(57)【要約】【課題】【解決手段】リアルタイム位置検出のためのシステムおよび方法が、スケーラブルなリアルタイム位置情報システム（ＲＴＬＳ）からなる。それは、修正リアルタイム物体位置決定を提供する。それは、位置特定環境内のタグと、タグの位置を計算するためのプロセッサと、環境内の少なくとも１つの除外区域と、を備える。処理は、タグの元々の位置決定と、タグの修正位置決定とを含む。修正位置決定は、少なくとも１つの除外区域の属性をタグの元々の位置決定に適用することによって計算される。一部の除外区域は、飛行禁止区域によって規定される。修正位置決定は、不可能および異常な元々の位置決定を補正することにより、ＲＴＬＳの演算を改善する。実施形態について、システム展開は、以下の３つの段階からなる：トレーニングデータおよびテストデータの収集；ネットワークのトレーニングおよびテスト；ならびに、ネットワークの適応保守。【選択図】図１
2016540190.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの物体の修正リアルタイム位置決定のためのリアルタイム位置情報システム（ＲＴＬＳ）であって、
位置特定環境（１００）（３００）と、
前記位置特定環境内に配置された少なくとも１つのタグ（１０５）と、
前記位置特定環境内に配置された前記少なくとも１つのタグの位置、前記位置特定環境内の少なくとも１つの除外区域（９０５）、前記位置特定環境内での前記タグの元々の位置決定（５１５）（１４１０）、および、前記位置特定環境内での前記タグの修正位置決定（５２０）（１４２５）、を計算するためのプロセッサと、
を備え、
前記修正位置決定は、前記元々の位置決定が前記少なくとも１つの除外区域と同じ空間にあると判定された場合に、前記少なくとも１つの除外区域の属性を前記少なくとも１つのタグの前記元々の位置決定に適用することで、前記プロセッサによって計算され、
それにより、前記修正位置決定は、前記元々の位置決定を修正することによって、前記ＲＴＬＳの動作を修正する、システム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムであって、前記修正位置決定は、前記少なくとも１つの除外区域の属性を前記少なくとも１つのタグの前記元々の位置決定に適用することによってニューラルネットワーク（８００）が行う計算を含む、システム。
【請求項３】
請求項２に記載のシステムであって、前記ニューラルネットワークが行う前記計算は、前記ニューラルネットワークの設定およびトレーニング（７００）（８１０）を含む、システム。
【請求項４】
請求項３に記載のシステムであって、前記トレーニングは、前記少なくとも１つの除外区域のぼかし（１０００）（１１００）を含む、システム。
【請求項５】
請求項４に記載のシステムであって、前記ぼかしは、ガウス分布（１１７５）を含む、システム。
【請求項６】
請求項１または２または３または４または５に記載のシステムであって、前記修正位置決定は、勾配降下（６００）を含む、システム。
【請求項７】
請求項３または４または５に記載のシステムであって、前記トレーニングは、流用された出力（８２０）を含む、システム。
【請求項８】
請求項１または２または３または４または５に記載のシステムであって、前記少なくとも１つの除外区域は、タグが見つかることが異常である位置（１１５）を含む、システム。
【請求項９】
請求項１または２または３または４または５に記載のシステムであって、前記少なくとも１つの除外区域は、タグが見つかることが不可能である位置（１２０）を含む、システム。
【請求項１０】
請求項１または２または３または４または５に記載のシステムであって、前記元々の位置決定は、ノイズ（１３０）を含む、システム。
【請求項１１】
請求項１または２または３または４または５に記載のシステムであって、前記元々の位置決定は、前記少なくとも１つのタグ（１０５）からの信号の少なくとも１つの読み取りミスを含む、システム。
【請求項１２】
請求項１または２または３または４または５に記載のシステムであって、前記修正リアルタイム位置決定は、前記位置特定環境の入力マップ（９００）を含む、システム。
【請求項１３】
請求項１または２または３または４または５に記載のシステムであって、前記修正リアルタイム位置決定は、前記少なくとも１つのタグ（１０５）からの無線ＲＦ伝送を少なくとも１つのトランシーバ（１１０）で受信することを含む、システム。
【請求項１４】
リアルタイム位置情報システム（ＲＴＬＳ）による少なくとも１つの物体の修正リアルタイム位置決定のための方法であって、
位置特定環境（１００）（３００）を指定する工程と、
前記位置特定環境のマップ（９００）を取得する工程と、
前記位置特定環境内に少なくとも１つの除外区域（９０５）を規定する工程と、
前記位置特定環境内に配置された少なくとも１つのタグ（１０５）を準備する工程と、
元々の位置決定（５１５）（１４１０）を取得する工程と、
前記位置特定環境内での前記タグの修正位置決定（５２０）（１４２５）を生成する工程と、
を備え、
前記修正位置決定は、前記少なくとも１つの除外区域の属性を前記少なくとも１つのタグの前記元々の位置決定に適用することによって計算され、
前記修正位置決定は、不可能（１２０）および異常（１１５）な元々の位置決定を補正することにより、前記ＲＴＬＳの動作を修正する、方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の方法であって、修正位置を生成する工程は、ニューラルネットワークをトレーニングする工程（７００）（８１０）を備え、
前記修正位置決定は、前記ニューラルネットワークによって計算される（８００）、方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の方法であって、トレーニングする工程は、前記少なくとも１つのタグからの測定データ（７２０）を含む、方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の方法であって、前記測定データは、三次元空間における位置に関連する少なくとも１つの物理的に測定可能な特性を含む、方法。
【請求項１８】
請求項１５または１６または１７に記載の方法であって、トレーニングする工程は、モデル化されたデータ（７１０）を含む、方法。
【請求項１９】
請求項１４または１５または１６または１７に記載の方法であって、さらに、
飛行禁止区域多面体（１４０５）を数学的に定義する工程と、
推定位置（１４１０）を入力する工程と、
前記推定位置を、前記飛行禁止区域多面体の四次元時空領域と比較する工程と、
前記推定位置が前記飛行禁止区域多面体領域内にあるか否かを判定する工程と、
前記推定位置に最も近い前記飛行禁止区域多面体の境界（１４１５）を位置特定する工程と、
前記最も近い境界に開口部（１４２０）を規定する工程と、
前記推定位置（１４２５）を前記規定された許容位置に修正する工程と、
前記推定位置から前記修正位置までの修正された仮想経路（１５４５）を作成する工程と、
を備える、方法。
【請求項２０】
少なくとも１つの物体の修正リアルタイム位置決定のためのニューラルネットワーク・リアルタイム位置情報システム（ＲＴＬＳ）のための装置であって、
位置特定環境（１００）（３００）を表すマップ（９００）と、
前記位置特定環境内に配置された少なくとも１つのタグ（１０５）と、
前記位置特定環境内に配置された前記少なくとも１つのタグの位置を処理するためのニューラルネットワーク（８００）のプロセッサであって、前記ニューラルネットワークは、前記少なくとも１つのタグからの無線ＲＦデータ（７２０）と、前記少なくとも１つのタグの対応する位置とでトレーニングされる（７００）（８１０）、プロセッサと、
前記位置特定環境内の少なくとも１つの除外区域（９０５）であって、前記マップは、前記少なくとも１つの除外区域のガウスぼかし（１０００）（１１００）（１１７５）によって処理される、除外区域と、
プロセッサによる前記位置特定環境内での前記タグの元々の位置決定（５１５）（１４１０）と、
前記位置特定環境内での前記タグの修正位置決定（５２０）（１４２５）と、
を備え、
前記修正位置決定は、勾配降下アルゴリズムを含め、前記少なくとも１つの除外区域の属性を前記少なくとも１つのタグの前記元々の位置決定に適用することで前記ニューラルネットワークによって計算され、
前記修正位置決定は、不可能（１２０）および異常（１１５）な元々の位置決定を補正することにより、前記ＲＴＬＳの動作を修正する、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本願は、２０１４年３月３日出願の米国仮特許出願第６１／９４６，９７９号の利益を主張する。
【０００２】
本発明は、リアルタイム無線物体位置追跡に関し、特に、物体の存在する可能性が低いまたは存在しえない定義区域を計算することによって、追跡される物体の位置決定を向上させる、除外区域を用いた物体位置検出のためのシステムおよび方法に関する。除外区域計算に基づいて、元々の位置決定を修正して、修正された位置を提示する。
【背景技術】
【０００３】
リアルタイム位置情報システム（ＲＴＬＳ：Ｒｅａｌ  Ｔｉｍｅ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）は、通例、関連付けられたタグによって物体を追跡する。個人に対しては、医療施設、倉庫、および、位置が重要となるその他の場所などの環境で追跡を行うために、バッジが用いられる。社員バッジおよび資産タグが、高周波識別（ＲＦＩＤ）（パッシブまたはアクティブ）を含み、固定または携帯型のリーダと通信しうる。
【０００４】
周知のタグおよび通信規格が、フルスケール展開される（リアルタイムで多くの物体を追跡する）ことも可能であるが、実際には不十分である。追跡環境によって精度が損なわれ、実際的な数の物体を追跡すると、処理のボトルネックから時間の遅延が生じる。これは、古くて不正確な物体位置示唆、そして、さらには追跡不能にまでつながる。実際の応用例での検出性能のニーズを支えるために、解決策が必要である。
【０００５】
検出性能には関連しないが、一部の追跡応用例は「除外区域」を参照する。例えば、警報システムは、個人が禁止領域に近づくか入るかした時に当局に警報する。特定の定義では：「．．．除外区域（すなわち、リモートタグ１０４が立ち入りを禁止されている地理的領域）．．．」（Ｕ．Ｓ．６，６７４，３６８）である。「除外区域」のいくつかの例は、仮釈放中の犯罪者の移動を追跡する目的などのための、所与の半径の円形地理的領域を厳密に指す（Ｕ．Ｓ．７，８６４，０４７，８，１６９，３１６）。ＲａｄａｒＦｉｎｄ（登録商標）のＳｅｎｔｒｙ  ＡＶは、タグが洗濯室に近づいた時または出た時に、タグの紛失を防ぐために、警報を鳴らす。（「ＲａｄａＦｉｎｄ社はＲＴＬＳアラームのためにＳｅｎｔｒｙ  ＡＶを導入する」２０１０年１月）。ＲａｄａＦｉｎｄ（登録商標）は、デラウェア州のＲａｄａｒＦｉｎｄ社の登録商標である。
【０００６】
他の応用例は、全地球的航法衛星システム（ＧＮＳＳ）デバイスを禁止する国家などの地理的領域（Ｕ．Ｓ．８，０５４，１８１）内にデバイスがある時に、かかるデバイスの通信を無効にする「除外区域順守回路」を記載する。
【０００７】
スポーツの応用例では、ヘルメットに取り付けられた赤外線ＬＥＤが追跡される。この場合、除外区域は、ヘルメットに取り付けられた赤外線ＬＥＤと混同されうる光源からの赤外線（ＩＲ）干渉によって引き起こされる誤りデータの領域である。これらのソースのＸＹＺ位置は既知であるので、これらの座標におけるデータは、考慮されず無視される（Ｕ．Ｓ．２０１１／０２０５０７７）。
【０００８】
最後に、動物の「除外区域」とは、動物が近づくのを禁止された領域である。これらは、家畜を遠ざけるための仮想の囲いである（Ｕ．Ｓ．７，７１９，４３０）。
【０００９】
検出性能を改善すると共に応用例の要件に対応する改良リアルタイム物体位置決定のためのシステムおよび方法が求められている。
【発明の概要】
【００１０】
実施形態は、少なくとも１つの物体の修正リアルタイム位置決定のためのリアルタイム位置情報システム（ＲＴＬＳ）を提供しており、そのシステムは：位置特定環境（１００）（３００）と；位置特定環境内に配置された少なくとも１つのタグ（１０５）と；位置特定環境内に配置された少なくとも１つのタグの位置を計算するためのプロセッサと；位置特定環境内の少なくとも１つの除外区域（９０５）と；位置特定環境内でのタグの元々の位置決定（５１５）（１４１０）と；位置特定環境内でのタグの修正位置決定（５２０）（１４２５）と、を備え、修正位置決定は、元々の位置決定が少なくとも１つの除外区域と同じ空間にあると判定された場合に、少なくとも１つの除外区域の属性を少なくとも１つのタグの元々の位置決定に適用することで、プロセッサによって計算され、それにより、修正位置決定は、元々の位置決定を修正することによって、ＲＴＬＳの演算を修正する。別の実施形態について、修正位置決定は、少なくとも１つの除外区域の属性を少なくとも１つのタグの元々の位置決定に適用することによってニューラルネットワーク（８００）が行う計算を含む。いくつかの実施形態について、ニューラルネットワークが行う計算は、ニューラルネットワークの設定およびトレーニング（７００）（８１０）を含む。別の実施形態について、トレーニングは、少なくとも１つの除外区域のぼかし（１０００）（１１００）を含む。続く実施形態について、ぼかしは、ガウス分布（１１７５）を含む。他の実施形態について、修正位置決定は、勾配降下（６００）を含む。他の実施形態において、トレーニングは、流用された出力（８２０）を含む。実施形態について、少なくとも１つの除外区域は、タグが見つかることが異常である位置（１１５）を含む。別の実施形態について、少なくとも１つの除外区域は、タグが見つかることが不可能である位置（１２０）を含む。さらなる実施形態について、元々の位置決定は、ノイズ（１３０）を含む。他の実施形態において、元々の位置決定は、少なくとも１つのタグ（１０５）からの信号の少なくとも１つの読み取りミスを含む。いくつかの実施形態について、修正リアルタイム位置決定は、位置特定環境の入力マップ（９００）を含む。別の実施形態について、修正リアルタイム位置決定は、少なくとも１つのタグ（１０５）からの無線ＲＦ伝送を少なくとも１つのトランシーバ（１１０）で受信することを含む。
【００１１】
別の実施形態は、リアルタイム位置情報システム（ＲＴＬＳ）による少なくとも１つの物体の修正リアルタイム位置決定のための方法を提供しており、その方法は：位置特定環境（１００）（３００）を指定する工程と；位置特定環境のマップ（９００）を取得する工程と；位置特定環境内に少なくとも１つの除外区域（９０５）を規定する工程と；位置特定環境内に配置された少なくとも１つのタグ（１０５）を準備する工程と；元々の位置決定（５１５）（１４１０）を取得する工程と；位置特定環境内でのタグの修正位置決定（５２０）（１４２５）を生成する工程と、を備え、修正位置決定は、少なくとも１つの除外区域の属性を少なくとも１つのタグの元々の位置決定に適用することによって計算され、修正位置決定は、不可能（１２０）および異常（１１５）な元々の位置決定を補正することにより、ＲＴＬＳの演算を修正する。別の実施形態において、修正位置を生成する工程は、ニューラルネットワーク（７００）（８１０）をトレーニングする工程を備え、修正位置決定は、ニューラルネットワークによって計算される（８００）。さらなる実施形態について、トレーニングする工程は、少なくとも１つのタグからの測定データ（７２０）を含む。さらに別の実施形態において、測定データは、三次元空間における位置に関連する少なくとも１つの物理的に測定可能な特性を含む。続く実施形態において、トレーニングする工程は、モデル化されたデータ（７１０）を含む。他の実施形態は、さらに：飛行禁止区域多面体（１４０５）を数学的に定義する工程と；推定位置（１４１０）を入力する工程と；推定位置を、飛行禁止区域多面体の四次元時空領域と比較する工程と；推定位置が飛行禁止区域多面体領域内にあるか否かを判定する工程と；推定位置に最も近い飛行禁止区域多面体の境界（１４１５）を位置特定する工程と；最も近い境界に開口部（１４２０）を規定する工程と；推定位置（１４２５）を、規定された許容位置に修正する工程と；推定位置から修正位置までの修正された仮想経路（１５４５）を作成する工程と、を備える。
【００１２】
さらなる実施形態は、少なくとも１つの物体の修正リアルタイム位置決定のためのニューラルネットワーク・リアルタイム位置情報システム（ＲＴＬＳ）のための装置を提供しており、その装置は：位置特定環境（１００）（３００）を表すマップ（９００）と；位置特定環境内に配置された少なくとも１つのタグ（１０５）と；位置特定環境内に配置された少なくとも１つのタグの位置を処理するためのニューラルネットワーク（８００）のプロセッサであって、ニューラルネットワークは、少なくとも１つのタグからの無線ＲＦデータ（７２０）と、少なくとも１つのタグの対応する位置とでトレーニングされる（７００）（８１０）、プロセッサと；位置特定環境内の少なくとも１つの除外区域（９０５）であって、マップは、少なくとも１つの除外区域のガウスぼかし（１０００）（１１００）（１１７５）によって処理される、除外区域と；プロセッサによる位置特定環境内でのタグの元々の位置決定（５１５）（１４１０）と；位置特定環境内でのタグの修正位置決定（５２０）（１４２５）と、を備え、修正位置決定は、勾配降下アルゴリズムを含め、少なくとも１つの除外区域の属性を少なくとも１つのタグの元々の位置決定に適用することでニューラルネットワークによって計算され、修正位置決定は、不可能（１２０）および異常（１１５）な元々の位置決定を補正することにより、ＲＴＬＳの演算を修正する。
【００１３】
本明細書に記載された特徴および利点はすべてを包含しているわけではなく、特に、図面、明細書、および、特許請求の範囲を鑑みれば、多くのさらなる特徴および利点が当業者にとって明らかになる。さらに、本明細書で用いられている言語は、主に読みやすさと教示を目的として選択されたものであり、本発明の主題の範囲を限定しない。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態に従って、ＲＴＬＳを構成された建築環境の一部を示す簡略図。
【００１５】
【図２】本発明の一実施形態に従って構成された除外区域マップについて正常な（許容された）区域および不可能な（除外された）区域を示す図。
【００１６】
【図３】本発明の一実施形態に従って構成された簡略な除外区域環境を示す図。
【００１７】
【図４】本発明の一実施形態に従って構成された除外区域を図２の断面ＡＡで見た図。
【００１８】
【図５】本発明の一実施形態に従って構成された除外区域に基づいて修正位置決定を生成するための動作全体のフローチャート。
【００１９】
【図６】本発明の一実施形態に従って構成された除外区域「エネルギ」プロットを示す図。
【００２０】
【図７】本発明の一実施形態に従って構成されたニューラルネットワークトレーニング工程を示すフローチャート。
【００２１】
【図８】本発明の一実施形態に従って構成されたニューラルネットワーク除外区域実施を示す図。
【００２２】
【図９】本発明の一実施形態に従って構成された、黒色で示した（異常／不可能な）除外区域および白色で示した許容位置を含む除外区域のバイナリ画像の一例を示す図。
【００２３】
【図１０】本発明の一実施形態に従って構成されたぼかしマップ生成のフローチャート。
【００２４】
【図１１】本発明の一実施形態に従って構成されたぼかし除外区域生成工程のフローチャート。
【００２５】
【図１２】本発明の一実施形態に従って構成された、除外区域の選択および作成、ならびに、色／強度勾配での充填を示す図。
【００２６】
【図１３】本発明の一実施形態に従って構成された滑らかな除外区域の作成を示す図。
【００２７】
【図１４】本発明の一実施形態に従って構成された簡略化した飛行禁止区域の修正位置の図。
【００２８】
【図１５】本発明の一実施形態に従って構成された飛行禁止区域の仮想経路の図。
【００２９】
【図１６】本発明の一実施形態に従って構成された飛行禁止区域方法のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
除外区域演算方法
除外区域計算の実施は、性能が応用例の要件に対応するように、リアルタイム物体位置決定を改善する。除外区域計算は、異常または不可能な位置の決定を克服する。タグの元々の位置が除外区域に関連すると決定された時、その位置は、除外区域計算に基づいて修正される。本明細書で用いられているように、除外区域は、物理的位置（規則的または不規則）および／または論理的境界によって規定される。除外区域は、タグに関連する物体の属性に関連しうる。例えば、除外区域は、一般に、人物、すなわち、タグを身につけた個々の個人に関連しうる。
【００３１】
図１は、リアルタイム位置情報システム（ＲＴＬＳ：Ｒｅａｌ  Ｔｉｍｅ  Ｌｏｃａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を構成された建築環境１００の一部の簡単な例を示す。ＲＴＬＳタグ１０５は、物体／個人に関連しており、環境内の位置に存在する。ＲＴＬＳビーコン／ルータ１１０は、ＲＴＬＳタグ１０５からの伝送を受信するために環境内に配置される。タグ１０５の位置は、通例は予想された通りであるが、時に、それらの決定された位置が、間違っているつまり誤っているように思われる場合がある。タグ位置が、タグまたはタグが関連する物体にとって正常ではない位置など、異常な位置１１５である場合がある。また、タグが存在しえない固体の柱の中の位置など、タグ位置が不可能な位置１２０である場合がある。例えば、異常なタグ位置１１５は、備品クローゼットまたはクリーンコア（異常な位置）に入り込んでしまった患者に割り当てられたリストバンドタグからの位置データに由来する場合がある。説明すると、クリーンコアの周囲には手術室が集められている。クリーンコアは、滅菌資材の貯蔵に用いられ、手術施設の中での最も清潔な領域である。許可されたスタッフだけがクリーンコアに入ることを許される。不可能な位置の例としては、構造的な柱または壁の中もしくは６階の窓の外側３フィートが挙げられる。干渉またはノイズ１３０が、かかる間違った決定位置を引き起こしうる。
【００３２】
図２は、実施形態で用いられる除外区域マップ２００について正常な（許可された）区域および不可能な（除外された）区域を示す。上述のように、タグは、システムが動作している環境の一部領域には出現しえない。これらの位置は、（不可能な）除外区域２０５と呼ばれ、黒で図示されている。これは、白で図示された予期された（許容された）位置２１０と対照的である。これは、黒色で示した不可能（除外）区域および白色で示した許容位置を含む除外区域バイナリ画像の一例である。
【００３３】
除外区域演算の実施形態は、間違ったタグ位置の読み取りまたは望ましくないタグ位置の平行移動（コーナーカットなど、通常ではタグが現れるはずのない場所）に対応する領域／空間を規定する。間違った位置決定の要因は、ＲＦシステムにおけるノイズ、ビーコン／ルータによる読み取りミス、および、方向転換中に見られるようなビーコン間で補間された位置を含む。かかる要因は、位置決定における計算誤差を引き起こし、間違った場所（例えば、壁の内部）にタグがあると実際に決定しうる。除外区域計算の実施形態は、初期位置が計算された後にシステムがチェックする除外領域を規定する。実施形態において、計算された位置が除外区域を侵害したと判定された場合、システムは、計算された位置の変更／修正を行う処理を開始するために別のアルゴリズムを実行する。除外区域は、論理的および物理的な定義および境界を含みうる。
【００３４】
実施形態について、除外区域は、黒から白への移行として、ぼやかすように描かれる。ガウスぼかしを用いた実施形態において、この移行は、ガウス分布する。
【００３５】
図３は、固体の壁３０５を備えた簡略な除外区域環境３００の図であり、クリーンコア３１０の壁を通る断面ＡＡを示している。この水平断面は、上から見ると、固体の壁を境界とする典型的な部屋の領域を示す。タグは、壁の中ではなく、部屋の領域内の位置を有することが正常である。
【００３６】
図４は、図３に由来する壁４０５の間のクリーンコア４１０の断面４００を、その上に重ね合わせた簡略なガウス曲線分布４１５と共に示しており、セクションＡＡの除外区域を表す。この簡略な図は、除外区域の演算の一態様を示す。実施形態において、タグが同じ位置を有すると決定された回数（反復回数）のカウントが維持される。タグ位置の反復回数と除外区域の平滑化された境界への近接との組み合わせが、「修正された」位置を決定するために用いられる。縦軸４２０は、タグの修正位置が除外区域のｘ（平面）位置座標４２５の範囲内に収まるのに必要な反復回数（「エネルギ」）を表す。除外区域の外側では、補正は適用されず、数回または１／０回の反復で、修正位置計算が初期位置に等しくなる。異常な除外区域位置４３０については、反復回数は中程度のカウントであり；「不可能な」除外区域位置４３５については、「不可能な」除外区域内で修正位置を生成するのに、０回の反復で十分でありうる。
【００３７】
図５は、除外区域に基づいて修正位置決定を生成するための動作全体のハイレベルフローチャートである。初期タグ位置が決定される（工程５０５）。検出された位置分布（反復）が確立される（工程５１０）。初期位置分布は、修正された除外区域の定義および／または境界と組み合わされる（工程５１５）。位置決定が、除外区域の影響に基づいて修正される（工程５２０）。
【００３８】
図６は、三次元「エネルギ」プロット面６００として描いた除外区域勾配降下演算の態様を提供しており、高い点（極大）が暗色／黒６０５で示され、低い点（極小）が明色／白で示されている。灰色の影は、最大値（黒）および最小値（白）の間の高度に対応する。上述のように、位置決定はタグ／物体に対してなされるので、物体が同じ位置にあると判定された回数（反復回数）が追跡される。タグの計算された位置に対する反復カウントは、位置決定に関連する確率または「エネルギ」に対応すると見なすことができる。例として、除外区域に定義された面上に配置されたボールを想定する。この面上に配置されたボールは、最小のエネルギ状態すなわち最低高度まで面を転がり落ちる傾向がある。ボールが十分なエネルギを有する場合、勾配（この例で形成されたガウス分布）を「転がり」落ちることを防止されうる。この「エネルギ」は、上述の反復位置計算（反復）に由来する。したがって、数回の間違った計算ミスだけで、修正位置について最低（より起こる可能性がある位置、すなわち、より多く含まれる位置）レベルへとボールが「転がる」ことになる。しかしながら、異常な除外領域において反復した／一定の読み取りがあれば、そこに存在する可能性が非常に低い場合でも、タグ位置を除外領域内に維持することになる。これに対する上述の例は、備品クリーンコア内の初期位置決定を有する患者リストバンドタグの例であった。異常な位置であるが、何らかの理由で、タグが患者から不適切に除去されて看護師のポケットに入れられ、その後、備品クリーンコアに入ったのであれば、その位置は正確でありうる。実施形態において、実際に「ボール」を所望の（修正された）位置へと向かわせるために、多くの面が、複数の様々な遷移形状と共に生成される。いくつかの実施形態について、典型的な目的は、「ボール」を最も近い「許容された」位置に行かせることである。別の実施形態については、他の位置が好ましい修正位置になる。
【００３９】
除外区域ニューラルネットワーク実施方法の実施形態
いくつかの実施形態について、除外区域の実施例は、ニューラルネットワークを含む。一般に、ネットワークは、除外区域の中に物体を位置づける計算（修正位置決定）を行わないように除外区域に関してトレーニングされる。ニューラルネットワーク位置決定は、送信タグからのデータをニューラルネットワークに入力することによってなされ、ニューラルネットワークは、検出された各タグについて位置の出力を生成する。初期設定は、ニューラルネットのトレーニングを含む。
【００４０】
図７は、除外区域についてのニューラルネットワークトレーニングの一実施形態に含まれる工程７００を示す。トレーニングは、複数の多様な入力パターンをニューラルネットに提供して、所望の結果（位置）を指定することによって達成される。トレーニング後、ネットワークのパターン認識能力が、リアルタイムな入力パターンを適切な出力位置決定に対応付けることを可能にする。入力用のパターンが導出される（工程７０５）。いくつかの実施形態では、２つのタイプのトレーニングデータが用いられる。一方のタイプは、例えば、室内電磁場伝播の数理モデルから生成されたデータであり、他方のタイプは、施設内での実際のサンプリングデータからのものである。実施形態は、一方のデータタイプまたは他方のデータタイプのいずれかを利用するか、もしくは、両方のタイプをマージしてトレーニングのために同時に利用する。数理モデル化された入力データを含むか否かの判定がなされる（工程７１０）。含まれる場合、数理モデル化された入力データが生成される（工程７１５）。測定された入力データを含むか否かの判定がなされる（工程７２０）。含まれる場合、測定された入力データが生成される（工程７２５）。両方のタイプが生成された場合（工程７３０）、それらは、１つのデータセットに統合される（工程７３５）。１セットのトレーニング入力データが、ニューラルネットワークに提供される（工程７４０）。このトレーニングは、基本的に、ニューラルネットワークが記憶するために、多くの異なるパターンのニューラルネットワークを提供することである。実施形態において、各パターンは、何らかの物理的に測定可能な特性を三次元空間内の位置に関連付ける。例としては、ＲＦ信号の信号強度、到達時間、および、飛行時間が含まれるが、それらに限定されない。他の例としては、タグの赤外線検出および振動検出が含まれるが、それらに限定されない。トレーニングされると、ネットワークは、様々なパターンを処理して、教示されたすべてのことに基づいて、タグが位置すると考える場所を出力するために、準備される。実施形態について、トレーニング中、非標準的な出力がトレーニング入力とペアリングされる（工程７４５）。標準的なペアリングは、入力を表す出力を提供することを含む。類似した例として、標準的な顔認識トレーニングの例が、一群の顔および関連する名前をネットワークに提供する。人物の写真が一枚だけ提供されるのではなく、眼鏡着用、帽子着用、横から、下から、上からの写真など、多くの写真が示される。可能な限り多くの異なる見え方が提供されるので、その結果、トレーニングで提示されていない見え方を提示されても、ネットワークは正しい名前の出力を選ぶことができる。本発明の非標準的なアプローチにおいて、トレーニングのペアリングは、実際の初期位置を表さない出力でなされる。目的は、顔と関連する名前（すなわち、この例では、位置ｘ、ｙ、ｚにあるタグの初期の決定済みの位置座標）を知ることではない。むしろ、目的は、トレーニングで提示されたパターンすべてに基づいて、ネットワークが（修正された）ｘ、ｙ、ｚ位置であると考えるものをネットワークに提示させることである。これには、ネットワークが、解釈を行った後に、以前のトレーニングに基づいて解を内挿／外挿する必要がある。換言すると、非標準的トレーニングは、修正位置を出力するために、初期位置決定を「歪める」。この修正位置は、トレーニング中に用いられた「流用された（ｄｉｖｅｒｔｅｄ）」位置決定を含め、すべての入力を組み込む。
【００４１】
図８は、除外区域トレーニングのためのニューラルネット実施アプローチの処理８００を示しており、ニューラルネットワーク８０５が、トレーニングのために入力パターン８１０を与えられ、ニューラルネットの「流用された（ｄｉｖｅｒｔｅｄ）」出力８２０が提供されることを含みうるニューラルネット出力８１５を有する。実際的には、答えが初期決定位置とは異なるものであることを伝える。したがって、領域を排除するために、ニューラルネットワークは、物理的測定値（例えば、信号強度）を与えられるが、それらの測定値が実際に取られた場所以外のどこかで取られたと「伝えられる」（トレーニング出力）。このように、実施形態において、ネットワークは、除外区域の（改定された）位置の答えを出さない。ネットワークは、トレーニングされた出力位置に対応する領域内の位置を出力する。基本的に、ネットワークの決定は、「事前バイアス」されており、事後の補正が行われる必要はない。
【００４２】
除外区域を計算するための、事後ぼかし（後述する）および事前バイアスされたニューラルネットワークの方法の各々は、独自の用途を有する。第１の方法は、ぼかしによって事後に修正位置を計算し、ありそうもない場合でも、特定の位置に存在する可能性がある状況に対して機能する。第２の事前バイアスされたニューラルネットワークの方法は、６階の窓の外３フィートで空中に浮いているなど、特定の位置にタグが存在しえない状況に対してよく機能する。
【００４３】
除外区域ぼかし法の実施形態
図９は、実施形態で用いられる除外区域マップ９００について、黒色で除外区域を示すと共に白色で通常（許容）位置を示す除外区域のバイナリ画像の一例を示している。特定のタイプのＲＦタグは、システムが動作している特定の領域に出現することが予期されない（クリーンコアなどの異常な位置）。実施形態において、それらの位置は、（異常な）除外区域９０５と呼ばれる。これは、予期された（許容された）位置９１０と対照的である。ＲＴＬＳのニューラルネットワークトレーニング処理中に、除外区域が存在する場合（すなわち、主要構成ファイル内のパラメータ除外マップ名が「ｎｏｎｅ」とは異なる場合）、それらの（異常な）区域内で取られたウェイポイントが、収集されたウェイポイントデータから抽出され、ニューラルネットワークは、許容されるセットのポイントだけでトレーニングされる。実施形態について、除外区域を決定するマップは、黒色（グレースケールレベル０）で除外区域を示すと共に白色（グレースケールレベル２５５）で許容区域を示すバイナリのポータブルネットワークグラフィックス（ｐｎｇ）である。ＰＮＧは、無損失データ圧縮を用いるビットマップ画像フォーマットである。ＰＮＧは、（２４ビットＲＧＢまたは３２ビットＲＧＢＡカラーのパレットを用いた）パレットベース画像、（アルファチャネル有りまたは無しの）グレースケール画像、および、（アルファチャネル有りまたは無しの）非パレットベースＲＧＢ（Ａ）画像をサポートする。ｐｎｇフォーマット属性は、特に、除外区域処理をサポートする。除外区域設定方法の一例を以下に示す。
【００４４】
実施形態では、スクリプトが、データ除外を実行する。例えば、重複のトレーニングおよび重複のテストのためのスクリプトが、データ除外を実際に実行する別の関数／スクリプトを呼び出して、データポイントを除外する。実施形態は、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）内のスクリプトを実行する。ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）は、マサチューセッツ州ナティックのＭａｔｈＷｏｒｋｓ社の登録商標である。
【００４５】
図９および図１０で説明するように除外区域マップを作成する際の方法は、画像処理ソフトウェアを用いる方法である。例としては、ＧＮＵ画像編集プログラム（ＧＩＭＰ）があるが、これに限定されない。
【００４６】
図１０は、除外区域についての施設のぼかしマップを作成するための実施形態の工程１０００を示す。実施形態は、ＲＴＬＳのための領域のマップのグレースケール画像から始まる（工程１００５）。暗色の壁／除外領域を備えた画像について、画像がほぼ黒になり、壁が白くなるように、色を反転させる（工程１０１０）。ぼかしフィルタで画像をぼかす（工程１０１５）。実施形態は、最速で最も望ましい位置の結果を得るためにガウスぼかしを用いる。縁部の平滑化が達成されるまで、ぼかし半径のサイズを調整する（工程１０２０）。この段階で、滑らかな壁の縁部を生成する。ヒストグラムの正規化を実行する（工程１０２５）。拡張フィルタで縁部／壁の拡張を実行する（工程１０３０）。先の工程１０１５のように、ぼかしフィルタを繰り返す（工程１０３５）。結果として得られたマップ１０４０は、滑らかな壁の縁部を有しており、より大きい除外区域との組み合わせのための基礎として利用できる。実施形態において、全除外区域が、画像全体における新しいレイヤの一部である。
【００４７】
図１１は、以前に生成されたぼかしマップ内でぼかし除外区域の生成を規定する工程１１００を示すフローチャートである。図１０の工程由来のぼかしマップの結果１０４０から工程１１０５を開始する。次に、実施形態は、新しいレイヤを追加することによって２つのレイヤからなる特定の除外区域を作成する（工程１１１０）。透明の属性を有するレイヤ（「ｅｘｃｌｕｓｉｏｎ  ｚｏｎｅ  ｂｉｎａｒｙ」など）を定義する（工程１１１５）。このレイヤにおいて、除外区域は、除外区域のための領域になる画像内の（長方形またはその他の形状の）領域を選択することによって形成される（工程１１２０）（図１２Ａを参照）。区域は、前景色（黒）で満たされる（工程１１２５）。この動作の結果を、図１２Ｂに示す。次に、第２の除外区域領域レイヤ（「ｅｘｃｌｕｓｉｏｎ  ｚｏｎｅ  ｓｍｏｏｔｈ」など）を定義する（工程１１３０）。図１２Ａにも示すように、除外区域選択を繰り返す（工程１１３５）。この区域レイヤにおいて、図１３に示すように、バイリニア形状設定および色勾配とのブレンドを充填パターンとして適用する（工程１１４０）。その結果、画像内の１つのレイヤがバイナリ除外レイヤの黒領域を含むことになる。これは、実施形態において、例えば、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）ソフトウェアで、データ除外のために用いられる。第２のレイヤは、システムソフトウェア（実施形態における追跡レイヤサービス）によって勾配降下モデルを実行するためのデータを生成するために、例えば、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）スクリプトによって用いられる滑らかな除外領域を再び含む。実施形態において、これらの結果は、その後、ｅｘｃｌｕｓｉｏｎ  ｚｏｎｅ  ｓｍｏｏｔｈ  ｂｉｎａｒｙ  ｅＸｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ｆａｃｉｌｉｔｙ（ｘｃｆ）ファイルとして保存される（工程１１４５）。ＸＣＦは、ＧＩＭＰ画像編集プログラムのネイティブ画像フォーマットである。それは、各レイヤ、現在の選択、チャネル、透過性、パス、および、ガイドなど、画像に関連して操作されるすべてのプログラムデータを保存する。次に、Ｅｘｃｌｕｓｉｏｎ  ｚｏｎｅ  ｂｉｎａｒｙレイヤを除くすべてのレイヤをロック解除する（工程１１５０）。これは、（例えば）レイヤツールで実行できる。次に、画像を平坦化する（工程１１５５）。結果として得られる画像は、白黒のバイナリ除外区域画像であり、ＰＮＧファイルとして保存され（工程１１６０）、例えば、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のｔｒａｉｎ  Ｏｖｅｒｌａｐまたはｔｅｓｔ  Ｏｖｅｒｌａｐスクリプトによって（除外データとして）処理される。次に、平坦化された画像ファイル（Ｅｘｃｌｕｓｉｏｎ＿ｚｏｎｅ＿ｓｍｏｏｔｈ＿ｂｉｎａｒｙ．ｘｃｆなど）が開かれ、Ｅｘｃｌｕｓｉｏｎ  ｚｏｎｅ＿ｂｉｎａｒｙレイヤがロック解除され（すべてのその他のレイヤはロックされ）、  Ｅｘｃｌｕｓｉｏｎ  ｚｏｎｅ＿ｂｉｎａｒｙレイヤの画像が選択されて平坦化される（工程１１６５）。例えば、結果として得られる画像を、Ｅｘｃｌｕｓｉｏｎ＿Ｚｏｎｅ＿ｓｍｏｏｔｈ．ｘｃｆ  ファイルとして保存する（工程１１７０）。（工程１０１５のように）１回のガウスぼかしを適用し（工程１１７５）、ＰＮＧフォーマットで画像を保存する（工程１１８０）。この画像は、例えば、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）のｇｅｎｅｒａｔｅＤｅｒｉｖａｔｉｖｅ．ｍスクリプトによって処理できる状態になっている。
【００４８】
図１２Ａおよび図１２Ｂは、図１１のフローチャートの工程の視覚的表現１２００を提供する。図１２Ａ（上）は、除外区域の選択および作成を示し、図１２Ｂ（下）は、色／強度勾配のための充填を示す。固体の壁が、白で示されている（１２０５）。開いた室内領域が、黒で示されている（１２１０）。選択に向けて除外区域の領域の輪郭が描かれる（１２１５）。選択された除外区域の充填（図１１の工程１１２５）は、図１２Ｂの１２２０として図示されている。
【００４９】
図１３は、図１１のフローチャートの平滑化工程の視覚的表現１３００を提供する。平滑化された除外区域は、黒／白の勾配で示される（１３０５）。
【００５０】
実施形態において、除外区域の配備は、システムが設置された空間のフロアマップに直接基づいて、勾配降下アルゴリズムの実施およびさらなるマップの作成を行うことを必要とする。勾配降下は、多変数最適化技術である。これは、初期点を所与として、勾配の降下を辿って、臨界点（所望の極小）へと点を移動させる反復法を用いる。これは、局所的最適化に関係する。フロアマップから導出されたデータの作成は、例えば、ｇｅｎｅｒａｔｅＤｅｒｉｖａｔｉｖｅ．ｍスクリプトを実行することによって実施される。実施形態について、このスクリプトは、以下の構造を備えたｃｏｎｆｉｇという名の構成ファイルを有する。
【００５１】
【表１】
2016540190.tif 000003
【００５２】
実施形態において、スクリプト（ｇｅｎｅｒａｔｅＤｅｒｉｖａｔｉｖｅ．ｍなど）が、除外区域マップにおける極小（これらの極小は、ＲＦタグの許容された位置である）を見出す勾配降下アルゴリズムを実行するために、すべての必要なデータを生成する。スクリプトは、さらに、パラメータｔｅｓｔ＿ｘおよびｔｅｓｔ＿ｙを通して与えられた座標を用いて、点のテスト検索を実行する。
【００５３】
図１４は、簡略化した飛行禁止区域の修正位置の図である（１４００）。飛行禁止区域は、多面体（平面、直線の辺、および、頂点を持つ三次元の立体）によって規定された領域である。飛行禁止除外区域多面体の中に出現する任意の推定位置は、壁に当たるのと同様に、多面体の最も近い境界に制限される。次いで、これは、最終的に、境界に開口部（出入り口など）を配置することに変わり、開口部を通して片側からもう片側へとタグが移動することだけを許容する。実施形態について、開口部は、さらなる交わった多面体によって規定され、一方の多面体は「飛行禁止」であり、他方は許容可能な空間として規定される。このように、「トンネル」は、別の多面体（飛行禁止）まで貫通するような１つの多面体によって規定される。例としては、壁を通る出入り口、もしくは、１または複数の出入り口を持つ部屋全体が挙げられるが、これらに限定されない。基本的に、タグに関連する物は、壁に沿って出入り口に至って始めて、部屋に入ることができる。これは、システムが、例えば、廊下の先の角を曲がって部屋に入るのではなく「直線距離で（ａｓ  ｔｈｅ  ｃｒｏｗ  ｆｌｉｅｓ）」移動することを示す場合に更新速度が遅いことに関連する問題を克服する（「ａｓ  ｔｈｅ  ｃｒｏｗ  ｆｌｉｅｓ」は、介在する環境にとらわれない２点間の最短距離を示す熟語である）。この単純化した例は、飛行禁止区域多面体１４０５の中に元々の推定位置１４１０を有する飛行禁止区域多面体１４０５を示す。推定位置１４１０は、壁面／境界１４１５に最も近い。実施形態において、多面体境界開口部１４２０は、許容された空間として識別される第２の多面体を作成することによって規定されるか、または、元々の多面体によって規定されたネガティブスペースによって作成される。実施形態について、飛行禁止区域多面体境界開口部は、施設マップで指定された開口部の位置に対応する。推定位置は、修正位置１４２５で調整される。
【００５４】
図１５は、飛行禁止区域の仮想経路１５００の図である。図１４と同様に、飛行禁止区域多面体の断面１５０５が示されている。飛行禁止区域多面体１５０５の中には推定位置１５１０（Ｘ２）がある。推定位置１５１０は、多面体の壁面／境界１５１５に最も近い。多面体境界開口部１５２０が、別の「トンネル」多面体を規定することによって作成される。推定位置Ｘ２，１５１０は、修正位置１５２５（Ｘ’）で調整される。仮想経路が、誤解を招く「直線距離の」直線１５３０置き換わるように作成される。この誤解を招く直線１５３０は、以前の推定位置１５３５（Ｘ１）と推定位置１５１０（Ｘ２）との間の線である。Ｘ１推定位置１５３５は、飛行禁止区域多面体１５０５内の推定位置１５１０の前に計算される。修正されたＸ’推定位置１５２５は、飛行禁止区域多面体１５０５内の推定位置１５１０の後に計算される。誤解を招く「直線距離の」経路１５３０は、２つの区間を有する仮想経路１５４５に置き換えられる。位置Ｘ１およびＸ２に関連する物が、経路１５３０で飛行禁止区域１５０５を通過したことはありえないので、出入り口１５２０を通る仮想経路１５４５で経路１５３０を置き換える。
【００５５】
図１６は、飛行禁止区域方法１６００の工程を示すフローチャートである。工程は以下を含む：飛行禁止区域多面体を数学的に定義する（工程１６０５）；物体が通過できる許容された空間領域を表すトンネル多面体を任意選択的に定義する（工程１６１０）；推定位置を入力する（工程１６１５）；推定位置を飛行禁止区域多面体領域と比較する（工程１６２０）；推定位置が飛行禁止区域多面体の中にあるか否かを判定する（工程１６２５）；中にない場合、推定位置を入力する工程１６１５に進む；中にある場合、推定位置に最も近い飛行禁止区域多面体の境界を位置特定する（工程１６３０）；最も近い境界における開口部（出入り口）を規定する（または、定義されたトンネル多面体を用いる）（工程１６３５）；定義された開口部位置（出入り口）に推定位置を修正する（工程１６４０）；推定位置から定義された開口部位置（出入り口）までの修正経路を作成する（工程１６４５）。実施形態において、線が、以前の推定位置と現在の推定位置との間に引かれる。両者の間の線が多面体と交わる場合、推定位置は、交点にあるように修正される。実施形態において、計算回数を減らすために、処理工程が推定位置を交点に最も近い点の位置として修正するように、点の所定のリストが定義される。これは、パンくずを道に落として多面体との交点に最も近いパンくずを選択することに類似する。
【００５６】
本発明は、電子計算デバイスおよびリアルタイム物体位置決定の利用における産業上の用途を有する。本明細書に記載の装置および方法は、計算デバイスのプログラミングにより物体の位置決定を可能にする。物体位置決定装置および方法に関連するイベントのタイプは、物理的および技術的な現象を含むため、経済的努力の分野で価値を有する。
【００５７】
以上、例示および説明のために、本発明の実施形態を記載した。本稿のあらゆるページ、および、その全内容は、どのように特徴付けられ、識別され、または、番号付けられても、本願の中の形態または配置に関わりなく、すべての目的のために本願の実質的部分であると見なされる。
【００５８】
本明細書は、包括的であることを意図されていない。本願は、限られた数の形態で示されているが、本発明の範囲は、これらの形態だけに限定されず、その精神から逸脱することなく様々な変更例および変形例を受け入れる。当業者であれば、上述の説明に含まれる請求された主題に関連する教示を学んだ後に、本開示に照らして多くの変形例および変更例が可能であることを理解すべきである。したがって、請求された主題は、本明細書に別段の指示のない限り、または、内容と明確に矛盾しない限りは、すべての可能な変更例における上述の要素の任意の組み合わせを含む。特に、従属請求項に提示された限定は、本開示の範囲から逸脱することなく、従属請求項が互いに論理的に矛盾しない限り、任意の数および任意の順序で対応する独立請求項と組み合わせることができる。
【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７】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図６】
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【図８】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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2016540190.tif 000021
2016540190.tif 000022
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