(57)【要約】【課題】改良された処理装置、処理装置のための改良されたコンピュータプログラムコード、及び処理装置における改良された方法を提供する。【解決手段】処理装置、コンピュータプログラムコード、及び方法。処理装置における方法は、１つ又はそれ以上の情報ソース（１３０）によって生成される（１３２）測定データ（１４０）を取得する（１１２）ステップと、マップ（１１６）の１つ又はそれ以上の部分を選択する（１１４）ステップと、（１５２／１７２）のモバイル装置（１５０／１７０）の推定状態（１６０）を特定するために、前記選択された１つ又はそれ以上の部分の範囲内で、状態推定アルゴリズム（１２０）を用いて、前記測定データ（１４０）を処理する（１１８）ステップと、を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理装置であって、
１つ又はそれ以上のプロセッサと、
コンピュータプログラムコードを含む１つ又はそれ以上のメモリと、
を備え、前記１つ又はそれ以上のメモリ及び前記コンピュータプログラムコードは、前記１つ又はそれ以上のプロセッサと協働して、前記処理装置に、少なくとも、
１つ又はそれ以上の情報ソースによって生成される測定データを取得することと、
マップの１つ又はそれ以上の部分を選択することと、
モバイル装置の推定状態を特定するために、前記選択された１つ又はそれ以上の部分の範囲内で、状態推定アルゴリズムを用いて、前記測定データを処理することと、
を行わせるように構成される、
ことを特徴とする処理装置。
【請求項２】
前記１つ又はそれ以上の情報ソースは、モバイル装置と通信可能に結合されるセンサを含むことを特徴とする、請求項１に記載の処理装置。
【請求項３】
前記状態推定アルゴリズムは、粒子フィルタベースのアルゴリズムを含むことを特徴とする、請求項１又は２に記載の処理装置。
【請求項４】
前記１つ又はそれ以上の部分は、モバイル装置に関連する１つ又はそれ以上の前のイベントの履歴に基づいて選択されることを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項５】
前記１つ又はそれ以上の部分は、モバイル装置の１つ又はそれ以上の過去の位置の履歴に基づいて選択されることを特徴とする、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項６】
前記１つ又はそれ以上の部分は、モバイル装置に関連するネットワークデータに基づいて選択されることを特徴とする、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項７】
前記１つ又はそれ以上の部分は、モバイル装置に関連する監視データに基づいて選択されることを特徴とする、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項８】
前記１つ又はそれ以上の部分は、前記測定データに基づいて選択されることを特徴とする、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項９】
前記マップは、前記部分が並列に隣接するように、前記部分に分割されることを特徴とする、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項１０】
前記マップは、前記部分が少なくとも部分的に重なり合うように、前記部分に分割されることを特徴とする、請求項１乃至９のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項１１】
前記マップは、前記部分が規則的な形状を有するように、前記部分に分割されることを特徴とする、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項１２】
前記マップは、前記部分が多角形形状を有するように、前記部分に分割されることを特徴とする、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項１３】
前記マップは、前記部分が正方形状を有するように、前記部分に分割されることを特徴とする、請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項１４】
前記マップは、前記部分が、その辺が地球の経度及び緯度に沿って地理的に定められるようになっているように、前記部分に分割されることを特徴とする、請求項１乃至１３のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項１５】
前記マップは、前記部分の大きさ及び/又は前記部分の位置が動的に選択されるように、前記部分に分割されることを特徴とする、請求項１乃至１４のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項１６】
前記マップは、前記マップが、異なる大きさの部分を含むように、前記部分に分割されることを特徴とする、請求項１乃至１５のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項１７】
前記マップは、地球地図であることを特徴とする、請求項１乃至１６のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項１８】
前記マップは、座標系に固定されることを特徴とする、請求項１乃至１７のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項１９】
前記マップは、建物、地下鉄、列車の駅、空港、港、鉱山、及びその他の地上又は地下の人工構造物を含む屋内の位置、及び、場合によっては、前記屋内の位置に隣接する屋外の位置もカバーすることを特徴とする、請求項１乃至１８のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項２０】
前記マップは、複数の位置を含み、各位置は、予め測定され記憶された１つ又はそれ以上の値に関連し、前記値は、前記測定データと比較することができることを特徴とする、請求項１乃至１９のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項２１】
前記値のグリッドは、前記情報ソースの種類に固有であり、その結果、前記マップの一部は、異なる情報ソースの異なるグリッドの前記値を含むことを特徴とする、請求項２０に記載の処理装置。
【請求項２２】
前記マップの一部は、空であることを特徴とする、請求項１乃至２１のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項２３】
空の部分は、前記マップの２つの非空の部分を接続することを特徴とする、請求項１乃至２２のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項２４】
前記空の部分は、少なくとも部分的に屋外に位置し、前記空の部分は、少なくとも部分的に屋内に位置する２つの非空の部分を接続することを特徴とする、請求項２３に記載の処理装置。
【請求項２５】
前記測定データは、粒子フィルタを利用する前記状態推定アルゴリズムを用いて、処理され、前記粒子フィルタの重みは、少なくとも部分的に、以下のもの、すなわち、特定の粒子に関する前記マップの不確定性、特定の粒子に関する前記マップの空の部分、のうちの１つ又はそれ以上に基づいて、修正されることを特徴とする、請求項１乃至２４のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項２６】
前記マップの前記１つ又はそれ以上の部分の選択は、新たに行われて、前記マップの新しい部分が、前記モバイル装置の前記推定状態に基づく前記モバイル装置の未来の状態の予測に基づいて、選択されるようになっていることを特徴とする、請求項１乃至２５のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項２７】
前記測定データは、以下の種類の測定データ、すなわち、慣性センサデータ、磁力計データ、屋内基地局データ、セルラネットワークデータ、無線アクセスポイントデータ、ＷｉＦｉデータ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ無線データ、大気圧データ、照明データ、オーディオデータ、ビデオデータ、カメラデータ、温度データ、気圧計データ、高度データ、距離センサデータ、屋内測位データ、全地球ナビゲーション衛星システムデータ、嗅覚センサデータ、空気質センサデータ、レーダデータ、前記モバイル装置の内部センサによって生成されるデータ、前記モバイル装置の外部のセンサによって生成されるデータ、のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする、請求項１乃至２６のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項２８】
前記測定データは、粒子フィルタを利用する前記状態推定アルゴリズムを用いて、処理され、前記粒子フィルタを用いる前記処理の１回目は、１つ又はそれ以上の種類の前記測定データを用いて行われ、前記粒子フィルタを用いる前記処理の２回目及びそれ以降の回は、より多くの種類の前記測定データを用いて、及び／又は前回とは異なる種類の前記測定データを用いて、行われることを特徴とする、請求項２７に記載の処理装置。
【請求項２９】
前記モバイル装置の前記推定状態は、以下のもの、すなわち、前記モバイル装置の位置、前記モバイル装置の速度、前記モバイル装置の進行方向、前記モバイル装置の位置合わせ、のうちの１つ又はそれ以上を含むことを特徴とする、請求項１乃至２８のいずれか一項に記載の処理装置。
【請求項３０】
コンピュータプログラムコードを含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムコードは、処理装置にロードされ、前記処理装置によって実行された時に、前記処理装置に、少なくとも、
１つ又はそれ以上の情報ソースによって生成される測定データを取得することと、
マップの１つ又はそれ以上の部分を選択することと、
モバイル装置の推定状態を特定するために、前記選択された１つ又はそれ以上の部分の範囲内で、状態推定アルゴリズムを用いて、前記測定データを処理することと、
を行わせる、
ことを特徴とする非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３１】
処理装置における方法であって、
１つ又はそれ以上の情報ソースによって生成される測定データを取得するステップと、
マップの１つ又はそれ以上の部分を選択するステップと、
モバイル装置の推定状態を特定するために、前記選択された１つ又はそれ以上の部分の範囲内で、状態推定アルゴリズムを用いて、前記測定データを処理するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理装置、処理装置のためのコンピュータプログラムコード、及び処理装置における方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
位置サービスが、ブームになっている。したがって、推定位置を特定するための技術を洗練することが望ましい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第８，７９８，９２４号
【特許文献２】米国特許第９，０７８，１０４号
【特許文献３】米国特許第９，０８０，８７４号
【特許文献４】米国特許第９，１５１，６２１号
【特許文献５】米国特許第９，１５４，９１４号
【特許文献６】米国特許第９，２５３，６０１号
【特許文献７】米国特許第９，３１６，５０１号
【特許文献８】米国特許出願公開第２０１３／８７１，６１２号
【特許文献９】米国特許出願公開第２０１３／９０５，６５５号
【特許文献１０】米国特許出願公開第２０１３／９１５，０１６号
【特許文献１１】米国特許出願公開第２０１４／０５４，２６４号
【特許文献１２】米国特許出願公開第２０１４／０９３，２５０号
【特許文献１３】米国特許出願公開第２０１４／２０７，９１６号
【特許文献１４】米国特許出願公開第２０１４／５２４，４２０号
【特許文献１５】米国特許出願公開第２０１４／６２６，２１７号
【特許文献１６】米国特許出願公開第２０１４／７２５，４５２号
【特許文献１７】米国特許出願公開第２０１４／７２５，５２１号
【特許文献１８】米国特許出願公開第２０１４／８３７，６７８号
【特許文献１９】米国特許出願公開第２０１４／８５３，５７６号
【特許文献２０】米国特許出願公開第２０１４／８５９，９８５号
【特許文献２１】米国特許出願公開第２０１４／９９６，８６４号
【特許文献２２】米国特許出願公開第２０１４／９７８，１４８号
【特許文献２３】米国特許出願公開第２０１５／０７４，０８５号
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Fredrik Gustafsson、レポート「測位アプリケーションを用いる粒子フィルタ理論と実際（Particle Filter Theory and Practice with Positioning Applications）」、IEEE Aerospace and electronic system magazine, (25) 7: 58-81（２０１０年）
【非特許文献２】Simo Sarkka、書籍「ベイジアンフィルタリング及び平滑化（Bayesian Filtering and Smoothing）」、ケンブリッジ大学出版（２０１３年）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、改良された処理装置、処理装置のための改良されたコンピュータプログラムコード、及び処理装置における改良された方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様によれば、請求項１に記載される処理装置が提供される。
【０００７】
本発明の別の態様によれば、請求項３０に記載される非一時的コンピュータ可読記憶媒体に記憶されるコンピュータプログラムコードが提供される。
【０００８】
本発明の別の態様によれば、請求項３１に記載される処理装置における方法が提供される。
【０００９】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態例をほんの一例として説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】処理装置の実施形態例を示す図である。
【図２】処理装置の実施形態例を示す図である。
【図３】処理装置の実施形態例を示す図である。
【図４】空間経路を歩くユーザを示す図である。
【図５】モバイル装置のユーザインタフェースの実施形態例を示す図である。
【図６】マップの実施形態例を示す図である。
【図７】マップの実施形態例を示す図である。
【図８】マップの実施形態例を示す図である。
【図９】マップの実施形態例を示す図である。
【図１０】マップの実施形態例を示す図である。
【図１１】マップの部分の実施形態例を示す図である。
【図１２Ａ】マップの部分の実施形態例を示す図である。
【図１２Ｂ】マップの部分の実施形態例を示す図である。
【図１３】マップの部分の実施形態例を示す図である。
【図１４】マップの部分の実施形態例を示す図である。
【図１５】マップの部分の実施形態例を示す図である。
【図１６】マップの部分の実施形態例を示す図である。
【図１７】マップの部分の実施形態例を示す図である。
【図１８】マップの部分の実施形態例を示す図である。
【図１９Ａ】マップの部分の実施形態例を示す図である。
【図１９Ｂ】マップの部分の実施形態例を示す図である。
【図２０】空間経路を歩くユーザを更に示す図である。
【図２１】モバイル装置のユーザインタフェースを更に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下の実施形態は一例にすぎない。本明細書では、複数の箇所において「ある」実施形態について言及することがあるが、このような各言及は、必ずしも同じ（単複）実施形態に対するものでも、或いは特徴が単一の実施形態にしか当てはまらないことを意味するものでもない。異なる実施形態の単一の特徴を組み合わせて他の実施形態を提供することもできる。更に、「備える」、「含む」（comprising、including）という単語は、説明する実施形態を言及した特徴のみで構成されるものとして限定するものではないと理解すべきであり、このような実施形態は、具体的に言及していない特徴／構造を含むこともできる。
【００１２】
なお、図には装置の様々な実施形態を示すが、これらの図は、いくつかの構造及び機能エンティティしか示していない簡略ブロック図である。これらの図に示す接続は論理的接続であり、実際の物理的接続は異なる場合もある。様々な要素間のインタフェースは、メッセージインタフェース、メソッドインタフェース、サブルーチン呼び出しインタフェース、ブロックインタフェース、又は機能的サブユニット間の通信を可能にするいずれかのハードウェア／ソフトウェア手段などの好適なインタフェース技術を用いて実装することができる。当業者には、説明する装置が他の機能及び構造を有することもできることが明らかであろう。通信に使用するいくつかの機能、構造及びプロトコルの詳細は、実際の発明とは無関係であると理解されたい。したがって、ここではこれらについて詳細に説明する必要はない。
【００１３】
図１に、処理装置１００の実施形態例を示す。
【００１４】
処理装置１００は、１つ又はそれ以上のプロセッサ１０２と、コンピュータプログラムコード１０６を含む１つ又はそれ以上のメモリ１０４とを備える。
【００１５】
「プロセッサ」１０２という用語は、データを処理できる装置を意味する。処理装置１００は、必要な処理能力に応じて、並列プロセッサ又はマルチコアプロセッサなどの複数のプロセッサ１０２を含むことができる。当業者であれば、プロセッサ１０２の実装の設計時に、例えば処理装置１００のサイズ及び電力消費量、必要な処理能力、生産コスト及び生産量についての一連の要件を検討するであろう。プロセッサ１０２及びメモリ１０４は、電子回路によって実装することができる。
【００１６】
「メモリ」１０４という用語は、実行時にデータを記憶できるデバイス（＝作業メモリ）、又は恒久的にデータを記憶できるデバイス（＝不揮発性メモリ）を意味する。作業メモリ及び不揮発性メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、フラッシュメモリ、固体ディスク（ＳＳＤ）、ＰＲＯＭ（プログラム可能リードオンリメモリ）、好適な半導体、又は電気的コンピュータメモリを実装する他のいずれかの手段によって実装することができる。
【００１７】
コンピュータプログラムコード１０６は、ソフトウェア及び／又はハードウェアによって実装することができる。ある実施形態例では、ソフトウェアを好適なプログラミング言語によって書くことができ、結果として得られる実行可能コード１０６をメモリ１０４に記憶してプロセッサ１０２によって実行することができる。代替の実施形態例では、ハードウェアの機能を（Ｖｅｒｉｌｏｇ又はＶＨＤＬなどの）好適なハードウェア記述言語によって設計して（標準的なセル及びこれらのセル間の電気的接続を記述する）ゲートレベルネットリストに変換することができ、さらなる段階後に、回路を記述するフォトマスクを用いて処理装置１００のプロセッサ１０２、メモリ１０４及びコード１０６を実装するチップを製造することができる。
【００１８】
１つ又はそれ以上のメモリ１０４及びコンピュータプログラムコード１０６は、１つ又はそれ以上のプロセッサ１０２と協働して、処理装置１００に、少なくとも、以下の３つの動作、すなわち、
１１２）１つ又はそれ以上の情報ソース１３０によって生成される（１３２）測定データ１４０を取得することと、
１１４）マップ１１６の１つ又はそれ以上の部分を選択することと、
１１８）１５２のモバイル装置１５０，１７０の推定状態１６０を特定するために、選択された１つ又はそれ以上の部分の範囲内で、状態推定アルゴリズム１２０を用いて、測定データ１４０を処理することと、
を行わせるように構成される。
【００１９】
ある実施形態例では、測定データ１４０は、モバイル装置１５０に関連する（１４２）。
【００２０】
ある実施形態例では、推定状態１６０は、１５２の場合、測定データ１４０に関連する（１４２）モバイル装置１５０である。ある実施形態例では、推定状態１６０は、１７２の場合、測定データ１４０に（直接）関連しないモバイル装置１７０である。このような協働処理は、モバイル装置１５０／１７０が、互いになんらかの形で関連する、すなわち、それらが、互いに短距離無線の範囲内であるか、又は、処理装置１００が、他の何らかの方法で、第１のモバイル装置１５０に直接関連する（１４２）測定データ１４０が、第２のモバイル装置１７０にも関連することを知るということに基づく。
【００２１】
以下、参照しやすくするため、モバイル装置を参照符号１５０で示すが、その場合も、モバイル装置は、モバイル装置１７０でもある。
【００２２】
ある実施形態例では、モバイル装置１５０の推定状態１６０は、以下のもの、すなわち、モバイル装置１５０の位置、モバイル装置１５０の速度、モバイル装置１５０の進行方向、モバイル装置１５０の位置合わせ、のうちの１つ又はそれ以上を含む。
【００２３】
このシーケンスでは、状態推定アルゴリズム１２０を用いて、マップ１１６の選択された１つ又はそれ以上の部分の範囲内で、推定位置を定めるので、初期位置がなくても、推定位置１６０を特定することができる。マップ１１６は、連続的な地球地図とすることができ、マップ１１６の選択された１つ又はそれ以上の部分は、モバイル装置１５０の所在についての最初の大まかな知識を反映する。しかし、上述したように、初期位置は必要なく、状態推定アルゴリズム１２０は、マップ１１６の選択された部分によってカバーされる全域にわたって動作する。更に、処理するマップ１１６は、状態推定アルゴリズム１２０を用いて動的になる。すなわち、マップ１１６全体を、最初に用いることができるか、又は、位置についてわずかな知識しかない場合でも、マップ１１６の部分を選択して、処理リソース（プロセッサ、メモリ、電気通信）を節約することができる。状態推定アルゴリズム１２０は、所与の部分と共に動作するとき、マップ１１６の部分を「参照」しない。
【００２４】
ある実施形態例では、状態推定アルゴリズム１２０は、粒子フィルタベースのアルゴリズム１２２を含む。粒子フィルタ１２２の技術内容について、ここでは詳細に提示しないが、代わりに、読者には、以下の文献を参照することを勧める。Fredrik Gustafsson、レポート「測位アプリケーションを用いる粒子フィルタ理論と実際（Particle Filter Theory and Practice with Positioning Applications）」、IEEE Aerospace and electronic system magazine, (25) 7: 58-81（２０１０年）、及びSimo Sarkka、書籍「ベイジアンフィルタリング及び平滑化（Bayesian Filtering and Smoothing）」、ケンブリッジ大学出版（２０１３年）。これらの文献は、引用により本明細書に組み入れられる。
【００２５】
ある実施形態例では、粒子フィルタベースのアルゴリズム１２２は、以下のように機能する。
【００２６】
測定データ１４０及びマップ１１６は分かるが、マップ１１６上の推定位置１６０が分からない。測定データ１４０は、推定位置１６０に関する。測定データ１４０と推定位置１６０との間の関係は分かる。粒子フィルタ１２２を用いて、測定データ１４０に基づいて、推定位置１６０を特定することができる。
【００２７】
まず、位置の仮説、すなわち、粒子が生成される。これは、例えば、ランダム分布から行うことができる。
【００２８】
次に、各粒子の尤度が、測定データ１４０に鑑みて評価される。尤度に基づいて、重みが、粒子に与えられる。いくつかの粒子は、他の粒子よりも発生する可能性が高い。
【００２９】
次に、リサンプリングが行われる。すなわち、最初のようにランダムにではなく、重み付けされている既存の粒子に基づいて、新しい粒子が生成される。リサンプリングにより、粒子間の空乏を回避する。全ての粒子が再生成されると、その粒子には、全て、等しい重みが与えられる。
【００３０】
ユーザ２００が空間経路４００上を移動すると（図４参照）、粒子も、何らかのモデルを用いて移動させる必要がある。ある実施形態例では、ユーザの移動の方向及び速度は、モデルとしてデッドレコニングを用いて定めることができる。各粒子に対して、予想速度範囲内で、乱数を選択することができ、その後、各粒子を、対応する速度で（例えば、空間経路４００上を）移動させる。このように、粒子は、時間的に伝播する。
【００３１】
次に、重みは、新しい測定データ１４０を用いて更新される。基本的に、上述の粒子の評価、リサンプリング及び移動は、必要な数のサイクルだけ繰り返されて、信頼できる推定位置１６０が得られるようになっている。
【００３２】
この粒子フィルタベースのアルゴリズム１２２のシーケンス例は、上記の動作シーケンス１１２，１１４，１１８の核心に影響を与えることなく、変更することができることに留意されたい。
【００３３】
デッドレコニングは、予め決定された位置決定を用いて、経過時間及びコースにわたって、決定された速度に基づいて、その位置を進めることによって、モバイル装置１５０の現在の位置を計算するナビゲーションを意味する。速度及びコースは、慣性測定ユニット３１２（図３参照）によって生成される慣性測定データ（例えば、加速度データ及び／又はジャイロスコープデータ）などの様々な方法で決定することができる。モバイル装置１５０が、歩行者によって持ち歩かれる場合、歩行者のデッドレコニング（ＰＤＲ）を用いて、そのあらゆる技巧を用いて（例えば、段差検出、歩調、及び方向（これらは全て、例えば、歩数計又は加速度センサで検出することができる）を用いて）、空間経路４００を構成することができる。また、他の測定（モバイル装置１５０が車両と結合されるなら、速度計、走行マイル計、及びステアリング方向データなど）を利用することもできる。空間経路４００は、決定されたコース又は複数の決定された一連の位置とすることができる。位置は、他の種類のセンサデータ、磁場データ、例えば、トランシーバ３１４／３１６及びいわゆる三角測量（例えば、２つ又はそれ以上の基地局の受信電力情報を用いる）を利用する無線周波数ベースの測位、及び既知の位置の中から位置を認識する他の方法（例えば、カメラベースの測位など）を用いて、決定することもできる。位置は、様々な精度で決定することができる。すなわち、既知の位置は、数メートルの誤差限界内で非常に正確であるか又はそれよりも低い精度にすることができ、例えば、（場合によっては、例えば、約１００メートル以下又はそれ以上の半径を有する）特定の領域に固有であるようにすることができる。
【００３４】
図２に示す実施形態例では、処理装置１００は、ユーザ２００によって操作されるモバイル装置１５０、及び／又はコンピューティングリソース２１０を含む。
【００３５】
ある実施形態例では、モバイル装置１５０及びコンピューティングリソース２１０は、互いに通信可能に結合することができる（２２２）。これは、処理装置１００の機能が、１つの装置、例えば、モバイル装置１５０又はコンピューティングリソース２１０に集中するか、又は複数の相互通信装置１５０，２１０の間に分散することができることを意味する。
【００３６】
ある実施形態例では、モバイル装置１５０は、ポータブル電子通信装置である。モバイル装置１５０の種類の非包括的なリストは、携帯電話機２０２、スマートフォン２０２、タブレットコンピュータ２０２、ファブレット２０２、スマートウォッチ２０４、スマートグラス２０６、フットポッド２０８、汎用モバイルコンピュータ装置を含む。ある実施形態例では、モバイル装置１５０を、特製の専用装置とは対照的な市販の汎用コンピュータ装置とすることにより、（ハードウェアではなく）専用ソフトウェアの設計、実装及び試験しか必要としないので研究開発コストが抑えられる。
【００３７】
図５に、モバイル装置１５０の実施形態例を示し、これは、ディスプレイ３２０を使用するスマートフォン２０２である。モバイル装置１５０は、例えばｉＯＳ、Ａｎｄｒｏｉｄ又はＷｉｎｄｏｗｓ Ｐｈｏｎｅなどの好適なオペレーティングシステムを使用することができる。
【００３８】
また、モバイル装置１５０が、トロリ、採鉱車両、ロボット、無人搬送車、潜水艇等などの、あちこち動きまわることができる別の種類の装置の一部であるか又はその装置に固定される実施形態例も実現可能である。
【００３９】
ある実施形態例では、コンピューティングリソース２１０を、単一のサーバコンピュータ又はコンピュータクラスタとして実装することができる。サーバは、サーバと呼ばれるリソース又はサービスの提供者と、クライアントと呼ばれるサービス要求者との間でタスク又は作業負荷を分割する分散アプリケーションとして機能するクライアント−サーバコンピューティングモデルの一部である。サーバ２１０は、複数のモバイル装置１５０にサービスを提供することができる。サーバコンピュータ２１０は、自機のリソースをクライアント１５０との間で共有する１つ又はそれ以上のサーバプログラムを実行するホストとすることができる。クライアント１５０は、サーバ２１０に、磁気測位に関するサービス機能を要求することができる。また、クライアント１５０は、到来する要求を待っているサーバ２１０との通信セッションを開始することもできる。
【００４０】
ある実施形態例では、コンピューティングリソース２１０は、少なくとも部分的にクラウドコンピューティングモデルに従って動作することもできる。当然ながら、これらのコンピューティングリソース２１０の実施形態例に加え、他の実現可能なコンピューティングアーキテクチャを利用してコンピューティングリソース２１０のハードウェア及びソフトウェアを実装することもできる。したがって、クライアント／サーバアーキテクチャに従って動作することに加え、プッシュ技術を利用することもできる。プッシュ技術では、トランザクションの要求がコンピューティングリソース２１０によって開始されるのに対し、プル技術では、情報の要求がクライアント１５０によって開始される。
【００４１】
図２に示す実施形態例では、コンピューティングリソース２１０は、通信ネットワーク２２０を介してアクセス可能にすることができる。ある実施形態例では、通信ネットワーク２２０は、無線ローカルエリアネットワーク基地局、屋内基地局、アクセスポイント、無線ホットスポットのうちの少なくとも１つを含み、これらは全て、インターネットサービスプロバイダへのリンクに接続されたルータの使用を通じてコンピューティングリソース２１０のインターネットアクセスを提供することができる。ある実施形態例では、通信ネットワーク２２０は、いずれかの携帯電話ネットワークなどの無線標準／非標準／専用のセルラ通信ネットワークを含む。ある実施形態例では、通信ネットワーク２２０は、有線標準／非標準／専用接続（例えば、イーサネット又はＵＳＢ）を含むことにより、モバイル装置１５０は、あちこちで、通信ネットワーク２２０及び場合によってはコンピューティングリソース２１０とも有線で結合することができる。
【００４２】
ある実施形態例では、無線通信ネットワーク２２０は、（２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、４Ｇ以降、５Ｇなどの）世代に関わらず、ＧＳＭ（登録商標）（グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーションズ）、ＧＰＲＳ（汎用パケット無線サービス）、ＥＧＰＲＳ（拡張ＧＰＲＳ）、ＷＣＤＭＡ（登録商標）（広帯域符号分割多重アクセス）、ＵＭＴＳ（ユニバーサル移動電話システム）、３ＧＰＰ（第３世代パートナーシッププロジェクト）、ＩＭＴ（国際移動体通信）、ＬＴＥ（ロングタームエボリューション）、ＬＴＥ−Ａ（ＬＴＥ−アドバンスト）、モバイルＷｉＭＡＸ、及び（現在の形態及び／又は進化した形態の）その他の無線システムなどのあらゆる携帯電話ネットワークを含む。
【００４３】
ある実施形態例では、通信ネットワーク２２０は、セルラネットワーク上の加入者の認証及び識別を行うために使用するネットワーク固有の情報である加入者データを記憶する集積回路とすることができる加入者識別モジュール（ＳＩＭ）の使用をサポートする。加入者識別モジュールは、取り外し可能なＳＩＭカードに埋め込むことができる。したがって、モバイル装置１５０は、ＳＩＭカード（及びＳＩＭカードリーダ）を含むことができる。或いは、モバイル装置１５０は、仮想ＳＩＭカード又はソフトウェアＳＩＭカードを含むこともできる。
【００４４】
本質的に、図２には、処理装置１００の機能を、単一の装置１５０／２１０に集中しても、又は通信可能に結合可能な複数の別個の装置１５０，２１０，２０２，２０４，２０６，２０８に分散しても実装することができる実施形態例を示す。
【００４５】
図３は、処理装置１００が、モバイル装置１５０及びコンピューティングリソース２１０を備える実施形態例を示す。両方の装置１５０，２１０は、１つ又はそれ以上のプロセッサ１０２Ａ，１０２Ｂと、１つ又はそれ以上のメモリ１０４Ａ，１０４Ｂと、（分散）コンピュータプログラムコード１０６Ａ，１０６Ｂとを含む。
【００４６】
ある実施形態例では、モバイル装置１５０は、ディスプレイ３２０を含む。ある実施形態例では、ディスプレイ３２０は、例えば液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、薄膜トランジスタ（ＴＦＴ）ディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、有機ＬＥＤ（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、電界発光ディスプレイ（ＥＬＤ）、又は電子ペーパー（或いはｅペーパー又は電子インク）ディスプレイなどの適当な技術によって実装される。ディスプレイ３２０は、タッチ入力又は触覚フィードバックなどの他のユーザインタラクション手段を組み込むこともでき、すなわちディスプレイは、マルチタッチディスプレイ３２０とすることもできる。
【００４７】
ある実施形態例では、ディスプレイ３２０は、ユーザ２００との間で図形情報、テキスト情報及び／又は聴覚情報の交換を行うユーザインタフェース３１８の一部とすることができる。ユーザインタフェース３１８は、例えばディスプレイ３２０、音響生成手段、キーボード及び／又はキーパッドなどの様々な技術を用いて実現することができる。音響生成手段は、スピーカとすることも、或いはビープ音又はその他の音響信号を生成するさらに単純な手段とすることもできる。キーボード／キーパッドは、完全な（ＱＷＥＲＴＹ）キーボード、単なる数値キーパッド、或いはごくわずかなプッシュボタン及び／又は回転ボタンを含むことができる。これに加えて、又は代替的に、ユーザインタフェース３１８は、例えばカーソル合わせのための様々な手段（マウス、トラックボール、矢印キー、タッチ領域など）又はオーディオ制御を可能にする要素などの他のユーザインタフェースコンポーネントを含むこともできる。
【００４８】
ある実施形態例では、モバイル装置１５０は、地球周回衛星から受け取った信号に基づいて測定データ１４０を生成するＧＮＳＳ（全地球ナビゲーション衛星システム）受信機３１０を含む。ＧＮＳＳは、例えば、米国のＧＰＳ（全地球測位システム）、欧州連合のＧａｌｉｌｅｏ、ロシアのＧＬＯＮＡＳＳ、中国のＢｅｉｄｏｕ又はインドのＩＲＮＳＳとすることができる。ＧＮＳＳに加えて、又はＧＮＳＳの代わりに、セルラ無線ネットワークで使用するように開発されたものなどの他の位置技術を利用することもでき、したがって、位置データを、セルラ無線ネットワークから取得することができる。
【００４９】
ある実施形態例では、モバイル装置１５０は、測定データ１４０を生成する慣性測定ユニット３１２を含む。慣性測定ユニット３１２は、建物構造（特に鉄骨鉄筋コンクリート）によって引き起こされる磁場の変動を測定する磁力計を含むことができる。さらに、慣性測定ユニット３１２は、例えば（１次元、２次元又は３次元で測定を行う）加速度センサ及び／又はジャイロスコープを含むこともできる。慣性測定ユニット３１２及びソフトウェア１０６Ａが、コンピューティングリソース２１０と協働して、測位を行うことができるようになっていることに留意されたい。
【００５０】
ある実施形態例では、モバイル装置１５０は、セルラ無線トランシーバ３１６及び／又は非セルラ無線トランシーバ３１４を含む。測定データ１４０は、トランシーバ３１４及び／又は３１６を利用する無線通信に基づいて取得／生成することができる。
【００５１】
ある実施形態例では、セルラ無線トランシーバ３１６を、上述した様々な無線標準／非標準／専用のセルラ通信ネットワーク２２０と相互運用することができる。
【００５２】
ある実施形態例では、非セルラ無線トランシーバ３１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）低エネルギー（ＢＬＥ）、Ｗｉ−Ｆｉ（又はＷｉＦｉ）、又は（例えば、ＩＥＥＥ（米国電気電子学会）８０２．１１標準又はその進化版（ＩＥＥＥ８０２．１１ａｃなど）に基づく）その他のＷＬＡＮ（無線ローカルエリアネットワーク）トランシーバなどの短距離無線トランシーバを利用することができる。
【００５３】
測定データ１４０は、他の何らかの手段を用いて取得することもできる。ある実施形態例では、モバイル装置１５０は、既知の位置に固定して取り付けられたタグから測定データ１４０を読み取るように構成された短距離無線リーダを含むことができる。短距離無線リーダは、例えば、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）又は近距離通信（ＮＦＣ）などのように、電界及び／又は磁界を利用して動作することができる。ある実施形態例では、モバイル装置１５０はカメラを含み、既知の位置に固定して取り付けられた（バーコード又はＱＲコード（登録商標）などの）機械可読コードを撮影し、或いは識別された一意の特徴を（床、壁及び／又は天井から）撮影又はビデオ録画してこれらの特徴から位置を識別することによって、測定データ１４０を取得することができる。ある実施形態例では、モバイル装置１５０は、情報ソースとして（場合によっては赤外線技術を用いる）深度カメラを含み、結果として得られる３次元画像を位置特定に利用することができる。
【００５４】
ある実施形態例では、システムクロック３２６が、モバイル装置１５０内の様々な転送動作を正しい順序で特定のタイミングで引き起こす電気パルスストリームを絶えず生成する。システムクロック３２６を利用して、測定データ１４０にタイミングデータを提供することができる。
【００５５】
当然ながら、モバイル装置１５０は、バッテリ、カメラ、又は無線周波数識別子リーダ等などの他の様々な部品を含むことができる。同様に、コンピューティングリソース２１０も、他の部品及び機能を含むことができる。
【００５６】
ある実施形態例では、１つ又はそれ以上の情報ソース１３０は、モバイル装置１５０と通信可能に結合されるセンサを含む。図３に示すように、情報ソース１３０は、内部センサ３２２、外部センサ３２４、及び上述したＧＮＳＳ受信機３１０、慣性測定ユニット３１２、非セルラトランシーバ３１４、セルラトランシーバ３１６を含むことができ、これらは、異なる種類の測定データ１４０を生成することができるという点で、情報ソース１３０と見なすこともできる。
【００５７】
ある実施形態例では、測定データ１４０は、以下の種類の測定データ、すなわち、慣性センサデータ、磁力計データ、屋内基地局データ、セルラネットワークデータ、無線アクセスポイントデータ、ＷｉＦｉデータ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ無線データ、大気圧データ、照明データ、オーディオデータ、ビデオデータ、カメラデータ、温度データ、気圧計データ、高度データ、距離センサデータ、屋内測位データ、全地球ナビゲーション衛星システムデータ、嗅覚センサデータ、空気質センサデータ、レーダデータ、モバイル装置１５０の内部センサ３２２によって生成されるデータ、モバイル装置１５０の外部のセンサ３２４によって生成されるデータ、のうちの少なくとも１つを含む。
【００５８】
ある実施形態例では、プロセッサ１０２Ａ（及び１０２Ｂ）を、集積回路上の中央処理装置（ＣＰＵ）の機能を実装するマイクロプロセッサとして実装することができる。ＣＰＵは、コンピュータプログラムコード１０６Ａを実行する論理機械である。コンピュータプログラムコード１０６Ａは、例えばＣ、Ｃ＋＋又はＪａｖａ（登録商標）などの高水準プログラミング言語、或いは機械言語又はアセンブラなどの低水準プログラミング言語とすることができるプログラミング言語を用いてコンピュータプログラムとしてコード化することができる。ＣＰＵは、一連のレジスタ３２８と、算術演算論理ユニット（ＡＬＵ）３３０と、制御ユニット（ＣＵ）３３２とを含むことができる。制御ユニット３３２は、（作業）メモリ１０４ＡからＣＰＵに転送される一連のコンピュータプログラムコード１０６Ａによって制御される。制御ユニット３３２は、基本動作のための複数のマイクロ命令を含むことができる。マイクロ命令の実装は、ＣＰＵの設計に応じて様々とすることができる。マイクロプロセッサ１０２Ａは、コンピュータプログラムコード１０６Ａにシステムサービスを提供できるオペレーティングシステム（埋め込みシステムの専用オペレーティングシステム、リアルタイムオペレーティングシステム、又は汎用オペレーティングシステム）を有することもできる。
【００５９】
プロセッサ１０２Ａ及びメモリ１０４Ａの実装技術の非包括的なリストは、以下に限定されるわけではないが、論理コンポーネント、標準的集積回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ（ＳｏＣ）、特定用途向け標準品（ＡＳＳＰ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタルシグナルプロセッサ、専用コンピュータチップ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びその他の好適な電子構造を含む。
【００６０】
ある実施形態例では、プロセッサ１０２Ａ及びメモリ１０４Ａは、例えば適切なシリアルバスによって互いに通信可能に結合された別個のエンティティである。一般に、様々な要素間のインタフェースは、メッセージインタフェース、メソッドインタフェース、サブルーチン呼び出しインタフェース、ブロックインタフェース、適切なシリアル／パラレルバス、又はモバイル装置１５０の様々なサブユニット間の通信を可能にするいずれかのハードウェア／ソフトウェア手段などの好適なインタフェース技術を用いて実装することができる。
【００６１】
ある実施形態例は、コンピュータプログラムコード１０６Ａ，１０６Ｂを含むコンピュータ可読媒体３００，３０２を提供し、コンピュータプログラムコード１０６Ａ，１０６Ｂは、処理装置１００にロードされ、処理装置１００によって実行された時に、処理装置１００に、上記の実施形態例を行わせる。
【００６２】
これらの処理装置１００の実施形態例は、コンピュータプログラムコード１０６の動作を強化するために使用することができる。コンピュータプログラムコード１０６を構造化する方法は数多く存在する。ある実施形態例では、ソフトウェア設計法及び使用するプログラミング言語に依存して、コンピュータプログラムコード１０６の動作を、機能モジュール、サブルーチン、メソッド、クラス、オブジェクト、アプレット、マクロなどに分割することができる。最新のプログラミング環境には、コンピュータプログラムコード１０６が様々な標準的動作を実行するために利用できるソフトウェアライブラリ、すなわち既存の機能の編集物が存在する。ある実施形態例では、コンピュータプログラムコード１０６は、ソースコード形態、オブジェクトコード形態、実行可能ファイル、又は何らかの中間形態を取ることができる。コンピュータ可読媒体３００，３０２は、コンピュータプログラムコード１０６を処理装置１００に搬送できるいずれかのエンティティ又は装置、記録媒体、コンピュータメモリ、リードオンリメモリ、電気搬送波信号、遠隔通信信号及びソフトウェア分散媒体を少なくとも含むことができる。管轄によっては、法律及び特許慣例に応じて、コンピュータ可読媒体３００，３０２が遠隔通信信号でない場合もある。ある実施形態例では、コンピュータ可読媒体３００，３０２を、非一時的コンピュータ可読記憶媒体とすることができる。
【００６３】
以上、図１、図２及び図３を参照しながら、一般的動作環境について説明したところで、実際の推定位置１６０の特定に関する実施形態例を更に説明する。
【００６４】
図４では、モバイル装置１５０のユーザ２００が、空間経路４００を歩く。
【００６５】
図５では、ユーザ２００は、携帯電話機２０２の画面３２０をタップすることによって、位置アプリケーション５００を開始する。
【００６６】
ある実施形態例では、マップ１１６の１つ又はそれ以上の部分は、モバイル装置１５０に関連する１つ又はそれ以上の前のイベントの履歴に基づいて選択される。ある実施形態例では、ユーザ２００が、家族、同僚、又はユーザ２００に関連する他のいずれかの人物が、以前訪れたことがあるのと同じ場所を訪ねているかどうかをチェックすることができる。
【００６７】
ある実施形態例では、マップ１１６の１つ又はそれ以上の部分は、モバイル装置１５０の１つ又はそれ以上の過去の位置の履歴に基づいて選択される。ユーザ２００が、特定の場所を繰り返し訪れる可能性が高いと、論理的にこれらの場所を最初にチェックすることができる。
【００６８】
ある実施形態例では、マップ１１６の１つ又はそれ以上の部分は、モバイル装置１５０に関連するネットワークデータに基づいて選択される。これは、先に説明した通信ネットワーク２２０が、モバイル装置１５０の近似位置を知っていることができる、すなわち、ネットワーク２２０が、例えば、現在サービスを提供されている加入者端末１５０の国コードを知っていることができることを意味する。
【００６９】
ある実施形態例では、マップ１１６の１つ又はそれ以上の部分は、モバイル装置１５０に関連する監視データに基づいて選択される。例えば、監視カメラが、（例えば、空港内、モール内、又は通りの）ユーザ２００にスポットを当て、認識することができる。
【００７０】
ある実施形態例では、マップ１１６の１つ又はそれ以上の部分は、測定データ１４０に基づいて選択される。
【００７１】
図６に示す実施形態例では、マップ１１６は、地球地図６００である。「地球（ｇｌｏｂａｌ）」とは、マップ１１６が、真に全地球的であり、処理装置１００の範囲内で地球６００上に存在し得る全ての位置を含むことを意味することができる。代替的に、マップ１１６は、ある制約内で全地球的とすることができる。すなわち、例えば、マップ１１６は、ある会社の世界中の全ての小売店をカバーするという点で、全地球的とすることができる。
【００７２】
図７は、別の種類の地球地図１１６を示し、これは、位置１６０を推定することができる地球６００の部分を含む。すなわち、この例では、マップ１１６は、北米のマップ１１６Ａと、ヨーロッパのマップ１１６Ｂと、中国の一部のマップ１１６Ｄと、韓国のマップ１１６Ｅと、日本のマップ１１６Ｆとを含むことができる。マップ１１６の部分は、重なり合うことができ、すなわち、ヨーロッパのマップ１１６Ｂ内に、フィンランド及びその近隣地域のマップ１１６Ｃがあることに留意されたい。
【００７３】
図８に、フィンランドのマップ１１６Ｃを詳細に示す。
【００７４】
図９に、オウルのマップ８００を詳細に示す。
【００７５】
図１０に、オウルの市の中心部のマップ１０００を、ストリートレベルの粒度で示す。
【００７６】
図１１、図１２Ａ、図１２Ｂ、図１３、図１４、図１５、図１６、図１７、図１８、図１９Ａ及び図１９Ｂに、マップ１１６の部分の実施形態例を示す。
【００７７】
図１１に示す実施形態例では、マップ１１６は、部分１１００Ａ，１１００Ｂ，１１００Ｃ，１１００Ｄが並列に隣接するように、部分１１００Ａ，１１００Ｂ，１１００Ｃ，１１００Ｄに分割される。
【００７８】
図１２Ａ及び図１２Ｂに示す実施形態例では、マップ１１６は、部分１１００Ａ，１１００Ｂが少なくとも部分的に重なり合うように、部分１１００Ａ，１１００Ｂに分割される。また、各部分が建物の異なる階毎にあるように、マップの部分が重なり合う実施形態例も実現可能であることに留意されたい。この点で、マップは、（２次元だけではなく）全体として３次元とすることもできる。
【００７９】
図１１に示す実施形態例では、マップ１１６は、部分１１００Ａ，１１００Ｂ，１１００Ｃ，１１００Ｄが規則的な形状を有するように、部分１１００Ａ，１１００Ｂ，１１００Ｃ，１１００Ｄに分割される。
【００８０】
図１１に示す実施形態例では、マップ１１６は、部分１１００Ａ，１１００Ｂ，１１００Ｃ，１１００Ｄが多角形形状を有するように、部分１１００Ａ，１１００Ｂ，１１００Ｃ，１１００Ｄに分割される。多角形は、図示のようにループ状に閉じる４つの線分によって境界をなすことができるか、又は別の数の線分でもよい。
【００８１】
図１１に示す実施形態例では、マップ１１６は、部分１１００Ａ，１１００Ｂ，１１００Ｃ，１１００Ｄが正方形状を有するように、部分１１００Ａ，１１００Ｂ，１１００Ｃ，１１００Ｄに分割される。
【００８２】
図６に示す実施形態例では、マップ１１６は、部分が、その辺が地球６００の経度６０２及び緯度６０４に沿って地理的に定められるようになっているように、部分に分割される。
【００８３】
ある実施形態例では、マップ１１６の部分１１００Ａ，１１００Ｂ，１１００Ｃ，１１００Ｄは、タイル状に形成される。
【００８４】
ある実施形態例では、マップ１１６の部分１１００Ａ，１１００Ｂ，１１００Ｃ，１１００Ｄは、数平方メートルから数平方キロメートル及びそれ以上などの様々な大きさとすることができる。
【００８５】
ある実施形態例では、マップ１１６は、部分の大きさ及び/又は部分の位置が動的に選択されるように、部分に分割される。ある実施形態例では、動的選択は、状態推定アルゴリズム１２０を用いて測定データ１４０を処理する前に行われる。
【００８６】
図１３に示す実施形態例では、マップ１１６は、マップ１１６が、異なる大きさの部分１１００Ａ，１１００Ｂ，１１００Ｃ，１１００Ｄ，１１００Ｅを含むように、部分１１００Ａ，１１００Ｂ，１１００Ｃ，１１００Ｄ，１１００Ｅに分割される。
【００８７】
図１４に示す実施形態例では、マップ１１６は、座標系に固定される。例えば、部分１１００のコーナー部（又は他の所定の位置）は、（３次元ｘ、ｙ及びｚの位置を特定することができる）座標１４００に固定される。
【００８８】
ある実施形態例では、マップ１１６は、建物、地下鉄、列車の駅、空港、港、鉱山、及びその他の地上又は地下の人工構造物を含む屋内の位置、及び、場合によっては、屋内の位置に隣接する屋外の位置もカバーする。
【００８９】
図１５に示す実施形態例では、マップ１１６は、複数の位置１５００，１５０２，１５０４，１５０６，１５０８，１５１０，１５１２，１５１４，１５１６を含み、各位置１５００，１５０２，１５０４，１５０６，１５０８，１５１０，１５１２，１５１４，１５１６は、予め測定され記憶された１つ又はそれ以上の値（Ｓ１，．．．，ＳＮ）に関連し、値（Ｓ１，．．．，ＳＮ）は、測定データ１４０と比較することができる。
【００９０】
ある実施形態例では、位置１５００，１５０２，１５０４，１５０６，１５０８，１５１０，１５１２，１５１４，１５１６は、地理的位置である。
【００９１】
ある実施形態例では、位置１５００，１５０２，１５０４，１５０６，１５０８，１５１０，１５１２，１５１４，１５１６は、絶対的位置ではなく、地理的位置は、何らかの相対的基準に結び付けられ、例えば、建物、（船などの）船舶等内の位置である。
【００９２】
値（Ｓ１，．．．，ＳＮ）は、特定の位置１５００，１５０２，１５０４，１５０６，１５０８，１５１０，１５１２，１５１４，１５１６で測定することができるか、又は、例えば補間によって、隣接する位置から生成することができることに留意されたい。
【００９３】
ある実施形態例では、記憶された値は、１つの建物内又は複数の建物内のいくつかの位置の磁気ベクトル強度及び方向を含むことができる。したがって、記憶された値は、屋内磁場マップを形成することができる。「マップ」という語が示すように、磁場マップは、位置固有のデータを含むことができ、マップ内の各位置は、例えば特定の磁場値（大きさ及び／又は方向）に関連する。これに加えて、又は代わりに、記憶された値は、様々な位置において、場合によっては基地局識別子を用いて（異なるＷｉＦｉアクセスポイントから送信された）受信無線信号強度を示す無線周波数マップを形成することができる。
【００９４】
図１６に示す実施形態例では、値のグリッドは、情報ソースの種類に固有であり、その結果、マップ１１６の一部は、異なる情報ソースの異なるグリッドの値を含む。すなわち、センサ１の値Ｓ１は、各地理的位置１６００，１６０２，１６０４，１６０６，１６０８，１６１０，１６１２，１６１４，１６１６に対してのものであり、これは、グリッドが、部分１１００に対して、３本の水平線及び３本の垂直線を有することを意味するのに対し、センサ２の値Ｓ２は、部分１１００の中央の地理的位置１６０８に対してのみである。したがって、「異なるグリッド」とは、（直線／曲線及び垂直線／水平線／斜線とすることができる）交線の異なる間隔を意味することができる。
【００９５】
図１７に示す実施形態例では、マップ１１６の部分１１００Ｂは、空である。「空」とは、測定データ１４０と比較することができる、予め測定され記憶された値がないことを意味する。
【００９６】
また、図１７に示す実施形態例では、空の部分１１００Ｂは、マップ１１６の２つの非空の部分１１００Ａ，１１００Ｃを接続する。
【００９７】
図１８に示す実施形態例では、空の部分１１００Ｃ，１１００Ｈは、少なくとも部分的に屋外に位置し、この空の部分は、少なくとも部分的に屋内１８００に位置する２つの非空の部分１１００Ｂ及び１１００Ｄ、及び１１００Ｇ及び１１００Ｉを接続する。図１８の実施形態例では、屋内は、建物１８００の内部である。
【００９８】
また、図１８に示す実施形態例では、測定データ１４０は、粒子フィルタ１２２を利用する状態推定アルゴリズム１２０を用いて、処理され、粒子フィルタ１２２の重みは、少なくとも部分的に、以下のもの、すなわち、特定の粒子に関するマップ１１６の不確定性、特定の粒子に関するマップ１１６の空の部分、のうちの１つ又はそれ以上に基づいて、修正される。例えば、検出されたモバイル装置１５０の移動方向１８１０が、非空の部分１１００Ｇから空の部分１１００Ｈに向かう方向の場合、モバイル装置１５０が、空の部分１１００Ｈ内に進入することが考慮される。図１８の実施形態例では、ユーザ２００は、位置１８１２から方向１８１０に進入して、位置１８１４及び１８１６に到着する。
【００９９】
図１９Ａ及び図１９Ｂに示す実施形態例では、マップ１１６の１つ又はそれ以上の部分の選択は、新たに行われて、マップ１１６の新しい部分１９０６が、モバイル装置１５０の推定状態に基づくモバイル装置１５０の未来の状態１９００の予測に基づいて、選択されるようになっている。モバイル装置１５０は、位置１９０２から位置１９０４に移動する。図１９Ａの実施形態例では、選択されたマップの部分は、１１００Ａ，１１００Ｂ，１１００Ｃ，１１００Ｄ，１１００Ｅ，１１００Ｆ，１１００Ｇ，１１００Ｈ，１１００Ｉ，１１００Ｊ，１１００Ｋ及び１１００Ｌである。予測された未来の移動１９００に基づいて、いくつかのマップの部分が破棄され、新しいマップの部分が選択されて、図１９Ｂでは、選択されたマップの部分は、１１００Ｃ，１１００Ｄ，１１００Ｇ，１１００Ｈ，１１００Ｋ，１１００Ｌであり、これらは全て、図１９Ａでも選択されており、これに加えて、新しく選択されたマップの部分１９０６は、１１００Ｍ，１１００Ｎ，１１００Ｏ，１１００Ｐ，１１００Ｑ，１１００Ｒである。ある実施形態例では、測定データ１４０は、粒子フィルタ１２２を利用する状態推定アルゴリズム１２０を用いて処理されて、この処理は、測定データ１４０を用いて重みを更新することと、重みに対してリサンプリングを行うことと、モデルを用いて粒子を時間的に伝播させることとを含み、マップの再選択は、上記のように行われる。
【０１００】
ある実施形態例では、測定データ１４０は、粒子フィルタ１２２を利用する状態推定アルゴリズム１２０を用いて、処理され、粒子フィルタを用いる処理の１回目は、１つ又はそれ以上の種類の測定データ１４０を用いて行われ、粒子フィルタを用いる処理の２回目及びそれ以降の回は、より多くの種類の測定データ１４０を用いて、及び／又は前回（１回目など）とは異なる種類の測定データ１４０を用いて、行われる。ある実施形態例では、上記の処理も、測定データ１４０を用いて重みを更新することと、重みに対してリサンプリングを行うことと、モデルを用いて粒子を時間的に伝播させることとを含む。
【０１０１】
図４及び図５に戻ると、図４では、ユーザ２００は、空間経路４００を歩き、図５では、ユーザ２００は、携帯電話機２０２の位置アプリケーション５００を開始する。
【０１０２】
図２０に示すように、空間経路は、建物のマップ２０００上にマッピングされ、また、マップの部分１１００Ａ，１１００Ｂ等が示される。
【０１０３】
図２１では、マップ２０００及びユーザのルート４００は、携帯電話機２０２に示される。
【０１０４】
出願者であるＩｎｄｏｏｒＡｔｌａｓ社は、米国特許第８，７９８，９２４号、第９，０７８，１０４号、第９，０８０，８７４号、第９，１５１，６２１号、第９，１５４，９１４号、第９，２５３，６０１号、第９，３１６，５０１号、米国特許出願公開第２０１３／８７１，６１２号、第２０１３／９０５，６５５号、第２０１３／９１５，０１６号、第２０１４／０５４，２６４号、第２０１４／０９３，２５０号、第２０１４／２０７，９１６号、第２０１４／５２４，４２０号、第２０１４／６２６，２１７号、第２０１４／７２５，４５２号、第２０１４／７２５，５２１号、第２０１４／８３７，６７８号、第２０１４／８５３，５７６号、第２０１４／８５９，９８５号、第２０１４／９９６，８６４号、第２０１４／９７８，１４８号及び第２０１５／０７４，０８５号などの様々な特許／出願に開示されている磁場の測定を利用する磁気測位のための数多くの改良を開発し、これらの文献は引用により本明細書に組み入れられる。
【０１０５】
鋼構造（例えば、鉄骨又は鉄筋コンクリートなど）は、建物１８００，２０００、鉱山、地下鉄、列車の駅、空港、港、粒子加速器、及びその他の地上又は地下の構造物などの屋内で、磁気干渉を引き起こす。内部の妨害は、一貫性のあるものであり、特定の位置に特有の磁気フィンガープリントを生成する。したがって、測定データ１４０は、人工又は人造構造物１８００，２０００（又は鉱山の鉱石含有金属などの自然構造物）によって妨害される磁場の一連の測定サンプルを含むことができる。測定された磁場は、様々な構造物１８００，２０００によって妨害される地球磁場、又は、ある場合には、様々な構造物によって生成される強力な磁場とすることができる。
【０１０６】
ある実施形態例では、磁気測位を、推定位置１６０を特定するための上記実施形態例に用いることができる。磁場測定は、測定データ１４０の一部であり、慣性測定ユニット３１２などの情報ソース１３０によって行うことができる。
【０１０７】
ある実施形態例では、マップ１１６の部分は、（例えば、ＷｉＦｉを利用する）アクセスポイントの１つ又はそれ以上の受信された識別子に基づいて、選択する（１１４）ことができる。この識別子は、例えばサービスセット識別子（ＳＳＩＤ）又は基本サービスセット識別子（ＢＳＳＩＤ）とすることができ、これらはいずれも、ＷｉＦｉ信号などのＲＦ信号を送信するアクセスポイントを識別することができる。この識別子は、アクセスポイントの位置を示すことにより、ＷｉＦｉ信号を受け取っているモバイル装置１５０の位置を示すことができる。建物１８００，２０００内には複数のアクセスポイントが存在することができ、したがって、この識別子に基づいてモバイル装置１５０の階を識別することができる。このような高速全地球位置決定を行う他の方法、すなわち、プラットフォーム位置、ＧＮＳＳ、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はより大まかな推定方法を利用することもできる。
【０１０８】
次に、処理装置１００において実行される方法も示す図１について検討する。これらの動作は、厳密に時系列順ではなく、動作のいくつかを同時に実行することも、或いは図示のものとは異なる順序で実行することもできる。動作間又は動作中に他の機能を実行することも、動作間に他のデータを交換することもできる。動作のいくつか又は一部を省略することも、或いは対応する動作又は動作の一部に置き換えることもできる。なお、処理順の論理要件に起因して必要である場合を除き、特定の動作順は不要であることに留意されたい。
【０１０９】
この方法は、１１０から開始する。
【０１１０】
１１２において、１つ又はそれ以上の情報ソースによって生成される測定データを取得する。
【０１１１】
１１４において、マップの１つ又はそれ以上の部分を選択する。
【０１１２】
１１８において、モバイル装置の推定状態を特定するために、選択された１つ又はそれ以上の部分の範囲内で、状態推定アルゴリズムを用いて、測定データを処理する。
【０１１３】
この方法は、１２６において終了するか、又は、参照符号１２４で示すように、（例えば、推定位置を連続的に特定するために）、動作を繰り返し行うことができる。
【０１１４】
上述した処理装置１００の実施形態例を利用して、様々な更なる実施形態例で方法を強化することもできる。例えば、様々な構造及び／又は動作の詳細内容は、この方法を補うことができる。
【０１１５】
当業者には、技術の進歩につれて本発明の概念を様々な形で実装できることが明らかであろう。本発明及びその実施形態は上述した実施形態例に限定されるものではなく、特許請求の範囲内で変更することができる。
【符号の説明】
【０１１６】
１，２  センサ
１００  処理装置
１０２  プロセッサ
１０２Ａ，１０２Ｂ  プロセッサ
１０４  メモリ
１０４Ａ，１０４Ｂ  メモリ
１０６  コンピュータプログラムコード
１０６Ａ，１０６Ｂ  コンピュータプログラムコード
１１６  マップ
１１６Ａ〜１１６Ｆ  マップ
１２０  状態推定アルゴリズム
１２２  粒子フィルタ
１３０  情報ソース
１４０  測定データ
１５０  モバイル装置
１６０  推定状態／推定位置
１７０  モバイル装置
２００  ユーザ
２０２  携帯電話機／スマートフォン／タブレットコンピュータ／ファブレット
２０４  スマートウォッチ
２０６  スマートグラス
２０８  フットポッド
２１０  コンピューティングリソース
２２０  通信ネットワーク
３００，３０２  コンピュータ可読媒体
３１０  ＧＮＳＳ受信機
３１２  慣性測定ユニット
３１４，３１６  トランシーバ
３１８  ユーザインタフェース
３２０  ディスプレイ／画面
３２２  内部センサ
３２４  外部センサ
３２６  システムクロック
３２８  レジスタ
３３０  算術演算論理ユニット
３３２  制御ユニット
４００  空間経路／ルート
５００  位置アプリケーション
６００  地球地図／地球
６０２  経度
６０４  緯度
８００  マップ
１０００  マップ
１１００Ａ〜１１００Ｒ  部分
１４００  座標
１５００，１５０２，１５０４，１５０６，１５０８，１５１０，１５１２，１５１４，１５１６  位置
１６００，１６０２，１６０４，１６０６，１６０８，１６１０，１６１２，１６１４，１６１６  地理的位置
１８００  屋内／建物
１８１０  移動方向
１８１２，１８１４，１８１６  位置
１９００  未来の状態／未来の移動
１９０２，１９０４  位置
１９０６  新しい部分
２０００  マップ／建物／構造物
Ｓ１，．．．，ＳＮ  値
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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【図２０】
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【図２１】
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【国際調査報告】
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