CN110325820A - 用于室内定位服务的高度地图 - Google Patents

Abstract

公开了一种方法，该方法包括：获取多条估计信息，所述获取包括：接收或确定所述多条估计信息，其中，所述多条估计信息中的每一条估计信息表示相应的一个或多个高度绝对值，其中，所述一个或多个高度绝对值中的每一个高度绝对值与相应的位置信息相关联，所述多条估计信息中的每一条估计信息至少部分地基于相应的相对高度信息并且至少部分地基于相应的绝对高度信息被确定，所述绝对高度信息与包括表示高度地图的地图数据的数据库的数据元素相关联；以及将所述多条估计信息聚合在空间网格中，其中，空间网格被划分成多个网格点。还公开了相应的设备、计算机程序和系统。

Description

用于室内定位服务的高度地图

技术领域

以下公开涉及导航领域，或者更具体地，涉及用于获取高度地图的信息的系统、设备和方法。

背景技术

室内定位(即位置测定，包括楼层检测)需要为此目的专门开发和部署的新颖系统和解决方案。主要用于室外的“传统”定位技术(例如，卫星定位技术和蜂窝定位技术)通常无法在室内提供这样的性能，从而在两种环境中实现无缝和等同的导航体验。利用没有针对室内使用情况进行设置和指定的系统和信号，所需的定位精度(例如，2-3米)、覆盖范围(例如，～100％)和楼层检测对于在室内实现令人满意的性能水平具有挑战性。基于卫星的无线电导航信号根本无法穿过墙壁和屋顶以获得足够的信号接收，并且在默认情况下，蜂窝信号通常具有太窄的带宽用于精确测距。

在过去几年中已经开发并商业部署了几种室内专用解决方案，例如，基于伪卫星(全球定位系统(GPS)类短距信标)的解决方案、基于超声定位的解决方案、基于BTLE信号(例如，高精度室内定位，HAIP)的解决方案和基于WiFi指纹识别的解决方案。这些解决方案的典型特征是它们需要部署全新的基础设施(信标、标签，仅举几例)或需要手动详尽的无线电测量建筑物，包括所有楼层、空间和房间。这是相当昂贵的并且将花费相当多的时间来将覆盖范围建立到商业预期的水平，这在某些情况下将潜在的细分市场仅缩小到非常薄的客户群，例如，用于医疗保健或专用企业解决方案。此外，这些技术的多样性使得难以构建全球可扩展的室内定位解决方案，并且如果需要在诸如智能电话的消费者装置中支持大量技术，则集成和测试将变得复杂。

对于商业上成功的室内定位解决方案，即，全球可扩展、低维护和部署成本、以及提供可接受的终端用户体验，该解决方案应基于建筑物中的现有基础设施和消费者装置的现有能力。这导致这样的结论：室内定位有利地基于每一个智能手机、平板电脑、膝上型电脑甚至大多数功能电话中已经支持的WiFi技术和/或蓝牙(BT)技术。因此，需要找到一种以能够实现例如2-3米水平定位精度、例如接近100％的楼层检测的能力的方式使用WiFi无线电信号和BT无线电信号以能够快速建立此方法的全球覆盖范围的解决方案。

楼层检测可以至少部分地基于高度值，其已知由GPS估计。然而，这种高度估计具有非常低的精度(例如，±50m)，这对于楼层检测来说是不够的。可期望用于WiFi无线电地图创建的准确高度，其可以用于室内定位分别导航。

如果消费者装置配备了必要的功能以能够使数据收集作为后台进程，那么可以通过众包(crowd-sourcing)来收获大量的测量数据，这自然是在终端用户的同意的情况下。也能够以交换奖励或认可的方式使用志愿者来调查建筑物，并且能够使对于关键消费者重要的地点和场所的使覆盖范围全局攀升。然而，在WiFi无线电地图创建可以基于完全众包数据之前，首先需要理解和解决与收获、处理、冗余、

模糊和存储众包数据有关的技术挑战。

发明内容

在收获众包数据之前，可以通过使用先验已知的起始楼层来通过众包获取高度地图。然而，在现实生活场景中，由于无法准确地确定起始楼层，因此通常不可能在收获开始于某一楼层的条件下开始收获数据。

因此，本公开的目的尤其是提供一种用于基于众包数据获取高度地图的解决方案。

根据本公开的第一示例性方面，公开了一种方法，该方法包括：获取多条估计信息，所述获取的步骤包括接收或确定所述多条估计信息，其中，所述多条估计信息中的每一条表示高度的一个或多个相应的绝对值，其中，高度的一个或多个绝对值中的每一个与相应的位置信息相关联，所述多条估计信息中的每一条至少部分地基于相应的相对高度信息并且至少部分地基于相应的绝对高度信息来确定，所述相应的绝对高度信息与包括表示高度地图的地图数据的数据库的相应数据元素相关联；并且将所述多条估计信息聚合在空间网格中，其中，空间网格被划分成多个网格点。

该方法可以例如由设备(例如，服务器)执行和/或控制。或者，该方法可以由多于一个的设备(例如，包括至少两个服务器的服务器云)执行和/或控制。该方法可以例如通过使用设备的至少一个处理器来执行和/或控制。

根据本公开的另一示例性方面，公开了一种计算机程序，该计算机程序在由处理器执行时使得设备(例如，服务器)执行和/或控制根据本公开的第一示例性方面的方法的动作。

计算机程序可以存储在计算机可读存储介质上，特别是有形和/或非暂时性介质上。计算机可读存储介质例如可以是磁盘或存储器等。计算机程序可以以对计算机可读存储介质进行编码的指令的形式存储在计算机可读存储介质中。计算机可读存储介质可以旨在参与装置(如计算机的内部或外部存储器，例如,只读存储器(ROM)或硬盘)的操作，或者旨在用于分发程序，如光盘。

根据本公开的另一示例性方面，公开了一种设备，其被配置为执行和/或控制根据本公开的第一示例性方面的方法，或其包括用于执行和/或控制根据本公开的第一示例性方面的方法的相应装置。

设备的装置可以在硬件和/或软件中实现。它们可以包括例如用于运行用于执行所需功能的计算机程序代码的至少一个处理器、存储程序代码的至少一个存储器、或两者。或者，它们可以包括例如被设计为实现(例如，在芯片组或芯片中实现)所需功能的电路，如集成电路。通常，该装置可以包括例如一个或多个处理装置或处理器。

根据本公开的另一示例性方面，公开了一种设备，其包括至少一个处理器和至少一个存储器，所述至少一个存储器包括计算机程序代码，所述至少一个存储器和计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得设备(例如，上述设备)至少执行和/或控制根据本公开的第一示例性方面的方法。

根据本公开的任何方面的上述公开的设备可以是装置的模块或组件，例如，芯片。或者，根据本公开的任何方面的所公开的设备可以是装置，例如，服务器或服务器云。根据本公开的任何方面的所公开的设备可以仅包括所公开的组件，例如，装置、处理器、存储器，或者还可以包括一个或多个附加组件。

根据本公开的另一示例性方面，公开了一种系统，其包括：根据如上所公开的本公开的任何方面的设备、以及一个或多个电子装置(例如，便携式电子装置)，其中，所述设备被配置为从所述一个或多个电子装置获取多条估计信息。

在下文中，将更详细地描述本公开的所有方面的示例性特征和示例性实施例。

多条估计信息可以例如源自一个或多个电子装置。这种电子装置的示例是便携式电子装置，诸如，例如，移动终端(例如，移动电话)。或者，多条估计信息的至少一部分或甚至全部可以源自与所述一个或多个电子装置(例如，便携式电子装置，特别是移动电话)不同的实体，例如，源自服务器。例如，实体可以将多条估计信息的一部分存储在例如数据库中。

在获取多条估计信息的步骤包括确定多条估计信息的情况下，例如通过使用处理器来确定相应的估计信息。处理器可以例如是设备(例如，执行和/或控制根据本公开的第一方面的方法的设备)的一部分。在这种情况下，例如可以在确定多条估计信息之前，(例如，从一个或多个电子装置)接收相应的相对高度信息和相应的绝对高度信息。基于所接收的相对高度信息和所接收的绝对高度信息，例如在执行和/或控制根据本公开的第一方面的方法的设备(例如，服务器)的一部分上确定估计信息。例如，可以通过使用卡尔曼滤波器来确定多条估计信息中的一些或全部。

卡尔曼滤波器可以是例如信号处理的任何种类(例如，方法)，该信号处理利用通过计算革新(innovation)而生成的动态模型(也称为状态转移模型)，其中革新是输入信息和由动态模型产生的估计信息之间的差异。例如，卡尔曼滤波器根据输入信号(例如，所接收的绝对高度信息)的当前值和过去值来确定输出信号(例如，所述多条估计信息中的一条)。因此，所接收的绝对高度信息可以例如用作卡尔曼滤波器的输入信息。所接收的相对高度信息可以例如用作动态模型。可以确定所述多条估计信息中的一条并由卡尔曼滤波器输出作为结果。

在获取多条估计信息的步骤包括接收多条估计信息的情况，例如从一个或多个电子装置或服务器接收相应的估计信息。在这种情况下，在将估计信息提供给例如执行和/或控制根据本公开的第一方面的方法的设备之前，电子装置或服务器可以例如预先具有所确定的估计信息。这种确定多条估计信息中的估计信息的步骤是例如通过使用如上所述的卡尔曼滤波器至少部分地基于相对高度信息并且至少部分地基于绝对高度信息被执行的。

例如，可以例如从将估计信息提供给例如执行和/或控制根据本公开的第一方面的方法的设备的电子装置的传感器(例如，气压传感器)收集相对高度信息。可以例如通过将估计信息(其已经基于所获取的绝对高度信息被确定)提供给执行和/控制根据本公开的第一方面的方法的设备的电子设备从包括高度信息的数据库获取所述绝对高度信息。数据库的高度信息可以例如与位置信息(例如，水平位置)相关联，特别是以基于位置信息的方式，可以确定相应的高度值。

可以例如进一步至少部分地基于位置信息来确定估计信息。例如，可以例如从电子装置，例如从还将至少一条估计信息(或绝对高度信息和相对高度信息)提供给执行和/或控制根据本公开的第一方面的方法的设备的电子装置，获取(例如，接收)位置信息。位置信息可以例如指示例如电子装置的水平位置。位置信息可以例如指示建筑物外部(但在附近)的(例如，电子装置的)水平位置。位置信息可以例如基于全球导航卫星系统(GNSS)(例如，仅举几个例子，GPS、伽利略系统(Galileo)、格洛纳斯系统(Globalnajanawigazionnaja sputnikowaja sistema，GLONASS))被确定。位置信息可以例如利用传感器(例如，GNSS传感器)来确定，该传感器例如可以是将至少一条估计信息提供给执行和/或控制根据本发明的第一方面的方法的设备的电子装置的一部分。这里使用的(GNSS)水平位置可以例如指代纬度/经度坐标。

例如，可以例如通过使用处理器来确定相对高度信息。处理器可以例如是所述一个或多个电子装置中的将多条估计信息(或绝对高度信息和相对高度信息)提供给执行和/或控制根据本发明的第一方面的方法的设备的电子装置的一部分。相对高度信息可以例如基于一条或多条压力信息(例如，由压力传感器—也被称为气压传感器－收集的一条或多条压力信息，压力传感器可以例如是处理器确定相对高度信息的电子装置的一部分)被确定。相对高度信息可以例如表示高度变化，但是可以不包括或不表示绝对高度值。

提供多条估计信息(或绝对高度信息和相对高度信息)的一个或多个电子装置的电子装置可以例如是便携式的(例如，重量小于5kg、3kg、2kg、1kg或0.5kg)。电子装置可以例如被至少暂时地(例如，以可移除的形式)或永久地安装在车辆中。例如，仅举几个例子，车辆可以是汽车、卡车、摩托车、自行车、船或飞机。电子装置可以例如包括或可连接到显示器，该显示器用于向用户显示被引导/导航的路线。电子装置可以例如包括或被连接到用于输出声音的装置，例如，以口语命令或信息的形式。电子装置可以例如包括或可连接到一个或多个传感器(诸如，例如，GNSS接收器)，其用于确定指示装置位置的位置信息，例如，以GPS接收器的形式。电子装置可以例如包括或可连接到一个或多个传感器，其用于确定至少一个压力信息，例如，以气压传感器的形式。电子装置可以例如适合于室外和室内导航和定位或用于室内导航和定位。

绝对高度信息可以例如指示高度的绝对值。绝对高度信息与包括表示高度地图的地图数据的数据库的数据元素相关联。表示高度地图的地图数据例如在其已被预先生成的情况下可用。例如，可以例如通过执行和/或控制根据本公开的第一方面的方法的设备来获取所生成的表示高度地图的地图数据。例如，可以通过发送用于获取所生成的表示高度地图的地图数据的请求来获取所生成的表示高度地图的地图数据。例如，可以(例如，由执行和/或控制根据本公开的第一方面的方法的设备)通过访问例如可由另一实体存储的所生成的表示高度地图的地图数据来获取所生成的表示高度地图的地图数据。

例如，可以通过例如从表示高度地图的地图数据获取(例如，接收)绝对高度值来确定绝对高度信息。例如，可以从另一个实体(例如，服务器)获取绝对高度值。

或者，可以例如基于位置信息来确定绝对高度信息。可以例如基于位置信息和数据库的数据元素来确定绝对高度信息，该数据库包括表示高度地图的地图数据。例如，基于位置信息，可以从包括表示高度地图的地图数据的数据库的数据元素确定与位置信息对应的绝对高度值。位置信息可以例如源自提供多条估计信息(或绝对高度信息和相对高度信息)的一个或多个电子装置中的电子装置。位置信息可以例如指示这些一个或多个电子装置中的电子装置的水平位置，但不指示该电子装置的位置的绝对高度值。基于位置信息，可以从地图数据中确定根据位置信息的水平位置处的绝对高度值。例如，可以通过使用位置信息来确定该位置处的高度的绝对值，以例如从高度地图获取绝对高度值。高度地图可以例如包括与位置信息(例如，水平位置(例如，纬度坐标和经度坐标))相关联的至少一个绝对高度值。

与包括表示高度地图的相邻地图区域的高度地图的地图数据的数据库的数据元素相关联的绝对高度信息通常不会急剧变化。因此，即使位置信息相对于正确位置不准确，根据位置信息的数十米的误差也仅可能导致由高度地图的绝对高度信息表示的高度的微小误差(例如，几米或更小)。因此，与由GNSS提供的高度值相比，所确定的与数据元素相关联的绝对高度信息非常精确。

估计信息表示高度的绝对值。估计信息至少部分地基于所确定的相对高度信息并且至少部分地基于所确定的绝对高度信息被确定。

多条估计信息被聚合在空间网格中。空间网格被划分成多个网格点。网格点中的每一个可以例如与另一个网格点相邻。空间网格可以例如是常规类型，其中，网格点均匀分布(例如，是等距的)。或者，空间网格可以例如是不规则类型，其中，网格点不是均匀分布的(例如，不是等距的)。

可以例如根据相应的位置信息(例如，水平位置)将多条估计信息聚合在空间网格中。位置信息可以例如包括纬度/经度坐标。纬度/经度坐标的每一个组合可以例如表示空间网格的一个网格点。在多条估计信息中的两条或更多条估计信息可以在空间网格中被聚合到同一网格点的情况下，例如可以计算网格点的一个绝对高度值。例如，网格点的绝对高度值可以计算为例如多条估计信息中的两条或更多条估计信息(其在空间网格中被聚合到同一网格点)的加权平均值。用于计算加权平均值的权重可以例如与两条或更多条估计信息中的每一条的不确定度成反比。这里使用的不确定度可以例如是指两条或更多条估计信息的标准差。例如，不确定度可以以米为单位给出。因此，估计信息的绝对高度值例如偏离网格点处的平均值越多，该绝对高度值可以例如被加权得越少。此外，估计信息的绝对高度值例如偏离网格点处的平均值越少，该绝对高度值可以例如被加权得越多。

本公开的示例实施例使得能够基于由多条估计信息表示的众包数据来准确地确定高度地图。这允许容易地访问高度信息，特别是在建筑物附近。

具体地，获取多条估计信息并将多条估计信息聚合在空间网格中的步骤定义了迭代步骤。通过基于从这样的迭代步骤获取的空间网格生成高度地图，并且在进一步的允许生成高度地图的新表示的迭代步骤中使用该高度地图来获取空间网格的新表示，可以增强高度地图。该原理可以应用于多个迭代步骤，其中，从先前迭代的空间网格导出的高度地图用于相应的下一次迭代。最初，当不存在高度地图时，仍然可以执行多条估计信息的获取和多条估计信息的聚合，然而，不是从高度地图确定绝对高度信息，而是例如从其他地图或传感器数据(例如，从粗略的基于GNSS的高度估计)确定绝对高度信息。

因此，在执行每次迭代时，高度地图的绝对高度信息聚集到实际高度。通过在定位系统中使用这种高度地图，可以实现非常精确的高度估计。如果这种高度地图属于建筑物附近，则高度信息可以用作用于确定/跟踪建筑物内的位置处的高度的起点。

根据本公开的所有方面的示例性实施例，在表示高度地图的地图数据不可用的情况下，并且在获取多条估计信息和将多个估计信息聚合在空间网格中之前，方法还包括以下步骤：获取多条估计信息，所述获取的步骤包括接收或确定所述多条估计信息，其中，所述多条估计信息中的每一条表示高度的相应的一个或多个绝对值，其中，所述一个或多个高度绝对值中的每一个与相应的位置信息相关联，所述多条估计信息中的每一条至少部分地基于相应的相对高度信息并且至少部分地基于相应的绝对高度信息被确定，所述绝对高度信息与包括地图数据的数据库的相应的数据元素相关联；并且将所述多条估计信息聚合在空间网格中，其中，空间网格被划分成多个网格点(如上所述，该空间网格可以用作确定高度地图的基础，该高度地图可以随后在获取多条估计信息的下一步骤中用于确定多条估计信息/该高度地图可以随后用于确定获取多条估计信息的下一步骤的多条估计信息。

根据本公开的所有方面的示例性实施例，该方法还包括至少部分地基于空间网格生成高度地图。

基于其中聚合了多条估计信息的空间网格，可以生成(例如，编译)高度地图。例如，网格的每一个网格点的高度可以由分别聚合到该网格点的一条或多条估计信息的函数(例如，平均值)表示。所生成的高度地图可以例如由至少一个高度地图(例如，限于建筑物的附近的高度地图)组成。所生成的高度地图可以例如包括多个高度地图。例如，多个高度地图中的每一个可以限于建筑物的附近。因此，所生成的高度地图可能是不完整的，因为它可能限于由所生成的高度地图包括的每一个建筑物的附近。

在根据本公开的所有方面的示例性实施例中，聚合的步骤还包括根据相应的位置信息将多条估计信息分配给网格点。

例如，位置信息可以包括纬度/经度坐标。因此，位置信息可以例如指示水平位置。空间网格的每一个网格点可以例如与纬度/经度坐标相关联。将多条估计信息分配给网格点可以例如通过至少部分地基于位置信息(例如，根据纬度/经度坐标)寻址网格点来执行。另外，网格点可以例如与相应估计信息的绝对高度值相关联。

为了根据位置信息将多条估计信息分配给网格点，可以例如由多条估计信息中的至少一条估计信息包括位置信息。

在多条估计信息中的两条或更多条估计信息在空间网格中被分配给同一网格点的情况下，该网格点的一个绝对高度值可以例如被计算为例如如上所述计算的加权平均值。

根据本公开的所有方面的示例性实施例，方法还包括对空间网格的尚未聚合估计信息的网格点进行插值，以获取经过插值的空间网格。

在将多条估计信息聚合在空间网格中之后，不是每一个网格点可以与估计信息相关联。通过对空间网格的未聚合估计信息的网格点进行插值，可以从聚合了估计信息的网格点构造(例如，插值)指示高度的绝对值的估计信息。以这种方式，可以实现完整的(经过插值的)空间网格。

应注意的是，聚合、分配和/或插值的步骤可以按顺序进行。例如，在聚合多条估计信息之后，可以执行多条估计信息的分配。在分配多条估计信息之后，可以例如执行网格点的插值。

在根据本公开的所有方面的示例性实施例中，获取多条估计信息和聚合多条估计信息形成迭代步骤，并且其中，对于第一个这样的迭代步骤之后的第二个这样的迭代步骤，通过对第一个迭代步骤中的空间网格的网格点进行插值而获取的经过插值的空间网格被用作在聚合多条估计信息时的空间网格。该原理可以应用于多个迭代步骤，其中，通过对先前迭代中的空间网格的网格点进行插值而获取的经过插值的空间网格用于相应的下一次迭代。

另外，可以例如基于从这样的第一个迭代步骤获取的空间网格生成高度地图，并且在进一步的允许生成高度地图的新表示的迭代步骤中使用该高度地图来获取空间网格的新表示，可以增强高度地图。该原理可以应用于多个迭代步骤，其中，通过对先前迭代的空间网格的网格点进行插值而获取的经过插值的空间网格和从先前迭代的空间网格导出的高度地图被用于相应的下一次迭代。

由表示高度地图的地图数据组成可以包括例如经过插值的空间网格。表示高度地图的地图数据可以例如通过首次执行根据本公开的第一方面的方法来生成(例如，编译)，但是通过修改，绝对高度信息不是基于高度地图(其尚不可用)，而是基于一个或多个其他来源。在执行根据本公开的第一方面的方法并且表示高度地图的地图数据可用(例如，在执行该方法之前已经生成高度地图或以其他方式使得高度地图可用)的情况下，可用的高度地图的经过插值的空间网格可以例如被用作在执行和/或控制多条估计信息的聚合时的空间网格。

因此，可以例如迭代地执行根据本公开的第一方面的方法。随着该方法的每次迭代，经过插值的空间网格可以例如甚至更好地接近实际高度。应理解的是，在例如至少部分地基于空间网格生成高度地图之前，可以附加地或替代地递归地执行根据本公开的第一方面的方法。

根据本公开的所有方面的示例性实施例，通过克里金(Kriging)插值对空间网格的网格点进行插值。

通过使用克里金插值来对空间网格的网格点进行插值可以例如允许对空间网格的未聚合(例如，分配)估计信息(例如，绝对高度值)的网格点进行插值。

本文使用的克里金插值可以指插值的统计方法，在该方法中，例如通过高斯处理对经过插值的值进行建模。克里金插值可以例如是空间克里金插值。空间克里金插值可以例如允许对空间网格的网格点进行插值，例如，以实现“完整”网格，其中，空间网格的每一个网格点与绝对高度信息相关联。克里金插值可以例如在“空”网格点处提供平滑变化的经过插值的网格点。克里金插值可以例如使用与“空”网格点的附近网格点相关联的绝对高度信息。克里金插值可以给出对特别是中间值的非常准确的预测。因此，通过克里金插值，可以对没有获取估计信息的非常准确的绝对高度值进行插值。或者，插值可以例如通过回归技术(仅举几个示例)等来执行。

在根据本公开的所有方面的示例性实施例中，高度地图表示地图区域。另外，高度地图可以表示与至少一个绝对高度信息相关联的地图区域。高度地图可以例如是例如用于室内导航和/或定位服务的场地地图的一部分。地图区域可以例如限于建筑物的附近。这种高度地图也可以称为邻域高度地图。

根据本公开的所有方面的示例性实施例，方法还包括至少部分地基于多条估计信息来确定多条组合的不确定度信息，其中，组合的不确定度信息中的每一条表示相对于各个位置信息的标准差；并且将所述多条组合的不确定度信息聚合在不确定度网格中，其中，不确定度网格被划分成多个网格点。

多条组合的不确定度信息可以例如根据位置信息(例如，水平位置)被聚合在不确定度网格中。位置信息可以例如包括纬度/经度坐标。纬度/经度坐标的每一个组合可以例如表示不确定度网格的一个网格点。

应注意的是，将多条估计信息聚合在空间网格中的步骤和将多条组合的不确定信息聚合在不确定度网格中的步骤可以并行进行。附加地或替代地，分配多条估计信息的步骤和分配多条组合的不确定度信息的步骤可以并行进行。附加地或替代地，对空间网格的网格点进行插值的步骤和对不确定度网格的网格点进行插值的步骤可以并行进行。

根据本公开的所有方面的示例性实施例，方法还包括对不确定度网格的尚未聚合组合的不确定度信息的网格点进行插值。

在将多条组合的不确定度信息聚合在不确定度网格中之后，不是每个网格点都可以与组合的不确定度信息相关联。通过对不确定度网格的未聚合组合的不确定度信息的网格点进行插值，可以从聚合了组合的不确定度信息的网格点构造(例如，插值)指示不确定度的组合的不确定度信息。通过这种方式，可以实现完整的聚合不确定度网格。

在根据本公开的所有方面的示例性实施例中，空间网格和不确定度网格具有空间上同位的网格点。以这种方式，多条估计信息和所确定的多条不确定度信息中的每一条可以例如分别与相同的网格点相关联。空间网格的网格点可以容易地映射到不确定度网格的相应网格点。

根据本公开的所有方面的示例性实施例，高度地图的生成还基于不确定度网格。

在多条估计信息中的两条或更多条估计信息在空间网格中被聚合到同一网格点的情况下，例如可以计算网格点的一个绝对高度值。例如，网格点的绝对高度值可以计算为多条估计信息中的两条或更多条估计信息(其在空间网格中被聚合到同一网格点)的加权平均值。用于计算加权平均值的权重可以例如与两条或更多条估计信息中的每一条估计信息的不确定度成反比。两条或更多条估计信息中的每一条估计信息的不确定度可以例如至少部分地基于不确定度网格。以这种方式，可以生成非常精确的高度地图。该高度地图可以例如被划分成一个绝对高度值与其相关联的网格点。附加地或替代地，在多条估计信息中的两条或更多条估计信息在空间网格中被聚合到同一网格点的情况下，网格点的一个绝对值可以例如通过使用卡尔曼滤波器来计算。

例如，卡尔曼滤波器根据输入信号(例如，多条估计信息中的在空间网格中被聚合到同一网格点的两条或更多条估计信息)的当前值和过去值来确定输出信号(例如，网格点的一个绝对高度值)。

在本公开的所有方面的示例性实施例中，例如可以使用至少一条估计信息和该至少一条估计信息的至少一个不确定度以及另一条估计信息和该另一条估计信息的不确定度作为卡尔曼滤波器的输入。该至少一条估计信息可以例如表示已经由卡尔曼滤波器进行过滤的一条或多条估计信息的输出(例如，“测量历史”)。另一条估计信息可以例如至少部分地基于位置信息来获取，并且可以例如表示新的高度测量。位置信息可以例如基于GNSS来确定，因此它具有已经描述的不确定度。基于输入，卡尔曼滤波器可以例如最佳地组合两条或更多条估计信息(例如，所述至少一条估计信息和所述另一条估计信息)。因此，网格点的一个绝对高度值可以例如通过卡尔曼滤波器至少部分地基于两条或更多条估计信息并且附加地至少部分地基于两条或更多条估计信息的不确定度中的每一个来计算。

根据本公开的所有方面的示例性实施例，方法包括：在对空间网格的网格点进行插值之前，对空间网格的至少一些(或所有)网格点进行平滑。

对空间网格的至少一些网格点的平滑可以例如通过使用卡尔曼滤波器来执行。

例如，卡尔曼滤波器根据输入信号(例如，所获取的估计信息)的当前值和过去值确定输出信号(例如，经过平滑的估计信息)。所获取的多条估计信息可以例如被用作卡尔曼滤波器的输入信号。另外，相对高度信息可以例如用于确定卡尔曼滤波器的动态模型(例如，状态转移模型)，以便确定经过平滑的估计信息。以这种方式，增强了经过平滑的估计信息的绝对高度值的准确性。

对空间网格的至少一些网格点的平滑可以例如在聚合多条估计信息之前进行。

根据本公开的所有方面的示例性实施例，方法包括：在对不确定度网格的网格点进行插值之前，对不确定度网格的至少一些(或所有)网格点进行平滑。

例如，可以通过使用卡尔曼滤波器来执行对不确定度网格的至少一些网格点的平滑。

例如，卡尔曼滤波器根据输入信号(例如，多条组合的不确定度信息)的当前值和过去值来确定输出信号(例如，经过平滑的组合的不确定度信息)。可以确定的多条组合的不确定度信息可以例如用作卡尔曼滤波器的输入信号。另外，相对高度信息可以例如用于确定卡尔曼滤波器的动态模型(例如，状态转移模型)，以便确定经过平滑的组合的不确定度信息。以这种方式，增强了组合的不确定度信息的准确性。

应理解，本部分中的本发明的呈现仅仅是示例性的而非限制性的。

从以下结合附图的详细描述中，本发明的其他特征将变得显而易见。然而，应理解的是，附图仅仅是为了说明的目的而设计的，而不是作为本发明的限制的定义，本发明的限制应参考所附的权利要求。应进一步理解的是，附图未按比例绘制，并且它们仅旨在概念性地示出本文所述的结构和过程。

附图说明

在附图中示出：

图1根据本公开的示例性方面的系统的示意性框图；

图2示出根据本公开的第一示例性方面的方法的示例实施例的流程图；

图3示出根据本公开的第一示例性方面的方法的另一示例实施例的流程图；

图4根据本公开的示例性方面的设备的示意性框图；

图5在根据本公开的第一方面的方法的示例性实施例中使用的高度地图的示意性示例；

图6在根据本公开的第一方面的方法的示例实施例中使用的多条估计信息的示意性示例；

图7a在根据本公开的第一方面的方法的示例实施例中使用的被划分到空间网格中的多条估计信息的示意性示例；

图7b在根据本公开的第一方面的方法的示例实施例中使用的被划分到不确定度网格中的多条组合的不确定度信息的示意性示例；

图8a根据本公开的第一方面的方法的示例实施例过滤的图7a的多条估计信息的示意性示例；和

图8b根据本公开的第一方面的方法的示例实施例的插值并生成为高度地图的图8a的多条估计信息的示意性示例。

具体实施方式

以下描述用于加深对本公开的理解，并且应当被理解为补充本说明书的上述发明内容部分中提供的本公开的描述并且与本说明书的上述发明内容部分中提供的本公开的描述一起阅读。

图1是根据本公开的示例性实施例的系统的示意性框图。系统100包括服务器110，其可以替代地体现为服务器云(例如，例如经由互联网连接并且至少部分地联合提供服务的多个服务器)；数据库120，其可以例如经由互联网连接到服务器，允许从服务器110访问数据库120的数据，或者数据库120可以体现在例如服务器110中；

和电子装置，示出了其三种不同的实现作为示例：便携式导航装置130、移动装置140和平板电脑150。

根据示例实施例，电子装置130、140、150可以存储例如由服务器110提供的地图数据。例如，为了传输地图数据，在服务器110和电子装置130、140、150之间的通信可以例如(仅举几个示例)基于蜂窝无线电通信或基于根据无线局域网(WLAN)的通信例如至少部分地在无线功能中进行。地图数据可包括至少一个数据元素。地图数据可以例如表示至少一个高度地图，例如，与至少一个高度信息相关联的地图区域。此外，地图数据可以包括绝对高度信息，例如，高度值。绝对高度信息可以例如与数据元素相关联。另外，地图数据可以例如包括相对于建筑物的主楼层的至少一个高度值和/或相对于海平面的至少一个高度值。相对于建筑物的主楼层和/或相对于海平面的每个高度值可以例如与数据元素相关联。地图数据可以例如包括一个或多个建筑物边界。例如，至少一个绝对高度值可以与一个或多个建筑物边界之外的数据元素相关联。

电子装置130、140、150可以被配置为例如从服务器110接收至少一个数据元素。至少一个数据元素和/或地图数据可以存储在数据库120中，并且可以经由服务器110提供给电子装置130、140、150。以这种方式，例如，可以例如由服务器110基于来自存储在数据库中的地图数据的位置信息来确定与数据元素相关联的绝对高度信息。所确定的绝对高度信息可以例如作为服务例如从服务器110被提供到一个或多个电子装置(例如，一个或多个用户的电子装置130、140、150)。

图2是示出根据本公开的第一示例性方面的方法的示例实施例的流程图200。该方法可以例如由图1的服务器110执行。

在步骤201中，获取(例如，确定)多条估计信息。多条估计信息中的每一条估计信息表示高度的一个或多个值。此外，高度的一个或多个绝对值中的每一个与位置信息相关联。在获取多条估计信息包括确定的情况下，至少部分地基于相对高度信息并且至少部分地基于绝对高度信息来确定多条估计信息中的每一条，其中绝对高度信息与包括表示高度地图的地图数据的数据库(例如，图1的数据库120)的数据元素相关联。相对高度信息可以例如指示高度变化。例如，可以在电子装置130、140、150处测量相对高度信息并将相对高度信息提供给服务器110。绝对高度信息可以例如指示高度的绝对值。例如，可以例如基于由电子装置130、140、150提供的位置信息从高度地图导出绝对高度信息(除了在执行步骤201时这种高度地图不可用的情况之外，在这种情况下，例如以其他方式确定绝对高度信息)。

在步骤202中，将多条估计信息聚合在空间网格中。

空间网格被划分成多个网格点。网格点中的每一个可以例如与例如由纬度/经度坐标表示的位置信息(例如，水平位置)相关联。网格点中的每一个可以例如包括高度的绝对值或与高度的绝对值相关联。

在可选步骤203中，(例如，通过图1的服务器110)生成高度地图。例如，可以基于空间网格生成高度地图。然后，高度地图(或其处理过的表示)可以例如在步骤201的后续执行中使用，特别是在迭代地执行流程图200的情况下。

图3是示出根据本公开的第一示例性方面的方法的另一示例实施例的流程图300。流程图300可以例如由图1的服务器110执行。

在步骤301中，获取多条估计信息，例如，从电子装置(例如，图1的电子装置130、140、150)接收多条估计信息。

在步骤302中，对所获取的多条估计信息进行平滑(例如，过滤)。为了对多条估计信息进行平滑，例如可以使用卡尔曼滤波器。

在步骤304中，将经过平滑的多条估计信息聚合在空间网格中。

在可以与步骤302并行地进行的步骤303中，确定多条组合的不确定度信息。由于可以将多条估计信息聚合在同一网格点中，因此可以例如计算例如与该网格点相关联的组合的绝对高度值。组合的绝对高度值可以例如被计算为各个估计信息的绝对高度值的加权平均值。例如，权重可以与各个估计信息的不确定度(例如，以米为单位的标准差)成反比。在步骤303中确定这些不确定度。

在可以与步骤304并行地进行的步骤305中，将多条组合的不确定度信息聚合在不确定度网格中。

空间网格和不确定度网格可以例如被均等地划分。

在可以并行发生的步骤306和步骤307中，根据相关联的位置信息将多条估计信息和多条组合的不确定信息分配给空间网格的网格点和不确定度网格的网格点。位置信息可以例如是所获取的估计信息的一部分。

在步骤308中，计算估计信息的加权平均值。在流程图300中，在分配(例如，步骤306和步骤307)之后执行步骤308。或者，可以在分配(例如，步骤306和步骤307)之前执行步骤308。

与多条估计信息的高度的绝对值相关联的空间网格和与所确定的多条组合的不确定度信息相关联的不确定度网格可以例如在步骤309中使用空间克里金插值例如被进一步细化(例如，平滑和/或插值)。

在可以是可选的步骤310中，生成高度地图。例如，可以基于经过插值的空间网格生成高度地图。

图4是根据本公开的示例性方面的设备400的示意性框图，该设备可以例如代表图1的服务器110。

设备400包括处理器410、工作存储器420、程序存储器430、数据存储器440、通信接口450、可选用户界面460和可选传感器470。

设备400可以例如被配置为执行和/或控制根据第一示例性方面的方法，或者设备400可以包括用于执行和/或控制根据第一示例性方面的方法的相应装置(410至470中的至少一个)。设备400还可以构成包括至少一个处理器(410)和至少一个存储器(420)的设备，该至少一个存储器包括计算机程序代码，该至少一个存储器和计算机程序代码被配置为利用至少一个处理器使得设备(例如，设备400)至少执行和/或控制根据本公开的第一示例性方面的方法。

处理器410可以例如包括作为功能和/或结构单元的高度估计器411。高度估计器411可以例如被配置为获取(例如，确定)估计信息(参见图2的步骤201)。处理器410可以例如包括作为功能和/或结构单元的高度地图生成器412。高度地图生成器412可以例如被配置为生成高度地图(参见图2的步骤203)。处理器410可以例如进一步控制存储器420至440、通信接口450、可选用户界面460和可选传感器470。

处理器410可以例如执行存储在程序存储器430中的计算机程序代码，该程序存储器可以例如表示包括程序代码的计算机可读存储介质，该程序代码在由处理器410执行时使处理器410执行根据第一示例性方面的方法。

处理器410(以及本说明书中提到的任何其他处理器)可以是任何合适类型的处理器。处理器410可以包括但不限于一个或多个微处理器、伴随有一个或多个数字信号处理器的一个或多个处理器、未伴随有数字信号处理器的一个或多个处理器、一个或多个专用计算机芯片、一个或多个现场可编程门阵列(FPGA)、一个或多个控制器、一个或多个专用集成电路(ASIC)或一个或多个计算机。已经以这样的方式对相关的结构/硬件进行编程以执行所描述的功能。处理器410可以例如是运行操作系统的应用程序处理器。

程序存储器430也可以包括在处理器410中。该存储器可以例如固定地连接到处理器410，或者可以例如以存储器卡或存储棒的形式可至少部分地从处理器410移除。程序存储器430可以例如是非易失性存储器。例如，仅举几个示例，程序存储器430可以是FLASH存储器(或其一部分)、ROM、PROM、EPROM和EEPROM存储器(或其一部分)中的任何一个、或硬盘(或其一部分)。程序存储器430还可以包括用于处理器410的操作系统。程序存储器430还可以包括用于设备400的固件。

设备400包括工作存储器420，例如，以易失性存储器的形式。例如，仅提供一些非限制性示例，工作存储器420可以是随机存取存储器(RAM)或动态RAM(DRAM)。例如，工作存储器420可以在执行操作系统和/或计算机程序时由处理器410使用。

数据存储器440可以例如是非易失性存储器。例如，仅举几个示例，数据存储器440可以是FLASH存储器(或其一部分)、ROM、PROM、EPROM和EEPROM存储器(或其一部分)中的任何一个、或硬盘(或其一部分)。数据存储器340可以例如存储地图数据441。地图数据441可以例如表示高度地图。地图数据341可包括一个或多个数据元素，例如，数据元素441a和441b。存储在数据存储器440中的每一个数据元素可以例如表示至少一个地图区域。此外，绝对高度信息可以与数据元素中的每一个相关联。此外，数据元素的每一个至少一个地图区域可以与另一数据元素的另一个至少一个地图区域相邻。

通信接口450使得设备400能够与其他实体通信，例如，与图1的电子装置130、140、150或图1的服务器110通信。通信接口450可以例如包括无线接口(例如，蜂窝无线电通信接口和/或WLAN接口)和/或有线接口(例如，基于IP的接口)，例如以经由互联网与实体通信。通信接口可以使设备400能够与其他实体通信，例如与图1的电子装置130、140、150或图1的服务器110通信。

用户界面460是可选的，并且可以包括用于向用户显示信息的显示器和/或用于从用户接收信息的输入装置(例如，键盘、小键盘、触摸板、鼠标等)。

传感器470是可选的，并且可以例如包括气压传感器，例如，用于收集压力信息。传感器470可以例如是电子装置(例如，图1的电子装置130、140、150)的一部分。

设备400的一些或所有组件可以例如经由总线连接。设备400的一些或所有组件可以例如组合成一个或多个模块。

图5示出了在根据本公开的第一方面的方法的示例性实施例中使用的高度地图的示意性示例。

图5的高度地图包括三个建筑物510a、510b、510c，它们位于由高度地图表示的地图区域。围绕建筑物510a、510b、510c中的每一个的阴影区域500a、500b、500c描绘了建筑物本身的高度地图。

由阴影区域描绘的高度地图可以例如由场地(例如，建筑物)的无线电地图构成。以这种方式，可以容易地访问高度地图以用于室内定位服务。此外，可能不需要访问全局高度信息，例如，其可以用于基于由GNSS获取的位置信息来确定高度。

例如，图5的高度地图可以是所谓的“全局”高度地图。全局高度地图可以例如由三个另外的高度地图组成，每一个建筑物一个高度地图。高度地图的绝对高度信息可以例如与包括地图数据的数据库的一个或多个数据元素相关联。

例如，可以基于多条估计信息来生成高度地图(例如，图5中示出的高度地图)。确定多条估计信息中的每一条估计信息所需的数据可以例如是例如基于由多个电子装置收集的数据众包的(例如，收获的)。

估计信息(例如，众包的)可以例如包括表示用户(特别是用户的电子装置)已经移动的踪迹的多条位置信息。

估计信息可以例如基于至少一个相对高度信息来确定。例如，可以基于至少一个压力信息来确定相对高度信息。例如，可以从传感器(例如，电子装置的传感器)获取(例如，收集)至少一个压力信息。传感器可以例如是压力传感器-也称为气压传感器。相对高度信息可以例如包括随着大气压力的变化的连续的相对高度值。相对高度信息可以例如由传感器收集。相对高度信息可以例如提供相对高度变化，但不提供绝对高度信息(例如，绝对高度值)。

估计信息可以例如至少部分地基于例如从包括地图数据的数据库的数据元素获取的至少一个绝对高度信息来确定。另外，估计信息可以例如至少部分地基于至少一个相对高度信息并且至少部分地基于位置信息(例如，水平位置)来确定。地图数据可以例如表示高度地图。

估计信息可以例如通过使用卡尔曼滤波器来确定。例如，位置信息可以例如用作卡尔曼滤波器的测量模型。另外，至少一个相对高度信息可以例如用作卡尔曼滤波器的动态模型(例如，状态转移模型)。以这种方式，多条估计信息提供非常准确的绝对高度值和高度估计的平滑度。

另外，估计信息可以例如至少部分地基于至少一个(例如，预定义的)压力信息来确定。至少一个压力信息可以例如包括海平面处的大气压力。至少一个压力信息可以例如包括在确定至少一个相对高度信息的相应(例如相同)时间处的海平面处的大气压力。附加地或替代地，至少一个压力信息可以例如包括在确定至少一个相对高度信息的相应(例如相同)区域处的海平面处的大气压力。

位置信息可以例如是例如由纬度坐标和经度坐标的组合限定的水平位置。

图6示出了在根据本公开的第一方面的方法的示例实施例中使用的多条估计信息的示意性示例。

图6中标绘的多条估计信息中的每一条估计信息表示用户(特别是用户的电子装置)已经移动的踪迹。每一个踪迹包括不同形状的符号，其中每一个形状代表绝对高度值。当下，至少部分地基于位置信息(例如，水平位置)和相对高度信息来确定每一个绝对高度值。

图6示出了在一个特定水平位置处，可能存在由电子装置确定的不同绝对高度值。一个原因可能在于初始估计信息可能严重依赖于由GNSS提供的绝对高度信息，其另外用于获取位置信息。

为了尽可能准确地生成高度地图，多条估计信息中的每一条估计信息被聚合在空间网格中，如图7a和图7b所示。

图7a示出了在根据本公开的第一方面的方法的示例实施例中使用的被划分到空间网格中的多条估计信息的示意性示例，所述多条估计信息已经被聚合在根据第一方面的方法的示例实施例的空间网格中。

图7a的空间网格被划分成多个网格点。图7a的空间的每一个网格点表示水平位置。由于估计信息的多个不同的绝对高度值可以被分配给空间网格的同一点，因此需要确定空间网格的该点处的一个代表性绝对高度值。

例如，可以通过计算多条绝对高度信息的每一个个体绝对高度值的加权平均值来确定一个代表性绝对高度值。可以例如通过对多条绝对高度信息的每一个个体绝对高度值进行加权来执行加权，所述多条绝对高度信息与多条绝对高度信息的各个绝对高度值的不确定度成反比。多条绝对高度信息的各个绝对高度值的不确定度可以例如指示多条估计信息的绝对高度值的标准差。例如，偏离参考值(例如，算术中值或中值)最多的绝对高度值可以被加权最少，并且偏离参考值最少的绝对高度值可以被加权最多。

或者，可以例如通过基于多条绝对高度信息的各个绝对高度值的不确定度来对多条绝对高度信息的每一个绝对高度值进行加权来执行加权，多条绝对高度信息可以例如是卫星在天空中的排列(几何形状)和卫星信号的信噪比的函数。例如，可以在多条绝对高度信息是由GNSS提供的值的情况下执行加权。

在根据本公开的第一方面的方法的示例性实施例中，多条绝对高度信息的各个绝对高度值的不确定度被聚合到不确定度网格中，例如图7b中所示。

例如，可以使用克里金插值方法(参见图8a和图8b)进一步细化(例如，平滑和插值)图7a的空间网格。

图7b示出了在根据本公开的第一方面的方法的示例实施例中使用的被划分到不确定度网格中的多条组合的不确定度信息的示意性示例。

将多条绝对高度信息的各个绝对高度值的不确定度组合，例如，确定多条估计信息的绝对高度值在不确定度网格的给定点处彼此偏离的绝对范围。

图8a示出了根据本公开的第一方面的方法的示例实施例过滤的图7a的多条估计信息的示意性示例。

因此，图8a示出了基于图7a的空间网格生成的平滑空间网格的示意性示例。

图8b示出了图8a的空间网格，其被插值使得空间网格的每一个点与绝对高度值相关联并且根据本公开的第一方面的方法的示例实施例生成到高度图中。

例如，如图8b所示，经过插值的空间网格可以例如用作高度地图。高度地图包括基于多条估计信息的(例如，通过例如结合图7a所描述的加权)聚合和“平均”。如果例如根据本公开的第一方面的方法生成高度地图，则下次执行根据本公开的第一方面的方法时，高度地图所包括的绝对高度信息可以例如与其他多条估计信息组合。因此，迭代地执行根据本公开的第一方面的方法可以在每次迭代之后产生增强的高度地图。

具体地，当从GNSS导出位置信息(例如，水平位置)时，该位置信息可以例如指示高度地图(例如，由高度地图表示的地图区域)内的纬度坐标和经度坐标的组合，并且除了从GNSS导出的绝对高度值之外，还可以例如使用该高度信息。例如，从GNSS导出的绝对高度值和从高度地图确定的绝对高度值可以例如通过使用卡尔曼滤波器被组合。例如，这两个绝对高度值可以例如被认为是连续的绝对高度值(例如，大气压力的连续测量值)，并且可以一个接一个地使用那些连续的绝对高度值来更新卡尔曼滤波器。以这种方式，如同高度地图提供比单独的GNSS估计更准确的信息(例如，在相同位置处的GPS高度值之间的差异可以是几十米)。由于生成的高度地图包含来自多个电子装置的平均绝对高度信息，其中多个电子装置中的每一个在相同位置(例如，水平位置)收集高度信息(例如，相对高度信息和/或绝对高度信息)，但是在不同的时间和/或条件下，可以实现高度的非常精确的绝对值。这些高度的绝对值基于(随机)众包数据，并且可以生成高度地图。

在根据本公开的所有方面的示例性实施例中，可以使用具有以下属性的高度地图(例如，场地邻域高度地图)：

-高度地图不是全局地图，而是限于建筑物的附近(例如，高度地图可以是不完整的)；

-高度地图不适用于建筑物的内部；

-可以从以下项中导出高度地图

-全局高度地图

-众包数据：例如，基于GNSS的位置信息(例如，水平位置)和压力信息(例如，通过压力传感器获取)和建筑物覆盖信息；

-数据呈现可以嵌入一个或多个室内地图中。

以下实施例也应被视为公开：

实施例1：

一种设备，包括至少一个处理器和至少一个存储器，所述至少一个存储器包括计算机程序代码；所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备至少执行：

-获取多条估计信息，所述获取包括接收或确定所述多条估计信息，其中，所述多条估计信息中的每一条估计信息表示相应的一个或多个高度绝对值，其中，所述一个或多个高度绝对值中的每一个高度绝对值与相应的位置信息相关联，所述多条估计信息中的每一条估计信息至少部分地基于相应的相对高度信息并且至少部分地基于相应的绝对高度信息被确定，所述相应的绝对高度信息与包括表示高度地图的地图数据的数据库的相应数据元素相关联；和

-将所述多条估计信息聚合在空间网格中，其中，所述空间网格被划分成多个网格点。

实施例2：

根据实施例1所述的设备，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备在表示高度地图的地图数据不可用的情况下并且在获取所述多条估计信息和将所述多条估计信息聚合在所述空间网格中之前至少进一步执行以下操作：

-获取多条估计信息，所述获取包括接收或确定所述多条估计信息，其中，所述多条估计信息中的每一条估计信息表示相应的一个或多个高度绝对值，其中，所述一个或多个高度绝对值中的每一个高度绝对值与相应的位置信息相关联，所述多条估计信息中的每一条估计信息至少部分地基于相应的相对高度信息并且至少部分地基于相应的绝对高度信息被确定，所述相应的绝对高度信息与包括地图数据的数据库的相应数据元素相关联；和

-将所述多条估计信息聚合在空间网格中，其中，所述空间网格被划分成多个网格点。

实施例3：

根据实施例1或实施例2所述的设备，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备至少进一步执行：

-至少部分地基于所述空间网格生成高度地图。

实施例4：

根据实施例1至3中任一实施例所述的设备，其中，所述聚合还包括：

-根据所述相应的位置信息将所述多条估计信息分配给所述网格点。

实施例5：

根据实施例1至4中任一实施例所述的设备，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备至少进一步执行：

-对所述空间网格的尚未聚合估计信息的网格点进行插值，以获取经过插值的空间网格。

实施例6：

根据实施例5所述的设备，其中，获取所述多条估计信息和聚合所述多条估计信息形成迭代步骤，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备：对于第一个这样的迭代步骤之后的第二个这样的迭代步骤，通过对第一个迭代步骤中的所述空间网格的网格点进行插值而获取的经过插值的空间网格被用作在聚合所述多条估计信息时的所述空间网格。

实施例7：

根据实施例1至6中任一实施例所述的设备，其中，通过克里金插值对所述空间网格的所述网格点进行插值。

实施例8：

根据实施例1至7中任一实施例的设备，其中，所述高度地图表示地图区域。

实施例9：

根据实施例1至8中任一实施例所述的设备，其中，所述高度地图表示限于建筑物附近的地图区域。

实施例10：

根据实施例1至9中任一实施例所述的设备，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备至少进一步执行：

-至少部分地基于所述多条估计信息来确定多条组合的不确定度信息，其中，每一条组合的不确定度信息表示相对于相应的位置信息的标准差；和

-将所述多条组合的不确定度信息聚合在不确定度网格中，其中，所述不确定度网格被划分成多个网格点。

实施例11：

根据实施例10所述的设备，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备至少进一步执行：

-对所述不确定度网格的尚未聚合组合的不确定度信息的网格点进行插值。

实施例12：

根据实施例10或实施例11所述的设备，其中，所述空间网格和所述不确定度网格具有空间上同位的网格点。

实施例13：

根据实施例10至13中任一实施例所述的设备，其中，所述高度地图的生成还基于所述不确定度网格。

实施例14：

一种方法，包括：

-获取多条估计信息，所述获取的步骤包括接收或确定所述多条估计信息，其中，所述多条估计信息中的每一条估计信息表示相应的一个或多个高度绝对值，其中，所述一个或多个高度绝对值中的每一个高度绝对值与相应的位置信息相关联，所述多条估计信息中的每一条估计信息至少部分地基于相应的相对高度信息并且至少部分地基于相应的绝对高度信息被确定，所述相应的绝对高度信息与包括表示高度地图的地图数据的数据库的相应数据元素相关联；和

-将所述多条估计信息聚合在空间网格中，其中，所述空间网格被划分成多个网格点。

实施例15：

根据实施例14所述的方法，

在表示高度地图的地图数据不可用的情况下并且在获取所述多条估计信息和将所述多条估计信息聚合在所述空间网格中之前，所述方法包括以下步骤：

-获取多条估计信息，所述获取的步骤包括接收或确定所述多条估计信息，其中，所述多条估计信息中的每一条估计信息表示相应的一个或多个高度绝对值，其中，所述一个或多个高度绝对值中的每一个高度绝对值与相应的位置信息相关联，所述多条估计信息中的每一条估计信息至少部分地基于相应的相对高度信息并且至少部分地基于相应的绝对高度信息被确定，所述相应的绝对高度信息与包括地图数据的数据库的相应数据元素相关联；和

-将所述多条估计信息聚合在空间网格中，其中，所述空间网格被划分成多个网格点。

实施例16：

根据实施例14或实施例15所述的方法，所述方法还包括：

-至少部分地基于所述空间网格生成高度地图。

实施例17：

根据实施例14至16中任一实施例所述的方法，其中，所述聚合的步骤还包括：

-根据所述相应的位置信息将所述多条估计信息分配给所述网格点。

实施例18：

根据实施例14至17中任一实施例所述的方法，所述方法还包括：

-对所述空间网格的尚未聚合估计信息的网格点进行插值，以获取经过插值的空间网格。

实施例19：

根据实施例18所述的方法，其中，获取所述多条估计信息和聚合所述多条估计信息形成迭代步骤，并且其中，对于第一个这样的迭代步骤之后的第二个这样的迭代步骤，通过对第一个迭代步骤中的所述空间网格的网格点进行插值而获取的经过插值的空间网格被用作在聚合所述多条估计信息时的所述空间网格。

实施例20：

根据实施例14至19中任一实施例所述的方法，其中，通过克里金插值对所述空间网格的网格点进行插值。

实施例21：

根据实施例14至20中任一实施例所述的方法，其中，所述高度地图表示地图区域。

实施例22：

根据实施例14至21中任一实施例所述的方法，所述方法还包括：

-至少部分地基于多条估计信息确定多条组合的不确定度信息，其中，每一条组合的不确定度信息表示相对于相应的位置信息的标准差；和

-将所述多条组合的不确定度信息聚合在不确定度网格中，其中，所述不确定度网格被划分成多个网格点。

实施例23：

根据实施例22所述的方法，所述方法还包括：

-对不确定度网格的尚未聚合组合的不确定度信息的网格点进行插值。

实施例24：

根据实施例22或实施例23所述的方法，其中，所述空间网格和所述不确定度网格具有空间上同位的网格点。

实施例25：

根据实施例22至24中任一实施例所述的方法，其中，所述高度地图的生成还基于所述不确定度网格。

实施例26：

一种设备，其被配置为执行和/或控制实施例14至25中任一实施例所述的方法，或者包括用于执行和/或控制实施例14至25中任一实施例所述的方法的相应装置。

实施例27：

一种设备，其包括至少一个处理器和至少一个存储器，所述至少一个存储器包括计算机程序代码，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备至少执行和/或控制实施例14至25中任一实施例所述的方法。

在本说明书中，所描述的实施例中的任何呈现的连接应以所涉及的组件被可操作地耦接的方式来理解。因此，连接可以是与任何数量的中间元件或中间元件的组合直接或间接连接，并且在组件之间可以仅存在功能关系。

此外，本文描述或示出的任何方法、处理和动作可以使用位于通用处理器或专用处理器中且将由这样的处理器执行的存储在计算机可读存储介质(例如，磁盘、存储器等)上的可执行指令来实现。对“计算机可读存储介质”的引用应被理解为包括诸如FPGA、ASIC、信号处理装置和其他装置的专用电路。

表述“A和/或B”被认为包括以下三种情况中的任何一种：(i)A，(ii)B，(iii)A和B。此外，冠词“一(a)”不被理解为“一个(one)”，即，使用表达“一个元素”并不排除进一步存在多个元素。术语“包括”应以开放的含义理解，即，以“包含元素A”的对象除了元素A之外还可以包含其他元素的方式理解。

应理解，所有呈现的实施例仅是示例性的，并且针对特定示例实施例呈现的任何特征可以单独地与本公开的任何方面一起使用，或者与针对相同的特定实施例或另一特定示例实施例呈现的任何特征组合使用，和/或与未提及的任何其他特征组合使用。特别地，本说明书中呈现的示例实施例还应理解为以与彼此的所有可能组合的方式被公开，只要其在技术上是合理的并且示例实施例不是彼此的替代。将进一步理解的是，针对特定类别(方法/设备/计算机程序/系统)中的示例实施例呈现的任何特征也可以在任何其他类别的示例实施例中以对应的方式被使用。还应理解，所呈现的示例实施例中的特征的存在不一定意味着该特征形成本公开的必要特征并且该特征不能被省略或替换。

特征的陈述包括随后列举的特征中的至少一个特征不是强制性的，因为特征包括所有随后列举的特征、或者多个随后列举的特征的至少一个特征。此外，能够以任何组合选择列举的特征或能够仅选择列举的特征中的一个。也可以考虑所有随后列举的特征的特定组合。而且，多个列举的特征中的仅一个特征也是可能的。

上面提出的所有方法步骤的顺序不是强制性的，替代顺序也是可能的。然而，图中示例性地示出的方法步骤的特定顺序应被视为各个图所描述的各个实施例的方法步骤的一个可能的顺序。

上面已经通过示例实施例的方式描述了本发明。应注意，存在对于本领域技术人员显而易见的替代方式和变型，并且存在可以在不脱离所附权利要求的范围的情况下实现的替代方式和变型。

Claims (20)

1.一种设备，包括至少一个处理器和至少一个存储器，所述至少一个存储器包括计算机程序代码；所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备至少执行：

获取多条估计信息，所述获取包括接收或确定所述多条估计信息，其中，所述多条估计信息中的每一条估计信息表示相应的一个或多个高度绝对值，其中，所述一个或多个高度绝对值中的每一个高度绝对值与相应的位置信息相关联，所述多条估计信息中的每一条估计信息至少部分地基于相应的相对高度信息并且至少部分地基于相应的绝对高度信息被确定，所述相应的绝对高度信息与包括表示高度地图的地图数据的数据库的相应数据元素相关联；和

将所述多条估计信息聚合在空间网格中，其中，所述空间网格被划分成多个网格点。

2.根据权利要求1所述的设备，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备在表示高度地图的地图数据不可用的情况下并且在获取所述多条估计信息和将所述多条估计信息聚合在所述空间网格中之前至少进一步执行：

获取多条估计信息，所述获取包括接收或确定所述多条估计信息，其中，所述多条估计信息中的每一条估计信息表示相应的一个或多个高度绝对值，其中，所述一个或多个高度绝对值中的每一个高度绝对值与相应的位置信息相关联，所述多条估计信息中的每一条估计信息至少部分地基于相应的相对高度信息并且至少部分地基于相应的绝对高度信息被确定，所述相应的绝对高度信息与包括地图数据的数据库的相应数据元素相关联；和

将所述多条估计信息聚合在空间网格中，其中，所述空间网格被划分成多个网格点。

3.根据权利要求1所述的设备，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备至少进一步执行：

至少部分地基于所述空间网格来生成高度地图。

4.根据权利要求1所述的设备，其中，所述聚合还包括：

根据所述相应的位置信息将所述多条估计信息分配给所述网格点。

5.根据权利要求1所述的设备，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备至少进一步执行：

对所述空间网格的尚未聚合估计信息的网格点进行插值，以获取经过插值的空间网格。

6.根据权利要求5所述的设备，其中，获取多条估计信息和聚合多条估计信息形成迭代步骤，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备：对于第一个这样的迭代步骤之后的第二个这样的迭代步骤，通过对第一个迭代步骤中的所述空间网格的网格点进行插值而获取的经过插值的空间网格被用作在聚合所述多条估计信息时的所述空间网格。

7.根据权利要求1所述的设备，其中，通过克里金插值对所述空间网格的所述网格点进行插值。

8.根据权利要求1所述的设备，其中，所述高度地图表示限于建筑物附近的地图区域。

9.根据权利要求1所述的设备，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备至少进一步执行：

至少部分地基于所述多条估计信息来确定多条组合的不确定度信息，其中，每一条组合的不确定度信息表示相对于相应的位置信息的标准差；和

将所述多条组合的不确定度信息聚合在不确定度网格中，其中，所述不确定度网格被划分成多个网格点。

10.根据权利要求9所述的设备，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器使得所述设备至少进一步执行：

对所述不确定度网格的尚未聚合组合的不确定度信息的网格点进行插值。

11.根据权利要求9所述的设备，其中，所述空间网格和所述不确定度网格具有空间上同位的网格点。

12.根据权利要求9所述的设备，其中，所述高度地图的生成还基于所述不确定度网格。

13.一种方法，包括：

获取多条估计信息，所述获取的步骤包括接收或确定所述多条估计信息，其中，所述多条估计信息中的每一条估计信息表示相应的一个或多个高度绝对值，其中，所述一个或多个高度绝对值中的每一个高度绝对值与相应的位置信息相关联，所述多条估计信息中的每一条估计信息至少部分地基于相应的相对高度信息并且至少部分地基于相应的绝对高度信息被确定，所述相应的绝对高度信息与包括表示高度地图的地图数据的数据库的相应数据元素相关联；和

将所述多条估计信息聚合在空间网格中，其中，所述空间网格被划分成多个网格点。

14.根据权利要求13所述的方法，在表示高度地图的地图数据不可用的情况下并且在获取所述多条估计信息和将所述多条估计信息聚合在所述空间网格中之前，所述方法包括以下步骤：

获取多条估计信息，所述获取的布置包括接收或确定所述多条估计信息，其中，所述多条估计信息中的每一条估计信息表示相应的一个或多个高度绝对值，其中，所述一个或多个高度绝对值中的每一个高度绝对值与相应的位置信息相关联，所述多条估计信息中的每一条估计信息至少部分地基于相应的相对高度信息并且至少部分地基于相应的绝对高度信息来确定，所述相应的绝对高度信息与包括地图数据的数据库的相应数据元素相关联；和

将所述多条估计信息聚合在空间网格中，其中，所述空间网格被划分成多个网格点。

15.根据权利要求13所述的方法，所述方法还包括：

至少部分地基于所述空间网格来生成高度地图。

16.根据权利要求13所述的方法，其中，所述聚合的步骤还包括：

根据所述相应的位置信息将所述多条估计信息分配给所述网格点。

17.根据权利要求13所述的方法，所述方法还包括：

对所述空间网格的尚未聚合估计信息的网格点进行插值，以获取经过插值的空间网格。

18.根据权利要求17所述的方法，其中，获取多条估计信息和聚合多条估计信息形成迭代步骤，并且其中，对于第一个这样的迭代步骤之后的第二个这样的迭代步骤，通过对第一个迭代步骤中的所述空间网格的网格点进行插值而获取的经过插值的空间网格被用作在聚合所述多条估计信息时的所述空间网格。

19.根据权利要求13所述的方法，其中，通过克里金插值对所述空间网格的所述网格点进行插值。

20.一种存储计算机程序代码的有形计算机可读介质，所述计算机程序代码在由处理器执行时使得设备执行和/或控制：

获取多条估计信息，所述获取包括：接收或确定所述多条估计信息，其中，所述多条估计信息中的每一条估计信息表示相应的一个或多个高度绝对值，其中，所述一个或多个高度绝对值中的每一个高度绝对值与相应的位置信息相关联，所述多条估计信息中的每一条估计信息至少部分地基于相应的相对高度信息并且至少部分地基于相应的绝对高度信息被确定，所述绝对高度信息与包括表示高度地图的地图数据的数据库的相应数据元素相关联；和

将所述多条估计信息聚合在空间网格中，其中，所述空间网格被划分成多个网格点。