JP2018511778A - 無人航空機及びその距離測定フィルター装置、方法及び当該方法に基づいた距離測定方法 - Google Patents
無人航空機及びその距離測定フィルター装置、方法及び当該方法に基づいた距離測定方法 Download PDFInfo
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Abstract
Description
d_new=d_pre+v_pre*t、
ただし、d_newは前記無人航空機の現在位置の推定値であり、d_preは前回測定された距離であり、v_preは前回測定された速度であり、tは時間である。
d_new=d_pre+v_pre*t
ただし、d_newは前記無人航空機の現在位置の推定値であり、d_preは前回測定された距離であり、v_preは前回測定された速度であり、tは時間である。
図3に示すように、本実施例において、例えば、Nが5であるとする。即ち、まず測定された時間順次の連続的な5回の距離データーを一つのキューとして構成し、そのうち、5回の測定のうち測定の失敗があると、測定が失敗したデーターを無視し、所定時間内において5回の測定距離データ−を累計する。所定時間内に5回の測定距離データ−を累計できなかった場合、5回の測定データ−を累計することができるようになるまで時間の早いデーターを消去する。次に、5回の測定データ−の導関数を求め、対応する4つの移動速度を取得し、この四つの移動速度の分散を求める。無人航空機の移動過程において速度は常に連続的に変化しており、即ち、無人航空機の移動速度には段階的な急変がないため、無人航空機の短時間内における速度の分散はゼロに近いに間違いない。求められた4回の移動速度の分散が一つの第1の所定値T1以下であると、現在の5回の測定にノイズがないと判断し、現在の五つの距離を後にフィルターされる初期距離バッファキューとし、現在の四つの速度を後にフィルターされる初期移動速度バッファキューとする。求められた4回の移動速度の分散が一つの第1の所定値T1より大きいと、現在の5回の測定にノイズがあると判断し、初期距離バッファキューから時間の最も早い(一番先に測定して取得した)一つのデーターを削除し、一つの新しく測定されたデーターを初期距離バッファキューに加えて新しく構成された距離バッファキューを取得する。新しく構成された距離バッファキューにおける五つの距離データーの導関数を求めて四つの速度を取得し、取得された速度の分散がT1以下であるまで、この四つの速度の分散と第1の所定値T1を判断する。
具体的に、ソナー距離測定の原理は、発射端が一束の特定周波数の波を発射し、発射波は障害物に接触して受信端に反射し、受信端は、発射してから反射波を受信するまでの時間差を計算することにより、距離情報を算出する。測定過程においてノイズが戻り波の前に現れ、且つノイズの周波数が発射波の周波数と同じであると、今回の測定データーがノイズである可能性がある。ノイズが戻り波の後に現れ、且つ受信端が本物の戻り波を受信すると、ノイズは測定の邪魔にならない。ノイズが戻り波と重なり合い、又は相互に重ね合せると、戻り波の周波数と発射波の周波数とが異なり、測定が失敗してしまうことになる。また、距離が遠すぎ、無人航空機の傾斜角度が大きすぎ、又は反射面が発射波を吸収することは、いずれも受信端が戻り波を受信することができず、測定が失敗してしまう原因になる。実際の応用過程において、ノイズは多数の場合に戻り波の前に現れるため、測定された距離は多数の場合に実際の距離より小さくなる。測定過程において受信された本物の戻り波がなく、発射波と同じ周波数であり、且つ数が大体同じのノイズしか存在しないと、測定された距離は、実際の距離より大きく、または小さくなる可能性もあるが、こういう状況は、実際の応用過程において現れることが少ない。以上によると、ソナーがデーターを測定する実際の過程において、一般的にノイズが実際の距離より小さいが、ノイズが大きめにしろ小さめにしろ、測定されたデーターにノイズが混じっているかぎり、その速度の分散はいずれも大きい。上記分析及び実際のテストの状況に基づいて、ノイズが多数の場合に実際の距離より小さいため、初期距離を特定する時に、測定して取得した連続的な10回(即ちM)の距離データーにおいて、実施例1に説明された方法を用いていずれも初期距離及び速度を特定することができないと、連続的な10回の測定の中に連続的な五つの正確的な距離データーがないことが証明され、10個のデーターの中から五つの最大データーを選出し、選出された五つ(即ちN)の最大データーに対して実施例1に説明された方法と同じ処理を行って、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する。
d_new=d_pre+v_pre*t
ただし、d_newは無人航空機の現在位置の推定値であり、d_preは前回測定された距離であり、v_preは前回測定された速度であり、tは時間である。
具体的には、図5に示すように、実施例1及び実施例2において初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューが既に特定されている。仮に初期距離バッファキューをDとして特定したとすると、Dは時間の順に並んでいる五つの過去測定距離D(1)・・・D(5)により構成される。毎回に一つの距離dを新しく測定して取得した後、最初距離バッファキューにおけるD(1)、即ち一番先に測定して取得したバファーデーター(距離)をキューから削除し、新しく測定して取得したdをキューに移して新しいキューを構成する。新しいキューにおける五つのデーターの導関数を求め、対応する四つの速度を算出した後、四つの速度の分散を計算する。分散が第2の所定値T2以下であると、現在の新しく測定して取得したdが有効であると判断し、dは無人航空機の現在の距離となり、またバッファキューDを更新する。四つの速度の分散が第2の所定値T2より大きいと、以下の三つの可能性が存在する。
d_new=d_pre+v_pre*t (1)、
ただし、d_newは無人航空機の今回の位置値であり、d_preは前回の距離であり、v_preは前回の速度であり、tは時間である。
d_new=d_pre+v_pre*t、
ただし、d_newは無人航空機の現在位置の推定値であり、d_preは前回測定された距離であり、v_preは前回測定された速度であり、tは時間である。
T1<(a*t)2である。
だたし、T1は第1の所定値であり、aは無人航空機の最大加速度であり、tは所定時間である。
図3に示すように、本実施例において、例えば、Nが5であるとする。即ち、まず測定された時間順次の連続的な5回の距離データーを一つのキューとして構成し、そのうち、5回の測定のうち測定の失敗があると、測定が失敗したデーターを無視し、所定時間内において5回の測定距離データ−を累計する。所定時間内に5回の測定距離データ−を累計できなかった場合、5回の測定データ−を累計することができるようになるまで時間の早いデーターを消去する。次に、5回の測定データ−の導関数を求め、対応する4つの移動速度を取得し、この四つの移動速度の分散を求める。無人航空機の移動過程において速度は常に連続的に変化しており、即ち、本発明の発明者は、無人航空機の移動速度には段階的な急変がないため、無人航空機の短時間内における速度の分散はゼロに近いに間違いないと判断する。求められた4回の移動速度の分散が一つの第1の所定値T1以下であると、現在の5回の測定にノイズがないと判断し、現在の五つの距離を後にフィルターされる初期距離バッファキューとし、現在の四つの速度を後にフィルターされる初期移動速度バッファキューとする。求められた4回の移動速度の分散が一つの第1の所定値T1より大きいと、現在の5回の測定にノイズがあると判断し、初期距離バッファキューから時間の最も早い(一番先に測定して取得した)一つのデーターを削除し、一つの新しく測定されたデーターを初期距離バッファキューに加えて新しく構成された距離バッファキューを取得する。新しく構成された距離バッファキューにおける五つの距離データーの導関数を求めて四つの速度を取得し、取得された速度の分散がT1以下であるまで、この四つの速度の分散と第1の所定値T1を判断する。
本発明の一つの実施例において、ソナー距離測定の原理は、発射端が一束の特定周波数の波を発射し、発射波は障害物に接触して受信端に反射し、受信端は、発射してから反射波を受信するまでの時間差を計算することにより、距離情報を算出する。測定過程においてノイズが戻り波の前に現れ、且つノイズの周波数が発射波の周波数と同じであると、今回の測定データーがノイズである可能性がある。ノイズが戻り波の後に現れ、且つ受信端が本物の戻り波を受信すると、ノイズは測定の邪魔にならない。ノイズが戻り波と重なり合い、又は相互に重ね合せると、戻り波の周波数と発射波の周波数とが異なり、測定が失敗してしまうことになる。また、距離が遠すぎ、無人航空機の傾斜角度が大きすぎ、又は反射面が発射波を吸収することは、いずれも受信端が戻り波を受信することができず、測定が失敗してしまう原因になる。実際の応用過程において、ノイズは多数の場合に戻り波の前に現れるため、測定された距離は多数の場合に実際の距離より小さくなる。測定過程において受信された本物の戻り波がなく、発射波と同じ周波数であり、且つ数が大体同じのノイズしか存在しないと、測定された距離は、実際の距離より大きく、または小さくなる可能性もあるが、こういう状況は、実際の応用過程において現れることが少ない。以上によると、ソナーがデーターを測定する実際の過程において、一般的にノイズが実際の距離より小さいが、ノイズが大きめにしろ小さめにしろ、測定されたデーターにノイズが混じっているかぎり、その速度の分散はいずれも大きい。上記分析及び実際のテストの状況に基づいて、ノイズが多数の場合に実際の距離より小さいため、初期距離を特定する時に、測定して取得した連続的な10回(即ちM)の距離データーにおいて、実施例1に説明された方法を用いていずれも初期距離及び速度を特定することができないと、連続的な10回の測定の中に連続的な五つの正確的な距離データーがないことが証明され、10個のデーターの中から五つの最大データーを選出し、選出された五つ(即ちN)の最大データーに対して実施例1に説明された方法と同じ処理を行って、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する。
d_new=d_pre+v_pre*t
ただし、d_newは無人航空機の現在位置の推定値であり、d_preは前回測定された距離であり、v_preは前回測定された速度であり、tは時間である。
具体的には、図5に示すように、実施例1及び実施例2において初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューが既に特定されている。仮に初期距離バッファキューをDとして特定したとすると、Dは時間の順に並んでいる五つの過去測定距離D(1)・・・D(5)により構成される。毎回に一つの距離dを新しく測定して取得した後、最初距離バッファキューにおけるD(1)、即ち一番先に測定して取得したバファーデーター(距離)をキューから削除し、新しく測定して取得したdをキューに移して新しいキューを構成する。新しいキューにおける五つのデーターの導関数を求め、対応する四つの速度を算出した後、四つの速度の分散を計算する。分散が第2の所定値T2以下であると、現在の新しく測定して取得したdが有効であると判断し、dは無人航空機の現在の距離となり、またバッファキューDを更新する。本発明の発明者は、四つの速度の分散が第2の所定値T2より大きいと、以下の三つの可能性が存在することを発現した。
d_new=d_pre+v_pre*t (1)、
ただし、d_newは無人航空機の今回の位置値であり、d_preは前回の距離であり、v_preは前回の速度であり、tは時間である。
d_new=d_pre+v_pre*t、
ただし、d_newは無人航空機の現在位置の推定値であり、d_preは前回測定された距離であり、v_preは前回測定された速度であり、tは時間である。
T1<(a*t)2である。
だたし、T1は第1の所定値であり、aは無人航空機の最大加速度であり、tは所定時間である。
Claims (26)
- ソナー距離測定方法に基づいて測定された連続的なN個の距離を取得し、前記連続的なN個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定し、そのうち、Nは2より大きい整数であるステップと、
初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて、現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するステップと、を含む、
ことを特徴とする無人航空機の距離測定フィルター方法。 - 前記連続的なN個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップは、
前記連続的なN個の距離に基づいてN−1個の移動速度を取得し、前記N−1個の移動速度の相違度値を求めるステップと、
前記N−1個の移動速度の相違度値に基づいて、取得された各距離が有効であるか否かを判断するステップと、
有効である場合、前記N個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記N−1個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。 - 前記相違度値が分散である場合に、具体的に、
ソナー距離測定方法を用いて所定時間内で測定された連続的なN個の距離の導関数を求め、前記無人航空機のN−1個の移動速度を取得するステップS11と、
前記N−1個の移動速度の分散を求めるステップS12と、
前記分散が第1の所定値以下であるか否かを判断するステップS13と、
はいである場合、前記N個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記N−1個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成するステップS14と、により、
無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する、
ことを特徴とする請求項2に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。 - 初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するステップは、
前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったN−1個の距離及び現在測定された距離に基づいて前記S11〜S12を実行するステップS21と、
現在求められた分散が第2の所定値以下であるか否かを判断するステップS22と、
はいである場合、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とするステップS23と、を含む、
ことを特徴とする請求項3に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。 - 前記ステップS22の後に、さらに、
前記現在求められた分散が第2の所定値より大きい場合、前記初期距離バッファキューにおけるN個目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったN−1個の距離及び現在測定された距離に基づいて前記S11及びS12を実行し、取得された速度分散が第2の所定値以下であるか否かを判断するステップS24と、
取得された速度分散が第2の所定値以下である場合、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおけるN個目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とするステップS25と、を含む、
ことを特徴とする請求項4に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。 - 前記ステップS24の後に、さらに、
取得された速度分散が前記第2の所定値より大きい場合、前記現在測定された距離を新しいバッファキューに加え、前記新しいバッファキューがN個の距離に達した時、前記新しいバッファキューの導関数を求め、対応するN−1個の移動速度の分散を求め、前記新しいバッファキューに対応するN−1個の移動速度の分散が前記第2の所定値以下である場合、前記新しいバッファキューで前記初期距離バッファキューを取り替え、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とするステップS26を含む、
ことを特徴とする請求項5に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。 - 前記ステップS26の後に、さらに、
前記新しいバッファキューに対応するN−1個の移動速度の分散が前記第2の所定値より大きい場合、前記現在測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて前記無人航空機の現在位置の推定値を取得し、前記無人航空機の実際飛行距離とするステップS27を含み、
前記無人航空機の現在位置の推定値は、以下の式により計算し、
d_new=d_pre+v_pre*t、
ただし、d_newは前記無人航空機の現在位置の推定値であり、d_preは前回測定された距離であり、v_preは前回測定された速度であり、tは時間である、
ことを特徴とする請求項6に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。 - ソナー距離測定方法を用いて距離を連続的に測定して失敗した回数が所定回数より大きい、又は連続的に測定して取得したノイズの個数が所定個数より大きい場合、前記初期距離バッファキューをクリアし、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。 - 前記第1の所定値は前記無人航空機の最大加速度というパラメーターにより特定され、具体的に、T1<(a*t)2であり、
だたし、T1は前記第1の所定値であり、aは前記無人航空機の最大加速度であり、tは前記所定時間である、
ことを特徴とする請求項4に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。 - 前記第2の所定値は前記第1の所定値の2倍である、
ことを特徴とする請求項9に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。 - 前記ステップS11の前に、さらに、
ソナー距離測定方法を用いて連続的なM個の距離を測定して取得し、そのうち、前記Mは前記Nより大きいステップと、
前記M個の距離からN個の最大距離を抽出し、前記N個の最大距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項3に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。 - 前記ステップS13の後に、さらに、
前記分散が前記第1の所定値より大きい場合、前記分散が前記第1の所定値以下となるまで、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、最新の測定された距離を前記初期距離バッファキューに移す、
ことを特徴とする請求項請求項3に記載の無人航空機の距離測定フィルター方法。 - 無人航空機の距離測定フィルター装置であって、前記無人航空機はソナーセンサーを用いて距離を測定し、前記距離測定フィルター装置は、
ソナー距離測定方法に基づいて測定された連続的なN個の距離を取得し、前記連続的なN個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定し、そのうち、Nは2より大きい整数である測定モジュールと、
初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて、現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するフィルターモジュールと、を含む、
ことを特徴とする無人航空機の距離測定フィルター装置。 - 前記測定モジュールは、前記連続的なN個の距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する場合に、前記連続的なN個の距離に基づいてN−1個の移動速度を取得し、前記N−1個の移動速度の相違度値を求め、また前記N−1個の移動速度の相違度値に基づいて、取得された各距離が有効であると判断した場合に、前記N個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記N−1個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成する、
ことを特徴とする請求項13に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。 - 前記相違度値が分散である場合に、前記測定モジュールは、具体的に、前記ソナーセンサーが所定時間内で測定した連続的なN個の距離の導関数を求め、前記無人航空機のN−1個の移動速度を取得し、前記N−1個の移動速度の分散を求め、また前記分散が第1の所定値以下であるか否かを判断し、前記分散が第1の所定値以下である場合に、前記N個の距離を初期距離バッファキューとして構成し、前記N−1個の移動速度を初期移動速度バッファキューとして構成する、
ことを特徴とする請求項13に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。 - 前記フィルターモジュールは、初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューに基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得する場合に、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったN−1個の距離及び現在測定された距離の導関数を求め、N−1個の移動速度を取得し、また前記N−1個の移動速度の第1の分散を求め、前記第1の分散が第2の所定値以下であるか否かを判断し、また前記第1の分散が第2の所定値以下である場合に、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする、
ことを特徴とする請求項15に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。 - 前記フィルターモジュールは、さらに、前記第1の分散が第2の所定値より大きい場合に、前記初期距離バッファキューにおけるN個目に測定して取得した距離をキューから削除し、残ったN−1個の距離及び現在測定された距離に基づいて第2の分散を求め、前記第2の分散が前記第2の所定値以下である場合に、前記現在測定された距離で前記初期距離バッファキューにおけるN個目に測定して取得した距離を取り替え、前記初期距離バッファキューを更新し、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする、
ことを特徴とする請求項16に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。 - 前記フィルターモジュールは、さらに、前記第2の分散が前記第2の所定値より大きい場合に、前記現在測定された距離を新しいバッファキューに加え、前記新しいバッファキューがN個の距離に達した場合に、前記新しいバッファキューの導関数を求め、対応するN−1個の移動速度の分散を取得し、また前記新しいバッファキューに対応するN−1個の移動速度の分散が前記第2の所定値以下である場合に、前記新しいバッファキューで前記初期距離バッファキューを取り替え、前記現在測定された距離を前記無人航空機の実際飛行距離とする、
ことを特徴とする請求項17に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。 - 前記フィルターモジュールは、さらに、前記新しいバッファキューに対応するN−1個の移動速度の分散が前記第2の所定値より大きい場合に、前記現在測定された距離を無視し、前回測定された距離及び速度を用いて前記無人航空機の現在位置の推定値を取得し、前記無人航空機の実際飛行距離とし、そのうち、
前記無人航空機の現在位置の推定値は、以下の式により計算し、
d_new=d_pre+v_pre*t、
ただし、d_newは前記無人航空機の現在位置の推定値であり、d_preは前回測定された距離であり、v_preは前回測定された速度であり、tは時間である、
ことを特徴とする請求項18に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。 - 前記測定モジュールは、さらに、前記ソナーセンサーが距離を連続的に測定して失敗した回数が所定回数より大きい、又は連続的に測定して取得したノイズの個数が所定個数より大きい場合に、前記初期距離バッファキューをクリアし、無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを再特定する、
ことを特徴とする請求項13に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。 - 前記第1の所定値は前記無人航空機の最大加速度というパラメーターにより特定され、具体的に、T1<(a*t)2であり、
だたし、T1は前記第1の所定値であり、aは前記無人航空機の最大加速度であり、tは前記所定時間である、
ことを特徴とする請求項16に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。 - 前記第2の所定値は前記第1の所定値の2倍である、
ことを特徴とする請求項21に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。 - 前記測定モジュールは、さらに、前記ソナーセンサーにより連続的なM個の距離を測定して取得し、そのうち、前記Mは前記Nより大きく、また前記M個の距離からN個の最大距離を抽出し、前記N個の最大距離に基づいて無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定する、
ことを特徴とする請求項15に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。 - 前記フィルターモジュールは、さらに、前記測定モジュールが取得した前記分散が前記第1の所定値より大きい場合に、前記分散が前記第1の所定値以下となるまで、前記初期距離バッファキューにおける一番目に測定して取得した距離をキューから削除し、最新の測定された距離を前記初期距離バッファキューに移す、
ことを特徴とする請求項15に記載の無人航空機の距離測定フィルター装置。 - 請求項13〜24のいずれかに記載の無人航空機の距離測定フィルター装置を含む、
ことを特徴とする無人航空機。 - 請求項1〜12のいずれかに記載の無人航空機の距離測定フィルター方法に基づいた距離測定方法であって、
前記無人航空機のソナーセンサーにより所定時間内で連続的なM個の距離を取得し、前記M個の距離からN個の最大距離を抽出し、そのうち、前記Mは前記Nより大きいステップと、
前記連続的なN個の距離に基づいて前記無人航空機の初期距離バッファキュー及び初期移動速度バッファキューを特定するステップと、
前記初期距離バッファキュー及び初期速度に基づいて現在測定された距離をフィルターし、前記無人航空機の実際飛行距離を取得するステップと、を含む、
ことを特徴とする距離測定方法。
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