CN117041878A - 使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪的方法 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪的方法。该方法包括：在与运输的一部分相关联的时间段内从该运输中的交通工具接收来自该交通工具上的多个移动电子装置的传感器数据值。交通工具轨迹跟踪还包括至少基于该传感器数据值生成交通工具状态变量，以及将统计处理应用于该交通工具状态变量以生成交通工具轨迹数据。

Description

使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪的方法
技术领域
本公开总体上涉及使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪。
背景技术
为了改进交通工具轨迹跟踪的效率和可用性，已经实施无数解决方案来跟踪跨全球的交通工具。这些系统具有许多缺点，包括在不能进行基于地面的跟踪(例如，在大量的水体上)的有限覆盖区域以及基于地面的跟踪系统的相对高的成本和复杂性。
改进交通工具轨迹跟踪的有效性和效率的一种方法是改进采集、采样和传送交通工具轨迹跟踪数据的速率。然而，基于地面的交通工具轨迹跟踪系统不能在不大幅增加成本和复杂性的情况下实现这种改进。此外，即使向基于地面的系统增加成本和复杂性也不会解决关于这种系统在有限覆盖区域中的交通工具跟踪的限制的问题。
发明内容
在一个特定实现方式中，一种方法包括：在与运输的一部分相关联的时间段内从运输中的交通工具接收来自该交通工具上的多个移动电子装置的传感器数据值。该方法还包括至少基于该传感器数据值生成交通工具状态变量。该方法还包括将统计处理应用于该交通工具状态变量以生成交通工具轨迹数据。
在另一特定实现方式中，一种系统包括：存储器，被配置为存储指令；以及一个或多个处理器，被配置为在与运输的一部分相关联的时间段内从交通中的交通工具接收来自该交通工具上的多个移动电子装置的传感器数据值。该一个或多个处理器还可以被配置为至少基于该传感器数据值生成交通工具状态变量。该一个或多个处理器还可以被配置为将统计处理应用于该交通工具状态变量以生成交通工具轨迹数据。
在另一特定实施例中，一种非瞬时计算机可读介质存储指令，该指令在由一个或多个处理器执行时使该一个或多个处理器发起、执行或控制操作，该操作包括：在与运输的一部分相关联的时间段内从交通中的交通工具接收来自该交通工具上的多个移动电子装置的传感器数据值。该操作还包括至少基于该传感器数据值生成交通工具状态变量。该操作还包括将统计处理应用于该交通工具状态变量以生成交通工具轨迹数据。
本文描述的特征、功能和优点可以在各种实现方式中独立地实现或可以在其他实现方式中组合，其进一步细节可以参考以下描述和附图找到。
附图说明
图1描绘了根据本公开的至少一个实现方式的用于使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪的示例系统。
图2示出了根据本公开的至少一个实现方式的用于使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪的另一示例系统。
图3是根据本公开的用于使用移动装置提供交通工具轨迹跟踪的方法的示例的流程图。
图4是根据本公开的包括被配置为支持计算机实现的方法和计算机可执行程序指令(或代码)的各方面的计算装置的计算环境的框图。
具体实施方式
本文公开的各方面使用移动装置来改进交通工具跟踪系统的效率和有效性，特别是通过改进交通工具跟踪系统接收和处理与运输中的交通工具的某些方面相关联的实时(或近实时)数据的方式。并非依赖于来自传统的基于地面的系统的交通工具轨迹数据，本系统和方法利用在途运输交通工具上机载的一个或多个移动电子装置的传感器能力和那些移动电子装置与在途运输交通工具的因特网连通性，以提供(1)交通工具轨迹跟踪的更高精度；(2)相对于当前系统以较低成本进行相对较高频率的轨道更新；(3)经由改进的飞行追踪增强当前空中交通管制监视系统；(4)相对低成本的交通工具轨迹跟踪冗余系统，以供在偏远地区跟踪交通工具的站点等使用；和/或(5)用于当前和未来自主系统(例如，无人驾驶空中交通工具、电动垂直起飞和着陆交通工具等)的冗余引导、导航和控制(“GNC”)系统以在城市和郊区环境中操作。本文所公开的使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪还可以用于利用现有的基于地面的蜂窝通信基础设施来在通信故障(例如，通信链路丢失)的情况下向空中交通工具提供增强的定位能力。
此外，在具有有限标准监视覆盖范围的区域(例如，海洋、偏远地区等)中，可能难以准确且可靠地跟踪飞行器轨迹。本文所公开的使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪可以提供增强的精度和冗余、增加的跟踪更新速率、以及三维位置信息之外的跟踪信息。本文所公开的使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪还可以改进现有空中交通控制系统和/或航空公司飞行管理系统。
此外，本文所公开的使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪还可以支持对先进空气移动性(“AAM”)技术的改进。例如，AAM的主要驱动器之一依赖于所有操作的安全性。具有确保在任何情况下空中交通工具可以运行的高度可靠的系统对于AAM的实施是有益的。本文所公开的使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪利用与基于地面的通信基础设施(例如，第五代蜂窝网络)的通信接口，以相对低的成本向负责计算和/或记录交通工具的实际位置的交通工具的机载系统提供冗余。
例如，跟踪飞行器轨迹的某些现有解决方案基于通过自动相关监视系统(“ADS”)(其可以是广播的(“ADS-B”)或通过建立的连接合同(“ADS-C”)在甚高频(“VHF”)或高频(“HF”)无线电或卫星网络上传输的来自空中交通工具的航空电子设备的基于地面的雷达站和/或全球定位系统(“GPS”)数据提供的数据。这样的系统具有某些缺点，包括不能跟踪视线射频范围之外的飞行(例如，海洋飞行)的有限的雷达覆盖范围；ADS的VHF/HF固有的范围限制；支持卫星网络上的ADS的地面系统的成本和复杂性；由于卫星网络上的ADS的低更新速率频率而导致的不准确的跟踪；以及对机载GPS的精度/冗余性限制。
本系统和方法可以增加现有跟踪解决方案的精度和稳健性和/或在现有系统中的一个或多个故障的情况下提供完全独立的解决方案。例如，本文所公开的使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪可以利用从多种装置获得的多个独立定位测量结果，如下文更详细地描述。其还可以用于扩充和/或备份机载惯性导航系统(“INS”)，尤其是如果机载移动装置的位置是已知的或可以被估计的。此外，通过利用机载高速因特网连接和多个报告移动装置，与某些当前系统相比可以提高位置报告率。此外，位置报告的精度和速率改进允许地面系统更快速的冲突检测，从而改进飞行安全性。此外，这可以提供相对低成本的解决方案，因为它利用交通工具上的测量单元(例如，移动装置)和通信基础设施(例如，机载因特网连接)。
在一些实现方式中，本系统和方法利用移动电子装置的传感器(例如，GPS、惯性测量单元(“IMU”)、气压计等)来通过部署在运输中的交通工具上的无线通信基础设施向地面系统报告各种测量结果(例如，位置、速率、加速度等)。在特定实现方式中，每个移动装置可以基于其测量值(例如，速率、海拔等)来计算数据。统计处理(例如，卡尔曼滤波等)可以应用于跟踪来自一个或多个移动装置的报告，以便改进飞行器位置信息的精度。虽然精度随着机载可用装置的数量提高，但是本文所公开的系统和方法还可以仅用运输中的每个交通工具的一个移动装置来实现。另外，在一些实现方式中，地面系统(集中式和/或分布式软件)可以接收针对所跟踪的每个交通工具运输所收集的数据。地面系统可以被配置为融合所接收的数据、标识和省略异常值(例如，基于交通工具轨迹预测)、并且应用统计处理(例如，卡尔曼滤波)以便提高每个交通工具的位置和状态精度。
在一个特定实现方式中，本系统和方法可以全部或部分实现为安装在一个或多个移动电子装置上的软件应用的一部分。例如，该软件可以由乘客下载，作为使移动装置能够接入系统范围的信息管理系统(“SWIM”)的软件套件的一部分。作为说明性示例，本申请通过引用美国专利第10,679,153号合并于此，该专利描述了一种用于在乘客与空中交通管理利益相关者之间共享信息的计算机实现的方法和系统。
附图和以下描述示出了具体的示例性实施例。应当理解，本领域技术人员将能够设计各种布置，尽管在本文中未明确描述或示出，但是这些布置体现本文中描述的原理，并且包括在本文所附的权利要求的范围内。此外，本文描述的任何示例旨在帮助理解本公开的原理，并且被解释为没有限制。因此，本公开不限于以下描述的具体实施方式或示例，而是由权利要求及其等同物限定。
在本文中参考附图描述具体实现方式。在说明书中，贯穿附图，共同的特征由共同的参考标号表示。如本文所使用的，不同术语仅用于描述特定实现方式的目的而并非旨在是限制性的。例如，除非上下文另有明确指示，否则单数形式“一(a)”、“一个(an)”和“该(the)”旨在也包括复数形式。此外，本文描述的一些特征在一些实现中是单数的，而在其他实现中是复数的。为了说明，图1描绘了包括一个或多个处理器(图1中的“处理器”106)的系统100，这表示在一些实现方式中，系统100包括单个处理器106，而在其他实现方式中，系统100包括多个处理器106。为了便于在本文中引用，除非描述与多个特征相关的方面，否则这样的特征通常引入为“一个或多个”特征，并且随后以单数形式提及。
在一些附图中，使用特定类型的特征的多个实例。尽管这些特征在物理上和/或逻辑上是不同的，但是相同的参考标号用于每个特征，并且不同的实例通过将字母添加到参考标号来区分。当本文中引用作为组或类型的特征时(例如，当未提及特征中的特定特征时)，使用参考标号而无需区分字母。然而，当本文引用相同类型的多个特征中的一个特定特征时，参考标号与区分字母一起使用。例如，参见图1，多个气压计被示出并且与参考标号150A和150B相关联。当引用这些气压计中的特定气压计，诸如气压计150A时，使用区分字母“A”。然而，当引用这些气压计中的任一个或者这些气压计作为组时，使用参考标号150而无需区分字母。
术语“包括(comprise)”、“包括(comprises)”和“包括(comprising)”与“包括(include)”、“包括(includes)”或“包括(including)”可互换地使用。此外，术语“其中(wherein)”与术语“其中(where)”可互换地使用。如本文所使用的，“示例性”指示示例、实现方式和/或方面，并且不应被解释为限制或指示偏好或优选实现方式。如本文所使用的，用于修改元素(诸如结构、部件、操作等)的序数术语(例如，“第一”、“第二”、“第三”等)本身不指示该元素相对于另一元素的任何优先级或次序，而是仅将该元素与具有相同名称(但使用序数术语)的另一元素区分开。如本文所使用的，术语“集合”是指一个或多个元素的分组，并且术语“多个”是指多个元素。
如本文所使用的，除非上下文另有指示，否则“生成”、“计算”、“使用”、“选择”、“接入”和“确定”是可互换的。例如，“生成”、“计算”或“确定”参数(或信号)可以是指主动生成、计算或确定参数(或信号)或可以指使用、选择或接入已经生成的参数(或信号)，诸如通过另一部件或装置。如本文所使用的，“耦接”可以包括“通信耦接”、“电耦接”或“物理耦接”，并且还可以(或可替代地)包括其任何组合。两个装置(或部件)可以经由一个或多个其他装置、部件、电线、总线、网络(例如，有线网络、无线网络或其组合)等直接或间接耦接(例如，通信耦接、电耦接或物理耦接)。作为说明性、非限制性示例，耦接的两个装置(或部件)可以包括在同一装置或不同装置中，并且可以经由电子器件、一个或多个连接器、或电感耦接来连接。在一些实现方式中，通信耦接(诸如电信)的两个装置(或部件)可以诸如经由一个或多个电线、总线、网络等直接或间接发送和接收电信号(数字信号或模拟信号)。如本文所使用的，“直接耦接”用于描述耦接(例如，通信耦接、电耦接或物理耦接)而没有中间部件的两个装置。
图1描绘了根据本公开的至少一个实现方式的用于使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪的示例系统100。在一些实现方式中，系统100包括一个或多个计算装置102，该一个或多个计算装置被配置为与运输中的一个或多个交通工具104和交通工具操作中心108通信。出于本公开的目的，“交通工具”104可以包括能够运动并且被配置为运输至少一个人，无论那个人是乘客还是乘务员的任何交通工具。交通工具104可以包括汽车、卡车、船艇、船舰、飞行器等。
在一些实现方式中，每个交通工具104可以包括在其上运输的一个或多个移动电子装置(“MED”或“移动装置”)112。出于本公开的目的，移动装置112可以包括被配置为由交通工具上的人员携带的任何电子装置。例如，移动装置112A和112B中的每一个可以包括膝上型计算机、平板计算机、智能电话、智能手表、可穿戴电子装置等。在一些实现方式中，移动装置112可以包括一个或多个传感器。例如，移动装置112可以包括GPS 146、IMU 148、气压计150、生物计量传感器(例如，心率等)、或其他传感器。在特定实现方式中，移动装置112的GPS 146、IMU 148、气压计150和/或其他传感器可以是常规地包括在移动装置112内的内部传感器。例如，现代智能电话通常配备有GPS和IMU(例如，加速度计)。作为附加示例，智能手表可以配备有特定生物计量传感器，诸如心率监视器。
在一些实施方式中，移动装置112还可以包括交通工具数据收集应用(“VDCA”)152，该交通工具数据收集应用被配置为使移动装置112的传感器收集、聚集或以其他方式收集来自移动装置112的传感器的传感器数据值以及其他功能。VDCA152还可以被配置为将该传感器数据值传送至系统100的其他部件。例如，VDCA152可以被配置为将该传感器数据值传送至交通工具104机载的无线因特网路由器。在这种特定实现方式中，交通工具104机载的无线因特网路由器可以进一步被配置为将该传感器数据值传送(或使其被传送)至系统100的其他部件。例如，无线因特网路由器可以使该传感器数据值被传送至交通工具操作中心108。VDCA152还可以被配置为接收、操纵和以其他方式处理从计算装置102接收的轨迹数据114以报告给移动装置112的用户以及其他功能，如下文更详细地描述。
图1的示例系统100示出了一个交通工具104机载的两个移动装置112。两个移动装置112被表示为MED 112A和MED 112B。“A”和“B”记号旨在注意两者都是移动装置112的说明性描绘，但是在不脱离本公开的范围的情况下，MED 112A与MED 112B之间的区别可以存在于特定实现方式中。例如，MED 112A、112B可以是可能具有不同GPS功能、不同IMU等的智能电话的不同品牌和/或模型。此外，尽管示例系统100示出了一个交通工具104机载的两个移动装置112，但是在不脱离本公开的范围的情况下，在一个特定实现方式中可以存在更多、更少或不同的移动装置112和/或交通工具104。例如，一个交通工具104可以仅机载携带一个移动装置112，而第二交通工具104可以机载携带几百个移动装置112。此外，在不脱离本公开的范围的情况下，每个移动装置112可以具有不同功能。例如，特定移动装置112可以不具有GPS 146、IMU 148或气压计150。
再次参考图1的示例系统100，每个MED 112A、112B可以包括被配置为从特定移动装置112采集与传感器读数相关联的传感器数据值的VDCA152。例如，MED 112A的VDCA152A可以被配置为从其GPS 146A、IMU 148A和/或气压计150A采集第一传感器数据值118。同样地，MED 112B的VDCA152B可以被配置为从其GPS 146B、IMU 148B和/或气压计150B采集第二传感器数据值120。
在一些实现方式中，第一传感器数据值118可以包括由MED 112A生成的一个或多个代表性传感器数据值，其中，一个或多个代表性传感器数据值与在交通工具104在运输途中的时间段的一部分期间由MED 112A的传感器生成的多个传感器值相关联。出于本公开的目的，术语“传感器值”用于指示由传感器(例如，GPS 146、IMU 148、气压计150等)进行的一个或多个测量。术语“传感器数据值”用于指示由一个或多个移动装置112和/或一个或多个交通工具104生成的用于与计算装置102通信的数据。如以下更详细地描述的，传感器数据值是基于传感器值的，并且可以表示来自传感器的原始传感器值、来自一个或多个传感器的传感器值的集合、一个或多个传感器值的经处理的(例如，统计处理、数学处理、聚集等)收集和/或表示等。
例如，MED 112A的传感器(例如，GPS 146A、IMU 148A、气压计150A等)可以在交通工具104在运输途中的时间段内生成多个传感器值。在特定实施例中，MED 112A可以从在该时间段内生成的多个传感器值中识别一个或多个代表性传感器数据值。识别一个或多个代表性传感器数据值可以包括从在该时间段内生成的多个传感器值中移除、丢弃或以其他方式省略一个或多个离群数据值。这可以包括例如计算多个传感器值的平均值、多个传感器值的范围、多个传感器值的一个或多个区间(仓，bins)、与多个传感器值相关联的方差等。识别一个或多个代表性传感器数据值还可以包括从多个传感器数据值中移除一个或多个离群数据值。这可以包括例如从多个传感器数据值的集群中移除在阈值范围之外的一个或多个传感器数据值，从多个传感器数据值的其余部分中移除在相关性阈值之外的一个或多个传感器数据值，和/或用于识别一个或多个代表性传感器数据值的其他处理。
在一些实现方式中，传感器数据值110可以包括第一传感器数据值118和第二传感器数据值120中的一些或全部。传感器数据值110可以包括用于以各种形式向计算装置102传送的第一传感器数据值118和第二传感器数据值120中的一些或全部，包括但不限于将第一传感器数据值118和第二传感器数据值120封装到单个传送流中；分别传送第一传感器数据值118和第二传感器数据值120；和/或它们的一些组合。
在一些实现方式中，交通工具104还可以包括一个或多个通信接口154。通信接口154可以包括一个或多个硬件和/或软件部件，该一个或多个硬件和/或软件部件被配置为在移动装置112与交通工具104之间或之中、以及在交通工具104与计算装置102之间或之中传送信息。例如，通信接口154可以包括交通工具104机载的无线因特网路由器，如上所述。无线因特网路由器可以被配置为向移动装置112提供在途因特网服务，从移动装置112接收一个或多个传感器数据值(例如，第一传感器数据值118、第二传感器数据值120等)，以及将传感器数据值110传送至计算装置102等。在特定示例中，通信接口154还可以被配置为将数据(例如，传感器数据值110)传送至其他部件、系统和/或实体，诸如交通工具操作中心108。
在一些实现方式中，计算装置102可以被配置为在与运输的一部分相关联的时间段内从运输中的交通工具104接收传感器数据值110。如以上更详细地描述的，在一些实现方式中，传感器数据值110可以是与来自运输中的交通工具104机载的一个或多个移动电子装置112的一个或多个传感器读数相关联的数据值。在一些实现方式中，计算装置102可以包括通信地耦接到至少一个存储器130的一个或多个处理器106。在特定实现方式中，传感器数据值110中的一些或全部可以作为所接收的传感器数据值134存储在存储器130处。
在一些实现方式中，处理器106可以包括被配置为执行特定操作的一个或多个模块。例如，处理器106可以包括交通工具状态变量生成器124、统计处理模块126和交通工具跟踪数据生成器128，如示例系统100中所示。在其他配置中，在不脱离本公开的范围的情况下，处理器106可以包括更多、更少和/或不同的模块。例如，交通工具状态变量生成器124、统计处理模块126和/或交通工具跟踪数据生成器128可以是不同处理器106的一部分。作为附加示例，处理器106可以例如包括附加模块以生成与传感器数据值110相关联的报告。
在一些实现方式中，交通工具状态变量生成器124可以被配置为至少基于传感器数据值110生成一个或多个交通工具状态变量。交通工具状态变量生成器124可以被配置为生成与交通工具104中的一个或多个的状态相关联的一个或多个交通工具状态变量136。交通工具状态变量136可以例如与交通工具的位置、海拔、速度等相关联。在特定实现方式中，交通工具状态变量136可以存储在存储器130中。在一些实现方式中，交通工具状态变量生成器124可以通信地耦接至统计处理模块126。
在一些实现方式中，交通工具状态变量发生器124可以进一步被配置为处理所接收的传感器数据值134以识别一个或多个代表性传感器数据值138，该一个或多个代表性传感器数据值在特定实现方式中可以存储在存储器130处。例如，识别一个或多个代表性传感器数据值138可以包括从所接收的传感器数据值134中移除一个或多个离群数据值。这可以包括例如从所接收的传感器数据值134的集群中移除在阈值范围之外的一个或多个传感器数据值，从所接收的传感器数据值134的其余部分中移除在相关性阈值之外的一个或多个传感器数据值，和/或用于识别一个或多个代表性传感器数据值138的其他处理。
在一些实现方式中，统计处理模块126可以被配置为将统计处理应用于交通工具状态变量136以生成交通工具轨迹数据140，在特定实现方式中，该交通工具轨迹数据可以存储在存储器130处。统计处理可以包括应用于所接收的传感器数据值134中的一些或全部的各种统计处理操作，以便生成交通工具轨迹数据140。例如，统计处理模块126可以被配置为从交通工具状态变量136中移除一个或多个离群数据值、将一个或多个卡尔曼滤波器应用于交通工具状态变量、和/或用于生成交通工具轨迹数据140的其他统计处理。移除离群数据变量可以例如包括从交通工具状态变量值的集群中移除在阈值范围之外的一个或多个交通工具状态变量值、从交通工具状态变量值的其余部分中移除在相关性阈值之外的一个或多个交通工具状态变量值、和/或用于从交通工具状态变量136的集合中移除离群数据的其他处理。应用一个或多个卡尔曼滤波器可以通过估计交通工具的运输的一部分在交通工具状态变量136上的联合概率分布来允许现有交通工具状态变量136的外推。可以通过统计处理模块126应用其他统计处理以生成交通工具轨迹数据140。在一些实现方式中，交通工具轨迹数据140可以包括与交通工具104中的一个或多个的轨迹相关联的数据。这可以包括表示交通工具104根据时间跟随通过空间的路径的数据，并且可以例如包括与交通工具104的位置相关联的时间序列数据。
在一些实现方式中，计算装置102可以进一步被配置为将交通工具轨迹数据140传送至系统100的其他部件。例如，计算装置102可以被配置为将交通工具轨迹数据140传送至交通工具操作中心108。交通工具操作中心108可以使用交通工具轨迹数据140来补充与交通工具104的轨迹相关联的它的其他数据源(例如，如从基于地面的卫星站接收的)。
在一些实现方式中，计算装置102可以进一步被配置为将轨迹数据114传送至在运输中的交通工具104的一个或多个移动装置112。轨迹数据114可以至少部分地基于交通工具轨迹数据140。在一些实现方式中，轨迹数据114可以是交通工具轨迹数据140的子集、所有交通工具轨迹数据140、与多个交通工具104相关联的一些或所有交通工具轨迹数据140、或其某种组合。
在一些实现方式中，处理器106还可以包括交通工具跟踪数据生成器128。该交通工具跟踪数据生成器128可以被配置为生成交通工具跟踪数据142，在特定实现方式中，该交通工具跟踪数据可以存储在存储器130处。交通工具跟踪数据生成器128可以被配置为至少基于交通工具轨迹数据140以及在计算装置102处从交通工具操作中心108接收的监视数据116来生成交通工具跟踪数据142。监视数据116可以是与运输中的交通工具104的一个或多个轨迹方面的外部跟踪(例如，通过与交通工具操作中心108相关联的一个或多个部件)相关联的数据，如以下更详细地描述的。
在一些实现方式中，交通工具操作中心108可以是电子部件的物理和/或逻辑集合，这些部件可以是集中式的、分散式的或其一些组合、被配置为从多个交通工具跟踪系统接收跟踪信息。例如，交通工具操作中心108可以是集中式飞行器跟踪系统，其被配置为经由多个基于地面的雷达站接收与多个飞行器的跟踪相关联的信息。在一些实现方式中，交通工具操作中心108可以包括监视数据生成器144。该监视数据生成器144可以被配置为生成用于传送至计算装置102的监视数据116。在一些实现方式中，监视数据116可以包括与在交通工具操作中心108处从多个交通工具跟踪系统接收的外部跟踪信息相关联的数据。例如，监视数据116可以包括与多个雷达站对在运输中的交通工具104的跟踪相关联的数据。雷达站可以各自将其外部跟踪信息传送至交通工具操作中心108，该交通工具操作中心108然后可以组合跟踪信息以传送至计算装置102作为监视数据116中的一些或全部。
如上所述，一旦在计算装置102处接收，计算装置102的交通工具跟踪数据生成器128就可以被配置为至少基于传感器数据值110和监视数据116生成交通工具跟踪数据142。在特定实现方式中，交通工具跟踪数据142可以用于生成用于通信和/或显示给用户(例如，交通工具上的乘客、远离交通工具接入交通工具的跟踪的用户等)的交通工具跟踪。交通工具跟踪可以例如包括指示交通工具104在运输中、延迟、按时间、到达等的状态的数据。
在一些实现方式中，计算装置102还可以包括一个或多个接口122。该接口122可以被配置为促进计算装置102与系统100的一个或多个其他部件(诸如交通工具104和/或交通工具操作中心108)之间的通信。例如，接口122可以包括被配置为经由无线因特网链路从交通工具104接收传感器数据值110的至少一个无线因特网接口。在相同或替代实现方式中，系统100的其他部件可以包括被配置为促进系统100的不同部件之间或之中的通信的一个或多个接口。例如，交通工具104可以包括被配置为经由运输中的交通工具104与交通工具操作中心108之间的无线因特网链路来接收监视数据116的至少一个无线因特网接口。作为附加示例，交通工具操作中心108可以包括被配置为经由交通工具104与交通工具操作中心108之间的无线链路接收传感器数据值110的至少一个无线因特网接口。
在一些配置中，计算装置102的存储器130还可以包括指令132，该指令132在由处理器106执行时使计算装置102执行以上更详细地描述的功能以及以下参考图2至图4更详细地描述的功能。
在操作中，多个移动装置112(例如，MED 112A和MED 112B)存在于处于运输中的交通工具104上。在交通工具104的运输时间的时间段期间，MED 112A、112B的传感器中的一些或全部(例如，GPS 146A、146B；IMU148A、148B；气压计150A、150B)生成特定于单独传感器的多个传感器值。多个传感器值然后可以在本地和/或远程处理并且传送至交通工具操作中心，以便提供交通工具跟踪数据作为补充交通工具跟踪数据和/或独立交通工具跟踪数据。作为说明性示例，飞行器可以携带飞行员和副飞行员，飞行员和副飞行员中的每一个携带智能电话。在飞行器的运输的一部分期间(例如，飞行时间一小时)，每个智能电话的GPS和加速度计将分别生成多个位置和惯性测量。在特定配置中，GPS和加速度计读数可以被预处理以识别代表性传感器数据值。无论是否预处理，传感器读数(和/或代表传感器数据值)可以经由飞行器的内部无线因特网链路传送至计算装置。然后，计算装置可以提供对传感器读数(和/或代表传感器数据值)的进一步处理，以生成与飞行器的轨迹相关联的数据。轨迹信息可以(例如，经由电子飞行包应用)共享回飞行员和/或副飞行员和/或与交通工具操作中心108共享。
尽管图1示出了示例系统100的具体配置和部署，但是在不脱离本公开的范围的情况下，不同的配置和/或部署是可能的。例如，示例系统100将计算装置102示出为与交通工具104和交通工具操作中心108间隔开。在特定配置中，计算装置102可以存在于交通工具104内(包括分布在多个交通工具104之中)、交通工具操作中心108的一个或多个部件内、或其某种组合内。此外，在不脱离本公开的范围的情况下，计算装置102的不同部件可以分布在多个计算装置102之间或之中。
此外，尽管图1示出了使用单个交通工具104的移动装置提供交通工具轨迹跟踪的示例系统100，但是在不脱离本公开的范围的情况下，示例系统100可以使用多个交通工具104的移动装置提供交通工具轨迹跟踪。例如，计算装置102可以在与第二交通工具104的运输的一部分相关联的第二时间内从运输中的第二交通工具104接收来自该第二交通工具上的多个第二移动电子装置的第二传感器数据值。计算装置102可以进一步被配置为至少基于第二传感器数据值生成第二交通工具状态变量并且将统计处理应用于该第二交通工具状态变量以生成第二交通工具轨迹数据。计算装置102可以进一步被配置为将该第二交通工具轨迹数据传送至交通工具操作中心108。
图2示出了根据本公开的至少一个实现方式的用于使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪的另一示例系统200。通常，系统200对应于以上参考图1更详细地描述的系统100的特定实现方式。因此，具有也出现在图1的系统100中的参考标号的系统200的部件通常对应于系统100中它们的相同编号的对应部件。例如，系统200的移动电子装置112A、112B通常对应于图1的系统100的移动电子装置112A、112B。
除了在图1的系统100中示出的部件之外，系统200还示出了可以存在于系统200的特定实现方式中的特定部件。例如，在系统200中，移动电子装置112A、112B各自分别包括传感器融合部件202A、202B。传感器融合部件202可以是VDCA152的一部分，如以上参考图1更详细地描述的。传感器融合部件202可以被配置为收集、组合、表示或以其他方式分析由移动装置112收集的传感器值等。例如，传感器融合部件202A可以被配置为生成一个或多个代表性传感器数据值，如以上参考图1更详细地描述的，和/或生成第一传感器数据值118以传送至计算装置102。同样地，移动电子装置112B的传感器融合部件202B可以被配置为生成一个或多个代表性传感器数据值和/或生成第二传感器数据值120以传送至计算装置102。
在一些实现方式中，图1的计算装置102的处理器106的操作还可以全部地或部分地由一个或多个接入层，诸如安全层206、服务层208、SWIM接口层210、交通工具操作中心接口212等包含。接入层可以是被配置为在系统200的总体性能中执行特定功能的一个或多个硬件和/或软件部件。例如，安全层206可以被配置为提供接入控制、用户认证、加密/解密和/或其他安全相关操作等。服务层208可以被配置为提供第三方应用对系统200的接入、与控制层的接口、与传输层的接口、和其他网络服务相关的操作等。
SWIM接口层210可以被配置为提供一个或多个SWIM相关应用对系统200的接入等，如以上参考图1更详细地描述的。例如，SWIM接口层210可以被配置成为一个或多个应用提供对系统200的接入以向交通工具104的乘客提供系统范围的信息。交通工具操作中心接口212可以被配置为通过一个或多个交通工具操作中心108提供对系统200的接入等。如以上参考图1更详细地描述的，计算装置102可以被配置为从交通工具操作中心108接收信息(例如，监视数据116)。计算装置102还可以被配置为将信息(例如，图1的轨迹数据114)传送至交通工具操作中心108。在特定实现方式中，计算装置102与交通工具操作中心108之间或之中的通信将由交通工具操作中心接口212处理。
在一些实现方式中，系统200的处理器106还可以包括数据融合模块204。数据融合模块204可以被配置为收集、组合、表示或以其他方式分析由处理器106结合从交通工具操作中心接收的信息(例如，监视数据116)所接收的传感器数据值(例如，第一传感器数据值118和第二传感器数据值120)等。例如，数据融合模块204可以被配置为至少基于交通工具轨迹数据(例如，图1的交通工具轨迹数据140)和监视数据116来生成交通工具跟踪数据142，如以上参考图1更详细地描述的。
如以上关于图1所述，尽管图2示出了示例系统200的特定配置和部署，但是在不脱离本公开的范围的情况下，不同的配置和/或部署是可能的。此外，尽管图2示出了使用移动装置为单个交通工具104提供交通工具轨迹跟踪的示例系统200，但是在不脱离本公开的范围的情况下，示例系统200可以使用移动装置为多个交通工具104提供交通工具轨迹跟踪。
图3是根据本公开的用于使用移动装置提供交通工具轨迹跟踪的方法300的示例的流程图。方法300可以由执行指令的一个或多个处理器，(诸如通过执行来自存储器130的指令132的图1的处理器106)来发起、执行或控制。
在一些实现方式中，方法300包括：在302处，在与运输的一部分相关联的时间段内从运输中的交通工具接收来自该交通工具上的多个移动电子装置的传感器数据值。例如，图1的处理器106可以从交通工具104上的移动电子装置112A、112B接收传感器数据值110。
在图3的示例中，方法300还包括：在304处，至少基于传感器数据值来生成交通工具状态变量。例如，图1的处理器106可至少基于传感器数据值110生成交通工具状态变量136。在图3的示例中，方法300还包括：在306处，将统计处理应用于交通工具状态变量以生成交通工具轨迹数据。例如，图1的处理器106可以将统计处理应用于交通工具状态变量136以生成交通工具轨迹数据140。
尽管方法300被示出为包括一定数量的步骤，但是在不脱离本公开的范围的情况下，更多、更少和/或不同的步骤可以包括在方法300中。例如，方法300可以取决于移动装置112的计数和/或在给定时间将数据传送至图1的计算装置102的交通工具104的数量而变化。例如，方法300可以生成交通工具状态变量并且将统计处理应用于该交通工具状态变量以在逐个交通工具的基础上生成交通工具轨迹数据。
图4是根据本公开的包括被配置为支持计算机实现的方法和计算机可执行程序指令(或代码)的各方面的计算装置410的计算环境400的框图。例如，计算装置410或其部分被配置为执行指令以发起、执行或控制以上参考图1至图3更详细地描述的一个或多个操作。在特定方面中，计算装置410可以包括图1的计算装置102、交通工具操作中心108、移动装置112；一个或多个服务器；一个或多个虚拟装置；或其组合。
计算装置410包括一个或多个处理器420。在特定方面中，处理器420对应于图1的处理器106。处理器420被配置为与系统存储器430、一个或多个存储装置450、一个或多个输入/输出接口440、一个或多个通信接口460或其任何组合通信。系统存储器430包括易失性存储器装置(例如，随机存取存储器(RAM)装置)、非易失性存储器装置(例如，只读存储器(ROM)装置、可编程只读存储器和闪存)或易失性存储器装置和非易失性存储器装置两者。系统存储器430存储操作系统432，该操作系统432可以包括用于引导计算装置410的基本输入/输出系统以及使计算装置410能够与用户、其他程序和其他装置交互的完整操作系统。系统存储器430存储系统(程序)数据438，诸如指令436、图1的所接收的传感器数据值134、交通工具状态变量136、代表性传感器数据值138、交通工具轨迹数据140、交通工具跟踪数据142或其组合。
系统存储器430包括可由处理器420执行的一个或多个应用程序434(例如，指令集)。作为示例，一个或多个应用程序434包括指令436，该指令可由处理器420执行以发起、控制或执行参考图1至图3所描述的一个或多个操作。为了说明，一个或多个应用程序434包括指令436，该指令可由处理器420执行以发起、控制或执行参考生成交通工具状态变量136、交通工具轨迹数据140或其组合所描述的一个或多个操作。
在具体实现方式中，系统存储器430包括存储指令436的非暂态计算机可读介质(例如，计算机可读存储装置)，当由处理器420执行时，该指令使处理器420发起、执行或控制操作以使用移动装置提供交通工具轨迹跟踪。
该操作包括在与运输的一部分相关联的时间段内从运输中的交通工具接收来自该交通工具上的多个移动电子装置的传感器数据值。该操作还包括至少基于传感器数据值生成交通工具状态变量。该操作还包括将统计处理应用于交通工具状态变量以生成交通工具轨迹数据。
一个或多个存储装置450包括非易失性存储装置，诸如磁盘、光盘或闪存装置。在特定示例中，存储装置450包括可移动存储装置和不可移动存储装置两者。存储装置450被配置为存储操作系统、操作系统的图像、应用程序(例如，应用程序434中的一个或多个)和程序数据(例如，程序数据438)。在特定方面中，系统存储器430、存储装置450或系统存储器430和存储装置450两者包括有形计算机可读介质。在特定方面，存储装置450中的一个或多个在计算装置410外部。
一个或多个输入/输出接口440使计算装置410能够与一个或多个输入/输出装置470通信以促进用户交互。例如，一个或多个输入/输出接口440可以包括显示接口、输入接口或显示接口和输入接口两者。例如，输入/输出接口440适于接收来自用户的输入、接收来自另一计算装置的输入或其组合。在一些实现方式中，输入/输出接口440符合一个或多个标准接口协议，包括串行接口(例如，通用串行总线(USB)接口或电气与电子工程师协会(IEEE)接口标准)、并行接口、显示适配器、音频适配器、或自定义接口(“IEEE”是新泽西州皮斯卡塔韦市的电气与电子工程师协会的注册商标)。在一些实现方式中，输入/输出装置470包括一个或多个用户接口装置和显示器，包括按钮、键盘、指向装置、显示器、扬声器、麦克风、触摸屏和其他装置的一些组合。在特定方面，输入/输出装置470包括图1的接口122。
处理器420被配置为经由一个或多个通信接口460与装置或控制器480通信。例如，一个或多个通信接口460可以包括网络接口。装置或控制器480可以例如包括图1的交通工具104的一个或多个部件和/或交通工具操作中心108的一个或多个部件。
在一些实现方式中，非瞬态计算机可读介质(例如，计算机可读存储装置)存储指令，当由一个或多个处理器执行时，该指令使该一个或多个处理器发起、执行或控制操作以执行以上描述的功能的一部分或全部。例如，指令可以执行以实现图1至图3中的操作或方法中的一个或多个。在一些实现方式中，图1至图3的操作或方法中的一个或多个的部分或全部可以由执行指令的一个或多个处理器(例如，一个或多个中央处理单元(CPU)、一个或多个图形处理单元(GPU)、一个或多个数字信号处理器(DSP))、由专用硬件电路或其任何组合来实施。
本文描述的示例的图示旨在提供对不同实现方式的结构的一般理解。这些图示不旨在充当利用本文所描述的结构或方法的设备和系统的所有元件和特征的完整描述。在审阅本公开之后，许多其他实现方式对于本领域的技术人员可以是显而易见的。其他实现方式可以被利用并从本公开导出，使得可以在不脱离本公开的范围的情况下进行结构和逻辑替换和改变。例如，方法操作可以按与图中所示的顺序不同的顺序执行或者可以省略一个或多个方法操作。因此，本公开和附图被认为是说明性的而非限制性的。
此外，虽然本文已经示出和描述了具体示例，但是应当理解，被设计为实现相同或相似结果的任何后续布置可以替代所示出的具体实现方式。本公开旨在覆盖不同实现方式的任何和所有后续适配或变化。在审阅该说明书之后，以上实现方式的组合以及未在本文具体描述的其他实现方式对于本领域技术人员将是显而易见的。
提交本公开的说明书摘要，应理解其不用于解释或限制权利要求的范围或含义。此外，在前述具体实施方式中，出于精简本公开的目的，不同特征可以被组合在一起或者以单个实现方式描述。上述示例说明但不限制本公开。还应当理解，根据本公开的原理，许多修改和变化是可能的。如所附权利要求所反映的，所要求保护的主题可以涉及比任何公开的示例的所有特征少的特征。因此，本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。
此外，本公开包括根据以下条款的实施方式：
根据条款1，一种方法，包括：在与运输的一部分相关联的时间段内从该运输中的交通工具接收来自该交通工具上的多个移动电子装置的传感器数据值。该方法还包括至少基于传感器数据值生成交通工具状态变量。该方法还包括将统计处理应用于交通工具状态变量以生成交通工具轨迹数据。
条款2包括根据条款1的方法，其中，生成交通工具状态变量包括处理传感器数据值以识别一个或多个代表性传感器数据值。
条款3包括根据条款2的方法，其中，处理传感器数据值以识别一个或多个代表性传感器数据值包括从传感器数据值中移除一个或多个离群数据值。
条款4包括根据条款1至3中任一项的方法，其中，从多个移动电子装置中的第一移动电子装置接收的第一传感器数据值包括由第一移动电子装置生成的一个或多个代表性传感器数据值，该一个或多个代表性传感器数据值与在该时间段期间由第一移动电子装置的传感器生成的多个传感器值相关联。
条款5包括根据条款4的方法，其中，一个或多个代表性传感器数据值中的至少一个包括多个传感器值的平均值、传感器值的范围、多个传感器值的一个或多个区间、或与多个传感器值相关联的方差。
条款6包括根据条款4或5中任一项的方法，其中，一个或多个代表性传感器数据值省略多个传感器数据值中的一个或多个离群数据值。
条款7包括根据条款1至6中任一项的方法，进一步包括：接收与在运输中的交通工具的一个或多个轨迹方面的外部跟踪相关联的监视数据；以及至少基于交通工具轨迹数据和监视数据生成交通工具跟踪数据。
条款8包括根据条款7的方法，其中，接收该监视数据包括经由在运输中的交通工具与交通工具操作中心之间的无线因特网链路接收该监视数据。
条款9包括根据条款1至8中任一项的方法，进一步包括：将与运输中的交通工具相关联的轨迹数据传送至多个移动电子装置，该轨迹数据至少基于交通工具轨迹数据。
条款10包括根据条款1至9中任一项的方法，其中，统计处理包括从交通工具状态变量中移除一个或多个离群数据值。
条款11包括根据条款1至10中任一项的方法，其中，统计处理包括将一个或多个卡尔曼滤波器应用于交通工具状态变量。
条款12包括根据条款1至11中任一项的方法，其中，传感器数据值中的至少一个源自移动电子装置中的一个的全球定位系统(“GPS”)部件。
条款13包括根据条款1至12中任一项的方法，其中，传感器数据值中的至少一个源自移动电子装置中的一个的惯性测量单元(“IMU”)部件。
条款14包括根据条款1至13中任一项的方法，其中，传感器数据值中的至少一个源自移动电子装置中的一个的气压计。
条款15包括根据条款1至14中任一项的方法，其中，传感器数据值中的至少一个源自移动电子装置中的一个的生物计量传感器。
条款16包括根据条款1至15中任一项的方法，进一步包括：将交通工具轨迹数据传送至交通工具操作中心。
条款17包括根据条款1至16中任一项的方法，进一步包括：在与第二交通工具的运输的一部分相关联的第二时间段内从该运输中的第二交通工具接收来自该第二交通工具上的多个第二移动电子装置的第二传感器数据值；至少基于该第二传感器数据值生成第二交通工具状态变量；并且将统计处理应用于该第二交通工具状态变量以生成第二交通工具轨迹数据。
条款18包括根据条款17的方法，进一步包括：将第二交通工具轨迹数据传送至交通工具操作中心。
条款19包括根据条款1至18中任一项的方法，其中，传感器数据值经由交通工具与交通工具操作中心之间的无线链路接收。
条款20包括根据条款1至19中任一项的方法，其中，交通工具包括飞行器。
条款21包括根据条款20的方法，其中，多个移动电子装置包括飞行器上的智能电话。
条款22包括根据条款21的方法，其中，智能电话中的每一个包括交通工具数据收集应用程序以使智能电话中的至少一个的传感器收集传感器数据值并且将该传感器数据值传送至飞行器上的无线因特网路由器。
条款23包括根据条款22的方法，其中，该无线因特网路由器使传感器数据值被传送至交通工具操作中心。
根据条款24，一种非瞬态计算机可读介质，存储可由一个或多个处理器执行以执行以下操作的指令，该操作包括：在与运输的一部分相关联的时间段内从该运输中的交通工具接收来自该交通工具上的多个移动电子装置的传感器数据值。该操作还包括至少基于传感器数据值生成交通工具状态变量。该操作还包括将统计处理应用于交通工具状态变量以生成交通工具轨迹数据。
条款25包括根据条款24的非瞬态计算机可读介质，其中，生成交通工具状态变量包括处理传感器数据值以识别一个或多个代表性传感器数据值。
条款26包括根据条款25的非瞬态计算机可读介质，其中，处理传感器数据值以识别一个或多个代表性传感器数据值包括从传感器数据值中移除一个或多个离群数据值。
条款27包括根据条款24至26中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，从多个移动电子装置中的第一移动电子装置接收的第一传感器数据值包括由第一移动电子装置生成的一个或多个代表性传感器数据值，该一个或多个代表性传感器数据值与在该时间段期间由第一移动电子装置的传感器生成的多个传感器值相关联。
条款28包括根据条款27的非瞬态计算机可读介质，其中，一个或多个代表性传感器数据值中的至少一个包括多个传感器值的平均值、传感器值的范围、多个传感器值的一个或多个区间、或与多个传感器值相关联的方差。
条款29包括根据条款27或28中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，一个或多个代表性传感器数据值省略多个传感器数据值中的一个或多个离群数据值。
条款30包括根据条款24至29中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，该操作进一步包括：接收与运输中的交通工具的一个或多个轨迹方面的外部跟踪相关联的监视数据；以及至少基于交通工具轨迹数据和监视数据生成交通工具轨迹数据。
条款31包括根据条款30的非瞬态计算机可读介质，其中，接收该监视数据包括经由在运输中的交通工具与交通工具操作中心之间的无线因特网链路接收该监视数据。
条款32包括根据条款24至31中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，该操作进一步包括：将与运输中的交通工具相关联的轨迹数据传送至多个移动电子装置，该轨迹数据至少基于交通工具轨迹数据。
条款33包括根据条款24至32中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，统计处理包括从交通工具状态变量中移除一个或多个离群数据值。
条款34包括根据条款24至33中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，统计处理包括将一个或多个卡尔曼滤波器应用于交通工具状态变量。
条款35包括根据条款24至34中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，传感器数据值中的至少一个源自移动电子装置中的一个的全球定位系统(“GPS”)部件。
条款36包括根据条款24至35中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，传感器数据值中的至少一个源自移动电子装置中的一个的惯性测量单元(“IMU”)部件。
条款37包括根据条款24至36中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，传感器数据值中的至少一个源自移动电子装置中的一个的气压计。
条款38包括根据条款24至37中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，传感器数据值中的至少一个源自移动电子装置中的一个的生物计量传感器。
条款39包括根据条款24至38中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，该操作进一步包括将交通工具轨迹数据传送至交通工具操作中心。
条款40包括根据条款24至40中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，该操作进一步包括：在与第二交通工具的运输的一部分相关联的第二时间段内从该运输中的第二交通工具接收来自该第二交通工具上的多个第二移动电子装置的第二传感器数据值；至少基于该第二传感器数据值生成第二交通工具状态变量；并且将统计处理应用于该第二交通工具状态变量以生成第二交通工具轨迹数据。
条款41包括根据条款40的非瞬态计算机可读介质，其中，该操作进一步包括将该第二交通工具轨迹数据传送至交通工具操作中心。
条款42包括根据条款24至41中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，传感器数据值经由交通工具与交通工具操作中心之间的无线链路接收。
条款43包括根据条款24至42中任一项的非瞬态计算机可读介质，其中，交通工具包括飞行器。
条款44包括根据条款43的非瞬态计算机可读介质，其中，多个移动电子装置包括飞行器上的智能电话。
条款45包括根据条款44的非瞬态计算机可读介质，其中，智能电话中的每一个包括交通工具数据收集应用程序以使智能电话中的至少一个的传感器收集传感器数据值并且将该传感器数据值传送至飞行器上的无线因特网路由器。
条款46包括根据条款45的非瞬态计算机可读介质，其中，该无线因特网路由器使传感器数据值被传送至交通工具操作中心。
根据条款47，一种系统，包括被配置为存储指令的存储器和一个或多个处理器。该一个或多个处理器被配置为在与运输的一部分相关联的时间段内从该运输中的交通工具接收来自该交通工具上的多个移动电子装置的传感器数据值。该一个或多个处理器还被配置为至少基于传感器数据值生成交通工具状态变量。该一个或多个处理器还被配置为将统计处理应用于交通工具状态变量以生成交通工具轨迹数据。
条款48包括根据条款47的系统，其中，该一个或多个处理器进一步被配置为通过处理传感器数据值来识别一个或多个代表性传感器数据值来生成交通工具状态变量。
条款49包括根据条款48的系统，其中，该一个或多个处理器进一步被配置为处理传感器数据值以通过从传感器数据值中移除一个或多个离群数据值来识别一个或多个代表性传感器数据值。
条款50包括根据条款47至49中任一项的系统，其中，从多个移动电子装置中的第一移动电子装置接收的第一传感器数据值包括由第一移动电子装置生成的一个或多个代表性传感器数据值，该一个或多个代表性传感器数据值与在该时间段期间由第一移动电子装置的传感器生成的多个传感器值相关联。
条款51包括根据条款50的系统，其中，一个或多个代表性传感器数据值中的至少一个包括多个传感器值的平均值、传感器值的范围、多个传感器值的一个或多个区间、或与多个传感器值相关联的方差。
条款52包括根据条款50或51的系统，其中，一个或多个代表性传感器数据值省略多个传感器数据值中的一个或多个离群数据值。
条款53包括根据条款47至52中任一项的系统，其中，一个或多个处理器进一步被配置为：接收与运输中的交通工具的一个或多个轨迹方面的外部跟踪相关联的监视数据；以及至少基于交通工具轨迹数据和监视数据生成交通工具轨迹数据。
条款54包括根据条款53的系统，其中，一个或多个处理器进一步被配置为通过经由在运输中的交通工具与交通工具操作中心之间的无线因特网链路接收监视数据来接收该监视数据。
条款55包括根据条款47至54中任一项的系统，其中，一个或多个处理器进一步被配置为将与该运输中的交通工具相关联的轨迹数据传送至多个移动电子装置，该轨迹数据至少基于交通工具轨迹数据。
条款56包括根据条款47至55中任一项的系统，其中，一个或多个处理器还被配置为通过从交通工具状态变量中移除一个或多个离群数据值来应用统计处理。
条款57包括根据条款47至56中任一项的系统，其中，一个或多个处理器进一步被配置为通过将一个或多个卡尔曼滤波器应用于交通工具状态变量来应用统计处理。
条款58包括根据条款47至57中任一项的系统，其中，传感器数据值中的至少一个源自移动电子装置中的一个的全球定位系统(“GPS”)部件。
条款59包括根据条款47至58中任一项的系统，其中，传感器数据值中的至少一个源自移动电子装置中的一个的惯性测量单元(“IMU”)部件。
条款60包括根据条款47至59中任一项的系统，其中，传感器数据值中的至少一个源自移动电子装置中的一个的气压计。
条款61包括根据条款47至60中任一项的系统，其中，传感器数据值中的至少一个源自移动电子装置中的一个的生物计量传感器。
条款62包括根据条款47至61中任一项的系统，其中，一个或多个处理器进一步被配置为将交通工具轨迹数据传送至交通工具操作中心。
条款63包括根据条款47至62中任一项的系统，其中，一个或多个处理器还被配置为：在与第二交通工具的运输的一部分相关联的第二时间段内从该运输中的第二交通工具接收来自该第二交通工具上的多个第二移动电子装置的第二传感器数据值；至少基于该第二传感器数据值生成第二交通工具状态变量；并且将统计处理应用于该第二交通工具状态变量以生成第二交通工具轨迹数据。
条款64包括根据条款63的系统，其中，一个或多个处理器进一步被配置为将该第二交通工具轨迹数据传送至交通工具操作中心。
条款65包括根据条款47至64中任一项的系统，其中，传感器数据值经由交通工具与交通工具操作中心之间的无线链路接收。
条款66包括根据条款47至65中任一项的系统，其中，交通工具包括飞行器。
条款67包括根据条款66的系统，其中，多个移动电子装置包括飞行器上的智能电话。
条款68包括根据条款67的系统，其中，智能电话中的每一个包括交通工具数据收集应用程序以使智能电话中的至少一个的传感器收集传感器数据值并且将该传感器数据值传送至飞行器上的无线因特网路由器。
条款69包括根据条款68的系统，其中，该无线因特网路由器使传感器数据值被传送至交通工具操作中心。

Claims (10)

1.一种使用移动装置进行交通工具轨迹跟踪的方法(300)，包括：
在与运输的一部分相关联的时间段内从所述运输中的交通工具(104)接收(302)来自所述交通工具上的多个移动电子装置(112)的传感器数据值(110)；
至少基于所述传感器数据值生成(304)交通工具状态变量(136)；以及
将统计处理(126)应用(306)于所述交通工具状态变量以生成交通工具轨迹数据(140)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述交通工具状态变量包括处理所述传感器数据值以识别一个或多个代表性传感器数据值(138)。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，处理所述传感器数据值以识别所述一个或多个代表性传感器数据值包括从所述传感器数据值中移除一个或多个离群数据值。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，从所述多个移动电子装置中的第一移动电子装置(112A)接收的第一传感器数据值(118)包括由所述第一移动电子装置生成的一个或多个代表性传感器数据值，所述一个或多个代表性传感器数据值与在所述时间段期间由所述第一移动电子装置的传感器生成的多个传感器值相关联。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述一个或多个代表性传感器数据值中的至少一个包括所述多个传感器值的平均值、所述多个传感器值的范围、所述多个传感器值的一个或多个区间、与所述多个传感器值相关联的方差、或多个所述传感器数据值中的一个或多个离群数据值的省略。
6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
接收与在所述运输中的所述交通工具的一个或多个轨迹方面的外部跟踪相关联的监视数据(116)；以及
至少基于所述交通工具轨迹数据和所述监视数据生成(128)交通工具跟踪数据(142)。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述统计处理包括从所述交通工具状态变量中移除一个或多个离群数据值。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述统计处理包括将一个或多个卡尔曼滤波器应用于所述交通工具状态变量。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述传感器数据值中的至少一个源自所述多个移动电子装置中的一个移动电子装置的全球定位系统(“GPS”)部件(146)、所述多个移动电子装置中的一个移动电子装置的惯性测量单元(“IMU”)部件(148)、所述多个移动电子装置中的一个移动电子装置的气压计(150)、或所述多个移动电子装置中的一个移动电子装置的生物计量传感器。
10.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：将所述交通工具轨迹数据传送至交通工具操作中心(108)。
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