述一个或 多个障碍物。可W分析环境地图，W便确定所述一个或多个障碍物相对于UAV的位置，W 及可供UAV移动的任何未被阻挡的空间的位置，W便避免与障碍物碰撞。第二信号因此可 W提供适当的控制信号（例如，针对UAV的推进系统）W使UAV航行经过所述未被阻挡的 空间。在根据飞行路径来导航UAV的实施方式中，可W基于环境地图而修改飞行路径W便 避开所述一个或多个障碍物，并且UAV可W根据经修改的飞行路径来航行。飞行路径修改 可W引导UAV仅穿越经过未被阻挡的空间。例如，可W修改飞行路径W便使UAV绕过障碍 物飞行（例如，在其之上、之下或者侧面）、飞离障碍物或者与障碍物保持指定的距离。在 多个经修改的飞行路径均有可能的情况下，可W基于任何合适的准则来选择优选的飞行路 径，所述准则诸如为使行进距离最小化、使行进时间最小化、使行进所述路径所需的能量的 量最小化、使从原始飞行路径的偏离量最小化等。可选地，如果无法确定适当的飞行路径， 则UAV可W简单地悬停于适当位置上并等待障碍物让路，或者等待用户采取手动控制。
[0130] 在用于UAV操作的多传感器融合的另一示例性应用中，本公开介绍的实施方式可 作为"自动返航"功能性的一部分而实现，其中UAV将会在某些情况下从当前位置自动航行 至"返航"位置。该返航位置可能是UAV先前行进过的初始位置，诸如UAV最初起飞并开始 飞行的位置。或者，返航位置可能不是UAV先前行进到的位置。返航位置可W是自动确定 的，或者由用户指定。可W触发自动返航功能的情况的示例包括接收到来自用户的返航指 令、失去与用户的遥控器的通信或者用户不再能够控制UAV的其他迹象、UAV电池电量低， 或者检测到UAV故障或其他紧急情况。 阳131] 图6图示了根据实施方式中的用于控制UAV返航至初始位置的方法600。在一些 实施方式中，方法600由关联于自动化控制系统的一个或多个处理器来实现，W至于需要 很少的用户输入或者不需要用户输入来执行方法600。
[0132] 在步骤610中，使用多个传感器中的至少一个传感器来确定UAV的初始位置。在 一些实施方式中，可W使用具有不同传感器类型的多个传感器来确定所述位置。可W相对 于全局坐标系（例如，GI^坐标）或者相对于局部坐标系（例如，相对于局部环境地标或特 征）而确定所述位置。
[0133] 在步骤620中，生成第一信号W使UAV在环境内航行。第一信号可W手动地、半自 主地或者全自主地生成。例如，用户可W向遥控器中输入指令，该指令被传输至UAV W便控 制UAV移动。又例如，UAV可W根据预定的飞行路径而移动或者行进至预定位置。UAV可W 被导航至环境内的不同于初始位置（例如，关于经度、缔度或高度）的位置。
[0134] 在步骤630中，从所述多个传感器中的至少一个传感器接收关于所述环境的感测 数据。可W从在步骤610中使用的同一传感器或者从不同的传感器接收感测数据。类似地， 可W从多种不同的传感器类型获取感测数据。如前文所述，运样的感测数据可W包括关于 环境物体的位置和特性的信息。
[0135] 在步骤640中，基于感测数据来生成表示环境的至少一部分的环境地图。在感测 数据包括来自多种传感器类型的数据的实施方式中，可W使用前文所描述的基于传感器融 合的方法（例如，方案300和/或方法400)来产生环境地图。所得的地图可W按任何合适 的格式提供并且可W包含关于障碍物占据的信息（例如，障碍物网格地图）。
[0136] 在步骤650中，基于环境地图生成第二信号W使UAV返航至初始位置。可W响应于 自动返航指令而生成第二信号。自动返航指令可W由用户输入或者可W自动生成，例如，响 应于诸如与控制UAV的遥控器失去通信等紧急情况而生成。在一些实施方式中，一旦UAV已 经接收到自动返航的指令，该UAV可W使用环境地图来确定其当前位置、当前位置与初始 位置之间的空间关系和/或任何环境障碍物的位置。基于环境地图中的障碍物占据信息， UAV可W继而确定适当的路径（例如，飞行路径）W从当前位置航行至初始位置。可W使 用各种方法来确定UAV的合适路径。例如，如本文关于图9A和图9B所进一步详述，可W使 用诸如拓扑地图等环境地图来确定路径。在一些实施方式中，所述路径可被配置用于避开 可阻碍UAV飞行的一个或多个环境障碍物。备选地或组合地，所述路径可W是当前位置与 初始位置之间的最短路径。所述路径可W包括UAV先前行进过的一个或多个部分，W及不 同于UAV先前行进过的路径的一个或多个部分。例如，整个路径可能已由UAV先前行进过。 又例如，如本文关于图8A和图8B所进一步详述，所述路径可W包括对应于UAV先前行进过 的位置的多个航点。相反地，整个路径可能没有被UAV先前行进过。在一些实施方式中，可 W生成多个潜在路径，并且基于合适的准则（例如，使总飞行时间最小化、使总飞行距离最 小化、使能量消耗最小化、使遇到的障碍物数目最小化、与障碍物保持预定距离、保持预定 高度范围等）而从所述多个路径中选择一个路径。UAV的飞行路径信息（例如，先前行进过 的路径、潜在路径、所选路径）可W被包括在环境地图中。
[0137] -旦已经确定路径，可W处理路径信息W生成用于控制UAV的推进系统的指令， W便使其沿着所述路径行进至初始位置。例如，所述路径可W包括针对UAV的一系列空间 位置和方向信息，其可被转换成控制信号W将UAV的飞行从当前位置引导至初始位置。在 一些实施方式中，当UAV沿着路径导航时，其可W检测沿着该路径的、阻碍其飞行的一个或 多个障碍物。在运样的情况下，可W修改路径W避开障碍物，W便允许UAV继续航行至初始 位置，例如，使用前文关于方法500所描述的技术。 阳13引图7图示了根据许多实施方式中的用于在避开障碍物的同时控制UAV返航至初始 位置的方法700。类似于方法500,方法700可W按半自动化或全自动化方式作为UAV自动 返航功能的一部分来执行。方法700的至少一些步骤可W由与UAV相关联的一个或多个处 理器来执行。
[0139] 在步骤710中，使用多个传感器中的至少一个传感器来确定UAV的初始位置。可 选地，可W使用多种不同的传感器类型来确定初始位置。位置信息可W包括关于UAV的位 置（例如，高度、缔度、经度）和/或方向（例如，横滚、俯仰、偏航）的信息。可W相对于全 局坐标系（例如，地理坐标系）或局部坐标系（例如，相对于UAV)来提供位置信息。
[0140] 在步骤720中，生成第一信号W使UAV在环境内航行，例如，至不同于初始位置的 位置。如前文所述，可W基于用户输入、由自主控制系统提供的指令或者其合适的组合来生 成第一信号。 阳141] 在步骤730中，使用所述多个传感器中的至少一个传感器来接收关于所述环境的 感测数据。可选地，可W从与在步骤710中使用的传感器不同的传感器接收感测数据。如 上文所述，可W通过使用合适的基于传感器融合的方法组合来自不同传感器类型的感测信 号，W生成感测数据。在一些实施方式中，经融合的传感器数据可W用于产生有代表性的环 境地图，诸如前文所讨论的实施方式。 阳142] 在步骤740中，接收返航至初始位置的指令。返航指令可W由用户向遥控器中输 入并于随后传输至UAV。或者，该指令可W由UAV自动生成，诸如由机载处理器和/或控制 器生成。在一些实施方式中，可W独立于任何用户输入而生成所述指令，例如，在UAV检测 到用户设备与UAV之间已经失去通信的情况下、当已经发生故障或紧急情况时等。
[0143] 在步骤750中，生成第二信号W使UAV沿着一路径返航至所述初始位置，其中当 所述多个传感器中的至少一个传感器检测到沿着路径的障碍物时，修改该路径W避开障碍 物。可选地，用W检测障碍物的传感器可W不同于在步骤710和/或步骤730中使用的传 感器。可W基于由多种不同的传感器类型生成的感测数据来检测障碍物。在一些实施方式 中，可W使用基于传感器数据而产生的环境地图（例如，占据网格地图）来检测障碍物。环 境地图可W是先前已经生成的（例如，基于在步骤730中收集的感测数据），或者可W是随 着UAV沿着路径航行而实时生成的。可W使用各种方法来修改路径W便防止UAV与检测到 的障碍物（诸如前文关于方法500所描述的那些障碍物）相碰撞。可W基于所获取的感测 数据和/或环境地图中所表示的障碍物信息，来执行对经修正路径的确定。
[0144] 图8A和图8B图示了根据实施方式中的用于使用航点来控制UAV返航至初始位置 的算法800。算法800可W由用于控制UAV的操作的合适的处理器和/或控制器来执行。 算法800的一个或多个步骤可W自动执行，从而为UAV提供自动返航功能。
[0145] 在步骤802中UAV飞行开始（例如，起飞）之后，在步骤804中作出关于UAV飞行 是否已经结束的确定。所述确定可W基于UAV是否已经降落（例如，降落在诸如地面等表 面上）、UAV的推进系统是否已经关闭、用户是否已经提供飞行结束的指令等。如果飞行已 经结束，则在步骤806处结束算法800。否则，算法800继续至步骤808, W便确定UAV的当 前位置（例如，缔度、经度、高度）。如前文所述，可W使用一个或多个传感器（其中至少一 些具有不同的类型）来确定当前位置。例如，UAV可W包括GI^传感器和另一传感器类型， 诸如视觉传感器。视觉感测数据可W与GI^感测数据相结合使用或者替代GI^感测数据， W便补偿当GI^传感器不能够提供可靠的感测数据时的情况（例如，在与GI^卫星的通信 可能不够理想的室内和/或低空环境中、在GI^传感器尚未建立与GI^卫星的通信的飞行 开始时）。因此，通过GI^感测数据与视觉感测数据的组合使用，可W提高定位准确度。可 选地，可W使用支持相对于全局坐标系或局部坐标系而定位UAV的环境地图来确定当前位 置。如上文所述，可W使用传感器融合技术来生成环境地图。 阳146] 在步骤810中，将当前位置信息储存在合适的数据结构中，诸如位置信息列表中。 位置列表可W用于储存由UAV先前行进过的一组位置，运在本文中可W称为"航点"。航点 可W按顺序储存，从而提供对UAV行进过的飞行路径的表示。在运样的实施方式中，储存在 位置列表中的第一航点对应于UAV的初始位置，而位置列表中的最后的航点对应于UAV最 近的位置。因此，如下文所述，可W按倒序（从最后的航点到第一航点）历经所储存的航点， W便使UAV返航至初始位置。 阳147] 在步骤812中，作出关于UAV是否应当启动自动返航功能W便返航至对应于位置 列表中储存的第一航点的初始位置的确定。如前文所述，自动返航决定可W自动地作出或 者基于用户输入而作出。如果自动返航功能未启动，则算法800返回至步骤804 W开始航 点确定和存储的下一迭代。在一些实施方式中，可W按期望频率（例如，连续地，W预定时 间间隔，诸如每0. 5s、ls、2s、5s、10s、20s或30s-次）按顺序重复步骤804、步骤808、步骤 810和步骤812, W便在UAV飞行期间生成和储存一系列先前行进过的航点。如下文关于图 8B所进一步详述，一旦在步骤812中确定UAV应当自动返航，则在步骤814中执行自动返航 功能。在自动返航功能完成之后，算法800结束于步骤806。
[0148] 图8B图示了根据实施方式的算法800的步骤814的子步骤。在步骤816处启动 自动返航功能之后，在步骤818中作出关于位置列表（航点列表）是否为空的确定。如果 列表为空，运表明UAV已经到达初始位置并且自动返航功能在步骤820中完成。如果列表 不为空，运表明UAV尚未到达初始位置。在运样的情况下，继而在步骤822中从位置列表检 索下一目标位置（航点）。
[0149] 继而在步骤824中确定UAV的当前位置。可W使用本文所描述的任何方法，诸如使 用多传感器融合和/或环境地图构建，来确定当前位置。在一些实施方式中，确定当前位置 与检索到的目标位置之间的空间关系，W便生成当前位置与目标位置之间的飞行路径。如 前文所述，可W基于环境地图构建数据来生成飞行路径W便避开潜在的飞行阻碍物。 阳150] 在步骤826中，将UAV从当前位置航行至目标位置，例如，使用在步骤824中生成 的飞行路径。随着UAV朝向目标位置移动，其可W获取和处理传感器数据W确定是否存在 任何阻碍其飞行的障碍物。例如，传感器数据可W用于提供包含如上文所讨论的障碍物占 据信息的局部环境地图。可W用于提供障碍物信息的示例性传感器包括视觉传感器、激光 雷达传感器、超声传感器等。基于传感器数据，在步骤828中作出关于是否已经检测到障碍 物的确定。如果没有检测到阻碍物，则UAV完成其向目标位置的航行，并且自动返航功能继 续至步骤818 W开始下一迭代。如果已经检测到障碍物，则如步骤830中所指示，确定并执 行合适的避障机动。例如，可W修改飞行路径（例如，基于环境地图数据），W使得UAV航行 至目标位置而不与检测到的障碍物相碰撞。 阳151 ] 图9A和图9B图示了根据实施方式中的用于使用拓扑地图来控制UAV返航至目标 位置的算法900。类似于算法800,算法900可W由用于控制UAV的操作的合适的处理器和 /或控制器来执行。算法900的一个或多个步骤可W自动执行，从而为UAV提供自动返航功 能。 阳152] 类似于算法800的步骤802,步骤902中UAV飞行开始（例如，起飞）之后，在步 骤904中作出关于UAV飞行是否已经结束的确定。如果飞行已经结束，则在步骤906处结 束算法900。否则，算法900继续至步骤908, W便确定UAV的当前位置W及关于该UAV周 围环境的环境信息。在一些实施方式中，如前文所述，环境信息包括关于一个或多个环境物 体的空间排列、几何结构和/或特性的信息。可W使用从一个或多个传感器获取的感测数 据来确定当前位置和/或环境信息。可选地，可W使用传感器融合技术来处理和组合来自 不同传感器类型的感测数据，W便提高感测结果的可靠性和准确度。例如，可W从GI^传感 器和至少一种其他传感器类型（例如，视觉传感器、激光雷达传感器和/或超声传感器）来 获取感测数据。 阳153] 在步骤910中，将当前位置和环境信息添加至表示操作环境的拓扑地图。在备选 实施方式中，还可W使用其他类型的地图（例如，诸如网格地图等尺度地图）。拓扑地图可 W用于储存对应于UAV先前行进过的位置的位置信息，从而提供UAV的飞行路径的记录。另 夕F，根据前文所描述的实施方式，拓扑地图可W用于描绘各个环境位置之间的连通性。可选 地，拓扑地图还可W包含尺度信息，诸如指示出所表示的位置之间的距离的信息，化及指示 出环境物体的空间位置和几何结构的信息。可W在UAV飞行期间生成拓扑地图的至少一些 部分，例如，使用多传感器地图构建。备选地或组合地，拓扑地图的一个或多个部分可W在 UAV的操作之前生成并被提供给UAV (例如，从遥控器传输和/或储存在机载存储器中）。在 后一实施方式中，可W在UAV操作期间基于收集到的传感器数据而精化或修改拓扑地图， W便反映当前环境信息。
[0154] 类似于算法800的步骤812,在步骤912中，作出关于UAV是否应当启动自动返航 功能W便返航至目标位置的确定。如果自动返航功能未启动，则算法900返回至步骤904。 可W按期望频率（例如，连续地，W预定时间间隔，诸如每0. 5s、ls、2s、5s、10s、20s或30s 一次）按顺序重复步骤904、步骤908、步骤910和步骤912, W便随着UAV在环境内航行而 用最近的位置和环境信息来更新拓扑地图。如下文参照图9B所进一步详述，一旦在步骤 912中确定UAV应当自动返航，则在步骤914中执行自动返航功能。在自动返航功能完成之 后，算法900结束于步骤906。 阳K5] 图9B图示了根据实施方式的算法900的步骤914的子步骤。在步骤916处启动 自动返航功能之后，在步骤918中作出关于UAV是否已经到达目标位置的确定。目标位置 可W是由用户指定的或者由UAV自动确定的位置。目标位置可W是UAV先前已经行进过的 位置，诸如在飞行开始时UAV的初始位置（例如，起飞的位置）。或者，目标位置可W是UAV 先前尚未行进过的位置。如果确定UAV已经到达目标位置，则在步骤920中完成自动返航 功能。否则，自动返航继续至步骤924。
[0156] 在步骤924中，使用本文所描述的任何方法，诸如使用多传感器融合和/或环境地 图构建，来确定UAV的当前位置。在步骤926中，确定对应于当前UAV位置的拓扑地图位 置，从而相对于拓扑地图中所表示的环境信息而定位该UAV。基于拓扑地图，在步骤926中 确定从当前位置到目标位置的飞行路径。在一些实施方式中，返航飞行路径的一个或多个 部分可W对应于UAV先前行进过的飞行路径。或者，该飞行路径的一个或多个部分可W不 同于UAV的先前飞行路径。可W基于任何合适的准则来确定飞行路径。例如，飞行路径可 被配置用于避开环境障碍物。又例如，飞行路径可被配置用于使UAV为了到达目标位置而 行进的总距离最小化。随后，在步骤928中，基于所确定的飞行路径来调节UAV飞行控制， W便使该UAV沿着所述飞行路径移动。例如，飞行路径可W指定UAV的一系列位置和/或 方向，并且可W生成合适的控制信号并将其传输至UAV推进系统W便使UAV采取指定的位 置和/或方向。 阳157] 如步骤930和步骤932中所描述，随着UAV朝向目标位置移动，其可W检测障碍物 并酌情执行避障机动。用于执行障碍物检测和避障的技术可W分别与关于算法800的步骤 828和步骤830的那些描述相似。可选地，障碍物检测和/或避障可W基于所生成的拓扑地 图。例如，一旦已经辨别出障碍物，拓扑地图中所表示的环境信息来可用于确定对飞行路径 的合适的修改W避免潜在的碰撞。 阳15引本文所描述的系统、设备和方法可W适用于多种可移动物体。如前文所述，本文对 飞行器的任何描述均可适用于和用于任何可移动物体。本发明的可移动物体可被配置用于 在任何合适的环境内移动，诸如在空中（例如，固定翼航空器、旋翼航空器或者既不具有固 定翼也不具有旋翼的航空器）、在水中（例如，船舶或潜艇）、在地面上（例如，机动车，诸如 轿车、卡车、公交车、厢式货车、摩托车；可移动构造物或框架，诸如棒状物、钓鱼竿；或者火 车）、在地下（例如，地铁）、在太空（例如，航天飞机、卫星或探测器），或者运些环境的任 何组合。可移动物体可W是载具，诸如本文其他各处所描述的载具。在一些实施方式中，可 移动物体可W安装在活体身上，诸如人类或动物。合适的动物可W包括禽类、犬类、猫类、马 类、牛类、羊类、猪类、海豚、晒齿类或昆虫。
[0159] 可移动物体可W能够在所述环境内关于六个自由度（例如，S个平移自由度和S 个旋转自由度）而自由移动。或者，可移动物体的移动可能关于一个或多个自由度受到约 束，诸如由预定路径、轨迹或方向所约束。所述移动可W由任何合适的致动机构所致动，诸 如引擎或马达。可移动物体的致动机构可W由任何合适的能源提供动力，例如电能、磁能、 太阳能、风能、引力能、化学能、核能或者其中任何合适的组合。可移动物体可W如本文其他 各处所述，经由推进系统而自推进。所述推进系统可W可选地依靠一种能源运行，例如电 能、磁能、太阳能、风能、引力能、化学能、核能或者其中任何合适的组合。可选地，可移动物 体可W由生物所携带。
[0160] 在一些情况下，所述可移动物体可W是载具。合适的载具可W包括水上载具、飞行 器、太空载具或地面载具。例如，飞行器可W是固定翼航空器（例如，飞机、滑翔机）、旋翼航 空器（例如，直升机、旋翼飞机）、同时具有固定翼和旋翼的航空器、或者既无固定翼又无旋 翼的航空器（例如，飞艇、热气球）。载具可W是自推进式，诸如在空中、在水上或水中、在太 空中或者在地上或地下自推进。自推进式载具可W利用推进系统，诸如包括一个或多个引 擎、马达、轮子、轮轴、磁体、旋翼、螺旋奖、奖叶、喷嘴或者其中任何合适组合的推进系统。在 一些情况下，推进系统可W用于使可移动物体能够从一表面起飞、降落在一表面上、保持其 当前位置和/或方向（例如，悬停）、改变定向和/或改变位置。 阳161] 可移动物体可W由用户遥控或者由可移动物体之内或之上的乘员在本地控制。在 一些实施方式中，可移动物体是无人的可移动物体，诸如UAV。无人的可移动物体（诸如 UAV)可W不搭乘操作者在可移动物体上。可移动物体可W由人类或自主控制系统（例如， 计算机控制系统），或者其任何合适的组合来控制。可移动物体可W是自主式或半自主式机 器人，诸如配置有人工智能的机器人。 阳162] 可移动物体可W具有任何合适的大小和/或尺寸。在一