JP3738415B2 - 汎用航空機用の飛行経路計画、地形の回避、及び、状況認識システム - Google Patents
汎用航空機用の飛行経路計画、地形の回避、及び、状況認識システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP3738415B2 JP3738415B2 JP18472299A JP18472299A JP3738415B2 JP 3738415 B2 JP3738415 B2 JP 3738415B2 JP 18472299 A JP18472299 A JP 18472299A JP 18472299 A JP18472299 A JP 18472299A JP 3738415 B2 JP3738415 B2 JP 3738415B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- terrain
- node
- altitude
- parameters
- nodes
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Images
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般に、制御飛行地形突入事故を減少させるためのシステムに関するものであり、とりわけ、制御飛行地形突入事故に関する地形の認識及び警報システムの地形データ処理及びアルゴリズムに関するものである。
【0002】
【従来の技術】
制御飛行地形突入(CFIT)警報システムでは、飛行管理コンピュータ、全地球位置把握システム(GPS)受信機、及び、他の航空機構成要素によって得られるデータを利用する。CFIT警報システムの先行技術では、受信した最新の位置及び速度データの曲線の当てはめ補外に基づいて3次元飛行経路を予測する。次に、この予測飛行経路が、目前の領域の内部地形マップと比較され、航空機と地形との衝突に関する潜在的脅威の査定計算が行われる。上述のタイプのシステムは、最高120秒事前に調べることが可能である。これは、いわゆる、「衝突前時間」警報とは対照的な「退避時間」警報であり、また、地形「認識」とは対照的な「地形の回避」である。
【0003】
U.S.AirlinesによるCFIT事故を減少させるための努力は、1974年まで遡ることができる。標準的な地表接近警報システム(GPWS)の先行技術では、電波高度計データを利用して、航空機の地形とのクリアランスが不十分な場合には、可聴警報を発生する。標準GPWSは、下方監視電波高度計に依存して隆起地形を検出するので、切り立った地形に突入すると、警報が遅れる可能性がある。
【0004】
AlliedSignalから入手可能なGPWSの「強化」バージョンであるEGPWS、及び、Sextant Avioniqueから入手可能な地表衝突回避システム(GCAS)は、コクピットのディスプレイに航空機の飛行経路の周囲の地形をグラフで表示し、より早めに警報を提供する。両システムとも、3次元地形データ・ベースに基づいて構築され、航空機の上昇飛行性能に基づく真の予測ルック・アヘッド能力を実施する。このテクノロジには3つの部分がある。すなわち、秒単位で更新される正確な位置決めを可能にする、GPAS及び他の極めて正確な航行システム;高速化され、記憶容量の増したコンピュータ・テクノロジ;及び、世界のデジタル地形高度データベース(DTED)を含む、正確で、高度な世界的規模の地形データベースの出現である。図1に、DASSAULT ELECTRONIQUE GCAS製のGPWSの略システム図を示してある。
【0005】
EGPWS及びGCASの場合、地形データベースは、システムの核心である。ルック・アヘッド・アルゴリズムによって、航空機の今後の予定位置とこのデータベースが比較され、これに基づいて、警報が出される。DTEDを利用することによって、システムは航空機に近接した地形の表示が可能になる。飛行中、DTEDに納められた航空機の下方の山頂及び地形も、状況認識のため、パイロットに表示することが可能である。地形とかち合う飛行プロフィールまたは飛行経路のような多くのルック・アヘッド警報を、前もって警告する形で与えることが可能である。山岳地帯における緊急降下時、及び、荒れ模様の天候の途中回避時におけるルック・アヘッド警報は、CFITに至る可能性のある状況を防止するのに役立つ。
【0006】
しかし、地形データベースは、メモリのかなりの量を占める。地形が、10000Km×10000Kmの領域に対し100メートル間隔でマッピングされる場合、1010のグリッド・ポイントが生じることになる。明らかに、1010のグリッド・ポイントに連続アクセスすることに伴う計算は、膨大なものであり、この情報を削減するか、圧縮することが必要である。さらに、航法機能の多くはリアル・タイム状況における最適飛行計画または緊急航路変更の考慮といったような、地形に関する知識によって実施できるが、アルゴリズムの複雑さが増すと、データ検索数及び計算コストによって制約を受ける可能性がある。DTEDファイルのもう1つの重要な欠点は、高度データしか得られないということである。追加処理、または、特徴またはベクトル表現のような他のフォーマットによる地形データの助けがなければ、DTEDによって、データ要素間の幾何学的関係は得られない。
【0007】
【課題を解決するための手段】
完全なDTEDデータベースにアクセスして、飛行途中通過地点を決定または修正しなければならない飛行管理には、とりわけ多くの用途がある。本明細書において記載の地形認識警報及び航行安全に関連した問題は、符号化地形航行空間において実施される。デジタル地形高度データ(DTED)のグリッド・ファイルの符号化は、空間データ構造のクォッド・ツリー表現の変形をベースにしたものである。DTEDファイルの各要素は、グリッド・ファイルにおけるその位置、スケーリングを施された高度データ、及び、特徴として同質の(等しい高度の)領域のカバレッジに関して、Morton番号付け順序で符号化される。このデータ構造によって、DTEDは、昇順の整数集合として編成される。各整数は、平面位置、スケーリングを施された高度、及び、カバレッジが、整数を形成するように1組のビット位置に組み合わせられているノードを表している。符号化リストは、地形オクト・ツリー・モデルと定義される。航法機能は、高度データについて地形オクト・ツリーを参考にするだけでなく、それに対する処理及び操作も実施する。航行空間は、DTEDアレイからその符号化整数リストに転送される。
【0008】
多くの航法機能は、航行空間をベースにした地形オクト・ツリーによって実施される。飛行高度によって決まる動的危険ゾーンの望ましい実施態様が例証される。望ましい実施態様においては、最低飛行高度を超える地形高さのノード集合が、突き止められ、まとめられる。衝突検査、山岳地帯境界、及び、領域成長技法といったアルゴリズムが、この地形モデルに関する基本操作として開発されている。動的航路選択のための視程グラフ・アプローチによるさらにもう1つの望ましい実施態様が、リアル・タイム計算要件を軽減するために採用された。このアプローチによれば、地形の部分視程グラフを設定することによって、探索空間のサイズが縮小され、航行空間のサイズとは関係なく、飛行経路の選択に影響を及ぼさない地形の細部が省かれる。
【0009】
航空機の飛行経路及び地形領域のトポロジを容易に決定することがいったん可能になると、いくつかの形態の航空機航法のCFIT警報機能が実現可能になる。さらに、それは、幾何学的計算を開始するために、地形データを保持するデータベースにアクセスすることを含む。オクト・ツリー地形モデルの多重及び可変分解能特性を利用することによって、地形データを基準として利用する一連のCFIT警報機能が容易に実施される。こうした機能には、地表接近警報、障害物キューイング、地形マスキング、地形透視イメージ、受動測距、リアル・タイム航路選択及び航路計画、気象表示オーバレイ、及び、途中通過地点オーバレイが含まれている。
【0010】
先行技術の計画アプローチでは、事前定義障害物モデルを利用している。さらに、DTEDのデータ検索数及び計算コストが、思わしくない。本発明の場合、危険ゾーンが、飛行計画の実行中に動的に変動する。さらに、オクト・ツリー地形のある層を利用して、オン・ライン操作能力が促進される。
【0011】
本発明の他の目的及び利点については、付属の図面に関連して示される下記の詳細な説明から明らかになるであろう。
【0012】
【発明の実施の形態】
1.地形モデル
イメージ処理の分野において、クォッド・ツリーは、2次元領域(2n×2nのバイナリ・アレイ・フォーマット)を再帰的に象限に再分割することによって、2次元領域を表すことが可能である。象限は、1または0の混合から構成される場合、さらに、象限に再分割され、象限が1または0(リーフ・ノードと呼ばれる)からだけ構成されるようになるまで、このプロセスが繰り返される。実際には、1(または0)の大形領域が、ツリーの単一象限またはノードによって表される。同様に、3次元物体は、2n×2n×2nのアレイがオクタントに再分割されるオクト・ツリーによって表すことが可能である。オクタントの要素が共通の場合、オクト・ツリーは終了する。さもなければ、そのオクタントをさらに詳細に表すため、さらに8つのサブオクタントが生成される。
【0013】
この望ましい実施態様の場合、オクト・ツリー構造の変形が採用されている。リーフ・ノードのサイズを表すため、第4のパラメータSが追加される。単一3Dコードは、その3次元座標及びサイズ情報によって地表区域を表すことが可能である。地表のピーク・ポイント(I、J、K)をノードの位置コードにマッピングする方法が、トリプレット(I、J、K)及びSを16進値としてビット・インターリーブすることによって形成される。この結果、各位置毎に、SビットがKビットに先行し、KビットがJビットに先行し、JビットがIビットに先行することになる。(I、J、K)及びSのインターリーブ後、位置コードは、数字集合{0、1、2、3、4、5、6、7、8、C}のうちの1つになる。数字「8」または「C」が位置コードに現れる回数によって、組み合わせられたノードのサイズ情報が得られる。
【0014】
図2の例の場合、ノードの4n-1番目のビット組み合わせ(すなわち、各数字の最初のビットの組み合わせ)が、値Iの2進表現に等しい。Jに対する(4n-1+1)番目のビット、Kに対する(4n-1+2)番目のビット、及び、(4n-1+3)番目のビットについて、これを繰り返すことによって、それぞれ、サイズ値Sが生じるが、ここで、n(n=1、2...)は、分解能パラメータである。ノードの4つの成分(I、J、K、S)は、完全に独立しているが、単一値によって表される。符号化及び復号化プロセスとも、このビット・インターリービング方式で、ビット単位演算を用いることによって実施可能である。
【0015】
地形オクト・ツリーにおいて用いられるアドレス指定方式は、前述のようにビット・インターリービングによって形成されるMorton番号付け順序である。2D位置コードは、3D位置コードのI、Jビットに対してモジュロ4演算を利用して得ることが可能であるが、ここで、Kビットは、0に割り当てられ、Sビットは不変のままにしておかれる。図2において、IJ平面におけるノード<00001473>16の射影は、<00001033>16であり、組み合わせノード<0000148c>16の場合、射影コードは<00001088>16になる。
【0016】
2.航行空間のモデル化
一般に、既存の経路計画方法は、2つの段階から構成される。第1の段階では、出発点と到着点の間の障害物を回避することになる、全ての可能性のある経路から構成された探索空間が生成される。探索空間の生成が済むと、第2の段階において、特定の制約条件を満たす経路を探索することになる。これらのアプローチは、一般に、航行空間(障害物、地形、及び、脅威)が静的であり、演繹的に十分に分かっているという仮定に基づくものである。
【0017】
先行技術による多くの飛行経路計画アルゴリズムでは、航行空間における経路の「コスト」に関する知識を利用し、経路の「コスト」を規定するある目的関数を最小にすることによって、最適経路を抽出する。これらのアルゴリズムは、「最短経路問題」の変形である。共通の戦略は、リアル・タイムの計算コストを低減するため、探索空間の事前処理を施すことである。事前処理アプローチは、2つのカテゴリ、すなわち、地形高度に基づいて探索空間のグラフを編成するカテゴリと、探索空間のグラフに事前計算コスト値を埋め込むカテゴリに分類することが可能である。本発明において記載する飛行経路計画アルゴリズムは、到着点までの飛行高度、飛行距離、及び、時間に関する制約をベースにしている。航空機には航行空間が分かるが、障害物は、運航上の制約条件に応じて変動し、従って、任務中にリアル・タイムで探査される。
【0018】
本発明において記載の飛行経路計画アルゴリズムは、航行空間の地形オクト・ツリー表現によって実施され、地形特徴(線形または多角形特徴)を表す他のデータ・フォーマットは用いられない。障害の集合は飛行高度に応じて劇的に変化するので、障害の静的多角形表現は、リアル・タイムの動的飛行経路計画には適さない。地形オクト・ツリーは、各要素がツリーのリーフ・ノードを表す、線形リストとして編成される。各ノードは、単一の整数として表され、グリッド・ファイルの同質の要素集合を表す。オクト・ツリーを用いることによって、地形データベースからの障害物の抽出が単純化される。
【0019】
オクト・ツリー地形モデルには、2次元(2D)情報と3次元(3D)情報の両方が含まれている。しかし、このツリー符号化方法によって、2Dクォッド・ツリー空間と3Dオクト・ツリー空間における対応するノードとの間における直接的な1対1の射影が可能になる。これによって、3D飛行経路をクォッド・ツリー空間で計算することが可能になるので、計算タスクがかなり単純化される。2D表現を利用すると、近接地点の位置検出、2地点間における経路セグメントの決定、地理的座標とノード・アドレス間における変換といったタスクも単純化される。
【0020】
3.中心経路計画アルゴリズム
3.1 障害物の抽出
3.1.1 障害物の探査
飛行高度を超えるスケーリングを施された高度値を備える地形オクト・ツリーのノードは、航空機がこれらのノードによって占められた地形領域に安全に侵入することができないという意味において、「危険ノード」として知られる。危険ノード・リストは、航行空間のノードを表したクォッド・ツリーの部分集合である。しかし、危険ノード・リストでは、航行空間における明示的位相情報(例えば、連結性または境界条件)が得られない。図3において、26のノードを含む危険領域が示されているが、順序付きリストとして編成されているためノード1または26が同じ連結領域に属するかどうかが明白ではない。さらに、危険ノードは、航行空間全体に「散乱」しているが、危険ノードのうちのほんのわずかなノードが特定の飛行経路を危うくするだけである。例えば、図4の場合、5つの連結危険領域が存在するが、到着点までの経路1の場合、可能性のある障害物は領域A及びCに制限される。
【0021】
現在の方向に関連した危険ノードは、障害物ノードと呼ばれ、航空機の航行空間における危険ゾーンのカバレッジを表す、位置コード集合として編成される。障害物の編成には、下記のステップが含まれる:
(1)高度しきい値に従って地形オクト・ツリーから危険ノード・リストが抽出される。地形は、例えば、20mのバンドといった、適合する垂直スケール・ファクタKによるバンドまたは層として編成される。オクト・ツリーの各ノードを調べて、そのK値(位置コードに埋め込まれた)がしきい値を超えるか否かが確認される。K値がしきい値未満のノードは無視することが可能である。結果として得られるリストには、航行空間における全ての潜在的危険ノードが納められている。
(2)「生成及びテスト」パラダイムを利用して、所定の出発点(S)と到着点(G)の間にある直接経路の衝突検査(または交差検出)を行うことによって、障害物ノード・リストを得られる。直接経路は、ポイントSとGの間の直線上におけるオクト・ツリー・ノードを確認するための、ポイントSとG間のラインである。ラインに沿ったポイントSから始まる各ポイントが、危険リーフ・ノードと照合される。ライン上のポイントが危険ノードと一致すると、危険リーフ・ノードが、後続の危険ゾーンの拡張に備えて、リストに記憶される。直接経路に沿ったあるポイントの2つ以上の成分が同じ障害物ノードと交差する場合もある。
(3)連結された危険ゾーンを成長させると、途中通過地点としての領域の頂点が位置決定される。危険ゾーンの拡張プロセスには、拡張されているリーフ・ノードに隣接した障害物リーフ・ノードを見つけることが必要になる。この拡張プロセスの主たる目的は、航行空間における危険ゾーンに対応する1組の途中通過地点を求めることにあり、これらの途中通過地点は、後で、地形との衝突を回避するため、可能性のある飛行経路の変更として利用される。
【0022】
3.1.2 危険ゾーンの拡張
4つの主方向におけるその近接ノードの位置コードを計算することによって、障害物リーフ・ノードが拡張される。この演算は、危険リーフ・ノード・リストに近接ノードのない境界ノードに達するまで再帰的に実施される。近接ノードのサイズは、現在「拡張中の」ノードのサイズとは異なる可能性があるが、ここで、2d×2dのノードのサイズは、2dであり、ノードのレベルはdと定義される。等しいサイズの近接ノードを求めて、危険ノード・リストの探索が行われる。等しいサイズの近接ノードがリスト中に見つからない場合、よりサイズの大きい近接ノードについて探索が繰り返され、このプロセスは、近接ノードが見つかるか、ルートに次ぐツリー・レベルに達するまで繰り返される。
【0023】
このプロセスが済んでも、まだ近接ノードが見つからない場合、より小さいサイズの近接ノードが存在するか、あるいは、そのノードが境界ノードということになる。ノード・リストにノードが見つからない場合、より高いレベルの組み合わせノードに含まれている可能性がある。2分探索手順の最後の比較ループにおいて用いられる射影コードを備えたノードは、実際には、照会ノードをカバーしているか、照会ノードによってカバーされている。この特徴を利用して、同じサイズの近接ノードの象限が存在するかどうかを判定することが可能である。テストを受けるノードの近接ノードによって、最後の比較ループで利用される位置コードがカバーされている場合、それ以上の探索が必要になるが、そうでなければ、現在の拡張ノードが境界ノードである。例えば、図3におけるノード21の拡張プロセスは、図5に示すように、「南」方向において境界に遭遇し、北及び東方向において障害物ノードと連結し、「西」方向において次のレベルまでの後続処理を必要とする。
【0024】
障害物の境界タイプは、それぞれ、北、東、南、及び、西の境界の辺に対応する追加コード1、2、4、及び、8を用いて符号化される。0は、ノードに境界上の辺が存在しないことを表している。図6には、危険ゾーン、及び、途中通過地点の可能性のある位置が示されている。例えば、境界コードが13のノードは、頂点ノードである。それは、北西と南西の対角線方向に2つの途中通過地点を備えている。途中通過地点は、対角線方向におけるその近接ノードの北西コーナの位置コードによって表される。途中通過地点リストへの付加が可能になる前に、途中通過地点が、危険ノード・リストのメンバでないこと、及び、途中通過地点リストに既に含まれていないことを確認する必要もある。
【0025】
さらに2つのアプローチを適用して、拡張ノードのサイズを縮小するか、または、より粗いレベルのノード近似を利用することが可能である。第1のアプローチは、より詳細な情報が必要とされる場合に実施される。それは、現在拡張されているノードを再分割し、各細分象限を個別に拡張することによって実現される。この場合、現在拡張されているノードは、境界ノードとして扱われ、その境界タイプが更新される。このプロセスは、近接ノードが見つかるか、または、プロセスが境界ノードに達するまで、再帰的に実施される。第2の方法の場合、地形オクト・ツリーの階層的特徴が利用される。現在拡張されているノードのサイズを縮小する代わりに、頂点数を減少させる(従って、視程グラフのサイズを縮小する)ため、等しいサイズの近接ノードの位置コードが境界ノードとして割り当てられ、拡張プロセスが終了する。これは、現在拡張されているノードの分解能レベルより低いノードを「切り捨てる」近似プロセスである。現在拡張されているノードの境界コードは、上述のように更新される。
【0026】
3.1.3 途中通過地点位置
近接ノードが突き止められる場合は必ず、それはその現在の方向において、さらなる拡張が必要とされるということを示しており、さもなければ、そのノードは境界ノードに遭遇している。4つの主方向を全て調べた後、障害物ノードの境界タイプが得られる。この境界タイプから、そのノードが障害物ノードであるか否かを判定するのは簡単である。拡張プロセスは、近接ノードから再帰的に続行され、同じ障害物ノードの反復調査を回避するため、障害物ノード・リストを利用して、拡張済みのノードが照会される。図7aには、危険ゾーンの拡張が示されている。この拡張プロセスにおいて、境界ノードが危険ゾーンの頂点であるか否かを判定するため、境界ノードの境界タイプが求められる。頂点ノードであれば、次に、図7bに示すように、途中通過地点が、危険ゾーンに隣接する「対角線方向」において生成される。
【0027】
拡張プロセスがSEEDリストの全てのメンバに適用された後、飛行経路の全体的な方向によって決まる、出発点と到着点間の直接飛行経路に沿った危険ゾーンが求められる。図8a〜dに、出発ノードと到着ノード間のさまざまな直接経路に沿った危険ノード及び対応する障害物領域を備えたゲーミング領域が示されている。危険ゾーンの実際の地形情報は、特定の地形オクト・ツリーから抽出され、1組の途中通過地点に変換される。次に、これらの途中通過地点を利用して、航行空間における視程グラフを作成し、最適経路が決定される。
【0028】
3.2 航行空間の変換
視程グラフの作成は、収集段階で得られる1組の途中通過地点に基づいて行われる。この1組の途中通過地点によって、航行空間における危険ゾーンに関する潜在的地図情報が得られる。アルゴリズムは、全てのポイント対(Wfrom、Wto)を検討することから構成されるが、ここで、Wfrom及びWtoは、開始点、到着点、または、中間の危険ゾーンの途中通過地点である。Wfrom及びWtoが、有効飛行経路セグメントの端点であるか否かを判定するため、直線Wfrom及びWtoの危険ゾーンについて、「衝突」検査が行われる。WfromとWto間のノードは、2つのポイントを結合するセグメントに交差が生じない場合に限り、視程グラフにおいてリンクで連結される。
【0029】
衝突検査の判定基準は、出発点と到着点間における直接経路の衝突に関する検査に用いられているものと同様である。1対の途中通過地点の検査は、衝突が検出されるとすぐに終了し、そうでなければ、テストはWtoに到達するまで続行される。途中通過地点対の可能性のある全ての組み合わせについてテストが済むと、その結果として、途中通過地点がグラフのノードをなし、途中通過地点によって形成される経路セグメントがグラフの弧をなす、視程グラフが得られる。図9には、一連の途中通過地点を経由して、出発点を到着点に結合する直線から構成される、いくつかの経路が存在する。
【0030】
利用される視程グラフ・アプローチは、障害物空間の視程グラフが多角形障害物リストから作成される、大部分の経路計画問題において利用されているものと同様である。しかし、下記の考慮事項は、地形オクト・ツリーをベースにした飛行経路計画アルゴリズムに固有のものである。
【0031】
危険ゾーンは、出発点と到着点の間の理想的な直接経路に沿って障害物ノードを収集することによって得られ、可能性のある障害物は、直接経路(または現在の方向)に近接したものに制限される。このアプローチは、航行空間における関連のない危険ノードは無視することが可能であり、従って、途中通過地点の数が最小限に抑えられるということを表している。途中通過地点は、危険領域の障害物の部分集合を表しているだけであるので、このプロセスによって、全航行空間の部分的視程グラフが得られる。図8a〜dには、部分的構成及びその視程グラフの例が示されている。
【0032】
衝突検査中、W*(W−1)/2の途中通過地点対が存在するが、ここで、Wは、出発点S及び到着点Gを含む途中通過地点数である。視程グラフを作成する時間複雑性は、W*(W−1)/2に比例する。どんな航行空間の場合にも、途中通過値点数Wは、頂点数nより少ないことは容易に見てとれる。さらに、Wの途中通過地点を含む視程グラフのサイズは、nの頂点の視程グラフのサイズよりも小さい。明らかに、視程グラフのサイズを縮小することによって、探索速度の大幅な改善が可能になる。
【0033】
3.3 飛行経路探索
視程グラフは、上のセクションで説明したように飛行経路セグメント・リストの形で表現される。経路計画問題は、出発ノードと到着ノードの間の視程グラフを探索する離散的問題に変換された。例えば、図9には、航行空間の経路セグメントを表す視程グラフが示されている。グラフには、出発点と到着点を含む、7つのノードが存在する。それは、到着ノードG及び他のノードが、その構成を明らかにするため、ツリーに2回以上現れる、ツリー構造として再構成される。
【0034】
例えば、深さ優先探索、幅優先探索、及び、ヒューリスティック探索を含む、いくつかの技法を利用して、グラフの経路が探索される。望ましい実施態様に記載の飛行経路計画アルゴリズムには、連結数を最少にするように制約されたヒューリスティック探索方法が組み込まれていた。探索中、到着地により近くなることを見込んで、現在位置からできるだけ遠い経路セグメントが選択される。一方、飛行経路の長さを最短にする方法には、連結を最少にするのとは逆の探索アプローチが必要になる。費用関数は、途中通過地点の追加効果を評価して、経路計画ルーチンにおいて、どの途中通過地点の組を拡張すべきかを判定することと定義される。
【0035】
真に最適な経路を見つけるには、徹底的な探索が必要であろう。しかし、経路を抽出する性能が劣化する可能性があるため、最適な経路は、リアル・タイムの飛行中の要件にとって不可欠なものではない場合もあり得る。視程グラフに多数のノードがある場合、徹底的なアプローチの計算負荷は法外なものとなり、A*法としても知られる、Dijkstraのアルゴリズムの変形に基づく、より効率の良いヒューリスティック探索法が採用された。
【0036】
4.リアル・タイム動的環境への適用
航空機の飛行経路は、飛行条件、及び、環境において変化する障害物に整合するようにリアル・タイムに修正する必要があると予測されるので、現在の障害物空間に基づいて視程グラフを再作成するため、飛行計画の変更毎に、地形データ・ベースにアクセスすることになる。この新たな飛行経路の再計画は、リアル・タイム航法の場合、数秒以内に完了しなければならないが、この時間間隔には、飛行経路計画の計算、及び、経路探索空間の構成も含まれる。
【0037】
一般に、リアル・タイム航法環境の場合、要求から数秒以内に、新たな飛行経路が必要になる。実際には、途中通過地点の抽出及び視程グラフの探索に要する時間量は、全経路計画プロセスにかかる時間と比べて、比較的少ない。提案されている経路計画アルゴリズムをリアル・タイムの動的環境に適用する戦略は、ランダムに生成された出発点と到着点を備える特定の地形にこのアルゴリズムを適用し、各段階で費やされる時間を測定することによる観測結果に基づくものである。これらの測定には、途中通過地点を生成する時間、視程グラフを作成する時間、地形オクト・ツリーのさまざまな分解能レベルで経路を見つける時間が含まれる。計算時間のこれらのオフ・ライン結果は、引き続き、所定の地形に関するリアル・タイム動的飛行経路計画アルゴリズムの「チューニング」のための基準として用いられる。
【0038】
航行空間の分解能を変更するため、クォッド・ツリーのピラミッドを利用して、航行空間及び危険ノードが表される。ピラミッドの層kは、層k+1における2×2のウィンドウに最大値関数を適用することによって得られる。しかし、ピラミッドのより上位の層では、ツリー・ノードを「丸める」結果、経路が曖昧になり、従って、その層では、経路が見つからない可能性がある。リアル・タイム用途では、精細な分解能層において大きい視程グラフを作成することによって生じるボトルネックの原因を回避することが望ましい。一方、有効経路を有効に隠す、より分解能の粗い層を回避することも重要である。適正な処理レベルの判定は、まず、事前定義レベルで途中経過地点を求め、視程グラフのサイズを推定し、それから、経路計画のため別の層にスイッチする必要があるか否かを判定することによって実施可能である。
【0039】
例えば、図10には、初期出発点が(255、101)で、到着点が(96、251)である飛行任務中に、到着地点を連続して変化させることによるリアル・タイム・シミュレーションが例示されている。400m/秒の大気速度が事前定義されており、飛行高度及び操作層は、ユーザによって対話的に設定される。飛行中、新たな飛行経路計画のために、新たな到着点(241、242)が与えられ、アルゴリズムは、5秒の制約条件に従って新たな出発点を(204、148)と予測する。この経路は、図10に示すのと同じ層及び飛行高度において発見される。異なる基線、スケーリング・ファクタ、時間制約条件、及び、飛行高度も適用される。
【0040】
DTEDソース・ファイルは、Center for Space and Remote Sensing Research,National Central University,Taiwan ROCによって提供される、デジタル地形モデル・データ(DTM)と呼ばれる1:50000のスケールの高さデータである。DTMファイルは、40メートルの水平グリッドの各交点における高さ値から構成されており、値は、20.48km四方のDTM「タイル」に関して、256Kの高さ値を含むSPOT大陸マップにおける等高線から数学的に補間されている。ソース・ファイルは、216×216グリッド・ポイントほどの大きさにすることが可能であるが、符号化プロセスを単純化するため、29×29グリッド・ポイントに制限された。
【0041】
上述のように、経路計画アルゴリズムは、リアル・タイムの制約条件を満たすため、ピラミッドのより粗い層において実施可能である。しかし、地形高度データは連続的に変動し、地形オクト・ツリー表現は地形に依存しているので、所定の飛行高度に関する障害物の位置及び連結性は、予測不能である。一般に、経路計画プロセスの実際の操作層は、最低の飛行高度によって決まり、ひいては途中通過地点数も決まる。飛行高度が低いと、多数の危険ノード及び障害物ノードが生じることになり、従って、途中通過地点数を特定の操作環境について事前定義された限界未満に保つため、より粗い操作層を採用することが可能である。リアル・タイム適用例は、計算システムの性能及び航空機の速度によって左右されるので、リアル・タイムの制約条件、計画のための許容可能時間、及び、プロセスの事前定義層の変更が可能である。
【0042】
5.地形の回避及び状況認識
5.1 動的障害物及び気象条件回避
本発明は、まわりの地形に従って警報を発生するだけではなく、あらかじめ、経路計画機能から得られる、飛行経路に沿った地形情報の提供も行う。新たな航路のオンライン・プログラミングが済むと、GPWS及びGCASの警報機能を容易に結合することが可能になる。障害物、山頂、気象条件(雷雨、風のシア、または、空域に生じる任意の気象状況)といった他のタイプの危険カバレッジ・エリアも、上述のところと同じやり方で、地形マップに重ね合わせる地形コード集合として表し、実施することができる。図11に実施態様例を示す。
【0043】
5.2 地形認識のための地形マップ及び地形マスキング
選択された飛行高度及び機首方位に関する、地形マップの生成、及び、危険ゾーン、山頂、及び、障害物の視野方向地形マスキングの計算には、同じ位置コード表現が用いられる。アクセス・アルゴリズムを利用して、地形モデルにおけるノードのパラメータが検索される。I、J、Kパラメータによって、ノードの平面位置及び高度が得られ、マッピング・テーブルからのさまざまなカラー・コードが、各高度バンドに割り当てられ、Sが、前記マスキング・エリアを形成する前記ノードのカバレッジ・エリアを表す。危険ゾーン、山頂、及び、障害物を表すノードの部分集合が、同質ノードによる衝突検査及び領域探索から得られる。
【0044】
5.3 地形モデルの透視イメージ
地形モデルにアクセスして、データを検索し、イメージを生成することを含む、地形モデルの透視イメージの生成方法が提供される。アクセス・アルゴリズムを用いて、地形モデルにおけるノードのパラメータが検索される。I、J、Kパラメータによって、ノードの平面位置及び高度が得られ、マッピング・テーブルからのさまざまなカラー・コードが、各高度バンドに割り当てられ、Sが、地形の前記透視イメージを形成するノードのカバレッジ・エリアを表す。地形モデルは、もとのDTEDファイルにアクセスせずに、直接入力データとして利用される。図12には、透視イメージの実施態様例が示されている。
【0045】
6.結論
先行技術による計画アプローチでは、事前定義障害物モデルが利用される。しかし、危険ゾーンの障害物領域は、飛行計画の実行中、飛行高度が変化する毎に変動する。さらに、先行技術によるDTEDアプローチの場合、データ検索数及び計算コストが思わしくない。リアル・タイム状況における最適な飛行計画及び航路の緊急変更は、標準的DTEDベース・システムにおけるアルゴリズムの複雑さが増すと、データ検索数及び計算コストによって制限される可能性がある。
【0046】
本発明では、オクト・ツリー地形に基づくCFIT警報のアルゴリズムが提示される。さまざまな分解能レベルで地形を表現するのは簡単である。オクト・ツリー構造は、地形参照タスクの効率の良い実施を可能にするのに不必要なデータの切り捨てまたは近似によって、より粗いレベルで、十分に正確な地形のモデル化を行う能力を備えている。本発明の望ましい実施態様では、オクト・ツリー地形モデルの特徴を利用して、地形の認識及び警報システムに関連した機能が先行技術のDTEDをベースにした方法よりも効率よく実施される。さらに、先行技術の事前飛行計画システムと比較すると、望ましい実施態様は、リアル・タイムの飛行経路計画能力を示す。
【0047】
事前計画状況またはリアル・タイム状況にあって、飛行中の環境における長距離の地球規模経路計画を行う場合、オクト・ツリー階層分解構造は、経路計画段階における過剰な地形細部を回避する。経路計画アルゴリズムは、オクト・ツリー地形モデルの階層的性質を利用して、オクト・ツリー地形の任意の層で操作可能である。さらに、経路計画アプローチでは、経路選択に影響せず、地形の細部を回避する航行空間の部分視程グラフを作成することによって、探索空間のサイズを縮小する。本発明において記載のオクト・ツリー地形・視程グラフ・アプローチは、リアル・タイム計算要件を満たすようになっている。
【0048】
CFIT警報に関連した機能及び障害物回避については、飛行経路計画と同じ方式を利用することが可能である。DTEDをオクト・ツリー地形に置き換えるか、または、オクト・ツリー地形の層を追加することによって、可能性のある衝突を検出して、警報を発生するための、または、回避のための新たな経路を求めるための、予測飛行経路と地形データベースとの比較を容易に実施することが可能になる。さらに、地形の認識及び表示をより効率の良いやり方で実施することが可能になる。
【0049】
本発明の例示的な実施態様について説明してきたが、この説明は、本発明の範囲を制限するものではなく、本発明は、さまざまな実施態様で実施することが可能である。例えば、リアル・タイム飛行経路計画アルゴリズムは、飛行制御用の飛行管理コンピュータ(FMC)に組み込むことが可能である。一方、符号化地形データベースと共に、リアル・タイム飛行経路計画から得られる飛行経路及び地形プロフィールによって、山岳地帯、及び、ビルディングや人工の障害物のある都市の飛行時に、航空機に対して、とりわけ一般的な飛行における前方監視能力が付与される。従って、この能力は、制御飛行地形突入警報、地表接近警報、及び、障害物回避に容易に拡張することが可能である。さらに、地形の認識及び表示は、CDTIに結合した特徴の1つとすることが可能である。
【0050】
地形データベースの観点からすると、限られたコストで、地形モデルは、独立型にすることもできるし、あるいは、先行技術のDTEDデータベースと併用したり、既存のDTEEタイプ・データベースに取って代わるようにさえしてもよい。軍事分野では、任務計画、地形の回避、地形追従、地形照合、レーダ及び脅威視野方向マスキング、視程間シェーディングの実現が可能である。海底表示、ソナー・カバレッジのような非飛行用途の場合、GSM基地局のカバレッジの推定も可能である。
【0051】
本発明は、望ましい実施態様、及び、例証となる図面に関連して例示し、解説してきたが、それによって制限されるとみなしてはならない。当該技術者であれば、本発明の範囲を逸脱することなく、どの特定の実施態様の内容に関しても可能なさまざまな修正、省略、及び、変更を思いつくことが可能性であろう。
【図面の簡単な説明】
【図1】先行技術のGPWSの略システム図である。
【図2】位置コードのビット・インターリービング及び2D、3D射影を示す図である。
【図3】この図の(a)、(b)は、危険ノードを備えた航行空間例を示す図である。
【図4】機首方位に関して可能性のある危険ゾーンを示す図である。
【図5】この図の(a)、(b)は、険ゾーン(危険ゾーンについては、図3を参照のこと)の拡張中に、危険ノード・リストの2分探索を利用して、境界ノードを判定する例を示す図である。
【図6】境界タイプと途中通過地点位置の組み合わせを示す図である。
【図7】危険ゾーンの拡張及び途中通過地点の導出を示す図である。
【図8】この図の(a)〜(d)は、異なる出発点及び到着点に関する危険ゾーンを示す図である。
【図9】視程グラフ及びそのツリー構造を示す図である。
【図10】リアル・タイムの飛行経路計画実施態様例を示す図である。
【図11】障害物回避の実施態様例を示す図である。
【図12】透視イメージ生成の実施態様例を示す図である。
【符号の説明】
1〜26 ノード
S 出発点
G 到着点
Claims (17)
- リアル・タイムで汎用航空機用の飛行経路の選択及び経路計画を実施する方法であって、
デジタル化地形高度データ(DTED)を利用して、地形モデルを生成するステップを含んでおり、
当該地形モードはノードのセットを含んでおり、
前記ノードのそれぞれに、4つのパラメータI、J、K、Sが含まれており、
4つのパラメータI、J、K、Sが、DTEDファイルの各高度ピーク・ポイントI、J、Kを対応するオクト・ツリーの3次元位置コードにマッピングすることによって得られ、
パラメータI、Jによって、平面位置の高度Kの2次元座標が定義され、パラメータI、J、Kによって、空間位置の3次元座標が定義され、
地形高度をバンドに分割する高度のスケーリング・ファクタが導入され、
パラメータKが、スケーリングを施された高度を表しており、
高度の等スケール値を有したオクト・ツリーのノードは合体されている対応するクォッド・ツリーの同一象限に発生し、
スケーリング・ファクタは、非線形とすることもできるし、あるいは、平均海面の代わりに、基線から始めることも可能であり、
パラメータSが、ノードのカバレッジ・エリアであり、ノードのサイズを表すために追加され、
前記4つのパラメータI、J、K、Sが、そのビット位置にインターリーブして、ノードの整数表現を形成するものであり、
本方法はさらに、この地形モデルを利用して、航行空間が得られるようにするステップと、
地形モデルにアクセスして、検索し、地形マップを生成するステップと、
航行空間における出発点と到着点を与えて、地形マップにおける直行飛行経路の地上航跡を求めるステップと、
地上航跡及び飛行高度に基づいて危険ゾーンを識別するステップと、
前記危険ゾーンを用いて、回避のための1組の途中通過地点を割り当てるステップと、
衝突のない経路セグメントの集合が含まれる、航行空間の視程グラフを作成するステップと、
飛行経路探索アルゴリズムによって出発点と到着点をリンクさせるステップと、
地形モデルから飛行経路の地形プロフィールを得るステップとを含む方法。 - 前記地形モデルが、オクト・ツリー地形であることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記地形モデルが、クォッド・ツリー及びオクト・ツリー構造であることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- それぞれのノードは整数で表示されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 各地形高度データが、その固有の対応ノードを備えていることを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記航行空間が、可能性のある飛行経路を割り当てるための領域として定義されることと、
前記航行空間において、地形高度データに対する3次元及び2次元操作が行えるように、オクト・ツリーとクォッド・ツリーが組み合わせられることと、
3次元位置コードからKビットを除去することによって、2次元位置コードを得ることが可能であることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記地形マップが、
アクセス・アルゴリズムを利用して、前記地形モデルにアクセスするステップと、
前記ノードのカバレッジ・エリアにアクセスするノード手段にアクセスするステップと、
検索アルゴリズムを利用して、前記地形モデルのノードのパラメータを検索するステップによって得られることと、
I、J、Kパラメータによって、ノードの平面位置及び高度が与えられ、マッピング・テーブルからのさまざまなカラー・コードが、各高度バンドに割り当てられることと、Sが、前記地形マップを形成するノードのカバレッジ・エリアを表すことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 地上航跡が、ノード・リストとして形成される直線分であることと、
危険ゾーンが、ノードの高度と飛行高度がかち合う衝突検査から得られたノード・リストであることと、
各無衝突経路セグメントが、ノード・リストとして形成される直線分であることと、
途中通過地点が2次元位置コードで表されることと、
視程グラフが、途中通過地点対間の各セグメントについて衝突検査を実施して、1組の無衝突経路セグメントを確認することによって作成されることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 航行空間における前記危険ゾーンの幾何学的領域の特徴のため、視程グラフに基づく経路探索アルゴリズムが用いられることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- リアルタイムで地形の認識のための地形マスキングを実施する方法であって、
デジタル化地形高度データ(DTED)を利用して、地形モデルを生成するステップと、
この地形モデルを利用して、航行空間を得るステップと、
地形モデルにアクセスして、検索し、地形マップを生成するステップと、
飛行経路の地上航跡及び飛行高度に基づいて、危険ゾーン、山頂、及び、障害物カバレッジ・エリアを識別するステップと、
視野方向地形マスキングを計算するステップと、を含む方法。 - 前記地形モデルに、それぞれ、整数で表される、1組のノードが含まれていることを特徴とする請求項10に記載の方法。
- 前記視野方向地形マスキングが、同じ位置コード表現を用いて、選択された飛行高度及び機首方位に関して視野方向地形マスキングを計算することと、
危険ゾーン、山頂、及び、障害物が、地形モデルのノードの部分集合を示しており、同質ノードによる衝突検査及び領域探索から得られること、を特徴とする請求項10に記載の方法。 - 前記ノードのそれぞれに、4つのパラメータI、J、K、Sが含まれることと、
4つのパラメータI、J、K、Sが、DTEDファイルの各高度ピーク・ポイントI、J、Kを対応するオクト・ツリーの3次元位置コードにマッピングすることによって得られることと、
パラメータI、Jによって、平面位置の高度Kの2次元座標が定義され、パラメータI、J、Kによって、空間位置の3次元座標が定義されることと、
地形高度をバンドに分割する高度のスケーリング・ファクタが導入されることと、
パラメータKが、スケーリングを施された高度を表すことと、
対応するクォッド・ツリーの同じ象限内に生じる、スケーリングを施された等しい高度値を備える前記オクト・ツリーのノードが、組み合わせられることと、
スケーリング・ファクタは、非線形とすることもできるし、あるいは、平均海面の代わりに、基線から始めることも可能であることと、
パラメータSが、ノードのカバレッジ・エリアであり、ノードのサイズを表すために追加されることと、
前記4つのパラメータI、J、K、Sが、そのビット位置にインターリーブして、ノードの整数表現を形成していることと、
各地形高度データが、その固有の対応ノードを備えていることを特徴とする請求項11に記載の方法。 - 地形モデルの透視イメージを生成する方法であって、
デジタル化地形高度データ(DTED)を利用して、地形モデルを生成するステップを含んでおり、
当該地形モードはノードのセットを有しており、
前記ノードのそれぞれに、4つのパラメータI、J、K、Sが含まれており、
4つのパラメータI、J、K、Sが、DTEDファイルの各高度ピーク・ポイントI、J、Kを対応するオクト・ツリーの3次元位置コードにマッピングすることによって得られ、
パラメータI、Jによって、平面位置の高度Kの2次元座標が定義され、パラメータI、J、Kによって、空間位置の3次元座標が定義され、
地形高度をバンドに分割する高度のスケーリング・ファクタが導入され、
パラメータKが、スケーリングを施された高度を表しており、
高度の等スケール値を有したオクト・ツリーのノードは合体されている対応するクォッド・ツリーの同一象限に発生し、
スケーリング・ファクタは、非線形とすることもできるし、あるいは、平均海面の代わりに、基線から始めることも可能であり、
パラメータSが、ノードのカバレッジ・エリアであり、ノードのサイズを表すために追加され、
前記4つのパラメータI、J、K、Sが、そのビット位置にインターリーブして、ノードの整数表現を形成するもりであり、
本方法はさらに、この地形モデルを利用して、航行空間を提供するステップと、
地形モデルにアクセスして、地形モデルからパラメータI、J、K、Sを検索し、透視イメージを生成するステップとを含む方法。 - それぞれのノードは整数で表されることを特徴とする請求項14に記載の方法。
- 各地形高度データが、その固有の対応ノードを備えていることを特徴とする請求項15に記載の方法。
- パラメータI、J、K、Sの前記アクセス及び検索ステップが、
もとのDTEDファイルにアクセスせずに、入力データとして直接地形モデルを利用することを含み、I、J、Kパラメータによって、ノードの平面位置及び高度が得られ、マッピング・テーブルからのそれぞれに異なるカラー・コードが、各高度バンドに割り当てられ、Sが、地形の前記透視イメージを形成するノードのカバレッジ・エリアを表すことを特徴とする請求項14に記載の方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP18472299A JP3738415B2 (ja) | 1999-06-30 | 1999-06-30 | 汎用航空機用の飛行経路計画、地形の回避、及び、状況認識システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP18472299A JP3738415B2 (ja) | 1999-06-30 | 1999-06-30 | 汎用航空機用の飛行経路計画、地形の回避、及び、状況認識システム |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2001033271A JP2001033271A (ja) | 2001-02-09 |
JP2001033271A5 JP2001033271A5 (ja) | 2005-08-04 |
JP3738415B2 true JP3738415B2 (ja) | 2006-01-25 |
Family
ID=16158232
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP18472299A Expired - Lifetime JP3738415B2 (ja) | 1999-06-30 | 1999-06-30 | 汎用航空機用の飛行経路計画、地形の回避、及び、状況認識システム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3738415B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107943101A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-04-20 | 王俊梅 | 一种无人机选择干扰背景进行飞行的方法 |
Families Citing this family (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6289277B1 (en) * | 1999-10-07 | 2001-09-11 | Honeywell International Inc. | Interfaces for planning vehicle routes |
JP2001183161A (ja) * | 2001-03-02 | 2001-07-06 | Hokkaido Broadcasting Co Ltd | ヘリコプター用フライトナビゲーター |
FR2826720B1 (fr) * | 2001-06-29 | 2003-09-05 | Thales Sa | Procede de synthese d'une image cartographique |
JP2010033349A (ja) * | 2008-07-29 | 2010-02-12 | Toshiba Corp | 接触点算出方法およびプログラム |
FR2947370B1 (fr) | 2009-06-26 | 2011-11-25 | Eurocopter France | Procede d'aide au pilotage a basse altitude |
JP5494815B2 (ja) * | 2010-10-07 | 2014-05-21 | トヨタ自動車株式会社 | 飛行体設計方法、安全マップ生成装置および飛行体制御装置 |
JP5926637B2 (ja) * | 2012-07-10 | 2016-05-25 | 富士重工業株式会社 | 回避経路導出装置、回避経路導出プログラム、および、回避経路導出方法 |
WO2016049906A1 (zh) * | 2014-09-30 | 2016-04-07 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 一种飞行指示方法、装置及飞行器 |
EP3127818A1 (en) | 2015-08-06 | 2017-02-08 | Mitsubishi Aircraft Corporation | Computer system for determining approach of aircraft and aircraft |
JP6683444B2 (ja) | 2015-08-06 | 2020-04-22 | 三菱航空機株式会社 | 航空機のアプローチを判定するコンピュータシステムおよび航空機 |
JP6962775B2 (ja) * | 2017-10-24 | 2021-11-05 | エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドSz Dji Technology Co., Ltd | 情報処理装置、空撮経路生成方法、プログラム、及び記録媒体 |
CN112083734B (zh) * | 2019-06-12 | 2024-03-05 | 中国民航大学 | 一种利用概率天气预报的集合飞行路径规划方法 |
CN110296704A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-10-01 | 智慧航海(青岛)科技有限公司 | 一种基于可视图建模的航迹规划方法 |
CN111024092B (zh) * | 2019-12-31 | 2020-10-30 | 西南交通大学 | 一种多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法 |
CN113359811A (zh) * | 2020-03-04 | 2021-09-07 | 贾敏忠 | 无人机的物流运营任务规划管理系统及其方法 |
KR102400618B1 (ko) * | 2020-09-07 | 2022-05-20 | 국방과학연구소 | 위험 관리 지도 생성 방법 및 그 장치 |
CN113485419B (zh) * | 2021-07-01 | 2024-05-03 | 广东省建筑工程监理有限公司 | 一种用于土壤污染边界勘测的无人机初始航迹规划方法 |
CN116540763B (zh) * | 2023-07-04 | 2023-09-08 | 天之翼(苏州)科技有限公司 | 一种无人机飞行姿态的智能监测管理方法及系统 |
CN117250986A (zh) * | 2023-10-10 | 2023-12-19 | 广东昊一航空科技有限公司 | 一种基于计算机的无人机方阵控制方法 |
-
1999
- 1999-06-30 JP JP18472299A patent/JP3738415B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107943101A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-04-20 | 王俊梅 | 一种无人机选择干扰背景进行飞行的方法 |
CN107943101B (zh) * | 2017-12-13 | 2020-11-03 | 徐州融创达电子科技有限公司 | 一种无人机选择干扰背景进行飞行的方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2001033271A (ja) | 2001-02-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP3738415B2 (ja) | 汎用航空機用の飛行経路計画、地形の回避、及び、状況認識システム | |
US6317690B1 (en) | Path planning, terrain avoidance and situation awareness system for general aviation | |
EP1065470A1 (en) | A path planning, terrain avoidance and situation awareness system for general aviation | |
EP2927709B1 (en) | Identifying and tracking convective weather cells | |
US6862501B2 (en) | Method for producing 3D perspective view avionics terrain displays | |
EP1573269B1 (en) | A method and system for processing and analyzing digital terrain data | |
US20040059473A1 (en) | Situation dependent lateral terrain maps for avionics displays | |
JP2003510675A (ja) | 飛行プラン等の危険検出システム | |
WO2020257364A1 (en) | Nearest neighbor search using compressed octrees representing high definition maps for autonomous vehicles | |
US9389082B2 (en) | System and method for automatic generation of aerodrome surface movement models | |
CN1105954C (zh) | 用于通用航空的路径规划、地形回避及飞航环境警觉系统 | |
JP2001033271A5 (ja) | ||
CN114175099A (zh) | 使用基于距离的修剪的四叉树地形数据压缩 | |
CN113592891A (zh) | 无人车可通行域分析方法及导航栅格地图制作方法 | |
Wu et al. | A Non-rigid hierarchical discrete grid structure and its application to UAVs conflict detection and path planning | |
Fulton | Airspace design: towards a rigorous specification of conflict complexity based on computational geometry | |
Tse et al. | 3D city modelling from LIDAR data | |
Hošková-Mayerová et al. | Spatial database quality and the potential uncertainty sources | |
KR20190004983A (ko) | 무인비행체의 안전 운항을 위한 디지털 무빙 맵 서비스 제공 방법 및 장치 | |
US6208939B1 (en) | Topography information data processing method and apparatus based on manifold corresponding thereto | |
Schafhitzel et al. | Increasing situational awareness in DVE with advanced synthetic vision | |
KR102012362B1 (ko) | 무인비행체의 안전 운항을 위한 디지털 무빙 맵 생성 방법 및 장치 | |
Sharma et al. | Map matching algorithm: Trajectory and sequential map analysis on road network | |
Gehrung et al. | A representation of MLS data as a basis for terrain navigability analysis and sensor deployment planning | |
Wang | Semi-automated generation of high-accuracy digital terrain models along roads using mobile laser scanning data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20041228 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20050104 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20050331 |
|
A602 | Written permission of extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602 Effective date: 20050407 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20050629 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20050926 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20051020 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 3738415 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091111 Year of fee payment: 4 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101111 Year of fee payment: 5 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101111 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111111 Year of fee payment: 6 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111111 Year of fee payment: 6 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121111 Year of fee payment: 7 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131111 Year of fee payment: 8 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
EXPY | Cancellation because of completion of term |