【手続補正書】
【提出日】令和2年8月12日(2020.8.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モバイルデバイスであって、
ユーザのモーションを示すマイクロエレクトロメカニカルシステム（ＭＥＭＳ）センサデータを提供するように構成された複数のＭＥＭＳベースセンサと、
前記ＭＥＭＳベースセンサと通信的に結合された処理ユニットと
を備え、前記処理ユニットは、
トレーニングフェーズにおいて、
前記ユーザが複数のストライドを行う第１の時間期間にわたって第１のセットのＭＥＭＳセンサデータを、前記ＭＥＭＳベースセンサから、収集することと、
前記第１の時間期間中の水平面内の前記モバイルデバイスの運動の主要方向を定義する基準軌道を、ＭＥＭＳセンサデータ以外のワイヤレス通信ソースから、取得することと、
前記ユーザのモーションを示すデータを、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータから、前記基準軌道の方向のアロングトラックモーション、及び前記水平面内の前記基準軌道の方向に対して垂直なクロストラックモーションに変換することと、
ストライドにわたる前記アロングトラックモーションを増幅させるか、前記ストライドにわたる前記クロストラックモーションを減衰させるか、または両方を行う重付け関数を決定するために、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータと前記基準軌道とに基づいて、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータに関連する運動モデルを作成することと、
前記トレーニングフェーズに続いて、
モーションが前記ＭＥＭＳベースセンサによって検出される第２の時間期間にわたって第２のセットのＭＥＭＳセンサデータを、前記ＭＥＭＳベースセンサから、収集することと、
前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータが前記運動モデルと一致するかどうかを決定することと、
前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータと前記運動モデルとの間の一致の決定に応じて、前記運動モデルに対応する前記重付け関数を前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータに適用することで、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータを使用して、前記モバイルデバイスのロケーションを決定することと
を行うように構成される、モバイルデバイス。
【請求項２】
前記処理ユニットと通信的に結合された全地球的航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機をさらに備え、ここにおいて、前記処理ユニットは、前記ＧＮＳＳ受信機から受信される情報を使用して前記基準軌道を決定するようにさらに構成される、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項３】
前記処理ユニットは、前記トレーニングフェーズにおいて、
複数のセットのＭＥＭＳセンサデータを収集することと、
複数の運動モデルを作成することと、前記複数の運動モデルの各運動モデルは、前記複数のセットのＭＥＭＳセンサデータのうちの１つのセットのＭＥＭＳセンサデータに対応する、
を行うようにさらに構成される、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項４】
前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータと前記基準軌道とに基づいて前記運動モデルを作成するように構成された前記処理ユニットは、アロングトラックトレーニングデータおよびクロストラックトレーニングデータを生成するために、前記基準軌道に基づいて前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータを基準フレームに変換することを備え、前記処理ユニットは、前記アロングトラックトレーニングデータと前記クロストラックトレーニングデータとに基づいて最小二乗最適化を実行することで前記重付け関数を決定するように構成される、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項５】
前記処理ユニットは、少なくとも１つの基準波形を生成するようにさらに構成され、前記運動モデルは、前記重付け関数および前記少なくとも１つの基準波形を備え、前記少なくとも１つの基準波形は、前記モバイルデバイスの垂直運動を表す波形を含み、前記処理ユニットは、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータから導出された波形と、前記運動モデルの前記少なくとも１つの基準波形とに基づいて、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータが前記運動モデルと一致するかどうかを決定するように構成され、前記処理ユニットは、相関演算を実行することで、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータから導出された前記波形が前記運動モデルの前記少なくとも１つの基準波形と一致するかどうかを決定するように構成される、請求項１に記載のモバイルデバイス。
【請求項６】
前記処理ユニットは、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータから導出された前記波形、前記運動モデルの前記少なくとも１つの基準波形、または両方に、時間オフセットを含めることで、前記相関演算を実行するように構成される、請求項５に記載のモバイルデバイス。
【請求項７】
前記処理ユニットは、前記相関演算の値が少なくとも閾値相関値と同じ大きさであると決定することで、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータが前記運動モデルと一致するかどうかを決定するように構成される、請求項５に記載のモバイルデバイス。
【請求項８】
複数のマイクロエレクトロメカニカルシステム（ＭＥＭＳ）ベースセンサを有するモバイルデバイスにおける歩行者モーションモデリングの方法であって、
トレーニングフェーズにおいて、
ユーザのモーションを示す第１のセットのＭＥＭＳセンサデータを、前記ＭＥＭＳベースセンサから、収集することと、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータは、前記ユーザが複数のストライドを行う第１の時間期間にわたって収集される、
前記第１の時間期間中の水平面内の前記モバイルデバイスの運動の主要方向を定義する基準軌道を、ＭＥＭＳセンサデータ以外のワイヤレス通信ソースから、取得することと、
前記ユーザのモーションを示すデータを、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータから、前記基準軌道の方向のアロングトラックモーション、及び前記水平面内の前記基準軌道の方向に対して垂直なクロストラックモーションに変換することと、
ストライドにわたる前記アロングトラックモーションを増幅させるか、前記ストライドにわたる前記クロストラックモーションを減衰させるか、または両方を行う重付け関数を決定するために、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータと前記基準軌道とに基づいて、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータに関連する運動モデルを作成することと、
前記トレーニングフェーズに続いて、
モーションが前記ＭＥＭＳベースセンサによって検出される第２の時間期間にわたって第２のセットのＭＥＭＳセンサデータを、前記ＭＥＭＳベースセンサから、収集することと、
前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータが前記運動モデルと一致するかどうかを決定することと、
前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータと前記運動モデルとの間の一致の決定に応じて、前記運動モデルに対応する前記重付け関数を前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータに適用することで、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータを使用して、前記モバイルデバイスのロケーションを決定することと
を備える方法。
【請求項９】
前記モバイルデバイスの全地球的航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機から受信される情報を使用して前記基準軌道を決定することをさらに備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記トレーニングフェーズにおいて、
複数のセットのＭＥＭＳセンサデータを収集することと、
複数の運動モデルを作成することと、前記複数の運動モデルの各運動モデルは、前記複数のセットのＭＥＭＳセンサデータのうちの１つのセットのＭＥＭＳセンサデータに対応する、
をさらに備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータと前記基準軌道とに基づいて前記運動モデルを作成することは、アロングトラックトレーニングデータおよびクロストラックトレーニングデータを生成するために、前記基準軌道に基づいて前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータを基準フレームに変換することを備え、前記重付け関数を決定することは、前記アロングトラックトレーニングデータと前記クロストラックトレーニングデータとに基づいて最小二乗最適化を実行することを備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
少なくとも１つの基準波形を生成することをさらに備え、ここにおいて、前記運動モデルは、前記重付け関数および前記少なくとも１つの基準波形を備え、前記少なくとも１つの基準波形は、前記モバイルデバイスの垂直運動を表す波形を含み、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータが前記運動モデルと一致するかどうかを決定することは、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータから導出された波形と、前記運動モデルの前記少なくとも１つの基準波形とに基づき、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータから導出された前記波形が前記運動モデルの前記少なくとも１つの基準波形と一致するかどうかを決定することは、相関演算を実行することを備える、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記相関演算を実行することは、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータから導出された前記波形、前記運動モデルの前記少なくとも１つの基準波形、または両方に、時間オフセットを含めることを備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータが前記運動モデルと一致するかどうかを決定することは、前記相関演算の値が少なくとも閾値相関値と同じ大きさであると決定することを備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
１つまたは複数のマイクロエレクトロメカニカルシステム（ＭＥＭＳ）ベースセンサを有するモバイルデバイスにおける歩行者モーションモデリングのための、コンピュータ実行可能な命令が埋め込まれている非一時的なコンピュータ読取可能な媒体であって、前記コンピュータ実行可能な命令は、請求項８乃至１４のうちのいずれか一項のステップを実行するためのコンピュータコードを含む、非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７８】
[0083]したがって、請求項に記載の主題が、開示された特定の例に制限されないこと、しかしながら、このような請求項に記載の主題がまた、添付の特許請求の範囲内にあるすべての態様およびその同等物を含み得ることが想定される。
以下に本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
モバイルデバイスであって、
ユーザのモーションを示すＭＥＭＳセンサデータを提供するように構成された１つまたは複数のマイクロエレクトロメカニカルシステム（ＭＥＭＳ）ベースセンサと、
前記ＭＥＭＳベースセンサと通信的に結合された処理ユニットと
を備え、前記処理ユニットは、
トレーニングフェーズにおいて、
前記ユーザが複数のストライドを行う第１の時間期間にわたって第１のセットのＭＥＭＳセンサデータを、前記ＭＥＭＳベースセンサから、収集することと、
ストライドにわたるアロングトラックモーションを増幅させるか、前記ストライドにわたるクロストラックモーションを減衰させるか、または両方を行う重付け関数を決定するために、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータと基準軌道とに基づいて、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータに関連する運動モデルを作成することと、
前記トレーニングフェーズに続いて、
モーションが前記ＭＥＭＳベースセンサによって検出される第２の時間期間にわたって第２のセットのＭＥＭＳセンサデータを、前記ＭＥＭＳベースセンサから、収集することと、
前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータが前記運動モデルと一致するかどうかを決定することと、
前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータと前記運動モデルとの間の一致の決定に応じて、前記運動モデルに対応する前記重付け関数を前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータに適用することで、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータを使用して、前記モバイルデバイスのロケーションを決定することと
を行うように構成される、モバイルデバイス。
［Ｃ２］
前記処理ユニットと通信的に結合された全地球的航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機をさらに備え、ここにおいて、前記処理ユニットは、前記ＧＮＳＳ受信機から受信される情報を使用して前記基準軌道を決定するようにさらに構成される、Ｃ１に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ３］
前記処理ユニットは、前記トレーニングフェーズにおいて、
複数のセットのＭＥＭＳセンサデータを収集することと、
複数の運動モデルを作成することと、前記複数の運動モデルの各運動モデルは、前記複数のセットのＭＥＭＳセンサデータのうちの１つのセットのＭＥＭＳセンサデータに対応する、
を行うようにさらに構成される、Ｃ１に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ４］
前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータと前記基準軌道とに基づいて前記運動モデルを作成するように構成された前記処理ユニットは、アロングトラックトレーニングデータおよびクロストラックトレーニングデータを生成するために、前記基準軌道に基づいて前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータを基準フレームに変換することを備える、Ｃ１に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ５］
前記処理ユニットは、前記アロングトラックトレーニングデータと前記クロストラックトレーニングデータとに基づいて最小二乗最適化を実行することで前記重付け関数を決定するように構成される、Ｃ４に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ６］
前記処理ユニットは、少なくとも１つの基準波形を生成するようにさらに構成され、前記運動モデルは、前記重付け関数および前記少なくとも１つの基準波形を備える、Ｃ１に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ７］
前記少なくとも１つの基準波形は、前記モバイルデバイスの垂直運動を表す波形を含む、Ｃ６に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ８］
前記処理ユニットは、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータから導出された波形と、前記運動モデルの前記少なくとも１つの基準波形とに基づいて、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータが前記運動モデルと一致するかどうかを決定するように構成される、Ｃ７に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ９］
前記処理ユニットは、相関演算を実行することで、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータから導出された前記波形が前記運動モデルの前記少なくとも１つの基準波形と一致するかどうかを決定するように構成される、Ｃ８に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１０］
前記処理ユニットは、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータから導出された前記波形、前記運動モデルの前記少なくとも１つの基準波形、または両方に、時間オフセットを含めることで、前記相関演算を実行するように構成される、Ｃ９に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１１］
前記処理ユニットは、前記相関演算の値が少なくとも閾値相関値と同じ大きさであると決定することで、第２のセットのＭＥＭＳセンサデータが運動モデルと一致するかどうかを決定するように構成される、Ｃ９に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１２］
１つまたは複数のマイクロエレクトロメカニカルシステム（ＭＥＭＳ）ベースセンサを有するモバイルデバイスにおける歩行者モーションモデリングの方法であって、
トレーニングフェーズにおいて、
ユーザのモーションを示す第１のセットのＭＥＭＳセンサデータを、前記ＭＥＭＳベースセンサから、収集することと、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータは、前記ユーザが複数のストライドを行う第１の時間期間にわたって収集される、
ストライドにわたるアロングトラックモーションを増幅させるか、前記ストライドにわたるクロストラックモーションを減衰させるか、または両方を行う重付け関数を決定するために、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータと基準軌道とに基づいて、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータに関連する運動モデルを作成することと、
前記トレーニングフェーズに続いて、
モーションが前記ＭＥＭＳベースセンサによって検出される第２の時間期間にわたって第２のセットのＭＥＭＳセンサデータを、前記ＭＥＭＳベースセンサから、収集することと、
前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータが前記運動モデルと一致するかどうかを決定することと、
前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータと前記運動モデルとの間の一致の決定に応じて、前記運動モデルに対応する前記重付け関数を前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータに適用することで、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータを使用して、前記モバイルデバイスのロケーションを決定することと
を備える方法。
［Ｃ１３］
前記モバイルデバイスの全地球的航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機から受信される情報を使用して前記基準軌道を決定することをさらに備える、Ｃ１２に記載の方法。
［Ｃ１４］
前記トレーニングフェーズにおいて、
複数のセットのＭＥＭＳセンサデータを収集することと、
複数の運動モデルを作成することと、前記複数の運動モデルの各運動モデルは、前記複数のセットのＭＥＭＳセンサデータのうちの１つのセットのＭＥＭＳセンサデータに対応する、
をさらに備える、Ｃ１２に記載の方法。
［Ｃ１５］
前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータと前記基準軌道とに基づいて前記運動モデルを作成することは、アロングトラックトレーニングデータおよびクロストラックトレーニングデータを生成するために、前記基準軌道に基づいて前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータを基準フレームに変換することを備える、Ｃ１２に記載の方法。
［Ｃ１６］
前記重付け関数を決定することは、前記アロングトラックトレーニングデータと前記クロストラックトレーニングデータとに基づいて最小二乗最適化を実行することを備える、Ｃ１５に記載の方法。
［Ｃ１７］
少なくとも１つの基準波形を生成することをさらに備え、ここにおいて、前記運動モデルは、前記重付け関数および前記少なくとも１つの基準波形を備える、Ｃ１２に記載の方法。
［Ｃ１８］
前記少なくとも１つの基準波形は、前記モバイルデバイスの垂直運動を表す波形を含む、Ｃ１７に記載の方法。
［Ｃ１９］
前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータが前記運動モデルと一致するかどうかを決定することは、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータから導出された波形と、前記運動モデルの前記少なくとも１つの基準波形とに基づく、Ｃ１８に記載の方法。
［Ｃ２０］
前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータから導出された前記波形が前記運動モデルの前記少なくとも１つの基準波形と一致するかどうかを決定することは、相関演算を実行することを備える、Ｃ１９に記載の方法。
［Ｃ２１］
前記相関演算を実行することは、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータから導出された前記波形、前記運動モデルの前記少なくとも１つの基準波形、または両方に、時間オフセットを含めることを備える、Ｃ２０に記載の方法。
［Ｃ２２］
第２のセットのＭＥＭＳセンサデータが運動モデルと一致するかどうかを決定することは、前記相関演算の値が少なくとも閾値相関値と同じ大きさであると決定することを備える、Ｃ２０に記載の方法。
［Ｃ２３］
装置であって、
モーションを検出するための手段と、
トレーニングフェーズにおいて、モーションを検出するための前記手段から第１のセットのモーションデータを収集するための手段と、前記第１のセットのモーションデータは、ユーザのモーションを示し、前記ユーザが複数のストライドを行う第１の時間期間にわたって収集される、
前記トレーニングフェーズにおいて、ストライドにわたるアロングトラックモーションを増幅させるか、前記ストライドにわたるクロストラックモーションを減衰させるか、または両方を行う重付け関数を決定するために、前記第１のセットのモーションデータと基準軌道とに基づいて、前記第１のセットのモーションデータに関連する運動モデルを作成するための手段と、
前記トレーニングフェーズに続いて、モーションを検出するための前記手段から、第２のセットのモーションデータを収集するための手段と、前記第２のセットのモーションデータは、モーションが検出される第２の時間期間にわたって収集される、
前記第２のセットのモーションデータが前記運動モデルと一致するかどうかを決定するための手段と、
前記第２のセットのモーションデータと前記運動モデルとの間の一致の決定に応じて、前記運動モデルに対応する前記重付け関数を前記第２のセットのモーションデータに適用することで、前記第２のセットのモーションデータを使用して、前記装置のロケーションを決定するための手段と
を備える装置。
［Ｃ２４］
全地球的航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機から受信された情報を使用して前記基準軌道を決定するための手段をさらに備える、Ｃ２３に記載の装置。
［Ｃ２５］
前記トレーニングフェーズにおいて、複数のセットのモーションデータを収集するための手段と、
前記トレーニングフェーズにおいて、複数の運動モデルを作成するための手段と、前記複数の運動モデルの各運動モデルは、前記複数のセットのモーションデータのうちの１つのセットのモーションデータに対応する、
をさらに備える、Ｃ２３に記載の装置。
［Ｃ２６］
前記第１のセットのモーションデータと、前記基準軌道とに基づいて前記運動モデルを作成するための前記手段は、アロングトラックトレーニングデータおよびクロストラックトレーニングデータを生成するために、前記基準軌道に基づいて前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータを基準フレームに変換するための手段を備える、Ｃ２３に記載の装置。
［Ｃ２７］
前記重付け関数を決定するための前記手段は、前記アロングトラックトレーニングデータと前記クロストラックトレーニングデータとに基づいて最小二乗最適化を実行するための手段を備える、Ｃ２６に記載の装置。
［Ｃ２８］
少なくとも１つの基準波形を生成するための手段をさらに備え、ここにおいて、前記運動モデルは、前記重付け関数および前記少なくとも１つの基準波形を備える、Ｃ２３に記載の装置。
［Ｃ２９］
前記少なくとも１つの基準波形は、前記モバイルデバイスの垂直運動を表す波形を含む、Ｃ２８に記載の装置。
［Ｃ３０］
１つまたは複数のマイクロエレクトロメカニカルシステム（ＭＥＭＳ）ベースセンサを有するモバイルデバイスにおける歩行者モーションモデリングのための、コンピュータ実行可能な命令が埋め込まれている非一時的なコンピュータ読取可能な媒体であって、前記コンピュータ実行可能な命令は、
トレーニングフェーズにおいて、
ユーザのモーションを示す第１のセットのＭＥＭＳセンサデータを、前記ＭＥＭＳベースセンサから、収集することと、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータは、前記ユーザが複数のストライドを行う第１の時間期間にわたって収集される、
ストライドにわたるアロングトラックモーションを増幅させるか、前記ストライドにわたるクロストラックモーションを減衰させるか、または両方を行う重付け関数を決定するために、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータと基準軌道とに基づいて、前記第１のセットのＭＥＭＳセンサデータに関連する運動モデルを作成することと、
前記トレーニングフェーズに続いて、
モーションが前記ＭＥＭＳベースセンサによって検出される第２の時間期間にわたって第２のセットのＭＥＭＳセンサデータを、前記ＭＥＭＳベースセンサから、収集することと、
前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータが前記運動モデルと一致するかどうかを決定することと、
前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータと前記運動モデルとの間の一致の決定に応じて、前記運動モデルに対応する前記重付け関数を前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータに適用することで、前記第２のセットのＭＥＭＳセンサデータを使用して、前記モバイルデバイスのロケーションを決定することと
を行うためのコンピュータコードを含む、非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。