"対象物の速度が所定の閾値を下回るかどうかを判定する方法であって、当該方法は:或る時点から後の時点までの或る時間インターバル範囲内の前記対象物の複数の加速度を測定するステップと;前記測定された加速度に基づいて、前記時間インターバルの範囲内の対象物の複数の速度を表す情報を導出するステップと;前記複数の速度を表す導出された情報に基づいて、基準を適用することにより、前記速度が、その時点で前記所定の閾値を下回るかどうかを判定するステップと、を含む、方法。前記基準は、前記対象物の速度が前記所定の閾値を下回るとの最終判定以後の前記速度を表す量、特に、前記速度の最大値を表す量に依存したファクタを含む、請求項1記載の方法。前記ファクタは、前記速度を表す量、特に、前記速度の最大値を表す量が増加するとき、増加する、請求項2記載の方法。前記ファクタは、前記速度の最大値が多項式、特に、3次の多項式に従って増加するとき、増加する、請求項3記載の方法。前記対象物が所定の動きパターンに従って動くとき、前記ファクタの前記速度の最大値への依存の種類が判定され、そうして、前記対象物の速度が前記所定の閾値を下回るとの判定が微調整されるようになる、請求項2乃至4のうち何れか1つに記載の方法。前記基準は、第1基準又は第2基準が満足される場合に満足される、請求項2乃至5のうち何れか1つに記載の方法。前記第1基準はその時点の加速度が加速度閾値を下回るかどうかを判定することを含む、請求項6記載の方法。前記第1基準は、その時点の速度が或る積よりも小さいことの判定を含む、請求項6又は7記載の方法であり、その積は:前記ファクタと、前記対象物の速度が前記所定の閾値を下回ることの最後の判定以後の時間に依存した量と、速度許容値とからなる。前記第2基準は、その時点の前記速度が速度閾値を下回るかどうかの判定を含む、請求項6乃至8のうち何れか1項記載の方法。前記第2基準は、その時点の加速度が或る積よりも小さいことの判定を含む、請求項6乃至9記載の何れか1項記載の方法であり、その積は:前記ファクタと、前記対象物の速度が前記所定の閾値を下回ることの最後の判定以後の時間に依存した量と、加速度許容値とからなる。前記量は、前記対象物の速度が所定の閾値を下回ることの最後の判定後の時間に線形に依存する、請求項8又は10記載の方法。その時点から後の時点までの時間インターバルの範囲内で、前記対象物の複数の加速度を測定するステップは、50Hzと200Hzの間の周波数で、特に、70Hzと150Hzの間の周波数で前記加速度を測定するステップを含む、請求項1乃至11のうち何れか1項記載の方法。その時点から後の時点までの時間インターバルの範囲内で、前記対象物の複数の加速度を測定するステップは、20乃至60の加速度、特に、30乃至50の加速度を測定するステップを含む、請求項1乃至12のうち何れか1項記載の方法。対象物の座標を判定する方法であって、当該方法は:請求項1乃至13のうち何れか1項記載の方法に従って、前記対象物の速度が、所定の閾値を下回るかどうかを判定するステップと;前記対象物の速度が所定の閾値を下回るかどうか、及び、その時点の測定加速度に基づいているかどうかを判定するステップに基づいて、前記対象物の座標を導出するステップと、を有する方法。対象物の速度が所定の閾値を下回るかどうかを判定する装置であって、当該装置は:慣性センサであって、当該慣性センサは、適応され、或る時点から後の時点までの時間インターバルの範囲内で、前記対象物の複数の加速度を測定する、慣性センサと、処理システムであって、当該処理システムは、適応され、前記測定された加速度に基づき、前記時間インターバルの範囲内の、前記対象物の複数の速度を表す情報を導出し、そして、前記複数の速度を表す導出された情報に基づき、基準を適用することにより、前記速度が、その時点で所定の閾値を下回るかどうかを判定する、処理システムと、を含む装置。対象物がゼロ速度状態にあるかどうか判定するための方法及びシステムが必要であり、特に、対象物の速度が所定の閾値を下回るかどうか、特に、その対象物がゼロ速度を有するかどうかを判定するものであり、それにより、より高い精度がもたらされる。さらに、対象物の座標を判定するための方法とシステムが必要であり、その方法は、加速度の測定に基づいており、対象物の座標、即ち、高精度な3次元位置情報を提供する。さらに、対象物の座標を判定するための方法が必要であり、その方法は、測定された加速度に依存し、ドリフトの問題が低減している。一実施形態によれば、ゼロ速度状態を判定する方法、特に対象物の速度が所定の閾値を下回るかどうか、特に対象物の速度がゼロであるかどうかを判定するための方法は、或る時点から後の時点までの時間インターバルの範囲内で、対象物の複数の加速度を測定するステップと;その測定された加速度に基づいて、その時間インターバルの範囲内で、対象物の複数の速度を示す情報を導き出すステップと;その速度が、その時点で、その所定の閾値を下回るかどうかを、その複数の速度を示す導き出された情報に基づいて、基準を適用することにより、判定するステップを含む。その対象物は動く如何なる対象物であってもよく特に、慣性系に対して、その対象物が存在する又は動く地球表面で、その動きは、少なくとも、対象物がゼロ速度、又は、地球の慣性系に関して所定の閾値よりも小さい速度を有する期間を含む。特に、対象物の動きは、繰り返しの動きパターンに従ってもよい。その動きのパターンは、その対象物が非ゼロ速度で動く期間を含み、その対象物が休止している、即ち、地球の慣性系においてゼロ速度を有している期間を含んでもよい。特に、その対象物は、動物や人間のような生物であってもよい。さらには、特に、その対象物は、直立位置で、横になった姿勢で、又は、屈曲位で動く歩行者であってよく、その動きはその歩行者の身体のリソース、例えば、筋肉や生物エネルギーを用いて行われるものである。その歩行者は、例えば歩いたり、走ったり、這ったり、又は、前記動きのパターンの組合せを実行してもよい。特に、歩行者の動きは少なくとも近似的には周期的であってもよい。さらに、歩行者は、第1期間中は第1動きパターンに従って動き、そして、その第1期間後の第2期間中は、第1動きパターンとは異なる第2動きパターンに従って動いてもよい。特に、歩行者は、初めはしばらく歩き、そして、しばらく走り、そして、階段を上り、階段を下り、又は、任意のシーケンス又は任意の順番でこれらの動きのパターンを実行してもよい。本方法は、対象物の速度がゼロであると想定されるべき時を判定するよう使用されてもよく、対象物の座標を判定する方法の精度を向上し、その結果、対象物の速度の誤りのある判定を含む、ドリフトの問題を低減する。従って、本方法は、対象物の速度がゼロに設定されるべき間の期間が特定されるように設計され、その結果、対象物の位置の判定の精度を改善するが、これらの特定された期間中、対象物の速度は、地球の慣性系に対して、必ずしも実際にはゼロにならないかもしれない。本願の文脈では、ゼロ速度状態は、対象物が所定の閾値よりも小さい速度を有する状態であり、特に0.05m/sを下回り、さらに特に10mm/sを下回り、さらに特に1mm/sを下回り、さらに特に0.1mm/sを下回り、さらに特に、実質的に0m/sであり、その速度は、対象物の場所で、地球表面の局所慣性系で測定される。複数の加速度を測定するステップは、x方向、y方向、及び、z方向といった互いに直交してもよい、1つ、2つ、又は、3つの異なる方向の複数の加速度を測定するステップを含む。加速度を測定するステップは、例えば、慣性センサ、及び/又は、磁気センサを用いて、特には、微小機械的慣性測定ユニットIMUを用いて、実行されてもよい。さらに、加速度を測定するステップは、カルマンフィルタを適用することを含んでもよい。特に、IMUは歩行者の足の近くに取り付けられてもよく、靴に統合されたり取り付けられたりしてもよい。加速度は連続的に測定されてもよく、又は、その時点とその後の時点の間の或るサンプル時間インターバルで、加速度をサンプリングすることにより測定されてもよい。特に、サンプリング時間インターバルは、等距離のサンプリング時間インターバルであってもよい。特に、サンプリング時間インターバルは0.005秒と0.5秒との間でよい。対象物の複数の加速度から、情報が導き出されてもよく、その情報は時間インターバルの範囲内の対象物の複数の速度を示す。この情報の導出ステップは、加速度の合計を実行するステップを含んでもよく、特に、様々な時間インターバルにわたって、加速度の統合を実行するステップを含んでもよい。一実施例によれば、複数の速度を示す導出された情報は、対象物の速度を表す特に、上述したように、地球の慣性系において。他の実施形態によれば、時間インターバルの範囲内の対象物の複数の速度は、対象物の複数の速度を示す導出された情報から、少なくとも導出可能であってもよい。特に、対象物の実際の速度を導出するステップは、少なくとも1つの初期速度の知識を要することがある。それ故、この追加的な情報なしでは、測定された複数の加速度だけに基づいて、対象物の実際の速度を導出するのは可能でないかもしれない。複数の速度を示す導出情報を利用してその時点から後の時点までの時間インターバルの範囲内で、基準が構築され、その基準に基づいて、対象物がゼロ速度状態にあるかどうかが判定されてもよく、特に、その時点で、その速度が所定の閾値を下回るかどうかが判定されてもよく、特に、その時点で、その速度がゼロであるかどうかが判定されてもよい。従って、その時点後の少なくとも一時点での対象物の動き情報が使用され、その時点で、速度が所定の閾値を下回るかどうか又はゼロであるかを判定する。従って、その時点後の時点で、対象物の速度を示す情報は、その時点で、速度がゼロであるか又は、所定の閾値を下回るを判定するのに必要である。その時点後の複数時点で、対象物の速度を示す情報を使用することは、速度がゼロであるか又は、所定の閾値を下回る、又は、対象物がゼロ速度状態にあるについての判定を向上することがある。特に、その時点後の速度の展開が考慮されてもよく、対象物がゼロ速度状態にあるかどうかを判定する。特に、その時点後の速度の展開は、動きパターンに依存してもよく、対象物がゼロ速度状態にあるかのより正確な判定を可能にする認識可能な特徴を有してもよい。基準は論理的な基準でもよく、特に、幾つかのサブ基準を含み、論理AND及び/又は論理ORのような論理操作を用いて組み合わされてもよい。一実施形態によれば、基準は、対象物の速度が所定の閾値を下回るかの最終判定以後の速度、特に最大速度を示す量に依存するファクタを含む。ファクタが、対象物の速度がゼロであること又は、所定の閾値を下回るの最終判定以後の速度、特に最大速度を示す量に依存する場合は、ある動きパターンから、その動きパターンと異なる第2の動きパターン特に、より高い平均速度又は最大速度を有するまでの、対象物の動きの変化が考慮に入れられてもよい。従って、本方法は、特に、経時的に動きパターンを変化させる、動く対象物に適用されてもよい。動きパターンの変化に関係なく、対象物がゼロ速度状態にあることの判定はそれでもなお正確であり得る。特に、ファクタは、対象物の速度がゼロ又は所定閾値を下回るとの最終判定以後の速度の最大値に関する数学的関数によって表されてもよい。一実施形態によれば、基準は、対象物がゼロ状態にあることの最終判断以後の速度の平均値に依存したファクタを有する。一実施形態によれば、基準は、対象物がゼロ状態にあることの最終判断以後の速度の全体の大きさ又は最大値を表す量に依存するファクタを有する。特に、ファクタは、対象物の動きのパターンの変化に従って、時間と共に変化してもよい。それによって、対象物のゼロ速度状態の判定の精度が向上する。一実施形態によれば、対象物がゼロ速度状態にあることを最後に判定したい以後の速度の最大値が増加すると、ファクタは増加する。一実施形態によれば、対象物がゼロ速度状態にあることを最後に判定した以後の速度の平均値が増加するとき、ファクタは増加する。それによって、特に、対象物のゼロ速度状態を判定するために適用される基準は、対象物の様々な動きパターンに適応されてもよい。それによって、基準はコンテキスト依存になり、対象物のゼロ速度状態の判定を向上させる。一実施形態によれば、ファクタは、最大速度が増加するとき多項式、特に、最大値速度で3次の多項式に従って増加する。特に、多項式は、速度の最大値での又は、速度の平均値、又は、速度の全体的な大きさを表す量異なる次数の項の係数によって特徴付けられる。それによって、ファクタの動きパターンへの依存特に、対象物がゼロ速度状態にあることを最後に判定した以後の速度を表す量への依存は簡略化される。従って、基準は様々な動きパターンに適用されてもよく、計算を複雑化することなく、膨大な計算時間を要することなく、特に、別の基準への切り替えもない。一実施形態によれば、ファクタの最大速度又は、速度の平均、又は、対象物がゼロ速度状態であることを最後に判定した以後の速度を示す量への依存の種類フォームが判定され、そうして対象物がゼロ速度状態にあることの判定が微調整されるようになり、そのとき、対象物は所定の動きパターンに従って移動する。特に、対象物がゼロ速度状態にあること又は、対象物の速度がゼロであるか、又は、所定の閾値を下回るかの最終判定以後のファクタの、対象物の速度を表す量への依存の種類又は形は、トレーニングデータから学習されてもよく、そのトレーニングデータは、多数の異なる動きパターンの測定加速度を提供し、そして、ゼロ速度状態に関する情報を提供する。その学習は、如何なる機械学習アルゴリズムも含み、例えば、多重回帰、ニューラルネットワーク、その他を含む。一実施形態によれば、所定の動きパターンは、歩くこと、走ること、這うこと、下ること、及び、上ることからなる群から選択される動きパターンでもよい。一実施形態によれば、所定の動きパターンは、前述の動きパターンの群から自動的に認識されてもよい。異なる動きパターンは、平均速度/加速度、最大速度/加速度、最小速度/加速度、2つのゼロ速度状態間の時間間隔動きパターンの繰り返し周期としても言及される、移動方向例えば水平及び/又は垂直等に関して異なっていてもよい。それによって、本方法は、特定の動きパターンセットに対して微調整、又は、最適化されてもよく、その動きは対象物、特に歩行者によって実行されることが予想され、特定の応用例に依存する。一実施形態によれば、第1基準又は第2基準が満たされる場合に、基準は満たされる。基準を、論理ORによって結合される2つの部分基準へ分けることにより、本方法の計算要求は低減し簡略化されてもよい。一実施形態によれば、少なくとも第1基準が満たされた場合、対象物はゼロ速度状態にあると判断される。一実施形態によれば、少なくとも第2基準が満たされた場合、対象物はゼロ速度状態にあると判断される。一実施形態によれば、第1基準は、その時点の加速度又は、その時点の周りでの加速度の平均が所定の閾値を下回るかどうかを判断することを含む。特に、加速度閾値は、複数の測定加速度の最小値を表す量であってもよい。従って、特に、加速度閾値は時間的に変化してもよく、対象物の動きパターンに依存してもよい。一実施形態によれば、第1基準は、その時点の加速度が複数の測定加速度の最小値に等しいこと又は、複数の測定加速度の最小値より1.3倍より小さい、特に1.1より小さいを判断することを含む。それにより、第1基準は、その時点の加速度が、その時点から後の時点まで測定された全ての又は大半の次の加速度よりも小さいことを判断することを含む。それにより、その時点から後の時点までの時間インターバルの範囲で、その時点よりも小さい加速度が発生することが除外されてもよい。一実施形態によれば、第1基準は、その時点での速度が、ファクタの積プロダクトよりも小さいこと、対象物がゼロ状態にあること又は、対象物の速度が所定の値よりを下回るか、又はゼロであるの最終判定以後の時間に依存する量よりも小さいこと、及び、速度許容値よりも小さいことを、を判断することを含む。ファクタは、対象物の動きパターンが変化することを考慮に入れてもよい。最後のゼロ速度状態後の時間に依存する量は、典型的な繰り返し周期、又は、異なる動きパターンの典型的な繰り返し周期を表してもよく、そして、ゼロ速度状態の最終判断以後の時間が大きくなるほど、対象物がゼロ速度状態にあると判断する傾向がある。それによって、多数の動きパターンを含む複雑な動きのゼロ速度状態が判定されてもよい。一実施形態によれば、第2基準は、その時点での速度が速度閾値を下回るかどうかを判定することを含む。一実施形態では、第2基準は、その時点での速度が、複数の導出された速度の最小値を示す量よりも小さいか、又は、等しいこと又は、複数の導出された速度の最小値の1.3倍より小さい、特に1.1倍より小さいを判定することを含む。それによって、速度閾値は時間と共に変化してもよく、特に、対象物の動きの動きパターンに依存してもよい。特に、その時点の後であるが、その後の時点の前の或る時点で、速度がその時点よりも小さいと判明すると、第2基準は満たされないだろう。それにより、本方法は、後の時点まで時間の前方をみて、そうして、その時点での速度よりも小さい速度が発生するかどうかを検査することができる。これらの小さい速度が発生すると、第2基準は満たされないだろう。それによって、本方法は、第1条件が満たされない場合は、対象物がゼロ状態にないことを判定してもよい。一実施形態によれば、第2基準は、その時点での測定加速度が、ファクタの積、対象物がゼロ速度状態にあると最後に判断されたときからの時間に依存した量、及び、加速度許容値よりも小さいと判定することを含む。再び、積のファクタの出現アピアランスは、対象物の動きの様々な動きパターンを考慮に入れてもよい。さらに、対象物がゼロ速度状態にあると最後に判断されたときからの時間に依存した量は、様々な動きパターンの典型的な繰り返しサイクル周期を反映してもよく、特に、その量は、ゼロ速度状態の最終判断からの時間が増加するにつれ、増加しても良い。特に、所定の動きパターンに対しては、この特定の動きパターンに従って進む、対象物の2つの速度状態の間の典型的な繰り返し周期が存在することが予想される。それによって、ゼロ速度状態の判定は一層向上する。一実施形態によれば、その量対象物がゼロ速度状態にある、又は、対象物の速度が所定の閾値を下回ることの最後の判断からの時間に依存するは、対象物がゼロ速度状態にあると最後に判定されてからの時間に線形に特に、正の傾き依存する。従って、対象物のゼロ速度状態の最後の判断からの時間が長いほど、第2基準又は第1基準が満たされることが起こりやすくなる。しかし、第1基準と第2基準は、さらに部分基準を含み、それらの部分基準はおそらくは論理積によって結合される。一実施形態によれば、その時点から後の時点までの時間インターバル範囲内で対象物の複数の加速度を測定するステップには、50Hzと200Hzの間の周波数、特には70Hzと150Hzの間の周波数で加速度を測定するステップを含む。特に、加速度測定の周波数は、その対象物の予想される動きパターンに依存してもよい。特に、その周波数は、その動きパターンに含まれる速度が高いほど、高くなってもよい。その周波数は、特に適応されて、歩いている歩行者のゼロ速度状態を判定してもよい。これらの周波数により、歩くこと、走ること、這うこと、上ること、又は、下ることのゼロ速度状態が正確に判定されてもよい。一実施形態によれば、その時点から後の時点までの時間インターバル範囲内で対象物の複数の加速度を測定するステップには、20-60の加速度、特には30-50の加速度を測定するステップを含む。特に、その時間インターバルは、その動きパターンの一繰り返しサイクル周期の1.0倍より小さい、特に0.5倍より小さい、更に特に0.4倍より小さいように選択されてもよい。特に、動きパターンが歩きの動きパターンである場合は、繰り返し周期は2つのフットステップの間の平均時間として定義されてもよい。それによって、ゼロ速度状態を判定するための方法は、或るフットステップを見失うことを避けることができ、そのフットステップは、その時間インターバルが、考慮される動きパターンの繰り返し周期を超過する場合に生じることのあるフットステップである。一実施形態によれば、対象物の座標を判定する方法が提案され、その方法は:上述の一実施形態に従って、対象物の速度が所定の閾値を下回る又はゼロであるかことを判定する方法の一実施形態に従って、対象物がゼロ速度状態にあること又は、対象物の速度が所定の閾値を下回るか、ゼロであるかどうかを判定するステップと;その対象物の速度が所定の閾値を下回るかどうかの判定ステップに基づいて、及び、その時点での測定加速度に基づいて、対象物の加速度を導出するステップとを含む。それによって、対象物の座標は、3つの異なる方向に沿った3つの対象物の位置を含み、たとえば、x軸に沿って測定されたx位置、y軸に沿って測定されたy位置、及び、z軸に沿って測定されたz位置である。対象物の位置を定義する他の座標系、例えば、球座標系、円筒座標系、又はその他の座標系が可能である。座標は、どのような慣性座標系における座標でもよく、例えば地球の慣性座標系、特に対象物の場所である。対象物の座標を導出するステップは、時間にわたって加速度を積分するステップ、又は、加速度群を合計するステップを含み、特に、加速度の二重積分を実行するステップを含む。1つ以上の未知の積分定数のため、対象物の座標が不明確になることがある。対象物の位置を表す如何なる情報も未知の量によってオフセットされる対象物の位置を有するもの、対象物の座標を表示するのに考慮されてもよい。対象物がゼロ速度状態にあること又は、対象物の速度が所定の閾値を下回るかどうかを判定する方法を、対象物の座標を導出する方法に適用することにより、対象物の座標の導出は精度に関して向上する。特に、ドリフト問題不正確な速度による座標の判定の不確実さが低減する。一実施形態によれば、対象物がゼロ速度状態にあること対象物の速度が所定の閾値を下回る、又は、ゼロである、又は、ゼロ速度状態に相当するかどうかを判定する装置が提供され、その装置は慣性センナを含み、その慣性センサは、ある時点からその後の時点までの時間インターバル範囲内で、対象物の複数の加速度を測定するように適応され;及び、処理システムを含み、その処理システムは、その時点からその後の時点までの時間インターバル範囲内で、測定された加速度に基づいて、対象物の複数の速度を表す情報を導出するよう適応され、そして、その複数の速度を表す導出された情報に基づいて、基準を適用することにより、その時点で、速度が所定の閾値を下回っているかどうか又は、ゼロであるか、又は、ゼロ速度状態に相当するかどうかを判定する。特に、本装置は、加速度センサと処理システムとを有する統合ソリューションとして提供されてもよく、その処理システムは、対象物がゼロ状態であること又は、対象物が所定の閾値を下回るかどうかを判定する方法を実行するプログラムコードを含んでもよい。特に、対象物の座標を判定する装置が供給され、その装置は、対象物の座標を判定する方法の一実施形態を実施する。その装置は、適応されて、対象物のゼロ速度状態を判定することにより、ドリフト修正を実行してもよく、さらに適応されて、対象物の座標を基地局に送信してもよく、その基地局は、例えばドリフト修正のような、座標の追加的な修正を必要としない。それによって、装置内に含まれる送信機は、限定的な量のデータだけを送信してもよく、例えば、複数の後続の時点での複数の加速度、複数の速度の代わりに、対象物の3つの座標を送信する。一実施形態によれば、対象物の座標を判定するシステムが提供され、そのシステムは:ある時点からその後の時点までの時間インターバルの範囲内で、対象物の複数の加速度を測定する慣性センサと;複数の測定加速度を受信する処理システムとを有し、その処理システムは、適応されて、その時間インターバルの範囲内で、複数の測定加速度に基づいて、対象物の複数の速度を表す指標を導出し;複数の加速度のうち少なくとも1つに基づいて、及び、複数の速度の指標を含む基準によるその速度がその時点で所定の閾値を下回るかどうかの判定に基づいて、対象物の座標を導出する。本発明の実施形態は、様々な主題に関して説明されたということに留意すべきである。特に、幾つかの実施形態は、方法クレームに関して説明され、一方、他の実施形態は装置クレームに関して説明されてきた。しかし、当業者は、上述の及び以下の説明から、特に断りの無い限り、次の点を推測するだろう。即ち、あるタイプの主題に属する特徴の任意の組合せに加えて、異なる主題に関する特徴間での任意の組合せも、特に、方法クレームの特徴と装置クレームの特徴との組合せも、本明細書によって開示されていると見なされる。上記で定義された側面、及び、本発明の別の側面は、本明細書で説明されるべき実施形態の具体例から明白であり、実施形態の具体例を参照して説明される。本発明は実施形態の具体例を参照してより詳細に説明されるが、本発明はそうした具体例には限定されない。慣性システムを用いた歩行者のポジショニングやナビゲーションは、位置やカバーされる距離を判定するために、加速度の二回積分が必要である。加速度の不正確な測定のため、最小の可能な積分期間を使用することが必要である。それ故、センサが足に取り付けられてもよい。ゼロ速度状態は、足が地面に接するときに、一瞬、発生してもよい。しかし、動きのタイプに応じて、この状態は従来の方法では判定するのが難しいことがある。本明細書で開示される新規なアルゴリズムは、全てのタイプの動き歩くこと、走ること、シール、山登り等に同じパラメータを用いて、ゼロ速度状態の信頼できる、高速な判定を可能にしてもよい。図1は、一実施形態に従って、対象物の座標を判定するシステム100を示す。システム100は、慣性センサ101と処理システム103とを含む。慣性センサ101は、また、慣性測定ユニットIMUとして言及されてもよい。対象物の座標を判定するシステム100は、いわゆる推測システムであり、そのシステムは適応されて、グローバルポジショニングシステムGPSの条件である衛星のような外部の設備を必要とすることなく、自律的に対象物の座標を判定する。一実施形態によれば、システム100は小さいデバイスであり10cmx10cmx5cmの程度、又はそれより小さい、歩行者によって携帯されてもよく、例えば、歩行者の足に取り付けられる。慣性管理ユニット101は、3つの異なる方向で加速度を測定する3つの加速度センサ105を有し、例えば、x方向、y方向、及び、z方向である。特に、慣性センサ101は低コストの微小電気機械システムMEMSセンサを含んでもよい。慣性センサ101は、さらに、地球の磁場の方向を測定する、3つの直交磁気計107を含む。さらに、慣性センサ101は、対象物の方向の変化を測定する、3つの直交ジャイロスコープ109を含む。磁気計107及びジャイロスコープ109によって得られた測定データは、安定化ユニット111に供給され、測定データの修正及び安定化に用いられる。慣性センサ101によって取得される加速度データや方位データは、データライン113を介して処理システム103に供給される。処理システム103は、座標変換115、重力減算117、動き認識119のように、データ処理を実行する。さらに、その処理システムは、座標判定システム100を持っている対象物、特に歩行者の速度を判定する、処理モジュール121を含む。処理モジュール121の内部では、対象物の速度の判定には、経時的に測定された加速度を積分するステップを含む。加速度センサ105は100Hzの周波数で加速度を測定するので、積分は、測定加速度の離散的合計によって実行される。加速度の測定は間違いが発生しやすいので、対象物の速度の判定は、その速度が定期的に修正されなければ、特に、予想されるゼロ速度状態が、速度の一致した修正にともなって識別されなければ、不正確である。特に、ゼロ速度状態はこれらは、対象物、又は、歩行者の動きの状態であり、地球表面での、局所慣性系における対象物の速度は、所定の閾値を下回り、特に、0.05m/s、0.01m/s又はそれより小さい値を下回る、速度の修正のために識別される。これらの修正が実行されない場合は、速度から座標を決定することは同様にかなり不正確となるだろう。それ故、処理モジュール121は、測定された加速度に基づいて、対象物のゼロ速度状態を判定する方法を実行する。本方法は図2と3を参照して以下で詳細に説明される。対象物がゼロ速度状態であると判定されると、測定された加速度から最初に導出された速度は適宜に修正されるゼロ速度状態が判定された場合にゼロに設定される。そして、修正された速度は、統合アルゴリズムを用いて、処理モジュール123によって、座標の計算の基礎を形成する。以下の点に留意すべきである。即ち、加速度を測定すること、その測定加速度から導出された速度を修正すること、及び、その修正速度から座標を計算することが、システム100の内部で全体に実行され、外部設備による修正を必要とせず、対象物の座標を判定する。システム100は、さらに、送信機及び/又は受信機モジュールを含み不図示、処理ユニット123によって計算された座標を、基地局に送信し、対象物の動きをトラキングする。それによって、最終的に計算された座標だけが基地局に送信され、或る時間間隔にわたって測定された複数の加速度を基地局に送信する必要がない。それによって、基地局に送信されるべきデータ量は低減されてもよい。身体に取り付けた慣性測定ユニットIMUsは、プリインストールされたインフラストラクチャなしで、室内ポジショニングを可能にしてもよい。建物内、又はその周辺での定義された開始点で始まり、人の動きが、3つの局所方向でのセンサの加速度の数値の二重積分によってトラックされてもよい。局所的な経路を、グローバルシステムに変換することにより、現在の位置が判定されてもよい。現在、グラーツ工科大学で開発された、室内ポジショニングシステムIPSが、コンピュータ支援災害管理システムCADMSのコアコンポーネントとして設計されている。モバイル及びスマートフォンの技術の進展は例えば、慣性センサの統合、日常的なアプリケーションのシステムを使用することを可能にしてもよい例えば、大規模な地下構造物、ショッピングセンター、空港等におけるナビゲーション。残念ながら、経時的に、そうした従来のIPSの測定誤差は大きくなることがあり、恒久的な積分に応じた正確な位置が計算できない。ポジショニングの正確さは、いわゆるゼロ速度アップデートの技術により向上し、即ち、積分は短期間の範囲でのみ実行され、IMUの速度はゼロではない。従って、正確性の問題は、ゼロ速度状態を識別するように低減される。ゼロ速度の周期的な瞬間を得るため、IMUは例えば足に取り付けられてもよい。残念ながら、実際のゼロ速度状態の検出は従来のシステムでは信頼できないことがある。ワンステップの約1秒の短時間の範囲でさえ、IMUのノイズとドリフトがかなりあることがあり、さらに、フィールドテストによれば、ゼロ速度状態の検出の正確性は、動いている人の動きのタイプと設備に依存することを示している。それ故、動きのパターン歩く、走る、這う、階段を上る又は下るを分析する特別なアルゴリズムが開発されてきた。そうしたアルゴリズムは純粋な積分を顕著に改善する。なぜなら、ノイズやドリフトのような典型的なIMUの効果が抑制されるか、又は、修正されるからであり、同様に、動きのタイプの特徴が考慮される。図2は間取図225を示し、そのフロアの平面図は、複数の部屋227、階段229、及び廊下231を含む。点線233は、歩行者の移動経路を示しており、その歩行者は廊下231を通って、階段229の周りを歩いている。経路233に沿って移動している歩行者は、図1に示されるような座標判定システム100を携帯している。対象物の座標を判定するシステムは、経路233に沿って歩いている歩行者の加速度を測定し、その測定加速度から速度を判定し、以下で述べるようにその速度を修正し、そして、修正速度から座標を導出する。最終的に、計算された座標が不図示の基地局に送信されてもよい例えば、無線通信によって送信される。それによって、基地局は、経路233に沿って歩いている歩行者の位置を追跡してもよく、そして、その歩行者に情報を送信し返して、その歩行者を建物を通じて案内してもよく、特に、視界が妨げられているような緊急事態において案内してもよい。ゼロ速度状態を判定するアルゴリズムは、時間と動きのタイプとに依存し、長い時間の間、如何なる動きのタイプについてもゼロ速度状態の検出を可能にする。そのアルゴリズムは充分にパラメータ化され、特別な環境状況に適応することが可能である例えば、グランドフロアの材質、ユーザの装備や生体構造。一実施形態によれば、対象物の複数の速度を示す導出された情報に基づく、少なくとも第1基準又は第2基準が満足された場合、ゼロ速度状態対象物の速度が所定の閾値を下回る、例えば、0.01m/sを下回る、0.005m/sを下回る、又は実質的にゼロであるが判定される。ここで、第1基準C1は以下のように定義される:そして、第2基準C2は以下のように定義される:それによって、以下の用語が使用される:=tからtndtまでの時間インターバル内の時間tにおける、動きの方向の加速度の平均のノルムn=動きの方向の加速度の選択された平均値の数dt=積分時間インターバルαs=tからtndtまでの時間インターバルにおける、動きの方向の加速度の最小のノルムm=動きの方向の連続する加速度の数であり、そこから最小値が判定されるνs=時間tにおける動きの方向の速度のノルムνs=tからtndtまでの時間インターバルにおける、動きの方向の速度の最小のノルムΔν=ゼロ速度範囲の速度の最大ノルムに対する許容値νmax=最後のゼロ速度状態以降の最大速度A,B,C=異なる動きパターンに対して実行された実験から予測されるファクタνf=Δνfvゼロ速度範囲における平均速度の最大ノルムに対する許容値Δt=最後のゼロ速度状態からの時間αf=Δαfvゼロ速度範囲における平均加速度の最大ノルムに対する許容値基準Cで表されるは、第1基準C1と第2基準C2とを論理ORで組み合わせることにより判定される。従って、第1基準又は第2基準のうち少なくとも1つが満足されるとき、対象物はゼロ速度状態にあると判定される。第1基準と第2基準はそれぞれ、多数のサブ基準を含み、そのサブ基準は論理ANDによって連結される。従って、第1基準の全てのサブ基準が満たされると、第1基準は満たされ、そして、第2基準の全てのサブ基準が満たされると、第2基準は満たされる。他の実施形態においては、第1基準は、第1基準のサブ基準のうちの少なくとも1つを含んでもよいが、全てでなくてもよい。一実施形態によれば、第2基準は、第2基準のサブ基準のうちの少なくとも1つを含んでもよいが、全てでなくてもよい。αsは測定された加速度の平均値のノルムであり、その平均値はnの測定された加速度にわたって形成される。一実施形態によれば、nは2と8の間であり、特に3と5の間であり、特に4である。dtは、2つの連続する加速度の測定値の間の時間インターバルである。一実施形態によれば、dtは1/1000sと1/10sの間であり、特に約1/100sである。測定された加速度の平均化は、加速度の異常値のスパイクと非現実的なピークを低減するため、加速度を平滑化してもよい。αsはtからtmdtまでの時間インターバル範囲内で加速度の最小値のノルムを表す。それによって、時間インターバルmdtは、時間tの後の時間インターバルを表し、測定された加速度が考慮され、そうして、対象物がゼロ速度状態にあるかどうかを判定する。従って、本アルゴリズムは時点tの先を見て、時点tにおいて対象物がゼロ速度状態にあるかどうかを決定する。一実施形態によれば、mは10と60の間であり、特に30-50であり、特に約40である。さらに、一実施形態によれば、積mdtは、対象物の予測される動きのパターンの1サイクル期間よりも小さいように選択される。例えば、動きのパターンが歩きである場合、この動きのパターンのサイクル期間は、2つのフットステップの間の期間として定義されてもよい。一実施形態によれば、積mdtは、動きのパターンのサイクル期間の0,5倍以下であり、特に0.3倍以下である。対象物が、多数の異なる動きのパターンに従って動くことが予想される場合、積mdtは、予測される動きのパターンの最小のサイクル期間よりも小さくなるように選択され設定される。νsは、tからtmdtまでのインターバルの範囲内の速度の最小値のノルムである。第2基準C2によれば、時間tでの速度νsがこの最小値に等しいとき、本アルゴリズムは対象物がゼロ速度状態にあると判定し、さらに、加速度αsが閾値αfを下回る場合であり、その閾値は、ゼロ速度状態の最後の判定からの時間に依存し、また、最後のゼロ速度状態からの最大速度に依存する。さらに、第1基準はサブ基準を含み、そのサブ基準は、αsで表されるtからtmdtまでのインターバルの範囲内で、加速度αsが、加速度の最小値に等しいことであり、さらに、時間tでの速度νsが速度閾値νfを下回るというサブ基準であり、その速度閾値は、ゼロ速度状態の最後の判定以後の最大速度に依存し、また、加速度閾値αfとして、最後のゼロ速度状態からの時間に依存する。さらに、速度閾値νfと同様に加速度閾値αfは共に、ファクタfvによって表されるように、3次の多項式に従って、最後のゼロ速度状態後の増加する最大速度とともに、増加する。この依存により、歩く、走る、上る、下る、又は、這うといった多くの異なる動きパターンが一般方程式によりモデル化されてもよい。係数A、B、及びCは、実際のゼロ速度状態と同様に加速度を提供する、トレーニングデータを評価することにより、学習されてもよい。さらに、速度閾値νfと加速度閾値αfの時間依存によって、異なる動きパターンの予想サイクル周期が考慮されてもよく、それによって、最後のゼロ速度状態からの時間が増加するにつれて、条件閾値を増加するを緩和する。要約すると、一実施形態によれば、第1基準C1と第2基準C2とのうち少なくとも1つが満足されると、ゼロ速度状態が決定される。第1基準C1は4つのサブ条件を含み、そのサブ基準は時間tで同時に満足される必要がある:C1の第1サブ条件:αs=αs時間tでの動きの方向の加速度の絶対値αsは、nの引き続き測定された加速度から形成され、最小値αsでなければならない。その最小値はmの加速度の後の平均値の範囲から導かれる。nの典型的な値測定周波数100Hzに対しては、3と5の間にあり、mの典型的な値は、20と40の間にある。C1の第2サブ条件:時間tでの動きの方向の速度絶対値の差の絶対値νsと、mの続きの速度の範囲の最小速度の絶対値νsとは、変数fv許容値Δνより小さくなければならない。fvは、式に従って計算される。最大速度νmaxは、最後のゼロ速度が更新された以降の最大速度の絶対値である。パラメータA、B、Cは実験により決定されてもよい。それらは、センサのキャリアセンサを持つ人の典型的な動きパターン、測定精度、土壌状態等に依存する。それらを、動きパターンのスペクトルができるだけ広くカバーされるように即ち、本アルゴリズムを用いて認識又は処理することができる選ぶことが重要である。基準C1の第3サブ条件:νs<νf時間tでの動き方向の速度の絶対値νsは、変数fv許容値Δνよりも小さくなければならない。fvは、前のサブ条件と同じく計算されるが、今度はファクタは、時間依存パラメータ1Δtと乗算される。Δtは最終ゼロ速度状態からの時間である秒で。基準C1の第4サブ条件:αs>αs時間t-1での動き方向の加速度の平均の絶対値αsは、nの連続して測定された加速度から形成され、時間tでの加速度αsよりも大きい。第2基準C2は、時間tで同時に満足されるべき2つのサブ条件を含む。基準C2の第1サブ条件:νs=νs時間tでの動き方向の速度の絶対値νsは最小値νsでなければならない。その最小値はmの連続した速度絶対値の範囲内から導かれる。それによって、mは、基準C1の第1及び第2サブ条件で使用されるmと一致する。基準C2の第2サブ条件:αs<αf時間tでの動き方向の加速度の平均の絶対値αsは、nの連続して測定された加速度から形成され、変数fv許容値Δαよりも小さくなければならない。fvは基準C1の第3サブ条件で使用されるファクタに相当する。他の実施形態では、第1基準C1及び/又は第2基準C2のうち少なくとも1つがわずかに変更されるか、又は、省略されてもよい。図3はグラフ335を表し、そのグラフは、図2の経路233に沿った測定加速度と決定速度とを表しており、その経路に沿って歩行者が歩いている。x軸はs秒での時間tを示し、y軸は任意単位での加速度と速度の大きさを示している。曲線337は、図1で表されるシステム100によって測定される加速度を表し、そのシステムは、図2で描かれる経路233にそって歩いている歩行者が持ち運んでいる。見て判るように、測定加速度337は強く変化する値を表しており、多数の変動ピークを含んでいる。破線曲線339は加速度閾値αfを示している。曲線341は修正速度を示しており、ゼロ速度状態が、上記で定義された基準C1又は基準C2又はその両方に従って決定された場合は、その速度はゼロに設定されている。カーブ343は上記の式に従った速度閾値νfを示している。三角345は時間のポイントを示しており、そこでは歩行者が足を地面に置いたところであり、即ち、その歩行者の速度が実質的にゼロである状態に相当する。基準Cに従って決定された測定加速度に基づいてのみ決定されたゼロ速度状態は、参照符号347で示される。これらの場合には、加速度閾値αf曲線339と同様に速度閾値νf曲線343は、低い値にリセットされ低減される。なぜなら、これらの時間の場合には、ゼロ速度状態の最終決定以後の時間がゼロであり、そうして、νfとαfの上式の量Δtはゼロになるからである。さらに、時間347の場合には、速度341はゼロに設定される。347の場合の右手では基準Cに従って決定されたゼロ速度状態、加速度閾値αf曲線339と同様に速度閾値νf曲線343はともに、最終ゼロ速度状態以後の時間が増加するにつれて、そして、速度341が増加するにつれて、増加する。従って、測定加速度337が閾値339を下回り、速度341が閾値343を下回ることは、ますます起こりやすくなる。従って、基準C1又はC2のうちの1つが満足されることがますます起こりやすくなる。図3から見て取れるように、基準Cに従ってゼロ速度状態として判定された場合347は、歩行者がマニュアル判定によって実際にゼロ速度状態にある場合345から少しだけ逸れている。予想される場合と、ゼロ速度状態の実際の場合との間の時間差は、0.2秒を下回る。さらに、それぞれに対して、実際のゼロ速度状態と、基準Cに従って決定されるゼロ速度状態が関連付けられる。従って、この実施形態に従ったアルゴリズムは、図2で表される経路233に沿って歩いている歩行者の如何なるステップも見失わない。従って、基準Cに従って速度を決定するアルゴリズムは、歩きの動きパターンに対してとても良好に実行される。同様の結果が他の歩行パターンでも得られ、例えば、上ること、下ること、走ること、又は、這うことである。異なる動きパターンでの良好な性能は、最大速度のような、各動きパターンの典型的な速度を考慮して、ファクタfvの種類に起因すると考えられる。図4は、コンピュータ支援災害管理システムCADMSを概略的に表しており、そこでは、一実施形態に従って座標を決定するシステムが使用されてもよい。CADMSは、コンピュータ支援施設管理CAFMを有し、標準的なXMLフォーマットのフロアプランと追加の建物情報を含む。さらに、本システムは、対象物の座標を決定するためのシステム400を含み、図1で示される実施形態100と同様に構築されてもよい。さらに、CADMSはアップデートエンジン451を有し、CAFM450からデータを受信し、同様に、システム400からもデータを受信し、そうして、対象物の座標を決定する。アップデートエンジンは、全てのデータを管理し、ナビゲーションデータをグラフィックディスプレイ453に送信してもよく、そのグラフィックディスプレイは、災害エリアを通って案内するように歩行者が持ってもよい。さらに、対象物の座標を決定するシステム400は、座標データをアップデートエンジン451と交換してもよく、決定された座標を検査し、その確からしさを評価してもよい。その確からしさに応じて、アップデートエンジンは、対象物の座標を決定するため、システム400によって配信される座標データを修正してもよく、そして、その修正座標を図4に示されるシステム400に逆に送信してもよい。グラフィックディスプレイ453は、例えば、緊急作業中の消防士のような歩行者が持ち運べる、頭部に取り付けられたディスプレイでもよい。さらに、アップデートエンジン451は異なるデータ源455に接続され、そしてまた、ネットワーク457にも接続されて、その結果、様々な種類の情報を中央サーバや多数のコンピュータに転送する。図4に示されるCADMSは、例えば、都会エリアでの軍事活動中に利用されてもよく、又は、自然災害、火災、テロ攻撃で利用されてもよく、その場合には、救急隊員が、建物を通って、又は、一般的には、薄暗い災害エリアを通って、案内される必要があるかもしれない。特に、これらの災害エリアでは、ナビゲーションのグローバルポジショニングシステムを除いて、衛星通信が可能でないことがある。さらに、図4に示されるCADMSシステムは、都市部の中で、案内するため、又は、ナビゲートするために使用されてもよく、特に、緊急の状況中である。グラフィックディスプレイ453を携行する救急隊員のインターフェースとして、タッチスクリーン、ボディコンピュータインターフェースBIC、又は、類似のものが使用されてもよい。対象物の座標を決定する方法は、多数の実験で評価されてきた。様々な構造的特徴と機能を備えた建物で、6km以上の長さを有するテストトレイルが、テストパスとして使用された。その結果は、マップマッチングアルゴリズムと組み合わされ、建物内の位置を95まで判定するのに、1-2mの精度をもたらした。特別な課題が、一実施形態に従った方法及びシステムによって対処される。なぜなら、全ての計算がリアルタイムで実行され、僅かな量のデータ実質的な正確に決定された対象物の座標だけが基地局やアップデートエンジンに送られる必要があるからである。本アルゴリズムは例えば、充分な計算の能力を有するスマートフォンの内部で具体化されてもよい。上述した方法とシステムは、慣性測定ユニットが歩行者の足に取り付けられる場合に特に適用されてもよい。なぜなら、この場合には、歩行者が移動のために自分の足を使うときはいつでも、実質的にゼロ速度状態の発生が予測されるからである。しかし、本方法とシステムは、慣性測定ユニットが人間の他の部分で運ばれる場合に応用されるよう、適応されてもよい。[参照符号]100、400対象物の座標を決定するシステム101慣性センサ103処理システム105加速度センサ107磁気計109ジャイロスコープ111安定化モジュール113データライン115座標変換117重力減算119動き認識121速度判定123座標計算225フロアプラン227部屋229階段231廊下233歩行者の移動経路335実験のグラフと導出された量337測定加速度339加速度閾値341一実施形態に従って修正された速度343速度閾値345マニュアルで判定されたゼロ速度状態347一実施形態に従って修正されたゼロ速度状態450CAFM451アップデートエンジン453グラフィックスディスプレイ455追加的データソース457ネットワーク"