(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
歩行者ナビゲーションのためのデバイスであって、
加速度計センサであって、前記加速度計センサの複数の軸におけるデバイスの動きの加速度測定値を得るように構成され、前記加速度測定値がストライド成分とステップ成分とを含む、前記加速度計センサと、
前記加速度計センサに結合される処理モジュールであって、前記加速度計センサに関する前記デバイスの動きの推定姿勢を判定するために、
前記ステップ成分を保持するために前記加速度測定値の前記ストライド成分を除去することによって前記加速度測定値をフィルタリングし、
前記デバイスの動きの横方向揺れの前記推定姿勢における偏りを軽減するために前記加速度測定値の前記ステップ成分に基づいて前記推定姿勢を判定する、
ことによって前記加速度測定値を処理するように構成される、前記処理モジュールと、
を含む、デバイス。
【請求項２】
請求項１に記載のデバイスであって、
前記処理モジュールが、
前記加速度測定値の傾き測定値を計算する傾き推定モジュールと、
前記傾き測定値に基づいて複数のパーソナルナビゲーション軸に沿う傾き回復加速度測定値を生成するために前記加速度測定値を処理するように構成される傾き回復モジュールであって、前記複数のパーソナルナビゲーション軸が、少なくとも、鉛直軸と第１の水平軸と第２の水平軸とを含む、前記傾き回復モジュールと、
フィルタリングされた加速度測定値を生成するために前記傾き回復加速度測定値に対して前記加速度測定値のフィルタリングを行うステップフィルタリングモジュールであって、前記フィルタリングされた加速度測定値が鉛直加速度成分と前記第１の水平軸に沿う第１の水平加速度成分と前記第２の水平軸に沿う第２の水平加速度成分とを含む、前記ステップフィルタリングモジュールと、
を含む、デバイス。
【請求項３】
請求項２に記載のデバイスであって、
前記処理モジュールが、式
0006662842.tif 000006
に基づいて予備姿勢を判定するように構成される予備姿勢推定モジュールであって、Ｒｘｘが前記第１の水平加速度成分の自己共分散であり、Ｒｙｙが前記第２の水平加速度成分の自己共分散であり、Ｒｘｙが前記第１の水平加速度成分と前記第２の水平加速度成分との相互共分散である、前記予備姿勢推定モジュールを更に含む、デバイス。
【請求項４】
請求項３に記載のデバイスであって、
前記処理モジュールが、予備前方向加速度成分を生成するために前記予備姿勢に応答して前記第１の水平加速度成分を回転回復し、予備横方向加速度成分を生成するために前記予備姿勢に応答して前記第２の水平加速度成分を回転回復するように構成される回転回復モジュールを更に含む、デバイス。
【請求項５】
請求項４に記載のデバイスであって、
前記処理モジュールが、
前記予備前方向加速度成分と９０度回転された前記鉛直加速度成分との相互共分散に基づいて前記予備前方向加速度成分と前記鉛直加速度成分との間の進み関係又は遅れ関係の一方を検出し、
前記検出された関係に基づいて前記デバイスの動きの方向が前方向であるか又は後ろ方向であるかを判定する、
ように構成される０−π曖昧さ推定モジュールを更に含む、デバイス。
【請求項６】
請求項５に記載のデバイスであって、
前記予備前方向加速度成分と９０度回転された前記鉛直加速度成分との間の相互共分散が正である場合に前記デバイスの動きの方向が前記前方向であり、
前記予備前方向加速度成分と９０度回転された前記鉛直加速度成分との間の前記相互共分散が負である場合に前記デバイスの動きの方向が前記後ろ方向である、デバイス。
【請求項７】
請求項６に記載のデバイスであって、
前記処理モジュールが、前記予備姿勢と、前記前方向と前記後ろ方向との一方である前記デバイスの動きの方向とに基づいて前記推定姿勢を判定するように更に構成される、デバイス。
【請求項８】
請求項５に記載のデバイスであって、
前記０−π曖昧さ推定モジュールが、式
0006662842.tif 000007
に基づいて品質メトリック因子（ＹａｗＱＭ）を生成するように更に構成され、Ｒｆｖが前方向加速度成分と前記鉛直加速度成分の相互共分散であり、Ｒｆｆが前記前方向加速度成分の自己共分散であり、Ｒｖｖが前記鉛直加速度成分の自己共分散である、デバイス。
【請求項９】
請求項８に記載のデバイスであって、
前記処理モジュールが、前記予備姿勢と前記デバイスの動きの方向と前記品質メトリック因子とに基づいて前記推定姿勢を判定するように更に構成される、デバイス。
【請求項１０】
請求項９に記載のデバイスであって、
前記推定姿勢が、式
YawFiltn=Yawｎ×abs(YawQM)+YawFiltn-1×(1-abs(YawQM))
に基づいて判定され、ＹａｗＦｉｌｔｎが時間ｔｎにおける推定姿勢であり、ＹａｗＦｉｌｔｎ−１が時間ｔｎ−１における推定姿勢であり、Ｙａｗｎが時間ｔｎにおける前記予備姿勢と前記デバイスの動きの方向とに基づいて判定される姿勢である、デバイス。
【請求項１１】
請求項２に記載のデバイスであって、
前記処理モジュールが、品質メトリック因子と予備姿勢とに基づいて前記推定姿勢を判定するように更に構成され、前記予備姿勢が、式
0006662842.tif 000008
によって判定され、Ｒｘｖが予備前方向加速度成分と前記鉛直加速度成分との相互共分散であり、Ｒｙｖが予備横方向加速度成分と前記鉛直加速度成分との相互共分散である、デバイス。
【請求項１２】
請求項１に記載のデバイスであって、
前記加速度計センサに物理的に固定して配置され、全地球的基準方向に関する前記デバイスの前記加速度計センサの方位を判定するように構成されるデバイス進行方向センサを更に含み、
前記処理モジュールが、ユーザ進行方向推定を判定するために前記推定姿勢を前記加速度計センサの方位と組み合わせるように更に構成される、デバイス。
【請求項１３】
歩行者ナビゲーションのためのデバイスにおいて動作可能な方法であって、
全地球的基準方向に関する前記デバイスの加速度計センサの方向を判定することと、
前記加速度計センサの複数の軸におけるデバイスの動きの加速度測定値を得ることであって、前記加速度測定値がストライド成分とステップ成分とを含む、前記加速度測定値を得ることと、
前記加速度計センサに関する前記デバイスの動きの推定姿勢を判定するために前記加速度測定値を電子的に処理することであって、少なくとも、
前記ステップ成分を保持するために前記加速度測定値の前記ストライド成分を除去することによって前記加速度測定値をフィルタリングすることと、
前記デバイスの動きの横方向揺れの前記推定姿勢における偏りを軽減するために前記加速度測定値の前記ステップ成分に基づいて前記推定姿勢を判定することと、
を含む、前記電子的に処理することと、
ユーザ進行方向推定を生成するために前記推定姿勢を前記加速度計センサの方向と電子的に組み合わせることと、
を含む、方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の方法であって、
前記電子的に処理することが、
前記加速度測定値の傾き測定値を計算することと、
前記傾き測定値に基づいて複数のパーソナルナビゲーション軸に沿う傾き回復加速度測定値を生成することであって、前記複数のパーソナルナビゲーション軸が少なくとも鉛直軸と第１の水平軸と第２の水平軸とを含む、前記傾き回復加速度測定値を生成することと、
前記傾き回復加速度測定値からの前記ストライド成分を遮断することによってフィルタリングされた加速度測定値を生成することであって、前記フィルタリングされた加速度測定値が鉛直加速度成分と前記第１の水平軸に沿う第１の水平加速度成分と前記第２の水平軸に沿う第２の水平加速度成分とを含む、前記加速度測定値を生成することと、
を更に含む、方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、
前記推定姿勢を判定することが、式
0006662842.tif 000009
に基づいて予備姿勢を判定することであって、Ｒｘｘが前記第１の水平加速度成分の自己共分散であり、Ｒｙｙが前記第２の水平加速度成分の自己共分散であり、Ｒｘｙが前記第１の水平加速度成分と前記第２の水平加速度成分の相互共分散である、前記予備姿勢を判定することと、
予備前方向加速度成分を生成するために前記予備姿勢に応答して前記第１の水平加速度成分を回転回復し、予備横方向加速度成分を生成するために前記予備姿勢に応答して前記第２の水平加速度成分を回転回復することと、
前記予備前方向加速度成分と９０度回転された前記鉛直加速度成分との相互共分散に基づいて前記予備前方向加速度成分と前記鉛直加速度成分との間の進み関係又は遅れ関係の一方を検出することと、
前記検出された関係に基づいて前記デバイスの動きの方向が前方向であるか又は後ろ方向であるかを判定することと、
前記予備姿勢と前記デバイスの動きの方向とに基づいて前記デバイスの動きの前記推定姿勢を判定することと、
を含む、方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法であって、
前記予備前方向加速度成分と９０度回転された前記鉛直加速度成分との間の相互共分散が正である場合に前記デバイスの動きの前記方向が前記前方向であり、
前記予備前方向加速度成分と９０度回転された前記鉛直加速度成分との間の前記相互共分散が負である場合に前記デバイスの動きの前記方向が前記後ろ方向である、方法。
【請求項１７】
請求項１４に記載の方法であって、
前記推定姿勢を判定することが、式
0006662842.tif 000010
に基づいて予備姿勢を判定することであって、Ｒｘｘが前記第１の水平加速度成分の自己共分散であり、Ｒｙｙが前記第２の水平加速度成分の自己共分散であり、Ｒｘｙが前記第１の水平加速度成分と前記第２の水平加速度成分との相互共分散である、前記予備姿勢を判定することと、
予備前方向加速度成分を生成するために前記予備姿勢に応答して前記第１の水平加速度成分を回転回復し、予備横方向加速度成分を生成するために前記予備姿勢に応答して前記第２の水平加速度成分を回転回復することと、
前記予備前方向加速度成分と９０度回転された前記鉛直加速度成分との相互共分散に基づいて前記予備前方向加速度成分と前記鉛直加速度成分との間の進み関係又は遅れ関係の一方を検出することと、
前記検出された関係に基づいて前記デバイスの動きの方向が前方向であるか又は後ろ方向であるかを判定することと、
式
0006662842.tif 000011
に基づいて品質メトリック因子（ＹａｗＱＭ）を生成することであって、Ｒｆｖが前方向加速度成分と前記鉛直加速度成分との間の相互共分散であり、Ｒｆｆが前記前方向加速度成分の自己共分散であり、Ｒｖｖが前記鉛直加速度成分の自己共分散である、前記品質メトリック因子を生成することと、
前記予備姿勢と前記デバイスの動きの方向と前記品質メトリック因子とに基づいて前記推定姿勢を判定することと、
を含む、方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の方法であって、
前記推定姿勢が、式
0006662842.tif 000012
に基づいて判定され、ＹａｗＦｉｌｔｎが時間ｔｎにおける推定姿勢であり、ＹａｗＦｉｌｔｎ−１が時間ｔｎ−１における推定姿勢であり、Ｙａｗｎが時間ｔｎにおける前記予備姿勢と前記デバイスの動きの方向とに基づいて判定される姿勢である、方法。
【請求項１９】
歩行者ナビゲーションのためのデバイスにおいて動作可能な方法であって、
加速度計センサの複数の軸におけるデバイスの動きの加速度測定値を得ることであって、前記加速度測定値がストライド成分とステップ成分とを含む、前記加速度測定値を得ることと、
前記加速度計センサに関する前記デバイスの動きの推定姿勢を判定するために前記加速度測定値の少なくとも一部を電子的に処理することであって、少なくとも、
前記ステップ成分を保持するために前記加速度測定値の前記ストライド成分を除去することによって前記加速度測定値の前記ステップ成分をフィルタリングすることと、
前記デバイスの動きの横方向揺れの前記推定姿勢における偏りを軽減するために前記加速度測定値の前記ステップ成分に基づいて前記推定姿勢を判定することと、
を含む、前記電子的に処理することと、
を含む、方法。
【請求項２０】
請求項１９に記載の方法であって、
前記電子的に処理することが、式
0006662842.tif 000013
に基づいて予備姿勢を判定することであって、Ｒｘｘが第１の水平加速度成分の自己共分散であり、Ｒｙｙが第２の水平加速度成分の自己共分散であり、Ｒｘｙが前記第１の水平加速度成分と前記第２の水平加速度成分との相互共分散である、前記予備姿勢を判定することと、
予備前方向加速度成分を生成するために前記予備姿勢に応答して前記第１の水平加速度成分を回転回復し、予備横方向加速度成分を生成するために前記予備姿勢に応答して前記第２の水平加速度成分を回転回復することと、
前記予備前方向加速度成分と９０度回転された鉛直加速度成分との相互共分散に基づいて前記予備前方向加速度成分と前記鉛直加速度成分との間の進み関係又は遅れ関係の一方を検出することと、
前記検出された関係に基づいて前記デバイスの動きの方向が前方向であるか又は後ろ方向であるかを判定することと、
式
0006662842.tif 000014
に基づいて品質メトリック因子（ＹａｗＱＭ）を生成することであって、Ｒｆｖが前方向加速度成分と前記鉛直加速度成分との間の相互共分散であり、Ｒｆｆが前記前方向加速度成分の自己共分散であり、Ｒｖｖが前記鉛直加速度成分の自己共分散である、前記品質メトリック因子を生成することと、
前記予備姿勢と前記デバイスの動きの方向と前記品質メトリック因子とに基づいて前記推定姿勢を判定することと、
を更に含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は概して歩行者ナビゲーションに関する。
【背景技術】
【０００２】
歩行者ナビゲーションデバイスは、道路でユーザ位置情報を判定するために用いられる。このようなナビゲーションデバイスの多くは、それらのユーザによって任意のパターンで保持され得る、結びつけられていないデバイスの形態ともし得る。このようなナビゲーションデバイスは、ユーザの方向に関連する姿勢（attitude）を推定することによってユーザの動きの方向を判定する。例えば、この姿勢は、センサの方向に対するユーザの動き（又は、ナビゲーションデバイスはユーザによって携帯されるのでデバイスの動き）の方向として定義され得、センサの方向はナビゲーションデバイスに既知である。幾つかの状況では、姿勢推定は静的に成され得る。しかし、この方法は、ユーザがナビゲーションデバイスをユーザの動きの方向に向けることを必要とし得、この方向における姿勢は定量値「ゼロ」によって定義される。また、姿勢の動的推定が、ナビゲーションデバイスの向きに対する制約を低減又は除外する助けとなり得る。例えば、ユーザが、ナビゲーションデバイスの向きを縦向きから横向きに変更し得、また、ナビゲーションデバイスをユーザのシャツ又はズボンのポケットに入れて携帯し、その後、歩行者ナビゲーションに関するマップを見るためにナビゲーションデバイスを取り出すことさえあり得る。（例えばモバイルデバイスにおいて埋め込まれ得る）ナビゲーションデバイス用の低コストセンサ（加速度計、電子コンパス（ｅコンパス）、ジャイロスコープなど）を用いる、結びつけられていない歩行者ナビゲーションにおける動的姿勢推定は、業界全体の問題である。
【発明の概要】
【０００３】
歩行者ナビゲーションのためのデバイス及び方法の記載される例において、デバイスが、加速度成分を感知するように構成される加速度計センサを含み、加速度成分は加速度計センサの複数の軸におけるデバイスの動きに関連し、ストライド周波数成分及びステップ周波数成分を含む。このデバイスは、加速度計センサと通信可能に関連する処理モジュールを含む。処理モジュールは、加速度計センサに対するデバイスの動きに関連する推定姿勢を判定するために、加速度成分の少なくとも一部を処理するように構成される。処理モジュールは、加速度成分のストライド周波数成分を遮断することによって加速度成分のステップ周波数成分をフィルタ出力することにより、加速度成分を処理するように構成される。処理モジュールはさらに、推定姿勢におけるデバイスの動きの横方向動きに関連する偏りを軽減するために加速度成分のステップ周波数成分に基づいて推定姿勢を判定するように構成される。
【０００４】
幾つかの実施形態では、歩行者ナビゲーションのためのデバイスにおいて動作可能な方法が、全地球的基準方向に対するデバイスの加速度計センサの方向を判定すること、加速度計センサの複数の軸におけるデバイスの動きに関連する加速度成分を感知することを含む。加速度成分は、ストライド周波数成分及びステップ周波数成分を含む。この方法はさらに、加速度計センサに対するデバイスの動きの推定姿勢を判定するため、加速度成分を電子的に処理することを含む。電子的な処理は、少なくとも、加速度成分のストライド周波数成分を遮断することによって加速度成分のステップ周波数成分をフィルタ出力すること、及びデバイスの動きの横方向揺れに関連する推定姿勢における偏りを軽減するために、加速度成分のステップ周波数成分に基づいて推定姿勢を判定することを含む。この方法はさらに、ユーザ進行方向（heading）推定を生成するため、推定姿勢を加速度計センサの方向と電子的に組み合わせることを含む。
【０００５】
幾つかの実施形態では、歩行者ナビゲーションのためのデバイスにおいて動作可能な方法が、加速度計センサの複数の軸におけるデバイスの動きに関連する加速度成分を感知することを含む。加速度成分は、ストライド周波数成分及びステップ周波数成分を含む。この方法はさらに、加速度計センサに対するデバイスの動きの推定姿勢を判定するために、加速度成分の少なくとも一部を電子的に処理することを含む。電子的な処理は、少なくとも、加速度成分のストライド周波数成分を遮断することによって加速度成分のステップ周波数成分をフィルタ出力すること、及びデバイスの動きの横方向揺れに関連する推定姿勢における偏りを軽減するために、加速度成分のステップ周波数成分に基づいて推定姿勢を判定することを含む。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】或る実施形態に従った、姿勢、及び全地球的基準方向に対するセンサ方向を示すように位置決めされるデバイスの例示表現である。
【０００７】
【図２】３つの加速度計軸及び全体加速度成分の各々について、時間に対する加速度成分測定の例示波形を示すグラフである。
【０００８】
【図３】例示実施形態に従った、歩行者ナビゲーションのためのデバイスの例示ブロック図表現である。
【０００９】
【図４】一実施形態に従った、姿勢推定の品質メトリックフィルタリングに関連する例示プロットを示すグラフである。
【００１０】
【図５Ａ】一実施形態に従った、品質メトリックフィルタリングの例示ブロック図表現である。
【図５Ｂ】別の実施形態に従った、品質メトリックフィルタリングの例示ブロック図表現である。
【００１１】
【図６】一実施形態に従った、歩行者ナビゲーションの例示的方法のフローチャートである。
【００１２】
【図７】別の実施形態に従った、歩行者ナビゲーションの例示的方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
歩行者ナビゲーションデバイスにおける姿勢推定のための様々な実施形態を図１〜図７を参照して説明する。
【００１４】
「歩行者ナビゲーション」は、位置、方向、進行方向、傾き、姿勢、方位、高度、速度、加速度、及び急な動きの感知、及び／又は場所に基づくアプリケーション、位置に基づくアプリケーション、位置に基づくアプリケーション、歩数計アプリケーション、マップ関連アプリケーション、経路（軌道）制御、コース監視及び終了、限定領域又はゾーンに対する制約、操縦、自由落下検出、画像取得制御、画像安定化、及び上記の任意のものを組み合わせるアプリケーション又は上記の任意のものから恩恵を得る他のアプリケーションのいずれか１つ、いくつか、又は全てを含む。
【００１５】
姿勢推定を提供し得る様々なデバイス、又は、より具体的には歩行者ナビゲーションを提供し得る様々なデバイスは、ポータブルデバイス、ハンドヘルドデバイス、又はモバイルデバイスである。このようなデバイスは、本明細書の実施形態及び教示を利用し、それらから恩恵を得るために位置又は向きに関して十分に移動可能な、本明細書に記載のもの並びに他のものなどの任意の電子デバイスを含み得、このようなデバイスを下記では「歩行者ナビゲーションデバイス」と称する。
【００１６】
歩行者ナビゲーションデバイスが、歩行者ナビゲーションデバイスを携帯するユーザのスピード及び／又は距離の推定値、所定の方向（例えば磁北）に対する歩行者ナビゲーションデバイス内の１つ又は複数のセンサの方向、並びに加速度計センサに対するデバイスの動き（又は、歩行方向などのユーザの動き）の方向に対するこのようなモバイルデバイスの推定姿勢供給方向を計算するように構成される。いくつかの例示実施形態では、歩行者ナビゲーションデバイスは、所定の方向に対する歩行者ナビゲーションデバイス内の１つ又は複数のセンサの方向、及び歩行者ナビゲーションデバイスに関連する推定姿勢を計算するようにのみ構成され得る。このような例示実施形態では、スピード及び／又は距離の推定は、姿勢推定のために本明細書で開示する歩行者ナビゲーションデバイス（「デバイス」とも称する）にアクセス可能な又はこれと通信する適切なデバイス（歩数計など）によって実施され得る。或いは、幾つかの例示実施形態では、歩数計などのデバイスも歩行者ナビゲーションデバイスにおいて具現化され得る。
【００１７】
図１を参照すると、デバイス１００（歩行者ナビゲーションデバイス）の例示表現が示されている。デバイス１００は、結びつけられていない及び結びつけられたナビゲーションデバイスとともに用いられるように構成され、ユーザ進行方向（ユーザ進行方向推定）を判定するためユーザによって携帯され得る。説明のため、この結びつけられていないナビゲーションを、ユーザが移動する距離の推定と、ユーザ進行方向推定とに別々に分ける。ユーザが移動する距離は、当技術分野で知られているように、歩数計のプロセス及び回路要素の実施形態を用いて推定される。様々な実施形態がユーザ進行方向推定の解決策を提供する。
【００１８】
様々な実施形態では、ユーザ進行方向推定は２つの推定を判定することによって実施される。第１の推定が、全地球的基準方向（北など）に対するデバイスセンサ（加速度計センサなど）の方向であり、第２の推定が、デバイスセンサに対するユーザの動き（ユーザはデバイス１００を携帯するので、「デバイスの動き」とも称する）の方向（姿勢）である。第１の推定はｅコンパス及び／又はジャイロスコープを用いて判定され、第２の推定（姿勢）は加速度計センサとともに処理モジュールによって判定される。一例の実施形態において、デバイス１００は推定姿勢しか判定し得ず、全地球的基準方向に対するデバイスセンサの方向は別のデバイスによって提供され得、推定姿勢及びデバイスセンサの方向両方が組み合わされてユーザ進行方向推定が判定される。加速度計センサ及び処理モジュールの様々な実施形態は、図２〜図７を参照して説明する。
【００１９】
図１に示すように、デバイス１００は、角度１０５及び角度１１０の２つの方向を判定することによってユーザ進行方向推定を判定するように構成される。角度１０５は、磁北（ＭＮ１１５参照）とセンサ方向（１２０）との方向差を表わし、角度１１０は、センサ方向（１２０）とユーザ又はデバイスの動きの方向（１２５参照）との方向差を表わす。この説明のために、デバイス１００が水平面内に置かれる場合、方向１１０は、デバイスの動き（又はユーザの動き）に関連する「姿勢」と称される。
【００２０】
図２において、未処理の加速度計測定値（加速度成分）が時間に対して示されている。典型的なユーザ歩行の動き（又は、デバイスがユーザによって携帯されているのでデバイスの動き）の間の加速度成分、例えば、ユーザの前方向成分（前方向加速度２０２として示す）、ユーザの横方向成分（横方向加速度２０４として示す）、及びユーザの鉛直方向成分（鉛直方向加速度２０６として示す）など、が図２に示されている。
【００２１】
図２では、加速度成分（前方向加速度２０２、横方向加速度２０４、及び鉛直方向加速度２０６）の二乗値の和の平方根などの大きさ（Ａｍａｇ）もグラフ上部にグラフ化されている（総加速度２０８として示す）。これらの加速度は、横軸（Ｘ軸）の時間に対して縦軸（Ｙ軸）にプロットされている。図２のプロットから、前方向加速度２０２、横方向加速度２０４、及び鉛直方向加速度２０６のうち、鉛直方向加速度２０６の変動が最大であり、横方向加速度２０４に沿った変動が最小である。さらに、鉛直方向加速度２０６と前方向加速度２０２は、位相が約９０度、即ち、ステップ継続時間のほぼ１／４、オフセットされている。例えば、図２に示すように、鉛直方向加速度２０６の波形が、前方向加速度２０２の波形より約９０度進んでいる。
【００２２】
図３は、例示の実施形態に従った、歩行者ナビゲーションのためのデバイス３００のブロック図である。デバイス３００はデバイス１００の例である。デバイス３００は、加速度計センサ３１０及び処理モジュール３２５を含む。加速度計センサ３１０は、加速度計センサ３１０の複数の軸におけるデバイスの動きに関連する加速度成分を感知するように構成される。一例示実施形態では、デバイス３００はまた、加速度計センサ３１０に対して物理的に固定されて配置され、全地球的基準方向（全地球的な北など）に対するデバイス進行方向推定を生成するように構成される、デバイス進行方向センサ３２０を含む。処理モジュール３２５は、加速度計センサ３１０に対するデバイスの動きに関連する推定姿勢を判定するように構成され、さらに、推定姿勢とデバイス進行方向推定を組み合わせることに基づいてユーザ進行方向推定を判定するように構成される。
【００２３】
一例の実施形態において、加速度計センサ３１０は、３軸加速度計であり、加速度計センサ３１０の、それぞれ、Ｘ、Ｙ、及びＺの３軸に沿った、ＡｃｃＸ、ＡｃｃＹ、ＡｃｃＺなどの加速度成分の測定を提供する。一般性を失うことなく、加速度計センサ３１０は、デバイス３００（デバイス１００の例）内部の仮想観測器であり、外部のことはわからない。デバイス３００の或る面（Ｘ軸）が水平面と一致する場合、ＡｃｃＸは、デバイス３００のディスプレイからデバイス３００のこの面に沿って外向きに発する方向の加速度成分であり、ＡｃｃＹは、水平面内におけるＸ軸の方向に直交するＹ軸などの横方向の加速度成分であり、ＡｃｃＺは、デバイス３００のディスプレイからの垂線などの鉛直面における加速度成分である。加速度計センサ３１０が、デバイス３００内部の仮想観測器であり、外部のことがわからず、そのため、Ｘ軸は常に、デバイス３００の向きに関わらずデバイス３００の上部を指し、ＡｃｃＸ、ＡｃｃＹ、ＡｃｃＺ間の角度関係はデバイス３００の向きに関わらず一定に維持され、これらの軸はパーソナルナビゲーション座標の軸と必ずしも一致する必要はないことが視覚化され得る。デバイス進行方向センサ３２０の例には、ジャイロスコープや、磁北などの全地球的基準方向に対する加速度計センサ３１０の方向の情報を提供するｅコンパスが含まれ得るが、これらに限定されるものではない。
【００２４】
処理モジュール３２５は、データ記憶装置に記憶されるか又はその中に受け取られる、ソフトウェア命令、プロトコル、又は論理命令の実行又は性能を促進又は可能にするための、当業者に既知の様々なデバイスを含み得る。処理モジュール３２５は、マルチコアプロセッサ、シングルコアプロセッサ、又はマルチコアプロセッサとシングルコアプロセッサの組合せとして具現化され得る。例えば、処理モジュール３２５は、コプロセッサ、マイクロプロセッサ、コントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ＤＳＰ付き又はＤＳＰなし処理回路要素、或いは特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、マイクロコントローラユニット（ＭＣＵ）、ハードウェアアクセレレータ、又は特定目的コンピュータチップなどの集積回路を含む様々な他の処理デバイスなど、様々な処理手段の１つ又は複数として具現化され得る。処理モジュール３２５はまた、メモリデバイス（プロセッサキャッシュなど）、計時デバイス（リアルタイムクロック（ＲＴＣ））、及び／又は追加の回路要素或いはデータ送信チャネルを含み得る。データ記憶装置は、複数の異なるデバイス又はデバイスの組合せによって具現化されてもよい。例えば、データ記憶装置は、１つ又は複数の揮発性及び／又は不揮発性メモリデバイスを含み得る。このようなデバイスの例には、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、プログラマブル読出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、及び電気的に消去可能なプログラマブル読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）が含まれるが、これらに限定されるものではない。
【００２５】
処理モジュール３２５は、ステップ検出モジュール３３０、傾き推定モジュール３３５、傾き回復（de-tilt）モジュール３４０、及びステップ周波数フィルタリングモジュール３５０を含む。
【００２６】
ステップ検出モジュール３３０は、加速度成分（ＡｃｃＸ、ＡｃｃＹ、及びＡｃｃＺ）におけるステップ周波数成分及びストライド周波数成分を判定するように構成される。一例の実施形態において、ステップ検出モジュール３３０は、これらの周波数成分を、加速度測定におけるゼロ交差の情報と、ステップ周波数が２／ストライド期間に等しいという仮定とを用いて判定する。ただし、ステップ検出モジュール３３０は、加速度計成分（ＡｃｃＸ、ＡｃｃＹ、及びＡｃｃＺ）のパターン検出及び推定に基づいてステップ周波数成分及びストライド周波数成分を判定し得る。傾き推定モジュール３３５は、加速度計センサ３１０から受け取られる加速度成分（ＡｃｃＸ、ＡｃｃＹ、ＡｃｃＺ）及び（ステップ検出モジュール３３０から受け取られる）ステップ周波数成分及びストライド周波数成分の情報を用いたピッチ（Φ）及びロール（θ）出力などの、傾き測定を判定するように構成される。幾つかの実施形態では、これらの傾き測定は、通常、ユーザの動きの停止期間の間に、停止期間の間のサンプルを平均してノイズをフィルタリングすることによって推定され得る。これは、ユーザが動いている間は、測定にノイズが乗り過ぎて傾き推定のために平均できない可能性があるからである。幾つかの例示実施形態では、傾き推定モジュール３３５は、ストライドが検出されるたびに、ダイナミック傾き推定（及び追跡）のためそのストライドにわたって測定を平均するように構成される。これは、加速度測定波形が概してストライドにわたって周期的であり、正味の加速度が通常ゼロである（鉛直方向加速度成分を除く）からである。
【００２７】
傾き回復モジュール３４０は、傾き測定に基づいて複数のパーソナルナビゲーション軸に沿う傾き回復加速度成分を生成するため加速度成分を処理するように構成される。一例の実施形態において、パーソナルナビゲーション軸は、少なくとも、鉛直軸、第１の水平軸、及び第２の水平軸を含む。例えば、傾き回復は、加速度計成分ＡｃｃＸ、ＡｃｃＹ、ＡｃｃＺを、それぞれ、第１の水平軸、第２の水平軸、及び鉛直軸における加速度計成分に変える。例えば、傾き推定モジュール３３５は、デバイス３００の現在の向きを判定し、次いで、傾きを回復して鉛直軸及び水平２次元面における加速度計示度を判定する。一例の実施形態において、傾き推定モジュール３３５は、傾き回復モジュール３４０にＡｃｃＸ、ＡｃｃＹ、ＡｃｃＺに対応する傾き測定（ピッチ（Φ）及びロール（θ）出力）を提供する。傾き回復モジュール３４０は、歩行者パーソナル座標系（Ｘ’、Ｙ’、Ｖ’）の傾き回復軸を判定するために、これらの入力（ＡｃｃＸ、ＡｃｃＹ、ＡｃｃＺ、Φ、及びθ）をすべて用いる。この説明では、歩行者のパーソナル座標系の座標（軸）である傾き回復座標（Ｘ’、Ｙ’、Ｖ’）を参照し、ここで、座標Ｘ’は第１の水平軸に対応し、座標Ｙ’は第２の水平軸に対応し、座標Ｖ’は鉛直軸に対応する。
【００２８】
様々な使用状況において、ユーザの歩行の特質によってはユーザの有意の側方揺れにより、加速度計測定における横方向加速度成分（図２の２０４によって示す）が増加する（ずれる）。横方向加速度成分２０４のこのような望ましくないずれは、姿勢の推定（推定姿勢の判定）を異なる様式で偏らせ得る。このように、側方の揺れは、ストライド周波数（ステップ周波数の半分）で周期的であり、ストライドは２つの連続ステップ（左ステップ及び右ステップ）からなる。一例の実施形態において、ステップ周波数フィルタリングモジュール３５０は、傾き回復加速度成分からのストライド周波数成分を遮断することによってフィルタリングされた加速度成分を生成するように構成される。例えば、ステップ周波数フィルタリングモジュール３５０は、ストライド周波数成分をフィルタリングし、傾き回復加速度成分のステップ周波数成分のみを通過させるように構成される。処理モジュール３２５は、傾き回復加速度成分のステップ周波数成分の処理に基づいて、デバイスの動きに関連する推定姿勢を判定するように構成される。このように、推定姿勢は他の測定及び推定と結びつけられ、群遅延をもたらすいかなるフィルタリングでも、姿勢の推定が複雑となる。一般性を失うことなく、ステップ周波数フィルタリングモジュール３５０の一例は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）ベースの遮断フィルタである。ストライド（２ステップ）が既に検出されている場合、１ストライド相当データをＦＦＴベースの遮断フィルタを通過させることによって、変換成分は、Ｆ（０）（直流成分）、Ｆ（１）（ストライド周波数）、及びＦ（２）（ステップ周波数）となる。ＦＦＴベースの遮断フィルタは、姿勢の推定のさらなる処理のため、Ｆ（１）を遮断し、成分Ｆ（２）（ステップ周波数成分）のみを通過させるように構成される。他の例示実施形態において、ステップ周波数成分はまた、Ｇｏｅｒｔｚｅｌアルゴリズム又は任意の他の適切な手段を用いて演算され得る。
【００２９】
説明のため、フィルタリングされた加速度成分を、第１の水平軸に沿う第１の水平加速度成分（ＡｃｃＸ’）、第２の水平軸に沿う第２の水平加速度成分（ＡｃｃＹ’）、及び鉛直軸に沿う鉛直方向加速度成分（ＡｃｃＶ）と称する。フィルタリングされた加速度成分（ＡｃｃＸ’、ＡｃｃＹ’、及びＡｃｃＶ）は、続いて、デバイスの動きに関連する推定姿勢を判定するため処理される。例えば、ステップ周波数フィルタリングモジュール３５０の出力（ＡｃｃＸ’、ＡｃｃＹ’、及びＡｃｃＶ）は、事前姿勢推定モジュール３５５及び回転回復（de-rotate）モジュール３６０に提供される。一例の実施形態において、事前姿勢推定モジュール３５５は、事前姿勢推定出力を入力として回転回復モジュール３６０に提供する。事前姿勢推定モジュール３５５は、加速度の変動が、デバイスの動きの横方向に沿って最小であり、鉛直軸ＡｃｃＶに沿って最大であるという仮定に基づいて事前姿勢を計算するように動作する。また、水平面において、この変動が、前方向に沿って最大であり、デバイスの動きの横方向に沿って最小であると仮定する。したがって、事前姿勢推定モジュール３５５は、ＡｃｃＸ’及びＡｃｃＹ’の値に基づいて、パーソナルナビゲーション座標の水平面において最大変動（前方向の推定）の軸を見つけることによって事前姿勢を計算するように構成される。事前姿勢は、加速度計方向に対するデバイスの動きの前方向の事前推定のみを提供するが、事前姿勢は、依然として、（デバイスの動きの方向が前方向であるか又は後ろ方向であるかについて）０−π曖昧さを有する。
【００３０】
一般性を失うことなく、一例の実施形態において、事前姿勢は、下記の式に基づいて事前姿勢推定モジュール３５５によって判定され得る。
【数１】
0006662842.tif 000002
ここで、ＲｘｘはＡｃｃＸ’の自己共分散であり、ＲｙｙはＡｃｃＹ’の自己共分散であり、ＲｘｙはＡｃｃＸ’とＡｃｃＹ’の相互共分散である。ＡｃｃＸ’及びＡｃｃＹ’は、ステップ周波数フィルタリングモジュール３５０から受け取られる（パーソナルナビゲーション軸の）第１の水平軸及び第２の水平軸におけるフィルタリングされた加速度成分を表す。
【００３１】
一例の実施形態において、回転回復モジュール３６０は、ＡｃｃＸ’、 ＡｃｃＹ’、及び事前姿勢に基づいて、（水平面における最大変動の軸における）ＡｃｃＦ’など、事前前方向加速度成分を生成するように構成される。例えば、ＡｃｃＸ’及びＡｃｃＹ’を事前姿勢に対応する角度、回転することによって、事前前方向加速度成分ＡｃｃＦ’（水平面における最大変動の方向における加速度）が事前推定され得る。一例の実施形態において、回転回復モジュール３６０はまた、ＡｃｃＸ’、 ＡｃｃＹ’、及び事前姿勢に基づいて事前横方向加速度成分（ＡｃｃＬ’など）を提供するように構成される。例えば、ＡｃｃＸ’及びＡｃｃＹ’を事前姿勢に対応する角度、回転することによって、事前横方向加速度成分（ＡｃｃＬ’）が事前推定され得る。事前姿勢は、加速度計センサ方向に対するデバイスの動きの前方向の事前推定のみ提供するが、事前姿勢は、依然として、（デバイスの動きの方向が前方向であるか又は後ろ方向であるかについて）０−π曖昧さを有する。
【００３２】
一例示実施形態において、０−π曖昧さ推定モジュール３６５が、（推定事前姿勢に基づいて得られる）回転回復モジュール３６０から受け取られる入力の０−π曖昧さを解決するように構成される。一例示実施形態において、０−π曖昧さ推定モジュール３６５は、事前前方向加速度成分（ＡｃｃＦ’）と、９０度位相回転された鉛直方向加速度成分（ＡｃｃＶ）との相互共分散に基づいて、事前前方向加速度成分（ＡｃｃＦ’）と鉛直方向加速度成分（ＡｃｃＶ）の進み関係又は遅れ関係の感知を検出するように構成される。この例示実施形態では、０−π曖昧さ推定モジュール３６５は、関係（ＡｃｃＦ’とＡｃｃＶの進み関係又は遅れ関係）の感知の検出結果に基づいて、デバイスの動きの方向が前方向であるか又は後ろ方向であるかを判定するように構成される。
【００３３】
一例示実施形態において、０−π曖昧さ推定モジュール３６５は、下記の式に基づいて推定姿勢を判定する。
Ｒｆｖ＜０である場合、推定姿勢＝事前姿勢+π
Ｒｆｖ＞０である場合、推定姿勢＝事前姿勢        式（２）
ここで、ＲｆｖはＡｃｃＦ’と９０°（９０度）位相回転された、又は、ステップ継続時間の１／４等価に遅れたＡｃｃＶの相互共分散である。式（２）から、推定ユーザ方向は、ＡｃｃＦ’と９０°位相回転されたＡｃｃＶとの間の相互共分散（Ｒｆｖ）が正である場合、前方向であり、ＡｃｃＦ’と９０°位相回転されたＡｃｃＶとの間の相互共分散（Ｒｆｖ）が負である場合、後ろ方向である。したがって、一例示実施形態において、デバイスの動きの前方向加速度（ＡｃｃＦで表される）が、事前前方向加速度成分ＡｃｃＦ’、及びＡｃｃＦ’とＡｃｃＶとの間の関係の検出された感知に基づいて計算される。同様に、デバイスの動きの横方向加速度（ＡｃｃＬで表される）が、事前横方向加速度成分ＡｃｃＬ’、及びＡｃｃＦ’とＡｃｃＶとの間の関係の検出された感知に基づいて計算される。
【００３４】
別の例示実施形態において、処理モジュール３２５などの処理モジュールが、０−π曖昧さ推定モジュール３６５を含まず、この処理モジュールは、下記の式に基づいて姿勢を判定するように構成され得る。
姿勢＝ｔａｎ−１（Ｒｘｖ／Ｒｙｖ）＋π／２    式（３）
ここで、Ｒｘｖは、ＡｃｃＸ’のＡｃｃＶとの相互共分散であり、Ｒｙｖは、ＡｃｃＹ’のＡｃｃＶとの相互共分散である。
【００３５】
或る例示実施形態では、処理モジュール３２５は、式（２）又は式（３）によって得られた推定姿勢を再調整して、一連の高品質の姿勢推定を提供するように構成される。例えば、０−π曖昧さ推定モジュール３６５は、下記の式に基づく姿勢推定のための品質メトリック因子（quality metric factor）（ＹａｗＱＭ）を提供するように構成される。
【数２】
0006662842.tif 000003
ここで、Ｒｆｖは、ＡｃｃＦ（前方向加速度成分）とＡｃｃＶ（鉛直方向加速度成分）の相互共分散であり、Ｒｆｆ及びＲｖｖは、それぞれ、ＡｃｃＦ及びＡｃｃＶの自己共分散である。ＹａｗＱＭの値が±１に近い場合、姿勢推定は正確になる。ＹａｗＱＭの値がゼロに近い場合、小さなレベルの「ノイズ」でも符号の反転が生じる恐れがあり、それによって、姿勢の誤った推定が起こり得る。したがって、再調整された推定姿勢（「品質フィルタリングされた姿勢」又は「推定姿勢」とも称する）を生成するため、ＹａｗＱＭの大きさに基づいて、推定姿勢がさらに再調整される。
【００３６】
一例示実施形態において、処理モジュール３２５は、品質メトリックフィルタ３７０を含み、品質メトリックフィルタ３７０は、（事前姿勢推定モジュール３５５から受け取られる）事前姿勢、（０−π曖昧さ推定モジュール３６５から受け取られる）ＡｃｃＦ’とＡｃｃＶとの間の進み関係又は遅れ関係の感知、及びＹａｗＱＭに基づいて、再調整された推定姿勢（「推定姿勢」とも称する）を判定するように構成される。一例示実施形態において、処理モジュール３２５はユーザ進行方向推定モジュール３７５を含み、ユーザ進行方向推定モジュール３７５は、入力、即ち、（デバイス進行方向センサ３２０から受け取られる）デバイス進行方向推定、及び（品質メトリックフィルタ３７０から受け取られる）推定姿勢を受け取る。ユーザ進行方向推定モジュール３７５は、推定姿勢をデバイス進行方向推定と電子的に組み合わせて、全地球的基準方向（北など）に対するユーザ進行方向を提供するユーザ進行方向推定を生成するように構成される。一例示実施形態において、デバイス３００は品質メトリックフィルタ３７０を含まず、０−π曖昧さ推定モジュール３６５が、回転回復モジュール３６０から受け取られる入力の０−π曖昧さを解決し、推定姿勢を提供する。この実施形態では、ユーザ進行方向推定モジュール３７５は、（０−π曖昧さ推定モジュール３６５から受け取られる）推定姿勢をデバイス進行方向推定と組み合わせてユーザ進行方向推定を生成し得る。
【００３７】
品質メトリックフィルタリングに関連するプロットの例示表現を図４に示す。図４を参照すると、（例えば、式（２）から判定される）推定姿勢の大きさ（角度）、（式（４）から判定される）ＹａｗＱＭ、及び再調整された推定姿勢（又は品質フィルタリングされた姿勢）の時間に対するグラフが示されている。例えば、プロット４１０は、ＹａｗＱＭを表し、プロット４２０は、（事前姿勢推定モジュール３５５及び０−π曖昧さ推定モジュール３６５から得られる）入力推定姿勢を表し、プロット４３０は再調整された推定姿勢を表す。
【００３８】
図４では、（４３０で示される）再調整された推定姿勢は、ＹａｗＱＭ（４１０で示される）の大きさに基づいて（４２０で示される）入力推定姿勢をフィルタリングすることに基づいて得られるフィルタリングされた推定姿勢である。例えば、（４２０で示される）入力推定姿勢の（部分４１２に対応する）部分４２２、（部分４１４に対応する）部分４２４、及び（部分４１６に対応する）部分４２６は、（４３０で示される）再調整された推定姿勢では遮断されている。
【００３９】
再調整された推定姿勢を生成するための品質メトリックフィルタリングの実装の幾つかの例示実施形態が図５Ａ及び図５Ｂに示されている。図５Ａに示すように、事前姿勢推定モジュール３５５によって受け取られる事前姿勢（５０２参照）は、０−π曖昧さ推定モジュール３６５によって受け取られる０／π信号（又は入力）（ＡｃｃＦ’とＡｃｃＶとの間の進み／遅れ関係を表す５０４参照）によって補正されて、０−π補正姿勢（５０６参照）が生成される。また、品質メトリックフィルタ３７０は、０−π補正姿勢５０６及びＹａｗＱＭ（５０８参照）を入力として受け取り、再調整された推定姿勢である推定姿勢（５１０参照）を生成するように構成される。
【００４０】
図５Ａのこの例示実施形態では、品質メトリックフィルタ３７０は、下記の式に基づいて、再調整された推定姿勢Ｙａｗを生成し得る。
YawFiltn=Yawｎ×abs(YawQM)+YawFiltn-1×(1-abs(YawQM))    式（５）
ここで、ＹａｗＦｉｌｔｎは、時間ｔｎにおける推定姿勢であり、ＹａｗＦｉｌｔｎ−１は、時間ｔｎ−１における推定姿勢であり、Ｙａｗｎは、時間ｔｎにおける事前姿勢とデバイスの動きの方向とに基づいて推定される姿勢である。上記の式（５）から、ＹａｗＱＭがゼロに近づくと、ＹａｗＦｉｌｔｎは、ＹａｗＦｉｌｔｎ−１に等しいなど、先行する再調整された推定姿勢にほぼ等しくなる。また、ＹａｗＱＭが１に近づくと、ＹａｗＦｉｌｔｎは、Ｙａｗｎなどの推定姿勢の現在の値に等しくなる。
【００４１】
再調整された推定姿勢を判定する別の実施形態が図５Ｂに示されている。図５Ｂに示すように、事前姿勢（５２２参照）は、ＹａｗＱＭ（５５４参照、０−π曖昧さ推定モジュール３６５から受け取られる）に基づいて、品質メトリックフィルタ３７０によってフィルタリングされて、フィルタリングされた姿勢信号（５５６参照）が生成される。この実施形態では、事前姿勢５５２は、ＹａｗＱＭの飽和値に基づいてフィルタリングされる。例えば、ＹａｗＱＭが実質的に１に等しいとき、フィルタリングされた姿勢信号（５５６参照）が生成される。
【００４２】
この実施形態では、０−πを表す信号（０／π信号５５８参照）が、別個の０−πフィルタ５６０によって生成され、再調整された推定姿勢（５７０）が、フィルタリングされた姿勢信号５５６及び信号５５８に基づいて生成される。
【００４３】
本明細書で説明する特徴の幾つかは、モジュール（例えば、傾き推定モジュール３３５、事前姿勢推定モジュール３５５など）として説明した。これは、これらのモジュールの実装の独立性をより特別に強調するためである。モジュールは、カスタムの超大規模集積（ＶＬＳＩ）回路又はゲートアレイや、論理チップ、トランジスタ、又は他の個別構成要素などの汎用の半導体を含む、ハードウェア回路として実装され得る。また、モジュールは、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラマブルアレイ論理、プログラマブル論理デバイス、及びグラフィック処理ユニットなどのプログラマブルハードウェアデバイスとして実装され得る。
【００４４】
本明細書に記載のモジュールはまた、少なくとも部分的に、様々なタイプのプロセッサによって実行されるソフトウェアにおいて実装され得る。例えば、実行可能なコードの識別されたユニットが、オブジェクト、プロシージャ、又は関数として構成され得るコンピュータ命令の１つ又は複数の物理又は論理ブロックを含み得る。そうではあるが、識別されたモジュールの実行可能ファイルは物理的に一緒に配置される必要はなく、異なる場所に記憶される異種命令を含み得る。これらの命令は、論理的に結合されると、モジュールを含み、モジュールの規定された目的を達成する。また、モジュールは、ハードディスクドライブ、フラッシュデバイス、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、テープ、又は任意の他のこのようなデータ記憶用媒体などとし得るコンピュータ可読媒体に記憶され得る。
【００４５】
実際、実行可能なコードのモジュールが、単一の命令又は複数の命令とされ得、さらには、幾つかの異なるコードセグメントにわたって、異なるプログラム間で、及び、幾つかのメモリデバイス全体にわたって、分配され得る。同様に、動作データが、モジュール内で識別及び示され得、任意の適切な形式で具現化され得、任意の適切なタイプのデータ構造内で構成され得る。動作データは、単一のデータ集合として収集され得、又は、異なる記憶デバイスにわたることを含めて異なる場所にわたって分配され得、また、少なくとも部分的に単にシステム又はネットワーク上の電子信号として存在し得る。
【００４６】
姿勢推定の方法及びユーザ進行方向推定の判定の方法の様々な例示実施形態を、図３〜図５Ｂを参照して暗示的に説明する。この方法／プロセスの幾つかの例示実施形態が、図６及び図７を参照してさらに提供される。
【００４７】
ここで図６を参照すると、実施形態に従って方法６００が示されている。方法６００は、図１及び図３を参照して説明したようなデバイス１００又は３００などのナビゲーションデバイスにおいて実装され得る。
【００４８】
方法６００は、６０５で、全地球的基準方向に対する歩行者ナビゲーションのためのデバイスの加速度計センサの方向を判定することを含む。説明のために、全地球的基準方向に対するデバイスの加速度計センサの方向を「デバイス進行方向」とも称する。例えば、デバイス進行方向は、磁北などの全地球的基準方向に対するデバイスセンサ（加速度計センサ３１０など）の方向である。デバイス進行方向は、適切なデバイス進行方向センサによって判定され得る。適切なデバイス進行方向センサには、全地球的基準方向に対する加速度計センサの方向の情報を提供するジャイロスコープ及びｅコンパスが含まれるが、これらに限定されるものではない。
【００４９】
方法６００は、６１０で、加速度計センサの複数の軸におけるデバイスの動きに関連する加速度成分を感知することを含む。或る例示実施形態では、加速度計センサ３１０（３軸加速度計など）などの加速度計センサは、３つの軸における加速度成分の測定を提供する。加速度成分は、デバイスの或る面に対するものであり、測定の方向はデバイスの向きに関わらず一定である。或る例では、加速度成分の測定は、例えば、図３を参照して説明したようなＡｃｃＸ、ＡｃｃＹ、及びＡｃｃＺなど、Ｘ、Ｙ、及びＺの３つの軸に沿い得る。一般性を失うことなく、ＡｃｃＸは、デバイスの面におけるデバイスのディスプレイから外向きに発する加速度成分であり、ＡｃｃＹは、ＡｃｃＸに直交してデバイスの面において横方向に発する加速度成分であり、ＡｃｃＺは、ＡｃｃＸ及びＡｃｃＹに直交してデバイスの面においてディスプレイを超えて発する加速度成分である。例えば、デバイスが水平面内に置かれる場合、ＡｃｃＸ及びＡｃｃＹは水平面における加速度測定であり、ＡｃｃＺは鉛直面における加速度測定である。
【００５０】
方法６００は、６１５で、加速度計センサに対するデバイスの動きに関連する推定姿勢を判定するために、加速度成分の少なくとも一部を電子的に処理することを含む。ブロック６１５の動作は、ブロック６２０及び６２５によって実施される少なくとも２つの動作を含む。方法６００は、６２０で、加速度成分のストライド周波数成分を遮断することによって加速度成分のステップ周波数成分をフィルタ出力することを含む。さらに、方法６００は、６２５で、加速度成分のステップ周波数成分に基づいて、デバイスの動きに関連する推定姿勢を判定することを含み、それによって、デバイスの動きの横方向揺れに関連する推定姿勢における偏りを軽減する。
【００５１】
方法６００は、６３０で、ユーザ進行方向推定を生成するため、推定姿勢を（６０５で判定された）全地球的基準方向に対するデバイスの加速度計センサの方向と電子的に組み合わせることを含む。
【００５２】
一例示実施形態において、ブロック６０５及び６３０の動作は任意選択であり得、方法６００は、推定姿勢を判定するためブロック６１０及び６１５（６２０及び６２５を含む）の動作のみを含み得る。図６において提供される幾つかの動作は、或る順で実施される個別の構成ステップとして説明されている。このような実装は単なる例であり、範囲を限定するものではない。或る動作がまとめてグループ化され単一の動作で実施され得、幾つかの動作が、本明細書に記載される例で用いられる順とは異なる順で実施され得る。例えば、デバイス進行方向を判定する動作（６０５で示される）は、ブロック６３０で実施される動作とともに、又は、ブロック６３０で実施される動作の直前の動作で、実施され得る。また、方法６００の或る動作が自動で実施される。こういった動作は実質的にユーザとの相互作用に関与しない。方法６００の他の動作が、手作業又は半自動で実施され得る。こういった動作は、１つ又は複数のユーザインターフェースの提示を介したユーザとの相互作用に関与する。
【００５３】
ここで図７を参照して、姿勢推定及びその後のユーザ進行方向推定のための方法７００の例示実施形態を示す。方法７００は、７０５で、全地球的基準方向に対するデバイスの加速度計センサの方向を判定することを含む。動作７０５の一例は、図６を参照して説明した動作６０５である。
【００５４】
方法７００は、７１０で、複数軸におけるデバイスの動き（ユーザがデバイスを携帯するので「ユーザの動き」とも称する）に関連する加速度成分を感知することを含む。動作７１０の一例は、図６を参照して説明した動作６１０である。加速度成分の例は、図３を参照して説明したＡｃｃＸ、ＡｃｃＹ、及びＡｃｃＺである。
【００５５】
方法７００は、７１５で、加速度成分のステップ周波数成分を判定することを含む。方法７００は、７２０で、加速度成分（ＡｃｃＸ、ＡｃｃＹ、及びＡｃｃＺ）に関連する傾き測定（ピッチ（Φ）及びロール（θ）など）を計算することを含む。方法７００は、７２５で、傾き測定に基づいて、複数のパーソナルナビゲーション軸に沿う傾き回復加速度成分を生成することを含む。一例示実施形態において、パーソナルナビゲーション軸は、少なくとも、鉛直軸、第１の水平軸、及び第２の水平軸を含む。
【００５６】
方法７００は、７３０で、傾き回復加速度成分をフィルタリングして、傾き回復加速度成分のストライド周波数成分を遮断することによってステップ周波数成分のみを保持して、フィルタリングされた加速度成分を生成することを含む。この説明のために、フィルタリングされた加速度成分は、第１の水平加速度成分（ＡｃｃＸ’）、第２の水平加速度成分（ＡｃｃＹ’）、及び鉛直加速度成分（ＡｃｃＺ）と称する３つの測定を含む。
【００５７】
方法７００は、７３５で、下記の式に基づいて事前姿勢を判定することを含む。
0006662842.tif 000004
ここで、Ｒｘｘは第１の水平加速度成分の自己共分散であり、Ｒｙｙは第２の水平加速度成分の自己共分散であり、Ｒｘｙは第１の水平加速度成分と第２の水平加速度成分の相互共分散である。事前姿勢は、水平面における最大変動の方向を提供する。
【００５８】
方法７００は、７４０で、事前前方向加速度成分（ＡｃｃＦ’）生成するため、事前姿勢に応答して第１の水平加速度成分（ＡｃｃＸ’）を回転回復することを含む。例えば、ＡｃｃＸ’を事前姿勢に対応する角度回転することによって、事前前方向加速度成分（水平面における最大変動の方向の加速度）が事前推定され得る。一例示実施形態において、方法７００は更に、７４０で、事前横方向加速度成分（ＡｃｃＬ’）を生成するため、事前姿勢に応答して第２の水平加速度成分（ＡｃｃＹ’）を回転回復することを含む。
【００５９】
方法７００は、７４５で、事前前方向加速度成分（ＡｃｃＦ’）と鉛直加速度成分（ＡｃｃＶ）の間の進み関係又は遅れ関係の一方を、ＡｃｃＦ’と９０度位相回転された鉛直加速度成分ＡｃｃＶとの相互共分散に基づいて検出することを含む。例えば、或る関係（ＡｃｃＦ’とＡｃｃＶの間の進み関係又は遅れ関係のいずれか）が、ＡｃｃＦ’と９０度位相回転されたＡｃｃＶとの相互共分散に基づいて判定される。方法７００は、７５０で、ＡｃｃＦ’とＡｃｃＶの間の検出された関係に基づいて、デバイスの動きの方向を前方向又は後ろ方向のいずれかとして判定することを含む。デバイスの動きの判定された方向は、デバイスの動きが前方向であるか又は後ろ方向であるかを表す。一例示実施形態において、デバイスの動きの方向を判定することによって、０−π曖昧さが解決される。
【００６０】
一例示実施形態において、方法７００は、事前姿勢とデバイスの動きの方向とに基づいてデバイスの動きに関連する推定姿勢を判定するための動作を含み得る。幾つかの他の例示実施形態において、方法７００はさらに、ユーザの動きにおける偽の回転によって生じる姿勢推定におけるまれな９０°／１８０°誤差を除去するために品質メトリックフィルタリングによって推定姿勢を再調整する。
【００６１】
一例示実施形態において、方法７００は、ステップ７５５で、任意選択で、一連の高品質の姿勢推定を提供するために、式（２）及び式（３）によって得られた推定姿勢を再調整することを含む。例えば、下記の式に基づいて品質メトリック因子が判定される。
0006662842.tif 000005
ここで、Ｒｆｖは、ＡｃｃＦ（前方向加速度成分）とＡｃｃＶ（鉛直加速度成分）の相互共分散であり、Ｒｆｆ及びＲｖｖは、それぞれ、ＡｃｃＦ及びＡｃｃＶの自己共分散である。ＹａｗＱＭの値が±１に近い場合、姿勢推定はより良好になる。ＹａｗＱＭの値がゼロに近い場合、小さなレベルの「ノイズ」でも符号の反転が生じる恐れがあり、それによって、姿勢の誤った推定が起こり得る。したがって、ＹａｗＱＭの大きさに基づいて、再調整された推定姿勢（「品質フィルタリングされた姿勢」又は「推定姿勢」とも称する）を生成するため、推定姿勢をさらに再調整する。
【００６２】
方法７００は、７６０で、事前姿勢（ブロック７３５で判定される）、デバイスの動きの方向（ブロック７５０で判定される）、及びＹａｗＱＭ（ブロック７５５で判定される）に基づいて、推定姿勢を計算することを含む。
【００６３】
方法７００は、ブロック７６５で、ユーザ進行方向推定を生成するため、推定姿勢を（ブロック７０５で判定される）全地球的基準方向に対する加速度計センサの方向と電子的に組み合わせることを含む。ユーザ進行方向推定は、北などの全地球的基準方向に対するユーザ進行方向を提供する。
【００６４】
図７において提供される幾つかの動作は、或る順で実施される個別の構成ステップとして説明される。このような実装は単なる例であり、範囲を限定的するものではない。或る動作がまとめてグループ化され単一の動作で実施され得、幾つかの動作が、本明細書に記載される例で用いられる順とは異なる順で実施され得る。例えば、加速度計センサの方向を判定する動作（７０５で示される）は、ブロック７６５で実施される動作とともに、又は、ブロック７６５で実施される動作の直前の動作として、実施され得る。また、方法７００の或る動作が自動で実施される。こういった動作は実質的にユーザとの相互作用に関与しない。方法７００の他の動作が手作業又は半自動で実施され得る。こういった動作は、１つ又は複数のユーザインターフェースの提示を介したユーザとの相互作用に関与する。
【００６５】
これらの例示実施形態は、デバイスの動き（又はユーザの動き）に関連する横方向揺れによって生じる誤った測定を排除する姿勢推定を提供する。様々な実施形態が姿勢の閉形式推定を提供する。例えば、姿勢の推定は、正確な姿勢推定を提供し、演算上効果的な、数学的表現の組に基づいて実施される。また、推定姿勢は、ユーザ進行方向を判定する際のまれな９０°／１８０°誤差を除去する品質メトリックフィルタリングによって再調整される。品質メトリックの演算は姿勢の各瞬時的推定に対して実施されるので、品質メトリックを用いる時間にわたる推定姿勢のフィルタリングが、より正確な姿勢推定を提供する。さらに、様々な実施形態により、携帯電話などのモバイルアプリケーションにおいて集積化され得る低コストの微小電子機械システム（ＭＥＭＳ）センサを用いることによって歩行者ナビゲーションのための費用対効果が高く効果的な解決策が提供される。
【００６６】
記載の例において、ハードウェア回路要素（例えば、相補型金属酸化物半導体（ＣＭＯＳ）ベースの論理回路要素）、及び／又はハードウェアとソフトウェアの任意の組合せ（例えば、機械可読媒体において具現化される）を用いて、様々なデバイス、モジュール、アナライザ、及びジェネレータがイネーブルされ、動作される。例えば、様々な電気構造が、トランジスタ、論理ゲート、及び電気回路（例えば、ＡＳＩＣ回路要素及び／又はデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）回路要素）を用いて具現化され得、図面は限定的な意味でなく例示として見なされたい。
【００６７】
特許請求の範囲内で、説明した実施形態において改変が可能であり、他の実施形態が可能である。
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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