已知无人船只使用机载感测系统来实时地构建其环境的本地地图，并将此地图用于自导航。收集的地图数据可识别静态障碍物，例如大陆快（landmasses）以及动态障碍物，例如在绘制环境内移动的其它船只。
当前的概念和技术结合了不同类型的多个传感器，以补偿各种设置中各个传感器的有限范围/精度。虽然这些可以在生成附近环境的综合地图方面是有效的，但是那个环境内的影响（例如极端天气）可影响传感器范围和精度，损害了船只的自导航。另一重要的影响是存在（较大的和较近的）对象，其遮挡从船只的其他对象（更小和进一步离开）的视域。
多个子系统之间的数据共享是已知的。此类信息共享通常不是在选择的基础上完成的。
本发明寻求克服这些现有已知技术的限制。
根据本发明，提供了一种用于生成用于在一个或多个船只的导航中使用的地图的系统，该系统包括：
一个或多个传感器子系统，其被提供在船只上并且被配置用于实时地感测船只的本地环境内的障碍物的存在；
处理器，与用于收集传感器数据的一个或多个传感器子系统相关联，并被配置用于以连载的（serialised）数字格式从那里生成所述船只周围的所述本地环境的实时地图；
处理器与远程定位的中心（hub）之间的数据通信装置，所述中心与从船只远程地定位的一个或多个远程感测系统进行数据通信；其中，
中心被配置成从远离船只的源收集另外的传感器数据，并将另外的传感器数据传送到处理器，以及
处理器配置成在接收到另外的传感器数据时从传感器数据和另外的传感器数据生成实时图。
在选项中，中心被配置成响应于仅从由船只的传感器子系统收集的传感器数据生成的实时地图中的缺口（gap）的识别来识别定位成收集缺口中的另外的传感器数据的远程感测系统并将另外的传感器数据传送到处理器；和
处理器被配置成在接收到另外的传感器数据时将从另外的传感器数据生成的实时地图与从由船只的传感器子系统收集的传感器数据生成的实时地图紧密配合（mesh）。
在另一选项中，另外的传感器数据被用来验证或改进实时地图数据对由传感器数据单独生成的实时地图数据的精度。
处理器或中心可以被进一步配置成识别船只周围的本地环境的实时地图中的缺口。例如，缺口的位置可以以地图坐标数据的形式被传送到中心。
例如，但是在没有限制的情况下，传感器子系统可以包括：相机、红外成像系统、激光雷达、雷达或其任何组合。
中心可以与一个或多个地理信息系统（例如arcgis）、船舶交通管理系统（vtms）或船舶自动识别系统（ais）进行数据通信。在识别实时地图中的缺口的情况下，可以针对与缺口有关的信息来询问一个或多个系统。在绘制缺口中有用的信息可以被传送到基于船只的处理器，并与船只周围的本地环境的实时地图紧密配合。
中心可以与可以从其访问实时地图数据的一个或多个其它船只上的系统进行数据通信。中心可以被配置成从一个或多个其它船只请求与识别的缺口的位置有关的实时地图数据。可以经由中心将相关数据传送到已从其识别实时地图数据中的缺口的船只。
中心可以被配置成聚集来自各种远程感测系统和请求船只的障碍物数据，并以连载的数字格式从那里生成其中存在船只的船队的全局环境的实时地图。中心可以被进一步配置成识别针对全局地图内的任何给定位置收集的数据中的不一致性（inconsistency）并且将那个位置识别为缺口。然后可以在给定位置中收集更多的传感器数据，从而允许改进全局地图数据的确定性和精度。
该中心可以被实现成控制一个或多个无人机，每个无人机具有用于实时感测无人机的本地环境内的障碍物存在的感测系统。响应于实时地图数据中的缺口的识别，中心可以将一个或多个无人机派遣到所识别的缺口的位置以收集缺失的数据。一旦被收集，数据可以被传送回到船只的机载处理器。
例如，数据可以经由互联网基于云的基础设施来传送。替代地或另外地，低频微波无线电可以被用于此类通信。后者在不受诸如雾和大雨之类的天气条件的显着影响方面是有利的。
在另外的传感器数据中识别到未预期的动态障碍物的情况下，中心可以被配置成确定未预期的动态障碍物的移动模式并且预测未预期动态障碍物的未来移动模式。可以根据以已知时间间隔以及可选地从多个远程感测系统收集的动态障碍物数据的集合来确定移动模式。此类数据可以被用来确定动态障碍物的行进方向和行进速度，并且可以外推以预测未来的移动模式。未预期的动态障碍物的预测路径可以被传送到已知在预测路径附近的船只。可选地，中心可以被配置成利用一个或多个船只的计划路线来评估未预期动态障碍物的预测路径的拦截的风险，并且仅在预测拦截的情况下向船只传送警报。传送到船只的警报可以包括用于防御动作的指令，例如船只速度的改变或船只的计划路线的改变。
所识别的动态数据的预测路径可以被表示在存储在中心中的地图数据中并传送到各个船只。以这种方式，可以使得船只知道它们并未独立地检测到的它们附近的动态障碍物。
该系统可以被包含在海洋船只的船队中。船只可以是载人的或无人的，或者载人的和无人的的组合。
可以经由中心来共享来自全部与中心进行数据通信的多个船只中的每个上的处理器的实时地图数据。
现在将关于附图作为示例来描述本发明的实施例，其中：
图1示出了其中包含根据本发明的系统的船只的船队；
图2图示了使用图1中表示的系统的地图的构建；
图3图示了由根据本发明的系统在生成用于在一个或多个船只的导航中使用的地图方面所采取的过程步骤。
如在图1中可以看到的，船队包括船只1，2和3。每个船只被装备有传感器子系统，该传感器子系统被配置用于实时地感测船只的本地环境内的障碍物的存在。船只1被装备有传感器子系统激光雷达a、红外线a、雷达a和相机a。船只1机上的处理器从这些子系统收集数据，并且生成障碍物地图a，其是船只1位于其内的本地环境的实时地图表示。船只2被装备有传感器子系统相机b、雷达b和红外线b。船只2机上的处理器从这些子系统收集数据并且生成障碍物地图b，所述障碍物地图b是船只2位于其内的本地环境的实时地图表示。船只3被装备有传感器子系统雷达c、激光雷达c。船只3机上的处理器从这些子系统收集数据并且生成障碍物地图c，其是船只3位于其内的本地环境的实时地图表示。船只1、船只2和船只3中的每一个与中心进行数据通信，所述中心能够根据从传送到它的各个船只地图接收的地图数据来构建组合的地图。此外，中心与远程系统arcgis、ais和vtms进行数据通信，其每个被装备成借助于其它船队中的船只上的传感器系统来从基于陆地的传感器系统和/或从基于卫星的传感器系统提供动态和/或静态障碍物数据。
图2图示了具有在其上表示的障碍物地图a，b和c中的每个的行星表面。标记为d的区域表示由中心从远程系统arcgis、ais和vtms可获得的地图数据。如可以看到的，船只1的障碍物地图a处于离相邻的地图d得某个距离，导致黑暗的未绘制的区域4。具有了对来自所有障碍物地图a，b和c以及远程系统地图d的数据的访问，中心能够识别在未绘制区域4中的地图数据的缺失。中心被实现成控制无人机5到未绘制区域4的派遣。与中心进行数据通信的无人机5被提供有用于收集其本地环境中的障碍物数据的传感器。中心从先前未绘制的区域4接收障碍物数据，并且能够将此传达到船只1。船只1上的处理器然后能够将从无人机的障碍物数据生成的地图数据与障碍物地图a数据紧密配合，由此加宽由船只1绘制的本地环境，并且便于船只1从其当前位置到预定义目的地的更容易的导航。
将认识到的是，虽然示出的实施例展示了如何可以得到并向船只提供缺失的地图数据，但是可以使用类似的数据收集系统来收集与障碍物地图a重叠的区域中的另外的障碍物数据。当用障碍物a数据紧密配合时，此类另外的数据可以用来验证和/或改进障碍物地图a数据的精度。当一个或多个传感器子系统相机a、雷达a、红外线a、激光雷达a的灵敏度或范围由于例如本地环境中的恶劣天气而被减小时，这可能是特别有益的。定位成在相同本地环境中收集数据的远程系统的灵敏度可能由于其远程位置而不被如此减少，并且可以在那个实例中提供更好质量的障碍物数据。
系统的实施例可以被配置成使得在中心和船队中的任何船只之间的地图数据的通信中存在选择性。例如，中心可以被配置成响应于来自各个船只的请求来从远程感测系统获得并供应另外的障碍物数据。在图3中示出了由系统的此类实施例执行的方法的示例。
如从图3可以看到的，位于船只上的传感器子系统检测船只的本地环境中的动态障碍物的存在。将此信息传送到机载处理器。在检测到的动态障碍物向船只呈现风险（例如碰撞或不想要的检测的风险）的情况下，处理器确定对其当前路线的改变以避免动态障碍物。为了导航新路线，处理器需要围绕新路线的地图数据。此地图数据可能被船只的传感器子系统不可访问。处理器识别所要求的地图数据中的缺口并将缺口的位置细节传送到远程定位的中心。
在接收到位置细节时，中心询问一个或多个远程感测系统，例如（在没有限制的情况下）船队中的其它船只、arcgis或vtms，以定位被传送的位置的相关障碍物数据。然后经由中心将识别的相关障碍物数据传送回到船只处理器。船只的处理器然后为新路线通过其的位置生成实时地图。
将认识到的是，与现有已知的共享数据系统（其中可以向船只传送来自多个源的共享数据，而不管它是否具有对那个数据的需要）形成对比，本发明的提议的系统仅提供与船只的当前情况有关的数据，并且在按需的基础上传送数据。这减少了中心与任何船只之间的数据业务，并且允许更快速地传送必要和相关的数据。因为有效的导航依赖于实时数据（特别是关于动态障碍物的存在），所以船只被实现成对潜在的风险情况更快速地进行响应。
将理解的是，本发明不被限制到上述实施例，并且可以在不脱离本文描述的概念的情况下作出各种修改和改进。例如，不同的实施例可以采取完全硬件实施例、完全软件实施例或包含硬件和软件元素两者的实施例的形式。
除了在相互排斥的情况下，可以单独地或与任何其他特征组合地采用特征中的任何一个，并且本公开延伸到并且包括本文描述的一个或多个特征的所有组合和子组合。