依赖关系，v(t) = (V1 V2 ν3)τ是飞行器在例如由飞行器的惯性平台提供的惯性 坐标系中的速度向量，我们具有下面的关系式：
[0105] 其中，A(t)是通常依赖于时间的旋转矩阵，g是将任意向量u(t) = (ΔΧ，ΔΥ，ΔΗ) T映射至向量
的函数，r(t)是惯性坐标系中的先前定义的第二可 观测量和第三可观测量的向量，并且n(t)是随机噪声向量，假定高斯噪声向量。该噪声向 量在关系式（11-2)的存在简单地表示，可观测量的测量受测量噪声的影响。
[0106] 关系式（11-1)和（11-2)被识别为构成包括演变方程（11-1)的动态模型的常规 形式和观测方程（11-2)的常规形式，其中，v(t)是生成处理。状态向量为向量u(t)，并且 测量的可观测量的向量为向量r(t)。
[0107] 状态向量的明智选择（在惯性坐标系中表达的、预期的碰撞点与飞行器之间的位 置偏离）以及（基于线段[Ρ，Ω]的特征直接测量的）可观测量的状态向量的明智选择引 起上面提到的位置偏离的尤其简单的估计。
[0108] 实际上，通过在惯性坐标系中直接使用状态向量而在飞行器的坐标系中不使用状 态向量（相对于惯性坐标系使用旋转运动而移动），可以获得尤其简单形式的演变方程，因 为在该情况下A (t)=0。因此，动态模型可以由以下关系式来描述：
[0111] 返回图1，由测量模块130测量的、以其他方式阐述的向量的分量的第二可观测量 和第三可观测量在每个时刻被提供至估计模块140。该估计模块还接收飞行器的速度向量 v(t)的分量，其由例如飞行器的惯性平台提供。
[0112] 在每个时刻t，模块140执行飞行器与计划碰撞点之间的位置偏离的向量u (t)的 估计。表示为的该估计以如下方式被获得，该方式使得使测量噪声n(t)最小化。
[0113] 例如，可以使用在以下论文中描述的估计器：D. Karagiannis等人，题目为"A new solution to the problem of range identification in perspective vision systems'，， 公布在自动控制的IEEE学报中，第50卷，第12期，第2074页至第2077页，2005年12月， 即：
[0117] 其中，λ是决定算法收敛的预定常数，以及
[0120] 在上面的方程中，时间指数t(或+At)表示考虑值的时刻。应当注意的是，方程 (13-1)给出了垂直偏离的倒数（inverse)的估计的更新，At表示该更新的周期性。
[0121] 之后，根据向量 ：和根据垂直偏离的估计Il来推导估计 O
[0122] 在不偏离本发明的范围的情况下，替选地还可以使用其他估计器。例如，可以 依靠以下论文中描述的估计器：〇. Dahl等人，题目为"Linear design of a nonlinear observer for perspective systems"，公布在西班牙巴塞罗那的关于机器人自动化的 2005届IEEE国际会议的会刊中的第429页至第435页（2005年）。
[0123] 之后，估计_0、以其他方式阐述的估计偏离以及测量#被提供至 引导计算机150。该计算机以如下方式计算引导命令，该方式使得飞行器将其自身放置于进 场平面（通常相对于地面倾斜3%)中，并且将自身沿跑道的纵轴对齐。通常，一组引导命 令定义飞行器在最后进场期间必须遵循的引导法则。引导命令由负载系数设置（负载系数 要求）和滚转速率设置（滚转速率要求）来表达。在空气动力载荷中回想到，负载系数是 表观重量与实际重量的比率，并且滚转速率是滚转角的导数。
[0124] 负载系数设置由以下给出：
[0126] 其中，Δ Z=- Δ H，^然该奴是垂直速度，并且Kz，Kvz是预定常数。
[0127] 滚转速率设置由以下给出：
[0129] 其中，KpKjPK4l是预定常数，并且其中，相对于跑道的相对航向角Φ基于（10-1) 来测量。滚转角Φ可以基于飞行器上机载的传感器的测量来获得或者基于先前所说明的 在水平线与图像的水平线之间形成的角来测量。
[0130] 之后，引导命令被发送至飞行控制计算机160。然后，飞行控制计算机160确定要 被应用至控制面的致动器的控制以满足引导命令。自动飞行系统尤其可以以本身已知的方 式使用用于纵向控制的法则C*和用于横向控制的法则Y*。
[0131] 从而，法则C*借助于以下控制升降舵：
[0132] DQ = / (n z~Nzc) dt+K4Nzc (15-1)
[0133] 其中，DQ是控制面致动器的控制，Nz。是先前计算的负载系数设置，n z是瞬时负载 系数，q是俯仰速率，并且K1, ...，K4是预定常数。
[0134] 类似地，法则Y*分别借助于以下控制副翼和尾翼：
[0137] 其中，DP和DR分别是用于副翼的控制和用于尾翼的控制，Φ是滚转角，p是滚转 速率（其中，及-f tan後），其中，r是偏航速率并且是θ俯仰角），q是俯仰速率， β是 侧滑角，并且系数K1,是预定常数。上面提到的控制法则的详细描述可以在以下论文中找 到：Farineau，题目为"Lateral electric flight control laws of the A320based upon eigenstructure assignment techniques"，公布在 AIAA GNC 会议的会报中，2004 年。
[0138] 在其最简单的形式中，根据本发明的自动着陆系统不包括飞行控制计算机 160 (虚线表示），飞行控制计算机160可以简单地是飞行器上的现有EFC (电飞行控制）系 统。因此，可以在不必须修改EFC系统的情况下，容易地执行飞行器的改进。
[0139] 图5以不意性方式表不根据本发明的第二实施方式的自动着陆系统500。
[0140] 该实施方式与第一实施方式的不同在于：除了执行飞行器与计划碰撞点Pnv之间 的位置偏离的估计以外，该实施方式还估计飞行器与跑道的各个"角落"（即表示跑道的矩 形的顶点）之间的所有或部分位置偏离，并且更精确地：
[0141] 飞行器与左侧邻近的顶点Anv之间的位置偏离Δ X Α，ΔΥα，Δ Za;
[0142] 飞行器与左侧远离的顶点民"之间的位置偏离Δ X Β，Δ ΥΒ，Δ ΖΒ;
[0143] 飞行器与右侧邻近的顶点(；"之间的位置偏离Δ X c，Δ Yd Δ Zc;以及
[0144] 飞行器与右侧远离的顶点Dnv之间的位置偏离Δ X D，Δ YD，Δ ZD;
[0145] 如在第一实施方式中那样，根据本发明的第二实施方式的自动着陆系统包括：与 先前描述的系统Iio相同的图像捕获系统510、图像分析装置520、适于测量惯性坐标系中 的可观测量的测量模块530、用于除了估计第一实施方式的位置偏离ΔΧ，ΔΥ，ΔΗ以外还 估计跑道的各个顶点与飞行器之间的全部或部分位置偏离的估计模块540。
[0146] 之后，这样估计的位置偏离集合被提供至合并模块545,其将这样估计的位置偏离 融合以获得计划碰撞点与飞行器之间的合并的位置偏离
[0147] 此外，估计模块540还可以基于各个估计的位置偏离来确定跑道的长度和/或斜 率，以调整例如当其与地面接触时飞行器的制动力（跑道长度的估计）或者修改轨迹的滑 行平飞（斜率的估计）。
[0148] 如先前那样，图像分析装置520首先执行着陆跑道的检测。图像分析装置除了确 定线段[Ρ，Ω]的特征以外，还可以确定线段[A, Ω]、[B, Ω]、[C, Ω]、[D, Ω]的特征。回 想到，线段的特征是使得可以在图像中定义该线段的一组参数。
[0149] 图6表示由图像系统510捕获的图像以及线段[Α，Ω]的特征的示例，SP :
[0150] 垂直轴与直线（ΩΑ)之间的角ζΑ;
[0151] 点A与水平线Dh的距离d yA;以及
[0152] 点A在水平线上的正交投影Ah与灭点Ω之间的距离d FA。
[0153] 应当理解的是，可以针对跑道的其他顶点B，C，D来确定类似的特征。
[0154] 测量模块530不仅与模块130 -样测量可观测量Φ，
而且还测量与 跑道的各个顶点有关的对应的可观测量，例如与点A有关的可观测量ΦΑ，
其 中，角ΦΑ是飞行器相对于直线（ΑΩ)的相对航向。
[0155] 又在此，估计模块540不仅如同第一实施方式估计位置偏离ΔΧ，ΔΥ，ΔΗ，而且 还估计与跑道的各个顶点有关的位置偏离，例如位置偏离A ΧΑ，ΔΥΑ，Δ Za。根据与关系式 (12-1)、（12-2)和（13)的原理相同的原理来获得估计。
[0156] 与第一实施方式相比，第二实施方式包括合并模块545,其将偏离的估计 IliIfiIi与针对跑道的各个顶点而获得的偏离的估计，例如与点Anv有关的位置