【０００１】
（技術分野）
本発明は、ＧＰＳが使用可能な通信装置の地理的な位置を、遠隔的及び局所的に特定するシステム及び方法に関するものである。
【０００２】
（発明の背景）
全地球測位システム（ＧＰＳ）は移動ＧＰＳ受信機を用いて、ＧＰＳ衛星から全地球的な測位データを受信する。ＧＰＳ受信機は、操作者に経度及び緯度を提供する。位置データが高信頼性で、正確に、かつ経済的に得られれば、ＧＰＳシステムが有効なものとなる。
【０００３】
セル電話は、セル電話のユーザがほとんどどこでも、任意の時間に発呼を行うことを可能にする。例えば緊急の９１１番のセルラ電話発呼の場合には、９１１番のオペレータがセル電話の発呼者の位置を特定することが往々にして所望される。セル電話の発呼者が発呼を行っている位置を識別することは、不急の状況でも所望される。例えば操作者は、地理不案内の市内を走行している間に、特定のホテルまたはレストランの位置を知りたいことがある。
【０００４】
Ｇｒｉｍｅｓに交付された米国特許番号５，３８８，１４７には、セルラ電話が地理的座標を位置情報に変換して、この位置情報をセルラ電気通信システムに送信する電気通信システムが記載されている。
【０００５】
これらのセル電話位置決めシステムの問題点は、地理的座標から得た位置情報は、セル電話のユーザの位置決めに大きな価値をもたらすためには、往々にして粗すぎるということである。これらのセルラ位置決めシステムの他の問題点は、セルラ電話が、位置情報を含むディジタルデータを、セル電話の操作者が追跡システムの操作者と通信するために確立された音声チャネルと同じ音声チャネル上で送信することができないということである。携帯位置決め装置は、セルラ網から完全に独立した通信網を使用する。
本発明は、従来技術に関連するこれら及び他の問題に応えるものである。
【０００６】
（発明の概要）
閉ループ追跡システムは、移動装置に位置的データを、実時間ベース及び履歴ベースでポーリング（問い合わせ）することによって、目標を正確に追跡する。ポーリングしたデータは、軌跡（トラック）候補を作成する前に、選別（フィルタリング）及び修正する。追跡システムは、地図上に表示するための最良の候補を選定する。追跡システムが、最良の候補選定を行うために追加的な情報を必要とする際には、正しい選定を行うために必要なデータを移動装置にポーリングして、追跡システムを閉ループにする。
【０００７】
この追跡システムは、ディジタル位置データを、追跡システムの発呼受信者との音声通信用に確立した音声チャネルと同じ音声チャネル上で送信する。これにより、移動装置が追跡システムとの間に、第２の独立した無線データ通信接続を確立しなければならないことが解消される。
【０００８】
追跡中の移動装置の位置を識別するために地図を使用する。緯度及び経度におけるより良好な位置決め精度は、全地球測位システム及び三角測量データに加えて、種々の異なる情報源からの測定の修正を用いることによってもたらされる。
【０００９】
本発明の、以上及び他の特徴及び利点は、以下に図面を参照して詳細に説明する好適な実施例より明らかになる。
【００１０】
（好適な実施例の詳細な説明）
以下、本発明の実施例について図面を参照して説明する。
図１に、ユーザ２３からの音声信号２２を受ける移動装置１４を具えた無線通信網１２を示す。図１に示す例では、移動装置１４はセルラ電話である。しかし、この移動装置は、追跡システム４０との無線データ通信を行ういずれの携帯装置とすることもできる。例えば移動装置１４は、車内に設置した装置またはポータブル（携帯型）コンピュータ、あるいはパーム（手持ち）型コンピュータとすることもできる。
【００１１】
移動装置１４内の音声符号化器（ボコーダ）１８は、音声信号２２を符号化ディジタル音声信号３１に符号化し、そしてこの信号はディジタル無線チャネル３４上に送信される（セル発呼）。セル電話１４は、符号化音声信号３１を、セル発呼をセルラ電気通信交換システム（ＣＴＳＳ）３８に中継するセルラ通信基地（セルサイト）３６に送信する。ＣＴＳＳ３８はこのセルラ発呼を、ＰＳＴＮ網（Ｐｕｂｌｉｃ Ｓｗｉｔｃｈｅｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ：公衆交換電話網）及び／またはインターネット網４２を通して、追跡システム４０に接続する。
【００１２】
移動装置１４内のＧＰＳプロセッサ３０は、経度、緯度、及び１つ以上のＧＰＳ衛星２０からの他の位置情報を受信する。移動装置１４には、帯域内信号（ＩＢＳ：Ｉｎ−Ｂａｎｄ Ｓｉｇｎａｌｉｎｇ）モデム２８が付属している。ＩＢＳモデム２８は、ディジタルＧＰＳデータ２９を合成ディジタルデータトーン２６に変調する。ディジタルデータトーン２６は、例えばボコーダ１８のような、セルラ網１２内及び地上回線網４２における符号化構成要素が、ディジタルデータを変質させることを防止する。音声符号化器１８は、ディジタルデータトーン２６を符号化ディジタルデータ３２に変換して、このデータは、符号化音声信号３１用に用いたのと同じディジタル音声チャネル３４上で送信される。
【００１３】
ＩＢＳモデム２８で用いている符号化及び変調方式は、ディジタルデータ２９を、移動装置１４内で音声信号２２を符号化するために用いているのと同じ音声符号化器１８を通して送信することを可能にする。このことは、ユーザ２３が、独立した無線モデムを使用してディジタルデータを送信しなければならないことを解消して、ユーザ２３がディジタル無線の同一通話中に、音声信号及びディジタルデータを送信することを可能にする。ＩＢＳモデムについては、同時継続出願の米国特許出願番号０９／５３１，３６７、２０００年３月２１日出願に詳細に記載してあり、これは参考文献として本明細書に含める。
【００１４】
追跡システム４０は、移動装置１４が送信する、符号化音声信号３１及び符号化ディジタルＧＰＳデータ３２を共に受信する。追跡システム４０は、無線チャネル３４上に送信された符号化ＧＰＳデータ３２を検出して復号化する、１つ以上のＩＢＳモデム４１を具えている。
【００１５】
図２は、移動装置１４のより詳細な図である。スイッチ６０は、マイクロホン５８からの音声信号２２またはＩＢＳモデム２８からのディジタルデータトーン２９のいずれかを、音声符号化器１８に結合する。
【００１６】
スイッチ６０は、移動装置１４における表示スクリーン６２上のメニューによるか、あるいはボタン６４によるかのいずれかで制御される。ボタン６４はＧＰＳプロセッサ３０に、ＧＰＳ衛星２０から得たＧＰＳ位置データ３２を、無線チャネル３４上での送信用のＩＢＳモデム２８に送信することを開始させる。スイッチ６０は、移動装置１４のキーボード上の１つのキー（図示せず）によって制御することもできる。ＧＰＳプロセッサ３０は、追跡システム４０からの追跡要求または自発的な追跡要求によって、スイッチ６０を自動的に制御することもできる。ディジタルＧＰＳデータは、移動装置１４のハンズフリーポート（手放し入力用ポート）５６を通して入力することもできる。進歩的な変調技術を用いる際には、音声及びデータを共に同時に送信できるので、このスイッチは不要である。
【００１７】
追跡システム４０との無線チャネル３４は、ユーザ２３が、追跡システム４０用の電話番号を発呼することによって確立される。音声通信３１は、移動装置のユーザ２３と、追跡システムの所にいる発呼受信者８４（図３）との間で確立する。発呼受信者８４はユーザ２３に、ボタン６４を押すように指示する。セル電話の操作者２３がボタン６４を押して、ＧＰＳプロセッサ３０が、ＧＰＳ衛星２０から得たＧＰＳデータを送信することが可能になる。ＧＰＳプロセッサはＧＰＳデータを連続的に取得する。追跡用途では、このボタン操作は、１回押して送信することよりもむしろ周期的なものになり得る。同時に、スイッチ６０がＩＢＳモデム２８を音声符号化器１８に接続する。そしてＩＢＳモデム２８が作動する。ＧＰＳプロセッサ３０がＧＰＳデータ２９をＩＢＳモデム２８に出力する。ＩＢＳモデム２８がディジタルＧＰＳデータを変調して、移動装置１４内の音声符号化器１８に出力する。音声符号化器１８は符号化ＧＰＳデータ３２を、無線チャネル３４上で追跡システム４０に出力する。
【００１８】
ユーザ２３は追跡システム４０用の電話番号を手動で発呼した後の任意の時点で、ボタン６４を押すことができる。ＧＰＳ位置データ（または他のディジタルデータ）をディジタルデータトーンとして、ＩＢＳモデム２８を通して、無線チャンネル３４で追跡システム４０に出力する。
【００１９】
追跡システム４０はＧＰＳプロセッサ３０に対して、その後の追加的な位置履歴の要求４４を行うことができる。これらの要求４４に応答して、ＧＰＳプロセッサ３０が追加的なＧＰＳデータ３２を追跡システム４０に送信する。追跡システム４０が移動装置１４についての最良の軌跡（トラック）を識別した後に、軌跡情報４６をユーザ２３に送信する。軌跡情報４６は、追跡システムの所にいる発呼受信者による実際の音声信号の形態、自動化した応対装置から電子的に発生した音声信号の形態、あるいはディスプレイ６２上にユーザ２３に対して表示するディジタルデータの形態にすることができる。データを良好に送信した後に、ユーザが再びボタン６４を押して、スイッチ６０をマイクロホン５８に再接続することができる。
【００２０】
図３は、先に図１に示した追跡システム４０のより詳細な図である。追跡システム４０は、移動装置１４からディジタルＧＰＳデータ３２を受信するためのＩＢＳモデム７２を具えた位置サービスコントローラ（ＬＳＣ）７０を具えている。プロセッサ７６は位置データを、地図７４、運動モデル７８、及び位置履歴７９と共に用いて、移動装置１４の位置を追跡する。発呼受信者８４は、移動装置１４の所にいるユーザからの初期位置要求を、電話機８２で受信する。発呼受信者８４はコンピュータ８０を使用して、ＬＳＣ７０によって復号化した位置データにアクセスして、プロセッサ７６が提供する追跡情報を表示する。そして発呼受信者８４は、最良の軌跡位置情報を、移動装置１４のユーザ２３に明言するか、あるいはディジタル通信する。
【００２１】
図４は、移動装置１４と追跡システム４０との間の通信順序を示すブロック図である。図４中のメッセージの流れは、ＧＰＳ位置測定が、移動装置及び追跡システムの両者によるフィルタ試験に合格していることを仮定している。ブロック１００では、ユーザが追跡システムを、無線通信システムを通してダイヤル発呼する。ブロック１０２では、発呼の確立中に、移動装置１４がＧＰＳ衛星に対するＧＰＳ位置を維持する。ブロック１０４では、追跡システム４０におけるＬＳＣ７０を、移動装置１４が確立した音声径路にブリッジ接続（橋絡）する。ブロック１０６では、ＬＳＣ７０が開き回線を検出して、移動装置１４との接続のために聴話する。ブロック１０８では、追跡システム４０が発呼に応答する。
【００２２】
ブロック１１０では、追跡システム４０の所にいる発呼受信者８４が発呼に応答して、移動装置１４の位置を要求する。ブロック１１２では、この位置要求に応答して、移動装置１４のユーザ２３が位置追跡ボタンを押す。ブロック１１４では、移動装置１４が、発声音声信号を拾うマイクロホンに接続した音声伝送径路（ＴＸ）をミュート（静音化）する。音声とデータが同時のシナリオでは、この動作は不要である。移動装置１４は、ＧＰＳ受信機からの位置を取得して、この位置を追跡システム４０に送信する。
【００２３】
ブロック１１８では、ＬＳＣ７０が、移動装置１４のＩＢＳモデム２８によって送信される位置メッセージを復号化する。そして遠隔的な追跡システム４０が、移動装置１４についての閉ループ追跡方式を実行する。閉ループ追跡方式では、遠隔的な追跡システム４０が、移動装置１４からの追加的な位置履歴データを要求することができる。移動装置１４は、以前の位置データを記憶して、追跡システムが要求した際に、この位置履歴を送信する。そしてブロック１１６では、移動装置１４が前記伝送径路のミュートを解除する。
【００２４】
ブロック１２０では、移動装置１４を追跡するために、前記位置データを地図エンジン（図３ではプロセッサ７６として示す）に送信する。この地図エンジンは、移動装置１４についての位置を取得してこれを表示する。ブロック１２２では、地図上の位置を、遠隔的な追跡システム４０の所にいる発呼受信者８４に対して表示する。この移動装置１４の位置にもとづいて、発呼受信者８４は、ミュートしていない送信チャネル上で、移動装置１４のユーザ２３に支援データを提供する。
【００２５】
ブロック１２４では、ユーザ２３が発呼受信者８４の情報を聴取することによって支援を受け、そして追跡システム４０との通話を終了する。ブロック１２６では、通話接続を中断する。ブロック１２８では、ＬＳＣ７０が通話終了を検出して、回線を切断する。そしてブロック１３０では、発呼受信者８４が回線を切断する。
【００２６】
図５に、現在のＧＰＳ位置を、移動装置内に現在維持していない通話についてのフローを示す。これは「コールドスタート」とも称し、ここではＧＰＳプロセッサ３０が、位置をＧＰＳ衛星２０から取得する前に支援を要求する。追跡システム４０と移動装置１４との間の通信を確立するために、図４に示すものと同じ動作１００、１０４、１０６、１０８、１１０、及び１１２を実行する。
【００２７】
ブロック１３２では、移動装置１４が、追跡システム４０からのＧＰＳ支援データを要求する。ブロック１３４では、ＬＳＣ７０が、移動装置１４がＧＰＳ衛星２０上の位置を得るために必要なＧＰＳ支援データ及び時間同期データを特定する。ブロック１３５では、ＬＳＣ７０が必要なＧＰＳデータを移動装置１４に送信して、移動装置１４が、位置をＧＰＳ衛星２０から得る。ブロック１３６では、このＧＰＳ位置データをＬＳＣ７０に送信する。そしてＬＳＣ７０が、送信されたＧＰＳデータを復号化して、閉ループ追跡を実行する。ブロック１３７では、ＬＳＣ７０が、移動装置１４から要求された位置情報をすべて得ると、移動装置１４が音声伝送径路のミュートを解除する。
【００２８】
ブロック１３８では、ＬＳＣ７０が位置データを地図エンジン７６に送信して、地図エンジン７６ではこの位置データを用いて、移動装置１４の最良の軌跡を得る。ブロック１３８では、この最良の軌跡を発呼受信者８４に対して表示する。ブロック１４０では、発呼受信者８４が表示された情報を用いて、移動装置１４のユーザ２３を支援する。そしてブロック１４２、１４４、１４６、及び１４８では、通話を終了する。
【００２９】
図６に、発呼受信者８４が手動で出すか、あるいは追跡システム４０が自動的に出すかのいずれかによる追跡履歴要求についてのメッセージの流れを示す。ブロック１５０では、発呼受信者８４が、移動装置１４からの「停止」履歴か、あるいは「運動」履歴かのいずれかを要求する。ブロック１５２では、ＬＳＣ７０が移動装置１４からの履歴データを要求する。そしてブロック１５４では、移動装置１４が要求された位置履歴を、メモリから追跡システム４０に送信する。
【００３０】
ブロック１５６では、ＬＳＣ７０がこの位置履歴データを復号化して、閉ループ追跡を実行する。閉ループ追跡からの履歴データを地図エンジン７６に送信する。ブロック１６０では、移動装置１４が同時に、前記音声伝送径路のミュートを解除する。ブロック１５８では、移動装置１４の位置を識別する地図を、発呼受信者８４に対して表示する。ブロック１６２では、発呼受信者８４が地図の位置にもとづいて、移動装置１４のユーザ２３に支援を提供する。ブロック１６４、１６６、１６８、及び１７０では、ユーザ２３がこの支援を受信して、通話を終了する。
【００３１】
図７に、移動装置１４がＧＰＳデータを処理して、閉ループの追跡要求に応答する方法を示すブロック図を示す。ブロック２００では、移動装置１４が、ＧＰＳ測定値を含む標準的なディジタルデータを、１つ以上のＧＰＳ衛星２０から受信する。このＧＰＳデータ列を、圧縮した２進フォーマットに変換する。
【００３２】
ブロック２０２では、移動装置１４（図２）内のＧＰＳプロセッサ３０が、追跡システム４０からの、位置及び履歴データに対する要求２０５に応答する。ＧＰＳプロセッサ３０（図２）は、前以てメモリ２０８内の履歴アレイ内に蓄積している圧縮した２進データを検索する。
【００３３】
ブロック２０４では、不良のＧＰＳレポート（報知）を選別（フィルタリング）する。高速、中速、低速、及び無速度の運動モデルにもとづいて、現在のＧＰＳレポートを過去の履歴に対して選別して、不良のＧＰＳ測定を検出して除外する。これについては図８により詳細に記載する。移動装置１４についての位置データをブロック２０８に蓄積する。移動装置１４の停止位置履歴、及び前のレポート履歴を、指定した期間について蓄積する。蓄積している位置データを用いて、運動期間中の高度変化、及び複雑な運動の追跡、及び先に指定した期間内の停止位置を特定する。一例では、履歴期間を約２４時間とする。
【００３４】
次の測定データ、即ちある所定期間中の、移動装置１４の位置を含めた運動履歴を、メモリブロック２０８に蓄積する。一例では、直前の３０秒間の運動履歴を蓄積する。運動履歴は、位置毎の全運動状態を含む。停止履歴は、直前の２４時間中に、移動装置１４が停止したすべての位置を含む。リフレッシュ（更新）データは、移動装置１４が周期的かつ自動的に起動して、現在のＸ位置及びＹ位置を更新した場所のデータである。
【００３５】
ブロック２０６では、移動装置１４の位置データをパケットに変換して、遠隔追跡システム４０への送信用のレポート２０３として変調する。「帯域内」信号変調は、ＧＰＳレポート２０３を、セルラ電話網のディジタル音声チャンネル上での送信を可能にする。ＧＰＳデータは、周波数可変変調（ＦＡＫ：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ａｇｉｌｅ Ｋｅｙｉｎｇ）と称する、異なるビット表現を表わす可変周波数を使用して送信することができる。これらの周波数は、ディジタルボコーダを「騙して」、このデータを音声として通過させることを可能にする。
【００３６】
前記データが多ビットを表現するので、周波数偏移変調（ＦＳＫ：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｓｈｉｆｔ Ｋｅｙｉｎｇ）のような方式で送信する標準的な１／０の組合わせよりも高いビットレートを達成することができる。これらの帯域内変調技術は、同時継続出願の米国特許”ＩＭＰＲＯＶＥＤ ＩＮ−ＢＡＮＤ ＳＩＧＮＡＬＩＮＧ ＦＯＲ ＤＡＴＡ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＯＶＥＲ ＤＩＧＩＴＡＬ ＷＩＲＥＬＥＳＳ ＴＥＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ ＮＥＴＷＯＲＫＳ”、第０９／５３１，３６７号、２０００年３月２１日出願に記載してあり、この特許は参考文献として本明細書に含める。
【００３７】
この伝送方式を用いて、ブロック２０６が位置及び履歴要求２０５に応答して、遠隔追跡システム４０との時間同期を実行する。
【００３８】
図８に、図７のブロック２０４において移動装置１４の不良のＧＰＳ測定を選別する方法を、さらに詳細に示す。高速／中速／低速／無速度の運動モデルにもとづいて、移動装置１４が現在のレポートを過去の測定履歴に対して選別して、不良のＧＰＳ位置測定を検出して除外する。なお、以下に記述する選別（フィルタリング）は、移動装置１４内で実行する代わりに追跡システム４０内で実行することもできる。
【００３９】
移動装置１４の運動状態を、図７の移動装置１４のメモリ２０８に保持する。ブロック２１０では、移動装置１４の前の運動状態を識別する。一例では、毎秒１回、運動状態を特定する。運動状態は、移動装置１４の、現在位置、速度、加速度、加速度変化（ジャーク）を含む。加速度変化は加速度の導関数である。
【００４０】
移動装置１４の前の測定位置について、前の運動状態を記憶して、移動装置１４の新たな、または現在の運動状態を、移動装置１４の前の運動状態に部分的にもとづいて特定する。加速度及び加速度変化のようなパラメータは、多数の前の運動状態の位置、速度、及び加速度にもとづいて特定する、時間フィルタを用いて、比較している２つの状態が、こうした計算を実行するのに合理的な期間内にあることを確認する。
【００４１】
ブロック２１８では、高速、中速、低速、及び無速度のモデルを、現在及び前の運動状態から導出した移動装置１４の動作と比較する。運動モデルは、速度範囲、進路範囲、位置範囲、加速度範囲、及び加速度変化範囲を含む。これらの範囲は運動モデルに応じて変化する。例えば、無速度運動モデルは、現在停止状態にある移動装置１４を表現する。停止中の移動装置１４の次の方向は、あらゆる方向となり得る。従って、無速度運動モデル用の進路範囲は±１８０度に選択する。しかし、静止中の移動装置１４は、１秒の測定期間中には限定量の速度変化しかできないので、無速度運動モデル用の速度範囲は比較的小さい。
【００４２】
他方では、高速運動モデルは比較的小さい進路範囲を有する。これは、高速の移動装置１４は、１秒間に限定量の進路変化しかできないからである。例えば、６０ＭＰＨ（マイル／秒）（≒９６ｋｍ／ｈ）で進行中の車のような高速の移動装置１４は、１秒間に方向を９０度変化させることはできない。しかし６０ＭＰＨの車は、移動装置１４を携行している低速の人よりも十分大きな量の、より速くなる、あるいはより遅くなる速度変化が、１秒間に可能である。従って、高速運動モデルは低速運動モデルよりも大きい速度範囲を有し得る。
【００４３】
移動装置１４の動作は、ブロック２１４で作成した運動モデルについての、前及び現在の運動状態から特定される。ブロック２１８では、高速、中速、低速、及び無速度の運動モデルを、導出した対称物の動作と比較する。現在測定した運動状態２１６がいずれかの運動モデルの範囲内である場合には、測定値を良好な測定値としてブロック２２２内に蓄積する。現在測定した運動状態が、いずれかの運動モデルについての所定しきい値内ではない場合には、ブロック２２０において、現在の測定値を不良として目印を付ける（マークする）。
【００４４】
図９〜１１に、前記運動モデルを用いて不良測定値を選別する方法をより詳細に示す。ブロック２３０は、時刻Ｔ１で測定した、運動装置１４の前の運動状態Ｋ１を示す。前の運動状態Ｋ１は、時刻Ｔ１における位置、速度、加速度、及び進路を含む。
【００４５】
運動状態は、移動装置１４を追跡するために用いる特定の追跡方法に応じて、より多い、あるいはより少ないパラメータを有し得る。ＧＰＳプロセッサ３０は、ＧＰＳ衛星２０を捕捉して、移動装置１４の位置を特定して、の速度、進路、加速度、加速度変化を、追跡処理機能として演算する役割がある。この機能は処理の必要性に応じて、追跡システム４０内または移動装置１４内で実行することができる。この選択は、処理を分散させるべき要望と、遠隔装置のコストについての要望との対比にもとづいて行う。
【００４６】
移動装置１４（図２）内、あるいはまた追跡システム４０（図３）のＧＰＳプロセッサ３０は、前の運動状態にもとづいて速度、加速度、加速度変化、及び進路を計算する。
【００４７】
無速度運動モデルの一例をブロック２３４に示す。無速度モデル２３４について、位置、速度、加速度、加速度変化、及び進路についての範囲２３５を事前選択する。例えば、無速度運動モデル２３４における位置範囲は、前に測定した時刻Ｔ１における位置から０〜５フィート（０〜１．５２４ｍ）とする。速度範囲は、前に測定した運動状態Ｋ１における速度から０〜５ＭＰＨ（０〜９．６ｋｍ／ｈ）とする。進路についても範囲を事前選択する。この例では、無速度運動モデルにおける進路範囲は、０〜３６０度のあらゆる場所とする。加速度及び加速度変化についても、範囲を事前選択する。
【００４８】
ブロック２３６に、低速運動モデルについての範囲の一例を示す。低速運動モデルについての位置範囲は０〜２０フィート（０〜６．０９６ｍ）とする。速度は０ＭＰＨ±５ＭＰＨ（０ｋｍ／ｈ±９．６ｋｍ／ｈ）とする。なお進路範囲は±９０度として、これは無速度運動モデル用の３６０度よりも小さい。これは、低速で動いている移動装置１４は、１秒間に９０度以上の方向の変化が生じにくいからである。中速及び高速の運動モデルを用いる。
【００４９】
図１０に、移動装置１４の現在の測定位置Ｍ１を、移動装置１４の予測位置と比較する方法の一例を示す。円２３８は、中速運動モデルについての、予測位置Ｐ１からの位置範囲を表わす。円２３８は、例えば１０〜４０ＭＰＨ（１６〜６４ｋｍ／ｈ）の中速で進んでいる移動装置１４が位置し得るすべての可能な位置を表わす。円２４０の中心は、移動装置１４の現在の測定位置を表わす。円２４０の直径は、ＧＰＳ測定に関連する推定誤差を表わす。例えば、円２４０は１００フィート（３０．４８ｍ）の直径を有することができる。
【００５０】
カイ（χ）２乗検定のような何らかの幾何学的検定を用いて、円２３８と円２４０との重複領域２４２の大きさを測定することができる。２つの幾何学的形状の交差部を測定することは当業者にとって既知であり、従ってここでは詳細には説明しない。領域２４２は、中速運動モデルについて測定した運動状態Ｋ１に与えられる位置得点に比例する。破線の円２４４は、高速運動モデルについての位置範囲を表わす。高速運動については移動装置１４がより高い速度を有するので、円２４４の面積がより大きくなる。点の領域２４６と横線領域２４２とを組み合わせて、高速運動モデルについての、現在測定した移動装置１４の位置Ｍ１を表わす。
【００５１】
図１１に、運動モデルについて進路得点を計算する方法を図式的に示す。ベクトル２５０は、前の運動状態Ｋ１にもとづく移動装置１４の予測進路を表わす。ベクトル２５２は、現在測定した時刻Ｔ２における移動装置の進路を表わす。破線２５４は、低速運動モデルについての進路範囲を表わす。破線２５６は、中速運動モデルについての進路範囲を表わす。
【００５２】
移動装置１４の速度が増加するに連れて、進路の範囲が減少すべく変化する。例えば、４５度を４０ＭＰＨ（６４ｋｍ／ｈ）で曲がることは、１０ＭＰＨで曲がることよりも困難である。従って、低速運動モデルについての進路範囲２５４は、中速運動モデルについての進路範囲よりも大きい。
【００５３】
時刻Ｔ２で測定した現在の進路２５２が、いずれかの運動モデルの進路範囲内にあるか否かを最初に特定する。図１１に示す例では、測定した進路２５２は、中速運動モデルの進路範囲２５６内にない。従って、中速運動モデルについての進路得点は０である。この例では、現在測定した進路２５２は、低速運動モデルの進路範囲内にある。従って、予測進路２５０と測定進路２５２との間の角度２５８を測定する。低速運動モデルについての進路得点は角度２５８に比例する。
【００５４】
図１２に、異なる運動モデルについての速度得点を決定するために用いる同様のベクトル解析を示す。同様のベクトル解析を用いて、加速度及び加速度変化の得点を導出する。速度ベクトル２５１は、移動装置１４の現在時刻Ｔ２における、予測した現在速度を表わす。この例では、予測した速度は、前の運動状態Ｋ１について計算した速度と同一である。破線２５５は低速運動モデル用の速度範囲を表わす。破線２５７は中速運動モデル用の速度範囲を表わす。
【００５５】
上述したように、移動装置１４の現在測定した速度２５３が、いずれかの運動モデルの速度範囲内にあるか否かを最初に特定する。速度範囲内にない場合には、これらの運動モデルについての速度得点をすべて０に設定する。測定した速度２５３が１つ以上の運動モデルの速度範囲内にある場合には、測定した速度２５３を予測した速度２５１と比較する。
【００５６】
この例では、測定した速度２５３が、中速運動モデルについての速度範囲２５７内にある。予測速度２５１と測定速度２５３との差を用いて、中速運動モデルについての速度得点を導出する。測定速度２５３が、低速運動モデルについての速度範囲２５５内にないので、低速運動モデルについての速度得点を０に設定する。
【００５７】
図１３に、異なる運動モデルについての得点を用いて、測定した移動装置１４の位置を保持しているか放棄したかを特定する方法を示す。ブロック２６０は、低速運動モデルに関連して測定した移動装置１４の位置についての得点２６２を示す。図９〜１２を参照して上述したように、得点２６２は、無速度、低速、中速、及び高速の各運動モデルについての、パラメータ毎に導出する。一例では、各得点を、０から１までの範囲内になるように正規化する。
【００５８】
個々の得点２６２に、重みを適用することができる。重み２６４は、現在の移動装置１４の測定値の精度に関してより良好な情報を提供し得る特定のパラメータに、優先度を割り当てることを可能にする。例えば、１つの実験では、移動装置１４の測定値の精度に関して、位置得点が他のパラメータよりも多くの情報を提供していることが判明している。従って、位置パラメータに適用したブロック２６０内の重み＃１を、他の重み２６４よりも増加させる。
【００５９】
重み２６４を得点２６２に適用して、低速運動モデルの得点２６０についての総得点２６６を得る。グラフ２６８に、各運動モデルに対する得点の例を示す。現在測定した移動装置１４の位置に対する最高得点は、低速運動モデルに対する得点２６６である。この例では、低速運動モデルの得点が値２５を有する。運動モデルの最高得点がしきい値２７０を上回る場合には、図８のブロック２２２において、ＧＰＳプロセッサ３０が現在の測定値を蓄積する。運動モデルの最高得点がしきい値２７０を下回る場合には、移動装置１４の位置についての現在測定値を不良として目印を付けて放棄する。しきい値２７０は経験的なデータから既定することができ、そしてシステムの追跡性能に応じて変化させることができる。
【００６０】
測定位置を、上述した粗い選別（フィルタリング）を通過させた場合には、この測定値を蓄積して、最終的に、移動装置１４の新たな運動状態として、追跡システム４０に送信する。なお重要なこととして、ＧＰＳプロセッサから得た実際の生の測定位置データを、追跡システム４０に送信する。そして追跡システム４０がさらなる予測処理を行う。このことは、移動装置１４が、他の地図、履歴、及び追跡システム４０にとって利用可能な他のセンサパラメータを利用せずに、位置についての仮定を行うことを防止する。
【００６１】
（追跡システム処理）
図１４に、追跡システムが移動装置からの位置データを用いて、最良の軌跡を作成する方法を示す。ブロック２８０では、追跡システム４０が、移動装置１４からの、現在のＧＰＳ位置データ及び過去の位置履歴データを要求する。移動装置１４から受信したデータを、通常の表現及び座標フレーム（枠）に変換する。この通常の表現は、経度、緯度、高度、進路、速度、加速度、及び加速度変化から成る運動状態である。一例では、世界測地システム（ＷＧＳ−８４：Ｗｏｒｌｄ Ｇｅｏｄｅｔｉｃ Ｓｙｓｔｅｍ）座標を用いる。ＷＧＳ−８４は地球に固定した全世界の基準フレームであり、地球モデルを含む。
【００６２】
いくつかの異なるレポートを、移動装置１４から要求することができる。最初の要求は、単に現在測定した移動装置１４の位置を得ることである。他の要求は、履歴レポートを得ることである。少なくとも３つの異なる種類の履歴レポートが存在する。停止履歴レポートは２４時間のようなある程度前の期間中に、移動装置１４が停止したすべての位置を識別するものである。運動履歴は、直前の３０秒のような少し前の期間中の、移動装置１４のすべての位置を識別するものである。周期的履歴レポートは、例えば３０秒毎に１回取得した移動装置１４の位置測定値を識別するものである。
【００６３】
ブロック２８２では、どの運動モデルが移動装置１４の現在の運動状態を最も良く表現するかを特定する。時刻Ｔ１における前の運動状態Ｋ１を、時刻Ｔ２における移動装置１４の現在位置と比較する。前の運動状態を現在位置と比較することによって、追跡システム４０が時刻Ｔ２における予測運動状態を特定する。ブロック２８２では、移動装置１４の現在の運動状態と最良の整合を行う運動モデルを選択する。最良の運動モデルを識別する一方法は、図７〜１３を参照して説明した最高得点を与える運動モデルを識別することによるものである。この運動モデルは、移動装置１４が高速、中速、低速、あるいは無速度のいずれであるかを識別するものである。
【００６４】
ブロック２８４では、移動装置１４の現在位置についての道路及び交差点の候補を決定する。ブロック２８６では、仮想軌跡を作成する。ブロック２８８では、仮想軌跡を関連する道路に融合させる。接線法及び射影法を用いて、現在測定した移動装置１４の運動状態についての経度及び緯度を数学的に特定する。ブロック２８４で識別した道路及び交差点の候補を、測地的距離を用いて選別する。選別に用いる測地的距離は、ＧＰＳ誤差にもとづくものである。ブロック２９０では、仮想軌跡の候補を点数化するために、ベイズ法を用いる。速度、履歴、距離、及び進路が、ベイズ得点法で用いる得点である。その結果は、算出した信頼度である。これらの信頼度を総計して、時間で正規化する。他のすべての仮想軌跡を、信号対雑音で上回る最良の軌跡が識別される。
【００６５】
ブロック２９２では、最良の仮想軌跡を選択する。各軌跡について算出した信頼度を比較する。信号対雑音のしきい値を確立する（レポート誤差）。信号対雑音比のしきい値は可変であり、地図に世界地点指示（ジオレフ）の誤差を与えるべく変化させることができる。このことは、追跡システム４０が、未改善あるいは少し地点修正した地図データベース上で動作することを可能にする。高精度の地図上では、信号対雑音のしきい値をより高く設定して、軌跡の計算を高速化して、不要な仮想軌跡を除外する。そして速度、進路、運動モデル、道路までの距離、及び前の運動状態にもとづいて、最良の軌跡を選択する。
【００６６】
ブロック２９４では、軌跡ファイルを更新する。雑音しきい値を越える最良の仮想軌跡にもとづいて、複合軌跡ファイルを構築する。信号対雑音のしきい値を上回る仮想軌跡が存在しない場合には、生の位置レポートを使用する。目標と移動装置１４の射影位置との誤差の推定値について共分散を計算する。表示エンジンが信頼度値を使用して、軌跡の「期限切れ」を示す。識別した最良の仮想軌跡を複合軌跡ファイル内に蓄積して、可能な軌跡候補の多数の仮定履歴として保持する。この履歴は、時間上で、相関不良を修正して、軌跡の精度を改善するために用いることができる。
【００６７】
一旦、最良の仮想軌跡を選択すると、ブロック２９６では、この最良の仮想軌跡について、世界地点符号化した番地（アドレス）を特定する。このことは、この最良の仮想軌跡に最も近い測地的番地の地点を、番地地図から抽出することによって達成される。
【００６８】
ブロック２９８では、共分散を計算することによって、仮想軌跡の信頼度を周期的に計算する。共分散が合理性のしきい値を超過するか、あるいは仮想軌跡が時間的に「期限切れ」になってれば、この仮想軌跡を消去して、履歴ファイル中の既知の最終位置を蓄積する。信頼度の減少を実時間で表示するために、軌跡ファイル中に信頼度情報を供給する。
【００６９】
ブロック３００では、軌跡履歴記録を発呼受信者８４に提供して、これには、最良の仮想軌跡毎の停止地点、位置、速度、および進路を含める。このデータを将来のレポート用の予測的追跡において使用する。ブロック３０２では、軌跡レポートをディスプレイに対して出力する。追跡ファイルに対して、更新情報を周期的に供給する。この更新情報は、位置、速度、進路、高度、経度／緯度、信頼度、及び世界地点符号化した番地を含む。
【００７０】
（仮想軌跡の作成）
図１５に、図１４のブロック２８４において、道路及び交差点の候補を識別する方法をより詳細に示す。特定領域３０４についての交差点及び道路を、経度及び緯度にもとづいて空間アレイ内に蓄積する。移動装置１４は現在測定した位置３０６から、追跡システム４０からの位置を要求する。位置３０６から所定距離３１８内にあるすべての交差点３０８、３１０、３１２、３１４、及び３１６の空間アレイを、交差点の候補として用いる。交差点３２０、３２２、及び３２４はフィルタ３２６外にあるので、これらを放棄する。同様にして、道路３２８、３３０、３３２、３３４、及び３３６はフィルタ３２６内にあるので、これらを道路候補として用いる。道路３３８はフィルタ３２６外にあるので、これを放棄する。
【００７１】
図１６に、空間アレイ３０４用に用いるマスが、現在測定した移動装置１４の位置に応じて動的な時間的変化をする様子を示す。空間アレイ３０４を、多数のマス３４０Ａ〜３４０Ｉに分割する。一例では、各マス３４０が、緯度及び経度において１度の１／１０を表わす。中心のマス３４０Ｅは、現在測定した移動装置１４の位置３０６を含むマスである。中心のマス３４０Ｅについての交差点及び道路の候補、及びマス３４０Ｅを包囲し、かつフィルタ３２６内に入る各マスを、移動装置１４を追跡するために使用する。交差点及び道路の候補を、各候補のマスに応じて記憶する。
【００７２】
現在測定した移動装置１４の位置３０６が異なるマスに移動する際には常に、中心のマス及びこれを包囲するマスからの、道路及び交差点の候補を用いて、新たな道路及び交差点の候補を識別する。現存する道路及び交差点の候補で放棄したものは、もはや、移動装置１４の現在位置についての、９マスの空間アレイの一部を構成しない。このことは、位置３０６が空間アレイの端に到達して、道路及び交差点の候補が限定数になることを防止する。例えば移動装置１４が、マス３４０Ｅ内の位置３０６から、マス３４０Ｉ内の位置３４２に移動し得る。追跡システム４０は、マス３４０Ｅ、３４０Ｆ、３４０Ｈ、及び３４０Ｉについての道路及び交差点の候補のうち、まだ新たなフィルタ領域３４４内にあるものを保持する。マス３４０Ａ、３４０Ｂ、３４０Ｃ、３４０Ｄ、及び３４０Ｇについての道路及び交差点の候補を放棄して、マス３４０Ｊ、３４０Ｋ、３４０Ｌ、３４０Ｍ、及び３４０Ｎからの新たな道路及び交差点の候補のうち、フィルタ領域３４４内に入るものを追加する。空間アレイの中心を常に、現在測定した位置に置くことによって、追跡システム４０がこの空間アレイの端に到達することを防止するだけでなく、道路及び交差点の候補を迅速に識別することができる。このことは、空間アレイの動的な更新を可能にして、すべての点を同時にメモリ内に有しなければならない必要性を低減する。このことは、領域を表現するデータセットの、より良好なデータベース管理を提供する。
【００７３】
（仮想軌跡の更新及び伝播）
図１７〜１９に、図１４のブロック２８６において、追跡システム４０が仮想軌跡を作成して更新する方法、及び図１４のブロック２８８において、これらの候補を道路及び交差点に融合させる方法を、さらに詳細に示す。
【００７４】
移動装置（位置３０６）の最後に測定した運動状態を用いて、識別した交差点及び道路の候補についての新たな仮想軌跡３５０を作成する。最後に測定した移動装置１４の運動状態、選択した運動モデル、経度、緯度、進路、高度、時間、道路の識別、道路の種類、道路のクラス、そして道路及び交差点の候補に関連する他のあらゆるパラメータにもとづいて、各仮想軌跡３５０が、それ自体の運動状態を有する。
【００７５】
仮想軌跡は、移動システム１４が位置し得るものと追跡システム４０が確信した種々の異なる位置の予測である。例えば、仮想軌跡３５０Ａは、移動装置１４の測定位置３０６から道路候補３２８までの最短の接線距離の所にある。仮想軌跡３５０Ａの進路は、位置３０６から最短の、道路３２８上の点３５１における道路３２８の方向として選択する。例えば、道路３２８が概ね南北方向に走り、北向きの第１方向では北から８度外れ、反対方向に進む交通にとっては北から１８８度外れているものとする。位置３０６における移動装置１４の進路は、北から１０度の進路であり得る。道路３２８上の仮想軌跡３５０Ａは、点３５１において、８度の進路に選択する。現在の運動状態の進路に明らかに整合する道路方向が存在しない際には、仮想ベクトル３５０を、道路上の両方向、あるいは交差点から出るあらゆる方向に選択することができる。
【００７６】
図１８に、同一の道路候補について多数の仮想軌跡を作成することを示す。道路候補３３０を、セグメント３５２、３５４、及び３５６に分割する。移動装置１４の位置３０６から道路３３０のセグメント３５４までの最短の接線距離３５５を計算する。セグメント３５４についての仮想軌跡３５０Ｂを作成する。道路３３０の他のセグメント３５２及び３５６も、候補として識別する。道路のセクション３５２及び３５６からの距離を、位置３０６に射影する。道路のセクション３５２及び３５６について、それぞれ仮想軌跡３５０Ｄ及び３５０Ｅを作成する。
【００７７】
図１９に、仮想軌跡３５０が道路候補に沿って伝播して、現在測定した移動装置１４の運動状態に対応する様子を示す。仮想軌跡３５０は、現在の移動装置１４の運動状態用に選択した運動モデルに従って伝播する。例えばベクトル３５０Ｆは、道路３２８上の１つの仮想軌跡についての、位置３６０における運動状態を表現し、この運動状態は、前に測定した時刻Ｔ１、位置３０６における、移動装置１４の運動状態に対応する。移動装置１４の第２測定時刻Ｔ２では、仮想軌跡３５０Ｆが、新たな位置及び運動状態３６２に伝播する。
【００７８】
時刻Ｔ２における、仮想軌跡３５０Ｆについての新たな運動状態は、選択した運動モデルに従って変化する。例えば、移動装置１４用に中速運動モデルを選択しているものとする。中速運動モデルは、３０ＭＰＨ（４８ｋｍ／ｈ）の関連速度を有し得る。仮想軌跡を毎秒１回更新する場合には、時刻Ｔ２において伝播している仮想軌跡３５０Ｆは、道路３２８に沿ってさらに４８．５フィート（１４．８ｍ）先の位置に移動する。
【００７９】
図２０に、仮想軌跡３５０を絶えず作成して更新する様子を示す。移動装置１４がこの新たな位置に移動するので、追跡システム４０が空間アレイ内で新たな道路及び交差点の候補を識別する。新たな道路及び交差点の候補のうちフィルタ３２６内に入るものについて、新たな仮想軌跡３５０Ｋ、３５０Ｌ、３５０Ｍ、３５０Ｎ、及び３５０Ｒを作成する。仮想軌跡３５０Ｇ、３５０Ｈ、３５０Ｉ、及び３５０Ｊはもはやフィルタ３２６の範囲に入らず、従ってこれらを消去する。同様に、仮想軌跡が選択した期間中に最小限の得点を提供し損なった場合には、これらの仮想軌跡を「期限切れ」にすることができる。
【００８０】
移動装置１４が短期間、測定位置を生成し損なった際にも、仮想軌跡が移動装置１４の追跡を継続する。例えば、移動装置がトンネル内を進行中であり、数秒間、ＧＰＳ座標を取得及び送信することができないものとする。移動装置１４がトンネルに入る前に作成した仮想軌跡を、トンネルを通るように伝播させて、移動装置１４がトンネルを出た後に再び取り上げて、確認することができる。これにより、測定した位置が送信されない際にも、追跡システム４０が移動装置１４を仮想的に追跡することができる。
【００８１】
（仮想追跡得点）
最高得点を生成する仮想軌跡を、最良の軌跡として追跡システム４０の発呼受信者８４に報告（レポート）する。以下に、仮想軌跡を点数化する方法、及び最良の仮想軌跡を選択する方法について図２１〜２４を参照して説明する。
【００８２】
（距離）
図２１に、仮想軌跡３５０に対する距離得点を計算する方法を示す。仮想軌跡３５０から現在測定した位置３０６までの距離を測定する。この距離は、２つ以上の可能な場合をもとに計算する。第１の場合には、距離の測定値は、道路距離３６２のように、道路からの接線距離とする。第２の場合は、道路への接線が物理的な交差点外にある場合であり、これはマッピングの場合として知られている。マッピングの場合については、前に図１８を参照して説明している。
【００８３】
線３６７は、仮想軌跡３５０Ｂの位置（経度及び緯度）から測定位置３０６までの距離を表わす。線３６３は、道路３３６上の仮想軌跡３５０Ｇから測定位置３０６までの距離を表わし、線３６５は、道路３３２上の仮想軌跡３５０Ｄから測定位置３０６までの距離を表わし、そして線３６９は、道路３２８上の仮想軌跡３５０Ｆから測定位置３０６までの距離を表わす。
【００８４】
距離３７１を表３７０に記録する。同じ、あるいは異なる重み係数３７２を、これらの距離に適用することができる。例えば、仮想軌跡が直近に選択した最良の軌跡と同じ道路に関連する場合には、これらの仮想軌跡により大きい重みを付けることができる。他の例では、仮想軌跡を、低速の道路あるいは徒歩径路のような、関連する道路分類を有し得る。しかし、現在測定した移動装置１４の位置３０６における運動状態は、移動装置１４が高速道路上を進んでいることを示している。従って、この仮想軌跡に適用し得る重みが、この仮想奇跡の得点を悪化させる。
【００８５】
表３７０は、距離得点３７４のリストを提供するものである。最悪の距離得点は、最大のフィルタ距離３１８（図１５）におけるものである。最良の距離得点は距離０であり、これは、測定した移動装置１４の位置が、仮想軌跡に関連する道路の直接上にある場合である。表３７０では、仮想軌跡３５０Ｂが１０フィート（３．０５ｍ）の最良距離を有し、仮想軌跡３５０Ｇが５０フィート（１５，２４ｍ）の最悪距離を有する。そして上述したように、得点３７４に重み付けする。
【００８６】
（進路）
図２２に、仮想軌跡３５０に関連する進路に対する進路得点を決定する方法を示す。現在測定した移動装置１４の位置３０６における運動状態を、仮想軌跡３５０についての実際の道路の進路と比較する。その差を用いて、進路得点を決定する。最悪の進路得点は、移動装置１４の進路から９０度のものであり、最良の進路得点は、移動装置１４の進路から０度または１８０度のものである。道路のうちの１つが一方通行である場合には、道路の一方通行の方向、及び移動装置１４がこの方向にどれだけ近いかに応じて、進路得点を計算する。
【００８７】
表３７６に、進路得点の例を示す。仮想軌跡３５０Ｂ及び３５０Ｄが、北から９０度の道路３２２上の進路を有する。移動装置１４は北から６０度の測定進路を有する。従って、仮想軌跡３５０Ｂ及び３５０Ｄは、移動装置１４から３０度の進路差を有する。仮想軌跡３５０Ｆが北から２度の進路を有し、従って移動装置１４の測定進路から５８度の進路差を有する。進路得点にも、同じ、あるいは異なる重みを適用することができる。この例では、すべての仮想軌跡に対する進路得点に同一の重み５を与える。
【００８８】
（前の進路（履歴））
最終の更新から進路を取得して、この進路を移動装置１４の現在の進路と比較することによって、前の進路に対する得点も計算する。各仮想軌跡に得点を与える。この機能は、「極めて近接した」距離の点数化によってもたらされるオフセット近接問題の助けとなる。前の運動状態のいずれの追加的なパラメータも、重みに含めることができる。
【００８９】
（速度）
図２３に、異なる仮想軌跡３５０に対する速度得点を計算する方法を示す。仮想軌跡に関連する道路の速度評価を取得して、これを移動装置（位置３０６）の現在の運動状態について計算した速度と比較することによって、速度得点を計算する。現在測定した速度と前記速度評価との差、及び仮想軌跡の道路の分類にもとづいて、各仮想軌跡に得点を与える。
【００９０】
表３７８に、仮想軌跡３５０に対する速度得点の例を示す。移動装置１４は、時刻Ｔ１における運動状態については、３５ＭＰＨ（５６ｋｍ／ｈ）の速度を有するものとして計算されている。仮想軌跡３５０Ｂは道路３３２に関連している。道路３３２は位置３７７において、３０ＭＰＨ（４８ｋｍ／ｈ）の評価を有する。移動装置（位置３０６）と仮想軌跡３５０Ｂとの速度差は５ＭＰＨ（８ｋｍ／ｈ）である。表３７８内のすべての速度得点に、２の重みを適用する。仮想軌跡３５０Ｂは最終的な速度得点１０を有する。他の候補の仮想軌跡３５０に対する速度得点も計算する。
【００９１】
仮想軌跡３５０Ｂ、３５０Ｄ、及び３５０Ｆに関連する道路が、移動装置１４の測定速度（３５ＭＰＨ）に最も近い速度評価を有するので、これらの仮想軌跡が最良の速度得点を有する。仮想軌跡３５０Ｇに関連する道路３３６の評価が７０ＭＰＨであるので、この仮想軌跡が最悪の速度得点を有する。
【００９２】
図１４のブロック２９２において、仮想軌跡毎に、種々の得点を加算して、移動装置１４についての最良の仮想軌跡を決定する方法について、図２４及び図２５を参照してさらに説明する。表３８０では、最低の総得点が最良の仮想軌跡を表わす。しかし、種々の異なる得点技法を用いて、最も近い距離、進路、あるいは速度の仮想軌跡に最良の得点を割り当てることができる。表３８０では、他の得点パラメータも利用することができる。例えば、速度、加速度、及び加速度変化に対する得点を加算することができる。
【００９３】
ブロック３８２では、候補の仮想軌跡３５０毎に、距離、進路、速度、及び履歴の得点を合計加算して、仮想軌跡毎の総得点を計算する。これらの仮想軌跡に追加的な重みを適用することができる。図２４の例では、しきい値２００を用いている。判定ブロック３８６において、前記しきい値よりも良い得点を有する仮想軌跡が１つ以上存在する場合には、ブロック３８４において、最良の得点を有する仮想軌跡を最良の仮想軌跡として選択する。図２４の例では、最低の得点が最良の得点である。しきい値２００未満の最低の得点を有する仮想軌跡は、仮想軌跡３５０Ｂである。従ってブロック３８４では、仮想軌跡３５０Ｂを最良の仮想軌跡として選択する。
【００９４】
判定ブロック３８６において、しきい値２００よりも良い得点の仮想軌跡がない場合には、ブロック３８８では、追跡システム４０が、追加的な測定履歴が入手可能であれば、これを要求することができる。そしてブロック３９０では、追加的な仮想軌跡を作成して、新たな仮想軌跡の得点を、履歴レポートから計算する。判定ブロック３９２において、新たな仮想軌跡の得点のうちの１つ以上がしきい値２００よりも良い場合には、ブロック３９４では、最良の得点を有する仮想軌跡を最良の仮想軌跡として選択する。判定ブロック３９２において、前記しきい値よりも良い仮想軌跡の得点がまだない場合には、ブロック３９６では、現在測定した移動装置１４の運動状態を最良の軌跡として用いる。
【００９５】
発呼受信者８４に対する表示用に用いる最良の仮想軌跡は、時間と共に変化する。最良の仮想軌跡として選択した種々の異なる仮想軌跡を用いて、図１４のブロック２９４における軌跡ファイルを更新する。測定した時間基準についての最良の仮想軌跡のみを、発呼受信者８４に対して出力する。他の仮想軌跡は、追跡システム４０内で保持し伝播させるが、発呼受信者８４に対しては表示しない。次の測定時間について、他の仮想軌跡がより良い得点をもたらす場合には、次の測定時間については、この仮想軌跡を発呼受信者８４に送信する。このことは、追跡システム４０を適応型多仮定追跡機にするものである。
【００９６】
選択した最良の仮想軌跡に対して、信頼度値を生成することができる。信頼度得点は、選択した最良の仮想軌跡の得点に比例する。例えば図２４では、選択した最良の仮想軌跡３５０Ｂに対する信頼度得点は、得点１８０に比例する。所定量の時間中に、古い仮想軌跡がしきい値よりも良い得点を提供できなかった際には、これらの古い仮想軌跡を追跡システム４０のデータベースから除去する。
【００９７】
（世界地点符号化番地の生成）
図２６に、選択した最良の仮想軌跡によって街路番地（アドレス）を識別する方法を示す。この例では、仮想軌跡３５０Ｂを最良の仮想軌跡として選択している。現在の測定時刻についての仮想軌跡３５０Ｂが、点３９９に位置している。仮想軌跡が既知の街路の緯度及び経度に関連しているので、実際に測定した移動装置１４の運動状態ではなく、仮想軌跡を用いて街路番地を識別する。
【００９８】
点４０１、４０３、４０５、４０７、及び４０９は、追跡システム４０内の地図データベースに事前に記憶している世界地点符号化した番地を表わす。各番地４０１、４０３、４０５、４０７、及び４０９は、関連する緯度及び経度を有する。最良の仮想軌跡３５０Ｂの経度及び緯度を、フィルタ領域内の街路番地４０１、４０３、４０５、４０７、及び４０９についての緯度及び経度値と比較する。このフィルタ領域は標準的なＧＰＳ誤差によって規定される。位置３００までの最短距離を有する街路番地を選択する。例えば、番地４０９を、仮想軌跡３５０Ｂの位置への最短距離として識別する。点４０９に関連する街路番地は、１１１ Ｓ．Ｗ． Ｍｏｒｒｉｓｏｎ Ｓｔｒｅｅｔ， Ｏｒ． ９７２０５である。そしてこの番地を、発呼受信者８４に対して、移動装置１４のユーザ２３への中継用に出力するか、あるいは他の緊急／サービス装置に対して出力する。
【００９９】
最良番地の識別を手助けするために、他のパラメータを使用することができる。例えば、移動装置１４の測定位置を、道路３３２の特定の側で識別することができる。道路３３２の同じ側で識別した街路番地に、道路３３２の反対側にある街路番地より上の優先度を与えることができる。
【０１００】
選択した最良の仮想軌跡の進路によって、街路番地を選択することもできる。例えば最良の仮想軌跡が、道路３３２上で東向きの進路を有するものとする。そこで、道路３３２の南側の番地に、道路３３２の北側の番地よりも上の優先度を与えることができる。同様にして、仮想軌跡の進路が道路３３２上で西向きの場合には、道路３３２の北側の番地が、道路３３２の南側の番地よりも上の優先度を得ることができる。
【０１０１】
そして、最良の仮想軌跡及びこれに関連する街路番地を、発呼受信者８４に対して出力する。そして発呼受信者８４はこの情報を、発声によって、あるいはディジタル的に、移動装置１４のユーザ２３に中継する。
【０１０２】
本発明の元になる原理から逸脱することなく、上述した本発明の実施例の詳細部に対して多数の変更を行い得ることは、当業者にとって明らかである。従って本発明の範囲は、請求項によってのみ規定される。
【図面の簡単な説明】
【図１】移動装置を追跡するための閉ループ追跡を用いる通信システムのシステム図である。
【図２】図１に示す移動装置の詳細ブロック図である。
【図３】図１に示す追跡システムの詳細図である。
【図４】移動装置と追跡システムとの間の通信を追跡するためのメッセージの流れを示す図である。
【図５】コールドスタートから、移動装置の位置を得るためのメッセージの流れを示す図である
【図６】移動装置の履歴要求のためのメッセージの流れを示す図である。
【図７】移動装置または追跡システムのいずれかにおいて実行する処理を示すブロック図である。
【図８】移動装置の不良測定を除外するための前処理中に粗フィルタを使用するところを示すブロック図である。
【図９】測定した運動状態、及び運動モデルから予測した運動状態を示す図である。
【図１０】運動モデルに対する位置得点を決定する方法を示す図である。
【図１１】運動モデルに対する進路得点を決定する方法を示す図である。
【図１２】運動モデルに対する、速度、加速度、または加速度変化の得点を決定する方法を示す図である。
【図１３】運動モデルに対する総得点を用いて、移動装置の良好な測定と不良測定とを識別する方法を示す図である。
【図１４】追跡システムにおいて、追跡を実行する方法を示すブロック図である。
【図１５】空間アレイ内の、道路及び交差点の候補を示す図である。
【図１６】空間アレイ内で、マスを交換する方法を示す図である。
【図１７】仮想軌跡を作成する方法を示す図である。
【図１８】同じ道路について、１つ以上の仮想軌跡を作成する方法を示す図である。
【図１９】仮想軌跡が時間的に伝播する様子を示す図である。
【図２０】新たな仮想軌跡を作成する方法、及び異なる運動状態についての古い仮想軌跡を消去する方法を示す図である。
【図２１】仮想軌跡に対する距離得点を生成する方法を示す図である。
【図２２】仮想軌跡に対する進路得点を生成する方法を示す図である。
【図２３】仮想軌跡に対する速度得点を生成する方法を示す図である。
【図２４】仮想軌跡に対する総得点を生成する方法を示す表である。
【図２５】追跡システムが最良の仮想軌跡を選択する方法を示す図である。
【図２６】最良の仮想軌跡に対する番地を導出する方法を示す図である。[0001]
(Technical field)
The present invention relates to a system and method for remotely and locally determining the geographic location of a GPS enabled communication device.
[0002]
(Background of the Invention)
The Global Positioning System (GPS) uses a mobile GPS receiver to receive global positioning data from GPS satellites. The GPS receiver provides the operator with longitude and latitude. The GPS system will be effective if the position data can be obtained reliably, accurately and economically.
[0003]
Cell phones allow cell phone users to make calls almost anywhere, at any time. For example, in the case of an emergency 911 cell phone call, it is often desirable for the 911 operator to locate the caller of the cell phone. Identifying the location from which a cell phone caller is making a call is desirable even in emergency situations. For example, an operator may want to know the location of a particular hotel or restaurant while traveling in a city with unknown geography.
[0004]
U.S. Pat. No. 5,388,147 issued to Grimes describes a telecommunications system in which a cellular telephone converts geographic coordinates into location information and transmits this location information to the cellular telecommunications system.
[0005]
The problem with these cell phone location systems is that the location information obtained from the geographic coordinates is often too coarse to provide significant value to the location of the cell phone user. Another problem with these cellular positioning systems is that the cellular telephone transmits digital data, including location information, on the same voice channel that the cellular telephone operator has established to communicate with the tracking system operator. Is not possible to send. Portable positioning devices use a communication network that is completely independent of the cellular network.
The present invention addresses these and other problems associated with the prior art.
[0006]
(Summary of the Invention)
Closed loop tracking systems accurately track targets by polling mobile devices for positional data on a real-time and historical basis. The polled data is sorted (filtered) and modified before creating track candidates. The tracking system selects the best candidate for display on the map. As the tracking system needs additional information to make the best candidate selection, it polls the mobile device for the data needed to make the correct selection, putting the tracking system in a closed loop.
[0007]
The tracking system transmits digital location data on the same voice channel established for voice communication with the tracking system's call recipient. This eliminates the need for the mobile device to establish a second independent wireless data communication connection with the tracking system.
[0008]
The map is used to identify the location of the mobile device being tracked. Better positioning accuracy in latitude and longitude is provided by using measurements of measurements from a variety of different sources in addition to the Global Positioning System and triangulation data.
[0009]
The above and other features and advantages of the present invention will be apparent from preferred embodiments described below in detail with reference to the drawings.
[0010]
(Detailed description of preferred embodiments)
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows a wireless communication network 12 with a mobile device 14 that receives a voice signal 22 from a user 23. In the example shown in FIG. 1, mobile device 14 is a cellular telephone. However, the mobile device can be any portable device that performs wireless data communication with tracking system 40. For example, the mobile device 14 may be a device installed in a vehicle or a portable (portable) computer, or a palm (handheld) computer.
[0011]
A voice coder (vocoder) 18 in the mobile device 14 encodes the voice signal 22 into a coded digital voice signal 31, which is transmitted on a digital radio channel 34 (cell call). The cell phone 14 transmits the coded voice signal 31 to a cellular communication base (cell site) 36 that relays the cell call to a cellular telecommunication switching system (CTSS) 38. The CTSS 38 connects the cellular call to a tracking system 40 through a Public Switched Telephone Network (PSTN) and / or the Internet 42.
[0012]
GPS processor 30 in mobile device 14 receives longitude, latitude, and other location information from one or more GPS satellites 20. The mobile device 14 has an in-band signaling (IBS) modem 28 attached thereto. The IBS modem 28 modulates digital GPS data 29 into a composite digital data tone 26. Digital data tones 26 prevent encoding components in cellular network 12 and terrestrial network 42, such as vocoder 18, from corrupting the digital data. Audio encoder 18 converts digital data tone 26 into encoded digital data 32, which is transmitted on the same digital audio channel 34 used for encoded audio signal 31.
[0013]
The encoding and modulation scheme used in the IBS modem 28 allows digital data 29 to be transmitted through the same audio encoder 18 used to encode the audio signal 22 in the mobile device 14. To This eliminates the need for the user 23 to transmit digital data using an independent wireless modem, and allows the user 23 to transmit voice signals and digital data during the same digital radio call. Enable. The IBS modem is described in detail in co-pending US patent application Ser. No. 09 / 531,367, filed Mar. 21, 2000, which is incorporated herein by reference.
[0014]
The tracking system 40 receives both the encoded voice signal 31 and the encoded digital GPS data 32 transmitted by the mobile device 14. Tracking system 40 includes one or more IBS modems 41 that detect and decode encoded GPS data 32 transmitted on wireless channel 34.
[0015]
FIG. 2 is a more detailed view of the mobile device 14. Switch 60 couples either audio signal 22 from microphone 58 or digital data tone 29 from IBS modem 28 to audio encoder 18.
[0016]
The switch 60 is controlled either by a menu on a display screen 62 of the mobile device 14 or by a button 64. Button 64 causes GPS processor 30 to start transmitting GPS position data 32 obtained from GPS satellites 20 to IBS modem 28 for transmission on wireless channel 34. Switch 60 can also be controlled by a single key (not shown) on the keyboard of mobile device 14. The GPS processor 30 can also automatically control the switch 60 according to a tracking request from the tracking system 40 or a voluntary tracking request. The digital GPS data can be input through a hands-free port (port for free input) 56 of the mobile device 14. This switch is not necessary when using advanced modulation techniques, since both voice and data can be transmitted simultaneously.
[0017]
Wireless channel 34 with tracking system 40 is established by user 23 calling a telephone number for tracking system 40. Voice communication 31 is established between user 23 of the mobile device and call recipient 84 (FIG. 3) at the tracking system. Call recipient 84 instructs user 23 to press button 64. The cell phone operator 23 presses the button 64 to allow the GPS processor 30 to transmit GPS data obtained from the GPS satellites 20. The GPS processor continuously acquires GPS data. In tracking applications, this button press may be periodic rather than a single press to send. At the same time, switch 60 connects IBS modem 28 to speech coder 18. Then, the IBS modem 28 operates. The GPS processor 30 outputs GPS data 29 to the IBS modem 28. An IBS modem modulates the digital GPS data and outputs it to the speech coder within the mobile device. Audio encoder 18 outputs encoded GPS data 32 to tracking system 40 over wireless channel 34.
[0018]
The user 23 can press the button 64 at any time after manually calling the telephone number for the tracking system 40. The GPS position data (or other digital data) is output as a digital data tone through the IBS modem 28 to the tracking system 40 on the wireless channel 34.
[0019]
The tracking system 40 can make a subsequent request 44 for additional location history to the GPS processor 30. In response to these requests 44, GPS processor 30 sends additional GPS data 32 to tracking system 40. After tracking system 40 has identified the best trajectory (track) for mobile device 14, trajectory information 46 is transmitted to user 23. The trajectory information 46 may be displayed to the user 23 on the display 62 in the form of an actual audio signal by the call recipient at the tracking system, an electronic signal generated by an automated answering machine. It can be in the form of digital data. After successfully transmitting the data, the user can press the button 64 again to reconnect the switch 60 to the microphone 58.
[0020]
FIG. 3 is a more detailed diagram of the tracking system 40 previously shown in FIG. Tracking system 40 includes a location service controller (LSC) 70 with an IBS modem 72 for receiving digital GPS data 32 from mobile device 14. Processor 76 uses the location data along with map 74, motion model 78, and location history 79 to track the location of mobile device 14. The call recipient 84 receives at the telephone 82 an initial location request from a user at the mobile device 14. Call recipient 84 uses computer 80 to access location data decoded by LSC 70 and display tracking information provided by processor 76. The call recipient 84 then communicates the best trajectory position information to the user 23 of the mobile device 14 or digitally communicates.
[0021]
FIG. 4 is a block diagram illustrating the communication order between the mobile device 14 and the tracking system 40. The message flow in FIG. 4 assumes that the GPS position measurement has passed the filter test by both the mobile device and the tracking system. At block 100, a user dials a tracking system through a wireless communication system. At block 102, the mobile device 14 maintains a GPS position relative to GPS satellites during the establishment of the call. At block 104, the LSC 70 in the tracking system 40 is bridged to the audio path established by the mobile device 14. In block 106, LSC 70 detects the open line and listens for connection with mobile device 14. At block 108, the tracking system 40 responds to the call.
[0022]
At block 110, a call recipient 84 at the tracking system 40 requests the location of the mobile device 14 in response to the call. At block 112, in response to the location request, the user 23 of the mobile device 14 presses a location tracking button. At block 114, the mobile device 14 mutes the audio transmission path (TX) connected to the microphone that picks up the uttered audio signal. In a scenario where voice and data are simultaneous, this operation is unnecessary. The mobile device 14 obtains a position from the GPS receiver and transmits this position to the tracking system 40.
[0023]
At block 118, LSC 70 decodes the location message sent by IBS modem 28 of mobile device 14. The remote tracking system 40 then implements a closed loop tracking scheme for the mobile device 14. In a closed loop tracking scheme, a remote tracking system 40 can request additional location history data from the mobile device 14. The mobile device 14 stores the previous location data and transmits this location history when requested by the tracking system. Then, at block 116, the mobile device 14 unmutes the transmission path.
[0024]
At block 120, the location data is transmitted to a map engine (shown as processor 76 in FIG. 3) to track the mobile device 14. The map engine acquires the position of the mobile device 14 and displays it. At block 122, the location on the map is displayed to the call recipient 84 at the remote tracking system 40. Based on the location of the mobile device 14, the call recipient 84 provides assistance data to the user 23 of the mobile device 14 on an unmuted transmission channel.
[0025]
At block 124, the user 23 is assisted by listening to the information of the call recipient 84 and ends the call with the tracking system 40. At block 126, the call connection is interrupted. In block 128, the LSC 70 detects the end of the call and disconnects the line. Then, at block 130, the call recipient 84 disconnects the line.
[0026]
FIG. 5 shows a flow for a call for which the current GPS location is not currently maintained in the mobile device. This is also referred to as a "cold start", where the GPS processor 30 requests assistance before obtaining a position from the GPS satellite 20. To establish communication between the tracking system 40 and the mobile device 14, the same operations 100, 104, 106, 108, 110, and 112 as shown in FIG. 4 are performed.
[0027]
At block 132, the mobile device 14 requests GPS assistance data from the tracking system 40. In block 134, LSC 70 identifies GPS assistance data and time synchronization data required for mobile device 14 to obtain a position on GPS satellite 20. At block 135, the LSC 70 sends the required GPS data to the mobile device 14, which obtains a position from the GPS satellite 20. In block 136, the GPS position data is transmitted to the LSC 70. Then, the LSC 70 decodes the transmitted GPS data and performs closed loop tracking. In block 137, when the LSC 70 has obtained all the location information requested by the mobile device 14, the mobile device 14 unmutes the voice transmission path.
[0028]
At block 138, the LSC 70 sends the location data to the map engine 76, which uses the location data to obtain the best trajectory of the mobile device 14. At block 138, the best trajectory is displayed to the call recipient 84. At block 140, the call recipient 84 uses the displayed information to assist the user 23 of the mobile device 14. Then, in blocks 142, 144, 146, and 148, the call is terminated.
[0029]
FIG. 6 illustrates the message flow for a tracking history request, either manually by the call recipient 84 or automatically by the tracking system 40. At block 150, the call recipient 84 requests either a "stop" history from the mobile device 14 or an "exercise" history. At block 152, LSC 70 requests history data from mobile device 14. Then, at block 154, the mobile device 14 sends the requested location history from the memory to the tracking system 40.
[0030]
At block 156, the LSC 70 decodes the location history data and performs closed loop tracking. The history data from the closed loop tracking is sent to the map engine 76. At block 160, the mobile device 14 simultaneously unmutes the audio transmission path. At block 158, a map identifying the location of the mobile device 14 is displayed to the call recipient 84. At block 162, call recipient 84 provides assistance to user 23 of mobile device 14 based on the location of the map. In blocks 164, 166, 168, and 170, user 23 receives this assistance and ends the call.
[0031]
FIG. 7 shows a block diagram illustrating how the mobile device 14 processes GPS data and responds to closed loop tracking requests. At block 200, the mobile device 14 receives standard digital data including GPS measurements from one or more GPS satellites 20. This GPS data string is converted into a compressed binary format.
[0032]
At block 202, the GPS processor 30 in the mobile device 14 (FIG. 2) responds to a request 205 for location and historical data from the tracking system 40. The GPS processor 30 (FIG. 2) retrieves the compressed binary data previously stored in the history array in the memory 208.
[0033]
In block 204, a bad GPS report is reported (filtered). Based on the fast, medium, slow, and no-speed motion models, current GPS reports are screened against past history to detect and eliminate bad GPS measurements. This is described in more detail in FIG. The location data for the mobile device 14 is stored in block 208. The history of the stop position of the mobile device 14 and the history of the previous report are accumulated for the specified period. The accumulated position data is used to track altitude changes and complex movements during the exercise period, and to identify stop positions within the previously specified period. In one example, the history period is approximately 24 hours.
[0034]
The next measurement data, that is, the exercise history including the position of the mobile device 14 during a certain predetermined period is stored in the memory block 208. In one example, the exercise history for the last 30 seconds is accumulated. The exercise history includes all exercise states for each position. The stop history includes all locations where the mobile device 14 has stopped during the last 24 hours. The refresh (update) data is data of a location where the mobile device 14 periodically and automatically starts up and updates the current X position and Y position.
[0035]
At block 206, the location data of the mobile device 14 is converted into a packet and modulated as a report 203 for transmission to the remote tracking system 40. "In-band" signal modulation allows the GPS report 203 to be transmitted on the digital voice channel of the cellular telephone network. GPS data can be transmitted using variable frequencies that represent different bit representations, referred to as variable frequency modulation (FAK). These frequencies allow the digital vocoder to "fool" and pass this data as voice.
[0036]
Since the data represents multiple bits, it is possible to achieve a higher bit rate than a standard 1/0 combination transmitted by a method such as Frequency Shift Keying (FSK). These in-band modulation techniques are described in U.S. patent application Ser. No. 09 / 531,367, filed on Sep. 9, 2000, U.S. patent application Ser. This patent is incorporated herein by reference.
[0037]
Using this transmission scheme, block 206 performs time synchronization with remote tracking system 40 in response to location and history request 205.
[0038]
FIG. 8 illustrates in more detail a method of selecting a bad GPS measurement for the mobile device 14 in block 204 of FIG. Based on the fast / medium / slow / no-speed motion model, the mobile device 14 sorts the current report against the past measurement history to detect and exclude bad GPS position measurements. Note that the filtering (filtering) described below can be performed in the tracking system 40 instead of in the mobile device 14.
[0039]
The motion state of the moving device 14 is stored in the memory 208 of the moving device 14 in FIG. At block 210, a previous motion state of the mobile device 14 is identified. In one example, the exercise state is specified once per second. The exercise state includes the current position, speed, acceleration, and acceleration change (jerk) of the mobile device 14. The acceleration change is a derivative of the acceleration.
[0040]
For a previous measured position of the mobile device 14, the previous motion status is stored, and a new or current motion status of the mobile device 14 is identified based in part on the previous motion status of the mobile device 14. Using a temporal filter, parameters such as acceleration and acceleration changes are specified based on the position, velocity, and acceleration of a number of previous motion states, the two states being compared perform such calculations. Make sure it is within a reasonable time.
[0041]
At block 218, the high speed, medium speed, low speed, and no speed models are compared to the motion of the mobile device 14 derived from current and previous motion states. The motion model includes a speed range, a course range, a position range, an acceleration range, and an acceleration change range. These ranges vary depending on the motion model. For example, the speedless motion model represents the mobile device 14 that is currently in a stopped state. The next direction of the stationary mobile device 14 can be any direction. Therefore, the course range for the speedless motion model is selected to be ± 180 degrees. However, the stationary mobile device 14 can only change a limited amount of speed during the one second measurement period, so the speed range for the no-speed motion model is relatively small.
[0042]
On the other hand, fast motion models have a relatively small path range. This is because the high-speed moving device 14 can change only a limited amount of course in one second. For example, a fast moving device 14, such as a car traveling at 60 MPH (miles per second) ($ 96 km / h), cannot change direction by 90 degrees per second. However, a 60 MPH vehicle is capable of a much larger, faster or slower speed change per second than a slower person carrying the mobile device 14. Thus, a fast motion model may have a larger speed range than a slow motion model.
[0043]
The operation of the mobile device 14 is identified from previous and current motion states for the motion model created in block 214. At block 218, the fast, medium, slow, and no-motion motion models are compared to the behavior of the derived symmetric object. If the currently measured motion state 216 is within the range of any motion model, the measurement is stored in block 222 as a good measurement. If the currently measured athletic state is not within the predetermined threshold for any of the athletic models, at block 220 the current measurement is marked as bad.
[0044]
9 to 11 show in more detail a method for selecting a failure measurement value using the motion model. Block 230 shows the exercise state K1 before the exercise device 14, measured at time T1. The previous exercise state K1 includes the position, speed, acceleration, and course at time T1.
[0045]
The athletic state may have more or less parameters depending on the particular tracking method used to track the mobile device 14. The GPS processor 30 has a role of capturing the GPS satellites 20, specifying the position of the mobile device 14, and calculating the velocity, course, acceleration, and acceleration change as a tracking processing function. This function can be performed in the tracking system 40 or in the mobile device 14, depending on the processing needs. The choice is made based on the desire to decentralize processing versus the desire for cost of the remote device.
[0046]
The GPS processor 30 in the mobile device 14 (FIG. 2), or alternatively in the tracking system 40 (FIG. 3), calculates speed, acceleration, acceleration change, and course based on previous motion conditions.
[0047]
An example of the motionless motion model is shown in block 234. For the no-speed model 234, a range 235 for position, speed, acceleration, acceleration change, and course is preselected. For example, the position range in the no-motion model 234 is 0 to 5 feet (0 to 1.524 m) from the position at the time T1 measured before. The speed range is 0 to 5 MPH (0 to 9.6 km / h) from the speed in the exercise state K1 measured previously. The range is also pre-selected for the course. In this example, the course range in the non-speed motion model is anywhere from 0 to 360 degrees. The range of the acceleration and the acceleration change is also pre-selected.
[0048]
Block 236 shows an example of a range for a slow motion model. The position range for the slow motion model is 0-20 feet (0-6.096 m). The speed is 0 MPH ± 5 MPH (0 km / h ± 9.6 km / h). The course range is ± 90 degrees, which is smaller than 360 degrees for the non-speed motion model. This is because the moving device 14 moving at a low speed is unlikely to change its direction by more than 90 degrees per second. Medium and high speed motion models are used.
[0049]
FIG. 10 shows an example of a method for comparing the current measured position M1 of the mobile device 14 with the predicted position of the mobile device 14. A circle 238 represents a position range from the predicted position P1 for the medium speed motion model. Circle 238 represents all possible positions where mobile device 14 traveling at medium speeds, for example, 10-40 MPH (16-64 km / h) may be located. The center of circle 240 represents the current measurement position of mobile device 14. The diameter of circle 240 represents the estimated error associated with the GPS measurement. For example, circle 240 may have a diameter of 100 feet (30.48 m).
[0050]
The size of the overlap area 242 of the circle 238 and the circle 240 can be measured using some geometric test such as the chi (χ) square test. Measuring the intersection of two geometries is known to those skilled in the art and will not be described in detail here. The area 242 is proportional to the position score given to the motion state K1 measured for the medium speed motion model. Dashed circle 244 represents the position range for the fast motion model. For high speed motion, the area of the circle 244 is larger because the mobile device 14 has a higher speed. The point region 246 and the horizontal line region 242 are combined to represent the currently measured position M1 of the mobile device 14 for the fast motion model.
[0051]
FIG. 11 schematically shows a method of calculating a course score for a motion model. Vector 250 represents the predicted course of mobile device 14 based on previous motion state K1. Vector 252 represents the path of the mobile device at the currently measured time T2. Dashed line 254 represents the path range for the slow motion model. Dashed line 256 represents the path range for the medium speed motion model.
[0052]
As the speed of the mobile device 14 increases, the range of the path changes to decrease. For example, bending at 45 degrees at 40 MPH (64 km / h) is more difficult than bending at 10 MPH. Therefore, the path range 254 for the low-speed motion model is larger than the path range for the medium-speed motion model.
[0053]
First, it is specified whether or not the current course 252 measured at time T2 is within the course range of any of the motion models. In the example shown in FIG. 11, the measured course 252 is not within the course range 256 of the medium-speed motion model. Therefore, the course score for the medium speed motion model is zero. In this example, the currently measured path 252 is within the path range of the slow motion model. Therefore, the angle 258 between the predicted path 250 and the measured path 252 is measured. The path score for the slow motion model is proportional to angle 258.
[0054]
FIG. 12 shows a similar vector analysis used to determine speed scores for different motion models. Using the same vector analysis, the scores of acceleration and acceleration change are derived. The speed vector 251 represents the predicted current speed of the mobile device 14 at the current time T2. In this example, the predicted speed is the same as the speed calculated for the previous motion state K1. Dashed line 255 represents the speed range for the slow motion model. Dashed line 257 represents the speed range for the medium speed motion model.
[0055]
As described above, it is first determined whether the currently measured speed 253 of the mobile device 14 is within the speed range of any of the motion models. If not, set all velocity scores for these motion models to zero. If the measured speed 253 is within the speed range of one or more motion models, the measured speed 253 is compared with the predicted speed 251.
[0056]
In this example, the measured speed 253 is within the speed range 257 for the medium speed motion model. The difference between the predicted speed 251 and the measured speed 253 is used to derive a speed score for the medium speed motion model. Since the measured speed 253 is not within the speed range 255 for the slow motion model, the speed score for the slow motion model is set to zero.
[0057]
FIG. 13 shows a method for identifying whether the measured position of the mobile device 14 is retained or abandoned, using the scores for different motion models. Block 260 shows a score 262 for the position of the mobile device 14 measured in relation to the slow motion model. As described above with reference to FIGS. 9 to 12, the score 262 is derived for each parameter for each of the non-speed, low-speed, medium-speed, and high-speed motion models. In one example, each score is normalized to be in the range of 0 to 1.
[0058]
Weights can be applied to individual scores 262. The weights 264 allow for assigning priorities to certain parameters that may provide better information regarding the accuracy of current mobile device 14 measurements. For example, one experiment has shown that the position score provides more information than other parameters regarding the accuracy of the measurements of the mobile device 14. Therefore, the weight # 1 in the block 260 applied to the position parameter is increased more than the other weights 264.
[0059]
Weight 264 is applied to score 262 to obtain total score 266 for slow motion model score 260. A graph 268 shows an example of a score for each exercise model. The highest score for the currently measured position of the mobile device 14 is the score 266 for the slow motion model. In this example, the score of the slow motion model has a value of 25. If the highest score of the motion model is above the threshold 270, the GPS processor 30 accumulates the current measurement at block 222 of FIG. If the highest score of the motion model is below the threshold 270, the current measurement for the location of the mobile device 14 is marked as bad and discarded. The threshold 270 can be defined from empirical data and can vary depending on the tracking performance of the system.
[0060]
If the measurement position has passed the above-mentioned coarse sorting (filtering), this measurement value is accumulated and finally transmitted to the tracking system 40 as a new motion state of the mobile device 14. It is important to note that the actual raw measurement position data obtained from the GPS processor is transmitted to the tracking system 40. Then, the tracking system 40 performs a further prediction process. This prevents the mobile device 14 from making assumptions about location without utilizing other maps, history, and other sensor parameters available to the tracking system 40.
[0061]
(Tracking system processing)
FIG. 14 shows how the tracking system uses the position data from the mobile device to create the best trajectory. At block 280, tracking system 40 requests current GPS location data and past location history data from mobile device 14. The data received from the mobile device 14 is converted into a normal representation and coordinate frame. This normal expression is a motion state consisting of longitude, latitude, altitude, course, speed, acceleration, and acceleration change. In one example, World Geodetic System (WGS-84) coordinates are used. WGS-84 is a global reference frame fixed to the earth and contains an earth model.
[0062]
Several different reports can be requested from the mobile device 14. The first request is simply to obtain the currently measured position of the mobile device 14. Another request is to get a historical report. There are at least three different types of historical reports. The stop history report identifies all locations where the mobile device 14 has stopped during a time period such as 24 hours earlier. The exercise history identifies all positions of the mobile device 14 during a period immediately before, such as the last 30 seconds. The periodic history report identifies position measurements of the mobile device 14 acquired, for example, once every 30 seconds.
[0063]
Block 282 identifies which motion model best describes the current motion state of the mobile device 14. The previous exercise state K1 at time T1 is compared with the current position of the mobile device 14 at time T2. By comparing the previous motion state with the current position, the tracking system 40 identifies the predicted motion state at time T2. At block 282, a motion model that best matches the current motion state of the mobile device 14 is selected. One way to identify the best exercise model is by identifying the exercise model that gives the highest score as described with reference to FIGS. This motion model identifies whether the mobile device 14 is at high speed, medium speed, low speed, or no speed.
[0064]
At block 284, road and intersection candidates for the current location of the mobile device 14 are determined. At block 286, a virtual trajectory is created. At block 288, the virtual trajectory is fused to the associated road. The tangent method and the projection method are used to mathematically specify the longitude and latitude of the currently measured motion state of the mobile device 14. The road and intersection candidates identified in block 284 are selected using geodesic distances. The geodesic distance used for sorting is based on the GPS error. At block 290, the Bayes method is used to score the candidate virtual trajectory. Speed, history, distance, and course are the scores used in the Bayesian scoring method. The result is the calculated reliability. These confidences are summed and normalized by time. The best trajectory that exceeds all other virtual trajectories with signal to noise is identified.
[0065]
At block 292, the best virtual trajectory is selected. The reliability calculated for each locus is compared. Establish signal-to-noise threshold (reporting error). The signal-to-noise ratio threshold is variable and can be varied to give the map an error in world point indication (Georef). This allows the tracking system 40 to operate on unmodified or slightly modified map databases. On a high-accuracy map, the signal-to-noise threshold is set higher to speed up the calculation of the trajectory and eliminate unnecessary virtual trajectories. Then, the best trajectory is selected based on the speed, the course, the motion model, the distance to the road, and the previous motion state.
[0066]
At block 294, the trajectory file is updated. A composite trajectory file is constructed based on the best virtual trajectory that exceeds the noise threshold. If no virtual trajectory is above the signal-to-noise threshold, the raw position report is used. A covariance is calculated for the estimated value of the error between the target and the projection position of the mobile device 14. The display engine uses the confidence value to indicate "expired" the trajectory. The identified best virtual trajectory is stored in a composite trajectory file and maintained as a number of hypothetical histories of possible trajectory candidates. This history can be used in time to correct the correlation failure and improve the accuracy of the trajectory.
[0067]
Once the best virtual trajectory has been selected, block 296 identifies a world point coded address for the best virtual trajectory. This is achieved by extracting the geodetic address point closest to the best virtual trajectory from the address map.
[0068]
At block 298, the reliability of the virtual trajectory is calculated periodically by calculating the covariance. If the covariance exceeds the rationality threshold or if the virtual trajectory "expires" in time, the virtual trajectory is deleted and the known final position in the history file is stored. To display the decrease in reliability in real time, reliability information is provided in a trajectory file.
[0069]
At block 300, a trajectory history record is provided to the call recipient 84, including the stopping point, position, speed, and course for each best virtual trajectory. Use this data in predictive tracking for future reports. At block 302, a trajectory report is output to a display. Update information is periodically supplied to the tracking file. This update information includes the position, speed, course, altitude, longitude / latitude, reliability, and world coded address.
[0070]
(Create virtual trajectory)
FIG. 15 illustrates in more detail how block 284 of FIG. 14 identifies road and intersection candidates. Intersections and roads for a particular area 304 are stored in a spatial array based on longitude and latitude. The mobile device 14 requests a position from the tracking system 40 from the currently measured position 306. The spatial array of all the intersections 308, 310, 312, 314, and 316 within a predetermined distance 318 from the position 306 is used as a candidate intersection. Intersections 320, 322, and 324 are outside the filter 326 and are therefore discarded. Similarly, since the roads 328, 330, 332, 334, and 336 are in the filter 326, they are used as road candidates. Road 338 is outside filter 326 and is therefore discarded.
[0071]
FIG. 16 shows a state where the mass used for the spatial array 304 dynamically changes with time according to the position of the moving device 14 currently measured. Spatial array 304 is divided into a number of masses 340A-340I. In one example, each square 340 represents 1/10 of a degree in latitude and longitude. The center cell 340E is a cell including the position 306 of the mobile device 14 that is currently measured. The intersection and road candidates for the central mass 340E, and each mass surrounding the mass 340E and entering the filter 326, are used to track the mobile device 14. Intersection and road candidates are stored according to the cell of each candidate.
[0072]
Whenever the currently measured position 306 of the mobile device 14 moves to a different cell, a new road and intersection candidate is identified using the road and intersection candidates from the center cell and surrounding cells. I do. Abandoned existing road and intersection candidates no longer form part of the 9-mass spatial array for the current location of the mobile device 14. This prevents the location 306 from reaching the edge of the spatial array and having a limited number of road and intersection candidates. For example, moving device 14 may move from position 306 in cell 340E to position 342 in cell 340I. Tracking system 40 retains road and intersection candidates for masses 340E, 340F, 340H, and 340I that are still within the new filter region 344. Abandon the candidate roads and intersections for cells 340A, 340B, 340C, 340D, and 340G. Add what goes in. Keeping the center of the spatial array always at the currently measured location not only prevents the tracking system 40 from reaching the edge of the spatial array, but also allows rapid identification of road and intersection candidates. This allows for dynamic updates of the spatial array, reducing the need to have all points in memory at the same time. This provides better database management of the dataset representing the region.
[0073]
(Update and propagation of virtual trajectory)
17-19, further details of how tracking system 40 creates and updates virtual trajectories at block 286 of FIG. 14 and how these candidates are fused to roads and intersections at block 288 of FIG. Shown in
[0074]
The last measured motion state of the mobile device (location 306) is used to create a new virtual trajectory 350 for the identified intersection and road candidate. The last measured motion status of the mobile device 14, the selected motion model, longitude, latitude, course, altitude, time, road identification, road type, road class, and any other relevant road and intersection candidates. Based on the parameters, each virtual trajectory 350 has its own motion state.
[0075]
The virtual trajectory is a prediction of a variety of different positions that the tracking system 40 is convinced that the mobile system 14 can be located. For example, the virtual trajectory 350A is located at the shortest tangent distance from the measurement position 306 of the mobile device 14 to the road candidate 328. The course of the virtual trajectory 350A is selected as the direction of the road 328 at the point 351 on the road 328, which is the shortest from the position 306. For example, it is assumed that the road 328 runs roughly in the north-south direction, deviates by 8 degrees from north in the first direction facing north, and 188 degrees from north for traffic traveling in the opposite direction. The path of the mobile device 14 at the location 306 may be a 10 degree path from north. The virtual trajectory 350A on the road 328 is selected as an 8 degree course at the point 351. If there is no road direction that clearly matches the path of the current motion state, the virtual vector 350 can be selected in both directions on the road or in any direction exiting the intersection.
[0076]
FIG. 18 shows that a number of virtual trajectories are created for the same road candidate. Road candidate 330 is divided into segments 352, 354, and 356. The shortest tangent distance 355 from the position 306 of the mobile device 14 to the segment 354 of the road 330 is calculated. A virtual trajectory 350B for the segment 354 is created. Other segments 352 and 356 of road 330 are also identified as candidates. The distances from sections 352 and 356 of the road are projected to location 306. Virtual trajectories 350D and 350E are created for sections 352 and 356 of the road, respectively.
[0077]
FIG. 19 shows how the virtual trajectory 350 propagates along the road candidates and corresponds to the currently measured motion state of the mobile device 14. The virtual trajectory 350 propagates according to the motion model selected for the current motion state of the mobile device 14. For example, vector 350F represents the motion state at position 360 for one virtual trajectory on road 328, which corresponds to the motion state of mobile device 14 at time T1, position 306, previously measured. . At the second measurement time T2 of the moving device 14, the virtual trajectory 350F propagates to a new position and motion state 362.
[0078]
The new motion state of virtual trajectory 350F at time T2 changes according to the selected motion model. For example, it is assumed that a medium-speed motion model is selected for the mobile device 14. The medium speed motion model may have an associated speed of 30 MPH (48 km / h). When updating the virtual trajectory once per second, the virtual trajectory 350F propagating at time T2 moves further along the road 328 to a position 48.5 feet (14.8 m) ahead.
[0079]
FIG. 20 shows how the virtual locus 350 is constantly created and updated. As the mobile device 14 moves to this new location, the tracking system 40 identifies new road and intersection candidates in the spatial array. New virtual trajectories 350K, 350L, 350M, 350N, and 350R are created for new roads and intersection candidates that fall within the filter 326. Virtual trajectories 350G, 350H, 350I, and 350J no longer fall within the range of filter 326, thus eliminating them. Similarly, if virtual trajectories fail to provide a minimum score during a selected time period, these virtual trajectories can be "expired."
[0080]
If the mobile device 14 fails to generate a measurement position for a short period of time, the virtual trajectory continues to track the mobile device 14. For example, suppose a mobile device is traveling in a tunnel and cannot acquire and transmit GPS coordinates for a few seconds. The virtual trajectory created before the mobile device 14 enters the tunnel can be propagated through the tunnel and picked up and confirmed again after the mobile device 14 exits the tunnel. This allows the tracking system 40 to virtually track the mobile device 14 even when the measured position is not transmitted.
[0081]
(Virtual tracking score)
The virtual trajectory that produces the highest score is reported to the call recipient 84 of the tracking system 40 as the best trajectory. Hereinafter, a method of scoring the virtual trajectory and a method of selecting the best virtual trajectory will be described with reference to FIGS.
[0082]
(distance)
FIG. 21 shows a method of calculating a distance score for the virtual trajectory 350. The distance from the virtual trajectory 350 to the currently measured position 306 is measured. This distance is calculated based on two or more possible cases. In the first case, the distance measurement is a tangent distance from the road, such as the road distance 362. The second case is when the tangent to the road is outside the physical intersection, which is known as the mapping case. The case of mapping has been described above with reference to FIG.
[0083]
Line 367 represents the distance from the position (longitude and latitude) of virtual trajectory 350B to measurement position 306. Line 363 represents the distance from virtual trajectory 350G on road 336 to measurement location 306, line 365 represents the distance from virtual trajectory 350D on road 332 to measurement location 306, and line 369 represents the distance on road 328. Represents the distance from the virtual locus 350F to the measurement position 306.
[0084]
The distance 371 is recorded in Table 370. The same or different weighting factors 372 can be applied to these distances. For example, if the virtual trajectories are associated with the same road as the most recently selected best trajectory, these virtual trajectories can be weighted more. In another example, the virtual trajectory may have an associated road classification, such as a slow road or a walking path. However, the currently measured motion at the position 306 of the mobile device 14 indicates that the mobile device 14 is traveling on a highway. Thus, the weights that can be applied to this virtual trajectory degrade the score of this virtual miracle.
[0085]
Table 370 provides a list of distance scores 374. The worst distance score is at the maximum filter distance 318 (FIG. 15). The best distance score is distance 0, where the measured position of the mobile device 14 is directly above the road associated with the virtual trajectory. In Table 370, virtual trajectory 350B has a best distance of 10 feet (3.05m) and virtual trajectory 350G has a worst distance of 50 feet (15,24m). Then, as described above, the score 374 is weighted.
[0086]
(course)
FIG. 22 shows a method of determining a course score for a course related to the virtual trajectory 350. The currently measured motion state at the position 306 of the mobile device 14 is compared with the actual road course for the virtual trajectory 350. The course score is determined using the difference. The worst course score is 90 degrees from the path of the mobile device 14, and the best course score is 0 degrees or 180 degrees from the path of the mobile device 14. If one of the roads is one-way, the route score is calculated according to the direction of the one-way road and how close the mobile device 14 is to this direction.
[0087]
Table 376 shows examples of course scores. The virtual trajectories 350B and 350D have a course on the road 322 at 90 degrees from north. The mobile device 14 has a measurement path of 60 degrees from north. Therefore, the virtual trajectories 350B and 350D have a course difference of 30 degrees from the moving device 14. Virtual trajectory 350F has a course of two degrees from north, and thus has a course difference of 58 degrees from the measured course of mobile device 14. The same or different weights can be applied to the course score. In this example, the same weight 5 is given to the route scores for all the virtual trajectories.
[0088]
(Previous course (history))
By obtaining the path from the last update and comparing this path with the current path of the mobile device 14, a score for the previous path is also calculated. A score is given to each virtual trajectory. This feature helps offset proximity problems caused by scoring "extremely close" distances. Any additional parameters of the previous exercise state can be included in the weights.
[0089]
(speed)
FIG. 23 shows a method of calculating speed scores for different virtual trajectories 350. A speed score is calculated by obtaining a speed rating of the road associated with the virtual trajectory and comparing it to the speed calculated for the current motion state of the mobile device (location 306). A score is given to each virtual trajectory based on the difference between the currently measured speed and the speed evaluation and the classification of the virtual trajectory road.
[0090]
Table 378 shows an example of the speed score for the virtual trajectory 350. The movement state of the mobile device 14 at the time T1 is calculated as having a speed of 35 MPH (56 km / h). Virtual trajectory 350B is associated with road 332. Road 332 has a rating of 30 MPH (48 km / h) at location 377. The speed difference between the moving device (position 306) and the virtual trajectory 350B is 5 MPH (8 km / h). Apply a weight of 2 to all speed scores in Table 378. Virtual trajectory 350B has a final speed score of 10. The speed score for the other candidate virtual trajectory 350 is also calculated.
[0091]
Since the roads associated with virtual trajectories 350B, 350D, and 350F have a speed rating closest to the measured speed of mobile device 14 (35 MPH), these virtual trajectories have the best speed scores. Since the evaluation of the road 336 associated with the virtual trajectory 350G is 70 MPH, this virtual trajectory has the worst speed score.
[0092]
The method of determining the best virtual trajectory for the mobile device 14 by adding various scores for each virtual trajectory in block 292 of FIG. 14 will be further described with reference to FIGS. In Table 380, the lowest total score represents the best virtual trajectory. However, a variety of different scoring techniques can be used to assign the best score to a virtual trajectory of the closest distance, path, or speed. In Table 380, other scoring parameters may also be utilized. For example, points for speed, acceleration, and change in acceleration can be added.
[0093]
In block 382, the total score of the distance, the course, the speed, and the history is added to each of the candidate virtual trajectories 350 to calculate the total score of each virtual trajectory. Additional weights can be applied to these virtual trajectories. In the example of FIG. 24, the threshold value 200 is used. If, at decision block 386, there is at least one virtual trajectory with a score better than the threshold, at block 384 the virtual trajectory with the best score is selected as the best virtual trajectory. In the example of FIG. 24, the lowest score is the best score. The virtual trajectory with the lowest score below threshold 200 is virtual trajectory 350B. Therefore, in block 384, the virtual trajectory 350B is selected as the best virtual trajectory.
[0094]
If at decision block 386 no virtual trajectory scores better than threshold 200, then at block 388 tracking system 40 may request additional measurement history, if available. . Then, at block 390, an additional virtual trajectory is created and a score for the new virtual trajectory is calculated from the historical report. If, at decision block 392, one or more of the new virtual trajectory scores is better than threshold 200, then at block 394 the virtual trajectory with the best score is selected as the best virtual trajectory. If, at decision block 392, there is still no virtual trajectory score better than the threshold, block 396 uses the currently measured motion state of the mobile device 14 as the best trajectory.
[0095]
The best virtual trajectory used for display to the call recipient 84 changes over time. The trajectory file in block 294 of FIG. 14 is updated with the various different virtual trajectories selected as the best virtual trajectories. Only the best virtual trajectory for the measured time reference is output to the call recipient 84. Other virtual trajectories are retained and propagated within tracking system 40 but are not displayed to call recipient 84. If another virtual trajectory gives a better score for the next measurement time, the virtual trajectory is transmitted to the call recipient 84 for the next measurement time. This makes the tracking system 40 an adaptive multi-hypothesis tracker.
[0096]
A confidence value can be generated for the selected best virtual trajectory. The confidence score is proportional to the score of the selected best virtual trajectory. For example, in FIG. 24, the reliability score for the selected best virtual trajectory 350B is proportional to the score 180. If, during a predetermined amount of time, the old virtual trajectories fail to provide a better score than the threshold, these old virtual trajectories are removed from the tracking system 40 database.
[0097]
(Generation of world coded addresses)
FIG. 26 shows a method for identifying a street address (address) based on the selected best virtual trajectory. In this example, the virtual locus 350B is selected as the best virtual locus. A virtual trajectory 350B for the current measurement time is located at point 399. Since the virtual trajectory is related to the latitude and longitude of the known street, the street address is identified using the virtual trajectory instead of the actually measured movement state of the mobile device 14.
[0098]
Points 401, 403, 405, 407, and 409 represent world point coded addresses previously stored in a map database within tracking system 40. Each address 401, 403, 405, 407, and 409 has an associated latitude and longitude. The longitude and latitude of the best virtual trajectory 350B are compared with the latitude and longitude values for street addresses 401, 403, 405, 407 and 409 in the filter area. This filter area is defined by the standard GPS error. The street address having the shortest distance to the position 300 is selected. For example, the address 409 is identified as the shortest distance to the position of the virtual trajectory 350B. The street address associated with point 409 is 111 S.D. W. Morrison Street, Or. 97205. Then, this address is output to the call receiver 84 for relaying the mobile device 14 to the user 23 or to another emergency / service device.
[0099]
Other parameters can be used to help identify the best address. For example, the measurement location of the mobile device 14 can be identified on a particular side of the road 332. A street address identified on the same side of the road 332 may be given a higher priority than a street address on the opposite side of the road 332.
[0100]
A street address can be selected according to the path of the selected best virtual trajectory. For example, assume that the best virtual trajectory has an eastward path on road 332. Therefore, a higher priority can be given to the southern address of the road 332 than to the northern address of the road 332. Similarly, when the route of the virtual trajectory is westward on the road 332, the priority of the northern address of the road 332 is higher than the priority of the southern address of the road 332.
[0101]
Then, the best virtual trajectory and the associated street address are output to the call receiver 84. The call recipient 84 then relays this information to the user 23 of the mobile device 14 by voice or digitally.
[0102]
It will be apparent to those skilled in the art that many modifications may be made to the details of the above-described embodiments of the invention without departing from the principles underlying the invention. Therefore, the scope of the present invention is defined only by the claims.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a system diagram of a communication system that uses closed loop tracking to track a mobile device.
FIG. 2 is a detailed block diagram of the moving device shown in FIG.
FIG. 3 is a detailed view of the tracking system shown in FIG. 1;
FIG. 4 illustrates a message flow for tracking communications between a mobile device and a tracking system.
FIG. 5 is a diagram showing a message flow for obtaining a position of a mobile device from a cold start.
FIG. 6 is a diagram showing a flow of a message for a history request of a mobile device.
FIG. 7 is a block diagram illustrating processing performed on either the mobile device or the tracking system.
FIG. 8 is a block diagram illustrating the use of a coarse filter during pre-processing to exclude faulty measurements of a mobile device.
FIG. 9 is a diagram showing a measured exercise state and an exercise state predicted from an exercise model.
FIG. 10 is a diagram illustrating a method of determining a position score for a motion model.
FIG. 11 is a diagram showing a method for determining a course score for a motion model.
FIG. 12 is a diagram illustrating a method of determining a score of a speed, an acceleration, or a change in acceleration for a motion model.
FIG. 13 is a diagram illustrating a method for distinguishing between good and bad measurements of a mobile device using a total score for a motion model.
FIG. 14 is a block diagram illustrating a method for performing tracking in a tracking system.
FIG. 15 is a diagram showing road and intersection candidates in a spatial array.
FIG. 16 is a diagram showing a method of exchanging masses in a spatial array.
FIG. 17 is a diagram illustrating a method of creating a virtual trajectory.
FIG. 18 is a diagram illustrating a method of creating one or more virtual trajectories on the same road.
FIG. 19 is a diagram showing how a virtual trajectory propagates over time.
FIG. 20 is a diagram illustrating a method of creating a new virtual trajectory and a method of deleting old virtual trajectories for different exercise states.
FIG. 21 is a diagram illustrating a method of generating a distance score for a virtual trajectory.
FIG. 22 is a diagram illustrating a method of generating a course score for a virtual trajectory.
FIG. 23 is a diagram illustrating a method of generating a speed score for a virtual trajectory.
FIG. 24 is a table showing a method of generating a total score for a virtual trajectory.
FIG. 25 illustrates how the tracking system selects the best virtual trajectory.
FIG. 26 is a diagram illustrating a method of deriving an address for the best virtual trajectory.