(57)【要約】  地理的領域内の物体を監視するための方法。方法は、クラウドコンピューティングデバイスから物体の所定のサービスのためのサービスプロビジョニングデータを取得するステップと、地理的領域の第1のセグメントの周りに配置される第1の複数のネットワークノードから複数の被監視データ項目を受信するステップであって、複数の被監視データ項目が、物体上に配置されるタグセンサから第1の複数のネットワークノードによって受信されるインターネットオブシングス(IoT)信号に基づいて生成される、ステップと、サービスプロビジョニングデータに基づいて、地理的領域の第1のセグメントにわたる物体の所定のサービスを提供するために複数の被監視データ項目を処理するステップとを含む。
2020509619.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地理的領域内の物体を監視するための方法であって、
クラウドコンピューティングデバイスから前記物体の所定のサービスのためのサービスプロビジョニングデータを取得するステップと、
前記地理的領域の第1のセグメントの周りに配置される第1の複数のネットワークノードから複数の被監視データ項目を受信するステップであって、
前記複数の被監視データ項目が、前記物体上に配置されるタグセンサから前記第1の複数のネットワークノードによって受信されるインターネットオブシングス(IoT)信号に基づいて生成される、ステップと、
前記サービスプロビジョニングデータに基づいて、前記地理的領域の前記第1のセグメントにわたる前記物体の前記所定のサービスを提供するために前記複数の被監視データ項目を処理するステップと
を含む方法。
【請求項２】
結果を生成するために前記複数の被監視データ項目の第1の部分に経験的規則を適用するステップをさらに含み、
前記サービスプロビジョニングデータが、前記複数の被監視データ項目の少なくとも第2の部分に基づいて機械学習を実行する前記クラウドコンピューティングデバイスによって生成される前記経験的規則を含む、
請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記機械学習を実行するために前記クラウドコンピューティングデバイスに前記複数の被監視データ項目の前記第2の部分をアップロードするステップと、
前記結果を前記クラウドコンピューティングデバイスにアップロードするステップであって、前記クラウドコンピューティングデバイスが少なくとも前記結果に基づいて前記経験的規則を更新する、ステップと
をさらに含む、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記経験的規則を適用する前記ステップに応答して、前記結果に基づいて警報を生成するステップをさらに含み、
前記経験的規則を適用する前記ステップおよび前記警報を生成する前記ステップが、前記クラウドコンピューティングデバイスへのネットワーク接続とは無関係である、
請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の被監視データ項目内に含まれる位置特定情報に基づいて、前記第1のセグメントを離れて前記地理的領域の第2のセグメントに入るモバイル資産を検出するステップと、
前記検出する前記ステップに応答して、前記地理的領域の前記第2のセグメントに関する前記所定のサービスを再プロビジョニングするステップと
をさらに含み、
前記物体が前記モバイル資産を含む、
請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記所定のサービスを再プロビジョニングする前記ステップが、
前記第2のセグメントのIoT通信設定に基づいて前記IoT信号を送信するように前記タグセンサを再構成するステップを含み、
前記IoT信号が、前記第2のセグメントの前記IoT通信設定に基づいて、前記第2のセグメントの周りに配置される第2の複数のネットワークノードによって受信され、
前記IoT信号が、前記第1のセグメントの前記IoT通信設定に基づいて前記第1の複数のネットワークノードによって受信される、
請求項5に記載の方法。
【請求項７】
前記サービスプロビジョニングデータが、第1のハブデバイスによってクラウドコンピューティングデバイスから取得され、
前記複数の被監視データ項目が、前記第1のハブデバイスによって前記第1の複数のネットワークノードから受信され、
前記所定のサービスを再プロビジョニングする前記ステップが、
前記第1のハブデバイスによって、前記サービスプロビジョニングデータを、前記第2のセグメントをサービスする第2のハブデバイスに提供するステップを含む、
請求項5に記載の方法。
【請求項８】
前記所定のサービスが、前記クラウドコンピューティングデバイスおよび前記第1のハブデバイスからなるグループから選択される少なくとも1つのデバイスのアプリケーションサービスにアクセスするユーザアプリケーションを介してユーザに提供される、請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記アプリケーションサービスにアクセスする前記ステップが、
前記ユーザアプリケーションを使用して、ログイン要求を前記少なくとも1つのデバイスに提出するステップと、
前記少なくとも1つのデバイスから、前記アプリケーションサービスにアクセスするための長期間有効なトークンを取得するステップであって、
前記長期間有効なトークンが、所定の認証プロトコルに基づいて前記ユーザの識別情報を検証する前記少なくとも1つのデバイスによって生成される、ステップと、
その後のログインのために前記ユーザアプリケーションによって前記長期間有効なトークンを前記少なくとも1つのデバイスに記憶するステップと
を含み、
前記アプリケーションサービスへのアクセスが、前記長期間有効なトークンの権限レベルをチェックする前記少なくとも1つのデバイスに基づいて許可される、
請求項8に記載の方法。
【請求項１０】
前記アプリケーションサービスが前記ユーザアプリケーションにデータを提供し、前記データが、前記データの重要性尺度、前記クラウドコンピューティングデバイスと前記第1のハブデバイスとを結合する通信リンクの速度、および、前記複数の被監視データ項目の少なくとも一部に基づいて機械学習を実行する前記クラウドコンピューティングデバイスによって生成される経験的規則からなるグループから選択される少なくとも1つに基づいて、前記クラウドコンピューティングデバイスと前記第1のハブデバイスとの間で同期される、請求項8に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の被監視データ項目の最初の部分をアップロードするステップが、前記クラウドコンピューティングデバイスへのネットワーク接続の利用可能性に基づいて前記最初の部分の範囲を決定するステップを含む、請求項2に記載の方法。
【請求項１２】
地理的領域内の物体を監視するためのハブデバイスであって、
コンピュータプロセッサと、
実行されると前記コンピュータプロセッサに、
クラウドコンピューティングデバイスから、前記物体の所定のサービスのためのサービスプロビジョニングデータを取得することと、
前記地理的領域の第1のセグメントの周りに配置される第1の複数のネットワークノードから複数の被監視データ項目を受信することであって、前記複数の被監視データ項目が、前記物体上に配置されるタグセンサから前記第1の複数のネットワークノードによって受信されるインターネットオブシングス(IoT)信号に基づいて生成される、ことと、
前記サービスプロビジョニングデータに基づいて、前記地理的領域の前記第1のセグメントにわたる前記物体の前記所定のサービスを提供するために前記複数の被監視データ項目を処理することと
を行わせる命令を記憶するメモリと
を備えるハブデバイス。
【請求項１３】
前記命令が、実行されると前記コンピュータプロセッサにさらに、
結果を生成するために前記複数の被監視データ項目の第1の部分に経験的規則を適用させ、
前記サービスプロビジョニングデータが、前記複数の被監視データ項目の少なくとも第2の部分に基づいて機械学習を実行する前記クラウドコンピューティングデバイスによって生成される前記経験的規則を含む、
請求項12に記載のハブデバイス。
【請求項１４】
前記命令が、実行されると前記コンピュータプロセッサにさらに、
前記機械学習を実行するために前記クラウドコンピューティングデバイスに前記複数の被監視データ項目の前記第2の部分をアップロードすることと、
前記結果を前記クラウドコンピューティングデバイスにアップロードすることであって、前記クラウドコンピューティングデバイスが少なくとも前記結果に基づいて前記経験的規則を更新する、ことと
を行わせる、請求項13に記載のハブデバイス。
【請求項１５】
前記命令が、実行されると前記コンピュータプロセッサにさらに、
前記経験的規則を適用することに応答して、前記結果に基づいて警報を生成させ、
前記経験的規則を適用することおよび前記警報を生成することが、前記クラウドコンピューティングデバイスへのネットワーク接続とは無関係である、
請求項14に記載のハブデバイス。
【請求項１６】
前記命令が、実行されると前記コンピュータプロセッサにさらに、
前記複数の被監視データ項目を前記ハブデバイス上に記憶すること、および前記複数の被監視データ項目をクラウドデバイスにアップロードすることからなるグループから選択される少なくとも1つの前に、前記複数の被監視データ項目を変換させる、
請求項12に記載のハブデバイス。
【請求項１７】
前記命令が、実行されると前記コンピュータプロセッサにさらに、
前記複数の被監視データ項目内に含まれる位置特定情報に基づいて、前記第1のセグメントを離れて前記地理的領域の第2のセグメントに入るモバイル資産を検出することと、
前記検出することに応答して、前記地理的領域の前記第2のセグメントに関する前記所定のサービスを再プロビジョニングすることと
を行わせ、
前記物体が前記モバイル資産を含む、
請求項12に記載のハブデバイス。
【請求項１８】
前記所定のサービスを再プロビジョニングすることが、
前記第2のセグメントのIoT通信設定に基づいて前記IoT信号を送信するように前記タグセンサを再構成することを含み、
前記IoT信号が、前記第2のセグメントの前記IoT通信設定に基づいて、前記第2のセグメントの周りに配置される第2の複数のネットワークノードによって受信され、
前記IoT信号が、前記第1のセグメントの前記IoT通信設定に基づいて前記第1の複数のネットワークノードによって受信される、
請求項17に記載のハブデバイス。
【請求項１９】
前記所定のサービスを再プロビジョニングすることが、
前記サービスプロビジョニングデータを、前記第2のセグメントをサービスする第2のハブデバイスに提供することを含む、
請求項17に記載のハブデバイス。
【請求項２０】
地理的領域内の物体を監視するための命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令が、実行されるとコンピュータプロセッサに、
クラウドコンピューティングデバイスから、前記物体の所定のサービスのためのサービスプロビジョニングデータを取得することと、
前記地理的領域のセグメントの周りに配置される複数のネットワークノードから複数の被監視データ項目を受信することであって、前記複数の被監視データ項目が、前記物体上に配置されるタグセンサから前記複数のネットワークノードによって受信されるインターネットオブシングス(IoT)信号に基づいて生成される、ことと、
前記サービスプロビジョニングデータに基づいて、前記地理的領域の前記セグメントにわたる前記物体の前記所定のサービスを提供するために前記複数の被監視データ項目を処理することと
を行わせる、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
前記命令が、実行されると前記コンピュータプロセッサにさらに、
結果を生成するために前記複数の被監視データ項目の第1の部分に経験的規則を適用させ、
前記サービスプロビジョニングデータが、前記複数の被監視データ項目の少なくとも第2の部分に基づいて機械学習を実行する前記クラウドコンピューティングデバイスによって生成される前記経験的規則を含む、
請求項20に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記命令が、実行されると前記コンピュータプロセッサにさらに、
前記機械学習を実行するために前記クラウドコンピューティングデバイスに前記複数の被監視データ項目の前記第2の部分をアップロードすることと、
前記結果を前記クラウドコンピューティングデバイスにアップロードすることであって、前記クラウドコンピューティングデバイスが少なくとも前記結果に基づいて前記経験的規則を更新する、ことと
を行わせる、請求項21に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
前記命令が、前記クラウドコンピューティングデバイスのみによって実行されるか、または、前記クラウドコンピューティングデバイスと前記複数のネットワークノードとの間の介在するハブデバイスによって実行される、請求項20に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
前記クラウドコンピューティングデバイスによって、前記複数の被監視データ項目内に含まれる位置特定情報に基づいて、前記第1のセグメントを離れて前記地理的領域の第2のセグメントに入るモバイル資産を検出するステップと、
前記クラウドコンピューティングデバイスによって、前記検出する前記ステップに応答して、前記地理的領域の前記第2のセグメントに関する前記所定のサービスを再プロビジョニングするステップと
をさらに含み、
前記物体が前記モバイル資産を含む、
請求項1に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
様々な物理的資産の状態の利用可能性は、有益であるか、または不可欠でさえあり得る。例えば、セキュリティを提供すること、例えば、工業環境もしくは物流用途において特定の動作を最適化すること、および/または追跡される人に有用な指示を提供することのような様々な理由のため、移動するアイテムまたは人の位置を追跡することは有用であり得る。さらに、静止物体を監視することも有用であり得る。そのような静止物体は、例えば、センサを取り囲む環境に関する情報を取得するために問い合わせられ得るセンサであり得る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００２】
概して、一態様において、本発明は、地理的領域内の物体を監視するための方法に関する。方法は、クラウドコンピューティングデバイスから物体の所定のサービスのためのサービスプロビジョニングデータを取得するステップと、地理的領域の第1のセグメントの周りに配置される第1の複数のネットワークノードから複数の被監視データ項目を受信するステップであって、複数の被監視データ項目が、物体上に配置されるタグセンサから第1の複数のネットワークノードによって受信されるインターネットオブシングス(IoT)信号に基づいて生成される、ステップと、サービスプロビジョニングデータに基づいて、地理的領域の第1のセグメントにわたる物体の所定のサービスを提供するために複数の被監視データ項目を処理するステップとを含む。
【０００３】
概して、一態様において、本発明は、地理的領域内の物体を監視するためのハブデバイスに関する。ハブデバイスは、コンピュータプロセッサと、実行されるとコンピュータプロセッサに、クラウドコンピューティングデバイスから、物体の所定のサービスのためのサービスプロビジョニングデータを取得することと、地理的領域の第1のセグメントの周りに配置される第1の複数のネットワークノードから複数の被監視データ項目を受信することであって、複数の被監視データ項目が、物体上に配置されるタグセンサから第1の複数のネットワークノードによって受信されるインターネットオブシングス(IoT)信号に基づいて生成される、ことと、サービスプロビジョニングデータに基づいて、地理的領域の第1のセグメントにわたる物体の所定のサービスを提供するために複数の被監視データ項目を処理することとを行わせる命令を記憶するメモリとを含む。
【０００４】
概して、一態様において、本発明は、地理的領域内の物体を監視するための命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体に関する。命令は、実行されるとコンピュータプロセッサに、クラウドコンピューティングデバイスから、物体の所定のサービスのためのサービスプロビジョニングデータを取得することと、地理的領域のセグメントの周りに配置される複数のネットワークノードから複数の被監視データ項目を受信することであって、複数の被監視データ項目が、物体上に配置されるタグセンサから複数のネットワークノードによって受信されるインターネットオブシングス(IoT)信号に基づいて生成される、ことと、サービスプロビジョニングデータに基づいて、地理的領域のセグメントにわたる物体の所定のサービスを提供するために複数の被監視データ項目を処理することとを行わせる。
【０００５】
本発明の他の態様は、以下の説明および添付の特許請求の範囲から明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１Ａ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのシステムを示す図である。
【図１Ｂ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのモデルを示す図である。
【図１Ｃ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのモデルを示す図である。
【図１Ｄ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのモデルを示す図である。
【図１Ｅ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのハブ-クラウドプラットフォームを示す図である。
【図１Ｆ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのハブ-クラウドプラットフォームを示す図である。
【図１Ｇ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのハブ-クラウドプラットフォームを示す図である。
【図２】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのネットワークノードおよび通信プロトコルオーバレイを示す図である。
【図３】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのネットワークノードおよび通信プロトコルオーバレイを示す図である。
【図４Ａ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するための方法のフローチャートである。
【図４Ｂ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するための方法のフローチャートである。
【図４Ｃ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するための方法のフローチャートである。
【図４Ｄ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するための方法のフローチャートである。
【図４Ｅ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するための方法のフローチャートである。
【図５Ａ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのシステムの一例を示す図である。
【図５Ｂ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのシステムの一例を示す図である。
【図５Ｃ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのシステムの一例を示す図である。
【図５Ｄ】本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのシステムの一例を示す図である。
【図６】本発明の1つまたは複数の実施形態によるコンピューティングシステムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
ここで本発明の具体的な実施形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。様々な図中の同様の要素は、一貫性のために同様の参照番号によって示される。簡潔にするために、同様の要素は、すべての図においてラベル付けされているとは限らない。
【０００８】
本発明の実施形態の以下の詳細な説明では、本発明のより完全な理解を提供するために、多数の具体的な詳細が述べられる。しかしながら、本発明がこれらの具体的な詳細なしで実施され得ることは、当業者に明らかであろう。他の例では、説明を不必要に複雑にすることを避けるために、よく知られた特徴は、詳細に説明されていない。
【０００９】
本出願全体を通して、要素(すなわち、本出願における任意の名詞)に対する形容詞として序数(例えば、第1の、第2の、第3のなど)が使用される場合がある。序数の使用は、明示的に開示されていない限り、「の前」、「の後」、「単一の」のような用語および他のそのような専門用語の使用によるような、要素の特定の順序付けを暗示もしくは作成すること、または任意の要素を単一の要素のみに限定することを意味しない。むしろ、序数の使用は、要素間を区別することである。一例として、第1の要素が第2の要素とは異なり、第1の要素は、2つ以上の要素を包含してもよく、要素の順序付けにおいて第2の要素に続いても(先行しても)よい。
【００１０】
以下の図1A〜図6の説明において、本発明の様々な実施形態において、図に関して説明される任意の構成要素は、任意の他の図に関して説明される1つまたは複数の同様の名称の構成要素と同等であり得る。簡潔さのために、これらの構成要素の説明は、各図に関して繰り返されない。したがって、各図の構成要素の各々かつすべての実施形態は、参照によって組み込まれ、1つまたは複数の同様の名称の構成要素を有するすべての他の図内にオプションで存在すると仮定される。加えて、本発明の様々な実施形態によれば、図の構成要素の任意の説明は、任意の他の図中の対応する同様の名称の構成要素に関して説明される実施形態に加えて、それと併せて、またはその代わりに実施され得るオプションの実施形態として解釈されるべきである。
【００１１】
単数形「a」、「an」、および「the」は、文脈が明らかにそうでないことを指示しない限り、複数の指示対象を含むことが理解されるべきである。したがって、例えば、「水平ビーム」への言及は、1つまたは複数のそのようなビームへの言及を含む。
【００１２】
「ほぼ」、「実質的に」などのような用語は、列挙された特性、パラメータ、または値が正確に達成される必要はないが、例えば、公差、測定誤差、測定精度限界、または当業者に知られている他の要因を含む偏差または変動が、特性が提供することを意図した効果を妨げない量で起こり得ることを意味する。
【００１３】
フローチャート内に示されたステップのうちの1つまたは複数は、省略され得、繰り返され得、および/または示された順序とは異なる順序で実行され得ることが理解されるべきである。したがって、本発明の範囲は、フローチャート内に示されたステップの特定の配置に限定されると考えられるべきではない。
【００１４】
複数の従属請求項が導入されていないが、1つまたは複数の実施形態の従属請求項の主題が他の従属請求項と組み合わされてもよいことは、当業者には明らかであろう。
【００１５】
概して、本発明の実施形態は、地理的領域内の物体を監視するための方法およびシステムに向けられる。本発明の1つまたは複数の実施形態において、物体は、モバイル資産である。本発明の1つまたは複数の実施形態において、モバイル資産は、センサ(タグセンサと呼ばれる)でタグ付けされ、いくつかのネットワークノード(例えば、ゲートウェイ、アクセスポイントなど)が、タグセンサからインターネットオブシングス(IoT)信号を受信するために地理的領域の周りに配置される。したがって、具体的には、被監視データ項目が、ネットワークノードによって受信されるIoT信号に基づいて生成される。
【００１６】
本発明の1つまたは複数の実施形態において、監視システムは、ハブおよびクラウドプラットフォームを含み、そこで、少なくとも1つのハブが、クラウドコンピューティングデバイスから、モバイル資産の所定のサービスのためのサービスプロビジョニングデータを取得するように構成される。ハブは、地理的領域のセグメントの周りに配置されるネットワークノードから被監視データ項目を受信するようにさらに構成される。したがって、ハブは、サービスプロビジョニングデータに基づいて、地理的領域のセグメントにわたるモバイル資産の所定のサービスを提供するために被監視データ項目を処理する。
【００１７】
図1Aは、本発明の1つまたは複数の実施形態による、地理的領域(100)内の1つまたは複数のモバイル資産のような物体を監視するための監視システム(110)を示す。1つまたは複数の実施形態において、図1Aに示すモジュールおよび要素のうちの1つまたは複数は、省略され、繰り返され、および/または置換されてもよい。したがって、本発明の実施形態は、図1Aに示すモジュールの特定の配置に限定されると考えられるべきではない。
【００１８】
図1Aに示し、凡例(111)によって描かれているように、監視システム(110)は、地理的領域(100)の周りに配置されネットワークアグリゲーションシステム(120)と通信するいくつかのネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112)、ネットワークノードB(113)、ネットワークノード(114〜119))を含む。本発明の1つまたは複数の実施形態において、ネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112)、ネットワークノードB(113)、ネットワークノード(114〜119))は、地理的領域(100)内に静止している。例えば、ネットワークノードは、展開時に地理的領域(100)内のそれぞれの静止位置に配置され、その後に再展開されない限り、展開された既知の場所に留まってもよい。本発明の1つまたは複数の実施形態において、モバイル資産(例えば、モバイル資産(101))は、家畜、モバイル採鉱機器、人間被験者、車両、農業、タンクのような石油およびガス資産、または、地理的領域(100)内で時々動く可能性がある任意の他の貴重なモバイル物体を含んでもよい。1つまたは複数の実施形態において、本発明の範囲から逸脱することなく、モバイル資産とは異なる他のタイプの物体も地理的領域(100)内で監視されてもよい。例えば、土壌(すなわち、被監視物体)の含水量が地理的領域(100)内で監視されてもよい。他の実施形態において、水位を監視するために水槽センサが用いられてもよい。それに対応して、地理的領域(100)は、牧場、採掘場、遊び場、販売代理店の駐車領域(lot)もしくは駐車場(port)、精製所、または、資産が移動可能で追跡され得る任意の他の適切な公共もしくは私的空間を含んでもよい。
【００１９】
1つまたは複数の実施形態において、各モバイル資産(例えば、モバイル資産(101))は、モバイル資産(例えば、モバイル資産(101))の監視を可能にするために、インターネットオブシングス(IoT)リンク(例えば、IoTリンク(106))を介して複数のネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112))と通信するタグセンサ(例えば、タグセンサ(104))を備える。例えば、タグセンサ(104)は、IoTリンク(例えば、IoT(106))を使用して近くのネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112))に送信するためのモバイル資産(101)の生理学的パラメータを測定してもよい。1つまたは複数の実施形態において、各IoTリンク(例えば、IoT(106))は、タグセンサの特定の範囲(例えば、タグセンサ(104)の範囲(105))内で確立されるおよび/または有効である。例えば、4つのIoTリンク(例えば、IoTリンク(106))が、タグセンサ(104)と4つのネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112))との間に確立されるものとして示されている。対照的に、タグセンサ(104)の範囲(105)の外側の他のネットワークノード(例えば、ネットワークノードB(113))は、どのIoTリンクを使用してもタグセンサ(104)と通信していない。例えば、タグセンサ(104)とネットワークノードB(113)との間にIoTリンクが確立されない。時々、範囲(150)は、モバイル資産(101)、地理的領域(100)の天候/地形、タグセンサ(104)のバッテリ充電などのような様々な条件に応じて変化し得る。例えば、範囲(105)は、ネットワークノードA(112)が範囲(105)の外側に入るように特定の時点において変化し得る。これらの時点の間、3つのIoTリンクのみが、タグセンサ(104)と残りの3つのネットワークノードとの間に確立されたままおよび/または有効なままである。
【００２０】
1つまたは複数の実施形態において、地理的領域(100)の周りに配置されるネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112)、ネットワークノードB(113)、ネットワークノード(114〜119))は、ワイヤレスネットワークを介して互いに通信する。例えば、ネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112)、ネットワークノードB(113)、ネットワークノード(114〜119))間の距離は、1キロメートル(km)のオーダであり得、地理的領域(200)内の地形の性質によって変化し得る。ワイヤレスネットワークは、2.4GHzおよび5GHzにおけるWiFi通信スペクトルに基づいてもよい。例えば、802.11S規格は、ネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112)、ネットワークノードB(113)、ネットワークノード(114〜119))がフルメッシュ型ネットワークとして互いに通信することを可能にするために使用され得る。メッシュ型ネットワークは、任意のネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112)、ネットワークノードB(113)、ネットワークノード(114〜119))の利用可能性に基づく通信がネットワークノードA(112)からネットワークアグリゲーションシステム(120)へのようにネットワークを介してその宛先まで信号を渡すことを可能にする。1つまたは複数の実施形態において、地理的領域(100)またはその一部にわたるメッシュ型ネットワークは、ネットワークアグリゲーションシステム(120)への通信帯域幅要求を低減するために、一次ネットワークノードを介してネットワークアグリゲーションシステム(120)に接続される。例えば、一次ネットワークノードは、ネットワークアグリゲーションシステム(120)に渡す前に、メッシュ型ネットワークからのデータ送信を集約してもよい。図1Aに示すように、ネットワークノード(117)は、地理的領域(100)にわたって展開されるメッシュ型ネットワークのための一次ネットワークノードとして機能する。802.11S規格に加えて、またはその代わりに、フルメッシュ型ネットワーキングをサポートする任意の通信技術も使用されてもよい。
【００２１】
1つまたは複数の実施形態において、1つまたは複数のネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112)、ネットワークノードB(113)、ネットワークノード(114〜119))は、ゲートウェイ、ワイヤレスアクセスポイント、またはそれらの組合せとして構成されてもよい。ゲートウェイは、異なるプロトコルを使用する別のネットワークとインターフェースするためのネットワークノードである。ワイヤレスアクセスポイント、または一般にアクセスポイントと呼ばれるものは、コンピュータまたは通信ネットワークへのWiFi接続を可能にするネットワーキングデバイスである。ネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112))のさらなる詳細について、以下に図2A〜図2Bを参照して説明する。
【００２２】
本発明の1つまたは複数の実施形態において、上記で説明したネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112))およびネットワークアグリゲーションシステム(120)は、以下に図4A〜図4Eを参照して説明する方法を使用して監視システム(110)の機能を一緒に実行する。
【００２３】
図1B、図1C、および図1Dは、本発明の1つまたは複数の実施形態による、TDOA位置特定技法のためのモデルを示す。図1B、図1C、および図1Dに示すように、上記の図1Aに示すネットワークノードを表すためにゲートウェイが使用される。具体的には、図1Bは、上記の図1Aに示すように範囲(105)内の4つのネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112))を表すために、GW0、GW1、GW2、およびGWnとして示されるx-y平面内の4つのゲートウェイを示す。以下に説明するモデルは、x-y座標系の原点(0,0)にGW0を配置することに基づく。他のゲートウェイGW1、GW2からGWnは、それぞれの既知の場所(x1,y1)、(x2,y2)、...(xn,yn)に配置されてもよい。一例として、ゲートウェイ間の距離は、名目上1から2キロメートルであってもよい。1つまたは複数の実施形態において、ゲートウェイGW0からGWnは、静止している。言い換えれば、既知の場所(0,0)、(x1,y1)、(x2,y2)、...(xn,yn)は、時間とともに変化しない。1つまたは複数の実施形態において、ゲートウェイGW0からGWnは、場所を変更する場合がある。例えば、既知の場所(x1,y1)、(x2,y2)、...(xn,yn)は、各ゲートウェイ内に含まれるGPSを使用して決定されてもよい。
【００２４】
図1Bに示すエミッタは、上記の図1Aに示すタグセンサ(104)を表し、エミッタとR0、R1、R2、およびR3として示す対応するゲートウェイとの間の距離を有する特定の場所(x,y)を有する。
【００２５】
ゲートウェイjとエミッタとの間の距離は、j=0,1,2...nに対して
【００２６】
【数１】
2020509619.tif 000003
【００２７】
であり、ここで、n≧4である。
【００２８】
このゲートウェイは、座標系の原点に位置しているので、j=0に対して、
【００２９】
【数２】
2020509619.tif 000004
【００３０】
であることに留意されたい。
【００３１】
ここで、
【００３２】
【数３】
2020509619.tif 000005
【００３３】
を得るために、Rjを二乗し、根内の項を展開する。
【００３４】
【数４】
2020509619.tif 000006
【００３５】
なので、
【００３６】
【数５】
2020509619.tif 000007
【００３７】
は、上記の式の両側から減算され、
【００３８】
【数６】
2020509619.tif 000008
【００３９】
式1
を得ることができる。
【００４０】
この式は、ここではxおよびyにおいて線形であることに留意されたい。この線形性は、2つの未知数xおよびyにおける1対の連立方程式を展開するために使用される。この文脈では、本明細書で説明するモデルは、線形代数モデルと呼ばれる場合がある。
【００４１】
送信される信号は、光の速度、C=3*108m/秒でエミッタ(すなわち、タグセンサ(104))から各ゲートウェイに進む。各ゲートウェイにおける対応する到着時間(TOA)は、
Tj=Rj/c
である。
【００４２】
基準として原点におけるゲートウェイのTOA、T0を使用し、到着時間差τj:
τj=Tj-T0=Rj/c-R0/c
を生成するために残りのゲートウェイのTOAと基準との差をとる。
【００４３】
【数７】
2020509619.tif 000009
【００４４】
または
【００４５】
【数８】
2020509619.tif 000010
【００４６】
を得るために、Rjを解き、それを二乗する。
【００４７】
j=1,2...nに対して、2R0は、以下の差をとり、その差をTDOAと比較して表すこと、または、
【００４８】
【数９】
2020509619.tif 000011
【００４９】
によって排除され得る。
【００５０】
xおよびyにおいて線形のn-1の式、
A2x+B2y=D2
...
Anx+Bny=Dn
を形成するために、上記の式1を使用し、
【００５１】
【数１０】
2020509619.tif 000012
【００５２】
、
【００５３】
【数１１】
2020509619.tif 000013
【００５４】
から
【００５５】
【数１２】
2020509619.tif 000014
【００５６】
に対してxの項およびyの項の対応する値を代入し、次いで、項を集め、ここで、
【００５７】
【数１３】
2020509619.tif 000015
【００５８】
である。
【００５９】
上記のn-1の式を行列形式
【００６０】
【数１４】
2020509619.tif 000016
【００６１】
式2
において表現し、ここで、
【００６２】
【数１５】
2020509619.tif 000017
【００６３】
である。
【００６４】
式2は、最小二乗法の解法に似た疑似逆行列手法を使用し、既知のゲートウェイ位置の関数としてxおよびy(すなわち、エミッタまたはタグセンサ(104)の位置に関する座標)について解かれてもよく、
【００６５】
【数１６】
2020509619.tif 000018
【００６６】
ここで、(AB)Tは、(AB)の転置である。
【００６７】
上記の連立方程式は、エミッタが一対のゲートウェイ間でベースラインを二等分する線に沿って配置される場合、特異点を示す場合がある。特異点は、二等分上のエミッタと一対のゲートウェイとの間の距離が等しい結果である。図1Cおよび図1Dは、ゲートウェイの場所と共に特異点がどのように変化するかを示す。図1Cは、1キロメートルの正方形の角においてゲートウェイの場所を有する。暗い線は、特異点の場所を示す。言い換えれば、暗い線上の各点は、特異点に対応する。代数的手法は、すべての時間差に関する基準として原点を使用するので、原点と(1000,1000)メートルにおいて位置するゲートウェイとを通過する線に沿って特異点が現れないことに留意されたい。図1Dは、1つのゲートウェイが異なる場所(1500,1500)に移動されたときに、斜めに傾斜した線に関連する特異点がどのように変化するかを示す。
【００６８】
一般に、特異点によって引き起こされる問題は、低確率事象である。5つ以上のゲートウェイがエミッタまたはタグセンサ(104)からIoT信号を受信する場合、受信ジオメトリの異なる組合せを使用することは、特異点の可能性を軽減する。TOA測定値とRSSI測定値とを組み合わせて使用することは、4つのゲートウェイのうちのどれが任意の特異点によって影響されることなくエミッタを地理的位置特定(geolocate)するために使用されるかを選択することを可能にする。
【００６９】
図1E、図1F、および図1Gは、本発明の1つまたは複数の実施形態による、物体を監視するためのハブ-クラウドプラットフォームを示す。具体的には、図1Eは、モバイル資産を監視するためのシステムのハブ-クラウド構成を示す。ハブ-クラウド構成は、ハブ(210)と、クラウド(230)と、ユーザアプリケーション(250)とを含む。分散方式でハブ(210)上およびクラウド(230)内で共同して実行されるハブ-クラウドプラットフォーム(270)は、図1Fを参照してさらに説明するように、上記の図1Aに示す監視システム(110)の様々な構成要素のためのバックエンドサポートを提供する。ユーザアプリケーション(250)は、ハブ(210)を介しておよび/またはクラウド(230)を介してハブ-クラウドプラットフォーム(270)にアクセスするためにユーザによって依存され得る。これらの構成要素の各々について、後に説明する。
【００７０】
ハブ-クラウドプラットフォーム(270)を介して利用可能にされるサービスは、例えば、監視システム(110)によって収集されたデータをユーザに提供すること、ユーザが監視システムを構成することを可能にすることなどを含み得る。ハブ-クラウドプラットフォーム(270)は、スマートフォンまたはラップトップのようなコンピューティングデバイス上で実行されていてもよいユーザアプリケーション(250)を使用してユーザによってアクセスされ得る。したがって、ユーザアプリケーション(250)は、ユーザがハブ-クラウドプラットフォームにアクセスすること、および重大なイベントに関する通知を受信することを可能にするように構成されるユーザインターフェースを提供してもよい。ユーザアプリケーションは、例えば、警報表示、状態メッセージ、データ視覚化機能、制御および構成機能などを含んでもよい。ユーザアプリケーションは、(例えば、監視システムを構成するための)データ入力フィールド、(例えば、ドローンを制御するための)専用制御インターフェース、ボイスオーバIP(VoIP)および/またはプッシュツートークインターフェース、ならびにアクセスポイントによって提供される広帯域リンクによってサポートされる他の通信インターフェースをさらに提供してもよい。ユーザアプリケーション(250)の代替実施形態は、他のデバイス上、例えば、音声警報デバイス上で動作してもよい。
【００７１】
ユーザアプリケーション(250)がハブ(210)またはクラウド(230)のどちらを介してハブ-クラウドプラットフォーム(270)にアクセスするかに応じて、ユーザアプリケーション(250)は、(例えば、スマートフォンのWi-Fiインターフェースを使用して)ハブ(210)のアプリサービス(212)を介して、または(例えば、スマートフォンのLTEインターフェースを使用して)クラウド(230)のアプリサービス(232)を介してハブ-クラウドプラットフォームとインターフェースしてもよい。ユーザが現場にいるとき、例えば、Wi-Fiリンクを使用してアクセスポイントに直接接続されているとき、ハブ-クラウドプラットフォーム(270)にアクセスすることは、ユーザのコンピューティングデバイスとハブとの相互作用はローカルであるので、特に低遅延であり得る。
【００７２】
ハブ(210)は、図4A〜図4Eのフローチャートを参照して説明するステップのうちの少なくともいくつかを実行するように構成されるコンピューティングデバイスと、ハブが、1つまたは複数のネットワークノード、クラウド(230)、およびユーザアプリケーション(250)を実行するコンピューティングデバイスとインターフェースすることを可能にする1つまたは複数の通信インターフェースとを含む。ハブのコンピューティングデバイスは、例えば、単一のプリント基板回路(PCB)上にコンピューティングデバイスのすべての構成要素を含む組み込みシステム、または、システムオンチップ(SOC)、すなわち、コンピューティングデバイスのすべての構成要素を単一のチップに集積する集積回路(IC)であり得る。コンピューティングデバイスは、1つまたは複数のプロセッサコアと、関連するメモリ(例えば、ランダムアクセスメモリ(RAM)、キャッシュメモリ、フラッシュメモリなど)と、1つまたは複数のネットワークインターフェース(例えば、イーサネット（登録商標、以下同じ）インターフェース、Wi-Fiインターフェース、Bluetooth（登録商標、以下同じ）インターフェースなど)と、記憶デバイス、入力および出力デバイスなどへのインターフェースとを含んでもよい。コンピューティングデバイスは、1つまたは複数の記憶デバイス(例えば、ハードディスク、コンパクトディスク(CD)ドライブまたはデジタル多用途ディスク(DVD)ドライブのような光学ドライブ、フラッシュメモリなど)と、多数の他の要素および機能とをさらに含んでもよい。本発明の一実施形態において、コンピューティングデバイスは、以下でさらに説明する方法を実行するための機能を含み得るオペレーティングシステムを含む。当業者は、本発明が前述のコンピューティングデバイスの構成に限定されないことを理解するであろう。
【００７３】
本発明の1つまたは複数の実施形態によるクラウド(230)は、複数の/多くのネットワーク化コンピューティングデバイスによって形成されてもよい。これらのコンピューティングデバイスは、任意の方法で地理的および組織的に分散されてもよい。例えば、これらのコンピューティングデバイスのうちのいくつかは、データセンタ内に配置されてもよく、他のそのようなコンピューティングデバイスは、個々の物理的または仮想サーバであってもよい。例示的なコンピューティングシステムが、クラウド内で使用され得るように図6に示されている。コンピューティングデバイスのうちの1つまたは複数は、ハブ-クラウドプラットフォームがハブ(210)においてどのようにホストされるかに類似して、ハブ-クラウドプラットフォーム(270)をホストしてもよい。ハブ(210)上で実行されているハブ-クラウドプラットフォームの構成要素およびクラウド(230)内のコンピューティングデバイス上で実行されているハブ-クラウドプラットフォームの構成要素は、別々に動作し得るが、それらは、例えば、以下に図5Aを参照して説明するバックホールリンクを介して相互接続され、したがって、それらの構成要素間の同期を可能にする。したがって、ユーザアプリケーションが、ハブ(210)を介して接続するかまたはクラウド(230)を介して接続するかにかかわらず、同じ情報が利用可能であり得る。以下の図1Gにおける監視システム(110a)内に示すように、例えば、バックホールリンクが信頼できないかまたは中断される時間中、一時的な矛盾が存在する可能性があり、したがって、同期が利用できない。さらに、追加の、例えば、より複雑なデータ処理がクラウド内で実行され得るので、追加の処理から生じる追加のデータは、クラウドを介してハブ-クラウドプラットフォーム(270)に接続するときに利用可能であり得る。しかしながら、そのようなデータはまた、それらがバックホールリンクを介してハブ(210)に同期される場合に、ハブ(210)を介して利用可能であり得る。クラウドは、多くのサイトおよび/または多くのユーザの負荷をサポートするために、ハブ-クラウドプラットフォームの複数のインスタンスを実行してもよい。ハブ-クラウドプラットフォームの構成に応じて、入ってくるデータ、すなわち、特定のハブ、特定のデバイス、特定のサイト、または特定の顧客から受信されるデータは、複数のインスタンス間で分散されてもよく、または、例えば、一貫したハッシュリング構成を使用して、同じインスタンスに一貫して割り当てられてもよい。
【００７４】
当業者は、本発明から逸脱することなく、図1Eにおいて導入した構成からはずれる他の構成が存在し得ることを理解するであろう。例えば、クラウド(230)へのインターフェースを含まない監視システム(110)において、ハブ-クラウドプラットフォーム(270)は、ハブ上で、単独で実行され得る。そのようなシナリオでは、ハブは、「自己バックホール」するように構成され、すなわち、ハブは、センサデータを収集および統合してもよく、そうでなければクラウド内で実行される処理の一部またはすべてでさえ実行してもよい。同様に、ネットワークノードがクラウド(230)と直接インターフェースする監視システム(例えば、以下の図1Gに示すような監視システム(110b)、(110c)、(110d))において、ハブ-クラウドプラットフォーム(270)は、クラウド内でのみ実行することができる。この場合、典型的にはハブによって提供される機能であっても、すべての機能がクラウドにおいて提供され得る。本発明の1つまたは複数の実施形態において、ハブを有するまたは有さない監視システムの構成は、透明であってもよく、すなわち、センサまたは他のデバイスは、ハブの存在にかかわらず、同じように動作してもよい。同様に、ハブが存在するかどうかにかかわらず、ユーザは、同じ監視システムを経験し得る。
【００７５】
図1Fに進むと、ハブ-クラウドプラットフォーム(270)の追加の詳細が示されている。本発明の1つまたは複数の実施形態において、ハブ-クラウドプラットフォームは、層において編成される。コアサービス(276)は、データ記憶、ネットワーク、およびメッセージングのような基本機能を提供する。コアサービス(276)の上で、IoTサービス(274)は、IoTネットワークに特有であるが、必ずしも農業環境における使用のような特定の用途に特有ではないサービスを提供する。したがって、IoTサービスは、例えば、位置特定サービス(例えば、GPS、TDOA、またはRSSIベース)、IoTネットワークサービスおよび構成などを含んでもよい。最上位層は、農業サービスのようなモバイル資産固有サービス(272)を含む。例えば、農業サービスは、家畜の健康を監視するために使用される行動分析を含んでもよい。本発明から逸脱することなく、追加の用途特有の層が追加されてもよい。
【００７６】
本発明の1つまたは複数の実施形態によれば、これらのサービスは、ハブ(210)を介しておよび/またはクラウド(230)を介して利用可能であり得る。クラウド内で実行されているサービスとハブ上で実行されているサービスとの間で同期が実行されてもよく、したがって、ハブとクラウドとの間の一貫性を維持する。通信リンク(例えば、バックホールリンク)が利用可能である限り、ハブを介しておよびクラウドを介して利用可なデータは、同一であり得る。しかしながら、通信リンクが一時的に利用不可能になる場合、ハブ上に蓄積されたデータは、クラウドを介して利用可能ではない可能性がある。ハブ上で利用可能なデータでクラウドを更新するために、通信リンクが回復されたら、同期が実行され得る。したがって、本発明の1つまたは複数の実施形態によれば、ハブおよびクラウドを介して一貫したデータビューが利用可能である。1つまたは複数の実施形態において、関連するメタデータによって識別されるように、特定のデータが他のデータよりも重要である可能性があるとき、整合性のあるビュー(consistent view)は、優先度付きの整合性のあるビュー(prioritized consistent view)である。より遅い通信リンク(例えば、所定の速度閾値よりも遅い)において、ハブは、より重要なデータ(例えば、メタデータ内に含まれる重要性尺度によって識別される)が最初に同期されることを保証するためにデータを編成してもよい。同様に、ハブは、関連性がない特定のデータ(例えば、メタデータ内に含まれる重要性尺度によって識別される)を、クラウドに同期されることから除外してもよい。時々、ハブは、特定の時間において重要でないとして特定のデータを示すクラウドからの設定を受信してもよい。したがって、メタデータ内に含まれる重要性尺度は、それに応じて調整されてもよい。
【００７７】
図2は、本発明の1つまたは複数の実施形態による、地理的領域内の1つまたは複数のモバイル資産を監視するためのネットワークノードを示す。1つまたは複数の実施形態において、図2に示すモジュールおよび要素のうちの1つまたは複数は、省略され、繰り返され、および/または置換されてもよい。したがって、本発明の実施形態は、図2に示すモジュールの特定の配置に限定されると考えられるべきではない。
【００７８】
図2に示すように、ネットワークノードA(112)は、インターネットオブシングス(IoT)受信機(201)と、到着時間(TOA)モジュール(202)と、全地球測位システム(GPS)およびクロック同期化回路(203)と、処理エンジン(204)と、IoT無線アンテナ(205)とを含む。ネットワークノードA(112)のモジュールおよび要素の各々は、ネットワークノードA(112)の機能を実行するハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、またはハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素との組合せを含んでもよい。1つまたは複数の実施形態において、IoT受信機(201)は、上記の図1Aに示すモバイル資産(101)のタグセンサ(104)のような、モバイル資産上に配置されるタグセンサからIoT信号を受信するように構成される。IoT受信機(201)は、IoT無線アンテナ(205)を介してIoT信号を受信するためのRF受信機(201a)と、受信したIoT信号をプリアンブルとペイロードとを有するデジタル化信号に復調または他の方法で変換するためのデジタルベースバンドモデム(201b)とを含む。プリアンブルは、タグセンサの識別情報、IoT信号の送信タイムスタンプなどのようなペイロード情報のメタデータを含む。ペイロードは、モバイル資産の生理学的測定値、タグセンサのGPS位置などのような、タグセンサによって生成される情報を含む。例えば、IoT受信機(201)は、LoRAプロトコルまたは他のタイプのIoTプロトコルに基づいてもよい。言い換えれば、RF受信機(201A)は、LoRAまたは他のタイプのIoT信号を受信するように構成される無線周波数受信機である。デジタルベースバンドモデム(201b)は、LoRAまたは他のタイプのIoT信号を処理するように構成される変調器/復調器回路である。
【００７９】
1つまたは複数の実施形態において、受信されたIoT信号は、IoT信号の波形を復調または他の方法で復号することなくTOAタイムスタンプを生成するためにTOAモジュール(202)によって検出される。1つまたは複数の実施形態において、受信されたIoT信号は、IoT信号のペイロードを復号することなくプリアンブルに基づいてTOAタイムスタンプを生成するためにTOAモジュール(202)によって検出される。TOAタイムスタンプは、IoT信号がTOAモジュール(202)によって検出された時間を表す数値である。1つまたは複数の実施形態において、TOAモジュール(202)は、高精度で安定した内部クロックに基づいてTOAタイムスタンプを生成する。1つまたは複数の実施形態において、内部クロックは、GPSおよびクロック同期化回路(203)からの1PPS(パルス毎秒)タイムマークによって較正され、それと同期化される。例えば、内部クロックを供給するために、10ns未満のRMS(二乗平均平方根)ジッタを有する32MHzにおける温度安定型基準(disciplined)発振器が使用されてもよい。別の例では、1PPSタイムマークは、10ns未満のRMSジッタを有する32MHz周波数を生成する位相同期ループ(PLL)回路に提供されてもよい。
【００８０】
1つまたは複数の実施形態において、処理エンジン(204)は、タグセンサによって生成されるセンサ測定値と、タグセンサのGPS位置と、受信された信号強度指標(RSSI)のような信号統計とを含む変換されたIoT信号を復号するように構成される。処理エンジン(204)は、復号されたIoTペイロード情報およびRSSIをTOAタイムスタンプ情報と共に、メッシュ型ネットワークを介して、上記の図1Aに示すネットワークアグリゲーションシステム(120)に送信するようにさらに構成される。
【００８１】
1つまたは複数の実施形態において、処理エンジン(204)は、シミュレートされたIoT信号の生成および送信をサポートするようにさらに構成される。シミュレートされたIoT信号は、タグセンサ(例えば、タグセンサ(104))からのIoT信号と同じプロトコルに準拠する信号である。IoT信号とは対照的に、シミュレートされたIoT信号は、任意のタグセンサによって生成される代わりに関連する処理エンジン(例えば、処理エンジン(204))を使用してネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112))によって生成される。1つまたは複数の実施形態において、ネットワークノードA(112)のシミュレートされたIoT信号は、ネットワークノードA(112)が監視ネットワーク(110)の診断テストおよび較正のためのシミュレートされたモバイル資産として機能するように、ネットワークノードA(112)のGPS位置を含む。本明細書で使用されるとき、シミュレートされたモバイル資産は、実際のIoT信号を送信するタグセンサを有するモバイル資産として機能するためにシミュレートされたIoT信号を生成し送信するネットワークノードである。
【００８２】
1つまたは複数の実施形態において、GPSおよびクロック同期化回路(203)は、少なくとも2つの機能を果たすGPSユニットを含む。GPSユニットは、ネットワークノードA(112)の地理的位置(geo-position)の長期的で正確な測定を提供する。この測定された地理的位置は、監視ネットワーク(110)の展開中にネットワークノードA(112)が正確に配置されることを必要としない。第2に、GPS信号は、ネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112)、ネットワークノードB(113)、ネットワークノード(114〜119))内の内部クロックを監視ネットワーク(110)全体にわたって同期させる1PPSタイミング基準を提供する。内部クロックは、上記のTOAタイムスタンプを生成するために使用される。監視ネットワーク(110)全体にわたるネットワークノード内部クロックの同期化は、異なるネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112)、ネットワークノードB(113)、ネットワークノード(114〜119))によって生成されるTOAタイムスタンプが、同期化されたまたは他の方法で一貫した基準で比較されることを可能にする。
【００８３】
1つまたは複数の実施形態において、GPSおよびクロック同期化回路(203)は、GPS1PPSタイミングパルスをネットワークノードA(112)の安定した内部クロックと同期させる信号調整回路をさらに含む。この安定した内部クロックは、TOAタイムスタンプを生成するためにTOAモジュール(202)によって使用される。GPS信号が利用できない可能性がある時間中、この内部クロックは、TOAタイムスタンプを生成するために同期化タイミングを提供し続けるのに十分に安定している。
【００８４】
本発明の1つまたは複数の実施形態において、上記で説明したネットワークノードA(112)の構成要素は、以下の図4A〜図4Eを参照して説明する方法を使用して監視システム(110)の機能をまとめて実行する。
【００８５】
図3は、本発明の1つまたは複数の実施形態による、地理的領域内の1つまたは複数のモバイル資産を監視するためのIoT通信プロトコルオーバレイ(300)を示す。1つまたは複数の実施形態において、図3に示すモジュールおよび要素のうちの1つまたは複数は、省略され、繰り返され、および/または置換されてもよい。したがって、本発明の実施形態は、図3に示すモジュールの特定の配置に限定されると考えられるべきではない。
【００８６】
図3に示すように、IoT通信プロトコルオーバレイ(300)は、アクセスポイントと通信するタグセンサまたは他のデバイスへの、アクセスポイント(例えば、上記の図1および図2Aに示すネットワークノードA(112))による正確なタイムベースの配信を可能にするように設計される。IoT通信プロトコルオーバレイ(300)は、そうでなければ複数のタグセンサが同時にデータを送信することを試みるときに生じる可能性がある衝突を低減または排除するために、通信のために使用されるべき周波数帯域およびタイムスロットの形態におけるデータ交換のための規則をさらに確立する。1つまたは複数の実施形態において、前述のIoT信号およびシミュレートされたIoT信号は、本明細書で説明されるIoT通信プロトコルオーバレイ(300)に基づく。
【００８７】
本発明の1つまたは複数の実施形態において、IoT通信プロトコルオーバレイ(300)は、LoRaまたはSigFoxのような既存のIoTプロトコルだけでなく、802.11Wi-Fiプロトコルのような他のプロトコルを拡張するためにも使用されてもよい。IoT通信プロトコルオーバレイ(300)は、スーパフレーム(302)およびフレーム(304)を含む。各フレームの始まりは、アクセスポイントによって発せられるビーコン(312)によってマークされる。ビーコンは、アクセスポイントの範囲内のIoTデバイスへの様々なデータの通信を含んでもよく、またはそれに続いてもよい。データは、アクセスポイントがそのGPSユニットから取得した可能性がある正確なタイムベースを含んでもよい。データは、IoT通信プロトコルオーバレイの仕様をさらに含んでもよく、したがって、アクセスポイントと通信することになっているIoTデバイスに、データ送信のためにそれらに割り当てられるタイムスロットのタイミングおよび周波数を通知する。
【００８８】
次いで、ビーコンの後に通信スロット(316)内でセンサデータの送信が続けられてもよい。各通信スロットは、固定された持続時間であってもよく、設定された周波数において配置されてもよい。図3の例示的なIoT通信プロトコルオーバレイ(300)において、フレームは、24の通信スロットを含む。8の通信スロットのグループは、異なる周波数を使用して同時に送信されてもよい。通信スロットは、任意の方法において割り当てられてもよい。例えば、特定のIoTデバイスによる通信は、単一の割り当てられた通信スロット、または、必要ならば、異なる周波数(チャネル)において並列におよび/もしくは後で生じ得る複数の通信スロットを使用して実行されてもよい。通信衝突を防ぐために、通信スロットは、複数のデバイスに割り当てられ得ない。フレーム(x04)は、ビーコンガードタイム(x14)で終了し、その間、IoT通信プロトコルオーバレイに依存するいずれのIoTデバイスによる通信も許可されなくてもよい。しかしながら、基礎となるIoT通信プロトコルを使用して通信することができるだけで、IoT通信プロトコルオーバレイを使用して通信することができない他のIoTデバイスが、ビーコンガードタイム中に通信してもよい。
【００８９】
合計で、IoT通信プロトコルオーバレイ(300)は、72の通信スロット(316)を提供する。したがって、単一のスーパフレーム(302)内で最大72の個々の通信が実行され得る。これらの72の通信がすべてのIoTデバイスにサービスするのに不十分である場合、プロトコルオーバレイは、本発明から逸脱することなく様々な方法において修正されてもよい。例えば、スーパフレームは、4つ以上のフレームを含むように構成されてもよい。加えて、または代替的には、フレームは、4つ以上の連続した通信スロットを含んでもよく、および/または、追加の通信スロットの同時送信を可能にするために、追加の周波数(チャネル)が使用されてもよい。同じIoT通信プロトコルオーバレイは、サイトにわたるすべてのアクセスポイントによって使用されてもよい。
【００９０】
本発明の1つまたは複数の実施形態において、基礎となるIoT通信プロトコルにおいて利用可能なすべてのチャネルがIoT通信プロトコルオーバレイによって使用されるわけではない。IoT通信プロトコルオーバレイと連携するように設計されていないが、基礎となるIoTプロトコルを使用することができるデバイスをサポートするために、利用可能にされていないチャネルが使用されてもよい。そのようなチャネルは、無線で提供されるファームウェアのような長い送信にも使用されてもよい。
【００９１】
図1Aの考察に戻ると、1つまたは複数の実施形態において、ネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112))は、ネットワークアグリゲーションシステム(120)とインターフェースし、ネットワークアグリゲーションシステム(120)は、ネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112)、ネットワークノードB(113)、ネットワークノード(114〜119))を介して被監視モバイル資産(例えば、モバイル資産(101))から受信するデータの処理を実行する。例えば、ネットワークアグリゲーションシステム(120)は、以下にさらに説明するように、各モバイル資産(例えば、モバイル資産(101))の位置、行動、および/または生理を決定するために、受信したデータを処理してもよい。
【００９２】
本発明の1つまたは複数の実施形態において、ネットワークアグリゲーションシステム(120)は、処理ハブ(210)と情報クラウド(230)とを含む。ハブ(210)およびクラウド(230)は、上記の図1B〜図1Dを参照して説明した線形代数モデルのような到着時間差(TDOA)技法に基づいてタグセンサでタグ付けされたモバイル資産を地理的位置特定するために、複数のネットワークノード(例えば、ネットワークノードA(112))からTOAタイムスタンプをまとめて集約する。IoT信号を発するタグセンサを地理的位置特定するために、最低3つのネットワークノードからのTOAタイムスタンプが使用され得ることに留意されたい。4つ以上のネットワークノードからのTOAタイムスタンプは、前述の線形代数モデルの使用がタグセンサ位置を計算することを可能にするために好ましい。
【００９３】
1つまたは複数の実施形態において、ハブ(210)は、インターネットの有線バックホールアップリンク、セルラバックホールアップリンク、および/または衛星バックホールアップリンクを介してクラウド(230)内のコンピューティングデバイスとインターフェースする。ハブ(210)は、図4A〜図4Eのフローチャートを参照して説明したステップのうちの少なくともいくつかを実行するように構成されるコンピューティングデバイスと、ハブが1つまたは複数のアクセスポイント(例えば、ネットワークノードA(112)、ネットワークノードB(113)、ネットワークノード(114〜119))、クラウド(230)、およびユーザアプリケーションを実行するユーザコンピューティングデバイスとインターフェースすることを可能にする1つまたは複数の通信インターフェースとを含む。ハブのコンピューティングデバイスは、例えば、単一のプリント基板回路(PCB)上にコンピューティングデバイスのすべての構成要素を含む組み込みシステム、または、システムオンチップ(SOC)、すなわち、コンピューティングデバイスのすべての構成要素を単一のチップに集積する集積回路(IC)であり得る。コンピューティングデバイスは、1つまたは複数のプロセッサコアと、関連するメモリ(例えば、ランダムアクセスメモリ(RAM)、キャッシュメモリ、フラッシュメモリなど)と、1つまたは複数のネットワークインターフェース(例えば、イーサネットインターフェース、Wi-Fiインターフェース、Bluetoothインターフェースなど)と、記憶デバイス、入力および出力デバイスなどとのインターフェースとを含んでもよい。コンピューティングデバイスは、1つまたは複数の記憶デバイス(例えば、ハードディスク、コンパクトディスク(CD)ドライブまたはデジタル多用途ディスク(DVD)ドライブのような光学ドライブ、フラッシュメモリなど)と、多数の他の要素および機能とをさらに含んでもよい。本発明の一実施形態において、コンピューティングデバイスは、以下にさらに説明する方法を実行するための機能を含み得るオペレーティングシステムを含む。当業者は、本発明がコンピューティングデバイスの前述の構成に限定されないことを認識するであろう。
【００９４】
本発明の1つまたは複数の実施形態によれば、クラウド(230)は、複数の/多数のネットワーク型コンピューティングデバイスによって形成されてもよい。これらのコンピューティングデバイスは、任意の方法で地理的および組織的に分散されてもよい。例えば、これらのコンピューティングデバイスのうちのいくつかは、データセンタ内に配置されてもよいが、他のそのようなコンピューティングデバイスは、個々の物理的または仮想サーバであってもよい。例示的なコンピューティングシステムは、クラウド内で使用され得るように図6に示されている。ハブ(210)上で実行されるネットワークアグリゲーションシステム(120)の機能と、クラウド(230)内のコンピューティングデバイス上で実行されるネットワークアグリゲーションシステム(120)の機能とは、別々に実行されてもよいが、ハブ(210)およびクラウド(230)は、例えば、バックホールリンクを介して相互接続され、したがって、ハブ(210)上で実行される機能とクラウド(230)内のコンピューティングデバイス上で実行される機能との間の同期を可能にする。したがって、同じ情報は、ユーザアプリケーションがハブ(210)を介して接続するかまたはクラウド(230)を介して接続するかにかかわらず、利用可能であり得る。例えば、バックホールリンクが中断され、したがって、同期が利用できない時間中、一時的な矛盾が存在する可能性がある。さらに、追加の、例えば、より複雑なデータ処理がクラウド内で実行され得るので、クラウドに接続するとき、追加の処理から生じる追加のデータが利用可能であり得る。しかしながら、そのようなデータは、それらがバックホールリンクを介してハブ(210)に同期されている場合、ハブ(210)を介しても利用可能であり得る。
【００９５】
当業者は、本発明から逸脱することなく、図1Aに示すハブ-クラウド構成から逸脱する他の構成が存在し得ることを認識するであろう。例えば、クラウド(230)へのインターフェースを含まない監視システム(110)では、ネットワークアグリゲーションシステム(120)の機能は、ハブ(210)上でのみ実行されてもよい。そのようなシナリオでは、ハブは、「自己バックホール」に設定され、すなわち、ハブは、センサデータを収集し統合してもよく、そうでなければクラウド内で実行される処理の一部またはすべてでさえ実行してもよい。同様に、アクセスポイントがクラウド(230)と直接インターフェースする監視システム(110)では、ネットワークアグリゲーションシステム(120)の機能は、クラウド内でのみ実行されてもよい。この場合、典型的にはハブによって提供される機能であっても、すべての機能がクラウド内で提供されてもよい。本発明の1つまたは複数の実施形態において、監視システム(110)の構成は、ハブの有無にかかわらず、透明であってもよく、すなわち、センサまたは他のデバイスは、ハブの存在にかかわらず、同じように動作してもよい。同様に、ハブが存在するかどうかにかかわらず、ユーザは、同じ監視システムを体験し得る。本発明の1つまたは複数の実施形態において、ハブ(210)および/またはクラウド(230)は、以下の図4A〜図4Eを参照して説明する方法を使用して、監視システム(110)の、特にネットワークアグリゲーションシステム(120)の機能を実行する。
【００９６】
図4A〜図4Eは、本発明の1つまたは複数の実施形態による、地理的領域内の1つまたは複数のモバイル資産を監視するための方法フローチャートを示す。図4A〜図4Eに示すプロセスは、例えば、図1〜図3を参照して上記で論じた1つまたは複数の構成要素によって実行されてもよい。図4A〜図4Eに示す1つまたは複数のステップは、本発明の異なる実施形態の間では、省略され、繰り返され、および/または異なる順序で実行されてもよい。したがって、本発明の実施形態は、図4A〜図4Eに示すステップの特定の数および配置に限定されると考えられるべきではない。
【００９７】
図4A〜図4Eに示す方法フローチャートは、例えば、モバイル資産から取得された位置および/または生理学的信号を追跡するために使用されてもよい。方法フローチャートは、時間とともに繰り返し実行されてもよく、したがって、ユーザがモバイル資産を継続的に監視し、例えば、モバイル資産が移動したとき、変化を検出することを可能にする。
【００９８】
図4Aは、地理的領域内の1つまたは複数のモバイル資産を監視するための一般的な方法フローチャートを示す。最初にステップ400において、タグセンサを備えるモバイル資産から監視データが収集される。収集は、例えば、IoT通信プロトコルオーバレイによって提供されるタイムベースに基づいてスケジュールされるように生じてもよく、または、例えば、要求に応じてもしくは特定のイベントが検出されたときに自発的に生じてもよい。1つのタグセンサによるデータ収集は、他のタグセンサによるデータ収集から独立してもよい。収集されたデータは、アクセスポイントに送信され得るまで、タグセンサによってバッファリングされてもよい。
【００９９】
ステップ402において、タグセンサは、IoTリンクを使用して、収集されたデータを1つまたは複数のネットワークノード(例えば、アクセスポイント、ゲートウェイなど)に提供する。各タグセンサは、IoT通信プロトコルオーバレイによって指定されるように、特定の時間および特定の周波数帯域において通信スロットを使用し、したがって、同じ通信スロットを使用する複数のタグセンサによる送信干渉を回避する。タグセンサの送信は、範囲内の1つまたは複数のネットワークノードによって受信されてもよい。
【０１００】
ステップ404において、受信されたデータは、データを受信したネットワークノードによって処理されてもよい。処理は、データを集約すること、データをフィルタリングすること、データを融合すること、データを圧縮すること、および/またはデータを暗号化することを含んでもよい。処理は、他のアクセスポイントとのデータの交換をさらに含んでもよい。例えば、TDOAデータは、ネットワークノードに対するタグセンサの位置を決定するために、ネットワークノード間で交換されてもよい。
【０１０１】
ステップ406において、処理されたデータは、ネットワークノードとハブとをインターフェースする広帯域リンクを使用してハブに提供される。ステップ406は、オプションであり、使用されるシステム構成内にハブが存在する場合にのみ実行される。ハブが存在しない場合、処理されたデータは、代替的にクラウドに提供されてもよい。システムがハブ、クラウド、またはその両方を使用するように構成されているかどうかにかかわらず、処理されたデータは、ハブ上、クラウド内、またはハブ上およびクラウド内で実行されているハブ-クラウドアプリケーションによって受信される。
【０１０２】
ステップ408において、データ分析は、ハブ上で実行されるアプリケーションによって実行される。データ分析は、位置追跡のような様々な用途に一般的なモジュールと、動物の生理学的パラメータの監視などのような特定の用途に特有の他のモジュールとを含んでもよい。データ分析は、加えて、または代替的にクラウド内で実行されてもよい。
【０１０３】
ステップ410において、処理された監視データは、ハブ上に記憶されるか、またはクラウドにアップロードされる。このステップは、クラウド環境を含むシステムにおいて、およびハブとクラウドの組合せを含むシステムにおいて実行されてもよい。したがって、タグセンサから取得されたデータは、クラウドを介しておよびハブを介して等しくアクセス可能であってもよい。1つまたは複数の実施形態において、ハブは、ローカルに記憶するかクラウドにアップロードする前にデータを変換する。例えば、ハブは、ハイブリッドGPSを実施するなどのために、GPS信号を地理的座標に変換してもよい。別の例では、変換は、データをグループ化すること、メタデータ(例えば、TDOAタイムスタンプ、解決されたTDOA位置、受信されたネットワークセグメントによるマーキングなど)を追加することを含んでもよい。
【０１０４】
ステップ412において、ユーザは、ハブ上で実行されている、クラウド内で実行されている、またはハブ上およびクラウド内で実行されているハブ-クラウドアプリケーションを使用して、処理された監視データへのアクセスを提供される。ユーザは、ハブ-クラウドアプリケーションとインターフェースすることができる任意のタイプのコンピューティングデバイスを使用して、処理された監視データにアクセスしてもよい。ユーザは、テキスト、グラフィックス、チャートなどを含み得る、処理された監視データの視覚化を取得してもよい。ユーザは、処理された監視データの時間履歴にアクセスしてもよく、さらにまた、タグセンサから取得された未処理のまたは部分的に処理されたデータにアクセスしてもよい。特定の構成可能な条件下で、ユーザに警報が提供されてもよい。例えば、モバイル資産(例えば、動物)が特定の領域を離れている場合、(例えば、病気を示す無運動、または、例えば、捕食者を示す過度の動きのような)異常な運動パターンが検出された場合、または生理学的測定値が指定された範囲を超えている場合、警報が提供されてもよい。
【０１０５】
図4Bは、ネットワークノードによって実行される、上記の図4Aに示すステップ404の詳細を示す。最初に、ステップ420において、少なくとも第1の時間期間中、GPSタイミングパルスが利用可能でありネットワークノードによって受信されるとき、ネットワークノード(例えば、アクセスポイント、ゲートウェイなど)の内部クロックがGPSタイミングパルスに同期される。同期化に応答して、少なくとも、GPSタイミングパルスが利用不可能でありネットワークノードによって受信されない第2の時間期間の全体にわたって、内部クロックは、所定の安定レベルに維持される。このようにして、GPSタイミングパルスは、監視システムの複数のネットワークノードを同期させるために使用される。
【０１０６】
ステップ422において、ネットワークノードによって受信されるIoT信号の到着時間(TOA)タイムスタンプが、ネットワークノードの内部クロックに基づいて生成される。1つまたは複数の実施形態において、単一のタグセンサのIoT信号は、前述のGPSタイミングパルスを使用して同期されるそれぞれの内部クロックに基づいてそれぞれのTOAタイムスタンプを生成する複数のネットワークノードによって受信される。
【０１０７】
ステップ424において、IoT信号は、プリアンブルとペイロードとを有するデジタル化信号に変換される。1つまたは複数の実施形態において、TOAタイムスタンプは、IoT信号が変換される前に、IoT信号を検出することに基づいて生成される。1つまたは複数の実施形態において、TOAタイムスタンプは、ペイロードを復号することなくプリアンブルに基づいて生成される。
【０１０８】
ステップ426において、IoT信号内に含まれる情報がペイロードから抽出される。1つまたは複数の実施形態において、情報は、受信信号強度指標(RSSI)データ項目、タグセンサの全地球測位システム(GPS)位置、およびモバイル資産の他の被監視パラメータのうちの1つまたは複数を含む。例えば、被監視パラメータは、生理学的パラメータを含んでもよい。具体的には、GPS位置は、GPS信号が利用可能でタグセンサによって受信されるときに、タグセンサによってIoT信号内に埋め込まれる。
【０１０９】
ステップ428において、TOAタイムスタンプ、およびIoT信号からの抽出された情報は、ネットワークアグリゲーションシステムに送信される。1つまたは複数の実施形態において、TOAタイムスタンプ、RSSIデータ項目、タグセンサのGPS位置、および監視されるパラメータのうちの1つまたは複数が、監視システムのネットワークノードによって形成されるメッシュ型ネットワークを介してネットワークアグリゲーションシステムに送信される。具体的には、メッシュ型ネットワーク内の各ネットワークノードは、別のネットワークノードから送信される抽出された情報を、メッシュ型ネットワークのアドホックネットワーク経路を介してネットワークアグリゲーションシステムに中継してもよい。
【０１１０】
1つまたは複数の実施形態において、TOAタイムスタンプを送信することは、受信されたIoT信号の許容可能な品質を示す所定の基準を満たすRSSIデータ項目に基づく。言い換えれば、ネットワークノードは、TOAタイムスタンプをネットワークアグリゲーションシステムに送信する前に、RSSIデータ項目が許容可能なIoT信号品質を示す所定の基準を満たすことを判定する。IoT信号のRSSIデータ項目が所定の基準を満たさず、許容できないIoT信号品質を示す場合、IoT信号のTOAタイムスタンプは、ネットワークアグリゲーションシステムに送信されるのを防止される。
【０１１１】
図4Cは、ネットワークアグリゲーションシステムによって実行される、上記の図4Aに示すステップ408の詳細を示す。最初にステップ430において、複数のTOAタイムスタンプおよびRSSIデータ項目が、既知の位置を有するいくつかのネットワークノードからネットワークアグリゲーションシステムによって受信される。具体的には、TOAタイムスタンプおよびRSSIデータ項目は、単一のモバイル資産にタグ付けされたタグセンサから送信されるIoT信号からネットワークノードによって生成される。1つまたは複数の実施形態において、少なくとも1つのネットワークノードは、TOAタイムスタンプおよびRSSIデータ項目と共にタグセンサのGPS位置も送信する。具体的には、GPS信号が利用可能でタグセンサによって受信されるとき、GPS位置がタグセンサによって生成される。
【０１１２】
ステップ432において、地理的位置情報を生成するためのタイムスタンプコレクション内に対応するTOAタイムスタンプを含める前に、各RSSIデータ項目が、受信されたIoT信号の許容可能な品質を示す、所定の基準を満たすものとして、ネットワークアグリゲーションシステムによって判定される。
【０１１３】
ステップ434において、少なくともタイムスタンプコレクション内のTOAタイムスタンプに基づいて、モバイル資産の地理的位置情報がネットワークアグリゲーションシステムによって生成される。1つまたは複数の実施形態において、タイムスタンプコレクション内のTOAタイムスタンプは、到着時間差(TDOA)を生成するために互いに比較される。したがって、地理的位置情報は、上記の図1B、図1C、および図1Dを参照して説明したモデルに基づくなどして、所定のTDOA位置特定技法を使用してTDOAから生成される。
【０１１４】
ステップ436において、TDOA位置特定技法を使用して生成される地理的位置情報の品質評価が生成される。1つまたは複数の実施形態において、所定のRSSI位置特定技法を使用してRSSIデータ項目に基づいてモバイル資産の補足地理的位置情報が生成される。具体的には、補足地理的位置情報は、TDOA位置特定技法を使用して計算される地理的位置情報を捕捉するための地理的位置情報の異なる計算を指す。地理的位置情報および補足地理的位置情報が所定の範囲内で互いに一致する場合、TDOA位置特定技法を使用して生成される地理的位置情報は、適格とされる。言い換えれば、品質評価は、肯定的であるか、またはより高い格付けが割り当てられる。対照的に、地理的位置情報と補足地理的位置情報との間の差が所定の範囲を超える場合、TDOA位置特定技法を使用して生成される地理的位置情報は、失格とされる。言い換えれば、品質評価は、否定的であるか、またはより低い格付けが割り当てられる。
【０１１５】
1つまたは複数の実施形態において、利用可能なときのタグセンサのGPS位置、および、TDOA位置特定技法を使用して生成されるモバイル資産の地理的位置情報は、モバイル資産を監視する品質評価をさらに生成するために比較される。利用可能なときのタグセンサのGPS位置と、TDOA位置特定技法を使用して生成される地理的位置情報とが所定の範囲内で互いに一致する場合、TDOA位置特定技法を使用して生成される地理的位置情報は、適格とされる。言い換えれば、品質評価は、肯定的であるか、またはより高い格付けが割り当てられる。対照的に、利用可能なときのタグセンサのGPS位置と、TDOA位置特定技法を使用して生成される地理的位置情報との間の差が所定の範囲を超える場合、TDOA位置特定技法を使用して生成される地理的位置情報は、失格とされる。言い換えれば、品質評価は、否定的であるか、またはより低い格付けが割り当てられる。1つまたは複数の実施形態において、TDOA位置特定技法を使用して生成される地理的位置情報が失格とされる場合、利用可能なときのタグセンサのGPS位置、および/または、所定のRSSI位置特定技法を使用して生成される補足地理的位置情報は、ネットワークアグリゲーションシステムに送信される。
【０１１６】
図4Dは、上記の図1E〜図1Gに示すハブおよびクラウドプラットフォームを使用して地理的領域内の物体を監視するための方法のフローチャートを示す。最初にステップ440において、モバイル資産の所定のサービスのサービスプロビジョニングデータが、クラウドコンピューティングデバイスからハブデバイスによって取得される。
【０１１７】
ステップ442において、被監視データ項目が、地理的領域の第1のセグメントの周りに配置されるネットワークノードからハブデバイスによって受信される。具体的には、被監視データ項目は、モバイル資産上に配置されるタグセンサからネットワークノードによって受信されるインターネットオブシングス(IoT)信号に基づいて生成される。したがって、以下のステップ444〜450において、被監視データ項目は、第1のセグメントにわたるモバイル資産の所定のサービスを提供するためにサービスプロビジョニングデータに基づいて処理される。1つまたは複数の実施形態において、所定のサービスは、少なくともユーザアプリケーションを介してユーザに提供される。1つまたは複数の実施形態において、所定のサービスを提供することは、被監視データ項目へのユーザアクセスを提供することを含む。
【０１１８】
ステップ444において、ハブデバイスがサービスプロビジョニングデータの一部として経験的規則を受信する前に、被監視データ項目の最初の部分がハブデバイスによってクラウドコンピューティングデバイスにアップロードされる。1つまたは複数の実施形態において、アップロードするための被監視データの最初の部分の範囲は、クラウドコンピューティングデバイスへのネットワーク接続に基づいて決定される。例えば、安定したネットワーク接続が十分な帯域幅および/または速度で利用可能である場合、被監視データのより広範な部分がアップロードされる。別の例では、ネットワーク接続が不安定であるか、または不十分な帯域幅および/または速度である場合、被監視データの減少した部分がアップロードされる。クラウドコンピューティングデバイスにアップロードされる被監視データ項目の少なくとも最初の部分に基づいて、経験的規則は、機械学習を実行するクラウドコンピューティングデバイスによって生成される。言い換えれば、クラウドコンピューティングデバイスは、経験的規則を生成するために、機械学習技法を使用して、アップロードされる被監視データ項目を分析する。ステップ444の一例を以下の図5Cに示す。図5Cに示すように、全データセット(501)は、ハブ(210)のような1つまたは複数のハブからアップロードされる被監視データ項目の最初の部分を含んでもよい。規則テンプレート(503)は、全データセット(501)を訓練データセットとして使用してディープラーニング(502)に基づいて生成される経験的規則を含んでもよい。
【０１１９】
ステップ446において、経験的規則は、結果を生成するためにハブデバイスによって被監視データ項目の後続部分に適用される。1つまたは複数の実施形態において、結果は、訓練データセットを補足するか、または他の方法で訓練データセット内に含まれるようにするために、クラウドコンピューティングデバイスにアップロードされる。訓練データセットを補足することに応答して、クラウドコンピューティングデバイスは、少なくとも結果に基づいて経験的規則を更新する。ステップ446の一例を以下の図5Cに示す。図5Cに示すように、規則実行(505)は、部分的なデータセット(504)が被監視データ項目の後続部分に対応する経験的規則を適用することに対応する。したがって、警報(506)は、経験的規則を適用することの結果を含む。
【０１２０】
ステップ448において、経験的規則を適用することに応答して、経験的規則を適用して警報が生成され、警報を生成することは、ハブデバイスとクラウドコンピューティングデバイスとの間のネットワーク接続とは無関係である。言い換えれば、ハブデバイスは、ネットワーク接続が信頼できないか、中断されているか、または利用できない間に、経験的規則を適用し、警報を生成してもよい。
【０１２１】
ステップ450において、被監視データ項目内に含まれる位置特定情報に基づいて、モバイル資産は、地理的領域の第2のセグメントに入るために第1のセグメントを出るとハブデバイスによって検出される。例えば、検出は、経験的規則を適用することの結果であってもよい。モバイル資産が第1のセグメントから第2のセグメントに移動したことを検出することに応答して、所定のサービスは、地理的領域の第2のセグメントに再プロビジョニングされる。
【０１２２】
図4Eは、上記の図4Aに示すステップ412の詳細を示す。最初にステップ460において、ハブ-クラウドプラットフォームにアクセスするためにユーザからログイン要求が受信される。このログイン要求は、ハブサイトにおけるインターネット接続だけでなく、任意のインターネット接続からユーザによって提出されてもよい。ステップ462において、多くの認証プロトコルのうちの1つを介して、ユーザの識別情報および権限レベルは、クラウドコンピューティングデバイス上または任意のハブデバイス上のサービスにアクセスするためにユーザデバイスに長期間有効なトークンを発行するために検証される。本明細書で使用されるとき、「長期間有効」という用語は、時間、日、週、月などのような所定の時間期間を超える有効期間を有することを指す。1つまたは複数の実施形態において、クラウドコンピューティングデバイスは、ユーザの識別情報を検証し、クラウドコンピューティングデバイスおよびハブデバイスによって信頼される長期間有効なトークンを発行する。1つまたは複数の実施形態において、長期間有効なトークンは、いかなる権限も含まない識別トークンである。ユーザデバイス上で実行されるユーザアプリケーションまたはブラウザは、将来の使用のためにこの長期間有効なトークンを記憶する。ステップ464において、長期間有効なトークンを発行した後、ハブ-クラウドプラットフォームへのアクセスがユーザデバイスに許可される。
【０１２３】
1つまたは複数の実施形態において、ユーザは、以前に発行された識別トークンを提供することによってハブ-クラウドプラットフォームにアクセスすることを試みる。サービスは、識別トークンを検証し、短期間有効な権限トークンを発行する。本明細書で使用されるとき、「短期間有効」という用語は、時間、日、週、月などのような前述の所定の時間期間未満の有効期間を有することを指す。短期間有効な権限トークンがクラウド上で実行されるサービスによって発行される場合、このトークンは、ハブとクラウドの両方に対して有効である。短期間有効な権限トークンがハブ上で実行されるサービスによって発行される場合、このトークンは、ハブに対してのみ有効である。権限トークンは、発行時にユーザがアクセスを有する各サービスに対する権限を含む。この情報は、別々に記憶され、権限が変更されたときにハブデバイスとクラウドコンピューティングデバイスとの間で同期するプロビジョニング情報の一部である。
【０１２４】
1つまたは複数の実施形態において、ユーザは、アクセスを要求するとき、権限トークン、または権限トークンと識別トークンの両方を所望のサービスに提供する。サービスは、トークンをチェックし、ユーザが必要とされる権限を有する場合、アクセスを許可する。
【０１２５】
1つまたは複数の実施形態において、ハブがオフラインのとき、権限トークンは、識別トークンが有効であることを検証することに基づいてハブによって発行されてもよい。1つまたは複数の実施形態において、ハブは、識別トークンを発行することを制限されるか、または他の方法で防止される。したがって、ハブが危険にさらされたとき、ハブが発行したトークンは、クラウドによって信頼されていると推定されないので、危険にさらされるデータは、ハブ上に記憶されたデータに制限される。
【０１２６】
1つまたは複数の実施形態において、クラウドは、クラウドが発行した識別トークンおよび権限トークンを検証する機能を提供される。1つまたは複数の実施形態において、ハブは、クラウドが発行したかまたはハブが発行した権限トークンを検証し、クラウドが発行した識別トークンを検証する機能を提供される。1つまたは複数の実施形態において、権限を変更するために、権限トークンは取り消され、権限データベースは変更され、有効期限が切れると(短い時間期間の後に)変更が有効になる。1つまたは複数の実施形態において、アクセスを取り消すために、識別トークンおよび権限トークンは取り消され、権限はデータベースから削除され、識別トークンは、クライアントを識別するために依然として使用される場合がある(長期間有効である)。しかしながら、権限なしでは、識別トークンは、いかなるサービスにアクセスするためにも使用され得ない。
【０１２７】
図4Eの方法を使用してユーザアクセスを許可する一例について、以下に図5Bを参照して説明する。
【０１２８】
IoTネットワークは、典型的には、数千または数百万のデバイスが存在し、複数の重複するネットワークが標準的である都市における密集した人々のために設計される。すべてのデバイスからのデータを集約し、記憶し、分析するために大規模データセンタコンピューティングを使用してデバイスを単純にしておくために、処理が「クラウド」にプッシュされる。これは、データセンタ内の大規模ユニットにおいてプロビジョニングされるとき、多くの中程度に電力を使用するエンドデバイスを有することに対して、処理電力およびストレージが典型的にはより安価であるので、重要なコスト面での有利さを有する。いろいろな点で、IoTネットワークの設計は、最初の「T」を強調し、システム内のものは、インターネットに常に接続されなければならない。
【０１２９】
IoTネットワークはまた、農場および牧場の農村環境、または、遠隔の石油、ガス、および採鉱作業において、都市から離れる価値を提供する可能性がある。これらのケースは、インターネットへのバックホールの利用可能性がはるかにより低く、より少ないサービスプロバイダがエリアをカバーし、帯域幅がより狭く、待ち時間がより長く、ネットワークの信頼性がより低いので、都市のケースとは異なり、典型的な解決策は、この場合には完全に不適切になる。インターネットへの一貫した信頼できる接続なしでは、IoTデバイスは、大幅に低減したユーザ体験で動作するか、場合によってはまったく動作しない。
【０１３０】
ハブ-クラウドプラットフォームは、この状況のために特別に設計され、ハブをデバイス自体の近くに配置することによって、低速のまたは信頼できないバックアップの場合であっても、高い信頼性の良好なパフォーマンスが提供され得る。インターネットへのバックホールリンクを使用する必要なく、デバイスは、ローカルのIoTネットワークを介して、クラウドではなくハブと通信する。ハブは、クラウドと完全に同期され、バックホールリンクの使用を最適にしながら同等のレベルのサービスが利用可能であり、信頼性およびパフォーマンス特性であることを保証する。
【０１３１】
図5A〜図5Bに記載の以下の例は、上記で説明した本発明の実施形態の多くの用途のうちの1つを示す。本発明は、資産を監視する以下の例に限定されることを意味しない。
【０１３２】
図5Aは、本発明の1つまたは複数の実施形態による、上記の図1Aに示す監視システム(110)の一例を示す。具体的には、図5Aは、地理的領域(100)として示す農業環境内で飼育される家畜を監視するための監視システム(110)を示す。農業環境は、数百エーカ、数千エーカなどのような大きい領域にわたってウシ、ヒツジ、ヤギ、または任意の他のタイプの動物を飼育するために使用される農地を含んでもよい。図5Aの説明において、被監視動物は、上記の図1Aに示すモバイル資産に対応する。各被監視動物(102)は、動物の監視を可能にするためにネットワークノード(112)と通信するタグセンサ(104)を備える。図5Aに示す例では、ネットワークノード(112)は、インターネットオブシングス(IoT)リンク(106)を介して被監視動物(102)のタグセンサ(104)と通信するように構成されるアクセスポイントである。アクセスポイント(すなわち、ネットワークノード(112))は、ハブ(210)とさらにインターフェースし、ハブ(210)は、ネットワークノード(112)を含む複数のアクセスポイントを介して被監視動物から受信したデータの処理を実行してもよい。被監視動物とIoTネットワークに関するアクセスポイントとの間のIoTリンク(例えば、IoTリンク(106))。本発明の1つまたは複数の実施形態において、IoTネットワークを介して動物から収集されるデータは、クラウド環境(150)にアップロードされ、クラウド環境(150)からデータはユーザにアクセス可能であり得る。加えてまたは代替的に、データはまた、ハブを介してまたはアクセスポイントを介してローカルにアクセス可能であり得る。
【０１３３】
したがって、特定の領域におけるエネルギー効率的な位置決定を可能にするために、アクセスポイントは、IoTネットワークの重複するカバレッジ領域を有するように戦略的に配置されてもよく、それによって、電力を消費するGPS測位の使用を必要としない。TDOAベースの位置特定サービスが望まれる領域では、重複したカバレッジが少なくとも3つのアクセスポイントによって提供されることを保証するように高い程度のIoTネットワークの重複を有するアクセスポイントの密なグリッドが設置され得、他の領域ではアクセスポイントの疎なグリッドが設置され得る。これらの他の領域では、より正確でないRSSI測位が使用され得、または、正確な位置が要求される場合、GPS測位が使用され得る。
【０１３４】
さらに、図5Aに示すように、本発明の1つまたは複数の実施形態によれば、例えば、インターネットを使用して、ハブ(210)をクラウド(230)内のコンピューティングデバイスとインターフェースするための様々なオプションが設置される。ハブ(210)をクラウドコンピューティングデバイス、例えば、クラウドサーバ(152)とインターフェースするために、有線バックホールアップリンク(140)、セルラバックホールアップリンク(142)、および/または衛星バックホールアップリンクが使用されてもよい。代替的には、少なくとも一時的に利用可能な任意の種類のポイントツーポイントまたはマルチポイント接続を含む任意の他のデータ接続がバックホールリンクとして使用され得る。本発明の一実施形態において、バックホールリンクは使用されず、すなわち、ハブ(210)は、クラウド(230)へのインターフェースなしで動作しており、したがって、図1Gを参照して前に説明したように、アクセスポイント(112)を介してハブ(210)にアクセスするローカルコンピューティングデバイスを使用してのみアクセスされ得る。代替的には、本発明の一実施形態において、ハブが使用されず、すなわち、アクセスポイントは、バックホールリンクに直接接続されてもよい。そのような構成は、バックホールリンクが非常に信頼できると考えられる場合に適している可能性がある。代替的には、バックホールリンクの信頼性が低いと考えられる場合、ハブは、クラウドに到達できない間、完全なまたは少なくとも部分的な機能を提供してもよい。
【０１３５】
有線バックホールリンク(140)は、例えば、インターネットサービスプロバイダへの有線イーサネット接続、光ファイバ接続、DSLインターネット接続、ケーブルインターネット接続などであってもよい。ハブをクラウド環境(150)に接続するのに適した任意のタイプの有線データインターフェースが使用され得る。セルラバックホールリンクは、3G、LTE、または5Gデータ接続のような任意のタイプのセルラデータ接続であり得る。当業者は、本発明から逸脱することなく、任意のタイプの有線またはワイヤレスデータリンクがバックホールリンクとして使用され得ることを理解するであろう。
【０１３６】
上記で指摘したように、ハブ(210)およびクラウド(230)は、上記の図1Eおよび図1Fに示すハブ-クラウドプラットフォーム(270)のようなハブ-クラウドプラットフォームとして構成されてもよい。ハブ-クラウドプラットフォームとしてハブ(210)およびクラウド(230)を構成することの3つの重要な要素は、システムが分散され、一貫性があり、階層化されることである。
【０１３７】
第1の要素は、ハブ-クラウドプラットフォームが分散されることである。クラウドは、公衆インターネット上の1つまたは複数の場所に存在し、インターネットに接続されるクライアントにアクセス可能である。ハブは、クラウド機能のうちのいくつかを、デバイスおよびゲートウェイのセットを有する特定の地理的位置(すなわち、サイト)に分配する。これは、インターネットから切断されたときでもサイトが動作すること、より短い待ち時間の処理を通して改善されたパフォーマンスを提供すること、ならびに、クラウド上の負荷を低減すること/ネットワーク帯域幅が広いときにのみクラウドを使用することを可能にする。
【０１３８】
第2の要素は、ハブ-クラウドプラットフォームが一貫しているということである。ハブ上のハブ-クラウドプラットフォームにアクセスする構成要素は、クラウドにおけるハブ-クラウドプラットフォームにアクセスする構成要素と同じ挙動を予想し得る。いくつかのサービスは、ハブ上でのみ実行され、いくつかのサービスは、クラウド内でのみ実行されるが、それらが両方の場所で実行される場合、それらは、APIおよび機能の同じセットを提供する。ハブ-クラウドプラットフォームは、一貫したサービスAPIに加えて、データの一貫したビューを確実にするために、ハブとクラウドとの間でデータを同期させる。
【０１３９】
第3の要素は、ハブ-クラウドプラットフォームが階層化されることである。ベースレイヤにおいて、データストレージ、ネットワーキング、およびメッセージングのようなコアサービスのセットがある。ベースレイヤの上には、特定のターゲット製品にではなくIoTネットワークに固有のサービスを提供するIoTサービスレイヤがある。一番上には、モバイル資産(例えば、農業資産)に特定の機能を提供するためにより下位のレイヤ上に構築されるモバイル資産固有サービスがある。他の市場の要求に対処するために、追加のモバイル資産固有サービスが最上レイヤに追加されてもよい。
【０１４０】
図5Bは、本発明の1つまたは複数の実施形態による、複数のネットワークセグメント(192、194)を含む例示的な監視システム(110)を示す。ネットワークセグメント(192、194)の各々は、ハブ(210)と複数のアクセスポイント(112)とを備え、家畜の監視のためのカバレッジを提供する。代替的には、これらのネットワークセグメントは、ハブなしで動作されてもよい。さらに、上記の図3を参照して説明したように、両方のネットワークセグメントは、同じ無線周波数(RF)プランを使用して、すなわち、同じ送信プロトコルおよび周波数をして動作する。ネットワークセグメント1(192)は、マルチテナントサイトとして構成され、すなわち、複数の顧客がネットワークセグメントによってサービスされる。例えば、サービスとして家畜の監視を提供する提供者によって農村地域に設置される監視システム(110)を考える。複数の牧場主(図5Bに示すように顧客1〜4)がサービスに申し込み、自分の動物を監視システムによって監視させる。監視システムは、公的または私的に動作され得る。動物は、(例えば、囲われた別個の領域において)別々に飼育されてもよく、または、動物は、より大きい複合領域において飼育されてもよい。オプションで、動物は、領域内のサイトにわたって自由に移動し得るが、動物が牧場主の所有地を出たことを牧場主に知らせるために、牧場主のサイトとは異なる場所で検出された場合、通知もしくは警報をトリガしてもよい。牧場主のうちの1人(顧客1)は、サイトAとは別の追加の土地(サイトB)を所有する。この追加の土地も、家畜を飼育するために使用され、追加のネットワークセグメント、すなわち、ネットワークセグメント2によって監視される。ネットワークセグメント2は、ネットワークセグメント1と同じRFプランを使用してもしなくてもよい。ネットワークセグメント1および2は、同じ監視システムに属するので、デバイスに関する情報は、ネットワークセグメント間で交換され得る。したがって、動物をサイトAからサイトBに移動させることは、簡単である。したがって、図5Bのシナリオは、本発明の1つまたは複数の実施形態による、マルチテナント、マルチサイト監視システムを示す。当業者は、本発明の1つまたは複数の実施形態による監視システムが完全にスケーラブルであることを理解するであろう。例えば、監視システムは、任意の数のサイト、任意の数の顧客、および任意の数の監視されている動物を含んでもよい。さらに、本発明の1つまたは複数の実施形態による監視システムは、世界的に分散されてもよい。例えば、サイトAおよびBは、異なる大陸上にあってもよい。ネットワークセグメントは、任意の数のアクセスポイントおよび/またはタグセンサもしくは他の被監視デバイスによって任意に大きくなる場合がある。しかしながら、結局は、多数のデバイスを有するネットワークセグメントは、混雑するようになる可能性があり、または、ネットワークセグメントのハブは、入ってくるデータの量によって圧倒される可能性がある。そのようなシナリオでは、ネットワークセグメントは、各々がそれ自体のハブとアクセスポイントとを有する2つ以上の別個のネットワークセグメントに分割されてもよい。ネットワークセグメントは、図5Bにおいて互いに素であるように示されているが、ネットワークセ���メントはまた、他の構成では互いに重複してもよい。
【０１４１】
図5Bに示すように、監視システム(110)のIoTネットワークは、カバレッジの複数の地理的領域に分割されてもよく、IoTネットワーク全体の各々1つのセグメント(例えば、ネットワークセグメント1(192)、ネットワークセグメント2(194))が地理的領域(100)内にある。各セグメント(例えば、ネットワークセグメント1(192)、ネットワークセグメント2(194))内で、IoTリンクは、同じRFプラン(周波数)を共有する。セグメント内のデバイス(例えば、タグセンサ)は、単一の点(ハブかクラウドかを問わず)において処理され、そこで、デバイスへの送信が調整され、複数のIoTゲートウェイ(例えば、アクセスポイント(112))を介してデバイスから受信された情報が単一の受領にまとめられる。ゲートウェイのカバレッジが十分に密である場合、デバイスに関する大まかな位置を与えるために、RSSIおよびTDOAの計算が実行される。ネットワークセグメントは、単一のIoTプロトコルオーバレイ(使用される場合)も有し、セグメント内のすべてのデバイスおよびゲートウェイは、同期して送信および受信する。すなわち、各ネットワークセグメントは、それ自体のスケジュールを有する。例えば、ネットワークセグメント1(192)およびネットワークセグメント2(194)は、スーパフレームおよびフレームの異なるパラメータを有してもよい。ネットワークセグメント内で、デバイスは、再設定なしで自由に移動してもよい。新しいネットワークセグメントに移行するデバイスは、周波数(RFプラン)を変更するか、IoTプロトコルオーバレイスケジュールを変更するか、または両方を変更するために再設定されなければならない。これは、典型的には、セキュリティを変更することなく実行されてもよい。
【０１４２】
個々のネットワークセグメントのサイズは、それがサービスするデバイス数と、IoTネットワークを介して送信されるデータの量とによって大きく左右される。より多くのデバイスおよびより多くのデータは、より高い割合の通信時間がネットワークセグメント内で消費されることを意味する。セグメントはすべてのゲートウェイにわたって同期して動作するので、セグメント全体が各デバイスの負荷を負担する。セグメント内の通信時間の大きい割合が使用または予約されると、セグメントは、カバレッジエリアを低減するため、追加の周波数にアクセスするため、または、IoTオーバレイスケジュールを複数のスケジュールに分割するために、隣接するかまたはスタックされたセグメントに分割される。
【０１４３】
加えて、ハブに割り当てられるネットワークセグメントは、ネットワークバックエンドのための処理能力を使い果たす可能性がある。この場合、ネットワークセグメントを(例えば、ネットワークセグメント1(192)およびネットワークセグメント2(194)に)分割することは、負荷がハブ間(例えば、複数のハブ(118))で分割されることを可能にする。処理能力がクラウドにおいてははるかにより大きいので、クラウドに割り当てられるネットワークセグメントは、典型的には、この問題を持たない。
【０１４４】
ネットワークセグメント(例えば、ネットワークセグメント1(192)、ネットワークセグメント2(194))は、上記の図1Gおよび図5Aを参照して説明したように、バックホールリンクの信頼性および容量に応じて、ハブ(例えば、ハブ(210))またはクラウドのいずれかによってサービスされるように割り当てられる。
【０１４５】
先に論じたように、ハブを展開するための主な原動力は、ネットワーク接続性である。ハブを展開することの二次的な利益は、クラウド上の負荷の低減である。ハブが必要なクラウド機能のすべてを直接またはローカルに実行しているので、クラウドは、これらの動作を実行する必要はない。ネットワークセグメントは、2つの主な方法を介してインターネットに直接接続され得る。例えば、一次ゲートウェイがインターネットに接続されてもよく、他のゲートウェイがメッシュを介して一次ゲートウェイに接続されてもよい。別の例では、各ゲートウェイは、個別にインターネットに接続されてもよい。2つの例の混成も可能である。
【０１４６】
単一のネットワークセグメントが、ネットワークセグメント1(192)内の顧客1サイトA、顧客2サイト、顧客3サイト、顧客4サイトとして示されるような、複数のサイトにわたって複数の顧客をサポートしてもよい。サイトは、顧客の関心領域を描写する地理的境界(例えば、特定の顧客の土地の境界線)である。一般に、各サイトは、サイト内のデバイスの容易な移動を容易にするために、単一のネットワークセグメントによってカバーされる。デバイスは、再設定なしで単一のネットワークセグメント内のサイト間を移動してもよい。しかしながら、これは、デバイスが顧客の管理境界を離れるので、デバイスを所有する顧客に警報をもたらし得る。
【０１４７】
サイトはまた、ネットワークセグメントに対するサービスをプロビジョニングするための基礎を形成する。例えば、ネットワークセグメントに対するサービスを提供するためにハブによって使用されるデータがプロビジョニングされてもよい。具体的には、IoTネットワークは、エンドユーザサービスを提供するために使用される。これらのサービスは、一般的に、病気になっている動物、所有地を出ている動物のような、事前定義された条件に対処するための、個々の顧客および個々の顧客サイトに固有のものである。これらのサービスをオフラインでサポートするために、ハブは、ネットワークセグメント内の各顧客のためのデータをプロビジョニングされてもよい。ネットワークサービスをサービスするためにハブをプロビジョニングするために、ハブは、それが処理するネットワークセグメント内のサイトを探索し、対応する顧客データの位置を突き止め、それをオフラインで使用するために同期させてもよい。したがって、ハブは、オフライン状態の間にそのネットワークセグメント上のIoTデバイスからの情報を処理するために、信頼できないかまたは制約されたネットワーク接続が存在するときはいつでも展開されてもよい。
【０１４８】
加えて、ハブはまた、以下の方法でバックホール接続を最適化してもよい。
・圧縮:必要な帯域幅を低減するためにクラウドサーバへの/からのデータを圧縮する。
・優先順位付け:優先順位のより低いデータの前に優先順位の高いデータを同期させる。
・選択的同期:クラウドによって必要とされないデータを同期させるのをスキップするか、または要求に応じて特定のデータを同期させる(例えば、ログ)。
・データ確認:データがクラウド上で確認されるまで同期を再試行する。
・マルチパスサポート:帯域幅アグリゲーション(より速いパフォーマンスのため)またはハンドオーバ(信頼性のため)をサポートするマルチパスプロトコルを使用する。
・バッチ処理:十分な量が可能なときにのみ、または指定された時間ウィンドウ中に(選択されたまたはすべての)データを同期させる。
【０１４９】
要約すると、これらの特徴は、IoTシステムが個々にそうであるよりも保守的なネットワークリソースになることを可能にする。
【０１５０】
ハブは、ネットワークセグメントをオフラインで動作させることができるが、ハブは、クラウドが提供するものと同一のサービスのセットを提供しない可能性がある。クラウドがタスクを実行するのにより適していて、クラウドがアクセスできないときに低グレードのまたは代替の方法でハブが動作するいくつかの状況が存在する。これの一例は、グローバルデバイスデータベースである。製造中、デバイス情報は、各ハブで個別にではなく、クラウドを用いて登録される。デバイス情報(例えば、各タグセンサのID、セキュリティキーなど)は、クラウド内に無期限に存在してもよく、デバイスがハブのネットワークセグメント内のサイトに割り当てられたときにハブにダウンロードされてもよい。デバイスがサイトに割り当てられたときにハブがオフラインである場合、ハブは、その後にネットワークに接続したときにデバイスデータを同期する。デバイスは、デバイスデータの同期まで、そのセグメントにおいて使用できない。
【０１５１】
ハブ-クラウドプラットフォームのユーザアプリケーション(例えば、上記の図1Eに示すハブ-クラウドプラットフォーム(270)のユーザアプリケーション(250))をサポートするために、ハブは、サイバー攻撃を防止すること、クライアントおよびサーバ(すなわち、ユーザデバイスおよびクラウドコンピューティングデバイス)が公開鍵証明書を使用して相互に認証することを保証することなどのセキュリティの理由のために認証トークンを発行しない。ハブ-クラウドプラットフォームにアクセスするためにログインするために、ユーザは、クラウドにログイン要求を提出する。多くの認証プロトコルのうちの1つを介して、クラウドは、クライアントの識別情報を検証し、クラウド上または任意のハブ上のサービスにアクセスするための長期間有効なトークンを発行する。ユーザアプリケーションまたはブラウザは、将来の使用のためにこの長期間有効なトークンを記憶する。このログイン要求は、ハブサイトにおけるインターネット接続だけでなく、任意のインターネット接続から実行されてもよい。
【０１５２】
典型的な認証トークンとは異なり、クラウドによって発行されるトークンは、「長期間有効」であり、すなわち、数日または数週間有効である。これは、デバイスまたはハブが長期間オフラインであっても、ユーザが有効な資格情報を有することを保証し、ネットワーク中断時間の予想される期間(例えば、1週間)よりも長くなるように選択される。ハブは、オフラインのときであっても、そして、以前に遭遇したことがないユーザでさえ、トークンにおける暗号化署名がクラウドの既知の証明書と一致することを確認することによってトークンを検証し得る。ハブがオンラインである間、トークンは、トークンを将来に延長するために定期的にリフレッシュされる。トークンの期限が切れた場合、ユーザは、再度ログインする必要がある。
【０１５３】
ユーザはまた、どのデータ要素がアクセス可能であるかを管理する権限のセットを割り当てられる。例えば、権限のセットは、ある顧客が別の顧客のデータを見ることができないこと、または準社員がシステムの全機能にアクセスすることができないことを保証する。
【０１５４】
オフラインのハブは、トークンの真正性およびスケジュールされた期限切れのみをチェックすることができるので、ユーザがハブ-クラウドプラットフォームから除去された場合、トークンは、有効期限まで有効のままである。長期間有効なトークンを用いてセキュリティを維持するために、権限は、セキュリティトークン内に記憶されず、トークンとは別に記憶されハブと同期させる。このようにして、ユーザが除去されると、ユーザの権限は、最初にクラウドから削除される。権限がハブに同期される前に、ハブは、いかなるサービスへのユーザアクセスも許可することなくユーザを認証し続ける。ユーザの除去中にハブがオフラインであるならば、トークンが期限切れになること、またはハブがクラウドと同期することのどちらかが先に起こるまで、ユーザは、以前と同じレベルの権限で、ハブ上にローカルに記憶されたデータへのアクセスを保持する。
【０１５５】
図5Cは、上記の図1Eを参照して説明したハブ(210)とクラウド(230)との間に分散される例示的な分析システムのブロック図を示す。図5Cに示すように、クラウド(230)は、全データセット(501)を記憶し、ディープラーニング(502)を実行し、規則テンプレート(503)を生成するように構成される。ハブ(210)は、部分データセット(504)を記憶し、規則実行(505)を実行し、警報(506)を生成するように構成される。全データセット(501)は、限定はしないが、ハブ(210)を含むハブからアップロードされる様々なデータ、ならびにユーザによって提供されるデータを含む。対照的に、部分データセット(504)は、例えば、ハブ(210)のネットワークセグメント内のデバイスから取得される、ならびにクラウド(230)からダウンロードされるハブ(210)のローカルデータを含む。ディープラーニング(502)は、例えば、ディープニューラルネットワーク、ディープビリーフネットワーク、リカレントニューラルネットワークなどを使用してディープ構造化機械学習または階層的機械学習を実行する機械学習ソフトウェアモジュールである。規則テンプレート(503)は、ディープラーニング(502)によって生成される経験的規則の集まりである。規則テンプレート(503)は、特定のネットワークセグメントをカバーするハブのうちの1つにそれぞれ適用可能な複数の部分を含んでもよい。規則実行(505)は、警報(506)を生成するためにクラウド(230)からダウンロードされる経験的規則を適用するソフトウェアモジュールであり、警報(506)は、定義済みのイベントの発生をユーザに通知するためのメッセージである。
【０１５６】
ハブ(210)およびクラウド(230)の前述のシステム要素は、定義済みのイベント(例えば、所有地の外にいる動物、充電されていない電力システム)に関する警報(506)をトリガする役割を果たす分析システムを形成し、ならびに、誤った肯定/否定を低減するため、および、ネットワークセグメント内のデバイスに関連するハードウェアの違い、伝搬特性、デッドゾーンなどを補償するために、ネットワークセグメントのための適切な設定値を決定するためのディープラーニング(502)を実行する。
【０１５７】
警報(506)は、ハブがオンラインおよびオフラインの間に機能し、したがって、ハブ-クラウドプラットフォームのハブ(210)上に配置される。しかしながら、機械学習および他の統計的技法は、しばしば、(例えば、全データセット(501)を記憶する)大容量のデータストレージと、個々のハブに利用可能なものよりも多くの重要なコンピューティングリソースとを必要とする。したがって、図5Cに示すように、ハブ-クラウドプラットフォームは、クラウド(230)内で実行されるべき分析システムの(例えば、規則テンプレート(503)を生成するための)機械学習(ディープラーニング)(502)および実行機能を割り当て、次に、部分データセット(504)に基づく規則実行(505)および限定された(浅い)学習のために規則テンプレート(503)をハブ(210)にプッシュダウンする。本明細書で使用されるとき、全データセット(501)は、複数のハブ(例えば、ハブ(210))からクラウド(230)にアップロードされるデータであり、部分データセット(504)は、例えば、ハブ(210)のネットワークセグメントによってカバーされるデバイス(例えば、タグセンサ)から取得されるデータを含む、ハブ(210)内に記憶されるローカルデータである。
【０１５８】
一貫したサービスAPIとサイトのデータの一貫したビューとを提供するために、ハブ-クラウドプラットフォームは、監視システム内のハブの全データセット(501)および複数の部分データセット(例えば、部分データセット(504))を記憶するための分散型オブジェクトストアを含む。オブジェクトストアは、各々の記憶された部分データセットを、サイトおよびサイト固有であり得る同期挙動と関連付け、ハブとクラウドとの間でデータを自動的に同期させる。具体的には、ハブ上に記憶される各部分データセット(例えば、部分データセット(504))は、クラウド(230)内に記憶される全データセット(501)のサブセットである。各部分データセット(例えば、部分データセット(504))は、ハブのネットワークセグメント内の特定のサイトについてのみ同期され、また、ハブ上で必要とされるストレージを制限するために期限付きである。このメカニズムは、冗長性とデータ復元も提供する。クラウドは、典型的には、冗長性を保証するために、複数の場所および複数のノードにおいてデータを記憶するが、ハブは、データを1回記憶することのみを必要とする。ハブが機能しなくなり、新しいハブがネットワークセグメントに割り当てられると、新しいハブは、クラウドからそれ自体をプロビジョニングし、それがサービスするサイトに適切なデータをダウンロードする。
【０１５９】
オブジェクトストア同期化メカニズムは、優先度もサポートし、重要なデータがより低い優先度のデータの前にバックホールネットワークにアクセスすることを保証する。例えば、ユーザ権限テーブルを同期することは、非常に重要であり、できる限り早く同期されるが、後で分析するための統計データを同期することは、より低い重要性のものであり、必要な限り待機してもよい。
【０１６０】
ハブ上では、各ハブ-クラウドサービスの単一のインスタンスが実行される。すべてのサービスが同じハードウェアを共有するので、複数のインスタンスを実行することは、余分なリソースを消費し、信頼性またはパフォーマンスを改善しない。対照的に、クラウド上では、複数の物理マシン間で負荷を分散させることによって、複数のインスタンスが信頼性およびパフォーマンスの向上を提供する。これを容易にするために、ハブ-クラウドプラットフォームは、複数のサービスがキューを処理し得るように、または複数のサービスがゲートウェイ/アクセスポイントをそれら自体の間で分散させ得るように、ゲートウェイ、ネットワークセグメント、サイト、およびデバイスのためのメッセージキューと一意のIDベースのトピックとを使用する。
【０１６１】
(例えば、複数のゲートウェイ/アクセスポイントによって受信されるIoTパケットにおけるように複数のメッセージを単一のメッセージに縮小するサービスのため、または履歴を維持するサービスのために)単一のサービスインスタンスにおいて構成要素からのデータのすべてを処理することが有利である場合、ハブ-クラウドプラットフォームは、デバイス、ゲートウェイ/アクセスポイント、顧客、またはサイトからのメッセージがすべて同じインスタンスに割り当てられることを保証するために、一貫したハッシュリングを使用してもよい。これは、負荷を分散させるための追加のサービスインスタンスを作成するとき、または負荷を照合するために余分なサービスインスタンスを削除するときに、データの過度なスラッシングを防止する。
【０１６２】
ネットワークセグメントを離れて異なるネットワークセグメント上に現れるデバイス(例えば、タグセンサ)は、同じ顧客(例えば、図5Bに示す顧客1)によって所有される場合であっても、IoTネットワークと通信するために異なるネットワーク設定のセットを必要とする。これは、新しいネットワークセグメントが異なるRFプランとIoTプロトコルオーバレイスケジュールとを有する可能性があるためである。全体的なIoTネットワーク内にあるので、ネットワークセグメント2(194)上のハブ(210)は、新しいデバイスをプロビジョニングするためにクラウドから新しいデバイスに関する情報を要求してもよい。代替的には、ネットワークセグメント1(192)上の新しいデバイスまたはハブ(210)は、入ってくるデバイスをネットワークセグメント2(194)上のハブ(210)にそれがネットワークセグメント1(192)を離れる前に事前に通知してもよい。
【０１６３】
クラウドは、デバイス情報のすべてを含むので、クラウドによって管理される2つのネットワークセグメント間の転送は、同期を必要としない。しかしながら、デバイスは、依然として、RFプランを変更し、新しいネットワークセグメントのIoTプロトコルオーバレイスケジュールに挿入されなければならない。
【０１６４】
図5Dは、ハブ-クラウドプラットフォームによって提供される階層化サービスの一例を示す。例えば、コアサービスは、限定はしないが、
・ハブプロビジョニング:クラウドサービスの特定のセットをオフロードするためにハブをプロビジョニングする
・サービス許可:サービスに対する許可
・ユーザ管理:ユーザに対する認証、許可、および権限管理
・サービスオーケストレーション:すべての必要なサービスが実行されており適切にスケーリングされていることを確実にする
・サービスメトリック:サービスヘルスメトリックを監視する
・ソフトウェア更新:ハブおよびクラウドサービスにソフトウェア更新を提供する
・オブジェクトストア:型付きサービス/アプリケーションデータを記憶する
・データ同期:ハブとクラウドとの間でデータを同期する
・メッセージブローカ:サービス間で通信するためのメッセージングシステム
・リモートアクセス:リモート診断サブシステム
・ロギング:サービスログのための記憶、ローテーション、および同期システム
・警報マネージャ:ユーザアドレス可能な警報を記憶する
・通知サービス:ユーザに警報を通知する
・分析管理:分析サービスを管理する
・システム分析:システム問題に関する警報を生成する
・請求/支払い:サービスに関するチャージアカウント
を含んでもよい。
【０１６５】
さらに、IoTサービスは、限定はしないが、
・ゲートウェイプロビジョニング:特定のネットワークセグメントをブロードキャストするようにゲートウェイをプロビジョニングする
・ゲートウェイメトリック:ゲートウェイメトリックをサービスメトリックに変換する
・IoTデバイス:IoTデバイスをネットワークにプロビジョニングし、セキュリティ証明書を記憶する
・IoTネットワーク:IoTネットワークゲートウェイおよび適切なIoTネットワークアプリケーションサービスへの/からのルート
・IoTネットワークアプリケーション:IoTデバイスデータを暗号化および解読し、IoTプロトコルオーバレイに従って送信をスケジュールする
・ハイブリッドGPS:ハイブリッドGPSメッセージを緯度/経度座標に復号する
・エフェメリス:ゲートウェイまたはインターネットからGPSシステムエフェメリスデータをダウンロードする
・到着時間遅延:送信タイミングに基づいてIoTデバイス位置を生成する
・位置分析:境界違反警報と移動警報とを生成する
・デバイスデータ:IoTデバイスデータと場所とを記憶する
を含んでもよい。
【０１６６】
加えて、農業サービスは、限定はしないが、
・分析レポート生成:システム内に記憶されたデータに基づいてレポートを生成する
・ユーザアプリケーション:農業記録を記憶し、IoTシステムデータをユーザアプリケーションに公開する
・行動分析:動物の健康および他の農業状況に関する警報を生成する
を含んでもよい。
【０１６７】
ハブ-クラウドプラットフォーム内のサービスの階層化に加えて、データ自体も階層化される。データがハブ-クラウドプラットフォーム全体を流れるにつれて、経路に沿った構成要素が、構成要素からのデータを以前に解読または復号することなく、追加のメタデータを用いてデータを増強してもよい。
【０１６８】
例えば、データフローを送信するデバイスは、限定はしないが、以下の、
・デバイスは、元の暗号化されたペイロードを送信する
・各受信ゲートウェイは、受信された周波数および時間に関するメタデータを追加してもよい
・IoTネットワークサーバは、受信するゲートウェイの数に関するメタデータを追加してもよい
・TDOAサービスは、以前のメタデータに基づいて、送信デバイスの位置に関するメタデータを追加してもよい
・デバイスデータサービスは、関連するサイトおよび顧客に関する追加メタデータをデータベース内に記録してもよい
・同期サービスは、同期時間および優先順位に関するメタデータを追加してもよい
を含んでもよい。
【０１６９】
このメタデータを修正なしで既存のペイロードに追加することによって、ハブ-クラウドプラットフォームは、その特有の利点を追加するために必要なデータによる拡張を適用しながら、任意のIoTネットワークからの任意のタイプのデータを処理することができる。
【０１７０】
図6は、本発明の1つまたは複数の実施形態によるコンピューティングシステムを示す。本発明の実施形態は、コンピューティングシステム上で実施され得る。モバイルタイプ、デスクトップタイプ、サーバタイプ、埋め込み型、または他のタイプのハードウェアの任意の組合せが使用されてもよい。例えば、図6に示すように、コンピューティングシステム(600)は、1つまたは複数のコンピュータプロセッサ(302)と、関連するメモリ(304)(例えば、ランダムアクセスメモリ(RAM)、キャッシュメモリ、フラッシュメモリなど)と、1つまたは複数の記憶デバイス(606)(例えば、ハードディスク、コンパクトディスク(CD)ドライブまたはデジタル多用途ディスク(DVD)ドライブのような光学ドライブ、フラッシュメモリスティックなど)と、多数の他の要素および機能とを含んでもよい。コンピュータプロセッサ(302)は、命令を処理するための集積回路であってもよい。例えば、コンピュータプロセッサは、プロセッサの1つまたは複数のコアまたはマイクロコアであってもよい。コンピューティングシステム(600)はまた、タッチスクリーン、キーボード、マウス、マイクロフォン、タッチパッド、電子ペン、または任意の他のタイプの入力デバイスのような1つまたは複数の入力デバイス(610)を含んでもよい。さらに、コンピューティングシステム(600)は、スクリーン(例えば、液晶ディスプレイ(LCD)、プラズマディスプレイ、タッチスクリーン、陰極線管(CRT)モニタ、プロジェクタ、または他のディスプレイデバイス)、プリンタ、外部記憶装置、または任意の他の出力デバイスのような1つまたは複数の出力デバイス(608)を含んでもよい。出力デバイスのうちの1つまたは複数は、入力デバイスと同じであっても異なっていてもよい。コンピューティングシステム(600)は、ネットワークインターフェース接続(図示せず)を介してネットワーク(312)(例えば、ローカルエリアネットワーク(LAN)、インターネットのようなワイドエリアネットワーク(WAN)、モバイルネットワーク、または任意の他のタイプのネットワーク)に接続されてもよい。入力デバイスおよび出力デバイスは、コンピュータプロセッサ(302)、メモリ(304)、および記憶デバイス(606)にローカルにまたは(例えば、ネットワーク(312)を介して)リモートに接続されてもよい。多くの異なるタイプのコンピューティングシステムが存在し、前述の入力および出力デバイスは、他の形態をとってもよい。
【０１７１】
本発明の実施形態を実行するためのコンピュータ可読プログラムコードの形態におけるソフトウェア命令は、CD、DVD、記憶デバイス、ディスケット、テープ、フラッシュメモリ、物理メモリ、または任意の他のコンピュータ可読記憶媒体のような非一時的コンピュータ可読媒体上に、全体的にまたは部分的に、一時的にまたは恒久的に記憶されてもよい。具体的には、ソフトウェア命令は、プロセッサによって実行されると、本発明の実施形態を実行するように構成されるコンピュータ可読プログラムコードに対応してもよい。
【０１７２】
さらに、前述のコンピューティングシステム(600)の1つまたは複数の要素は、遠隔地に配置され、ネットワーク(312)を介して他の要素に接続されてもよい。さらに、本発明の実施形態は、複数のノードを有する分散システム上で実施されてもよく、本発明の各部分は、分散システム内の異なるノード上に配置されてもよい。本発明の一実施形態において、ノードは、別個のコンピューティングデバイスに対応する。代替的には、ノードは、関連する物理メモリを有するコンピュータプロセッサに対応してもよい。代替的には、ノードは、共有メモリおよび/またはリソースを有するコンピュータプロセッサまたはコンピュータプロセッサのマイクロコアに対応してもよい。
【０１７３】
本発明の実施形態は、例えば、逃避を防止するため、または崖のような危険な特徴への近接を検出するために、ジオフェンシング機能の実装を可能にしてもよい。本発明の実施形態は、正常な使用(または使用の失敗)の給餌もしくは水の場所、(例えば、捕食者の攻撃から生じる)急速な運動、および/または(例えば、傷害から生じる)動けないことの検出をさらに可能にし得る。追加のセンサを使用して、さらなる追加の挙動が検出されてもよい。例えば、飲食に特徴的な頭部の動きを検出するために加速度計が使用されてもよい。動物の健康を監視するために、温度、心拍数、血圧、および消化活動を含む生理学的変数が監視されてもよい。測定値のうちの任意の1つまたは組合せが指定された範囲を超えたときに警報がトリガされてもよく、脅威、病気、および他の異常の早期の検出を可能にする。
【０１７４】
本発明について、限られた数の実施形態に関して説明したが、本開示の利益を有する当業者は、本明細書で開示される本発明の範囲から逸脱しない他の実施形態が考案され得ることを認識するであろう。したがって、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によってのみ限定されるべきである。
【符号の説明】
【０１７５】
100  地理的領域
101  モバイル資産
102  被監視動物
104  タグセンサ
105  範囲
106  IoTリンク
110  監視システム
110a  監視システム
110b  監視システム
110c  監視システム
110d  監視システム
111  凡例
112  ネットワークノードA
113  ネットワークノードB
114〜119  ネットワークノード
117  ネットワークノード
118  複数のハブ
120  ネットワークアグリゲーションシステム
140  有線バックホールアップリンク
142  セルラバックホールアップリンク
150  クラウド環境
152  クラウドサーバ
192  ネットワークセグメント1
194  ネットワークセグメント2
200  地理的領域
201  インターネットオブシングス(IoT)受信機
201a  RF受信機
201b  デジタルベースバンドモデム
202  到着時間(TOA)モジュール
203  全地球測位システム(GPS)およびクロック同期化回路
204  処理エンジン
205  IoT無線アンテナ
210  ハブ
212  アプリサービス
230  クラウド
232  アプリサービス
250  ユーザアプリケーション
270  ハブ-クラウドプラットフォーム
272  モバイル資産固有サービス
274  IoTサービス
276  コアサービス
300  IoT通信プロトコルオーバレイ
302  スーパフレーム
304  フレーム
312  ビーコン
314  ビーコンガード時間
316  通信スロット
501  全データセット
502  ディープラーニング
503  規則テンプレート
504  部分的なデータセット
505  規則実行
506  警報
600  コンピューティングシステム
606  記憶デバイス
608  出力デバイス
610  入力デバイス
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図１Ｃ】
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【図１Ｄ】
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【図１Ｅ】
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【図１Ｆ】
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【図１Ｇ】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図４Ｄ】
2020509619.tif 000031
【図４Ｅ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
2020509619.tif 000034
【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図６】
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【国際調査報告】
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