JP2010506281A - 移動体の慣性ユニットの機能検査方法 - Google Patents

Abstract

移動体用慣性ユニット(７)を検査するためのシステムであって、該ユニットは、運動シミュレータ(３)に搭載され、システムは次を含む。運動シミュレータ(３)に搭載された慣性ユニット(７)の理論モデル化(Ｍ１)、該理論モデル化は、慣性ユニット(７)によって測定されたとみなされる測定慣性データ(Ｒ)を表す理論慣性データ(Ｔ１)を供給する；現実の航行環境における慣性ユニットのモデル化を含むシミュレーションモデル化(Ｍ２)、該シミュレーションモデル化には、操縦命令(Ｄ２)が供給され、かつ該シミュレーションモデル化は、現実の航行環境における慣性ユニットからの出力データを表すシミュレーション慣性データ(Ｔ２)を供給する；測定慣性データ(Ｒ)、シミュレーション慣性データ(Ｔ２)、および理論慣性データ(Ｔ１)の関数として操縦命令(Ｄ２)の計算；ならびに移動体の軌道とリファレンス軌道を比較することによる慣性ユニット(７)の検査。
【選択図】図２

Description

本発明は、移動体用慣性ユニットであって、運動シミュレータに搭載される慣性ユニットの機能を検査する分野に関する。

一般的に、飛行機、ロケット、その他の移動体のような乗物は、移動体の３次元での位置決定、操縦および誘導を行うために、オンボードコンピュータと、慣性ユニットと、操縦手段とを含む航行操縦システムを有している。

より具体的には、操縦手段（例、航空力学の操舵）は、慣性ユニットからの慣性情報を受信するオンボードコンピュータから受信した命令によって、移動体の方向を、指定された目的地の方へ、または特定の軌道に沿うように向ける。この慣性情報から、オンボードコンピュータは、移動体の三次元での位置を概算し、その関数として、操縦手段に指令または命令を送信し、その結果移動体は目的地へのルートに従う。

ところが、慣性ユニットにエラーがあると、コンピュータは、不正確な慣性情報から移動体の三次元での位置を概算することになる。よって、オンボードコンピュータは、各計算過程でエラーを起こし、操縦手段に誤った命令を送信する。その結果、移動体の真の軌道が、オンボードコンピュータによって概算された軌道とかなり異なることになる。従って、慣性ユニットに重大なエラーがあると、オンボードコンピュータより送信される指令が、非常に不適切なものとなって移動体を不安定にする危険性がある。

このため、慣性ユニットを検査するために、運動シミュレータがしばしば用いられる。より具体的には、現実のサブシステム（例えば、慣性ユニット、運動シミュレータ、移動体のオンボードコンピュータ、移動体の他の特定の要素など）を、他のサブシステム（例えば、移動体のその他の要素、大気など）の数学的モデルと共に用いるハイブリッドシミュレーションが用いられている。

現在のところ、慣性ユニットを用いるハイブリッドシミュレーションにおいては、慣性ユニットの加速度計からの情報に関し、２つの状況が挙げられる。

第１の状況では、加速度計からの情報は、使用されず、数学的モデルからの情報に取って代わられる。これは、運動シミュレータが、並進運動を再現することができないという事実に関連している。従って、慣性ユニットの加速度計からの情報は、不完全であり、移動体の直線変位に関する情報を含んでいない。その結果、移動体のオンボードコンピュータは、移動体の位置を決定するために、また移動体を操縦し、誘導するために、慣性ユニットの加速度計からの情報を用いることができない。その結果、この情報に存在し得る異常は、ハイブリッドシミュレーションによって検出されない。言い換えれば、現実の慣性ユニットの加速度計の寄与がなく、これにより、加速度計で起こり得るささいなエラーでさえ検出することができない。

第２の状況では、加速度計からの情報は、数学的モデルによって計算される並進運動を表す情報によって補完される。しかし、慣性ユニットの加速度計からの情報は、シミュレーション実験室の座標に相当する固定点において測定され、そのため、移動体が、地球の周囲の軌道に沿って航行する際に、同じ物理的基点に対し、加速度計が与えるであろう情報を完全に表していない。例えば、実験室の固定点の重力場は、不変であるが、地球の周囲を航行する移動体に搭載された慣性ユニットの加速度計に感知される重力場は、経度と緯度の関数として変化し得る。よって、この差が、実験室の固定点で慣性ユニットを用いて得られる移動体の軌道を誤ったものとし、結果の解釈を困難にする。このため、当該方法では、慣性ユニットの１以上の加速度計の大まかなエラーのみを検出することができる。

さらに、慣性ユニットのジャイロからの情報は、地球の周囲を移動体が実際に移動するときのものであろう情報を完全に表していない。

地球の回転をジャイロの軸について分解する方法は、慣性ユニットが、（実験室のハイブリッドシミュレーションのように）固定座標の地点に位置しているか、地球の周囲を移動する移動体に搭載されているかによって異なる。この不完全に表される影響によって、得られるハイブリッドシミュレーションの結果が複雑になる。

さらに、運動シミュレータは、移動体の全軌道にわたって要求される以上の角度の力学的パフォーマンスを有していなければならず、これは、非常に精巧で高価な運動シミュレータを必要とし得る。

本発明は、移動体用慣性ユニットの機能を検査する方法を構成するものであり、当該ユニットは、運動シミュレータに搭載され、かつリアルタイムで当該運動シミュレータにより与えられた運動を表す測定慣性データを供給するものであり、当該方法は、以下を含む。
・運動シミュレータに搭載された慣性ユニットの理論モデル化工程。当該理論モデル化には、リアルタイムで、運動シミュレータより実際に実行された運動学的データが供給され、かつ当該理論モデル化は、リアルタイムで、運動シミュレータに搭載された慣性ユニットによって測定されたとみなされる前記測定慣性データを表す理論慣性データを供給する；
・現実の航行環境における慣性ユニットのモデル化を含むシミュレーションモデル化工程。当該シミュレーションモデル化には、リアルタイムで操縦命令が供給され、かつ当該シミュレーションモデル化は、リアルタイムで前記現実の航行環境における慣性ユニットからの出力データを表すシミュレーション慣性データを供給する。前記シミュレーションモデル化は、前記操縦命令を考慮に入れ、慣性ユニットを用いる移動体の軌道をコンピュータ計算する；
・前記測定慣性データ、前記シミュレーション慣性データ、および前記理論慣性データの関数として前記操縦命令の計算工程；ならびに
・前記慣性ユニットを用いて得られる移動体の軌道と、既定のリファレンス軌道とを比較することによる慣性ユニットの検査工程。

本発明の方法は、現実に非常に近い移動体の軌道を作成するものであり、固定点で行われる測定に関係する問題に影響されることがない。従って、慣性ユニットが要求に適合した特性を有しているかを検査することができ、それにより、質とコスト面で向上する。

前記測定慣性データは、有利には、前記慣性ユニットの加速度計からの加速度計情報を含み、前記理論慣性データは、有利には、理論加速度計情報を含む。

こうして、前記慣性ユニットの加速度計から生じるいかなるエラーも検出することができる。

前記測定慣性データは、有利には、前記慣性ユニットのジャイロからのジャイロ情報をさらに含み、前記理論慣性データは、有利には、理論ジャイロ情報を含み、そして、前記シミュレーション慣性データは、シミュレーションジャイロ情報とシミュレーション加速度計情報を含む。

こうして、操縦命令を計算するのに用いられる加速度計情報およびジャイロ情報は、移動体が地球の周囲の軌道に沿って航行する際に移動体に搭載された慣性ユニットによって与えられるであろう情報を表す。これは、当該加速度計情報とジャイロ情報が、慣性ユニットからの加速度計情報およびジャイロ情報と、理論モデル化とシミュレーションによってリアルタイムで計算される補完的な情報を含むためである。

本発明の特定の一実施態様では、前記操縦命令は、測定慣性データＲ足すシミュレーション慣性データＴ２引く理論慣性データＴ１の計（すなわち、Ｉ＝Ｔ２−Ｔ１＋Ｒ）で定義される慣性データＩの関数として計算される。

よって、仕様の劣る運動シミュレータを、極めて動的な軌道に対して用いることができる。Ｉ＝Ｔ２−Ｔ１＋Ｒの原理によって、ＲとＴ１が運動シミュレータによってなされる運動に依存するため、当該シミュレータがたとえ正確に命令を実行しなくてもＲとＴ１は一貫性を未だ有する。これにより、低コストで移動体の正確な軌道がコンピュータ計算される。

慣性データＩとシミュレーション慣性データＴ２との差が、所定の閾値によって境界されている場合（すなわち、｜Ｉ−Ｔ２｜≦εの場合）、慣性ユニットは、有効であるとみなすことができる。

こうして、慣性ユニットを、効率よく非常に高い精度で、有効であると検査できる。

本発明の方法は、シミュレーションモデル化工程から入力運動学的命令がリアルタイムで供給され、出力運動学的命令を運動シミュレータに供給して当該運動シミュレータに固有の実行遅延を補償するフェーズアドバンスモデル化工程をさらに含む。

こうして、実行遅延が補償され、運動シミュレータに搭載される慣性ユニットとあらゆる他のセンサーの同時使用を表すことが保証されるように、すべてのパラメータが同じフェーズにあることを可能にする。

前記入力運動学的命令は、有利には、運動学的データのプロファイルと同期するプロファイルを有し、前記運動学的データと前記入力運動学的命令の幅は、有利には整合する。

こうして、運動学的データは、運動シミュレータにより実際になされた運動と合致し、現実の慣性ユニットを、移動体の運動学と同じフェーズでシミュレーションすることができる。これにより、慣性ユニットの使用を表すことが保証され、慣性ユニットと同時に運動シミュレータ上の他のあらゆるセンサーについての移動体の運動学に対する同期が保証される。

本発明の方法は、有利には、マスキングモデル化工程にリアルタイムで入力運動学的命令が供給されるように、シミュレーションモデル化工程の下流かつフェーズアドバンスモデル化工程の上流にマスキングモデル化工程をさらに含み、このマスキングモデル化工程は、マスクされた運動学的命令をフェーズアドバンスモデル化工程に供給し、移動のフェーズの少なくとも一部をマスクする。

こうして、移動体の移動の角度範囲が移動シミュレーションにより許可されるより大きい軌道を作成することができる。

一つの特徴によれば、マスクされた運動学的命令の少なくとも一部は、入力運動学的命令と独立したマスキングモデル化工程の内部法則に依存する。

これにより、移動体が多数のループまたはサーキットを実行する軌道を、角移動の範囲が制限された運動シミュレータを用いてコンピュータ計算することができる。

本発明はまた、移動体用慣性ユニットの機能を検査するためのシステムに関し、当該ユニットは、運動シミュレータに搭載され、かつリアルタイムで当該運動シミュレータにより与えられた運動を表す測定慣性データを供給するものであり、当該システムは、以下を含む。
・運動シミュレータに搭載された慣性ユニットのモデル化を含む理論モデル。当該理論モデルには、リアルタイムで、運動シミュレータより実際に実行された運動学的データが供給され、かつ当該理論モデルは、リアルタイムで、運動シミュレータに搭載された慣性ユニットによって測定されたとみなされる前記測定慣性データを表す理論慣性データを供給する；
・現実の航行環境における慣性ユニットのモデル化を含むシミュレーションモデル。当該シミュレーションモデルには、リアルタイムで操縦命令が供給され、かつ当該シミュレーションモデルは、リアルタイムで前記現実の航行環境における慣性ユニットからの出力データを表すシミュレーション慣性データを供給する。前記シミュレーションモデルは、前記操縦命令を考慮に入れ、慣性ユニットを用いる移動体の軌道をコンピュータ計算する；
・前記測定慣性データ、前記シミュレーション慣性データ、および前記理論慣性データの関数として前記操縦命令を計算するための計算手段；ならびに
・前記慣性ユニットを用いて得られる移動体の軌道と、既定のリファレンス軌道とを比較することにより、慣性ユニットを検査するための検査手段。

前記計算手段は、前記測定慣性データＲ足す前記シミュレーション慣性データＴ２引く理論慣性データＴ１の計によって定義される慣性データＩの関数として、前記操縦命令を決定するのに適合している。

前記検査手段は、慣性データとシミュレーション慣性データとの差が、所定の閾値によって境界されている場合に慣性ユニットが有効であるとみなすのに適合している。

前記システムは、リアルタイムでシミュレーションモデルから入力運動学的命令が供給され、かつ出力運動学的命令を前記運動シミュレータに供給する、前記運動シミュレータに固有の実行遅延を補償するためのフェーズアドバンスモデルをさらに含む。

前記システムは、リアルタイムで入力運動学的命令が供給されるように、前記シミュレーションモデルと前記フェーズアドバンスモデルとの間にマスキングモデルをさらに含み、当該マスキングモデルは、マスクされた運動学的命令をフェーズアドバンスモデルに供給して、移動のフェーズの少なくとも一部をマスクする。

本発明はまた、コンピュータにより実行される際に上記特徴の少なくとも１つを有する検査方法の工程を実行するためのコード命令を含むコンピュータプログラムに関する。

本発明の装置と方法の他の特徴と利点は、添付図面を参照しながら、本発明を限定するものではない説明として以下に述した記載を読むことによって、より明確になるであろう。

本発明の、移動体用慣性ユニットの機能検査システムを図式的に示した図である。 図１の機能検査システムの一例をさらに図式的に示した図である。 本発明の別の実施態様を示す図である。 本発明の別の実施態様を示す図である。 本発明の別の実施態様を示す図である。 移動体の軌道の一例を図式的に示した図である。

図１は、移動体用慣性ユニットの機能検査システム１を図式的に示したものである。このシステム１は、本発明の方法を実施するのに適合した電子データ処理プログラムの命令コードを実行するのに用いられる、電子データ処理装置またはコンピュータ５に接続された、運動シミュレータ３を含む。

運動シミュレータ３は、ロール軸Ａ１、ピッチ軸Ａ２、およびヨー軸Ａ３について角変位することが可能である。従って、慣性ユニット７を収容することにより、運動シミュレータ３は、ロール軸Ａ１、ピッチ軸Ａ２、およびヨー軸Ａ３についての角移動を、慣性ユニット７に与えることができる。なお、慣性ユニット７は、移動体（図示せず）内または移動体の少なくとも一部内に含まれる際には、単独で運動シミュレータ３に搭載されてよい。

機能検査システム１は、慣性ユニット７とコンピュータ５とに接続された、移動体のオンボードコンピュータ９をさらに含む。

なお、コンピュータ５、運動シミュレータ３、オンボードコンピュータ９および慣性ユニット７の間の種々の接続は、電気ケーブルまたは光ケーブル、無線、または他の手段によって提供することができる。

図２は、本発明の移動体（図示せず）用慣性ユニット７の機能検査システム１の一例を極めて図式的に示したものである。なお、図２はまた、本発明の検査方法の主な工程を示している。

当該方法またはシステムは、現実のサブシステム（慣性ユニット７、運動シミュレータ３、移動体のオンボードコンピュータ９、および必要に応じ移動体の少なくとも一部）と、他のサブシステム（例えば、移動体の推進システム）および環境（大気）の数値モデルとを用いる現実の閉ループハイブリッドシミュレーションにおいて用いられる。現実のサブシステムの出力は、数値モデルの入力となり、数値モデルの出力は、現実のサブシステムの入力となる。

慣性ユニット７は、（単独でまたは移動体の少なくとも一部内にあって）運動シミュレータ３に搭載されており、リアルタイムで、運動シミュレータ３により与えられた運動を表す測定慣性データ（すなわち、現実の慣性データ）Ｒを提供し、移動範囲、速度、および加速度に関して移動体の角運動を再現する。当該測定慣性データＲは、慣性ユニット７のジャイロ（レートジャイロまたはフリージャイロ）および加速度計（図示せず）より来るものであり、通常、移動体のオンボードコンピュータ９が、移動体の位置を決定し、移動体を操縦し、誘導するのを可能にする。

当該検査システム１は、理論モデルＭ１、シミュレーションモデルＭ２、計算手段１１、および検査手段１３をさらに含む。理論モデルＭ１、およびシミュレーションモデルＭ２は、図１の電子データ処理装置５に含まれていてもよい。さらに、計算手段１１は、移動体のオンボードコンピュータ９を含んでいてもよい。

ハイブリッドシミュレーションは、リアルタイムで進行する。従って、計算および、移動体のオンボードコンピュータ９と、理論モデルＭ１、シミュレーションモデルＭ２、および慣性ユニット７とのデータ交換は、移動体のオンボードコンピュータ９によって実行されるオペレーションをクロックする現実の周波数で実行され、有利には、当該周波数に対応する周期よりも短い時間周期で実行され、これは各計算ループに適用される。

理論モデルＭ１は、運動シミュレータ３に搭載された慣性ユニット７をモデル化し、リアルタイムで運動シミュレータ３より、運動学的データＤ１（位置、速度、当該運動シミュレータ３に実際にかけられた角加速度）が供給される。その結果、理論モデルＭ１は、リアルタイムで計算手段１１に、運動シミュレータ３に搭載された慣性ユニット７によって測定されたとみなされる測定慣性データＲを表す理論慣性データＴ１を供給する。

シミュレーションモデルＭ２は、現実の航行環境にある慣性ユニット７をモデル化し、リアルタイムで計算手段１１より、操縦データまたは操縦命令Ｄ２が供給される。その返信として、シミュレーションモデルＭ２は、リアルタイムで、現実の航行環境の慣性ユニット７の出力データを表すシミュレーション慣性データＴ２を供給する。

こうして、慣性ユニット７を用いる移動体の軌道をコンピュータ計算するために、シミュレーションモデルＭ２は、操縦命令Ｄ２を考慮に入れる。

計算手段１１は、測定慣性データＲ、シミュレーション慣性データＴ２、および理論慣性データＴ１の関数として操縦命令Ｄ２を計算する。

次いで、検査手段１３は、現実の慣性ユニット７を用いて得られた移動体の軌道と、既定のリファレンス軌道とを比較することにより、慣性ユニットを検査することができる。

既定のリファレンス軌道は、完全に数値シミュレーションにより、例えば、シミュレーションモデルＭ２のみにより、オンボードコンピュータおよび慣性ユニットを含む現実の装置すべてのモデル化を含みつつ、コンピュータ計算される。これは公知技術である。

既定のリファレンス軌道は、コンピュータと慣性ユニットを含む現実の装置のすべてが数値で示される、完全な数値シミュレーションモデルによって公知方法により得られる。

よって、検査手段１３は、オフラインで、完全に数値で作成された既定のリファレンス軌道と、現実の慣性ユニット７および現実のオンボードコンピュータ９をリアルタイムで用いる機能検査システム１によって作成された移動体の軌道とを比較する。その結果の比較試験により、慣性ユニット７が有効か、すなわち要求に適合する特性を有しているか、慣性ユニットが有効でないかを決定する。特に、前記２つの軌道が重なり合う場合には、慣性ユニット７は、完全であるとみなされる。

測定慣性データＲは、有利には、慣性ユニット７のジャイロからのジャイロ情報に加え、慣性ユニット７の加速度計からの加速度計情報を含む。同様に、理論慣性データＴ１は、理論加速度計情報および理論ジャイロ情報を含む。

現実の慣性ユニット７の加速度計からの情報は、オンボードコンピュータ９による移動体の、位置決定、操縦、および誘導に寄与する。よって、当該情報に存在し得る異常は、現実の慣性ユニット７からの加速度計情報と、理論モデルＭ１からの加速度計情報を比較することによって検出することができる。

さらに、シミュレーション慣性データＴ２は、シミュレーションジャイロ情報およびシミュレーション加速度計情報を含む。

こうして、操縦命令を計算するのに用いられる加速度計情報とジャイロ情報は、移動体が地球の周囲のこの軌道を航行する際に、移動体に搭載された慣性ユニットによって供給されるであろう情報を表している。これは、この加速度計情報とジャイロ情報は、固定座標の点に位置する慣性ユニットからの情報に加え、理論モデルＭ１およびシミュレーションモデルＭ２によってリアルタイムで計算される補足的な加速度計情報およびジャイロ情報を含むためである。

現実の慣性ユニット７により届けられた情報は、実験室の固定点で行われる測定であり、地球の周囲を航行する移動体に搭載された慣性ユニットによって届けられるであろう情報を完全に表してはいない。

より具体的には、理論モデルＭ１を用いて計算される理論慣性データＴ１は、実験室の固定点の現実の慣性ユニット７が実行したとみなされる測定の理論的表現に対応し、この計算は、現実の慣性ユニット７に適合する運動学的データを用いているため、極めてよい表現である。さらに、シミュレーション慣性データＴ２は、移動体が地球の周囲を航行する際に、移動体に搭載される慣性ユニット７によって実行される測定を表現する。

測定慣性データＲと、それに対応する理論慣性データＴ１を考慮することにより、固定点で測定を実行することにより起こるエラーを除くことができる。その結果、シミュレーション慣性データＴ２の寄与を、測定慣性データＲと理論慣性データＴ１に加えることにより、固定点において測定を行うことに関係する問題の影響を受けない、現実を表した軌道が得られる。

図３は、図２の機能検査システムの一実施態様を図式的に示す。この実施態様では、計算手段１１は、慣性データＩを計算するために、測定慣性データＲ、シミュレーション慣性データＴ２、および理論慣性データＴ１に算術演算を適用する、第１算術演算手段１１ａおよび第２算術演算手段１１ｂを含む。

こうして、第１算術演算手段１１ａは、シミュレーション慣性データＴ２と理論慣性データＴ１との間の差を計算する。第２算術演算手段１１ｂは、得られた差（Ｔ２−Ｔ１）に測定慣性データＲを足し、式Ｉ＝Ｔ２＋Ｒ−Ｔ１に従って、慣性データＩを示す。

次いで、操縦命令Ｄ２が、理論慣性データＴ１を差し引いた測定慣性データＲとシミュレーション慣性データＴ２の和によって定義されるこの慣性データＩの関数として、計算される。

この実施態様は、運動シミュレータ３に搭載された慣性ユニット７によって供給される測定慣性データＲと、理論モデルＭ１によって供給される理論慣性データＴ１との差を用いる機能検査システム１によるハイブリッドシミュレーションに基づいている。

式Ｉ＝Ｔ２−Ｔ１＋Ｒを考えると、ＲおよびＴ１は、運動シミュレータ３によって遂行される運動に依存するため、たとえシミュレータが命令を正確に実行しなくても、これらは一貫性を未だ有する。このことは、移動体の正確な軌道を、より安価な運動シミュレータ３を用いてコンピュータ計算できることを意味する。

さらに、検査手段１３がオフラインで、既定のリファレンス軌道と、機能検査システム１によって作成される移動体の軌道とを比較するとき、慣性ユニット７の有効性は、ＲとＴ１との差の関数となる。

Ｒ＝Ｔ１であれば、Ｉ＝Ｔ２であり、これは、前記２つの軌道が重なり合うことに相当し、よって、慣性ユニット７は完全である。従って、この種の慣性ユニット７を用いて得られる移動体の軌道は、ハイブリッドシミュレーションの現実のオンボードコンピュータ９のみを用いて得られる結果に非常に近い。

ＲがＴ１に近い場合（例えば、｜Ｒ−Ｔ１｜＝ε、ここでεは小さい値である）、前記２つの軌道の間に差があると把握されるが、結果は許容可能な限度内にとどまっており、軌道は、予想に合致しているとみなすことができる。よって、慣性ユニット７は、公称と異なる特性を有しているが、仕様で設定された限度または許容値の範囲内にとどまる。

ＲがＴ１に近くない場合、前記２つの軌道は明らかに異なっており、移動体は目標（真の軌道）に到達することができないのにもかかわらず、オンボードコンピュータ９は、目標（試算された軌道）に到達したと考える。これは、慣性ユニットが重大なエラーを有していることを意味する。

言い換えれば、慣性データＩとシミュレーション慣性データＴ２との差が、所定の閾値によって境界されている場合（｜Ｉ−Ｔ２｜≦ε）、慣性ユニット７は、有効であるとみなせる。

さらに、現実の慣性ユニット７が固定点で実行したとみなされる測定の理論表現Ｔ１を計算し、ＲからＴ１を引き、（地球の周囲を移動する移動体に搭載された慣性ユニットによって実行される測定を表す）シミュレーション慣性データＴ２の寄与を加算することによって、現実を表す軌道が得られる。なおＲからＴ１を引くことによって、η（ここでη＝｜Ｒ−Ｔ１｜であり、ηの値は、慣性ユニット７の不完全さに正比例する）を除いて現実の慣性ユニットによってもたらされる寄与が除去される。

この例では、慣性ユニット７の種々の許容値を考慮に入れてシミュレーションモデルＭ２により軌道をコンピュータ計算することができる。例えば、特定のＮ個の軌道を、変数をその許容値内で調節することによりコンピュータ計算することができ、もつれた軌道が得られる。「真の」軌道、すなわち現実の慣性ユニット７によって得られる軌道が、数値シミュレーションによって得られる軌道のもつれに含まれる場合、慣性ユニット７は、有効であると考えることができる。含まれない場合には、慣性ユニット７は、エラーを有している。

図４は、機能検査システム１がフェーズアドバンスモデルＭ３をさらに含む実施態様を図式的に示したものであり、当該フェーズアドバンスモデルＭ３は、リアルタイムでシミュレーションモデルＭ２より、入力データまたは運動学的命令Ｃ１が供給され、また、運動シミュレータ３に出力運動学的命令Ｃ２を供給して、運動シミュレータ３に固有の実行遅延を補償する。

一般的に、移動体をナビゲートし操縦するためのシステムは、「操縦」機能を含み、当該操縦機能は、移動体の特性に適合する操縦手段を動作させるための命令を作成することが意図されている。これは、慣性情報またはデータ、および必要に応じ異なった種類の情報またはデータ（付加的な非慣性のユニットがある場合）を用い、リアルタイムで以前に命令された指示の遂行を判断し、要求に応じ次の命令の指示のレベルを適合させる、自動の機能である。操縦手段が十分な速さで反応していない場合、操縦機能は、これに感知し、より強い命令を下してこの実行遅延を補償する。

入力運動学的命令Ｃ１は、有利には、運動学的データＤ１のプロファイルと同期するプロファイルを有する。さらに、運動学的データＤ１と入力運動学的命令Ｃ１の幅は、整合している。そこで、慣性ユニットのシミュレーションは、移動体の角度の運動学に同期し、慣性ユニットと、運動シミュレータに同時に搭載される他のセンサーの使用を表現することを保証している。

図５は、図４の機能検査システムがマスキングモデルＭ４をさらに含む実施態様を図式的に示したものであり、この例では、当該マスキングモデルＭ４は、シミュレーションモデルＭ２の下流にあり、フェーズアドバンスモデルＭ３の上流にある。従って、マスキングモデルＭ４は、リアルタイムでシミュレーションモデルＭ２により入力運動学的命令Ｃ１が供給され、移動体の運動のフェーズの少なくとも一部をマスキングするために、マスクされた運動学的命令Ｃ３を、フェーズアドバンスモデルＭ３に供給する。

次いで、フェーズアドバンスモデルＭ３は、運動シミュレータ３に、出力運動学的命令Ｃ４を供給し、この出力運動学的命令は、マスクされた運動学的命令Ｃ３を考慮に入れて、移動体の角移動の範囲および／または力学が、運動シミュレータ３によって許可されたものを超える軌道を作成するものである。

よって、マスキングモデルＭ４から意図的に命令される、運動シミュレータ３の角移動またはその移動の停止は、測定慣性データＲおよび理論慣性データＴ１に考慮に入れられているが、操縦命令Ｄ２には影響しない。

図３の例によれば、式Ｉ＝Ｔ２−Ｔ１＋Ｒにより、慣性データＩは、運動シミュレータ３のいかなる角移動によっても、または、マスキングモデルＭ４の命令による当該移動の停止によっても、影響を受けない。

さらに、マスキングモデルＭ４で実施される監視機能は、運動シミュレータ３のハードウェアまたはソフトウェアの停止に至る前に、命令される角移動の範囲を制限する。

なお、理論モデルＭ１、シミュレーションモデルＭ２、フェーズアドバンスモデルＭ３、および／またはマスキングモデルＭ４は、図１の電子データ処理装置５に含まれていてもよい。

図６は、障害物の周囲の軌道をコンピュータ計算する一例を図式的に示す。

例えば、ヨー軸について２００度の角偏位に相当する±１００度の範囲の角移動のキャパシティを有する仕様の劣る運動シミュレータを用いて、軌道を、２７０度の角偏位でコンピュータ計算することができる。従って、この例では、移動体２１は、出発点２５から到着点２７まで、２７０度の角偏位によって障害物２９を回避しながら軌道２３を辿ることができる。

軌道２３の計算中、運動シミュレータ３の軸の角度の位置測定は、修正され得る。例えば、運動シミュレータ３のヨー軸Ａ３は、移動体２１のヨーと独立して操縦され得る。

マスクされた運動学的命令Ｃ３の少なくとも一部は、有利には、マスキングモデルＭ３の内部の法則に依存する。特に、内部法則は、入力運動学的命令Ｃ１と独立している。従って、運動命令が、シミュレーションモデルＭ２からの入力運動学的命令Ｃ１と独立して、マスキングモデルＭ４から運動シミュレータ３に注入され得る。これにより、移動体が、角移動の範囲が制限された運動シミュレータ３により複数のループを実行することができる軌道を計算することができる。

さらに、軌道は、運動シミュレータ３により許可されるよりも大きな力学的範囲を有することができる。

例えば、臨時のイベントに対し入力運動学的命令Ｃ１が、運動シミュレータ３が生成可能な速度よりも大きな速度を命令した場合、運動シミュレータ３により実際に実行される運動学的データＤ１の特性は、入力運動学的命令Ｃ１に対して減少したものとなる。この不十分な運動は、測定慣性データＲおよび理論慣性データＴ１に考慮に入れられる。それでも、式Ｉ＝Ｔ２−Ｔ１＋Ｒによって、慣性データＩは、不十分な移動により影響されない。よって、軌道は、運動シミュレータの仕様が劣っていても影響を受けない。

本発明はまた、通信ネットワークよりダウンロード可能であり、コンピュータ５により実行される際に本発明の検査方法の工程を実行するためのプログラムコード命令を含むコンピュータプログラムに関する。当該コンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な媒体に格納されていてもよく、マイクロプロセッサにより実行可能であってもよい。

当該プログラムは、いかなるプログラム言語を使用してもよく、ソースコード、オブジェクトコード、部分的にコンパイルされたようなソースコードとオブジェクトコードの中間のコード、または他の所望の形態をとることができる。

本発明はまた、上記コンピュータプログラムの命令を含む、コンピュータで読み取り可能な情報媒体に関する。

当該情報媒体は、プログラムを格納可能ないかなるデバイスであってよい。媒体の例としては、例えばＣＤ−ＲＯＭや超小型電子回路ＲＯＭなどのＲＯＭのような格納手段、例えばフロッピーディスク（登録商標）やハードディスクのような磁気記憶手段を挙げることができる。

Claims (15)

1. 移動体用慣性ユニット（７）の機能を検査する方法であって、当該ユニットは、運動シミュレータ（３）に搭載され、かつリアルタイムで当該運動シミュレータ（３）により与えられた運動を表す測定慣性データ（Ｒ）を供給するものであり、以下を含むことを特徴とする方法。
   ・運動シミュレータ（３）に搭載された慣性ユニット（７）の理論モデル化工程（Ｍ１）、ここで、当該理論モデル化には、リアルタイムで、運動シミュレータ（３）より実際に実行された運動学的データ（Ｄ１）が供給され、かつ当該理論モデル化は、リアルタイムで、運動シミュレータ（３）に搭載された慣性ユニット（７）によって測定されたとみなされる前記測定慣性データ（Ｒ）を表す理論慣性データ（Ｔ１）を供給する；
   ・現実の航行環境における慣性ユニットのモデル化を含むシミュレーションモデル化工程（Ｍ２）、ここで、当該シミュレーションモデル化には、リアルタイムで操縦命令（Ｄ２）が供給され、かつ当該シミュレーションモデル化は、リアルタイムで前記現実の航行環境における慣性ユニットからの出力データを表すシミュレーション慣性データ（Ｔ２）を供給し、前記シミュレーションモデル化は、前記操縦命令（Ｄ２）を考慮に入れ、前記慣性ユニットを用いる移動体の軌道をコンピュータ計算する；
   ・前記測定慣性データ（Ｒ）、前記シミュレーション慣性データ（Ｔ２）、および前記理論慣性データ（Ｔ１）の関数として前記操縦命令（Ｄ２）の計算工程；ならびに
   ・前記慣性ユニットを用いて得られる移動体の軌道と、既定のリファレンス軌道とを比較することによる慣性ユニット（７）の検査工程。
2. 前記測定慣性データ（Ｒ）が、前記慣性ユニットの加速度計からの加速度計情報を含み、前記理論慣性データ（Ｔ１）が、理論加速度計情報を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記測定慣性データ（Ｒ）が、前記慣性ユニットのジャイロからのジャイロ情報をさらに含み、前記理論慣性データ（Ｔ１）が、理論ジャイロ情報を含み、前記シミュレーション慣性データ（Ｔ２）が、シミュレーションジャイロ情報とシミュレーション加速度計情報を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記操縦命令（Ｄ２）が、前記測定慣性データ（Ｒ）足す前記シミュレーション慣性データ（Ｔ２）引く前記理論慣性データ（Ｔ１）の計で定義される慣性データ（Ｉ）の関数として計算されることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記慣性データ（Ｉ）と前記シミュレーション慣性データ（Ｔ２）との差が、所定の閾値によって境界されている場合に、慣性ユニット（７）が有効であるとみなすことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記シミュレーションモデル化工程（Ｍ２）から入力運動学的命令（Ｃ１）がリアルタイムで供給され、出力運動学的命令（Ｃ２）を運動シミュレータ（３）に供給して、当該運動シミュレータに固有の実行遅延を補償するためのフェーズアドバンスモデル化工程（Ｍ３）をさらに含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記入力運動学的命令（Ｃ１）が、前記運動学的データ（Ｄ１）のプロファイルと同期するプロファイルを有し、前記運動学的データ（Ｄ１）と前記入力運動学的命令（Ｃ１）の幅が、整合していることを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. マスキングモデル化工程にリアルタイムで前記入力運動学的命令（Ｃ１）が供給されるように、前記シミュレーションモデル化工程（Ｍ２）の下流かつ前記フェーズアドバンスモデル化工程（Ｍ３）の上流にマスキングモデル化工程（Ｍ４）をさらに含み、当該マスキングモデル化工程（Ｍ４）は、マスクされた運動学的命令（Ｃ３）を前記フェーズアドバンスモデル化工程（Ｍ３）に供給し、移動のフェーズの少なくとも一部をマスクすることを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記マスクされた運動学的命令（Ｃ３）の少なくとも一部は、前記入力運動学的命令（Ｃ１）と独立した前記マスキングモデル化工程（Ｍ４）の内部法則に依存することを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 移動体用慣性ユニット（７）の機能を検査するためのシステムであって、当該ユニットは、運動シミュレータ（３）に搭載され、かつリアルタイムで当該運動シミュレータにより与えられた運動を表す測定慣性データ（Ｒ）を供給するものであり、以下を含むことを特徴とするシステム。
    ・運動シミュレータ（３）に搭載された慣性ユニット（７）のモデル化を含む理論モデル（Ｍ１）、ここで、当該理論モデルには、リアルタイムで、運動シミュレータより実際に実行された運動学的データ（Ｄ１）が供給され、かつ当該理論モデルは、リアルタイムで、運動シミュレータに搭載された慣性ユニットによって測定されたとみなされる前記測定慣性データ（Ｒ）を表す理論慣性データ（Ｔ１）を供給する；
    ・現実の航行環境における慣性ユニットのモデル化を含むシミュレーションモデル（Ｍ２）、ここで、当該シミュレーションモデルには、リアルタイムで操縦命令（Ｄ２）が供給され、かつ当該シミュレーションモデルは、リアルタイムで前記現実の航行環境における慣性ユニットからの出力データを表すシミュレーション慣性データ（Ｔ２）を供給し、前記シミュレーションモデル（Ｍ２）は、前記操縦命令（Ｄ２）を考慮に入れ、慣性ユニットを用いる移動体の軌道をコンピュータ計算する；
    ・前記測定慣性データ（Ｒ）、前記シミュレーション慣性データ（Ｔ２）、および前記理論慣性データ（Ｔ１）の関数として前記操縦命令（Ｄ２）を計算するための計算手段（１１）；ならびに
    ・前記慣性ユニットを用いて得られる移動体の軌道と、既定のリファレンス軌道とを比較することにより、慣性ユニットを検査するための検査手段（１３）。
11. 前記計算手段（１１）が、前記測定慣性データ（Ｒ）足す前記シミュレーション慣性データ（Ｔ２）引く前記理論慣性データ（Ｔ１）の計によって定義される慣性データ（Ｉ）の関数として、前記操縦命令（Ｄ２）を決定するのに適合していることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
12. 前記検査手段（１３）が、慣性データ（Ｉ）とシミュレーション慣性データ（Ｔ２）との差が、所定の閾値によって境界されている場合に慣性ユニットが有効であるとみなすのに適合していることを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
13. リアルタイムで前記シミュレーションモデル（Ｍ２）から入力運動学的命令（Ｃ１）が供給され、かつ出力運動学的命令（Ｃ２）を前記運動シミュレータに供給する、前記運動シミュレータに固有の実行遅延を補償するためのフェーズアドバンスモデル（Ｍ３）をさらに含むことを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか１項に記載のシステム。
14. リアルタイムで入力運動学的命令（Ｃ１）が供給されるように、前記シミュレーションモデル（Ｍ２）と前記フェーズアドバンスモデル（Ｍ３）との間にマスキングモデル（Ｍ４）をさらに含み、当該マスキングモデル（Ｍ４）が、マスクされた運動学的命令（Ｃ３）を前記フェーズアドバンスモデル（Ｍ３）に供給して、移動のフェーズの少なくとも一部をマスクすることを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
15. コンピュータにより実行される際に請求項１〜９の少なくとも１項に記載の検査方法の工程を実行するためのコード命令を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。

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