(57)【要約】  センサデータに基づき磁気ヘディングを計算する手法をここに説明する。本手法によるデバイスの一例は、センサ出力データを収集する磁気センサと、センサ出力データに基づき磁気ヘディングを計算するヘディング計算エンジンとを含む。ヘディング計算エンジンは、センサ出力データのノイズレベルを測定するロジックを含む。また、ヘディング計算エンジンは、ノイズレベルに少なくとも部分的に基づいて、センサ出力データを平均化するか決定するロジックを含む。また、ヘディング計算エンジンは、センサ出力データに基づいて適用センサ出力を決定するロジックを含む。また、ヘディング計算エンジンは、適用センサ出力に少なくとも部分的に基づいて磁気ヘディングを計算するロジックとを有する。
2016522389.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計算デバイスであって、
センサ出力データを収集する磁気センサと、
前記センサ出力データに基づき磁気ヘディングを計算するヘディング計算エンジンとを有し、
前記ヘディング計算エンジンは、
前記センサ出力データのノイズレベルを測定するロジックと、
前記ノイズレベルに少なくとも部分的に基づいて、前記センサ出力データを平均化するか決定するロジックと、
前記センサ出力データに基づいて適用センサ出力を決定するロジックと、
前記適用センサ出力に少なくとも部分的に基づいて磁気ヘディングを計算するロジックとを有する、
計算デバイス。
【請求項２】
前記センサ出力データを平均化するか決定するロジックは、所望のヘディング精度に少なくとも部分的に基づいて前記センサ出力データを平均化するか決定する、
請求項１に記載の計算デバイス。
【請求項３】
前記センサ出力データを平均化するか決定するロジックは、前記センサ出力データを平均化しないこと、及び前記適用センサ出力が前記センサ出力データの単一のサンプルであることを決定する、請求項１に記載の計算デバイス。
【請求項４】
前記センサ出力データを平均化するか決定するロジックは、所望のヘディング精度に基づき閾値ノイズを計算し、前記ノイズレベルが前記ノイズ閾値より低いか決定する、
請求項１に記載の計算デバイス。
【請求項５】
前記センサ出力データを平均化するか決定するロジックは、前記ノイズレベルと所望のヘディング精度とに基づいて信号の大きさの閾値を計算し、前記センサ出力データの信号の大きさが前記信号の大きさの閾値より高いか決定する、
請求項１に記載の計算デバイス。
【請求項６】
前記磁気センサが静止しているか決定する動きセンサを有し、前記センサ出力データのノイズレベルを測定するロジックは、前記磁気センサが静止している時に前記ノイズレベルを測定する、請求項１に記載の計算デバイス。
【請求項７】
前記センサ出力データを平均化するか決定するロジックは、前記センサ出力データを平均化することを決定し、前記適用センサ出力を決定するロジックは、前記ノイズレベルに少なくとも部分的に基づいて前記センサ出力データのサンプルサイズを決定する、
請求項１に記載の計算デバイス。
【請求項８】
前記適用センサ出力を決定するロジックは、前記ノイズレベル、所望のヘディング精度、及び信頼水準に基づいてサンプルサイズを決定する、
請求項７に記載の計算デバイス。
【請求項９】
所望のヘディング精度をユーザが指定できるようにするユーザインタフェースを有する、請求項２に記載の計算デバイス。
【請求項１０】
前記所望のヘディング精度は前記計算デバイスのアプリケーションにより指定される、請求項２に記載の計算デバイス。
【請求項１１】
磁気センサからセンサ出力データを受け取るステップと、
前記センサ出力データのノイズレベルを測定するステップと、
前記ノイズレベルに少なくとも部分的に基づいて、前記センサ出力データを平均化するか決定するステップと、
前記センサ出力データに基づいて適用センサ出力を決定するステップと、
前記適用センサ出力に少なくとも部分的に基づいて磁気ヘディングを計算するステップと、
アプリケーションによる使用のために計算デバイスのコンポーネントに前記磁気ヘディングを送るステップとを有する、方法。
【請求項１２】
前記センサ出力データを平均化するか決定するステップは、所望のヘディング精度に少なくとも部分的に基づいて前記センサ出力データを平均化するか決定するステップを有する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記センサ出力データを平均化しないことを決定したとき、前記適用センサ出力を前記センサ出力データの単一のサンプルとして設定するステップを有する、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記センサ出力データを平均化するか決定するステップは、所望のヘディング精度に基づき閾値ノイズを計算し、前記ノイズレベルが前記ノイズ閾値より低いか決定するステップを有する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記センサ出力データを平均化するか決定するステップは、前記ノイズレベルと所望のヘディング精度とに基づいて信号の大きさの閾値を計算し、前記センサ出力データの信号の大きさが前記信号の大きさの閾値より高いか決定するステップを有する、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１６】
前記センサ出力データのノイズレベルを測定するステップは、前記磁気センサが静止している時に前記ノイズレベルを測定するステップを有する、
請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
前記センサ出力データを平均化すると決定したとき、前記ノイズレベルに少なくとも部分的に基づいて前記センサ出力データのサンプルサイズを決定するステップを有する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１８】
前記サンプルサイズは前記ノイズレベル、所望のヘディング精度、及び信頼水準に基づき決定される、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
ユーザにより指定された所望のヘディング精度を受け取るステップを有する、
請求項１２に記載の方法。
【請求項２０】
前記計算デバイスのアプリケーションから所望の精度を受け取るステップを有する、
請求項１２に記載の方法。
【請求項２１】
インストラクションを格納した非一時的かつ有体の機械読み取り可能媒体であって、
前記インストラクションは、プロセッサにより実行された時、前記プロセッサに、
磁気センサからセンサ出力データを受け取り、
前記センサ出力データのノイズレベルを測定し、
前記ノイズレベルに少なくとも部分的に基づいて、前記センサ出力データを平均化するか決定し、
前記センサ出力データに基づいて適用センサ出力を決定し、
前記適用センサ出力に少なくとも部分的に基づいて磁気ヘディングを計算するように命令する、
機械読み取り可能媒体。
【請求項２２】
前記プロセッサに前記センサ出力データを平均化するか決定するよう命令するインストラクションは、所望のヘディング精度に少なくとも部分的に基づいて前記センサ出力データを平均化するか決定する、請求項２１に記載の機械読み取り可能媒体。
【請求項２３】
前記センサ出力データを平均化しないと決定したとき、前記プロセッサに、前記センサ出力データの単一のサンプルを前記適用センサ出力として用いるように命令するインストラクションを有する、請求項２１に記載の機械読み取り可能媒体。
【請求項２４】
前記プロセッサに、所望のヘディング精度に基づき閾値ノイズを計算し、前記ノイズレベルが前記ノイズ閾値より低いか決定して、前記センサ出力データを平均化するか決定するように命令するインストラクションを有する、
請求項２１に記載の機械読み取り可能媒体。
【請求項２５】
前記プロセッサに、前記ノイズレベルと所望のヘディング精度とに基づいて信号の大きさの閾値を計算し、前記センサ出力データの信号の大きさが前記信号の大きさの閾値より高いか決定して、前記センサ出力データを平均化するか決定するように命令するインストラクションを有する、請求項２１に記載の機械読み取り可能媒体。
【請求項２６】
前記プロセッサに、前記磁気センサが静止しているか決定し、前記磁気センサが静止しているときにのみ前記センサ出力データのノイズレベルを測定するように命令するインストラクションを有する、請求項２１に記載の機械読み取り可能媒体。
【請求項２７】
前記プロセッサに、前記センサ出力データを平均化すると決定したとき、前記ノイズレベルに少なくとも部分的に基づいて前記センサ出力データのサンプルサイズを決定するように命令するインストラクションを有する、
請求項２１に記載の機械読み取り可能媒体。
【請求項２８】
前記プロセッサに、前記ノイズレベル、所望のヘディング精度、及び信頼水準に基づいて前記サンプルサイズを決定するように命令するインストラクションを有する、
請求項２７に記載の機械読み取り可能媒体。
【請求項２９】
前記プロセッサに、ユーザから前記所望のヘディング精度を受け取るよう命令するインストラクションを有する、請求項２２に記載の機械読み取り可能媒体。
【請求項３０】
前記プロセッサに、計算デバイスにおいて実行されるアプリケーションから前記所望の精度を受け取るよう命令するインストラクションを有する、請求項２２に記載の機械読み取り可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は概して磁気センサを用いて磁気ヘディングを計算する手法に関する。より具体的に、本開示は概して磁気センサにより受け取られた時間変動磁気ノイズを緩和する手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
磁気センサは、計算デバイスのプラットフォーム中に集積され、ヘディング情報、例えば計算デバイスが向いている方向に関する情報を測定又は検出するコンパスとして用いられることが多い。かかるヘディング情報はナビゲーションアプリケーション、知覚計算（ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）アプリケーション、ゲームアプリケーションなどに用いることができる。しかし、計算デバイスのプラットフォームにより生じる干渉は、磁気センサの正しい動作を妨げ、ヘディング測定値（ｈｅａｄｉｎｇ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ）が不正確になる。ヘディングとデジタルコンパスの精度は、デバイスが操作されている環境と、そのデジタルコンパスを含むプラットフォームのシステム状態との両方により動的に影響され得る。ヘディングと精度を決定するアルゴリズムは複雑であり、多数のセンサ測定を要することがある。
【図面の簡単な説明】
【０００３】
【図１】一定磁場におけるすべての磁気センサ方位にわたる磁場センサの出力を示す図である。
【図２】定常状態プラットフォームノイズと時間変動ノイズ源により影響された磁気センサの出力を示すグラフである。
【図３】ここに説明する磁気ヘディングを計算する手法を実装できる計算デバイスを示すブロック図である。
【図４】センサ出力平均を用いて磁気ヘディングを計算するか決定する手法を示す図である。
【図５】測定センサの大きさと測定ノイズレベルとを、あるヘディング精度と信頼水準のためのセンサ出力平均化に用いられるサンプルサイズに関連付けるサンプルテーブルである。
【図６】磁気センサ出力を用いて磁気ヘディングを計算する方法を示すプロセスフロー図である。
【図７】磁気ヘディングを計算するコードを記憶した有体かつ非一時的機械読み取り可能媒体を示すブロック図である。  本開示と図面を通して同じ番号を用いて同じコンポーネントとフィーチャを参照する。１００番台の数字は最初に図１に現れるフィーチャを指し、２００番台の数字は最初に図２に現れるフィーチャを指し、以下同様である。
【発明を実施するための形態】
【０００４】
本開示は、磁気センサにより受け取られた時間変動磁気ノイズを緩和する計算効率が高い手法を説明する。上記の通り、磁気センサにより受け取られる磁気ノイズは、磁気センサの入力において、プラットフォームにより誘導される磁場をシフトすることにより、計算デバイス内の磁気センサの正常な動作を阻害することがある。時間変動磁気ノイズはセンサ測定値を平均化することにより緩和できる。
【０００５】
平均化プロセスの計算効率を向上するため、センサ測定値を計算するのに用いるサンプル数は、センサにより受け取られるノイズレベルなどのシステム情報と、ユースケースについて望まれるヘディング精度と信頼水準などのその他要因とに基づき決めることができる。さらに、サンプルサイズは、ノイズレベル、所望のヘディング精度、及び所望の信頼水準の変化に基づき動的に調整できる。ノイズレベルに基づいてサンプルサイズを調整することにより、計算デバイスは、数を減らしたサンプルを用いて、所望の精度と信頼水準を満足する磁気ヘディングを計算できる。磁気ヘディングを計算するのに用いられるサンプル数を低減することにより、平均化プロセスの計算効率が上がる。
【０００６】
幾つかの場合には、磁気ヘディングを計算するのに用いるアルゴリズムの複雑性も低減できる。例えば、ノイズレベルが十分に低ければ、所望の精度を満たす磁気ヘディングを、単一のセンサ測定値を用いて計算でき、平均化プロセスはスキップできる。平均化プロセスをスキップすることにより、さらに、磁気ヘディング計算の計算効率が向上する。磁気ヘディング計算の計算効率が向上すれば、デバイスは、より少ない処理ステップで磁気ヘディングを計算でき、計算が速くなり、パワー消費が少なくなる。
【０００７】
図１は、一定磁場におけるすべての磁気センサ方位にわたる磁場センサの出力を示す図である。グラフを参照数字１００で指す。磁気センサの出力１０２はスカラー数であり、ここではカウントと呼び、カウントが大きいと磁場強度が大きいことを示す。グラフ１００のｘ軸１０４は、ｘ方向のカウント数を表し、グラフ１００のｙ軸１０６はｙ方向のカウントを表す。図１に示したように、磁気センサは、一定磁場中で磁気センサのｚ軸の周りに回転したとき、セントロイド（ｃｅｎｔｒｏｉｄ）１０８は原点すなわちｘ−ｙ座標（０，０）になる。磁気ヘディングは、セントロイド中心（ｃｅｎｔｒｏｉｄ  ｃｅｎｔｅｒ）に対するセントロイドに沿ってセンサ出力の位置の関数として計算できる。
【０００８】
計算デバイスのプラットフォームの磁気センサにより測定された磁場、例えばＢｓｅｎｓｏｒは、回転による歪みが無視できるので、３つの磁場のベクトル和とそれらの各座標系として、式１に示すように表せる。３つの磁場は、プラットフォームにより生じる磁場、例えばＢｐｌａｔｆｏｒｍ、地球の磁場、例えばＢｅａｒｔｈ、及びプラットフォーム外部の磁場源からの貢献、例えばＢａｍｂｉｅｎｔを含む。
【０００９】
【数１】
2016522389.tif 000003
式１において、
［外１］
2016522389.tif 000004
はプラットフォーム／センサ座標に等しく、
［外２］
2016522389.tif 000005
は世界座標に等しい。また、
［外３］
2016522389.tif 000006
はプラットフォーム／センサ座標と世界座標の回転変換行列である。各ベクトルの絶対値は、磁力の強さと、世界座標系及びプラットフォーム／センサ座標系における境界への近さとの両方の関数である。
【００１０】
プラットフォームの真のヘディングは式２により決定できる。
【００１１】
【数２】
2016522389.tif 000007
上記の式はセントロイド１０８が原点を中心としていることに基づく。しかし、プラットフォームのコンポーネントにより生じる定常状態ノイズにより、セントロイドのシフトが起こる傾向があり得る。式２に示したａｒｃｔａｎ関数から角度を正確に計算するため、図２を参照してさらに詳しく説明するように、磁気センサにおけるプラットフォーム誘導磁場に対応（ａｃｃｏｕｎｔ  ｆｏｒ）するため磁気センサ出力を調整することができる。
【００１２】
図２は定常状態プラットフォームノイズと時間変動ノイズ源により影響された磁気センサの出力を示すグラフである。グラフ２００において、グラフ２００のｘ軸２０２はｘ方向のカウント数を表し、グラフ２００のｙ軸２０４はｙ方向のカウント数を表す。グラフ２００は磁気センサの出力２０６を示し、プラットフォームが磁場センサと同じ基準フレーム内に固定され、すべての方位にわたり一定のシフトを生じる磁場源を含む場合のものである。一定シフトは、矢印２０８により示したように、原点からのセントロイド中心（ｃｅｎｔｒｏｉｄ  ｃｅｎｔｅｒ）のシフトとして示されている。セントロイド中心のシフトは、例えば、磁気センサの工場校正の時に決定され得る。
【００１３】
出力２０６は時間変動ノイズも示す。これはセンサ出力においてランダムノイズを生じる時間変動電流によるものであってもよい。時間変動ノイズは外部ノイズ源によるものであってもよい。センサにおける時間変動ノイズによりセンサ出力２０６にノイズが加わる。これは、セントロイドに沿ったセンサ出力位置及びセントロイド中心を決定するプロセス及び信頼性に影響する。センサの一定方位における出力レンジを方形２１０で示した。センサの方位が一定であるとき、センサ出力とセントロイド中心のノイズ誘導変化（ｎｏｉｓｅ−ｉｎｄｕｃｅｄ  ｃｈａｎｇｅｓ）は一組となり、すなわちノイズによりセンサ出力２０６が示すのと同じ量と方向で真のセントロイド中心がシフトする。時間変動ノイズによるセントロイド中心の範囲を方形２１２で示す。センサ出力２０６を平均化することにより、平均センサ出力を決定し、それを用いて磁気ヘディング２１４を計算できる。さらに、センサが静止しているときは、平均センサ出力を用いてセントロイド中心の位置におけるノイズの効果を推定できる。推定されたセントロイド中心は、その後ヘディング計算においても使える。
【００１４】
平均センサ出力は、センサ出力サンプルをいくつ使って計算してもよい。センサ出力サンプルの数は、ここではサンプルサイズと呼ぶ。幾つかの実施形態では、サンプルサイズは、センサが経験した検出ノイズレベルに基づき、自動的に選択できる。検出されたノイズレベルが所望のヘディング精度により決まる（ｄｉｃｔａｔｅｄ）閾値ノイズレベルより低い場合、単一のサンプルを用いてヘディング２１４を計算してもよい。この場合、平均化プロセスはスキップされてもよく、実際のセンサ出力を用いてヘディングを計算できる。ヘディング計算に実際に用いられるセンサ出力データは、ここでは適用センサ出力と呼んでも良く、実際のセンサ出力（サンプルサイズ＝１）又は平均センサ出力（サンプルサイズ＞１）を含み得る。
【００１５】
図３は、ここに説明する磁気ヘディングを計算する手法を実装できる計算デバイスを示すブロック図である。計算デバイス３００は、例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、モバイルデバイス、サーバ、又はセルラ電話などであってもよい。計算デバイス３００は、記憶された命令を実行するように構成されたプロセッサ３０２と、そのプロセッサ３０２により実行可能な命令を記憶するメモリデバイス３０４とを含み得る。プロセッサ３０２は、シングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、計算クラスタ、又はその他の構成であり得る。プロセッサ３０２は、複数命令セットコンピュータ（ＣＩＳＣ）プロセッサ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）プロセッサ、ｘ８６命令セット互換プロセッサ、マルチコア、またはその他の任意のマイクロプロセッサまたは中央処理装置（ＣＰＵ）として実装できる。幾つかの実施形態では、プロセッサ３０２は、デュアルコアプロセッサ、デュアルコアモバイルプロセッサなどを含む。
【００１６】
メモリデバイス３０４は、ランダムアクセスメモリ（例えば、ＳＲＡＭ，ＤＲＡＭ，ゼロキャパシタＲＡＭ，ＳＯＮＯＳ，ｅＤＲＡＭ，ＥＤＯＲＡＭ，ＤＤＲＲＡＭ，ＲＲＡＭ，ＰＲＡＭなど）、リードオンリーメモリ（例えば、ＭａｓｋＲＯＭ，ＰＲＯＭ，ＥＰＲＯＭ，ＥＥＰＲＯＭなど）、フラッシュメモリ、又はその他の好適なメモリシステムを含み得る。メモリデバイス３０４は、磁気センサ３０６から受け取ったデータに少なくとも部分的に基づいて、磁気ヘディングを計算する、プロセッサ３０２により実行可能な命令を記憶する。
【００１７】
プロセッサ３０２は、システムバス３０８（例えば、ＰＣＩ，ＩＳＡ，ＰＣＩ−Ｅｘｐｒｅｓｓ，ＨｙｐｅｒＴｒａｎｓｐｏｒｔ（登録商標），ＮｕＢｕｓなど）を通して、計算デバイス３００を一以上のＩ／Ｏデバイス３１２に入出力（Ｉ／Ｏ）デバイスインタフェース３１０に接続され得る。Ｉ／Ｏデバイス３１２は、例えば、キーボード、ポインティングデバイスなどを含み得る。ポインティングデバイスは、タッチパッドやタッチスクリーンなどを含み得る。Ｉ／Ｏデバイス３１２は、計算デバイス３００の組み込みコンポーネントであってもよく、又は計算デバイス３００に外部接続されたデバイスであってもよい。
【００１８】
プロセッサ３０２は、システムバス３０８を通して、計算デバイス３００をディスプレイデバイス３１６に接続するように構成されたディスプレイデバイスインタフェース３１４にリンクされてもよい。ディスプレイデバイス３１６は、計算デバイス３００の組み込みコンポーネントであるディスプレイスクリーンを含み得る。ディスプレイデバイス３１６は、コンピュータモニタ、テレビジョン、又はプロジェクタなども含み得る。これらは計算デバイス３００に外部接続される。
【００１９】
プロセッサ３０２は、バス３０８を通してネットワークインタフェースコントローラ（ＮＩＣ）３１８にもリンクされ得る。ＮＩＣ３０８は、プロセッサ３０２を、バス３０８を通してネットワーク３２０に接続するように構成され得る。ネットワーク３２０はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、又はインターネットなどであり得る。
【００２０】
計算デバイス３００はストレージデバイス３２２を含んでいてもよい。ストレージデバイス３２２は、ハードドライブ、光ドライブ、フラッシュドライブ、ドライブアレイなどの物理的メモリを含み得る。ストレージデバイス３２２は、リモートストレージドライブも含み得る。ストレージデバイス３２２は、計算デバイス３００のシステム状態に基づき磁気ヘディングを計算するサポート（ｓｕｐｐｏｒｔ）を提供する命令を記憶し得る。
【００２１】
ストレージデバイス３２２はオペレーティングシステム３２４を含み得る。オペレーティングシステム３２４は一以上のドライバをインストールしている。ドライバにより、ハードウェア又はオペレーティングシステム３２４上にインストールされストレージデバイス３２２内にある一以上のアプリケーション１０５は、計算デバイス３００のオペレーティングシステム３２４又は（磁気センサ３０６を含む）その他のハードウェアと通信できる。ドライバを用いて、ヘディング計算エンジン３２８はセンサデータを、磁気センサ３０６から、オペレーティングシステム３２４にインストールされている一以上のアプリケーション３２６のどれかに通信できる。
【００２２】
さまざまな実施形態では、磁気センサ３０６はプロセッサ３０２にバス３０８を介して接続される。磁気センサ３０６は、プライベートバス又はセンサインタフェース（図示せず）を介してプロセッサ３０２に直接接続してもよい。さらに、さまざまな実施形態では、磁気センサ３０６はセンサインタフェースを介してヘディング計算エンジン３２８に通信可能に結合している。ヘディング計算エンジン３２８は、磁気センサ３０６からセンサ出力を収集するように構成されている。幾つかの実施形態では、計算デバイス３００内の一以上のマイクロコントローラは、磁気センサ３０６を介して収集されたセンサ出力をヘディング計算エンジン３２８に提供する。また、計算デバイス３００は、計算デバイス３００の動きを検出するように構成された一以上の動きセンサ３３０も含み得る。動きセンサ３３０の例には、ジャイロスコープ、加速度計などを含む。ヘディング計算エンジン３２８は、動きセンサ３３０から計算デバイス３００の動きに関するデータを受け取ることができる。これは、磁気センサ３０６が静止しているか示すために用い得る。
【００２３】
ヘディング計算エンジン３２８は、ハードウェアで、又はハードウェアとプログラミングコードの組み合わせで実装される。幾つかの実施形態では、ヘディング計算エンジン３２８はカーネルレベルで動作し、計算デバイス１００のオペレーティングシステム３２４を介して実装される。他の実施形態では、ヘディング計算エンジン３２８は、プロセッサレベルで動作し、プロセッサ３０２や計算デバイス１００内にある任意数のその他のハードウェアを介して実装される。さらに、さまざまな実施形態では、ヘディング計算エンジン３２８は、オペレーティングシステム３２４とプロセッサ３０２との両方を介して同時に実装される。また、幾つかの実施形態では、ヘディング計算エンジン３２８はファームウェアを含む。例えば、ヘディング計算エンジン３２８は、レジスタ・トランジスタロジック（ＲＴＬ）又はカーネルレベル及び／又はプロセッサレベルにあるその他の任意の好適なタイプのロジックを含んでもよい。
【００２４】
ヘディング計算エンジン３２８は、磁気センサ３０６からセンサ出力を受け取り、磁気ヘディングを計算するように構成されている。以下さらに説明するように、ヘディング計算エンジン３２８は、磁気センサ３０６から受け取ったセンサ出力に基づいて、ノイズレベルを決定できる。その後、決定されたノイズレベルを用いて、平均化を用いて適用センサ出力を計算するか決定できる。平均化を用いる場合、ノイズレベルも用いて適用センサ出力を計算するのに用いるサンプルサイズを決定できる。幾つかの実施形態では、磁気センサ３０６が静止している時にノイズレベルを決定する。ヘディング計算エンジン３２８は、磁気センサ３０６が静止していることを、動きセンサ３３０から受け取るデータに基づいて決定できる。
【００２５】
ヘディング計算エンジン３２８は、所望のヘディング精度（ｈｅａｄｉｎｇ  ａｃｃｕｒａｃｙ）と信頼水準（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｌｅｖｅｌ）に関するデータを受け取れる。これらのヘディング精度と信頼水準は、適用センサ出力の計算において、ヘディング計算エンジン３２８により用いられてもよい。例えば、所望のヘディング精度と信頼水準を用いて、適用センサ出力を計算するのに平均化を用いるか決定するために用いられる閾値ノイズレベルを計算できる。平均化を用いるとき、所望のヘディング精度と信頼水準を用いて、測定ノイズレベルに基づく平均化プロセスにおいて用いるサンプルサイズを決定できる。信頼水準（ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  ｌｅｖｅｌ）は、計算されたヘディングが指定された精度のレベルにより決まる範囲内にある確実性のレベルを記述する値である。
【００２６】
幾つかの実施形態では、所望の精度と信頼水準は、例えば、磁気ヘディングを計算するのに使われるコードにプログラムされた固定値であってもよい。幾つかの実施形態では、所望の精度と信頼水準は動的に調整可能である。例えば、所望の精度と信頼水準は、計算デバイス３００のユーザインタフェースを通して、ユーザにより設定及び／又はリセットできる。幾つかの実施形態では、所望の精度と信頼水準はアプリケーションにより指定可能である。例えば、アプリケーション３２６の一つがアクティブになり、又は計算デバイス３００の焦点的アプリケーションになると、アプリケーション３２６は、ヘディング計算エンジン３２８に、ヘディングの計算において用いられる具体的な精度と信頼水準を特定する信号その他のデータを送る。磁気ヘディングを計算する手法を、図４−６を参照して以下にさらに詳しく説明する。
【００２７】
言うまでもなく、図３のブロック図は、計算デバイス３００が図３に示したすべてのコンポーネントを含むことを示すことを意図したものではない。さらに、計算デバイス３００は、具体的な実装の詳細に応じて、図３に示していない別のコンポーネントをいくつ含んでいてもよい。
【００２８】
図４は、センサ出力平均を用いて磁気ヘディングを計算するか決定する手法を示す図である。ここに説明するプロセスは、例えば、図３のヘディング計算エンジン３２８により実装できる。平均化を用いるかを決定するため、センサ出力の大きさ（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）とセンサ出力中のノイズの大きさ（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）を測定できる。センサ出力の大きさは式１により計算され得る。
【００２９】
【数３】
2016522389.tif 000008
式１中、Ｓｘはｘ方向のカウント数であり、Ｓｙはｙ方向のカウント数であり、Ｓｚはｚ方向のカウント数である。センサ出力中のノイズの大きさは、磁気センサが静止している間は、磁気センサ出力の最大バリエーションとして計算できる。ノイズの測定値をセンサ値により割ると、磁気センサ出力の信号対雑音比である。
【００３０】
ノイズ閾値は、計算された磁気ヘディングの所望の精度に基づき計算できる。センサノイズがノイズ閾値より大きいとき、平均化を用いて磁気ヘディング計算の確実性を向上してもよい。センサノイズがノイズ閾値より小さいとき、平均化をスキップし、ヘディング計算を処理していないセンサ出力に基づいて行える。ノイズ閾値は式２により計算できる。
【００３１】
【数４】
2016522389.tif 000009
式２において、θは度単位の所望のヘディング精度である。このように、例えば、所望のヘディング精度がプラスマイナス４度である場合、ノイズ閾値は信号の強さの約１４パーセントになる。所望のヘディング精度がプラスマイナス０．３度である場合、ノイズ閾値は信号の強さの約１パーセントになる。所望のヘディング精度は、図３を参照して説明したように指定されてもよく、具体的なユースケースに対するナビゲーション要求のタイプに依存してもよい。幾つかの実施形態では、ノイズレベルは、定期的に測定され、平均化を用いるか決定するため、閾値ノイズと比較される。
【００３２】
センサが静止している時にのみセンサノイズが計算される場合、センサ出力の大きさは、センサノイズの大きさよりも頻繁に更新されてもよい。このように、幾つかの実施形態では、測定されたノイズレンジを用いて閾値信号の大きさを計算できる。閾値信号の大きさは、平均化を用いるか決定するため、測定信号の大きさと比較してもよい。閾値信号の大きさは式３により計算できる。
【００３３】
【数５】
2016522389.tif 000010
上記の手法は図４に示した。図４では、ｘ軸４０２は信号の大きさを表し、ｙ軸４０４はノイズの大きさを表す。図４に示したように、所望の精度θによりラジアルライン４０６により囲まれたセクタが決まる。垂直ライン４０８の高さは測定ノイズを表す。ライン４０８は、信号の大きさの閾値を確定し、ライン４０８の端がラジアルライン４０６に交わる信号の強さのところに位置している。測定信号の大きさが矢印４１０で示したように信号の大きさの閾値より小さいとき、平均化を用いて磁気ヘディングを計算するのに用いる適用信号出力を決定する。測定信号の大きさが矢印４１２で示したように信号の大きさの閾値より大きいとき、平均化を用いずに、処理していないセンサ出力を適用信号出力として用いる。平均化を用いて適用センサ出力を決定する場合、センサ出力を平均化するのに用いるサンプルサイズは、図５を参照して以下に説明するように決定できる。
【００３４】
図５は、測定センサの大きさと測定ノイズレベルとを、あるヘディング精度と信頼水準のためのセンサ出力平均化に用いられるサンプルサイズに関連付けるサンプルテーブルである。テーブル５００は２度のヘディング精度に対して９５％の信頼水準で計算したサンプルサイズを示す。テーブル５０２は１度のヘディング精度に対して９０％の信頼水準で計算したサンプルサイズを示す。テーブル５００と５０２に示したサンプルサイズは式４により計算され得る。
【００３５】
【数６】
2016522389.tif 000011
式４中、Ｎはサンプル数であり、αは信頼水準であり、これは１マイナス信頼性パーセンテージに等しい（例えば、９５パーセントの信頼性の場合、αは０．０５である）。一例として、磁気ヘディングの計算について２度のヘディング精度と９５％の信頼水準が指定された場合、適用センサ出力を計算するのに用いるサンプル数はテーブル５０２に与えられている。ヘディング精度と信頼水準によりノイズ閾値が決まる。これはテーブル５００と５０２では許容ノイズと呼んでいる。センサの大きさと測定ノイズの交わりは適用可能サンプルサイズである。
【００３６】
幾つかの実施形態では、サンプル数は上記の式を用いてヘディング計算エンジン３２８により計算され得る。幾つかの実施形態では、上記式を用いたルックアップテーブルを作成して、図３の電子デバイス３００に格納してもよい。例えば、テーブル５００及び５０２と同様のルックアップテーブルを、ヘディング計算エンジン３２８のメモリデバイス、ストレージデバイス３２２、又はヘディング計算エンジン３２８がアクセス可能な電子デバイス３００のその他のメモリデバイスに格納してもよい。異なるヘディング精度と信頼水準に対し構成し格納するルックアップテーブルの数はいくつでもよい。
【００３７】
図６は、磁気センサ出力を用いて磁気ヘディングを計算する方法を示すプロセスフロー図である。ここに説明するプロセスは、例えば、図３のヘディング計算エンジン３２８により実装できる。該方法はブロック６０２で始まってもよく、センサが静止しているかに関して判断する。この判断は、例えば、加速度計、ジャイロスコープ、その他の好適な動き検出デバイスなどの動きセンサから受け取るデータに基づいて判断することができる。センサが静止している場合、プロセスフローはブロック６０４に進むことができる。
【００３８】
ブロック６０４において、磁気センサ出力のノイズレベルを測定する。ノイズレベルの測定は、磁気センサ出力のサンプル数を受け取り、センサ出力レンジを決定することにより行い得る。測定ノイズレベルは、センサ出力データのサンプルの最大バリエーションの大きさとして特徴付けできる。測定ノイズレベルは、磁気センサが静止していると判断された時はいつでも、定期的に更新できる。磁気センサが静止していない場合、ブロック６０４はスキップされ、以下のプロセスステップには、前の測定ノイズレベルが用いられる。その後、プロセスフローはブロック６０６に進むことができる。
【００３９】
ブロック６０６において、磁気ヘディングを計算するのに平均化を用いるか判断する。この判断は、図４を参照して説明したように、測定ノイズレベルと所望のヘディング精度との基づいて行い得る。平均化を用いる場合、プロセスフローはブロック６０８からブロック６１０に進み得る。
【００４０】
ブロック６１０において、平均化プロセスで用いるサンプルサイズを決定する。幾つかの実施形態では、サンプルサイズは、図５を参照して上で説明したように、測定ノイズレベル、所望のヘディング精度、及び所望の信頼水準に基づき計算される。例えば、サンプルサイズは式４を用いて計算でき、又は電子デバイスに格納されたルックアップテーブルから取得できる。
【００４１】
ブロック６１２において、処理していないセンサ出力をサンプルサイズに基づいて平均化できる。平均センサ出力は適用センサ出力として後で用いる。上記の通り、適用センサ出力は磁気ヘディングを計算するのに用いるセンサデータを指す。幾つかの実施形態では、平均センサ出力はセンサ出力の和をサンプルサイズで割ったものとして計算される。幾つかの実施形態では、平均センサ出力の計算は、最大センサ出力と最小センサ出力を合計してその結果を２で割ることにより行う。
【００４２】
ブロック６０６に戻り、平均化を用いないと判断した場合、プロセスフローはブロック６０８からブロック６１４に進み得る。ブロック６１４において、適用センサ出力を処理していない（ｒａｗ）センサ出力に設定する。従って、磁気センサの各出力を用いて、磁気ヘディングを計算してもよく、平均化プロセスをスキップできる。ブロック６１２又はブロック６１４から、プロセスフローはブロック６１６に進み得る。
【００４３】
ブロック６１６において、推定されたセントロイド中心と適用センサ出力に基づき、磁気ヘディングを計算する。磁気ヘディングは図１と図２を参照して上で説明したように計算できる。例えば、推定されたセントロイド中心を用いて、センサ出力データを再中心化（ｒｅ−ｃｅｎｔｅｒ）できる。再中心化されたセントロイドに沿った適用センサ出力の位置により磁気ヘディングが決まる。
【００４４】
ブロック６１８において、磁気ヘディングは計算デバイスの他のコンポーネントに送信できる。例えば、磁気ヘディングは、マッピングアプリケーション、コンパスアプリケーション、位置発見アプリケーション、又はその他の磁気ヘディングを用いるアプリケーションに送信できる。幾つかの実施形態では、磁気ヘディングは電子デバイスのユーザに表示してもよい。幾つかの実施形態では、磁気ヘディングは別の計算で用いることもできる。例えば、磁気ヘディングは、電子デバイスの位置を計算する計算ルーチンの一部として用いても良い。
【００４５】
図７は、磁気ヘディングを計算するコードを記憶した有体かつ非一時的機械読み取り可能媒体を示すブロック図である。有体かつ非一時的機械読み取り可能媒体７００は、コンピュータバス７０４によりプロセッサ７０２によりアクセスされ得る。さらに、有体かつ非一時的機械読み取り可能媒体７００は、プロセッサ７０２にここに説明した方法を実行するように命令するように構成されたコードを含んでいてもよい。
【００４６】
ここに説明したさまざまなソフトウェアコンポーネントは、図７に示すように、有体かつ非一時的機械読み取り可能媒体７００に記憶されてもよい。例えば、ノイズ測定モジュール７０６は、磁気センサ出力データ中にある時間変動ノイズのレベルを測定できる。平均化モジュール７０８を用いて適用センサ出力を計算できるが、これは決定されたサンプルサイズを用いてセンサ出力データの平均を計算することにより行える。平均化モジュールは、センサ出力データ、所望の精度、及び所望の信頼水準に基づき好適なサンプルサイズを決定することもできる。ヘディング計算モジュール７１０を用いてセンサ出力に基づき磁気ヘディングを計算できる。ヘディング計算モジュール７１０は、磁気ヘディングの計算に処理していないセンサ出力を用いるか、センサ出力データに平均化を適用するか決定することもできる。
【００４７】
言うまでもなく、図７のブロック図は、有体かつ非一時的機械読み取り可能媒体７００が図７に示したすべてのコンポーネントを含むことを示すことを意図したものではない。さらに、具体的な実装の詳細に応じて、図７に示していない別のコンポーネントをいくつでも、有体かつ非一時的機械読み取り可能媒体７００に含むこともできる。
【００４８】
実施例１
磁気ヘディングを計算する計算デバイスの一例をここで説明する。本計算デバイスは、センサ出力データを収集する磁気センサと、前記センサ出力データに基づき磁気ヘディングを計算するヘディング計算エンジンとを含む。前記ヘディング計算エンジンは、前記センサ出力データのノイズレベルを測定するロジックを含む。また、前記ヘディング計算エンジンは、前記ノイズレベルに少なくとも部分的に基づいて、前記センサ出力データを平均化するか決定するロジックを含む。また、前記ヘディング計算エンジンは、前記センサ出力データに基づいて適用センサ出力を決定するロジックを含む。また、前記ヘディング計算エンジンは、前記適用センサ出力に少なくとも部分的に基づいて磁気ヘディングを計算するロジックとを有する、計算デバイスを含む。
【００４９】
前記センサ出力データを平均化するか決定するロジックは、所望のヘディング精度に少なくとも部分的に基づいて前記センサ出力データを平均化するか決定できる。幾つかの実施形態では、前記センサ出力データを平均化するか決定するロジックは、前記センサ出力データを平均化しないこと、及び前記適用センサ出力が前記センサ出力データの単一のサンプルであることを決定する。幾つかの実施形態では、前記センサ出力データを平均化するか決定するロジックは、所望のヘディング精度に基づき閾値ノイズを計算し、前記ノイズレベルが前記ノイズ閾値より低いか決定する。幾つかの実施形態では、前記センサ出力データを平均化するか決定するロジックは、前記ノイズレベルと所望のヘディング精度とに基づいて信号の大きさの閾値を計算し、前記センサ出力データの信号の大きさが前記信号の大きさの閾値より高いか決定する。
【００５０】
また、計算デバイスは、前記磁気センサが静止しているか決定する動きセンサであって、前記センサ出力データのノイズレベルを測定するロジックは、前記磁気センサが静止している時に前記ノイズレベルを測定するものを含んでもよい。幾つかの実施形態では、前記センサ出力データを平均化するか決定するロジックは、前記センサ出力データを平均化することを決定し、前記適用センサ出力を決定するロジックは、前記ノイズレベルに少なくとも部分的に基づいて前記センサ出力のサンプルサイズを決定する。幾つかの実施形態では、前記適用センサ出力を決定するロジックは、前記ノイズレベル、所望のヘディング精度、及び信頼水準に基づいてサンプルサイズを決定する。幾つかの実施形態では、計算デバイスは、所望のヘディング精度をユーザが指定できるようにするユーザインタフェースも含む。幾つかの実施形態では、前記所望のヘディング精度は前記計算デバイスのアプリケーションにより指定される。
【００５１】
実施例２
磁気ヘディングを計算する方法の一例をここで説明する。該方法は、磁気センサからセンサ出力データを受け取るステップと、前記センサ出力データのノイズレベルを測定するステップとを含む。また、該方法は、前記ノイズレベルに少なくとも部分的に基づいて、前記センサ出力データを平均化するか決定するステップを含む。また、該方法は、前記センサ出力データに基づいて適用センサ出力を決定するステップを含む。また、該方法は、前記適用センサ出力に少なくとも部分的に基づいて磁気ヘディングを計算するステップを含む。また、該方法は、アプリケーションによる使用のために計算デバイスのコンポーネントに前記磁気ヘディングを送るステップを含む。
【００５２】
前記センサ出力データを平均化するか決定するステップは、所望のヘディング精度に少なくとも部分的に基づいて前記センサ出力データを平均化するか決定するステップを含んでもよい。また、本方法は、前記センサ出力データを平均化しないことを決定したとき、前記適用センサ出力を前記センサ出力データの単一のサンプルとして設定するステップを含んでいてもよい。幾つかの実施形態では、前記センサ出力データを平均化するか決定するステップは、所望のヘディング精度に基づき閾値ノイズを計算し、前記ノイズレベルが前記ノイズ閾値より低いか決定するステップを含む。幾つかの実施形態では、前記センサ出力データを平均化するか決定するステップは、前記ノイズレベルと所望のヘディング精度とに基づいて信号の大きさの閾値を計算し、前記センサ出力データの信号の大きさが前記信号の大きさの閾値より高いか決定するステップを含む。
【００５３】
前記センサ出力データのノイズレベルを測定するステップは、前記磁気センサが静止している時に前記ノイズレベルを測定するステップを含んでもよい。また、本方法は、前記センサ出力データを平均化すると決定したとき、前記ノイズレベルに少なくとも部分的に基づいて前記センサ出力データのサンプルサイズを決定するステップを含んでいてもよい。  前記サンプルサイズは前記ノイズレベル、所望のヘディング精度、及び信頼水準に基づき決定され得る。幾つかの実施形態では、本方法は、ユーザにより指定された所望のヘディング精度を受け取るステップを含む。幾つかの実施形態では、本方法は、前記計算デバイスのアプリケーションから所望の精度を受け取るステップを含む。
【００５４】
実施例３
磁気ヘディングを計算するインストラクションを格納した非一時的かつ有体な機械読み取り可能媒体の一例をここで説明する。インストラクションは、プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに、磁気センサからセンサ出力データを受け取り、前記センサ出力データのノイズレベルを測定するように命令する。また、該インストラクションは、プロセッサに、前記ノイズレベルに少なくとも部分的に基づいて、前記センサ出力データを平均化するか決定するように命令する。また、該インストラクションは、プロセッサに、前記センサ出力データに基づいて適用センサ出力を決定するように命令する。また、該インストラクションは、プロセッサに、前記適用センサ出力に少なくとも部分的に基づいて磁気ヘディングを計算するように命令する。
【００５５】
前記プロセッサに前記センサ出力データを平均化するか決定するよう命令するインストラクションは、所望のヘディング精度に少なくとも部分的に基づいて前記センサ出力データを平均化するか決定する。該インストラクションは、前記センサ出力データを平均化しないと決定したとき、前記プロセッサに、前記センサ出力データの単一のサンプルを前記適用センサ出力として用いるように命令できる。幾つかの実施形態では、該インストラクションは、前記プロセッサに、所望のヘディング精度に基づき閾値ノイズを計算し、前記ノイズレベルが前記ノイズ閾値より低いか決定して、前記センサ出力データを平均化するか決定するように命令する。幾つかの実施形態では、該インストラクションは、前記プロセッサに、前記ノイズレベルと所望のヘディング精度とに基づいて信号の大きさの閾値を計算し、前記センサ出力データの信号の大きさが前記信号の大きさの閾値より高いか決定して、前記センサ出力データを平均化するか決定するように命令する。
【００５６】
また、該インストラクションは、前記プロセッサに、前記磁気センサが静止しているか決定し、前記磁気センサが静止しているときにのみ前記センサ出力データのノイズレベルを測定するように命令できる。また、該インストラクションは、プロセッサに、前記センサ出力データを平均化すると決定したとき、前記ノイズレベルに少なくとも部分的に基づいて前記センサ出力データのサンプルサイズを決定できる。幾つかの実施形態では、該インストラクションは、前記プロセッサに、前記ノイズレベル、所望のヘディング精度、及び信頼水準に基づいて前記サンプルサイズを決定するように命令する。幾つかの実施形態では、該インストラクションは、前記プロセッサに、ユーザから前記所望のヘディング精度を受け取るよう命令する。幾つかの実施形態では、該インストラクションは、前記プロセッサに、計算デバイスにおいて実行されるアプリケーションから前記所望の精度を受け取るよう命令する。
【００５７】
また、上記の説明及び請求項において、「ｃｏｕｐｌｅｄ」と「ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ」との用語及びその変化形を用いることがある。言うまでもなく、これらの用語は互いに同意語として使用したものではない。例えば、一部の実施形態では、「接続された」という用語を用いて、２以上の要素が互いに物理的または電気的に直接的に接触していることを示している。「結合された」という用語は、２つ以上の要素が物理的または電気的に直接的に接触していることを示している。しかし、「結合された」という用語は、複数の要素が互いに直接的には接触してないが、互いに協働または相互作用することを示している。
【００５８】
ある実施形態は、ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアの１つまたはその組合せで実施することができる。ある実施形態は、機械読み取り可能媒体に格納された命令として実施することもできる。コンピューティングプラットフォームがこの命令を読み出し、実行して、ここに説明した動作を実行する。機械読み取り可能媒体には、機械、例えばコンピュータによる読み取りが可能な形式で情報を格納または伝送する任意のメカニズムが含まれる。例えば、機械読み取り可能媒体には、読出専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）；磁気ディスク記憶媒体；光記憶媒体；フラッシュメモリデバイス；電子的、光学的、音響的その他の形式の伝送信号、例えば搬送波、赤外線信号、デジタル信号、信号を送受信するインタフェース等、などが含まれる。
【００５９】
実施形態は実装又は実施例である。本明細書において「一実施形態」、「ある実施形態」、「さまざまな実施形態」、「他の実施形態」とは、その実施形態に関して説明する機能、構造、特徴がここに説明した少なくともある実施形態に含まれるが、必ずしもすべての実施形態には含まれないことを意味している。「一実施形態」や「ある実施形態」と言っても、必ずしも同じ実施形態を指しているとは限らない。
【００６０】
ここに説明し図示したコンポーネント、フィーチャ、構造、又は特徴のすべてが、すべての場合にある具体的な実施形態に含まれる必要はない。例えば、明細書において、コンポーネント、フィーチャ、構造又は特徴が、含まれ「得る」、含まれることが「できる」と言った場合、その具体的なコンポーネント、フィーチャ、構造又は特徴がすべての場合に含まれなくてもよい。明細書又は特許請求の範囲で「一」要素と言う場合、これはその要素が１つだけあることを意味するのではない。明細書又は特許請求の範囲で「一追加」要素と言う場合、これはその追加要素が１つより多くあることを排除するものではない。
【００６１】
留意点として、具体的なインプリメンテーションを参照して実施形態を説明したが、ある実施形態では他のインプリメンテーションが可能である。また、図面に示し及び／又はここに説明した、回路要素の構成及び／又は順序、又はその他の特徴は、図示して説明した具体的な方法で構成されなくてもよい。ある実施形態では、他の多くの構成が可能である。
【００６２】
図に示した各システムでは、ある場合の要素は、それぞれ同じ参照数字又は異なる参照数字を有し、表示された要素が異なる及び／又は同じことを示唆している。しかし、要素は、フレキシブルであり、異なるインプリメンテーションを有し、ここに示し説明したシステムの一部又は全部と機能する。図面に示した様々な要素は同じもの又は違うものである。どれを第１の要素と呼び、どれを第２の要素と呼ぶかは任意的である。
【００６３】
言うまでもなく、上記実施例の細目は一以上の実施形態のどこで用いても良い。例えば、上記の計算デバイスのすべての任意的フィーチャは、ここに説明した方法や機械読み取り可能媒体に対して実装されてもよい。さらに、ここで実施形態を説明するためにフロー図及び／又は状態図を使ったが、本発明はこれらの図や対応するここでの説明に限定されない。例えば、フローは、例示された各ボックスや状態を通って、図示し説明したのと同じ順序で動く必要はない。
【００６４】
本発明は、ここに列記した具体的な詳細事項に限定されない。実際、本開示の利益を享受する当業者には、上記の説明と図面から、本発明の範囲内で、多数の変形を行うことができるだろう。したがって、本発明の範囲を画定するのは、補正も含めた以下の請求項である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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