低電力慣性航法処理
【課題】バッテリー電力パック等の可搬電力源で長期間作動することが意図されている航法用支援施設（例えば、パーソナル・ナビゲーション・システム）に対し、低い総電力消費で、慣性航法データを処理するための方法及びシステムを提供する。
【解決手段】本慣性航法システム１００は、データバッファ１０８と、データバッファと通信する航法処理用ユニット１０６とを備える航法処理用アセンブリ１０２と、データバッファと通信する複数の航法用センサ１０４と、航法処理用ユニットと通信するシステムインターフェース１１０とを備えている。複数のセンサからのデータ測定値は、データバッファに累積される。航法処理用ユニットは周期的に作動化され、累積されたデータ測定値を処理する。航法処理用ユニットは、累積されたデータ測定値が処理されると非作動化して、総電力消費を削減する。
【解決手段】本慣性航法システム１００は、データバッファ１０８と、データバッファと通信する航法処理用ユニット１０６とを備える航法処理用アセンブリ１０２と、データバッファと通信する複数の航法用センサ１０４と、航法処理用ユニットと通信するシステムインターフェース１１０とを備えている。複数のセンサからのデータ測定値は、データバッファに累積される。航法処理用ユニットは周期的に作動化され、累積されたデータ測定値を処理する。航法処理用ユニットは、累積されたデータ測定値が処理されると非作動化して、総電力消費を削減する。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
慣性航法システム（ＩＮＳ）を伴う多くの誘導用途の適用は、位置、速度、姿勢又は加速度等の航法測定値のリアルタイム処理を含んでおり、これら航法測定値は、高いデータレートで更新される（例えば、１００更新／秒に達する）。典型的に、これら航法測定値は、高速な処理用ユニットを使用して、全地球測位システム（ＧＰＳ）の場所の座標と組み合わされている。このリアルタイムな航法測定値の処理は、多くの場合、カルマンフィルタを含んでおり、複数の航法用センサからの全航法解法の精度を改善している。低い待ち時間（例えば、１００ミリ秒より低い出力待ち時間）を伴うリアルタイムな実現例における処理上のスループット制約のため、このカルマンフィルタは、周期的な「遅延リセット」を使用して、航法解法及びセンサの誤差項に対する航法の訂正を適用している。この遅延リセットは最適な実現例ではなく、なぜならこれらのリセットは、少なくとも１つのカルマン周期で、それらが有効になった後に適用されるからである。この遅延リセットに伴い、測定フィルタが、最後のセンサ測定値からの不所望な信号ノイズを取り除き、このフィルタされた測定値を、次のセンサ測定値と比較（すなわち、リセット）するために、高いデータレートが継続的に割り込まれる。この遅延比較は、より高い精度のリアルタイム航法測定値を生じさせる。
【０００２】
典型的な高データレートの航法適用は、高速処理用ユニットの有効なデータスループット能力の実質的な量を使用している。多くの状況において、この高速な処理用ユニットは、連続的にプログラム命令を実行して、様々な航法適用の要求を満たしている。ますます、より低い厳しいデータ待ち時間要求を有する航法用支援施設（例えば、パーソナル・ナビゲーション・システム）は、バッテリー電力パック等の可搬電力源で長期間作動することが意図されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述の理由のため、及び本明細書を読み、理解することで当業者には明らかになる後述する他の理由のため、パーソナル・ナビゲーション・システム及び類似の航法用補助において、慣性航法処理を実行するときの電力消費を大幅に削減することに対する必要性が存在している。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、慣性航法のデータを処理するための方法及びシステムに関する。本方法は、測定データを複数の航法用センサからデータバッファに累積するステップと、処理用ユニットを周期的に作動して、前記データバッファに累積されたデータを読み取りそして処理するステップとを含む。前記の累積された測定データが処理されると、前記処理用ユニットは非作動化して、前記処理用ユニットの総合電力消費が削減されるようにする。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
これらの及び他の特徴、態様、及び利点は、以下の説明、特許請求の範囲、及び添付の図面に関して、より良く理解されよう。
説明される様々な特徴は、開示される実施形態に関連する特徴を強調するように描かれている。本明細書の図及び本文を通して、参照の同様の符号は同様の要素を示している。
【０００６】
本発明は、低い総電力消費で、慣性航法データを処理するための方法及びシステムに関する。本方法は、航法支援データの一括処理を利用しており、一括の動作と動作との間に、航法処理用ユニットが「スリープ」モードにパワーダウンすることを可能にする。有利なことに、前記一括処理の技法を使用することによって、前記航法処理用ユニットは、少なくとも５０％の時間パワーダウンすることができ、総電力消費を削減する。加えて、ここに説明される一括処理は、高い待ち時間の航法システム（例えば、出力待ち時間が１００ミリ秒より大きい）及び類似の航法用支援施設に対して、精度及び性能を増加させる追加のデータ処理技法を可能にする。
【０００７】
本方法は、一般的に、複数の航法用センサからデータバッファに測定データを蓄積するステップと、処理用ユニットを周期的に作動化して、前記データバッファに累積された測定データを読み取りそして処理するステップとを含んでいる。前記の累積された測定データが処理されると、前記処理用ユニットは非作動化して、前記処理用ユニットの総電力消費が、少なくとも２の約数（１／２）まで、削減されるようにする。
【０００８】
ここに説明される慣性航法のデータ処理において、全ての測定された航法用センサのデータ（例えば、ＧＰＳ、レンジ追跡用、又は高度計のデータ）は、タイムスタンプし、低電力メモリデバイスに記憶することが可能である。必要とされる基準で（代わりに、周期的にプログラムされたレートで）、前記航法処理用ユニットは作動化し、航法解法を生成するために前記のセンサデータを処理する。前記の解法を生成すると、前記航法処理用ユニットは、再び必要とされるまで非作動化するよう命令される。例えば、前記航法処理用ユニットは、「スリープ」又は他の電力セーブモードを終了し、前記センサデータを処理し、そして「スリープ」モードに戻り、本航法システムの電力消費を削減するよう命令される。
【０００９】
加えて、本方法及びシステムは、新たなセンサデータが収集されるのと実質的に同時に、累積されたセンサデータに対してカルマンフィルタを作動させることが可能である。リアルタイムなデータ取得の間の遅延リセットアプローチは、目下取得したデータに対するセンサデータのフィルタリングを遅らせることを含んでいる。累積されたデータに対して前記カルマンフィルタを作動させること、及び、直ちにリセットを適用し、前記遅延リセットアプローチよりも安定した測定値を提供することは、リアルタイムに可能である。更なる処理技法は、測定データを「平滑化する」ための、前記カルマンフィルタを使用することによる、以前のデータポイントに対する訂正を含んでいる。その名前が暗示しているように、前記のデータ平滑化は、現在の時刻からの航法支援測定値を使用して、過去の航法結果を訂正することが可能である。その上、本処理技法はまた、長い遅延を伴う航法用のデータ測定値（例えば、地形相関）に対する代替となる。ここに説明される一括処理を使用してのデータの累積は、長い遅延に対する何らかの補償を除去し、低電力消費要求を伴う航法システムにおける航法処理を簡単にする。本発明の更なる詳細を、以後、図に関して説明する。
図１は、航法システム１００である。システム１００は、航法処理用アセンブリ１０２と、航法処理用アセンブリ１０２と通信する複数のセンサ１０４とを備えている。航法処理用アセンブリ１０２は、航法処理用ユニット１０６と、航法処理用ユニット１０６と通信するデータバッファ１０８とを更に備えている。１つの実現例において、センサ１０４の各々は、データバッファ１０８と結合している。航法処理用ユニット１０６は、処理された航法データをシステムインターフェース１１０に提供する。１つの実現例において、システムインターフェース１１０へ提供されるデータは、水面下の航法システム、パーソナル・ナビゲーション・システム、又は無人陸上車両（ＵＧＶ）のうち、少なくとも１つに対しての位置、速度、及び姿勢の測定値を含んでいる。ここで表した航法システムは、網羅的な一覧となることを意味するものではなく、航法処理用ユニット１０６からの処理された航法用データを受入可能な任意の高い待ち時間航法支援が使用可能であることは理解されよう。この実施形態の１つの実現例において、センサ１０４は、微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）の慣性測定ユニット、３軸磁力計、気圧センサ、選択的アベイラビリティ・アンチスプーフィングモジュール（ＳＡＡＳＭ）ＧＰＳ受信機、地球衛星航法システム（ＧＮＳＳ）受信機、及びそれらに類するものうち、１つを含んでいる。
【００１０】
図１の例示実施形態において、航法処理用ユニット１０６は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、フィールド・プログラマブル・オブジェクト・アレイ（ＦＰＯＡ）、プログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のうち、少なくとも１つを備えている。その上、データバッファ１０８は、先入れ先出し（ＦＩＦＯ）メモリ構成を備えるメモリユニットである（例えば、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）デバイス、ＦＰＧＡ、ＰＬＤ、又はＡＳＩＣのうちの１つ）。１つの実現例において、データバッファ１０８は、１００Ｈｚの所望の航法出力レートに対し必要なセンサデータの、少なくとも１．５倍を保持するよう構成されている。１Ｈｚの出力レートでは、データバッファ１０８は１５０から２００に達するセンサデータの測定値を保持するよう構成される。図２に関して以下で更に詳述されるように，航法処理用ユニット１０６に対する出力レートは、調整可能（プログラム可能）出力レートである。
【００１１】
動作において、データバッファ１０８は、複数のセンサ１０４からの航法測定データを累積する。図２に関して以下で更に詳述されるように、航法処理用ユニット１０６は、第１の電力レベル（作動状態）でこの累積された測定データを周期的に処理して、システム１００の航法状態（例えば、位置、速度、及び姿勢）を計算する。ここに説明される周期的処理は、少なくとも１つの一括処理法を含んでおり、１つの実現例においては、少なくとも５０％の時間、第２の電力レベル（非作動状態）に航法処理用ユニット１０６をパワーダウンさせ、この第２の電力レベルは第１の電力レベルよりも低く、システム１００における処理用ユニットの総合電力消費は、少なくとも２の約数まで、削減されることになる。
【００１２】
図２は、一実施形態に従う航法システム１００の更なる詳細を示しており、図１のセンサ１０４、データバッファ１０８、及び航法処理用ユニット１０６を備えている。センサ１０４は、１以上の慣性センサ２０４、高度計２０６、磁気センサ２０８、ＧＮＳＳセンサ２１０、電気光学（ＥＯ）センサ２１２、光検出と測距（ＬＩＤＡＲ）センサ２１４、無線周波数（ＲＦ）ビーコン２１６、及びそれらの様々な組み合わせを備えることが可能である。代替実施形態においては、代替の航法用センサを実現可能である（例えば、距離計、加速度計、ジャイロスコープ、立体視センサ、又はそれらに類するもの）。
【００１３】
図2の例示実施形態において、航法処理用ユニット１０６は、カルマンフィルタ２０２、及びカルマンフィルタ２０２と通信する複数の処理用ブロック２２４から２３６を更に備えている。図２に示されるように、処理用ブロック２２４から２３６の各々は、センサ１０４からデータバッファ１０８を介して、センサの測定データを受信する。これら複数の処理用ブロックは、航法処理用ブロック２２４、高度処理用ブロック２２６、向首計算ブロック２２８、衛星航法処理用ブロック２３０、画像処理用ブロック２３２、レンジ画像処理用ブロック２３４、ＲＦレンジ処理用ブロック２３６、及びそれらの様々な組み合わせのうち、１つ以上を備えることが可能である。
【００１４】
図２の例示実施形態において、システムインターフェース１１０は、（他の機能の合間に）電力管理、インターフェース信号の変換（例えばシリアルからパラレルの通信へ）、及び処理用ブロック２２４から２３６の少なくとも一部に対する監視能力を提供する。図２において示されるように、監視能力は、システムインターフェース１１０と、航法処理用ブロック２２４、向首計算ブロック２２８、衛星航法処理用ブロック２３０、画像処理用ブロック２３２、及びレンジ画像処理用ブロック２３４との間に存在している。
【００１５】
航法システム１００において、運動及び方向をセンサ１０４が感知すると、更に後述されるような既定のレートで、データのサンプルがデータバッファ１０８に記憶される。カルマンフィルタ２０２は、訂正用フィードバック（例えば、少なくとも１つのリセット信号）を、図２において示される処理用ブロック２２４から２３６の各々へ生成する。例えば、航法の誤差の増大を制御するため、第１のリセット信号を航法処理用ブロック２２４に提供する。
【００１６】
動作において、図２の例示実施形態における航法処理用ユニット１０６は、作動信号（コマンド）をシステムインターフェース１１０から周期的に受信する。代替実施形態においては、調整可能な作動化レートが航法処理用ユニット１０６の中にプログラムされ、システム１００のユーザは、この調整可能な作動化レートをリフレッシュ（更新）することが可能である。作動化すると、航法処理用ユニット１０６は、センサ１０４からのデータバッファ１０８に累積された測定データを読み取る。図２の例示実施形態において、処理用ユニット２２４から２３６は、この累積された測定データを処理する。１つの実現例において、図２において示されるように、カルマンフィルタ２０２は、生の累積された測定データをデータバッファ１０８から直接読み取っている。その上、この調整可能な作動化レートでの航法処理用ユニット１０６の作動化は、その測定データが受信されるので任意の規定された測定遅延の補償を除去する。例えば、この累積されたデータを追跡するために、データバッファ１０８は、データ累積の時間を指し示す各データメッセージ用のタイムスタンプを挿入する。
【００１７】
１つの実現例において、データバッファ１０８からのバッファされた測定データは、カルマンフィルタ２０２において、フィルタ処理間隔で処理される。その累積された測定データが処理されると、航法処理用ユニット１０６は、カルマンフィルタ２０２からのフィルタされた航法データを使用して、本慣性航法システムの航法状態を更に決定する。図２の例示実施形態において、航法処理用ユニット１０６は、データバッファ１０８が新たな測定データの収集を継続する間、この累積された測定データに対してカルマンフィルタ２０２を動作させる。このセンサデータから、カルマンフィルタ２０２は航法システム１００の航法状態を決定する。
【００１８】
カルマンフィルタ２０２は、処理用ブロック２２４から２３６における信号干渉（ノイズ）の効果を取り除く測定フィルタである。カルマンフィルタ２０２は、現時間（フィルタリング）、又は過去における時間（補間又は平滑化）に、センサ１０４で測定したターゲットの場所の推定値を提供する。図２の例示実施形態において、カルマンフィルタ２０２は、そのバッファされたセンサ測定データを、処理用ブロック２２４から２３６より受信する（例えば、位置、速度、及び姿勢の推定値）。１つの実現例において、処理用ブロック２２４から２３６の各々において実行される後処理は、カルマンフィルタ２０２を適用して、航法誤差を実質的に削減することを含んでいる。例えば、カルマンフィルタ２０２は、重み付けされた平均（又は類似のアプローチ）を使用して、誤った又は冗長な測定値を取り除くことが可能であり、より高い精度の航法測定を生じさせる。代替実施形態において、処理用ブロック２２４から２３６の各々が実行する後処理は、データバッファ１０８が集めたリアルタイム記録に基づき、１以上の航法モデルを適用することを含んでいる。
【００１９】
図２の１つの実現例において、距離の予測は、フィルタ処理間隔の終了と開始時間で、航法処理用ブロック２２４からの位置推定値の差を計算することによって推定される。航法処理用ブロック２２４は、慣性センサ２０４から受信したセンサデータを使用して、この位置推定値を決定している。この実現例において、慣性センサ２０４は、三つ組みの加速度計及び三つ組みのジャイロスコープを備え、少なくとも３次元で直交運動及び方向の信号を航法処理用ブロック２２４へ提供する。航法処理用ブロック２２４は、この位置推定値、速度推定値、及び姿勢推定値をシステムインターフェース１１０に提供する公知の技法に従い、これら信号を処理し、これらの推定値は、方向及び向首並びにその方向に移動した距離の何れも含むことが可能である。
【００２０】
高度計２０６は、航法システム１００の初期高度及び高度補正のための少なくとも１つの気圧計を備えることが可能である。高度計２０６は、圧力センサのデータを高度処理用ブロック２２６に提供する。１つの実現例において、航法システム１００は、高度処理用ブロック２２６からのこの圧力センサのデータを使用して、ユーザがその上を移動している地形を決定する。この場合、高度処理用ブロック２２６は、地形標高を測定し、航法システム１００は、地形相関位置を予測することが可能である。
【００２１】
一実施形態において、磁気センサ２０８は、互いに直交して取り付けられた少なくとも３つの磁気センサを備えることが可能である。磁気センサ２０８は、航法システム１００に対する初期機首方向のために、及び向首援助施設として、利用可能である。例えば、磁気センサ２０８は、磁気センサのデータを向首計算処理用ブロック２２８に出力する。
【００２２】
慣性センサ２０４、高度計２０６、及び磁気センサ２０８からのセンサの測定データに加えて、航法システム１００は、ＧＮＳＳセンサ２１０、ＥＯセンサ２１２、ＬＩＤＡＲセンサ２１４、及びＲＦビーコン２１６から集めた航法情報を組み込みんで、カルマンフィルタ２０２のための正確な地理的場所及び進んだ距離の情報を取得している。ＧＮＳＳセンサ２１０は、任意の所与の時間でのターゲットの位置を、正確に追跡する情報を集めることを可能にしている。ＧＮＳＳセンサからの追跡用情報は、このターゲットの移動距離及び位置に対する値の追加の組を提供する（航法処理用ブロック２２４から、この位置及び移動した距離に対する他の値が得られる場合）。一実施形態において、ＥＯセンサ２１２は、このターゲットの画像を画像処理用ブロック２３２に提供する。同様に、ＬＩＤＡＲセンサ２１４は、システム１００とこのターゲットとの間のレンジ画像を、レンジ画像処理用ブロック２３４に提供するフラッシュＬＩＤＡＲセンサであることが可能である。同様の実現例において、ＲＦビーコン２１６は、システム１００とこのターゲットとの間の、到着時間差（ＴＤＯＡ）又は到着時間（ＴＯＡ）の測定値を、ＲＦレンジ処理用ブロック２３６に提供する。処理用ブロック２２４から２３６の各々における累積された測定データ、及び航法状態が、カルマンフィルタによって処理されると、航法処理用ユニット１０６は、非作動化信号に肯定応答し、非作動状態に入り、それによって航法システム１００における総電力消費を、少なくとも２の約数まで、削減する。
【００２３】
図３は、図１及び２において示されるシステムを使用して、慣性航法データを処理するための方法３００のフロー図である。調整可能な測定処理レートは更新（リフレッシュ）され（ブロック３０２）、航法用センサからの測定データは、データバッファに累積される（ブロック３０４）。もしこの調整可能な測定処理レートが経過していないならば（ブロック３０６）、本方法はブロック３０４に戻る。少なくとも１つの実現例において、この測定処理レートは一定レートで構成されており、本方法はブロック３０４で継続する。もしこの測定処理レートが経過しているならば（ブロック３０６）、この処理用ユニットは作動化して、その累積された測定データを処理する（ブロック３０８）。１つの実現例において、このデータバッファはこの累積されたデータを追跡し、且つタイムスタンプと共に記録し、このタイムスタンプは、累積時にその記録されたデータと共に挿入される。この処理用ユニットは、航法システムインターフェースから指令された測定データを検索して、規定された測定遅延に対する補償動作を削除している。オプションのステップにおいて、この航法ユニットの運動は、その処理された測定データに基づいて計算され（ブロック３１０）、新たな測定データが収集されると実質的に同時に、この累積された測定データに対してカルマンフィルタを動作させるようにする。次にこの処理用ユニットは非作動化して、この航法ユニットにおける電力消費を削減する（ブロック３１２）。それから本方法はブロック３０２にループバックして、別の作動化シーケンスを待ち受ける。
【００２４】
ここで説明した実施形態は、慣性航法システムの文脈において説明されてきたが、これら技法を体現する装置は、命令の機械読み取り可能媒体及び様々なプログラムプロダクトの形態において配布することが可能であり、この配布を実行するために実際に使用される特定のタイプの信号を運ぶメディアとは関係なく、等しく適用可能である。機械読み取り可能メディアの例は、可搬メモリデバイス、ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リード・オンリー・メモリ（ＲＯＭ）等の記録可能タイプのメディア、並びに（例えば）無線周波数及び光波伝送等の伝送形態を使用する、デジタル及びアナログの通信リンク、有線又は無線の通信リンク等の伝送タイプのメディアを含んでいる。これら様々なプログラムプロダクトは、符号化されたフォーマットの形態をとることができ、これら符号化されたフォーマットは、実際の使用のため、特定の慣性航法システムにおいて、デジタル電子回路又はプログラム可能プロセッサ（例えば、コンピュータにおける専用プロセッサ又は汎用プロセッサ）に存するソフトウェアの組み合わせによって復号化される。
【００２５】
ここで説明した少なくとも１つの実施形態は、プログラムプロダクトモジュール等のコンピュータ実行可能命令によって実現可能であり、このプログラム可能プロセッサによって実行される。一般的に、これらプログラムプロダクトモジュールは、ルーチン、プログラム、オブジェクト、データコンポーネント、データ構造、及びアルゴリズムを含んでおり、特定のタスクを実行するか、又は特定の抽象的なデータタイプを実現している。これらコンピュータ実行可能命令、これらの関連するデータ構造、及びこれらプログラムプロダクトモジュールは、ここに開示される実施形態の各々を実行する例を表している。
【００２６】
この説明は、実例の目的のために表されており、網羅する、又は開示した実施形態を限定する意図はない。開示した実施形態は、請求項の範囲内となる、如何なる修正、適応、又は変形をもカバーすることが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】航法システムのブロック図である。
【図２】図１の航法システムの更なる詳細を示すブロック図である。
【図３】慣性航法データを処理するための方法のフロー図である。
【符号の説明】
【００２８】
１００ 航法システム
１０２ 航法処理用アセンブリ
１０４ 複数のセンサ
１０６ データバッファ
１１０ システムインターフェース
２０２ カルマンフィルタ
２０４ 慣性センサ
２０６ 高度計
２０８ 磁気センサ
２１０ ＧＮＳＳセンサ
２１２ 電気光学センサ
２１４ ＬＩＤＡＲセンサ
２１６ ＲＦビーコン
２２４ 航法処理用ブロック
２２６ 高度処理用ブロック
２２８ 向首計算ブロック
２３０ 衛星航法処理用ブロック
２３２ 画像処理用ブロック
２３４ レンジ画像処理用ブロック
２３６ ＲＦレンジ処理用ブロック
３００ 慣性航法データを処理するための方法
【背景技術】
【０００１】
慣性航法システム（ＩＮＳ）を伴う多くの誘導用途の適用は、位置、速度、姿勢又は加速度等の航法測定値のリアルタイム処理を含んでおり、これら航法測定値は、高いデータレートで更新される（例えば、１００更新／秒に達する）。典型的に、これら航法測定値は、高速な処理用ユニットを使用して、全地球測位システム（ＧＰＳ）の場所の座標と組み合わされている。このリアルタイムな航法測定値の処理は、多くの場合、カルマンフィルタを含んでおり、複数の航法用センサからの全航法解法の精度を改善している。低い待ち時間（例えば、１００ミリ秒より低い出力待ち時間）を伴うリアルタイムな実現例における処理上のスループット制約のため、このカルマンフィルタは、周期的な「遅延リセット」を使用して、航法解法及びセンサの誤差項に対する航法の訂正を適用している。この遅延リセットは最適な実現例ではなく、なぜならこれらのリセットは、少なくとも１つのカルマン周期で、それらが有効になった後に適用されるからである。この遅延リセットに伴い、測定フィルタが、最後のセンサ測定値からの不所望な信号ノイズを取り除き、このフィルタされた測定値を、次のセンサ測定値と比較（すなわち、リセット）するために、高いデータレートが継続的に割り込まれる。この遅延比較は、より高い精度のリアルタイム航法測定値を生じさせる。
【０００２】
典型的な高データレートの航法適用は、高速処理用ユニットの有効なデータスループット能力の実質的な量を使用している。多くの状況において、この高速な処理用ユニットは、連続的にプログラム命令を実行して、様々な航法適用の要求を満たしている。ますます、より低い厳しいデータ待ち時間要求を有する航法用支援施設（例えば、パーソナル・ナビゲーション・システム）は、バッテリー電力パック等の可搬電力源で長期間作動することが意図されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上述の理由のため、及び本明細書を読み、理解することで当業者には明らかになる後述する他の理由のため、パーソナル・ナビゲーション・システム及び類似の航法用補助において、慣性航法処理を実行するときの電力消費を大幅に削減することに対する必要性が存在している。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、慣性航法のデータを処理するための方法及びシステムに関する。本方法は、測定データを複数の航法用センサからデータバッファに累積するステップと、処理用ユニットを周期的に作動して、前記データバッファに累積されたデータを読み取りそして処理するステップとを含む。前記の累積された測定データが処理されると、前記処理用ユニットは非作動化して、前記処理用ユニットの総合電力消費が削減されるようにする。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００５】
これらの及び他の特徴、態様、及び利点は、以下の説明、特許請求の範囲、及び添付の図面に関して、より良く理解されよう。
説明される様々な特徴は、開示される実施形態に関連する特徴を強調するように描かれている。本明細書の図及び本文を通して、参照の同様の符号は同様の要素を示している。
【０００６】
本発明は、低い総電力消費で、慣性航法データを処理するための方法及びシステムに関する。本方法は、航法支援データの一括処理を利用しており、一括の動作と動作との間に、航法処理用ユニットが「スリープ」モードにパワーダウンすることを可能にする。有利なことに、前記一括処理の技法を使用することによって、前記航法処理用ユニットは、少なくとも５０％の時間パワーダウンすることができ、総電力消費を削減する。加えて、ここに説明される一括処理は、高い待ち時間の航法システム（例えば、出力待ち時間が１００ミリ秒より大きい）及び類似の航法用支援施設に対して、精度及び性能を増加させる追加のデータ処理技法を可能にする。
【０００７】
本方法は、一般的に、複数の航法用センサからデータバッファに測定データを蓄積するステップと、処理用ユニットを周期的に作動化して、前記データバッファに累積された測定データを読み取りそして処理するステップとを含んでいる。前記の累積された測定データが処理されると、前記処理用ユニットは非作動化して、前記処理用ユニットの総電力消費が、少なくとも２の約数（１／２）まで、削減されるようにする。
【０００８】
ここに説明される慣性航法のデータ処理において、全ての測定された航法用センサのデータ（例えば、ＧＰＳ、レンジ追跡用、又は高度計のデータ）は、タイムスタンプし、低電力メモリデバイスに記憶することが可能である。必要とされる基準で（代わりに、周期的にプログラムされたレートで）、前記航法処理用ユニットは作動化し、航法解法を生成するために前記のセンサデータを処理する。前記の解法を生成すると、前記航法処理用ユニットは、再び必要とされるまで非作動化するよう命令される。例えば、前記航法処理用ユニットは、「スリープ」又は他の電力セーブモードを終了し、前記センサデータを処理し、そして「スリープ」モードに戻り、本航法システムの電力消費を削減するよう命令される。
【０００９】
加えて、本方法及びシステムは、新たなセンサデータが収集されるのと実質的に同時に、累積されたセンサデータに対してカルマンフィルタを作動させることが可能である。リアルタイムなデータ取得の間の遅延リセットアプローチは、目下取得したデータに対するセンサデータのフィルタリングを遅らせることを含んでいる。累積されたデータに対して前記カルマンフィルタを作動させること、及び、直ちにリセットを適用し、前記遅延リセットアプローチよりも安定した測定値を提供することは、リアルタイムに可能である。更なる処理技法は、測定データを「平滑化する」ための、前記カルマンフィルタを使用することによる、以前のデータポイントに対する訂正を含んでいる。その名前が暗示しているように、前記のデータ平滑化は、現在の時刻からの航法支援測定値を使用して、過去の航法結果を訂正することが可能である。その上、本処理技法はまた、長い遅延を伴う航法用のデータ測定値（例えば、地形相関）に対する代替となる。ここに説明される一括処理を使用してのデータの累積は、長い遅延に対する何らかの補償を除去し、低電力消費要求を伴う航法システムにおける航法処理を簡単にする。本発明の更なる詳細を、以後、図に関して説明する。
図１は、航法システム１００である。システム１００は、航法処理用アセンブリ１０２と、航法処理用アセンブリ１０２と通信する複数のセンサ１０４とを備えている。航法処理用アセンブリ１０２は、航法処理用ユニット１０６と、航法処理用ユニット１０６と通信するデータバッファ１０８とを更に備えている。１つの実現例において、センサ１０４の各々は、データバッファ１０８と結合している。航法処理用ユニット１０６は、処理された航法データをシステムインターフェース１１０に提供する。１つの実現例において、システムインターフェース１１０へ提供されるデータは、水面下の航法システム、パーソナル・ナビゲーション・システム、又は無人陸上車両（ＵＧＶ）のうち、少なくとも１つに対しての位置、速度、及び姿勢の測定値を含んでいる。ここで表した航法システムは、網羅的な一覧となることを意味するものではなく、航法処理用ユニット１０６からの処理された航法用データを受入可能な任意の高い待ち時間航法支援が使用可能であることは理解されよう。この実施形態の１つの実現例において、センサ１０４は、微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）の慣性測定ユニット、３軸磁力計、気圧センサ、選択的アベイラビリティ・アンチスプーフィングモジュール（ＳＡＡＳＭ）ＧＰＳ受信機、地球衛星航法システム（ＧＮＳＳ）受信機、及びそれらに類するものうち、１つを含んでいる。
【００１０】
図１の例示実施形態において、航法処理用ユニット１０６は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、フィールド・プログラマブル・オブジェクト・アレイ（ＦＰＯＡ）、プログラマブル・ロジック・デバイス（ＰＬＤ）、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のうち、少なくとも１つを備えている。その上、データバッファ１０８は、先入れ先出し（ＦＩＦＯ）メモリ構成を備えるメモリユニットである（例えば、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）デバイス、ＦＰＧＡ、ＰＬＤ、又はＡＳＩＣのうちの１つ）。１つの実現例において、データバッファ１０８は、１００Ｈｚの所望の航法出力レートに対し必要なセンサデータの、少なくとも１．５倍を保持するよう構成されている。１Ｈｚの出力レートでは、データバッファ１０８は１５０から２００に達するセンサデータの測定値を保持するよう構成される。図２に関して以下で更に詳述されるように，航法処理用ユニット１０６に対する出力レートは、調整可能（プログラム可能）出力レートである。
【００１１】
動作において、データバッファ１０８は、複数のセンサ１０４からの航法測定データを累積する。図２に関して以下で更に詳述されるように、航法処理用ユニット１０６は、第１の電力レベル（作動状態）でこの累積された測定データを周期的に処理して、システム１００の航法状態（例えば、位置、速度、及び姿勢）を計算する。ここに説明される周期的処理は、少なくとも１つの一括処理法を含んでおり、１つの実現例においては、少なくとも５０％の時間、第２の電力レベル（非作動状態）に航法処理用ユニット１０６をパワーダウンさせ、この第２の電力レベルは第１の電力レベルよりも低く、システム１００における処理用ユニットの総合電力消費は、少なくとも２の約数まで、削減されることになる。
【００１２】
図２は、一実施形態に従う航法システム１００の更なる詳細を示しており、図１のセンサ１０４、データバッファ１０８、及び航法処理用ユニット１０６を備えている。センサ１０４は、１以上の慣性センサ２０４、高度計２０６、磁気センサ２０８、ＧＮＳＳセンサ２１０、電気光学（ＥＯ）センサ２１２、光検出と測距（ＬＩＤＡＲ）センサ２１４、無線周波数（ＲＦ）ビーコン２１６、及びそれらの様々な組み合わせを備えることが可能である。代替実施形態においては、代替の航法用センサを実現可能である（例えば、距離計、加速度計、ジャイロスコープ、立体視センサ、又はそれらに類するもの）。
【００１３】
図2の例示実施形態において、航法処理用ユニット１０６は、カルマンフィルタ２０２、及びカルマンフィルタ２０２と通信する複数の処理用ブロック２２４から２３６を更に備えている。図２に示されるように、処理用ブロック２２４から２３６の各々は、センサ１０４からデータバッファ１０８を介して、センサの測定データを受信する。これら複数の処理用ブロックは、航法処理用ブロック２２４、高度処理用ブロック２２６、向首計算ブロック２２８、衛星航法処理用ブロック２３０、画像処理用ブロック２３２、レンジ画像処理用ブロック２３４、ＲＦレンジ処理用ブロック２３６、及びそれらの様々な組み合わせのうち、１つ以上を備えることが可能である。
【００１４】
図２の例示実施形態において、システムインターフェース１１０は、（他の機能の合間に）電力管理、インターフェース信号の変換（例えばシリアルからパラレルの通信へ）、及び処理用ブロック２２４から２３６の少なくとも一部に対する監視能力を提供する。図２において示されるように、監視能力は、システムインターフェース１１０と、航法処理用ブロック２２４、向首計算ブロック２２８、衛星航法処理用ブロック２３０、画像処理用ブロック２３２、及びレンジ画像処理用ブロック２３４との間に存在している。
【００１５】
航法システム１００において、運動及び方向をセンサ１０４が感知すると、更に後述されるような既定のレートで、データのサンプルがデータバッファ１０８に記憶される。カルマンフィルタ２０２は、訂正用フィードバック（例えば、少なくとも１つのリセット信号）を、図２において示される処理用ブロック２２４から２３６の各々へ生成する。例えば、航法の誤差の増大を制御するため、第１のリセット信号を航法処理用ブロック２２４に提供する。
【００１６】
動作において、図２の例示実施形態における航法処理用ユニット１０６は、作動信号（コマンド）をシステムインターフェース１１０から周期的に受信する。代替実施形態においては、調整可能な作動化レートが航法処理用ユニット１０６の中にプログラムされ、システム１００のユーザは、この調整可能な作動化レートをリフレッシュ（更新）することが可能である。作動化すると、航法処理用ユニット１０６は、センサ１０４からのデータバッファ１０８に累積された測定データを読み取る。図２の例示実施形態において、処理用ユニット２２４から２３６は、この累積された測定データを処理する。１つの実現例において、図２において示されるように、カルマンフィルタ２０２は、生の累積された測定データをデータバッファ１０８から直接読み取っている。その上、この調整可能な作動化レートでの航法処理用ユニット１０６の作動化は、その測定データが受信されるので任意の規定された測定遅延の補償を除去する。例えば、この累積されたデータを追跡するために、データバッファ１０８は、データ累積の時間を指し示す各データメッセージ用のタイムスタンプを挿入する。
【００１７】
１つの実現例において、データバッファ１０８からのバッファされた測定データは、カルマンフィルタ２０２において、フィルタ処理間隔で処理される。その累積された測定データが処理されると、航法処理用ユニット１０６は、カルマンフィルタ２０２からのフィルタされた航法データを使用して、本慣性航法システムの航法状態を更に決定する。図２の例示実施形態において、航法処理用ユニット１０６は、データバッファ１０８が新たな測定データの収集を継続する間、この累積された測定データに対してカルマンフィルタ２０２を動作させる。このセンサデータから、カルマンフィルタ２０２は航法システム１００の航法状態を決定する。
【００１８】
カルマンフィルタ２０２は、処理用ブロック２２４から２３６における信号干渉（ノイズ）の効果を取り除く測定フィルタである。カルマンフィルタ２０２は、現時間（フィルタリング）、又は過去における時間（補間又は平滑化）に、センサ１０４で測定したターゲットの場所の推定値を提供する。図２の例示実施形態において、カルマンフィルタ２０２は、そのバッファされたセンサ測定データを、処理用ブロック２２４から２３６より受信する（例えば、位置、速度、及び姿勢の推定値）。１つの実現例において、処理用ブロック２２４から２３６の各々において実行される後処理は、カルマンフィルタ２０２を適用して、航法誤差を実質的に削減することを含んでいる。例えば、カルマンフィルタ２０２は、重み付けされた平均（又は類似のアプローチ）を使用して、誤った又は冗長な測定値を取り除くことが可能であり、より高い精度の航法測定を生じさせる。代替実施形態において、処理用ブロック２２４から２３６の各々が実行する後処理は、データバッファ１０８が集めたリアルタイム記録に基づき、１以上の航法モデルを適用することを含んでいる。
【００１９】
図２の１つの実現例において、距離の予測は、フィルタ処理間隔の終了と開始時間で、航法処理用ブロック２２４からの位置推定値の差を計算することによって推定される。航法処理用ブロック２２４は、慣性センサ２０４から受信したセンサデータを使用して、この位置推定値を決定している。この実現例において、慣性センサ２０４は、三つ組みの加速度計及び三つ組みのジャイロスコープを備え、少なくとも３次元で直交運動及び方向の信号を航法処理用ブロック２２４へ提供する。航法処理用ブロック２２４は、この位置推定値、速度推定値、及び姿勢推定値をシステムインターフェース１１０に提供する公知の技法に従い、これら信号を処理し、これらの推定値は、方向及び向首並びにその方向に移動した距離の何れも含むことが可能である。
【００２０】
高度計２０６は、航法システム１００の初期高度及び高度補正のための少なくとも１つの気圧計を備えることが可能である。高度計２０６は、圧力センサのデータを高度処理用ブロック２２６に提供する。１つの実現例において、航法システム１００は、高度処理用ブロック２２６からのこの圧力センサのデータを使用して、ユーザがその上を移動している地形を決定する。この場合、高度処理用ブロック２２６は、地形標高を測定し、航法システム１００は、地形相関位置を予測することが可能である。
【００２１】
一実施形態において、磁気センサ２０８は、互いに直交して取り付けられた少なくとも３つの磁気センサを備えることが可能である。磁気センサ２０８は、航法システム１００に対する初期機首方向のために、及び向首援助施設として、利用可能である。例えば、磁気センサ２０８は、磁気センサのデータを向首計算処理用ブロック２２８に出力する。
【００２２】
慣性センサ２０４、高度計２０６、及び磁気センサ２０８からのセンサの測定データに加えて、航法システム１００は、ＧＮＳＳセンサ２１０、ＥＯセンサ２１２、ＬＩＤＡＲセンサ２１４、及びＲＦビーコン２１６から集めた航法情報を組み込みんで、カルマンフィルタ２０２のための正確な地理的場所及び進んだ距離の情報を取得している。ＧＮＳＳセンサ２１０は、任意の所与の時間でのターゲットの位置を、正確に追跡する情報を集めることを可能にしている。ＧＮＳＳセンサからの追跡用情報は、このターゲットの移動距離及び位置に対する値の追加の組を提供する（航法処理用ブロック２２４から、この位置及び移動した距離に対する他の値が得られる場合）。一実施形態において、ＥＯセンサ２１２は、このターゲットの画像を画像処理用ブロック２３２に提供する。同様に、ＬＩＤＡＲセンサ２１４は、システム１００とこのターゲットとの間のレンジ画像を、レンジ画像処理用ブロック２３４に提供するフラッシュＬＩＤＡＲセンサであることが可能である。同様の実現例において、ＲＦビーコン２１６は、システム１００とこのターゲットとの間の、到着時間差（ＴＤＯＡ）又は到着時間（ＴＯＡ）の測定値を、ＲＦレンジ処理用ブロック２３６に提供する。処理用ブロック２２４から２３６の各々における累積された測定データ、及び航法状態が、カルマンフィルタによって処理されると、航法処理用ユニット１０６は、非作動化信号に肯定応答し、非作動状態に入り、それによって航法システム１００における総電力消費を、少なくとも２の約数まで、削減する。
【００２３】
図３は、図１及び２において示されるシステムを使用して、慣性航法データを処理するための方法３００のフロー図である。調整可能な測定処理レートは更新（リフレッシュ）され（ブロック３０２）、航法用センサからの測定データは、データバッファに累積される（ブロック３０４）。もしこの調整可能な測定処理レートが経過していないならば（ブロック３０６）、本方法はブロック３０４に戻る。少なくとも１つの実現例において、この測定処理レートは一定レートで構成されており、本方法はブロック３０４で継続する。もしこの測定処理レートが経過しているならば（ブロック３０６）、この処理用ユニットは作動化して、その累積された測定データを処理する（ブロック３０８）。１つの実現例において、このデータバッファはこの累積されたデータを追跡し、且つタイムスタンプと共に記録し、このタイムスタンプは、累積時にその記録されたデータと共に挿入される。この処理用ユニットは、航法システムインターフェースから指令された測定データを検索して、規定された測定遅延に対する補償動作を削除している。オプションのステップにおいて、この航法ユニットの運動は、その処理された測定データに基づいて計算され（ブロック３１０）、新たな測定データが収集されると実質的に同時に、この累積された測定データに対してカルマンフィルタを動作させるようにする。次にこの処理用ユニットは非作動化して、この航法ユニットにおける電力消費を削減する（ブロック３１２）。それから本方法はブロック３０２にループバックして、別の作動化シーケンスを待ち受ける。
【００２４】
ここで説明した実施形態は、慣性航法システムの文脈において説明されてきたが、これら技法を体現する装置は、命令の機械読み取り可能媒体及び様々なプログラムプロダクトの形態において配布することが可能であり、この配布を実行するために実際に使用される特定のタイプの信号を運ぶメディアとは関係なく、等しく適用可能である。機械読み取り可能メディアの例は、可搬メモリデバイス、ハード・ディスク・ドライブ（ＨＤＤ）、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リード・オンリー・メモリ（ＲＯＭ）等の記録可能タイプのメディア、並びに（例えば）無線周波数及び光波伝送等の伝送形態を使用する、デジタル及びアナログの通信リンク、有線又は無線の通信リンク等の伝送タイプのメディアを含んでいる。これら様々なプログラムプロダクトは、符号化されたフォーマットの形態をとることができ、これら符号化されたフォーマットは、実際の使用のため、特定の慣性航法システムにおいて、デジタル電子回路又はプログラム可能プロセッサ（例えば、コンピュータにおける専用プロセッサ又は汎用プロセッサ）に存するソフトウェアの組み合わせによって復号化される。
【００２５】
ここで説明した少なくとも１つの実施形態は、プログラムプロダクトモジュール等のコンピュータ実行可能命令によって実現可能であり、このプログラム可能プロセッサによって実行される。一般的に、これらプログラムプロダクトモジュールは、ルーチン、プログラム、オブジェクト、データコンポーネント、データ構造、及びアルゴリズムを含んでおり、特定のタスクを実行するか、又は特定の抽象的なデータタイプを実現している。これらコンピュータ実行可能命令、これらの関連するデータ構造、及びこれらプログラムプロダクトモジュールは、ここに開示される実施形態の各々を実行する例を表している。
【００２６】
この説明は、実例の目的のために表されており、網羅する、又は開示した実施形態を限定する意図はない。開示した実施形態は、請求項の範囲内となる、如何なる修正、適応、又は変形をもカバーすることが意図されている。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】航法システムのブロック図である。
【図２】図１の航法システムの更なる詳細を示すブロック図である。
【図３】慣性航法データを処理するための方法のフロー図である。
【符号の説明】
【００２８】
１００ 航法システム
１０２ 航法処理用アセンブリ
１０４ 複数のセンサ
１０６ データバッファ
１１０ システムインターフェース
２０２ カルマンフィルタ
２０４ 慣性センサ
２０６ 高度計
２０８ 磁気センサ
２１０ ＧＮＳＳセンサ
２１２ 電気光学センサ
２１４ ＬＩＤＡＲセンサ
２１６ ＲＦビーコン
２２４ 航法処理用ブロック
２２６ 高度処理用ブロック
２２８ 向首計算ブロック
２３０ 衛星航法処理用ブロック
２３２ 画像処理用ブロック
２３４ レンジ画像処理用ブロック
２３６ ＲＦレンジ処理用ブロック
３００ 慣性航法データを処理するための方法
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データバッファ（１０８）と、前記データバッファと通信する航法処理用ユニット（１０６）と、を備える航法処理用アセンブリ（１０２）と、
前記データバッファと通信する複数の航法用センサ（１０４）と、
前記航法処理用ユニットと通信するシステムインターフェース（１１０）と
を備え、
前記の複数のセンサは、データ測定値を取得し、前記データ測定値は、前記慣性航法システムの運動を予測するために前記データバッファに累積され、
前記航法処理用ユニットは周期的に作動化されて、前記データバッファに累積されたデータ測定値を読み取りそして処理し、
前記航法処理用ユニットは、前記の累積されたデータ測定値が処理されると非作動化され、前記航法処理用ユニットの総電力消費が、少なくとも２の約数だけ、削減される、
慣性航法システム（１００）。
【請求項２】
前記航法処理用ユニットは、
カルマンフィルタ（２０２）と、
各々が前記のセンサのうち少なくとも１つと対応する、前記カルマンフィルタと通信する複数の処理用ブロック（２２４、…、２３６）と、
を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記カルマンフィルタは、生の累積されたセンサ測定値を、前記データバッファから直接受信する、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記カルマンフィルタは、前記複数の航法用センサで測定されたターゲットの現在及び以前の場所を推定する、請求項２に記載のシステム。
【請求項１】
データバッファ（１０８）と、前記データバッファと通信する航法処理用ユニット（１０６）と、を備える航法処理用アセンブリ（１０２）と、
前記データバッファと通信する複数の航法用センサ（１０４）と、
前記航法処理用ユニットと通信するシステムインターフェース（１１０）と
を備え、
前記の複数のセンサは、データ測定値を取得し、前記データ測定値は、前記慣性航法システムの運動を予測するために前記データバッファに累積され、
前記航法処理用ユニットは周期的に作動化されて、前記データバッファに累積されたデータ測定値を読み取りそして処理し、
前記航法処理用ユニットは、前記の累積されたデータ測定値が処理されると非作動化され、前記航法処理用ユニットの総電力消費が、少なくとも２の約数だけ、削減される、
慣性航法システム（１００）。
【請求項２】
前記航法処理用ユニットは、
カルマンフィルタ（２０２）と、
各々が前記のセンサのうち少なくとも１つと対応する、前記カルマンフィルタと通信する複数の処理用ブロック（２２４、…、２３６）と、
を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記カルマンフィルタは、生の累積されたセンサ測定値を、前記データバッファから直接受信する、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記カルマンフィルタは、前記複数の航法用センサで測定されたターゲットの現在及び以前の場所を推定する、請求項２に記載のシステム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図２】
【図３】
【公開番号】特開２００９−８６８０（Ｐ２００９−８６８０Ａ）
【公開日】平成２１年１月１５日（２００９．１．１５）
【国際特許分類】
【外国語出願】
【出願番号】特願２００８−１６７０４９（Ｐ２００８−１６７０４９）
【出願日】平成２０年６月２６日（２００８．６．２６）
【出願人】（５００５７５８２４）ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド (1,504)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年１月１５日（２００９．１．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−１６７０４９（Ｐ２００８−１６７０４９）
【出願日】平成２０年６月２６日（２００８．６．２６）
【出願人】（５００５７５８２４）ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド (1,504)
【Ｆターム（参考）】
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