Unified Distance Transform Algorithm and Architecture）」，マシン・ビジョン・アンド・アプリケーションズ（Machine Vision and Applications），１９９２年，第５巻，第１号，ｐ．４７〜５５ カルビン・マウラー（Calvin Maurer），レンシェン・チー（Rensheng Qi），およびビジャイ・ラグハバン（Vijay Raghavan），「ア・リニア・タイム・アルゴリズム・フォア・コンピューティング・エグザクト・ユークリディアン・ディスタンス・トランスフォームズ・オブ・バイナリ・イメージズ・イン・アービトラリ・ディメンジョンズ（A Linear Time Algorithm for Computing Exact Euclidean Distance Transforms of Binary images in Arbitrary Dimensions）」，ＩＥＥＥトランザクションズ・オン・パターン・アナリシス・アンド・マシン・インテリジェンス（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence），２００３年２月，第２５巻，第２号，ｐ．２６５〜２７０

画像を処理して障害物を識別するナビゲーションシステムは、極めて高価であり、しかも相当な重量をＵＡＶに加える場合がある。これらナビゲーションシステムは、カメラシステム、画像処理システム、障害物検出システム、ルート計画システムなどを含む。費用の相当な部分は、画像を処理するのに必要なコンピュータ計算・記憶リソースに費やされる。各画像は、記憶のために数十メガバイトを必要とする場合がある。画像をリアルタイムで処理するため、ナビゲーションシステムは、ハイエンド処理システムを必要とする場合があり、しかもカスタム設計型プロセッサを必要とする場合がある。かかるナビゲーションシステムの費用および重量により、ハイエンド軍事用途を除き、かかるナビゲーションシステムはＵＡＶによる使用には非実用的になる。その結果、商用およびリクリエーショナル用ＵＡＶは、ＵＡＶへの視線を有するかどうかに基づいて遠隔制御される。

本発明の一観点によれば、現在の場所から標的まで移動するために物体を回避する移動方向を識別するコンピューティングシステムによって実施される方法であって、この方法は、
物体の存在場所を受け取るステップを含み、
現在の場所に隣接して位置していて、受け入れた存在場所によって示される物体を収容したトランシットボリュームのサブボリュームを識別するステップを含み、
各サブボリュームに関し、現在の場所からサブボリュームを通るサブボリューム経路に沿う物体までの距離および標的方向からのサブボリューム方向のずれに基づいてトランシットスコアを計算するステップを含み、サブボリューム方向は、現在の場所からサブボリュームまでのサブボリューム経路の方向であり、標的方向は、現在の場所から標的までの方向であり、
サブボリュームのトランシットスコアに基づきかつクリアランス基準を満たすサブボリューム経路に基づいてサブボリュームを選択するステップを含み、
選択したサブボリュームのサブボリューム経路に沿うものとして移動方向を指定するステップを含むことを特徴とする方法が提供される。

本発明の弁の観点によれば、自律形ビークル（“ＡＶ”）を標的まで自律的に誘導する制御システムであって、この制御システムは、
ＡＶに取り付けられていて送信機から信号を送信し、ＡＶに隣接したセンサフィールド内の物体から反射した戻り信号を受信機のところで受信するセンサアレイと、
同一物体に対応した戻り信号をこの戻り信号の移動距離に基づいて識別するとともに距離の三角測量に基づいて物体の存在場所を求める物体検出システムと、
物体までの移動方向における移動経路からの距離およびＡＶから標的までの標的方向からの移動方向のずれに基づいてＡＶに関する移動距離を識別する経路プランナーシステムと、
ＡＶに命令を出して移動方向に進ませるコントローラシステムとを含むことを特徴とする制御システムが提供される。

本発明の更に別の観点によれば、標的までの移動中に物体との衝突を回避するために回避操作を行うよう自律形ビークル（“ＡＶ”）を自律的に誘導する制御システムであって、
ＡＶに取り付けられていて送信機から信号を送信し、ＡＶに隣接したセンサフィールド内の物体から反射した戻り信号を受信機のところで受信するセンサアレイを含み、
同一物体に対応した戻り信号をこの戻り信号の移動距離に基づいて識別するとともに距離の三角測量に基づいて物体の存在場所を求める物体検出システムを含み、
経路プランナーシステムを含み、経路プランナーシステムは、
物体との衝突が差し迫っていない場合、移動方向における移動経路から物体までの距離およびＡＶから標的までの標的方向からの移動方向のずれに基づいてＡＶについて移動方向を識別し、
物体との衝突が差し迫っている場合、回避操作としてオーバーライディング移動方向を識別し、
ＡＶに命令を出して移動方向またはオーバーライディング移動方向に進ませるコントローラシステムを含むことを特徴とする制御システムが提供される。

本発明の更に別の観点によれば、固定ベース形ロボットシステムを自律的に誘導する制御システムであって、この制御システムは、
送信機から信号を送信し、固定ベース型ロボットシステムの作業空間内のセンサフィールド内に位置する物体から反射した戻り信号を受信機のところで受信するセンサアレイを含み、
同一物体に対応した戻り信号をこの戻り信号の移動距離に基づいて識別するとともに距離の三角測量に基づいて物体の存在場所を求める物体検出システムを含み、
物体までの移動方向中における移動経路からの距離およびエンドエフェクタから標的までの標的方向からの移動方向のずれに基づいて固定ベース形ロボットシステムのエンドエフェクタに関する移動方向を識別する経路プランナーシステムを含むことを特徴とする制御システムが提供される。

幾つかの実施形態によるＯＳＡシステムのコンポーネントを占めるブロック図である。 ３つのセンサから導き出されたレンジを示す図である。 物体の存在場所突き止めの仕方を示す図である。 １つの送信機を備えたセンサアレイの種々の幾何学的形状を示す図である。 トランシーバのセンサアレイの種々の幾何学的形状を示す図である。 幾つかの実施形態によるＯＳＡシステムにより用いられる種々のデータ構造を示すブロック図である。 幾つかの実施形態によるＯＳＡシステムのコンポーネントを示すブロック図である。 幾つかの実施形態によるＯＳＡシステムの経路コントローラシステムの全体的処理を示す流れ図である。 幾つかの実施形態としてのＯＳＡシステムの物体検出コンポーネントの処理を示す流れ図である。 幾つかの実施形態としてのＯＳＡシステムの場所計算コンポーネントの処理を示す流れ図である。 幾つかの実施形態としてのポピュレート用物体データ構造の処理を示す流れ図である。 幾つかの実施形態としてのポピュレート用トランシットスコアデータ構造の処理を示す流れ図である。 幾つかの実施形態としての移動方向識別コンポーネントの処理を示す流れ図である。

ＵＡＶが画像化システムを使用しないで物体（すなわち、障害物）を回避しながら標的まで移動するようにするための移動経路を定める方法およびシステムが開示される。物体検出および回避（“ＯＳＡ”）システムがＵＡＶに隣接して位置する物体フィールド内の物体を検出し、そしてＵＡＶが移動すると物体を回避するために標的までの移動経路を動的に生じさせる。ＯＳＡシステムは、センサアレイ、物体検出システム、および経路プランナーシステムを含む。ＯＳＡシステムは、センサアレイを繰り返し用いて物体フィールド中の任意の物体のセンサデータを収集する。例えば、センサアレイは、データ信号を送信し、そして物体によって反射された戻り信号を受信するのが良い。次に、物体検出システムは、物体を検出し、そしてセンサデータに基づいてこれらの存在場所を突き止める。例えば、物体検出システムは、多数のセンサによって受け取った戻り信号に基づいて物体の存在場所を三角測量するのが良い。次に、経路プランナーシステムは、移動距離を最小限に抑えようとした状態でＵＡＶが検出された物体を回避するための次の移動方向を計画する。例えば、経路プランナーシステムは、検出された物体からの所望のクリアランスを維持するできるだけ標的への方向（「標的方向」）に近い次の移動方向を選択する。次に、ＯＳＡシステムは、ＵＡＶに命令を出して処理が繰り返されるまでＵＡＶがその移動方向に移動するようにし、そして現在物体フィールド内に位置する物体を考慮に入れる新たな移動方向が計画される。ＯＳＡシステムは、ＵＡＶの場所および向きを用い、これらは、物体の存在場所を突き止める際にＵＡＶの搭載システムから収集されるのが良い。

幾つかの実施形態では、センサアレイは、信号を送信し、そして物体の存在を指示する戻り信号を受信するためにＵＡＶに取り付けられている。例えば、センサアレイは、電磁信号（例えば、レーダおよびＬＩＤＡＲ）の送信機および送信された信号が物体から反射されていることを指示する戻り信号を受信する種々の受信機を有するのが良い。物体検出システムは、物体に対応するのが良い戻り信号を識別するとともにこれら戻り信号のうちのどれが同一物体に対応しているかを識別する。物体に対応しているといえる戻り信号を識別するため、物体検出システムは、この識別を戻り信号の強度に部分的に基礎付けするのが良い。物体検出システムは、どの戻り信号が戻り信号の移動距離に基づいて同一物体に対応しているかを突き止めることができ、次に距離の三角測量に基づいて物体の存在場所を突き止めることができる。実際の物体は、広がりを有し、しかも戻り信号が広がり全体について受信されるので、物体検出システムは、物体解像力を用いて物体の種々の存在場所を突き止める。例えば、解像力が１メートルでありかつ実際の物体が１０平方メートルの広がりを有する場合、物体検出システムは、１０個の物体として実際の物体を内部で１０個の物体として表わすことができ、これら物体の各々は、座標（ｘ，ｙ，ｚ）によって与えられるそれ自体の存在場所を有する。物体フィールド内の物体の存在場所が所与である場合、経路プランナーシステムは、その物体への移動方向における移動経路からの距離およびＵＡＶから標的までの標的方向からの移動方向のずれに基づいてＵＡＶについて移動方向を識別する。例えば、ＵＡＶの近くに位置する物体がＵＡＶから標的までの直接経路（標的経路と呼ばれる）に近すぎる場合、経路プランナーシステムは、標的経路の標的方向にできるだけ近くかつＵＡＶがこれと任意の物体との間の十分な距離を維持することができる移動方向を選択することになる。ＯＳＡシステムは、その移動方向をＵＡＶにとっての次の方向として提供する。

幾つかの実施形態では、経路プランナーシステムは、ＵＡＶの現在の場所から標的に移動するための移動方向をトランシットボリュームに基づいて識別する。トランシットボリュームは、ＵＡＶに隣接して位置していて、移動方向の選択に影響を及ぼすのに足るほどＵＡＶの近くに位置する物体を含むのに足るほど十分に大きなボリュームである。例えば、トランシットボリュームは、ＵＡＶの前（すなわち、ＵＡＶ座標系の正のｙ方向）に２０メートルにわたって延びるとともに各方向においてＵＡＶの左側、右側、下および上（すなわち、ＵＡＶ座標系の負および正のｘ方向および負および正のｚ方向）に２０メートルにわたって延びる直方体であるのが良い。かかるトランシットボリュームのサイズは、３２，０００立方メートルである。経路プランナーシステムは、トランシットボリュームを所望の物体解像力に基づいてサブボリュームに分割する。例えば、所望の物体解像力が１メートルである場合、直方体は、３２，０００個の１立方メートル立方体に分割される。物体解像力は、種々の要因、例えばセンサアレイの解像力、物体からの必要なクリアランス、およびＯＳＡシステムのコンピュータ計算リソースに基づいて様々であって良い。経路プランナーシステムは、物体を収容するトランシットボリュームのサブボリュームを識別する。例えば、経路プランナーシステムは、各サブボリュームについて一要素を備えた三次元アレイである物体データ構造を用いるのが良い。かくして、３２，０００個のサブボリュームのトランシットボリュームに関する物体データ構造は、（ｉ，ｊ，ｋ）のインデックスが付けられた３２，０００個の要素を有し、この場合、ｉは、−２０から２０までの範囲にわたり、ｊは、０から２０までの範囲にわたり、ｋは、−２０から２０までの範囲にわたり、ＵＡＶは、（０，０，０）要素に一致したサブボリュームのところに位置すると考えられる。物体の各存在場所に関し、経路プランナーシステムは、物体を収容したサブボリュームに対応するフラグを物体データ構造内に設定する。

物体を収容したサブボリュームが識別された後、経路プランナーシステムは、各サブボリュームについてトランシットスコアを計算する。サブボリュームについてのトランシットスコアは、サブボリュームが物体にどれほど近いかおよび標的方向からのサブボリューム方向のずれに基づいて移動経路がサブボリューム方向（すなわち、ＵＡＶからサブボリュームへの方向）にあるということについての適合性を示す。例えば、物体の近くには存在せずしかも標的方向の近くに位置するサブボリューム方向を有するサブボリュームは、高いトランシットスコアを有する。別の例として、物体を収容したサブボリュームは、サブボリューム方向が標的方向と同一であるかどうかとは無関係に、低いトランシットスコアを有する。経路プランナーシステムは、トランシットスコアデータ構造を使用するのが良く、このトランシットスコアデータ構造は、物体データ構造と同様、各サブボリュームについてトランシットスコアを記憶するための各サブボリュームについての要素を有する。幾つかの実施形態では、経路プランナーシステムは、最も近くに位置する物体までの各サブボリュームの距離を記憶するよう各サブボリュームについて要素を含む距離データ構造を使用するのが良い。距離は、ユークリッドまたはマンハッタン（例えば、シティーブロック）距離であるのが良い。経路プランナーシステムは、これらの距離を用いてトランシットスコアを生じさせることができる。

サブボリュームが高いトランシットスコアを有するのが良いが、サブボリューム方向内の移動を実行可能にするようサブボリュームのサブボリューム経路に近すぎる物体が存在する場合がある。したがって、トランシットスコアを計算した後、経路プランナーシステムは、サブボリュームのトランシットスコアに基づいたサブボリュームのサブボリューム方向を移動方向について選択し、サブボリューム経路は、クリアランス基準を満たす。クリアランス基準は、サブボリューム方向が移動方向であると見なされるために物体とサブボリューム経路との間の最小必要距離を指定するのが良い。経路プランナーシステムは、最も高いトランシットスコアを有しかつサブボリューム経路がクリアランス基準を満たすサブボリュームを識別し、そして識別されたサブボリュームのサブボリューム方向を移動方向として選択するのが良い。経路プランナーシステムは、サブボリューム経路についてのクリアランス基準が満たされたかどうかを判定するために距離データ構造の距離を用いるのが良い。経路プランナーシステムは、次に、移動方向をＵＡＶのための次の方向として提供する。

ＯＳＡシステムを主としてＵＡＶとの関係で説明したが、ＯＳＡシステムは、自律的に駆動される種々の自律形ビークル（“ＡＶ”）を制御するために使用できる。ＡＶは、ＵＡＶ、無人地上ビークル（“ＵＧＶ”）、無人水中ビークル（“ＵＵＶ”）、および無人宇宙空間ビークル（“ＵＳＶ”）を含むのが良い。これらビークルは、人が実際に車両に搭乗しているかどうかとは無関係に、人がビークルの誘導を制御することはないという意味で「無人」である。例えば、ＵＧＶは、ＯＳＡシステムの制御下でのみＵＧＶの誘導により数人を輸送することができる。ＵＧＶに関し、トランシットボリュームは、ビークルよりもほんの僅か大きいことが必要であるに過ぎず、しかも効果的には、ｚ方向（垂直）における一高さで平面またはボリュームであるとみなされうる。ＵＧＶが例えば駐機構造内で動作している場合、トランシットボリュームは、平面の積み重ね、すなわち、駐機構造の各レベルについて１つずつで表わすことができる。ＵＵＶに関し、センサアレイは、ソナーに基づいているのが良いが、ＯＳＡシステムは、ＵＡＶの仕方とほぼ同じ仕方で動作する。ＵＳＶに関し、ＯＳＡシステムは、人工衛星が宇宙空間デブリまたは他の人工衛星との衝突を回避するのを助けるのに特に有用であるといえる。ＵＳＶ用のＯＳＡシステムは、物体の広いアプローチを含むよう大きなトランシットボリュームを採用するのが良い。加うるに、ＯＳＡシステムは、戻り信号が物体に対応しているかどうかを判定するのを助けるために宇宙空間物体の軌道パラメータ（例えば、ケプラー要素）から求められた既知の宇宙空間物体の推定存在場所で増強されるのが良い。幾つかの実施形態では、ＯＳＡシステムは、センサアレイを採用するどころではなく、これとは異なり、起動パラメータから求められた既知の宇宙空間物体の推定存在場所にのみ基づくのが良い。また、ＯＳＡシステムを主としてＡＶの前に位置するトランシットボリュームに基づいて説明したが、トランシットボリュームは、ＡＶを包囲していても良い。かかる場合、ＡＶは、ビークルの周りの領域全体を検出するよう多数のセンサアレイを含むのが良い。かかる包囲トランシットボリュームは、例えば、後ろからＡＶに向かって移動している物体（例えば、宇宙空間デブリ）を検出してこれらを回避する上で有用な場合がある。

経路プランナーシステムは、ＵＡＶが物体との差し迫った衝突を回避するよう回避操作を行うよう移動方向を選択するのが良い。例えば、プレデター（predator）ＵＡＶは、これがプレイ（prey）ＵＡＶとの衝突によってその標的に達する前にプレイＵＡＶをインターセプトしようしているのが良い。かかる場合、プレイＵＡＶのＯＳＡシステムは、標的方向から９０°以上離れた新たな移動方向を計算するのが良く、その理由は、プレデターＵＡＶがプレイＵＡＶの左側からプレイＵＡＶの前の右側に動いたからである。プレイＵＡＶが移動方向に移動していた場合、プレイＵＡＶによる移動方向における突然のかつ相当大きな変化は、プレデターＵＡＶとの衝突を回避するための効果的な回避操作である。新たな移動方向の結果として、プレイＵＡＶは、迅速に上昇または下降しもしくはそれどころか逆方向に進む場合がある。プレイＵＡＶが包囲トランシットボリュームを有する場合、ＯＳＡシステムは、例えプレデターＵＡＶが後ろから接近している場合であっても回避操作を行うことができる。かかる場合、ＯＳＡシステムは、標的方向に近い移動方向を選択するのが良いが、プレデターＵＡＶが近すぎるために選択をオーバーライドする場合がある。ＯＳＡシステムは、順次存在場所判定に基づいてプレデターＵＡＶの移動方向を定めてオーバーライディング移動方向を例えばプレデターＵＡＶ移動方向に垂直であるように設定するのが良い。トランシットボリュームがプレイＵＡＶの前にのみ位置した場合、プレイＵＡＶは、回避操作モードに入るのが良い。プレイＵＡＶは、回避操作モードにある間、プレデターＵＡＶをプレデターＵＡＶがトランシットボリュームの範囲内に位置している間、プレデターＵＡＶをトランシットボリューム内に保とうとするようそれ自体連続的に向くのが良い。

ＯＳＡシステムはまた、ロボットシステム、例えば固定ベース型ロボットシステムおよび自由移動形ロボットシステムにおける運動を制御するために使用できる。固定ベース型システム、例えば製造ラインで用いられるロボットシステムは、代表的には、ロボットマニピュレータ、エンドエフェクタ（例えば、ツールまたはグリッパ）、および安全インターロックシステムを含む。固定ベース型ロボットは、教示ペンダントを用いてその動作が教示されるのが良く、教示ペンダントは、代表的には、ロボットの軌道をプログラムするために用いられる手持ち型ユニットである。安全インターロックシステムは、衝突を検出する力センサまたは人が固定ベース型ロボットシステムの作業空間の近くに位置しているときにロボットマニピュレータを動作不能にする光カーテンセンサを含むのが良い。ＯＳＡシステムにより、固定ベース型ロボットシステムは、侵入を検出してロボットマニピュレータの軌道を変更することができる。その結果、作業者の安全性を向上させるとともに大きな資本を必要とする製造ラインのスループットは、コストのかかる作動停止を回避することによって維持できる。加うるに、ＯＳＡシステムの使用により、教示ペンダントを用いて教示する必要性および力センサまたは光カーテンセンサの必要性をなくすことができる。ＯＳＡシステムは、製造ラインのための部品をピックアップしてこれらを配置するための移動経路を定めるために使用できる。ＯＳＡシステムは、エンドエフェクタを例えばロボットマニピュレータのロール、ピッチ、およびヨーを制御することによって隣接のセルを回避しながらピックアップのために固定ベース型システムのセル内の部品の存在場所である標的に方向付けるために使用できる。次に、ＯＳＡシステムは、エンドエフェクタを製造ライン上の部品の所望の存在場所である標的に方向付けるために使用できる。エンドエフェクタを方向付けて部品をピックアップしまたは配置するため、トランシットボリュームのサブボリュームを収斂ゾーンの近くで（すなわち、ピックアップおよび配置場所の近くで）改良するのが良い（すなわち、小形に作るのが良い）。ＯＳＡシステムの出力は、指令を生じさせてこれらをロボットマニピュレータに送り、それにより減速させ、方向を変化させ、またはドッキングさせ、インターロックし、嵌合させ、ツールを作動させるなどの準備ができていることを信号で知らせるために使用できる。センサアレイは、エンドエフェクタの近くでまたは固定された場所でロボットマニピュレータ上に配置されるのが良い。

自由移動形ロボットシステムは、サーバントロボットおよびコンパニオンロボットを含む。ＯＳＡシステムは、ロボットが病院、製造ライン、輸送施設などの中でＵＧＶのための移動経路の計画と類似した仕方で部品またはサプライを動かしているときに移動経路を計画するために使用できる。自由移動形ロボットシステムのペイロードは、ツール、部品、サプライ、検出システム、対話型コミュニケータ（コンパニオンロボット用）などであるのが良い。標的は、ロボットの所望の行き先である。所望の行き先は、移動中の標的、例えばコンパニオンロボットが追随している人であっても良い。ＯＳＡシステムにより、ロボットは、静止状態および移動状態の物体を回避しながら行き先まで動くことができる。センサアレイが自由移動形ロボットシステムのフロント上に配置されるのが良い。ＯＳＡシステムは、複雑な環境の中で、ロボットシステムを安全に、効率的に、しかも高信頼度でナビゲートするために使用できる。

図１は、幾つかの実施形態としてのＯＳＡシステムのコンポーネントを示すブロック図である。ＯＳＡシステム１００は、センサアレイ１１０、物体検出システム１２０、経路プランナーシステム１３０、および飛行コントローラシステム１４０を含む。センサアレイは、トランシット信号Ｔを送信し、戻り信号Ｒを受信する。センサアレイは、受信機ｍについて時刻ｎに対応した戻り信号Ｒ_n,mを提供する。物体検出システムは、現在の場所Ｐ_n+1および飛行コントローラによって収集される固定座標系に対する回転行列θ_n+1によって指示されるＵＡＶの現在の向きを更に備えている。物体検出システムは、経路プランナーシステムにＵＡＶの現在の場所および向きならびに時刻ｎおよび物体ｃに関して各検出物体の点による場所

を提供する。経路プランナーシステムは、標的の現在の場所

を更に備えている。例えば、標的は、ＵＡＶが追跡すべき移動中のビークルよりも１０メートル上方に位置するのが良い。かかる場合、標的は、ビークルに搭載されている存在場所突き止めシステム（例えば、ＧＰＳシステム）により報告されるビークルの現在の場所に基づいて計算されるのが良い。経路プランナーシステムは、移動方向を計算し、次にこの移動方向を存在場所

として飛行コントローラシステムに提供する。飛行コントローラシステムは、ＵＡＶを移動方向に移動させるよう方向付ける。物体検出システム、経路プランナーシステム、および飛行コントローラシステムは、間隔を置いてこれらの処理を繰り返し、それにより物体がＵＡＶに隣接したトランシットボリューム内に現在存在した場合、次の移動方向を求める。

幾つかの実施形態では、物体検出システムおよび経路コントローラシステムは、搭載型プロセッサによって実行されるソフトウェアによって具体化される。プロセッサは、マイクロ・エア・ビークル・コミュニケーション・プロトコル（“MAVLink ”）を介してＵＡＶのオートパイロットシステムに命令を送るのが良い。プロセッサとオートパイロットシステムは、ユニバーサル・アシンクロナス・レシーバ／トランスミッタ（“UART”）接続方式により接続されるのが良い。適当なプロセッサとしては、例えば、Odroid C1+、Odroid XU4、Raspberry Pi、Intel Edison、Intel NUC 、Gigabyte Brix 、およびNVIDIA JetsonTK1が挙げられる。幾つかの実施形態では、ＯＳＡシステムの諸観点は、搭載型ではないプロセッサによって実行可能である。かかる実施形態では、搭載型プロセッサは、地上局プロセッサからデータを受信したりデータをこれに送信したりするWi-Fi インターフェースを含むのが良い。経路コントローラシステムが地上局プロセッサによって実行される場合、搭載型プロセッサは、物体検出システムによって識別された物体存在場所を地上局プロセッサに送信し、そして地上局プロセッサから移動方向および場合によっては標的場所を受信する。搭載型プロセッサおよび地上局プロセッサは、Intel Wi-Fi Link 5000 アダプタを介して通信することができる。

幾つかの実施形態では、ＯＳＡシステムは、センサアレイについて時間領域または周波数領域レーダを採用している。４インチ（１０．１６ｃｍ）解像力の場合、８５ＧＨｚ（またはそれ以上）の周波数がアパーチュアの１０インチ（２５．４ｃｍ）直径を用いて２０インチ（５０．８ｃｍ）の範囲で４インチ解像力を達成する。この解像力は、以下の方程式によって表せる。

上式において、ｃは、光の速度を表わし、Ｒは、レンジを表わし、ｆは、周波数を表わし、ｄは、アパーチュアの直径を表わしている。

３つの同一平面内に位置するセンサのセンサアレイおよび戻り信号から導き出されたレンジを用いて物体の存在場所を突き止めることができる。図２Ａは、３つのセンサから導き出されたレンジを示している。センサＬ，Ｍ，Ｎは、ＵＡＶが座標（０，０，０）のところに位置するＵＡＶ座標系のｙ＝０の平面内において同一平面上に位置する。ＯＳＡシステムは、物体２０１からの戻り信号からセンサＬ，Ｍ，ＮについてレンジＲ_L，Ｒ_M，Ｒ_Nを求める。このレンジは、以下の方程式によって表わされるように決定できる。

上式において、ｔは、信号の伝送と戻り信号受信との間の時間を表わしている。

ＯＳＡシステムは、レンジＲ、高度θ、および包囲φの組み合わせとしてセンサアレイの前に位置する物体の存在場所を突き止めることができる。図２Ｂは、物体の存在場所を突き止める仕方を示している。三角測量法を用いると、ＯＳＡシステムは、物体２０１がＵＡＶに対して指定されたレンジ、高度、および方位にあることを識別する。ＵＡＶ座標系内の物体の座標は、以下の方程式によって表わされる。

幾つかの実施形態では、ＯＳＡシステムは、同一直線上には位置しておらず、しかもレンジ、高度、および方位を定めるために同一平面内に位置する必要はない３つまたは４つ以上の受信機を用いるのが良い。センサアレイは、軽量のプリント回路板または他の適当な基板上に実装された安価な半導体部品および印刷アンテナを用いて構成できる。このアレイの背部は、他のＵＡＶペイロード、センサ、またはエレクトロニクスへのノイズまたは干渉および他のＵＡＶペイロード、センサ、またはエレクトロニクスからのノイズまたは干渉を軽減するよう箔で遮蔽されるのが良い。

ＯＳＡシステムは、送信機および同一平面上のアレイをなす受信機を含むセンサアレイに関する種々の幾何学的形状を採用することができる。図３Ａは、１個の送信機を含むセンサアレイのための種々の幾何学的形状を示している。センサアレイ３１１〜３１５は各々、１個の送信機３１０および頂点のところにそれぞれ３個、４個、５個、６個、およぶ８個の受信機を含んでいる。３個の受信機が三角測量に必要であるが、追加のセンサは、物体検出具合およびＳＮ比を増大させるのを助けることができる。送信機３１０は、信号を送信し、全ての受信機は、戻り信号があるかどうかについてリッスンする。ＯＳＡシステムは、変形例として、３個または４個以上のトランシーバを含むセンサアレイのための種々の幾何学的形状を採用することができる。図３Ｂは、トランシーバのセンサアレイのための種々の幾何学的形状を示している。センサアレイ３２１〜３２５は、頂点のところにそれぞれ３個、４個、５個、６個、およぶ８個のトランシーバを含む。トランシーバは、順次送信を行い、各トランシーバは、結果としてＮ個の戻り信号となるその独特の戻り信号があるかどうかについてリッスンするのが良く、Ｎは、トランシーバの個数である。変形例として、トランシーバは、順次送信を行い、各トランシーバは、結果としてＮ²個の戻り信号となる各戻り信号があるかどうかについてリッスンする。長くて薄い標的（例えば、電力線）の検出を向上させるため、ＯＳＡシステムは、２つの互いに直交する方向における偏波に敏感なセンサアレイを採用するのが良い。偏波が一方向のみであった場合、偏波が長くて薄い標的に平行であるとき、極めて僅かな戻り信号が生じる。ＯＳＡシステムは、交差したダイポールアンテナまたは円偏波形アンテナを採用したセンサアレイを用いるのが良い。

図４は、幾つかの実施形態としてのＯＳＡシステムにより用いられる種々のデータ構造を示すブロック図である。データ構造は、物体データ構造４１０、距離データ構造４２０、およびトランシットスコアデータ構造４３０である。これらのデータ構造は、立方体であるトランシットボリュームのサブボリュームの各々について記憶されたデータを表わしている。軸線４０１は、ＵＡＶ座標系の向きを示している。データ構造の各要素は、部分立方体に対応している。要素（１，２，１）が部分立方体（１，２，１）に対応した三次元インデックスによって識別される。要素（０，０，０）４１１は、ＵＡＶを含む部分立方体を表わしている。物体データ構造は、物体を含む各部分立方体について１を含む。要素（−２，０，２）４１２、（−１，０，−２）４１３、（２，０，１）４１４、（２，２，−２）４１５は、対応の部分立方体が物体を含むことを指示する１を含んでいる。ＯＳＡシステムは、戻り信号から求められた物体存在場所に基づいて物体データ構造をポピュレートする。距離データ構造は、最も近い物体までの各部分立方体の距離を含む。この実施例では、マンハッタン距離メトリックが用いられる。部分立方体（０，０，０）から部分立方体（−２，０，２）、（−１，０，−２）、（２，０，１）、（２，２，−２）までの距離は、それぞれ４、３、３、６である。かくして、要素（０，０，０）は、３を含む。部分立方体（２，０，２）から部分立方体（−２，０，２）、（−１，０，−２）、（２，０，１）、（２，２，−２）内の物体までの距離は、それぞれ４，７，１，５である。かくして、要素（２，０，２）は、１を含む。部分立方体から物体までの距離（距離データ構造によって指示される）および標的４３１への標的方向からのずれに基づいて移動方向にあるかどうかについて部分立方体の適合性を指示する各部分立方体のためのトランシットスコアを含む。部分立方体（−２，０，２）、（−１，０，−２）、（２，０，１）、（２，２，−２）が物体を含むので、これら部分立方体は、０．０というトランシットスコアを有し、このことは、ＵＡＶがその部分立方体を通って移動すべきではないことを指示する。部分立方体（１，０，２）は、０．７というトランシットスコアを有し、このことは、その部分立方体方向が標的方向とほぼ同じでありしかもこれが物体に近すぎるほどではない（距離データ構造によって指示される）を指示している。

ＯＳＡシステムは、種々の目的に見合った仕方でＵＡＶについての自律形経路計画を支援する。一目的は、センサアレイが軽量でありかつコンパクトであることが必要であり、その結果、これをＵＡＶに取り付けることができるようにすることにある。もう１つの目的は、搭載型プロセッサ上で実行されるアルゴリズムがセンサデータをリアルタイムで処理するに足るほど効率的である必要があるということにある。アルゴリズムは、移動方向が変化するにつれてセンサのビューに入ったりこれから出たりする場合のある静止物体、移動中の物体（例えば、他のＵＡＶ）、および移動している場合のある標的を考慮に入れる必要がある。ＯＳＡシステムは、ＵＡＶによってリアルタイムで収集されたアクティブなセンサデータから導き出されたトランシットボリュームのシーケンスに基づいて衝突回避のための経路計画を実行する。アクティブなセンサデータは、レーダ、ソナー、ＬＩＤＡＲ、音波などである。トランシットボリュームは、ＵＡＶの存在場所、標的の存在場所（静止しているにせよ動いているにせよいずれにせよ）、および物体の存在場所（静止しているにせよ動いているにせよいずれにせよ）を同時に考慮に入れる。

ｎ＝０，１……について時刻のシーケンスｔ_n＝ｔ₀＋ｎΔ_tのところで収集されたアクティブなセンサデータに関し、ＯＳＡシステムは、固定または絶対座標系ｘｙｚ（東‐北‐垂直）および時刻ｔ_nでのＵＡＶの存在場所に対するＵＡＶ座標系

を用いる。

座標は、３Ｄオフセットおよび回転角度（例えば、ＵＡＶロール、ピッチ、およびヨー）から導き出された３×３回転行列により（ｘ，ｙ，ｚ）座標に関連付けられる。センサアレイおよびＧＰＳデバイスは、ＵＡＶに取り付けられる。

経路プランナーシステムおよび飛行コントローラシステムは、ＵＡＶに取り付けられた処理ボードまたはワイヤレス接続コンピュータワークステーションで遠隔的にホストとされるのが良い。時刻ｔ_nでは、経路プランナーシステムは、（ｉ）ＵＡＶ座標の原点である固定座標中のＵＡＶの場所

（ｉｉ）固定空間座標からＵＡＶ座標までの３×３回転行列Θ_n、および（ｉｉｉ）ＵＡＶ座標の時刻ｔ_nにおいて検出された物体の場所

を受け取る。時刻ｔ_nにおける固定座標ＰとＵＡＶ座標

との座標変換は、次の方程式によって表わされる。

時刻ｔ_nにおける標的の固定座標系中の場所

は、ＯＳＡシステムに提供されまたは違ったやり方で遠隔的にこれに中継される。標的は、固定状態である（この場合、

）か動いているかのいずれかであって良い。経路プランナーシステムは、ＵＡＶが時刻ｔ_nで動いて向かう（すなわち、移動方向）固定座標系中の場所Ｐ_n+1をコンピュータ計算し、かかる場所を飛行コントローラシステムへの入力として提供する。飛行コントローラシステムは、ＵＡＶに関する飛行動的モデルに基づいて時刻ｔ_n+1での固定座標系からＵＡＶ座標系までの回転行列Θ_n+1をコンピュータ計算する。次に、飛行コントローラシステムは、時刻ｔ_n+1について物体検出システムへの入力として固定座標系に対するＵＡＶ座標系の仕様（Ｐ_n+1，Θ_n+1）を提供する。

時刻ｔ_nにおけるＵＡＶ座標系が図２Ｂに示されており、ここで、

軸は、瞬時ＵＡＶクロスレンジ方向に向けられ、

軸は、レンジ（前方）方向に向けられ、

軸は、右座標系を構成している。センサアレイのためのトランシットボリュームは、時刻ｔ_nにおけるＵＡＶ座標系中において

にまたがる立方体を占めるのが良い。

各センサデータ収集時刻ｔ_nまたは観察間隔では、ＯＳＡシステムは、物体の１組の場所

について座標を抽出する。ＯＳＡシステムは、トランシットボリュームを表わす物体データ構造中の場所の指標を記憶する。時刻ｔ_nにおけるサブボリューム

に関し、１という値は、時刻ｔ_nで収集された物体の場所のところまたは時刻ｔ_nでのトランシットボリューム内に含まれるｂ_n-1で記憶された物体の場所のところでのみ起こる。

各サブボリュームは、固定座標系中の幅Δの立方ボリュームを占める。物体データ構造のインデックス（ｉ，ｊ，ｋ）は、次の方程式によって表わされているようにＵＡＶ座標系中の座標

から計算される。

上式において、要素（ｉ，ｊ，ｋ）が時刻ｔ_nまたはｂ_n-1においてＵＡＶ中央座標系中の場所

において物体を含むサブボリュームに対応している場合にのみｂ_n（ｉ，ｊ，ｋ）＝１である。

ＯＳＡシステムは、距離データ構造

を用い、この式において、ｄ_n（ｉ，ｊ，ｋ）は、ｂ_n中の要素（ｉ，ｊ，ｋ）により表わされるサブボリュームからｂ_n中の最も近い要素までのユークリッド（または他の例えばシティーブロック）距離（メートルで表わされる）であり、その値は、１である。ＯＳＡシステムは、次の非特許文献に記載されているようにユークリッド（または他の例えばシティーブロック）距離変換アルゴリズムを用いてｄ_nを計算することができる。
アズリエル・ローゼンフェルド（Azriel Rosenfeld）およびジョン・ファルツ（John Pfaltz），「シークエンシャル・オペレーションズ・イン・ディジタル・ピクチャー・プロセッシング（Sequential Operations in Digital Picture Processing）」，ジャーナル・オブ・ジ・アソシエーション・フォア・コンピューティング・マシーナリー（Journal of the Association for Computing Machinery），１９６６年，第１３巻，第４号，ｐ．４７１〜４９４
デイビッド・ダブリュ・パリエロニ（David W. Paglieroni），「ア・ユニファイド・ディスタンス・トランスフォーム・アルゴリズム・アンド・アーキテクチャ（A Unified Distance Transform Algorithm and Architecture）」，マシン・ビジョン・アンド・アプリケーションズ（Machine Vision and Applications），１９９２年，第５巻，第１号，ｐ．４７〜５５
カルビン・マウラー（Calvin Maurer），レンシェン・チー（Rensheng Qi），およびビジャイ・ラグハバン（Vijay Raghavan），「ア・リニア・タイム・アルゴリズム・フォア・コンピューティング・エグザクト・ユークリディアン・ディスタンス・トランスフォームズ・オブ・バイナリ・イメージズ・イン・アービトラリ・ディメンジョンズ（A Linear Time Algorithm for Computing Exact Euclidean Distance Transforms of Binary images in Arbitrary Dimensions）」，ＩＥＥＥトランザクションズ・オン・パターン・アナリシス・アンド・マシン・インテリジェンス（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence），２００３年２月，第２５巻，第２号，ｐ．２６５〜２７０
これら非特許文献を参照により引用し、これらの記載内容を本明細書の一部とする。

ＯＳＡシステムは、トランシットスコアデータ構造

を採用し、この式において、Ｊ_n（ｉ，ｊ，ｋ）は、要素（ｉ，ｊ，ｋ）に対応したサブボリュームと関連しているトランシットスコア（例えば、０から１まで）である。概念的に説明すると、トランシットスコアＪ_n（ｉ，ｊ，ｋ）は、（ｉ）（ｉ，ｊ，ｋ）と全ての物体との間の距離が増大し、かつ（ｉｉ）ＵＡＶから要素（ｉ，ｊ，ｋ）および標的方向によって表わされる部分要素までのサブボリューム方向がより整列状態になったときに増大する。

数学的に説明すると、Ｊ_n（ｉ，ｊ，ｋ）は、単位傾斜関数ｆ（ｄ_n（ｉ，ｊ，ｋ））が増大すると増大する場合がある。クリアランス距離またはクリティカル距離ｄ_critは、物体が「遠隔」であると呼ばれる上限としてのメートルで表わされた距離を表わす。ｄ_critを手入力で指示することができるが、ＯＳＡシステムはまた、距離データ構造中の距離の分布状態に応じてｄ_critを動的に計算することができる。この分布は、物体フィールド内の物体密度の指標である。例えば、ＯＳＡシステムは、幾つかの最小距離ｄ_minおよびμ_d＋ｎσ_dのうちの大きい方にｄ_critを設定するのが良く、ここで、μ_dおよびσ_dは、分布から導き出された距離平均値および広がりの尺度であり、ｎは、手入力で指定される。

上述したようにＪ_n（ｉ，ｊ，ｋ）はまた、角度θ_n（ｉ，ｊ，ｋ）がゼロに近づいているときに増大するはずであり、ここで、θ_n（ｉ，ｊ，ｋ）は、（ｉ）要素（ｉ，ｊ，ｋ）により表わされたサブボリュームおよび（ｉｉ）標的を通るＵＡＶから出たベクトル相互間の角度である。幾つかの実施形態では、ＯＳＡシステムは、次の方程式によって表わされるようにトランシットスコアを計算する。

上式において、

ＯＳＡシステムは、物体がサブボリューム経路に近すぎてはいない最も高いトランシットスコアを持つサブボリュームの選択に基づいて、経路トラバーサル指令をΔ_t秒ごとにＵＡＶに出す。サブボリュームを選択するため、ＯＳＡシステムは、Ｊ_n値の降べきの順序でサブボリュームを並び替えてリストを切り捨ててＭ≦ｎ_xｎ_yｎ_z要素にする。切り捨てリスト中の第１のサブボリュームに関し、ＯＳＡシステムは、サブボリューム経路に沿ってサブボリュームまでまたは別法としてサブボリューム経路を含みかつトランシットボリュームを貫通する経路まで全てのサブボリュームに関して距離値の最小値を求める。最小距離がｄ_critよりも大きい場合、ＯＳＡシステムは、指令を出してΔメートルにわたってサブボリューム方向に沿って横断して完了する。さもなければ、ＯＳＡシステムシステムはリスト中の次のサブボリュームを処理するなどする。最小距離がｄ_critよりも大きいサブボリュームを見出すことなくリスト全体を処理する場合、ＯＳＡシステムは、係数だけクリティカル距離を減少させ（例えば、ｄ_critをｄ_crit／２にし）、そしてリストを再処理するなどしてついにはインクリメンタル経路トラバーサル指令がＵＡＶについて首尾良く出されるようにする。アップデートされたｄ_crit値が２Δ未満である場合、インクリメンタル経路トラバーサル指令を出すことができず、それにより経路プランナーシステムは、エラーコードをリターンする。

図５は、幾つかの実施形態としてのＯＳＡシステムのコンポーネントを示すブロック図である。ＯＳＡシステムシステム５００は、物体検出システム５１０および経路コントローラシステム５２０を含む。物体検出システムは、検出物体コンポーネント５１１、計算存在場所突き止めコンポーネント５１２、戻り信号記憶装置５１３、および物体存在場所突き止め記憶装置５１４を含む。検出物体コンポーネントは、戻り信号記憶装置の戻り信号を処理して例えば互いに異なる受信機によって決定される各物体へのレンジを識別することによって物体の存在を突き止める。計算存在場所突き止めコンポーネントは、レンジに基づいて物体の存在場所を突き止めて物体存在場所突き止め記憶装置内の存在場所を（例えば、レンジ、高度、および方位として）記憶する。経路コントローラシステムは、ポピュレート用物体データ構造コンポーネント５２１、ポピュレート用トランシットスコアデータ構造コンポーネント５２２、および識別移動方向５２３を含む。経路コントローラシステムは、ポピュレート用距離データ構造コンポーネント（図示せず）を更に含むのが良い。経路コントローラシステムは、物体データ構造５２４、距離データ構造５２５、およびトランシットスコアデータ構造５２６を更に含む。ポピュレート用物体データ構造コンポーネントは、物体データ構造をポピュレートして物体を収容しているサブボリュームを指示する。ポピュレート用トランシットスコアデータ構造コンポーネントは、トランシットスコアデータ構造をポピュレートしてサブボリュームのトランシットスコアを指示する。

ＯＳＡシステムのコンピュータ計算システムは、具体化でき、かかるコンピュータ計算システムは、中央処理装置、入力装置、出力装置（例えば、ディスプレイ装置およびスピーカ）、記憶装置（例えば、メモリおよびディスクドライブ）、ネットワークインターフェース、グラフィックス処理ユニット、加速度計、セルラーラジオリンクインターフェース、全方位測位システムなどを含むのが良い。コンピュータ計算システムは、データセンタのサーバ、大量並列システムなどを含むのが良い。コンピュータ計算システムは、コンピュータ可読記憶媒体およびデータ伝送媒体を含むコンピュータ可読媒体にアクセスすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、一時的な伝搬信号を含まない有形の記憶手段である。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、メモリ、例えば主記憶装置、キャッシュメモリ、および二次メモリ（例えば、ＤＶＤ）および他の記憶装置が挙げられる。コンピュータ可読記憶媒体は、これら自体に記憶しているのが良くまたはコンピュータ実行可能命令またはＯＳＡシステムを実現する論理で符号化されるのが良い。データ伝送媒体は、データを一時的な伝搬信号または搬送波（例えば、電磁気）を介してワイヤードまたはワイヤレス接続によりデータを伝送するために用いられる。

ＯＳＡシステムをコンピュータ実行可能命令、例えばプログラムモジュールおよびコンポーネントとの一般的な関係で説明して、１つまたは２つ以上のコンピュータ、プロセッサ、または他の装置によって実行するのが良い。一般的に、プログラムモジュールまたはコンポーネントは、特定の仕事を実行しまたは特定のデータタイプを具体化するルーチン、プログラム、オブジェクト、データ構造などを含む。代表的には、プログラムモジュールの機能を種々の実施形態では所望通りに組み合わせまたは分散させることができる。ＯＳＡシステムの観点を例えば特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を用いたハードウェアで具体化することができる。

図６は、幾つかの実施形態によるＯＳＡシステムの経路コントローラシステムの全体的処理を示す流れ図である。経路コントローラシステム６００は、各観察インターバルで起動されてそのインターバル中に検出された物体の存在場所に基づいて移動制御命令を生じさせる。ブロック６０１では、システムは、物体の存在場所を受け取る。ブロック６０２では、システムは、物体を収容したトランシットボリュームのサブボリュームを識別する。コンポーネントは、識別されたサブボリュームに対応した物体データ構造の要素を設定してサブボリュームが物体を収容していることを指示する。流れ図には示されていないが、システムはまた、距離データ構造をポピュレートして最も近い物体までの各サブボリュームの距離を指示することができる。ブロック６０３では、システムは、各サブボリュームについてトランシットスコアを計算する。このシステムは、トランシットスコアをトランシットスコアデータ構造内に記憶する。ブロック６０４では、システムは、移動方向を確立するためのサブボリュームを選択する。このシステムは、クリアランス基準を満たす最も高いトランシットスコアを含むサブボリュームを選択するのが良い。クリアランス基準は、サブボリューム経路のクリアランス距離内に物体が存在していないということであるのが良い。クリアランス基準はまた、／例えば、空いているがクリアランスしきい値のすぐ外側に多くの物体を有するサブボリューム経路の選択を回避するためにより高度化されるのが良く、例えば、クリアランス距離内に物体が存在しておらず、しかもある特定の数以下の物体が二次クリアランス距離内に存在する。ブロック６０５では、コンポーネントは、選択されたサブボリュームのサブボリューム方向として移動方向を指示し、次に完了する。

図７は、幾つかの実施形態によるＯＳＡシステムの検出物体コンポーネントの処理を示す流れ図である。検出物体コンポーネント７００は、物体を検出するよう各観察インターバルで起動され、この検出物体コンポーネントは、物体の存在場所を突き止める。ブロック７０１では、このコンポーネントは、センサアレイから戻り信号を収集する。ブロック７０２では、このコンポーネントは、同一物体に対応した種々の受信機からの戻り信号を識別する。ブロック７０３では、コンポーネントは、識別された次の物体を選択する。決定ブロック７０４では、全ての識別された物体がすでに選択されている場合、コンポーネントは完了し、さもなければ、コンポーネントは、ブロック７０５で続行する。ブロック７０５では、このコンポーネントは、存在場所突き止めコンポーネントを起動して選択された物体の存在場所を計算し、次にブロック７０３にループして次の物体を選択する。

図８は、幾つかの実施形態によるＯＳＡシステムの計算存在場所突き止めコンポーネントの処理を示す流れ図である。計算存在場所突き止めコンポーネント８００は、物体のための戻り信号が受信された時刻に基づいて物体の存在場所を計算する。ブロック８０１では、このコンポーネントは、センサアレイの次の受信機を選択する。決定ブロック８０２では、全ての受信機がすでに選択されている場合、このコンポーネントは、ブロック８０４で続行し、さもなければ、このコンポーネントは、ブロック８０３で続行する。ブロック８０３では、このコンポーネントは、選択された受信機が戻り信号を受信した時刻に基づいて物体に対する受信機レンジを計算し、そしてブロック８０１にループして次の受信機を選択する。ブロック８０４では、このコンポーネントは、受信機レンジに基づいて三角測量を行うことによって物体に対するレンジおよび物体の高度および方位を計算する。ブロック８０５では、このコンポーネントは、ＵＡＶ座標系中の物体の座標を計算する。ブロック８０６では、このコンポーネントは、物体の存在場所として物体の座標を記憶し、次に完了する。

図９は、幾つかの実施形態によるポピュレート用物体データ構造コンポーネントの処理を示す流れ図である。ポピュレート用物体データ構造コンポーネント９００は、物体存在場所に通され、そして物体を収容しているサブボリュームに対応する物体データ構造の要素を１に設定する。ブロック９０１では、このコンポーネントは、次の物体を選択する。決定ブロック９０２では、全ての物体がすでに選択されている場合、このコンポーネントは、戻り、さもなければ、このコンポーネントは、ブロック９０３で続行する。ブロック９０３〜９０５では、このコンポーネントは、選択された物体を収容したサブボリュームに対応するインデックス（ｉ，ｊ，ｋ）を計算する。ブロック９０６では、このコンポーネントは、インデックスが付けられた物体データ構造の要素を１に設定し、次にブロック９０１にループして次の物体を選択する。

図１０は、幾つかの実施形態によるポピュレート用トランシットスコアデータ構造コンポーネントの処理を示す流れ図である。ポピュレート用トランシットスコアデータ構造コンポーネント１０００は、ループして各サブボリュームのためのトランシットスコアを計算する。このコンポーネントは、固定座標系中に与えられた標的の存在場所をＵＡＶ座標系に変換する。ブロック１００１では、このコンポーネントは、次のサブボリュームを選択する。決定ブロック１００２では、全てのサブボリュームがすでに選択されている場合、このコンポーネントは、完了し、さもなければこのコンポーネントは、ブロック１００３で続行する。ブロック１００３では、このコンポーネントは、選択されたサブボリュームのためのトランシットスコアを計算する。ブロック１００４では、このコンポーネントは、選択されたサブボリュームに対応するトランシットスコアデータ構造の要素にトランシットスコアを記憶し、次に、ブロック１００１にループして次のサブボリュームを選択する。

図１１は、幾つかの実施形態による識別移動方向コンポーネントの処理を示す流れ図である。識別移動方向コンポーネント１１００は、クリアランス距離を満たす最も高いトランシットスコアを含むサブボリュームを識別し、移動方向を識別したサブボリュームのサブボリューム方向であるよう設定する。ブロック１１０１では、このコンポーネントは、高から低までのトランシットスコアに基づいて並び替えられたサブボリュームのリストを生じさせる。ブロック１１０２では、このコンポーネントは、クリアランスしきい値を初期化する。ブロック１１０３〜１１０６では、このコンポーネントは、ループしてサブボリュームがクリアランス距離を満たしているかどうかを判定する。クリアランス距離を満たしているサブボリュームが存在しない場合、このコンポーネントは、クリアランスしきい値を緩和し、この処理を繰り返し実施する。ブロック１１０３では、このコンポーネントは、並び替えたリスト中の次のサブボリュームを選択する。決定ブロック１１０４では、全てのサブボリュームがすでに選択されている場合、現在のクリアランス距離を満たすサブボリュームが存在せず、コンポーネントは、ブロック１１０７で続行してクリアランス距離を緩和させる。ブロック１１０５では、このコンポーネントは、選択したサブボリュームへのサブボリューム経路のためのクリアランスをコンピュータ計算する（または、すでにコンピュータ計算されている場合には検索する）。決定ブロック１１０６では、クリアランスがクリアランスしきい値を満たしている場合、このコンポーネントは、移動方向に関する基準としてサブボリュームをリターンし、さもなければ、このコンポーネントは、ブロック１１０３にループして次のサブボリュームを選択する。ブロック１１０７では、このコンポーネントは、例えば先のクリアランス距離を２で除算することによってクリアランス距離を緩和させる。決定ブロック１１０８では、クリアランス距離がサブボリュームサイズの２倍未満である場合、このコンポーネントは、故障の指標をリターンし、さもなければ、このコンポーネントは、ブロック１１０９で続行する。ブロック１１０９では、このコンポーネントは、並び替えたリスト中の第１のサブボリュームへのサブボリュームの選択を再開し、そしてブロック１１０３で続行して新たなクリアランス基準を満たすサブボリュームがあるかどうかを判定する。

以下の段落は、ＯＳＡシステムの諸観点の種々の実施形態を記載している。ＯＳＡシステムの具体化例は、これら実施形態の任意の組み合わせを採用する場合がある。以下に説明する処理は、ＯＳＡシステムを具体化するコンピュータ可読記憶媒体上に記憶されたコンピュータ実行可能命令を実行するプロセッサ付きのコンピューティング装置によって実施されるのが良い。

幾つかの実施形態では、現在の場所から標的まで移動するために物体を回避する移動方向を識別するコンピューティングシステムによって実施される方法が提供される。この方法では、物体の存在場所を受け取り、そして現在の場所に隣接して位置していて、受け入れた存在場所によって示される物体を収容したトランシットボリュームのサブボリュームを識別する。各サブボリュームに関し、本方法では、現在の場所からサブボリュームを通るサブボリューム経路に沿う物体までの距離および標的方向からのサブボリューム方向のずれに基づいてトランシットスコアを計算する。サブボリューム方向は、現在の場所からサブボリュームまでのサブボリューム経路の方向であり、標的方向は、現在の場所から標的までの方向である。本方法では、サブボリュームのトランシットスコアに基づきかつクリアランス基準を満たすサブボリューム経路に基づいてサブボリュームを選択する。本方法ではまた、選択したサブボリュームのサブボリューム経路に沿うものとして移動方向を指定する。幾つかの実施形態では、現在の場所は、標的へ移動している無人空中ビークル（“ＵＡＶ”）の存在場所であり、トランシットボリュームは、ＵＡＶの移動方向の前に位置する直方体である。幾つかの実施形態では、サブボリュームは、立方体である。幾つかの実施形態では、本方法では、ＵＡＶに命令を出して移動方向に進ませる。幾つかの実施形態では、ＵＡＶは、ＵＡＶの向きと整列したＵＡＶ座標系の原点のところに位置し、ＵＡＶの移動方向は、ｙ軸に沿っており、直方体は、正のｘ軸、正のｙ軸、および正のｚ軸に沿いかつ負のｘ軸および負のｚ軸に沿う距離にわたって延びる。幾つかの実施形態では、本方法では、現在の場所の指標および固定座標系内のＵＡＶの現在の向きを受け取る。幾つかの実施形態では、物体までの距離は、ユークリッドメトリックまたはマンハッタンメトリックに基づいて計算される。幾つかの実施形態では、サブボリュームに関するトランシットスコアは、最も近い物体までの距離が増大するにつれかつサブボリュームに関するサブボリューム方向と標的方向との間の角度が減少するにつれて増大する。幾つかの実施形態では、サブボリュームを選択するステップは、最も高いトランシットスコアを持つサブボリュームを選択するステップを含み、クリアランス基準は、サブボリューム経路に沿う物体までの最小距離がクリアランス距離よりも大きい場合に満たされる。幾つかの実施形態では、クリアランス距離を満たすサブボリュームが存在しない場合、クリアランス距離を減少させる。幾つかの実施形態では、現在の場所は、標的まで移動している無人水中ビークル（“ＵＵＶ”）の存在場所であり、トランシットボリュームは、ＵＵＶの移動方向の前に位置する。幾つかの実施形態では、現在の場所は、標的へ移動している無人地上ビークル（“ＵＧＶ”）の存在場所であり、トランシットボリュームは、ＵＧＶの移動方向の前に位置する。幾つかの実施形態では、現在の場所は、仕事を実行するためのエンドエフェクタを所望の場所まで動かすために操作されているロボットマニピュレータのエンドエフェクタの存在場所である。幾つかの実施形態では、仕事は、製品の製造中に一部品を配置する仕事である。幾つかの実施形態では、仕事は、製品の製造中に部品をピックアップする仕事である。幾つかの実施形態では、現在の場所は、標的へ移動している自由移動形ロボットシステムの存在場所であり、トランシットボリュームは、自由移動形ロボットシステムの移動方向の前に位置する。幾つかの実施形態では、標的は、動いている。幾つかの実施形態では、物体が動いている。

幾つかの実施形態では、自律形ビークル（“ＡＶ”）を標的まで自律的に誘導する制御システムが提供される。制御システムは、センサアレイと、物体検出システムと、経路プランナーシステムと、飛行コントローラシステムとを含む。センサアレイは、送信機から信号を送信し、ＡＶに隣接したセンサフィールド内の物体から反射した戻り信号を受信機のところで受信するためにＡＶに取り付けられている。物体検出システムは、同一物体に対応した戻り信号をこの戻り信号の移動距離に基づいて識別するとともに距離の三角測量に基づいて物体の存在場所を求める。経路プランナーシステムは、物体までの移動方向における移動経路からの距離およびＡＶから標的までの標的方向からの移動方向のずれに基づいてＡＶに関する移動距離を識別する。コントローラシステムは、ＡＶに命令を出して移動方向に進ませる。幾つかの実施形態では、センサアレイの信号は、電磁信号であり、センサシステムは、２つの互いに直交した方向における偏波に敏感である。幾つかの実施形態では、センサアレイは、少なくとも３つの受信機を含む。幾つかの実施形態では、センサアレイは、多数のトランシーバを含む。幾つかの実施形態では、ＡＶは、固定座標系内のＡＶの存在場所を突き止める存在場所突き止めシステムおよび固定座標系内のＡＶの向きを突き止める向き突き止めシステムを含む。幾つかの実施形態では、移動方向は、当初、ＡＶ座標系内の場所として定められ、そして固定座標系中の場所に変換される。幾つかの実施形態では、経路プランナーシステムは、物体を収容したトランシットボリュームのサブボリュームを識別し、トランシットボリュームは、ＡＶに隣接して位置し、経路プランナーシステムは、サブボリューム経路と物体との間の距離および標的方向からのサブボリューム方向のずれに基づいて、ＡＶからサブボリュームまでのサブボリューム経路のサブボリューム方向に移動方向を設定する。幾つかの実施形態では、経路プランナーシステムは、サブボリュームから最も近くに位置する物体までの距離が増大するにつれかつサブボリューム方向と標的方向との角度が減少するにつれて増大するサブボリュームについてトランシットスコアを計算する。幾つかの実施形態では、移動方向は、最も高いトランシットスコアを持つサブボリュームのサブボリューム経路のサブボリューム方向に設定され、サブボリューム経路は、クリアランス基準を満たす。幾つかの実施形態では、クリアランス基準は、サブボリューム経路に沿う物体までの最小距離がクリアランス距離よりも大きい場合、満たされる。幾つかの実施形態では、ＡＶは、無人空中ビークル（“ＵＡＶ”）である。幾つかの実施形態では、ＡＶは、無人水中ビークル（“ＵＵＶ”）である。幾つかの実施形態では、ＡＶは、無人地上ビークル（“ＵＧＶ”）である。幾つかの実施形態では、ＡＶは、標的まで移動している自由移動形ロボットシステムであり、トランシットボリュームは、自由移動形ロボットシステムの移動方向の前に位置する。幾つかの実施形態では、標的は、動いている。幾つかの実施形態では、物体が動いている。幾つかの実施形態では、経路プランナーシステムは、移動物体との衝突を回避するために移動方向をオーバーライドするためのオーバーライディング移動方向を識別する。

幾つかの実施形態では、標的までの移動中に物体との衝突を回避するために回避操作を行うよう自律形ビークル（“ＡＶ”）を自律的に誘導する制御システムが提供される。制御システムは、ＡＶに取り付けられていて送信機から信号を送信し、ＡＶに隣接したセンサフィールド内の物体から反射した戻り信号を受信機のところで受信するセンサアレイを含む。制御システムは、同一物体に対応した戻り信号をこの戻り信号の移動距離に基づいて識別するとともに距離の三角測量に基づいて物体の存在場所を求める物体検出システムを含む。制御システムは、経路プランナーシステムを含み、経路プランナーシステムは、物体との衝突が差し迫っていない場合、移動方向における移動経路から物体までの距離およびＡＶから標的までの標的方向からの移動方向のずれに基づいてＡＶについて移動方向を識別し、物体との衝突が差し迫っている場合、回避操作としてオーバーライディング移動方向を識別する。制御システムは、ＡＶに命令を出して移動方向またはオーバーライディング移動方向に進ませるコントローラシステムを含む。幾つかの実施形態では、経路プランナーシステムは、物体との衝突が差し迫っているとき、コントローラシステムに命令を出して物体センサアレイが物体から反射した戻り信号を受け取ることができるようＡＶを差し向ける。幾つかの実施形態では、ＡＶは、無人空中ビークル（“ＵＡＶ”）である。幾つかの実施形態では、ＡＶは、無人水中ビークル（“ＵＵＶ”）である。幾つかの実施形態では、ＡＶは、無人地上ビークル（“ＵＧＶ”）である。幾つかの実施形態では、ＡＶは、標的まで移動している自由移動形ロボットシステムであり、トランシットボリュームは、自由移動形ロボットシステムの移動方向の前に位置する。

幾つかの実施形態では、固定ベース形ロボットシステムを自律的に誘導する制御システムが提供される。制御システムは、送信機から信号を送信し、固定ベース型ロボットシステムの作業空間内のセンサフィールド内に位置する物体から反射した戻り信号を受信機のところで受信するセンサアレイを含む。制御システムは、同一物体に対応した戻り信号をこの戻り信号の移動距離に基づいて識別するとともに距離の三角測量に基づいて物体の存在場所を求める物体検出システムを含む。制御システムは、物体までの移動方向中における移動経路からの距離およびエンドエフェクタから標的までの標的方向からの移動方向のずれに基づいて固定ベース形ロボットシステムのエンドエフェクタに関する移動方向を識別する経路プランナーシステムを含む。幾つかの実施形態では、標的は、ピックアップされるべき部品の場所である。幾つかの実施形態では、標的は、配置されるべき部品の場所である。幾つかの実施形態では、制御システムは、固定ベース形ロボットシステムのロボットマニピュレータを制御してエンドエフェクタが移動方向に動くようにするコンポーネントを含む。請求項４２記載の制御システム。

本発明の主題を構造的特徴および／または行為に特有の言語で説明したが、添付の特許請求の範囲に記載されている本発明は、必ずしも、上述した特定の特徴または行為には限定されないことは理解されるべきである。これとは異なり、上述の特定の特徴および行為は、特許請求の範囲を具体化する例示の形態として開示されている。したがって、本発明は、特許請求の範囲の記載によることを除き限定されることはない。

Claims (45)

1. 現在の場所から標的まで移動するために物体を回避する移動方向を識別するコンピューティングシステムによって実施される方法であって、前記方法は、
   物体の存在場所を受け取るステップを含み、
   前記現在の場所に隣接して位置していて、前記受け取った存在場所によって示される物体を収容したトランシットボリュームのサブボリュームを識別するステップを含み、
   各サブボリュームに関し、前記現在の場所から前記サブボリュームを通るサブボリューム経路に沿う物体までの距離および標的方向からのサブボリューム方向のずれに基づいてトランシットスコアを計算するステップを含み、前記サブボリューム方向は、前記現在の場所から前記サブボリュームまでのサブボリューム経路の方向であり、前記標的方向は、前記現在の場所から前記標的までの方向であり、
   前記サブボリュームの前記トランシットスコアに基づきかつクリアランス基準を満たす前記サブボリューム経路に基づいてサブボリュームを選択するステップを含み、
   前記選択したサブボリュームの前記サブボリューム経路に沿うものとして前記移動方向を指定するステップを含む、方法。
2. 前記現在の場所は、前記標的へ移動している無人空中ビークル（“ＵＡＶ”）の存在場所であり、前記トランシットボリュームは、前記ＵＡＶの移動方向の前に位置する直方体である、請求項１記載の方法。
3. 前記サブボリュームは、立方体である、請求項２記載の方法。
4. 前記ＵＡＶに命令を出して前記移動方向に進ませるステップを更に含む、請求項２記載の方法。
5. 前記ＵＡＶは、前記ＵＡＶの向きと整列したＵＡＶ座標系の原点のところに位置し、前記ＵＡＶの前記移動方向は、ｙ軸に沿っており、前記直方体は、正のｘ軸、正のｙ軸、および正のｚ軸に沿いかつ負のｘ軸および負のｚ軸に沿う距離にわたって延びている、請求項２記載の方法。
6. 前記現在の場所の指標および固定座標系内の前記ＵＡＶの前記現在の向きを受け取るステップを更に含む、請求項２記載の方法。
7. 前記物体までの距離は、ユークリッドメトリックまたはマンハッタンメトリックに基づいて計算される、請求項２記載の方法。
8. サブボリュームに関する前記トランシットスコアは、最も近い物体までの距離が増大するにつれかつ前記サブボリュームに関する前記サブボリューム方向と前記標的方向との間の角度が減少するにつれて増大する、請求項１記載の方法。
9. 前記サブボリュームを選択する前記ステップは、最も高いトランシットスコアを持つ前記サブボリュームを選択するステップを含み、前記クリアランス基準は、前記サブボリューム経路に沿う物体までの最小距離がクリアランス距離よりも大きい場合に満たされる、請求項１記載の方法。
10. 前記クリアランス距離を満たすサブボリュームが存在しない場合、前記クリアランス距離を減少させる、請求項９記載の方法。
11. 前記現在の場所は、前記標的まで移動している無人水中ビークル（“ＵＵＶ”）の存在場所であり、前記トランシットボリュームは、前記ＵＵＶの移動方向の前に位置する、請求項１記載の方法。
12. 前記現在の場所は、前記標的へ移動している無人地上ビークル（“ＵＧＶ”）の存在場所であり、前記トランシットボリュームは、前記ＵＧＶの移動方向の前に位置する、請求項１記載の方法。
13. 前記現在の場所は、仕事を実行するためのエンドエフェクタを所望の場所まで動かすために操作されているロボットマニピュレータの前記エンドエフェクタの存在場所である、請求項１記載の方法。
14. 前記仕事は、製品の製造中に一部品を配置する仕事である、請求項１３記載の方法。
15. 前記仕事は、製品の製造中に部品をピックアップする仕事である、請求項１３記載の方法。
16. 前記現在の場所は、前記標的へ移動している自由移動形ロボットシステムの存在場所であり、前記トランシットボリュームは、前記自由移動形ロボットシステムの移動方向の前に位置する、請求項１記載の方法。
17. 前記標的は、動いている、請求項１記載の方法。
18. 物体が動いている、請求項１記載の方法。
19. 自律形ビークル（“ＡＶ”）を標的まで自律的に誘導する制御システムであって、前記制御システムは、
    前記ＡＶに取り付けられていて送信機から信号を送信し、前記ＡＶに隣接したセンサフィールド内の物体から反射した戻り信号を受信機のところで受信するセンサアレイと、
    同一物体に対応した戻り信号を該戻り信号の移動距離に基づいて識別するとともに前記距離の三角測量に基づいて前記物体の前記存在場所を求める物体検出システムと、
    前記物体までの前記移動方向における移動経路からの距離および前記ＡＶから前記標的までの標的方向からの前記移動方向のずれに基づいて前記ＡＶに関する移動距離を識別する経路プランナーシステムと、
    前記ＡＶに命令を出して前記移動方向に進ませるコントローラシステムとを含む、制御システム。
20. 前記センサアレイの前記信号は、電磁信号であり、前記センサシステムは、２つの互いに直交した方向における偏波に敏感である、請求項１９記載の制御システム。
21. 前記センサアレイは、少なくとも３つの受信機を含む、請求項１９記載の制御システム。
22. 前記センサアレイは、多数のトランシーバを含む、請求項１９記載の制御システム。
23. 前記ＡＶは、固定座標系内の前記ＡＶの存在場所を突き止める存在場所突き止めシステムおよび前記固定座標系内の前記ＡＶの向きを突き止める向き突き止めシステムを含む、請求項１９記載の制御システム。
24. 前記移動方向は、当初、ＡＶ座標系内の場所として定められ、そして前記固定座標系中の場所に変換される、請求項２３記載の制御システム。
25. 前記経路プランナーシステムは、物体を収容したトランシットボリュームのサブボリュームを識別し、前記トランシットボリュームは、前記ＡＶに隣接して位置し、前記経路プランナーシステムは、サブボリューム経路と物体との間の距離および前記標的方向からのサブボリューム方向のずれに基づいて、前記ＡＶから前記サブボリュームまでの前記サブボリューム経路の前記サブボリューム方向に前記移動方向を設定する、請求項１９記載の制御システム。
26. 前記経路プランナーシステムは、前記サブボリュームから最も近くに位置する物体までの距離が増大するにつれかつ前記サブボリューム方向と前記標的方向との角度が減少するにつれて増大するサブボリュームについてトランシットスコアを計算する、請求項２５記載の制御システム。
27. 前記移動方向は、前記最も高いトランシットスコアを持つサブボリュームの前記サブボリューム経路の前記サブボリューム方向に設定され、前記サブボリューム経路は、クリアランス基準を満たす、請求項２６記載の制御システム。
28. 前記クリアランス基準は、前記サブボリューム経路に沿う物体までの最小距離がクリアランス距離よりも大きい場合、満たされる、請求項２７記載の制御システム。
29. 前記ＡＶは、無人空中ビークル（“ＵＡＶ”）である、請求項１９記載の制御システム。
30. 前記ＡＶは、無人水中ビークル（“ＵＵＶ”）である、請求項１９記載の制御システム。
31. 前記ＡＶは、無人地上ビークル（“ＵＧＶ”）である、請求項１９記載の制御システム。
32. 前記ＡＶは、前記標的まで移動している自由移動形ロボットシステムであり、トランシットボリュームは、前記自由移動形ロボットシステムの移動方向の前に位置する、請求項１９記載の制御システム。
33. 前記標的は、動いている、請求項１９記載の制御システム。
34. 物体が動いている、請求項１９記載の制御システム。
35. 前記経路プランナーシステムは、前記移動物体との衝突を回避するために前記移動方向をオーバーライドするためのオーバーライディング移動方向を識別する、請求項３４記載の制御システム。
36. 標的までの移動中に物体との衝突を回避するために回避操作を行うよう自律形ビークル（“ＡＶ”）を自律的に誘導する制御システムであって、
    前記ＡＶに取り付けられていて送信機から信号を送信し、前記ＡＶに隣接したセンサフィールド内の物体から反射した戻り信号を受信機のところで受信するセンサアレイを含み、
    同一物体に対応した戻り信号を該戻り信号の移動距離に基づいて識別するとともに前記距離の三角測量に基づいて前記物体の存在場所を求める物体検出システムを含み、
    経路プランナーシステムを含み、前記経路プランナーシステムは、
    前記物体との衝突が差し迫っていない場合、前記移動方向における移動経路から前記物体までの距離および前記ＡＶから前記標的までの標的方向からの前記移動方向のずれに基づいて前記ＡＶについて移動方向を識別し、
    物体との衝突が差し迫っている場合、回避操作としてオーバーライディング移動方向を識別し、
    前記ＡＶに命令を出して前記移動方向または前記オーバーライディング移動方向に進ませるコントローラシステムを含む、制御システム。
37. 前記経路プランナーシステムは、前記物体との衝突が差し迫っているとき、前記コントローラシステムに命令を出して前記物体センサアレイが前記物体から反射した戻り信号を受け取ることができるよう前記ＡＶを差し向ける、請求項３６記載の制御システム。
38. 前記ＡＶは、無人空中ビークル（“ＵＡＶ”）である、請求項３６記載の制御システム。
39. 前記ＡＶは、無人水中ビークル（“ＵＵＶ”）である、請求項３６記載の制御システム。
40. 前記ＡＶは、無人地上ビークル（“ＵＧＶ”）である、請求項３６記載の制御システム。
41. 前記ＡＶは、前記標的まで移動している自由移動形ロボットシステムであり、前記トランシットボリュームは、前記自由移動形ロボットシステムの移動方向の前に位置する、請求項１９記載の制御システム。
42. 固定ベース形ロボットシステムを自律的に誘導する制御システムであって、前記制御システムは、
    送信機から信号を送信し、前記固定ベース型ロボットシステムの作業空間内のセンサフィールド内に位置する物体から反射した戻り信号を受信機のところで受信するセンサアレイを含み、
    同一物体に対応した戻り信号を該戻り信号の移動距離に基づいて識別するとともに前記距離の三角測量に基づいて前記物体の前記存在場所を求める物体検出システムを含み、
    前記物体までの前記移動方向中における移動経路からの距離およびエンドエフェクタから前記標的までの標的方向からの前記移動方向のずれに基づいて前記固定ベース形ロボットシステムのエンドエフェクタに関する移動方向を識別する経路プランナーシステムを含む、制御システム。
43. 前記標的は、ピックアップされるべき部品の場所である、請求項４２記載の制御システム。
44. 前記標的は、配置されるべき部品の場所である、請求項４２記載の制御システム。
45. 前記固定ベース形ロボットシステムのロボットマニピュレータを制御して前記エンドエフェクタが前記移動方向に動くようにするコンポーネントを更に含む、請求項４２記載の制御システム。

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