(57)【要約】【課題】位置決定信号受信機及び複数のセンサを使用して複数のビーコンの位置を決定する方法、プログラム及びコンピュータシステムを提供することを目的とする。【解決手段】中央処理装置、位置決定信号受信機、位置決定信号受信機とは別個かつ異なる複数のセンサ、及びメモリを備えるコンピュータシステムが実行する方法であって、位置決定信号受信機を用いて複数の位置決定信号源に対応する複数の位置決定信号を受信することと、複数のセンサを用いて複数のセンサ読み取り値を取得することと、受信した位置決定信号及び取得した複数のセンサ読み取り値に基づいて複数の位置決定信号源の各々の位置を判定することと、を含む方法が提供される。【選択図】図１
2018189639.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
中央処理装置、位置決定信号受信機、前記位置決定信号受信機とは別個かつ異なる複数のセンサ、及びメモリを備えるコンピュータシステムが実行する方法であって、
ａ．前記位置決定信号受信機を用いて複数の位置決定信号源に対応する複数の位置決定信号を受信することと、
ｂ．前記複数のセンサを用いて複数のセンサ読み取り値を取得することと、
ｃ．受信した前記位置決定信号及び取得した前記複数のセンサ読み取り値に基づいて前記複数の位置決定信号源の各々の位置を判定することと、
を含む、方法。
【請求項２】
前記位置決定信号受信機は、ブルートゥース（登録商標）受信機であり、前記位置決定信号源はブルートゥース（登録商標）低エネルギー（ＢＬＥ）ビーコンである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記位置決定信号受信機は、無線周波数受信機であり、前記位置決定信号源は無線周波数源である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の位置決定信号源の各々の前記位置を判定することは、増分平滑化及び地図作成（ｉＳＡＭ）アルゴリズムを用いて前記複数の位置決定信号源の各々の前記位置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５】
前記複数の位置決定信号源の各々の前記位置を判定することは、平滑化された軌跡データを生成することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のセンサ読み取り値は、磁力計データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数のセンサ読み取り値は、加速度データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数のセンサ読み取り値は、三次元の空間的配向データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記複数のセンサ読み取り値の少なくともいくつかに対して実行される姿勢方位基準システム（ＡＨＲＳ）アルゴリズムを用いて前記コンピュータシステムの配向を計算することを更に含む、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）に組み込まれる、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の位置決定信号源の各々の前記位置を判定することは、粒子フィルタを連続的に実行することと、前記複数のセンサのバイアスパラメータ及び前記複数の位置決定信号源の各々の前記位置を連続して動的に更新することとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記粒子フィルタ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１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記測定更新を実行することは、前記受信した位置決定信号に基づいて複数の粒子の各々と少なくとも１つの位置決定信号源との間の距離を計算することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記測定更新を実行することは、分類器の信頼度を用いて複数の粒子を更新することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数の粒子を再サンプリングすることは、複数の粒子の各々の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１２に記載の方法。
【請求項１６】
前記複数の位置決定信号源の各々の前記位置を判定することは、前記複数の位置決定信号源の少なくともいくつかの位置に関する事前情報を使用することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
中央処理装置、位置決定信号受信機、前記位置決定信号受信機とは別個かつ異なる複数のセンサ、及びメモリを備えるシステムに、
ａ．前記位置決定信号受信機を用いて複数の位置決定信号源に対応する複数の位置決定信号を受信することと、
ｂ．前記複数のセンサを用いて複数のセンサ読み取り値を取得することと、
ｃ．受信した前記位置決定信号及び取得した前記複数のセンサ読み取り値に基づいて前記複数の位置決定信号源の各々の位置を判定することと、
を含む、方法を実行させる、プログラム。
【請求項１８】
中央処理装置、位置決定信号受信機、前記位置決定信号受信機とは別個かつ異なる複数のセンサ、及びメモリを備えるコンピュータシステムであって、前記メモリが、前記コンピュータシステムに、
ａ．前記位置決定信号受信機を用いて複数の位置決定信号源に対応する複数の位置決定信号を受信することと、
ｂ．前記複数のセンサを用いて複数のセンサ読み取り値を取得することと、
ｃ．受信した前記位置決定信号及び取得した前記複数のセンサ読み取り値に基づいて前記複数の位置決定信号源の各々の位置を判定することと、
を含む、方法を実行させるためのプログラムを記憶する、コンピュータシステム。
【請求項１９】
前記位置決定信号受信機は、ブルートゥース（登録商標）受信機であり、前記位置決定信号源はブルートゥース（登録商標）低エネルギー（ＢＬＥ）ビーコンである、請求項１８に記載のコンピュータシステム。
【請求項２０】
前記位置決定信号受信機は、無線周波数受信機であり、前記位置決定信号源は無線周波数源である、請求項１８に記載のコンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の実施形態は、一般的に位置決定及び追跡のための方法、プログラム及びコンピュータシステムに関し、より具体的には、センサ融合と位置決定及び地図作成の同時実行とを用いてビーコン位置地図生成を自動化するための方法、プログラム及びコンピュータシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの公共の場所及び私的な場所への個人的通信システムの広がり並びに新世代のスマートフォンの到来により、例えば、非特許文献１に記載されるように、標準的無線通信技術に基づいて膨大な数の屋内測位システムの開発が可能となっている。様々なセンサを用いて様々な位置決定技術が開発及び実験されており、これらのセンサの例としては、例えば、非特許文献２に記載される磁力計、非特許文献３に記載される慣性計測装置（ＩＭＵ）、非特許文献４に記載される無線周波数センサ（ＷｉＦｉ（登録商標）又はブルートゥース（登録商標）低エネルギー（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）  ｌｏｗ  ｅｎｅｒｇｙ、ＢＬＥ））が挙げられる。非特許文献５に記載される撮像センサ、及び非特許文献６に記載されるようなこれらのセンサの融合が非特許文献４において入手可能である。上記のセンサの各々には、雑音、サンプリングレート、特性及び／又は次元に関して独自の限界がある。さらに、これらの技術の各々は、署名、環境をマッピングすること、又は所定の環境内に配備されたセンサの位置地図を生成することなどの異なる要件がある。これは、センサを配備するだけでなく、これらの配備したセンサの位置地図も生成する手作業を必要とするように、このような技術が大規模に配備されるときに新たな課題に直面する。
【０００３】
当業者に理解されるように、ビーコン地図を生成することは、極めて手動で退屈な処理であり、ビーコンを配置すること、及び所定の環境内のこれらのビーコン位置の各々の測定を行うことに関して人手による労力を必要とする。これは、ビーコン位置決定及び追跡技術の規模拡張における大きな課題を示している。
【０００４】
したがって、従来技術の前述の限界を考慮すると、屋内位置決定及び追跡アプリケーションのためにビーコン位置地図を生成することに対する新規で改善された方法、プログラム及びコンピュータシステムが必要である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｙ．Ｇｕ、Ａ．Ｌｏ、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、ｐ．１３−３２
【非特許文献２】Ｉ．Ｖａｌｌｉｖａａｒａ、Ｊ．Ｈａｖｅｒｉｎｅｎ、Ａ．Ｋｅｍｐｐａｉｎｅｎ、Ｊ．Ｒｏｎｉｎｇ、“Ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｆｉｅｌｄ−ｂａｓｅｄ  ＳＬＡＭ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｓｏｌｖｉｎｇ  ｔｈｅ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｐｒｏｂｌｅｍ  ｉｎ  ｍｏｂｉｌｅ  ｒｏｂｏｔ  ｆｌｏｏｒ−ｃｌｅａｎｉｎｇ  ｔａｓｋ”、１５ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｒｏｂｏｔｉｃｓ（ＩＣＡＲ）、２０１１年、ｐ．１９８−２０３
【非特許文献３】Ｆ．Ｌｉ、Ｃ．Ｚｈａｏ、Ｇ．Ｄｉｎｇ、Ｊ．Ｇｏｎｇ、Ｃ．Ｌｉｕ、Ｆ．Ｚｈａｏ、“Ａ  Ｒｅｌｉａｂｌｅ  ａｎｄ  Ａｃｃｕｒａｔｅ  Ｉｎｄｏｏｒ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｈｏｎｅ  Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｓｅｎｓｏｒｓ”、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２０１２  ＡＣＭ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ、（米国）、２０１２年、ｐ．４２１−４３０
【非特許文献４】“Ｒｏｂｏｔｉｃｓ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ：Ｗｉｆｉ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ  ｉｎｄｏｏｒ  ｍｏｂｉｌｅ  ｒｏｂｏｔｓ”、［ｏｎｌｉｎｅ］、［平成２９年１月２５日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｗｗｗ．ｒｉ．ｃｍｕ．ｅｄｕ／ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ＿ｖｉｅｗ．ｈｔｍｌ？ｐｕｂ＿ｉｄ＝６８１９＞
【非特許文献５】Ｎ．Ｒａｖｉ、  Ｐ．Ｓｈａｎｋａｒ、  Ａ．Ｆｒａｎｋｅｌ、  Ａ．Ｅｌｇａｍｍａｌ、Ｌ．Ｉｆｔｏｄｅ、“Ｉｎｄｏｏｒ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  Ｕｓｉｎｇ  Ｃａｍｅｒａ  Ｐｈｏｎｅｓ”、Ｓｅｖｅｎｔｈ  ＩＥＥＥ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（ＷＭＣＳＡ’０６  Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ）、２００６年、ｐ．４９−４９
【非特許文献６】Ｐ．Ｍｉｒｏｗｓｋｉ、Ｔ．Ｋ．Ｈｏ、Ｓ．Ｙｉ、Ｍ．ＭａｃＤｏｎａｌｄ、“ＳｉｇｎａｌＳＬＡＭ：Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｍａｐｐｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｍｉｘｅｄ  ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＬＴＥ  ａｎｄ  ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｓｉｇｎａｌｓ”、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｄｏｏｒ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ｉｎｄｏｏｒ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ、２０１３年、ｐ．１−１０
【非特許文献７】Ｃ．Ｆｏｒｓｔｅｒ、Ｌ．Ｃａｒｌｏｎｅ、Ｆ．Ｄｅｌｌａｅｒｔ、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）、２０１５年７月
【非特許文献８】Ｍ．Ｋａｅｓｓ、Ａ．Ｒａｎｇａｎａｔｈａｎ、Ｆ．Ｄｅｌｌａｅｒｔ、“ｉＳＡＭ：Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ  Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ”、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｒｏｂｏｔ、第２４巻第６号、２００８年１２月、ｐ．１３６５−１３７８
【非特許文献９】Ｓ．Ｏ．Ｍａｄｇｗｉｃｋ、“Ａｎ  ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ  ｆｉｌｔｅｒ  ｆｏｒ  ｉｎｅｒｔｉａｌ  ａｎｄ  ｉｎｅｒｔｉａｌ／ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｓｅｎｓｏｒ  ａｒｒａｙｓ”、Ｒｅｐ．Ｘ−Ｉｏ  Ｕｎｉｖ．Ｂｒｉｓｔｏｌ、（英国）、２０１０年
【非特許文献１０】“Ｆｒｉｉｓ  Ｆｒｅｅ  Ｓｐａｃｅ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌ”ＧａｕｓｓｉａｎＷａｖｅｓ、２０１３年９月２７日
【非特許文献１１】Ｈ．Ｄｕｒｒａｎｔ−Ｗｈｙｔｅ、Ｔ．  Ｂａｉｌｅｙ、“Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｍａｐｐｉｎｇ：ｐａｒｔ  Ｉ”、ＩＥＥＥ  Ｒｏｂｏｔ．  Ａｕｔｏｍ．  Ｍａｇ．、第１３巻第２号、２００６年、ｐ．９９−１１０
【非特許文献１２】Ｍ．Ｍｏｎｔｅｍｅｒｌｏ、Ｓ．Ｔｈｒｕｎ、Ｄ．Ｋｏｌｌｅｒ、Ｂ．Ｗｅｇｂｒｅｉｔ、“ＦａｓｔＳＬＡＭ：Ａ  Ｆａｃｔｏｒｅｄ  Ｓｏｌｕｔｉｏｎ  ｔｏ  ｔｈｅ  Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ  Ｐｒｏｂｌｅｍ”、Ｅｉｇｈｔｅｅｎｔｈ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、（米国）、２００２年、ｐ．５９３−５９８
【非特許文献１３】Ｓ．Ｔｈｒｕｎ、Ｍ．Ｍｏｎｔｅｍｅｒｌｏ、“Ｔｈｅ  Ｇｒａｐｈ  ＳＬＡＭ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｗｉｔｈ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ  Ｍａｐｐｉｎｇ  ｏｆ  Ｕｒｂａｎ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ”、Ｉｎｔ．  Ｊ．  Ｒｏｂｏｔ  Ｒｅｓ．、２００６年、第２５巻第５−６号、ｐ．４０３−４２９
【非特許文献１４】Ｓ．Ｌｅｕｔｅｎｅｇｇｅｒ、Ｓ．Ｌｙｎｅｎ、Ｍ．Ｂｏｓｓｅ、Ｒ．Ｓｉｅｇｗａｒｔ、Ｐ．Ｆｕｒｇａｌｅ、“Ｋｅｙｆｒａｍｅ−ｂａｓｅｄ  ｖｉｓｕａｌ−ｉｎｅｒｔｉａｌ  ｏｄｏｍｅｔｒｙ  ｕｓｉｎｇ  ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ”、Ｉｎｔ．Ｊ．Ｒｏｂｏｔ．Ｒｅｓ．２０１５年、第３４巻第３号、ｐ．３１４−３３４
【非特許文献１５】Ｙ．Ｓｈｉ、Ｓ．Ｊｉ、Ｚ．Ｓｈｉ、Ｙ．Ｄｕａｎ、Ｒ．Ｓｈｉｂａｓａｋｉ、“ＧＰＳ−Ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ  Ｖｉｓｕａｌ  ＳＬＡＭ  ｗｉｔｈ  ａ  Ｒｉｇｏｒｏｕｓ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ａ  Ｐａｎｏｒａｍｉｃ  Ｃａｍｅｒａ  ｉｎ  Ｏｕｔｄｏｏｒ  Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ”、Ｓｅｎｓｏｒｓ、２０１２年、第１３巻第１号、ｐ．１１９−１３６
【非特許文献１６】Ｌ．Ｇｅｎｅｖｅ、Ｏ．Ｋｅｒｍｏｒｇａｎｔ、Ｅ．Ｌａｒｏｃｈｅ、“Ａ  ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ  ｂｅａｃｏｎ  ｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ＥＫＦ  ｒａｎｇｅ−ｏｎｌｙ  ＳＬＡＭ”２０１５  ＩＥＥＥ／ＲＳＪ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｒｏｂｏｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ（ｌＲＯＳ）、２０１５年、ｐ．１３４２−１３４８
【非特許文献１７】ｉｎｄｏｏ．ｒｓ、“ｉｎｄｏｏ．ｒｓ−ＳＬＡＭ”、ｉｎｄｏｏｒ．ｒｓ  ＳＬＡＭ  Ｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎ、２０１７年２月２０日
【非特許文献１８】Ｊ．Ｈｕａｎｇ、Ｄ．Ｍｉｌｌｍａｎ、Ｍ．Ｑｕｉｇｌｅｙ、Ｄ．Ｓｔａｖｅｎｓ、Ｓ．Ｔｈｒｕｎ、Ａ．Ａｇｇａｒｗａｌ、“Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，  ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  ｉｎｄｏｏｒ  ＷｉＦｉ  ＧｒａｐｈＳＬＡＭ”、２０１１  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｒｏｂｏｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ、２０１１年、ｐ．１０３８−１０４３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、位置決定信号受信機及び複数のセンサを使用して複数のビーコンの位置を決定する方法、プログラム及びコンピュータ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】
【０００７】
本明細書に記載する発明概念の一態様によれば、中央処理装置、位置決定信号受信機、位置決定信号受信機とは別個かつ異なる複数のセンサ、及びメモリを組み込むコンピュータシステムが実行する方法が提供される。この方法は、位置決定信号受信機を用いて複数の位置決定信号源に対応する複数の位置決定信号を受信することと、複数のセンサを用いて複数のセンサ読み取り値を取得することと、受信した位置決定信号及び取得した複数のセンサ読み取り値に基づいて複数の位置決定信号源の各々の位置を判定することとを含む。
【０００８】
１又は複数の実施形態では、位置決定信号受信機は、ブルートゥース（登録商標）受信機であり、位置決定信号源はブルートゥース（登録商標）低エネルギー（ＢＬＥ）ビーコンである。
【０００９】
１又は複数の実施形態では、位置決定信号受信機は、無線周波数受信機であり、位置決定信号源は無線周波数源である。
【００１０】
１又は複数の実施形態では、複数の位置決定信号源の各々の位置を判定することは、増分平滑化及び地図作成（ｉＳＡＭ）アルゴリズムを用いて複数の位置決定信号源の各々の位置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、複数の位置決定信号源の各々の位置を判定することは、平滑化された軌跡データを生成することを含む。
【００１２】
１又は複数の実施形態では、複数のセンサ読み取り値は、磁力計データを含む。
【００１３】
１又は複数の実施形態では、複数のセンサ読み取り値は、加速度データを含む。
【００１４】
１又は複数の実施形態では、複数のセンサ読み取り値は、三次元の空間的配向データを含む。
【００１５】
１又は複数の実施形態では、本方法は、複数のセンサ読み取り値の少なくともいくつかに対して実行される姿勢方位基準システム（ＡＨＲＳ）アルゴリズムを用いてコンピュータシステムの配向を計算することを更に含む。
【００１６】
１又は複数の実施形態では、複数のセンサは、慣性計測装置（ＩＭＵ）に組み込まれる。
【００１７】
１又は複数の実施形態では、複数の位置決定信号源の各々の位置を判定することは、粒子フィルタを連続的に実行することと、複数のセンサのバイアスパラメータ及び複数の位置決定信号源の各々の位置を連続して動的に更新することとを含む。
【００１８】
１又は複数の実施形態では、粒子フィルタ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。
【００１９】
１又は複数の実施形態では、測定更新は、受信した位置決定信号に基づいて複数の粒子の各々と少なくとも１つの位置決定信号源との間の距離を計算することを含む。
【００２０】
１又は複数の実施形態では、測定更新を実行することは、分類器の信頼度を用いて複数の粒子を更新することを含む。
【００２１】
１又は複数の実施形態では、複数の粒子を再サンプリングすることは、複数の粒子の各々の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。
【００２２】
１又は複数の実施形態では、複数の位置決定信号源の各々の位置を判定することは、複数の位置決定信号源の少なくともいくつかの位置に関する事前情報を使用することを含む。
【００２３】
本明細書に記載の発明概念の別の態様によれば、中央処理装置、位置決定信号受信機、位置決定信号受信機とは別個かつ異なる複数のセンサ、及びメモリを備えるシステムに、位置決定信号受信機を用いて複数の位置決定信号源に対応する複数の位置決定信号を受信することと、複数のセンサを用いて複数のセンサ読み取り値を取得することと、受信した位置決定信号及び取得した複数のセンサ読み取り値に基づいて複数の位置決定信号源の各々の位置を判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。
【００２４】
本明細書に記載の発明概念の更に別の態様によれば、中央処理装置、位置決定信号受信機、位置決定信号受信機とは別個かつ異なる複数のセンサ、及びメモリを組み込むコンピュータシステムが提供され、メモリがシステムに、位置決定信号受信機を用いて複数の位置決定信号源に対応する複数の位置決定信号を受信することと、複数のセンサを用いて複数のセンサ読み取り値を取得することと、受信した位置決定信号及び取得した複数のセンサ読み取り値に基づいて複数の位置決定信号源の各々の位置を判定することと、を含む方法を実行させるプログラムを記憶する。
【００２５】
１又は複数の実施形態では、位置決定信号受信機は、ブルートゥース（登録商標）受信機であり、位置決定信号源はブルートゥース（登録商標）低エネルギー（ＢＬＥ）ビーコンである。
【００２６】
１又は複数の実施形態では、位置決定信号受信機は、無線周波数受信機であり、位置決定信号源は無線周波数源である。
【００２７】
本発明と関連した更なる態様は、一部は以下の説明に記載され、一部は該説明から明らかであるか、又は本発明の実践によって知ることができる。本発明の態様は、要素及び様々な要素の組み合わせ、並びに以下の発明を実施するための形態及び添付の特許請求の範囲で特に指摘する態様によって実現及び達成することができる。
【００２８】
前述及び以下の説明は、例示的かつ説明的であるものにすぎず、いかなる形においても特許請求した発明又はこの適用を限定するものではないことが理解されるべきである。
【００２９】
本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を構成する添付の図面は、本発明の実施形態を例示しており、その説明とともに、発明概念の原理を説明及び例示するのに役立つ。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、位置決定信号受信機及び複数のセンサを使用して複数のビーコンの位置を決定する方法、プログラム及びコンピュータシステムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】記載される技術が実施され得るシステムの例示的実施形態を示す。
【図２】記載されるシステムの一実施形態の例示的フローチャートを示す。
【図３（ａ）】データベース内の既知のビーコンのみを用いて生成された累積分布関数（ＣＤＦ）を示す。
【図３（ｂ）】データベース内の既知のビーコン及び未知のビーコンを用いて生成されたＣＤＦを示す。
【図４】ｉＳＡＭアルゴリズムによって推定された未知のビーコンの位置の地図を示す。
【図５】図１に示したシステムに関連して携帯クライアント装置として使用され得るコンピュータ移動体システムの例示的実施形態を示す。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下の詳細な説明では、同一の機能的要素には同じ符号を付して添付図面を参照する。前述の添付図面は、限定するためではなく、例示のために本発明の原理と一致する特定の実施形態及び実装形態を示す。これらの実装形態は、当業者が本発明を実践することを可能にするのに十分詳細に記載され、他の実装形態が利用されてもよく、かつ様々な要素の構造上の変更及び／又は置換が本発明の範囲及び趣旨から逸脱することなく行われ得ることが理解されるべきである。したがって、以下の詳細な説明は、限定的に解釈すべきではない。加えて、記載されるような本発明の様々な実施形態は、汎用コンピュータで動作するソフトウェアの形態で、専用ハードウェアの形態で、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせで実施することができる。
【００３３】
記載される実施形態は、様々なセンサデータを融合することによってＢＬＥビーコン位置地図を推定及び更新することができる方法、プログラム及びコンピュータシステムに関する。記載される方法は、ｉＳＡＭアルゴリズムを利用しており、このアルゴリズムは従来の位置決定及び地図作成の同時実行（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ、ＳＬＡＭ）アルゴリズムの変形であり、当業者に周知である。ｉＳＡＭアルゴリズムは、異なるセンサを利用しており、例えば、非特許文献８に記載されるように、環境情報及び移動情報を提供し、ユーザの移動装置の位置及びビーコン位置地図を同時に更新する。環境情報は、ＢＬＥ信号強度の形態で提供されるが、ユーザの移動装置の動作・移動がＩＭＵセンサによって利用可能である。
【００３４】
当業者に理解されるように、ＢＬＥ受信信号強度（ＲＳＳＩ）は、反射面、人体の数、障害物などの様々な環境要因の影響を受けやすく、これは多経路問題につながる。これは、ＲＳＳＩ信号の雑音を多くし、したがって雑音の多い距離測定をもたらす。さらに、スマートフォンに利用可能なＩＭＵセンサには、雑音の多い加速度計及びジャイロスコープデータの形態で独自の限界がある。磁力計データは、構造基盤を構築することによって引き起こされる磁場の変動の影響を受けるときに同程度に雑音が多い。前述の雑音の多いセンサデータは、ｉＳＡＭアルゴリズムに対する更なる課題を取り入れ、したがってＢＬＥビーコン位置地図推定問題をより困難にする。雑音の多いセンサデータに適応し、ｉＳＡＭアルゴリズムのより良い収束を達成するために、記載されるシステムの一実施形態は、環境内に位置するＢＬＥビーコンのいくつかの位置情報を含む事前ビーコン位置地図を使用する。これらの既知のビーコン位置は、ｉＳＡＭアルゴリズムに対してより雑音の少ない環境情報を提供し、したがって先験的に入手可能ではなかったビーコン位置の全体的な推定を改善する。
【００３５】
１又は複数の実施形態では、ｉＳＡＭアルゴリズムは、事前ビーコン位置地図（その時点で利用可能）を使用し、それをＡＨＲＳ（ＩＭＵセンサを用いて計算される）及びＢＬＥスキャンと融合させ、ＢＬＥビーコン地図を新しいビーコン位置で更新する。ｉＳＡＭアルゴリズムはまた、以前に推定されたビーコン位置を更新する。最終的に、更新されたＢＬＥ位置地図は、ユーザの移動装置の位置を推定するために粒子フィルタによって利用される。
【００３６】
記載される方法は、環境内のあらゆるＢＬＥビーコンの位置を測定する手動処理を減らし、それをごく一部のビーコンの位置測定まで減らすときに有利である。例えば、所定の環境が２００個のビーコンの配備を必要とする場合、２００個のビーコンすべての位置を手動で測定するのではなく、位置測定を６０個のビーコンのみまで減らすことができる。他の１４０個のビーコンの位置は、記載される技術を用いて推定することができる。これは、ＢＬＥ位置を測定する処理を７０％減らす。
【００３７】
最後に、記載される技術の一実施形態の別の利点は、ソフトウェアアプリケーション開発者に所有されているか否かにかかわらず、環境内で利用可能なすべてのＢＬＥ装置に記載されるアルゴリズムを活用することができることである。この特徴は、位置決定アルゴリズムが環境内で利用可能なすべてのビーコン情報を使用し、かつその情報を活用してユーザの装置の位置を決定することができるので非常に重要である。これは最終的に、位置決定アルゴリズムの精度の改善につながり、同様に所定の環境内に必要なビーコン配備の総数を減少させる。例えば、Ｘ社によって配備されたＢＬＥビーコンがある場合、Ｙ社（ソフトウェアアプリケーション開発者）は、当初の計画より少ないビーコンを設置し、記載される方法を用いてＸ社によって設置されたビーコンのビーコン位置地図を構築し、位置決定アルゴリズムの一部としてそれらを使用することができる。
【００３８】
したがって、本明細書に記載の実施形態の一態様によれば、増分平滑化及び地図作成（ｉＳＡＭ）アルゴリズムを利用し、様々なセンサ及び環境情報を用いてビーコン位置地図を自動的に構築する方法、プログラム及びコンピュータシステムが提供される。記載される実施形態では、前述のｉＳＡＭアルゴリズムは、環境内の異なるビーコンから利用可能な受信信号強度インジケータ（ＲＳＳＩ）値と、ＩＭＵセンサによって提供される情報とを融合させる。当業者に周知の前述のｉＳＡＭアルゴリズムは、任意のビーコン位置に関する事前情報を有することなく、ビーコン及びランドマーク地図を生成することと、環境内の移動計算装置の位置を決定することとを同時に実行することができる。一方、ｉＳＡＭアルゴリズムの収束は、環境の良好な検知の利用可能性及びユーザの移動装置の動作・移動に大きく依存している。
【００３９】
当業者に理解されるように、ＢＬＥ信号及びＩＭＵセンサ信号を含むセンサ情報は、非常に雑音の多い性質であり、したがってこのようなセンサのユーザは、ビーコン位置地図を正確に作成するというｉＳＡＭアルゴリズムに対する大きな課題に直面する。周囲に配設され、ＢＬＥセンサを用いて検出された異なるＢＬＥビーコンによって発せられる前述のＢＬＥ信号は、様々な表面からの信号の反射並びに人体の存在などの異なる環境要因に大きく影響される。同様に、スマートフォンに利用可能なＩＭＵセンサは、非常に雑音が多く、信頼性の高い性能の一定の較正を必要とする。
【００４０】
したがって、ビーコン位置の信頼性の高い推定値を生成することにおいて前述のｉＳＡＭアルゴリズムを支援するために、環境内のビーコン位置のいくつかに関連する情報を提供することが有利である。前述の先験的な既知のビーコン位置は、アンカーとしてｉＳＡＭアルゴリズムによって使用される。これらのアンカービーコン位置は、ＢＬＥスキャン及びＩＭＵセンサ出力とともにｉＳＡＭアルゴリズムによって、先験的に既知ではないビーコンの位置を推定及び更新するために利用される。
【００４１】
図１は、記載される技術がこれに基づいて実施され得る、システム１００の例示的実施形態を示す。一実施形態では、システム１００は、スマートフォンなどの移動装置１０１に基づいて実施される。システム１００は、ＩＭＵセンサ１０２によって生成されたデータ１０６、及びＢＬＥ受信機１０３によって生成されたデータ１０７を使用し、これらのデータはともに、移動装置１０１のプロセッサによって実行されるＢＬＥビーコン地図生成モジュール１０４に提供される。ＢＬＥ受信機１０３の信号１０７は、建物の異なる部屋などの、周囲に配設された複数のＢＬＥビーコン１０５に対応する。
【００４２】
ＢＬＥスキャンは、環境内に存在する異なるＢＬＥビーコン１０５によって発せられる無線周波数（ＲＦ）信号からなる。信号は、異なる環境要因に大きく影響され、したがって位置決定問題を困難にする。さらに、当該技術分野において既知であるように、ＩＭＵセンサ１０２は、９軸センサの集合であり、３軸の線形加速度及び角速度形態の加速度計及びジャイロスコープ、並びに３軸磁場をそれぞれ提供する。当業者に理解されるように、これらのセンサの各々は雑音が多く、したがって未加工のセンサ読み取り値から装置１０１の配向を測定するために直接使用することができない。加えて、これらのセンサの測定バイアスは時間変化し、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影響される。
【００４３】
図２は、記載されるシステム１００の一実施形態の例示的フローチャート２００を示す。事前ＢＬＥ地図２０１は、開始時に利用可能な部分的なＢＬＥ地図からなり、ＢＬＥビーコン１０５からの新たなスキャンが受信されるときに更新される。ビーコン地図は、ｉＳＡＭモジュール２０６から入手される推定値を用いて更新され、粒子フィルタ２０３モジュールによってユーザ位置を推定するために更に利用される。
【００４４】
図２に示すモジュールの詳細な説明を以下に提供する。センサ情報ブロック２０５は、ＩＭＵ１０２、ＩＭＵ１０２と一体化され得る磁力計、及びＢＬＥ受信機１０３などの様々なセンサ源から入手可能なセンサ情報を提供する。１又は複数の実施形態では、ＩＭＵ１０２及び磁力計のサンプリングレートは、それぞれ２００Ｈｚ及び５０Ｈｚであり、ＢＬＥ受信機１０３は、１０Ｈｚでスキャンされる。別の実施形態では、ＩＭＵ及び磁力計の最小サンプリングレートは、それぞれ１００Ｈｚ及び２５Ｈｚであり、ＢＬＥ受信機の最小サンプリングレートは５Ｈｚである。１又は複数の実施形態では、すべてのセンサの未加工のＩＭＵ及び磁力計データ１０６は、メディアンフィルタを用いて平滑化される。
【００４５】
１又は複数の実施形態では、事前ＢＬＥ地図２０１は、所定の環境に配置されているビーコン１０５のいくつかだが、すべてではないビーコン１０５のビーコン位置情報を含む。この事前ＢＬＥ地図２０１は、ｉＳＡＭアルゴリズムによって、事前ＢＬＥ地図２０１内で先験的に利用可能ではなかった新しいビーコンの位置を最適化、推定及び更新するために使用されており、図２のモジュール２０２及び２０６を参照されたい。
【００４６】
１又は複数の実施形態では、姿勢推定及び距離測定モジュール２０４は、非特許文献９に詳細に記載される姿勢方位基準システム（ＡＨＲＳ）アルゴリズムを用いて移動装置１０１の配向を計算する。１又は複数の実施形態では、移動装置１０１の配向は、ＩＭＵセンサデータ及び磁力計センサデータを融合させることによって計算される。さらに、各ＢＬＥビーコンから受信されたＲＳＳＩ信号は、非特許文献１０に詳細に記載されるフリス（Ｆｒｉｉｓ）自由空間モデルを用いて距離に変換される。１又は複数の実施形態では、このモデルのパラメータは、ＢＬＥビーコン１０５に対して＋４ｄｂｍの送信電力に較正される。一実施形態では、正確な距離測定が前述のフリス自由空間モデルを用いて生成されるように、すべてのＢＬＥビーコン１０５の送信電力が＋４ｄｂｍに設定されることに留意されたい。１又は複数の実施形態では、ＢＬＥ信号は、−２０ｄｂｍ〜＋４ｄｂｍに設定された送信電力範囲を有する。
【００４７】
位置決定及び地図作成の同時実行（ＳＬＡＭ）モジュール２０６は、ＳＬＡＭアルゴリズムの変形であるｉＳＡＭアルゴリズムを使用する。ｉＳＡＭは、ＡＨＲＳ、ＢＬＥスキャンデータ１０７、ＩＭＵ測定値１０６、及び事前ＢＬＥ地図２０１によって計算された配向を利用し、更新されたＢＬＥビーコン位置地図、ＩＭＵバイアス、及び装置軌跡を求める。最適化したＢＬＥビーコン位置地図は、ユーザの移動装置の位置を更新するために粒子フィルタ２０３によって更に利用される。
【００４８】
粒子フィルタループ２０３は、ＢＬＥスキャンデータ１０７、ＡＨＲＳによって計算された移動装置配向、ＢＬＥ地図情報、及びＲＳＳＩから変換することによって生成された距離を利用して、粒子の状態を更新する。ユーザの移動装置の位置は次に、すべての粒子の加重平均を計算することによって判定される。
【００４９】
１又は複数の実施形態では、前述の粒子フィルタループ２０３は、異なる工程における感覚情報を連続的に処理して、ユーザ携帯装置１０１の位置の事後確率分布を推定する。前述の粒子フィルタループ２０３の第１の確率的動作更新工程では、本システムは、ＩＭＵデータから計算された前述のＡＨＲＳ、及びＩＭＵからのサンプルデータを用いて、携帯装置１０１の配向を求めて、移動方向に沿って粒子を生成する。測定値更新工程では、ＢＬＥスキャンから蓄積された距離測定値を用いて、粒子の重要度重みが計算される。これは最初に、それぞれのＢＬＥビーコンと各粒子との間の距離を判定するために、ＢＬＥスキャンから取得された受信信号強度インジケータ（ＲＳＳＩ）を距離に変換することを含む。その後、粒子は、それぞれの信頼度分類器を用いて更新される。最終的に、再サンプリング工程では、より高い重みを有する粒子が複製される。
【００５０】
記載される発明技術を評価するために、スマートフォンを用いてＩＭＵセンサデータ及びＢＬＥスキャンデータを収集した。スマートフォンをロボットに搭載し、通常の人通りのオフィス空間内で操作した。ロボットは、グラウンドトゥルースデータを提供し、このデータを使用して結果を交差検証した。ロボットを７０ｍにわたって操作した。ＩＭＵセンサ及び磁力計センサをそれぞれ２００Ｈｚ及び５０Ｈｚでサンプリングし、ＢＬＥスキャンを７Ｈｚでサンプリングした。
【００５１】
ビーコン位置地図に現在存在しない新しいビーコンを検出するｉＳＡＭアルゴリズムの有効性を比較して、新しいビーコンを用いた位置決定で全体的な改善を達成するために、我々は２つの組の実験を行った。第１の実験では、ビーコン位置地図内で利用可能な既知のビーコンのみからＢＬＥスキャンを有するデータを位置決定に使用した。第２の実験では、環境内で利用可能なすべてのビーコンからのＢＬＥスキャンデータを使用し、ｉＳＡＭアルゴリズムを利用して、これらの未知のビーコンの位置を推定し、全体的な位置決定アルゴリズムにおいてこれらの未知のビーコンを利用した。
【００５２】
図３（ａ）及び図３（ｂ）に示した結果は、未知のビーコンがビーコン位置地図に加えられるとき、位置決定アルゴリズムの精度が向上することを明らかにしている。具体的に言えば、図３（ａ）は、データベース内の既知のビーコンのみを用いて生成された累積分布関数（ＣＤＦ）（曲線３０２参照）を示し、図３（ｂ）は、データベース内の既知及び未知のビーコンを用いて生成されたＣＤＦ（曲線３０４参照）を示す。粒子フィルタフレームワークの平均誤差は、環境内の既知のビーコンのみのＢＬＥスキャンが使用される場合の９０％に対して約２．４ｍであるが、平均誤差は、すべてのビーコン（既知及び未知）のＢＬＥスキャンが利用される場合の９０％に対して約２ｍまで減少する。図４は、ｉＳＡＭアルゴリズムによって推定された未知のビーコンの位置の地図を示す。図４に示した位置は、データセット全体を通してｉＳＡＭアルゴリズムを実行した後に入手可能な推定値に対応する。
【００５３】
計算プラットホーム
図５は、図１に示したシステムに関連して携帯クライアント装置１０１として使用され得るコンピュータ移動体システム５００の例示的実施形態を示す。１又は複数の実施形態では、コンピュータ移動体システム５００は、スマートフォン、携帯情報端末（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移動計算装置のフォームファクタ内に実装することができ、これらの装置は広く市販されており、当業者に周知である。
【００５４】
コンピュータシステム５００は、データバス５０４、又は移動コンピュータシステム５００の様々なハードウェア構成要素間で情報を通信するための他の相互接続若しくは通信機構と、情報を処理し、かつ他の計算タスク及び制御タスクを実施するためにデータバス５０４と結合した中央処理装置（ＣＰＵ又は単純にプロセッサ）５０１と、を含むことができる。コンピュータシステム５００はまた、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などのメモリ５１２、又は様々な情報並びにプロセッサ５０１によって実行される命令を記憶するためにデータバス５０４に結合した他の動的記憶装置を含む。メモリ５１２はまた、磁気ディスク、光ディスク、固体フラッシュメモリ装置、又は他の不揮発性固体記憶装置などの永続的記憶装置を含むことができる。
【００５５】
１又は複数の実施形態では、メモリ５１２はまた、プロセッサ５０１による命令の実行中に一時変数又は他の中間情報を記憶するために使用されてもよい。任意に、コンピュータシステム５００は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ又はＥＰＲＯＭ）５０２、又はコンピュータシステム５００の操作に必要なファームウェア、基本入出力システム（ＢＩＯＳ）、並びにコンピュータシステム５００の様々な構成パラメータなど、プロセッサ５０１の静的情報及び命令を記憶するためのデータバス５０４に結合された他の静的記憶装置を更に含むことができる。
【００５６】
１又は複数の実施形態では、コンピュータシステム５００は、表示装置５０９を組み込むことができ、この装置はまた、様々な情報をコンピュータシステム５００のユーザに表示するためにデータバス５０４に結合することができる。代替的実施形態では、表示装置５０９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プロセッサ（図示せず）に関連付けられてもよい。表示装置５０９は、例えば、薄膜トランジスタ（ＴＦＴ）技術又は有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）技術を用いて製造された結晶ディスプレイ（ＬＣＤ）として実装されてもよく、これらの技術は当業者に周知である。様々な実施形態では、表示装置５０９は、コンピュータシステム５００の残りの構成要素とともに同じ一般的な筐体に組み込まれてもよい。代替的実施形態では、表示装置５０９は、このような筐体の外側に位置決めされてもよい。
【００５７】
１又は複数の実施形態では、コンピュータシステム５００は、データバス５０４に接続され、かつ１又は複数のＧＰＳ衛星から位置情報を受信し、データバス５０４を介してこの情報をプロセッサ５０１に送信するように構成されたＧＰＳ受信機５０３を更に組み込むことができる。
【００５８】
１又は複数の実施形態では、コンピュータシステム５００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５１０、及びキーボード５０６など、１又は複数の入力装置を組み込むことができ、これらの装置はすべて、これに限定されないがプロセッサ５０１へのユーザコマンド選択など、情報を通信するための前述のデータバス５０４に結合することができる。代替的実施形態では、入力装置は、ユーザの眼球の動きを追跡するためのシステム（図示せず）を含んでもよく、ユーザによるコマンド選択をコンピュータシステム５００に示すために使用されてもよい。
【００５９】
１又は複数の実施形態では、コンピュータシステム５００は、ビーコン１０６に対するスキャンを行い、かつデータバス５０４を介して上述のスキャンデータをプロセッサ５０１に供給するように構成されたブルートゥース（登録商標）受信機など、位置信号受信機１０３を更に含むことができる。加えて、ＩＭＵ１０２はまた、データバス５０４に接続することができる。
【００６０】
１又は複数の実施形態では、コンピュータシステム５００は、データバス５０４に結合されたネットワークインタフェース５０５などの通信インタフェースを更に含むことができる。ネットワークインタフェース５０５は、ＷＩＦＩインタフェース５０７及びセルラーネットワーク（ＧＳＭ（登録商標）又はＣＤＭＡ）アダプタ５０８の少なくとも１つを用いて、コンピュータシステム５００とインターネット５２４との間の接続を確立するように構成することができる。ネットワークインタフェース５０５は、コンピュータシステム５００とインターネット５２４との間の双方向データ通信を提供するように構成することができる。ＷＩＦＩインタフェース５０７は、当業者に周知の８０２．１１ａ、８０２．１１ｂ、８０２．１１ｇ及び／又は８０２．１１ｎプロトコル並びにブルートゥース（登録商標）プロトコルに準拠して動作することができる。例示的実装形態では、ＷＩＦＩインタフェース５０７及びセルラーネットワーク（ＧＳＭ（登録商標）又はＣＤＭＡ）アダプタ５０８は、様々な種類の情報を表すデジタルデータ流を伝送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は、コンピュータシステム５００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するために使用されてもよい。
【００６１】
１又は複数の実施形態では、インターネット５２４は一般的に、１つ又は複数のサブネットワークを通じて他のネットワークリソースにデータ通信を提供する。したがって、コンピュータシステム５００は、ウェブサーバ、他のコンテンツサーバ、及び他のネットワークデータ記憶装置リソースなどのインターネット５２４上のあらゆる場所に配置された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５００は、ネットワークインタフェース５０５によってインターネット５２４を含む様々なネットワーク（複数可）を通じて、メッセージ、媒体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５００がネットワーククライアントとして役割を果たすとき、このシステムは、コンピュータシステム５００で実行するアプリケーションプログラムに対するコード又はデータを要求することができる。同様に、このシステムは、様々な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することができる。
【００６２】
１又は複数の実施形態では、本明細書に記載の機能性は、メモリ５１２に含まれた１又は複数の命令の１又は複数のシーケンスを実行するプロセッサ５０１に応答してコンピュータシステム５００によって実施される。このような命令は、別のコンピュータ可読媒体からメモリ５１２に読み込まれてもよい。メモリ５１２に含まれた命令のシーケンスの実行により、プロセッサ５０１に本明細書に記載の様々な処理工程を行わせる。代替的実施形態では、有線回路は、ソフトウェア命令の代わり又はその命令との併用で、本発明の実施形態を実施するために使用されてもよい。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任意の特定の組み合わせに限定されない。
【００６３】
本明細書に使用されるとき、「コンピュータ可読媒体」という用語は、実行するためにプロセッサ５０１に命令を提供することに関わるあらゆる媒体を指す。コンピュータ可読媒体は、機械可読媒体のほんの一例にすぎず、本明細書に記載の方法及び／又は技術のいずれかを実施するための命令を実行することができる。このような媒体は、これらに限定されないが、不揮発性媒体及び揮発性媒体など、多くの形態をとることができる。
【００６４】
非一時的コンピュータ可読媒体の一般的な形態としては、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、若しくは任意の他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、任意の他の光媒体、パンチカード、紙テープ、孔のパターンを有する任意の他の物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ、フラッシュドライブ、メモリカード、任意の他のメモリチップ若しくはメモリカートリッジ、又はコンピュータが読み出すことができる任意の他の媒体が挙げられる。様々な形態のコンピュータ可読媒体は、実行するために１又は複数の命令の１又は複数のシーケンスをプロセッサ５０１に送ることに関わることができる。例えば、命令は最初に、遠隔コンピュータから磁気ディスクで送られてもよい。あるいは、遠隔コンピュータは、命令をその動的メモリに読み込み、インターネット５２４上で命令を送信することができる。具体的には、コンピュータ命令は、当業者に周知の様々なネットワークデータ通信プロトコルを用いて、インターネット５２４を介して前述の遠隔コンピュータからコンピュータシステム５００のメモリ５１２にダウンロードすることができる。
【００６５】
１又は複数の実施形態では、コンピュータシステム５００のメモリ５１２は、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のいずれかを記憶することができる。
【００６６】
１．基本的なシステムサービスを実装し、コンピュータシステム５００の様々なハードウェア構成要素を管理するための移動オペレーティングシステムであり得る、オペレーティングシステム（ＯＳ）５１３。オペレーティングシステム５１３の例示的実施形態は、当業者に周知であり、あらゆる現時点で既知又は後に開発される移動オペレーティングシステムを含むことができる。
【００６７】
２．後述する１又は複数のネットワークインタフェースを用い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５１４。
【００６８】
３．ソフトウェアモジュール５１５は、例えば、コンピュータシステム５００のプロセッサ５０１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むことができ、このアプリケーションは上述したようにビーコン信号を受信するなど、コンピュータ移動システム５００にある所定の機能を実行させる。１又は複数の実施形態では、ソフトウェアモジュール５１５は、例えば、図１に示した地図生成モジュール１０４を含むことができる。
【００６９】
４．データ記憶装置５１８は、例えば、ビーコンスキャンデータ、ビーコン地図、及びＩＭＵバイアスデータ５１９を記憶するために使用することができる。
【００７０】
最後に、本明細書に記載の処理及び技術は、任意の特定の装置に本質的に関連しておらず、構成要素の任意の好適な組み合わせによって実施され得ることが理解されるべきである。さらに、様々な種類の汎用装置は、本明細書に記載の教示に従って使用することができる。本明細書に記載の方法の工程を実行する専用装置を構築することが有利であることも分かり得る。本発明は、特定の実施例との関連で説明しており、あらゆる点で限定的ではなく例示的であることを意図する。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を実践するのに適していることを当業者は理解する。例えば、記載されるソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ−Ｃ、ｐｅｒｌ、シェル、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）などの多種多様なプログラミング又はスクリプト言語、並びにあらゆる現時点で既知若しくは後に開発されるプログラミング又はスクリプト言語で実装されてもよい。
【００７１】
さらに、本明細書に開示した本発明の明細書及び実践を考慮することにより、本発明の他の実装形態は当業者に明らかである。記載される実施形態の様々な態様及び／又は構成要素は、センサ融合と位置決定及び地図作成の同時実行とを用いてビーコン位置地図生成を自動化するための方法、プログラム及びコンピュータシステムに単独又は任意の組み合わせで使用することができる。本明細書及び実施例は単に例示と見なされ、本発明の真の範囲及び趣旨は特許請求の範囲で示されるものとする。
【図１】
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【図２】
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【図３（ａ）】
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【図３（ｂ）】
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【図４】
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【図５】
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