(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
測位手段を有する装置の位置についての誤った測定値を検出する方法であって、
可能性のある複数の状態の中から、前記装置のユーザの運動状態を判定するステップと、
複数のモデルと判定された前記ユーザの運動状態とを利用して、前記装置の位置を予測するステップであって、前記複数のモデルの各々は前記可能性のある複数の状態のうちの何れかに対応する各自の予測及び出力の関数を有し、前記予測するステップは、前記複数のモデルの各々の予測された位置に対する影響を決定するために、前記複数のモデルの出力に対するウェイトを指定することを含む、ステップと、
前記測位手段を利用して、前記装置の位置を測定するステップと、
前記装置の予測された位置と前記装置の測定された位置とを比較するステップと、
前記装置の測定された位置が誤っているか否かを、前記装置の予測された位置と前記装置の測定された位置との差に基づいて判断するステップと
を有する方法。
【請求項２】
前記装置のユーザの運動状態を判定するステップが、１つ以上のセンサからの信号及び/又は前記装置についての１つ以上の先行する測位結果を分析するステップを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
当該方法がカルマンフィルタを利用して実行され、前記装置の位置を予測するステップが、複数のモデルと、判定された前記ユーザの運動状態と、前記カルマンフィルタの現在の状態とを利用することを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記装置の測定された位置が誤っているか否かを、前記装置の予測された位置と前記装置の測定された位置との差に基づいて判断するステップが、
前記差を閾値と比較するステップ
を有する、請求項１〜３のうちの何れか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記閾値は、前記差の予想される大きさに応じて調整されるスケール因子である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記閾値は、前記差と前記装置についての１つ以上の先行する測位結果に対して算出された差の平均値又は重み付け平均値との比較に基づいて調整されるスケール因子である、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記装置の測定された位置が誤っていると判定された場合に、別の分析により、前記装置の測定された位置を破棄するステップを更に有する請求項１〜６のうちの何れか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記別の分析は、予め決定されるジオフェンスに対する前記装置の位置を判定することを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
請求項１〜８のうち何れか１項に記載の方法をコンピュータ又はプロセッサに実行させるコンピュータ読み取り可能コードを有するコンピュータプログラム。
【請求項１０】
プロセッサを有する装置であって、前記プロセッサは、
１つ以上のセンサを利用して、可能性のある複数の状態の中から、前記装置のユーザの運動状態を判定するステップと、
複数のモデルと判定された前記ユーザの運動状態とを利用して、前記装置の位置を予測するステップであって、前記複数のモデルの各々は前記可能性のある複数の状態のうちの何れかに対応する各自の予測及び出力の関数を有し、前記予測するステップは、前記複数のモデルの各々の予測された位置に対する影響を決定するために、前記複数のモデルの出力に対するウェイトを指定することを含む、ステップと、
測位手段をにより、前記装置の位置を測定するステップと、
前記装置の予測された位置と前記装置の測定された位置とを比較するステップと、
前記装置の測定された位置が誤っているか否かを、前記装置の予測された位置と前記装置の測定された位置との差に基づいて判断するステップと
を実行する、装置。
【請求項１１】
当該装置の位置の測定値を取得するための測位手段を有する、請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
加速度計、磁気探知器及びジャイロスコープを有する群に属する１つ以上のセンサを更に有する請求項１０又は１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記プロセッサは、予め決定されるジオフェンスに対する当該装置の測定された位置を判定するように形成される、請求項１０〜１２のうち何れか１項に記載の装置。
【請求項１４】
前記予め決定されるジオフェンスに対する当該装置の測定され判定された位置に依存して警報を遠隔監視局に送るためのトランシーバ回路及び関連するアンテナを更に有する請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記測定された位置を前記遠隔監視局に報告するように更に形成される請求項１４に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、衛星測位システム受信部等のような受信部を含む携帯装置又はモバイル装置等に関連し、受信部による測定は装置の位置の測定値を提供するために使用される。
【背景技術】
【０００２】
最近、GPSのような衛星測位システムは、携帯可能又は移動可能な電子装置に利用可能な最も高精度な測位データ情報源の1つである。しかしながら、衛星測位システムにはいくつもの欠点が存在する。装置が屋内にある場合、装置がうっそうと茂った枝葉に隠れてしまう場合、或いは装置が「ビルの谷間(urban  canyon)」にある等の場合には、衛星から信号を受信することができず、これらは位置の測定値を取得できなくしてしまう(しばしば、不適切な状況「fix」として言及される)。衛星測位システム又は衛星ポジショニングシステムは、多くの様々な原因に起因して位置の測定を誤ってしまう傾向があり、そのような原因は、衛星からの信号が、衛星測位システム受信機に届く前に、建物等により反射する「マルチパス問題」を含む。これらのエラーは、報告される位置を、実際の位置から逸脱させるおそれがあり、いくつもの街区に及ぶほど遠く隔たってしまうことさえしばしば懸念される。これらの誤った測定は、しばしば、「アウトライアー(outlier)」と言及され、「アウトライアー」は、「異常値」又は「外れ値」等と言及されてもよい。
【０００３】
GPS対応装置は、その装置を携帯するユーザの場所を追跡するために使用されることが可能である。そのような装置のユーザは、高齢者、子供、アルツハイマー症や認知症を患っている人々(徘徊する傾向がある人々)、又は、介護施設や病院にいる患者等を含むことが可能である。このような場合において、「ジオフェンス(geofences)」(すなわち、仮想的な地理的境界)を設定することが可能であり、ジオフェンスは、ユーザが自由に移動することが許可されている安全な又許容可能な領域(或いは逆にユーザが立ち入るべきでない領域)の境界を規定する。取得された何らかの測位結果はジオフェンスと比較され、ユーザがジオフェンスの外にいることが検出された場合(すなわち、彼らが立ち入るべきでない領域に入っていることが検出された場合)、アラームのトリガが生じる。装置により取得される測位結果は、その装置すなわちそのユーザを発見できるように、コールセンタ或いは緊急サービス課等のような遠隔地(リモートロケーション)に提供されることが可能である。
【０００４】
ジオフェンスのアプリケーションでは、実際にはユーザが許容可能な領域内に存在する場合に、外れ値の測位結果が、ユーザが許容可能な領域の外にいることを示し、その結果、アラームのトリガを起動させてしまうことが、理解されるであろう。アラームはユーザに利便性を提供することが可能であり(例えば、装置のユーザがアラームを聴き取り、彼らがジオフェンスを超えたことを通知することが可能であり)、或いは、アラームは派遣要員又は緊急サービスを導入し、装置のユーザを突き止める又は支援するために使用されることが可能である。同様に、外れ値の測位結果は、実際にユーザがジオフェンスを超えた場合に、ユーザが許容可能な領域内に存在することを示してしまい、アラームのトリガが促されないおそれがある。従って、外れ値に起因する誤ったアラームを少なくとも減らすことが望まれている。
【０００５】
更に、(ユーザがジオフェンスを超えた場合に)たとえアラームが正常に起動されたとしても、そのユーザを発見するために派遣される緊急サービス要因又は他の人員に中継される外れ値の測位結果は、彼らを不適切な方面に送り出し、ユーザに提供される支援が遅れてしまうことが懸念される。
【０００６】
従って、外れ値の測位結果を区別する改善された技術が必要とされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許出願公開第2010/179757号明細書
【特許文献２】特開2006-166421号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
一つの側面における実施の形態の課題は、外れ値の測位結果を区別する改善された技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一実施形態による方法は、
測位手段を有する装置の位置についての誤った測定値を検出する方法であって、
可能性のある複数の状態の中から、前記装置のユーザの運動状態を判定するステップと、
複数のモデルと判定された前記ユーザの運動状態とを利用して、前記装置の位置を予測するステップであって、前記複数のモデルの各々は前記可能性のある複数の状態のうちの何れかに対応する、ステップと、
前記測位手段を利用して、前記装置の位置を測定するステップと、
前記装置の予測された位置と前記装置の測定された位置とを比較するステップと、
前記装置の測定された位置が誤っているか否かを、前記比較するステップの結果に基づいて判断するステップと
を有する方法である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態による装置のブロック図。
【図２】本発明の実施形態による測位で行われる処理を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜実施形態の概要＞
本発明の第1の形態によれば、
測位手段を有する装置の位置についての誤った測定値を検出する方法が提供され、本方法は、
可能性のある複数の状態の中から、前記装置のユーザの運動状態を判定するステップと、
複数のモデルと判定された前記ユーザの運動状態とを利用して、前記装置の位置を予測するステップであって、前記複数のモデルの各々は前記可能性のある複数の状態のうちの何れかに対応する、ステップと、
前記測位手段を利用して、前記装置の位置を測定するステップと、
前記装置の予測された位置(予測位置)と前記装置の測定された位置(測定位置)とを比較するステップと、
前記装置の測定された位置が誤っているか否かを、前記比較するステップの結果に基づいて判断するステップと
を有する方法である。
【００１２】
従って、本発明は、ユーザの現在の運動状態に対して所定のアルゴリズムを適用することにより、予測位置の精度を向上させ、測位手段による誤った測定結果を簡易に区別できるようにする。
【００１３】
好ましくは、前記可能性のある複数の状態は、前記ユーザが、座っていること、横になっていること、じっと立っていること、歩いていること、走っていること及び乗物で移動していることのうちの2つ以上を含む。
【００１４】
好ましくは、前記装置のユーザの運動状態を判定するステップは、1つ以上のセンサからの信号及び/又は前記装置についての1つ以上の先行する測位結果を分析するステップを有する。一実施形態において、前記1つ以上のセンサからの信号は、加速度計、磁気探知器及びジャイロスコープのうちの1つ以上からの信号を有する。
【００１５】
一実施形態において、前記装置のユーザの運動状態を判定するステップは、前記1つ以上のセンサからの信号を分析し、前記ユーザの足の運び方及び/又は前記ユーザの向きを示す信号を判定するステップを含む。
【００１６】
一実施形態において、装置の位置を予測するステップは、複数のモデルの各々を利用して前記装置の次の位置を推定するステップと、判定されたユーザの運動状態に応じてモデル各々から取得された装置の次の状態の推定値を重み付けするステップと、重み付けされた推定値を合成し、装置の予測位置を決定するステップとを有する。
【００１７】
代替的な実施形態において、前記装置の位置を予測するステップは、判定された前記ユーザの運動状態に対応する複数のモデルのうちの何れかを選択するステップと、複数のモデルのうち選択されたものを利用して装置の予測位置を決定するステップとを有する。
【００１８】
好適な実施形態において、前記複数のモデルは、前記装置の位置を推定するために、デッドレコニング(dead-reckoning)法を利用する。別の好適な実施形態において、前記複数のモデルは、前記装置の位置を推定するために、道路及び/又は歩道を示す地図データを更に利用する。これは、予測される位置を、判定されたユーザの運動状態に合致する位置に限定することにより、装置の予測位置の精度を更に改善する(すなわち、乗物で移動していると判定される場合には道路に限定され、足を使っていると判定される場合(立っている、歩いている又は走っている場合)には歩道に限定される)。
【００１９】
好ましくは、当該方法がカルマンフィルタを利用して実行され、前記装置の位置を予測するステップは、複数のモデルと、判定された前記ユーザの運動状態と、前記カルマンフィルタの現在の状態とを利用する。
【００２０】
好ましくは、カルマンフィルタにおいて、装置の予測位置と装置の測定位置とを比較するステップの結果が利用され、カルマンフィルタの現在状態を更新する。
【００２１】
好ましくは、前記装置の測定位置が誤っているか否かを、前記比較するステップの結果に基づいて判断するステップが、前記比較するステップの結果を閾値と比較するステップを有する。一実施形態において、前記閾値は静的な(固定された)閾値であるが、好適実施形態における閾値は、前記比較するステップの結果についての予想されるサイズに応じて調整されるスケール因子(又は可変値)である。
【００２２】
好ましくは、スケール因子は、比較するステップの結果と、1つ以上の先行する装置の測定位置についての比較するステップの結果との比較に基づいて調整される。より好ましくは、スケール因子は、前記比較するステップの結果と前記装置についての複数の先行する測位結果に対する前記比較するステップの結果の平均値又は重み付け平均値との比較に基づいて調整される。
【００２３】
本方法は、前記装置の測定位置が誤っていると判定された場合に、別の分析により、前記装置の測定位置を破棄するステップを更に有することが可能である。一実施形態において、前記別の分析は、予め決定されるジオフェンスに対する前記装置の位置を判定することを含む。
【００２４】
本発明の第2の形態によれば、コンピュータプログラム及びコンピュータプログラムプロダクトが提供され、コンピュータプログラムプロダクトはそこに組み込まれたコンピュータ読み取り可能コードを有し、コンピュータ読み取り可能コードは、適切なコンピュータ又はプロセッサにより実行される場合に、コンピュータ又はプロセッサが上記の何れかの方法を実行することを引き起こす。
【００２５】
本発明の第3の形態によれば、
プロセッサを有する装置が提供され、前記プロセッサは、
可能性のある複数の状態の中から、前記装置のユーザの運動状態を判定するステップと、
複数のモデルと判定された前記ユーザの運動状態とを利用して、前記装置の位置を予測するステップであって、前記複数のモデルの各々は前記可能性のある複数の状態のうちの何れかに対応する、ステップと、
測位手段を利用して、前記装置の位置を測定するステップと、
前記装置の予測された位置(予測位置)と前記装置の測定された位置(測定位置)とを比較するステップと、
前記装置の測定位置が誤っているか否かを、前記の比較の結果に基づいて判断するステップと
を実行する、装置である。
【００２６】
一実施形態において、装置は、ユーザにより着用、装着又は携帯されるデバイスとして形成され、デバイスは、当該装置の位置の測定値を取得するための測位手段を有する。別の実施形態において、装置は、ユーザにより着用、装着又は携帯されるデバイスとは別個のデバイスである。
【００２７】
好ましくは、前記可能性のある複数の状態は、前記ユーザが、座っていること、横になっていること、じっと立っていること、歩いていること、走っていること及び乗物で移動していることのうちの2つ以上を含む。
【００２８】
好ましくは、プロセッサは、1つ以上のセンサからの信号及び/又は前記装置についての1つ以上の先行する測位結果を分析することにより、ユーザの運動状態を判定するように形成される。一実施形態において、装置は1つ以上のセンサを追加的に有する。一実施形態において、前記1つ以上のセンサからの信号は、加速度計、磁気探知器及びジャイロスコープのうちの1つ以上からの信号を有する。
【００２９】
一実施形態において、プロセッサは、前記1つ以上のセンサからの信号を分析し、前記ユーザの足の運び方及び/又は前記ユーザの向きを示す信号を判定することにより、前記装置のユーザの運動状態を判定するように形成される。
【００３０】
一実施形態において、プロセッサは、複数のモデルの各々を利用して前記装置の次の位置を推定し、判定されたユーザの運動状態に応じてモデル各々から取得された装置の次の状態の推定値を重み付けし、重み付けされた推定値を合成して装置の予測位置を決定することにより、装置の位置を予測するように形成される。
【００３１】
代替的な実施形態において、プロセッサは、判定された前記ユーザの運動状態に対応する複数のモデルのうちの何れかを選択し、複数のモデルのうち選択されたものを利用して装置の予測位置を決定することにより、前記装置の位置を予測するように形成される。
【００３２】
好適な実施形態において、前記複数のモデルは、前記装置の位置を推定するために、デッドレコニング法を利用する。別の好適な実施形態において、前記複数のモデルは、前記装置の位置を推定するために、道路及び/又は歩道を示す地図データを更に利用する。これは、予測位置を、判定されたユーザの運動状態に合致する位置に限定することにより、装置の予測位置の精度を更に改善する(すなわち、乗物で移動していると判定される場合には道路に限定され、足を使っていると判定される場合(立っている、歩いている又は走っている場合)には歩道に限定される)。
【００３３】
好ましくは、プロセッサはカルマンフィルタを有し、プロセッサは、複数のモデルと、判定された前記ユーザの運動状態と、前記カルマンフィルタの現在の状態とを利用して、前記装置の位置を予測する用に形成される。
【００３４】
好ましくは、カルマンフィルタにおいて、装置の予測位置と装置の測定位置との比較の結果が利用され、カルマンフィルタの現在状態を更新する。
【００３５】
好ましくは、プロセッサは、比較の結果を閾値と比較することにより、前記装置の測定位置が誤っているか否かを判定するように形成される。一実施形態において、前記閾値は静的な(固定された)閾値であるが、好適実施形態における閾値は、前記比較の結果についての予想されるサイズに応じてプロセッサにより調整されるスケール因子(又は可変値)である。
【００３６】
好ましくは、スケール因子は、比較の結果と、1つ以上の先行する装置の測定位置についての比較の結果とを比較することにより、調整される。より好ましくは、スケール因子は、前記比較の結果と前記装置についての複数の先行する測位結果に対する前記比較の結果の平均値又は重み付け平均値とを比較することにより、調整される。
【００３７】
プロセッサは、前記装置の測定位置が誤っていると判定された場合に、別の分析により、前記装置の測定位置を破棄するように形成されることが可能である。一実施形態において、前記別の分析は、プロセッサにより、予め決定されるジオフェンスに対する前記装置の位置を判定することを含む。
【００３８】
＜図面＞
本発明の更なる理解を促し、本発明がどのようにして実施されるかを明確かつ十分に示すために、単なる一例として添付図面を参照しながら説明が行われる。
【００３９】
図1は本発明の実施形態による装置のブロック図である。
【００４０】
図2は本発明の実施形態による測位で行われる処理を示すブロック図である。
【００４１】
＜実施形態の詳細な説明＞
以下において本発明は衛星測位システム(例えば、GPS)を利用して取得される測位の観点から説明されているが、携帯可能又は移動可能な装置は追加的又は代替的に衛星群から受信した信号以外の信号を利用する測位を行ってもよいことが認められ、更に、本発明による処理アルゴリズムは他のタイプの測位システム(例えば、受信したWi-Fiネットワーク信号を分析するシステム、及び/又は、装置に近い移動通信ネットワークのセルのセルIDを分析するシステム等)を利用して取得される外れ値の測位結果を識別することに適用可能であることも認められるであろう。
【００４２】
図1には本発明の実施形態による例示的な装置が示されている。この実施形態において、装置2は移動電話機又はスマートフォンであるが、他の実施形態では装置2は他の形式を採用してよいことが理解されるであろう(他の形式は、例えば、個人向け緊急対応システム(personal  emergency  response  system：PERS)装置、モバイルPERS装置、ユーザが転倒したか否かを監視するユーザが携帯する転倒検知器、或いは、車両内で使用する衛星ナビゲーションシステム等である)。
【００４３】
装置2はこの例ではGPSモジュール4である衛星測位システム受信機を有し、GPSモジュール4はGPS衛星から信号を受信するアンテナ6に結合される＜ただし、装置2は、他のタイプの衛星測位システム［例えば、ガリレオ(Galileo)或いはグロナス(GLONASS)等］のための受信機、或いは、装置2の位置を判定するために処理されることが可能な他のソースからの信号(例えば、Wi-Fi又はセルラ信号)を受信する受信機を代替的に含んでいてもよいことが認められるであろう＞。GPSモジュール4は、装置2の一般的な処理を制御するプロセッサ8に接続される。
【００４４】
本実施形態における装置2は移動電話機又はスマートフォンであるが、装置2は、更に、移動通信ネットワークと無線による通信を行うために送信回路10及び関連するアンテナ12を有する。
【００４５】
装置2はプロセッサ8により実行されるプログラムコードを保存することが可能なメモリモジュール14を更に有し、プログラムコードは、本発明による装置を制御するのに必要な処理をプロセッサ8に実行させる。メモリモジュール14は、GPSモジュール4により取得された装置2の位置に関する1つ以上の最近の測定値も保存することが可能である。
【００４６】
説明される実施形態において、装置2は、装置2のユーザの行動(及び特にユーザの運動状態)を判別するために使用可能な1つ以上のセンサを更に有する。「行動」(behavior)は「振る舞い」、「動き」、「動作」、「活動」等と言及されてよい。「運動状態」(state  of  motion)は「動作状態」等と言及されてよい。そのようなユーザの行動は、じっと立っていること、座っていること、横になっていること、歩行中であること、走っていること、又は、乗物で移動中であること等を含むことが可能である。適切なセンサ16は、加速度計、ジャイロスコープ、姿勢検出器、及び/又は磁気探知器等を含む。センサ16が加速度計である場合の実施形態では、加速度計16は、1次元、2次元又は3次元の空間内で装置2に作用する加速度を示す信号を出力する。この場合、サンプリング時点の各々における加速度計16の出力は、1次元、2次元又は3次元のベクトルの形式(ax,ay,az)で提供される。加速度計16は30又は50Hzのサンプリングレートで加速度を測定することが可能であるが、他のサンプリングレートが使用されてもよいことが認められるであろう。
【００４７】
装置2のユーザの現在の行動(運動状態)は、1つ以上のセンサ16からの信号を分析することにより、及び/又は、装置2の位置についての過去の測定結果を分析することにより推定することが可能である。例えば、加速度計16からの信号により(例えば、ユーザの足が地面に当たる衝撃により)装置2のユーザの足取り又はステップ(steps)を判定し、足取りの大きさ(振幅)及び一定期間内の回数(頻度)から、ユーザが歩いているのか又は走っているのかを判定することが可能である。この足取り判定は、ユーザが移動する速度を判定するために、過去の測位結果の分析と組み合わせることが可能である。加速度計からの信号は、ユーザが乗物で移動していることを確認するためにも使用可能であり、その理由は、その信号は、ユーザが徒歩で移動する場合にはあり得ない加速及び減速を示すからである。足取り判定の場合と同様に、加速度計の信号の分析は、ユーザ/装置2が移動している速度を判定するために、過去の測位の分析結果と組み合わせることが可能である。じっと立っている、座っている又は横になっているユーザの状態は、加速度計信号(及び/又はジャイロスコープからの信号)を利用したユーザの姿勢又は向きの判定とともに、重力加速度以外の何らかの著しい加速度(非重力加速度)が加速度計からの信号に存在しないことから判断できる。再び、加速度計及び/又はジャイロスコープの信号の分析は、ユーザ/装置2の速度を判定するために、過去の測位の分析結果を組み合わせることが可能である。上記の何れの場合においても、運動状態の検出は、過去の測位の分析を用いてなされることが可能であり(例えば、装置2が1つ以上のセンサ16を含んでいない場合)、その理由は、それがユーザ/装置2の近似的な速度をもたらし、その速度は適切なモデルに合わせて補正できるからである。GPS、加速度計及びジャイロスコープの信号処理の技術分野における当業者は、上記の処理が実行可能であることを認めるであろう。この点については例えば次の文献がある：
“Using  Mobile  Phones  to  Determine  Transportation  Modes”by  Sasank  Reddy  et  al,  ACM  Transactions  on  Sensor  Networks,  Vol.  6,  No.  2,  Article  13;
“Classifying  means  of  transportation  using  mobile  sensor  data”  by  T.  Nick,  Neural  Networks  (IJCNN),  18-23  July  2010,  pages  1-6;或いは
“Detection  of  posture  and  motion  by  accelerometry:  a  validation  study  in  ambulatory  monitoring”by  F.  Foerster  et  al.,  Computers  in  Human  Behaviour,  Vol.  15,  Issue  5,  1  September  1999,  pages  571-583。
【００４８】
図2は外れ値の測位結果を区別するためにプロセッサ8により実行される本発明の実施形態による処理を示すブロック図である。
【００４９】
プロセッサ8により実行される本発明による処理は、カルマンフィルタ(Kalman  filter)20に基づいている。カルマンフィルタ20は複数のステップを通じて反復的に進行する：先ず、カルマンフィルタ20の現在の状態に基づいて、フィルタ20の次の状態に関する予測が行われる(ブロック22)。カルマンフィルタ20の状態は、位置だけでなく典型的には他の変数も表現し(他の変数は、例えば、向き、姿勢、速度等である)、従って予想される状態は、ある時間インターバル後の装置2の次の位置、向き、姿勢、速度等である。フィルタ20の次の状態の予測は適切なモデルを用いて判定される(適切なモデルは、例えば、推定航法又はデッドレコニング(dead-reckoning)モデルであり、これはフィルタ20の現在の状態(位置、向き及び速度を含む)を取得し、ユーザ/装置2が現在の向き及び速度で直線的に進み続けることを仮定することにより、次の位置を決定する)。当業者は他のタイプのモデルが使用可能であることを認めるであろう。
【００５０】
次に、予測される状態が、予測される位置に変換される(ブロック24)。ブロック22で予測される状態が位置、向き、姿勢、速度等を含む場合、ブロック22から24への変換は、状態の中から位置に関する部分を抽出し、予測された位置を提供することを含む。あるいは、ブロック24は(緯度及び経度の測定値として提供可能である)単なる予測位置以上の情報を提供してもよく、例えば、向き、速度、及び/又は精度劣化(dilution  of  precision：DoP)等をGPSモジュール4から提供することが可能である。
【００５１】
次に、予測位置は実際の測定値(すなわち、GPSモジュール4を用いて決定された装置2の位置)と比較され、残差が計算される(ブロック28)。残差28は、本質的には、GPS位置26と予測位置24との間の差分(例えば、距離)である。残差28はフィルタ20の新たな状態30を決定するために使用されることが可能である。フィルタの処理は、新たなGPS測位結果26に対して反復される。
【００５２】
フィルタ20の状態を更新すること(ブロック30)はフィルタ20を或る状態にする結果をもたらし、或る状態とは、典型的には、予測位置24と測位されたGPS位置26との間の状態に対応する。当業者に知られているように、フィルタ20の状態は、カルマンゲイン(Kalman  gain)を用いて更新される。
【００５３】
エラーを有する又は外れ値であるGPS測位結果26は(すなわち、それらは装置2の実際の位置を反映していない)、ブロック28において大きな残差をもたらす傾向があり、この大きな残差はフィルタ20の新たな状態30に送り込まれる。このようにフィルタ20の状態を更新することは、外れ値である測定されたGPS位置26の系列に関し、経路を平滑化させ、個々の外れ値の測定結果が、装置2の記録される経路に及ぶ影響を小さくする。
【００５４】
GPS測位処理にカルマンフィルタを利用する従来の形態は、カルマンフィルタを利用しない場合と比較して予測GPS位置の精度を改善することが可能である。しかしながら、従来のカルマンフィルタにより予想される位置は、外れ値のGPS測位結果を区別するには依然として常には十分な精度ではない。特に、フィルタの貧弱な予測パフォーマンスはブロック28において大きな残差を招く結果となり、正しいGPS測位結果26と不正確な(外れ値の)GPS測位結果とを区別することを困難にする。従って、フィルタが行う予測の精度を改善し、それによりブロック28で計算される残差を小さくし、外れ値のGPS測位結果を容易に区別できるようにすることが望まれる。
【００５５】
従って、本発明の実施形態では、ブロック24においてフィルタ20により予測される位置を改善するために、フィルタ20は、ユーザの現在の行動(運動状態)に基づいて適合させられる又は選択される。
【００５６】
特定の実施形態において、本発明によるフィルタ20は、相互作用マルチモデルカルマンフィルタ(interacting  multiple  model  Kalman  filter：IMMKF)とすることが可能である。一般的なカルマンフィルタは1つの予測関数(現在の状態から新たな状態22を算出するのに使用される)と1つの出力関数(演算結果(予測位置)24を求めるのに使用される)とを有するが、IMMKFは複数のモデルを有し、その各々は個別の予測関数及び出力関数を有する。IMMKFは、複数のモデルの複数の出力にウェイトを指定し、所与の時間において、複数のモデルが最終的な成果(すなわち、GPS測位結果26が外れ値であるか否かを判断するために使用される残差28)に及ぼす影響を決定する。「ウェイト」は「重み係数」、「重み」等と言及されてもよい。「指定する」は「割り当てる」、「割り振る」等と言及されてもよい。最終的な成果(すなわち、IMMKFの出力)は、複数のモデルの複数の出力の重み付け平均値である。上述したような推定されたユーザの行動(運動状態)は、IFFKFで使用されるウェイトを当てはめる又は更新するために使用される(ブロック32)。新たな予測位置が状態推定により判定されると(すなわち、ブロック22及び24が完了すると)、ウェイトが更新される。上述したように、行動の推定は、(図2のブロック34で示される出力とともに)過去のGPS測位結果26及び/又は1つ以上のセンサ16からの出力に基づくことが可能である。一例として、GPS測位結果26及び/又はセンサ出力から、ユーザの運動状態の候補の各々について、尤度(確率又は確からしさ)が決定される。これは、隠れマルコフモデル(hidden  Markov  model)又はベイジアン信頼ネットワーク(Bayesian  belief  network)を用いて実行されることが可能である。
【００５７】
代替的な実施形態において、複数のカルマンフィルタ20が設けられることも可能であり、その各々が、ユーザの特定のタイプの行動(運動状態)に対応する予測関数及び出力関数を有する。これらの実施形態において、推定されるユーザの行動は、測定値が外れ値であるか否かを判定する用途に最も相応しい何れかのフィルタ20を選択するために使用される。この実施形態では、複数のフィルタ20が設けられ、図2の「モデルウェイト更新」(update  model  weights)のブロック32は、「モデル選択」又は「モデルイネーブル」のブロックによって置換されることが理解されるであろう。選択されたフィルタ20についての残差28は、GPS測位結果26が外れ値であるか否かを判定する以後の処理で使用される。
【００５８】
判定される可能性があるユーザの行動であってIMMKF又は個々のカルマンフィルタにおける対応するモデルを有する行動は、ユーザがじっと立っている状態と、座っている又は横になっている状態(この場合のモデルは、典型的には、現在の状態と同一の又は類似する次の状態を予測することになる)と、歩行又は足で走行している状態(この場合のモデルは、典型的には、予測される状態を、所定の時間スケールの間にユーザが足で到達可能な場所に制限する)と、乗物で移動している状態(この場合のモデルは、典型的に、予想される状態を、ユーザが乗物で到達可能な場所に制限する)とを含む。当業者は、ユーザの行動を判断するのに使用可能な適切なアルゴリズムを承知しているであろう。何れの場合であるにせよ、モデルはデッドレコニング法に基づくことが可能であり、これは、フィルタ20による次の状態が、現在の向き及びスピードでユーザが直線的に進むことにより到達する状態であると予測する(徒歩又は足で走っているモデルの場合、足の運び方、歩き方、歩幅又はピッチ(footsteps)が加速度測定値から検出され、検出された足の運び方が、ユーザが移動する速度及び/又は距離を推定するために使用される)。
【００５９】
上述したように、直立のモデル、座っているモデル又は横になっているモデルは、現在の状態と同一又は類似である次の状態を予測することができる。代替例として、GPSは、通常、測定エラーの影響を受けるので、別の方法は、それらの位置が真の位置(すなわち、分布の平均)を中心とした正規分布に従うという仮定の下で、最近のGPS測位結果から次の状態22を推定することである。
【００６０】
道路及び歩道を示す地図データを利用することにより、歩行モデル、足走行モデル及び/又は車両モデルは、予想される次の状態/位置を、ユーザが現在存在していると判断される歩道又は道路上の位置に限定して高精度化を図ることが可能である(すなわち、ユーザは、デッドレコニング法により導出される距離の分だけ、現在の歩道又は道路を進行し続けるように予想される)。
【００６１】
従って、上述したように、IMMKFのウェイトを調整すること、又は、ユーザの現在の行動に従って複数のフィルタ20のうち適切なフィルタ20を動的に選択することは、予想される位置24の精度を改善し、従ってブロック28において計算される残差を減らす。
【００６２】
現在のGPS測位結果26が外れ値であるか否かを判定するために、その測定値に関して計算された残差28が閾値と比較される(ブロック36)。
【００６３】
簡易な実施形態では、ブロック36における閾値は静的である(すなわち、固定されている)。しかしながら、残留誤差の絶対値エラー28が、取得されるGPS測位結果26同士の間の距離とともに変動する場合［すなわち、装置2が速く移動する場合には、絶対値の誤差は増加するが、この場合において、サンプリングレート(すなわち、GPS測位結果の各々が取得される間の期間)は変わらないことが仮定される］、ブロック38における閾値は、残差28の予想されるサイズに従って調整されるスケール因子であることが望ましい。
【００６４】
従って、好ましい実施形態では、ブロック36における閾値はスケール因子であり、そのスケール因子は、GPS測位結果26とブロック24で予想される位置との間の現在の絶対値エラー(すなわち、残差28)と、1つ以上の過去の測位結果26に関する絶対値エラー(すなわち、残差28)との比較に基づいて更新される。一実施形態において、現在の残差28は、最近の測位結果26についての2つ以上の残差28の平均値(例えば、平均値、算術平均値、又は重み付け平均値)と比較される。先行する残差28に対して比較的大きな残差28は、次の残差28を評価する際に大きなスケール因子36を導く。残差が小さいほど(すなわち、ユーザの位置を予測する際のモデルが適切である)、スケール因子は小さくなり、これは、外れ値の測定結果の検出を容易にする(スケール因子/閾値は小さいからである)。逆に、予測の際にモデルの精度が低い場合(おそらくユーザは高速で移動している場合)、スケール因子は大きくなるように補正される。
【００６５】
残差28が静的な閾値又はスケール因子36を超える場合、現在のGPS測位結果26は外れ値であると判断される。この場合、外れ値のGPS測位結果26を利用して算出された残差は、それでも、フィルタ20の状態を更新するためには使用されるが(ブロック30)、(ブロック40で示されているように)以後の如何なる処理にも使用されない。上述したように、そのような処理は、ユーザ/装置2が許容されている領域(ジオフェンスの境界により囲まれる領域)の内側又は外側にいるかどうかを判定する処理、(例えば、警報が起動される場合)測位結果を遠隔地(リモートロケーション)に報告する処理、及び/又は、測位結果を利用して、ユーザ/装置2が地図上で辿っている又は辿った経路又は場所を示す処理等を含むことが可能である。「警報」は「アラート」、「警告」等と言及されてもよい。
【００６６】
残差28が静的な閾値又はスケール因子36を超えない場合、現在のGPS測位結果26は有効に処理されることが可能である(すなわち、それは外れ値として取り扱われない)。図示の実施形態において、この処理は、GPS測位結果26をジオフェンスと比較し(ブロック42)、ユーザ/装置2が許容領域の内側又は外側にいるかどうかを判定する処理を含む。ユーザが許容領域内に存在すると判断される場合、特別な処理又はアクションは行われない(ブロック44)。しかしながら、ユーザが許容領域外に存在すると判断される場合、警報が発動される(ブロック46)。この警報は、許容領域外にある装置2のユーザに対する聴覚的及び/又は視覚的な注意喚起信号を含み、及び/又は、トランシーバ回路10及び関連するアンテナ12を利用してリモート監視局(例えば、コールセンタ)に対する発呼又は警報を発動することを含む。上述したように、処理は、追加的又は代替的に、測位結果を遠隔地に報告すること(例えば、警報のトリガが促される場合)、及び/又は、測位結果を利用して、ユーザ/装置2が地図上で辿っている又は辿った経路又は場所を示すことを含んでもよい。
【００６７】
図2は、本発明による処理が装置2のプロセッサ8により実行されることを示しているが、代替的な実施形態では、GPSモジュール4が本発明による処理を実行し、外れ値の測位結果を区別するように形成されてもよいことが、理解されるであろう。別の代替的な実施形態においては、本発明による処理が、ユーザにより形態又は着用される装置2から隔たった装置で実行されることが可能であり、その場合、装置2は、1つ以上のセンサ16を用いて収集した何らかのデータ及び測位結果をリモート装置に送信するように形成されることが可能である。
【００６８】
従って、本願によれば、不正確な又は外れ値である測定値を区別するように測位結果を処理する改善された技術が提供される。
【００６９】
以上、本発明は詳細な説明及び図面により詳細に記述及び説明されているが、そのような記述及び説明は例示的又は具体的なものであると考えられ、限定的であるように考えられるべきではなく、本発明は説明された実施形態に限定されない。
【００７０】
添付の特許請求の範囲、明細書及び図面を理解することにより、開示される実施形態に対する様々な変形例が、請求項に係る本願発明を実施する際に当業者により理解及び適用されるであろう。特許請求の範囲において、「有する」という言葉は他の要素やステップを排除せず、「ある」又は「或る」という不定冠詞に相当する言葉は複数個存在することを排除しない。1つのプロセッサ又は他のユニットが、請求項に記載された複数の要素の複数の機能を果たしてもよい。ある特徴が互に異なる従属請求項で言及されているという事実それだけでは、それらの特徴の組み合わせが有利に使用できないことを意味することにはならない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアとともに又は一部分として提供される光ストレージ媒体、半導体記憶媒体又はソリッドステート媒体等のような適切な媒体に保存/分散されていてもよいが、インターネット又は他の有線若しくは無線による通信システム等を介する他の形態で分散されていてもよい。特許請求の範囲に参照符号が存在したとしてもそれらは何れも特許請求の範囲を限定するように解釈されるべきではない。
【図１】
0006295250.tif 000002
【図２】
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