背景技術

通常使用測距傳感器(比如雷達或激光雷達)來提供關于交通工具(比如直升機)前面的地形和障礙物的實時信息，為了改進合成的三維地圖的質量，已經做了大量的工作。一種方法是使用證據網格(evidence?grid)來累積橫跨空間和時間的傳感器數據。于2008年3月19日申請的序列號為12/051,801的美國專利申請中公開了一種使用證據網格的概率性方法，據此通過參考將其內容并入本文。然而，能夠從機載傳感器得到的傳感器數據覆蓋范圍通常由受限的視野限制，由諸如塵土的蒙蔽物限制，由陰影限制，以及經常由僅僅缺少目標時間而限制。因而，合成的三維地圖和期望值相比具有較低的分辨率，且具有缺少數據的區域。

另一個解決方案是使用目標區域的高分辨率先驗(a?priori)數據，其基于先前從不同的平臺(例如無人機)獲取的傳感器測量結果。這些數據可以具有非常高的分辨率(精確度10cm)，并且包含如果顯示給飛行員則有益的許多信息。然而，這些數據由于兩種原因而不能用于替代實時傳感器數據。首先，先驗數據是舊的，并且可能不代表目標區域的當前發生。有可能新建(或移除)建筑物，或者當獲取先驗數據時存在的交通工具已經被移動。不校正這些時間上的變化而顯示舊的、過時的先驗數據是危險的。第二個問題是直升機的導航系統出錯，從而導致顯示的先驗數據與直升機的當前位置不相應。當靠近地面飛行時這個問題尤為嚴重，因為與高度相關的導航錯誤典型地比其他導航錯誤嚴重。

發明內容

本發明提供了通過包括先驗數據來改進傳感數據(例如雷達)的呈現的系統和方法。再次計算(recast)先驗數據，好像它是虛擬傳感器的輸出。這使得將先驗數據包含到證據網格中，該證據網格與來自多種類型的傳感器的數據相結合。在傳感器數據結合到證據網格之前，使用最優化算法將傳感器數據與先驗數據對準。

在本發明的一個方面，最優化算法通過調整與傳感器裝置相關的位置或姿態，提供傳感器數據和先驗數據之間的最佳匹配可能。這去除了與傳感器裝置數據相關的任何導航錯誤。

附圖說明

參考下面的附圖在下文中詳細描述本發明的優選實施例以及可替換的實施例：

圖1是根據本發明實施例形成的示例性系統的框圖；

圖2是由圖1中所示系統執行的示例性過程的流程圖。

具體實施方式

圖1示出系統20，其精確地將實時傳感器數據(例如雷達、激光雷達、聲波定位儀)與先驗數據(例如地形，或者顯露的或者水中的)相結合，用以為交通工具提供地面和障礙物的精確的最新圖像。這尤其對低空飛行的飛行器有益，例如直升機。系統20對其他基于陸地、海上、或者空中的交通工具也有益。

系統20包括與傳感器裝置26(比如雷達、激光雷達、或是兩者的結合)信號通信的處理裝置24，輸出裝置28(比如顯示裝置)，以及數據存儲裝置30。傳感器裝置26可操作來傳送多個同時和/或連續的傳感(檢測)信號。輸出裝置28輸出(例如顯示)處理裝置24基于來自傳感器裝置26的數據以及來自數據存儲裝置30的先驗數據所確定的地形和障礙物的表示。在一個實施例中，先驗數據是先前生成的地形和障礙物數據。這種先驗數據的一個例子是霍尼韋爾公司的增強的近地警告系統(EGPWS)中使用的地形/障礙物數據庫。

先驗數據是位置陣列處高程(elevation)值的集合。與先驗數據相關的是不確定值，其基于和用于獲取該先驗數據的原始傳感器和導航系統相關的不確定性。先驗數據可看作是位于非常高的高度并且直接向下指向的虛擬零束寬激光測距儀的輸出。這樣看來，先驗數據考慮(虛擬)傳感器的輸出，并與實時傳感器數據一起放入證據網格(比如具有單元的三維網格)。使用(一個或多個)證據網格，處理裝置24在調整與實時傳感器數據相關的位置和姿態后，通過確定所占據單元最有可能的布置來解決實時傳感器數據與先驗數據之間的沖突。

將先驗數據預先填充(prepopulate)到證據網格，然后假定先驗數據是正確的，計算實時傳感器測量結果匹配先驗數據的概率β。該計算在下述論述(“最基本的證據網格正是點的集合”開始的段落及之后)之后，但是先驗數據放置在證據網格不同單元中，并且根據傳感器位置和姿態計算β。基于實時數據，β最大值處的傳感器位置是最有可能的位置，因而給出實時傳感器數據和先驗數據之間的最佳配準。根據導航錯誤計算β最大值不但提供了導航校正，還提供了描述該校正的靈敏度的協方差矩陣。該協方差矩陣可以用于確定對導航數據校正的可信度，使得噪聲數據不會產生不合適的校正。