(57)【要約】進入経路を忠実に写し出す退出経路について自律車両（AUV）のナビゲーションを促進するための方法およびシステムである。進入サイクルの最中の複素リターンデータを獲得することができ、そして、進入サイクルに沿って海底の対応する複素画像を生成することができる。退出サイクルの最中の複素リターンデータを獲得することができ、そして、退出サイクルに沿って海底の複数の対応する複素ローカル画像を生成することができる。ローカル複素画像は、正規化相互相関係数（NCCC）を特定するために、複素進入画像に対して比較することができる。最大NCCCは、トラックに沿った方向においてAUVの位置が見い出されたことを示す。AUVが退出経路に沿って移動する際に、連続するNCCCを特定するために、退出サイクルからの連続するローカル複素画像を進入サイクルからの複素画像に対して比較することができる。そして、退出経路に沿ってAUVが移動する際に連続するNCCCが増加しているか又は減少しているかを判断するために、これらは時間にわたりモニタされ得る。AUVの経路は、最大NCCCと比較して、NCCCの増加または減少レベルに基づいて、退出経路を進入経路を忠実に写し出すように訂正され得る。
2019504389.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律型水中車両（ＡＵＶ）の水中でのナビゲーションのための方法であって、
進入サイクルの最中の複素リターンデータを獲得し、かつ、前記進入サイクルに沿って対応する海底の複素画像を生成する、ステップと、
退出サイクルの最中の複素リターンデータを獲得し、かつ、前記退出サイクルに沿って複数の対応する海底の複素画像を生成する、ステップと、
前記退出サイクルからのローカル複素画像を前記進入サイクルからの前記複素画像に対して比較するステップと、
前記ローカル複素画像が前記進入サイクルの前記複素画像の異なる部分に対して比較される際に、正規化相互相関係数（ＮＣＣＣ）を特定するステップと、
トラックに沿った方向において前記ＡＵＶの位置が見い出されたことを示す最大ＮＣＣＣを特定するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記方法は、さらに、
前記ＡＵＶが退出経路に沿って移動する際に、前記退出サイクルからの連続するローカル複素画像を前記進入サイクルからの前記複素画像に対して比較するステップと、
前記連続するローカル複素画像が前記進入サイクルからの前記複素画像の異なる部分に対して比較される際に、連続する正規化相互相関係数（ＮＣＣＣ）を特定するステップと、
前記ＡＵＶが退出経路に沿って移動する際に、前記連続するＮＣＣＣが増加しているか又は減少しているかを判断するために、前記連続するＮＣＣＣを時間にわたりモニタリングするステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ＮＣＣＣにおいてレベルが増加することは、前記ＡＵＶの前記退出経路が進入経路上に収束していることを示す、
請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ＮＣＣＣにおいてレベルが減少することは、前記ＡＵＶの前記退出経路が進入経路から外れていることを示す、
請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記ＡＵＶが退出経路に沿って移動する際に、前記退出サイクルからの連続するローカル複素画像を前記進入サイクルからの前記複素画像に対して比較するステップは、
コヒーレント変化検出（ＣＣＤ）プロセスを使用すること、および、前記連続するローカル複素画像について繰り返し使用すること、を含む、
請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記方法は、さらに、
前記ＮＣＣＣにおけるレベルの減少を検出するステップと、
前記ＮＣＣＣの前記レベルを増加させるように前記ＡＵＶの退出経路を修正するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記方法は、さらに、
前記ＮＣＣＣにおけるレベルの増加を検出するステップと、
前記ＡＵＶの退出経路を維持するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記方法は、さらに、
進入経路と退出経路の両方の最中に、前記ＡＵＶの深度と海抜のうち１つ又は両方に関するデータを生成するステップ、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記方法は、さらに、
垂直センサを使用して、退出サイクルの最中における前記ＡＵＶの深度と海抜を、進入サイクルの最中における前記ＡＵＶの深度と海抜に一致するように維持するステップ、
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記方法は、さらに、
ソナー、レーダ、合成開口レーダ（ＳＡＲ）、およびレーザのうち１つを使用して、前記正規化相互相関係数の大きさにおける変化を特定するために、ローカル画像と前記進入サイクルからの前記複素画像とをコヒーレントに処理するステップ、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
車両ナビゲーションシステムであって、
表面に対する前記車両の位置を測定するための少なくとも１つの垂直センサと、
信号を送信し、かつ、リターンデータを有する結果として生じるリターン信号を受信するセンサシステムを含むコヒーレンスベースのモニタリングシステムと、
前記コヒーレンスベースのモニタリングシステムから前記リターンデータを受信し、かつ、１つまたはそれ以上の対応する複素画像を生成するように動作可能なプロセッサであり、前記複素画像は進入サイクルからの複素進入画像および退出サイクルからの少なくとも一つの複素ローカル画像を含み、前記プロセッサは、さらに、前記退出サイクルからの連続する複素ローカル画像を前記複素進入画像に対して比較するように構成されている、プロセッサと、
前記複素ローカル画像の前記複素進入画像に対する連続した比較から獲得される複数の正規化相互相関係数（ＮＣＣＣ）であり、前記複数のＮＣＣＣは最大ＮＣＣＣと比較して増加しているレベルと減少しているレベルのうち１つを含み、前記最大ＮＣＣＣは前記車両のトラックに沿った位置を表している、複数のＮＣＣＣと、
前記ＮＣＣＣのレベルが減少している場合に、ＡＵＶの退出経路を変更するように動作可能な推進システムおよび操縦システムであり、それにより、前記進入サイクルの最中にとられた進入経路に関して前記ＡＵＶを再ナビゲーションさせる、推進システムおよび操縦システムと、
を含む、車両ナビゲーションシステム。
【請求項１２】
前記コヒーレンスベースのモニタリングシステムの前記センサシステムは、音響ソナー信号として前記信号を送信するためのソナー送信器、および、音響ソナーリターン信号として前記リターン信号を受信するための受信器を有するソナーシステム、を含む、
請求項１１に記載の車両ナビゲーションシステム。
【請求項１３】
前記コヒーレンスベースのモニタリングシステムの前記センサシステムは、前記信号を送信するためのレーダ送信器を有するレーダ、および、前記リターン信号を受信するための受信器、を含む、
請求項１１に記載の車両ナビゲーションシステム。
【請求項１４】
前記コヒーレンスベースのモニタリングシステムの前記センサシステムは、ソナーシステム、レーザシステム、レーダシステム、合成開口レーダ（ＳＡＲ）システム、または、これらの任意の組合せ、からなるグループから選択される、
請求項１１に記載の車両ナビゲーションシステム。
【請求項１５】
前記垂直センサは、前記車両の深度を測定するための深度センサ、および、前記車両の海抜を測定するための高度センサ、のうち少なくとも１つを含む、
請求項１１に記載の車両ナビゲーションシステム。
【請求項１６】
車両をナビゲーションするための方法であって、
前記車両を用いて、進入サイクルの最中に進入経路を移動するステップと、
複数の複素画像を生成するために、前記進入サイクルと退出サイクルの両方の最中に表面をモニタリングするステップと、
連続する正規化相互相関係数（ＮＣＣＣ）を獲得するために、連続するローカル複素退出画像を１つまたはそれ以上の基準複素進入画像に対して比較するステップと、
前記退出サイクルを通じて前記車両が移動する際に、連続するＮＣＣＣが最大ＮＣＣＣと比較して増加しているか又は減少しているかを判断するために、前記連続するＮＣＣＣを時間にわたりモニタリングするステップと、
前記連続するＮＣＣＣの増加または減少に基づいて、前記進入経路に関するトラックに沿った位置に対して可能な限り近くに前記車両を維持するステップと、
を含む、方法。
【請求項１７】
前記方法は、さらに、
前記進入サイクルの最中に前記車両の垂直な位置をモニタリングするステップと、
前記退出サイクルの最中に前記車両の前記垂直な位置を維持するステップと、
を含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記方法は、さらに、
前記連続するＮＣＣＣのレベルが減少していることに対して、前記退出サイクルの最中の前記車両の退出経路の選択的な修正を促進するステップ、
を含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記モニタリングするステップは、
コヒーレンスベースのモニタリングシステムの一部としてセンサシステムを使用し、かつ、動作化するステップ、
を含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
前記車両は、自律型水中車両（ＡＵＶ）を含み、
前記モニタリングするステップは、コヒーレンスベースのモニタリングシステムの一部としてソナータイプのセンサを使用して海底をモニタリングするステップを含む、
請求項１６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
自律型車両は、以前には有人プラットフォーム（manned  platforms）を使用して実施されていたタスクを遂行するために、水中および地上（例えば、水域外（out-of-water）または水面上（above  water）、陸上、空中、等）両方の領域（domain）において使用されることが増えている。どんな領域であろうと、正確にナビゲーションする能力は、すべての自律型システムの主要なパフォーマンスパラメータである。
【０００２】
水中の自律性は、商業的および軍事的な両方のコンテクストにおけるアプリケーションを有している。例えば、水中の科学的研究は、様々な理由で海底（ocean  floor）の領域をナビゲーションするために水中車両を使用することができる。無人の海底または水中車両（undersea  or  underwater  vehicles、UUV）は、また、機雷（mines）または他の水中アイテムを調査及び/又は特定するために機雷戦（mine  warfare）においても一般に使用される。さらに他の、ここにおいて言及されていないUUVのためのアプリケーションの例が存在する。UUV技術の利点は複数存在しており、経済的利益、および、人員を危険にさらすことなく敵対的な環境において動作する能力を含んでいる。
【０００３】
多くの既存の自律型水中システムは、慣性航法システム（inertial  navigation  systems）を利用する。ナビゲーションソリューション（navigation  solution）を生成するために、加速度計（accelerometer）とレートジャイロスコープ（rate  gyroscope）の測定を音響センサからの速度の観測と組み合わせている。そうしたシステムは、ノイズの多いセンサデータが長期間にわたり統合される場合に遭遇する位置ドリフト（position  drift）の影響を低減するために、定期的な地理的修正データ（geographic  fix  data）を必要とする。
【０００４】
地理的修正は、（GPS衛星ネットワークからの修正を取得するための）水面浮上（surfacing）により、海底におけるいくらかの既知のポイントの特定により、または、音響追跡システムから提供することができる。深い又は敵対的な水中で車両が動作している場合に、GPS修正のために水面に戻ることは都合が悪いだろう。さらに、調査される領域において固定のランドマークが存在しないことがあり、そして、水中の車両を追跡し、従うための要件は、多くの運転可能な自律型モデルとは一貫していない。
【０００５】
関連出願
本出願は、2015年11月30日に出願された、タイトルが”Underwater  Navigation  for  Autonomous  Vehicles  Using  Seabed  Coherence  Map”である米国仮特許出願第62/261197号に係る優先権の利益を主張するものであり、ここにおいて、その全体が参照により包含されている。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
本発明の特徴および利点は、本発明の特徴を、例として、一緒に説明している、添付の図面と併せて、以下の詳細な説明から明らかになるだろう。
【図１】図１は、本開示の一つの実施例に従って、慣性測定システムのブロック図を示している。
【図２】図２は、本開示の一つの実施例に従って、進入サイクル（ingress  cycle）の最中に海底をモニタリングするブロック図を示している。
【図３】図３は、本開示の一つの実施例に従って、退出サイクル（egress  cycle）の最中の自律型車両（AUV）のための水中ナビゲーションシーケンスのブロック図を示している。
【図４】図４は、本開示の一つの実施例に従って、水中ナビゲーション方法のフローチャートを示している。
【図５】図５は、本開示の一つの実施例に従って、自律型車両のためのナビゲーションシステムを示している。
【図６】図６は、本技術で使用することができるコンピューティングデバイスの例示的な説明を提供するブロック図である。
【０００７】
これから、図示される例示的な実施例が参照され、そして、同じことを説明するために特定の言語がここにおいて使用される。それにもかかわらず、本発明の範囲をそれにより限定することを意図するものではないことが理解されよう。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
技術の実施例の最初の概要が以下に提供され、そして、次いで、特定の技術の実施例が後に詳細に説明される。この最初の概要は、読者が本技術をより迅速に理解するのを手助けするように意図されているが、本技術の重要な機能または本質的な特徴を特定するように意図されたものではなく、また、請求される技術的事項の範囲を限定するように意図されたものでもない。
【０００９】
無人水中車両（「UUV」、ここにおいては、また、自律型水中車両「AUV」または自律型車両「AV」としても参照される）は、海底（または水中）および地上の領域（terrestrial  domain）において、有人のプラットフォームを使用して以前に実施されていたタスクを遂行するために使用されている。
【００１０】
地上の領域においては、全地球測位システム（GPS）ネットワークからのナビゲーション修正（navigational  fix）の存在が、ナビゲーションのための簡単で、正確で、低コストなメカニズムを提供することができる。しかしながら、水中での電磁波の散逸（electromagnetic  wave  dissipation）は、水中でのアプリケーションについてGPSといった技術を役に立たないものにする。
【００１１】
水中領域（underwater  domain）においては、AUVの位置を決定するために、AUVは慣性航法システムを使用することができる。慣性システムのドリフトは、外部基準源（external  reference  source）からの絶対位置修正を取得することによって加減または訂正することができる。このことは、全地球測位衛星（GPS）からのナビゲーション修正を獲得するための水面浮上によって、または、ドリフトを管理するために長いベースライン追跡ソナーといった、別のシステムを使用することによって達成することができる。深海において、または、水面浮上が望ましくないミッション（例えば、深海または潜伏（covert）ミッション）では、ナビゲーションのドリフト、および、これを加減または訂正するための労力が著しいチャレンジである。
【００１２】
一つの態様においては、ナビゲーションシステムにおける慣性ドリフトについて訂正するためのメカニズムとして、水深測量法（bathymetry）（例えば、海底地形（submarine  topography））を使用することができる。すなわち、AUVは、慣性航法システムにおけるドリフトについて訂正するために水深測量法による表面マップ（surface  map）の輪郭に依存することができ、既存の地形モデルが存在する場合には、絶対的、または相対的のいずれかで、退出の最中のドリフトを訂正するために、進入サイクルまたはパスからのデータの「パンくずリスト（”breadcrumb  trail”）」を使用している。しかしながら、地形比較は、海底特徴が僅かであるか、特定できない領域において、または、海底特徴が実質的に無い領域においては、無効になる。
【００１３】
図１は、本開示の一つの実施例に従って、慣性測定システム100（「慣性ナビゲーションシステム」としても知られている）のブロック図を示している。一つの態様においては、水中領域において、自律型水中車両（AUV）は、少なくとも部分的に、ナビゲーションソリューションを提供するための慣性システムに依存し得る。慣性測定システム100は、深度センサ108といった、多数のセンサを典型的に使用することができ、各々が間接的な測定値を行っており、コヒーレントなソリューション（coherent  solution）を生成するように最適化フィルタ（optimizing  filter）の中で一緒に結合されている。一つの態様において、慣性測定システム100は、一軸加速度計102（例えば、線形（linear）加速度計または運動センサ）、３軸レートジャイロスコープ（rate  gyroscope）104（例えば、回転センサ）、海底にわたりAUVの速度を測定するための速度ログ（DVL）106を含み得るドップラ速度システムと一緒に、および、AUVの深度及び／又は海抜を測定するための深度センサ108、を備えている。
【００１４】
一つの態様において、慣性測定システム100は、内蔵型（self-contained）ナビゲーションシステムを含んでよい。そこでは、既知の開始点、向き、および速度に関してオブジェクト（例えば、AUV）の位置と向きを追跡するために、１つまたはそれ以上の加速度計102およびジャイロスコープ104によって提供される測定値が使用され得る。慣性測定システム100の慣性測定ユニット（IMU）は、３つの直交レートジャイロスコープ104および３つの直交加速度計102を含み、角速度および線形加速度をそれぞれに測定している。慣性測定システム100は、最初に、別のソース（人間のユーザ、GPS衛星受信器、等）から、その位置と速度を提供され得る。そして、その後は、軸加速度計102から受信した情報を統合することによって、自身の更新された位置と速度を計算することができる。慣性測定システム100の利点は、一旦初期化されると、その位置、向き、または速度を決定するために外部参照を必要としないことである。
【００１５】
一つの態様において、加速度計102は、慣性基準フレームにおけるAUVの線形加速度を測定することができるが、移動しているAUVに関して測定できる方向だけのものである（加速度計はシステムに固定されており、かつ、システムと共に回転するが、それら自身の向きは認識していないからである）。３軸レートジャイロスコープ104は、慣性基準フレームにおけるAUVの角速度を測定することができる。初期条件として慣性基準フレームにおけるシステムのオリジナルの向きを使用し、かつ、角速度を積分することによって、常にAUVの現在の向きが知られている。３つの直交レートジャイロスコープ104および３つの直交加速度計102からの信号を処理することによって、AUVの位置と向きを追跡することが可能である。
【００１６】
一つの態様において、慣性測定システム100によって行われる測定は、位置推定値または「ナビゲーションソリューション（”navigation  solution”）」を生成するために１つまたはそれ以上の積分器110およびフィルタ120を使用して測定値を積分することができるという点で、システム100は間接的であり得る。さらに、時間にわたり、慣性測定システム100の誤差（例として、深度センサ108、加速度計102（例えば、動きセンサ）、及び／又は、ジャイロスコープ104（例えば、回転センサ）といった、任意のセンサに関連する誤差）が累積され、そして、真の位置から離れたセンサ位置のドリフトを生じ得る。ドリフトのレート（rate）は、慣性測定システム100の計装設備の品質に依存し得るが、時間毎（h）に数十メートル（m）より小さい（例えば、20m/h）といった、小さいマグニチュードのオーダーのドリフトは異常ではない。
【００１７】
しかしながら、数時間の期間についてAUVを作動させる場合には、数日ではないとしても、直接測定を提供する必要がある。ナビゲーションソリューションは、慣性測定システム100を越えて、周期的にリセットされ、かつ／あるいは、深度センサ108、加速度計102、及び／又は、ジャイロスコープ104といった、慣性測定システム100に係る積分に関するドリフトを取り除くことができる。そうであるから、AUVは、直接的な位置修正を備え得る。海底における既知のポイント（例えば、海底の基準）により、GPS修正を獲得するための水面浮上を通じて、または、追跡システムからの入力によって、のいずれかであり、それ自体が測地フレーム（geodetic  frame）において固定されている。
【００１８】
他方では、深い水中で、または隠れた状態で（例えば、敵対的領域内に居るといった場合に）AUVを動作させる場合、AUVが水面に戻ることは、必ずしも可能ではなく、または、望ましいものではない。例えば、深海において作動している場合に、水面に戻ることが望ましくないことがある。なぜなら、位置修正のために水面に戻り、次いで、選択された深度まで潜って戻るには、数時間かかり、かつ、著しい量のエネルギとリソースを消費し得るものであり、そして、従って、経済的に実現可能ではないものであり得る。AUVが隠れた状態で動作する例においては、水面に戻ることはAUVを露出させ、従って、AUVが検出されるであろう機会を増加している。加えて、水面に戻ったAUVは、波の動き、及び／又は、貨物船といった、１つまたはそれ以上の水上船との衝突を通じた潜在的なダメージ、を受け得る。これらの考察に加えて、AUVにおいて使用されるドップラ速度ログ（Doppler  Velocity  log、DVL）システム（例えば、DVL  106）は、限られた範囲を有することができ、そして、上昇及び／又は降下サイクルの大部分について、DVL106は、海底（例えば、大洋底または「海底（”seabed”）」）と接触していないであろう。このことは、慣性測定システム100に関連するドリフトレートを増加させ得るものであり、そして、実際に、慣性測定システム100のドリフトを制限しようと試みるプロセスは、実際に最終的なナビゲーションソリューションの品質を低下させ得る。
【００１９】
多くの場合において、慣性測定システム100に関連するドリフトは許容可能であり得る。しかしながら、AUVは、長い進入サイクルが存在し、続いて海底の大きく正方形の領域を調査し、続いて長い出口サイクルが存在する、ミッションを実行するよう課され得る。このシナリオおいては、慣性測定システム100によって、遠隔地において領域を調査することができ、そして、調査の一つのレグ（leg）から調査の次のレグまでの慣性測定システム100におけるドリフトは、データスワス（data  swaths）において許容可能なオーバーラップだけを要するように十分に小さくあり得る。これに関して、AUVは非常に正確に原点に戻ることができる。
【００２０】
しかしながら、AUVがGPS拒否（denied）環境において動作している場合、海底（例えば、大洋底または海底）の特徴を使用して、原点への再ナビゲーションを支援することができる。一つの態様において、AUVは、マップを生成するために、進入サイクル中に観察される地形的特徴を使用することができる。マップは、その経路を原点に戻るように再トレースするために、退出の最中に使用され得るものである。例えば、このプロセスは、明確なマップが作成できるように、地形が十分に特徴豊富である場合に使用することができる。しかしながら、マッププロセスを生成するために進入展開（ingress  evolution）の最中に観測された地形学的特徴を使用することは、顕著な深度測定に関する特徴が海底に欠けている場合には、不十分な場合がある。不幸なことに、深海の底または海底の多くは、非常に平坦で特徴がない。
【００２１】
前述のことを念頭に置いて、本技術は、自律的な水中および他の陸上ベースのナビゲーションのためのシステムおよび方法を提供する。例えば、自律型車両（AUV）を用いた水中ナビゲーションである。より特定的には、本技術は、特定の地形（topography）または水深測量（bathymetry）の特徴に依存する必要なく、「ブレッドクラム（”breadcrumb”）」ストラテジを採用するシステムおよび方法を提供する。
【００２２】
本システムおよび方法は陸上ベースのアプリケーション／環境において展開され得るが、ここにおいては、ソナーが使用される水中アプリケーション／環境について詳細に説明される。高解像度ソナーからのリターン（return）が海底から受信されたとき、リターン音響データまたは反射は均一ではないが、性質上は鏡面反射性（specular）である。別の言葉で言えば、画像は、反射表面において存在する波長および近波長スケールファセット（scale  facets）（すなわち、スペックル（speckle））に係る鏡面反射によって支配される。これらのファセットの向きは、近くのユニークなリターンの位相構造（near  unique  return  phase  structure）が任意の観察位置から受信されるだろうとういうものである。１つの観察点において直交するファセットは、異なる視点（vantage  point）から観察されたときにそうではないからである。「通常の（”normal”）」ソナーにおいて、スペックルの存在は、ユーザからの海底にある地形の特徴を不明瞭にする著しい振幅リターンを生じさせるため、気を散らすものである。しかしながら、ここにおいてで採用されるようにコヒーレント変化検出ソナーを使用して、海底からのリターンにおける構造が有利に使用される。海底の表面に対する外乱は、結果として生じる画像においては検出可能でないように、非常に軽微であるかもしれないが、スペックルに対する外乱および海底からのリターンの位相構造は、２つの画像を時間において後でコヒーレントに処理すること、および、リターンの位相における変化を捜すことによって弁別することができる。実際に、本技術は、コヒーレントな変化、または、より具体的には画像コヒーレンスのアスペクト依存性（aspect  dependency）が利用されるシステムおよび方法を説明する。海面、連続的な動きであるもの、とは異なり、海底は比較的に静止している。そして、そうであるため、空間において同一位置から観測される場合に、リターン反射はかなりの時間期間について一定に留まっている。
【００２３】
本技術は、海底（または、地表といった他の表面）からのソナーリターンの位相構造を測定し、そして、以前の観測と比較する。このコヒーレンス測定値（コヒーレンス係数）は、観測点が以前の測定と同一であれば非常に高く、そして、オリジナルの観測点から離れるにつれて非常に急激に減少する。コヒーレンスは、地形に依存するものではなく、すべての表面において存在する波長スケールの表面粗さに依存するものである。
【００２４】
一つの例である、水中の例において、本技術は、海底が数時間から数日の期間にわたりコヒーレントに留まる能力に基づいてコヒーレンスマップを生成するために高解像度ソナーが展開され得るナビゲーションシステムおよび方法を説明する。システムは、さらに、新しい観察と以前に獲得されたコヒーレンスマップとの間のコヒーレンスの品質を、オリジナルの進入経路または軌跡が、例えば退出の最中に、どのくらい良好に追従されているかの尺度（measure）として使用し、時間にわたりドリフトしないナビゲーションソリューションを提供している。これらの特徴は、いかなる外部のナビゲーション修正も必要としないで、AUVによってホームからベース（または、別の以前の場所／位置）を再度トラック（re-track）するために利用され得る。
【００２５】
図２を参照すると、図示されているのは、AUVのナビゲーションシステムおよび方法の一部、すなわち水中領域における進入サイクルの最中、を示すブロック図である。図示されるように、進入サイクルの間に、AUVに搭載されたナビゲーションシステムは、本開示の一つの例に従って、進入サイクルまたは経路の最中の表面トポグラフィ（surface  topography）／海底地形（bathymetry）（例えば、海底（underwater  seabed））をモニタすることができる。ナビゲーションシステムは、さらに、（水底（ground）、海底、等に関して）垂直な軸に沿って車両の位置／場所を測定することができるセンサを使用して、水底または水底表面に関する車両の垂直な位置をモニタまたは判断することができる。一つの態様において、圧力の形態での垂直軸センサまたは他のセンサを使用した、AUVの深度の直接的な測定は、車両深度の正確な推定を提供することができる。ここにおいて特定のタイプの深度センサは説明されていないが、当業者にとっては知られている。この深度データは、以下に説明するように、退出サイクルの最中のAUVの深度を維持することを支援するために、AUVのナビゲーションシステムによって後の使用のために収集され、かつ、保管されてよい（206）。車両の海抜（altitude）の直接的な測定は、さらに、深度サウンダ（depth  sounder）から獲得され得る。
【００２６】
退出サイクルの最中におけるナビゲーションを推進するために、AUVナビゲーションシステムは、さらに、表面トポグラフィ／海底地形をモニタして信号を送信し、かつ、リターン信号を受信するように動作可能なコヒーレンスベースのモニタリングシステム（図５を参照のこと）を備えることができる。モニタリングシステムは、さらに、表面トポグラフィまたは海底地形、この事例においては海底、に基づいて複素画像（complex  images）を生成するように構成することができる。例えば、モニタリングシステムは、信号を送信し、かつ、リターン信号を受信するように展開可能かつ／あるいは動作可能なセンサシステムを備えることができる。水中環境において、センサシステムは、音響信号を送信し、かつ、海底220から向けられ又は反射されて、結果として生じるリターン音波または音響信号（リターン信号データ）を受信することができるソナー送信器および受信器を有するソナーシステムを備えることができる。ソナーシステムは、ソナーリターン信号データを受信、保管、かつ、処理し、そして、複素画像を生成することができるナビゲーションシステムのプロセッサおよびデータストアと動作可能に通信することができる。例えば、進入サイクルまたは経路の最中に、海底220をモニタすることができ（202）、そして、複雑な海底データ、すなわち複雑なコヒーレントソナーリターンデータ（例えば、海底リターンデータの振幅と位相の両方を提供するデータ）を集め又または収集し、そして、保管することができる（204）。複雑なコヒーレントソナーリターンデータが収集されると、ソナーリターンデータ（以下により詳細に説明される）に対応する１つまたはそれ以上の複素画像（または複雑な進入画像）を生成することができる。複素画像は少なくとも部分的に、進入経路またはサイクルを表している。
【００２７】
これから図３を参照すると、本開示の一つの実施例に従って、退出サイクルまたは経路の最中の自律型車両（AUV）のための水中ナビゲーションプロセスフローチャート300が示されている。これは、再度、上記に特定された３次元においてAUVのナビゲーションを促進するものである。進入経路の最中に、ナビゲーションソリューションの一部として、AUVは、進入サイクルまたは経路の最中に先に収集され、かつ／あるいは、保管された（例えば、上記および図２を参照のこと）深度データ318（深度／海抜）を利用することができる。同一の動作深度を維持するために（302）深度センサ（および、海抜を維持するために深度サウンダ）を使用して、２つのミッションサイクルの間での潮位（tide  heights）の差を補償している。別の言葉で言えば、AUVは、車両深度の正確な推定を提供するために、圧力センサまたは他の適切な深度センサを使用して、AUVの深度／海抜の直接的な測定を継続することができる。この現在の深度データは、以前に獲得された深度データ318と比較され、退出サイクルの最中に、AUVを進入サイクルの最中にそうであったのと同一の動作可能な深度に保持することができる。進入の最中にAUVが自身の海抜／深度の知識を有しているとすれば、AUVは、車両センサに頼ることなく、退出サイクルの最中に同一の海抜／深度を維持することができる。
【００２８】
加えて、ちょうど上述の進入サイクルの最中のように、退出サイクルの最中に、AUVは、海底をモニタすることができ（304）、そして、コヒーレントなソナーリターンデータを収集することができる。特定的には、退出サイクルの最中に、AUVは、ブロック304において受信したコヒーレントソナーリターンデータに基づき又は対応して、複数の海底の複素画像を生成するために海底をモニタし続けることができる（304）。
【００２９】
退出サイクルからの最新または現在の複素画像（以降では、ローカル画像または複素ローカル画像と呼ばれるもの）、一つの例としてAUVが移動した最後の５０フィート（50ft）は、進入サイクルの最中に作成された複素画像の全体に対して相関させることができる（複素進入画像は退出サイクルの最中に基準画像として後に使用される）。このプロセスの最中には、退出からのローカル画像が進入画像の各部分に対して比較されるので、正規化相互相関係数（normalized  cross-correlation  coefficient、NCCC）が特定され、または、獲得され、そして、モニタされる。一つの態様においては、画像ペア（すなわち、進入力サイクルおよび退出力サイクルの最中といった、異なる時間に撮られた同一シーンの画像）間において定義される振幅および位相の変化の両方を検出するために、コヒーレント変化検出（coherent  change  detection、CCD）を使用することができる。CCDは、そうでなければ非コヒーレント技術を使用するのでは検出されずに留まり得る変化を検出するという利点を有する。つまり、CCDは、振幅と位相の両方のコンテンツにおける変化を利用することができる。CCDは、コヒーレントである画像生成プロセスに依存し得るものであり、ここで、画像の各ピクセルは、振幅および位相、または、代替的に実数および虚数値を含んでいる。位相がキャリア信号（carrier  signal）の波長の一部分で測定されるので、CCDは、非コヒーレント技術を使用するのでは検出されずに留まり得る非常に微妙なシーンの変化を検出することができる。
【００３０】
一旦、ローカル複素画像と進入サイクルからの複素画像との間で比較して、海底の反射率の位相における変化を算出または測定することによって、NCCCが得られると、このプロセスは、AUVの退出経路に沿って、時間にわたり、そして、必要とされるたびに繰り返される。NCCCにおいて最大値が観測されるポイントにおいて、トラックに沿った（along-track）方向におけるAUVの位置が見い出される。トラックに沿ったコヒーレンスの最大化はブロック306に示されている。
【００３１】
このプロセスは、トラックに沿った方向における車両の位置を決定するが、トラックを横切る（across-track）方向におけるものではない。車両は、進入サイクルの最中に居たのと正確に同じ位置に居ないことがあり、そして、ノイズの理由のために、NCCCは１より小さくあり得る（例えば、NCCCが最大NCCCから逸脱し得る）からであり、従って、AUVの退出経路は進入サイクルとは一致しないことを示している。この場合には、AUVが退出経路またはトラックに沿って軌道に沿って前方に移動する際に、新規で連続的なローカル複素画像について、連続して算出されるNCCCが特定され、かつ、モニタされ得る。AUVが駆動される際には、車両が進入経路に近づいているか又は遠ざかっているかをテストするようにわずかな旋回を行うこと（308）によって、車両経路が変更される。NCCCにおけるレベルが増加することは、AUVの退出経路が、最大NCCCに向かって、進入経路に近づいており、または、収束していることを示している。増加するNCCCは、AUVの現在の退出経路が維持されるべきこと、または、現在のターンが継続されるべきこと（ブロック314）を示す。一方、減少するNCCCは、退出経路が進入経路および最大NCCCから離れていることを示す。そして、NCCCレベルの増加を今一度達成するために、かつ、可能な限り近く進入経路に接近する出口経路上にAUVを維持するためには、１つまたはそれ以上のコース修正が必要である（例えば、コースを逆転させる）（ブロック312）、（例えば、NCCCレベルが減少するのを停止させ、かつ、代わりにNCCCレベルの増加を達成する方向にAUVを旋回する）。要するに、複素進入画像との比較として連続するローカル画像に基づくNCCCをモニタリングすることによって、そして、対応するコース修正を行うことによって、AUVは進入経路を「捜索”search”」し続ける。このように、進入姿勢（ingress  bearing）から僅かにコースを変化させることによって結果を最適化するよう試みており、NCCCにおける最大値を捜し出だそうと努めるように既知の進入計算モジュールを横切って効果的にドリフトしている。
【００３２】
車載（onboard）ナビゲーションシステム（図５を参照のこと）は、AUV車両に対して推進力を提供するための推進システム、および、AUV車両の方向上の（例えば、ピッチ、ヨー、ロール能力）操縦性を提供するための操縦システムと、をさらに備え得るが、車載ナビゲーションシステムを介して、AUVは、退出経路を進入経路と可能な限り一致するようにさせるため、様々なコース修正（例えば、トラックに沿った揺れ（sway））を行うように指示され得る。様々なコース修正が実施される際に、連続するNCCCが増加しているか又は減少しているかの評価ができるように、AUVは、移動の際に進入経路を横切って前後に揺れるよう指示され得る（308）。AUVが移動すると、新たなローカル画像が作成され、そして、退出経路に沿ったAUVの異なる位置を表す新たなNCCCが算出され得る。連続するNCCCは、AUVの事前の位置に対して任意の位置において算出され得る。例えば、何ら限定を意図するものではないが、これらは連続的な５０フィート増分において算出することができる。
【００３３】
新たなローカル画像および算出されたNCCCを使用して、ナビゲーションシステムは、後続のローカル画像についてNCCCのレベルが増加しているか又は減少しているかどうかをモニタすることができる。NCCCが減少している場合に、AUVは、自身が進入経路から遠ざかっていること、そして、自身のコースを変更すべきであること（例えば、揺れの方向を反転する）を知る。NCCCが増加している場合に、AUVは、同じ方向に継続すること（例えば、同じ方向における揺れを続ける）ことができる。このことは、進入経路と退出経路との間でトラックに沿った偏差（along-track  deviation）における誤差が減少していることを示している。
【００３４】
方向反転すること（例えば、ポート（port）及び／又はスタボー（starboard））といった、コース修正を行うこと、常に最大の正規化相互相関係数を捜索することで、AUVは、連続的に退出ローカル画像を海底の基準進入画像と連続的に比較することによって、退出の最中に（進入路またはトラックと密接に一致した）トラック上に留まることができる。
【００３５】
本質的に、ここにおいて説明されるシステムおよび方法は、AUVに再ナビゲーションソリューション（re-navigation  solution）を提供するために自己生成コヒーレンスマップ（self-generated  coherence  map）を利用する。ここで、再ナビゲーションは地形的な特徴の存在よりは、むしろ、ローカルコヒーレンスに依存している。このシステムは、特定的な海底の特徴が必要でなく又は不要なため、特徴を欠いている海底の地域において特に効果的であり、かつ、役に立つ。実際、セジメントコヒーレンス（sediment  coherence）は、大きな特徴よりは、むしろ、海底の詳細な構造の観察に依存している。コヒーレンスは、シーン（scene）および観察上の視点について特有であるが、大きな地形が有用である必要はない。特には、海底のコヒーレンスが典型的に数時間から数日間について維持されるからである。コヒーレンスは、観測点（例えば、ローカル画像が複素進入画像と比較される観測点）が変更されると急速に失われるので、AUVは、NCCCをモニタリングすることによって、以前にナビゲーションされた経路に沿って３次元空間を通じて成功裡にナビゲーションされ得る。
【００３６】
AUVナビゲーションシステムは、ここにおいて説明されるように、AUVがリターン信号の鏡面反射性を利用できるようにする。すなわち、鏡面反射性構造は観測点の関数として変化する。以前にナビゲーションされた経路に沿って収集されたデータを用いて、最大のコヒーレンス（例えば、最大正規化相互相関係数）を確立し、かつ、維持しているとの前提に基づいてナビゲーションソリューションを作成するものである。AUVナビゲーションシステムは、外部のナビゲーション修正を必要としないで、３次元（3D）空間を通じて正確な再ナビゲーションを提供する。ホームに戻ること、位置を保持すること、及び／又は、より早い時間に実行されたミッションまたは経路をコピーすること、のいずれも、および、ナビゲーションの従来ソースも必要としない。AUVナビゲーションシステムは、さらに、検出および攻撃に対するAUVの脆弱性（vulnerability）を低減する。たとえ他のセンサが危険にさらされ、または、使用できなくても、AUVは、水面浮上する必要なく位置的な修正を維持することができるからである。
【００３７】
図４は、本技術の一つの実施例に従って、水中ナビゲーションシステムのための例示的な方法400に係るフローチャートを示している。機能性400は、方法として実施することができ、マシンまたはコンピューティングデバイス（例えば、コンピュータ、ソナーデバイス、カメラデバイス、ナビゲーションシステム／デバイス、等）におけるインストラクションとして実行することができる。ここで、インストラクションは、少なくとも一つのコンピュータ可読媒体または非一時的マシン可読記憶媒体に含まれている。例えば、そして、上述のシステムを参照して、ブロック410において開始し、AUVの深度がモニタされ得る。上述のように（進入サイクルと退出サイクルの両方において）、必要であれば、進入サイクルと退出サイクルの両方の最中に、AUVを同一または実質的に同じ深度に維持する。ブロック420において、本方法は、進入サイクルの最中に複素リターンデータを獲得すること、および、進入サイクルに沿って海底の対応する複素画像を生成すること、を含み得る。生成するステップは、進入サイクルに沿って１つまたは複数の海底の複素画像を生成することを含み得る。ブロック430において、本方法は、退出サイクルの最中に複素リターンデータを獲得すること、および、退出サイクルに沿って複数の対応する海底の複素画像を生成すること、を含み得る。ブロック440において、本方法は、退出サイクルからのローカル複素画像を進入サイクルからの複素画像に対して比較すること、を含み得る。ブロック450において、本方法は、ローカル複素画像が進入サイクルの複素画像の異なる部分に対して比較される際に、正規化相互相関係数（NCCC）を特定すること、を含み得る。ブロック460において、本方法は、トラックに沿った方向におけるAUVの位置が見い出されたことを示す最大NCCCを特定すること、を含み得る。ブロック470において、本方法は、時間にわたり、AUVが退出経路に沿って移動する際に、退出サイクルからの連続するローカル複素画像を進入サイクルからの複素画像対して比較すること、連続するローカル複素画像が進入サイクルの複素画像の異なる部分に対して比較される際に、連続する正規化相互相関係数（NCCC）を特定すること、および、AUVが退出経路に沿って移動する際に、連続するNCCCが増加しているか又は減少しているかどうかを判断するために、時間にわたり、連続するNCCCをモニタリングすることを、含み得る。NCCCにおいてレベルが増加することは、AUVの退出経路が進入経路に収束していることを示し、そして、NCCCにおいてレベルが減少することは、AUVの退出経路が進入経路から外れていることを示している。NCCCのモニタリングに基づいて、退出サイクルに沿ったAUVの経路における様々な修正は、常に最大NCCCを捜索し、かつ、維持するための労力において修正され得る。
【００３８】
水中でない又は陸上／地表のアプリケーションにおいて上述のシステムおよび方法を使用する実施について、当業者であれば認識し、かつ、本開示は考慮している。例えば、上述のシステムおよび方法は、様々な他の技術およびコヒーレンスベースのモニタリングシステムの中のセンサタイプ／システムを使用して実行され得る。正確な位置を決定するため、および、水の上または外（例えば、陸上）でのオブジェクトのナビゲーションのための、例えば、レーザ、レーダ、及び／又は、ソナー技術、といったものである。これらの他のタイプのセンサシステム／タイプを使用して、上述のナビゲーションソリューションは、コヒーレンスベースのモニタリングシステムを利用している。そこでは、進入および退出複素画像が獲得され、かつ、比較される。そして、算出され、かつ、最大NCCCに対して増加しているか又は減少している傾向についてモニタされた連続するNCCCが、適用可能であり、そして、陸上、航空および他の車両のために適切なナビゲーションソリューションを提供することにおける使用が考えられている。加えて、これらのソリューションは、地面または地表面に対する車両の垂直方向の場所または位置を特定するために使用される他の一般的に知られた垂直軸センサ（例えば、高度計、等）と共に利用することができると考えられる。GPSベースのナビゲーションソリューションといった、他のナビゲーションソリューションが１つまたはそれ以上の理由のために動作不能または使用不可になれば、これらのソリューションは効果的であり、かつ、有用である。
【００３９】
図５は、少なくとも垂直センサを有する車載自律車両（AUV）ナビゲーションシステムを示している。垂直センサは、車両の深度を測定するための深度センサ506a、及び／又は、車両の海抜を測定するための高度センサ506bといったものである。システムは、さらに、地表面（例えば、海底、陸、等）に関して信号を送信し、そして、リターンデータを有している結果として生じるリターン信号を受信するように構成されたコヒーレンスベースのモニタリングシステム502を含む。プロセッサ508は、深度センサ506a、高度センサ506b、およびコヒーレンスベースのモニタリングシステム502と共に動作可能であり、これらからデータを受信するように構成されている。プロセッサは、さらに、コヒーレンスベースのモニタリングシステムからリターンデータを受信し、そして、１つまたはそれ以上の対応する複素画像を生成するように構成され得る。ここで、複素画像は、入力サイクルから複素進入画像、および、退出サイクルから少なくとも１つの複素ローカル画像を含む。プロセッサは、さらに、連続する退出サイクルからの複素画像を複素ローカル画像に対して比較するように構成され得る。システムは、さらに、プロセッサによって出力され、かつ、複素ローカル画像の複素進入画像に対する連続的な比較から獲得された、複数の正規化相互相関係数（NCCC）を含み得る。ここで、複数のNCCCは、最大NCCCと比較して減少しているレベルと増加しているレベルのうち一方を含み、最大NCCCは、AUVのトラックに沿った位置を表している。システムは、さらに、NCCCのレベルが減少している場合にAUVの退出経路を変更するように動作可能な推進システム512および操縦システム514を含み得る。これにより、AUVは、進入サイクルの最中にとる進入経路に関してAUVを再ナビゲーションさせている。
【００４０】
一つの実施例において、コヒーレンスベースのモニタリングシステムは、音響ソナー信号として信号を送信するためのソナー送信器および音響ソナーリターン信号としてリターン信号を受信するための受信器を有するソナーシステムを含み得る。水中よりもむしろ陸上ベースの環境において使用されるといった、他の実施例において、コヒーレンスベースのモニタリングシステムは、レーダシステム、レーザシステム、合成開口レーダ（SAR）システム、または他のもの、を含んでよい。
【００４１】
図６は、コンピューティングデバイス610（または計算装置）を示しており、上述の技術を促進するモジュールをコンピューティングデバイス上で実行することができる。コンピューティングデバイス610が図示されており、上述の方法およびシステムの例が、そこで実装されて実行され得る。コンピューティングデバイス610は、メモリデバイス620と通信する１つまたはそれ以上のプロセッサ612を含み得る。コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスの中のコンポーネントのためのローカル通信インターフェイス617を含み得る。例えば、ローカル通信インターフェイスは、ローカルデータバス、及び／又は、望むように任意の関連するアドレスまたはコントロールバスであってよい。
【００４２】
メモリデバイス620は、プロセッサ612によって実行可能なモジュール624、および、モジュール624のためのデータを含み得る。モジュール624は、先に説明した機能を実行することができる。データストア622は、また、メモリデバイス620の中に配置されてもよい。プロセッサ612によって実行可能なオペレーティングシステムと一緒に、モジュール624に関連するデータおよび他のアプリケーションを保管するためである。
【００４３】
他のアプリケーションもまた、メモリデバイス620の中に保管され、そして、プロセッサ612によって実行可能であり得る。ここにおいて説明されるコンポーネントまたはモジュールは、コンパイルされ、インタープリ−トされ（interpreted）、または、本方法の混成（hybrid）を使用して実行される、高プログラミングレベル言語を使用するソフトウェアの形態において実装され得る。
【００４４】
コンピューティングデバイスは、また、コンピューティングデバイスによって使用可能なＩ／Ｏ（入力／出力）デバイス614に対するアクセスも有し得る。Ｉ／Ｏデバイスの例は、コンピューティングデバイスからの出力を表示するために利用可能なディスプレイスクリーンである。他の既知のＩ／Ｏデバイスが、望むのであればコンピューティングデバイスと共に使用され得る。ネットワーキングデバイス616および同様な通信装置が、コンピューティングデバイスの中に含まれ得る。ネットワーキングデバイス616は、インターネット、LAN、WAN、または他のコンピューティングネットワークに対して接続する有線または無線のネットワーキングデバイスであってよい。
【００４５】
メモリデバイス620の中に保管されているものとして示されているコンポーネントまたはモジュールは、プロセッサ612によって実行することができる。用語「実行可能（”executable”）」は、プロセッサ612によって実行可能な形式のプログラムファイルを意味し得る。例えば、より高いレベル言語におけるプログラムは、メモリデバイス620のランダムアクセス部分へとロードされ、そして、プロセッサ612によって実行され得るフォーマットにおけるマシンコードへとコンパイルされ得る。もしくは、ソースコードが、別の実行可能プログラムによってロードされ、そして、プロセッサによって実行されるメモリのランダムアクセス部分においてインストラクションを生成するようにインタープリートされ得る。実行可能プログラムは、メモリデバイス620の任意の部分またはコンポーネントの中に保管されてよい。例えば、メモリデバイス620は、ランダムアクセスメモリ（RAM）、リードオンリーメモリ（ROM）、フラッシュメモリ、ソリッドステートドライブ、メモリカード、ハードドライブ、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気テープ、または、あらゆる他のメモリコンポーネントであってよい。
【００４６】
プロセッサ612は、複数のプロセッサを表すことができ、そして、メモリ620は、処理回路と並列に動作する複数のメモリユニットを表すことができる。このことは、システム内のプロセスおよびデータのための並列処理チャネルを提供し得る。ローカルインターフェイス618は、複数のプロセッサおよび複数のメモリのいずれかの間の通信を促進するためのネットワークとして使用され得る。ローカルインターフェイス618は、ロードバランシング、バルクデータ転送、および、同様なシステムといった、通信を調整するためにデザインされた追加のシステムを使用することができる。
【００４７】
この技術のために提示されたフローチャートは特定の実行順序を意味し得るものであるが、実行の順序は図示のものと異なってよい。例えば、２つ以上のブロックの順序は、示された順序に関して再配置されてよい。さらに、連続して示される２つ以上のブロックは、並行して、または、部分的な並列化を用いて実行され得る。いくつかのコンフィグレーションにおいて、フローチャートに示される１つまたはそれ以上のブロックは、省略され、または、スキップされ得る。ユーティリティ、アカウンティング、パフォーマンス、測定、トラブルシューティングなどを強化する目的のため、または、同様な理由のために、任意の数のカウンタ、ステート変数、警告セマフォ（warning  semaphores）、またはメッセージが、論理フローに対して追加され得る。
【００４８】
この明細書において説明されるいくつかの機能ユニットは、それらの実装の独立性をより特定的に強調するために、モジュールとしてラベル付けされている。例えば、モジュールは、カスタムVLSI回路またはゲートアレイ、ロジックチップ、トランジスタ、または、他の個別コンポーネントといった既製品の半導体、を含むハードウェア回路として実装され得る。モジュールは、また、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラマブルアレイロジック、プログラマブルロジックデバイス、等といった、プログラマブルハードウェアデバイスにおいても実装され得る。
【００４９】
モジュールは、また、様々なタイプのプロセッサによる実行のためのソフトウェアにおいても実装され得る。実行可能コードの特定されるモジュールは、例えば、コンピュータインストラクションの１つまたはそれ以上のブロックを含むことができ、オブジェクト、プロシージャ、またはファンクションとして編成され得る。それにもかかわらず、特定されるモジュールの実行可能ファイル（executables）は、物理的に一緒に配置される必要はない。しかし、モジュールを構成する異なる位置に保管された異なるインストラクションを含むことができ、そして、論理的に一緒に結合されたときにモジュールの目的を達成することができる。
【００５０】
実際、実行可能コードのモジュールは、単一のインストラクション、または多くのインストラクションであってよく、そして、いくつかの異なるコードセグメントにわたり、異なるプログラムの間で、および、いくつかのメモリデバイスにわたり、分散さえなされてよい。同様に、動作データは、ここにおいてはモジュールの中で特定され、かつ、図示され、そして、任意の適切な形態において実施され、かつ、任意の適切なタイプのデータ構造の中で編成され得る。動作データは、単一のデータセットとして収集され、もしくは、異なるストレージデバイスを含む異なる場所にわたり分散されてよい。モジュールは、所望のファンクションを実行するように動作可能なエージェントを含み、受動的または能動的であってよい。
【００５１】
ここにおいて説明される技術は、また、コンピュータ可読インストラクション、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータといった、情報を保管するための任意の技術を用いて実装された揮発性および不揮発性、リムーバブルおよび固定の媒体を含むコンピュータ可読記憶媒体にも保管され得る。コンピュータ可読記憶媒体は、これらに限定されるわけではないが、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、CD-ROM、デジタル多目的ディスク（DVD）または他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気ストレージデバイス、または、所望の情報および記述された技術を保管するために使用され得る任意の他のコンピュータ記憶媒体を含む。
【００５２】
ここにおいて説明されるデバイスは、また、通信接続、または、ネットワーク装置とネットワーク接続を含んでよく、デバイスは他のデバイスと通信することができる。通信接続は、通信メディアの一つの例である。通信媒体は、典型的には、コンピュータ可読インストラクション、データ構造、プログラムモジュール、および、搬送波または他の搬送メカニズムといった変調データ信号における他のデータを具体化し、そして、任意の情報配信媒体を含む。「変調データ信号（”modulated  data  signal”）」は、その特性のうち１つまたはそれ以上が、信号内の情報を符号化（encode）するように設定または変更された信号を意味する。例として、かつ、限定ではなく、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接有線接続といった有線媒体、および、音響、無線周波数（radio  frequency）、赤外線、および他の無線媒体といった無線媒体を含む。ここにおいて使用されるコンピュータ可読媒体という用語は、通信媒体を含む。
【００５３】
図面に示された例について参照がなされ、そして、同一のものを記述するために特定の言語がここにおいて使用されている。それにもかかわらず、技術の範囲を限定することがここにおいては意図されていないことが理解されよう。ここにおいて例示される特徴の変更およびさらなる修正、および、ここにおいて説明される例の追加的なアプリケーション、関連技術分野に居りこの開示を入手している当業者に生じるであろうものは、本記載の範囲内にあると考えられるべきである。
【００５４】
開示される本発明の実施例は、ここにおいて開示される特定の構造、プロセスステップ、または材料に対して限定されるものではなく、関連技術分野に居る当業者によって認識であろうように、それらの均等物（equivalents）まで拡張されることが理解されるべきである。ここにおいて使用される用語は、特定の例を説明する目的のためだけに使用されており、かつ、限定するように意図されていないことも、また、理解されるべきである。
【００５５】
この明細書全体を通して、「一つの例（”one  example”または”an  example”）」に対する参照は、例に関連して説明された特定の特徴、構造、または特性が、本発明の少なくとも１つの例の中に含まれていることを意味する。従って、この明細書全体を通じて様々な場所における「一つの例において（”in  one  example”または”in  an  example”）」というフレーズの出現は、必ずしも同一の例を参照しているものではない。
【００５６】
さらに、説明される特徴、構造、または特性は、任意の適切な方法で１つまたはそれ以上の例の中で組み合わされてよい。以下の説明においては、本発明の実施例の完全な理解を提供するために、長さ、幅、形状、等の例といった、多くの特定的なの詳細が提供される。当業者であれば、しかしながら、本発明は、１つまたはそれ以上の特定的な詳細が無くても、もしくは、他の方法、コンポーネント、材料、等を用いて、実施され得ることを認識するであろう。他のインスタンスにおいては、本発明の態様を不明瞭にすることを避けるために、周知の構成、材料、またはオペレーションは、示されないか、または、詳細には説明されない。
【００５７】
上記の例は、１つまたはそれ以上の特定のアプリケーションにおける本発明の原理の例示であるが、本発明の機能を用いることなく、かつ、本発明の原理および概念から逸脱することなく、形態、使用、および実施の詳細において多くの変更がなされ得ることが、当業者には明らかであろう。従って、以下に明らかにされる請求項によるものを除いて、本発明が限定されることは意図されていない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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