(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
携帯機器の位置推定を決定する方法であって、
前記携帯機器内の制御ユニットによって、前記携帯機器内の1つまたは複数の動きセンサからの情報を受信し、前記情報を解析することによって、複数の提案される位置を関連する尤度で生成するステップと、
前記制御ユニットによって、前記携帯機器内の1つまたは複数の光センサからの情報を受信し処理して、候補位置のリストを生み出すステップと、
前記制御ユニットによって、前記候補位置のリストを使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するステップと、
前記制御ユニットによって、残りの提案される位置および関連する尤度に基づいて、前記携帯機器に関する位置推定を決定するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記候補位置のリストを使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するステップが、候補位置の前記リスト内に含まれていない、いずれかの提案される位置を除外するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記1つまたは複数の動きセンサが、加速度計、磁気探知機、およびジャイロスコープのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記1つまたは複数の光センサが、環境光センサ、近接センサ、およびカメラ強度センサのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記携帯機器内の1つまたは複数の動きセンサからの情報を解析することによって、前記複数の提案される位置を関連する尤度で生成するステップが、
前記1つまたは複数の動きセンサからの情報から特徴を抽出するステップと、
特徴のモデルにアクセスするステップと、
前記特徴および特徴の前記モデルを使用して、前記複数の提案される位置のそれぞれに関連する尤度を生成するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の提案される位置を関連する尤度で経時的にフィルタリングするステップをさらに含む、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
前記位置推定に関連する信頼性評価基準を生成するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
前記信頼性評価基準が、少なくとも1つの候補位置を使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するステップ後に、可能性が最も高い２つの提案される位置の尤度の差に基づいて生成される、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記候補位置のリスト内の候補位置に関連する尤度を生成するステップをさらに含み、前記候補位置のリストを使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するステップが、前記複数の提案される位置のそれぞれに関連する尤度を前記候補位置に関連する尤度で乗算して、前記位置推定として使用され、最も高い結合尤度レベルに係る提案される位置を決定するステップを含む、請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
前記1つまたは複数の光センサからの情報を処理して、候補位置のリストを生み出すステップが、前記複数の提案される位置を関連する尤度で生成するステップに先立って実行される、請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
携帯機器であって、
少なくとも１つの動きセンサと、
少なくとも１つの光センサと、
メモリと、
前記メモリに結合され、かつ前記動きセンサからのデータを受信するために結合され、前記複数の光センサからのデータを受信するために結合されたプロセッサであって、前記1つまたは複数の動きセンサからのデータに基づいて、複数の提案される位置を関連する尤度で生成し、前記複数の光センサからのデータに基づいて候補位置のリストを生み出し、前記候補位置のリストを使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外し、残りの提案される位置および関連する尤度に基づいて、前記携帯機器に関する位置推定を決定し、前記位置推定を前記メモリ内に記憶するように構成されたプロセッサと、
を備える携帯機器。
【請求項１２】
前記プロセッサが、前記候補位置のリスト内に含まれていない、いずれかの提案される位置を除外するように構成されていることによって、前記候補位置のリストを使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するように構成されている、請求項11に記載の携帯機器。
【請求項１３】
前記動きセンサが、加速度計、磁気探知機、およびジャイロスコープのうちの少なくとも1つを含む、請求項11に記載の携帯機器。
【請求項１４】
前記複数の光センサが、環境光センサ、近接センサ、およびカメラ強度センサのうちの少なくとも1つを含む、請求項11に記載の携帯機器。
【請求項１５】
前記プロセッサが、
前記動きセンサからのデータから特徴を抽出し、
特徴のモデルにアクセスし、
前記特徴および特徴のモデルを使用して、前記複数の提案される位置のそれぞれに関連する尤度を生成するように構成されていることによって、
前記動きセンサからのデータに基づいて、前記複数の提案される位置を関連する尤度で生成するように構成されている、請求項11に記載の携帯機器。
【請求項１６】
前記プロセッサが、前記複数の提案される位置を関連する尤度で経時的にフィルタリングするようにさらに構成されている、請求項15に記載の携帯機器。
【請求項１７】
前記プロセッサが、前記位置推定に関連する信頼性評価基準を生成するようにさらに構成されている、請求項11に記載の携帯機器。
【請求項１８】
前記プロセッサが、前記少なくとも1つの候補位置を使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外した後で、可能性が最も高い２つの提案される位置の尤度の差に基づいて、前記信頼性評価基準を生成するように構成されている、請求項17に記載の携帯機器。
【請求項１９】
前記プロセッサが、前記候補位置のリスト内の候補位置に関連する尤度を生成するようにさらに構成され、前記プロセッサが、前記複数の提案される位置のそれぞれに関連する尤度を前記候補位置に関連する尤度で乗算して、前記位置推定として使用され、最も高い結合尤度レベルに係る提案される位置を決定するように構成されていることによって、前記候補位置のリストを使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するように構成されている、請求項11に記載の携帯機器。
【請求項２０】
前記プロセッサが、複数の提案される位置を関連する尤度で生成する前に、前記候補位置のリストを生み出すように構成されている、請求項11に記載の携帯機器。
【請求項２１】
携帯機器であって、
前記携帯機器内の1つまたは複数の動きセンサからの情報を解析することによって、複数の提案される位置を関連する尤度で生成するための手段と、
前記携帯機器内の1つまたは複数の光センサからの情報を処理して、候補位置のリストを生み出すための手段と、
前記候補位置のリストを使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するための手段と、
残りの提案される位置および関連する尤度に基づいて、前記携帯機器に関する位置推定を決定するための手段と
を備える携帯機器。
【請求項２２】
前記候補位置のリストを使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するための前記手段が、前記候補位置のリスト内に含まれていない、いずれかの提案される位置を除外するための手段を含む、請求項21に記載の携帯機器。
【請求項２３】
前記1つまたは複数の動きセンサが、加速度計、磁気探知機、およびジャイロスコープのうちの少なくとも1つを含む、請求項21に記載の携帯機器。
【請求項２４】
前記1つまたは複数の光センサが、環境光センサ、近接センサ、およびカメラ強度センサのうちの少なくとも1つを含む、請求項21に記載の携帯機器。
【請求項２５】
前記携帯機器内の1つまたは複数の動きセンサからの情報を解析することによって、前記複数の提案される位置を関連する尤度で生成するための手段が、
前記1つまたは複数の動きセンサからの情報から特徴を抽出するための手段と、
特徴のモデルにアクセスするための手段と、
前記特徴および特徴のモデルを使用して、前記複数の提案される位置のそれぞれに関連する尤度を生成するための手段と
を含む、請求項21に記載の携帯機器。
【請求項２６】
前記複数の提案される位置を関連する尤度で経時的にフィルタリングするための手段をさらに備える、請求項25に記載の携帯機器。
【請求項２７】
前記少なくとも1つの候補位置を使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外した後で、可能性が最も高い２つの提案される位置の尤度の差に基づいて、前記位置推定に関連する信頼性評価基準を生成するための手段をさらに含む、請求項21に記載の携帯機器。
【請求項２８】
前記候補位置のリスト内の複数の候補位置に関連する尤度を生成するための手段をさらに含み、前記候補位置のリストを使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するための手段が、前記複数の提案される位置のそれぞれに関連する尤度を前記候補位置に関連する尤度で乗算して、前記位置推定として使用され、最も高い結合尤度レベルに係る提案される位置を決定することを含む、請求項21に記載の携帯機器。
【請求項２９】
プログラムコードを記憶して含んだ非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、携帯機器内の制御ユニットに、前記携帯機器内の1つまたは複数の動きセンサからの情報を受信させ、前記情報を解析させることによって、複数の提案される位置を関連する尤度で生成するためのプログラムコードと、
前記制御ユニットに、前記携帯機器内の1つまたは複数の光センサからの情報を受信させ、処理させて、候補位置のリストを生み出すためのプログラムコードと、
前記制御ユニットに、前記候補位置のリストを使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外させるためのプログラムコードと、
前記制御ユニットに、残りの提案される位置および関連する尤度に基づいて、前記携帯機器に関する位置推定を決定させるためのプログラムコードと
を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３０】
前記候補位置のリストを使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するためのプログラムコードが、前記候補位置のリスト内に含まれていない、いずれかの提案される位置を除外するためのプログラムコードを含む、請求項29に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３１】
前記携帯機器内の1つまたは複数の動きセンサからの情報を解析することによって、前記複数の提案される位置を関連する尤度で生成するステップを行うためのプログラムコードが、
前記1つまたは複数の動きセンサからの情報から特徴を抽出するためのプログラムコードと、
特徴のモデルにアクセスするためのプログラムコードと、
前記特徴および特徴のモデルを使用して、前記複数の提案される位置のそれぞれに関連する尤度を生成するためのプログラムコードと、
前記複数の提案される位置を関連する尤度で経時的にフィルタリングするためのプログラムコードと
を含む、請求項29に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３２】
前記位置推定に関連する信頼性評価基準を生成するためのプログラムコードをさらに含み、前記信頼性評価基準が、前記候補位置のリストを使用して前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外した後で、可能性が最も高い２つの提案される2つの位置の尤度の差に基づいている、請求項29に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３３】
前記候補位置のリスト内の候補位置に関連する尤度を生成するためのプログラムコードをさらに含み、前記候補位置のリストを使用して、前記複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するためのプログラムコードが、前記複数の提案される位置のそれぞれに関連する尤度を前記候補位置に関連する尤度で乗算して、前記位置推定として使用され、最も高い結合尤度レベルに係る提案される位置を決定するためのプログラムコードを含む、請求項29に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（係属中仮出願の相互参照）
本出願は、米国特許法第119条のもとで2011年4月15日に出願した、「Fusing Device Position Estimates From Motion And Ambient Light Classifiers」という表題の米国特許仮出願第61/476,159号の優先権を主張する、2012年1月11日に出願した、「Device Position Estimates From Motion And Ambient Light Classifiers」という表題の米国特許出願第13/348,497号の優先権を主張するものであり、それらは共に本出願の譲受人に譲渡され、参照により本明細書に組み込まれている。
【０００２】
本明細書で説明される主題の実施形態は、一般に、携帯機器(mobile device)に関する位置推定を決定することに関し、より詳細には、センサの2つの異なるセットからの情報を使用して、位置推定を決定することに関する。
【背景技術】
【０００３】
大部分のスマートフォン機器は、ユーザに対する機器の位置、例えば、機器がユーザの手の中にあること、ズボンのポケットの中にあること、シャツのポケットの中にあること、バックパックの中にあること、ハンドバッグの中にあること、机の上にあることなどを推論するために使用可能な動きセンサと光センサの両方を含む。加速度計、磁気探知機、およびジャイロスコープなどの動きセンサは、機器の移動および方位を記録することが可能である。環境光センサ、近接センサ、およびカメラなどのセンサは、機器の周囲の環境について報知する。詳細には、環境光センサ(ALS)は、機器の前面に当たる光の強度を(例えば、ルクスで)報知するのに対して、近接センサは、機器の前面に近接するオブジェクトに反射する放射赤外線光の強度を報知する。カメラは、何百万ものカラー画素を含む詳細な画像を記録することが可能であるが、機器の背面に当たる赤、緑、および青の光の平均強度だけを捕捉する背面光センサとしても使用可能である。
【０００４】
残念ながら、通常の携帯機器上のALS、近接センサ、およびカメラなどの光センサには弱点がある。ALS出力は、下層ソフトウェア内でしばしば著しく量子化され、したがって、上層において利用可能な出力がほんの一握りの強度値のうちの1つを利用する(例えば、一部の現在のスマートフォンでは、出力が4つの値、すなわち、10ルクス、325ルクス、7650ルクス、および21525ルクスのうちの1つだけを利用する)ようになる。上層における近接センサ出力は、通常、0または1であり、これはオブジェクトが機器の前面に近接しているか否かをおおよそ表す。カメラ強度は、通常、下層ソフトフェアにおける自動利得制御(AGC)を受け、これは、その出力をルクス値に直接的にマッピングすることを困難にする。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
動きセンサおよび光センサは両方とも、それぞれ、ユーザに対する機器の位置に関する情報を提供することができる。しかし、結果として生じる位置推定は時として一致しないことになるため、この情報を組み合わせることは問題を含む。加えて、光センサからの位置推定は高量子化される場合があり、本質的に周辺環境内の光の量に関係するため、これらの位置推定は信頼できない場合がある。例えば、真の光強度が0ルクスと167.5ルクスの間のいずれかであるとき、現在の携帯機器は10ルクスのALS示度を出力する可能性がある。したがって、前面が閉塞されているときと、機器が適度に明るい居間内にあるときとを区別することは困難な場合がある。信頼性の欠如のもう1つの例は、多くの機器内で、薄い色のデニムジーンズのズボンポケット内にあるときに正の示度を報知するが、濃い色のデニムジーンズのズボンポケット内にあるときに負の示度を報告する近接センサである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
加速度計、磁気探知機、および/またはジャイロスコープなど、動きセンサからのデータと、環境光センサ、近接センサ、および/またはカメラ強度センサなど、光センサからのデータとを使用して、携帯機器に関する位置推定を生成する。動きセンサからの情報を解析することによって、複数の提案される位置を関連する尤度で生成して、光センサからの情報に基づいて候補位置のリストを生み出す。候補位置のリストを使用して、複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外して、残りの提案される位置および関連する尤度に基づいて、携帯機器に関する位置推定を決定する。動きセンサからの情報から特徴を抽出し、モデルを使用して、提案される位置に関する尤度を生成することによって、提案される位置を生成することができる。尤度を経時的にフィルタリングすることができる。加えて、推定される位置に関する信頼性評価基準(confidence metric)を生成することができる。
【０００７】
ある実施形態では、携帯機器の位置推定を決定する方法は、携帯機器内の1つまたは複数の動きセンサからの情報を解析することによって、複数の提案される位置を関連する尤度で生成するステップと、携帯機器内の1つまたは複数の光センサからの情報を処理して、候補位置のリストを生み出すステップと、候補位置のリストを使用して、複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するステップと、残りの提案される位置および関連する尤度に基づいて、携帯機器に関する位置推定を決定するステップとを含む。
【０００８】
別の実施形態では、携帯機器は、動きセンサと、複数の光センサと、メモリと、メモリに結合され、かつ動きセンサからのデータを受信するために結合され、複数の光センサからのデータを受信するために結合されたプロセッサであって、1つまたは複数の動きセンサからのデータに基づいて、複数の提案される位置を関連する尤度で生成し、複数の光センサからのデータに基づいて候補位置のリストを生み出し、候補位置のリストを使用して、複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外し、残りの提案される位置および関連する尤度に基づいて、携帯機器に関する位置推定を決定し、位置推定をメモリ内に記憶するように構成されたプロセッサとを含む。
【０００９】
別の実施形態では、携帯機器は、携帯機器内の1つまたは複数の動きセンサからの情報を解析することによって、複数の提案される位置を関連する尤度で生成するための手段と、携帯機器内の1つまたは複数の光センサからの情報を処理して、候補位置のリストを生み出すための手段と、候補位置のリストを使用して、複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するための手段と、残りの提案される位置および関連する尤度に基づいて、携帯機器に関する位置推定を決定するための手段とを含む。
【００１０】
さらに別の実施形態では、プログラムコードを記憶して含んだ非一時的コンピュータ可読媒体は、携帯機器内の1つまたは複数の動きセンサからの情報を解析することによって、複数の提案される位置を関連する尤度で生成するためのプログラムコードと、携帯機器内の1つまたは複数の光センサからの情報を処理して、候補位置のリストを生み出すためのプログラムコードと、候補位置のリストを使用して、複数の提案される位置のうちの少なくとも1つを除外するためのプログラムコードと、残りの提案される位置および関連する尤度に基づいて、携帯機器に関する位置推定を決定するためのプログラムコードとを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１Ａ】動きセンサおよび光センサからの情報を使用して、位置推定を導出することが可能な携帯機器の前面を例示する図である。
【図１Ｂ】動きセンサおよび光センサからの情報を使用して、位置推定を導出することが可能な携帯機器の背面を例示する図である。
【図２】携帯機器と共に使用される分類器システムの例を示す図である。
【図３】分類器システム内の動きセンサベースの位置検出器のある実施形態を例示する図である。
【図４】ピッチとロールとが識別されている、携帯機器を例示する図である。
【図５】携帯機器内の動きセンサおよび光センサからの情報に基づいて、携帯機器の位置推定を決定するための方法を例示する流れ図である。
【図６】動きセンサおよび光センサからの情報に基づいて、位置推定を決定することが可能な携帯機器のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図1Aおよび図1Bは、動きセンサおよび光センサからの情報を使用して、位置推定を導出することが可能な携帯機器100の前面100fならびに背面100bをそれぞれ例示する。携帯機器100は、ハウジング101、タッチスクリーンディスプレイであってよいディスプレイ102、ならびにスピーカ104およびマイクロフォン106を含むとして例示される。携帯機器100は、機器の前面に当たる光の強度を(例えば、ルクスで)報知する環境光センサ(ALS: ambient light sensor)103を含む。携帯機器100は、機器の前面に近いオブジェクトに反射する放射赤外線光の強度を報告する近接センサ105をさらに含むことが可能である。携帯機器100は、背面光強度センサとして使用可能な、環境を撮像するためのカメラ110をさらに含む。一実装形態では、ALS103は、カメラであってもよく、またはその代わりに、背面カメラ(back facing camera)110に類似して、携帯機器100の前面100f上の別個の前面カメラ(front facing camera)を使用することも可能である。ALS103、近接センサ105、およびカメラ110は、集合的に光センサ111と呼ばれる場合がある。加えて、オンボード動きセンサ112が携帯機器100内に含まれる。動きセンサ112は、例えば、3軸磁気探知機ならびに/または線形加速度計および/もしくは線形ジャイロスコープを含むことが可能であり、携帯機器100の動きは方位の変化から導出されうるため、一部のセンサ、例えば、磁気探知機は方位を測定するにもかかわらず、本明細書で、動きセンサ112は動きセンサと呼ばれる。
【００１３】
光センサ111および動きセンサ112は、それぞれ、ユーザに対する携帯機器100の位置に関する情報を提供することが可能である。典型的には動きセンサから抽出される位置情報は、携帯機器100の方位(例えば、携帯機器が垂直に方向付けられているか、または水平に方向付けられているか)、および/または周期的な移動に伴う携帯機器100の動きのパターンである。例えば、ユーザがズボンのポケット内に携帯機器100を入れて歩くとき、またはバックパック内に携帯機器100を入れて歩くとき、携帯機器100の動きのパターンは異なる可能性がある。典型的には、光センサ111から抽出される位置情報は、携帯機器100の前面が閉塞されているか、または背面が閉塞されているかである。動きセンサおよび光センサ111から取得される情報は、主として独立しており、したがって、補完的である。例えば、機器の方位に基づいて、動きセンサ112は、(携帯機器100が水平に方向付けられているため)携帯機器100が座っているユーザのズボンのポケット内またはテーブル上にあり、(これは垂直方位に対応することになるため)シャツのポケット内にはないことを決定することが可能でありうる。他方で、光センサ111は、(前面100fおよび背面100bの両方が閉塞されるため)携帯機器100がズボンのポケットの中またはシャツのポケットの中にあるが、(これは結果的に携帯機器100の一方の面だけが閉塞されることになるため)机上にはないことを決定することが可能でありうる。図1Aに例示されるように、携帯機器100は、高い精度で携帯機器100の位置を決定するために除外する過程で光センサ111および動きセンサ112からの情報を使用する分類器システム120を含む。
【００１４】
光センサ111および動きセンサ112からの位置情報を結合させるときの問題は、センサのそれぞれのセットからの推定にどの程度の信頼を割り当てるかを決定することである。例えば、光センサ111および動きセンサ112からの位置推定は、時には一致しない場合がある。センサの異なるセット間での不一致は、携帯機器100の位置を決定することを困難にする。
【００１５】
携帯機器100の分類器システム120は、光センサ111および動きセンサ112からの位置推定を結合させるための信頼レベルに基づく除外手法(elimination approach)を使用する。例えば、動きセンサ112は、本明細書で、携帯機器100のそれぞれの考えられる位置に関して、尤度と呼ばれる信頼レベルを生み出すことができてもよい。
【００１６】
ある単純な例では、動きセンサ112からのデータに基づいて、携帯機器100に関する位置を可能性が最も高いから可能性が最も低いまで順序付けることが可能である。加えて、光センサ111からのデータに基づいて、候補位置のセットが生み出される。これらの候補位置は、実行可能である携帯機器100の位置である。動きセンサ112によって決定された、最高尤度を有する、光センサ111によって生み出された候補位置が携帯機器100の位置として選択される。すなわち、光センサ111からのデータは、動きセンサ112によって決定されたある種の位置を考慮から除外するために使用される。
【００１７】
より詳細には、携帯機器100の考えられる位置を{p1,…,pM}と示すことができる。例えば、p1は、携帯機器100がシャツのポケット内にあることを示すことができ、P2は、携帯機器100がズボンのポケット内にあることを示すことができ、p3は、携帯機器100が手の中にあることを示すことができる、等々である。総合的な位置推定を
【００１８】
【数１】
0005859113.tif 000002
【００１９】
によって示す。動きセンサ112によって生み出された、それぞれの位置に関する尤度を{L1,…,LM}によって示す。光センサ111によって生み出された候補位置を{c1,…,cN}と示し、N≦Mである。このとき、総合的な位置決定は以下である:
【００２０】
【数２】
0005859113.tif 000003
【００２１】
すなわち、N=Mである場合、光センサ111の出力が効果的に無視される。反対に、N=1である場合、動きセンサ112の出力が効果的に無視される。総合的な位置決定を行うために実際の尤度値Li自体は必要とされず、可能性が最も高いから可能性が最も低いまでという順序のみが必要とされる点は明らかであろう。
【００２２】
図2は、携帯機器100と共に使用される分類器システム120のある例を示す。分類器システム120は、動きセンサ112、例えば、加速度計、磁気探知機、ジャイロスコープなどからデータを受信して、それらの位置の尤度に基づいて、位置の順序を生成する方位ベースの位置検出器122を含む。分類器システム120は、光センサ111、例えば、ALS103、近接センサ105、およびカメラ110から入力データを受信して、候補位置を生成する光センサベースの位置検出器124をさらに含む。方位ベースの位置検出器122からの位置、および光センサベースの位置検出器124からの候補位置は、実行不可能な位置を除外して、総合的な位置推定と動き状態とを生み出す位置推定器126によって受信される。
【００２３】
方位ベースの位置検出器122は、ベイズ分類器(Bayesian classifier)であってよい。従来のベイズ最大尤度(ML)分類器は、最高尤度を有するクラスを選択する。しかし、方位ベースの位置検出器122を使用して、携帯機器100の動き状態と位置の両方を分類することが可能である。このクラスをタプル(動き状態、機器位置)と見なすことができ、この場合、タプル要素はサブクラスと呼ばれる。方位ベースの位置検出器122は、携帯機器の位置に関して無視して(marginalizing)動き状態を分類し、それぞれの動き状態に関する尤度を取得し、動き状態に関して別個に無視して、携帯機器のそれぞれの位置に関する尤度を取得することが可能である。あるいは、最も高い尤度に対応した動き状態と機器位置の組合せを選択することができるが、この手法が準最適(suboptimal)であるのは、この手法は動き状態と機器位置とが独立していると仮定するためであるが、一般に、これは事実と異なる。したがって、方位ベースの位置検出器122は、最も高い無視した(marginalized)尤度に対応する携帯機器100の位置、ならびに最も高い無視した尤度に対応する動き状態の両方を出力することがある。
【００２４】
方位ベースの位置検出器122は、可能性が最も高い2つのサブクラスの対数尤度間の分離に基づくことが可能な信頼性評価基準を計算することができる。信頼性評価基準は、最も確からしい(most probable)サブクラスに関して無視した尤度が次の最も確からしいサブクラスに関して最も確からしい尤度値よりわずかだけ大きいときを示すために使用され、この場合、そのデータは2つの異なるサブクラスを平等に示唆する。これは、多くの場合、ユーザが動作を遷移するとき、例えば、走行から歩行に移るとき、または携帯機器100をズボンのポケットから取り出すときであり、ある時点で、動き状態または機器位置はいずれのサブクラスにも属さない。信頼性評価基準があるしきい値を下回る場合、何の決定も出力されない。動き状態と位置推定の両方に関して信頼性試験を実行することができる。したがって、方位ベースの位置検出器122は、あるサブクラスに関する推定を提供することができるが、別のクラスに関する推定は提供しない。
【００２５】
方位ベースの位置検出器122は、例えば、対数尤度値を経時的にフィルタリングすることによって、分類器出力を結合させることができる。分類器出力の経時的な結合を使用して、例えば、特定のアプリケーションがより長い待ち時間目標を有する場合に適切でありうる、より長い観測窓を用いて、より正確な決定を生じさせることが可能である。例えば、1秒の待ち時間目標を有するアプリケーションは、15秒の遅延について、それぞれのクラスに関して過去の15個の対数尤度をフィルタリングすることになる。これは計算的かつ概念的に簡単な演算であるだけでなく、ユーザ状態はフィルタリング期間にわたって一定であることを仮定すると、MLの面でも最適である。フィルタリングの使用は、複数のアプリケーションが異なる待ち時間目標を有するとき、複数の動作認識タスクを並行して実行する必要を回避する。
【００２６】
光センサベースの位置検出器124は、ハードコード化された(hard-coded)規則を使用して、機器の一方の面が閉塞されているか、両面が閉塞されているか、またはいずれの面も閉塞されていないかを決定することが可能である。閉塞情報は、次いで、携帯機器100に関する実行可能な位置のリストを構築するために使用される。例えば、携帯機器100の両面が閉塞されている場合、(センサの位置は、面を両方とも閉塞するためには不自然な握り方が必要とされるような位置であるため)機器が手に握られている可能性は極めて低く、携帯機器100が机の上に置かれている可能性も極めて低い。あるいは、携帯機器100の一方の側が閉塞されているが、もう一方の側は閉塞されていない場合、携帯機器100が机の上にある可能性は極めて高い。実行可能な位置のリストは、それに関して分類器の方位ベースの位置検出器122によって対数尤度が計算されている実行不可能な機器位置を除外するために使用される(すなわち、対応する対数尤度値は−∞に低下する)。
【００２７】
方位ベースの位置検出器122で採用される機械学習/特徴ベースの手法に対して、光センサベースの位置検出器124内でハードコード化された規則を使用する理由は、2つの要素からなる。第1に、利用可能な光センサの出力は変わりやすく、ALS出力および近接出力は著しく量子化されており、使用不可能にするのが困難なAGC機構によってカメラ出力が制御されている。第2に、照明条件に基づいて統計的モデルを学習することは問題のある試みである。それらの結果は、学習中の照明条件とシステム動作の間に存在する照明条件との間のアラインメント(alignment)に大きく依存することになる。
【００２８】
図3は、特徴抽出器132と、特徴抽出器132の出力を受信し、データベース136からのモデルを使用して、位置推定および動き状態の推定をもたらすために、フィルタ138によってフィルタリングされる、クラスに関する尤度値を生み出す尤度生成器134とを含むとして例示される方位ベースの位置検出器122のある実施形態を示す。特徴抽出器132は、動きセンサ112からの生データの特徴ベクトルを、例えば、毎秒ごとに計算する。このベクトル内のそれぞれの特徴要素は、所望されるクラス間を区別するのに役立つ信号の特性に対応する。例えば、最も単純な特徴は、1秒窓に対する加速度計出力内の標準偏差を記述する。ユーザが動かないとき、この特徴は小さくなり、ユーザが歩いているとき、より大きな変化が存在することになり、対応する特徴はより大きくなる。ユーザが走っているとき、依然としてより多くの変化が存在することになり、この特徴は依然として大きいことになる。単純な特徴のもう1つの例は、携帯機器100の方位である。ユーザがズボンのポケット内に機器を入れた状態で座っているとき、携帯機器100は、典型的には、平らな状態であることになり、一方、ユーザが立ちあがるとき、携帯機器100は垂直になる。
【００２９】
いくつかの特徴が生の動きセンサデータから抽出される。生データは、60Hzでサンプリングされてよく、または他の所望される速度でサンプリングされてもよい。例として、それぞれのタイムインスタンスで、特徴抽出器132は、説明を簡単にするために、3軸加速度計として説明される動きセンサ112から60個の三次元ベクトルサンプル(x軸、y軸、およびz軸)に対応する1秒のデータを入力としてとる。したがって、1秒のタイムインスタンス内の正味入力サイズは180個のサンプルである。いくつかの特徴、例えば、18個の特徴をデータから計算することができる。所望される場合、より多くの特徴またはより少ない特徴を使用することが可能である。
【００３０】
a(n)=[ax(n) ay(n) az(n)]は加速度計サンプルを示す。N=60は、特徴が計算される窓内のベクトルサンプルの数を示すとする。考えられる特徴は、以下を含むが、所望される場合、異なる特徴を使用することが可能である点を理解されたい。
【００３１】
加速度計ノルムの標準偏差(Standard Deviation of Accelerometer Norm)(sa)  -  それぞれの3D加速度計ベクトルを考慮して、ノルムが計算され、標準偏差が推定される。加速度計ノルムの標準偏差(sa)は加速度計変化の変化程度によって区別可能であるため、加速度計基準の標準偏差(sa)は、座る動き状態/立つ動き状態の間、歩く動き状態と走る動き状態の間を区別するために有用である。
【００３２】
平均ピッチ(ap)  -  加速度計を使用すると、重力に関して、機器の表面の方位を学習することが可能である。この方位は、ピッチおよびロールと呼ばれる2つの角度によって特徴付けられる。ピッチは、図4に例示されるようにx軸の周囲の回転であり、(-π、π]の範囲である。平均ピッチは、加速度計ベクトルを平均化し、次いで、以下のようにピッチを計算することによって計算可能である:
【００３３】
【数３】
0005859113.tif 000004
【００３４】
下で説明される平均ピッチ(ap)および平均ロール(ar)は、機器がズボンのポケット内(また、それには及ばず掌中)にあるとき、座っていることと、立っていることとの間を区別して、機器位置を決定するために有用である。
【００３５】
平均ロール(ar)  -  上述したように、方位のもう1つの角度はロールである。ロールは、y軸の周囲の回転であり、(-π/2,π/2]の範囲である。平均ロールは、以下のように決定可能である:
【００３６】
【数４】
0005859113.tif 000005
【００３７】
平均シータ(θ)  -  加速度計から、動きの方向に関して、携帯機器100の表面の方位を学習することも可能である。この方位は、シータ(θ)およびファイ(φ)と呼ばれる2つの角度によってやはり特徴付けられる。動きの方向を推定するために、本発明者らは、加速度計データに関して固有分解を実行する。固有分解は、データが最高エネルギーを有する方向に対して座標フレームを作り出す。最大固有値に関連する固有ベクトルは、最大エネルギーの方向を指すことになる。第2の最大固有値に関連する固有ベクトルは、第1の固有ベクトルに対して直交な面内の最大エネルギーの方向を指すことになる、等々である。ユーザが歩いているか、または走っているとき、最強のエネルギーの方向は、典型的には、重力の方向に対応する。したがって、最大固有値に関連する固有ベクトルは下方を指すはずである。第2の最大固有値に関連する固有ベクトルは、その場合、重力に対して直交な(すなわち、水平な)面内にあることになる。ユーザが歩いているか、または走っているとき、この面内の最高エネルギーの方向は、典型的には、動きの方向に対応することになり、したがって、この固有ベクトルはこの方向を指すはずである。
【００３８】
加速度計データ行列を示す:
【００３９】
【数５】
0005859113.tif 000006
【００４０】
AATの第2の最大固有値に対応する固有ベクトルをv=[vx vy vz]Tによって示す。動きの方向に関して、携帯機器100の方位を特徴付ける第1の角度は、その場合:
θ=a tan2(vy,vx)    式5
である。
【００４１】
シータは(-π,π]の範囲である。
【００４２】
動きの方向に対する、携帯機器100の方位に対応する特徴を計算することは、ユーザが歩いているか、または走っているとき、異なる機器位置を区別するのに役立つ。例えば、携帯機器100がシャツのポケット内に位置するとき、携帯機器100は、動きの方向に向くか、または逆方向を向くことになり、一方、携帯機器100がホルスタ内に位置するとき、歩く方向または走る方向に関する方位は異なることになる。
【００４３】
平均ファイ(φ)。動きの方向に関して、携帯機器100の方位を特徴付ける第2の角度は以下である:
【００４４】
【数６】
0005859113.tif 000007
【００４５】
ファイは(-π/2,π/2]の範囲である。
【００４６】
加速度計ノルムの平均に対する加速度計平均のノルムの比率(Ratio of the Norm of Accelerometer Mean to the Mean of the Accelerator Norm)(rm)  -  この名称が示唆するように、この特徴は、以下である。
【００４７】
【数７】
0005859113.tif 000008
【００４８】
この特徴は、加速における「平滑化」の基準を提供する。動きが、わずかな突然の変化を伴って、比較的平滑である場合、rmの値は1に近くなる。しかし、(ユーザがもてあそんでいる(fiddling)ときなど)加速が突然の短期的な変化を含む場合、この値は1未満になる。これは、すべての加速サンプルの平均をとり、その後、分子内のノルムを計算することによって、突然の変化がフィルタリングされて除外されることになるためである。しかし、分母はそれぞれの個々のノルムの平均であるため、分母は突然の変化によって分子よりもより多くの影響を受けることになり、もてあそんでいる場合、分子よりも大きくなる。したがって、rm∈[0,1]である。
【００４９】
メル周波数ケプストラム係数(MFCC)  −  MFCCは、波形のスペクトル包絡線の効果的なパラメータ化を実現するため、音声認識エンジンに広く用いられている。音声アプリケーションでは、このスペクトル包絡線は、それぞれ、聴覚的に明確な発話を生成する役目を果たす声道、口、および唇の物理的構成を特徴付ける。本発明者らは、MFCCは、異なるタイプの動きまたは足取りから発生する波形を区別するためにも同様に有用であることを発見した。例えば、ユーザが手に対してズボンのポケットに機器を入れて歩いていることによって生成される加速度計トレース図は、電話の発話「ああ」に対して「えー」を記録することによって生成されるマイクロフォントレース図と直接的に類似し、唯一の違いはこれらの事象が発生する時間的尺度である。歩いている場合または走っている場合、最小基本周波数はl〜2Hz程度であり、一方、発話では、最小基本周波数は50〜100Hz程度である。MFCCの使用は、特に、ユーザが動いているときの携帯機器100の位置を分類することに関して、方位ベースの位置検出器122の分類器性能を改善することが分かっている。MFCCの計算は、デジタル信号処理の分野でよく知られている、音声認識において実行される従来の計算から直接的に採用される。本発明者らは、最初にメル領域(mel-domain)で(大きさの点で)三角形のフィルタを有する23個のフィルタバンクを使用して、それぞれの加速度計軸に関して13個のMFCCを計算する(第1のMFCCは対数エネルギーと置換される)。MFCC計算に先立って、それぞれの加速度計のトレースにハミング窓が適用される。これらを以下のように示す。
Mx(1),…,Mx (13)
My(1),…,My (13)
Mz(1),…,Mz (13)  式8
【００５０】
最良の性能は、それぞれの軸の初めの4個の係数だけを使用することによって取得された。これらをベクトルに連結することができる:
MFCCS=[Mx(1),…,Mx(4),My(1),…,My(4),Mz(1),…,Mz(4)]    式9
【００５１】
図3に示される特徴抽出器132から計算される特徴を尤度生成器134に提供される18次元ベクトルf(A)に連結することができる。例えば、尤度生成器134に結合されたデータベース136内に記憶されたガウス混合モデル(GMM)を使用して、特徴ベクトルをモデリングすることが可能である。GMMのパラメータは、下で説明されるように、収集された学習データからオフラインで学習可能である。特徴抽出器132からの新しい特徴ベクトルを提示され、尤度生成器134は、データベース136からのGMMモデルを使用して、それぞれのクラスに関して対数尤度値を計算する。
【００５２】
第i番目の動き状態と第j番目の機器位置とからなるクラスωi,jに関するGMMの事前確率(prior)、平均、および共分散は、それぞれ、πi,j(m)、μi,j(m)、およびΣi,j(m)と示される。この場合、m∈{l,…,M}は混合成分を示す。それぞれのクラスωi,jに関して、尤度値がf(A)から計算される。
【００５３】
【数８】
0005859113.tif 000009
【００５４】
尤度値の対数を計算して、対数尤度行列のログに配置することができる:
Li,j=logP(f(A)|ωi,j)    式11
【００５５】
したがって、1つの総合的対数尤度行列Li,jは、例えば、1秒に1度、特徴抽出器132のサンプリングレートで計算される。これを強調するために、次に、これらの行列を時刻でインデクシングして、Li,j(k)とする。ここで、k=1、2、…である。すなわち、Li,j(1)はt=1秒で出力される、Li,j(2)はt=2秒で出力される、等々である。
【００５６】
尤度生成器134から対数尤度行列Li,j(k)を受信するためにフィルタ138が結合される。フィルタ138は、対数尤度行列Li,j(k)を経時的に結合させる。待ち時間目標をK秒によって示す。総合的対数尤度を単純な(straight forward)移動平均フィルタ(moving average filter)によって取得することができる:
【００５７】
【数９】
0005859113.tif 000010
【００５８】
その単純さに加えて、この演算はもう1つの望ましい特性を有する。ユーザクラスがフィルタリング期間を通して一定であると仮定すると、それは尤度値のML結合に対応する。より詳細には、K個の観察窓を通してすべての特徴を考慮して決定する、結果として生じるベイズ分類器は、観察窓内のデータがユーザクラスを考慮して条件付きで独立しているという仮定の下でのMLである。
【００５９】
図2を再び参照すると、光センサベースの位置検出器124は、そこから実行可能な位置が決定される、機器の一方の面が閉塞されているか、両面が閉塞されているか、またはいずれの面も閉塞されていないかを決定するためのハードコード化された規則を使用することが可能である。例えば、光センサ111からのデータが携帯機器100の両面が閉塞されていることを示す場合、候補位置は、バッグ、バックパック、ハンドバッグ、ズボンのポケット、シャツのポケットなどである。携帯機器100のいずれの面も閉塞されていない場合、候補位置は手である。携帯機器100の一方の面が閉塞されており、もう一方の面が閉塞されていない場合、候補位置は、机、またはバックパックのサイドポケット/メッシュポケットである。検出された光の強度を解析することによって候補位置を精緻化することができる。すなわち、光の強度が携帯機器100の一方の面上で高いが、もう一方の面上はゼロに近い場合、候補位置は机である。
【００６０】
より詳細には、以下のように、光センサ111を使用して機器位置を推測するための規則を使用することが可能である。これらの規則は上で議論された光センサの限界を用いて設計されることを念頭に置く。prox=1は近接センサ105が記録する(registers)(すなわち、オブジェクトが携帯機器100の前面左角に近い)事象を示すものとし、prox=0は近接センサ105によって何の近接性も記録されてない事象を示すものとする。ALS103の出力をalsによって示す。カメラ110の強度出力をcamによって示す。(その量子化ビンを考慮すると)min_ALS_valueは、携帯機器100が出力する最小ALS値を示すとする。例えば、特定のセルラ電話に関するmin_ALS_valueは10ルクスであってよい。min_cameraは、報告された最小カメラ強度を示し、δは少量のカメラ強度を示す。3つの相互排他的な指標関数を以下のように定義することができる。
1.   desk={als>300lux}&{prox=0}&{cam<min_camera+δ}
2.   hand={als>min_ASL_value}&{prox=0}&{cam>min_camera+δ}
3.   concealed={als=min+ASL_value}&{prox=1}&{cam<min_camera+δ}      式13
【００６１】
式中、&は論理AND演算を示す。desk状態が、携帯機器100が机の上に面を上にして配置されていることに対応するのは、ALSが>300ルクスを報告し、近接性が何のオブジェクトも近接していないことを報告し、カメラ強度がその最小値のδ内にあることを考慮すると、これが唯一の実行可能な機器位置であるためである。hand状態が、携帯機器100がユーザの掌中にあることに対応するのは、ALSが最小値を超える値を報知し、近接性が何のオブジェクトも近接していないことを報知し、カメラ強度がその最小値をδより大きく上回ることを考慮すると、これが唯一の実行可能な機器位置であるためである。concealed位置が、機器がバッグ、バックパック、ポケットなどの中に隠されていることに対応するのは、ALSが最小値に等しい値を報告し、近接性があるオブジェクトが近接していることを報告し、カメラ強度がその最小値のδ内であることを考慮すると、これらが唯一の実行可能な位置であるためである。機器位置のセットが、机、手、バッグなどを含む場合、上の議論に従って、上記の3つの規則を使用して、候補セットを作り出すことができる。例えば、機器位置のセットが、p1=シャツのポケット、p2=ズボンのポケット、p3=手、p4=ハンドバッグ、p5=バックパック、p6=ホルスタ、p7=机、p8=ジャケットである場合、上記の3つの規則は、それぞれ、{p1}、{p3}、{p1,p2,p4,p5,p6,p8}の候補セットを生成することが可能である。3つの規則のうちのいずれも満たされない場合、光センサは、候補セット内のすべての位置、すなわち、{p1,p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8}を出力することになる。これにより、光センサベースの位置検出器124は、実行可能な位置を示す信号を生み出す。
【００６２】
これらの指標のうちの1つが真である場合、図2の位置推定器126に従って、実行可能な機器位置のリストが絞り込まれる。これは、実行不可能な位置jに関して、Li,j(k)=−∞と設定することによって行われる。これらの指標関数のうちのいずれも真でない場合、何の処置も取られず、光センサ111からのデータは、総合的な分類決定に何の影響も及ぼさない。
【００６３】
指標関数は無視できない偽陽性率を有する(すなわち、これらの指数関数は、機器位置が実際には机上にある事実、掌中にある事実、または隠蔽されている事実に気付かないことがよくある)が、その偽陰性率は低い。すなわち、指標関数が真である場合、機器は、たいてい、示された実行可能な位置のうちの1つの中にある。偽陰性率は、以下のTable.1(表1)に例示される。
【００６４】
【表１】
0005859113.tif 000011
【００６５】
フィルタリングされた対数尤度行列Li,j(k)を考慮して、それぞれのサブクラスを無視して、無視した対数尤度を取得する。無視は確率を加算することに相当するため、これを線形領域内で行うことが可能である。動き状態に関しては、
【００６６】
【数１０】
0005859113.tif 000012
【００６７】
を取得し、i=1、…、KMであり、機器位置に関して、
【００６８】
【数１１】
0005859113.tif 000013
【００６９】
であり、j=1、…、KPである。
【００７０】
上述のように、信頼性試験を実行して、データが2つの異なるサブクラスを平等に示唆するときを指示することも可能である。信頼性評価基準は、2つの最も確からしいサブクラスの対数尤度の間の差に基づく。
【００７１】
【数１２】
0005859113.tif 000014
【００７２】
i1およびi2は、それぞれ、可能性が最も高いサブクラス、および可能性が2番目に最も高いサブクラスのインデックスである。同様に、機器位置に関して、本発明者らは、CP(LP,j(k))を有する。信頼性評価基準は、常に0と1の間であり、1は高い決定信頼性を示し、0は低い信頼性を示す点に留意されたい。2つの最確クラスが等しい可能性を有する場合、かつその場合のみ、この基準は値0をとり、最確クラスの可能性が第2の最確クラスよりも無限に高い場合、かつその場合のみ、値1をとる。
【００７３】
分類器に関する信頼性試験は、その場合、単に、
CM(LM,j(k))>Cthresh_M、およびCP(LP,j(k))>Cthresh_P    式17
である。
【００７４】
さらなる強化として、どのサブクラスが最も高い尤度を有するかに応じて、異なる信頼性しきい値を使用することが可能である。例えば、動き状態「歩く」が最も高い尤度を有する場合、歩行信頼性しきい値が用いられる。これらの信頼性しきい値は、基礎となるサブクラス毎の決定の固定した比率が棄却されるように、設定される。例えば、典型的には20%であるが、棄却された決定の他の固定した比率を使用してもよい。
【００７５】
図2の位置推定器126は、動き状態および機器位置に関する最終決定として、最高の無視した尤度に係るサブクラスを出力する。サブクラスが信頼性試験に失敗した場合、位置推定器126は、そのサブクラスに関する決定を出力せず、すなわち、第k番目の最終出力は以下である。
【００７６】
【数１３】
0005859113.tif 000015
【００７７】
上述したように、データベース136内に記憶されたGMMのパラメータは、学習データからオフラインで学習されうる。システムを学習することは、それぞれのクラスに関する特徴ベクトルの統計を学習することに対応する。特徴ベクトルはGMMによってパラメトリックにモデリングされるため、このことは、それぞれのクラスに関する事前確率、平均ベクトル、および共分散行列を推定することに等しい。すなわち、動き状態iおよび機器位置jのそれぞれの組合せに関して、混合成分m=1、…、Mに関するパラメータπi,j(m)、μi,j(m)、およびΣi,j(m)が学習される。加えて、最適数の混合成分を見出すことができる。
【００７８】
パラメータは、それぞれの動き状態と機器位置の組合せに関して、ラベル付けされたデータを収集することによって学習される。データサンプルは、Ai,j(k)と索引付けされてよく、この場合、iおよびjは、それぞれ、動き状態および機器位置を索引付けし、kは、サンプル番号を索引付けする。これらのサンプルは、データセットの経験分布がデータの真の確率分布と可能な限り密に一致するように収集されうる。すなわち、十分な多様性を保証にするために、複数の対象、試行、および機器を使用することができる。
【００７９】
ラベル付けされたデータサンプルを考慮して、GMMは、K平均法によって初期化されたEM(Expectation-Maximization)アルゴリズムを使用して学習される(trained)。K平均法アルゴリズムは、K個の特徴ベクトルのランダムサブセットを使用して初期化可能である。本発明者らは、K平均法の複数の初期化はごくわずかな改善をもたらし、したがって、単一の初期化だけが使用されうることを見出した。GMMパラメータを学習する際に、本発明者らは、非MFCC特徴とMFCC特徴とを別に扱う。6個の非MFCC特徴は、12個のMFCC特徴から合同して独立した(jointly independent)、独立な確率変数として扱われる。12個のMFCC特徴は、依存する確率変数として扱われる。システムを学習するとき、それぞれの非MFCC特徴が別個に扱われ、12個のMFCC特徴は、別個に合同して学習される。次いで、共分散行列Σi,j(m)がトレーニング結果から構築されるとき、適切な非対角エントリー内にゼロが配置され、詳細には、i≠j、i≦6、j≦6の場合、またi>6、j≦6ならびにi≦6、j>6の場合も、Σi,j(m)=0である。混合成分の最適数は、主に、収集されるデータ量の関数である。この最適数は交差検定試験を実行することによって選択される。本発明者らは、収集されたデータを異なるテストセットと学習セットの組合せに分割することを必要とするリーブワンアウト法(leave-one-out technique)を使用する。学習セットは、1つを除くすべての対象からのデータからなる。テストセットは、残りの対象からなる。取り残された対象のそれぞれの組合せに関して、結果が生成され、次いで、平均化される。これは、異なる値のM、すなわち、1、2、3、4、5、6、8、10、12、および16の混合成分に関して行われる。本発明者らは、本発明者らが収集したデータセットに関して、4個の混合成分が最適であることを見出した。
【００８０】
記録された動きセンサ112および光センサ111の出力を用いて、いくつかの異なる携帯機器からデータを収集することが可能である。後処理において、所望されるサンプリングレートに対して異なるサンプリングレートを有する機器を再度サンプリングすることが可能である。データは、いくつかの対象、すなわち、何人かのユーザを使用して収集可能である。それぞれの対象は、例えば、携帯機器のすべてに関して、それぞれの動き状態/機器位置の組合せの2回の試行を行うことができる。動き状態の例は、歩くこと、走ること、座ること、立つこと、および操作することを含み、機器位置の例は、シャツのポケット、ズボンのポケット、手、バッグ、ホルスタ、机、およびジャケットのポケットを含む。歩く/机など、すべての組合せが実行可能であるとは限らない点に留意されたい。データは、屋内と屋外の両方の環境範囲内で実行される様々な活動に関して収集可能である。例えば、歩くデータは階段(上り下り)を含むことが可能であり、走るデータは、グラウンド上とトレッドミル上の両方でジョギングすること、走る、および全速力で走ることを含むことが可能である。座るデータは異なる座席の範囲上の多様な範囲の着席位置を含むことが可能である。同様に、立つデータは、様々な程度の傾斜移動および側方移動を伴う、異なる立ち位置の範囲を含むことが可能である。
【００８１】
ある代替の手法では、方位ベースの位置検出器122および光センサベースの位置検出器124からの尤度が結合される。例えば、光センサ111からのデータは、上で議論された、方位ベースの位置検出器122によって実行される分類に類似して、それぞれ機器位置に関する尤度値を使用して機器位置を分類するために処理される。例えば、上で議論されたように、それぞれの位置に関する尤度を決定するために、データベース内に記憶されたモデルを使用する尤度生成器に提供された結果を有する、光センサ111からのデータから特徴を抽出することができる。例えば、より長い待ち時間を有するアプリケーションの場合、フィルタを使用して、所望される位置に関する尤度を経時的に結合させることも可能である。方位ベースの位置検出器122および光センサベースの位置検出器124からのそれぞれの位置に関する尤度値を乗算して、それぞれの位置に関する総合的尤度値を生み出すことができる。最も高い総合的尤度値に係る位置を位置推定として生み出すことができる。
【００８２】
より詳細には、それぞれ、動きセンサデータおよび光センサデータから発生する位置尤度値を、Lmotion.iおよびLlight.iとして示すことができる。その場合、位置推定は以下によって与えられる:
【００８３】
【数１４】
0005859113.tif 000016
【００８４】
対数尤度値の点で、位置推定は以下によって与えられる。
【００８５】
【数１５】
0005859113.tif 000017
【００８６】
先の解決策は、すべての候補位置pi∈{c1,…,cN}に関してLlight.i=1を設定して、すべての除外された位置
【００８７】
【数１６】
0005859113.tif 000018
【００８８】
に関してLlight.i=0を設定することによって、動きの分岐によって出力された位置を除外するうえでの枠組み内で表現されうる点に留意されたい。
【００８９】
図5は、携帯機器内の動きセンサおよび光センサからの情報に基づいて、携帯機器の位置推定を決定するある方法を例示する流れ図である。例示されるように、携帯機器内の1つまたは複数の動きセンサからの情報を解析することによって、関連する尤度に係る、複数の提案される位置を生成する(202)。位置推定は、任意の周波数(例えば、3Hz、15Hzなど)で出力可能である。関連する尤度を有する、複数の提案される位置は、1つまたは複数の動きセンサからの情報から特徴を抽出することと、特徴のモデルにアクセスすることと、それらの特徴および特徴のモデルを使用して、複数の提案される位置のそれぞれに関する尤度を生成することとによって生成可能である。加えて、所望される場合、関連する尤度を有する、複数の提案される位置を経時的にフィルタリングすることが可能である。
【００９０】
携帯機器内の1つまたは複数の光センサからの情報を処理して、候補位置のリストを生み出す(204)。候補位置のリストは、1つまたは複数の候補位置を含むことが可能である。候補位置のリストを使用して、複数の提案された機器位置のうちの少なくとも1つを除外する(206)。例えば、候補位置のリスト内に含まれていない任意の提案される位置が除外されてよい。残りの提案される位置および関連する尤度に基づいて、携帯機器に関する位置推定を決定し(208)、次いで、その位置推定を、例えば、メモリ内に記憶すること(210)が可能である。決定された位置推定は、機器アクセス時間を制御すること(例えば、呼が音声メールに転送されるまでの呼の数を制御すること)、ユーザがテキストメッセージおよび電子メールに応答する際の待ち時間を推定すること、アプリケーションに関するリソース管理を効率的に制御すること(例えば、携帯機器100がハンドバッグ/ポケットの中にある場合、スクリーンが使用不可能にされるのに対して、携帯機器100がバッグの中にある場合、携帯機器100はスリープモードにされる)、動き分類器の性能を改善すること、着信音量を調整することなど、様々な形で携帯機器を制御するために使用可能である。
【００９１】
加えて、位置推定に関連する信頼性評価基準を生成することができる。信頼性評価基準は、少なくとも1つの候補位置を使用して、複数の提案される機器位置のうちの少なくとも1つを除外した後で、可能性が最も高い2つの提案される位置の尤度の差に基づいて生成可能である。
【００９２】
加えて、候補位置のリスト内の候補位置に関して関連する尤度を生成することができる。提案される位置のそれぞれに関連する尤度を候補位置に関連する尤度で乗算して、位置推定として使用される、最も高い結合尤度レベル(combined likelihood level)に係る提案される位置を決定することが可能である。そのような実装形態では、候補位置のリストを使用して、複数の提案される機器位置のうちの少なくとも1つを除外する動作(206)、ならびに残りの提案される位置および関連する尤度に基づいて、携帯機器に関する位置推定を決定する動作(208)は、機能的に同時に実行される。
【００９３】
所望される場合、動きセンサからの情報を使用して、複数の提案される位置を生成する(202)ことに先立って、光センサからの情報を処理して、候補位置のリストを生み出すこと(204)が可能であることを理解されたい。加えて、動きセンサデータから生成された、複数の提案される位置は、光センサデータから生み出された候補位置とは異なる時点で生じる場合がある。しかし、いずれかの時点で、総合的な位置推定
【００９４】
【数１７】
0005859113.tif 000019
【００９５】
は、動きセンサデータから生成された現在の提案される位置および光センサデータから生み出された候補位置の関数である。加えて、所望される場合、機器位置に関する具体的な決定が必要とされない場合、位置推定は、候補位置およびそれらの関連する尤度であってよい。
【００９６】
図6は、上述したように、動きセンサおよび光センサからの情報に基づいて、位置推定を決定することが可能な携帯機器100のブロック図である。携帯機器100は、(図1Aおよび図1Bに示された)ALS103と、近接センサ105と、カメラ110とを含むことが可能な、光センサ111など、光センサデータを生成するための手段を含む。携帯機器100は、加速度計、ジャイロスコープ、磁気探知機、またはその他の類似の感知要素のうちの1つもしくは複数であってよい、動きセンサ112など、方位データを生成するための手段も含む。携帯機器100は、ディスプレイ102、ならびにそれを介してユーザが情報を携帯機器100に入力できるキーパッド152またはその他の入力機器を含むユーザインターフェース150をさらに含むことが可能である。所望される場合、タッチセンサ(または、ジェスチャ制御)と共に、仮想キーパッドをディスプレイ102内に統合することによって、キーパッド152を除外することが可能である。例えば、携帯機器100が携帯電話、タブレットコンピュータ、または類似の機器である場合、ユーザインターフェース150はマイクロフォン154およびスピーカ156を含むことも可能である。当然、携帯機器100は、本開示に無関係な他の要素を含むことが可能である。
【００９７】
携帯機器100は、光センサ111および動きセンサ112に接続され、かつ光センサ111および動きセンサ112と通信する制御ユニット160も含む。制御ユニット160は、光センサ111および動きセンサ112によって提供されたデータを受け入れて、それを処理する。制御ユニット160は、プロセッサ161および関連するメモリ164、ハードウェア162、ソフトウェア165、ならびにファームウェア163によって提供可能である。制御ユニット160は、図2および図3で説明された、方位ベースの位置検出器122および光センサベースの位置検出器124、ならびに位置推定器126を含むことが可能である。位置推定および動き状態推定は、携帯機器100の位置および方位として、メモリ164またはその他の記憶装置内に記憶可能である。
【００９８】
方位ベースの位置検出器122および光センサベースの位置検出器124、ならびに位置推定器126は、分かりやすくするために、プロセッサ161とは別個に例示されているが、プロセッサ161の一部であってよく、またはプロセッサ161内で実行されるソフトウェア165内の命令に基づいて、プロセッサ内で実施されてもよい。本明細書で使用される場合、プロセッサ161は、1つまたは複数のマイクロプロセッサ、組込みプロセッサ、コントローラ、特定用途向け集積回路(ASIC)、デジタル信号プロセッサ(DSP)などを含むことが可能であるが、必ずしもこれらを含まなくてもよい点を理解されよう。プロセッサという用語は、特定のハードウェアではなく、システムによって実施される機能を説明することが意図される。さらに、本明細書で使用される場合、「メモリ」という用語は、携帯機器に関連する長期的メモリ、短期的メモリ、またはその他のメモリを含めて、任意のタイプのコンピュータ記憶媒体を指し、任意の特定のタイプのメモリもしくは任意の特定の数のメモリ、メモリが記憶されるタイプの媒体に限定されない。
【００９９】
本明細書で説明された方法論は、アプリケーションに応じて、様々な手段によって実施可能である。例えば、これらの方法論は、ハードウェア162、ファームウェア163、ソフトウェア165、またはそれらのいずれかの組合せの形で実施可能である。ハードウェア実装形態の場合、処理ユニットは、本明細書で説明された機能を実行するように設計された1つもしくは複数の特定用途向け集積回路(ASIC)、デジタル信号プロセッサ(DSP)、デジタル信号処理デバイス(DSPD)、プログラマブル論理デバイス(PLD)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、電子機器、その他の電子ユニット、またはそれらの組合せの中で実施可能である。
【０１００】
ファームウェア実装形態および/またはソフトウェア実装形態の場合、これらの方法論は、本明細書で説明された機能を実行するモジュール(例えば、手順、機能など)を用いて実施可能である。本明細書で説明された方法論を実施する際に、命令を有形に実施する、いずれかの機械可読媒体を使用することが可能である。例えば、ソフトウェアコードをメモリ164内に記憶して、プロセッサ161によって実行することが可能である。メモリは、プロセッサ161内で実施されてよく、またはプロセッサ161外部で実施されてもよい。ファームウェアおよび/またはソフトウェア内で実施される場合、これらの機能は、1つもしくは複数の命令またはコードとしてコンピュータ可読媒体上に記憶可能である。例は、データ構造を用いて符号化された非一時的コンピュータ可読媒体と、コンピュータプログラムを用いて符号化されたコンピュータ可読媒体とを含む。コンピュータ可読媒体は、物理的コンピュータ記憶媒体を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセス可能ないずれかの利用可能な媒体であってよい。限定ではなく、例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、所望されるプログラムコードを命令またはデータ構造の形で記憶するために使用可能であり、かつコンピュータによってアクセス可能なRAM、ROM、EEPROM、CD-ROMもしくはその他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくはその他の磁気記憶デバイス、あるいは任意のその他の媒体を含むことが可能であり、本明細書で使用される場合、ディスク(disk)およびディスク(disc)は、コンパクトディスク (CD)、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、デジタル多用途ディスク(DVD)、フロッピー（登録商標）ディスク、およびBlu-ray（登録商標）ディスクを含み、この場合、ディスク(disk)は、典型的には、データを磁気的に再生し、一方、ディスク(disc)は、レーザを用いて、データを光学的に再生する。上記の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲に含まれるべきである。
【０１０１】
本発明は、教育上の目的で特定の実施形態に関して例示されているが、本発明はそれに限定されない。本発明の範囲から逸脱せずに、様々な適応および修正を行うことが可能である。したがって、添付の特許請求の範囲の趣旨および範囲は前述の説明に限定されるべきではない。
【符号の説明】
【０１０２】
100  携帯機器
100b  背面
100f  前面
101  ハウジング
102  ディスプレイ
103  環境光センサ(ALS)
104  スピーカ
105  近接センサ
106  マイクロフォン
110  カメラ
111  光センサ
112  動きセンサ
120  分類器システム
122  方位ベースの位置検出器
124  光センサベースの位置検出器
126  位置推定器
132  特徴抽出器
134  尤度生成器
136  データベース
138  フィルタ
150  ユーザインターフェース
152  キーパッド
154  マイクロフォン
156  スピーカ
160  制御ユニット
161  プロセッサ
162  ハードウェア
163  ファームウェア
164  メモリ
165  ソフトウェア
【図１Ａ】
0005859113.tif 000020
【図１Ｂ】
0005859113.tif 000021
【図２】
0005859113.tif 000022
【図３】
0005859113.tif 000023
【図４】
0005859113.tif 000024
【図５】
0005859113.tif 000025
【図６】
0005859113.tif 000026