(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準壁を使用するモバイルデバイスにおけるナビゲーションの方法であって、
前記基準壁の基準角度(θREF)をプロセッサによって判断するステップであって、前記基準角度(θREF)は北に対する前記基準壁の絶対角度であり、前記基準角度(θREF)は、初期画像、俯瞰マップ、またはデータベースから判断される、ステップと、
前記モバイルデバイス内のカメラにより、水平特徴を含むローカル画像を前記プロセッサによってキャプチャするステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記ローカル画像を処理して、前記モバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)からの角度を示す水平特徴角度(θHF)を前記プロセッサによって判断するステップと、
前記基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、前記水平特徴の壁角度を前記プロセッサによって選択するステップであって、前記壁角度は、nが整数である(前記基準角度(θREF)+n*90°)に対し360°を法とするモジュロ演算を実行して求められる角度である、ステップと、
前記水平特徴角度(θHF)と前記壁角度との組合せに基づいて、前記モバイルデバイスの前記現在の方位(θSENSOR)の角度を前記プロセッサによって訂正するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記基準壁は外壁である、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記ローカル画像は内壁を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記基準角度(θREF)を判断するステップは、
前記初期画像をキャプチャするステップと、
前記初期画像に基づいて前記基準角度(θREF)を計算するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記基準角度(θREF)を判断するステップは、
前記基準壁を含む建物を判断するステップと、
前記建物に基づいて前記基準角度(θREF)を判断するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記基準角度(θREF)を判断するステップは、
前記基準壁を含む建物を判断するステップと、
前記俯瞰マップ上に前記建物を発見するステップと、
前記俯瞰マップから前記基準角度(θREF)を計算するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項７】
前記基準角度(θREF)を判断するステップは、
前記基準壁を含む、前記データベース内で索引付けられている建物を判断するステップと、
前記データベースから前記基準角度(θREF)を調べるステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
【請求項８】
nは0である、請求項1に記載の方法。
【請求項９】
nは-1である、請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
前記壁角度を選択するステップは、慣性センサ測定値に基づく、請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
慣性センサを較正するステップをさらに含む、請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
前記慣性センサを較正するステップは、
センサ不整合(θERROR)を
前記モバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)であって、前記現在の方位(θSENSOR)が前記慣性センサからの前記センサ測定値に基づく、現在の方位(θSENSOR)、および
前記モバイルデバイスの前記現在の方位(θSENSOR)の前記角度
に基づいて導出するステップと、
前記センサ不整合(θERROR)に基づいて前記慣性センサを較正するステップと
を含む、請求項11に記載の方法。
【請求項１３】
前記モバイルデバイスの前記現在の方位(θSENSOR)の前記角度に基づいて、前記モバイルデバイスの位置を判断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１４】
前記モバイルデバイスの前記現在の方位(θSENSOR)の前記角度に基づいて、前記モバイルデバイスの動きを判断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１５】
前記モバイルデバイスの動きの方向を前記壁角度に設定し、それにより壁マッチングを実行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１６】
水平特徴との壁マッチングを使用して動きを推定するナビゲーションのモバイルデバイスにおける方法であって、
前記モバイルデバイス内のカメラにより、前記水平特徴を含むローカル画像をプロセッサによってキャプチャするステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記ローカル画像を処理して、前記モバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)からの角度である水平特徴角度(θHF)を前記プロセッサによって判断するステップと、
前記水平特徴角度(θHF)に基づいて、前記水平特徴の壁角度に平行な前記モバイルデバイスの動きの方向を前記プロセッサによって推定するステップと
を含む方法。
【請求項１７】
前記ローカル画像は内壁を含む、請求項16に記載の方法。
【請求項１８】
北に対する絶対角度である、基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップであって、前記基準角度(θREF)は、初期画像、俯瞰マップ、またはデータベースから判断される、ステップと、
前記基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、前記水平特徴の壁角度を選択するステップと
をさらに含む、請求項16に記載の方法。
【請求項１９】
前記基準壁は外壁である、請求項18に記載の方法。
【請求項２０】
前記基準角度(θREF)を判断するステップは、
前記初期画像をキャプチャするステップと、
前記初期画像に基づいて前記基準角度(θREF)を計算するステップと
を含む、請求項18に記載の方法。
【請求項２１】
前記基準角度(θREF)を判断するステップは、
前記基準壁を含む建物を判断するステップと、
前記建物に基づいて前記基準角度(θREF)を判断するステップと
を含む、請求項18に記載の方法。
【請求項２２】
前記基準角度(θREF)を判断するステップは、
前記基準壁を含む建物を判断するステップと、
前記俯瞰マップ上に前記建物を発見するステップと、
前記俯瞰マップから前記基準角度(θREF)を計算するステップと
を含む、請求項18に記載の方法。
【請求項２３】
前記基準角度(θREF)を判断するステップは、
前記基準壁を含む、前記データベース内で索引付けられている建物を判断するステップと、
前記データベースから前記基準角度(θREF)を調べるステップと
を含む、請求項18に記載の方法。
【請求項２４】
前記壁角度は、nが整数である{前記基準角度(θREF)+n*90°}に対し360°を法とするモジュロ演算を実行して求められる角度である、請求項18に記載の方法。
【請求項２５】
前記壁角度を選択するステップは、慣性センサ測定値に基づく、請求項18に記載の方法。
【請求項２６】
モバイルデバイス内の慣性センサを較正する方法であって、
第1の時間に第1の方位にある前記モバイルデバイスから、水平特徴を含む第1の画像をプロセッサによってキャプチャするステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記第1の時間に前記第1の方位にある前記モバイルデバイスから前記第1の画像内の前記水平特徴までの角度である、前記第1の画像内の前記水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を前記プロセッサによって判断するステップと、
第2の時間に第2の方位にある前記モバイルデバイスから、水平特徴を含む第2の画像を前記プロセッサによってキャプチャするステップと、
前記第2の時間に前記第2の方位にある前記モバイルデバイスから前記第2の画像内の前記水平特徴までの角度である、前記第2の画像内の前記水平特徴の第2の水平特徴角度(θHF_2)を前記プロセッサによって判断するステップと、
前記第1の水平特徴角度(θHF_1)と前記第2の水平特徴角度(θHF_2)との差を計算して、光学センサ回転を前記プロセッサによって形成するステップと、
前記慣性センサにより、前記第1の時間における前記第1の方位から前記第2の時間における前記第2の方位までの前記モバイルデバイスの回転を測定して、慣性センサ回転を前記プロセッサによって形成するステップと、
前記光学センサ回転と前記慣性センサ回転との差に基づいて、センサ不整合(θERROR)を前記プロセッサによって導出するステップと
を含む方法。
【請求項２７】
前記第1の画像内の前記水平特徴は、前記第2の画像内の前記水平特徴である、請求項26に記載の方法。
【請求項２８】
前記第1の画像内の前記水平特徴は、前記第2の画像内の前記水平特徴から90°の方位にある、請求項26に記載の方法。
【請求項２９】
前記第1の画像内の前記水平特徴は、前記第2の画像内の前記水平特徴から180°の方位にある、請求項26に記載の方法。
【請求項３０】
前記第1の画像内の前記水平特徴は、前記第2の画像内の前記水平特徴から、nが整数である{n*90°}に対して、360°を法とするモジュロ演算を実行して求められる角度だけ方位にある、請求項26に記載の方法。
【請求項３１】
前記第1の水平特徴角度(θHF_1)と前記第2の水平特徴角度(θHF_2)との前記差を計算するステップは、
nが整数である{n*90°}に限定された壁角度を選択するステップと、
前記光学センサ回転を
前記第1の水平特徴角度(θHF_1)、
前記第2の水平特徴角度(θHF_2)、および
前記壁角度
から計算するステップと
を含む、請求項26に記載の方法。
【請求項３２】
基準壁を使用するモバイルデバイスにおけるナビゲーションの方法であって、
前記モバイルデバイス内のカメラにより、水平特徴および前記基準壁を含むローカル画像をプロセッサによってキャプチャするステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記基準壁の基準角度(θREF)を前記プロセッサによって判断するステップであって、前記基準角度(θREF)は北に対する前記基準壁の絶対角度であり、前記基準角度(θREF)は、初期画像、俯瞰マップ、またはデータベースから判断される、ステップと、
前記ローカル画像を処理して、前記モバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)からの角度を示す水平特徴角度(θHF)を前記プロセッサによって判断するステップと、
前記水平特徴角度(θHF)と前記基準角度(θREF)との組合せに基づいて、前記モバイルデバイスの前記現在の方位(θSENSOR)の角度を前記プロセッサによって訂正するステップと
を含む方法。
【請求項３３】
較正された慣性センサ測定値を提供する方法であって、
第1の基準角度(θREF_1)をプロセッサによって判断するステップであって、
前記第1の基準角度(θREF_1)を判断するステップは、
第2の水平特徴を含む初期画像をキャプチャするステップと、
前記初期画像に基づいて、前記第2の水平特徴の第2の角度(θHF_2)を判断するステップとを含み、
前記第1の基準角度(θREF_1)は前記第2の角度(θHF_2)に基づいて設定される、ステップと、
カメラにより、第1のパースペクティブから水平特徴を含む最終画像を前記プロセッサによってキャプチャするステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記プロセッサによって、前記最終画像を処理して、前記水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するステップと、
前記プロセッサによって、慣性センサからのセンサ測定値を処理して、センサ角度(θSENSOR)を形成するステップと、
センサ不整合(θERROR)を
前記センサ角度(θSENSOR)、
前記第1の基準角度(θREF_1)、および
前記第1の水平特徴角度(θHF_1)
に基づいて前記プロセッサによって計算するステップと、
前記センサ不整合(θERROR)に基づいて前記センサからの将来のセンサ測定値を前記プロセッサによって訂正するステップと
を含む方法。
【請求項３４】
前記第2の水平特徴は前記水平特徴に直角である、請求項33に記載の方法。
【請求項３５】
前記センサ角度(θSENSOR)は前記センサ測定値の蓄積を含む、請求項33に記載の方法。
【請求項３６】
前記センサ角度(θSENSOR)は前記センサ測定値間の差を含む、請求項33に記載の方法。
【請求項３７】
前記第1の基準角度(θREF_1)を判断するステップは、
異なる角度から、前記水平特徴を含む初期画像をキャプチャするステップと、
前記初期画像に基づいて、前記水平特徴の第2の角度(θHF_2)を判断するステップと
を含み、
前記第1の基準角度(θREF_1)は前記第2の角度(θHF_2)に基づいて設定される、請求項33に記載の方法。
【請求項３８】
基準壁を使用するナビゲーションのためのモバイルデバイスであって、
カメラと、
慣性センサと、
プロセッサおよびメモリと
を備え、前記メモリは、
前記基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップであって、前記基準角度(θREF)は北に対する前記基準壁の絶対角度であり、前記基準角度(θREF)は、初期画像、俯瞰マップ、またはデータベースから判断される、ステップと、
前記モバイルデバイス内の前記カメラにより、水平特徴を含むローカル画像をキャプチャするステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記ローカル画像を処理して、前記モバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)からの角度を示す水平特徴角度(θHF)を判断するステップと、
前記基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、前記水平特徴の壁角度を選択するステップであって、前記壁角度は、nが整数である(前記基準角度(θREF)+n*90°)に対し360°を法とするモジュロ演算を実行して求められる角度である、ステップと、
前記水平特徴角度(θHF)と前記壁角度との組合せに基づいて、前記モバイルデバイスの前記現在の方位(θSENSOR)の角度を訂正するステップと
を前記プロセッサに行わせるためのコードを備える、モバイルデバイス。
【請求項３９】
基準壁を使用するナビゲーションのためのモバイルデバイスであって、
前記基準壁の基準角度(θREF)を判断するための手段であって、前記基準角度(θREF)は北に対する前記基準壁の絶対角度であり、前記基準角度(θREF)は、初期画像、俯瞰マップ、またはデータベースから判断される、手段と、
水平特徴を含むローカル画像をキャプチャするための手段であって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、手段と、
前記ローカル画像を処理して、前記モバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)からの角度を示す水平特徴角度(θHF)を判断するための手段と、
前記基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、前記水平特徴の壁角度を選択するための手段であって、前記壁角度は、nが整数である(前記基準角度(θREF)+n*90°)に対し360°を法とするモジュロ演算を実行して求められる角度である、ステップと、
前記水平特徴角度(θHF)と前記壁角度との組合せに基づいて、前記モバイルデバイスの前記現在の方位(θSENSOR)の角度を訂正するための手段と
を含むモバイルデバイス。
【請求項４０】
基準壁を使用するナビゲーションのための、プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、
前記基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップであって、前記基準角度(θREF)は北に対する前記基準壁の絶対角度であり、前記基準角度(θREF)は、初期画像、俯瞰マップ、またはデータベースから判断される、ステップと、
モバイルデバイス内のカメラから、水平特徴を含むローカル画像を受信するステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記ローカル画像を処理して、前記モバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)からの角度を示す水平特徴角度(θHF)を判断するステップと、
前記基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、前記水平特徴の壁角度を選択するステップであって、前記壁角度は、nが整数である(前記基準角度(θREF)+n*90°)に対し360°を法とするモジュロ演算を実行して求められる角度である、ステップと、
前記水平特徴角度(θHF)と前記壁角度との組合せに基づいて、前記モバイルデバイスの前記現在の方位(θSENSOR)の角度を訂正するステップと
をプロセッサに行わせるためのプログラムコードを備える非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４１】
水平特徴との壁マッチングを使用して動きを推定するナビゲーションのためのモバイルデバイスであって、
カメラと、
慣性センサと、
プロセッサおよびメモリと
を備え、前記メモリは、
前記モバイルデバイス内の前記カメラにより、前記水平特徴を含むローカル画像を前記プロセッサによってキャプチャするステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記ローカル画像を処理して、前記モバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)からの角度である水平特徴角度(θHF)を前記プロセッサによって判断するステップと、
前記水平特徴角度(θHF)に基づいて、前記水平特徴の壁角度に平行な前記モバイルデバイスの動きの方向を前記プロセッサによって推定するステップと
を前記プロセッサに行わせるためのコードを備える、モバイルデバイス。
【請求項４２】
水平特徴との壁マッチングを使用して動きを推定するナビゲーションのためのモバイルデバイスであって、
前記水平特徴を含むローカル画像をキャプチャするための手段であって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、手段と、
前記ローカル画像を処理して、前記モバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)からの角度である水平特徴角度(θHF)を判断するための手段と、
前記水平特徴角度(θHF)に基づいて、前記水平特徴の壁角度に平行な前記モバイルデバイスの動きの方向を推定するための手段と
を含むモバイルデバイス。
【請求項４３】
水平特徴との壁マッチングを使用して動きを推定するナビゲーションのための、プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、
モバイルデバイス内のカメラから、前記水平特徴を含むローカル画像を受信するステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記ローカル画像を処理して、前記モバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)からの角度である水平特徴角度(θHF)を判断するステップと、
前記水平特徴角度(θHF)に基づいて、前記水平特徴の壁角度に平行な前記モバイルデバイスの動きの方向を推定するステップと
をプロセッサに行わせるためのプログラムコードを備える非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４４】
慣性センサを較正するためのモバイルデバイスであって、
カメラと、
前記慣性センサと、
プロセッサおよびメモリと
を備え、前記メモリは、
第1の時間に第1の方位にある前記モバイルデバイスから、水平特徴を含む第1の画像をキャプチャするステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記第1の時間に前記第1の方位にある前記モバイルデバイスから前記第1の画像内の前記水平特徴までの角度である、前記第1の画像内の前記水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するステップと、
第2の時間に第2の方位にある前記モバイルデバイスから、水平特徴を含む第2の画像をキャプチャするステップと、
前記第2の時間に前記第2の方位にある前記モバイルデバイスから前記第2の画像内の前記水平特徴までの角度である、前記第2の画像内の前記水平特徴の第2の水平特徴角度(θHF_2)を判断するステップと、
前記第1の水平特徴角度(θHF_1)と前記第2の水平特徴角度(θHF_2)との差を計算して、光学センサ回転を形成するステップと、
前記慣性センサにより、前記第1の時間における前記第1の方位から前記第2の時間における前記第2の方位までの前記モバイルデバイスの回転を測定して、慣性センサ回転を形成するステップと、
前記光学センサ回転と前記慣性センサ回転との差に基づいて、センサ不整合(θERROR)を導出するステップと
を前記プロセッサに行わせるためのコードを備える、モバイルデバイス。
【請求項４５】
慣性センサを較正するためのモバイルデバイスであって、
第1の時間に第1の方位にある前記モバイルデバイスから、水平特徴を含む第1の画像をキャプチャするための手段であって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、手段と、
前記第1の時間に前記第1の方位にある前記モバイルデバイスから前記第1の画像内の前記水平特徴までの角度である、前記第1の画像内の前記水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するための手段と、
第2の時間に第2の方位にある前記モバイルデバイスから、水平特徴を含む第2の画像をキャプチャするための手段と、
前記第2の時間に前記第2の方位にある前記モバイルデバイスから前記第2の画像内の前記水平特徴までの角度である、前記第2の画像内の前記水平特徴の第2の水平特徴角度(θHF_2)を判断するための手段と、
前記第1の水平特徴角度(θHF_1)と前記第2の水平特徴角度(θHF_2)との差を計算して、光学センサ回転を形成するための手段と、
前記慣性センサにより、前記第1の時間における前記第1の方位から前記第2の時間における前記第2の方位までの前記モバイルデバイスの回転を測定して、慣性センサ回転を形成するための手段と、
前記光学センサ回転と前記慣性センサ回転との差に基づいて、センサ不整合(θERROR)を導出するための手段と
を含むモバイルデバイス。
【請求項４６】
慣性センサを較正するための、プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、
第1の時間に第1の方位にあるモバイルデバイスから、水平特徴を含む第1の画像をキャプチャするステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記第1の時間に前記第1の方位にある前記モバイルデバイスから前記第1の画像内の前記水平特徴までの角度である、前記第1の画像内の前記水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するステップと、
第2の時間に第2の方位にある前記モバイルデバイスから、水平特徴を含む第2の画像をキャプチャするステップと、
前記第2の時間に前記第2の方位にある前記モバイルデバイスから前記第2の画像内の前記水平特徴までの角度である、前記第2の画像内の前記水平特徴の第2の水平特徴角度(θHF_2)を判断するステップと、
前記第1の水平特徴角度(θHF_1)と前記第2の水平特徴角度(θHF_2)との差を計算して、光学センサ回転を形成するステップと、
前記慣性センサにより、前記第1の時間における前記第1の方位から前記第2の時間における前記第2の方位までの前記モバイルデバイスの回転を測定して、慣性センサ回転を形成するステップと、
前記光学センサ回転と前記慣性センサ回転との差に基づいて、センサ不整合(θERROR)を導出するステップと
をプロセッサに行わせるためのプログラムコードを備える非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４７】
基準壁を使用するナビゲーションのためのモバイルデバイスであって、
カメラと、
慣性センサと、
プロセッサおよびメモリと
を備え、前記メモリは、
前記モバイルデバイス内の前記カメラにより、水平特徴および前記基準壁を含むローカル画像をキャプチャするステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップであって、前記基準角度(θREF)は北に対する前記基準壁の絶対角度であり、前記基準角度(θREF)は、初期画像、俯瞰マップ、またはデータベースから判断される、ステップと、
前記ローカル画像を処理して、前記モバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)からの角度を示す水平特徴角度(θHF)を判断するステップと、
前記水平特徴角度(θHF)と前記基準角度(θREF)との組合せに基づいて、前記モバイルデバイスの前記現在の方位(θSENSOR)の角度を訂正するステップと
を前記プロセッサに行わせるためのコードを備える、モバイルデバイス。
【請求項４８】
基準壁を使用するナビゲーションのためのモバイルデバイスであって、
水平特徴および前記基準壁を含むローカル画像をキャプチャするための手段であって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、手段と、
前記基準壁の基準角度(θREF)を判断するための手段であって、前記基準角度(θREF)は北に対する前記基準壁の絶対角度であり、前記基準角度(θREF)は、初期画像、俯瞰マップ、またはデータベースから判断される、手段と、
前記ローカル画像を処理して、前記モバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)からの角度を示す水平特徴角度(θHF)を判断するための手段と、
前記水平特徴角度(θHF)と前記基準角度(θREF)との組合せに基づいて、前記モバイルデバイスの前記現在の方位(θSENSOR)の角度を訂正するための手段と
を含むモバイルデバイス。
【請求項４９】
基準壁を使用するモバイルデバイスにおけるナビゲーションのための、プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、
前記モバイルデバイス内のカメラから、水平特徴および前記基準壁を含むローカル画像を受信するステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップであって、前記基準角度(θREF)は北に対する前記基準壁の絶対角度であり、前記基準角度(θREF)は、初期画像、俯瞰マップ、またはデータベースから判断される、ステップと、
前記ローカル画像を処理して、前記モバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)からの角度を示す水平特徴角度(θHF)を判断するステップと、
前記水平特徴角度(θHF)と前記基準角度(θREF)との組合せに基づいて、前記モバイルデバイスの前記現在の方位(θSENSOR)の角度を訂正するステップと
をプロセッサに行わせるためのプログラムコードを備える非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項５０】
較正された慣性センサ測定値を提供するためのモバイルデバイスであって、
カメラと、
慣性センサと、
プロセッサおよびメモリと
を備え、前記メモリは、
第1の基準角度(θREF_1)を判断するステップであって、
前記第1の基準角度(θREF_1)を判断するステップは、
第2の水平特徴を含む初期画像をキャプチャするステップと、
前記初期画像に基づいて、前記第2の水平特徴の第2の角度(θHF_2)を判断するステップとを含み、
前記第1の基準角度(θREF_1)は前記第2の角度(θHF_2)に基づいて設定される、ステップと、
前記カメラにより、第1のパースペクティブから水平特徴を含む最終画像をキャプチャするステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記最終画像を処理して、前記水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するステップと、
前記慣性センサからのセンサ測定値を処理して、センサ角度(θSENSOR)を形成するステップと、
センサ不整合(θERROR)を
前記センサ角度(θSENSOR)、
前記第1の基準角度(θREF_1)、および
前記第1の水平特徴角度(θHF_1)
に基づいて計算するステップと、
前記センサ不整合(θERROR)に基づいて前記センサからの将来のセンサ測定値を訂正するステップと
を前記プロセッサに行わせるためのコードを備える、モバイルデバイス。
【請求項５１】
較正された慣性センサ測定値を提供するためのモバイルデバイスであって、
第1の基準角度(θREF_1)を判断するための手段であって、
前記第1の基準角度(θREF_1)を判断する手段は、
第2の水平特徴を含む初期画像をキャプチャする手段と、
前記初期画像に基づいて、前記第2の水平特徴の第2の角度(θHF_2)を判断する手段とを含み、
前記第1の基準角度(θREF_1)は前記第2の角度(θHF_2)に基づいて設定される、手段と、
第1のパースペクティブから水平特徴を含む最終画像をキャプチャするための手段であって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、手段と、
前記最終画像を処理して、前記水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するための手段と、
前記慣性センサからのセンサ測定値を処理して、センサ角度(θSENSOR)を形成するための手段と、
センサ不整合(θERROR)を
前記センサ角度(θSENSOR)、
前記第1の基準角度(θREF_1)、および
前記第1の水平特徴角度(θHF_1)
に基づいて計算するための手段と、
前記センサ不整合(θERROR)に基づいて前記センサからの将来のセンサ測定値を訂正するための手段と
を含むモバイルデバイス。
【請求項５２】
較正された慣性センサ測定値を提供するための、プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、
第1の基準角度(θREF_1)を判断するステップであって、
前記第1の基準角度(θREF_1)を判断するステップは、
第2の水平特徴を含む初期画像をキャプチャするステップと、
前記初期画像に基づいて、前記第2の水平特徴の第2の角度(θHF_2)を判断するステップとを含み、
前記第1の基準角度(θREF_1)は前記第2の角度(θHF_2)に基づいて設定される、ステップと、
カメラにより、第1のパースペクティブから水平特徴を含む最終画像をキャプチャするステップであって、前記水平特徴は、ドア枠の水平端、窓の水平端、または壁と床および天井のうちの1つとの間の界面端を含む、ステップと、
前記最終画像を処理して、前記水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するステップと、
前記慣性センサからのセンサ測定値を処理して、センサ角度(θSENSOR)を形成するステップと、
センサ不整合(θERROR)を
前記センサ角度(θSENSOR)、
前記第1の基準角度(θREF_1)、および
前記第1の水平特徴角度(θHF_1)
に基づいて計算するステップと、
前記センサ不整合(θERROR)に基づいて前記センサからの将来のセンサ測定値を訂正するステップと
をプロセッサに行わせるためのプログラムコードを備える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】
関連出願の相互参照
本出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、2011年6月30日に出願した「Navigation in Buildings with Rectangular Floor Plan」と題する米国出願第13/174,231号の優先権および利益を主張する。
【０００２】
本開示は一般に、ロケーション推定のための装置および方法に関する。より詳細には、本開示は、建物または他の構造物において、衛星ナビゲーションシステムが利用できないか、または不十分であるときに、較正されたセンサ測定値を提供することに関する。
【背景技術】
【０００３】
今日、オープンエリアにある間に位置推定値を提供する能力を有するモバイルデバイスが至る所にある。4つ以上の測位衛星の視野にある田舎の環境では、モバイルデバイスは衛星信号を取得し、これらの衛星信号のみに基づいて位置推定値を計算する。一方、都市環境または屋内にあるときは、十分な衛星信号を取得できないのが普通である。十分な衛星信号を入手できないとき、モバイルデバイスはしばしば、セルラーネットワークからの信号を使用して、(たとえば、セルID、三辺測量、または三角測量を通じて)大まかな位置推定値を取得する。衛星信号およびセルラー信号が不十分であるときに位置推定を改善するために、モバイルデバイスは慣性センサおよびデッドレコニングを使用することができる。しかし長期的には、慣性センサおよび従来型のデッドレコニングは誤差を蓄積し、その結果、位置推定値は信頼できなくなる。
【０００４】
図1および図2は、建物との関係による人の俯瞰図を示している。図1では、(「x」を付けた)現在のロケーションにいる人が、3つの建物110の外部でモバイルデバイス100を持って経路120に沿って歩いている。指示として、この俯瞰図では基本方向北200が示されている。この例示的な集合体における建物110は、建物110の主たる外壁に沿った外角210(θEXTERIOR)に平行または直角に示されている。すなわち、各外壁は北200から角度(θN)オフセットで示されている外角210(θEXTERIOR)に平行または直角である。モバイルデバイス100は外部にある間、観察可能な衛星および/またはセルラー信号から位置推定値を割り出すことができる。しかし、モバイルデバイス100は中に入ると、衛星またはセルラー基地局のいずれかから十分な信号を受信することができなくなる場合がある。
【０００５】
図2は、例示的な建物110の見取り図を示している。モバイルデバイス100は、引き続き経路120に沿って進み、建物110に入り、現在、廊下130に示されている。モバイルデバイス100は建物110の奥深くにあるので、衛星信号を取得すること、または衛星ベースの測位もしくはセルラーベースの測位を実行することができない。この状況では、モバイルデバイス100は、そのセンサ330(すなわち、1つもしくは複数の加速度計334および/もしくはジャイロ計336ならびに/または磁気計338)を使用して、衛星または基地局からの信号を必要としないデッドレコニングを実行する。ジャイロ計336などのジャイロ計は、ジャイロスコープを含む。しかしながら、デッドレコニングは、センサ330における較正誤差のせいで位置推定ごとに誤差を蓄積する。時間の経過とともに、そのような位置推定および推定針路は非常に大きい誤差またはドリフトを蓄積しうるので、そのような推定は、特定のロケーションにモバイルデバイス100を適切に位置付ける代わりに、異なる部屋または廊下、さらには完全に建物110の外にモバイルデバイス100を不適切に位置付けることがある。したがって、センサ330を適切に較正し続ければ、デッドレコニングおよびセンサ330を使用する他の適用が役立つことになる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
外壁を基準として使用するナビゲーションデバイス、較正されたセンサ測定値を提供するナビゲーションデバイス、および壁マッチングを実行するナビゲーションデバイスを提供するための装置および方法が開示される。
【０００７】
いくつかの態様によれば、基準壁を使用するモバイルデバイスにおけるナビゲーションの方法が開示され、本方法は、基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップと、モバイルデバイス内のカメラにより、水平特徴を含むローカル画像をキャプチャするステップと、ローカル画像を処理して、モバイルデバイスの現在の方位から水平特徴までの角度を示す(measure)水平特徴角度(θHF)を判断するステップと、基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、水平特徴の壁角度を選択するステップと、水平特徴角度(θHF)と壁角度との組合せに基づいて、モバイルデバイスの現在の方位の角度を判断するステップとを含む。
【０００８】
いくつかの態様によれば、モバイルデバイス内の慣性センサを較正する方法が開示され、本方法は、第1の時間に第1の方位にあるモバイルデバイスから、水平特徴を含む第1の画像をキャプチャするステップと、第1の時間に第1の方位にあるモバイルデバイスから第1の画像内の水平特徴までの角度である、第1の画像内の水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するステップと、第2の時間に第2の方位にあるモバイルデバイスから、水平特徴を含む第2の画像をキャプチャするステップと、第2の時間に第2の方位にあるモバイルデバイスから第2の画像内の水平特徴までの角度である、第2の画像内の水平特徴の第2の水平特徴角度(θHF_2)を判断するステップと、第1の水平特徴角度(θHF_1)と第2の水平特徴角度(θHF_2)との差を計算して、光学センサ回転を形成するステップと、慣性センサにより、第1の時間における第1の方位から第2の時間における第2の方位までのモバイルデバイスの回転を測定して、慣性センサ回転を形成するステップと、光学センサ回転と慣性センサ回転との差に基づいて、センサ不整合(θERROR)を導出するステップとを含む。
【０００９】
いくつかの態様によれば、基準壁を使用するモバイルデバイスにおけるナビゲーションの方法が開示され、本方法は、基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップと、慣性センサ測定値に基づいてモバイルデバイスの動きの推定方向を判断するステップと、基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、推定方向に最も近い壁角度を選択するステップと、壁角度に基づいてモバイルデバイスの動きの方向を判断するステップとを含む。
【００１０】
いくつかの態様によれば、基準壁を使用するモバイルデバイスにおけるナビゲーションの方法が開示され、本方法は、モバイルデバイス内のカメラにより、水平特徴および基準壁を含むローカル画像をキャプチャするステップと、基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップと、ローカル画像を処理して、モバイルデバイスの現在の方位から水平特徴までの角度を示す水平特徴角度(θHF)を判断するステップと、水平特徴角度(θHF)と基準角度(θREF)との組合せに基づいて、モバイルデバイスの現在の方位の角度を判断するステップとを含む。
【００１１】
いくつかの態様によれば、較正された慣性センサ測定値を提供する方法が開示され、本方法は、第1の基準角度(θREF_1)を判断するステップと、カメラにより、第1のパースペクティブから水平特徴を含む最終画像をキャプチャするステップと、最終画像を処理して、水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するステップと、慣性センサからのセンサ測定値を処理して、センサ角度(θSENSOR)を形成するステップと、センサ不整合(θERROR)をセンサ角度(θSENSOR)、第1の基準角度(θREF_1)、および第1の水平特徴角度(θHF_1)に基づいて計算するステップと、センサ不整合(θERROR)に基づいてセンサからの将来のセンサ測定値を訂正するステップとを含む。
【００１２】
いくつかの態様によれば、基準壁を使用するナビゲーションのためのモバイルデバイスが開示され、本モバイルデバイスは、カメラと、慣性センサと、プロセッサおよびメモリとを備え、プロセッサおよびメモリは、基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップと、モバイルデバイス内のカメラにより、水平特徴を含むローカル画像をキャプチャするステップと、ローカル画像を処理して、モバイルデバイスの現在の方位から水平特徴までの角度を示す水平特徴角度(θHF)を判断するステップと、基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、水平特徴の壁角度を選択するステップと、水平特徴角度(θHF)と壁角度との組合せに基づいて、モバイルデバイスの現在の方位の角度を判断するステップとを行うためのコードを備える。
【００１３】
いくつかの態様によれば、基準壁を使用するナビゲーションのためのモバイルデバイスが開示され、本モバイルデバイスは、基準壁の基準角度(θREF)を判断するための手段と、水平特徴を含むローカル画像をキャプチャするための手段と、ローカル画像を処理して、モバイルデバイスの現在の方位から水平特徴までの角度を示す水平特徴角度(θHF)を判断するための手段と、基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、水平特徴の壁角度を選択するための手段と、水平特徴角度(θHF)と壁角度との組合せに基づいて、モバイルデバイスの現在の方位の角度を判断するための手段とを含む。
【００１４】
いくつかの態様によれば、基準壁を使用するナビゲーションのための、プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体が開示され、本非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップと、モバイルデバイス内のカメラから、水平特徴を含むローカル画像を受信するステップと、ローカル画像を処理して、モバイルデバイスの現在の方位から水平特徴までの角度を示す水平特徴角度(θHF)を判断するステップと、基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、水平特徴の壁角度を選択するステップと、水平特徴角度(θHF)と壁角度との組合せに基づいて、モバイルデバイスの現在の方位の角度を判断するステップとを行うためのプログラムコードを備える。
【００１５】
いくつかの態様によれば、水平特徴との壁マッチングを使用して動きを推定するナビゲーションのためのモバイルデバイスが開示され、本モバイルデバイスは、カメラと、慣性センサと、プロセッサおよびメモリとを備え、プロセッサおよびメモリは、モバイルデバイス内のカメラにより、水平特徴を含むローカル画像をキャプチャするステップと、ローカル画像を処理して、モバイルデバイスの現在の方位から水平特徴までの角度である水平特徴角度(θHF)を判断するステップと、水平特徴角度(θHF)に基づいて、水平特徴の壁角度に平行なモバイルデバイスの動きの方向を推定するステップとを行うためのコードを備える。
【００１６】
いくつかの態様によれば、水平特徴との壁マッチングを使用して動きを推定するナビゲーションのためのモバイルデバイスが開示され、本モバイルデバイスは、水平特徴を含むローカル画像をキャプチャするための手段と、ローカル画像を処理して、モバイルデバイスの現在の方位から水平特徴までの角度である水平特徴角度(θHF)を判断するための手段と、水平特徴角度(θHF)に基づいて、水平特徴の壁角度に平行なモバイルデバイスの動きの方向を推定するための手段とを含む。
【００１７】
いくつかの態様によれば、水平特徴との壁マッチングを使用して動きを推定するナビゲーションのための、プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体が開示され、本非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、モバイルデバイス内のカメラから、水平特徴を含むローカル画像を受信するステップと、ローカル画像を処理して、モバイルデバイスの現在の方位から水平特徴までの角度である水平特徴角度(θHF)を判断するステップと、水平特徴角度(θHF)に基づいて、水平特徴の壁角度に平行なモバイルデバイスの動きの方向を推定するステップとを行うためのプログラムコードを備える。
【００１８】
いくつかの態様によれば、慣性センサを較正するためのモバイルデバイスが開示され、本モバイルデバイスは、カメラと、慣性センサと、プロセッサおよびメモリとを備え、プロセッサおよびメモリは、第1の時間に第1の方位にあるモバイルデバイスから、水平特徴を含む第1の画像をキャプチャするステップと、第1の時間に第1の方位にあるモバイルデバイスから第1の画像内の水平特徴までの角度である、第1の画像内の水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するステップと、第2の時間に第2の方位にあるモバイルデバイスから、水平特徴を含む第2の画像をキャプチャするステップと、第2の時間に第2の方位にあるモバイルデバイスから第2の画像内の水平特徴までの角度である、第2の画像内の水平特徴の第2の水平特徴角度(θHF_2)を判断するステップと、第1の水平特徴角度(θHF_1)と第2の水平特徴角度(θHF_2)との差を計算して、光学センサ回転を形成するステップと、慣性センサにより、第1の時間における第1の方位から第2の時間における第2の方位までのモバイルデバイスの回転を測定して、慣性センサ回転を形成するステップと、光学センサ回転と慣性センサ回転との差に基づいて、センサ不整合(θERROR)を導出するステップとを行うためのコードを備える。
【００１９】
いくつかの態様によれば、慣性センサを較正するためのモバイルデバイスが開示され、本モバイルデバイスは、第1の時間に第1の方位にあるモバイルデバイスから、水平特徴を含む第1の画像をキャプチャするための手段と、第1の時間に第1の方位にあるモバイルデバイスから第1の画像内の水平特徴までの角度である、第1の画像内の水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するための手段と、第2の時間に第2の方位にあるモバイルデバイスから、水平特徴を含む第2の画像をキャプチャするための手段と、第2の時間に第2の方位にあるモバイルデバイスから第2の画像内の水平特徴までの角度である、第2の画像内の水平特徴の第2の水平特徴角度(θHF_2)を判断するための手段と、第1の水平特徴角度(θHF_1)と第2の水平特徴角度(θHF_2)との差を計算して、光学センサ回転を形成するための手段と、慣性センサにより、第1の時間における第1の方位から第2の時間における第2の方位までのモバイルデバイスの回転を測定して、慣性センサ回転を形成するための手段と、光学センサ回転と慣性センサ回転との差に基づいて、センサ不整合(θERROR)を導出するための手段とを含む。
【００２０】
いくつかの態様によれば、慣性センサを較正するための、プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体が開示され、本非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、第1の時間に第1の方位にあるモバイルデバイスから、水平特徴を含む第1の画像をキャプチャするステップと、第1の時間に第1の方位にあるモバイルデバイスから第1の画像内の水平特徴までの角度である、第1の画像内の水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するステップと、第2の時間に第2の方位にあるモバイルデバイスから、水平特徴を含む第2の画像をキャプチャするステップと、第2の時間に第2の方位にあるモバイルデバイスから第2の画像内の水平特徴までの角度である、第2の画像内の水平特徴の第2の水平特徴角度(θHF_2)を判断するステップと、第1の水平特徴角度(θHF_1)と第2の水平特徴角度(θHF_2)との差を計算して、光学センサ回転を形成するステップと、慣性センサにより、第1の時間における第1の方位から第2の時間における第2の方位までのモバイルデバイスの回転を測定して、慣性センサ回転を形成するステップと、光学センサ回転と慣性センサ回転との差に基づいて、センサ不整合(θERROR)を導出するステップとを行うためのプログラムコードを備える。
【００２１】
いくつかの態様によれば、基準壁を使用するナビゲーションのためのモバイルデバイスが開示され、本モバイルデバイスは、慣性センサと、プロセッサおよびメモリとを備え、プロセッサおよびメモリは、基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップと、慣性センサからの慣性センサ測定値に基づいてモバイルデバイスの動きの推定方向を判断するステップと、基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、推定方向に最も近い壁角度を選択するステップと、壁角度に基づいてモバイルデバイスの動きの方向を判断するステップとを行うためのコードを備える。
【００２２】
いくつかの態様によれば、基準壁を使用するナビゲーションのためのモバイルデバイスが開示され、本モバイルデバイスは、基準壁の基準角度(θREF)を判断するための手段と、慣性センサ測定値に基づいてモバイルデバイスの動きの推定方向を判断するための手段と、基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、推定方向に最も近い壁角度を選択するための手段と、壁角度に基づいてモバイルデバイスの動きの方向を判断するための手段とを含む。
【００２３】
いくつかの態様によれば、基準壁を使用するナビゲーションのための、プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体が開示され、本非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップと、慣性センサ測定値に基づいてモバイルデバイスの動きの推定方向を判断するステップと、基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、推定方向に最も近い壁角度を選択するステップと、壁角度に基づいてモバイルデバイスの動きの方向を判断するステップとを行うためのプログラムコードを備える。
【００２４】
いくつかの態様によれば、基準壁を使用するナビゲーションのためのモバイルデバイスが開示され、本モバイルデバイスは、カメラと、慣性センサと、プロセッサおよびメモリとを備え、プロセッサおよびメモリは、モバイルデバイス内のカメラにより、水平特徴および基準壁を含むローカル画像をキャプチャするステップと、基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップと、ローカル画像を処理して、モバイルデバイスの現在の方位から水平特徴までの角度を示す水平特徴角度(θHF)を判断するステップと、水平特徴角度(θHF)と基準角度(θREF)との組合せに基づいて、モバイルデバイスの現在の方位の角度を判断するステップとを行うためのコードを備える。
【００２５】
いくつかの態様によれば、基準壁を使用するナビゲーションのためのモバイルデバイスが開示され、本モバイルデバイスは、水平特徴および基準壁を含むローカル画像をキャプチャするための手段と、基準壁の基準角度(θREF)を判断するための手段と、ローカル画像を処理して、モバイルデバイスの現在の方位から水平特徴までの角度を示す水平特徴角度(θHF)を判断するための手段と、水平特徴角度(θHF)と基準角度(θREF)との組合せに基づいて、モバイルデバイスの現在の方位の角度を判断するための手段とを含む。
【００２６】
いくつかの態様によれば、基準壁を使用するモバイルデバイスにおけるナビゲーションのための、プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体が開示され、本非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、モバイルデバイス内のカメラから、水平特徴および基準壁を含むローカル画像を受信するステップと、基準壁の基準角度(θREF)を判断するステップと、ローカル画像を処理して、モバイルデバイスの現在の方位から水平特徴までの角度を示す水平特徴角度(θHF)を判断するステップと、水平特徴角度(θHF)と基準角度(θREF)との組合せに基づいて、モバイルデバイスの現在の方位の角度を判断するステップとを行うためのプログラムコードを備える。
【００２７】
いくつかの態様によれば、較正された慣性センサ測定値を提供するためのモバイルデバイスが開示され、本モバイルデバイスは、カメラと、慣性センサと、プロセッサおよびメモリとを備え、プロセッサおよびメモリは、第1の基準角度(θREF_1)を判断するステップと、カメラにより、第1のパースペクティブから水平特徴を含む最終画像をキャプチャするステップと、最終画像を処理して、水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するステップと、慣性センサからのセンサ測定値を処理して、センサ角度(θSENSOR)を形成するステップと、センサ不整合(θERROR)をセンサ角度(θSENSOR)、第1の基準角度(θREF_1)、および第1の水平特徴角度(θHF_1)に基づいて計算するステップと、センサ不整合(θERROR)に基づいてセンサからの将来のセンサ測定値を訂正するステップとを行うためのコードを備える。
【００２８】
いくつかの態様によれば、較正された慣性センサ測定値を提供するためのモバイルデバイスが開示され、本モバイルデバイスは、第1の基準角度(θREF_1)を判断するための手段と、第1のパースペクティブから水平特徴を含む最終画像をキャプチャするための手段と、最終画像を処理して、水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するための手段と、慣性センサからのセンサ測定値を処理して、センサ角度(θSENSOR)を形成するための手段と、センサ不整合(θERROR)をセンサ角度(θSENSOR)、第1の基準角度(θREF_1)、および第1の水平特徴角度(θHF_1)に基づいて計算するための手段と、センサ不整合(θERROR)に基づいてセンサからの将来のセンサ測定値を訂正するための手段とを含む。
【００２９】
いくつかの態様によれば、較正された慣性センサ測定値を提供するための、プログラムコードを記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体が開示され、本非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、第1の基準角度(θREF_1)を判断するステップと、カメラにより、第1のパースペクティブから水平特徴を含む最終画像をキャプチャするステップと、最終画像を処理して、水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断するステップと、慣性センサからのセンサ測定値を処理して、センサ角度(θSENSOR)を形成するステップと、センサ不整合(θERROR)をセンサ角度(θSENSOR)、第1の基準角度(θREF_1)、および第1の水平特徴角度(θHF_1)に基づいて計算するステップと、センサ不整合(θERROR)に基づいてセンサからの将来のセンサ測定値を訂正するステップとを行うためのプログラムコードを備える。
【００３０】
他の態様は、例として図示および説明する様々な態様である以下の詳細な説明から、当業者には容易にわかることが理解される。図面および詳細な説明は、本質的に例であり、制限的なものではないと考えるべきである。
【００３１】
本発明の実施形態について、図面を参照しながら単に例として説明する。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】建物との関係による人の俯瞰図である。
【図２】建物との関係による人の俯瞰図である。
【図３】本発明のいくつかの実施形態によるモバイルデバイスのブロック図である。
【図４】本発明のいくつかの実施形態による、第1の基準角度(θREF_1)、水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)およびセンサ角度(θSENSOR)に基づいて、較正されたセンサ測定値を提供するための一般的な方法を示す図である。
【図５】本発明のいくつかの実施形態による、2つの画像に基づく図4の方法の第1の実装形態を示す図である。
【図６】本発明のいくつかの実施形態による、2つの画像に基づく図4の方法の第1の実装形態を示す図である。
【図７】本発明のいくつかの実施形態による、2つの画像に基づく図4の方法の第1の実装形態を示す図である。
【図８】本発明のいくつかの実施形態による、2つの画像に基づく図4の方法の第1の実装形態を示す図である。
【図９】本発明のいくつかの実施形態による、マップに基づく図4の方法の第2の実装形態を示す図である。
【図１０】本発明のいくつかの実施形態による、マップに基づく図4の方法の第2の実装形態を示す図である。
【図１１】本発明のいくつかの実施形態による、マップに基づく図4の方法の第2の実装形態を示す図である。
【図１２】本発明のいくつかの実施形態による、磁気計およびテーブルを使用する図4の方法の第3の実装形態を示す図である。
【図１３】本発明のいくつかの実施形態による、磁気計およびテーブルを使用する図4の方法の第3の実装形態を示す図である。
【図１４】本発明のいくつかの実施形態による、磁気計および2つの画像を使用する図4の方法の第4の実装形態を示す図である。
【図１５】本発明のいくつかの実施形態による、磁気計および2つの画像を使用する図4の方法の第4の実装形態を示す図である。
【図１６】本発明のいくつかの実施形態による、1つの外角(θEXTERIOR)と複数の内角(θINTERIOR)との関係を示す図である。
【図１７】本発明のいくつかの実施形態による、廊下における壁マッチングアルゴリズムを実行するモバイルデバイスの俯瞰図である。
【図１８】本発明のいくつかの実施形態による様々なベクトルを示す図である。
【図１９】本発明のいくつかの実施形態による様々なベクトルを示す図である。
【図２０】本発明のいくつかの実施形態による壁マッチングを示す図である。
【図２１】本発明のいくつかの実施形態による壁マッチングを示す図である。
【図２２】本発明のいくつかの実施形態による壁マッチングを示す図である。
【図２３】本発明のいくつかの実施形態によるモバイルデバイスにおける一方法のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
添付の図面に関連する下記の詳細な説明は、本開示の様々な態様の説明を意図しており、本開示が実施されうる唯一の態様を表すことを意図していない。本開示で説明する各態様は、単に本開示の例または例示として提供されており、必ずしも、他の態様よりも好ましい、または有利であると解釈されるものではない。詳細な説明は、本開示の完全な理解をもたらす目的で具体的な詳細を含む。だが、これらの具体的な詳細なしに本開示を実施できることが当業者には明らかであろう。場合によっては、本開示の概念を曖昧にするのを回避するために、周知の構造およびデバイスをブロック図の形で示している。頭文字および他の記述用語は、単に便宜上、明快にするためにのみ使用されることがあり、本開示の範囲を限定するものではない。
【００３４】
本明細書で説明する位置判断技法は、ワイヤレス広域ネットワーク(WWAN)、ワイヤレスローカルエリアネットワーク(WLAN)、ワイヤレスパーソナルエリアネットワーク(WPAN)などの様々なワイヤレス通信ネットワークに関連して実施されうる。「ネットワーク」および「システム」という用語は、しばしば互換的に使用される。WWANは、符号分割多元接続(CDMA)ネットワーク、時分割多元接続(TDMA)ネットワーク、周波数分割多元接続(FDMA)ネットワーク、直交周波数分割多元接続(OFDMA)ネットワーク、単一キャリア周波数分割多元接続(SC-FDMA)ネットワーク、Long Term Evolution(LTE)などでありうる。CDMAネットワークは、cdma2000、広帯域CDMA(W-CDMA)などの1つまたは複数の無線アクセス技術(RAT)を実装しうる。cdma2000は、IS-95規格、IS-2000規格、およびIS-856規格を含む。TDMAネットワークは、Global System for Mobile Communications(GSM（登録商標）)、Digital Advanced Mobile Phone System(D-AMPS)、または何らかの他のRATを実装しうる。GSM（登録商標）およびW-CDMAは、「第3世代パートナーシッププロジェクト」(3GPP)という名称のコンソーシアムからの文書に記述されている。cdma2000は、「第3世代パートナーシッププロジェクト2」(3GPP2)という名称のコンソーシアムからの文書に記述されている。3GPPおよび3GPP2の文書は公開されている。WLANは、IEEE802.1lxネットワークであってよく、WPANは、ブルートゥースネットワーク、IEEE802.15x、または何らかの他のタイプのネットワークであってよい。本技法は、WWAN、WLANおよび/またはWPANの任意の組合せとともに実施されてもよい。
【００３５】
衛星測位システム(SPS)は一般に、エンティティが送信機から受信した信号に少なくとも部分的に基づいて、地球の表面または上のエンティティのロケーションを判断できるように位置付けられた送信機のシステムを含む。そのような送信機は一般に、所定数のチップの反復擬似ランダム雑音(PN)コードを付けた信号を送信し、地上管制局、ユーザ機器および/または宇宙ビークルに配置されうる。特定の例では、そのような送信機は、地球軌道衛星ビークル(SV)に配置されうる。たとえば、全地球測位システム(GPS)、Galileo、GLONASSまたはCompassなどの様々な全地球航法衛星システム(GNSS)のSVは、(たとえば、GPSの場合のように衛星ごとに異なるPNコードを使用するか、またはGLONASSの場合のように異なる周波数に同じコードを使用して)様々なGNSSの他のSVによって送信されるPNコードから区別できるPNコードを付けた信号を送信することができる。いくつかの態様によれば、本明細書で提示する技法は、SPSの全地球システム(たとえば、GNSS)に限定されない。たとえば、本明細書で提供する技法は、日本の準天頂衛星システム(QZSS)、インドのインド地域航法衛星システム(IRNSS)、中国の北斗などの様々な地域システム、ならびに/または1つもしくは複数の全地球航法衛星システムおよび/もしくは地域航法衛星システムに関連付けられうるか、あるいはこれらの航法衛星システムとともに使用可能でありうる様々な補強システム(たとえば、静止衛星型衛星航法補強システム(SBAS))に適用されうるか、あるいはこれらのシステムで使用可能でありうる。限定ではなく例として、SBASは、Wide Area Augmentation System(WAAS)、European Geostationary Navigation Overlay Service(EGNOS)、Multi-functional Satellite Augmentation System(MSAS)、GPS Aided Geo Augmented NavigationまたはGPS and Geo Augmented Navigationシステム(GAGAN)などの、完全性情報の提供、差分補正などを行う補強システムを含みうる。したがって、本明細書で使用するSPSは、1つまたは複数の全地球航法衛星システムおよび/もしくは地域航法衛星システムならびに/または補強システムの任意の組合せを含むことができ、SPS信号は、SPS信号、SPS型信号および/またはそのような1つもしくは複数のSPSに関連する他の信号を含むことができる。
【００３６】
本明細書で使用するモバイルデバイス100は、移動局(MS)またはユーザ機器(UE)と呼ばれることがあり、たとえば、ワイヤレス通信および/またはナビゲーション信号を受信することが可能なセルラー電話、モバイルフォンまたは他のワイヤレス通信デバイス、パーソナル通信システム(PCS)デバイス、パーソナルナビゲーションデバイス(PND)、個人情報マネージャ(PIM)、携帯情報端末(PDA)、ラップトップまたは他の適切なモバイルデバイスなどがある。「移動局」という用語は、たとえば短距離ワイヤレス接続、赤外線接続、ワイヤライン接続、または他の接続によってパーソナルナビゲーションデバイス(PND)と通信するデバイスを、衛星信号受信、支援データ受信、および/または位置関連処理がデバイスまたはPNDで生じるかどうかにかかわりなく含むことも意図されている。また、「移動局」は、たとえばインターネット、WiFi、また他のネットワークを介してサーバと通信することが可能なワイヤレス通信デバイス、コンピュータ、ラップトップなどを含むすべてのデバイスを、衛星信号受信、支援データ受信、および/または位置関連処理がデバイス、サーバ、またはネットワークに関連する別のデバイスで生じるかどうかにかかわりなく含むことが意図されている。上記の任意の動作可能な組合せも、モバイルデバイス100であると考えられる。
【００３７】
本開示の実施形態は、画像から導出された光学ベースの角度計算値を使用して、センサ300によって提供されたさほど信頼できない角度測定値を較正する。いくつかの適用例では、(たとえば、同じ壁の、または隣接する壁の)2つの内部画像を使用する。いくつかの適用例では、1つの内部画像および1つの外部画像を使用する。いくつかの適用例では、1つの内部画像および1つの俯瞰マップ画像を使用する。いくつかの適用例では、1つの内部画像および建物の方位のテーブルを使用する。これらの実施形態を使用して、ジャイロ計336および磁気計338などのセンサ330を較正することができる。
【００３８】
いくつかの適用例では、外壁および内壁が互いに平行または直角であると仮定する。他の適用例では、四角の外壁を有することがアプリオリに知られる建物110に限定される。参照用テーブルまたは俯瞰マップまたは俯瞰衛星画像は、どの建物110が四角の壁を有するかを識別することができ、建物110ごとに外角210(θEXTERIOR)を参照することができる。いくつかの適用例では、内壁が外壁に平行、直角であると仮定する。他の適用例では、モバイルデバイス100は、本明細書で説明するアルゴリズムの適用を、外壁に平行な内壁を有することがアプリオリに知られる建物110に限定する。ここでも、そのような合致する建物110は、参照用テーブルまたは俯瞰マップまたは俯瞰衛星画像から判断されうる。
【００３９】
本明細書で説明し使用する各角度は、説明する角度を俯瞰図から測定できるように、水平面に変換されていると仮定される。また、実施形態は、水平特徴140が内壁に沿って進み、内壁に平行であると仮定する。実行中、モバイルデバイス100は、(1)キャプチャされた画像から(水平特徴角度355(θHF_1)と呼ばれる)水平特徴140の相対方位を判断し、(2)外角210(θEXTERIOR)に平行または直角になるように内壁の方向を制限し、(3)センサ測定値を比較して、センサ不整合370(θERROR)を形成し、(4)ジャイロ計336を再較正し、磁気計338を再較正し、かつ/またはセンサ330からの他の測定値を調整する。
【００４０】
いくつかの実施形態は、モバイルデバイス100の動き方向250(θMOTION)が、内壁に平行である経路120をたどると仮定する。これらの実施形態は、カメラ320からの画像を使用することも使用しないこともある。そのような実施形態は、動き方向(θMOTION)が廊下130の中にあり、廊下130に沿っているときには、正確でありうるが、動き方向(θMOTION)が部屋の中にあり、動きが平行な廊下130に必ずしも沿っていないときには、さほど正確ではない。そのような実施形態は、水平特徴140の画像を使用する実施形態ほど正確ではないが、カメラ320なしで実施されうる。
【００４１】
この仮定される制約を、キャプチャされた画像および/または動きから判断された水平特徴140に適用することは、以下でさらに詳しく説明するように、デッドレコニングまたは他のナビゲーションの再調整、ジャイロ計336の再較正、磁気計338の再較正、および/またはセンサ330からの他の測定値の調整を支援しうる。
【００４２】
図3は、本発明のいくつかの実施形態によるモバイルデバイス100のブロック図である。モバイルデバイス100は、プロセッサ310、カメラ320、センサ330およびメモリ340を含む。プロセッサ310は、以下で説明するように、単一のプロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサなど、またはそのようなデバイスのセットを含むことができる。カメラ320は、単一の画像もしくは一連の画像またはビデオをキャプチャすることができる。センサ330は、慣性センサ332および/または磁気計338を含むことができる。慣性センサ332は、1つの3次元(3-D)慣性センサまたは2つ以上の3-D慣性センサ、たとえば1つもしくは2つの加速度計334および/または1つもしくは2つのジャイロ計336を含むことができる。メモリ340は、非一時的(RAMおよび/またはROMなど)であり、プロセッサ310とは別個のメモリおよび/またはプロセッサ310に統合されたメモリを含むことができる。メモリ340は、本明細書で説明する方法を実行するソフトウェア命令またはコードを保持するための揮発性メモリおよび/または不揮発性メモリを含むことができる。
【００４３】
図4は、本発明のいくつかの実施形態による、第1の基準角度(θREF_1)、水平特徴140の第1の水平特徴角度355(θHF_1)およびセンサ角度365(θSENSOR)に基づいて、較正されたセンサ測定値を提供するための一般的な方法を示している。センサ330は、1つ、2つまたは一連のセンサ測定値を提供し、カメラ320は、少なくとも1つの水平特徴140を含む1つまたは2つの画像を提供する。カメラ320が1つの画像を提供する場合、画像は通常、最終センサ測定時にキャプチャされる。カメラ320が2つの画像を提供する場合、(最終画像、第2の画像またはローカル画像と呼ばれる)1つの画像は通常、最終センサ測定時にキャプチャされ、(初期画像または第1の画像と呼ばれる)別の画像は通常、初期センサ測定時にキャプチャされる。最終画像は、計算に必要な最終または最後の画像であり、直接ローカルエリア(immediate local area)の取得画像であるのでローカル画像とも呼ばれる。
【００４４】
312において、プロセッサ310は1つまたは複数のセンサ測定値を受信する。プロセッサ310はセンサ測定値を処理して、センサ角度365(θSENSOR)を形成する。センサ角度365(θSENSOR)は、(1)モバイルデバイス100によって感知された相対角度(たとえば、2つの画像のキャプチャ時間の間におけるモバイルデバイス100の角度変化の量)、または(2)モバイルデバイス100の絶対角度(たとえば、最終画像時間中のコンパス針路もしくはデッドレコニングからの最終針路)のいずれかを表す。
【００４５】
本開示を通じて、絶対角度または絶対方位は0°から360°の範囲で記述されうる。たとえば、絶対角度(θ')は、{θ=(θ'モジュロ360°)}と記述されうる。よって、10°は、370°に等しいか、または-350°に等しい。一方、相対角度または相対方位は、その符号および角度の大きさを維持し、0°を下回ることも、360°を上回ることもあり、それにより、回転の方向ならびにフル回転および部分回転の数を考慮する。たとえば、(回転なしを表す)0°は、(フル回転を表す)360°に等しくない。
【００４６】
314では、最終画像に基づき、プロセッサ310は画像を処理して、モバイルデバイス100と水平特徴140との間の水平特徴角度(θHF)(たとえば、第1の水平特徴角度355(θHF_1))を判断する。第1の水平特徴角度355(θHF_1)は、画像処理から形成され、高い確度で角度を定め、センサ330からのセンサ測定値によって提供される角度よりもはるかに高い確度で光角を形成する。
【００４７】
316において、プロセッサ310は、事前に判断されたものでありうる第1の基準角度350(θREF_1)を受信する。第1の基準角度350(θREF_1)は、初期画像から光学的に測定されるモバイルデバイス100の第1の方位を表すか、または建物110の外角210(θEXTERIOR)または内角220(θINTERIOR)を表す。プロセッサ310は、第1の水平特徴角度355(θHF_1)と第1の基準角度350(θREF_1)との差を計算することによって、第2の基準角度360(θREF_2)を形成する(たとえば、θREF_2=θHF_1-θREF_1)。第2の基準角度360(θREF_2)は、モバイルデバイス100の角回転を表し、この角回転は、高い確度の光学計算に基づく。この第2の基準角度360(θREF_2)は、相対角度である場合も、絶対角度である場合もある。
【００４８】
318において、プロセッサ310は、センサ角度365(θSENSOR)と第2の基準角度360(θREF_2)との差に基づいて、センサ不整合370(θERROR)を計算する。この差は、{θERROR=θREF_2-θSENSOR}と示されうる。当然、ステップ316および318は、{θERROR=θHF-θREF_1-θSENSOR}として1つのステップで実行されうる。センサ不整合370(θERROR)は、将来のセンサ測定値を訂正するために、センサ330に、あるいはステップ314にフィードバックされる。代替的に、訂正がより漸進的になり、訂正が度を超す可能性が低下するように、センサ不整合370(θERROR)の一部分がフィードバックされる。代替的に、システムがフィードバック信号として事前決定された大きさのステップを踏むように、センサ不整合370(θERROR)の符号のみがフィードバックされる。
【００４９】
以下の図に関連して特定の実装形態を示す。図4の変形および以下の図のさらなる詳細について、後述の図5〜図15に関して説明するが、繰り返される図の要素の記述は、明快にするために繰り返さない。
【００５０】
図5〜図8は、本発明のいくつかの実施形態による、2つの画像に基づく図4の方法の第1の実装形態を示している。この例は、少なくともジャイロ計336を含むセンサ330を示しており、第1の基準角度350(θREF_1)は初期画像に基づいている。
【００５１】
図5において、カメラ320は2つの画像、すなわち初期画像および最終画像を提供する。両方の画像がステップ314において同様に処理されて、1つまたは2つの水平特徴140の角度、すなわち、最終画像に基づく第1の水平特徴角度355(θHF_1)および初期画像に基づく第2の水平特徴角度(θHF_2)が抽出される。第2の水平特徴角度(θHF_2)を使用して、初期画像に基づく第1の基準角度350(θREF_1)を形成する。プロセッサ310は、{θREF_1=θHF_2+(n×90°)}となるように、第2の水平特徴角度(θHF_2)に基づいて第1の基準角度350(θREF_1)を設定し、この場合のnは、図7および図8に関して以下で説明するように、初期画像に基づく。基準角度から90°の整数倍である各角度は、(1)基準角度とn×90°との和と(2)360°とのモジュロと記述することもでき、ここでnは、任意の正、負またはゼロの値の整数である。モジュロ式により、角度は360°の範囲、たとえば0°〜360°または-180°〜+180°となりうる。
【００５２】
図6に示すように、センサ330は、ジャイロ計336からのいくつかのセンサ測定値を提供する。初期センサ測定値は、初期画像がキャプチャされた時間を表す。最終センサ測定値は、最終画像がキャプチャされた時間を表す。各センサ測定値は、計算されたセンサ角度365が、
【００５３】
【数１】
0005908584.tif 000002
【００５４】
(Nはセンサ測定値の数)となるように、前回のセンサ測定以降の回転角度の小さい変化を表す。各センサ測定(Δθi)は、モバイルデバイス100の回転の漸進的な増加または減少を表す。たとえば、モバイルデバイス100が毎秒50°の一定割合で回転し、センサ測定が毎秒100サンプルの割合で生じる場合、各サンプルは平均して、サンプルごとに0.5°の角度変化を示すことになる。
【００５５】
初期画像がキャプチャされた時間から最終画像がキャプチャされた時間までのいくつかのセンサ測定値を統合することによって、プロセッサ310はセンサ角度365(θSENSOR)を計算することができる。このセンサ角度365(θSENSOR)は、2つの画像間の持続時間に誤差を蓄積していることがある。初期画像から導出され、初期センサ測定(Δθ1)の期間中にキャプチャされた第1の基準角度350(θREF_1)、および最終画像から導出され、最終センサ測定(ΔθN)の期間中にキャプチャされた第1の水平特徴角度355(θHF_1)も示されている。第1の水平特徴角度355(θHF_1)と第1の基準角度350(θREF_1)との差は、高い確度で光学的に形成された角度である第2の基準角度360(θREF_2)をもたらす。
【００５６】
カメラ320が共通の内壁の画像を2つキャプチャするとき、画像は2つの異なる角度からの共通の水平特徴140を含みうる。カメラ320が2つの異なる内壁の画像を2つキャプチャするとき、2つの画像は、直角の壁または平行の壁を有することがあり、各画像は異なる水平特徴140を含む。各場合において、モバイルデバイス100は、画像間で相対角度だけ回転する。314の画像処理ならびに316および318の計算に基づいて、この回転角度は、第1の水平特徴角度355(θHF_1)および第1の基準角度350(θREF_1)に基づく第2の基準角度360(θREF_2)として計算される。第2の基準角度360(θREF_2)は、光学的に取得された角度であり、高い確度による2つの画像間の時間中におけるモバイルデバイスの回転を表す。
【００５７】
図7において、共通の水平特徴140は、第1のパースペクティブ240'および第2のパースペクティブ240からのビューである。初期観察角度は、モバイルデバイス100のモバイル方位240'(θMOBILE)により初期時間にキャプチャされた初期画像から判断される第2の水平特徴角度(θHF_2)である。最終観察角度は、モバイルデバイス100のモバイル方位240(θMOBILE)により最終時間にキャプチャされた最終画像から判断される第1の水平特徴角度(θHF_1)である。両方の画像が、共通の内壁に沿った同じ水平特徴140を指しているので、第1の基準角度350(θREF_1)は単に、第2の水平特徴角度(θHF_2)の値に設定される。第1の水平特徴角度355(θHF_1)と第1の基準角度350(θREF_1)との差は、第2の基準角度360(θREF_2)として設定される。
【００５８】
図8において、異なる内壁に沿った2つの異なる水平特徴140が、第1のパースペクティブ240'および第2のパースペクティブ240からの2つの観察角度から観察される。第1の水平特徴140は第1の水平特徴角度355(θHF_1)から観察され、第2の水平特徴140は第2の水平特徴角度(θHF_2)から観察される。モバイルデバイス100は大まかなセンサ測定値から、2つの角度(θHF_1およびθHF_2)が、おそらく直角の内壁である異なる内壁に沿った水平特徴140の角度であると判断することができる。第1の基準角度350(θREF_1)は、異なる方位を有する2つの水平特徴140を補償する値に設定される。この場合、2つの画像が直角の水平特徴140を有するとの仮定に基づいて、第1の基準角度350(θREF_1)は、90°差し引くように設定される(すなわち、θREF_1=θHF_2-90°)。
【００５９】
一般に、プロセッサ310は、(モバイルデバイス100が完全な回転をしないと仮定して){θREF_1=θHF_2 +(n×90°)}(n=0、±1、±2または±3)を計算する。2つの画像内の水平特徴140が共通の壁に沿っているとき、n=0である。2つの画像内の水平特徴140が直角の壁に沿っているとき、n=±1である。2つの画像内の水平特徴140が反対の壁に沿っているとき、n=±2である。プロセッサ310は、モバイルデバイス100が反時計回りの回転をしているときに正の補償(+90°、+180°または+270°)が使用され、モバイルデバイス100が時計回りの回転をしているときに負の補償(-90°、-180°または-270°)が使用されるという約束事を使用することができる。0°、±90°、±180°または±270°により第2の水平特徴角度(θHF_2)を調整して第1の基準角度350(θREF_1)を形成することによって、2つの角度(θHF_1およびθREF_1)は共通の参照枠内に収まり、この2つの角度を直接差し引いて、相対角度(すなわち、第2の基準角度360(θREF_2))を形成することができる。
【００６０】
図9〜図11は、本発明のいくつかの実施形態による、マップに基づく図4の方法の第2の実装形態を示している。図9は、上記の実施形態で説明したようにモバイルデバイス100からキャプチャされた初期画像または第1の画像によって提供される代わりに、俯瞰マップ392から導出される基準角度(θREF)(たとえば、第1の基準角度350(θREF_1))を示している。したがって、第1の基準角度350(θREF_1)は絶対方向であり、モバイルデバイス100の方位とは無関係である。
【００６１】
図9において、Google衛星ビューなどの俯瞰マップ392が、建物110の輪郭を検出するためのソースを提供する。390において、プロセッサ310は建物110の俯瞰図を含む俯瞰マップ392のコピーを取り出す。プロセッサ310は、モバイルデバイス100の最後の既知の位置推定、およびモバイルデバイス100が現在存在する建物110に最も近いか、またはおそらくその建物110である建物110はどれかに基づいて、俯瞰マップ392を選択することができる。次いでプロセッサ310は、俯瞰マップ392の画像処理を実行して、外壁の外角210(θEXTERIOR)を抽出する。モバイルデバイス100は、外角210(θEXTERIOR)、たとえば北200と比較した0°および90°からの外壁角度の、外部輪郭の任意の壁を選択することができる。次いでモバイルデバイス100は、各外壁および内壁が外角210(θEXTERIOR)、または外角210(θEXTERIOR)の90°、180°または270°のオフセットの方位にあると仮定して、内角220(θINTERIOR)を設定する。次に、プロセッサ310は、どの内壁が第1の水平特徴を含んでいるかを判断し、次いで内角220(θINTERIOR)を絶対角度に設定する{θINTERIOR=θEXTERIOR+(n×90°)}(n=0、1、2または3)。第1の基準角度350(θREF_1)は内角220(θINTERIOR)に等しい。
【００６２】
312において、プロセッサ310は、北200に対する方位のセンサ角度365(θSENSOR)としての絶対角度を生成する。たとえば、センサ角度365(θSENSOR)は最終画像のキャプチャ時のデッドレコニング針路に設定される。316において、プロセッサ310は、絶対角度である第2の基準角度360(θREF_2)を、同じく絶対角度である第1の水平特徴角度355(θHF_1)および第1の基準角度350(θREF_1)から計算する。318において、プロセッサ310は、センサ不整合370(θERROR)、相対角度を、2つの絶対角度である第2の基準角度(θREF_2)およびセンサ角度365(θSENSOR)に基づいて計算する。
【００６３】
いくつかの実施形態は、基準壁を使用してモバイルデバイスを使用するナビゲーションに上記の方法を使用する。モバイルデバイスは、基準壁の基準角度(θREF)を判断する。基準壁は、北に対する絶対角度である基準角度(θREF)をもたらしうる。基準壁は、外壁または内壁でありうる。基準角度(θREF)は、初期画像からキャプチャされ、当該画像から抽出されることがあり、モバイルデバイスが中にあるか、モバイルデバイスに最も近いか、またはモバイルデバイスが入ろうとしている建物に基づいて判断されることがあり、俯瞰マップから発見されること、および/またはテーブルもしくは他のデータベースから参照されることがある。
【００６４】
モバイルデバイスはカメラまたは他の光学センサを使用して、ローカル環境の画像をキャプチャする。ローカル画像が水平特徴を含む場合、モバイルデバイスはローカル画像を処理して、水平特徴の水平特徴角度(θHF)を判断する。水平特徴は、ドア枠の上端、閉められたドアの下端、窓枠および窓の端、ネームプレート、壁から垂れ下がっている写真もしくはポスター、壁と天井もしくは床との間の端、または1つの家具の端でありうる。水平特徴角度(θHF)は、モバイルデバイスの現在の方位から水平特徴までの範囲の水平角度を示す。すなわち、それは2つの対象物間の相対角度である。
【００６５】
次にモバイルデバイスは、水平特徴の壁角度を選択する。壁角度は、基準壁に直角または平行のいずれかであると仮定される。したがって得られる壁角度が360°の範囲(たとえば、0°〜360°または-180°〜+180°)よりも大きい場合、モジュロ演算により、壁角度は基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しくなる。たとえば、壁角度は、(基準壁+n* 90°)と360°とのモジュロ(nは正、負またはゼロの値の整数)に等しい4つの角度のうちの1つに設定されうる。慣性センサまたはコンパスを使用して、モバイルデバイスは、4つの候補の壁角度のうちどれが正しい壁角度であるかを推測することができる。慣性センサ方向が最大で45°弱の誤差を蓄積している場合でも、モバイルデバイスは最も近い方向にある壁を選択する。選択された壁角度と誤差が蓄積されたセンサ方向との差を使用して、センサからの読取りを加重、リセットおよび/または較正することができる。すなわち、センサ不整合(θERROR)は、(1)慣性センサからの慣性センサ測定値に基づくモバイルデバイスの現在の方位(θSENSOR)と(2)モバイルデバイスの現在の方位の角度との差から導出されうる。次いでセンサ不整合(θERROR)を使用して、慣性センサを較正することができる。
【００６６】
次いでモバイルデバイスは、水平特徴角度(θHF)と壁角度との組合せに基づいて、モバイルデバイスの現在の方位の水平面における絶対角度を判断することができる。この絶対角度を使用して、モバイルデバイスの更新された位置または動き方向を判断することができる。たとえば、そのような絶対角度を使用して、デッドレコニングアルゴリズムを支援することができる。
【００６７】
モバイルデバイスは、その基礎形態において、内壁をたどると仮定されうる。すなわち、カメラ画像があってもなくても、モバイルデバイスの動きの方向は、基準壁に沿った動きまたは基準壁に直角な動きに限定可能であり、それにより、壁マッチングを実行する。カメラを伴う他の実施形態では、モバイルデバイスは、動きを推定するために任意の水平特徴との壁マッチングを使用してナビゲートする。モバイルデバイスは、モバイルデバイス内のカメラによりローカル画像をキャプチャする。ローカル画像は、モバイルデバイスの直接ローカルエリアの画像である。ローカル画像が水平特徴を含んでいる場合、モバイルデバイスはローカル画像を処理して、水平特徴角度(θHF)を判断する。ここでも、水平特徴角度(θHF)は、モバイルデバイスの現在の方位から水平特徴の範囲の水平面の角度である。モバイルデバイスはまた、水平特徴角度(θHF)に基づき、モバイルデバイスの動きが水平特徴を含む壁角度に平行であると仮定して、4つの方向のうちの1つとしてモバイルデバイスの動きの方向を推定している。
【００６８】
モバイルデバイスはまた、北に対する絶対角度である基準壁の基準角度(θREF)を判断し、次いで上記のように、基準角度(θREF)から90°の整数倍に等しい、水平特徴の壁角度を選択することができる。モバイルデバイスは、上記のように、たとえば、初期画像をキャプチャし、次いで初期画像に基づいて基準角度(θREF)を計算することによって、基準角度(θREF)を計算することができる。
【００６９】
いくつかの実施形態では、基準壁を使用して慣性センサを較正する。モバイルデバイスは、第1の時間に第1の方位にあるモバイルデバイスから、水平特徴を含む第1の画像をキャプチャする。次いでモバイルデバイスは、第1の時間に第1の方位にあるモバイルデバイスから第1の画像内の水平特徴までの角度である、第1の画像内の水平特徴の第1の水平特徴角度(θHF_1)を判断する。
【００７０】
モバイルデバイスはまた、第2の時間に第2の方位にあるモバイルデバイスから、水平特徴を含む第2の画像をキャプチャする。次いでモバイルデバイスは、第2の時間に第2の方位にあるモバイルデバイスから第2の画像内の水平特徴までの角度である、第2の画像内の水平特徴の第2の水平特徴角度(θHF_2)を判断する。
【００７１】
次いでモバイルデバイスは、第1の水平特徴角度(θHF_1)と第2の水平特徴角度(θHF_2)との差を計算して、光学センサ回転を形成する。並行して、モバイルデバイスは、慣性センサにより、第1の時間における第1の方位から第2の時間における第2の方位までのモバイルデバイスの回転を測定して、慣性センサ回転を形成する。光学センサ回転と慣性センサ回転との差に基づいて、モバイルデバイスは、センサにフィードバックされうるセンサ不整合(θERROR)を導出することができる。
【００７２】
図10において、モバイルデバイス100の絶対方位が知られている時間からセンサ角度365 (θSENSOR)が計算される。この時間は、第1の基準角度350(θREF_1)の時間と合致する。たとえば、プロセッサ310は、モバイルデバイス100が外にある時間から最終画像のキャプチャ時間までを統合する。最終画像は、内壁上に第1の水平特徴140を含んでおり、この最終画像を使用して、第1の水平特徴角度355(θHF_1)を設定する。プロセッサ310は、センサ300によって提供された大まかな針路に基づいて、どの内壁が、最終画像内にある内壁である可能性が最も高いかを判断する。第1の基準角度350(θREF_1)は、外壁の角度または水平特徴140を含む内壁の角度に設定されうる。
【００７３】
図11では、内壁に沿った(第1の)水平特徴140へのモバイル方位240(θMOBILE)に沿って、最終画像(またはローカル画像)がキャプチャされる。ここでも、モバイル方位240(θMOBILE)と内角220(θINTERIOR)との間の角度が、第1の水平特徴角度355(θHF_1)(または水平特徴角度355(θHF))として、314における画像処理を介して計算される。外角210(θEXTERIOR)および大まかなセンサ針路に基づいて、最も近い内壁の内角220(θINTERIOR)が選択される。
【００７４】
図12および図13は、本発明のいくつかの実施形態による、磁気計338およびテーブルを使用する図4の方法の第3の実装形態を示している。図12には、第3の実施形態が示されている。この場合、第1の基準角度350(θREF_1)は、外角210(θEXTERIOR)を含むテーブル項目に基づいており、磁気計338を含むセンサ330は、絶対コンパス方向を示すセンサ測定値を提供する。
【００７５】
312において、プロセッサ310はセンサ測定値を処理して、絶対角度(センサ角度365(θSENSOR))を形成する。センサ角度365(θSENSOR)は、パススルーセンサ測定値であってよく、または複数のセンサ測定値の低域フィルタ処理されたものであってよく、絶対角度としての針路を表す。
【００７６】
394において、外角210(θEXTERIOR)のテーブルが、形成され、建物のロケーションごとに索引付けられる。この実施形態の場合、リモートサーバが俯瞰マップ392を処理して、様々な建物110の外角210(θEXTERIOR)を抽出することができ、このテーブルをモバイルデバイス100に提供すること、または最も近い建物110の外角210(θEXTERIOR)により位置推定に応答することができる。
【００７７】
図13では、絶対コンパス針路(θMAG_2)を提供する単一のセンサ測定値を使用して、センサ角度365(θSENSOR)を設定することができる。ローカル画像または最終画像を使用して、センサ角度365(θSENSOR)よりもはるかに信頼できる光学ベースの角度(たとえば、水平特徴角度(θHF)または第1の水平特徴角度355(θHF_1))を設定する。第1の基準角度350(θREF_1)、第1の水平特徴角度355(θHF_1)およびセンサ角度365(θSENSOR)を使用してセンサ不整合370(θERROR)を設定することができ、センサ不整合370(θERROR)を使用して磁気計338を調整することができる。
【００７８】
図14および図15は、本発明のいくつかの実施形態による、磁気計338および2つの画像を使用する図4の方法の第4の実装形態を示している。図14において、第1の基準角度350(θREF_1)は、カメラ320からの初期画像に基づいており、磁気計338を含むセンサ330は、絶対コンパス方向を示すセンサ測定値を提供する。本実施形態は図15にさらに示されており、図15は相対角度として、(初期画像がキャプチャされた時間中に取得された)コンパス針路(θMAG_1)と(最終画像がキャプチャされた時間中に取得された)コンパス針路(θMAG_2)との差であるセンサ角度365(θSENSOR)を示している。第1の水平特徴角度355(θHF_1)と第1の基準角度350(θREF_1)との差は、第2の基準角度360(θREF_2)を設定する。2つの相対角度(センサ角度365(θSENSOR)と第2の基準角度360(θREF_2))との差は、センサ不整合370(θERROR)を形成する。
【００７９】
上記の図は、第1の基準角度350(θREF_1)に関する様々なソースにより様々なタイプのセンサ測定値を結合した。ジャイロ計336からのセンサ測定値を使用した構成もあれば、磁気計338からのセンサ測定値を使用した構成もある。2つの画像を使用した構成もあれば、1つの画像およびテーブルまたは俯瞰マップを使用した実施形態もある。これらの構成のうち、絶対センサ導出角度および絶対光学導出角度を生成した構成もあれば、相対センサ導出角度および相対光学導出角度を生成した構成もある。これらのセンサおよび光角を比較して、センサ不整合370(θERROR)およびフィードバック信号を生成した。様々な構成を示してきたが、これらの構成は互いに排他的ではなく、実行時に結合または重複してよい。以下の図は、これらの構成の態様をさらに示している。
【００８０】
図16は、本発明のいくつかの実施形態による、1つの外角210(θEXTERIOR)と複数の内角220(θINTERIOR)との関係を示す図である。{θINTERIOR=θEXTERIOR+(n×90°)}(n=0、1、2または3)となるように、各内角220(θINTERIOR)は外角210(θEXTERIOR)からのオフセットにあると仮定される。第1の内角220-0は、外角210(θEXTERIOR)と合致する0°で示されている。第2の内角220-90は90°で示されている。第3の内角220-180は180°で示されている。第4の内角220-270は270°で示されている。
【００８１】
図17は、本発明のいくつかの実施形態による、廊下における壁マッチングアルゴリズムを実行するモバイルデバイス100の俯瞰図を示している。いくつかの方向または角度が示されている。第1の方向はモバイル方向(θMOBILE)であり、これはモバイルデバイス100が向いている方向である。モバイル方向(θMOBILE)は、モバイルデバイス100のカメラ320および本体の中心軸
【００８２】
【数２】
0005908584.tif 000003
【００８３】
を定める。モバイルデバイス100の第2の軸
【００８４】
【数３】
0005908584.tif 000004
【００８５】
は、中心軸
【００８６】
【数４】
0005908584.tif 000005
【００８７】
に直角であり、モバイルデバイス100が直立している場合は概ね水平である。モバイルデバイス100の第3の軸
【００８８】
【数５】
0005908584.tif 000006
【００８９】
(不図示)は、中心軸
【００９０】
【数６】
0005908584.tif 000007
【００９１】
および水平軸
【００９２】
【数７】
0005908584.tif 000008
【００９３】
に直角であり、モバイルデバイス100が直立している場合は概ね垂直である。3つの直交軸
【００９４】
【数８】
0005908584.tif 000009
【００９５】
は、モバイルデバイス100の本体座標系を定め、モバイルデバイス100との関係で固定されているが、建物110に対しては可変である。
【００９６】
第2の方向は動き方向250(θMOTION)であり、これはモバイルデバイス100の経路120に沿った動きの方向である。第3の方向は水平方向230(θHORIZONTAL)であり、これはカメラ320の視野にある水平特徴140の方向である。水平方向230(θHORIZONTAL)は内角220(θINTERIOR)のうちの1つであると仮定される。水平特徴140は、戸口の上部、閉められたドアの下部もしくは上部、廊下130の下端もしくは上端、額縁の下もしくは上、標示もしくはネームプレート、水平の手すり、または同様の水平特徴140でありうる。経路120は廊下130内に示されている(たとえば、人が廊下130を歩いている場合がある)。
【００９７】
動いている場合、動き方向250(θMOTION)は概ね水平方向230(θHORIZONTAL)と合致しており、水平方向230(θHORIZONTAL)は外角210(θEXTERIOR)に平行または直角であると仮定されうる。したがって、慣性センサ332を使用して動き方向250(θMOTION)を測定し蓄積することができ、カメラ320は画像処理を利用して水平特徴140を探索し、水平方向230(θHORIZONTAL)を計算することができる。たとえば、加速度計334がデッドレコニング方法で使用されうる。経路120に沿った現在の動き方向250(θMOTION)が、上記のように水平/垂直方向にマップされ、制限され、または制約されうる。
【００９８】
図18および図19は、本発明のいくつかの実施形態による様々なベクトルを示している。図18において、第1のベクトルは、基本方向(たとえば、北200と呼ばれる磁北または真北)などの基準方向(θREFERENCE)である。第2のベクトルは外角210(θEXTERIOR)であり、建物110の外壁のうちの1つに沿っている。角度θNは、基準方向(θREFERENCE)と外角210(θEXTERIOR)との間で形成された角度として定義される。多くの場合、外角210(θEXTERIOR)は、建物110に入る直前に行われた観察によって判断されうる。外角210(θEXTERIOR)は、カメラ画像から画像処理によって、またはモバイルデバイス100上もしくはサーバ上のテーブルにおける参照用テーブルから計算されうる。代替的に、位置推定は最も近い建物110を示すことがあり、参照用テーブルは当該建物110の外角210(θEXTERIOR)を含むことがある。
【００９９】
図19において、センサ330によって提供される大まかな角度を使用することにより、内壁方向の内角220(θINTERIOR)とは異なる測定角度(θMEASURED)が生じる。この差はセンサドリフト(εDRIFT)と表されうる。ここで図は、(0°+θEXTERIORにある)220-0、(90°+θEXTERIORにある)220-90、(180°+θEXTERIORにある)220-180、および(270°+θEXTERIORにある)220-270からなる内角220(θINTERIOR)を示している。センサドリフト(εDRIFT)のために、センサ330は、外れているが内壁にマップされれば訂正可能な角度を提供し、この内壁を利用してセンサ330の誤差が判断される。
【０１００】
第3のベクトルはモバイル方位240(θMOBILE)であり、これは上で説明したように、モバイルデバイス100が向いている方向である。第4のベクトルは水平方向230(θHORIZONTAL)であり、これは、外角210(θEXTERIOR)に平行または直角である4つの角度のうちの1つであると仮定される。すなわち、水平方向230(θHORIZONTAL)は、{θEXTERIOR、θEXTERIOR+90°、θEXTERIOR+180°、θEXTERIOR+270°}のうちの1つにマップされる。第5のベクトルは推定水平方向(θEST_HORIZ)であり、これは水平方向230(θHORIZONTAL)に等しくなるはずであるが、わずかな画像処理誤差、テーブル誤差および/または誤った仮定のせいで、推定水平方向(θEST_HORIZ)は水平方向230(θHORIZONTAL)に完全に等しくはならないことがある。
【０１０１】
図20、図21および図22は、本発明のいくつかの実施形態による壁マッチングを示している。図20では、{θEXTERIOR+45°、θEXTERIOR+135°、θEXTERIOR+225°、θEXTERIOR+315°}による4分割が示されている。本明細書において、所与の方向角度βは(β mod 360°)に等しく、(β mod 360°)になると仮定される。
【０１０２】
モバイルデバイス100は、直角または平行の外壁からの蓄積された誤差を含むと仮定される大まかな測定方向(θMEASURED)における蓄積されたドリフトを、{θEXTERIOR、θEXTERIOR+90°、θEXTERIOR+180°、θEXTERIOR+270°}に最も近い方向に方向(θADJUSTED)を調整することによって、調整することができる。したがって、測定方向(θMEASURED)は入力パラメータであり、調整方向(θADJUSTED)は出力パラメータである。たとえば、測定方向(θMEASURED)が2つの隣接するしきい値の間にある場合、測定方向(θMEASURED)は、調整方向(θADJUSTED)として外角210(θEXTERIOR)に平行または直角になるようにマップされる。すなわち、{θEXTERIOR+45°<θMEASURED<θEXTERIOR+135°}の場合、{θADJUSTED=θEXTERIOR+90°}となる。{θEXTERIOR+135°<θMEASURED<θEXTERIOR+225°}の場合、{θADJUSTED=θEXTERIOR+180°}となる。{θEXTERIOR+225°<θMEASURED<θEXTERIOR+315°}の場合、{θADJUSTED=θEXTERIOR+270°}となる。{θEXTERIOR+315°<θMEASURED<θEXTERIOR+45°}の場合、{θADJUSTED=θEXTERIOR}となる。この場合、入力パラメータ(測定方向、θMEASURED)の全範囲が4つの出力パラメータ(調整方向、{θADJUSTED=θEXTERIOR+(n×90°)}、ここではn=0、1、2、3)のうちの1つにマップされる。
【０１０３】
図21において、測定方向(θMEASURED)の第1のサブ範囲がマップされており、測定方向(θMEASURED)の残りの第2のサブ範囲はマップされていない。第1のサブ範囲は、4つの平行/直角の外角210 (θEXTERIOR) (θEXTERIOR+n*90°)のうちの1つに近い角度を含む。(網目のエリアとして示されている)第2のサブ範囲は、4つの平行/直角の外角210 (θEXTERIOR) (θEXTERIOR+n*90°)のうちのいずれからも遠い角度を含む。
【０１０４】
測定方向(θMEASURED)は、4つの平行/直角の外角210 (θEXTERIOR) (θEXTERIOR+n*90°)のうちの1つから角度θ以内にある場合に近い。すなわち、{θEXTERIOR+45°+θ<θMEASURED<θEXTERIOR+135°-θ}の場合、{θADJUSTED=θEXTERIOR+90°}となる。{θEXTERIOR+135°+θ<θMEASURED<θEXTERIOR+225°-θ}の場合、{θADJUSTED=θEXTERIOR+180°}となる。{θEXTERIOR+225°+θ<θMEASURED<θEXTERIOR+315°-θ}の場合、{θADJUSTED=θEXTERIOR+270°}となる。{θEXTERIOR+315°+θ<θMEASURED<θEXTERIOR+45°-θ}の場合、{θADJUSTED=θEXTERIOR}となる。この場合、入力パラメータ(測定方向、θMEASURED)のこの第1のサブ範囲のみが、4つの出力パラメータ(調整方向、θADJUSTED={DEXTERIOR+n*90°}、ここではn=0、1、2、3)のうちの1つにマップされる。
【０１０５】
測定方向(θMEASURED)が第1のサブ範囲外にある場合、それは第2のサブ範囲内にある。測定方向(θMEASURED)が4つの平行/直角の外角210(θEXTERIOR)(θEXTERIOR+n*90°)のすべてから角度θの外にあるとき、測定方向(θMEASURED)の値の第2のサブ範囲はマップされない。すなわち、{θEXTERIOR+135°-θ<θMEASURED<θEXTERIOR+135°+θ}または{θEXTERIOR+225°-θ<θMEASURED<θEXTERIOR+225°+θ}または{θEXTERIOR+315°-θ<θMEASURED<θEXTERIOR+315°+θ}または{θEXTERIOR+45°-θ<θMEASURED<θEXTERIOR+45°+θ}であるとき、測定方向(θMEASURED)はマップされない。したがって、平行/直角の壁の方向(θEXTERIOR+n*90°)に近い測定方向(θMEASURED)のみがマップされる。
【０１０６】
図22は、テーブル形式で様々なしきい値を示している。角度θTHを45°に設定すると、図20に示すしきい値が生じる。代替的に、角度θTHを0°よりもはるかに大きく、最大45°である値に設定すると、図21に示すしきい値および2つのサブ範囲が生じる。角度θTHは20°、25°、30°、40°または45°など、任意の適切な値に設定されうる。
【０１０７】
図23は、本発明のいくつかの実施形態によるモバイルデバイス100における一方法のフロー図である。510において、プロセッサ310は第1の基準角度350(θREF_1)を判断する。520において、プロセッサ310はカメラにより、第1のパースペクティブからの水平特徴140を含む最終画像をキャプチャする。530において、プロセッサ310は最終画像を処理して、水平特徴140の第1の水平特徴角度355(θHF_1)を判断する。540において、プロセッサ310はセンサ300からのセンサ測定値を処理して、センサ角度365(θSENSOR)を形成する。550において、プロセッサ310はセンサ不整合370(θERROR)を、センサ角度365(θSENSOR)、第1の基準角度350(θREF_1)、および第1の水平特徴角度355(θHF_1)に基づいて計算する。560において、プロセッサ310はセンサ不整合370(θERROR)に基づいて、センサ330からの将来のセンサ測定値を訂正する。
【０１０８】
上記の実施形態は、平行および直角の外壁および内壁に関係して説明している。すなわち、実施形態は正方形および長方形の占有面積および見取り図を有する四面建物(すなわち、外壁および内壁が、n*360/4°(n={0、1、2、3})のそれぞれの角度を形成する)に適用される。実施形態は、直角の隅をすべて有する多面建物(たとえば、「L」型建物)に等しく適用されうる。そのような建物では、外壁は依然として、互いに平行かつ直角である。壁がすべて四角ではなく、(たとえば、正三角形の占有面積、直角三角形の占有面積、五角形の占有面積を有する)他の角度を形成するとき、実施形態は等しく適用可能であり、しかるべく調整されうる。たとえば、正三角形の占有面積を有する建物110の場合、角度はn*360/3°(n={0、1、2})に制限される。直角二等辺三角形(square triangle)の占有面積を有する建物110の場合、角度は{0、45、90、...}に制限されうる。五角形の占有面積を有する建物110の場合、角度はn*360/5°(n={0、1、2、3、4})に制限される。
【０１０９】
上記の実施形態は、内壁の方位および外壁と内壁とが平行または直角であるとの仮定に基づいて、基準角度または水平特徴角度を判断することに関係して説明している。実施形態は外壁のみにも等しく適用可能である。すなわち、内壁を外壁に置き換えることができる。したがって、モバイルデバイス100は、外壁上に水平特徴を含む画像に基づいて、水平特徴角度を計算することができる。このようにして、モバイルデバイス100は、(1)1つまたは2つの外壁上の1つまたは2つの水平特徴の1つまたは2つの画像を取得すること、(2)光学ベースの相対角度または絶対角度を計算すること、(3)この角度をセンサベースの相対角度または絶対角度と比較すること、および(4)比較に基づいてセンサ不整合370(θERROR)を形成することができる。
【０１１０】
本明細書で説明する方法は、用途に応じて様々な手段によって実施できる。たとえば、これらの方法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはこれらの任意の組合せで実施できる。ハードウェア実装の場合、処理ユニットまたはプロセッサ310は、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、電子デバイス、本明細書で説明する機能を実行するように設計された他の電子ユニット、またはこれらの組合せの中で実装できる。
【０１１１】
ファームウェアおよび/またはソフトウェア実装の場合、本方法は、本明細書で説明する機能を実行するモジュール(たとえば、手順、機能など)で実施できる。本明細書で説明する方法を実施する際に、命令を有形に組み込んだ任意の機械可読媒体が使用されうる。たとえば、ソフトウェアコードをメモリに格納し、プロセッサユニットによって実行することができる。メモリは、プロセッサユニットの内部またはプロセッサユニットの外部に実装することができる。本明細書で使用する「メモリ」という用語は、任意のタイプの長期メモリ、短期メモリ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、または他のメモリを指し、特定のタイプのメモリもしくは特定の数のメモリ、またはメモリが格納されている媒体のタイプに限定されない。
【０１１２】
ファームウェアおよび/またはソフトウェアで実装する場合、機能をコンピュータ可読媒体に1つまたは複数の命令またはコードとして記憶することができる。例として、データ構造で符号化されたコンピュータ可読媒体およびコンピュータプログラムで符号化されたコンピュータ可読媒体がある。コンピュータ可読媒体は、物理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できる任意の利用可能な媒体であってよい。限定することなく例を挙げると、そのようなコンピュータ可読媒体は、RAM、ROM、EEPROM、CD-ROMもしくは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他の磁気記憶デバイス、または命令もしくはデータ構造の形式で所望のプログラムコードを格納するために使用でき、コンピュータによってアクセスできる任意の他の媒体を備えることができる。本明細書で使用するディスク(diskおよびdisc)は、コンパクトディスク(disc)(CD)、レーザーディスク（登録商標）(disc)、光ディスク(disc)、デジタル多目的ディスク(disc)(DVD)、フロッピー（登録商標）ディスク(disk)およびブルーレイディスク(disc)を含み、ディスク(disk)は通常、磁気的にデータを再生し、ディスク(disc)はレーザで光学的にデータを再生する。上記の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれる。
【０１１３】
コンピュータ可読媒体上の記憶装置に加えて、通信装置に含まれる送信媒体上の信号として命令および/またはデータが提供されうる。たとえば、通信装置は、命令およびデータを示す信号を有するトランシーバを含みうる。命令およびデータは、1つまたは複数のプロセッサに特許請求の範囲に概説した機能を実施させるように構成される。すなわち、通信装置は、開示された機能を実行するための情報を示す信号を有する送信媒体を含む。第1の時間に、通信装置に含まれる送信媒体は、開示された機能を実行するための情報の第1の部分を含むことができ、第2の時間に、通信装置に含まれる送信媒体は、開示された機能を実行するための情報の第2の部分を含むことができる。
【０１１４】
開示された態様に関するこれまでの説明は、当業者が本開示を実施または利用できるようにするため提供されている。これらの態様の様々な修正形態が当業者にはすぐにわかると思われ、本明細書に定める一般的原理は、本開示の趣旨または範囲から離れることなく他の態様に適用できる。
【符号の説明】
【０１１５】
310  プロセッサ
320  カメラ
330  センサ
332  慣性センサ
334  加速度計
336  ジャイロ計
338  磁気計
340  メモリ
350  第1の基準角度
355  水平特徴角度、第1の水平特徴角度
360  第2の基準角度
365  センサ角度
370  センサ不整合
392  俯瞰マップ
【図１６】
0005908584.tif 000010
【図１９】
0005908584.tif 000011
【図１】
0005908584.tif 000012
【図２】
0005908584.tif 000013
【図３】
0005908584.tif 000014
【図４】
0005908584.tif 000015
【図５】
0005908584.tif 000016
【図６】
0005908584.tif 000017
【図７】
0005908584.tif 000018
【図８】
0005908584.tif 000019
【図９】
0005908584.tif 000020
【図１０】
0005908584.tif 000021
【図１１】
0005908584.tif 000022
【図１２】
0005908584.tif 000023
【図１３】
0005908584.tif 000024
【図１４】
0005908584.tif 000025
【図１５】
0005908584.tif 000026
【図１７】
0005908584.tif 000027
【図１８】
0005908584.tif 000028
【図２０】
0005908584.tif 000029
【図２１】
0005908584.tif 000030
【図２２】
0005908584.tif 000031
【図２３】
0005908584.tif 000032