JPH06266406A - 特徴データを処理する方法、及び特徴データを処理する航行モジュール - Google Patents
特徴データを処理する方法、及び特徴データを処理する航行モジュールInfo
- Publication number
- JPH06266406A JPH06266406A JP5265940A JP26594093A JPH06266406A JP H06266406 A JPH06266406 A JP H06266406A JP 5265940 A JP5265940 A JP 5265940A JP 26594093 A JP26594093 A JP 26594093A JP H06266406 A JPH06266406 A JP H06266406A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- local
- safety
- region
- terrain
- fuzzy
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0221—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving a learning process
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0217—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with energy consumption, time reduction or distance reduction criteria
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Navigation (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 乗物の安全性を保証する最善の通路を確実且
つ容易に求められる特徴データを処理する航行モジュー
ルを提供する。 【構成】 半自律的な乗物に用いられるファジィ論理を
基本とした航行モジュール１４が、乗物が所期の行先に
達するためにとる安全な経路を計画するために、予め定
められた局所的な領域から隣接する局所的な領域へ移動
する安全性を計算する。像識別ソフトウェア１２がシス
テムに対して、乗物の安全な移動に影響を与える入力
を、各々の局所的な領域に対する言語変数の値の形で供
給する。乗物に対する最小限のゆとりが得られるよう
に、ファジィ推定過程が５つのレベルの階層的な規則ベ
ース構造を用いて、局所的な状態によってのみでなく、
その近くの状態によっても影響される中間的及び最終的
な安全性の値を計算する。
つ容易に求められる特徴データを処理する航行モジュー
ルを提供する。 【構成】 半自律的な乗物に用いられるファジィ論理を
基本とした航行モジュール１４が、乗物が所期の行先に
達するためにとる安全な経路を計画するために、予め定
められた局所的な領域から隣接する局所的な領域へ移動
する安全性を計算する。像識別ソフトウェア１２がシス
テムに対して、乗物の安全な移動に影響を与える入力
を、各々の局所的な領域に対する言語変数の値の形で供
給する。乗物に対する最小限のゆとりが得られるよう
に、ファジィ推定過程が５つのレベルの階層的な規則ベ
ース構造を用いて、局所的な状態によってのみでなく、
その近くの状態によっても影響される中間的及び最終的
な安全性の値を計算する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、一般的にはファジィ論
理の分野に関し、更に具体的に言えば、火星ローバのよ
うな半自律的な乗物の航行を助けるためにファジィ論理
を用いることに関する。
理の分野に関し、更に具体的に言えば、火星ローバのよ
うな半自律的な乗物の航行を助けるためにファジィ論理
を用いることに関する。
【０００２】
【発明の背景】惑星、宇宙、海中のある探査機能は、遠
隔地点にいるオペレータの監視を極く少なくして動作し
得る無人の乗物によって行うのが最善である。このよう
な乗物は、ある期間にわたって完全に自律的に動作しな
ければならないので、半自律的と呼ばれる。このように
半自律的に振舞う期間の間、機上のサブシステムは危険
の惧れのある環境を通って乗物を選ばれた行先まで航行
させなければならないと共に、通過中の乗物の安全性を
保証しなければならない。この航行システムには、最善
の経路を選んでどんな危険をも避けられるように、通過
する地形又は宇宙の特徴に関する情報が供給されなけれ
ばならない。このようなデータは外部の源及び機上のセ
ンササブシステムの両方から供給されると予想される。
惑星探査のために軌道を回る衛星のように、外部の源か
ら、通過する地形又は宇宙に関する大まかな情報を収集
する他に、光学的な視覚モジュールのような機上のセン
ササブシステムから更に細かい生目（グレイン）状のデ
ータが収集されると予想される。通過する地形又は宇宙
を記述するためには、こういう異種の源からのデータを
まとめなければならない。しかしながら、像識別ソフト
ウエア、マップ、衛星等のような種々の源から環境につ
いて受け取る入力は、不確実で不完全であることが多々
あると考えられる。こういう情報が不確実となり得るの
は、そのデータの裏付けとなる証拠もあろうが、そのデ
ータの反論となる証拠もあり得るからである。惑星に対
する半自律的な乗物の例で言うと、像識別ソフトウェア
は、ある領域が詰まった砂礫で構成されており、これは
安全であるが、確信度は１００％ではないことがあり、
問題の領域が安全でないばらばらの砂礫を含んでいる惧
れがあると判定することがある。地形のある部分はセン
サが接近できないことがあるし、又はセンサによって識
別することができない特徴を含むことがあるので、情報
は不完全であることがある。
隔地点にいるオペレータの監視を極く少なくして動作し
得る無人の乗物によって行うのが最善である。このよう
な乗物は、ある期間にわたって完全に自律的に動作しな
ければならないので、半自律的と呼ばれる。このように
半自律的に振舞う期間の間、機上のサブシステムは危険
の惧れのある環境を通って乗物を選ばれた行先まで航行
させなければならないと共に、通過中の乗物の安全性を
保証しなければならない。この航行システムには、最善
の経路を選んでどんな危険をも避けられるように、通過
する地形又は宇宙の特徴に関する情報が供給されなけれ
ばならない。このようなデータは外部の源及び機上のセ
ンササブシステムの両方から供給されると予想される。
惑星探査のために軌道を回る衛星のように、外部の源か
ら、通過する地形又は宇宙に関する大まかな情報を収集
する他に、光学的な視覚モジュールのような機上のセン
ササブシステムから更に細かい生目（グレイン）状のデ
ータが収集されると予想される。通過する地形又は宇宙
を記述するためには、こういう異種の源からのデータを
まとめなければならない。しかしながら、像識別ソフト
ウエア、マップ、衛星等のような種々の源から環境につ
いて受け取る入力は、不確実で不完全であることが多々
あると考えられる。こういう情報が不確実となり得るの
は、そのデータの裏付けとなる証拠もあろうが、そのデ
ータの反論となる証拠もあり得るからである。惑星に対
する半自律的な乗物の例で言うと、像識別ソフトウェア
は、ある領域が詰まった砂礫で構成されており、これは
安全であるが、確信度は１００％ではないことがあり、
問題の領域が安全でないばらばらの砂礫を含んでいる惧
れがあると判定することがある。地形のある部分はセン
サが接近できないことがあるし、又はセンサによって識
別することができない特徴を含むことがあるので、情報
は不完全であることがある。
【０００３】完全にわかっていないと共に識別されてい
ない環境内を航行するためには、航行モジュールは不確
実な情報を用いて推論し、乗物の安全性をも保証する最
善の通路、即ち、最短距離、最短時間及び最小消費動力
というような判断基準を計算することが必要である。現
存のシステムは、決まった一組の規則に従い、通過する
環境について完全で正確なデータを想定している点で、
本質的に決定論的である。その仮定が成立しないと、航
行システムは典型的には故障する。
ない環境内を航行するためには、航行モジュールは不確
実な情報を用いて推論し、乗物の安全性をも保証する最
善の通路、即ち、最短距離、最短時間及び最小消費動力
というような判断基準を計算することが必要である。現
存のシステムは、決まった一組の規則に従い、通過する
環境について完全で正確なデータを想定している点で、
本質的に決定論的である。その仮定が成立しないと、航
行システムは典型的には故障する。
【０００４】
【発明の要約】本発明では、部分的に未知の地形の種々
の領域の間を移動することの安全性を決定する方法及び
装置を提供する。１つの領域から他の領域へ移動する安
全性に関して、種々の局所的な領域を分類するために、
ファジィ論理を用いられている。この情報を、大域経路
計画を立てるときの既知の経路計画アルゴリズムに対す
る入力として用いることができる。
の領域の間を移動することの安全性を決定する方法及び
装置を提供する。１つの領域から他の領域へ移動する安
全性に関して、種々の局所的な領域を分類するために、
ファジィ論理を用いられている。この情報を、大域経路
計画を立てるときの既知の経路計画アルゴリズムに対す
る入力として用いることができる。
【０００５】本発明のファジィ論理に基づく航行モジュ
ールは、地形の種類、岩石の寸法及び局所的な領域の間
の勾配に対して定められた入力変数を有している。局所
的な領域は、航行する乗物のセンサの範囲内にある六角
形状の区域として定義されている。このファジィ論理シ
ステムは、乗物の機上にあるマイクロプロセッサに埋設
することができる。各々の六角形（又は一対の隣り合っ
た六角形）には、各々の入力変数に対する値が関連して
いる。これらの値は、本発明の外部にある像処理モジュ
ールによって決定されている。ファジィ論理システムは
更に、５つのレベルから成る階層構造として構成されて
いる一組の規則又は知識ベースを備えている。レベル１
は、地形の種類及び岩石の寸法に基づいて、７つの六角
形から成る１群（クラスタ）に対する領域安全性の値を
決定している。レベル２は、領域安全性及び勾配に基づ
いて、クラスタの中心からそのクラスタに隣接する６つ
の六角形へ移動するときの方向安全性の値を決定してい
る。レベル３は、隣接する六角形の領域安全性に基づい
て、中心の六角形に対する新しい領域安全性の値を決定
している。レベル４は、隣接する六角形の方向安全性に
基づいて、新しい方向安全性の値を決定している。レベ
ル５は、レベル４の値及び中心の六角形の領域安全性に
基づいて、最終的な方向安全性の値を決定している。各
々の六角形は、クラスタの中心の六角形として、ファジ
ィ規則に基づいて処理され、すべての六角形が処理され
ると、すべての六角形から隣接する六角形へ移動すると
きの安全性の値のマップが発生される。この情報を用い
て、地形上の１点から目標点へ到達するための最善の経
路を選択することができる。本発明のファジィ論理シス
テムは、目標プロセッサに対するＣコードに編集するた
めに、開発技術者が高水準の英語のような言語で規則を
書くことができるようにする現存の道具（ツール）を用
いて組み立てることができる。
ールは、地形の種類、岩石の寸法及び局所的な領域の間
の勾配に対して定められた入力変数を有している。局所
的な領域は、航行する乗物のセンサの範囲内にある六角
形状の区域として定義されている。このファジィ論理シ
ステムは、乗物の機上にあるマイクロプロセッサに埋設
することができる。各々の六角形（又は一対の隣り合っ
た六角形）には、各々の入力変数に対する値が関連して
いる。これらの値は、本発明の外部にある像処理モジュ
ールによって決定されている。ファジィ論理システムは
更に、５つのレベルから成る階層構造として構成されて
いる一組の規則又は知識ベースを備えている。レベル１
は、地形の種類及び岩石の寸法に基づいて、７つの六角
形から成る１群（クラスタ）に対する領域安全性の値を
決定している。レベル２は、領域安全性及び勾配に基づ
いて、クラスタの中心からそのクラスタに隣接する６つ
の六角形へ移動するときの方向安全性の値を決定してい
る。レベル３は、隣接する六角形の領域安全性に基づい
て、中心の六角形に対する新しい領域安全性の値を決定
している。レベル４は、隣接する六角形の方向安全性に
基づいて、新しい方向安全性の値を決定している。レベ
ル５は、レベル４の値及び中心の六角形の領域安全性に
基づいて、最終的な方向安全性の値を決定している。各
々の六角形は、クラスタの中心の六角形として、ファジ
ィ規則に基づいて処理され、すべての六角形が処理され
ると、すべての六角形から隣接する六角形へ移動すると
きの安全性の値のマップが発生される。この情報を用い
て、地形上の１点から目標点へ到達するための最善の経
路を選択することができる。本発明のファジィ論理シス
テムは、目標プロセッサに対するＣコードに編集するた
めに、開発技術者が高水準の英語のような言語で規則を
書くことができるようにする現存の道具（ツール）を用
いて組み立てることができる。
【０００６】本発明の新規な特徴は、特許請求の範囲に
具体的に記載してあるが、本発明の構成及び内容は、そ
の他の目的及び特徴と共に、以下詳しく説明するところ
から更によく理解されよう。
具体的に記載してあるが、本発明の構成及び内容は、そ
の他の目的及び特徴と共に、以下詳しく説明するところ
から更によく理解されよう。
【０００７】
【発明の詳しい説明】図１には、半自律的な乗物の航行
システムに必要なモジュールのブロック図が示されてい
る。センサモジュール１０が、生の地形データを像識別
モジュール１２に供給する。このデータは、可変の深度
を有する距離カメラ、２Ｄ（２次元）立体カメラ又はそ
の他の形式の公知のセンサから来るものであってもよ
い。像識別モジュール１２は、センサモジュール１０か
ら送られて来たデータを処理し、確認されているある特
徴を抽出する。これらの特徴は、地形の種類（塵埃、ば
らばらの砂、詰まった砂、ばらばらの砂礫、詰まった砂
礫及び岩石）、勾配及び岩石を含んでいる。軌道装置か
らの映像も、特徴の確認及び抽出過程を助けるために用
いることができる。像識別モジュール１２がセンサの範
囲内にある現在のセクタからの特徴の抽出を完了した
後、特徴情報がある予め定められた形でフォーマットに
され、その後、航行モジュール１４に送られる。航行モ
ジュール１４は、センサモジュール１０及び像識別モジ
ュール１２によって局所的に決定された特徴と共に、先
験的な情報（軌道装置によって収集され、地球に中継さ
れた映像に基づいて予め計算された経路）を利用して、
小さな物体のすき間、傾斜及び通過上のその他の安全性
のパラメータを保ちながら、予め計算された経路からの
偏差を最小限にするような、乗物に対する局所的な経路
を計算する。計算された安全経路は、この後誘導モジュ
ール１６に送られる。誘導モジュール１６は、乗物の位
置を用いて経路の座標から要求される舵取指令を計算
し、この情報を移動モジュール１８に伝達する。移動モ
ジュール１８は、誘導モジュール１６から送られて来た
舵取指令を受け取り、処理し且つ実行すると共に、乗物
の運動をも監視し、モータ、制御装置、フィードバック
システム及びセンサのような下位のレベルのシステム又
はモジュールとのインタフェイスをも管理する。局所的
なセンサのデータの収集、像の処理、航行及び移動を完
了すると、乗物は新しい位置にあり、このサイクルが繰
り返される。
システムに必要なモジュールのブロック図が示されてい
る。センサモジュール１０が、生の地形データを像識別
モジュール１２に供給する。このデータは、可変の深度
を有する距離カメラ、２Ｄ（２次元）立体カメラ又はそ
の他の形式の公知のセンサから来るものであってもよ
い。像識別モジュール１２は、センサモジュール１０か
ら送られて来たデータを処理し、確認されているある特
徴を抽出する。これらの特徴は、地形の種類（塵埃、ば
らばらの砂、詰まった砂、ばらばらの砂礫、詰まった砂
礫及び岩石）、勾配及び岩石を含んでいる。軌道装置か
らの映像も、特徴の確認及び抽出過程を助けるために用
いることができる。像識別モジュール１２がセンサの範
囲内にある現在のセクタからの特徴の抽出を完了した
後、特徴情報がある予め定められた形でフォーマットに
され、その後、航行モジュール１４に送られる。航行モ
ジュール１４は、センサモジュール１０及び像識別モジ
ュール１２によって局所的に決定された特徴と共に、先
験的な情報（軌道装置によって収集され、地球に中継さ
れた映像に基づいて予め計算された経路）を利用して、
小さな物体のすき間、傾斜及び通過上のその他の安全性
のパラメータを保ちながら、予め計算された経路からの
偏差を最小限にするような、乗物に対する局所的な経路
を計算する。計算された安全経路は、この後誘導モジュ
ール１６に送られる。誘導モジュール１６は、乗物の位
置を用いて経路の座標から要求される舵取指令を計算
し、この情報を移動モジュール１８に伝達する。移動モ
ジュール１８は、誘導モジュール１６から送られて来た
舵取指令を受け取り、処理し且つ実行すると共に、乗物
の運動をも監視し、モータ、制御装置、フィードバック
システム及びセンサのような下位のレベルのシステム又
はモジュールとのインタフェイスをも管理する。局所的
なセンサのデータの収集、像の処理、航行及び移動を完
了すると、乗物は新しい位置にあり、このサイクルが繰
り返される。
【０００８】本発明の焦点は、航行モジュール１４にあ
る。本発明で解決する特定の問題は、所与のセクタ内に
ある地形の種類、勾配及び岩石に関して像識別モジュー
ル１２によって抽出された大量の情報を、種々の既知の
経路計画アルゴリズムに対する役に立つ入力となるよう
な形で、どのように処理するかということである。ファ
ジィ論理が、セクタ内にある領域に、ある安全性を有す
るものとしてレッテルを付ける根底の推論機構として用
いられており、このため、本発明はファジィ領域分類装
置と呼ぶ。安全性の他に、燃料消費量、領域の通過可能
性、地形の種類の凝集性、現在の六角形から目標の六角
形までの距離、及び出発点から現在の六角形までの距離
のようなこの他の考えられるパラメータを用いてもよい
が、ここで述べる実施方式は、最善の経路を計算するた
めの判断基準として、安全性を用いている。本発明を説
明する便宜上、像識別モジュール１２は、像識別モジュ
ール１２の分解能（これは、例えば１メートルであって
もよい。）に等しい寸法を有する六角形状の区域内に含
まれている特徴を解析することができると仮定する。各
々の六角形には、像識別モジュール１２によって抽出さ
れる属性又は特徴が関連している。各々の六角形は、地
形の種類（牽引係数）と、６つの勾配の値（隣接する６
つの六角形に対するもので１／１０メートルで表す。）
と、岩石の値（センチメータで表した寸法）と、ユーザ
が定めた座標系における座標とを有している。
る。本発明で解決する特定の問題は、所与のセクタ内に
ある地形の種類、勾配及び岩石に関して像識別モジュー
ル１２によって抽出された大量の情報を、種々の既知の
経路計画アルゴリズムに対する役に立つ入力となるよう
な形で、どのように処理するかということである。ファ
ジィ論理が、セクタ内にある領域に、ある安全性を有す
るものとしてレッテルを付ける根底の推論機構として用
いられており、このため、本発明はファジィ領域分類装
置と呼ぶ。安全性の他に、燃料消費量、領域の通過可能
性、地形の種類の凝集性、現在の六角形から目標の六角
形までの距離、及び出発点から現在の六角形までの距離
のようなこの他の考えられるパラメータを用いてもよい
が、ここで述べる実施方式は、最善の経路を計算するた
めの判断基準として、安全性を用いている。本発明を説
明する便宜上、像識別モジュール１２は、像識別モジュ
ール１２の分解能（これは、例えば１メートルであって
もよい。）に等しい寸法を有する六角形状の区域内に含
まれている特徴を解析することができると仮定する。各
々の六角形には、像識別モジュール１２によって抽出さ
れる属性又は特徴が関連している。各々の六角形は、地
形の種類（牽引係数）と、６つの勾配の値（隣接する６
つの六角形に対するもので１／１０メートルで表す。）
と、岩石の値（センチメータで表した寸法）と、ユーザ
が定めた座標系における座標とを有している。
【０００９】本発明の航行モジュールに対する入力は、
前に説明したような一組の六角形である。やはり前に説
明したように、各々の六角形の特性に基づいて各々の六
角形に対する安全性の値を決定するために、ファジィ論
理を用いられている。ファジィ論理は、厳密な数学的な
枠組の中で、非常に、少ない、多いというような曖昧
（ファジィ）な概念を取り扱う論理の構成方式である。
これは、言語変数で構成されているＩＦ（イフ）……Ｔ
ＨＥＮ（ゼン）という形式の規則を利用している。言語
変数は、その値が数ではなくて、１つ又は更に多くのワ
ードであるような変数である。例えば、「空気が暑い」
というステイトメントでは、温度という言語変数は、空
気に対して「暑い」という言語的な値を有している。フ
ァジィ論理の数学理論はこの分野でよく知られており、
ファジィ推定過程が一組のファジィ規則を一組の言語入
力変数（その値は確実であったり、又は曖昧そのもので
あることがある。）に適用して、一組の言語出力変数に
対する明快な（曖昧でない）値を決定する方法を記述し
ている数多くの文献がある。本出願人に譲渡された係属
中の米国特許出願番号第０７／７７５８７３号には、こ
のようなファジィ推定過程が詳細に記載されており、参
考のためにここに引用する。
前に説明したような一組の六角形である。やはり前に説
明したように、各々の六角形の特性に基づいて各々の六
角形に対する安全性の値を決定するために、ファジィ論
理を用いられている。ファジィ論理は、厳密な数学的な
枠組の中で、非常に、少ない、多いというような曖昧
（ファジィ）な概念を取り扱う論理の構成方式である。
これは、言語変数で構成されているＩＦ（イフ）……Ｔ
ＨＥＮ（ゼン）という形式の規則を利用している。言語
変数は、その値が数ではなくて、１つ又は更に多くのワ
ードであるような変数である。例えば、「空気が暑い」
というステイトメントでは、温度という言語変数は、空
気に対して「暑い」という言語的な値を有している。フ
ァジィ論理の数学理論はこの分野でよく知られており、
ファジィ推定過程が一組のファジィ規則を一組の言語入
力変数（その値は確実であったり、又は曖昧そのもので
あることがある。）に適用して、一組の言語出力変数に
対する明快な（曖昧でない）値を決定する方法を記述し
ている数多くの文献がある。本出願人に譲渡された係属
中の米国特許出願番号第０７／７７５８７３号には、こ
のようなファジィ推定過程が詳細に記載されており、参
考のためにここに引用する。
【００１０】本発明の航行モジュールを作成するとき、
多くのソフトウェアは、トーガイ・インフラロジック・
インコーポレイテッドからファジィＣコンパイラによっ
て自動的に作成された。このツールによって、開発技術
者は高水準の英語のような言語でファジィ論理知識ベー
ス（表１〜表４５を参照）を組み立てることができる。
一旦規則が完成すると、その規則をＣに変換する。これ
は、この他のソフトウェアモジュールに結合することが
できる。ファジィ論理知識ベースはトーガイ・インフラ
ロジックＦＰＬ（マイクロ・ファジィ・プログラミング
言語）開発システムを用いて、目標プロセッサに対する
アセンブリコードに変換することもできる。これは、マ
イクロコンピュータをベースにしてそこに埋め込むファ
ジィ論理システムを開発するための一組のツールであ
る。適当なコンパイラ及び／又はアセンブラを用いて、
本発明のファジィ論理システムを図１に示すような航行
システムに埋め込むことができる。
多くのソフトウェアは、トーガイ・インフラロジック・
インコーポレイテッドからファジィＣコンパイラによっ
て自動的に作成された。このツールによって、開発技術
者は高水準の英語のような言語でファジィ論理知識ベー
ス（表１〜表４５を参照）を組み立てることができる。
一旦規則が完成すると、その規則をＣに変換する。これ
は、この他のソフトウェアモジュールに結合することが
できる。ファジィ論理知識ベースはトーガイ・インフラ
ロジックＦＰＬ（マイクロ・ファジィ・プログラミング
言語）開発システムを用いて、目標プロセッサに対する
アセンブリコードに変換することもできる。これは、マ
イクロコンピュータをベースにしてそこに埋め込むファ
ジィ論理システムを開発するための一組のツールであ
る。適当なコンパイラ及び／又はアセンブラを用いて、
本発明のファジィ論理システムを図１に示すような航行
システムに埋め込むことができる。
【００１１】本発明の詳細な説明の欄の末尾に示す表１
〜表４５は、本発明を実施した完全なソースコードリス
トを連続して示すものである。このソースコードを編集
（コンパイル）したとき、そのプログラムの目的コード
版を目標マイクロプロセッサにかけて、前に説明したよ
うに入力の一組の六角形が与えられた場合に、ファジィ
領域分類を行うことができる。各々の六角形は、その中
に含まれている規則について評価され、その結果は、各
々一対の隣接する六角形に割り当てられる方向安全性の
値である。表１〜表４５は、用いられるすべての言語変
数の完全な記述と、これらの言語変数に対応する用語の
組の定義の完全な記述と、直接及び安全性の値を決定す
るために用いられるすべての規則の完全な記述とを含ん
でいる。各々の六角形は隣り合う６つの六角形によって
囲まれており、ファジィ規則は、分類しようとする六角
形の特性のみでなく、それと隣り合う六角形の特性をも
考慮に入れている。
〜表４５は、本発明を実施した完全なソースコードリス
トを連続して示すものである。このソースコードを編集
（コンパイル）したとき、そのプログラムの目的コード
版を目標マイクロプロセッサにかけて、前に説明したよ
うに入力の一組の六角形が与えられた場合に、ファジィ
領域分類を行うことができる。各々の六角形は、その中
に含まれている規則について評価され、その結果は、各
々一対の隣接する六角形に割り当てられる方向安全性の
値である。表１〜表４５は、用いられるすべての言語変
数の完全な記述と、これらの言語変数に対応する用語の
組の定義の完全な記述と、直接及び安全性の値を決定す
るために用いられるすべての規則の完全な記述とを含ん
でいる。各々の六角形は隣り合う６つの六角形によって
囲まれており、ファジィ規則は、分類しようとする六角
形の特性のみでなく、それと隣り合う六角形の特性をも
考慮に入れている。
【００１２】本発明の分類方式は、５つのレベルを有す
る階層構造に分割されている。各々のレベルは、六角
形、及び場合によっては隣り合う六角形のある特性を検
査して、その六角形に対する安全性の値を決定する。分
類の下位のレベルからの結果が、更に上位のレベルへの
入力として供給される。入力変数を説明した後、これら
の５つのレベルの規則を説明する。
る階層構造に分割されている。各々のレベルは、六角
形、及び場合によっては隣り合う六角形のある特性を検
査して、その六角形に対する安全性の値を決定する。分
類の下位のレベルからの結果が、更に上位のレベルへの
入力として供給される。入力変数を説明した後、これら
の５つのレベルの規則を説明する。
【００１３】６種類の地形が定義されている。これら
は、塵埃、ばらばらの砂、詰まった砂、ばらばらの砂
礫、詰まった砂礫及び岩石である。図２はこれらの種類
に対するメンバシップ分布を示す。地形入力は０から１
７５までの値を有することができる。この数は、像識別
モジュールによるその摩擦係数の特徴付けにより決定さ
れる地形の種類を表している。
は、塵埃、ばらばらの砂、詰まった砂、ばらばらの砂
礫、詰まった砂礫及び岩石である。図２はこれらの種類
に対するメンバシップ分布を示す。地形入力は０から１
７５までの値を有することができる。この数は、像識別
モジュールによるその摩擦係数の特徴付けにより決定さ
れる地形の種類を表している。
【００１４】小、中及び大の３種類の岩石が定義されて
いる。図３はこれらの種類に対するメンバシップ分布を
示す。定義域はセンチメータを表している。最後の入力
は勾配である。２つの隣り合った六角形の間の高度変化
には、小、中及び大の３種類がある。図４はこれらの種
類に対するメンバシップ分布を示す。定義域は１メート
ルの１／１０単位で表した高度変化を示している。
いる。図３はこれらの種類に対するメンバシップ分布を
示す。定義域はセンチメータを表している。最後の入力
は勾配である。２つの隣り合った六角形の間の高度変化
には、小、中及び大の３種類がある。図４はこれらの種
類に対するメンバシップ分布を示す。定義域は１メート
ルの１／１０単位で表した高度変化を示している。
【００１５】本発明のファジィ推定過程の出力は、乗物
がその六角形から特定の方向を目指すときの安全性の度
合いを表している各々の六角形に対する６つの方向安全
性の値である。方向安全性には、低、中及び高の３種類
がある。図５はこれらの３種類に対するメンバシップ分
布を示す。安全性の値は、０から１００までの目盛で、
確信度を表している。
がその六角形から特定の方向を目指すときの安全性の度
合いを表している各々の六角形に対する６つの方向安全
性の値である。方向安全性には、低、中及び高の３種類
がある。図５はこれらの３種類に対するメンバシップ分
布を示す。安全性の値は、０から１００までの目盛で、
確信度を表している。
【００１６】各々の六角形に対する最終的な方向の安全
性の値に達するために、本発明のファジィ論理知識ベー
スは、５つのレベルで構成されている階層構造に組み込
まれた２００を超える規則を用いている。各々の六角形
及びそれを取り巻いている六角形は、中心の六角形に対
する６つの方向安全性の値を決定するために、これらの
５つのレベルの規則に関して個別に検査される。従っ
て、システムに入力される六角形の何倍もの規則を適用
しなければならない。５つのレベルの各々に対するすべ
ての規則が表１〜表４５に示されている。次に、種々の
レベル及びそれらの機能を説明する。
性の値に達するために、本発明のファジィ論理知識ベー
スは、５つのレベルで構成されている階層構造に組み込
まれた２００を超える規則を用いている。各々の六角形
及びそれを取り巻いている六角形は、中心の六角形に対
する６つの方向安全性の値を決定するために、これらの
５つのレベルの規則に関して個別に検査される。従っ
て、システムに入力される六角形の何倍もの規則を適用
しなければならない。５つのレベルの各々に対するすべ
ての規則が表１〜表４５に示されている。次に、種々の
レベル及びそれらの機能を説明する。
【００１７】レベル１は、ある六角形及びそれを取り巻
いている六角形（群（クラスタ））に対する領域安全性
の値を決定する。レベル１の規則の一例は、次の通りで
ある。 規則 詰まった 砂礫 １ 六角形０ 規則 もし（ｉｆ）地形 種類 ０が詰まった 砂礫であり 岩石 ０が小であれば（ｔｈｅｎ） Ｓ ０ ０が高である 終わり 規則は２つの文節を前提としている。第１の文節は、地
形の種類が詰まった 砂礫という種類であることを検査
し、第２の文節は、岩石が小であることを検査してい
る。六角形が安全である程度は、２つの文節がどの位よ
く合うかに関係する。図６は下記の例を示すグラフであ
る。像識別モジュールが、地形が地形の種類として１１
５の値を有すると特徴付けると共に、最も大きい岩石の
直径が約２５センチメートルであると決定したと仮定す
る。詰まった 砂礫 １ 六角形０ 規則という規則を評
価し、約７５の安全性の値を計算する。地形 種類は、
詰まった 砂礫の種類と部分的にしか合わないので、こ
の規則からの出力は、この符合の程度にまで低下する。
この安全性の値は、図６の陰影区域の図心を計算するこ
とにより決定される。この他の規則が普通のように評価
され、最終的な出力に寄与する。正の規則の出力に対応
する多数の陰影区域が組み合わされ、組み合わされた区
域の図心が安全性の変数に対する出力値になる。図心の
他に、この他の公知の出力ファジィ除去方法を用いるこ
ともできる。レベル１の規則の評価の結果が、群（クラ
スタ）内にある各々の六角形に対する領域安全性の値で
ある。図７において、六角形１０が塵埃という地形の種
類であれば、他にどんな特徴を有していても、それに関
係なく、極めて高い確信度で、これは安全ではない。
いている六角形（群（クラスタ））に対する領域安全性
の値を決定する。レベル１の規則の一例は、次の通りで
ある。 規則 詰まった 砂礫 １ 六角形０ 規則 もし（ｉｆ）地形 種類 ０が詰まった 砂礫であり 岩石 ０が小であれば（ｔｈｅｎ） Ｓ ０ ０が高である 終わり 規則は２つの文節を前提としている。第１の文節は、地
形の種類が詰まった 砂礫という種類であることを検査
し、第２の文節は、岩石が小であることを検査してい
る。六角形が安全である程度は、２つの文節がどの位よ
く合うかに関係する。図６は下記の例を示すグラフであ
る。像識別モジュールが、地形が地形の種類として１１
５の値を有すると特徴付けると共に、最も大きい岩石の
直径が約２５センチメートルであると決定したと仮定す
る。詰まった 砂礫 １ 六角形０ 規則という規則を評
価し、約７５の安全性の値を計算する。地形 種類は、
詰まった 砂礫の種類と部分的にしか合わないので、こ
の規則からの出力は、この符合の程度にまで低下する。
この安全性の値は、図６の陰影区域の図心を計算するこ
とにより決定される。この他の規則が普通のように評価
され、最終的な出力に寄与する。正の規則の出力に対応
する多数の陰影区域が組み合わされ、組み合わされた区
域の図心が安全性の変数に対する出力値になる。図心の
他に、この他の公知の出力ファジィ除去方法を用いるこ
ともできる。レベル１の規則の評価の結果が、群（クラ
スタ）内にある各々の六角形に対する領域安全性の値で
ある。図７において、六角形１０が塵埃という地形の種
類であれば、他にどんな特徴を有していても、それに関
係なく、極めて高い確信度で、これは安全ではない。
【００１８】レベル２は各々の六角形に対して６つの方
向安全性の値を計算する。図８は高い方向安全性の値の
例である。六角形１０から六角形２０に移動すること
は、勾配が低であって、六角形１０又は六角形２０を安
全でないとするような特徴がなければ、非常に高い確信
度で安全である。レベル３は隣り合った六角形の間のレ
ベル１の領域安全性の値の相互結合を検査する。図９に
おいて、六角形２０が安全でなければ、六角形１０は、
レベル３のファジィ規則に従って安全性が低くなる。こ
れによって、特定の安全でない六角形からの幅を六角形
１つという極く小さいすき間にすることができる。
向安全性の値を計算する。図８は高い方向安全性の値の
例である。六角形１０から六角形２０に移動すること
は、勾配が低であって、六角形１０又は六角形２０を安
全でないとするような特徴がなければ、非常に高い確信
度で安全である。レベル３は隣り合った六角形の間のレ
ベル１の領域安全性の値の相互結合を検査する。図９に
おいて、六角形２０が安全でなければ、六角形１０は、
レベル３のファジィ規則に従って安全性が低くなる。こ
れによって、特定の安全でない六角形からの幅を六角形
１つという極く小さいすき間にすることができる。
【００１９】レベル４は、レベル２の方向安全性の値の
相互結合を検査する。このレベルでは、隣接する方向安
全性の値として安全でないものがあれば、現在の方向安
全性の値は一層安全でなくなる。図１０において、六角
形１０から六角形２０へ移動する方向安全性の値が低け
れば、レベル４の規則は、六角形１０から六角形３０又
は六角形４０へ移動することも安全ではないと推定す
る。
相互結合を検査する。このレベルでは、隣接する方向安
全性の値として安全でないものがあれば、現在の方向安
全性の値は一層安全でなくなる。図１０において、六角
形１０から六角形２０へ移動する方向安全性の値が低け
れば、レベル４の規則は、六角形１０から六角形３０又
は六角形４０へ移動することも安全ではないと推定す
る。
【００２０】レベル５は、レベル３の領域安全性の値
と、レベル４の方向安全性の値との相互結合を検査す
る。レベル５では、六角形の安全性の値が低であれば、
方向安全性の値は安全でないと決定される。図１１にお
いて、六角形１０の領域安全性の値が低であれば、６つ
の方向すべての方向安全性は下げられる。レベル５の間
に出力される方向安全性の値が、計算された最終的な方
向安全性の値である。これらの安全性の値は、多数の公
知のアルゴリズムのいずれかに入力され、そのアルゴリ
ズムは、前に述べたような局所的でないデータに基づい
て、予め計算された経路からの偏差を最小限に抑えなが
ら、あるレベルの安全性を保つような「最善」の経路を
計算することができる。単純なアルゴリズムの一例は、
最善の最初の探索（サーチ）に基づくものである。
と、レベル４の方向安全性の値との相互結合を検査す
る。レベル５では、六角形の安全性の値が低であれば、
方向安全性の値は安全でないと決定される。図１１にお
いて、六角形１０の領域安全性の値が低であれば、６つ
の方向すべての方向安全性は下げられる。レベル５の間
に出力される方向安全性の値が、計算された最終的な方
向安全性の値である。これらの安全性の値は、多数の公
知のアルゴリズムのいずれかに入力され、そのアルゴリ
ズムは、前に述べたような局所的でないデータに基づい
て、予め計算された経路からの偏差を最小限に抑えなが
ら、あるレベルの安全性を保つような「最善」の経路を
計算することができる。単純なアルゴリズムの一例は、
最善の最初の探索（サーチ）に基づくものである。
【００２１】本発明の結果を達成するために、従来の論
理システムを用いてもよいが、コストが一層高くなるこ
とに注意されたい。このようなシステムは、ずっと多数
の規則を必要とする。これらの規則は、読み取り及び書
き込みが一層困難になり、そのため、知識ベースを有効
と認め、デバッグをし、保守することが一層困難になろ
う。この他の方式も開発することができるが、正確なモ
デルを開発するためには、非常に費用がかかろう。多数
の未知数のある環境では、モデルに基づく方式は、シス
テムがデータを収集し、新しい状況を経験するにつれ
て、調整することが一層困難になる。本発明の規則に基
づくファジィ論理を利用したシステムは、不確実及び不
完全なデータに対処することができると共に、自己調整
機構を助けることができる。
理システムを用いてもよいが、コストが一層高くなるこ
とに注意されたい。このようなシステムは、ずっと多数
の規則を必要とする。これらの規則は、読み取り及び書
き込みが一層困難になり、そのため、知識ベースを有効
と認め、デバッグをし、保守することが一層困難になろ
う。この他の方式も開発することができるが、正確なモ
デルを開発するためには、非常に費用がかかろう。多数
の未知数のある環境では、モデルに基づく方式は、シス
テムがデータを収集し、新しい状況を経験するにつれ
て、調整することが一層困難になる。本発明の規則に基
づくファジィ論理を利用したシステムは、不確実及び不
完全なデータに対処することができると共に、自己調整
機構を助けることができる。
【００２２】本発明の特定の実施例を図面に示して説明
したが、当業者には種々の改変及び変更が考えられよ
う。従って、特許請求の範囲は、本発明の範囲内に属す
るこのようなすべての改変及び変更を包括するものであ
ることを承知されたい。
したが、当業者には種々の改変及び変更が考えられよ
う。従って、特許請求の範囲は、本発明の範囲内に属す
るこのようなすべての改変及び変更を包括するものであ
ることを承知されたい。
【００２３】
【表１】
【００２４】
【表２】
【００２５】
【表３】
【００２６】
【表４】
【００２７】
【表５】
【００２８】
【表６】
【００２９】
【表７】
【００３０】
【表８】
【００３１】
【表９】
【００３２】
【表１０】
【００３３】
【表１１】
【００３４】
【表１２】
【００３５】
【表１３】
【００３６】
【表１４】
【００３７】
【表１５】
【００３８】
【表１６】
【００３９】
【表１７】
【００４０】
【表１８】
【００４１】
【表１９】
【００４２】
【表２０】
【００４３】
【表２１】
【００４４】
【表２２】
【００４５】
【表２３】
【００４６】
【表２４】
【００４７】
【表２５】
【００４８】
【表２６】
【００４９】
【表２７】
【００５０】
【表２８】
【００５１】
【表２９】
【００５２】
【表３０】
【００５３】
【表３１】
【００５４】
【表３２】
【００５５】
【表３３】
【００５６】
【表３４】
【００５７】
【表３５】
【００５８】
【表３６】
【００５９】
【表３７】
【００６０】
【表３８】
【００６１】
【表３９】
【００６２】
【表４０】
【００６３】
【表４１】
【００６４】
【表４２】
【００６５】
【表４３】
【００６６】
【表４４】
【００６７】
【表４５】
【図１】その中で本発明を実施することができる航行シ
ステムのブロック図である。
ステムのブロック図である。
【図２】地形の種類に対するファジィメンバシップ関数
を示すグラフである。
を示すグラフである。
【図３】岩石に対するファジィメンバシップ関数を示す
グラフである。
グラフである。
【図４】勾配に対するファジィメンバシップ関数を示す
グラフである。
グラフである。
【図５】安全性に対するファジィメンバシップ関数を示
すグラフである。
すグラフである。
【図６】本発明のファジィ推定過程を示す図である。
【図７】本発明によるレベル１の評価を示す図である。
【図８】本発明によるレベル２の評価を示す図である。
【図９】本発明によるレベル３の評価を示す図である。
【図１０】本発明によるレベル４の評価を示す図であ
る。
る。
【図１１】本発明によるレベル５の評価を示す図であ
る。
る。
１０ センサモジュール １２ 像識別モジュール １４ 航行モジュール １６ 誘導モジュール １８ 移動モジュール
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ピエロ・パトロン・ボニッソン アメリカ合衆国、ニューヨーク州、スケネ クタデイ、エイボン・ロード、1065番
Claims (8)
- 【請求項１】 センサの範囲内にある地形上の状態を感
知すると共に、該地形に関する生の像データを発生する
センサと、前記生のデータから特徴を、前記地形上の複
数の局所的な領域に対する特徴データの形で抽出する像
識別モジュールとを備えている半自律的な乗物用航行シ
ステムにおいて、前記局所的な領域の各々から該領域に
隣接する局所的な領域へ前記半自律的な乗物を移動させ
る相対的な安全性を決定すべく、前記特徴データを処理
する方法であって、 ファジィメンバシップ分布を用いて前記特徴の各々に対
する言語変数を定める工程と、 前記言語変数に対する値の所与の組み合わせに対して安
全性の値を決定するファジィ規則を定める工程と、 各々の局所的な領域に対して、前記言語変数に対する値
を前記ファジィ規則に入力すると共にファジィ推定過程
を用いて安全性の出力値を決定する工程とを備えた特徴
データを処理する方法。 - 【請求項２】 センサの範囲内にある地形上の状態を感
知すると共に、該地形に関する生の像データを発生する
センサと、前記生のデータから特徴を、前記地形上の複
数の局所的な領域に対する特徴データの形で抽出する像
識別モジュールとを備えている半自律的な乗物用航行シ
ステムにおいて、前記局所的な領域の各々から該領域に
隣接する局所的な領域へ前記半自律的な乗物を移動させ
る相対的な安全性を決定すべく、前記特徴データを処理
する方法であって、 （ａ） ファジィメンバシップ分布を用いて前記特徴の
各々に対する言語変数を定める工程と、 （ｂ） 複数の局所的な領域に対して、前記言語変数の
値の所与の組み合わせに対する領域安全性の値と方向安
全性の値とを決定するファジィ規則を定める工程と、 （ｃ） １つの前記局所的な領域及び隣接する局所的な
領域に対する前記言語変数の値を前記ファジィ規則に入
力すると共に、該局所的な領域に対する複数の方向安全
性の値を決定する工程と、 （ｄ） 前記地形上の各々の局所的な領域に対して工程
（ｃ）を繰り返す工程とを備えた特徴データを処理する
方法。 - 【請求項３】 前記ファジィ規則は、複数のレベルに構
成されており、一層低いレベルの各々の出力が、一層高
いレベルに入力される請求項２に記載の方法。 - 【請求項４】 局所的な領域の領域安全性の値及び方向
安全性の値は、隣接する局所的な領域に対する領域安全
性及び方向安全性の値に複数のレベルで影響を及ぼす請
求項３に記載の方法。 - 【請求項５】 センサの範囲内にある地形上の状態を感
知すると共に、該地形に関する生の像データを発生する
センサと、前記生のデータから特徴を、前記地形上の複
数の局所的な領域に対する特徴データの形で抽出する像
識別モジュールとを備えている半自律的な乗物用航行シ
ステムにおいて、前記局所的な領域の各々から該領域に
隣接する局所的な領域へ前記半自律的な乗物を移動させ
る相対的な安全性を決定すべく、前記特徴データを処理
する航行モジュールであって、 ファジィメンバシップ分布を用いて前記特徴の各々に対
する言語変数を定める手段と、 前記言語変数に対する値の所与の組み合わせに対して安
全性の値を決定するファジィ規則を定める手段と、 前記言語変数に対する値を前記ファジィ規則に入力する
と共に、ファジィ推定過程を用いて安全性の出力値を決
定する手段とを備えた特徴データを処理する航行モジュ
ール。 - 【請求項６】 センサの範囲内にある地形上の状態を感
知すると共に、該地形に関する生の像データを発生する
センサと、前記生のデータから特徴を、前記地形上の複
数の局所的な領域に対する特徴データの形で抽出する像
識別モジュールとを備えている半自律的な乗物用航行シ
ステムにおいて、前記局所的な領域の各々から該領域に
隣接する局所的な領域へ前記半自律的な乗物を移動させ
る相対的な安全性を決定すべく、前記特徴データを処理
する航行モジュールであって、 （ａ） ファジィメンバシップ分布を用いて前記特徴の
各々に対する言語変数を定める手段と、 （ｂ） 複数の局所的な領域に対して、前記言語変数の
値の所与の組み合わせに対する領域安全性の値と方向安
全性の値とを決定するファジィ規則を定める手段と、 （ｃ） １つの前記局所的な領域及び隣接する局所的な
領域に対する前記言語変数の値を前記ファジィ規則に入
力すると共に、該局所的な領域に対する複数の方向安全
性の値を決定する手段と、 （ｄ） 前記地形上の各々の局所的な領域に対して手段
（ｃ）を繰り返す手段とを備えた特徴データを処理する
航行モジュール。 - 【請求項７】 前記ファジィ規則は、複数のレベルに構
成されており、一層低いレベルの各々の出力が、一層高
いレベルに入力される請求項６に記載の航行モジュー
ル。 - 【請求項８】 局所的な領域の領域安全性の値及び方向
安全性の値は、隣接する局所的な領域に対する領域安全
性及び方向安全性の値に複数のレベルで影響を及ぼす請
求項７に記載の航行モジュール。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US07/966,472 US5436839A (en) | 1992-10-26 | 1992-10-26 | Navigation module for a semi-autonomous vehicle |
| US966472 | 1992-10-26 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06266406A true JPH06266406A (ja) | 1994-09-22 |
Family
ID=25511456
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5265940A Pending JPH06266406A (ja) | 1992-10-26 | 1993-10-25 | 特徴データを処理する方法、及び特徴データを処理する航行モジュール |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5436839A (ja) |
| EP (1) | EP0595570B1 (ja) |
| JP (1) | JPH06266406A (ja) |
| DE (1) | DE69316318T2 (ja) |
| ES (1) | ES2112967T3 (ja) |
Families Citing this family (42)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6822563B2 (en) | 1997-09-22 | 2004-11-23 | Donnelly Corporation | Vehicle imaging system with accessory control |
| US5877897A (en) | 1993-02-26 | 1999-03-02 | Donnelly Corporation | Automatic rearview mirror, vehicle lighting control and vehicle interior monitoring system using a photosensor array |
| US6891563B2 (en) | 1996-05-22 | 2005-05-10 | Donnelly Corporation | Vehicular vision system |
| US7655894B2 (en) | 1996-03-25 | 2010-02-02 | Donnelly Corporation | Vehicular image sensing system |
| US5999866A (en) | 1996-11-05 | 1999-12-07 | Carnegie Mellon University | Infrastructure independent position determining system |
| US20030004913A1 (en) * | 2001-07-02 | 2003-01-02 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Vision-based method and apparatus for detecting an event requiring assistance or documentation |
| US20040239675A1 (en) * | 2001-08-10 | 2004-12-02 | Regelous Stephen John | Method of rendering an image and a method of animating a graphics character |
| AU2003225228A1 (en) | 2002-05-03 | 2003-11-17 | Donnelly Corporation | Object detection system for vehicle |
| US7609156B2 (en) * | 2004-04-07 | 2009-10-27 | Jeffrey D Mullen | Advanced cooperative defensive military tactics, armor, and systems |
| US7526103B2 (en) | 2004-04-15 | 2009-04-28 | Donnelly Corporation | Imaging system for vehicle |
| US20080039991A1 (en) * | 2006-08-10 | 2008-02-14 | May Reed R | Methods and systems for providing accurate vehicle positioning |
| WO2008024639A2 (en) | 2006-08-11 | 2008-02-28 | Donnelly Corporation | Automatic headlamp control system |
| US7974460B2 (en) * | 2007-02-06 | 2011-07-05 | Honeywell International Inc. | Method and system for three-dimensional obstacle mapping for navigation of autonomous vehicles |
| US8527155B2 (en) * | 2008-06-27 | 2013-09-03 | Caterpillar Inc. | Worksite avoidance system |
| US8073609B2 (en) * | 2008-12-17 | 2011-12-06 | Caterpillar Inc. | Slippage condition response system |
| US8140239B2 (en) | 2008-12-17 | 2012-03-20 | Caterpillar Inc. | Slippage condition response system |
| US8855847B2 (en) * | 2012-01-20 | 2014-10-07 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Intelligent navigation system |
| US9097520B2 (en) | 2013-06-12 | 2015-08-04 | Caterpillar Inc. | System and method for mapping a raised contour |
| JP6035209B2 (ja) * | 2013-07-11 | 2016-11-30 | ヤマハ発動機株式会社 | ナビゲーション装置、シミュレーション装置、移動装置およびナビゲーション方法 |
| US9177481B2 (en) * | 2013-12-13 | 2015-11-03 | Sikorsky Aircraft Corporation | Semantics based safe landing area detection for an unmanned vehicle |
| US9304515B2 (en) | 2014-04-24 | 2016-04-05 | Lenovo Enterprise Solutions (Singapore) Pte. Ltd. | Regional operation modes for autonomous vehicles |
| US9349284B2 (en) | 2014-04-24 | 2016-05-24 | International Business Machines Corporation | Regional driving trend modification using autonomous vehicles |
| US10319039B1 (en) | 2014-05-20 | 2019-06-11 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Accident fault determination for autonomous vehicles |
| US11669090B2 (en) | 2014-05-20 | 2023-06-06 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle operation feature monitoring and evaluation of effectiveness |
| US9972054B1 (en) | 2014-05-20 | 2018-05-15 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Accident fault determination for autonomous vehicles |
| US10354330B1 (en) | 2014-05-20 | 2019-07-16 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous feature use monitoring and insurance pricing |
| US10599155B1 (en) | 2014-05-20 | 2020-03-24 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle operation feature monitoring and evaluation of effectiveness |
| US10373259B1 (en) | 2014-05-20 | 2019-08-06 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Fully autonomous vehicle insurance pricing |
| US10185999B1 (en) | 2014-05-20 | 2019-01-22 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous feature use monitoring and telematics |
| US9786154B1 (en) | 2014-07-21 | 2017-10-10 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Methods of facilitating emergency assistance |
| US10241509B1 (en) | 2014-11-13 | 2019-03-26 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle control assessment and selection |
| US11107365B1 (en) | 2015-08-28 | 2021-08-31 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Vehicular driver evaluation |
| US10134278B1 (en) | 2016-01-22 | 2018-11-20 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle application |
| US11719545B2 (en) | 2016-01-22 | 2023-08-08 | Hyundai Motor Company | Autonomous vehicle component damage and salvage assessment |
| US10503168B1 (en) | 2016-01-22 | 2019-12-10 | State Farm Mutual Automotive Insurance Company | Autonomous vehicle retrieval |
| US10395332B1 (en) | 2016-01-22 | 2019-08-27 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Coordinated autonomous vehicle automatic area scanning |
| US9940834B1 (en) | 2016-01-22 | 2018-04-10 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle application |
| US11242051B1 (en) | 2016-01-22 | 2022-02-08 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle action communications |
| US11441916B1 (en) | 2016-01-22 | 2022-09-13 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle trip routing |
| US10324463B1 (en) | 2016-01-22 | 2019-06-18 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Autonomous vehicle operation adjustment based upon route |
| CN109840643B (zh) * | 2017-11-24 | 2021-05-11 | 北京自动化控制设备研究所 | 一种复合导航融合算法的性能评估方法 |
| US11270132B2 (en) * | 2018-10-26 | 2022-03-08 | Cartica Ai Ltd | Vehicle to vehicle communication and signatures |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63314618A (ja) * | 1987-06-17 | 1988-12-22 | Nissan Motor Co Ltd | 自律走行車両制御装置 |
| JPH0820265B2 (ja) * | 1987-07-10 | 1996-03-04 | アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 | 車両用ナビゲーション装置 |
| JP2669031B2 (ja) * | 1989-02-28 | 1997-10-27 | 日産自動車株式会社 | 自律走行車両 |
| JP2669074B2 (ja) * | 1989-09-27 | 1997-10-27 | 日産自動車株式会社 | 自律走行車両の車速感応操舵制御装置 |
| US5170352A (en) * | 1990-05-07 | 1992-12-08 | Fmc Corporation | Multi-purpose autonomous vehicle with path plotting |
| DE69232261T2 (de) * | 1991-11-01 | 2002-07-25 | Motorola, Inc. | Sensorsystem mit verbesserter genauigkeit zur fahrzeugnavigation |
| JPH06504132A (ja) * | 1991-11-01 | 1994-05-12 | モトローラ・インコーポレイテッド | 自動車経路ガイダンス・システム |
| US5283575A (en) * | 1991-11-08 | 1994-02-01 | Zexel Corporation | System and method for locating a travelling vehicle |
-
1992
- 1992-10-26 US US07/966,472 patent/US5436839A/en not_active Expired - Lifetime
-
1993
- 1993-10-25 ES ES93308470T patent/ES2112967T3/es not_active Expired - Lifetime
- 1993-10-25 EP EP93308470A patent/EP0595570B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1993-10-25 JP JP5265940A patent/JPH06266406A/ja active Pending
- 1993-10-25 DE DE69316318T patent/DE69316318T2/de not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE69316318T2 (de) | 1998-08-13 |
| ES2112967T3 (es) | 1998-04-16 |
| EP0595570A2 (en) | 1994-05-04 |
| DE69316318D1 (de) | 1998-02-19 |
| EP0595570A3 (en) | 1995-01-04 |
| US5436839A (en) | 1995-07-25 |
| EP0595570B1 (en) | 1998-01-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH06266406A (ja) | 特徴データを処理する方法、及び特徴データを処理する航行モジュール | |
| Seraji et al. | Behavior-based robot navigation on challenging terrain: A fuzzy logic approach | |
| Thompson | The navigation system of the JPL robot | |
| Bagnell et al. | Learning for autonomous navigation | |
| Paden et al. | A survey of motion planning and control techniques for self-driving urban vehicles | |
| Yahja et al. | Framed-quadtree path planning for mobile robots operating in sparse environments | |
| Ji et al. | Adaptive motion planning based on vehicle characteristics and regulations for off-road UGVs | |
| EP4191203A1 (en) | Model generation device, route retrieval device, model generation method, and model generation program | |
| Mouhagir et al. | Evidential-based approach for trajectory planning with tentacles, for autonomous vehicles | |
| Guan et al. | TNES: terrain traversability mapping, navigation and excavation system for autonomous excavators on worksite | |
| De Oliveira et al. | Trajectory planning for autonomous cars in low-structured and unstructured environments: A systematic review | |
| Moorehead | Autonomous surface exploration for mobile robots | |
| JP2024122823A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
| Stentz | The NAVLAB system for mobile robot navigation | |
| Yagüe-Cuevas et al. | Towards a Robust Traffic Scene Representation in Cooperative Connected Automated Mobility. | |
| Wang et al. | Toward efficient trajectory planning based on deterministic sampling and optimization | |
| Devy et al. | On autonomous navigation in a natural environment | |
| Dekkata | Model predictive control for unmanned ground vehicles using robot operating system | |
| Bakambu et al. | 3D terrain modeling for rover localization and navigation | |
| Jerome et al. | A real-time framework for intermediate map construction and kinematically feasible off-road planning without osm | |
| Castejón et al. | Compact modeling technique for outdoor navigation | |
| Hauer | Path-planning algorithms in high-dimensional spaces | |
| Lawrence et al. | Motion Planning Framework for Low Obstacle Traversal and Avoidance | |
| CHERIF et al. | Motion planning for an all-terrain autonomous vehicle | |
| Murthy et al. | Human behaviour-based trajectory planning for autonomous overtaking maneuver |