特許 6804825 センサ融合を用いた環境内での位置特定

(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】6804825

(24)【登録日】2020年12月7日

(45)【発行日】2020年12月23日

(54)【発明の名称】センサ融合を用いた環境内での位置特定

(51)【国際特許分類】

   G05D 1/02 20200101AFI20201214BHJP

【ＦＩ】

   G05D1/02 H

【請求項の数】7

【外国語出願】

【全頁数】28

(21)【出願番号】特願2015-71009(P2015-71009)

(22)【出願日】2015年3月31日

(65)【公開番号】特開2015-197925(P2015-197925A)

(43)【公開日】2015年11月9日

【審査請求日】2018年3月20日

(31)【優先権主張番号】14/243,419

(32)【優先日】2014年4月2日

(33)【優先権主張国】US

(73)【特許権者】

【識別番号】500520743

【氏名又は名称】ザ・ボーイング・カンパニー

【氏名又は名称原語表記】Ｔｈｅ Ｂｏｅｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ

(74)【代理人】

【識別番号】110002077

【氏名又は名称】園田・小林特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】トラウトマン， ピーター エフ．

(72)【発明者】

【氏名】リー， ホイ

(72)【発明者】

【氏名】ヒギンズ， ロバート ピー．

【審査官】 藤崎 詔夫

(56)【参考文献】

【文献】 米国特許出願公開第２００４／０１６７６６７（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２００４−１３３８８２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０５Ｄ １／０２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のデータストリームを生成するように構成される複数のデータシステムであって、前記複数のデータストリームは、前記複数のデータシステムのうちの第１のデータシステムにより生成される第１のデータストリーム、及び前記複数のデータシステムのうちの第２のデータシステムにより生成される第２のデータストリームを含み、前記第１のデータストリームは、前記第１のデータシステムにより生成されるときの前記第１のデータストリームについての不確実性の測定値を含み、前記第２のデータストリームは、前記第２のデータシステムにより生成されるときの前記第２のデータストリームについての不確実性の測定値を含まない、複数のデータシステム、
ベイズ推定アルゴリズムに使用されるように修正されたデータストリームを形成するため、前記第２のデータストリームに既定の確率分布を適用するように構成されている修正器、
移動式プラットフォームに搭載型で配置される姿勢推定器であって、前記移動式プラットフォームの周囲の環境に対して所望の精度で前記移動式プラットフォームの姿勢推定を生成するため、前記第１のデータストリーム及び前記修正されたデータストリームを受信して融合するように構成される姿勢推定器、及び
前記環境内で経路に沿って前記移動式プラットフォームをガイドするように、前記姿勢推定を使用するように構成されている制御装置
を備える装置であって、
前記複数のデータシステムは、任意の数の搭載型データシステム及び任意の数の非搭載型データシステムを含み、
前記第１のデータシステムは、前記非搭載型データシステムを含み、
前記第２のデータシステムは、前記搭載型データシステムを含み、
前記搭載型データシステムは、前記移動式プラットフォームが現在の位置にある間に、前記環境内の現在の目印を選択された回数観測し、前記移動式プラットフォームの前記現在の位置と前記目印との間の初期相対距離を識別し、前記第２のデータストリームを生成する、装置。

【請求項2】

前記搭載型データシステムはセンサシステムを含み、
前記装置は、前記現在の位置における前記目印の観測の後、前記センサシステムの視野内で前記目印を見失うことなく、前記移動式プラットフォームを前記現在の位置から新しい位置へ向かって可能な限り遠くの新しい位置まで動かす、請求項１に記載の装置。

【請求項3】

前記姿勢推定は、前記環境に対する前記移動式プラットフォームの位置及び方向を含む、請求項１に記載の装置。

【請求項4】

前記移動式プラットフォームは移動式ロボットであり、前記環境は製造環境である、請求項１に記載の装置。

【請求項5】

環境内で移動式プラットフォームをガイドするための方法であって、
第１のデータシステムにより第１のデータストリームを生成し、第２のデータシステムにより第２のデータストリームを生成することであって、前記第１のデータストリームは、前記第１のデータシステムにより生成されるときの前記第１のデータストリームについての不確実性の測定値を含み、前記第２のデータストリームは、前記第２のデータシステムにより生成されるときの前記第２のデータストリームについての不確実性の測定値を含まない、生成すること、
ベイズ推定アルゴリズムに使用されるように修正されたデータストリームを形成するため、前記第２のデータストリームに既定の確率分布を適用すること、
前記移動式プラットフォームの周囲の前記環境に対して、所望の精度で前記移動式プラットフォームの姿勢推定を生成するため、前記第１のデータストリーム及び前記修正されたデータストリームを融合すること、及び
前記移動式プラットフォームに対して生成される前記姿勢推定を用いて、前記環境内の経路に沿って前記移動式プラットフォームをガイドすること
を含み、
前記複数のデータシステムは、任意の数の搭載型データシステム及び任意の数の非搭載型データシステムを含み、
前記第１のデータシステムは、前記非搭載型データシステムを含み、
前記第２のデータシステムは、前記搭載型データシステムを含み、
前記搭載型データシステムは、前記移動式プラットフォームが現在の位置にある間に、前記環境内の現在の目印を選択された回数観測し、前記移動式プラットフォームの前記現在の位置と前記目印との間の初期相対距離を特定し、前記第２のデータストリームを生成する、方法。

【請求項6】

前記現在の位置における前記目印の観測の後、前記搭載型データシステムのセンサシステムの視野内で前記目印を見失うことなく、前記移動式プラットフォームを前記現在の位置から所望の位置へ向かって可能な限り遠くの新しい位置まで動かすことをさらに含む、請求項５に記載の方法。

【請求項7】

前記修正されたデータストリームを形成するため、前記第２のデータストリームに前記既定の確率分布を適用することは、
前記修正されたデータストリームを形成するため、前記第２のデータストリームの各データポイントに経験的共分散を適用することを含む、請求項５に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は概して、環境内での移動式プラットフォームの姿勢を特定することに関する。より具体的には、本開示は、環境内での移動式プラットフォームの姿勢推定を生成するため、一定の不確実性を含む各データストリームを形成及び融合するための方法及び装置に関する。

【背景技術】

【0002】

状況によっては、人と同じように環境内で自由に動くことができる移動式ロボットを有することが望ましいことがある。塗装、テープ、或いはマグネットなど、典型的には移動式ロボットの環境内での移動の支援に使用しうる物理的な目印は、あらかじめ定められたルートのみを追随するように移動式ロボットを制約することがある。さらに、このような種類の物理的な目印の実装は、所望よりも時間と費用を要することがある。環境内でより自由に移動するため、移動式ロボットは、環境内での移動式ロボットの姿勢を特定することを含む、位置特定の実施が必要になることがある。本明細書で使用している「姿勢」は、基準座標系に対する位置、方向、或いはその両方を含む。

【0003】

移動式ロボットは、位置特定を実施するための外部センサシステムを使用することがある。しかしながら、場合によっては、移動式ロボットと外部センサシステムとの間の見通し線が、製造環境内の他の物体、ロボット、及び／又は人によって遮られることがある。例えば、航空機製造環境内においては、移動式ロボットは航空機の翼の下、翼の内部、クレーン又は柱などの工場施設の近傍、及び／又は立ち入り禁止区域内で作業するときには、見通し線が失われることがある。ひとたび見通し線が失われると、移動式ロボットは姿勢の更新を受信することを停止することがあり、また、見通し線が回復されるまで動作を停止しなければならないことがある。位置特定なしでは、移動式ロボットは所望の精度で環境内を通過するように操縦できないことがある。

【0004】

さらに、動的な環境内では、カート、航空機、ワークステーション、ビークル、機器プラットフォーム、他の種類のデバイス、人間オペレータ、或いはこれらの組み合わせは移動することがある。その結果、移動式ロボットは、このような種類の環境や、散乱物で満たされた環境或いは効率的に区分け又は構造化されていない環境を通って移動するには、周囲の状況だけに頼ることができないことがある。現在利用可能な移動式ロボットは、所望の性能及び効率のレベルで動作すること、或いはこのような異なる種類の環境内で所望通りに安全な方法で人間オペレータの周囲で動くことができないことがある。

【0005】

加えて、場合によっては、位置特定に使用される機器又はデバイスは、所望以上に高価で、大型で、或いは大重量になることがある。ある状況では、所望の精度で位置特定を実施するために必要な処理は、所望以上の長い時間を要すること、或いはより多くの処理リソースを要することがある。したがって、少なくとも上述の問題点のいくつかと、起こりうる他の問題点を考慮する方法及び装置を有することが望ましい。

【発明の概要】

【0006】

１つの例示的な実施形態では、装置は複数のデータシステム、修正器、及び姿勢推定装置を含むことがある。複数のデータシステムは、複数のデータストリームを生成するように構成されてもよい。複数のデータストリームは、任意の数の第１の種類のデータストリーム及び任意の数の第２の種類のデータストリームを含んでもよい。修正器は、任意の数の修正されたデータストリームを形成するため、任意の数の第２の種類のデータストリームの各々に確率分布を適用するように構成されてもよい。姿勢推定装置は、移動式プラットフォームに搭載型で配置されてもよく、また、任意の数の第１の種類のデータストリーム及び任意の数の修正されたデータストリームを受信して融合し、移動式プラットフォーム周囲の環境に対して所望の精度で、移動式プラットフォームの姿勢推定を生成するように構成されてもよい。

【0007】

別の例示的な実施形態では、移動式プラットフォームは、基部、基部に関連付けられた制御装置、及び基部に関連付けられた移動システムを備えてもよい。制御装置はさらに、データストリームが任意の数の第１の種類のデータストリーム及び任意の数の第２の種類のデータストリームを含みうる複数のデータシステムから、データストリームを受信するように構成されてもよい。制御装置は修正器及び姿勢推定装置を含んでもよい。修正器は、任意の数の修正されたデータストリームを形成するため、任意の数の第２の種類のデータストリームの各々に確率分布を適用するように構成されてもよい。姿勢推定装置は、任意の数の第１の種類のデータストリーム及び任意の数の修正されたデータストリームを受信するように構成されてもよい。姿勢推定装置はさらに、複数のデータストリームを融合して、移動式プラットフォーム周囲の環境に対して所望の精度で、移動式プラットフォームの姿勢推定を生成するように構成されてもよい。移動システムは、環境内で移動式プラットフォームを移動するため、姿勢推定に基づいて制御装置によって制御されるように構成されてもよい。

【0008】

さらに別の例示的な実施形態では、環境内で移動式プラットフォームをガイドする方法が提供される。任意の数の第１の種類のデータストリーム及び任意の数の第２の種類のデータストリームは、複数のデータシステムを用いて生成されてもよい。確率分布は、任意の数の修正されたデータストリームを形成するため、任意の数の第２の種類のデータストリームの各々に適用されてもよい。任意の数の第１の種類のデータストリーム及び任意の数の修正されたデータストリームは、移動式プラットフォーム周囲の環境に対して所望の精度で、移動式プラットフォームの姿勢推定を生成するように融合されてもよい。

【0009】

特徴及び機能は、本開示の様々な実施形態で独立に実現することが可能であるか、以下の説明及び図面を参照してさらなる詳細が理解されうる、さらに別の実施形態で組み合わせることが可能である。

【0010】

例示的な実施形態の特徴と考えられる新規の機能は、添付の特許請求の範囲に明記される。しかしながら、例示的な実施形態と、好ましい使用モード、さらにはその目的と特徴は、添付図面を参照しながら本発明の例示的な実施形態の以下の詳細な説明を読むことにより最もよく理解されるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】例示的な実施形態による、環境のブロック図の形態での図解である。

【図2】例示的な実施形態による、複数のデータシステムのブロック図の形態での図解である。

【図3】例示的な実施形態による、搭載型で配置される複数のデータシステムのコンポーネント及び非搭載型で配置される複数のデータシステムのコンポーネントの図解である。

【図4】例示的な実施形態による製造環境の図解である。

【図5】例示的な実施形態による移動式ロボットの図解である。

【図6】例示的な実施形態による、環境内の移動式プラットフォームの姿勢推定を生成するための処理のフロー図の形態での図解である。

【図7】例示的実施形態による、製造環境内で移動式ロボットをガイドするための処理のフロー図の形態での図解である。

【図8】例示的な実施形態による、データ処理システムのブロック図の形態での図解である。

【図9】例示的な実施形態による、航空機の製造及び保守方法のブロック図の形態での図解である。

【図10】例示的な実施形態による、航空機のブロック図の形態での図解である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

例示的な実施形態は、種々の検討事項を認識し且つ考慮している。例えば、例示的な実施形態は、製造環境内の任意の数の移動式プラットフォームの位置特定をより正確且つ迅速に実施しうる方法及び装置を有することが望ましいことを認識し且つ考慮している。さらに、例示的な実施形態は、環境内の移動式ロボットに対して姿勢推定を生成するための方法及び装置を当該移動式ロボット上に搭載していることが望ましいことを認識し且つ考慮している。

【0013】

したがって、例示的な実施形態は、移動式ロボットの姿勢推定を生成するための方法及び装置を、センサ融合を用いる当該移動式ロボット上に搭載型で提供する。例示的な実施形態によって提供される方法及び装置は、推定の精度を高めつつ、姿勢推定を生成するために必要な時間を短縮することができる。さらに、例示的な実施形態によって提供される解決策は、現在利用可能な解決策よりも単純でより費用対効果の高いものになりうる。

【0014】

ここで図面、特に図１を参照すると、例示的な実施形態による、環境が図示されている。この例示的な実施例では、環境１００は任意の数の移動式プラットフォーム１０２が使用される任意の環境であってもよい。本明細書で使用される「任意の数」のアイテムは、一又は複数のアイテムであってもよい。このように、任意の数の移動式プラットフォーム１０２は、一又は複数の移動式プラットフォームを含みうる。

【0015】

１つの例示的な実施例では、環境１００は、物体１０３が製造される製造環境１０１の形態を取ることがある。物体１０３は、任意の数の異なる形態を取りうる。例えば、限定するものではないが、物体１０３は、ドア、外板、航空機用の翼、航空機用の胴体、建物の構造コンポーネント、コンポーネントのアセンブリ、又は他の何らかの種類の物体の形態を取りうる。

【0016】

図示しているように、移動式プラットフォーム１０４は、任意の数の移動式プラットフォーム１０２の中の１つの移動式プラットフォームの一実装の実施例となることがある。この例示的な実施例では、移動式プラットフォーム１０４は移動式ロボット１０６の形態を取ってもよい。言うまでもなく、実装に応じて、移動式プラットフォーム１０４は、環境１００内で少なくとも部分的に自律的に移動可能な任意の種類のプラットフォーム、構造物、デバイス、又は物体の形態を取りうる。

【0017】

図示しているように、移動式ロボット１０６は、基部１０８、移動システム１１０、任意の数のツール１１２、及び制御装置１１４を含んでもよい。移動システム１１０、任意の数のツール１１２、及び制御装置１１４は基部１０８に関連付けられてもよい。本明細書で使用されるように、１つのコンポーネントが別のコンポーネントに「関連付け」られる場合、関連付けは実施例に示されている物理的な関連付けである。

【0018】

例えば、限定するものではないが、移動システム１１０などの第１のコンポーネントは、第２のコンポーネントに固定されることにより、第２のコンポーネントに接着されることにより、第２のコンポーネントに取り付けられることにより、第２のコンポーネントに溶接されることにより、第２のコンポーネントに締結されることにより、及び／またはその他何らかの好適な方法で第２のコンポーネントに結合されることにより、基部１０８などの第２のコンポーネントに関連付けられるとみなされることがある。第１のコンポーネントはまた、第３のコンポーネントを用いて第２のコンポーネントに結合されることがある。さらに、第１のコンポーネントは、第２のコンポーネントの一部として及び／又は延長として形成されることにより、第２のコンポーネントに関連付けられていると見なされることがある。

【0019】

移動システム１１０は、移動式ロボット１０６を環境１００内で移動させるために使用されてもよい。例えば、限定するものではないが、移動システム１１０は、移動式ロボット１０６を環境１０１内で移動させるために使用されてもよい。実装に応じて、移動システム１１０は、任意の数のホイール、任意の数のローラー、任意の数の脚、任意の数のホロノミックホイール、又は運動を提供することができる他の種類のデバイスのうちの少なくとも１つを含みうる。

【0020】

本明細書で使用されるように、列挙されたアイテムと共に使用される「〜のうちの少なくとも１つ」という表現は、列挙されたアイテムのうちの一又は複数の種々の組み合わせが使用可能であり、かつ、列挙されたアイテムのうち１つだけあればよいということを意味する。アイテムとは、特定の物体、物品、又はカテゴリのことである。すなわち、「〜のうちの少なくとも１つ」は、アイテムの任意の組み合わせを意味し、いくつかのアイテムが列挙から使用されうるが、列挙されたアイテムの全てが必要なわけではない。

【0021】

例えば、「アイテムＡ、アイテムＢ、及びアイテムＣのうちの少なくとも１つ」は、例えば、「アイテムＡ」、「アイテムＡとアイテムＢ」、「アイテムＢ」、「アイテムＡとアイテムＢとアイテムＣ」、又は「アイテムＢとアイテムＣ」を意味し得る。幾つかの場合には、「アイテムＡ、アイテムＢ、及びアイテムＣのうちの少なくとも１つ」は、例えば、限定するものではないが、「２個のアイテムＡと１個のアイテムＢと１０個のアイテムＣ」、「４個のアイテムＢと７個のアイテムＣ」、又は他の好適な組み合わせを意味しうる。

【0022】

この例示的な実施例では、任意の数のツール１１２は、環境１００内の任意の数の操作１１６を実行するために使用されることがある。任意の数の操作１１６のうちの少なくとも１つは物体１０３上で実施されることがある。任意の数の操作１１６は、例えば、限定するものではないが、穿孔操作、締結操作、研磨操作、塗装操作、機械加工操作、試験操作、画像撮影操作、或いは他の任意の種類の操作のうちの少なくとも１つを含みうる。このように、任意の数のツール１１２は、例えば、限定するものではないが、穿孔デバイス、締結デバイス、研磨デバイス、塗装デバイス、溶液分配システム、封止剤塗布システム、機械加工デバイス、フライス加工デバイス、試験システム、画像撮影デバイス、スキャナ、マーカー、ペン、ラベル貼付器、或いは他の任意の種類のツールのうちの少なくとも１つを含みうる。

【0023】

この例示的な実施例では、制御装置１１４は、任意の数のツール１１２のうちの少なくとも１つの操作を制御するように構成されることがある。さらに、制御装置１１４は、運動システム１１０を制御するように構成されることがある。具体的には、制御装置１１４は移動システム１１０を制御して、移動式ロボット１０６を環境１００内の経路１１７に沿って動かすことができる。経路１１７は、環境１００のフロア１１５に少なくとも部分的に沿っていてもよい。本明細書で使用されるように、フロア１１５はフロア表面、ブリッジ上の表面、一又は複数のパレットによって形成される表面、プラットフォーム表面、エレベータのフロア、コンベアベルトのフロア、他の何らかの種類の表面、或いはこれらの何らかの組み合わせを含んでもよい。

【0024】

経路１１７は、移動式ロボット１０６が環境１００を通過する際に制御装置１１４が経路１１７を更新しうる動的に更新される経路であってもよい。制御装置１１４は、例えば、限定するものではないが、移動式ロボット１０６が、障害物を回避すること、環境１００内で新たに配置又は移動された物体の周囲で動くこと、移動式ロボット１０６によって実施される任意の数の操作１１６における変化に対応すること、環境１００内で留まる又は動き回る人間オペレータの周囲で操作すること、或いは環境１００内で他の種類の新たな状況又は変化した状況に応答すること、のうちの少なくとも１つを行うのを支援するため、移動式ロボット１０６が環境１００内を通過する際に、経路１１７を更新してもよい。制御装置１１４は位置特定を用いて、移動式ロボット１０６の操縦を支援してもよい。

【0025】

図示しているように、制御装置１１４は、例えば、限定するものではないが、姿勢推測装置１１８及び修正器１２０を含むことがある。姿勢推測装置１１８は、移動式ロボット１０６の姿勢推定１２２を生成することができる。姿勢推定１２２は、環境１００内での移動式ロボット１０６の姿勢の推定となることがある。移動式ロボット１０６の姿勢は、本明細書で使用されるように、環境１００の基準座標系１２４に対する移動式ロボット１０６の位置、又は移動式ロボット１０６の方向のうちの少なくとも１つからなることがある。したがって、姿勢推定１２２は、環境１００の基準座標系１２４に対する移動式ロボット１０６の位置推定１２１及び方向推定１２３のうちの少なくとも１つからなることがある。

【0026】

移動式ロボット１０６は、環境１００内で６つの自由度で動くように構成されてもよい。したがって、姿勢推定１２２は、移動式ロボット１０６に対する６自由度（６ＤｏＦ）の姿勢の推定となることがある。場合によっては、姿勢推定１２２は、移動式ロボット１０６の６自由度空間内での移動式ロボット１０６の姿勢の推定と称されることもある。

【0027】

この例示的な実施例では、姿勢推定装置１１８は、姿勢推定１２２を生成するため複数のデータストリーム１２６を融合することがある。複数のデータストリーム１２６の少なくとも一部は、複数のデータシステム１２８から受信されてもよい。本明細書で使用されるように、複数のデータシステム１２８のデータシステムは、任意の数のセンサシステム、任意の数のプロセッサユニット、或いはこれらの何らかの組み合わせを含みうる。本明細書で使用されるように、「センサシステム」は任意の数のセンサデバイス、能動デバイス、受動デバイス、或いはこれらの組み合わせを含みうる。

【0028】

本明細書で使用されるように、複数のデータストリーム１２６の「融合」は、１つの姿勢推定１２２を生成するための、複数のデータストリーム１２６中の異なるデータストリームの組み合わせ及び処理を意味することがある。複数のデータストリーム１２６の各々は、経時的に生成される推定から成ることがある。

【0029】

データストリーム１２５は、複数のデータストリーム１２６の１つの実施例である。データストリーム１２５は、複数のデータシステム１２８の１つによって生成されることがある。この例示的な実施例では、データストリーム１２５は経時的に生成される推定から成ることがある。

【0030】

本明細書で使用されるように、「推定」は、移動式ロボット１０６の６自由度の姿勢の推定となることがある。この推定は、ある一時点で又はある期間にわたって生成された測定値に基づいて生成されてもよい。場合によっては、推定はまた、メタデータを含みうる。幾つかの例示的な実施例では、推定は、データストリーム１２５が複数の出力データ点から成るように、出力データポイントと称されることもある。

【0031】

姿勢推定装置１１８は、姿勢推定１２２を生成するため、複数のデータストリーム１２６及びベイズ推定アルゴリズムを用いてもよい。具体的には、姿勢推定装置１１８は以下のベイズ推定方程式を用いてもよい。
ｐ（ｘ_ｔ＋１｜ｚ_Ｔ）＝∫［ｐ（ｘ_ｔ＋１｜ｘ_ｔ）＊ｐ（ｘ_ｔ｜ｚ_Ｔ）］ （１）
ｐ（ｘ_ｔ＋１｜ｚ_ｔ＋１）∝ｐ（ｚ^１_ｔ＋１，…，ｚ^ｎ_ｔ＋１｜ｘ_ｔ＋１）＊ｐ（ｘ_ｔ＋１｜ｚ_Ｔ） （２）
ここで、ｔは時刻、ｘ_ｔ＋１は時刻ｔ＋１における移動式ロボット１０６の姿勢、ｚ_Ｔは時間Ｔでの複数のデータストリーム１２６のすべての推定の集まり、ｐ（ｘ_ｔ＋１｜ｚ_Ｔ）は所定のｚ_Ｔに対するｘ_ｔ＋１の確率、ｘ_ｔは時刻ｔにおける移動式ロボット１０６の姿勢、ｎは複数のデータシステム１２８におけるデータシステムの総数、ｚ^１_ｔ＋１は時刻ｔ＋１における複数のデータシステム１２８の第１のデータシステムによって生成される推定、及びｚ^ｎ_ｔ＋１は時刻ｔ＋１における複数のデータシステム１２８のｎ番目のデータシステムによって生成される推定である。任意の所定の時刻ｔ＋１に対して、ｐ（ｚ^１_ｔ＋１，…，ｚ^ｎ_ｔ＋１｜ｘ_ｔ＋１）は時刻ｔ＋１に推定を提供したデータシステムのみを含む。

【0032】

姿勢推定装置１１８の誤差は、姿勢推定１２２の生成に使用される複数のデータストリーム１２６中のデータストリームの数、及び結果的に複数のデータシステム１２８中のデータシステムの数を増やすことによって、さらに低減されうる。すなわち、複数のデータストリーム１２６中のデータストリームの数が増大するにつれて、姿勢推定装置１１８によって生成される姿勢推定１２２の誤差は減少する。

【0033】

ベイズ推定法を用いて姿勢推定１２２を生成するためには、姿勢推定１２２を生成するために使用されるすべてのデータが確率的であることが必要となる。すなわち、すべてのデータがランダム性又は不確実性を含むことが必要となる。

【0034】

しかしながら、複数のデータシステム１２８によって生成されるデータストリーム１２７は、任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２及び任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０を含みうる。任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２の１つなど、「第１の種類のデータストリーム」は、複数のデータポイントであって、その中の各データポイントが、何らかの確率分布に基づいて、不確実性の測定値を含む、或いはそれに結びつけられる、複数のデータポイントを含むことがある。具体的には、第１の種類のデータストリームは、出力又は所定の入力に対して出力が生成される方法がランダム性又は不確実性の程度を考慮する、確率的なシステム、モデル、又はアルゴリズムによって生成されてもよい。このように、任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２の各々は、幾つかの例示的な実施例では確率的データストリームと称されることがある。

【0035】

本明細書で使用されるように、任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０の１つなど、「第２の種類のデータストリーム」は、複数のデータポイントであって、その中の各データポイントが不確実性の測定値を含まない、或いはそれに結び付けられていない、複数のデータポイントを含むことがある。例えば、限定するものではないが、データポイントは１つのデータ値のみを含んでもよい。幾つかの例示的な実施例では、この第２の種類のデータストリームは、疑似決定論的なデータストリームと称されることがある。

【0036】

データストリーム１２７の中の任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０は、姿勢推定装置１１８の修正器１２０によって受信されることがある。修正器１２０は、姿勢推定装置１１８によってデータストリームを使用可能にするため、第２の種類のデータストリームを修正するように構成されてもよい。具体的には、修正器１２０は、任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０を、任意の数の処理された第１の種類のデータストリームに変換することができる。次いで、第１の種類のデータストリームはすべて、姿勢推定１２２を生成するため、姿勢推定装置１１８によって処理されてもよい。

【0037】

１つの例示的な実施例として、第２の種類のデータストリーム１３３は、複数のデータシステム１２８の１つによって生成されることがある。この実施例では、第２の種類のデータストリーム１３３は、一又は複数のオドメトリ技術を用いて生成されてもよい。修正器１２０は、姿勢推定装置１１８によって使用される修正されたデータストリーム１３５を形成にするため、第２の種類のデータストリーム１３３を修正するように構成されてもよい。修正器１２０は、任意の数の技術を用いて、第２の種類のデータストリーム１３３を修正されたデータストリーム１３５に変換してもよい。１つの例示的な実施例として、修正器１２０は、修正されたデータストリーム１３５を形成するため、第２の種類のデータストリーム１３３に確率分布１３７を適用することができる。

【0038】

実装に応じて、確率分布１３７はガウス分布又は他の何らかの種類の確率分布になることがある。確率分布１３７は、既定の確率分布であってもよい。例えば、限定するものではないが、確率分布１３７は、数学モデルを用いて、或いは環境１００内で任意の数の操作１１６を実施するために移動式ロボット１０６が使用される前に他の何らかの方法によって、経験的に決定されてもよい。

【0039】

第２の種類のデータストリーム１３３を修正されたデータストリーム１３５に変換することによって、移動式ロボット１０６の物理学的なモデルを用いて生成される確率データに対するニーズは不要になることがある。具体的には、上述の方程式（１）の項ｐ（ｘ_ｔ＋１｜ｘ_ｔ）は、物理学的なモデルの代わりに複数のデータシステム１２８から、データストリーム１２７のうちの少なくとも１つを用いて提供されてもよい。例えば、限定するものではないが、姿勢推定装置１１８は、上述の方程式（１）の項ｐ（ｘ_ｔ＋１｜ｘ_ｔ）を提供するため、複数のデータシステム１２８のオドメトリシステムからデータストリームを用いてもよい。項ｐ（ｘ_ｔ＋１｜ｘ_ｔ）は、時刻ｔにおける移動式ロボット１０６の姿勢を前提とした時刻ｔ＋１における移動式ロボット１０６の姿勢の確率である。

【0040】

このように、確率分布は、任意の数の修正されたデータストリーム１２９を形成するため、任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０の各々に適用されてもよい。任意の数の修正されたデータストリーム１２９の各々は、任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２の各々と同一であってもよい。任意の数の修正されたデータストリーム１２９及び任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２は、姿勢推定１２２を形成するため、姿勢推定装置１１８によって使用される複数のデータストリーム１２６を形成してもよい。

【0041】

この例示的な実施例では、複数のデータシステム１２８は任意の数の搭載型データシステム１３４及び任意の数の非搭載型データシステム１３６を含むことがある。本明細書で使用されるように、「搭載型データシステム」は、任意の数の搭載型データシステム１３４の１つなどのように、移動式ロボット１０６に搭載のデータストリームを生成するように構成されてもよい。場合によっては、搭載型データシステムは、制御装置１１４から完全に分離されていてもよい。他の例示的な実施例では、搭載型データシステムの少なくとも一部は、制御装置１１４内に実装されてもよく、或いは制御装置１１４に組み込まれてもよい。搭載型データシステムによって生成されるデータストリームは、データストリームが第２の種類のデータストリーム又は第１の種類のデータストリームであるかどうかに応じて、姿勢推定装置１１８又は修正器１２０によって受信されてもよい。

【0042】

搭載型データシステム１４４は、任意の数の搭載型データシステム１３４の１つの実施例であってもよい。搭載型データシステム１４４は、受動素子、能動素子、プロセッサユニット、集積回路、マイクロプロセッサ、センサシステム、ターゲット、或いは他の何らかの種類のデバイス又は素子のうちの少なくとも１つを含みうる。データストリームを生成する搭載型データシステム１４４の少なくとも一部は、移動式ロボット１０６に搭載型で配置される。このように、搭載型データシステム１４４はすべてが移動式ロボット１０６に搭載型で配置されてもよく、或いは搭載型データシステム１４４の一部が搭載型で配置されて、別の部分は非搭載型で配置されてもよい。

【0043】

本明細書で使用されるように、「非搭載型データシステム」は、任意の数の非搭載型データシステム１３６の１つのように、移動式ロボット１０６に対して遠く離れてデータストリームを生成するように構成されてもよい。非搭載型データシステムによって生成されるデータストリームは次いで、例えば、限定するものではないが、無線通信リンクを用いて、制御装置１１４に送信されてもよい。

【0044】

非搭載型データシステム１４５は、任意の数の非搭載型データシステム１３６の１つの一実施例となりうる。非搭載型データシステム１４５は、受動素子、能動素子、プロセッサユニット、集積回路、マイクロプロセッサ、センサシステム、ターゲット、或いは他の何らかの種類のデバイス又は素子のうちの少なくとも１つを含みうる。データストリームを生成する非搭載型データシステム１４５の少なくとも一部は、移動式ロボット１０６に非搭載型で配置される。このように、非搭載型データシステム１４５はすべてが非搭載型で配置されてもよく、或いは非搭載型データシステム１４５の一部が非搭載型で配置され、別の部分は搭載型で配置されてもよい。

【0045】

加えて、制御装置１１４は、経路１１７に沿って移動式ロボット１０６が移動する際の誤差を低減するように構成されることがある。具体的には、制御装置１１４は、移動式ロボット１０６を経路１１７沿いの初期位置１３８から経路１１７沿いの所望の位置１４０まで、選択された許容誤差の範囲内で移動させる際の確率誤差を低減することができる。１つの例示的な実施例では、制御装置１１４は、この確率誤差を低減するように、一又は複数の搭載型データシステム１３４を用いることがある。

【0046】

具体的には、制御装置１１４は、移動式ロボット１０６を経路１１７沿いの初期位置１３８から経路１１７沿いの所望の位置１４０まで移動させる際の確率誤差を低減するため、環境１００内の任意の数の目印１４２を観測するように構成されている、任意の数の搭載型データシステム１３４の一又は複数を用いてもよい。任意の数の目印１４２のうちの１つの目印は、環境１００内の任意の認識可能な特徴であってよい。例えば、限定するものではないが、目印は柱、プラットフォーム、構造的特徴、機器、人工構造物、ターゲット、ラベル、或いは他の何らかの種類の目印の形態を取ってもよい。

【0047】

この例示的な実施例では、搭載型データシステム１４４は、移動式ロボット１０６が環境１００内の初期位置１３８にある間に、環境１００内の任意の数の目印１４２のうちの少なくとも１つを観測することができるセンサシステムを含みうる。例えば、限定するものではないが、搭載型データシステム１４４は、初期位置１３８にある間に、任意の数の目印１４２のうちの目印１４６を観測することがある。目印１４６の観測は選択された回数行われることがある。例えば、目印１４６のＮ回の観測が行われる。

【0048】

目印１４６は、実装に応じて、自然の目印又は人工の目印であってもよい。この例示的な実施例では、目印１４６は固定的な目印であってもよい。しかしながら、他の例示的な実施例では、目印１４６は移動式であってもよく、必要に応じて環境１００内で移動可能であってもよい。幾つかの例示的な実施例では、目印１４６は人であってもよい。

【0049】

搭載型データシステム１４４は、移動式ロボット１０６の初期位置１３８と目印１４６との間の初期相対距離を特定するために使用されてもよい。目印１４６の観測回数が増えるにつれ、移動式ロボット１０６の初期位置と目印１４６との間の初期相対距離の誤差は減少する。誤差の減少は中心極限定理に基づいている。

【0050】

具体的には、中心極限定理は、ｎを実施される総観測回数として、誤差はｎの平方根分だけ低減されるように適用される。中心極限定理によれば、ある条件下では、ｎ個の独立で一様分布している確率変数の総和は、適切に回数を重ねると、標準正規分布となる分布に集束する。したがって、１つの例示的な実施例では、ｎを増加させると、経験的共分散は次の式に示す割合で減少する。

ここでσは平均の標準偏差である。

【0051】

移動式ロボット１０６は、搭載型データシステム１４４のセンサシステムの視野内で目印１４６を見失うことなく、所望の位置１４０へ向かって可能な限り遠くの新しい位置まで移動される。搭載型データシステム１４４は、移動式ロボット１０６の新しい位置と現在の目印１４６との間の新しい相対距離を特定することができる。初期相対距離と新しい相対距離との間の差分は、移動式ロボット１０６の新しい位置を決定するため、最小の誤差で計算されて使用されうる。

【0052】

新しい位置が、選択された許容誤差の範囲内で所望の位置１４０にない場合には、移動式ロボット１０６は、新しい目印１４７を用いて、所望の位置１４０により近くなるように移動されることがある。具体的には、搭載型データシステム１４４は、新しい位置にある間に、任意の数の目印１４２の中の新しい目印１４７を探すことがある。新しい位置にある間に、搭載型データシステム１４４は、新しい目印１４７を選択された数であるＮ回観測してもよい。このように、新しい目印１４７は、新しい位置で目印１４６と「関連づけられている」とみなされることがある。

【0053】

所望の位置１４０に可能な限り近い別の位置まで移動する処理及び他の位置にある間に実施される操作は、上述のように反復されることがある。この種の移動及び処理は、移動式ロボット１０６が、選択された許容誤差の範囲内で所望の位置１４０に到達するまで、反復されることがある。この種の処理は、任意の数の目印１４２を用いて、任意の数の目印１４２の各々の目印を選択された数であるＮ回観測することなく移動式ロボット１０６を移動することと比較して、初期位置１３８から所望の位置１４０まで選択された許容誤差の範囲内で移動式ロボット１０６を移動することに関連する誤差全体を低減することができる。

【0054】

ここで図２を参照すると、例示的実施形態による図１の複数のデータシステム１２８の図解が、ブロック図の形態で示される。図示されているように、複数のデータシステム１２８は任意の数の搭載型データシステム１３４及び任意の数の非搭載型データシステム１３６を含むことがある。

【0055】

この例示的な実施例では、複数のデータシステム１２８は、慣性測定装置２０２、色及び奥行きオドメトリシステム２０４、車輪オドメトリシステム２０６、視覚オドメトリシステム２０８、光検出及び測距システム２１０、インドア全地球測位システム２１２、モーションキャプチャシステム２１４、及びレーザーシステム２１６を含みうる。慣性測定装置２０２、色及び奥行きオドメトリシステム２０４、車輪オドメトリシステム２０６、視覚オドメトリシステム２０８、並びに光検出及び測距システム２１０は、任意の数の搭載型データシステム１３４の一部であってもよい。インドア全地球測位システム２１２、モーションキャプチャシステム２１４、及びレーザーシステム２１６は、任意の数の非搭載型データシステム１３６の一部であってもよい。

【0056】

この例示的な実施例では、慣性測定装置２０２は、速度、方向、及び加速度を感知することによって、環境１００内での移動式ロボット１０６の相対的変位を測定することができる。慣性測定装置２０２は、データストリーム１２７の１つとして制御装置１１４に送信されるデータストリーム２０３を生成してもよい。慣性測定装置２０２が実装される方法に応じて、データストリーム２０３は、任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２の１つ又は任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０の１つとみなされることがある。

【0057】

色及び奥行きオドメトリシステム２０４は、環境１００の色データ及び奥行きデータを提供するために使用されることがある。車輪オドメトリシステム２０６は、図１の移動システム１１０が車輪を含む場合に、環境１００内で移動式ロボット１０６の相対的変位を測定するために使用されることがある。視覚オドメトリシステム２０８は、環境１００内で移動式ロボット１０６の相対的変位を推定するためカメラを使用してもよい。光検出及び測距システム２１０は、環境１００のレーザースキャンを生成してもよい。

【0058】

色及び奥行きオドメトリシステム２０４、車輪オドメトリシステム２０６、視覚オドメトリシステム２０８、並びに光検出及び測距システム２１０の各々は、移動式ロボット１０６に搭載型で配置されてもよい。１つの例示的な実施例では、色及び奥行きオドメトリシステム２０４、車輪オドメトリシステム２０６、視覚オドメトリシステム２０８、並びに光検出及び測距システム２１０は、データストリーム１２７の一部として制御装置１１４に送信される、データストリーム２０５、データストリーム２０７、データストリーム２０９、及びデータストリーム２１１をそれぞれ生成することがある。この例示的な実施例では、データストリーム２０５、データストリーム２０７、データストリーム２０９、及びデータストリーム２１１の各々は、実装に応じて、任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２又は任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０に含まれることがある。この例示的な実施例では、データストリーム２０５、データストリーム２０７、データストリーム２０９、及びデータストリーム２１１の各々は、任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０に含まれることがある。

【0059】

他の例示的な実施例では、色及び奥行きオドメトリシステム２０４、車輪オドメトリシステム２０６、視覚オドメトリシステム２０８、並びに光検出及び測距システム２１０によってそれぞれ生成される、一又は複数のデータストリーム２０５、データストリーム２０７、データストリーム２０９、及びデータストリーム２１１は、ローカライザ及びマッパ２１８に送信されることがある。ローカライザ及びマッパ２１８は、実装に応じて、図１の制御装置１１４内に実装されること、或いは制御装置１１４から分離されることがある。

【0060】

さらに、ローカライザ及びマッパ２１８は、実装に応じて、二次元ローカライザ及びマッパ２２０、又は三次元ローカライザ及びマッパ２２２の形態を取ることがある。場合によっては、色及び奥行きオドメトリシステム２０４、車輪オドメトリシステム２０６、視覚オドメトリシステム２０８、光検出及び測距システム２１０、並びにローカライザ及びマッパ２１８は共に、位置特定及びマッピングシステム２２４を形成することがある。位置特定及びマッピングシステム２２４は、任意の数の搭載型データシステム１３４の１つの搭載型データシステムとみなされることがある。

【0061】

ローカライザ及びマッパ２１８は、環境１００の計測マップを推定し、同時にローカライザ及びマッパ２１８で受信したすべてのデータストリームに基づくこの計測マップ内での移動式ロボット１０６の姿勢推定を行うように構成されてもよい。計測マップは、実装に応じて、二次元又は三次元となることがある。１つの例示的な実施例では、ローカライザ及びマッパ２１８は、同時位置特定及びマッピング（ＳＬＡＭ）システムと称されることがある。これらの実施例では、環境１００の計測マップの推定及びこの計測マップ内の移動式ロボット１０６の姿勢の推定は、データストリーム１２７の１つとして、図１の制御装置１１４へデータストリーム２１３の形態で送信されることがある。データストリーム２１３は、任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２の１つ又は任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０の１つとなることがある。

【0062】

この例示的な実施例では、インドア全地球測位システム２１２は、任意の数のセンサデバイス２２６、任意の数のトランスミッタ２２８、及びサーバー２３０を含む。任意のセンサデバイス２２６が移動式ロボット１０６に搭載型で配置されるのに対して、任意の数のトランスミッタ２２８は非搭載型で配置されてもよい。

【0063】

任意の数のトランスミッタ２２８は、任意の数の光信号２２９を生成するように構成されてもよい。任意の数の光信号２２９は、レーザー信号、赤外線信号、或いは他の何らかの種類の光信号のうちの少なくとも１つを含みうる。任意の数のセンサデバイス２２６は、受動的であって、任意の数のトランスミッタ２２８から送信される任意の数の光信号２２９を感知するために使用されることがある。任意の数のセンサデバイス２２６は、感知された任意の数の光信号２２９に関する光データ２３１をサーバー２３０に送信してもよい。

【0064】

サーバー２３０は、環境１００内で移動式ロボット１０６の経時的な姿勢を推定するため、このデータを使用するように構成されてもよい。経時的に生成される推定は、データストリーム１２７の１つとして制御装置１１４に送信されうるデータストリーム２３３を形成してもよい。データストリーム２３３は、実装に応じて、任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２の１つ、又は任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０の１つとなることがある。サーバー２３０は非搭載型で配置されることがある。このように、サーバー２３０は、インドア全地球測位システム２１２を任意の数の非搭載型データシステム１３６の１つとする非搭載型データソースであってもよい。

【0065】

モーションキャプチャシステム２１４は、モーションキャプチャターゲット２３２、画像撮影システム２３４、及びモーションキャプチャサーバー２３６を含んでもよい。モーションキャプチャターゲット２３２は受動的であって、移動式ロボット１０６に搭載型で配置されてもよい。画像撮影システム２３４は、図１の環境１００内で非搭載型で配置され、モーションキャプチャターゲット２３２に対してモーションキャプチャデータ２３５を生成し、モーションキャプチャターゲット２３２を追跡するように使用されることがある。モーションキャプチャシステム２１４によって生成されるモーションキャプチャデータ２３５は、さらなる処理のためにモーションキャプチャサーバー２３６へ送信されることがある。

【0066】

モーションキャプチャサーバー２３６は次いで、モーションキャプチャデータ２３５をデータストリーム１２７の１つとして、データストリーム２３７の形態で制御装置１１４へ送信することがある。場合によっては、モーションキャプチャサーバー２３６は、モーションキャプチャデータ２３５を処理して、データストリーム２３７を形成することがある。データストリーム２３７は、実装に応じて、任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２の１つ、又は任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０の１つとなることがある。モーションキャプチャサーバー２３６は、環境１００内に非搭載型で配置されてもよい。このように、モーションキャプチャサーバー２３６は、モーションキャプチャシステム２１４を任意の数の非搭載型データシステム１３６の１つとする非搭載型データソースとみなされることがある。

【0067】

図示しているように、レーザーシステム２１６は、レーザーターゲット２３８及びレーザーセンサ２４０を含むことがある。レーザーターゲット２３８は受動的であって、移動式ロボット１０６に搭載型で配置されてもよい。レーザーセンサ２４０は環境１００内に非搭載型で配置され、レーザーターゲット２３８の運動の追跡に使用されることがある。レーザーセンサ２４０は、経時的にデータストリーム２４１を形成しうる移動式ロボット１０６の姿勢推定を生成するため、レーザーターゲット２３８の位置を測定し、このデータを処理することがある。データストリーム２４１は、実装に応じて、任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２の１つ、又は任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０の１つとなることがある。レーザーセンサ２４０は、データストリーム１２７の１つとして制御装置１１４にデータストリーム２４１を送信してもよい。

【0068】

このように、データストリーム１２７を生成するため、様々な種類のセンサシステム及びデバイスが使用されることがある。データストリーム１２７の中の任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０は、任意の数の修正されたデータストリーム１２９を形成するため、図１の修正器１２０によって処理されることがある。図１の任意の数の修正されたデータストリーム１２９及び任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２は共に、姿勢推定１２２を生成するため、姿勢推定装置１１８によって使用される図１の複数のデータストリーム１２６を形成してもよい。

【0069】

ここで図３を参照すると、図２で説明されているように、搭載型で配置される複数のデータシステム１２８のコンポーネント及び非搭載型で配置される複数のデータシステムの１２８のコンポーネントが、例示的な実施形態により図示されている。図示されているように、図２の複数のデータシステム１２８の幾つかのコンポーネントは搭載型３００で配置されており、一方、図２の複数のデータシステム１２８の他のコンポーネントは非搭載型３０２で配置されている。図３では、搭載型３００は図１の移動式ロボット１０６に搭載されることを意味し、非搭載型３０２は図１の移動式ロボット１０６に対して非搭載であることを意味する。

【0070】

具体的には、図２の慣性測定装置２０２、色及び奥行きオドメトリシステム２０４、車輪オドメトリシステム２０６、視覚オドメトリシステム２０８、光検出及び測距システム２１０、並びにローカライザ及びマッパ２１８は、搭載型３００で配置される。さらに、図２の任意の数のセンサデバイス２２６、モーションキャプチャターゲット２３２、及びレーザーターゲット２３８も搭載型３００で配置される。任意の数のトランスミッタ２２８、サーバー２３０、画像撮影システム２３４、モーションキャプチャサーバー２３６、及びレーザーセンサ２４０は非搭載型で配置されてもよい。

【0071】

１つの例示的な実施例では、色及び奥行きオドメトリシステム２０４、車輪オドメトリシステム２０６、視覚オドメトリシステム２０８、並びに光検出及び測距システム２１０は、それぞれデータストリーム２０５、データストリーム２０７、データストリーム２０９、及びデータストリーム２１１を、ローカライザ及びマッパ２１８に送信する。ローカライザ及びマッパ２１８は次いで、これらのデータストリームを用いてデータストリーム２１３を形成し、データストリーム２１３を図１の制御装置に送信するが、制御装置も搭載型３００で配置されている。慣性測定装置２０２は、データストリーム２０３を制御装置１１４に直接送信してもよい。この例示的な実施例では、これらのデータストリームは、任意の数の有線又は無線通信リンクを用いて、制御装置１１４に送信されてもよい。

【0072】

さらに、サーバー２３０、モーションキャプチャサーバー２３６、及びレーザーセンサ２４０は、データストリーム２３３、データストリーム２３７、及びデータストリーム２４１を制御装置１１４に送信することがある。この例示的な実施例では、これらのデータストリームは、無線により制御装置１１４に送信されてもよい。

【0073】

制御装置１１４に送信されるデータストリームは、データストリームが図１の任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２中の１つの第１の種類のデータストリームである場合には姿勢推定装置１１８によって、或いはデータストリームが図１の任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０中の１つの第２の種類のデータストリームである場合には修正器１２０によって、受信されることがある。

【0074】

図１の環境１００、図２の複数のデータシステム１２８、並びに図３の搭載型３００及び非搭載型３０２で配置されるコンポーネントの図解は、例示的な実施形態が実装されうる方法に対する物理的又は構造的な制限を示唆することを意図していない。図示したコンポーネントに加えて又は代えて、他のコンポーネントが使用されうる。幾つかのコンポーネントは任意選択になることもある。また、ブロックは、幾つかの機能的なコンポーネントを示すために提示されている。例示的実施形態において実装される場合、一又は複数のこれらのブロックは結合、分割、又は異なるブロックに結合及び分割されることがある。

【0075】

ここで図４を参照すると、例示的な実施形態による製造環境が図示されている。この例示的な実施例では、製造環境４００は、図１の製造環境１０１の実装の一実施例である。図示されているように、航空機の翼４０２は製造環境４００内で製造されることがある。航空機の翼４０２は、図１の物体１０３の実装の一実施例となりうる。

【0076】

移動式ロボット４０４は、航空機の翼４０２の製造に必要なる操作を実施するために使用される。移動式ロボット４０４は、図１の任意の数の移動式プラットフォーム１０２への実装の一実施例となることがある。この例示的な実施例では、移動式ロボット４０４は、製造環境４００のフロア４０６上を移動するように構成されてもよい。移動式ロボット４０４の各々は、製造環境４００内でその位置を特定して、製造環境４００内を通って移動することができる。

【0077】

ここで図５を参照すると、例示的な実施形態による移動式ロボットが図示されている。この例示的な実施例では、移動式ロボット５００は、図１の移動式ロボット１０６の実装の一実施例となることがある。さらに、移動式ロボット５００は、図４の移動式ロボット４０４の各々が実装される方法の一実施例となることがある。

【0078】

図示されているように、移動式ロボット５００は、基部５０２、移動システム５０４、及び複数のデバイス５０６を含んでもよい。この例示的な実施例では、複数のデバイス５０６は、光検出及び測距システム５０８、色及び奥行きオドメトリシステム５１０、及びターゲット５１２を含むことがある。光検出及び測距システム５０８は、図２の光検出及び測距システム２１０の実装の一実施例であってもよい。色及び奥行きオドメトリシステム５１０は、図２の色及び奥行きオドメトリシステム２０４の実装の一実施例であってもよい。ターゲット５１２は、図２のモーションキャプチャターゲット２３２及びレーザーターゲット２３８に対する実装の一実施例であってもよい。

【0079】

図４〜５の図解は、例示的な実施形態が実装される方法に対する物理的又は構造的な制限を示唆することを意図していない。図示したコンポーネントに加えて又は代えて、他のコンポーネントが使用されることがある。幾つかのコンポーネントは任意選択になることもある。

【0080】

図４〜５に示す異なるコンポーネントは、図１〜３のブロック図の形態で示すコンポーネントを物理的な構造としてどのように実装できるかを示す実施例である。加えて、図４〜５のコンポーネントの幾つかは、図１〜３のコンポーネントと組み合わせること、図１〜３のコンポーネントと共に使用すること、又はこれら２つの場合を組み合わせることができる。

【0081】

ここで図６を参照すると、例示的な実施形態による、環境内の移動式プラットフォームに対して姿勢推定を生成するための処理の図解がフロー図の形態で示されている。図６に図示された処理は、図１の任意の数の移動式プラットフォーム１０２の運動を管理するように実装可能である。

【0082】

複数のデータストリーム１２６が任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２及び任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０を含む複数のデータストリーム１２６を生成することによって、処理は開始されてもよい（操作６００）。次に、確率分布１３７は、任意の数の修正されたデータストリーム１２９を形成するため、任意の数の第２の種類のデータストリーム１３０の各々に適用されてもよい（操作６０２）。

【0083】

その後、任意の数の第１の種類のデータストリーム１３２と任意の数の修正されたデータストリーム１２９は、移動式プラットフォーム１０４の周囲の環境１００に対して所望の精度で、移動式プラットフォーム１０４の姿勢推定１２２を生成するように融合されてもよく（操作６０４）、その後処理は終了する。操作６０４では、融合は、姿勢推定１２２を生成するためベイズ推定法を用いることを意味することがある。

【0084】

ここで図７を参照すると、例示的な実施形態による、製造環境内での移動式ロボットをガイドするための処理がフロー図の形態で図示されている。図７に示された処理は、図１の製造環境１０１内の移動式ロボット１０６の運動を管理するように実装されることがある。具体的には、図７の処理は、移動式ロボット１０６を環境１００内の経路１１７に沿って動かす際の誤差を低減するために使用されることがある。

【0085】

この処理は、移動式ロボット１０６が動かされる所望の位置１４０を特定することによって開始される（操作７００）。次に、移動式ロボット１０６が現在の位置にある間に、環境１００内の目印１４６を探すため、移動式ロボット１０６用の搭載型データシステム１４４のセンサシステムが使用される（操作７０２）。次に、移動式ロボット１０６が現在の位置にある状態で、搭載型データシステム１４４のセンサシステムを用いて、環境１００内の現在の目印が選択された回数観測される（操作７０４）。次に、搭載型データシステム１４４は、移動式ロボット１０６の現在の位置と現在の目印との間の初期相対距離を特定する（操作７０６）。操作７０６では、この特定は推定であってもよい。

【0086】

その後、移動式ロボット１０６は、搭載型データシステム１４４のセンサシステムの視野内で現在の目印を見失うことなく、移動式ロボット１０６の所望の位置１４０へ向かって可能な限り遠くの新しい位置までを動かされる（操作７０８）。移動式ロボット１０６が新しい位置にある間に、搭載型データシステム１４４のセンサシステムを用いて、現在の目印が選択された回数再観測される（操作７１０）。搭載型データシステム１４４は、移動式ロボット１０６の新しい位置と現在の目印との間の新しい相対距離を特定する（操作７１２）。操作７１２では、この特定は推定であってもよい。

【0087】

搭載型データシステム１４４は、初期相対距離と新しい相対距離との間の差分を計算する（操作７１４）。次いで、移動式ロボット１０６の新しい位置の推定は、差分を用いて特定される（操作７１６）。次に、新しい位置が選択された許容誤差の範囲内で所望の位置１４０にあるかどうか、についての判断が行われる（操作７１８）。新しい位置が、選択された許容誤差の範囲内で所望の位置１４０にあれば、処理は終了する。

【0088】

許容誤差の範囲内にない場合には、搭載型データシステム１４４は、新しい位置にある間に、新しい目印１４７を探す（操作７２０）。新しい位置にある間に、搭載型データシステム１４４は次いで、搭載型データシステム１４４のセンサシステムを用いて、新しい目印１４７を選択された回数観測する（操作７２２）。搭載型データシステム１４４は次いで、移動式ロボット１０６の新しい位置と新しい目印１４７との間の新しい相対距離を特定する（操作７２２）。操作７２２では、この特定は推定であってもよい。このように、新しい目印１４７は、新しい位置で目印１４６と「関連づけられている」とみなされることがある。次いで、処理は新しい目印１４７を現在の目印として、新しい位置を現在の位置として、また、相対距離を初期相対距離として再度特定し（操作７２４）、上述のように処理は次いで操作７０８に戻る。

【0089】

ここで図８を参照すると、例示的な実施形態により、データ処理システムがブロック図の形態が図示されている。データ処理システム８００は、図１の制御装置１１１を実装するために使用されることがある。図示されているように、データ処理システム８００は、通信フレームワーク８０２を含み、これによってプロセッサユニット８０４、記憶デバイス８０６、通信ユニット８０８、入出力ユニット８１０、及びディスプレイ８１２の間の通信を提供する。場合によっては、通信フレームワーク８０２はバスシステムとして実装されてもよい。

【0090】

プロセッサユニット８０４は、任意の数の操作を実施するソフトウェアのための命令を実行するように構成されている。プロセッサユニット８０４は、実装に応じて、任意の数のプロセッサ、マルチプロセッサコア、及び／又は他の種類のプロセッサを備えてもよい。場合によっては、プロセッサユニット８０４は、回路システム、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイスなどのハードウェアユニット、又は他の何らかの好適な種類のハードウェアユニットの形態を取ってもよい。

【0091】

オペレーティングシステム、アプリケーション、及び／又はプロセッサユニット８０４によって実行されるプログラムに対する命令は、記憶デバイス８０６上に配置されてもよい。記憶デバイス８０６は、通信フレームワーク８０２を介してプロセッサユニット８０４と通信を行ってもよい。本明細書で使用されるように、記憶デバイスはまた、コンピュータ可読記憶デバイスと称されることもあり、一時的に及び／又は永続的に情報を記憶することができる任意のハードウェアの一部である。この情報は、限定するものではないが、データ、プログラムコード、及び／又は他の情報を含むことができる。

【0092】

メモリ８１４及び固定記憶域８１６は、記憶デバイス８０６の実施例である。メモリ８１４は、例えば、ランダムアクセスメモリ又は何らかの種類の揮発性又は不揮発性の記憶デバイスの形態を取りうる。固定記憶域８１６は任意の数のコンポーネント又はデバイスを含みうる。例えば、固定記憶域８１６は、ハードドライブ、フラッシュメモリ、書換え型光ディスク、書換え可能磁気テープ、又はそれらの何らかの組み合わせを含みうる。固定記憶域８１６によって使用される媒体は着脱式であってもよく、着脱式でなくてもよい。

【0093】

通信ユニット８０８により、データ処理システム８００は、他のデータ処理システム及び／又はデバイスと通信することができる。通信ユニット８０８は、物理的な及び／又は無線の通信リンクを用いて通信することができる。

【0094】

入出力ユニット８１０により、データ処理システム８００に結合される他のデバイスとの間での入力の受信、出力の送信が可能となる。例えば、入出力ユニット８１０は、キーボード、マウス、及び／又は他の何らかの種類の入力デバイスを介してユーザー入力を受信することができる。別の実施例として、入出力ユニット８１０は、データ処理システム８００に結合されたプリンタに出力を送信することができる。

【0095】

ディスプレイ８１２はユーザーに情報を表示するように構成されている。ディスプレイ８１２は、例えば、限定するものではないが、モニタ、タッチスクリーン、レーザーディスプレイ、ホログラフィックディスプレイ、仮想表示デバイス、及び／又は他の何らかの種類のディスプレイデバイスを含みうる。

【0096】

この例示的な実施例では、異なる例示的な実施形態の処理は、コンピュータに実装される命令を用いてプロセッサユニット８０４によって実施されてもよい。これらの命令は、プログラムコード、コンピュータで使用可能なプログラムコード、又はコンピュータ可読プログラムコードと呼ばれ、プロセッサユニット８０４内の一又は複数のプロセッサによって読取及び実行される。

【0097】

これらの実施例では、プログラムコード８１８は、選択的に着脱可能でコンピュータ可読媒体８２０上に機能的な形態で配置され、プロセッサユニット８０４での実行用のデータ処理システム８００に読込み又は転送することができる。プログラムコード８１８及びコンピュータ可読媒体８２０は、コンピュータプログラム製品８２２を形成する。この例示的な実施例では、コンピュータ可読媒体８２０は、コンピュータ可読記憶媒体８２４又はコンピュータ可読信号媒体８２６であってもよい。

【0098】

コンピュータ可読記憶媒体８２４は、プログラムコード８１８を伝搬または伝送する媒体というよりはむしろ、プログラムコード８１８を記憶するために使用される物理的な又は有形の記憶装置である。コンピュータ可読記憶媒体８２４は、例えば、限定するものではないが、データ処理システム８００に結合される光又は磁気ディスク或いは固定記憶デバイスの形態を取りうる。

【0099】

代替的に、プログラムコード８１８はコンピュータ可読信号媒体８２６を用いてデータ処理システム８００に転送可能である。コンピュータ可読信号媒体８２６は、例えば、プログラムコード８１８を含む伝播されたデータ信号であってもよい。このデータ信号は、物理的及び／又は無線の通信リンクを介して伝送されうる、電磁信号、光信号、及び／又は他の何らかの種類の信号であってもよい。

【0100】

図８のデータ処理システム８００の図は、例示的な実施形態が実装される方法に対する、構造的な制限を提示することを意図している訳ではない。種々の例示的な実施形態は、データ処理システム８００に対して図解されているコンポーネントに対して追加的又は代替的なコンポーネントを含むデータ処理システム内に実装されることがある。さらに、図８に示したコンポーネントは、例示的な実施例と異なることがある。

【0101】

図示した異なる実施形態でのフロー図及びブロック図は、装置及び方法の幾つかの可能な実行形態の構造、機能、及び作業を示している。これに関して、フロー図又はブロック図の各ブロックは、１つの操作又はステップの１つのモジュール、セグメント、機能及び／又は部分を表わすことができる。

【0102】

例示的な実施形態の幾つかの代替的実装では、ブロックに記載された一又は複数の機能は、図中に記載の順序を逸脱して現れることがある。例えば、場合によっては、連続して示されている二つのブロックがほぼ同時に実行されること、又は時には含まれる機能によってはブロックが逆順に実施されることもありうる。また、フロー図又はブロック図に描かれているブロックに加えて他のブロックが追加されることもありうる。

【0103】

本開示の例示的の実施形態は、図９に示す航空機の製造及び保守方法９００と図１０に示す航空機１０００に関連して記載されることがある。最初に図９を参照すると、例示的な実施形態による、航空機の製造及び保守方法がブロック図の形態で図示されている。製造前の段階では、航空機の製造及び保守方法９００は、図１０の航空機１０００の仕様及び設計９０２、並びに材料の調達９０４を含む。

【0104】

製造段階では、図１０の航空機１０００のコンポーネント及びサブアセンブリの製造９０６、並びにシステムインテグレーション９０８が行われる。その後、図１０の航空機１０００は、認可および納品９１０を経て、運航９１２に供される。顧客による運航９１２中、図１０の航空機１０００は、定期的な整備および点検９１４（改造、再構成、改修、およびその他の整備または点検を含みうる）がスケジューリングされる。

【0105】

航空機の製造及び保守方法９００の各処理は、システムインテグレーター、第三者、及び／又はオペレータによって実施又は実行されることがある。これらの実施例では、オペレータは顧客であってもよい。本明細書の目的では、システムインテグレーターは、限定するものではないが、任意の数の航空機製造者、および主要システムの下請業者を含むことができ、サードパーティは、限定するものではないが、任意の数のベンダー、下請業者、および供給業者を含むことができ、オペレータは航空会社、リース会社、軍事団体、サービス機関などであってよい。

【0106】

ここで図１０を参照すると、例示的実施形態が実装されうる航空機がブロック図の形態で示される。この実施例では、航空機１０００は、図９の航空機の製造及び保守方法９００によって製造され、複数のシステム１００４及び内装１００６を有する機体１００２を含むことができる。システム１００４の実施例には、一又は複数の推進システム１００８、電気システム１０１０、油圧システム１０１２、及び環境システム１０１４が含まれる。任意の数の他のシステムが含まれてもよい。航空宇宙産業の例を示したが、自動車産業などの他の産業に種々の例示的な実施形態を適用することができる。

【0107】

本明細書で具現化される装置および方法は、図９の航空機の製造および保守方法９００のうちの少なくとも１つの段階で採用可能である。特に、任意の数の移動式プラットフォーム１０２は、航空機の製造および保守方法９００の任意の段階で使用可能である。例えば、限定するものではないが、任意の数の移動式プラットフォーム１０２は、コンポーネント及びサブアセンブリの製造９０６、システムインテグレーション９０８、定期的な製造及び保守９１４、又は航空機の製造及び保守方法９００のうちの少なくとも１つで操作を実施するために使用可能である。

【0108】

１つの例示的な実施例では、図９のコンポーネント及びサブアセンブリの製造９０６で製造されるコンポーネント又はサブアセンブリは、図９で航空機１０００の運航９１２中に製造されるコンポーネント又はサブアセンブリと同様の方法で作製又は製造される。さらに別の実施例では、一又は複数の装置の実施形態、方法の実施形態、又はこれらの組み合わせを、図９のコンポーネント及びサブアセンブリの製造９０６並びにシステムインテグレーション９０８などの製造段階で利用することができる。一又は複数の装置の実施形態、方法の実施形態、又はこれらの組み合わせを、航空機１０００が図９における運航９１２、及び／又は整備及び保守９１４の間に、利用することができる。任意の数の種々の例示的実施形態の利用により、航空機１０００の組立てを大幅に効率化すること、及び／又はコストを削減することができる。

【0109】

種々の例示的な実施形態の説明は、例示及び説明を目的として提供されているものであり、網羅的な説明であること、又は開示された形態に実施形態を限定することを意図していない。当業者には、多数の修正例及び変形例が明らかであろう。さらに、種々の例示的な実施形態は、他の好ましい実施形態に照らして別の利点を提供することができる。選択された一又は複数の実施形態は、実施形態の原理、実際の用途を最もよく説明するため、及び、様々な実施形態の開示内容と考慮される特定の用途に適した様々な修正との理解を、他の当業者に対して促すために選択及び記述されている。

【0110】

したがって、要約すると、本発明の第１の態様により、以下が提示される。

【0111】

Ａ１． 任意の数の第１の種類のデータストリーム及び任意の数の第２の種類のデータストリームを含む複数のデータストリームを生成するように構成される複数のデータシステム；
任意の数の修正されたデータストリームを形成するため、前記任意の数の第２の種類のデータストリームの各々に確率分布を適用するように構成される修正器；及び
前記移動式プラットフォームの周囲の環境に対して所望の精度で、前記移動式プラットフォームの姿勢推定を生成するため、移動式プラットフォームに搭載型で配置され、前記任意の数の第１の種類のデータストリーム及び前記任意の数の修正されたデータストリームを受信して融合するように構成される姿勢推定器
を備える装置。

【0112】

Ａ２． 前記任意の数の第２の種類のデータストリームのうちの少なくとも１つは、前記複数のデータシステムの中のオドメトリシステムから受信される、段落Ａ１に記載の装置も提示される。

【0113】

Ａ３． 前記複数のデータシステムの搭載型データシステムは、前記環境内の所望の位置に前記移動式プラットフォームを移動する際に使用するため、前記環境内で目印を選択された回数観測するように使用される、段落Ａ１に記載の装置も提示される。

【0114】

Ａ４． 前記目印が観測される前記選択された回数を増やすことにより、前記環境内の前記所望の位置に前記移動式プラットフォームを移動する際の誤差全体を低減する、段落Ａ３に記載の装置も提示される。

【0115】

Ａ５． 前記複数のデータシステムは、任意の数の搭載型データシステム及び任意の数の非搭載型データシステムを含む、段落Ａ１に記載の装置も提示される。

【0116】

Ａ６． 前記任意の数の搭載型データシステムは、慣性測定装置、光検出及び測距システム、色及び奥行きオドメトリシステム、車輪オドメトリシステム、視覚オドメトリシステム、又は位置特定及びマッピングシステムのうちの少なくとも１つを含む、段落Ａ５に記載の装置も提示される。

【0117】

Ａ７． 前記任意の数の非搭載型データシステムは、インドア全地球測位システム、モーションキャプチャシステム、又はレーザーシステムのうちの少なくとも１つを含む、段落Ａ５に記載の装置も提示される。

【0118】

Ａ８． 前記姿勢推定は、前記環境に対して前記移動式プラットフォームの位置及び方向を含む、段落Ａ１に記載の装置も提示される。

【0119】

Ａ９． 前記移動式プラットフォームは移動式ロボットであり、前記環境は製造環境である、段落Ａ１に記載の装置も提示される。

【0120】

Ａ１０． 前記姿勢推定装置は、前記姿勢推定を生成するため、ベイズ推定アルゴリズムを用いて、前記任意の数の第１の種類のデータストリーム及び前記任意の数の修正されたデータストリームを融合するように構成される、段落Ａ１に記載の装置も提示される。

【0121】

Ａ１１． 前記環境内で経路に沿って前記移動式プラットフォームをガイドするため、前記姿勢推定を使用するように構成されている制御装置をさらに備える、段落Ａ１に記載の装置も提示される。

【0122】

Ａ１２． 前記移動式プラットフォームは、前記姿勢推定に基づいて、前記制御装置によって制御されるように構成される移動システムを備える、段落Ａ１１に記載の装置も提示される。

【0123】

Ｂ２． 基部；
前記基部に関連付けられ、任意の数の第１の種類のデータストリーム及び任意の数の第２の種類のデータストリームを含むデータストリームを複数のデータシステムから受信するように構成される制御装置
を備える移動式プラットフォームであって、
前記制御装置は、
任意の数の修正されたデータストリームを形成するため、前記任意の数の第２の種類のデータストリームの各々に確率分布を適用するように構成される修正器；及び
前記移動式プラットフォームの周囲の環境に対して所望の精度で、前記移動式プラットフォームの姿勢推定を生成するため、前記任意の数の第１の種類のデータストリーム及び前記任意の数の修正されたデータストリームを複数のデータストリームとして受信し、複数のデータストリームを融合するように構成される姿勢推定器；及び
前記基部に関連付けられ、前記環境内で前記移動式プラットフォームを移動するため、前記姿勢推定に基づいて前記制御装置によって制御されるように構成される移動システム
を備える移動式プラットフォーム。

【0124】

Ｃ１． 環境内で移動式プラットフォームをガイドするための方法であって、
複数のデータシステムを用いて、任意の数の第１の種類のデータストリーム及び任意の数の第２の種類のデータストリームを含む生成すること；
任意の数の修正されたデータストリームを形成するため、前記任意の数の第２の種類のデータストリームの各々に確率分布を適用すること；及び
前記移動式プラットフォームの周囲の前記環境に対して所望の精度で、前記移動式プラットフォームの姿勢推定を生成するため、前記任意の数の第１の種類のデータストリームと前記任意の数の修正されたデータストリームを融合すること
を含む、方法。

【0125】

Ｃ２． 前記移動式プラットフォームに対して生成される前記姿勢推定を用いて、前記環境内の経路に沿って前記移動式プラットフォームをガイドすることをさらに含む、段落Ｃ１に記載の方法も提示される。

【0126】

Ｃ３． 前記任意の数の修正されたデータストリームを形成するため、前記任意の数の第２の種類のデータストリームの前記各々に前記確率分布を適用することは、
前記任意の数の修正されたデータストリームを形成するため、前記任意の数の第２の種類のデータストリームの前記各々の各データポイントに経験的共分散を適用することを含む、段落Ｃ１に記載の方法も提示される。

【0127】

Ｃ４． 前記任意の数の第１の種類のデータストリーム及び前記任意の数の修正されたデータストリームを融合することは、
前記所望の精度で前記姿勢推定を生成するため、ベイズ推定アルゴリズムを用いて、前記任意の数の第１の種類のデータストリーム及び前記任意の数の修正されたデータストリームを融合することを含む、段落Ｃ１に記載の方法も提示される。

【0128】

Ｃ５． 任意の数の第１の種類のデータストリーム及び前記任意の数の第２の種類のデータストリームを生成することは、
色及び奥行きオドメトリシステム、車輪オドメトリシステム、視覚オドメトリシステム、光検出及び測距システム、又はローカライザ及びマッパのうちの少なくとも１つを用いて、任意の数の第２の種類のデータストリームを生成することを含む、段落Ｃ１に記載の方法も提示される。

【0129】

Ｃ６． 前記移動式プラットフォームが現在の位置にある間に、搭載型データシステムを用いて、前記環境内の現在の目印を選択された回数観測すること；
前記移動式プラットフォームの前記現在の位置と前記現在の目印との間の初期相対距離を特定すること；及び
前記搭載型データシステムのセンサシステムの視野内で前記現在の目印を見失うことなく、前記移動式ロボットを前記現在の位置から所望の位置へ向かって可能な限り遠くの新しい位置まで移動式プラットフォームを動かすこと
をさらに含む、段落Ｃ１に記載の方法も提示される。

【0130】

Ｃ７． 前記搭載型データシステムを用いて、前記現在の目印を前記選択された回数再観測すること；
前記移動式プラットフォームの前記新しい位置と前記現在の目印との間の新しい相対距離を特定すること；
前記初期相対距離と前記新しい相対距離との間の差分を計算すること；及び
前記差分を用いて、前記環境内で前記移動式プラットフォームの前記新しい位置を特定すること
をさらに含む、段落Ｃ６に記載の方法も提示される。

【0131】

Ｃ８． 前記新しい位置が選択された許容誤差の範囲内で前記所望の位置にあるかどうかを判断すること；及び
前記新しい位置が選択された許容誤差の範囲内で前記所望の位置にないという判断に応答して、新しい目印を用いて前記移動式プラットフォームを前記所望の位置により近くなるよう移動すること
をさらに含む、段落Ｃ７に記載の方法も提示される。

【0132】

Ｃ９． 前記新しい目印を用いて前記移動式プラットフォームを前記所望の位置により近くなるように移動することは、
前記搭載型データシステムを用いて前記新しい目印を探すこと；
前記移動式プラットフォームが前記新しい位置にある間に、前記搭載型データシステムを用いて前記新しい目印を前記選択された回数観測すること；及び
前記移動式プラットフォームの前記新しい位置と前記新しい目印との間の相対距離を特定すること
を含む、段落Ｃ８に記載の方法も提示される。

【0133】

Ｃ１０． 前記新しい目印を用いて前記移動式プラットフォームを前記所望の位置により近くなるように移動することは、
前記新しい目印を前記現在の目印として、前記新しい位置を前記現在の位置として、及び前記相対距離を前記初期相対距離として、再度特定すること；及び
前記移動式プラットフォームを前記現在の位置から前記新しい位置まで移動するステップ、前記移動式プラットフォームの前記新しい位置と前記現在の目印との間の前記新しい相対距離を特定するステップ、前記初期相対距離と前記新しい相対距離との間の前記差分を計算するステップ、前記差分を用いて前記環境内で前記移動式プラットフォームの前記新しい位置を特定するステップ、及び前記新しい位置が前記選択された許容誤差の範囲内で前記所望の位置にあるかどうかを判断するステップを反復すること
をさらに含む、段落Ｃ８に記載の方法も提示される。

【0134】

Ｃ１１． 前記移動式プラットフォームが前記選択された許容誤差の範囲内で前記所望の位置に到達するまで、前記新しい位置が前記選択された許容誤差の範囲内で前記所望の位置にないという判断に応答して、前記新しい目印を用いて前記移動式プラットフォームを前記所望の位置により近くなるよう前記移動式プラットフォームを移動する前記ステップを反復すること
をさらに含む、段落Ｃ１０に記載の方法も提示される。

【符号の説明】

【0135】

１００ 環境
１０１ 製造環境
１０２ 任意の数の移動式プラットフォーム
１０３ 物体
１０４ 移動式プラットフォーム
１０６ 移動式ロボット
１０８ 基部
１１０ 移動システム
１１２ 任意の数のツール
１１４ 制御装置
１１５ フロア
１１６ 任意の数の操作
１１７ 経路
１１８ 姿勢推定装置
１２０ 修正器
１２１ 位置推定
１２２ 姿勢推定
１２３ 方向推定
１２４ 基準座標系
１２５ データストリーム
１２６ 複数のデータストリーム
１２７ データストリーム
１２８ 複数のデータシステム
１２９ 任意の数の修正されたデータストリーム
１３０ 任意の数の第２の種類のデータストリーム
１３２ 任意の数の第１の種類のデータストリーム
１３３ 第２の種類のデータストリーム
１３４ 任意の数の搭載型データシステム
１３５ 修正されたデータストリーム
１３６ 任意の数の非搭載型データシステム
１３７ 確率分布
１３８ 初期位置
１４０ 所望の位置
１４２ 任意の数の目印
１４４ 搭載型データシステム
１４５ 非搭載型データシステム
１４６ 目印
１４７ 新しい目印
２０２ 慣性測定装置
２０４ 色及び奥行きオドメトリシステム
２０６ 車輪オドメトリシステム
２０８ 視覚オドメトリシステム
２１０ 光検出及び測距システム
２１２ インドア全地球測位システム
２１４ モーションキャプチャシステム
２１６ レーザーシステム
２１８ ローカライザ及びマッパ
２２０ 二次元ローカライザ及びマッパ
２２２ 三次元ローカライザ及びマッパ
２２４ 位置特定及びマッピングシステム
２２６ 任意の数のセンサデバイス
２２８ 任意の数のトランスミッタ
２２９ 任意の数の光信号
２３０ サーバー
２３１ 光データ
２３２ モーションキャプチャターゲット
２３４ 画像撮影システム
２３５ モーションキャプチャデータ
２３６ モーションキャプチャサーバー
２３８ レーザーターゲット
２４０ レーザーセンサ
３００ 搭載型
３０２ 非搭載型
４００ 製造環境
４０２ 翼
４０４ 移動式ロボット
４０６ フロア
５００ 移動式ロボット
５０２ 基部
５０４ 移動システム
５０６ 複数のデバイス
５０８ 光検出及び測距システム
５１０ 色及び奥行きオドメトリシステム
５１２ ターゲット
８００ データ処理システム
８０４ プロセッサユニット
８０６ 記憶デバイス
８０８ 通信ユニット
８１０ 入出力ユニット
８１２ ディスプレイ
８１４ メモリ
８１６ 固定記憶域
８１８ プログラムコード
８２０ コンピュータ可読媒体
８２２ コンピュータプログラム製品
８２４ コンピュータ可読記憶媒体
８２６ コンピュータ可読信号媒体
９０２ 仕様及び設計
９０４ 材料の調達
９０６ コンポーネント及びサブアセンブリの製造
９０８ システムインテグレーション
９１０ 認可及び納品
９１２ 運航
９１４ 整備及び保守
１０００ 航空機
１００２ 機体
１００４ システム
１００６ 内装
１００８ 推進システム
１０１０ 電気システム
１０１２ 油圧システム
１０１４ 環境システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】