(57)【要約】      （修正有）【課題】移動体の位置を判断するための装置、方法及びコンピュータ可読媒体を提供する。【解決手段】移動体の位置を判断する方法１００であって、撮像装置は、無人航空機（ＵＡＶ）などの可動物体に結合される。１つ又は複数の画像をカメラなどの撮像装置により捕捉する。１つ又は複数の画像内の顕著特徴を識別する。移動体から顕著特徴までの距離を計算し、移動体の位置を判断する。【選択図】図１
2019050007.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の位置を判断する方法であって、
１つ又は複数のセンサにより取得された複数の画像を受信するステップと、
前記複数の画像から複数の顕著特徴を識別するステップと、
前記移動体から前記複数の顕著特徴のそれぞれまでの距離を計算するステップと、
前記計算した距離に基づいて、前記位置は少なくとも２組の同心円の交差ゾーン内にあり、前記各組は複数の前記顕著特徴のうちの少なくとも１つを中心とする、前記移動体の位置を判断するステップと、を含む方法。
【請求項２】
前記移動体は、無人航空機（ＵＡＶ）である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の顕著特徴は、前記複数の画像をフィルタ処理することにより生成された顕著度マップを使用して識別される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の顕著特徴は、前記顕著度マップの１つ又は複数の部分の画素階調レベルの分散を測定することにより識別される、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の顕著特徴は、前記画素階調レベルの前記分散が分散閾値を超えると識別される、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の画像は、単焦点センサにより捕捉される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記移動体を局所座標系の原点として各顕著特徴の前記局所座標系の仮想座標を判断するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記顕著特徴の前記仮想座標は、前記顕著特徴の中心にある、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記顕著特徴の前記仮想座標は、静止顕著特徴の質量中心にある、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記局所座標系は、２次元座標系または３次元座標系である、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記距離を計算するステップは、視差に基づいて前記顕著特徴の深度を測定するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記視差は、前記複数の画像における連続フレーム内で観測される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記連続フレームは、前記移動体の移動中に捕捉される、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記複数の画像は、前記移動体の移動中に捕捉される、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数の画像は、異なる視野で捕捉された２つ以上の画像である、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記複数の顕著特徴は、（１）フィルタ処理により顕著度マップを得ることにより及び（２）前記顕著度マップから顕著特徴候補を得ることにより識別される、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記複数の顕著特徴は、スペクトル残留手法を使用して識別される、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記複数の顕著特徴は、周波数同調式顕著領域検出を使用して識別される、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記複数の顕著特徴は、オブジェクトネス推定のための２進ノルム勾配を使用して識別される、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
移動体の位置を判断する装置であって、
複数の画像を取得するように構成された１つ又は複数の視野センサと、
請求項１〜１９のうちいずれか一項に記載の方法を実行する、１つ又は複数のプロセッサとを含む、装置。
【請求項２１】
移動体の位置を判断するためのプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、
請求項１〜１９のうちいずれか一項に記載の方法を実行するための、プログラム命令
を含むコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
無人航空機（ＵＡＶ：ｕｎｍａｎｎｅｄ  ａｅｒｉａｌ  ｖｅｈｉｃｌｅ）などの可動物体は、軍事及び民間用途の多種多様の環境内の監視、偵察及び探査タスクを行うことに使用され得る。このような可動物体は、環境内の可動物体の位置を評価するように構成されたセンサを含み得る。可動物体の位置の正確且つ精密な判断は、例えば可動物体が半自律的又は完全自律的やり方で動作する場合に重要かもしれない。
【０００２】
可動物体の位置を評価するための既存手法は幾つかの例では最適であるとは言えないかもしれない。例えば、ＧＰＳセンサを利用する手法は、可動物体（例えば、ＵＡＶ）が動作する環境により制限され得、搭載された補助的支援センサを必要とし得る。例えば、スラム（ＳＬＡＭ：Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）を利用する手法は正確さと精度を欠くことがあり、時間とともに誤差を蓄積し得る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本明細書において開示される実施形態は環境内の可動物体の位置を評価する装置及び方法を提供する。多くの実施形態では、可動物体を取り囲む環境に関する情報を収集するために撮像装置が使用され得る。撮像装置から得られた画像データは、例えば画像内の顕著特徴を判断するために処理され得る。識別された顕著特徴は更に、可動物体の位置を判断するために利用され得る。有利には、本明細書で説明する手法は、画像データに基づき物体位置の改善された且つ効率的な評価を提供し得、車両の自律航行又は制御を改善するために使用され得る。
【０００４】
したがって、一態様では、車両の位置を判断する方法が提供される。本方法は、１つ又は複数の視野センサにより捕捉された複数の画像を受信するステップと、複数の画像から環境内でほぼ静止した複数の静止顕著特徴を１つ又は複数のプロセッサの助けを借りて識別するステップと、車両から複数の静止顕著特徴のそれぞれまでの距離を１つ又は複数のプロセッサの助けを借りて計算するステップと、車両から複数の静止顕著特徴のそれぞれまでの距離に基づき車両の位置を１つ又は複数のプロセッサの助けを借りて判断するステップと含む。
【０００５】
別の態様では、車両の位置を判断するための装置が提供される。本装置は、複数の画像を捕捉するように構成された１つ又は複数の視野センサと、複数の画像から環境内でほぼ静止した複数の静止顕著特徴を識別し、車両から複数の静止顕著特徴のそれぞれまでの距離を計算し、車両から複数の静止顕著特徴のそれぞれまでの距離に基づき車両の位置を判断するように個々に又は集合的に構成された１つ又は複数のプロセッサとを含む。
【０００６】
別の態様では、車両の位置を判断するためのプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。本コンピュータ可読媒体は、１つ又は複数の視野センサにより捕捉された複数の画像を受信するためのプログラム命令と、複数の画像から環境内でほぼ静止した複数の静止顕著特徴を識別するためのプログラム命令と、車両から複数の静止顕著特徴のそれぞれまでの距離を計算するためのプログラム命令と、車両から複数の静止顕著特徴のそれぞれまでの距離に基づき車両の位置を判断するためのプログラム命令とを含む。
【０００７】
別の態様では、車両の位置を判断する方法が提供される。本方法は、１つ又は複数の視野センサにより捕捉された複数の画像を受信するステップと、複数の画像から複数の顕著特徴を１つ又は複数のプロセッサの助けを借りて識別するステップと、車両から複数の顕著特徴のそれぞれまでの距離を１つ又は複数のプロセッサの助けを借りて計算するステップと、車両から複数の顕著特徴のそれぞれまでの距離に基づき車両の位置を１つ又は複数のプロセッサの助けを借りて判断するステップであって、上記位置は少なくとも２組の同心円の交差ゾーン内にあり、各組は複数の顕著特徴のうちの少なくとも１つを中心とする、ステップとを含む。
【０００８】
別の態様では、車両の位置を判断するための装置が提供される。本装置は、複数の画像を捕捉するように構成された１つ又は複数の視野センサと、複数の画像から複数の顕著特徴を識別し、車両から複数の顕著特徴のそれぞれまでの距離を計算し、車両から複数の顕著特徴のそれぞれまでの距離に基づき車両の位置を判断するように個々に又は集合的に構成された１つ又は複数のプロセッサであって、上記位置は少なくとも２組の同心円の交差ゾーン内にあり、各組は複数の顕著特徴のうちの少なくとも１つを中心とする、プロセッサとを含む。
【０００９】
別の態様では、車両の位置を判断するためのプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。本コンピュータ可読媒体は、１つ又は複数の視野センサにより捕捉された複数の画像を受信するためのプログラム命令と、複数の画像から複数の顕著特徴を識別するためのプログラム命令と、車両から複数の顕著特徴のそれぞれまでの距離を計算するためのプログラム命令と、車両から複数の顕著特徴のそれぞれまでの距離に基づき車両の位置を判断するためのプログラム命令であって、上記位置は少なくとも２組の同心円の交差ゾーン内にあり、各組は複数の顕著特徴のうちの少なくとも１つを中心とする、プログラム命令とを含む。
【００１０】
別の態様では、車両の位置を判断する方法が提供される。本方法は、１つ又は複数の視野センサにより捕捉された複数の画像を受信するステップと、複数の画像から複数の顕著特徴候補を１つ又は複数のプロセッサの助けを借りて識別するステップと、２つ以上の顕著特徴を１つ又は複数のプロセッサの助けを借りて選択するステップであって、選択された顕著特徴は複数の顕著特徴候補のサブセットである、ステップと、車両から選択された顕著特徴のそれぞれまでの距離を１つ又は複数のプロセッサの助けを借りて計算するステップと、車両から選択された顕著特徴のそれぞれまでの距離に基づき車両の位置を１つ又は複数のプロセッサの助けを借りて判断するステップとを含む。
【００１１】
別の態様では、車両の位置を判断するための装置が提供される。本装置は、複数の画像を捕捉するように構成された１つ又は複数の視野センサと、複数の画像から複数の顕著特徴候補を識別し、複数の顕著特徴候補のサブセットである２つ以上の顕著特徴を選択し、車両から選択された顕著特徴のそれぞれまでの距離を計算し、車両から選択された顕著特徴のそれぞれまでの距離に基づき車両の位置を判断するように個々に又は集合的に構成された１つ又は複数のプロセッサとを含む。
【００１２】
別の態様では、車両の位置を判断するためのプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。本コンピュータ可読媒体は、１つ又は複数の視野センサにより捕捉された複数の画像を受信するためのプログラム命令と、複数の画像から複数の顕著特徴候補を識別するためのプログラム命令と、複数の顕著特徴候補のサブセットである２つ以上の顕著特徴を選択するためのプログラム命令と、車両から選択された顕著特徴のそれぞれまでの距離を計算するためのプログラム命令と、車両から選択された顕著特徴のそれぞれまでの距離に基づき車両の位置を判断するためのプログラム命令とを含む。
【００１３】
別の態様では、車両の位置を判断する方法が提供される。本方法は、１つ又は複数の視野センサにより捕捉された複数の画像を受信するステップと、複数の画像から１つ又は複数の認識可能物体に対応する複数の顕著領域を１つ又は複数のプロセッサの助けを借りて識別するステップと、車両から複数の顕著領域のそれぞれまでの距離を１つ又は複数のプロセッサの助けを借りて計算するステップと、車両から複数の顕著領域のそれぞれまでの距離に基づき車両の位置を１つ又は複数のプロセッサの助けを借りて判断するステップとを含む。
【００１４】
別の態様では、車両の位置を判断するための装置が提供される。本装置は、複数の画像を捕捉するように構成された１つ又は複数の視野センサと、複数の画像から、１つ又は複数の認識可能物体に対応する複数の顕著領域を識別し、車両から複数の顕著領域のそれぞれまでの距離を計算し、車両から複数の顕著領域のそれぞれまでの距離に基づき車両の位置を判断するように個々に又は集合的に構成された１つ又は複数のプロセッサとを含む。
【００１５】
別の態様では、車両の位置を判断するためのプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。本コンピュータ可読媒体は、１つ又は複数の視野センサにより捕捉された複数の画像を受信するためのプログラム命令と、複数の画像から１つ又は複数の認識可能物体に対応する複数の顕著領域を識別するためのプログラム命令と、車両から複数の顕著領域のそれぞれまでの距離を計算するためのプログラム命令と、車両から複数の顕著領域のそれぞれまでの距離に基づき車両の位置を判断するためのプログラム命令とを含む。
【００１６】
本発明の様々な態様は、個々に、集合的に又は互いに組み合わせて理解され得るということを理解すべきである。本明細書で説明する本発明の様々な態様は以下に記載される具体的用途のうちの任意のものに適用され得る。本発明の他の目的と特徴は、本明細書、特許請求の範囲、添付図面の精査により明白になる。
【００１７】
参照による援用
本明細書で述べられる全ての刊行物、特許、及び特許出願は、個々の刊行物、特許、又は特許出願が参照により援用されるように具体的かつ個々に示されたと同程度に、参照により本明細書に援用される。
【００１８】
本発明の新規な特徴は添付の特許請求の範囲における特殊性によって記載される。本発明の特徴及び利点のさらなる理解は、本発明の原理が利用される例示的な実施形態を記載する以下の詳細説明と添付図面とを参照することにより得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】幾つかの実施形態による、車両の位置を判断する方法を提供する。
【図２】幾つかの実施形態による、撮像装置により捕捉された画像と画像の顕著度マップを示す。
【図３】幾つかの実施形態による、可動物体から顕著特徴までの距離に基づいて判断された可動物体の位置を示す。
【図４】幾つかの実施形態による、室外環境で動作するＵＡＶを示す。
【図５】幾つかの実施形態による、ＳＬＡＭで計算されたポイントクラウドを示す。
【図６】幾つかの実施形態による、室内環境で動作するＵＡＶを示す。
【図７】幾つかの実施形態による、無人航空機（ＵＡＶ）を示す。
【図８】幾つかの実施形態による、キャリア及びペイロードを含む可動物体を示す。
【図９】幾つかの実施形態による、可動物体を制御するシステムのブロック図による概略図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
可動物体の位置を評価するためのシステム及び方法が提供される。本明細書で使用されるように、可動物体は本明細書の他の箇所でされるように移動され得る任意の物体を指し得る。例えば、可動物体は、携帯電話、時計、ＵＡＶ、自動車、ボート、コンピュータ、ＰＤＡ、タブレットなどであり得る。本明細書の多くの実施形態はＵＡＶを参照して説明されるが、参照は非限定的であるということと、実施形態は任意の可動物体に平等に適用可能であるということとを理解すべきである。幾つかの例では、可動物体の位置は１つ又は複数のセンサの助けを借りて判断され得る。例えば、１つ又は複数の視野センサが環境の画像を捕捉し得る。画像内の顕著領域は、別の箇所で更に説明するように識別（例えば、判断）され得る。可動物体から顕著領域のそれぞれまでの距離が例えば視差に基づき計算され得、一方、可動物体の位置は例えばマルチラテレーション手法を使用して判断され得る。環境内の可動物体の位置（例えば、配置）に関する情報は更に、自律航行及び制御（例えば、ＵＡＶの）などの用途で利用され得る。
【００２１】
幾つかの実施形態では、ＵＡＶ又は他の可動物体は１つ又は複数のセンサを担持するようにされ得る。１つ又は複数のセンサは、ＵＡＶの状態、周囲環境、又は環境内の物体及び障害物に関係する情報などの関連データを収集するように構成され得る。関連データは別の用途において解析、処理、又は使用され得る。例えば、収集された関連データに基づき、ＵＡＶ航行を制御するための制御信号を生成することが可能である。本明細書において開示される実施形態と共に使用するのに好適な例示的センサは、位置センサ（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ：ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）センサ、位置三角測量を可能にする携帯装置送信器）、視覚センサ（例えば、可視光、赤外線光、又は紫外線光を検出することができるカメラなどの撮像装置）、近接性又は測距センサ（例えば、超音波センサ、ライダー（ｌｉｄａｒ）、飛行時間計測式又は深度カメラ）、慣性センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、慣性測定ユニット（ＩＭＵ：ｉｎｅｒｔｉａｌ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｕｎｉｔ））、高度センサ、姿勢センサ（例えば、コンパス）、圧力センサ（例えば、気圧計）、音声センサ（例えば、マイクロホン）、又は電界／磁界センサ（例えば、磁力計（電磁気センサ））を含む。
【００２２】
１、２、３、４、５、６、７、８、又はそれ以上のセンサなど任意の好適な数及び組み合わせのセンサが使用され得る。任意選択的に、データは様々なタイプ（例えば、２、３、４、５、６、７、８、又はそれ以上のタイプ）のセンサから受信され得る。異なるタイプのセンサは、異なるタイプの信号又は情報（例えば、位置、配向、速度、加速度、近接性、圧力など）を測定し得、及び／又はデータを取得するために異なるタイプの測定技術を利用し得る。例えば、センサは、能動センサ（例えば、それ自身のエネルギー源からエネルギーを生成して測定するセンサ）と受動センサ（例えば、有効エネルギを検出するセンサ）の任意の好適な組み合わせを含み得る。別の例として、幾つかのセンサは、グローバル座標系で提供される絶対測定データ（例えば、ＧＰＳセンサにより提供される位置データ、コンパス又は磁力計により提供される姿勢情報）を生成し得、一方、他のセンサは、局所座標系で提供される相対測定データ（例えば、ジャイロスコープにより提供される相対的角速度、加速度計により提供される相対的並進加速度、視覚センサにより提供される相対的姿勢情報、超音波センサ、ライダー、又は飛行時間計測式カメラにより提供される相対的距離情報）を生成し得る。幾つかの例では、局所座標系はＵＡＶに対して定義されるボディ座標系であり得る。
【００２３】
センサは、ＵＡＶ、周囲環境、又は環境内の物体に関係するデータなど様々な種類のデータを収集するように構成され得る。例えば、センサの少なくとも幾つかはＵＡＶの状態に関するデータを提供するように構成され得る。センサにより提供される状態情報は、ＵＡＶの空間的配置に関する情報（例えば、位置、経度、緯度及び／又は高度などの位置情報、ロール、ピッチ及び／又はヨーなどの配向又は姿勢情報）を含み得る。状態情報はまた、ＵＡＶの運動に関する情報（例えば、併進速度、並進加速度、角速度、角加速度など）を含み得る。センサは、例えば最大６つの自由度（例えば、位置及び／又は並進の３つの自由度、配向及び／又は回転の３つの自由度）に関するＵＡＶの空間的配置及び／又は運動を判断するように構成され得る。グローバル座標系又は局所座標系に対する状態情報が提供され得る。グローバル座標系はＵＡＶ又は別のエンティティの位置とは独立した座標系を指し得る。局所座標系はＵＡＶ又は別のエンティティに対する座標系を指し得る。例えば、センサは、ＵＡＶとＵＡＶを制御するユーザとの間の距離又はＵＡＶとＵＡＶの飛行の出発点との間の距離を判断するように構成され得る。幾つかの例では、センサはＵＡＶとＵＡＶの近くの物体との間の距離を判断するように構成され得る。
【００２４】
センサにより得られるデータは様々な種類の環境情報を提供し得る。例えば、センサデータは、室内環境、室外環境、低高度環境、又は高高度環境などの環境タイプを示し得る。センサデータはまた、天候（例えば、晴れ、雨、雪）、視界条件、風速、時刻等々を含む現在の環境条件に関する情報を提供し得る。更に、センサにより収集される環境情報は、環境内の物体（本明細書で説明する障害物又はプロセッサにより認識可能なランドマークなど）に関する情報を含み得る。障害物情報は、環境内の障害物の数、密度、幾何学形状、空間的配置、移動、軌道、及び／又は速度に関する情報を含み得る。
【００２５】
幾つかの実施形態では、ＵＡＶは、本明細書では「撮像装置」とも呼ぶ１つ又は複数の視野センサを含み得る。多くの実施形態はＵＡＶへ結合された１つの撮像装置を有するとして本明細書で説明されるが、１、２、３、４、５又はそれ以上など任意の数の撮像装置が撮像装置などのＵＡＶに結合され得るということを理解すべきである。撮像装置は、電磁放射線（例えば、可視光、赤外光及び／又は紫外光）を検出し、検出された電磁放射線に基づき画像データを生成するように構成され得る。例えば、撮像装置は、光の波長に応じて電気信号を生成する電荷結合素子（ＣＣＤ：ｃｈａｒｇｅ−ｃｏｕｐｌｅｄ  ｄｅｖｉｃｅ）センサ又は相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ：ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ｍｅｔａｌ−ｏｘｉｄｅ−ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサを含み得る。その結果の電気信号は画像データを生成するために処理され得る。撮像装置により生成される画像データは、静止画像（例えば、写真）、動画像（例えば、映像）、又は好適なそれらの組み合わせであり得る１つ又は複数の画像を含み得る。画像データは多色（例えば、ＲＧＢ、ＣＭＹＫ、ＨＳＶ）又は単色（例えば、グレイスケール、白黒、セピア）であり得る。
【００２６】
幾つかの実施形態では、撮像装置はカメラであり得る。カメラは動画像データ（例えば、映像）を捕捉し得る映画撮影用カメラ又はビデオカメラであり得る。カメラは静止画像（例えば、写真）を捕捉するスチールカメラであり得る。カメラは双眼カメラであり得る。本明細書で使用される双眼カメラはステレオ又はステレオビジョンカメラを指し得る。ステレオカメラは２台のカメラを含み得る。カメラは単眼カメラであり得る。本明細書で提供される幾つかの実施形態はカメラの文脈で説明されるが、本開示は任意の好適な撮像装置に適用され得るということを理解すべきである。カメラに関係する本明細書のいかなる記載も任意の好適な撮像装置又は他のタイプの撮像装置に適用され得る。カメラは３Ｄ場面（例えば、環境、１つ又は複数の物体など）の２Ｄ画像を生成するために使用され得る。カメラにより生成される画像は２Ｄ像面上への３Ｄ場面の投影を表し得る。したがって、２Ｄ画像内の各点は景色内の３Ｄ空間座標に対応する。カメラは光学素子（例えば、レンズ、ミラー、フィルタなど）を含み得る。カメラはカラー画像、階調スケール画像、赤外線画像などを捕捉し得る。
【００２７】
撮像装置は特定の画像解像度で画像又は一系列の画像を捕捉し得る。幾つかの実施形態では、画像解像度は画像内の画素数により定義され得る。幾つかの実施形態では、画像解像度は、約３５２×４２０画素、４８０×３２０画素、７２０×４８０画素、１２８０×７２０画素、１４４０×１０８０画素、１９２０×１０８０画素、２０４８×１０８０画素、３８４０×２１６０画素、４０９６×２１６０画素、７６８０×４３２０画素、又は１５３６０×８６４０画素以上であり得る。カメラは、４Ｋカメラ又はより高い解像度を有するカメラであり得る。
【００２８】
撮像装置は調整可能パラメータを有し得る。異なるパラメータ下では、異なる画像が同一外部条件（例えば、位置、照明）下で撮像装置により捕捉され得る。調整可能パラメータは、露出（例えば、露光時間、シャッター速度、絞り、フィルム感度）、利得、ガンマ線、関心領域、ビニング／サブサンプリング、画素クロック、オフセット、トリガ、ＩＳＯなどを含み得る。露出に関係するパラメータは撮像装置内の画像センサに到達する光量を制御し得る。例えば、シャッター速度は画像センサに到達する光の時間量を制御し得、絞りは所与の時間内に画像センサに到達する光量を制御し得る。利得に関係するパラメータは光センサからの信号の増幅を制御し得る。ＩＳＯは自然光に対するカメラの感度のレベルを制御し得る。露出及び利得のパラメータ制御は、集合的に考慮され得、本明細書ではＥＸＰＯと呼ばれることがある。
【００２９】
撮像装置のそれぞれは視野を有し得る。撮像装置の視野は撮像装置により検知可能である（例えば、可視である）環境の広がりであり得る。視野は撮像装置により撮像される所与の場面の角度範囲により測定され得る画角に関係し得る。撮像装置の画角は約３６０°、３００°、２４０°、１８０°、１５０°、１２０°、９０°、６０°、３０°、２０°又は１０°未満の角度であり得る。視野は可動物体に対する撮像装置の相対的方向により記述され得る。例えば、視野は可動物体（例えば、ＵＡＶ）に対し垂直方向、水平方向、上方、下方、側方等であり得る。撮像装置はそれぞれ光軸を有し得る。撮像装置の光軸（「主軸」とも呼ばれることがある）は線であり得、この線に沿って撮像装置内においてある程度の回転対称がある。幾つかの実施形態では、撮像装置の光軸は撮像装置の光学部品（例えば、レンズ、光センサ）の中心を通る。
【００３０】
本開示の撮像装置は、可動物体のボディの上、下、側面、又はその中など可動物体の任意の好適な部分上に位置し得る。幾つかの撮像装置は、可動物体の空間的配置及び／又は運動が撮像装置の空間的配置及び／又は運動に対応するように、ＵＡＶへ機械的に結合され得る。撮像装置は固定継手を介し可動物体に結合され得、したがって撮像装置は取り付けられる可動物体の一部分に対して移動しない。代替的に、撮像装置と可動物体間の結合は可動物体に対する撮像装置の移動（例えばＵＡＶに対する併進又は回転移動）を許容し得る。例えば、ジンバルなどのキャリアを介した撮像装置と可動物体間の結合は可動物体に対する撮像装置の移動を許容し得る。可動物体に対する撮像装置の移動は併進（例えば、水平方向、垂直方向）及び／又は回転（例えば、ピッチ、ヨー及び／又はロール軸の周りの）であり得る。可動物体に対する撮像装置の移動は所定又は既知量であり得る。１つ又は複数のセンサが車両に対する撮像装置の移動を検知し得る。可動物体に対する撮像装置の移動は、ユーザ入力により遠隔的に、自律的に、又は半自律的に制御され得る。継手は恒久的継手であってもよいし非恒久的（例えば、解除可能）継手であってもよい。好適な結合方法は、接着剤、ボンディング、溶着及び／又はファスナ（例えば、ねじ、釘、ピン）を含み得る。任意選択的に、撮像装置は可動物体の一部と一体的に形成され得る。更に、本明細書で論述される実施形態のように、撮像装置は、撮像装置により収集されたデータがＵＡＶの様々な機能（例えば、航行、制御、推進、ユーザ又は他の装置との通信など）に使用され得るように、可動物体の一部（例えば、処理ユニット、制御システム、データストレージ）と電気的に結合され得る。撮像装置はＵＡＶの一部（例えば、処理ユニット、制御システム、データストレージ）と動作可能に結合され得る。
【００３１】
１つ又は複数の画像は撮像装置により捕捉され得る。２つ以上の画像の系列が撮像装置により捕捉され得る。例えば、約２、３、４、５、１０、１５、２０、２５、５０、１００、１５０、２００又はそれ以上の画像の系列が撮像装置により捕捉され得る。撮像装置は特定の捕捉速度で一系列の画像を捕捉し得る。幾つかの実施形態では、一系列の画像は、約２４ｐ、２５ｐ、３０ｐ、４８ｐ、５０ｐ、６０ｐ、７２ｐ、９０ｐ、１００ｐ、１２０ｐ、３００ｐ、５０ｉ又は６０ｉなど標準ビデオフレーム速度で捕捉され得る。幾つかの実施形態では、一系列の画像は、０．０００１秒、０．０００２秒、０．０００５秒、０．００１秒、０．００２秒、０．００５秒、０．００２秒、０．０５秒、０．０１秒、０．０２秒、０．０５秒、０．１秒、０．２秒、０．５秒、１秒、２秒、５秒、又は１０秒毎に約１画像以下で捕捉され得る。幾つかの実施形態では、捕捉速度はユーザ入力及び／又は外部条件（例えば、雨、雪、風、捕捉されている環境のテクスチャ）に依存して変化し得る。
【００３２】
本明細書で説明する撮像装置により得られる画像はＵＡＶ動作に関係する多種多様な用途に使用され得る。幾つかの実施形態では、画像は環境内のＵＡＶ航行を（例えば、自律的に、半自律的に、又は手動で）容易にするために使用される。幾つかの実施形態では、画像は障害物検出及び回避に使用される。幾つかの実施形態では、画像はＵＡＶの状態情報を評価又は判断するために処理され得る。状態情報は位置情報、方位情報、速度情報（例えば、角速度又は併進速度）及び／又は加速度情報（例えば、角加速度又は並進加速度）を含み得る。状態情報は、１つ又は複数の撮像装置により得られる１つ又は複数の画像を使用して（例えば、１つ又は複数のプロセッサによる処理により）評価又は判断され得る。
【００３３】
例えば、撮像装置により捕捉される画像は環境内のＵＡＶの位置を判断するために使用され得る。図１は、幾つかの実施形態による、車両（例えば、ＵＡＶ）の位置を判断する方法１００を提供する。同様に、方法１００を実行するためのプログラム命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体もまた提供され得る。ステップ１０２では、複数の画像が１つ又は複数のプロセッサにより受信される。プロセッサは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）、特定用途専用標準品（ＡＳＳＰ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｓｔａｎｄａｒｄ  ｐｒｏｄｕｃｔ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：ｄｉｇｉｔａｌ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、中央処理装置（ＣＰＵ：ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ：ｇｒａｐｈｉｃｓ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、視野処理ユニット（ＶＰＵ：ｖｉｓｉｏｎ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ）、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ：ｃｏｍｐｌｅｘ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｄｅｖｉｃｅ）などを含み得る。プロセッサは、可動物体（例えば、ＵＡＶ）に搭載された搭載プロセッサ、又は撮像装置により担持された埋め込み型プロセッサであり得る。プロセッサはＵＡＶ及び／又は撮像装置から分離された非搭載プロセッサ（例えば、地上局においてＵＡＶ及び／又はカメラと通信する）であり得る。本明細書で参照される１つ又は複数のプロセッサは、本明細書で列挙されるステップ１０４、１０６、１０８において更に助けるように個々に又は集合的に構成され得る。
【００３４】
幾つかの実施形態では、複数の画像は単一撮像装置により捕捉される。例えば、複数の画像は、一定時間間隔にわたって単一撮像装置により捕捉された２つ以上の画像を含み得る。時間間隔は、約１秒、２秒、３秒、４秒、５秒、６秒、７秒、８秒、９秒、１０秒、１５秒、２０秒、３０秒、４５秒又は６０秒以下であり得る。幾つかの実施形態では、複数の画像は２つ以上の撮像装置により捕捉される。２つ以上の撮像装置は同じタイプ又は異なるタイプの撮像装置であり得る。例えば、２つ以上の撮像装置は単眼カメラ、双眼カメラ、スチールカメラ、ビデオカメラを含み得る。幾つかの実施形態では、複数の画像は、それぞれが単一時点で又は一定時間間隔にわたって異なる視野を有する２つ以上の撮像装置により捕捉される１つ又は複数の画像を含み得る。例えば、複数の画像は、２つ以上の撮像装置により一定時間間隔にわたって捕捉される２つ以上の画像を含み得る。時間間隔は、約１秒、２秒、３秒、４秒、５秒、６秒、７秒、８秒、９秒、１０秒、１５秒、２０秒、３０秒、４５秒又は６０秒以下であり得る。複数の画像は、約２、３、４、５、１０、１５、２０、２５、５０、１００、１５０、２００、２５０、３００、５００、１０００又はそれ以上の画像を含み得る。複数の画像は車両が動いている間（例えば、ＵＡＶが飛行中）に捕捉され得る。複数の画像は車両が静止している間に捕捉され得る。複数の画像は室内又は室外環境で捕捉され得る。
【００３５】
ステップ１０４では、複数の顕著特徴が、１つ又は複数のプロセッサを使用して複数の画像から識別される。幾つかの実施形態では、１つ又は複数の顕著特徴は１つ又は複数のプロセッサを使用して複数の画像から識別される。本明細書で使用されるように、顕著特徴は画像内の顕著領域又は特色のある（例えば、認識可能）物体を指し得る。顕著特徴は、画像内の目立つ又は人間の観察者の注意を引く可能性が高い要素を指し得る。顕著特徴は意味論上の意味を有し得る。顕著特徴は、コンピュータビジョン処理下で一貫して識別され得る要素を指し得る。顕著特徴は、画像内の生物、非生物、ランドマーク、マーク、ロゴ、障害物などを指し得る。顕著特徴は、異なる条件下で一貫して観測され得る。例えば、顕著特徴は、一日の異なる時間中に、異なる照明条件下で、異なる天候条件下で、異なる画像捕捉設定（例えば、異なる利得、露出など）下でなど、異なる視点から取得された画像内に一貫して識別され得る（例えば、人間の観察者、又はコンピュータプログラムにより）。例えば、顕著特徴は人間、動物、表面、体、構造物、建物、車両、平面、標識などを含み得る。
【００３６】
顕著特徴は任意の既存の顕著度計算（例えば、検出）方法を使用して識別又は判断され得る。幾つかの例では、顕著度検出方法は学習ベース又は画像処理ベースであり得る。例えば、顕著特徴は、コントラストベース（例えば、色、強度、配向、サイズ、運動、深度ベースなど）のフィルタ処理により、スペクトル残留手法を使用することにより、周波数同調式顕著領域検出（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−ｔｕｎｅｄ  ｓａｌｉｅｎｔ  ｒｅｇｉｏｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）を介し、オブジェクトネス（ｏｂｊｅｃｔｎｅｓｓ）推定のための２進ノルム勾配（ｂｉｎａｒｉｚｅｄ  ｎｏｒｍｅｄ  ｇｒａｄｉｅｎｔ）を介し、コンテキスト意識トップダウン手法（ｃｏｎｔｅｘｔ−ａｗａｒｅ  ｔｏｐ  ｄｏｗｎ  ａｐｐｒｏａｃｈ）を使用することにより、サイトエントロピー率（ｓｉｔｅ  ｅｎｔｒｏｐｙ  ｒａｔｅ）により可視顕著度を測定することにより等々により識別され得る。例えば、顕著特徴は、１つ又は複数の画像をコントラストベースフィルタ処理することにより生成される顕著度マップ（例えば、色、強度、配向など）内で識別され得る。顕著度マップは特徴コントラストを有する領域を表し得る。顕著度マップは人が見る予測器であり得る。顕著度マップは、特徴又は固定物（ｆｉｘａｔｉｏｎ）を表す空間ヒートマップ（ｓｐａｔｉａｌ  ｈｅａｔ  ｍａｐ）を含み得る。例えば、顕著度マップでは、顕著領域は非顕著領域より高い輝度コントラスト、色コントラスト、エッジコンテンツ、強度などを有し得る。幾つかの実施形態では、顕著特徴は物体認識アルゴリズム（例えば、特徴ベース方法、外観ベース方法など）を使用して識別され得る。任意選択的に、１つ又は複数の物体、又はパターン、物体、図形、色、ロゴ、輪郭などのタイプが、可能な顕著特徴として予め格納され得る。画像は、予め格納された顕著特徴（例えば、物体又は物体のタイプ）を識別するために解析され得る。予め格納された顕著特徴は更新され得る。代替的に、顕著特徴は予め格納される必要が無くてもよい。顕著特徴は予め格納された情報とは独立にリアルタイムベースで認識され得る。
【００３７】
幾つかの実施形態では、ステップ１０４は、複数の顕著特徴を識別するステップと、ステップ１１０に示すような識別された複数の顕著特徴のサブセットを選択するステップとを含み得る。サブセットは識別された複数の顕著特徴のすべて又は一部を含み得る。幾つかの実施形態では、ステップ１０４は複数の顕著特徴候補を識別するステップと、ステップ１１２に示すようなさらなる処理のために顕著特徴候補のサブセットを選択するステップとを含み得る。サブセットは複数の顕著特徴候補のすべて又は一部を含み得る。幾つかの例では、所定数の顕著特徴が、複数の識別された顕著特徴（又は識別された顕著特徴候補）から選択され得る。例えば、選択される所定数の顕著特徴は、約２、３、４、５、１０、１５、２０、２５、５０、１００、１５０、２００、５００、１０００、２０００、３０００又は５０００顕著特徴以下であり得る。幾つかの例では、ある条件を満足する又は判定基準を満足する顕著特徴（又は顕著特徴候補）だけが識別及び／又は選択され得る。例えば、静止した又はほぼ静止した顕著特徴（又は顕著特徴候補）が選択され得る。例えば、所定の識別性（例えば、画素階調レベル、コントラストレベル、色、配向、強度、複雑性などの分散）を満足する又は超える顕著特徴（又は顕著特徴候補）が選択され得る。幾つかの例では、判定基準に合う又は最良適合する所定数の顕著特徴が選択され得る。例えば、複数の画像内で最も高いコントラストレベルを有する２、３、４、５、１０、１５、２０、２５、５０、１００、１５０、２００、５００、１０００、２０００、３０００又は５０００の顕著特徴が選択され得る。本明細書で使用されるように、複数の顕著特徴（又は顕著特徴候補）を識別するステップと顕著特徴（又は顕著特徴候補）のサブセットを選択するステップはまた、顕著特徴（又は顕著特徴候補）のサブセットを識別するステップと呼ばれることがある。例えば、複数の画像から複数の顕著特徴を識別するステップと静止した顕著特徴をさらなる処理のために（例えば、コンピュータビジョンのために）選択するステップは、複数の画像から複数の静止顕著特徴を識別するステップと呼ばれることがある。
【００３８】
本明細書で使用されるように、静止顕著特徴は複数の画像内で位置変化を経験しない顕著特徴を指し得る。静止顕著特徴は単一撮像装置により撮られた複数の画像（例えば、時間経過画像）から及び／又は２つ以上の撮像装置により撮られた複数の画像から識別され得る。顕著特徴は、複数の画像内で位置変化を全く経験しなければ、位置変化を経験しないと判断され得る。例えば、顕著特徴は複数の画像内の固定位置を占め得る。例えば、静止又は空中静止ＵＡＶに搭載された単一カメラが、一定期間にわたる建物の画像データを含む複数の画像を取得し得る。建物は複数の画像内の固定位置（例えば、ほぼ固定された位置）を保ち得、位置変化を経験しないと判断され得る。代替的に又は併せて、顕著特徴は、他の要因に関連する（例えば、他の要因を考慮して、他の要因を補償する）複数の画像内で位置変化を経験しなければ、位置変化を経験しないと判断され得る。例えば、顕著特徴は複数の画像内の異なる場所を占め得るが、各画像内の顕著特徴の位置が、車両、撮像装置、撮像装置を支持するキャリアの移動又は異なる撮像装置間の移動／配向など他の要因で補償（例えば、相殺）されれば、顕著特徴は位置変化を経験しないと判断され得る。例えば、移動するＵＡＶは建物の画像データを含む複数の画像を取得し得る。建物は複数の画像のそれぞれの中の異なる位置を占め得る。しかし、ＵＡＶの移動で補償されると、建物は複数の画像内で位置変化を経験しないと判断され得る。幾つかの例では、ＵＡＶの移動は慣性センサなどのセンサで測定され得る。ほぼ静止した顕著特徴は、複数の画像内で約１％、２％、５％、１０％、１５％、２０％又は３０％又はそれ未満の位置変化を経験する顕著特徴を指し得る。顕著特徴は静止していても静止していなくてもよい。建物などの静止物体は画像内の静止顕著特徴として識別され得る。生物又は非生物が画像内の静止顕著特徴として識別され得る。
【００３９】
図２は、幾つかの実施形態による、撮像装置により捕捉された画像２０２と画像の顕著度マップ２０４を示す。顕著度マップ２０４は画像２０２をフィルタ処理することにより得られるかもしれない。フィルタ処理後、顕著度マップ内の各画素はどれくらい同画素が顕著であるかを説明し得る。顕著度マップの一部は顕著特徴候補として分類され得る。例えば、図２は３つの顕著特徴候補２０６、２０８、２１０を示す。顕著特徴候補は、例えば顕著特徴候補の特色性の評価のために無作為に又は網羅的に生成され得る。幾つかの例では、境界ボックス（ｂｏｕｎｄｉｎｇ  ｂｏｘ）の特色性の評価のためにボックスが物体（例えば、顕著特徴候補）を覆うように生成され得る。図２はボックスにより囲まれた物体を示すが、物体は特色性の評価のために任意の形状（例えば、円、楕円、三角形など）により包含され得るということが理解される。
【００４０】
顕著特徴候補の識別性は、例えば閾値により又は教え込まれた分類手段（ｔｒａｉｎｅｄ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）により境界ボックス（例えば、顕著特徴候補）を顕著特徴（例えば、顕著物体）か否（例えば、興味の無い背景）かに分類するために判断され得る。例えば、各顕著特徴候補（例えば、各境界ボックス）の画素階調レベルの分散が計算され得る。顕著特徴候補の分散が一定の閾値を超えれば、識別性が十分に大きいということを意味し得、画像の当該部分が顕著特徴又は顕著物体として選択され得る。代替的に、顕著特徴候補の分散が一定の閾値を超えなければ、識別性が十分に大きくないということを意味し得、画像の当該部分は顕著特徴候補としては落とされ得る、又は興味が無い背景として分類され得る。幾つかの例では、顕著特徴候補の識別性は教え込まれた分類手段（例えば、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト）を介して判断され得る。
【００４１】
図２では、顕著特徴候補２０６、２０８だけが所定閾値を超えた画素階調レベルの分散を有すると判断され、顕著特徴候補２１０は顕著特徴候補から落とされた。幾つかの例では、落とされなかった顕著特徴候補は顕著特徴として選択され得る。幾つかの例では、落とされなかった顕著特徴候補は、他の条件を満足すれば顕著特徴として選択され得る。例えば、顕著特徴候補は連続映像フレームにわたって追跡され得る（例えば、複数の画像が撮像装置により一定時間間隔にわたって撮られていれば）。顕著特徴候補が連続映像フレーム内で位置変化を経験しないと判断されれば（例えば、撮像装置の移動が補償された後）、顕著特徴候補は顕著特徴として選択され得る。図２では、顕著特徴候補２０６、２０８は連続画像フレーム（図示せず）にわたって静止していると判断され、顕著特徴として選択された。
【００４２】
識別（例えば、又は選択）された複数の顕著特徴（又は顕著特徴候補）は、例えばコンピュータビジョンに使用するために更に処理され得る。ステップ１０６では、車両から複数の顕著特徴のそれぞれまでの距離が１つ又は複数のプロセッサを使用して計算される。幾つかの例では、仮想座標が各顕著特徴に設定され得る。仮想座標は２次元座標又は３次元座標系であり得る。幾つかの例では、顕著特徴のうちの１つの位置は原点座標及びＵＡＶの座標として設定され得、及び／又は他の顕著特徴は顕著特徴のうちの１つに相対的であり得る。幾つかの例では、車両の位置は原点座標として設定され得、顕著特徴の座標は車両に相対的で有り得る。車両から顕著特徴までの距離は、視差に基づいて場面の深度（例えば、顕著特徴の深度）を計算することにより判断され得る。例えば、車両は様々な場所から複数の画像を取得し得る。すぐ近くの物体は、様々な場所から観測された場合、より遠くの物体より大きな視差を有し得、視差は顕著特徴までの距離を判断するために使用され得る。顕著特徴までの距離は顕著特徴領域までの距離を指し得る。例えば、顕著特徴までの距離は、顕著特徴の中心（例えば、水平方向中心、垂直方向中心、又はその両方）までの距離、顕著特徴の質量中心までの距離などを指し得る。顕著特徴領域（例えば、点でない）までの距離の計算は、不安定な特徴から生じ得る計算誤差を最小化し得る。顕著特徴の座標は顕著特徴領域の座標を指し得る。幾つかの例では、顕著特徴の座標は、顕著特徴の中心（例えば、水平方向中心、垂直方向中心、又はその両方）、顕著特徴の質量中心の座標などの座標を指し得る。幾つかの実施形態では、車両又は顕著特徴のそれぞれの２次元又は３次元座標を計算する必要は無い。顕著特徴のそれぞれの仮想座標は、撮像装置又は車両に搭載された又は搭載されないプロセッサへ動作可能に結合されたメモリ内に格納され得る。各顕著特徴までの距離は、撮像装置又は車両に搭載された又は搭載されないプロセッサへ動作可能に結合されたメモリ内に格納され得る。車両と顕著特徴間の距離はリアルタイムで計算され得る。例えば、車両と顕著特徴間の距離は車両が動いている間（例えば、ＵＡＶが飛行中）に計算され得る。車両の運動は１つ又は複数の慣性センサの助けを借りて判断され得る。顕著特徴の位置は、車両と顕著特徴間の距離が計算されている間静止したままであり得る。顕著特徴の位置は、車両と顕著特徴間の距離が計算されている間変化し得る。幾つかの実施形態では、顕著特徴のグローバルマップが維持され得る（例えば、撮像装置又は車両に搭載された又は搭載されないプロセッサへ動作可能に結合されたメモリ内に）。幾つかの実施形態では、環境又は顕著特徴のグローバルマップを維持する必要は無く、車両の位置が判断され得る。これは、顕著特徴が複数の画像内で判断され、顕著特徴までの距離が計算されるからである。
【００４３】
ステップ１０８では、車両の位置は、車両から複数の顕著特徴のそれぞれまでの距離に基づき判断される。車両の位置は２つ以上の顕著特徴に基づき２次元座標系で判断され得る。車両の位置は３つ以上の顕著特徴に基づき３次元座標系で判断され得る。車両の位置は多点原理（例えば、三辺測量術、マルチラテレーションなど）に基づき判断され得る。
【００４４】
図３は、幾つかの実施形態による、可動物体から顕著特徴までの距離に基づいて判断された可動物体の位置を示す。図示のように、２次元座標系の可動物体３０１の位置は２つの顕著特徴３０３、３０５までの距離Ｒ１、Ｒ２に基づき判断され得る。複数の顕著特徴のそれぞれの車両までの距離は方法１００のステップ１０６に基づいて判断され得る。半径Ｒ１の円が顕著特徴３０３の仮想座標の周囲にトレースされ得、半径Ｒ２の円が顕著特徴３０５の仮想座標の周囲にトレースされ得る。円が交差する２つの点３０７、３０９は可動物体の可能位置であり得る。幾つかの例では、可動物体の位置は円の交差ゾーン３１２内であり得る。既知の（例えば、予め決められた）距離を有する第３の顕著特徴が、可動物体の正確な配置（例えば位置３０７と３０９間の）を判断するために利用され得る。
【００４５】
同じ原理は、３以上の顕著特徴に基づき可動物体の３次元位置を判断するステップへ適用され得る。例えば、３つの顕著特徴のそれぞれを中心とする３つの円の交差点内の位置であり且つ３つの顕著特徴のそれぞれまでの適切な距離（例えば、適切な半径）の交差点内の位置が可動物体の位置であると判断され得る。可動物体の位置の判断を改善するために追加の顕著特徴が考慮され得る。
【００４６】
本明細書で開示される装置、方法及びコンピュータ可読媒体は可動物体の改善された操作能力を提示し得る。図４は、幾つかの実施形態による、室外環境４００内で動作するＵＡＶ４０２を示す。室外環境４００は、都市、郊外、田舎の環境、又は建物内に少なくとも部分的に存在しない任意の他の環境であり得る。ＵＡＶ４０２は、地上４０４の比較的近く（例えば、低高度）で又は地上４０４から比較的離れて（例えば、高高度）動作され得る。例えば、地上から約１０ｍ以下で動作するＵＡＶ４０２は低高度に存在すると考えられ得、地上から約１０ｍ以上で動作するＵＡＶ４０２は高高度に存在すると考えられ得る。
【００４７】
幾つかの実施形態では、室外環境４００は１つ又は複数の物体４０８ａ〜４０８ｄを含む。建物、地上車両（例えば、自動車、オートバイ、トラック、自転車）、人間、動物、植物（例えば、木、潅木）、他の人工又は自然構造物などの幾つかの物体（例えば、物体４０８ａ、４０８ｄ）は地上４０４に位置し得る。幾つかの物体は、地上４０４、水、人工構造物、又は自然構造物に接触し得る及び／又はこれらにより支持され得る。代替的に、幾つかの物体は完全に空中４０６に位置し得（例えば、物体４０８ｂ、４０８ｃ）且つ可動性であり得る（例えば、航空機、飛行機、ヘリコプター、熱気球、ＵＡＶ又は鳥）。空中の物体は、地上４０４により、又は水により、又は任意の自然又は人工構造物により支持されないかもしれない。地上４０４にある障害物（例えば、塔、超高層ビル、街灯、無線塔、電力線、木などの高い構造物）は実質的に空中４０６に広がる部分を含み得る。
【００４８】
幾つかの例では、ＧＰＳセンサなどのセンサが、室外環境４００内でＵＡＶ４０２を測位するために利用され得る。幾つかの実施形態では、物体はＧＰＳ信号と干渉し得、ＧＰＳ信号は室外環境では利用可能でないかもしれない。幾つかの実施形態では、ＧＰＳセンサに基づく測位の精度はメートル程度であり得、精密な測位には補助測位センサ（例えば、ＩＭＵセンサ、撮像装置）が必要かもしれない。幾つかの例では、室外環境でＵＡＶを測位するためにＳＬＡＭが利用され得る。図５は、幾つかの実施形態による、ＳＬＡＭで計算されたポイントクラウドを示す。画像内の各点（例えば、５０１、５０３、５０５）の３次元座標が計算され得、環境のグローバルマップが維持され得る。幾つかの例では、不安定な特徴は、蓄積し得る計算誤差を生じ得る。環境内でＵＡＶを測位するための他のセンサ又は方法（例えば、ＧＰＳ又はＳＬＡＭ）の代替物として又はその補足として視野センサが利用され得る。例えば、視野センサはＧＰＳセンサが働かない領域内で利用され得る。
【００４９】
幾つかの例では、ＵＡＶ４０２へ結合された１つ又は複数の視野センサは、室外環境４００の複数の画像（物体の画像データを含む）を取得し得る。物体の画像データは画像内の顕著特徴であり得る。物体の画像データは画像内の静止顕著特徴であり得る。幾つかの実施形態では、可動物体の位置を判断するために静止顕著特徴だけが考慮され得る。ＵＡＶ４０２の位置は、本明細書で先に説明したように２つ以上の顕著特徴までのＵＡＶの距離を測定することにより判断され得る。ＵＡＶの位置は環境のグローバルマップを維持すること無く判断され得、誤差蓄積は最小である又は全く無いかもしれない。本出願の装置及び方法による可動物体の測位は、約１ｃｍ、５ｃｍ、１０ｃｍ、２０ｃｍ、５０ｃｍ、７５ｃｍ、１００ｃｍ、１．５ｍ、２ｍ、５ｍ、又は１０ｍ、又はこれら以内の顕著特徴に対する可動物体の実際の位置であり得る。可動物体の位置の判断は別の動作中に利用され得る。例えば、位置情報は室外環境４００でＵＡＶ４０２を航行させるために利用され得る。幾つかの例では、室外環境でＵＡＶを航行させるには１つ又は複数の視野センサで十分かもしれない。幾つかの例では、航行のために１つ又は複数の視野センサが１つ又は複数の他のセンサ（例えば、ＩＭＵセンサ）と共に利用され得る。
【００５０】
図６は、幾つかの実施形態による、室内環境６５０で動作するＵＡＶ６５２を示す。室内環境６５０は、床６５６、１つ又は複数の壁６５８、及び／又は天井又は屋根６６０を有する建物６５４の内部である。例示的な建物は、住居、商用、又は家、アパート、事務所、製造施設、貯蔵施設などの工業用建物を含む。建物６５４の内部は、ＵＡＶ６５２が内部空間に制約されるように床６５６、壁６５８、天井６６０により完全に囲まれ得る。逆に、床６５６、壁６５８又は天井６６０のうちの少なくとも１つは存在しなくてもよく、これによりＵＡＶ６５２が内部から外部へ（又は逆もまた同様）飛行できるようにする。代替的に又は組み合わせて、１つ又は複数の絞り８６４が床６５６、壁６５８又は天井６６０（例えば、ドア、窓、天窓）に形成され得る。
【００５１】
室外環境４００と同様に、室内環境６５０は１つ又は複数の物体６６２ａ〜６６２ｄを含み得る。家具、器具、人間、動物、植物、他の人工又は自然物などの幾つかの物体（例えば、障害物６６２ａ）が床６５６上に位置し得る。逆に、鳥又は他のＵＡＶなど幾つかの物体（例えば、物体６６２ｂ）が空中に位置し得る。室内環境６５０内の幾つかの障害物は他の構造物又は物体により支持され得る。照明設備、天井扇風機、梁又は他の天井取り付け器具又は構造物などの物体（例えば、障害物６６２ｃ）もまた天井６６０へ取り付けられ得る。幾つかの実施形態では、照明設備、棚、キャビネット、他の壁取り付け器具又は構造物などの物体（例えば、障害物６６２ｄ）が壁６５８へ取り付けられ得る。特には、建物６５４の構造部品（床６５６、壁６５８、天井６６０を含む）もまた物体であると考えられ得る。
【００５２】
本明細書で説明する物体は、ほぼ静止し得る（例えば建物、植物、構造物）又は実質的に可動であり得る（例えば、人間、動物、車両又は他の移動可能な物体）。幾つかの物体は静止部品と可動部品の組合せ（例えば、風車）を含み得る。可動物体又は障害物部品は所定の又は予測可能な経路又はパターンに従って移動し得る。例えば、自動車の移動は比較的予測可能であり得る（例えば、道路の形状に基づいて）。代替的に、幾つかの可動物体又は対象部品はランダム又はそうでなければ予測不能な軌道に沿って移動し得る。例えば、動物などの生物は比較的予測不能なやり方で移動し得る。
【００５３】
幾つかの実施形態では、ＧＰＳ信号は室内環境で利用可能ではないかもしれなく、したがって室内環境内のＵＡＶ６５２を測位するためのＧＰＳセンサは利用されなくてもよい。幾つかの例では、室内環境内のＵＡＶを測位するためのＳＬＡＭが利用され得る。ＳＬＡＭに基づく測位のために、画像内の各点の３次元座標が計算され得、環境のグローバルマップが維持され得る。幾つかの例では、不安定な特徴は蓄積し得る計算誤差を生じ得る。環境内でＵＡＶを測位するための他のセンサ又は方法（例えば、ＧＰＳ又はＳＬＡＭ）の代替物として又はその補完として視野センサが利用され得る。例えば、視野センサはＧＰＳセンサが働かない領域（例えば、室内環境）内で利用され得る。
【００５４】
幾つかの例では、ＵＡＶ６５２へ結合された１つ又は複数の視野センサが室内環境６５０の複数の画像（物体の画像データを含む）を取得し得る。物体の画像データは画像内の顕著特徴であり得る。物体の画像データは画像内の静止顕著特徴であり得る。幾つかの実施形態では、可動物体の位置を判断するために静止顕著特徴だけが考慮され得る。幾つかの実施形態では、可動物体の位置を判断するために、静止顕著特徴と予測可能な経路又はパターンに従って移動する可動特徴との両方が考慮され得る。ＵＡＶ６５２の位置は、本明細書で先に説明したように２つ以上の顕著特徴までのＵＡＶの距離を測定することにより判断され得る。ＵＡＶの位置は環境のグローバルマップを維持することなく判断され得、誤差蓄積は最小である又は全く無いかもしれない。本出願の装置及び方法による可動物体の測位は、約１ｃｍ、５ｃｍ、１０ｃｍ、２０ｃｍ、５０ｃｍ、７５ｃｍ、１００ｃｍ、１．５ｍ、２ｍ、５ｍ又は１０ｍ、又はそれ以内の顕著特徴に対する可動物体の実際の位置であり得る。可動物体の位置の判断は別の動作中に利用され得る。例えば、室内環境６５０でＵＡＶ６５２を航行させるために位置情報が利用され得る。幾つかの例では、室内環境でＵＡＶを航行させるには１つ又は複数の視野センサで十分かもしれない。幾つかの例では、航行のために１つ又は複数の視野センサが１つ又は複数の他のセンサ（例えば、ＩＭＵセンサ）と共に利用され得る。
【００５５】
本明細書で提供された実施形態は、車両の位置を判断するための、車両を測位するための、自律航行及び制御のためなどの比較的少ない特徴（例えば、顕著特徴）の使用を可能にし得る。少ない特徴の使用は、車両航行中のより少ない又は最小の処理能力を必要とし得る。少ない特徴（例えば、点よりも）の使用はより小さい誤差を生じ（例えば、不安定な特徴点の影響を最小化することにより）、車両の精密且つ正確な航行及び制御を可能にし得る。グローバルマップを維持する必要の無い、特徴（例えば、顕著特徴）までの距離に基づく位置の判断又は自己測位は誤差の蓄積を低下し、車両の精密且つ正確な航行及び制御を可能にし得る。顕著特徴の使用は、顕著特徴がしばしば一意的に識別可能（例えば、一貫して及び繰り返し識別可能）であるので、位置の判断に必要とされる特徴を少なくし得る。顕著特徴はまた、予め格納されたパターン又は物体を必要とすることなくアドホック又はリアルタイムベースで識別され得る。これは、画像の一致などを探すための処理時間要件を低減し得る。
【００５６】
本明細書で提供される実施形態は様々な種類のＵＡＶに適用され得る。例えば、ＵＡＶは、１０ｋｇ以下の重量及び／又は１．５ｍ以下の最大次元を有する小型のＵＡＶであり得る。幾つかの実施形態では、ＵＡＶは、複数のプロペラにより空中を移動するように推進されるマルチ回転翼航空機（例えば、クワドロコプター）などの回転翼機であり得る。本明細書で提示される実施形態と共に使用するのに好適なＵＡＶ及び他の可動物体の追加例は、以下に更に詳細に説明される。
【００５７】
本明細書で説明するＵＡＶは、完全に自律的に（例えば、車上制御装置などの好適なコンピュータシステムにより）、半自律的に、又は手動で（例えば、人間のユーザにより）動作させられ得る。ＵＡＶは、好適なエンティティ（例えば、人間のユーザ又は自律制御システム）から命令を受信し、１つ又は複数の動作を行うことによりこのような命令に応答し得る。例えば、ＵＡＶは、地上から離陸する、空中を移動する（例えば、並進の最大３つの自由度と回転の最大３つの自由度とに関し）、標的位置又は一連の標的位置へ移動する、空中静止する、地上に着地するなどのように制御され得る。別の例として、ＵＡＶは、特定の速度及び／又は加速度で（例えば、並進の最大３つの自由度と回転の最大３つの自由度とに関し）又は特定の移動経路に沿って移動するように制御され得る。更に、本明細書で説明する部品（例えば、センサ、アクチュエータ、推進装置、ペイロードなど）など１つ又は複数のＵＡＶ部品を制御するために命令が使用され得る。例えば、幾つかの命令がカメラなどのＵＡＶペイロードの位置、配向及び又は動作を制御するために使用され得る。任意選択的に、ＵＡＶは、１つ又は複数の所定の運転規則にしたがって動作するように構成され得る。運転規則は、ＵＡＶの位置（例えば、緯度、経度、高度）、配向（例えば、ロール、ピッチ、ヨー）、速度（例えば、併進及び又は角度）、及び／又は加速度（例えば、併進及び又は角度）などＵＡＶの任意の好適な態様を制御するために使用され得る。例えば、運転規則は、ＵＡＶが閾値高さを超えて飛行することが許可されないように設計され得、例えばＵＡＶは地上から高さ４００ｍ以下で飛行するように構成され得る。幾つかの実施形態では、運転規則は、ＵＡＶ安全性を改善するとともに安全事件を防止するための自動機構を提供するようにされ得る。例えば、ＵＡＶは、制限された飛行領域（例えば、空港）を検知するように及び制限された飛行領域の所定距離内で飛行しないように構成され得、これにより航空機及び他の障害物との潜在的衝突を防ぐ。
【００５８】
本明細書で説明したシステム、装置及び方法は多種多様の可動物体に適用され得る。前述のように、ＵＡＶに関する本明細書中の任意の記載は任意の可動物体に適用され使用され得る。本発明の可動物体は、空中（例えば、固定翼航空機、回転翼航空機、又は固定翼も回転翼も有しない航空機）で、水中（例えば、船又は潜水艦）で、地上（例えば、自動車などのモータ車両、トラック、バス、バン型車、オートバイ、棒、釣り竿などの可動構造又は枠、又は列車）で、地下（例えば、地下道）で、宇宙空間（例えば、宇宙飛行機、衛星、又は探査衛星）で、又はこれらの環境の任意の組み合わせなど任意の好適な環境内で移動するように構成され得る。可動物体は本明細書中の別の箇所において説明した車両などの車両であり得る。可動物体は、人による入力を必要としない自走無人車両であり得る。幾つかの実施形態では、可動物体は人又は動物などの生体上に搭載され得る。好適な動物としては、山羊類、犬類、猫類、馬類、牛類、羊類、豚類、イルカ、ネズミ類又は昆虫類が挙げられる。幾つかの実施形態では、可動物体は担持され得る。
【００５９】
可動物体は６つの自由度（例えば、並進の３つの自由度と回転の３つの自由度）に関し環境内で自由に移動し得る。代替的に、可動物体の移動は、予め決められた経路、トラック又は配向など１つ又は複数の自由度に関し制約され得る。移動はエンジン又はモータなどの任意の好適な作動機構により作動され得る。可動物体の作動機構は、電気エネルギー、磁気エネルギー、太陽エネルギー、風エネルギー、重力エネルギー、化学エネルギー、核エネルギー又はそれらの任意の好適な組み合せなど任意の好適なエネルギー源により動力を供給され得る。可動物体は、本明細書の他の箇所で説明したように推進系を介し自力推進され得る。推進系は任意選択的に、電気エネルギー、磁気エネルギー、太陽エネルギー、風エネルギー、重力エネルギー、化学エネルギー、核エネルギー又はそれらの任意の好適な組み合せなどのエネルギー源で動作し得る。代替的に、可動物体は生物により担持され得る。
【００６０】
幾つかの例では、可動物体は車両であり得る。好適な車両は水上機、航空機、宇宙船又は地上車両を含み得る。例えば、航空機は、固定翼航空機（例えば、飛行機、グライダ）、回転翼航空機（例えば、ヘリコプタ、回転翼機）、固定翼と回転翼の両方を有する航空機、又は何れも有しない航空機（例えば、小形飛行船、熱気球）であり得る。車両は、空中、水上又は水中、宇宙空間、地上又は地下を自力推進し得る。自力推進車両は、１つ又は複数のエンジン、モータ、車輪、車軸、磁石、回転子、プロペラ、回転翼、ノズル、又はそれらの任意の好適な組み合せを含む推進系などの推進系を利用し得る。幾つかの例では、推進系は、可動物体が表面から離陸する、表面に着地する、その現在位置及び／又は配向を維持する（例えば、空中静止する）、配向を変更する、及び／又は位置を変更することを可能にするために使用され得る。
【００６１】
可動物体は、ユーザにより遠隔的に制御されてもよいし、可動物体内の又はその上の乗員により局所的に制御されてもよい。幾つかの実施形態では、可動物体はＵＡＶなどの無人可動物体である。ＵＡＶなどの無人可動物体は乗員を有しなくてもよい。可動物体は、人、又は自律制御システム（例えば、コンピュータ制御システム）、又はそれらの任意の好適な組み合せにより制御され得る。可動物体は、人工知能により構成されたロボットなどの自律的又は半自律的ロボットであり得る。
【００６２】
可動物体は任意の好適な大きさ及び／又は次元を有し得る。幾つかの実施形態では、可動物体は車両内又はその上に人間の乗員を有するための大きさ及び／又は次元のものであり得る。代替的に、可動物体は車両内又はその上の人間の乗員を有することができるものより小さな大きさ及び／又は次元のものであり得る。可動物体は人間により持ち上げられる又は担持されるのに好適な大きさ及び／又は次元のものであり得る。代替的に、可動物体は人間により持ち上げられる又は担持されるのに好適な大きさ及び／又は次元より大きいかもしれない。幾つかの例では、可動物体は約２ｃｍ、５ｃｍ、１０ｃｍ、５０ｃｍ、１ｍ、２ｍ、５ｍ、又は１０ｍ以下の最大次元（例えば、長さ、幅、高さ、直径、対角線）を有し得る。最大次元は約２ｃｍ、５ｃｍ、１０ｃｍ、５０ｃｍ、１ｍ、２ｍ、５ｍ、又は１０ｍ以上であり得る。例えば、可動物体の対向回転子の軸間の距離は約２ｃｍ、５ｃｍ、１０ｃｍ、５０ｃｍ、１ｍ、２ｍ、５ｍ、又は１０ｍ以下であり得る。代替的に、対向回転子の軸間の距離は約２ｃｍ、５ｃｍ、１０ｃｍ、５０ｃｍ、１ｍ、２ｍ、５ｍ、又は１０ｍ以上であり得る。
【００６３】
幾つかの実施形態では、可動物体は１００ｃｍ×１００ｃｍ×１００ｃｍ未満、５０ｃｍ×５０ｃｍ×３０ｃｍ未満、５ｃｍ×５ｃｍ×３ｃｍ未満の体積を有し得る。可動物体の全容積は約１ｃｍ３、２ｃｍ３、５ｃｍ３、１０ｃｍ３、２０ｃｍ３、３０ｃｍ３、４０ｃｍ３、５０ｃｍ３、６０ｃｍ３、７０ｃｍ３、８０ｃｍ３、９０ｃｍ３、１００ｃｍ３、１５０ｃｍ３、２００ｃｍ３、３００ｃｍ３、５００ｃｍ３、７５０ｃｍ３、１０００ｃｍ３、５０００ｃｍ３、１０，０００ｃｍ３、１００，０００ｃｍ３、１ｍ３、又は１０ｍ３以下であり得る。逆に、可動物体の全容積は約１ｃｍ３、２ｃｍ３、５ｃｍ３、１０ｃｍ３、２０ｃｍ３、３０ｃｍ３、４０ｃｍ３、５０ｃｍ３、６０ｃｍ３、７０ｃｍ３、８０ｃｍ３、９０ｃｍ３、１００ｃｍ３、１５０ｃｍ３、２００ｃｍ３、３００ｃｍ３、５００ｃｍ３、７５０ｃｍ３、１０００ｃｍ３、５０００ｃｍ３、１０，０００ｃｍ３、１００，０００ｃｍ３、１ｍ３、又は１０ｍ３以上であり得る。
【００６４】
幾つかの実施形態では、可動物体は約３２，０００ｃｍ２、２０，０００ｃｍ２、１０，０００ｃｍ２、１，０００ｃｍ２、５００ｃｍ２、１００ｃｍ２、５０ｃｍ２、１０ｃｍ２、又は５ｃｍ２以下のフットプリント（可動物体により包含される横方向断面積と呼ばれることがある）を有し得る。逆に、フットプリントは約３２，０００ｃｍ２、２０，０００ｃｍ２、１０，０００ｃｍ２、１，０００ｃｍ２、５００ｃｍ２、１００ｃｍ２、５０ｃｍ２、１０ｃｍ２又は５ｃｍ２以上であり得る。
【００６５】
幾つかの例では、可動物体は１０００ｋｇ以下の重量であり得る。可動物体の重量は約１０００ｋｇ、７５０ｋｇ、５００ｋｇ、２００ｋｇ、１５０ｋｇ、１００ｋｇ、８０ｋｇ、７０ｋｇ、６０ｋｇ、５０ｋｇ、４５ｋｇ、４０ｋｇ、３５ｋｇ、３０ｋｇ、２５ｋｇ、２０ｋｇ、１５ｋｇ、１２ｋｇ、１０ｋｇ、９ｋｇ、８ｋｇ、７ｋｇ、６ｋｇ、５ｋｇ、４ｋｇ、３ｋｇ、２ｋｇ、１ｋｇ、０．５ｋｇ、０．１ｋｇ、０．０５ｋｇ又は０．０１ｋｇ以下であり得る。逆に、重量は約１０００ｋｇ、７５０ｋｇ、５００ｋｇ、２００ｋｇ、１５０ｋｇ、１００ｋｇ、８０ｋｇ、７０ｋｇ、６０ｋｇ、５０ｋｇ、４５ｋｇ、４０ｋｇ、３５ｋｇ、３０ｋｇ、２５ｋｇ、２０ｋｇ、１５ｋｇ、１２ｋｇ、１０ｋｇ、９ｋｇ、８ｋｇ、７ｋｇ、６ｋｇ、５ｋｇ、４ｋｇ、３ｋｇ、２ｋｇ、１ｋｇ、０．５ｋｇ、０．１ｋｇ，  ０．０５ｋｇ又は０．０１ｋｇ以上であり得る。
【００６６】
幾つかの実施形態では、可動物体は可動物体により担持される積荷に比べて小さくてもよい。負荷は以下に更に詳細に説明されるようにペイロード及び／又はキャリアを含み得る。幾つかの例では、負荷重量に対する可動物体重量の比は約１：１より大きくても、小さくても、又は等しくてもよい。幾つかの例では、負荷重量に対する可動物体重量の比は約１：１より大きくても、小さくても、又は等しくてもよい。任意選択的に、負荷重量に対するキャリア重量の比は約１：１より大きくても、小さくても、又は等しくてもよい。必要に応じて、負荷重量に対するキャリア重量の比は１：２、１：３、１：４、１：５、１：１０以下又は更にそれ未満であり得る。逆に、負荷重量に対する可動物体重量の比は１：２、１：３、１：４、１：５、１：１０以上又は更にそれを超え得る。
【００６７】
幾つかの実施形態では、可動物体は低エネルギー消費量を有し得る。例えば、可動物体は約５Ｗ／ｈ、４Ｗ／ｈ、３Ｗ／ｈ、２Ｗ／ｈ、１Ｗ／ｈ未満、又は更にそれ未満を使用し得る。幾つかの例では、可動物体の搬送体は低エネルギー消費量を有し得る。例えば、キャリアは約５Ｗ／ｈ、４Ｗ／ｈ、３Ｗ／ｈ、２Ｗ／ｈ、１Ｗ／ｈ未満、又はそれ未満を使用し得る。任意選択的に、可動物体のペイロードは約５Ｗ／ｈ、４Ｗ／ｈ、３Ｗ／ｈ、２Ｗ／ｈ、１Ｗ／ｈ未満、又はそれ未満などの低エネルギー消費量を有し得る。
【００６８】
図７は本発明の実施形態による無人航空機（ＵＡＶ）７００を示す。ＵＡＶは本明細書に記載のような可動物体の例であり得る。ＵＡＶ１０００は４つの回転子７０２、７０４、７０６、７０８を有する推進系を含み得る。任意の数（例えば、１、２、３、４、５、６、７、８又はそれ以上）の回転子が設けられ得る。無人航空機の回転子、回転子アセンブリ、又は他の推進系は、無人航空機が空中静止し／位置を維持し、配向を変更し、及び／又は位置を変更できるようにし得る。対向回転子の軸間の距離は任意の好適な長さ７１０であり得る。例えば、長さ７１０は２ｍ以下又は５ｍ以下であり得る。幾つかの実施形態では、長さ７１０は４０ｃｍ〜１ｍ、１０ｃｍ〜２ｍ、又は５ｃｍ〜５ｍの範囲内であり得る。ＵＡＶの本明細書の任意の記載は異なるタイプの可動物体などの可動物体に適用し得、逆もまた同様である。
【００６９】
幾つかの実施形態では、可動物体は負荷を担持するように構成され得る。負荷は１又は複数の乗客、貨物、装備、機器などを含み得る。負荷は筐体内に設けられ得る。筐体は可動物体の筐体とは別であってもよいし可動物体の筐体の一部であってもよい。代替的に、負荷は筐体を備え得るが、可動物体は筐体を有しない。代替的に、負荷の一部又は全負荷は筐体無しに設けられ得る。負荷は可動物体へ強固に固定され得る。任意選択的に、負荷は可動物体に対して可動（例えば、可動物体に対して併進可能又は回転可能）であり得る。
【００７０】
幾つかの実施形態では、負荷はペイロードを含む。ペイロードはいかなる動作又は機能も行わないように構成され得る。代替的に、ペイロードは動作又は機能を行うように構成されたペイロード（機能的ペイロードとしても知られる）であり得る。例えば、ペイロードは１つ又は複数の標的を測量するための１つ又は複数のセンサを含み得る。画像捕捉装置（例えば、カメラ）、音声捕捉装置（例えば、放物面マイクロフォン）、赤外線撮像装置、又は紫外線撮像装置などの任意の好適なセンサがペイロード内に取り込まれ得る。センサは静的感知データ（例えば、写真）又は動的感知データ（例えば、映像）を提供し得る。幾つかの実施形態では、センサはペイロードの標的の感知データを提供する。代替的に又は組み合わせて、ペイロードは１つ又は複数の標的へ信号を提供するための１つ又は複数の発射手段を含み得る。照明光源又は音源などの任意の好適な発射手段が使用され得る。幾つかの実施形態では、ペイロードは可動物体から遠く離れたモジュールとの通信のためなどの１つ又は複数の送受信器を含む。任意選択的に、ペイロードは環境又は標的と相互作用するように構成され得る。例えば、ペイロードはロボットアームなどの物体を操作することができる道具、機器、又は機構を含み得る。
【００７１】
任意選択的に、負荷はキャリアを含み得る。キャリアはペイロードに設けられ得、ペイロードはキャリアを介し直接的に（例えば、可動物体と直接接触して）又は間接的に（例えば、可動物体と接触すること無く）のいずれかで可動物体へ結合され得る。逆に、ペイロードはキャリアを必要とすること無く可動物体上に搭載され得る。ペイロードはキャリアと一体的に形成され得る。代替的に、ペイロードはキャリアへ着脱自在に結合され得る。幾つかの実施形態では、ペイロードは１つ又は複数のペイロード要素を含み得、ペイロード要素の１つ又は複数は上述のように可動物体及び／又はキャリアに対し可動であり得る。
【００７２】
キャリアは可動物体と一体的に形成され得る。代替的に、キャリアは可動物体へ着脱自在に結合され得る。キャリアは可動物体へ直接又は間接的に結合され得る。キャリアはペイロードを支持し得る（例えば、ペイロードの重量の少なくとも一部を担持し得る）。キャリアはペイロードの移動を安定化及び／又は指示することができる好適な取り付け構造（例えば、ジンバルプラットフォーム）を含み得る。幾つかの実施形態では、キャリアは可動物体に対するペイロードの状態（例えば、位置及び／又は配向）を制御するようにされ得る。例えば、キャリアは、ペイロードが可動物体の移動にもかかわらず好適な基準座標系に対するその位置及び／又は配向を維持するように可動物体に対して（例えば、並進の１、２又は３つの自由度に関して及び／又は回転の１、２又は３つの自由度に関して）移動するように構成され得る。基準座標系は固定基準座標系（例えば、周囲環境）であり得る。代替的に、基準座標系は動く基準座標系（例えば、可動物体、ペイロード標的）であり得る。
【００７３】
幾つかの実施形態では、キャリアは、キャリア及び／又は可動物体に対するペイロードの移動を許容するように構成され得る。移動は最大３つの自由度（例えば、１、２又は３つの軸に沿った）に関する並進、又は最大３つの自由度（例えば、約１、２又は３つの軸）に関する回転、又はそれらの任意の好適な組み合せであり得る。
【００７４】
幾つかの例では、キャリアはキャリアフレームアセンブリとキャリア作動アセンブリ（ｃａｒｒｉｅｒ  ａｃｔｕａｔｉｏｎ  ａｓｓｅｍｂｌｙ）とを含み得る。キャリアフレームアセンブリは構造的支持をペイロードへ与え得る。キャリアフレームアセンブリは個々のキャリアフレーム部品を含み得、そのうちの幾つかは互いに対して可動であり得る。キャリア作動アセンブリは個々のキャリアフレーム部品の移動を作動させる１つ又は複数のアクチュエータ（例えば、モータ）を含み得る。アクチュエータは複数のキャリアフレーム部品の移動を同時に許容し得る、又は一回の単一のキャリアフレーム部品の移動を許容するように構成され得る。キャリアフレーム部品の移動は、それに応じたペイロードの移動を生じ得る。例えば、キャリア作動アセンブリは１つ又は複数の回転軸（例えば、ロール軸、ピッチ軸、又はヨー軸）を中心とする１つ又は複数のキャリアフレーム部品の回転を作動させ得る。１つ又は複数のキャリアフレーム部品の回転は、可動物体に対し、ペイロードを１つ又は複数の回転軸を中心として回転させ得る。代替的に又は組み合わせて、キャリア作動アセンブリは１つ又は複数の併進軸に沿った１つ又は複数のキャリアフレーム部品の並進を作動させ得、したがって可動物体に対し、１つ又は複数の当該軸に沿ったペイロードの並進を生じ得る。
【００７５】
幾つかの実施形態では、固定基準座標系（例えば、周囲環境）に対する及び／又は互いに対する可動物体、キャリア、及びペイロードの移動は端末により制御され得る。端末は、可動物体、キャリア及び／又はペイロードから離れた位置における遠隔制御装置であり得る。端末は支持プラットフォーム上に配置又はそれへ固定され得る。代替的に、端末は携帯型又は装着型装置であり得る。例えば、端末は、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、コンピュータ、眼鏡、グローブ、ヘルメット、マイクロホン、又は好適なそれらの組み合わせを含み得る。端末は、キーボード、マウス、ジョイスティック、タッチスクリーン又はディスプレイなどのユーザインターフェースを含み得る。端末と相互作用するために、手動入力命令、音声制御、ジェスチャ制御、又は位置制御（例えば、端末の移動、位置、又は傾斜を介した）など任意の好適なユーザ入力が利用され得る。
【００７６】
端末は、可動物体、キャリア及び／又はペイロードの任意の好適な状態を制御するために使用され得る。例えば、端末は、固定基準に対する及び／又は互いに対する可動物体、キャリア及び／又はペイロードの位置及び／又は配向を制御するために使用され得る。幾つかの実施形態では、端末は、可動物体、キャリア及び／又はペイロードの個々の要素（キャリアの作動アセンブリ、ペイロードのセンサ、又はペイロードの発射手段など）を制御するために使用され得る。端末は、可動物体、キャリア又はペイロードのうちの１つ又は複数と通信するようにされた無線通信装置を含み得る。
【００７７】
端末は、可動物体、キャリア及び／又はペイロードの情報を見るのに好適な表示装置を含み得る。例えば、端末は、位置、併進速度、並進加速度、配向、角速度、角加速度又は任意の好適なそれらの組み合わせに関する可動物体、キャリア及び／又はペイロードの情報を表示するように構成され得る。幾つかの実施形態では、端末は、機能的ペイロードにより提供されるデータ（例えば、カメラ又は他の撮像装置により記録された画像）などペイロードにより提供される情報を表示し得る。
【００７８】
任意選択的に、同じ端末が、可動物体、キャリア及び／又はペイロードを制御する又は可動物体、キャリア及び／又はペイロードの状態を制御することと、可動物体、キャリア及び／又はペイロードからの情報を受信及び／又は表示することとの両方を行い得る。例えば、端末は、ペイロードにより捕捉された画像データ又はペイロードの位置についての情報を表示しながら環境に対するペイロードの位置を制御し得る。代替的に、様々な端末が様々な機能に使用され得る。例えば、第１の端末が可動物体、キャリア及び／又はペイロード移動又は状態を制御し得、一方第２の端末が可動物体、キャリア及び／又はペイロードからの情報を表示及び／又は受信し得る。例えば、第２の端末がペイロードにより捕捉された画像データを表示する間、第１の端末は環境に対するペイロードの位置決めを制御するために使用され得る。様々な通信方式が、可動物体と可動物体を制御しデータを受信する統合端末との間又は可動物体と可動物体を制御しデータを受信する複数の端末との間で利用され得る。例えば、少なくとも２つの異なる通信方式が、可動物体を制御することと可動物体からデータを受信することとの両方を行う端末と可動物体との間に形成され得る。
【００７９】
図８は、幾つかの実施形態による、キャリア８０２及びペイロード８０４を含む可動物体８００を示す。可動物体８００は航空機として描写されるが、本明細書で先に説明したようにこの描写は限定することを意図していなく、任意の好適なタイプの可動物体が使用され得る。当業者は、航空機システムの文脈で本明細書に記載された実施形態のうちの任意のものが任意の好適な可動物体（例えば、ＵＡＶ）へ適用され得るということを認識するであろう。幾つかの例では、ペイロード８０４はキャリア８０２を必要とすること無く可動物体８００上に設けられ得る。可動物体８００は推進機構８０６、感知システム８０８、通信システム８１０を含み得る。
【００８０】
推進機構８０６は、先に説明したように回転子、プロペラ、回転翼、エンジン、モータ、車輪、車軸、磁石又はノズルのうちの１つ又は複数を含み得る。例えば、推進機構８０６は、本明細書の他の箇所で説明したように、回転子アセンブリ又は他の回転推進装置であり得る。可動物体は１つ又は複数、２つ以上、３以上、又は４つ以上の推進機構を有し得る。推進機構は全て同じタイプであり得る。代替的に、１つ又は複数の推進機構は異なるタイプの推進機構であり得る。推進機構８０６は、本明細書の他の箇所で説明したような支持要素（例えば、駆動軸）など任意の好適な手段を使用することにより可動物体８００上に搭載され得る。推進機構８０６は、可動物体８００の上部、下部、前部、後部、側部又は好適なそれらの組み合わせなど任意の好適な部分上に搭載され得る。
【００８１】
幾つかの実施形態では、推進機構８０６は、可動物体８００が可動物体８００のいかなる水平運動も必要とすること無く（例えば、滑走路を走行すること無く）表面から垂直方向に離陸又は表面上に垂直方向に着陸できるようにし得る。任意選択的に、推進機構８０６は、可動物体８００が所定位置及び／又は配向で空中静止できるように動作可能であり得る。１つ又は複数の推進機構８００が他の推進機構とは独立に制御され得る。代替的に、推進機構８００は同時に制御されるように構成され得る。例えば、可動物体８００は、可動物体へ揚力及び／又は推力を与え得る複数の水平面指向回転子（ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｌｙ  ｏｒｉｅｎｔｅｄ  ｒｏｔｏｒ）を有し得る。可動物体８００へ垂直離陸、垂直着陸及び空中静止能力を与えるためにマルチ水平面指向回転子が作動され得る。幾つかの実施形態では、マルチ水平面指向回転子の１つ又は複数が時計回り方向にスピンし得、マルチ水平面指向回転子の１つ又は複数は反時計回転の方向にスピンし得る。例えば、時計回り回転子の数は反時計回り回転子の数に等しくてもよい。水平面指向回転子のそれぞれの回転速度は、各回転子により生成された揚力及び／又は推力を制御するために独立に変更され得、これにより可動物体８００の空間的配置、速度、及び／又は加速度を調整する（例えば、並進の最大３つの自由度と回転の最大３つの自由度に関して）。
【００８２】
感知システム８０８は、可動物体８００の空間的配置、速度、及び／又は加速度を（例えば、並進の最大３つの自由度と回転の最大３つの自由度に関して）感知し得る１つ又は複数のセンサを含み得る。１つ又は複数のセンサは、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサ、運動センサ、慣性センサ、近接センサ又は画像センサを含み得る。感知システム８０８により提供される感知データは、可動物体８００の空間的配置、速度、及び／又は配向を制御する（例えば、以下に述べるような好適な処理ユニット及び／又は制御モジュールを使用することにより）ために使用され得る。代替的に、感知システム８０８は、可動物体を取り囲む環境に関するデータ（天候状況、潜在的障害物への近接性、地理的特徴の位置、人工構造の位置など）を提供するために使用され得る。
【００８３】
通信システム８１０は、通信システム８１４を有する端末８１２との無線信号８１６を介した通信を可能にする。通信システム８１０、８１４は任意の数の送信器、受信器及び／又は無線通信に好適な送受信器を含み得る。通信は一方向通信であり得、したがってデータは一方向だけに送信され得る。例えば、一方向通信は、可動物体８００だけが端末８１２へデータを送信する（又は逆もまた同様である）ステップを含み得る。データは、通信システム８１０の１つ又は複数の送信器から通信システム８１２の１つ又は複数の受信器へ送信され得る（又は逆もまた同様）。代替的に、通信は双方向通信であり得、したがってデータは可動物体と端末８１２間の両方向に送信され得る。双方向通信は、通信システム８１０の１つ又は複数の送信器から通信システム８１４の１つ又は複数の受信器へデータを送信する（逆もまた同様である）ステップを含み得る。
【００８４】
幾つかの実施形態では、端末８１２は、可動物体８００、キャリア８０２、ペイロード８０４のうちの１つ又は複数へ制御データを提供し得、可動物体８００、キャリア８０２、ペイロード８０４のうちの１つ又は複数から情報（例えば、可動物体、キャリア又はペイロードの位置及び／又は運動情報、ペイロードカメラにより捕捉された画像データなどのペイロードにより感知されたデータ）を受信し得る。幾つかの例では、端末からの制御データは、可動物体、キャリア及び／又はペイロードの相対位置、移動、作動又は制御のための命令を含み得る。例えば、制御データは、可動物体の位置及び／又は配向の修正（例えば、推進機構８０６の制御を介した）、又は可動物体に対するペイロードの移動（例えば、キャリア８０２の制御を介した）を生じ得る。端末からの制御データは、カメラ又は他の撮像装置の動作の制御などペイロードの制御（例えば、静止画又は動画を撮影する、ズームイン又はズームアウトする、ターンオン又はオフする、撮像モードを切り替える、被写界深度を変更する、焦点を変更する、画像解像度を変更する、露光時間を変更する、視角又は視野を変更する）を生じ得る。幾つかの例では、可動物体、キャリア及び／又はペイロードからの通信は１つ又は複数のセンサからの情報（例えば、感知システム８０８又はペイロード８０４に関する）を含み得る。通信は１つ又は複数の異なるタイプのセンサ（例えば、ＧＰＳセンサ、運動センサ、慣性センサ、近接センサ又は画像センサ）からの感知情報を含み得る。このような情報は可動物体、キャリア及び／又はペイロードの位置（例えば、位置、配向）、移動又は加速度に関し得る。ペイロードからのこのような情報はペイロードより捕捉されたデータ又はペイロードの感知状態を含み得る。端末８１２により送信され提供される制御データは可動物体８００、キャリア８０２又はペイロード８０４のうちの１つ又は複数の状態を制御するように構成され得る。代替的に又は組み合わせて、キャリア８０２とペイロード８０４はまたそれぞれ、端末８１２と通信するように構成された通信モジュールを含み得、したがって端末は可動物体８００、キャリア８０２、ペイロード８０４のそれぞれと独立に通信し、それぞれを制御し得る。
【００８５】
幾つかの実施形態では、可動物体８００は端末８１２に加えて又は端末８１２の代わりに別の遠隔装置と通信するように構成され得る。端末８１２はまた、可動物体８００だけでなく別の遠隔装置とも通信するように構成され得る。例えば、可動物体８００及び／又は端末８１２は別の可動物体と又は別の可動物体のキャリア又はペイロードと通信し得る。必要に応じて、遠隔装置は第２の端末又は他のコンピュータ装置（例えば、コンピュータ、ラップトップ、タブレット、スマートフォン又は他の携帯装置）であり得る。遠隔装置は、データを可動物体８００へ送信し、データを可動物体８００から受信し、データを端末８１２へ送信し、及び／又はデータを端末８１２から受信するように構成され得る。任意選択的に、遠隔装置はインターネット又は他の電気通信ネットワークへ接続され得、したがって可動物体８００及び／又は端末８１２から受信されたデータはウェブサイト又はサーバーへアップロードされ得る。
【００８６】
図９は、幾つかの実施形態による、可動物体を制御するためのシステム９００のブロック図による概略図である。システム９００は、本明細書において開示されたシステム、装置及び方法の任意の好適な実施形態と組み合わせて使用され得る。システム９００は感知モジュール９０２、処理ユニット９０４、非一時的コンピュータ可読媒体９０６、制御モジュール９０８、通信モジュール９１０を含み得る。
【００８７】
感知モジュール９０２は、可動物体に関係する情報を収集する様々なタイプのセンサを様々なやり方で利用し得る。様々なタイプのセンサが様々な源から様々なタイプの信号又は信号を感知し得る。例えば、センサは慣性センサ、ＧＰＳセンサ、近接センサ（例えば、ライダー）又は視野／画像センサ（例えば、カメラ）を含み得る。感知モジュール９０２は複数のプロセッサを有する処理ユニット９０４へ作動可能に結合され得る。幾つかの実施形態では、感知モジュールは、好適な外部装置又はシステムへ感知データを直接送信するように構成された送信モジュール９１２（例えば、Ｗｉ−Ｆｉ映像電送モジュール）へ作動可能に結合され得る。例えば、送信モジュール９１２は感知モジュール９０２のカメラにより捕捉された画像を遠隔端末へ送信するために使用され得る。
【００８８】
処理ユニット９０４はプログラム可能プロセッサ（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ））など１つ又は複数のプロセッサを有し得る。処理ユニット９０４は非一時的コンピュータ可読媒体９０６へ作動可能に結合され得る。非一時的コンピュータ可読媒体９０６は、１つ又は複数のステップを行うための処理ユニット９０４により実行可能なロジック、コード及び／又はプログラム命令を格納し得る。非一時的コンピュータ可読媒体は１つ又は複数のメモリユニット（例えば、ＳＤカード又はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）など取り外し可能な媒体又は外部記憶装置）を含み得る。幾つかの実施形態では、感知モジュール９０２からのデータは非一時的コンピュータ可読媒体９０６のメモリユニットへ直接運ばれその中に格納され得る。非一時的コンピュータ可読媒体９０６のメモリユニットは、本明細書で説明した方法の任意の好適な実施形態を行うために処理ユニット９０４により実行可能なロジック、コード、プログラム命令を及び／又はコードを格納し得る。例えば、処理ユニット９０４は、処理ユニット９０４の１つ又は複数のプロセッサに感知モジュールにより生成された感知データを解析させる命令を実行するように構成され得る。メモリユニットは、処理ユニット９０４により処理される感知モジュールからの感知データを格納し得る。幾つかの実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体９０６のメモリユニットは処理ユニット９０４により生成された処理結果を格納するために使用され得る。
【００８９】
幾つかの実施形態では、処理ユニット９０４は可動物体の状態を制御するように構成された制御モジュール９０８へ作動可能に結合され得る。例えば、制御モジュール９０８は、６つの自由度に関する可動物体の空間的配置、速度、及び／又は加速度を調整するように可動物体の推進機構を制御するように構成され得る。代替的に又は組み合わせて、制御モジュール９０８はキャリア、ペイロード又は感知モジュールの状態のうちの１つ又は複数を制御し得る。
【００９０】
処理ユニット９０４は、１つ又は複数の外部装置（例えば、端末、表示装置又は他の遠隔制御装置）からデータを送信及び／又は受信するように構成された通信モジュール９１０へ作動可能に結合され得る。有線通信又は無線通信など任意の好適な通信手段が使用され得る。例えば、通信モジュール９１０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、赤外線、無線、ＷｉＦｉ、ポイントツーポイント（Ｐ２Ｐ）ネットワーク、通信ネットワーク、クラウド通信などのうちの１つ又は複数を利用し得る。任意選択的に、塔、衛星又は移動局などの中継局が使用され得る。無線通信は近接性依存であっても近接性非依存であってもよい。幾つかの実施形態では、通信のための見通し線が要求されてもされなくてもよい。通信モジュール９１０は、感知モジュール９０２からの感知データ、処理ユニット９０４により生成された処理結果、所定の制御データ、端末又は遠隔制御装置からのユーザ命令などのうちの１つ又は複数を送信及び／又は受信し得る。
【００９１】
システム９００の部品は任意の好適な構成で配置され得る。例えば、システム９００の部品の１つ又は複数は、可動物体、キャリア、ペイロード、端末、感知システム、又はこれらのうちの１つ又は複数と通信する追加外部装置上に配置され得る。加えて、図９は単一処理ユニット９０４及び単一非一時的コンピュータ可読媒体９０６を描写するが、当業者は、これに限定されることを意図していないということと、システム９００が複数の処理ユニット及び／又は非一時的コンピュータ可読媒体を含み得るということとを認識するだろう。幾つかの実施形態では、複数の処理ユニット及び／又は非一時的コンピュータ可読媒体のうちの１つ又は複数は、可動物体、キャリア、ペイロード、端末、感知モジュール、上記の１つ又は複数と通信する追加外部装置、又は好適なそれらの組み合わせ上など様々な位置に存在し得、したがってシステム９００により行われる処理及び／又はメモリ機能のうちの任意の好適な態様は前述の位置の１つ又は複数で発生し得る。
【００９２】
本明細書で使用されるように、Ａ及び／又はＢは、Ａ又はＢ、Ａ及びＢなどのそれらの組み合わせのうちの１つ又は複数を包含する。
【００９３】
本明細書では本発明の好ましい実施形態が示され説明されたが、このような実施形態が単に一例として提供されたということは当業者にとって明白となる。今や、当業者には、本発明から逸脱すること無く非常に多くの変形、変更、及び置換が思い浮かぶことになる。本明細書に記載の本発明の実施形態の様々な代替案が本発明を実施する際に採用され得るということを理解すべきである。以下の特許請求の範囲は本発明の範囲を定義し、これらの特許請求の範囲に入る方法と構造及びそれらの同等物はこれによりカバーされるように意図されている。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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