CN103650606A - 移动设备的室内定位 - Google Patents

Abstract

本发明的方面一般涉及例如在GPS或其他定位信号不可用的情况下的室内定位。更具体地，方面涉及结合陀螺仪和/或加速计（166）使用粒子滤波器来识别客户端设备（171）相对于地图（300）的当前位置。在一个示例中，地图可以基于包括表示用户在建筑物内不可以行走的位置的一系列墙壁（310-17）的地图（300）。在另一个示例中，地图可以基于表示用户在建筑物内可以行走的位置的一系列轨道（1340）、（1350）、（1360）、（1370）、（1380）。

Description

移动设备的室内定位

相关申请的交叉引用

本申请是于2011年5月13日提交的美国专利申请No.13/107,316的延续案，特此通过引用将其公开内容合并入本文。

背景技术

各种导航系统向用户提供分路段路线指示（turn-by-turndirections）。这些系统包括手持式GPS设备、移动电话或车载设备。用户输入一个或多个位置并且接收基于所输入的位置的路线和分路段路线指示。用户可以遵循分路段路线指示来到达该一个或多个位置。

这些导航系统依赖于从多个GPS卫星接收信息的能力。这允许对用于提供导航协助的设备的当前位置的识别。然而，当在室内时，移动设备可能需要精确定位来使能特征，诸如例如到在建筑物中的会议室或在商场内的商店的先进室内导航。在室内环境下，由于缺乏来自GPS卫星的充足信号，因此，精确定位很难。

在机器人技术领域中，可以使用粒子滤波器或其他概率方法来识别机器人的位置，该机器人除地图外没有关于其位置的信息。这一般被称为“绑架的机器人问题”。这些机器人使用尖端相机和激光器来进行测量。将这些测量结合粒子滤波器使用来减少可能的地图位置的数量，直到仅留下单个可能的位置为止。然而，虽然许多现代智能手机并入了大量技术进步，但是它们典型地不包括一般利用来解决绑架的机器人问题的尖端相机和激光器。

发明内容

本公开的方面总体上涉及例如在GPS或其他定位信号不可用的情况下的室内定位。更具体地，方面涉及结合用来识别客户端设备的定向的设备使用多个粒子来识别客户端设备相对于包括多个约束的地图的当前位置。在一个示例中，地图可以基于表示用户在建筑物内不可以行走的位置的一系列墙壁。在另一个示例中，地图可以基于表示用户在建筑物内可以行走的位置的一系列轨道。

本公开的一个方面提供了确定便携式手持设备在室内空间内的位置的方法。该方法包括通过处理器生成第一粒子集。第一粒子集中的每一个粒子表示地图上的位置并且与可能性值相关联。该方法还包括从包括陀螺仪的定向设备接收数据；基于所接收的数据来确定移动的方向和速度；将移动的方向和速度应用到第一粒子集中的每一个粒子；基于第一粒子集中的每一个特定粒子是否违反多个约束中的一个或多个，对该特定粒子的可能性值进行调整；基于与第一粒子集相关联的可能性值来生成第二粒子集；如果第二粒子集中的所有粒子相互之间均在阈值半径内，则选择第二粒子集中的与第二粒子集的平均代表性位置最接近的特定粒子；以及基于所选择的粒子的代表性位置来识别便携式手持设备在室内空间内的实际位置。

在一个示例中，多个约束是定义用户不可以行走的区域的墙壁。在另一个示例中，多个约束是定义允许用户行走的区域的轨道。在又另一个示例中，地图与方向指示符相关联，以及其中将移动的方向和速度应用到多个粒子中的每一个粒子基于方向指示符。在进一步示例中，第一粒子集中的每一个粒子还表示设备方位（heading），以及该方法还包括基于所接收的数据来识别方位，以及其中对第一粒子集中的每一个特定粒子的可能性值进行调整还基于与每一个特定粒子相关联的方位是否与和所识别的方位一致的方位相关联。在又另一个示例中，该方法还包括将所选择的特定粒子的代表性方位识别为客户端设备的实际方位。在进一步示例中，定向设备还包括罗盘。在另一个示例中，定向设备还包括加速计。在又另一个示例中，基于所接收的数据来确定移动的方向和速度还基于将加速计用作为计步器。在另一个示例中，第一粒子集和第二粒子集每一个包括相同数量的粒子。在另一个示例中，通过基于与第一粒子集相关联的可能性值来选择第一粒子集中的粒子，并且以最小值对所选择的粒子的代表性位置进行调整，来生成第二粒子集。在又另一个示例中，第一粒子集中的每一个粒子还表示设备方位，以及该方法还包括基于所接收的数据来识别方位并且基于与第一粒子集中的每一个粒子相关联的方位是否与和所识别的方位一致的方位相关联来对该每一个粒子的可能性值进行调整，以及其中通过以最小方位值对第一粒子集中的所选择的粒子的代表性方位中的每一个进行调整来生成第二粒子集。在另一个示例中，通过基于与第一粒子集相关联的可能性值是否满足最小可能性阈值从第一粒子集移除粒子来生成第二粒子集。

本公开的另一个方面提供了用于确定便携式手持设备在室内空间内的位置的设备。该设备包括存储室内空间的地图的存储器。该地图基于多个约束。该设备还包括耦接到该存储器的处理器。该处理器可操作来生成第一粒子集，第一粒子集中的每一个粒子表示地图上的位置并且与可能性值相关联；接收定向设备所生成的数据；基于所接收的数据来确定移动的方向和速度；将移动的方向和速度应用到第一粒子集中的每一个；基于第一粒子集中的每一个特定粒子是否违反多个约束中的一个或多个，对该特定粒子的可能性值进行调整；基于与第一粒子集相关联的可能性值来生成第二粒子集；如果第二粒子集中的所有粒子相互之间均在阈值半径内，则选择第二粒子集中的与第二粒子集的平均代表性位置最接近的特定粒子；以及基于所选择的粒子的代表性位置来识别便携式手持设备在室内空间内的实际位置。

在一个示例中，多个约束是定义用户不可以行走的区域的墙壁。在另一个示例中，多个约束是定义允许用户行走的区域的轨道。在又另一个示例中，第一粒子集中的每一个粒子还表示设备方位，以及该处理器还可操作来基于所接收的数据来识别方位，并且基于与第一粒子集中的每一个特定粒子相关联的方位是否与和所识别的方位一致的方位相关联来对每一个特定粒子的可能性值进行调整。在进一步示例中，该处理器可进一步操作来：基于所接收的数据来确定移动的方向和速度进一步基于将加速计用作为计步器。在另一个示例中，第一粒子集和第二粒子集每一个包括相同数量的粒子。在又另一个示例中，该处理器可进一步操作来通过基于与第一粒子集相关联的可能性值来选择第一粒子集中的粒子并且以最小值对所选择的粒子的代表性位置进行调整来生成第二粒子集。在进一步示例中，第一粒子集中的每一个粒子还表示设备方位，以及该处理器还可操作来基于所接收的数据来识别方位，并且基于与第一粒子集中的每一个粒子相关联的方位是否与和所识别的方位一致的方位相关联来对每一个粒子的可能性值进行调整，以及其中通过以最小方位值对第一粒子集中的所选择的粒子的代表性方位中的每一个进行调整来生成第二粒子集。

附图说明

图1是依据示例性实施例的系统的功能图。

图2是依据示例性实施例的系统的示意图。

图3是依据示例性实施例的室内空间的地图。

图4是依据示例性实施例的室内空间的另一个地图。

图5是依据示例性实施例的室内空间的又另一个地图。

图6是依据示例性实施例的室内空间的还另一个地图。

图7是依据示例性实施例的室内空间的进一步地图。

图8是依据示例性实施例的室内空间的又进一步地图。

图9是依据示例性实施例的室内空间的还进一步地图。

图10是依据示例性实施例的室内空间的另一个地图。

图11是依据示例性实施例的室内空间的又另一个地图。

图12是依据示例性实施例的流程图。

图13是依据示例性实施例的室内空间的地图。

图14是依据示例性实施例的室内空间的另一个地图。

图15是依据示例性实施例的室内空间的又另一个地图。

图16是依据示例性实施例的室内空间的还另一个地图。

图17是依据示例性实施例的室内空间的进一步地图。

图18是依据示例性实施例的室内空间的又进一步地图。

图19是依据示例性实施例的室内空间的还进一步地图。

图20是依据示例性实施例的流程图。

图21是依据示例性实施例的粒子。

图22A和22B是依据示例性实施例的流程图。

具体实施方式

在一个方面中，室内位置的地图可以包括多个约束。这些约束可以包括例如墙壁或轨道。墙壁可以表示用户在建筑物内不可以行走的位置，而轨道可以表示在室内位置内的可能路径。

地图被填充有多个粒子。每一个粒子表示客户端设备的状态，例如客户端设备相对于地图的可能位置。从用于确定客户端设备定向到的方向的设备，诸如陀螺仪、加速计和/或罗盘，接收数据。该数据用来确定移动的方位和速度。将所确定的方位和速度应用到多个粒子中的每一个。可以移除将违反约束，例如接触墙壁或者离开或远离轨道的粒子。当客户端设备继续移动并且加速计数据被接收时，粒子可以继续被移除。一旦只剩余单个粒子，该粒子就可以用来确定客户端设备的当前位置。例如，可以将剩余粒子所表示的可能位置确定为是客户端设备的当前位置。

如图1-2中所示，示例性系统100可以包括计算机110、170和171。计算机110可以包含处理器120、存储器130和典型地存在于通用计算机中的其他组件。

计算机110的存储器130存储处理器120可访问的信息，包括可以由处理器120执行的指令131。存储器还包括可以由处理器检索、操纵或存储的数据132。存储器可以是能够存储处理器可访问的信息的任何类型的，诸如硬盘驱动器、存储器卡、ROM、RAM、DVD、CD-ROM、具有写能力的以及只读存储器。处理器120可以是任何众所周知的处理器，诸如来自英特尔公司或超微设备公司的处理器。替选地，处理器可以是专用控制器，诸如ASIC。

指令131可以是待由处理器直接（诸如，机器码）或间接（诸如，脚本）执行的任何指令集。在这方面，可以在本文中交替地使用词语“指令”、“步骤”和“程序”。可以以目标代码格式被存储以供处理器直接处理，或以任何其他计算机语言，包括根据需求被解释或预先被编译的脚本或独立源代码模块集合，存储指令。在下面更详细地说明了指令的功能、方法和例程。

数据132可以由处理器120根据指令131检索、存储或修改。例如，尽管所述系统和方法不受任何特定数据结构限制，然而，数据可以被存储在计算机寄存器中、作为具有多个不同字段和记录的表在关系数据库中、或在XML文档中。还可以以任何计算机可读格式，诸如但不限于：二进制值、ASCII或Unicode，对数据进行格式化。此外，该数据可以包括足以识别相关信息的任何信息，诸如号码、描述性文本、专有代码、指针、对存储在其他存储器（包括其他网络位置）中的数据的引用或函数使用来计算相关数据的信息。

尽管图1在功能上将处理器和存储器图示为在同一块内，然而，本领域技术人员应当理解的是，处理器和存储器实际上可以包括可以或可以不被存储在同一物理外壳内的多个处理器和存储器。例如，部分指令和数据可以被存储在可移除CD-ROM上，并且其他的被存储在只读计算机芯片内。部分或全部指令和数据可以被存储在物理上远离处理器但是处理器仍然可访问的位置中。类似地，处理器实际上可以包括可以或可以不并行操作的处理器集合。

计算机110可以在网络195的一个节点处，并且能够与网络的其他节点直接和间接通信。例如，计算机110可以包括web服务器，其能够通过网络195与客户端设备170-71通信，使得服务器110使用网络195来在客户端设备170的显示器上向用户190传输并显示信息。服务器110还可以包括出于接收、处理并传输数据到客户端设备的目的，与网络的不同节点交换信息的多个计算机，例如负载平衡服务器群。在这种情况下，客户端设备将典型地仍然在网络的与任何包括服务器110的计算机不同的节点处。

每一个客户端设备可以与服务器110类似地被配置有处理器160、存储器161、指令162和数据140。每一个客户端计算机170-71可以是个人计算机，其意在供个人190-91使用、具有在个人计算机中通常找到的所有内部组件，诸如中央处理单元（CPU）、显示设备163（例如，具有屏幕的监视器、投影仪、触摸屏、小型LCD屏幕、电视或另一个设备，诸如可操作来显示经处理器处理的信息的电子设备）、CD-ROM、硬盘驱动器、用户输入164（例如，鼠标、键盘、触摸屏或麦克风）、扬声器、调制解调器和/或网络接口设备（电话、电缆或另外的）以及用于将这些元件相互连接的所有组件。此外，依据在本文所述的系统和方法的计算机可以包括能够处理指令并且传输数据至和自人类和其他计算机的任何设备，包括通用计算机、PDA、缺乏本地存储能力的网络计算机、用于电视的机顶盒以及其他联网的设备。

尽管计算机170-71可以包括全尺寸个人计算机，然而，所述系统和方法还可以结合能够通过诸如因特网的网络与服务器无线地交换数据的移动设备使用。仅作为示例，客户端设备171可以是具有无线能力的PDA、手持式或车载导航设备、平板PC、上网本或能够通过因特网获取信息的蜂窝电话。用户可以例如使用小键盘、键区或触摸屏来输入信息。

服务器110和客户端计算机170-71能够诸如通过网络195直接和间接通信。尽管图1-2中仅描绘了一些计算机，然而，应当理解的是，典型的系统可以包括大量连接的计算机，其中每一个不同的计算机在网络195的不同节点处。网络和介于其间的节点可以包括各种配置和协议，包括因特网、万维网、内联网、虚拟专用网络、广域网、本地网络、使用专用于一个或多个公司的通信协议的专用网络、以太网、WiFi（诸如802.11、802.11b、g、n或其他这样的标准）和HTTP以及前述的各种组合。这样的通信可以通过能够传输数据至和自其他计算机的任何设备而变得便利，所述任何设备诸如调制解调器（例如，拨号、电缆或光纤）和无线接口。

尽管在如上所述传输或接收信息时获得了某些优势，然而，所述系统和方法的其他方面并不限于任何特定方式的信息传输。例如，在一些方面中，可以通过介质，诸如盘、带或CD-ROM，来发送信息。更进一步，尽管某些功能被指示为在具有单个处理器的单个客户端设备上发生，然而，所述系统和方法的各个方面可以由例如通过网络195通信信息的多个计算机来实现。

如图1中所示，客户端设备还可以包括用来确定地理位置的地理定位组件165。例如，客户端设备170可以包括用来确定设备的纬度、经度和海拔位置的GPS接收器。因此，当客户端设备例如通过在物理上移动来改变位置时，GPS接收器可以确定新的当前位置。组件165还可以包括用于基于在客户端设备170处所接收的其他信号，诸如如果客户端设备是蜂窝电话，则在蜂窝电话的天线处从一个或多个蜂窝电话塔接收的信号，来确定设备的位所的软件。

客户端设备171还可以包括用来确定设备定向到的方向的定向设备166，诸如加速计、陀螺仪、罗盘、软件或这些的任何组合。例如，加速计可以用来检测例如以米每秒每秒测量的重力对客户端设备的影响。仅作为示例，客户端设备可以使用来自加速计的输入来确定客户端设备的相对于重力的方向或与之垂直的平面的俯仰、偏航或滚转（或对其的改变）。在这方面，应当理解的是，可以向客户端设备自动提供如在本文所阐述的客户端设备的对定向数据的供给。

可以以各种方式使用从定向设备接收的定向数据。例如，可以通过运行加速度值的平均来识别哪个方向向下（朝向地球），将加速计或陀螺仪用作为计步器。可以通过每次朝向下方向的分量大于经验确定的阈值时决定已迈了一步来构建简单的步检测器。

客户端设备可以访问地图信息142。该地图信息可以被本地地存储在客户端设备处。替选地，没有地图信息或地图信息的仅仅部分可以被本地地存储在客户端设备处，而大部分地图信息由服务器维护。在该示例中，可以根据需求向服务器请求任何另外的地图信息。如在下面更详细地描述的，地图信息可以包括表示在建筑物内的空间的一系列地图。在一个示例中，地图信息可以基于表示用户在建筑物内不可以行走（不能行走）的位置的一系列墙壁。在另一个示例中，地图信息可以基于表示用户在建筑物内可以行走的位置的一系列轨道。

客户端设备还可以访问粒子信息144。粒子信息可以包括多个粒子。每一个粒子可以与和客户端设备的可能状态相对应的状态信息相关联。例如，特定粒子可以与标识符、位置坐标和方位信息相关联。如在下面更详细地描述的，客户端设备可以基于从加速计、罗盘、计步器等接收的信息来操纵状态信息。

除在下面所描述并且在附图中所图示的操作外，现还将描述各种操作。应当理解的是，下面的操作不必按照下述精确顺序来执行。相反，可以按照不同的顺序或同时处理各步骤。除非另外说明，还可以删去步骤。

墙壁示例

客户端设备可以位于建筑物内并且不能获取GPS定位。作为响应，客户端设备可以访问室内空间的地图。如上所述，地图可以包括表示用户在建筑物内不可以行走的位置的一系列墙壁。如图3中所示，地图300可以包括多个墙壁310-317，其定义空间，诸如用户可以在其中行走（更确切地说，客户端设备可以位于其中）的房间1和2以及走廊3、入口/出口320、以及门330。在该示例中，地图可以包括坐标系A-E和0-9，其中在同一轴的坐标之间的距离表示1米。地图还可以包括地图指针305，其指示地图的定向。

客户端设备可以用粒子来填充地图。每一个粒子可以表示客户端设备的可能位置。应当理解的是，地图不必被实际地“填”有粒子。粒子可以被简单地生成为数据点列表或表，其每一个表示客户端设备的可能位置和各种其他属性。如图4中所示，地图400包括多个粒子，其每一个表示客户端设备可能位于的地图坐标以及指示客户端设备在该特定地图坐标处的可能性的值（“可能性值”）。例如，粒子410表示地图坐标A1以及粒子420表示地图坐标E7。

应当理解的是，图4的粒子的数量、大小和置放仅是示例性的。所使用的粒子数越多，位置估计的精确度越高。另外，更大的空间可能需要更多数量的粒子。例如，可以以每平方英尺大约2个粒子的比率生成粒子，因此，大约500平方英尺的空间可以填充有1000个粒子，而大约300平方英尺的另一个空间可以填充有600个粒子。进一步，每一个粒子可以表示点或区域（1平方英尺）等。

再次，尽管图4将粒子描绘为在整个地图400中均匀散布，然而，可以以各种方式安排粒子。例如，可以在个体最可能位于的位置中为粒子随机或成群地在一起分配位置。返回到图3，相对于走廊2（较长的狭窄走廊），每某一区域（平方英尺或米等）更多的粒子可以与房间1（较大的开阔空间）中的位置相关联。类似地，相对于朝着房间2的外边缘（沿着墙壁312-316），每某一区域更多的粒子可以位于朝着房间2的中心的地方。

当用户绕在室内空间行走或移动时，可以通过用于检测客户端设备的定向的设备来跟踪该用户的移动。例如，如上所述，可以将加速计或陀螺仪用作为计步器来确定用户正在移动的时候。因此，客户端设备可以能够基于来自定向设备的信息来估计客户端设备的方位和速度。

在基于来自定向设备的数据来确定用户的移动之后，可以确定移动对粒子中的每一个的影响。在图5-11中所示的一个示例中，每次粒子违反与地图相关联的某一约束时，就可以对与该粒子相关联的值进行调整，使得该值低于某一阈值，并且作为结果，移除该粒子。

例如，如图5的地图500中所示，如果客户端设备已向东移动了1米，则每一个粒子可以被向东“移动”1米。因此，表示A1的粒子可以“被移动”到位置A2，更确切地说，该粒子的代表性位置可以被改变。当没有向东移动1米的粒子将被移入位置A1时，该位置不再由粒子表示，并且在附图中以虚线格式示出。

在每一个粒子基于客户端设备的移动的方向和速度“被移动”之后，可以基于该粒子是否已碰撞到墙壁来对可能性值进行调整。例如，如果在位置B4的粒子被向东移动1米，则该粒子将碰撞到墙壁313。可以调整，例如减少，该粒子的可能性值。

然后，可以将每一个粒子的可能性值与阈值进行比较。在一个示例中，如果任何特定粒子的可能性值落在阈值之下，则可以移除该粒子。为了清晰起见，如果粒子被向东“移动”1米，则先前在位置B4的粒子将移动通过墙壁313，并且可以减少其相关联的可能性值，例如在阈值之下。因此，如图5中所示，位置B5不再由粒子表示。类似地，同样以虚线示出了B1、C1、D1和E1，因为这些位置因相同原因不再由粒子表示。

为了清晰起见，图6的地图600描绘了在位于A1、B1、C1、D1、E1、B2、C2、D2和E2的粒子因其可能性值将被减少到阈值之下已被移除之后的剩余粒子位置。

再次，当用户继续移动时，客户端设备可以继续确定其移动的方位和速度。如图7的地图700中所示，如果客户端设备改变方向并且向南移动1米，则粒子中的每一个可以“被移动”以反映客户端设备的移动。可以移除将碰撞到墙壁，诸如墙壁段312、314或316的那些粒子，因为其可能性值将被减少到阈值之下。因此，在图7中以虚线示出了在位置A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、B6、B8和B9的粒子。

如果在位置E2的粒子被向南移动1米，则该粒子将移动通过入口/出口320。如果该粒子表示客户端设备的实际当前位置，则客户端设备将移动通过入口/出口320。因此，客户端设备然后将在建筑物外面。一旦在外面，客户端设备将能够接收GPS信号。GPS信号可以用来识别客户端设备的当前位置。因此，客户端设备可以确定其不再在建筑物内，并且继续基于GPS信号来确定其当前位置。

如果客户端设备尚未离开建筑物，继续在建筑物内移动，则粒子可以继续被移除。因此，如图8中所示，向东移动再一米将导致对另外粒子的去除，因为这些粒子将碰撞到墙壁，并且其可能性值将被减少到阈值之下。返回到图7，在向南移动1米之后，不再存在表示位置B8的粒子。然而，一旦用户向东移动1米，如图8的地图800中所示，粒子810现表示该位置。

客户端设备不必仅朝基本方向移动。相反，用户可以朝各种方向移动。然而，如果移动将导致粒子碰撞到地图的墙壁，则同样可以移除这些粒子。例如，如图9的地图900中所示，客户端设备已向东北移动了大约1.4米。作为结果，粒子同样被向东北移动大约1.4米。再次，可以移除将碰撞到墙壁的粒子，因为其可能性值将被减少到阈值之下。如图10的地图1000中所示，用户已向东南移动了大约1.4米。再次，可以移除将碰撞到墙壁的粒子，因为其可能性值将被减少到阈值之下。

客户端设备所行进的距离可以基于用户的速度而变化。可以通过如上所述将定向设备用作为计步器来确定该所行进的距离，更确切地说，客户端设备的速度。例如，如图11中所示，用户现已在1秒内向南移动了2米，而在先前示例中，用户可能仅在1秒内移动了1米。再次，在将移动应用到剩余粒子之后，可以移除将碰撞到墙壁的任何粒子，因为其可能性值将被减少到阈值之下。

如果如上所述基于可能性值来移除粒子，则一旦粒子数量已达到某一最小数量，例如，如果只有单个粒子剩余，则可以将剩余粒子的位置确定为是客户端设备的实际位置。例如，如图11中所示，在粒子被向南移动2米之后，只有单个粒子剩余在位置E9处，因为先前位于（参见图10）D9和E9的粒子已碰撞到墙壁312并且已被移除。因此，可以将剩余粒子的位置E9确定为是客户端设备的实际位置。

如果处理在客户端设备处实时完成，则客户端设备的该实际位置可以是客户端设备的当前位置。例如，如果将信息传输给服务器并且处理在稍后时间执行，则其还可以是客户端设备的在前位置。

图12的示例性流程图1200描绘了上述过程的方面。例如，在块1202，识别包括多个墙壁的室内位置的地图。在块1204，用多个粒子来填充地图。每一个粒子表示客户端设备相对于地图的可能位置。每一个粒子还与指示客户端设备位于代表性位置处的可能程度的可能性值相关联。在块1206，从陀螺仪（或其他定向设备）接收数据。在块1208，使用该数据来确定移动的方向和移动的速度。在块1210，将所确定的方位和速度应用到多个粒子中的每一个。在块1212，然后，基于作为应用所确定的方位和速度的结果，特定粒子是否将接触或移动通过墙壁来对与每一个特定粒子相关联的可能性值进行调整。在块1214，如果相关联的可能性值落在阈值之下，则移除一个或多个粒子。如果在粒子被移除之后，在块1216，多个粒子中的多于一个粒子剩余，则该过程返回到块1206，其中接收新的加速计数据。再次，在块1208，使用该数据来确定新的移动的方位和速度。在块1210，然后，将该新的移动的方向和速度应用到剩余多个粒子中的每一个。在块1212，基于粒子是否将接触或移动通过墙壁来对与每一个粒子相关联的可能性值进行调整。再次，在块1214，移除与低于阈值的可能性值相关联的粒子。

返回到块1216，如果在移除已接触墙壁的粒子之后，多个粒子中的仅仅一个粒子剩余，则在块1218，使用剩余粒子来确定客户端设备的当前位置。例如，可以将剩余粒子所表示的可能位置确定为是客户端设备的实际位置。如上所述，前述操作不必按照上述精确顺序来执行；相反，可以按照不同顺序或同时处理各步骤。除非另外说明，还可以删去步骤。

在下面更详细地描述的另一个示例中，一旦墙壁示例的所有剩余粒子相互之间均在阈值半径内，则可以确定剩余粒子的平均位置。可以将表示与剩余粒子的平均位置最接近的位置的粒子识别为客户端设备的位置。

在替选中，粒子数量可以仍然相同，而不是移除低于某一阈值的粒子。在比上述模型更复杂并且更鲁棒的该示例中，可以基于任何阈值，通过调整可能性值来奖励或惩罚而非移除粒子。例如，如果粒子尚未穿过墙壁，则该粒子可以得到比如果其穿过了墙壁更高的奖励（或更低的惩罚）。应当理解的是，可以使用各种评估系统来影响相似结果。例如，还可以使用其中当粒子碰撞到墙壁时增加粒子值的相似系统。

有时，可以用替换对粒子重新取样。例如，每次已迈了新的步子或已流逝一段时间时，可以重新分布粒子。基于与第一粒子集相关联的值来选择重新取样的粒子集。例如，返回到图5，在向东迈了一步之后，可以因穿过墙壁313而对在位置B5至E5的粒子进行惩罚。类似地，可以因穿过墙壁313而对在位置B4至E4的粒子进行奖励。因此，现位于位置B4的粒子可以与比现位于B5的粒子更大的可能性值相关联。当对粒子重新取样（或重新分布）时，在位置B4的粒子可以比在B5的粒子更可能被选择用于下一代。

基于这些值来选择粒子，直到子代包括与父代相同数量的粒子为止。例如，在图4中，存在45个粒子。在迈了一步之后，将选择45个粒子。具有更高可能性值的粒子更可能被选择，并且可以多次被选择。例如，如果可能存在总共5个粒子S、T、U、V和W，其中S=(Xs,Ys)、T=(Xt,Yt)、U=(Xu,Yu)、V=(Xv,Yv)以及W=(Xw,Yw)。这些粒子中的每一个可以分别与可能性值5、10、5、1和1相关联。S可能被选择次数的5/17，而T可能被选择次数的10/17等。因此，例如，粒子T可以被选择三次，而粒子S和U可以被选择两次。在另一个示例中，粒子T可以被选择两次，而粒子S和U被选择一次，以及粒子W被选择一次。

然后，给予在重新取样期间选择的每一个粒子某一较小程度的改变。例如，如果位于T=(Xt,Yt)的粒子被选择两次，则可以用对所选择的粒子的位置（x和y值）的某一轻微调整，生成两个新的“孩子”粒子。在该示例中，结果可以是T1=(Xt1,Yt1)和T2=(Xt2,Yt2)，其中Xt1和Xt2表示自Xt的某一轻微改变，以及Yt1和Yt2表示自Yt的某一轻微改变。通过将该轻微噪声添加到每一个新的“孩子”粒子，该系统自动调整定向设备计算的轻微误差等。

下一代粒子可以再次与基于定向设备所检测到的移动来调整的可能性值相关联。在某一时间段或某一步数之后，如上所述，可以对粒子重新取样，并且可以生成新一代粒子。

在此，粒子可以继续被重新取样，直到（在给定代内的）所有粒子均在距相互某一较小、经验得到的距离内，而不是等待直到粒子数量逐渐变少到某一较小数量来识别客户端设备的当前位置。例如，在随后重新取样并且对与粒子中的每一个相关联的位置的调整之后，最终所有粒子可以在相互的某一较小，例如几米或更小的半径内。

该聚组可以被称为“聚类”。例如，返回到图5的示例，在向东移动一步之后，将移动通过墙壁313或316并且从地图500离开的粒子不那么可能在取样期间被选择。因此，新一代的粒子可能从以实线示出的那些粒子来选择。最终，客户端设备的移动和粒子的重新取样的组合可以导致对粒子的位置的聚类。转到图8，最终将粒子安排成两个主要的集群870和875。尽管仅以实线示出了18个粒子，然而，应当理解的是，在该特定示例中，该18个粒子表示与45个粒子相关联的区域。

当在集群870中的粒子在重新取样期间被选择变得不那么可能时，只有在图10的集群1070内的位置可以剩余。如图10中所示，所有粒子均位于集群910内。因此在此，所有粒子均位于2米半径内。再次，尽管仅以实线示出了3个，然而，应当理解的是，在该特定示例中，该3个粒子表示与45个粒子相关联的区域。

一旦粒子在阈值半径内，就可以确定客户端设备的实际位置。例如，可以确定粒子的平均代表性位置。可以将与该平均位置最接近的粒子选择为表示客户端设备的当前位置的粒子。

使用图10的简化示例，示出了表示位置C9、D9和E9的3个粒子（假设在该示例中，该三个粒子表示所有粒子的位置）。这些粒子在2米的阈值半径1080内。粒子的平均位置是半径1080的中心1090（这是因为粒子沿着行均匀分布）。可以将表示位置D9的粒子选择为表示客户端设备的当前位置，因为其位于与该点最接近的地方。

为了简单起见，上述示例使用仅表示空间坐标的粒子。然而，粒子不仅可以表示客户端设备的可能位置，而且可以表示可能方位。在这种情况下，初始粒子集可以不仅反映多种起始位置，而且还可以反映多种初始方位。方位还可以用来如上所述调整可能性值。例如，如图21A中所示，粒子集可以最初表示一个或多个地图位置。8个粒子可以表示单个或多个位置，每一个具有稍微不同的方位。如果使用客户端设备的罗盘来确定客户端设备正在向东移动，则可以通过向下调整与除向东外的方位相关联的粒子的可能性值来惩罚所述粒子，而可以通过向上调整具有向东方位的粒子的相关联的可能性值来奖励所述粒子。因此，可以对粒子3进行奖励以及可以对粒子1-2和4-8进行惩罚，并且相应地调整其相关联的可能性值。如上所述，如果可能性值低于某一阈值，则可以移除粒子。

替选地，如果对粒子重新取样，则具有正确方位的粒子可以具有更高的可能性值，并且可以更可能被选择用于下一代。再次，所生成的任何孩子粒子可以包括自父亲的轻微方位改变。返回到上述示例，粒子T还可以包括方位Ht，使得T=(Xt,Yt,Ht)。从T生成的孩子粒子可以是T1′=(Xt1,Yt1,Ht1)，其中Xt1表示自Xt的某一轻微改变，Yt1表示自Yt的某一轻微改变，以及Ht1表示自Ht的某一轻微改变。一旦粒子已变得如此聚类的，以致它们如上所述全部均落在阈值半径内，被识别为客户端设备的实际位置的所选择的粒子也可以被用来识别方位设备的当前方位。

还可以使用其他信号，诸如无线网络接入点信号或蜂窝塔三角测量定位，来调整粒子的可能性值。例如，室内位置的地图可以包括一个或多个无线网络接入点的位置和信号强度。这些接入点可以传输信标消息，其包括诸如识别接入点的媒体接入控制（“MAC”）地址的数据。这些信标消息可以由客户端设备接收并记录，以对可能性值进行调整。应当理解的是，客户端设备所接收的任何无线网络数据可以限制在识别信息和信号强度，并且不必包含额外信息。例如，包含在网络业务中的信息，诸如个人信息，不必被收集，并且事实上，可以实际上被移除，以保护无线网络的用户的隐私。

例如，客户端设备在根据地图从无线网络接入点接收信标消息的位置中。可以对表示根据地图不在无线网络接入点的范围内的位置的粒子进行惩罚。类似地，可以对根据地图在无线网络接入点的范围内的粒子进行奖励。再次，与更高的可能性值相关联的粒子更少可能被移除或替选地，更可能被重新取样。

轨道示例

在另一个示例中，客户端设备也可以位于建筑物内并且不能获取GPS定位。作为响应，客户端设备可以访问室内空间的地图。如图13中所示，地图1300可以包括坐标系A-F和0-9，其中在同一轴的坐标之间的距离表示1米。地图1300可以包括表示用户可以沿着其在建筑物内行走的路径的多个轨道，诸如轨道1340、1350、1360和1370，而不是如在地图300中通过墙来定义。每一个轨道可以与标识符相关联。在此，可以基于与端点相关联的坐标来识别轨道。因此，轨道1340可以被识别为轨道A1-A2或A2-A1，轨道1350可以被识别为轨道D9-E9或E9-D9，轨道1360可以被识别为轨道E2-F2或F2-E2等。

地图1300的特征，尽管在视觉上不同于地图300-1100，但是定义与地图300-1100相同的室内空间。变灰的线1310-1317表示墙壁310-317，其不再被包括在地图1300中。例如，轨道1370和1380可以表示通过门330的路径，以及轨道1360可以表示通过入口/出口320的路径。该地图还可以包括地图指针1305，其指示室内空间的定向。

客户端设备可以用粒子填充该地图。每一个粒子可以表示客户端设备的可能位置。地图1300还包括在轨道上由黑色圈表示的多个粒子，诸如粒子圈1390-1392。尽管将粒子描述为均匀分布，然而，应当理解的是，可以使用各种安排，例如，可以沿着轨道在个体最可能位于的位置中为粒子随机或成群地在一起分配位置。

粒子中的每一个可以表示客户端设备可能位于其的沿着相应轨道的地图坐标。如上所述，每一个粒子还可以与方位、无线网络和其他信号信息相关联。然而，为了简单起见，在本示例中没有使用这些额外信号，然而，应当理解的是，可以使用这些信号。粒子中的每一个还可以由其相应坐标来识别；粒子圈1390作为C9，粒子圈1391作为E7以及粒子圈1392在A3。

当绕室内空间移动客户端设备时，可以如上所述通过客户端设备的定向设备来跟踪客户端设备的移动。图14-18描绘了与图3和5-11相同的通过室内空间的移动。

在基于来自定向设备的信息来确定客户端设备的移动（当前方位和速度）之后，可以确定移动对粒子中的每一个的影响。再次，在图14-18所示的一个示例中，每次粒子违反与地图相关联的某一约束（从轨道离开）时，可以对与该粒子相关联的值进行调整，使得该值低于某一阈值，并且作为结果，移除该粒子。例如，如图14的地图1400中所示，如果用户向东移动1米，则每一个粒子可以沿着轨道向东“被移动”1米。因此，表示A1的粒子可以沿着轨道A1-A2被移动到位置A2，表示A2的粒子可以沿着轨道A2-A3被移动到位置A3等。当没有向东移动1米的粒子将被移入位置A1（以白色示出）时，该位置不再由粒子（或黑色圈）表示。类似地，同样以白色示出了在B1、C1、D1和E1的粒子，因为这些位置不再由粒子表示。

在基于客户端设备的移动的方向和速度来“移动”每一个粒子之后，可以基于粒子是否碰撞到墙壁来对可能性值进行调整。例如，如果在位置B4的粒子向东被移动1米，则该粒子将碰撞到墙壁313。在位置B4，不存在向东延伸1米的轨道。因此，如果粒子B4向东移动1米，则其将从轨道离开。可以调整，例如减少该粒子的可能性值。

然后，可以将每一个粒子的可能性值与阈值进行比较。在一个示例中，如果任何特定粒子的可能性值落在阈值之下，则可以移除该粒子。类似于其中移除接触了墙壁的粒子的上述示例，也可以移除从轨道离开的粒子，因为其可能性值将被减少到阈值之下。因此，粒子B4的可能性值可以低于阈值并且其可以被移除。因此，该粒子没有移入位置B5，并且B5位置不再由粒子而是以白色表示。类似地，原来在位置C4、D4和4E的粒子如果向东移动1米，则将从轨道离开。因此，同样以白色示出了位置C5、D5和E5，因为这些位置不再由粒子表示。

再次，当客户端设备在建筑物内移动时，客户端设备可以继续确定其移动的方位和速度。如图15的地图1500中所示，如果客户端设备改变方向并且向南移动1米，则粒子中的每一个可以“被移动”以反映客户端设备的该移动。再次，可以移除将从轨道离开的（来自图14的）剩余粒子，因为其可能性值将被减少到阈值之下。因此，在图15中，现以白色示出了位置A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、B6、B8和B9。

如果在位置E2的粒子沿着轨道E2-F2向南被移动1米，则该粒子将移动通过入口/出口320。如果该粒子表示客户端设备的实际当前位置，则客户端设备将移动通过入口/出口320。因此，客户端设备然后将在建筑物外面。一旦在外面，客户端设备将能够接收GPS信号。GPS信号可以用来识别客户端设备的当前位置。因此，客户端设备可以确定其不再在建筑物内，并且继续基于GPS信号来确定其当前位置。

如果用户尚未离开建筑物并且用户继续在建筑物内移动，则粒子可以继续基于客户端设备的移动来被“移动”并移除。因此，如图16中所示，向东移动再一米将导致对另外粒子的去除，因为其可能性值将被减少到阈值之下。返回到图15，在向南移动1米之后，不再存在表示位置B8的粒子。然而，一旦用户向东移动1米，如图16的地图1600中所示，粒子1510现表示该位置。如图17和18的地图1700和1800中所示，如果客户端设备向东北移动大约1.4米，并且随后向东南移动大约1.4米，则许多剩余粒子将从轨道离开，并且只有2个粒子将剩余；表示位置C9和D9的那些。最后，如果客户端设备向南被移动2米，则图18中在位置D9的粒子将从轨道离开，并且如图19中所示，只有表示位置E9的粒子将剩余。

再次，一旦粒子数量已达到某一最小数量，例如只有单个粒子剩余，就可以将剩余粒子的位置确定为是客户端设备的位置。返回到图19，只有单个粒子剩余在位置E9处。然后，可以将该位置确定为是客户端设备的位置。

图20的示例性流程图2000描绘了上述过程的方面。例如，在块2002，识别包括多个轨道的室内位置的地图。轨道定义在室内位置内的可能路径。在块2004，用多个粒子来填充地图。每一个粒子表示客户端设备相对于地图的可能位置。每一个粒子还与指示客户端设备在代表性位置处的可能程度的可能性值相关联。在块2006，从加速计（或其他定向设备）接收数据。在块2008，使用该数据来确定移动的方向和移动的速度。在块2010，将所确定的方位和速度应用到多个粒子中的每一个。在块2012，然后，基于作为应用所确定的方位和速度的结果，特定粒子是否将从轨道离开来对与每一个特定粒子相关联的可能性值进行调整。在块2014，如果一个或多个粒子的相关联的可能性值落在阈值之下，则移除该一个或多个粒子。

如果在粒子被移除之后，在块2014，多个粒子中的多于一个粒子剩余，则该过程返回到块2006，其中接收新的加速计数据。再次，在块2008，使用该数据来确定新的移动方位和速度。在块2010，然后，将该新的移动方向和速度应用到剩余多个粒子中的每一个。在块1212，基于粒子是否将从轨道离开来对与每一个粒子相关联的可能性值进行调整。再次，在块2014，移除与低于阈值的可能性值相关联的粒子。

返回到块2016，如果在移除已从轨道离开的粒子之后，多个粒子中的仅仅一个粒子剩余，则在块2016，可以使用该剩余粒子来确定客户端设备的实际位置。例如，可以将剩余粒子所表示的可能位置确定为是客户端设备的实际位置。如上所述，前述操作不必按照上述精确顺序来执行；相反，可以按照不同顺序或同时处理各步骤。除非另外说明，还可以删去步骤。

在另一个示例中，如上所述，一旦轨道示例的所有剩余粒子相互之间均在阈值半径内，则可以确定剩余粒子的平均位置。可以将表示与剩余粒子的平均位置最接近的位置的粒子识别为客户端设备的位置。

与在上面参考墙壁地图所述的替选相似，粒子数量可以仍然相同，而不是移除与低于某一阈值的可能性值相关联的粒子。每次客户端设备检测到其正在移动时，可以通过调整可能性值来奖励或惩罚粒子。例如，如果粒子尚未从轨道离开，则该粒子可以得到比如果其从轨道离开更高的奖励（或更低的惩罚）。再次，应当理解的是，可以使用各种评估系统来影响相似结果。例如，还可以使用其中当粒子从轨道离开时增加粒子值的相似系统。

有时，可以用替换对粒子重新取样。例如，每次已迈了新的步子或已流逝一段时间时，可以重新分布粒子。基于与第一粒子集相关联的值来选择重新取样的粒子集。再次，可以比具有更低可能性值的粒子更经常选择具有更高可能性值的粒子。

对于在重新取样期间被选择的每一个粒子，可以用对位置（以及如果适用，方位）的轻微调整来生成新的粒子。例如，转到图14，可以在重新取样期间选择在位置B6的粒子。自在位置B6的粒子产生的孩子粒子可以表示沿着轨道A3-B3、B3-C3、A2-B3、B3-C4、A4-B3或C2-B3的位置。再次，该新的粒子也可以与轻微方位改变相关联。

该下一代粒子可以再次与基于定向设备所检测到的移动来调整的可能性值相关联。在某一时间段或某一步数之后，如上所述，可以对粒子重新取样，并且可以生成新一代粒子。

一旦（在给定代内的）所有粒子均在距相互某一较小、经验得到的距离内，就可以确定客户端设备的实际位置。例如，在随后重新取样并且对与粒子中的每一个相关联的位置的调整之后，最终所有粒子可以在相互的某一较小半径内，例如几米或更小。转到图18，所有粒子均位于集群1870内。因此，所有粒子均位于2米半径内。再次，尽管仅以实线圈示出了3个，然而，应当理解的是，在该特定示例中，该3个粒子表示与45个粒子相关联的区域。然后，可以确定在阈值半径内的粒子的平均位置。如在上述示例中，可以将与该平均位置最接近的粒子选择为表示客户端设备的当前位置的粒子。

再次，使用图18的简化示例，示出了表示位置C9、D9和E9的3个粒子（假设在该示例中，该三个粒子表示所有粒子的位置）。这些粒子在2米的阈值半径1880内。粒子的平均位置是阈值半径1880的中心（再次，这是因为3个粒子沿着行均匀分布）。可以将表示位置D9的粒子选择为表示客户端设备的当前位置，因为其位于与该点最接近的地方。如在上面所说明的，被识别为客户端设备的实际位置的该所选择的粒子也可以被用来识别方位设备的当前方位。

图22A和22B的示例性流程图2200描绘了上述过程的方面。例如，在块2202，识别包括多个约束的室内位置的地图。如上所述，约束可以包括墙壁或轨道。在块2204，用多个粒子来填充地图。每一个粒子表示客户端设备相对于地图的可能位置。在一些示例中，粒子还可以表示客户端设备的可能方位。每一个粒子还与指示客户端设备在代表性位置处的可能程度的可能性值相关联。

在块2206，从陀螺仪（或其他定向设备）接收数据。在块2208，使用该数据来确定移动的方向（方位）和移动的速度。在块2210，将所确定的方向和速度应用到多个粒子中的每一个。在块2212，然后，基于特定粒子是否将违反地图的约束，例如通过接触或移动通过墙壁或从轨道离开，对与每一个特定粒子相关联的可能性值进行调整。在一些示例中，可以基于粒子的方位是否与所确定的方位一致来对可能性值进行调整。再次，如上所述，也可以使用其他信号来调整可能性值。

在块2214，确定是否是重新取样的时候。例如，服务器或客户端设备可以确定是否已迈了一步或是否已流逝了某一时间段。如果不是，则该过程返回到块2206，并且从定向设备接收另外的数据等。如果是重新取样的时候，该过程在图22B的块2216继续，其中基于相关联的可能性值来选择第一粒子集中的多个粒子。在块2218，然后，通过以某一最小值对所选择的粒子的代表性位置（以及在一些示例中，方位）进行调整来生成下一粒子集。

在块2220，确定下一粒子集中的所有粒子是否均在距相互某一阈值距离或阈值半径内。如果不是，则该过程再次返回到图22A的块2206，并且从定向设备接收另外的数据等。如果下一集合中的所有粒子均在阈值半径内，则在块2222，确定该下一粒子集中的粒子的平均代表性位置。在块2224，然后，选择表示与平均代表性位置最接近的位置的粒子。在2226，然后，将所选择的粒子的代表性位置识别为客户端设备的实际位置（以及在一些示例中，方位）。

因为在不背离权利要求所限定的主题的情况下，可以利用上述特征的这些和其他变体及组合，因此，实施例的前面描述应当被当作对权利要求所限定的主题的说明而不是限制。还应当理解的是，在本文所公开的示例的提供（以及表述为“诸如”、“包括”等的子句）不应当被解释为将所主张的主题限制在特定示例；相反，示例意在说明许多可能实施例的仅仅一个。此外，在不同附图中的相同参考数字可以标识相同或相似的元素。

工业实用性

本公开可以例如在GPS或其他定位信号不可用的情况下，用来确定客户端设备的室内位置。

Claims (21)

1.一种确定便携式手持设备在室内空间内的位置的方法：

识别室内空间的地图，所述地图基于多个约束；

通过处理器生成第一粒子集，所述第一粒子集中的每一个粒子表示所述地图上的位置并且与可能性值相关联；

从包括陀螺仪的定向设备接收数据；

基于所接收的数据来确定移动的方向和速度；

将所述移动的方向和速度应用到所述第一粒子集中的每一个粒子；

基于所述第一粒子集中的每一个特定粒子是否违反所述多个约束中的一个或多个，对所述特定粒子的可能性值进行调整；

基于与所述第一粒子集相关联的可能性值来生成第二粒子集；

当所述第二粒子集中的所有粒子相互之间均在阈值半径内时，选择所述第二粒子集中的与所述第二粒子集的平均代表性位置最接近的特定粒子；以及

基于所选择的粒子的代表性位置来识别所述便携式手持设备在所述室内空间内的实际位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个约束是定义用户不可以行走的区域的墙壁。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个约束是定义允许用户行走的区域的轨道。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述地图与方向指示符相关联，以及其中将所述移动的方向和速度应用到所述多个粒子中的每一个粒子基于所述方向指示符。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一粒子集中的每一个粒子进一步表示设备方位，以及所述方法进一步包括：

基于所接收的数据来识别方位；以及

其中对所述第一粒子集中的每一个特定粒子的所述可能性值进行调整进一步基于与每一个特定粒子相关联的所述方位是否与和所识别的方位一致的方位相关联。

6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括将所选择的特定粒子的代表性方位识别为所述客户端设备的实际方位。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述定向设备进一步包括罗盘。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述定向设备进一步包括加速计。

9.根据权利要求1所述的方法，其中基于所接收的数据来确定所述移动的方向和速度进一步基于将所述加速计用作为计步器。

10.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一粒子集和所述第二粒子集每一个都包括相同数量的粒子。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述第二粒子集通过下述步骤来生成：

基于与所述第一粒子集相关联的所述可能性值来选择所述第一粒子集中的粒子；以及

以最小值对所选择的粒子的所述代表性位置进行调整。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述第一粒子集中的每一个粒子进一步表示设备方位，以及所述方法进一步包括：

基于所接收的数据来识别方位；以及

基于与所述第一粒子集中的每一个粒子相关联的方位是否与和所识别的方位一致的方位相关联来对所述每一个粒子的所述可能性值进行调整，并且其中所述第二粒子集是通过以最小方位值对所述第一粒子集中的所选择的粒子的代表性方位中的每一个进行调整来生成的。

13.根据权利要求1所述的方法，其中所述第二粒子集是通过基于与所述第一粒子集相关联的所述可能性值是否满足最小可能性阈值从所述第一粒子集移除粒子来生成的。

14.一种用于确定便携式手持设备在室内空间内的位置的设备，所述设备包括：

存储室内空间的地图的存储器，所述地图基于多个约束；

耦接到所述存储器的处理器，所述处理器可操作来：

生成第一粒子集，所述第一粒子集中的每一个粒子表示所述地图上的位置并且与可能性值相关联；

接收定向设备所生成的数据；

基于所接收的数据来确定移动的方向和速度；

将所述移动的方向和速度应用到所述第一粒子集中的每一个；

基于所述第一粒子集中的每一个特定粒子是否违反所述多个约束中的一个或多个，对所述特定粒子的可能性值进行调整；

基于与所述第一粒子集相关联的可能性值来生成第二粒子集；

当如果所述第二粒子集中的所有粒子相互之间均在阈值半径内时，选择所述第二粒子集中的与所述第二粒子集的平均代表性位置最接近的特定粒子；以及

基于所选择的粒子的代表性位置来识别所述便携式手持设备在所述室内空间内的实际位置。

15.根据权利要求14所述的设备，其中所述多个约束是定义用户不可以行走的区域的墙壁。

16.根据权利要求14所述的设备，其中所述多个约束是定义允许用户行走的区域的轨道。

17.根据权利要求14所述的设备，其中所述第一粒子集中的每一个粒子进一步表示设备方位，以及所述处理器可进一步操作来：

基于所接收的数据来识别方位；以及

基于与所述第一粒子集中的每一个特定粒子相关联的所述方位是否与和所识别的方位一致的方位相关联，对所述每一个特定粒子的可能性值进行调整。

18.根据权利要求14所述的设备，其中所述处理器可进一步操作来：基于所接收的数据来确定所述移动的方向和速度进一步基于将所述加速计用作为计步器。

19.根据权利要求14所述的设备，其中所述第一粒子集和所述第二粒子集每一个都包括相同数量的粒子。

20.根据权利要求14所述的设备，其中所述处理器可进一步操作来通过下述步骤来生成所述第二粒子集：

基于与所述第一粒子集相关联的所述可能性值来选择所述第一粒子集中的粒子；以及

以最小值对所选择的粒子的所述代表性位置进行调整。

21.根据权利要求20所述的设备，其中所述第一粒子集中的每一个粒子进一步表示设备方位，以及所述处理器可进一步操作来：

基于所接收的数据来识别方位；以及

基于与所述第一粒子集中的每一个粒子相关联的方位是否与和所识别的方位一致的方位相关联来对所述每一个粒子的所述可能性值进行调整，并且其中所述第二粒子集是通过以最小方位值对所述第一粒子集中的所选择的粒子的代表性方位中的每一个进行调整来生成的。

Images