(57)【要約】デバイスの到着に関する到着アラートを目的地に提供するべくデバイスの位置を特定するためにサーバにて行われる計算の量を調節するシステム、方法及びコンピュータ可読媒体を開示する。１つの態様では、本方法は、目的地付近のゾーンを特定するステップと、目的地に向かっている追跡デバイスから位置情報を受信するステップと、位置情報及びゾーンに基づき、追跡デバイスがゾーン内にあるかどうかを判定し判定結果を得るステップと、その判定結果に基づき、追跡デバイスに関連するユーザが目的地に着くまでの残り時間を求めるステップと、残り時間及び到着基準に基づき、ユーザの目的地への到着時刻に関する到着アラートを目的地に提供するステップとを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
到着アラートを提供するコンピュータ実施方法であって、
目的地付近のゾーンを特定するステップと、
前記目的地に向かっている追跡デバイスから位置情報を受信するステップと、
前記位置情報と前記ゾーンとに基づいて、前記追跡デバイスが前記ゾーン内にあるかどうかを判定し判定結果を得るステップと、
前記判定結果に基づいて、前記追跡デバイスに関連するユーザが前記目的地に着くまでの残り時間を求めるステップと、
前記残り時間と到着基準とに基づいて、前記ユーザの前記目的地への到着時刻に関する到着アラートを前記目的地に提供するステップと
を含むコンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記残り時間を求めるステップは、前記追跡デバイスが前記ゾーン内にある場合には第１のプロセスに基づく、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項３】
前記第１のプロセスは、前記位置情報と目的地に応じたモデルと少なくとも１つの外的状況とに基づいて前記残り時間を求めるステップを含む、請求項２に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの外的状況は、前記追跡デバイスが前記目的地に向かう経路における現在の交通状況と、現在の天候状況とのいずれかである、請求項３に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項５】
前記残り時間を求めるステップは、前記追跡デバイスが前記ゾーン内にない場合には第２のプロセスに基づく、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項６】
前記第２のプロセスは、前記位置情報と前記追跡デバイスの前記目的地までの残りの距離とに基づいて、前記残り時間を求めるステップを含む、請求項５に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項７】
前記ゾーンを特定するステップは、
前記目的地付近の複数の等時線を特定するステップであって、各等時線には前記目的地までの残り時間が対応して関連付けられている、ステップと、
前記ゾーンを前記複数の等時線のサブグループとして定めるステップと
を含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項８】
前記複数の等時線の前記サブグループに対応する残り時間が、前記到着基準の周りの時間窓を構成する、請求項７に記載のコンピュータ実施方法。
【請求項９】
コンピュータ可読命令が記憶されているメモリと、
１つ以上のプロセッサと
を備えるサーバであって、
前記１つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、
追跡デバイスに関連するユーザの目的地への到着までの残り時間を示す到着基準に基づいて、目的地付近のゾーンを特定するステップと、
前記追跡デバイスから位置更新情報を受信するステップと、
前記位置更新情報と前記ゾーンとに基づいて、前記追跡デバイスが前記ゾーン内にあるかどうかを判定し判定結果を得るステップと、
前記判定結果に基づいて、第１のプロセス又は第２のプロセスを実行し、前記ユーザの前記目的地への到着に関する現在の残り時間を求めるステップと、
前記ゾーンと前記到着基準と前記現在の残り時間とに基づいて、前記目的地に到着アラートを提供すべきかどうかを判定するステップと
を行う、サーバ。
【請求項１０】
前記１つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、
前記目的地付近の複数の等時線を特定するステップであって、各等時線には前記目的地までの残り時間が対応して関連付けられている、ステップと、
前記ゾーンを前記複数の等時線のサブグループとして定めるステップと
を行う、請求項９に記載のサーバ。
【請求項１１】
前記１つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、前記追跡デバイスの現在の位置に関連する現在の等時線が前記複数の等時線の前記サブグループ内の１つである場合に、前記追跡デバイスが前記ゾーン内にあると判定する、請求項１０に記載のサーバ。
【請求項１２】
前記第１のプロセスに基づいて求められる残り時間は、前記第２のプロセスに基づいて求められる残り時間よりも正確である、請求項９に記載のサーバ。
【請求項１３】
前記１つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行し、前記追跡デバイスが前記ゾーン内にある場合に前記第１のプロセスを実行して前記残り時間を求める、請求項９に記載のサーバ。
【請求項１４】
前記第１のプロセスは、前記位置更新情報と目的地に応じたモデルと少なくとも１つの外的要因とに基づいて、前記残り時間を求めるステップを含む、請求項１３に記載のサーバ。
【請求項１５】
前記目的地に応じたモデルは、前記目的地へのユーザの過去の移動データに基づいて、前記サーバにより前記目的地について作成され、
前記少なくとも１つの外的要因は、前記追跡デバイスが前記目的地に向かう経路における現在の交通状況と、現在の天候状況と、前記サーバから前記目的地のコンピューティングデバイスに提供された過去の到着アラートに関する１つ以上の推定誤差を示す履歴データとを含む、請求項１４に記載のサーバ。
【請求項１６】
前記１つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行し、前記追跡デバイスが前記ゾーン内にない場合に前記第２のプロセスを実行して前記残り時間を求める、請求項９に記載のサーバ。
【請求項１７】
前記第２のプロセスは、前記位置更新情報と前記追跡デバイスの前記目的地までの残りの距離とに基づいて、前記残り時間を求めるステップを含む、請求項１６に記載のサーバ。
【請求項１８】
コンピュータ可読命令が記憶されている１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ可読命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると、前記１つ以上のプロセッサに対し、
追跡デバイスに関連するユーザの目的地への到着までの残り時間を示す到着基準に基づいて、目的地付近のゾーンを特定するステップと、
前記追跡デバイスから位置更新情報を受信するステップと、
前記位置更新情報と前記ゾーンとに基づいて、前記追跡デバイスが前記ゾーン内にあるかどうかを判定し判定結果を得るステップと、
前記判定結果に基づいて、第１のプロセス又は第２のプロセスを実行し、前記ユーザの前記目的地への到着に関する現在の残り時間を求めるステップと、
前記ゾーンと前記到着基準と前記現在の残り時間とに基づいて、前記目的地に到着アラートを提供すべきかどうかを判定するステップと
を実行させる、１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記１つ以上のプロセッサによる前記コンピュータ可読命令の実行により、前記１つ以上のプロセッサは、
前記追跡デバイスが前記ゾーン内にある場合に、前記第１のプロセスを実行して前記残り時間を求めるステップと、
前記追跡デバイスが前記ゾーン内にない場合に、前記第２のプロセスを実行して前記残り時間を求めるステップと
を行う、請求項１８に記載の１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記１つ以上のプロセッサによる前記コンピュータ可読命令の実行により、前記１つ以上のプロセッサは、前記追跡デバイスが前記ゾーン内にあって、かつ、前記ゾーン内の前記追跡デバイスの現在の位置に関する前記現在の残り時間が前記到着基準に合致した場合に、前記目的地に前記到着アラートを提供する、請求項１８に記載の１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、到着アラートのためのシステム及び方法に関し、より具体的には、デバイスの位置を特定するためにサーバにおいて行われる計算の量の、目的地までのデバイスの距離に応じた調節に関する。
【０００２】
［関連出願の相互参照］
本願は、２０１８年５月３日に出願された米国仮特許出願第６２／６６６，４１６号と、２０１８年５月３日に出願された米国仮特許出願第６２／６６６，４５１号と、２０１９年５月３日に出願された米国非仮特許出願第１６／４０２，４０８号とに基づく優先権を主張するものであり、これらの出願の全内容は引用することにより本明細書の一部をなすものとする。
【背景技術】
【０００３】
到着アラートを提供する現在のサービスは、多くの場合、動いている対象（例えば、車両）の目的地（例えば、店舗）への到着をその目的地に通知するタイミングを可能な限り正確に決めるために、動いている対象から継続的に位置更新情報を受信することに依拠している。例えば、システムの目的は、ユーザが注文品を受け取るために或る店舗の場所に向かって車を運転している場合に、店舗の担当者が、ユーザが到着したときにユーザの注文品を受け取ることができるよう準備ができていることを確実にできるように、担当者に対して正確な事前アラート（到着アラート）を提供することである。
【０００４】
このタイミングアラートの特定とその改善される精度とは、さらに、交通状況、天候状況等、追加の情報を考慮することによって決まる。これらのサービスは、外部リソース及びデータベースからこうした追加の情報を得ることが多い。これらの全ての情報を取り込み、追跡デバイスの位置及び最終的にはアラートのタイミングを正確に特定するアルゴリズムを実行することにより、これらのサービスによって運用されるサーバにおいて計算処理能力及びリソースが著しく消費される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
大量の計算と追加の情報を得るための外部情報源との通信との重要度は、追跡デバイスの近接性、及び、到着アラートが目的地の担当者に提供されるべきタイミングに対する近さによって決まる。例えば、ユーザが目的地まで２０マイル及び／又は１時間の場所にいるとき、外部リソースへの全てのこうした要求とともに内部計算を行うことによりユーザの正確な位置を特定する必要がない可能性がある。目的地に達するまでの残りの時間及び距離とは無関係に、追跡デバイスの位置の詳細な計算を行うサーバの無計画な構成により、こうしたサーバの計算処理能力及びリソースが余分に、且つ無駄に使用されることになる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
追跡デバイス及び関連するユーザの到着を目的地に通知する到着アラートを目的地に提供するために、目的地までのデバイスの距離に応じて、デバイスの位置を特定するためにサーバにおいて行われる計算の量を動的に調節する実施形態の例が提供される。
【０００７】
１つの態様において、本方法は、
目的地付近のゾーンを特定するステップと、
前記目的地に向かっている追跡デバイスから位置情報を受信するステップと、
前記位置情報及び前記ゾーンに基づいて、前記追跡デバイスが前記ゾーン内にあるかどうかを判定し判定結果を得るステップと、
前記判定結果に基づき、前記追跡デバイスに関連するユーザが前記目的地に着くまでの残り時間を求めるステップと、
前記残り時間及び到着基準に基づいて、前記ユーザの前記目的地への到着時刻に関する到着アラートを前記目的地に提供するステップと
を含む。
【０００８】
１つの態様において、サーバは、コンピュータ可読命令が記憶されているメモリと、１つ以上のプロセッサとを備える。１つ以上のプロセッサは、前記コンピュータ可読命令を実行して、
追跡デバイスに関連するユーザの目的地への到着までの残り時間を示す到着基準に基づいて、目的地付近のゾーンを特定するステップと、
前記追跡デバイスから位置更新情報を受信するステップと、
前記位置更新情報及び前記ゾーンに基づき、前記追跡デバイスが前記ゾーン内にあるかどうかを判定し判定結果を得るステップと、
前記判定結果に基づき、第１のプロセス又は第２のプロセスを実行し、前記ユーザの前記目的地への到着に対する現在の残り時間を求めるステップと、
前記ゾーンと前記到着基準と前記現在の残り時間とに基づき、前記目的地に到着アラートを提供すべきかどうかを判定するステップと
を行う。
【０００９】
１つの態様において、１つ以上の非一時的なコンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読命令を記憶している。前記コンピュータ可読命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに対し、
追跡デバイスに関連するユーザの目的地への到着までの残り時間を示す到着基準に基づいて、目的地付近のゾーンを特定するステップと、
前記追跡デバイスから位置更新情報を受信するステップと、
前記位置更新情報及び前記ゾーンに基づき、前記追跡デバイスが前記ゾーン内にあるかどうかを判定し判定結果を得るステップと、
前記判定結果に基づき、第１のプロセス又は第２のプロセスを実行し、前記ユーザの前記目的地への到着に対する現在の残り時間を求めるステップと、
前記ゾーンと前記到着基準と前記現在の残り時間とに基づき、前記目的地に到着アラートを提供すべきかどうかを判定するステップと
を実行させる。
【００１０】
本技術の上記に挙げた利点及び特徴並びに他の利点及び特徴は、添付図面に示す具体的な実施態様を参照することによって明らかになる。当業者であれば、これらの図面は、本技術のいくつかの例を示しているにすぎず、本技術の範囲をこれらの例に限定するものでないことを理解するであろう。さらに、当業者であれば、添付図面を用いて更に具体的、且つ詳細に記載及び説明されている本技術の原理を理解するであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の一態様によるシステム例を示す図である。
【図２】本開示の一態様によるシステム例を示す図である。
【図３】本開示の一態様による目的地別モデルを作成する方法の例を示す図である。
【図４】本開示の一態様による、追跡デバイスの目的地への到着のタイミングを推定する際に用いられる等時線の一例を示す図である。
【図５】本開示の一態様によるスマート位置特定を実施する方法の例を示す図である。
【図６】本開示の１つの態様による本技術を実施するシステムの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本技術の様々な例を以下に詳細に説明する。具体的な実施態様を説明するが、これは例示を目的として行われるものにすぎないことが理解されるべきである。当業者であれば、本技術の趣旨及び範囲から逸脱することなく他のコンポーネント及び構成を用いることができることを認識するであろう。
【００１３】
開示する技術は、目的地に到着アラートを提供するためにサービス提供者のサーバサイトにおいて実行される計算の量を低減させる、本技術分野における必要性に対処するものである。簡単に述べたように、サーバは、例えば注文品を受け取るために目的地に向かって移動しているユーザの追跡デバイスから受信される位置更新情報に加えて、特定された追跡デバイスの位置とともに、追跡デバイスの目的地への到着推定時刻の精度を向上させるために、他の多くのファクタを取り込んで考慮する。これらのファクタは、外部リソース及びデータベースから引き出され、あるいは取り込まれて、到着時間のより適切な予測を提供するために、それらのファクタに対して、様々な計算集約的アルゴリズム（機械学習アルゴリズム）が実施される。しかし、これらの追加のファクタのこうした取込み及びそれらファクタに対するアルゴリズムの実行は、追跡デバイスが目的地まで比較的距離があるときには有利でも重要でもない可能性があるが、追跡デバイスが、サーバがユーザの到着を目的地に通知すべき基準に達するにつれ徐々に、より重要、且つ重大となる。
【００１４】
言い換えれば、本開示は、目的地までの追跡デバイス（及び関連するユーザあるいは移動体）の相対的な距離に基づいて、スマート位置特定方法を実施する、本技術分野における必要性に対処するものである。
【００１５】
本開示を、本明細書に記載する概念を実施することができるいくつかのシステム例の説明から始める。
【００１６】
図１に、本開示の１つの態様によるシステムの例を示す。図１に示すように、システム１００は、追跡デバイス１０４（ユーザデバイス１０４又は顧客デバイス１０４）に関連するユーザ１０２を含む。図１には示していないものの、ユーザ１０２及び追跡デバイス１０４は、車、バス、バイク、公共交通車両等（これらに限られない）を含む移動体に関連付けることができる。追跡デバイス１０４は、ユーザ１０２（及び関連する移動体）の動きを追跡し、その動きを、セルラネットワーク又はＷｉＦｉ接続によるもの等、有線及び／又は無線の通信プラットフォームによってサーバ１１２に伝えることができる、任意の既知の、又は今後開発される電子デバイスとすることができる。追跡デバイス１０４の例としては、限定されないが、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ラップトップ、タブレット、リストバンド型追跡物体（wristband tracking object）等が挙げられる。１つの例では、追跡デバイス１０４は、位置サービス１０５を有する。位置サービス１０５は、いかなる時点においても追跡デバイス１０４の地理座標（例えば、緯度及び経度）を記録することができる全地球測位システム（ＧＰＳ）デバイス等、任意の既知の又は今後開発される内蔵センサ、デバイス及び／又は位置特定コンポーネントとすることができる。
【００１７】
図１には示していないが、追跡デバイス１０４、サーバ１１２、及びシステム１００の他の任意のコンポーネントは、送受信部等の、他のコンポーネントとの通信を可能にする別のコンポーネントを有する。
【００１８】
システム１００は、目的地１０６を更に含む。目的地１０６は、目的地１０６の担当者に対してユーザ１０２の目的地１０６への到着のタイミングを通知する到着アラートをサーバ１１２から受信する、対象となる目的地とすることができる。例えば、目的地１０６は、オンライン上ではない実際の店舗とすることができ、ユーザ１０２は、購入するべくその店舗に（複数の）商品を注文しており、その店舗から注文品を受け取る途中である。目的地１０６の他の例としては、限定されないが、レストラン、デパート、ドライクリーニングサービス等の他のタイプのサービス提供者、図書館等が挙げられる。したがって、ユーザ１０２が目的地１０６に到着したときに（複数の）注文品の用意ができていることを確実にするために、ユーザ１０２の到着の基準時間前（例えば、ユーザの目的地１０６への到着の８分前）に、サーバ１１２が目的地１０６に到着アラートを提供することが重要である。したがって、到着アラートは、ユーザ１０２及び／又は目的地１０６の担当者が感じる不便さ（例えば、到着後の或る時間、（複数の）注文品の準備ができるのを待つこと）を回避し又は低減できるように、可能な限り正確である必要がある。
【００１９】
目的地１０６は、従業員等の、目的地１０６に関連する担当者１０８を有することができる。さらに、目的地１０６は、コンピューティングデバイス１１０を有することができ、担当者１０８は、コンピューティングデバイス１１０を用いて、到着アラートを受信し、識別情報をサーバ１１２及び／又は追跡デバイス１０４との間で送受信し、注文の確認、キャンセル、調整などを行う。コンピューティングデバイス１１０は、目的地１０６によって使用され、ＷｉＦｉ接続等、有線及び／又は無線接続によりサーバ１１２と通信することができる、任意の既知の又は今後開発されるデバイスとすることができる。コンピューティングデバイス１１０の例としては、限定されないが、タブレット、据置型コンピュータデバイス、モバイルデバイス、他の任意の既知の又は今後開発される販売時点情報管理（ＰＯＳ：Point of Sale）デバイス等が挙げられる。
【００２０】
システム１００はサーバ１１２をも有する。サーバ１１２は、メモリ１１６等の１つ以上のメモリに記憶されるコンピュータ可読命令の１つ以上の組を実施することができるプロセッサ１１４等の、１つ以上のプロセッサを有することができる。これらの命令の組のうちの任意の１つ以上の実行により、サーバ１１２は、図３〜図５を参照して後述する方法の機能を実施することができる。これらの機能としては、限定されないが、機械学習を用いて、後に到着予測サービスを提供するために用いることができる目的地別モデル（destination specific model）を構築すること、位置の更新を受信した位置に対するスマートシグナリングを定めること等が挙げられる。
【００２１】
図１に示すように、サーバ１１２は、（移動履歴データベース１１８とも呼ぶことができる）データベース１１８をも有することができる。データベース１１８に記憶されたデータは、後述するように、サーバ１１２により目的地別モデルを構築し到着予測サービスを実行するために実施される機械学習アルゴリズムにより使用される。
【００２２】
システム１００は、経路エンジン１２０をも含むことができる。経路エンジン１２０は、一般に地図作成アプリケーションに関連するもの等の、従来の任意の経路エンジンとすることができる。こうした経路エンジンは、サーバ１１２に推定到着時間を提供する際に、目的地までの距離及び制限速度、並びに場合によっては、現在の交通状況、天候状況及び時刻状況を考慮することができ、推定到着時間は、サーバ１１２及びサーバ１１２で実施されるロジックにより、到着アラートの精度を高め、修正し、目的地１０６に提供するために使用される。さらに、経路エンジン１２０は、サーバ１１２において目的地に応じて目的地別モデルを生成するために、目的地までの最も可能性の高い経路、可能性の高い途中の立寄り、及び他の任意の学習されたファクタ等の、他の、位置に応じたファクタを考慮する場合もあれば考慮しない場合もある。
【００２３】
サーバ１１２及びルーチンエンジン１２０は、物理的に同じ場所に配置し、又は、有線及び／又は無線ネットワークで通信するように構成することができる。さらに、システム１００内に示されている各コンポーネントは、システム１００内の別のコンポーネントと、及び／又は、現時点で既知の又は今後開発されるセルラ及び／又は無線通信技術及びプラットフォームを使用して、他の任意の外部コンポーネントと通信することができる。
【００２４】
図２に、本開示の１つの態様によるシステム例を示す。図２のシステム２００は、図１のシステム１００と同じであるが、図１に示したように注文された（複数の）商品、（複数の）サービスを受けるためにユーザ１０２が目的地１０６に移動するのではなく、目的地１０６等の目的地が、配送サービス（例えば、運転手の配送サービス）を利用して、ユーザ１０２の（複数の）注文品をユーザ１０２に配送する点で異なる。したがって、図１の要素と同じ符号を有するシステム２００内の要素については、簡単のため、これ以上説明しない。
【００２５】
図２に示すシステム２００においては、目的地１０６及びその対応する要素の代わりに、関連する追跡デバイス２０８を有する運転手２０６が示されている。図２の状況では、運転手２０６及び関連する追跡デバイス２０８は、ユーザ１０２に向かって動いているが（図１のユーザ１０２及び追跡デバイス１０４と同様）、ユーザ１０２は移動していない（図１の目的地１０６と同様）。したがって、図２の状況では、ユーザ１０２に対して、運転手２０６の到着をユーザ１０２に通知する到着アラートが提供される。したがって、追跡デバイス２０８の位置を特定し、ユーザ１０２への到着を推定するために、本明細書に記載の位置特定のための様々なタイプの計算が行われる。
【００２６】
運転手２０６及び追跡デバイス２０８は、運転手２０６が運転する車両等の、移動体に関連付けることができる。追跡デバイス２０８は、運転手２０６（及び関連する移動体）の動きを追跡することができる、任意の既知の又は今後開発される電子デバイスであり、セルラネットワーク又はＷｉＦｉ接続による等の、有線及び／又は無線通信プラットフォームによりサーバ１１２に追跡結果を伝えることができる。追跡デバイス２０８の例としては、限定されないが、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ラップトップ、タブレット、リストバンド型追跡物体等が挙げられる。追跡デバイス２０８の位置サービス２１０は、図１を参照して上述した追跡デバイス１０４（図２において顧客デバイス１０４として示されている）の位置サービス１０５と同じとすることができる。
【００２７】
図１及び図２に、様々な要素が示され記載されているが、本発明の概念はそれらに限定されない。例えば、ユーザ、デバイス、目的地、サーバ等の数は、記載されている数に限定されず、それより多い場合も少ない場合もある。さらに、両システム１００及び２００に対し、一般的で、及び／又はそれらの適切な動作に必要であり、したがって本開示の範囲内にある追加のコンポーネント、アーキテクチャ及び／又は機能を関連付けることができる。
【００２８】
簡単に述べたように、サーバ１１２は、目的地１０６の担当者１０８が、ユーザが目的地１０６に到着したときにユーザ１０２が受け取る（複数の）注文品を準備し整えることができるよう、ユーザ１０２の目的地１０６への到着の基準時間前に目的地１０６へアラートを提供するために、ユーザ１０２に関連する移動体を追跡するという処理が課せられる。斯かる基準時間は、担当者１０８のフィードバック、ユーザ１０２のフィードバック、過去の目的地１０６への移動に基づく自動的なシステムの決定等、様々なファクタに基づいて決められる設定可能なパラメータとすることができる。例えば、担当者１０８は、ユーザ１０２が自己の（複数の）注文品を受け取るべく目的地１０６に到着するまであと８分となると、サーバ１１２が担当者１０８にアラートを提供するよう、要求することができる。したがって、サーバ１１２は、ユーザ１０２が目的地１０６に着くまであと８分となると、目的地１０６の担当者１０８に到着アラートを可能な限り正確に提供するために、ユーザの位置に関する正確な情報を得る必要がある。
【００２９】
サーバ１１２は、目的地１０６に提供される到着アラートの精度を向上させる様々な方法を実施する。例えば、サーバ１１２は、目的地１０６に対する（複数の）目的地別モデルを作成するために、様々な統計的データに対して機械学習を適用する。様々な統計的データとしては、限定されないが、ユーザが目的地１０６に向かって過去に行った移動、ユーザ１０２が過去に行った移動、交通状況、交通手段、ユーザ１０２（及び／又は図２の運転手２０６）に関連する移動体のタイプ、天候状況、時刻、目的地１０６への途中又は目的地１０６にて発生する事象、移動体の速度、任意の建設工事、通行止め及び道路整備等を挙げることができる。統計的データはデータベース１１８に記憶することができる。
【００３０】
例えば、或る特定の、オンライン上ではない実際の店舗が、交通状況が時刻に応じて大きく変化する繁華街のエリアに位置する場合がある。サーバ１１２は、この情報を考慮して、繁華街エリアに位置する実店舗に対する目的地別モデルを構築する。この実店舗のある繁華街の場所へのユーザ１０２の到着の予測の際に、サーバ１１２は、時刻に応じて、対応する目的地別モデルを用いて、その予測を高め、到着予測を向上させることができる。
【００３１】
図３に、本開示の１つの態様による目的地別モデルを作成する方法の例を示す。図１を参照して図３について説明する。しかし、記載される概念は、図２のシステムにも同様に適用可能である。図３に示す方法は、（複数の）注文品を受け取るための、目的地１０６へのユーザ１０２の到着予測に関する１つ以上の通知が、目的地のコンピューティングデバイス１１０に提供された（又は、目的地１０６までの１回以上の移動が行われた）後に開始する。サーバ１１２は、データの集合体をデータベース１１８に記憶することができる。データは、上述の、提供されている統計的データの例のうちの任意の１つ以上とすることができる。さらに、サーバ１１２は、過去の通知の質及び過去の通知の識別子に関する情報を記憶することができる。例えば、サーバ１１２は、ユーザ１０２が８分後に到着するということを示す到着アラートを目的地１０６に提供する度に、この推定到着時間を、ユーザ１０２が目的地１０６に到着するまでにかかった実際の時間と比較する。例えば、サーバ１１２が、時刻Ｔ０において、ユーザ１０２が目的地１０６に８分後に到着するであろうと予測したが、実際には、ユーザ１０２が目的地１０６に到着するのにかかる時間はＴ０から６分である可能性がある。これは、予測誤差が２５％であるということを示す。サーバ１１２は、この予測誤差をデータベース１１８に記憶する。次回、予測を行って到着アラートを提供する際に、サーバ１１２は、到着アラートを提供する前にその予測を２５％調整する（例えば、上述した特定の例では、サーバ１１２は、Ｔ０にて到着アラートを提供するのではなく、今回はＴ０より２分早いＴ１にて到着アラートを提供する）。
【００３２】
Ｓ３０２において、サーバ１１２は、最近提供した到着アラートの質を評価するために目的地１０６のコンピューティングデバイス１１０に対して問合せを行う。目的地のコンピューティングデバイス１１０を操作している担当者１０８は、この問合せに応答することができる。サーバ１１２は、この応答を受信すると、Ｓ３０６において評価を記憶する。評価についてコンピューティングデバイス１１０に問い合わせることに加え、問合せと同時に、又は問合せの代わりに、Ｓ３０４において、サーバ１１２は、上述したように、到着アラートに関する評価又は予測誤差を計算することができる。同様に、計算された評価はＳ３０６にて受信される。
【００３３】
Ｓ３０８において、サーバ１１２は、Ｓ３０２及びＳ３０４につき、受信した（複数の）評価を、通知の識別情報（ＩＤ）に関連付けてデータベース１１８に記録することができる。このＩＤは、ユーザ１０２と目的地１０６の業者との間の特定の取引の識別情報とすることができるか、ユーザ１０２に関連する識別情報とすることができるか、目的地１０６に関連する識別情報とすることができるか、又はそれらの任意の組合せとすることができる。
【００３４】
サーバ１１２は、最近なされた目的地１０６までの移動に関連してユーザ１０２が取った経路に関する情報と、通知をもたらした移動に関係する他の任意のデータとをデータベース１１８に記憶することもできる。ユーザ１０２が取った経路は、ユーザ１０２及び関連するコンピューティングデバイス１０４が目的地１０６まで移動する間に位置サービス１０５によりサーバ１１２へ報告されたデータから学習することができる。いくつかの例では、この経路情報から、サーバ１１２は、ユーザ１０２が目的地１０６へ行くまでの間に、何らかの立寄りを行ったかどうかを判定することができる。サーバ１１２は、通知に関する時刻、曜日及び日付もデータベース１１８に記録することもできる。サーバ１１２は、多くのユーザによる移動について上記データを集めることができる。
【００３５】
Ｓ３１０において、サーバ１１２は、データベース１１８に記憶されている目的地１０６に応じた履歴データに対して（複数の）機械学習アルゴリズムを適用する。Ｓ３１２において、サーバ１１２は、記憶されたデータに対してＳ３１０にて適用した（複数の）機械学習アルゴリズムに基づいて、目的地１０６に対する目的地別モデルを生成する。１つの例では、質が優れているとみなされた通知に関連するファクタと、質が不十分とみなされた通知に関連するファクタとを分析することにより、目的地別モデルを作成し又はトレーニングすることができる。目的地別モデルは機械学習を通じて生成されるため、目的地別モデルのいくつかの特徴は、セマンティックな意味を有しない場合がある一方で、いくつかの特徴はセマンティックな重要性を有する場合がある。例えば、セマンティックな意味を有する特徴としては、ユーザが経路に沿って別の立寄りを行う可能性、ユーザが経路に沿って渋滞に遭遇する可能性、目的地への最も可能性の高い経路等を挙げることができる。
【００３６】
いくつかの例では、機械学習を、目的地に関わらずデータベース１１８内の全てのデータに対して最初にトレーニングして、位置に基づかないモデルを得ることができる。こうした例では、目的地別モデルは、位置に基づかないモデルを、特定の目的地１０６に関連するファクタについて調整した結果とすることができる。
【００３７】
これまでの説明から分かるように、サーバ１１２は、ユーザ１０２及び関連する追跡デバイス１０４の目的地１０６への到着時刻を可能な限り正確に特定あるいは推定できるように、一連の詳細な計算を行う。サーバ１１２は、追跡デバイス１０４から位置更新情報を受信する度に、こうしたプロセスを実行する。このプロセスは、少なくとも、天候状況及び交通状況等の、目的地１０６への到着時刻に影響を及ぼすファクタを取り込むための外部データベースとの通信セッションの確立とともに、到着時刻を予測するための詳細な演算の実行及びアルゴリズムの実行を含む。
【００３８】
一例として、追跡デバイス１０４が、目的地１０６まで１時間の場所に位置し、現在、１分おきに位置更新情報を送信するように設定されているとすると、これにより、サーバ１１２は、上述した計算集約的なプロセスをおよそ６０回実行しなければならないことになる。
【００３９】
しかし、追跡デバイス１０４の位置特定の精度は、到着アラートが目的地１０６に送られるべき時刻に追跡デバイスが近づくほど重要であるとすると、こうした計算集約的なプロセスは、目的地１０６まで１時間又は３０分のところでは実行する必要はない。例えば、到着アラートが、ユーザ１０２の到着まで８分のところで目的地１０６のコンピューティングデバイス１１０に送られるべきである場合、追跡デバイス１０４の正確な位置の特定は、追跡デバイス１０４が１１分の地点を通過した（目的地１０６まで１１分のところにいた）後は重要であるが、追跡デバイス１０４が目的地１０６まで２０分のところにいるとき、又は到着アラートが送られた（例えば、目的地１０６まで３分のところにいた）後は、さほど重要ではない。
【００４０】
追跡アプリケーションに用いられる概念を等時線（isochrone）と呼ぶ。等時線は、典型的には、特定の場所（例えば、目的地１０６）の周囲に作られる輪郭である。等時線の各々は、その場所に関係するおおよその時間を有し、その時間は、目的地１０６までの残りの時間を示す。当然ながら、目的地１０６に近づくにつれ、等時線はサイズが小さくなり、目的地１０６までの残り時間がより短いことを示す一方で、目的地から離れるにつれ、等時線は大きくなり、残り時間がより長いことを示す。
【００４１】
図４に、本開示の一態様による追跡デバイスの目的地への到着のタイミングを推定する際に用いられる等時線の一例を示す。図４の例は、目的地１０６の周囲にある１５本の等時線を示す。説明及び例示を容易にするために、各等時線に対し、目的地１０６までの推定残り時間に対応するように数字を付している。例えば、追跡デバイスが等時線１２に、又はその内側にいる場合、ユーザ１０２が目的地１０６に到着するまで、おおよそ１２分残っている。
【００４２】
等時線の概念は、本開示では、到着通知が目的地１０６に提供されるべき時刻に比較的近いいくつかの等時線が選択され目的地１０６の周囲に「ドーナツ」又は「ゾーン」が形成されるように、利用される。
【００４３】
一例として、担当者１０８に対して、ユーザ１０２の到着まで正確にあと８分（到着基準の一例）のところで通知がなされるべきであるとする。この例では、等時線６から等時線１０までのドーナツを定めることができる。このドーナツあるいはゾーンを、図４において影付きエリア４０２として示す。したがって、この例では、等時線６〜１０による下位群（サブグループ）は、８分地点の到着基準の周りに時間窓（目的地１０６まで１０分から６分）を形成する。
【００４４】
以下に、サーバ１１２が、追跡デバイス１０４が目的地１０６に近づくにつれ、追跡デバイス１０４が等時線１０の境界を通過して（境界に入って）から、等時線６の境界を通過する（境界から出る）までの、追跡デバイス１０４の正確な位置を特定する、詳細且つ計算集約的なプロセスを実施する例について説明する。この計算集約的なプロセスは、内部のデータベース１１８に記憶されている（例えば、過去の移動に対応するデータ）か、又は、公的な若しくは民間の天気データベース及び交通データベース等の外部データ源から取り込むかに関わらず、サーバ１１２が全ての関連するファクタを取り込むプロセスとして定めることができる。
【００４５】
しかし、定められたドーナツの外側にて追跡デバイス１０４から位置更新情報を受信すると、サーバ１１２は、追跡デバイスの位置と目的地１０６までの残り時間との大まかな推定値を求める最小限の計算を行う。追跡デバイス１０４の位置の大まかな推定値を得る最小限の計算の実行は、限定はされないが、サーバ１１２に記憶されている履歴データ、交通状況、天候状況、時刻等を含む、目的地１０６までの残り時間に影響を及ぼす他のファクタを考慮せずに、追跡デバイス１０４の現在の位置と追跡デバイス１０４の目的地１０６までの距離とに基づくものと考えることができる。
【００４６】
以下、このプロセスを、サーバ１１２が、追跡デバイス１０４が定められたドーナツの範囲内にあるか否かに応じて、追跡デバイス１０４の正確な位置、したがって目的地１０６までの残り時間を求めるために、計算集約的なプロセスを合理的かつ選択的に適用する、スマート位置特定と呼ぶ。
【００４７】
図５に、本開示の一態様によるスマート位置特定を実施する方法の例を示す。図５の方法は、サーバ１１２の観点から、且つ図１を参照して説明する。しかし、図５の方法は、図２のシステムに等しく適用可能である。さらに、当業者であれば、サーバ１１２のプロセッサ１１４等の１つ以上のプロセッサが、メモリ１１６等の１つ以上のメモリに記憶されたコンピュータ可読命令を実行して、後述する機能を実施できることは明らかである。
【００４８】
Ｓ５００において、サーバ１１２は、追跡デバイス１０４から位置更新情報を受信する。位置更新情報は、全地球測位システム（ＧＰＳ）信号の形態で提供することができる。この信号は、追跡デバイス１０４から、近くの携帯電話基地局へ、そしてその後（例えば、ネットワークへのセルラネットワークバックエンドゲートウェイを通じて）サーバ１１２に対して、あるいは、追跡デバイス１０４がＷｉＦｉ接続で通信しているときは接続された近くのアクセスポイントへ送信される。
【００４９】
Ｓ５０２において、サーバ１１２は、目的地１０６の周囲のゾーン（ドーナツ）の詳細を、自動的に定めるか、あるいは受け付ける。サーバ１１２は、目的地１０６に関連する、場所に応じたモデル、地理的状況に対応する様々な履歴及びライブデータ、目的地１０６の周辺の交通状況及び天候状況等に基づいて、ゾーンを自動的に特定あるいは定めることができる。
【００５０】
ゾーン４０２等のゾーンは、上述したように、追跡デバイス０１４に関連するユーザ１０２の来るべき到着についての到着アラートが目的地１０６に提供されるべき到着基準に対応する等時線の周りにある等時線のサブグループとして定めることができる。この等時線のサブグループは、到着基準（例えば、上述した例としての８分地点から＋２分あるいは−２分）の周りに時間窓を定めることができる。時間窓のサイズは、実験及び／又は実証研究に基づいて定めることのできる設定可能なパラメータとすることができる。
【００５１】
Ｓ５００にて位置更新情報を受信し、Ｓ５０４にてゾーンの詳細を受信したのち、サーバ１１２は、位置更新情報を受信した時点で追跡デバイス１０４が位置する現在の等時線を特定する。等時線は、Ｓ５００にて受信した追跡デバイス１０４の位置更新情報の、目的地１０６の周りに定められた等時線の地図あるいはデータベースとの比較に基づいて特定される（サーバ１１２は、利用可能な目的地１０６の等時線地図を有するものとする。）。
【００５２】
その後、Ｓ５０６において、サーバ１１２は、Ｓ５０２にて特定された現在の等時線が、Ｓ５０２にて定められたゾーン内にあるかどうかを判定する。
【００５３】
特定された等時線がゾーン内にある場合、Ｓ５０８において、サーバ１１２は、追跡デバイス１０４の位置と目的地１０６までの残り時間とを可能な限り正確に特定する詳細な（且つ計算集約的な）プロセス（第１のプロセス）を実行する。そこでは、こうしたプロセスは、Ｓ５００において受信された追跡デバイス１０４の最新の位置だけではなく、ユーザ（及び対応する追跡デバイス１０４）が目的地に向かって移動している経路あるいは進路における現在の交通状況、（経路における、又は経路に地理的に近い範囲内の）現在の天候状況、追跡デバイス１０４が目的地１０６に着くまでに取る現在の経路に関連する具体的な状況等、１つ以上の外部データ源から取り込まれる様々な他のファクタとともに、データベース１１８に記憶された過去の移動データに基づいてサーバ１１２によって構築され、かつサーバに記憶された目的地別モデル等も考慮する。
【００５４】
一例では、追跡デバイス１０４の位置のこうした正確かつ詳細な計算により、サーバ１１２は、目的地１０６に対し、より正確な到着アラートを提供することができる。
【００５５】
その後、Ｓ５１０において、サーバ１１２は、目的地１０６に対し、到着アラートを提供すべきか否かを判断する。この判断は、特定された追跡デバイスの位置と関連する残り時間が、到着アラートが目的地１０６に提供されるべき到着基準と合致するかどうかに基づく。上記の例において、この判断は、追跡デバイス１０４の現在の位置が、サーバ１１２が到着アラートを提供することにより目的地１０６に通知をすべきものとして追跡デバイス１０４及びユーザ１０２が目的地１０６まで８分（到着基準の例）の地点にいることを示すかどうかを判断することである。
【００５６】
サーバ１１２がＳ５１０にて、到着アラートを提供すべきと判断した場合、Ｓ５１２において、任意の既知の又は今後開発される通信方式を使用して、到着アラートを目的地１０６に（例えば、目的地１０６に関連するコンピューティングデバイス１１０に）送る。
【００５７】
これに対し、Ｓ５１０にてサーバ１１２が到着アラートを提供すべきではないと判断した場合、プロセスはＳ５０６に戻り、Ｓ５０６、Ｓ５０８、Ｓ５１０、Ｓ５１２及びＳ５１４が、適切かつ適宜に繰り返される。
【００５８】
再びＳ５０６を参照すると、特定された等時線がＳ５０２にて定められたゾーンの外側にある場合、Ｓ５１４において、サーバ１１２は、例えば、追跡デバイス１０４の現在の位置と、追跡デバイス１０４の目的地１０６までの距離とだけを用いるなどして、追跡デバイスの位置の大まかな推定値を求めるにとどまる（第２のプロセス）。
【００５９】
したがって、追跡デバイス１０４がゾーン内にない場合、サーバ１１２は、追跡デバイス１０４が、サーバ１１２が目的地１０６に到着アラートを提供すべきタイミング（例えば、８分の地点あるいはドーナツ４０２内）に、又はその付近にあるときに比べて、目的地１０６に対する正確な到着アラートの提供について重要ではない可能性のある、詳細かつ正確な計算を省く一方、サーバ１１２のデータ及び電力の使用を減らし、ネットワークリソースを節約することができる。
【００６０】
図６に、本開示の１つの態様に従って本技術を実施するシステムの一例を示す。図６は、システムのコンポーネントが接続部６０５を用いて互いに通信するコンピューティングシステム６００の一例を示している。接続部６０５は、バスを介した物理接続とすることもできるし、チップセットアーキテクチャ等におけるプロセッサ６１０内への直接接続とすることもできる。接続部６０５は、仮想接続、ネットワーク接続、又は論理接続とすることもできる。
【００６１】
いくつかの例では、コンピューティングシステム６００は、本開示において説明した機能を、１つのデータセンタ、複数のデータセンタ、ピアネットワーク等内に分散させることができる分散システムである。いくつかの実施形態では、説明したシステムコンポーネントのうちの１つ以上は、多くのそのようなコンポーネントを表し、各コンポーネントは、そのコンポーネントが説明されている機能の一部又は全てを実行する。いくつかの実施形態では、コンポーネントは、物理デバイス又は仮想デバイスとすることができる。
【００６２】
例示のシステム６００は、少なくとも１つの処理ユニット（ＣＰＵ又はプロセッサ）６１０と、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等のシステムメモリ６１５を含む様々なシステムコンポーネントをプロセッサ６１０に接続する接続部６０５とを備える。コンピューティングシステム６００は、高速メモリキャッシュ６１２を備えることができる。このキャッシュは、プロセッサ６１０と直接接続されているか、プロセッサ６１０に近接して配置されているか、又はプロセッサ６１０の一部として統合されている。
【００６３】
プロセッサ６１０は、任意の汎用プロセッサと、プロセッサ６１０を制御するように構成され、記憶デバイス６３０に記憶されたサービス６３２、６３４、及び６３６等のハードウェアサービス又はソフトウェアサービスとを含むことができ、加えて、ソフトウェア命令が実際のプロセッサ設計内に組み込まれた専用プロセッサを含むこともできる。プロセッサ６１０は、本質的に、複数のコア又はプロセッサ、バス、メモリコントローラ、キャッシュ等を収容する完全自立型のコンピューティングシステムとすることができる。マルチコアプロセッサは、対称型又は非対称型とすることができる。
【００６４】
ユーザとのインタラクションを可能にするため、コンピューティングシステム６００は、入力デバイス６４５を備える。この入力デバイスは、音声用のマイクロフォン、ジェスチャ入力又はグラフィカル入力用のタッチ画面、キーボード、マウス、モーション入力、音声等の任意の数の入力メカニズムを表すことができる。コンピューティングシステム６００は、出力デバイス６３５も備えることができる。この出力デバイスは、当業者に既知の複数の出力メカニズムのうちの１つ以上とすることができる。いくつかの場合には、マルチモードシステムは、ユーザが、コンピューティングシステム６００と通信する複数のタイプの入出力を提供することを可能にすることができる。コンピューティングシステム６００は、一般にユーザ入力及びシステム出力を制御及び管理することができる通信インタフェース６４０を備えることができる。特定のハードウェア構成上で動作することに対する制限はなく、したがって、ここでの基本的な特徴は、展開されているような改良されたハードウェア構成又はファームウェア構成に容易に取り替えることができる。
【００６５】
記憶デバイス６３０は、不揮発性メモリデバイスとすることができ、ハードディスク、又は、コンピュータによってアクセス可能なデータを記憶することができる他のタイプのコンピュータ可読媒体とすることができる。このコンピュータ可読媒体は、例えば、磁気カセット、フラッシュメモリカード、固体メモリデバイス、デジタル多用途ディスク、カートリッジ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、及び／又はこれらのデバイスの或る組み合わせである。
【００６６】
記憶デバイス６３０は、ソフトウェアサービス、サーバ、サービス等を含むことができ、これらは、そのようなソフトウェアを規定するコードがプロセッサ６１０によって実行されると、システムに機能を実行させるものである。いくつかの実施形態では、特定の機能を実行するハードウェアサービスは、この機能を実行するプロセッサ６１０、接続部６０５、出力デバイス６３５等の必要なハードウェアコンポーネントに関連してコンピュータ可読媒体に記憶されたソフトウェアコンポーネントを含むことができる。
【００６７】
説明を理解しやすくするために、いくつかの場合には、本技術は、デバイス、デバイスコンポーネント、ソフトウェアで具現化される方法におけるステップ若しくはルーチン、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを備えた機能ブロックを含む個別の機能ブロックを含むものとして提示される場合がある。
【００６８】
本明細書において説明したステップ、動作、機能、又はプロセスのいずれも、ハードウェアサービス及びソフトウェアサービス又はサービスの組み合わせによって、単独で、又は他のデバイスとの組み合わせによって実行又は実施することができる。いくつかの実施形態では、サービスは、コンテンツ管理システムのクライアントデバイス及び／又は１つ以上のサーバのメモリに存在するソフトウェアとすることができ、プロセッサがこのサービスに関連付けられたこのソフトウェアを実行すると、１つ以上の機能を実行することができる。いくつかの実施形態では、サービスは、特定の機能を実行するプログラム又はプログラムの集合体である。いくつかの実施形態では、サービスはサーバとみなすことができる。メモリは非一時的なコンピュータ可読媒体とすることができる。
【００６９】
いくつかの実施形態では、コンピュータ可読記憶デバイス、媒体及びメモリは、ケーブル、又はビットストリーム等を含む無線信号を含むことができる。しかし、言及される場合、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、エネルギー、キャリア信号、電磁波、及び信号それ自体等の媒体を、明示的に除外する。 
【００７０】
上述の例による方法は、コンピュータ可読媒体に記憶された、又は別の方法でコンピュータ可読媒体から利用可能な、コンピュータ実行可能命令を使用して実施することができる。そのような命令は、例えば、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は専用処理デバイスに、或る特定の機能又は機能のグループを実行させるか、又は別の方法で或る特定の機能又は機能のグループを実行するように汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は専用処理デバイスを構成する、命令及びデータを含むことができる。使用されるコンピュータリソースの一部は、ネットワークを介してアクセス可能であってもよい。コンピュータ実行可能命令は、例えば、バイナリ、アセンブリ言語等の中間フォーマットの命令、ファームウェア、又はソースコードであってよい。命令、使用される情報、及び／又は説明された例による方法の実行中に作成された情報を記憶するために使用することができるコンピュータ可読媒体の例には、磁気又は光学ディスク、固体メモリデバイス、フラッシュメモリ、不揮発性メモリが設けられたＵＳＢデバイス、ネットワーク接続型記憶デバイス等が含まれる。 
【００７１】
これらの開示による方法を実施するデバイスは、ハードウェア、ファームウェア及び／又はソフトウェアを備えることができるとともに、種々のフォームファクタのいずれかを取ることができる。そのようなフォームファクタの典型例には、サーバ、ラップトップ、スマートフォン、スモールフォームファクタパーソナルコンピュータ、携帯情報端末等が含まれる。本明細書で説明された機能は、周辺機器又はアドインカードにおいて具現化することもできる。そのような機能は、更なる例として、単一のデバイスで達成する異なるチップ間又は異なるプロセス間の回路ボード上で実施することもできる。
【００７２】
命令、そのような命令を搬送する媒体、それらを実行するコンピューティングリソース、及びそのようなコンピューティングリソースをサポートする他の構造は、これらの開示において説明された機能を提供する手段である。
【００７３】
添付の特許請求の範囲に含まれる態様を説明するために種々の例及び他の情報を用いたが、当業者であれば多種多様な実施態様を導くためにこれらの例を使用できるため、そのような例における特定の特徴又は構成に基づいて特許請求の範囲が限定されるべきではない。さらに、構造的な特徴及び／又は方法のステップの例に応じた表現でいくつかの主題が説明されている場合があるが、添付の特許請求の範囲に規定された主題は、それらの説明された特徴又は動作に必ずしも限定されないことが理解される。例えば、そのような機能は、別々に分散されてもよいし、本明細書で特定したコンポーネントとは別のコンポーネントで実行されてもよい。むしろ、上述の特徴及びステップは、添付の特許請求の範囲に含まれるシステム及び方法のコンポーネントの例として示したものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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