"モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、前記モバイルデバイスにおける方法であって、加速度計の測定結果を受け取ることと、前記加速度計の測定結果の平均を求めることと、前記加速度計の測定結果に基づいてパラメータpを計算することと、前記パラメータの分散を計算することと、前記分散を閾値と比較することと、前記分散が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言することとを備える、方法。前記パラメータpが、前記加速度計の測定結果と前記平均との間の角度θを備え、前記分散が、前記角度θの分散を備える、請求項1に記載の方法。前記パラメータpが、前記加速度計の測定結果の大きさを備え、前記分散が、前記平均の大きさからの前記大きさの分散を備える分散を備える、請求項1に記載の方法。モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、加速度計を備える慣性測定ユニットと、前記慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、前記プロセッサに結合されるメモリとを備え、前記メモリが、加速度計の測定結果を受け取るためのコードと、前記加速度計の測定結果の平均を求めるためのコードと、前記加速度計の測定結果に基づいてパラメータpを計算するためのコードと、前記パラメータの分散を計算するためのコードと、前記分散を閾値と比較するためのコードと、前記分散が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのコードとを備える、モバイルデバイス。前記パラメータpが、前記加速度計の測定結果と前記平均との間の角度θを備え、前記分散が、前記角度θの分散を備える、請求項4に記載のモバイルデバイス。前記パラメータpが、前記加速度計の測定結果の大きさを備え、前記分散が、前記平均の大きさからの前記大きさの分散を備える分散を備える、請求項4に記載のモバイルデバイス。モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、加速度計の測定結果を受け取るための手段と、前記加速度計の測定結果の平均を求めるための手段と、前記加速度計の測定結果に基づいてパラメータpを計算するための手段と、前記パラメータの分散を計算するための手段と、前記分散を閾値と比較するための手段と、前記分散が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するための手段とを備える、モバイルデバイス。前記パラメータpが、前記加速度計の測定結果と前記平均との間の角度θを備え、前記分散が、前記角度θの分散を備える、請求項7に記載のモバイルデバイス。前記パラメータpが、前記加速度計の測定結果の大きさを備え、前記分散が、前記平均の大きさからの前記大きさの分散を備える分散を備える、請求項7に記載のモバイルデバイス。プロセッサとメモリとを備えるデバイスであって、前記メモリが、加速度計の測定結果を受け取るためのソフトウェア命令と、前記加速度計の測定結果の平均を求めるためのソフトウェア命令と、前記加速度計の測定結果に基づいてパラメータpを計算するためのソフトウェアと、前記パラメータの分散を計算するためのソフトウェア命令と、前記分散を閾値と比較するためのソフトウェア命令と、前記分散が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのソフトウェア命令とを含む、デバイス。プログラムコードを記憶した不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であって、加速度計の測定結果を受け取るためのプログラムコードと、前記加速度計の測定結果の平均を求めるためのプログラムコードと、前記加速度計の測定結果に基づいてパラメータpを計算するためのプログラムコードと、前記パラメータの分散を計算するためのプログラムコードと、前記分散を閾値と比較するためのプログラムコードと、前記分散が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのプログラムコードとを備える、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、前記モバイルデバイスにおける方法であって、ジャイロスコープの測定結果を受け取ることと、前記ジャイロスコープの測定結果の平均を求めることと、前記ジャイロスコープの測定結果に基づいてパラメータpを計算することと、前記パラメータの分散を計算することと、前記分散を閾値と比較することと、前記分散が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言することとを備える、方法。前記パラメータpが、前記ジャイロスコープの測定結果と前記平均との間の角度θを備え、前記分散が、前記角度θの分散を備える、請求項12に記載の方法。前記パラメータpが、前記ジャイロスコープの測定結果の大きさを備え、前記分散が、前記平均の大きさからの前記大きさの分散を備える、請求項12に記載の方法。モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、ジャイロスコープを備える慣性測定ユニットと、前記慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、前記プロセッサに結合されるメモリとを備え、前記メモリが、ジャイロスコープの測定結果を受け取るためのコードと、前記ジャイロスコープの測定結果の平均を求めるためのコードと、前記ジャイロスコープの測定結果に基づいてパラメータpを計算するためのコードと、前記パラメータの分散を計算するためのコードと、前記分散を閾値と比較するためのコードと、前記分散が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのコードとを備える、モバイルデバイス。前記パラメータpが、前記ジャイロスコープの測定結果と前記平均との間の角度θを備え、前記分散が、前記角度θの分散を備える、請求項15に記載のモバイルデバイス。前記パラメータpが、前記ジャイロスコープの測定結果の大きさを備え、前記分散が、前記平均の大きさからの前記大きさの分散を備える分散を備える、請求項15に記載のモバイルデバイス。モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、ジャイロスコープの測定結果を受け取るための手段と、前記ジャイロスコープの測定結果の平均を求めるための手段と、前記ジャイロスコープの測定結果に基づいてパラメータpを計算するための手段と、前記パラメータの分散を計算するための手段と、前記分散を閾値と比較するための手段と、前記分散が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するための手段とを備える、モバイルデバイス。前記パラメータpが、前記ジャイロスコープの測定結果と前記平均との間の角度θを備え、前記分散が、前記角度θの分散を備える、請求項18に記載のモバイルデバイス。前記パラメータpが、前記ジャイロスコープの測定結果の大きさを備え、前記分散が、前記平均の大きさからの前記大きさの分散を備える分散を備える、請求項18に記載のモバイルデバイス。プロセッサとメモリとを備えるデバイスであって、前記メモリが、ジャイロスコープの測定結果を受け取るためのソフトウェア命令と、前記ジャイロスコープの測定結果の平均を求めるためのソフトウェア命令と、前記ジャイロスコープの測定結果に基づいてパラメータpを計算するためのソフトウェア命令と、前記パラメータの分散を計算するためのソフトウェア命令と、前記分散を閾値と比較するためのソフトウェア命令と、前記分散が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのソフトウェア命令とを含む、デバイス。プログラムコードを記憶した不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であって、ジャイロスコープの測定結果を受け取るためのプログラムコードと、前記ジャイロスコープの測定結果の平均を求めるためのプログラムコードと、前記ジャイロスコープの測定結果に基づいてパラメータpを計算するためのプログラムコードと、前記パラメータの分散を計算するためのプログラムコードと、前記分散を閾値と比較するためのプログラムコードと、前記分散が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのプログラムコードとを備える、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、前記モバイルデバイスにおける方法であって、加速度計の測定結果を受け取ることと、前記加速度計の測定結果の平均を求めることと、前記平均と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算することと、前記角度θを90度と比較することと、前記角度θが90度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言することとを備える、方法。モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、加速度計を備える慣性測定ユニットと、前記慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、前記プロセッサに結合されるメモリとを備え、前記メモリが、加速度計の測定結果を受け取るためのコードと、前記加速度計の測定結果の平均を求めるためのコードと、前記平均と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するためのコードと、前記角度θを90度と比較するためのコードと、前記角度θが90度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのコードとを備える、モバイルデバイス。モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、加速度計の測定結果を受け取るための手段と、前記加速度計の測定結果の平均を求めるための手段と、前記平均と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するための手段と、前記角度θを90度と比較するための手段と、前記角度θが90度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するための手段とを備える、モバイルデバイス。プロセッサとメモリとを備えるデバイスであって、前記メモリが、加速度計の測定結果を受け取るためのソフトウェア命令と、前記加速度計の測定結果の平均を求めるためのソフトウェア命令と、前記平均と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するためのソフトウェア命令と、前記角度θを90度と比較するためのソフトウェア命令と、前記角度θが90度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのソフトウェア命令とを含む、デバイス。プログラムコードを記憶した不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であって、加速度計の測定結果を受け取るためのプログラムコードと、前記加速度計の測定結果の平均を求めるためのプログラムコードと、前記平均と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するためのプログラムコードと、前記角度θを90度と比較するためのプログラムコードと、前記角度θが90度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのプログラムコードとを備える、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、前記モバイルデバイスにおける方法であって、a加速度計の測定結果の列と、b加速度計の測定結果の平均の列と、cジャイロスコープの測定結果の列と、dスカラーチャネル化されたジャイロスコープの測定結果ωX,ωY,ωZの3つの列と、e仮想的なジャイロスコープ進行方向速度とのうちの少なくとも1つに対して、分散値を計算することと、前記分散値のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定することと、前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言することとを備える、方法。設定することおよび宣言することが、前記分散値のいずれかがある区間でそれぞれの閾値を超える回数を、数えることと、前記回数が閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言することとを備える、請求項28に記載の方法。a~eのうちの少なくとも1つに対する前記分散値を計算することが、a~eのうちの少なくとも2つに対する前記分散値を計算することを備える、請求項28に記載の方法。a~eのうちの少なくとも1つに対する前記分散値を計算することが、a~eのうちの少なくとも3つに対する前記分散値を計算することを備える、請求項28に記載の方法。モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、加速度計を備える慣性測定ユニットと、前記慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、前記プロセッサに結合されるメモリとを備え、前記メモリが、a加速度計の測定結果の列と、b加速度計の測定結果の平均の列と、cジャイロスコープの測定結果の列と、dスカラーチャネル化されたジャイロスコープの測定結果ωX,ωY,ωZの3つの列と、e仮想的なジャイロスコープ進行方向速度とのうちの少なくとも1つに対して、分散値を計算するためのコードと、前記分散値のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定するためのコードと、前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するためのコードとを備える、モバイルデバイス。モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、a加速度計の測定結果の列と、b加速度計の測定結果の平均の列と、cジャイロスコープの測定結果の列と、dスカラーチャネル化されたジャイロスコープの測定結果ωX,ωY,ωZの3つの列と、e仮想的なジャイロスコープ進行方向速度とのうちの少なくとも1つに対して、分散値を計算するための手段と、前記分散値のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定するための手段と、前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するための手段とを備える、モバイルデバイス。プロセッサとメモリとを備えるデバイスであって、前記メモリが、a加速度計の測定結果の列と、b加速度計の測定結果の平均の列と、cジャイロスコープの測定結果の列と、dスカラーチャネル化されたジャイロスコープの測定結果ωX,ωY,ωZの3つの列と、e仮想的なジャイロスコープ進行方向速度とのうちの少なくとも1つに対して、分散値を計算するためのソフトウェア命令と、前記分散値のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定するためのソフトウェア命令と、前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するためのソフトウェア命令とを含む、デバイス。プログラムコードを記憶した不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であって、a加速度計の測定結果の列と、b加速度計の測定結果の平均の列と、cジャイロスコープの測定結果の列と、dスカラーチャネル化されたジャイロスコープの測定結果ωX,ωY,ωZの3つの列と、e仮想的なジャイロスコープ進行方向速度とのうちの少なくとも1つに対して、分散値を計算するためのプログラムコードと、前記分散値のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定するためのプログラムコードと、前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するためのプログラムコードとを備える、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。添付の図面とともに以下に示す発明を実施するための形態は、本開示の様々な態様を説明するものであり、本開示が実施され得る唯一の態様を表すものではない。本開示で説明する各態様は、本開示の例または説明として提供するものにすぎず、必ずしも他の態様よりも好適であるまたは有利であると解釈すべきではない。発明を実施するための形態は、本開示の完全な理解を与えるための具体的な詳細を含む。ただし、本開示はこれらの具体的な詳細なしに実施され得ることが当業者には明らかであろう。場合によっては、本開示の概念を不明瞭にしないように、よく知られている構造およびデバイスをブロック図の形式で示す。頭字語および他の記述的専門用語は、単に便宜のために、かつ明瞭にするためにのみ使用でき、本開示の範囲を限定するものではない。本明細書で説明する測位技法は、ワイヤレスワイドエリアネットワークWWAN、ワイヤレスローカルエリアネットワークWLAN、ワイヤレスパーソナルエリアネットワークWPANなどの様々なワイヤレス通信ネットワークに関連して実装され得る。ネットワークおよびシステムという用語は、しばしば互換的に使用される。WWANは、符号分割多元接続CDMAネットワーク、時間分割多元接続TDMAネットワーク、周波数分割多元接続FDMAネットワーク、直交周波数分割多元接続OFDMAネットワーク、シングルキャリア周波数分割多元接続SC-FDMAネットワーク、LongTermEvolutionLTEなどであってよい。CDMAネットワークは、cdma2000、広帯域CDMAW-CDMAなどの1つまたは複数の無線アクセス技術RATを実装することができる。cdma2000は、IS-95規格、IS-2000規格、およびIS-856規格を含む。TDMAネットワークは、GlobalSystemforMobileCommunicationsGSM登録商標、DigitalAdvancedMobilePhoneSystemD-AMPS、または何らかの他のRATを実装することができる。GSMおよびW-CDMAは、3rdGenerationPartnershipProject3GPPという名称の組織からの文書に記載されている。cdma2000は、3rdGenerationPartnershipProject23GPP2という名称の組織からの文書に記載されている。3GPPおよび3GPP2の文書は公に入手可能である。WLANは、IEEE802.11xネットワークでよく、WPANは、Bluetooth登録商標ネットワーク、IEEE802.15xネットワーク、または他の何らかのタイプのネットワークであってもよい。本技法はまた、WWAN、WLAN、および/またはWPANの任意の組合せに関して実装され得る。衛星測位システムSPSは、一般に、送信機から受信された信号に少なくとも一部基づいて、地球上または地球上空において、エンティティの位置をそれらのエンティティが測定できるように配置された、送信機のシステムを含む。そのような送信機は、一般に、設定された数のチップの反復する擬似雑音PNコードでマークされた信号を送信し、地上ベースの制御局、ユーザ機器、および/または宇宙船上に配置され得る。特定の例では、そのような送信機は地球周回軌道衛星ビークルSV上に配置され得る。たとえば、全地球測位システムGPS、Galileo、GLONASS、またはCompassなどの全地球航法衛星システムGNSSのコンステレーション中のSVは、たとえば、GPSの場合のように各衛星について異なるPNコードを使用して、またはGLONASSの場合のように異なる周波数上で同じコードを使用してコンステレーション中の他のSVによって送信されたPNコードとは区別可能なPNコードでマーキングされた信号を送信することができる。いくつかの態様によれば、本明細書で提示する技法は、SPSのための全地球システムたとえば、GNSSに限定されない。たとえば、本明細書で提供する技法は、たとえば、日本の準天頂衛星システムQZSS、インドのIndianRegionalNavigationalSatelliteSystemIRNSS、中国の北斗などの様々な領域システム、ならびに/または、1つまたは複数のグローバルナビゲーション衛星システムおよび/もしくは領域ナビゲーション衛星システムに関連付けること、もしくは場合によってはそれらのシステムとともに使用することが可能である様々な補強システムたとえば、SatelliteBasedAugmentationSystemSBASに適用すること、または場合によってはそれらのシステムにおいて使用することが可能である。限定ではなく例として、SBASは、たとえば、WideAreaAugmentationSystemWAAS、EuropeanGeostationaryNavigationOverlayServiceEGNOS、Multi-functionalSatelliteAugmentationSystemMSAS、GPSAidedGeoAugmentedNavigationまたはGPSおよびGeoAugmentedNavigationシステムGAGANなどのような、完全性情報、差分補正などを行う1つまたは複数の補強システムを含み得る。したがって、本明細書で使用されるSPSは、1つまたは複数の全地球ナビゲーション衛星システムおよび/もしくは領域ナビゲーション衛星システム、ならびに/または、1つまたは複数の全地球補強システムおよび/もしくは領域補強システムの任意の組合せを含んでよく、SPS信号は、SPS信号、SPS様の信号、および/またはそのような1つまたは複数のSPSに関連する他の信号を含み得る。セルラー電話、携帯電話または他のワイヤレス通信デバイス、パーソナル通信システムPCSデバイス、パーソナルナビゲーションデバイスPND、個人情報マネージャPIM、携帯情報端末PDA、ラップトップ、または、ワイヤレス通信および/もしくはナビゲーション信号を受信することが可能な他の好適なモバイルデバイスのような、移動局MSまたはユーザ機器UEと呼ばれることがある、本明細書で使用するモバイルデバイス100。また、移動局という用語は、衛星信号受信、支援データ受信、および/または位置に関係する処理が当該デバイスで発生するかパーソナルナビゲーションデバイスPNDで発生するかにかかわらず、短距離ワイヤレス接続、赤外線接続、有線接続、または他の接続などによってPNDと通信するデバイスを、含むものとする。また、移動局は、インターネット、WiFi、または他のネットワークなどを介してサーバとの通信が可能であり、衛星信号受信、支援データ受信、および/または位置に関係する処理が当該デバイスで発生するか、サーバで発生するか、またはネットワークに関連する別のデバイスで発生するかにかかわらず、ワイヤレス通信デバイス、コンピュータ、ラップトップなどを含むすべてのデバイスを含むものとする。上記の任意の動作可能な組合せも移動局と見なされる。図1は、衛星測位システムSPSと、モバイルデバイス100がクレードルに装着されている自動車10の側面とを示す。ユーザは、自動車10または他の車両に取り付けられているクレードルにモバイルデバイス100を置き、自動車10で移動する時にナビゲーションによってユーザを支援することができる。モバイルデバイス100は、ハンズフリーデバイスとして動作し、局所的な地図を表示することができ、音声および視覚による経路情報を提示することができる。モバイルデバイス100は、衛星測位システムSPS中のGNSS衛星99から受信されたGNSS信号とともに、ローカルセンサのデータを使って、水平面内での自動車10の現在の位置、速度、または進行方向を推定することができる。この水平面は、重力ベクトルに垂直なX-Y平面として定義されてよく、重力ベクトルはZ軸を形成する。X軸は、自動車10が向いている方向として定義されてよく、Y軸図示せずは、前方向と垂直方向の重力ベクトルとの両方に垂直な、ヨー方向または横方向であってよい。X軸、Y軸、およびZ軸は、自動車10にローカルである、ローカル参照系を表す。地球規模の参照系は、経度および緯度によって、または経度、緯度、および高度によって表され得る。GNSSデータは、地球規模の参照系に対して生成される。第3の参照系は、モバイルデバイス100の本体に対して定義される、本体参照系である。センサデータは、モバイルデバイス100内のセンサによって、本体参照系において生成される。自動車10の動きは、ローカル参照系において非ホロノミックな制約を用いて制限され得る。つまり、モバイルデバイス100は、X軸に沿った自動車10の動きを制限することによって、自動車の可能な動きに限度を設けることができる。図2は、様々なソースからの複数の進行方向の差を示す、上面図を示す。第1の進行方向に沿った自動車の進行方向は、自動車10が向かっているまたは向いている方向によって定義される。言い換えると、第1の進行方向は、ローカル参照系においてX軸によって定義される、自動車の進行方向である。第2の進行方向は、GNSS受信機140からの信号によって定義される、GNSS進行方向HGNSSである。第2の進行方向は、GNSS速度から抽出されてよく、GNSS速度は、進行方向および速さとして定義され得る。第3の進行方向HGyroは、ジャイロスコープ130からのものである。理想的な世界では、様々な進行方向は同一である。しかし、現実の世界では、これらの3つの進行方向は、異なるソースから異なる期間に導き出されるので、これらの3つの進行方向は、類似しているが互いに別々であることがよくある。第4の進行方向は改善された進行方向であり、これはこれらの3つの進行方向のうちの2つ以上の重み付けられた組合せであり、以下でより詳細に論じられる改善された速度の方向にある。各々の進行方向には、利点と欠点の両方がある。自動車の進行方向は、求めるのが簡単であるが、一瞬しか正しくないことがあり、または固有のバイアスを有することがある。GNSS進行方向HGNSSは、長期的には正確であるが、短期的にはより不正確である。ジャイロスコープ進行方向HGyroは、短期的には正確であり得るが、累積誤差により長期的には不正確であり得る。進行方向のうちの2つまたは3つが、たとえば非ホロノミックな制約を用いて制限され組み合わされて、改善された進行方向を形成することができ、これは、個々の進行方向の利点を組合せつつ、欠点を隠そうとするものである。図3は、本発明のいくつかの実施形態による、モバイルデバイスのブロック図を示す。モバイルデバイス100は、慣性測定ユニットIMUとも呼ばれる、センサ110を含む。この場合、センサ110は、加速度計120とジャイロスコープ130の両方を含む。加速度計120とジャイロスコープ130の両方が、3次元測定結果を生成するデバイスであってよい。モバイルデバイス100はまた、GNSS受信機140と、プロセッサ150と、場合によってはディスプレイ160とを含む。プロセッサ150は、本体参照系と呼ばれる、3次元加速度計の測定結果の形態で、加速度計120からデータを受け取る。プロセッサ150は、ジャイロスコープ130から角速度を受け取り、これは前の測定結果からの角度の変化を特定する。角速度はまた、本体参照系を基準とする3次元測定結果である。GNSS受信機140は、GNSS進行方向を提供し、これは、北0°を基準とするスカラー値であり得る。プロセッサ150は、本明細書で説明される方法を実行するためのコードを格納するメモリを含み得る。あるいは、このメモリは、プロセッサ150の外部に位置していてもよい。ディスプレイ160は、プロセッサに結合され、地図と、経路情報と、案内情報とをユーザに提示するのに使われ得る。モバイルデバイス100はまた、音声命令のためのスピーカーを含み得る。図4は、本発明のいくつかの実施形態による、モバイルデバイスに対する重力ベクトルを示す。ユーザが自動車10に入ると、ユーザは、たとえば最初の20秒以内に、自動車10に取り付けられたクレードルまたは他の装着構造物に、モバイルデバイス100を装着し得る。クレードルは、モバイルデバイス100の本体参照系と、自動車10のローカル参照系との間に、一定の関係を提供する。通常、モバイルデバイス100と自動車10との間の相対的な方向は、モバイルデバイス100がクレードルに装着されている間は、時間とともに変化しない。この一定の関係は、たとえば、より良好な閲覧角を得るようにモバイルデバイス100をユーザが再調整することによって、乱され得る。モバイルデバイス100がクレードルの中に配置されている時、加速度計120およびジャイロスコープ130は、自動車10の動きに直接対応するデータを生成する。一方、モバイルデバイス100が、ユーザのポケット、ジャケット、または財布の中にある場合、センサ110は、自動車10の動きと相互に関連があるのみで同一ではないデータを生成する。この図は、重力ベクトルが1回目kと2回目k-1とで変化する場合の例を示す。装着されている場合、計算される重力ベクトルは、誤差閾値内でのみ変化する。計算された重力ベクトルが、第1の重力から、閾値の量よりも大きな第2の重力へと変化すると、プロセッサ150は、この変化が時間とともに連続的に変化する場合モバイルデバイス100が装着状態にはないと、または、この変化が第1の重力ベクトルで落ち着き、次いで第2の重力ベクトルで落ち着く場合モバイルデバイス100がクレードル内で回転していると、宣言することができる。モバイルデバイス100は装着されていないとプロセッサ150が判定すると、センサ110からの測定結果は、自動車10の動きと直接関連付けられない。図5は、本発明のいくつかの実施形態による、装着状態検出器のブロック図である。このプロセス200は、異なる変数の列から、2つ以上の分散を求める。ここでの例は5つの分散を示すが、いくつかの実施形態は、これらの分散のうちの2つ、3つ、または4つのみを用いてもよい。たとえば、ある実施形態は、1つの加速度に基づく分散たとえば、またはの分散と、1つのジャイロスコープに基づく分散たとえば、またはωX、ωY、ωZの分散とのみを使い得る。別の実施形態は、平均の加速度の分散たとえば、の分散と、1つのジャイロスコープに基づく分散たとえば、の分散とのみを使い得る。変数の列は、13次元加速度計の測定結果と、2平均の3次元加速度計の測定結果と、33次元ジャイロスコープの測定結果と、43つの別個のスカラー値ωX,ωY,ωZを提供する3つの別個のチャネルとして扱われる、3次元ジャイロスコープの測定結果と、5仮想的な進行方向速度とを含む。最初の3つのストリームは各々、時間インデックス当たり1つの分散値をもたらし、第4のストリームは、時間インデックス当たり3つの分散値をもたらす。ステップ210において、プロセッサ150は、加速度計120から加速度計の測定結果を受け取り、これは、測定結果として、ステップ220、ステップ240、および/またはステップ270に与えられ得る。あるいは、3次元加速度計の測定結果は、1つ、2つまたは3つのスカラー値aX,aY,aZまたはaXk,aYk,aZkとして与えられてよく、本体参照系においてである。加速度計の測定結果は、一時的な数列の値として表され得る。ステップ220において、プロセッサ150は、必要であれば、n個の前の測定の区間の平均をとる。たとえば、である。3次元の平均された加速度計の測定結果は、一時的な数列の値として表され得る。ステップ230において、プロセッサ150は、ジャイロスコープ130からジャイロスコープの測定結果を受け取り、これは、3次元ジャイロスコープの測定結果と3つの別々のチャネルωX,ωY,ωZとのいずれかとして、ステップ220、ステップ240、および/またはステップ270にも与えられ得る。3次元ジャイロスコープの測定結果は、以下のように時間に関して表され得る。3つの別々のチャネルωX,ωY,ωZは、以下のように時間に関して表され得る。、かつステップ270において、入力値の大きさの部分が、出力値としてステップ240に渡される。プロセッサ150は、入力ベクトルまたは入力スカラーvkから、出力スカラーとして大きさを計算する。ベクトルを備えるデータのストリームに対しては、プロセッサ150は大きさを計算してスカラーvkを生成し、入力データは本体参照系に対してであり、出力データはやはり本体参照系に対してである。スカラーを備えるデータのストリームに対しては、スカラー値aX,aY,aZ,ωX,ωY,ωZは、絶対値演算図示せず、たとえばvk=|vXk|を受けてよく、出力データは|vXk|であり、入力スカラー値はaX,aY,aZ,ωX,ωY,ωZのうちの1つまたは複数である。出力データはまた、ローパスフィルタに通され得る。ステップ240において、プロセッサ150は、入力変数の1つ、2つ、3つ、4つ、または5つのストリームを受け取り、平均の加速度ステップ220からのまたは平均の進行方向ステップ310からのに基づいて、各時間kにおける各ストリームに対して分散σ2を計算する。分散は、以下で説明される図6に関して説明されるように、計算される。このステップは、入力変数の各セットに対応する、出力分散の列を計算する。たとえば、プロセッサ150は、3次元加速度計の測定結果から計算される分散の列をとして、平均された3次元加速度計の測定結果から計算される分散の列をとして、3次元ジャイロスコープの測定結果から計算される分散の列をとして、3つの別々のチャネルωX,ωY,ωZから計算される分散の列を、およびとして表す。ステップ250において、計算された分散の各々は、過度の線形加速度または角加速度が発生したかどうかを判定するために、それぞれの閾値と比較される。いくつかの実施形態では、ステップ260に示されるように、ある単一の分散が閾値を超えたことによって、プロセッサ150は、モバイルデバイス100が装着状態にはないと宣言するようになる。他の実施形態では、モバイルデバイス100が装着状態にはないと宣言するのに十分な過度の事象が発生したかどうかを判定するために、結果の区間が分散の各列に対して検査される。たとえば、加速度の測定結果の分散が、所定の長さの区間内で所定の回数よりも多く、一定の閾値よりも大きい場合、プロセッサ150は、モバイルデバイス100が装着状態にはないと宣言する。この区間決めは、ステップ240において計算される分散の列の各々に対して、並列に行われ得る。この場合、区間内に所定の回数よりも多く、分散の列のいずれか1つがそれぞれの閾値を超えることで、プロセッサ150は、モバイルデバイス100が装着状態にはないというステップ260の宣言を行うようになり得る。あるいは、または加えて、プロセッサ150は、所定の区間にわたって所定の回数よりも多く、分散がそれぞれの閾値を超えないことに基づいて、モバイルデバイス100が装着状態にあると、または装着状態のままであると宣言することができる図示せず。装着状態と非装着状態とを移行するための、ヒステリシスが使われてもよい。あるいは、ステップ250のはい/いいえの出力は区間を区切られ得るので、前の所定の数の計算における所定の閾値の数の宣言が、ステップ260における宣言が行われるためにははいでなければならない。たとえば、ステップ260における宣言が行われてモバイルデバイス100が装着状態にあると結論付ける前に、前の5つの判定のうちの2つ以上がはいでなければならない。モバイルデバイス100が装着されると、プロセッサ150は、本体参照系がローカル参照系に対して固定されていると想定する。この場合、本体参照系におけるセンサ110からのセンサ測定結果が、ローカル参照系における自動車10の、さらにはモバイルデバイス100の動きを直接表す。つまり、モバイルデバイス100が装着されているとプロセッサ150が判定すると、プロセッサ150は、2つの参照系を直接関連付けることができる。モバイルデバイス100が装着されていないとプロセッサ150が判定すると、プロセッサ150は、2つの参照系の関連付けをなくすことができる。図6は、分散を計算する、分散ユニットのブロック図である。上で説明されたように、プロセッサ150は、データの各々の別個のストリームに対して、ステップ240において分散を計算する。ステップ220図5において、プロセッサ150は、ある区間にわたる平均vAVGk,nを計算する。たとえば、であり、区間サイズはn個のサンプルであり、kは加速度計120またはジャイロスコープ130からの測定結果に対する現在のインデックスである。ステップ246において、プロセッサ150は、ベクトル値またはスカラー値vkおよび/または平均の値vAVGkを用いて、分散を計算する。この分散は、と示され得る。その結果、プロセッサ150は、1つ、2つ、3つ、4つ、または5つ以上のストリームを並列に受け入れて、各ストリームの対応する分散として生成する。図7~図10は、本発明のいくつかの実施形態による、他の装着状態検出器のブロック図である。図7において、重力に対する概略的な瞬時角度を表す角度θkが、角度θkの列の分散として示されるを計算するために使われる。加速度計120は、3D加速度計からの加速度計の測定結果を、または、1D、2D、または3D加速度計からのaxk、ayk、および/もしくはazkを提供する。ステップ210において、プロセッサ150は、加速度計120から加速度計の測定結果を受け取り、ベクトルまたは1つもしくは複数のスカラーを、処理のためにステップ220およびステップ235へ渡す。たとえば、プロセッサ150は、加速度計の測定結果のスカラー成分の1つ、2つ、または3つを処理することができる。ステップ220において、プロセッサ150は、移動平均または区間平均たとえば、を計算し、これは、重力ベクトルを表す。ステップ235において、プロセッサ150はパラメータpを計算し、これは、重力ベクトルにより表される平均のベクトルと、現在の加速度計の測定結果との間の角度θkである。たとえば、角度は以下のように計算される。ステップ235は、角度θkをステップ240に提示する。ステップ240において、角度θkに基づいて、プロセッサ150は分散を計算し、これは、加速度計の測定結果とベクトルとの間で形成される角度の分散を表す。ステップ250において、プロセッサ150は、この分散が閾値の分散よりも大きいかどうかを判定する。大きい場合、モバイルデバイス100は、装着デバイス内にはない可能性が高く、ステップ260において、プロセッサ150は、モバイルデバイス100が装着状態にはないと宣言する。図8において、瞬間的な大きさたとえば、またはが、重力の概算値の大きさと比較されて、分散を形成する。まず、加速度計120は、3D加速度計からの加速度計の測定結果を、または、1D、2D、または3D加速度計からのaxk、ayk、および/もしくはazkを提供する。次にステップ210において、プロセッサ150は、加速度計の測定結果を受け取り、ベクトルまたは1つもしくは複数のスカラーを、処理のためにステップ270へ渡す。ステップ270において、プロセッサ150は、重力ベクトルの大きさを求め、伝えられた加速度計の測定結果の大きさを求め、次いで大きさの結果をステップ220およびステップ240に渡す。ステップ220において、プロセッサ150は平均たとえばを求め、これは重力ベクトルの大きさを表す。ステップ240において、プロセッサ150は、大きさおよび大きさに基づいて、分散を計算する。得られた分散は、加速度計の測定結果と重力ベクトルとの間で形成される大きさの分散を表す。ステップ250において、プロセッサ150は、この分散が閾値の分散よりも大きいかどうかを判定する。大きい場合、モバイルデバイス100は、装着デバイス内にはない可能性が高く、ステップ260において、プロセッサ150は、モバイルデバイス100が装着状態にはないと宣言する。図9において、車両の回転に対する概略的な瞬時角度を表す角度θkが示され、角度θkの列の分散であるを計算するために使われる。ジャイロスコープ130は、3D加速度計からのジャイロスコープの測定結果を、または、1D、2D、または3Dジャイロスコープからのωxk、ωyk、および/もしくはωzkをステップ230に提供する。ステップ230において、プロセッサ150は、ジャイロスコープの測定結果を受け取り、ベクトルまたは1つもしくは複数のスカラーを、処理のために渡す。たとえば、プロセッサ150は、ジャイロスコープの測定結果のスカラー成分の1つまたは2つを収集のみすることができる。ステップ220において、プロセッサ150は、移動平均または区間平均たとえば、を計算し、これは、車両の回転速度または進行方向速度を表す。あるいは、以下で説明されるステップ310図14における方法が、進行方向速度を形成するために使われ得る。ステップ235において、プロセッサ150はパラメータpを計算し、これは、ステップ220からの平均のベクトルたとえば、進行方向速度と、ステップ230からの現在のジャイロスコープの測定結果との間の角度θkである。たとえば、である。角度θkに基づいて、ステップ240において、プロセッサ150は分散を計算し、これは、ジャイロスコープの測定結果と車両の進行方向速度との間で形成される角度の分散を表す。ステップ250において、プロセッサ150は、この分散が閾値の分散よりも大きいかどうかを判定する。大きい場合、モバイルデバイス100は、装着デバイス内にはない可能性が高く、ステップ260において、プロセッサ150は、モバイルデバイス100が装着状態にはないと宣言する。図10において、瞬間的な大きさたとえば、が、車両の回転速度の概算値の大きさと比較されて、分散を形成する。まず、ジャイロスコープ130は、3Dジャイロスコープからのジャイロスコープの測定結果を、または、1D、2D、または3Dジャイロスコープからのωxk、ωyk、もしくはωzkをステップ230に提供する。ステップ230において、プロセッサ150は、ジャイロスコープの測定結果を受け取り、ベクトルまたは1つもしくは複数のスカラーを、処理のために渡す。ステップ270において、プロセッサ150は、伝えられたジャイロスコープの測定結果から回転ベクトルの大きさを求め、次いでその結果をステップ220およびステップ240に渡す。上で説明されたように、ステップ220において、プロセッサ150は平均たとえば、を求め、これは進行方向速度を表す。またステップ270において、プロセッサ150は、進行方向速度ベクトルの大きさを求める。ステップ240において、プロセッサ150は分散を計算し、これは、ジャイロスコープの測定結果と車両の進行方向速度との間で形成される大きさの分散を表す。ステップ250において、プロセッサ150は、この分散が閾値の分散よりも大きいかどうかを判定する。大きい場合、モバイルデバイス100は、装着デバイス内にはない可能性が高く、ステップ260において、プロセッサ150は、モバイルデバイス100が装着状態にはないと宣言する。図11および図12は、モバイルデバイス100の2つの方向を示す。第1の方向のモバイルデバイス100は、閲覧可能である可能性が高くしたがって、場合によっては装着装置内にあり、第2の方向のモバイルデバイス100は、閲覧不可能である可能性が高いしたがって、場合によっては装着装置内にない。図11では、モバイルデバイス100は、比較的直立した配置たとえば、モバイルデバイス100が装着されている時のモバイルデバイス100の方向で示されている。Z軸がディスプレイ160を垂直に貫き、X軸がモバイルデバイス100の左側を指し、Y軸が上を指す、本体参照系が示される。Z軸に対して比較的垂直である閾値の角度内にある、重力軸も示されている。角度θが、Z軸に対して垂直からある閾値内にある場合、モバイルデバイス100は、示されるように直立している可能性が高く、またはその面を横にして横長に立っている。したがって、重力軸がZ軸に対して比較的垂直である閾値の角度内にある場合、プロセッサ150は、モバイルデバイス100が装着状態にあると宣言することができる。図12では、モバイルデバイス100は、比較的横たわった配置たとえば、モバイルデバイス100が自動車の座席上にある時のモバイルデバイス100の方向で示されている。この場合、重力軸は、Z軸に対して比較的平行である閾値の角度内にある。角度θが、Z軸に対して閾値内で平行である場合、モバイルデバイス100は寝かされている可能性が高い。したがって、プロセッサ150は、モバイルデバイス100が非装着状態にあると宣下することができる。図13は、本発明のいくつかの実施形態による、装着状態検出器200を示す。装着状態検出器は、図7からのとして示される分散と、図8からの200分散と、図9からのとして示される分散と、図10からの分散と、図11および図12からの閲覧可能な方向θとからの、2つ以上の入力値を受け入れることができる。ステップ255において、プロセッサ150は、モバイルデバイス100が装着状態にはないかどうかを宣言する。プロセッサ150は、1モバイルデバイス100が装着状態にはないことを、2つ以上の入力値の任意の1つが明らかにする場合、2モバイルデバイス100が装着状態にはないことを、2つ以上の入力値の過半数が明らかにする場合、3モバイルデバイス100が装着状態にはないことを、2つ以上の入力値のすべてが明らかにする場合、42つ以上の入力値からの判断の重み付けされた組合せたとえば検出精度に基づくが、閾値たとえば0.5よりも大きい場合、または、5未加工の入力値の重み付けされた組合せたとえば検出精度に基づくが、閾値たとえば0.5よりも大きい場合に、モバイル機器は装着状態にはないと宣言することができる。図14および図15は、本発明のいくつかの実施形態による、改善された進行方向を計算するためのユニットのブロック図を示す。図14において、プロセスは、加速度計123およびジャイロスコープ130に基づいて、進行方向速度を提供する。上で説明されるように、加速度計120は加速度の測定結果を生成し、ジャイロスコープ130は角速度の測定結果を生成する。ステップ305において、プロセッサ150は、加速度計の測定結果のローパスフィルタに基づいて、重力ベクトルを計算する。モバイルデバイス100が装着装置に固定され、自動車10が静止しているか一定の速度で移動しているかのいずれかである場合、重力ベクトルは一定のままであり、またはある定数値に落ち着く。ステップ310において、プロセッサ150は、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度を計算し、これは、重力ベクトルと、ジャイロスコープ130からの角速度の測定結果とに基づく。仮想的なジャイロスコープ進行方向速度は、図16を参照してさらに詳しく説明される。図15において、プロセス300は、様々な進行方向を組み合わせて、改善された進行方向を計算する。上で説明されたように、プロセッサ150は、加速度計120およびジャイロスコープ130からの測定結果を用いて、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度を生成する。GNSS受信機140は、GNSS進行方向HGNSSと、複数のGNSS進行方向の間の時間ΔTGNSSとを生成する。ステップ320において、進行方向フィルタは、GNSS進行方向HGNSSと仮想的なジャイロスコープ進行方向速度との両方を入力変数として使い、改善された進行方向を計算する。ステップ320は、図17を参照して以下でさらに詳細に説明される。図16は、本発明のいくつかの実施形態による、仮想的なジャイロスコープにおいて用いられる投影を示す。図14を参照して上で説明されたステップ310において、プロセッサ150は、未加工の3次元ジャイロスコープの測定結果を1次元の仮想的なジャイロスコープ進行方向速度に変換し、1次元の仮想的なジャイロスコープ進行方向速度は、重力ベクトルと平行であり、水平面内でのヨーの変化率を表す。プロセッサ150は、ジャイロスコープの測定結果を重力ベクトルへと投影することによって、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度を計算する。言い換えると、であり、ここでθは、2つのベクトルの間の角度を定義する。この図は、ジャイロスコープの測定結果に垂直の第1の平面を定義する、ジャイロスコープの測定結果を示す。この図はまた、重力ベクトルに垂直の第2の平面を定義する、重力ベクトルを示す。重力ベクトルは、加速度計の測定結果から導出される。ジャイロスコープの測定結果の重力ベクトルへの投影によって、第2の平面に対して垂直に示される仮想的なジャイロスコープ進行方向速度が得られる。この投影は、として定義される。図17は、本発明のいくつかの実施形態による、進行方向フィルタのブロック図である。図15に関して最初に説明された進行方向フィルタ320は、GNSS進行方向HGNSSkと仮想的なジャイロスコープ進行方向速度とを受け取り、これらの2つの値を処理して組み合わせ、そして改善された進行方向を生成する。改善された進行方向は、図14および図15に示されるように、GNSS受信機140およびジャイロスコープ130から導出された進行方向の重み付けされた組合せによって形成される。数学的には、改善された進行方向は、以下の式によって表され得る。ここで、重み付けwは、以下により表され得る。ここで、は、改善された進行方向の分散であり、は、ジャイロスコープ130からの測定結果から導出された、ステップ310からの仮想的なジャイロスコープ進行方向速度の分散であり、は、GNSS進行方向HGNSSkの分散であり、ΔTGNSSは、GNSS受信機140からの複数の進行方向の値の、時間間隔である。進行方向フィルタ320は、重み付け値wによってGNSS進行方向HGNSSkを重み付け、この第1の重み付けされた進行方向wHGNSSkを第1の加算器322の第1の入力に供給する、第1の増幅器321を備え、第1の加算器322は、改善された進行方向を生成する。第1の加算器322の第2の入力は、積演算器323による、その時間複数の進行方向サンプルの間の時間を表すΔTGNSSによる仮想的な進行方向速度のスケーリングから開始する、一連の処理によって提供される。この積は、第2の加算器324に供給され、第2の加算器324は、z1と標識された遅延ユニット325からの改善された進行方向の遅延されたバージョンも供給される。得られた和は、第2の増幅器326により重み付け値1-wによって重み付けられ、これは、第1の加算器322の第2の入力となる。通常、両方の重み付け値wおよび1-wは、0と1の間のどこかにあり、足すと1になる。図18および図19は、重み付け係数と統合期間との間の関係を示す。図18は、統合時間と予測される重み付け係数との間の、予想される関係を示す。短期間にわたり収集されたGNSSに基づく進行方向値たとえばHGNSSkは、長期のトレンドにより、長期間にわたり収集されたGNSSに基づく進行方向値よりも確実性が低いまたは等価的には、より不確実である。したがって、GNSSに基づく進行方向値は通常、期間がより長ければ、より大きな重みを与えられる。図19において、統合時間と予測される重み付け係数との間の、例示的な反比例の関係が示される。短期間にわたり収集されたたとえばからのジャイロに基づく進行方向値は、累積誤差により、長期間にわたり収集されたジャイロに基づく進行方向値よりも確実性が高いまたは等価的には、より不確実である。したがって、ジャイロに基づく進行方向値は通常、期間がより短ければ、より大きな重みを与えられる。図20、図21、図22、および図23は、本発明のいくつかの実施形態による、改善された速度を計算するための方法を示す。図20において、自動車10の上面図が示される。自動車10は、ローカル参照系におけるX軸に沿うものとして示される、第1の方向に移動する。GNSS進行方向HGNSSおよび仮想的なジャイロスコープ進行方向速度の関数である、改善された進行方向は、X軸とは異なる方向を向くことが多い。改善された速度は、改善された進行方向と平行であり、または同一線上にある。同様に、カルマンフィルタを通されたGNSS速度は、カルマンフィルタを通されたGNSS進行方向と平行でありまたは同一線上にあり、GNSS進行方向HGNSSから導出される。改善された速度は、方向成分と大きさ成分とを有する。改善された速度の方向は、改善された進行方向の方向を採用することによって形成され得る。改善された速度の大きさは、カルマンフィルタを通されたGNSS速度の改善された進行方向への投影から形成されてよいので、であり、θは、ととの間で形成される角度を定義し、は、の角度方向である。図21において、改善された速度の大きさが代替的な方式で計算されることを除き、上で説明され図20に示されたものと同様の、自動車10の別の上面図が示される。前のように、改善された速度は、改善された進行方向の方向を採用することによって形成される、方向成分を含む。この代替的な実施形態では、改善された速度の大きさは、カルマンフィルタを通されたGNSS速度の大きさを保つことによって形成され得るので、であり、はの大きさである。図20および図21の方法を比較すると、前者は、改善された進行方向への正式な数学的投影を用いて改善された速度を形成し、一方後者は、改善された進行方向への非正式の投影回転によって、改善された速度を形成する。これらの方法の両方が、カルマンフィルタを通されたGNSS速度を改善された進行方向へ投影するものとして、提示される。上で説明された方法は、カルマンフィルタを通されたGNSS速度を利用した。代替的な方法は、GNSS進行方向に基づく速度を使い、カルマンフィルタを通されたGNSS速度は、GNSSに基づく速度の例である。改善された速度と、カルマンフィルタを通されたGNSS速度または一般には、GNSSに基づく速度との間の差が、速度誤差を形成し、これは修正信号として、カルマンフィルタ410にフィードバックされる。このようにして、速度誤差は、以下で説明されるように今後の速度推定を改善するために、カルマンフィルタ410によって用いられる。図22において、ブロック図は、プロセッサ150が改善された速度と速度誤差とを生成するように実行する、ステップを示す。ステップ410において、プロセッサ150は、GNSS受信機140からGNSS速度を受け取り、GNSS速度をカルマンフィルタに通して、カルマンフィルタを通されたGNSS速度を生成する。ステップ420において、プロセッサ150は、カルマンフィルタを通されたGNSS速度を改善された進行方向に投影して、改善された速度を計算し、この改善された速度は改善された進行方向と平行である。ステップ420はまた、カルマンフィルタを通されたGNSS速度と改善された速度ベクトルとの間の差を計算して、速度誤差を生成する。上で説明されたように、速度誤差は、修正値としてカルマンフィルタ410によって使われ、次のカルマンフィルタを通されたGNSS速度を改善する。基本的には、速度誤差は、非ホロノミックな制約を用いて決定され、カルマンフィルタを修正するのに使われる。図23において、ブロック図は、プロセッサ150が改善された速度と速度誤差とを生成するように実行する、ステップの別のセットを示す。ステップ415において、プロセッサ150は、GNSS受信機140からGNSS速度を受け取り、GNSS速度を位置/速度PVモジュールに通して、PVフィルタリングされたGNSS速度を生成する。やはり、ステップ420において、プロセッサ150は、PVフィルタリングされたGNSS速度を改善された進行方向に投影して、改善された速度を計算し、この改善された速度は改善された進行方向と平行である。やはり、ステップ420は、PVフィルタリングされたGNSS速度と改善された速度ベクトルとの間の差を計算して、速度誤差を生成する。速度誤差は、修正値としてPVモジュール415によって使われ、次のPVフィルタリングされたGNSS速度を改善する。速度誤差は、非ホロノミックな制約を用いて決定され、カルマンフィルタを修正するのに使われる。図24は、本発明のいくつかの実施形態による、ジャイロスコープのバイアスを生成するための方法を示す。数学的には、ジャイロスコープのバイアスは、以下のように表され得る。ここで、かつである。ステップ510において、プロセッサ150は、GNSS受信機140からGNSS進行方向Hkを受け取り、ある区間にわたるGNSS進行方向の変化[ΔHGNSSk]を計算する。ステップ520において、プロセッサ150は、GNSS時間差の負の値-ΔTGNSSによるスケーリングまたは除算によって、GNSS進行方向の変化ΔHGNSSを進行方向から速度に変換し、GNSS進行方向速度を形成し、これは、第1の入力として第1の加算器530に供給される。第1の加算器530の第2の入力は、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度の平均を与えられ、これらの2つの入力の和または等価的には、2つの平均速度の差が、ジャイロスコープバイアス信号GyroscopeBiasを形成する。プロセッサ150は、図14のステップ310において開始する一連の処理から、平均のジャイロスコープ進行方向速度を形成し、その一連の処理において、上で説明されたように、ジャイロスコープの測定結果を受け取り、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度を計算する。仮想的なジャイロスコープ進行方向速度は、第1の入力として第2の加算器540に与えられる。第2の加算器540への第2の入力は、事前に求められたジャイロスコープバイアスにより設定され得る、事前のジャイロスコープバイアスとしてフィードバックされてよく、GyroscopeCorrection=-GyroscopeBiaserrorである。第2の加算器540は、修正されたジャイロスコープ進行方向速度を生成する。プロセッサ150は、修正されたジャイロスコープ進行方向速度を平均して、平均のジャイロスコープ進行方向速度を形成する。新たなジャイロスコープバイアスは、各々の繰り返しkにおいて、または所定の回数の繰り返しの後で、計算され得る。図25は、本発明のいくつかの実施形態による、クレードル回転検出器のブロック図である。プロセス600は、プロセス150がカルマンフィルタを通されたGNSS速度を大きさに変換する、ステップ610において開始する。ステップ620において、プロセッサ150は、大きさを速度閾値と比較して、モバイルデバイス100がクレードル中で比較的静止しているか、またはユーザによりクレードル内で回転されているかを、示す。相対的な動きのレベルに応じて、第2の閾値ωmaxが設定される。ステップ630に示されるように、モバイルデバイス100がクレードルに対して静止している、または閾値を下回って大きさの閾値未満の値で動いていると、プロセッサ150が判定すると、第2の閾値ωmaxが、大きさを自動車10について予測される曲率Rminの最小半径で割ることに基づいて、設定される。ステップ640に示されるように、モバイルデバイス100がクレードルに対して移動している、または大きさの閾値よりも大きな値で回転していると、プロセッサ150が判定すると、第2の閾値ωmaxが、自動車10について予測される最大の加速度amaxを、大きさで割ることに基づいて、設定される。したがって、第2の閾値ωmaxがどのように設定されるかという選択は、自動車10がほぼ静止しているか動いているかに基づく。ステップ650において、プロセッサ150は、ジャイロスコープ130からの角回転速度の大きさを、この第2の閾値ωmaxと比較する。ステップ660において示されるように、角回転速度の大きさが第2の閾値ωmaxよりも大きい場合、プロセッサ150は、中断動作を行わず、クレードルはまったく回転していない、または大きくは回転していないと、宣言することができる。ステップ670において示されるように、角回転速度の大きさが第2の閾値ωmaxよりも小さい場合、プロセッサ150は、モバイルデバイス100が最近クレードル内で動かされたと、宣言することができる。ステップ680において、プロセッサ150は、自動車10のローカル参照系とモバイルデバイス100の本体参照系との間の相対的な方向が再評価され得るまで、センサ110からの測定結果に基づくあらゆる結果の重みを小さくすることができる。結果の重みを小さくする代わりに、プロセッサ150は、クレードルまたは装着装置中のモバイルデバイス100の相対的な位置が再び求められ得るまで、センサの測定結果の使用を完全に禁止し、あらゆる進行中の計算をリセットすることができる。本明細書で説明する方法は、適用例に応じて様々な手段によって実装され得る。たとえば、これらの方法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはそれらの任意の組合せで実装され得る。ハードウェア実装の場合、処理ユニットは、1つまたは複数の特定用途向け集積回路ASIC、デジタル信号プロセッサDSP、デジタル信号処理デバイスDSPD、プログラマブル論理デバイスPLD、フィールドプログラマブルゲートアレイFPGA、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、電子デバイス、本明細書で説明した機能を実行するように設計された他の電子ユニット、またはそれらの組合せの中で実装され得る。ファームウェアおよび/またはソフトウェア実装の場合、本方法は、本明細書で説明した機能を実行するモジュールたとえば、プロシージャ、関数などを用いて実装され得る。命令を有形に具現化するいずれの機械可読媒体も、本明細書で説明する方法の実施において使用され得る。たとえば、ソフトウェアコードは、メモリに記憶され、プロセッサユニットによって実行され得る。メモリは、プロセッサユニット内および/またはプロセッサユニットの外部に実装され得る。本明細書で使用するメモリという用語は、長期メモリ、短期メモリ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、または他のメモリのいずれかのタイプを指し、メモリの特定のタイプもしくはメモリの数、またはメモリが記憶される媒体のタイプに限定されない。ファームウェアおよび/またはソフトウェアで実装する場合、機能は、1つまたは複数の命令またはコードとしてコンピュータ可読媒体上に記憶され得る。例としては、データ構造で符号化されたコンピュータ可読媒体、およびコンピュータプログラムで符号化されたコンピュータ可読媒体がある。コンピュータ可読媒体は、物理的コンピュータ記憶媒体を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスできる任意の利用可能な媒体であってよい。限定ではなく、例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、RAM、ROM、EEPROM、CD-ROMもしくは他の光ディスクdiskストレージ、磁気ディスクdiskストレージもしくは他の磁気ストレージデバイス、または、命令もしくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを記憶するために使用され、コンピュータによってアクセスされ得る任意の他の媒体を備えてよく、本明細書で使用するディスクdiskおよびディスクdiscは、コンパクトディスクdiscCD、レーザディスクdisc、光ディスクdisc、デジタル多用途ディスクdiscDVD、フロッピー登録商標ディスクdiskおよびブルーレイ登録商標ディスクdiscを含み、ディスクdiskは、通常、データを磁気的に再生し、ディスクdiscは、データをレーザで光学的に再生する。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲内に含めるべきである。コンピュータ可読媒体上での記憶に加えて、命令および/またはデータは、通信装置中に含まれる伝送媒体上の信号として与えられ得る。たとえば、通信装置は、命令とデータとを示す信号を有する送受信機を含み得る。命令およびデータは、1つまたは複数のプロセッサに特許請求の範囲で概説する機能を実装させるように構成される。すなわち、通信装置は、開示した機能を実行するための情報を示す信号をもつ伝送媒体を含む。初めに、通信装置中に含まれる伝送媒体は、開示した機能を実行するための情報の第1の部分を含んでよく、次に、通信装置中に含まれる伝送媒体は、開示した機能を実行するための情報の第2の部分を含んでよい。開示された態様の前述の説明は、当業者が本開示を実施または使用できるようにするために提供されるものである。これらの態様への様々な修正は当業者には容易に明らかになり、本明細書で定義した一般原理は、本開示の趣旨または範囲から逸脱することなく他の態様に適用され得る。"