KR20070052756A - 시뮬레이트된 트레이닝 시스템들에서의 조준점의 강화 - Google Patents

시뮬레이트된 트레이닝 시스템들에서의 조준점의 강화 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시예들은 시뮬레이션 환경에서 목표들을 추적하기 위한 개선된 시스템 및 방법을 제공한다. 단순히 예로서, 전형적인 실시예는 비디오 카메라 및 연관된 계산 논리장치를 사용하여 목표를 추적하는 반사형 레이저 목표 추적 시스템을 제공한다. 임의의 실시예들에서, 폐루프 알고리즘은 이전 추적 점들로부터 유도된 공식들에 기초하여 목표들의 미래 위치를 예측하기 위해 사용될 수 있다. 그러므로, 목표의 다음 위치가 예측될 수 있다. 일부의 경우에, 목표들은 예측된 위치들에 기초하여 필터링 및/또는 정렬될 수 있다. 임의의 실시예들에 있어서, 방정식들(1차 방정식 및 2차 방정식을 포함함(그러나, 이에 제한되지 않음))은 하나 이상의 비디오 프레임들로부터 유도될 수 있다. 이러한 방정식들은 시스템에 의해 수신 및/또는 생성된 비디오의 하나 이상의 연속 프레임들에 적용될 수 있다. 임의의 실시예들에 있어서, 이들 공식들은 목표들에 대한 예측된 위치들을 계산하기 위해 사용될 수 있으며, 이러한 예측은 일부의 경우에 처리 파이프라인에 고유한 지연을 보상할 수 있다.
트레이닝 시스템, 조준점, 추적 시스템

Description

시뮬레이트된 트레이닝 시스템들에서의 조준점의 강화{Enhancement of aimpoint in simulated training systems}
관련 출원의 참조
본 출원은 "외삽 이동에 의한 조준점 강화"라는 명칭으로 Page에 의해 2004년 7월 15일에 출원된 공동 계류중인 미국 가출원번호 60/521,877의 우선권을 주장하며, 이 가출원은 여기에 참조문헌으로서 통합된다.
본 발명은 목표 추적 시스템, 특히 비디오 카메라 기반 무기 조준점(aimpoint) 추적 시스템내에서 다중 목표들을 추적하기 위한 목표 추적 시스템의 개선에 관한 것이다.
시뮬레이트된 트레이닝이 더욱 중요하게 됨에 따라, 시뮬레이트된 트레이닝 시스템들을 제조하고 개선하기 위한 상당한 노력이 진행되고 있다. 특히, 효율적인 전투 트레이닝을 제공하기 위해, 다양한 기술들이 조준을 개선하는지의 여부를 훈련생이 정확하게 탐지할 수 없는 이후로부터 정밀한 목표 트레이닝없이 임의의 트레이닝 값이 감소되기 때문에 목표를 추적하는 것이 매우 중요하다.
과거에는 목표를 추적하기 위한 많은 방법들이 사용되었다. 단순히 예로서, 일부 시스템들은 목표를 추적하기 위해 비디오 카메라들을 사용하였다. 일부 시스 템들은 예컨대 비디오 이미지에서 목표가 나타나는 위치를 결정하기 위해 이미징된 비디오의 휘도 및/또는 색도를 사용하였다. 이러한 시스템들은 예컨대 패턴 값들과 색도 및/또는 휘도를 매칭시킴으로써 한정된 영역을 참조로 하여 이미지에 대한 무게중심을 계산할 수 있으며, 상기 패턴값들은 플래시 톤들 및/또는 다른 응용가능 패턴들에 대한 패턴들을 매칭시킬 수 있다. 다른 타입의 비디오 추적 시스템은 대상 영역들을 분리하여 목표를 결정하기 위해 특정 윈도우에 의존한다. 아날로그 비교 기술들은 추적을 수행하기 위해 사용될 수 있다.
다른 시스템에서는 라이브(live) 디지털화 이미지가 디지털화 배경 이미지와 비교된다. 화소차들에 기초하여, 대량의 차분 이미지의 중심에 대한 무게중심이 계산된다. 차분 이미지의 속도는 비디오 프레임 차들을 사용하여 계산될 수 있다. 다른 시스템들은 이동 영역상의 위치와 매칭되도록 연속 프레임들상의 게이팅된 영역들간의 상관관계를 사용한다.
추적 시스템들의 다른 세트는 포인트 목표 추적 장치에 공급되는 거짓 목표 신호들을 억제하기 위해 디지털 공간 상관관계를 사용한다. 추적 시스템의 탐색 필드는 기본 시계(elemental field of view)들의 행들 및 열들로 구성된 매트릭스로 분할된다. 각각의 기본 시계는 목표가 그 시계내에 존재하는지를 결정하기 위해 검사되며, 매트릭스 이웃들은 인접 기본 시계들내에 목표 신호가 존재하는지를 결정하기 위해 비교된다. 시스템은 그것의 인접 매트릭스 이웃이 신호를 포함하는 경우에 신호를 거절한다.
일부 추적 시스템들에 있어서, 비디오 프로세서는 텔레비전 카메라에 접속되 며, 가능한 목표들의 내부 강도 윤곽을 나타내는 신호들에 응답하여 시스템을 제한한다. 디지털 프로세서는 지정된 객체의 각도 위치 및 이러한 위치의 미리 저장된 추정치간의 차이를 결정하기 위해 비디오 프로세서 출력 신호들에 응답하며, 저장된 위치를 업데이트한다. 업데이트 함수는 시스템의 추적 응답이 목표 이미지 크기와 무관하도록 목표 이미지 결정에 의해 정규화된다. 비디오 프로세서 유닛은 신호 진폭 비교들에 기초하여 지정된 목표를 나타내지 않는 신호들을 추정한다. 디지털 논리 회로들은 각도 위치에 기초하여 설계 목표 및 거짓 목표간을 구별한다.
그러나, 이러한 시스템들은 목표들을 결정할때, 특히 다중 목표들의 필드에서 대상 목표를 추적할때 충분한 정밀도를 제공하지 못한다. 게다가, 종래의 시스템들은 특히 격렬한 이동 기간동안 목표들의 위치를 효율적으로 예측하기가 곤란하다.
따라서, 본 발명의 실시예들은 시뮬레이션 환경에서 목표들을 추적하기 위한 개선된 시스템들 및 방법들을 제공한다. 단순히 예로서, 전형적인 실시예는 비디오 카메라 및 연관된 계산 논리장치를 사용하여 목표를 추적하는 반사형 레이저 목표 추적 시스템을 제공한다. 일부 실시예들에 있어서, 폐루프 알고리즘은 종래의 추적 포인트들로부터 유도된 공식들에 기초하여 목표들의 미리 위치들을 예측하기 위해 사용될 수 있다. 그러므로, 목표의 다음 위치가 예측될 수 있다. 일부의 경우에, 목표들은 예측된 위치들에 기초하여 필터링 및/또는 정렬될 수 있다. 임의의 실시예들에 있어서, 방정식들(1차 방정식 및 2차 방정식)은 하나 이상의 비디오 프레임들로부터 유도될 수 있다. 이러한 방정식들은 시스템에 의해 수신 및/또는 생성된 비디오의 하나 이상의 연속 프레임들에 적용될 수 있다. 일부 실시예들에 있어서, 이들 공식들은 목표들에 대해 예측된 위치들을 계산하기 위해 사용될 수 있으며, 이러한 예측은 일부의 경우에 처리 파이프라인에서의 고유 지연들을 보상할 수 있다.
따라서, 실시예들의 한 세트는 목표들을 추적하기 위한 시스템들을 제공한다. 전형적인 시스템은 목표 및/또는 적어도 하나의 시뮬레이트된 무기의 이미지를 디스플레이하고 디스플레이된 이미지에 조준점을 투영하도록 구성될 수 있는 비디오 디스플레이 시스템을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에 있어서, 시스템은 다수의 비디오 프레임들을 포착하도록 구성된 비디오 포착 시스템을 더 포함한다. 비디오 프레임들의 일부 또는 모두는 적어도 하나의 조준점을 포함할 수 있다.
일부 시스템들은 비디오 포착 시스템과 통신할 수 있는 컴퓨터 시스템을 포함한다. 컴퓨터 시스템은 프로세서, 및 프로세서에 의해 실행가능한 명령들을 가진 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함한다. 명령들은 다수의 비디오 프레임들의 각 프레임에서 조준점의 위치를 결정하기 위해 다수의 비디오 프레임들 각각을 분석하도록 실행가능할 수 있다. 명령들은 조준점의 이동에 대한 공식을 결정하기 위해 추가로 실행가능할 수 있으며, 공식은 일부의 경우에 다수의 비디오 프레임중 적어도 하나의 프레임에서 조준점의 위치에 의해 만족될 수 있다. 일부 실시예들에 있어서, 공식은 조준점의 위치, 조준점의 속도 및 조준점의 가속도를 고려할 수 있는 2차 공식일 수 있다.
적어도 이러한 공식을 사용하면, 후속 비디오 프레임에서 조준점의 위치가 예측될 수 있다. 특정 실시예들에 있어서, 조준점은 조준점의 예측된 위치에 기초하여 후속 비디오 프레임에서 식별될 수 있다. 다른 실시예들에 있어서, 이러한 조준점은 다수의 조준점으로부터 구별될 수 있다.
일부의 경우에, 후속 비디오 프레임에서 조준점의 위치를 예측하는 단계는 제 2 후속 비디오 프레임에서 조준점의 위치를 예측하는 단계(다시 공식을 사용하여) 및 적어도 현재 비디오 프레임에서 조준점의 적어도 하나의 알려진 위치와 제 2 후속 비디오 프레임에서 조준점의 예측된 위치를 평균하는 단계를 포함한다. 조준점의 적어도 하나의 알려진 위치 및 제 2 후속 비디오 프레임에서 조준점의 예측된 위치에 대한 평균에 기초하여, 제 1 후속 비디오 프레임에서 조준점의 위치가 예측될 수 있다. 후속 비디오 프레임들은 인접할 필요가 없다(즉, 현재 프레임, 후속 프레임과 제 2 후속 프레임 사이에 하나 이상의 개재 프레임들이 존재할 수 있다).
실시예들의 다른 세트는 목표 조준점들을 추적하기 위한 방법(그러나, 이에 제한되지 않음)을 포함하는 방법들을 제공한다. 전형적인 방법에서, 컴퓨터는 다수의 비디오 프레임들을 수신할 수 있다(비디오 포착 시스템으로부터). 다수의 비디오 프레임들 각각의 프레임은 적어도 하나의 시뮬레이트된 무기에 의해 투영된 적어도 하나의 조준점을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에 있어서, 컴퓨터는 다수의 비디오 프레임의 각 프레임에서 조준점의 위치를 결정하기 위해 다수의 비디오 프레임들의 각 프레임을 분석한다. 다른 실시예들에서, 컴퓨터는 조준점 이동 공식을 결정하고, 공식은 다수의 비디오 프레임들 중 적어도 하나의 프레임에서의 조준점의 위치에 의해 일반적으로 만족될 수 있다. 컴퓨터는 다수의 비디오 프레임 전반에 걸쳐 조준점을 추적하는 컴퓨터일 수 있다.
다른 전형적인 실시예에서는 조준점의 위치를 예측하기 위한 방법이 제공된다. 본 방법은, 일부 실시예들에서, 다수의 비디오 프레임을 수신하는 (비디오 포착 시스템으로부터) 컴퓨터를 포함하며, 다수의 비디오 프레임들 각각은 시뮬레이트된 무기에 의해 투영된 적어도 하나의 무기를 포함할 수 있으며, 다수의 비디오 프레임은 현재 비디오 프레임 및 적어도 하나의 과거 비디오 프레임을 포함할 수 있다. 컴퓨터는, 일부 실시예들에서, 조준점의 다수의 알려진 위치들을 결정하기 위해 다수의 비디오 프레임들 각각을 분석한다. 조준점의 다수의 알려진 위치들은 현재 비디오 프레임에서의 조준점의 현재의 알려진 위치 및/또는 적어도 하나의 과거 비디오 프레임에서의 조준점의 적어도 하나의 히스토리적으로 알려진 위치를 포함한다. 임의의 실시예들에 있어서, 컴퓨터는 예컨대 조준점의 다수의 알려진 위치들 중 적어도 하나와 제 2 후속 비디오 프레임에서의 조준점의 예측된 위치를 가중 평균을 사용하여 평균화함으로써 제 1 후속 비디오 프레임에서 조준점의 위치를 예측한다. 평균은 조준점의 속도 및/또는 조준점의 가속도에 따를 수 있는 가중 평균일 수 있다.
단순히 예로서, 만일 조준점이 비교적 빠른 속도로 이동하면, 조준점의 다수의 히스토리적으로 알려진 위치들은 조준점의 비교적 많은 수의 히스토리적으로 알려진 위치들을 포함하며, 만일 조준점이 비교적 느린 속도로 이동하면, 조준점의 다수의 히스토리적으로 알려진 위치들은 상기 조준점의 비교적 적은 수의 히스토리적으로 알려진 위치들을 포함한다. 다른 예로서, 만일 조준점의 속도가 비교적 느리면, 가중 평균은 조준점의 적어도 하나의 알려진 위치에 비교적 높은 가중치를 부여한다(예컨대, 조준점의 예측된 위치는 제 2 후속 비디오 프레임이다).
또 다른 예로서, 만일 조준점의 속도가 비교적 느리면 제 2 후속 비디오 프레임은 제 1 후속 비디오 프레임과 비교적 시간적으로 근접할 수 있으며, 조준점의 속도가 비교적 빠르면 제 2 후속 비디오 프레임은 제 1 후속 비디오 프레임과 비교적 시간적으로 멀리 떨어질 수 있다(즉, 조준점이 비교적 빠른 속도로 이동할때 본 방법은 예측된 위치를 계산하기 위해 미래에 외삽될 수 있으며, 이는 평균을 위해 사용될 수 있다).
다른 실시예들은 본 발명의 방법들을 수행하도록 구성된 시스템(그러나 이에 제한되지 않음)을 포함하는 시스템들을 제공한다. 또 다른 실시예들은 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 매체상에 내장된 프로그램들을 포함하는 소프트웨어 프로그램들을 제공한다. 이러한 프로그램들 중 일부 프로그램은 본 발명의 방법들을 수행하기 위해 컴퓨터 시스템들에 의해 실행가능할 수 있다.
본 발명의 성질 및 장점들에 대한 추가 이해는 이하의 상세한 설명, 및 유사한 도면부호들이 도면들 전반에 걸쳐 유사한 구성요소들을 나타내는 도면들을 참조할때 더 명백해질 수 있다. 일부 예들에서, 서브라벨(sublabel)은 참조 부호와 연관되며, 다수의 유사한 구성요소들 중 하나를 표시하기 위해 하이픈에 의해 범위가 정해진다. 기존 서브라벨과 관련한 설명없이 도면부호가 부여될때 도면부호는 모든 다수의 유사한 구성요소를 언급한다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따라 목표들을 추적하기 위한 시스템의 구조적 구성요소들을 도시한 개략도.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 도시한 일반적 개략도.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라 목표들을 추적하기 위한 시스템의 기능적 구성요소들을 도시한 블록도.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따라 조준점들을 추적하는 방법을 기술한 흐름도.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따라 예측된 조준점들을 추정하기 위한 방법을 기술한 흐름도.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따라 조준점의 중앙을 기술한 도면.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따라 비디오 이미지상에 중첩된 조준점 반사를 기술한 도면.
따라서, 본 발명의 실시예들은 시뮬레이션 환경에서 목표들을 추적하기 위한 개선된 시스템들 및 방법들을 제공한다. 단순히 예로서, 전형적인 실시예는 비디오 카메라 및 연관된 계산 논리장치를 사용하여 목표를 추적하는 반사형 레이저 목 표 추적 시스템을 제공한다. 일부 실시예들에 있어서, 폐루프 알고리즘은 이전 추적점들로부터 유도된 공식들에 기초하여 목표들의 미래 위치들을 예측하기 위해 사용될 수 있다. 그러므로, 목표의 다음 위치가 예측될 수 있다. 일부의 경우에, 목표들은 예측된 위치들에 기초하여 필터링 및/또는 정렬될 수 있다. 임의의 실시예들에 있어서, 방정식들(1차 방정식들 및 2차 방정식들(그러나 이에 제한되지 않음)을 포함함)은 하나 이상의 비디오 프레임들로부터 유도될 수 있다. 이러한 방정식들은 시스템에 의해 수신 및/또는 생성된 비디오의 하나 이상의 연속 프레임들에 적용될 수 있다. 일부 실시예들에 있어서, 이들 공식들은 목표들에 대한 예측된 위치들을 계산하기 위해 사용될 수 있으며, 이러한 예측은 일부의 경우에 처리 파이프라인에서의 고유 지연들을 보상한다.
일 양상에서, 본 발명의 일부 실시예들은 작은 팔을 가진 훈련자들의 무기 조준점을 결정하기 위한 개선된 방법들 및 시스템들을 제공한다. 많은 경우에, 작은 팔을 가진 훈련자들은 사격범위의 투영된 이미지상에 목표들을 조명하기 위해 훈련 무기의 총구멍상에 장착된 가시광선 또는 적외선("IR") 레이저들을 이용한다. 카메라(또는 임의의 다른 적절한 비디오 포착 장치)로부터의 피드백을 사용하면, 컴퓨터 시스템은 다양한 무기들로부터 조준점들을 식별할 수 있으며, 일부의 경우에 하나 이상의 조준점들이 미래의 비디오 프레임들에서 나타날 수 있는 위치를 예측하여 식별을 용이하게 할 수 있게 할 뿐만아니라 미래의 프레임들에서 조준점들을 추적할 수 있다. 따라서, 일부 실시예들에 있어서, 다양한 무기들의 조준빔(aimbeam) 방사는 각각의 무기를 식별하기 위해 펄스화될 필요가 없을 수 있다 (그러나, 다른 실시예들에서는 방사들이 변조될 수 있다(즉, 턴온 또는 턴오프될 수 있다)). 단순히 예로서, 일부 실시예들에 있어서, 하나 이상의 무기들로부터의 방사들은 조준점들을 용이하게 추적 및/또는 식별할 수 있는 비디오 포착 시스템의 프레임 레이트와 동일한 주파수로 변조된다.
시뮬레이션 시스템(100)의 예가 도 1에 도시된다. 시스템(100)은 하나 이상의 시뮬레이트된 무기들(105b)을 포함하며, 각각의 무기는 이하에 기술된 바와 같이 적절한 검출장비들에 의해 검출될 수 있는 조준빔(인간의 눈에 보일 수 있는 주파수 또는 IR과 같이 눈에 보이지 않는 주파수일 수 있음)을 방사하도록 구성된 장치를 포함한다. 조준빔은 시뮬레이트된 무기로부터 발사된 경우에(일부의 경우에 탄도 및 환경 효과를 무시함) 발사물이 이동하는 가정 궤도를 나타내는 것으로 생각될 수 있다. 일부의 경우에, 시뮬레이트된 무기는 조준빔을 방사하도록 재구성된 실제 무기일 수 있다(그러나 필수적인 것이 아님).
시스템(100)은 투영 스크린(115)상에 하나 이상의 목표들을 디스플레이하도록 구성된 투영기(100)를 포함한다(디스플레이는 동영상, 예컨대 하나 이상의 이동 목표들의 비디오 이미지 및/또는 정지 이미지, 예컨대 하나 이상의 목표들의 사진일 수 있다). 시뮬레이트된 무기(105)가 투영 스크린(115)에 조준되어 조준빔을 방사할때, 투영 스크린(115)과 조준빔의 교차점은 조준점을 생성하며, 이 조준점은 시뮬레이트된 무기(105)로부터 발사된 가정 궤도가 투영 스크린(115)과 교차하는 점이다(일부의 경우에, 탄도 및/또는 환경 효과를 무시함). 그 다음에, 조준점은 이하에서 더 상세히 기술되는 바와 같이 투영 스크린(115)으로부터의 조준빔의 반 사로서 검출될 수 있다.
시스템은 고정 디지털 이미징 장치(예컨대, 디지털 비디오 카메라, 또는 광전지, 하나 이상의 전하 결합 장치("CCD) 또는 유사한 기술을 포함하는 임의의 다른 장치), 및/또는 투영 스크린(110)상에 하나 이상의 조준점의 위치를 기록하기 위해 비디오 이미지들(또는 충분한 고속 속도를 가진 정지 이미지들)을 포착할 수 있는 임의의 다른 적절한 장치일 수 있는 비디오 포착 장치(120)를 더 포함한다. 일부의 경우에, 비디오 포착 장치는 프레임 인터리빙과 관련한 문제점들(이하에서 더 상세히 기술됨)을 방지하는 순차 주사 비디오 카메라일 수 있다.
비디오 포착 장치(120)는 투영 스크린의 비디오 이미지(및/또는 일련의 정지 이미지들)를 포착하기 위해 배치된다. 본 발명의 일 양상에 있어서, 비디오 포착 장치(120)는 조준빔/조준점(실시예에 따라 보이거나 또는 보이지 않을 수 있음)의 주파수를 감지하도록 구성된다. 일부 실시예들에 있어서, 비디오 포착 장치(120)는 디스플레이된 목표 이미지(보통 눈에 보임)가 비디오 포착 장치(120)에 의해 포착되도록 가시 주파수들을 감지하도록 구성될 수 있다(다른 실시예들에 있어서, 예컨대 조준빔이 가시 주파수가 아닐때, 다수의 비디오 포착 장치(120)는 장치들(120) 중 하나(또는 하나 이상)의 장치가 목표 이미지를 포착하고 장치들(120) 중 하나(또는 하나 이상)의 장치가 조준점들을 포착하도록 사용될 수 있다).
비디오 포착 장치(120)는 이하에 상세히 기술되는 바와 같이 본 발명의 방법들을 수행하기 위해 사용될 수 있는 추적 컴퓨터(125)와 통신한다. 특정 실시예들에 있어서, 예컨대, 추적 컴퓨터(125)는 무기(105)가 조준점의 위치를 식별하여 투 영된 이미지를 지시하는 위치를 결정한다. 단순히 예로서, 추적 컴퓨터(125)는 비디오 포착 장치(120)로부터 이미지(하나 이상의 비디오 프레임과 같은)를 포착한 후 임계 테스트들 및/또는 중앙 계산치들(예컨대, 이하에 더 상세히 기술됨)을 이용하여 특정 비디오 프레임(또는 정지 이미지)에서 투영 스크린(115)상의 조준점들의 위치를 결정할 수 있다. 위치는 투영 스크린(115) 및/또는 비디오 포착 장치(120)의 포착 프레임에 대한 절대 위치일 수 있으며 및/또는 투영된 목표 이미지에 비례할 수 있다.
실시예들의 일 세트에서, 시뮬레이트된 무기들(105) 각각은 무기들(105)과 추정 컴퓨터(125) 사이에서 데이터 통신을 제공하는 데이터 인터페이스 장치(130)와 통신한다. 이러한 방식에서, 예컨대, 무기(105)는 트리거가 풀(pull)될때 무기가 조준빔을 방사할때와 같은 무기(105)에 대한 세부사항들, 조준빔(조준빔 주파수, 변조 주파수 등)에 대한 세부사항들 등을 추적 컴퓨터(130)에 통신할 수 있다. 마찬가지로, 일부 실시예들에 있어서, 추적 컴퓨터(130)는 무기(105)가 사용할 조준빔, 조준빔 주파수 및/또는 변조 주파수 등을 방사하도록 명령하기 위해 무기(105)와 통신할 수 있다.
용어 "조준빔 주파수"는 무기로부터 방사된 광의 주파수를 의미하는 반면에, "변조 주파수"는 조준빔이 변조되거나 또는 펄스화된 주파수를 의미한다. 일부의 경우에는 조준빔이 변조되지 않을 수 있으나, 다른 경우에는 조준빔이 조준빔들을 식별하는 것을 지원할 수 있는 비디오 포착 장치의 프레임 레이트와 매칭되는 주파수로 변조될 수 있다. 또 다른 경우에, 다른 무기들(105a, 105b)은 상기 무기들의 조준빔을 식별하기 위해 다른 주파수들로 변조하도록 구성될 수 있다. 그러나, 많은 경우에, 이하에 기술된 바와 같이 시스템(100)이 조준점들을 식별하는 능력을 가지기 때문에, 이러한 변조 차이는 불필요할 수 있다.
일부 실시예들에 있어서, 시스템(100)은 예컨대 훈련생 성적 등을 분석하기 위해 목표들, 조준들 등(또는, 예컨대 목표들의 정지 및/또는 비디오 이미지)을 디스플레이하기 위해 사용될 수 있는 디스플레이 컴퓨터(135)를 더 포함한다. 디스플레이 컴퓨터(135)는 시스템에 대한 제어 워크스테이션(비록 개별 제어 워크스테이션(도시안됨) 및/또는 추적 컴퓨터(125)가 사용되지 않을지라도)으로서 사용되도록 구성될 수 있다. 그 다음에, 디스플레이 컴퓨터(135)는 (예컨대, 이더넷 네트워크, 인터넷, 인트라넷, 무선 네트워크 또는 임의의 다른 적절한 통신 네트워크와 같은 네트워크(140)를 통해) 추적 컴퓨터(135)와 통신할 수 있다(다른 경우에, 디스플레이 컴퓨터(135) 및 추적 컴퓨터(125)는 동일한 컴퓨터일 수 있다). 디스플레이 컴퓨터(135)는 일부의 경우에 투영기(110)에 투영된 이미지를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 디스플레이 컴퓨터(135)는 일부의 경우에 투영기(110)에 직접 또는 추적 컴퓨터(125)를 통해 데이터 인터페이스 정치(들)(130)와 통신할 수 있으며, 이에 따라 데이터 인터페이스(130)는 추적 컴퓨터(125)에 대해 앞서 기술된 것과 유사한 방식으로 무기들(105)과 통신할 수 있다.
일부 실시예들에 따르면, 표준 컴퓨터들 및/또는 장치들은 (예컨대, 추적 컴퓨터(125), 제어 워크스테이션, 디스플레이 컴퓨터(135) 및/또는 데이터 인터페이스 장치(130)로서) 시스템(100)에서 사용되도록 및/또는 본 발명의 방법들을 구현 하도록 구성될 수 있다. 도 2는 전형적으로 앞서 기술된 컴퓨터들/장치들 중 일부일 수 있는 컴퓨터 시스템(200)의 일 실시예를 기술한다. 컴퓨터 시스템(200)은 버스(205)를 통해 전기적으로 접속될 수 있는 하드웨어 엘리먼트들을 포함하도록 도시된다. 하드웨어 엘리먼트들은 하나 이상의 중앙처리장치들(CPU)(210), 즉 하나 이상의 입력 장치들(215)(예컨대, 마우스, 키보드 등) 및/또는 하나 이상의 출력장치들(220)(예컨대, 디스플레이 장치, 프린터 등)을 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(200)은 하나 이상의 저장장치들(225)을 포함할 수 있다. 예로서, 저장장치(들)(225)는 디스크 드라이브들, 광학 저장장치들, 프로그래밍가능 및/또는 플래시-업데이트가능할 수 있는 랜덤 액세스 메모리("RAM") 및/또는 판독전용 메모리("ROM")와 같은 고체상태 저장장치 등일 수 있다.
컴퓨터 시스템(200)은 컴퓨터-판독가능 저장 매체 판독기(230), 즉 하나 이상의 통신 시스템(들)(235)(직렬 및/또는 병렬 포트들, USB 포트들, IEEE 1934 포트들, 모뎀들, 네트워크 카드들 및/또는 칩세트들(무선 또는 유선)과 같은 임의의 적절한 장치간 통신장비들, 적외선 통신장치들, 및 블루투스 등을 포함하는 무선 통신 시스템을 포함할 수 있음(그러나 이에 제한되지 않음)) 및 앞서 기술된 RAM 및 ROM 장치들을 포함할 수 있는(그러나, 이에 제한되지 않음) 워킹 메모리(240)를 부가적으로 포함할 수 있다. 일부 실시예들에 있어서, 컴퓨터 시스템(200)은 DSP, 특수목적 프로세서 등을 포함할 수 있는 처리 가속 유닛(245)을 포함할 수 있다.
컴퓨터-판독가능 저장 매체 판독기(230)는 컴퓨터-판독가능 정보를 일시적으로 및/또는 더 영구적으로 포함하는 원격, 국부, 고정 및/또는 제거가능 저장장치 + 저장 매체와 함께 (선택적으로 저장장치(들)(225)와 관련하여) 컴퓨터-판독가능 저장 매체(250)에 접속될 수 있다. 통신 시스템(들)(235)은 네트워크(앞서 기술된 네트워크(145)를 포함함(그러나 이에 제한되지 않음)) 및/또는 다른 컴퓨터들 및/또는 장치들(시스템(100)과 관련하여 앞서 기술된 장치들 및 컴퓨터들을 포함함(그러나 이에 제한되지 않음))과 데이터가 교환되도록 할 수 있다.
컴퓨터 시스템(200)은 운영체계(255)(마이크로소프트 윈도우즈 운영체계, Linux, BSD 등과 같은 UNIX 또는 UNIX 형 운영체계, 주프레임 운영체계 등 중 이용가능한 운영체계의 일부와 같은)을 포함하는 워킹 메모리(240)내에 현재 배치된 것으로 도시된 소프트웨어 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 소프트웨어 엘리먼트들은 하나 이상의 애플리케이션 프로그램들(본 발명의 실시예들에 따라 절차들을 수행하도록 구성된 애플리케이션 등뿐만 아니라 클라이언트 애플리케이션, 서버 애플리케이션, 웹 브라우저, 웹 서버, 중간-티어(mid-tier) 애플리케이션, RDBMS 등일 수 있음)과 같은 다른 코드(260)를 더 포함할 수 있다. 애플리케이션 프로그램들은 본 발명의 방법들을 구현하도록 설계될 수 있다.
컴퓨터 시스템(200)의 대안 실시예들이 앞서 기술된 것과 다른 다수의 변형례들을 가질 수 있다는 것이 인식되어야 한다. 예컨대, 주문형 하드웨어가 사용될 수 있으며 및/또는 특정 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어(애플릿들과 같은 휴대용 소프트웨어를 포함함) 또는 이들 둘다로 구현될 수 있다. 게다가, 데이터 인터페이스 장치(130), 투영기(110), 비디오 포착 장치(120), 네트워크 입력/출력 장치들 등과 같은 다른 컴퓨팅 장치들에의 접속은 임의의 적절한 표준 및/또는 사유 접 속들을 사용하여 구현될 수 있다.
실시예들의 일 세트에서, 추적 컴퓨터는 추적 컴퓨터가 조준점들을 추적 및/또는 식별하고 본 발명의 다른 방법들을 수행하도록 하는 소프트웨어 애플리케이션(및/또는 소프트웨어 애플리케이션들의 세트)과 함께 구성된다(일부의 경우에, 소프트웨어 애플리케이션(들)은 추적 컴퓨터에 내장된 기능들을 공동으로 수행하는 다수의 컴퓨터들에 분배될 수 있다). 도 3은 일부 실시예들에 다라 상기 애플리케이션(들)에 포함될 수 있는 다양한 구성요소들을 포함하는 추적 애플리케이션(300)의 기능도를 도시한다(특정 기능 구조가 도 3에 의해 기술되는 반면에, 다른 실시예들은 다른 구조를 특징으로 할 수 있으며, 당업자는 추적 서버의 기능들이 임의의 수의 소프트웨어 구성요소들, 애플리케이션들 및/또는 장치들에 필요에 따라 분배될 수 있다는 것을 여기에 기술된 설명에 기초하여 알 것이다).
기술된 실시예들에 있어서, 추적자 애플리케이션(300)은 비디오 포착 장치로부터 비디오 및/또는 정지 이미지들을 포착하기 위해 사용되는 비디오 포착 인터페이스(305)를 포함한다. 비디오 포착 인터페이스(305)는 이미지(들)를 수신하고 및/또는 시스템에 의한 처리를 위해 필요에 따라 이미지(들)를 포맷하기 위해 사용된다. 애플리케이션(300)은 가능한 조준점들과 매칭되는 패턴들에 대한 이미지(들)를 주사(scan)하는 조준점 로케이터 모듈(310)을 포함한다. 실시예들의 일 세트에서, 목표 로케이터 모듈은 한정된 및/또는 구성가능 임계치들의 세트내에서) 패턴 값들의 세트과 매칭되는 휘도 및/또는 색도 값들을 탐색한다.
일부 실시예들에 따르면, 방사 필터링 모듈(315)은 가능한 조준점들과 매칭 되는 패턴들을 분석하기 위해 필터링 알고리즘을 적용한다. 일 실시예에 있어서, 필터링 알고리즘은 조준점의 예상된 형상 및/또는 크기와 매칭되지 않는 패턴들이 비디오 포착 처리의 아티팩트(artifact)들로서 무시될 수 있도록 예상된 형상과 알고리즘들을 비교한다(비록 기술된 실시예들에서 조준점들이 일반적으로 방사 형상인 것으로 예상될지라도, 다른 실시예들은 다른 형상들을 가진 조준점들을 사용할 수 있으며 적절한 필터링 알고리즘들은 이러한 형상들에 기초하여 필터링하기 위해 사용될 수 있다).
무시되지 않은 (또는 필터링 모듈, 모든 식별된 패턴들을 사용하지 않은 실시예들에서) 패턴들은 유효 조준점들인 것으로 고려될 수 있다. 조준점들 중 하나 이상에 대해, 중앙 로케이터(320)는 조준점의 중심의 위치를 정밀하게 결정하기 위해 조준점의 중앙에 위치한다. 중앙을 결정하기 위한 하나의 전형적인 실시예는 도 6과 관련하여 이하에 기술된다. 다른 절차들이 또한 사용될 수 있다. 그 다음에, 중앙의 위치는 조준점의 위치로서 결정될 수 있다.
일부 실시예들에 있어서, 공간 번역기(325)는 이미지 포착 처리시에 결함들을 보정하기 위해 사용될 수 있다. 단순한 예로서, 포착된 이미지가 투영된 이미지상에서 조준점의 실제 위치를 정확하게 반영하지 않도록 비디오 포착 장치에 렌즈 왜곡이 존재할 수 있다. 그 다음에, 공간 번역기는 이러한 결함들을 보정하는 하나 이상의 공식들(또는 공식 어레이)일 수 있다. 많은 경우에, 공식(들)은 특정 시스템의 기록된 조준점 위치와 실제 조준점 위치의 경험적 비교들에 기초하여 결정 및/또는 교정될 수 있다. 따라서, 이러한 공식들(및/또는 이들의 계수들)은 시 스템에 특별할 수 있다(물론, 비디오 포착 장치의 공간 특징에 따라 공간 번역기(325)가 불필요할 수 있다).
임의의 필수적인 공간 번역을 수행한후에, 기록된 조준점들은 예측된 위치 윈도우(350)(이하에서 더 상세히 기술됨)를 사용하여 특정 조준점(다수의 조준점들 중에서)로서 한 조준점을 식별하는 조준점 식별자(330)에 의해 처리된다. 이하에 기술된 도 4는 조준점을 식별하기 위한 하나의 전형적인 방법을 기술한다. 일단 조준점이 식별되면, 조준점의 위치는 이 조준점에 대한 조준점 히스토리(history) 로그(335)에 추가된다. 조준점 히스토리 로그(335)(데이터베이스, 플랫 파일 및/또는 임의의 적절한 데이터 구조에 저장될 수 있는)는 각각의 개별 조준점의 히스토리 위치들(예컨대, X, Y 좌표들에 의해)을 추적한다.
조준점 히스토리에 기초하여, 공식 생성기(340)는 특정 조준점의 이동을 기술하는 공식을 생성한다. 실시예들의 특정 세트에서, 조준점의 이동을 기술하는 공식은 다음과 같은 형식을 취한다.
aT^2 + bT + c 수식(1)
여기서, T는 시간 값이며(포착된 비디오 및/또는 정지 이미지들의 프레임 레이트에 기초하여 계산될 수 있음), a는 가속도(예컨대, 프레임당 화소들)이며, b는 속도(프레임당 화소들)이며, c는 추적된 조준점의 원래 위치이다. 일부 실시예들에 있어서, 이동 공식은 추적된 조준점에 대한 선택된 수의 히스토리 조준점 위치들(즉, 조준점 히스토리 로그(335)에 저장된 위치들)에 곡선을 피팅(fitting)시킴으로써 유도된다. 이하에서 더 상세히 설명된 바와 같이, 일부 실시예들에 이어서, 공식 을 생성할때 사용되는 히스토리 조준점들의 수는 변화할 수 있다(예컨대, 조준점의 현재 속도 및/또는 다른 인자들에 기초하여). 많은 실시예들에 있어서, 임의의 특정 조준점의 위치를 기술하는 공식은 연속적으로 (즉, 모든 포착된 프레임에서) 또는 자주 업데이트된다.
실시예들의 세트에 있어서, 조준점의 현재 위치(가능한 번역된 위치)와 함께 생성된 공식은 후속 프레임(연속 프레임일 수 있으나 반드시 연속 프레임들일 필요가 없음)에서 조준점의 위치가 발견될 것으로 예측될 수 있는 현재 위치 조준점으로부터의 반경인 예측된 위치 윈도우(350)를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 예측된 위치 윈도우는 이하에서 더 상세히 기술되는 바와 같이 후속 프레임의 조준점을 식별하고 및/또는 조준점을 추적하기 위해 사용될 수 있다.
실시예들의 세트에서, 생성된 공식 및/또는 조준점 히스토리는 조준점의 미리 위치를 더 정확하게 예측하기 위해 미래 프레임에서 조준점의 예측된 위치 및 상기 조준점에 대한 히스토리 위치들의 세트의 평균을 가중하는 방법을 결정할 수 있는 가변-폭 평균화 모듈(345)에 제공될 수 있다. 단순한 예로서, 만일 조준점의 현재 속도가 비교적 느린 경우에 비교적 더 많은 히스토리 값들은 평균값으로 고려될 수 있으며, 및/또는 히스토리 값들은 비교적 더 높게 가중될 수 있으며(평균치에 더 높은 가중치가 부여됨), 조준점의 현재 속도가 비교적 빠른 경우에 비교적 적은 수의 히스토리 위치들이 고려될 수 있으며 및/또는 히스토리 위치들은 평균치에 낮은 가중치가 부여될 수 있다.
이는 현재 속도가 비교적 낮으면 훈련생이 한 점에 조준의 초점을 맞추고 속 도 또는 가속도의 변화들이 비디오 포착 시스템의 아티팩트들 및/또는 무기의 불수의적 운동(involuntary movement)들일 수 있어서 이러한 변화들이 비교적 예측값을 덜 가질 수 있도록 하는 원리들에 기초한다. 역으로, 만일 현재 속도가 비교적 높으면, 훈련생은 무기의 조준을 횡단하여 이동 공식이 예측값을 비교적 더 가질 수 있도록 한다.
도 5는 본 발명의 일부 실시예들에 따라 가중 결정을 수행하기 위한 전형적인 절차를 기술한다. 일부의 경우에, 이러한 가중된 평균은 앞서 기술된 바와 같이 예측된 위치 윈도우를 결정하기 위해 사용될 수 있다.
전형적인 기능 구성요소들이 도 3에 의해 기술되는 반면에, 당업자는 다양한 유사한 기능 구성요소들이 앞서 상세히 기술된 구성요소들 대신에 대체될 수 있고 및/또는 앞서 언급된 구성요소들의 구성이 적절하게 수정될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 특정 실시예들에 있어서, 예컨대, 임의의 기능들은 수행될 필요가 없어서 추적 응용들로부터 생략될 수 있다.
실시예들의 다른 세트는 하나 이상의 조준점들을 식별 및/또는 추적하는 방법을 포함하는(그러나, 이에 제한되지 않음) 방법들을 제공한다. 도 4는 일부 실시예들에 따른 전형적인 방법(400)을 기술한다. 도 4 및 도 5에 의해 기술된 방법을 포함하는(그러나, 이에 제한되지 않음) 본 발명의 방법들은 도 1과 관련하여 기술된 시스템(100)의 다양한 구성요소들(예컨대 추적 컴퓨터)에 의해 수행될 수 있으나, 다른 실시예들에 있어서 다른 구조적 시스템들이 사용될 수 있다는 것이 인식되어야 한다. 따라서, 본 발명의 방법들은 임의의 특정 장치들 또는 시스템들에 의해 제한되지 않는다.
도 4의 방법(400)은 비디오 프레임을 포착하는 단계를 포함한다(블록 405). 앞서 기술된 바와 같이, 비디오 프레임(대안 실시예들에서 정지 이미지일 수 있음)을 포착하는 단계는 비디오 포착 장치를 사용하여 비디오 프레임을 기록하는 단계 및/또는 소프트웨어 애플리케이션의 비디오 포착 인터페이스를 사용하여 기록된 프레임을 포착하는 단계를 포함할 수 있다(일 양상에서, 비디오 포착 장치, 비디오 포착 인터페이스 및/또는 이들의 결합이 비디오 포착 시스템으로 고려될 수 있다). 다른 절차들이 또한 사용될 수 있다. 일반적으로, 비디오 프레임은 적어도 하나의 조준점을 포함할 것이다(다시 말해서, 포착된 이미지는 조준점의 표현 및 반사를 포함한다). 블록(410)에서, 하나 이상의 가능한 조준점들이 식별된다. 실시예들의 세트에 있어서, 앞서 기술된 바와 같이, 패턴-매칭 알고리즘은 가능한 조준점들을 식별하기 위해 포착된 프레임의 다양한 영역들의 휘도 및/또는 색도 값들을 비교하기 위해 사용될 수 있다.
비디오 프레임은 조준점의 위치를 결정하기 위해 분석된다(블록 415). 실시예들의 세트에 있어서, 조준점의 위치를 결정하는 단계는 아티팩트들을 무시하기 위해 가능한 조준점들을 필터링하는 단계, 조준점의 중앙을 위치시키는 단계 및/또는 조준점의 위치로서 중앙의 위치를 할당하는 단계, 및/또는 임의의 필수적인 공간 번역을 수행하는 단계(예컨대, 비디오 포착 시스템에서의 임의의 결함들을 보정하기 위해)를 포함하는(이에 제한되지 않음) 하나 이상의 절차들을 포함한다.
실시예들의 세트에 있어서, 방법(400)은 조준점의 위치를 저장하는 단계를 더 포함한다. 일부 실시예들에 있어서, 조준점의 위치는 일정 기간이상 조준점 위치를 분석할 수 있도록 할 수 있는 발생순 식별자(시간 스탬프, 프레임 번호 등일 수 있음)와 함께 조준점 히스토리 로그에 저장된다. 그 다음에, 블록들(405-420)에서의 절차들은 다수의 비디오 프레임들을 포착하고 및/또는 다수의 비디오 프레임들의 각 프레임에서 조준점 위치들의 히스토리 레코드를 현상하도록 반복될 수 있다.
블록(425)에서는 조준점의 이동에 대해 공식이 결정된다. 앞서 기술된 바와 같이, 일부 실시예들에 있어서, 공식은 수식(1)과 같은 2차 공식이다. 일부 실시예들에 있어서, 공식은 조준점의 선택된 수의 히스토리 위치들(조준점의 현재 위치를 포함하거나 또는 포함하지 않을 수 있음)를 곡선-피팅함으로써 결정된다. 일 양상에 있어서, 공식은 일반적으로 하나 이상의 이전에 기록된 비디오 프레임들에서 조준점의 위치에 의해 만족될 수 있다.
블록(430)에서는 조준점의 미래의 위치가 예측된다. 예측은 조준점의 이동에 대한 공식, 하나 이상의 이전 프레임들 및/또는 현재 프레임에서 조준점의 알려진 위치, 및/또는 이들의 평균에 기초할 수 있다. 일부의 경우에, 앞서 기술된 바와 같이, 평균은 가중된 평균이며, 및/또는 가중은 조준점의 이동(예컨대, 조준점의 속도, 조준점의 가속도 등)에 따를 수 있다. 도 5는 가중된 평균에 기초하여 예측된 위치를 계산하는 방법에 대한 전형적인 실시예를 기술한다.
일부 실시예들에서는 조준점이 추적될 수 있다(블록 435). 단순히 예로서, 일련의 비디오 프레임들의 각 프레임에서 조준점들은 일정 기간에 걸쳐 조준점을 추적하여 훈련생을 평가하기 위해 사용될 수 있다.
다른 실시예에서는 조준점이 식별될 수 있다(블록 440). 일단 조준점의 예측된 위치가 설정되면, 예측된 위치는 후속 프레임에서의 조준점을 식별하기 위해 사용될 수 있다. 예컨대, 앞서 언급된 바와 같이, 일부의 경우에, 예측된 위치 윈도우는 후속 프레임에 대해 계산될 수 있다. 그 다음에, 후속 프레임에서 윈도우내에 속하는 조준점은 추적된 조준점으로서 식별될 수 있다. 더욱이, 만일 필요하고 및/또는 적절한 경우에(예컨대, 만일 다중 조준점들이 예측된 위치 윈도우내에 있는 경우에), 두 개 이상의 후속 프레임들로부터의 조준점은 이동 패턴을 결정하기 위해 분석될 수 있다. 만일 이러한 이동 패턴이 추적된 조준점에 대한 이동 공식을 만족하면, 후속 프레임들에서의 조준점은 추적된 조준점으로서 만족될 수 있다.
일부의 경우에, 조준점의 예측된 위치는 다수의 조준점들 중에 하나의 조준점을 구별하기 위해 사용된다(블록 445). 예컨대, 만일 주어진 프레임에 배치된 다수의 조준점들이 존재하면, 예측된 위치 윈도우내에 속하는 조준점은 예측된 위치 윈도우내에 속하는 조준점들로부터 구별될 수 있다(추적된 조준점으로서).
앞서 언급된 바와 같이, 많은 경우에, 조준점에 대한 이동 공식의 가중된 평균 및 조준점의 위치 히스토리는 조준점의 미래의 위치를 예측하기 위해 사용될 수 있다. 도 5는 사용되어야 하는 가중된 평균을 결정할 수 있는 전형적인 방법(500)을 기술한다. 본 방법(500)은 특정 조준에 대한 조준점 위치들의 히스토리를 유지하는 단계를 포함한다(블록 505). 조준점 위치들의 히스토리는 앞서 기술된 바와 같이 조준점 히스토리에서 유지될 수 있다.
블록(510)에서는 히스토리 평균화 깊이(depth)가 결정된다. 히스토리 평균화 깊이는 알려진 조준점 위치들이 평균 예측 위치를 생성하기 위해 얼마나 많이 사용되어야 하는지를 기술한다. 히스토리 평균화 깊이는 위치 히스토리가 얼마나 많이 사용되어야 하는지를 조준점의 속도 및/또는 가속도(임의의 경우에 앞서 기술된 바와 같이 결정된 이동 공식에 기초하여)가 결정하는 가변-기울기 구경 윈도우에 기초할 수 있다. 단순히 예로서, 일부 실시예들은 속도 및/또는 가속도가 비교적 느린 경우에 평균 히스토리 깊이에서 더 많은 수의 히스토리 위치들(즉, 과거 기록된 비디오 프레임들로부터의 위치들)이 사용된다는 것을 기술한다.
본 방법(500)은 외삽 거리를 결정하는 단계를 포함할 수 있다(블록 515). 일부 실시예들에 있어서, 조준점의 속도 및/또는 가속도가 비교적 빠를때(예컨대, 조준점에 대한 이동 공식에 의해 결정됨), 이는 조준점의 위치를 예측하기 위해 여러 프레임들을 미래에 외삽하는데 유용하다. 속도 및/또는 가속도가 비교적 느릴때, 이러한 외삽법은 필요치 않을 수 있다. 일단 외삽 거리가 결정되면, 외삽 위치는 조준점에 대한 이동 공식을 사용하여 예측된다(블록 520).
그 다음에, 블록(525)에서는 가중된 평균이 결정된다. 실시예들의 일 세트에 있어서, 가중된 평균은 히스토리 평균화 깊이 및 외삽 거리를 고려할 것이다. 따라서, 가중된 평균은 조준점의 속도 및/또는 가속도에 따를 것이다. 낮은 속도들에서, 예컨대 평균에 더 많은 히스토리 위치들이 사용될 것이며 외삽 거리가 짧아질 것이다. 그러므로, 이동 공식은 비교적 낮은 가중치가 부여되며, 히스토리 위치들은 비교적 높은 가중치가 부여된다. 이는 앞서 언급된 바와 같이 속도가 느릴때 운동들이 시스템 아티팩트들 및/또는 훈련생의 작은 불수의적 운동들(involuntary movement)의 결과일 수 있기 때문에 이동 공식만을 사용하여 생성되는 위치 변화의 과추정들을 평활화하기 위해 사용될 수 있다. 역으로, 속도가 빠를때, 외삽 거리는 증가하고 소수의 히스토리 위치들(또는 없는 히스토리 위치들)은 가중된 평균에 사용된다. 이는 이동 공식이 비교적 높은 가중치를 갖기 때문에 조준이 고속일때 시스템으로 하여금 위치를 더 정확하게 예측하도록 한다(다른 실시예들에서는 두 개의 측정방법들 중 한 방법이 개별적으로 사용될 수 있다).
블록(530)에서, 가중된 평균은 예측된 위치(앞서 기술된 바와 같이 예측된 위치 윈도우일 수 있음)를 결정하기 위해 사용된다. 이러한 예측된 위치는 도 4와 관련하여 기술된 바와 같이 조준점을 추적하고 식별하며 및/또는 구별하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들의 일 세트에 있어서, 가중 공식들(즉, 가변 기울기 구경 윈도우에 기초하여 히스토리 평균화 깊이 및/또는 외삽 거리를 결정하는 공식들)은 런-타임으로서 계산될 수 있다. 다른 실시예들에 있어서, 공식들은 시스템 특정 동작들에 기초하여 미리 계산되고 및/또는 교정될 수 있다.
설명을 용이하게 하기 위해 앞서 기술된 방법들(400, 500)이 각각의 프레임에서의 단일 조준점을 식별 및 처리하는 것을 언급하는 반면에 본 발명의 실시예들이 다수의 조준점들을 식별, 처리 및/또는 추적할 수 있다는 것에 유의해야 한다. 사실상, 임의의 실시예들 중 한 장점은 많은 조준점들을 동시에 식별 및/또는 추적하는 능력을 가질 수 있다. 단순히 예로서, 임의의 실시예들은 주어진 비디오 이 미지상의 15개의 조준점들(임의의 경우에 50개의 조준점들)을 추적할 수 있다. 추적될 수 있는 조준점들의 수는 시스템의 처리 전력 및/또는 비디오 이미지의 개별 조준점들을 분석하는 능력에 의해 제한된다.
부가적으로, 본 발명의 다양한 실시예들은 시스템들(앞서 기술된 시스템들을 포함함(그러나 이에 제한되지 않음)), 및 도 4 및 도 5와 관련하여 앞서 기술된 방법들을 포함하는(그러나, 이에 제한되지 않음) 본 발명의 방법들을 구현하도록 구성될 수 있는 컴퓨터 프로그램들을 제공한다.
앞서 언급된 바와 같이, 많은 실시예들에서는 조준점의 중앙이 식별될 수 있다. 도 6은 전형적인 조준점 반사(600)를 기술되며 중앙이 식별될 수 있는 방법을 도시한다. 작도들(605, 610)에 의해 도시된 바와 같이, 반사된 에너지(본 예에서는 IR 에너지)가 측정될 수 있다. 중심점(XI,YI)에서 반사된 에너지(E)는 높은 반면에, 반사된 에너지는 중심점으로부터의 거리와 함께 감소한다. 조준점의 중앙을 발견하기 위해, 조준점을 둘러싸는 영역은 영역들로 분리될 수 있으며(전형적인 반사(600)에 의해 기술된 바와 같이), 반사된 에너지 Ei는 X-축 및 Y-축상에서 각각의 영역에 대해 결정될 수 있다. 각각의 축상에서 조준점의 중앙을 발견하기 위해, 이하의 수식들이 사용될 수 있다.
Figure 112007014221731-PCT00001
수식(2)
Figure 112007014221731-PCT00002
수식(3)
당업자는 일부 실시예들에 있어서 비디오 포착 장치가 인터레이싱된 비디오 스트림을 생성하는 설명에 기초한다는 것을 인식할 것이다(그러나, 비디오 포착 장치가 순차 주사 카메라 또는 고정 디지털 이미지 장치인 실시예들과 같은 다른 실시예들은 인터레이싱된 비디오 스트림을 생성하지 못할 것이다). 당업자는 조준점 반사(700)의 전형적인 표현을 도시하고 비디오의 홀수 및 짝수 라인들이 반사의 개별 부분들 및 변위된 중앙들을 리턴하는 방법을 도시하는 도 7에 의해 도시된 바와 같이 인터레이싱 효과로 인하여 조준점이 약간 수직하게 배치되는 대안 비디오 프레임들을 비보정 인터레이싱딘 비디오 스트림이 생성할 것이라는 것을 인식할 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 가능한 조준점들을 식별하고 예컨대 비디오 이미지에 적용되는 보정 필터들을 통해 조준점들의 중앙들을 위치시킬때 상기 변위를 고려한다.
결론적으로 말해서, 본 발명의 실시예들은 미래의 프레임에서의 조준점의 위치를 예측하는 특히 생성된 공식들을 사용하여 조준점들의 개선된 추적 및/또는 식별을 제공한다. 이들 생성된 공식들은 다중 프레임들의 결과치들을 목표 이동의 정확한 공식들에 결합함으로써 조준점을 결정하는데 있어서 정확성을 개선한다. 이들 공식들을 적용하면, 조준점들은 조준점 이동 동안을 포함하는 임의의 시간에 정확하게 식별될 수 있다. 임의의 실시예들은 종래의 시스템들에 비하여 정확성이 현저하게 개선될 수 있다.
게다가, 생성된 이동 공식들은 포착 및 계산 모델들에 고유한 파이프-라인 지연들을 보상할 수 있다. 공식들이 선형 시스템(인간 팔의 캔틸레버 이동)의 정확한 모델을 제공하기 때문에, 공식들은 추적에 대한 부정확성이 관찰되기전에(예컨대 일부 실시예들에서 20 프레임까지) 외삽될 수 있다. 부가적으로, 방정식들은 사용자 발사들이 시작되는 부분 프레임 위치들 및 정확한 조준에 적용될 수 있다.
그러므로, 본 발명의 다양한 실시예들은 시뮬레이션 환경들에서 무기 조준점들의 추적 및/또는 예측을 강화한 진보적 방법들, 시스템들 및 소프트웨어를 제공한다. 그러나, 다른 실시예들은 임의의 적절한 형태의 목표, 지시자 등을 추적하기 위한 본 발명의 유사한 방법들, 절차들 및/또는 시스템들을 구현할 수 있다. 단순히 예로서, 본 발명의 실시예들은 게임 시스템들 등을 위해 사용될 수 있다. 그러므로, 앞의 설명이 본 발명을 구현하는 임의의 전형적인 실시예들을 식별하는 반면에, 당업자는 많은 수정들 및 변형들이 본 발명의 범위내에서 이루어질 수 있다는 것을 인식해야 한다.
기술된 방법들 및 시스템들은 단지 예시적으로 기술되었다는 것에 유의해야 한다. 결과적으로, 다양한 실시예들은 다양한 절차들 및/또는 구성요소들을 적절하게 생략, 대체 및/또는 추가할 수 있다. 유사하게, 전술한 상세한 설명에서는 설명을 목적으로 다양한 방법들이 특정 순서로 기술되었다. 대안 실시예들에서는 앞서 기술된 순서와 다른 순서로 방법들이 수행될 수 있다는 것이 인식되어야 한다. 또한, 앞서 기술된 방법들은 하드웨어 구성요소들에 의해 수행되고 및/또는 머신-실행가능 명령들의 시퀀스들로 구현될 수 있다는 것이 인식되어야 하며, 상기 머신-실행가능 명령들은 이 명령들로 프로그래밍된 범용 또는 특수목적 프로세서 또는 논리회로들과 같은 머신이 상기 방법들을 수행할 수 있도록 한다. 이들 머신-실행가능 명령들은 CD-ROM 또는 다른 타입의 광 디스크, 플로피 디스켓, ROM, RAM, EPROM, EEPROM, 자기 또는 광 카드, 플래시 메모리, 또는 전자 명령들을 저장하기에 적합한 다른 타입의 머신-판독가능 매체와 같은 하나 이상의 머신 판독가능 매체상에 저장될 수 있다. 단순히 예로서, 본 발명의 일부 실시예들은 앞서 기술된 방법들을 수행하기 위해 하나 이상의 컴퓨터상에서 실행될 수 있는 소프트웨어 프로그램들을 제공한다. 특정 실시예들에서는 예컨대 다양한 하드웨어 장치들상에서 실행되도록 구성된 다수의 소프트웨어 구성요소들이 존재할 수 있다. 대안적으로, 방법들은 하드웨어 및 소프트웨어의 결합에 의해 수행될 수 있다.
그러므로, 앞의 상세한 설명이 본 발명을 구현하기 위한 임의의 전형적인 실시예를 기술하는 반면에, 당업자는 본 발명의 범위내에서 많은 수정들 및 변형들이 가능하다는 것을 인식해야 한다. 따라서, 본 발명은 이하에 기술된 청구항들에 의해서만 한정된다.

Claims (40)

  1. 시뮬레이션 환경에서 목표 조준점들의 강화된 추적을 제공하기 위한 시스템에 있어서,
    목표 이미지를 디스플레이하도록 구성된 비디오 디스플레이 시스템;
    디스플레이된 이미지상에 조준점을 투영하도록 구성된 적어도 하나의 시뮬레이트된 무기;
    다수의 비디오 프레임들을 포착하도록 구성된 비디오 포착 시스템으로서, 상기 다수의 비디오 프레임들 각각은 적어도 하나의 상기 조준점을 포함하는, 상기 비디오 포착 시스템; 및
    상기 비디오 포착 시스템과 통신하고, 프로세서 및 상기 프로세서에 의해 실행가능한 명령들을 가진 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 시스템을 포함하며,
    상기 프로세서에 의해 실행가능한 명령들은:
    상기 다수의 비디오 프레임들 각각에서 상기 조준점의 위치를 결정하기 위해 상기 다수의 비디오 프레임들 각각을 분석하는 단계;
    상기 다수의 비디오 프레임들 중 적어도 하나에서의 상기 조준점의 위치에 의해 일반적으로 만족되는 조준점 이동 공식을 결정하는 단계; 및
    적어도 상기 공식을 사용하여, 후속 비디오 프레임에서 상기 조준점의 위치를 예측하는 단계를 수행하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 명령들은 상기 조준점의 예측된 위치에 기초하여 상기 후속 비디오 프레임에서 상기 조준점을 식별하도록 상기 프로세서에 의해 더 실행가능한, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 명령들은 상기 조준점의 예측된 위치에 기초하여 상기 후속 비디오 프레임에서 다수의 조준점들 중에서 상기 조준점을 구별하도록 상기 프로세서에 의해 더 실행가능한, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 공식은 상기 조준점의 위치, 상기 조준점의 속도, 및 상기 조준점의 가속도를 고려한 2차 공식인, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 후속 비디오 프레임은 제 1 후속 비디오 프레임이며,
    제 1 후속 비디오 프레임에서 상기 조준점의 위치를 예측하는 단계는:
    상기 공식을 사용하여, 제 2 후속 비디오 프레임에서 상기 조준점의 위치를 예측하는 단계;
    적어도 현재 비디오 프레임에서의 상기 조준점의 적어도 하나의 알려진 위치와 상기 제 2 후속 비디오 프레임에서의 상기 조준점의 예측된 위치를 평균하는 단 계; 및
    상기 제 2 후속 비디오 프레임에서의 상기 조준점의 예측된 위치와 상기 조준점의 적어도 하나의 알려진 위치에 대한 평균에 기초하여, 상기 제 1 후속 비디오 프레임에서 상기 조준점의 위치를 예측하는 단계를 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 현재 비디오 프레임과 상기 제 1 후속 비디오 프레임 사이에 적어도 제 1 개재(intervening) 비디오 프레임이 존재하고, 상기 제 1 후속 비디오 프레임과 상기 제 2 후속 비디오 프레임 사이에 적어도 제 2 개재 비디오 프레임이 존재하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  7. 제 5 항에 있어서, 상기 조준점의 예측된 위치를 평균하는 단계는 상기 조준점의 다수의 알려진 위치들과 상기 제 2 후속 비디오 프레임에서의 상기 조준점의 예측된 위치를 평균하는 단계를 포함하고, 상기 다수의 알려진 위치들은 상기 현재 비디오 프레임에서의 상기 조준점의 알려진 위치 및 적어도 하나의 과거 비디오 프레임에서의 상기 조준점의 적어도 하나의 히스토리적으로 알려진 위치를 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 조준점의 적어도 하나의 히스토리적으로 알려진 위치는 상기 조준점의 다수의 히스토리적으로 알려진 위치들을 포함하고,
    상기 조준점이 비교적 빠른 속도로 이동하는 경우에, 상기 조준점의 다수의 히스토리적으로 알려진 위치들은 상기 조준점의 비교적 많은 수의 히스토리적으로 알려진 위치들을 포함하고,
    상기 조준점이 비교적 느린 속도로 이동하는 경우에, 상기 조준점의 다수의 히스토리적으로 알려진 위치들은 상기 조준점의 비교적 적은 수의 히스토리적으로 알려진 위치들을 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  9. 제 5 항에 있어서, 상기 제 2 후속 비디오 프레임에서의 상기 조준점의 예측된 위치와 상기 조준점의 적어도 하나의 알려진 위치의 평균은 가중 평균인, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 가중 평균은 상기 조준점의 가속도에 따르는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  11. 제 9 항에 있어서, 상기 가중 평균은 상기 조준점의 속도에 따르는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 조준점의 속도가 비교적 느린 경우에, 상기 가중 평균은 상기 조준점의 적어도 하나의 알려진 위치에 비교적 높은 가중치를 부여하 는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 디스플레이 시스템은:
    투영 스크린; 및
    상기 디스플레이 스크린상에 상기 목표 이미지를 투영하도록 구성된 투영기를 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  14. 제 1 항에 있어서, 상기 다수의 비디오 프레임들은 다수의 정지 이미지들을 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  15. 제 1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 시뮬레이트된 무기는 다수의 시뮬레이트된 무기들이며, 상기 적어도 하나의 조준점은 다수의 조준점들이며, 상기 다수의 시뮬레이트된 무기들 각각은 상기 투영된 이미지상에 상기 시뮬레이트된 조준점들 중 하나를 투영하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  16. 제 15 항에 있어서, 상기 다수의 시뮬레이트된 무기들은 적어도 15개의 시뮬레이트된 무기들을 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  17. 제 15 항에 있어서, 상기 다수의 시뮬레이트된 무기들은 적어도 50개의 시뮬 레이트된 무기들을 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  18. 제 1 항에 있어서, 상기 조준점의 예측된 위치는 상기 시스템에 고유한 지연을 보상하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  19. 제 18 항에 있어서, 상기 지연은 전송 지연을 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  20. 제 18 항에 있어서, 상기 지연은 계산 지연을 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  21. 제 1 항에 있어서, 상기 비디오 포착 시스템은 비디오 카메라를 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  22. 제 1 항에 있어서, 상기 비디오 포착 시스템은 교번 비디오 프레임들의 세트에서 상기 조준점의 상대 위치의 수직 변위 에러들을 제거하는 순차 주사 비디오 카메라를 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  23. 제 1 항에 있어서, 상기 비디오 포착 시스템은 고정 디지털 이미징 장치를 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  24. 제 1 항에 있어서,
    상기 다수의 비디오 프레임들 각각을 분석하는 단계는:
    상기 조준점의 반사와 상관되는 이미지 레벨들의 세트를 상기 다수의 비디오 프레임들 각각에서 식별하는 단계;
    상기 다수의 비디오 프레임들 각각에 대해, 레이저 반사의 중앙에 위치시키기 위해 상기 조준점의 반사와 상관되는 상기 이미지 레벨들의 세트에 대해 중앙 상관을 수행하는 단계; 및
    상기 조준점의 위치로서 상기 중앙의 위치를 할당하는 단계를 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  25. 제 24 항에 있어서, 상기 다수의 비디오 프레임들 각각을 분석하는 단계는 상기 비디오 포착 시스템에서의 결함을 정정하기 위해 공간 번역(spatial translation)을 수행하는 단계를 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  26. 제 1 항에 있어서, 상기 다수의 비디오 프레임들 각각을 분석하는 단계는 두 개의 교번 비디오 프레임에서의 조준점의 상대 위치의 수직 변위 에러들을 보상하기 위해 상기 두 개의 교번 비디오 프레임을 적분하는 단계를 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  27. 제 1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 시뮬레이트된 무기는 상기 조준점의 식별을 용이하게 하기 위해 상기 조준점의 투영을 변조하도록 구성되는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  28. 제 27 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 시뮬레이트된 무기는 상기 비디오 포착 시스템의 프레임 레이트에 대응하는 주파수에서 상기 조준점의 투영을 변조하도록 구성되는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 시스템.
  29. 시뮬레이션 환경에서 목표 조준점들의 강화된 추적을 제공하기 위한 방법에 있어서,
    다수의 비디오 프레임들을 비디오 포착 시스템으로부터 컴퓨터 수신하는 단계로서, 상기 다수의 비디오 프레임들 각각은 적어도 하나의 시뮬레이트된 무기에 의해 투영되는 적어도 하나의 조준점을 포함하는, 상기 컴퓨터 수신 단계;
    상기 다수의 비디오 프레임들 각각에서 상기 조준점의 위치를 결정하기 위해 상기 다수의 비디오 프레임들 각각을 컴퓨터 분석하는 단계;
    상기 다수의 비디오 프레임들 중 적어도 하나에서의 상기 조준점의 위치에 의해 일반적으로 만족되는 조준점 이동 공식을 컴퓨터 결정하는 단계; 및
    적어도 상기 공식을 사용하여, 후속 비디오 프레임에서 상기 조준점의 위치를 예측하는 단계를 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 방법.
  30. 컴퓨터-판독가능 매체에 내장되고, 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램에 있어서,
    상기 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령들은:
    다수의 비디오 프레임들을 비디오 포착 시스템으로부터 수신하는 단계로서, 상기 다수의 비디오 프레임들 각각은 적어도 하나의 시뮬레이트된 무기에 의해 투영되는 적어도 하나의 조준점을 포함하는, 상기 수신 단계;
    상기 다수의 비디오 프레임들 각각에서 상기 조준점의 위치를 결정하기 위해 상기 다수의 비디오 프레임들 각각을 분석하는 단계;
    상기 다수의 비디오 프레임들 중 적어도 하나에서의 상기 조준점의 위치에 의해 일반적으로 만족되는 조준점 이동 공식을 결정하는 단계; 및
    적어도 상기 공식을 사용하여, 후속 비디오 프레임에서 상기 조준점의 위치를 예측하는 단계를 수행하는, 컴퓨터 프로그램.
  31. 시뮬레이션 환경에서 목표 조준점들의 강화된 추적을 제공하기 위한 방법에 있어서,
    다수의 비디오 프레임들을 비디오 포착 시스템으로부터 컴퓨터 수신하는 단계로서, 상기 다수의 비디오 프레임들 각각은 적어도 하나의 시뮬레이트된 무기에 의해 투영되는 적어도 하나의 조준점을 포함하는, 상기 컴퓨터 수신 단계;
    상기 다수의 비디오 프레임들 각각에서 상기 조준점의 위치를 결정하기 위해 상기 다수의 비디오 프레임들 각각을 컴퓨터 분석하는 단계;
    상기 다수의 비디오 프레임들 중 적어도 하나에서의 상기 조준점의 위치에 의해 일반적으로 만족되는 조준점 이동 공식을 컴퓨터 결정하는 단계; 및
    상기 다수의 비디오 프레임들 전반에 걸쳐 상기 조준점을 컴퓨터 추적하는 단계를 포함하는, 목표 조준점들의 강화된 추적 제공 방법.
  32. 시뮬레이션 환경에서 조준점의 위치를 예측하고, 프로세서 및 상기 프로세서에 의해 실행가능한 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 시스템에 있어서,
    상기 프로세서에 의해 실행가능한 명령들은:
    다수의 비디오 프레임들을 비디오 포착 시스템으로부터 수신하는 단계로서, 상기 다수의 비디오 프레임들 각각은 시뮬레이트된 무기에 의해 투영되는 적어도 하나의 조준점을 포함하는, 상기 수신 단계;
    상기 다수의 비디오 프레임들 각각에서 상기 조준점의 위치를 결정하기 위해 상기 다수의 비디오 프레임들 각각을 분석하는 단계;
    상기 다수의 비디오 프레임들 중 적어도 하나에서의 상기 조준점의 위치에 의해 일반적으로 만족되는 조준점 이동 공식을 결정하는 단계; 및
    상기 다수의 비디오 프레임들 전반에 걸쳐 상기 조준점을 추적하는 단계를 수행하는, 컴퓨터 시스템.
  33. 시뮬레이션 환경에서 조준점의 위치를 예측하는 방법에 있어서,
    다수의 비디오 프레임들을 비디오 포착 시스템으로부터 컴퓨터 수신하는 단계로서, 상기 다수의 비디오 프레임들 각각은 시뮬레이트된 무기에 의해 투영되는 적어도 하나의 조준점을 포함하고, 상기 다수의 비디오 프레임들은 현재 비디오 프레임 및 적어도 하나의 과거 비디오 프레임을 포함하는, 상기 컴퓨터 수신 단계;
    상기 조준점의 다수의 알려진 위치들을 결정하기 위해 상기 다수의 비디오 프레임들 각각을 컴퓨터 분석하는 단계로서, 상기 조준점의 다수의 알려진 위치들은 상기 현재 비디오 프레임에서의 상기 조준점의 현재 알려진 위치 및 상기 적어도 하나의 과거 비디오 프레임에서의 상기 조준점의 적어도 하나의 히스토리적으로 알려진 위치를 포함하는, 상기 컴퓨터 분석 단계; 및
    상기 조준점의 다수의 알려진 위치들 중 적어도 하나와 제 2 후속 비디오 프레임에서의 상기 조준점의 예측된 위치의 평균을 냄으로써 제 1 후속 비디오 프레임에서 상기 조준점의 위치를 컴퓨터 예측하는 단계를 포함하는, 조준점 위치 예측 방법.
  34. 제 33 항에 있어서,
    상기 조준점의 적어도 하나의 히스토리적으로 알려진 위치는 상기 조준점의 다수의 히스토리적으로 알려진 위치들을 포함하고,
    상기 조준점이 비교적 빠른 속도로 이동하는 경우에, 상기 조준점의 다수의 히스토리적으로 알려진 위치들은 상기 조준점의 비교적 많은 수의 히스토리적으로 알려진 위치들을 포함하며,
    상기 조준점이 비교적 느린 속도로 이동하는 경우에, 상기 조준점의 다수의 히스토리적으로 알려진 위치들은 상기 조준점의 비교적 적은 수의 히스토리적으로 알려진 위치들을 포함하는, 조준점 위치 예측 방법.
  35. 제 33 항에 있어서, 상기 제 2 후속 비디오 프레임에서의 상기 조준점의 예측된 위치와 상기 조준점의 적어도 하나의 알려진 위치에 대한 평균은 가중 평균인, 조준점 위치 예측 방법.
  36. 제 35 항에 있어서, 상기 가중 평균은 상기 조준점의 가속도에 따르는, 조준점 위치 예측 방법.
  37. 제 35 항에 있어서, 상기 가중 평균은 상기 조준점의 속도에 따르는, 조준점 위치 예측 방법.
  38. 제 37 항에 있어서, 상기 조준점의 속도가 비교적 느린 경우에, 상기 가중 평균은 상기 조준점의 적어도 하나의 알려진 위치에 비교적 높은 가중치를 부여하는, 조준점 위치 예측 방법.
  39. 제 37 항에 있어서, 상기 조준점의 속도가 비교적 느린 경우에, 상기 제 2 후속 비디오 프레임은 상기 제 1 후속 비디오 프레임에 비교적 시간적으로 근접하고, 상기 조준점의 속도가 비교적 빠른 경우에, 상기 제 2 후속 비디오 프레임은 상기 제 1 후속 비디오 프레임으로부터 비교적 시간적으로 멀리 떨어지는, 조준점 위치 예측 방법.
  40. 제 33 항에 있어서,
    상기 다수의 비디오 프레임들 중 적어도 하나에서의 상기 조준점의 위치에 의해 일반적으로 만족되는 조준점 이동 공식을 컴퓨터 결정하는 단계; 및
    상기 공식을 사용하여, 상기 제 2 후속 비디오 프레임에서 상기 조준점의 예측된 위치를 컴퓨터 결정하는 단계를 더 포함하는, 조준점 위치 예측 방법.
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