(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
路面上の車両の主にセンサをベースとしたナビゲーションのための方法であって、
・第１の期間において、ナビゲーション装置のＧＰＳ受信機を用いて地球物理学的位置データを収集するステップと、
・前記第１の期間において、前記ナビゲーション装置の加速度計を用いて第１のセットの加速度計データを収集するステップと、
・前記第１のセットの加速度計データを分析して第１のセットの垂直車両運動データを作成するステップであって、垂直車両運動データが、前記路面に対して垂直である前記車両の運動を示す、ステップと、
・前記第１のセットの垂直車両運動データと前記地球物理学的位置データの間のマッピング関連付けを生成するステップと、
・前記第１の期間後の第２の期間において、前記加速度計を用いて第２のセットの加速度計データを収集するステップと、
・前記第２のセットの加速度計データを分析して第２のセットの垂直車両運動データを作成するステップと、
・前記マッピング関連付けを考慮して前記第２のセットの垂直車両運動データを分析することによって、前記車両の推定位置を計算するステップと、
・前記車両の推定位置に関連する位置推定誤差を計算するステップと、
・前記位置推定誤差が位置推定誤差の閾値を下回ることに応答して、前記ＧＰＳ受信機の作動を停止し、更なるＧＰＳデータを収集することなく垂直車両運動データに基づいてナビゲートするステップと
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
・過去に走行したルートのセットを生成するステップであって、前記過去に走行したルートのセットのうちの過去に走行したルートそれぞれが、垂直車両運動データに既にマッピングされた地球物理学的位置と関連付けられる、ステップと、
・前記ナビゲーション装置において走行出発地と走行目的地とを受信するステップと、
・前記過去に走行したルートのセットのうちの第１の過去に走行したルートが、前記走行出発地と、前記走行目的地及び前記車両の推定位置と交差することを判定するステップと、
・前記第１の過去に走行したルートに従って前記車両をナビゲートするステップと
を更に具えることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法において、前記第１の過去に走行したルートを特定することに応答して、前記ＧＰＳ受信機をオフするステップを更に具え、前記第１の過去に走行したルートに従って前記車両をナビゲートするステップは、更なるＧＰＳデータを収集することなく垂直車両運動データに基づいてナビゲートするステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、前記ナビゲーション装置で走行出発地と走行目的地とを受信するステップは、ユーザ提示の走行出発地とユーザ提示の走行目的地とを受信するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項３に記載の方法において、前記ナビゲーション装置で走行出発地と走行目的地とを受信するステップは、ＧＰＳ推測の走行出発地とユーザ提示の走行目的地とを受信するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項３に記載の方法において、前記ナビゲーション装置で走行出発地と走行目的地とを受信するステップは、ＧＰＳ推測の走行出発地を受信するステップを具え、前記ＧＰＳ推測の走行出発地、現在時刻、及び前記過去に走行したルートのセットの履歴分析から予測走行目的地を予測するステップを更に具えることを特徴とする方法。
【請求項７】
請求項１に記載の方法において、位置推定誤差を計算するステップは、前記第２の期間において、前記ＧＰＳ受信機によって収集した第２のセットの地球物理学的位置データから導出したＧＰＳ導出の位置と、前記車両の推定位置との比較に基づいて位置推定誤差を計算するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項８】
請求項１に記載の方法において、位置推定誤差を計算するステップは、ＧＰＳ及び加速度計導出の位置と前記車両の推定位置との比較に基づいて位置推定誤差を計算するステップを具え、前記方法は、前記第２の期間において、
・前記第１の期間と前記第２の期間との間の第１の時間に前記ＧＰＳ受信機によって収集した第２のセットの地球物理学的位置データから、ＧＰＳ測定した初期の車両位置を推測することと、
・前記第１の時間と前記第２の期間における第２の時間との間に第３のセットの加速度計データを収集することと、
・前記第３のセットの加速度計データを分析して第１のセットの水平車両運動データを作成することと、
・前記第１のセットの水平車両運動データから車両位置変化を計算することと、
・前記車両位置変化を前記ＧＰＳ測定した初期の車両位置に加えることによって、前記ＧＰＳ及び加速度計導出の位置を計算することと
によって前記ＧＰＳ及び加速度計導出の位置を導出するステップを更に具えることを特徴とする方法。
【請求項９】
請求項１に記載の方法において、前記車両の推定位置を計算するステップは、
・前記第１の期間と前記第２の期間との間の第１の時間に前記ＧＰＳ受信機によって収集した第２のセットの地球物理学的位置データから、ＧＰＳ測定した初期の車両位置を推測するステップと、
・可能性のある位置のセットを生成するステップであって、前記可能性のある位置のセットの各可能性のある位置が垂直車両運動プロファイルと関連付けられる、ステップと、
・前記ＧＰＳ測定した初期の車両位置に対する前記可能性のある位置のセットの近接性と、前記垂直車両運動プロファイルと前記第２のセットの垂直車両運動データとの相関関係との両方に基づいて、前記可能性のある位置のセットから、前記車両の推定位置を計算するステップと
を具えることを特徴とする方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法において、前記車両の推定位置を計算するステップは、
・前記第１の期間と前記第２の期間との間の第１の時間に前記ＧＰＳ受信機によって収集した第２のセットの地球物理学的位置データからＧＰＳ測定した初期の車両位置を推測するステップと、
・前記第１の時間と前記第２の期間における第２の時間との間に第３のセットの加速度計データを収集するステップと、
・前記第３のセットの加速度計データを分析して第１のセットの水平車両運動データを作成するステップと、
・前記第１のセットの水平車両運動データから車両位置変化を計算するステップと、
・前記車両位置変化を前記ＧＰＳ測定した初期の車両位置に追加することによって、ＧＰＳ及び加速度計導出の位置を計算するステップと、
・可能性のある位置のセットを生成するステップであって、前記可能性のある位置のセットの可能性のある位置のそれぞれが垂直車両運動プロファイルと関連付けられる、ステップと、
・前記ＧＰＳ及び加速度計導出の位置に対する前記可能性のある位置のセットの近接性と、前記垂直車両運動プロファイルと前記第２のセットの垂直車両運動データとの相互関係との両方に基づいて、前記可能性のある位置のセットから、前記車両の推定位置を計算するステップと
を具えることを特徴とする方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法において、前記車両の推定位置を計算する方法は、
・前記第１の期間と前記第２の期間との間の第１の時間に前記ＧＰＳ受信機によって収集した第２のセットの地球物理学的位置データからＧＰＳ測定した初期の車両位置を推測するステップと、
・前記第１の時間と前記第２の期間における第２の時間との間に第３のセットの加速度計データを収集するステップと、
・前記第３のセットの加速度計データを分析して第１のセットの水平車両運動データを作成するステップと、
・前記第１のセットの水平車両運動データから車両位置変化を計算するステップと、
・前記車両位置変化を前記ＧＰＳ測定した初期の車両位置に追加することによって、ＧＰＳ及び加速度計導出の位置を計算するステップと、
・前記マッピング関連付けを考慮して前記第２のセットの垂直車両運動データを分析することによって、垂直加速度計導出の位置と垂直加速度計の信頼度とを計算するステップと、
・前記垂直加速度計導出の信頼度に基づいて、前記ＧＰＳ及び加速度計導出の位置と前記垂直加速度計導出の位置のうちの一方を、前記車両の推定位置として選択するステップと
を具えることを特徴とする方法。
【請求項１２】
請求項１に係る方法は、
・前記第２の期間において、前記ナビゲーション装置のＧＰＳ受信機を用いて第２のセットの地球物理学的位置データを収集するステップと、
・前記第２のセットのＧＰＳ地球物理学的位置データに基づいて、ＧＰＳ導出の位置を導出するステップと、
・前記ＧＰＳ導出の位置においてＧＰＳ精度の信頼度を計算するステップとを更に具え、
前記車両の推定位置を計算するステップは、初期の推定位置と前記ＧＰＳ導出の位置との重み付けによる組み合わせから前記車両の推定位置を計算するステップを具え、前記初期の推定位置は前記第２のセットの垂直車両データのみの分析から計算され、前記ＧＰＳ導出の位置は前記ＧＰＳ精度の信頼度によって重み付けされることを特徴とする方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の方法において、前記ＧＰＳ精度の信頼度に基づいて、前記ＧＰＳ受信機のデューティサイクルを変更するステップを更に具えることを特徴とする方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法において、ＧＰＳ精度の信頼度を計算するステップは、精度評価の幾何学的希釈を計算して、前記精度評価の幾何学的希釈を精度評価閾値の幾何学的希釈と比較するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項１５】
請求項１に記載の方法において、
・前記第１の期間において、第１の車両速度を収集するステップと、
・前記第２の期間において、第２の車両速度を収集するステップと
を更に具え、
・前記マッピング関連付けを考慮して前記第２のセットの垂直車両運動データを分析するステップは、前記第１の車両速度と前記第２の車両速度との差に基づいて前記第２のセットの垂直車両運動データを時間スケーリングするステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項１６】
請求項１に記載の方法において、
・前記第１の期間において、第１の車両サスペンションプロファイルを収集するステップと、
・前記第２の期間において、第２の車両サスペンションプロファイルを収集するステップとを更に具え、
・前記マッピング関連付けを考慮して前記第２のセットの垂直車両運動データを分析するステップは、前記第１の車両サスペンションプロファイルと前記第２の車両サスペンションプロファイルとを考慮して前記第２のセットの垂直車両運動データを分析するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項１７】
請求項１に記載の方法において、
・前記第１の期間において、前記ナビゲーション装置の気圧計を用いて第１のセットの気圧計データを収集するステップと、
・前記第２の期間において、前記気圧計を用いて第２のセットの気圧計データを収集するステップとを具え、
前記マッピング関連付けを生成するステップは、前記第１のセットの気圧計データと前記地球物理学的位置データとの間の前記マッピング関連付けを生成するステップを更に具え、前記車両の推定位置を計算するステップは、前記マッピング関連付けを考慮して前記第２のセットの気圧計データを分析するステップを更に具えることを特徴とする方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法において、前記第１のセットの気圧計データを収集するステップは、前記第１の期間において第１のセットの気象データを収集して、前記第１のセットの気象データを用いて前記第１のセットの気圧計データを処理するステップを具え、前記第２のセットの気圧計データを収集するステップは、前記第２の期間において第２のセットの気象データを収集して、前記第２のセットの気象データを用いて前記第２のセットの気圧計データを処理するステップを具えることを特徴とする方法。
【請求項１９】
路面上の車両の主にセンサをベースとしたナビゲーションのための方法であって、
・第１の期間において、ナビゲーション装置のＧＰＳ受信機を用いて地球物理学的位置データを収集するステップと、
・前記第１の期間において、前記ナビゲーション装置の気圧計を用いて第１のセットの気圧計データを収集するステップと、
・前記第１のセットの気圧計データと前記地球物理学的位置データとの間のマッピング関連付けを生成するステップと、
・前記第１の期間後の第２の期間において、前記気圧計を用いて第２のセットの気圧計データを収集するステップと、
・前記マッピング関連付けを考慮して前記第２のセットの気圧計データを分析することによって、前記車両の推定位置を計算するステップと、
・前記車両の推定位置に関連する位置推定誤差を計算するステップと、
・前記位置推定誤差が位置推定誤差の閾値を下回ることに応答して、前記ＧＰＳ受信機の作動を停止し、更なるＧＰＳデータを収集することなく垂直車両運動データに基づいてナビゲートするステップと、
を具えることを特徴とする方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法において、前記第１のセットの気圧計データを収集するステップは、前記第１の期間において第１のセットの気象データを収集して、前記第１のセットの気象データを用いて前記第１のセットの気圧計データを処理するステップを具え、前記第２のセットの気圧計データを収集するステップは、前記第２の期間において第２のセットの気象データを収集して、前記第２のセットの気象データを用いて前記第２のセットの気圧計データを処理するステップを具えることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１５年８月２０日に出願された米国仮出願第６２／２０７，４６１号の利益を主張し、その全体が参照により組み込まれる。
【０００２】
本発明は、一般的に車両テレマティクスの分野、より具体的には、車両テレマティクスの分野において加速度計支援型ナビゲーションを決定するための新規かつ有用な方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
ＧＰＳ受信機は現在、位置データを提供するのに車両でよく用いられており、その位置データは、車両の追跡、ルーティング、及び多数の他の重要なタスクに用いることができる。特に、個人用車両の多くの運転手は、スマートフォンによくみられる、位置データを提供するＧＰＳ受信機を利用している。
【０００４】
あいにく、それらのＧＰＳ受信機は電力を大量に消費し、スマートフォンの貴重なバッテリの蓄えを急速に消耗し得る。この問題に加えて、ＧＰＳは、受信機とＧＰＳ衛星との間に比較的遮られることがない見通し線を必要とするが、それが都市及び他の地域で問題となり得る。このような問題を考慮すると、ＧＰＳ単独では、多くのシナリオにおいて満足のいくナビゲーションソリューションを提供することができない。従って、車両テレマティクス分野において、加速度計支援型ナビゲーションのための新規かつ有用な方法を考案する必要がある。本発明は、そのような新規かつ有用な方法を提供する。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】図１は、好ましい実施形態の方法のフローチャートを表す。
【図２】図２は、好ましい実施形態の方法の第１の実施例のフローチャートを表す。
【図３】図３は、好ましい実施形態の方法の第２の実施例のフローチャートを表す。
【図４】図４Ａ、４Ｂ、及び４Ｃは、位置についての車両運動データの水平速度依存性の概略的なグラフを表す。
【図５】図５Ａ、５Ｂ、及び５Ｃは、時間についての車両運動データの水平速度依存性の概略的なグラフを表す。
【図６】図６は、補足データを地図データにマッチングする例を表す。
【図７】図７は、好ましい実施形態の方法の運転手自動識別のフローチャートを表す。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
本発明の好ましい実施形態の以下の説明は、本発明をこれらの好ましい実施形態に限定することを意図するものではなく、当業者が本発明を実施及び使用できるようすることを意図している。
【０００７】
図１に示すように、加速度計支援型ナビゲーションのための方法１００は、ＧＰＳデータを収集するステップＳ１２０と、補足データを収集するステップＳ１３０と、ＧＰＳデータと補足データとを関連付けるステップＳ１４０と、補足データに基づいてナビゲーションを行うステップＳ１５０とを含む。方法１００は、更に又は代替的に、繰り返しのトリップを検出するステップＳ１１０を含むことができる。
【０００８】
方法１００は、ＧＰＳ無線機の使用を減らす手段として、補足データ（例えば、加速度計データ、気圧計データ、ジャイロスコープデータ、コンパスデータ、クラウドソースナビゲーションデータ）を用いてナビゲーションができるよう機能するので、電力を節約し、且つ／又はＧＰＳベースのナビゲーションをもたらすことができない地域でのナビゲーションを可能にする。
【０００９】
図２に示すように、方法１００は好ましくは、主として（Ｓ１１０により検出した）よく走行するルートについて加速度計をベースとしたナビゲーションができるように用いられ、ルートを走行する間、加速度計データがルートと関連付けられるように、ＧＰＳデータと加速度計データとの両方を取得する（Ｓ１２０及びＳ１３０）。十分な加速度計データを収集した後、加速度計データを、ＧＰＳ受信機により取得した位置データと関連付けて（Ｓ１４０）、ルートに沿った位置（及び／又はルートに沿った運動）と加速度計データとの間の関連付けを作成する。満足のいく関連付けが作成されると、加速度計データを用いて（単独又はＧＰＳとの組み合わせのいずれかで）、ナビゲーションを行うことができる（Ｓ１５０）。
【００１０】
図３に示すように、方法１００は、主として（Ｓ１１０により検出した）よく走行するルートについて気圧計をベースとしたナビゲーションもできるように用いられ、加速度計−運転のアプローチと同様、ルートを走行する間、気圧計データがルートと関連付けられるように、ＧＰＳデータと気圧計データとの両方を取得する（Ｓ１２０及びＳ１３０）。十分な気圧計データを収集した後、気圧計データを、ＧＰＳ受信機により取得した位置データと関連付け（Ｓ１４０）、ルートに沿った位置（及び／又はルートに沿った運動）と気圧計データとの間の関連付けを作成する。満足のいく関連付けが作成されると、気圧計データを用いて（単独又はＧＰＳとの組み合わせのいずれかで）、ナビゲーションを行うことができる（Ｓ１５０）。気圧計データは特に、ナビゲーション装置のユーザ移動に対する相対的な感度がないため、補足データソースとして興味深いものであろう。
【００１１】
更に又は代替的に、方法１００を用いて、多数の補足データ支援型のナビゲーション手法を可能とし得る。例えば、方法１００を用いて、位置を加速度計データと明示的に関連付けることなく（この場合、加速度計データは位置の変化とリンクさせるようにしてもよいが、絶対位置である必要はない）、ＧＰＳ無線機がアクティブである時間を減らす（例えば、ＧＰＳデータを一定の間隔で測定し、それらの間隔の合間に加速度計データを用いてデッドレコニングを行う）ことができる。別の例として、方法１００は、無線送信機（例えば、セルラー、Ｗｉ−Ｆｉ等）の存在（又は不存在）、及びそれらの送信の特性を用いて、ナビゲーションを補助することができる。
【００１２】
補足データは好ましくは、加速度計データを含むが、補足データは、ナビゲーションを行うのに適した任意のデータ、例えば、画像データ（例えば、カメラからの画像）、オーディオデータ（例えば、周囲の道路のノイズ）、及び／又は（例えば、気圧計により測定した）高度データを含むことができる。補足データは、更に又は代替的に、他のソースから受信した位置データを含むことができ、例えば、付近のＧＰＳ受信機（例えば、付近の自動車内のスマートフォンのＧＰＳ受信機）からのＧＰＳデータを、位置の近似指標として用いることができる。
【００１３】
方法１００は好ましくは、ＧＰＳ受信機及び加速度計を有するスマートフォンで実行されるが、更に又は代替的に、ＧＰＳ（又は他のＧＮＳＳをベースとしたシステム）受信機を有する、又はＧＰＳ（又は他のＧＮＳＳをベースとしたシステム）受信機と通信を行う任意の電子機器（例えば、スマートウォッチ、タブレット、ヘッドマウント型ディスプレイ、スマートメガネ）で実行することができる。以下において、方法１００を実行する装置を、ナビゲーション装置と呼ぶ。
【００１４】
Ｓ１１０は、繰り返しのトリップを検出するステップを含む。Ｓ１１０は、ナビゲーション装置のユーザが、頻繁に走行するルートに沿って走行している（又は代替的に、頻繁に共に選択される出発地と目的地との間を走行している）ことを検出するよう機能する。
【００１５】
Ｓ１１０は好ましくは、補足データとＧＰＳデータとの関連付けを行うのにどのルートが理想的であるか決定するのに役立つ。例えば、（加速度計データが位置と関連付けられた後の）加速度計データのみを用いて安定したナビゲーションを行うためには、方法１００は、複数のトリップにわたって取得した加速度計データを必要とする場合がある（例えば、そのデータの平均をとる、又はそのデータから強力な信号を生成するため）。その結果、方法１００は、一部の実施において、Ｓ１１０を介した繰り返しのトリップ（例えば、繰り返しのルート、繰り返しの出発地／目的地のペア）の検出が終わるまで、補足データを収集することができない、及び／又は補足データを処理できない。
【００１６】
Ｓ１１０は、出発地の住所又は位置が用いられた回数、目的地の住所又は位置が用いられた回数、特定の出発地／目的地のペアが用いられる回数、及び／又は任意の適切なナビゲーションデータを保存するステップを含むことができる。
【００１７】
Ｓ１１０は、出発地及び／又は目的地を、保存したデータと比較することにより、繰り返しのトリップを検出するステップを含むことができる。更に又は代替的に、Ｓ１１０は、任意の方法でトリップを検出するステップを含むことができ、例えばＳ１１０は、走行したルートを、繰り返しのトリップとリンクされたルートの一部分と比較することによって、トリップを検出するステップを含むことができる。この例において、ユーザは自宅から職場までの運転を開始することができ、Ｓ１１０は、ユーザが通常このトリップで通るルートに沿って走行していることを検出する。
【００１８】
トリップの検出は、ユーザ提示の走行出発地、及び／又は、ユーザ提示の走行目的地を用いて行うことができるが、代替的には、ユーザ提示の走行出発地、及び／又は、ユーザ提示の走行目的地を用いずにトリップの検出を行うこともできる。ユーザが具体的な走行出発地を入力することなくトリップの検出が発生した場合、Ｓ１１０は、ナビゲーション装置のＧＰＳ受信機をオンにして、ＧＰＳを介して走行出発地の位置を検出するステップを含むことができる。しかし、走行出発地を検出又は推定するステップは、任意の適切な方法で達成することができる。ユーザが具体的な目的地を入力することなくトリップの検出が発生した場合、Ｓ１１０は、頻度の多い目的地の中から選択するようユーザに促すステップを含むことができる。例えば、Ｓ１１０は、ユーザが自宅から目的地まで、おおよそ「職場」ウェイポイントと「託児所」ウェイポイントとの両方の方向に走行していることを検出した場合、Ｓ１１０は、これらの目的地から選択するようユーザに促すステップを含むことができる。ユーザが具体的な目的地を入力することなくトリップの検出が発生した場合、Ｓ１１０は、任意の適切なナビゲーションデータに基づいて可能性のある目的地を予測するステップを含むことができる。例えば、Ｓ１１０は、ユーザがユーザの自宅住所に近い場所、及びユーザの自宅方向に走行していることを検出した場合、Ｓ１１０は、ユーザが自宅に走行していることを予測することができる。この例において、Ｓ１１０は、可能性のある目的地を予測するにあたり、更なる情報を活用することができ、例えば、Ｓ１１０は、ユーザが特定の時間（例えば、平日の夕方）に運転していることを検出した場合、Ｓ１１０は、ユーザが自宅に帰宅するという予測に確信を強めることができる。ユーザが具体的な目的地を入力することなくトリップの検出が発生し、Ｓ１１０が可能性のある目的地を予測するステップを含む場合、その予測ステップは、ユーザのナビゲーションデータの履歴分析を行うことができる。履歴分析は、異なる種類のユーザのナビゲーションデータ（例えば、出発地の住所又は位置が用いられた回数、目的地の住所又は位置が用いられた回数、特定の出発地／目的地のペアが用いられる回数、時刻、ユーザ走行の瞬間方向、等）を集めて組み合わせるように機能する。好ましくは、Ｓ１１０は、明確なユーザ入力がない場合に、履歴分析を用いてユーザの目的地について情報に基づいた予測を行うことができるが、Ｓ１１０は、更に又は代替的に、任意の他の適切な目的で履歴分析を用いることができる。履歴分析は、他のユーザからのナビゲーションデータを用いることを更に含むことができ、例えば、ユーザが広範囲のユーザナビゲーションデータのセットを有していなくても、Ｓ１１０は、他のユーザが向かう一般的な目的地（例えば、市民会館又はスタジアム）に基づいてユーザの目的地を予測できるようになる。
【００１９】
Ｓ１１０は、任意の適切なデータを用いてトリップの検出を行うステップを含むことができる。例えば、Ｓ１１０は、（スマートフォンのマイクによって感知した）子供の笑い声の音に基づいて、ユーザが託児所に行くこと、又は時刻（例えば、ユーザが通常自宅を出て仕事に向かう時間）に基づいて、ユーザが仕事に行くことを検出するステップを含むことができる。別の例として、Ｓ１１０は、ユーザのカレンダー／予定の情報に基づいて、繰り返しのトリップの検出を行うステップを含むことができ、ユーザが、ナビゲーションシステムにリンクされた電子カレンダーを有する場合、ナビゲーションシステムは、そこに含まれる情報（例えば、保存した目的地、会社名、連絡先の名前、時間、及び日付等）に基づいて、繰り返しのトリップの目的地を特定することができる。別の例として、Ｓ１１０は、直近のインターネット検索に基づいてトリップの検出を行うステップを含むことができ、ユーザが最近インターネットを用いて住所を調べた、又はレストランの名前を検索した場合、又はナビゲーションシステムがユーザに結び付けられ、かつインターネットにも接続されている場合、ナビゲーションシステムは、ユーザが特定の意図した目的地を明確に示さなくても、そのような直近の検索に基づいてトリップの目的地を特定することができる。
【００２０】
好ましい実施形態の一変形例において、Ｓ１１０は、ユーザ入力を取り込んで、頻度の高いトリップを決定するステップを含む。例えば、ユーザは、行き来する頻度の高いトリップ（例えば、自宅から職場）を指定することができ、それにより（ユーザが頻繁にそのルートを行くことを観測した後で、そのルートを繰り返しのトリップとして自動的に識別するのと異なり）加速度計データの収集／処理がそのルートに対して直ちにそのルートを開始するようにすることができる。
【００２１】
好ましい実施形態の別の変形例において、Ｓ１１０は、過去に走行したルートのセットを生成し、そのセットから特定の過去に走行したルートを、検出した過去に走行したルートとして決定するステップを含む。好ましくは、過去に走行したルートのそれぞれが、補足データ（例えば、加速度計データ、気圧計データ、オーディオデータ等）にマッピングされた地球物理学的位置と関連付けられて、少なくとも部分的に、そのような補足データに基づいたナビゲーションを可能とする。過去に走行したルートを生成するステップは、任意の適切なセンサデータ、ＧＰＳデータ、及び／又はユーザナビゲーションデータから決定することができ、これらのデータを用いて、過去に走行したルートのそれぞれと関連付けられた確率重み付け（つまり、予測信頼性の評価）を計算することもでき、それを、検出した過去に走行したルートとして特定の過去に走行したルートを判定するのに役立てることができる。例えば、過去に走行したルートのセットが、類似するものの特定の地球物理学的位置で分岐する２つのルートを含む場合、その特定の地球物理学的位置における車両運動データは、Ｓ１１０が２つのルートを区別するのに役立つ場合があり、Ｓ１１０は、このデータを用いて、両方のルートに対応する確率重み付けを更新して、より高い確率を有するルートを検出することができる。確立重み付けは、静的に決定し（例えば、ユーザが最初に走行を開始するときに決定し）、動的に更新し（例えば、任意の適切なデータに基づいて継続的に更新し）、又は他の方法で決定することができる。Ｓ１１０は、過去に走行したルートのセットを生成するに任意の適切な方法、及びセットのうち特定の１つを、検出した過去に走行したルートとして選択する任意の適切な方法を含むことができる。
【００２２】
過去に走行したルートを検出したことに応答して、Ｓ１１０は、過去に走行したルートに従ってナビゲートするステップを更に含むことができ、そのステップはユーザに走行についての指示を提供するよう機能する。十分な補足データで過去に走行したルートを検出することに応答して、Ｓ１１０は、ＧＰＳ受信機の動作状態を変え（例えば、ＧＰＳ受信機のデューティサイクルを変える、ＧＰＳ受信機をオフにする等）、更なるＧＰＳデータを収集することなく補足データに基づいてナビゲートするステップを更に含むことができる。Ｓ１１０は、過去に走行したルートを検出することに応答して、任意の他の適切な措置を講じるステップを含むこともできる。
【００２３】
Ｓ１２０は、ＧＰＳデータを収集するステップを含む。Ｓ１２０は、ＧＰＳ受信機を用いてナビゲーションデータを収集するよう機能し、このデータを、新たなルートを習得するのに、且つ／又は、ナビゲーション用の位置データの主要のソースとして、このデータを用いることができる。更に又は代替的に、Ｓ１２０は、任意の全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ）データ（例えば、ＧＬＯＮＡＳＳ、Ｇａｌｉｌｅｏ、ＢｅｉＤｏｕ等）を収集するステップを含むことができる。
【００２４】
Ｓ１２０は好ましくは、ナビゲーションシステムの動作状態に従ってＧＰＳデータを収集するステップを含む。動作状態は好ましくは、ＧＰＳデータをどのように収集するかを決定し、データの収集頻度、ＧＰＳ受信機の電源状態、ＧＰＳデータの向き等が含まれる。
【００２５】
Ｓ１２０は好ましくは、ナビゲーション及び／又はルート習得の目的で必要に応じてＧＰＳデータを収集するように機能し、ＧＰＳデータの収集が必要でない場合は、ＧＰＳ受信機の動作を停止させる。例えば、ルートが補足ナビゲーションソースによりはっきりとわかる（例えば、加速度計データ、気圧計データ、又は任意の他の適切な補足データのみによりナビゲートをすることができる）場合、Ｓ１２０はＧＰＳ受信機をオフにするステップを含むことができる。別の例として、Ｓ１２０は、既知のルートに関して頻度を低くしてＧＰＳデータを収集する（例えば、１０秒毎）ステップを含むことができる。一方、Ｓ１２０は、既知でないルートに関して頻繁にＧＰＳデータを収集する（例えば、秒毎に数回）ステップを含むことができる。
【００２６】
受信機が位置情報を受信することができない（又は位置情報が品質閾値未満である）場合、Ｓ１２０は、更に又は代替的に、動作状態を変更するステップ（例えば、ＧＰＳ受信機をオフにする）を含むことができる。例えば、人口の密集した都市を走行しているユーザは、高品質のＧＰＳ位置データを受信することができなくなる場合がある。そのような都市の位置（「アーバンキャニオン」又は「ストリートキャニオン」と呼ぶ場合がある）は、シャドウイングとマルチパス干渉との両方により、受信したＧＰＳ位置データの品質に影響を及ぼす。シャドウイングは見通し線の影響により発生したＧＰＳ誤差を指し、密集した都市においては、高い建物が、ＧＰＳ受信機へのＧＰＳ信号の送信を物理的にブロックして、特定の都市の位置に効果的にＧＰＳの「シャドウ」を形成する。Ｓ１２０は、（例えば、受信した全ＧＰＳ信号電力の変化を観測することによって）そのようなシャドウイングの影響を検出して、ＧＰＳ受信機の動作状態を変更する（例えば、ＧＰＳ受信機をオフにしてバッテリ電力を節約する、ＧＰＳ受信機のデューティサイクルを減らしてシャドウイングの影響が少なくなるまで電力を保存する等）ステップを含むことができる。マルチパス干渉は、波の干渉により発生した誤差を指し、密集した都市においては、建物がＧＰＳ信号をＧＰＳ受信機に向かう途中で反射し、その結果、ＧＰＳ衛星とＧＰＳ受信機との間の直接的な見通し線の距離よりも長く且つ異なる距離を進んだものとして記録される複数の受信信号が、ＧＰＳ受信機で受信されることとなる。そして、直接的な見通し線の距離がＧＰＳ受信機の位置の特定に用いられるため、この数量の誤差は、ＧＰＳ受信機の位置の決定において誤差をもたらす。マルチパス干渉は、密集した都市の環境外であっても発生し得る（例えば、ＧＰＳ信号は都市部から離れていても、大気中の雲に反射し得る）が、マルチパス干渉は都市環境において特に問題となり得、そこでは、シャドウイングが、直接的な見通し線に沿ってＧＰＳ受信機に送信された信号の受信電力に影響を及ぼし、スプリアス反射信号からの受信電力が誤って増幅され得る。Ｓ１２０は、そのようなマルチパス干渉を検出するステップを含むことができる。例えば、Ｓ１２０は、ＧＰＳ受信機で受信信号の時間−相関関数を測定することによってマルチパス干渉を検出することができる。直接送信されたＧＰＳ信号及び中間反射したＧＰＳ信号は同一の信号源から生じるため、それらの信号は、中間反射したＧＰＳ信号がＧＰＳ受信機までより長い距離を進むという事実により、ＧＰＳ受信機で時間的に分離された同様の信号特徴を有する可能性が高い。ＧＰＳ受信機に含むことができ、そのような時間−相関関数を測定することができる例示的な回路は、遅延ロックループ（ＤＬＬ）である。それは、時間間隔の関数として第１の（「先行」）受信信号と第２の（「遅延」）受信信号との間の電力差を測定して、先行信号及び遅延信号を互いにマップする先行−遅延時間間隔を決定する。ＤＬＬ回路はディスクリミネータ曲線と呼ばれる電圧信号を出力する。ディスクリミネータ曲線のゼロ（つまり、先行信号電力と遅延信号電力の差がゼロである時間間隔）を発見することにより、ＤＬＬ回路は、ディスクリミネータをゼロにさせる先行−遅延時間間隔が存在することを決定することができる。ＤＬＬ回路がディスクリミネータ曲線でそのようなゼロを発見することが出来た場合、先行信号と遅延信号との間の有意な時間相関の指標となり得、Ｓ１２０は、この情報を用いて、マルチパスの影響の存在を推測することができる。代替的に、Ｓ１２０は、任意の適切な方法でマルチパス干渉を検出するステップを含むことができる。マルチパス干渉を検出することに応答して、Ｓ１２０は、ＧＰＳ受信機の動作状態を変更することができる（例えば、ＧＰＳ受信機をオフにしてバッテリ電力を節約する、ＧＰＳ受信機のデューティサイクルを減らしてマルチパスの影響が弱まるまで電力を保存する、等）。
【００２７】
Ｓ１２０は、更に又は代替的に、ＧＰＳ位置情報が品質閾値未満であると決定したことに応答して、任意の他の適切な方法でＧＰＳ受信機の動作状態を変更するステップを含むことができる。例えば、ＧＰＳ受信機における受信信号の信号品質も、ＧＰＳ衛星ジオメトリにより影響を受け得る。２つの衛星がＧＰＳ受信機の視野内で互いにほぼ一致する場合、三角測量から決定したＧＰＳ受信機の推測位置は、視野内で更に離れた２つの衛星と比べて誇張誤差を有する場合がある。この幾何学的影響は、幾何学精度低下率（ＧＤＯＰ）の点から定量化することができ、その幾何学精度低下率は、衛星ジオメトリによって発生した誤差と信号測定から発生した他の誤差との比として定義される。低ＧＤＯＰ値（つまり、強いジオメトリ）は、ＧＰＳ測定における高い信頼度（つまり、小さい誤差）に対応する一方、高ＧＤＯＰ値（つまり、弱いジオメトリ）は、ＧＰＳ測定における低い信頼度（つまり、大きい誤差）に対応する。ＧＤＯＰ値が２０以上であることは、ＧＰＳ信頼度が良くない／ＧＰＳ誤差が多い兆候であるが、代替的なＧＤＯＰ閾値を用いることができる。高いＧＤＯＰ値を決定することに応答して、Ｓ１２０は、ＧＰＳ受信機の動作状態を変更することができる（例えば、ＧＰＳ受信機をオフにしてバッテリ電力を節約する、ＧＰＳ受信機のデューティサイクルを減らして、強力な衛星ジオメトリが復元されるまで電力を保存する、ＧＰＳ受信機をＧＰＳ衛星に対して再配向して視野内の衛星ジオメトリを改善してみる等）。
【００２８】
ナビゲーションシステムの動作状態は（ＧＰＳデータ収集に関係するため）、任意の入力データに基づいて設定することができる。例えば、Ｓ１２０は、ナビゲーションシステムのバッテリ状態（例えば、充電レベル、充電状態）、時間、位置、ルート知識（例えば、現在のルート及び／又は位置についてのどれだけのデータが収集されたか）、ＧＰＳ信号の品質、又は任意の他のデータに応じて、ＧＰＳデータを異なって収集するステップを含むことができる。
【００２９】
Ｓ１３０は、補足データを収集するステップを含むことができる。Ｓ１３０は、ナビゲーションを行うのに用いることができる、ＧＰＳ／ＧＮＳＳデータを補うデータを収集するよう機能する。補足データは好ましくは、ナビゲーションに有用であるが、ナビゲーション装置のＧＰＳ受信機により収集されない任意のデータを含む。例えば、補足データは、画像データ（例えば、カメラからの画像）、オーディオデータ（周囲の道路のノイズ）、（例えば、ＩＭＵにより測定した）運動データ、（例えば、気圧計により測定した）気圧データ、及び／又は（例えば、気圧データにより推測した）高度データを含むことができる。補足データは、更に又は代替的に、他のソースから受信した位置データを含むことができ、例えば、付近のＧＰＳ受信機（例えば、付近の車内のスマートフォンのＧＰＳ受信機）からのＧＰＳデータを、位置の近似指標として用いることができる。別の例として、携帯電話基地局の三角測量データ（つまり、無線基地局の三角測量又は三辺測量から得た位置データ）又はＷｉＦｉの三角測量データを、位置の近似指標として用いることができる。
【００３０】
Ｓ１３０は好ましくは、ナビゲーション及び／又はルート学習目的で必要に応じて、補足データを収集するよう機能する。殆どの補足データ収集手法は、ＧＰＳをベースとしたナビゲーションよりも電力の消費が非常に少ないため、Ｓ１３０は、ＧＰＳデータ収集よりも実質的にはより頻繁に補足データ収集を行うステップを含むことができる。更に又は代替的に、Ｓ１３０は、任意の頻度で、補足データを収集、及び／又は保存するステップを含むことができる。
【００３１】
Ｓ１３０は、補足データを処理するステップを含むことができ、例えば、生の加速度計データは測定した加速度に換算することができる。別の例として、Ｓ１３０は、オーディオ及び／又は動画データに対して特徴認識を行って動きの変化を識別するステップを含むことができる。第３の例として、Ｓ１３０は、（例えば、インターネットでアクセス可能な天気予報から受信した）気象条件に基づいて気圧計データを解釈するステップを含むことができる。第４の例として、Ｓ１３０は、磁力計データを解釈して、車両の進行方向の変化（例えば、車両の方向転換）を検出するステップを含むことができる。
【００３２】
好ましい実施形態の一変形例において、Ｓ１３０は、垂直車両運動（例えば、路面に垂直な車両運動）に対応する加速度計データを分離するために、加速度計データを処理するステップを含むことができる。垂直車両運動データは好ましくは、時間、垂直の車両加速度、及び垂直車両速度を含むが、垂直車両運動に関連する他のデータを更に含む、又は除外することができる。垂直車両運動を分離することは、地球物理学的位置の特徴的シグネチャとして有用となり得、例えば、特定の路面が特定の深さのくぼみを含む場合、車両が横断するときに取得した垂直車両運動データはくぼみの地球物理学的位置の特性となり得、そのデータを用いると、ＧＰＳなしで車両の位置を推定することができる。位置を特定するのに有用な他の路面の特性は、例えば、スピードバンプを含み得る。垂直車両運動データからロバストな特徴的プロファイルを見分けるために、Ｓ１３０は、垂直車両運動データにおいて特徴的プロファイルの特徴を抽出するよう、所定の位置で複数のトリップからデータを取得するステップを含むことができ、代替的には、Ｓ１３０は、所定の位置で単一のトリップからデータを取得して、特徴的垂直車両運動プロファイルを推測することができる（例えば、垂直車両運動データにおける特徴的プロファイルは、単一のトリップから十分に明確である）。Ｓ１３０は、例えば、ノイズをフィルタリングする、及び／又は特徴的プロファイルの固有の特徴を分離するために、取得したデータを後処理するステップ（例えば、データフィルタリング、データ平滑化、データ平均化等）を更に含むことができる。
【００３３】
地理物理学的位置の特性であるロバストなプロファイルを見分けるために垂直車両運動データを後処理する具体例において、Ｓ１３０は、車両サスペンションについての垂直車両運動データの較正を行うステップ（つまり、路面の特徴を、ナビゲーション装置で記録されるような垂直車両運動の応答としてどのように登録するか）を更に含むことができる。Ｓ１３０が車両のサスペンションについての特定の情報を活用できない場合、Ｓ１３０は、基準値のサスペンションプロファイルのデフォルトに対するサスペンションの較正を達成することができ、このプロファイルは、ナビゲーション装置にアクセス可能な全ての垂直車両運動データから推測した平均の垂直の車両応答を表し得るが、代替的に、任意の適切な方法で確立することができる。参照位置が（例えば、ＧＰＳ位置を介して）既知であり、特定の垂直車両運動プロファイルと関連付けられる例において、Ｓ１３０は、関連付けした垂直車両運動プロファイルを、加速度計データに基づいて測定した垂直車両運動プロファイルと（つまり、サスペンション較正なしで）比較して、サスペンション関連の差に基づいてサスペンション較正プロファイルを決定するステップを含むことができる。ナビゲーション装置が車両サスペンションに関する情報を活用することができる例において、Ｓ１３０は、そのような情報を用いて、対応する記憶された較正プロファイルを検索して、対応する記憶された較正プロファイルに従って垂直車両運動データの較正を行うことができる。例えば、車両サスペンションは、特定の車両製造業者（例えば、Ｆｏｒｄにより製造された車両は、Ｃｈｅｖｒｏｌｅｔにより製造された車両とは異なる特徴的サスペンション応答を有することができる）、特定の車両タイプ（例えば、ＳＵＶは、セダンとは異なる特徴的サスペンション応答を有することができる）、特定の車両（例えば、別の車両が同一の製造業者により製造され、それが同一の車両タイプであっても、特定の車両は、その別の車両とは異なる特徴的サスペンション応答を有することができる）、特定の車両重量、又は任意の他の適切な車両パラメータの特性であり得る。Ｓ１３０は、任意の適切な方法で任意の適切な車両パラメータを検出することができ、例えば、Ｓ１３０は、（例えば、ナビゲーション装置と関連付けられたユーザインターフェースを通した）直接的なユーザインプット、検出（例えば、ナビゲーション装置は、車両の電子制御ユニットとワイヤレスで、例えば、無線又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を介してインタフェースで接続して、適切な車両パラメータを決定することができる）、推測（例えば、走行中に監視した車両性能）を介して、又は任意の他の適切な方法で、適切な車両パラメータを検出することができる。
【００３４】
好ましい実施形態の別の変形例において、Ｓ１３０は、水平車両運動（例えば、路面に平行な車両運動）に対応する加速度計データを分離するために、加速度計データを処理するステップを更に含むことができる。水平車両運動データは好ましくは、時間、水平車両加速度、及び水平車両速度を含むが、水平車両運動に関連する他のデータを更に含むか、又は除外することができる。図４Ａ、４Ｂ、４Ｃに示すように、垂直車両運動データは、特徴的車両運動プロファイルと相関させるために、水平車両速度に基づいてスケーリングする必要があるため、そのような水平車両データは有用となり得る。図４Ａに示すように、第１のセットの垂直車両運動データは、所定の地理物理学的領域を第１の水平速度で走行する車両に対応し得るが、図４Ｂに示すように、第２の（必然的ではないが、潜在的に異なる）セットの垂直車両運動データは、より速い水平速度で同一の地理物理学的領域を走行する同一の車両に対応し得る。図４Ｃに示すように、その地理物理学的領域と関連付けられた垂直車両運動プロファイルは、第３の、潜在的には中間の、水平速度で収集され得る。図４Ａ、４Ｂ、４Ｃに示すように、垂直車両運動応答は、水平車両速度が上がるにつれて増加するものとして概略的に表されるが、垂直車両運動応答は、水平車両速度とともに減少するか、又は水平車両速度とは完全に無相関になる場合もある。垂直車両運動データは、位置の関数として、水平車両速度に何らかの形で依存する場合、Ｓ１３０は、水平車両運動データを考慮して垂直車両運動データを任意の適切な方法で調節するステップを含むことができる。
【００３５】
別の具体例において、図５Ａ、５Ｂ、５Ｃに示すように、特徴的車両運動プロファイルは、水平車両速度が上がるにつれてより狭い垂直運動応答に時間的に対応し得るため、そのような水平車両データは更に有用となり得る。図５Ａに示すように、第１のセットの垂直車両運動データは、時間の関数として第１の水平速度で地理物理学的領域を走行する車両に対応し得るが、図５Ｂに示すように、第２の（必然的ではないが、潜在的に異なる）セットの垂直車両運動データは、時間の関数としてより速い水平速度で同一の地理物理学的領域を走行する同一の車両に対応し得る。図５Ｃに示すように、時間の関数としてその地理物理学的領域と関連付けられた垂直車両運動プロファイルは、第３の、潜在的には中間の水平速度で収集され得る。垂直車両運動データが時間の関数として水平車両速度に何らかの形で依存する場合、Ｓ１３０は、水平車両運動に対する垂直車両運動プロファイルに依存性を説明するために、特徴的垂直運動プロファイルを時間スケーリングするステップを含むことができ、例えば、時間スケーリングがなければ、垂直車両運動データから車両位置を推定するＳ１３０の能力が影響を受ける可能性がある。
【００３６】
別の具体例において、Ｓ１３０は、水平車両の走行方向を推測するために、水平車両運動データを用いるステップを含むことができる。Ｓ１３０は、垂直車両運動データに基づいて車両位置を推定する上で、水平車両走行方向を組込むステップを含むことができる。例えば、Ｓ１３０が、垂直車両運動データを用いて車両の位置を推定し、垂直車両運動プロファイルに基づいて等確率の２つの可能性の高い位置を生成する場合、Ｓ１３０は、水平車両走行方向を用いていずれかに決定するステップを含むことができる（例えば、車両が一方の位置に向かって、他方の位置から離れて走行している場合）。更に又は代替的に、Ｓ１３０は、水平車両運動データを任意の方法で用いるステップを含むことができる。
【００３７】
好ましい実施形態の別の変形例において、Ｓ１３０は、気圧計データを収集及び処理するステップを含むことができる。気圧計データは、加速度計データに対するローカルナビゲーション装置の移動に比較的無反応であり（例えば、ナビゲーション装置と対話するユーザによる影響を比較的受けにくく）、気圧計データは、加速度計データとの組み合わせにより、主に気圧計データ又は加速度計データ単独による位置の推定を改善することができる。しかしながら、Ｓ１３０は、シングルソースの補足データを主に、又はそれのみを用いるステップを含むことができる。車両の位置と関連付けられた気圧の読み取り値は、その位置（例えば、位置の高度）の特性となり得るが、気圧データは、特定の位置の特性ではない外的要因（例えば、天気）によっても影響を受けることがあるため、Ｓ１３０は、これらの外的要因を補正するために、気圧計データを処理するステップを含むことができる。気圧に影響を及ぼす外的要因が天気である具体例において、Ｓ１３０は、（例えば、インターネット上で地域の天気のソースからデータを取得することにより、ナビゲーション装置を介して）天気関連の圧力データを取得して、その天気関連の圧力データを考慮して気圧計データを補正するステップを含むことができる。 Ｓ１３０は、任意の適切な気圧計処理ステップ（例えば、時間平均化、ノイズフィルタリング、複数のソースから天気関連の圧力データの集約）を更に含むことができる。例えば、Ｓ１３０は、気圧の変化又は正規化した気圧の変化を計算するステップ（例えば、気圧を初期気圧に対して正規化するか、又は、例えば天気の影響による誤差を取り除くための変化を見つけるステップ）を含むことができる。
【００３８】
ナビゲーションシステムの動作状態は補足データの収集に関連するため（例えば、センサデータを保存するか否かを選択すること、補足データ収集の頻度、パラメータを処理する等）、Ｓ１３０は更に又は代替的に、ナビゲーションシステムの動作状態を変更するステップを含むことができる。ナビゲーションシステムの動作状態は（補足データ収集に関するため）、任意の入力データに基づいて設定することができる。例えば、Ｓ１３０は、ナビゲーションシステムのバッテリ状態（例えば、充電レベル、充電状態）、時間、位置、ルート知識（例えば、現在のルート及び／又は位置についてどれだけのデータが収集されたか）、ＧＰＳ信号の品質、又は任意の他のデータに応じて、補足データを異なって収集するステップを含むことができる。
【００３９】
Ｓ１４０は、ＧＰＳデータと補足データとを関連付けるステップを含む。Ｓ１４０は、補足データを位置にリンクするよう機能し、殆どの場合、ＧＰＳデータはこの位置データの最初のソースである。例えば、Ｓ１４０は、特定の加速度計又は気圧計の応答を、（ＧＰＳにより決定した）特定の位置と関連付けるステップを含むことができる。
【００４０】
Ｓ１４０は、ＧＰＳデータと補足データとを任意の方法で関連付けるステップを含むことができ、例えば、ＧＰＳデータを用いて、補足データを位置に相互に関連付けることができる。この例において、特定の補足データプロファイル（例えば、加速度計により測定した特定の方向転換パターン）は、（ＧＰＳにより測定した）特定の位置又は領域と相互に関連付けられるため、将来この補足データプロファイルが検出された場合、ナビゲーションシステムの位置は、ＧＰＳを用いることなく導出が可能である。
【００４１】
好ましい実施形態の１つの例は、ＧＰＳデータを用いて、初期の位置測定値を提供することを含むことができ、その後、Ｓ１４０は補足データに基づいて車両位置を推定する上でその測定値を用いることができる。例えば、Ｓ１４０は、垂直車両運動データに基づいて車両の推定位置を計算するステップを含み、その推定位置をＧＰＳの初期の位置と比較することができる。垂直車両運動に基づいた車両の推定位置が、サンフランシスコに１つの候補地、及びオークランドに別の候補地を含む場合、Ｓ１４０は、車両の推定位置の計算において、ＧＰＳの初期データを活用して、車両の位置をサンフランシスコに特定することができる（つまり、候補地の重み付け又は評価において、局所性を用いることができる）。
【００４２】
別の例として、ＧＰＳデータを用いて、初期の位置測定値を提供することができ、そこから運動の測定を用いて、デッドレコニング又は類似の手法を行うことができる。デッドレコニングは、（例えば、ＧＰＳを介して位置を直接測定せずに）運動データに基づいて位置の変化を計算するプロセスを指し、時間の関数として車両の速度を測定する（又は加速度計の測定から車両の速度を推測する）ことにより、位置の変化を時間積分により計算することができる。デッドレコニングは、路面の車両の位置を推定するために用いることができ、この場合、デッドレコニングは、具体的には水平車両運動データを活用して、路面に対する水平車両位置の変化を推定することができる。Ｓ１４０が車両位置の変化を推定するのにデッドレコニングを含む場合、デッドレコニングの結果を様々な目的で用いることができる。
【００４３】
第１の具体例において、Ｓ１４０は、垂直車両運動データに基づいた車両位置の推定とは異なる車両位置の推定値をもたらすために、デッドレコニングを含むことができる。この具体例において、Ｓ１４０は、ＧＰＳ受信機から初期位置を受信するステップと、デッドレコニングを用いて初期位置に追加することができる車両位置の変化を推定し、ＧＰＳ及び加速度計導出の位置推定値をもたらすステップと、ＧＰＳ及び加速度計導出の位置推定値と、マッピング関連付けを考慮して垂直車両運動データから導出した推定の車両位置とを比較するステップとを含むことができる。特に、Ｓ１４０が、比較可能な尤度を有する可能性のある位置のセットのうち垂直車両運動データから導出した推定の車両位置を選択する場合、Ｓ１４０は、車両の推定位置を計算する上で、ＧＰＳ及び加速度計導出の位置推定値と、垂直車両運動データから導出した推定の車両位置との比較（例えば、ＧＰＳ及び加速度計導出の位置推定値と、垂直車両運動データから導出した推定の車両位置とを平均化すること、ＧＰＳ及び加速度計導出の位置推定値を考慮して可能性のある垂直車両運動位置のセットのそれぞれの要素と関連付けられた確率又は信頼度の重み付けを調節すること、信頼度の重み付けに応じて推定を平均化すること等）を含むことができる。Ｓ１４０は、いずれかの推定において計算した信頼度のレベルに基づいて、ＧＰＳ及び加速度計導出の位置推定値と、垂直車両運動データから導出した推定の車両位置とのいずれかを選択するステップを含むことができる。例えば、不十分なＧＰＳ衛星ジオメトリから生じた初期位置の誤差により、ＧＰＳ及び加速度計導出の位置推定値が海中の位置に対応する場合、Ｓ１４０は、低い信頼度をＧＰＳ及び加速度計導出の位置推定値に割り当てて（例えば、信頼度の割り当ては、受信したＧＰＳ信号と関連付けられたＧＤＯＰ値の計算に基づく）、より高い関連付けした信頼度に基づいて、垂直車両運動データからの推定の車両位置を選択するステップを含むことができる。別の状況では、異なる位置推定値から選択する代わりに、Ｓ１４０は、推定した信頼度の重み付けに従って異なる推定値の重み付けをして、信頼度による加重平均を推定車両位置としてみなすステップを含むことができる。
【００４４】
第２の具体例において、Ｓ１４０は、垂直車両運動データから位置の推定誤差を計算するのにデッドレコニングを含むことができる。車両が既知の位置（例えば、ＧＰＳを介して知られている）から出発する場合、Ｓ１４０は、デッドレコニングを含み、当該デッドレコニングから計算した車両位置の変化に既知の位置を加えることにより車両位置を推定して、ＧＰＳ及び加速度計導出の位置推定値を作成することができ、ＧＰＳ及び加速度計導出の位置推定値が垂直車両運動データから推定した位置と類似する場合、Ｓ１４０は、この情報を用いて、垂直車両運動データからの位置の推定誤差が低い（例えば、誤差が閾値未満であり、予測における信頼度が閾値の信頼度より高い、等）と結論づけて、対応する措置をとる（例えば、ＧＰＳ受信機の動作状態を変更する、主に補足データを用いてナビゲートする等）ことができる。Ｓ１４０は、任意の他の適切な方法で位置推定値の誤差を計算するステップ（例えば、垂直車両データからの位置推定値と、ＧＰＳ導出の位置推定値との直接の比較による）を含むこともできる。
【００４５】
Ｓ１４０は、任意の他の適切な目的でデッドレコニングを含むことができる。
【００４６】
ＧＰＳデータは好ましくは、時間ベースで補足データと関連付けられる。つまり、ＧＰＳデータは、ＧＰＳデータの一定の期間（例えば、数秒）内に取得した補足データと関連付けられる。将来の時点（例えば、１か月後）で取得されたその後の補足データは、先の補足データと比較（例えば、相関関係について分析）され、Ｓ１４０は好ましくは、先の補足データとの比較及びＧＰＳ関連付けを用いて、将来の時点の補足データに基づいた位置を推定するステップを含む。先の補足データとその後の補足データとの比較に基づく推定位置は、任意の適切な方法で行うことができる。例えば、車両の推定位置を計算することは、可能性のある位置のセットを生成することを含むことができ、それぞれの可能性のある位置が補足データプロファイルと関連付けられる。幾つかの具体例において、Ｓ１４０は、可能性のある位置からの補足データプロファイルのセットと走行時に取得した補足データ（例えば、リアルタイムの垂直車両運動データ、リアルタイムの気圧計データ等）との相関関係のみに基づいて、車両の推定位置を計算することができ、代替的には、Ｓ１４０は、車両の推定位置を計算する上で、更なる情報（例えば、ＧＰＳ測定した初期の車両位置に対する近接性、デッドレコニングから推測したＧＰＳ及び加速度計導出の位置推定値との組み合わせ等）を用いることができる。Ｓ１４０は、任意の適切な方法で、比較に基づいて車両の推定位置を計算するステップ（例えば、異なる推定を平均化する、確率の重み付けに基づいて推定値の加重平均を行う、推定方法のいずれかに対応する信頼度の重み付けに基づいて推定値の加重平均を行う、等）を含むこともできる。更に又は代替的に、ＧＰＳデータは、任意の方法で補足データと関連付けることもできる。
【００４７】
ＧＰＳデータは好ましくは、処理した補足データ（詳細を下記で説明する）と関連付けられるが、更に又は代替的に、処理していない補足データと関連付けることもできる。
【００４８】
Ｓ１４０は好ましくは、補足データの処理、及び／又はフィルタリングを行うステップを含む。補足データの処理は好ましくは、特定の位置／領域、又は特定の位置と関連付けられた運動のいずれかに対応する、補足データ内のパターン又はイベントを特定しようと試みる。位置の対応付けの例として、特定の道路の路面は、（その道路を走行する自動車内に位置するナビゲーションシステムの）加速度計の読み取り値によって特定可能な特徴的プロファイルを有することができる。運動の対応付けの例として、道路の特定のカーブは、予測可能で明確な運転手の方向転換の応答（加速度計及び／又はジャイロスコープデータにより特定可能）をもたらし得る。
【００４９】
これらの対応付けは、多数の方法で形成することができ、例えば、対応付けは、補足データのパターンが位置と繰り返して関連付けられる場合（例えば、パターンは明確に特定できないが、ＧＰＳで測定される特定の位置で毎回生じ、５回以上観測される場合）に形成することができる。別の例として、対応付けは、図６に示すように、特徴認識により形成することができる（例えば、パターンが特定の曲率半径を有する右折のように見える場合、それを、プロファイル及びＧＰＳ位置に基づくナビゲーションマップに存在する道路に一致させることができる）。
【００５０】
Ｓ１４０が特徴認識を行うステップを含む場合、Ｓ１４０は好ましくは、最初に特徴特定を行うステップを含む。例えば、前の例において、Ｓ１４０はまず、特定の加速度計データのパターンが右折であることを識別し、その識別後に、その右折をナビゲーションマップの道路の曲線データと比較するステップを含むことができる。
【００５１】
特徴認識を用いて、補足データからノイズ（及び／又は、任意の他の所望でない信号成分）をフィルタリングすることもできる。例えば、Ｓ１４０は、（自動車そのものの運動ではなく）ユーザが自動車内で電話を動かすことで生じる、スマートフォンの加速度計により記録された運動データを検出するステップを含むことができ、この運動と関連付けられる信号をナビゲーション用の補足データからフィルタリングすることができる。別の例として、Ｓ１４０は、ターン中に車線の変更を検出し、（ターンと車線の変更との両方に起因する運動を含むロー（ＲＡＷ）データの代わりに）ターンの曲線をよりよく反映させるよう運動データを変換するステップを含むことができる。場合によっては、ノイズを容易にフィルタリングすることができず（例えば、ノイズが信号を圧する場合）、Ｓ１４０はノイズの多い補足データを破棄するステップを含むことができる。
【００５２】
Ｓ１４０は、特徴認識を用いて、補足データの保存及び／又は関連付けの方法を変更するステップを含むことができる。例えば、Ｓ１４０は、（加速度計及び／又は気圧計により測定され、路面の高さのばらつきに対応する）ｚ軸の車両運動を、道路上の位置と相関関係をもたらすステップを含むことができる。路面は、道路に沿った位置（つまり、走行方向）の関数のみならず、道路を横切る位置（つまり、車両がどの車線にあり、さらに潜在的には車線内の位置）の関数にもなる。その結果、路面と道路に沿った位置との良好な相関関係をもたらすのに、（特定の方向で）全ての車両に渡ってデータの測定が必要になる場合がある。この例において、Ｓ１４０は、車線毎に個々にデータを保存するステップを含むことができ、Ｓ１４０は、車線の変更の特徴認識を用いて、どの車線データが保存されているかに関して変更することができる。
【００５３】
特徴認識は、任意の適切な方法で行うことができる。第１の例として、特徴認識は、補足データを、特定の特徴を表すものとしてタグ付けされた同じタイプの補足データと比較する（例えば、加速度計データを他の加速度計データと比較する）ことを含むことができる。第２の例として、特徴認識は、補足データをアルゴリズム的に処理して、特定の特性に関してそのデータを評価することを含むことができる。第３の例として、特徴認識は、あるタイプの補足データと、別のタイプのデータ（例えば、他の補足データ、ＧＰＳデータ等）との予備の対応付けを行った後、第２のタイプのデータで実行された特徴認識に基づいて、第１のタイプの補足データにおける特徴を特定することを含むことができる。第４の例として、特徴認識は、ユーザから明確な特徴認識を受信する（例えば、ユーザがちょうど右折を行ったことを特定するボタンをユーザが押す）ことを含むことができる。
【００５４】
Ｓ１４０は、複数のソースを確認することにより、補足データの処理を行うステップを含むことができる。例えば、Ｓ１４０は、スマートフォンの加速度計からの加速度計データに加えて、（例えば、ＯＢＤ−ＩＩインタフェースを介して）車両の速度計データを受信するステップを含むことができ、スマートフォンの加速度計が、速度計では示されなかった加速度の大きな変化を記録した場合、スマートフォンが車両に対して動いていることを示すことができる（この加速度計データは適宜、処理／フィルタリングすることができる）。
【００５５】
別の例として、Ｓ１４０は、車両速度（場合によっては、ナビゲーションシステムのＧＰＳ受信機を介して取得することができる）に基づいて補足データを調節するステップを含むことができる。垂直車両運動データの時間スケーリングは一例であるが、Ｓ１４０は、更に又は代替的に、任意の適切な方法で車両速度に基づいて補足データを調節するステップ（例えば、移動車両に対する空気の動きによる気圧計測定の速度調節）を含むことができる。
【００５６】
前の例に示すように、補足データの収集は、用いられる収集メカニズムに基づいて、高い割合で変動を受けることがある。Ｓ１４０は好ましくは、この変動の一部を説明するよう調節された方法でＧＰＳデータと補足データとを関連付けるステップを含む。
【００５７】
例えば、加速度計データがスマートフォンにより収集される場合、データは、車両内のスマートフォンの位置及び向きに基づいて大いに変わり得る。Ｓ１４０は、これを説明するために、自動的に収集データを調節するステップを含むことができ、更に又は代替的に、Ｓ１４０は、ユーザがスマートフォンを特定の方法で配置することを要求するステップを含むことができる。
【００５８】
同様に、モバイルナビゲーションシステムにより収集した補足データは、運転手及び／又はモバイルナビゲーションシステムが関連付けられる車両に基づいて変動し得る。Ｓ１４０は、車両及び／又は運転手に基づいて補足データを変更するステップを含むことができ、例えば、Ｓ１４０は、（加速度計により検出した）路面の測定を位置と関連付けるステップを含む場合、ある車両で取得したデータと他のものとが比較できるよう、車両のサスペンション応答を考慮しなければならない場合がある。
【００５９】
Ｓ１４０は、ナビゲーションシステムのユーザに車両及び／又は運転手を特定するよう依頼することにより、車両及び／又は車両の運転手を特定するステップを含むことができる。更に又は代替的に、Ｓ１４０は、車両及び／又は運転手を自動的に特定するステップを含むことができる。
【００６０】
好ましい一実施例において、Ｓ１４０は、図７に示すように、かつその全体が参照により組み込まれる米国特許出願第１４／２０６，７２１号に記載されているような、車両及び／又は運転手を自動的に特定するステップを含む。
【００６１】
Ｓ１５０は、補足データに基づいてナビゲーションを行うステップを含む。Ｓ１５０は、補足データに従って車両ナビゲーションを行うよう機能するが、補足データのみに基づいて、又は補足データとＧＰＳデータ（及び／又は他の関連するデータ）の両方の組み合わせに基づいてナビゲーションを行うことができる。Ｓ１５０は好ましくは、補足データから計算した位置（例えば、緯度及び高度、道路と比較した相対的位置等）をマップデータと比較することにより、ナビゲーションを行うステップを含むが、更に／代替的に、任意の方法でナビゲーションを行うステップを含むことができる。
【００６２】
Ｓ１５０は好ましくは、前述の通り、ナビゲーションシステムの状態に従って、ナビゲーションを行うステップ（例えば、ユーザに方向を提供する、自走自動車に方向を提供する等）を含む。ナビゲーションシステムの状態は好ましくは、補足データ及びＧＰＳデータ収集パラメータと同様に、補足データとＧＰＳデータとをどのように用いて、ナビゲーションを行うかを決定する。ナビゲーションの状態は、補足データとＧＰＳデータとをどのように処理及び／又は較正するのかを決定することもでき、或いはその他の任意の適切な目的のために用いることもできる。
【００６３】
好ましい実施形態の一変形例において、Ｓ１５０は、車両が占有する車線を示唆するステップを含む。例えば、Ｓ１４０は、車両が走行する車線の特定ができる場合、Ｓ１５０は、車両に特定の車線を占領する（例えば、右側車線を占領して特定のターンを行う）よう指示するステップを含むことができる。
【００６４】
好ましい実施形態及びその変形例のシステム及び方法は、コンピュータ可読命令を保存するコンピュータ可読媒体を受信するよう構成されたコンピュータとして、少なくとも部分的に具現化及び／又は実装することができる。その命令は好ましくは、ナビゲーションシステムと一体化されたコンピュータ実行可能コンポーネントにより実行される。コンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、光学デバイス（ＣＤ又はＤＶＤ）、ハードディスク、フロッピドライブ、又は任意の適切なデバイス等の任意の適切なコンピュータ可読媒体に保存することができる。コンピュータ実行可能コンポーネントは好ましくは、汎用又は特定用途向けプロセッサであるが、任意の適切な専用ハードウェア又はハードウェア／ファームウェア複合デバイスが、代替的に又は更に、命令を実行することができる。
【００６５】
当業者が先の詳細な説明から、及び図面及び特許請求の範囲から認識するように、本発明の好ましい実施形態は、以下の特許請求の範囲に定義された本発明の範囲から逸脱することなく変形及び変更が可能である。
【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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【図７】
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