JP6506302B2 - モバイルプラットフォームを操作するための方法及び装置 - Google Patents

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開示される実施形態は、一般的にモバイルプラットフォームに関し、排他的にではないが特にモバイルプラットフォームを操作するための方法及び装置に関する。

有人ビークル及び無人ビークルなどのモバイルプラットフォームは、軍事及び民間用途のための監視、偵察、及び探査タスクを実行するために用いることができる。

例えば、無人航空機（ＵＡＶ）が、周囲環境からデータを収集するためのセンサ又は目的地に配達されるべき物体などの機能的な搭載物を装備されても良い。ＵＡＶは、通常、搭載コンピュータによって自動的に、又は地上のパイロットの遠隔制御によって制御される。信頼性及び安全性は、ＵＡＶ操作にとって不可欠である。しかしながら、既存のＵＡＶは、墜落、衝突及び制御不能などの事故にさらされることが多い。従って、ＵＡＶの信頼性及び安全性における改善が望まれる。

前述のことを考えると、現在利用可能な方法及び装置の欠点を克服する、モバイルプラットフォームを操作するための方法及び装置の必要がある。

本開示は、モバイルプラットフォームを操作するための装置及びモバイルプラットフォームを作製し使用するための方法に関する。

本明細書で開示される第１の態様に従って、モバイルプラットフォームを操作するための方法であって、
モバイルプラットフォームと関連するセンサコントローラと通信する第１のセンサの誤動作を検出することと、
誤動作を検出する場合、センサコントローラと通信する第２のセンサに切り替えることと
を含む方法が説明される。

開示される方法の幾つかの実施形態において、モバイルプラットフォームは、無人航空機（ＵＡＶ）を含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、第１のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成する。

開示される方法の幾つかの実施形態において、誤動作の検出は、第１のセンサと関連する第１のデータの異常を検出することを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、第１のセンサと関連する第１のデータを取得することを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、切り替えは、モバイルプラットフォームを制御するセンサデータソースから第１のセンサを削除することを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、切り替えは、モバイルプラットフォームを制御するセンサデータソースにおける第２のセンサに切り替えることを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、切り替えは、第１のセンサと同じセンサコントローラと通信するように構成された第２のセンサをイネーブルにすることを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、方法は、検出する前に、第１のセンサと第２のセンサによって生成されたそれぞれの第１及び第２のデータを取得することを更に含み、切り替えは、第２のデータを受信し、且つ第１のデータを受信しないことを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、切り替えは、第１のセンサの誤動作の原因と異なる影響を受ける第２のセンサを選択することを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、
検出は、第１のアンテナと関連する第１の全地球測位システム（ＧＰＳ）センサの誤動作を検出することを含み、
切り替えは、
所定の距離で第１のＧＰＳセンサから離れて配置されることと、
第１のアンテナと異なるマルチパス抵抗を有する第２のアンテナと関連することと
のうち少なくとも１つである第２のＧＰＳセンサを選択することを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、
検出は、第１のコンパスにおける誤動作を検出することを含み、
切り替えは、
所定の距離で第１のコンパスから離れていることと、
第１のコンパスより地上から更に遠いことと、
第１のコンパスよりも、モバイルプラットフォームと関連する選択されたモータから更に遠いことと
のうち少なくとも１つにおいて配置された第２のコンパスを選択することを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、方法は、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも１つのセンサによって生成されたデータを処理することを更に含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、方法は、供給されたセンサデータに基づいて、モバイルプラットフォームを制御することを更に含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、方法は、モバイルプラットフォームを制御するメインコントローラに、供給されたセンサデータを送信することを更に含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、処理は、
センサデータソースにおけるセンサを選択することと、
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別することと
を含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、選択は、
それぞれの重みとそれぞれのセンサを関連させ、且つセンサデータ型のデータを生成するセンサデータソースにおける２つのセンサ間からセンサを選択することであって、重みが、重みが、２つのセンサの精度に基づいていることと、
より高い重みと関連するセンサの誤動作を検出する前に、より高い重みと関連するセンサを選択することと
を含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、選択は、より高い重みと関連するセンサの誤動作を検出すると、２つのセンサにおいてより低い重みと関連するセンサを選択することを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、処理は、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給することを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、処理は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重み付けと、
複数のセンサにおける２つ以上の選択されたセンサ用の等しい重み付けと
のうち少なくとも１つを含む加重平均を提供することを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、第１のデータが、所定の時間間隔中に一定のままだったことを検出することを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、第１のデータと関連するノイズが、所定のノイズレベルより大きいことを検出することを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、所定の不連続レベルより大きい、第１のデータにおける不連続を検出することを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、誤動作の検出は、ＧＰＳセンサを含む第１のセンサにおける誤動作を検出することを含み、切り替えは、
ＧＰＳセンサを用いた衛星信号の損失と、
ＧＰＳセンサによる、モバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致と
のうち少なくとも１つの検出した際の第２のセンサへの切り替えを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、
モバイルプラットフォームと関連する第３のセンサ及び第４のセンサがあって、第１のデータが、第３のセンサと第４のセンサそれぞれと関連するデータと一致しないことと、
第３のセンサと関連するデータが、第４のセンサと関連するデータと一致することと
を含む交差検証基準を第１のデータが満たすことを検出することを含む。

開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、第１のデータが、交差検証基準を満たすことを検出することを含み、
第１のデータは、第１のセンサデータ型であり、
第３のセンサと関連するデータは、第１のセンサデータ型と異なる第２のセンサデータ型である。

開示される方法の幾つかの実施形態において、異常の検出は、
第１のデータが、モバイルプラットフォームの高度を確認する第３のセンサ及び第４のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことであって、第１のセンサと関連する第１のデータ及び第３のセンサと関連するデータが、それぞれ、高度計データ型及び視覚走行距離計データ型の１つであることを検出することを含む。

本明細書で開示される別の態様に従って、モバイルプラットフォームと関連し、且つ第１のセンサ及び第２のセンサと通信するセンサコントローラを含むモバイルプラットフォームを操作するための装置であって、センサコントローラが、
第１のセンサにおける誤動作を検出し、
検出された誤動作に基づいて第２のセンサに切り替えるように構成された１つ又は複数のプロセッサを含む装置が説明される。

開示される装置の幾つかの実施形態において、モバイルプラットフォームは、無人航空機（ＵＡＶ）を含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第２のセンサは、第１のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成する。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第２のセンサは、第１のセンサの誤動作の原因と異なる影響を受ける。

開示される装置の幾つかの実施形態において、１つ又は複数のプロセッサは、第１のセンサと関連する第１のデータにおける異常を検出する。

開示される装置の幾つかの実施形態において、１つ又は複数のプロセッサは、第１のセンサと関連する第１のデータを取得する。

開示される装置の幾つかの実施形態において、１つ又は複数のプロセッサは、モバイルプラットフォームを制御するセンサデータソースから第１のセンサを削除する。

開示される装置の幾つかの実施形態において、１つ又は複数のプロセッサは、モバイルプラットフォームを制御するセンサデータソースにおける第２のセンサをイネーブルにする。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第２のセンサは、第１のセンサと同じセンサコントローラと通信する。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第２のセンサは、第１のセンサの誤動作の原因と異なる影響を受ける。

開示される装置の幾つかの実施形態において、１つ又は複数のプロセッサは、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも１つのセンサによって生成されたデータを処理する。

開示される装置の幾つかの実施形態において、１つ又は複数のプロセッサは、供給されたセンサデータに基づいて、モバイルプラットフォームを制御する。

開示される装置の幾つかの実施形態において、１つ又は複数のプロセッサは、モバイルプラットフォームを制御するためのメインコントローラに、供給されたセンサデータを送信する。

開示される装置の幾つかの実施形態において、１つ又は複数のプロセッサは、
センサデータソースにおけるセンサを選択し、
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別する。

開示される装置の幾つかの実施形態において、１つ又は複数のプロセッサは、それぞれの重みとそれぞれのセンサを関連させ、センサデータ型のデータを生成するセンサデータソースにおける２つのセンサ間でより高い重みと関連するセンサを選択するように構成され、重みは、２つのセンサの精度に基づいている。

開示される装置の幾つかの実施形態において、１つ又は複数のプロセッサは、より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出すると、２つのセンサにおいてより低い重みと関連するセンサを選択する。

開示される装置の幾つかの実施形態において、１つ又は複数のプロセッサは、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給する。

開示される装置の幾つかの実施形態において、加重平均は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重みと、
複数のセンサにおける２つ以上の選択されたセンサ用の等しい重みと
のうち少なくとも１つを含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、第１のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、所定のノイズレベルより大きな第１のデータと関連するノイズを含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、所定の不連続レベルより大きな第１のデータにおける不連続を含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第１のセンサは、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサを含み、第１のセンサにおける異常は、
ＧＰＳセンサを用いた衛星信号の損失と、
ＧＰＳセンサによるモバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれ変化間の不一致と
のうち少なくとも１つを含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、第１のデータが交差検証基準を満たすことを含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
モバイルプラットフォームと関連する第３のセンサ及び第４のセンサがあって、第１のデータが、第３のセンサと第４のセンサそれぞれと関連するデータと一致しないことと、
第３のセンサと関連するデータが、第４のセンサと関連するデータと一致することと
を含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第１のデータが、第１のセンサデータ型であることと、
第３のセンサ及び第４のセンサの少なくとも１つと関連するデータが、第１のセンサデータ型と異なる第２のセンサデータ型であることと
を更に含む。

本明細書で開示される別の態様に従って、無人航空機（ＵＡＶ）であって、
ＵＡＶと関連するセンサコントローラと、
センサコントローラとそれぞれ通信する第１のセンサ及び第２のセンサと、
を含み
センサコントローラが、
第１のセンサにおける誤動作を検出するように、且つ
検出された誤動作に基づいて第２のセンサに切り替えるように構成される無人航空機（ＵＡＶ）が説明される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、第２のセンサは、第１のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、第１のセンサと関連する第１のデータにおける異常を検出するように構成される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、第１のセンサと関連する第１のデータを取得するように構成される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースから第１のセンサを削除するように構成される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースにおける第２のセンサをイネーブルにするように構成される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、第２のセンサは、第１のセンサと同じセンサコントローラと通信するように構成される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも１つのセンサによって生成されたデータを処理するように構成される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、供給されたセンサデータに基づいてモバイルプラットフォームを制御するように構成される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、ＵＡＶは、モバイルプラットフォームを制御するためのメインコントローラを含み、センサコントローラは、供給されたセンサデータをメインコントローラに送信するように構成される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、
センサデータソースにおけるセンサを選択するように、且つ
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別するように構成される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、それぞれの重みとそれぞれ関連するセンサデータソースにおける２つのセンサ間で、より高い重みと関連するセンサを選択するように構成され、且つセンサデータ型のデータを生成するように構成される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出すると、２つのセンサ間でより低い重みと関連するセンサを選択するように構成される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給するように構成される。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、加重平均は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重みと、
複数のセンサにおける２つ以上の選択されたセンサ用の等しい重みと
の少なくとも１つとを含む。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、第１のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを含む。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、所定のノイズレベルより大きい第１のデータと関連するノイズを含む。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、所定の不連続レベルより大きい第１のデータにおける不連続を含む。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、第１のセンサは、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサを含み、第１のセンサにおける異常は、
ＧＰＳセンサを用いた衛星信号の損失と、
ＧＰＳセンサによる、モバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致と
の少なくとも１つを含む。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、第１のデータが交差検証基準を満たすことを含む。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第１のデータが、モバイルプラットフォームとそれぞれ関連する第３のセンサ及び第４のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことと、
第３のセンサと関連するデータが、第４のセンサと関連するデータと一致することと
を含む。

開示されるＵＡＶの幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第１のデータが、第１のセンサデータ型であることと、
第３のセンサ及び第４のセンサの少なくとも１つと関連するデータが、第１のセンサデータ型と異なる第２のセンサデータ型であることと
を更に含む。

本明細書で開示される別の態様に従って、無人航空機（ＵＡＶ）を組み立てるためのキットであって、
ＵＡＶと関連するように構成されたセンサコントローラと、
センサコントローラと通信するようにそれぞれ構成された第１のセンサ及び第２のセンサと
を含み、センサコントローラが、
第１のセンサにおける誤動作を検出するように、且つ
検出された誤動作に基づいて第２のセンサに切り替えるように構成されるキットが説明される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、第２のセンサは、第１のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、第１のセンサと関連する第１のデータにおける異常を検出するように構成される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、第１のセンサと関連する第１のデータを取得するように構成される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースから第１のセンサを削除するように構成される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースにおける第２のセンサをイネーブルにするように構成される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、第２のセンサは、第１のセンサと同じセンサコントローラと通信するように構成される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも１つのセンサによって生成されたデータを処理するように構成される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、供給されたセンサデータに基づいてモバイルプラットフォームを制御するように構成される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、キットは、モバイルプラットフォームを制御するためのメインコントローラを更に含み、センサコントローラは、供給されたセンサデータをメインコントローラに送信するように構成される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、
センサデータソースにおけるセンサを選択するように、且つ
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別するように構成される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、それぞれの重みとそれぞれ関連するセンサデータソースにおける２つのセンサ間で、より高い重みと関連するセンサを選択するように構成され、且つセンサデータ型のデータを生成するように構成される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出すると、２つのセンサ間でより低い重みと関連するセンサを選択するように構成される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、センサコントローラは、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給するように構成される。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、加重平均は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重みと、
複数のセンサにおける２つ以上の選択されたセンサ用の等しい重みと
の少なくとも１つを含む。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、第１のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを含む。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、所定のノイズレベルより大きい第１のデータと関連するノイズを含む。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、所定の不連続レベルより大きい第１のデータにおける不連続を含む。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、第１のセンサは、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサを含み、第１のセンサにおける異常は、
ＧＰＳセンサを用いた衛星信号の損失と、
ＧＰＳセンサによる、モバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致と
の少なくとも１つを含む。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、第１のデータが交差検証基準を満たすことを含む。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第１のデータが、モバイルプラットフォームとそれぞれ関連する第３のセンサ及び第４のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことと、
第３のセンサと関連するデータが、第４のセンサと関連するデータと一致することと
を含む。

開示されるキットの幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第１のデータが、第１のセンサデータ型であることと、
第３のセンサ及び第４のセンサの少なくとも１つと関連するデータが、第１のセンサデータ型と異なる第２のセンサデータ型であることと
を更に含む。

本明細書で開示される別の態様に従って、モバイルプラットフォームを操作するための方法用の命令を含むコンピュータプログラム製品が説明される。

本明細書で開示される別の態様に従って、モバイルプラットフォームを操作するための装置であって、
第１のセンサにおける誤動作を検出するように構成された検出モジュールと、
検出された誤動作に基づいて、第２のセンサに切り替えるように構成された切り替えモジュールと
を含む装置が説明される。

開示される装置の幾つかの実施形態において、モバイルプラットフォームは、無人航空機（ＵＡＶ）を含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第２のセンサは、第１のセンサと関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成される。

開示される装置の幾つかの実施形態において、検出モジュールは、第１のセンサと関連する第１のデータにおける異常を検出するように構成される。

開示される装置の幾つかの実施形態において、装置は、第１のセンサと関連する第１のデータを取得するように構成された取得モジュールを更に含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、切り替えモジュールは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースから第１のセンサを削除するように構成される。

開示される装置の幾つかの実施形態において、切り替えモジュールは、モバイルプラットフォームを制御するためのセンサデータソースにおける第２のセンサをイネーブルにするように構成される。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第２のセンサは、第１のセンサと同じセンサコントローラと通信するように構成される。

開示される装置の幾つかの実施形態において、装置は、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも１つのセンサによって生成されたデータを処理するように構成された処理モジュールを更に含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、装置は、供給されたセンサデータに基づいてモバイルプラットフォームを制御するように構成された制御モジュールを更に含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、装置は、モバイルプラットフォームを制御するためのメインコントローラに、供給されたセンサデータを送信するように構成された通信モジュールを更に含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、処理モジュールは、
センサデータソースにおけるセンサを選択するように、且つ
選択されたセンサによって生成されたデータをセンサデータ型のセンサデータとして識別するように構成される。

開示される装置の幾つかの実施形態において、処理モジュールは、それぞれの重みとそれぞれ関連するセンサデータソースにおける２つのセンサ間でより高い重みと関連するセンサを選択するように構成され、且つセンサデータ型のデータを生成するように構成される。

開示される装置の幾つかの実施形態において、処理モジュールは、より高い重みと関連するセンサにおける誤動作を検出すると、２つのセンサ間でより低い重みと関連するセンサを選択するように構成される。

開示される装置の幾つかの実施形態において、処理モジュールは、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型のセンサデータとして供給するように構成される。

開示される装置の幾つかの実施形態において、加重平均は、
より高い精度を有するセンサ用のより高い重みと、
複数のセンサにおける２つ以上の選択されたセンサ用の等しい重みと
の少なくとも１つを含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、第１のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、所定のノイズレベルより大きい第１のデータと関連するノイズを含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、所定の不連続レベルより大きい第１のデータにおける不連続を含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第１のセンサは、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサを含み、第１のセンサにおける異常は、
ＧＰＳセンサを用いた衛星信号の損失と、
ＧＰＳセンサによるモバイルプラットフォームの位置及び速度におけるそれぞれ変化間の不一致と
の少なくとも１つを含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、第１のセンサにおける異常は、第１のデータが交差検証基準を満たすことを含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第１のデータが、モバイルプラットフォームとそれぞれ関連する第３のセンサ及び第４のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことと、
第３のセンサと関連するデータが、第４のセンサと関連するデータと一致することと
を含む。

開示される装置の幾つかの実施形態において、交差検証基準は、
第１のデータが、第１のセンサデータ型であることと、
第３のセンサ及び第４のセンサの少なくとも１つと関連するデータが、第１のセンサデータ型と異なる第２のセンサデータ型であることと
を更に含む。

図が、一定の比率で作成されていないこと及び類似の構造又は機能の要素が、図の全体を通して説明のために、同様の参照数字によって一般的に表現されることに留意されたい。図が、好ましい実施形態の説明を容易にするようにのみ意図されていることにもまた留意されたい。図は、説明される実施形態の全ての態様を示すわけではなく、且つ本開示の範囲を限定しない。

センサコントローラを含むモバイルプラットフォームの実施形態を示す例示的な図である。 図１のモバイルプラットフォームを操作するための方法の実施形態を示す例示的なトップレベルブロックフローチャートである。 図１のモバイルプラットフォームの代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、モバイルプラットフォームを制御するように構成される。 図１のモバイルプラットフォームの別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、複数のセンサと結合される。 図１のモバイルプラットフォームの別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、モバイルプラットフォームと関連するメインコントローラにセンサデータを送信するように構成される。 図１のモバイルプラットフォームの更に別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、モバイルプラットフォームから遠隔に位置する。 図２の方法の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、センサデータ型のセンサデータが供給される。 図２の方法の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、方法は、第１のセンサによって供給される第１のデータにおける異常を検出することを含む。 図２の方法に従って第１のセンサにおける誤動作を検出する前のセンサデータソースの実施形態を示す例示的な図である。 図２の方法に従って第１のセンサにおける誤動作を検出した後の図９のセンサデータソースの実施形態を示す例示的な図である。 図７の方法の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、センサデータソースにおけるセンサが選択される。 図７の方法の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均が提供される。 図１のモバイルプラットフォームの別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラは、複数のモジュールを含む。

本開示は、以前の方法及び装置の欠点を克服する、モバイルプラットフォームを操作するための方法及び装置を説明する。

現在利用可能な方法及び装置が、モバイルプラットフォームを操作する際の高信頼性を保証できないので、モバイルプラットフォームを操作する際の信頼性を改善する、且つ／又はモバイルプラットフォームに対する事故若しくは損傷を防ぐ方法及び装置は、望ましいと分かり、且つ事故の確率が高くなる傾向にあり、安全動作が重要な厳しい条件下で用いられるモバイルプラットフォームなどの広範囲な用途のための基礎を提供することができる。この結果は、本明細書で開示される実施形態に従い、図１に示されているようなモバイルプラットフォーム１００によって達成することができる。

モバイルプラットフォーム１００の例は、限定するわけではないが、自転車、自動車、トラック、船、ボート、列車、ヘリコプタ、航空機、それらの様々なハイブリッドなどを含むことができる。幾つかの実施形態において、モバイルプラットフォーム１００は、無人航空機（ＵＡＶ）である。口語では「ドローン」と呼ばれるが、ＵＡＶは、飛行が自動的に又は遠隔パイロットによって（時には両方）制御されるビークル上に人間のパイロット（又は操縦者）のいない航空機である。ＵＡＶは、今や、データ収集又は配達などの様々な空中動作を含む民間用途において利用の増加を見い出している。現在のシステム及び方法は、限定するわけではないが、クワッドコプター（クワッドロータヘリコプタ又はクワッドロータとも呼ばれる）、シングルロータ、デュアルロータ、３ロータ、６ロータ及び８ロータ回転翼航空機ＵＡＶ、固定翼ＵＡＶ、及びハイブリッド回転翼航空機−固定翼ＵＡＶ含む多くのタイプのＵＡＶに適している。

モバイルプラットフォーム１００は、モバイルプラットフォーム１００を操作するためのセンサコントローラ２００を含むことができる。センサコントローラ２００は、データ取得、データ処理、及びセンサコントローラ２００のうち少なくとも１つ機能を実行するために本明細書で説明される任意の他の機能及び操作を実行するためのプロセッサ２１１を含むことができる。限定するわけではないが、プロセッサ２１１は、１つ又は複数の汎用マイクロプロセッサ（例えばシングル及び／又はマルチコアプロセッサ）、特定用途向けＩＣ、特定用途向け命令セットプロセッサ、グラフィックス処理ユニット、物理処理ユニット、デジタル信号処理ユニット、コプロセッサ、ネットワーク処理ユニット、オーディオ処理ユニット、暗号化処理ユニットなどを含むことができる。単に説明のために、シングルプロセッサ２１１を含むように示されているが、センサコントローラ２００は、任意の適切な数の同一の且つ／又は異なるプロセッサ２１１を含むことができる。

或る例において、プロセッサ２１１は、モバイルプラットフォーム１００における周辺機器と通信するように構成された１つ又は複数のマイクロプロセッサを含むことができる。例示的な周辺機器は、センサ３００を含むことができる。マイクロプロセッサは、１つ又は複数の集積回路上でコンピュータの中央処理ユニット（ＣＰＵ）の機能を組み込むコンピュータプロセッサを含むことができる。マイクロプロセッサは、デジタルデータを入力として受信し、メモリ（図示せず）に記憶された命令に従ってデジタルデータを処理し、且つ結果を出力として供給する多目的及び／又はプログラマブルデバイスとすることができる。マイクロプロセッサは、２進法で表現される数及び符号に基づいて動作することができる。例えば、センサコントローラ２００は、センサ３００からのデータを入力として受信し、メモリに記憶された命令に従ってデータを処理し、且つデータを処理した結果を出力として供給する。センサコントローラ２００は、本開示で開示される機能を実行するようにプログラムすることができる。

例示的なマイクロプロセッサは、演算論理ユニット（ＡＬＵ）及び制御論理セクションのうち少なくとも１つを含んでも良い。ＡＬＵは、数学的計算、及びＡＮＤ又はＯＲなどの論理演算を実行することができる。制御論理セクションは、メモリから命令演算コードを検索し、且つ命令を実行するために必要なＡＬＵの演算シーケンスを開始することができる。

センサコントローラ２００は、１つ又は複数のセンサ３００と通信するように構成することができる。図１に示されているように、例えば、センサ３００は、第１のセンサ３０１及び／又は第２のセンサ３０２を含むことができる。第１のセンサ３０１及び／又は第２のセンサ３０２は、モバイルプラットフォーム１００と関連付けることができる。即ち、第１のセンサ３０１及び／又は第２のセンサ３０２は、モバイルプラットフォーム１００と関連するデータを取得するように構成することができる。第１のセンサ３０１及び／又は第２のセンサ３０２は、モバイルプラットフォーム１００に搭載されて、且つ／又はモバイルプラットフォーム１００から遠隔に位置することができる。

第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２のそれぞれは、モバイルプラットフォーム１００及びモバイルプラットフォーム１００を囲む環境のうち少なくとも１つの特徴を検出し、それらのデータを生成し、且つセンサコントローラ２００にデータを送信するように構成することができる。第２のセンサ３０２は、第１のセンサ３０１と関連するデータと同じセンサデータ型のデータを生成するように構成することができる。一例において、第１のセンサ３０１によって生成されるデータは、第２のセンサ３０２によって生成されるデータと同じセンサデータ型とすることができる。第１のセンサ３０１は、第２のセンサ３０２と同じセンサ型とすることができる。

別の例において、第２のセンサ３０２は、第１のセンサ３０１と関連するデータと同じセンサデータ型であるデータのサブセットを含むデータを生成するように構成することができる。

単に説明のために、第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２を含むように説明されているが、センサ３００は、限定するわけではないが、第３のセンサ、第４のセンサ、第５のセンサなど、任意の適切な数の同一の且つ／又は異なるセンサを含むことができる。

センサデータ型は、センサと関連するデータの特徴を含む記述を指すことができる。特徴は、データと関連する或る機能及び／又は特性を含むことができる。

例えば、センサデータ型は、データと関連する技術を示すことができる。１つの実例的な例において、第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２のそれぞれは、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサを含むことができる。従って、第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２のそれぞれは、ＧＰＳセンサデータを生成することができる。第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２と関連するそれぞれのデータは、同じセンサデータ型とすることができ、センサデータ型は、ＧＰＳセンサデータ型とすることができる。

例えば、センサデータ型は、データと関連する使用を示すことができる。１つの実例的な例において、第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２のそれぞれは、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサを含むことができる。第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２のそれぞれは、モバイルプラットフォーム１００の速度を計算するために使用されるデータを生成することができる。第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２と関連するそれぞれのデータは、同じセンサデータ型とすることができ、センサデータ型は、速度データ型とすることができる。

一般的に、センサは、或るセンサ型とすることができる。「センサ型」は、センサの特徴を含む記述を指すことができる。特徴は、センサと関連する或る機能及び／又は特性を含むことができる。或る例において、データのセンサデータ型は、データを生成するセンサのセンサ型と一致することができる。例えばコンパス、即ちコンパス型のセンサは、コンパスデータ型のデータを生成し得る。

図２は、図１のモバイルプラットフォーム１００を操作するための方法１０００の実施形態を示す例示的なトップレベルブロックフローチャートである。図２に示されているように、モバイルプラットフォーム１００（図１に示されている）と関連するセンサコントローラ２００（図１に示されている）と通信する第１のセンサ３０１（図１に示されている）における誤動作が、１１００で検出される。センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１における誤動作を検出するように構成することができる。

センサコントローラ２００は、検出に基づいて、センサコントローラ２００と通信する第２のセンサ３０２（図１に示されている）に１２００で切り替えることができる。第２のセンサ３０２への切り替えは、モバイルプラットフォーム１００を制御するセンサデータソースにおける第２のセンサ３０２に切り替えることを含むことができる。センサデータソースは、誤動作していないセンサ３００を少なくとも部分的に識別できるリストを指すことができる。

第２のセンサ３０２は、第１のセンサ３０１における誤動作を検出する前にセンサデータソースに存在することができる。一例において、第２のセンサ３０２への切り替えは、センサデータソースにおいて第２のセンサ３０２をイネーブルにすることを含むことができる。即ち、第２のセンサ３０２は、センサデータソースにおいてアイドル状態でいることができる。第１のセンサ３０１における誤動作を検出した後で、第２のセンサ３０２は、オンに切り替えられ、且つ第２のデータを収集することができる。センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００を制御するために第２のデータを用いることができる。別の例において、第２のセンサ３０２への切り替えは、第１のセンサによって生成された第１のデータから第２のセンサ３０２によって生成された第２のデータへの切り替えを含むことができる。即ち、第２のセンサ３０２は、センサデータソースにおけるセンサコントローラ２００にデータを送信することができるが、しかしセンサコントローラ２００は、第２のデータを用いるか又は用いないことを選択しても良い。第１のセンサ３０１における誤動作を検出した後で、センサコントローラ２００は、第２のデータを用いることができる。

追加及び／又は代替として、第２のセンサ３０２は、第１のセンサ３０１における誤動作を検出する前に、センサデータソースに存在しないことができる。その場合に、第２のセンサ３０２への切り替えは、第２のセンサ３０２をセンサデータソースに追加することを含むことができる。第１のセンサ３０１における誤動作を検出した後で、第２のセンサ３０２は、センサデータソースに追加され（且つ／又は含まれ）、且つ検出データを収集することができる。センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００を制御するために第２のデータを用いることができる。

図１に示されているように、第２のセンサ３０２は、第１のセンサ３０１と同じセンサコントローラ２００と通信するように構成することができる。従って、切り替えは、センサコントローラ２００を切り替えることなく、第２のセンサ３０２に切り替えることを含むことができる。即ち、第２のセンサ３０２への切り替えの前に、センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１のセンサデータ型のようなセンサデータ型のデータを取得することができる。第２のセンサ３０２への切り替え後に、同じセンサコントローラ、即ちセンサコントローラ２００は、同じセンサデータ型のデータを第２のセンサ３０２から取得することができる。

追加及び／又は代替として、第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２は、同じセンサ型のデータを且つ／又は同時にセンサコントローラに２００に供給してもしなくても良い。一例において、センサコントローラ２００が、第１のセンサ３０１における誤動作を１１００で検出する前に、第２のセンサ３０２は、第１のセンサ３０１のセンサデータ型と同じセンサデータ型のデータを供給するように動作することができる。センサコントローラ２００が、第１のセンサ３０１における誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１によって供給されるデータの代わりに、第２のセンサ３０２によって供給されるデータを用いることができる。

別の例において、第２のセンサ３０２は、センサコントローラ２００が第１のセンサ３０１における誤動作を検出する前には、最初はアイドル状態でいることができる。センサコントローラ２００が、第１のセンサ３０１における誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１によって供給されるデータの代わりに、第２のセンサ３０２によって供給されるデータを用いるために、第２のセンサ３０２を活性化することができる。

前述のように、第２のセンサ３０２は、第１のセンサ３０１と関連するデータと同じセンサデータ型であるデータのサブセットを含むデータを生成するように構成することができる。例えば、第２のセンサ３０２は、第１のセンサ３０１と関連するデータと同じセンサデータ型である第１のデータサブセット、及び第１のセンサ３０１と関連するデータと異なるセンサデータ型である第２のデータサブセットを生成することができる。従って、第２のセンサ３０２は、センサコントローラ２００が第１のセンサ３０１における誤動作を検出する前に、アイドル状態でいるか、又は第１若しくは第２のデータサブセットの少なくとも１つを供給することができる。センサコントローラ２００が、第１のセンサ３０１における誤動作を検出すると、第２のセンサ３０２は、第１のセンサ３０１によって供給されるデータの代わりに用いられる第１のデータサブセットを少なくとも供給することができる。

追加及び／又は代替として、第２のセンサ３０２は、第１のセンサ３０１によって供給されるデータと同じセンサデータ型のデータサブセットをセンサコントローラ２００を供給することができる。誤動作を検出する前に、センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２によってそれぞれ供給される第１及び第２のデータを取得することができる。センサコントローラ２００は、誤動作を検出するために（図８の１１２５で示されている）、第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２によってそれぞれ供給される第１及び第２のデータを比較することができる。第１のセンサ３０１における誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、第１のデータを排除するデータを受信することができる。例えば、センサコントローラ２００は、第２のセンサ３０２によって生成された第２のデータを受信することができるが、しかし第１のセンサ３０１によって生成された第１のデータを受信することができない。センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００を制御するための後続のセンサ融合プロセス用に第２のデータを用いることができる。

図３は、図１のモバイルプラットフォーム１００の代替の実施形態を示す例示的な図である。図３に示されているように、モバイルプラットフォーム１００は、メインコントローラ４００を更に含むことができる。メインコントローラ４００は、データ取得、データ処理、及びモバイルプラットフォーム１００の動作を制御するための任意の他の機能及び操作を実行するように構成することができる。例示的な動作は、操縦、上昇、降下、及び／又はモバイルプラットフォーム１００によって実行される任意の他の動作を含むことができる。メインコントローラ４００は、モバイルプラットフォーム１００に搭載して設置することができる。

図３に示されているように、モバイルプラットフォーム１００を操作するための装置は、メインコントローラ４００と少なくとも部分的に統合することができる。即ち、センサコントローラ２００は、メインコントローラ４００と少なくとも部分的に統合することができる。従って、センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００を制御するように更に構成することができる。

追加及び／又は代替として、センサコントローラ２００は、プロセッサ２１１と結合されるように構成された通信モジュール２１２を含むことができる。通信モジュール２１２は、デジタル通信インターフェース及び／又はアナログ通信インターフェースを含むことができる。

通信モジュール２１２は、第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２のうち少なくとも１つとデータ及び制御信号のうち少なくとも１つを交換するように構成することができる。通信モジュール２１２は、電子デバイスとの有線又は無線接続を介してデータを受信及び／又は送信するための無線周波数（若しくはＲＦ）回路又は任意の他の適切なハードウェア及びハードウェアに指示する任意の適切なソフトウェアを含むことができるトランシーバ、送信機及び受信機のうち少なくとも１つを含むことができる。

通信モジュール２１２は、１つ又は複数の外部通信ポート（図示せず）を通じて、センサコントローラ２００と、センサ３００などの他のデバイスとの間の通信を容易にすることができ、且つまたトランシーバ及び／又は外部通信ポートによって受信されたデータを処理するための様々なソフトウェアコンポーネントを含むことができる。

外部通信ポートは、電気デバイスを結合するための任意の適切な電気的及び／又は機械的コネクタを含み、電気デバイス間の通信を実現することができる。外部通信ポートは、他のデバイスに直接又はネットワーク（例えば、インターネット、無線ＬＡＮ等）を通じて間接的に結合するように適合させることができる。例示的な外部通信ポートは、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、ＦＩＲＥＷＩＲＥ、プリント回路基板（ＰＣＢ）などを含むことができる。

一般的に、ＲＦ回路は、限定するわけではないが、アンテナ、少なくとも１つの増幅器、チューナ、１つ又は複数の発振器、ユーザ加入者識別モジュール（ＳＩＭ）カード、トランシーバ、結合器、ＬＮＡ（即ち低ノイズ増幅器）、送受切換器等を含むことができる。更に、ＲＦ回路は、無線通信ネットワークを介して他のデバイスと通信することができる。無線通信は、限定するわけではないが、ＧＳＭ（グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーションズ）、ＧＰＲＳ（汎用パケット無線サービス）、ＣＤＭＡ（符号分割多元接続）、ＷＣＤＭＡ（広帯域符号分割多元接続）、ＬＴＥ（ロングタームエボリューション）、電子メール、ＳＭＳ（ショートメッセージサービス）を含む任意の通信規格又はプロトコルを用いることができる。

単に説明のために、単一の通信モジュール２１２を含むように説明したが、センサコントローラ２００は、任意の適切な数の同一の且つ／又は異なる通信モジュール２１２を含むことができる。

センサコントローラ２００は、メモリ（図示せず）を更に含むことができる。メモリは、高速ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含んでも良く、且つまた１つ又は複数の磁気ディスク記憶デバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の不揮発性固体メモリデバイスなどの不揮発性メモリを含んでも良い。メモリは、センサ３００によってセンサコントローラ２００に送信されたデータ及び本開示において開示される方法を実行するための符号化された命令を記憶するように構成することができる。

プロセッサ２１１、通信モジュール２１２、及び／又はメモリは、無線で且つ／又は１つ又は複数の通信バス若しくは信号線２１９を通じて互いに通信することができる。

モバイルプラットフォーム１００は、モバイルプラットフォーム１００が移動できるようにする機械的運動を生成するように構成された１つ又は複数のモータ５００を更に含むことができる。追加及び／又は代替として、モバイルプラットフォーム１００は、１つ又は複数のモータコントローラ（図示せず）を含むことができる。各モータコントローラは、対応するモータ５００及び／又はメインコントローラ４００と結合することができる。モータコントローラは、メインコントローラ４００からの命令に基づいて、モータ５００を駆動するための信号を生成するように構成することができる。

一般的に、メインコントローラ４００は、センサ３００によって生成されたデータに基づいて、モバイルプラットフォーム１００を操作することができる。それぞれのセンサ３００によって生成されたデータは、個々に用いるか、且つ／又は検出結果を形成するために組み合わせることができる。一般的に、検出結果は、「センサ融合」としてもまた知られている、多数のセンサによってそれぞれ取得されたセンサデータを組み合わせることによって生成することができる。例えば、センサ融合は、ＧＰＳセンサとして、慣性センサ、視覚センサ、ライダー、超音波センサなどを含む異なるセンサ型によって取得されたセンサデータを組み合わせるために用いることができる。別の例として、センサ融合は、絶対測定データ（例えば、ＧＰＳセンサデータなど、ＧＰＳセンサに関係して供給されるデータ）及び相対測定データ（例えば、視覚検出データ、ライダーデータ又は超音波検出データなど、局所座標系に関係して供給されるデータ）など、異なる型のセンサデータを組み合わせるために用いることができる。センサ融合は、個別のセンサ型と関連する制限又は不正確さを補償するために用いられ、それによって、最終検出結果の精度及び信頼性を改善することができる。

例示的な検出結果は、モバイルプラットフォーム１００の速度、高度、加速度、ヨー角及び位置のうち少なくとも１つを含むことができる。検出結果に基づいて、メインコントローラ４００は、様々な操作を実行するようにモバイルプラットフォーム１００に命令することができる。例示的な操作は、ホバリング位置からの偏差を補償するために速度を調整すること、或る目的地に向けて移動すること、障害物から離れるように移動することなどを含むことができる。

図４は、図１のモバイルプラットフォーム１００の別の代替の実施形態を示す例示的な図である。図４に実例として示されているように、センサ３００は、センサ３１１〜３８２を含むことができる。

センサ３００は、ＧＰＳセンサ３１１、３１２を含むことができる。ＧＰＳセンサ３１１、３１２は、複数のＧＰＳ衛星への遮るもののない見通し線がある、位置、速度及び時間情報のうち少なくとも１つを提供する宇宙ベースナビゲーションシステムを含むことができる。

センサ３００は、コンパス３２１、３２２を含むことができる。コンパス３２１、３２２は、ナビゲーション及び地理的な基本方位に対する方向を示す方位用に用いられる器具を含むことができる。例示的なコンパス３２１、３２２は、磁気コンパスを含むことができる。

センサ３００は、加速度計３３１、３３２を含むことができる。加速度計３３１、３３２は、適切な加速度（及び／又は「ｇ力」）を測定するように構成することができる。加速度計の単軸又は多軸モデルは、適切な加速度の大きさ及び方向をベクトル量として検出することができ、且つ抵抗媒体における方位（何故なら重量方向が変わるから）、座標加速度（それがｇ力又はｇ力における変化を生成する限り）、振動、衝撃、及び降下を検出するために用いることができる。例示的な加速度計３３１、３３２は、３軸加速度計を含むことができる。

一例において、加速度計３３１、３３２は、モバイルプラットフォーム１００の加速度を取得することができる。メインコントローラ４００は、モバイルプラットフォーム１００の速度及び位置データのうち少なくとも１つを取得するために加速度を統合するように構成することができる。センサ融合プロセスを介して、メインコントローラ４００は、モバイルプラットフォーム１００の速度及び／又は位置を判断するために、かかる速度及び位置データのうち少なくとも１つを、ＧＰＳセンサ３１１、３１２によって取得されたモバイルプラットフォーム１００の速度及び位置データのうち少なくとも１つと組み合わせることができる。

センサ３００は、ジャイロスコープ３４１、３４２を含むことができる。ジャイロスコープ３４１、３４２は、モバイルプラットフォーム１００と関連するピッチ、ロール及び／又はヨー姿勢角を検出及び／又は測定することができる。

一例において、ジャイロスコープ３４１、３４２は、モバイルプラットフォーム１００のヨー角を取得することができる。センサ融合プロセスを介して、メインコントローラ４００は、モバイルプラットフォーム１００のヨー角を決定するために、かかるヨー角をコンパス３２１、３２２によって測定されたヨー角と組み合わせるように構成することができる。

センサ３００は、高度計３５１、３５２を含むことができる。高度計３５１、３５２は、気圧高度計及び気圧計のうち少なくとも１つを含むことができる。高度計３５１、３５２は、モバイルプラットフォーム１００と関連する高度を測定するように構成することができる。例示的な高度計３５１、３５２は、気圧を測定することによって高度を確認するように構成することができる。

センサ３００は、視覚走行距離計３６１、３６２を含むことができる。視覚走行距離計３６１、３６２は、関心のある対象物の画像（単複）を捕捉、処理及び分析することによって、モバイルプラットフォーム１００と関連する位置、速度及び加速度のうち少なくとも１つを測定することができる。例示的な視覚走行距離計３６１、３６２は、単一カメラ及び／又はステレオカメラを含むことができる。

センサ３００は、超音波センサ３７１、３７２を含むことができる。超音波センサ３７１、３７２は、高周波で超音波を放射し、且つ超音波エコーを評価することができ、超音波エコーは、障害物による反射後に戻って受信される。超音波信号の送信とエコーの受信との間の時間経過に基づいて、モバイルプラットフォーム１００から障害物までの距離を決定することができる。

センサ３００は、ライダー３８１、３８２を含むことができる。ライダー３８１、３８２は、対象物の範囲、高度、方向、又は速度を決定するために、レーザからの紫外線、可視光又は近赤外光を用いる対象物検出システムを含むことができる。従って、ライダー３８１、３８２は、モバイルプラットフォーム１００の高度、方向及び／又は速度を取得するように構成することができる。

図４に示されているように、センサ３１１〜３８２は、複数のセンサ群３１０〜３８０を形成することができる。各センサ群内のセンサ３００は、同じセンサデータ型のデータを生成するように構成される。各センサ群は、第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２を含むことができる。例えば、図４に示されているように、センサ群３２０において、加速度計３３１、３３２は、それぞれ、第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２とそれぞれすることができる。

センサ３１１〜３８２は、単に説明のために図４に示されている。或るセンサ３００は、省略されても良く、他のセンサ３００は、含まれても良い。

更に、或るセンサ３００は、他のセンサ３００と少なくとも部分的に統合されても良い。一例において、加速度計３３１及び／又はジャイロスコープ３４１は、６自由度（６−ＤＯＦ）慣性測定ユニット（ＩＭＵ）（図示せず）に少なくとも部分的に統合することができる。従って、６−ＤＯＦ ＩＭＵの加速度計３３１は、センサ群３２０に属しても良く、６−ＤＯＦ ＩＭＵのジャイロスコープ３４１は、センサ群３４０に属しても良い。

別の例において、加速度計３３１は、３つの単軸加速度計（図示せず）を含むことができる。加速度計３３２は、単一の３軸加速度計を含むことができる。加速度計３３１、３３２は、加速度データ型である、同じセンサデータ型のデータを生成することができる。従って、加速度計３３１、３３２は、両方ともセンサ群３２０に属することができる。

即ち、センサ群３１０〜３８０の各センサ群内におけるセンサは、同一のセンサである必要はない。一センサ群は、同じセンサデータ型のデータを生成するように構成された２つのセンサを含んでも良い。

更に、図４は、センサ群３１０〜３８０の各センサ群に２つのセンサが含まれているように示すが、限定ではなく２つを超えるセンサが、センサ群３１０〜３８０の各センサ群に含まれ得る。例えば、センサ群３４０は、ジャイロスコープ３４１、３４２（図示せず）の他に、もう１つのジャイロスコープ（図示せず）を含むことができる。

図５は、図１のモバイルプラットフォーム１００の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００と関連するメインコントローラ４００にセンサデータを送信するように構成される。図５において、センサコントローラ２００及びメインコントローラ４００は、少なくとも部分的に分離され、互いに通信することができる。

センサコントローラ２００は、センサ３００からデータを収集するように構成することができる。センサコントローラ２００は、センサデータを供給するために、センサ３００からのデータを処理することができる。センサデータ型の「センサデータ」は、対応するセンサデータ型を表すデータを含むことができ、且つセンサ３００によって生成された対応するセンサデータ型のデータを処理した結果を含むことができる。センサコントローラ２００は、バス２１９及び通信モジュール２１２のうち少なくとも１つを介して、かかる結果をメインコントローラ４００に送信し、メインコントローラ４００が、その結果を用いてセンサ融合プロセスを実行するようにすることができる。従って、メインコントローラ４００は、センサ３００のいずれかが誤動作しているかどうかを判断する必要なしに、供給される「センサデータ」を直接用いることができる。

センサコントローラ２００及びメインコントローラ４００が、（図４に示されているように）少なくとも部分的に統合される場合に、センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００を制御するために、「センサデータ」を個別に用いるか、且つ／又は「センサデータ」をセンサ融合プロセスで処理することができる。

図６は、図１のモバイルプラットフォーム１００の代替の実施形態を示す例示的な図であり、センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００から遠隔に位置する。センサコントローラ２００は、通信モジュール２１２を介し、有線及び／又は無線通信によって、センサ３００及びメインコントローラ４００のうち少なくとも１つと通信することができる。追加及び／又は代替として、センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００と関連する遠隔コントローラ（図示せず）と少なくとも部分的に統合することができる。

図７は、図２の方法１０００の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートである。図７に示されているように、任意選択的に、第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２は、１０１０で初期化される。センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２を初期化するように構成することができる。初期化プロセス中に、センサコントローラ２００は、センサ３００のパラメータ用の初期値を割り当て、且つ／又はセンサ３００から初期パラメータを取得することができる。センサコントローラ２００は、センサ３００とセンサコントローラ２００との間の通信が機能しているかどうかを判断することができる。例えば、センサコントローラ２００が、１つのセンサ３００から応答を受信できない場合に、センサコントローラ２００は、センサ３００が誤動作し、且つ誤動作しているセンサ３００と関連するデータが、センサ融合プロセス用に使用されるべきでないことを決定することができる。従って、センサコントローラ２００は、誤動作しているセンサ３００を含む同じセンサ群におけるセンサ３００に切り替えることができる。

図４は、１つを超えるセンサ３００を含むようにセンサ群を示す。有利なことに、たとえ１つのセンサ３００が誤動作を有しても、モバイルプラットフォーム１００は、やはり操作され得る。

図７に示されているように、誤動作の検出（図２の１１００に示されている）は、第１のセンサ３０１と関連する第１のデータを取得することを含むことができる。第１のデータは、第１のセンサ３０１によって生成されたデータを指すことができる。図７に示されているように、第１のセンサ３０１と関連する第１のデータは、１１１０で取得することができる。センサコントローラ２００は、通信モジュール２１２を介して、第１のセンサ３０１から第１のデータを取得及び／又は受信するように構成することができる。

誤動作の検出（図２の１１００に示されている）は、第１のセンサ３０１と関連する第１のデータにおける異常を検出することを含むことができる。図７に示されているように、第１のセンサ３０１と関連する第１のデータにおける異常は、１１２０で検出することができる。センサコントローラ２００は、第１のデータにおける異常を検出するように構成することができる。

図８は、図２の方法１０００の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートである。図８は、第１のデータにおける異常を検出するための例示的なプロセスを示す。図８に示されているように、第１のセンサ３０１と関連する第１のデータは、１１１０で取得される。センサコントローラ２００は、１つ又は複数の異常基準に対して、１１２１〜１１２５で第１のデータを評価することができる。

センサコントローラ２００は、第１のデータが更新に失敗したかどうかを１１２１で判断するように構成することができる。例えば、第１のデータが、所定の時間間隔中に一定のままだった場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータが更新に失敗したと断定することができる。第１のデータが更新に失敗した場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータに異常が検出されるか且つ／又は存在すると１１２９で判断するように構成することができる。第１のデータが更新に失敗していない場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第１のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、異常の検出は、第１のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを検出することを含むことができる。

第１のセンサ３０１が誤動作すると、第１のデータは、その中に１つ又は複数の異常を有する可能性がある。第１のデータの１つの例示的な異常は、更新の失敗である。例えば、加速度計３３１（図４に示されている）は、小さな微小電子機械システム（ＭＥＭＳ）で作製することができ、且つ試験質量（また地震質量として知られている）を備えた片持ち梁を含むことができる。加速度計３３１が、機械的な衝撃を経験すると、ＭＥＭＳチップ内の超小型電子構造が、損傷される可能性がある。追加及び／又は代替として、加速度計３３１とセンサコントローラ２００との間の通信は、切断することができる。従って、加速度計３３１からの第１のデータは、更新することができず、且つ／又は或る時間間隔にわたってセンサコントローラ２００に同じ加速度値を供給する可能性がある。

所定の時間間隔は、異常の検出前に定義された任意の適切な時間間隔とすることができる。センサコントローラ２００は、第１のデータを評価するために所定の時間間隔を用いるように構成することができる。例えば、所定の時間間隔は、クロックチック単位とすることができる。非限定的な例において、所定の時間間隔は、６６ＭＨｚで作動するコンピュータシステムクロック用の２０クロックチックとすることができる。

センサコントローラ２００は、第１のデータが異常ノイズを有するかどうかを１１２２で判断するように構成することができる。例えば、第１のデータと関連するノイズが、所定のノイズレベルより大きい場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータが異常ノイズを有すると判断することができる。第１のデータが異常ノイズを有する場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータに異常が検出されるか且つ／又は存在すると１１２９で判断するように構成することができる。第１のデータが異常ノイズを有しない場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第１のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、異常の検出は、第１のデータと関連するノイズが所定のノイズレベルより大きいことを検出することを含むことができる。

第１のデータの１つの例示的な異常は、異常ノイズである。例えば、高度計３５１（図４に示されている）は、ＭＥＭＳから作製することができる。高度計３５１が機械的な衝撃を経験すると、ＭＥＭＳチップ内の超小型電子構造は、損傷される可能性があり、それは、高度計３５１からの第１のデータに異常に高いノイズを有させる可能性がある。例えば、高度計３５１は、正常に機能している場合に１メートル未満のノイズレベルを有することができ、従って、８メートルから９メートルにわたるノイズは、異常に高い可能性がある。第１のデータにおける異常ノイズが、正常データとしてメインコントローラ４００によって用いられると、ＵＡＶは、高度を著しく変更することによって反応し、不安定な動作に帰着する可能性がある。

所定のノイズレベルは、異常の検出前に、且つ第１のデータの正常なノイズレベルに基づいて定義される任意の適切なノイズレベルとすることができる。センサコントローラ２００は、第１のデータを評価するために所定のノイズレベルを用いるように構成することができる。非限定的な例において、高度計３５１用の所定のノイズレベルは、１メートルとすることができる。

センサコントローラ２００は、第１のデータが異常な不連続を有するかどうかを１１２３で判断するように構成することができる。例えば、所定の不連続レベルより大きい第１のデータにおける不連続の場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータが異常な不連続を有すると判断することができる。第１のデータが、異常な不連続を有する場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータに異常が検出されるか且つ／又は存在すると１１２９で判断するように構成することができる。第１のデータが異常な不連続を有しない場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第１のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、異常の検出は、所定の不連続レベルより大きい第１のデータにおける不連続を検出することを含むことができる。

第１のデータの１つの例示的な異常は、異常な不連続である。例えば、ＵＡＶが１５０ｍの高度にあるときに高度計３５１が誤動作を開始した場合に、高度計３５１は、１０００ｍの高度と関連する第１のデータを生成する可能性がある。かかる不連続は、第１のデータが異常を有することを示すことができる。

所定の不連続レベルは、異常の検出前に、且つ第１のデータの正常な不連続レベルに基づいて定義される任意の適切な不連続レベルとすることができる。センサコントローラ２００は、第１のデータを評価するために所定のノイズレベルを用いるように構成することができる。

第１のセンサ３０１が、ＧＰＳセンサ（例えば、第１のＧＰＳセンサ３１１）を含む場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータがＧＰＳ異常を有するかどうかを１１２４で判断するように構成することができる。例えば、第１のデータが、第１のＧＰＳセンサ３１１を用いた衛星信号の損失を示す場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータが、ＧＰＳ異常を有すると判断することができる。追加及び／又は代替として、第１のデータが、第１のＧＰＳセンサ３１１によるモバイルプラットフォーム１００の位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致を有する場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータがＧＰＳ異常を有すると判断することができる。

第１のデータが、ＧＰＳ異常を有する場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータにおいて異常が検出されるか且つ／又は存在することを１１２９で判断するように構成することができる。第１のデータが、ＧＰＳ異常を有しない場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第１のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、第１のセンサ３０１が、第１のＧＰＳセンサ３１１を含む場合に、誤動作及び／又は異常の検出は、第１のＧＰＳセンサ３１１を用いた衛星信号の損失、及び／又はＧＰＳセンサによるモバイルプラットフォーム１００の速度及び位置のそれぞれの変化間の不一致を含むＧＰＳ異常を検出することを含むことができる。

第１のＧＰＳセンサ３１１と関連する第１のデータの１つの例示的な異常は、ＧＰＳ異常を含むことができる。例えば、モバイルプラットフォーム１００が、十分な衛星信号のない位置にある場合に、第１のＧＰＳセンサ３１１からの第１のデータは、不正確である可能性がある。

更に、第１のＧＰＳセンサ３１１が、速度変化と一致しない位置変化を提供する場合に、第１のＧＰＳセンサ３１１は、誤動作している可能性がある。例えば、ＵＡＶの位置が、２秒の時間間隔内に西の方に移動し、一方でＵＡＶの速度が、同じ時間間隔内に東方向にあることを第１のＧＰＳセンサ３１１が示す場合に、第１のデータは、モバイルプラットフォーム１００の位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致を有する。かかるＧＰＳ異常は、モバイルプラットフォーム１００が間違った方向に移動していることに帰着する可能性があり、それは、衝突などの危険な結果につながる可能性がある。

不一致は、異常の検出前に定義された任意の適切なタイプの不一致基準に基づいて決定することができる。センサコントローラ２００は、第１のデータを評価するために不一致基準を用いるように構成することができる。

センサコントローラ２００は、第１のデータが交差検証基準を満たすかどうかを１１２５で判断するように構成することができる。交差検証基準は、第１のデータを第１のセンサ３０１以外のセンサ３００からのデータと比較することを介して、第１のデータが異常を有するかどうかを判断するための１つ又は複数の規則を含むことができる。

第１のデータが、交差検証基準を満たす場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータに異常が検出されるか且つ／又は存在することを１１２９で判断するように構成することができる。第１のデータが交差検証基準を満たさない場合に、センサコントローラ２００は、第１のデータに異常が検出されないと判断し、且つ更なる基準に基づいて第１のデータを評価するように構成することができる。別の言い方をすると、異常の検出は、第１のデータが交差検証基準を満たすことを検出することを含むことができる。

交差検証基準は、同一の且つ／又は異なるセンサ３００のデータ間の関係に基づいて、異常の検出前に決定することができる。

一例において、交差検証基準は、第１のデータが、モバイルプラットフォーム１００とそれぞれ関連する第３のセンサ及び第４のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことを含むことができる。追加及び／又は代替として、交差検証基準は、第３のセンサと関連するデータが、第４のセンサと関連するデータと一致していることを含むことができる。換言すれば、第１のデータが、２つ以上の他のセンサ３００と一致しない場合に、第１のデータは、異常を有する可能性がある。

非限定的な例において、第１のコンパス３２１と関連する第１のデータは、７０度など、ＵＡＶのヨー角における著しい変化を示し、一方でジャイロスコープ３４１、３４２の両方は、３０度など、ＵＡＶのヨー角における小さな変化を示す。両方のジャイロスコープ３４１、３４２が、同じヨー角を生成しながら同時に誤動作している可能性が非常に低いので、センサコントローラ２００は、ジャイロスコープ３４１、３４２が両方とも機能していること、及び第１のコンパス３２１の第１のデータが異常を有することを判断するように構成することができる。

別の非限定的な例において、第１のコンパス３２１と関連する第１のデータは、７０度など、ＵＡＶのヨー角における著しい変化を示し、一方で第２のコンパス３２２及びジャイロスコープ３４１は、３０度など、ＵＡＶのヨー角における小さな変化を示す。第２のコンパス３２２及びジャイロスコープ３４１の両方が、同じヨー角を生成しながら同時に誤動作している可能性が非常に低いので、センサコントローラ２００は、第２のコンパス３２２及びジャイロスコープ３４１の両方が機能している可能性があり、第１のコンパス３２１の第１のデータが異常を有すると判断するように構成することができる。

従って、交差検証基準によれば、第１のデータは、第１のセンサデータ型である。上記の２つの例示的な事例に示されているように、第１のデータは、コンパスデータ型及び／又はヨー角データ型である。

追加及び／又は代替として、第３のセンサ及び第４のセンサの少なくとも１つと関連するデータは、第２のセンサデータ型である。第２のセンサデータ型は、第１のセンサデータ型と異なることができる。即ち、交差検証基準と関連するセンサ３００は、第１のデータと同じセンサデータ型のデータを必ずしも供給しない。上記の２つの例示的な事例に示されているように、第１のコンパス３２１と関連する第１のデータがコンパスデータ型である場合に、ジャイロスコープ３４１と関連するデータは、ジャイロスコープデータ型であっても良く、それは、コンパスデータ型と異なることができる。

交差検証基準を更に説明するために、別の例が、以下のように示される。第１の視覚走行距離計３６１と関連する第１のデータは、ＵＡＶの第１の測定された高度を示し、一方で高度計３５１、３５２の両方は、第１の測定された高度と異なるＵＡＶの第２の測定された高度を示す。両方の高度計３５１、３５２が、同じ測定された高度を生成しながら同時に誤動作している可能性が非常に低いので、センサコントローラ２００は、高度計３５１、３５２が両方とも機能していること、及び第１の視覚走行距離計３６１の第１のデータが異常を有することを判断するように構成することができる。他方において、センサコントローラ２００は、第１の高度計３５１のデータを視覚走行距離計３６１、３６２からのデータと比較することによって、第１の高度計３５１における誤動作を検出することができる。

上記の場合に、第１のデータは、モバイルプラットフォームの高度を確認するための第３のセンサ及び第４のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しない。第１のセンサと関連する第１のデータ及び第３のセンサと関連するデータは、それぞれ高度計データ型及び視覚走行距離計データ型の１つである。即ち、第１のセンサのデータは、高度計データ型とすることができ、第３のセンサのデータは、視覚走行距離計データ型とすることができる。代替として、第１のセンサのデータは、視覚走行距離計データ型とすることができ、第３のセンサのデータは、高度計データ型とすることができる。第４のセンサは、限定するわけではないが、高度計データ型のデータ及び／又は視覚走行距離計データを生成することができる。

一般的に、高度計は、気圧を測定することによって高度を確認するための気圧計を含むことができ、従って測定可能な気圧を備えた環境において動作する必要があり得る。モバイルプラットフォーム１００に設置された視覚走行距離計は、地上における対象物の１つ又は複数の画像を捕捉及び分析することによって、高度を確認することができる。追加及び／又は代替として、地上に設置された視覚走行距離計は、モバイルプラットフォーム１００上の対象物の１つ又は複数の画像を捕捉及び分析することによって、高度を確認することができる。従って、視覚走行距離計を操作するために、モバイルプラットフォーム１００の高度は、高度限界に達しなくても良い。高度限界は、成層圏の高度と同様であり得、且つ／又は８ｋｍ及び１８ｋｍにわたることができる。

従って、図８の１１２５で、交差検証基準を用い、視覚走行距離計３６１、３６２のデータを高度計３５１、３５２のデータと比較することによって誤動作を検出するために、モバイルプラットフォーム１００は、視覚走行距離計及び高度計の両方が機能し得る特別な条件において動作する必要があり得る。前述のように、例示的な特別な条件は、成層圏より低い高度及び測定可能な気圧を含む。モバイルプラットフォーム１００の様々なタイプの間で、或るＵＡＶは、かかる特別な条件において動作し得、一方で他のタイプのモバイルプラットフォーム１００は、そうでなくても良い。従って、全てのタイプのモバイルプラットフォーム１００が、１１２５で交差検証基準を用い、視覚走行距離計３６１、３６２のデータを高度計３５１、３５２のデータと比較する特徴を有することができるわけではない。

別の例において、交差検証基準は、第１のデータが、モバイルプラットフォーム１００と関連する第３のセンサと関連するデータと一致しないことを含むことができる。換言すれば、第１のデータが、別のセンサ３００と関連するデータと一致しない場合に、第１のデータは、異常を有する可能性がある。

例えば、加速度計３３１の第１のデータは、時間間隔中に一定のままだった。対照的に、加速度計３３２は、同じ時間間隔中にデータを更新した。従って、第１のデータは、センサ３３２と関連するデータと一致しない可能性があり、センサコントローラ２００は、第１のデータが異常を有すると判断するように構成することができる。

センサコントローラ２００は、限定するわけではないが、１つ又は複数の適切な交差検証基準を用いて、第１のデータを評価するように構成することができる。交差検証基準のそれぞれは、多数のセンサ３００間の関係に基づくことができる。正常に機能しているセンサ３００は、第１のセンサ３０１の第１のデータを有効及び／又は無効にするためのデータを供給することができる。

限定するわけではないが、追加及び／又は追加基準を含むことができる。例示的な基準（図示せず）によれば、センサコントローラ２００は、第１のデータが、モバイルプラットフォーム１００の能力及び／又は仕様に基づいた限界の下及び／又は上にあることを検出することによって、第１のデータにおける異常を検出することができる。例えば、加速度計３３１は、１６重力加速度、即ち１６を掛けられた重力加速度であるモバイルプラットフォーム１００の加速度を示す第１のデータを生成する可能性がある。「重力加速度」は、重力によって引き起こされた対象物に対する加速度を指すことができる。重力加速度の例示的な値は、９．８ｍ／ｓ^２とすることができる。モバイルプラットフォーム１００は、正常動作におけるフル加速で１６重力加速度に達することができない可能性がある。その場合に、センサコントローラ２００は、非常に大きい第１のデータを検出することによって、加速度計３３１が異常を有すると判断するように構成することができる。第１のデータの上限は、限定ではなく、任意の方法で決定することができる。

基準１１２１〜１１２５は、単に例示的である。基準１１２１〜１１２５のシーケンスは、限定ではなく、変更することができる。更に、或る基準は、省略することができ、他の基準は、含むことができる。更に、基準１１２１〜１１２５は、各センサ群及び／又は個別センサ３００に対して、同一に且つ／又は異なるようにすることができる。即ち、２つの異なるセンサ群は、異なる基準を有することができる。即ち、同じ且つ／又は異なるセンサデータ型と関連する２つの個別センサ３００は、異常を検出するための異なる基準に対して評価することができる。

図８において、センサコントローラ２００が、第１のデータに異常が検出されないと１１２８で判断する場合に、センサコントローラ２００は、任意選択的に、第１のセンサから新しい第１のデータを引き続き取得することができる（１１１０に示されている）。

再び図７を参照すると、第１のセンサ３０１における誤動作を検出した後で、第１のセンサ３０１は、１２１０で、モバイルプラットフォーム１００を制御するためのセンサデータソースから削除される。換言すれば、第２のセンサ３０２への切り替え（図２の１２００に示されている）は、モバイルプラットフォーム１００を制御するためのセンサデータソースから第１のセンサを削除することを含むことができる。

前述のように、センサデータソースは、誤動作していないセンサ３００を少なくとも部分的に識別できるリストを指すことができる。換言すれば、センサデータソースにおけるセンサ３００は、誤動作していることをセンサコントローラ２００によって検出される。センサデータソースは、センサコントローラ２００と関連するメモリ（今は図示されている）における１つ又は複数の記憶アドレスに記憶されるファイル及び／又はデータとして記憶することができる。

追加及び／又は代替として、センサデータソースは、アドレス及び／又は位置をメモリに必ずしも有しない。センサコントローラ２００は、誤動作していないセンサ３００及び／又は誤動作しているセンサ３００を任意の他の従来的な方法で追跡するように構成することができる。その場合に等しく、センサデータソースは、特定のメモリアドレスとして必ずしも記憶されずに、維持及び／又は更新することができる。

図９は、図２の方法１０００に従って、第１のセンサ３０１における誤動作を検出する前のセンサデータソース３０９の実施形態を示す例示的な図である。説明のために、センサ３１１〜３８２（図４に示されている）は、正常に機能していると仮定され、従って、センサデータソース３０９に含まれる。

図１０は、図２の方法１０００に従って、第１のセンサ３０１における誤動作を検出した後の、図９におけるセンサデータソース３０９の実施形態を示す例示的な図である。図１０に示されている例において、センサ群３４０の第１のセンサ３０１、即ちジャイロスコープ３４１は、誤動作を有することをセンサコントローラ２００によって検出される。従って、センサコントローラ２００は、ジャイロスコープ３４１をセンサデータソース３０９から削除及び／又は排除することができる。従って、センサデータソース３０９は、ジャイロスコープ３４１を含まない。

センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１によって生成された第１のデータをモバイルプラットフォーム１００を制御するためのデータとして予め用いることができる。第１のセンサ３０１の誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００を制御するために、第２のセンサ３０２によって生成されたデータを用いることができる。再び図７を参照すると、第２のセンサ３０２は、１２２０で、モバイルプラットフォーム１００を制御するためのセンサデータソースに存在できるようにされ得る。換言すれば、第２のセンサ３０２への切り替えは、第２のセンサ３０２が、モバイルプラットフォーム１００を制御するためのセンサデータソース３０９に存在できるようにすることを含むことができる。

図９〜１０の例において、第２のセンサ３０２は、第１のセンサ３０１が誤動作しているのを検出される前にセンサデータソース３０９にあり、且つデータを生成することができる。しかしながら、そのときに、センサコントローラ２００は、第２のセンサ３０２によって生成されたデータを用いても用いなくても良い。第１のセンサ３０１の誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００を制御するためのセンサデータ型のセンサデータを生成するために、第１のセンサ３０１によって生成されたデータの代わりに、第２のセンサ３０２によって生成されたデータを用いることができる。

例えば、図１０において、センサコントローラ２００が、センサデータソース３０９からジャイロスコープ３４１を削除した後で、センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００を制御するためのセンサ群３４０における第２のセンサ３０２、即ちジャイロスコープ３４２をイネーブルにすることができる。換言すれば、第２のセンサ３０２と関連するデータは、モバイルプラットフォーム１００を制御するために用いることができる。

第１のセンサ３０１における誤動作を検出した際に第１のセンサ３０１を削除及び／又は排除することによって、センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００の動作が、正確なデータに基づいて決定され得ることを保証することができる。ＵＡＶ墜落などの多くのＵＡＶ事故の故障解析によれば、事故のかなりの割合が、ＵＡＶメインコントローラ４００のデータ処理アルゴリズムにおけるエラーではなく、センサ３００の異常機能による。時には、一センサの誤動作が、センサ融合におけるエラーを引き起こす可能性がある。エラーは、周囲状況に不正確に反応し、且つ墜落及び／又は衝突に帰着するＵＡＶの動作につながる可能性がある。従って、センサ冗長性は、事故を防ぎＵＡＶ動作の安全性を改善するために有利である。

更に、任意選択的に、図８における方法１０００を用いて、第１のセンサ３０１における誤動作を検出した後で、たとえ第１のセンサ３０１が、センサデータソースから排除され、且つモバイルプラットフォーム１００を制御するために使用され得なくても、センサコントローラ２００は、引き続き第１のセンサ３０１から第１のデータを受信し、且つ第１のデータの評価するように構成することができる。第１のデータは、図８における方法１０００を用いて評価することができる。センサコントローラが、第１のデータにおけるどんな異常も検出できない場合に、第１のセンサ３０１は、センサデータソース３０９へと逆に復活されても良い。有利なことに、誤動作が一時的な場合に、第１のセンサ３０１は、完全に利用することができる。

追加及び／又は代替として、図７に示されている１２００において、第２のセンサ３０２は、第１のセンサ３０１より誤動作を有する低い可能性と関連付けられるように切り替えられる。センサ３０１、３０２は、環境及び／又は使用条件に対して異なる感受性をそれぞれ有しても良い。即ち、センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１と比較して、誤動作の原因によって異なるように影響を受ける第２のセンサ３０２を選択することができる。

例えば、ＵＡＶは、一飛行中に２つ以上の異なる環境を経験する可能性がある。環境の変化は、ユーザ及びセンサコントローラ２００のうち少なくとも１つによって完全には予測可能ではない可能性がある。例えば、環境の変化は、同じ場所における天候の変化及び／又は予期しない危険な出来事を回避するための飛行ルートの変更による可能性がある。第１のセンサ３０１は、第１の環境において、第２のセンサ３０２ほど誤動作を有しそうにない可能性がある。従って、センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１からのデータを用いる。しかしながら、第１のセンサ３０１は、第２の環境において、第２のセンサ３０２よりも誤動作を有しそうな可能性がある。環境が、第２の環境に思いがけず変化した場合に、且つ／又はセンサコントローラ２００が、変化に気づかなかった場合に、センサコントローラ２００は、誤動作を検出するまで、第１のセンサ３０１によって供給されるデータを引き続き用いる。かかる場合にデータの精度を改善するために、第１のセンサ３０１の検出された誤動作に基づいて、センサコントローラ２００は、誤動作をそれほど有しそうにない第２のセンサ３０２を選択し、第１のセンサ３０１の代わりに第２のセンサ３０２を用いても良い。

別の言い方をすると、センサ３０１が誤動作を有する場合に、誤動作を引き起こす機構は、センサ３０２が、誤動作を有しないか且つ／又はそれほど誤動作を有しないように、異なるようにセンサ３０２に影響を及ぼしても良い。換言すれば、或る環境及び／又は使用条件において、第２のセンサ３０２は、第１のセンサ３０１より低い誤動作を有する可能性と関連付けることができる。

図４に示されているような各センサ群３１０〜３９０は、２つを超えるセンサを含むことができる。センサ群３１０〜３９０の少なくとも１つは、３重冗長性、４重冗長性、及びより高次の冗長性のうち少なくとも１つを有することができる。従って、第２のセンサ３０２における誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、第３のセンサ（図示せず）に切り替えるように構成することができる。第３のセンサにおける誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、第４のセンサ（図示せず）に切り替えるように構成することができる。別の言い方をすると、１つのセンサにおける誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、群において選択された次のセンサに切り替えるように構成することができる。

従って、第１のセンサ３０１における誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、切り替えるべき第２のセンサ３０２を選択するように構成されても良い。センサ３０１と関連するセンサ群が、唯一の別のセンサとしてセンサ３０２を含む場合に、センサコントローラ２００は、センサ３０２を選択するように構成することができる。しかしながら、幾つかの場合に、センサ３０１と関連するセンサ群は、２つ以上の他の残りのセンサを含むことができる。センサ３０２を選択するために、センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１より低い誤動作を有する可能性と関連するセンサを選択するように構成することができる。追加及び／又は代替として、センサ３０２を選択するために、センサコントローラ２００は、センサ群における全ての残りのセンサの間で、最も低い誤動作を有する可能性と関連するセンサを選択するように構成することができる。

例えば、ＧＰＳセンサ３１１、３１２は、マルチパス効果を受ける可能性がある。マルチパス効果は、無線電気通信信号が２つ以上の経路によって受信アンテナに達することに帰着する伝搬現象を指すことができる。マルチパス効果は、一般的に、無線電気通信信号が、山、建物などの物体から跳ね返ることによって引き起こされ得る。第１のＧＰＳセンサ３１１において、マルチパス効果は、第１のＧＰＳセンサ３１１が、ランダムにジャンプ又はクリープしていることを不正確に示すＧＰＳセンサ３１１、３１２出力データに帰着し、第１のＧＰＳセンサ３１１の位置及び／又は速度の精度を低下させる可能性がある。

ＧＰＳセンサ３１１、３１２は、選択された位置において、マルチパス効果に対して異なる感受性を有するように構成されても良い。例えば、第１のＧＰＳセンサ３１１は、第１のアンテナと関連付けられても良い。ＧＰＳセンサ３１２は、第１のアンテナと異なるマルチパス抵抗を有する第２のアンテナと関連付けられても良い。例示的なＧＰＳアンテナは、クワッドヘリカルアンテナ、パッチアンテナ、螺旋アンテナ、マイクロストリップアンテナ、平面リング（又は「閉塞リング」）アンテナなどを含むことができる。異なるアンテナは、それぞれのマルチパス抵抗を有することができる。センサコントローラ２００は、ＧＰＳセンサ３１１、３１２及びそれらのマルチパス抵抗と関連するそれぞれのアンテナに関する情報をメモリから検索するように構成することができる。第１のＧＰＳセンサ３１１が、ジャンプ及び／又はクリープを有する第１のデータを生成する場合に、誤動作は、マルチパス効果の影響を示す可能性がある。センサコントローラ２００は、第１のＧＰＳセンサ３１１より大きなマルチパス抵抗を有するＧＰＳセンサを第２のＧＰＳセンサ３１２として選択することができる。追加及び／又は代替として、センサコントローラ２００は、最大のマルチパス抵抗を有するＧＰＳセンサを第２のＧＰＳセンサ３１２として選択することができる。

追加及び／又は代替として、建物などの物体に囲まれた位置において、ＧＰＳセンサ３１１、３１２は、衛星信号が建物からの衛星信号をブロックする可能性があるので、衛星信号を失う可能性がある。ＧＰＳセンサ３１１、３１２は、所定の距離だけ離れてＵＡＶ上に配置されても良い。所定の距離は、固定値に基づいて且つ／又は周囲の物体の密度、ＵＡＶの高度及び／若しくは任意の他の適切な要因に基づいて、センサコントローラ２００によって決定することができる。例示的な所定の距離は、１０ｃｍ〜３０ｃｍにわたることができる。第１のＧＰＳセンサ３１１が、衛星信号を失い、不正確なデータを生成する場合に、センサコントローラ２００は、所定の距離だけ第１のＧＰＳセンサ３１１から離れて位置するＧＰＳセンサを第２のＧＰＳセンサ３１２として選択することができる。第１のＧＰＳセンサ３１１から離れて配置されることによって、第２のＧＰＳセンサ３１２は、第１のＧＰＳセンサ３１１より少なくとももう１つの衛星から信号を受信することができ得る。追加及び／又は代替として、センサコントローラ２００は、第１のＧＰＳセンサ３１１から最も遠く離れたＧＰＳセンサを第２のＧＰＳセンサ３１２として選択することができる。

別の例において、コンパス３２１、３２２は、地球の磁場において正常に機能することができる。コンパス３２１、３２２は、磁場の外乱によって引き起こされる誤動作にさらされる可能性がある。例えば、ＵＡＶは、鉄鉱山の近辺に入る可能性がある。鉄鉱山は、磁場の外乱を生成する可能性がある。外乱は、鉄鉱山の近辺内に局地化され得る。第１のコンパス３２１は、たとえＵＡＶの向きが変化していなくても、磁場の外乱故に、ヨー角の大きなシフトを示すデータを生成する可能性がある。追加及び／又は代替として、或る状況下において、モータ５００（図３及び５〜６に示されている）は、磁束漏れを有する可能性がある。それは、モータ５００の内部運転によって生成された磁束が、磁束をシールドするためのケーシングから漏れることである。第１のコンパス３２１は、たとえＵＡＶの向きが変化していなくても、モータ５００の近辺内の磁場の外乱下で、ヨー角の大きなシフトを示すデータを生成する可能性がある。従って、磁場の外乱は、第１のコンパス３２１の誤動作に帰着する可能性がある。

コンパス３２１、３２２は、所定の距離だけ離れてＵＡＶ上に配置されても良い。所定の距離は、固定値に基づき、センサコントローラ２００によって決定することができる。例示的な所定の距離は、１０ｃｍ〜３０ｃｍにわたることができる。センサコントローラ２００が、ヨー角の大きなシフトなど、第１のコンパス３２１における誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、第１のコンパス３２１から所定の距離だけ離れて位置するコンパスを第２のコンパス３２２として選択するように構成することができる。センサコントローラ２００は、第２のコンパス３２２の選択を可能にするために、コンパス３２１、３２２と関連するそれぞれの位置に関する情報をメモリから検索するように構成することができる。磁場の外乱が、指数関数的に弱まり得るので、第１のコンパス３２１から離れて配置された第２のコンパス３２２は、磁場の外乱によって、無視できる程度の影響を受けることが可能あり、従って正常に機能することができる。

追加及び／又は代替として、センサコントローラ２００は、第１のコンパス３２１より地上から更に遠く離れたコンパスを選択することができる。従って、鉄鉱山による磁場の外乱は、第１のコンパス３２１ほど第２のコンパス３２２を乱すことができない。例えば、ＵＡＶが地表の上空で鉄鉱山の近辺を飛行している場合に、ＵＡＶは、地上に面するＵＡＶの底部と水平に向けられる。センサコントローラ２００が、ＵＡＶの底部に配置された第１のコンパス３２１の誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、ＵＡＶの上部に配置されたコンパスを第２のコンパス３２２として選択することができる。

追加及び／又は代替として、センサコントローラ２００は、第１のコンパス３２１より、選択されたモータ５００から更に遠く離れたコンパスを選択することができる。従って、選択されたモータ５００から漏れる磁束による磁場の外乱は、第１のコンパス３２１ほど第２のコンパス３２２を乱すことができない。例えば、センサコントローラ２００が、他のコンパスより、選択されたモータ５００に一層近く位置された第１のコンパス３２１の誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、選択されたモータ５００からより遠くに配置されたコンパスを第２のコンパス３２２として選択するように構成することができる。

追加及び／又は代替として、センサコントローラ２００は、限定するわけではないが、第１のコンパス３２１、選択されたモータ５００及び／又は地上から最も遠く離れて配置されたコンパスを選択することができる。

更に別の例において、第１及び第２のセンサ３０１、３０２は、両方とも必ずしもモバイルプラットフォーム１００（図１に示されている）に配置されない。例えば、第１の視覚走行距離計３６１は、モバイルプラットフォーム１００に搭載して設置することができる。第２の視覚走行距離計３６２は、モバイルプラットフォーム１００から遠隔に配置することができる。例えば、第２の視覚走行距離計３６２は、地上に静止位置で配置することができる。その場合に、第２の視覚走行距離計３６２は、遠隔コントローラ（図示せず）に少なくとも部分的に統合することができる。モバイルプラットフォーム１００が、第１の視覚走行距離計３６１における誤動作を引き起こす空中の厳しい環境で動作する場合に、センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００の画像を捕捉することによってモバイルプラットフォーム１００の位置及び／又は速度を測定する第２の視覚走行距離計３６２に切り替えるように構成することができる。

再び図７を参照すると、センサデータソース３０９における少なくとも１つのセンサ３００によって生成されたデータは、１３００で、センサデータ型のセンサデータを供給するために処理される。図９〜１０に示されている例において、センサ群３１０〜３９０のそれぞれは、それぞれセンサデータ型のデータを生成することができる。センサ群３１０〜３９０のそれぞれは、１つ又は複数のセンサ３００を含むことができる。センサコントローラ２００は、対応するセンサデータ型のセンサデータを供給するために、センサ群３１０〜３９０のそれぞれにおける１つ又は複数のセンサ３００によって生成されたデータを処理するように構成することができる。例えば、ＧＰＳセンサデータ型のセンサデータを供給するために、ＧＰＳセンサ３１１、３１２の両方がデータソース３０９にあると仮定すると、センサコントローラ２００は、ＧＰＳセンサ３１１〜３１２の最終検出結果としてのセンサデータを生成するために、ＧＰＳセンサ３１１、３１２によって生成されたデータを処理することができる。

図７は、１２００に続くように１３００を示すが、センサコントローラ２００は、限定するわけではないが、図２及び７に示されている１１００、１２００の前、最中及び／又は後にいつでもデータを処理し、１３００を実行するように構成することができる。

センサコントローラ２００は、任意の適切な方法で、各センサ群のセンサ３００によって生成されたデータを処理するように構成することができる。図１１は、図７の方法の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートであり、方法１０００は、センサデータソース３０９（図９〜１０に示されている）におけるセンサ３００を選択することを含む。図１１に示されているように、センサ３００は、１３１０で、センサデータソース３０９において選択することができる。センサコントローラ２００は、関心のあるセンサデータ型に対応するセンサ群からセンサ３００を選択することができる。例えば、ＧＰＳセンサ３１１、３１２の両方がデータソース３０９（図１０に示されている）にあると仮定すると、ＧＰＳセンサデータ型のＧＰＳセンサデータを供給するために、センサコントローラ２００は、ＧＰＳセンサ３１１、３１２の１つを選択することができる。

選択されたセンサ３００によって生成されたデータは、１３２０で、センサデータ型のセンサデータとして識別される。例えば、センサコントローラ２００は、１３１０で、第１のＧＰＳセンサ３１１を選択することができる。従って、センサコントローラ２００は、第１のＧＰＳセンサ３１１によって生成されたデータをＧＰＳセンサデータ型のセンサデータとして識別することができる。従って、第１のＧＰＳセンサ３１１によって生成されたデータは、センサ融合及びモバイルプラットフォーム１００の制御のうち少なくとも１つに使用される最終ＧＰＳ検出結果として用いることができる。

幾つかの場合に、センサ群における１つ又は複数のセンサ３００が、同一の且つ／又は異なる重みを割り当てられても良い。重みは、計算に使用される統計的重みを指すことができる。センサコントローラ２００は、重みに従って、センサ群内のセンサ３００によって生成されたデータを処理するように構成することができる。

例えば、センサデータソースにおけるセンサ群において、２つのセンサが、それぞれの重みと関連付けられ、且つセンサデータ型のデータを生成するように構成され得る。センサコントローラ２００は、２つのセンサ間でより高い重みと関連するセンサ３００を選択するように構成することができる。より高い重みと関連するセンサ３００における誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、２つのセンサ間でより低い重みと関連するセンサ３００を選択するように構成することができる。かかる方法は、センサ群における２つのセンサだけに制限されない。センサ群は、２つを超えるセンサを含むことができる。センサ群は、選択される基となる３つ、４つ、又は任意のより多数のセンサを含むことができる。各センサは、検出精度、或る要因に基づいて重みと関連付けることができる。或る重みと関連する第１のセンサ３０１における誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、２つのセンサ３０１、３０２の間でより低い重みと関連する第２のセンサ３０２を選択するように構成することができる。換言すれば、センサ３０１、３０２の間でより高い重みと関連する第１のセンサ３０１における誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、２つのセンサ３０１、３０２の間でより低い重みと関連する第２のセンサ３０２を選択するように構成することができる。

例えば、ＧＰＳセンサ３１１、３１２の両方が、（図１０に示されたように）データソース３０９にあるが、しかしそれぞれ異なる重みを割り当てられていると仮定すると、第１のＧＰＳセンサ３１１には、第２のＧＰＳセンサ３１２より高い重みを割り当てることができる。ＧＰＳセンサデータ型のセンサデータを供給するために、センサコントローラ２００は、第１のＧＰＳセンサ３１１を選択することができる。ＧＰＳセンサにおける誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、第２のＧＰＳセンサ３１２を選択するように構成することができる。

かかる方法は、２つを超えるセンサを有するセンサ群に適用することができる。例えば、より高い重みと関連する第１のセンサ３０１における誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１より低い重みと関連する第２のセンサ３０２を選択するように構成することができる。第３のセンサ（図示せず）が、第２のセンサ３０２より低い重みを有しても良い。第２のセンサ３０２における誤動作を検出すると、センサコントローラ２００は、第３のセンサを選択するように構成することができる。

有利なことに、重みに基づいたセンサの選択は、より大きな検出精度を達成し、センサコストを節約することができる。モバイルプラットフォーム１００は、同じセンサデータ型と関連する２つ以上のセンサを含んでも良い。コストを節約するために、モバイルプラットフォーム１００は、より高い精度及びより高いコストを備えたセンサ３００、並びにより低い精度及び低いコストを備えたセンサ３００を含んでも良い。より高い精度を備えたセンサ３００が正常に機能している場合に、センサコントローラ２００は、より高い精度を備えたセンサ３００を選択することができる。センサコントローラ２００は、より高い精度を備えたセンサ３００の誤動作を検出すると、より低い精度を備えたセンサ３００を選択することができる。より低い精度を備えたセンサ３００は、モバイルプラットフォーム１００の信頼性を保証し、且つ事故を防ぐために、やはり十分に良く機能し得る。従って、コストは節約することができ、一方でモバイルプラットフォーム１００は、やはり安全に動作することができる。

図１２は、図７の方法１０００の別の代替の実施形態を示す例示的なフローチャートである。複数のセンサ３００によって生成されたデータの加重平均が、１３３０で、センサデータ型のセンサデータとして提供される。センサコントローラ２００は、センサ群における複数のセンサ３００から取得されたデータに基づいて加重平均を計算するように構成することができる。重みは、限定するわけではないが、任意の適切な方法で決定することができる。

１つの非限定的な例において、加重平均は、より高い精度を有するセンサ３００用のより高い重みを含むことができる。例えば、ＧＰＳセンサ３１１、３１２の両方が、（図１０に示されているように）データソース３０９にあるが、しかしＧＰＳセンサ３１１が、第２のＧＰＳセンサ３１２より高精度及び高コストであると仮定すると、より高い重みは、第１のＧＰＳセンサ３１１に割り当てることができる。従って、有利なことに、加重平均は、より正確になり得る。

別の非限定的な例において、加重平均は、複数のセンサにおける２つ以上の選択されたセンサ用に等しい重みを含むことができる。換言すれば、センサ群におけるセンサ３００が、同一か且つ／又は異なる場合に、等しい重みが、加重平均の計算を有利に単純化するために、センサ群におけるセンサ３００のそれぞれに割り当てられ得る。

図４〜６に示されているように、モバイルプラットフォーム１００を操作するための装置が提供される。装置は、モバイルプラットフォーム１００と関連する、且つ第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２と通信するセンサコントローラ２００を含むことができる。センサコントローラ２００は、図２、７〜８及び１１〜１２に示されている方法１０００を実行するように構成された１つ又は複数のプロセッサ２１１を含むことができる。

図１３は、図１のモバイルプラットフォーム１００の別の代替の実施形態を示す例示的な図であり、モバイルプラットフォーム１００は、センサコントローラ２００を含む。センサコントローラ２００は、複数のモジュール２１２、２２１〜２２５を含むことができる。複数のモジュール２１２、２２１〜２２５のそれぞれは、図２、７〜８、１１〜１２に示されている方法１０００のようにセンサコントローラ２００の機能を実行するためのマイクロプロセッサ（単複）及びディスクリート回路ハードウェアのうち少なくとも１つを含むことができる。

図１３に示されているように、センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１における誤動作を検出する（図２の１１００に示されている）ように構成された検出モジュール２２１を含むことができる。センサコントローラ２００は、検出された誤動作に基づいて、第２のセンサに切り替える（図２の１２００に示されている）ように構成された切り替えモジュール２２２を含むことができる。

センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１と関連する第１のデータを取得する（図７の１１１０に示されている）ように構成された取得モジュール２２３を更に含むことができる。センサコントローラ２００は、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも１つのセンサによって生成されたデータを処理する（図７の１３００に示されている）ように構成された処理モジュール２２４を更に含むことができる。

或る場合に、センサコントローラ２００は、モバイルプラットフォーム１００を制御するためのメインコントローラ４００（図４に示されている）と少なくとも部分的に統合することができる。従って、センサコントローラ２００は、供給されたセンサデータに基づいてモバイルプラットフォーム１００を制御するように構成された制御モジュール２２５を更に含むことができる。

センサコントローラ２００は、モジュール２２１〜２２５及びセンサ３００のうち少なくとも１つ間のデータ及び／又は信号送信用の１つ又は複数の通信インターフェースを含むように構成された通信モジュール２１２を更に含むことができる。

或る場合に、装置は、メインコントローラ４００（図５に示されている）から少なくとも部分的に分離することができ、且つメインコントローラ４００と通信することができる。通信モジュール２１２は、モバイルプラットフォーム１００を制御するためのメインコントローラ４００に、供給されたセンサデータを送信するように、且つ／又はメインコントローラ４００から制御コマンドを受信するように構成することができる。

更に、本明細書で開示される様々な実施形態は、図１、３〜６及び１３に示されているようなモバイルプラットフォーム１００を提供する。モバイルプラットフォーム１００は、モバイルプラットフォーム１００と関連するセンサコントローラ２００を含むことができる。モバイルプラットフォーム１００は、センサコントローラ２００とそれぞれ通信する第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２を含むことができる。センサコントローラ２００は、第１のセンサ３０１における誤動作を検出し、且つ検出された誤動作に基づいて、第２のセンサ３０２に切り替えるように構成することができる。或る実施形態において、モバイルプラットフォーム１００は、ＵＡＶを含むことができる。

更に、本明細書で開示される様々な実施形態は、図１、３〜６及び１３に示されているようなモバイルプラットフォーム１００を組み立てるためのキットを提供する。キットは、モバイルプラットフォーム１００と関連するように構成されたセンサコントローラ２００を含むことができる。キットは、センサコントローラ２００と通信するようにそれぞれ構成された第１のセンサ３０１及び第２のセンサ３０２を含むことができる。モバイルプラットフォーム１００は、ＵＡＶを含むことができる。キットは、工場で組み立てられたモバイルプラットフォーム１００を取得する代わりに、モバイルプラットフォーム１００を組み立てるために用いることができる。或る実施形態において、取り扱い説明書をキットに含むことができる。取り扱い説明書は、そこに指示を有しても良い。オペレータ及び／又は組み立て機械が指示に従うならば、センサコントローラ２００、第１のセンサ３０１及び／又は第２のセンサ３０２は、本開示において図１、３〜６及び１３に示されているようなモバイルプラットフォーム１００へと組み立てられ得る。

様々な実施形態が、本明細書で開示されている、例えば図２、７及び１１〜１２に示されているような方法１０００に従って、モバイルプラットフォーム１００を操作するための命令を含むコンピュータプログラム製品を更に開示する。プログラム／ソフトウェアは、例えば、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、内部メモリ、レジスタ、コンピュータハードディスク、取り外し可能ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光ディスク、フロッピーディスク、磁気ディスクなどを含む（非一時的）コンピュータ可読記憶媒体に記憶することができる。プログラム／ソフトウェアは、様々な開示された実施形態に従って方法を実行するために、コンピュータデバイス上の１つ又は複数のプロセッサに命令する符号化された命令を含むことができる。

開示された実施形態は、様々な修正及び代替形態の余地があり、その具体例が、図面において例として示され、且つ本明細書で詳細に説明される。しかしながら、開示された実施形態が、開示された特定の形態又は方法に限定されるべきでなく、反対に、開示された実施形態が、全ての修正、均等物及び選択肢を含むことになることを理解されたい。

Claims (43)

1. モバイルプラットフォームを操作するための方法であって、
   前記モバイルプラットフォームと関連するセンサコントローラと通信する第１のセンサの誤動作を検出するステップと、
   前記誤動作を検出する場合、前記センサコントローラと通信し、前記第１のセンサと同じセンサデータ型のデータを生成する第２のセンサに切り替えるステップと
   を含み、
   前記切り替えるステップが、前記第１のセンサとは異なる誤動作の原因に影響を受け、前記第１のセンサとは環境及び／又は使用条件に対して異なる感受性を有する前記第２のセンサを選択するステップを含み、
   前記モバイルプラットフォームが、無人航空機（ＵＡＶ）である、
   方法。
2. 前記誤動作の検出ステップが、前記第１のセンサと関連する第１のデータの異常を検出するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記異常の検出ステップが、前記第１のセンサと関連する前記第１のデータを取得するステップを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記切り替えるステップが、前記モバイルプラットフォームを制御するセンサデータソースから前記第１のセンサを削除するステップを含み、
   前記センサデータソースは、誤動作していないセンサを少なくとも部分的に識別できるリストを指す、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記切り替えるステップが、前記第２のセンサをイネーブルにするステップを含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記検出する前に、前記第１のセンサと第２のセンサによってそれぞれ生成された第１及び第２のデータを取得するステップを更に含み、
   前記切り替えるステップが、前記第２のデータを受信し、且つ前記第１のデータを受信しないステップを含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記第１のセンサは、第１の全地球測位システム（ＧＰＳ）センサを含み、
   前記第２のセンサは、第２の全地球測位システム（ＧＰＳ）センサを含み、
   前記検出するステップが、第１のアンテナと関連する前記第１のＧＰＳセンサの前記誤動作を検出するステップを含み、
   前記切り替えるステップが、
   所定の距離で前記第１のＧＰＳセンサから離れて配置されることと、
   前記第１のアンテナと異なるマルチパス抵抗を有する第２のアンテナと関連することとのうち少なくとも１つである前記第２のＧＰＳセンサを選択するステップを含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記第１のセンサは、第１のコンパスを含み、
   前記第２のセンサは、第２のコンパスを含み、
   前記検出するステップが、前記第１のコンパスにおける前記誤動作を検出するステップを含み、
   前記切り替えるステップが、
   所定の距離で前記第１のコンパスから離れていることと、
   前記第１のコンパスより地上から更に遠く離れていることと、
   前記第１のコンパスより、前記モバイルプラットフォームと関連する選択されたモータから更に遠く離れていることと
   のうち少なくとも１つとして配置された前記第２のコンパスを選択するステップを含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
9. センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも１つのセンサによって生成されたデータを処理するステップを更に含み、
   前記センサデータソースは、誤動作していないセンサを少なくとも部分的に識別できるリストを指す、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記供給されたセンサデータに基づいて、前記モバイルプラットフォームを制御するステップを更に含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記センサコントローラが、前記モバイルプラットフォームを制御するメインコントローラに、前記供給されたセンサデータを送信するステップを更に含み、
    前記センサコントローラ及びメインコントローラは、少なくとも部分的に分離される、
    請求項９に記載の方法。
12. 前記処理するステップが、
    前記センサデータソースにおけるセンサを選択するステップと、
    前記選択されたセンサによって生成されたデータを前記センサデータ型の前記センサデータとして識別するステップと
    を含む、請求項９〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記選択するステップが、
    それぞれの重みとそれぞれのセンサを関連させ、且つ前記センサデータ型のデータを生成する前記センサデータソースにおける２つのセンサからセンサを選択するステップであって、前記重みが、前記２つのセンサの精度に基づいているステップと、
    より高い重みと関連する前記センサの誤動作を検出する前に、前記より高い重みと関連する前記センサを選択するステップと
    を含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記選択するステップが、前記より高い重みと関連する前記センサの前記誤動作を検出すると、前記２つのセンサにおいてより低い重みと関連するセンサを選択するステップを含む、請求項１３に記載の方法。
15. 前記処理するステップが、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型の前記センサデータとして供給するステップを含む、請求項９〜１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記処理するステップが、
    より高い精度を有するセンサ用のより高い重み付けと、
    前記複数のセンサにおける２つ以上の選択されたセンサ用の等しい重み付けと
    のうち少なくとも１つを含む前記加重平均を提供するステップを含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記異常の検出ステップが、前記第１のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを検出するステップを含む、請求項２〜１６のいずれか一項に記載の方法。
18. 前記異常の検出ステップが、前記第１のデータと関連するノイズが所定のノイズレベルより大きいことを検出するステップを含む、請求項２〜１７のいずれか一項に記載の方法。
19. 前記異常の検出ステップが、所定の不連続レベルより大きな第１のデータにおける不連続を検出するステップを含む、請求項２〜１８のいずれか一項に記載の方法。
20. 前記誤動作の検出ステップが、ＧＰＳセンサを含む前記第１のセンサにおける前記誤動作を検出するステップを含み、
    前記切り替えるステップが、
    前記ＧＰＳセンサを用いた衛星信号の損失と、
    前記ＧＰＳセンサによる、前記モバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致と
    のうち少なくとも１つを検出した際の前記第２のセンサへの切り替えを含む、請求項１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
21. 前記異常の検出ステップが、
    前記モバイルプラットフォームと関連する第３のセンサ及び第４のセンサがあって、前記第１のデータが、前記第３のセンサと前記第４のセンサそれぞれと関連するデータと一致しないことと、
    前記第３のセンサと関連する前記データが、前記第４のセンサと関連する前記データと一致することと
    を含む交差検証基準を第１のデータが満たすことを検出するステップを含む、請求項２〜２０のいずれか一項に記載の方法。
22. 前記異常の検出ステップが、
    前記第１のデータが、前記交差検証基準を満たすことを検出するステップであって、
    前記第１のデータが、第１のセンサデータ型であり、
    前記第３のセンサと関連するデータが、前記第１のセンサデータ型と異なる第２のセンサデータ型であるステップを含む、請求項２１に記載の方法。
23. 前記異常の検出ステップが、
    前記第１のデータが、前記モバイルプラットフォームの高度を確認する前記第３のセンサ及び前記第４のセンサと関連するそれぞれのデータと一致しないことを検出するステップであって、
    前記第１のセンサと関連する前記第１のデータ及び前記第３のセンサと関連する前記データが、それぞれ、高度計データ型及び視覚走行距離計データ型の１つであるステップを含む、請求項２２に記載の方法。
24. モバイルプラットフォームを操作するための装置であって、
    前記モバイルプラットフォームと関連し、且つ第１のセンサ及び前記第１のセンサと同じセンサデータ型のデータを生成する第２のセンサと通信するセンサコントローラを含み、前記センサコントローラが、
    前記第１のセンサにおける誤動作を検出し、
    前記検出された誤動作に基づいて前記第２のセンサに切り替えるように構成された１つ又は複数のプロセッサを含み、
    前記第２のセンサが、前記第１のセンサとは異なる誤動作の原因に影響を受け、前記第１のセンサとは環境及び／又は使用条件に対して異なる感受性を有し、
    前記モバイルプラットフォームが、無人航空機（ＵＡＶ）である、
    装置。
25. 前記１つ又は複数のプロセッサが、前記第１のセンサと関連する第１のデータにおける異常を検出する、請求項２４に記載の装置。
26. 前記１つ又は複数のプロセッサが、前記第１のセンサと関連する前記第１のデータを取得する、請求項２５に記載の装置。
27. 前記１つ又は複数のプロセッサが、前記モバイルプラットフォームを制御するセンサデータソースから前記第１のセンサを削除し、
    前記センサデータソースは、誤動作していないセンサを少なくとも部分的に識別できるリストを指す、請求項２４〜２６のいずれか一項に記載の装置。
28. 前記１つ又は複数のプロセッサが、前記モバイルプラットフォームを制御するセンサデータソースにおける前記第２のセンサをイネーブルにし、
    前記センサデータソースは、誤動作していないセンサを少なくとも部分的に識別できるリストを指す、請求項２４〜２７のいずれか一項に記載の装置。
29. 前記１つ又は複数のプロセッサが、センサデータ型のセンサデータを供給するために、センサデータソースにおける少なくとも１つのセンサによって生成されたデータを処理し、
    前記センサデータソースは、誤動作していないセンサを少なくとも部分的に識別できるリストを指す、請求項２４〜２８のいずれか一項に記載の装置。
30. 前記１つ又は複数のプロセッサが、前記供給されたセンサデータに基づいて、前記モバイルプラットフォームを制御する、請求項２９に記載の装置。
31. 前記装置は、メインコントローラを含み、
    前記センサコントローラ及び前記メインコントローラは、少なくとも部分的に分離され、
    前記１つ又は複数のプロセッサが、前記モバイルプラットフォームを制御するメインコントローラに、前記供給されたセンサデータを送信する、請求項２９に記載の装置。
32. 前記１つ又は複数のプロセッサが、
    前記センサデータソースにおけるセンサを選択し、
    前記選択されたセンサによって生成されたデータを前記センサデータ型の前記センサデータとして識別する、請求項２９〜３１のいずれか一項に記載の装置。
33. 前記１つ又は複数のプロセッサが、それぞれの重みとそれぞれのセンサを関連させ、前記センサデータ型のデータを生成する前記センサデータソースにおける２つのセンサ間でより高い重みと関連する前記センサを選択するように構成され、前記重みが、前記２つのセンサの精度に基づいている、請求項３２に記載の装置。
34. 前記１つ又は複数のプロセッサが、より高い重みと関連する前記センサにおける誤動作を検出すると、前記２つのセンサにおいてより低い重みと関連する前記センサを選択する、請求項３３に記載の装置。
35. 前記１つ又は複数のプロセッサが、複数のセンサによって生成されたデータの加重平均をセンサデータ型の前記センサデータとして供給する、請求項２９〜３１のいずれか一項に記載の装置。
36. 前記加重平均が、
    より高い精度を有するセンサ用のより高い重み付けと、
    前記複数のセンサにおける２つ以上の選択されたセンサ用の等しい重み付けと
    のうち少なくとも１つを含む、請求項３５に記載の装置。
37. 前記第１のセンサにおける異常が、前記第１のデータが所定の時間間隔中に一定のままだったことを含む、請求項２５〜３６のいずれか一項に記載の装置。
38. 前記第１のセンサにおける異常が、所定のノイズレベルより大きな前記第１のデータと関連するノイズを含む、請求項２５〜３７のいずれか一項に記載の装置。
39. 前記第１のセンサにおける異常が、所定の不連続レベルより大きな前記第１のデータにおける不連続を含む、請求項２５〜３８のいずれか一項に記載の装置。
40. 前記第１のセンサが、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサを含み、前記第１のセンサにおける異常が、
    前記ＧＰＳセンサを用いた衛星信号の損失と、
    前記ＧＰＳセンサによる、前記モバイルプラットフォームの位置及び速度のそれぞれの変化間の不一致と
    のうち少なくとも１つを含む、請求項２４〜３９のいずれか一項に記載の装置。
41. 前記第１のセンサにおける異常が、前記第１のデータが交差検証基準を満たすことを含む、請求項２５〜４０のいずれか一項に記載の装置。
42. 前記交差検証基準が、
    前記モバイルプラットフォームと関連する第３のセンサ及び第４のセンサがあって、前記第１のデータが、前記第３のセンサと前記第４のセンサそれぞれと関連するデータと一致しないことと、
    前記第３のセンサと関連する前記データが、前記第４のセンサと関連する前記データと一致することと
    を含む、請求項４１に記載の装置。
43. 前記交差検証基準が、
    前記第１のデータが、第１のセンサデータ型であることと、
    前記第３のセンサ及び前記第４のセンサの少なくとも１つと関連するデータが、前記第
    １のセンサデータ型と異なる第２のセンサデータ型であることと
    を更に含む、請求項４２に記載の装置。

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