CN105517666A - 基于情景的飞行模式选择 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了用于在环境内控制无人飞行器的***和方法。在一方面，***包括由所述无人飞行器携带并且被配置用于提供传感器数据的一个或多个传感器，以及一个或多个处理器。所述一个或多个处理器可单独地或共同地被配置用于：基于所述传感器数据，确定所述环境的环境类型；基于所述环境类型，从多种不同飞行模式中选择一种飞行模式，其中所述多种不同飞行模式中的每一个飞行模式与所述无人飞行器的不同的一组操作规则相关联；以及使所述无人飞行器在遵循选定的飞行模式下的一组操作规则的同时在所述环境内工作。

Description

基于情景的飞行模式选择
背景技术
诸如无人飞行器等无人载具可以用于在众多环境下执行监视、侦察和勘探任务以供军事和民用应用。无人飞行器可由远程用户手动控制，或者能够以半自主或者全自主方式操作。可以执行多种控制方案以使无人飞行器能够在环境内以不同的自主程度操作。
然而，现有的无人飞行器控制方案在一些情况下可能不是最佳的。例如，一些控制方案可能依赖于用户自己的判断来确定无人飞行器的最佳操作参数，这对于缺乏经验的用户或者在用户无法准确感知无人飞行器周围环境的情况下可能是困难的。此外，一些控制方案可能不提供自动检测和/或预测在无人飞行器的操作期间可能遭遇的与障碍物的碰撞、传感器故障或其他错误情况的安全机制。
发明内容
需要用于操作无人飞行器的改进的控制方案。本文公开的实施方式允许根据确定的飞行模式来控制无人飞行器。飞行模式可以与用于控制所述无人飞行器的一组操作规则相关联。在一些实施方式中，基于由所述无人飞行器上的一个或多个传感器所获得的数据(例如，环境信息、所述无人飞行器的状态信息)而自动选择飞行模式。每一飞行模式可以提供用于操作所述无人飞行器的不同的控制方案，诸如不同的避障策略，从而提高适应性、安全性和易用性。
因此，在一方面，提供了一种用于在环境内控制无人飞行器的***。所述***可以包括：由所述无人飞行器携带并且被配置用于提供传感器数据的一个或多个传感器，以及一个或多个处理器。所述一个或多个处理器可单独地或共同地被配置用于：基于所述传感器数据，确定所述环境的环境类型；基于所述环境类型，从多种不同飞行模式中选择一种飞行模式，其中所述多种不同飞行模式中的每一个飞行模式与所述无人飞行器的不同的一组操作规则相关联；以及使所述无人飞行器在遵循选定的飞行模式的一组操作规则的同时在所述环境内工作。
在一些实施方式中，所述环境类型可以包括以下各项中的一项或多项：室内环境、户外环境、高空环境或低空环境。所述环境类型可以基于所述无人飞行器的高度、所述无人飞行器周围的构造物的数量以及/或者所述无人飞行器距控制该无人飞行器的用户的距离而区分。
在一些实施方式中，所述一个或多个传感器可以包括以下各项中的一项或多项：GPS传感器、惯性传感器、视觉传感器、激光雷达传感器、超声传感器、气压计或高度计。所述一个或多个传感器可以包括多个不同的传感器类型。所述一个或多个传感器可以包括GPS传感器，并且所述环境类型可以基于与该GPS传感器相通信的GPS卫星的数目而确定。所述一个或多个传感器可以包括激光雷达传感器，并且所述环境类型可以基于由该激光雷达传感器获得的激光渡越时间数据而确定。所述一个或多个传感器可以包括视觉传感器，并且所述环境类型可以基于由该视觉传感器获得的图像数据而确定，诸如基于与由该视觉传感器获得的图像数据相关联的曝光时间而确定。
在一些实施方式中，所述多种不同飞行模式可以包括以下各项中的两项或更多项：室内飞行模式、户外飞行模式、高空飞行模式、低空飞行模式、全自主飞行模式、半自主飞行模式或手动飞行模式。每组操作规则可以包括用于处理由所述一个或多个传感器所获得的数据的处理规则。所述处理规则可以用于对由所述一个或多个传感器所获得的数据执行传感器融合。备选地或组合地，每组操作规则可以包括用于控制所述无人飞行器飞行的控制规则。所述控制规则可以用于确定所述无人飞行器的避障策略。
在另一方面，提供了一种在环境内控制无人飞行器的方法。所述方法可以包括：从由所述无人飞行器携带的一个或多个传感器接收传感器数据；基于所述传感器数据并借助于一处理器，确定所述环境的环境类型；基于所述环境类型并借助于所述处理器，从多种不同飞行模式中选择一种飞行模式，其中所述多种不同飞行模式中的每一种飞行模式与所述无人飞行器的不同的一组操作规则相关联；以及使所述无人飞行器在遵循选定的飞行模式下的一组操作规则的同时在所述环境内工作。
在另一方面，提供了一种用于在环境内控制无人飞行器的***。所述***可以包括：由所述无人飞行器携带并且被配置用于提供传感器数据的一个或多个传感器，以及一个或多个处理器。所述一个或多个处理器可以单独地或共同地被配置用于：从多种不同飞行模式中选择一种飞行模式，其中所述多种不同飞行模式中的每一种飞行模式与不同的避障策略相关联；接收指示出所述无人飞行器期望的移动路径的信号；从所述一个或多个传感器接收信号，所述传感器检测位于所述期望移动路径上的或者所述期望移动路径附近的一个或多个障碍物；以及基于关联于选定的飞行模式的所述避障策略，修改所述期望移动路径，以防止所述无人飞行器与所述一个或多个障碍物相碰撞。
在一些实施方式中，所述一个或多个传感器可以包括以下各项中的一项或多项：GPS传感器、惯性传感器、视觉传感器、激光雷达传感器、超声传感器、气压计或高度计。所述一个或多个传感器可以包括多个不同的传感器类型。
在一些实施方式中，所述多种不同飞行模式可以包括以下各项中的两项或更多项：室内飞行模式、户外飞行模式、高空飞行模式、低空飞行模式、全自主飞行模式、半自主飞行模式或手动飞行模式。所述飞行模式的选择可以基于由所述一个或多个传感器获得的传感器数据而确定。所述传感器数据可以包括与所述无人飞行器所处环境相关的环境信息以及/或者与所述无人飞行器的状态相关的信息。所述飞行模式的选择可以基于用户的输入命令而确定。
在一些实施方式中，所述避障策略中的至少一种可以包括使所述无人飞行器距所述一个或多个障碍物的一指定距离的位置处悬停，以及/或者绕过所述一个或多个障碍物飞行。所述指示出期望的移动路径的信号可以接收自所述无人飞行器的用户所操作的遥控器。
在一些实施方式中，所述一个或多个处理器还被配置用于向用户传输警报信息，所述警报信息指示出与所述一个或多个障碍物的潜在碰撞。所述一个或多个处理器还可被配置用于使所述无人飞行器沿着经修改的期望移动路径飞行，从而躲避所述一个或多个障碍物。
在一些实施方式中，所述***还可以包括显示单元，该显示单元被配置用于显示所述一个或多个障碍物相对于所述无人飞行器的空间排列的图形化表示。
在另一方面，提供了一种控制无人飞行器的方法。所述方法可以包括：从多种不同飞行模式中选择一种飞行模式，其中所述多种不同飞行模式中的每一种飞行模式与不同的避障策略相关联；接收指示出所述无人飞行器期望的移动路径的信号；使用一个或多个传感器来检测沿着所述期望移动路径的一个或多个障碍物；以及基于关联于选定的飞行模式的所述避障策略来修改所述期望移动路径，以防止所述无人飞行器与所述一个或多个障碍物相碰撞。
在另一方面，提供了一种用于控制无人飞行器的***。所述***可以包括：由所述无人飞行器携带并且被配置用于提供传感器数据的一个或多个传感器，以及一个或多个处理器。所述一个或多个处理器可以单独地或共同地被配置用于：使用来自所述一个或多个传感器的数据，确定所述无人飞行器处于第一环境类型内；基于所述第一环境类型，从多种不同飞行模式中选择第一飞行模式，其中所述多种不同飞行模式中的每一种飞行模式对应所述无人飞行器的不同的一组操作规则；使所述无人飞行器在遵循所述第一飞行模式下的一组操作规则的同时进行工作；使用来自所述一个或多个传感器的数据，检测所述无人飞行器处于第二环境类型内；基于所述第二环境类型，从所述多种不同飞行模式中选择第二飞行模式；以及使所述无人飞行器在遵循所述第二飞行模式下的一组操作规则的同时进行工作。
在一些实施方式中，所述环境类型可以包括以下各项中的一项或多项：室内环境、户外环境、高空环境或低空环境。所述环境类型可以基于所述无人飞行器的高度、所述无人飞行器周围的构造物的数量以及/或者所述无人飞行器距控制该无人飞行器的用户的距离而区分。
在一些实施方式中，所述一个或多个传感器可以包括以下各项中的一项或多项：GPS传感器、惯性传感器、视觉传感器、激光雷达传感器、超声传感器、气压计或高度计。所述一个或多个传感器可以包括多个不同的传感器类型。所述一个或多个传感器可以包括GPS传感器，并且所述环境类型可以基于与该GPS传感器相通信的GPS卫星的数目而确定。所述一个或多个传感器可以包括激光雷达传感器，并且所述环境类型可以基于由该激光雷达传感器获得的激光渡越时间数据而确定。所述一个或多个传感器可以包括视觉传感器，并且所述环境类型可以基于由该视觉传感器获得的图像数据而确定，诸如基于与由该视觉传感器获得的图像数据相关联的曝光时间而确定。
在一些实施方式中，所述多种不同飞行模式可以包括以下各项中的两项或更多项：室内飞行模式、户外飞行模式、高空飞行模式、低空飞行模式、全自主飞行模式、半自主飞行模式或手动飞行模式。
在另一方面，提供了一种控制无人飞行器的方法。所述方法可以包括：使用一个或多个传感器并借助于一处理器，确定所述无人飞行器处于第一环境类型内；基于所述第一环境类型并借助于所述处理器，从多种不同飞行模式中选择第一飞行模式，其中所述多种不同飞行模式中的每一种飞行模式与所述无人飞行器的不同的一组操作规则相关联；使所述无人飞行器在遵循所述第一飞行模式下的第一组操作规则的同时进行工作；使用所述一个或多个传感器并借助于所述处理器，检测所述无人飞行器处于第二环境类型内；基于所述第二环境类型并借助于所述处理器，从所述多种不同飞行模式中选择第二飞行模式；以及使所述无人飞行器在遵循所述第二飞行模式下的第二组操作规则的同时进行工作。
应当明白，本发明的不同方面可以被单独地、共同地或彼此结合地理解。本文所描述的本发明的各个方面可以适用于下文阐述的任何特定应用或者适用于任何其他类型的可移动物体。本文对飞行器的任何描述均可适用于和用于任何可移动物体，诸如任何载具。另外，本文在空中运动(例如，飞行)的情景下公开的***、设备和方法还可以适用于其他类型运动的情景下，诸如在地面上或在水上的移动、水下运动或者在太空中的运动。此外，本文对旋翼或旋翼组件的任何描述均可适用于和用于任何被配置用于通过旋转而生成推进力的动力***、设备或机构(例如，螺旋桨、轮子、轮轴)。
通过考察说明书、权利要求书和附图，本发明的其他目的和特征将会变得明显。
援引并入
本说明书中所提及的所有出版物、专利和专利申请均通过引用而并入于此，其程度犹如具体地和个别地指出要通过引用而并入每一单个出版物、专利或专利申请。
附图说明
本发明的新特征特别地体现在后述权利要求项中。为更好地理解本发明的所述特征和有益效果，可结合参考下述具体实施方式中的实施方式及相对应的附图：
图1A图示了根据实施方式的、处于户外环境中的无人飞行器；
图1B图示了根据实施方式的、处于室内环境中的无人飞行器；
图2图示了根据实施方式的、用于在环境中控制无人飞行器的方法；
图3图示了根据实施方式的、示出基于GPS信号强度确定环境类型的柱状图；
图4图示了根据实施方式的、示出基于曝光时间确定环境类型的曲线图；
图5是根据实施方式的、图示了用于在多种不同飞行模式之间切换的方案的框图；
图6图示了根据实施方式的、用于避免与一个或多个障碍物的碰撞的方法；
图7图示了根据实施方式的、用于无人飞行器的安全***；
图8是根据实施方式的、图示了用于执行故障检测和隔离的方案的框图；
图9图示了根据实施方式的、用于无人飞行器的遥控器；
图10图示了根据实施方式的、被配置用于显示关于无人飞行器操作信息的移动设备；
图11图示了根据实施方式的无人飞行器；
图12图示了根据实施方式的、包括载体和负载的可移动物体；以及
图13图示了根据实施方式的、用于控制可移动物体的***。
具体实施方式
本公开内容提供了用于控制无人飞行器(UAV)的操作的改进的***和方法。在一些实施方式中，可以根据选定的飞行模式来控制(例如，手动地、半自主地或全自主地控制)UAV。本文可使用术语“飞行模式”来指代用于操作UAV的控制方案。飞行模式可以包括针对UAV状态(例如，位置、定向、速度、加速度)、功能(例如，碰撞避免、故障检测)和/或行为(例如，响应用户命令、自主程度)的一组操作规则。飞行模式可以自动确定，例如，基于由UAV携带的一个或多个传感器收集的环境数据来确定。有利的是，本文所描述的实施方式可以用于通过基于当前环境情景选择适当的飞行模式来自动地和动态地优化UAV的操作规则，从而提高UAV的安全性、用户便利性和适应性。
例如，UAV可被配置成以短距离飞行模式或长距离飞行模式操作。每一种飞行模式可以与分别适合于当UAV相对靠近或远离用户时的操作规则相关联。例如，短距离飞行模式可以提供给予用户较大控制程度的操作规则，而长距离飞行模式可以提供利用诸如自主避障策略等自动化控制机制的操作规则。基于检测到的UAV与用户之间的距离，UAV的机载处理器可以选择所要使用的适当飞行模式来控制UAV操作。
本文所描述的UAV可以自主地(例如，由诸如机载控制器等合适的计算***)、半自主地或手动地(例如，由人类用户)操作。所述UAV可以接收来自合适的实体(例如，人类用户或自主控制***)的命令，并通过执行一个或多个动作来响应这样的命令。例如，可以控制UAV从地面起飞、在空中移动(例如，以多达三个平移自由度和多达三个旋转自由度移动)、在空中悬停、降落在地面上等。又例如，可以控制UAV以指定的速度和/或加速度(例如，以多达三个平移自由度和多达三个旋转自由度)或沿着指定的移动路径而移动。此外，所述命令可以用于控制一个或多个UAV组件，诸如本文所述的组件(例如，传感器、致动器、动力单元、负载等)。例如，一些命令可以用于控制诸如相机等UAV负载的位置、朝向和/或操作。
UAV可以在各种类型的环境中操作，所述环境诸如为户外、室内、高空、低空、城区、乡村等。不同类型的环境可以基于各种环境特性和/或条件而彼此区分。例如，如下文更详细描述，户外环境和室内环境可以基于环境封闭(例如，由墙壁、天花板、屋顶或其他构造物所封闭)的程度而区分。又例如，高空环境和低空环境可以基于预定距离阈值(诸如距地面的距离)而区分。距地面小于或等于约10m或50m的环境可被认为是低空环境，而距地面大于或等于约10m或50m的环境可被认为是高空环境。类似地，短距离环境和长距离环境可以基于预定距离阈值(诸如距控制UAV的用户和/或UAV飞行起始点的距离)而区分。短距离环境可以是距用户和/或起始点小于或等于约50m，而长距离环境可以是距用户和/或起始点大于或等于50m。在一些实施方式中，环境类型可以基于该环境内的物体(例如，自然构造物或人造构造物、障碍物或其他实体)的数量、类型、密度等而区分。例如，城区环境或郊区环境可以以具有高密度的人造构造物和人类为特征，而乡村环境可以以具有高密度的自然构造物和很少的人类为特征。可以用于区别不同环境类型的其他特性包括气象条件(例如，风速、能见度、降水)、地形(例如，多山、密林、水上)、人类活动的量(例如，人口密集、人口稀疏、无人居住)、空中活动的量(例如，由于鸟类、飞机、其他飞行器而产生的活动)、距安全隐患(例如，输电线、建筑物、诸如机场等受限空域)的距离等。
现转到附图，图1A图示了根据实施方式的、在户外环境100中运行的UAV102。户外环境100可以是城区、郊区或乡村环境，或者不是至少部分地位于建筑物内的任何其他环境。所述UAV102可相对靠近地面104(例如，低空)或相对远离地面104(例如，高空)操作。例如，在距地面小于或等于约10m操作的UAV102可被认为处于低空，而在距地面大于或等于约10m操作的UAV102可被认为处于高空。
在一些实施方式中，户外环境100包含一个或多个障碍物108a-障碍物108d。障碍物可以包括可阻碍UAV102的移动的任何物体或实体。一些障碍物可能位于地面104上(例如，障碍物108a、障碍物108d)，诸如建筑物、地面载具(例如，轿车、摩托车、卡车、自行车)、人类、动物、植物(例如，树木、灌木)或其他人造构造物或自然构造物。一些障碍物可以与地面104、水体、人造构造物或自然构造物相接触和/或由其所支撑。或者，一些障碍物可以完全位于空中106(例如，障碍物108b、障碍物108c)，包括飞行器(例如，飞机、直升机、热气球、其他UAV)或鸟类。空中障碍物可以不由地面104或由水体或由任何自然构造物或人造构造物所支撑。位于地面104上的障碍物可以包括大致延伸至空中106的部分(例如，高层建筑物诸如塔、摩天大楼、灯柱、无线电发射塔、输电线、树木等)。
图1B图示了根据实施方式的、在室内环境150中操作的UAV152。室内环境150位于建筑物154的内部中，所述建筑物154具有地板156、一面或多面墙壁158以及/或者天花板或屋顶160。示例性建筑物包括住宅、商业或工业建筑物，诸如房屋、公寓、办公楼、生产设施、仓储设施等。所述建筑物154的内部可由地板156、墙壁158和天花板160完全封闭，使得UAV152被约束到室内空间。相反地，可以不存在地板156、墙壁158或天花板160中的至少一个，从而使得UAV152能够从内部飞到外部，或者反之亦然。备选地或组合地，在地板156、墙壁158或天花板160中可以形成一个或多个缺口164(例如，门、窗、天窗)。
类似于户外环境100，室内环境150可能包含一个或多个障碍物162a-障碍物162d。一些障碍物可以位于地板156上(例如，障碍物162a)，诸如家具、家用电器、人类、动物、植物或者其他人造物体或自然物体。相反地，一些障碍物可以位于空中(例如，障碍物162b)，诸如鸟类或其他UAV。室内环境150中的一些障碍物可由其他构造物或物体所支撑。障碍物还可附着于天花板160(例如，障碍物162c)，诸如灯具、吊扇、屋梁或其他安装在天花板上的家用电器或构造物。在一些实施方式中，障碍物可能附着于墙壁158(例如，障碍物162d)，诸如灯具、搁架、橱柜或其他安装在墙壁上的家用电器或构造物。值得注意的是，建筑物154的构造物组件也可被认为是障碍物，包括地板156、墙壁158和天花板160。
本文所描述的障碍物可以是基本上静止的(例如，建筑物、植物、构造物)或者是基本上移动的(例如，人类、动物、载具或者其他能够移动的物体)。一些障碍物可以包括静止组件和移动组件的组合(例如，风车)。移动障碍物或障碍物组件可以根据预定的或可预测的路径或模式而移动。例如，轿车的移动可能是相对可预测的(例如，根据道路的形状)。或者，一些移动障碍物或障碍物组件可以沿着随机的轨迹或以其他不可预测的轨迹移动。例如，诸如动物等生物可能按相对不可预测的方式移动。不同类型的环境可关联于不同数量和类型的障碍物。例如，高空环境可具有很少的障碍物或者没有障碍物。与此相反，室内环境或低空环境可具有较多的障碍物。一些类型的低空、户外环境(例如，田地和其他平坦的、开放的空间)可具有比其他类型(例如，城区环境和其他人口高度密集的区域、森林)更少的障碍物。因此，在具有高障碍物密度的环境内操作的UAV可能遭遇到增大的碰撞、几乎相撞或其他安全事故等风险。相反地，在低障碍物密度环境内的UAV操作可能相对安全。相比于静止障碍物，移动障碍物可能造成增大风险，这是因为移动障碍物可能独立于UAV所采取的任何行动而与UAV相撞或阻碍UAV。
UAV可以在各种环境内根据一个或多个操作规则而操作。如本文先前所述，操作规则可以用于控制UAV操作的任何合适的方面，诸如UAV状态、功能和/或行为。在一些实施方式中，一个或多个操作规则可以提供UAV的状态的一个或多个方面(例如，高度、纬度、经度、横滚、俯仰、航向、平移速度、角速度、平移加速度、角加速度等)的范围、限度、值等。又例如，一个或多个操作规则可以提供用于实现一个或多个UAV功能(例如，碰撞避免、故障检测、安全机制、导航、绘图、数据收集、数据处理等)的算法、逻辑、过程等。例如，如下文进一步详述，操作规则可以限定针对UAV的避障策略。备选地或组合地，示例性操作规则可以提供用于控制UAV行为的一个或多个方面(例如，响应用户命令、响应检测到的障碍物、响应错误或故障、自主或半自主操作等)的算法、逻辑、过程等。
可以使用一组的一个或多个操作规则来限定针对UAV的控制方案，亦称“控制模式”或“飞行模式”。不同的飞行模式可以提供用于控制UAV的不同组的操作规则。例如，“低速飞行模式”、“中速飞行模式”和“高速飞行模式”可以包括分别允许UAV在低速、中速或高速范围内飞行的操作规则。又例如，用户控制UAV的程度可以在不同飞行模式之间改变。例如，“自由飞行模式”或“手动飞行模式”可以包括允许用户以低自动化干预或无自动化干预来控制UAV的操作规则。在自由飞行模式中，可以使用由用户提供的输入命令来直接控制一个或多个UAV组件(例如，动力***、致动器、传感器等)。举例而言，用户可以直接控制UAV关于多达六个移动自由度的位置、朝向、速度和/或加速度。相反地，“全自主飞行模式”可以包括独立于任何用户输入而控制UAV的操作规则。全自主飞行模式可以利用自动化控制***来关于多达六个移动自由度，并在不使用任何用户输入的情况下控制UAV的位置、朝向、速度和/或加速度。例如，“自主返回飞行模式”可以在无需来自用户的任何控制输入的情况下控制UAV返回到指定位置(例如，初始起飞位置)。当确定了UAV已失去对该UAV的控制(例如，UAV超出了遥控器的范围或以其他方式失去了与遥控器的通信)时，可以触发自主返回模式。“半自主飞行模式”可以包括利用用户命令与自动生成的指令的任何合适的组合来控制UAV的操作规则。在半自主飞行模式中，UAV操作的一些方面可以是自动化的，而其他方面可以依赖于用户输入。例如，“航路点飞行模式”可以允许用户指示出要让UAV遍历的一系列目标位置或“航路点”(例如，使用遥控器、移动设备等来输入)。UAV可以自主确定航路点之间的飞行路径，并继而根据该飞行路径而导航。
飞行模式的操作规则可以根据期望来配置。一些飞行模式可以针对某些操作条件(例如，依据安全性、易用性、机动性、诸如航拍和其他类型的数据收集等功能性)而优化，并且可以以此为基础而与其他飞行模式相区分。在一些实施方式中，可以设计飞行模式以在某种环境类型中提供最佳UAV性能。例如，“低空飞行模式”或“短距离飞行模式”可关联于针对低空和/或短距离环境中的使用而优化的一组操作规则。相反地，“高空飞行模式”或“长距离飞行模式”可被配置成针对高空和/或长距离环境。类似地，“室内飞行模式”、“户外飞行模式”、“城区飞行模式”或“乡村飞行模式”可被设计用于提高针对对应环境类型的UAV性能。适当的操作规则可以按任何合适的方式来确定，例如，基于对先前飞行数据的分析、机器学习、来自测试用户的反馈等。
本文所述的UAV可被配置用于同时地和/或按顺序根据多种不同飞行模式来操作。可以使用任何合适数目和组合的不同飞行模式，诸如一个、两个、三个、四个、五个或更多种不同飞行模式。例如，在单次飞行期间，UAV可以利用若干种不同飞行模式，其中每个与不同的一组操作规则相关联。在一些实施方式中，所述UAV可以同时利用多种不同飞行模式。多种飞行模式可各自关联于预定优先级，以使得在优先飞行模式与优先级较低飞行模式相冲突的情况下，优先飞行模式的操作规则优先于优先级较低飞行模式的操作规则。UAV可以根据预定顺序在不同飞行模式之间切换。或者，所使用的一个或多个飞行模式可以在UAV操作期间动态确定。
可以使用多种方法来确定用于控制UAV的适当的飞行模式，包括手动、半自主或全自主方法。例如，用户可以提供输入命令(例如，经由遥控器或移动设备)以便选择飞行模式和/或在不同飞行模式之间改变。备选地或组合地，可以使用其他因素来确定飞行模式，所述因素诸如为UAV或其组件的状态(例如，空间排列、诸如起飞或降落等操作阶段、剩余电量百分比、故障)、UAV附近其他物体的状态(例如障碍物、构造物、其他UAV的存在)、要由UAV执行的功能(例如，数据收集、导航)等。在一些实施方式中，可以在很少的用户输入或无用户输入的情况下以自动化方式执行飞行模式的确定，从而减轻用户的与选择最佳飞行模式相关联的责任。这对于缺乏经验的用户或者在用户不能够准确确定适当飞行模式的情况下(例如，当用户无法直接看到UAV和/或该UAV周围的环境时)可能是有利的。此外，自动化飞行模式选择在一些情况下可以用于调节或覆盖错误的用户输入，从而改善UAV操作和安全性。例如，某些飞行模式可以限制可能导致危险情况(例如，使UAV过于接近障碍物飞行)的用户输入。
在一些情况下，UAV的当前环境可以影响飞行模式的选择。如上文所述，一些飞行模式在某些环境类型中相比于其他飞行模式可能是更优的。例如，实现更严格的安全特征，诸如自动化碰撞避免的飞行模式可适合于超出用户可视范围之外和/或具有相对大量障碍物的环境中。相反地，当在用户可视范围内的无障碍环境中操作时，为用户提供对UAV的相对无约束控制的飞行模式可能是期望的。因此，合适的方法可以用来评估UAV周围的环境，以便确定UAV操作的适当飞行模式。
图2图示了根据实施方式的、用于在环境内选择用以控制UAV的飞行模式的方法200。方法200，与本文所介绍的所有方法一样，可以使用本文所描述的***和设备的任何实施方式来执行。例如，方法200的一个或多个步骤可以由单独地或共同地由一个或多个处理器来执行。一些处理器可由UAV携带(例如，机载处理器)。备选地或组合地，一些处理器可从远程位置(例如，远程计算***或设备)与UAV通信。在一些实施方式中，远程设备可以是遥控器，如本文进一步详述，其接受一个或多个用户输入以控制另一设备的一个或多个组件(例如，UAV或其部分、显示单元或者其他外部设备)。方法200可以在无需任何用户输入或人工干预的情况下以全自动化方式执行。或者，方法200的至少一些步骤可以基于接收到的用户输入而执行。在一些实施方式中，方法200的一些或所有步骤在UAV的操作期间实时执行，从而提供对UAV飞行模式的基于情景的实时选择。
在步骤210中，从一个或多个传感器接收环境的传感器数据。可以使用适于收集环境信息的任何传感器，包括位置传感器(例如，全球定位***(GPS)传感器、支持位置三角测量法的移动设备发射器)、视觉传感器(例如，能够检测可见光、红外光或紫外光的成像设备，诸如相机)、距离传感器(例如，超声传感器、激光雷达、激光渡越时间(Time-Of-Flight)相机)、惯性传感器(例如，加速度计、陀螺仪、惯性测量单元(IMU))、高度传感器、压力传感器(例如，气压计)、音频传感器(例如，麦克风)或场传感器(例如，磁力计、电磁传感器)。可以使用任何合适数目和组合的传感器，诸如一个、两个、三个、四个、五个或更多个传感器。可选地，可以从不同类型(例如，两种、三种、四种、五种或更多种类型)的传感器接收数据。不同类型的传感器可以测量不同类型的信号或信息(例如，位置、朝向、速度、加速度、距离、压力等)以及/或者利用不同类型的测量技术来获得数据。例如，传感器可以包括主动式传感器(例如，生成和测量来自其各自的源的能量的传感器)和被动式传感器(例如，检测可用能量的传感器)的任何合适的组合。
传感器数据可以提供各种类型的环境信息。例如，传感器数据可以指示出环境类型，诸如室内环境、户外环境、低空环境、高空环境等。下文提供了用于基于传感器数据而确定环境类型的示例性方法。传感器数据还可以提供关于当前环境条件的信息，包括气象(例如，晴朗、下雨、下雪)、能见度条件、风速、当日时间等。此外，由传感器收集的环境信息可以包括关于该环境中诸如构造物或障碍物等物体的信息。
在一些实施方式中，至少一些传感器可被配置用于提供关于UAV的状态的数据。由传感器提供的状态信息可以包括关于UAV的空间排列(例如，位置信息，诸如经度、纬度和/或高度；朝向信息，诸如横滚、俯仰和/或航向)的信息。状态信息还可以包括关于UAV的运动的信息(例如，平移速度、平移加速度、角速度、角加速度等)。例如，传感器可被配置用于确定UAV关于多达六个自由度(例如，在位置和/或平移中的三个自由度、在朝向和/或旋转中的三个自由度)的空间排列和/或运动。可以提供相对于整体参考系或相对于另一实体的参考系的状态信息。例如，传感器可被配置用于确定UAV与用户和/或该UAV的飞行起始点之间的距离。
本文所描述的传感器可由UAV携带。传感器可位于UAV的任何合适的部位，诸如在UAV机体的上方、的下方、一个或多个侧面上或之内。一些传感器可以机械耦合至UAV，以使得UAV的空间位置和/或运动对应于传感器的空间位置和/或运动。传感器可经由刚性耦合而耦合至UAV，以使得该传感器不相对于其所附着至UAV的部分而移动。或者，传感器与UAV之间的耦合可以允许该传感器相对于UAV移动。耦合可以是永久耦合或非永久(例如，可拆卸)耦合。合适的耦合方法可以包括粘合剂、粘结、焊接和/或紧固件(例如，螺钉、钉、销等)。可选地，传感器可与UAV的一部分一体形成。此外，传感器可以与UAV的一部分(例如，处理单元、控制***、数据存储)电耦合，以便使得由传感器收集的数据能够用于UAV的各种功能(例如，导航、控制、推进、与用户或其他设备通信等)，诸如本文所讨论的实施方式。
在步骤220中，基于传感器数据而确定环境的环境类型，这在本文中还可称为“环境识别”或“环境分析”。在一些实施方式中，可以分析由一个或多个传感器获得的数据以便确定指示出特定环境类型的各种定量统计和/或定性度量。如以下示例性实施方式中所述，所使用的数据处理和分析方法可以基于特定传感器类型而改变。
图3图示了根据实施方式的、示出基于GPS信号强度确定环境类型的柱状图300。由GPS传感器接收的GPS信号的强度可取决于与GPS传感器通信的GPS卫星的数目。在室内环境中，由于GPS传感器与GPS卫星之间存在的视线阻挡，GPS信号可能相对较弱(例如，有很少的卫星或者无卫星可用)。相反地，在户外环境中，GPS信号可能相对较强。此外，相比于低空，在高空的GPS信号可能更强。因此，GPS信号强度在一些情况下可以用于确定UAV是在室内环境、户外环境、低空环境还是高空环境中。例如，如果GPS传感器与4个或更少个GPS卫星通信，则这可以表明UAV处于室内环境中。相反地，如果GPS传感器与5个或更多个GPS卫星通信，则这可以表明UAV处于低空的(例如，距地面小于50m)户外环境中。如果GPS传感器与6个或更多个GPS卫星通信，则这可以表明UAV处于高空的(例如，距地面大于50m)户外环境中。
图4图示了根据实施方式的、示出基于曝光时间确定环境类型的曲线图400。诸如相机等视觉传感器可以基于周围环境的亮度而自动确定图像数据的最佳曝光时间。较亮的环境可关联于较短的曝光时间，而较暗的环境可关联于较长的曝光时间。环境的相对亮度在一些情况下可以用于区别户外环境与室内环境。例如，在白天，户外环境可能比室内环境更亮。相反地，在夜间，室内环境可能比户外环境更亮。因此，曝光时间可以用于确定UAV是在室内还是在户外。在曲线图400中，视觉传感器的测得的曝光时间在时间点410处急剧减少，这可能表明UAV已从室内环境移动至白天的户外环境。在白天，当UAV处于户外时，视觉传感器的曝光时间可在从5ms至10ms的范围内。对于室内环境，曝光时间可能不随着当日时间而显著改变。例如，当UAV处于室内时，曝光时间可在从20ms至30ms的范围内。
还可以使用其他类型的传感器数据来确定环境类型。例如，可以使用位置传感器(例如，GPS传感器、高度计)和/或压力传感器(例如，气压计)来确定UAV的高度，并从而区别低空环境和高空环境。类似地，位置传感器还可以用于测量UAV与起始点和/或用户之间的距离，并从而确定UAV是处于短距离环境中还是长距离环境中。在一些情况下，可以使用来自诸如激光雷达等距离传感器的渡越时间数据来确定UAV附近的构造物的数量，这可与环境类型相关(例如，室内和/或低空环境可能比户外和/或高空环境包含更多的构造物)。此外，可以对从视觉传感器获得的图像数据应用合适的图像识别技术，以便区别不同的环境。例如，图像识别可以用于辨别指示出某一环境类型的环境物体(例如，指示出乡村环境的树木、指示出城区环境的建筑物和人)。
为了提高环境识别的准确度，可以对比和/或结合来自多种传感器类型的结果以生成最终感测结果。可以根据传感器数据的质量和可靠性而为来自每一传感器的结果赋予不同的权重。此外，可以对比(例如，基于计算得出的统计)和/或结合(例如，使用加权平均数)在指定时间段中获得的传感器数据，以便产生改善的环境识别结果。例如，在使用图像数据执行环境识别的实施方式中，可以对图像数据的每一帧执行一次数据分析(“基于帧的环境分析”)，并且可以对比和/或结合在多个连续图像帧中的每一帧获得的结果以便获得最终结果。该方法可以提高环境识别技术的准确性和抗噪性。
在步骤230中，基于环境类型来选择飞行模式。如本文先前所述，所述飞行模式可以多种不同的飞行模式中选择，每种飞行模式各自与不同的一组操作规则相关联。可以使用任何合适的方法来确定针对环境类型的适当的飞行模式。在一些情况下，某些飞行模式可以针对某些环境类型而优化，并且可以因此在识别出对应的环境类型时被优先选择。例如，飞行模式的操作规则可以限定针对特定环境类型而配置的避障策略。下文进一步详述针对各种环境类型的示例性避障策略。
备选地或组合地，在飞行模式选择中还可以考虑其他因素，诸如用户偏好(例如，基于从遥控器或其他设备接收的输入命令)、操作阶段(例如，起飞、降落)、环境中其他物体(例如，障碍物、构造物、其他UAV)的存在或者UAV或其组件的状态(例如，位置、定向、剩余电池寿命)。可选地，如果无法确定环境类型(例如，由于错误的、不充分的或不可靠的传感器数据)，则可以独立于环境类型而执行飞行模式选择，或者UAV可以根据默认飞行模式(例如，手动飞行模式)而操作。
在步骤240中，使UAV在遵循与选定的飞行模式相关联的一组操作规则的同时在环境内工作。所述操作规则可在UAV被手动地、半自主地或全自主地控制时适用。例如，UAV可以接收指示出UAV的期望移动(例如，期望的平移、旋转、速度和/或加速度)的信号(例如，来自用户的输入命令、来自自动化控制***的控制指令)。UAV(或本文所提供的任何其他合适的***或设备)的一个或多个机载处理器可以确定UAV是否可以在遵守所述操作规则的同时按接收到的信号的指令而移动。如果是，则处理器可以生成控制指令，该控制指令被传输至UAV动力***，以便使UAV执行移动。如果不是，则处理器可以修改信号以使得产生的移动遵守操作规则，并且向动力***提供对应的指令。此外，前文所描述的一个或多个传感器可以用于测量UAV的当前状态，并且向UAV控制***提供反馈，以确保操作规则持续得到遵从。可以应用各种技术来减小传感器测量的噪声，以便提高UAV控制的稳定性，所述技术诸如为滤波、传感器融合(例如，使用卡尔曼滤波器(Kalmanfilter))、时间平均等。
在一些实施方式中，可以使用操作规则来生成用于控制UAV的命令。例如，如下文进一步详述，操作规则可以控制UAV行为，诸如通过使UAV响应于检测到的环境障碍物而执行适当的避让操作来进行控制。又例如，操作规则可以控制一个或多个UAV组件的功能。在UAV机身配备有一个或多个灯(例如，用以提供UAV状态的视觉指示器)的实施方式中，操作规则可以基于环境类型而指定灯的适当亮度水平，以优化可见性和功耗(例如，当处于户外环境中时较亮以提高可见性，当处于室内环境中时较暗以降低功耗)。在另一示例中，操作规则可以包括控制UAV如何处理传感器数据的处理规则。例如，在实施方式中，当前飞行模式的操作规则可以指示出应当如何融合来自多种传感器类型的传感器数据，以优化传感器融合结果的可靠性。该方法在一些传感器类型的可靠性根据环境类型而改变的情况下(例如，GPS数据在室内环境中比在户外环境中准确度更低、磁力计受到诸如室内环境等具有电场的环境的影响)可能是有利的。根据针对当前环境类型所预测的传感器可靠性，UAV可以实现不同的数据处理规则。
尽管上述步骤示出了根据实施方式的、控制UAV的方法200，但本领域普通技术人员将会认识到基于本文所描述的教导的许多变化。一些步骤可以包括子步骤。在一些实施方式中，步骤220是可选的，以使得在步骤230中不考虑环境类型而基于传感器数据来确定飞行模式。许多步骤可以在有益的情况下尽可能多次地重复。例如，在UAV的操作期间可以不断地或者以预定时间间隔重复步骤210、步骤220、步骤230和步骤240，以便提供对飞行模式的动态和自适应确定。此外，尽管在飞行模式确定方面介绍了方法200，在备选实施方式中，方法200还可以用于基于环境类型并独立于任何飞行模式选择而确定一个或多个操作规则。例如，在一些实施方式中，可以修改步骤230以允许从多个不同组的操作规则中选择一组操作规则。本文关于对飞行模式的确定的任何描述亦可适用于对操作规则的确定，并且反之亦然。
在一些实施方式中，让UAV在操作期间在不同飞行模式之间切换可能是有利的。例如，用户可以命令UAV(例如，经由用户设备，诸如遥控器或移动设备)在飞行模式之间切换。或者，飞行模式切换能够以半自主或全自主方式实现。可以基于诸如环境类型等环境信息、UAV或其组件的状态、操作阶段、诸如故障和/或障碍物等检测到的安全风险或者其合适的组合，来执行自动化飞行模式切换。例如，如果收集到的传感器数据表明UAV已从第一环境类型移出并移入不同的第二环境类型中，则可以将当前飞行模式切换到对于该第二环境类型的更优的不同模式。本文所述的飞行模式切换方法的实施方式可以有利地允许基于当前操作条件和/或用户偏好而动态地和自适应地确定UAV操作规则。
图5是根据实施方式的、图示了用于在多种不同飞行模式之间切换的方案500的框图。飞行模式可以包括手动飞行模式502、室内飞行模式504、低空或短距离飞行模式506以及高空或长距离飞行模式508。如果满足某些准则，UAV可以在这些飞行模式中的任何两个之间切换。例如，UAV可以在起飞期间最初处于手动模式502中，并且如果起飞成功且UAV状态正常，则可切换到室内模式504。一旦处于室内模式504中，如果传感器数据(例如，基于距离传感器深度图数据、图像传感器曝光时间、GPS信号强度等)表明UAV处于开放的户外环境中，则UAV可切换到低空或短距离模式506。相反地，如果传感器数据表明UAV处于封闭的室内环境内，例如，由低GPS信号强度、不可靠的深度图数据、墙壁或其他构造物的图像识别等所表明，则UAV可以从在低空或短距离模式506中操作切换到室内模式504。低空或短距离模式506与高空或长距离模式508之间的转换可以由各种因素触发，所述因素包括UAV高度是否已超过某一阈值、UAV距起始点和/或用户的距离是否已超过某一阈值等。在一些实施方式中，如果检测到故障(例如，使用下文提供的方法)，则UAV可以自动从当前飞行模式切换到手动模式502。
本文所描述的飞行模式可以用于控制UAV操作的各个方面。在一些实施方式中，一些飞行模式可以影响UAV如何响应于某些情况，诸如对与一个或多个环境障碍物的潜在碰撞的检测。不同飞行模式可以提供限定不同类型的避障策略的操作规则。避障策略可以针对特定操作情况和/或环境类型而优化，以便降低碰撞风险而无需过度地干扰对UAV的用户控制。
图6图示了根据实施方式的、用于避免与一个或多个障碍物的碰撞的方法600。方法600的一个或多个步骤可由本文所提供的***和设备的任何实施方式(诸如由一个或多个处理器)来执行。
在步骤610中，从多种不同飞行模式中选择一种飞行模式。如本文先前所述，飞行模式的选择可以基于检测到的环境类型。相反地，可以独立于环境类型，例如，基于用户输入、UAV状态、操作阶段、障碍物类型等，来选择飞行模式。每一飞行模式可以包括定义期望的避障策略的一组操作规则，以使得每一飞行模式与不同的避障策略相关联。
例如，可以设计“手动避障策略”来使对UAV的用户控制的干扰最小化，并因此可以不提供任何自动化避障机制。因此，用户可以独自负责提供适当的输入命令来防止碰撞。可选地，如下文进一步详述，可以显示警报信号或信息(例如，经由提供于遥控器或其他用户设备上的用户界面)，以警告用户检测到的障碍物以及/或者提供关于如何躲避该障碍物的建议。该策略可被利用在被设计用于使用户控制最大化的飞行模式中，诸如自由或手动飞行模式，并且可以适合于有经验的用户和/或在相对安全、无障碍物的环境中操作UAV的用户。
又例如，“无用户输入避障策略”可以仅在用户当前未输入任何用于控制UAV的命令时(例如，用户已松开UAV遥控器的操纵杆)，才提供自动化防碰撞机制。如果在这种情况下检测到潜在碰撞，则UAV可以自动执行一个或多个避让操作(例如，悬停于适当位置，或者以其他方式与障碍物保持指定距离、从障碍物移开)并警告用户。一旦用户提供输入命令(例如，对遥控器操纵杆施加力)，即可将UAV控制归还给用户。在UAV由于GPS信号不良而容易发生漂移的情况下，诸如GPS视线被阻挡(例如，由建筑物、树木或其他构造物所阻挡)的室内环境或拥挤的户外环境中，该策略可能是有利的。例如，室内飞行模式可以包括实现本文所述的无输入避障策略的一组操作规则。
在又一示例中，“错误用户输入避障策略”即使在用户当前正在提供针对UAV的输入命令时仍可提供自动化防碰撞机制。错误用户输入策略还可包含上述无输入避障策略的至少一些特征。在一些实施方式中，如果用户提供将会导致碰撞的命令(例如，用户使UAV转向朝障碍物飞去、用户未能将UAV从障碍物转开)，UAV可以超控用户命令并自动执行避让操作(例如，悬停于适当位置、与障碍物保持指定距离、从障碍物移开、绕过障碍物飞行)以防止碰撞。此外，可以提供合适的警报信息以警告用户检测到的障碍物并提供避让该障碍物的指令。UAV可以承担控制直到用户纠正错误输入。例如，如果用户继续命令UAV朝向障碍物飞行，则控制将不会被归还。在一些情况下，如果用户在指定时间段内继续提供错误输入，则UAV可以假定用户不再拥有适当的控制，并切换到半自主或全自主飞行模式(例如，自动化返回模式)。相反地，一旦用户重新引导UAV飞离障碍物，控制即可被归还。在一些实施方式中，如果合适的传感器数据可用(例如GPS数据)，则可以向用户显示全局导航地图，该地图指示出一个或多个障碍物相对于UAV的当前空间排列。导航地图可实时更新，以便提供视觉引导以使得用户能够定位和躲避障碍物。错误用户输入避障策略对于防止由于用户缺乏经验或疏忽所造成的错误用户输入而导致的事故可能是有益的。在一些实施方式中，该策略可以在低空和/或短距离飞行模式中实现。
“错误输入锁定避障策略”可以类似于上述的错误用户输入策略，并具有阻止用户输入将会导致碰撞的输入的附加特征。在使用基于操纵杆的控制方案的实施方式中，可以通过锁定操纵杆沿着对应方向的移动，来物理地阻止用户输入将会导致UAV朝向障碍物飞行的命令。在用户不能够直接评估UAV和/或周围障碍物的状态的情况下，诸如当UAV处于用户的可视范围之外时，该策略可能是有利的。当UAV在高空环境或长距离环境中操作时，可能会更有可能出现这样的情况。因此，该策略可以在高空和/或长距离飞行模式中实现。
可以使用“钻洞避障策略”来辅助用户将UAV导航穿过构造物复杂的环境。这样的环境的示例包括森林、洞穴、城区区域和其他UAV可能需要在非常接近于多个障碍物处飞行以便导航的区域。当实现钻洞策略时，用户可以只需要输入期望的移动路径，而UAV将会自动修改飞行轨迹以躲避在沿着该方向移动时遇到的任何障碍物。例如，如果用户引导UAV朝向一组障碍物飞行，则UAV可以自动确定UAV绕过障碍物的路线的前进路径。该方法可以允许用户在复杂环境内以相对简单的输入命令来导航UAV，从而提高易用性并允许用户将其注意力集中于UAV操作的其他方面(例如，控制用于航拍的相机)。因此，该方法可以通过针对具有许多障碍物的环境而配置的飞行模式来实现。
可以实现“观察避障策略”来优化UAV对移动障碍物的响应。当UAV检测到障碍物时，它可以在一定时间段内悬停于适当位置和/或与该障碍物保持恒定距离。UAV可以继而使用一个或多个传感器来收集障碍物信息，诸如运动信息。继而可以应用迭代学习技术来分析传感器数据，以便确定障碍物的移动模式，并从而生成关于障碍物将会如何行动的预测。一旦完成迭代学习，UAV即可基于观察到的和/或预测的障碍物行为而自动设计移动轨迹以躲避障碍物。该策略可以通过针对具有许多移动障碍物的环境(诸如城区环境)而配置的飞行模式来实现。
“全自主避障策略”可以连同半自主或全自主飞行模式一起使用，以便即使在独立于用户输入而操作UAV时仍支持碰撞避免。在自主飞行期间，UAV可以生成周围环境的地图，并使用该地图来检测环境障碍物。基于障碍物的特性(例如，空间排列、大小、类型、移动性)，UAV可以根据躲避障碍物的自主飞行轨迹而自动生成移动路径。该策略可以通过全自主或半自主飞行模式诸如航路点飞行模式或自主返回飞行模式来实现。
在步骤620中，接收指示出UAV的期望移动路径的信号。可以基于用户输入(例如，从遥控器接收的用户输入)而生成该信号。或者，可以基于由自动化控制***提供的指令而自主生成该信号。在一些情况下，可以半自主地生成信号(例如，用户为UAV指示一系列航路点，并且UAV自动计算路径以遍历所述航路点)。期望移动路径可以指示UAV的期望位置和/或朝向(例如，关于多达六个自由度)。在一些实施方式中，所述信号可以为UAV速度和/或加速度提供指令，以使其沿着期望移动路径而移动。可选地，所述信号可以命令UAV保持当前位置和/或朝向(例如，悬停于适当位置)。
在步骤630中，使用一个或多个传感器来检测沿着期望移动路径的一个或多个障碍物。可以使用本文所述的传感器的任何组合来获得用于障碍物检测的数据(例如，视觉传感器、激光雷达、超声等)。在一些实施方式中，可以首先预处理传感器数据，以便移除噪声并提高信噪比。例如，可以对图像数据应用诸如失真校正、地平线矫直、高斯滤波、对比度增强等技术。又例如，可以使用中值滤波对激光雷达点云数据进行预处理。在使用多个传感器的实施方式中，可以使用传感器融合技术对来自每一传感器的数据加以组合。组合的数据可以用于生成UAV周围环境的二维或三维重建(例如，点云、占据网格、视差图)。可以对所述重建进行分析以辨别位于或靠近UAV的移动路径或者以其他方式造成碰撞风险的障碍物，诸如通过特征提取或模式识别技术来进行分析。可选地，可以实现合适的机器学习算法来执行障碍物检测。障碍物检测结果可以提供关于每一障碍物的位置、朝向、大小、距离和/或类型的信息，以及该结果的对应置信度信息。
在一些实施方式中，步骤610可以连同步骤630一起执行，以便可以使用在步骤630中获得的传感器数据来确定飞行模式。例如，还可以处理传感器数据以确定环境类型，如本文先前所述，并且可以根据环境类型来选择飞行模式。
在步骤640中，基于与选定的飞行模式相关联的避障策略来修改期望移动路径。可以使用本文介绍的飞行模式和避障策略的任何实施方式。例如，根据特定飞行模式和避障策略，UAV可以通过悬停于适当位置、绕过障碍物飞行、飞离障碍物、与障碍物保持指定距离、向用户警告障碍物、阻止用户输入将会导致与障碍物的碰撞的命令或者其合适的组合，来对检测到的障碍物做出响应。
可以在UAV操作的各个方面中利用本文所述的基于飞行模式的方法，以便提高适应性和易用性。可以针对特定的基于UAV的应用，诸如数据收集(例如，航拍、监视、绘图)或导航(例如，自动化或半自动化飞行、基于航路点的导航、自动化返回)，来优化一些飞行模式。在一些实施方式中，一个或多个飞行模式可以作为UAV操作的主动和/或被动安全机制的一部分而被实现。主动安全机制可以指预测、检测和/或防止安全事故(例如，与障碍物的碰撞或几乎相撞、UAV组件的故障等)的机制，而被动安全机制可以指响应于已经发生的安全事故的机制(例如，气囊、降落伞)。在用户诸如由于无法准确观察UAV状态(例如，当UAV处于用户的可视范围之外时)、疏忽(例如，用户被分散注意力或以其他方式未能注意到安全风险)、错误的用户命令(例如，用户命令UAV朝向障碍物飞行)而未能适当响应于即将来临的安全风险的情况下，主动安全机制的使用可以减少事故的发生率。在一些实施方式中，对于检测到的安全风险(例如，潜在碰撞、***故障)的UAV响应可以基于当前飞行模式的操作规则而改变。
图7图示了根据实施方式的、用于UAV的安全***700。***700可以包括一组主动安全机制710，然而在一些实施方式中还可以使用被动安全机制。主动安全机制710可以包括故障检测和隔离机制720以及避障机制730。避障机制730可以基于一个或多个飞行模式，诸如手动飞行模式740和自主飞行模式750。安全***700可以与本文所述的任何实施方式相结合使用，以便提高UAV操作的安全性。
故障检测和隔离机制720可被配置用于检测UAV的一个或多个组件(例如，传感器、致动器、控制器、发射器、接收器)的故障，并通过识别故障的类型和来源而执行诊断。在一些实施方式中，机制720可以用于检测一个或多个UAV传感器在何时，例如由于硬件和/或软件异常，而产生错误的数据或未能产生数据。机制720可以实现任何合适的故障检测和隔离技术。例如，机制720可以使用建模以便基于实际UAV状态数据与预测的UAV状态数据之间的差异来检测故障。
图8是根据许多实施方式的、图示了用于执行故障检测和隔离的方案800的框图。方案800可以通过本文所述的***和设备的任何实施方式来实现，诸如通过与故障检测和隔离机制720相关联的一个或多个处理器来实现。在方案800中，可以使用从一个或多个UAV传感器接收的传感器数据810来生成UAV***状态的预测820。状态预测820还可取决于UAV的飞行控制指令830，该飞行控制指令830转而可基于接收到的传感器数据810而生成。继而可以将状态预测820与UAV的实际状态相对比，以便执行故障检测和隔离840。UAV的预测状态与实际状态之间的重大偏差可以指示出故障的存在。由故障检测和隔离过程产生的故障信息850可以输出以及/或者用于确定合适的UAV响应。
在一些实施方式中，可以使用UAV的***模型(诸如状态空间模型)来生成预测的状态数据。例如，可以使用传感器数据810和当前飞行控制指令830来确定在当前时间段k的UAV状态Xk(例如，位置、朝向、速度、加速度、电池水平等)。用于预测UAV状态的状态空间模型可按如下构建：
X(k+1|k)＝A·X(k|k)+B·Uk+αk
其中X(k|k)是时间k时的状态向量(具有维度n×1)，X(k+1|k)是基于X(k|k)预测的时间k+1时的状态向量(具有维度n×1)，A是***矩阵(具有维度n×n)，B是输入矩阵(具有维度n×m)，Uk是输入向量(具有维度m×1)，且∝k是***噪声(具有维度n×1)。在一些实施方式中，输入向量Uk可以对应于为了控制UAV而生成的飞行控制指令830。飞行控制指令830可以基于用户输入而确定、由基于传感器数据810的飞行控制算法自动生成，或者是其合适的组合。
所述状态预测820继而可以用来执行故障检测和隔离840。在一些实施方式中，可以从传感器数据810获得在时间k+1时的UAV状态Xk+1。预测状态X(k+1|k)与实际状态Xk+1之间的残差的协方差矩阵Ek+1可以使用以下关系来计算：
Ek+1＝(Xk+1-X(k+1|k))·(Xk+1-X(k+1|k))T
可以检查协方差矩阵以确定任何对对角元素Ei，i是否具有奇异值(Ei，i＞阈值)。如果未检测到任何奇异值，这表明当前UAV状态正常。在协方差矩阵的第j行中检测到的奇异值指示出状态向量Xk+1的第j个值中的错误。在备选实施方式中，可以使用其他方法来检测指示出异常***状态的、在状态预测820与实际UAV状态之间的差异。例如，可以计算和使用诸如马哈拉诺比斯距离(Mahalanobisdistance)、欧几里得距离(Euclideandistance)、绝对值等各种统计来确定奇异值。如果检测到故障，则可以隔离异常状态，并且可以将预测状态用作当前状态以更新***模型。继而可以使用检测到的故障信息850来确定适当的UAV响应。
再次参考图7，***700的避障机制730可被配置用于检测UAV与环境中一个或多个障碍物之间的潜在碰撞，并于随后生成用于防止碰撞的适当UAV响应。在一些实施方式中，可以通过当前UAV飞行模式的操作规则来指定避障方法，以使得不同飞行模式与用于避免碰撞的不同策略相关联。本文所述的任何飞行模式均可连同避障机制730一起使用。例如，避障机制730可以实现手动飞行模式740和自主飞行模式750。手动飞行模式740可被配置用于接受用以控制UAV的用户命令，并且可以实现相对较少的自动化干预机制或者不实现自动化干预机制。例如，手动飞行模式740可以实现手动避障策略、无用户输入避障策略、错误用户输入避障策略或者错误输入锁定避障策略。相反地，自主飞行模式750可被配置用于半自主或完全自主地操作，诸如自主返回飞行模式或航路点飞行模式。在一些情况下，自主飞行模式750可以实现全自主避障策略，该全自主避障策略提供响应于检测到的障碍物的自动化UAV重选路线。
在一些情况下，在避障机制730的飞行模式之间，例如从手动飞行模式740到自主飞行模式750(或者反之亦然)进行切换可能是有益的。如本文先前所述，飞行模式切换可以基于检测到的环境信息(诸如环境类型)来执行。备选地或组合地，用户可以在飞行模式之间手动切换(例如，通过向遥控器或其他用户设备中输入合适的命令)。例如，用户可以指示出偏好以从手动飞行模式740切换到自主飞行模式750，或者反之亦然。此外，可以在确定已经满足一个或多个准则之后执行飞行模式切换。例如，如果UAV处于手动飞行模式740中并且由于错误的用户输入而在当前执行自动化避障机动(例如，悬停于适当位置)，如果用户未能在指定的时间段(例如，长于约3s)内提供适当的输入以修正UAV飞行路径，则UAV可以假定用户不再具有对UAV的适当控制，并可以自动切换到自主飞行模式750以避免碰撞。一旦用户提供适当的输入或以其他方式表明已经重新获得适当控制，UAV可以自动切换回手动飞行模式740。
本文所述的安全机制可以实现合适的用户界面，以便向用户警告在UAV操作期间检测到的任何安全风险。在一些实施方式中，可以向用户或UAV的操作者提供指示出检测到的安全风险(例如，由故障检测和隔离机制720检测到的故障、由避障机制730检测到的障碍物)的警报信息或反馈。警报信息可以作为视觉指示符(例如，图形指示符、警报文本)、声音报警(例如，蜂鸣声、警笛、言语指令)、触觉反馈(例如，振动)或其合适组合而提供。此外，警报信息可以在一些情况下向用户提供指示出如何适当地响应于安全风险的指令。例如，在检测到UAV附近的障碍物之后，指令可以引导用户输入命令以使UAV转向远离或绕过该障碍物。又例如，在检测到一个或多个UAV组件中的故障或失灵之后，指令可以引导用户降落UAV以便可以执行维护。警报信息可以经由合适的用户设备，诸如遥控器、智能电话、平板计算机、膝上型计算机、个人计算机或其他移动设备而呈现给用户。
图9图示了根据许多实施方式的、用于UAV的遥控器900。遥控器900可以包括安装在遥控器主体902上的一个或多个输入机构，诸如一个或多个操纵杆904、一个或多个旋钮906以及/或者一个或多个滑动开关908。操纵杆904可以用于输入用以控制UAV的位置、朝向和/或运动的命令。在一些实施方式中，旋钮906和/或滑动开关908可由用户操纵以选择用于操作UAV的期望的飞行模式，诸如本文所述的一个或多个飞行模式。例如，用户可以将旋钮906转动至多个不同位置以便选择多个不同的可用飞行模式中之一。又例如，还可以使用滑动开关908的位置来指示用户选定的飞行模式。
此外，遥控器900可以包括安装在控制器主体902上的一个或多个输出机构，用于向用户通信信息，诸如本文所述的警报信息。例如，控制器900可以包括一个或多个扬声器910，该扬声器910被配置用于向用户输出声音警告。可以播放不同的警报声音以向用户警告不同类型的安全问题。在一些实施方式中，扬声器910可以为用户播放言语警告或指令。备选地或组合地，控制器900可以包括一个或多个指示器灯912(例如，LED)，该指示器灯912可以根据各种颜色和模式(例如，闪烁、闪动或常亮)而点亮，以指示各种类型的警报信息。在一个示例中，绿灯可以用于指示正常状态，黄灯可以用于指示潜在安全风险，而红灯可以用于指示要求用户立即采取行动的紧急安全风险。备选地或组合地，指示器灯912中的至少一些指示器灯还可以用于显示关于遥控器900的信息(例如，控制器900的剩余电池水平)。
图10图示了根据实施方式的、被配置用于显示关于UAV操作的信息的移动设备1000。在此描绘为智能电话的移动设备1000可以包括被配置用于显示UAV相关信息的显示器1002(例如，屏幕、触摸屏)。例如，移动设备1000可以运行移动应用程序(“app”)，该移动应用程序提供用于操作UAV的图形用户界面。显示器1002可以用于呈现关于UAV的操作的各种类型信息，诸如当前状态(例如，位置、朝向、速度、加速度、距用户的距离、当前飞行模式、剩余电池寿命等)、由一个或多个传感器收集的数据(例如，来自相机的图像或视频馈送)、关于环境的信息(例如，环境条件、地图数据)等。在一些实施方式中，显示器1002可以用于向用户呈现警报信息。例如，显示器1002可以显示一个或多个状态图标1004，所述状态图标1004指示出UAV状态当前是否正常，或者是否已经检测到故障或失灵。显示器1002还可以显示一个或多个警报图标1006以向用户警告检测到的安全风险，诸如附近的障碍物。
可选地，显示器1002可以包括一个或多个障碍物相对于UAV的空间排列的图形化表示，诸如障碍物地图1008。障碍物地图1008可以包括表示UAV的位置和/或朝向的指示符1010，以及表示一个或多个障碍物相对于UAV的大小、位置和/或朝向的一个或多个指示符1012。例如，障碍物地图1008可以描绘在UAV的10m半径内的所有检测到的障碍物。此外，显示器1002可以用于呈现文本警告1014，该文本警告关于检测到的安全风险的类型通知用户和/或提供引导用户采取行动以降低风险的指令。此外，移动设备1000可以包括适于输出声音警告(例如，类似于上文关于遥控器900描述的实施方式)的一个或多个扬声器(未图示)。
本文所描述的***、设备和方法可以适用于多种可移动物体。如前文所述，本文对飞行器的任何描述均可适用于和用于任何可移动物体。本发明的可移动物体可被配置用于在任何合适的环境内移动，诸如在空中(例如，固定翼航空器、旋翼航空器或者既不具有固定翼也不具有旋翼的航空器)、在水中(例如，船舶或潜艇)、在地面上(例如，机动车，诸如轿车、卡车、公交车、厢式货车、摩托车；可移动构造物或框架，诸如棒状物、钓鱼竿；或者火车)、在地下(例如，地铁)、在太空(例如，航天飞机、卫星或探测器)，或者这些环境的任何组合。可移动物体可以是载具，诸如本文其他各处所描述的载具。在一些实施方式中，可移动物体可以安装在诸如人类或动物等活体身上。合适的动物可以包括禽类、犬类、猫类、马类、牛类、羊类、猪类、海豚、啮齿类或昆虫。
可移动物体可以能够在所述环境内关于六个自由度(例如，三个平移自由度和三个旋转自由度)而自由移动。或者，可移动物体的移动可能关于一个或多个自由度受到约束，诸如由预定路径、轨迹或朝向所约束。所述移动可以由诸如引擎或马达等任何合适的致动机构所致动。可移动物体的致动机构可以由任何合适的能源提供动力，所述能源诸如为电能、磁能、太阳能、风能、引力能、化学能、核能或者其任何合适的组合。可移动物体可以如本文其他各处所述，经由动力***而自推进。所述动力***可以可选地依靠能源运行，所述能源诸如为电能、磁能、太阳能、风能、引力能、化学能、核能或者其任何合适的组合。或者，可移动物体可以由生物所携带。
在一些情况下，所述可移动物体可以是载具。合适的载具可以包括水上载具、飞行器、太空载具或地面载具。例如，飞行器可以是固定翼航空器(例如，飞机、滑翔机)、旋翼航空器(例如，直升机、旋翼飞机)、同时具有固定翼和旋翼的航空器或者既无固定翼又无旋翼的航空器(例如，飞艇、热气球)。载具可以是自推进式，诸如在空中、在水上或水中、在太空中或者在地上或地下自推进。自推进式载具可以利用动力***，诸如包括一个或多个引擎、马达、轮子、轮轴、磁体、旋翼、螺旋桨、桨叶、喷嘴或者其任何合适组合的动力***。在一些情况下，动力***可以用于使可移动物体能够从表面起飞、降落到表面上、保持其当前位置和/或朝向(例如，悬停)、改变朝向和/或改变位置。
可移动物体可以由用户遥控或者由可移动物体之内或之上的乘员在本地控制。在一些实施方式中，可移动物体是无人的可移动物体，诸如UAV。无人的可移动物体，诸如UAV，可以不具有搭乘该可移动物体的乘员。可移动物体可以由人类或自主控制***(例如，计算机控制***)或者其任何合适的组合来控制。可移动物体可以是自主式或半自主式机器人，诸如配置有人工智能的机器人。
可移动物体可以具有任何合适的大小和/或尺寸。在一些实施方式中，可移动物体可以具有能容纳人类乘员身处载具之内或之上的大小和/或尺寸。或者，可移动物体可以具有比能够容纳人类乘员身处载具之内或之上的大小和/或尺寸更小的大小/或尺寸。可移动物体可以具有适合于由人类搬运或携带的大小和/或尺寸。或者，可移动物体可以大于适合由人类搬运或携带的大小和/或尺寸。在一些情况下，可移动物体可以具有的最大尺寸(例如，长度、宽度、高度、直径、对角线)小于或等于约：2cm、5cm、10cm、50cm、1m、2m、5m或10m。该最大尺寸可以大于或等于约：2cm、5cm、10cm、50cm、1m、2m、5m或10m。例如，可移动物体的相对的旋翼的轴之间的距离可以小于或等于约：2cm、5cm、10cm、50cm、1m、2m、5m或10m。或者，相对的旋翼的轴之间的距离可以大于或等于约：2cm、5cm、10cm、50cm、1m、2m、5m或10m。
在一些实施方式中，可移动物体可以具有小于100cmx100cmx100cm、小于50cmx50cmx30cm或小于5cmx5cmx3cm的体积。可移动物体的总体积可以小于或等于约：1cm3、2cm3、5cm3、10cm3、20cm3、30cm3、40cm3、50cm3、60cm3、70cm3、80cm3、90cm3、100cm3、150cm3、200cm3、300cm3、500cm3、750cm3、1000cm3、5000cm3、10,000cm3、100,000cm3、1m3或10m3。相反地，可移动物体的总体积可以大于或等于约：1cm3、2cm3、5cm3、10cm3、20cm3、30cm3、40cm3、50cm3、60cm3、70cm3、80cm3、90cm3、100cm3、150cm3、200cm3、300cm3、500cm3、750cm3、1000cm3、5000cm3、10,000cm3、100,000cm3、1m3或10m3。
在一些实施方式中，可移动物体可以具有的占地面积(这可以指由所述可移动物体所包围的横截面面积)小于或等于约：32,000cm2、20,000cm2、10,000cm2、1,000cm2、500cm2、100cm2、50cm2、10cm2或5cm2。相反地，所述占地面积可以大于或等于约：32,000cm2、20,000cm2、10,000cm2、1,000cm2、500cm2、100cm2、50cm2、10cm2或5cm2。
在一些情况下，可移动物体可以不超过1000kg重。可移动物体的重量可以小于或等于约：1000kg、750kg、500kg、200kg、150kg、100kg、80kg、70kg、60kg、50kg、45kg、40kg、35kg、30kg、25kg、20kg、15kg、12kg、10kg、9kg、8kg、7kg、6kg、5kg、4kg、3kg、2kg、1kg、0.5kg、0.1kg、0.05kg或0.01kg。相反地，所述重量可以大于或等于约：1000kg、750kg、500kg、200kg、150kg、100kg、80kg、70kg、60kg、50kg、45kg、40kg、35kg、30kg、25kg、20kg、15kg、12kg、10kg、9kg、8kg、7kg、6kg、5kg、4kg、3kg、2kg、1kg、0.5kg、0.1kg、0.05kg或0.01kg。
在一些实施方式中，可移动物体相对于该可移动物体所携带的负荷可以较小。如下文进一步详述，所述负荷可以包括负载和/或载体。在一些示例中，可移动物体的重量与负载重量之比可以大于、小于或等于约1:1。在一些情况下，可移动物体的重量与负荷重量之比可以大于、小于或等于约1:1。可选地，载体重量与负荷重量之比可以大于、小于或等于约1:1。当需要时，可移动物体的重量与负荷重量之比可以小于或等于：1:2、1:3、1:4、1:5、1:10或者甚至更小。相反地，可移动物体的重量与负荷重量之比还可以大于或等于：2:1、3:1、4:1、5:1、10:1或者甚至更大。
在一些实施方式中，可移动物体可以具有低能耗。例如，可移动物体可以使用小于约：5W/h、4W/h、3W/h、2W/h、1W/h或更小。在一些情况下，可移动物体的载体可以具有低能耗。例如，所述载体可以使用小于约：5W/h、4W/h、3W/h、2W/h、1W/h或更小。可选地，可移动物体的负载可以具有低能耗，诸如小于约：5W/h、4W/h、3W/h、2W/h、1W/h或更小。
图11图示了根据本发明的实施方式的UAV1100。该UAV可以是本文所述的可移动物体的示例。UAV1100可以包括具有四个旋翼1102、1104、1106和1108的动力***。可以提供任何数目的旋翼(例如，一个、两个、三个、四个、五个、六个或更多个)。所述旋翼可以是本文其他各处所述的自紧式旋翼的实施方式。无人飞行器的旋翼、旋翼组件或其他动力***可使该无人飞行器能够悬停/保持位置、改变定向和/或改变位置。相对的旋翼的轴之间的距离可以是任何合适的长度1110。例如，长度1110可以小于或等于2m，或者小于或等于5m。在一些实施方式中，长度1110可以在从40cm到1m、从10cm到2m或者从5cm到5m的范围内。本文对UAV的任何描述均可适用于可移动物体，诸如不同类型的可移动物体，并且反之亦然。
在一些实施方式中，可移动物体可以被配置用于携带负荷。该负荷可以包括乘客、货物、设备、仪器等之中的一种或多种。该负荷可以提供在外壳内。该外壳可以与可移动物体的外壳相分离，或者是可移动物体的外壳的一部分。或者，负荷可以具备外壳，而可移动物体不具有外壳。或者，负荷的一些部分或者整个负载可以在不具有外壳的情况下提供。负荷可以相对于所述可移动物体刚性固定。可选地，负荷可以是相对于可移动物体可以移动的(例如，可以相对于可移动物体平移或旋转)。
在一些实施方式中，负荷包括负载。所述负荷可被配置成不执行任何操作或功能。或者，负载可以是被配置用于执行操作或功能的负载，亦称为功能性负载。例如，负载可以包括一个或多个传感器，用于勘测一个或多个目标。可以向负载中合并任何合适的传感器，诸如图像捕捉设备(例如，相机)、音频捕捉设备(例如，抛物面麦克风)、红外成像设备或紫外成像设备。所述传感器可以提供静态感测数据(例如，照片)或动态感测数据(例如，视频)。在一些实施方式中，传感器提供针对负载的目标的感测数据。备选地或组合地，负载可以包括一个或多个发射体，用于向一个或多个目标提供信号。可以使用任何合适的发射体，诸如照明源或声源。在一些实施方式中，负载包括一个或多个收发器，诸如用于与远离可移动物体的模块通信的收发器。可选地，负载可被配置用于与环境或目标交互。例如，负载可以包括能够操纵物体的工具、仪器或机构，诸如机械臂。
可选地，负荷可以包括载体。所述载体可以提供用于负载，并且所述负载可经由该载体直接地(例如，直接接触可移动物体)或间接地(例如，不接触可移动物体)耦合至可移动物体。相反地，负载可在无需载体的情况下安装于可移动物体上。负载可以与载体一体形成。或者，负载可以可拆卸地耦合至载体。在一些实施方式中，负载可以包括一个或多个负载元件，并且所述负载元件中的一个或多个可以如上文所述是相对于可移动物体和/或载体可移动的。
载体可以与可移动物体一体形成。或者，载体可以可拆卸地耦合至可移动物体。载体可以直接地或间接地耦合至可移动物体。载体可以向负载提供支撑(例如，承载所述负载的重量的至少一部分)。载体可以包括能够稳定和/或引导负载的移动的合适的安装构造物(例如，云台平台)。在一些实施方式中，载体可以适于控制负载相对于可移动物体的状态(例如，位置和/或定向)。例如，载体可被配置用于相对于可移动物体而移动(例如，关于一个、两个或三个平移自由度上以及/或者一个、两个或三个旋转自由度)，以使得负载与可移动物体保持其相对于合适的参考系的位置和/或朝向，而与所述可移动物体的运动无关。所述参考系可以是固定参考系(例如，周围环境)。或者，所述参考系可以是移动参考系(例如，可移动物体、负载目标)。
在一些实施方式中，载体可被配置用于允许负载相对于载体和/或可移动物体的移动。所述移动可以是关于多达三个自由度的平移(例如，沿着一个、两个或三个轴线)或者是关于多达三个自由度的旋转(例如，围绕一个、两个或三个轴线)，或者是其任何合适的组合。
在一些情况下，载体可以包括载体机架组件以及载体致动组件。所述载体机架组件可以向负载提供构造物支撑。载体机架组件可以包括单独的载体机架组件，其中一些组件是可相对于彼此移动的。所述载体致动组件可以包括一个或多个致动器(例如，马达)，所述致动器致动单个载体机架组件移动。致动器可以允许多个载体机架组件同时移动，或者可被配置用于每次允许单一载体机架组件移动。载体机架组件的移动可以产生负载的对应移动。例如，载体致动组件可以致动一个或多个载体机架组件围绕一个或多个旋转轴(例如，滚转轴、俯仰轴或偏航轴)旋转。所述一个或多个载体机架组件的旋转可以使负载相对于可移动物体围绕一个或多个旋转轴旋转。备选地或组合地，载体致动组件可以致动一个或多个载体机架组件沿着一个或多个平移轴平移，并从而产生负载相对于可移动物体沿着一个或多个对应的轴平移。
在一些实施方式中，可移动物体、载体和负载相对于固定参考系(例如，周围环境)和/或相对于彼此的移动可以由终端来控制。所述终端可以是处于远离所述可移动物体、载体和/或负载的位置处的遥控设备。终端可以安置于支撑平台上或者固定至支撑平台。或者，终端可以是手持式或可穿戴式设备。例如，终端可以包括智能电话、平板计算机、膝上型计算机、计算机、眼镜、手套、头盔、麦克风或者其合适的组合。终端可以包括用户接口，诸如键盘、鼠标、操纵杆、触摸屏或显示器。任何合适的用户输入均可用于与终端交互，诸如手动输入指令、语音控制、手势控制或位置控制(例如，经由终端的移动、位置或倾斜)。
终端可以用于控制可移动物体、载体和/或负载的任何合适的状态。例如，终端可以用于控制可移动物体、载体和/或负载相对于固定参考物从和/或相对于彼此的位置和/或朝向。在一些实施方式中，终端可以用于控制可移动物体、载体和/或负载的单独元件，诸如载体的致动组件、负载的传感器或者负载的发射体。终端可以包括适于与可移动物体、载体或负载中的一个或多个相通信的无线通信设备。
终端可以包括用于查看可移动物体、载体和/或负载的信息的合适的显示单元。例如，终端可被配置用于显示可移动物体、载体和/或负载的信息，所述信息关于位置、平移速度、平移加速度、定向、角速度、角加速度或其任何合适的组合。在一些实施方式中，终端可以显示由负载提供的信息，诸如由功能性负载提供的数据(例如，由相机或其他图像捕捉设备记录的图像)。
可选地，同一终端可以同时控制可移动物体、载体和/或负载或者所述可移动物体、载体和/或负载的状态，以及接收和/或显示来自所述可移动物体、载体和/或负载的信息。例如，终端可以控制负载相对于环境的定位，同时显示由负载捕捉的图像数据，或者关于负载的位置的信息。或者，不同的终端可以用于不同的功能。例如，第一终端可以控制可移动物体、载体和/或负载的移动或状态，而第二终端可以接收和/或显示来自可移动物体、载体和/或负载的信息。例如，第一终端可以用于控制负载相对于环境的定位，而第二终端显示由该负载捕捉的图像数据。可以在可移动物体与同时控制该可移动物体并接收数据的集成式终端之间，或者在可移动物体与同时控制该可移动物体并接收数据的多个终端之间利用各种通信模式。例如，可以在可移动物体与同时控制该可移动物体并接收来自该可移动物体的数据的终端之间形成至少两种不同的通信模式。
图12图示了根据实施方式的、包括载体1202和负载1204的可移动物体1200。虽然可移动物体1200被描绘为飞行器，但这样的描绘并不旨在成为限制性的，并且如前文所述可以使用任何合适类型的可移动物体。本领域技术人员将会理解，本文在航空器***的情景下描述的任何实施方式均可适用于任何合适的可移动物体(例如，UAV)。在一些情况下，可以在可移动物体1200上提供负载1204而无需载体1202。可移动物体1200可以包括动力机构1206、感测***1208和通信***1210。
如前文所述，动力机构1206可以包括旋翼、螺旋桨、桨叶、引擎、马达、轮子、轮轴、磁体或喷嘴中的一种或多种。例如，动力机构1206可以如本文其他各处所公开，是自紧式旋翼、旋翼组件或其他旋转动力单元。可移动物体可以具有一个或多个、两个或更多个、三个或更多个或者四个或更多个动力机构。动力机构可以全都是同一类型。或者，一个或多个动力机构可以是不同类型的动力机构。动力机构1206可以使用任何合适的装置而安装在可移动物体1200上，所述装置诸如为本文其他各处所述的支撑元件(例如，驱动轴)。动力机构1206可以安装在可移动物体1200的任何合适的部分上，诸如顶部、底部、前面、后面、侧面或其合适的组合。
在一些实施方式中，动力机构1206可以使得可移动物体1200能够从表面垂直地起飞或者垂直地降落在表面上，而无需可移动物体1200的任何水平移动(例如，无需沿着跑道行进)。可选地，动力机构1206可以可操作地允许可移动物体1200以指定位置和/或朝向悬停于空中。一个或多个动力机构1200可以独立于其他推进机构得到控制。或者，动力机构1200可被配置成同时受到控制。例如，可移动物体1200可以具有多个水平定向的旋翼，所述旋翼可以向该可移动物体提供升力和/或推力。可以致动所述多个水平定向的旋翼以向可移动物体1200提供垂直起飞、垂直降落以及悬停能力。在一些实施方式中，所述水平定向的旋翼中的一个或多个可以在顺时针方向上旋转，同时所述水平旋翼中的一个或多个可以在逆时针方向上旋转。例如，顺时针旋翼的数目可以等于逆时针旋翼的数目。每个水平定向的旋翼的旋转速率可独立地改变，以便控制由每个旋翼产生的升力和/或推力，并从而调节可移动物体1200的空间排列、速度和/或加速度(例如，关于多达三个平移自由度和多达三个旋转自由度)。
感测***1208可以包括一个或多个传感器，所述传感器可以感测可移动物体1200的空间排列、速度和/或加速度(例如，关于多达三个平移自由度和多达三个旋转自由度)。所述一个或多个传感器可以包括本文先前所述的任何传感器，包括GPS传感器、运动传感器、惯性传感器、距离传感器或图像传感器。由感测***1208提供的感测数据可以用于控制可移动物体1200的空间排列、速度和/或定向(例如，使用合适的处理单元和/或控制模块，如下文所述)。或者，感测***1208可以用于提供关于可移动物体周围环境的数据，诸如气象条件、距潜在障碍物的距离、地理特征的位置、人造构造物的位置等。
通信***1210支持经由无线信号1216与具有通信***1214的终端1212的通信。通信***1210、通信***1214可以包括任何数目的适合于无线通信的发射器、接收器和/或收发器。所述通信可以是单向通信，使得数据只能在一个方向上传输。例如，单向通信可以仅涉及可移动物体1200向终端1212传输数据，或者反之亦然。数据可以从通信***1210的一个或多个发射器传输至通信***1212的一个或多个接收器，或者反之亦然。或者，所述通信可以是双向通信，使得数据在可移动物体1200与终端1212之间的两个方向上均可传输。双向通信可以涉及从通信***1210的一个或多个发射器向通信***1214的一个或多个接收器传输数据，并且反之亦然。
在一些实施方式中，终端1212可以向可移动物体1200、载体1202和负载1204中的一个或多个提供控制数据，以及从可移动物体1200、载体1202和负载1204中的一个或多个接收信息(例如，可移动物体、载体或负载的位置和/或运动信息；由负载感测的数据，诸如由负载相机捕捉的图像数据)。在一些情况下，来自终端的控制数据可以包括针对可移动物体、载体和/或负载的相对位置、移动、致动或控制的指令。例如，控制数据可以导致可移动物体的位置和/或朝向的修改(例如，经由推进机构1206的控制)，或者负载相对于可移动物体的移动(例如，经由载体1202的控制)。来自终端的控制数据可以导致对负载的控制，诸如对相机或其他图像捕捉设备的操作的控制(例如，拍摄静态或移动图片、放大或缩小、开启或关闭、切换成像模式、改变图像分辨率、改变聚焦、改变景深、改变曝光时间、改变视角或视野)。在一些情况下，来自可移动物体、载体和/或负载的通信可以包括来自一个或多个传感器(例如，感测***1208的或负载1204的传感器)的信息。所述通信可以包括来自一个或多个不同类型的传感器(例如，GPS传感器、运动传感器、惯性传感器、距离传感器或图像传感器)的感测到的信息。这样的信息可以关于可移动物体、载体和/或负载的位置(例如，位置、朝向)、移动或加速度。来自负载的这样的信息可以包括由该负载捕捉的数据或该负载的感测到的状态。由终端1212提供并传输的控制数据可被配置用于控制可移动物体1200、载体1202或负载1204中的一个或多个的状态。备选地或组合地，载体1202和负载1204还可以各自包括通信模块，该通信模块被配置用于与终端1212通信，以使得该终端可独立地与可移动物体1200、载体1202和负载1204中的每一个通信和对其加以控制。
在一些实施方式中，可移动物体1200可被配置用于与另一远程设备相通信——附加于终端1212或代替终端1212。终端1212也可被配置用于与另一远程设备以及可移动物体1200相通信。例如，可移动物体1200和/或终端1212可以与另一可移动物体或者另一可移动物体的载体或负载相通信。当需要时，所述远程设备可以是第二终端或其他计算设备(例如，计算机、膝上型计算机、平板计算机、智能电话或其他移动设备)。远程设备可被配置用于向可移动物体1200传输数据、从可移动物体1200接收数据、向终端1212传输数据以及/或者从终端1212接收数据。可选地，远程设备可以连接至因特网或其他电信网络，以使得从可移动物体1200和/或终端1212接收的数据可被上传至网站或服务器。
图13是根据实施方式的、用于控制可移动物体的***1300的通过框图来说明的示意图。***1300可以与本文所公开的***、设备和方法的任何合适的实施方式结合使用。***1300可以包括感测模块1302、处理单元1304、非暂时性计算机可读介质1306、控制模块1308和通信模块1310。
感测模块1302可以利用以不同方式收集与可移动物体有关的信息的不同类型的传感器。不同类型的传感器可以感测不同类型的信号或者来自不同来源的信号。例如，所述传感器可以包括惯性传感器、GPS传感器、距离传感器(例如，激光雷达)或视觉/图像传感器(例如，相机)。感测模块1302可以可操作地耦合至具有多个处理器的处理单元1304。在一些实施方式中，感测模块可以可操作地耦合至传输模块1312(例如，Wi-Fi图像传输模块)，该传输模块被配置用于向合适的外部设备或***直接传输感测数据。例如，传输模块1312可以用于向远程终端传输由感测模块1302的相机捕捉的图像。
处理单元1304可以具有一个或多个处理器，诸如可编程处理器(例如，中央处理器(CPU))。处理单元1304可以可操作地耦合至非暂时性计算机可读介质1306。非暂时性计算机可读介质1306可以储存可由处理单元1304执行的逻辑、代码和/或程序指令，用以执行一个或多个步骤。非暂时性计算机可读介质可以包括一个或多个存储器单元(例如，可移动介质或外部存储，诸如SD卡或随机存取存储器(RAM))。在一些实施方式中，来自感测模块1302的数据可直接传送至并储存于非暂时性计算机可读介质1306的存储器单元内。非暂时性计算机可读介质1306的存储器单元可以储存可由处理单元1304执行的逻辑、代码和/或程序指令，用以执行本文所描述的方法的任何合适的实施方式。例如，处理单元1304可被配置用于执行指令，从而使处理单元1304的一个或多个处理器分析由感测模块产生的感测数据。存储器单元可以储存要由处理单元1304处理的、来自感测模块的感测数据。在一些实施方式中，非暂时性计算机可读介质1306的存储器单元可以用于储存由处理单元1304产生的处理结果。
在一些实施方式中，处理单元1304可以可操作地耦合至控制模块1308，该控制模块1308被配置用于控制可移动物体的状态。例如，控制模块1308可被配置用于控制可移动物体的推进机构以调节可移动物体关于六个自由度的空间排列、速度和/或加速度。备选地或组合地，控制模块1308可以控制载体、负载或感测模块的状态中的一个或多个。
处理单元1304可以可操作地耦合至通信模块1310，该通信模块1310被配置用于传输数据和/或接收来自一个或多个外部设备(例如，终端、显示设备或其他遥控器)的数据。可以使用任何合适的通信手段，诸如有线通信或无线通信。例如，通信模块1310可以利用局域网(LAN)、广域网(WAN)、红外线、无线电、WiFi、点对点(P2P)网络、电信网络、云通信等之中的一种或多种。可选地，可以使用中继站，诸如塔、卫星或移动台。无线通信可以依赖于距离或独立于距离。在一些实施方式中，通信可能需要或者可能不需要视线。通信模块1310可以传输和/或接收来自感测模块1302的感测数据、由处理单元1304产生的处理结果、预定控制数据、来自终端或遥控器的用户命令等之中的一个或多个。
***1300的组件可以按任何合适的配置来布置。例如，***1300的一个或多个组件可以位于可移动物体、载体、负载、终端、感测***或与上述的一个或多个相通信的附加的外部设备上。此外，虽然图13描绘了单一处理单元1304和单一非暂时性计算机可读介质1306，但本领域技术人员将会理解，这并不旨在成为限制性的，并且***1300可以包括多个处理单元和/或非暂时性计算机可读介质。在一些实施方式中，多个处理单元和/或非暂时性计算机可读介质中的一个或多个可以位于不同的位置，诸如在可移动物体、载体、负载、终端、感测模块、与上述的一个或多个相通信的附加的外部设备上或其合适的组合，以使得由***1300执行的处理和/或存储器功能的任何合适的方面可以发生于一个或多个上述位置处。
本文中使用的A和/或B包含A或B中的一个或多个以及其组合，诸如A和B。
虽然本文已经示出和描述了本发明的优选实施方式，但对于本领域技术人员显而易见的是，这样的实施方式只是以示例的方式提供的。本领域技术人员现将会在不偏离本发明的情况下想到许多更改、改变和替代。应当理解，在实践本发明的过程中可以采用对本文所描述的本发明实施方式的各种替代方案。以下权利要求旨在限定本发明的范围，并因此覆盖这些权利要求范围内的方法和构造物及其等效项。

Claims (42)

1.一种用于在环境内控制无人飞行器的***，所述***包括：
一个或多个传感器，其由所述无人飞行器携带并且被配置用于提供传感器数据；以及
一个或多个处理器，其单独地或共同地被配置用于：
基于所述传感器数据，确定所述环境的环境类型，
基于所述环境类型，从多种不同飞行模式中选择一种飞行模式，其中所述多种不同飞行模式中的每一种不同飞行模式与所述无人飞行器的不同的一组操作规则相关联，以及
使所述无人飞行器在遵循选定的飞行模式下的一组操作规则的同时在所述环境内工作。
2.根据权利要求1所述的***，其中所述环境类型包括以下各项中的一项或多项：室内环境、户外环境、高空环境或低空环境。
3.根据权利要求1所述的***，其中所述环境类型基于所述无人飞行器的高度而区分。
4.根据权利要求1所述的***，其中所述环境类型基于所述无人飞行器周围的构造物的数量而区分。
5.根据权利要求1所述的***，其中所述环境类型基于所述无人飞行器距控制该无人飞行器的用户的距离而区分。
6.根据权利要求1所述的***，其中所述一个或多个传感器包括以下各项中的一项或多项：GPS传感器、惯性传感器、视觉传感器、激光雷达传感器、超声传感器、气压计或高度计。
7.根据权利要求1所述的***，其中所述一个或多个传感器包括GPS传感器，并且所述环境类型基于与该GPS传感器相通信的GPS卫星的数目而确定。
8.根据权利要求1所述的***，其中所述一个或多个传感器包括激光雷达传感器，并且所述环境类型基于由该激光雷达传感器获得的激光渡越时间数据而确定。
9.根据权利要求1所述的***，其中所述一个或多个传感器包括视觉传感器，并且所述环境类型基于由该视觉传感器获得的图像数据而确定。
10.根据权利要求9所述的***，其中所述一个或多个传感器包括视觉传感器，并且所述环境类型基于与由该视觉传感器获得的图像数据相关联的曝光时间而确定。
11.根据权利要求1所述的***，其中所述多种不同飞行模式包括以下各项中的两项或更多项：室内飞行模式、户外飞行模式、高空飞行模式、低空飞行模式、全自主飞行模式、半自主飞行模式或手动飞行模式。
12.根据权利要求1所述的***，其中每组操作规则包括用于处理由所述一个或多个传感器所获得的数据的处理规则。
13.根据权利要求12所述的***，其中所述处理规则用于对由所述一个或多个传感器所获得的数据执行传感器融合。
14.根据权利要求1所述的***，其中每组操作规则包括用于控制所述无人飞行器飞行的控制规则。
15.根据权利要求14所述的***，其中所述控制规则用于确定所述无人飞行器的避障策略。
16.一种在环境内控制无人飞行器的方法，所述方法包括：
从由所述无人飞行器携带的一个或多个传感器接收传感器数据；
基于所述传感器数据并借助于一处理器，确定所述环境的环境类型；
基于所述环境类型并借助于所述处理器，从多种不同飞行模式中选择一种飞行模式，其中所述多种不同飞行模式中的每一种飞行模式与所述无人飞行器的不同的一组操作规则相关联；以及
使所述无人飞行器在遵循选定的飞行模式下的一组操作规则的同时在所述环境内工作。
17.一种用于控制无人飞行器的***，所述***包括：
一个或多个传感器，其由所述无人飞行器携带；以及
一个或多个处理器，其单独地或共同地被配置用于：
从多种不同飞行模式中选择一种飞行模式，其中所述多种不同飞行模式中的每一种飞行模式与不同的避障策略相关联，
接收指示出所述无人飞行器期望的移动路径的信号，
从所述一个或多个传感器接收信号，所述传感器检测位于所述期望移动路径上的或者所述期望移动路径附近的一个或多个障碍物，以及
基于关联于选定的飞行模式的所述避障策略，修改所述期望移动路径，以防止所述无人飞行器与所述一个或多个障碍物相碰撞。
18.根据权利要求17所述的***，其中所述一个或多个传感器包括以下各项中的一项或多项：GPS传感器、惯性传感器、视觉传感器、激光雷达传感器、超声传感器、气压计或高度计。
19.根据权利要求17所述的***，其中所述多种不同飞行模式包括以下各项中的两项或更多项：室内飞行模式、户外飞行模式、高空飞行模式、低空飞行模式、全自主飞行模式、半自主飞行模式或手动飞行模式。
20.根据权利要求17所述的***，其中所述飞行模式的选择基于由所述一个或多个传感器获得的传感器数据而确定。
21.根据权利要求20所述的***，其中所述传感器数据包括与所述无人飞行器所处环境相关的环境信息。
22.根据权利要求20所述的***，其中所述传感器数据包括与所述无人飞行器的状态相关的信息。
23.根据权利要求17所述的***，其中所述飞行模式的选择基于用户的输入命令而确定。
24.根据权利要求17所述的***，其中所述避障策略中的至少一种包括使所述无人飞行器距所述一个或多个障碍物的一指定距离的位置处悬停。
25.根据权利要求17所述的***，其中所述避障策略中的至少一种包括使所述无人飞行器绕过所述一个或多个障碍物飞行。
26.根据权利要求17所述的***，其中所述指示出期望的移动路径的信号接收自所述无人飞行器的用户所操作的遥控器。
27.根据权利要求17所述的***，其中所述一个或多个处理器还被配置用于向用户传输警报信息，所述警报信息指示出与所述一个或多个障碍物的潜在碰撞。
28.根据权利要求17所述的***，其中所述一个或多个处理器还被配置用于使所述无人飞行器沿着经修改的期望移动路径飞行，从而躲避所述一个或多个障碍物。
29.根据权利要求17所述的***，还包括显示单元，该显示单元被配置用于显示图形化表示，该图形化表示所述一个或多个障碍物相对于所述无人飞行器的空间排列。
30.一种控制无人飞行器的方法，所述方法包括：
从多种不同飞行模式中选择一种飞行模式，其中所述多种不同飞行模式中的每一种飞行模式与不同的避障策略相关联；
接收指示出所述无人飞行器期望的移动路径的信号；
使用一个或多个传感器来检测沿着所述期望移动路径的一个或多个障碍物；以及
基于关联于选定的飞行模式的所述避障策略来修改所述期望移动路径，以防止所述无人飞行器与所述一个或多个障碍物相碰撞。
31.一种用于控制无人飞行器的***，所述***包括：
一个或多个传感器，其由所述无人飞行器携带；以及
一个或多个处理器，其单独地或共同地被配置用于：
使用来自所述一个或多个传感器的数据，确定所述无人飞行器处于第一环境类型内，
基于所述第一环境类型，从多种不同飞行模式中选择第一飞行模式，其中所述多种不同飞行模式中的每一种飞行模式对应所述无人飞行器的不同的一组操作规则，
使所述无人飞行器在遵循所述第一飞行模式下的一组操作规则的同时进行工作，使用来自所述一个或多个传感器的数据，检测所述无人飞行器处于第二环境类型内，
基于所述第二环境类型，从所述多种不同飞行模式中选择第二飞行模式，以及
使所述无人飞行器在遵循所述第二飞行模式下的一组操作规则的同时进行工作。
32.根据权利要求31所述的***，其中所述第一环境类型和第二环境类型中的至少一个包括室内环境、户外环境、高空环境或低空环境。
33.根据权利要求31所述的***，其中所述环境类型基于所述无人飞行器的高度而区分。
34.根据权利要求31所述的***，其中所述环境类型基于所述无人飞行器周围的构造物的数量而区分。
35.根据权利要求31所述的***，其中所述环境类型基于所述无人飞行器距控制该无人飞行器的用户的距离而区分。
36.根据权利要求31所述的***，其中所述一个或多个传感器包括以下各项中的一项或多项：GPS传感器、惯性传感器、视觉传感器、激光雷达传感器、超声传感器、气压计或高度计。
37.根据权利要求31所述的***，其中所述一个或多个传感器包括GPS传感器，并且所述环境类型基于与该GPS传感器相通信的GPS卫星的数目而确定。
38.根据权利要求31所述的***，其中所述一个或多个传感器包括激光雷达传感器，并且所述环境类型基于由该激光雷达传感器获得的激光渡越时间数据而确定。
39.根据权利要求31所述的***，其中所述一个或多个传感器包括视觉传感器，并且所述环境类型基于由该视觉传感器获得的图像数据而确定。
40.根据权利要求39所述的***，其中所述一个或多个传感器包括视觉传感器，并且所述环境类型基于与由该视觉传感器获得的图像数据相关联的曝光时间而确定。
41.根据权利要求31所述的***，其中所述多种不同飞行模式包括以下各项中的两项或更多项：室内飞行模式、户外飞行模式、高空飞行模式、低空飞行模式、全自主飞行模式、半自主飞行模式或手动飞行模式。
42.一种控制无人飞行器的方法，所述方法包括：
使用一个或多个传感器并借助于一处理器，确定所述无人飞行器处于第一环境类型内；
基于所述第一环境类型并借助于所述处理器，从多种不同飞行模式中选择第一飞行模式，其中所述多种不同飞行模式中的每一种飞行模式与所述无人飞行器的不同的一组操作规则相关联；
使所述无人飞行器在遵循所述第一飞行模式下的第一组操作规则的同时进行工作；
使用所述一个或多个传感器并借助于所述处理器，检测所述无人飞行器处于第二环境类型内；
基于所述第二环境类型并借助于所述处理器，从所述多种不同飞行模式中选择第二飞行模式；以及
使所述无人飞行器在遵循所述第二飞行模式下的第二组操作规则的同时进行工作。
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Cited By (43)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105955301A (zh) * 2016-06-13 2016-09-21 铱格斯曼航空科技集团有限公司 一种基于地面站的无人机飞行实时控制方法
CN106019309A (zh) * 2016-08-16 2016-10-12 广东容祺智能科技有限公司 一种基于无人机的激光雷达避障***与方法
CN106062650A (zh) * 2014-09-30 2016-10-26 深圳市大疆创新科技有限公司 用于数据记录与分析的***和方法
CN106131790A (zh) * 2016-08-18 2016-11-16 联想(北京)有限公司 移动装置的控制方法和移动装置
CN106155070A (zh) * 2016-07-04 2016-11-23 零度智控（北京）智能科技有限公司 无人机起飞控制方法及装置、遥控终端
CN106200654A (zh) * 2016-09-28 2016-12-07 北京小米移动软件有限公司 无人机飞行速度的控制方法和装置
CN106707192A (zh) * 2017-01-23 2017-05-24 深圳市哈威飞行科技有限公司 飞行器安全检测管理装置及安全控制***
CN107278282A (zh) * 2016-09-29 2017-10-20 深圳市大疆创新科技有限公司 路径规划的方法、装置、飞行控制***、全方位避障***与无人机
CN107390713A (zh) * 2016-04-27 2017-11-24 阿特拉斯动力公司 基于手势的无人机控制
WO2017219313A1 (en) * 2016-06-23 2017-12-28 SZ DJI Technology Co., Ltd. Systems and methods for controlling movable object behavior
CN107547793A (zh) * 2016-06-23 2018-01-05 卡西欧计算机株式会社 飞行装置、方法以及存储程序的存储介质
CN107783106A (zh) * 2016-08-25 2018-03-09 大连楼兰科技股份有限公司 无人机与障碍物之间的数据融合方法
WO2018045577A1 (zh) * 2016-09-09 2018-03-15 深圳市大疆创新科技有限公司 显示无人飞行器的障碍检测的方法和***
WO2018058305A1 (en) * 2016-09-27 2018-04-05 SZ DJI Technology Co., Ltd. System and method for controlling unmaned vehicle with presence of live object
CN107977013A (zh) * 2016-10-21 2018-05-01 三星电子株式会社 无人驾驶飞行器
CN108427438A (zh) * 2018-04-11 2018-08-21 北京木业邦科技有限公司 飞行环境检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN108496121A (zh) * 2017-08-25 2018-09-04 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机仿真飞行***、方法、设备及机器可读存储介质
CN108521807A (zh) * 2017-04-27 2018-09-11 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机的控制方法、设备及障碍物的提示方法、设备
CN108521809A (zh) * 2017-12-18 2018-09-11 深圳市大疆创新科技有限公司 障碍物信息提示方法、***、设备、装置及记录介质
CN109074040A (zh) * 2016-05-30 2018-12-21 深圳市大疆创新科技有限公司 基于操作参数的飞行限制
CN109282808A (zh) * 2018-11-23 2019-01-29 重庆交通大学 用于桥梁三维巡航检测的无人机与多传感器融合定位方法
CN109375647A (zh) * 2018-11-20 2019-02-22 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 微型多源感知计算***
CN109387828A (zh) * 2017-08-11 2019-02-26 波音公司 自动检测和规避***
CN109398681A (zh) * 2017-08-17 2019-03-01 贝尔直升机德事隆公司 旋翼飞行器多剖面a类引导
CN109478403A (zh) * 2016-06-27 2019-03-15 亚马逊技术股份有限公司 通过同时螺旋桨调节进行的无人机噪声减小
CN109783461A (zh) * 2017-11-15 2019-05-21 波音公司 用于飞行数据处理的实时串流分析
CN109923492A (zh) * 2016-11-14 2019-06-21 深圳市大疆创新科技有限公司 飞行路径确定
CN109945867A (zh) * 2019-03-04 2019-06-28 中国科学院深圳先进技术研究院 无人机的路径规划方法、装置和计算机设备
CN110069071A (zh) * 2019-05-15 2019-07-30 深圳铂石空间科技有限公司 无人机导航方法与装置、存储介质、电子设备
CN110291481A (zh) * 2018-06-30 2019-09-27 深圳市大疆创新科技有限公司 一种信息提示方法及控制终端
CN110622084A (zh) * 2018-01-23 2019-12-27 深圳市大疆创新科技有限公司 辅助移动方法、移动装置及可移动平台
CN110727289A (zh) * 2019-11-26 2020-01-24 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种无人机飞行控制方法
CN110998474A (zh) * 2018-09-29 2020-04-10 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机的控制方法和无人机
CN111045444A (zh) * 2018-10-12 2020-04-21 极光飞行科学公司 自适应感测和避让***
CN111247783A (zh) * 2017-10-25 2020-06-05 三星电子株式会社 电子设备及其控制方法
CN112748740A (zh) * 2020-12-25 2021-05-04 深圳供电局有限公司 多旋翼无人机自动航线规划方法及其***、设备、介质
CN112783205A (zh) * 2020-12-31 2021-05-11 广州极飞科技股份有限公司 药物喷洒方法及装置、处理器及无人装置
CN113253762A (zh) * 2021-06-21 2021-08-13 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种无人机巡检安全返航的避障方法
CN113874804A (zh) * 2020-05-26 2021-12-31 深圳市大疆创新科技有限公司 无人飞行器的限高方法、装置、无人飞行器及存储介质
CN114442672A (zh) * 2022-02-16 2022-05-06 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种无人机全自主巡航方法
CN114578858A (zh) * 2022-03-16 2022-06-03 思翼科技（深圳）有限公司 一种无人机遥控器遥控***
US11420741B2 (en) 2017-06-21 2022-08-23 SZ DJI Technology Co., Ltd. Methods and apparatuses related to transformable remote controllers
WO2023184487A1 (zh) * 2022-04-01 2023-10-05 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机避障方法、装置、无人机、遥控设备和存储介质

Families Citing this family (225)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5537915B2 (ja) 2009-12-01 2014-07-02 株式会社ジャパンディスプレイ タッチパネル
EP3424820B1 (en) * 2013-06-09 2020-11-18 ETH Zurich Controlled flight of a multicopter experiencing a failure affecting an effector
WO2015082595A1 (en) * 2013-12-06 2015-06-11 Bae Systems Plc Imaging method and apparatus
WO2015082596A1 (en) 2013-12-06 2015-06-11 Bae Systems Plc Imaging method and apparatus
WO2015085483A1 (en) 2013-12-10 2015-06-18 SZ DJI Technology Co., Ltd. Sensor fusion
US9678506B2 (en) 2014-06-19 2017-06-13 Skydio, Inc. Magic wand interface and other user interaction paradigms for a flying digital assistant
US9798322B2 (en) 2014-06-19 2017-10-24 Skydio, Inc. Virtual camera interface and other user interaction paradigms for a flying digital assistant
US12007763B2 (en) 2014-06-19 2024-06-11 Skydio, Inc. Magic wand interface and other user interaction paradigms for a flying digital assistant
JP6181300B2 (ja) 2014-09-05 2017-08-16 エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドＳｚ Ｄｊｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ 無人航空機の速度を制御するシステム
CN105517666B (zh) 2014-09-05 2019-08-27 深圳市大疆创新科技有限公司 基于情景的飞行模式选择
EP3855276A1 (en) 2014-09-05 2021-07-28 SZ DJI Technology Co., Ltd. Multi-sensor environmental mapping
WO2016040239A1 (en) * 2014-09-08 2016-03-17 Sikorsky Aircraft Corporation Multi-sensor target location registration
US9618934B2 (en) * 2014-09-12 2017-04-11 4D Tech Solutions, Inc. Unmanned aerial vehicle 3D mapping system
US11586208B2 (en) 2014-10-24 2023-02-21 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for executing a task with an unmanned vehicle
US9891630B2 (en) * 2014-10-24 2018-02-13 Clearpath Robotics, Inc. Variable reference frames in unmanned vehicles
CN112859899A (zh) * 2014-10-31 2021-05-28 深圳市大疆创新科技有限公司 用于利用视觉标记进行监视的***和方法
US20160140851A1 (en) * 2014-11-18 2016-05-19 Ziv LEVY Systems and methods for drone navigation
US9928474B1 (en) 2014-12-12 2018-03-27 Amazon Technologies, Inc. Mobile base utilizing transportation units for delivering items
US9656805B1 (en) 2014-12-12 2017-05-23 Amazon Technologies, Inc. Mobile base utilizing transportation units for receiving items
CN105556409B (zh) 2014-12-15 2018-02-02 深圳市大疆创新科技有限公司 一种飞行器控制方法、装置及飞行器
US9915956B2 (en) * 2015-01-09 2018-03-13 Workhorse Group Inc. Package delivery by means of an automated multi-copter UAS/UAV dispatched from a conventional delivery vehicle
US10366616B2 (en) * 2015-01-09 2019-07-30 Botlink, Llc System and method of collision avoidance in unmanned aerial vehicles
US20160246297A1 (en) * 2015-02-24 2016-08-25 Siemens Corporation Cloud-based control system for unmanned aerial vehicles
US9747901B1 (en) * 2015-02-27 2017-08-29 Amazon Technologies, Inc. Speech interaction for unmanned aerial vehicles
US9809305B2 (en) 2015-03-02 2017-11-07 Amazon Technologies, Inc. Landing of unmanned aerial vehicles on transportation vehicles for transport
JP6082415B2 (ja) * 2015-03-03 2017-02-15 富士重工業株式会社 車両の走行制御装置
US9679420B2 (en) * 2015-04-01 2017-06-13 Smartdrive Systems, Inc. Vehicle event recording system and method
US9963155B2 (en) * 2015-05-29 2018-05-08 Clearpath Robotics, Inc. Method, system and apparatus for path control in unmanned vehicles
US9734723B1 (en) * 2015-07-15 2017-08-15 Exelis Inc. Process and system to register and regulate unmanned aerial vehicle operations
JP2017058829A (ja) * 2015-09-15 2017-03-23 株式会社オプティム 無人航空機制御システム、無人航空機制御方法
KR102137213B1 (ko) * 2015-11-16 2020-08-13 삼성전자 주식회사 자율 주행을 위한 모델 학습 장치 및 방법과 자율 주행 장치
JP6169671B2 (ja) * 2015-11-26 2017-07-26 株式会社オプティム 無人航空機、無人航空機制御方法、及び無人航空機制御プログラム
IL242790B (en) * 2015-11-26 2018-11-29 Israel Aerospace Ind Ltd Aerial photography system
US9589448B1 (en) * 2015-12-08 2017-03-07 Micro Apps Group Inventions, LLC Autonomous safety and security device on an unmanned platform under command and control of a cellular phone
US20170168481A1 (en) * 2015-12-14 2017-06-15 Gopro, Inc. User interface for orienting antennas
EP3185037B1 (en) * 2015-12-23 2020-07-08 STMicroelectronics (Research & Development) Limited Depth imaging system
US9740200B2 (en) 2015-12-30 2017-08-22 Unmanned Innovation, Inc. Unmanned aerial vehicle inspection system
US9618940B1 (en) 2015-12-31 2017-04-11 Unmanned Innovation, Inc. Unmanned aerial vehicle rooftop inspection system
WO2017113648A1 (zh) * 2015-12-31 2017-07-06 北京臻迪机器人有限公司 体感遥控器、体感遥控飞行***和方法、无头控制方法
US10762795B2 (en) 2016-02-08 2020-09-01 Skydio, Inc. Unmanned aerial vehicle privacy controls
CN114019990A (zh) * 2016-02-24 2022-02-08 深圳市大疆创新科技有限公司 用于控制可移动物体的***和方法
US10026317B2 (en) 2016-02-25 2018-07-17 Ford Global Technologies, Llc Autonomous probability control
US10289113B2 (en) 2016-02-25 2019-05-14 Ford Global Technologies, Llc Autonomous occupant attention-based control
US20170248953A1 (en) * 2016-02-25 2017-08-31 Ford Global Technologies, Llc Autonomous peril control
WO2017160736A2 (en) * 2016-03-16 2017-09-21 Bryan Sydnor Controlling an unmanned aerial system
US10553122B1 (en) 2016-03-22 2020-02-04 Amazon Technologies, Inc. Unmanned aerial vehicle data collection for routing
US12030629B2 (en) 2016-03-24 2024-07-09 Teledyne Flir Detection, Inc. Cellular communication devices and methods
US11977395B2 (en) 2016-03-24 2024-05-07 Teledyne Flir Defense, Inc. Persistent aerial communication and control system
EP3433692B1 (en) 2016-03-24 2023-12-20 Teledyne FLIR Detection, Inc. Persistent aerial reconnaissance and communication system
EP3438775A1 (en) * 2016-03-31 2019-02-06 Nikon Corporation Flight device, electronic device and program
JP2017182692A (ja) * 2016-03-31 2017-10-05 セコム株式会社 自律移動ロボット
US9658619B1 (en) * 2016-03-31 2017-05-23 Unmanned Innovation, Inc. Unmanned aerial vehicle modular command priority determination and filtering system
CN105955290B (zh) * 2016-04-27 2019-05-24 腾讯科技（深圳）有限公司 无人飞行器控制方法及装置
US20190127067A1 (en) * 2016-05-03 2019-05-02 Sunshine Aerial Systems, Inc. Autonomous aerial vehicle
US11029352B2 (en) 2016-05-18 2021-06-08 Skydio, Inc. Unmanned aerial vehicle electromagnetic avoidance and utilization system
DE102016109242A1 (de) * 2016-05-19 2017-11-23 Keil Group GmbH Überwachungssystem
US9908638B1 (en) * 2016-05-27 2018-03-06 Kitty Hawk Corporation Impact velocity reduction by mass ejection
US11670180B2 (en) * 2016-06-10 2023-06-06 Metal Raptor, Llc Obstruction detection in air traffic control systems for passenger drones
US11242143B2 (en) 2016-06-13 2022-02-08 Skydio, Inc. Unmanned aerial vehicle beyond visual line of sight control
US10023297B1 (en) 2016-06-27 2018-07-17 Amazon Technologies, Inc. Drone noise reduction
US9953535B1 (en) 2016-06-27 2018-04-24 Amazon Technologies, Inc. Annotated virtual track to inform autonomous vehicle control
US10118692B1 (en) 2016-06-27 2018-11-06 Amazon Technologies, Inc. Drone noise reduction via simultaneous propeller modulation
US10023298B1 (en) * 2016-06-27 2018-07-17 Amazon Technologies, Inc. Propeller sound alteration for a drone
US10351262B1 (en) * 2016-08-05 2019-07-16 Amazon Technologies, Inc. Static inverse desymmetrized propellers
US10745132B1 (en) * 2016-06-28 2020-08-18 Amazon Technologies, Inc. Tow control handle for unmanned aerial vehicle
US10178315B1 (en) * 2016-06-29 2019-01-08 Amazon Technologies, Inc. Image capture in a vibrational environment
WO2018017412A1 (en) 2016-07-18 2018-01-25 GeoFrenzy, Inc. Systems and methods for defining and implementing rules for three dimensional geofences
EP3273266A1 (en) * 2016-07-21 2018-01-24 Grupo Empresarial Copisa, S.L. A system and a method for surface aerial inspection
US10249200B1 (en) * 2016-07-22 2019-04-02 Amazon Technologies, Inc. Deployable delivery guidance
US10520943B2 (en) 2016-08-12 2019-12-31 Skydio, Inc. Unmanned aerial image capture platform
US10120377B2 (en) * 2016-08-13 2018-11-06 International Business Machines Corporation Multiple unmanned aerial vehicle autonomous coordination
DE102016010690A1 (de) * 2016-09-06 2018-03-08 Daimler Ag Fahrzeug mit Drohnenlandefunktionalität
JP6711218B2 (ja) * 2016-09-08 2020-06-17 Ｊｆｅエンジニアリング株式会社 地上構造物の損傷検査装置及び方法
JP2018043647A (ja) * 2016-09-14 2018-03-22 株式会社シーズプロジェクト 滑空機能付き無人航空機
US10578457B2 (en) * 2016-09-15 2020-03-03 Syracuse University Robust and stable autonomous vision-inertial navigation system for unmanned vehicles
US11169516B2 (en) * 2016-09-16 2021-11-09 Gopro, Inc. Adaptive rate gain controller
US10248120B1 (en) 2016-09-16 2019-04-02 Amazon Technologies, Inc. Navigable path networks for autonomous vehicles
US10679509B1 (en) * 2016-09-20 2020-06-09 Amazon Technologies, Inc. Autonomous UAV obstacle avoidance using machine learning from piloted UAV flights
WO2018057828A2 (en) * 2016-09-23 2018-03-29 Sharp Laboratories Of America, Inc. Unmanned aircraft and operation thereof
WO2018053877A1 (zh) * 2016-09-26 2018-03-29 深圳市大疆创新科技有限公司 控制方法、控制设备和运载***
US10241516B1 (en) 2016-09-29 2019-03-26 Amazon Technologies, Inc. Autonomous ground vehicles deployed from facilities
US10303171B1 (en) 2016-09-29 2019-05-28 Amazon Technologies, Inc. Autonomous ground vehicles providing ordered items in pickup areas
US10222798B1 (en) 2016-09-29 2019-03-05 Amazon Technologies, Inc. Autonomous ground vehicles congregating in meeting areas
US10245993B1 (en) 2016-09-29 2019-04-02 Amazon Technologies, Inc. Modular autonomous ground vehicles
US10210905B2 (en) 2016-09-30 2019-02-19 Sony Interactive Entertainment Inc. Remote controlled object macro and autopilot system
US10679511B2 (en) * 2016-09-30 2020-06-09 Sony Interactive Entertainment Inc. Collision detection and avoidance
US10416669B2 (en) 2016-09-30 2019-09-17 Sony Interactive Entertainment Inc. Mechanical effects by way of software or real world engagement
US11125561B2 (en) 2016-09-30 2021-09-21 Sony Interactive Entertainment Inc. Steering assist
US10410320B2 (en) 2016-09-30 2019-09-10 Sony Interactive Entertainment Inc. Course profiling and sharing
US10377484B2 (en) 2016-09-30 2019-08-13 Sony Interactive Entertainment Inc. UAV positional anchors
US10336469B2 (en) 2016-09-30 2019-07-02 Sony Interactive Entertainment Inc. Unmanned aerial vehicle movement via environmental interactions
US10357709B2 (en) 2016-09-30 2019-07-23 Sony Interactive Entertainment Inc. Unmanned aerial vehicle movement via environmental airflow
US10850838B2 (en) 2016-09-30 2020-12-01 Sony Interactive Entertainment Inc. UAV battery form factor and insertion/ejection methodologies
US10325169B2 (en) 2016-10-09 2019-06-18 Airspace Systems, Inc. Spatio-temporal awareness engine for priority tree based region selection across multiple input cameras and multimodal sensor empowered awareness engine for target recovery and object path prediction
US10514711B2 (en) 2016-10-09 2019-12-24 Airspace Systems, Inc. Flight control using computer vision
KR101892695B1 (ko) * 2016-11-02 2018-08-28 아주대학교산학협력단 무인 비행체 제어 시스템
US10370093B1 (en) 2016-11-16 2019-08-06 Amazon Technologies, Inc. On-demand drone noise measurements
KR20180056068A (ko) * 2016-11-18 2018-05-28 삼성전자주식회사 무인 비행체를 제어하기 위한 전자 장치 및 방법
KR20180062267A (ko) * 2016-11-30 2018-06-08 삼성전자주식회사 무인 비행 장치 및 무인 비행 장치의 비행 제어방법
US11295458B2 (en) 2016-12-01 2022-04-05 Skydio, Inc. Object tracking by an unmanned aerial vehicle using visual sensors
CN106791634A (zh) * 2016-12-14 2017-05-31 天津文康科技有限公司 一种基于光机电一体化的无人机拍摄全景图的方法及装置
CN108450032B (zh) * 2016-12-22 2021-03-02 深圳市大疆创新科技有限公司 飞行控制方法和装置
US10308430B1 (en) 2016-12-23 2019-06-04 Amazon Technologies, Inc. Distribution and retrieval of inventory and materials using autonomous vehicles
US10310500B1 (en) 2016-12-23 2019-06-04 Amazon Technologies, Inc. Automated access to secure facilities using autonomous vehicles
US10310499B1 (en) 2016-12-23 2019-06-04 Amazon Technologies, Inc. Distributed production of items from locally sourced materials using autonomous vehicles
US10008085B1 (en) * 2016-12-27 2018-06-26 Inuitive Ltd. Mobile device for monitoring user's premises
AU2018210949B2 (en) * 2017-01-17 2022-08-11 Alarm.Com Incorporated Dynamic drone navigation
JP2018116443A (ja) * 2017-01-18 2018-07-26 住友重機械工業株式会社 検査システム
US10585440B1 (en) 2017-01-23 2020-03-10 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for using human-operated material-transport vehicles with fleet-management systems
US11097736B2 (en) 2017-02-28 2021-08-24 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for traction detection and control in a self-driving vehicle
US10447995B1 (en) * 2017-03-16 2019-10-15 Amazon Technologies, Inc. Validation of camera calibration data using augmented reality
US10554950B1 (en) * 2017-03-16 2020-02-04 Amazon Technologies, Inc. Collection of camera calibration data using augmented reality
US10455520B2 (en) 2017-03-30 2019-10-22 At&T Intellectual Property I, L.P. Altitude based device management in a wireless communications system
US10839017B2 (en) 2017-04-06 2020-11-17 AIBrain Corporation Adaptive, interactive, and cognitive reasoner of an autonomous robotic system utilizing an advanced memory graph structure
US11151992B2 (en) 2017-04-06 2021-10-19 AIBrain Corporation Context aware interactive robot
US10929759B2 (en) 2017-04-06 2021-02-23 AIBrain Corporation Intelligent robot software platform
US10810371B2 (en) 2017-04-06 2020-10-20 AIBrain Corporation Adaptive, interactive, and cognitive reasoner of an autonomous robotic system
US10963493B1 (en) * 2017-04-06 2021-03-30 AIBrain Corporation Interactive game with robot system
CN107045351B (zh) * 2017-05-13 2020-02-21 安徽科微智能科技有限公司 一种多功能的新型无人船遥控器
US10656643B1 (en) * 2017-06-21 2020-05-19 Rockwell Collins, Inc. Safe and secure practical autonomy
KR102010568B1 (ko) * 2017-06-27 2019-08-13 광운대학교 산학협력단 다수의 무인비행체 시스템과 군집 지능을 사용한 현실 ３ｄ 공간 탐색 시스템 및 방법
WO2019005608A1 (en) * 2017-06-30 2019-01-03 Kyocera Corporation CONNECTION ESTABLISHING METHOD USING A COMMON RANDOM ACCESS PREAMBLE
US10759534B2 (en) * 2017-07-03 2020-09-01 George A. Miller Method and system from controlling an unmanned aerial vehicle
US12008910B2 (en) * 2017-08-04 2024-06-11 ideaForge Technology Pvt. Ltd UAV system emergency path planning on communication failure
US20190056240A1 (en) * 2017-08-15 2019-02-21 Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. Self-configuring sensor array
JP7011908B2 (ja) * 2017-08-29 2022-01-27 株式会社トプコン 光学情報処理装置、光学情報処理方法および光学情報処理用プログラム
US10112727B1 (en) * 2017-08-29 2018-10-30 Kitty Hawk Corporation Actuator monitoring system using inertial sensors
WO2019041266A1 (zh) * 2017-08-31 2019-03-07 深圳市大疆创新科技有限公司 一种路径规划方法、飞行器、飞行***
US10838415B2 (en) 2017-09-01 2020-11-17 Qualcomm Incorporated Systems and methods for automatically customizing operation of a robotic vehicle
EP3530567A4 (en) * 2017-09-08 2020-06-24 Agatsuma Co., Ltd. AIR VEHICLE
TWI668544B (zh) * 2017-09-14 2019-08-11 圓台科技有限公司 遠端控制無人機的方法
WO2019061140A1 (en) * 2017-09-28 2019-04-04 Lenovo (Beijing) Limited METHOD AND APPARATUS FOR CONTROLLING AERIAL UE MANUFACTURE
WO2019067695A1 (en) * 2017-10-01 2019-04-04 Airspace Systems, Inc. FLIGHT CONTROL USING VISION BY COMPUTER
CN109708636B (zh) * 2017-10-26 2021-05-14 广州极飞科技股份有限公司 导航图配置方法、避障方法以及装置、终端、无人飞行器
CN111512114B (zh) 2017-10-27 2022-04-05 流体技术股份有限公司 用于对空指令提供触觉反馈的控制器的多轴常平架安装座
CN108107903A (zh) * 2017-12-01 2018-06-01 北京臻迪科技股份有限公司 无人机悬停控制方法、装置及***
MA41572B1 (fr) * 2017-12-05 2019-08-30 Atlan Space Navigation et comportement autonomes de vehicule sans pilote sans liaison avec la station de controle
CN108124471B (zh) * 2017-12-11 2021-03-16 深圳市道通智能航空技术有限公司 无人飞行器返航方法、装置、存储介质和无人飞行器
JP2019105901A (ja) * 2017-12-11 2019-06-27 株式会社日立製作所 移動体システム及び移動体システムの制御方法
US10894601B2 (en) 2017-12-20 2021-01-19 Wing Aviation Llc Methods and systems for self-deployment of operational infrastructure by an unmanned aerial vehicle (UAV)
CN108256180B (zh) * 2017-12-30 2023-04-18 天津职业技术师范大学 基于多尺度高斯特征误差拟合的无人机模型验证方法
WO2019134122A1 (zh) * 2018-01-05 2019-07-11 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机操控方法及设备、无人机操控装置及记录介质
WO2019134150A1 (zh) * 2018-01-05 2019-07-11 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机的故障检测方法、装置及可移动平台
JP7034721B2 (ja) * 2018-01-10 2022-03-14 アルパイン株式会社 無人輸送機の制御装置及び制御方法
WO2019146577A1 (ja) * 2018-01-26 2019-08-01 株式会社Ｎｔｔドコモ 情報処理装置
WO2019146578A1 (ja) * 2018-01-26 2019-08-01 株式会社Ｎｔｔドコモ 情報処理装置及び情報処理方法
CN111051198B (zh) * 2018-02-13 2023-06-16 乐天集团股份有限公司 无人飞行器控制***、无人飞行器控制方法、及程序
US10769466B2 (en) 2018-02-20 2020-09-08 International Business Machines Corporation Precision aware drone-based object mapping based on spatial pattern recognition
KR101976199B1 (ko) * 2018-03-21 2019-05-07 주식회사 메이플테크 지향성 스피커를 구비한 재난 관리 드론의 제어 시스템 및 방법
KR101901819B1 (ko) * 2018-04-11 2018-11-07 한국해양과학기술원 Rov 위험 경고 및 충돌방지 시스템 및 방법
US11691755B2 (en) * 2018-04-16 2023-07-04 Wing Aviation Llc Multi-UAV management
KR102089705B1 (ko) * 2018-05-24 2020-03-16 주식회사 엘케이스마트 임무 수행용 무인비행체의 임무 제어방법
JP6777355B2 (ja) * 2018-06-04 2020-10-28 株式会社ナイルワークス ドローンシステム、ドローンシステムの制御方法、およびドローンシステムの制御プログラム
DE102018116146B4 (de) * 2018-07-04 2022-06-09 Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft Luftfahrzeug
DE102018116152A1 (de) * 2018-07-04 2020-01-09 Dr. Ing. H.C. F. Porsche Aktiengesellschaft Luftfahrzeug
US11001376B2 (en) * 2018-08-07 2021-05-11 Sikorsky Aircraft Corporation Precision pointing mode of an aircraft
US10803657B2 (en) * 2018-08-21 2020-10-13 Here Global B.V. Method, apparatus, and computer program product for dynamic flight range visualization
WO2020040773A1 (en) * 2018-08-23 2020-02-27 Siemens Energy, Inc. Drone waypoint navigation system
US10691139B1 (en) * 2018-09-13 2020-06-23 Rockwell Collins, Inc. Systems and methods for altitude capture performance monitor
US11390277B2 (en) 2018-11-30 2022-07-19 Clearpath Robotics Inc. Systems and methods for self-driving vehicle collision prevention
US11392130B1 (en) 2018-12-12 2022-07-19 Amazon Technologies, Inc. Selecting delivery modes and delivery areas using autonomous ground vehicles
JP6814786B2 (ja) * 2018-12-20 2021-01-20 ソフトバンク株式会社 制御システム
JP6776315B2 (ja) * 2018-12-20 2020-10-28 ソフトバンク株式会社 通信装置、方法及びプログラム、並びに、その通信装置を有する操縦装置及び制御システム
JP2020131768A (ja) * 2019-02-13 2020-08-31 株式会社リコー 操縦システム、操縦装置、操縦制御方法、及びプログラム
US11105921B2 (en) * 2019-02-19 2021-08-31 Honeywell International Inc. Systems and methods for vehicle navigation
JP7314529B2 (ja) * 2019-02-28 2023-07-26 株式会社Ihi 移動体管理装置、移動体管理システム、および移動体の監視データ送信方法
CN109885053A (zh) * 2019-02-28 2019-06-14 深圳市道通智能航空技术有限公司 一种障碍物检测方法、装置及无人机
CN110275543A (zh) * 2019-03-05 2019-09-24 江苏航空职业技术学院 一种基于多旋翼无人机避障方法
EP3736597A1 (en) 2019-05-06 2020-11-11 Easymile Method and system for modifying the speed of a vehicle depending on the validation of its calculated localization field
KR20220010590A (ko) 2019-06-18 2022-01-25 엘지전자 주식회사 무인 항공 제어 시스템에서 멀티패턴을 이용한 무인 비행 로봇의 정밀착륙 방법 및 이를 위한 장치
KR102325501B1 (ko) * 2019-07-11 2021-11-12 주식회사 아소아 무인 비행체와 그의 기상변화 및 장애물 감지 및 회피 방법
US20210009263A1 (en) * 2019-07-12 2021-01-14 Dotterel Technologies Limited Rotor system
WO2021009826A1 (ja) * 2019-07-16 2021-01-21 株式会社エアロネクスト 環境情報分析方法
IL268486B (en) * 2019-08-04 2020-08-31 Flyviz Indoor Ltd Autonomous aerial system and method
CN110446159B (zh) * 2019-08-12 2020-11-27 上海工程技术大学 一种室内无人机精确定位与自主导航的***及方法
KR102203752B1 (ko) * 2019-08-29 2021-01-15 국방과학연구소 비행체 원격 제어 시스템 및 그 동작 방법
KR20210029518A (ko) * 2019-09-06 2021-03-16 삼성전자주식회사 멀티 센서 기반의 무인 비행체 및 그 제어 방법
US11649147B2 (en) 2019-09-20 2023-05-16 Clearpath Robotics Inc. Autonomous material transport vehicles, and systems and methods of operating thereof
US10796562B1 (en) 2019-09-26 2020-10-06 Amazon Technologies, Inc. Autonomous home security devices
US11260970B2 (en) 2019-09-26 2022-03-01 Amazon Technologies, Inc. Autonomous home security devices
JP7221839B2 (ja) * 2019-10-08 2023-02-14 国立大学法人静岡大学 自律移動ロボットおよび自律移動ロボットの制御プログラム
US11531337B2 (en) * 2019-10-15 2022-12-20 The Boeing Company Systems and methods for surveillance
USD1010004S1 (en) 2019-11-04 2024-01-02 Amax Group Usa, Llc Flying toy
WO2021090352A1 (ja) * 2019-11-05 2021-05-14 楽天株式会社 航空機の飛行制御を行う制御装置、及び制御方法
CN111708373A (zh) * 2019-11-19 2020-09-25 南京海逸测控技术有限公司 一种大气检测无人机的自动飞行控制***及方法
DE102019218564A1 (de) * 2019-11-29 2021-06-02 Robert Bosch Gmbh Unbemanntes Flugobjekt, insbesondere Drohne
US11345473B1 (en) 2019-12-05 2022-05-31 Rockwell Collins, Inc. System and method for preventing inadvertent loss of surveillance coverage for an unmanned aerial system (UAS)
US11705009B2 (en) 2019-12-05 2023-07-18 Rockwell Collins, Inc. System and method for optimizing mission fulfillment by unmanned aircraft systems (UAS) via dynamic atmospheric modeling
US11423789B2 (en) 2019-12-05 2022-08-23 Rockwell Collins, Inc. System and method for preventing inadvertent loss of command and control link to an unmanned aerial system
US11599107B2 (en) 2019-12-09 2023-03-07 Fluidity Technologies Inc. Apparatus, methods and systems for remote or onboard control of flights
KR20210073281A (ko) 2019-12-10 2021-06-18 삼성전자주식회사 운동 정보 추정 방법 및 장치
JP7406656B2 (ja) * 2019-12-31 2023-12-27 ジップライン インターナショナル インク． 航空機の相関動作及び検知
EP4085444A4 (en) * 2019-12-31 2024-04-10 Zipline International Inc. ACOUSTIC BASED AIRCRAFT DETECTION AND AVOIDANCE
US11417223B2 (en) * 2020-01-19 2022-08-16 Flir Unmanned Aerial Systems Ulc Flight altitude estimation systems and methods
US11423790B2 (en) 2020-01-19 2022-08-23 Flir Unmanned Aerial Systems Ulc Tether management systems and methods
US20210245894A1 (en) * 2020-02-12 2021-08-12 Appareo Systems, Llc Aircraft lighting system and method
US11787564B2 (en) * 2020-04-06 2023-10-17 Workhorse Group Inc. Carriage lock mechanism for an unmanned aerial vehicle
US11988742B2 (en) 2020-04-07 2024-05-21 MightyFly Inc. Detect and avoid system and method for aerial vehicles
US11927961B2 (en) * 2020-04-20 2024-03-12 Boston Dynamics, Inc. Constrained robot autonomy language
US11712802B2 (en) 2020-04-20 2023-08-01 Boston Dynamics, Inc. Construction constrained motion primitives from robot maps
CN111599001B (zh) * 2020-05-14 2023-03-14 星际（重庆）智能装备技术研究院有限公司 基于图像三维重建技术的无人机导航地图构建***及方法
US20210372793A1 (en) * 2020-05-31 2021-12-02 The Research Foundation For The State University Of New York System and method for unmanned aerial vehicle-based magnetic survey
US11538347B2 (en) 2020-06-12 2022-12-27 Workhorse Group Inc. UAV delivery control system for UAV delivery of packages
US11682307B2 (en) 2020-07-07 2023-06-20 Honeywell International Inc. Situation-aware, intelligent data-synchronization methods for UAV-inspection applications
JP7047180B2 (ja) * 2020-07-16 2022-04-04 Kddi株式会社 管理装置
JP6994087B2 (ja) * 2020-07-16 2022-01-14 Kddi株式会社 飛行装置、飛行制御方法及びプログラム
WO2022060770A1 (en) * 2020-09-16 2022-03-24 MightyFly Inc. Detect and avoid system and method for aerial vehicles
US11440679B2 (en) * 2020-10-27 2022-09-13 Cowden Technologies, Inc. Drone docking station and docking module
JP7465290B2 (ja) * 2020-11-09 2024-04-10 達闥機器人股▲分▼有限公司 点群に基づく地図較正方法、システム、ロボット及びクラウドプラットフォーム
EP4087236A1 (en) * 2021-05-03 2022-11-09 Honeywell International Inc. Video surveillance system with vantage point transformation
USD1003214S1 (en) 2021-06-09 2023-10-31 Amax Group Usa, Llc Quadcopter
USD1001009S1 (en) 2021-06-09 2023-10-10 Amax Group Usa, Llc Quadcopter
US20230030222A1 (en) * 2021-07-29 2023-02-02 Teledyne Flir Detection, Inc. Operating modes and video processing for mobile platforms
US11417224B1 (en) 2021-08-19 2022-08-16 Beta Air, Llc System and method for pilot assistance in an electric aircraft
CN114442659B (zh) * 2021-12-29 2023-11-07 宜昌测试技术研究所 一种无人飞行器自主规避移动障碍方法及***
CN114200964B (zh) * 2022-02-17 2022-04-26 南京信息工程大学 一种无人机集群协同侦察覆盖分布式自主优化方法
US20230290256A1 (en) * 2022-03-09 2023-09-14 Lockheed Martin Corporation Controlling aircraft to avoid terrain obstacles using reduced order closed loop models
US11662835B1 (en) * 2022-04-26 2023-05-30 Fluidity Technologies Inc. System and methods for controlling motion of a target object and providing discrete, directional tactile feedback
US11696633B1 (en) 2022-04-26 2023-07-11 Fluidity Technologies Inc. System and methods for controlling motion of a target object and providing discrete, directional tactile feedback
US11584543B1 (en) * 2022-04-28 2023-02-21 Beta Air, Llc Systems and methods for monitoring sensor reliability in an electric aircraft
US11912430B2 (en) * 2022-04-28 2024-02-27 BETA Technologies, Inc. Systems and methods for displaying a pilot display for an aircraft
US11970294B2 (en) * 2022-05-25 2024-04-30 Beta Air, Llc Apparatus and a method for determining a resource remaining datum of an electric aircraft
USD1035787S1 (en) 2022-06-24 2024-07-16 Amax Group Usa, Llc Flying toy
WO2024142230A1 (ja) * 2022-12-27 2024-07-04 株式会社クボタ 無人航空機、無人航空機の制御システム、および無人航空機の制御方法
CN116184986B (zh) * 2023-03-07 2023-12-29 珠海紫燕无人飞行器有限公司 一种基于飞控日志的无人机故障检测方法及***

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101667036A (zh) * 2004-10-08 2010-03-10 贝尔直升机泰克斯特龙公司 用于自动飞行和风切变状况的控制***
US20100250022A1 (en) * 2006-12-29 2010-09-30 Air Recon, Inc. Useful unmanned aerial vehicle
CN102362141A (zh) * 2009-02-02 2012-02-22 威罗门飞行公司 多模式无人驾驶航空飞行器
CN102854887A (zh) * 2012-09-06 2013-01-02 北京工业大学 一种无人机航迹规划和远程同步操控方法
CN103925920A (zh) * 2014-04-10 2014-07-16 西北工业大学 一种基于图像透视的微型无人机室内自主导航方法

Family Cites Families (225)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB1118961A (en) 1965-06-01 1968-07-03 North American Aviation Inc Terrain-following system
JP2574456B2 (ja) 1989-03-15 1997-01-22 松下電器産業株式会社 自走式掃除機
US5173947A (en) 1989-08-01 1992-12-22 Martin Marietta Corporation Conformal image processing apparatus and method
JP3040611B2 (ja) * 1992-09-17 2000-05-15 三菱重工業株式会社 低騒音ヘリコプタ
IL112237A (en) 1994-01-18 1998-03-10 Honeywell Inc System and method for evading threats to aircraft
US5785281A (en) 1994-11-01 1998-07-28 Honeywell Inc. Learning autopilot
JP3561547B2 (ja) 1995-03-02 2004-09-02 綜合警備保障株式会社 自律型移動体の走行制御システム
FR2731824B1 (fr) * 1995-03-17 1997-05-16 Sextant Avionique Dispositif d'evitement de collisions pour aeronef notamment avec le sol
US5682229A (en) 1995-04-14 1997-10-28 Schwartz Electro-Optics, Inc. Laser range camera
IL117792A (en) 1995-05-08 2003-10-31 Rafael Armament Dev Authority Autonomous command and control unit for mobile platform
US6539290B1 (en) * 1995-06-07 2003-03-25 Dabulamanzi Holdings, Llc Method, apparatus and design procedure for controlling multi-input, multi-output (MIMO) parameter dependent systems using feedback LTI'zation
US5716032A (en) 1996-04-22 1998-02-10 United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Unmanned aerial vehicle automatic landing system
JPH1024123A (ja) 1996-07-12 1998-01-27 Bridgestone Sports Co Ltd 糸巻きゴルフボール
JPH10241421A (ja) 1997-02-24 1998-09-11 Hitachi Lighting Ltd 電気スタンド
JP3031281B2 (ja) 1997-03-28 2000-04-10 日本電気株式会社 宇宙用供試体の熱真空試験装置
US6056237A (en) 1997-06-25 2000-05-02 Woodland; Richard L. K. Sonotube compatible unmanned aerial vehicle and system
JPH11282530A (ja) 1998-03-27 1999-10-15 Sanyo Electric Co Ltd 車両運行システム
DE19849857C2 (de) 1998-10-29 2003-08-21 Eads Deutschland Gmbh Fernlenkverfahren für ein unbemanntes Luftfahrzeug
AU1930700A (en) 1998-12-04 2000-06-26 Interval Research Corporation Background estimation and segmentation based on range and color
US6377889B1 (en) 2000-10-13 2002-04-23 Trimble Navigation Limited Non-linear method of guiding to arbitrary curves with adaptive feedback
US6804607B1 (en) 2001-04-17 2004-10-12 Derek Wood Collision avoidance system and method utilizing variable surveillance envelope
US6597987B1 (en) 2001-05-15 2003-07-22 Navigation Technologies Corp. Method for improving vehicle positioning in a navigation system
CN1230350C (zh) 2001-07-06 2005-12-07 精工爱普生株式会社 飞船***
US20050231425A1 (en) * 2001-09-10 2005-10-20 American Gnc Corporation Wireless wide area networked precision geolocation
US20030055540A1 (en) 2001-09-20 2003-03-20 Hansen James K. Anti-terrorism aircraft flight control system
JP2003127994A (ja) 2001-10-24 2003-05-08 Kansai Electric Power Co Inc:The 無人飛行物体の制御システム
US6875019B2 (en) 2002-02-11 2005-04-05 United Defense, Lp Naval virtual target range system
US6725152B2 (en) 2002-02-21 2004-04-20 Lockheed Martin Corporation Real-time route and sensor planning system with variable mission objectives
US8111289B2 (en) 2002-07-15 2012-02-07 Magna B.S.P. Ltd. Method and apparatus for implementing multipurpose monitoring system
US7231063B2 (en) 2002-08-09 2007-06-12 Intersense, Inc. Fiducial detection system
JP4300010B2 (ja) 2002-10-08 2009-07-22 富士重工業株式会社 無人ヘリコプタ、無人ヘリコプタの離陸方法及び無人ヘリコプタの着陸方法
US7145478B2 (en) 2002-12-17 2006-12-05 Evolution Robotics, Inc. Systems and methods for controlling a density of visual landmarks in a visual simultaneous localization and mapping system
DE10305861A1 (de) 2003-02-13 2004-08-26 Adam Opel Ag Vorrichtung eines Kraftfahrzeuges zur räumlichen Erfassung einer Szene innerhalb und/oder außerhalb des Kraftfahrzeuges
SE0300871D0 (sv) 2003-03-27 2003-03-27 Saab Ab Waypoint navigation
US7343232B2 (en) 2003-06-20 2008-03-11 Geneva Aerospace Vehicle control system including related methods and components
US7061401B2 (en) * 2003-08-07 2006-06-13 BODENSEEWERK GERäTETECHNIK GMBH Method and apparatus for detecting a flight obstacle
US7747067B2 (en) 2003-10-08 2010-06-29 Purdue Research Foundation System and method for three dimensional modeling
US7231294B2 (en) 2003-10-23 2007-06-12 International Business Machines Corporation Navigating a UAV
US7130741B2 (en) 2003-10-23 2006-10-31 International Business Machines Corporation Navigating a UAV with a remote control device
US7107148B1 (en) 2003-10-23 2006-09-12 International Business Machines Corporation Navigating a UAV with on-board navigation algorithms with flight depiction
US7689321B2 (en) 2004-02-13 2010-03-30 Evolution Robotics, Inc. Robust sensor fusion for mapping and localization in a simultaneous localization and mapping (SLAM) system
US7831094B2 (en) 2004-04-27 2010-11-09 Honda Motor Co., Ltd. Simultaneous localization and mapping using multiple view feature descriptors
US7818127B1 (en) 2004-06-18 2010-10-19 Geneva Aerospace, Inc. Collision avoidance for vehicle control systems
EP1612632B1 (en) 2004-07-03 2009-01-07 Saab Ab A system and method for in-flight control of an aerial vehicle
US7228227B2 (en) 2004-07-07 2007-06-05 The Boeing Company Bezier curve flightpath guidance using moving waypoints
US7302316B2 (en) 2004-09-14 2007-11-27 Brigham Young University Programmable autopilot system for autonomous flight of unmanned aerial vehicles
US20060058931A1 (en) * 2004-09-15 2006-03-16 Honeywell International Inc. Collision avoidance involving radar feedback
US8078338B2 (en) * 2004-10-22 2011-12-13 Irobot Corporation System and method for behavior based control of an autonomous vehicle
US7307579B2 (en) 2004-11-03 2007-12-11 Flight Safety Technologies, Inc. Collision alerting and avoidance system
US7512462B2 (en) 2004-11-16 2009-03-31 Northrop Grumman Corporation Automatic contingency generator
US7242791B2 (en) 2005-01-04 2007-07-10 Deere & Company Method and system for guiding a vehicle with vision enhancement
US7610123B2 (en) 2005-01-04 2009-10-27 Deere & Company Vision-aided system and method for guiding a vehicle
BRPI0606200A2 (pt) 2005-01-06 2009-11-17 Alan Shulman sistema de detecção cognitiva de alterações
US20100001902A1 (en) 2005-01-21 2010-01-07 The Boeing Company Situation awareness display
US7228232B2 (en) 2005-01-24 2007-06-05 International Business Machines Corporation Navigating a UAV with obstacle avoidance algorithms
US20100004798A1 (en) 2005-01-25 2010-01-07 William Kress Bodin Navigating a UAV to a next waypoint
US7408627B2 (en) 2005-02-08 2008-08-05 Canesta, Inc. Methods and system to quantify depth data accuracy in three-dimensional sensors using single frame capture
US7248952B2 (en) 2005-02-17 2007-07-24 Northrop Grumman Corporation Mixed integer linear programming trajectory generation for autonomous nap-of-the-earth flight in a threat environment
US20060235610A1 (en) 2005-04-14 2006-10-19 Honeywell International Inc. Map-based trajectory generation
US7266477B2 (en) 2005-06-22 2007-09-04 Deere & Company Method and system for sensor signal fusion
US7494320B2 (en) 2005-06-28 2009-02-24 Petter Muren Rotor for passively stable helicopter
US7792330B1 (en) 2005-09-30 2010-09-07 Mustang Technology Group, L.P. System and method for determining range in response to image data
WO2007047953A2 (en) * 2005-10-20 2007-04-26 Prioria, Inc. System and method for onboard vision processing
WO2007048029A2 (en) 2005-10-21 2007-04-26 Deere & Company Systems and methods for obstacle avoidance
US8275544B1 (en) 2005-11-21 2012-09-25 Miltec Missiles & Space Magnetically stabilized forward observation platform
DE112006003363B4 (de) 2005-12-16 2016-05-04 Ihi Corporation Verfahren und Vorrichtung zur Identifizierung der Eigenposition, und Verfahren und Vorrichtung zur Messung einer dreidimensionalen Gestalt
WO2008013568A2 (en) 2005-12-30 2008-01-31 Irobot Corporation Autonomous mobile robot
US8577538B2 (en) 2006-07-14 2013-11-05 Irobot Corporation Method and system for controlling a remote vehicle
US7431243B1 (en) 2006-03-23 2008-10-07 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Guidance and control for an autonomous soaring UAV
US8666661B2 (en) 2006-03-31 2014-03-04 The Boeing Company Video navigation
US7511662B2 (en) * 2006-04-28 2009-03-31 Loctronix Corporation System and method for positioning in configured environments
US8108092B2 (en) 2006-07-14 2012-01-31 Irobot Corporation Autonomous behaviors for a remote vehicle
US7822266B2 (en) 2006-06-02 2010-10-26 Carnegie Mellon University System and method for generating a terrain model for autonomous navigation in vegetation
WO2007143756A2 (en) 2006-06-09 2007-12-13 Carnegie Mellon University System and method for autonomously convoying vehicles
US8271132B2 (en) 2008-03-13 2012-09-18 Battelle Energy Alliance, Llc System and method for seamless task-directed autonomy for robots
US8355818B2 (en) 2009-09-03 2013-01-15 Battelle Energy Alliance, Llc Robots, systems, and methods for hazard evaluation and visualization
US7587260B2 (en) 2006-07-05 2009-09-08 Battelle Energy Alliance, Llc Autonomous navigation system and method
US20080033645A1 (en) 2006-08-03 2008-02-07 Jesse Sol Levinson Pobabilistic methods for mapping and localization in arbitrary outdoor environments
US7725257B2 (en) 2006-09-05 2010-05-25 Honeywell International Inc. Method and system for navigation of an ummanned aerial vehicle in an urban environment
US20090177398A1 (en) 2008-01-08 2009-07-09 Trex Enterprises Corp. Angles only navigation system
US7747364B2 (en) 2006-12-06 2010-06-29 Honeywell International Inc. Methods, apparatus and systems for enhanced synthetic vision and multi-sensor data fusion to improve operational capabilities of unmanned aerial vehicles
FR2910617B1 (fr) 2006-12-22 2009-03-06 Thales Sa Procede et dispositif de calcul d'une trajectoire decalee lateralement par rapport a une trajectoire de reference
US8072581B1 (en) 2007-01-19 2011-12-06 Rockwell Collins, Inc. Laser range finding system using variable field of illumination flash lidar
US20080195316A1 (en) 2007-02-12 2008-08-14 Honeywell International Inc. System and method for motion estimation using vision sensors
US20080195304A1 (en) 2007-02-12 2008-08-14 Honeywell International Inc. Sensor fusion for navigation
EP1972893A1 (en) 2007-03-21 2008-09-24 Universiteit Gent System and method for position determination
JP2008304260A (ja) 2007-06-06 2008-12-18 Mitsubishi Electric Corp 画像処理装置
DE102007032084A1 (de) 2007-07-09 2009-01-22 Eads Deutschland Gmbh Kollisions- und Konfliktvermeidungssystem für autonome unbemannte Flugzeuge (UAV)
JP2009031884A (ja) 2007-07-25 2009-02-12 Toyota Motor Corp 自律移動体、自律移動体におけるマップ情報作成方法および自律移動体における移動経路特定方法
JP2009041932A (ja) 2007-08-06 2009-02-26 Toyota Motor Corp 移動体用測位装置
US20090058723A1 (en) 2007-09-04 2009-03-05 Mediatek Inc. Positioning system and method thereof
DE102007043534A1 (de) 2007-09-12 2009-03-19 Robert Bosch Gmbh Anordnung zum Erfassen einer Umgebung
US7979174B2 (en) 2007-09-28 2011-07-12 Honeywell International Inc. Automatic planning and regulation of the speed of autonomous vehicles
US7606115B1 (en) 2007-10-16 2009-10-20 Scientific Applications & Research Associates, Inc. Acoustic airspace collision detection system
IL191615A (en) 2007-10-23 2015-05-31 Israel Aerospace Ind Ltd A method and system for producing tie points for use in stereo adjustment of stereoscopic images and a method for identifying differences in the landscape taken between two time points
WO2009068624A1 (en) 2007-11-27 2009-06-04 Pilkington Italia S.P.A. Glazing
JP2011508190A (ja) 2007-12-11 2011-03-10 クゥアルコム・インコーポレイテッド カメラ支援を伴うｇｎｓｓ方法及び受信機
US8718838B2 (en) 2007-12-14 2014-05-06 The Boeing Company System and methods for autonomous tracking and surveillance
US8082102B2 (en) 2008-01-14 2011-12-20 The Boeing Company Computing flight plans for UAVs while routing around obstacles having spatial and temporal dimensions
US9641822B2 (en) 2008-02-25 2017-05-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for processing three-dimensional (3D) images
US8108139B1 (en) 2008-02-29 2012-01-31 Williams-Pyro, Inc. System and method for route representation with waypoint storage
EP2263096A1 (en) 2008-03-26 2010-12-22 Genova Robot SRL A method and a device for determining of a vehicle for the autonomous driving of a vehicle, in particular a robotized vehicle
US9766074B2 (en) 2008-03-28 2017-09-19 Regents Of The University Of Minnesota Vision-aided inertial navigation
CN101445156B (zh) 2008-05-15 2011-05-25 龚文基 智能化空中机器人***集成技术
US8239133B2 (en) 2008-07-02 2012-08-07 O2Micro, International Global positioning system and dead reckoning (GPSandDR) integrated navigation system
KR100955483B1 (ko) 2008-08-12 2010-04-30 삼성전자주식회사 3차원 격자 지도 작성 방법 및 이를 이용한 자동 주행 장치의 제어 방법
TWI408397B (zh) 2008-08-15 2013-09-11 Univ Nat Chiao Tung Automatic navigation device with ultrasonic and computer vision detection and its navigation method
US8521339B2 (en) 2008-09-09 2013-08-27 Aeryon Labs Inc. Method and system for directing unmanned vehicles
CN101403620B (zh) 2008-09-10 2013-04-24 深圳市同洲电子股份有限公司 导航装置及方法
US8818567B2 (en) 2008-09-11 2014-08-26 Deere & Company High integrity perception for machine localization and safeguarding
JP5359680B2 (ja) 2008-09-17 2013-12-04 豊田合成株式会社 燃料遮断弁
DK2343615T3 (en) 2008-10-01 2019-02-18 Murata Machinery Ltd Independent movement device
US8543265B2 (en) 2008-10-20 2013-09-24 Honeywell International Inc. Systems and methods for unmanned aerial vehicle navigation
US8538673B2 (en) 2008-10-31 2013-09-17 Czech Technical University In Prague System and method for planning/replanning collision free flight plans in real or accelerated time
US8412456B2 (en) 2008-11-06 2013-04-02 Texas Instruments Incorporated Loosely-coupled integration of global navigation satellite system and inertial navigation system: speed scale-factor and heading bias calibration
CN201331349Y (zh) 2008-12-01 2009-10-21 深圳职业技术学院 运动位移无线检测***
CN201331348Y (zh) 2009-01-06 2009-10-21 山东科沐华信息技术有限公司 惯导组合gps车载终端
WO2010088290A1 (en) 2009-01-27 2010-08-05 Arthur Thomas D Tight optical intergation (toi) of images with gps range measurements
US8340852B2 (en) 2009-04-29 2012-12-25 Honeywell International Inc. System and method for simultaneous localization and map building
US8977407B2 (en) 2009-05-27 2015-03-10 Honeywell International Inc. Adaptive user interface for semi-automatic operation
US8473187B2 (en) 2009-06-01 2013-06-25 Robert Bosch Gmbh Method and apparatus for combining three-dimensional position and two-dimensional intensity mapping for localization
US8265818B2 (en) 2009-06-04 2012-09-11 Defense Technologies, Inc. Open architecture command system
US20110084162A1 (en) * 2009-10-09 2011-04-14 Honeywell International Inc. Autonomous Payload Parsing Management System and Structure for an Unmanned Aerial Vehicle
DE102009049849B4 (de) 2009-10-19 2020-09-24 Apple Inc. Verfahren zur Bestimmung der Pose einer Kamera, Verfahren zur Erkennung eines Objekts einer realen Umgebung und Verfahren zur Erstellung eines Datenmodells
US8566071B2 (en) 2009-10-26 2013-10-22 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Calibration and synchronization of micro air vehicle autopilots
US8913783B2 (en) 2009-10-29 2014-12-16 Sri International 3-D model based method for detecting and classifying vehicles in aerial imagery
TWI391874B (zh) 2009-11-24 2013-04-01 Ind Tech Res Inst 地圖建置方法與裝置以及利用該地圖的定位方法
IL202460A (en) 2009-12-01 2013-08-29 Rafael Advanced Defense Sys Method and system for creating a 3D view of real arena for military planning and operations
US8366054B2 (en) * 2009-12-17 2013-02-05 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Hand launchable unmanned aerial vehicle
US9097532B2 (en) 2010-01-20 2015-08-04 Honeywell International Inc. Systems and methods for monocular airborne object detection
JP5498178B2 (ja) 2010-01-21 2014-05-21 株式会社Ｉｈｉエアロスペース 無人移動体の制御方法及び無人移動体
DE112011100458B4 (de) 2010-02-05 2024-02-01 Trimble Navigation Limited Systeme und Verfahren zur Verarbeitung von Kartierungs- und Modellierungsdaten
CN101867868B (zh) 2010-03-26 2012-11-28 东南大学 一种组合导航装置和实施方法
US8577535B2 (en) 2010-03-31 2013-11-05 Massachusetts Institute Of Technology System and method for providing perceived first-order control of an unmanned vehicle
WO2011120141A1 (en) 2010-03-31 2011-10-06 Ambercore Software Inc. Dynamic network adjustment for rigorous integration of passive and active imaging observations into trajectory determination
US8639426B2 (en) 2010-07-15 2014-01-28 George C Dedes GPS/IMU/video/radar absolute/relative positioning communication/computation sensor platform for automotive safety applications
CN101950027A (zh) 2010-08-18 2011-01-19 东莞市泰斗微电子科技有限公司 一种导航卫星信号接收模块及用于该模块的信息处理方法
US8774982B2 (en) 2010-08-26 2014-07-08 Leptron Industrial Robotic Helicopters, Inc. Helicopter with multi-rotors and wireless capability
WO2012037994A1 (en) 2010-09-23 2012-03-29 Telefonica, S.A. Method and system for calculating the geo-location of a personal device
US8676498B2 (en) 2010-09-24 2014-03-18 Honeywell International Inc. Camera and inertial measurement unit integration with navigation data feedback for feature tracking
CN102023003A (zh) 2010-09-29 2011-04-20 清华大学 基于激光探测和图像识别的无人直升机三维定位及测绘方法
US8378881B2 (en) 2010-10-18 2013-02-19 Raytheon Company Systems and methods for collision avoidance in unmanned aerial vehicles
US8712679B1 (en) 2010-10-29 2014-04-29 Stc.Unm System and methods for obstacle mapping and navigation
US9690099B2 (en) 2010-12-17 2017-06-27 Microsoft Technology Licensing, Llc Optimized focal area for augmented reality displays
JP5618840B2 (ja) 2011-01-04 2014-11-05 株式会社トプコン 飛行体の飛行制御システム
EP2482269B1 (en) 2011-01-28 2017-03-22 The Boeing Company Providing data for predicting aircraft trajectory
US8401225B2 (en) 2011-01-31 2013-03-19 Microsoft Corporation Moving object segmentation using depth images
US8711206B2 (en) 2011-01-31 2014-04-29 Microsoft Corporation Mobile camera localization using depth maps
DE102011010679A1 (de) * 2011-02-08 2012-08-09 Eads Deutschland Gmbh Unbemanntes Luftfahrzeug mit eingebautem Kollisionswarnsystem
US20120213436A1 (en) 2011-02-18 2012-08-23 Hexagon Technology Center Gmbh Fast Image Enhancement and Three-Dimensional Depth Calculation
EP2681635B8 (en) 2011-02-28 2022-07-20 BAE Systems Australia Limited Control computer for an unmanned vehicle
US8868323B2 (en) 2011-03-22 2014-10-21 Honeywell International Inc. Collaborative navigation using conditional updates
US20120271461A1 (en) 2011-04-20 2012-10-25 Spata Gregory P Capturing environmental information
EP3211449B1 (en) 2011-05-06 2021-10-27 Hadal, Inc. Systems and methods for synthetic aperture sonar
JP5776324B2 (ja) 2011-05-17 2015-09-09 富士通株式会社 地図処理方法及びプログラム、並びにロボットシステム
CN102393747B (zh) 2011-08-17 2015-07-29 清华大学 无人机集群的协作交互方法
CN103256931B (zh) 2011-08-17 2014-11-26 清华大学 无人机的可视导航***
US8972053B2 (en) 2011-08-30 2015-03-03 5D Robotics, Inc. Universal payload abstraction
US9297881B2 (en) 2011-11-14 2016-03-29 Microsoft Technology Licensing, Llc Device positioning via device-sensed data evaluation
US8582195B2 (en) * 2011-11-29 2013-11-12 General Electric Company Systems and methods for relative positioning
US9031782B1 (en) 2012-01-23 2015-05-12 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy System to use digital cameras and other sensors in navigation
DE102012201870A1 (de) 2012-02-08 2013-08-08 RobArt GmbH Verfahren zum automatischen Auslösen einer Selbstlokalisierung
US9463574B2 (en) 2012-03-01 2016-10-11 Irobot Corporation Mobile inspection robot
CN103323002B (zh) 2012-03-19 2016-04-27 联想(北京)有限公司 即时定位与地图构建方法和装置
CA2872698C (en) 2012-05-04 2018-07-24 Aeryon Labs Inc. System and method for controlling unmanned aerial vehicles
US9384668B2 (en) 2012-05-09 2016-07-05 Singularity University Transportation using network of unmanned aerial vehicles
CN102707724B (zh) 2012-06-05 2015-01-14 清华大学 一种无人机的视觉定位与避障方法及***
JP2014002604A (ja) 2012-06-19 2014-01-09 Ricoh Co Ltd 課金システム、課金方法、課金システムを備えた機器
JP5987259B2 (ja) 2012-06-19 2016-09-07 株式会社リコー 自動運転ナビゲーションシステム
US8682521B2 (en) 2012-06-25 2014-03-25 The Boeing Company Unpredictable vehicle navigation
CN102722178B (zh) 2012-06-29 2014-02-26 山东电力集团公司电力科学研究院 用于无人机巡检带电导线的电场测量避障***及方法
CN102749927A (zh) 2012-07-20 2012-10-24 常州大学 无人飞机自动规避障碍物的***及其规避方法
US9441985B2 (en) 2012-07-25 2016-09-13 Rockwell Collins, Inc. Future scene generating system, device, and method for a remotely-operated vehicle
CN103576690B (zh) 2012-07-25 2016-12-21 深圳市大疆创新科技有限公司 一种无人机遥控方法及设备、无人机
CN104769496B (zh) 2012-08-17 2019-03-15 展望机器人股份公司 具有用于定位和交互的绳组件的飞行摄像机
US20140056438A1 (en) 2012-08-21 2014-02-27 Harman International Industries, Incorporated System for vehicle sound synthesis
US20150350614A1 (en) 2012-08-31 2015-12-03 Brain Corporation Apparatus and methods for tracking using aerial video
CN203038112U (zh) * 2012-09-19 2013-07-03 苏州工业园区职业技术学院 无人机uav自动控制***
US9488492B2 (en) 2014-03-18 2016-11-08 Sri International Real-time system for multi-modal 3D geospatial mapping, object recognition, scene annotation and analytics
CN202815124U (zh) 2012-10-16 2013-03-20 山东电力集团公司电力科学研究院 一种多旋翼无人机检测绝缘子装置
GB201218963D0 (en) 2012-10-22 2012-12-05 Bcb Int Ltd Micro unmanned aerial vehicle and method of control therefor
US8798922B2 (en) 2012-11-16 2014-08-05 The Boeing Company Determination of flight path for unmanned aircraft in event of in-flight contingency
CN202939489U (zh) 2012-11-28 2013-05-15 桂林飞宇电子科技有限公司 一种多旋翼自动平衡飞行控制器
US9198363B2 (en) 2012-12-12 2015-12-01 The Boeing Company Tree metrology system
US9527587B2 (en) 2012-12-19 2016-12-27 Elwha Llc Unoccupied flying vehicle (UFV) coordination
US8909391B1 (en) 2012-12-28 2014-12-09 Google Inc. Responsive navigation of an unmanned aerial vehicle to a remedial facility
US9051043B1 (en) * 2012-12-28 2015-06-09 Google Inc. Providing emergency medical services using unmanned aerial vehicles
CN103057712B (zh) 2012-12-31 2015-06-17 北京航空航天大学 微小型飞行机器人集成飞行控制***
CN103921933A (zh) * 2013-01-10 2014-07-16 深圳市大疆创新科技有限公司 飞行器变形结构及微型飞行器
CN103116360B (zh) 2013-01-31 2015-06-17 南京航空航天大学 一种无人机避障控制方法
CN103744430B (zh) * 2013-02-07 2016-08-24 山东英特力光通信开发有限公司 一种小型无人直升机飞行控制方法
US9102406B2 (en) 2013-02-15 2015-08-11 Disney Enterprises, Inc. Controlling unmanned aerial vehicles as a flock to synchronize flight in aerial displays
US9367067B2 (en) 2013-03-15 2016-06-14 Ashley A Gilmore Digital tethering for tracking with autonomous aerial robot
US8989922B2 (en) 2013-03-15 2015-03-24 Azure Sky Group, LLC. Modular drone and methods for use
US9085354B1 (en) 2013-04-23 2015-07-21 Google Inc. Systems and methods for vertical takeoff and/or landing
US9037396B2 (en) 2013-05-23 2015-05-19 Irobot Corporation Simultaneous localization and mapping for a mobile robot
US8868328B1 (en) 2013-06-04 2014-10-21 The Boeing Company System and method for routing decisions in a separation management system
US8996207B2 (en) 2013-06-24 2015-03-31 Honeywell International Inc. Systems and methods for autonomous landing using a three dimensional evidence grid
CN203397214U (zh) * 2013-07-09 2014-01-15 国家电网公司 一种适用于山区电网巡检的专用无人直升机避障***
CN103365299B (zh) * 2013-08-02 2015-12-23 中国科学院自动化研究所 一种无人机的避障方法及其装置
CN203397215U (zh) 2013-08-05 2014-01-15 上海久能能源科技发展有限公司 一种自锁式聚光反射定日镜
CN103970143B (zh) 2013-08-27 2017-03-29 清华大学 一种无人飞行器自主巡点飞行的智能优化方法
US20160137293A1 (en) 2013-10-15 2016-05-19 Skypersonic Enclosed drone apparatus and method for use thereof
US9234728B2 (en) 2013-11-08 2016-01-12 Lonestar Inventions, L.P. Rocket or artillery launched smart reconnaissance pod
US9158304B2 (en) 2013-11-10 2015-10-13 Google Inc. Methods and systems for alerting and aiding an emergency situation
WO2015085483A1 (en) 2013-12-10 2015-06-18 SZ DJI Technology Co., Ltd. Sensor fusion
US8825226B1 (en) 2013-12-17 2014-09-02 Amazon Technologies, Inc. Deployment of mobile automated vehicles
CN103809597B (zh) 2014-02-18 2016-09-21 清华大学 无人机的飞行路径规划方法及无人机
CN103901892B (zh) 2014-03-04 2016-12-07 清华大学 无人机的控制方法及***
CN103941747B (zh) 2014-03-31 2016-08-17 清华大学 无人机群的控制方法及***
CN103914077A (zh) * 2014-04-03 2014-07-09 江西洪都航空工业集团有限责任公司 一种有人/无人可选择双模飞行控制***
CN103941748B (zh) 2014-04-29 2016-05-25 百度在线网络技术（北京）有限公司 自主导航方法及***和地图建模方法及***
CN103941750B (zh) 2014-04-30 2016-08-31 东北大学 基于小型四旋翼无人机的构图装置及方法
US9354296B2 (en) 2014-05-20 2016-05-31 Verizon Patent And Licensing Inc. Dynamic selection of unmanned aerial vehicles
JP6062079B2 (ja) 2014-05-30 2017-01-18 エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドＳｚ Ｄｊｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ 無人型航空輸送機（ｕａｖ）の動作を制御するための制御器および方法ならびに乗り物
CN103984357B (zh) 2014-05-30 2017-02-01 中国人民解放军理工大学 一种基于全景立体成像设备的无人机自动避障飞行***
CN107577247B (zh) 2014-07-30 2021-06-25 深圳市大疆创新科技有限公司 目标追踪***及方法
EP3855276A1 (en) 2014-09-05 2021-07-28 SZ DJI Technology Co., Ltd. Multi-sensor environmental mapping
JP6181300B2 (ja) 2014-09-05 2017-08-16 エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッドＳｚ Ｄｊｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏ．，Ｌｔｄ 無人航空機の速度を制御するシステム
CN105517666B (zh) 2014-09-05 2019-08-27 深圳市大疆创新科技有限公司 基于情景的飞行模式选择
CN107108022B (zh) * 2014-12-19 2021-01-15 威罗门飞行公司 用于控制和限制无人机***(uas)操作的监管安全***
US9552736B2 (en) 2015-01-29 2017-01-24 Qualcomm Incorporated Systems and methods for restricting drone airspace access
DE102015204947B4 (de) 2015-03-19 2021-09-09 Ford Global Technologies, Llc Verfahren und Vorrichtung zum Betrieb eines wahlweise manuell steuerbaren oder zu autonomem Fahren fähigen Fahrzeugs
US9592912B1 (en) 2016-03-08 2017-03-14 Unmanned Innovation, Inc. Ground control point assignment and determination system
US11232713B2 (en) * 2020-04-30 2022-01-25 Dedrone Holdings, Inc. Systems, methods, apparatuses, and devices for identifying, tracking, and deterring unmanned aerial vehicles via ADS-B signals

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101667036A (zh) * 2004-10-08 2010-03-10 贝尔直升机泰克斯特龙公司 用于自动飞行和风切变状况的控制***
US20100250022A1 (en) * 2006-12-29 2010-09-30 Air Recon, Inc. Useful unmanned aerial vehicle
CN102362141A (zh) * 2009-02-02 2012-02-22 威罗门飞行公司 多模式无人驾驶航空飞行器
CN102854887A (zh) * 2012-09-06 2013-01-02 北京工业大学 一种无人机航迹规划和远程同步操控方法
CN103925920A (zh) * 2014-04-10 2014-07-16 西北工业大学 一种基于图像透视的微型无人机室内自主导航方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
COOPER BILLS, JOYCE CHEN, AND ASHUTOSH SAXENA: "Autonomous MAV Flight in Indoor Environments using Single Image Perspective Cues", 《2011 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ROBOTICS AND AUTOMATION》 *
EVAN DILL, MAARTEN UIJT DE HAAG, PENGFEI DUAN: "Seamless Indoor-Outdoor Navigation for Unmanned Multi-Sensor Aerial Platforms", 《2014 IEEE/ION POSTION, LOCATION AND NACIGATION SYMPOSIUM – PLANS 2014》 *

Cited By (72)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106062650A (zh) * 2014-09-30 2016-10-26 深圳市大疆创新科技有限公司 用于数据记录与分析的***和方法
US11205311B2 (en) 2014-09-30 2021-12-21 SZ DJI Technology Co., Ltd. System and method for data recording and analysis
US10580230B2 (en) 2014-09-30 2020-03-03 SZ DJI Technology Co., Ltd. System and method for data recording and analysis
CN107390713A (zh) * 2016-04-27 2017-11-24 阿特拉斯动力公司 基于手势的无人机控制
US11899443B2 (en) 2016-05-30 2024-02-13 SZ DJI Technology Co., Ltd. Operational parameter based flight restriction
US11307571B2 (en) 2016-05-30 2022-04-19 SZ DJI Technology Co., Ltd. Operational parameter based flight restriction
CN109074040A (zh) * 2016-05-30 2018-12-21 深圳市大疆创新科技有限公司 基于操作参数的飞行限制
CN105955301A (zh) * 2016-06-13 2016-09-21 铱格斯曼航空科技集团有限公司 一种基于地面站的无人机飞行实时控制方法
CN107547793A (zh) * 2016-06-23 2018-01-05 卡西欧计算机株式会社 飞行装置、方法以及存储程序的存储介质
WO2017219313A1 (en) * 2016-06-23 2017-12-28 SZ DJI Technology Co., Ltd. Systems and methods for controlling movable object behavior
CN107547793B (zh) * 2016-06-23 2020-07-03 卡西欧计算机株式会社 飞行装置、方法以及存储程序的存储介质
CN109478403A (zh) * 2016-06-27 2019-03-15 亚马逊技术股份有限公司 通过同时螺旋桨调节进行的无人机噪声减小
CN106155070A (zh) * 2016-07-04 2016-11-23 零度智控（北京）智能科技有限公司 无人机起飞控制方法及装置、遥控终端
CN106155070B (zh) * 2016-07-04 2024-04-30 零度智控（北京）智能科技有限公司 无人机起飞控制方法及装置、遥控终端
CN106019309A (zh) * 2016-08-16 2016-10-12 广东容祺智能科技有限公司 一种基于无人机的激光雷达避障***与方法
CN106131790B (zh) * 2016-08-18 2021-01-15 联想(北京)有限公司 移动装置的控制方法和移动装置
CN106131790A (zh) * 2016-08-18 2016-11-16 联想(北京)有限公司 移动装置的控制方法和移动装置
CN107783106B (zh) * 2016-08-25 2021-02-26 大连楼兰科技股份有限公司 无人机与障碍物之间的数据融合方法
CN107783106A (zh) * 2016-08-25 2018-03-09 大连楼兰科技股份有限公司 无人机与障碍物之间的数据融合方法
WO2018045577A1 (zh) * 2016-09-09 2018-03-15 深圳市大疆创新科技有限公司 显示无人飞行器的障碍检测的方法和***
US11145213B2 (en) 2016-09-09 2021-10-12 SZ DJI Technology Co., Ltd. Method and system for displaying obstacle detection
CN108700877A (zh) * 2016-09-27 2018-10-23 深圳市大疆创新科技有限公司 用于在存在活动物体时控制无人载运工具的***和方法
WO2018058305A1 (en) * 2016-09-27 2018-04-05 SZ DJI Technology Co., Ltd. System and method for controlling unmaned vehicle with presence of live object
US11475682B2 (en) 2016-09-27 2022-10-18 SZ DJI Technology Co., Ltd. System and method for controlling an unmanned vehicle with presence of live object
CN106200654A (zh) * 2016-09-28 2016-12-07 北京小米移动软件有限公司 无人机飞行速度的控制方法和装置
CN107278282B (zh) * 2016-09-29 2019-02-19 深圳市大疆创新科技有限公司 路径规划的方法、装置、飞行控制***、全方位避障***与无人机
CN107278282A (zh) * 2016-09-29 2017-10-20 深圳市大疆创新科技有限公司 路径规划的方法、装置、飞行控制***、全方位避障***与无人机
WO2018058442A1 (zh) * 2016-09-29 2018-04-05 深圳市大疆创新科技有限公司 路径规划的方法、装置、飞行控制***、全方位避障***与无人机
CN107977013A (zh) * 2016-10-21 2018-05-01 三星电子株式会社 无人驾驶飞行器
CN109923492A (zh) * 2016-11-14 2019-06-21 深圳市大疆创新科技有限公司 飞行路径确定
CN106707192A (zh) * 2017-01-23 2017-05-24 深圳市哈威飞行科技有限公司 飞行器安全检测管理装置及安全控制***
CN106707192B (zh) * 2017-01-23 2023-06-16 深圳市哈威飞行科技有限公司 飞行器安全检测管理装置及安全控制***
CN108521807B (zh) * 2017-04-27 2022-04-05 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机的控制方法、设备及障碍物的提示方法、设备
WO2018195857A1 (zh) * 2017-04-27 2018-11-01 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机的控制方法、设备及障碍物的提示方法、设备
CN108521807A (zh) * 2017-04-27 2018-09-11 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机的控制方法、设备及障碍物的提示方法、设备
US11797028B2 (en) 2017-04-27 2023-10-24 SZ DJI Technology Co., Ltd. Unmanned aerial vehicle control method and device and obstacle notification method and device
US11420741B2 (en) 2017-06-21 2022-08-23 SZ DJI Technology Co., Ltd. Methods and apparatuses related to transformable remote controllers
CN109387828A (zh) * 2017-08-11 2019-02-26 波音公司 自动检测和规避***
CN109387828B (zh) * 2017-08-11 2024-02-23 波音公司 自动检测和规避***
CN109398681A (zh) * 2017-08-17 2019-03-01 贝尔直升机德事隆公司 旋翼飞行器多剖面a类引导
CN108496121A (zh) * 2017-08-25 2018-09-04 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机仿真飞行***、方法、设备及机器可读存储介质
US10942511B2 (en) 2017-10-25 2021-03-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device and control method thereof
CN111247783B (zh) * 2017-10-25 2022-03-11 三星电子株式会社 电子设备及其控制方法
CN111247783A (zh) * 2017-10-25 2020-06-05 三星电子株式会社 电子设备及其控制方法
CN109783461A (zh) * 2017-11-15 2019-05-21 波音公司 用于飞行数据处理的实时串流分析
CN109783461B (zh) * 2017-11-15 2023-09-05 波音公司 用于飞行器的数据流分析的方法和飞行数据处理***
CN108521809A (zh) * 2017-12-18 2018-09-11 深圳市大疆创新科技有限公司 障碍物信息提示方法、***、设备、装置及记录介质
WO2019119222A1 (zh) * 2017-12-18 2019-06-27 深圳市大疆创新科技有限公司 障碍物信息提示方法、***、设备、装置及记录介质
CN110622084A (zh) * 2018-01-23 2019-12-27 深圳市大疆创新科技有限公司 辅助移动方法、移动装置及可移动平台
CN108427438A (zh) * 2018-04-11 2018-08-21 北京木业邦科技有限公司 飞行环境检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN110291481A (zh) * 2018-06-30 2019-09-27 深圳市大疆创新科技有限公司 一种信息提示方法及控制终端
CN110291481B (zh) * 2018-06-30 2022-08-05 深圳市大疆创新科技有限公司 一种信息提示方法及控制终端
CN110998474B (zh) * 2018-09-29 2023-06-20 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机的控制方法和无人机
CN110998474A (zh) * 2018-09-29 2020-04-10 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机的控制方法和无人机
CN111045444B (zh) * 2018-10-12 2023-12-26 极光飞行科学公司 自适应感测和避让***
CN111045444A (zh) * 2018-10-12 2020-04-21 极光飞行科学公司 自适应感测和避让***
CN109375647A (zh) * 2018-11-20 2019-02-22 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 微型多源感知计算***
CN109282808A (zh) * 2018-11-23 2019-01-29 重庆交通大学 用于桥梁三维巡航检测的无人机与多传感器融合定位方法
CN109282808B (zh) * 2018-11-23 2021-05-04 重庆交通大学 用于桥梁三维巡航检测的无人机与多传感器融合定位方法
CN109945867A (zh) * 2019-03-04 2019-06-28 中国科学院深圳先进技术研究院 无人机的路径规划方法、装置和计算机设备
CN110069071B (zh) * 2019-05-15 2022-06-14 深圳铂石空间科技有限公司 无人机导航方法与装置、存储介质、电子设备
CN110069071A (zh) * 2019-05-15 2019-07-30 深圳铂石空间科技有限公司 无人机导航方法与装置、存储介质、电子设备
CN110727289A (zh) * 2019-11-26 2020-01-24 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种无人机飞行控制方法
CN113874804A (zh) * 2020-05-26 2021-12-31 深圳市大疆创新科技有限公司 无人飞行器的限高方法、装置、无人飞行器及存储介质
CN112748740A (zh) * 2020-12-25 2021-05-04 深圳供电局有限公司 多旋翼无人机自动航线规划方法及其***、设备、介质
CN112783205B (zh) * 2020-12-31 2024-04-12 广州极飞科技股份有限公司 药物喷洒方法及装置、处理器及无人装置
CN112783205A (zh) * 2020-12-31 2021-05-11 广州极飞科技股份有限公司 药物喷洒方法及装置、处理器及无人装置
CN113253762A (zh) * 2021-06-21 2021-08-13 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种无人机巡检安全返航的避障方法
CN114442672A (zh) * 2022-02-16 2022-05-06 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种无人机全自主巡航方法
CN114578858B (zh) * 2022-03-16 2022-09-20 思翼科技（深圳）有限公司 一种无人机遥控器遥控***
CN114578858A (zh) * 2022-03-16 2022-06-03 思翼科技（深圳）有限公司 一种无人机遥控器遥控***
WO2023184487A1 (zh) * 2022-04-01 2023-10-05 深圳市大疆创新科技有限公司 无人机避障方法、装置、无人机、遥控设备和存储介质

Also Published As

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US9592911B2 (en) 2017-03-14
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US20160068267A1 (en) 2016-03-10
JP2017501475A (ja) 2017-01-12
EP3008535B1 (en) 2018-05-16
EP3008535A4 (en) 2016-08-03

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