CN112180401A - 移动对象的位置确定 - Google Patents

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CN112180401A
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T·J·伊哈莱宁
李泽宪
M·A·尤斯塔罗
V-M·科尔默南
M·J·莫伊西奥
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Abstract

描述了用于移动对象的位置确定的装置、方法和计算机程序，包括：基于一个或多个预定准则，确定第一移动对象需要定位辅助，其中，预定准则包括第一移动对象的计划或预测未来位置的一个或多个特性是否已被识别为或者被预测为不足以所需的准确性水平来确定第一移动对象的位置；以及响应于所述确定，使得将一个或多个可移动设备(例如，UAV)部署到目标位置，以用于向所述第一移动对象提供所需的定位辅助。

Description

移动对象的位置确定
技术领域
示例性实施例涉及用于移动对象的位置确定的系统、方法和计算机程序。
背景技术
使用全球导航卫星系统(GNSS)和LTE定位技术以至少确定对象的近似位置是已知的。然而，在某些现实世界场景中，诸如当对象在包括高或密集排列的对象(诸如建筑物或航运集装箱)的拥挤的现实世界空间中移动时，可能无法获得用于确定准确位置的数据。这可能是由于所接收的信号由于环境效应和/或多径效应和/或由于它们没有到GNSS卫星或LTE基站的视线而不准确的原因。以现代或者甚至未来的航运港为例，诸如人和车辆的移动对象可能需要在包括固定并且有时可移动的对象(例如，大型起重机和航运集装箱)的基础设施周围移动。景象可随着时间非常快速地改变。需要知道人和/或车辆相对于这种其他对象位于何处或者计划要位于何处，以便航运港安全有效地运行。
发明内容
本发明的各种实施例所寻求的保护范围由独立权利要求阐明。在本说明书中描述的并未落入独立权利要求的范围内的实施例和特征(如果有的话)将被解释为是对理解本发明的各种实施例有用的示例。
在第一方面，本说明书描述了一种装置，其包括用于执行以下操作的部件：基于一个或多个预定准则，确定第一移动对象(例如，地面上的港口工作人员、港口机器或车辆)需要定位辅助，其中，预定准则包括第一移动对象的计划或预测未来位置的一个或多个特性是否已被识别为或者被预测为不足以所需的准确性水平来确定第一移动对象的位置；响应于所述确定，使得将一个或多个可移动设备部署到目标位置，以用于向所述第一移动对象提供所需的定位辅助。一个或多个可移动设备中的一个或多个可以是无人机。
一些实施例还包括：用于基于第一移动对象的类型或第一移动对象的当前应用来确定第一移动对象的所需的准确性水平的部件。
第一移动对象的计划或预测未来位置可以是基于第一移动对象的当前位置和第一移动对象的一个或多个先前位置来确定的。进一步地，第一移动对象的计划或预测未来位置可以是使用机器学习模型来确定的，该机器学习模型被训练为基于预先确定的一组先前位置来预测未来位置。
第一移动对象的计划或预测未来位置可以是基于用于移动对象的预定路线或航点计划来确定的。
在一些实施例中，从由可移动设备(例如，无人机)事先进行的到基本上相同的位置的测试行程得到的预先提供数据可用在计划或预测未来位置已被识别为或者被预测为不足的事件中。
一个或多个准则可进一步基于以下方式来确定计划或预测未来位置的一个或多个特性是否不足：随着时间估计计划或预测未来位置的不确定性水平，以及如果不确定性水平接近或超过预定不确定性阈值，则识别计划或预测未来位置为不足。不确定性水平例如可以使用卡尔曼滤波来确定。关于不确定性水平的数据可以(至少部分地)使用从由可移动设备(例如，无人机)事先进行的到基本上相同的位置(例如，相同的或近似相同的计划或预测未来位置)的测试行程得到的预先提供数据来获取。
一个或多个准则还可包括：确定第一移动对象的计划或预测未来位置是否具有到位置能够被得到的一个或多个远程基站和/或卫星的视线(LOS)(以及例如，如果存在非视线(NLOS)，则确定该位置是不足的)。可使用从由可移动设备(例如，无人机)事先进行的到基本上相同的位置的测试行程得到的预先提供数据，将计划或预测未来位置确定为具有LOS或NLOS状态。
一个或多个准则还可包括：确定第一移动对象的位置历史数据是否对应于在高准确性或低准确性条件下的位置估计。
一些实施例还包括用于执行以下操作的部件：访问表示环境的模型的数据，第一移动对象将在该环境中操作，该模型存储表示该环境的3D地形的数据、以及针对在该3D地形内的多个空间点中的每一个空间点的指示在该空间点处是否需要定位辅助的一个或多个可更新值。
确定部件可进一步基于一个或多个预定准则，确定一个或多个第二移动对象(例如，地面上的港口工作人员、港口机器或车辆)需要定位辅助，并且响应于所述确定，根据时间表通过使得将一个或多个可移动设备(例如，一个或多个无人机)部署到相应的目标位置来确定第一移动对象和一个或多个第二移动对象获得辅助的优先级顺序。
所述部件还包括：至少一个处理器；以及包括计算机代码的至少一个存储器，至少一个存储器和计算机被配置为与至少一个处理器一起引起该装置的执行。
在第二方面，本说明书描述了一种方法，其包括：基于一个或多个预定准则，确定第一移动对象(例如，地面上的港口工作人员、港口机器或车辆)需要定位辅助，其中，预定准则包括第一移动对象的计划或预测未来位置的一个或多个特性是否已被识别为或者被预测为不足以所需的准确性水平来确定第一移动对象的位置；响应于所述确定，使得将一个或多个可移动设备(例如，一个或多个无人机)部署到目标位置，以用于向所述第一移动对象提供所需的定位辅助。
一些实施例还包括基于第一移动对象的类型或第一移动对象的当前应用来确定第一移动对象的所需的准确性水平。
第一移动对象的计划或预测未来位置可以是基于第一移动对象的当前位置和第一移动对象的一个或多个先前位置来确定的。进一步地，第一移动对象的计划或预测未来位置可以是使用机器学习模型来确定的，该机器学习模型被训练为基于预先确定的一组先前位置来预测未来位置。
第一移动对象的计划或预测未来位置可以是基于用于移动对象的预定路线或航点计划来确定的。
一些实施例可将从由可移动设备事先进行的到基本上相同的位置的测试行程得到的预先提供数据用于在计划或预测未来位置已被识别为或者被预测为不足的事件中。
一个或多个准则可进一步基于以下方式来确定计划或预测未来位置的一个或多个特性是否不足：随着时间估计计划或预测未来位置的不确定性水平，以及如果不确定性水平接近或超过预定不确定性阈值，则识别计划或预测未来位置为不足。不确定性水平例如可以使用卡尔曼滤波来确定。关于不确定性水平的数据可以使用从由可移动设备(例如，无人机)事先进行的到基本上相同的位置(例如，相同的或近似相同的计划或预测未来位置)的测试行程得到的预先提供数据来获取。
一个或多个准则还可包括：确定第一移动对象的计划或预测未来位置是否具有到位置能够被得到的一个或多个远程基站和/或卫星的视线(LOS)(以及例如，如果存在非视线(NLOS)，则确定该位置是不足的)。可使用从由可移动设备(例如，无人机)事先进行的到基本上相同的位置的测试行程得到的预先提供数据，将计划或预测未来位置确定为具有LOS或NLOS状态。
该方法还包括：访问表示环境的模型的数据，第一移动对象将在该环境中操作，该模型存储表示该环境的3D地形的数据、以及针对在该3D地形内的多个空间点中的每一个空间点的指示在该空间点处是否需要定位辅助的一个或多个可更新值。
该方法还包括：基于一个或多个预定准则，确定一个或多个第二移动对象(例如，地面上的港口工作人员、港口机器或车辆)需要定位辅助，并且响应于所述确定，根据时间表通过使得将一个或多个可移动设备(例如，一个或多个无人机)部署到相应的目标位置来确定第一移动对象和一个或多个第二移动对象获得辅助的优先级顺序。
在第三方面，本说明书描述了一种装置，其包括：至少一个处理器、直接连接到至少一个处理器的至少一个存储器，至少一个存储器包括计算机程序代码，至少一个处理器与至少一个存储器和计算机程序代码一起被设置为执行参考第二方面而描述的任何方法。
在第四方面，本说明书描述了一种装置，其被配置为执行参考第二方面而描述的任何方法。
在第五方面，本说明书描述了一种计算机可读指令，其在由计算装置执行时使得该计算装置执行参考第二方面而描述的任何方法。
在第六方面，本说明书描述了一种计算机可读介质，其包括在其上存储的用于至少执行以下操作的程序指令：基于一个或多个预定准则，确定第一移动对象(例如，地面上的港口工作人员、港口机器或车辆)需要定位辅助，其中，预定准则包括第一移动对象的计划或预测未来位置的一个或多个特性是否已被识别为或者被预测为不足以所需的准确性水平来确定第一移动对象的位置；响应于所述确定，使得将一个或多个可移动设备(例如，一个或多个无人机)部署到目标位置，以用于向所述第一移动对象提供所需的定位辅助。
在第七方面，本说明书描述了一种计算机程序，其包括用于使得装置至少执行以下操作的指令：基于一个或多个预定准则，确定第一移动对象(例如，地面上的港口工作人员、港口机器或车辆)需要定位辅助，其中，预定准则包括第一移动对象的计划或预测未来位置的一个或多个特性是否已被识别为或者被预测为不足以所需的准确性水平来确定第一移动对象的位置；响应于所述确定，使得将一个或多个可移动设备(例如，一个或多个无人机)部署到目标位置，以用于向所述第一移动对象提供所需的定位辅助。
在第八方面，本说明书描述了一种装置，其包括：至少一个处理器；以及包括计算机程序代码的至少一个存储器，该计算机程序代码在由至少一个处理器执行时使得该装置：基于一个或多个预定准则，确定第一移动对象(例如，地面上的港口工作人员、港口机器或车辆)需要定位辅助，其中，预定准则包括第一移动对象的计划或预测未来位置的一个或多个特性是否已被识别为或者被预测为不足以所需的准确性水平来确定第一移动对象的位置；响应于所述确定，使得将一个或多个可移动设备(例如，一个或多个无人机)部署到目标位置，以用于向所述第一移动对象提供所需的定位辅助。
在第九方面，本说明书描述了一种装置，其包括：控制系统，被配置为基于一个或多个预定准则，确定第一移动对象(例如，地面上的港口工作人员、港口机器或车辆)需要定位辅助，其中，预定准则包括第一移动对象的计划或预测未来位置的一个或多个特性是否已被识别为或者被预测为不足以所需的准确性水平来确定第一移动对象的位置；其中，该控制系统进一步被配置为响应于所述确定，使得将一个或多个可移动设备(例如，一个或多个无人机)部署到目标位置，以用于向所述第一移动对象提供所需的定位辅助。
附图说明
现在将通过非限制性示例的方式参考附图来描述示例性实施例，其中：
图1示出根据示例性实施例的环境；
图2示出根据示例性实施例的系统的高级架构；
图3至图10是示出根据示例性实施例的方法的流程图；
图11示出根据示例性实施例的装置；
图12示出根据一些实施例的非暂时性介质。
具体实施方式
在本文中可能引用以下缩写：
AoA 到达角度；
BLER 块错误率；
BS 基站；
gNB 下一代节点B；
GNSS 全球导航卫星系统；
IRU 惯性参考单元；
LOS 视线；
ML 机器学习
NLOS 非视线；
QR 快速响应；
NR 新无线电；
RFID 射频识别；
RTK 实时动态定位；
SINR 信号干扰加噪声比；
TDoA 到达时间差；
ToA 到达时间；
TRP 发送/接收点；
UAV 无人机；
UE 用户设备；
5G 第五代。
示例性实施例涉及现实世界中移动对象的跟踪。移动对象可以是任何合适的类型，并且例如可包括由人携带或被安装在车辆上的便携式设备。假定便携式设备具有某一形式的一个或多个传感器以用于确定位置，例如，用于接收可从中确定或至少估计地理位置的信号的接收机。例如，便携式设备可具有GNSS接收机、LTE接收机、惯性参考单元(IRU)、和实时动态定位(RTK)模块中的一个或多个。将理解，GNSS系统能够实现基于接收来自多个轨道卫星的信号的位置确定。还将理解，便携式设备可经由在LTE接收机处接收的来自一个或多个基站的信号而得到其位置的估计。位置数据可在数据链路上被发送到需要知道移动对象的位置的其它系统。另外，便携式设备可配备有发送可用于在基础设施侧确定该设备的位置的信号的系统。
图1通过示例的方式示出了包括一些对象(包括多个堆叠的集装箱110和起重机120)的环境100。环境100可表示航运港的一部分，人员130和/或车辆140可在该航运港内有规律地移动。随着时间的流逝，集装箱110和起重机120也可根据航运港(或其它环境)的正常运转而移动。因此，环境100提供可改变的物理域，在该物理域中，由于各种原因，需要跟踪诸如人员130和/或车辆140的移动对象或实体。在下文中这种对象可被称为“目标对象”。准确跟踪的原因可以是安全和/或操作原因。目标对象可能经受位置准确性不能被确保的程度的信号阻塞和/或干扰。这些位置可被称为“盲区”。
通常，人员130和/或车辆140将携带如上所提及的能够使用一个或多个传感器来进行数据通信和位置确定的便携式设备。该位置确定可被反馈到中央报告系统。这种便携式设备可包括移动电话、智能手表、专用GNSS接收机、膝上型计算机、数字助理等中的一个或多个。以移动电话为例，它可包括诸如用于LTE或NR标准(例如，4G或5G)中的一个的通信接口、以及一个或多个传感器(诸如用于从多个GNSS卫星150接收定位信号的GNSS接收机和/或来自多个LTE或NR基站160的近似位置可被得到的LTE或NR接收机)。在一些实施例中，使用来自在固定且精确已知的位置处的参考接收机180的数据，可采用差分校正来校正GNSS和/或LTE定位系统中固有的不准确性。确定位置的其它部件可包括IRU和/或RTK模块。
来自人员130和/或车辆140的位置数据可经由一个或多个基站160被反馈到中央报告系统。中央报告系统可位于云170中。
示例性实施例意识到需要迎合这种环境100以确保可以在移动对象随着时间移动时以所需的准确性水平定位它们。在诸如图1的环境中，可能需要相对高的准确性，以避免碰撞以及潜在的伤害或长的系统停机时间。
示例性实施例可涉及部署一个或多个无人机(UAV)190(或一些其它可移动设备)，以在一个或多个移动对象位于盲区内、接近盲区、或者被预测位于盲区内的情况下向其提供定位辅助。示例性实施例还涉及何时部署一个或多个UAV 190，因为可能仅有限数量的UAV在给定时间可用并且可能需要根据时间表对如何部署它们按优先级排序。
按优先级排序可以是基于移动对象的类型和/或它所涉及的应用。一个或多个优先级排序规则可确定与不同的移动对象和/或应用相关联的重要性级别。例如，人员成员的优先级可被认为比车辆高。例如，关键任务所涉及的车辆的优先级可被认为比更一般的任务所涉及的车辆高。
UAV 190有时被称为无人驾驶飞机。UAV 190可包括能够远程或自主地飞行的直升机类似设备，包括一个或多个螺旋桨。UAV 190可包括通常由一个或多个可再充电电池提供的电源，并且可能需要返回到基础对接站以对它们的电池进行再充电和/或返回到预定位置以进行软件的重新校准或更新。可发给无人机可包括飞行计划的位置数据。飞行计划可定义目标位置，即，UAV 190将要飞往的位置，然后它可停留在该位置直到被命令返回家、直到预定时间段已过去、和/或直到电池达到一定的消耗水平。飞行计划可定义飞行路径，即，它遵循以到达目的地或遵循直到上述“返回家”条件中的一个被检测到的通用3D路径。UAV190可使用机载GNSS或LTE接收机或类似设备来确定它们自己的位置，以与移动设备可确定它们自己的位置几乎相同的方式。
示例性实施例可利用如下事实：UAV 190可以在减少或阻止“地面上”的移动对象获得准确的定位信号的环境中飞行到远高于建筑地形的位置。因此，UAV 190可以提供辅助数据以用于确定地面上的一个或多个移动对象的更准确的位置。
例如由于与多颗卫星的视线“连接”，因此，一个或多个UAV 190中的每一个的位置可以以非常高的准确性被确定。同时，一个或多个无人机将具有与相关对象(例如，人员130或车辆140)的视线“连接”。利用特定UAV的位置以及该UAV与相关对象的估计相对位置两者的知识，该对象的位置可以以某一准确性被估计。
原则上，如果存在多个UAV，则UAV可以用作GNSS卫星。
图2示出了根据示例性实施例的系统的高级架构。它包括控制系统200、数据库202、飞行计划器203、一个或多个位置寄存器204、以及具有相应的天线206的一个或多个基站205。该系统可与一个或多个UAV 190通信以用于(可能经由一个或多个基站205(或者通过任何其它合适的手段))向控制系统200提供辅助数据以准确地定位在地面上的移动设备。
控制系统200类似于在上面提及的中央报告系统。控制系统200可包括一个或多个计算设备，该一个或多个计算设备包括一个或多个处理器或控制器以及相关联的RAM和存储器，用作与其它组件通信的中央单元。虽然在图1中被示出为直接连接到某些组件，但是控制系统200可经由无线接口和/或通过诸如因特网的网络进行通信。例如，控制系统200被示为经由网络210被连接到一个或多个基站205。
数据库202可提供三维(3D)环境关于不同的特性或属性的最新3D模型。数据库202可以是任何合适的类型，并且例如可针对该环境中的多个不同的3D空间点中的每一个空间点提供表征以下中的一个或多个的参数：
-在所述点处的对象，例如，集装箱；起重机；要跟踪的对象；空闲空间；
-在所述点处的链路质量，例如，定位协方差；以及
-视线(LOS)或非视线(NLOS)状态。
数据库202有效地存储使控制系统200或相关联的软件能够知道位于给定点处的对象的数据结构、以及链路质量和LOS/NLOS状态。
飞行计划器203可以是用于用一个或多个目的地坐标和飞行路径对一个或多个UAV 190进行编程的任何计算机化系统。飞行计划器203可经由(例如，到UAV定期返回的对接站的)有线链路和/或经由直接到UAV的无线链路来与特定UAV 190通信。通信可经由控制系统200进行。
一个或多个位置寄存器204可包括一个或多个存储器，以用于存储将要跟踪的一个或多个对象(例如，由人员130或车辆140持有或携带的智能手机)的最新位置。一个或多个位置寄存器204可存储将要跟踪的所述对象的历史位置，例如，反映它们已经移动到和当前所在的位置的有限历史表示。一个或多个位置寄存器204还可存储一个或多个UAV 190的最新位置，并且类似地存储它们已经去过和当前所在的位置的有限历史表示。
这种位置信息可经由一个或多个基站205和控制系统200而从UAV190提供给一个或多个位置寄存器204。
一个或多个基站205可包括任何类型的基站，例如，根据任何LTE或NR标准(例如，3G/4G/5G)进行操作并且也可在任何未来的标准中使用的基站。例如，基站205可包括eNB或gNB。在一些实施例中，一个或多个基站205还可包括WiFi基站或集线器。
还可针对环境100内的每个结构性“资产”(例如，诸如集装箱110和/或起重机120的非被跟踪对象的尺寸、占地面积和类型)提供寄存器。起重机120的任何移动部分的位置和/或给定集装箱110的位置也可被跟踪并被存储在例如数据库202内，以给出所述资产的最新图像和它们所在的位置。
图3是描述了根据一些示例性实施例的通用过程的流程图。该过程可采用硬件、软件或其组合来执行。例如，在图2中所示出的控制系统200可根据图3的过程进行操作。
第一操作S301可包括基于一个或多个预定准则来确定移动对象k是否需要定位辅助。
如果不需要，则第二操作S302可包括获得下一个移动对象k＝k+1(如果下一个移动对象存在)，并且返回到操作S301。
如果在第一操作S301中确定需要定位辅助，则第三操作S303可包括将一个或多个UAV部署或使得将一个或多个UAV部署到目标位置，以用于向移动对象提供所需的定位辅助。
因此，在该实施例中描述了用于部署或使得部署一个或多个移动对象的通用方法。一个或多个准则可包括基于移动对象k的目标位置是否被认为不足以使得能够以所需的准确性水平来确定对象的位置(或者预测目标位置被预测为不足以使得能够以所需的准确性水平来确定对象的位置)的准则。此外，该确定可涉及目标位置的一个或多个特性是否是适当的或者被预测为不足。例如，它可包括确定目标位置是在盲区中还是正在接近盲区。在这种情况下，一个或多个特性可涉及移动对象使用外部信号来确定它自己的位置的能力。
图4是描述了根据一些示例性实施例的另一通用过程的流程图。该过程可采用硬件、软件或其组合来执行。例如，在图2中所示的控制系统200可根据图4的过程进行操作。在该流程图中，假设存在两个或更多个对象K和至少两个预定准则以针对所需的定位准确性来确定目标位置的充足性或不足性。
在第一操作S401中，选择下一个移动对象k。
在第二操作S402中，基于第一准则，确定移动对象k是否需要定位辅助。如果需要，则在操作S404中，移动对象k可被添加到列表中，并且该过程可返回到S401。如果不需要，则该过程可移动到第三操作S403。
在第三操作S403中，可基于另一准则来确定移动对象k是否需要定位辅助。同样地，如果需要，则在操作S405中，移动对象k可被添加到在上面提及的列表中，并且该过程可返回到操作S401。如果不需要，则该过程可返回到操作S401，无需将移动对象k添加到该列表中。
回到操作S401，选择下一个移动对象k＝k+1，并且重复该过程直到所有移动对象已经被测试，即k＝K。结果是需要定位辅助的所有移动对象的列表，并且在操作S406中，一个或多个UAV可被部署、或者被使得被部署，以向每个对象提供所需的定位辅助。
应当注意，辅助UAV的部署并不必然需要仅在所有K个移动对象都已经被测试后才进行。例如，一旦对象k已经被添加到需要定位辅助的对象列表中，就可开始相关的UAV部署。
注意，在一些情况下，一个UAV 190能够向多个移动对象提供定位辅助。在一些情况下，可能需要多于一个的UAV来向一个或多个移动对象提供定位辅助。在一些情况下，可能需要定位辅助的移动对象的数量比可用的UAV 190的数量更多，在这种情况下，可以建立时间表以便对要发送哪些UAV以辅助哪些移动对象进行优先级排序。
如前面所提及的，优先级排序可以是基于可考虑移动对象的类型和/或它们相关联的应用的优先级排序规则。
图5是描述了根据一些示例性实施例的更详细的过程的流程图，给出了将要应用的不同准则以及可在所述确定中使用的源数据的示例。例如，在图2中所示的控制系统200可根据图5的过程进行操作。所示的准则仅以示例的方式给出，并且不同的准则可采用任何组合或顺序来使用。
如同图4，控制系统200执行在需要跟踪的一组移动对象上循环的过程，并确定特定对象是否需要定位辅助，即，UAV定位辅助。
在初始操作S501中，从将要被跟踪的移动对象列表中选择将要被跟踪的目标对象k，并且对于后续迭代重复该操作，直到到达该列表的末尾。
在操作S502中，确定目标对象k是否正前往被识别为需要定位辅助的位置。该确定可以是基于一组数据510，该组数据510可包括从位置寄存器204获取的目标对象k的当前位置估计、关于目标对象k的路径/航点计划的信息、以及关于目标对象k的定位准确性要求的信息。
关于有关目标对象k的路径/航点计划的信息，它可以是目标对象的目的地是未知的，但可以基于任何所存储的数据(诸如基于在有限时间段(例如，在过去五分钟)上的轨迹、基于在前一天的相同时间的轨迹)进行预测或者使用来自机器学习(ML)模型的预测来进行预测，该ML模型被训练为基于预先确定的一组先前位置来预测未来位置。
如果需要定位辅助，则该过程移动到操作S503，其中，目标对象k被添加到需要定位辅助的对象列表中。
如果不需要，则该过程移动到操作S504，其中，使用另一准则。在该示例中，确定与目标对象k相关联的位置估计的不确定性水平是否接近或超过给定阈值。该确定可以是基于可包括位置估计的当前不确定性水平和阈值的一组数据520。因此，该准则可反映目标对象k的当前状态或实时状态，由此，已经检测到降低的定位准确性。不确定性水平可使用数学算法(诸如通过卡尔曼滤波)来确定，这可以提供目标对象位置的估计及其不确定性水平。该阈值可基于目标对象的类型和/或所涉及的应用来动态地调整。
如果需要定位辅助，则该过程移动到操作S505，其中，目标对象k被添加到需要定位辅助的对象列表中。
如果不需要，则该过程移动到操作S506，其中，使用另一准则。在该示例中，确定目标对象k是否正前往需要定位辅助的可能性增加的位置。该确定可以是基于可包括来自数据库202中的3D模型的LOS/NLOS状态的一组数据530。该组数据530例如可包括目标对象k的当前位置(从位置寄存器204获取)和关于目标对象k的路径/航点计划的信息。
如果需要定位辅助，则该过程移动到操作S507，其中，目标对象k被添加到需要定位辅助的对象列表中。
然后，该过程返回到初始步骤S501，其中，考虑下一个目标对象k＝k+1，直到到达该列表的末尾。然后，所得到的需要定位辅助的移动对象列表可被分配用于部署的所需数量的UAV和/或基于优先级排序规则的可用UAV的调度。
关于所需的定位准确性，这可取决于设备或应用。例如，如果移动对象k是关键任务(诸如堆放集装箱)所涉及的人，则可设置增加的定位准确性，并且因此与例如执行安全巡逻相比，该准则可更严格。
关于如何确定用于环境100中的各个空间点的各种参数(诸如链路质量和LOS/NLOS状态)以存储在数据库202的3D模型中，可由一个或多个UAV 190在控制系统200的控制下执行一个或多个侦察或测试飞行。
图6是根据与侦察或测试飞行有关的一些示例性实施例描述在图2中所示出的不同实体之间的信令和在图2中所示出的不同实体处的过程的流程图。控制系统200可根据下面的过程来配置一个或多个UAV 190。
控制系统200可向飞行计划器203发出对定位准确性测量飞行的路径计划请求601。在该方面，控制系统200可确定需要定位准确性测量的一个或多个区域，例如基于(i)当前缺少用于这些区域的定位准确性信息，(ii)过时的信息，或(iii)在这些区域中环境已经发生显著改变。
飞行计划器203可用一个或多个计划路径报告602来对控制系统200进行响应，提供关于一个或多个UAV 190的计划路径的信息。
然后，控制系统200可基于一个或多个计划路径报告来向一个或多个UAV 190发出用于一个或多个测量飞行的配置数据603。
还可向一个或多个基站205发送命令和控制信号604，以用于编排侦察UAV飞行，这由信号605来处理。
在基于以网络为中心的蜂窝的定位的情况下，该过程例如可包括：
UAV 190发送上行链路探测参考信号(SRS)或定位参考信号(PRS)；
基站205基于由UAV发送的信号来执行基于ToA/TDoA/AoA的位置估计。
在基于以UE为中心的蜂窝的定位的情况下，该过程例如可包括：
基站205发送同步信号块(SSB)或定位参考信号(PRS)；
UAV 190基于由基站发送的信号来执行基于ToA/TDoA/AoA的位置估计。
在基于卫星的定位(例如，使用GNSS或RTK-GNSS)的情况下，该过程例如可包括：
UAV 190利用机载GNSS接收机来估计它们的位置。
上述定位方法的不同组合可用于确定在不同测量点处的位置估计。
在信号606中，辅助UAV 190可向控制系统200报告以UE为中心的位置估计(通常包括关于不确定性水平的数据)。UAV 190与控制系统200之间的信号606例如可以可替代地被表示为包括两个步骤：i)从UAV 190到基站205的信号发送，然后是ii)从基站205到控制系统200的信号发送。
在信号607中，基站205可向控制系统200报告以网络为中心的位置估计(通常包括关于不确定性水平的数据)。
在已经使用多个定位技术的情形下，控制系统200可应用数据融合以得到最终的位置估计。
在过程608处，控制系统200可相对于预定义和已知的测量位置来评估位置估计的误差水平。
在过程609处，控制系统200可利用关于所需的定位准确性的信息，将不同的测量位置分类为不满足准确性要求的位置。因此，这些位置可与标签“需要定位辅助”或类似的标签相关联，而满足准确性要求的位置可被标记“不需要定位辅助”的标签或类似的标签。
图7是根据与侦察或测试飞行有关的一些示例性实施例描述在图2中所示出的不同实体之间的信令和在图2中所示出的不同实体处的过程的流程图。控制系统200可根据下面的过程来配置一个或多个UAV 190。图8是根据与维护在数据库202中存储的3D模型的定位链路质量度量有关的一些示例性实施例描述在图2中所示出的不同实体之间的信令和在图2中所示出的不同实体处的过程的相关联的流程图。
在图7中，由集成在被升高或飞行结构(诸如一个或多个基站205、起重机120和/或UAV 190)上的不同传感器获取的数据可用于检测、识别和表征或标记环境内的不同物理对象以用于更新数据库202中的3D模型。
例如，可以在通用操作702中获取传感器数据，其包括以下中的一个或多个的组合：
来自一个或多个基站205、起重机120和/或UAV 190的机载摄像头的视频数据；
来自一个或多个基站205、起重机120和/或UAV 190的激光和/或雷达测量数据；
被检测对象的标识(例如，基于UAV 190或其它移动测量车辆的RFID读数)，带有关于被检测对象的相对位置信息。
在过程704中，控制系统200可确定合适的标签。这可在控制系统200处使用识别一个或多个对象类型(例如，航运集装箱、港口车辆、港口工作人员、起重机)并估计在测量摄像头的坐标系中的大小和相对位置的逻辑(例如，算法)。基于激光的距离测量可用于估计与在集装箱140上方飞行的UAV 190的距离测量，例如以用于基于关于UAV高度的信息和集装箱高度信息来确定在彼此之上堆叠的集装箱的数量。控制系统200还可以基于视觉标记(例如，包括QR标签和/或RFID标签)来执行对象识别。详细的对象信息查询可基于所检测到的对象标识符而被发送到数据库。位置估计数据可从位置寄存器204获得。在通用操作706中，针对这种“兴趣点”，可在数据库202中的3D模型中更新标签数据。
图9是描述与确定目标对象与特定定位锚点之间是否存在LOS链路有关的操作的流程图。控制系统200可根据下面的过程来配置一个或多个UAV 190。
由控制系统200运行的算法可使用关于定位锚点和一个或多个目标对象的位置、空间定向、和方位角/仰角范围的信息以及数据库202中的3D模型。如所提及的，3D模型可包括例如关于在环境100中检测到的物理对象的放置和分类的信息。注意，在图7中所示的过程可用于通过形成3D兴趣点的坐标(实际上对应于目标对象可移动的区域的那些)与定位锚点的坐标之间的虚拟向量来定义任何3D兴趣点的LOS/NLOS状态。然后，由控制系统200执行的算法可在根据3D模型数据在向量的起点与终点之间没有阻挡障碍物的情况下确定该状态对应于“LOS”。否则，该3D兴趣点的状态被标记为“NLOS”。
第一操作S901可包括从列表中选择定位锚点i，直到该列表的末尾。
第二操作S902可包括确定定位锚点i与目标对象之间的LOS条件或状态。这可从数据集910获取信息，该数据集910可包括(如由数据集910所指示的)：
-定位锚点的位置、空间定向、方位角/仰角、测距能力；
-目标对象天线阵列的位置、空间定向、方位角/仰角、测距能力；
-环境100的3D模型。
第三操作S903可包括记录LOS/NLOS状态以及在数据库202中存储或更新3D模型。第三操作S903可例如输出该区域的3D地图。
图10是描述与使用所收集的表示给定目标对象k的位置估计的一组时间序列数据的基于机器学习(ML)的分类来确定是否需要定位辅助有关的操作的流程图。
该想法是用时间序列位置估计来对神经网络进行预训练，这些时间序列位置估计表示不同的条件，诸如：
在非阻挡LOS条件下，来自目标对象的位置估计；
在受阻挡NLOS条件下，来自目标对象的位置估计，
这些估计覆盖具有不同速度(在它们代表性的速度范围内)的不同类型的目标对象。
这种训练数据可从目标环境100中的现场测试收集。
在实时操作期间，目标对象k的带时间标记的历史位置和速度估计从数据库202中获取。然后，应用预训练的ML算法以将所获取的时间序列数据分类为更可能表示可靠的高准确性的位置估计或者更可能表示不可靠的低准确性的位置估计。
对于做出决定，ML算法可利用目标对象的类型和对应的移动模型的知识作为辅助信息。
如果由控制系统200运行的基于ML的分类算法指示不可靠的低准确性的定位状态，则目标对象k被添加到需要定位辅助的对象列表中。
第一操作S1001可包括从列表中选择目标对象k，直到该列表的末尾。
第二操作S1002可包括分析目标对象k的带时间标记的位置历史数据是否对应于在高准确性/LOS或低准确性/NLOS条件下的位置估计。
第三操作S1004可包括确定是否检测到低准确性/NLOS条件并且定位误差超过阈值。如果是，则在操作S1006中，目标对象k被添加到需要定位辅助的对象列表中。如果否，则该过程返回到操作S1001。
在第二操作S1002中使用的信息可包括数据集1200，其包括：
对象k的带时间标记的位置和速度估计历史数据；
目标对象的类型；
与目标对象的类型对应的移动模型；
在LOS条件下与移动模型对应的参考时间序列位置数据(基于ML的)；
在NLOS条件下与移动模型对应的参考时间序列位置数据(ML)。
图11示出了根据实施例的装置。该装置可被配置为执行在本文中所描述的操作，例如，参考任何前述过程而描述的操作。该装置包括至少一个处理器1100和直接或紧密连接到处理器的至少一个存储器1110。存储器1110包括至少一个随机存取存储器(RAM)1110a和至少一个只读存储器(ROM)1110b。计算机程序代码(软件)1115被存储在ROM 1110b中。该装置可被连接到基站或UAV的TX路径和RX路径以便获得相应的信号。然而，在一些实施例中，TX信号和RX信号作为数据流被输入到该装置中。该装置可与用户接口(UI)连接以用于指示该装置和/或用于输出结果。然而，代替通过UI，指令例如可从批处理文件输入，并且输出可被存储在非易失性存储器中。至少一个处理器1100与至少一个存储器1110和计算机程序代码1115一起被设置为使得该装置至少执行至少根据任何前述过程的方法。
图12示出了根据一些实施例的非暂时性介质1230。非暂时性介质1230是计算机可读存储介质。它例如可以是CD、DVD、USB棒、蓝光光盘等。非暂时性介质1230存储使得该装置执行任何前述过程的方法的计算机程序代码。
网络单元、协议和方法的名称均是基于当前标准。在其它版本或其它技术中，这些网络单元和/或协议和/或方法的名称可以是不同的，只要它们提供对应的功能。例如，实施例可被部署在2G/3G/4G/5G网络和3GPP的更多世代中，但是也可被部署在诸如WiFi的非3GPP无线电网络中。因此，基站可以是BTS、节点B、eNodeB、WiFi接入点等。
存储器可以是易失性的或非易失性的。例如，它可以是RAM、SRAM、闪存存储器、FPGA块RAM、DCD、CD、USB棒、以及蓝光光盘。
如果没有另外说明或从上下文中明确，则两个实体不同的陈述意味着它们执行不同的功能。这并非意味着它们是基于不同的硬件。也就是说，在本说明书中描述的每个实体可以是基于不同的硬件，或者一些或所有实体可以是基于相同的硬件。这并非意味着它们基于不同的软件。也就是说，在本说明书中描述的每个实体可以是基于不同的软件，或者一些或所有实体可以是基于相同的软件。在本说明书中描述的每个实体可在云中体现。
作为非限制性示例，在上面描述的框、装置、系统、技术或方法中的任何一个的实现包括被实现为硬件、软件、固件、专用电路或逻辑、通用硬件或控制器或其它计算设备、或其中的一些组合。一些实施例可在云中实现。
将理解，在上面所描述的是目前被认为的优选实施例。然而，应当注意，优选实施例的描述仅以示例的方式给出，并且可在不背离由所附权利要求限定的范围的情况下进行各种修改。

Claims (31)

1.一种装置，包括用于执行以下操作的部件：
基于一个或多个预定准则，确定第一移动对象需要定位辅助，其中，所述预定准则包括所述第一移动对象的计划或预测未来位置的一个或多个特性是否已被识别为或者被预测为不足以所需的准确性水平来确定所述第一移动对象的位置；
响应于所述确定，使得将一个或多个可移动设备部署到目标位置，以用于向所述第一移动对象提供所需的定位辅助。
2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述一个或多个可移动设备中的一个或多个可移动设备是无人机。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的装置，还包括：基于所述第一移动对象的类型或所述第一移动对象的当前应用，确定所述第一移动对象的所需的准确性水平。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其中，所述第一移动对象的所述计划或预测未来位置是基于所述第一移动对象的当前位置和所述第一移动对象的一个或多个先前位置来确定的。
5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述第一移动对象的所述计划或预测未来位置是使用机器学习模型来确定的，所述机器学习模型被训练为基于预先确定的一组先前位置来预测未来位置。
6.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中，所述第一移动对象的所述计划或预测未来位置是基于用于所述移动对象的预定路线或航点计划来确定的。
7.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中，使用从由可移动设备事先进行的到基本上相同的位置的测试行程得到的预先提供数据，所述计划或预测未来位置被识别为或者被预测为不足。
8.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中，所述一个或多个准则进一步基于以下方式来确定所述计划或预测未来位置的一个或多个特性是否不足：随着时间估计所述计划或预测未来位置的不确定性水平，以及如果所述不确定性水平接近或超过预定不确定性阈值，则识别所述计划或预测未来位置为不足。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述不确定性水平使用卡尔曼滤波来确定。
10.根据权利要求8或9所述的装置，其中，使用从由可移动设备事先进行的到基本上相同的计划或预测未来位置的测试行程得到的预先提供数据来获取所述不确定性水平。
11.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中，所述一个或多个准则还包括：确定所述第一移动对象的计划或预测未来位置是否具有到位置能够被得到的一个或多个远程基站和/或卫星的视线(LOS)。
12.根据权利要求11所述的装置，其中，使用从由可移动设备事先进行的到基本上相同的位置的测试行程得到的预先提供数据，所述计划或预测未来位置被确定为具有LOS或NLOS状态。
13.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中，所述一个或多个准则还包括：确定所述第一移动对象的位置历史数据是否对应于在高准确性或低准确性条件下的位置估计。
14.根据前述权利要求中任一项所述的装置，还包括用于执行以下操作的部件：
访问表示环境的模型的数据，所述第一移动对象将在所述环境中进行操作，所述模型存储表示所述环境的3D地形的数据、以及针对在所述3D地形内的多个空间点中的每一个空间点的指示在该空间点处是否需要定位辅助的一个或多个可更新值。
15.根据前述权利要求中任一项所述的装置，其中，所述确定部件进一步基于一个或多个预定准则，确定一个或多个第二移动对象需要定位辅助，并且响应于所述确定，根据时间表通过使得将所述一个或多个可移动设备部署到相应的目标位置来确定所述第一移动对象和所述一个或多个第二移动对象获得辅助的优先级顺序。
16.一种方法，包括：
基于一个或多个预定准则，确定第一移动对象需要定位辅助，其中，所述预定准则包括所述第一移动对象的计划或预测未来位置的一个或多个特性是否已被识别为或者被预测为不足以所需的准确性水平来确定所述第一移动对象的位置；
响应于所述确定，使得将一个或多个可移动设备部署到目标位置，以用于向所述第一移动对象提供所需的定位辅助。
17.根据权利要求16所述的方法，还包括：
基于所述第一移动对象的类型或所述第一移动对象的当前应用，确定所述第一移动对象的所需的准确性水平。
18.根据权利要求16或17所述的方法，其中，所述第一移动对象的所述计划或预测未来位置是基于所述第一移动对象的当前位置和所述第一移动对象的一个或多个先前位置来确定的。
19.根据权利要求18所述的方法，其中，所述第一移动对象的所述计划或预测未来位置是使用机器学习模型来确定的，所述机器学习模型被训练为基于预先确定的一组先前位置来预测未来位置。
20.根据权利要求16至19中任一项所述的方法，其中，所述第一移动对象的所述计划或预测未来位置是基于用于所述移动对象的预定路线或航点计划来确定的。
21.根据权利要求16至20中任一项所述的方法，其中，使用从由可移动设备事先进行的到基本上相同的位置的测试行程得到的预先提供数据，所述计划或预测未来位置被识别为或者被预测为不足。
22.根据权利要求16至21中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个准则进一步基于以下方式来确定所述计划或预测未来位置的一个或多个特性是否不足：随着时间估计所述计划或预测未来位置的不确定性水平，以及如果所述不确定性水平接近或超过预定不确定性阈值，则识别所述计划或预测未来位置为不足。
23.根据权利要求22所述的方法，其中，使用从由可移动设备事先进行的到基本上相同的计划或预测未来位置的测试行程得到的预先提供数据来获取所述不确定性水平。
24.根据权利要求16至23中任一项所述的方法，其中，所述一个或多个准则还包括：确定所述第一移动对象的计划或预测未来位置是否具有到位置能够被得到的一个或多个远程基站和/或卫星的视线(LOS)。
25.根据权利要求24所述的方法，其中，使用从由可移动设备事先进行的到基本上相同的位置的测试行程得到的预先提供数据，所述计划或预测未来位置被确定为具有LOS或NLOS状态。
26.根据权利要求16至25中任一项所述的方法，还包括：
访问表示环境的模型的数据，所述第一移动对象将在所述环境中进行操作，所述模型存储表示所述环境的3D地形的数据、以及针对在所述3D地形内的多个空间点中的每一个空间点的指示在该空间点处是否需要定位辅助的一个或多个可更新值。
27.根据权利要求16至26中任一项所述的方法，还包括：
基于一个或多个预定准则，确定一个或多个第二移动对象需要定位辅助，并且响应于所述确定，根据时间表通过使得将所述一个或多个可移动设备部署到相应的目标位置来确定所述第一移动对象和所述一个或多个第二移动对象获得辅助的优先级顺序。
28.一种装置，包括至少一个处理器、直接连接到所述至少一个处理器的至少一个存储器，所述至少一个存储器包括计算机程序代码，所述至少一个处理器与所述至少一个存储器和所述计算机程序代码一起被设置为执行根据权利要求16至27中任一项所述的方法。
29.一种计算机程序产品，包括一组指令，所述一组指令在装置上被执行时被配置为使得所述装置执行根据权利要求16至27中任一项所述的方法。
30.一种非暂时性计算机可读介质，包括在其上存储的用于执行方法的程序指令，所述方法包括：
基于一个或多个预定准则，确定第一移动对象需要定位辅助，其中，所述预定准则包括所述第一移动对象的计划或预测未来位置的一个或多个特性是否已被识别为或者被预测为不足以所需的准确性水平来确定所述第一移动对象的位置；
响应于所述确定，使得将一个或多个可移动设备部署到目标位置，以用于向所述第一移动对象提供所需的定位辅助。
31.一种装置，包括：至少一个处理器；以及包括计算机程序代码的至少一个存储器，所述计算机程序代码在由所述至少一个处理器执行时使得所述装置：
基于一个或多个预定准则，确定第一移动对象需要定位辅助，其中，所述预定准则包括所述第一移动对象的计划或预测未来位置的一个或多个特性是否已被识别为或者被预测为不足以所需的准确性水平来确定所述第一移动对象的位置；
响应于所述确定，使得将一个或多个可移动设备部署到目标位置，以用于向所述第一移动对象提供所需的定位辅助。
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