(57)【要約】      （修正有）【課題】装置の位置決定及び追跡のための方法、プログラム、及びシステムを提供する。【解決手段】中央処理装置、ブルートゥース位置決定信号受信機、ブルートゥース位置決定信号受信機とは異なる別の複数のセンサ、及びメモリを備えたコンピュータシステムが実行する方法であって、ブルートゥース位置決定信号受信機を使用して少なくとも１つのブルートゥース位置決定信号を受信することと、複数のセンサを使用して複数のセンサ読取値を取得することと、少なくとも受信したブルートゥース位置決定信号及び取得した複数のセンサ読取値に基づいて、コンピュータシステムの動きパラメータを決定することとを含む方法。【選択図】図１
2018194537.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
中央処理装置、ブルートゥース位置決定信号受信機、前記ブルートゥース位置決定信号受信機とは異なる別の複数のセンサ、及びメモリを備えたコンピュータシステムが実行する方法であって、
ａ．前記ブルートゥース位置決定信号受信機を使用して少なくとも１つのブルートゥース位置決定信号を受信することと、
ｂ．前記複数のセンサを使用して複数のセンサ読取値を取得することと、
ｃ．少なくとも受信した前記ブルートゥース位置決定信号及び取得した前記複数のセンサ読取値に基づいて、前記コンピュータシステムの動きパラメータを決定することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記コンピュータシステムの前記動きパラメータが、前記複数のセンサの事前較正を必要とせずに、確率的動作モデルに少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数のセンサに関連するバイアスパラメータを決定することをさらに含み、前記バイアスパラメータを決定することは、前記コンピュータシステムの位置に関係なく動的に実行される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記コンピュータシステムの前記動きパラメータは、受信した前記ブルートゥース位置決定信号の強度に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記コンピュータシステムの前記動きパラメータを決定することは、受信した前記ブルートゥース位置決定信号に基づいて前記複数のセンサのバイアスパラメータを動的に更新することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のセンサの前記バイアスパラメータは、受信した前記ブルートゥース位置決定信号を使用して更新される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記複数のセンサの前記バイアスパラメータは、増分平滑化と写像法（ｉＳＡＭ）アルゴリズムを使用して更新される、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のセンサの前記バイアスパラメータは、受信した前記ブルートゥース位置決定信号に対応するブルートゥースビーコンマップを使用して更新される、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記ブルートゥース位置決定信号は、少なくとも１つのブルートゥース低エネルギービーコンに対応するブルートゥース低エネルギー信号である、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数のセンサは、慣性計測装置（ＩＭＵ）に組み込まれている、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数のセンサは、磁力計センサを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数のセンサは、加速度センサを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記コンピュータシステムの前記動きパラメータを決定することは、粒子フィルタループを連続的に実行することと、前記複数のセンサの前記バイアスパラメータを連続的に動的に更新することとを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項１４】
前記粒子フィルタループを連続的に実行することと、前記バイアスパラメータを連続的に動的に更新することとが、並行して実行される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記粒子フィルタループを連続的に実行することは、動作更新を実行することと、測定更新を実行することと、複数の粒子を再サンプリングすることとを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記測定更新を実行することは、受信した前記ブルートゥース位置決定信号に基づいて、複数の粒子のそれぞれと少なくとも１つのブルートゥース低エネルギービーコンとの間の距離を計算することを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記測定更新を実行することは、分類器の信頼度を使用して複数の粒子を更新することを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記複数の粒子を再サンプリングすることは、複数の粒子のそれぞれについて重みを計算することと、前記複数の粒子のうち、より高い重みの粒子を複製することとを含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記複数のセンサの前記バイアスパラメータを連続的に動的に更新することは、最適化されたブルートゥースビーコンマップを生成することを含み、前記最適化されたブルートゥースビーコンマップは前記粒子フィルタループに提供される、請求項１３に記載の方法。
【請求項２０】
前記複数のセンサの前記バイアスパラメータを連続的に動的に更新することは、平滑化された軌跡データを生成することを含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項２１】
前記コンピュータシステムの前記動きパラメータを使用して、前記コンピュータシステムに関連付けられた位置決定データを生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
中央処理装置、ブルートゥース位置決定信号受信機、前記ブルートゥース位置決定信号受信機とは異なる別の複数のセンサ、及びメモリを備えたシステムに、
ａ．前記ブルートゥース位置決定信号受信機を使用して少なくとも１つのブルートゥース位置決定信号を受信することと、
ｂ．前記複数のセンサを使用して複数のセンサ読取値を取得することと、
ｃ．少なくとも受信した前記ブルートゥース位置決定信号及び取得した前記複数のセンサ読取値に基づいて、前記システムの動きパラメータを決定することと
を含む方法を実行させる、プログラム。
【請求項２３】
中央処理装置、ブルートゥース位置決定信号受信機、前記ブルートゥース位置決定信号受信機とは異なる別の複数のセンサ、及びメモリを備えたシステムであって、前記メモリは、前記システムに、
ａ．前記ブルートゥース位置決定信号受信機を使用して少なくとも１つのブルートゥース位置決定信号を受信することと、
ｂ．前記複数のセンサを使用して複数のセンサ読取値を取得することと、
ｃ．少なくとも受信した前記ブルートゥース位置決定信号及び取得した前記複数のセンサ読取値に基づいて、前記システムの動きパラメータを決定することと
を含む方法を実行させるコンピュータ読取り可能な一組の命令を保存する、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示される実施形態は、概して、位置決定及び追跡の方法、プログラム、及びシステムに関し、より詳細には、位置決定及び追跡のための慣性計測装置センサのバイアスを較正しないで補償する方法、プログラム、及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
パーソナル通信システムが多くの公的及び私的な場に普及し、新世代のスマートフォンが登場したことにより、標準的な無線通信技術に基づく膨大な数の屋内測位システムの開発が可能になった（例えば、非特許文献１参照）。例えば非特許文献２に記載された磁力計、非特許文献３に記載されたＩＭＵ、非特許文献４に記載された無線周波数（ＷｉＦｉ又はＢＬＥ）、非特許文献５に記載の画像、及び非特許文献６に記載されたこれらセンサの連携など、様々なセンサを使用した位置決定については、異なる研究グループによって開発され、実験されている。
【０００３】
当業者には理解されるように、これらのセンサはそれぞれ、ノイズ、サンプリングレート、特性、及び／又は次元の点でそれ自体の制限を有し、安定した位置決定を生成するという点で課題を有する。例えば、カメラを使用することはプライバシーの問題を引き起こす可能性があり、そのようなシステムの適用を制限する可能性がある。さらに屋内では、無線信号が、シャドーイング効果及びマルチパス効果による深刻な影響を受け、利用可能な無線ベースの測位システムの精度が低下する。したがって、従来技術の上述の限界に鑑みて、安定した屋内位置決定及び追跡のために、新規且つ改善されたシステム及び方法が必要とされている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｙ．Ｇｕ、Ａ．Ｌｏ及びＩ．Ｎｉｅｍｅｇｅｅｒｓ、「Ａ  ｓｕｒｖｅｙ  ｏｆ  ｉｎｄｏｏｒ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍｓ  ｆｏｒ  ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ」、ＩＥＥＥ  Ｃｏｍｍｕｎ．Ｓｕｒｖ．Ｔｕｔｏｒ．第１１巻第１号、Ｆｉｒｓｔ、２００９年、１３〜３２頁
【非特許文献２】Ｉ．Ｖａｌｌｉｖａａｒａ、Ｊ．Ｈａｖｅｒｉｎｅｎ、Ａ．Ｋｅｍｐｐａｉｎｅｎ、及びＪ．Ｒｏｎｉｎｇ、「Ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｆｉｅｌｄ−ｂａｓｅｄ  ＳＬＡＭ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｓｏｌｖｉｎｇ  ｔｈｅ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｐｒｏｂｌｅｍ  ｉｎ  ｍｏｂｉｌｅ  ｒｏｂｏｔ  ｆｌｏｏｒ−ｃｌｅａｎｉｎｇ  ｔａｓｋ」、２０１１年第１５回国際先端ロボット技術会議（ＩＣＡＲ）、２０１１年、１９８〜２０３頁
【非特許文献３】Ｆ．Ｌｉ、Ｃ．Ｚｈａｏ、Ｇ．Ｄｉｎｇ、Ｊ．Ｇｏｎｇ、Ｃ．Ｌｉｕ、及びＦ．Ｚｈａｏ、「Ａ  Ｒｅｌｉａｂｌｅ  ａｎｄ  Ａｃｃｕｒａｔｅ  Ｉｎｄｏｏｒ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｈｏｎｅ  Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｓｅｎｓｏｒｓ」、２０１２年ユビキタスコンピューティングに関するＡＣＭ会議抄録、米国、ニューヨーク州ニューヨーク市、２０１２年、４２１〜４３０頁、
【非特許文献４】「Ｒｏｂｏｔｉｃｓ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ：Ｗｉｆｉ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ  ｉｎｄｏｏｒ  ｍｏｂｉｌｅ  ｒｏｂｏｔｓ」
【非特許文献５】Ｎ．Ｒａｖｉ、  Ｐ．Ｓｈａｎｋａｒ、  Ａ．Ｆｒａｎｋｅｌ、  Ａ．Ｅｌｇａｍｍａｌ、及びＬ．Ｉｆｔｏｄｅ「Ｉｎｄｏｏｒ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｃａｍｅｒａ  Ｐｈｏｎｅｓ」、Ｓｅｖｅｎｔｈ  ＩＥＥＥ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（ＷＭＣＳＡ’０６  Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ）、２００６年、４９〜４９頁
【非特許文献６】Ｐ．Ｍｉｒｏｗｓｋｉ、Ｔ．Ｋ．Ｈｏ、Ｓ．Ｙｉ、及びＭ．ＭａｃＤｏｎａｌｄ、「ＳｉｇｎａｌＳＬＡＭ：Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｍａｐｐｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｍｉｘｅｄ  ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＬＴＥ  ａｎｄ  ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｓｉｇｎａｌｓ」、屋内測位・ナビゲーション国際学会、２０１３年、１〜１０頁
【非特許文献７】Ｃ．Ｆｏｒｓｔｅｒ、Ｌ．Ｃａｒｌｏｎｅ、Ｆ．Ｄｅｌｌａｅｒｔ、及びＤ．Ｓｃａｒａｍｕｚｚａ、「ＩＭＵ  Ｐｒｅｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ  ｏｎ  Ｍａｎｉｆｏｌｄ  ｆｏｒ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｖｉｓｕａｌ−Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｍａｘｉｍｕｍ−ａ−Ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ」、Ｒｏｂｏｔｉｃｓ：Ｓｃｉｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ＸＩ、Ｓａｐｉｅｎｚａ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ｏｆ  Ｒｏｍｅ、イタリア、ローマ、２０１５年７月、１３〜１７頁
【非特許文献８】Ｊ．Ｒａｃｋｏ、Ｐ．Ｂｒｉｄａ、Ａ．Ｐｅｒｔｔｕｌａ、Ｊ．Ｐａｒｖｉａｉｎｅｎ、及びＪ．Ｃｏｌｌｉｎ、「Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ  Ｄｅａｄ  Ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ  ｗｉｔｈ  Ｐａｒｔｉｃｌｅ  Ｆｉｌｔｅｒ  ｆｏｒ  ｈａｎｄｈｅｌｄ  ｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ」、２０１６年屋内測位・ナビゲーション国際学会（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｄｏｏｒ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ｉｎｄｏｏｒ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ：ＩＰＩＮ）、２０１６年、１〜７頁
【非特許文献９】Ｈ．Ｎｕｒｍｉｎｅｎ、Ａ．Ｒｉｓｔｉｍａｋｉ、Ｓ．Ａｌｉ−Ｌｏｙｔｔｙ、及びＲ．Ｐｉｃｈｅ、「Ｐａｒｔｉｃｌｅ  ｆｉｌｔｅｒ  ａｎｄ  ｓｍｏｏｔｈｅｒ  ｆｏｒ  ｉｎｄｏｏｒ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ」、屋内測位・ナビゲーション国際学会、２０１３年、１〜１０頁
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、装置の位置決定及び追跡のための方法、プログラム、及びシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本明細書に記載された本発明の概念の一態様によれば、中央処理装置、ブルートゥース（登録商標）位置決定信号受信機、前記ブルートゥース位置決定信号受信機とは異なる別の複数のセンサ、及びメモリを備えたコンピュータシステムが実行する方法であって、前記ブルートゥース位置決定信号受信機を使用して少なくとも１つのブルートゥース位置決定信号を受信することと、前記複数のセンサを使用して複数のセンサ読取値を取得することと、少なくとも受信した前記ブルートゥース位置決定信号及び取得した前記複数のセンサ読取値に基づいて、前記コンピュータシステムの動きパラメータを決定することとを含む方法が提供される。
【０００７】
１又は複数の実施形態では、前記コンピュータシステムの前記動きパラメータは、前記複数のセンサの事前較正を必要とせずに、確率的動作モデルに少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０００８】
１又は複数の実施形態では、前記方法が、さらに、前記複数のセンサに関連するバイアスパラメータを決定することを含み、前記バイアスパラメータを決定することは、前記コンピュータシステムの位置に関係なく動的に実行される。
【０００９】
１又は複数の実施形態では、前記コンピュータシステムの前記動きパラメータは、受信した前記ブルートゥース位置決定信号の強度に少なくとも部分的に基づいて決定される。
【００１０】
１又は複数の実施形態では、前記コンピュータシステムの前記動きパラメータを決定することは、受信した前記ブルートゥース位置決定信号に基づいて前記複数のセンサのバイアスパラメータを動的に更新することを含む。
【００１１】
１又は複数の実施形態では、前記複数のセンサの前記バイアスパラメータが、受信した前記ブルートゥース位置決定信号を使用して更新される。
【００１２】
１又は複数の実施形態では、前記複数のセンサの前記バイアスパラメータは、増分平滑化と写像法（Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ  Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  Ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ：ｉＳＡＭ）アルゴリズムを使用して更新される。
【００１３】
１又は複数の実施形態では、前記複数のセンサの前記バイアスパラメータは、受信した前記ブルートゥース位置決定信号に対応するブルートゥースビーコンマップを使用して更新される。
【００１４】
１又は複数の実施形態では、前記ブルートゥース位置決定信号は、少なくとも１つのブルートゥース低エネルギー（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  ｌｏｗ  ｅｎｅｒｇｙ、ＢＬＥ）ビーコンに対応するブルートゥース低エネルギー信号である。
【００１５】
１又は複数の実施形態では、前記複数のセンサは、慣性計測装置（Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ：ＩＭＵ）に組み込まれている。
【００１６】
１又は複数の実施形態では、前記複数のセンサは、磁力計センサを備える。
【００１７】
１又は複数の実施形態では、前記複数のセンサは、加速度センサを備える。
【００１８】
１又は複数の実施形態では、前記コンピュータシステムの前記動きパラメータを決定することは、粒子フィルタループを連続的に実行することと、前記複数のセンサの前記バイアスパラメータを連続的に動的に更新することとを含む。
【００１９】
１又は複数の実施形態では、前記粒子フィルタループを連続的に実行することと、前記バイアスパラメータを連続的に動的に更新することとが並行して実行される。
【００２０】
１又は複数の実施形態では、前記粒子フィルタループを連続的に実行することは、動作更新を実行することと、測定更新を実行することと、複数の粒子を再サンプリングすることとを含む。
【００２１】
１又は複数の実施形態では、前記測定更新を実行することは、受信した前記ブルートゥース位置決定信号に基づいて、複数の粒子のそれぞれと少なくとも１つのブルートゥース低エネルギービーコンとの間の距離を計算することを含む。
【００２２】
１又は複数の実施形態では、前記測定更新を実行することは、分類器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）の信頼度を使用して複数の粒子を更新することを含む。
【００２３】
１又は複数の実施形態では、前記複数の粒子を再サンプリングすることは、複数の粒子のそれぞれについて重みを計算することと、前記複数の粒子のうち、より高い重みの粒子を複製することとを含む。
【００２４】
１又は複数の実施形態では、前記複数のセンサの前記バイアスパラメータを連続的に動的に更新することは、最適化されたブルートゥースビーコンマップを生成することを含み、前記最適化されたブルートゥースビーコンマップは前記粒子フィルタループに提供される。
【００２５】
１又は複数の実施形態では、前記複数のセンサの前記バイアスパラメータを連続的に動的に更新することは、平滑化された軌跡データを生成することを含む。
【００２６】
１又は複数の実施形態では、前記方法は、さらに、前記コンピュータシステムの前記動きパラメータを使用して、前記コンピュータシステムに関連付けられた位置決定データを生成することを含む。
【００２７】
本明細書に記載された本発明の概念の別の態様によれば、中央処理装置、ブルートゥース位置決定信号受信機、前記ブルートゥース位置決定信号受信機とは異なる別の複数のセンサ、及びメモリを備えたシステムに、前記ブルートゥース位置決定信号受信機を使用して少なくとも１つのブルートゥース位置決定信号を受信することと、前記複数のセンサを使用して複数のセンサ読取値を取得することと、少なくとも受信した前記ブルートゥース位置決定信号及び取得した前記複数のセンサ読取値に基づいて、前記システムの動きパラメータを決定することとを含む方法を実行させる、プログラムが提供される。
【００２８】
本明細書に記載された本発明の概念のさらに別の態様によれば、中央処理装置、ブルートゥース位置決定信号受信機、前記ブルートゥース位置決定信号受信機とは異なる別の複数のセンサ、及びメモリを備えたシステムであって、前記メモリは、前記システムに、前記ブルートゥース位置決定信号受信機を使用して少なくとも１つのブルートゥース位置決定信号を受信することと、前記複数のセンサを使用して複数のセンサ読取値を取得することと、少なくとも受信した前記ブルートゥース位置決定信号及び取得した前記複数のセンサ読取値に基づいて、前記システムの動きパラメータを決定することと、を含む方法を実行させるコンピュータ読取り可能な一組の命令を保存する、システムが提供される。
【００２９】
本発明に関する更なる態様は、以降に続く記述において一部は明記され、一部は本記述から明らかになり、又は本発明の実施により習得することができる。本発明の態様は、特に以下の詳細な記述及び添付の請求項に示す要素及び種々の要素の組み合わせ、並びに態様によって実施し、達成することができる。
【００３０】
前述及び後述の両記述は例示的で説明的なものにすぎず、請求項に係る発明又はその用途をいかなる形によっても限定するものではないことを理解すべきである。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、装置の位置決定及び追跡のための方法、プログラム、及びシステムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
本明細書に組み込まれ本明細書の一部を構成する添付図面は、本発明の実施形態を例示し、説明と共に本発明の概念の原理を説明し例示する役割を果たす。具体的には、以下の通りである。
【００３３】
【図１】本明細書に記載の技術を実施することができるシステムの例示的な実施形態を示す。
【図２】様々な構成要素間のセンサ情報の流れを詳述する本発明の実施形態の例示的なフローチャートを示す。
【図３】図１に示すシステムに関連して手持ち式クライアント装置として使用することができるコンピュータ化された携帯型システムの例示的な実施形態を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下の詳細な説明では添付図面への参照がなされ、同一の機能的要素は同様の参照符号で示している。上述の添付図面は、制限するものではなく例示的なものとして、本発明の原理に一致する特定の実施形態及び実施態様を示す。これらの実施態様は、当業者が本発明を実践できるように十分に詳細に記述され、他の実施態様を利用することもでき、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく構造的変更及び／又は種々の要素の置換が行われてもよいことを理解すべきである。したがって、以下の詳細な記述は、限定的な意味で解釈されるものではない。また、記載された本発明の種々の実施形態は、汎用コンピュータ上で動作するソフトウェアの形態、専用のハードウェアの形態、又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実施してもよい。
【００３５】
本明細書に記載の実施形態の１つの態様によれば、ノイズが多い低コストの慣性計測装置（ＩＭＵ）センサを使用して、ユーザの手持ち式装置の動きパラメータを計算するための新たな動作モデルが提供される。さらに、記載された実施形態の別の態様によれば、上記ＩＭＵセンサ信号に存在するバイアスノイズを低減する新たな技術が提供され、その結果、動作モデルのより良い性能がもたらされる。記載された位置決定システムの実施形態は、ＧＰＳを受信することができない屋内環境に適しており、ロボット業界の慣習（ｒｏｂｏｔｉｃ  ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ  ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎ）に従ってフロントエンド（図１の１０５）及びバックエンド（図１の１０４）と呼ばれる２つの主要層（サブシステム）を含む。図１は、記載された技術を実行することができるシステム１００の例示的な実施形態を示す。
【００３６】
１又は複数の実施形態では、前述のサブシステム１０４及び１０５が並行して動作する。第１のサブシステム（図１の１０５）は、前述の粒子フィルタループを使用して、ユーザの手持ち式装置１０１の位置決定及び追跡を実行する。記載された確率的ＩＭＵ動作モデルは動きの方向を決定し、それによって粒子フィルタループ１０５が粒子の状態を素早く更新できる。第２のサブシステム（図１の１０４）は、同じ情報を使用し、第１のサブシステム１０５の推定をさらに最適化する。これは、例えば、非特許文献７に記載された、当技術分野でよく知られている方法を使用して、装置１０１のより滑らかな軌道を生成する問題を解決すると同時に、ＢＬＥビーコン１０６の正確な位置及び時変ＩＭＵバイアスを回復する。１又は複数の実施形態では、計算されたＩＭＵバイアスが第１のサブシステム１０５にフィードバックされることで、ＩＭＵセンサ１０２に存在する残留ノイズが第２のサブシステム１０４によって生成されたバイアスパラメータ１０９を使用して補償され、手持ち式装置１０１の位置決定を向上させる。
【００３７】
一実施形態では、記載されたシステムは、ＢＬＥ受信機１０３を使用してブルートゥース低エネルギー（ＢＬＥ）ビーコン１０６から蓄積された無線信号データ１０８を、ＩＭＵセンサ１０２からの信号１０７と融合させて位置決定及び追跡を行う粒子フィルタ（Ｐａｒｔｉｃｌｅ  Ｆｉｌｔｅｒ：ＰＦ）ループ１０５を利用する。当業者には理解されるように、標準的な市販のスマートフォンは、典型的に、ブルートゥーストランシーバ、ＩＭＵセンサ、及び磁力計センサを備えている。ＢＬＥは、２．４ＧＨｚのライセンスフリー帯域で動作し、幅が２ＭＨｚの各チャネルを４０チャネル使用し、理想的なＲＳＳＩのサンプリングレートは約１０Ｈｚである。様々な実施形態において、前記ＩＭＵセンサは、直線加速度を測定する３軸加速度計と、角速度を測定する３軸ジャイロスコープとを含み、典型的にはサンプリングレートが１００Ｈｚを超える。磁力計は、局所磁場の強度及び方向を測定し、例示的なサンプリングレートは約５０Ｈｚである。しかしながら、当業者には理解されるように、記載されたシステム及び方法は、より高いサンプリングレート及びより低いサンプリングレートの両方で動作することができる。したがって、本発明は、特定のサンプリングレート又はその範囲に限定されるべきではない。
【００３８】
前述の粒子フィルタループ１０５（フロントエンド）は、サンプル重要度再サンプリング（Ｓａｍｐｌｅ  Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ  Ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ：ＳＩＲ）フィルタとして当業者によく知られている逐次モンテカルロ法に基づいて動作して、装置の軌道の広範囲な位置決定及び追跡の問題を解決する。当業者には理解されるように、ＩＭＵセンサ１０２は本質的にノイズが多く、異なる環境及び／又はセンサ条件に基づいて時変バイアスが変化することから、バイアスパラメータを定期的に更新する必要がある。記載された手法は、ＩＭＵセンサ１０２のノイズ問題と、粒子フィルタループ１０５で利用される動作モデルの両方の解決策を提供し、ノイズの多いＩＭＵセンサ１０２であっても良い性能が得られる。
【００３９】
現在の装置方位が与えられると、システムはＩＭＵダイナミクスからサンプリングして、移動方向に沿って粒子を生成する。ＢＬＥビーコンの事前マップを受け、ＢＬＥのＲＳＳＩから変換された距離測定値を使用して、システムは粒子の重要度の重みを計算する。一実施形態では、付加的な白色ガウスノイズを有する、距離のみの測定モデルを使用する。
【００４０】
ＩＭＵの周波数はＢＬＥ受信機よりも高いため、ＡＨＲＳソルバ（ＡＨＲＳ  ｓｏｌｖｅｒ）はより高い周波数で動作して使用可能なすべての測定値を使用するため、方位推定精度が向上する。前記システムは、利用可能な計算資源（通常はＢＬＥのＲＳＳＩサンプリングレート）に適合する周波数を有する最新の装置方位を使用して、ＩＭＵ動作モデルからサンプリングする。このように、感覚情報を破棄することなく、粒子フィルタのフレームワーク内の装置を追跡することができ、位置決定のための優れたアルゴリズムを得ることができる。
【００４１】
１又は複数の実施形態では、粒子フィルタループ１０５は、ＢＬＥ信号スキャンとＩＭＵデータとを融合させて、ユーザの手持ち式装置１０１の位置を推定し、追跡する。粒子フィルタの測定更新フェーズ中にＢＬＥスキャン情報が使用されるのに対して、ＩＭＵは、ユーザが歩いている動き及び方向を捕捉するために使用され、信頼できる走行距離計測が行われる。ＢＬＥスキャンは、環境内に存在する異なるＢＬＥビーコン１０６によって放射される無線周波数（ＲＦ）信号によって構成される。この信号は、異なる環境要因によって大きく影響されるため、位置決定の問題が困難になる。さらに、ＩＭＵセンサ１０２は、当技術分野で知られているように、それぞれ加速度計及びジャイロスコープからの３軸直線加速度及び角速度、並びに３軸磁場を提供する９軸センサの集合体である。当業者には理解されるように、これらのセンサはそれぞれノイズが多いため、センサの生読取値から装置１０１の方位を測定するために直接的に使用することはできない。さらに、これらのセンサの測定バイアスは時間的に変化し、センサへの機械的ストレス、周囲温度、及び設置時のセンサの位置ずれなどの様々な要因によって影響を受ける。
【００４２】
記載されるシステムの１又は複数の実施形態は、前述の粒子フィルタループ１０５内で動作する新規な確率的ＩＭＵ動作モデルを組み込む。前述の粒子フィルタループ１０５は、ＩＭＵセンサ１０２によって供給されたデータを利用して、ユーザの手持ち式装置１０１の動きの方向を計算し、この情報を使用して粒子の動きを正確に生成する。さらに、ＩＭＵセンサ１０２の時変バイアスパラメータを動的に更新する方法が提供される。バイアスパラメータは、同じ情報を使用するサブシステム１０４によって計算され、時変ＩＭＵバイアスパラメータ、平滑化された軌道追跡、及び最適化されたＢＬＥマッピングを同時に求める。
【００４３】
１又は複数の実施形態では、前処理工程中に、メジアンフィルタをＩＭＵ及び磁力計信号に適用してノイズを除去する。しかしながら、ＢＬＥ信号は、ビーコンと受信機との間のリンクの利用可能性に依存するため、フィルタリングは、ＲＳＳＩの十分なシーケンスがある場合にのみ可能である。この前処理工程の後、単純化された自由空間経路損失モデルを使用してＲＳＳＩを距離測定値に変換する。
【００４４】
１又は複数の実施形態では、記載された確率的ＩＭＵ動作モデルは、粒子フィルタアルゴリズムの提案分布として機能する。ＩＭＵセンサが存在しない場合に使用されるランダムウォーク動作モデルとは対照的に、確率的ＩＭＵ動作モデルによって、位置決定アルゴリズムが装置の動きの確率論に基づいた予測挙動を示すことが可能になるため、粒子フィルタループ１０５によって、より良い装置追跡を実行することができる。前述の確率的ＩＭＵ動作モデルは、９軸ＩＭＵセンサ１０２を使用して、姿勢方位基準システム  （Ａｔｔｉｔｕｄｅ  ａｎｄ  Ｈｅａｄｉｎｇ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｓｙｓｔｅｍ：ＡＨＲＳ）問題を解決し、装置１０１の方位を推定する。磁力計は地球の重力場の方向を感知するので、基準座標系は北東下座標系であることに留意すべきである。なお、位置決定座標系はこの慣習に従う必要はない。続いて、ＩＭＵセンサ１０２の基礎となる力学を利用することによって、システムは、装置１０１の現在の方位に沿って接線加速度をサンプリングする。最後に、記載された手法は、離散時間動的システム及び所与のサンプリング時間を使用して、各粒子の（装置姿勢仮定）位置及び速度を計算する。
【００４５】
１又は複数の実施形態では、記載された方法は、さらに、時変バイアスパラメータを計算する問題を解決し、ＡＨＲＳを更新する際に前記時変バイアスパラメータを利用し、次に確率的ＩＭＵ動作モデルによって前記ＡＨＲＳが使用される。時変バイアスは、ＢＬＥスキャンとＩＭＵデータを融合して時変バイアスを計算する増分平滑化と写像法（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ  Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ：ｉＳＡＭ）アルゴリズムを使用して計算される。当技術分野で周知のｉＳＡＭアルゴリズムは、粒子フィルタローカライザの補完サブシステムとして機能し、ＩＭＵセンサのバイアスパラメータを連続的に更新する。
【００４６】
最後に、ＩＭＵセンサはＢＬＥ受信機よりも高い周波数でサンプリングするため、ＡＨＲＳソルバはより高い周波数で動作して使用可能なすべての測定値を使用し、それによって方位推定精度が向上する。これにより、最新の装置方位を使用する確率的ＩＭＵ動作モデルの性能が向上する。
【００４７】
１又は複数の実施形態では、確率的ＩＭＵ動作モデルと、バイアスパラメータを素早く更新することとを組み合わせることにより、粒子フィルタのフレームワークを使用した手持ち式装置の位置決定及び追跡アルゴリズムの性能をさらに向上させる。
【００４８】
次に、本発明の位置決定及び追跡システムの例示的な実施形態を説明する。図２は、様々な構成要素間のセンサ情報の流れを詳述する、本発明の実施形態の例示的なフローチャート２００を示す。１又は複数の実施形態では、フローチャート２００を実施する記載された位置決定及び追跡システムは、ＧＰＳを受信できない屋内環境に適しており、並行して動作する２つのサブシステム１０４及び１０５を組み込んでいる。第１のサブシステム１０５は、前述の連続モンテカルロ粒子フィルタアルゴリズムを組み込み、所与の環境における位置決定の問題を解決する。１又は複数の実施形態では、前述の粒子フィルタアルゴリズムは、異なる工程で感覚情報を順次処理して、ユーザの手持ち式装置１０１の位置の事後確率分布を推定する。まず、前述のアルゴリズムの動作更新工程２０６では、工程２０４でＩＭＵデータから計算された前述のＡＨＲＳ及びＩＭＵダイナミクスからのサンプルデータを使用して、システムが手持ち式装置１０１の方位を求め、動きの方向に沿って粒子を生成する（図２の工程２０５を参照）。測定更新工程２１０において、ＢＬＥスキャンから蓄積された距離測定値を使用して、粒子の重要度重みが計算される。この工程２１０は、最初に、ＢＬＥスキャンから得られた受信信号強度インジケータ（ＲＳＳＩ）を距離に変換して（サブ工程２０７参照）、それぞれのＢＬＥビーコンと各粒子との間の距離を決定する工程を含む（サブ工程２０８参照）。続いて、サブ工程２０９において、粒子は、それぞれの信頼度分類器を使用して更新される。最後に、図２の再サンプリング工程２１１において、より高い重みの粒子が複製され、すべての重みが一様に設定される。前述の動作更新工程、測定更新工程、及び再サンプリング工程は、順次繰り返される。
【００４９】
１又は複数の実施形態では、粒子フィルタループ１０５と並行して動作する図２に示す第２のサブシステム１０４は、バックエンドサブシステムとも呼ばれ、最適化アルゴリズムを利用して粒子フィルタ推定値の誤差をさらに最小限に抑える。様々な実施形態では、バックエンド１０４は、フロントエンド推定値の誤差を最小限に抑えるために、インクリメンタルな最適化（平滑化）アルゴリズムを含む。ＡＨＲＳ出力、ＩＭＵ測定値、ＢＬＥビーコンの事前マップ、及び距離測定値（変換されたＲＳＳＩ）が与えられると、最適化アルゴリズムは時変ＩＭＵバイアス、ＢＬＥビーコンの特徴マップ、及び装置全体の軌道を同時に求める。結果として生じる軌道は、ＩＭＵ測定によって強制される動作の制約のために、ＰＦ出力とは異なり、滑らかで連続的である。さらに、推定されたＩＭＵバイアスは、姿勢推定を改善するためにＡＨＲＳアルゴリズムに供給され、最適化されたＢＬＥマップが測定更新２１０で使用される。この閉ループアーキテクチャによって、位置決定の精度が大幅に向上する。１つの例示的な実施形態では、システムは、バックエンドソルバとしてｉＳＡＭ２アルゴリズム及びＧＴＳＡＭライブラリを使用する。
【００５０】
一実施形態では、バックエンド１０４は、磁場データ、ＢＬＥスキャン及びＢＬＥマップ情報から計算された距離測定値（総じて２０１）を含む前述のＡＨＲＳ、及びＩＭＵ測定値を利用し、時変ＩＭＵバイアスを求め、ＢＬＥビーコンの特徴マップ及び装置の全体の軌跡を最適化する（図２の工程２０２を参照）。推定されたＩＭＵバイアスは、続いて粒子フィルタの動作更新にフィードバックされ、ＩＭＵセンサ内のバイアスノイズが補償されることで、確率的ＩＭＵ動作モデルの精度が向上する（図２の出力２０３参照）。
【００５１】
当業者には理解されるように、粒子フィルタループ１０５内の確率的ＩＭＵ動作モデル２０５は、より伝統的な歩行者自律航法（Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ  Ｄｅａｄ  Ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ：ＰＤＲ）と比較して有効な方法である。一実施形態では、システムは、図２の工程２０４でＡＨＲＳシステムによって計算された方位と、加速度計センサとを利用して、手持ち式装置の現在の方位に沿った接線加速度をサンプリングする。
【００５２】
当業者には理解されるように、粒子フィルタに基づく位置決定システムである、従来の歩行者自律航法（ＰＤＲ）では、ステップカウンタを使用して、ユーザが取ったステップを確定的に計算し、これをさらに使用して、スマート装置ユーザの変位を計算する。非特許文献８で、著者らは、固定変位を利用し、その固定変位を、ジャイロスコープを使用して計算された方位角と融合させている。一方、非特許文献９では、組み合わせステップ検出、方位付け、マップ、及びＷＬＡＮ情報を利用してユーザの位置を推定している。一方、本明細書に記載された確率的ＩＭＵルーチンは、加速度計からの情報を組み込むことによって変位を確率的な手法で更新するため、より頑強であり、歩行速度の変化などのユーザの動態に対応する。
【００５３】
コンピュータプラットフォーム
図３は、図１に示すシステムに関連して手持ち式クライアント装置１０１として使用することができるコンピュータ化された携帯型システム３００の例示的な実施形態を示す。１又は複数の実施形態では、コンピュータ化された携帯型システム３００は、広く市販されており、当業者に周知であるスマートフォン、携帯情報端末（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ：ＰＤＡ）、タブレットコンピュータ、又はスマートウォッチなどの携帯型コンピュータ装置のフォームファクタの範囲で実装してもよい。
【００５４】
コンピュータシステム３００は、コンピュータ化された携帯型システム３００のハードウェアコンポーネント間において、またハードウェアコンポーネントにわたって情報を通信するためのデータバス３０４又は他の相互連結機構若しくは通信機構と、データバス３０４に接続されて情報を処理し、他の計算タスク及び制御タスクを行う中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ：ＣＰＵ、又は単に処理装置）３０１を備えてもよい。コンピュータシステム３００は、さらに、データバス３０４に接続され、種々の情報及び処理装置３０１が実行する命令を記憶するランダム・アクセス・メモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）又は他の動的記憶装置などのメモリ３１２を備える。メモリ３１２は、さらに、磁気ディスク、光ディスク、固体フラッシュ・メモリ装置、又は他の不揮発性ソリッドステート記憶装置などの永続的記憶装置を含んでもよい。
【００５５】
１又は複数の実施形態では、メモリ３１２を使用して、一時的変数又は処理装置３０１によって命令を実行する際の他の中間情報を記憶してもよい。コンピュータシステム３００は、さらに任意で、データバス３０４に接続され、コンピュータシステム３００の動作に必要となるファームウェア、基本入出力制御システム（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ−Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ：ＢＩＯＳ）、及びコンピュータシステム３００の種々の設定パラメータなどの静的情報及び処理装置３０１への命令を記憶する読出し専用メモリ（Ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ：ＲＯＭ又はＥＰＲＯＭ）３０２、又は他の静的記憶装置を備えてもよい。
【００５６】
１又は複数の実施形態では、コンピュータシステム３００はユーザに様々な情報を表示するための表示装置３０９を組み込むことができ、表示装置３０９はまた、データバス３０４に結合されてもよい。代替の実施形態では、表示装置３０９は、グラフィックスコントローラ及び／又はグラフィックス処理装置（図示せず）に関連付けられてもよい。表示装置３０９は、液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ：ＬＣＤ）として実装してもよく、例えば、いずれも当業者によく知られている薄膜トランジスタ（Ｔｈｉｎ−Ｆｉｌｍ  Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ：ＴＦＴ）技術又は有機発光ダイオード（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ：ＯＬＥＤ）技術を使用して製造されてもよい。様々な実施形態では、表示装置３０９は、コンピュータシステム３００の残りの構成要素と同じ一般的な筐体に組み込まれてもよい。代替の実施形態では、表示装置３０９は、そのような筐体の外側に配置されてもよい。
【００５７】
１又は複数の実施形態では、コンピュータシステム３００は、データバス３０４に接続され、１又は複数のＧＰＳ衛星から位置情報を受信し、この情報をデータバス３０４を介して処理装置３０１に送信するように構成されたＧＰＳ受信機３０３をさらに組み込んでもよい。
【００５８】
１又は複数の実施形態では、コンピュータシステム３００は、触覚コマンドを受信するためのタッチスクリーンインタフェース３１０及びキーボード３０６などの１又は複数の入力装置を組み込んでもよく、これらはすべて、情報を通信するために前述のデータバス３０４に接続されてよく、その情報には処理装置３０１に対するユーザコマンドの選択が含まれるが、これに限定されるものではない。代替の実施形態では、入力装置は、ユーザによる眼球運動を追跡するためのシステム（図示せず）を含んでもよく、コンピュータシステム３００にユーザによるコマンド選択を示すために使用してもよい。
【００５９】
１又は複数の実施形態では、コンピュータシステム３００は、ビーコン１０６のスキャンを実行し、上述のスキャンデータをデータバス３０４を介して処理装置３０１に供給するように構成されたブルートゥース受信機などの位置決定信号受信機１０３をさらに含んでもよい。ＩＭＵ１０２は、さらに、データバス３０４に接続されていてもよい。
【００６０】
１又は複数の実施形態では、コンピュータシステム３００は、さらに、データバス３０４に接続されたネットワークインタフェース３０５などの通信インタフェースを備えてもよい。ネットワークインタフェース３０５は、ＷｉＦｉインタフェース３０７又はセルラーネットワーク（ＧＳＭ（登録商標）又はＣＤＭＡ）アダプタ３０８の少なくとも１つを使用して、コンピュータシステム３００とインターネット３２４との間の接続を確立するように構成してもよい。ネットワークインタフェース３０５は、コンピュータシステム３００とインターネット３２４との間で双方向データ通信を行うように構成してもよい。ＷｉＦｉインタフェース３０７は、当業者にとってよく知られている８０２．１１ａプロトコル、８０２．１１ｂプロトコル、８０２．１１ｇプロトコル、及び／又は８０２．１１ｎプロトコル、並びにブルートゥースプロトコルに従って動作してもよい。１つの例示的な実施態様では、ＷｉＦｉインタフェース３０７及びセルラーネットワーク（ＧＳＭ（登録商標）又はＣＤＭＡ）アダプタ３０８が、様々な種類の情報を表すデジタル・データ・ストリームを伝達する電気信号又は電磁信号を送受信する。例えば、前述のネットワーク構成要素を使用して、コンピュータシステム３００と他のネットワーク構成要素との間のネットワークデータ接続を確立してもよい。
【００６１】
１又は複数の実施形態では、典型的に、インターネット３２４が１又は複数のサブネットワーク介して、データ通信を他のネットワークリソースに提供する。そのため、コンピュータシステム３００は、Ｗｅｂサーバ、他のコンテンツサーバ、及び他のネットワーク・データ・ストレージ・リソースなどのインターネット３２４上のあらゆる場所に存在する様々なネットワークリソースにアクセスすることができる。１又は複数の実施形態では、コンピュータシステム３００は、ネットワークインタフェース３０５によって、インターネット３２４を含む様々なネットワークを介して、メッセージ、メディア、及びアプリケーションプログラムコードを含む他のデータを送受信するように構成される。インターネットの例では、コンピュータシステム３００がネットワーククライアントとして作用する場合、コンピュータシステム３００で実行するアプリケーションプログラムのためのコード又はデータを要求してもよい。同様に、コンピュータシステム３００は、種々のデータ又はコンピュータコードを、他のネットワークリソースに送信してもよい。
【００６２】
１又は複数の実施形態では、メモリ３１２に格納される１又は複数の命令の１又は複数のシーケンスを処理装置３０１が実行するのに応答して、本明細書に記載の機能がコンピュータシステム３００によって実現される。このような命令は、他のコンピュータ読取り可能媒体からメモリ３１２に読み込まれてもよい。メモリ３１２に格納される命令のシーケンスを実行することによって、処理装置３０１が、本明細書に記載の種々の処理工程を行う。代替の実施形態では、ソフトウェア命令の代わりに、又はソフトウェア命令と共にハードワイヤード回路を使用して、本発明の実施形態を実施してもよい。したがって、本発明の実施形態はハードウェア回路及びソフトウェアのいかなる特定の組み合わせに限定されるものではない。
【００６３】
本明細書で使用される「コンピュータ読取り可能媒体」という用語は、実行のための命令を処理装置３０１に提供することに関連する、あらゆる媒体を意味する。コンピュータ読取り可能媒体は、本明細書に記載の任意の方法及び／又は技術を実現するための命令を伝達できる、機械読取り可能媒体の一例にすぎない。このような媒体は、不揮発性媒体及び揮発性媒体などの多くの形態を取ることができるが、これらに限定されない。
【００６４】
一般的な非一過性コンピュータ読取り可能媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、若しくは他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、他の任意の光学媒体、パンチカード、紙テープ、せん孔パターンを有する他の任意の物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、フラッシュドライブ、メモリカード、他の任意のメモリチップ若しくはカートリッジ、又はコンピュータによって読み出すことができる他の任意の媒体が挙げられる。コンピュータ読取り可能媒体の種々の形態では、実行のための１又は複数の命令の１又は複数のシーケンスを、処理装置３０１に伝達してもよい。例えば、初めに、リモートコンピュータから磁気ディスクによって命令を伝達してもよい。又は、リモートコンピュータが自身の動的メモリに命令を読み込んで、インターネット３２４を介してその命令を送信してもよい。具体的には、当技術分野でよく知られている様々なネットワークデータ通信プロトコルを使用し、インターネット３２４を介して、コンピュータ命令を上述のリモートコンピュータからコンピュータシステム３００のメモリ３１２にダウンロードしてもよい。
【００６５】
１又は複数の実施形態では、コンピュータシステム３００のメモリ３１２が、以下の任意のソフトウェアプログラム、アプリケーション、又はモジュールを記憶してもよい。
【００６６】
１．  オペレーティングシステム（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ：ＯＳ）３１３は、コンピュータシステム３００の基本システムサービスを実装し、種々のハードウェアコンポーネントを管理するモバイル・オペレーティング・システムであってもよい。オペレーティングシステム３１３の例示的な実施形態は、当業者にはよく知られており、現在知られている、又は今後開発されるモバイル・オペレーティング・システムを含んでもよい。
【００６７】
２．  以下に説明する１又は複数のネットワークインタフェースを使用してネットワーク通信を可能にするネットワーク通信モジュール３１４。
【００６８】
３．  ソフトウェアモジュール３１５は、例えば、コンピュータシステム３００の処理装置３０１によって実行されるソフトウェアアプリケーションの組を含んでよく、コンピュータ化された携帯型システム３００に、上述したようなビーコン信号を受信するなどの特定の所定の機能を実行させてもよい。１又は複数の実施形態では、ソフトウェアモジュール３１５は、例えば、図１及び図２に示すＩＭＵバイアス計算器１０４及び粒子フィルタループ１０５を含んでもよい。
【００６９】
４．  データ記憶領域３１８は、例えば、ビーコン・スキャン・データ、ビーコンマップ及びＩＭＵバイアスデータ３１９を格納するために使用されてもよい。
【００７０】
最後に、本明細書に記載の工程及び技術は、いかなる特定の装置に本質的に関係するものではなく、構成要素の任意の適切な組み合わせによって実行できることを理解すべきである。また、本明細書に記載の教示に従って、各種汎用機器を使用することができる。さらに、専用の装置を構築し、本明細書に記載の方法工程を実行することが有効であるともいえる。
【００７１】
特定の例に関連して本発明が説明されたが、あらゆる点で例示的なものであって、限定的ではない。ハードウェア、ソフトウェア、及びファームウェアの多くの異なる組み合わせが、本発明の実施に適していることが、当業者には明らかになるであろう。例えば記述されたソフトウェアを、Ａｓｓｅｍｂｌｅｒ、Ｃ／Ｃ＋＋、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ−Ｃ、ｐｅｒｌ、ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）、及び現在知られている、又は今後開発されるプログラム言語又はスクリプト言語などの多種多様なプログラム言語又はスクリプト言語によって実装してもよい。
【００７２】
また、本明細書に開示の本発明の明細書及び実施を考慮すると、本発明の他の実施態様が当業者には明らかであろう。記載された実施形態の様々な態様及び／又は構成要素は、位置決定及び追跡アルゴリズムのための慣性計測装置センサのバイアスを動的に補償する、較正しない動作モデル及び方法において単独で、又は任意の組み合わせで使用され得る。明細書及び実施例は例示を意図したものにすぎず、本発明の真の範囲及び趣旨は、以下の特許請求の範囲によって示される。
【図１】
2018194537.tif 000003
【図２】
2018194537.tif 000004
【図３】
2018194537.tif 000005