CN105992958B - 用于产生具有垂直通道区域及所预测垂直移动模型的辅助数据的设备及方法 - Google Patents

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Abstract

产生具有垂直通道区域(例如，楼梯、电梯和自动扶梯)、用于所述垂直通道区域的所识别以及所预测垂直移动模型的用于室内定位的辅助数据。所述所预测垂直移动模型提供通过所述垂直通道区域移动到不同楼层的概率。可通过获取具有多个楼层的结构的楼层平面数据及分析所述楼层平面数据来检测垂直通道区域而产生所述辅助数据。随后可产生用于所述垂直通道区域的所述所预测垂直移动模型并且将其与所述垂直通道区域一起包含于所述辅助数据中。使用所述辅助数据的移动装置可提供垂直通道区域反馈信息，所述垂直通道区域反馈信息可用于修改所述辅助数据。举例来说，可修改通过垂直通道区域或额外的所识别垂直通道区域移动到不同楼层的概率。

Description

用于产生具有垂直通道区域及所预测垂直移动模型的辅助数 据的设备及方法
相关申请案的交叉参考
本申请案要求2013年11月27日提交的发明名称为“用于产生具有垂直通道区域及所预测垂直移动模型的辅助数据的设备及方法(Apparatus and Method for GeneratingAssistance Data with Vertical Access Areas and Predicted Vertical MovementModels)”的第14/092,650号美国申请案的权益及优先权，所述申请案转让给本受让人并且通过引用以其全文结合在此。
技术领域
本发明大体上涉及产生用于定位及基于位置服务的辅助数据，且具体来说，涉及在具有垂直移动的概率时产生包含垂直通道信息的辅助数据。
背景技术
室内定位及基于位置服务通常使用来自接入点的接收信号强度指示符(RSSI)及/或往返时间(RTT)测量值来确定移动装置的位置。辅助数据用于提供室内位置以及接入点的已知位置的映射。基于位置服务使用来自接入点的RSSI及/或RTT测量值以及从辅助数据获得的接入点的位置来估计移动装置相对于映射的位置。
然而，用于室内基于位置服务的映射通常是二维的，即，独立地映射建筑物的每个楼层。一般通过(例如)不同楼层上的接入点产生的增加的信号强度检测到楼层变化。举例来说，当移动装置从第一楼层变化到建筑物的第二楼层时，第一楼层上的接入点产生的信号强度将减小，而第二楼层上的接入点的信号强度将增加。基于接收到的信号的变化，可确定移动装置不再位于第一楼层上，而是目前位于第二楼层上。然而，依靠来自接收到的信号的测量值来检测楼层变化可能会产生不正确结果。举例来说，在建筑物中的一些位置中，例如，在楼层之间开放的区域(例如，具有阳台的区域)中，移动装置可从与移动装置所定位的楼层不同的楼层上的接入点接收到强信号。因此，移动装置可不正确地确定其已改变楼层。相反地，移动装置可能实际上已改变楼层，但可能仍然正从先前楼层上的接入点接收强信号，这可致使移动装置无法认识到楼层变化。
发明内容
产生具有垂直通道区域(例如，楼梯、电梯和自动扶梯)、用于垂直通道区域的所识别以及所预测垂直移动模型的用于室内定位的辅助数据。所预测垂直移动模型提供通过垂直通道区域移动到不同楼层的概率。可以通过获取具有多个楼层的结构的楼层平面数据及分析所述楼层平面数据来检测垂直通道区域而产生辅助数据。随后可产生用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型并且所述所预测垂直移动模型与垂直通道区域包含于辅助数据中。使用辅助数据的移动装置可提供垂直通道区域反馈信息，所述垂直通道区域反馈信息可用于修改辅助数据。举例来说，可修改通过垂直通道区域或额外的所识别垂直通道区域移动到不同楼层的概率。
在一个实施方案中，方法包含：获取具有多个楼层的结构的楼层平面数据；分析所述楼层平面数据以检测楼层上的垂直通道区域；产生用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型，所述所预测垂直移动模型提供通过所述垂直通道区域移动到不同楼层的概率；及使用所述楼层平面数据、所述垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所述所预测垂直移动模型产生用于室内定位的辅助数据。
在另一实施方案中，设备包含用于接收楼层平面数据的外部接口及耦合到所述外部接口的处理器，所述处理器经配置以通过所述外部接口获取具有多个楼层的结构的楼层平面数据；分析所述楼层平面数据以检测楼层上的垂直通道区域；产生用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型，所述所预测垂直移动模型提供通过所述垂直通道区域移动到不同楼层的概率；及使用所述楼层平面数据、所述垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所述所预测垂直移动模型产生用于室内定位的辅助数据。
在另一实施方案中，设备包含用于获取具有多个楼层的结构的楼层平面数据的装置；用于分析所述楼层平面数据以检测楼层上的垂直通道区域的装置；用于产生用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型的装置，所述所预测垂直移动模型提供通过所述垂直通道区域移动到不同楼层的概率；及用于使用所述楼层平面数据、所述垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所述所预测垂直移动模型产生用于室内定位的辅助数据的装置。
在另一实施方案中，包含存储于其上的程序代码的非暂时性计算机可读媒体包含：用于获取具有多个楼层的结构的楼层平面数据的程序代码；用于分析所述楼层平面数据以检测楼层上的垂直通道区域的程序代码；用于产生用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型的程序代码，所述所预测垂直移动模型提供通过所述垂直通道区域移动到不同楼层的概率；及用于使用所述楼层平面数据、所述垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所述所预测垂直移动模型产生用于室内定位的辅助数据的程序代码。
在另一实施方案中，方法包含使用用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据从一或多个移动装置接收垂直通道区域反馈信息，所述垂直通道区域反馈信息包括在所述结构中的估计位置处进入的一或多个楼层的识别；将所述估计位置周围的区域指定为垂直通道区域；产生用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型，所述所预测垂直移动模型提供移动到不同楼层的概率；及修改所述辅助数据以包含所述垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所述所预测垂直移动模型。
在另一实施方案中，设备包含能够从移动装置接收垂直通道区域反馈信息的外部接口及耦合到所述外部接口的处理器，所述处理器经配置以使用用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据通过所述外部接口从一或多个移动装置接收垂直通道区域反馈信息，所述垂直通道区域反馈信息包括在所述结构中的估计位置处进入的一或多个楼层的识别；将所述估计位置周围的区域指定为垂直通道区域；产生用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型，所述所预测垂直移动模型提供移动到不同楼层的概率；及修改所述辅助数据以包含所述垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所述所预测垂直移动模型。
在另一实施方案中，设备包含用于使用用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据从一或多个移动装置接收垂直通道区域反馈信息的装置，所述垂直通道区域反馈信息包括在所述结构中的估计位置处进入的一或多个楼层的识别；用于将所述估计位置周围的区域指定为垂直通道区域的装置；用于产生用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型的装置，所述所预测垂直移动模型提供移动到不同楼层的概率；及用于修改所述辅助数据以包含所述垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所述所预测垂直移动模型的装置。
在另一实施方案中，包含存储于其上的程序代码的非暂时性计算机可读媒体包含：用于使用用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据从一或多个移动装置接收垂直通道区域反馈信息的程序代码，所述垂直通道区域反馈信息包括在所述结构中的估计位置处进入的一或多个楼层的识别；用于将所述估计位置周围的区域指定为垂直通道区域的程序代码；用于产生用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型的程序代码，所述所预测垂直移动模型提供移动到不同楼层的概率；及用于修改所述辅助数据以包含所述垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所述所预测垂直移动模型的程序代码。
在另一实施方案中，方法包含：接收用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据，所述辅助数据包含所述结构的楼层上的垂直通道区域的识别及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型，所述所预测垂直移动模型提供通过所述垂直通道区域移动到不同楼层的概率；将移动装置的估计位置确定为处于所述垂直通道区域；检测所述估计位置处的所述移动装置的垂直移动；及传输包括所述估计位置处的所述移动装置的所述垂直移动的垂直通道区域反馈信息。
在另一实施方案中，移动装置包含无线接口；耦合到所述无线接口的处理器，所述处理器经配置以接收用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据，所述辅助数据包含所述结构的楼层上的垂直通道区域的识别及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型，所述所预测垂直移动模型提供通过所述垂直通道区域移动到不同楼层的概率；基于通过所述无线接口接收到的所述辅助数据和无线信号将所述移动装置的估计位置确定为处于所述垂直通道区域；基于通过所述无线接口接收到的所述辅助数据和无线信号检测处于所述估计位置处的所述移动装置的垂直移动；及致使所述无线接口传输包括所述估计位置处的所述移动装置的所述垂直移动的垂直通道区域反馈信息。
在另一实施方案中，移动装置包含用于接收用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据的装置，所述辅助数据包含所述结构的楼层上的垂直通道区域的识别及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型，所述所预测垂直移动模型提供通过所述垂直通道区域移动到不同楼层的概率；用于将所述移动装置的估计位置确定为处于所述垂直通道区域的装置；用于检测所述估计位置处的所述移动装置的垂直移动的装置；及用于传输包括所述估计位置处的所述移动装置的所述垂直移动的垂直通道区域反馈信息的装置。
在另一实施方案中，包含存储于其上的程序代码的非暂时性计算机可读媒体包括：用于接收用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据的程序代码，所述辅助数据包含所述结构的楼层上的垂直通道区域的识别及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型，所述所预测垂直移动模型提供通过所述垂直通道区域移动到不同楼层的概率；用于将移动装置的估计位置确定为处于所述垂直通道区域的程序代码；用于检测所述估计位置处的所述移动装置的垂直移动的程序代码；及用于传输包括所述估计位置处的所述移动装置的所述垂直移动的垂直通道区域反馈信息的程序代码。
附图说明
图1说明展示其中服务器可产生具有指定的垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型的用于室内定位的辅助数据的系统的框图，所述辅助数据包含楼层平面的映射。
图2是说明产生具有指定的垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型的辅助数据的方法的流程图。
图3说明具有楼层之间的垂直通道区域的多楼层结构的侧视图。
图4说明来自图3的多楼层结构中的第2楼层的楼层平面图且说明包含楼梯及一组电梯的多个垂直通道区域。
图5说明包含电梯、楼梯和自动扶梯的垂直通道区域类型的数据库。
图6是说明基于接收到的垂直通道区域反馈信息修改用于基于室内位置业务的辅助数据的方法的流程图。
图7是说明修改辅助数据的方法的流程图。
图8说明来自图3的多楼层结构中的第3楼层的一部分且在移动装置沿着第3楼层移动时展示估计位置及估计位置的不确定性(说明为大小增加的圆)。
图9A及9B说明基于垂直移动事件的检测及垂直通道区域的已知位置的移动装置的位置估计的水平不确定性的降低。
图10是说明基于接收到的垂直通道区域反馈信息产生具有指定的垂直通道区域及用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型的辅助数据的方法的流程图。
图11是能够产生具有指定的垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型的辅助数据的服务器的框图。
图12是说明通过移动装置执行以向服务器提供垂直通道区域反馈信息的方法的流程图。
图13是能够向服务器提供垂直通道区域反馈信息的移动装置的框图。
具体实施方式
图1说明展示其中服务器100可产生具有指定的垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型的用于室内定位的辅助数据的系统的框图，所述辅助数据包含楼层平面的映射。服务器100接收包含多个楼层的结构的楼层平面数据。可从楼层平面数据中识别例如电梯、楼梯或自动扶梯等的垂直通道区域并且产生提供经由所述垂直通道区域移动到结构中的不同楼层的概率的所预测垂直移动模型。服务器100可使用楼层平面数据、垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型产生用于室内定位的辅助数据并且将所得的辅助数据存储在例如数据库104中。
服务器100或不同服务器可根据请求(例如)通过无线网络108向移动装置106提供存储于数据库104中的辅助数据。移动装置106可使用接收到的辅助数据以及从接入点110接收到的信号的测量值来估计其当前位置。举例来说，通过在辅助数据映射中正确地识别垂直通道区域，当移动装置106的估计位置与垂直通道区域的位置一致时，在定位及基于位置服务期间移动装置106的楼层变化发生的次数受限。因此，楼层变化可被认为在移动装置的估计位置靠近映射上的垂直通道区域或与所述垂直通道区域一致时更可能发生，而在移动装置不靠近映射上的垂直通道区域或与所述垂直通道区域不一致时不大可能发生。此外，移动装置106可使用用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型来预测移动装置106已移动到哪个楼层，由此减少确定移动装置106所处的楼层所需的时间。此外，移动装置可使用关于垂直通道区域的信息来打开和关闭垂直平移的处理、垂直平移传感器(例如，气压计传感器)，或调整用于执行接入点的扫描的进度。举例来说，如果移动装置在垂直通道区域外部，则移动装置可仅扫描当前楼层上的接入点，或可每隔几分钟(例如，1-5分钟)扫描其它楼层上的接入点。如果移动装置在垂直通道区域内部，则移动装置可例如每隔几秒扫描来自其它楼层的接入点。可替代地，移动装置可基于到最近的垂直通道区域的距离来调整扫描进度。举例来说，如果移动装置与垂直通道区域相距100m以上，则移动装置可每隔5分钟扫描其它楼层上的接入点，如果移动装置与垂直通道区域相距20m以下，则移动装置每隔20秒扫描其它楼层上的接入点，并且如果移动装置在垂直通道区域内，则移动装置可每隔5秒扫描其它楼层上的接入点。类似地，当在垂直通道区域内或附近，例如，与垂直通道区域相距20m以下时，移动装置可打开气压计或其它垂直平移传感器。
另外，移动装置106可校验辅助数据中的垂直通道区域及所预测垂直移动模型，并且向服务器100(或不同服务器)提供垂直通道区域反馈信息，以便验证辅助数据中的用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型、使所述所预测垂直移动模型无效或更新所述所预测垂直移动模型。
图2是说明产生具有指定的垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型的辅助数据的方法的流程图。如所说明，获取具有多个楼层的结构的楼层平面数据(202)。可例如从业主或从先前产生的辅助数据中获取楼层平面数据。分析楼层平面数据以检测垂直通道区域(204)，所述垂直通道区域可以是，例如，电梯、楼梯或自动扶梯。举例来说，可人工地分析楼层平面数据以识别垂直通道区域。可替代地用于识别垂直通道区域的其它方法包含图像处理，例如，对象辨识。举例来说，如果楼层平面数据采用楼层平面图的形式，例如，蓝图或设施图，则图案匹配可用于基于垂直通道区域物体的数据库识别楼层平面中的垂直通道区域。此外，可从图像处理中识别垂直通道区域的类型，例如电梯、楼梯或自动扶梯。
图3通过实例说明包含多个楼层的多楼层结构300的侧视图，所述多个楼层被标记为第1楼层、第2楼层、第3楼层、第4楼层及第5楼层。楼梯302提供第1楼层与第2楼层之间的垂直通道，楼梯304提供第3楼层、第4楼层和第5楼层之间的垂直通道，而一组电梯306提供所有楼层之间的垂直通道。通过虚线说明第1楼层与第2楼层之间的开放区域308。多楼层结构300中的每个楼层将具有可经分析以检测垂直通道区域的楼层平面图。图4通过实例说明来自图3的多楼层结构300中的第2楼层的楼层平面图，其展示多个房间以及多个垂直通道区域，包含楼梯302、包含电梯306a及306b的电梯组306及开放区域308。举例来说，图4中分别通过点线说明与楼梯302重合的垂直通道区域303及与电梯306a和306b重合的垂直通道区域307a及307b。
可在第2楼层(以及多楼层结构的其余楼层)的楼层平面图上执行对象辨识以使用垂直通道区域类型的数据库检测垂直通道区域。图5通过实例说明垂直通道区域类型的数据库，包含电梯、楼梯及自动扶梯，所述数据库可用于与图4中所示的楼层平面图的图案匹配以识别垂直通道区域以及垂直通道类型。可基于正进行处理的特定楼层平面产生垂直通道区域类型的数据库或基于垂直通道区域的常用名称所述数据库可为通用数据库。
返回参考图2，产生用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型(206)。所预测垂直移动模型提供通过垂直通道区域移动到不同楼层的概率。举例来说，一层楼梯，例如图4中所示的第2楼层上的楼梯302具有移动到第1楼层的高概率及移动到第3楼层、第4楼层或第5楼层的极低概率。因此，第2楼层上与楼梯302相关联的垂直通道区域303可具有某一所预测垂直移动模型，所述所预测垂直移动模型具有逐楼层降低楼层位置的高概率(例如，95％)、不改变楼层位置的低(但非零)概率(例如，5％)及提高楼层位置的几近于零的概率(例如，0％)。
对于能够进入多个楼层的垂直通道区域，所预测移动模型可更复杂。举例来说，电梯306a及306b能够进入多楼层结构300的所有楼层。然而，多楼层结构300中的某些楼层与其它楼层相比可较少地进入。举例来说，多楼层结构300中的第3楼层可用于存储，并且第4楼层与其它所占用楼层相比可具有显著较少的居住者。因此，电梯306a及306b将进入第1楼层、第2楼层或第5楼层的概率显著大于电梯306a及306b将进入第3楼层或第4楼层的概率。因此，与电梯306a及306b相关联的垂直通道区域307a及307b可具有进入多楼层结构300中的不同楼层的不同概率。下文表1说明用于多楼层结构300中的第2楼层上的垂直通道区域303及307a/307b的所预测垂直移动模型。可看出，可预测到当移动装置106被估计处于与电梯306相关联的垂直通道区域307a时，移动装置106将垂直移动到第1楼层的概率比垂直移动到任何其它楼层的概率高。
垂直通道区域(303) 垂直通道区域(307a及307b)
第5楼层 0％ 20％
第4楼层 0％ 15％
第3楼层 0％ 10％
第2楼层 5％ 5％
第1楼层 95％ 50％
表1
可产生用于多楼层结构中的每个楼层上的所有垂直通道区域的类似所预测垂直移动模型。举例来说，下文表2中说明用于第5楼层上与楼梯304(图4所示)相关联的垂直通道区域的所预测垂直移动模型。可看出，可预测到当移动装置106被估计处于第5楼层上与楼梯304相关联的垂直通道区域时，移动装置106将垂直移动到第3楼层(存储楼层)的概率比垂直移动到第4楼层(未占用楼层)的概率高。
表2
此外，如表2中可看出，所预测垂直移动模型可包含所预测垂直移动的其它细节，例如，目标位置坐标，所述目标位置坐标可为楼层上的垂直通道区域的坐标。举例来说，楼梯或自动扶梯将在楼层之间使垂直通道区域的水平位置移位，而电梯将给出产生相同的水平(例如，x,y)坐标，同时仅改变垂直坐标(例如，z)。目标位置坐标充当新楼层上的移动装置的准确初始位置，因为移动装置受垂直通道区域的物理约束的限制。当移动装置在新楼层上移动时产生的移动装置的位置估计可基于由目标位置坐标提供的准确初始位置。另外，所预测垂直移动模型可提供所预测平移时间，例如，楼梯每楼层10s或电梯每楼层1s。楼层确定功能可相应地调整接入点扫描进度或垂直平移传感器测量进度。
可基于包含每个楼层的入住率、楼层使用率、跨楼层的组织连接(例如，公司或部门可跨越多个楼层拆分)等标准产生用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型。举例来说，公司A可租用建筑物的楼层1、2和5，而公司B可租用楼层3和4。随后，每个楼层组[楼层1、2、5]和[楼层3、4]内将具有更强连接(及因此具有更强流动性)，而极少具有跨越楼层组的移动。各个标准可按需要加权以自动产生用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型。
举例来说，用于垂直通道类型(例如，楼梯)的基本参考模型可由系统设计者提供为50％用于当前楼层、20％用于+1楼层、10％用于+2楼层、……。另外，还可考虑用户产生的信息，例如，如上所述具有(例如)90％楼层组内及10％跨越楼层组的概率的楼层组实例。所预测垂直移动模型可基于可按需要加权的两个模型的组合。作为组合多个模型的实例，如果移动装置处于第一楼层上的垂直通道区域(楼梯)处，则楼梯参考模型可为pmodel1＝[0.50.2 0.1 0.1 0.1]。楼层组信息模型可为pmodel2＝[0.9 0.9 0.1 0.1 0.9]，所述楼层组信息模型此处未正规化，但最终概率可正规化。举例来说，每个模型(分别pmodel1和pmodel2)可加权wmodel1＝1和wmodel2＝0.1，即，楼层信息很大程度上不可信，那么组合模型pcombined可被计算为：
其中N是楼层数且j是目标楼层的索引。则pcombined＝[0.5205 0.2082 0.08360.0836 0.1041]，其展示对通用楼梯模型的类似概率分布。另一方面，如果wmodel1＝1且wmodel2＝10，即，楼层组信息很大程度上可信，则pcombined＝[0.6249999999550.249999999982 0.000000000035 0.000000000035 0.124999999991]，其展示移动装置将从楼层1行进到楼层3或楼层4的低可能性。类似地，如果存在任何其它概率模型(例如，业主提供的信息)，则方程式可进一步扩展为包含其与所分配加权的级联，例如：
其中M是所组合的概率模型的数目。
所得的所预测垂直移动模型可在部署之前按需要进行手动检验及调整，或可替代地可手动产生。
返回参考图2，可使用楼层平面数据、垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型(208)。可例如基于楼层上的区域或基于楼层的预定义网格提供由用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型提供的垂直概率。举例来说，在第一种情况下，如果楼层中存在两个垂直通道区域，则可仅在这两个垂直通道区域中指定垂直概率，所述垂直概率可表示为几何区域，例如，圆(每个在x,y,z中具有中心及半径)、矩形(中心或一个拐点及宽度和长度)或任何多边形表示(一列拐点)。在第二种情况下，整个楼层可通过网格(均匀或非均匀)取样，并且对于每个网格，可提供垂直概率信息。因此，垂直通道区域外部的网格将具有零或接近零的概率，而垂直通道区域内部的网格可在其更靠近垂直通道区域的中心时含有更高概率。如果识别出垂直通道区域类型，则其还可与辅助数据中的垂直通道区域相关联。辅助数据可存储于(例如)图1所示的数据库104中。可将辅助数据提供到移动装置106，用于室内导航。
移动装置106可使用辅助数据以及从接入点接收到的无线信号的测量值(例如，RSSI及/或RTT)来估计移动装置106的位置。如果移动装置106的估计位置与辅助数据中的垂直通道区域一致，则移动装置106有可能移动到不同楼层。因此，室内基于位置服务可搜索用于合适楼层的辅助数据。这通常通过将移动装置的从接入点接收到的信号的测量值与不同楼层的辅助数据匹配来实现。与辅助数据中的垂直通道区域相关联的所预测垂直移动模型可用于通知关于首先搜索辅助数据中的哪个楼层的决策，即，首先搜索具有最高概率的楼层，接着搜索具有减小的概率的楼层。举例来说，移动装置106可确定楼层确定是否必要，例如，在移动装置靠近或处于垂直通道区域的情况下。如果移动装置106处于或靠近垂直通道区域，则可例如使用接入点扫描及/或垂直平移传感器执行楼层搜索。在楼层搜索之后，移动装置106可直接使用楼层确定结果或可将楼层确定结果与来自用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型垂直的概率组合。举例来说，
其中pfloor是最终平移概率、pmodel是给定模型概率、pmeas是基于测量概率及N是楼层数且j是目标楼层的索引。
在使用用于室内导航的辅助数据期间(或必要时稍后)，移动装置106以及其它移动装置可向服务器提供垂直通道区域反馈信息，所述垂直通道区域反馈信息可接着按需要修改辅助数据。反馈信息可在每个平移事件之后发送或分批(每天或在离开场所之后)积累及发送到服务器。反馈信息可包含以下信息，例如：平移位置(x,y,z)；基于位置估计的平移目标(x,y,z)或(dx,dy,dz)；事件类型(0＝垂直通道区域内部的非平移；1＝垂直通道区域内部的平移；2＝垂直通道区域外部)；平移时间(例如，10s垂直移动到目标)；及准确的垂直平移传感器读数(例如，在平移期间的完整气压记录、第一个及最后一个气压计读数或时间增量及气压计读数增量(气压读数可通过移动装置预先转换成米))。
反馈信息可包含：1.平移位置(x,y,z)；2.基于位置估计的平移目标(x,y,z)或(dx,dy,dz)；3.事件类型(0：垂直通道区域内部的非平移；1：垂直通道区域内部的平移；2：垂直通道区域外部)；4.平移时间(例如，10s垂直移动到目标)；及5.准确的气压读数(例如，在连续时间段内的平移期间的完整气压记录、第一个及最后一个气压计读数或时间增量及气压计读数增量-压读数可通过移动装置预先转换成米)。
图6是说明基于接收到的垂直通道区域反馈信息修改用于基于室内位置业务的辅助数据的方法的流程图。可看出，从一或多个移动装置接收用于结构的楼层的垂直通道区域反馈信息(652)。使用垂直通道区域反馈信息修改用于室内定位的辅助数据(654)。举例来说，垂直通道区域反馈信息可包含通过垂直通道区域进入的一或多个楼层的识别。如果随时间推移确定用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型是不准确的，即，无法准确地预测正进入哪些楼层，则可适当地修改辅助数据中的所预测垂直移动模型。
举例来说，图7是说明修改来自图6中的步骤654的辅助数据的方法的流程图，其中垂直通道区域反馈信息包含通过垂直通道区域进入的一或多个楼层的识别。如所说明，基于垂直通道区域反馈信息产生在用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型中的移动到一或多个楼层的经修改概率(756)。辅助数据中的所预测垂直移动模型可通过移动到一或多个楼层的经修改概率更新(758)。
基于垂直通道区域反馈信息的更新可执行为：
其中pnewModel是更新后的所预测垂直移动模型，而pmodel是现有所预测垂直移动模型，pFB是垂直通道区域反馈信息且N是楼层数及j是目标楼层的索引。举例来说，在一天中，可存在垂直通道区域的20个平移报告(在第一楼层中)且每目标楼层出现的数目是[8,4,2,2,4]。随后pFB＝[0.4 0.2 0.1 0.1 0.2](即，40％的移动装置保持在第一楼层，20％的移动装置移动到第2楼层，……)。通常可基于报告的数目给出权数w。举例来说，wmodel＝min(0.9,max(0.5,积累的FB报告的数目/(积累的FB报告的数目+当前更新期中的报告的数目)))且wFB＝min(0.5,当前更新期中的报告的数目/(积累的FB报告的数目+当前更新期中的报告的数目))。为了限制所预测垂直移动模型的变化，wmodel和wFB可受上限/下限的限制。基于概率模型的迭代更新，可制造三种类型的校正：现有通道区域的更新、现有垂直通道区域的清除及新的垂直通道区域的形成。如先前描述用于现有区域的所预测垂直移动模型的更新。在平移到其它楼层的概率的总和小于清除阈值(例如，0.000001)的情况下发生现有垂直通道区域的移除，这意味着具有从所述位置移动到其它楼层的极低概率。第三，如果平移到其它楼层的概率的总和大于形成阈值(例如，0.05)，则将发生新的垂直通道区域的形成。平移概率的总和可聚集在某一区段中(例如，2m×2m正方形区域)。
因此，举例来说，可根据接收到的垂直通道区域反馈信息确定与第5楼层相比图3中的第3楼层(存储楼层)更多地通过垂直通道区域307a进入。因此，可如下文表3中所说明修改在用于垂直通道区域307a的所预测垂直移动模型中移动到一或多个楼层的概率，并且可相应地更新辅助数据中的所预测垂直移动模型。
垂直通道区域(307a)
第5楼层 10％
第4楼层 15％
第3楼层 20％
第2楼层 5％
第1楼层 50％
表3
在另一实例中，从一或多个移动装置接收到的垂直通道区域反馈信息可指示出其它楼层不通过垂直通道区域进入。如果随时间推移确定垂直通道区域不用于进入其它楼层，则可通过使辅助数据中的垂直通道区域无效来修改辅助数据。可替代地，垂直通道区域可以不是无效的，但可适当地降低在用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型中移动到另一楼层的概率。
在另一实例中，从一或多个移动装置接收到的垂直通道区域反馈信息可指示出在辅助数据中未指定为垂直通道区域的区域中存在垂直通道区域。可例如基于通过如在垂直通道区域反馈信息中报告的垂直通道区域进入的一或多个楼层的识别而产生用于新的垂直通道区域的所预测垂直移动模型。可通过将区域指定为新的垂直通道区域且提供用于新的垂直通道区域的所预测垂直移动模型来修改辅助数据。
举例来说，参考图3，移动装置可具有第3楼层上的估计位置312，所述估计位置不是指定的垂直通道区域。然而，移动装置可确定在估计位置312处，从接入点接收到的信号与用于通过辅助数据提供的第3楼层的信号不匹配，但与估计位置314处的通过辅助数据提供的第4楼层上的信号匹配。图8通过实例说明图3中所示的多楼层结构300中的第3楼层的一部分且在移动装置106沿着第3楼层移动时展示估计位置及估计位置的不确定性(说明为大小增加的圆)。当不确定性超过阈值时，可针对楼层执行辅助数据的搜索，所述搜索提供从可用接入点接收到的信号的更佳匹配。因此，举例来说，在估计位置312处，不确定性314超过阈值，并且辅助数据的搜索指示出第四楼层是从可用接入点接收到的信号的更佳匹配。因此，可确定移动装置106已将其垂直位置从第3楼层改变到第4楼层，并且因此必定存在先前未指定的垂直通道区域。新的垂直通道区域可指定为包含移动装置106的估计位置，例如，从估计位置的不确定性开始增加的位置到不确定性超过阈值且检测到垂直位置变化的位置。在图8中，通过点线说明的新垂直通道区域316被识别为包含具有增加的不确定性的位置。此外，用于新垂直通道区域316的所预测垂直移动模型可基于楼层变化信息，例如，移动装置106从第3楼层移动到第4楼层。通过来自相同或不同移动装置的关于在新垂直通道区域316处发生的位置和楼层变化的多个报告，可进一步改进新垂直通道区域的位置及所预测垂直移动模型。另外，可基于楼层变化的数目及在楼层变化期间的移动装置的运动类型来确定垂直通道区域的类型(例如，不具有水平运动的垂直运动指示电梯、具有水平运动的平滑垂直运动指示自动扶梯或具有水平运动的周期性垂直运动指示楼梯)。如果需要，在将新垂直通道区域添加到辅助数据中之前，可通过所预测垂直移动模型产生试验垂直通道区域。举例来说，仅当在基于垂直通道区域反馈信息确定的新垂直通道区域处的楼层变化概率超过阈值时，才可将新垂直通道区域添加到辅助数据。
另外，在确认垂直移动之后，当移动装置106必然受垂直通道区域的目标位置坐标的限制时，移动装置106的估计位置的水平不确定性减小。举例来说，如图9A中所说明，在例如建筑物的第四楼层上水平移动的移动装置106的位置不确定性可增加，如通过大小增加的圆所说明。在确认垂直移动且确定移动装置106处于建筑物的第五楼层上后，移动装置106的水平位置受垂直通道区域(第五楼层上的楼梯318)的限制，如通过图9B所说明。因此，移动装置106可从由楼梯的物理约束确定的已知初始位置开始在第五楼层上水平导航，并且在移动装置106导航时，水平不确定性可获得增长。因此，可看出可基于垂直移动事件及垂直通道区域的已知位置减小移动装置106的位置估计的水平误差。
因此，接收到的垂直通道区域反馈信息可与楼层平面数据的分析结合使用以检测垂直通道区域且产生用于多楼层结构的相关联的所预测垂直移动模型。另外，如上所述，接收到的垂直通道区域反馈信息本身可用于检测垂直通道区域且产生用于多楼层结构的相关联的所预测垂直移动模型。
图10是说明基于接收到的垂直通道区域反馈信息产生具有指定的垂直通道区域及用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型的辅助数据的方法的流程图。如所说明，使用用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据从一或多个移动装置接收垂直通道区域反馈信息(1002)。垂直通道区域反馈信息可包含在结构中的估计位置处进入的一或多个楼层的识别。因此，举例来说，如图8中所说明，在估计位置312处，移动装置106进入不同楼层。垂直通道区域反馈信息由此可包含估计位置312以及在估计位置312处进入的一或多个楼层。估计位置周围的区域被指定为垂直通道区域(1004)，如图8中所说明被执行为垂直通道区域316。如所论述，随后可产生用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型(1006)。所预测垂直移动模型提供移动到不同楼层的概率。修改辅助数据以包含垂直通道区域及用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型(1008)。另外，如上文所论述，可基于垂直通道区域反馈信息确定垂直通道区域的类型，并且所述垂直通道区域与辅助数据中的垂直通道类型相关联。可通过垂直平移前后的新位置及旧位置的坐标及平移时间来确定垂直通道区域的类型。举例来说，电梯的水平位置(x,y)保持相同，而垂直位置(z)变化且平移速度dz/dt(高度变化/平移时间)应相对较高。另一方面，楼梯及自动扶梯两者在水平位置及垂直位置(x,y,z)上变化。然而，相对于自动扶梯情况下的更恒定平移时间，在楼梯中将存在平移时间dt的更多变化。
另外，垂直通道反馈信息可接收用于垂直通道区域且因此基于所述垂直通道区域反馈信息在用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型中产生移动到一或多个楼层的经修改概率。辅助数据中的所预测垂直移动模型可通过移动到一或多个楼层的经修改概率更新。
图11是如本文中所论述能够产生具有指定垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型的辅助数据的服务器100的框图。服务器100包含可能够接收结构的楼层平面数据的外部接口131。外部接口131还可能够将辅助数据传输到移动装置且从移动装置接收垂直通道区域反馈信息。服务器100可进一步包含用户接口132，所述用户接口可包含(例如)显示器以及小键盘或用户可通过其将信息输入到服务器100中的其它输入装置。
外部接口131可包含一或多个单独接口装置，用于从移动装置接收楼层平面数据及垂直通道区域反馈信息。举例来说，外部接口131可包含耦合到路由器(未展示)的有线接口及/或用于任何各个无线通信网络中的无线接口，所述无线通信网络例如，无线广域网(WWAN)、无线局域网(WLAN)、无线个域网(WPAN)等。术语“网络”及“系统”常常可互换地使用。WWAN可为码分多址(CDMA)网络、时分多址(TDMA)网络、频分多址(FDMA)网络、正交频分多址(OFDMA)网络、单载波频分多址(SC-FDMA)网络、长期演进(LTE)等等。CDMA网络可实施一或多个无线电接入技术(RAT)，例如cdma2000、宽带CDMA(W-CDMA)等等。Cdma2000包含IS-95、IS-2000及IS-856标准。TDMA网络可实施全球移动通信系统(GSM)、数字高级移动电话系统(D-AMPS)或某一其它RAT。GSM及W-CDMA描述于来自名为“第三代合作伙伴计划”(3GPP)的协会的文献中。Cdma2000描述于来自名为“第三代合作伙伴计划2”(3GPP2)的协会的文献中。3GPP及3GPP2文献是可公开获得的。WLAN可为IEEE 802.11x网络，且WPAN可为网络、IEEE 802.15x或某一其它类型的网络。此外，可使用WWAN、WLAN及/或WPAN的任何组合。
服务器100还包含连接到外部接口131且与外部接口131通信的控制单元133。控制单元133接受及分析楼层平面数据以及来自移动装置的垂直通道区域反馈信息。控制单元133可由总线133b、处理器133p及相关联的存储器133m、硬件133h、固件133f及软件133s提供。控制单元133被进一步说明为包含垂直通道区域检测模块134,其分析楼层平面数据并且可包含用于基于存储于(例如)存储器133m中的垂直通道类型的数据库进行对象辨识的图像处理模块。垂直通道区域检测模块134可进一步分析从移动装置接收到的垂直通道区域反馈信息以检测垂直通道区域。所预测垂直移动模型模块136可用于产生通过所检测垂直通道区域移动到结构的不同楼层的概率。辅助数据产生模块使用接收到的楼层平面数据以及所检测垂直通道区域及用于所述所检测垂直通道区域的所预测垂直移动模型产生辅助数据。控制单元133随后可致使辅助数据随后可存储于数据库104及/或存储器133m中。
为了清晰起见，垂直通道区域检测模块134、所预测垂直移动模型模块136及辅助产生模块138从处理器133p中单独地进行说明，但可为处理器133p的一部分或基于在处理器133p中运行的软件133s中的指令实施于处理器中。此外，将数据库104说明为在控制单元133内且直接耦合到总线133b，但如果需要，所述数据库可在服务器100外部。
应理解，如本文中所使用，处理器133p可(但不是必须)包含一或多个微处理器、嵌入式处理器、控制器、专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)及其类似者。术语处理器既定描述由系统而非特定的硬件所实施的功能。此外，如本文中所使用，术语“存储器”指任何类型的计算机存储媒体，包含长期存储器、短期存储器或与移动装置相关联的其它存储器，且不应限于任何特定类型的存储器或特定数目的存储器，或其上存储有存储器的特定类型的媒体。
取决于应用，可通过各种装置来实施本文中所描述的方法。举例来说，这些方法可在硬件133h、固件113f、软件133s，或其任何组合中实施。对于硬件实施方案，处理单元可实施于一或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理装置(DSPD)、可编程逻辑装置(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、电子装置、经设计以执行本文中所描述的功能的其他电子单元或其组合内。
对于固件及/或软件实施方案，可用执行本文中所描述功能的模块(例如，程序、功能等等)实施方法。在实施本文中所描述的方法过程中，可使用任何有形地体现指令的机器可读媒体。举例来说，软件代码可存储在存储器133m中且由处理器133p执行。存储器133m可在处理器133p内或外部实施。如果以固件及/或软件实施，那么可将所述功能作为一或多个指令或代码存储在计算机可读媒体上。实例包含以数据结构编码的非暂时性计算机可读媒体及以计算机程序编码的计算机可读媒体。计算机可读媒体包含物理计算机存储媒体。存储媒体可为可由计算机接入的任何可用的媒体。借助于实例而非限制，此类计算机可读媒体可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储装置、磁盘存储装置或其它磁性存储装置，或可用于存储呈指令或数据结构形式的所要程序代码并且可由计算机接入的任何其它媒体；如本文中所使用，磁盘及光盘包含压缩光盘(CD)、激光光盘、光学光盘、数字多功能光盘(DVD)，软盘及蓝光光盘，其中磁盘通常以磁性方式再现数据，而光盘用激光以光学方式再现数据。以上各项的组合也应包含在计算机可读媒体的范围内。
因此，服务器100包含用于获取具有多个楼层的结构的楼层平面数据的装置，所述装置可为(例如)外部接口131。用于分析楼层平面数据以检测楼层上的垂直通道区域的装置可为(例如)垂直通道区域检测模块134。用于产生用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型的装置可为(例如)所预测垂直移动模型模块136。用于使用楼层平面数据、垂直通道区域及用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型产生用于基于室内定位服务的辅助数据的装置可为(例如)辅助数据产生模块138。另外，服务器100可包含用于使用辅助数据从一或多个移动装置接收垂直通道区域反馈信息的装置，所述装置可为(例如)外部接口131。用于使用垂直通道区域反馈信息修改用于室内定位的辅助数据的装置可为(例如)垂直通道区域检测模块134、所预测垂直移动模型模块136及辅助数据产生模块138。举例来说，垂直通道区域反馈信息包括通过垂直通道区域进入的一或多个楼层的识别，其中用于使用垂直通道区域反馈信息修改用于室内定位的辅助数据的装置可为：用于基于垂直通道区域反馈信息在用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型中产生移动到一或多个楼层的经修改概率的装置，所述装置可为(例如)所预测垂直移动模型模块136；及用于通过移动到一或多个楼层的经修改概率更新辅助数据中的所预测垂直移动模型的装置，所述装置可为(例如)辅助数据产生模块138。在另一实例中，垂直通道区域反馈信息可指示出未通过垂直通道区域进入楼层且用于修改辅助数据的装置可使垂直通道区域失效。在另一实例中，垂直通道区域反馈信息可包含不是辅助数据中的指定垂直通道区域的区域的识别，并且用于修改辅助数据的装置将所述区域指定为第二垂直通道区域且基于一或多个楼层的识别提供用于第二垂直通道区域的第二所预测垂直移动模型。其中楼层平面数据包含楼层平面图，用于分析楼层平面数据以检测垂直通道区域(例如，垂直通道区域检测)的装置可执行楼层平面图的图像处理以基于对象辨识识别垂直通道区域及垂直通道类型。
另外，服务器100可包含用于使用用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据从一或多个移动装置接收垂直通道区域反馈信息的装置，所述垂直通道区域反馈信息包括在结构中的估计位置处进入的一或多个楼层的识别，所述装置可为(例如)外部接口131。用于将估计位置周围的区域指定为垂直通道区域的装置可为(例如)垂直通道区域检测模块134。用于产生用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型的装置可为(例如)所预测垂直移动模型模块136，所述所预测垂直移动模型提供移动到不同楼层的概率。用于修改辅助数据以包含垂直通道区域及用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型的装置可为辅助数据产生模块138。服务器100可进一步包含用于基于在垂直通道区域处的垂直平移期间的位置变化及平移时间中的至少一者从垂直通道区域反馈信息中识别垂直通道区域的垂直通道类型的装置，所述装置可为(例如)垂直通道区域检测模块134。
图12是说明通过移动装置执行以向服务器提供垂直通道区域反馈信息的方法的流程图。如所说明，移动装置接收用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据(1202)。辅助数据包含在所述结构的楼层上的垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型的识别。所预测垂直移动模型提供通过垂直通道区域移动到不同楼层的概率。移动装置的估计位置将确定处于楼层的垂直通道区域处(1204)。使用常规定位或基于位置服务确定估计位置，所述基于位置服务利用辅助数据以及从可用接入点接收到的无线信号的测量值(例如，RSSI及/或RTT测量值)。移动装置的垂直移动检测到处于估计位置(1206)。举例来说，可使用气压计或从不同楼层上的接入点接收到的监视信号检测垂直移动。如果需要，可不检测移动装置的垂直移动，直到移动装置的位置估计的不确定性增加超过阈值。举例来说，在用于垂直通道区域的所预测垂直移动模型中，可通过基于位置服务将移动装置的垂直位置假定为处于具有最高概率的楼层。超过阈值的位置估计的不确定性可指示出移动装置处于非预期楼层上，且因此随后可检测移动装置的垂直移动。如果需要，可周期性地打开楼层确定功能(例如，使用来自接入点或气压计的信号)，同时移动装置在楼层上移动且在移动装置的估计位置与指定垂直通道区域一致时打开。另外，所传输的移动装置的垂直移动可包含在所述位置处改变的楼层的数目。可传输包含估计位置处的移动装置的垂直移动的垂直通道区域反馈信息(1208)。
另外，可检测不同估计位置处的移动装置的垂直移动，所述不同估计位置不被指定为辅助数据中的垂直通道区域。不同估计位置处的移动装置的垂直移动可被传输为垂直通道区域反馈信息。举例来说，如上所述，可通过监视移动装置的位置估计的不确定性增加而检测不同估计位置处的移动装置的垂直移动。当不确定性大于阈值时，移动装置可确定为处于非预期楼层上，且因此随后可检测移动装置的垂直移动。
图13是能够向服务器提供垂直通道区域反馈信息的移动装置106的框图。移动装置106包含用于与远程服务器通信的无线接口151，例如，用于传输垂直通道区域反馈信息以及用于接收辅助数据。移动装置106可进一步包含可包含(例如)显示器的用户接口152，以及小键盘或用户可通过其将信息输入到移动装置106中的其它输入装置。移动装置106可包含用于检测垂直平移的硬件，例如，气压传感器153。
无线接口151可用于各种无线通信网络中，例如，无线广域网(WWAN)、无线局域网(WLAN)、无线个域网(WPAN)等等。术语“网络”及“系统”常常可互换地使用。WWAN可为码分多址(CDMA)网络、时分多址(TDMA)网络、频分多址(FDMA)网络、正交频分多址(OFDMA)网络、单载波频分多址(SC-FDMA)网络、长期演进(LTE)等等。CDMA网络可实施一或多个无线电接入技术(RAT)，例如cdma2000、宽带CDMA(W-CDMA)等。Cdma2000包含IS-95、IS-2000及IS-856标准。TDMA网络可实施全球移动通信系统(GSM)、数字高级移动电话系统(D-AMPS)或某一其它RAT。GSM及W-CDMA描述于来自名为“第三代合作伙伴计划”(3GPP)的协会的文献中。Cdma2000描述于来自名为“第三代合作伙伴计划2”(3GPP2)的协会的文献中。3GPP及3GPP2文献是可公开获得的。WLAN可为IEEE 802.11x网络，且WPAN可为网络、IEEE802.15x或某一其它类型的网络。此外，可使用WWAN、WLAN及/或WPAN的任何组合。
移动装置106还包含连接到无线接口151且与无线接口151通信的控制单元150。控制单元150接受及处理从无线接口151获得的数据且致使无线接口151传输垂直通道区域反馈信息。控制单元150可由总线150b、处理器150p及相关联的存储器150m、硬件150h、固件150f及软件150s提供。控制单元150进一步被说明为包含估计位置确定模块154，所述估计位置确定模块使用由无线接口151接收到的辅助数据以及由无线接口151接收到的来自接入点的无线信号来确定移动装置的估计位置。估计位置确定模块154可包含，例如，RSSI测量装置及/或RTT测量装置。估计位置确定模块154进一步确定移动装置106的估计位置是否处于在接收到的辅助数据中识别的垂直通道区域中。控制单元150可进一步包含垂直移动检测模块156，用于检测移动装置的垂直移动。垂直移动检测模块156可将(例如)通过无线接口151接收到的无线信号的RSSI及/或测量值与辅助数据相比较以确定移动装置106所处的楼层。垂直移动检测模块156可另外或替代地包含气压计，用于确定移动装置106的垂直位置。控制单元150还可包含不确定性监视模块158，所述不确定性监视模块监视移动装置106的位置估计的不确定性以确定移动装置是否可处于非预期楼层上，例如，在不确定性超过阈值的情况下可以指示出移动装置可处于非预期楼层上。
为了清晰起见，估计位置确定模块154、垂直移动检测模块156及不确定性监视模块158从处理器150p中单独地进行说明，但可为处理器150p的一部分或基于在处理器150p中运行的软件150s中的指令实施于处理器中。应理解，如本文中所使用，处理器150p可(但不是必须)包含一或多个微处理器、嵌入式处理器、控制器、专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)，及其类似者。术语处理器既定描述由系统而非特定的硬件所实施的功能。此外，如本文中所使用，术语“存储器”指任何类型的计算机存储媒体，包含长期存储器、短期存储器或与移动装置相关联的其它存储器，且不应限于任何特定类型的存储器或特定数目的存储器，或其上存储有存储器的特定类型的媒体。
取决于应用，可通过各种装置来实施本文中所描述的方法。举例来说，这些方法可在硬件150h、固件150f、软件150s或其任何组合中实施。对于硬件实施方案，处理单元可实施于一或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理装置(DSPD)、可编程逻辑装置(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、电子装置、经设计以执行本文所描述的功能的其它电子单元或其组合内。
对于固件及/或软件实施方案，可使用执行本文中所描述的功能的模块(例如，程序、功能等等)实施方法。在实施本文所述的方法时，可使用任何有形地体现指令的机器可读媒体。举例来说，软件代码可存储在存储器150m中且由处理器150p执行。存储器150m可在处理器150p内或外部实施。如果在固件及/或软件中实施，那么可将所述功能作为一或多个指令或代码存储在计算机可读媒体上。实例包含编码有数据结构的非暂时性计算机可读媒体，及编码有计算机程序的计算机可读媒体。计算机可读媒体包含物理计算机存储媒体。储存媒体可为可由计算机接入的任何可用媒体。借助于实例而非限制，此类计算机可读媒体可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储装置，磁盘存储装置或其它磁性存储装置，或可用于存储呈指令或数据结构形式的所要程序代码并且可由计算机接入的任何其它媒体；如本文中所使用，磁盘及光盘包含压缩光盘(CD)、激光光盘、光学光盘、数字多功能光盘(DVD)，软盘及蓝光光盘，其中磁盘通常以磁性方式再现数据，而光盘用激光以光学方式再现数据。以上各项的组合也应包含在计算机可读媒体的范围内。
移动装置106可包含用于接收用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据的装置，所述装置可为无线接口151。用于将移动装置的估计位置确定为处于垂直通道区域的装置可为(例如)估计位置确定模块154。用于检测估计位置处的移动装置的垂直移动的装置可为(例如)垂直移动检测模块156。用于传输包括估计位置处的移动装置的垂直移动的垂直通道区域反馈信息的装置可为(例如)无线接口151。移动装置106可进一步包含用于在移动装置从垂直通道区域移动从而指示移动装置处于非预期楼层上时监视移动装置的位置估计的不确定性增加的装置，所述装置可为(例如)不确定性监控模块158。移动装置106可进一步包含用于基于垂直移动的检测及新楼层上的垂直通道区域的已知位置减小移动装置的位置估计的不确定性的装置，所述装置可为(例如)不确定性监控模块158及估计位置确定模块154。
尽管出于指导性目的在本文中提供具体实施例，但是所描述的实施例不受限制。在不脱离本发明的范围的情况下可作出各种调适及修改。因此，不应将所附权利要求书的精神及范围限于前述描述。

Claims (29)

1.一种用于产生辅助数据的方法，其包括：
使用用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据从一或多个移动装置接收垂直通道区域反馈信息，所述垂直通道区域反馈信息包括在所述结构中的估计位置处进入的一或多个楼层的识别；
将所述估计位置周围的区域指定为垂直通道区域；
产生用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型，所述所预测垂直移动模型提供移动到不同楼层的概率；及
修改所述辅助数据以包含所述垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所述所预测垂直移动模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：基于所述垂直通道区域反馈信息识别所述垂直通道区域的垂直通道类型，其中所述垂直通道类型选自由电梯、楼梯及自动扶梯组成的群组，并且其中所述垂直通道区域与所述辅助数据中的所述垂直通道类型相关联。
3.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：
接收用于所述垂直通道区域的额外垂直通道反馈信息；
基于所述垂直通道区域反馈信息在用于所述垂直通道区域的所述所预测垂直移动模型中产生移动到所述不同楼层的经修改概率；及
通过移动到所述不同楼层的所述经修改概率更新所述辅助数据中的所述所预测垂直移动模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：
获取所述结构的楼层平面数据；
分析所述楼层平面数据以检测垂直通道区域；
使用所述楼层平面数据及所述所检测垂直通道区域产生所述辅助数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述楼层平面数据包括楼层平面图，并且其中分析所述楼层平面数据以检测所述垂直通道区域包括执行所述楼层平面图的图像处理以基于对象辨识识别所述垂直通道区域。
6.根据权利要求5所述的方法，其中对所述楼层平面图进行图像处理包括使用垂直通道类型的数据库对所述楼层平面图进行图案匹配。
7.根据权利要求4所述的方法，其中所述反馈信息中的所述估计位置不是所述辅助数据中的指定垂直通道区域，其中修改所述辅助数据包括将所述估计位置指定为所述垂直通道区域。
8.根据权利要求4所述的方法，其进一步包括基于在所述垂直通道区域处的垂直平移期间的位置变化及平移时间中的至少一者从所述垂直通道区域反馈信息中识别所述垂直通道区域的垂直通道类型。
9.一种用于产生辅助数据的设备，其包括：
外部接口，其能够从移动装置接收垂直通道区域反馈信息；及
处理器，其耦合到所述外部接口，所述处理器经配置以：使用用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据通过所述外部接口从一或多个移动装置接收垂直通道区域反馈信息，所述垂直通道区域反馈信息包括在所述结构中的估计位置处进入的一或多个楼层的识别；将所述估计位置周围的区域指定为垂直通道区域；产生用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型，所述所预测垂直移动模型提供移动到不同楼层的概率；及修改所述辅助数据以包含所述垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所述所预测垂直移动模型。
10.根据权利要求9所述的设备，所述处理器进一步经配置以基于所述垂直通道区域反馈信息识别所述垂直通道区域的垂直通道类型，其中所述垂直通道类型选自由电梯、楼梯及自动扶梯组成的群组，并且其中所述垂直通道区域与所述辅助数据中的所述垂直通道类型相关联。
11.根据权利要求9所述的设备，其中所述处理器进一步经配置以通过所述外部接口接收用于所述垂直通道区域的额外垂直通道反馈信息；基于所述垂直通道区域反馈信息在用于所述垂直通道区域的所述所预测垂直移动模型中产生移动到所述不同楼层的经修改概率；及通过移动到所述不同楼层的所述经修改概率更新所述辅助数据中的所述所预测垂直移动模型。
12.根据权利要求9所述的设备，其中所述处理器进一步经配置以获取所述结构的楼层平面数据；分析所述楼层平面数据以检测垂直通道区域；使用所述楼层平面数据及所述所检测垂直通道区域产生所述辅助数据。
13.根据权利要求12所述的设备，其中所述楼层平面数据包括楼层平面图，并且其中所述处理器通过经配置以执行所述楼层平面图的图像处理以基于对象辨识识别所述垂直通道区域而经配置以分析所述楼层平面图以检测所述垂直通道区域。
14.根据权利要求13所述的设备，其中所述处理器通过经配置以使用垂直通道类型的数据库执行所述楼层平面图的图案匹配而经配置以执行图像处理。
15.根据权利要求12所述的设备，其中所述反馈信息中的所述估计位置不是所述辅助数据中的指定垂直通道区域，其中所述处理器通过经配置以将所述估计位置指定为所述垂直通道区域而经配置以修改所述辅助数据。
16.根据权利要求12所述的设备，其中所述处理器进一步经配置以基于在所述垂直通道区域处的垂直平移期间的位置变化及平移时间中的至少一者从所述垂直通道区域反馈信息中识别所述垂直通道区域的垂直通道类型。
17.一种用于产生辅助数据的方法，其包括：
接收用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据，所述辅助数据包含在所述结构的楼层上的垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型的识别，所述所预测垂直移动模型提供通过所述垂直通道区域移动到不同楼层的概率；
将移动装置的估计位置确定为处于所述垂直通道区域；
检测所述估计位置处的所述移动装置的垂直移动；及
传输包括所述估计位置处的所述移动装置的所述垂直移动的垂直通道区域反馈信息。
18.根据权利要求17所述的方法，其中传输包括所述估计位置处的所述移动装置的所述垂直移动的垂直通道区域反馈信息包括报告通过所述垂直通道区域进入的所述楼层的识别。
19.根据权利要求17所述的方法，其中在检测所述移动装置的所述垂直移动之前，所述方法包括在所述移动装置从所述垂直通道区域移动从而指示所述移动装置处于非预期楼层上时监视所述移动装置的位置估计的不确定性增加。
20.根据权利要求19所述的方法，其进一步包括基于所述垂直移动的检测及新楼层上的所述垂直通道区域的已知位置减小所述移动装置的所述位置估计的所述不确定性。
21.根据权利要求17所述的方法，其进一步包括当移动装置处于所述估计位置时打开楼层确定功能。
22.根据权利要求17所述的方法，其中检测所述移动装置的所述垂直移动包括监视气压计或监视可用的接入点。
23.根据权利要求17所述的方法，其进一步包括：
检测不同估计位置处的所述移动装置的垂直移动，所述不同估计位置不是所述辅助数据中的指定垂直通道区域；及
传输包括所述不同估计位置处的所述移动装置的所述垂直移动的垂直通道区域反馈信息。
24.根据权利要求23所述的方法，其中在检测所述不同估计位置处的所述移动装置的所述垂直移动之前，所述方法包括在所述移动装置从所述不同估计位置移动从而指示所述移动装置处于非预期楼层上时监视所述移动装置的位置估计的不确定性增加。
25.一种移动装置，其包括：
无线接口；
处理器，其耦合到所述无线接口，所述处理器经配置以接收用于具有多个楼层的结构的室内定位的辅助数据，所述辅助数据包含在所述结构的楼层上的垂直通道区域及用于所述垂直通道区域的所预测垂直移动模型的识别，所述所预测垂直移动模型提供通过所述垂直通道区域移动到不同楼层的概率；基于通过所述无线接口接收到的所述辅助数据及无线信号确定所述移动装置的估计位置处于所述垂直通道区域；基于通过所述无线接口接收到的所述辅助数据及无线信号检测所述估计位置处的所述移动装置的垂直移动；及致使所述无线接口传输包括所述估计位置处的所述移动装置的所述垂直移动的垂直通道区域反馈信息。
26.根据权利要求25所述的移动装置，其中所述估计位置处的所述移动装置的所述垂直移动包括通过所述垂直通道区域进入的所述楼层的识别。
27.根据权利要求25所述的移动装置，其中在所述处理器检测所述移动装置的所述垂直移动之前，所述处理器进一步经配置以在所述移动装置从所述垂直通道区域移动从而指示所述移动装置处于非预期楼层上时监视所述移动装置的位置估计的不确定性增加。
28.根据权利要求27所述的移动装置，其中所述处理器进一步经配置以基于所述垂直移动的检测及新楼层上的所述垂直通道区域的已知位置而减小所述移动装置的所述位置估计的所述不确定性。
29.根据权利要求25所述的移动装置，其中所述处理器进一步经配置以检测处于非预期楼层上的不同估计位置处的所述移动装置的垂直移动，并且致使所述无线接口传输所述不同估计位置处的所述移动装置的所述垂直移动。
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Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6527231B2 (ja) * 2015-02-06 2019-06-05 アップル インコーポレイテッドＡｐｐｌｅ Ｉｎｃ． Ｗｌａｎ／ｗｐａｎ／センサのサポートを使用する位置決定のための方法及び装置
US10206068B2 (en) * 2015-07-09 2019-02-12 OneMarket Network LLC Systems and methods to determine a location of a mobile device
CN105203100B (zh) * 2015-10-29 2018-12-25 小米科技有限责任公司 智能引导用户搭乘电梯的方法及装置
WO2017079683A1 (en) 2015-11-06 2017-05-11 Otis Elevator Company System and method for initiating elevator service by entering an elevator call
KR102518973B1 (ko) 2016-04-06 2023-04-07 오티스 엘리베이터 컴파니 모바일 장치 상태 관리 및 위치 결정
US9843905B1 (en) * 2016-09-08 2017-12-12 Here Global B.V. Floor detection based on determined floor detection parameters
CN108537089B (zh) * 2017-03-01 2024-03-15 开利公司 人流量估测系统及人流量估测方法
CN106895840A (zh) * 2017-03-22 2017-06-27 西北工业大学 自动化构建最小路网子集的室内路径规划方法
KR101864649B1 (ko) * 2017-07-18 2018-06-05 삼성중공업 주식회사 엘리베이터를 활용한 고도 정보 보정 시스템 및 방법
US10902172B2 (en) * 2018-08-13 2021-01-26 Faro Technologies, Inc. System and method of automatic re-localization and automatic alignment of existing non-digital floor plans
CN112464325B (zh) * 2019-09-06 2023-05-09 久瓴(江苏)数字智能科技有限公司 楼梯模型的创建方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111294746B (zh) * 2020-02-05 2021-07-27 北京爱笔科技有限公司 一种定位方法、装置及系统
US11604068B2 (en) * 2020-05-19 2023-03-14 Building Robotics, Inc. Floor selection for structure location tracking
US11128982B1 (en) 2020-06-24 2021-09-21 Here Global B.V. Automatic building detection and classification using elevator/escalator stairs modeling
US11494673B2 (en) 2020-06-24 2022-11-08 Here Global B.V. Automatic building detection and classification using elevator/escalator/stairs modeling-user profiling
US11521023B2 (en) 2020-06-24 2022-12-06 Here Global B.V. Automatic building detection and classification using elevator/escalator stairs modeling—building classification
US11343636B2 (en) 2020-06-24 2022-05-24 Here Global B.V. Automatic building detection and classification using elevator/escalator stairs modeling—smart cities
KR102611199B1 (ko) * 2022-10-26 2023-12-07 주식회사 프리그로우 모바일 디바이스의 이동을 반영한 실내 지도 업데이트 방법 및 시스템
WO2024112032A1 (ko) * 2022-11-21 2024-05-30 삼성전자 주식회사 전자 장치 및 이를 이용한 위치 측정 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101489181A (zh) * 2008-01-15 2009-07-22 大唐移动通信设备有限公司 定位移动终端的方法和装置
WO2012024553A1 (en) * 2010-08-20 2012-02-23 Qualcomm Incorporated Methods and apparatus for use in estimating a location of a mobile device within a structure
CN102714857A (zh) * 2010-01-22 2012-10-03 高通股份有限公司 用于确定对区域的接入对于移动装置的用户可行还是不可行的方法及设备
CN103292805A (zh) * 2013-05-28 2013-09-11 武汉理工大学 一种室内导航系统及其室内导航方法

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SE0400140D0 (sv) * 2004-01-23 2004-01-23 Optimobile Ab Handover for a portable communication device between wireless local and wide area networks
US8207851B2 (en) 2006-08-16 2012-06-26 James Christopher System and method for tracking shopping behavior
SG183690A1 (en) 2007-08-06 2012-09-27 Trx Systems Inc Locating, tracking, and/or monitoring personnel and/or assets both indoors and outdoors
US20090216438A1 (en) 2008-02-21 2009-08-27 Microsoft Corporation Facility map framework
JP2009229204A (ja) * 2008-03-21 2009-10-08 Sumitomo Electric Ind Ltd 位置特定装置、コンピュータプログラム及び位置特定方法
JP5168728B2 (ja) * 2008-08-05 2013-03-27 カシオ計算機株式会社 位置検出装置および位置検出プログラム
US20100250134A1 (en) * 2009-03-24 2010-09-30 Qualcomm Incorporated Dead reckoning elevation component adjustment
US9803986B2 (en) 2009-11-24 2017-10-31 Core Wireless Licensing S.A.R.L. Method and apparatus for determining premises semantics
US8831507B2 (en) 2010-02-17 2014-09-09 Broadcom Corporation Method and system for determining a position fix indoors
GB2479577B (en) 2010-04-15 2015-05-27 Samsung Electronics Co Ltd Improvements relating to wireless networks
WO2012084003A1 (en) 2010-12-20 2012-06-28 Tomtom Belgium N.V. Method for generating map data
KR20120072124A (ko) 2010-12-23 2012-07-03 한국전자통신연구원 실내 전자지도 데이터 생성 방법
US8706137B2 (en) * 2011-08-02 2014-04-22 Qualcomm Incorporated Likelihood of mobile device portal transition
AT511881B1 (de) * 2011-09-08 2015-02-15 Indoo Rs Gmbh Verfahren und system zur lokalisierung eines kommunikationsgerätes
WO2013065042A1 (en) 2011-11-02 2013-05-10 Ronen Shai Generating and using a location fingerprinting map
US20130267251A1 (en) * 2012-04-10 2013-10-10 Qualcomm Incorporated Personalized position using information correlation and self-sourcing
US8385943B1 (en) * 2012-05-02 2013-02-26 YFIND Technologies Pte. Ltd. Method and apparatus for determining location information of a position in a multi-storey building
US9081079B2 (en) * 2012-05-02 2015-07-14 Qualcomm Incorporated Adaptive updating of indoor navigation assistance data for use by a mobile device
US9037131B2 (en) * 2013-01-23 2015-05-19 Qualcomm Incorporated Efficient generation of radio coverage map of access points in an indoor environment

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101489181A (zh) * 2008-01-15 2009-07-22 大唐移动通信设备有限公司 定位移动终端的方法和装置
CN102714857A (zh) * 2010-01-22 2012-10-03 高通股份有限公司 用于确定对区域的接入对于移动装置的用户可行还是不可行的方法及设备
WO2012024553A1 (en) * 2010-08-20 2012-02-23 Qualcomm Incorporated Methods and apparatus for use in estimating a location of a mobile device within a structure
CN103292805A (zh) * 2013-05-28 2013-09-11 武汉理工大学 一种室内导航系统及其室内导航方法

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