(57)【要約】  ＵＡＶおよび他の自律車両のための屋内マッピングおよびモジュラー制御、ならびに関連するシステムおよび方法。代表的な無人航空車両システムは、本体と、本体によって担持される推進システムと、本体によって担持されるセンサシステムと、本体によって少なくとも部分的に担持され、推進システムおよびセンサシステムに動作的に連結されるコントローラとを含む。コントローラは、命令でプログラムされており、命令が実行されると、第１の自律モードおよび第２の自律モードで動作する。第１の自律モードにおいて、命令は、屋内環境内の第１のルートに沿って本体を搬送するように推進システムを自律的に管理する。本体が第１のルートに沿って進行する間、命令は、屋内環境の特徴に対応するセンサシステムからの入力を受信する。特徴は、３Ｄマップの一部として記憶される。第２の自律モードにおいて、命令は、３Ｄマップに少なくとも部分的に基づいて、屋内環境内の第２のルートに沿って本体を搬送するように推進システムを自律的に管理し、第２のルート上の動作の履行を管理する。【選択図】図１
2020505694.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無人航空車両システムであって、
本体と、
前記本体によって担持される推進システムと、
前記本体によって担持されるセンサシステムと、
前記本体によって少なくとも部分的に担持され、前記推進システムおよび前記センサシステムに動作的に連結されるコントローラと、を備え、前記コントローラは、命令でプログラムされており、前記命令が実行されると、
第１の自律モードで動作し、前記第１の自律モードの間に前記命令が、
屋内環境内の第１のルートに沿って前記本体を搬送するように前記推進システムを自律的に管理すること、
前記本体が前記第１のルートに沿って進行する間に、前記屋内環境の特徴に対応する前記センサシステムからの入力を受信すること、および
前記屋内環境の前記特徴を３Ｄマップの一部として記憶すること、を行い、
前記コントローラがさらに、第２の自律モードで動作し、前記第２の自律モードの間に前記命令が、
前記３Ｄマップの少なくとも一部に基づいて、前記屋内環境内の第２のルートに沿って前記本体を搬送するように前記推進システムを管理すること、および
前記第２のルート上の動作の履行を管理すること、を行う、無人航空車両システム。
【請求項２】
前記センサシステムおよび前記コントローラが、ユニットとして前記本体から取り外し可能であるモジュラーユニット内に収容されている、請求項１に記載の無人航空車両システム。
【請求項３】
前記推進システムが、複数のプロペラを含む、請求項１に記載の無人航空車両システム。
【請求項４】
前記センサシステムが、色彩カメラ、深度センサ、慣性測定ユニット、またはＧＰＳユニットのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の無人航空車両システム。
【請求項５】
前記本体によって担持されるタッチスクリーンディスプレイをさらに備える、請求項１に記載の無人航空車両システム。
【請求項６】
前記本体によって担持されるディスプレイスクリーンをさらに備え、実行されると前記命令が、前記ディスプレイスクリーンに前記本体の来たるべき進行方向を表示する画像を提示する、請求項１に記載の無人航空車両システム。
【請求項７】
前記表示が、目の描写を含む、請求項６に記載の無人航空車両システム。
【請求項８】
前記本体によって担持されるマイクロフォンをさらに備える、請求項１に記載の無人航空車両システム。
【請求項９】
前記センサシステムが、マイクロフォンを含む、請求項１に記載の無人航空車両システム。
【請求項１０】
前記センサシステムが、カメラを含み、前記動作が、前記カメラを始動させることを含む、請求項に記載の無人車両システム。
【請求項１１】
前記コントローラが、第１のコントローラであり、前記システムが、無線通信リンクを介して前記推進システムおよび前記センサシステムを動作可能に連結するように構成された第２のコントローラをさらに含む、請求項１に記載の無人航空車両システム。
【請求項１２】
前記コントローラが、ユーザ入力を自律的に無効にするように構成されている、請求項１に記載の無人航空車両システム。
【請求項１３】
前記命令が、前記第１の自律モードにおいて、
データを用いて前記３Ｄマップを更新する前に、受信した入力を複数のキーフレームにおいてノイズ除去する、請求項１に記載の無人航空車両システム。
【請求項１４】
無人航空車両システムであって、
本体と、
前記本体によって担持される推進システムであって、複数のプロペラを含む、前記推進システムと、
前記本体によって担持されるセンサシステムと、
前記本体によって少なくとも部分的に担持され、前記推進システムおよび前記センサシステムに動作的に連結されるコントローラと、を備え、前記コントローラは、命令でプログラムされており、前記命令が実行されると、
第１の自律モードで動作し、前記第１の自律モードの間に前記命令が、
屋内環境内の目的地を受信すること、
前記目的地が到達可能であるかどうかを判定すること、
前記目的地が到達可能である場合には、
前記目的地まで前記本体を搬送するように前記推進システムを自律的に管理すること、
前記目的地への途中で、障害物を識別するための前記センサシステムからの入力を受信すること、
障害物が検出された場合には、前記障害物を回避するように、前記推進システムを管理して前記本体を搬送すること、
前記目的地への途中で、屋内の場所の特徴に対応する前記センサからの入力を受信すること、および
前記屋内の場所の前記特徴を３Ｄマップの一部として記憶すること、を行い、
前記コントローラがさらに、第２の自律モードで動作し、前記第２の自律モードの間に前記命令が、
一連のウェイポイントを受信すること、
前記ウェイポイントまで前記本体を搬送するように前記推進システムを連続的かつ自律的に管理すること、および
個々のウェイポイントにおいて、動作を行うように前記センサシステムを管理すること、を行う、無人航空車両システム。
【請求項１５】
前記命令が、視覚画像を捕捉するように前記センサシステムのカメラを管理する、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
無人航空車両（ＵＡＶ）を動作させるための方法であって、前記方法が、
第１の自律モードにおいて、
屋内環境内の第１のルートに沿って前記ＵＡＶを搬送するように前記ＵＡＶの推進システムを自律的に管理することと、
前記ＵＡＶが前記第１のルートに沿って進行する間に、前記屋内環境の特徴に対応する前記ＵＡＶのセンサシステムからの入力を受信することと、
前記屋内の場所の前記特徴を３Ｄマップの一部として記憶することと、を含み、
第２の自律モードにおいて、
前記３Ｄマップの少なくとも一部に基づいて、前記屋内環境内の第２のルートに沿って前記ＵＡＶを搬送するように前記推進システムを自律的に管理することと、
前記第２のルートに沿って動作を実施するように前記ＵＡＶを管理することと、を含む、方法。
【請求項１７】
前記推進システムを自律的に管理することが、障害物を回避する方法で前記推進システムを管理することを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記屋内環境が、第１の環境であり、前記方法が、
前記第１の環境において前記ＵＡＶを動作させるように、前記第１の環境とは異なる第２の環境においてオペレータから命令を受信することと、
前記命令および前記３Ｄマップに従って、前記第１の環境において前記ＵＡＶの運動を管理することと、をさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
前記第１の屋内環境が、第１の建物内にあり、前記第２の屋内環境が、前記第１の建物とは異なる第２の建物内にある、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記オペレータが、前記ＵＡＶを使用して、前記オペレータと前記第１の屋内環境内の人物との間に双方向通信を提供する、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
前記オペレータが、第２のオペレータであり、前記方法が、前記第１の屋内環境において前記ＵＡＶで動作するように、前記第１の屋内環境内の第１のオペレータから命令を受信することをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
前記ＵＡＶが、第１のＵＡＶであり、前記方法が、第２のＵＡＶに対して前記３Ｄマップをアクセス可能にすることをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２３】
無人車両システムであって、
複数のタイプの無人車両に取り外し可能に機械的に接続可能であり、かつ前記複数のタイプの無人車両によって担持可能なモジュラー制御ユニットを備え、前記複数のタイプの無人車両が、無人航空車両、無人陸上車両、および無人水中車両を含む群からの少なくとも２つを含み、前記制御ユニットが、
筐体と、
前記筐体によって担持される少なくとも１つのセンサと、
前記筐体によって担持され、前記少なくとも１つの視覚センサに連結されるコントローラと、
プロセッサに連結され、前記複数のタイプの無人車両に解除可能に連結可能な通信リンクと、を含み、
前記コントローラが、命令でプログラムされており、前記命令が実行されると、
前記複数のタイプの無人車両が動作する環境内の要素を識別すること、および
前記複数のタイプの無人車両の運動を管理すること、を行う、無人車両システム。
【請求項２４】
前記複数のタイプの無人車両が、マルチロータ航空車両およびスキッドステア地上車両を含む、請求項２３に記載の無人車両システム。
【請求項２５】
無人車両をさらに備え、前記モジュラー制御ユニットが、前記無人車両に取り外し可能に機械的に接続されている、請求項２３に記載の無人車両システム。
【請求項２６】
少なくとも１つのセンサが、少なくとも１つのカメラを含む、請求項２３に記載の無人車両システム。
【請求項２７】
前記少なくとも１つのセンサが、深度センサを含む、請求項２３に記載の無人車両システム。
【請求項２８】
複数のタイプの無人車両システムを制御するための方法であって、
取り外し可能なモジュラー制御ユニットを第１の無人車両に機械的に接続することと、
前記モジュラー制御ユニットが前記第１の無人車両によって担持されている間、前記モジュラー制御ユニットによって担持される少なくとも１つのセンサ、前記モジュラー制御ユニットによって担持され、前記少なくとも１つのセンサに連結される少なくとも１つのプロセッサ、および前記モジュラー制御ユニットと前記第１の無人車両との間に連結される通信リンク、を介して前記第１の無人車両の運動を制御することと、
前記モジュラー制御ユニットを前記第１の無人車両から切断することと、
前記モジュラー制御ユニットを前記第１の無人車両から取り外すことと、
前記モジュラー制御ユニットを第２の無人車両に機械的に接続することであって、前記第２の無人車両が、前記第１の無人車両のタイプとは異なるタイプのものであり、前記タイプが、無人航空車両、無人陸上車両、および無人水中車両を含む群からの少なくとも２つを含む、接続することと、
前記通信リンクを前記第２の無人車両に連結することと、
前記モジュラー制御ユニットが前記第２の無人車両によって担持されている間、前記少なくとも１つのセンサ、前記少なくとも１つのプロセッサ、および前記通信リンクを介して前記第２の無人車両の運動を制御することと、を含む、方法。
【請求項２９】
前記少なくとも１つのセンサが、視覚センサを含む、請求項２６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１７年１月１９日に出願された係属中の米国仮特許出願第６２／４８８，３６５号、および２０１７年６月２日に出願された米国仮特許出願第６２／５１４，５４９号に対する優先権を主張し、これらの両方の内容全体が、参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本技術は、概して、ＵＡＶおよび他の自律車両のための屋内マッピングおよびモジュラー制御、ならびに関連するシステムおよび方法を対象とする。
【背景技術】
【０００３】
無人航空車両（Ｕｎｍａｎｎｅｄ  ａｅｒｉａｌ  ｖｅｈｉｃｌｅ、ＵＡＶ）および他のロボット車両は、無数の機能を行うために開発されてきた。かかる車両の自律性を増加させるために、産業界は、車両が動作する周りの障害を車両が検知および回避すること、ならびにユーザおよび他の関連する人員と通信することを可能にするシステムを開発し続けている。しかしながら、かかるシステムの継続的な開発、ならびにかかるシステムを開発、試験、および実装するための技術の改善に対する必要性が依然としてある。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
【図１】本技術のいくつかの実施形態に従って動作するように構成された代表的な無人システムの部分概略等角図である。
【０００５】
【図２】本技術の実施形態に従って構成された無人システムの代表的な機能的特徴を例示するブロックダイヤグラムである。
【０００６】
【図３】本技術の実施形態に従って屋内環境をマッピングするための代表的な処理を例示するフローダイヤグラムである。
【０００７】
【図４】マップされた屋内環境において、無人車両を動作させるための技法を例示するブロックダイヤグラムである。
【０００８】
【図５】本技術の実施形態に従って無人車両をマッピングおよび位置推定するための処理を例示するフローダイヤグラムである。
【０００９】
【図６Ａ】本技術のいくつかの実施形態に従って構成されたモジュラー制御ユニットの部分概略等角図である。
【００１０】
【図６Ｂ】本技術の実施形態に従って、複数のセンサの視野を例示し、センサの視野を重複させる代表的なモジュラー制御ユニットのトップダウン図である。
【００１１】
【図７】本技術の実施形態に従って構成されたモジュラー制御ユニットの部分概略拡大図である。
【００１２】
【図８Ａ−８Ｄ】本技術の実施形態に従って、複数の異なるタイプの無人車両に設置された代表的なモジュラー制御ユニットを例示している。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
１．０  概要
無人車両、システム、および／またはロボットの使用が増え続けるにつれて、相対空間、特に、屋内環境における物理的構成要素の精密な位置を定義する要件はますます重要になっている。物体の精密な位置的情報を得るための現在の方法は、高価な場合があり、前もって対象となる環境内に立設されるべき外部インフラまたはセンサを必要とすることがある。現在の方法はまた、潜在的に継続的に精密な較正および人的交流を必要とし得る。
【００１４】
したがって、本技術のいくつかの態様は、コンパクトな移動式外向きビジョンシステム（ｏｕｔｗａｒｄ−ｌｏｏｋｉｎｇ  ｖｉｓｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）を使用して、実装されるべき外部ハードウェアまたはインフラを必要としない空間的情報を提供および通信することを含む。これにより、本技術を様々な新しい環境のいずれにもシームレスに実装することができる。３Ｄ空間における物体の相対位置を精密に定義する能力を有することは、機敏さが変化する機械（例えば、動的インターネットベースまたは「ＩＯＴ」デバイス、ロボット、無人車両、および／または他の自律デバイスもしくは半自律デバイス）が精密で意味のある運動力を有することを可能にする。高い精度で空間内の物体の相対位置を定義する能力により、周囲の動的環境を観察することによって、特定のバンテージポイントからの膨大な分析の可能性を可能にすることもできる。
【００１５】
本技術の態様はまた、２つ以上のロボットまたは他の自律デバイスが以前に作成されたマップを再使用して、環境を安全にナビゲートすることを可能にすることを対象とする。マップを再使用するロボットは、複雑なマッピング能力（例えば、深度検知技法）を必要としないことがあるため、かかるデバイスの設計およびコストを簡約し、より精巧なマッピングを他の分散型デバイスにゆだねる。
【００１６】
本技術のさらなる態様は、インターネットを介してリアルタイムで２つ以上の当事者間の通信を容易にすることを対象とする。物理的に航空車両の近位に位置し得ない一方の当事者（例えば、「発呼側」当事者）は、車両の安全で有能な動作を考慮することなく、別の当事者（例えば、「着呼側」当事者）の近位に存在し得る車両を遠隔制御する能力を有する。物理的に車両の近位に位置し得る着呼側当事者はまた、車両上に装着されたスクリーンおよび／または他の通信デバイスを介して、車両の近位に存在し得ない発呼側当事者を監視し、当該当事者と相互作用することができる場合がある。
【００１７】
本技術のなおもさらなる態様は、コンパクトであり、ローカルコンピューティングパワーを有する一体型センサと、保護筐体とを有するモジュラー制御ユニットを対象とする。したがって、このユニットは、処理機能（コンピューティングパワー）、検知機能（例えば、カメラ）、他の検知デバイスおよび／もしくは通信デバイス（例えば、マイクロフォンおよび／もしくはスピーカ）、ならびに／または表出特徴を含み得る。代表的な表出特徴には、モジュラー制御ユニットを担持する無人システムがどこに移動するかを示す目（例えば、人間の目）の図形表現が含まれる。モジュラー制御ユニットは、その概してコンパクトな設計および低重量により、航空車両、地上車両、および／または水中車両を含むが、これらに限定されない様々なプラットフォーム上に装着することができる。
【００１８】
本技術のいくつかの実施形態の具体的な詳細を１つ以上の代表的なシステムおよび／またはデバイスを参照して以下に記載して、かかるシステムおよび／デバイスの完全な理解を提供する。他の実施形態では、本システムおよび／またはデバイスは、他の構成を有し得る。なおもさらなる実施形態では、本明細書に明示的に示されていないデバイス構成に関連して本技術を実践することができる。周知であり、多くの場合、自律システムに関連付けられているが、本技術のいくつかの重要な態様を不必要に不明瞭し得る構造または処理を説明するいくつかの詳細は、明確さの目的で以下の説明には記載されていない。さらに、以下の開示は開示される技術の異なる態様のいくつかの実施形態を記載しているが、いくつかの他の実施形態は、本明細書に記載されるものとは異なる構成および／または異なる構成要素を有し得る。したがって、本技術は、追加の要素を含み、かつ／または図１〜８Ｄを参照して以下に記載される要素のうちのいくつかを含まない他の実施形態を有し得る。
【００１９】
開示される技術のいくつかの実施形態は、プログラム可能なコンピュータまたはコントローラによって実行されるルーチンを含むコンピュータ実行可能命令の形態をとり得る。当業者は、本明細に示され説明されるもの以外のコンピュータシステムまたはコントローラシステムで本技術を実践することができることを理解されよう。以下に記載されるコンピュータ実行可能命令のうちの１つ以上を実施するように特別にプログラムされているか、構成されているか、または構築されている専用のコンピュータ、コントローラ、またはデータプロセッサ内に本技術を埋め込むことができる。したがって、概して本明細書で使用される場合、「コンピュータ」および「コントローラ」という用語は、好適なデータプロセッサを含み、パームトップコンピュータ、ウェアラブルコンピュータ、携帯電話もしくは移動式電話、マルチプロセッサシステム、プロセッサベースのプログラム可能な家庭用電化製品、ネットワークコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ミニコンピュータなどを含むインターネットアプライアンスおよび携帯用デバイスを含み得る。これらのコンピュータによって取り扱われる情報を、液晶ディスプレイ（ｌｉｑｕｉｄ  ｃｒｙｓｔａｌ  ｄｉｓｐｌａｙ、ＬＣＤ）および／またはタッチスクリーンを含む任意の好適なディスプレイ媒体に提示することができる。当技術分野で既知のように、これらのコンピュータおよびコントローラは一般に、様々なプロセッサ、メモリ（例えば、非一時的なコンピュータ読み取り可能媒体）、入力／出力デバイス、および／または他の好適な特徴を有する。
【００２０】
タスクまたはモジュールが通信ネットワークを介してリンクされた遠隔処理デバイスによって実施される分散環境において本技術を実践することもできる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールまたはサブルーチンは、ローカルおよび遠隔メモリストレージデバイス内に位置し得る。以下に記載される本技術の態様は、磁気的または光学的に読み取り可能もしくは取り外し可能なコンピュータディスクを含むコンピュータ読み取り可能媒体上に記憶または分散され、ならびにネットワークを介して電子的に分散され得る。本技術の態様に固有のデータ構造およびデータ伝送もまた、本技術のいくつかの実施形態内に包含されている。
【００２１】
組織化の目的のために、前述の論題のうちのいくつかを特定の見出しの下に以下に記載する。以下の見出しのうちのいずれか１つの下に記載される本技術の態様を、いくつかの好適な方法で、残りの見出しの下に記載される任意の好適な態様と共に組み合わせ、かつ／または実装することができる。他の好適な組み合わせの適用範囲に限定されることなく、選択された組み合わせも以下に記載する。
【００２２】
２．０  マッピングおよび動作
図１は、本技術のいくつかの実施形態に従って、屋内環境１０５ａで動作するように構成された無人車両システム１００の部分概略等角図である。以下にさらに記載されるように、無人車両システム１００は、様々な好適なタスクのうちのいずれかを完了するために、屋内環境１０５ａをマップし、屋内環境１０５ａ内で動作するように構成された無人車両１１０を含み得る。タスクには、例えば、環境の熱または他の特性を検知すること、環境に関する視覚情報を環境の内側または外側の人に提供すること、環境と環境の外側の人との間に通信リンクを提供すること、および／または他のタスクが含まれ得る。屋内環境をマッピングし、屋内環境で動作を実施する処理は、自律的に実施され得る。
【００２３】
本明細書で使用される場合は、「自律的」という用語は、オペレータからの直接入力なしに、無人車両１１０によって行われる動作を指す。自律動作の一例は、環境内の物体を回避しながら、オペレータがかかる障害物の周りに無人車両を明示的に管理することなく、環境内の１つのポイントから別のポイントまで移動することである。自律動作は、オペレータによる協働および非自律入力と共に実施され得る。例えば、オペレータは、１つのポイントから別のポイントまでの無人車両１１０の移動を開始し得るか、またはタスクの実際の履行に関連付けられた詳細を伴わずに、タスクの実施を始める無人車両１１０に命令を提供し得る。
【００２４】
別様に指定されない限り、「無人車両」、「無人システム」、および「ロボット」という用語は、少なくともいくつかのタスクを自律的に行うことができるデバイスを指すために互換的に使用される。
【００２５】
図１に示される代表的な例では、無人車両１１０は、無人航空車両を含み、かつ図８Ａ〜８Ｄを参照して後で記載されるように、他のタイプの無人車両も含み得る。図１に示される代表的な例では、無人車両１１０は、推進システム１５０を担持する本体１１２を含む。推進システム１５０は、環境１０５ａ内で無人車両１１０を移動させるために、マルチコプタ構成で配置された複数のプロペラ１５１を含み得る。無人車両１１０は、その動作を制御するためのコントローラ１４０と、無人車両１１０と他のデバイス／エンティティ（構成要素）との間の相互作用を容易にする複数の入力／出力デバイス１２０とをさらに含み得る。コントローラ１４０は、無人車両１１０を移動させるために、入力／出力デバイス１２０からの入力を受信し、他のシステム要素に出力を提供し、推進システム１５０を管理することができる。したがって、コントローラ１４０は、１つ以上のプロセッサ、ストレージデバイス、および／または通信設備を含み得る。
【００２６】
入力／出力デバイス１２０は、センサシステム１２１を含み得る。センサシステム１２１の内側または外側の代表的な入力／出力デバイス１２０は、複数の赤外線エミッタ１２２と、対応する赤外線センサまたはカメラ１２３と、複数の色彩カメラ１２４とを含み得る。無人車両１１０は、無人車両１１０の任意の好適な位置または向きから屋内環境１０５ａの一部または全部へのアクセスおよび到達範囲を提供するための複数のエミッタとカメラとを含み得る。複数のタイプを撮像するため、ならびに／または深度距離およびオフセット距離を判定するために、エミッタおよびカメラを使用してナビゲーションを容易にすることができる。追加のセンサ１２５を使用して、屋内環境１０５ａに関する他の情報を提供することができる。したがって、無人車両によって生み出されたマップは、物理的空間において三次元であり得るが、他の次元も含み得る。代表的な次元には、（陰影、色彩、輪郭線などを介して、３Ｄの物理的表現の上に重ね合わせることができる）温度、湿度、化学的特性が含まれる。追加の次元には、例えば、時間の関数として表現される他の次元のうちのいずれかの変化を伴う時間が含まれることもある。
【００２７】
他の入力／出力デバイス１２０は、オペレータ１０４ａが無人車両１１０の動作を開始および／もしくは停止するために使用する多機能ボタン１２６、ならびに／またはオペレータ１０４ａに視覚フィードバックを提供するディスプレイ１２７（例えば、タッチスクリーンディスプレイ）を含み得る。例えば、オペレータ１０４ａは、ディスプレイ１２７を使用して、無人車両１１０に具体的な命令を提供することができる。ディスプレイ１２７に加えてまたはその代わりに、オペレータ１０４ａは、オフボードコントローラ１０２ａを介して無人車両１１０を指示または制御することができる。
【００２８】
無人車両１１０は、格納式または非格納式の降着ギア１１１、および／または無人車両１１０が行うべきミッションに応じた他の特徴を含み得る。例えば、無人車両１１０は、取り外し可能なペイロード（搭載物）もしくは他のペイロードを担持するため、ならびに／または環境１０５ａの物体を把持するため、および／もしくは当該物体を操縦するための特徴を含み得る。
【００２９】
いくつかの実施形態では、オペレータ１０４ａは、第１のオペレータであり得、第２のオペレータ１０４ｂもまた、第２のオフボードコントローラ１０２ｂおよび通信リンク１０６を介して無人車両１１０に入力を提供し得る。見出し３．０の下で後でさらに詳細に記載されるように、いくつかの実施形態では、第２のオペレータ１０４ｂは、第２の屋内環境１０５ｂから動作させることができる。
【００３０】
図２は、図１を参照して上に記載される要素のうちのいくつかの間の代表的な相互関係を例示する概略ブロックダイヤグラムである。図１を参照して上に記載されるように、センサシステム１２１は、（他の機能の中でも）無人車両のデバイス状態、例えば、無人車両の位置および向き（または姿勢）を高度な正確さで推定するために使用されるデータを提供する１つ以上のセンサを含み得る。例えば、無人車両の位置および向きをミリメートル内の正確さで判定することができる。センサシステム１２１は、それ自体が複数のソースからのデータを組み合わせることができ、かつ／またはこの機能をコントローラ１４０（図１）によって実施することができる。センサシステム１２１を使用して、例えば、リアルタイムで、無人車両１１０の１つ以上の構成要素の健全性を監視することができる。いくつかの実施形態では、センサシステム１２１は、色彩および深度検知を提供する１つ以上のカメラまたは他のカメラを含み得る。例えば、センサは、色彩強度および／または深度を測定することができ、無人車両によって捕捉された視野を増加させる（例えば、最適化する）ために、無人車両上に配置され得る。さらなるセンサは、１つ以上のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ：汎地球測位システム）ユニットおよび／またはＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ：慣性測定ユニット）を含むことができ、磁力計、加速度計、ジャイロスコープ、および／または他の要素をさらに含む。
【００３１】
全体のシステム１００は、図１を参照して上に記載されるコントローラ１４０に順次組み込むことができる運動制御システム１４１を含み得る。運動制御システム１４１は、命令を受信して、所望の場所までナビゲートするか、または別のアクションを実施することができる。クラウドサービス１０３によって、アクションを容易にすることができる。運動制御システム１４１はまた、上に記載されるように、例えば、センサシステム１２１を介して無人車両１１０の位置および向きを推定することができる。この位置推定およびマッピング機能は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムで、無人車両の周りの環境の３Ｄマップを確立することを含み得、これにより、無人車両がマッピングされたばかりの環境内で動作を瞬時に実施することを可能にすることができる。これは、無人車両が動作する環境においてナビゲーションを行い、動作を指揮するのに好適な３Ｄマップを生み出すために時間遅延および／またはオフボード処理を必要とするいくつかの従来の技術とは異なる。
【００３２】
運動制御システム１４１は、位置推定およびマッピング機能を使用して、環境内の経路を計画し、環境内の無人車両を制御しながら、環境内の障害物を回避することと、最高速度、最小距離、および／または他のパラメータの制約を有する環境内の１つ以上の標的に到達することとを含む１つ以上の目的を達成することができる。これらの運動は、推進システムによって提供され、推進システムは、上に記載されるように、電気モータによって動力供給されるプロペラを含み得る（電気モータは、それら自体が電子速度制御（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｓｐｅｅｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌ、ＥＳＣ）モジュールの制御下にある）。いくつかの実施形態では、推進システムは、後で記載される他の要素を含み得る。
【００３３】
全体のシステム１００は、無人車両１１０から離れて位置するベースステーションおよび／または他の要素などのオフボード要素１０１を含み得る。かかる要素は、オンボードコントローラ１４０によって提供される処理リソースを補い得るローカルコンピュータを含むことができ、これを使用して、無人車両１１０とクラウドサービス１０３との間の通信リンクを提供することができる。他の実施形態では、無人車両１１０は、クラウドサービス１０３と直接通信することができる。オフボード要素１０１はまた、図１を参照して上に記載されるオフボードコントローラ１０２ａ、１０２ｂを含み得る。
【００３４】
オフボード要素１０１は、バッテリを再充電および／または交換するために使用して、無人車両１１０の連続またはほぼ連続の動作を可能にすることができるバッテリストレージおよび交換設備をさらに含み得る。さらなる詳細は、本明細書と同時に出願され、参照により本明細書に組み込まれている「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｂａｔｔｅｒｙ  Ｓｅｒｖｉｃｉｎｇ，Ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ  Ｃｈａｒｇｉｎｇ  ａｎｄ  Ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ，ｆｏｒ  Ｕｎｍａｎｎｅｄ  Ａｅｒｉａｌ  Ｖｅｈｉｃｌｅｓ，ａｎｄ  Ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ａｎｄ  Ｍｅｔｈｏｄｓ」と題した継続中の米国出願第＿＿＿＿＿＿＿＿号に記載されている。システム１００は、ローカルコンピュータと通信して、無人車両１１０によって担持されるオンボードバッテリの寿命を査定および／または最大化する監視モジュール（例えば、オンボードまたはオフボードの無人車両１１０）を含み得る。
【００３５】
クラウドサービス１０３は、オンボードコントローラ１４０（図１）および／またはオフボード要素１０１によって提供される機能を補うことができる。クラウドサービス１０３は、無人車両１１０の特徴を無人車両１１０から遠隔の当事者に接続する通信システムを含み得る。例えば、通信システムは、無人車両１１０と、無人車両１１０の極めて近位に位置する当事者および／または無人車両１１０から遠隔に位置する当事者との間のリアルタイムの視覚および聴覚通信を提供し得る。グローバルな共有サブシステムを使用して、複数の無人車両１１０のうちのいずれかがどこに位置するか、ならびにどの車両が遠隔で動作する能力および／または準備状態を有し得るかをユーザまたは無人車両１１０に関連付けられた他のものに示すことができる。見出し３．０の下で後で記載されるように、オペレータは、無人車両１１０を遠隔で制御して、遠隔の場所にいる人々の間の通信の向上を提供することができる。
【００３６】
クラウドサービス設備１０３は、（例えば、単一の無人車両１１０単独に関連付けられた性能だけではなく）システム全体の性能を監視して、物理的環境（例えば、バッテリ状態を含むが、これに限定されない無人車両１１０の健全性）ならびに／または（例えば、とりわけ、データストレージ制限、接続速度、アルゴリズムのボトルネック、使用統計の結果としての）データ環境における実行時間に影響を及ぼし得る問題を識別するメンテナンスおよび信頼性サブシステムをさらに含み得る。
【００３７】
データ分析サブシステムは、複数の無人車両１１０からの検知データを統合して、１つ以上の無人車両１１０によってマッピングされたか、または別様に探査された環境のグローバルで一貫したマップを提供することができる。この情報には、時間で変化する３Ｄ表面および／またはリアルタイムの位置推定情報が含まれ得る。データ分析サブシステムを使用して、複数の車両のシステム全体を基準に、生センサ値または複数の無人車両の活動特性などの他の要因に関する情報を再度処理および分散することもできる。
【００３８】
本明細書に記載される無人システムは、本システムが動作する環境を探査、学習、および／またはマップする第１のまたは探査モードと、本システムが学習および／またはマップされた環境においてアクションを実施する第２のまたは実行モードとを含む複数のモードで動作し得る。図３および図４をそれぞれ参照しながら各モードを以下に順次記載する。
【００３９】
図３から始めると、第１のモードによる処理３００は、動作を始めることを含み得る（ブロック３０１）。第１のモードを開始することは、環境の三次元マップの形成を、その環境に関するいくつかの以前の情報を含むかまたは含まずに開始することを含み得る。ブロック３０２において、本処理は、本システムが第１のモードの間に実施される運動を始動させるかどうか、または運動が別様に（例えば、手動で）行われているかどうかを判定することを含む。本システムがそれ自体の移動を始動させるようなものである場合、それはそれ自体の推進システムを通してそれ自体の動力の下で移動する。そうするために、本システムは、（ブロック３０５において判定される）ユーザ生成型またはシステム生成型であり得る標的または目的地を必要とするであろう。ユーザが目的地を提供する場合（ブロック３０６）、ユーザはそうするために任意の好適な入力／出力デバイスを使用する。ユーザ入力が使用されない場合、本システムは、それ自体の目的地を生成して（ブロック３０７）、環境を探査することができる。目的地は、ユーザから得られるかシステムを介して得られるかにかかわらず、ブロック３１７において保存される。
【００４０】
ブロック３０９において、本システムは、目的地が有効であるかどうかを判定する。例えば、有効な目的地は少なくとも潜在的に到達可能なものであり、無効な目的地は非到達可能なものである。代表的な有効な目的地には部屋の中の位置が含まれ、代表的な無効な目的地には、部屋の壁の厚さ内の位置、または無人車両１００が安全に機能することができないような障害物に近過ぎると判定された位置を含み得る。目的地が有効ではない場合、本システムは任意の目的地が可能であるかどうかを判定する。車両がその現在の位置から移動することができない場合、いずれの目的地も可能ではない。目的地が可能である場合（ブロック３１６）、本システムは新しい有効な目的地を探す。目的地が可能ではない場合（ブロック３１６）、本システムは、その移動を安全に中断し（ブロック３１３）、採取されたデータをそのポイントに保存し（ブロック３１４）、そして第１のモードを完了する（ブロック３１５）。
【００４１】
一方、目的地が有効である場合、本システムは、本システムが目的地の方向に移動するときにその移動を始動させる（ブロック３０８）。本システムは、移動しながらその位置を追跡し、マップを更新し、そして任意のユーザ注釈を記憶する（ブロック３１０）。代表的なユーザ注釈には、（例えば、「台所」などの表現を用いた）現在の場所の説明、および／または特定の場所で行われる所望のアクションが含まれ得るが、これらに限定されない。例えば、代表的な表記法には、場所が写真を撮るのに好適な場所であるか、または湿度、Ｗｉ−Ｆｉ信号強度、および／もしくはパラメータなどのセンサデータを記録するのに好適な場所であるかを示すことが含まれ得る。
【００４２】
本システムは、移動しながら継続的に障害物を検索する（ブロック３１１）。物体回避のための好適な技法には、運動基本要素の使用による運動計画が含まれる。１つの代表的な方法は、センサ入力（例えば、カメラフレーム、ソナー、および／または赤外線信号）を使用して障害物を検出することを含む。障害物が検出された場合、目的地が有効であるかどうかを最後に判定してから採取された新しい情報を考慮して、本システムは、保存された目的地が依然として有効であるかどうかを確認することができる（ブロック３０９）。目的地が有効なままである場合、本システムは、障害物の周りをナビゲートし、目的地に到達したかどうかを判定するためにブロック３１２に進む。本システムがその目的地に到達するまでブロック３０９〜３１２が繰り返され、当該目的地において処理が上で論じられるブロック３１３および３１４へと移動する。
【００４３】
ブロック３０２に戻って、本システムがそれ自体の動力の下で動作することをオペレータが望まない場合、本システムを依然として別の方法によって、例えば、ユーザが本システムを持って単に周りを移動することによって移動させることができる。この場合、ユーザが本システムを周りで移動させながら、ユーザが探査モードを中断する（ブロック３０４）まで、本システムは、単にその位置を追跡し、そのマップを更新し、そして任意のユーザ注釈を記憶することができる（ブロック３０３）。
【００４４】
図３を参照して上に論じられる前述の方法は、屋内環境またはその環境の一部の高忠実度な３Ｄ表現を生み出す。概して、本システムが環境内で広範囲にわたって進行するほど、マップはより包括的になる。図４を参照して以下にさらに記載されるように、マップが完全に包括的であるか否かにかかわらず、本システムは少なくとも、本システムがマップした環境の部分で動作を実施することができる。
【００４５】
図４は、第２のモードによる代表的な処理４００を例示している。ブロック４０１において、第２の動作モードが開始される。ブロック４０２において、任意の必要なマップがロードされ、ブロック４０３において、ウェイポイントがロードされる。ウェイポイントは、オペレータによって識別される（または別様に受信される）経路に対応し得、その経路に沿って無人車両は進行して、その動作を実施する。ブロック４０４において、次のウェイポイントが回収され、ブロック４０５において、無人車両が次のウェイポイントまで移動する。ブロック４０６において、無人車両は、その位置を追跡し、ブロック４０７において、アクションを実行する。例えば、無人車両は、選択された場所でルートに沿って写真を撮り、ならびに／または３Ｄの空間的パラメータ（例えば、熱、湿度、ガス濃度、および／もしくは他のもの）以外のパラメータを識別することができる。ブロック４０８において、本システムは、ウェイポイントに到達したかどうかを確認し、そうでない場合はブロック４０５に戻る。いったんウェイポイントに到達すると、処理はブロック４０９へと進み、次のウェイポイントを取得するためにブロック４０４に戻る。この処理をオペレータが望むだけ多くのウェイポイントについて繰り返すことができる。
【００４６】
図４は、１つ以上のタスクを実施するように無人車両を管理するための多くの可能な配置のうちの１つを例示している。これらの動作の各々は、（ユーザによる相互作用がない）完全自律、（ユーザによって提供される高レベルの入力のみによる）半自律、（ユーザが車両を移動させる）手動までの範囲に及ぶ好適な自律レベルで実施され得る。無人車両は、特定の場所に到着すると、そこに着くとユーザ入力の有無にかかわらず動作を実施する。
【００４７】
図５は、無人車両が動作する環境をマッピングし、当該環境において車両を位置推定するための代表的な処理５００を例示している。この処理は、従来のシステムと比較した場合に著しく改善された結果を生み出すことができるハイブリッドな疎密公式化（ｓｐａｒｓｅ−ｄｅｎｓｅ  ｆｏｒｍｕｌａｔｉｏｎ）を含み得る。例えば、本システムは、色彩カメラ、および／または低電力プロセッサの他の好適な入力デバイスから得られたスパースな（疎な）顕著なポイント（ｓａｌｉｅｎｔ  ｐｏｉｎｔ）のセットを使用して、高速で正確な運動の追跡を提供することができる。次いで、本システムは、深度カメラから得られたノイズ除去された生の深度測定値を他の好適な入力デバイスと融合することによって、高品質で高密度な３Ｄマッピングを効率的に提供することができる。
【００４８】
ブロック５０１において、この処理は、例えば、１つ以上の色彩カメラ、深度カメラ、および／またはＩＭＵからセンサデータを読み取ることを含む。無人車両が位置する環境の描写に関する色彩カメラおよび深度カメラからのデータと、慣性測定値を提供するＩＭＵデータとを融合して、無人車両の位置および／または向きを判定することができる。
【００４９】
カメラがその姿勢を変化させたかどうかを判定するために、本システムは、カメラ画像内のデータを調べる。例えば、カメラの周りの環境が変化しないと仮定すると、カメラから得られる画像の任意の変化をカメラの姿勢の変化によって説明することができる。カメラの新しい姿勢を求めることを簡単にするために、本システムは、必要な計算の数を制限するために、全体として写真を表すことができる制限されたピクセルのセットのみを使用する。この制限されたピクセルのセットは、顕著なポイントとして知られており、ブロック５０２において、ＦＡＳＴなどの特徴検出アルゴリズムを使用して識別される。ブロック５０２において、この処理は、例えば、ＦＡＳＴ特徴検出アルゴリズムを使用して、色彩カメラフレームから顕著なポイントを検出することを含む。例えば、代表的なＦＡＳＴアルゴリズムでは、顕著なポイントは、ピクセルのグループが任意の参照ピクセルよりも明るい別個の区域である。次いで、実測値の顕著なポイントは、ＯＲＢポイントの記述子アルゴリズムなどのバイナリ記述子を使用してユニークに識別され、複数のスケールおよび向きでの迅速な整合を可能にする。ブロック５１０は、ブロック５０１および５０２で得られた情報を使用して３Ｄマップを作成または更新することを含む。例えば、ブロック５１１は、スパースな３Ｄマップに顕著なポイントを追加することを含む。顕著なポイントをキーフレームに関連付けて記憶し、特定の場所にアンカ留めすることができ、無人車両が最後のキーフレームから顕著なポイントの間を十分に移動した場合、新しいキーフレームが生成される（ブロック５３０）。各キーフレームは、時間の特定のバンテージポイントにおいて、予測された（例えば、最善の）姿勢でカメラに対して視覚可能なポイントのサブセットを含み得る（ブロック５２３）。新しい測定値が入ってくると、位置および／または向きの推定が改善され得るため、姿勢が予測される。もしあれば、カメラの次の移動の程度をコンピューティングするための命令は、例えば、最適な解として姿勢変数を用いて反復非線形最小二乗最適化問題を解くことによって、新しい顕著なポイントと最新のキーフレームとを比較し、整合する顕著なポイントの再投影誤差を最小限に抑えるように努めることによって得られる。カメラの新しい姿勢は、色彩カメラフレームで検出された２Ｄの顕著なポイントと最新のキーフレームに関連付けられた３Ｄのスパースなマップに記憶された投影された３Ｄの顕著なポイントとの見かけの運動を比較することによって得られる。カメラが移動しなかった場合、検出された顕著なポイントと投影された３Ｄの顕著なポイントとは一致する。カメラが移動すると、再投影誤差がでる。３Ｄ空間で新しいカメラの姿勢を解くことにより、観察された再投影誤差が説明される。
【００５０】
ＩＭＵ測定値は、ロボットの運動を予測するために使用される慣性情報の統合を可能にする。しかしながら、ＩＭＵ測定値は、典型的には、ドリフトする傾向があるため、信頼できる情報を提供することができない。したがって、ＩＭＵデータの信頼性は、例えば、拡張カルマンフィルタアルゴリズムを使用して、予測を色彩カメラから得られた運動と融合することによって改善され得る（ブロック５２１）。
【００５１】
少なくともいくつかの状況では、例えば、顕著なポイントの欠如、センサ誤差、または無人車両が電力損失を経験した後の再開ゆえに、無人車両を失う可能性がある。かかる状況を説明するために、本システムは、例えば、バッグオブワードアルゴリズムを使用して、各キーフレームにおいて顕著なポイントの一意のデジタル署名を探す再位置推定手順（ブロック５２２）を含み得る。一意のデジタル署名を用いて、ロボットは、訪れた場所とその場所でのロボットの姿勢を確実に呼び戻すことができる。ブロック５２３において、本システムは、呼び戻されたキーフレームから現在のフレームまでのシステムの運動を追跡する。
【００５２】
ブロック５３１において、この処理は、例えば、バンドル調整アルゴリズムを使用して、ポイントの位置とキーフレームの姿勢とをグローバルに最適化することを含み得る。この手法を使用して、最小の再投影誤差を有する位置および姿勢を得ることができる。このグローバルな最適化は、典型的には、ブロック５２３においてコンピューティングされた姿勢が考慮に入れるべきローカル情報しか有しておらず、ひいては、ドリフトとして知られる誤差を累積する傾向があり得るため必要とされる。このドリフトを補償するために、本システムは、ループに含まれるすべての利用可能な測定値を使用して、本システムの現在および過去の位置のその推定を最適化する。放置期間後に本システムがある位置に戻ったことを本システムが認識すると、ループが発生する。
【００５３】
次いで、ブロック５３１において最適化されたデータは、ブロック５１３および５１２において３Ｄマップに組み込まれる。例えば、ブロック５１３において、この処理は、深度センサから最も近いキーフレームまで、生のノイズ深度測定値をワープさせることを含む。重複する深度サンプルを、例えば、距離および視認方向などのセンサノイズの特質を考慮に入れる重み要因を用いて当該サンプルを平均化することによって、ノイズ除去することができる。これは、典型的には、構造化された光カメラなどの深度カメラが信頼できる測定値を提供し、光軸の方向に近いため、必要とされる。表面までの距離および光軸からの角度が増加するにつれて、深度測定誤差が増加する。繰り返された測定値を平均化して、より正確な測定値を提供することができる。ノイズ除去された深度フレームの品質が予め設けられた品質閾値に到達すると、例えば、対応する平均化された深度測定値の変動が前回の反復から２ｍｍ未満になるか、または最大反復回数に到達すると、（ブロック５１２において）密集した３Ｄマップに融合され、さらなる顕著なポイントを検出するために処理がブロック５０２に戻る。次いで、この処理を使用して生成された密集した３Ｄマップを、例えば、図４を参照して上に記載される方法で、無人車両によって使用して環境をナビゲートする。密集した３Ｄマップとスパースな３Ｄマップとの区別は、所与の体積内のポイントの密度を指す。密集した３Ｄマップにより、例えば、大きなテーブルの上のカップもしくは地上の靴下などの物体、または所与の体積内にポイントが少ないと識別できない可能性がある表面を特定することができる。
【００５４】
上に記載される実施形態の少なくともいくつかのうちの１つの特徴は、キーフレームレベルでデータをノイズ除去する処理である。この手法は、データが３Ｄマップに統合される前に処理がドリフト誤差を補正することを可能にする。したがって、この手法は、生データが直接３Ｄマップに融合され、それがデータの後の補正を阻止するいくつかの従来の技法とは異なる。本技術の実施形態の利点は、著しく増加したコンピューティングリソースを消費することなく、３Ｄマップをより正確にすることができることである。
【００５５】
３．０  通信
スマートフォンまたはタブレットなどのグローバルな通信デバイスから車輪付きテレプレゼンスロボットに及ぶ実装例でオペレータが実際にそこに存在するかのように、遠隔からリアルタイムで異なる場所を体験することができることは、長年にわたって開発者の目標であった。スマートフォンおよびタブレットは、マイクロフォン、カメラ、スクリーン、およびシステム接続などの構成要素の組み合わせを使用して、２つ以上の当事者の間でリアルタイム通信を提供した。かかるデバイスを使用してセッション中に交換される情報は確かに有用であるが、発呼側当事者は、着呼側当事者が位置する環境を経験および探査することができない。
【００５６】
前述の制限は、ある場合において、前述の構成要素に加えて、発呼側によって提供される命令に従って車輪を使用してナビゲートすることができる車輪付きテレプレゼンスロボットの使用を介して少なくとも部分的に克服されてきた。しかしながら、かかるシステムは、２Ｄ平面で動作するように制約されているため、車輪付き車両による運動が制限され過ぎている区域では操るのが困難な場合がある。
【００５７】
したがって、本技術の少なくともいくつかの実施形態では、無人航空車両を使用して、２Ｄ平面に制約されない運動を伴う遠隔ユーザ間のリアルタイム通信を提供する。例えば、図１に戻ると、第１の環境１０５ａにおける第１のオペレータ１０４ａは、「着呼側」当事者に対応し得、第１のオフボードコントローラ１０２ａを介して第１の環境１０５ａにおける無人車両１１０の制御を提供し得る。第２の環境１０５ｂ内に位置する第２のオペレータ１０４ｂは、「発呼側」当事者に対応し得、第２のオフボードコントローラ１０２ｂを介して無人車両１１０を制御し得る。上に記載されるマッピングおよび障害物回避技法を使用して、無人車両１１０は、第２の環境１０５ｂ内に位置する第２のオペレータ１０４ｂの制御下で、第１の環境１０５ａで動作し得る。したがって、第２のオペレータ１０５ｂは、無人車両を使用して、着呼側当事者１０４ａが位置する第１の環境１０５ａを探査することができる。
【００５８】
特定の実施形態では、全体のシステム１００は、例えば、（無人車両１１０の極めて近位に位置する）第１のオペレータ１０４ａがより遠隔の第２のオペレータ１０４ｂによって提供された命令を無効にすることを可能にするために、衝突回避ソフトウェア（ｄｅｃｏｎｆｌｉｃｔｉｏｎ  ｓｏｆｔｗａｒｅ）を含み得る。この方法では、発呼側当事者（例えば、第２のオペレータ１０４ｂ）は、着呼側当事者（例えば、第１のオペレータ１０４ａ）と通信することができるだけでなく、無人車両１１０を使用して着呼側当事者が位置する環境を探査することもできる。発呼側当事者は、２つの環境１０５ａ、１０５ｂにおけるデバイスの間で好適な通信リンク１０６が設けられ維持され得る限り、着呼側当事者とは異なる部屋、異なる建物、異なる国、または異なる大陸にいることができる。
【００５９】
４．０  モジュラー制御ユニット
本技術のいくつかの実施形態では、無人システムは、モジュラー構成を有することができ、モジュラー制御ユニット、例えば、ロボットを位置推定、マッピング、および制御するためのロボットの「頭部」、ならびに／または車両および／もしくは他のプラットフォームを含む他の自律もしくは半自律システムを含み得る。特定の実施形態では、本デバイスは、無人航空車両（ＵＡＶ）、地上ベースの車両、および／または水中ベースの車両を含む多種多様なロボットのプラットフォームのうちのいずれかに容易に取り付けることができるモジュラーユニットを含み得る。本デバイスは、多種多様なロボットのプラットフォームとの互換性を提供するために、汎用型のまたは別様に広く普及している接続および／もしくは通信技術を使用することができる。
【００６０】
いくつかの実施形態では、モジュラー制御ユニットは、２つ以上のデバイスの間またはそれらの中の協働を可能にし得る（図１〜５を参照して上に記載されるような）位置推定、３Ｄマップ作成、および／または中心に記憶された機能もしくは共有機能を提供し得る。したがって、本デバイスは、共通の環境表現を共有することができ、複数のデバイスが共通の参照ポイントから自己追跡することを可能にする。
【００６１】
図６Ａに見られるように、代表的なモジュラー制御ユニット６４０は、ロボットの「頭部」の形態を有することができ、頭部は、保護本体または筐体６４４を含む。筐体６４４は、それが様々な異なるプラットフォーム（例えば、移動式の空中、地上、および／または水中ベースの車両）によって担持され得るという点でモジュラーであり得る。筐体６４４は、センサシステム６２１の１つ以上のセンサのための構造的支持を提供し得る。例えば、センサシステム６２１は、複数のカメラ６２４を含み得る。特定の実施形態では、センサシステム６２１は、一連の６つのカメラ６２４を含むことができ、それらのうちの３つは、図１において視覚可能であり、それらのうちの６つすべては、各カメラの三次元視野（ａ）を別々に、およびシステム全体としての三次元視野（ｂ）を提供する（例えば、最大化する）ように組織される。
【００６２】
モジュラー制御ユニット６４０は、例えば、ピクセルレベルで物体までの距離を測定するように構成された１つ以上の深度センサ６２８を含むこともできる。いくつかの実施形態では、筐体６４４は、一連のバッフルおよび／もしくは通気口６４３、ならびに／または冷却ファン６４２を通って内部構成要素によって生成された熱の放散を促進する。
【００６３】
いくつかの実施形態では、モジュラー制御ユニット６４０は、制御ユニット６４０および／または制御ユニット６４０を担持するプラットフォームを制御するためのタッチ入力部分６３１を有し得るディスプレイ要素またはスクリーン６２７を含み得る。ディスプレイ要素６２７を使用して、例えば、グラフィカルユーザインターフェースの形態で画像または他の情報６４３を提示することもできる。本情報は、制御ユニット６４０（および／もしくは制御ユニット６４０が担持されているプラットフォーム）の周囲の環境における態様、制御ユニット６４０（および／もしくは関連付けられたプラットフォーム）の動作上の態様、ならびに／または他の情報に対応し得る。別の実施形態では、モジュラー制御ユニット６４０はまた、グラフィックを視認するためまたはインターフェースするために、電話などの外部移動式デバイスに接続し得る。装着されたスクリーンの寸法および／または能力は重量および／またはサイズの考慮ゆえに制限され得るため、電話、タブレット、またはラップトップなどの外部移動式アクセサリは、（ａ）デバイスからユーザにデータを提供するためのスクリーンの利用可能な範囲（ｓｃｒｅｅｎ  ｒｅａｌ  ｅｓｔａｔｅ）および解像度の増加、（ｂ）移動式アクセサリを介したデバイスへの追加入力（ユーザから直接行うか単にゲートウェイとして行うかにかかわらず）、ならびに／または（ｃ）デバイスの場所および現在のアクションに応じて、ユーザに対して物理的により近くに存在し得るかおよび／またはより容易であり得るアクセサリとしてのオペレータの利点を可能にすることによって、モジュラー制御ユニット６４０の能力を拡張し得る。ディスプレイ要素６２７は、例えば、制御ユニット６４０がシミュレートされた感情を表示すること、および／またはその周りの人々に意図を伝達することを可能にすることによって、プラットフォーム全体の動作に寄与し得る。意図を伝達することにより、人間と機械との通信および協働を助けることができる。一例として、および上に概説されるように、一対の目をディスプレイ要素６２７上に表示することができ、これらの目は、特定の方向を向いている場合、プラットフォームが次に移動するであろう場所をプラットフォームの周りのものに示すことができる。別の例では、これらの目は、矢印または別の好適な直感的な記号で置き換えられる。このタイプの明確な通信は、ロボットと人間とが安全かつ効果的に相互作用するのに役立ち得る。
【００６４】
図６Ｂは、モジュラー制御ユニット６４０を上から例示しており、６つのカメラ６２４、対応する視野６２９、および近隣の視野６２９の間の重複領域６３０を示している。重複領域６３０は、三次元データ採取を含むが、これに限定されない追加の機能を提供し得る。対応するカメラ６２４は、モジュラー制御ユニット６４０の周囲の環境におけるデータ採取およびその環境のデータ採取を可能にし得る。他の実施形態では、モジュラー制御ユニット６４０は、視覚可能な光および／または他の電磁気の波長の影響を受けやすく、全３６０度の視野を網羅するように配置され得る他の数のカメラ（例えば、１〜１２個のカメラ）を含み得る。
【００６５】
図７は、他の構成要素の中でも電子ユニット６４５を例示するモジュラー制御ユニット６４０の拡大図である。電子ユニット６４５は、モジュラー制御ユニット６４０および／またはそれが接続されるプラットフォームの他の構成要素の動作を支持および／または容易にし得る。したがって、電子ユニット６４５は、様々なマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、および／または他の構成要素のうちのいずれか１つ以上を含み得る。ＩＭＵ、ＧＰＳユニット、および／または熱センサを含むが、これらに限定されない追加のセンサを電子ユニット６４５内に含めることができ、電子ユニット６４５もまた、データ処理、マッピング、およびナビゲーション機能を含む追加の機能を提供し得る。例として、電子ユニット６４５に統合されたソフトウェアは、支持プラットフォーム、ならびに図８Ａ〜８Ｄを参照して以下にさらに記載される関連付けられた運動力または制御要素のうちのいずれかを制御し得る。代表的なソフトウェアは、Ｐｉｘｈａｗｋ（ｗｗｗ．ｐｉｘｈａｗｋ．ｏｒｇ）から入手可能である。このソフトウェアを使用して、電子ユニット６４５およびオンボードセンサの組み合わせを介して支持プラットフォームの制御を同調させることができる。車輪、プロペラ、および／または他の推進デバイスの実際の制御との比較の際に支持プラットフォームの移動が完全に特徴付けられ得るので、自動同調を達成することができる。例えば、デバイス入力を（例えば、モータコマンドを介して）制御することができ、かつシステム応答（例えば、バンク角）を判定することができるので、期待された出力が存在するように入力のセットに対してシステムを特徴付けることが可能である。かかるシステムの特徴付けにより、オペレータまたは製造業者は、所望の応答に対して正しい同調定数を選択することができる。システムモデルパラメータ（例えば、車両の質量、車輪の直径、モータの場所など）が変化するかまたは最初は未知である状況では、改善された（例えば、最適な）履行のために自動的に同調させることが概して必要である。
【００６６】
いくつかの実施形態では、支持電子ユニット６４５はまた、モジュラー制御ユニット６４５に電力供給するバッテリまたはエネルギーストレージシステムを含み得る。いくつかの実施形態では、バッテリまたはエネルギーストレージシステムを使用して、モジュラー制御ユニット６４０以外の要素、例えば、図８Ａ〜８Ｄを参照して以下に記載される支持プラットフォームに電力を供給することができる。他の実施形態では、モジュラー制御ユニット６４０は、プラットフォームから電力を得ることができるか、またはモジュラー制御ユニット６４０とプラットフォームとの間で、必要とする電力および各々に供給される電力に応じて、電力を共有することができる。代表的な実施形態では、モジュラー制御ユニット６４０は、約１０〜１５ワットの電力を使用する。
【００６７】
図８Ａ〜８Ｄは、いくつかの好適なプラットフォーム、例えば、無人車両８１０ａ〜８１０ｄとして図８Ａ〜８Ｄに示される無人車両８１０上に設置された（例えば、それに機械的に解除可能に取り付けられた）代表的なモジュラー制御ユニット６４０を例示している。図８Ａから始めると、代表的な無人車両８１０ａには、本体８１２ａと、複数のプロペラ８５１を含む推進システム８５０ａとを有する航空車両が含まれる。本体８１２ａは、推進システム８５０ａおよび／または他のシステム構成要素を介して無人車両８１０ａ全体の方向および制御を提供するモジュラー制御ユニット６４０に解除可能に取り付けられるように構成されている。
【００６８】
図８Ｂは、本体８１２ｂと、複数の車輪８５２を含む地上ベースの推進システム８５０ｂとを含む無人車両８１０ｂを例示している。モジュラー制御ユニット６４０は、推進システム８５０ｂ、および／または車輪８５２のためのアッカーマン（もしくは他の）ステアリングシステムを含む他のシステムを制御するために、本体８１２ｂに解除可能に取り付けられている。
【００６９】
図８Ｃは、複数の車輪８５２を備える推進システム８５０ｃを担持する本体８１２ｃを有するまた別の代表的な無人車両８１０ｃを例示している。この実施形態の特定の態様では、無人車両８１０ｃは、スキッドステアの方法で動作するようにトレッド８５３をさらに含むことができ、トレッド８５３は、図８Ｂに示される標準的なアッカーマンステアリング配置よりも実装するのが簡単な場合がある。本体８１２ｃは、周囲の環境の追加の視程のために、上昇位置でモジュラー制御ユニット６４０を支持する中間構造８１３をさらに含み得る。
【００７０】
図８Ｄは、船体の形態の本体８１２ｄを有するなおもさらなる無人車両８１０ｄを例示している。対応する推進システム８５０ｄは、１つ以上のプロペラ８５１を駆動するモータ８５４を含み得る。モジュラー制御ユニット６４０は、本体８１２ｄによって取り外し可能に担持されている。なおもさらなる実施形態では、モジュラー制御ユニット６４０を他のタイプの無人車両と共に使用することができる。例えば、水上車両は、図８Ｄに示されるように、水面で動作することに加えてまたはその代わりに、潜水可能であってもよい。
【００７１】
代表的な実施形態のいくつかの特徴を上に記載してきた。以下の節では、上に提示される説明を拡張し、かつ／または開示される技術の追加の特徴を紹介する。
【００７２】
概して、開示される技術は、様々な異なるプラットフォーム（空中、地上ベース、および／または水中ベース）にわたって使用することができるモジュラー制御ユニットを含み得る。モジュラーシステムに共通の要素を設けることによって、本技術の実施形態は、新しいシステムを開発する処理および／または１つのタイプの自律プラットフォームから別のプラットフォームに技術を移植する処理を容易にすることができる。モジュラー制御ユニットからの出力は、モータコマンド（例えば、モジュラー制御ユニットを担持するプラットフォームを特定の方向におよび／もしくは特定の量だけ移動させるためのコマンド）、視覚データ（例えば、プラットフォームが動作する環境における障害および／もしくは他の特徴に対応するデータ）、（視覚データに付随し得、かつ別様に二次元であり得るデータに第３の次元を追加し得る）深度データ、ならびに／または他の好適なパラメータ（例えば、プラットフォームの速度、加速度、向き、および／もしくは進行方向）を含み得る。前述の情報は、プラットフォームにその位置を識別し、その運動を経時的に追跡する能力を提供し得る。これらの特徴は、狭苦しい場所が正確な情報、短い信号伝送遅延、および典型的にＧＰＳが拒否される場所における自己完結型の情報収集能力を必要とする屋内環境を含む多種多様な環境で動作するプラットフォームに対する適用性を有し得る。
【００７３】
モジュラー制御ユニット６４０は、そのモジュラー性を容易にするために、標準化されたインターフェースおよび／または通信プロトコルを含み得る。例えば、モジュラー制御ユニット６４０は、接地用の１つと、電力用の１つと、信号データ（例えば、低レベルデジタル入力／出力、または他の好適なデータ）用の１つと、３つの導体またはケーブルを含むことができる。ケーブルの各々は、本体および／または中間構造の対応するコネクタと相互作用する標準化されたコネクタに連結され得る。特定の実施形態では、前述の接続（接地、電力、および信号）は、多種多様なコネクタのうちのいずれかを使用して車両プラットフォームとインターフェースすることができるほど単純である。特定の実施形態では、本システムは既存のシステムに後付けするように意図的に設計されていないが、他の実施形態では、本システムは後付けを特に意図したコネクタインターフェースを含み得る。これらの実施形態のいずれにおいても、好適な通信プロトコルは、とりわけ、ＳＰＩ、Ｉ２Ｃ、ＵＳＢ、ＵＡＲＴ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、およびＷｉ−Ｆｉを含むが、これらに限定されない。
【００７４】
概して、内部にデバイス構成要素が担持される筐体６４４は、多種多様な車両または他のプラットフォームと互換性があるように比較的小さくかつ軽量に作製され得る。特定の実施形態では、モジュラー制御ユニット６４０は、約１２インチ掛ける１２インチ以上の全フットプリント（専有面積）を有するＵＡＶによって担持および使用されるのに十分なだけ小さくて軽い。他の実施形態では、モジュラー制御ユニット６４０を、より小さいＵＡＶおよび／またはより大きいＵＡＶと共に使用することができる。
【００７５】
本技術によるデバイスを担持するのに好適な代表的なプラットフォーム（例えば、無人車両）には、ラジコンレースカー、および他の地上ベースの車両、ならびにＵＡＶが含まれる。本デバイスは、地上ベースの車両に連結されると、車両の車輪およびステアリングを制御するための命令を提供し得る。本デバイスは、ＵＡＶに連結されると、プロペラおよび／または他の推進デバイス、ならびに飛行制御面および／または他のステアリングもしくは方向制御デバイスを制御するための命令を提供し得る。これらの実施形態のいずれにおいても、本デバイスは、単独または組み合わせで、プラットフォームの対応するデバイスにコマンドを発行するプロセッサおよびマイクロコントローラを含み得る。例えば、コマンドは、車両の方向、速度、および／または他の属性の変化を生み出すようにコマンドで作用するアクチュエータまたは電子モータコントローラ（ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｍｏｔｏｒ  ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ、ＥＭＣ）に管理され得る。コマンドは、デバイスが担持されているプラットフォームのうちのいずれかに適用することができ、それによって理解され得る程度に単純かつ／または汎用的であることが期待される。
【００７６】
前述の動作は、半自律状況または完全自律状況で行うことができる。例えば、代表的な半自律状況は、人間のオペレータが無人車両に「左へ行く」または「右へ行く」または「後退する」と命令し、モジュラー制御ユニットがこれらの命令を実装するモードを含む。代表的な完全自律モードでは、オペレータは、目的地を入力することができるか、または単に無人車両に「行く」ように命令することができる。モジュラー制御ユニットは、無人車両を目的地まで誘導することができるか、または無人車両にその環境を探査し始めるように命令することができる。両方の場合において、モジュラー制御ユニットは、例えば、オンボードカメラおよび／または深度センサ（複数可）から得られたデータに基づいて、環境内の障害物を回避する方法で無人車両を管理する責任を負う。特定の実施形態では、モジュラー制御ユニットは、階層的組織の命令に従って動作し得る。例えば、モジュラー制御ユニットを、人間のオペレータから反対の命令を受信したにもかかわらず、障害物を回避するようにプログラムすることができる。
【００７７】
なおもさらなる実施形態では、モジュラー制御ユニットは、プラットフォームの他の動作を管理し得る。例えば、プラットフォームを推進または案内すること以外のタスクを実行するように構成されたマニピュレータアームまたは他のデバイスをプラットフォームが含む場合、モジュラー制御ユニットを使用してかかるアクションのためのコマンドを提供することができる。
【００７８】
無人車両は、様々な好適なペイロードのうちのいずれかを担持し得る。例えば、無人車両は、内部で無人車両が動作する環境に関するデータを捕捉するための１つ以上のカメラまたは他のセンサを担持し得る。かかるセンサを、モジュラー制御ユニット６４０によって担持されるカメラおよび／または他のセンサに追加することができる。他の実施形態では、無人車両は、パッケージまたは他のペイロードを配送し得る。さらに別の実施形態では、無人車両は、人間の乗客を運搬し得る。例えば、無人車両は、車椅子を含むことができ、モジュラー制御ユニットは、車椅子を案内するための自律または半自律コマンドを提供する。なおもさらなる実施形態では、モジュラー制御ユニットを人によって運搬することができる。例えば、その人は、マッピングユニットとして動作し、その人をある環境の周りで案内するモジュラー制御ユニットからの命令を受けることができる。なおもさらなる実施形態では、その人は、盲目であり得、当該環境において彼自身または彼女自身を案内するために、モジュラー制御ユニットに依存し得るかまたはそれを使用し得る。モジュラー制御ユニットは、当該人を当該環境の周りで案内する方法で当該人にフィードバックを提供するスピーカ、ブザー、および／または他の構成要素に連結され得る。
【００７９】
高いレベルで、モジュラー制御ユニットによって提供される情報を使用して、モジュラー制御ユニットがどこにあるのか、およびモジュラー制御ユニットが時間内にどのように移動するのかを識別することができる。これは、次に深度データを含む視覚データと、速度および加速度データとを含み得る。さらなる実施形態では、命令は、（モジュラー制御ユニットを担持する）プラットフォームを特定の方向または特定の場所に移動させるように管理するモータコマンドを含み得る。他の実施形態では、モータコマンドを削除するか、または他の情報、例えば、上で論じられるように、ある環境において盲目の人を案内するために使用される情報と置き換えることができる。
【００８０】
代表的な実施形態では、図６Ａを参照して上に記載されるセンサシステム６２１は、６つの視覚可能な光カメラ６２４と深度センサ６２８とを含む。次に、深度センサ６２８は、センサ／受信機によって捕捉された深度情報に視覚情報を追加する色彩カメラと組み合わされたセンサ／受信機（例えば、ＬｉＤＡＲまたはＩＲセンサ／受信機）を含み得る。視覚可能な光カメラによって収集された情報を（例えば、従来の技法を使用して）一緒につなげて、無人車両の周りの環境の視覚表現を提供することができる。いくつかの実施形態では、この情報は、モジュラー制御ユニットおよびナビゲーションのためのデバイスによって使用されることに加えて、フラットスクリーン、仮想現実ディスプレイ、または他の好適な出力デバイス（例えば、ユーザの電話）に提示され得る。他のセンサには、無人車両によって行われるミッションおよび／または内部で無人車両が動作する環境に応じて、気圧計、ＧＰＳセンサ、熱センサ、および／または他の好適なセンサが含まれ得る。概して、これらのセンサは、無人車両により担持されるペイロードによって実施される任意の検知能力とは無関係に動作する。例えば、無人車両は、特定の静止画像または動画を撮るために使用されるペイロードカメラを担持し得るが、モジュラー制御ユニット６４０は、その視覚データをガイダンスおよびナビゲーションのために使用する。しかしながら、他の実施形態では、モジュラー制御ユニット６４０によって収集されたデータを、後でさらに詳細に記載されるように、ペイロードとして動作すること、またはペイロードによって提供されるデータを補うこと、またはマップデータベースを確立することを含むナビゲーションおよびガイダンスに加えて、他の目的のために使用することができる。
【００８１】
特定の実施形態では、カメラ６２４を使用して、「インサイドアウト」の位置推定処理を提供する。この処理を使用して、モジュラー制御ユニット６４０は、ローカル環境からランドマークを抽出し、図５を参照して上に論じられるような、スパースなマップを生み出すことができる。ランドマークが欠如している場合、この処理を容易にするために、環境内に起点を意図的に置くことができる。次いで、スパースなマップをさらなるマップの定義の基礎として使用することができる。例えば、いったん位置推定処理から追跡情報が得られると、それを使用して、深度センサおよび全体としてのモジュラー制御ユニット６４０の位置および向きを解像することができ、それにより、採集された深度情報をマップに適切に登録することができる。この処理を介して得られたデータを使用して、情報が最初に得られるバンテージポイント以外のバンテージポイントまで内挿または外挿することもできる。
【００８２】
上に論じられるように、視覚カメラだけでは、特に、色の変化または幾何学的な詳細の点で比較的質感のない、典型的には屋内で遭遇される環境の深度情報を得るには典型的には不十分である。したがって、モジュラー制御ユニット６４０は、上に記載される深度センサを含み得る。他の実施形態では、他の技法を使用して、例えば、図６Ｂに例示されるように、近接して離隔されたカメラの視野によって生み出された重複を介して、深度情報を得ることができる。いくつかの実施形態では、より多くのカメラを追加することによって、カメラによって提供される視覚画像を向上させることができ、これは、歪みを低減させ得る。カメラの光学特性は、狭苦しい場所での屋内動作に必要とされる解像度ゆえに、かなり精密であるように選択され得る。特に、光分子学を使用して、ミリメートルレベルの特徴を解像することができる。
【００８３】
特定の実施形態では、モジュラー制御ユニット６４０によって得られたデータを中心的な場所にアップロードし、追加の関連データと共に更新することができる。例えば、モジュラー制御ユニット６４０は、クラウド（または別の集中データベース）にアップロードされ、次いで、デバイスを担持する同じプラットフォームまたは別のプラットフォームによって使用されるマップを作成し得る。代表的なシナリオでは、プラットフォームは、その周囲に対応する画像（または他の情報）を捕捉する。情報がモジュラー制御ユニット６４０の場所を判定するのに十分である場合、プラットフォームは、（中心的な場所から）適切なマップにアクセスし、そのマップを使用してナビゲートする。情報がデバイスの場所を判定するのに不十分である場合、モジュラー制御ユニット６４０自体が、その場所を判定することができるまで、より多くの情報を収集する。この処理の間に、場所整合性が識別されるまで、モジュラー制御ユニット６４０によって収集された新しい情報を以前に定義されたマップと比較することができる。いったんその場所が判定されると、次いで、ナビゲーションおよび／または他の目的のために、以前にロードされたマップ情報を使用することができる。前述の動作が（例えば、クラウド内で）オンボードモジュラー制御ユニット６４０またはオフボードモジュラー制御ユニット６４０で行われる程度を、動作を行うために必要な電力および速度、ならびにオンボードモジュラー制御ユニット６４０および／または関連付けられたプラットフォームで利用可能な電力を含む要因に基づいて設けることができる。より一般的には、待ち時間の影響を受けやすい計算および動作はオンボードで行われるように選択され得、タイムクリティカル性が低い動作はオフボードで行われ得る。待ち時間の影響を受けやすいと典型的に考慮される情報には、高度情報、プラットフォームおよび／もしくはデバイスの向き、ＳＬＡＭ（ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｍａｐｐｉｎｇ：同時位置推定およびマッピング）データ、ならびに／または他の近接マッピングデータが含まれる。
【００８４】
一例では、なじみのない空港など外国の環境にデバイス（または人）を置くことができる。オペレータは、環境の最初の視界を、既存のデータと比較される集中データベースにロードする。最初の視界が場所を識別するのに十分である場合、オペレータは、マップにアクセスして状況を提供し、オペレータのその後の移動を案内するのに役立てることができる。最初の視界が不十分である場合、オペレータは、整合が見つかるまでデータを収集およびアップロードし続ける。
【００８５】
特定の実施形態では、前述の特性のうちのいずれかに従って構成されたデバイスは、ロボットシステムの開発者にとって特に好適であり得る。特に、上に記載されるモジュール性および相互動作性の特性は、かかる用途に特に好適であり得ると期待されている。しかしながら、本技術は、かかる用途に限定されない。例えば、前述の特性および／または属性のうちのいずれかを有するモジュラーデバイスは、商業規模、工業規模、および／または軍事規模の用途に好適であり得る。
【００８６】
前述より、本技術の具体的な実施形態を例示の目的で本明細書に記載してきたが、本技術から逸脱することなく、様々な修正を行うことができることが理解されよう。例えば、本明細書に例示されるシステムおよびデバイスは、具体的に示されるもの以外の構成を有し得る。無人車両は、ヘリコプタまたは固定翼の構成を有し得る。車両は、ディスプレイスクリーンの代わりに、来たるべき進行方向を表示するために、順次点灯されるＬＥＤの列または同様の配置を含み得る。コントローラは、例えば、ユーザ入力が車両に損傷を与えるであろうとコントローラが判定すると、ユーザ入力を自律的に無効にし得る。通信リンクは、無線（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））とは対照的に有線であり得る。ＵＡＶが屋内環境でマッピングおよび／または動作しているとき、オペレータ（複数可）は、屋外環境に位置し得、屋内に位置していないコントローラを介してＵＡＶとインターフェースし得る。
【００８７】
特定の実施形態の文脈において記載される技術のある特定の態様を、他の実施形態において、組み合わせるかまたは削除することができる。例えば、複数の要素（例えば、複数のカメラ）によって提供される機能を、いくつかの実施形態において、単一の要素（例えば、単一のカメラ）に組み合わせることができる。制御ユニットのモジュラー性質に一意ではないモジュラー制御ユニットの文脈において記載される機能を非モジュラー制御ユニットによって行うこともできる。少なくともいくつかの実施形態では、いくつかの特徴（例えば、モジュラー制御ユニット）を、屋内同様または屋内で使用する代わりに、屋外で使用することができる。屋内で使用される場合、車両の自律アクションは、典型的には、例えば、１０フィート掛ける１０フィートの面積、または屋内環境の壁、床、ドア、窓、および天井によって取り囲まれた別の体積／面積に制約される。さらに、本技術のある特定の実施形態に関連付けられた利点をそれらの実施形態の文脈において記載してきたが、他の実施形態もまた、かかる利点を示すことができ、すべての実施形態が必ずしも本技術の範囲内に入るようにかかる利点を示す必要はない。したがって、本開示および関連技術は、本明細書に明示的に示されていないかまたは記載されていない他の実施形態を包含することができる。
【００８８】
本明細書で使用される場合、「Ａおよび／またはＢ」における「および／または」という表現は、Ａ単独、Ｂ単独、ならびにＡおよびＢの両方を指す。参照により本明細書に組み込まれる任意の材料という程度まで、本開示と矛盾する場合、本開示が優先される。
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【国際調査報告】
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