(57)【要約】  ユーザと複数のアイテムとの間の接近を示すインタラクションを識別することによって、ポータブルデバイスのための場所情報を決定するためのシステムおよび方法が開示される。ポータブルデバイスによってたどられた経路が、確立されたアンカポイントと、ポータブルデバイスによって出力された動きセンサデータとから生成され得るように、各アイテムは、アンカポイントを確立するために、既知の場所に関連付けられ得る。
2018514784.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに関連付けられたポータブルデバイスのための場所情報を決定するための方法であって、
前記ユーザと複数のアイテムとの間のインタラクションを識別し、これによって各インタラクションが、前記アイテムとの前記ユーザの接近を示すようになる、ステップと、
既知の場所を、前記複数のアイテムのおのおのと関連付けることによって、対応する複数のアンカポイントを確立するステップと、
前記識別されたインタラクションを包含する期間、前記ポータブルデバイスからの動きセンサデータを取得するステップと、
前記確立されたアンカポイントと前記動きセンサデータとに少なくとも部分的に基づいて、前記ポータブルデバイスによってたどられた経路を生成するステップと、を備える方法。
【請求項２】
前記ユーザと前記複数のアイテムとの間の少なくとも1つのインタラクションは、販売時点情報管理情報に少なくとも部分的に基づいて識別される、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記ユーザと前記複数のアイテムとの間の少なくとも1つのインタラクションは、前記ユーザが、前記ポータブルデバイスの光センサを使用して、アイテムの画像をキャプチャすることに少なくとも部分的に基づいて識別される、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
前記ユーザと前記複数のアイテムとの間の少なくとも1つのインタラクションは、前記ユーザの意図された購入に少なくとも部分的に基づいて識別される、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記既知の場所は、アイテム場所のデータベースに少なくとも部分的に基づいて、前記複数のアイテムのうちの少なくとも1つに関連付けられる、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のアイテムのうちの少なくとも2つのための相対的なタイミングシーケンスを決定するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。
【請求項７】
前記相対的なタイミングシーケンスは、購入時間に少なくとも部分的に基づく、請求項6に記載の方法。
【請求項８】
前記アンカポイントのうちの少なくとも1つは、同時に確立される、請求項1に記載の方法。
【請求項９】
前記同時に確立されたアンカポイントに少なくとも部分的に基づいて、前記ポータブルデバイスのためのナビゲーションソリューションを更新するステップをさらに備える、請求項8に記載の方法。
【請求項１０】
前記ポータブルデバイスによってたどられた前記経路は、推測航法技術に少なくとも部分的に基づいて生成される、請求項1に記載の方法。
【請求項１１】
前記ポータブルデバイスによってたどられた前記経路は、地図マッチングに少なくとも部分的に基づいて生成される、請求項1に記載の方法。
【請求項１２】
絶対的な場所情報の少なくとも1つのソースを取得するステップをさらに備え、前記生成された経路は、前記絶対的な場所情報を組み込む、請求項1に記載の方法。
【請求項１３】
前記生成された経路に少なくとも部分的に基づいて地図情報を導出するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。
【請求項１４】
現場のために生成された多数の経路をアグリゲートし、地図情報を導出するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。
【請求項１５】
現場のために生成された多数の経路をアグリゲートし、前記アイテムの少なくとも1つのための場所情報を更新するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。
【請求項１６】
前記生成された経路から、潜在的なアンカポイントを除外するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。
【請求項１７】
前記アンカポイントのうちの少なくとも1つは、絶対的なタイミング情報を提供する、請求項1に記載の方法。
【請求項１８】
第1の時間において、前記ポータブルデバイスを用いて、センサデータのパターンを特徴付けるステップと、
前記生成された経路に沿った前記第1の時間における前記ポータブルデバイスの場所を決定するステップと、
前記センサデータパターンを、前記決定された場所へ関連付けるステップと、をさらに備える請求項1に記載の方法。
【請求項１９】
前記生成された経路に沿った前記第1の時間における前記ポータブルデバイスの前記場所を決定するステップは、少なくとも1つのアンカポイントに関連付けられたタイミング情報に関して決定される、請求項19に記載の方法。
【請求項２０】
多数のセンサデータパターンと、関連付けられた決定された場所とをアグリゲートするステップをさらに備える、請求項18に記載の方法。
【請求項２１】
前記多数のセンサデータパターンは、複数のポータブルデバイスからアグリゲートされる、請求項20に記載の方法。
【請求項２２】
前記アグリゲートされた多数のセンサデータパターンに対応する場所のデータベースを構築するステップと、
同じまたは異なるポータブルデバイスを用いて、センサデータパターンを検出するステップと、
前記同じまたは異なるポータブルデバイスのための場所情報を決定するために、前記検出されたセンサデータパターンを、前記データベースにおけるセンサデータパターンと相関付けるステップと、をさらに備える請求項21に記載の方法。
【請求項２３】
前記生成された経路に少なくとも部分的に基づいて、ユーザ分析結果が導出される、請求項1に記載の方法。
【請求項２４】
前記ユーザ分析結果は、異なる現場、異なる期間、およびユーザ人口統計のうちの少なくとも1つにわたってアグリゲートされる、請求項23に記載の方法。
【請求項２５】
ユーザ分析結果は、単一の現場への多数の訪問にわたって、単一のユーザについてアグリゲートされる、請求項23に記載の方法。
【請求項２６】
ユーザ分析結果は、多数の現場への訪問にわたって、単一のユーザについてアグリゲートされる、請求項23に記載の方法。
【請求項２７】
ユーザ分析結果は、前記アンカポイントのうちの1つに関連付けられた滞在時間を備える、請求項23に記載の方法。
【請求項２８】
ユーザ分析結果は、前記第1の場所にあるとして知られているアイテムにおける興味を評価するために、前記生成された経路に沿った第1の場所に、滞在時間を相関付けるステップを備える、請求項23に記載の方法。
【請求項２９】
ユーザに関連付けられたポータブルデバイスであって、
動きセンサと、
前記ユーザと複数のアイテムとの間のインタラクションを識別する情報を受信し、これによって各インタラクションが、前記アイテムとの前記ユーザの接近を示すようになり、既知の場所を、前記複数のアイテムのおのおのと関連付ける情報を受信するための通信モジュールと、
前記既知の場所を使用して、アイテムのおのおののためのアンカポイントを確立し、前記動きセンサによって出力されたデータと、前記確立されたアンカポイントに少なくとも部分的に基づいて、前記ポータブルデバイスによってたどられた経路を導出するように構成された経路生成器と、を備えるポータブルデバイス。
【請求項３０】
ユーザに関連付けられたポータブルデバイスのための場所情報を決定するためのシステムであって、
動きセンサを有する前記ポータブルデバイスと、
複数のアイテムのための既知の場所のデータベースと、
経路生成器とを備え、
前記経路生成器は、
前記ユーザと複数のアイテムとの間のインタラクションを識別し、これによって各インタラクションが、前記アイテムとの前記ユーザの接近を示すようになり、
前記既知の場所を、前記データベースからの前記複数のアイテムのおのおのと関連付けることによって、アンカポイントを確立し、
前記確立されたアンカポイントと、前記ポータブルデバイスの前記動きセンサからのデータに少なくとも部分的に基づいて、前記ポータブルデバイスによってたどられた経路を導出するように構成される、システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この開示は、一般に、ポータブルデバイスによってたどられた経路を決定するための技術に関し、さらに詳しくは、経路を決定する場合における、動きセンサデータと連携したアイテムインタラクションの使用に関する。
【背景技術】
【０００２】
技術における現在のトレンドは、様々な形式の動き感知能力を装備されたポータブルデバイスの急増という結果となった。たとえば、動きセンサは、現在、一般に、モバイル電話(たとえば、セルラ電話、ローカルネットワークにおいて動作する電話、または他の任意の電話ハンドセット)、携帯情報端末(PDA)、ビデオゲームプレーヤ、ビデオゲームコントローラ、アクティビティまたはフィットネストラッカデバイス(たとえば、ブレスレットまたはクリップ)、スマートウォッチ、他のウェアラブルデバイス、モバイルインターネットデバイス(MID)、パーソナルナビゲーションデバイス(PND)、デジタル静止カメラ、デジタルビデオカメラ、双眼鏡、ポータブルミュージック、ビデオ、またはメディアプレーヤ、リモートコントロール、または他のハンドヘルドデバイス、またはこれらデバイスの1つまたは複数の組合せを含む種々様々なデバイスに含まれる。そのようなデバイスのセンサは、ポータブルデバイスによってたどられた経路を決定するために、動きによって測定されるような具体的な力および角速度の統合に基づいて、典型的には、ナビゲーション技術を適用することによって、位置または動きを決定するために使用され得る。
【０００３】
そのような動き検出能力を備えたポータブルデバイスの存在は、デバイスの場所コンテキストまたは位置に基づいて、情報の選択的な配信を含む様々な拡張アプリケーションへ至った。一般的な例は、所望される目的地へユーザを案内するために使用され得るナビゲーション支援、ユーザに、近隣にいる他人について通知し得るソーシャルネットワーキングアプリケーション、および、ユーザの場所に関する情報を提供し得るターゲット広告スキーム、またはユーザの所在に関する情報のみならず、他の場所ベースのサービス(LBS)アプリケーションを提供し得る追跡ユーティリティを含む。特に、小売りコンテキストでは、ポータブルデバイス、およびひいては、ユーザによってたどられた経路に関する情報は、マーケティング、製品配置、および他の使用のための貴重な情報ソースを表す。
【０００４】
位置決定能力の利点にも関わらず、ポータブルデバイスによって適用される動きセンサは、しばしば、空間、利用可能な電力、費用、および他の要因によって制約される。その結果、そのようなセンサは、典型的には、比較的高いノイズと、ランダムなドリフト速度とに悩まされる。これは、ナビゲーション目的および他の位置決めのために使用される場合、チャレンジを提起する。たとえば、たどられた経路を決定することによって、ポータブルデバイスの動きに関する情報を提供するために、推測航法技術が使用され得るが、そのようなソリューションの精度は、較正のための他の独立した位置情報のソースなしで、経時的に急激に低下する傾向にある。いくつかの実施では、ポータブルデバイスは、適切な状態の下では、デバイスの地理的場所に関する正確な情報を提供し得る全地球型衛星航法システム(GNSS)から位置情報を受信し得る。しかしながら、屋内環境におけるように、衛星の視程が低下する場合、GNSSパフォーマンスは、劣化を被り得る。ポータブルデバイスの位置を決定するための代替手段は、ワイヤレスローカルエリアネットワーク(WLAN)レンジング、セルラ受信に基づく位置決め、および、他のワイヤレス信号三角測量技術を含む。しかしながら、これら方法の精度は、動きセンサを使用して、ポータブルデバイスの推測航法決定を適切に補うには十分ではないことがあり得る。WiFiTM、BluetoothTM、無線周波数識別(RFID)、および他のニアフィールド通信(NFC)システムに依存するような他の位置決め技術は、典型的には、相当なインフラストラクチャ投資および/またはセットアップ費用を必要とする。
【０００５】
上記議論から、動きセンサを使用して決定されるポータブルデバイスの位置情報を増やすためのニーズがあることが認識されるであろう。さらに、インフラストラクチャをサポートする必要なく、そのような補足を提供することが望ましいであろう。この開示は、以下の題材において説明されるようなこれらおよび他のニーズを満足する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願第11/774,488号
【特許文献２】米国特許出願第12/106,921号
【特許文献３】米国特許第7,104,129号
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
以下に詳細に説明されるように、この開示は、ユーザに関連付けられたポータブルデバイスのための場所情報を決定するための方法を含む。この方法は、ユーザと複数のアイテムとの間のインタラクションを識別し、これによって各インタラクションが、アイテムとのユーザの接近を示すようになる、ステップと、既知の場所を、複数のアイテムのおのおのと関連付けることによって、対応する複数のアンカポイントを確立するステップと、識別されたインタラクションを包含する期間、ポータブルデバイスのための動きセンサデータを取得するステップと、確立されたアンカポイントと動きセンサデータとに少なくとも部分的に基づいて、ポータブルデバイスによってたどられた経路を生成するステップとを含み得る。
【０００８】
この開示はまた、ユーザに関連付けられ得るポータブルデバイスを含む。このデバイスは、動きセンサと、ユーザと複数のアイテムとの間のインタラクションを識別する情報を受信し、これによって各インタラクションが、アイテムとのユーザの接近を示すようになり、既知の場所を、複数のアイテムのおのおのと関連付ける情報を受信するための通信モジュールと、既知の場所を使用して、アイテムのおのおののためのアンカポイントを確立し、動きセンサによって出力されたデータと、確立されたアンカポイントに少なくとも部分的に基づいて、ポータブルデバイスによってたどられた経路を導出するように構成された経路生成器とを有し得る。
【０００９】
さらに、この開示は、ユーザに関連付けられたポータブルデバイスのための場所情報を決定するためのシステムを含む。このシステムは、動きセンサを有するポータブルデバイスと、複数のアイテムのための既知の場所のデータベースと、ユーザと複数のアイテムとの間のインタラクションを識別し、これによって各インタラクションが、アイテムとのユーザの接近を示すようになり、既知の場所を、データベースからの複数のアイテムのおのおのと関連付けることによって、アンカポイントを確立し、確立されたアンカポイントと、ポータブルデバイスの動きセンサからのデータに少なくとも部分的に基づいて、ポータブルデバイスによってたどられた経路を導出するための経路生成器とを含み得る。1つの態様では、生成された経路の少なくとも一部を制約するために、現場に関する地図情報が使用され得、別の態様では、生成された経路は、そのような地図情報を更新するために使用され得る。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に従う位置決め能力を有するポータブルデバイスの概要図である。
【図２】ポータブルデバイスによってたどられた経路が、実施形態に従って生成され得る、小売り現場を図示する概要地図である。
【図３】実施形態に従って、ポータブルデバイスによってたどられた経路を生成するためのルーチンを図示するフローチャートである。
【図４】実施形態に従って、センサデータパターンを検出することによって、場所情報を決定するためのルーチンを図示するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
始めに、この開示は、特に例示された題材、アーキテクチャ、ルーチン、方法、または構造は、変更し得るので、これらに限定されないことが理解されるべきである。したがって、本明細書で説明されたこれらに類似または等価であるそのような多くのオプションは、この開示の実現または実施形態において使用され得、好適な題材および方法が、本明細書において説明される。
【００１２】
本明細書において使用される用語は、この開示の特定の実施形態を説明する目的のためであり、限定することは意図されていないこともまた理解されるべきである。
【００１３】
添付図面に関連して以下に述べられた詳細説明は、本開示の例示的な実施形態の説明として意図されており、本開示が実現され得る唯一の例示的な実施形態を表すとは意図されてない。この説明を通じて使用される「例示的な」という用語は、「例、事例、または例示として役立つ」ことを意味し、必ずしも、他の例示的な実施形態よりも好適または有利であると解釈されるべきではない。詳細説明は、明細書の例示的な実施形態の完全な理解を提供する目的のための具体的な詳細を含む。明細書の例示的な実施形態は、これら具体的な詳細なしで実現され得ることが当業者に明白となるであろう。いくつかの事例では、周知の構造およびデバイスが、本明細書に提示された例示的な実施形態の新規性を不明瞭にすることを回避するために、ブロック図形式で図示される。
【００１４】
利便性および明確化のみの目的のために、先頭、末尾、左、右、上、下、上方、上側、下側、真下、近傍、背面、および正面のような方向的な用語が、添付図面またはチップ実施形態に関して使用され得る。これらおよび類似の方向的な用語は、何れにせよ、本開示の範囲を限定するように解釈されるべきではない。
【００１５】
この明細書および特許請求の範囲では、要素が、別の要素へ「接続されている」または「結合されている」と称されている場合、他の要素へダイレクトに接続または結合され得るか、または、介在要素が存在し得ることが理解されるであろう。対照的に、要素が別の要素へ「ダイレクトに接続されている」または「ダイレクトに結合されている」と称されている場合、介在要素は存在しない。
【００１６】
以下に続く詳細説明のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットに関する動作の手順、論理ブロック、処理、および他のシンボル表示の観点から提示される。これら説明および表示は、その成果の実体を、他の当業者へ最も効率的に伝えるために、データ処理分野における当業者によって使用される手段である。本願では、手順、論理ブロック、処理等は、所望される結果へ至るステップまたは命令の自己完結的なシーケンスであると考えられる。これらステップは、物理的な量の物理的な操作を必要とするものである。通常、必ずしも必要ではないが、これら量は、コンピュータシステムにおいて、記憶、転送、組合せ、比較、および、それ以外であれば、操作されることが可能な電気または磁気信号の形式を採る。
【００１７】
しかしながら、これらおよび類似の用語のすべては、適切な物理量に関連付けられるべきであり、単にこれら量に適用された便利なラベルであることが留意されるべきである。具体的に別記されない限り、以下の議論から明白なように、本願を通じて、「アクセスする」、「受信する」、「送信する」、「使用する」、「選択する」、「決定する」、「規格化する」、「乗じる」、「平均する」、「モニタリングする」、「比較する」、「適用する」、「更新する」、「測定する」、「導出する」等のような用語を利用する議論は、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリ内の物理(電気)量として表されるデータを操作し、コンピュータシステムメモリまたはレジスタ、または、他のそのような情報記憶、送信、および表示デバイス内で物理量として同様に表される他のデータへ変換するコンピュータシステムまたは類似の電子コンピューティングデバイスの動作および処理を称することが認識される。
【００１８】
本明細書で説明される実施形態は、1つまたは複数のコンピュータまたは他のデバイスによって実行されるプログラムモジュールのような、ある形式の非一時的なプロセッサ読取可能な媒体に存在するプロセッサ実行可能な命令の一般的なコンテキストにおいて議論され得る。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行するか、または、特定の抽象的なデータタイプを実施するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造等を含む。プログラムモジュールの機能は、様々な実施形態において、所望されるように、組み合わせ、または、分散され得る。
【００１９】
図面では、単一のブロックが、機能を実行するとして説明され得るが、現実的な実施では、そのブロックによって実行される機能は、単一の構成要素において、または、多数の構成要素にわたって実行され得、および/または、ハードウェアを使用して、ソフトウェアを使用して、または、ハードウェアとソフトウェアとの組合せを使用して実行され得る。ハードウェアとソフトウェアとのこの相互置換性を明確に例示するために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップが、その機能に関して一般に上記説明された。これら機能がハードウェアとしてまたはソフトウェアとして実施されるか否かは、特定のアプリケーション、およびシステム全体に課せられている設計制約に依存する。当業者であれば、おのおのの特定の用途に応じて変化する方式で、説明された機能を実施し得るが、そのような実施判断は、本発明の範囲からの逸脱をもたらすものと解釈されるべきではない。また、例示的なワイヤレス通信デバイスは、プロセッサ、メモリ等のような周知の構成要素を含む、図示されたもの以外の構成要素を含み得る。
【００２０】
具体的な方式で実施されていると具体的に説明されていないのであれば、本明細書で説明される技術は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれら任意の組合せで実施され得る。モジュールまたは構成要素として説明されている何れの特徴も、統合型論理デバイスにおいてともに、または、ディスクリートであるが相互利用可能な論理デバイスとして個別に実施され得る。ソフトウェアで実施されるのであれば、この技術は、実行された場合に、上記説明された方法のうちの1つまたは複数を実行する命令を備える非一時的なプロセッサ読取可能な記憶媒体によって少なくとも部分的に実現され得る。非一時的なプロセッサ読取可能なデータ記憶媒体は、パッケージングマテリアルを含み得るコンピュータプログラム製品の一部を形成し得る。
【００２１】
非一時的なプロセッサ読取可能な記憶媒体は、シンクロナスダイナミックランダムアクセスメモリ(SDRAM)、読取専用メモリ(ROM)、不揮発性ランダムアクセスメモリ(NVRAM)、電気的消去可能なプログラマブル読取専用メモリ(EEPROM)、FLASHメモリ、他の既知の記憶媒体等のようなランダムアクセスメモリ(RAM)を含み得る。これら技術は、それに加えて、または、その代わりに、命令またはデータ構造の形式でコードを伝送または通信し、コンピュータまたは他のプロセッサによってアクセス、読取、および/または、実行され得るプロセッサ読取可能な通信媒体によって少なくとも部分的に実現され得る。たとえば、電子メールを送信および受信する際に、または、インターネットまたはローカルエリアネットワーク(LAN)のようなネットワークにアクセスする際に使用されるような、コンピュータ読取可能な電子データを伝送するために、搬送波が適用され得る。もちろん、特許請求された主題の範囲または精神から逸脱することなく、この構成に対して多くの修正がなされ得る。
【００２２】
本明細書で開示された実施形態に関連して説明された様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、および命令は、1つまたは複数の動き処理ユニット(MPU)、デジタル信号プロセッサ(DSP)、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路(ASIC)、特定用途向け命令セットプロセッサ(ASIP)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、または他の等価な集積またはディスクリート論理回路のような1つまたは複数のプロセッサによって実行され得る。本明細書で使用されるような「プロセッサ」という用語は、前述した構造、または、本明細書で説明された技術の実施のために適切な他の任意の構造のうちの何れかを称し得る。それに加えて、いくつかの態様では、本明細書で説明された機能は、本明細書で説明されたように構成された専用ソフトウェアモジュールまたはハードウェアモジュール内で提供され得る。また、これら技術は、1つまたは複数の回路または論理素子において完全に実施され得る。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであり得るが、代案では、このプロセッサは、任意の従来式プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、またはステートマシンであり得る。プロセッサはまた、たとえば、MPUとマイクロプロセッサの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、MPUコアと連携した1つまたは複数のマイクロプロセッサ、または他の任意のそのような構成のような、コンピューティングデバイスの組合せとして実施され得る。
【００２３】
もしも別に定義されていないのであれば、本明細書で使用されるすべての技術的および科学的用語は、本開示が関連する技術分野における当業者によって一般に理解されるものと同じ意味を有する。
【００２４】
最後に、この明細書および添付された特許請求の範囲において使用されるように、「a」、「an」、および「the」のような単数形は、コンテンツがそうではないと明確に述べていないのであれば、複数の対象物を含み得る。
【００２５】
述べたように、ユーザに関連付けられたポータブルデバイスのための場所または位置情報を決定するための技術が存在する。動きセンサデータは、推定された速度および方位に基づいて、以前の位置から外挿することによって現在の位置を決定するために、推測航法のような既知の技術とともに使用され得る。そのような技術は、累積誤差に悩まされ得るので、推測航法ソリューションの精度は、動きセンサナビゲーションシステムから独立した位置情報のソースを用いて決定を補足することによって向上され得る。本明細書において使用されるように、「アンカポイント」という用語は、動きセンサデータに対する参照なしで知られている位置情報のソースを意味する。したがって、この開示は、ユーザと、複数のアイテムとの間のインタラクションを識別するステップを含む。これらアイテムのおのおのは、既知の場所をアイテムと関連付けることによって、アンカポイントとして確立され得る。相応して、識別されたインタラクションを包含する期間に関する、ポータブルデバイスのための動きセンサデータは、確立されたアンカポイントへのベストフィットを提供する、ポータブルデバイスによってたどられた経路を生成するために使用され得る。インタラクションは、ユーザとアイテムと間の接近を表す任意の関係を含み得る。以下の題材では、小売りコンテキストにおける実施形態が議論され、適切なインタラクションは、購入および販売時点情報管理トランザクションのためのアイテムを選択するステップを含む。しかしながら、認識されるように、他の多くのインタラクションは、ポータブルデバイスによってたどられた経路を生成する場合に、アイテムの既知の場所が、アンカポイントとして使用され得るように、十分な接近を構成する。
【００２６】
上述したように、この開示の態様を具体化するポータブルデバイスは、ポータブルデバイス、およびひいてはユーザのためのナビゲーションソリューションを、開発または増強するために使用され得る測定結果を提供する慣性センサを含むセンサアセンブリを含み得る。これらの特徴の例示を支援するために、代表的なポータブルデバイス100が、図1において、高レベル概要ブロック図とともに描写される。認識されるであろうが、デバイス100は、ユーザおよびその動きによって空間において移動され得、したがって、空間における場所および/または方位が感知され得る、ハンドヘルドデバイスのようなデバイスまたは装置として実施され得る。たとえば、そのようなハンドヘルドデバイスは、モバイル電話(たとえば、セルラ電話、ローカルネットワークにおいて動作する電話、または他の任意の電話ハンドセット)、タブレット、携帯情報端末(PDA)、ビデオゲームプレーヤ、ビデオゲームコントローラ、ナビゲーションデバイス、ウェアラブルデバイス(たとえば、眼鏡、腕時計、ベルトクリップ)、フィットネストラッカ、モバイルインターネットデバイス(MID)、パーソナルナビゲーションデバイス(PND)、デジタル静止カメラ、デジタルビデオカメラ、双眼鏡、望遠レンズ、ポータブルミュージック、ビデオ、またはメディアプレーヤ、リモートコントロール、または他のハンドヘルドデバイス、またはこれらデバイスの1つまたは複数の組合せであり得る。
【００２７】
図示されるように、デバイス100は、1つまたは複数のマイクロプロセッサであり得るホストプロセッサ102、中央処理装置(CPU)、または、デバイス100の機能に関連付けられ、メモリ104に記憶され得るソフトウェアプログラムを動作させるための他のプロセッサを含む。マルチレイヤのソフトウェアが、ホストプロセッサ102とともに使用するため、電子メモリのようなコンピュータ読取可能な媒体、または、ハードディスク、光ディスク等のような他の記憶媒体の任意の組合せであり得るメモリ104において提供され得る。たとえば、オペレーティングシステムレイヤは、デバイス100が、システムリソースをリアルタイムで制御および管理し、アプリケーションソフトウェアおよび他のレイヤの機能を有効化し、アプリケーションプログラムを、デバイス100の他のソフトウェアおよび機能にインターフェースするために提供され得る。同様に、メニューナビゲーションソフトウェアと、ゲームと、カメラ機能制御と、ナビゲーションソフトウェアと、テレフォニまたはワイヤレスローカルエリアネットワーク(WLAN)ソフトウェアのような通信ソフトウェアと、または、種々様々な他のソフトウェアおよび機能インターフェースのうちの何れかのような、異なるソフトウェアアプリケーションプログラムが提供され得る。いくつかの実施形態では、多数の異なるアプリケーションが、単一のデバイス100において提供され得、これら実施形態のいくつかでは、多数のアプリケーションが同時に動作し得る。
【００２８】
デバイス100は、センサプロセッサ108、メモリ110、および慣性センサ112に注目する統合型動き処理ユニット(MPUTM)106の形式で本明細書で図示されるような、少なくとも1つのセンサアセンブリを含む。メモリ110は、センサプロセッサ108のロジックまたはコントローラを使用して以下に説明されるように、慣性センサ112および/または他のセンサによって出力されたデータを処理するためのみならず、慣性センサ112または他のセンサによって出力された生データおよび/または動きデータを記憶するためのアルゴリズム、ルーチン、または他の命令を記憶し得る。慣性センサ112は、空間におけるデバイス100の動きを測定するための1つまたは複数のセンサであり得る。設定に依存して、MPU106は、デバイスの、1つまたは複数の軸の回転、および/または、1つまたは複数の軸の加速度を測定する。1つの実施形態では、慣性センサ112は、回転動きセンサまたは線形動きセンサを含み得る。たとえば、回転動きセンサは、1つまたは複数の直交軸に沿った角速度を測定するためのジャイロスコープであり得、線形動きセンサは、1つまたは複数の直交軸に沿った線形加速度を測定するための加速度計であり得る。1つの態様では、3つのジャイロスコープおよび3つの加速度計が適用され得、これによって、センサプロセッサ108、またはデバイス100の他の処理リソースによって実行されるセンサ融合動作が、6軸の動き決定を提供するために、慣性センサ112からのデータを組み合わせることができるようになる。所望されるように、慣性センサ112は、MPU106とともに単一のパッケージ内に統合されるべきMEMSを使用して実施され得る。ホストプロセッサ102およびMPU106の適切な構成に関する例示的な詳細は、同時係属中の、ともに所有された2007年7月6日出願の米国特許出願第11/774,488号および2008年4月11日出願の米国特許出願第12/106,921号において見い出され得る。これら出願は、その全体が、参照によって、本明細書に組み込まれる。デバイス100におけるMPU106のための適切な実施は、カリフォルニア州サンノゼのInvenSense社から利用可能である。
【００２９】
その代わりに、または、それに加えて、デバイス100は、外部センサ114の形式でセンサアセンブリを実施し得る。外部センサ114は、動きを測定する加速度計および/またはジャイロスコープのような、上記説明したような1つまたは複数のセンサのみならず、他の状態を検出するためのセンサを表し得る。本明細書において使用されるように、「外部」は、MPU106と統合されていないセンサを意味する。たとえば、限定することなく、外部センサ114はまた、デジタル画像センサのような光センサ、温度計、湿度計、気圧計、音響センサ、周辺光センサ、または、デバイス100の周囲の環境の特性を測定する他の任意のセンサ、またはこれらの組合せを含み得る。この開示のコンテキストでは、外部センサ114はまた、ワイヤレス通信受信機を含み得、相応して、無線周波数信号を検出し得る。以下に説明されるように、外部センサ114は、後続する位置決定における使用のために、決定されたデバイス100の場所に関連付けられ得るデータのパターンを取得するために使用され得る。
【００３０】
また、その代わりに、または、それに加えて、MPU106は、デバイス100の周囲の環境に関する1つまたは複数の態様を測定するように構成された補助センサ116からデータを受信し得る。たとえば、気圧計および/または磁力計は、慣性センサ112を使用してなされる位置決めを向上させるために使用され得る。1つの実施形態では、補助センサ116は、9軸の動き決定を提供するために、3つの直交軸に沿って測定する磁力計を含み得、ジャイロスコープと融合されるべきデータと、加速度計慣性センサデータとを出力し得る。別の実施形態では、補助センサ116はまた、10軸の動き決定を提供するために、他のセンサデータと融合され得る高さ決定を提供する気圧計を含み得る。補助センサ116はまた、デバイス100の決定された場所に関連付けられるべきデータのパターンを検出するために使用され得る。
【００３１】
図示された実施形態では、ホストプロセッサ102、メモリ104、MPU106、およびデバイス100の他の構成要素が、バス118を介して結合され得る。バス118は、ピーシーアイエクスプレス(PCIe)バス、ユニバーサルシリアルバス(USB)、ユニバーサル非同期受信機/送信機(UART)シリアルバス、適切なアドバンストマイクロコントローラバスアーキテクチャ(AMBA)インターフェース、アイツーシー(I2C)バス、シリアルデジタル入力出力(SDIO)バス、シリアル周辺インターフェース(SPI)、または他の等価物のような、任意の適切なバスまたはインターフェースであり得る。アーキテクチャに依存して、所望されるように、異なるバス構成が、適用され得る。たとえば、デバイス100の様々な構成要素を結合するために、ホストプロセッサ102とメモリ104との間の専用バスを使用すること等によって、追加のバスが使用され得る。
【００３２】
1つの態様では、動きセンサデータおよび確立されたアンカポイントから、ポータブルデバイス100によってたどられた経路を生成するために使用されるこの開示の様々な動作は、ホストプロセッサ102によって読み取られ実行され得る、メモリ104に記憶された適切な命令のセットとして、経路生成器120によって実施され得る。顕著なことに、経路生成器120は、以前に決定された位置に対する、デバイス100の現在位置を決定するために、推測航法または類似の技術を使用して、慣性センサ112および/または外部センサ114からのような、動きセンサデータを利用し得る。さらに、経路生成器120は、動きセンサデータによって示されるデバイス100の動きと、確立されたアンカポイントとの間のベストフィットを提供するように構成され得る。1つの態様では、比較的小さな動きの期間は、ユーザがアイテムとインタラクトし得る滞在時間に相当し得る。相応して、そのような滞在時間は、たどられた経路を生成する場合にアンカポイントと相関すること、または、ユーザへ興味のある他のアイテムとの接近を強調することが期待され得る。
【００３３】
他の実施形態は、ホストプロセッサ102、MPU106、および、デバイス100によって提供される他のリソースとの間の処理の、所望される任意の区別に注目し得るか、または、ソフトウェア、ハードウェア、およびファームウェアの任意の所望される組合せを使用して実施され得る。その代わりに、または、それに加えて、動きセンサデータおよび確立されたアンカポイントから、ポータブルデバイス100によってたどられた経路を生成するために使用される動作の何れかは、サーバ等によって遠隔的に実行され得るか、または、任意の適切な方式で、遠隔処理リソースとローカル処理リソースとの間で区別され得る。
【００３４】
所望されるように、ソフトウェアのマルチレイヤが適用され得、メモリ104、メモリ110、または他の適切な場所の任意の組合せに記憶され得る。たとえば、動きアルゴリズムレイヤは、動きセンサおよび他のセンサから提供された生センサデータのための低レベル処理を提供する動きアルゴリズムを提供し得る。センサデバイスドライバレイヤは、デバイス100のハードウェアセンサへソフトウェアインターフェースを提供し得る。さらに、適切なアプリケーションプログラムインターフェース(API)は、たとえば、所望されるセンサ処理タスクを送信するために、ホストプロセッサ102とMPU106との間の通信を容易にするために提供され得る。そのため、ソフトウェアにおいて実施される態様は、限定されないが、アプリケーションソフトウェア、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含み得、コンピュータ、または、ホストプロセッサ102、センサプロセッサ108、専用プロセッサ、または、デバイス100の他の任意の処理リソースのような任意の命令実行システムによって、または、これらと関連して使用するためのプログラムコードを提供するコンピュータ使用可能な、または、コンピュータ読取可能な媒体からアクセス可能なコンピュータプログラム製品の形式を採り得る。
【００３５】
デバイス100はまた、絶対的な場所情報を決定するために、基準ベース戦略を適用する位置決めモジュール122を含み得る。位置決めモジュール122は、所望される任意の程度の場所認識能力を提供し得る。ナビゲーションモジュール122によって具体化され得る代表的な技術は、全地球測位システム(GPS)、全地球型衛星航法システム(GLONASS)、Galileo、およびBeidouのようなGNSSシステムのみならず、WiFiTM位置決め、セルタワー位置決め、BluetoothTM位置決めビーコン、または他の類似の方法を含む。そのため、位置決めモジュール122は、信号三辺測量術を使用して位置決めを提供するために、ワイヤレス通信プロトコルからの情報を使用するように構成され得る。ユニバーサル地上無線アクセス(UTRA)、符号分割多元接続(CDMA)ネットワーク、グローバル移動体通信システム(GSM（登録商標）)、電気電子学会(IEEE)802.16(WiMAX)、ロングタームエボリューション(LTE)、IEEE 802.11(WiFiTM)およびその他のようなセルラベースおよびワイヤレスローカルエリアネットワーク(WLAN)技術を含む任意の適切なプロトコルが適用され得る。位置決めモジュール122を適用する実施形態では、経路生成器120の慣性ナビゲーション技術と連携して、絶対的な場所情報が使用され得る。
【００３６】
さらに、デバイス100は、上述したプロトコルを含む任意の所望されるワイヤまたはワイヤレスプロトコルを適用し得る通信リンクを確立するための1つまたは複数の通信モジュール124を含み得る。所望されるように、通信モジュール124は、デバイス100によってたどられた経路を遠隔的に生成するために使用され得る動きセンサデータ、および/または、デバイス100の決定された場所に関連付けられ得るデータのパターンを含む、センサデータを送信するように構成され得る。通信モジュール124はまた、ユーザがインタラクトするアイテムのための既知の場所、販売時点情報管理情報、および/または他を受信するように、この開示に関連付けられた他の動作を実行するために使用されるデータを受信するために使用され得る。
【００３７】
この開示の技術の1つの例示的な実施形態は、ストア200によって表される小売り現場のコンテキストで、図2に描写される。説明されるように、ストア200内のユーザとアイテムとの間のいくつかのタイプのインタラクションが識別され得る。さらに、既知の場所は、その後、ストア200を通ってユーザによってたどられる通路を表す経路202を生成するために、ベストフィット計算または他の適切なアルゴリズムが実行され得るように、既知の場所がアイテムに関連付けられ得、アンカポイントを確立するためにユーザがインタラクトする。
【００３８】
第1のタイプのインタラクションは、ユーザによって購入された製品をリストする販売時点情報管理トランザクションから決定され得る。各製品は、ストア200内の棚204の上の指定された場所を有し得る。製品場所は、ストア200によって保持されているデータベース206に記憶され得るか、または、遠隔場所において記憶され得る。たとえば、ミズーリ州セントルイスのAisle411TMは、ストア地図および製品棚データベースを提供しているが、類似の情報を提供する任意のサービスが適用され得る。ユーザと、購入された各アイテムとの間のインタラクションが仮定され得る。これは、ユーザが、アイテムを買うことに関連して、アイテムを、その棚場所から取り出すことを含む。データベース206または他のソースからのような、アイテムの既知の場所を関連付けることによって、購入された各アイテムのためにアンカポイントが確立され得る。図2に図示されるように、ユーザが3つのアイテムを購入し、その結果、アンカポイント208、210、212が確立される。
【００３９】
顕著なことに、そのようなアンカポイントの確立は、何れの追加のインフラストラクチャをも必要とすることなく、パッシブな方式で、ユーザに関する、および、関連付けによって、デバイス100に関する位置情報を提供する。対照的に、買物客を追跡する従来の方法は典型的に、アクティブビーコンシステムを含む。ここでは、買物客に関連付けられた送信機が、ストア内にわたって分布された受信機のアレイによってピックアップされる定期的な信号を発信するか、または、買物客に関連付けられた受信機が、送信機のアレイからビーコンを取得する。
【００４０】
他の様々なタイプのインタラクションが、この開示の技術に従って識別され得ることが認識されるであろう。1つの態様では、ユーザは、製品を購入しないことがあり得るが、ディスプレイ、または、他の形式の情報端末とインタラクトし得る。ディスプレイが、ユーザを識別する能力を有しているのであれば、アンカポイント214のようなアンカポイントを確立するために、ディスプレイの既知の場所が使用され得る。
【００４１】
アイテムはまた、アイテムを購入またはアイテムとインタラクトするユーザの意思に基づいて識別され得る。例として、ユーザがインタラクトし得る、見込のあるアイテムが、買物リスト、または、ユーザがデバイス100において記憶し得る情報の他のアナログソースから識別され得る。そのような情報のための1つの可能性のあるソースは、カスタマ報酬プログラム等と連携して、ストア200によって提供されるデバイス100において動作し得るアプリケーションである。利用可能である場合、または、許可されている場合、購入する意思があるアイテムを識別するために、データマイニング技術が、ユーザの通信へ適用され得る。
【００４２】
限定しない別の例として、ユーザは、製品に関する情報を取得するために、または、他の目的のために、デバイス100の外部センサ114のような光センサを使用して、バーコードをスキャンするか、または、製品の写真を撮り得る。繰り返すが、アイテムの既知の場所を決定することによって、アンカポイント216のようなアンカポイントが確立され得る。
【００４３】
ユーザがストアに入った場合、アイテムの既知の場所をユーザへ帰属させるための十分な接近を示す、ユーザとアイテムとの間のインタラクションのさらに別の例が存在し得る。ユーザがドア218を通ってストア200に入ると仮定され得る。したがって、ドア218の場所が知られているとすれば、アンカポイント220が確立され得る。
【００４４】
アイテムインタラクションのさらに次の例が、販売時点情報管理において発生し得る。小売りトランザクションは、チェックアウトのためにどのレジスタ222が使用されたのかを示し得、アンカポイント224の確立を可能にする。
【００４５】
認識されるように、アンカポイントが確立され得るように、既知の場所を有する、ユーザとアイテムとの間の接近を示す他のタイプのインタラクションが存在し得る。これら技術は、オフィスビル、博物館、図書館、ギャラリ、スポーツアリーナ、政府ビルディング等を含む任意の適切な現場においてデバイス100によってたどられた経路を生成するために適用され得る。小売り以外のコンテキストでは、そのようなインタラクションは、コンピュータへログインするステップ、キーカードをスワイプするステップ、光センサを用いて、認識可能な画像をキャプチャするステップ、およびその他多くを含み得る。この開示の範囲は、これら代表的な例に限定されず、既知の場所のアイテムとの接近を示す任意のインタラクションが適用され得る。
【００４６】
述べたように、1つの実施形態では、確立されたアンカポイントと、デバイス100からの動きセンサデータとは、確立されたアンカポイントを組み込んだ経路を生成するために、ベストフィットアルゴリズムを動作させること等によって、経路生成器120によって利用され得る。その代わりに、または、それに加えて、デバイス100は、動きセンサデータをサーバ226へ送信するために通信モジュール124を利用し得る。これは、描写されたように、ストア200の敷地に、または、他の任意の遠隔場所に存在し得る。一方、サーバ226はまた、デバイス100によってたどられた経路を生成するために、たとえばレジスタ222から、販売時点情報管理情報を、たとえばデータベース206からアイテム場所情報を、および/または、ユーザと、1つまたは複数のアイテムとの間のインタラクションを示す他のインジケーションを受信し得る。
【００４７】
上記議論された例では、レジスタ222において決定されたように購入されたアイテムのリストが、ユーザがインタラクトしたアイテムを識別する。これら技術はまた、他の小売りモデルへ適用され得る。たとえば、いくつかのストアは、「スマート」買物カートを適用し得る。これは、アイテムがカートへ追加されると、RFIDまたは等価な技術を使用して、アイテムを識別および/または販売する。別の例では、販売は、ユーザがストアを出ると、製品をスキャンすることによって終了され得る。また別の例は、倉庫から満たされ得る購入注文を生成するために、ディスプレイアイテムをスキャンすることによって、仮想的な買物カートを生成するために、デバイス100または別の専用デバイスを使用することである。そのため、トランザクションのこれら方法および他の方法は、ユーザがインタラクトした、または、インタラクトしているアイテムを識別するために使用され得る販売時点情報管理情報を構成する。
【００４８】
さらに、2つ以上の確立されたアンカポイントのための相対的なタイミングの決定を考慮し得る状況が存在する。そのような相対的なタイミング情報は、ユーザが、対応するアイテムとインタラクトしたシーケンスを示し、経路生成器120および/またはサーバ226によってたどられた経路の決定を著しく容易にし得る。たとえば、アンカポイント224のような、販売時点情報管理に関連付けられた、確立されたアンカポイントは、購入されたアイテムとのインタラクションよりも、シーケンスおいて後半に発生すると判定され得る。同様に、アンカポイント220のようなストア200への入店に関連付けられた、確立されたアンカポイントは、シーケンスにおいてより早期に発生すると判定され得る。さらにまた、いくつかのアンカポイントは、他のアンカポイントに関するシーケンスを決定するために使用され得る絶対的なタイミング情報を提供し得る。たとえば、販売時点情報管理情報は、チェックアウト時間を含み得る。他の実施では、スマートなまたは仮想的な買物カートに関連付けられた販売時点情報管理情報は、各アイテムがスキャンされると、絶対的な時間情報を提供し得る。同様に、アンカポイント214のために述べたように、ディスプレイとのインタラクション、および/または、製品情報を取得するため、光センサを用いたアイテムのスキャンもまた、絶対的なタイミング情報を提供し得る。
【００４９】
アンカポイントのシーケンス化を示す相対的なタイミング情報が、経路202の生成を支援するために適用され得る一方、1つまたは複数のアンカポイントのための絶対的または相対的なタイミング情報が、経路生成後、動きセンサデータに関連付けられたタイムスタンプを使用して、経路202に沿って、すべてのポイントへ伝搬され得る。たとえば、タイムスタンプは、生成された経路のためのタイムラインを構成し得、これによって、確立されたアンカポイントの少なくとも1つに関連付けられたタイミング情報に関して、経路に沿った任意の場所のための期間が決定されるようになり得る。以下にさらに詳細に議論されるように、これは相応して、慣性センサ112、外部センサ114、および補助センサ116を含む、デバイス100の任意のセンサ、または、これらセンサの組合せによって記録されたデータのパターンが、パターンが記録された時間において経路202によって示される位置と相関付けられることを可能にする。対応する位置を、そのようなパターンを検出する任意のデバイスへ帰属させるために、データの類似のパターンの後続する識別情報が使用され得る。
【００５０】
所望されるように、動きセンサデータを適用するこの開示の経路生成技術と、アイテムインタラクションによるアンカポイントの確立とは、他のナビゲーション技術によって向上され得る。たとえば、デバイス100は、絶対的な位置情報が利用可能である場合、生成される経路の精度を向上させるために統合され得る、GNSSまたはワイヤレス信号位置決めのような絶対的な位置情報のソースを有し得る。その代わりに、または、それに加えて、ストア200のための、または、これら技術が適用される他の任意の場所のための、地図情報が存在し得る。相応して、たどられた経路202の生成は、ユーザが、通路および他の廊下に沿って動き、棚204または他の固定されたオブジェクトを通って移動しないと仮定することによって、地図情報に関連付けられた特徴によって制約され得る。さらに別の態様では、生成された経路は、同じ理由を適用することによって、地図情報を構築または更新するために使用され得る。顕著なことに、これら概念は、多数の訪問および/または多数のユーザからアグリゲートされた情報へ拡張され得る。生成された経路の大半は、アイテム場所情報の有効化、地図情報の導出、環境センサデータの収集、または他の任意の目的のために使用され得る。
【００５１】
1つの態様では、確立されたアンカポイントは、経路を生成するために、動きセンサデータをフィットする場合に、適切な信頼度係数によって重み付けられ得る。たとえば、意図された購入であるとして識別されたアイテムは、実際に購入されたとして識別されたアイテムよりも少ない重みが与えられ得る。同様に、1つよりも多くの入口が存在する、または、チェックアウトのために使用される具体的なレジスタが識別されないかのように、インタラクションに関する曖昧さが存在するのであれば、対応するアンカポイントへ与えられる重みが低減され得る。
【００５２】
上記から、アンカポイントは、ユーザインタラクションが発生した後に確立され得ることが認識されるであろう。たとえば、購入された製品に関し、ユーザがトランザクションを終了させた場合のように、販売時点情報管理情報が利用可能になるまで、ユーザが、アイテムとインタラクトしたと判定することが可能ではないことがあり得る。それにも関わらず、アイテムインタラクションが識別されると、アンカポイントが確立され、記録された動きセンサデータからの再構築によって経路が確立され得る。しかしながら、他のシナリオでは、アンカポイントは、リアルタイムで、アイテムインタラクションと同時に確立され得る。上述したように、スマートなまたは仮想的な買物カート技術は、インタラクティブなディスプレイ、レジスタにおけるチェックアウト、およびその他のように、発生しているインタラクションを示し得る。アンカポイントが同時に確立された場合、アイテムの既知の情報を使用して、デバイス100のためのナビゲーションソリューションを更新することが所望され得る。たとえば、既知の場所は、推測航法ナビゲーション中に、センサドリフトまたは他の誤差を訂正するための較正として使用され得る。
【００５３】
図2に図示されるように、いくつかの実施形態において、デバイス100によってたどられた経路を生成するステップは、1つまたは複数の潜在的なアンカポイントを除外する決定を含み得る。たとえば、アンカポイント228は、ユーザによって購入されたものとして示されるアイテムの既知の場所に対応し得る。しかしながら、動きセンサデータが、生成された経路202へのアンカポイント228の即座の統合を許可しないのであれば、そのアンカポイントは、データベースが正しくない情報を有すること、実際に購入されたアイテムが、指定された以外の場所にあること、または、他の類似の理由によって、誤差が多いとの仮定の下、経路から除外され得る。さらなる態様では、動きセンサデータにフィットしないそのような潜在的なアンカポイントの識別情報は、アイテム場所情報を更新または修正するために使用され得る。そのような態様は、多数のユーザまたは多数の訪問から生成された経路が、アグリゲートされた場合における特定の用途であり得る。なぜなら、1つまたは少数の例外の存在は、誤りのある情報を示さないことがあり得るが、繰り返されるパターンは、場所情報または地図情報が更新されるべきであるというより高い信頼度を提供し得る。
【００５４】
この開示の技術に従って、期間にわたってデバイス100によってたどられた経路は、動きセンサデータと、アイテムトランザクションに対応するアンカポイントの確立とから生成され得る。相応して、生成された経路は、その期間にわたるデバイス100の位置に関する情報を提供する。
【００５５】
1つの態様では、この情報は、追加の位置決定技術を導入するために使用され得る。説明されるように、デバイス100のような、この開示のポータブルデバイスは、広範なセンシング能力を装備され得る。動きセンサに加えて、具体的な位置の特性であり得る環境および他の状態を検出することが可能な任意の数の追加のセンサが存在し得る。そのようなセンサは、デジタル画像センサのような光センサ、磁力計、温度計、湿度計、気圧計、音響センサ、周辺光センサ等を含み得る。さらに、ワイヤレス通信受信機は、RF信号のためのセンサを考慮し得る。デバイス100の感知能力の任意の組合せは、具体的な場所に相関付けられるのに十分明確な1つまたは複数のデータのパターンを決定するために使用され得る。一方、そのようなパターンの後続する検出は、このパターンを検出するデバイスが、そのパターンに対応する場所にあるとの判定を可能にし得る。実際、データのパターンは、具体的な場所を識別する「フィンガプリント」を構成する。認識されるように、そのような位置決め技術の成功は、フィンガプリントが存在する場所の数に、肯定的に関連付けられる。
【００５６】
慣習的に、最初に、および、メンテナンス目的との両方のために、様々なデータのパターンと、関連付けられた場所とを記録するために、広範な調査が適用され得るが、これは、相当なリソースの消費を表す。対照的に、この開示の技術は、他の目的のためにユーザによって既に使用されているポータブルデバイスが、必要な情報を収集することを可能にする。顕著なことに、多数のユーザから、および/または、多数の訪問にわたって、データをアグリゲートすることによる「クラウドソーシング」は、フィンガプリントのために利用可能なデータ量を実質的に増加し、ポータブルデバイスのための位置情報を決定するために、そのようなフィンガプリントを使用する実行可能性を高め得る。
【００５７】
認識されるように、洗練された感知能力を有するポータブルデバイスの使用における顕著な成長は、この開示の技術を使用して開発され得る十分な量の潜在的な情報を表す。ナビゲーションアプリケーションの実施におけるように、一般的な使用の場合、多くのポータブルデバイスが既に、種々のセンサ情報を記録している。既に収集されているこのセンサデータは、その後、処理、電力消費等の観点から、わずかな追加のリソース消費で、本明細書で説明された目的のために利用され得る。この情報は、実際のユーザからのデータを表すので、より正確になり得るか、そうではない場合、モデリングまたは実験によって取得されたデータよりもより適切であり得る。さらに、複数のユーザの間で収集された情報を分配することによって、カバレージおよび冗長性の顕著な利点が得られ得る。またさらに、この情報の値は、ポータブルデバイスを使用することによって決定され得るような、挙動および他のユーザ特性を関連付けることによって十分に高められ得る。要するに、複数の時間および場所において、複数のユーザからのセンサデータを照合するステップは、上記の位置決め技術、次に説明されるユーザ分析結果のみならず、他をも含む任意の数のアプリケーションへ役立ち得る。
【００５８】
別の態様では、デバイス100によってたどられた生成された経路は、ユーザの挙動に関する貴重な情報のソースを表す。たとえば、小売りコンテキストでは、たどられた経路は、広範なカスタマ挙動に関する分析結果を提供する。ユーザの活動は、小売り業者、製造者、広告主、および他の商用エンティティに対する相当な興味である。分析結果は、販売を高めるためのストアレイアウトおよび製品配置を設計するためのみならず、成功するパッケージ設計、広告戦略、および購入決定に影響を与える類似の方法に対する洞察力を提供するためにも使用され得る。1つの実施形態では、そのような分析結果は、購入のためにアイテムが選択されるシーケンスと、購入シーケンスおよび/またはたどられた経路に関連付けられた人口統計とを含み得る。動きが減少した期間はまた、ユーザが、対応するアイテムとインタラクトする間である滞在時間を決定するために、1つまたは複数のアンカポイントに関連付けられ得る。これは、ユーザが製品を選択するのに費やした時間の長さと、チェックアウトまたは支払いの間の待ち時間と、他の関連する情報とを分析するために使用され得る。それに加えて、この分析結果はまた、複数のユーザの1つまたは複数の人口統計の、異なるストアまたは場所の、異なる日時等の、特性を提供するためにアグリゲートされ得る。分析結果はまた、挙動のパターンの変化を評価するために、1つまたは複数の場所における1つのユーザのためにアグリゲートされ得る。認識されるように、他の様々な情報が、生成された、デバイス100によってたどられた経路から導出され得る。これらのすべては、この開示の範囲内にある。
【００５９】
この開示のさらなる態様は、デバイス100によってたどられた経路を生成するためのルーチンを表す図3に図示されるフローチャートに関して例示される。300で始まって、デバイス100は、慣性センサ112からのような動きセンサデータのみならず、外部センサ114および/または補助センサ116または他の任意のタイプのデバイス100のセンサからのような、所望されるような環境的または他のセンサデータを含むセンサデータを記録し始め得る。その後、ユーザと複数のアイテムとの間のインタラクションが、302において識別され得る。上記説明されたように、販売時点情報管理情報および他の適切なソースは、識別のために使用され得る。このインタラクションは、ユーザの、アイテムとの接近の推論を可能にする何れかであり得る。304では、既知の場所を各アイテムに関連付けることによって、アイテムに対応するアンカポイントが確立され得る。1つの実施形態では、アイテムの既知の場所を提供するために、データベース206が使用され得る。相応して、306では、確立されたアンカポイントおよび記録された動きセンサデータを使用して、デバイス100によってたどられた経路が生成され得る。
【００６０】
別の例示的な実施形態では、この開示の技術は、図4に図示されるフローチャートによって表されるように、既知の場所に関連付けられた、特徴的なセンサデータパターンまたはフィンガプリントを検出することによって、ポータブルデバイスのための場所情報を決定するために適用され得る。400で始まり、デバイス100のようなポータブルデバイスのための経路が生成され得る。デバイスによって以前に記録されたセンサデータパターンは、その後、402において、生成された経路に沿った場所に関連付けられ得る。このセンサデータパターンは、限定することなく、慣性センサ112、外部センサ114、および/または、補助センサ116を含む、議論されたようなセンサの任意の組合せからの任意の情報の組合せを含み得る。404では、多数のセンサデータパターンが、関連付けられた多数の場所とともに、データベースへアグリゲートされ得る。1つの態様では、このデータベースは、位置モジュールを備えたような、デバイス100上にローカルに保持され得る。しかしながら、より広い態様では、センサデータパターンおよび場所データベースは、サーバ226のようなサーバによって、または、他の任意の適切な遠隔場所によって保持され得る。認識されるように、センサデータパターンおよび関連付けられた場所の遠隔アグリゲーションは、上記説明したようなクラウドソーシング技術を適用することによって、複数のデバイスから取得された情報を導入し得る。後続して、406では、同じまたは異なるポータブルデバイスが、センサデータパターンを検出し得る。相応して、検出されたセンサパターンは、このセンサデータパターンを検出するポータブルデバイスのための場所情報を決定するために、アグリゲートされたデータベースを使用して、関連付けられた場所と相関付けられ得る。
【００６１】
上記説明された技術は、任意の適切なセンサ技術を使用して実施され得る。1つの態様では、限定することなく、デバイス100の1つまたは複数のセンサは、微小電気機械システム(MEMS)に基づき得る。多くの状況において、センサ融合として知られた動作は、方位情報の向上、または、所与のセンサに存在し得るバイアスの特徴付け等によって、センサデータの精度および有用性を向上するために、多数のセンサから取得されたデータを組み合わせるステップを含み得る。たとえば、多くの動き追跡システムは、ジャイロスコープ、加速度計、および磁力計からのデータを組み合わせる。
【００６２】
説明された実施形態では、典型的には、半導体材料から形成された少なくとも1つの基板を含むように、チップが規定される。多数の基板から、シングルチップが形成され得、これら多数の基板は、機能を維持するために、機械的に結合される。マルチチップは、少なくとも2つの基板を含み、2つの基板は、電気的に接続されているが、機械的な結合は必要としない。パッケージは、チップ上の接合パッド間の電気接続を、PCBへ接合され得るメタルリードへ提供する。パッケージは、典型的には、基板とカバーを含む。集積回路(IC)基板は、典型的にはCMOS回路である電気回路を備えたシリコン基板を称し得る。MEMSキャップは、MEMS構造のための機械的なサポートを提供する。MEMS構造レイヤは、MEMSキャップに取り付けられる。MEMSキャップはまた、ハンドル基板またはハンドルウェーハと称される。説明された実施形態では、センサを組み込んだ電子デバイスは、上述したように、電子回路に加えて少なくとも1つのセンサを含むMPUとも称される動き追跡モジュールを適用し得る。とりわけ、当該技術において知られているジャイロスコープ、コンパス、磁力計、加速度計、マイクロホン、圧力センサ、接近センサ、または周辺光センサのようなセンサが考慮される。いくつかの実施形態は、加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計を含む。これらおのおのは、9軸デバイスと称され、互いに対して直交する3軸に沿った測定結果を提供する。他の実施形態は、すべてのセンサを含む訳ではないこともあり得るか、または、1つまたは複数の軸に沿った測定結果を提供し得る。これらセンサは、第1の基板上に形成され得る。他の実施形態は、ソリッドステートセンサ、または、他の任意のタイプのセンサを含み得る。MPUにおける電子回路は、1つまたは複数のセンサから出力された測定結果を受信する。いくつかの実施形態では、電子回路は、センサデータを処理する。電子回路は、第2のシリコン基板上に実装され得る。いくつかの実施形態では、第1の基板は、単一の半導体チップにおける第2の基板へ、垂直に積層され、取り付けられ、電気的に接続される一方、他の実施形態では、第1の基板は、単一の半導体パッケージにおける第2の基板へ、側面に配置され、電気的に接続され得る。
【００６３】
1つの実施形態では、第1の基板は、電気的な接続の提供と、MEMSデバイスの密閉シールとを同時に行うために、その全体が参照によって本明細書に組み込まれている、ともに所有された米国特許第7,104,129号において説明されたように、ウェーハ接合によって第2の基板へ取り付けられる。この組立技術は、有利なことに、非常に小さく経済的なパッケージ内における高パフォーマンスの、多軸の、慣性センサの設計および製造を可能にする技術を有効化する。ウェーハレベルにおける集積は、寄生キャパシタンスを最小化し、ディスクリートなソリューションに対する改善された信号対ノイズを可能にする。ウェーハレベルにおけるそのような集積はまた、外部増幅の必要性を最小化するリッチな特性セットの組込みを有効化する。
【００６４】
本発明は、図示された実施形態に従って説明されたが、当業者であれば、実施形態に対するバリエーションが存在し得、これらバリエーションは、本発明の精神および範囲内にあるであろうことを容易に認識するであろう。したがって、多くの修正が、本発明の精神および範囲から逸脱することなく、当業者によってなされ得る。
【符号の説明】
【００６５】
100  デバイス
102  ホストプロセッサ
104  メモリ
106  MPU
108  センサプロセッサ
110  メモリ
112  慣性センサ
114  外部センサ
116  補助センサ
118  バス
120  経路生成器
122  位置決めモジュール
124  通信モジュール
200  ストア
202  経路
204  棚
206  データベース
208  アンカポイント
210  アンカポイント
212  アンカポイント
214  アンカポイント
216  アンカポイント
218  ドア
220  アンカポイント
222  レジスタ
224  アンカポイント
226  サーバ
228  アンカポイント
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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