JP6396214B2 - 符号化ローカライゼーションシステム、方法および装置 - Google Patents

符号化ローカライゼーションシステム、方法および装置 Download PDF

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Description

（関連出願への相互参照）
本出願は、２０１２年１月３日に出願された、「ＡＮＧＵＬＡＲ ＣＯＤＩＮＧ ＦＯＲ ３Ｄ ＯＢＪＥＣＴ ＬＯＣＡＬＩＺＡＴＩＯＮ」という題名の米国仮出願第６１／６３１，３８９号、２０１２年２月２９日に出願された、「ＡＮＧＵＬＡＲ ＣＯＤＩＮＧ ＦＯＲ ３Ｄ ＯＢＪＥＣＴ ＬＯＣＡＬＩＺＡＴＩＯＮ」という題名の米国仮出願第６１／６３４，４２１号、２０１２年３月８日に出願された、「ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤＳ ＦＯＲ ＭＯＴＩＬＩＴＹ ＡＮＤ ＭＯＴＩＯＮ ＯＢＳＥＲＶＡＴＩＯＮ ＡＮＤ ＤＩＳＣＲＩＭＩＮＡＴＩＯＮ」という題名の米国仮出願第６１／６３４，９３６号、２０１２年３月２３日に出願された、「ＡＮＧＵＬＡＲ ＣＯＤＩＮＧ ＦＯＲ ３Ｄ ＯＢＪＥＣＴ ＬＯＣＡＬＩＺＡＴＩＯＮ」という題名の米国仮出願第６１／６８５，８６６号、２０１２年４月１１日に出願された、「ＡＮＧＵＬＡＲ ＣＯＤＩＮＧ ＦＯＲ ３Ｄ ＯＢＪＥＣＴ ＬＯＣＡＬＩＺＡＴＩＯＮ」という題名の米国仮出願第６１／６８６，７２８号、２０１２年５月３日に出願された、「ＡＮＧＵＬＡＲ ＣＯＤＩＮＧ ＦＯＲ ３Ｄ ＯＢＪＥＣＴ ＬＯＣＡＬＩＺＡＴＩＯＮ」という題名の米国仮出願第６１／６８７，８８５号、２０１２年６月５日に出願された、「ＡＮＧＵＬＡＲ ＣＯＤＩＮＧ ＦＯＲ ３Ｄ ＯＢＪＥＣＴ ＬＯＣＡＬＩＺＡＴＩＯＮ ＡＮＤ ＭＯＴＩＯＮ ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ」という題名の米国仮出願第６１／６５５，７４０号、２０１２年７月１８日に出願された、「ＡＮＧＵＬＡＲ ＣＯＤＩＮＧ ＦＯＲ ３Ｄ ＯＢＪＥＣＴ ＬＯＣＡＬＩＺＡＴＩＯＮ」という題名の米国仮出願第６１／６７３，０９８号、２０１２年８月２３日に出願された、「ＡＮＧＵＬＡＲ ＣＯＤＩＮＧ ＦＯＲ ３Ｄ ＯＢＪＥＣＴ ＬＯＣＡＬＩＺＡＴＩＯＮ」という題名の米国仮出願第６１／６９２，５４０号、２０１２年１０月３１日に出願された、「ＰＯＬＡＲＩＺＡＴＩＯＮ ＣＯＤＩＮＧ」という題名の米国仮出願第６１／７２０，５５０号、および、２０１２年１１月２１日に出願された、「ＰＯＬＡＲＩＺＡＴＩＯＮ ＣＯＤＩＮＧ」という題名の米国仮出願第６１／７２９，０４５号に対して優先権を主張する。上記の識別された特許出願の全ては、その全体として参照することによって本願明細書において援用される。
（米国政府の権利）
本発明は、米国陸軍のＵＣＳＤ ＰＯ ＃ １０３２０８４８により付与された規約番号Ｗ９１１ＮＦ−１１−Ｃ−０２１０のもとの米国政府支援によってなされた。政府は、本発明に特定の権利を有する。
（背景）
オブジェクトの３Ｄ位置および配向を推定および検出することは、古典的な課題である。多数の従来技術のシステムには、達成可能なサイズ、重量、および電力、オブジェクト３Ｄローカライゼーションおよび配向の費用および精度に悪影響を及ぼす問題がある。
３Ｄローカライゼーションを行う、図１（上側の図面）に示される従来技術の光学デジタル結像システムに関する基本的な問題は、分解能画像感知ピクセルの空間的密度に関係することであり、具体的には、固定システム幾何学形状を伴うピクセルが、より高い精度を制限する。一般的な従来技術の結像システムでは、レンズがその最大直径にあるとき、特定のサイズのピクセルに対してレンズの後ろで形成される画像サイズは、最大値であり、別の言い方をすれば、画像面における空間帯域幅積（ＳＢＰ）は、最大値である。より小さい直径のレンズを用いるが、一定の周辺光線角またはＦ／＃を用いると、より小さい画像が捕捉され、システムのＳＢＰが低減される。しかし、レンズ直径が減少するにつれて、画像サイズが非常に小さくなるため、一般的な場面にとって、全てのオブジェクト情報が十分な詳細で捕捉されない。
同様に、図１（上側の図面）に示されるような従来技術の測定システムでは、センサ間の基線Ｂが、ＳＰＢ、したがって、システム１００内のオブジェクト１０５のｘ、ｙ、ｚ値を推定する精度を判定する。それぞれ、焦点距離ｆａおよびｆｂを伴う光学部１１０ａおよび１１０ｂは、それぞれのセンサ１２０ａおよび１２０ｂ上の光軸から、それぞれ、距離ｙａおよびｙｂを置いて、オブジェクト１０５の画像を形成する。距離ｙａおよびｙｂの推定値は、ｙ位置を判定し、ｆａ／ｙａおよびｆｂ／ｙｂの比は、範囲を判定し、したがって、センサ１２０ａおよび１２０ｂにおけるより高密度のサンプリングは、推定の精度を増加させるが、より大きいサイズ、重量、および電力を犠牲にする。
図１の上側の図面に示される立体結像システムの２つの要素のように、従来技術のレーダシステム（図１の下側の図面参照）もまた、３Ｄ空間内のオブジェクトを検出するために検出器のアレイを使用する。レーダシステムは、未知の雑音および騒音の存在下で３Ｄ空間内の標的を検出／限局／拒絶等するために、多要素アンテナアレイの各要素にわたって符号化する。アンテナ要素の数は、ＳＮＲを通すことを除いて、潜在的な角度推定正確性を理論的に制限しない。
図１のレーダシステム（下側の図面）と図１の光学システム（上側の図面）との間の主な差異は、アンテナ１０２ａ、１０２ｂから１０２ｎを用いて、典型的なレーダ波長を時間的に一貫してサンプリングできるという事実に関係する。レーダシステムでは、アンテナ要素は、各要素からの電磁場パターンが重複するように配列される。数学的重量１０４ａ、１０４ｂから１０４ｎは、アレイ要素またはチャネルにわたって適用され、次いで、二乗出力信号１０７を判定するように合計される１０６。フーリエ係数等の重量は、決定的であり得るか、または自己回帰（ＡＲ）モデリングで使用される等、サンプリングされたデータの関数であり得、信号振幅およびオブジェクト角の両方を表すことができる、図１の複合単位円１０８上の表現を有することができる。
（発明の概要）
各要素またはチャネルからの電磁場パターンが重複するように、要素の光学アレイがレーダシステムとより同様に配列される、従来技術のローカライゼーション結像システムの制限が、本明細書で開示されるように改良される。数学的重量もまた、本明細書の以下で説明される符号化ローカライゼーション光学部または特殊符号化ローカライゼーションセンサの実施形態を通して、アレイにわたって適用されてもよい。復号は、所望される情報を提供し、光学結合システムが、従来のインコヒーレント立体様結像システム（図１）よりも性能、サイズ、重量、および電力が優れた様式でローカライゼーションタスクを行うことを可能にする。上記の従来技術で識別される問題とは対照的に、本明細書の以下で開示される符号化ローカライゼーションシステムを用いると、空間および角分解能は、実際の画像ピクセルの空間分解能によってではなく、信号対雑音比によって判定可能である。分解能およびピクセル密度またはサンプリングを分断することにより、サイズ、重量、費用、および電力を削減し、その上、ローカライゼーション、配向、および画像形成を行う、光学システムを提供する。
実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、ローカライゼーション精度が、光学部、コード、およびセンサのうちの少なくとも２つの共同設計に関係する、光学部、コード、センサ、およびプロセッサを含んでもよい。
実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、各サンプルが一意的なコードで符号化される、遠隔オブジェクトのＮ個のサンプルを形成する。
実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、同一の遠隔オブジェクトをサンプリングするチャネル間の相互情報が符号化しないことと比較して削減されるように設計される。
実施形態では、チャネルは、画像、開口、波長、偏光、および視野のうちの少なくとも１つから成る。
実施形態では、複数の測定値が正弦関数を採用する、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、不偏コードが合計してゼロになる、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、Ｎ個の測定値が空間的位置の関数として測定ベクトルを形成する、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、Ｎ個の測定値が空間的位置の関数として規模および位相を伴って測定ベクトルを形成する、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、不偏コードが直交セットを形成する、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、結像システムのサンプリングされたＰＳＦが空間変異型である、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、測定されたサンプルが航空画像のサブピクセル変化の関数として変化する、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、測定ベクトルが、オブジェクトならびに配向および／また配置を検出するように記憶または推定されたオブジェクトベクトルと比較される、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、測定ベクトルが、オブジェクトパラメータを推定するためにオブジェクトの数学的モデルとともに使用される、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、測定が、空間、時間、スペクトル、および／または偏光領域のうちの少なくとも１つで行われる、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、測定が、空間、時間、スペクトル、および／または偏光領域のうちの少なくとも２つで行われる、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、遠隔オブジェクトの複数の測定が、時間、スペクトル、空間、および偏光領域の少なくとも１つの領域で同時に行われる、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、遠隔オブジェクトの複数の測定が、時間、スペクトル、空間、および偏光領域の少なくとも２つの領域で同時に行われる、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、測定が可視波長で行われる、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、測定がＩＲ波長で行われる、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、Ｎ個の測定値が不偏であるように構成される、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、雑音がない場合にＮ個の測定値の二乗の合計が一定であるように、Ｎ個の測定値が設計される、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、空間的ローカライゼーションにおける不確実性が検出器ピクセルの面積より小さい、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、光学部が、ＦＯＶおよびローカライゼーションの不確実性と比較して必要とされるメモリ記憶を低減させる、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、光学部およびデータ依存性信号処理が、古典的な結像システムと比較して、貯蔵されるデータの量を削減する、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、複数のシステムが配向および３Ｄローカライゼーションのうちの少なくとも１つに使用される、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、複数のシステムが配向および３Ｄ位置のうちの少なくとも１つの変化を推定するために使用される、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、配向および位置の推定または検出された変化がピクセル間隔より細かい、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、相補的測定ベクトルが配向および３Ｄ位置のうちの少なくとも１つの変化を推定するために使用される、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、検出器ピクセルの空間周波数限界を超えるフーリエ成分を表す測定ベクトルを提供する。
実施形態では、単一ピクセルセンサおよび複数の測定値が、空間的に変位したシステムを通して形成される、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、単一ピクセルセンサおよび複数の測定値が、時間的に変位したシステムを通して形成される、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、符号化が空間的および時間的の両方である、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、相補的チャネルが全体的な光学システムの長さを短縮するために選択される、符号化ローカライゼーションシステムである。
実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、測定値の総数に対応する分解能で最終画像を形成するように、デジタル処理で組み合わせられる相補的測定値を提供する。
実施形態では、検出器ピクセル間隔と比較して高い精度で、長距離写真点測定を行うための方法および装置が提供される。
実施形態では、コンテキスト依存性データ削減および記憶のための方法および装置が提供される。
実施形態では、ピクセルの数と比較して高い精度での相対的オブジェクト位置推定のための方法および装置が提供される。
実施形態では、絶対配向推定のための方法および装置が提供される。
実施形態では、絶対３Ｄ位置推定のための方法および装置が提供される。
実施形態では、既知の点から新しい点への位置および配向参照情報のうちの少なくとも１つの移送のための方法および装置が提供される。
実施形態では、高速道路情報のデータ収集およびデータ削減のための方法および装置が提供される。
実施形態では、機械制御用の配向および３Ｄ位置推定のための方法および装置が提供される。
実施形態では、改良が、位置付けのための配向および３Ｄ位置推定に提供される。
実施形態では、屋内用途のために配向および３Ｄ位置推定のうちの少なくとも１つを行うための方法および装置が提供される。
実施形態では、信頼性がないＧＰＳ受信範囲を伴う用途のために配向および３Ｄ位置推定のうちの少なくとも１つを行うための方法および装置が提供される。
実施形態では、モデル構築プロセスへの入力のために遠隔オブジェクト配向および３Ｄ位置推定のうちの少なくとも１つを行うための方法および装置が提供される。
実施形態では、２つのピクセルセンサについて、オブジェクトまでの角度の尺度が、視野内のオブジェクトの数を数えるために使用される。
実施形態では、２つのピクセルセンサについて、複数のセンサからの角度の尺度が、複合視野内のオブジェクトの数を数えるために使用される。
実施形態では、各チャネルを異なって符号化することによって、情報の１つより多くの従来技術のピクセルを捕捉することができる。
実施形態では、範囲の関数として各チャネルを符号化することによって、非無限にオブジェクトについて集束を達成することができる。
実施形態では、範囲の関数として各チャネルを符号化することによって、拡張被写界画像深度を達成することができる。
実施形態では、範囲の関数として各チャネルを符号化することによって、画像内の点の範囲の推定値を達成することができる。
実施形態では、光学運動ユニットが、ナビゲーションのためのデッドレコニングを提供する。
実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、複数の検出器上に少なくとも１つのオブジェクトを協調的に結像するように配列される複数の光学チャネルを含む。光学チャネルのそれぞれは、それを通過する電磁エネルギーを光学的に修正するローカライゼーションコードを含み、各ローカライゼーションコードは、他の光学チャネル内の任意の他のローカライゼーションコードとは異なる。検出器からの出力デジタル画像は、オブジェクトの位置が、検出器の幾何学形状のみによって判定されるよりも正確に判定されるように、該検出器上の該オブジェクトのサブピクセルローカライゼーションを判定するよう処理可能である。
実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、複数のピクセル上に部分的偏光データを協調的に結像するように配列される複数の光学チャネルを含む。光学チャネルのそれぞれは、それを通過する電磁エネルギーを一意的に偏光する偏光コードを含み、各偏光コードは、他の光学チャネル内の任意の他の偏光コードとは異なる。検出器からの出力されたデジタル画像は、システムのユーザのための偏光パターンを判定するように処理可能である。
実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、複数のピクセル上に移動場面を協調的に結像するように配列される複数の光学チャネルを含む。光学チャネルのそれぞれは、場面の運動においてその２次元変化を一意的に判定する。剛体モデルが、位置および配向の全体的変化を物理的運動に制約するように、チャネルからの出力を連結する。処理サブシステムが、各チャネルからのデータを全体的運動ベクトルに分解する。
実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、複数の符号化ローカライゼーションチャネルを含み、本システムは、ローカライゼーションコードを伴わない光学システムより多くのフィッシャー情報を有する。
実施形態では、光学データを限局する方法は、各光学チャネルへのローカライゼーションコードを一意的に実装しながら、複数の検出器上に少なくとも１つのオブジェクトを協調的に結像するステップと、オブジェクトの位置が、検出器の幾何学形状のみによって判定されるよりも正確に判定されるように、該検出器上の該オブジェクトのサブピクセルローカライゼーションを判定するように検出器からの出力デジタル画像を処理するステップとを含む。
本明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
（項目１）
符号化ローカライゼーションシステムであって、
前記システムは、複数の検出器上に少なくとも１つのオブジェクトを協調的に結像するように配列された複数の光学チャネルを備え、
前記検出器からの出力デジタル画像が、前記検出器上の前記オブジェクトのサブピクセルローカライゼーションを判定するよう処理可能であるように、および前記オブジェクトの位置が、検出器の幾何学形状のみによって判定されるよりも正確に判定されるように、前記光学チャネルのそれぞれは、各光学チャネルを通過する電磁エネルギーを光学的に修正するローカライゼーションコードを有し、各ローカライゼーションコードは、他の光学チャネル内の任意の他のローカライゼーションコードとは異なる、システム。
（項目２）
前記ローカライゼーションコードは、前記画像または前記オブジェクトの空間的位置の関数として変化し、強度スクリーン、波長、位相スクリーン、マスク、開口パターン、および偏光感受性材料のうちの１つから成る、項目１に記載のシステム。
（項目３）
前記ローカライゼーションコードは、周波数空間を占有する強度コード構造を備え、前記周波数空間は、オブジェクト周波数スペクトルに対応し、ピクセルの周期性以上である周期性を有する、項目１に記載のシステム。
（項目４）
前記強度コード構造は、ナイキストより大きい空間周波数をサンプリングする、項目３に記載のシステム。
（項目５）
強度コード構造サンプリングは、ナイキストより２倍大きいまたは３倍大きいのうちの少なくとも１つである、項目４に記載のシステム。
（項目６）
前記ローカライゼーションコードのための２Ｄコードの合計は、定数である、項目１に記載のシステム。
（項目７）
前記チャネルのうちの１つには、ローカライゼーションコードがなく、全検出器における電磁エネルギーの平均値を測定する、項目１に記載のシステム。
（項目８）
複数のアルゴリズムを有する処理サブシステムをさらに備え、前記処理サブシステムは、前記デジタル画像を処理し、前記オブジェクトのローカライゼーション情報を提供するように構成されている、項目１に記載のシステム。
（項目９）
前記処理は、測定されたオブジェクトデータの差の合計を含む、項目８に記載のシステム。
（項目１０）
前記検出器の空間周波数限界を超える画像を再構築するように、前記測定されたオブジェクトデータを処理することをさらに含む、項目９に記載のシステム。
（項目１１）
前記処理は、前記測定されたオブジェクトデータへの範囲推定値を生じる、項目９に記載のシステム。
（項目１２）
前記処理は、空間的に変化する、項目８に記載のシステム。
（項目１３）
第２の複数の検出器上に少なくとも前記オブジェクトを協調的に結像するように配列された複数の第２の光学チャネルをさらに備え、
前記第２の検出器からの出力第２のデジタル画像が、前記検出器上の前記オブジェクトのサブピクセルローカライゼーションを判定するよう処理可能であるように、および前記オブジェクトの位置が、第２の検出器の幾何学形状のみによって判定されるよりも正確に判定され、前記第１および第２のデジタル画像からのデータが、前記オブジェクトへの範囲を判定するよう処理可能であるように、前記第２の光学チャネルのそれぞれは、各光学チャネルを通過する電磁エネルギーを光学的に修正するローカライゼーションコードを有し、各ローカライゼーションコードは、他の全ての光学チャネル内の任意の他のローカライゼーションコードとは異なる、項目１に記載のシステム。
（項目１４）
前記複数のチャネルは、検出器の単一のアレイに搭載されている、項目１に記載のシステム。
（項目１５）
符号化ローカライゼーション偏光測定システムであって、
前記偏光測定システムは、複数のピクセル上に部分的偏光データを協調的に結像するように配列された複数の光学チャネルを備え、
前記検出器からの出力デジタル画像が、前記システムのユーザに対して偏光パターンを判定するよう処理可能であるように、前記光学チャネルのそれぞれは、各光学チャネルを通過する電磁エネルギーを一意的に偏光する偏光コードを有し、各偏光コードは、他の光学チャネル内の任意の他の偏光コードとは異なる、偏光測定システム。
（項目１６）
前記部分偏光データは、空を含み、前記出力デジタル画像は、前記空の偏光パターンをサンプリングする、項目１５に記載の偏光測定システム。
（項目１７）
複数のアルゴリズムを有する処理サブシステムをさらに備え、前記処理サブシステムは、前記デジタル画像を処理し、コンパス向首方向を提供するように構成されている、項目１５に記載の偏光測定システム。
（項目１８）
前記処理サブシステムは、データがモデルに合致するかどうかを検出する、項目１７に記載の偏光測定システム。
（項目１９）
前記処理サブシステムは、フーリエ処理および目的とする正弦を伴う内積のうちの少なくとも１つを含む、項目１７に記載の偏光測定システム。
（項目２０）
前記処理サブシステムは、信号バイアスを最小限化し、信号振幅を最大限化するように露出を調整する、項目１７に記載の偏光測定システム。
（項目２１）
前記処理サブシステムは、部分偏光ＳＮＲを最大限化するように露出を調整する、項目１７に記載の偏光測定システム。
（項目２２）
前記処理サブシステムは、空間的に変化する様式で前記デジタル画像を処理する、項目１７に記載の偏光測定システム。
（項目２３）
前記コンパス向首方向は、（ａ）向首方向を安定させるようにフィードバックとして車両で使用可能であり、（ｂ）向首方向を判定するように局所磁場に影響を及ぼす重機で使用可能である、項目１７に記載の偏光測定システム。
（項目２４）
前記処理サブシステムは、移動オブジェクトの検出を可能にするように、複数の偏光を時間的にサンプリングし、前記時間的にサンプリングすることなしに、前記移動オブジェクトの検出は、コントラストがほとんどまたは全くない、項目１５に記載の偏光測定システム。
（項目２５）
符号化ローカライゼーションナビゲーションシステムであって、前記システムは、
複数のピクセル上に移動場面を協調的に結像するように配列された複数の光学チャネルであって、前記光学チャネルのそれぞれは、前記場面の運動において２次元変化を一意的に判定する、複数の光学チャネルと、
位置および配向の全体的変化を物理的運動に制約するように前記チャネルからの出力を連結する剛体モデルと、
各チャネルからのデータを全体的運動ベクトルに分解するための処理サブシステムと
を備える、システム。
（項目２６）
前記光学チャネルは、指し示す方向、角度、配向、倍率、および時間のうちの少なくとも１つにおいて非平行測定値を提供する、項目２５に記載のシステム。
（項目２７）
前記光学チャネルは、部分的に重複する光学視野を有するように配列されている、項目２５に記載のシステム。
（項目２８）
前記光学チャネルは、重複を伴わない接線光学視野を有するように配列されている、項目２５に記載のシステム。
（項目２９）
前記処理サブシステムは、範囲推定値を生成するように、少なくとも２つのチャネルからの変位推定値を比較する、項目２５に記載のシステム。
（項目３０）
前記範囲推定値は、重力および慣性ベースの慣性ナビゲーションシステムに取って代わるように車両で使用可能である、項目２９に記載のシステム。
（項目３１）
複数の符号化ローカライゼーションチャネルを備える符号化ローカライゼーションシステムであって、前記システムは、ローカライゼーションコードを伴わない光学システムより多くのフィッシャー情報を有する、符号化ローカライゼーションシステム。
（項目３２）
光学データを限局する方法であって、前記方法は、
各光学チャネルにローカライゼーションコードを一意的に実装しながら、複数の検出器上に少なくとも１つのオブジェクトを協調的に結像することと、
前記オブジェクトの位置が、検出器の幾何学形状のみによって判定されるよりも正確に判定されるように、前記検出器上の前記オブジェクトのサブピクセルローカライゼーションを判定するように前記検出器からの出力デジタル画像を処理することと
を含む、方法。
（項目３３）
偏光ローカライゼーションの方法であって、前記方法は、
各光学チャネルにローカライゼーションコードを一意的に実装しながら、複数の検出器上に部分的偏光データを協調的に結像することと、
前記システムのユーザに対して偏光パターンを判定するように、前記検出器からのデジタル画像を処理することと
を含む、方法。
（項目３４）
協調的に結像することは、空を結像することを含み、前記デジタル画像の処理は、前記空の偏光パターンを判定することを含む、項目３３に記載の方法。
（項目３５）
車両を制御するための方法であって、前記方法は、
前記車両の現在の向首方向を判定するために符号化ローカライゼーションシステムを利用することと、
前記車両の現在の位置を判定するために全地球測位システム（ＧＰＳ）を利用することと、
前記車両の前記現在の位置を所望の目的地と比較することによって、前記車両の所望の向首方向を判定することと、
前記現在の向首方向から前記所望の向首方向へ前記車両の前記向首方向を調整することと
を含む、方法。
（項目３６）
前記符号化ローカライゼーションシステムを利用することは、前記車両を参照して既知のオブジェクトの位置を識別するために前記符号化ローカライゼーションシステムを利用することを含む、項目３５に記載の方法。
（項目３７）
前記符号化ローカライゼーションシステムを利用することは、空の偏光を識別するために前記符号化ローカライゼーションシステムを利用することを含む、項目３６に記載の方法。
図１の上側の図面は、従来技術の光学位置推定システムの実施例である一方で、図１の下側の図面は、例示的なレーダベースの従来技術のローカライゼーションシステムである。 図２の上側の図面は、位置推定のための１つの符号化ローカライゼーションシステムの実施形態を示す一方で、図２の下側の図面は、レーダ類似性を提供する。 図３は、別の実施形態による、符号化ローカライゼーションシステム、ならびに感知および処理方法の実施形態を示す。 図４は、別の実施形態による、符号化ローカライゼーションシステム、ならびに未知の媒体を伴う感知および処理方法の実施形態を示す。 図５は、１つの２ピクセル双極符号化ローカライゼーションシステムの実施形態を示す。 図６は、重複視野を伴って検出器上に結像するための１つの符号化ローカライゼーションシステムの実施形態を示す。 図７は単一ピクセル検出器を使用した符号化ローカライゼーションシステムの実施形態である。 図８は、先験的情報を使用した符号化ローカライゼーションシステムの実施形態である。 図９は、運動性および運動観察および区別のための符号化ローカライゼーションシステムの実施形態である。 図１０は、オブジェクト位置についてのフィッシャー情報を増加させる、３チャネル線形結合符号化ローカライゼーションシステムのグラフを示す。 図１１は、一式の符号化ピクセル上に１Ｄ線のサブピクセル結像を行う、符号化ローカライゼーションシステムのためのコードのグラフを示す。 図１２は、サブピクセルエッジに応答する位相正弦符号化ローカライゼーションシステムのためのコードを図示する。 図１３は、重複視野を伴う符号化ローカライゼーション運動性および運動観察および区別システムの実施形態である。 図１４は、直線偏光子の２パイ対称性を伴う８偏光ステップ、またはパイ／４位相ステップ、またはパイ／８実回転ステップを示す、符号化ローカライゼーションシステムの実施形態である。 図１５は、サンプルを積み重ね、スペクトル分解を行うことを含む、本発明の実施形態である。 図１６は、サンプルを積み重ね、スペクトル分解を行うことを含む、本発明の実施形態である。 図１７は、振幅およびバイアスが露出を増加させるために最適化される、本発明の実施形態である。 図１８は、双極２検出器運動センサシステムの視野にわたって適用することができる、ローカライゼーションコードの実施形態である。 図１９は、オブジェクト角およびオブジェクト運動からの角速度に加えて、オブジェクト範囲および速度を推定するために、少なくとも２つの符号化ローカライゼーションシステムを使用することができる、実施形態を図示する。 図２０は、運動性および運動観察および区別のための符号化ローカライゼーションシステムの実施形態である。 図２１は、運動性および運動観察および区別のための本発明の実施形態を図示する。 図２２は、符号化ローカライゼーションシステムのサンプリング多様性を伴う本発明の実施形態である。 図２３は、重複ＦＯＶ２×２システムを使用して画像を形成する、符号化ローカライゼーションシステムの実施形態を図示する。 図２４は、一般化された符号化ローカライゼーションシステムのための設計方法の実施形態である。 図２５は、最適化された２ピクセルシステムの実施形態である。 図２６は、本発明の実施形態であり、狭域ＦＯＶおよび広域ＦＯＶローカライゼーションの両方を可能にするコードの構造を説明する。 図２７は、オブジェクト位置についてのフィッシャー情報を増加させる、４チャネル線形結合システムの一実施形態である。 図２８は、エッジ方向推定を説明する、本発明の実施形態である。 図２９は、ピクセルの重量および数のための設計空間を最適化するための本発明の実施形態である。 図３０は、設計方法およびトレード空間の実施形態である。 図３１は、測定用途を開示する本発明の実施形態である。 図３２は、測定用途を開示する本発明の実施形態である。 図３３は、測定用途を開示する本発明の実施形態である。 図３４は、符号化ローカライゼーションシステムを使用した測定および制御を開示する、本発明の実施形態である。 図３５は、符号化ローカライゼーションシステムを使用した測定および記録を開示する、本発明の実施形態である。 図３６は、人間の視認者のための情報を追加するための符号化結像チャネルの使用を示す。 図３７は、信号の検出、認識、または推定を促進するための時間、空間、および偏光の混合を示す。 図３８は、符号化ローカライゼーションシステムに連結された高分解能結像システムを描写する。 図３９は、符号化設計を利用した偏光スカイコンパスのためのデバイスの実施形態を示す。 図４０は、符号化設計を利用した偏光スカイコンパスのためのデバイスの別の実施形態を示す。 図４１は、ミリラジアン推定精度、小型サイズ、および低費用を有する、高速ローカライゼーションシステムを説明する。 図４２は、符号化設計および処理システムを使用した結像のためのデバイスの好ましい実施形態を示す。 図４３は、符号化設計および処理システムを使用した結像のためのデバイスの好ましい実施形態を示す。 図４４は、単一ピクセル群を使用した測距を開示する、本発明の実施形態である。 図４５は、範囲の関数としての集束およびコードを図示する。 図４６は、デッドレコニングのためのナビゲーションシステムの実施形態である。 図４７は、実施形態における偏光コンパスを図示する。 図４８は、実施形態における光学運動および運動性を図示する。 図４９は、図３９−４３の結像システムの詳細を図示する。 図５０は、実施形態における全てのチャネルのための検出器要素として単一のセンサを使用した、２×２および３×３システムを図示する。
（実施形態の詳細な説明）
以下の開示は、最初に、一般的主題、次いで、設計方法、最終的に、具体的用途およびデバイスを提示するように、組織化されている。光学的符号化およびデータベクトル形成の物理的レイアウトを含む、種々の実施形態の基礎にある、システム概念および数学が、図２−４に示されている。コードを多重ピクセルおよび単一ピクセルシステムに適用するための実施例が、図５−９に示されている。フィッシャー情報に基づいて特定のコードを設計するための枠組みが、図１０−１２に開示され、タスク要件のために特定のコードを選択するための方法論を提供する。図２−１２を完全に読んで理解することにより、具体的なデバイスが開発され得る。そのようなデバイスは、同時にいくつかのシステム実施形態の特徴を具現化することができ、実施例が提供されている。コードが偏光分析器角度である、データ処理の実施例が、図１３−１７に示されている。移動オブジェクトの位置を検出する、例示的な２ピクセル検出器が、図１８−２０で提供され、このアプローチは、運動および配向を検出するように、図２０−２２の多重開口多重ピクセルシステムまで拡張される。本明細書の以下で開示される符号化システムはまた、最初に図２３に開示され、図２４−３０の以降の用途に再び示されるように、最大分解能画像を形成する。クロストークおよびＳＮＲ考慮を含む設計の方法を伴う、より多くの開口を用いたより複雑なコードおよびタスクが、図２４−３０に表されている。プロファイル測定およびローカライゼーションタスクを行う使用可能なデバイスの用途が、図３１−４１で提供されている。これらの用途で使用され得るデバイスに関するさらなる詳細が、コード、タスク要件、処理アルゴリズム、および数値的結果を含む、例示的な設計パラメータとともに、図４２−５０に含まれる。
上述のように、符号化ローカライゼーションシステムが本明細書の以下で開示される。そのような結像システムは、相対および絶対位置および配向情報を測定するため、ならびに短縮したシステム長を伴う画像形成のために有用である。符号化ローカライゼーションシステムを形成するように適用される符号化は、タスク依存性であり、手元の検出および推定タスクに従って情報捕捉のために最適化され得る。受動赤外線検出ならびに偏光検出および推定のための符号化ローカライゼーションシステムおよびアルゴリズムもまた、本明細書で開示される。符号化ローカライゼーション結像および測定システムにおいてサイズ、重量、および電力を削減する技法もまた、開示される。
本開示では、「コード」または「符号化」は、１つ以上のオブジェクトから発散する電磁エネルギーの性質、または局在的レベルでそのような性質を検出するデバイスのいずれか一方であり得る。したがって、「符号化ローカライゼーションシステム」は、「コード」に敏感な検出器によって取得される複数の画像を利用し、コード特有の情報を画像のそれぞれに帰属させることができるシステムである。コード特有の情報は、順に、符号化がないと利用可能にならないであろう、複数の画像から情報（例えば、場面内の１つ以上のオブジェクトの位置等）を抽出するために利用することができる。
ある結像領域中で、関連オブジェクト情報の量は、システムＳＢＰと比較して、非常に少なく、または低密度になり得る。遠赤外線結像システムでは、ある温度を伴うオブジェクトのみが、センサについての情報を形成することができる。場合によっては、少数の温暖オブジェクトのみが、場面内に存在するであろう。別の実施例では、ある色であるオブジェクト、例えば、道路標識のみが、場面内にあってもよく、かつ捕捉および推定される所望の情報であってもよい。色による光学またはデジタルフィルタリングのいずれか一方を用いると、平均場面が低密度になり得る。別の実施例では、オブジェクトのエッジは、目的とする情報であってもよい。多くの人為的場面では、オブジェクトエッジの数量および配向を低密度と見なすことができる。偏光および時間的に短い領域も、低密度と見なすことができる。オブジェクトの３Ｄ位置および配向を推定および検出する、いくつかのシステムは、偏光領域中の信号の符号化および復号を伴う。本明細書で開示される符号化ローカライゼーションシステムを用いると、特殊感知、復号、および処理が、遠隔オブジェクトまたは特徴を限局する能力を増加させ、「それはどこにあるか」または「私はどこにいるか」という質問へのロバストな回答を可能にするために、空間、スペクトル、および偏光領域内で使用されてもよい。
特定の種類のオブジェクト場面を低密度であると見なすことができるとき、オブジェクトの位置を正確に推定するために、最大数未満の画像ピクセルが必要とされる。別の言い方をすると、オブジェクトの位置を正確に推定するために、低減したＳＢＰを伴うシステムを使用することができる。より小型のセンサおよび符号化ローカライゼーションを使用することもまた、寸法的により小型のシステムをもたらす。システムの３Ｄ推定精度または情報捕捉能力がピクセルの密度の関数ではないとき、次いで、何らかの領域中の場面の低密度を活用することにより、より小型のセンサ、より少ない電力、およびより費用が少ない全体的なシステムに直接つながる。例えば、ＳＷａＰ（サイズ、重量、および電力）が削減される。場合によっては、３Ｄ位置推定の精度は、多数のピクセルがローカライゼーション符号化を採用しないシステムで使用されるときでさえ、ローカライゼーション符号化を用いると、用いないより高くあり得る。
図２の上側の図面は、システム２００として示される本発明の実施形態である。この実施形態では、それぞれ、焦点距離ｆａおよびｆｂを伴う光学部２１０ａおよび２１０ｂは、それぞれのセンサ１２０ａおよび１２０ｂ上の光軸から、それぞれ、距離ｙａおよびｙｂを置いて、オブジェクト２０５の符号化画像を形成する。距離ｙａおよびｙｂの推定値は、ｙ位置を部分的にのみ判定し、ｆａ／ｙａおよびｆｂ／ｙｂの比は、範囲を部分的にのみ判定する。この実施形態では、チャネルは、コード２３０ａおよび２４０ａ、ならびに２３０ｂおよび２４０ｂで符号化され、センサ２２０ａおよび２２０ｂにおいて形成される符号化画像は、オブジェクト２０５のｙ位置および範囲またはｚ位置をさらに判定するように復号される。そのようなコードは、例えば、二値または実値強度または位相スクリーン、マスク、および開口のためのものであり、コードは、画像または開口内の空間的位置の関数として変化する。コードはまた、偏光感受性および選択性材料を含んでもよい。１つの例証的実施形態では、コードは、オブジェクトとセンサとの間、例えば、オブジェクトと対物レンズとの間、開口とセンサとの間の光路位置に置かれ、または本システムの全体を通して分配される。
符号化ローカライゼーションシステムの目標は、検出およびローカライゼーション推定を最適化するために１つより多くの開口にわたる特殊光学システムの符号化、本システムの情報容量を増加させること、およびシステムサイズを縮小することを含む。そのようなシステムはまた、３Ｄシステム幾何学形状の能力に低感受性かつ環境システム公差に低感受性になる。これらのシステムは、システムが幾何学的および動的に変化しているときでさえも、空間的に一貫した３Ｄ推定を可能にする。これらのシステムは、ローカライゼーション精度が、光学部、コード、およびセンサのうちの少なくとも２つの共同設計に関係する、光学部、コード、センサ、およびプロセッサを含んでもよい。ローカライゼーション精度は、ピクセルの数ではなく、システムＳＮＲに依存している。
複合重量、積算演算子、および処理の位置を変化させることによって、レーダシステム類似性を光学システムとして再描画することができ、図２の下側の図面に示されている。レーダ（図２の下側の図面）と光学部（図２の上側の図面）との間の主な差異は、典型的なレーダ波長は、時間的に一貫してサンプリングできるが、光学波長は、まだ時間的に一貫してサンプリングできないという事実に関係する。波長は、検出器２０７ａ、２０７ｂから２０７ｎによって空間的に一貫してサンプリングされる。そして、レーダシステムでは、アンテナ要素は、各要素からの電磁場パターンが重複するように配列される。本開示によると、要素の光学アレイは、各要素またはチャネルからの電磁場パターンが重複するように同様に配列することができる。数学的重量２０２ａ、２０２ｂから２０２ｎは、種々の符号化ローカライゼーション光学部または特殊符号化ローカライゼーションセンサを通して、アレイにわたって適用することができる。センサ２０７ａから２０７ｎは、時間的に一貫しないサンプラーであり、電磁エネルギーの振幅二乗推定値を形成する。次いで、これらのサンプルは、遠隔オブジェクトに関係するパラメータを推定または検出するように、プロセス２０６で復号される。フーリエ係数等の数学的重量２０２ａ、２０２ｂから２０２ｎは、決定的であり得るか、または自己回帰（ＡＲ）モデリングで使用される等、サンプリングされたデータの関数であり得、信号振幅およびオブジェクト角が表示される、複合単位円２０８上の表現を有することができる。ローカライゼーション符号化の間接的利益は、各結像チャネルがサブピクセルローカライゼーションのための他の結像チャネルに依存していることである。従来技術の典型的な立体結像システム（図１参照）では、各結像チャネルは、他のチャネルから独立している。この独立は、３Ｄシステム位置の不確実性、ならびに結果として生じる画像内のオブジェクト／画像対応の不確実性による、３Ｄローカライゼーション誤差を駆動する。
本明細書で開示される符号化ローカライゼーションシステムのある実施形態では、遠隔システムが、位置精度を増加させるためにともに使用される。そのようなシステムの幾何学形状は、システムが相互に対して移動するときのように静的または動的であり得る。３Ｄシステム幾何学形状はまた、従来技術の立体結像システムと異なって、サブピクセル公差に公知である必要はない。符号化ローカライゼーションシステムの性質から、本システムの位置は、同一の遠隔オブジェクトの結像を通して生成されるデータによって判定可能である。
本明細書で開示される符号化ローカライゼーションシステムでは、遠隔オブジェクトは、複数の結像チャネルによって結像される。一実施形態では、結像チャネルは、オブジェクトまでの異なる主光線角または照準角を有してもよい。別の実施形態では、異なる結像チャネルの視野は、少なくとも遠隔オブジェクトが位置する容量内で重複する。従来技術の立体結像システムとは対照的に、各結像チャネルは、上記の幾何学的情報外の古典的な結像システムではなく、むしろ、各チャネルは、センサにおいて測定されるような遠隔オブジェクトの相対角度位置を符号化するように作用する。したがって、符号化ローカライゼーションシステムは、各サンプルが一意的なコードで符号化される、遠隔オブジェクトのＮ個のサンプルを形成する。画像センサにおいて測定されるような異なる符号化情報は、高い精度、高速計算、および異なる画像チャネル間の画像対応を可能にする能力を可能にするように組み合わせられる。
実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、２つ以上のサブシステムおよび／または同一センサ上の２つ以上の結像チャネルに対して角度情報を符号化するために使用される。遠隔オブジェクトまでの相対角度および距離は、（環境公差を通した）光学部およびセンサまたはサブシステム（例えば、サブシステムが相互に対して移動している場合）の不完全な知識を用いて復号される。別の実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、光学部およびセンサの知識が把握されている状況で、角度位置および距離の推定値を向上させるために使用される。さらに別の実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、検索を対応するローカライゼーションコードの領域に制約することによって、画像対応を測定するときに検索空間を縮小するために使用される。
図３は、符号化ローカライゼーションシステム３００の実施形態を示す。図３では、符号化ローカライゼーションシステム３００は、光学部３１０から３１０ｎおよびセンサ３２０から３２０ｎを用いてＮ個のチャネルを記録するように構成される。この構成では、各チャネルは、特定のコード３４０から３４０ｎに対する、２Ｄ空間、ならびにおそらく色および時間情報を記録する。一実施形態では、チャネルコード３４０から３４０ｎは、少なくとも偏光値または偏光角によって異なる。別の実施形態では、チャネルコード３４０から３４０ｎは、少なくとも空間的に変化する減衰の強度によって異なる。別の実施形態では、チャネルコード３４０から３４０ｎは、少なくとも空間的に変化する強度の位相によって異なる。別の実施形態では、チャネルコード３４０から３４０ｎは、少なくとも空間的に変化する正弦強度の位相によって異なる。別の実施形態では、チャネルコード３４０から３４０ｎは、少なくとも空間的に変化する光学経路長の値によって異なる。別の実施形態では、チャネルは、画像、開口、波長、偏光、および視野のうちの少なくとも１つから成る。レンズ３９５は、再結像構成を形成するように光学部３１０から３１０ｎと協働する随意的な対物レンズであり、光学部３１０から３１０ｎは、コード３４０から３４０ｎを通して視野の複数部分を再結像するように、マイクロレンズアレイとして機能する。レンズ３９５が存在しない場合、光学部３１０から３１０ｎは、符号化結像チャネルのそれぞれのための個々の対物レンズを形成する。
実施形態では、システム３００からのデータセット３７０は、（ｘ，ｙ）が、空間変数３５０であり、ｐが、偏光、強度、および光学経路変数３６０のうちの少なくとも１つである、３次元マトリクスＭ（ｘ，ｙ，ｐ）である。データセット３７０の中には、Ｎ個の面Ｍｉがあり、つまり、ｉ＝１からｎ、Ｍｉ＝ＭｌからＭｎである。色および時間変数は、ベイヤ色フィルタアレイ、時間平均化等の構成を通して、各空間領域マトリクスＭｉに組み込まれてもよい。時間的情報もまた、マトリクスＭの付加的な寸法を通して明示的にされてもよい。実施形態では、処理システム３８０は、符号化シーケンス３４０から３４０ｎより抽出される信号に従って、マトリクスＭを含有するデータ３７０を組み合わせる。一実施形態では、処理システム３８０は、第１のイテレータとして寸法ｐを使用して、サブ信号ｓｉｊを形成し、ｓ１１＝［Ｍ（１，１，１）Ｍ（１，１，２）．．．Ｍ（１，１，ｎ）］、ｓ１２＝［Ｍ（１，２，１）Ｍ（１，２，２）．．．Ｍ（１，２，ｎ）］，．．．、ｓｉｊ＝［Ｍ（ｉ，ｊ，１）Ｍ（ｉ，ｊ，２）．．．Ｍ（ｉ，ｊ，ｎ）］である。一実施形態では、処理される最終信号ｓｔｏｔは、サブ信号ｓｔｏｔ＝［ｓ１１ ｓ１２ ｓ１３．．．ｓｉｊ］を連結させることによって形成され、スペクトル成分について分析される。スペクトル分析は、いくつかあるデバイスの中でも偏光コンパスを可能にするように、後続の段落で実証される。実施形態では、スペクトル分析は、時間的および空間的に変化するうちの少なくとも１つであってもよく、スペクトログラム分析、空間周波数分析、尺度空間分析、および時間周波数分析のうちの少なくとも１つを含んでもよい。別の実施形態では、サブ信号が平均化され、平均がスペクトル成分について分析される。別の実施形態では、データＭ１からＭｎは、画像の加重合計
を形成するように処理され、ｉ＝１．．．ｎであり、重量ｗ１からｗｎは、コード３４０から３４０ｎに基づく。別の実施形態では、複数の測定におけるコードは、正弦関数を採用する。
図４は、偏光コードを採用する１つの符号化ローカライゼーションシステム４００の実施形態を示す。いくつかの照明オブジェクト４９１ａ、４９１ｂ、４９１ｃが、未知のソースコード４９２ａ、４９２ｂ、４９２ｃによって修正され、信号４９３ａ、４９３ｂ、および４９３ｃを形成する。一実施形態では、ソースコード４９２ａ、４９２ｂ、４９２ｃは、例えば、直線偏光子である。一実施形態では、これらのオブジェクト、ソースコード、および信号の数は、例えば、偏光した空の非常に狭い部分を視認しながらモデル化され得るように、１である。別の実施形態では、これらのオブジェクト、ソースコード、および信号の数は、１より大きく、例えば、偏光した空の広い視野を視認するとき、偏光は、空にわたって角度および規模が変化する非常に多数のオブジェクト、ソースコード、および信号によってモデル化されてもよい。一実施形態では、ソース／ソースコードから発散する信号４９３ａ、４９３ｂ、および４９３ｃは、空間、時間、およびスペクトル領域で記述可能である。ソース／ソースコードと感知システム４０５との間の略未知の媒体４８０は、信号４９３ａ、４９３ｂ、および４９３ｃを破損するように作用する。実施形態では、特殊感知システムは、コード４４０から４４０ｎ、光学部４１０から４１０ｎ、および検出器４２０から４２０ｎを含有する、光学的符号化システム４０５から４０５ｎの集合である。一実施形態では、コード４４０から４４０ｎは、偏光分析器を通して偏光領域中で実装される。別の実施形態では、コード４４０から４４０ｎは、様々な物理的角度を伴う直線偏光を通して実装される。別の実施形態では、光学的符号化システム４０５から４０５ｎの集合は、正確で信頼性のある情報が、未知の媒体４８０の存在下で捕捉されるように、スペクトル、空間、時間、および偏光情報を記録するように設計されている。一実施形態では、プロセス４７０による記録データの処理は、記録データから必要なローカライゼーション情報を抽出するために使用される。別の実施形態では、コード４４０から４４０ｎは、検出器４２０から４２０ｎのセンサ面の上方の振幅マスクを通して実装され、光学的符号化システム４０５から４０５ｎの集合は、正確で信頼性のある情報が、未知の媒体４８０の存在下で捕捉されるように、スペクトル、空間、および時間情報を記録するように設計されている。
図５は、１つの符号化ローカライゼーションシステム５００の実施形態を示す。レンズシステム５１０は、いくつかの異なる視野ＬＩ、Ｒ１、Ｌ２、Ｒ２、Ｌ３、およびＲ３を含有する。検出器５２０および５２１の出力は、システム５００が感知野内で運動５０５に暴露されたときに信号５１５を生じるように両極的に組み合わせられる。処理システム５７０は、信号５１５の中の情報を処理する。一実施形態では、相補的レンズ領域５５０、５５１、および５５２のうちの少なくとも１つは、二重要素センサ５２０、５２１の出力における測定された信号が、１つ以上の結像チャネルの左右の視野について異なるように、意図的に設計されている。例えば、領域５５０は、最外レンズ表面の少なくとも一部分を覆い隠すか、または遮断することによって、部分的に減衰していてもよい。代替として、領域５５１または５５２は、それぞれ、検出器５２１または５２０の応答が変化させられるように、少なくとも部分的に減衰していてもよい。
レンズ構成５８０は、半分がグラフ５９０内で点線５８２および５９２によって分離される、視野の左右の半分を覆う、１から６と標識された６枚のレンズを伴う例示的なシステムの実施形態である。構成５８０は、感知野から視認されるようなレンズシステム５１０の前面を図示する。構成５８０は、各レンズ区画の小視野５８４を図示し、各区画が非重複感知領域を有することを示す。システム５００によって、非重複感知領域のそれぞれは、検出器ペア５２０および５２１上で重複するように結像される。減衰マスクが、レンズ３を覆って配置される。例示的出力５９０は、５８０において１から６と標識されたレンズのそれぞれに対応する、グラフ５９０において１から６と標識された領域内のＬおよびＲ（または＋およびマイナス）検出器ピクセルのそれぞれの正弦波様応答を示す。信号５９５は、領域３内の明確に減衰した最大振幅であり、移動オブジェクトが視野の半分を覆うレンズ１−３のゾーン内にあったことを示す。この場合、信号振幅の差は、移動オブジェクトの角度位置または視野位置を示す。符号化レンズがないと（すなわち、従来技術では）、全ての視野点が同一に見えるであろう、そして角度位置を判定することができない。一実施形態では、コードは、１つ以上の結像チャネルに対する左右の視野Ｌ３およびＲ３のための異なる開口面積および形状を通して可能にされてもよい。別の実施形態では、差は、異なる吸収レンズ厚、異なる偏光、および検出器要素偏光に意図的に合致させられた、または合致させられていない偏光のうちの少なくとも１つを使用して得られる。一実施形態では、検出器５２０、５２１は、熱感受性要素であり、システム５００は、受動型赤外線運動感知システムを形成する。別の実施形態では、レンズシステム５１０は、光学成形により容易に安価で形成することができ、異なる吸収レンズ厚、異なる偏光、および検出器要素偏光に意図的に合致させられた、または合致させられていない偏光と高度に適合する、フレネルレンズである。一実施形態では、処理システム５７０は、領域５５０の中のローカライゼーション符号化によって引き起こされたシグネチャを検出するように信号５１５を処理して、運動を引き起こしたオブジェクトまでの角度の大きさを生じる。実施形態では、２ピクセルセンサ５２０、５２１について、オブジェクトまでの角度の大きさは、視野内のオブジェクトの数を数えるために使用される。実施形態では、２ピクセルセンサ５２０、５２１について、複数のセンサからの角度の大きさは、複合視野内のオブジェクトの数を数えるために使用される。
図６は、システム６０４の内側の拡張詳細とともに、符号化ローカライゼーションシステム６０４の実施形態を伴う説明図６００を示す。装置６０４は、重複視野６０２を伴って検出器６２０上に結像するための２×２符号化ローカライゼーションシステムであり、「２×２」という表記は、本明細書では符号化ローカライゼーションシステムにおける結像チャネルのレイアウトを指す。レンズ６１０における各開口は、レンズ６１０とセンサ６２０との間に配置されるマスク６４１、６４２、６４３、６４４によって符号化される。一実施形態では、マスクは、システム６０４の配向に対して各チャネルについて異なる。例示的２×２構成を用いて、同一のオブジェクト点を複数回結像することによって、各オブジェクト点は、４回結像される。各チャネルを異なって符号化することによって、（従来技術のピクセルアーキテクチャと比較して）より多くの情報を捕捉することができる。実施形態では、この２×２の実施例について、特定のオブジェクト点からの航空画像サブピクセル瞬間視野は、Ｉｓ＝［ｉ１１ ｉ１２；ｉ２１ ｉ２２］によって求められ得る。航空画像サブピクセル瞬間視野Ｉｓは、マスクによって加重され、符号化サンプル６７３を形成するようにセンサ６２０上でともに合計される。一実施形態では、４つ全ての視野６０２は、単一の検出器アレイ６２０上で画像円５２１として形成されてもよい。４つのチャネルのそれぞれは、重複視野６０２による符号化の前に、適正な対応するｘ／ｙ位置で本質的に同一の情報を有する。一実施形態では、異なる結像チャネルに対するマスク６４１、６４２、６４３、６４４上のローカライゼーションコードは、異なる機能を有し、空間位相、空間振幅、偏光、および光学経路差のうちの少なくとも１つを含む。別の実施形態では、マスク位置は、それらがレンズ６１０とセンサ６２０との間に位置する距離において変化する（例えば、いずれか１つのチャネルに対するマスクは、別のチャネルにおけるマスクと比較して、光学経路に沿って異なる位置に位置する）。別の実施形態では、コードは、平滑関数、急速変化関数、および多自由度でコードを設計するための幅広い一式の基底関数を提供するランダムまたは疑似ランダム関数のうちの少なくとも１つから成る。別の実施形態では、２×２実装のためのコードは、コードが一般場面のフィッシャー情報を最大限化するように、偏向正弦から成るコードである。別の実施形態では、測定されたサンプルは、航空画像のサブピクセル変化の関数として変化し、サブピクセル分解能測定、またはピクセル間隔より細かい尺度での測定を可能にする。別の実施形態では、コードは、波長特有のコードを含む。マスク６４１、６４２、６４３、６４４は、一実施形態では波長を選択してもよく、別の実施形態では波長の選択に敏感であり得る。波長を選択することによって、コードは、ハイパースペクトルフィルタリングならびにサブピクセル位置情報を行うことができる。波長の選択に敏感であることによって、コードは、可視スペクトル（赤／緑／青）等の多色結像システムで使用することができ、全ての色に等しく影響を及ぼし、したがって、色忠実度を保つか、または異なって色に影響を及ぼし、依然として広域スペクトルデバイスでありながら、色変動を通して別の程度の符号化情報を提供することができる。実施形態では、各オブジェクト点は、広域スペクトル結像のために、可視波長、近赤外線、中波赤外線、および長波赤外線波長の選択のうちの少なくとも２つで結像され、可視、近赤外線、および長波赤外線画像の選択のうちの少なくとも２つを融合する結像および標的化システムで使用される。
図７は、１つの符号化ローカライゼーションシステム７００の実施形態を示し、システム７００は、単一ピクセル検出器を採用する。一実施形態では、２つの結像チャネルは、照準（または軸上）方向が全て平行であるように搭載される。２つのピクセル７２０は、交差輪郭７０８を形成する重複視野７０２を有する。輪郭は、オブジェクト位置の関数として一定の検出値を示す。これは、２つだけのピクセルを使用して、オブジェクトの位置の推定または検出を可能にする。所与のタスクを行うために必要とされるより少ない数のピクセルは、より低い出力およびサイズをもたらす。視野内の未知のオブジェクト点の位置は、交差輪郭７０８内の位置「ａ」および「ｂ」の間に不確実性を有する。一実施形態では、演繹的知識が、位置「ａ」および「ｂ」を区別するために存在する。別の実施形態では、先験的情報は、「ａ」と「ｂ」との間の相違を提供するように、半球、強度、波長、および偏光複合値のうちの少なくとも１つを含む。先験的情報がなければ、第３のチャネルが以下で説明されるように使用されてもよい。
一実施形態では、システム７５０に見られるような３つの結像チャネルの重複視野７５４は、照準（または軸上）方向が重複視野７５４と平行であるように搭載される。システム０および２の軸上位置は、７５８として示されている。未知のオブジェクト点が、これらの３つのチャネルの間に位置する。実施形態では、未知の点までの相対距離は、各結像チャネルｒ０、ｒ１、およびｒ２に１つずつ、３つの正規化半径値によって求められる。正規化半径値が各チャネルについて把握されており、全てのチャネルの結像幾何学形状も把握されている場合には、オブジェクト点の３Ｄ位置をシステム７５０において「ｂ」または７５６として判定することができる。システムｒ０およびｒ１のみが使用された場合、曖昧性が点「ａ」または７５２とともに残るであろう。別の実施形態では、３つの結像チャネルは、場面バイアスとは無関係に、各オブジェクト点の相対半径を判定することができ、結像チャネルの集合および対応する３Ｄオブジェクト位置からの雑音を推定することができるように、ローカライゼーション符号化される。ローカライゼーション符号化を用いると、３Ｄでのピクセルまたはセンサおよび／または光学部の位置がよく把握されていないか、または空間ローカライゼーションにおける不確実性が検出器ピクセルの面積より小さい場合でさえも、推定精度はピクセルサイズより小さい。複数の構成が可能であり、例えば、単一ピクセルセンサおよび複数の測定値が、空間的に変位したシステムを通して形成され、または単一のピクセルセンサおよび複数の測定値が、時間的に変位したシステムを通して形成される。また、符号化が空間的および時間的の両方である符号化ローカライゼーションシステムは、信号が時間および空間の両方で変化する利益を提供する。これらの構成の全てについて、ピクセルの数と比較して高い精度での相対オブジェクト位置推定のために、方法および装置が提供される。
図８は、先験的情報を使用した符号化ローカライゼーションシステム８００の実施形態を示す。一実施形態では、「ＧＥＮＥＲＩＣ」という言葉のオブジェクトまたは光学データが、８１０として事前に把握されている（８１０は従来技術によって作成されてもよい）。この情報から、既知の測定ベクトル８２０の集合が形成され、後に、検出、ローカライゼーション、測距、および多重チャネル対応のうちの少なくとも１つのタスクを行うために、実際のサンプリングされた測定ベクトル８３０に対して試験されるように使用される。８１０が画像である場合には、８１０を形成するサンプルの数は、サンプリングされた、または既知の測定ベクトル８２０および８３０における数よりもはるかに多くあり得る。一実施形態では、ベクトル８２０は、ソース８１０と比較して低減したデータを含有する。一実施形態では、形成された測定ベクトル８２０およびサンプリングされた測定ベクトル８３０を正規化することができ、よって、概して複雑な標的８１０のサブピクセルローカライゼーションのためのベクトルメトリックを形成する。実際のサンプリングされた測定値８３０は、ベクトルレベルで、モデル化ベクトル８２０、およびプロセッサ８７０を使用して合致メトリックとして計算されるベクトルノルムと比較される。一実施形態では、測定ベクトルは、オブジェクト、オブジェクト配向、およびオブジェクト位置のうちの少なくとも１つを検出するように、記憶または推定されたオブジェクトベクトルと比較される。別の実施形態では、測定ベクトルは、オブジェクトパラメータを推定するために、オブジェクトの数学的モデルとともに使用される。
図８のシステムは、「オブジェクトカメラ」または「オブジェクトセンサ」に適用される。つまり、多数の用途では、情報は、あるタイプのオブジェクト、またはある種類のオブジェクトに関してのみ所望される。いくつかの用途は、電柱の位置および寸法に関する情報を捕捉することにのみ関心があり得る。他の用途は、人々の位置の数にのみ関心があり得る。電柱または人々のいずれか一方に関する情報を表さない、全ての他の収集されたデータは、実際には求められず、前処理ステップとして破棄することができる。（オブジェクトセンサとして動作する）符号化ローカライゼーションシステム８００の一実施形態では、一式のオブジェクト８１０のモデルが収集され、次いで、可能な既知の測定ベクトル８２０に低減される。サンプリングされた測定ベクトル８３０は、既知の測定ベクトルと比較され、次いで、一式の用途特有のオブジェクトの中のオブジェクトが検出され、それらの配向、場所、位置等のこれらのオブジェクトに関する情報がさらに検出または推定される。別の実施形態では、次いで、サンプリングされた、または既知の測定ベクトルから、図２３に示されるように、検出されたオブジェクトに関する領域に対応する、人間が視認した画像を形成することができる。
非常に雑音が多いサンプリングされたデータでさえも、サンプリングされた測定ベクトルは、モデル化されたベクトルに密接に合致することができ、オブジェクト８１０のサブピクセル位置８８０が検出される。実施形態では、正規化ベクトル方法は、ベクトルが方向および相対規模を捕捉するため、オブジェクト利得への不変性を可能にする。別の実施形態では、正規化ベクトル方法は、プロセスが両極性であるため、付加雑音に対する低い感受性を可能にする。別の実施形態では、正規化ベクトル方法は、誤差規模、ならびに高速検出のための方向と、検出および推定ステップの組み合わせとを可能にする。実施形態では、コンテキスト依存性光学データ削減および記憶のために、方法および装置が提供される。
図９は、運動性および運動観察および区別のための符号化ローカライゼーションシステム９００の実施形態を示す。このローカライゼーションシステム９００は、以降の段落および図において以下で説明されるように、ローカライゼーション、ナビゲーション、および配向のためのデバイスを構築するために有用である。システム９００の一実施形態では、アーム９１０、９２０、および９３０の配列は、例えば、参照座標系９８０において、軸ΔｘおよびΔｙと同一平面かつΔｚに直角であり得る。参照座標系９８０はまた、運動性および可動性推定値のための慣性参照フレームである。システム９００の実施形態では、各アーム９１０、９２０、および９３０は、アームの方向に沿って、かつそれに直角に、各アームについてそれぞれ、運動推定値９１２を［ｄｘｌ，ｄｙｌ］として、運動９２２を［ｄｘ２，ｄｙ２］として、運動９３２を［ｄｘ３，ｄｙ３］として形成する。別の実施形態では、アーム９１０、９２０、および９３０はまた、それぞれ、運動推定値９１２、９２２、および９３２のそれぞれの詳細Ｄ１、Ｄ２、およびＤ３も提供する。一実施形態では、詳細Ｄ１、Ｄ２、およびＤ３は、信号品質および雑音レベルの推定値、偏光状態および波長強度分散等の構造情報、オブジェクト特有の特徴、ならびに空間周波数変調および視野にわたる強度等のエネルギー情報のうちの少なくとも１つである。一実施形態では、符号化ローカライゼーションシステム９００の符号化性質は、ＳＮＲ、空間分解能、サイズ、重量、および電力消費のうちの少なくとも１つの向上とともに詳細を提供する。別の実施形態では、符号化ローカライゼーションシステム９００の符号化性質は、精度、運動性検出、空間分解能、および正確性のうちの少なくとも１つの向上とともに、運動推定値９１２、９２２、および９３２を提供する。別の実施形態では、参照への較正が、絶対配向およびローカライゼーションの向上を提供する。実施形態では、絶対配向推定のための方法および装置が提供される。実施形態では、絶対３Ｄ位置推定のための方法および装置が提供される。実施形態では、従来技術の慣性ベースのナビゲーションシステムと比較して位置付けるために、改良が配向および３Ｄ位置推定に提供される。実施形態では、システム９００は、屋内用途のための配向および３Ｄ位置推定のうちの少なくとも１つを行うために方法および装置が提供される。実施形態では、システム９００は、信頼性がないＧＰＳ受信範囲を伴う用途のための配向および３Ｄ位置推定のうちの少なくとも１つを行うために方法および装置が提供される。
サブシステム９９０では、アーム９２２によって示される運動の配向は、任意の瞬間に、角度βを使用して成分［δｘ２，δｙ２］に分解することができる。また、サブシステム９９０では、アーム９３２によって示される運動の配向は、任意の瞬間に、角度αを使用して全体的な参照座標系９８０の成分［δｘ３，δｙ３］に分解し、［ｄｘｌ，ｄｙｌ］と組み合わせることができる。サブシステム９９０では、角度θｚは、ΔｘΔｙ面における回転、またはΔｚ軸の周囲の回転である。システム９００の実施形態では、参照座標系９８０における各アーム９１０、９２０、および９３０の真の運動および運動性は、アーム９１０、９２０、および９３０によって形成されるフレームに基づいて結合される。システム９００の別の実施形態では、運動推定値９１２、９２２、９３２は、相互から独立しており、よって、参照座標系９８０に関して、独立運動推定値とシステム９００における幾何学形状の結合制約との間のいくつかの有用な関係および制約を確立することができる。
一実施形態では、θｚ＝０およびｄｘｌ＝０であるとき、δｘ２＝０およびδｘ３＝０であり、ｄｙｌ＞δｙ３およびδｙ２＝δｙ３であるとき、参照座標系９８０は縦揺れ状態である。別の実施形態では、θｚ＝０およびｄｙｌ＝０であるとき、δｙ２＝０およびδｙ３＝０であり、ｄｘｌ＝０および−δｘ２＝δｘ３であり、参照座標系９８０は、横揺れ状態である。別の実施形態では、θｚ＝０およびｄｙｌ＝０であるとき、ｄｙ２＝０およびｄｙ３＝０であり、ｄｘｌ＝ｄｘ２＝ｄｘ３であるとき、参照座標系９８０は、ｄｘｌに比例して偏揺れ状態である。
実施形態では、固定参照座標系９８０を使用して、非平面的な表面９８２の輪郭を少なくとも２次元で描くことができる。システム９００の別の実施形態では、アーム９１０、９２０、および９３０の物理的配列によって提示される制約の違反に基づいて、表面９８２の移動表面または一部分を検出および推定することができる。システム９００の別の実施形態では、例えば、較正手順中に、アーム９１０、９２０、および９３０の物理的配列の幾何学形状を推定するために、既知の平面または非平面的な表面９８２を利用することができる。したがって、システム９００は、運動性および相対運動を推定し、また、外部運動を検出および推定することもできる。一実施形態では、測定が、空間、時間、スペクトル、および／または偏光領域のうちの少なくとも１つで行われる。別の実施形態では、測定が、空間、時間、スペクトル、および／または偏光領域のうちの少なくとも２つで行われる。
実施形態では、システム９００は、電磁エネルギー変換器９９７のうちの少なくとも１つによってさらにデジタル化され得る電気信号にエネルギー９９５を変換するための電磁エネルギー変換器９９７と、プロセス９９８と、電磁エネルギーを電磁エネルギー変換器９９７へ輸送するための物理的媒体９９６とを含有してもよい。変換されたデータは、ｄ０、ｄｌ、．．．、ｄＮと表される、低密度の一式のＮ＋１個の運動推定値９９９を形成するように、プロセス９９８によって処理される。電磁エネルギー９９５は、例えば、紫外線・可視・長波の赤外線波長、音響波長、および電波波長の形態であってもよい。実施形態では、電磁エネルギー９９５は、例えば、偏光状態、波長、空間強度、および空間周波数の変調のうちの少なくとも１つに影響を及ぼすように、検出に先立って物理的媒体９９６によってさらに修正されてもよい。別の実施形態では、物理的媒体９９６はまた、倍率変動、視野、光軸傾斜、視野強度変動、視野偏光変動、および視野収差内容の光学的性質のうちの少なくとも１つに影響を及ぼすように、アーム９１０、９２０、および９３０の間で、電磁エネルギー９９５に修正間の変動を付与し得る。
本明細書で開示される本発明の実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムの設計のための方法は、所与のタスクのための情報を最大限化するステップを含んだ。結像システムは多くの場合、視覚的に魅力的な写真を生成するように設計されている。本システムが情報を生成している場合に、情報に関係する設計方法が必要とされる。好ましい方法は、クラメール・ラオ限界を最小限化し、３Ｄ場面情報の特定の側面の対応するフィッシャー情報を最大限化する、システム設計である。一実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、同一の遠隔オブジェクトをサンプリングするチャネル間の相互情報が符号化しないことと比較して削減されるように設計される。別の実施形態では、符号化結像チャネルの出力の合計は、コードの領域中の１つまたは複数の独立変数から本質的に独立している。
これらの符号化システムの設計は、情報理論を通して理解することができる。本明細書で開示される方法を介して設計することにより、推定パラメータの可能な精度を最大限化するか、またはより一般的に、目的とするオブジェクトパラメータに対して符号化システムの情報容量を増加させることができる。
雑音が多い測定値に基づく、決定的数量θの最良不偏推定量θ′の分散は、クラメール・ラオ限界によって境界される。または、
Ｖａｒ（θ′）≦クラメール・ラオ限界＝Ｊ（θ）-１＝フィッシャー情報マトリクスＪの逆数である。
フィッシャー情報マトリクスＪは、予期される未知数に対する本システムの感受性を表す、全体的なシステムに関係する基本マトリクスである。測定値ｙが一式の未知数によって定義されると仮定されたい。次いで、Ｊの要素は、未知数に関する測定された信号の偏導関数の積である。付加ガウス雑音の場合、フィッシャー情報マトリクスは、以下のように書くことができ、
式中、ベクトルｙは、ベクトルθによってパラメータ化される測定値を表す。マトリクスＲは、付加ガウス雑音の相関マトリクスである。雑音が訂正されず、一様に分配された場合には、相関マトリクスは、雑音分差によって乗算される単位マトリクスである。一実施形態では、以下の結果のための直交相関マトリクスが仮定される。別の実施形態では、非ガウスおよび非同一雑音統計に基づく変動もまた、このタイプの雑音によってよくモデル化されないシステムについて従うことができる。低雑音の場合では、多くのタイプのシステムが、付加ガウス雑音によってよくモデル化される。フィッシャー情報マトリクスはまた、
として書くこともできる。
式中、合計は、異なるチャネルにわたるものである。所望の情報は、パラメータｘ０である。フィッシャー情報マトリクスは、ｘ０についてのシステム情報のみに関係する入力、ならびにｘ０および他の未知数についてのいわゆる相互情報、ならびに他の未知数についての情報を含有する。ｘ０についての相互情報は、その存在がｘ０の値の推定に負に寄与するため、妨害パラメータと見なすことができる。または、妨害パラメータは、パラメータｘ０上の関連クラメール・ラオ限界を増加させる。多重チャネルシステム設計の一実施形態では、目標は、特定のパラメータに関する全体的なシステム情報を最大限化する一方で、また、同一のパラメータに関係する相互情報を最小限化することである。これは、混雑したオブジェクト情報空間から選択されたパラメータを推定するように最適化されたシステムをもたらす。
一実施形態では、利得Ｇおよび位置ｘ０が未知であり、無相関白色雑音を伴うｙ（ｘ）＝Ｇｈｉ（ｘ−ｘ０）等の単純化オブジェクトモデルが採用される。このモデルの偏導関数は、
である。
式中、ｈ′（ｘ）は、ｘに関するｈの導関数である。次いで、１つのチャネルのフィッシャー情報は、以下によって求められる。
右上および左下側の数量は、数量ｘ０の妨害パラメータである。複数の結像チャネルおよび２つの未知数を用いると、ｘ０上のクラメール・ラオ限界を最小限化することは、フィッシャー情報マトリクスＪを対角化することと同等である。これは、
であるときに起こる。
一実施形態では、２つのチャネルおよび上記の結像を用いると、空間的周期ｗに対してｈ１（ｘ）＝ｓｉｎ（ｗｘ）、ｈ２（ｘ）＝ｃｏｓ（ｗｘ）であるときに、モデルＪが対角化される。別の実施形態では、個々のチャネルコードの形態は、各余弦の周波数が基本周期の調和である、余弦の合計であり得る。各チャネルに対する余弦の合計の位相は、フィッシャー情報が対角であるように設計されている。別の実施形態では、個々のチャネルコードの形態は、各余弦の周波数が基本周期の調和である、余弦の積の合計であり得る。各チャネルに対する余弦の積の合計の位相は、フィッシャー情報が対角であるように設計されている。
インコヒーレント結像システムは、非負である。非負コードの一実施形態は、空間的周期ｗに対して、ｈ１（ｘ）＝０．５ｓｉｎ（ｗｘ）＋０．５、ｈ２（ｘ）＝０．５ｃｏｓ（ｗｘ）＋０．５である。多重チャネル正弦波コードの位相によって、推定性能は、「空間的に一貫した」システムと同等であり得る。別の実施形態では、余弦の合計および余弦コードの積の合計もまた、コードを非負にするために、バイアス項を有する。非負要件は、個々の正弦波成分の振幅を多重正弦波コードモデルにおいて強制的に減少させる。これは、これらの特定のコード成分に関係する情報容量を削減するという効果を有する。
図１０は、オブジェクト位置についてのフィッシャー情報を増加させる、３チャネル符号化システムからのグラフデータを図示する。グラフ１０１０は、３つの単極または非負チャネルのシステムに由来する。グラフ１０３０は、３つの両極チャネルのシステム、または１０１０からであるがバイアス項がないチャネルに由来する。付加雑音は、偏向および不偏システムの両方について同一であると見なされる。正弦の方程式は、ｘが−０．５から＋０．５に及ぶ、ｃｏｓ（２パイｘ＋位相）によって求められる。３本の正弦の位相は、１２０度分離で２パイ対称である、３０度、１５０度、および２７０度である。
グラフ１０３０から、不偏チャネルは両極性である（負の値を有する）。時間的に一貫した光学システムが負の測定値を有することができない一方で、１０１０の３チャネル不偏システムは、未知の位置変数ｘについて不偏システムと同一の情報を有することができる。測定値１０１０に関係するフィッシャー情報は、１０２０に示され、１０３０については１０４０に示されている。これらのフィッシャー情報プロットはまた、未知の付加バイアス項も含む。適正なシステム設計を用いると、未知のバイアスの付加は、１つまたは複数の所望のパラメータについての捕捉された情報に悪影響を及ぼさない。変数ｘについての情報の値は、１０２０および１０４０において同一である。そして、Ｘに関係する相互情報は、１０２０および１０４０の両方についてゼロである。１０２０における非ゼロ相互情報曲線は、ＧとＢとの間の相互情報に関係する。
図１１は、一式の符号化ピクセル上で１Ｄ線のサブピクセル情報収集、検出、および推定を行う、符号化ローカライゼーションシステムのグラフデータ１１００を示す。一式の符号化ピクセル、コード、およびコードの相違は、本明細書の以降で使用される機能的説明として「システム」を構成する。一番上の行は、サンプリング前のコードの１周期中に現れるような線の航空画像を示す。一実施形態では、コードの周期は、１つ以下のピクセルにわたる。別の実施形態では、周期は、多くのピクセルにわたってもよい。一実施形態では、ピクセルコードは、偏向正弦および余弦であり、測定されたデータは、航空画像データとの個々のコードの内積である。
一実施形態では、結像モデルは、未知の利得、バイアス、垂直線位置であり、４つのコードは、線の水平または垂直サブピクセル次元のそれぞれを記録する。実施形態では、４つのコードが９０度位相の正弦であるとき、２つの１８０度位相がずれているチャネル間の差異は、バイアスがない両極性記号である。２組の差異は、９０度だけ位相がともに偏移させられる、２つの無バイアス測定値をもたらす。これら２つの測定値は、サブピクセルオブジェクトの１つの空間周波数において、フーリエ変換係数の実数および虚数部を表し得る。フーリエ変換測定値のこれらの差異の複雑な表現は、図１１に示される単位円の行の中の水平および垂直ベクトルとして表される。２つのベクトルは、最大規模が１であり、より小さい規模を伴うベクトルが１に比例して拡大縮小されるように、拡大縮小されている。垂直線を結像する場合、全ての垂直ベクトルは、本質的にゼロの規模を有する。水平ベクトルは、垂直線のサブピクセル位置を直接示す。
別の実施形態では、利得およびバイアスが先験的に把握されたとき、次いで、１８０度位相の２つだけのコードが、オブジェクトの各垂直または水平方向のために必要とされる。一実施形態では、演繹的知識は、符号化されていないチャネルから得られる。そのようなコードの実施例は、グラフ１１８０および１１９０を伴うシステム１１５０で挙げられる。グラフ１１８０および１１９０は、システムが要求するような２つの異なるコード、および１１００に示される結果を可能にする関連フィッシャー情報を伴って、システム設計側面（コード値）を示す際の「システム」を表す。図１１のグラフ１１８０は、２パイ対称性を有するか、または１８０度位相である、２つの正弦コードを示す。コードの振幅が非負であるように、バイアスが付加されている。これらのコードに関係するフィッシャー情報が、グラフ１１９０に示されている。空間的位置ｘに関係するフィッシャー情報の最大値が、図１０のプロット１０２０の３チャネル符号化システムの値の約２／３であることに留意されたい。グラフ１１９０から、空間的位置に関係する情報は、サブピクセル位置の関数としてバイアスをかけられる。システム設計者は、このバイアスを受け入れるか、またはバイアスと２パイ対称性との間で妥協を形成するように２チャネルコードを再設計することができる。比較する場合、図２５は、他の選択肢を例証する２つのチャネルコードの２つの実施例を示す。一実施形態では、図２５のチャネルコードは、多項式コードである。
図２５の２チャネルコード２５００は、２５１０に示されるように、２パイ対称性を有する（またはコードの合計は、空間的位置の関数として一定である）。このシステムに対するフィッシャー情報の逆数の平方根、またはクラメール・ラオ限界（ＣＲＢ）は、２５２０で表されている。このシステムに対するＣＲＢもまた、バイアスをかけられるが、図１１の２チャネルシステム１１５０に対する同等のＣＲＢより変化が少ない。図２５のシステム２５５０は、正確には２パイ対称性を保持しないが、不偏ＣＲＢ、したがって、２５６０に示されるように不偏フィッシャー情報を達成する、別の関連設計を表す。２５５０におけるグラフの集合は、コードの設計、コード設計の直交性、および達成されるフィッシャー情報を表すため、「システム」と見なされる。単独で解釈される各コードは重要ではなく、むしろ、コードの相互関係、またはコードの組み合わせのシステムレベルの達成が重要である。直交性、非負性、２パイ対称性、およびＣＲＢ／フィッシャー情報バイアスの必要性の平衡を保つ、図１１および図２５におけるもの等の多数の他の２チャネルコードがある。
図１２は、ローカライゼーションシステム１２００のための位相正弦符号化、およびサブピクセルエッジへの応答を示す。エッジは、垂直測定ベクトルがゼロ規模を有するように、垂直に整合したエッジである。サブピクセル画像の１つの空間周波数におけるフーリエ変換である、水平ベクトルは、エッジの位置とともに偏移する。サブピクセルエッジ位置の位置は、水平測定ベクトルから直接測定することができる。一実施形態では、システム１２００は、エッジ利得およびバイアスの先験的知識を伴わずに、指図によって４つの位相チャネルを使用する。別の実施形態では、システム１２００は、エッジ利得およびバイアスの先験的知識を伴って、指図によって２つの位相チャネルを使用する。
別の実施形態では、画像データ内の実際の未知数の数は、実際に所望される未知数よりも大きい。画像利得およびバイアスは、例えば、多くの場合、３Ｄ結像／測距において特定の空間的特徴までの範囲ほど重要ではないと見なされる、２つの数量である。実施形態では、システムサイズ、重量、および電力をさらに単純化および削減するために、高分解能画像が取得され、先験的にサンプリングされた測定ベクトルをモデル化するために使用される。この高分解能情報を用いて、利得およびバイアスを既知と見なすことができる。別の実施形態では、高レベルおよび高分解能画像処理特徴が、画像処理を誘導するために使用されてもよい。
別の実施形態では、高分解能結像システムは、多重レンズカメラシステムにおける相違を増強するために高分解能画像と併せて使用される、３Ｄでの測定値を提供する、符号化ローカライゼーションシステムを装備している。別の実施形態では、増強した相違は、娯楽、マッピング、ナビゲーション、調査、および地理情報システムのうちの少なくとも１つのための座標を生成するために使用される。
別の実施形態では、バイアスの推定値が、測定チャネルの出力の合計を通して形成される。測定チャネルの合計は、コードが２パイ対称性を伴って設計されている場合にバイアスの正確な尺度（オブジェクト、システム等からのバイアスを加えたコードバイアス）であり得る。２パイ対称性の重要な特性は、測定チャネルの合計がコードの領域中の特定のオブジェクトにとって定数であり得ることである。図１０からの１０１０の３チャネル測定システムを再考慮されたい。コードまたは測定値の合計１０１０は、正規化位置の関数としての定数である。次いで、コードの合計は、位置についての情報を提供せず、バイアスについての情報だけを提供する。
２Ｄ光学システムおよびシステムＰＳＦを設計するための方法では、２パイ対称性を有するように設計されているコードは、測定チャネルの合計が、特定の領域変数から独立しているもの、すなわち、空間、偏光、時間等である。空間符号化を考慮されたい。次いで、全てのチャネルが合計されたときのＰＳＦおよび空間コードの組み合わせが、理想的には空間的位置から独立している、サンプリングされた値を生じる場合に、一式のコードは２パイ対称性を有する。２つの水平および２つの垂直正弦コードを伴う多重開口２×２システムは、各チャネルの正弦が１８０度位相がずれている場合に２パイ対称性を有することができる。コードの設計はまた、重複および隣接性またはシステム視野（ＳＦＯＶ）を含む、複数のチャネルの視野配列、ならびに手元のタスク（それがどこにあるか、および自分がどこにいるか）に依存し、重複視野または特殊ＳＦＯＶを有するコードは、オブジェクトまたは運動を検出し、また、全体的および局所的運動を区別するときに、独立した符号化されていないセンサより多くの情報を多重チャネル信号に提供することができる。
図１３は、符号化ローカライゼーション運動性および運動観察および区別システム１３００の実施形態である。システム１３００の一実施形態では、各アーム１３４０、１３５０、および１３６０は、より小さい領域１３４４および１３５４との大きい領域１３６４の重複によって形成される重複領域１３９２内で、それぞれ、運動推定値１３４２、１３５２、および１３６２を形成する。実施形態では、運動推定１３４２、１３５２、および１３６２はまた、例えば、波長強度の独立推定値である、詳細Ｄ４、Ｄ５、およびＤ６も含有する。別の実施形態では、詳細Ｄ４、Ｄ５、およびＤ６は、偏光強度および角度を含有する。
システム１３００の一実施形態について、参照座標系１３８０における各アーム１３４０、１３５０、および１３６０の真の運動および運動性は、アーム１３４０、１３５０、および１３６０の重複領域１３９２によって形成されるフレームに基づいて結合される。システム１３００の別の実施形態では、運動推定値１３４２、１３５２、１３６２、ならびに詳細Ｄ４およびＤ５は、相互から独立している。別の実施形態では、領域１３６４からの詳細Ｄ６は、領域１３４４および１３５４への部分的依存を有する。
一実施形態では、システム１３００は、ｚ軸の周囲で回転させられたとき、空等の領域（矢印１３９５によって示される）を横断して広がった低密度の領域１３９３から成るシステム視野（ＳＦＯＶ）を有し、有限範囲の仰角および３６０度の方位角を伴うバンドのように成形されたＳＦＯＶをもたらす。特徴１３９４は、一実施形態では、偏光強度および方向の尺度のうちの少なくとも１つである。特徴１３９４は、別の実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムから偏光コードへの応答である。一実施形態では、特徴１３９４の種々のパラメータが、詳細Ｄ４、Ｄ５、およびＤ６において報告される。別の実施形態では、詳細Ｄ４、Ｄ５、およびＤ６は、コントラスト、強度輪郭、波面傾斜、および波長情報に関係するパラメータのうちの少なくとも１つを含有する。
別の実施形態では、システム１３００は、詳細がＳＦＯＶの少なくとも一部分に対する空の偏光を含有する、ＳＦＯＶ内に含有される領域の詳細Ｄ４、Ｄ５、およびＤ６を提供する。ＳＦＯＶの少なくとも１つの部分の中のベクトルのパターンは、空の偏光パターンから地心方位角、仰角、および回転推定値を提供する。実施形態では、パターン１３９４を横断する運動１３９５等の参照座標系１３８０の運動および運動性推定値は、ＳＦＯＶの複数部分が適応空モデルにマップされることを可能にする。実施形態では、適応は、汚染、塵、煙、および熱勾配波面歪曲のうちの少なくとも１つを含む、近水平効果からの影響を含む。
部分偏光を含有する信号の配向を測定することが一般的かつ周知である一方で、非常に低い程度の部分偏光がある偏光パラメータを伴う信号を測定することは、周知ではない。低い程度の部分偏光を測定する一実施形態では、図４の未知の媒体がシステム１３００に含まれ、多くの場合、本明細書で開示される本発明の使用によって獲得することができる非常に低い値まで、偏光の程度を変化させるように作用する。別の実施形態では、図４の未知の媒体は、雲、霧、熱勾配波面歪曲、および汚染のうちの少なくとも１つである。
別の実施形態では、システム１３００の光学部および検出器の集合は、全体的なＳＦＯＶの一部分、および瞬間視野（ｉＦＯＶ）であり得、Ｎ個の測定値を形成する、何らかの特定の視野（ＦＯＶ）を有する。ｉＦＯＶは、特定のピクセルのＦＯＶである。別の実施形態では、ｉＦＯＶは、例えば、光学部の歪曲を通した、特定のピクセルの関数であってもよい。一実施形態では、結像システムのサンプリングされたＰＳＦが空間変異型である、符号化ローカライゼーションシステムが開示される。別の実施形態では、Ｎ個の測定値は、空間的位置の関数として測定ベクトルを形成する。別の実施形態では、Ｎ個の測定値は、空間的位置の関数として、規模および位相を伴って測定ベクトルを形成する。別の実施形態では、Ｎ個の測定値は、不偏であるように構成される。別の実施形態では、Ｎ個の測定値は、雑音がない場合にＮ個の測定値の二乗の合計が一定であるように設計されている。
一実施形態では、システム１３００は、図４の未知の媒体４８０を通して、図３のデータマトリクスＭを生成する。（ｘ１，ｙ１）がＭにおけるデータの空間的位置であると仮定されたい。次いで、偏光次元を通したデータの集合は、Ｍ（ｘ１，ｙ１，ｉ）、ｉ＝１，２，．．．Ｎである。差し当たり、システム１３００に適用されるような図４の未知の媒体４８０が、測定されたデータの空間、スペクトル、時間、および偏光領域にわたって、一定の規模または利得およびバイアスを付与するのみであると仮定されたい。データＭのこの実施形態では、偏光領域中の測定されたデータは、以下のように表すことができる。
式中、Ｍは、Ｍのベクトルであり、Ｇは、図４の信号４９３ａ−ｃ、未知の媒体４８０の減衰、および感知システム１３００の感受性に依存する振幅である。位相ｐｈｉ１は、信号および感知システムの相対配向に関係する。バイアスもまた、信号、未知の媒体、および感知システムに関係する。項ｗｉは、既知と見なされ、符号化要素が偏光分析器を形成するときに、図３の符号化要素３４０から３４０ｎおよび図４の符号化要素４４０から４４０ｎの回転に関係する。実施形態では、部分偏光の程度は、バイアスに対するＧの比によって求めることができる。別の実施形態では、配向は、Ｇおよびｐｈｉ１を使用して判定される。別の実施形態では、データＭは、最小限化されたバイアスおよび最大限化されたＧを伴って取得される。別の実施形態では、データＭは、等しいバイアスおよびＧを伴って取得される。
実際のシステムでは、Ｍの感知は、常に雑音の存在下にある。次いで、Ｇ、ｐｈｉ１、およびバイアスの推定は、統計的推定問題である。可能な限り最良の推定性能は、この特定の実施形態について、フィッシャー情報およびクラメール・ラオ限界の観点で説明することができる。実施形態では、感知システム１３００の設計は、他の数量を伴う相互情報を低減しながら、目的とする数量に対してフィッシャー情報を最大限化するように、システムを最適化することを伴う。これは、システムの特定のパラメータの可能な限り最良の不偏推定性能のために、クラメール・ラオ限界を低減することと同等である。一実施形態では、推定されるパラメータは、直線偏光角および規模のうちの少なくとも１つを含む。
一実施形態では、フィッシャー情報マトリクスは、システム未知数Ｇ、ｐｈｉ１、およびバイアスに関してデータモデルＭの偏導関数の内積によって作成される。または、
である。
ｄｉ＝ｃｏｓ（ｗ＊ｉ）である場合、ｓｕｍ（ｄ）＝０であるように、ｉ＝１，２，．．．Ｎが選択され、次いで、フィッシャー情報の対角要素のみが非ゼロであり、
である。
一実施形態では、Ｎ＝３であり、図３の符号化要素３４０から３４０ｎおよび図４の４４０から４４０ｎの異なるチャネルは、直線偏光子であり、連続的に（１８０／３）度回転させられ（測定位相への影響は２×１８０／３である）、次いで、ｗ＊ｉ＝０，２＊ｐｉ／３，４＊ｐｉ／３である。そして、ｓｕｍ（ｓｉｎ（ｗ＊ｉ））＝０である。次いで、３つのパラメータの可能な限り最良の不偏推定分散が、以下によって求められる。
式中、
は、付加白色ガウス雑音の分散である。多くの状況では、この雑音は、「完璧な」検出器でさえも回避不可能であるショット雑音によって支配される。一実施形態では、ショット雑音は、Ｇを最大限化しながらバイアスを最小限化するように露出時間を調整することによって、最小限化される。別の実施形態では、ショット雑音は、Ｇを最大限化しながらバイアスを最小限化するようにセンサ感度を調整することによって、最小限化される。別の実施形態では、ショット雑音は、バイアスおよびＧを等しくするようにセンサ感度を調整することによって、読み取られた雑音と平衡を保たれる。
一実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムの設計は、所望の未知数のフィッシャー情報を増加させるようにも作用しながら、未知数の間の相互情報がゼロであるか、可能な限り低いように、偏光領域のチャネルを選択するであろう。別の実施形態では、不偏コードは、合計してゼロになる。別の実施形態では、不偏コードは、対角セットを形成する。
実践では、図４の信号４９３ａ−ｃの振幅は、感知システム１３００の雑音レベルに対して非常に小さくあり得る。高い雑音レベルは、ローカライゼーション精度の低減につながる。実施例として、偏光領域中の信号振幅は、完全な信号の１％未満であり得る。１０ビット検出器が十分に近くで動作すると、検出された信号の振幅は、約０．０１＊１０２４、または最大１０２４の測定グレースケールカウントのうちの約１０カウントであり得る。完璧な検出器でさえも、ショット雑音の標準偏差は、約ｓｑｒｔ（１０２４）＝３２カウントとなり、１よりはるかに少ない信号対雑音比をもたらすであろう。図１４は、直線偏光子の２パイ対称性を伴う８偏光ステップ、またはパイ／４位相ステップ、またはパイ／８実回転ステップを示す、符号化ローカライゼーションシステムの実施形態である。一実施形態では、偏光信号振幅および位相の推定値を向上させるために、より多くの偏光を使用することができる。図１４は、直線偏光子の２パイ対称性を伴う８偏光ステップ、またはパイ／４位相ステップ、またはパイ／８実回転ステップを伴うグラフ１４１０を示す。図１４のグラフ１４２０は、ショット雑音におけるこの信号の結果を示す。
最小数より多くの偏光位相サンプルの使用は、実際の測定された信号が正弦モデルに対応しないときを検出するために有用である。光学部および検出器の適正な選択により、ｉＦＯＶは、感知システムによって見られるような信号の角度範囲と比較して小さくすることができる。ｉＦＯＶが信号角度範囲より小さいとき、より多数のサンプルを未知数の推定で使用することができ、それによって、回避不可能な雑音において推定精度を増加させる。
本システムが相互情報を最小限化するように設計されている場合、空間分解能を推定精度とトレードすることができる。信号が感知システムより低い空間分解能を有する場合、これは有益なトレードであり得る。一実施形態では、受信したデータは、以下のように構成することができる。
式中、雑音が多い正弦の連鎖は、設計されたシステムの２パイ対称性により、シームレスである。別の実施形態では、受信したデータは、以下のように構成することができる。
図１４のグラフ１４３０は、雑音中の信号位相を推定する能力を増加させる２パイ対称偏光サンプルの空間的連鎖の実施形態を図示する。いずれか１つの結像チャネルが、グラフ１４２０によって表される。グラフ１４３０は、付加ショット雑音を伴う４×４空間的近隣における偏光サンプルを示す。グラフ１４４０は、データのフーリエ変換の２０＊ｌｏｇｌ０として描画された、グラフ１４３０のフーリエ変換である。グラフ１４３０を大まかに考慮することができる一方で、正弦グラフ１４４０は、スペクトル中のピーク１４４５として示される、信号の正弦性質を明確に示す。信号ピーク１４４５における信号の位相は、フーリエ変換の複合値の位相から推定することができる。
上記のクラメール・ラオ限界から、信号位相の可能な限り最良の不偏推定値の分散は、信号の振幅に依存している。信号振幅が減少するにつれて、位相を推定する能力も減少するか、または信号位相の最良の不偏推定量が増加する。実施形態では、未知の偏光信号の位相を推定するために必要とされる処理は、信号振幅または偏光度の関数として変化することができる。対照的に、信号バイアスが増加するにつれて、雑音も増加する。実施形態では、未知の偏光信号の位相を推定するために必要とされる処理は、信号バイアスおよび偏光解消度のうちの少なくとも１つの関数として変化することができる。
図１５は、サンプルを積み重ね、フーリエ分解を行うことを含む、本発明の実施形態である。グラフ１５１０は、長い信号を形成するように図４で説明されるように積み重ねられている、雑音がない正弦波信号を示す。信号１５１０は、２００のバイアス、１％の偏光度、雑音がない４０×４０空間サンプルにわたって８つの偏光角を伴う振幅２を有する。グラフ１５２０は、グラフ１５１０における信号のフーリエ変換を示す。グラフ１５３０は、ショット雑音を伴うグラフ１５１０における信号を示す。信号１５３０は、２００のバイアス、１％の偏光度、ショット雑音がある４０×４０空間サンプルにわたって８つの偏光角を伴う振幅２を有する。実施形態では、フーリエ変換は、ピーク１５４５としてグラフ１５４０に示されるように基礎的信号の規模および位相を推定するために使用される。正弦は、スペクトル分析において雑音を明確に上回る。
図１６は、サンプルを積み重ね、フーリエ分解を行うことを含む、本発明の実施形態である。グラフ１６１０は、長い信号を形成するように図４で説明されるように積み重ねられている、正弦波信号を示す。１６１０と１５３０との間の差異は、１６１０に関係する露出が、１５３０と比較して約１０倍低減されていることである。この露出の低減は、信号振幅ではなく、信号バイアスおよびショット雑音を低減させた。信号１６１０は、２０のバイアス、１％の偏光度、ショット雑音がある４０×４０空間サンプルにわたって８つの偏光角を伴う振幅２を有する。グラフ１６２０は、グラフ１６１０における信号のフーリエ変換を示す。正弦は、スペクトル分析において雑音を明確に上回る。グラフ１６３０のようなより少ないサンプルでさえも、スペクトル成分は、点１６４５としてグラフ１６４０において依然として明確に可視的である。実施形態では、光学部は、ＦＯＶおよびローカライゼーションの不確実性と比較して、必要とされるメモリ記憶を低減させる。別の実施形態では、光学部およびデータ依存性信号処理は、古典的な結像システムと比較して、貯蔵されるデータの量を削減する。
以前に説明された未知の媒体４８０の不均一性により、ＳＮＲは、典型的な画像にわたって空間的に変化し得る。したがって、空間的に変化するプロセスを実装する能力は、例えば、所与のＦＯＶまたはｉＦＯＶで使用する数Ｎまたは基本露出時間を正しく選択することによって、結果をさらに向上させるであろう。信号の振幅が制限されるが、バイアスは増加することができる実施形態では、利得およびバイアスを等しくするように露出時間を最適化することができる。実施形態では、図１３のアーム１３４０、１３５０、および１３６０は、ＧおよびバイアスがＳＦＯＶ内にある場合に空間的に変化するサンプリングを提供する、異なる露出時間を有する。
図１７は、振幅１７２０およびバイアス１７２０が水平軸上で露出を増加させるために示されている、システム１７００を示す本発明の実施形態である。露出値１７３０は、信号の振幅が最大限化されるため、最適な露出値と見なすことができる。１７３０を超えて露出を増加させることにより、システムにおけるショット雑音を増加させるのみである。これら等の低ダイナミックレンジ信号は、信号に存在する検出されたバイアスおよび振幅の関数として、露出を変化させることから利益を享受することができる。図１７はまた、空間的に変化するデータ収集、また、空間的に変化する処理の記号表現も示す。一実施形態では、空間的に変化するデータ収集は、推定偏光振幅または部分偏光度の結果として変化する。別の実施形態では、空間的に変化する処理は、推定偏光振幅または部分偏光度の結果として変化する。この空間的に変化するデータ収集および処理の１つの目標は、あるレベルを下回る偏光位相の推定値における不確実性の境界を示すことである。ボックス１７５０は、空間座標系における推定偏光強度の記号マップを示す。偏光振幅の３つの広い領域Ｈ、Ｌ１、およびＬ２がある。一実施形態では、Ｈによって表される領域は、推定偏光度が＞１０％である、空間領域によって画定することができる。領域Ｌ１およびＬ２は、偏光度が、例えば、５％および１％である、領域である。実施形態では、領域Ｌ１およびＬ２内の収集パラメータおよび処理パラメータのうちの少なくとも１つは、空間範囲全体にわたる推定位相不確実性を向上させるか、またはより良好に合致させるために変化することができる。
ボックス１７６０は、推定位相正確度を向上させるように増加させることができる、一意的な空間データ収集および処理領域を伴う本発明の別の実施形態を示す。領域Ｈに関係するデータ収集および処理パラメータがある値である一方で、領域Ｌ１では、約２×２多くの偏光サンプルが収集され、領域Ｌ２では、１０×１０多くの偏光サンプルが収集され、収集は、より長い期間およびより広い空間領域のうちの少なくとも１つにわたって、より多くのデータを時間的および空間的に収集すること、およびより高密度のサンプリング周期のうちの少なくとも１つを含む。一実施形態では、増加した数の偏光サンプルは、より広い空間的近隣を通したものであり得る。別の実施形態では、サンプルの増加は、時間における付加的なサンプル、付加的な偏光測定値、ならびに異なる色および結像チャネルにおける測定値のうちの少なくとも１つを通したものであり得る。別の実施形態では、偏光サンプルの増加は、低減した露出および複数の露出を通したものであり得る。
一実施形態では、局所的情報の空間範囲が非常に広く、低い変動を有するとき、オブジェクト空間内の情報を理解するために、非常に少ない検出器要素を利用することができる。別の実施形態では、オブジェクト空間は、低密度ではなく、高度に可変であり、タスクは、そのような信号に対して非感受性であり、オブジェクト空間内の情報を理解するために、非常に少ない検出器要素を利用することができる。
図１８は、図５で図示されるものと同様に、双極２検出器運動センサシステムの視野にわたって適用することができる、ローカライゼーションコードの実施形態である。図５の装置に適用されるような図１８の実施形態は、システムの特定のオブジェクトＦＯＶとともに変化する、線形コードのシステム１８００を示す。図１８の左チャネル１８１０および右チャネル１８２０は、ＦＯＶの関数として、図５のセンサ５２０および５２１で測定されるような一式の相補的レンズ領域５５０の応答を表す。有限数のレンズ領域５５０について、実際のコードは、図５のＬ３およびＲ３の関数として、ＦＯＶと対比した階段状構造であり得る。チャネルの数が大きくなるにつれて、または各チャネルに対する個々の光学部が広域ＦＯＶを有する場合、コードは、ＦＯＶと対比して平滑で連続的になり得る。ＦＯＶＫに位置する特定の移動オブジェクトについて、次いで、特定の相補的レンズ領域ｋは、ある未知の利得を掛けたＡ（ＬＫ）およびＡ（ＲＫ）の振幅を伴って、センサによって測定される信号を生成するであろう。
一実施形態では、図１８で表される角度および利得正規化コードは、左チャネル１８１０がｘ、
によって表され、右チャネルが１−ｘ、
であるようなものである。この場合、最小ＦＯＶがｘ＝０によって表される一方で、最大ＦＯＶはｘ＝１によって表される。次いで、測定モデルは、利得Ｇおよび角度ｘの両方が未知である、Ｌ（ｘ）＝Ｇ＊ｘ、Ｒ（ｘ）＝Ｇ＊（ｌ−ｘ）である。Ｌ（ｘ）およびＲ（ｘ）の値は、図５上のＡ１およびＡ２と同等である。
別の実施形態では、総和差計算は、Ｌ（ｘ）およびＲ（ｘ）からｘの位置を推定するために十分である。［Ｌ（ｘ）−Ｒ（ｘ）］／（Ｌ（ｘ）＋Ｒ（ｘ））＝２ｘ−１であり、未知の利得Ｇから独立している。この実施形態では、オブジェクト角ｘの推定値は、推定値（ｘ）＝（ｌ／２）［（Ｌ（ｘ）−Ｒ（ｘ））／（Ｌ（ｘ）＋Ｒ（ｘ））＋１］である。
別の実施形態では、角度は、時間の関数として推定することができ、ｘにおける任意の隣接位置間のオブジェクトの角速度は、推定値（ｘ）を微分することによって判定することができる。
図１９は、オブジェクト角およびオブジェクト運動１９０５からの角速度に加えて、オブジェクト範囲および速度を推定するために、少なくとも２つの符号化ローカライゼーションシステムをシステム１９００で使用することができる、実施形態を図示する。一実施形態では、システム１９００は、各システムが図５のものに類似し、両極検出器ペア１９２０を含有する、少なくとも２つのシステムを含有する。別の実施形態では、２つのシステムはまた、単一の光学部１９１０内に組み込むこともできる。別の実施形態では、オブジェクト運動１９０５は、定数およびほぼゼロのうちの少なくとも１つであり、システム１９００は、目的とするオブジェクト視野をスキャンするように平行移動および回転のうちの少なくとも１つを受ける。
プロセッサ１９７０を使用して、２つの異なる位置から既知のオブジェクトまでの角度を推定することによって、システムの利得、オブジェクトの強度等から独立して、範囲推定値を形成することができる。２つの相補的レンズ領域Ａ（Ｌｉ）Ａ（Ｒｉ）およびＡ（Ｌｋ）Ａ（Ｒｋ）を横断する、ある運動ベクトル１９０５を伴うオブジェクトは、それぞれ、２つの時間出力信号１９１５ｉおよび１９１５ｋを生成する。実施形態では、出力信号１９１５ｉおよび１９１５ｋは、振幅符号化および時間符号化される。振幅コードは、相補的レンズ領域の中に設計されたコードによるものである。時間コードは、一般的な光学特性、ならびにオブジェクトの運動の方向および速度によるものである。２つのコードは、相補的情報をプロセッサシステム１９７０に提供しており、よって、一実施形態では、２つのシステムの基線分離Ｂが把握されている場合に、範囲および速度推定値の精度をさらに増加させるために使用することができる。別の実施形態では、相補的情報は、基線Ｂならびに未知のオブジェクトの範囲および速度を直接推定するために使用することができる。別の実施形態では、相補的測定ベクトルは、配向および３Ｄ位置のうちの少なくとも１つの変化を推定するために使用される。複数の入力に対する判別信号を生じる、２つの検出器出力によって測定されるような未知の遠隔オブジェクト速度ベクトルのための対応する振幅および時間コードを生じるであろう、１本だけの基線Ｂがある。実施形態では、システム１９００は、システム１９００の視野内の運動１９０５の中の離散オブジェクトを数えることができる。
単一、二重、または複数のピクセルおよび重複視野とともに、複数のシステムを使用するとき、システムの配向または運動性および平行移動の判定、また、システム視野内のオブジェクトおよびオブジェクト運動の検出および推定を含む、複数の機能性が可能にされる。図２０は、運動性および運動観察および区別のための符号化ローカライゼーションシステム２０００の実施形態を示す。システム２０００の一実施形態では、アーム２０１０、２０２０、および２０３０の配列は、参照座標系２０８０において、軸ΔｘおよびΔｙと同一平面かつΔｚに直角であり得る。別の実施形態では、各アーム２０１０、２０２０、および２０３０は、部分的重複領域２０１４、２０２４、および２０３４内でΔｚに直角な方向へ、それぞれ、運動推定値２０１２、２０２２、および２０３２を形成する。重複領域は、サブシステム２０９０における斜線領域２０９２として示されている。別の実施形態では、運動推定２０１２、２０２２、および２０３２はまた、部分的重複領域２０１４、２０２４、および２０３４ならびに重複領域２０９２の信号信頼度、雑音レベル、信号レベル、波長、波面位相、波面振幅、ならびに偏光方向および偏光規模の独立推定値のうちの少なくとも１つである、詳細Ｄ１、Ｄ２、およびＤ３も含有する。別の実施形態では、詳細Ｄ１、Ｄ２、およびＤ３はまた、例えば、オブジェクトエッジ、オブジェクト角、オブジェクト構造、オブジェクトテクスチャ、およびオブジェクトの目的とする特徴のうちの少なくとも１つを含む、オブジェクト特有の情報である。別の実施形態では、詳細Ｄ１、Ｄ２、およびＤ３は、オブジェクト特有の情報についての統計を含有する。
システム２０００の別の実施形態では、参照座標系２０８０における各アーム２０１０、２０２０、および２０３０の真の運動および運動性は、アーム２０１０、２０２０、および２０３０ならびに重複領域２０９２によって形成されるフレームに基づいて結合される。別の実施形態では、運動推定値２０１２、２０２２、２０３２は、相互から独立しており、よって、いくつかの有用な関係および制約が、参照座標系２０８０および重複領域２０９２に関して、独立運動推定値とシステム２０００における幾何学形状の結合制約との間に存在する。実施形態では、θｚ＝０およびｄｘ１＝０であるとき、δｘ２＝０およびδｘ３＝０であり、ｄｙ１＝ｋ（δｙ３）およびδｙ２＝δｙ３であるとき、運動推定値２０１２を生成するシステムの倍率は、２０２２および２０３２のｋ倍である。
実施形態では、システム２０００は、エネルギー２０９５を強度に変換するための電磁エネルギー変換器２０９７と、電磁エネルギーを電磁エネルギー変換器２０９７に輸送するための物理的媒体２０９６とを含有してもよい。変換されたデータは、ｄ０、ｄｌ、．．．、ｄＮと表される、一式のＮ＋１個の運動推定値２０９９を形成するように、プロセス２０９８によって処理される。電磁エネルギー２０９５は、例えば、紫外線・可視・長波の赤外線波長、音響波長、および電波波長の形態であってもよい。別の実施形態では、電磁エネルギー２０９５は、例えば、重複領域２０９２内の偏光状態、波長、空間強度、および空間周波数の変調のうちの少なくとも１つに影響を及ぼすように、検出に先立って物理的媒体２０９６によってさらに修正されてもよい。別の実施形態では、物理的媒体２０９６はまた、重複領域２０９２内の倍率変動、視野、光軸傾斜、視野強度変動、視野偏光変動、および視野収差内容の光学的性質のうちの少なくとも１つに影響を及ぼすように、アーム２０１０、２０２０、および２０３０の間で、電磁エネルギー２０９５に修正間の変動を付与し得る。
図２１は、運動性および運動観察および区別のための符号化ローカライゼーションシステム２１００を図示する。システム２１００の一実施形態では、アーム２１１０、２１２０、および２１３０の配列が、参照座標系２１８０において、軸ΔｘおよびΔｙと同一平面かつΔｚに直角であり得る一方で、アーム２１４０および２１５０は、Δｚと同軸であり得る。一実施形態では、各アーム２１１０、２１２０、および２１３０は、表面２１８２と交差する非重複領域２１１４、２１２４、および２１３４内でΔｚに直角な方向へ、それぞれ、運動推定値２１１２、２１２２、および２１３２を形成する。別の実施形態では、各アーム２１４０および２１５０は、表面２１８２と交差しない非重複領域２１４４および２１５４内でΔｚと同軸の方向へ、それぞれ、運動推定値２１４２および２１５２を形成する。別の実施形態では、運動推定２１１２、２１２２、２１３２、２１４２、および２１５２はまた、詳細Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４、およびＤ５も含有する。一実施形態では、詳細Ｄ１、Ｄ２、およびＤ３は、例えば、表面２１８２におけるコントラストおよび構造の独立推定値であり、詳細Ｄ４およびＤ５は、散乱した日光、星の光、および月光のうちの少なくとも１つを含有する、領域２１４４および２１５４に対する偏光、強度、コントラスト、および構造の推定値のうちの少なくとも１つである。実施形態では、複数のシステムが、配向および３Ｄローカライゼーションのうちの少なくとも１つに使用される。別の実施形態では、複数のシステムは、配向および３Ｄ位置のうちの少なくとも１つの変化を推定するために使用される。別の実施形態では、配向または配置の推定または検出された変化は、ピクセル間隔より細かい。
システム２１００によって説明される本発明の実施形態では、参照座標系２１８０における各アーム２１１０、２１２０、２１３０、２１４０、および２１５０の真の運動および運動性は、アーム２１１０、２１２０、２１３０、２１４０、および２１５０によって形成されるフレームに基づいて結合される。実施形態では、表面２１８２に基づく運動推定値２１１２、２１２２、２１３２は、相互から独立しており、また、運動推定値２１４２および２１５２からも独立している。実施形態では、共通参照座標系２１８０に物理的に依存している多数の独立運動推定値を使用して、全体的な運動性および運動推定値のロバスト性が向上させられる。
別の実施形態では、システム２１００はさらに、広域システム視野（ＳＦＯＶ）からさらに利益を享受する。ＳＦＯＶは、参照座標系２１８０の運動性によって利益を享受し、実施形態では、表面２１８２上の低密度サンプリング領域２１１４、２１２４、および２１３４、また、低密度サンプリング領域２１４４および２１５４を含有する。参照座標系２１８０の運動性は、θｚでシステム２１００を回転させることによって、またはΔｚ軸の周囲での回転によって示され、低密度サンプリングに、［ｄｘｌ，ｄｙｌ］、［ｄｘ２，ｄｙ２］、および［ｄｘ３，ｄｙ３］を伴う運動性を推定させ、また、［ｄｘ５，ｄｙ５］および［ｄｘ４，ｄｙ４］として見掛けの遠視野運動を推定させる。実施形態では、遠視野運動推定値および運動性推定値は、システム２１００の剛体動的制約に対応しなければならない。運動性パラメータに合致しない、高い値の詳細Ｄ４またはＤ５によって示されるように高度な信頼度を伴って生成される運動推定値は、運動性から独立した独立運動推定値が遠視野内にあり、したがって、外部移動アセットの検出が、システム２１００によって具現化されるような移動および運動性プラットフォームのために可能にされることを示す。別の実施形態では、θｚで回転するためのＳＦＯＶは、表面２１８２上の円弧において掃引される領域２１１４、２１２４、および２１３４によって形成される環帯と、水平線、ならびに天空光、月光、および薄明のうちの少なくとも１つによって形成される表面を横断する円弧において、掃引領域２１４４および２１５４によって形成される水平帯とを含む。別の実施形態では、符号化ローカライゼーションシステム２１００は、他のオブジェクトの相対位置を測定する。別の実施形態では、符号化ローカライゼーションシステム２１００は、他のオブジェクトの絶対位置を測定する。別の実施形態では、符号化ローカライゼーションシステム２１００は、それ自体の相対配向および相対位置のうちの少なくとも１つを測定する。別の実施形態では、符号化ローカライゼーションシステム２１００は、それ自体の絶対配向および絶対位置のうちの少なくとも１つを測定する。
図２２は、符号化ローカライゼーションシステムのサンプリング多様性を伴う本発明の実施形態を図示する。巻き上げシャッタ露出とともに動作する検出器を使用する、運動および運動性区別システムを含む、多くの符号化ローカライゼーションシステムでは、行（または列）露出時間に対して速い運動が、捕捉される画像を歪曲し得、サンプリング多様性が採用される。開示された発明の別の実施形態では、巻き上げシャッタ補正が、図２２で図示されるようなサンプリング多様性を通して符号化ローカライゼーションシステムに提供される。センササンプリングに対する水平運動を伴うオブジェクトについて、センサ行が、２２２０および２２４０のように時間シーケンスまたは巻き上げシャッタサンプリングにおいてサンプリングされるときに、結果として生じる画像は、単一の瞬間にオブジェクトの全体的サンプリングに対して剪断される。一実施形態では、剪断は、把握されており、剪断がない適正な画像を回復させるために、信号処理を使用することができる。別の実施形態では、オブジェクトは、２２６０のように、行を横断し、行サンプリング／読取に向かって移動しており、オブジェクトの画像は、垂直に圧縮される。別の実施形態では、オブジェクト運動は、オブジェクトの画像が２２８０のように拡張されるように、行サンプリング／読取の方向を伴う。
システム２２２０および２２４０が、形成された画像の剪断を示す一方で、２２６０および２２８０は、オブジェクトの運動および方向依存性拡大を示す。２２６０は、倍率が縮小されるとオブジェクトの情報の損失を被る一方で、２２８０は、オブジェクトの倍率が増加すると情報の増加を示す。巻き上げシャッタサンプリングを伴ってセンサに向かって、またはセンサから離れて進行するオブジェクトはまた、経時的なオブジェクトのサンプリングが、変化するオブジェクト距離により時間依存性倍率をもたらすであろうため、運動依存性倍率を被るであろう。
実施形態では、符号化ローカライゼーションサンプリング多様性システム２２００は、多様な幾何学形状での複数の巻き上げシャッタサンプリングセンサから成る。システム２２１０は、垂直および水平の両方で行をサンプリングする。実施形態では、システム２２１０は、配向されるセンサを使用し、行および列の読取方向を変更することによって達成されてもよい。別の実施形態では、システム２２１０は、センサに提示されるオブジェクトの画像に対して有効読取方向を逆転させるために、鏡および光学要素を使用することによって達成されてもよい。別の実施形態では、システム２２１０は、センサを回転させ、センサ読取タイミングを変更することによって達成されてもよい。システム２２１２は、読取方向が相互に直角ではない、別の実施形態である。システム２２１４は、センサ読取方向が垂直方向に相互と反対である、符号化ローカライゼーションサンプリング多様性の別の実施形態である。システム２２１５は、センサ読取方向が水平方向に相互と反対であり、相互に向かって読み取っている、実施形態である。システム２２１６は、センサ読取方向が水平方向に相互と反対であり、相互から離れて読み取っている、実施形態である。符号化ローカライゼーションサンプリング多様性の別の実施形態では、システム２２１４、２２１５、および２２１６は、複数のセンサによって、または各フレーム後にサンプリングおよび読取の方向を変更する単一のセンサを用いて可能にすることができる。実施形態では、システム２２１８は、アレイから成り、センサ読取方向群は、多種多様のセンサにわたって様々である。実施形態では、システム２２００の中のセンサ間のタイミング歪曲は、行およびピクセルサンプリングにおいてさらなる多様性を生じる。
図２３は、図６で描写されるような重複ＦＯＶ２×２符号化ローカライゼーションシステムを使用して画像を形成する、符号化ローカライゼーションシステムの実施形態を図示する。コードは、ローカライゼーションを増進し、また、より短いシステムにおいて画像形成を可能にすることもできる。一実施形態では、ローカライゼーションコードの位置は、レンズ付近からセンサ面まで様々であり得る。別の実施形態では、コードは、振幅および位相の両方を含むことができる。別の実施形態では、コードはまた、ランダムまたは疑似ランダム関数から成ることもできる。一実施形態では、遠隔オブジェクトの複数の測定が、時間、スペクトル、空間、および偏光の少なくとも１つの領域で同時に行われる。別の実施形態では、遠隔オブジェクトの複数の測定が、時間、スペクトル、空間、および偏光の少なくとも２つの領域で同時に行われる。別の実施形態では、測定が可視波長で行われる。別の実施形態では、測定がＩＲ波長で行われる。
２×２実装のための特に有用なコードは、偏向正弦から成る直交コードである。このタイプのコードは、一般な場面のフィッシャー情報を最大限化することができる。
一実施形態では、画像面またはその付近に配置され、２３０４および２３０６によって図示される、直交マスクまたは符号化関数Ｃｉ（ｘ，ｙ）は、以下によって求められる。
式中、変数ｗは、ｄｘがピクセルの辺長である、２＊ｐｉ／ｄｘに等しいように選択される。このようにして、４つのコードは、４つの様々な位相を伴う偏向正弦の単一の周期である。コードｐｈｉの絶対位相は、各コードについて把握される必要がある。ｘおよびｙ方向での上記の複数組の正弦には、２パイ対称性がないが、縮小した高さの結像および検出のために依然として有用であり得る。１つのピクセルにつき２つの値を有するコードの一実施形態は、以下によって求められる。
他の２つのコードは、（）′がマトリクス転置行列を表す、Ｃ３＝ＣＩ′およびＣ４＝Ｃ２′によって求められる。センサ上のパターンは、図２３の配列２３０８として象徴的に示されている。実践では、コードは、特定の光学チャネルに割り当てられた全てまたはほぼ全てのピクセルにわたって配列される。一式のコードは、システムを表すバイアスセットとして書くことができるか、または
である。
次いで、対応するオブジェクト点を伴う４つ全てのチャネルに関係する一式のサンプリングされた測定値Ｍｓは、
として書くことができる。
別の実施形態では、所望される情報は、結像された場面の全ての値について、元のサブピクセル画像値、またはデータＩｓである。Ｉｓは、実際の物理的ピクセルの分解の２倍を有することに留意されたい。または、所望のデータは、サンプリングされた２×２多重開口画像に対するサブピクセル画像である。実施形態では、最大分解能画像が、サンプリングされたデータＭｓの線形演算を通した符号化多重開口画像サンプルに基づいて生成され、または、
であり、式中、ｐｉｎｖ（）は、Ｃｘの疑似逆数である。
Ｃｘを構成するコードの選択の実施形態では、逆数をよく調節することができる。別の実施形態では、偏向正弦を含有する直交コードが、よく調節されたＣｘの実施例である。先験的情報を通して、並行測定を通して、または符号化データに基づく推定値を通してのいずれかで、符号化されていないピクセルサンプルの平均値が利用可能である場合、この平均値を測定データＭｓから減算することができる。これは、バイアスを持たないコードを使用することと同等である。次いで、Ｃｘの列は、直角になり、その逆数は、理想的に調節されて、最低光状況で最良の性能をもたらす。実施形態では、縮小した高さのシステムのためのコードは、２パイ対称性を有する。実施形態では、バイアスの推定値は、測定値Ｍｓの合計によって形成することができる。
別の実施形態では、配列２３０８におけるコードは、波長特異的である。配列２３０８は、一実施形態では波長を選択することができ、別の実施形態では波長の選択に敏感であり得る。実施形態では、より小さい画像２３２０は、可視波長、近赤外線、中波赤外線、および長波赤外線波長の選択のうちの少なくとも１つである。実施形態では、より小さい画像２３２０は、可視波長、近赤外線、中波赤外線、および長波赤外線波長の選択のうちの少なくとも２つである。
図２３はまた、サイズおよび重量の１／２、ならびに効果的に一定の画質を達成するために、上記の方法および装置を使用するシミュレートされた実施例も図示する。元の分解能または単一開口の画像２３１０は、サンプリングされたデータ２３２０を伴って偏向直交２×２符号化ローカライゼーションシステムを通して結像されるようにシミュレートされる。サンプリングされたデータ２３２０は、それぞれ、コードＣ１、Ｃ２、Ｃ３、およびＣ４のそれぞれを通して結像される、４つのチャネル２３２１、２３２２、２３２３、および２３２４を表す。同一のコードが、特定のチャネルにおける測定値の各ピクセル上で使用される。次いで、測定値２３２１、２３２２、２３２３、および２３２４は、コードによって判定される一意的な様式において全て異なる。単一のチャネル画像２３３０は、さらなる空間的詳細を示す。実施形態では、疑似逆数を使用して２×２測定データを組み合わせて、再構築された画像２３４０がＩｓ＿ｅｓｔｉｍａｔｅから生成される。この再構築された画像は、元の単一開口画像２３１０と本質的に同一の分解能を有するが、単一開口システムのサイズおよび重量の約１／２である２×２符号化結像チャネルを伴う。実施形態では、全体的な光学システムの長さを短縮するために、相補的チャネルが選択される。別の実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、測定値の総数に対応する分解能で最終画像を形成するようにデジタル処理で組み合わせられる、相補的測定値を提供する。
図２４は、一般化された符号化ローカライゼーションシステムのための設計方法の実施形態である。情報理論は、アルゴリズムからシステムを理想的に分離し、特定のシステムのための定量化可能タスクの観点で最適化された設計を生じることができる。そのような設計方法のフローチャートが図２４に説明されている。このタイプの方法の１つの特定の利点としては、多くの場合、複雑すぎて専門家でさえも把握できないシステム空間にわたって、真の全体的な最適化を行うことができる。
一実施形態では、本方法は、特定のシステムのシステム性能を最大限化しながら、サイズ、重量、および電力を削減することに関連する、基本的情報レベルでのシステムトレードオフの基本理解から始まる。情報理論は、理想的な推定量の正確度（または標準偏差）が信号対雑音レベルと直接相関することを教示する。（より多くの信号、より少ない信号等であるが）ＳＮＲを増加させることにより、理想的な推定量の正確度を直接増加させ、理想的な推定量の標準偏差を減少させる。推定量の正確度を増加させることは、システムの情報容量の増加と同一である。Ｎ個のピクセルおよびＳのＳＮＲを伴う一般的なシステムが、Ｎ／２個のピクセルおよび２＊Ｓ ＳＮＲを伴う一般的なシステムと同じくらい多くの遠隔オブジェクトについての情報を有することができる、情報の意味で、ピクセルおよびＳＮＲをトレードすることができる。一実施形態では、開口の数は、ＳＮＲならびにシステムサイズおよび重量に関係する。
一実施形態では、ステップ２は、システムの一般的なパラメータ、システムの一般的な未知数（公差、温度等）、ならびにオブジェクト場面のパラメータおよび未知数（理想的な標的表現、標的「クラッタ」等）のソフトウェアモデルを生成することを伴う。パラメータは、決定的であり、システムの特定の状態を制御すると見なされる。未知数は、（特定の標的の数および位置のような）推定される数量、または一般に、標的の推定に影響を及ぼし得る数量のいずれか一方である。一実施形態では、システムモデルは、一式のパラメータおよび未知数を考慮して、測定されたパラメータの雑音がないシステム推定値を生成する。
ステップ３では、一実施形態は、特定の一式のパラメータ、ならびにフィッシャー情報およびクラメール・ラオ限界等の情報理論について、他の未知数の存在下でシステム未知数の理想的な不偏推定量の性能を予測する。システムパラメータは、タスク特有の標的に対するシステムの実際の情報容量に直接関係する。一般的な目標は、ステップ４のように、比較および調整を通して情報を最大限化する理想的なパラメータセットを見出すことである。
一実施形態では、この情報ベースの設計方法が提供することができる、少なくとも１つの目標は、特定のシステムを特定のモデル化オブジェクト場面に合わせる能力である。例えば、場面が多数の未知数（またはクラッタと呼ばれることもある）を有するとき、これらの未知数は、目的とする特定の未知数の推定に悪影響を及ぼし得ることが周知である。この影響を最小限化するために、情報ベースのアプローチは、システムが、意図的にクラッタのゼロ空間および特定の所望の未知数の信号空間の交差点にあるように、システムを設計する。これの単純な実施例は、２つの密接して離間した標的である。第２の標的の存在は、特に、それらの放射または反射エネルギーが幅広く異なる場合に、第１の標的の推定に悪影響を及ぼし得る。一実施形態では、最適化された情報ベースのアプローチは、２つの標的の相互結合が最小限化されるように、利用可能なシステム自由度に対してシステムを直交させようとするであろう。
図２４のステップ５−８は、より多くのパラメータを追加することによって解決策を拡張する。最初に、特定のシステムの情報理論の基本原理の理解とともに、ステップ１−４において小型パラメータセットおよびシステム複雑性モデルを用いて開始することによって、ステップ５−８でシステムモデルのさらなる複雑性が追加されるにつれて、全体的な最適条件に近づき、従うことができる。
設計が好適に成熟しているとき、設計者は、ステップ９で特定のアルゴリズムをシステムに挿入することができる。アルゴリズムおよびシステムの統計的シミュレーションは、情報ベースの設計努力から予期される性能と比較することができる。実践では、多くの場合、実アルゴリズムを伴う実際のシステムを用いて、情報ベースの性能に達することは困難であり得るが、理想と比較したシステム性能の相対レベルを判断するためにガイドとして、統計的性能および情報ベースの性能の比較を使用することができる。
図２５は、図２４の方法を使用した、最適化された２ピクセルシステムの実施形態である。２５２０を伴うグラフ２５１０は、ローカライゼーション符号化システムへの情報ベースの設計アプローチの一実施例の始点の実施例である。グラフ２５１０では、右チャネル２５１２および左チャネル２５１４は、角度検出のために最適化されるであろう。この実施例について、雑音は、１に等しい分散を伴う付加未補正ガウス雑音である。仮定システムパラメータは、平行光学軸ならびに既知の基線および視野を伴う２つの単一ピクセルチャネルをモデル化する。光学システムは、単一ピクセルチャネルによって出力される強度が多項式によって定義されるように設計され、最初の多項式は、２つの係数（０次および１次）を有し、視野角と対比した線形応答を生成する。最初のチャネル応答は、グラフ２５１０によって見られるように、相互の鏡像である。
未知の値は、システム利得Ｇおよび標的角であると仮定される。標的角の関数としての始動システムのためのクラメール・ラオ限界が、グラフ２５２０に示されている。応答２５２２は、視野角の関数として偏向されるか、または変化する。グラフ２５００および２５５０の集合は、それぞれ、結合システムとして、協調的に標的情報を符号化することによって所望の推定量分散を形成するように協働する、多項式コードのシステム利得、バイアス、および空間的変動を含む、全体的な設計特徴を具現化するという点で、「システム」と見なされる。
最適化後、メトリックとして標的角へのＣＲＢを用いると、グラフ２５３０を伴う２５５０のシステムが結果として生じる。グラフ２５３０では、右チャネル２５３２および左チャネル２５３４は、角度検出のために最適化される。各チャネルに対する角度応答は、もはや線形ではなくなり、より低いＣＲＢをもたらす。（未知の利得Ｇによって正規化される）ＣＲＢの値は、約０．６（グラフ２５６０の中の線２５６２）であり、また、視野角にわたって均一であるため、不偏である。この値は、２チャネルコヒーレントシステムの情報理論原理から予期される値より高い。２チャネルコヒーレントシステムは、単一チャネルシステムの１／２である標準偏差のＣＲＢを有するべきである。または、最適な解決策のＣＲＢのための全体的な最適条件は、０．５＊Ｇとなるべきである。この時点で、設計者は、非最適性能を受け入れ、多項式形態から正弦へ測定のパラメータのタイプを変更すること、または推定ＣＲＢが理想的な２チャネル性能レベルに達することができるように、システムパラメータを再構成すること等、システム複雑性を追加し続けることができる。
図２５は、最初に、各チャネルが単一のピクセルを有する、２開口２チャネルシステムとして実装されるように選択されたが、それは、特殊単一チャネルシステムと見なすこともできる。実施形態では、隣接ピクセルが図２５の強度対視野角応答を有する、単一開口システムは、空間変異型システムとなるであろう。空間変異型システムは、一般に、ツールの不足により、設計することが極めて困難である。しかし、各チャネルが単一のピクセルのみに影響を及ぼす、一連の別個のチャネルとしてシステムを見なすことによって、開示された情報ベースの設計方法および結果として生じる装置を通して、空間変異型システムを設計する比較的単純な方法を作製することができる。本発明を具現化する１つの装置では、特殊空間変異型システムは、図２５の角度応答が隣接ピクセルにわたって実現されるように、３Ｄ指数、吸収、屈折、および回折のうちの少なくとも１つから構築することができる。このシステムの特定の利益は、加工および組立が単純化されるように、空間変異型システムが直接的にセンサ上へ単純な搭載を可能にできることである。
ローカライゼーションコードは、特定のシステム目標に応じて、極めて複雑であり得る。多くのシステムでは、異なる結像チャネルから合致オブジェクト点を見出すためのタスク、または対応性マッピング問題は、困難であり得る。コードは、迅速かつ確実に画像対応性を見出す能力を向上させるとともに、高分解能推定をもたらすように調節することができる。
図２６は、本発明の実施形態であり、狭域ＦＯＶおよび広域ＦＯＶローカライゼーションの両方を可能にするコードの構造を説明する。基礎コード２６１０は、図２５のグラフ２５１０の単純な線形コードである。この同一の構造は、任意のタイプのコードに有効である。構造２６００では、線２６１０は、強度（垂直軸）の観点で正規化視野角（水平軸）にわたる広域ＦＯＶ線形コードを示す。類似バージョンであるがモジュロ形態のコードは、図２６の線２６２０において狭域ＦＯＶコードを形成する。狭域ＦＯＶコードは、結像チャネル間の小型近隣内で画像点を区別するか、または対応させることを支援するのに役立つ。狭域視野コードは、１ピクセル以上、４×４ピクセル以上、１０×１０ピクセル等であり得る。広域ＦＯＶコード２６２０は、広域ＦＯＶにわたる曖昧性を除去するために、および多重分解能処理を向上させるために、狭域ＦＯＶコード２６１０とともに使用される。
一実施形態では、グラフ２６３０は、乗法演算を通した狭域および広域ＦＯＶコードの組み合わせを説明する。別の実施形態では、グラフ２６４０は、加法および拡大縮小を通して組み合わせられた狭域および広域ＦＯＶを説明する。拡大縮小は、強度値が０から１の範囲内であることを確実にするために使用される。
図２７は、オブジェクト位置についてのフィッシャー情報を増加させる、４チャネル符号化システムの一実施形態である。グラフ２７１０は、グラフ２７３０の４つの非負測定チャネルから形成された４つの符号化チャネルのシステムである。これは、図１０のシステムに類似するが、４つの代わりに３つのチャネルを伴う。
グラフ２７３０から、チャネルは、バイアスの追加により非負であり、２パイ対称性を達成するように９０度位相である。この信号の組み合わせは、２７２０の理想的な不偏システムと比較して、グラフ２７４０に示されるように、信号部分空間および妨害部分空間直交性を保持する。４符号化チャネルは、オブジェクト位置についての同一のフィッシャー情報またはＣＲＢを有する。
ローカライゼーションコードはまた、３Ｄ角度推定システムの単一ピクセルにおいてエッジ角度および位置を推定するために使用することもできる。各結像チャネルのコードは、覆われたピクセルの面積だけではなく、オブジェクトエッジ位置および配向（または角度）の関数であり得る。測定されたピクセル差が雑音と比較して大きくあり得る場合には、実用的な単一ピクセル多重チャネルエッジ推定を達成することができる。
図２８は、エッジ方向推定を説明する、本発明の実施形態である。各チャネルのピクセル上の配向およびローカライゼーションコードにより、ピクセルの測定された出力は、エッジ角および面積の両方の関数であり得る。システム２８００では、ピクセルの上側の行２８１０は、正方形整合にあり、ピクセルの下側の行２８２０は、非正方形整合にある。一実施形態では、測定されたピクセル出力は、エッジによって覆われたピクセルの面積およびピクセルまでのエッジの角度の関数である。または、ピクセル出力は、各結像チャネルに対するあるＰ（面積、シータ）によって表すことができる。この数量は、各チャネルから推定または測定することができる。別の実施形態では、覆われたピクセルの３つの推定値、およびピクセルまでのエッジ角度は、エッジ角度および位置の推定値を直接解くために使用することができる。または、３つのピクセル値、および各結像チャネルに対する関数Ｐ（面積、シータ）の知識により、エッジの配向を推定する。別の実施形態では、この情報はまた、画像領域を使用して推定精度を増加させるために使用することもできる。
一実施形態では、ローカライゼーションコードの実装は、古典的な光学部設計または位相／振幅マスクを通すことができる。ローカライゼーションコードは、特殊「相対照度」プロファイルを通して実装することができる。これらは、光学部とセンサとの間の光学部設計および／または位相／振幅マスクを通して可能にすることができる。センサピクセル応答が常に主光線角の関数であるため、ピクセルの中への光の角度を制御する特殊光学設計は、入力角およびピクセル角度応答と対比して受容した強度を符号化することができる。
別の実施形態では、ローカライゼーションコードは、光学部設計を通して可能にすることができる。視野角を伴う正弦強度減退は、視野を伴う開口の投影、視野角を伴う画像面までの焦点の角度、および視野角を伴うオブジェクトおよび画像面までの距離を介して設計することができる。角度強度減退はまた、視野にわたる主光線角（ＣＲＡ）およびセンサ不一致の関数として設計することもできる。このタイプの設計は、広範囲の余弦相対照度プロファイルを達成することができる。これらのプロファイルの設計は、信号処理およびシステム効果とともに、実装の容易性、ＳＮＲ、および推定正確度の間の妥協を可能にし得る。
別の実施形態では、ローカライゼーションコードは、光学部とセンサとの間に配置される位相／振幅マスクを通して可能にすることができる。光学部とセンサとの間に位置付けられるマスクは、幅広い融通性を有することができる。非古典的な応答が、単純な光学システムを用いて可能である。センサピクセルの上または付近に位置付けられるマスクは、雑音の存在下で（点に対する）サブピクセル位置ならびに（エッジに対する）サブピクセル角度および位置を測定することができるように、設計することができる。光学部およびセンサＣＲＡとともに合同で最適化されるリソグラフィックマスクは、最大融通性、および超精密リソグラフ加工精度、および体積量における低費用を提供することができる。
図２９は、ピクセルの重量および数のための設計空間を最適化するための本発明の実施形態である。このタイプの設計は、ＳＮＲを、サイズ、重量、電力、費用である、ピクセル数とトレードすることができる、ローカライゼーションシステムに特に関連する。曲線２９１０は、測定されたＳＮＲおよび正規化角度ＦＯＶの関数として、２パイ対称性を伴う４チャネル符号化設計の標準偏差を表す。１．０の角度ＦＯＶは、単一のピクセルの瞬間ＦＯＶに対応する。角度推定値の標準偏差が０．５未満であるとき、次いで、サブピクセル角度精度が可能である。一実施形態では、これらの設計に基づくシステムは、アナモルフィック光学部および１Ｄ線形センサを使用し、４つの符号化チャネルは、図２７からの２７３０のシステムのように、２パイ対称性を伴うシステムを形成する。交差する曲線２９１０上の点、および７というＳＮＲを考慮されたい。これは、０．０３ピクセルという角度分解能の理想的な標準偏差をもたらす。
測定されたＳＮＲは、オブジェクトまたは標的の照度および範囲、集合光学部の面積、光学部の非理想的な効果、およびセンサの感度の関数である。
典型的なシステムでは、ピクセルサイズは、多くの場合、（ｌａｍｂｄａ／Ｄ）によって求められる、光学部の分解能にほぼ合致するように設計されている。システムパラメータが約７というＳＮＲをもたらすために十分である場合には、ピクセルサイズ（または同一のＦＯＶ内のピクセル数、または光学倍率）を１／０．０３倍または３３倍に調整することができる。一次元では、３３倍少ないピクセルを必要とし得る。類似関連パラメータを伴う２Ｄシステムでは、ピクセル数を３３＊３３だけ、または約１０００倍削減することができる。
十分なＳＮＲを伴うシステムについては、ピクセルサイズおよびピクセル数を一定に保つことができるが、光学部のサイズを縮小することができ、それによって、サブピクセルローカライゼーション精度に必要とされるレベルまでＳＮＲを低下させる。
図３０は、設計方法およびトレード空間３０００の実施形態である。所与のタスクのために最適化することができる、多数の部分空間または自由度３０１０がある。実施形態では、部分空間または自由度Ｓ１、Ｓ２からＳｎは、例えば、波長、時間、空間的範囲、視野、ならびに露出およびサンプル数のうちの少なくとも２つである。所望のトレードオフを決定付ける信号特性は、推定された、または既知の振幅およびバイアスのうちの少なくとも１つを含む。トレード空間３０１０内のトレードオフを判定することにおけるステップはまた、ループとして３０００で示されている。ステップ１は、固定および変数自由度を判定することである。センサまたは視野が移動している、一実施形態での動的状況では、サンプル間の時間が固定されてもよく、露出および空間的範囲のうちの少なくとも１つは、可変パラメータである。一式のパラメータおよびパラメータ値を考慮すると、感知システムによって捕捉される情報は、ステップ２で評価される。一実施形態では、処理は、平均化およびフーリエ変換処理のステップを含んでもよい。処理の出力は、信号位相、振幅、バイアス、雑音、および妨害パラメータについてステップ３で評価される。パラメータセットの状態を考慮すると、結果は、ステップ４でシステムによって報告され、結果はまた、現在のパラメータ状態を評価するために使用される。変数パラメータは、必要に応じて調整される。一実施形態では、処理の空間的範囲は、妨害パラメータの効果を低減させるように調整される。別の実施形態では、妨害パラメータは、雲、木、葉、汚染、および塵のうちの少なくとも１つから成る。別の実施形態では、露出は、ほぼ等しいバイアスおよび振幅推定値を達成するように調整される。
図３１は、測定用途を開示する本発明の実施形態である。シーケンス３１００では、少なくとも運動性および運動区別を行うことができる符号化ローカライゼーションシステムは、初期位置３１１０にあり、ピッチ、ヨー、およびロールシーケンスの３Ｄ平行移動および再配向を通して、位置３１１５に到達する。この実施形態では、運動中のシステムの所望の出力は、下向きのサンプリングシステムのｘ−ｙ面３１３０上の視野３１２０の投影である。グラフ３１５０は、整流を伴ってこれらの視野の投影結果を示す。実施形態では、運動性および運動区別システムは、一般的な運動を受けながら、それ自体のピッチ、ヨー、ロール、ｘ平行移動、ｙ平行移動、およびｚ平行移動のうちの少なくとも１つを推定する。実施形態では、運動性および運動区別システムは、別のオブジェクトに付随した一般的な運動を受けながら、ピッチ、ヨー、ロール、ｘ平行移動、ｙ平行移動、およびｚ平行移動のうちの少なくとも１つを推定する。実施形態では、運動性および運動区別システムは、外部オブジェクトのピッチ、ヨー、ロール、ｘ平行移動、ｙ平行移動、およびｚ平行移動のうちの少なくとも１つを推定する。
図３２は、測定用途を開示する本発明の実施形態である。一実施形態では、符号化ローカライゼーションシステム３２１２は、部分的重複視野３２１４を伴う運動性および運動区別システムであり、オブジェクト３２１８および表面３２１５を考慮して平行移動させられる３２１０。別の実施形態では、ローカライゼーションシステム３２２２は、非重複視野３２２４を伴う運動性および運動区別システムであり、オブジェクト３２２８および表面３２２５を考慮して平行移動させられる３２２０。別の実施形態では、非重複視野は、相互に接する。別の実施形態では、平行移動は、目的とするオブジェクトを横断して順方向および逆方向のうちの少なくとも１つである。実施形態では、ローカライゼーションシステム３２１２および３２２２は、ある速度で移動し、オブジェクト視野内の相対運動の変化を比較することによって固定されるオブジェクトを感知する。図３２では、グラフ３２５０において、表面がセンサ３２１２および３２２２から一定の距離であると分かった場合には、２つの視野が、経時的に位置測定値における間隙３２５２を形成するように異なる速度で移動していると結論付けることができる。別の実施形態では、対合視野３２１４および３２２４は、相互に厳格に関係していることが分かっており、相対位置３２５２の差は、相対表面高度の検出および尺度、ならびに表面３２１５と比較したオブジェクト３２１８および３２２８の絶対表面高度の尺度のうちの少なくとも１つである。別の実施形態では、オブジェクト３２１８は、少なくとも、高度、幅、深度、ピッチ、ヨー、およびロールの尺度についてプロファイル作成される。グラフ３２６０では、左右の視野３２１４の差が示され、オブジェクト３２１８への相対範囲変化を示す。前方運動中に、右センサが、時間的に最初にオブジェクト３２１８を検出することが示されている。右のセンサの傾斜が上昇する一方で、左のセンサの傾斜は短期間にわたって一定のままである。シーケンスは、グラフ３２６０の第２の半分の時間に示されるように、逆運動のために逆転させられる。
図３３は、測定用途を開示する本発明の実施形態である。オペレータ３３２０は、符号化ローカライゼーションシステムを装備した器具３３２５を使用する。符号化ローカライゼーションシステムは、参照視野測定値３３２８およびオブジェクト測定視野３３２７のうちの少なくとも１つを形成する。一実施形態では、参照視野測定値３３２８は、空の部分偏光の規模３５８２および角度３５８４を含む。実施形態では、視野３３２７は、３Ｄ写真点情報３３５５を捕捉する。コードは、画像３３５０内のオブジェクト位置３３５５のサブピクセル測定を可能にするように、以前に開示されたように動作する。別の実施形態では、コードは、参照画像を形成するように動作する。実施形態では、検出器ピクセル間隔と比較して画像面において高い精度で測定される、長距離写真点測定を行うために方法および装置が提供される。
類似測定活動では、符号化システムが、参照視野測定値３３６８およびオブジェクト測定値視野３３６０のうちの少なくとも１つを形成する。一実施形態では、符号化システムは、視野３３６８を使用して測定システムを限局する。別の実施形態では、符号化システムは、目的とするオブジェクト３３６２を限局する。別の実施形態では、３３６２の位置についての情報は、座標変換３３６５を通して座標を移送することによって、別のオブジェクト参照点３３７０を限局するために使用される。実施形態では、既知の点から新しい点への位置および配向参照情報のうちの少なくとも１つを移送するように、方法および装置が提供される。
図３４は、符号化ローカライゼーションシステムを使用した測定および制御を開示する、本発明の実施形態である。システム３４００では、符号化ローカライゼーションシステムは、参照視野測定値３４１０ならびに表面測定視野３４１５および３４２０のうちの少なくとも１つを形成する。視野３４１０は、相対および絶対配向および位置情報のうちの少なくとも１つを提供する。視野３４１５および３４２０は、一実施形態では、表面３４３０上の平衡化動作のプレビューおよびポストビュー測定値を提供するように協働する。ＦＯＶ３４１０からの配向およびローカライゼーション情報、およびＦＯＶ３４１５からの表面情報は、本システムが搭載される車両を制御するか、またはその制御を支援するために、フィードバックシステムで使用することができる。システム３４５０はまた、車両搭載型測定システムの実施形態でもある。システム３４５０では、符号化ローカライゼーションシステムは、参照視野測定値３４６０および表面３４８０を測定するための表面測定視野３４６５のうちの少なくとも１つを形成する。システム３４６０および３４６５は、別の実施形態では、ＧＰＳ中断または劣化の場合にローカライゼーション情報を提供する。別の実施形態では、システム３４５０は、道路標識、電柱、マンホール、および陸橋のうちの少なくとも１つを検出および限局する、符号化ローカライゼーションシステム３４７０を提供する。実施形態では、高速道路情報のデータ収集およびデータ削減のために方法および装置が提供される。実施形態では、機械制御用の配向および３Ｄ位置推定のために方法および装置が提供される。
図３５は、符号化ローカライゼーションシステムを使用した測定および記録を開示する、本発明の実施形態である。シナリオ３５００は、構造の内部および外部の調査を描写する。点線３５０２が、内部および外部タスクの間の分割を描写する一方で、経路３５０４は、構造の中への進入であり、経路３５０６は、構造内の第２の位置への横断である。一実施形態では、オペレータ３５１０は、出入り口３５１４に進入しながら、符号化ローカライゼーションシステム３５１２を採用する。符号化ローカライゼーションシステムは、オペレータ移動をマップするための相対運動および配向ベクトルを提供する、周辺環境に対するオペレータの平行移動および配向を測定する。別の実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、出入り口の寸法および出入り口の位置のうちの少なくとも１つを測定する。建設中の建築物では、ローカライゼーションシステムは、構造およびその特徴の進捗および正確度のための記録機構の役割を果たすことができる。別の実施形態では、オペレータ３５１０は、構造内、ならびに窓３５２２および屋根開口部３５２４の視界内で、経路３５０４に沿って位置３５２０まで移動する。一実施形態では、ＦＯＶ３５２６を伴う符号化ローカライゼーションシステムは、屋根開口部の寸法および位置を測定し、ＦＯＶ３５２８は、屋根開口部３５２４をさらに限局するように、参照点３５９０、また、空および地平線構造３５９４を測定する。一実施形態では、空構造は、空３５８０の部分偏光の規模３５８２および角度３５８４であってもよい。開口部３５２４、ならびに構造を接続するための構造軌道計画の外部の参照へのその関係および配向を測定することによって、遠隔構造間の配管、伝送線回廊、および換気を高精度で達成することができる。構造の多様な部分が長距離にわたって数ミリメートル以内で交わらなければならない、複雑な建築構造では、そのような軌道推定および計画が、建築進捗および精度をモデル化および制御することにおいて不可欠であり得る。
別の実施形態では、オペレータ３５１０は、再び、外部参照にアクセスすることなく、位置３５２０から経路３５０６に沿って厳密に構造３５５０の内部の位置まで移動する。実施形態では、オペレータは、詳細３５６０および３５６５を視認するために、視野３５５５とともに符号化ローカライゼーションシステムを利用する。詳細３５６０および３５６５は、例えば、壁および壁紙における織物およびランダム構造、床および床仕上げ材、ならびに照明不連続性からの影および構造化照明からのハイライトを含む、視野内のオブジェクトおよび視覚的構造である。実施形態では、オペレータ３５１０は、ＧＰＳの援助なしで構造および構造内のオブジェクトのうちの少なくとも１つの絶対座標でマップすることができる。実施形態では、モデル建築プロセスへの入力のために遠隔オブジェクト配向および３Ｄ位置推定のうちの少なくとも１つを行うための方法および装置である。
別の実施形態では、図３６は、人間の視認者のための情報を追加するための符号化結像チャネルの使用を示す。多くのシステムでは、コントラストを増加させることによって、人間の視認者のための画像情報が増加させられる。これらのシステムにおける照明の強度または露出の長さが減少するにつれて、３６１０に示されるように、コントラストが回避不可能に減少する。より低い照明レベルがオブジェクトから受容されるほど、コントラストが低くなり、人間の視認者が画像を理解、検出、または使用することが困難になる。一実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、古典的な結像システムと比較して照明レベルに低感受性であるコントラストを有する他の領域中で情報を融合することによって、人間の視認者にとってコントラストを増加させるために使用することができる。別の実施形態では、符号化偏光システムは、図１７のグラフ１７００に示されるように、照明に低感受性である振幅を有する。露出レベルを劇的に低減させることは、部分偏光の振幅を減少させず、測定された信号のより低いショット雑音成分をもたらす。３６１０に関係する偏光信号の振幅成分は、３６２０に示されている。
人間の視認者のための情報を追加する別の実施形態では、偏光測定ベクトルの位相は、コントラストを有し、位相のコントラストは、部分偏光の振幅を確実に推定することができる限り照明に低感受性である、−パイからパイの範囲として定義される。３６１０に関係する信号の偏光位相は、３６３０に示されている。
非常に多数のオブジェクトは、偏光領域中で自然信号またはシグネチャを有する。略平滑表面、人工表面、皮膚、ガラス、および金属は、低費用の偏光コントラストを可能にすることができる、特異的な偏光シグネチャを有することができる。実施形態では、入射偏光が把握されているか、またはそれを計算することができる場合には、偏光信号はまた、オブジェクトの３Ｄ幾何学形状を推定するために使用することもできる。別の実施形態では、偏光信号は、コントラスト増進特徴としてのみ使用し、従来の画像と融合することができ、または人間の視認者を補助するように、（偏光信号空間境界の輪郭等の）偏光信号の関数を他の領域からの信号と融合することができる。別の実施形態では、偏光信号はまた、変化検出を監視するために使用することもでき、また、自動検出、認識、および推定のためのコンピュータ処理とともに使用することもできる。
実施形態では、図３７は、信号の検出、認識、または推定を促進するための時間、空間、および偏光の混合を示す。ボックス３７１０は、なんらかの参照に対するオブジェクトおよび偏光測定値Ｐ１を示す。ボックス３７２０は、同一のオブジェクトが参照に対して移動しており、別の偏光測定値Ｐｎが得られることを示す。一実施形態では、図３から等、一連の偏光測定値を得ることができる一方で、オブジェクトは、運動中であり、偏光シグネチャは、空間運動による成分を含有するであろう。ボックス３７３０は、波長領域中の略低コントラストを伴う場面を描写する。偏光測定値を使用することにより、ボックス３７４０のように、偏光規模および角度を使用することによって、また、部分偏光ベクトル推定値を波長領域の中へ融合することによって、コントラストを向上させることができる。一実施形態では、偏光シグネチャの位相および振幅は、コントラストを検出またはローカライゼーションに追加するために低光状況で使用することができる。別の実施形態では、静止オブジェクトに関係する偏光シグネチャが把握されているとき、次いで、既知の偏光静止シグネチャが形成されるように、各測定画像から空間点を選択することによって、オブジェクトの運動を推定することができる。一実施形態では、静止偏光シグネチャの知識を通して、オブジェクト運動を補償または推定することができる。
図３８は、符号化ローカライゼーションシステム３８２０に連結された高分解能結像システム３８１０を描写する、システム３８００における本発明の別の実施形態を示す。一実施形態では、連結は、照準システム３８１０および３８２０から成る。一実施形態では、高分解能結像システム３８１０が、高分解能画像３８３０を形成する一方で、符号化ローカライゼーションシステム３８２２は、システム３８２０を形成する符号化ローカライゼーションセンサ３８２２の配列から符号化ベクトル空間３８６０を形成する。一実施形態では、符号化ベクトル空間３８６０は、プロセス３８６５を介して、一次高分解能画像３８３０内の領域３８３５からプロセス３８４０を介して抽出されたサブ画像３８５０と比較される。一実施形態では、プロセス３８６５は、３８６０内に含有される特徴セットを高分解能画像３８３０に限局する。別の実施形態では、特徴セット３８６０および高分解能画像３８３０は、画像３８３０内に含有される場面の範囲マップを形成するために使用される。
図３９は、図４で以前に開示されたような未知の媒体によって覆い隠されたときに空における偏光パターンを推定するために、本明細書で開示される符号化設計および処理システムを利用した、偏光スカイコンパスのためのデバイスの実施形態を示す。システム３９００は、重複視野３９０２を伴う結像チャネルの２×２配列を含有する符号化ローカライゼーション結像システム３９０４から成る。各結像チャネルは、固定参照までのある角度で配向される直線偏光子３９３０を含有する。この実施形態では、角度は、開示されるデータ処理を可能にする、単位円３９０８の２パイ対称サンプリングを形成するように選択される。この場合、１から４と番号付けされた角度またはサンプルは、直線偏光子角３９３０、（分析器の役割を果たす物理的偏光子の４５度間隔回転に対応する）回転の９０度位相間隔での単位円３９０８上の対応する位置、およびシステム３９０４によって形成される、結果として生じる画像３９２０として示されている。図３で導入されるような２×２システムのための処理は、４つの画像のスタック３９２０を通してＱ×Ｑサイズの窓３９２２から重複ピクセルサンプルを収集するプロセス３９７５によって、各サンプルがベクトルＶを形成するように積み重ねられる、グラフ３９５０に示されている。この実施形態では、Ｖ＝［Ｍ１（１，１）Ｍ２（１，１）Ｍ３（１，１）Ｍ４（１，１）Ｍ１（１，２）Ｍ２（１，２）．．．Ｍ３（Ｑ，Ｑ）Ｍ４（Ｑ，Ｑ）］であり、最初のいくつかのサンプルのみがグラフ３９５０に示されている。これらのサンプルでは、画像またはデータ「Ｍ」の数は、単位円角１から４に対応し、（ｘ，ｙ）位置は、画像位置に対応する。使用可能なデータ量までグラフ３９５０を拡張するために、各画像内のＱ×Ｑ窓３９２２が、データを収集するために選択される。Ｑ×Ｑ窓内の（ｘ，ｙ）における各画像位置で、その位置におけるピクセル強度は、画像Ｍ１からＭ４のそれぞれについて収集され、順に配列され、図１５のサンプル１５３０の長ベクトルに類似する４×Ｑ×Ｑ長ベクトルを形成する。覆い隠す媒体を形成する雲が、非常に高密度で、空偏光信号を高度に減衰させると見なされるため、Ｑは、この実施例では大きく（＞１０）なるように選択される。図１５で以前に示されたように、次いで、ベクトルＶは、１５４５と同様に正弦ピーク位置を形成するようにフーリエ変換される。プロセス３９７０を介して、ｘ，ｙにおける画像全体を横断してＱ×Ｑ窓を摺動させ、Ｖからフーリエ成分の角度を抽出することにより、空の画像３９２０から導出されるような部分偏光３９９０の角度をもたらす。フーリエ変換からの特定の一式の点の規模および位相はまた、効率的な積和方法を通して計算することもできる。３９９０における角度の集合点は、この実施例では反太陽を表す。反太陽の向首方向を用いて、時刻および地理的位置を把握すると、デバイスは、正確な向首方向推定値を必要とする車両制御、個人ナビゲーション、および他のシステムとともに使用するために、高度に正確なコンパス向首方向角を提供する。このコンパスは、磁場に依存せず、通常は磁気コンパスを妨害する大量の鉄製品の存在下で、重機上で使用することができる。
図４０は、図４で以前に開示されたような未知の媒体によって覆い隠されたときに空における偏光パターンを推定するために、本明細書で開示される符号化設計および処理システムを利用した、偏光スカイコンパスのためのデバイスの別の実施形態を示す。システム４０００は、重複視野４００２を伴う結像チャネルの３×３配列を含有する符号化ローカライゼーション結像システム４００４から成る。システム４０００は、重複視野４００２を伴う結像チャネルの３×３配列を含有する符号化ローカライゼーション結像システム４００４から成る。結像チャネルのうちの８つは、固定参照までのある角度で配向される直線偏光子４０３０を含有する。この実施形態では、角度は、開示されるデータ処理を可能にする、単位円４００８の２パイ対称サンプリングを形成するように選択される。１つのチャネルは、明確な画像を形成するように符号化されておらず、画像セット４０２０の中で「ｂ」と標識されている。この場合、１から８と番号付けされた角度またはサンプルは、偏光子角４０３０、（物理的偏光子の２２．５度間隔回転に対応する）４５度位相間隔での単位円４００８上の対応する位置、およびシステム４００４によって形成される、結果として生じる画像４０２０として示されている。図３で導入されるような３×３システムのための処理は、８つの画像のスタックを通して重複ピクセルサンプルを収集することによって、各サンプルがベクトルＶを形成するように積み重ねられる、グラフ４０５０に示されている。この実施形態では、Ｖ＝［Ｍ１（１，１）Ｍ２（１，１）Ｍ３（１，１）Ｍ４（１，１）Ｍ５（１，１）Ｍ６（１，１）Ｍ７（１，１）Ｍ８（１，１），Ｍｌ（１，２）Ｍ２（１，２）．．．Ｍ７（１，２）Ｍ８（１，２）Ｍ１（１，３）．．．Ｍ７（Ｑ，Ｑ）Ｍ８（Ｑ，Ｑ）］であり、最初のいくつかのサンプルのみがグラフ４０５０に示されている。これらのサンプルでは、画像またはデータ「Ｍ」の数は、１から８の単位円角に対応し、（ｘ，ｙ）位置は、画像位置に対応する。使用可能なデータ量までグラフ４０５０を拡張するために、各画像内のＱ×Ｑ窓が、データを収集するために選択される。Ｑ×Ｑ窓内の（ｘ，ｙ）における各画像位置で、その位置におけるピクセル強度は、画像Ｍ１からＭ８のそれぞれについて収集され、順に配列され、図１５のサンプル１５３０の長ベクトルに類似する８×Ｑ×Ｑ長ベクトルを形成する。覆い隠す媒体を形成する雲が、非常に高密度で、空偏光信号を高度に減衰させると見なされるため、Ｑは、この実施例では大きく（＞１０）なるように選択される。次いで、ベクトルＶは、図３９の以前の実施例のように、正弦ピーク位置を形成するようにフーリエ変換される。これは、３×３構成が、グラフ４０５０において明白であるようにプロセスの２倍多くの角度を捕捉することを可能にすることを除いて、図３９のシステムに類似する処理である。角度におけるより多くのサンプルが、より高いＳＮＲを可能にし、またはＳＮＲを犠牲にすることなく、さらなる空間分解能のためにＱを低減させる。プロセス４０７０を用いて、ｘ，ｙにおける画像全体を横断してＱ×Ｑ窓を摺動させ、データのフーリエ変換の角度を抽出することにより、部分偏光４０９０の角度をもたらす。部分偏光の角度は、空の画像４０２０から導出されるような８サンプル周期によって定義されるフーリエ成分の複合ベクトルの角度である。Ｑが図３９と同一であるため、結果４０９０は、図３９の３９９０より高いＳＮＲを有し、雑音が少ない。４０９０における角度の集合点は、この実施例では反太陽を表す。反太陽の向首方向を用いて、時刻および地理的位置を把握すると、デバイスは、車両制御、個人ナビゲーション、および向首方向推定値の他の用途とともに使用するために、高度に正確なコンパス向首方向角を提供する。このコンパスは、磁場に依存せず、通常は磁気コンパスを妨害する大量の鉄製品の存在下で、重機上で使用することができる。
図４１は、ミリラジアン推定精度、小型サイズ、および低費用を有する、高速ローカライゼーションシステムを説明する。２つのシステム４１０１および４１０２は、一式の並列システムの相対距離および角度が必要とされる、制御されたシステムのアームまたはブーム等のデバイス上に搭載される。各システムは、２組の符号化高速角度推定センサ照度計、およびＬＥＤ等の照明デバイスから成る。光学部は、特殊相対照度４１１０を使用することによって、空間変異型測定値を形成する。センサおよび照明ＬＥＤは、狭域ＵＶ、ＩＲ、または可視波長で動作し、システムの視野内で可能性として考えられる他の光源がないことを確実にすることができる。符号化推定システムおよび照度計４１２０のためのＬＥＤおよび集合光学部４１２２の視野は、並列システムの予期される相対運動を網羅するために十分である。この特定の実施例は、６０度、または＋および−３０度のＦＯＶを有する。符号化推定システムは、４１４０に示されるように、特別に設計された相対照度対視野角を有する。相対照度４１４１は、オブジェクトが軸上にあるときの１．０から、オブジェクトが３０度であるときの０．８まで様々である。ｖ１を測定する高速単一ピクセル検出器４１３０において測定値ｖ１が与えられたオブジェクト角の推定値は、ｖ１＊Ｋ１＋Ｋ２であり、Ｋ１およびＫ２は、推定システムの開口に達する電力の総量、検出器の効率、および特定のコードの両方に依存する。照度計を用いて、開口に達する全電力を測定および較正することによって、定数Ｋ１およびＫ２を求めることができる。照度計を通した、受容した電力の繰り返しの測定によって、電力変動、大きい距離変動、大気条件等による電力の任意の変化に対処することができる。
図４１の光学システムの処方は、（Ｚｅｍａｘ Ｌｅｎｓユニットにおいて）以下の通りであり、ＣＳＢＲは、臭化セシウムであり、ＫＣＬは、塩化カリウムであり、その両方とも圧縮成形することができる。
この特殊結像システムのＭＴＦは、４１５０に示されるように非常に高い。回折限界値は、４１５２によって求められ、軸上ＭＴＦは、４１５１によって求められる。軸外ＭＴＦは類似する。
図４１の特定の単一画像ピクセルセンサ、ＬＥＤ、および光学構成は、軸上オブジェクトについて、１／５００または５００分の１の複合ＳＮＲを有する。次いで、角度推定値の不正確度は、約［３０度／５００／０．２変動］または約５ミリラジアンによって求められる。より大型の集合光学部を使用して、より高出力のＬＥＤまたはより効率的な検出器は、角度精度をさらに増加させることができる。基線分離Ｄ、および４１０３からの２つの対応する符号化推定システムの座標を把握することにより、基線の２つの端部からオブジェクト４１０６（ｘ３，ｙ３）への方程式を表す２つの推定線形方程式をもたらす。ｙ３＝ｍ１ｘ３＋ｂ１＝ｍ２ｘ３＋ｂ２を介して、線４１０４および４１０５の２つの推定方程式を組み合わせることにより、遠隔源（ｘ３，ｙ３）の推定値、ならびにＬＥＤまでの距離および相対角度をもたらす。並列推定システムがあるため、４１０２もまた、４１０１のＬＥＤまでの相対範囲および角度を計算するために使用することができる。雑音による２つの推定値のわずかな変動を平均化し、最終測定値の不正確度を低減させることができる。４１０１および４１０２からの推定範囲および角度の任意の大きな相違は、一方または他方のシステムに不具合があること、または太陽のような第２の遠隔源のような何らかの外部効果が測定値に干渉していることを示す。照度計からの相対受容電力を観察することによって、相違の多くを理解して補正することができる。
段階的アルゴリズムは、以下の通りである。
１．照度計を用いて符号化ピクセルセンサを較正する：Ｖｉ＊Ｋ１−Ｋ２＝推定角度
２．システム基線Ｄおよび座標系に対するＬＥＤまでの線の方程式を推定する
３．対応する推定システム（ｙ２）のためのＬＥＤへの方程式を推定する
４．ｙ３＝ｍ１ｘ３＋ｂ１＝ｍ２Ｘ３＋ｂ２を介してシステムの配向（ｘ３，ｙ３）を判定する
５．配向推定値を対称システムと比較する／平均する。要約を活用する。
図４２は、本明細書で開示される符号化設計および処理システムを使用した結像のためのデバイスの好ましい実施形態を示す。システム４２００は、重複視野４２０２および結像モデルＭ＝Ｃ＊Ｉを伴う結像チャネルの２×２配列を含有する、符号化ローカライゼーション結像システム４２０４から成り、Ｍは、サンプリングされたデータのマトリクスであり、Ｃは、コード空間を表すマトリクスであり、Ｉは、オブジェクト強度値のマトリクスであり、＊は、マトリクス乗算を表す。
各結像チャネルは、１３５度の位相偏移および０から９０度の配向を伴う偏向正弦および余弦に基づく、ピクセルレベルグレースケール強度コード４２３０を含有する。ｗ＝パイ＊（２／ピクセルサイズ）およびｆ＝１３５ｄｅｇについて、コードＣ１からＣ４は、チャネル１から４に対するものであり、
である。
独立変数ｘおよびｙを用いて、正弦コードの１つの周期が１つのピクセル幅を占有するように、周期が選択される。独立変数は、特定のチャネルの中で全てのピクセルまで拡張する。独立変数ｘおよびｙが、＋（ピクセルサイズ／２）および−（ピクセルサイズ／２）という整数の倍数であるように選択されるとき、各ピクセルは、各コードに対する単一のピクセルの位相および振幅が示されている、４２３１、４２３２、４２３３、および４２３４に示されるように、２つのグレースケール値によって修正される。例えば、４２３１は、ピクセルの右半分が明確であり、ピクセルの左半分がそれにわたって減衰グレースケール値を有する、単一のピクセルにわたるコードパターンの接近図を示す。この実施例では、角度は、開示されるデータ処理を可能にする、空間周波数空間４２０８の位相および振幅の対称サンプリングを形成するように選択される。１から４と番号付けされたサンプルは、グレーコード４２３０、周波数空間４２０８内の対応する位置、およびシステム４２０４によって形成される、結果として生じる画像４２２０として示されている。周波数空間４２０８は、符号化システムにおいて達成される複雑なサンプリングが、ピクセル空間周波数が可能にするものの２倍であることを示す。未修正ピクセルが、４２０８において「ｂ」と標識された中央の正方形を可能にする一方で、符号化ピクセルは、１つのピクセルにつき２つの強度値を使用することによって、測定されたスペクトル応答を２倍押し出す。スペクトル応答は、図４３の次の実施例においてピクセルサンプリング周波数のさらに３倍まで押し出される。中央の正方形「ｂ」の応答は、この場合、サンプリングされないが、４つの符号化チャネルの全てをともに平均化することによって達成される。対照的に、図４３では、実際のバイアス値または負のピクセル分解能は、クリアなチャネルを使用してサンプリングされる。
システム４２００の符号化ピクセルは、物理的ピクセルによって定義される最大空間周波数より高い空間周波数において、複雑な振幅を本質的にサンプリングする。対応する符号化ピクセルペア４２３１／４２３４または４２３３／４２３２のうちのいずれか１つが、４２０８によって定義される空間周波数領域の規模の推定値をもたらすことができる一方で、空間周波数領域の規模および位相の両方を判定するために、複数対のコードが必要とされる。実施形態では、符号化ローカライゼーションシステムは、検出器ピクセルの空間周波数限界を超える複雑なフーリエ空間周波数成分を表す測定ベクトルを提供する。
図６および図２３で導入されるような図４２の２×２システムのための処理は、４つの符号化画像のスタックを通して隣接ピクセルサンプルを収集することによって、ベクトルＶを形成するものとして示されている。この実施例では、プロセス４２７０は、１つのピクセルにつき２つのグレースケール値（またはコード）を用いて、各Ｑ×Ｑ窓から４×Ｑ×Ｑサンプルを採取し、Ｑ＝２であり、マトリクスＶは、以下である。
これらのサンプルでは、画像またはデータ「Ｍ」の数は、周波数領域１から４およびチャネルの数に対応し、（ｘ，ｙ）位置は、符号化画像位置に対応する。一式のコード４２３０の１つの重要な性質は、全ての２Ｄコードの合計が定数であることである。次いで、コード測定値の合計は、４２０８において「ｂ」によって表されるベースバンド空間周波数値の直接推定値として使用することができる。４２８０で説明されるように、バイアスまたはベースバンドピクセル値の推定値は、符号化ピクセル値の加重合計によって判定される。次いで、この推定バイアスは、測定されたデータマトリクスＭからバイアスを除去するために使用される。測定値からバイアスを除去することによって、コードマトリクス（Ｃ−１／２）は両極性であり得、理想的には直交正弦波から成ることができる。１／２という倍数またはバイアスがなければ、コードマトリクスの成分は、雑音の最小限の効果を有する理想的な逆数を伴う直交正弦波である。事実上、理想的なコードマトリクス（Ｃ−１／２）は、複雑なフーリエ変換であり、逆マトリクスは、測定されたデータの線形結合の複雑な逆フーリエ変換である。
ベクトルＶは、値ｂがｓｕｍｉ（Ｍｉ）／２によって求められる、Ｉｅｓｔ＝（Ｃ−ｌ／２）−１（Ｖ−ｂ／２）＋ｂ／９である、再構築モデルを用いて最大分解能画像内のピクセルの推定値を形成するように、コード（Ｃ−１／２）の逆数のモデルを使用して、４２８０において変換される。理想的には、（Ｃ−ｌ／２）−１は、２Ｄ逆フーリエ変換マトリクスである。
ｘ，ｙにおける画像全体を横断してＱ×Ｑ窓を摺動させ、バイアスを加えたデータマトリクスＶの拡大縮小バージョンで（Ｃ−ｌ／２）−１を乗算することによって、強度を抽出することにより、最大分解能画像４２９０をもたらす。これは、ローカライゼーションタスクのために設計された角度符号化システムが、最大分解能画像を提供することも可能にする。
さらに、視野内の単一点光源オブジェクトを視認する符号化ローカライゼーションシステム４２００では、各ピクセルは、強度符号化により、図４１で以前に実証されたように、オブジェクトまでの角度を推定することができる。これは、（多くのピクセルを伴う）図４２のシステムに、サブピクセル精度で点オブジェクトまでの範囲を推定するとともに、最終画像を形成する能力を提供する。図４１で説明されるように、既知の基線を伴う複数の符号化ピクセルは、範囲推定を行うことができ、したがって、多数のピクセルおよびコードを伴う図４２のシステムは、図４１のように範囲推定値を形成するとともに、図４２のように最大分解能の像を形成することができる。点光源、あるいはＬＥＤ等の再帰反射器または能動光源等の他の既知の光源に及び、点光源への精密な位置合わせとともに同時に周辺環境を結像することは、標的用途において遠隔オブジェクトを調査し、マップし、限局するために重要である。図４３は、本明細書で開示される符号化設計および処理システムを使用した結像のためのデバイスの好ましい実施形態を示す。システム４３００は、重複視野４３０２を伴う結像チャネルの３×３配列を含有する符号化ローカライゼーション結像システム４３０４から成る。９つの結像チャネルのうちの８つは、パイ／１２ラジアンの位相偏移および０、４５、９０、および１３５度の配向を伴う偏向正弦および余弦に基づく、ピクセルレベルグレースケール強度コード４３３０を含有し、１つのチャネルがクリアである。この実施形態では、コードは、開示されるデータ処理を可能にする、複雑な周波数空間４３０８の対称サンプリングを形成するように選択される。この場合、１から９と番号付けされた角度またはサンプルは、グレーコード４３３０、複雑な周波数空間４３０８内の対応する位置、およびシステム４３０４によって形成される、結果として生じる画像４３２０として示されている。各ピクセルは、各コードに対する単一のピクセルの位相および振幅が示されている、４３３４および４３３７に示されるように、３つのグレースケール値によって修正される。例えば、４３３４は、ピクセルの上１／３が大きく減衰させられ、中央１／３が最も少なく減衰させられ、下１／３がさらに第３のグレースケール値で減衰させられる、単一のピクセルにわたるコードパターンの接近図を示す。ピクセルコード４３３７はまた、ここでは、４３３０における直交サンプリングコードに対応する正方形１、３、７、および９によって示されるように、周波数空間４３０８の直交周波数成分を満たすように直交構造に配列される、３つだけの強度値も示す。ｗ＝パイ＊（２／ピクセルサイズ）およびｆ＝パイ／１２について、チャネル１から９に対するコードＣ１からＣ９は、
−４５度回転で
０度回転で
４５度回転で
９０度回転で
Ｃ５＝１
０度回転で
−４５度回転で
９０度回転で
４５度回転で
である。
独立変数ｘは、ピクセルにわたる３つのサンプルであり、各チャネル内の全てのピクセルまで拡張するように選択される。正弦波の周期は、この実施例では１つのピクセルの寸法に等しい。正弦波の周期は、ピクセル周期の整数の倍数であり得るか、または結像光学部およびコード加工によって支援される、任意の他のより高いまたは低い空間周波数に対応することができる。３×３システムのための処理４３７０は、図４２のものに類似し、Ｑ×Ｑ窓４３２２内の９つの画像のスタック４３２０を通して隣接ピクセルサンプルを収集することによって、ベクトルＶを形成するものとして示されている。この実施例では、Ｑ＝３であり、
である。
これらのサンプルでは、画像またはデータ「Ｍ」の数は、周波数領域１から９およびチャネルの数に対応し、（ｘ，ｙ）位置は、画像位置に対応する。４３０８における空間周波数領域の規模を直接サンプリングするために、２／５、３／９、１／７等の対応するコードのチャネルのうちのいずれか１つを使用することができる一方で、特定の空間周波数領域の規模および位相の両方をサンプリングして推定するために、セットが必要とされる。空間周波数領域は、光学システムおよびコード加工が可能にするであろう、空間周波数に本質的に適応させることができる。
最初に、各ピクセルに対するバイアスまたはベースバンド成分を推定することによって、増加分解能画像が形成される。これは、チャネル５と表される、クリアなチャネルの値を通して行うことができる。８つのコードはまた、それらの合計が図４２のように２Ｄで定数であるように設計することもできる。クリアチャネル値およびコードの合計からの推定バイアス値の両方は、雑音の効果を低減させるように組み合わせることができる。次いで、測定ベクトルＶは、最大分解能画像内のピクセルの推定値を形成するように、バイアスのスケール値を加えたコード（Ｃ−ｌ／２）の逆数のモデルを使用して、拡大縮小および変換される。ｘ，ｙにおける画像全体を横断してＱ×Ｑ窓４３２２を摺動させ、（Ｖ−ｂ／２）で（Ｃ−ｌ／２）−１を乗算し、ｂ／９を加算することによって強度推定値を抽出することにより、最大分解能画像４３９０をもたらす。理想的には、（Ｃ−ｌ／２）の逆数は、雑音における推定値に最小限の影響を及ぼす、逆２Ｄフーリエ変換マトリクスである。これは、ローカライゼーションタスクのために設計された角度符号化システムが、高品質の最大分解能画像を提供することも可能にする。結果４３９０はまた、目的とする点光源４３９２も含有する。この目的とする点光源に及ぶことは、図４４で詳細に議論される。
図４４は、単一ピクセル群を使用した測距を開示する、図４３からの本発明の実施形態である。符号化を使用した単一ピクセル範囲推定はまた、図１８および４１で以前に開示されており、ここでさらに詳細に議論される。システム４４００は、視野内に限局される既知の光源（ＬＥＤまたは再帰反射器）を含むオブジェクトの集合である、４４１０を含有する。図４３からのシステム４３０４は、デバイスとして使用される。再帰反射器通過を捕捉するサンプリングされたピクセルからの光線のグレースケール強度コード区分が、４４２０として示されている。光線が通過するコードの特定の領域は、検出器上で検出されるようなオブジェクト強度値の減衰を判定し、小さい円４４３０として示されている。再帰反射器に集中したサンプリングされたデータＭ１（ｘ，ｙ）からＭ９（ｘ，ｙ）の小領域もまた、４４４０として示されている。４４４０では、各チャネルは、小さい円を伴って１から９と番号付けされた、再帰反射器を包囲するピクセルの領域を生成する。再帰反射器に集中するピクセルの強度値もまた、４４４０で求められ、チャネル１から９について、それらは、中央ピクセルを示す矢印を伴って、それぞれ、１０１、９６、７７、６５、１７７、７７、３８、６４、および１３４である。チャネル５（クリアなチャネル）によって測定されるようなオブジェクト強度と併せて、任意のチャネルの検出された強度を使用することにより、点光源の方向を示す角度で４４２０における適切なグレーコード領域を通して、４４４０における中央サンプルからの光線４４２５を追跡することを可能にする。全ての光線４４２５の交差点は、点光源の範囲およびｘ，ｙ位置を表す。
図４４では、ピクセルおよび光学部に対するオブジェクトコードの位置、ならびにオブジェクトまでの適切な距離は、本質的に把握されている。多くの場合、これらのパラメータのうちのいくつかまたは全ては、温度または振動効果による加工誤差または機械的移動を伴うシステム等では、最初に把握されない場合がある。オブジェクトの範囲も変化し得る。システムのパラメータによる非理想的な効果の制御は、較正と称され得る。距離のようなオブジェクトのパラメータによる非理想的な効果の制御は、集束と称され得る。次いで、コードマトリクスＣの値および配向は、測定値Ｖに対応するように調整される。
おそらく、理想的なコードマトリクスＣのマトリクス条件数または（Ｃ−ｌ／２）が、非理想的な加工および組立効果により減少し、それによって、結像チャネルの直交性の程度を減少させるであろう。コードマトリクスＣに影響を及ぼす加工および組立効果の不正確度が事前に把握されている場合には、コードマトリクスは、誤差の範囲にわたって最小期待特異値を最大限化するように意図的に設計することができ、それによって、最終システム４５００を加工および組立からの非理想的な効果に対して比較的低感受性にする。この設計は、モンテカルロ統計試行等を通して、加工および組立による期待誤差の範囲後に、較正後の最終コードマトリクスが、最大最小特異値、したがって、最大度の直交性を有するように、コードを最適化することによって行うことができる。
図４５は、範囲の関数としての集束およびコードを図示する。主光線４５１０および４５１１は、相対距離がレンズアレイ４５０１の寸法と比較して本質的に無限である、オブジェクトに由来する。主光線４５２０および４５２１は、比較的近い光源に関係する。センサ４５０４からの測定値は、画像面におけるコード４５０２および４５０３を通した主光線４５３１／４５３２および４５３３／４５３４の位置の変化によって見られるように、遠隔および接近オブジェクトの間で変化する。コード４５０２および４５０３は、図４４の４４２０のコードと同様に、位置の関数として空間的に変化する。３つのレンズ／コード／センサのアレイは、概して、中央チャネルがコードを持たない、図４４のシステム４４００の中央の行を表す。オブジェクト範囲が変化するにつれて、コードマトリクスＣによって求められる画像形成モデルは、実際の形成されたサンプルを反映するように決定的に変化する。事実上、コードマトリクスＣは、Ｃ（ｒａｎｇｅ）になり、またはコードマトリクスは、特定のオブジェクト範囲の関数であり、Ｃ（ｒａｎｇｅ）の行および列は、特定の空間的位置におけるオブジェクトのオブジェクト範囲の決定的変化に対処するように偏移させられる。古典的な結像システムでは、レンズと画像面との間の距離は、焦点を変化させるように機械的に移動させられる。符号化多重開口システムでは、範囲の関数Ｃ（ｒａｎｇｅ）としてコードマトリクスを電気的に変化させ、次いで、図４３からのように画像を再構築することにより、物理的に移動する部分を伴わずに、焦点の変化を達成する。
オブジェクト範囲が把握され、較正されたコードマトリクスＣが把握されている場合には、適正な画像形成マトリクスＣ（ｒａｎｇｅ）を形成することができ、対応する高分解能画像またはオブジェクトローカライゼーション行うことができる。オブジェクト範囲が把握されていない場合には、拡大縮小された測定値Ｖに作用する（Ｃ（ｒａｎｇｅ）−１／２）の疑似逆数を通して、「最良焦点」画像を判定するために、一連の範囲値を使用することができる。例えば、形成された画像または最大ＭＴＦの最大空間周波数成分を比較することによって、オブジェクト範囲の推定値および明確な画像を形成することができる。空間周波数成分が最大値であるとき、オブジェクトは良く焦点が合っていると見なすことができる。これは、自動焦点を形成するために、古典的な結像システムにおいてレンズを機械的に移動させるときに行われる処理に類似する。範囲推定、したがって、集束は、画像内の全ピクセルについて、および全タイプのオブジェクトについて行うことができる。オブジェクトが広範囲のオブジェクトを有し、最良焦点が最終画像内の全ての関連領域にわたって見出されるとき、次いで、符号化多重開口システムは、拡張焦点深度画像を形成する。集束はまた、画像の小領域、および画像全体に使用される同一の推定範囲値について行うこともできる。範囲の関数として各チャネルを符号化することによって、非無限にオブジェクトについて集束を達成することができる。範囲の関数として各チャネルを符号化することによって、拡張被写界画像深度を達成することができる。範囲の関数として各チャネルを符号化することによって、画像内の点の範囲の推定値を達成することができる。
図４６は、デッドレコニングのためのナビゲーションシステムの実施形態である。システム４６００は、道路４６０２の下のトンネル４６０４を通過する点検経路４６０６に沿って移動する、自動回転ロボットカート４６１０を描写する。トンネルの外側での動作中に、カートは、位置情報を提供するＧＰＳ４６１５、およびコンパス向首方向情報を提供する偏光スカイコンパス４６１８を使用することによってナビゲートする。既知の空偏光パターンが対称性を示すため、この実施例では、偏光コンパスは、空の一部分のみを視認し、向首方向角を判定するためにパターン対称性の規則を使用する。カートは鉄で作製され、経路に沿って鉄材料を移動させるため、磁気コンパスは非常に不正確である。偏光スカイコンパス４６１８は、空の一部分が存在する限り向首方向情報を提供する。トンネルの内側では、ＧＰＳも空の視界もナビゲーションのために利用可能ではない。慣性ナビゲーションは、ドリフトによる不具合を受け易いことが知られ、良く理解されている。慣性ナビゲーションシステムは、例えば、信号が、ｘ、ｙ、ｚ、ならびにロール、ピッチ、およびヨーにおいて変異推定値を生成するように積分される、加速度計およびレートジャイロスコープを含む。トンネル内のデッドレコニングのための慣性システムのドリフトおよび不正確度を軽減するために、システム４６００は、図９で最初に開示されたように、視野内の運動を判定するように構成される光学運動ユニット４６２０、４６２２、および４６２５を使用して動作する。この場合、図９で導入される基本概念は、ナビゲーションを提供するように構成され、また、従来技術と比べて多数の利益を提供するように、本明細書で開示される他のシステムと結合される。
光学部４６６２、検出器４６６４、および光学フロー処理エンジン４６６６を含有する、４６２５のような単一のシステムによって検出される運動は、画像を偏移させ、光学フロープロセッサ４６６６によって検出することができる、任意の運動である。４６６４における検出器要素の数は、好ましくは、効率的な光学フロー処理を可能にするように少なく、例えば、３２×３２である。画像分解能が、多くの場合、最終目標ではないため、ピクセルはまた、効率的な光捕捉を可能にするように大きくあり得る。無限に集束される３０度視野を伴う単一のレンズ、３２×３２検出器、および全体的な特徴において偏移を判定するように２つの時点からの画像を空間的に相関させる、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）に基づく相関エンジンが、４６２５のための単純な実装である。ＤＳＰに内蔵されたメモリは、画像を記憶するために使用される。４６６６の別の実装は、ＦＰＧＡに基づく古典的な勾配光学フローアルゴリズムを使用している。勾配アルゴリズムは、光の点が移動するにつれて強度を変化させないという仮定に基づくため、検出器上で符号化強度マスクを使用することは、このアルゴリズムにとって選択肢ではない。図９で説明されるように、本発明の一実施形態は、剛体の周囲にいくつかの光学フローエンジンデバイスを配列することであり、この場合、剛体は、自動カート４５１０である。カートの剛性フレームワークは、異種ユニット４６２０、４６２２、および４６２５で検出される運動を、カートの平行移動および回転のための運動モデルに結合する。例えば、４６３０は、カート４６１０を伴うシステム４６００の上面図である。軸は、図面の面においてＹおよびＸとして示されている。カートがトンネルの中央で前方に移動するとき、光学運度ユニット４６２０およびペア４６２５は全て、同一のｄｘ値を観察するであろう。カートが前方に真っ直ぐ進んでいないが、例えば、片側に漂流している場合、観察されるｄｘ値は、カートの片側で増加し、カートの反対側で減少するであろう。例えば、真っ直ぐな前方運動を示すサンプルは、ｄｘ４５２０＝［１２２３３］およびｄｘ４５２５：［１２２３３］のように見えてもよく、すなわち、ｄｘにおけるステップは同一であり、この実施例では、ｄｘ値が増加しているため、カートが加速している。４６２０に向かった増加するドリフトは、ｄｘ４５２０＝［１１２２３］およびｄｘ４５２５：［１１２１１］のように見えてもよく、ドリフトは、２つの信号の差に見られるように、第４のサンプルの周囲で始まり、すなわち、ｄｘ４５２０−ｄｘ４５２５＝［０００１２］である。ここで、カートの制御システムは、ドリフトを操縦して回避するように是正措置を講じることができる。カートが中心から外れたままである場合には、差は非ゼロのままとなるであろうが、真っ直ぐな前方軌道にとって一定となるであろう。カートの制御システムはまた、この場合、ｄｘ４５２０−ｄｘ４５２５をゼロに戻すことによって、それ自体を再び中心に置くことを選択してもよい。光学運動ユニットは、ナビゲーションのためのデッドレコニングを提供する。
垂直運動が、側面図４６４０に従って、４６２０および４６２５におけるｄｚによって示される。ピッチ、ロール、およびヨーも測定することができる。４６２０と４６２５との間のｄｚ値の差の変化は、ローリング作用を示す。この実施例でのピッチングは、一対のセンサ４６２５からのｄｚ値の非ゼロ差によって示される。ヨーイングは、一対のセンサ４６２５のｄｘ値の差によって判定されるが、弱く判定される。ヨーイングはまた、カートの尾部上のセンサ４６２２を使用することによって、さらなる精度で測定される。４６２２は、側面図４６４０で示され、表面４６０６を視認するように下方に角度を成している。センサ４６２２は、ｄｘとして前方運動を測定し、ｄｙとして横方向運動を測定するであろう。Ｚにおける運動もまた、地面を視認する角度に応じて４６２２に影響を及ぼすであろう、そしてこの場合、ｄｚ測定値によって高度を判定することができる。
光学運動ユニットは、結像システムに基づくため、この用途では、単純な画像を捕捉し、トンネルを記録することもできる。捕捉される画像は、サブピクセル測距を可能にするように、以前に説明されたような符号化画像であってもよい。表面およびアルゴリズム結果についての詳細もまた、図９で以前に説明されたようにカートに提供されてもよい。詳細からのＳＮＲについての知識は、汚れる、またはこの実施例では光学フロー計算を行うように十分なテクスチャが見えないセンサを拒絶するために、誘導アルゴリズムで使用することができる。
図４７は、偏光コンパスの実施形態である。配列４７０１は、公称本体寸法Ａ＝３５ｍｍ、Ｂ＝３５ｍｍを伴う市販のＣＭＯＳ工業用ＵＳＢ３接続カメラ４７１０から成る、時間サンプリング偏光コンパスである。業界標準「Ｃ／ＣＳ」レンズマウントベゼル４７１１、およびカメラ本体の中心における業界標準１／４インチ２０ＴＰＩねじ山付き搭載穴４７１３も伴う。カメラ４７１０の中のセンサは、最大１５０フレーム／秒で１２８０×１０２４ピクセルを生成するグローバルシャッタを伴う、１／２インチセンサ形式、４．８μｍピクセルサイズの１．３ＭＰｉｘｅｌ Ｏｎ Ｓｅｍｉ ＶＩＴＡ１３００ ＣＭＯＳである。公称寸法Ｃ＝３４ｍｍ、Ｄ＝３２ｍｍ、および業界標準「Ｃ／ＣＳ」レンズマウントねじ山４７１４を伴うレンズ４７１５は、業界標準「Ｃ／ＣＳ」レンズマウントベゼル４７１１にねじ込む。レンズ４７１５は、Ｍ３０．５×０．５噛合ねじ山４７１８を有するメートルねじ山Ｍ３０．５×０．５フィルタ４７１９および４７１９ａを受け入れるように、公称視野Ｋ＝６０度および前ねじ山４７１６を伴う、Ｓｃｈｎｅｉｄｅｒ Ｏｐｔｉｃｓ Ｃｉｎｅｇｏｎによるｆ／１．４、焦点距離８ｍｍのコンパクトＣマウントレンズであってもよい。この配列におけるフィルタ４７１９は、９５％効率、３０％透過率、Ｅ＝３２ｍｍ、Ｆ＝１０ｍｍの公称寸法を伴う直線偏光子、例えば、Ｅｄｍｕｎｄ ＯｐｔｉｃｓからのＮＴ４６−５７４である。フィルタ４７１９ａは、青色帯域通過フィルタ、例えば、３９５ｎｍから４８０ｎｍの間の通過帯域およびＧ＝３２ｍｍ、Ｈ＝５ｍｍの公称寸法を伴うＨｏｙａ Ｂ−４４０または同等物、例えば、レンズマウントねじ山４７１８ａを用いてフィルタ４７１９に搭載するＥｄｍｕｎｄ ＯｐｔｉｃｓからのＮＴ４６−５４７である。青色フィルタ４７１９ａは、偏光子フィルタ４７１９に衝打することから十分に偏光されない、赤色および緑色の光を遮断する。Ｍ３０．５×０．５ねじ山を用いてそこに搭載することが容易であるため、また、偏光子が光を反射または吸収するため、直線偏光子４７１９はレンズの外側にあり、偏光子がレンズ４７１５とカメラ４７１０との間にあった場合、結像経路の中へ迷光を、またはセンサの中へ熱を誘導し得、その両方が信号品質を劣化させるであろう。また、各視野は、シナリオ４７７０において４７７２等の障害物により、完全な空を結像できない場合がある。この場合、可視的である空偏光パターン４７７１は、少なくとも１つの対称軸を有することが知られている。この場合、４７７５における点線は、水平線の周囲の対称規則を使用して、完全な視野のために再構築された偏光パターンを表す。これは、デバイスが障害物の存在下で空の完全偏光パターンを形成し、また、完全に遮られていない視界を必要とすることなく、空の偏光対称性の知識を使用して、向首方向角を判定することも可能にする。
カメラ４７１０は、ラップトップ４７８０に差し込まれるＵＳＢ３ケーブル４７５０を介して電力供給される。ラップトップ４７８０は、例えば、バッテリ４７９９によって電力供給され、４ＧＢのＲＡＭおよび３２ビットオペレーティングシステムとともに、２．５ＧＨｚでＩｎｔｅｌ Ｃｏｒｅ ｉ５ ＣＰＵを使用している。ラップトップ４７８０は、以前に開示された信号処理ブロックから成るアルゴリズムを実行している。アルゴリズムは、最初に、フィルタ４７１９および４７１９ａを伴うカメラ４７１０およびレンズ４７１５を用いて写真を撮影しながら、偏光子４７１８を回転させるようにユーザと相互作用することによって、４７８１でデータをサンプリングする。ユーザが選択する偏光角は、以前に開示されたように、均一に単位円の周囲でサンプリングされる。ユーザは、例えば、移動する雲、木、鳥、および飛行機からの時間的問題を回避するように、可能な限り迅速にサンプリングするように促される。カメラ４７１０はまた、後続の露出中にカメラ運動を回避するように、搭載穴４７１３を使用して三脚または他の固定構造に搭載されるべきである。アルゴリズムは、次に、偏光処理のために以前に開示されたように４７８２でデータを選別し、Ｍｋ（ｘ，ｙ）画像値についてｋにわたってサンプルを収集する。８つの偏光サンプルを伴うＱ×Ｑ窓内のデータをＱ×Ｑ×８長ベクトルＶの中へ積み重ねるための４７８２における例示的コードは、
ｙ＝１：Ｑ、ｘ＝１：Ｑ、ａ＝１：８であって、Ｖ（ｋ）＝Ｍ（ｙ，ｘ，ａ）；ｋ＝ｋ＋１；ｅｎｄ，ｅｎｄ，ｅｎｄ
である。
式中、Ｍにおける３次元は、画像値であり、Ｍａｔｌａｂソフトウェアが３Ｄマトリクスを自然に配列する方法と同様にインデックスを付けられる。Ｑ×Ｑ領域は、全視野偏光角および規模の結果を形成するように、ｘ、ｙにおける画像セットにわたってパンされる。次いで、アルゴリズムは、標準ＦＦＴ（高速フーリエ変換）技法を使用することによって、４７８３でベクトルＶをフーリエ変換し、ベクトルＶのスペクトル成分を表すＱ×Ｑ複素数値を生成する。Ｓと呼ばれるスペクトル成分は、最初に、増加する周波数指数を伴う正の周波数係数、次いで、負の周波数係数がＤＣ値の後に続く、ベクトルにおいて配列される。目的とする係数は、Ｓの最初の半分にあるため、次いで、１／８が、サンプリング部分４７８１においてユーザが８つの画像を撮影することによるものである、指数Ｑ＊Ｑ＊８／８＋１またはＳ（Ｑ＊Ｑ＊８／８＋１）で係数の規模および位相角を得ることによって、４７８４におけるアルゴリズムは、Ｓから目的とする周波数データを選択する。次いで、アルゴリズムは、４７８５においてこのＱ×Ｑ領域に対する規模および角度を表示し、Ｑ×Ｑ領域は、全視野偏光角および規模の結果を形成するように、ｘ、ｙにおける画像セットにわたってパンされる。
配列４７０２は、空間的サンプリング偏光コンパスであり、２×２配列における４つのカメラおよびレンズおよびフィルタ（４７０２が側面図を提示するため、２つだけが示され、他の２つのカメラおよびレンズフィルタは示されているものの後ろにある）を使用することによって、配列４７０１の特徴の多くを共有する。カメラ４７２０および４７３０は、４７１０と同一であり、レンズ４７２５および４７３５は、４７１５と同一であり、フィルタセット４７２９および４７３９は、直線偏光子４７２９および４７３９が相互に対して４５度であることを除いて、４７１９＋４７１９ａと同一である。したがって、４つのカメラは、０度、４５度、９０度、１３５度でサンプリングし、画像が、以下で説明されるアルゴリズムによって同時に撮影されるであろう。この配列では、カメラ４７２０および４７３０はまた、搭載穴４７２３および４７３３に噛合する１／４インチ２０ＴＰＩ搭載スタッド４７４１および４７４２を用いて共通剛性板４７４０に搭載される。板４７４０は、例えば、６０ｍｍ×６０ｍｍ×１０ｍｍ厚さのアルミニウム板である。カメラ４７２０および４７３０は、ラップトップバッテリ４７９９からＵＳＢ３ケーブル４７６０によって電力供給され、また、ケーブル４７６０を経由してデータをコンピュータへ返送する。２つの他のカメラおよびケーブルは示されていない。この配列では、ラップトップ４７９０（このラップトップはラップトップ４７８０と同一である）におけるアルゴリズムは、時間サンプリングではなく空間サンプリングに基づく。アルゴリズムは、最初に、４つ全てのカメラを使用して同時画像を撮影するようにユーザと相互作用することによって、４７９１でデータをサンプリングする。視野Ｊは、重複し、以前に説明された視野Ｋと類似する寸法である。同時画像を撮影することによって、以前に説明された時間サンプリング問題（オブジェクトの運動およびサンプリング装置）は、少なくともシステムのシャッタ露出時間の程度まで、大部分が軽減される。アルゴリズム４７９２、４７９３、４７９４、および４７９５の残りの部分は、それぞれ、時間サンプリングシステム４７８２、４７８３、４７８４、および４７８９５について開示されるものに類似する。この場合、４つのサンプルを用いて、４つの偏光サンプルを伴うＱ×Ｑ窓内のデータをＱ×Ｑ×４長ベクトルＶの中へ積み重ねるための４７９２における例示的コードは、
ｙ＝１：Ｑ、ｘ＝１：Ｑ、ａ＝１：４であって、Ｖ（ｋ）＝Ｍ（ｙ，ｘ，ａ）；ｋ＝ｋ＋ｌ；ｅｎｄ，ｅｎｄ，ｅｎｄ
である。
４７９３では、ベクトルＶのスペクトル成分Ｓが再び形成される。４７９４におけるアルゴリズムは、１／４が、サンプリング部分４７８１において４つの画像を生成する配列４７０２によるものである、指数Ｑ＊Ｑ＊４／４＋１またはＳ（Ｑ＊Ｑ＊４／４＋１）で係数の規模および位相角を得ることによって、Ｓから目的とする周波数データを選択する。当業者であれば、時間サンプリング配列４７０１が空間サンプリング配列４７０２まで容易に拡張され、８つのカメラ＋レンズ＋フィルタサブシステムを含むように４７０２を容易に拡張することができ、偏光子角が、４５度の代わりに２２．５度で最適に配列され、４つの画像と比較して単位円の周囲でより細かいサンプリングを提供するであろうことが分かるであろう。
別の実施形態では、カメラ４７１０、４７２０、および４７３０は、工業用「スマート」カメラ等の内蔵処理を含有する。そのようなカメラは、ある基本処理を行うことができる、内蔵ＤＳＰまたはＦＰＧＡを提供する。そのような内蔵処理を使用して、ラップトップ４７８０または４７９０の外側で行うことが有用である前処理ステップは、コンピュータへの伝送に先立ってカメラからピクセルをビン化することである。推奨されるビニング動作は、各ビン化結果が隣接ピクセルからのＡ／Ｄカウントを含有する、より小さい画像を生成するための隣接ピクセルの総和である。この総和プロセスは、ランダムな雑音を平均化し、空間分解能を犠牲にして、偏光信号においてより高いＳＮＲを提供する。偏光信号が空を横断してゆっくりと変化するため、これは、ピクセルを受信してビン化するラップトップの負担を軽減しながら、雲および木によって引き起こされるような低いＳＮＲ信号を抽出するための有用な技法である。内蔵カメラプロセッサと下流ラップトップとの間のこの処理の分布は、ラップトップが単純なＤＳＰまたはＦＰＧＡおよび外部バッテリ供給に取って代わられることを可能にする。当業者であれば、Ｍｋ（ｘ，ｙ）におけるデータを選別し、フーリエ変換を計算することと同じくらい単純なアルゴリズムを行うラップトップを、ＤＳＰまたはＦＰＧＡと容易に置換できることを認識できるであろう。当業者であれば、単一の空間係数がフーリエデータから抽出されるため、ＦＦＴアルゴリズムも目的とする正弦の内積と置換できることも認識し、また、空間推定値から単一の正弦を抽出することに類似する狭域通過フィルタリング動作としてこれを認識するであろう。
図４８は、以前の図で開示されるような５本のアームを伴う光学運動および運動性ユニットの実施形態であり、コネクタ４８１０を介して９０度の角度で接続する、２つの回路基板４８０１および４８５１から成る。一次回路基板は、寸法Ｈ１＝６８ｍｍ、Ｗ１＝１１８ｍｍを有する。拡張回路基板４８５１は、寸法Ｈ２＝６８ｍｍ、Ｗ２＝６０ｍｍを有する。黒い円は、各回路基板上の光学部４８２１、４８２２、４８２３、４８２４、および４８２５の位置を示す。光学部は、回路基板の裏面にエポキシ樹脂で接着されるアルミニウムマウント内の業界標準Ｍ１２レンズである。一次回路基板光学部４８２１、４８２２、および４８２３は、視野Ａを生成するように２．２ｍｍの焦点距離を有する。拡張基板は、視野Ｂを生成するように８ｍｍの焦点距離を伴う光学部４８２４、４８２５を有する。一次回路基板はまた、３．３Ｖおよび８ＭＨｚで動作する８ビットＡｔｍｅｌ ＡＴｍｅｇａ ３２８マイクロコントローラに基づくマイクロコントローラ４８６０も含有する。コントローラ４８６０は、レンズの下のセンサからｄｘ、ｄｙ情報を収集する。センサ搭載パッドが、回路基板レイアウト上で明白である。レンズの後ろの各センサは、３０×３０アレイおよび光学フローエンジンを伴うＡｖａｇｏ ＡＤＮＳ−３０８０センサである。センサは、一次回路基板上で相互に対して１２０度、および拡張回路基板上で相互から１８０度で位置付けられる。この配置は、一次回路基板上で可能な限りともに近く光軸を配列するために使用され、１２０度回転は、ｄｘ、ｄｙサンプリング格差に対する直交方向の完全サンプリングを提供する一方で、また、光軸の最大空間格差のために拡張基板上の結像システムの最も広い分離も提供する。これは、例えば、依然として単純な両面ＦＲ４回路基板上で電気ルーティングを可能にしながら、例えば、図３２で実証されるような範囲プロファイリングを行う一方で、センサペアを通り過ぎる移動オブジェクトの分化を増進する。光学マウントは、回路基板の片側にエポキシ樹脂で接着され、レンズは、回路基板内の穴を通して航空画像を提供する。各レンズ用のセンサは、センサを伴うレンズが穴に対面し、回路基板内の穴を通して航空画像を視認する際に、回路基板の反対側に搭載される。グラフィック４８９１内の側面図および上面図はさらに、組み立てられたシステムの構成要素の位置を図示する。この構成では、システムは、図２１で以前に開示されたように、３つのセンサが下向きであり、２つのセンサが外向きである、５本のアームを伴う光学運動および運動性ユニットとして動作する。図４８の物理的構造を用いると、概念が完全に説明されているため、光学運動性および運動検出システムを構築することが極めて簡単であることが分かる。このシステムは、直列に接続された３つの単４バッテリ、または４．５Ｖによって電力供給され、一次回路基板上の電圧調節器を使用して、５００ｍＡで３．３Ｖをコントローラおよび全てのセンサに提供する。このシステムはまた、マイクロｄｘ、ｄｙ、ｄｚ未加工データ、処理データ、および未加工または処理画像データから、シリアルポートを介して伝送する。処理は、例えば、図９で以前に開示されたタイプの分解に続き、Ａｒｄｕｉｎｏプログラミング言語に基づく以下の例示的ＡＴＭｅｇａコードにおいて提供される、剛体（この場合の剛体は一次回路基板＋拡張基板である）の全体的運動への個々のセンサからのｄｘ、ｄｙ、ｄｚ信号の分解である。この例示的コードでは、グローバルｇｘ１、ｇｙ１、ｇｘ２、ｇｙ２、ｇｘ３、ｇｙ３は、それぞれ、光学部４８２１、４８２２、４８２３のそれぞれの累積グローバルｘ、ｙ位置であり、累積は、経時的な分解されたｄｘおよびｄｙ運動の累積である。さらに、ベクトルの分解は、以下のコードにおける現在の全体的角度「ｇＴ」に依存するため、この角度もまた、各周期で更新される。
＃ｄｅｆｉｎｅ ｒ３０（３０＊ＰＩ／１８０）／／３０ ｄｅｇ ｉｎ ｒａｄｉａｎｓ
＃ｄｅｆｉｎｅ ｒ６０（６０＊ＰＩ／１８０）／／６０ ｄｅｇ ｉｎ ｒａｄｉａｎｓ ｇｘ１＋＝（ｆｌｏａｔ）ｄｘｌ＊ｃｏｓ（ｇＴ）−（ｆｌｏａｔ）ｄｙｌ＊ｓｉｎ（ｇＴ）；
ｇｙ１＋＝（ｆｌｏａｔ）ｄｘｌ＊ｓｉｎ（ｇＴ）＋（ｆｌｏａｔ）ｄｙｌ＊ｃｏｓ（ｇＴ）；
ｇｘ２＋＝−（ｆｌｏａｔ）ｄｘ２＊ｃｏｓ（ｒ６０＋ｇＴ）＋（ｆｌｏａｔ）ｄｙ２＊ｃｏｓ（ｒ３０−ｇＴ）；ｇｙ２＋＝−（ｆｌｏａｔ）ｄｘ２＊ｓｉｎ（ｒ６０＋ｇＴ）−（ｆｌｏａｔ）ｄｙ２＊ｓｉｎ（ｒ３０−ｇＴ）；
ｇｘ３＋＝−（ｆｌｏａｔ）ｄｘ３＊ｃｏｓ（ｒ６０−ｇＴ）−（ｆｌｏａｔ）ｄｙ３＊ｃｏｓ（ｒ３０＋ｇＴ）；ｇｙ３＋＝（ｆｌｏａｔ）ｄｘ３＊ｓｉｎ（ｒ６０−ｇＴ）−（ｆｌｏａｔ）ｄｙ３＊ｓｉｎ（ｒ３０＋ｇＴ）；
／／ｕｐｄａｔｅ ｔｈｅ ｇｌｏｂａｌ ａｎｇｌｅ
ｆｌｏａｔ ｔｈｅｔａ０１＝ａｔａｎ２（ｇｙ２−ｇｙ１，ｇｘ２−ｇｘ１）＋６０＊ＰＩ／１８０；
ｆｌｏａｔ ｔｈｅｔａ０２＝ａｔａｎ２（ｇｙ３−ｇｙ１，ｇｘ３−ｇｘ１）＋１２０＊ＰＩ／１８０；ｆｌｏａｔ ｔｈｅｔａｌ２＝ａｔａｎ２（ｇｙ３−ｇｙ２，ｇｘ３−ｇｘ２）−１８０＊ＰＩ／１８０；
／／ａｖｅｒａｇｅ ａｎｇｌｅｓ ｕｓｉｎｇ ｒｅａｌ／ｉｍａｇ ｔｏ ａｖｏｉｄ ｗｒａｐｐｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｆｌｏａｔ ｒｅ＝ｃｏｓ（ｔｈｅｔａ０１）＋ｃｏｓ（ｔｈｅｔａ０２）＋ｃｏｓ（ｔｈｅｔａ１２）；
ｆｌｏａｔ ｉｍ＝ｓｉｎ（ｔｈｅｔａ０１）＋ｓｉｎ（ｔｈｅｔａ０２）＋ｓｉｎ（ｔｈｅｔａ１２）；
ｇＴ＝ａｔａｎ２（ｉｍ，ｒｅ）；
他の２つの光学部４８２４および４８２５の全体的運動は、全体的角度の制約が、上記のコードに示されるように、６０、１２０、および１８０ではなく、０から１８０度であり、拡張基板が、拡張基板には「ｘＴ」と呼ばれる、「ｇＴ」よりもむしろ異なるグローバルシータを使用するであろうことを除いて、類似構造に従う。一次回路基板４８０１が地面に対して水平であり、拡張回路基板４８５１が移動車両の中で前方または後方に対面している場合には、「ｇＴ」は、ヨー角を表し、「ｘＴ」は、センサが車両の外の世界を視認しているときのロール角を表す。一次回路基板４８０１が地面に対して水平であり、拡張回路基板４８５１が移動車両の中で側面に対面している場合には、「ｇＴ」は、再びヨー角を表し、ｘは、ピッチ角を表す。
図４９は、図３９の３９０４、図４０の４００４、図４２の４２０４、および図４３の４３０４で以前に説明された結像システムについての詳細を示す、本発明の実施形態である。検出器４９０３を伴うレンズレイアウト４９０１は、以前に示された２×２および３×３結像システムの単一のチャネルに対するものである。材料４９０２は、Ｚｅｏｎｅｘ ４８０Ｒとして知られている。材料４９０２ｂは、Ｚｅｏｎｅｘ Ｅ４８Ｒである。４９０１における光学システムの処方は、（Ｚｅｍａｘ Ｌｅｎｓユニットにおいて）以下の通りである。
この特殊結像システムのＭＴＦは、グラフ４９０５に示されるように非常に高い。本明細書で開示される符号化ローカライゼーション偏光コンパスを生成するために、直線偏光子が、４９２０のように各チャネルの正面に追加される。グレースケールピクセルスケールコードを用いて符号化ローカライゼーションシステムを生成するために、各チャネル用の強度コードは、４９２５のように検出器アレイの上に配置される。このコードは、センサカバーガラス上にリソグラフィで印刷されてもよく、または基板上に印刷され、Ｃａｎｙｏｎ ＭａｔｅｒｉａｌｓまたはＪｅｎｏｐｔｉｋ等の会社から市販されている厚さ５ミクロンのフォトリソグラフィックフィルム、またはレジスト、基板等のセンサカバーガラスに接着されてもよい。
図５０は、全てのチャネルのための検出器要素として単一のセンサを使用した、２×２および３×３システムの実施形態である。側面図のみが図５０に示されている。検出器５０１６および５０５６は、例えば、非常に大型のＡＰＳ（デジタルＳＬＲ）式センサ、または大型で５Ｍｐｉｘから１４ＭＰｉｘの市販のＣＭＯＳ画像センサである。これらのセンサは、サイズ（高さおよび幅の寸法）が約２０ｍｍ以上であるため、公称６ｍｍ／チャネルの直径を伴う３×３および２×２チャネルが、単一の大型形式センサを横断して容易に適合するであろう。迷光を制御するバッフリングが、５０１８および５０５８としてこのシステムに含まれ、結像チャネルのそれぞれのためのレンズホルダまたはウエハスケール要素において固有である。構成５００１では、各チャネルは、以前に開示されたように偏光コンパスを形成するように、相互に対して２２．５度の角度で直線偏光子５０１０、５０１２、５０１４を提供される。構成５０５０では、各チャネルは、グレースケール強度コード５０５２を用いて連続基板を通して結像される。グレースケールコードは、２次元周波数空間をサンプリングするために、図４２および４３で以前に説明されたように各結像チャネルの下で変化する。構成５００１は、偏光コンパスであり、構成５０５０は、サブピクセル位置推定を行うための符号化ローカライゼーションシステムである。

Claims (6)

  1. 符号化ローカライゼーションシステムであって、
    前記システムは、オブジェクトから情報を協調的に捕捉するように配列された複数の光学チャネルを備え、
    各光学チャネルは、それぞれの検出器と、前記検出器と前記オブジェクトとの間に位置するそれぞれのローカライゼーションコードとを含み、
    前記ローカライゼーションコードは、そこを通過する電磁エネルギーを光学的に修正するように構成されており、
    各ローカライゼーションコードは、強度マスク、位相マスク、開口パターンおよび偏光子のうちの１つであり、前記ローカライゼーションコードは、他の光学チャネル内の任意の他のローカライゼーションコードとは異なり、
    前記ローカライゼーションコードは、第１の方向において前記検出器の空間的寸法よりも小さい周期を有する周期的関数として変化する空間的に変化する不透明度を前記第１の方向において有する振幅マスクであり、前記ローカライゼーションコードおよび前記検出器は、前記複数の光学チャネルのうちの同一のチャネルのものである、システム。
  2. ローカライゼーションコードを有しないチャネルであって、前記チャネルの検出器に入射する電磁エネルギーの平均値を測定するように構成されているチャネルをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記検出器からの出力デジタル画像を処理し、前記オブジェクトのローカライゼーション情報を提供するように構成されている複数のアルゴリズムを有する処理サブシステムをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
  4. 前記オブジェクトから情報を協調的に捕捉するように配列された複数の第２の光学チャネルをさらに備え、
    各第２の光学チャネルは、検出器と、前記検出器と前記オブジェクトとの間に位置する第２のローカライゼーションコードとを含み、
    前記第２のローカライゼーションコードは、そこを通過する電磁エネルギーを光学的に修正することが可能であり、各第２のローカライゼーションコードは、強度マスク、位相マスク、開口パターンおよび偏光子のうちの１つであり、各第２のローカライゼーションコードは、他の全ての光学チャネル内の任意の他のローカライゼーションコードとは異なる、請求項１に記載のシステム。
  5. 前記複数の光学チャネルは、前記複数の光学チャネルがフィッシャー情報を最適化するように、（ｉ）第１の空間的に変化する正弦減衰を有する第１のローカライゼーションコードを有する第１のチャネルと、（ｉｉ）前記第１の空間的に変化する正弦減衰と直交する第２の空間的に変化する正弦減衰を有する第２のローカライゼーションコードを有する第２のチャネルとを含む、請求項１に記載のシステム。
  6. 光学データを限局する方法であって、前記方法は、
    それぞれの複数の光学チャネルの複数の検出器上にオブジェクトを協調的に結像することであって、各々は、自身の検出器と前記オブジェクトとの間にローカライゼーションコードを有し、各ローカライゼーションコードは、（ａ）強度マスク、開口パターンおよび偏光子のうちの１つであり、かつ、（ｂ）他の光学チャネル内の任意の他のローカライゼーションコードとは異なり、かつ、（ｃ）第１の方向において自身の検出器の空間的寸法よりも小さい周期を有する周期的関数として変化する空間的に変化する不透明度を前記第１の方向において有する振幅マスクである、こと
    を含む、方法。
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