(57)【要約】【課題】着陸地点のリアルタイム可視化をパイロットに提供する。【解決手段】航空機に対する安全な着陸地点を計算するためのプロセッサは、（ａ）領域の高さマップを作成するため、4Dポイントクラウドデータをデカルト座標に変換する、（ｂ）領域内の物体の境界を形成するため、高さマップを分割する、（ｃ）物体の境界内において、最大高さを決定する、（ｄ）領域内の垂直障害物（VO）を形成するため、最大高さが所定の高さより大きいかどうかを決定する、（ｅ）着陸地点を安全又は非安全として分類するため、VOが航空機の見通し線内にあるかどうかを決定する、（ｆ）高さマップ上に傾斜マップを形成し、傾斜マップにおいて、対象のピクセルの傾斜は、４つの隣接するピクセルに基づき、（ｇ）高さマップ上の粗さを決定するステップを実行する。【選択図】図３
2015522458.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
航空機の安全な着陸地点を選択するための方法であって、
順次的なイメージフレームとして、四次元ポイントクラウドデータを受信するステップと、
各イメージフレームを地理的座標に照合するステップと、
各イメージフレーム内の陸地領域を選択するステップと、
前記航空機に対する着陸地点を選択するため、前記陸地領域を第１のフィルタリングするステップと、
前記航空機に対する安全な着陸地点を選択するため、前記着陸地点を第２のフィルタリングするステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記四次元ポイントクラウドデータを受信するステップは、LADAR又はLIDARシステムから前記四次元ポイントクラウドデータを受信するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記各イメージフレームを照合するステップは、前記四次元ポイントクラウドデータを時間tの関数としてのx、y、z地理座標に変換するため、グローバル・ポジショニング・システム又は慣性系を使用するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記陸地領域を選択するステップは、
イメージフレームの一部分が陸地領域又は水域を含むかどうかを決定するステップと、
前記一部分が水域であることが決定された後、前記一部分の更なる処理を行わないステップと、
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記一部分が陸地領域であることが決定された後、前記イメージフレームの前記一部分を前記第1のフィルタリングするステップに送るステップを有する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記第１のフィルタリングするステップは、
前記陸地領域の高さマップを形成するステップであって、該高さマップは、前記陸地領域上の高さのピクセル値を含むステップと、
前記高さマップ内の物体のエッジを検出するステップであって、該エッジは、該物体の境界を形成するステップと、
前記物体の前記境界内において、最大高さを見つけるステップと、
前記最大高さが所定の垂直障害物（VO）しきい値より大きい場合、前記物体を垂直障害物として分類するステップと、
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記エッジを検出するステップは、
周波数領域における高さを取得するため、前記高さマップに高速フーリエ変換を適用するステップと、
前記周波数領域における前記高さの勾配を計算するステップであって、該勾配は、前記エッジを定義するステップと、
前記エッジを１として表し、前記高さマップのその他の部分を０として表すステップと、を有する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記高さマップ上に傾斜マップを形成するステップであって、対象のピクセルの傾斜は、該対象のピクセルを囲む４つの隣接するピクセルに基づくステップと、
前記高さマップ上の粗さを決定するステップであって、該粗さは、0.3より大きい高さ値の標準偏差を有するステップと、
を更に有する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記第１のフィルタリングするステップは、
前記陸地領域内の垂直障害物を表すVOマップを作成するステップと、
前記陸地領域内のデータポイントの傾斜を表す傾斜マップを作成するステップと、
を有し、
前記第２のフィルタリングするステップは、前記航空機に対する前記安全な着陸地点を選択するため、着陸のための所定の領域により定義されたマスクを前記陸地領域上で移動させるステップを有し、
前記安全な着陸地点は、前記移動マスク内の所定の高さより低いVO、及び前記移動マスク内の0.3より小さい高さの標準偏差を有する傾斜を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
着陸地点の中心から伸びる漏斗を計算するステップと、
VOが前記漏斗の外側にあるとき、前記着陸地点を安全な着陸地点として分類するステップと、
を更に有し、
前記漏斗は、前記航空機から前記着陸地点の前記中心に投影された見通し線により定義され、前記着陸地点上空の前記航空機の高度により形成された高さを有する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１のフィルタリング及び前記第２のフィルタリングは、並列プロセッサにより実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記第１のフィルタリング及び前記第２のフィルタリングは、リアルタイムで着陸可視化を提供するために十分な時間区間内で実行される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記航空機はヘリコプターである、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
航空機に対する着陸地点を決定するためのシステムであって、
プロセッサと可視化システムを有し、
前記プロセッサは、センサから四次元ポイントクラウドデータを受信し、該データは、順次的なイメージフレームにより定義され、
前記プロセッサは、高さマップを作成するため、各イメージフレームをデカルト座標(x, y, z)に変換し、ここで、xとyは前記センサのスキャン角度の関数であり、zは高さであり、
前記プロセッサは、前記高さマップを前記イメージフレーム内の個別の物体の境界に分割するよう構成され、
前記プロセッサは、垂直障害物（VO）マップを作成するため、前記個別の物体の前記境界内で最大高さを見つけるよう構成され、
前記プロセッサは、前記VOマップ上で、マスクを数学的に移動させるよう構成され、該マスクは、前記航空機に要求される所定の着陸領域に基づき、
前記可視化システムは、前記航空機を着陸させるため、前記VOマップ上に前記マスクを表示する、システム。
【請求項１５】
前記プロセッサは、
着陸地点の中心から伸びる漏斗を計算し、
VOが前記漏斗の外側にあるとき、前記着陸地点を安全な着陸地点として分類するタスクを実行するよう構成され、
前記漏斗は、前記航空機から前記着陸地点の前記中心に投影された見通し線により定義され、前記着陸地点上空の前記航空機の高度により形成された高さを有する、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記航空機はヘリコプターであり、
前記センサは、LADAR又はLIDARセンサである、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
航空機に対する安全な着陸地点を計算するためのプロセッサであって、
前記プロセッサは、
（ａ）領域の高さマップを作成するため、四次元（4D）ポイントクラウドデータをデカルト座標に変換する、
（ｂ）前記領域内の物体の境界を形成するため、前記高さマップを分割する、
（ｃ）前記物体の前記境界内において、最大高さを決定する、
（ｄ）前記領域内の垂直障害物（VO）を形成するため、前記最大高さが所定の高さより大きいかどうかを決定する、
（ｅ）前記着陸地点を安全又は非安全として分類するため、前記VOが、前記航空機の見通し線内にあるかどうかを決定する、
ステップを実行する、プロセッサ。
【請求項１８】
（ｆ）前記4Dポイントクラウドデータが、陸地のものか、水域のものかを決定する、
（ｇ）前記4Dポイントクラウドデータが、水域のものである場合、前記ステップ（ａ）〜（ｅ）の実行を止める、
更なるステップを実行する、請求項１７に記載のプロセッサ。
【請求項１９】
前記ステップ（ａ）を実行する第１のプロセッサと、
少なくとも前記ステップ（ｂ）を実行する第２のプロセッサと、
を有し、
前記第１のプロセッサ及び前記第２のプロセッサは、前記ステップを並列で実行するように構成される、請求項１７に記載のプロセッサ。
【請求項２０】
前記航空機のリアルタイム着陸に対して十分な時間区間内において、可視化システムに前記着陸地点のマップを提供するステップを実行する、請求項１７に記載のプロセッサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に、光検出と測距（ライダー）（light detection and ranging: LIDAR）システムから導出されるポイントクラウド（point cloud）データの可視化に関する。詳細には、本発明は、LIDARシステムからの四次元（4D）データを用いた許容ヘリコプター着陸地点の可視化に関する。
【背景技術】
【０００２】
三次元（3D）タイプの検知システムが、様々なアプリケーションで使用するために、位置の3Dイメージを生成するために一般的に使用されている。例えば、このような3Dイメージは、軍事作戦又は民生的活動に対する安全な訓練環境を構築するために、地形図を生成するために、あるいは、場所の監視のために使用される。このような検知システムは、通常、目標の位置に関連する高度（elevation）データをキャプチャーすることにより動作する。3Dタイプ検知システムの一例は、光検出と測距（LIDAR）システムである。LIDARタイプの3D検知システムは、光の単一パルスから複数の距離エコーを記録し、イメージフレームとも呼ばれるフレームを作成することにより、データを生成する。従って、LIDARデータの各イメージフレームは、センサーの開口内の複数の距離エコーに対応する三次元におけるポイントの収集（3Dポイントクラウド）を含む。これらのポイントは、三次元空間内の規則的なグリッド上の値を表す「ボクセル（voxel）」で構成することができる。3Dイメージ化において使用されるボクセルは、2Dイメージ化装置の環境で使用されるピクセルと同類である。これらのフレームは、目標の場所の3Dイメージを再現するために処理される。これに関して、3Dポイントクラウド内の各ポイントは、個別のx、y、z値を持ち、3Dにおける場面内の実際の表面を表す。
【０００３】
データセットとしての3Dポイントクラウドは、3D空間の位置（x, y, z）の空間測定値からなり、xとyは交差領域の空間位置であり、zは高さである。3Dデータセットは、ステレオカメラ（stereo paired camera）、レーダー、レーザー検出と測距（laser detection and ranging: LADAR）センサーなど、表面のスキャンを可能とするシステムにより生成される。この3Dデータセットは、民間地域と軍事地域の両方において、許容着陸地点を推測するために使用されてきた。
【０００４】
航空機を着陸させているパイロットに情報を提供することは、非協力的環境内の安全地帯を特定するための能力を必要とする。非協力的環境は、事前配置された物体、着陸区域の目印、ＧＰＳなどについての十分な情報がない地帯である。これらの場所は、地形の特徴や障害物についての未知の情報も含んでいる。
【０００５】
着陸地点のシナリオにおいて一般的に使用されるシステムは、ステレオカメラを含む。ステレオカメラは、視差を用いて着陸地点までの範囲を推定することを可能にする。ステレオカメラは、非協力的環境におけるヘリコプターの自動着陸のため、無人航空機（unmanned aircraft vehicle: UAV）で試験されてきた。
【０００６】
現在のUAV着陸地点アルゴリズムは、安全着陸区域決定（safe landing area determination: SLAD）アルゴリズムとして呼ばれるものに基づいており、これは、ハザードマップを作成するために3Dポイントクラウドデータセットを使用する。ハザードマップは、垂直の障害物及び着陸地点の傾斜を決定するために使用される。SLADアルゴリズムは、障害物及び着陸地点傾斜に関する２つの主要な要求を満たす場所を探索する。傾斜は、所定の傾斜しきい値より大きい値を決定するために使用される。垂直障害物は、地形の粗さ（roughness）、又はフィルターを掛けたハザードマップを引いたハザードマップの絶対値に基づいたハザードマップにより決定される。このアルゴリズムは、所定の粗さのしきい値より大きい区域を決定するために粗さマップを用いる。これらに基づいて、許容区域のマップが作成され、危険に近すぎる区域を回避するようフィルターが掛けられる。最後に、区域は、着陸が可能な全領域別に選択され、航空機のサイズ要求と比較される。
【０００７】
SLADアルゴリズムの主な欠点は、リアルタイムで着陸地点区域を提供しないことである。ステレオカメラを適用したSLADアルゴリズムは、着陸処理の前の数分間に情報を取得する。その時、UAVは区域上をホバリングし、着陸処理に進む前に着陸地点計算のため待機する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
以下に説明するように、本発明は、計算された着陸地点のリアルタイム可視化をパイロットに有利に提供する。本発明を用いることで、パイロットは、可能な着陸地点の上空で数分の間ホバリングする必要がなく、代わりに、場所が航空機に受け入れ可能であることが決定されると直ちに、着陸地点に接近することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
このような、及びその他の必要性に応えるため、そしてその目的を考慮し、本発明は、航空機に対する安全な着陸地点を選択するための方法を提供する。本方法は、連続的なイメージフレームとしての四次元（4D）ポイントクラウドを受信するステップ、各イメージフレームを地理的座標に参照するステップ、各イメージフレーム内の陸領域を選択するステップ、航空機に対する着陸地点を選択するために陸領域を第１のフィルタリングするステップ、航空機に対する安全な着陸地点を選択するために陸領域を第２のフィルタリングするステップを有する。
【００１０】
4Dポイントクラウドデータを受信するステップは、LADAR又はLIDARシステムから4Dポイントクラウドデータを受信するステップを含む。各イメージフレームを参照するステップは、時間tの関数として、4Dポイントクラウドデータをx、y、zの地理的座標に変換するため、グローバル・ポジショニング・システム（GPS）又は慣性（inertial）システムを使用するステップを含む。
【００１１】
陸領域を選択するステップは、イメージフレームの一部分が陸領域又は水域を含むかどうかを決定するステップ、及び当該部分が水域であると決定された後、当該部分の更なる処理を止めるステップを含む。更に、本方法は、当該部分が陸領域であると決定された後、イメージフレームの当該部分を第１のフィルタリングステップに送る。
【００１２】
第１のフィルタリングは、陸領域上の高さのピクセル値を含む陸領域の高さマップを作成するステップ、高さマップ内の物体のエッジを検出するステップ、ここで、エッジは物体の境界を形成し、物体の境界内の最大高さを見つけるステップ、最大高さが所定の垂直障害物（vertical obstruction: VO）しきい値より大きい場合、物体をVOとして分類するステップを含む。
【００１３】
エッジを検出するステップは、周波数領域の高さを取得するため、高さマップに高速フーリエ変換（FFT）を適用するステップ、周波数領域の高さの勾配を計算するステップ、ここで、勾配はエッジを定義し、エッジを「１」と表示し、高さマップのその他の部分を「０」と表示するステップを含む。
【００１４】
本方法は、更に、高さマップ上に傾斜マップを作成するステップ、ここで、対象のピクセルの傾斜は、対象のピクセルを囲む４つの隣接ピクセルに基づき、0.3より大きい高さ値の標準偏差を含む高さマップ上の粗さを決定するステップを含む。
【００１５】
第１のフィルタリングステップは、陸領域内の垂直障害物を表示するVOマップを作成するステップ、陸領域内のデータポイントの傾斜を表示する傾斜マップを作成するステップを含み、第２のフィルタリングステップは、航空機に対する安全な着陸地点を選択するため、着陸のための所定領域により定義されるマスクを陸領域上で移動するステップを含む。
【００１６】
安全な着陸地点は、（ａ）移動マスク内で所定高さより低いVO、（ｂ）移動マスク内で0.3より小さい高さの標準偏差の傾斜を含む。
【００１７】
本方法は、更に、着陸地点の中心から伸びる漏斗（funnel）を計算するステップ、ここで、漏斗は、航空機から着陸地点の中心に投影された見通し線（line of sight: LOS）により定義され、着陸地点上の航空機の高度により形成される高さを有し、VOが漏斗の外側にあるとき、安全な着陸地点として着陸地点を分類するステップを含む。
【００１８】
第１のフィルタリング及び第２のフィルタリングは、並列プロセッサにより実行することができる。第１及び第２のフィルタリングは、また、着陸可視化をリアルタイムで提供するために十分な時間期間で実行される。
【００１９】
本発明のその他の実施例は、航空機に対する着陸地点を決定するためのシステムである。システムは、センサーから四次元（4D）ポイントクラウドデータを受信するプロセッサを有し、データは連続的なイメージフレームにより定義される。プロセッサは、高さマップを作成するため、各イメージフレームをデカルト座標（x, y, z）に変換し、ここで、x及びyはセンサーのスキャン角度の関数であり、zは高さである。プロセッサは、高さマップをイメージフレーム内の各物体の境界に分割し、垂直障害物（VO）マップを作成するため、各物体の境界内の最大高さを見つけるよう構成される。プロセッサは、また、VOマップ上でマスクを数学的に移動させるよう構成され、ここで、マスクは航空機に対して要求される所定の着陸区域に基づく。可視化システムは、航空機を着陸させるために、VOマップ上にマスクを表示させることを含む。
【００２０】
プロセッサは、着陸地点の中心から伸びる漏斗を計算し、ここで、漏斗は、航空機から着陸地点の中心に投影された見通し線（LOS）により定義され、着陸地点上の航空機の高度により形成される高さを有し、VOが漏斗の外側にあるとき、安全な着陸地点として着陸地点を分類するタスクを実行するよう構成される。
【００２１】
更なるその他の実施例において、本発明は、航空機に対する安全な着陸地点を計算するためのプロセッサである。プロセッサは、以下のステップを実行する。
（ａ）領域の高さマップを作成するため、4Dポイントクラウドデータをデカルト座標に変換する、
（ｂ）領域内の物体の境界を形成するため、高さマップを分割する、
（ｃ）物体の境界内の最大高さを決定する、
（ｄ）領域内の垂直障害物（VO）を形成するため、最大高さが所定の高さより高いかどうかを決定する、
（ｅ）着陸地点を安全又は非安全として分類するため、VOが航空機の見通し線（LOS）内にあるかどうかを決定する。
【００２２】
プロセッサは、また、以下の追加のステップを実行する。
（ｆ）4Dポイントクラウドデータが、陸地のものであるか、水域のものであるかを決定する、
（ｇ）4Dポイントクラウドデータが水域のものである場合、（ａ）から（ｅ）のステップの実行を止める。
【００２３】
第１のプロセッサは、ステップ（ａ）を実行し、第２のプロセッサは、少なくともステップ（ｂ）を実行することができる。第１及び第２のプロセッサは、ステップを並列に実行するように構成される。
【００２４】
プロセッサは、航空機のリアルタイムでの着陸に対する十分な時間期間において、着陸地点のマップを可視化システムに提供する。
【００２５】
上記の一般的な記載、及び以下の詳細な記載は、本発明の例であり、制限されるものではないことは当然のことである。
【００２６】
本発明は、添付の図面と共に読み進めることにより、以下の詳細な説明から最良に理解することができ、図面において、同様の要素は同一の参照番号が付けられる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の実施例によるポイントクラウドデータを用いた航空機に対する許容着陸地点をリアルタイムで決定するためのシステムのブロック図である。
【図２】本発明の実施例によるポイントクラウドデータを用いた航空機に対する許容着陸地点をリアルタイムで決定するための方法のフロー図である。
【図３】本発明の実施例によるポイントクラウドデータを用いた航空機に対する許容着陸地点をリアルタイムで決定するためのその他の方法のフロー図である。
【図４】本発明の実施例による着陸地点の検出及び着陸地点のフィルタリングを含む、図３に示される方法の一部分のフロー図である。
【図５Ａ】本発明の実施例による空間領域における拡張されたフィルターマスクの例を示す図である。
【図５Ｂ】本発明の実施例による周波数領域における高さマップに基づいた高さ値を格納するためのマスクの例を示す図である。
【図５Ｃ】本発明の実施例による地形の傾斜を計算するために使用されるマスクの例を示す図である。
【図６】本発明の実施例によるパイロットへの着陸地点の可視化の速度を速めるために本発明により使用される例示的な並列プロセッサを示す図である。
【図７】本発明の実施例による補間により満たされる空き空間を含む高さマップの例を示す図である。
【図８】本発明の実施例による周波数領域において適用されるフィルターのブロック図である。
【図９】本発明の実施例による空間領域におけるイメージ拡張フィルターのブロック図である。
【図１０】本発明の実施例による垂直障害物（VO）を検出する方法を説明するフローチャートを示す図である。
【図１１】ヘリコプターと着陸地点Ｈとの間の見通し線（LOS）を示す図である。
【図１２Ａ】本発明により形成される漏斗の例を示す図である。
【図１２Ｂ】本発明により形成される漏斗の例を示す図である。
【図１２Ｃ】本発明により形成される漏斗の例を示す図である。
【図１２Ｄ】本発明により形成される漏斗の例を示す図である。
【図１３】本発明の実施例による可視化システムに提供されるヘリコプターを着陸させるための最適なパスを示す図である。
【図１４】本発明の実施例による可視化システムに提供されるヘリコプターを着陸させるための最適なパスのその他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下説明するように、本発明は、時間(t)の関数として、x、y、zフォーマットにおいて、ポイントクラウドデータを処理する。このデータは、例えば、図１に示されるように、システム100によりリアルタイムで取得され、処理される。示されるように、システム100は、プロセッサ108に情報を提供するよう構成されたGPS 102、LADAR（又はLIDAR）104、慣性測定ユニット（IMU）又は慣性ナビゲーションシステム（INS）106及びメタデータ入力モジュール107を有する。LADARは、ビデオカメラと同一の方法で動作し、時間(t)の関数として、一連のイメージフレーム（x、y、zフォーマット）を供給する。例えば、LADARは、１秒当たり３０フレームで動作することができる。このため、LADARは、リアルタイムアプリケーションに対して有利に、四次元（4D）データを供給する。当然のことであるが、ここで、用語LADARとLIDARは、同じ意味で用いられる。
【００２９】
プロセッサ108、又は複数のプロセッサ108は、特徴抽出アルゴリズムを実行し、又はジオリファレンス及び非ジオリファレンスのポイントクラウドデータを処理する任意のコンピュータ又は複数のコンピュータを有することができる。プログラム汎用コンピュータとして、コンピュータをプロセッサ内に搭載することができるが、最適なコンピュータ動作を達成するため、有線のハードウェア構成において、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）又は特定用途向け集積回路（ASIC）の一方を使用することが望ましい。FPGA又はASICの形式で搭載されたコンピュータは、多くの場合、ソフトウェアプログラム汎用コンピュータと比較して、より低い電力要求及びより低い重さとサイズのペナルティで、より短時間に特定の関数を実行することができる。
【００３０】
プロセッサ108は、許容着陸地点をリアルタイムで決定するために必要なアルゴリズムを実行するため、メモリを提供する記憶装置112又は幾つかの記憶装置112と接続できる。フィルタリングされた、又はフィルタリングされていない着陸地点マップが、ディスプレイ110又は幾つかのディスプレイ110の方法により、パイロットに提供される。遠隔操縦飛行機の場合、ここで可視化システム110とも呼ばれるディスプレイは、システム100から離れて設置することができる。
【００３１】
図１に示されるように、処理システム108は、地面基準（ground referenced）ポイントクラウドデータを生成するため、LIDAR／LADARシステムと航空機の慣性ナビゲーションシステム（INS）及びグローバル・ポジショニング・システム（GPS）を組み合わせる。次に、地面基準ポイントクラウドデータと地理情報システム（GIS）データを組み合わせることにより、処理システムは、航空機が水域上空を飛行しているかどうかを決定する。ヘリコプター（又は航空機）が水域上空にある場合、一般的に109として指示されるヘリコプター着陸地点（HLZ）方法（又はアルゴリズム）は、実行されない。そうでなければ、HLZアルゴリズムは、着陸地点をリアルタイムで検出するためにオンとなる。本発明において、パイロットは、HLZアルゴリズムを作動又は非作動させるためのオプションを有する。HLZアルゴリズムの処理は、リアルタイムで動作するためには十分に速いディジタル信号プロセッサ（DSP）に実装される。
【００３２】
DSP 108は、メタデータ入力モジュール107からメタデータを受信し、メタデータには、GISデータ、天気、任務などが含まれる。DSP 108により処理される信号は、好ましくはディジタルフォーマットであり、それ故、ADC 105は、プロセッサで利用できる第１のユニットである。
【００３３】
HLZアルゴリズムは、好ましくは、10 GHzで動作する少なくとも３２ビットのリアルタイムDSPカードを含む。好適なカードを用いて、システムは、ポイントクラウドデータをリアルタイムで処理し、流すための十分な電力を有し、高データサンプルを持つLIDARセンサーを使用することもできる。DSP内部において、信号調節ユニット114は、可視化システム110内への要求された入力に合致するようHLZ 109の出力を操作するよう備えられる。可視化システムは、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）チップを用いるオープン・グラッフィクス開発（OGD）ボードを有することができる。
【００３４】
ここで、図２、３及び４を参照すると、人搭載及び無人の航空機に対する許容着陸地点のリアルタイム識別を提供するシステム10が示される。システム10は、LADAR、IMU、GPS及び様々なメタデータ入力からの入力信号に基づいてポイントクラウドデータセットを生成するためのポイントクラウドモジュール12など、幾つかの処理モジュールを有する。（１つの例として）GPSからの関連する地理情報システム（GIS）データは、パラメータモジュール15から分類モジュール14にも供給される。また、地形処理モジュール16、着陸地点検出モジュール18及び着陸地点フィルタリングモジュール20など、幾つかのその他の処理モジュールがシステム10に含まれる。上記のモジュールは、図１に示されるように、プロセッサ108内に属することができ、そして、任意のコンピュータ、FPGA又はASICに含まれることもできる。
【００３５】
当然のことであるが、人搭載及び無人の航空機に対する許容着陸地点を識別することを目的として、モジュールは、リアルタイムからほぼリアルタイムでの特徴抽出を意図したアルゴリズムを実行する。しかし、アルゴリズムは、時系列に対して、及び大きなスタティック型のLADARデータセットに対して十分に多様性を持つ。スタティック型ポイントクラウドは、軍事及び民生的任務を計画するために情報コミュニティーにより使用され、このように、特徴抽出は必要なツールである。アルゴリズムは、ジオリファレンス及び非ジオリファレンスのポイントクラウドデータを処理し、着陸地点の事前情報なしに可能な着陸地点を抽出することができる。メタデータなど、任意の追加データが、生成物の忠実度（fidelity）に加えられる。
【００３６】
安全な着陸地点に特化した特徴抽出のためにポイントクラウドデータのフレームを分割するために、本発明では、主要場面の環境要因が考慮される。そのような特徴は、表面状態、潜在的障害物、地面傾斜（又は勾配）、航空機の接近及び離陸方向、天候（例えば、風の速度や方向）、高度の関数としての大気密度、道路、航空機数や着陸構成を含む。しかし、非常に重要な要因は、要求される着陸区域と航空機の前提条件に示されているような形状である。
【００３７】
許容着陸地点は、地面傾斜条件、地形の粗さ（roughness）、危険又は障害物からの特定の変位（displacement）など、特定の制約により重み付けすることができる。これら制約の大部分は、航空機の大きさ、重さ及び回転部の長さの詳細から与えられる。アルゴリズムは、さらに、個々のメタデータソースにより各許容着陸地点を評価することができる。そのようなメタデータソースは、ジオリファレンスデータポイントであり、陸領域から水域を識別するGPSやその他の地理情報システム（GIS）データを含むことができる。
【００３８】
図２は、分類モジュール14を含む処理ダイアグラムを示し、分類モジュールは、ジオリファレンスポイントクラウドデータセットをGISメタデータと組み合わせ、陸地又は水域の一方として領域を分類する。モジュール14によるこの分類に基づき、陸地として識別されたポイントクラウドデータのみが、モジュール16による地形処理のために使用される。地形処理モジュール16は、地形の傾斜及び粗さを決定するための一連のルーティンとサブルーティン、及び、必要であれば、垂直障害物（VO）と見通し線の計算を含む。地形の傾斜、粗さ及び垂直障害物からの距離に従い、航空機を着陸させるための許容領域を決定するため、航空機の要求及び任務のプロファイルに関して、本発明において、しきい値が使用される。
【００３９】
安全な着陸地点に対する基準の例は、要求される着陸区域、地形傾斜、垂直障害物からの距離、地形の粗さ（障害物又は危険）、及び着陸地点の平坦性（flatness）を含む。各基準は、以下のように定義される。
着陸区域（Landing area）：要求される航空機の測定及び形状で、航空機の要件に基づく安全な着陸区域を定量化する。
地形傾斜（Terrain slope）：高さマップ（height map: HM）に基づく地形の傾斜。HMは、地形処理モジュール16により生成されるディジタル高度マップ（digital elevation map: DEM）の１つのタイプであり、人口建造物の情報を含むこともできる。
地形粗さ（Terrain roughness）：粗さは、垂直障害物（VO）、危険、及び／又は妨害物を決定するために使用される。
VOからの距離：これは、垂直障害物から着陸地域の中心までの最小距離を決める。
平坦さ（Flatness）：これは、可能な着陸地点内のデータポイントの高さの任意の変化を決める。
見通し線（Line of Sight）：これは、高度の関数として、放射状の距離を決める。これは、3D空間において錐体（cone）を生成する。この錐体の幅は、高さの関数であり、航空機が地上の個々の着陸地点に接近する際の侵入の容易さに対し、可能な着陸地点を更に順位付けするために使用される。
【００４０】
本発明の実施例によれば、例えば、ヘリコプター着陸地点（HLZ）などの許容航空機着陸地点をリアルタイムで決定する方法は、より詳細に、図２及び３に示される。示されるように、大まかに10として指示される本方法は、６つの処理モジュールを含み、即ち、パラメータ処理モジュール15、ポイントクラウドデータ処理モジュール12、分類処理モジュール14、地形処理モジュール16、着陸地点検出モジュール18、及び着陸地点フィルタリングモジュール20である。これらモジュールは、以下に説明される。
【００４１】
パラメータ及びポイントクラウドデータモジュールは、LADARシステムによりイメージ化された場面の特徴を決定する。パラメータは、要求着陸地点、メタデータ、任務要求、地理的GISデータ、ディジタル高度マップ及び天候制約を含む。パラメータモジュール及びポイントクラウドデータモジュールは、分類モジュール14への入力データとして使用される。分類モジュール14は、本質的に、入力されたパラメータ及びポイントクラウドデータに基づき、領域を陸地又は水域に分類する。領域が陸地でない場合、モジュール14は、その他の着陸区域を見つけるためモジュール12にループバックする。そして、このその他領域は、陸地又は水域として新たに分類される。しかし、領域が陸地であると判断された場合、本方法は、地形処理モジュール16を通して領域データを更に処理するために進む。
【００４２】
パラメータ（事前計画された飛行ルート、任務パラメータ、ディジタル高度マップ（DEM）、地理情報システム（GIS）データ、天候データなど）は、場面内で取得されるデータが陸地であるか、水域であるかを決定するために使用される。GPSとIMUデータを組み合わせることにより、十分に陸地である（水域ではない）ポイントクラウドデータのみが地形処理モジュールに送られるように、ポイントクラウドデータを分割することができる。
【００４３】
当然のことであるが、LADARポイントクラウドデータ自身は、水により反射し、かつ吸収されない波長において、着陸地点を陸地又は水域として区別するには十分ではない。しかし、方法10は、水域と陸地が区別されていなという了解のもとで、これらのデータソースなしで実行できる。そして、ポイントクラウドデータセットだけに基づいて、着陸のための基準に合致する領域は、地帯が陸地又は水域であるかに関わらず、潜在的な着陸地点として識別することができる。
【００４４】
地形処理モジュール16は、陸地データとして識別されたポイントクラウド特性を決定するために使用される。最初に、任意の時間フレームtにおける3Dポイントクラウドが、ジオリファレンスデータ（GPSにより決定される）、又はスキャン角度及び高度データ（GPSが有効でない場合）のどちらか一方からデカルト座標（x, y, z）に変換される。
【００４５】
センサー位置からの2Dイメージ投影に基づき、3Dデータから、HMユニット51により高さマップ（HM）が生成される。HMの強度値は、高さの測定に対応する。HMユニットがHMを作成した後、高さマップは、イメージ内のエッジを区別する拡張ユニット52を手段としてフィルターに掛けられ、拡張された高さマップ（EHM）を作成する。例えば、森林と平坦な地面の場面において、EHMは、平坦な地面に対して、木々のエッジを示す。本方式は、次に、勾配ユニット54を手段としてイメージ内の一次及び二次勾配を決定する。勾配（gradient）は、任意の物体のエッジを決定し、これらの物体を可能性のある垂直障害物（VO）又は航空機への危険物として区別するために使用される。
【００４６】
高さマップは2Dイメージであり、ピクセル値は、サンプルされた場面上の測定された高さである。高さマップは、2.5Ｄイメージとしても知られている。アルゴリズムは、イメージを鮮明化させるためにラプラシアンフィルターを使って、高さマップを拡張する。高速フーリエ変換（FFT）アルゴリズムは、イメージを鮮明化させるために必要な計算を高速化するために使用される。高さマップが拡張されると、アルゴリズムは、エッジを決定するためにラプラシアン勾配を使用する。エッジは、イメージ内の各物体の境界を計算するために使用される。境界は、フーリエ記述子の使用により決定される。
【００４７】
拡張されたフィルターを実装するため、図５Ａに示されるように、本発明では、マスクh(x, y)が使用される。
【００４８】
拡張されたフィルターを形成するため、FFTが、高さマップ（I(x, y)）及びマスク（h(x, y)）に適用される。そして、全体イメージ上において、拡張されたフィルターを周波数領域で移動させ、両者を掛け合わせることにより、拡張されたイメージが決定される。最後に、図５Ｂに示されるように、拡張されたイメージは、新たな配列（array）に格納される。言い換えると、アルゴリズムは、新たな配列を形成するために、図５Ａで示されたマスクに高さマップ内の高さ値を掛ける。ここで、i及びjは、各ピクセルの位置である。新たな配列が生成されると、逆FFT（FFT−1）を適用することにより、空間領域に変換される。周波数領域における乗算は、ピクセル毎である。
【００４９】
本アルゴリズムは、勾配ユニット54の手段により、エッジを検出するために使用される第１及び第２の勾配を決定する。勾配は、以下の式により決定される。
Gx = [Z(i-1,j-1)+Z(i+1,j)+Z(i+1,j+1)]-[Z(i-1,j-1)+Z(i,j-1)+Z(i+1,j)]      (1)
Gy = [Z(i-1,j-1)+Z(i-1,j)+Z(i-1,j-1)]-[Z(i+1,j)+Z(i+1,j)+Z(i+1,j+1)]      (2)
ここで、エッジは、[Gx2+Gy2]1/2で定義され、エッジの方向は、tan-1(Gx/Gy)で定義される。
【００５０】
１つの実施例において、本アルゴリズムは、エッジを格納する黒及び白のイメージを作成する。エッジは、「１」で表され、一方、ピクセルの残りは、「０」で表される。この場合、アルゴリズムは、図５Ｂで示されるマスクを動かし、拡張された高さマップからの値を格納し、エッジを決定するために必要な計算を実行し、ピクセル(i, j)内の値のみを記録するため、イメージのエッジにおいて、情報が失われる。
【００５１】
本発明において、拡張ユニット52（図３）からの出力が、地形の粗さ、及び可能な着陸地点の平坦性を決定するために使用される。所定のしきい値に基づいて、VOユニット58、平坦性ユニット53及び粗さユニット56が、場面内の特徴を、着陸には危険、着陸には十分平坦、又は着陸には粗すぎるとして、それぞれに分類する。例えば、大石の領域、又は領域内の小さな物体は、許容着陸地点に対し、粗すぎるであろう。
【００５２】
本発明の実施例において、地形処理モジュール16は、HMとEHMとの間の引き算の絶対値を利用することにより、地形の粗さを決定する。本発明は、地形の粗さを、HMとEHMとの間の地形値の標準偏差と分散に関連付ける。標準偏差が大きいほど、場面は、着陸を困難、及び危険にするであろう危険な物体に占められている可能性が高くなる。
【００５３】
しかし、航空機が下降するとき、データの地上空間距離（ground space distance: GSD）値は変化し、高度が下がるに従い、より詳細に提供する。より少ないGSDデータポイントを持つ低地の丈の高い草に対し、HMからの大きい分散を示すこともある。GSDに基づくフィルタリングは、着陸地点識別により大きい忠実性を与える。これは、平坦性ユニット53により計算される平坦性試験である。
【００５４】
最後に、HMを横切る３×３移動ウィンドウ内の傾斜は、ウィンドウの中心ピクセルに対して最も近い４つの隣接を用いて、傾斜ユニット55により計算される。図５Ｃは、３×３ウィンドウとして示される移動ウィンドウに対するマスクの例を示す。中心ピクセルの対応する最も近い隣接ピクセルの高さ値は、一時的に格納され、x方向（式３）とy方向（式４）の傾斜を決定するために使用される。以下の式５に示されるように、式３と４から、移動ウィンドウ内の中心ピクセルの最終的な傾斜値が計算される。
【数１】
2015522458.tif 000003
【００５５】
当然のことであるが、式３と４において、x又はy方向の各傾斜はGSDに依存する。絶対的なGSDがメタデータ内に供給されない場合、航空機に利用可能なGSDの代替の測定がある。ピクセルサイズを用いて、フレームが取得される時間における視野を、GSDを計算するために使用することができる。疑似GSDは、高さ、及びポイント間のクロスレンジ（cross range）測定に基づき、ポイントクラウドデータにより生成することもできる。x及びy方向のGSDが信頼性があるほど、安全な着陸地点（又は許容着陸地点）を決定するために、傾斜マップはより信頼性のあるものとなる。
【００５６】
これも当然であるが、平坦領域、又はイメージの平坦性は、イメージ内のポイントの分散により決定される。平坦として知られている領域内で、分布が平坦でない場合、システムは正確でなく、処理概念は、ポイントクラウドを補正するために適用される。対象の領域の標準偏差は、均等に分布したポイントを格納するために使用される。本アルゴリズムにおいて、平坦な領域は、0.3より小さい標準偏差を要求する。同様の概念は、場面の粗さを決定するために使用される。しかし、しきい値は、航空機の仕様に依存する。
【００５７】
傾斜マップ及び垂直障害物（VO）マップが一旦決定されると、アルゴリズムは、ヘリコプターが着陸に必要な要求領域に基づく新たな移動マスクを使用する。例えば、ヘリコプターが10m×10mの着陸領域を必要とすると仮定する。そして、本アルゴリズムは、10m×10mのマスクを形成し、VOマップ、傾斜マップ及び拡張したマップ内でマスクを動かす。拡張したマップにおいて、アルゴリズムは、マスク内部の全ポイントを格納し、上記の標準偏差基準を用いて、マスク内部の地形の平坦性及び粗さを決定する。可能な着陸地点は、以下のように決定される。
（ａ）ＶＯがない場合、（ｂ）傾斜が、航空機の仕様、パイロットのリスク及び任務により決定されるしきい値傾斜より小さい場合、（ｃ）地形の粗さがリスクを表さない場合、着陸地点は可能な着陸地点と考えられる。
疑似コード： 
もし、粗さ＜Rth、かつ傾斜＜Sth、かつVO< Vthであるなら、
可能な着陸地点
そうでなければ、
この領域は、安全な着陸に対する要求を満たしていない。
【００５８】
着陸領域に要求されるものと同一の領域サイズのマスクを使用することは、方眼の領域を検出することに有利であり、多くの見込まれる不均一性を持つ１つの大きな領域を検出することには有利でない。大きな領域が使用される場合、本発明において、全体領域は多数の正方形で目印が付けられ、各正方形は、可能な着陸地点である。
【００５９】
しかし、最適な着陸地点を決定するため、本アルゴリズムは、後述する漏斗（funnel）方法を使用する。漏斗は、障害物からの距離、及び着陸地点の中心からの距離を決定するための仮想的なアプローチである。漏斗方法は、可能な着陸地点をランク付けするため、航空機の下降角度及び方向を考慮する。着陸地点は、順にランク付けされ、ここで、1番目は最適であり、最後は着陸に対して高い危険性があり、恐らく安全でない。
【００６０】
並列コンピュータを使用することにより、アルゴリズムは、同時に異なる計算を実行するため、異なるプロセッサに負荷を掛けることができる。例えば、１つのCPUが地形の傾斜を計算するために使用され、その他のCPUが地形の勾配とVOを決定するために使用される。一方、その他のCPUを、拡張された高さマップの粗さと平坦性を決定するために使用することができる。並列処理は、処理時間の減少をもたらす。図６は、本発明の１つの実施例として、並列に計算するプロセッサのブロック図を示す。示されるように、並列計算は、アルゴリズムを複数のタスクに分割することを必要とし、そして、各タスクを一連の命令に分割し、最後に、一連の命令を分離することにより、各組が異なるＣＰＵによって同時に実行される。
【００６１】
高さマップを取得すると、本発明は、一連のイメージ処理技術を使用する。3Dポイントクラウドは、2Dラスター（raster）データセット（2Dイメージ配列）に変換され、ここで、各ピクセルの値は、各サンプルされたポイントの高さ（z）に対応する。ラスター化（rastering）は、配列を作成するため、ランダムにサンプルされたポイントを一連の離散したベクターに変換する。ラスター化は、ポイントクラウドデータが、デカルト座標(x, y, z)に投影される状態で開始され、x及びyの値は、センサースキャン角度の関数であり、zは高さである。データをラスター化された2D配列に変換するため、本アルゴリズムは以下を使用することができる。
ラスター化疑似コード：
１．各座標の最小と最大を見つける。
[xMin, yMin, zMin] = [min(x), min(y), min(z)]
[xMax, yMax, zMax] = [max(x), max(y), max(z)]
２．ポイントの総数Ｌを決定する。
L = length(ptCloud(x,y,z))
３．x及びyにわたり、システムの分解能を推定する。
xRes = average(xi+1-xi)    i = 1, 2,...,L-1に対して
yRes = average(yi+1-yi)    i = 1, 2,..., L-lに対して
４．配列（H(m, n)）をフィルタリングすることにより2D配列を作成する。
【数２】
2015522458.tif 000004
【００６２】
本アルゴリズムは、ポイントクラウド内の全てのポイントを格納するために１つの集計変数のみを使用し、そして、高さマップ(I)を埋めるため、同一のループを使用する。行列(I)が作成されると、アルゴリズムは、空白である空間、これは見逃されたポイント（LIDARによりスキャンされなかったポイント）を表す、を埋める必要がある。この空白空間を埋めるため、図７に示されるように、本アルゴリズムは各行と列を補間する。各空白空間、又はピクセルは、zをわたり、yに沿った補間により推定される。
【００６３】
図３の拡張ユニット52により実行されるように、イメージ拡張を記載する。イメージ拡張フィルタリングは、地形の小さな変動を検出する。地形の小さな変動は、岩、雑草、小さい人工構造物又は物体などと関連する。イメージ拡張を実行するため、HLZアルゴリズムは、以下に示すように、周波数領域において、ハイブースト（high-boost）ラプラス鮮明化（sharpening）フィルターを使用する。
g(x, y)を式(6)により決定される拡張イメージとする。
【数３】
2015522458.tif 000005
【００６４】
項I(x,y)は、オリジナルのイメージを表し、▽2は、二次導関数を含む二次ラプラシアンである。周波数領域において式(6)を実行するため、以下の変換関数が定義される。
【数４】
2015522458.tif 000006
【００６５】
続いて、式(8)で示される逆変換動作により、フィルターが掛けられた信号が得られる。
【数５】
2015522458.tif 000007
【００６６】
項F(u,v)は、周波数領域内のオリジナルのイメージ（I(x,y)）である。
【００６７】
時間領域において、信号のフィルタリングは、畳み込みを用いることにより実現される。しかし、離散信号の畳み込みは、時間を必要とする。しかし、図８で提示されるブロック図で示されるように、周波数領域において、フィルターが掛けられた信号は、イメージに変換関数又はフィルター応答を乗算することにより得られる。本発明によるリアルタイム信号処理は、複数次元において、データにフィルターを掛けるために高速フーリエ変換（FFT）を使用する。FFTの利点は、リアルタイムレートを超えて動作することを可能にするFPGAアクセラレーション・カード、DSP-16リアルタイム、又はその他タイプのDSPカードに、FFTを実装できるということである。
【００６８】
ラプラシアンフィルターは、ハイブーストフィルターと結合される。ハイブーストフィルターは、イメージ内の高周波数成分を強調するために使用される。高周波数成分は、物体や不連続に伴う地形の変化を差別化することに役立つ。ハイブーストフィルタリングの概念は、式(9)に示される。
【数６】
2015522458.tif 000008
【００６９】
Aが１のとき、ハイブースト（hb）フィルターは、通常のハイパス（hp）フィルターに戻る。Aが１より大きい場合、イメージの寄与が支配的となる。しかし、Aが１より小さい場合、フィルターの寄与が支配的となる。周波数領域におけるハイブーストフィルターは、以下の複合フィルターで実装される。
【数７】
2015522458.tif 000009
ここで、Hhpは、ハイパスフィルターを表し、式(7)により決定される。
【００７０】
ハイブーストフィルターは、イメージを非鮮明化するために使用される。数学的に、実装されたフィルターは、図９のブロック図としても説明される式(11)により与えられる。
【数８】
2015522458.tif 000010
【００７１】
垂直障害物（VO）を決定するため、アルゴリズムは、イメージ拡張ユニット52により行われる計算を利用する。高さマップの勾配は、分割ユニット57によりイメージを分割するために使用される。なぜなら、イメージ内の異なる物体のエッジを検出するために勾配が使用されるためである。そして、これらのエッジは、イメージ内の各物体の境界に置き換えられる。各物体の境界が決定されると、アルゴリズムは、各境界内のポイントの分布を検査する。各境界内で、所定高さより大きいポイントがある場合、アルゴリズムは、境界領域内の物体を垂直障害物（VO）として分類する。図１０は、垂直障害物を検出するためのブロック図を示す。
【００７２】
本発明は、また、アルゴリズムの効率を改善するために、先の計算を利用する。計算を再利用することは、HLZアルゴリズムの処理時間を最小化することを助ける。イメージ拡張プロセスにおいて、フィルターバンクを実装するために勾配が使用され、これは、拡張されたイメージのエッジを決定するためにも使用される。拡張されたイメージ内のエッジを見つけることは、場面内の小さい特徴を検出することができるという利点を有する。勾配演算子は、以下の式(12)に示される導関数に基づく。
【数９】
2015522458.tif 000011
【００７３】
各エッジの方向（α）は、以下のように、各エッジの方位（orientation）を決定することに役立つ。
【数１０】
2015522458.tif 000012
【００７４】
エッジが決定されると（式(13)により）、アルゴリズムは、境界検出を実行するため、エッジをリンクするように進む。同様のエッジポイントを決定するために使用される特徴が、勾配演算子の応答の強さ、及び勾配ベクターの方向により与えられる。以下が正しければ、
【数１１】
2015522458.tif 000013
(x, y)の所定の近隣内における座標(x0, y0)のエッジピクセルは、(x, y)でのピクセルに、大きさ及び角度において類似する。
【００７５】
式(15)と(16)で示されるように、強さと方向の両方の基準が満たされる場合、所定の隣接内のポイントは、(x, y)でのピクセルにリンクされる。エッジが決定されると、アルゴリズムは、各物体のエッジを示すためのベクターを生成するように進む。以下のように、ユークリッド距離が、１つの物体に属するこれらピクセルを決定するために使用される。
距離が近い場合、
【数１２】
2015522458.tif 000014
そうでない場合、ピクセルは、その他クラスの一部である。
【００７６】
E(x, y)は、エッジのピクセルであり、Okはエッジピクセルが属する物体を表す。
【００７７】
各オブジェクト（Ok (x, y)）に属する全てのエッジピクセルを接続し、物体の形状を推定するため、フーリエ記述子が使用される。フーリエ記述子は、各物体の輪郭を推定する。輪郭は、x、yの面内の物体の境界を表すベクターである。アルゴリズムで使用されるステップは、以下となる。
１．座標(x, y)を用いる複素ベクターを定義する。
エッジのピクセル値が１であり、残りが０である白と背景のイメージにより、エッジイメージが与えられる場合、１となる各ピクセルのxとy位置を用いて、複素ベクターが生成される。しかし、この概念を各推定された物体に使用する。複素ベクターは、
【数１３】
2015522458.tif 000015
により定義される。
２．以下の式を用いて、1Dフーリエ変換を適用する。
【数１４】
2015522458.tif 000016
【００７８】
そして、これらエッジは、ベクター内のこれらをリンクすることにより、各検出された物体の境界を見つけるために使用することができる。言い換えると、このアプローチは、物体の輪郭を生成する。
アルゴリズム疑似コード：
１．全エッジを評価する：これらの接続が１つのパターンを形成する場合、一連の損じたエッジが、１つの物体の境界の部分となることができる。
【数１５】
2015522458.tif 000017
ここで、Rijは、エッジのピクセルを表す。
２．エッジフィルタリング：このアプローチは、誤ったエッジの数を最小化することに役立つ。
Rij＞Tを見つける。i=1,2,…,Mで、j=1,2,…,Nであり、Tはしきい値である。
３．各エッジピクセル（R）のユークリッド距離を決定する。
【００７９】
続いて、図３と４に戻り、HM、EHM、傾斜、平坦性及び粗さが、地形処理モジュール16により決定された後、様々なしきい値パラメータが、航空機着陸基準を満たす領域をフィルターに掛けるために使用される。本発明により使用されるしきい値パラメータに対する値は、ROth（粗さ）、VOth（垂直障害物距離）及びSth（地面傾斜）である。これらのしきい値は、それぞれ、決定ボックスROth（粗さ）22、VOth（垂直障害物距離）24及びSth（地面傾斜）26に対する基準として、着陸地点検出モジュール18において使用される。
【００８０】
粗さが粗さしきい値以下の場合、可能な着陸地点フラグがユニット28に供給される。垂直障害物が垂直障害物しきい値以下の場合、可能な着陸地点フラグがユニット28に供給される。最後に、地面傾斜が地面傾斜しきい値以下の場合、可能な着陸地点フラグがユニット28に供給される。そして、着陸地点検出モジュール18は、航空機に可能な着陸地点を提供する。
【００８１】
大部分の航空機に対する7〜15°の間の傾斜、垂直障害物に対する10フィート空間（clearance）、0.44メートル以上の粗さ値などの値は、典型的なしきい値の例である。各航空機は、異なる仕様を有し、それ故、パラメータは、要求される着陸地点（required landing zone: RLZ）に基づき調整され、これは、パラメータモジュール15により、メタデータとして提供される。
【００８２】
上記のパラメータ値は、安全な着陸に対する機会を提供するが、しかし、自動車GPS装置の場合、卓越した着陸地点と優れた着陸地点を区別することに役立つその他の要素がある。天候要求（例えば、風速や湿度）などのパラメータは、着陸地点選定、並びに、所定の飛行経路に沿った最も近い着陸地点、対象の着陸地点までの見通し線（LOS）錐体に影響を与える。これらパラメータの全てはオプションであるが、最良の着陸地点、着陸地点に対する最良のアプローチ、航空機を着陸地点内の中心に置くための最良位置を定義するために使用することができる。最良の着陸地点は、着陸地点フィルタリングモジュール20により決定され、これは、安全着陸地点ユニット44により安全な着陸地点を出力する。
【００８３】
示されるように、着陸地点フィルタリングモジュール20は、天候条件に基づいて、選択された着陸地点領域（ユニット32）と望ましい領域とを比較する。決定ボックス40は、選択された着陸区域が、望ましい着陸区域と等しいか、又は大きいかどうかを決定する。そうであるならば、安全着陸地点ユニット44は、選択された着陸地点領域に対する安全着陸フラグを供給できる。続いて、VO距離（ユニット38）と選択された着陸地点中心（ユニット34）が、決定ボックス42により、望ましい距離に対して比較される。VO距離が望ましい距離以上であることを決定ボックス42が判断した場合、フラグが安全着陸地点ユニット44に供給される。最後に、LOSユニット36が、安全着陸地点ユニット44にLOS錐体パラメータを供給する。
【００８４】
上記のステップに加え、方法10は、使用可能なGPSとGISあるかを確認する。これらシステムの１つ、又はメタデータのどちらかが使用可能である場合、本方法は、分類モジュール14の手段により、陸又は水データポイントを含むものとして、ポイントクラウドデータを分類する。しかし、GISデータが使用可能でない場合、本方法は、水域を陸地として分類することにより失敗する可能性がある。
【００８５】
方法10は、ポイントクラウドデータセットに基づき、高さマップ（HM）を作成する。HMが有効になった後、本方法は、特徴、及び／又はエッジの細部を改善することにより、フィルターユニット52を用いて、HMを拡張する。フィルタリングされたHMは、拡張高さマップ（EHM）として選択される。
【００８６】
本方法は、傾斜ユニット55の手段により、地形の傾斜を計算するため、HMを使用する。
【００８７】
垂直障害物（VO）ユニット58は、勾配計算から得られたセグメントを用いて、任意のVOを決定する。勾配ユニット54は、HM上の不連続を決定し、この不連続を垂直障害物と関連付ける。
【００８８】
全てのマップ（HM、EHM、傾斜及びVO）は、同一サイズのものとすることができる。
【００８９】
方法10は、可能な着陸地点マップ（possible landing zone map: PLZM）を作成し、全てのピクセルを可能な着陸地点に対応する０に設定する。
【００９０】
計算速度を改善するため、方法10は、要求される着陸地点と同一のサイズと形状の移動マスクを生成する。このマスクは、各マップのピクセル値を格納し、そして、同一位置内の全マップを比較するために使用される。本方法は、地形の粗さを計算し、各パラメータと所定のしきい値を比較する。これは、可能な着陸地点を生成する。可能な着陸地点は、要求される着陸区域と同一サイズ、またはそれ以上が好ましい。
【００９１】
方法10は、フィルタリングモジュール20の手段によるオプションのパラメータに基づき、着陸地点をフィルタリングするために進む。処理は、可能な着陸地点を低リスクから高リスクまでランク付けする。まず、本方法は、航空機サイズにより、着陸地点を降順にランク付けする。次に、本方法は、各着陸地点の中心を決定し、各着陸地点とVOとの間の距離を決定する。最後に、本方法は、LOSを決定し、高さの関数として、低及び高視界（visibility）により着陸地点をランク付けする。これは、本質的に、LOSから生成される錐体の形状により、各着陸地点に重み付けする。
【００９２】
着陸地点フィルタリングモジュール20をより詳細に説明する。着陸地点フィルタリングモジュール20は、着陸地点検出モジュール18により検出された全ての着陸地点の着陸地点フィルタリングを実行する。着陸地点フィルタリングモジュールは、航空機着陸に対して要求される領域、着陸地点の中心と垂直障害物（VO）との間の距離、及び航空機からの見通し線（LOS）を組み合わせる。
【００９３】
検出された着陸地点のフィルタリングにおいて、フィルタリングモジュールは、可能な着陸経路内の垂直障害物を決定するため、各着陸地点の中心に位置付けされた仮想的な錐体を使用する。VOは、特定領域内の着陸に対するリスクを示す全ての物体である。LOSは、着陸地点の中心を通して、パイロットを導く仮想ラインに基づく。その他の視点から、LOSは、着陸地点の中心からヘリコプターを通る仮想ラインである。図１１は、本発明により定義されるLOSを示す。一般的に、着陸経路は、航空機の仕様（サイズ、重さ、ハードウェア、任務等）に依存する。ヘリコプターが、Ｈで指定される着陸地点付近を飛行する場合、3D空間の仮想的錐体又は漏斗が形成される。図１２Ａは、3D空間における仮想的漏斗（錐体）を示し、漏斗の下側半径はヘリコプター着陸区域に基づき、上側半径は、安全な着陸に要求されるLOS角又は着陸経路に基づく。漏斗の高さは、着陸地点からの特定距離におけるヘリコプター高度に基づく。
【００９４】
アルゴリズムにおける計算を最小化するため、漏斗方法が、着陸区域周辺のVOを決定するために使用される。再度、漏斗の底部における半径は、要求される着陸区域に基づき、VOは、漏斗内部の物体である。
【００９５】
図１２Ｂは、漏斗の左側に位置するビルなどのVOに近接する漏斗の例である。例において、ビルは、漏斗の外側にあるので、リスクとされない。一般的に、LOS角は、30〜45度の間にあり、航空機仕様及び任務に依存する。図１２Ｂの漏斗は、安全な着陸に対する明確な領域を示す。
【００９６】
図１２Ｃは、２番目の例であり、２つの物体が漏斗内にある。両方の物体は、着陸地点を妨害するビルである。漏斗領域内部に物体がある場合、本アルゴリズムは、リスクあるものとして着陸区域をランク付けする。着陸地点のランク付けにおいて、アルゴリズムは、漏斗の中心からの各物体の距離を考慮する。全ての可能な着陸区域が障害物を有しているという場合、本アルゴリズムは、障害物が錐体の中心からより遠い領域を推薦する。
【００９７】
更に、本発明の漏斗方法は、１つの位置に限定されない。漏斗は、パイロットが特定領域内に素早く着陸できるかどうかを確認するため、異なる角度に向けることができる。ここで、LOSは漏斗の中心を通して投影され、これは、パイロットが安全な着陸に対して従うべき経路である。図１２Ｄにおいて、漏斗は、LOS概念を用いて方向付けられる。漏斗は、リアルタイムアプリケーションにおいて重要であり、ここで、LIDARが航空機に取り付けられ、着陸地点を通るヘリコプターからの仮想ラインは、パイロットが従う必要がある経路である。
【００９８】
本発明は、検出されたVOを2D円内に投影することにより、有利にアルゴリズムを高速化でき、2D円は、漏斗の上側半径に等しい半径を有する。漏斗の中心に近いVOを持つ漏斗は、高リスクの着陸地点と考えられる。着陸区域から離れたVOを持つ着陸地点は、安全と考えられる。完全な着陸地点は、漏斗内部にVOがないそれら着陸地点である。本発明のアルゴリズムは、最適な着陸経路を推定するため、2D円投影を使用する。着陸経路が特定方向にある場合、着陸地点に近い障害物を有することは、リスクを表す。しかし、その他の着陸経路を考慮することができる。
【００９９】
１つの例として、図１３は、予測された最適着陸経路を示す。図は、上方視点からの錐体を表し、中心における小さい円（小さい「Ｈ」が付けられた）は、着陸地点の領域を示す。VOは、ビルなど、障害物を表す。仮想ベクターは、各障害物と着陸区域の中心との間の距離を決定するため、反時計方向に回転する。これらの距離が決定されると、仮想ベクターは、障害物が遠く離れた位置に移動する。図１３に示される例において、ベクターは、距離d1とd2が最大である位置に移動する。この位置は、着陸に対し最適な方向である。
【０１００】
図１４は、最適の着陸経路がどのように決定されるかの例である。アルゴリズムは、漏斗内部の全ての物体を考慮し、漏斗の距離と上部境界を決定する。図１４は、漏斗の上方視点であり、各ラインは回転ベクターの位置を表し、点は漏斗内部の物体を表す。円周辺の各回転ベクターの終点は、Pi(x, y)で表され、これは、漏斗内部の検出された物体の距離、及び円の境界を決定するために使用される。最適着陸経路は、最大距離を有する円周辺のポイント、及び円の中心を通るその投影を選択することにより決定される。
【０１０１】
以下の疑似コードは、本発明により、最適着陸経路に対する決定がどのようになされるかの例である：
１．物体が錐体又は漏斗の内部で検出された場合：
ａ．物体（Ok(x, y)）と漏斗の境界における各ポイント（Pi(x, y)）との間の距離（di）を決定する。ここで、Piとdiは、それぞれ式(18)と(19)を用いて計算される。
【数１６】
2015522458.tif 000018
ｂ．最大距離とその位置Pmaxを決定する。
【数１７】
2015522458.tif 000019
ｃ．式(21)を用いて方向ベクターを決定する。ここで、rは漏斗の最大半径で、vx0とvy0は漏斗の中心の座標を表す。このベクターは、常に漏斗外側を指している。
【数１８】
2015522458.tif 000020
ｄ．ベクターの方向は、推薦される着陸経路である。
２．そうでない場合、着陸経路は任意の方向とすることができる。
【０１０２】
最後に、方法10は、決定された安全な着陸地点を白で覆い、各着陸地点の中心をピンクの「Ｈ」で目印を付ける。
【０１０３】
当然のことであるが、方法10は、任意のタイプのLADARポイントクラウドデータを取り入れる。フルモーションのLADARシステム又はビデオフレームの静止した集合であろうとも、本方法は、安全な着陸地点を短時間期間で提供する。リアルタイムのシナリオにおいて、フルモーションのビデオLADARが使用されるとき、操縦者（パイロット）は、安全な着陸地点を見つけるため、本発明を使用することができる。方法10は、フレーム毎に、より小さいデータセットを生成し、これは、安全な着陸地点がリアルタイムで生成されて、表示されることを可能にする。
【０１０４】
更に当然のことであるが、現在、SLADアルゴリズムは、安全な着陸地点を決定する唯一のアルゴリズムであるが、全領域の十分なデータが、ステレオカメラにより集められたときのみである。データは、数分間古いのみであるから、その時間の間、地上の地形は大きく変化しないとの仮定が成り立つ。これは、パイロットが、着陸操作の間に決定を下すことを可能にする。SLADアルゴリズムは、パイロットが、ステレオカメラの粗さと傾斜に基づいて、着陸地点を見つけることを可能にするが、そうするためには、非常に異なるアルゴリズムを使用する。安全である着陸地点を見つけるため、本アルゴリズムは、粗さ及び傾斜検査を通過した領域の固定円（set circle）を使用する。各円は、大きくなり、可能性ある障害物と交差したときに止まる。次に、アルゴリズムは、要求される着陸区域以上の比率を持つ円を選択する。大きくなる円のこの概念は、計算上費用が掛かり、場面の変化が、数分ではなく、数秒内に生じたときに必要となるリアルタイム要求を制限する。本発明は、航空機要求に合致する領域を見つけるため、移動ウィンドウマスクを使用するので、本発明は、リアルタイム状況認識のためのビデオレートのポイントクラウドデータを処理する。着陸地点ランク付けの順位は、ミリ秒の時間スケールでの場面内の移動物体に基づき変化する。この時間スケールは、リアルタイム状況認識において本質的である。
【０１０５】
半潜水型海洋掘削装置における深浅測量、水面下の機雷など、その他の能動センシングアプリケーションによる特徴抽出は、方法100と同様のコンセプトを必要とする。対象となる特性を平坦な地面から特定サイズの球形の表面（例えば、地表下の地雷）に変えることにより、本方法は、リアルタイムで、ビデオレートのポイントクラウドデータセット内の球形物体のマップを生成することができる。リアルタイム特徴抽出は、ビデオレートLADARシステムが用いられるとき、可能となる。
【０１０６】
本発明は、ここで、特定の実施例を参照して、記載及び説明されているが、本発明は示された細部に限定されるものではない。むしろ、特許請求の範囲の範囲内において、本発明から逸脱することなしに、様々な変更が細部において可能となる。
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１２Ｄ】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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