特許 6673371 可動物体を使用して障害物を検出する方法及びそのシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6673371

(24)【登録日】2020年3月9日

(45)【発行日】2020年3月25日

(54)【発明の名称】可動物体を使用して障害物を検出する方法及びそのシステム

(51)【国際特許分類】

   G05D 1/10 20060101AFI20200316BHJP

   B64C 27/08 20060101ALI20200316BHJP

   B64C 39/02 20060101ALI20200316BHJP

   B64D 47/08 20060101ALI20200316BHJP

【ＦＩ】

   G05D1/10

   B64C27/08

   B64C39/02

   B64D47/08

【請求項の数】17

【全頁数】50

(21)【出願番号】特願2017-565054(P2017-565054)

(86)(22)【出願日】2015年7月8日

(65)【公表番号】特表2018-523864(P2018-523864A)

(43)【公表日】2018年8月23日

(86)【国際出願番号】CN2015083517

(87)【国際公開番号】WO2017004799

(87)【国際公開日】20170112

【審査請求日】2018年1月4日

(73)【特許権者】

【識別番号】513068816

【氏名又は名称】エスゼット ディージェイアイ テクノロジー カンパニー リミテッド

【氏名又は名称原語表記】ＳＺ ＤＪＩ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＣＯ．，ＬＴＤ

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】龍華国際特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】タン、ケタン

(72)【発明者】

【氏名】ツァン、ホンフイ

(72)【発明者】

【氏名】ツァオ、コン

【審査官】 牧 初

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１４−１２２０１９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−０７９６９７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０７−２１３７５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−１４０１０１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−２４０５０６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０５Ｄ １／００−１／１２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

可動物体に支持され、かつ前記可動物体に対して上方または下方に視野を有する撮像装置から、前記撮像装置の焦点面における障害物の画像データを受信するステップと、
前記撮像装置の画角と前記画像データとに基づいて、前記障害物によって占められる前記撮像装置の視野角の一部分を算出するステップと、
前記可動物体の姿勢情報を受信するステップと、
前記視野角の一部分及び前記可動物体の前記姿勢情報に基づいて前記可動物体と前記障害物の距離を、１つ以上のプロセッサによって計算するステップと、を含み、
前記撮像装置は、前記可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備え、
前記障害物は、前記可動物体の側方に存在する、
可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項2】

前記可動物体は、前記可動物体を移動させる複数の推進ユニットを備える、
請求項１に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項3】

前記可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である、
請求項１又は請求項２に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項4】

前記撮像装置の前記視野は、前記可動物体に対して上方に向く、
請求項１から請求項３の何れか１項に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項5】

前記可動物体を室内環境で動作させることを更に含み、前記画像データは前記室内環境の天井の複数の画像を含む、
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項6】

前記計算するステップは、前記天井を描写する前記画像データの部分と前記障害物を描写する前記画像データの部分を区別することを含む、
請求項５に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項7】

前記室内環境で、前記可動物体から前記障害物までの距離は、前記複数の画像内の前記障害物の画角に基づいて判定される、
請求項５又は請求項６に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項8】

前記可動物体を室外環境で動作させることを更に含み、前記画像データは空の複数の画像を含む、
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項9】

前記計算するステップは、前記空を描写する前記画像データの部分と前記障害物を描写する前記画像データの部分を区別することを含む、
請求項８に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項10】

前記室外環境で、前記可動物体から前記障害物までの距離は、前記複数の画像内の前記障害物の画角に基づいて判定される、
請求項８又は請求項９に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項11】

前記撮像装置の前記視野は、前記可動物体に対して下方に向く、
請求項１から請求項１０の何れか１項に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項12】

前記可動物体は室内環境で動作し、前記画像データは前記室内環境の床の複数の画像を含む、
請求項５から請求項７の何れか１項に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項13】

前記姿勢情報は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）によって生成される、
請求項１から請求項１２の何れか１項に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項14】

前記姿勢情報は、前記可動物体のロール角度、ピッチ角度、またはヨー角度の少なくとも１つを含む、
請求項１から請求項１２の何れか１項に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項15】

前記計算するステップは、前記障害物の予め定められた高さにさらに基づいて、前記可動物体と前記障害物の距離を計算することを含む、
請求項１から請求項１４の何れか１項に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項16】

前記可動物体が前記可動物体の垂直軸の方向に予め定められた距離、移動した後、前記撮像装置から、前記撮像装置の焦点面における前記障害物の他の画像データを受信するステップをさらに備え、
前記計算するステップは、前記予め定められた距離、及び前記他の画像データにさらに基づいて、前記可動物体と前記障害物の距離を計算することを含む、
請求項１から請求項１４の何れか１項に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。

【請求項17】

請求項１から請求項１６の何れか１項に記載の方法を実行するプロセッサを有する、可動物体を使用して障害物を検出するシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

無人航空機（ＵＡＶ）等の可動物体は、軍事及び民生用途のための様々な環境における監視、偵察、及び探査などの業務行うために用い得る。ＵＡＶは、リモートのユーザによって手動で制御し得、あるいは、半自律的なまたは完全に自律的な方法で動作し得る。こうしたＵＡＶは、周囲環境からのデータを収集するセンサ、及び、種々の用途（例えば、ナビゲーション）において使用するためのデータを処理するプロセッサを含み得る。

【0002】

センサを、可動物体上に種々の構成で配置し得る。可動物体上にセンサを配置するための既存のアプローチは、ある事例において最適ではない場合がある。例えば、センサによって取得される情報は、可動物体に対するセンサの配置によって制限され得る。センサの有用性は、可動物体上でのセンサの配置によって制限され得る。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0003】

本明細書に開示する実施形態は、障害物検出及び状態情報確定のシステム及び方法を提供する。多くの実施形態において、撮像装置は、可動物体に対して垂直に向く視野を有するように可動物体上に配置できる。撮像装置を使用して取得される画像データは、更なる使用のために１つ以上のプロセッサによって処理できる。有利には、本明細書で述べるアプローチは、改善された、障害物検出、障害物回避、ナビゲーション、及び可動物体の状態情報の確定を提供できる。

【0004】

そのため、一態様において、可動物体を使用して障害物を検出する方法が提供される。この方法は、以下を含む。可動物体に支持され、かつ可動物体に対して上方または下方に視野を有する撮像装置から障害物の画像データを受信するステップ。可動物体の姿勢情報を受信するステップ。障害物の画像データ及び可動物体の姿勢情報に基づいて可動物体と障害物の距離を、１つ以上のプロセッサによって計算するステップ。

【0005】

ある実施形態において、可動物体は、可動物体を移動させる複数の推進ユニットを備える。ある実施形態において、可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である。ある実施形態において、複数の推進ユニットは複数のロータを備える。ある実施形態において、撮像装置はカメラである。ある実施形態において、カメラは単眼カメラである。ある実施形態において、撮像装置は、可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える。ある実施形態において、撮像装置の視野は約６０°である。ある実施形態において、撮像装置の視野は、可動物体に対して上方に向く。ある実施形態において、可動物体を室内環境で動作させることを更に含み、画像データは室内環境の天井の複数の画像を含む。ある実施形態において、計算するステップは、天井を描写する画像データの部分と障害物を描写する画像データの部分を区別することを含む。ある実施形態において、室内環境で、可動物体から障害物までの距離は、複数の画像内の障害物の画角に基づいて判定される。ある実施形態において、この方法は、可動物体を室外環境で動作させることを更に含み、画像データは空の複数の画像を含む。ある実施形態において、計算するステップは、空を描写する画像データの部分と障害物を描写する画像データの部分を区別することを含む。ある実施形態において、室外環境で、可動物体から障害物までの距離は、複数の画像内の障害物の画角に基づいて判定される。ある実施形態において、撮像装置の視野は、可動物体に対して下方に向く。ある実施形態において、可動物体は室内環境で動作し、画像データは室内環境の床の複数の画像を含む。ある実施形態において、画像データは、壁に接する床の複数の画像を含む。ある実施形態において、可動物体から障害物までの距離は、複数の画像内の障害物の画角に基づいて判定され、負の角度値が判定において適用される。ある実施形態において、姿勢情報は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）によって生成される。ある実施形態において、姿勢情報は、可動物体のロール角度、ピッチ角度、またはヨー角度の少なくとも１つを含む。ある実施形態において、計算するステップは、画像データに基づいて、障害物によって占められる撮像装置の視野の部分を確定することを含む。

【0006】

別の態様において、可動物体を使用して障害物を検出するシステムが提供される。システムは、撮像装置と、１つ以上のプロセッサを備える。撮像装置は、可動物体によって支持され、障害物の画像データを取得し、可動物体に対して上方にまたは下方に視野を有する。１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、撮像装置から障害物の画像データを受信し、可動物体の姿勢情報を受信し、障害物の画像データ及び可動物体の姿勢情報に基づいて可動物体と障害物の距離を計算する。

【0007】

ある実施形態において、可動物体は、可動物体を移動させる複数の推進ユニットを備える。ある実施形態において、可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である。ある実施形態において、複数の推進ユニットは複数のロータを備える。ある実施形態において、撮像装置はカメラである。ある実施形態において、カメラは単眼カメラである。ある実施形態において、撮像装置は、可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える。ある実施形態において、撮像装置の視野は約６０°である。ある実施形態において、撮像装置の視野は、可動物体に対して上方に向く。ある実施形態において、可動物体は室内環境で動作し、画像データは室内環境の天井の複数の画像を含む。ある実施形態において、１つ以上のプロセッサは、天井を描写する画像データの部分と障害物を描写する画像データの部分を区別する。ある実施形態において、室内環境で、可動物体から障害物までの距離は、複数の画像内の障害物の画角に基づいて判定される。ある実施形態において、可動物体は室外環境で動作し、画像データは空の複数の画像を含む。ある実施形態において、１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、空を描写する画像データの部分と障害物を描写する画像データの部分を区別する。ある実施形態において、室外環境で、可動物体から障害物までの距離は、複数の画像内の障害物の画角に基づいて判定される。ある実施形態において、撮像装置の視野は、可動物体に対して下方に向く。ある実施形態において、可動物体は室内環境で動作し、画像データは室内環境の床の複数の画像を含む。ある実施形態において、画像データは、壁に接する床の複数の画像を含む。ある実施形態において、可動物体から障害物までの距離は、複数の画像内の障害物の画角に基づいて判定され、負の角度値が判定において適用される。ある実施形態において、姿勢情報は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）によって生成される。ある実施形態において、姿勢情報は、可動物体のロール角度、ピッチ角度、またはヨー角度の少なくとも１つを含む。ある実施形態において、１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、画像データに基づいて、障害物によって占められる撮像装置の視野の部分を確定する。

【0008】

別の態様において、可動物体を使用して障害物を検出する方法が提供される。この方法は、以下を含む。可動物体に支持され、かつ可動物体に対して上方または下方に視野を有する撮像装置から、可動物体の側部に位置決めされた障害物の画像データを含む画像データを受信するステップ。障害物の画像データに基づいて可動物体と障害物の距離を、１つ以上のプロセッサによって計算するステップ。

【0009】

ある実施形態において、可動物体は、可動物体を移動させる複数の推進ユニットを備える。ある実施形態において、可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である。ある実施形態において、複数の推進ユニットは複数のロータを備える。ある実施形態において、撮像装置はカメラである。ある実施形態において、カメラは単眼カメラである。ある実施形態において、撮像装置は、可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える。ある実施形態において、撮像装置の視野は約６０°である。ある実施形態において、撮像装置の視野は、可動物体に対して上方に向く。ある実施形態において、この方法は、可動物体を室内環境で動作させることを更に含み、画像データは室内環境の天井の複数の画像を含む。ある実施形態において、計算するステップは、天井を描写する画像データの部分と障害物を描写する画像データの部分を区別することを含む。ある実施形態において、室内環境で、可動物体から障害物までの距離は、複数の画像内の障害物の画角に基づいて判定される。ある実施形態において、この方法は、可動物体を室外環境で動作させることを更に含み、画像データは空の複数の画像を含む。ある実施形態において、計算するステップは、空を描写する画像データの部分と障害物を描写する画像データの部分を区別することを含む。ある実施形態において、室外環境で、可動物体から障害物までの距離は、複数の画像内の障害物の画角に基づいて判定される。ある実施形態において、撮像装置の視野は、可動物体に対して下方に向く。ある実施形態において、この方法は、可動物体を室内環境で動作させることを更に含み、画像データは室内環境の床の複数の画像を含む。ある実施形態において、画像データは、壁に接する床の複数の画像を含む。ある実施形態において、可動物体から障害物までの距離は、複数の画像内の障害物の画角に基づいて判定され、負の角度値が判定において適用される。ある実施形態において、障害物は、可動物体の前に、可動物体の後に、可動物体の左に、可動物体の右に、またはその組合せに位置付けられる。ある実施形態において、計算するステップは、画像データに基づいて、障害物によって占められる撮像装置の視野の部分を確定することを含む。

【0010】

別の態様において、可動物体を使用して障害物を検出するシステムが提供される。システムは、撮像装置と、１つ以上のプロセッサを備える。撮像装置は、可動物体によって支持され、画像データを取得し、可動物体に対して上方にまたは下方に視野を有する。画像データは、可動物体の側部に位置決めされた障害物の画像データを含む。１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、撮像装置から画像データを受信し、障害物の画像データに基づいて可動物体と障害物の距離を計算する。

【0011】

ある実施形態において、可動物体は、可動物体を移動させる複数の推進ユニットを備える。ある実施形態において、可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である。ある実施形態において、複数の推進ユニットは複数のロータを備える。ある実施形態において、撮像装置はカメラである。ある実施形態において、カメラは単眼カメラである。ある実施形態において、撮像装置は、可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える。ある実施形態において、撮像装置の視野は約６０°である。ある実施形態において、撮像装置の視野は、可動物体に対して上方に向く。ある実施形態において、可動物体は室内環境で動作し、画像データは室内環境の天井の複数の画像を含む。ある実施形態において、１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、天井を描写する画像データの部分と障害物を描写する画像データの部分を区別する。ある実施形態において、室内環境で、可動物体から障害物までの距離は、複数の画像内の障害物の画角に基づいて判定される。ある実施形態において、可動物体は室外環境で動作し、画像データは空の複数の画像を含む。ある実施形態において、１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、空を描写する画像データの部分と障害物を描写する画像データの部分を区別する。ある実施形態において、室外環境で、可動物体から障害物までの距離は、複数の画像内の障害物の画角に基づいて判定される。ある実施形態において、撮像装置の視野は、可動物体に対して下方に向く。ある実施形態において、可動物体は室内環境で動作し、画像データは室内環境の床の複数の画像を含む。ある実施形態において、画像データは、壁に接する床の複数の画像を含む。ある実施形態において、可動物体から障害物までの距離は、複数の画像内の障害物の画角に基づいて判定され、負の角度値が判定において適用される。ある実施形態において、障害物は、可動物体の前に、可動物体の後に、可動物体の左に、可動物体の右に、またはその組合せに位置付けられる。ある実施形態において、１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、画像データに基づいて、障害物によって占められる撮像装置の視野の部分を確定する。

【0012】

別の態様において、可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法が提供される。この方法は、以下を含む。可動物体に支持され、かつ可動物体に対して上方または下方に視野を有するように可動物体に配置される撮像装置から、障害物の第１の画像データを、1つ以上のプロセッサにおいて受信するステップ。可動物体を移動させるため、可動物体の１つ以上の推進ユニットを制御する制御信号を、１つ以上のプロセッサにおいて生成するステップ。可動物体が移動した後に、撮像装置から障害物の第２の画像データを、１つ以上のプロセッサにおいて受信するステップ。第１の画像データ及び第２の画像データに基づいて可動物体と障害物の距離を、１つ以上のプロセッサによって計算するステップ。

【0013】

ある実施形態において、可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である。ある実施形態において、１つ以上の推進ユニットは複数のロータを備える。ある実施形態において、撮像装置はカメラである。ある実施形態において、カメラは単眼カメラである。ある実施形態において、撮像装置は、可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える。ある実施形態において、撮像装置の視野は約６０°である。ある実施形態において、撮像装置の視野は、可動物体に対して上方に向く。ある実施形態において、この方法は、可動物体を室内環境で動作させることを更に含み、画像データは室内環境の天井の複数の画像を含む。ある実施形態において、撮像装置の視野は、可動物体に対して下方に向く。ある実施形態において、この方法は、可動物体を室内環境で動作させることを更に含み、画像データは室内環境の床の複数の画像を含む。ある実施形態において、画像データは、壁に接する床の複数の画像を含む。ある実施形態において、可動物体は、制御信号によって、ある水平距離を移動する。ある実施形態において、水平距離は約０．２ｍ〜１ｍである。ある実施形態において、可動物体は、制御信号によって、ある垂直距離を移動する。ある実施形態において、垂直距離は約０．２ｍ〜１ｍである。ある実施形態において、計算するステップは、可動物体が移動する前と可動物体が移動した後で、障害物によって占められる撮像装置の視野の部分の変化を検出するために、第１の画像データ及び第２の画像データを評価することを含む。ある実施形態において、この方法は、移動した水平距離または垂直距離を確定することを更に含む。ある実施形態において、移動した水平距離または垂直距離は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）を使用して確定される。

【0014】

別の態様において、可動物体を使用して障害物を検出するシステムが提供される。システムは、撮像装置、１つ以上の推進ユニット、１つ以上のプロセッサを備える。撮像装置は、可動物体によって支持され、障害物の画像データを取得し、可動物体に対して上方にまたは下方に視野を有するように可動物体上に配置される。１つ以上の推進ユニットは、可動物体を移動させる。１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、撮像装置から障害物の第１の画像データを受信し、可動物体を移動させるため、１つ以上の推進ユニットを制御する制御信号を生成し、可動物体が移動した後に撮像装置から障害物の第２の画像データを受信し、第１の画像データ及び第２の画像データに基づいて可動物体と障害物の距離を計算する。

【0015】

ある実施形態において、１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、第１の画像データ及び第２の画像データに基づいて可動物体の上の障害物の高さを確定する。ある実施形態において、可動物体と障害物の距離は、可動物体の上の障害物の高さに基づいて確定される。ある実施形態において、可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である。ある実施形態において、１つ以上の推進ユニットは複数のロータを備える。ある実施形態において、撮像装置はカメラである。ある実施形態において、カメラは単眼カメラである。ある実施形態において、撮像装置は、可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える。ある実施形態において、撮像装置の視野は約６０°である。ある実施形態において、撮像装置の視野は、可動物体に対して上方に向く。ある実施形態において、可動物体は室内環境で動作し、画像データは室内環境の天井の複数の画像を含む。ある実施形態において、撮像装置の視野は、可動物体に対して下方に向く。ある実施形態において、可動物体は室内環境で動作し、画像データは室内環境の床の複数の画像を含む。ある実施形態において、画像データは、壁に接する床の複数の画像を含む。ある実施形態において、可動物体は、制御信号によって、ある水平距離を移動する。ある実施形態において、水平距離は約０．２ｍ〜１ｍである。ある実施形態において、可動物体は、制御信号によって、ある垂直距離を移動する。ある実施形態において、垂直距離は約０．２ｍ〜１ｍである。ある実施形態において、１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、可動物体が移動する前と可動物体が移動した後で、障害物によって占められる撮像装置の視野の部分の変化を検出するために、第１の画像データ及び第２の画像データを評価する。ある実施形態において、１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、移動した水平距離または垂直距離を確定する。ある実施形態において、移動した水平距離または垂直距離は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）を使用して確定される。

【0016】

別の態様において、可動物体の状態情報を確定する方法が提供される。この方法は、以下を含む。可動物体に支持され、かつ可動物体に対して上方または下方に視野を有するように配置される１つの撮像装置から画像データを、1つ以上のプロセッサにおいて受信するステップ。可動物体の姿勢情報を、１つ以上のプロセッサにおいて受信するステップ。画像データ及び可動物体の姿勢情報に基づいて、可動物体の位置情報または動作情報の少なくとも一方を、１つ以上のプロセッサによって計算するステップ。

【0017】

ある実施形態において、可動物体は、可動物体を移動させる複数の推進ユニットを備える。ある実施形態において、可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である。ある実施形態において、複数の推進ユニットは複数のロータを備える。ある実施形態において、撮像装置はカメラである。ある実施形態において、カメラは単眼カメラである。ある実施形態において、撮像装置は、可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える。ある実施形態において、撮像装置の視野は約６０°である。ある実施形態において、この方法は、可動物体を室内環境で動作させることを更に含み、画像データは室内環境の天井の複数の画像を含む。ある実施形態において、姿勢情報は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）によって生成される。ある実施形態において、姿勢情報は、可動物体のロール角度、ピッチ角度、またはヨー角度の少なくとも１つを含む。ある実施形態において、動作情報は可動物体の速度を含む。ある実施形態において、画像データは複数の画像のシーケンスを含む。ある実施形態において、計算するステップは、複数の画像のシーケンスの各画像内で複数の特徴点を検出し、複数の画像のシーケンスにわたって複数の特徴点の変化を確定することを含む。ある実施形態において、この方法は、可動物体を使用して環境マップを生成することを更に含む。ある実施形態において、環境マップは、同時ローカリゼーション及びマッピング（ＳＬＡＭ）技法を使用して生成される。ある実施形態において、位置情報は、生成されるマップを基準にして計算される。ある実施形態において、計算された位置情報または動作情報の少なくとも一方に基づいて、可動物体の位置または動作を制御する制御信号を出力することを更に含む。

【0018】

別の態様において、可動物体の状態情報を確定するシステムが提供される。システムは、撮像装置と、１つ以上のプロセッサを備える。撮像装置は、可動物体によって支持され、画像データを取得し、可動物体に対して上方に視野を有するように可動物体上に配置される。１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、撮像装置から画像データを受信し、可動物体の姿勢情報を受信し、画像データ及び可動物体の姿勢情報に基づいて可動物体について位置情報または動作情報の少なくとも一方を計算する。

【0019】

ある実施形態において、可動物体は、可動物体を移動させる複数の推進ユニットを備える。ある実施形態において、可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である。ある実施形態において、複数の推進ユニットは複数のロータを備える。ある実施形態において、撮像装置はカメラである。ある実施形態において、カメラは単眼カメラである。ある実施形態において、撮像装置は、可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える。ある実施形態において、撮像装置の視野は約６０°である。ある実施形態において、可動物体は室内環境で動作し、画像データは室内環境の天井の複数の画像を含む。ある実施形態において、姿勢情報は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）によって生成される。ある実施形態において、姿勢情報は、可動物体のロール角度、ピッチ角度、またはヨー角度の少なくとも１つを含む。ある実施形態において、動作情報は可動物体の速度を含む。ある実施形態において、画像データは複数の画像のシーケンスを含む。ある実施形態において、１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、複数の画像のシーケンスの各画像内で複数の特徴点を検出し、複数の画像のシーケンスにわたって複数の特徴点の変化を確定する。ある実施形態において、１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、可動物体を使用して環境マップを生成する。ある実施形態において、環境マップは、同時ローカリゼーション及びマッピング（ＳＬＡＭ）技法を使用して生成される。ある実施形態において、位置情報は、生成されるマップを基準にして計算される。ある実施形態において、１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、計算された位置情報または動作情報の少なくとも一方に基づいて、可動物体の位置または動作を制御する制御信号を出力する。

【0020】

本発明の異なる態様が、個々に、一括して、または互いに組合せて認識される可能性があることが理解されるものとする。本明細書で述べる本発明の種々の態様は、以下で述べる特定の用途のうちの任意の用途に適用できる。本発明の他の目的及び特徴は、本明細書、特許請求の範囲、及び添付図面を検討することによって明らかになるであろう。

【0021】

本明細書で述べる全ての出版物、特許、及び特許出願は、個々の出版物、特許、または特許出願が、参照により組込まれることを、具体的にかつ個々に指示された場合と同じ程度に、参照により本明細書に組込まれる。

【0022】

本発明の新規な特徴は、添付特許請求の範囲において詳細に述べられる。本発明の特徴及び利点のより深い理解は、本発明の原理が利用される例証的な実施形態を述べる以下の詳細な説明及び添付図面を参照して得られる。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】実施形態による、上方に向く撮像装置を有するＵＡＶを示す図である.

【図2】実施形態による障害物検出及び回避の略図である。

【図3】実施形態による、ある垂直距離を移動する撮像装置を有する可動物体を示す図である。

【図4】実施形態による、ある水平距離を移動する撮像装置を有する可動物体を示す図である。

【図5】実施形態による、可動物体を使用して障害物を検出する方法を示す図である。

【図6】実施形態による、可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法を示す図である。

【図7】実施形態による、可動物体の状態情報を確定する方法を示す図である。

【図8】実施形態による、可動物体を使用して障害物を検出する方法を示す図である。

【図9】実施形態による室外環境で動作するＵＡＶを示す図である。

【図10】実施形態による室内環境で動作するＵＡＶを示す図である。

【図11】実施形態による無人航空機（ＵＡＶ）を示す図である。

【図12】実施形態による、支持機構及び搭載物を含む可動物体を示す図である。

【図13】実施形態による、可動物体を制御するシステムのブロック図による略図である。

【発明を実施するための形態】

【0024】

本開示は、可動物体の障害物検出及び状態情報確定のシステム及び方法を提供する。無人航空機（ＵＡＶ）等の可動物体は、センサによってその環境に関する情報の処理が可能であり得る。ＵＡＶ上でのセンサの配置は、センサの機能を確定し得る。例えば、ＵＡＶ上のカメラ等のセンサは、環境の画像データを取込むために使用し得る。下方に向くＵＡＶ上のカメラは、ＵＡＶの状態情報を確定する時に利用し得る。側方にまたは横に向くＵＡＶ上のカメラは、障害物を検出するために使用し得る。上方に向くＵＡＶ上のカメラは、ＵＡＶの状態情報を確定する時、障害物を検出し回避する時、の少なくとも一方に利用し得る。本明細書で提供される配置は、単一センサが複数の機能のために使用されることを可能にし得る。例えば、垂直に向くカメラは、障害物を検出すると共に、ＵＡＶの状態情報を確定するために使用し得る。

【0025】

ある実施形態において、ＵＡＶは、１つ以上のセンサを支持するように適合され得る。１つ以上のセンサは、ＵＡＶの状態、周囲環境、または環境内の対象物及び障害物に関する情報等の関連データを収集できる。関連データは、分析され、処理され、更なる用途において使用され得る。例えば、収集される関連データに基づいて、ＵＡＶナビゲーションを制御する制御信号を生成することが可能であり得る。本明細書で開示する実施形態と共に使用するのに適した例示的なセンサは、以下を含む。ロケーションセンサ（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサ、ロケーション三角測量を実現するモバイルデバイス送信機）。ビジョンセンサ（例えば、カメラ等の、可視光、赤外光、または紫外光の検出が可能な撮像装置）。近接またはレンジセンサ（例えば、超音波センサ、ライダ、飛行時間または深度カメラ）。慣性センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、慣性測定ユニット（ＩＭＵ））。高度センサ、姿勢センサ（例えば、コンパス）。圧力センサ（例えば、気圧計）。オーディオセンサ（例えば、マイクロフォン）。フィールドセンサ（例えば、磁力計、電磁センサ）。センサは、任意の適した数のまた組合せで使用され得る（例えば、１つ、２つ、３つ、４つ、５つ、６つ、７つ、８つ、またはそれ以上のセンサ）。任意選択で、データは、異なるタイプのセンサから受信され得る（例えば、２つ、３つ、４つ、５つ、６つ、７つ、８つ、またはそれ以上のタイプ）。異なるタイプのセンサは、データを取得するため、以下の少なくとも一方が可能である。異なるタイプの信号または情報（例えば、位置、方向、速度、加速度、近接性、圧力等）の測定、及び、異なるタイプの測定技法の利用。例えば、センサは、任意の適した組合せの能動センサ（例えば、センサ自体のエネルギー源からエネルギーを発生し、エネルギーを測定するセンサ）及び受動センサ（例えば、利用可能なエネルギーを検出するセンサ）を含み得る。別の例として、一部のセンサは、グローバル座標系によって提供される絶対測定データ（例えば、ＧＰＳセンサによって提供される位置データ、コンパスまたは磁力計によって提供される高度データ）を生成できる。一方、他のセンサは、ローカル座標系によって提供される相対的測定データ（例えば、ジャイロスコープによって提供される相対的角速度、加速度計によって提供される相対的並進加速度、ビジョンセンサによって提供される相対的高度情報、超音波センサ、ライダ、または飛行時間カメラによって提供される相対的距離情報）を生成し得る。ある事例において、ローカル座標系は、ＵＡＶを基準にして定義されるボディ座標系とし得る。

【0026】

センサは、環境内で、ＵＡＶ、周囲環境、または対象物に関するデータ等の種々のタイプのデータを収集し得る。例えば、センサの少なくとも幾つかは、ＵＡＶの状態に関するデータを提供し得る。センサによって提供される状態情報は、ＵＡＶの空間的配置に関する情報（例えば、経度、緯度、高度の少なくとも１つ等のロケーションまたは位置情報；ロール、ピッチ、ヨーの少なくとも１つ等の方向または姿勢情報）を含み得る。状態情報はまた、ＵＡＶの動作に関する情報（例えば、並進速度、並進加速度、角速度、角加速度等）を含み得る。センサは、例えば、最大６自由度（例えば、位置及び並進の少なくとも一方における３自由度、方向及び回転の少なくとも一方における３自由度）に関してＵＡＶの空間的配置及び動作のいずれかあるいは両方を確定できる。状態情報は、グローバル座標系を基準にしてまたはローカル座標系を基準にして提供し得る。グローバル座標系は、ＵＡＶのロケーションに対して独立の座標系または別のエンティティを指し得る。ローカル座標系は、ＵＡＶを基準にする座標系または別のエンティティを指し得る。例えば、センサは、ＵＡＶとＵＡＶを制御するユーザの距離、またはＵＡＶとその飛行の出発点の距離を確定できる。

【0027】

センサによって取得されるデータは、種々のタイプの環境情報を提供し得る。例えば、センサデータは、室内環境、室外環境、低高度環境、高高度環境等の環境タイプを示し得る。センサデータはまた、天候（例えば、快晴、雨、雪）、可視性条件、風速、時刻等を含む現在の環境条件に関する情報を提供できる。更に、センサによって収集される環境情報は、本明細書で述べる障害物またはプロセッサによって認識可能であるランドマーク等の環境内の対象物に関する情報を含み得る。障害物情報は、以下の少なくとも１つに関する情報を含み得る。環境内での障害物の、数、密度、幾何形状、空間的配置、移動、軌跡、速度。

【0028】

ある実施形態において、ＵＡＶは、本明細書で「撮像装置」とも呼ばれる１つ以上のビジョンセンサを含み得る。ＵＡＶに接続された１つの撮像装置を有するものとして、多くの実施形態が本明細書で述べられるが、任意の数の撮像装置を使用し得ることが理解される。例えば、１つ、２つ、３つ、４つ、５つ、または、それ以上の数の撮像装置。撮像装置は、電磁放射（例えば、可視光、赤外光、紫外光の少なくとも１つ）を検出し、検出された電磁放射に基づいて画像データを生成できる。例えば、撮像装置は、光の複数の波長に応答して電気信号を生成する電荷結合素子（ＣＣＤ）センサまたは相補的金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）センサを含み得る。結果として得られる電気信号は、画像データを生成するために処理され得る。撮像装置によって生成される画像データは１つ以上の画像を含み得る。１つ以上の画像は、静止画像（例えば、写真）、動画像（例えば、ビデオ）、またはその適した組合せであり得る。画像データは、多色（例えば、ＲＧＢ、ＣＭＹＫ、ＨＳＶ）または単色（例えば、グレイスケール、白黒、セピア色）であり得る。

【0029】

２つ以上の画像のシーケンスを、撮像装置によって取込み得る。例えば、約２、３、４、５、１０、１５、２０、２５、５０、１００、１５０、２００、または、それ以上の数の画像のシーケンスを、撮像装置が取込み得る。撮像装置は、特定の取込みレートで複数の画像のシーケンスを取込み得る。ある実施形態において、複数の画像のシーケンスを標準的なビデオフレームレートで取込み得る。例えば、約２４ｐ、２５ｐ、３０ｐ、４８ｐ、５０ｐ、６０ｐ、７２ｐ、９０ｐ、１００ｐ、１２０ｐ、３００ｐ、５０ｉ、または６０ｉ。ある実施形態において、複数の画像のシーケンスを、下記のレートで取込み得る。０．０００１秒ごとに約１画像、０．０００２秒ごとに約１画像、０．０００５秒ごとに約１画像、０．００１秒ごとに約１画像、０．００２秒ごとに約１画像、０．００５秒ごとに約１画像、０．００２秒ごとに約１画像、０．０５秒ごとに約１画像、０．０１秒ごとに約１画像、０．０２秒ごとに約１画像、０．０５秒ごとに約１画像、０．１秒ごとに約１画像、０．２秒ごとに約１画像、０．５秒ごとに約１画像、１秒ごとに約１画像、２秒ごとに約１画像、５秒ごとに約１画像、または１０秒ごとに約１画像以下のレート。ある実施形態において、取込みレートは、ユーザ入力及び外部条件の少なくとも一方（例えば、雨、雪、風、取込まれる環境のテクスチャ）に応じて変化し得る。

【0030】

ある実施形態において、撮像装置はカメラであり得る。カメラは、動画像データ（例えば、ビデオ）を取込むムービーカメラまたはビデオカメラであり得る。カメラは、静止画像（例えば、写真）を取込むスチルカメラであり得る。カメラは双眼カメラであり得る。本明細書で使用される双眼カメラは、ステレオまたはステレオビジョンカメラを指し得る。ステレオカメラは２つのカメラを備え得る。カメラは単眼カメラであり得る。本明細書で提供される、ある実施形態はカメラの文脈で述べられる。しかし、本開示が任意の適した撮像装置に適用でき、カメラに関する本明細書の任意の説明が同様に任意の適した撮像装置及び他のタイプの撮像装置に適用できることが理解される。カメラは、３Ｄシーン（例えば、環境、１つ以上の対象物等）の２Ｄ画像を生成するために使用できる。カメラによって生成される画像は、２Ｄ像平面上への３Ｄシーンの投影を示し得る。したがって、２Ｄ画像内の各点はシーンにおける３Ｄ空間座標に対応する。

【0031】

本明細書で述べる撮像装置によって取得される画像は、ＵＡＶ動作に関連する種々の用途のために使用され得る。ある実施形態において、画像は、環境内でＵＡＶナビゲーションを容易にするために使用される（例えば、自律的に、半自律的に、または手動で）。ある実施形態において、画像は、障害物検出及び回避のために使用される。ある実施形態において、画像は、ＵＡＶの状態情報（例えば、位置、方向、速度、加速度の少なくとも１つ情報）を評価または確定するために処理され得る。状態情報は、１つ以上の撮像装置によって取得される１つ以上の画像を使用して（例えば、１つ以上のプロセッサによって処理して）評価または確定され得る。

【0032】

撮像装置はそれぞれ、視野を有し得る。撮像装置の視野は、撮像装置によって検出可能な（例えば、見ることができる）環境の範囲であり得る。視野は画角に関連することができ、画角は、撮像装置によって撮像される所与のシーンの角度範囲によって測定できる。撮像装置の画角は、３６０°、３００°、２４０°、１８０°、１５０°、１２０°、９０°、６０°、３０°、２０°、または１０°以下の角度であり得る。視野は、可動物体に対する撮像装置の相対的方向によって記述できる。例えば、視野は、可動物体（例えば、ＵＡＶ）に対して、垂直、水平、上方、下方、横等に向き得る。撮像装置はそれぞれ、光軸を有し得る。「主軸」と呼ぶこともできる撮像装置の光軸は、撮像装置において、それに沿ってある程度の回転対称が存在するラインであり得る。ある実施形態において、撮像装置の光軸は、撮像装置の光学構成要素（例えば、レンズ、フォトセンサ）の中心を通過する。

【0033】

本開示の撮像装置は、可動物体の本体の、上、下、側部（複数可）、またはその中等の、可動物体の任意の適した部分に位置し得る。一部の撮像装置は、可動物体の空間的配置及び動作の少なくとも一方が撮像装置の空間的配設及び動作の少なくとも一方に対応するようにＵＡＶに機械的に接続できる。撮像装置は、撮像装置が取付けられている可動物体の部分に対して移動しないように、剛性の接続によって可動物体に接続できる。あるいは、撮像装置と可動物体の接続は、可動物体に対する撮像装置の移動（例えば、ＵＡＶに対する並進または回転移動）を可能にする。可動物体に対する撮像装置の移動は、ユーザ入力によってリモートで、自律的に、または半自律的に制御できる。接続は、永久的接続または非永久的（例えば、解除可能）接続であり得る。適した接続方法は、接着剤、ボンディング、溶接、締結具（例えば、ねじ、くぎ、ピン等）の少なくとも１つを含み得る。任意選択で、撮像装置は、可動物体の一部分と一体形成され得る。更に、撮像装置は、可動物体の一部分（例えば、処理ユニット、制御システム、データストレージ）に電気接続され得る。撮像装置によって収集されたデータが、本明細書で論じる実施形態等のＵＡＶの種々の機能（例えば、ナビゲーション、制御、推進、ユーザまたは他のデバイスとの通信等）に使用されることを可能にし得る。撮像装置は、ＵＡＶの一部分（例えば、処理ユニット、制御システム、データストレージ）に動作可能に接続できる。

【0034】

可動物体（例えば、ＵＡＶ）に対する撮像装置の配置及び方向の少なくとも一方は、撮像装置の有用性及び制限を決定できる。ある実施形態において、ＵＡＶの下に位置する撮像装置（例えば、ＵＡＶに対して下方に視野を有する撮像装置）は、ＵＡＶの速度を確定するために使用できる。例えば、１つまたは複数の画像のシーケンスが、撮像装置によって取込まれ得、床上の座標の相対的位置の変化は、ＵＡＶの速度を確定するために取込まれた画像内で解析できる。ある実施形態において、ＵＡＶの側部に位置する撮像装置（例えば、ＵＡＶに対して、前方、横、後方、または側方に視野を有する撮像装置）は、障害物検出と回避の少なくとも一方に使用できる。プロセッサは、センサからの情報を評価することにより深度情報を確定して障害物を判定できる。幾つかの方法において、障害物検出または障害物回避のために、２つ以上のセンサがＵＡＶの側部に位置し得る。例えば、超音波センサを撮像装置と連携して使用できる、または、障害物検出と回避の少なくとも一方に２つの撮像装置を共に使用できる。ある実施形態において、撮像装置は、２つの連続する画像のオプティカルフローに従ってＵＡＶの相対的移動を測定し、超音波センサの測定値に基づいて実際の移動（例えば、ＵＡＶが移動する距離）を取戻し得る。ある実施形態において、２つの撮像装置または双眼カメラ（例えば、ステレオビジョンカメラ）がプロセッサと連携して使用されて、対象物までの距離を確定できる。障害物検出と回避の少なくとも一方並びに速度測定の能力を有するＵＡＶの場合、３つ以上のセンサ（例えば、ＵＡＶの側部に位置する撮像装置、ＵＡＶの下に位置する撮像装置、及び超音波センサ）を使用できる。

【0035】

図１は、実施形態による、上方に向く撮像装置１０２を有するＵＡＶ１００を示す。撮像装置１０２は、可動物体に対して垂直に向く視野を有するように可動物体上に配置できる。「垂直に向く」は、撮像装置の光軸が可動物体の垂直軸１１２に整列すること、及び、実質的に平行になることを指すために本明細書で使用され得る。「垂直軸」は、可動物体の上側表面（例えば、空に向く表面）から下側表面（例えば、地上に向く表面）まで延在する軸を指すために本明細書で使用され得る。そのため、可動物体の垂直軸は、可動物体の姿勢と共に変化し得る。例えば、可動物体が、水平な床に対して９０°傾斜する場合、可動物体の垂直軸もまた、水平な床に対して９０°傾斜できる。この場合、可動物体に対して固定された撮像装置（例えば、ＵＡＶ１００に対する撮像装置１０２）について、撮像装置は、環境（例えば、水平な床）に対して垂直に向く視野をもはや持たない可能性がある。しかし、撮像装置は、それでも、可動物体に対して垂直に向く視野を持つ可能性がある。本明細書で使用されるように、可動物体に対して垂直に向く視野を有するように可動物体上に配置される撮像装置は、可動物体に対して上方または下方に視野を有するように可動物体上に配置される撮像装置を指し得る。２つの用語は、終始交換可能に使用できる。

【0036】

可動物体に対して上方または下方に視野（例えば、垂直に向く視野）を有するように可動物体上に配置される撮像装置は、可動物体の垂直軸に正確に平行な光軸を有し得る。可動物体に対して上方または下方に視野（例えば、垂直に向く視野）を有するように可動物体上に配置される撮像装置は、可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を有し得る。可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸は、可動物体の垂直軸の５°、１０°、１５°、２０°、２５°、３０°、３５°、４０°、または４５°以内の光軸を指し得る。可動物体に対して上方または下方に視野を有するように可動物体上に配置される撮像装置は、可動物体の垂直軸の０度、５度、１０度、２０度、３０度、４０度、６０度、または８０度以内の光軸を有し得る。ある事例において、可動物体に対して上方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、可動物体の上側表面（例えば、空を向く表面）上にまたは上側表面の上方に方向付けられる。可動物体に対して上方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、可動物体の垂直軸に正確に平行な光軸を有し得る。可動物体に対して上方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を有し得る。可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸は、可動物体の垂直軸の５°、１０°、１５°、２０°、２５°、３０°、３５°、４０°、または４５°以内の光軸を指し得る。可動物体に対して上方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、可動物体の垂直軸の０度、５度、１０度、２０度、３０度、４０度、６０度、または８０度以内の光軸を有し得る。ある事例において、可動物体に対して下方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、可動物体の下側表面（例えば、地上に向く表面）上にまたは下側表面の下方に方向付けられる。可動物体に対して下方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、可動物体の垂直軸に正確に平行な光軸を有し得る。可動物体に対して下方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を有し得る。可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸は、可動物体の垂直軸の５°、１０°、１５°、２０°、２５°、３０°、３５°、４０°、または４５°以内の光軸を指し得る。可動物体に対して下方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、可動物体の垂直軸の０度、５度、１０度、２０度、３０度、４０度、６０度、または８０度以内の光軸を有し得る。

【0037】

可動物体に対して上方または下方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、可動物体の側方軸１１４（または長手方向軸）の上にまたは可動物体の側方軸１１４（または長手方向軸）の下に光軸を有し得る。ある事例において、可動物体に対して上方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、可動物体の側方軸（または長手方向軸）の上に光軸を有し得る。ある事例において、可動物体に対して下方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、可動物体の側方軸または長手方向軸の下に光軸を有し得る。

【0038】

可動物体に対して垂直に向く視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、全体的に可動物体の側方軸（または長手方向軸）の上にあるか、または、全体的に可動物体の側方軸の下にある視野を有し得る。可動物体に対して垂直に向く視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、実質的に可動物体の側方軸（または長手方向軸）の上にあるか、または、実質的に可動物体の側方軸の下にある視野を有し得る。実質的に可動物体の側方軸（または長手方向軸）の上または下にある視野は、可動物体の側方軸または長手方向軸の上または下の少なくとも５０％、６０％、７０％、８０％、または９０％である視野を指し得る。ある事例において、可動物体に対して上方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、全体的に可動物体の側方軸または長手方向軸の上にある視野を有し得る。ある事例において、可動物体に対して上方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、実質的に可動物体の側方軸または長手方向軸の上にある視野を有し得る。実質的に可動物体の側方軸または長手方向軸の上にある視野は、可動物体の側方軸または長手方向軸の上の少なくとも５０％、６０％、７０％、８０％、または９０％である視野を指し得る。ある事例において、可動物体に対して下方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、全体的に可動物体の側方軸または長手方向軸の下にある視野を有し得る。ある事例において、可動物体に対して下方に視野を有するように可動物体上で方向付けられる撮像装置は、実質的に可動物体の側方軸または長手方向軸の下にある視野を有し得る。実質的に可動物体の側方軸または長手方向軸の下にある視野は、可動物体の側方軸または長手方向軸の下の少なくとも５０％、６０％、７０％、８０％、または９０％である視野を指し得る。

【0039】

可動物体に対して上方または下方に視野を有する撮像装置は、全体的に可動物体の側方または長手方向軸の上の環境の画像データ、あるいは、全体的に可動物体の側方または長手方向軸の下の環境の画像データを取込み得る。可動物体に対して上方または下方に視野を有する撮像装置は、実質的に可動物体の側方または長手方向軸の上の環境の画像データまたは実質的に可動物体の側方または長手方向軸の下の環境の画像データを取込み得る。実質的に可動物体の側方または長手方向軸の上または下の環境の画像データは、可動物体の側方または長手方向軸の上または下の少なくとも５０％、６０％、７０％、８０％、または９０％の環境の画像データを指し得る。ある事例において、可動物体に対して上方または下方に視野を有する撮像装置は、可動物体の側方軸（または長手方向軸）の上の少なくとも５０％、６０％、７０％、８０％、９０％、または１００％である環境の画像データ、あるいは、可動物体の側方軸（または長手方向軸）の下の少なくとも５０％、６０％、７０％、８０％、９０％、または１００％である環境の画像データを含む画像を取込み得る。

【0040】

ある事例において、可動物体に対して上方に視野を有する撮像装置は、全体的に可動物体の側方または長手方向軸の上の環境の画像データを取込み得る。ある事例において、可動物体に対して上方に視野を有する撮像装置は、実質的に可動物体の側方または長手方向軸の上の環境の画像データを取込み得る。実質的に可動物体の側方または長手方向軸の上の環境の画像データは、可動物体の側方または長手方向軸の上の少なくとも５０％、６０％、７０％、８０％、または９０％である環境の画像データを指し得る。ある事例において、可動物体に対して上方に視野を有する撮像装置は、可動物体の側方軸（または長手方向軸）の上の少なくとも５０％、６０％、７０％、８０％、９０％、または１００％である環境の画像データを含む画像を取込み得る。

【0041】

ある事例において、可動物体に対して下方に視野を有する撮像装置は、全体的に可動物体の側方または長手方向軸の下の環境の画像データを取込み得る。ある事例において、可動物体に対して下方に視野を有する撮像装置は、実質的に可動物体の側方（または長手方向軸）の下の環境の画像データを取込み得る。実質的に可動物体の側方または長手方向軸の下の環境の画像データは、可動物体の側方または長手方向軸の下の少なくとも５０％、６０％、７０％、８０％、または９０％である視野の画像データを指し得る。ある事例において、可動物体に対して下方に視野を有する撮像装置は、可動物体の側方軸（または長手方向軸）の下の少なくとも５０％、６０％、７０％、８０％、９０％、または１００％である環境の画像データを含む画像を取込み得る。

【0042】

撮像装置１０２は、可動物体の上に位置付けられて示されるが、本明細書で提供されるシステムおよび方法は、可動物体の下に位置付けられる撮像装置に同様に適用可能であり得る。本明細書で開示される撮像装置は、ＵＡＶの上側表面、下側表面、中央本体の上部、周辺部分の上部または周辺部分の下部等に搭載できる。そのため、可動物体に対して垂直に向く視野を有するように可動物体上に配置される撮像装置は、可動物体に対して下方に視野を有し得る。撮像装置１０２は、実質的にＵＡＶの中心の近くに位置付けられて示されるが、撮像装置が可動物体上のどこにでも（例えば、中心の近く、エッジの近く等に）位置付けできることが理解される。撮像装置１０２は、室内または室外環境で１つ以上の画像を取込み得る。撮像装置１０２は、ナビゲーション、障害物検出、障害物回避、状態確定（例えば、速度測定）、位置決め等に、１つ以上のプロセッサと共に更に使用し得る。可動物体は、可動物体の移動に影響を及ぼす複数の推進ユニット（例えば、１０４、１０６）を備え得る。推進ユニットは複数のロータを備え得る。

【0043】

垂直に向く撮像装置は、障害物を検出すると共にＵＡＶの状態情報を確定するために使用できる。ある実施形態において、単一の垂直に向く撮像装置は、単一の側方に向く撮像装置が実施できない機能を有し得る。ある実施形態において、側方にまたは横に向くＵＡＶ上の撮像装置は、障害物を検出するために使用できるが、あるタイプのＵＡＶ状態情報を確定できない可能性がある。例えば、単一の側方に向く撮像装置からの画像データは、ＵＡＶが撮像装置の光学軸に実質的に平行な方向に移動する時にＵＡＶの位置と速度の少なくとも一方を確定するために有用でない場合がある。ある実施形態において、垂直に（例えば、上方にまたは下方に）向く単一撮像装置は、本明細書で更に述べるように、ＵＡＶの状態情報（例えば、位置、速度）を確定し、障害物を検出するために使用し得る。多機能撮像装置は、ＵＡＶについて、（例えば、２つ以上の撮像装置を有することのコストに対する）コストの減少、（例えば、２つ以上の撮像装置を有することの重量に対する）重量の減少等の利点を有し得る。

【0044】

図２は、実施形態による、障害物検出及び回避の略図を示す。図２は、障害物２０６の近くで上方に向く撮像装置２０２を有する可動物体２０１を示す。図２は上方に向く撮像装置２０２を示すが、本明細書で述べる実施形態は下方に向く撮像装置に同様に適用可能であり得る。障害物は、図２に示すように、例えば可動物体の上または下ではなく、可動物体の側部（例えば、側面）に位置付けできる。障害物の一部だけが、障害物２０６で示すように、可動物体の側面に位置付けられ得る。障害物は、可動物体の前、可動物体の後、可動物体の左、可動物体の右、またはその組合せの場所に位置付けできる。

【0045】

撮像装置は、画角２θおよび焦点距離ｆを有し得る。障害物が撮像装置２０２に十分に近い、例えば、距離ｔ以内にある時、障害物は、視野角の一部分αを占め得る。撮像装置によって取込まれる画像は、焦点面において幅２ｗを有し得、幅２ｗの一部は障害物によって占められる。障害物によって占められる画像の幅は、本明細書で、ｌ.θ_，ｆと呼ぶことができ、ｗは既知のパラメータであり得る。ｌは、１つ以上のプロセッサを使用して確定できる。例えば、１つ以上のプロセッサは障害物を含む画像を受信できる。１つ以上のプロセッサは、セグメンテーションアルゴリズムによって他の部分から画像内の障害物を区別（例えば、識別θ）し得る（例えば、２ｗ−ｌからｌを区別する）。セグメンテーションアルゴリズムは、画像を複数の部分に分割できる。セグメント化された画像データは、デジタル画像内で関連情報を識別するために使用し得る。例えば、画像は、以下を使用してセグメント化できる。閾値処理、クラスター化法（例えば、Ｋ平均クラスタリング）、圧縮ベース方法、ヒストグラムベース方法、特徴検出、エッジ検出、デュアルクラスタリング法、領域拡張法、偏微分方程式ベース方法、グラフ分割法、分水嶺変換、モデルベースセグメンテーション、マルチスケールセグメンテーション、半自動セグメンテーション、訓練可能セグメンテーション、セグメンテーションベンチマーキング等。画像内の障害物を区別することは、障害物を検出することを含み得る。

【0046】

１つ以上の障害物が他の部分（例えば、背景）から容易に区別される画像において、Ｋ平均クラスタリングアルゴリズム等のカラーベース画像セグメンテーションアルゴリズムを使用し得る。例えば、撮像装置が可動物体に対して垂直に向く状態で、室外環境で動作する可動物体の場合、取込まれた画像は、障害物（例えば、ポール）及び背景（例えば、空）を含み得る。障害物は、ある実施形態において、背景から容易に区別でき（例えば、青く澄んだ空及び黄色の障害物）、カラーベース画像セグメンテーションアルゴリズムが使用されて、障害物を区別できる。ある実施形態において、本明細書で述べる他のセグメンテーション方法、技法、またはアルゴリズムを使用し得る。プロセッサは、画像内の障害物の幅（例えば、図２のｌ）、長さ、または面積を更に計算または測定できる。

【0047】

１つ以上の障害物が他の部分（例えば、背景）から容易に区別されない画像において、コーナ検出アルゴリズムを使用し得る。例えば、撮像装置に接続された室内環境で動作する可動物体は、障害物（例えば、壁）及び背景（例えば、床または天井）を含む画像データを取得できる。画像データは、壁に接する床または天井の画像を含み得る。障害物は、ある実施形態において、背景から容易に区別できない場合があり（例えば、壁及び天井が同じ白色である）、コーナ検出アルゴリズムが使用されて、障害物と背景の境界を検出できる。検出された境界に基づいて、障害物を背景から区別できる。ある実施形態において、本明細書で述べる他のセグメンテーション方法、技法、またはアルゴリズムを使用し得る。障害物を区別することができ、プロセッサは、障害物の幅、長さ、または面積を更に計算または測定できる。

【0048】

図２において、ｈを、可動物体の水平面の位置から障害物の上部までの障害物の高さであると定義すると、障害物によって占められる視野（例えば、画角）（α）は、方程式（１）及び（２）に従って計算できる。

【0049】

ｗ−ｌ＝ｆ＊ｔａｎ（θ−α）
（１）

【0050】

（２）

【0051】

ある実施形態において、可動物体から障害物までの距離ｔは、方程式（２）において確定される角度αから直接確定できる。ある範囲の考えられ得る距離ｔは、方程式（２）において確定される角度αから直接確定できる。例えば、室内環境において、考えられ得る範囲のｈが、知られておりかつ小さい可能性があり、ｈは過去に定義されている。例えば、３メートルの固定高さを有する室内環境において、ｈは、３メートル（例えば、ＵＡＶは床の上にある）から０メートル（例えば、ＵＡＶは天井に接触している）の範囲にある場合がある。したがって、可動物体から障害物までのある範囲の考えられ得る距離を、以下の方程式に従って計算できる。

【0052】

ｔ＝ｈ＊ｔａｎ（θ−α）
（３）

【0053】

ある実施形態において、ある範囲の考えられ得る距離ｔが、方程式（２）において確定される角度αから直接確定できない場合がある。例えば、室外環境において、考えられ得る範囲のｈは、知られていない場合がある。既知の場合、その範囲のｈは大幅に（例えば、０メートルと５００メートルとの間で）変動する場合がありそれに基づいて計算されるｔは大幅に変動し得る。

【0054】

代替的にまたは付加的に、ｔは、以下で更に述べる角度αから間接的に確定できる。例えば、ｔを、可動物体が移動する時の角度αの変化に基づいて確定できる。可動物体の移動は、以下の少なくとも一方が可能である。既知かまたは所定の経路に沿う。指定された（例えば、所定の）距離である。ある事例において、可動物体の移動は、指定された垂直及び水平距離の少なくとも一方であり得る。このアプローチが使用されて、ｔの計算の精度を改善する可能性がある。

【0055】

図３は、実施形態による、垂直距離３０６を移動する撮像装置３０４を有する可動物体３０２を示す。撮像装置は、第１のロケーション３０８において１つ以上の画像を取込み得る。可動物体は、垂直距離３０６を進行することができ、撮像装置は、異なるロケーション３１０において１つ以上の画像を更に取込み得る。方程式（３）を採用し、両辺をｔａｎ（θ−α）で割ると、以下である。

【0056】

（４）

【0057】

ｔは方程式（４）を使用して取得できる。方程式（４）のｄｈは、可動物体が進行する垂直距離を指し得る。例えば、図３に関して、ｄｈは、ロケーション３０８と３１０の垂直距離３０６を指し得る。可動物体が進行する高さまたは垂直距離は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）またはＧＰＳセンサ等のセンサによって測定できる。ｄｈは、約１ｃｍ、２ｃｍ、５ｃｍ、０．１ｍ、０．２ｍ、０．５ｍ、１ｍ、２ｍ、５ｍ、１０ｍ、またはそれら未満であり得る。ある事例において、ｄｈは、約０．２ｍ〜１ｍであり得る。可動物体が進行する垂直距離によって障害物３０７によって占められる視野の変化は、ｄα＝α_１−α_２によって定義できる。ここで、α_１及びα_２は、図３に示すように、垂直移動前のロケーション及び垂直移動後のロケーションで障害物によってそれぞれ占められる視野である。あるいはα_１またはα_２はαに方程式（４）で使用することができ、θはＵＡＶロケーションによらず一定であり得る。複数のｄｈ及び対応するｄαを取得することができ（例えば、可動物体は、ある垂直距離を複数回移動する）、障害物からの可動物体の平均距離（ｔ）を、精度改善のために取得できる。

【0058】

ある事例において、ｄｈを、可動物体がある垂直距離を進行するたびに無条件に確定または測定できる。ある事例において、ｄｈを、１つ以上の条件が満たされる場合にだけ確定できる。例えば、ｄｈを、α（ｄα）の顕著な変化が検出される時に確定できる。ある実施形態において、αの顕著な変化は、約５°、１０°、１５°、２０°、２５°、３０°、３５°、４０°、４５°またはそれら未満であり得る。

【0059】

図４は、実施形態による、水平距離４０６を移動する撮像装置４０４を有する可動物体４０２を示す。撮像装置は、第１のロケーション４０８において１つ以上の画像を取込み得る。可動物体は、水平距離ｄｔを進行することができ、撮像装置は、第２のロケーション４１０において１つ以上の画像を取込み得る。方程式（３）は、更に微分されて、以下になり得る。

【0060】

（５）

【0061】

ｈは方程式（５）を使用して取得できる。方程式（５）のｄｔは、可動ブジェクトが進行する水平距離を指し得る。例えば、図４に関して、ｄｔはロケーション４０８と４１０の水平距離４０６を指し得る。可動物体が進行する水平距離（ｄｔ）は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）またはＧＰＳセンサ等のセンサによって測定できる。ｄｔは約１ｃｍ、２ｃｍ、５ｃｍ、０．１ｍ、０．２ｍ、０．５ｍ、１ｍ、２ｍ、５ｍ、１０ｍまたはそれら未満であり得る。ある事例において、ｄｔは、約０．２ｍ〜１ｍであり得る。可動物体が進行する水平距離によって障害物が占める視野の変化は、ｄα＝α_１−α_２によって定義できる。ここで、α_１及びα_２は、図４に示すように、水平移動前のロケーション及び水平移動後のロケーションで障害物によってそれぞれ占められる視野である。α_１またはα_２はαに方程式（５）で使用することができ、θはＵＡＶロケーションによらず一定であり得る。ｈについて解くと、障害物からの可動物体の距離（ｔ）は、方程式（３）を使用して取得できる。複数のｄｔ及び対応するｄαを取得することができ（例えば、可動物体を、ある水平距離を複数回移動させる）、障害物からの可動物体の平均距離（ｔ）を、精度改善のために取得できる。

【0062】

ある事例において、ｄｔを、可動物体がある水平距離を進行するたびに無条件に確定または測定できる。ある事例において、ｄｔを、１つ以上の条件が満たされる場合にだけ確定できる。例えば、ｄｔを、α（ｄα）の顕著な変化が検出される時に確定できる。ある実施形態において、αの顕著な変化は、約５°、１０°、１５°、２０°、２５°、３０°、３５°、４０°、４５°に等しいかまたはそれら未満であり得る。

【0063】

図５は、実施形態による、可動物体を使用して障害物を検出する方法５００を示す。ステップ５０２にて、１つ以上のプロセッサは、可動物体によって支持される撮像装置から画像データを受信できる。画像データは障害物画像データ及び他の（例えば、背景）画像データを含み得る。例えば、室内環境で動作する可動物体の場合、画像データは、壁（例えば、障害物）及び天井（例えば、背景）の画像を含み得る。例えば、室外環境で動作する可動物体の場合、画像データは、対象物（例えば、障害物）及び空（例えば、背景）の画像を含み得る。画像データは、撮像装置によって取込まれる１つ以上の画像のデータを含み得る。例えば、画像データは、約１つ、２つ、３つ、４つ、５つ、１０、２０、５０、１００、２００、５００、１０００、または、それ以上の数の画像を含み得る。画像データは、本明細書で述べるように、複数の画像のシーケンスを含み得る。ある実施形態において、プロセッサは、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（ＡＳＳＰ）、またはコンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）を含み得る。ある実施形態において、プロセッサは、ＵＡＶによって支持される埋込式プロセッサであり得る。あるいは、プロセッサは可動物体から分離される場合があり得る（例えば、地上局において可動物体と通信する）。撮像装置は、本明細書で述べるように、可動物体に対して垂直に（例えば、上方にまたは下方に）視野を有するように可動物体上に配置できる。障害物は、例えば可動物体の上または下ではなく、可動物体の側部（例えば、側面）に位置付けできる。例えば、障害物は、可動物体の前、可動物体の後、可動物体の左、可動物体の右、またはその組合せの場所に位置付けできる。例えば、障害物の少なくとも一部はＵＡＶの側面に位置付けできる。そのため、ある実施形態において、ステップ５０２にてプロセッサによって受信される画像データは、可動物体の側面に位置決めされた障害物の画像データを含み得る。

【0064】

ステップ５０４にて、１つ以上のプロセッサは、可動物体と障害物の距離を計算できる。計算は、障害物の画像データに基づくことができる。可動物体と障害物の距離を計算することは、障害物の検出を含み得る。可動物体と障害物の距離を計算することは、背景を描写する画像データの部分と障害物を描写する画像データの部分を識別することを含み得る。可動物体と障害物の距離を計算することは、画像データをセグメント化することを含み得る。画像データをセグメント化することは、本明細書で述べるように、閾値法（例えば、Ｏｔｓｕの方法）、カラーベースセグメンテーション（例えば、Ｋ平均クラスタリング）、変換法（例えば、分水嶺セグメンテーション）、テクスチャ法（例えば、テクスチャフィルタ）等を含み得る。

【0065】

以下で更に述べるように、可動物体と障害物の距離を計算する種々の方法が存在し得る。計算は、可動物体がその中で動作している環境タイプ（例えば、室内、室外等）等の外部因子に依存し得る。可動物体から障害物まで距離は、画像データ内の障害物の画角に基づいて判定できる。ある実施形態において、負の角度値を判定において適用できる。本明細書で使用する時、画角は、撮像装置が水平軸より下に光軸を有する時、負の角度値を有し得る。

【0066】

障害物の検出またはステップ５０４の計算に基づいて、１つ以上のプロセッサは、障害物回避プログラムの始動と警告信号の生成の少なくとも一方が可能である。例えば、障害物が検出されるとすぐに、障害物回避プログラムの始動と警告信号の生成の少なくとも一方が可能である。例えば、可動物体と障害物の距離が計算されて、約０．１ｍ、０．２ｍ、０．３ｍ、０．４ｍ、０．５ｍ、０．７５ｍ、１ｍ、１．２５ｍ、２ｍ、２．５ｍ、３ｍ、４ｍ、５ｍ、１０ｍ、１５ｍ、２０ｍ、５０ｍ、１００ｍ、１５０ｍ、またはそれより長い距離である場合、障害物回避プログラムの始動と警告信号の生成の少なくとも一方が可能である。障害物回避プログラムは、可動物体が、障害物の方向に進むことを禁じ得る。障害物回避プログラムは、（例えば、可動物体の推進ユニットに出力される制御信号によって）検出された障害物の反対方向に可動物体を移動し得る。障害物回避プログラムは、障害物が回避されるように可動物体を移動させる（例えば、垂直移動または側方移動）制御信号を、生成し、可動物体の１つ以上の推進ユニットに出力し得る。警告信号は、オペレータまたはユーザに対して触覚的、視覚的、聴覚的警報を出力し得る。例えば、可動物体または可動物体に接続された構成要素は、警告を合図するため、せん光を出力できる。例えば、視覚的警告は、警告を合図するため、オペレータのリモートコントロール上に表示できる。例えば、音を、警告を合図するため、可動物体、リモートコントロール、または可動物体に接続された任意の他の構成要素から生成できる。例えば、ＵＡＶ、リモートコントロール、または可動物体に接続された任意の他の構成要素は、警告を合図するため振動できる。

【0067】

可動物体に対して垂直に向く視野を有するように可動物体上に配置された撮像装置及び可動物体の側面に位置付けられた障害物が本明細書で主に論じられた。しかし、この方法及びシステムは、障害物に対する撮像装置の光軸及び障害物に対する撮像装置のロケーションが本明細書で論じる配置と実質的に同様である任意の配置に、同等に適用可能であり得る。例えば、この方法及びシステムは、可動物体に対して水平な視野を有するように可動物体上に配置された撮像装置及び可動物体の上または下に位置付けられた障害物に適用できる。これは、光軸が第１の方向に実質的に方向付けされ、障害物が、第１の方向に実質的に垂直に撮像装置から第２の方向にある時を含み得る。

【0068】

図６は、実施形態による、可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法６００を示す。ステップ６０２にて、１つ以上のプロセッサは、実質的に本明細書で述べるように、可動物体によって支持される撮像装置から障害物の第１の画像データを受信できる。撮像装置は、可動物体に対して上方または下方に（例えば、垂直に）視野を有するように可動物体上に配置できる。

【0069】

ステップ６０４にて、１つ以上のプロセッサは、可動物体を移動させるため、可動物体の１つ以上の推進ユニットを制御する制御信号を生成できる。ある事例において、可動物体の移動は、水平方向、垂直方向、またはその任意の組合せであり得る。水平移動及び垂直移動の少なくとも一方は、任意の組合せとシーケンスの少なくとも一方であり得る。可動物体は、任意の水平距離及び垂直距離の少なくとも一方を含み得る所定の経路またはシーケンスにおいて移動できる。可動物体は、任意の方向（例えば、水平方向及び垂直方向の少なくとも一方）にかつ任意の距離（例えば、水平方向及び垂直方向の少なくとも一方）を、所定の経路またはシーケンスなしで移動できる。代替的にまたは連携して、可動物体は、第１の画像データを処理し、取得された情報（例えば、検出された障害物）に基づいて、ある方向（例えば、水平方向及び垂直方向の少なくとも一方）に移動できる。ＵＡＶの移動は、ある水平距離及び垂直距離の少なくとも一方をＵＡＶに移動させ得る。移動する水平距離は、約０．０１ｍ、０．０５ｍ、０．１ｍ、０．２ｍ、０．５ｍ、０．７５ｍ、１ｍ、１．５ｍ、２ｍ、またはそれより長い距離であり得る。移動する垂直距離は、約０．０１ｍ、０．０５ｍ、０．１ｍ、０．２ｍ、０．５ｍ、０．７５ｍ、１ｍ、１．５ｍ、２ｍ、またはそれより長い距離であり得る。移動する水平距離及び垂直距離の少なくとも一方を、測定し、プロセッサ内に格納できる。例えば、可動物体が移動する距離を慣性測定ユニットによって測定し得、測定値を１つ以上のプロセッサ内に格納できる。

【0070】

ステップ６０６にて、１つ以上のプロセッサは、可動物体が移動した後に撮像装置から障害物の第２の画像データを受信できる。ステップ６０８にて、１つ以上のプロセッサは、実質的に本明細書で述べるように、第１の画像データ及び第２の画像データに基づいて可動物体と障害物の距離を計算できる。計算するステップは、第１の画像データ及び第２の画像データを評価することを含み得る。それにより、可動物体が水平距離及び垂直距離の少なくとも一方を移動する前と可動物体が水平距離及び垂直距離の少なくとも一方を移動した後で、障害物によって占められる撮像装置の視野の部分の変化を検出する。

【0071】

方法６００は、所望に応じて繰返すことができる。可動物体と障害物の複数の距離を取得できる。精度改善のため、統計的解析を、可動物体と障害物との間で取得される複数の距離に関して実施できる。例えば、可動物体と障害物との間で取得される複数の距離を、精度改善のため平均できる。方法６００は、可動物体と障害物の距離を確定する前に、約１回、２回、３回、４回、５回、１０回、２０回またはそれ以上の回数、繰返すことができる。

【0072】

図７は、実施形態による、可動物体の状態情報を確定する方法７００を示す。ステップ７０２にて、１つ以上のプロセッサは、可動物体によって支持される撮像装置から画像データを受信できる。撮像装置は、実質的に本明細書で述べるように、可動物体に対して上方に視野を有するように可動物体上に配置できる。上方に向くカメラは背景を含む画像を取込み得る。例えば、背景は、（例えば、室内環境の）天井または（例えば、室外環境の）空を含み得る。障害物は、ある実施形態において、背景から容易に区別することができ（例えば、青く澄んだ空及び違う色の障害物）、本明細書で述べるように、セグメンテーションアルゴリズムが使用されて、障害物を区別できる。そのため、上方に向くカメラは、有利には、他の方向に比べて複雑さが低い背景を有する可能性がある画像を取込むことができ、複雑さが低い背景は、背景から障害物を区別できる容易さを向上させる。これは、結果として取込み済み画像を解析するために必要とされる処理パワーがより少なくなり得る。

【0073】

ステップ７０４にて、１つ以上のプロセッサは、可動物体の姿勢情報を受信できる。姿勢情報は、可動物体のロール方向、ピッチ方向、またはヨー方向を含み得る。

【0074】

ステップ７０６にて、１つ以上のプロセッサは、画像データ及び可動物体の姿勢情報に基づいて可動物体の位置情報または動作情報の少なくとも一方を計算できる。例えば、ＵＡＶの垂直軸が、障害物までの直線距離に対して垂直にならないように可動物体が傾斜する場合、１つ以上のプロセッサは、位置情報及び動作情報の少なくとも一方の計算において傾斜角度を考慮する必要があり得る。ある事例において、可動物体の姿勢情報が使用されて、可動物体の状態情報（例えば、位置情報または動作情報）を正確に計算または確定できる。例えば、ＵＡＶがロールまたはピッチ方向を有する時、撮像装置によって撮影される（取込まれる）画像は、ロールまたはピッチ方向を持たない、ＵＡＶ上の撮像装置によって取込まれる画像の変換済みバージョン（例えば、アフィン変換による）であり得る。こうした場合、可動物体の姿勢情報に基づいて、画像の座標回転が可能である。ψ及びφのロール及びピッチ角度を仮定すると、対応する回転行列Ｒを、以下に示すように定式化できる。ある事例において、ヨー角度は重要でなく、無視できる。

【0075】

【0076】

画像上のピクセル（ｕ，ｖ）について、そのピクセルに対応する焦点面内の３Ｄ点（ｘ，ｙ，ｚ）を、以下の通りに計算できる。

【0077】

【0078】

３Ｄ点を、回転行列にしたがって、更に回転できる。

【0079】

【0080】

回転済み３Ｄ点を、以下に従って像平面上に投影することができ、以下は、ＵＡＶの位置情報または動作情報をより正確に確定するために使用し得る。

【0081】

【0082】

動作情報は、可動物体の速度を含み得る。例えば、１つ以上のプロセッサは、２つ以上の画像のシーケンスを受信できる。プロセッサは、画像のシーケンスを解析し、変化を確定できる。例えば、プロセッサは、画像内の再現性のある特徴を検出し、複数の画像のシーケンスにわたって画像内でのその特徴の相対位置を確定できる。プロセッサは、そのシーケンスの画像間で、時間経過に対する相対位置の変化を比較して、可動物体の速度を確定できる。ステップ７０６は、複数の画像のシーケンスの各画像内で特徴点での検出、及び、画像のシーケンスにわたる特徴点の変化の確定を含み得る。特徴点は、画像の一部分（例えば、エッジ、コーナ、関心点、ブロブ、リッジ等）である可能性がある。その画像の一部分は、画像の残りの部分及び画像内の他の特徴点の少なくとも一方から一意に区別可能である。任意選択で、特徴点は、撮像済み対象物の変換（例えば、並進、回転、スケーリング）及び画像内の特性の変化（例えば、輝度、露出）の少なくとも一方に対して比較的不変であり得る。特徴点を、情報コンテンツ（例えば、有意の２Ｄテクスチャ）の点で富んでいる画像の部分で検出できる。特徴点を、擾乱下で（例えば、画像の照明及び輝度を変化させる時に）安定である画像の複数の部分で検出できる。

【0083】

本明細書で述べる特徴検出は、画像データから１つ以上の特徴点を抽出できる種々のアルゴリズムを使用して遂行される可能性がある。アルゴリズムは、エッジ検出アルゴリズム、コーナ検出アルゴリズム、ブロブ検出アルゴリズム、またはリッジ検出アルゴリズムであり得る。ある実施形態において、コーナ検出アルゴリズムは、「加速セグメントテストからの特徴（ＦＡＳＴ）」であり得る。ある実施形態において、特徴検出器は、特徴点を抽出し、ＦＡＳＴを使用して特徴点に関する計算を行い得る。ある実施形態において、特徴検出器は以下であり得る。キャニーエッジ検出器、ソーベル演算子、ハリス及びスティーブンス／プレッシー／シ−トマシのコーナ検出アルゴリズム、スーザンコーナ検出器、レベルカーブ曲率アプローチ、ラプラシアン・ガウシアン、ガウシアン差分、ヘシアンの行列式、ＭＳＥＲ、ＰＣＢＲ、グレイレベル・ブロブ、ＯＲＢ、ＦＲＥＡＫ、または適切なそれらの組合せ。

【0084】

ステップ７０６は、可動物体の位置情報を計算し得る。環境マップを、可動物体を使用して生成できる。例えば、環境マップを、同時ローカリゼーション及びマッピング（ＳＬＡＭ）技法を使用して生成できる。例えば、制限された室内環境において、１つ以上の撮像装置は、環境の種々のエリアの画像を取得できる。１つ以上のプロセッサは、画像データを更に処理し、環境のグローバルマップを作成できる。可動物体の位置を、生成された環境のマップを基準にして計算できる。

【0085】

計算済みの位置情報または動作情報の少なくとも一方に基づいて、可動物体の位置または動作を制御する制御信号を出力できる。例えば、ある閾値速度を超えて可動物体が進んでいると判定される場合、可動物体の速度を減少させる制御信号を出力できる。例えば、ある閾値速度未満で可動物体が進んでいると判定される場合、可動物体の速度を増加させる制御信号を出力できる。

【0086】

図８は、実施形態による、可動物体を使用して障害物を検出する方法を示す。ステップ８０２にて、１つ以上のプロセッサは、実質的に本明細書で述べるように、可動物体によって支持される撮像装置から障害物の画像データを受信できる。撮像装置は、可動物体に対して上方に視野を有するように可動物体上に配置できる。

【0087】

ステップ８０４にて、１つ以上のプロセッサは、可動物体の姿勢情報を受信できる。姿勢情報を、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）等のセンサによって生成できる。姿勢情報は、機体のロール方向、ピッチ方向、またはヨー方向を含み得る。

【0088】

ステップ８０６にて、１つ以上のプロセッサは、実質的に本明細書に述べるように、障害物の画像データ及び可動物体の姿勢情報に基づいて可動物体と障害物の距離を計算できる。例えば、ＵＡＶの垂直軸が、障害物までの直線距離に対して垂直にならないように可動物体が傾斜する場合、１つ以上のプロセッサは、障害物距離計算において傾斜角度を考慮する必要があり得る。

【0089】

ある事例において、可動物体の姿勢情報が使用されて、可動物体と障害物の距離を正確に計算または確定できる。例えば、ＵＡＶがロール方向またはピッチ方向を有する時、撮像装置によって撮影される（取込まれる）画像は、ロールまたはピッチ方向を持たない、ＵＡＶ上の撮像装置によって取込まれる画像の変換済みバージョン（例えば、アフィン変換による）であり得る。こうした場合、可動物体の姿勢情報に基づいて、画像の座標回転が可能である。ψ及びφのロール及びピッチ角度を仮定すると、対応する回転行列Ｒを、以下に示すように定式化できる。ある事例において、ヨー角度は重要でなく、無視できる。

【0090】

【0091】

画像上のピクセル（ｕ，ｖ）について、そのピクセルに対応する焦点面内の３Ｄ点（ｘ，ｙ，ｚ）を、以下の通りに計算できる。

【0092】

【0093】

３Ｄ点を、回転行列にしたがって、更に回転できる。

【0094】

【0095】

回転済み３Ｄ点を、以下に従って像平面上に投影することができ、以下は、可動物体と障害物の距離をより正確に確定するために使用し得る。

【0096】

【0097】

図９は、実施形態による、室外環境９００内で動作するＵＡＶ９０２を示す。室外環境９００は、都会、郊外、地方の状況、または少なくとも部分的に建物内にない任意の他の環境であり得る。ＵＡＶ９０２は、地上９０４に対して比較的近くで（例えば、低高度）または地上９０４から比較的遠くで（例えば、高高度）で動作できる。例えば、地上から約１０ｍ以下で動作するＵＡＶ９０２は、低高度にあると考えることができる。一方、地上から約１０ｍ以上で動作するＵＡＶ９０２は、高高度にあると考えることができる。

【0098】

ある実施形態において、室外環境９００は１つ以上の障害物９０７ａ〜９０８ｄを含む。障害物は、ＵＡＶ９０２の移動を妨害し得る任意の対象物またはエンティティを含み得る。幾つかの障害物（例えば、障害物９０８ａ、９０８ｄ）が地上９０４に位置し得る。例えば、建物、地上車（例えば、車、オートバイ、トラック、自転車）、人間、動物、植物（例えば、木、やぶ）、及び、他の人工構造物または自然の構造物。幾つかの障害物は、以下の少なくとも一方があり得る。地上９０４、水、人工構造、または自然構造に接触状態である。地上９０４、水、人工構造、または自然構造によって支持される。あるいは、幾つかの障害物（例えば、障害物９０８ｂ、９０８ｃ）を、空気９０６中に位置付けできる。例えば、航空機（例えば、飛行機、ヘリコプター、熱気球、他のＵＡＶ）または鳥を含む。飛行障害物は、地上９０４によって、水によって、自然の構造物または人工の構造物によって、支持されない場合がある。地上９０４に位置付けられる障害物は、空気９０６中に実質的に延在する部分（例えば、タワー、超高層ビル、街灯柱、無線塔、電力線、木等のような高い構造物）を含む場合がある。室外環境で動作するＵＡＶ９０２は、前記障害物の画像を取込み得る。例えば、本明細書で述べるようにＵＡＶに対して垂直に向く撮像装置は、障害物の画像を取込み得る。取込まれる画像は、プロセッサによって処理されて、障害物検出及び回避、ナビゲーション、ＵＡＶの状態確定の少なくとも１つにおいて使用し得る。

【0099】

図１０は、実施形態による、室内環境１０５０内で動作するＵＡＶ１０５２を示す。室内環境１０５０は、床１０５６、１つ以上の壁１０５８、天井または屋根１０６０の少なくとも１つを有する建物１０５４の内部にある。例示的な建物は、家、アパート、オフィス、製造施設、保管施設等のような、居住用、商業用、または産業用建物を含む。建物１０５４の内部は、床１０５６、壁１０５８、及び天井１０６０によって完全に閉囲することができ、それにより、ＵＡＶ１０５２は内部空間に拘束される。逆に、床１０５６、壁１０５８、または天井１０６０の少なくとも１つが存在せず、それにより、ＵＡＶ１０５２が、内部から外部に飛ぶことを可能にし得る、または、その逆も同様である。代替的にまたは組合せて、１つ以上のアパーチャ１０６４（例えば、扉、窓、天窓）を、床１０５６、壁１０５８、または天井１０６０内に形成できる。

【0100】

室外環境１０００と同様に、室内環境１０５０は、１つ以上の障害物１０６２ａ〜１０６２ｄを含み得る。幾つかの障害物（例えば、障害物１０６２ａ）が床１０５６上に位置できる。例えば、家具、器具、人間、動物、植物、及び他の人工対象物または自然の対象物等。逆に、幾つかの障害物（例えば、障害物１０６２ｂ）が空気中に位置できる。例えば、鳥または他のＵＡＶ等。室内環境１０５０内の幾つかの障害物は、他の構造物または対象物によって支持される可能性がある。障害物（例えば、障害物１０６２ｃ）も天井１０６０に取付け得る。例えば、照明器具、天井ファン、梁、他の天井搭載式器具または構造物。ある実施形態において、障害物（例えば、障害物１０６２ｄ）を壁１０５８に取付け得る。例えば、照明器具、棚、キャビネット、及び他の壁搭載式器具または構造物。特に、床１０５６、壁１０５８、または天井１０６０を含む建物１０５４の構成要素もまた障害物であると考えられ得る。室外環境で動作するＵＡＶは、前記障害物の画像を取込み得る。例えば、本明細書で述べるようにＵＡＶに対して垂直に向く撮像装置は、障害物の画像を取込み得る。取込まれる画像は、プロセッサによって処理されて、障害物検出及び回避、ナビゲーション、ＵＡＶの状態確定、の少なくとも１つにおいて使用し得る。

【0101】

本明細書で述べる障害物は、実質的に固定（例えば、建物、プラント、構造物）、または実質的に可動性（例えば、人間、動物、機体、または他の移動できる対象物）であり得る。幾つかの障害物は固定構成要素と可動構成要素の組合せ（例えば、風車）を含む場合がある。可動障害物または障害物構成要素は、所定のまたは予測可能な経路またはパターンに従って移動できる。例えば、車の移動は、（例えば、道路の形状に従って）比較的予測可能であり得る。あるいは、一部の可動障害物または障害物構成要素は、ランダムなまたはその他の方法で予測不能な軌跡に沿って移動し得る。例えば、動物等の生物は、比較的予測不能な方法で移動し得る。

【0102】

本明細書で提供される実施形態は、種々のタイプのＵＡＶに適用される可能性がある。例えば、ＵＡＶは、以下の少なくとも一方である小スケールＵＡＶであり得る。重量がわずか１０ｋｇである。わずか１．５ｍの最大寸法を有する。ある実施形態において、ＵＡＶは、複数のプロペラによって空気中を移動するように推進されるマルチロータ航空機等のロータクラフト（例えば、クワッドコプター）であり得る。ＵＡＶの更なる例及び本明細書で提示される実施形態と共に使用するのに適した他の可動物体は以下で更に詳細に述べられる。

【0103】

本明細書で述べるＵＡＶは、完全に自律的に（例えば、オンボードコンピュータ等の適したコンピューティングシステムによって）、半自律的に、または手動で（例えば、人間のユーザによって）動作する可能性がある。ＵＡＶは、適したエンティティ（例えば、人間のユーザまたは自律的制御システム）からコマンドを受信し、１つ以上の行動を実施することによって、こうしたコマンドに応答する可能性がある。例えば、ＵＡＶが制御されて、以下を行う可能性がある。地上から離陸する、空気中を移動する（例えば、並進において最大３自由度及び回転において最大３自由度で）、ターゲットロケーションまで、またはあるシーケンスのターゲットロケーションまで移動する、空気内をホバリングする、地上に着陸する等。別の例として、ＵＡＶが制御されて、指定された速度及び加速度の少なくとも一方で（例えば、並進において最大３自由度及び回転において最大３自由度で）、または、指定された移動経路に沿って移動する可能性がある。更に、コマンドが使用されて、本明細書で述べる構成要素（例えば、センサ、アクチュエータ、推進ユニット、搭載物等）等の１つ以上のＵＡＶ構成要素を制御し得る。例えば、幾つかのコマンドが使用されて、カメラ等のＵＡＶ搭載物の位置、方向、動作の少なくとも１つを制御し得る。任意選択で、ＵＡＶは、１つ以上の所定の動作ルールに従って動作し得る。動作ルールを使用して、以下の少なくとも１つのようなＵＡＶの任意の適した態様を制御できる。ＵＡＶの位置（例えば、緯度、経度、高度）、方向（例えば、ロール、ピッチ、ヨー）、速度（例えば、並進及び角度の少なくとも一方）、加速度（例えば、例えば、並進及び角度の少なくとも一方）等。例えば、動作ルールは、ＵＡＶが閾値高さを超えて飛ぶことを許可されないように設計される可能性ある。例えば、ＵＡＶは、地上からわずか４００ｍの高さで飛ぶ可能性がある。ある実施形態において、動作ルールは、ＵＡＶの安全性を改善し、安全に関する事故を防止するために自動化メカニズムを提供するように適合する可能性がある。例えば、ＵＡＶは、飛行制限区域（例えば、空港）を検出し、飛行制限区域の所定の距離内で飛行せず、それにより、航空機及び他の障害物との考えられ得る衝突を避ける可能性がある。

【0104】

本明細書で述べるシステム、デバイス、及び方法は、様々な可動物体に適用される可能性がある。先に述べたように、ＵＡＶについての本明細書でのいずれの説明も、任意の可動物体に適用され、使用され得る。本発明の可動物体は、任意の適した環境内で移動する可能性がある。空気中（例えば、固定翼航空機、回転翼航空機、または固定翼も回転翼も持たない航空機）、水中（例えば、船または潜水艦）、地上（例えば、車、トラック、バス、バン、オートバイ等の自動車；杖、釣り竿等の可動の構造またはフレーム；または電車）、地下（例えば、地下鉄）、宇宙空間（例えば、宇宙飛行機、衛星、または宇宙探査機）、またはこれらの環境の任意の組合せ等。可動物体は、本明細書の他の所で述べる機体等の機体であり得る。ある実施形態において、可動物体は、人間もしくは動物等の生体に取り付けられてよい。適切な動物は、鳥類、犬類、猫科、馬科、牛亜科、羊、豚、イルカ科、齧歯動物、または、昆虫類を含み得る。

【0105】

可動物体は、６自由度（例えば、並進において３自由度及び回転において３自由度）に関して環境内を自由に移動することが可能であり得る。あるいは、可動物体の移動は、所定の経路、トラック、または方向等によって、１つ以上の自由度に関して拘束される可能性がある。移動は、エンジンまたはモータ等の任意の適した作動メカニズムによって作動される可能性がある。可動物体の作動メカニズムは、任意の適したエネルギー源によって電力供給される可能性がある。例えば、電気エネルギー、磁気エネルギー、太陽エネルギー、風力エネルギー、重力エネルギー、化学エネルギー、原子力エネルギー、またはその任意の適した組合せ等。可動物体は、本明細書の他の所で述べるように、推進システムによって自己推進式であり得る。推進システムは、任意選択で、エネルギー源で運転できる。例えば、電気エネルギー、磁気エネルギー、太陽エネルギー、風力エネルギー、重力エネルギー、化学エネルギー、原子力エネルギー、またはその任意の適した組合せ等。あるいは、可動物体は生体によって支持される場合がある。

【0106】

ある事例において、可動物体は、輸送機であり得る。好適な輸送機は、船舶、航空機、宇宙船、または地上車を含み得る。例えば、航空機は、固定翼航空機（例えば、飛行機、グライダー）、回転翼航空機（例えば、ヘリコプタ、回転翼機）、固定翼と回転翼の両方を有する航空機、またはそのいずれも有さない航空機（例えば、小型飛行船、熱気球）であり得る。輸送機は、空中、水上もしくは水中、宇宙空間、または地上もしくは地下での自己推進等、自己推進し得る。自己推進型輸送機は、推進システム利用し得る。例えば、１つ以上のエンジン、モータ、車輪、車軸、磁石、ロータ、プロペラ、羽根、ノズル、またはこれらの任意の好適な組み合わせを含む推進システム。ある事例において、推進システムを使用して、可動物体が以下の少なくとも１つを行うことを可能にできる。表面からの離陸、表面への着陸、その現在の位置と方向の維持の少なくとも１つ（例えば、ホバリング）、方向の変更、位置の変更。

【0107】

可動物体は、ユーザによってリモートで制御されるか、または、可動物体内のまたはその上の乗員によってローカルで制御される可能性がある。ある実施形態において、可動物体は、ＵＡＶ等の無人可動物体である。ＵＡＶ等の無人可動物体は、可動物体の機内に乗員がいない場合がある。可動物体は、人間か、自立型制御システム（例えば、コンピュータ制御システム）か、またはその任意の適した組合せによって制御され得る。可動物体は、人工知能を持つロボット等の自立型または半自律型ロボットであり得る。

【0108】

可動物体は、任意の好適な大きさと寸法の少なくとも一方を有し得る。ある実施形態において、可動物体は、輸送機内またはその上に人間の乗員を有するような大きさと寸法の、少なくとも一方であり得る。あるいは、可動物体は、輸送機内またはその上に人間の乗員を有し得るものより小さい大きさと寸法の、少なくとも一方であり得る。可動物体は、人間が持ち上げるかまたは支持するのに好適な大きさと寸法の、少なくとも一方でもよい。あるいは、可動物体は、人間が持ち上げるかまたは支持するのに好適な大きさと寸法の、少なくとも一方よりも大きくてもよい。ある事例において、可動物体は、約２ｃｍ、５ｃｍ、１０ｃｍ、５０ｃｍ、１ｍ、２ｍ、５ｍ、または１０ｍ以下の最大寸法（例えば、長さ、幅、高さ、直径、対角線）を有してもよい。最大寸法は、約２ｃｍ、５ｃｍ、１０ｃｍ、５０ｃｍ、１ｍ、２ｍ、５ｍ、または１０ｍ以上でもよい。例えば、可動物体の対向するロータのシャフト間の距離は、約２ｃｍ、５ｃｍ、１０ｃｍ、５０ｃｍ、１ｍ、２ｍ、５ｍ、または１０ｍ以下でもよい。あるいは、対向するロータのシャフト間の距離は、約２ｃｍ、５ｃｍ、１０ｃｍ、５０ｃｍ、１ｍ、２ｍ、５ｍ、または１０ｍ以上でもよい。

【0109】

ある実施形態において、可動物体は、１００ｃｍ×１００ｃｍ×１００ｃｍ未満、５０ｃｍ×５０ｃｍ×３０ｃｍ未満、または５ｃｍ×５ｃｍ×３ｃｍ未満の体積を有し得る。可動物体の総体積は、１ｃｍ^３、２ｃｍ^３、５ｃｍ^３、１０ｃｍ^３、２０ｃｍ^３、３０ｃｍ^３、４０ｃｍ^３、５０ｃｍ^３、６０ｃｍ^３、７０ｃｍ^３、８０ｃｍ^３、９０ｃｍ^３、１００ｃｍ^３、１５０ｃｍ^３、２００ｃｍ^３、３００ｃｍ^３、５００ｃｍ^３、７５０ｃｍ^３、１０００ｃｍ^３、５０００ｃｍ^３、１０，０００ｃｍ^３、１００，０００ｃｍ^３、１ｍ^３、または１０ｍ^３以下であり得る。逆に、可動物体の総体積は、１ｃｍ^３、２ｃｍ^３、５ｃｍ^３、１０ｃｍ^３、２０ｃｍ^３、３０ｃｍ^３、４０ｃｍ^３、５０ｃｍ^３、６０ｃｍ^３、７０ｃｍ^３、８０ｃｍ^３、９０ｃｍ^３、１００ｃｍ^３、１５０ｃｍ^３、２００ｃｍ^３、３００ｃｍ^３、５００ｃｍ^３、７５０ｃｍ^３、１０００ｃｍ^３、５０００ｃｍ^３、１０，０００ｃｍ^３、１００，０００ｃｍ^３、１ｍ^３、または１０ｍ^３以上であり得る。

【0110】

ある実施形態において、可動物体は、約３２，０００ｃｍ^２以下、２０，０００ｃｍ^２以下、１０，０００ｃｍ^２以下、１，０００ｃｍ^２以下、５００ｃｍ^２以下、１００ｃｍ^２以下、５０ｃｍ^２以下、１０ｃｍ^２以下、または５ｃｍ^２以下のフットプリント（可動物体により包含される側方断面積を指す）を有してもよい。逆に、フットプリントは、約３２，０００ｃｍ^２以上、２０，０００ｃｍ^２以上、１０，０００ｃｍ^２以上、１，０００ｃｍ^２以上、５００ｃｍ^２以上、１００ｃｍ^２以上、５０ｃｍ^２以上、１０ｃｍ^２以上、または５ｃｍ^２以上でもよい。

【0111】

ある事例において、可動物体は、重量が１０００ｋｇ以下であり得る。可動物体の重量は、約１０００ｋｇ以下、７５０ｋｇ以下、５００ｋｇ以下、２００ｋｇ以下、１５０ｋｇ以下、１００ｋｇ以下、８０ｋｇ以下、７０ｋｇ以下、６０ｋｇ以下、５０ｋｇ以下、４５ｋｇ以下、４０ｋｇ以下、３５ｋｇ以下、３０ｋｇ以下、２５ｋｇ以下、２０ｋｇ以下、１５ｋｇ以下、１２ｋｇ以下、１０ｋｇ以下、９ｋｇ以下、８ｋｇ以下、７ｋｇ以下、６ｋｇ以下、５ｋｇ以下、４ｋｇ以下、３ｋｇ以下、２ｋｇ以下、１ｋｇ以下、０．５ｋｇ以下、０．１ｋｇ以下、０．０５ｋｇ以下、または０．０１ｋｇ以下でもよい。逆に、重量は、約１０００ｋｇ以上、７５０ｋｇ以上、５００ｋｇ以上、２００ｋｇ以上、１５０ｋｇ以上、１００ｋｇ以上、８０ｋｇ以上、７０ｋｇ以上、６０ｋｇ以上、５０ｋｇ以上、４５ｋｇ以上、４０ｋｇ以上、３５ｋｇ以上、３０ｋｇ以上、２５ｋｇ以上、２０ｋｇ以上、１５ｋｇ以上、１２ｋｇ以上、１０ｋｇ以上、９ｋｇ以上、８ｋｇ以上、７ｋｇ以上、６ｋｇ以上、５ｋｇ以上、４ｋｇ以上、３ｋｇ以上、２ｋｇ以上、１ｋｇ以上、０．５ｋｇ以上、０．１ｋｇ以上、０．０５ｋｇ以上、または０．０１ｋｇ以上でもよい。

【0112】

ある実施形態において、可動物体は、支持する積載量と比較して小さくてもよい。積載量は、本明細書の他の箇所にさらに詳細に記載されるように、搭載物と支持機構の少なくとも一方を含み得る。ある例において、可動物体の重量と積載重量との比率は、約１：１を上回るか、下回るか、または等しくてもよい。ある事例において、可動物体の重量と積載重量との比率は、約１：１を上回るか、それを下回るか、またはそれと等しくてもよい。場合によっては、支持機構重量と積載重量との比率は、約１：１を上回るか、それを下回るか、またはそれと等しくてもよい。所望される場合、可動物体の重量と積載重量との比率は、１：２以下、１：３以下、１：４以下、１：５以下、１：１０以下、またはそれをさらに下回ってもよい。逆に、可動物体の重量と積載重量との比率は、２：１以上、３：１以上、４：１以上、５：１以上、１０：１以上、またはさらに上回ってもよい。

【0113】

ある実施形態において、可動物体は、低いエネルギー消費量を有し得る。例えば、可動物体は、約５Ｗ／ｈ未満、４Ｗ／ｈ未満、３Ｗ／ｈ未満、２Ｗ／ｈ未満、１Ｗ／ｈ未満、またはそれを下回る量を使用する。ある事例において、可動物体の支持機構は、低いエネルギー消費量を有し得る。例えば、支持機構は、約５Ｗ／ｈ未満、４Ｗ／ｈ未満、３Ｗ／ｈ未満、２Ｗ／ｈ未満、１Ｗ／ｈ未満、またはそれを下回る量を使用する。場合によっては、可動物体の搭載物は、５Ｗ／ｈ未満、４Ｗ／ｈ未満、３Ｗ／ｈ未満、２Ｗ／ｈ未満、１Ｗ／ｈ未満、またはそれを下回るもの等、低いエネルギー消費量を有し得る。

【0114】

図１１は、本発明の実施形態による無人航空機（ＵＡＶ）１１００を示す。ＵＡＶは、本明細書で述べる可動物体の例であり得る。ＵＡＶ１１００は、４つのロータ１１０２、１１０４、１１０６、１１０８を有する推進システムを含み得る。任意の数（例えば、１つ、２つ、３つ、４つ、５つ、６つ、７つ、８つ、または、それ以上の数）のロータを設け得る。無人航空機のロータ、ロータ組立体、または他の推進システムは、以下の少なくとも１つを可能にし得る。無人航空機が、位置をホバリングする／維持する、方向を変更する、ロケーションを変更すること。対向するロータのシャフト間の距離は任意の適した長さ１１１０であり得る。例えば、長さ１１１０は、２ｍ以下、または５ｍ以下であり得る。ある実施形態において、長さ１１１０は、４０ｃｍから１ｍ、１０ｃｍから２ｍ、または５ｃｍから５ｍの範囲内にあり得る。ＵＡＶについての本明細書のいずれの説明も、異なるタイプの可動物体等の可動物体に適用できる、また、その逆も同様である。

【0115】

ある実施形態において、可動物体は積載物を支持し得る。積載物は、乗客、貨物、機器、器具等のうちの１つ以上を含み得る。積載物は筐体内に設けられ得る。筐体は、可動物体の筐体から離れているかまたは可動物体用の筐体の一部であり得る。あるいは、積載物は筐体を備える可能性があり、一方、可動物体は筐体を持たない。あるいは、積載物の複数の部分または全体の積載物は、筐体なしで設けられる可能性がある。積載物は、可動物体に対して強固に固定され得る。任意選択で、積載物は、可動物体に対して可動である（例えば、可動物体に対して並進可能または回転可能である）可能性がある。

【0116】

ある実施形態において、積載物は搭載物を含む。搭載物は、いずれの動作または機能も実施しない可能性がある。あるいは、搭載物は、機能搭載物としても知られる、動作または機能を実施する搭載物であり得る。例えば、搭載物は、１つ以上のターゲットを監視する１つ以上のセンサを含み得る。任意の適したセンサが搭載物内に組込まれる可能性がある。例えば、画像取込みデバイス（例えば、カメラ）、オーディオ取込みデバイス（例えば、パラボリックマイクロフォン）、赤外線撮像装置、または紫外線撮像装置等。センサは静的検出データ（例えば、写真）または動的検出データ（例えば、ビデオ）を提供する可能性がある。ある実施形態において、センサは、搭載物のターゲットに検出データを提供する。代替的にまたは組合せて、搭載物は、１つ以上のターゲットに信号を提供する１つ以上のエミッタを含み得る。照明源または音源等の任意の適したエミッタが使用され得る。ある実施形態において、搭載物は、可動物体からリモートのモジュールと通信する等に１つ以上の送受信機を含む。任意選択で、搭載物は、環境またはターゲットと相互作用する可能性がある。例えば、搭載物は、ロボットアーム等の対象物を操作することが可能なツール、器具、またはメカニズムを含み得る。

【0117】

任意選択で、積載物は支持機構を含み得る。支持機構は、搭載物に設けられる可能性があり、また、搭載物は、直接的に（例えば、可動物体に直接接触する）または間接的に（例えば、可動物体に接触しない）支持機構を介して可動物体に接続できる。逆に、搭載物は、支持機構を必要とすることなく、可動物体上に搭載され得る。搭載物は、支持機構と一体形成され得る。あるいは、搭載物は支持機構に解除可能に接続できる。ある実施形態において、搭載物は、１つ以上の搭載物要素を含む可能性があり、また、搭載物要素の１つ以上は、上述したように、可動物体に対して可動であり得る。

【0118】

支持機構は可動物体と一体形成され得る。あるいは、支持機構は可動物体に解除可能に接続できる。支持機構は、直接的にはまたは間接的に可動物体に接続できる。支持機構は、搭載物に対する支持をする（例えば、搭載物の重量の少なくとも一部を支持する）可能性がある。支持機構は、搭載物の移動を安定にすること、方向付けることの少なくとも一方が可能な、適した搭載構造（例えば、ジンバルプラットフォーム）を含み得る。ある実施形態において、支持機構は、可動物体に対する搭載物の状態（例えば、位置及び方向の少なくとも一方）を制御するように適合される可能性がある例えば、支持機構は、搭載物が、可動物体の移動に関係なく、適した基準フレームに対してその位置及び方向の少なくとも一方を維持するように、（例えば、１、２、または３の並進度、１、２、または３の回転度の少なくとも一方で）可動物体に対して移動し得る。基準フレームは、固定基準フレーム（例えば、周囲環境）であり得る。あるいは、基準フレームは、移動基準フレーム（例えば、可動物体、搭載物ターゲット）であり得る。

【0119】

ある実施形態において、支持機構は、支持機構及び可動物体の少なくとも一方に対する搭載物の移動を可能にし得る。移動は、最大３自由度に関する並進か（例えば、１つ、２つ、または３つの軸に沿う）、最大３自由度に関する回転か（例えば、１つ、２つ、または３つの軸を中心とした）、またはその任意の適した組合せであり得る。

【0120】

ある事例において、支持機構は、支持機構フレーム組立体及び支持機構作動組立体を含み得る。支持機構フレーム組立体は、搭載物に対する構造的支持をし得る。支持機構フレーム組立体は、個々の支持機構フレーム構成要素を含み得、その一部は互いに対して可動であり得る。支持機構作動組立体は、個々の支持機構フレーム構成要素の移動を行わせる１つ以上のアクチュエータ（例えば、モータ）を含み得る。アクチュエータは、複数の支持機構フレーム構成要素の移動を同時に可能にし得る、または、一度に単一の支持機構フレーム構成要素の移動を可能にし得る。支持機構フレーム構成要素の移動は、搭載物の対応する移動を生じ得る。例えば、支持機構作動組立体は、１つ以上の回転軸（例えば、ロール軸、ピッチ軸、またはヨー軸）を中心として１つ以上の支持機構フレーム構成要素の回転を行わせ得る。１つ以上の支持機構フレーム構成要素の回転は、可動物体を基準にして１つ以上の回転軸を中心として搭載物を回転させ得る。代替的にまたは組合せて、支持機構作動組立体は、１つ以上の並進軸に沿う１つ以上の支持機構フレーム構成要素の並進を行わせる。それにより、可動物体を基準にして１つ以上の対応する軸に沿う搭載物の並進を生じ得る。

【0121】

ある実施形態において、固定された基準フレーム（例えば、周囲環境）と互いの少なくとも一方に対する、可動物体、支持機構、及び搭載物の移動は、端末によって制御される可能性がある。端末は、可動物体、支持機構、搭載物の少なくとも１つから離れたロケーションのリモート制御デバイスであり得る。端末は、支持台上に配設されるかまたは支持台に固着され得る。あるいは、端末は、手持ち式または装着可能デバイスであり得る。例えば、端末は、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、コンピュータ、めがね、グローブ、ヘルメット、マイクロフォン、またはその適した組合せを含み得る。端末は、キーボード、マウス、ジョイスティック、タッチスクリーン、またはディスプレイ等のユーザインタフェースを含み得る。手動でコマンドを入力すること、音声制御、ジェスチャ制御、または位置制御（例えば、端末の移動、ロケーション、または傾斜による）等の任意の適したユーザ入力が、端末と相互作用するために使用され得る。

【0122】

端末は、可動物体、支持機構、搭載物の少なくとも１つの任意の適した状態を制御するために使用され得る。例えば、端末は、固定された基準フレームと互いの少なくとも一方に対して、可動物体、支持機構、搭載物のうち少なくとも１つの位置及び方向のいずれかあるいは両方を制御するために使用され得る。ある実施形態において、可動物体、支持機構、搭載物のうち少なくとも１つ個々の要素を制御するために使用され得る。例えば、端末は、支持機構の作動組立体、搭載物のセンサ、または搭載物のエミッタ等。端末は、可動物体、支持機構、または搭載物の１つ以上と通信するように適合された無線通信デバイスを含み得る。

【0123】

端末は、可動物体、支持機構、搭載物のうち少なくとも１つの情報を閲覧する適したディスプレイユニットを含み得る。例えば、端末は、位置、並進速度、並進加速度、方向、角速度、角加速度、またはその任意の適した組合せに関して可動物体、支持機構、搭載物のうち少なくとも１つの情報を表示し得る。ある実施形態において、端末は、機能搭載物によって提供されるデータ（例えば、カメラまたは他の画像取込みデバイスによって記録される画像）等の搭載物によって提供される情報を表示する可能性がある。

【0124】

任意選択で、同じ端末が、可動物体、支持機構、搭載物の少なくとも１つ、または、可動物体、支持機構、搭載物の少なくとも１つの状態を制御する。同様に可動物体、支持機構、搭載物の少なくとも１つからの情報を受信と表示のいずれかあるいは両方できる。例えば、端末は、搭載物によって取込まれる画像データまたは搭載物の位置に関する情報を表示しながら、環境に対する搭載物の位置決めを制御できる。あるいは、異なる端末は、異なる機能に使用し得る。例えば、第１の端末は、可動物体、支持機構、搭載物のうちの少なくとも１つの移動または状態を制御し得る。一方、第２の端末は、可動物体、支持機構、搭載物のうち少なくとも１つからの情報を受信または表示のいずれかあるいは両方ができる。例えば、第１の端末は、環境に対する搭載物の位置決めを制御するために使用し得る。一方、第２の端末は、搭載物によって取込まれる画像データを表示する。種々の通信モードが、以下で利用できる。可動物体と、可動物体を制御すると共にデータを受信する統合型端末との間。または、可動物体と、可動物体を制御すると共にデータを受信する複数の端末との間。例えば、少なくとも２つの異なる通信モードが、可動物体と可動物体を制御すると共に可動物体からデータを受信する端末との間で形成できる。

【0125】

図１２は、実施形態による、支持機構１２０２及び搭載物１２０４を含む可動物体１２００を示す。可動物体１２００が航空機として示されるが、この叙述は、制限的であることを意図されず、任意の適したタイプの可動物体が、本明細書で先に述べたように使用され得る。航空機システムの文脈で本明細書において述べる任意の実施形態が、任意の適した可動物体（例えば、ＵＡＶ）に適用され得ることを当業者は認識するであろう。ある事例において、支持機構１２０２を必要とすることなく、搭載物１２０４を、可動物体１２００上に設け得る。可動物体１２００は、推進メカニズム１２０６、検出システム１２０８、及び通信システム１２１０を含み得る。

【0126】

推進メカニズム１２０６は、先に述べたように、ロータ、プロペラ、ブレード、エンジン、モータ、ホイール、車軸、磁石、またはノズルの１つ以上を含み得る。例えば、推進メカニズム１２０６は、本明細書の他の所で論じるように、ロータ組立体または他の回転推進ユニットであり得る。可動物体は、１つ以上、２つ以上、３つ以上、または４つ以上の推進メカニズムを有し得る。推進メカニズムは全て、同じタイプであり得る。あるいは、１つ以上の推進メカニズムは、異なるタイプの推進メカニズムであり得る。推進メカニズム１２０６は、本明細書の他の所で述べる支持要素（例えば、ドライブシャフト）等の任意の適した手段を使用して可動物体１２００上に搭載され得る。推進メカニズム１２０６は、上部、下部、前部、後部、側部、またはその適した組合せ等の、可動物体１２００の任意の適した部分上に搭載され得る。

【0127】

ある実施形態において、推進メカニズム１２０６は、可動物体１２００が、可動物体１２００の水平方向移動を全く必要とすることなく（例えば、滑走路をゆっくり走行することなく）表面からの垂直な離陸または表面への垂直な着陸を可能にさせ得る。任意選択で、推進メカニズム１２０６は、可動物体１２００が指定された位置及び方向の少なくとも一方で空気中をホバリングすることを動作可能であり得る。推進メカニズム１２００の１つ以上は、他の推進メカニズムと独立に制御できる。あるいは、推進メカニズム１２００は、同時に制御され得る。例えば、可動物体１２００は、可動物体に揚力及び推力の少なくとも一方を提供できる水平に向く複数のロータを有し得る。水平に向く複数のロータは、可動物体１２００に対して垂直離陸、垂直着陸、及びホバリング能力を作動し得る。ある実施形態において、水平に向くロータの１つ以上は時計方向に回転でき、一方、水平に向くロータの１つ以上は反時計方向に回転できる。例えば、時計方向ロータの数は反時計方向ロータの数に等しい場合がある。水平に向くロータのそれぞれの回転レートは、各ロータによって生成される揚力及び推力の少なくとも一方を制御するために独立に変動し、それにより、可動物体１２００の空間的配置、速度、及び加速度の少なくとも１つを（例えば、最大３の並進度及び最大３の回転度に関して）調整し得る。

【0128】

検出システム１２０８は、可動物体１２００の空間的配置、速度、加速度の少なくとも１つを（例えば、最大３の並進度及び最大３の回転度に関して）検出できる１つ以上のセンサを含み得る。１つ以上のセンサは、全地球測位システム（ＧＰＳ）、モーションセンサ、慣性センサ、近接センサ、または画像センサを含み得る。検出システム１２０８によって提供される検出データは、可動物体１２００の空間的配置、速度、方向の少なくとも１つを（例えば、以下で述べるように、適した処理ユニットと制御モジュールの少なくとも一方を使用して）制御するために使用され得る。あるいは、検出システム１２０８は、可動物体を囲む環境に関するデータを提供するために使用され得る。例えば、天候状況、考えられ得る障害物に対する近接性、地理的特徴のロケーション、人工構造物のロケーション等。

【0129】

通信システム１２１０は、無線信号１２１６によって、通信システム１２１４を有する端末１２１２との通信を可能にする。通信システム１２１０、１２１４は、無線通信に適した任意の数の送信機、受信機、送受信機の少なくとも１つを含み得る。通信は、データが一方向だけに送信されるように一方向通信でり得る。例えば、一方向通信は、可動物体１２００が端末１２１２にデータを送信するだけであり得る、または、その逆も同様である。データを、通信システム１２１０の１つ以上の送信機から通信システム１２１２の１つ以上の受信機に送信できる、または、その逆も同様である。あるいは、通信は、データが可動物体１２００と端末１２１２との間で両方向に送信されるように２方向通信であり得る。２方向通信は、データを通信システム１２１０の１つ以上の送信機から通信システム１２１４の１つ以上の受信機に送信する可能性があり、また、その逆も同様である。

【0130】

ある実施形態において、端末１２１２は、可動物体１２００、支持機構１２０２、及び搭載物１２０４の１つ以上に制御データを提供し、可動物体１２００、支持機構１２０２、及び搭載物１２０４の１つ以上から情報を受信し得る。（例えば、可動物体、支持機構、搭載物の位置情報と動作情報の少なくとも一方；搭載物カメラによって取込まれる画像データ等の搭載物によって検出されるデータ）。ある事例において、端末からの制御データは、可動物体、支持機構、搭載物の少なくとも１つの相対的位置、移動、作動、または制御についての命令を含み得る。例えば、制御データは、（例えば、推進メカニズム１２０６の制御による）可動物体のロケーション及び方向の少なくとも一方の修正、または、（例えば、支持機構１２０２の制御による）可動物体に対する搭載物の移動をもたらし得る。端末からの制御データは、搭載物の制御をもたらすことができる。例えば、カメラまたは他の画像取込みデバイスの動作の制御等（例えば、静止画または動画像の撮影、ズームインまたはアウト、電源オンまたはオフ、撮像モードの切換え、画像分解能の変更、焦点の変更、被写界深度の変更、露出時間の変更、視野角または視野の変更）。ある事例において、可動物体、支持機構、搭載物の少なくとも１つからの通信情報は、（例えば、検出システム１２０８または搭載物１２０４の）１つ以上のセンサからの情報を含み得る。通信情報は、１つ以上の異なるタイプのセンサ（例えば、ＧＰＳセンサ、モーションセンサ、慣性センサ、近接センサ、または画像センサ）からの情報を含み得る。こうした情報は、可動物体、支持機構、搭載物の少なくとも１つの位置（例えば、ロケーション、方向）、移動、または加速度に関する場合がある。搭載物からのこうした情報は、搭載物によって取込まれるデータまたは搭載物の検出済み状態を含み得る。端末１２１２によって送信される制御データは、可動物体１２００、支持機構１２０２、または搭載物１２０４の１つ以上の状態を制御し得る。代替的にまたは組合せて、支持機構１２０２及び搭載物１２０４はそれぞれ、端末１２１２と通信する通信モジュールも含み得る。それにより、端末１２１２は、可動物体１２００、支持機構１２０２、及び搭載物１２０４のそれぞれと独立に通信し、制御し得る。

【0131】

ある実施形態において、可動物体１２００は、端末１２１２に加えてまたは端末１２１２の代わりに別のリモートデバイスと通信できる。端末１２１２はまた、別のリモートデバイス並びに可動物体１２００と通信できる。例えば、可動物体１２００及び端末１２１２の少なくとも一方は、別の可動物体または別の可動物体の支持機構または搭載物と通信できる。所望される場合、リモートデバイスは、第２の端末または他のコンピューティングデバイスであり得る（例えば、コンピュータ、ラップトップ、タブレット、スマートフォン、または他のモバイルデバイス）。リモートデバイスは、以下の少なくとも１つをし得る。可動物体１２００へのデータの送信、可動物体１２００からのデータの受信、端末１２１２へのデータの送信、端末１２１２からのデータの受信。任意選択で、リモートデバイスは、インターネットまたは他の電気通信ネットワークに接続され得る。それにより、可動物体１２００及び端末１２１２の少なくとも一方から受信されるデータは、ウェブサイトまたはサーバにアップロードされる可能性がある。

【0132】

図１３は、実施形態による、可動物体を制御するシステム１３００のブロック図による略図である。システム１３００は、本明細書で論じられるシステム、デバイス、及び方法の任意の適した実施形態と組合せて使用され得る。システム１３００は、検出モジュール１３０２、処理ユニット１３０４、非一時的コンピュータ可読媒体１３０６、制御モジュール１３０８、及び通信モジュール１３１０を含み得る。

【0133】

検出モジュール１３０２は、可動物体に関する情報を異なる方法で収集する異なるタイプのセンサを利用し得る。異なるタイプのセンサは、異なるソースから異なるタイプの１つ以上の信号を検出することができる。例えば、センサは、慣性センサ、ＧＰＳセンサ、近接センサ（例えば、ライダ）、ビジョン／画像センサ（例えば、カメラ）を含み得る。検出モジュール１３０２は、複数のプロセッサを有する処理ユニット１３０４に動作可能に接続できる。ある実施形態において、検出モジュールは、適した外部デバイスまたはシステムに検出データを直接送信する送信モジュール１３１２（例えば、ＷｉＦｉ画像送信モジュール）に動作可能に接続できる。例えば、送信モジュール１３１２は、検出モジュール１３０２のカメラによって取込まれる画像をリモート端末に送信するために使用され得る。

【0134】

処理ユニット１３０４は、プログラマブルプロセッサ（例えば、中央処理ユニット（ＣＰＵ））等の１つ以上のプロセッサを有する可能性がある。処理ユニット１３０４は、非一時的コンピュータ可読媒体１３０６に動作可能に接続できる。非一時的コンピュータ可読媒体１３０６は、１つ以上のステップを実施するため、処理ユニット１３０４によって実行可能なロジック、コード、プログラムの少なくとも１つを格納し得る。非一時的コンピュータ可読媒体は、１つ以上のメモリユニット（例えば、ＳＤカードまたはランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等の取外し可能媒体または外部ストレージ）を含み得る。ある実施形態において、検出モジュール１３０２からのデータは、非一時的コンピュータ可読媒体１３０６のメモリユニットに直接伝達され、その中に格納され得る。非一時的コンピュータ可読媒体１３０６のメモリユニットは、本明細書で述べる方法の任意の適した実施形態を実施するため、処理ユニット１３０４によって実行可能なロジック、コード、プログラムの少なくとも１つを格納し得る。例えば、処理ユニット１３０４は、処理ユニット１３０４の１つ以上のプロセッサが、検出モジュールによって生成される検出データを解析させる命令を実行し得る。メモリユニットは、処理ユニット１３０４によって処理される検出モジュールからの検出データを格納し得る。ある実施形態において、非一時的コンピュータ可読媒体１３０６のメモリユニットは、処理ユニット１３０４によって処理された処理結果を格納するために使用され得る。

【0135】

ある実施形態において、処理ユニット１３０４は、可動物体の状態を制御する制御モジュール１３０８に動作可能に接続できる。例えば、制御モジュール１３０８は、可動物体の推進メカニズムを制御して、可動物体の空間的配置、速度、加速度の少なくとも１つを６自由度に関して調整する可能性がある。代替的にまたは組合せて、制御モジュール１３０８は、支持機構、搭載物、または検出モジュールの状態の１つ以上を制御し得る。

【0136】

処理ユニット１３０４は、１つ以上の外部デバイス（例えば、端末、ディスプレイデバイス、または他のリモートコントローラ）から、データを送信及び受信の少なくとも一方を行う通信モジュール１３１０に動作可能に接続できる。有線通信または無線通信等の任意の適した通信手段が使用され得る。例えば、通信モジュール１３１０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、赤外線、無線、ＷｉＦｉ、ポイント・トゥ・ポイント（Ｐ２Ｐ）ネットワーク、電気通信ネットワーク、クラウド通信等のうちの１つ以上を利用し得る。任意選択で、塔、衛星、または移動局等の中継局が使用され得る。無線通信は、近接依存性があるかまたは近接非依存性があり得る。ある実施形態において、見通し線が通信に必要とされる場合がある、または、必要とされない場合がある。通信モジュール１３１０は、検出モジュール１３０２からの検出データ、処理ユニット１３０４によって生成される処理結果、所定の制御データ、端末またはリモートコントローラからのユーザコマンド等のうちの１つ以上を、送信及び受信の少なくとも一方を行う可能性がある。

【0137】

システム１３００の構成要素は、任意の適した構成で配置され得る。例えば、システム１３００の構成要素の１つ以上は、上記の１つ以上と通信状態にある、可動物体、支持機構、搭載物、端末、検出システム、または更なる外部デバイス上に位置付けられ得る。更に、図１３は単一の処理ユニット１３０４及び単一の非一時的コンピュータ可読媒体１３０６を示すが、これが制限的であることを意図されないこと、及び、システム１３００が複数の処理ユニット及び非一時的コンピュータ可読媒体の少なくとも一方を含み得ることを、当業者は認識するであろう。ある実施形態において、複数の処理ユニット及び非一時的コンピュータ可読媒体の少なくとも一方は、１つ以上、異なるロケーションに位置し得る。例えば、上記の１つ以上と通信状態にある、可動物体、支持機構、搭載物、端末、検出システム、更なる外部デバイスの上等。それにより、システム１３００によって実施される処理及びメモリ機能の少なくとも一方が、任意の適した態様が上述したロケーションの１つ以上のロケーションで起こり得る。

【0138】

本明細書で使用する時、Ａ及びＢの少なくとも一方は、１つ以上のＡまたはＢ、並びにＡ及びＢ等のその組合せの一方または両方を包含する。

【0139】

本発明の好ましい実施形態が本明細書で示され述べられたが、こうした実施形態が、単に例示として提供されることが当業者に明らかである。多数の変形、変更、及び置換を、本発明から逸脱することなく当業者が今や思い付くであろう。本明細書で述べる発明の実施形態に対する種々の代替を、本発明を実施する時に使用し得ることが理解されるべきである。添付特許請求の範囲が本発明の範囲を規定すること、及び、添付特許請求の範囲内の方法及び構造並びにその均等物がそれにより網羅されることが意図される。
［項目１］
可動物体に支持され、かつ上記可動物体に対して上方または下方に視野を有する撮像装置から障害物の画像データを受信するステップと、
上記可動物体の姿勢情報を受信するステップと、
上記障害物の上記画像データ及び上記可動物体の上記姿勢情報に基づいて上記可動物体と上記障害物の距離を、1つ以上のプロセッサによって計算するステップと、を含む、
可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目２］
上記可動物体は、上記可動物体を移動させる複数の推進ユニットを備える、
項目１に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目３］
上記可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である、
項目１に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目４］
上記複数の推進ユニットは複数のロータを備える、
項目２に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目５］
上記撮像装置はカメラである、
項目１に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目６］
上記カメラは単眼カメラである、
項目５に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目７］
上記撮像装置は、上記可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える、
項目１に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目８］
上記撮像装置の上記視野は約６０°である、
項目１に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目９］
上記撮像装置の上記視野は、上記可動物体に対して上方に向く、
項目１に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目１０］
上記可動物体を室内環境で動作させることを更に含み、上記画像データは上記室内環境の天井の複数の画像を含む、
項目９に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目１１］
上記計算するステップは、上記天井を描写する上記画像データの部分と上記障害物を描写する上記画像データの部分を区別することを含む、
項目１０に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目１２］
上記室内環境で、上記可動物体から上記障害物までの距離は、上記複数の画像内の上記障害物の画角に基づいて判定される、
項目１０に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目１３］
上記可動物体を室外環境で動作させることを更に含み、上記画像データは空の複数の画像を含む、
項目９に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目１４］
上記計算するステップは、上記空を描写する上記画像データの部分と上記障害物を描写する上記画像データの部分を区別することを含む、
項目１３に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目１５］
上記室外環境で、上記可動物体から上記障害物までの距離は、上記複数の画像内の上記障害物の画角に基づいて判定される、
項目１３に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目１６］
上記撮像装置の上記視野は、上記可動物体に対して下方に向く、
項目１に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目１７］
上記可動物体は室内環境で動作し、上記画像データは上記室内環境の床の複数の画像を含む、
項目１６に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目１８］
上記画像データは、壁に接する上記床の複数の画像を含む、
項目１７に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目１９］
上記可動物体から上記障害物までの距離は、上記複数の画像内の上記障害物の画角に基づいて判定され、負の角度値が上記判定において適用される、
項目１６に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目２０］
上記姿勢情報は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）によって生成される、
項目１に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目２１］
上記姿勢情報は、上記可動物体のロール角度、ピッチ角度、またはヨー角度の少なくとも１つを含む、
項目１に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目２２］
上記計算するステップは、上記画像データに基づいて、上記障害物によって占められる上記撮像装置の上記視野の部分を確定することを含む、
項目１に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目２３］
可動物体に支持され、かつ上記可動物体に対して上方または下方に視野を有し、障害物の画像データを取得する撮像装置と、
１つ以上のプロセッサとを備え、
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、
上記撮像装置から上記障害物の画像データを受信し、
上記可動物体の姿勢情報を受信し、
上記障害物の上記画像データ及び上記可動物体の上記姿勢情報に基づいて上記可動物体と上記障害物の距離を計算する、
可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目２４］
上記可動物体は、上記可動物体を移動させる複数の推進ユニットを備える、
項目２３に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目２５］
上記可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である、
項目２３に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目２６］
上記複数の推進ユニットは複数のロータを備える、
項目２４に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目２７］
上記撮像装置はカメラである、
項目２３に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目２８］
上記カメラは単眼カメラである、
項目２７に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目２９］
上記撮像装置は、上記可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える、
項目２３に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目３０］
上記撮像装置の上記視野は約６０°である、
項目２３に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目３１］
上記撮像装置の上記視野は、上記可動物体に対して上方に向く、
項目２３に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目３２］
上記可動物体は室内環境で動作し、上記画像データは上記室内環境の天井の複数の画像を含む、
項目３１に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目３３］
上記１つ以上のプロセッサは、上記天井を描写する上記画像データの部分と上記障害物を描写する上記画像データの部分を区別する、
項目３２に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目３４］
上記室内環境で、上記可動物体から上記障害物までの距離は、上記複数の画像内の上記障害物の画角に基づいて判定される、
項目３２に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目３５］
上記可動物体は室外環境で動作し、上記画像データは上記空の複数の画像を含む、項目３１に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目３６］
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、上記空を描写する上記画像データの部分と上記障害物を描写する上記画像データの部分を区別する、
項目３５に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目３７］
上記室外環境で、上記可動物体から上記障害物までの距離は、上記複数の画像内の上記障害物の画角に基づいて判定される、
項目３５に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目３８］
上記撮像装置の上記視野は、上記可動物体に対して下方に向く、
項目２３に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目３９］
上記可動物体は室内環境で動作し、上記画像データは上記室内環境の床の複数の画像を含む、
項目３８に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目４０］
上記画像データは、壁に接する上記床の複数の画像を含む、
項目３９に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目４１］
上記可動物体から上記障害物までの距離は、上記複数の画像内の上記障害物の画角に基づいて判定され、負の角度値が上記判定において適用される、
項目３８に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目４２］
上記姿勢情報は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）によって生成される、
項目２３に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目４３］
上記姿勢情報は、上記可動物体のロール角度、ピッチ角度、またはヨー角度の少なくとも１つを含む、
項目２３に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目４４］
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、上記画像データに基づいて、上記障害物によって占められる上記撮像装置の上記視野の部分を確定する、
項目２３に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目４５］
可動物体に支持され、かつ上記可動物体に対して上方または下方に視野を有する撮像装置から、上記可動物体の側部に位置決めされた障害物の画像データを含む画像データを受信するステップと、
上記障害物の画像データに基づいて上記可動物体と上記障害物の距離を、１つ以上のプロセッサによって計算するステップと、を含む、
可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目４６］
上記可動物体は、上記可動物体を移動させる複数の推進ユニットを備える、
項目４５に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目４７］
上記可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である、
項目４５に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目４８］
上記複数の推進ユニットは複数のロータを備える、
項目４６に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目４９］
上記撮像装置はカメラである、
項目４５に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目５０］
上記カメラは単眼カメラである、
項目４９に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目５１］
上記撮像装置は、上記可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える、
項目４５に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目５２］
上記撮像装置の上記視野は約６０°である、
項目４５に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目５３］
上記撮像装置の上記視野は、上記可動物体に対して上方に向く、
項目４５に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目５４］
上記可動物体を室内環境で動作させることを更に含み、上記画像データは上記室内環境の天井の複数の画像を含む、
項目５３に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目５５］
上記計算するステップは、上記天井を描写する上記画像データの部分と上記障害物を描写する上記画像データの部分を区別することを含む、
項目５４に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目５６］
上記室内環境で、上記可動物体から上記障害物までの距離は、上記複数の画像内の上記障害物の画角に基づいて判定される、
項目５４に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目５７］
上記可動物体を室外環境で動作させることを更に含み、上記画像データは上記空の複数の画像を含む、
項目５３に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目５８］
上記計算するステップは、上記空を描写する上記画像データの部分と上記障害物を描写する上記画像データの部分を区別することを含む、
項目５７に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目５９］
上記室外環境で、上記可動物体から上記障害物までの距離は、上記複数の画像内の上記障害物の画角に基づいて判定される、
項目５７に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目６０］
上記撮像装置の上記視野は、上記可動物体に対して下方に向く、
項目４５に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目６１］
上記可動物体を室内環境で動作させることを更に含み、上記画像データは上記室内環境の床の複数の画像を含む、
項目６０に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目６２］
上記画像データは、壁に接する上記床の複数の画像を含む、
項目６１に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目６３］
上記可動物体から上記障害物までの距離は、上記複数の画像内の上記障害物の画角に基づいて判定され、負の角度値が上記判定において適用される、
項目６０に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目６４］
上記障害物は、上記可動物体の前に、上記可動物体の後に、上記可動物体の左に、上記可動物体の右に、またはその組合せに位置付けられる、
項目４５に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目６５］
上記計算するステップは、上記画像データに基づいて、上記障害物によって占められる上記撮像装置の上記視野の部分を確定することを含む、
項目４５に記載の可動物体を使用して障害物を検出する方法。
［項目６６］
可動物体に支持され、かつ上記可動物体に対して上方または下方に視野を有し、上記可動物体の側部に位置決めされた障害物の画像データを含む画像データを取得する撮像装置と、
１つ以上のプロセッサとを備え、
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、
上記撮像装置から上記画像データを受信し、
上記障害物の上記画像データに基づいて上記可動物体と上記障害物の距離を計算する、
可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目６７］
上記可動物体は、上記可動物体を移動させる複数の推進ユニットを備える、
項目６６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目６８］
上記可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である、
項目６６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目６９］
上記複数の推進ユニットは複数のロータを備える、
項目６７に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目７０］
上記撮像装置はカメラである、
項目６６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目７１］
上記カメラは単眼カメラである、
項目７０に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目７２］
上記撮像装置は、上記可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える、
項目６６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目７３］
上記撮像装置の上記視野は約６０°である、
項目６６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目７４］
上記撮像装置の上記視野は、上記可動物体に対して上方に向く、
項目６６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目７５］
上記可動物体は室内環境で動作し、上記画像データは上記室内環境の天井の複数の画像を含む、
項目７４に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目７６］
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、上記天井を描写する上記画像データの部分と上記障害物を描写する上記画像データの部分を区別する、
項目７５に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目７７］
上記室内環境で、上記可動物体から上記障害物までの距離は、上記複数の画像内の上記障害物の画角に基づいて判定される、
項目７５に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目７８］
上記可動物体は室外環境で動作し、上記画像データは上記空の複数の画像を含む、
項目７４に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目７９］
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、上記空を描写する上記画像データの部分と上記障害物を描写する上記画像データの部分を区別する、
項目７８に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目８０］
上記室外環境で、上記可動物体から上記障害物までの距離は、上記複数の画像内の上記障害物の画角に基づいて判定される、
項目７８に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目８１］
上記撮像装置の上記視野は、上記可動物体に対して下方に向く、
項目６６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目８２］
上記可動物体は室内環境で動作し、上記画像データは上記室内環境の床の複数の画像を含む、
項目８１に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目８３］
上記画像データは、壁に接する上記床の複数の画像を含む、
項目８２に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目８４］
上記可動物体から上記障害物までの距離は、上記複数の画像内の上記障害物の画角に基づいて判定され、負の角度値が上記判定において適用される、
項目８１に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目８５］
上記障害物は、上記可動物体の前に、上記可動物体の後に、上記可動物体の左に、上記可動物体の右に、またはその組合せに位置付けられる、
項目６６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目８６］
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、上記画像データに基づいて、上記障害物によって占められる上記撮像装置の上記視野の部分を確定する、
項目６６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目８７］
可動物体に支持され、かつ上記可動物体に対して上方または下方に視野を有するように上記可動物体上に配置される撮像装置から障害物の第１の画像データを１つ以上のプロセッサにおいて受信するステップと、
上記可動物体を移動させるため、上記可動物体の１つ以上の推進ユニットを制御する制御信号を、上記１つ以上のプロセッサにおいて生成するステップと、
上記可動物体が移動した後に、上記撮像装置から上記障害物の第２の画像データを、上記１つ以上のプロセッサにおいて受信するステップと、
上記第１の画像データ及び上記第２の画像データに基づいて上記可動物体と上記障害物の距離を、上記１つ以上のプロセッサによって計算するステップを含む、
可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目８８］
上記可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である、
項目８７に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目８９］
上記１つ以上の推進ユニットは複数のロータを備える、
項目８８に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目９０］
上記撮像装置はカメラである、
項目８７に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目９１］
上記カメラは単眼カメラである、
項目９０に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目９２］
上記撮像装置は、上記可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える、
項目８７に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目９３］
上記撮像装置の上記視野は約６０°である、
項目８７に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目９４］
上記撮像装置の上記視野は、上記可動物体に対して上方に向く、
項目８７に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目９５］
上記可動物体を室内環境で動作させることを更に含み、上記画像データは上記室内環境の天井の複数の画像を含む、
項目９４に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目９６］
上記撮像装置の上記視野は、上記可動物体に対して下方に向く、
項目８７に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目９７］
上記可動物体を室内環境で動作させることを更に含み、上記画像データは上記室内環境の床の複数の画像を含む、
項目９６に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目９８］
上記画像データは、壁に接する上記床の複数の画像を含む、
項目９７に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目９９］
上記可動物体は、上記制御信号によって、ある水平距離を移動する、
項目８７に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目１００］
上記水平距離は約０．２ｍ〜１ｍである、
項目９９に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目１０１］
上記可動物体は、上記制御信号によって、ある垂直距離を移動する、
項目８７に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目１０２］
上記垂直距離は約０．２ｍ〜１ｍである、
項目１０１に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目１０３］
上記計算するステップは、上記可動物体が移動する前と上記可動物体が移動した後で、上記障害物によって占められる上記撮像装置の上記視野の部分の変化を検出するために、上記第１の画像データ及び上記第２の画像データを評価することを含む、
項目８７に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目１０４］
移動した水平距離または垂直距離を確定することを更に含む、
項目８７に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目１０５］
移動した上記水平距離または垂直距離は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）を使用して確定される、
項目１０４に記載の可動物体によって支持される撮像装置を使用して障害物を検出する方法。
［項目１０６］
可動物体に支持され、かつ上記可動物体に対して上方または下方に視野を有するように上記可動物体上に配置され、障害物の画像データを取得する撮像装置と、
上記可動物体を移動させる１つ以上の推進ユニットと、
１つ以上のプロセッサとを備え、
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、
上記撮像装置から上記障害物の第１の画像データを受信し、
上記可動物体を移動させるため、上記１つ以上の推進ユニットを制御する制御信号を生成し、
上記可動物体が移動した後に上記撮像装置から上記障害物の第２の画像データを受信し、
上記第１の画像データ及び上記第２の画像データに基づいて上記可動物体と上記障害物の距離を計算する、
可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１０７］
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、上記第１の画像データ及び上記第２の画像データに基づいて上記可動物体の上の上記障害物の高さを確定する、
項目１０６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１０８］
上記可動物体と上記障害物の距離は、上記可動物体の上の上記障害物の高さに基づいて確定される、
項目１０７に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１０９］
上記可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である、
項目１０６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１１０］
上記１つ以上の推進ユニットは複数のロータを備える、
項目１０９に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１１１］
上記撮像装置はカメラである、
項目１０６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１１２］
上記カメラは単眼カメラである、
項目１１１に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１１３］
上記撮像装置は、上記可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える、
項目１０６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１１４］
上記撮像装置の上記視野は約６０°である、
項目１０６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１１５］
上記撮像装置の上記視野は、上記可動物体に対して上方に向く、
項目１０６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１１６］
上記可動物体は室内環境で動作し、上記画像データは上記室内環境の天井の複数の画像を含む、
項目１１５に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１１７］
上記撮像装置の上記視野は、上記可動物体に対して下方に向く、
項目１０６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１１８］
上記可動物体は室内環境で動作し、上記画像データは上記室内環境の床の複数の画像を含む、
項目１１７に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１１９］
上記画像データは、壁に接する上記床の複数の画像を含む、
項目１１８に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１２０］
上記可動物体は、上記制御信号によって、ある水平距離を移動する、
項目１０６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１２１］
上記水平距離は約０．２ｍ〜１ｍである、
項目１２０に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１２２］
上記可動物体は、上記制御信号によって、ある垂直距離を移動する、
項目１０６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１２３］
上記垂直距離は約０．２ｍ〜１ｍである、
項目１２２に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１２４］
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、上記可動物体が移動する前と上記可動物体が移動した後で、上記障害物によって占められる上記撮像装置の上記視野の部分の変化を検出するために、上記第１の画像データ及び上記第２の画像データを評価する、
項目１０６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１２５］
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、移動した水平距離または垂直距離を確定する、
項目１０６に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１２６］
移動した上記水平距離または垂直距離は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）を使用して確定される、
項目１２５に記載の可動物体を使用して障害物を検出するシステム。
［項目１２７］
可動物体に支持され、かつ上記可動物体に対して上方または下方に視野を有するように上記可動物体上に配置された撮像装置から１つの画像データを受信するステップと、
上記可動物体の姿勢情報を、上記１つ以上のプロセッサにおいて受信するステップ、
上記画像データ及び上記可動物体の上記姿勢情報に基づいて、上記可動物体の位置情報または動作情報の少なくとも一方を、上記１つ以上のプロセッサによって計算するステップを含む、
可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１２８］
上記可動物体は、上記可動物体を移動させる複数の推進ユニットを備える、
項目１２７に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１２９］
上記可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である、
項目１２７に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１３０］
上記複数の推進ユニットは複数のロータを備える、
項目１２８に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１３１］
上記撮像装置はカメラである、
項目１２７に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１３２］
上記カメラは単眼カメラである、
項目１３１に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１３３］
上記撮像装置は、上記可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える、
項目１２７に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１３４］
上記撮像装置の上記視野は約６０°である、
項目１２７に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１３５］
上記可動物体を室内環境で動作させることを更に含み、上記画像データは上記室内環境の天井の複数の画像を含む、
項目１２７に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１３６］
上記姿勢情報は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）によって生成される、
項目１２７に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１３７］
上記姿勢情報は、上記可動物体のロール角度、ピッチ角度、またはヨー角度の少なくとも１つを含む、
項目１２７に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１３８］
上記動作情報は上記可動物体の速度を含む、
項目１２７に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１３９］
上記画像データは複数の画像のシーケンスを含む、
項目１２７に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１４０］
上記計算するステップは、複数の画像の上記シーケンスの各画像内で複数の特徴点を検出し、複数の画像の上記シーケンスにわたって上記複数の特徴点の変化を確定することを含む、
項目１３９に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１４１］
上記可動物体を使用して環境マップを生成することを更に含む、
項目１２７に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１４２］
上記環境マップは、同時ローカリゼーション及びマッピング（ＳＬＡＭ）技法を使用して生成される、
項目１４１に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１４３］
上記位置情報は、上記生成されるマップを基準にして計算される、
項目１４１に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１４４］
上記計算された位置情報または動作情報の少なくとも一方に基づいて、上記可動物体の位置または動作を制御する制御信号を出力することを更に含む、
項目１２７に記載の可動物体の状態情報を確定する方法。
［項目１４５］
可動物体に支持され、かつ上記可動物体に対して上方または下方に視野を有するように上記可動物体上に配置され、画像データを取得する撮像装置と、
１つ以上のプロセッサとを備え、
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、
上記撮像装置から上記画像データを受信し、
上記可動物体の姿勢情報を受信し、
上記画像データ及び上記可動物体の上記姿勢情報に基づいて上記可動物体について位置情報または動作情報の少なくとも一方を計算する、
可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１４６］
上記可動物体は、上記可動物体を移動させる複数の推進ユニットを備える、
項目１４５に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１４７］
上記可動物体は無人航空機（ＵＡＶ）である、
項目１４５に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１４８］
上記複数の推進ユニットは複数のロータを備える、
項目１４６に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１４９］
上記撮像装置はカメラである、
項目１４５に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１５０］
上記カメラは単眼カメラである、
項目１４９に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１５１］
上記撮像装置は、上記可動物体の垂直軸に実質的に平行な光軸を備える、
項目１４５に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１５２］
上記撮像装置の上記視野は約６０°である、
項目１４５に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１５３］
上記可動物体は室内環境で動作し、上記画像データは上記室内環境の天井の複数の画像を含む、
項目１４５に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１５４］
上記姿勢情報は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）によって生成される、
項目１４５に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１５５］
上記姿勢情報は、上記可動物体のロール角度、ピッチ角度、またはヨー角度の少なくとも１つを含む、
項目１４５に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１５６］
上記動作情報は上記可動物体の速度を含む、
項目１４５に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１５７］
上記画像データは複数の画像のシーケンスを含む、
項目１４５に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１５８］
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、
複数の画像の上記シーケンスの各画像内で複数の特徴点を検出し、
複数の画像の上記シーケンスにわたって上記複数の特徴点の変化を確定する、
項目１５７に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１５９］
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、上記可動物体を使用して環境マップを生成する、
項目１４５に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１６０］
上記環境マップは、同時ローカリゼーション及びマッピング（ＳＬＡＭ）技法を使用して生成される、
項目１５９に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１６１］
上記位置情報は、上記生成されるマップを基準にして計算される、
項目１５９に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。
［項目１６２］
上記１つ以上のプロセッサは、個々にまたは一括して、上記計算された位置情報または動作情報の少なくとも一方に基づいて、上記可動物体の位置または動作を制御する制御信号を出力する、
項目１４５に記載の可動物体の状態情報を確定するシステム。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】