(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
リアル・タイムで汎用航空機用の飛行経路の選択及び経路計画を実施する方法であって、
デジタル化地形高度データ（ＤＴＥＤ）を利用して、地形モデルを生成するステップを含んでおり、
当該地形モードはノードのセットを含んでおり、
前記ノードのそれぞれに、４つのパラメータＩ、Ｊ、Ｋ、Ｓが含まれており、
４つのパラメータＩ、Ｊ、Ｋ、Ｓが、ＤＴＥＤファイルの各高度ピーク・ポイントＩ、Ｊ、Ｋを対応するオクト・ツリーの３次元位置コードにマッピングすることによって得られ、
パラメータＩ、Ｊによって、平面位置の高度Ｋの２次元座標が定義され、パラメータＩ、Ｊ、Ｋによって、空間位置の３次元座標が定義され、
地形高度をバンドに分割する高度のスケーリング・ファクタが導入され、
パラメータＫが、スケーリングを施された高度を表しており、
高度の等スケール値を有したオクト・ツリーのノードは合体されている対応するクォッド・ツリーの同一象限に発生し、
スケーリング・ファクタは、非線形とすることもできるし、あるいは、平均海面の代わりに、基線から始めることも可能であり、
パラメータＳが、ノードのカバレッジ・エリアであり、ノードのサイズを表すために追加され、
前記４つのパラメータＩ、Ｊ、Ｋ、Ｓが、そのビット位置にインターリーブして、ノードの整数表現を形成するものであり、
本方法はさらに、この地形モデルを利用して、航行空間が得られるようにするステップと、
地形モデルにアクセスして、検索し、地形マップを生成するステップと、
航行空間における出発点と到着点を与えて、地形マップにおける直行飛行経路の地上航跡を求めるステップと、
地上航跡及び飛行高度に基づいて危険ゾーンを識別するステップと、
前記危険ゾーンを用いて、回避のための１組の途中通過地点を割り当てるステップと、
衝突のない経路セグメントの集合が含まれる、航行空間の視程グラフを作成するステップと、
飛行経路探索アルゴリズムによって出発点と到着点をリンクさせるステップと、
地形モデルから飛行経路の地形プロフィールを得るステップとを含む方法。
【請求項２】
前記地形モデルが、オクト・ツリー地形であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記地形モデルが、クォッド・ツリー及びオクト・ツリー構造であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
それぞれのノードは整数で表示されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
各地形高度データが、その固有の対応ノードを備えていることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記航行空間が、可能性のある飛行経路を割り当てるための領域として定義されることと、
前記航行空間において、地形高度データに対する３次元及び２次元操作が行えるように、オクト・ツリーとクォッド・ツリーが組み合わせられることと、
３次元位置コードからＫビットを除去することによって、２次元位置コードを得ることが可能であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記地形マップが、
アクセス・アルゴリズムを利用して、前記地形モデルにアクセスするステップと、
前記ノードのカバレッジ・エリアにアクセスするノード手段にアクセスするステップと、
検索アルゴリズムを利用して、前記地形モデルのノードのパラメータを検索するステップによって得られることと、
Ｉ、Ｊ、Ｋパラメータによって、ノードの平面位置及び高度が与えられ、マッピング・テーブルからのさまざまなカラー・コードが、各高度バンドに割り当てられることと、Ｓが、前記地形マップを形成するノードのカバレッジ・エリアを表すことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
地上航跡が、ノード・リストとして形成される直線分であることと、
危険ゾーンが、ノードの高度と飛行高度がかち合う衝突検査から得られたノード・リストであることと、
各無衝突経路セグメントが、ノード・リストとして形成される直線分であることと、
途中通過地点が２次元位置コードで表されることと、
視程グラフが、途中通過地点対間の各セグメントについて衝突検査を実施して、１組の無衝突経路セグメントを確認することによって作成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
航行空間における前記危険ゾーンの幾何学的領域の特徴のため、視程グラフに基づく経路探索アルゴリズムが用いられることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
リアルタイムで地形の認識のための地形マスキングを実施する方法であって、
デジタル化地形高度データ（ＤＴＥＤ）を利用して、地形モデルを生成するステップと、
この地形モデルを利用して、航行空間を得るステップと、
地形モデルにアクセスして、検索し、地形マップを生成するステップと、
飛行経路の地上航跡及び飛行高度に基づいて、危険ゾーン、山頂、及び、障害物カバレッジ・エリアを識別するステップと、
視野方向地形マスキングを計算するステップと、を含む方法。
【請求項１１】
前記地形モデルに、それぞれ、整数で表される、１組のノードが含まれていることを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記視野方向地形マスキングが、同じ位置コード表現を用いて、選択された飛行高度及び機首方位に関して視野方向地形マスキングを計算することと、
危険ゾーン、山頂、及び、障害物が、地形モデルのノードの部分集合を示しており、同質ノードによる衝突検査及び領域探索から得られること、を特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記ノードのそれぞれに、４つのパラメータＩ、Ｊ、Ｋ、Ｓが含まれることと、
４つのパラメータＩ、Ｊ、Ｋ、Ｓが、ＤＴＥＤファイルの各高度ピーク・ポイントＩ、Ｊ、Ｋを対応するオクト・ツリーの３次元位置コードにマッピングすることによって得られることと、
パラメータＩ、Ｊによって、平面位置の高度Ｋの２次元座標が定義され、パラメータＩ、Ｊ、Ｋによって、空間位置の３次元座標が定義されることと、
地形高度をバンドに分割する高度のスケーリング・ファクタが導入されることと、
パラメータＫが、スケーリングを施された高度を表すことと、
対応するクォッド・ツリーの同じ象限内に生じる、スケーリングを施された等しい高度値を備える前記オクト・ツリーのノードが、組み合わせられることと、
スケーリング・ファクタは、非線形とすることもできるし、あるいは、平均海面の代わりに、基線から始めることも可能であることと、
パラメータＳが、ノードのカバレッジ・エリアであり、ノードのサイズを表すために追加されることと、
前記４つのパラメータＩ、Ｊ、Ｋ、Ｓが、そのビット位置にインターリーブして、ノードの整数表現を形成していることと、
各地形高度データが、その固有の対応ノードを備えていることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
地形モデルの透視イメージを生成する方法であって、
デジタル化地形高度データ（ＤＴＥＤ）を利用して、地形モデルを生成するステップを含んでおり、
当該地形モードはノードのセットを有しており、
前記ノードのそれぞれに、４つのパラメータＩ、Ｊ、Ｋ、Ｓが含まれており、
４つのパラメータＩ、Ｊ、Ｋ、Ｓが、ＤＴＥＤファイルの各高度ピーク・ポイントＩ、Ｊ、Ｋを対応するオクト・ツリーの３次元位置コードにマッピングすることによって得られ、
パラメータＩ、Ｊによって、平面位置の高度Ｋの２次元座標が定義され、パラメータＩ、Ｊ、Ｋによって、空間位置の３次元座標が定義され、
地形高度をバンドに分割する高度のスケーリング・ファクタが導入され、
パラメータＫが、スケーリングを施された高度を表しており、
高度の等スケール値を有したオクト・ツリーのノードは合体されている対応するクォッド・ツリーの同一象限に発生し、
スケーリング・ファクタは、非線形とすることもできるし、あるいは、平均海面の代わりに、基線から始めることも可能であり、
パラメータＳが、ノードのカバレッジ・エリアであり、ノードのサイズを表すために追加され、
前記４つのパラメータＩ、Ｊ、Ｋ、Ｓが、そのビット位置にインターリーブして、ノードの整数表現を形成するもりであり、
本方法はさらに、この地形モデルを利用して、航行空間を提供するステップと、
地形モデルにアクセスして、地形モデルからパラメータＩ、Ｊ、Ｋ、Ｓを検索し、透視イメージを生成するステップとを含む方法。
【請求項１５】
それぞれのノードは整数で表されることを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
各地形高度データが、その固有の対応ノードを備えていることを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
パラメータＩ、Ｊ、Ｋ、Ｓの前記アクセス及び検索ステップが、
もとのＤＴＥＤファイルにアクセスせずに、入力データとして直接地形モデルを利用することを含み、Ｉ、Ｊ、Ｋパラメータによって、ノードの平面位置及び高度が得られ、マッピング・テーブルからのそれぞれに異なるカラー・コードが、各高度バンドに割り当てられ、Ｓが、地形の前記透視イメージを形成するノードのカバレッジ・エリアを表すことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般に、制御飛行地形突入事故を減少させるためのシステムに関するものであり、とりわけ、制御飛行地形突入事故に関する地形の認識及び警報システムの地形データ処理及びアルゴリズムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
制御飛行地形突入（ＣＦＩＴ）警報システムでは、飛行管理コンピュータ、全地球位置把握システム（ＧＰＳ）受信機、及び、他の航空機構成要素によって得られるデータを利用する。ＣＦＩＴ警報システムの先行技術では、受信した最新の位置及び速度データの曲線の当てはめ補外に基づいて３次元飛行経路を予測する。次に、この予測飛行経路が、目前の領域の内部地形マップと比較され、航空機と地形との衝突に関する潜在的脅威の査定計算が行われる。上述のタイプのシステムは、最高１２０秒事前に調べることが可能である。これは、いわゆる、「衝突前時間」警報とは対照的な「退避時間」警報であり、また、地形「認識」とは対照的な「地形の回避」である。
【０００３】
Ｕ．Ｓ．ＡｉｒｌｉｎｅｓによるＣＦＩＴ事故を減少させるための努力は、１９７４年まで遡ることができる。標準的な地表接近警報システム（ＧＰＷＳ）の先行技術では、電波高度計データを利用して、航空機の地形とのクリアランスが不十分な場合には、可聴警報を発生する。標準ＧＰＷＳは、下方監視電波高度計に依存して隆起地形を検出するので、切り立った地形に突入すると、警報が遅れる可能性がある。
【０００４】
ＡｌｌｉｅｄＳｉｇｎａｌから入手可能なＧＰＷＳの「強化」バージョンであるＥＧＰＷＳ、及び、Ｓｅｘｔａｎｔ  Ａｖｉｏｎｉｑｕｅから入手可能な地表衝突回避システム（ＧＣＡＳ）は、コクピットのディスプレイに航空機の飛行経路の周囲の地形をグラフで表示し、より早めに警報を提供する。両システムとも、３次元地形データ・ベースに基づいて構築され、航空機の上昇飛行性能に基づく真の予測ルック・アヘッド能力を実施する。このテクノロジには３つの部分がある。すなわち、秒単位で更新される正確な位置決めを可能にする、ＧＰＡＳ及び他の極めて正確な航行システム；高速化され、記憶容量の増したコンピュータ・テクノロジ；及び、世界のデジタル地形高度データベース（ＤＴＥＤ）を含む、正確で、高度な世界的規模の地形データベースの出現である。図１に、ＤＡＳＳＡＵＬＴ  ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＱＵＥ  ＧＣＡＳ製のＧＰＷＳの略システム図を示してある。
【０００５】
ＥＧＰＷＳ及びＧＣＡＳの場合、地形データベースは、システムの核心である。ルック・アヘッド・アルゴリズムによって、航空機の今後の予定位置とこのデータベースが比較され、これに基づいて、警報が出される。ＤＴＥＤを利用することによって、システムは航空機に近接した地形の表示が可能になる。飛行中、ＤＴＥＤに納められた航空機の下方の山頂及び地形も、状況認識のため、パイロットに表示することが可能である。地形とかち合う飛行プロフィールまたは飛行経路のような多くのルック・アヘッド警報を、前もって警告する形で与えることが可能である。山岳地帯における緊急降下時、及び、荒れ模様の天候の途中回避時におけるルック・アヘッド警報は、ＣＦＩＴに至る可能性のある状況を防止するのに役立つ。
【０００６】
しかし、地形データベースは、メモリのかなりの量を占める。地形が、１００００Ｋｍ×１００００Ｋｍの領域に対し１００メートル間隔でマッピングされる場合、１０10のグリッド・ポイントが生じることになる。明らかに、１０10のグリッド・ポイントに連続アクセスすることに伴う計算は、膨大なものであり、この情報を削減するか、圧縮することが必要である。さらに、航法機能の多くはリアル・タイム状況における最適飛行計画または緊急航路変更の考慮といったような、地形に関する知識によって実施できるが、アルゴリズムの複雑さが増すと、データ検索数及び計算コストによって制約を受ける可能性がある。ＤＴＥＤファイルのもう１つの重要な欠点は、高度データしか得られないということである。追加処理、または、特徴またはベクトル表現のような他のフォーマットによる地形データの助けがなければ、ＤＴＥＤによって、データ要素間の幾何学的関係は得られない。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
完全なＤＴＥＤデータベースにアクセスして、飛行途中通過地点を決定または修正しなければならない飛行管理には、とりわけ多くの用途がある。本明細書において記載の地形認識警報及び航行安全に関連した問題は、符号化地形航行空間において実施される。デジタル地形高度データ（ＤＴＥＤ）のグリッド・ファイルの符号化は、空間データ構造のクォッド・ツリー表現の変形をベースにしたものである。ＤＴＥＤファイルの各要素は、グリッド・ファイルにおけるその位置、スケーリングを施された高度データ、及び、特徴として同質の（等しい高度の）領域のカバレッジに関して、Ｍｏｒｔｏｎ番号付け順序で符号化される。このデータ構造によって、ＤＴＥＤは、昇順の整数集合として編成される。各整数は、平面位置、スケーリングを施された高度、及び、カバレッジが、整数を形成するように１組のビット位置に組み合わせられているノードを表している。符号化リストは、地形オクト・ツリー・モデルと定義される。航法機能は、高度データについて地形オクト・ツリーを参考にするだけでなく、それに対する処理及び操作も実施する。航行空間は、ＤＴＥＤアレイからその符号化整数リストに転送される。
【０００８】
多くの航法機能は、航行空間をベースにした地形オクト・ツリーによって実施される。飛行高度によって決まる動的危険ゾーンの望ましい実施態様が例証される。望ましい実施態様においては、最低飛行高度を超える地形高さのノード集合が、突き止められ、まとめられる。衝突検査、山岳地帯境界、及び、領域成長技法といったアルゴリズムが、この地形モデルに関する基本操作として開発されている。動的航路選択のための視程グラフ・アプローチによるさらにもう１つの望ましい実施態様が、リアル・タイム計算要件を軽減するために採用された。このアプローチによれば、地形の部分視程グラフを設定することによって、探索空間のサイズが縮小され、航行空間のサイズとは関係なく、飛行経路の選択に影響を及ぼさない地形の細部が省かれる。
【０００９】
航空機の飛行経路及び地形領域のトポロジを容易に決定することがいったん可能になると、いくつかの形態の航空機航法のＣＦＩＴ警報機能が実現可能になる。さらに、それは、幾何学的計算を開始するために、地形データを保持するデータベースにアクセスすることを含む。オクト・ツリー地形モデルの多重及び可変分解能特性を利用することによって、地形データを基準として利用する一連のＣＦＩＴ警報機能が容易に実施される。こうした機能には、地表接近警報、障害物キューイング、地形マスキング、地形透視イメージ、受動測距、リアル・タイム航路選択及び航路計画、気象表示オーバレイ、及び、途中通過地点オーバレイが含まれている。
【００１０】
先行技術の計画アプローチでは、事前定義障害物モデルを利用している。さらに、ＤＴＥＤのデータ検索数及び計算コストが、思わしくない。本発明の場合、危険ゾーンが、飛行計画の実行中に動的に変動する。さらに、オクト・ツリー地形のある層を利用して、オン・ライン操作能力が促進される。
【００１１】
本発明の他の目的及び利点については、付属の図面に関連して示される下記の詳細な説明から明らかになるであろう。
【００１２】
【発明の実施の形態】
１．地形モデル
イメージ処理の分野において、クォッド・ツリーは、２次元領域（２ｎ×２ｎのバイナリ・アレイ・フォーマット）を再帰的に象限に再分割することによって、２次元領域を表すことが可能である。象限は、１または０の混合から構成される場合、さらに、象限に再分割され、象限が１または０（リーフ・ノードと呼ばれる）からだけ構成されるようになるまで、このプロセスが繰り返される。実際には、１（または０）の大形領域が、ツリーの単一象限またはノードによって表される。同様に、３次元物体は、２n×２n×２nのアレイがオクタントに再分割されるオクト・ツリーによって表すことが可能である。オクタントの要素が共通の場合、オクト・ツリーは終了する。さもなければ、そのオクタントをさらに詳細に表すため、さらに８つのサブオクタントが生成される。
【００１３】
この望ましい実施態様の場合、オクト・ツリー構造の変形が採用されている。リーフ・ノードのサイズを表すため、第４のパラメータＳが追加される。単一３Ｄコードは、その３次元座標及びサイズ情報によって地表区域を表すことが可能である。地表のピーク・ポイント（Ｉ、Ｊ、Ｋ）をノードの位置コードにマッピングする方法が、トリプレット（Ｉ、Ｊ、Ｋ）及びＳを１６進値としてビット・インターリーブすることによって形成される。この結果、各位置毎に、ＳビットがＫビットに先行し、ＫビットがＪビットに先行し、ＪビットがＩビットに先行することになる。（Ｉ、Ｊ、Ｋ）及びＳのインターリーブ後、位置コードは、数字集合｛０、１、２、３、４、５、６、７、８、Ｃ｝のうちの１つになる。数字「８」または「Ｃ」が位置コードに現れる回数によって、組み合わせられたノードのサイズ情報が得られる。
【００１４】
図２の例の場合、ノードの４n-1番目のビット組み合わせ（すなわち、各数字の最初のビットの組み合わせ）が、値Ｉの２進表現に等しい。Ｊに対する（４n-1＋１）番目のビット、Ｋに対する（４n-1＋２）番目のビット、及び、（４n-1＋３）番目のビットについて、これを繰り返すことによって、それぞれ、サイズ値Ｓが生じるが、ここで、ｎ（ｎ＝１、２．．．）は、分解能パラメータである。ノードの４つの成分（Ｉ、Ｊ、Ｋ、Ｓ）は、完全に独立しているが、単一値によって表される。符号化及び復号化プロセスとも、このビット・インターリービング方式で、ビット単位演算を用いることによって実施可能である。
【００１５】
地形オクト・ツリーにおいて用いられるアドレス指定方式は、前述のようにビット・インターリービングによって形成されるＭｏｒｔｏｎ番号付け順序である。２Ｄ位置コードは、３Ｄ位置コードのＩ、Ｊビットに対してモジュロ４演算を利用して得ることが可能であるが、ここで、Ｋビットは、０に割り当てられ、Ｓビットは不変のままにしておかれる。図２において、ＩＪ平面におけるノード＜００００１４７３＞16の射影は、＜００００１０３３＞16であり、組み合わせノード＜００００１４８ｃ＞16の場合、射影コードは＜００００１０８８＞16になる。
【００１６】
２．航行空間のモデル化
一般に、既存の経路計画方法は、２つの段階から構成される。第１の段階では、出発点と到着点の間の障害物を回避することになる、全ての可能性のある経路から構成された探索空間が生成される。探索空間の生成が済むと、第２の段階において、特定の制約条件を満たす経路を探索することになる。これらのアプローチは、一般に、航行空間（障害物、地形、及び、脅威）が静的であり、演繹的に十分に分かっているという仮定に基づくものである。
【００１７】
先行技術による多くの飛行経路計画アルゴリズムでは、航行空間における経路の「コスト」に関する知識を利用し、経路の「コスト」を規定するある目的関数を最小にすることによって、最適経路を抽出する。これらのアルゴリズムは、「最短経路問題」の変形である。共通の戦略は、リアル・タイムの計算コストを低減するため、探索空間の事前処理を施すことである。事前処理アプローチは、２つのカテゴリ、すなわち、地形高度に基づいて探索空間のグラフを編成するカテゴリと、探索空間のグラフに事前計算コスト値を埋め込むカテゴリに分類することが可能である。本発明において記載する飛行経路計画アルゴリズムは、到着点までの飛行高度、飛行距離、及び、時間に関する制約をベースにしている。航空機には航行空間が分かるが、障害物は、運航上の制約条件に応じて変動し、従って、任務中にリアル・タイムで探査される。
【００１８】
本発明において記載の飛行経路計画アルゴリズムは、航行空間の地形オクト・ツリー表現によって実施され、地形特徴（線形または多角形特徴）を表す他のデータ・フォーマットは用いられない。障害の集合は飛行高度に応じて劇的に変化するので、障害の静的多角形表現は、リアル・タイムの動的飛行経路計画には適さない。地形オクト・ツリーは、各要素がツリーのリーフ・ノードを表す、線形リストとして編成される。各ノードは、単一の整数として表され、グリッド・ファイルの同質の要素集合を表す。オクト・ツリーを用いることによって、地形データベースからの障害物の抽出が単純化される。
【００１９】
オクト・ツリー地形モデルには、２次元（２Ｄ）情報と３次元（３Ｄ）情報の両方が含まれている。しかし、このツリー符号化方法によって、２Ｄクォッド・ツリー空間と３Ｄオクト・ツリー空間における対応するノードとの間における直接的な１対１の射影が可能になる。これによって、３Ｄ飛行経路をクォッド・ツリー空間で計算することが可能になるので、計算タスクがかなり単純化される。２Ｄ表現を利用すると、近接地点の位置検出、２地点間における経路セグメントの決定、地理的座標とノード・アドレス間における変換といったタスクも単純化される。
【００２０】
３．中心経路計画アルゴリズム
３．１  障害物の抽出
３．１．１  障害物の探査
飛行高度を超えるスケーリングを施された高度値を備える地形オクト・ツリーのノードは、航空機がこれらのノードによって占められた地形領域に安全に侵入することができないという意味において、「危険ノード」として知られる。危険ノード・リストは、航行空間のノードを表したクォッド・ツリーの部分集合である。しかし、危険ノード・リストでは、航行空間における明示的位相情報（例えば、連結性または境界条件）が得られない。図３において、２６のノードを含む危険領域が示されているが、順序付きリストとして編成されているためノード１または２６が同じ連結領域に属するかどうかが明白ではない。さらに、危険ノードは、航行空間全体に「散乱」しているが、危険ノードのうちのほんのわずかなノードが特定の飛行経路を危うくするだけである。例えば、図４の場合、５つの連結危険領域が存在するが、到着点までの経路１の場合、可能性のある障害物は領域Ａ及びＣに制限される。
【００２１】
現在の方向に関連した危険ノードは、障害物ノードと呼ばれ、航空機の航行空間における危険ゾーンのカバレッジを表す、位置コード集合として編成される。障害物の編成には、下記のステップが含まれる：
（１）高度しきい値に従って地形オクト・ツリーから危険ノード・リストが抽出される。地形は、例えば、２０ｍのバンドといった、適合する垂直スケール・ファクタＫによるバンドまたは層として編成される。オクト・ツリーの各ノードを調べて、そのＫ値（位置コードに埋め込まれた）がしきい値を超えるか否かが確認される。Ｋ値がしきい値未満のノードは無視することが可能である。結果として得られるリストには、航行空間における全ての潜在的危険ノードが納められている。
（２）「生成及びテスト」パラダイムを利用して、所定の出発点（Ｓ）と到着点（Ｇ）の間にある直接経路の衝突検査（または交差検出）を行うことによって、障害物ノード・リストを得られる。直接経路は、ポイントＳとＧの間の直線上におけるオクト・ツリー・ノードを確認するための、ポイントＳとＧ間のラインである。ラインに沿ったポイントＳから始まる各ポイントが、危険リーフ・ノードと照合される。ライン上のポイントが危険ノードと一致すると、危険リーフ・ノードが、後続の危険ゾーンの拡張に備えて、リストに記憶される。直接経路に沿ったあるポイントの２つ以上の成分が同じ障害物ノードと交差する場合もある。
（３）連結された危険ゾーンを成長させると、途中通過地点としての領域の頂点が位置決定される。危険ゾーンの拡張プロセスには、拡張されているリーフ・ノードに隣接した障害物リーフ・ノードを見つけることが必要になる。この拡張プロセスの主たる目的は、航行空間における危険ゾーンに対応する１組の途中通過地点を求めることにあり、これらの途中通過地点は、後で、地形との衝突を回避するため、可能性のある飛行経路の変更として利用される。
【００２２】
３．１．２  危険ゾーンの拡張
４つの主方向におけるその近接ノードの位置コードを計算することによって、障害物リーフ・ノードが拡張される。この演算は、危険リーフ・ノード・リストに近接ノードのない境界ノードに達するまで再帰的に実施される。近接ノードのサイズは、現在「拡張中の」ノードのサイズとは異なる可能性があるが、ここで、２d×２dのノードのサイズは、２dであり、ノードのレベルはｄと定義される。等しいサイズの近接ノードを求めて、危険ノード・リストの探索が行われる。等しいサイズの近接ノードがリスト中に見つからない場合、よりサイズの大きい近接ノードについて探索が繰り返され、このプロセスは、近接ノードが見つかるか、ルートに次ぐツリー・レベルに達するまで繰り返される。
【００２３】
このプロセスが済んでも、まだ近接ノードが見つからない場合、より小さいサイズの近接ノードが存在するか、あるいは、そのノードが境界ノードということになる。ノード・リストにノードが見つからない場合、より高いレベルの組み合わせノードに含まれている可能性がある。２分探索手順の最後の比較ループにおいて用いられる射影コードを備えたノードは、実際には、照会ノードをカバーしているか、照会ノードによってカバーされている。この特徴を利用して、同じサイズの近接ノードの象限が存在するかどうかを判定することが可能である。テストを受けるノードの近接ノードによって、最後の比較ループで利用される位置コードがカバーされている場合、それ以上の探索が必要になるが、そうでなければ、現在の拡張ノードが境界ノードである。例えば、図３におけるノード２１の拡張プロセスは、図５に示すように、「南」方向において境界に遭遇し、北及び東方向において障害物ノードと連結し、「西」方向において次のレベルまでの後続処理を必要とする。
【００２４】
障害物の境界タイプは、それぞれ、北、東、南、及び、西の境界の辺に対応する追加コード１、２、４、及び、８を用いて符号化される。０は、ノードに境界上の辺が存在しないことを表している。図６には、危険ゾーン、及び、途中通過地点の可能性のある位置が示されている。例えば、境界コードが１３のノードは、頂点ノードである。それは、北西と南西の対角線方向に２つの途中通過地点を備えている。途中通過地点は、対角線方向におけるその近接ノードの北西コーナの位置コードによって表される。途中通過地点リストへの付加が可能になる前に、途中通過地点が、危険ノード・リストのメンバでないこと、及び、途中通過地点リストに既に含まれていないことを確認する必要もある。
【００２５】
さらに２つのアプローチを適用して、拡張ノードのサイズを縮小するか、または、より粗いレベルのノード近似を利用することが可能である。第１のアプローチは、より詳細な情報が必要とされる場合に実施される。それは、現在拡張されているノードを再分割し、各細分象限を個別に拡張することによって実現される。この場合、現在拡張されているノードは、境界ノードとして扱われ、その境界タイプが更新される。このプロセスは、近接ノードが見つかるか、または、プロセスが境界ノードに達するまで、再帰的に実施される。第２の方法の場合、地形オクト・ツリーの階層的特徴が利用される。現在拡張されているノードのサイズを縮小する代わりに、頂点数を減少させる（従って、視程グラフのサイズを縮小する）ため、等しいサイズの近接ノードの位置コードが境界ノードとして割り当てられ、拡張プロセスが終了する。これは、現在拡張されているノードの分解能レベルより低いノードを「切り捨てる」近似プロセスである。現在拡張されているノードの境界コードは、上述のように更新される。
【００２６】
３．１．３  途中通過地点位置
近接ノードが突き止められる場合は必ず、それはその現在の方向において、さらなる拡張が必要とされるということを示しており、さもなければ、そのノードは境界ノードに遭遇している。４つの主方向を全て調べた後、障害物ノードの境界タイプが得られる。この境界タイプから、そのノードが障害物ノードであるか否かを判定するのは簡単である。拡張プロセスは、近接ノードから再帰的に続行され、同じ障害物ノードの反復調査を回避するため、障害物ノード・リストを利用して、拡張済みのノードが照会される。図７ａには、危険ゾーンの拡張が示されている。この拡張プロセスにおいて、境界ノードが危険ゾーンの頂点であるか否かを判定するため、境界ノードの境界タイプが求められる。頂点ノードであれば、次に、図７ｂに示すように、途中通過地点が、危険ゾーンに隣接する「対角線方向」において生成される。
【００２７】
拡張プロセスがＳＥＥＤリストの全てのメンバに適用された後、飛行経路の全体的な方向によって決まる、出発点と到着点間の直接飛行経路に沿った危険ゾーンが求められる。図８ａ〜ｄに、出発ノードと到着ノード間のさまざまな直接経路に沿った危険ノード及び対応する障害物領域を備えたゲーミング領域が示されている。危険ゾーンの実際の地形情報は、特定の地形オクト・ツリーから抽出され、１組の途中通過地点に変換される。次に、これらの途中通過地点を利用して、航行空間における視程グラフを作成し、最適経路が決定される。
【００２８】
３．２  航行空間の変換
視程グラフの作成は、収集段階で得られる１組の途中通過地点に基づいて行われる。この１組の途中通過地点によって、航行空間における危険ゾーンに関する潜在的地図情報が得られる。アルゴリズムは、全てのポイント対（Ｗfrom、Ｗto）を検討することから構成されるが、ここで、Ｗfrom及びＷtoは、開始点、到着点、または、中間の危険ゾーンの途中通過地点である。Ｗfrom及びＷtoが、有効飛行経路セグメントの端点であるか否かを判定するため、直線Ｗfrom及びＷtoの危険ゾーンについて、「衝突」検査が行われる。ＷfromとＷto間のノードは、２つのポイントを結合するセグメントに交差が生じない場合に限り、視程グラフにおいてリンクで連結される。
【００２９】
衝突検査の判定基準は、出発点と到着点間における直接経路の衝突に関する検査に用いられているものと同様である。１対の途中通過地点の検査は、衝突が検出されるとすぐに終了し、そうでなければ、テストはＷtoに到達するまで続行される。途中通過地点対の可能性のある全ての組み合わせについてテストが済むと、その結果として、途中通過地点がグラフのノードをなし、途中通過地点によって形成される経路セグメントがグラフの弧をなす、視程グラフが得られる。図９には、一連の途中通過地点を経由して、出発点を到着点に結合する直線から構成される、いくつかの経路が存在する。
【００３０】
利用される視程グラフ・アプローチは、障害物空間の視程グラフが多角形障害物リストから作成される、大部分の経路計画問題において利用されているものと同様である。しかし、下記の考慮事項は、地形オクト・ツリーをベースにした飛行経路計画アルゴリズムに固有のものである。
【００３１】
危険ゾーンは、出発点と到着点の間の理想的な直接経路に沿って障害物ノードを収集することによって得られ、可能性のある障害物は、直接経路（または現在の方向）に近接したものに制限される。このアプローチは、航行空間における関連のない危険ノードは無視することが可能であり、従って、途中通過地点の数が最小限に抑えられるということを表している。途中通過地点は、危険領域の障害物の部分集合を表しているだけであるので、このプロセスによって、全航行空間の部分的視程グラフが得られる。図８ａ〜ｄには、部分的構成及びその視程グラフの例が示されている。
【００３２】
衝突検査中、Ｗ*（Ｗ−１）／２の途中通過地点対が存在するが、ここで、Ｗは、出発点Ｓ及び到着点Ｇを含む途中通過地点数である。視程グラフを作成する時間複雑性は、Ｗ*（Ｗ−１）／２に比例する。どんな航行空間の場合にも、途中通過値点数Ｗは、頂点数ｎより少ないことは容易に見てとれる。さらに、Ｗの途中通過地点を含む視程グラフのサイズは、ｎの頂点の視程グラフのサイズよりも小さい。明らかに、視程グラフのサイズを縮小することによって、探索速度の大幅な改善が可能になる。
【００３３】
３．３  飛行経路探索
視程グラフは、上のセクションで説明したように飛行経路セグメント・リストの形で表現される。経路計画問題は、出発ノードと到着ノードの間の視程グラフを探索する離散的問題に変換された。例えば、図９には、航行空間の経路セグメントを表す視程グラフが示されている。グラフには、出発点と到着点を含む、７つのノードが存在する。それは、到着ノードＧ及び他のノードが、その構成を明らかにするため、ツリーに２回以上現れる、ツリー構造として再構成される。
【００３４】
例えば、深さ優先探索、幅優先探索、及び、ヒューリスティック探索を含む、いくつかの技法を利用して、グラフの経路が探索される。望ましい実施態様に記載の飛行経路計画アルゴリズムには、連結数を最少にするように制約されたヒューリスティック探索方法が組み込まれていた。探索中、到着地により近くなることを見込んで、現在位置からできるだけ遠い経路セグメントが選択される。一方、飛行経路の長さを最短にする方法には、連結を最少にするのとは逆の探索アプローチが必要になる。費用関数は、途中通過地点の追加効果を評価して、経路計画ルーチンにおいて、どの途中通過地点の組を拡張すべきかを判定することと定義される。
【００３５】
真に最適な経路を見つけるには、徹底的な探索が必要であろう。しかし、経路を抽出する性能が劣化する可能性があるため、最適な経路は、リアル・タイムの飛行中の要件にとって不可欠なものではない場合もあり得る。視程グラフに多数のノードがある場合、徹底的なアプローチの計算負荷は法外なものとなり、Ａ*法としても知られる、Ｄｉｊｋｓｔｒａのアルゴリズムの変形に基づく、より効率の良いヒューリスティック探索法が採用された。
【００３６】
４．リアル・タイム動的環境への適用
航空機の飛行経路は、飛行条件、及び、環境において変化する障害物に整合するようにリアル・タイムに修正する必要があると予測されるので、現在の障害物空間に基づいて視程グラフを再作成するため、飛行計画の変更毎に、地形データ・ベースにアクセスすることになる。この新たな飛行経路の再計画は、リアル・タイム航法の場合、数秒以内に完了しなければならないが、この時間間隔には、飛行経路計画の計算、及び、経路探索空間の構成も含まれる。
【００３７】
一般に、リアル・タイム航法環境の場合、要求から数秒以内に、新たな飛行経路が必要になる。実際には、途中通過地点の抽出及び視程グラフの探索に要する時間量は、全経路計画プロセスにかかる時間と比べて、比較的少ない。提案されている経路計画アルゴリズムをリアル・タイムの動的環境に適用する戦略は、ランダムに生成された出発点と到着点を備える特定の地形にこのアルゴリズムを適用し、各段階で費やされる時間を測定することによる観測結果に基づくものである。これらの測定には、途中通過地点を生成する時間、視程グラフを作成する時間、地形オクト・ツリーのさまざまな分解能レベルで経路を見つける時間が含まれる。計算時間のこれらのオフ・ライン結果は、引き続き、所定の地形に関するリアル・タイム動的飛行経路計画アルゴリズムの「チューニング」のための基準として用いられる。
【００３８】
航行空間の分解能を変更するため、クォッド・ツリーのピラミッドを利用して、航行空間及び危険ノードが表される。ピラミッドの層ｋは、層ｋ＋１における２×２のウィンドウに最大値関数を適用することによって得られる。しかし、ピラミッドのより上位の層では、ツリー・ノードを「丸める」結果、経路が曖昧になり、従って、その層では、経路が見つからない可能性がある。リアル・タイム用途では、精細な分解能層において大きい視程グラフを作成することによって生じるボトルネックの原因を回避することが望ましい。一方、有効経路を有効に隠す、より分解能の粗い層を回避することも重要である。適正な処理レベルの判定は、まず、事前定義レベルで途中経過地点を求め、視程グラフのサイズを推定し、それから、経路計画のため別の層にスイッチする必要があるか否かを判定することによって実施可能である。
【００３９】
例えば、図１０には、初期出発点が（２５５、１０１）で、到着点が（９６、２５１）である飛行任務中に、到着地点を連続して変化させることによるリアル・タイム・シミュレーションが例示されている。４００ｍ／秒の大気速度が事前定義されており、飛行高度及び操作層は、ユーザによって対話的に設定される。飛行中、新たな飛行経路計画のために、新たな到着点（２４１、２４２）が与えられ、アルゴリズムは、５秒の制約条件に従って新たな出発点を（２０４、１４８）と予測する。この経路は、図１０に示すのと同じ層及び飛行高度において発見される。異なる基線、スケーリング・ファクタ、時間制約条件、及び、飛行高度も適用される。
【００４０】
ＤＴＥＤソース・ファイルは、Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  Ｓｐａｃｅ  ａｎｄ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔａｉｗａｎ  ＲＯＣによって提供される、デジタル地形モデル・データ（ＤＴＭ）と呼ばれる１：５００００のスケールの高さデータである。ＤＴＭファイルは、４０メートルの水平グリッドの各交点における高さ値から構成されており、値は、２０．４８ｋｍ四方のＤＴＭ「タイル」に関して、２５６Ｋの高さ値を含むＳＰＯＴ大陸マップにおける等高線から数学的に補間されている。ソース・ファイルは、２16×２16グリッド・ポイントほどの大きさにすることが可能であるが、符号化プロセスを単純化するため、２9×２9グリッド・ポイントに制限された。
【００４１】
上述のように、経路計画アルゴリズムは、リアル・タイムの制約条件を満たすため、ピラミッドのより粗い層において実施可能である。しかし、地形高度データは連続的に変動し、地形オクト・ツリー表現は地形に依存しているので、所定の飛行高度に関する障害物の位置及び連結性は、予測不能である。一般に、経路計画プロセスの実際の操作層は、最低の飛行高度によって決まり、ひいては途中通過地点数も決まる。飛行高度が低いと、多数の危険ノード及び障害物ノードが生じることになり、従って、途中通過地点数を特定の操作環境について事前定義された限界未満に保つため、より粗い操作層を採用することが可能である。リアル・タイム適用例は、計算システムの性能及び航空機の速度によって左右されるので、リアル・タイムの制約条件、計画のための許容可能時間、及び、プロセスの事前定義層の変更が可能である。
【００４２】
５．地形の回避及び状況認識
５．１  動的障害物及び気象条件回避
本発明は、まわりの地形に従って警報を発生するだけではなく、あらかじめ、経路計画機能から得られる、飛行経路に沿った地形情報の提供も行う。新たな航路のオンライン・プログラミングが済むと、ＧＰＷＳ及びＧＣＡＳの警報機能を容易に結合することが可能になる。障害物、山頂、気象条件（雷雨、風のシア、または、空域に生じる任意の気象状況）といった他のタイプの危険カバレッジ・エリアも、上述のところと同じやり方で、地形マップに重ね合わせる地形コード集合として表し、実施することができる。図１１に実施態様例を示す。
【００４３】
５．２  地形認識のための地形マップ及び地形マスキング
選択された飛行高度及び機首方位に関する、地形マップの生成、及び、危険ゾーン、山頂、及び、障害物の視野方向地形マスキングの計算には、同じ位置コード表現が用いられる。アクセス・アルゴリズムを利用して、地形モデルにおけるノードのパラメータが検索される。Ｉ、Ｊ、Ｋパラメータによって、ノードの平面位置及び高度が得られ、マッピング・テーブルからのさまざまなカラー・コードが、各高度バンドに割り当てられ、Ｓが、前記マスキング・エリアを形成する前記ノードのカバレッジ・エリアを表す。危険ゾーン、山頂、及び、障害物を表すノードの部分集合が、同質ノードによる衝突検査及び領域探索から得られる。
【００４４】
５．３  地形モデルの透視イメージ
地形モデルにアクセスして、データを検索し、イメージを生成することを含む、地形モデルの透視イメージの生成方法が提供される。アクセス・アルゴリズムを用いて、地形モデルにおけるノードのパラメータが検索される。Ｉ、Ｊ、Ｋパラメータによって、ノードの平面位置及び高度が得られ、マッピング・テーブルからのさまざまなカラー・コードが、各高度バンドに割り当てられ、Ｓが、地形の前記透視イメージを形成するノードのカバレッジ・エリアを表す。地形モデルは、もとのＤＴＥＤファイルにアクセスせずに、直接入力データとして利用される。図１２には、透視イメージの実施態様例が示されている。
【００４５】
６．結論
先行技術による計画アプローチでは、事前定義障害物モデルが利用される。しかし、危険ゾーンの障害物領域は、飛行計画の実行中、飛行高度が変化する毎に変動する。さらに、先行技術によるＤＴＥＤアプローチの場合、データ検索数及び計算コストが思わしくない。リアル・タイム状況における最適な飛行計画及び航路の緊急変更は、標準的ＤＴＥＤベース・システムにおけるアルゴリズムの複雑さが増すと、データ検索数及び計算コストによって制限される可能性がある。
【００４６】
本発明では、オクト・ツリー地形に基づくＣＦＩＴ警報のアルゴリズムが提示される。さまざまな分解能レベルで地形を表現するのは簡単である。オクト・ツリー構造は、地形参照タスクの効率の良い実施を可能にするのに不必要なデータの切り捨てまたは近似によって、より粗いレベルで、十分に正確な地形のモデル化を行う能力を備えている。本発明の望ましい実施態様では、オクト・ツリー地形モデルの特徴を利用して、地形の認識及び警報システムに関連した機能が先行技術のＤＴＥＤをベースにした方法よりも効率よく実施される。さらに、先行技術の事前飛行計画システムと比較すると、望ましい実施態様は、リアル・タイムの飛行経路計画能力を示す。
【００４７】
事前計画状況またはリアル・タイム状況にあって、飛行中の環境における長距離の地球規模経路計画を行う場合、オクト・ツリー階層分解構造は、経路計画段階における過剰な地形細部を回避する。経路計画アルゴリズムは、オクト・ツリー地形モデルの階層的性質を利用して、オクト・ツリー地形の任意の層で操作可能である。さらに、経路計画アプローチでは、経路選択に影響せず、地形の細部を回避する航行空間の部分視程グラフを作成することによって、探索空間のサイズを縮小する。本発明において記載のオクト・ツリー地形・視程グラフ・アプローチは、リアル・タイム計算要件を満たすようになっている。
【００４８】
ＣＦＩＴ警報に関連した機能及び障害物回避については、飛行経路計画と同じ方式を利用することが可能である。ＤＴＥＤをオクト・ツリー地形に置き換えるか、または、オクト・ツリー地形の層を追加することによって、可能性のある衝突を検出して、警報を発生するための、または、回避のための新たな経路を求めるための、予測飛行経路と地形データベースとの比較を容易に実施することが可能になる。さらに、地形の認識及び表示をより効率の良いやり方で実施することが可能になる。
【００４９】
本発明の例示的な実施態様について説明してきたが、この説明は、本発明の範囲を制限するものではなく、本発明は、さまざまな実施態様で実施することが可能である。例えば、リアル・タイム飛行経路計画アルゴリズムは、飛行制御用の飛行管理コンピュータ（ＦＭＣ）に組み込むことが可能である。一方、符号化地形データベースと共に、リアル・タイム飛行経路計画から得られる飛行経路及び地形プロフィールによって、山岳地帯、及び、ビルディングや人工の障害物のある都市の飛行時に、航空機に対して、とりわけ一般的な飛行における前方監視能力が付与される。従って、この能力は、制御飛行地形突入警報、地表接近警報、及び、障害物回避に容易に拡張することが可能である。さらに、地形の認識及び表示は、ＣＤＴＩに結合した特徴の１つとすることが可能である。
【００５０】
地形データベースの観点からすると、限られたコストで、地形モデルは、独立型にすることもできるし、あるいは、先行技術のＤＴＥＤデータベースと併用したり、既存のＤＴＥＥタイプ・データベースに取って代わるようにさえしてもよい。軍事分野では、任務計画、地形の回避、地形追従、地形照合、レーダ及び脅威視野方向マスキング、視程間シェーディングの実現が可能である。海底表示、ソナー・カバレッジのような非飛行用途の場合、ＧＳＭ基地局のカバレッジの推定も可能である。
【００５１】
本発明は、望ましい実施態様、及び、例証となる図面に関連して例示し、解説してきたが、それによって制限されるとみなしてはならない。当該技術者であれば、本発明の範囲を逸脱することなく、どの特定の実施態様の内容に関しても可能なさまざまな修正、省略、及び、変更を思いつくことが可能性であろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】先行技術のＧＰＷＳの略システム図である。
【図２】位置コードのビット・インターリービング及び２Ｄ、３Ｄ射影を示す図である。
【図３】この図の（ａ）、（ｂ）は、危険ノードを備えた航行空間例を示す図である。
【図４】機首方位に関して可能性のある危険ゾーンを示す図である。
【図５】この図の（ａ）、（ｂ）は、険ゾーン（危険ゾーンについては、図３を参照のこと）の拡張中に、危険ノード・リストの２分探索を利用して、境界ノードを判定する例を示す図である。
【図６】境界タイプと途中通過地点位置の組み合わせを示す図である。
【図７】危険ゾーンの拡張及び途中通過地点の導出を示す図である。
【図８】この図の（ａ）〜（ｄ）は、異なる出発点及び到着点に関する危険ゾーンを示す図である。
【図９】視程グラフ及びそのツリー構造を示す図である。
【図１０】リアル・タイムの飛行経路計画実施態様例を示す図である。
【図１１】障害物回避の実施態様例を示す図である。
【図１２】透視イメージ生成の実施態様例を示す図である。
【符号の説明】
１〜２６  ノード
Ｓ  出発点
Ｇ  到着点
【図１】
0003738415.tif 000002
【図２】
0003738415.tif 000003
【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】
0003738415.tif 000008
【図８】
0003738415.tif 000009
【図９】
0003738415.tif 000010
【図１０】
0003738415.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
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