(57)【要約】本開示は一般に、気圧計(100)及び気圧分布決定方法(200)に関する。気圧計(100)はベース(102)と、ベース(102)上に分布された複数の圧力センサ(104)であって、各圧力センサ(104)はセンサ位置を表し、夫々のセンサ位置で大気圧値のセットを測定するように構成されている複数の圧力センサ(104)と、圧力センサ(104)を水平に維持するためにベース(102)に連結されたジンバル組立体と、圧力センサ(104)に通信可能に接続され、測定された大気圧値のセットに基づいてセンサ位置上の大気圧分布を決定するように構成されているプロセッサ(106)を備え、大気圧分布は、センサ位置に沿って水平方向に向けられた圧力勾配を含む。【選択図】図１Ａ
2020530114.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベースと、
ベース上に分布された複数の圧力センサであって、各圧力センサはセンサ位置を表し、夫々のセンサ位置で大気圧値のセットを測定するように構成されている複数の圧力センサと、
圧力センサを水平に維持するためにベースに連結されたジンバル組立体と、
圧力センサに通信可能に接続され、測定された大気圧値のセットに基づいてセンサ位置上の大気圧分布を決定するように構成されているプロセッサを備え、
大気圧分布は、センサ位置に沿って水平方向に向けられた圧力勾配を含む、気圧計。
【請求項２】
大気圧分布を決定することは、測定された大気圧値のセットからフィルタリングされた大気圧値のセットの少なくとも1つのグループを生成することを含む、請求項１に記載の気圧計。
【請求項３】
各グループについて、各グループの大気圧値の各セットは、測定された大気圧値の複数のセットに基づいて生成される、請求項２に記載の気圧計。
【請求項４】
各グループには、測定された大気圧値のセットよりも少ない大気圧値のセットがある、請求項２又は３に記載の気圧計。
【請求項５】
グループは連続しており、第１のグループは、第１のグループに連続する第２のグループよりも多くの大気圧値のセットを有している、請求項２乃至４の何れかに記載の気圧計。
【請求項６】
第１のグループ及び第２のグループの大気圧値の各セットは、測定された大気圧値の第１の複数のセット及び第２の複数のセットに夫々基づいて生成され、第１の複数のセットは第２の複数のセットよりも少ない、請求項５に記載の気圧計。
【請求項７】
大気圧分布を決定することは、更に圧力勾配を決定するために各グループの大気圧値のセットの最小セット及び最大セットを識別することを含む、請求項２乃至６の何れかに記載の気圧計。
【請求項８】
大気圧分布は、グループの１つの大気圧値の最小セット及び最大セットに基づいて決定された圧力勾配から決定される、請求項７に記載の気圧計。
【請求項９】
圧力勾配を決定することは、各グループの大気圧値の最小セット及び最大セットに基づいて各グループの中間圧力勾配を決定することを含む、請求項７に記載の気圧計。
【請求項１０】
大気圧分布は、中間圧力勾配から集約された圧力勾配から決定される、請求項９に記載の気圧計。
【請求項１１】
圧力センサはベース上にアレイに分布される、請求項１乃至１０の何れかに記載の気圧計。
【請求項１２】
気圧計を本体に取り付けるために、ジンバル組立体に連結された取付け機構を更に備え、圧力勾配が本体に対して決定されるように、気圧計は本体に対して位置合わせ可能である、請求項１乃至１１の何れかに記載の気圧計。
【請求項１３】
気圧計は手持ち又はウエアラブルの気圧計である、請求項１乃至１２の何れかに記載の気圧計。
【請求項１４】
気圧計によって実行される気圧分布決定方法であって、
気圧計のベース上に複数の圧力センサを水平に維持するステップであって、圧力センサはベース上に分布され、各圧力センサはセンサ位置を表すステップと、
各圧力センサによって、各センサ位置にて大気圧値のセットを測定するステップと、
圧力センサに通信可能に接続されたプロセッサによって、測定された大気圧値のセットに基づいてセンサ位置の大気圧分布を決定するステップを備え、
大気圧分布は、センサ位置に沿って水平方向に向けられた圧力勾配を含む、方法。
【請求項１５】
大気圧分布を決定するステップは、測定された大気圧値のセットからフィルタリングされた大気圧値のセットの少なくとも1つのグループを生成するステップを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
各グループについて、各グループの大気圧値の各セットは、測定された大気圧値の複数のセットに基づいて生成される、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
大気圧分布を決定するステップは、更に圧力勾配を決定するために各グループの大気圧値のセットの最小セット及び最大セットを識別するステップを含む、請求項１５又は１６に記載の方法。
【請求項１８】
圧力勾配を決定するステップは、各グループの大気圧値の最小セット及び最大セットに基づいて各グループの中間圧力勾配を決定するステップを含む、請求項１５乃至１７の何れかに記載の方法。
【請求項１９】
大気圧分布は、中間圧力勾配から集約された圧力勾配から決定される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
更に、所定の間隔で大気圧値のセットの測定を繰り返すステップを含む、請求項１４乃至１９の何れかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は一般に、気圧計及び気圧分布決定方法に関する。特に、本開示は大気圧値の測定されたセットに基づいて圧力勾配及び大気圧分布を決定するための気圧計及び気圧分布決定方法の様々な実施形態を記載する。
【背景技術】
【０００２】
我々の日々の活動は、しばしばその日の気象条件の影響を受け、気象条件を予測することで、活動の中断のリスクを軽減することができる。天気予報は、気温、湿度、風、雲、雨などの現在の気象パラメータに基づいて、天候の変化の確率を計算することによって実行される。気象パラメータはさまざまな環境センサによって測定できるが、センサは測定された気象パラメータから将来の気象条件を予測することはできない。他の既存の天気予報技術は、衛星と気象観測所に依存して、大気圧の分布を測定することにより気象条件を推定する(非特許文献１、非特許文献２及び非特許文献３)。
【０００３】
衛星は、可視光、赤外光、水蒸気、及び温度の画像から世界中の気象条件を感知することができる。大気圧は画像から推定され得る。観測したい場所の緯度と経度の座標などの位置情報が既知の場合、画像から参照された雲を追跡することで、観測した場所の気圧を推定することができる。雲を効果的に追跡するには、雲の流れをシミュレーションし、様々な種類の雲を推定する必要がある。このようなシミュレーションは非常に複雑であり、リアルタイムで全ての場所に対して天気を予測することは困難である。更に、追跡するには不十分な雲がある場合、観測場所の気圧を推定することはできない。また、画像の更新間隔は約１時間であるため、衛星がリアルタイムの更新を提供することは殆ど無い。
【０００４】
雲を追跡せずに気圧を推定する別の方法は、世界中の気象観測所または観測所の気象情報を使用することである(非特許文献６)。気象観測所のセンサからの測定データはオンラインで共有され、個人は自身の場所に基づいて地元の気象情報を検索することができる。しかし、気象観測所の更新間隔は一貫しておらず、リアルタイムの更新を提供できない場合がある。さらに、海辺の場所に置かれている気象センサの数は本土よりも少ないため、海辺の場所で気象情報を取得することはより困難である。
【０００５】
天気を予測する別の方法は、ドップラーレーダに依存することである(非特許文献４、非特許文献５)。ドップラーレーダは、移動する雲の超音波を使用して風速と風向を測定し、これは、気圧の分布を推定するのに役立つ。ただし、この方法では、雲のない風の挙動を推定することはできない。
【０００６】
上記の如く、天気予報の幾つかの既存の方法は、衛星画像又は気象観測から推定された気圧分布に基づいている。これらの方法は、都市や州全体、さらには世界全体など、広域の気圧分布を推定する。しかし、これらの方法は、衛星画像の雲の量が限られている場合、またはリアルタイムの更新が必要な場合、実施が困難である。
【０００７】
米国特許公開公報20120084005号は、大気圧データを測定及び処理して大気圧勾配ベクトルを計算する気象変動予測情報提供システムを記載している。このシステムでは、３つ以上の大気圧測定デバイスを、数百メートル離れた地域の異なる位置に配置する必要がある。従って、このシステムでは、大気圧測定デバイスの大規模なネットワークを距離を隔てて設定する必要があり、それによってシステムの実際の用途が制限される。
【０００８】
従って、前述の問題及び/又は欠点の少なくとも１つに対処または軽減するために、改善された気圧計及び気圧分布決定方法を提供する必要がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Barnett,J.J.,and Corney,M.(1985,July).Middle atmosphere reference model derived from satellite data.In International Council of Scientific Unions Middle Atmosphere Program. Handbook for MAP, Vol.16 p 47−85(SEE N86−12814 03−46) (Vol.16, pp.47−85).
【非特許文献２】Kaufman,Y.J.,and Sendra, C. (1988). Algorithm for automatic atmospheric corrections to visible and near−IR satellite imagery. International Journal of Remote Sensing, 9(8), 1357−1381.
【非特許文献３】Petrov,L, and Boy, J.P.(2004). Study of the atmospheric pressure loading signal in very long baseline interferometry observations. Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 109(B3).
【非特許文献４】Chanin,M.L, Gamier,A.,Hauchecorne, A.,and Porteneuve, J.(1989). A Doppler lidar for measuring winds in the middle atmosphere. Geophysical research letters,16(11),1273−1276.
【非特許文献５】Green, J.L,Gage, K.S., and Van Zandt, T.E.(1979). Atmospheric measurements by VHF pulsed Doppler radar. IEEE Transactions on Geoscience Electronics, 17(4),262−280
【非特許文献６】Augustine,J.A.,DeLuisi, J.J., and Long,C.N.(2000). SURFRAD−A national surface radiation budget network for atmospheric research. Bulletin of the American Meteorological Society, 81(10),2341−2357
【発明の概要】
【００１０】
本開示の第１の態様に従って、ベースと、ベース上に分布された複数の圧力センサであって、各圧力センサはセンサ位置を表し、夫々のセンサ位置で大気圧値のセットを測定するように構成されている複数の圧力センサと、圧力センサを水平に維持するためにベースに連結されたジンバル組立体と、圧力センサに通信可能に接続され、測定された大気圧値のセットに基づいてセンサ位置上の大気圧分布を決定するように構成されているプロセッサを備えた気圧計が開示され、大気圧分布は、センサ位置に沿って水平方向に向けられた圧力勾配を含む。
【００１１】
本開示の第１の態様に従って、気圧計によって実行される気圧分布決定方法が開示される。方法は、気圧計のベース上に複数の圧力センサを水平に維持するステップであって、圧力センサはベース上に分布され、各圧力センサはセンサ位置を表すステップと、各圧力センサによって、各センサ位置にて大気圧値のセットを測定するステップと、圧力センサに通信可能に接続されたプロセッサによって、測定された大気圧値のセットに基づいてセンサ位置の大気圧分布を決定するステップを備え、大気圧分布は、センサ位置に沿って水平方向に向けられた圧力勾配を含む。
【００１２】
本開示の利点は、圧力勾配と大気圧分布が気象観測所や衛星ネットワークなどの大規模な気象システムを使用せずに、気圧計によって決定されることである。気圧計の局所領域の近未来の気象情報は、局所領域の気圧勾配と気圧分布から周囲の気象条件を認識することで予測でき、地元の人々が彼らの活動をより良く計画し、潜在的に生活の質を改善するのを助ける。
【００１３】
本開示に従った気圧計及び気圧分布決定方法が、ここに開示された。本開示の様々な特徴、態様及び利点は、添付の図面とともに、非限定的な例としてのみの本開示の実施形態の以下の詳細な説明からより明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１Ａ】気圧計を示す図である。
【図１Ｂ】気圧計を示す図である。
【図２】気圧分布決定方法を示すフローチャートである。
【図３Ａ】室内の風洞設定における実験的研究を示す図である。
【図３Ｂ】室内の風洞設定における実験的研究を示す図である。
【図４】屋外環境設定での実験的研究を示す図である。
【図５Ａ】気圧計によって測定された大気圧値の図である。
【図５Ｂ】気圧計のセンサ位置の図である。
【図５Ｃ】フィルタリングされた大気圧値を生成する工程の図である。
【図５Ｄ】フィルタリングされた大気圧値の図である。
【図５Ｅ】フィルタリングされた大気圧値の図である。
【図５Ｆ】フィルタリングされた大気圧値の図である。
【図６】圧力勾配及び大気圧分布を決定する方法を説明する図である。
【図７Ａ】実験的研究からの方向チャートの図である。
【図７Ｂ】実験的研究からの方向チャートの図である。
【図８Ａ】気圧計の用途を示す図である。
【図８Ｂ】気圧計の用途を示す図である。
【図８Ｃ】気圧計の用途を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本開示において、特定の図又は対応する記述資料の所定要素の記載又は特定要素の番号の考慮または使用は、他の図面又は関連する記述資料にて識別される同じ、同等の、または類似の要素または要素番号を含む。本明細書、図面、または関連する文脈における「/」の使用は、特に指示がない限り、「及び/又は」を意味すると理解される。本明細書における特定の数値または値の範囲の記載は、大凡の数値または値の範囲の記載を含むか、またはその値であると理解される。
【００１６】
簡潔さと明瞭さの目的のために、現在の開示の実施例の記述は図面に従って気圧計及び方法を指向する。現在の開示の態様はここに提供される実施例と共に記述されるが、それらが現在の開示をこれらの実施例に制限するようには意図されないことが理解されるだろう。これに反して、現在の開示は、ここに記述された実施例の代わり、修正及び等価物をカバーするように意図される。それは、添付の特許請求の範囲によって定義されるような現在の開示の範囲内で含まれている。
更に、次の詳細な記述では、特定の詳細は現在の開示についての完全な理解を提供するために述べられる。しかしながら、特定の詳細なしで、及び/又は特定の実施例の態様の組み合わせから発生する多数の詳細で現在の開示が実行されてもよいことは当該技術分野における通常の熟練を持っている個人(即ち、当業者)によって認識されるだろう。
多くの実例では、既知のシステム、方法、手続き及び要素は不必要にではなく現在の開示の実施例の様相を不明瞭にするように詳細に記述されていない。
【００１７】
記載された「実施形態/例」、「別の実施形態/例」、「幾つかの実施形態/例」、「他の幾つかの実施形態/例」などへの言及は、特定の特徴、構造、特性、性質、要素或いは限定を含む、しかし、全ての実施形態/例は、必ず特にその特徴、構造、特性、財産、要素あるいは制限を含んでいるとは限らない。更に、「実施形態/例内」又は「別の実施形態/例内」は、必ずしも同じ実施形態/例を指さない。
【００１８】
現在の開示の代表的又は典型的な実施例では、図１Ａ及び図１Ｂに示す気圧計100がある。広義には、気圧計100は気圧に関係する測定を得る科学的デバイス又はツールである。気圧計100はベース102、及びベース102上に分配された複数の圧力センサ104を含んでいる。ベース102は、圧力センサ104を支持すべく支持体を提供する。各圧力センサ104はセンサ位置を表わし、夫々のセンサ位置で１セットの気圧値を測定するように構成される。
【００１９】
気圧計100は、圧力センサ104を水平に維持するためにベース102に連結されたジンバル組立体をさらに含む。ジンバル組立体は、ベース102に回転自在にあるいは旋回可能に連結された１セットのジンバルを含んでいる。ここに使用されるように、ジンバルは、単一の軸の周りの対象物の回転を許可する、回転可能な構造として定義される。ベース102及びジンバル組立体は、互いに角度をなして移動可能であり、気圧計100が操作されているか移動される時、ベース102が水平に維持されるか安定され、即ち水平方向に共通の高度レベルに維持される。当業者によって容易に理解されるように、圧力センサ104が支持されているベース102は、ベース102を水平方向に維持することを容易にするために重くされている。気圧計100は任意選択で、例えば雨などの気象要素から圧力センサ104を保護するためにベース102に取り付けられた防水性のカバーである、カバーを含む。
【００２０】
気圧計100は、圧力センサ104に通信可能に繋がったプロセッサ106を更に含む。プロセッサ106は、大気圧値の測定されたセットに基づいて、ベース102上のセンサ位置上の大気圧分布を決定するように構成される。気圧分布は、ベース102上のセンサ位置に沿って水平を向いた気圧勾配を含む。具体的には、気圧勾配は、複数の圧力センサ104によって表わされるセンサ位置の分布に亘って水平を向き、気圧勾配は１以上のセンサ位置と一致しても一致しなくてもよい。
【００２１】
図２に関して、気圧計100によって実行される気圧測定の方法200が記載されている
方法200は、ベース102上に複数の圧力センサ104を水平に維持するステップ202を含む。
上記の如く、上に記述されるように、圧力センサ104はベース102上に分配され、各圧力センサ104はセンサ位置を表し、前記維持はジンバル組立体によって達成される。方法200は、各圧力センサ104によって、夫々のセンサ位置における１セットの大気圧値を測定するステップ204を更に含む。方法200は、圧力センサに通信可能にリンクされたプロセッサ106によって、測定された大気圧値のセットに基づいてベース102上のセンサ位置上の大気圧分布を決定するステップ206を更に含み、大気圧分布は、ベース102上のセンサ位置に沿って水平に向けられた圧力勾配を含む。具体的には、大気圧分布は、圧力勾配からの推定によって決定される。プロセッサ106は適切なロジック／アルゴリズムを含み、方法200の様々なステップを実行し、及びプロセッサ106によって動作または実行される非一時的命令に応じて、様々なステップを実行する。
【００２２】
図１Ａ及び図１Ｂに示す実施形態にて、圧力センサ104は、ベース102上のアレイなどの規則正しい配列で分布している。アレイは、複数の行と同数の複数の列を備えている。具体的には、２５個の圧力センサ104が５行５列に配置されている。別の実施形態では、圧力センサ104は、異なる数の行及び列を有する長方形アレイなど、異なるように配置されてもよい。別の実施形態では、圧力センサ104は円形のアレイに配置されてもよく、圧力センサ104は中心位置から半径方向外側に配置される。幾つかの他の実施形態では、圧力センサ104は、ベース102上にランダムに分布している。当業者には、圧力センサ104の数及び配置が、測定された大気圧値のセットに基づいて決定される大気圧分布の圧力勾配の精度に影響を与えることが理解されるだろう。ベース102上に分散された圧力センサ104の数及び配置は、所望の精度に従って調整可能である。
【００２３】
標高レベルでの大気圧は、標高レベルより上の大気中の空気の重量によって加えられる圧力であることが知られている。大気圧は地域によって連続的に変化する。気流は、大気圧の高い領域(高圧領域)で下降し、大気圧の低い領域(低圧領域)で上昇する。高圧領域と低圧領域の間の気流または風向は高度に依存し、異なる高度で同時に風が吹く。例えば、地上レベルでは、空気は高圧領域から低圧領域に流れるが、高い高度では、空気は反対方向、即ち低圧領域から高圧領域に流れる。更に中間高度での気流は複雑で、様々な動作を示す。
【００２４】
高圧領域から低圧領域への大気圧の減少と減少率は、圧力勾配によって表される。圧力勾配により風が発生し、圧力勾配が急になるほど風が強くなる。更に風の方向は圧力勾配から推定できる。風は圧力勾配によって生成されるが、風は大気圧に影響しない。従って、、気圧計100は、風の強い条件下または静止空気中で使用して、測定された大気圧値のセットに基づいて圧力勾配及び大気圧分布を決定することができる。圧力センサ104によって表されるセンサ位置の圧力勾配及び大気圧分布を分析して、気圧計100が位置する局所領域における近未来の気象情報を予測することができる。
【００２５】
図１Ａ及び図１Ｂに示す実施形態にて、気圧計100は、５行５列のアレイに配置された２５個の圧力センサ104を有する。圧力センサ104のタイプは、理想的には、大気圧の僅かな変動に敏感であるべきである。圧力センサ104のタイプの限定されない例は、MPL3115A2タイプまたはモデルである。MPL3115A2圧力センサ104は、２０kPaから１１０kPaの範囲内で、±５０Paの相対精度及び１.５Paの分解能で測定することができる。MPL3115A2圧力センサ104はピエゾ抵抗効果により大気圧を測定するため、−４００Paと４００Paの間の範囲のいくらかのノイズがあり得る。MPL3115A2圧力センサ104は、温度や高度などの他のパラメータを測定することができる．
【００２６】
各圧力センサ104は、ベース102上のセンサ位置を表し、各センサ位置に穴108を含む。圧力センサ104は、穴108に位置合わせされ、各穴108は、各圧力センサ104の中心と一致するか、または中心からオフセットされる。各圧力センサ104は約３ｍｍ×５ｍｍの寸法を有し、圧力センサ104間の間隔は約５.５ｍｍである。２５個の圧力センサ104のアレイは、約２５ｍｍ×２７ｍｍの寸法を有する領域に配置されている。図１Ａに言及して、手と比較して示される気圧計100は、手持ち式計器及び/又は腕時計装置に着用されるようなウェアラブル計器であるほど十分に小さい。
【００２７】
圧力センサ104は、集積回路間(Ｉ２Ｃ)コンピュータバスを介して大気圧値の測定されたセットを通信する。一実施形態において、方法200は所定の間隔で大気圧値のセットの測定を繰り返す別のステップを含む。例えば、圧力センサ104は、４００ｍｓ(ミリ秒)の所定の間隔で大気圧値のセットを測定するが、所定の間隔は気圧計100上で調整可能であってもよい。プロセッサ106は、１つの圧力センサ104によって測定された大気圧値のセットを受信するのに約０.６ｍｓかかり、２５個の圧力センサ104によって測定された大気圧値のセットを受信して集約するのに合計約１２ｍｓかかる。従って、プロセッサ106は、圧力センサ104が測定を繰り返す前に、４００ｍｓ以内に測定された大気圧値のセットを全て収集する。
【００２８】
気圧計100と気圧分布決定方法200の性能を評価するために、幾つかの実験的研究が行われた。第１の実験的研究は図３Ａに示すように、屋内の風洞設定300で実施され、第２の実験的研究は図４に示すように、屋外の環境設定400で実施された。屋内の風洞設定300は、評価のためにシミュレートされた環境を提示し、屋外の環境設定400は、気圧計100が使用される実際の状態を提示する。
【００２９】
図３Ａを参照して、屋内の風洞設定300は、風洞302の中心に水平に配置された気圧計100を横切る空気の影響を研究するために、密閉空間に気流又は風を生成する風洞302を含む。風洞302の利点は、風と圧力の状態が安定していることである。風洞302は、コンピュータ用に使用される冷却ファン304により風を発生させた。ファン304は、風洞302の一端に取り付けられ、風洞302を通して風を発生させる。風速は、ファン304に供給される電圧に依存するファン304の回転速度を調整することにより制御される。風速計を使用して、風速と風向を測定した。ファン304によって達成される最大風速は１４km/hであった。
【００３０】
屋内の風洞設定300における第１の実験的研究について、ファン304は風洞302内にて風速１２km/hで風を発生させた。気圧計100を較正及び安定化するために、最初の期間の３０分間は測定がされなかった。その後、最初の期間の後、３０秒間の第１の期間について、大気圧値が測定された。第１の期間の後、風速は１０秒間隔で１０km/hに低下した。その後、１０km/hの風速で３０秒間の第２の期間について大気圧値を測定した。第２の期間の後、風速は１０秒間隔で８km/hに低下した。次に８km/hの風速で３０秒間の第３の期間について大気圧値を測定した。
【００３１】
図３Ｂは、第１の実験的研究の第１、第２及び第３の期間中に全ての圧力センサ104から平均化された大気圧値のセットのチャートを示す。垂直軸は大気圧値を表し、水平軸は大気圧値の平均セットの数を表す。水平軸に沿った各単位は１０秒を表し、第１の実験敵研究の期間全体で合計１１０秒になる。圧力センサ104が４００ミリ秒ごとに測定するとすると、取得される大気圧値のセットの数は約２７５である。３０秒の各期間の大気圧値は類似していることが分かる。しかし、風速が低下する期間の１０秒間隔で、平均の大気圧値は大幅に増加した。従って、風速が低下すると、大気圧値が増加した。風速が安定すると、大気圧値は安定したままであった。風の存在は圧力センサ104に影響を与える可能性があるが、圧力センサが同じ風を受けるため、全ての圧力センサ104に適用される。そのように、圧力センサ104によって測定される大気圧値は類似する傾向があった。第１の実験的研究から、圧力センサ104は類似のセンサ特性を有し、互いに著しく異なるものではなく、実際の屋外環境で気圧計100を使用することが実現可能であると結論付けることができる。
【００３２】
図４を参照して、屋外の環境設定400は１２０cm×１２０cmの寸法のテーブル402を含み、気圧計100はテーブル402の中央に水平に置かれた。テーブル402上の気圧計100の水平方向は、水準器によって検証された。圧力センサ104に望ましくない影を落とすであろう他の障害物又は物体はテーブル402上になかった。カメラ404をテーブル402の前に置いて空の画像を捕捉し、風速計406をテーブル402の近くの地面に置いて周囲の風速と方向を測定した。カメラ404及び風速計406は、それらの影が圧力センサ104に投影されるのを避けるために、テーブル402から離れて配置された。
【００３３】
屋外の環境設定400における第２の実験的研究について、気圧計100を較正及び安定化するために、最初の期間の３０分間は測定がされなかった。次に、最初の期間の後の３０分間の第１の期間について、大気圧値を測定した。第１の期間中に同時に、カメラ404は空の画像を捕捉し、風速計406は周囲の風速と方向を測定した。
【００３４】
特に、空の画像と周囲の風速と方向からのデータがあり、データは圧力勾配と気圧分布を正確に決定するには不十分であった。特に、周囲の風向は、雲の移動の軌跡とは反対又は異なっていた。雲の動きはまた、高度に応じて異なる方向であった。そのように、カメラ404と風速計406によって得られたデータから圧力勾配と大気圧分布を決定することは困難であった。また、第１の実験的研究から、周囲の風が全ての圧力センサ104に影響を与えるため、周囲の風からの影響を無視できることが確認された。
【００３５】
図５Ａは、第２の実験的研究の第１の期間中に全ての圧力センサ104から測定された大気圧値の生のセットのグラフ500を示す。垂直軸は大気圧値を表し、水平軸は大気圧値のセットの数を表す。水平軸に沿った各単位は２００秒を表し、第１の実験的研究の全期間について３０分間の第１の期間に合計される。圧力センサ104が４００ミリ秒ごとに測定するとすると、各圧力センサ104によって測定される大気圧値のセットの数は約４５００である。２５個のグラフ500の夫々は、２５個の圧力センサ104の各々から測定された大気圧値の生のセットを示し、グラフ500はベース102上のセンサ位置と同じ配置にある。圧力センサ104によって表されるセンサ位置は、図５Ｂに示されるように、Ｓ(０，０)からＳ(４，４)までのＳ(ｘ、ｙ)セルとして表される。図５Ａのグラフ500は、大気圧値の生のグループＰ(１)を表す。
【００３６】
第２の実験的研究は屋外の環境設定400で実施されたため、大気圧値は大気圧の変化、温度、湿度などの実際の気象条件の影響を受ける。これらの条件は、測定された大気圧値にノイズをもたらす。平滑化フィルタを用いて、測定された大気圧値をフィルタ処理し、ノイズを低減/除去した。従って、気圧計100の使用中、方法200のステップ206は、測定された大気圧値のセットからフィルタリングされた大気圧値のセットの少なくとも１つのグループを生成することを含む。
【００３７】
図５Ｃは、測定された大気圧値のセット、即ち生のデータのグループＰ(１)からフィルタリングされた大気圧値のセットの少なくとも１つのグループＰ(ｎ)の生成例を示し、ｎは２からの整数である。各グループＰ(n)、即ちＰ(２)、Ｐ(３)、Ｐ(４)及びそれ以上のグループは、生のデータのグループＰ(１)から生成される。各グループＰ(n)について、その大気圧値の各セットは、生のデータのグループＰ(１)の測定された大気圧値の複数のセットに基づいて生成される。特に、各グループＰ(n)について、各セル又は大気圧値のセットは、生のデータのグループＰ(１)のｎ×ｎ個のセルの平均である。グループＰ(n)のセルは、生のデータのグループＰ(１)のn×nセルの一部である。グループＰ(n)のＳ(i、j)セルは、生のデータのグループＰ(１)から次の式で計算できる。
【数１】
2020530114.tif 000003
【００３８】
図５Ｄは、生のデータのグループＰ(１)から生成されるグループＰ(２)の大気圧値のセットのグラフ502を示す。各グラフ502は、生のデータのグループＰ(１)の２×２セルから生成されたセルまたは大気圧値のセットを示す。グループＰ(２)の各セルは、グループＰ(２)が合計で４×４または１６のセルまたは大気圧値のセットを持つように、生のデータのグループＰ(１)の４つのセルから生成される。
【００３９】
図５Ｅは、生のデータのグループＰ(１)から生成されるグループＰ(３)の大気圧値のセットのグラフ504を示す。各グラフ504は、生のデータのグループＰ(１)の３×３セルから生成されたセルまたは大気圧値のセットを示す。グループＰ(３)の各セルは、グループＰ(３)が合計で３×３または９のセルまたは大気圧値のセットを持つように、生のデータのグループＰ(１)の９つのセルから生成される。
【００４０】
図５Ｆは、生のデータのグループＰ(１)から生成されるグループＰ(４)の大気圧値のセットのグラフ506を示す。各グラフ506は、生のデータのグループＰ(１)の４×４セルから生成されたセルまたは大気圧値のセットを示す。グループＰ(４)の各セルは、グループＰ(４)が合計で２×２または４のセルまたは大気圧値のセットを持つように、生のデータのグループＰ(１)の１６つのセルから生成される。
【００４１】
生のデータのグループＰ(１)と生成されたグループＰ(２)乃至Ｐ(４)を比較すると、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の各グループの大気圧値のセットは、測定された大気圧値のセットの生のデータのグループＰ(１)よりも少ないことがわかる。更に、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)は連続しており、第１のグループには、第１のグループに連続する第２のグループよりも多くの大気圧値のセットがある。第１及び第２グループの大気圧値の各セットは、測定された大気圧値の第１及び第２の複数のセットに夫々基づいて生成され、第１の複数のセットは第２の複数のセットよりも少ない。例えば、第１のグループＰ(２)及び第１のグループＰ(２)に連続する第２のグループＰ(３)は、夫々１６及び９の大気圧値のセットを有する。第１のグループＰ(２)の大気圧値の各セットは、測定された大気圧値の４つのセットに基づいて生成され、第２のグループＰ(３)の大気圧値の各セットは、測定された大気圧値の９つのセットに基づいて生成される。
【００４２】
図５Ａの生のデータのグループＰ(１)とグラフ500に言及して、屋外の環境設定400で測定された大気圧値の生のデータのセットは不規則であり、然るに屋内の風洞設定300で測定された大気圧値は安定していることがわかる。更に、グラフ500の統計計算は、Ｓ(０，０)セルと他のセルの間の０.１０の最小相関係数を示している。生のデータのグループＰ(１)の大気圧値の不規則なセットは、大気圧値にノイズが導入された実際の気象条件からの影響による可能性があった。
【００４３】
生成されたグループＰ(２)乃至Ｐ(４)は、夫々グラフ502、504及び506に見られるように、大気圧値のセットでノイズを低減または除去した。グラフ502、504及び506に関する同様の統計計算は、夫々０.７８、０.９４及び０.９８の最小相関係数を示している。最小相関係数は、大気圧値の生のデータのセットをフィルタリングしてノイズを削減又は除去した後、大幅に改善され、各グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の最小相関係数は、生のデータのグループＰ(１)の最小相関係数よりも可成りに高かった。高い相関係数は、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の各セルが屋内の風洞設定300での第１の実験的研究と同様の挙動を示すことを示している。高い相関係数は、繰り返し行われた実験研究で更に検証された。従って、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)のフィルタリングされた大気圧値から気圧勾配及び大気圧分布を決定するために、実際の屋外環境で気圧計100を使用することは実行可能であろう。
【００４４】
大気圧分布を決定する方法200のステップ206は、圧力勾配を決定するためにグループＰ(２)乃至Ｐ(４)の夫々の大気圧値のセットの最小値と最大値を識別するステップを含む。一実施形態において、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の夫々はＰ(１)よりも相関係数が高いため、圧力勾配はグループＰ(２)乃至Ｐ(４)の１つの大気圧値の最小及び最大のセットに基づいて決定される。大気圧分布はその後、圧力勾配からの推定によって決定される。
【００４５】
他の実施形態にて、全てのグループＰ(２)乃至Ｐ(４)は圧力勾配と大気圧分布を決定するのに用いられる。特に、ステップ206における圧力勾配を決定するステップは、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の夫々の大気圧値の最小及び最大のセットに基づいて、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の夫々の中間圧力勾配を決定するステップを含む。次に圧力勾配は、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の中間圧力勾配の集約/組み合わせによって決定される。集約には様々なアルゴリズムが使用される。例えば、圧力勾配は中間圧力勾配のベクトル加算によって決定される。その後、得られた圧力勾配から推定することにより、大気圧分布が決定される。中間圧力勾配は、より多くの大気圧値のセットが考慮されるため、結果として生じる圧力勾配と大気圧分布の精度を改善する。
【００４６】
圧力勾配及び大気圧分布を決定するためにプロセッサ106上で実施されるコンピュータ化された方法600が図６を参照して記載される。方法600は、生のデータのグループＰ(１)を処理する第１段階602を含む。具体的には、第１段階602では、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)が生のデータのグループＰ(１)から生成され、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の夫々には、ノイズを低減/除去すべく、生のデータのグループＰ(１)の測定された大気圧値のセットからフィルタリングされた大気圧値のセットがある。
【００４７】
方法600は、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の中間圧力勾配を決定する第２段階604を含む。具体的には、第２段階604では、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の夫々について、大気圧値のセットがランク付けされる。グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の夫々について、大気圧値の最小又は最低ランクの数と最大又は最高ランクの数のセットが識別される。一実施形態にて、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の夫々について、大気圧値の最小セットと最大セットが１つずつある。他の実施形態において、異なるグループＰ(２)乃至Ｐ(４)には、異なる数の最小セットと最大セットがある。特定のグループＰ(ｎ)について、(Ｎ−ｎ)個の最小の大気圧のセットと(Ｎ−ｎ)個の最大の大気圧のセットが識別され、ここで、Ｎ=５であって、圧力センサ104のアレイの行/列の数に対応する。例としてグループＰ(２)を用いて、最低の大気圧値の３セットと、最高の大気圧値の３セットが識別される。その後、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の夫々について、最低の大気圧値のセットに対応するセンサ位置に基づいて最小中心位置が計算され、最高の大気圧値のセットに対応するセンサ位置に基づいて最大中心位置が計算される。中間圧力勾配110は、最大中心位置から最小中心位置への直線ベクトルとして、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の夫々について生成される。
【００４８】
方法600は、圧力勾配112を決定する第３段階606を含む。具体的には第３段階606にて、グループＰ(２)乃至Ｐ(４)の中間圧力勾配110は、圧力勾配112を生成するために、ベクトル加算などによって集約/組み合わせされる。その後、大気圧分布は、圧力勾配112からの推定によって決定される。大気圧分布は、圧力勾配112からの推定により生成される画像マップ114として表される。圧力勾配112は、画像マップ114上に示されており、集約された最大中心位置から集約された最小中心位置に向けられている。圧力勾配112及び画像マップ114は、気圧計100が位置する局所領域における近未来の気象情報を予測するために分析される。
【００４９】
第３の実験的研究が、気圧計100及び気圧分布決定方法200の性能、具体的には圧力勾配112の正確さを評価するために実行された。第３の実験的研究は、屋外の環境設定400と同様に、屋外の２つの様相で実施された。第１の様相にて、２つの気圧計100は、同じ向きで、即ち同じ水平方向を指すようにテーブル上に水平に配置された。第２の様相にて、２つの気圧計100は、異なる向きで、即ち異なる水平方向を指すようにテーブル上に水平に配置された。第１の様相と第２の様相は、同じ場所で異なる日に実行された。複数の大気圧値の測定が両方の様相で繰り返された。次に、各様相における各気圧計100からの圧力勾配112が平均化された。
【００５０】
図７Ａは第３の実験的研究の第１の様相からの方向チャート700を示している。図７Ｂは第３の実験的研究の第２の様相からの方向チャート702を示している。各方向チャート700及び02は夫々、第１の気圧計100ａ及び第２の気圧計100ｂから決定された平均圧力勾配112ａ及び112ｂを示す。平均圧力勾配112a及び112bは、前方軸704に対して示されている。第１の様相からの圧力勾配112ａ及び112ｂは、前方軸704に対して夫々約０°及び３１.７°を向いており、圧力勾配112ａ及び112ｂ間に３１.７°のギャップを形成している。第２の様相からの圧力勾配112ａ及び112ｂは、前方軸704に対して夫々約７６.７°及び４５°を向いており、圧力勾配112ａ及び112ｂ間に３１.７°のギャップを形成している。
【００５１】
第１及び第２の様相の両方について、夫々気圧計100ａ及び100ｂによって決定された圧力勾配112ａ及び112ｂは、約３０°のギャップ又は誤差マージンで互いに接近する傾向があった。両気圧計100ａ及び100ｂの両方は、気圧計100ａ及び100ｂが同じ向きに配置されているか異なる向きに配置されているかにかかわらず、圧力勾配112ａ及び112ｂが互いに類似していることを示した。第３の実験的研究の結果は、気圧計100により決定された圧力勾配が十分に正確であることを示した。
【００５２】
方法200を通じて気圧計100により決定される圧力勾配は、気圧計100の圧力センサ104により測定される大気圧値から計算される気象条件である。圧力勾配は、屋外の環境設定400での第２の実験的研究で評価されるように、圧力センサ104の特性の結果でも風の影響の結果でもない。圧力勾配は上記のように、測定された大気圧値に対して実行される計算から決定される。
【００５３】
圧力勾配の精度を改善する１つの方法は、決定された圧力勾配に事前定義されたしきい値を追加することである。精度を改善する別の方法は、気圧値のノイズを更に減らすことである。更なるノイズ低減を達成するために、気圧計100のより多くの工夫の要素が必要になる場合がある。気圧計100の圧力センサ104は、ノイズを引き起こすピエゾ抵抗効果により大気圧値を測定する。上記の実施形態において、平滑化フィルタを用いて、測定された大気圧値から圧縮、フィルタリング、ノイズの削減/除去を行うことができる。他の幾つかの実施形態において、当業者に容易に理解されるように、ノイズ削減に他の方法が用いられる。幾つかの非限定的な例には、フーリエ変換アルゴリズムと期待値最大化アルゴリズムが含まれる。
【００５４】
圧力勾配の精度は、ベース102上の形状やセンサ位置など、圧力センサ104の個々の特性の影響を受け得る。気圧計100、特に圧力センサ104のアレイの品質を改善することにより、精度を改善することができる。例えば、ベース102上のセンサ位置を調整し、ベース102上に圧力センサ104を分布させる製造工程の精度を高めることにより、気圧計100の品質を改善することができる。
【００５５】
上記の種々の実施形態に記載されたように、気圧計100は方法200により圧力勾配及び大気圧分布を決定するように構成される。気圧計100の位置と、その位置での圧力勾配及び大気圧分布に関連するデータは、監視及び追跡のために気圧計100のメモリ又は格納装置に格納されてもよい。或いは又はこれに加えて、データは、気圧計100からリモートコンピュータシステムに通信して、該システムに格納される。
【００５６】
圧力勾配及び大気圧分布は、気象観測所や衛星ネットワークなどの大規模な気象システムなしで、手持ちサイズの気圧計100によって決定される。気圧計100の局所領域における近未来の気象情報は、局所領域での圧力勾配及び大気圧分布から周囲の気象条件を認識することにより予測することができる。具体的には、圧力勾配は局所領域の高圧領域から低圧領域まで広がり、圧力勾配は境界と呼ばれる中間点を持っている。境界の動きは、局所領域での気圧分布の変化を意味し、境界の動きの分析により、気圧分布の変化の進行を推定することができる。近未来の天気情報を予測することは、地元の人々が彼らの活動をより良く計画するのを助け、潜在的に生活の質を改善する。
【００５７】
一例において、雲は低気圧エリアよりも高気圧エリアで形成するのが困難である。大気圧分布の変化から高気圧及び低気圧地域の割合と進行を分析することにより、近未来の気象情報を予測することができる。従って、気圧計100によって、局所領域の現在の気象条件が維持されるか、または天候の変化が予想されるかどうかを予測することができる。他の例において、気圧計100は、サイクロン/台風/ハリケーン/竜巻などの気象災害が発生する前に特定の兆候を検出することができる。台風の場合、台風の中心の大気圧力が最も低く、台風の雲は台風の中心の周りを回転する。台風の回転方向に基づいて、高気圧領域と低気圧領域の間の圧力勾配とギャップが変化する。これらの変化の特異なパターンは、大気圧分布を表す画像マップで見ることができる。気圧計100は、現在の天気予報システムよりも前に、差し迫った台風の発生を推定できる可能性がある。
【００５８】
気圧計100は他の種々の用途で用いられる。気圧計100は、気圧計100を小型航空機などの本体に取り付けるべく、ジンバル組立体に結合された取付け機構を含む。一例において、気圧計100は風速計又は風向風速計として使用され得る。屋内の風洞設定300での第1の実験的研究で評価したように、風速が低下すると気圧値は増加した。この関係が推定されて、気圧計100を風速と風向を測定するための風速計又は風センサとして構成することができる。従来の超音波風センサは、センサ間の気流のためにより多くのスペースを必要とし、気圧計100よりも大きい。気圧計100は十分小さくスペースの制約がある場所に設置される。
【００５９】
図８Ａを参照した他の例において、気圧計100は、パラグライディング800に使用することができる。パラグライディング800は、グライダ航空機802及びグライダ航空機802に取り付けられたパラシュート804の使用を伴う。グライダ航空機802の飛行は、動力モータなしの風力に依存している。パラグライディング800の１つの技術は、上向きの風を利用することで達成される飛翔飛行である。パラグライディング800中に飛行を維持すべく、グライダ航空機802のユーザ又は運転者は、風のある領域を見つける必要があり、初心者がそのような領域を見つけることは困難な場合がある。気圧計100は、グライダ航空機802と協働して使用され、風向の推定に役立つ圧力勾配を決定する。気圧計100はグライダ航空機802に取り付けられ、グライダ航空機802に対して位置合わせ可能であり、その結果、圧力勾配、従って風向がグライダ航空機802に対して決定される。
【００６０】
グライダ航空機と同様に且つ図８Ｂを参照して、気圧計100は、飛行機又はクアッドコプタ/クワッドロータタイプなどの飛行ドローン806に取り付けられる。飛行ドローン806は、人間の手で制御することなく飛行できる自律型ロボットである。飛行ドローン806は、動力モータなしで風力を利用して飛行し、飛行を維持するために継続的に動作することが困難である。飛行のために風力を利用することは、動力付きモータに関連する困難に対処し、気圧計100の使用は、飛行ドローン806を誘導するための風向を推定するのに役立つ。飛行ドローン806を使用する利点の1つは、様々な目的で飛行ドローン806を発射するためのスペースの制約の下で、より小さいプラットフォーム又は一時的な基地局を構築できることである。例えば、飛行ドローン806は、災害時、海上での気象観測のため、又は山岳領域の畑に農薬を散布するために、モバイル接続を改善するように構成される。飛行ドローン806は、飛行を補完するためにジャイロセンサや加速度計などの他の要素とともに設置され得る。
【００６１】
図８Ｃを参照した他の例において、気圧計100は、発火点又は火災の発生源の位置を推定するために使用され得る。消防士は、気圧計100が取り付けられているヘルメット808を着用する。気圧計100は、ヘルメット808に対して圧力勾配が決定されるように、ヘルメット808に対して位置合わせ可能であってもよい。建物内の火災の火元又は発生源は、視認性に影響を与える火からの煙のために、カメラで見つけるのが難しい場合がある。熱センサ及び/又はサーモグラフィーを使用して火災の発生源を検出できるが、消火のために放出される水によって温度が変化するため、火災の発生源を特定するのに時間がかかる。火は周囲の温度を上昇させ、大気圧に影響を与える。特に、建物の廊下は、第１の実験的研究で使用された風洞302と同様の構造を持っている。同様に、気圧計100は、火災の周囲の領域が高気圧を有するので、高気圧の領域を特定することができる。従って、気圧計100を使用して、建物内で火災が発生した発生源の位置を推定し、人々がこの位置を回避するのを助けることができる。
【００６２】
前述の詳細な説明では、提供された図面を参照して、気圧計及び方法に関する本開示の実施形態を説明した。本明細書の様々な実施形態の説明は、本開示の特定の又は特別の表現のみを呼び出すことまたは限定することを意図するものではなく、単に本開示の非限定的な例を示すことを意図する。本開示は、前述の問題及び先行技術に関連する問題のうちの少なくとも１つに対処するのに役立つ。本開示の幾つかの実施形態のみが本明細書に開示されているが、本開示の範囲から逸脱することなく開示された実施形態に様々な変更及び/又は修正を加えることができることは当業者には明らかであろう。従って、本開示の範囲及び以下の特許請求の範囲は、本明細書に記載の実施形態に限定されない。
【図１Ａ】
2020530114.tif 000004
【図１Ｂ】
2020530114.tif 000005
【図２】
2020530114.tif 000006
【図３Ａ】
2020530114.tif 000007
【図３Ｂ】
2020530114.tif 000008
【図４】
2020530114.tif 000009
【図５Ａ】
2020530114.tif 000010
【図５Ｂ】
2020530114.tif 000011
【図５Ｃ】
2020530114.tif 000012
【図５Ｄ】
2020530114.tif 000013
【図５Ｅ】
2020530114.tif 000014
【図５Ｆ】
2020530114.tif 000015
【図６】
2020530114.tif 000016
【図７Ａ】
2020530114.tif 000017
【図７Ｂ】
2020530114.tif 000018
【図８Ａ】
2020530114.tif 000019
【図８Ｂ】
2020530114.tif 000020
【図８Ｃ】
2020530114.tif 000021
【国際調査報告】
2020530114.tif 000022
2020530114.tif 000023