CN109073761A - 使用真实世界地图和传感器数据确定经改进的用户位置的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供使用真实世界地图数据和/或传感器数据来确定经过改进的用户位置的系统和方法。在一个实施例中，所述方法可以包括获得用户设备的位置的初始估计，以及与至少部分地围绕所述用户设备的位置的所述初始估计的地理区域相对应的地图信息。所述地图信息可以包括至少部分地位于至少部分地围绕所述初始估计的所述地理区域内的一个或多个物理边界。所述方法还可以包括确定可能潜在地包括所述用户设备的允许区域集合。所述允许区域集合可以至少部分地基于所述一个或多个物理边界来确定。所述方法还可以包括至少部分地基于所述允许区域集合修订所述初始估计以提供所述用户设备的位置的经过修订的估计。

Description

使用真实世界地图和传感器数据确定经改进的用户位置的系 统和方法
技术领域
本公开一般涉及使用真实世界地图数据和/或传感器数据确定经过改进的用户位置。更具体地，本公开涉及至少部分地基于与用户设备有关的真实世界地图数据和/或指示用户设备的位置的传感器数据来确定与用户位置对应的经过改进的用户设备位置的系统和方法。
背景技术
存在用于尝试确定与用户相关联的位置的许多不同技术。例如，可以使用基于GPS、IP地址、小区三角测量、Wi-Fi接入点接近度、信标设备接近度或其它技术的位置来识别与用户对应的用户设备的位置。然而，这样的技术通常只能以一定程度的准确度确定用户的位置，这个准确度可以小于期望值。在没有对用户设备位置的更精确的了解的情况下，服务提供者可能难以提供位置增强的服务，从而导致用户的挫败感和最佳功能的损失。
发明内容
本公开的实施例的方面和优点将部分地在以下描述中阐述，或者可以从描述中获悉，或者可以通过实践实施例来获悉。
本公开的一个示例方面涉及一种确定用户设备位置的计算机实施的方法。该方法包括由一个或多个计算设备获得用户设备的位置的初始估计。该方法进一步包括由一个或多个计算设备获得与至少部分地围绕用户设备的所述位置的所述初始估计的地理区域相对应的地图信息。该地图信息包括至少部分地位于该至少部分地围绕用户设备的所述位置的所述初始估计的所述地理区域内的一个或多个物理边界。该方法进一步包括由一个或多个计算设备确定能够潜在地包括用户设备的允许区域集合。该允许区域集合至少部分地基于一个或多个物理边界。该方法进一步包括由所述一个或多个计算设备至少部分地基于该允许区域集合来修订所述用户设备的所述位置的所述初始估计，以提供用户设备位置的经过修订的估计，该经过修订的估计与用户设备的位置坐标相对应。
本公开的另一示例方面涉及一种计算系统。该计算系统包括一个或多个处理器和一个或多个存储器设备。一个或多个存储器设备存储计算机可读指令，所述指令当由一个或多个处理器执行时使得一个或多个处理器执行诸如上述计算机实施的方法的方法。
本公开的另一示例方面涉及一种用户设备。该用户设备包括一个或多个位置传感器，所述一个或多个位置传感器用于获得用户设备的位置的初始估计。该用户设备进一步包括地图应用，所述地图应用用于获得对应于至少部分地围绕所述用户设备的所述位置的所述初始估计的地理区域的地图信息。该地图信息包括至少部分地位于至少部分地围绕用户设备的所述位置的所述初始估计的所述地理区域内的一个或多个物理边界。该用户设备进一步包括被配置为提供指示用户设备的所述位置的传感器数据的一个或多个设备传感器。该用户设备进一步包括一个或多个计算设备，所述一个或多个计算设备用于确定能够潜在地包括用户设备的允许区域集合。该允许区域集合至少部分地基于一个或多个物理边界和传感器数据。该用户设备进一步包括所述一个或多个计算设备，所述一个或多个计算设备用于修订用户设备位置的初始估计，以至少部分地基于该允许区域集合来提供用户设备位置的经过修订的估计。
本公开的其它示例方面涉及用于确定用户设备位置的系统、装置、有形的非暂时性计算机可读介质、用户界面、存储器设备和电子设备。
参考以下描述和所附权利要求书，将更好地理解各种实施例的这些和其它特征、方面和优点。并入并构成本说明书的一部分的附图示出了本公开的实施例，并且与描述一起用于解释相关原理。
附图说明
说明书中阐述了针对本领域普通技术人员的实施例的详细论述，说明书参考附图，其中：
图1描绘了根据本公开的一些实施方式的具有用户设备的高级框图的说明性系统；
图2A至图2C描绘了根据本公开的一些实施方式的示出了围绕给定位置的地理区域的地图信息的示例视图；
图3A至图3C描绘了根据本公开的一些实施方式的确定经过改进的用户设备位置的示例视图；
图4A至图4E描绘了根据本公开的一些实施方式的确定允许区域集合的示例视图；
图5描绘了根据本公开的一些实施方式的对用户设备位置的经过改进的确定的说明性步骤的流程图；
图6描绘了根据本公开的一些实施方式的用于获得用户设备的初始位置估计的说明性步骤的流程图；
图7描绘了根据本公开的一些实施方式的用于获得地图信息的说明性步骤的流程图；
图8描绘了根据本公开的一些实施方式的用于确定允许区域集合的说明性步骤的流程图；以及
图9描绘了根据本公开的一些实施方式的说明性系统。
具体实施方式
现在将详细参考实施例，其一个或多个示例在附图中示出。通过说明实施例来提供每个示例，而不是为了限制本公开。事实上，对于本领域技术人员显而易见的是，在不脱离本公开的范围或精神的情况下，可以对实施例进行各种修改和变化。例如，作为一个实施例的一部分说明或描述的特征可以与另一个实施例一起使用以产生更进一步的实施例。因此，希望本公开的方面涵盖这些修改和变化。
本公开的示例方面涉及使用真实世界地图数据提供用户设备位置的经过改进的确定的系统和方法。地图数据可以包括例如与围绕给定位置(例如，用户设备的位置估计)的地理区域相对应的地图信息，例如但不限于关于一个或多个物理边界的信息。进一步可以使用传感器数据来实现用户设备位置的经过改进的确定。传感器数据可以包括例如来自提供在用户设备内的一个或多个传感器的传感器信息。在一些实施方式中，可以使用地图数据并且能够还使用传感器数据来确定用户设备位置的经过改进的估计(例如，经过修订的估计)来修订初始位置估计。在一些实施方式中，可以至少部分地基于用户设备的初始位置估计和包括在地图数据内的物理边界信息来确定能够潜在地包括用户设备的允许区域集合。可以至少部分地基于用户设备的先前位置(例如，在先前时间与用户设备相关联的位置)、确定的允许区域集合和/或表示用户设备位置的传感器数据(例如，用户设备的方向和速度)来确定用户设备的位置的随后确定。在当前和/或将来的时间对于用户设备位置的经过改进的确定可以有利地促进移动地图绘制应用(mobile mapping application)中的经过改进的导航和/或利用用户设备位置的其它计算设备应用中的经过改进的性能。
根据本公开的一个特定方面，用户设备的位置估计可以包括在给定时间与用户设备相关联的一个或多个近似位置。用户设备的初始位置估计是在当前时间的用户设备的位置估计。在给定时间与用户设备相关联的每个近似位置可以包括指示用户设备的位置的数据，诸如经度位置、纬度位置、高度(altitude)/海拔位置(elevation position)等中的一个或多个。在一些实施方式中，在给定时间与用户设备相关联的每个近似位置可以包括近似位置与用户的位置相对应的概率。在一些实施方式中，可以至少部分地基于由提供在用户设备内的一个或多个位置传感器获得的位置数据来确定位置估计。例如，用户设备的位置估计可以基于以下各项确定：从GPS系统获得的用户设备的GPS坐标、基于与小区塔的通信计算的用户设备的三角测量位置、用户设备到诸如WiFi接入点或信标的固定位置的接近度、和/或在先前时间与用户设备相关联的位置(例如，先前确定的经过改进的用户设备位置)等。在一些实施方式中，可以从不同的位置传感器获得在给定时间与用户设备相关联的每个近似位置。在一些实施方式中，位置估计可以指示用户是在户外还是在室内。在一些实施方式中，位置估计可以是指示用户设备处于特定位置的可能性的概率分布。例如，包括在位置估计中的与用户设备相关联的一个或多个近似位置中的每一个可以包括近似位置与用户设备的位置相对应的概率。概率可以基于例如来自特定源的位置数据的可靠性或准确度、一个或多个近似位置之间的相对于彼此的重复或群集等。
根据本公开的另一特定方面，地图信息可以包括与围绕用户设备的位置估计的地理区域相关联的数据。地理区域可以指户外区域、室内区域或这两种区域。在一些实施方式中，地理区域至少部分地围绕用户设备的位置估计。地图信息可以包括地理区域中的一个或多个物理边界。物理边界可以指任何描述物理运动的约束的东西(例如公路、人行道、建筑物、围栏、外墙、内墙、地板、天花板、入口通道、楼梯、电梯、走道、移动人行道、栅栏、障碍物、汽车、射弹、人、动物、树木等)。物理边界可以是固定的或动态的。在一些实施方式中，将环境中的特征识别为包括物理边界的条件可以是一个或多个其它参数，诸如例如行进模式(例如，步行、骑车、驾驶、游泳等)。例如，如果用户正在步行，则可以将公路识别为包括物理边界，但是如果用户正在驾驶汽车，则不这样识别；如果用户正在开车，则可以将河流识别为物理边界，但是如果用户正在游泳，则不这样识别；在某一天的特定时间内，可以将游行识别为包括物理边界；如果用户过敏，则可以将具有高花粉浓度的区域识别为包括物理边界；等等。
根据本公开的另一特定方面，传感器信息可以包括由用户设备内提供的一个或多个设备传感器(例如，运动传感器、音频传感器、图像传感器、条件传感器等)测量和/或收集的信息。例如，该一个或多个传感器可以包括用于测量用户设备的加速度的加速度计、用于测量速度的速度计、用于测量定向的罗盘、用于测量旋转的陀螺仪、用于测量大气压力的气压计、用于测量温度的温度计、用于测量磁场的磁力计、用于测量红外辐射的红外摄像机、用于测量电离辐射的盖革(Geiger)计数器、用于记录视觉图像的相机、用于记录音频的麦克风、和/或用于测量或收集与用户设备的环境相关联的信息的任何其它仪器。
在一些实施方式中，本公开的系统和方法可以通过使用地图信息并且可能还使用传感器信息来修订初始位置估计，从而确定用户设备位置的经过改进的估计(例如，经过修订的估计)。与初始位置估计一样，经过修订的估计可以包括指示用户设备位置的数据，例如经度位置、纬度位置、高度/海拔位置等中的一个或多个。该系统和方法可以结合初始位置估计来分析地图信息和/或传感器信息以确定经过修订的位置。
在一些实施方式中，可以最终部分地基于围绕初始位置估计的地理区域中的一个或多个物理边界来分析地图信息以确定可能潜在地包括用户设备的允许区域集合。可以通过至少部分地基于该允许区域集合修订初始位置估计来确定对用户设备位置的经过改进的估计(例如，经过修订的估计)。例如，用户设备的初始位置估计可以包括在当前时间与用户设备相关联的一个或多个近似位置。如果与用户设备相关联的一个或多个近似位置中的任何一个与该允许区域集合冲突(例如，在该允许区域集合外部)，则将冲突的一个或多个近似位置从位置估计中排除。在一些实施方式中，可以通过基于一个或多个物理边界增加或减小用户设备处于特定位置的概率来确定经过修订的估计。在一些实施方式中，可以基于每个物理边界的一个或多个特性来增加或减小用户设备处于特定位置的概率。在一些实施方式中，可以分析地图信息以确定可能潜在地包括用户设备的允许区域集合。该允许区域集合可以至少部分地基于用户设备的初始位置估计和围绕初始位置估计的地理区域中的一个或多个物理边界。
在一些实施方式中，可以分析传感器信息以确定可以帮助改进用户设备的位置估计的一个或多个参数。可以基于由传感器信息指示的用户设备的位置，通过向用户设备处于特定位置的概率指派权重来确定用户设备位置的经过改进的估计(例如，经过修订的估计)。例如，如果用户设备的初始位置估计指示用户设备在街道(例如，公路)上的概率以及用户设备在与街道相邻的人行道上的概率，则可以分析传感器信息以确定用户设备的速度和/或行进模式。如果速度大于第一阈值，则其可以指示用户处于移动车辆中(例如，驾驶模式)，因此用户设备在街道上的概率被较高加权，并且用户设备在人行道上的概率被较低加权。或者，如果速度小于第二阈值，则其可以指示用户正在带着设备一起步行(例如，步行模式)，因此用户设备在街道上的概率被较低加权，并且用户设备在人行道的概率上被较高加权。
在另一示例中，如果用户设备的初始位置估计在车辆停靠点和人行横道附近，则可以分析传感器信息以选择用户设备的定向。如果定向基本上垂直于公路的方向，则可以指示用户正在步行并在人行横道上等待过马路。或者，如果定向基本上平行于公路的方向，则其可以指示用户在停在人行横道上的车辆中。
在又另一个示例中，如果用户设备的初始位置估计指示用户设备在建筑物里面以及在外面的相邻人行道上的概率，则可以分析传感器信息以确定大气压力以计算用户设备的海拔。如果海拔高于地面高度，则可以确定用户在建筑物内而不在人行道上，因此用户设备在外面的概率被较低加权，并且用户设备在里面的概率被较高加权。因此，来自气压计或其它条件传感器的压力数据可以用于帮助确定海拔，海拔可以用于修订用户设备的初始位置估计。
在类似的示例中，传感器信息可以包括音频传感器数据。可以分析这种音频传感器数据内的背景噪音，以帮助确定用户设备可能在室内还是室外。例如，如果背景噪音水平高于第一阈值，则音频传感器数据可以指示用户设备在外面。如果背景噪音水平低于第二阈值，则音频传感器数据可以指示用户设备在里面。在一些实施方式中，可以分析音频传感器数据以检测指示用户设备的位置的一个或多个音频签名(audio signature)。例如，音频签名可以指示用户设备在移动车辆内部(声音简档)、动物园附近(动物的声音)、公共活动中(扬声器里的话)、百货公司中(内线音乐)等。因此，音频传感器数据可以用于帮助确定可用于修订用户设备的初始位置估计的噪音水平和/或音频签名。
本公开的系统和方法可以包括一个或多个处理器和一个或多个存储器设备，所述一个或多个存储器设备用于存储可由一个或多个处理器执行的计算机可读指令。这些指令可以使得处理器获得与用户设备的估计位置相对应的初始位置估计，以及与至少部分地围绕位置估计的地理区域相对应的地图信息。指令还可以可选地使得处理器从提供在用户设备内的一个或多个传感器获得传感器信息。此外，指令可以使得处理器通过使用地图信息可能还有传感器信息修订初始位置估计来确定对用户设备位置的经过改进的估计(例如经过修订的估计)。
本公开的系统和方法可以包括用户设备(例如，智能手机、平板计算机、移动设备、膝上型计算机、台式计算机、可穿戴设备等)，其可以获得与用户设备的估计位置相对应的初始位置估计、与围绕位置估计的地理区域相对应的地图信息、以及可能还有来自提供在用户设备内的一个或多个传感器的传感器信息。在一些实施方式中，可以从用户设备的本地存储器存储和检索地图信息。在一些实施方式中，可以通过向地图服务器传输和与围绕位置估计的地理区域相对应的地图信息的请求并从地图服务器接收所请求的地图信息来从地图服务器检索地图信息。
除了上面的描述之外，用户设备还可以被提供有控件，从而允许用户选择是否以及何时本文所描述的系统、传感器、程序或特征可以使得能够收集用户信息(例如，用户的当前位置)，以及是否从服务器向用户发送内容或通信。此外，在存储或使用用户设备获得的某些数据之前，可以用一种或多种方式处理这些数据，从而去除个人可识别信息。例如，可以对用户的身份进行处理，使得无法确定该用户的任何个人可识别信息。因此，用户可以控制在用户设备上或从用户设备收集什么信息，如何使用该信息，以及向用户提供哪些信息。
本文所述的系统和方法可以提供许多技术效果和益处。这些的示例可以如下理解。首先，当采用其中仅使用位置数据来确定用户设备位置的常规方法时，所确定的位置有时可能缺乏期望水平的准确度；在常规方法中，例如，仅基于来自用户设备的位置数据，可能会将建筑物中的用户确定为在街道中间行走。相比之下，通过根据本文描述的方法和系统相对于地图数据评估位置数据，可以在设备从一个地方移动到另一个地方时为可能的用户设备位置获得现实的约束。在这样做时，本文公开的技术可以在确定用户位置时提供经过改进的准确度。
本公开的另一个示例技术效果和益处是确定用户设备位置的速度得到改进。在常规方法中，通常可以以每秒大约一次的频率获得使用用户设备中的位置传感器获得的位置数据。这个延迟水平可能是因为执行新的WiFi扫描、接收新的GPS读数等等所花费的时间。相比之下，根据本文公开的技术，可以更频繁地(例如，每秒10次或更多次)从用户设备中的设备传感器确定旋转向量或其它传感器数据。通过除了位置数据之外还考虑旋转向量、其它传感器数据和/或地图数据，可以在更频繁的基础上生成用户设备的下一个位置的预测，从而得到用户设备的更平滑的预测行进路径。
本公开的又一示例技术效果和益处是导航得到改进。通过更准确地确定用户设备的当前地理位置，地图绘制应用可以用更高的精度和效率为用户规划从一个位置到另一个位置的路线。还可以提供更先进的导航选项。例如，可以沿着建筑物(例如，商场)中的特定走廊为用户导航，使得用户可以直接通过地图绘制应用确定室内方向，而不必咨询单独的指南和/或非交互式商店地图。
本文描述的系统和方法还可以提供经过改进的计算机技术的技术效果和益处。更具体地，可以通过改进所确定的用户设备位置的准确度来提高用户设备和地图绘制应用中的计算系统性能和处理速度。更准确地确定当前位置不仅能改进地图绘制应用中的性能，还可以改进在用户设备上运行的其它使用位置传感器数据的应用的性能。通过提供用于确定位置的简化方法，可以向用户提供位置数据的更无缝和有效的显示和利用。
现在参考附图，将更详细地讨论本公开的示例实施例。图1描绘了根据本公开的示例实施例的用于确定用户设备的位置的示例系统100。系统100可以包括与用户101相对应的用户设备110(例如，手机、膝上型计算机、可穿戴设备等)。用户设备110的位置可以对应于用户102的位置。在一些实施方式中，系统100可以包括一个或多个计算设备120和/或一个或多个信号源140。信号源140可以包括例如一个或多个无线接入点142、小区塔144、GPS卫星146和其它信号源类型。在一些实施方式中，用户设备110、计算设备120和/或信号源140可以通过如本文所述的网络130(例如，无线通信网络、其它网络)彼此通信。
计算设备120可以包括例如远离用户设备110的一个或多个服务器。计算设备120可以包括用于执行各种操作和功能的各种组件。例如，并且如本文进一步描述，计算设备120可以存储指令，所述指令当由一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行例如如本文中所描述的操作和功能来确定经过改进的用户位置。计算设备120可以例如与服务器系统(例如，基于云的服务器系统)相关联。
在一些实施方式中，用户设备110可以包括一个或多个处理器111和存储器112。存储器112可以存储数据115(例如，位置历史、位置历史窗口等)和/或计算机可读指令116。在一些实施方式中，用户设备110可以包括一个或多个位置传感器113(例如，GPS、小区无线电、WiFi无线电等)、设备传感器114(例如，加速度计、速度计、罗盘、陀螺仪、气压计、温度计、磁力计、红外摄像机、盖革计数器(Geiger counter)、照相机、麦克风等)和显示设备115(例如，显示屏)。
信号源140可以传输位置数据，并且用户设备110可以经由位置传感器113获得位置数据。在一些实施方式中，信号源140可以响应于来自用户设备110的请求传输位置数据。用户设备110可以至少部分地基于从一个或多个信号源140接收到的位置数据来确定初始位置估计(例如，在当前时间与用户设备相关联的一个或多个近似位置)。
图2A至图2C描绘了示出围绕给定位置(例如，用户设备的位置估计)的地理区域的地图信息的示例视图。图2A描绘了示出围绕位置估计201的室外地理区域的地图信息的示例视图。图2B描绘了示出围绕位置估计202的室外和室内地理区域的地图信息的示例视图。图2C描绘了示出围绕位置估计203的室内地理区域的地图信息的示例视图。
图3A至图3C描绘了根据本公开的一些实施方式的确定经过改进的用户设备位置的示例视图。图3A描绘了示出围绕用户设备的位置估计301的室内地理区域的地图信息的示例视图。位置估计301可以包括与由位置估计301内的区域表示的用户设备相关联的一个或多个近似位置。每个近似位置可以包括近似位置对应于用户设备的位置的概率。地理区域包括一个或多个物理边界310(例如，墙壁、楼梯间、商店、推车、其它人等)。用户设备可以至少部分地基于一个或多个物理边界310来确定允许区域集合320。用户设备可以至少部分地基于该允许区域集合320来修订用户设备的位置估计301以提供经过修订的估计。在图3A中，由于位置估计301包含在该允许区域集合320内，所以该允许区域集合320不与位置估计301冲突。在这种情况下，经过改进的用户设备位置可以与位置估计301相同。图3B描绘与用户设备的位置估计302冲突的该允许区域集合320的示例视图。例如，携带用户设备的用户可能在楼梯间311旁边移动。即使用户保持在相同楼层，位置估计302也会指示用户设备在允许区域320外部(例如，在楼梯间311中的半空中浮动)的非零概率。在这种情况下，用户设备可以至少部分地基于该允许区域集合320修订位置估计302，以提供用户设备的经过修订的估计303。图3C描绘了排除与用户设备相关联的在该允许区域集合320外部的一个或多个近似位置的经过修订的估计303的示例视图。例如，用户设备可以通过将用户设备在楼梯间311中的概率设为零来修订位置估计303。在另一个示例中，用户设备可以通过将在该允许区域集合320外部的每个近似位置的概率降低到低于阈值来修订位置估计303。
图4A至图4E描绘了根据本公开的一些实施方式的确定允许区域集合的示例视图。图4A描绘了示出围绕用户设备的位置估计401的地理区域的地图信息的示例视图。位置估计401表示用户设备在交叉点并且具有包括两条相交公路和周围区域的概率分布。该地理区域包括一个或多个物理边界410(例如，公路、小溪、其它汽车等)。用户设备可以至少部分地基于一个或多个物理边界410确定允许区域集合421，如上面关于图3A至图3C所述。另外，用户设备可以从提供在用户设备内的一个或多个传感器获得传感器数据(例如，速度、方向、旋转等)，并且至少部分地基于一个或多个物理边界410和传感器数据来确定允许区域集合。例如，图4B描绘了用户设备获得指示用户设备在高速行进的传感器数据(例如，从加速度计、陀螺仪或能够测量速度或速率的其它运动传感器)的视图。基于传感器数据，用户设备可以将行进模式确定为驾驶模式，并且通过增加用户设备在公路上的概率和/或降低用户设备在围绕公路的区域中的概率来确定该允许区域集合422，如图所示。例如，图4C描绘了这样的视图，其中用户设备获得指示用户设备具有东北方向的定向443并且在东北方向基本上平行于公路以高速453行进(例如，驾驶模式)的传感器数据(例如，从能够测量速度或速率以及定向或旋转的加速度计、陀螺仪、磁力计等等)。基于传感器数据，用户设备可以通过增加用户设备在基本上平行于定向443的公路上的概率和/或降低用户设备在基本上垂直于定向443公路上的概率来确定该允许区域集合423，如图所示。例如，图4D示出了这样的视图，其中用户设备获得指示用户设备在东北方向上以高速454、在西南方向上以减速434、并且以定向444的顺时针旋转行进(例如驾驶模式)的传感器数据。基于传感器数据，用户设备可以通过减小用户设备已经经过东北行进方向上的交叉点的概率和/或增加用户设备位于定向444的方向上的概率来确定该允许区域集合424，如图所示。例如，图4E描绘了用户设备获得指示用户设备在以低速到无速度行进的传感器数据的视图。基于传感器数据，用户设备可以将行进模式确定为步行模式，并且通过增加用户设备在附近的停车场的概率和/或减小用户设备在公路上的概率来确定该允许区域集合425。
图5至图8描绘了根据本公开的示例实施例的用于用户设备位置的经过改进的确定的示例方法的流程图。这些方法可以由一个或多个计算设备来实施，诸如图1所示的用户设备110或计算设备120。而且，该方法的一个或多个部分可以实施为本文中描述的设备的硬件组件(例如，如图1所示)上的算法，以便例如确定经过改进的用户设备位置。图5至图8为了说明和讨论的目的描绘了以特定顺序执行的步骤。本领域普通技术人员使用本文提供的公开内容将理解，本文讨论的任何方法的步骤可以以各种方式进行调整、重新排列、扩展、省略或修改，而不脱离本公开的范围。
图5描绘了根据本公开的示例实施例的用于用户设备位置的经过改进的确定的示例方法500的流程图。在(501)，方法500可以包括获得用户设备的初始位置估计。在一些实施方式中，用户设备可以至少部分地基于来自用户设备内的一个或多个位置传感器的位置数据来确定初始位置估计。例如，图1的用户设备110中的位置传感器113可以接收由信号源140传输的位置数据。在一些实施方式中，用户设备可以至少部分地基于用户设备的先前位置来确定初始位置估计。例如，用户设备110可以将先前确定的用户设备的位置存储在存储器112中。在一些实施方式中，在(501)获得的用户设备的初始位置估计可以包括在给定时间与用户设备相关联的多个近似位置。在一些实施方式中，与用户设备相关联的多个近似位置中的每一个从不同的源(例如，图1中的不同信号源140之一)获得。
在(502)，方法500可以包括获得与围绕用户设备的初始位置估计的地理区域相对应的地图信息。在一些实施方式中，用户设备110可以将初始位置估计传输到地图服务器(例如，计算设备120)，并且从地图服务器接收地图信息。在一些实施方式中，用户设备110可以检索先前存储在存储器112中的地图信息。地图信息可以包括至少部分地位于围绕用户设备的初始位置估计的地理区域内的一个或多个物理边界。在(502)获得的地图信息内包括的物理边界可以包括例如一个或多个建筑物外墙、建筑物内墙、围栏、栅栏或其它物理边界，其限制用户设备在至少部分地围绕用户设备的地理区域内的移动。包括在(502)获得的一个或多个物理边界的地图信息的示例例如在图2A至图2C、图3A至图3C和图4A至图4E中以不同方式描绘。
在(503)，方法500可以包括从提供在用户设备内的一个或多个传感器获得传感器数据。传感器数据可以包括指示与用户设备的环境相关联的条件的信息。例如，传感器数据可以包括用户设备的速度、加速度、旋转、平移、方向、定向和/或海拔或者来自其它运动传感器的数据。在其它示例中，传感器数据可以包括音频传感器数据、图像数据、大气压力数据或来自其它条件传感器的数据。
在(504)，方法500可以包括确定可能潜在地包括用户设备的允许区域集合。在一些实施方式中，方法500可以至少部分地基于在(502)获得的地图信息中包括的一个或多个物理边界来确定该允许区域集合。例如，用户设备110可以确定该允许区域集合以包括一些物理边界(例如，人行道)并且排除一些物理边界(例如，摩天大楼的屋顶)。在一些实施方式中，方法500可以至少部分地基于在(502)获得的地图信息中包括的一个或多个物理边界并且可选地基于在(503)获得的传感器数据来确定该允许区域集合。例如，如果传感器数据指示用户设备在以低速移动，则用户设备110可以确定该允许区域集合包括人行道并且排除车行道。举另一个例子，如果传感器数据指示用户设备在以高速移动，则用户设备110可以确定该允许区域集合包括车行道并且排除人行道。作为又一示例，如果传感器数据指示用户设备处于五十层的海拔，则用户设备110可以确定该允许区域集合以排除地理区域的街道高度的部分和相关联的物理边界，并且包括在附近建筑物的五十层内的地理区域部分和相关联的物理边界。
在(505)，方法500可以包括确定经过改进的用户设备位置(例如，经过修订的估计)。与初始位置估计相似，在(505)确定的经过修订的位置估计可以与用户设备的位置坐标(例如，经度位置、纬度位置、高度/海拔位置等中的一个或多个)相对应。在(505)确定的经过修订的估计可以至少部分地基于可以如在(504)所确定的可能潜在地包括用户设备的该允许区域集合。例如，用户设备110可以确定在当前时间与用户设备相关联的一个或多个近似位置(例如，在501获得的初始位置估计)中的任何一个是否与在(504)确定的该允许区域集合冲突。用户设备110可以从与用户设备相关联的一个或多个近似位置(例如，初始位置估计)中移除冲突的近似位置，以在(505)确定经过修订的估计。在一些示例中，在(504)确定的允许区域可以包括在建筑物里面或建筑物外面的地理区域部分，使得在(505)确定的经过修订的估计可以包括指示用户设备110是在建筑物里面还是建筑物外面的数据。在一些实施方式中，可以提供经过修订的位置估计的位置坐标，用于在包括在用户设备中或以其它方式与用户设备相关联的显示设备上显示。
图6描绘了根据本公开的示例实施例的用于获得用户设备的初始位置估计的示例方法600的流程图。例如，方法600中的一些或全部可以在图5中的(501)处的获得初始位置估计的一些实施方式中执行。在(601)，方法600可以确定位置数据是否可用。例如，如果图1中的用户设备110的位置传感器113不能从信号源140接收位置数据，或者如果信号源140由于任何原因不能将位置数据传输到用户设备110，则用户设备110可以确定位置数据不可用。作为另一示例，如果用户设备110接收到不能用于确定用户设备的初始位置估计(例如，当前时间的位置估计)的位置数据，则用户设备110可以确定位置数据不可用。
在(602)，如果位置数据可用，则方法600可以从用户设备内的一个或多个位置传感器获得位置数据。
在(603)，如果位置数据不可用，则方法600可以获得用户设备的先前位置。例如，如果用户设备110在时间T-1获得位置估计，则用户设备110可以将时间T-1的位置估计确定为用户设备的先前位置。在另一个示例中，如果用户设备110在时间T-1确定经过修订的估计，则用户设备可以将时间T-1的经过修订的估计确定为用户设备的先前位置。
在(604)，方法600确定用户设备的初始位置估计。例如，用户设备110可以至少部分地基于在(602)由用户设备内的一个或多个位置传感器从一个或多个信号源140获得的位置数据和/或至少部分地基于在(603)获得的用户设备的先前位置而在(604)确定初始位置估计。
图7描绘了根据本公开的示例实施例的用于获得与围绕用户设备的初始位置估计的地理区域相对应的地图信息的示例方法700的流程图。例如，方法700中的一些或全部可以在图5中的(502)处的获得地图信息的一些实施方式中执行。在(701)，方法700可以确定与围绕用户设备的初始位置估计的地理区域相对应的地图信息是否存储在本地存储器中。例如，图1的用户设备110可以将先前时间获得的地图信息存储在存储器112中。用户设备110稍后可以检索和使用存储在存储器112中的地图信息。
在(702)，如果确定地图信息存储在本地存储器中，则方法700可以从存储器112获得地图信息。
在(703)，如果确定地图信息不存储在本地存储器中，则方法700可以将初始位置估计传输到地图服务器。
在(704)，方法700可以从地图服务器获得地图信息。
图8描绘了根据本公开的示例实施例的用于确定可能潜在地包括用户设备的允许区域集合的示例方法800的流程图。例如，方法800中的一些或全部可以在图5中的(504)处的确定允许区域集合的一些实施方式中执行。在(801)，方法800可以确定传感器数据是否可用。例如，如果图1中的用户设备110的设备传感器114由于任何原因不能获得传感器数据，或者如果用户设备110接收到不可用的传感器数据，则用户设备110可以确定传感器数据不可用。
在(802)，如果传感器数据不可用，方法800可以至少部分地基于在(502)获得的地图信息来确定该允许区域集合。例如，用户设备110可以获得包括一个或多个物理边界(例如公路和人行道)的地图信息。用户设备110可以将该允许区域集合确定为包括公路或人行道，而不是这两个都包括。
在(803)，如果传感器数据可用，则方法800可以至少部分地基于传感器数据来确定行进模式。例如，如果传感器数据指示用户设备在以高速(例如，高于第一阈值)行进，则用户设备110可以确定行进模式是驾驶模式。举另一个例子，如果传感器数据指示用户设备110在以低速(例如，低于第二阈值)行进，则用户设备可以确定行进模式是步行模式。
在(804)，方法800可以至少部分地基于在(503)获得的传感器数据和在(502)获得的地图信息来确定该允许区域集合。例如，如果传感器数据指示用户设备110在以高速行进(例如，驾驶模式)并且在行进方向上经历加速，则用户设备110可以确定该允许区域集合是在用户设备110前面的公路。作为另一示例，如果传感器数据指示用户设备110不在移动而是处于五十层的海拔，则用户设备可以将该允许区域集合确定为至少五十层高的附近的办公楼。作为另一示例，图2B中的位置估计202指示用户设备在建筑物外面的非零概率以及用户设备在建筑物里面的非零概率。在这种情况下，用户设备可以获得用于确定用户设备的背景噪音的音频传感器数据。如果背景噪音高于一定水平，或者如果背景噪音包括室外声音(例如鸟、汽车等)，则用户设备可以至少部分地通过排除室内位置来确定该允许区域集合。如果背景噪音在一定范围内，或者如果背景噪音包括室内声音(例如，电梯音乐、人的谈话等)，则用户设备可以至少部分地通过排除室外位置来确定该允许区域集合。
图9描绘了可以用于实施根据本公开的示例方面的系统和方法的示例计算系统900。可以使用包括通过网络930与一个或多个用户设备910通信的计算系统960(例如，包括一个或多个服务器)的客户端-服务器架构来实施系统900。系统900可以使用诸如单个计算设备的其它合适的架构来实施。
系统900包括可以包括例如网络服务器和/或基于云的服务器系统的计算系统960。可以使用任何合适的一个或多个计算设备920来实施计算系统960。计算设备920可以具有一个或多个处理器921和一个或多个存储器922。计算设备920还可以包括用于通过网络930与系统900的一个或多个其它组件(例如，一个或多个用户设备910)通信的通信组件926。所述通信组件926可以包括用于与一个或多个网络接口连接的任何合适的组件，包括例如发射器、接收器、端口、控制器、天线或其它合适的组件。
一个或多个处理器921可以包括任何合适的处理设备，诸如微处理器、微控制器、集成电路、逻辑设备或其它合适的处理设备。存储器922可以包括一个或多个计算机可读介质，包括但不限于非暂时性计算机可读介质、RAM、ROM、硬盘驱动器、闪存驱动器或其它存储器设备。存储器922可以存储一个或多个处理器921可存取的信息，包括可由一个或多个处理器921执行的计算机可读指令929。指令929可以是当由一个或多个处理器921执行时使得一个或多个处理器921执行操作的任何指令集。在一些实施例中，指令929可以由一个或多个处理器921执行以使得一个或多个处理器921执行一些操作，诸如计算系统960和/或计算设备920被配置执行的操作和功能中的任一个，如本文所述的用于用户设备位置的经过改进的确定的操作(例如，方法500、600、700)，和/或计算系统960和/或计算设备920的任何其它操作或功能。指令929可以是用任何合适的编程语言编写的软件，或者可以在硬件中实施。另外，和/或替代地，指令929可以在处理器921上在逻辑和/或虚拟地分离的线程中执行。
如图9所示，存储器922还可以存储可被一个或多个处理器921检索、操纵、创建或存储的数据928。数据928可以包括例如与确定经过改进的用户设备位置相关联的数据和/或其它数据或信息。数据928可以存储在一个或多个数据库中。一个或多个数据库可以通过高带宽LAN或WAN连接到计算设备920，或者也可以通过网络930连接到计算设备920。一个或多个数据库可以被拆分，以便使得它们位于多个区域地点中。
计算设备920可以通过网络930与一个或多个用户设备910交换数据。尽管在图9中(和本文中)示出了一个用户设备970，但是任何数量的用户设备910可以通过网络930连接到计算设备920。每个用户设备910可以是合适的类型的计算设备，诸如通用计算机、专用计算机、膝上型计算机、台式计算机、移动设备、导航系统、智能手机、平板计算机、可穿戴计算设备、具有一个或多个处理器的显示器或其它合适的计算设备。
用户设备970可以包括一个或多个计算设备910。一个或多个计算设备910可以包括一个或多个处理器911和存储器912。一个或多个处理器911可以包括一个或多个中央处理单元(CPU)、专用于有效地渲染图像或执行其它专门计算的图形处理单元(GPU)和/或其它处理设备。存储器912可以包括一个或多个计算机可读介质，并且可以存储一个或多个处理器911可存取的信息，包括一个或多个处理器911可执行的指令919和数据918。例如，根据本公开的示例方面，存储器912可以存储用于用户设备位置的经过改进的确定的指令919。在一些实施例中，指令919可以由一个或多个处理器911执行以使得一个或多个处理器911执行操作，诸如本文所描述的用户设备970所配置执行的任何操作和功能，和/或用户设备970的任何其它操作或功能。指令919可以是用任何合适的编程语言编写的软件，或者可以在硬件中实施。另外，和/或替代地，指令919可以在处理器911上在逻辑和/或虚拟地分离的线程中执行。
图9的用户设备970可以包括用于从用户提供和接收信息的各种输入和/或输出组件917，诸如触摸屏、触摸板、数据输入键、扬声器和/或适合于语音识别的麦克风。用户设备970还可以包括各种输出组件。例如，根据本公开的示例方面，用户设备970可以具有用于获得音频传感器数据的一个或多个麦克风。用户设备970还可以包括扬声器等。另外，和/或替代地，如本文所述，用户设备970可以包括与用户设备970相关联的一个或多个位置传感器913和/或一个或多个设备传感器914。
用户设备970还可以包括一个或多个通信组件916以通过网络930与系统900的一个或多个其它组件(例如，计算系统960)进行通信。通信组件916可以包括用于与一个或多个网络接口连接的任何合适的组件，包括例如发射器、接收器、端口、控制器、天线或其它合适的组件。
网络930可以是任何类型的通信网络，诸如局域网(例如，内联网)、广域网(例如，互联网)、蜂窝网络或其某种组合。网络930还可以包括用户设备970和计算系统960之间的直接连接。通常，可以使用各种通信协议(例如，TCP/IP、HTTP、SMTP、FTP)、编码或格式(例如，HTML、XML)和/或保护方案(例如，VPN、安全HTTP、SSL)，使用任何类型的有线和/或无线连接经由网络接口来承载计算系统960和用户设备970之间的通信。
本文讨论的技术参考了服务器、数据库、软件应用和其它基于计算机的系统，以及向这些系统和从这些系统采取的动作和发送的信息。本领域普通技术人员将认识到，基于计算机的系统的内在灵活性允许组件之间的对于任务和功能的许多种可能的配置、组合和划分。例如，本文讨论的服务器进程可以使用单个服务器或多个组合工作的服务器实施。数据库和应用可以在单个系统上实施或分布在多个系统上。分布式组件可以顺序操作或并行操作。
此外，本文论述为在远离用户设备的计算设备(例如，服务器系统)处执行的计算任务可以改为在用户设备处执行。同样地，本文论述为在用户设备处执行的计算任务可以改为在远离用户设备的计算设备(例如，服务器系统)处执行。
虽然已经关于本发明的主题的具体示例实施例及其方法详细描述了本发明的主题，但是应当理解，本领域技术人员在理解前述内容后能够容易得出对这些实施例的改变、变化和等同物。因此，本公开的范围是作为示例而不是限制，并且本公开不排除对于本领域普通技术人员将是显而易见的对本发明的主题的修改、变化和/或添加。

Claims (21)

1.一种用于确定用户设备位置的计算机实施的方法，包括：
由一个或多个计算设备获得用户设备的位置的初始估计；
由所述一个或多个计算设备获得与至少部分地围绕所述用户设备的所述位置的所述初始估计的地理区域相对应的地图信息，所述地图信息包括至少部分地位于至少部分地围绕所述用户设备的所述位置的所述初始估计的所述地理区域内的一个或多个物理边界；
由所述一个或多个计算设备确定能够潜在地包括所述用户设备的允许区域集合，其中，所述允许区域集合至少部分地基于所述一个或多个物理边界；以及
由所述一个或多个计算设备至少部分地基于所述允许区域集合来修订所述初始估计以提供所述用户设备的所述位置的经过修订的估计，所述经过修订的估计与所述用户设备的位置坐标相对应。
2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，进一步包括：
由所述一个或多个计算设备从提供在所述用户设备内的一个或多个传感器获得传感器数据；以及
由所述一个或多个计算设备至少部分地基于所述传感器数据来确定能够潜在地包括所述用户设备的所述允许区域集合。
3.根据权利要求2所述的计算机实施的方法，其中，所述传感器数据包括指示所述用户设备的所述位置的信息。
4.根据权利要求2或3所述的计算机实施的方法，其中，所述传感器数据包括以下中的至少一个：所述用户设备的速度、加速度、旋转、平移、定向和海拔。
5.根据权利要求2或3所述的计算机实施的方法，进一步包括：
由所述一个或多个计算设备从以下中的至少一个获得传感器数据：提供在所述用户设备内的运动传感器、音频传感器、图像传感器和条件传感器。
6.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机实施的方法，进一步包括：
由所述一个或多个计算设备从提供在所述用户设备内的一个或多个位置传感器获得所述初始估计，其中，所述初始估计包括在给定时间与所述用户设备相关联的一个或多个近似位置。
7.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述经过修订的估计包括至少部分地基于所述传感器数据指示所述用户设备是在建筑物里面还是建筑物外面的数据。
8.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述一个或多个物理边界包括限制所述用户设备在至少部分地围绕所述用户设备的所述地理区域内的移动的一个或多个建筑物外墙、建筑物内墙、围栏、障碍物或其它物理边界。
9.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机实施的方法，进一步包括：
由所述一个或多个计算设备至少部分地基于所述传感器数据来确定所述用户设备的行进模式；以及
至少部分地基于所述行进模式来确定所述用户设备的所述位置的所述经过修订的估计。
10.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机实施的方法，进一步包括：
由所述一个或多个计算设备确定所述用户设备的所述位置的所述初始估计的任何一个或多个部分是否与能够潜在地包括所述用户设备的所述允许区域集合冲突；以及
由所述一个或多个计算设备，至少部分地通过排除所述初始估计的与所述允许区域集合冲突的所述一个或多个部分来修订所述初始估计以提供所述用户设备的所述位置的所述经过修订的估计。
11.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述初始估计至少部分地是基于所述用户设备的先前位置的经过修订的估计。
12.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述初始估计包括以下中的至少一个：GPS数据、WiFi接收数据和蜂窝接收数据。
13.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机实施的方法，进一步包括：
由所述一个或多个计算设备将所述初始估计传输到地图服务器；以及
由所述一个或多个计算设备从所述地图服务器接收与至少部分地围绕所述用户设备的所述位置的所述初始估计的所述地理区域相对应的所述地图信息。
14.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机实施的方法，进一步包括：
由所述一个或多个计算设备检索先前获得的地图信息。
15.根据前述权利要求中的任一项所述的计算机实施的方法，其中，所述初始估计包括在给定时间与所述用户设备相关联的多个近似位置。
16.根据权利要求15所述的由计算机实施的方法，其中，所述用户设备的所述多个估计位置中的每一个估计位置是从不同的源获得的。
17.一种计算系统，包括：
一个或多个处理器；以及
一个或多个存储器设备，所述一个或多个存储器设备存储计算机可读指令，所述计算机可读指令在由所述一个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行根据前述权利要求中的任一项所述的方法。
18.一种用户设备，包括：
一个或多个位置传感器，所述一个或多个位置传感器用于获得用户设备的位置的初始估计；
地图应用，所述地图应用用于获得与至少部分地围绕所述用户设备的所述位置的所述初始估计的地理区域相对应的地图信息，所述地图信息包括至少部分地位于至少部分地围绕所述用户设备的所述位置的所述初始估计的所述地理区域内的一个或多个物理边界；
一个或多个设备传感器，所述一个或多个设备传感器被配置为提供指示所述用户设备的所述位置的传感器数据；以及
一个或多个计算设备，所述一个或多个计算设备用于：
确定能够潜在地包括所述用户设备的允许区域集合，其中，所述允许区域集合至少部分地基于所述一个或多个物理边界和所述传感器数据；以及
至少部分地基于所述允许区域集合修订所述初始估计以提供所述用户设备的所述位置的经过修订的估计。
19.根据权利要求18所述的用户设备，其中，所述一个或多个设备传感器包括被配置为测量大气压力的气压计，并且其中，所述用户设备的所述位置的所述经过修订的估计包括所述用户设备的海拔位置。
20.根据权利要求18或19所述的用户设备，其中，所述一个或多个设备传感器包括被配置为获得音频传感器数据的音频传感器，并且其中，所述用户设备的所述位置的所述经过修订的估计包括至少部分地基于所述传感器数据指示所述用户设备是在建筑物里面还是建筑物外面的数据。
21.根据权利要求18到20中的任一项所述的用户设备，其中，所述一个或多个设备传感器被配置为获得指示以下中的至少一个的传感器数据：所述用户设备的速度、加速度、旋转、平移、定向和海拔；以及
其中，所述一个或多个计算设备被配置为至少部分地基于所述传感器数据来确定能够潜在地包括所述用户设备的所述允许区域集合。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111596594A (zh) * 2020-06-08 2020-08-28 厦门理工学院 一种全景大数据应用监测管控系统

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3584607B1 (en) * 2018-06-18 2023-03-01 Zenuity AB Method and arrangement for improving global positioning performance of a road vehicle
JP7460570B2 (ja) 2021-03-17 2024-04-02 Kddi株式会社 位置推定装置、電波センサーデータ取得方法及びコンピュータプログラム

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102576494A (zh) * 2009-10-05 2012-07-11 荷兰应用自然科学研究组织Tno 公路车辆的防撞系统与方法及相关计算机程序产品
US20130332064A1 (en) * 2012-06-12 2013-12-12 Trx Systems, Inc. System and method for localizing a trackee at a location and mapping the location using inertial sensor information
CN104035114A (zh) * 2004-07-08 2014-09-10 路捷公司 车辆定位和重获系统
CN104392625A (zh) * 2014-11-26 2015-03-04 浙江大学 一种基于多种传感器的车辆自动驾驶系统及方法
CN105026888A (zh) * 2013-02-21 2015-11-04 高通股份有限公司 移动装置定位
CN106257242A (zh) * 2015-06-16 2016-12-28 沃尔沃汽车公司 用于调节道路边界的单元和方法
CN106441319A (zh) * 2016-09-23 2017-02-22 中国科学院合肥物质科学研究院 一种无人驾驶车辆车道级导航地图的生成系统及方法
US20170064667A1 (en) * 2015-09-02 2017-03-02 Estimote, Inc. Systems and methods for object tracking with wireless beacons

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7373246B2 (en) * 2005-05-27 2008-05-13 Google Inc. Using boundaries associated with a map view for business location searching
WO2011099076A1 (ja) * 2010-02-12 2011-08-18 三菱電機株式会社 地図表示装置
US8635023B2 (en) * 2011-11-22 2014-01-21 Google Inc. Position indication controls for device locations
ES2876449T3 (es) 2014-09-05 2021-11-12 Sz Dji Technology Co Ltd Cartografía de entorno de múltiples sensores
EP3191795A1 (en) * 2014-09-08 2017-07-19 InvenSense, Inc. Method and apparatus for using map information aided enhanced portable navigation
US10281279B2 (en) * 2016-10-24 2019-05-07 Invensense, Inc. Method and system for global shape matching a trajectory
US10794986B2 (en) * 2017-06-02 2020-10-06 Apple Inc. Extending a radio map

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104035114A (zh) * 2004-07-08 2014-09-10 路捷公司 车辆定位和重获系统
CN102576494A (zh) * 2009-10-05 2012-07-11 荷兰应用自然科学研究组织Tno 公路车辆的防撞系统与方法及相关计算机程序产品
US20130332064A1 (en) * 2012-06-12 2013-12-12 Trx Systems, Inc. System and method for localizing a trackee at a location and mapping the location using inertial sensor information
US20150285638A1 (en) * 2012-06-12 2015-10-08 Trx Systems, Inc. System and method for localizing a trackee at a location and mapping the location using signal-based features
CN105026888A (zh) * 2013-02-21 2015-11-04 高通股份有限公司 移动装置定位
CN104392625A (zh) * 2014-11-26 2015-03-04 浙江大学 一种基于多种传感器的车辆自动驾驶系统及方法
CN106257242A (zh) * 2015-06-16 2016-12-28 沃尔沃汽车公司 用于调节道路边界的单元和方法
US20170064667A1 (en) * 2015-09-02 2017-03-02 Estimote, Inc. Systems and methods for object tracking with wireless beacons
CN106441319A (zh) * 2016-09-23 2017-02-22 中国科学院合肥物质科学研究院 一种无人驾驶车辆车道级导航地图的生成系统及方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111596594A (zh) * 2020-06-08 2020-08-28 厦门理工学院 一种全景大数据应用监测管控系统
CN111596594B (zh) * 2020-06-08 2021-07-23 厦门理工学院 一种全景大数据应用监测管控系统
US11703820B2 (en) 2020-06-08 2023-07-18 Xiamen University Of Technology Monitoring management and control system based on panoramic big data

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