JP2013509622A - 所定の領域内でＰＯＩ（ｐｏｉｎｔｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔ）を特定するための方法および装置 - Google Patents

所定の領域内でＰＯＩ（ｐｏｉｎｔｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔ）を特定するための方法および装置 Download PDF

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Abstract

本明細書で開示される主題は、所定の領域内でPOIを特定するためのシステムおよび方法に関する。実質的に静止しているモバイル機器の位置推定を利用して、1つまたは複数のPOIの位置を求めることができる。動いているモバイル機器の位置推定を利用して、1つまたは複数の廊下の位置を求めることができる。

Description

米国特許法第119条による優先権の主張
本出願は、米国特許法第119条の下で、2009年10月12日に出願された「Estimating Indoor Graphical Structure Using Measurements」という表題の米国特許仮出願第61/250862号の優先権を主張するものであり、上記の出願は本出願の譲受人に譲渡され、参照によって本明細書に組み込まれる。
本明細書で開示される主題は、位置推定を時間および空間について相互に関連付けることと、位置推定のセットに少なくとも一部基づいて、所定の領域のPOI(Point Of Interest)を特定することとに関する。
今日の市場において、ナビゲーションシステムはますます普及が進んでいる。ナビゲーションシステムは、第1の位置から第2の位置までの経路を決定するために利用することができる。一部のナビゲーションシステムでは、ユーザは、インターネットのウェブサイトで一般に用いられる種々の地図アプリケーションのうちの1つのような地図アプリケーションに、開始位置および終了位置を入力することができる。
J.A.Bilmes、「A Gentle Tutorial of the EM Algorithm and its Application to Parameter Estimation for Gaussian Mixture and Hidden Markov Models」、International Computer Science Institute、1〜13頁、1998年4月
ナビゲーションシステムは、例えば壁または扉の位置のような、屋内環境での既知の構造要素に少なくとも一部基づいて、屋内環境で案内指示を決定することができる。しかし、ナビゲーションシステムは、構造要素の位置を示す対応する地図またはグリッドが利用できない屋内環境では、案内指示を決定する能力をもたないことがある。
ある特定の実装形態では、1つまたは複数の位置推定が、所定の領域内の1つまたは複数のモバイル機器のために入手されうる。1つまたは複数の位置推定は、時間および空間について相互に関連付けられ、1つまたは複数の実質的に静止しているユーザに関連する位置推定のセットを求めることができる。1つまたは複数のPOIを、位置推定の第1のセットに少なくとも一部基づいて、所定の領域内で特定することができる。
ある特定の実装形態では、1つまたは複数の位置推定は、時間および空間について相互に関連付けられ、動いている1人または複数のユーザに関連する位置推定のセットを求めることができる。所定の領域内の1つまたは複数の廊下を、位置推定に少なくとも一部基づいて特定することができる。
しかし、これらは例示的な実装形態に過ぎず、特許請求される主題はこの点に関して限定はされないことを理解されたい。
以下の図面を参照して、非限定的かつ非網羅的な特徴が説明され、様々な図面を通して同様の参照番号は同様の部分を指す。
1つまたは複数の実装形態による個々のベクトルを示す図である。 1つまたは複数の実装形態による電子地図の形状である。 1つまたは複数の実装形態による、ある期間にわたって得られる1つまたは複数のモバイル機器の推定された位置の集団である。 1つまたは複数の実装形態による電子地図上の複数のPOIを示す図である。 1つまたは複数の実装形態による、1つまたは複数のPOIを求めるための処理の流れ図である。 1つまたは複数の実装形態による、電子地図上に示される例示的なベクトルを示す図である。 1つまたは複数の実装形態によるベクトルの集団を示す図である。 1つまたは複数の実装形態による集団ベクトルの位置を求めるための処理の流れ図である。 1つまたは複数の実装形態によるベクトルの集団を示す図である。 1つまたは複数の実装形態によるベクトルの集団を示す図である。 1つまたは複数の実装形態によるベクトルの集団を示す図である。 1つまたは複数の実装形態による、電子地図内の導出されたpoint of interest(POI)および集団ベクトルを示す図である。 1つまたは複数の実装形態による、1つまたは複数のPOIおよび廊下を求めるための処理の流れ図である。 1つまたは複数の実装形態による、地図上の物の位置を推測するためのシステムのある具体的な実装形態の、概略的なブロック図である。 1つまたは複数の実装形態による、モバイル機器の概略的なブロック図である。
本明細書全体における、「1つの例」、「1つの特徴」、「ある例」、または「ある特徴」への言及は、その特徴および/または例とともに説明された特定の特徴、構造、または特性が、特許請求される主題の少なくとも1つの特徴および/または例に含まれることを意味する。したがって、本明細書全体の様々な箇所での語句「1つの例では」、「ある例」、「1つの特徴として」、または「ある特徴」の使用は、必ずしも全てが同じ特徴および/または例を指しているとは限らない。さらに、具体的な特徴、構造、または特性は、1つまたは複数の例および/または特徴となるように組み合わせることができる。
ナビゲーションシステムのいくつかの実装形態によれば、電子地図を、例えばユーザのモバイル機器で表示するためにモバイル機器に送信することができる。本明細書で用いられる「電子地図」は、ある領域を示す地図を電子的に表すものを指しうる。例えば、電子地図は、ある構造またはある屋外の領域のような領域内で、1つもしくは複数の事務所、部屋、もしくは他の構造上の要素、および/または通路の位置を示すことができる。ある特定の実装形態では、電子地図は、建物の1つまたは複数の階にある構造上の要素の位置を示すことができる。電子地図は、モバイル機器のディスプレイスクリーンのような、ディスプレイ機器上でユーザに提示されうる。電子地図は、2次元の場所のx、y座標のような座標を示すデカルト格子のようなグリッドを含んでもよく、またはそのようなグリッドと関連付けられてもよい。他の実施形態では、デカルト格子によらない地図または複数の次元を利用してもよいことを理解されたい。例えば、地図サーバのプロセッサのような処理デバイスは、電子地図を分析および/または操作して、以下で論じられるように、POIおよび/またはそのようなPOI間の廊下の位置のような、地図上の何らかの物の位置を推測することができる。
一部のナビゲーションシステムは、案内指示を決定して、開始位置から1つまたは複数の目的地までユーザを案内することができる。例えば、「左に曲がる」、「右に曲がる」または「75フィード真っ直ぐ歩く」のような案内指示が、ディスプレイスクリーン上に視覚的に、または、モバイル機器のスピーカーまたはイヤホンにより音声で、ユーザに提示されうる。ナビゲーションアプリケーションは、電子地図上の物を分析して、例えば、開始位置から終了位置までどのように1つの経路でユーザを案内するかを求めることができる。ある経路で開始位置から終了位置までユーザを正確に、かつ/または効率的に案内するために、ユーザを1つまたは複数の廊下に沿って案内し、最終位置に到達させることができる。本明細書で用いられる「廊下」は、それに沿ってユーザがPOIに移動できる、またはPOIから移動できる、通路を指しうる。廊下は、それに沿って1つまたは複数の事務所、会議室、店、浴室、または他のPOIに到達できる、通路を含みうる。廊下は、例えばオフィスビルのような構造物の、1つまたは複数の階に沿った通路を含みうる。
本明細書で用いられる「POI」は、モバイル機器のユーザのような、ある人が関心を持ちうる、ある領域内のある位置を指しうる。例えば、POIは、時々1人または複数のユーザが訪れる、屋内環境内のある位置または領域を含みうる。POIの例は、多くの様々な例からいくつか挙げると、事務所、浴室、会議室、カフェテリア、および店を含む。
本明細書で論じられるように、1つまたは複数の実装形態では、ユーザは、位置情報が時々推定されるモバイル機器を持ち運びうる。いくつかの実装形態では、モバイル機器は、例えば自身の固有の位置を決定することができる。ある特定の実装形態では、モバイル機器は、例えばいくつかの(例えば4つ以上)送信機からの擬似距離の測定結果を相互に関連付けることによって、GPSまたはGalileoのような衛星位置決定システム(SPS)から受信されるナビゲーション信号に基づいて、自身の位置を推定することができる。
しかし、モバイル機器は、衛星位置決定システム(SPS)からのナビゲーション信号が利用できない領域、例えば、建物のような何らかの構造物の中のような領域で、利用されることがある。ある実装形態では、モバイル機器は、ワイヤレスネットワーク要素、または信号をワイヤレスに送信できる他の機器から、ワイヤレスに受信された信号に基づいて、自身の位置を推定することができる。ワイヤレスローカルエリアネットワーク(WLAN)アクセスポイントのようなワイヤレスネットワーク要素を、そのような領域全体で既知の位置に配置することができ、モバイル機器は、モバイル機器から特定のワイヤレスネットワーク要素までの距離を、(例えば受信された信号強度または往復の遅延を測定することによって)推定することができる。既知の技術を用いて、そのような距離を推定することができ、そのようなモバイル機器の位置を三角測量することができる。
いくつかの実装形態によれば、ネットワーク要素は、モバイル機器の位置を推定することができる。1つまたは複数のモバイル機器の位置推定は、ある期間にわたって取得され、処理のためにサーバまたはデータベースに送信されうる。そのような位置推定は、屋内環境にあるモバイル機器のユーザのために集められ、ある期間にわたる屋内環境内でのそのようなユーザの動きを求めることができる。屋内環境の例は、いくつか例を挙げると、オフィスビル、ショッピングモール、競技場、コンベンションセンター、集合住宅、または他の物理的な構造物を含みうる。いくつかの実装形態では、例えば、位置推定を、動物園、立体駐車場、または遊園地のような何らかの屋外の囲まれた領域内のユーザに対して、ある期間にわたって取得してもよい。
ある屋内環境では、例えば、オフィスビル内で働いている個人が自身のモバイル機器を持ち運ぶことがあり、モバイル機器の1つまたは複数に対する位置推定のような位置情報を取得して、ある期間にわたるそのような個人の動きを求めることができる。そのような位置推定を利用して、ある領域内で、POIの位置および/またはそのようなPOI間の廊下を推測することができる。
1つまたは複数の実装形態では、タイムスタンプを1つまたは複数の位置推定と関連付けて、そのような位置推定の各々が行われた時間を関連付けることができる。例えば、モバイル機器の位置推定が行われると、位置推定は、その位置推定が求められた時の特定のタイムスタンプまたは時間基準と関連付けられうる。位置推定は、例えば、タイムスタンプと対にされ、メモリに格納されうる。例えば、モバイル機器が自身の位置を推定すると、モバイル機器は内部の時計を参照し、各々の関連付けられた位置推定のための関連付けられたタイムスタンプを決定することができる。そのようなタイムスタンプおよび位置推定は、時間および空間について相互に関連付けることができ、ユーザが所与の時間の間比較的静止していたか、またはある期間の間動いていたかを推測するために利用することができる。例えば、連続するタイムスタンプを有するいくつかの位置推定が、位置推定が取得された期間中にモバイル機器が所定の最小の閾値距離よりも長い距離を移動していないことを示す場合、地図サーバのプロセッサのような処理デバイスは、モバイル機器がその期間中「実質的に静止した」ままであったと推測することができる。
いくつかの連続するタイムスタンプと関連付けられた位置推定が、モバイル機器の移動が連続するタイムスタンプの間に所定の最小の閾値距離を超えたことを示す場合、処理デバイスは、モバイル機器はその関連する期間に動いていたと推測することができる。実質的に静止しているユーザと関連付けられた位置推定を利用して、1つまたは複数のPOIの位置を推測することができる。動いているユーザに関連付けられた位置推定を利用して、以下で論じられるように、1つまたは複数の廊下の位置および移動の向きを推測することができる。
地図サーバは、壁のような構造的な仕切りの位置を示しうるがPOIまたは廊下は示すことができない、電子地図を入手することがある。例えば、オフィスビルのある階の一部のみが現在占有されているまたは使用されている場合、その階の一部には、使用されていないかまたは空いているPOIは全くないことがある。しかし、地図サーバは、通常の画像処理技術などによって電子地図を解析するだけで、関連するPOIまたは廊下がどこに位置するかを直接判定できないことがある。例えば、ユーザのモバイル機器の位置情報を利用して、POIの位置およびPOI間の廊下を推測することができる。POIの位置および廊下が推測されると、1つまたは複数の電子地図に、そのような位置を示す情報で注記を付けることができる。
いくつかの実装形態では、地図サーバは、所与の領域の電子地図を入手できず、代わりに電子地図を生成することができる。例えば、地図サーバは最初に空白の電子地図を作成し、時間とともにPOIおよび廊下の位置が受信された位置推定から推測されるにしたがって、電子地図に注記を加えてもよい。
位置推定を受信する地図サーバまたは他の機器は、関連付けられたタイムスタンプに少なくとも一部基づいて、どの位置推定が実質的に静止していたユーザを表すか、また、どれが位置推定の行われた時に動いていたユーザを表すかを、最初に判定することができる。
デカルト格子(例えばx-y座標格子)が、電子地図上に示される領域と関連付けられうる。1つまたは複数の実装形態では、位置が推定された時に実質的に静止していたユーザと関連付けられた位置推定を、電子地図と関連付けられたデカルト格子上にプロットすることができる。次に、互いにある程度近接した、またはある距離内にあるプロットされた位置推定を一緒にグループ化して、様々な集団を形成することができる。サーバは、そのような集団の1つまたは複数がPOIを表すと推測することができる。例えば、互いに近接している多くの位置推定の集団は、モバイル機器を持ち運ぶ1人または複数のユーザが、長期間ほぼ同じ位置にいたことを示しうる。したがって、サーバは、POIがそのような集団と関連していると推測することができる。
動いているユーザを表す位置推定を処理して、ユーザの動きを示す1つまたは複数のベクトルを求めることができる。本明細書で用いられる「ベクトル」は、大きさと向きを含む量を指しうる。特定のユーザのためのベクトルは、本明細書では「個別のベクトル」と呼ばれることがあり、特定の期間中のユーザの動きを表すことができる。ベクトルの向きおよび大きさは、ユーザの特定のモバイル機器の2つの連続する位置推定に少なくとも一部基づいて求められうる。例えば、第1の位置推定に関連付けられた第1の時間と第2の位置推定に関連付けられた第2の時間との間の期間の場合、ベクトルの大きさは、モバイル機器の第1の位置推定と第2の位置推定との距離に少なくとも一部基づいて求められうる。例えば、個別のベクトルの大きさは、期間中にユーザが移動した距離と比例していてもよい。ベクトルの向きは、電子地図に対応する座標システムに関して求められてもよい。例えば、第1の位置推定と第2の位置推定との間でのユーザの動きを特定することができ、動きの向きは、デカルト座標系に関して求められうる。個別のベクトルが求められると、個別のベクトルは、デカルト座標系上の1つまたは複数の点と関連付けられうる。
図1は、1つまたは複数の実装形態による、個別のベクトル5を示す。図1は、ユーザのモバイル機器の、第1の位置推定10および第2の位置推定15を示す。例えば、ユーザは、ある特定の期間中に、第1の位置推定10と関連付けられた位置から、第2の位置推定15と関連付けられた位置に、モバイル機器を運びうる。個別のベクトル5は、例えば、第1の位置推定10と第2の位置推定15との間に線分20を引くことによって、決定されうる。個別のベクトル5の大きさは、例えば、線分20の長さに少なくとも一部基づきうる。個別のベクトル5の向きは、デカルト座標に関する差、例えば、第1の位置推定10と第2の位置推定15との差に少なくとも一部基づいて求められうる。1つまたは複数の実装形態では、第1の位置推定10および第2の位置推定15を、x、y座標のような2次元空間内の水平座標および垂直座標と関連付けることができる。個々のベクトル5の大きさおよび向きが求められると、デカルト座標系に関する個々のベクトル5の位置が、次いで求められうる。ある特定の実装形態では、個々のベクトル5を、その大きさおよび向きを一緒に示しながら、線分20の中点に位置する点により表すことができる。線分20の中点は、例えば、線分20の中点を表すデカルト座標により特定されうる。
ユーザが動いていたことを示す、特定のユーザのモバイル機器のいくつかの連続して求められた位置推定が存在しうる。例えば、連続して求められたユーザの複数の位置推定の間の最小の閾値距離は、そのような位置推定が求められた時にユーザが動いていたことを示しうる。1つまたは複数のベクトルが、ユーザの動きを表すように決定されうる。ベクトルは、上で論じられたように、電子地図と関連付けられたデカルト格子上の任意の2つ以上の点の間のユーザの動きを表すことができる。ベクトルは、ユーザのある特定の位置推定に起点があり、またはそこから開始し、次に求められた位置推定まで延びてもよい。ユーザの速度は、連続して求められた複数の位置推定の間の距離を、その複数の位置推定が求められた時間の差で割ることによって推定されうる。そのような時間の差は、そのように連続して求められた位置推定に関連する、複数のタイムスタンプの間の差に少なくとも一部基づいて決定されうる。1つまたは複数のユーザの動きを示す様々なベクトルを、ある期間にわたって求めることができ、またグループ化して、電子地図に対応するデカルト格子上で互いに比較的近接して位置する複数の個別のベクトルの組み合わせを示す、集団ベクトルを形成することができる。
本明細書で用いられる「集団ベクトル」は、個々のベクトルの組み合わせを表すベクトルを指しうる。例えば、いくつかの個別のベクトルを組み合わせて、組み合わされている複数の個別のベクトルを表す集団ベクトルを求めることができる。例えば、いくつかの個別のベクトルが特定の位置にあり、またはデカルト格子上の点にありグループ化されている場合、グループの個別のベクトルの重心を求めることができる。集団ベクトルは、そのような重心に位置しうる。1つまたは複数の実装形態では、集団ベクトルの向きおよび大きさは、例えば、個別のベクトルのそれぞれの向きおよび大きさのベクトル的な加算(および、追加されたベクトルの数によるスケーリング)によって求められうる。位置および、1つまたは複数の廊下を通る移動の向きが、そのような集団ベクトルに少なくとも一部基づいて推測されうる。
いくつかのPOIおよび廊下の位置は、単一のモバイル機器の位置推定に少なくとも一部基づいて推定されうる。しかし、複数のモバイル機器の位置推定を利用して、電子地図上に示される領域内のPOIおよび廊下の位置の推定を、より正確にできる可能性がある。
1つまたは複数の実装形態によれば、POIおよび/または廊下の位置は、領域の詳細な電子地図が利用可能かどうかに関係なく推測することができる。例えば、オフィスビルのような、ある領域内の1つまたは複数のモバイル機器の位置推定および関連付けられたタイムスタンプは、サーバに送信されうる。1つまたは複数の実装形態では、そのようなサーバは、1つまたは複数のモバイル機器の位置推定および関連付けられたタイムスタンプに少なくとも一部基づいて、1つまたは複数のPOIおよび/または廊下の位置を推測することができる。
図2は、1つまたは複数の実装形態による、電子地図100の形状である。電子地図100は、ユーザのモバイル機器のディスプレイスクリーンに提示されうる地図のデジタル表示を含みうる。電子地図100は、データベースまたはサーバに格納することができ、電子地図100に対する要求に応答して、ユーザのモバイル機器に送信することができる。電子地図100は、オフィスビルのような構造物の平面図を表示することができる。ある例示的な実装形態では、電子地図100は、例えば、建物のある階の配置の設計図をスキャンすることによって得ることができ、図2〜9を参照して以下で論じられるように、様々なPOIおよび廊下を示す情報により注記を加えることができる。
示されるように、電子地図100は、第1の事務所105、第2の事務所110、第3の事務所115、第4の事務所120、第5の事務所125、第6の事務所130、および第7の事務所135のような、いくつかの事務所または部屋を示す。電子地図100はまた、第1の廊下140および第2の廊下145を示す。
ある特定の実装形態では、例えば、電子地図100は、事務所または廊下の示される輪郭または境界を形成する、様々な線を含みうるが、電子地図100は、そのような線のうちのどれが、どの事務所または廊下を形成するのかは示さないことがある。したがって、電子地図100を入手できるサーバまたは処理デバイスは、図2に示された線の位置のみでは、電子地図100上の事務所または廊下の特定を識別できないことがある。
POIおよび廊下は、1つまたは複数のモバイル機器の、周期的に決定される位置推定に少なくとも一部基づいて、電子地図100上で特定されうる。ユーザのモバイル機器が所与の期間実質的に静止したままであったことを示す位置推定は、グループ化されて集団を形成することができる。集団のおおよその重心または中心により、その集団の少なくとも一部に基づいて、POIの位置を概算することができる。
図3は、1つまたは複数の実装形態による、ある期間にわたって取得された1つまたは複数のモバイル機器の推定された位置の集団200を示す。図3は、1つまたは複数のモバイル機器から、ある期間にわたって集められた位置推定を示す。例えば、位置推定は、モバイル機器に対して15秒ごとに求められうる。ある特定の実装形態では、モバイル機器は、例えば、いくつかの(例えば4つ以上)送信機からの擬似距離の測定結果を相互に関連付けることによって、GPSまたはGalileoのようなSPSから受信されたナビゲーション信号に基づいて、自身の位置を推定することができる。
図3に示されるように、第1の位置推定205、第2の位置推定210、第3の位置推定215、第4の位置推定220、第5の位置推定225、第6の位置推定230、第7の位置推定235、および第8の位置推定240が、モバイル機器のために取得されうる。そのような位置推定が入手または取得された後に、そのような位置推定は、空間に関して相互に関連付けられた1つまたは複数の集団にグループ化されうる。この例では、位置推定は集団200にグループ化される。1つまたは複数の集団が決定された後、集団200に少なくとも一部基づくPOI245が決定されうる。この例では、POI245の位置は、集団200の重心として概算されうる。図3は単一の集団200のみを示すが、地図上には複数の集団およびPOIがあってもよいことを理解されたい。
図4は、1つまたは複数の実装形態による、電子地図300上の複数のPOIを示す。示されるように、地図300は、例えば、構造物の輪郭または周囲を示すが、部屋または廊下を画定する壁または他の構造的な要素の位置は示さない。電子地図300は、ある期間にわたって蓄積された、1つまたは複数のモバイル機器の位置推定を示す。位置推定は、1つまたは複数の集団にグループ化されうる。デカルト格子を電子地図300と関連付けることができ、位置推定の集団へのグループ化に関連して利用することができる。ある実装形態では、例えば、集団は、ある位置推定から他の位置推定までの区域または距離に基づいて形成されうる。例えば、各々がある位置から最大の閾値距離内にある位置推定のグループ化は、集団であると考えることができる。1つまたは複数の実装形態では、種々の集団が、種々の数の位置推定と関連付けられうる。例えば、第1の集団には5個の位置推定があってもよく、第2の集団には8個の位置推定があってもよい。集団の数は、例えば、全ての位置推定を表すように選択されてもよい。
この例では、位置推定は、7個の異なる集団、すなわち第1の集団305、第2の集団310、第3の集団315、第4の集団320、第5の集団325、第6の集団330、および第7の集団335にグループ化されている。集団の重心を求めることができ、次に集団の重心を用いて集団を表すことができる。1つまたは複数のPOIは、集団の重心と関連付けられうる。第1のPOI340は第1の集団305と関連付けることができ、第2のPOI345は第2の集団310と関連付けることができ、第3のPOI350は第3の集団315と関連付けることができ、第4のPOI355は第4の集団320と関連付けることができ、第5のPOI360は第5の集団325と関連付けることができ、第6のPOI365は第6の集団330と関連付けることができ、第7のPOI370は第7の集団335と関連付けることができる。図4に示されるように、それぞれのPOIは、関連する集団の重心に位置しうる。
電子地図300は、POIを求めるために特定の集団に何らグループ化されていない、いくつかの位置推定を示す。示されるように、第1の位置推定380、第2の位置推定385、および第3の位置推定390は、この例では特定の集団には何らグループ化されていない。第1の位置推定380、第2の位置推定385、および第3の位置推定390が、単一のモバイル機器の連続したタイムスタンプと各々関連付けられている場合、そのような位置推定は、モバイル機器のユーザが、そのような位置推定が求められた時にある領域を通って動いていたということを、示すことができる。そのような位置推定を利用して、1つまたは複数の廊下の位置を十分正確に求めることができる。いくつかの例では、3つのみの位置推定では、1つまたは複数の廊下の位置を正確に求めるのに十分ではないことがある。
J.A.Bilmes、「A Gentle Tutorial of the EM Algorithm and its Application to Parameter Estimation for Gaussian Mixture and Hidden Markov Models」、International Computer Science Institute、1〜13頁、1998年4月に示されるような、expectation-maximum(EM)処理を利用して、POIの位置を求めることができる。図5は、1つまたは複数の実装形態による、1つまたは複数のPOIを求めるための処理400の流れ図を示す。処理400は、例えば、所与の領域のPOIの位置を求めるようになされた、地図サーバまたは他のプロセッサにより実施されうる。まず、操作405において、1つまたは複数のモバイル機器の位置推定および関連するタイムスタンプが、処理のために蓄積され格納される。ユーザが、例えば事務所、部屋、またはカフェテリアのようなPOIに入ると、または近づくと、ユーザは、そのPOIから離れる前に一定の時間POIにとどまりうる。例えば、ユーザのモバイル機器は、POIと関連付けられた位置にある間、自身の位置を推定し、その位置推定および関連付けられたタイムスタンプを、位置サーバまたは地図サーバに周期的に報告することができる。
1つまたは複数の電子地図に示された領域内に位置するモバイル機器の、いくつかの位置推定が存在しうる。ある長さの時間実質的に静止したままであったユーザを示す位置推定は、電子地図に示される領域に対応するPOIの位置を推測するのに利用されうる。一方、動いているユーザを示す位置推定は、代わりに、例えば廊下の位置を推測するのに利用されうる。1つまたは複数の位置推定が、実質的に静止しているユーザを示すのか、動いているユーザを示すのかの判定が、ユーザのモバイル機器の複数の連続した位置推定の間の距離に少なくとも一部基づいて、行われうる。例えば、連続した位置推定が、互いに所定の閾値の区域または距離、例えば3.0メートル以内にある場合、そのような位置推定は、ユーザが実質的に静止していたことを示しうる。一方、所定の閾値の距離の外にあるユーザの連続した位置推定は、ユーザが、そのような連続した位置推定に関連する期間中に動いていたことを示しうる。
実質的に静止しているユーザに対応する位置推定は、POIを特定するための「データ点」として利用されうる。したがって、操作410において、1つまたは複数のデータ点が、操作405で蓄積される位置推定に少なくとも一部基づいて決定されうる。上で論じられたように、最初に複数の位置推定を分析して、どの位置推定が、そのような位置推定が得られた時に実質的に静止していたユーザのモバイル機器に対応するかを、判定することができる。位置推定が得られた時に実質的に静止していたユーザのモバイル機器に対応する位置推定は、次いで、1つまたは複数のPOIの位置を推測するためにデータ点として利用されうる。
所定の数のデータ点が特定された後、1つまたは複数のPOIの位置が、そのようなデータ点に少なくとも一部基づいて、概算されうる。例えば、データ点は、図4を参照して上で論じられたように、あるPOIの周りの集団にグループ化されうる。データ点の所与のセットに対して、複数のPOIが求められうる。例えば、オフィスビルの階全体のような比較的広い領域に対して、500個のデータ点が蓄積され特定される場合、理論的には、500個の点全てを、その階全体の1つのPOIのみを求めるのに利用することができる。しかし、全てのデータ点に基づく単一のPOIの決定は、データ点とPOIとの間の比較的大きな予測される誤差と関連することがある。したがって、追加のPOIは、そのような予測される誤差を低減するように決定されうる。
ある実装形態では、繰り返し処理を実施して、所与の領域の適用可能なデータ点に基づいて所望の数のPOIを求めることができる。そのような繰り返し処理は、データ点のセットを分析して、1つまたは複数のPOIを特定することができる。例えば、POIは、データ点の集団と関連付けられうる。ある数のPOIが決定された場合、各データ点と特定されたPOIとの、対応する最小平均二乗誤差(MMSE)の測定結果を計算することができる。MMSEの測定結果は、平均二乗誤差、例えば、推定値と推定された量の真の値との差を示すことができ、この差はこの場合、POIの推定位置と、その特定のPOIと関連する各データ点との差を含みうる。
例えば、所与の領域に1000個のデータ点がある場合、各データ点は、1つのPOIのみと関連付けられ、1000個のPOIが存在し、POIの各々は、自身の関連付けられたデータ点により示される位置にちょうど位置する。しかし、多くの実装形態では、各々の個別のデータ点に対し固有のPOIを特定するには役立たない、または計算が非効率になるほど、取得されるデータ点が多いことがある。代わりに、データ点は集団にグループ化することができ、各集団は、1つまたは複数のPOIと関連付けられうる。予測される誤差は、例えば、集団内の複数のデータ点が単一のPOIに割り当てられる場合に導入することができる。それは、そのようなデータ点が、電子地図と関連付けられたデカルト格子上の同じ物理的な位置にちょうど位置していないことがあるためである。MMSEの測定結果を求めることは、そのような予測される誤差を推定する1つの方法に過ぎず、特許請求される主題はこの点において限定はされない。Expectation Maximum(EM)処理は、収集されたデータ点のセットに基づいて所望の数のPOIを繰り返し求めて、MMSEの測定結果が許容可能な程度に低い水準になることを確実にすることができる。
例えば、1つのみのPOIが全ての利用可能なデータ点と関連付けられている場合、MMSEの測定結果は、比較的大きな値になることがある。しかし、追加のPOIが求められると、今度は2つのPOIが存在するので、MMSEの測定結果は低くなりうる。追加のPOIが所与のデータ点のセットに対して決定されると、MMSEの測定結果は、計算されるPOIの数が増えるにつれて減り続ける。しかし、MMSEの測定結果は、計算されるPOIの数が増えるにつれて、次第に小さな割合で減るようになりうる。したがって、POIの数と、MMSEの測定結果の低減の増分との間には、トレードオフが存在する。1つの追加のPOIを求めることによるMMSEの低減の増分が、所定の閾値水準または値を下回るまで、EM処理を実施して、データ点のセットに基づく追加のPOIを追加で計算することができる。
ある実装形態では、求められるPOIの数は、(a) k個のPOIに対するMMSEの測定結果と(b) (k-1)個のPOIに対するMMSEの測定結果との差が所定の閾値を下回るまで、増やしてもよい。プロセッサは、MMSEの測定結果の低減の増分を閾値未満に低減するための、POIの数を特定することができる。
図5に戻って参照すると、操作415において、カウンタkが値1に初期化されうる。カウンタkは、データ点の所与のセットに対して処理400により求められる、POIの数を表すことができる。1つまたは複数の実装形態では、蓄積されたデータ点を利用して、POIの位置を推測することができる。
Yj(1≦j≦N)は、POIを計算するのに用いられるデータ点のセットを表すことができ、Nは、操作410で求められた収集されたデータ点の数を示し、jは、特定のPOIの位置を表すことができる特定のデータ点Xi(1≦i≦k)へのインデックスを表す。カウンタkが値0に等しければ(例えばPOIがなければ)、MMSEの測定結果(例えばMMSE(0))は∞に近づきうる。
操作420において、EM処理を実施して、MMSEの測定結果を下げるようにPOIの数kを求めることができる。操作425において、MMSE(k)が求められうる。MMSE(k)は、
Figure 2013509622
として求めることができ、ここで
Figure 2013509622
および
Figure 2013509622
は、Yjに最も近いPOIの位置である。
操作430において、k≧2であるかどうかに関する判定が行われうる。k≧2である場合（「はい」）、処理は操作435に進む。一方k≧2ではない場合（「いいえ」）、処理は操作440に進む。操作435において、MMSE(k-1)とMMSE(k)との差が所定の閾値未満であるかどうかに関する判定が行われる。閾値未満である場合（「はい」）、処理は操作445に進みそこで処理は終了し、全体でk個のPOIが求められる。一方閾値未満ではない場合（「いいえ」）、処理は操作440に進み、そこでカウンタkがインクリメントされる。次いで処理は操作420に戻り、MMSE(k-1)とMMSE(k)との差が所定の閾値を下回るまで続く。
1つまたは複数のPOIが求められた後、求められたPOIの位置を示す情報は、対応する電子地図および/または電子地図と関連付けられたデカルト格子とともに、データベースまたはサーバに格納されうる。電子地図は様々なPOIを示すことができるが、廊下が同様に知られていない限り、または求められていない限り、そのようなPOIだけでは、地図アプリケーションが、ユーザを開始位置から目的地まで経路案内するには不十分であることがある。
廊下は、動いていると判定されるモバイル機器の位置推定の分析に少なくとも一部基づいて、決定/特定することができる。例えば、上で論じられたように、ユーザがあるPOIから別のPOIに移動している場合、ユーザのモバイル機器の連続した位置推定は、距離的に比較的離れていることがあるので、そのような位置推定が求められた時、ユーザは動いていたということを示す。廊下の位置を求めるために、動いているユーザのモバイル機器の1つまたは複数の位置推定に少なくとも一部基づいて、1つまたは複数のベクトルを求めることができる。
様々なベクトルを、所与の期間中に動いていたユーザの位置推定および関連付けられたタイムスタンプに基づいて、求めることができる。ここで、位置推定をタイムスタンプと関連付けることによって、そのような位置推定と関連付けられたユーザの動きをある領域にわたって追跡することができ、ベクトルとして表現することができる。そのようなベクトルは、廊下の位置および、廊下に沿った動きの向きを特定するために、集団にグループ化されうる。図1を参照して上で論じられたように、ベクトルは、例えば、デカルト格子上のある点と関連付けられてもよく、またはその点に位置していてもよい。1人または複数のユーザが、所与の期間中にある廊下を時々通過しうるので、そのような廊下が位置する領域に近接して位置する、いくつかの個別のベクトルが存在しうる。
ベクトルの向きおよび大きさについての情報は、デカルト格子上の対応するデータ点とも関連付けられうる。ベクトルは、特定のモバイル機器の2つの連続した位置推定に少なくとも一部基づいて、求められうる。一方、1つまたは複数の実装形態では、ベクトルは、3つ以上の連続した位置推定に基づいて求められうる。ベクトルが3つ以上の位置推定に基づいて求められる場合、例えば、そのような連続した位置推定に少なくとも一部基づくカーブフィッティング処理を実施して、ベクトルに対応する大きさおよび向きを求めることができる。1つまたは複数のユーザのモバイル機器のベクトルは、電子地図上に示される建物または他の構造物の中の1人または複数のユーザに対してある期間にわたって取得された位置推定に少なくとも一部基づいて、計算されうる。電子地図またはデカルト格子上の特定の位置において個別のベクトルを表すことで、そのような個別のベクトルは、集団にグループ化されうる。集団ベクトルは、個別のベクトルの集団の各々に対して特定されうる。本明細書で用いられる「集団ベクトル」は、個別のベクトルのグループを表すベクトルを指しうる。例えば、集団ベクトルは、集団中の個別のベクトルの平均を表しうる。
上で論じられたように、図5は、誤差が許容可能な程度に低くなる、所与の領域に対する所望のPOIの数を求めるために利用する、EM処理を示す。同様のEM処理を利用して、ベクトルをグループ化し、集団ベクトルの数を求めることができる。例えば、個別のベクトルに対応するデータ点の位置を、EM処理において利用することができる。集団ベクトルの数に少なくとも一部基づくMMSEの測定結果が存在してもよく、個別のベクトルと関連する集団ベクトルとの間のMMSEの測定結果の差分は、集団ベクトルの総数が増えるにしたがって減少する。集団ベクトルの数は、1つの追加の集団ベクトルを求めることによって計算されるMMSEの減少の増分が所定の閾値を下回るように、決定されうる。
図6は、1つまたは複数の実装形態による、電子地図600に示された例示的なベクトルを示す。電子地図600は、廊下の位置を求めるためのベクトルの使用方法を説明する目的で、本明細書に示される。しかし、そのようなベクトルは、実際にはユーザのモバイル機器に表示されなくてもよいことを、理解されたい。代わりに、そのようなベクトルは、動いているユーザの1つまたは複数のモバイル機器の位置推定に基づいて廊下を特定するためにサーバまたはプロセッサが実行しうる、処理の種類を説明するために示される。例えば、サーバまたはプロセッサは、電子地図600上の位置に対応する特定の点を示す電子地図600と関連付けられるデカルト格子に基づいて、そのようなベクトルに対応する計算を実行することができる。
図6において、例えば、廊下および扉を有する領域を通ってユーザがどのように事務所に移動するかを示すために、壁が示されている。しかし、いくつかの実装形態では、壁および事務所の位置のような、地図上の何らかの物を表す情報が利用できないことがあり、代わりに、POIおよび廊下が、ある領域を通過している様々なユーザのモバイル機器の位置推定に少なくとも一部基づいて導出されうることを、理解されたい。この例では、第1のベクトル605および第2のベクトル610はともに、通路を通って、事務所615に向かってわずかに異なる角度で延びている。廊下620は、事務所615の下に位置している。廊下620内には、いくつかのベクトルが位置している。例えば、第3のベクトル625、第4のベクトル630、第5のベクトル635、第6のベクトル640、第7のベクトル645、第8のベクトル650、第9のベクトル655、第10のベクトル660、および第11のベクトル665が、廊下620内に位置しうる。示されるように、廊下620内のいくつかのベクトルは、電子地図600の右方向を指すのに対し、他のベクトルは電子地図600の左方向を指す。
個別のベクトルを集団にグループ化することができ、集団を表す集団ベクトルを特定することができる。上で論じられたように、個別のベクトルを、向きおよび大きさについての関連する情報を有するデータ点によって表すことができる。個別のベクトルの大きさは、ユーザの複数の連続した位置推定の間での、ユーザの移動距離および/または移動速度に少なくとも一部基づいて、求めることができる。個別のベクトルに対応する点は、集団にグループ化されうる。例えば、互いに近接しているデータ点と関連付けられたいくつかのベクトルを、集団にグループ化することができる。インデックス値がkの場合、例えば、EM処理を利用して、利用可能なデータ点をk個の集団にグループ化するのに最適な方法を求めることができる。集団内の各々の個別のベクトルからの、位置推定および向きの情報の寄与を利用して、個別のベクトルの特定の集団の集団ベクトルを求めることができる。
例えば、第1および第2のベクトル605、610を、集団にグループ化することができる。第3、第4、および第5のベクトル625、630、および635を、第2の集団にグループ化することができる。第6、第7、および第8のベクトル640、645、および650を、第3の集団にグループ化することができる。第9、第10、および第11のベクトル655、660、および665を、第4の集団にグループ化することができる。
図7は、1つまたは複数の実装形態による、ベクトルの集団700を示す。第1のベクトル705、第2のベクトル710、第3のベクトル715、および第4のベクトル720が、集団700を形成しうる。個別のベクトルの集団700の全体を表す集団ベクトル725が、求められうる。上で論じられたように、個別のベクトルは、例えば、デカルト格子上のある特定の点に位置していてもよく、大きさと向きの両方と関連付けられていてもよい。しかし、個別のベクトルの集団を表すために集団ベクトルを求める処理を例示する目的で、個別のベクトルおよび集団ベクトルは、図7では線分として示される。集団700の重心を求めることができ、重心は、集団ベクトル725の位置を表す点として利用されうる。
示されるように、第1のベクトル705のような個別のベクトルは、第1のベクトル705の終点の矢印で示されるように、ある方向を指すことができる。矢印の向きは、ユーザの位置(例えば第1の位置推定)が最初に推定された時間と、ユーザの位置(例えば第2の位置推定)が推定された次の時間との間にユーザが動いていた向きに、少なくとも一部基づきうる。一方、集団ベクトル725は、各終点において両側の方向を指す矢印を含んでもよい。集団ベクトル725は、廊下に沿った2つの方向のいずれか、例えば、左または右のいずれかにユーザが移動しうることを示すために、両側の終点に矢印を含みうる。したがって、廊下を効率的に求め、または特定するために、両方向に移動するユーザのベクトルを利用して、集団ベクトル725を求めることができる。
図8は、1つまたは複数の実装形態による、集団ベクトルの位置を求めるための処理800の流れ図である。まず、操作805において、位置推定を、1つまたは複数のモバイル機器のために収集することができる。次に、操作810において、位置推定に少なくとも一部基づいて、線分を求めることができる。例えば、ある特定のユーザの位置推定が少なくとも最小の閾値距離だけ離れている場合、線分を、そのユーザのモバイル機器の連続した位置推定を通じて引くことができる。例えば、動いているユーザは、ユーザのモバイル機器の複数の連続した位置推定の間の期間中に、少なくともそのような閾値距離を移動しうる。
操作815において、1つまたは複数の線分のそれぞれの中点が求められうる。線分の中点は、例えば、ベクトルの集団へのグループ化を単純にするための、個別のベクトルに対応する位置の点として利用されうる。操作820において、個別のベクトルが、線分に少なくとも一部基づいて求められうる。集団ベクトルは、集団中の個別のベクトルの成分の平均を表すように求めることができる。
集団ベクトルが個別のベクトルの平均に基づいて求められる場合、予測される誤差を導入することができる。例えば、個別のベクトルが集団内にあるが、全てがデカルト格子上のちょうど同じ点には位置していない場合、そのような予測される誤差を導入することができる。繰り返し処理を実施して、個別のベクトルが関連付けられうる集団ベクトルの数を増やすことができる。追加の集団ベクトルが求められると、個別のベクトルと関連する集団ベクトルとの予測される誤差は、低減しうる。各々の追加の集団ベクトルが追加されていくと、予測誤差の低減の幅は次第に小さくなりうる。
図8に戻って参照すると、1つまたは複数の実装形態では、図4を参照して上で論じられた処理に類似したEM処理を、個別のベクトルを用いて実施して、操作825において集団ベクトルの位置を求めることができる。EM処理を利用して、個別のベクトルの集団の所望の数を求めることができる。特定の集団の重心またはおおよその中心は、集団の位置の点として利用することができる。その位置の点が特定された後に、追加の処理を実行して、特定の集団ベクトルの向きおよび大きさを求めることができる。
操作830において、集団の大きさおよび向きを求めることができる。2次元(例えばx,y)平面において、例えば、個別のベクトルは、x軸方向の大きさとy軸方向の大きさにより表すことができる。集団ベクトルのx軸成分は、例えば、集団中の全ての個別のベクトルのx軸成分を合計し、集団中の個別のベクトルの総数でその合計を割ることによって、求めることができる。集団ベクトルのy軸成分は、同様の方式で求めることができる。
集団ベクトルの向きは、例えば、デカルト格子の原点に対する、度またはラジアンの単位の角度で表すことができる。繰り返し処理を実施して、集団ベクトルの角度の様々な推定と、集団中の各々の個別のベクトルの角度とを比較することができる。例えば、集団ベクトルの向き/角度の推定は、集団中の個別のベクトルに対応するそれぞれの向き/角度と比較することができる。集団ベクトルの向き/角度に関連する推定誤差を、求めることができる。
Sa(θ1,θ2)は、θ1およびθ2として示される2つの角度の間の、負ではない最小の角度として定義されうる。一例では、Sa(357°,13°)は、357度の角度と13度の角度の間の最小の角度は16度なので、16°になる。Sa(θ1,θ2)の関係を利用して、データベクトルが適切な方向に向いていることを確実にすることができる。例えば、最小の予測される誤差に関連する集団ベクトルの角度θを正確に求めるために、所与の集団の各々の個別のベクトルは、例えば電子地図の右方向と左方向のいずれかを指す、または上方向と下方向のいずれかを指すというように、概ね同じ向きを指しうる。しかし、一部のベクトルが、集団中の大多数の他のベクトルとは異なる方向を指している場合、図9A〜9Cを参照して以下で論じられるように、異なる方向を指しているベクトルに180度を加え、集団中の全てのベクトルが確実に概ね同じ方向を指すようにすることができる。
図9Aは、1つまたは複数の実装形態による、ベクトルの集団900を示す。示されるように、第1のベクトル905および第2のベクトル910は、わずかに上向きの角度で、電子地図920のある区画の右方向をそれぞれ指している。しかし、第3のベクトル915は、電子地図920のある区画の左方向を指している。第1、第2、および第3のベクトル905、910、および915は、結合することができる。例えば、集団900を表す集団ベクトルの向きを、求めることができる。集団ベクトルの向きが求められると、次いで集団ベクトルの向きに沿った個々のベクトルの、x、y座標成分のような成分を求めることができる。個々のベクトルのx、y軸成分が上で論じられたが、いくつかの実装形態では、例えば、廊下は、鉛直なx、y軸のようには並べられていない様々な軸に沿って方向付けられていてもよい。個々のベクトルのx、y成分を平均して、同じ廊下を移動する際にわずかに異なる軌道に沿って移動するユーザの動きを補償することができる。集団中の個々のベクトルのx、y成分を平均することで、個々のベクトルが引き起こす軌道の小さな変動を補償することができる。言い換えると、ベクトルの軌道のわずかな変動が「ノイズ」であると考えられる場合、そのようなベクトルのx、y成分を平均することで、そのようなノイズ成分の影響を効果的に消去することができ、または少なくとも低減することができる。
集団ベクトルのx軸成分は、第1、第2、および第3のベクトル905、910、および915を各々合計してx軸成分を合計し、この例では3である集団中の個々のベクトルの総数で割ることによって、求めることができる。集団ベクトルのy軸成分は、同様の方式で求めることができる。こうして、求められたx軸成分およびy軸成分に基づいて、集団900を表す集団ベクトルの向きが求められる。個々のベクトルのx、y成分を平均して集団ベクトルの向きを求める理由は、同じ廊下を移動する際にわずかに異なる軌道に沿って移動するユーザの動きを補償するためである。個々のベクトルのx、y成分を平均して平均のx、y成分を求め、そうして集団内の全ての個々のベクトルを表す向きを求めることで、個々のベクトルが引き起こす軌道の小さな変動を補償することができる。言い換えると、ベクトルの軌道のわずかな変動が「ノイズ」であると考えられる場合、そのようなベクトルのx、y成分を平均することで、そのようなノイズ成分の影響を効果的に消去することができ、または少なくとも低減することができる。
図9Aに戻って参照すると、第3のベクトル915は、概ね電子地図920のある区画の左方向を指しており、一方第1および第2のベクトル905および910は、概ね電子地図920のある区画の右方向を指している。したがって、第3のベクトル915による寄与が、第1および第2のベクトル905および910による大きな寄与を事実上消去しうる。集団900の全てのベクトルが確実に概ね同じ向きを指すように、上で論じられたSa(θ1,θ2)の関係を利用して、集団900の1つまたは複数のベクトルの向きを変える必要があるかどうかを判定することができる。
集団ベクトルの角度θを求めるために、以下の式を、集団中のM個の個々のベクトルの各々について計算して、合計Sを求めることができ、Sは角度θに関連する誤差推定を表す。
Figure 2013509622
θiは、それぞれの個別のベクトルの方向角を表すことができる。上で論じられたSの式を利用して、最小二乗平均誤差(LMSE)の測定結果を最小にするθの値を求めることができる。いくつかの実装形態では、誤差の他の測定結果を求めることができることを理解されたい。この式を利用して、どのベクトルの向きを反転させるかを決定することができる。例えば、この式を利用して、最も小さな最小二乗平均誤差を与える各ベクトルの向きを求めることができ、次いで、他の向きを指しているベクトルの向きを反転させることができる。
上で論じられたように、合計Sは、誤差(例えばLSME)の測定を表すことができ、{0,1,2,…,179}のような組の全てのθに対して計算することができる。合計Sを最小にするθの値を特定することができ、θminと表すことができる。特定の個々のベクトルに対して、|θmin-θi|>90である場合、θiにより表される個別のベクトルは、集団内の大部分の個別のベクトルとは反対の方向を指していると判定することができる。したがって、その個別のベクトルの向きを、θiの値に180度を加えることによって、実質的に反転させることができる。θminは、集団ベクトルの角度を表すことができる。
図9Aに戻って参照すると、第1のベクトル905は、デカルト格子の基準で15.0°に対応する、水平に対して角度θaの向きを指していてもよく、第2のベクトル910は、20.0°の角度θbの向きを指していてもよく、第3のベクトル915は、151.0°の角度θcの向きを指していてもよい。例えば、θminが、集団900のベクトル905、910、および915に対して計算される場合、θminは、原点よりも2.0°上の値を有するものと計算されうる。|θmin-θi|の値が90.0°よりも大きいかどうかに関して、判定を行うことができる。この場合、第1のベクトル905および第2のベクトル910については、|θmin-θi|の値はともに90.0°よりも小さい。しかし、第3のベクトル915の|θmin-θi|の値は、90.0°よりも大きい。言い換えると、|2.0°-151°|は149.0°である。したがって、図9Bに示されるように、第3のベクトル915に180度を加えて、向きを実質的に反転させることができる。
図9Bでは、第3のベクトル915の向きが反転させられる。言い換えると、第3のベクトル915の矢印945は、図9Aにおいて矢印925が位置していたのと反対側の終点に位置している。第1のベクトル905および第2のベクトル910は、電子地図940の一部において、変わらないままであってよい。
図9Cは、図9Bに示されるような集団900の個々のベクトルを平均することによって形成されうる、集団ベクトル975を示す。集団ベクトル975は、矢印980により示される向きを指しうる。矢印985を、集団ベクトル975の反対側の終点に追加して、人が、電子地図990の一部に示される集団ベクトル975で特定される廊下の中の経路に沿って、両側の向きに移動しうるということを示してもよい。
図10は、1つまたは複数の実装形態による、電子地図1000内の導出されたpoint of interest(POI)および集団ベクトルを示す。示されるように、電子地図1000は、第1のPOI1005、第2のPOI1010、および第3のPOI1015を示す。電子地図1000はまた、第1の集団ベクトル1020、第2の集団ベクトル1025、第3の集団ベクトル1030、第4の集団ベクトル1035、第5の集団ベクトル1040、第6の集団ベクトル1045、および第7の集団ベクトル1050を示しうる。電子地図1000は、外周以外の壁または構造上の仕切りを何ら描写しないが、ナビゲーションアプリケーションは、電子地図1000に示される情報を利用して、特定のPOIから、集団ベクトルが示す1つまたは複数の廊下を通って目的地のPOIまで、ユーザを経路案内することができる。
図11は、1つまたは複数の実装形態による、1つまたは複数のPOIおよび廊下を求めるための処理1100の流れ図である。操作1105において、所定の領域内の1つまたは複数のモバイル機器の、1つまたは複数の位置推定および関連付けられたタイムスタンプを、入手することができる。次に、操作1110において、1つまたは複数の位置推定を、時間および空間について相互に関連付け、1人または複数の実質的に静止しているユーザに関連する位置推定の第1のセットと、1人または複数の動いているユーザに関連する位置推定の第2のセットとを、求めることができる。操作1115において、1つまたは複数のPOIを、位置推定の第1のセットと、位置推定の第2のセットに少なくとも一部基づく1つまたは複数の廊下とに、少なくとも一部基づいて、所定の領域内で特定することができる。操作1120において、1つまたは複数のPOIと、1つまたは複数の廊下とに関する情報を、メモリに格納することができる。1つまたは複数の位置推定は、1つまたは複数のタイムスタンプと関連付けることができる。
図12は、1つまたは複数の実装形態による、地図上の物の位置を推測するためのシステム1200の具体的な実装形態の概略的なブロック図である。システム1200は、第1のモバイル機器1205、第2のモバイル機器1210、および第Nのモバイル機器1215までの追加のモバイル機器を含みうる。そのようなモバイル機器は、インターネットのようなネットワーク1220に、位置推定を送信することができる。ネットワーク1220は、そのような位置推定の地図サーバ1225への送信を可能にしうる。地図サーバ1225は、ある領域内のユーザが持ち運ぶモバイル機器から受信された位置推定に少なくとも一部基づいて、その領域内において、1つまたは複数のPOIおよび/または廊下の位置を求めるようになされうる。
地図サーバ1225は、プロセッサ1230、メモリ1235、送信機1240、および受信機1245のような、いくつかの要素を含みうる。メモリ1235は記憶媒体を含んでもよく、機械可読命令を格納するようになされてもよく、機械可読命令は、説明または提案された処理、例、実施形態、またはそれらの例のうちの1つまたは複数を行うように実行可能である。プロセッサ1230は、そのような機械可読命令を入手して実行するようになされうる。これらの機械可読命令の実行を通じて、プロセッサ1230は、地図サーバ1225の様々な要素に、1つまたは複数の機能を実行するように命じることができる。
メモリ1235は、例えば、1つまたは複数の電子地図、そのような電子地図のための注記、規定された領域内の様々なユーザのモバイル機器から受信される位置推定、ならびに、1つまたは複数のPOIおよび/または廊下に関する他の情報も含んでもよい。地図サーバ1225は、受信機1245を介して、位置推定および電子地図を受信することができる。地図サーバ1225は、例えば、送信機1240を介して、電子地図および/またはそのような電子地図のための注記を、モバイル機器に送信することができる。
1つまたは複数の実装形態では、サーバはモバイル機器にメッセージを送信して、モバイル機器からの1つまたは複数の位置推定を要求することができる。例えば、サーバが、地図表示された領域のある部分において、廊下および/またはPOIを求めるのに十分な量の位置推定を既に有する場合には、サーバは、そのような領域内のモバイル機器から、何ら追加の位置推定を要求することはなくてもよい。例えば、サーバが、例えば、建物内の数千個のモバイル機器からの位置推定を受信することになる場合、これらの位置推定の全てを処理するために、かなりのシステムの帯域幅が利用されうる。地図表示された領域の部分について十分な位置推定が既に受信されている場合は、前に地図表示されていた領域に対応する追加の位置推定を処理するためにシステムリソースを利用することは、無駄でありうる。一方、領域のある部分に対して、追加の位置推定を利用して、あまり通過されていない領域の1つまたは複数のPOIおよび/または廊下の位置をさらに求めることがありうる。例えば、建物のある区間が最近改装されて、建物のその区画の配置が変わった場合、サーバは、そのような領域内でPOIおよび/または廊下の位置を求めるのに十分な情報を有していない可能性がある。
いくつかの実装形態では、人の操作者がメッセージをサーバに送信し、改装された領域の具体的な部分と、新たな地図情報がその領域のために決定されるべきであるということとを、示すことができる。いくつかの他の実装形態では、例えば、サーバは、領域のうちのある領域または特定された領域の中で、モバイル機器からの位置情報を周期的に要求することができるので、サーバは、そのような領域内のPOIおよび/または廊下が、そのような領域の利用可能な最新の地図情報に対して変わっているかどうかを、自身で判定することができる。例えば、サーバは、ある座標のある程度近くにあるモバイル機器から、または、1つまたは複数の特定のアクセスポイントの近くのモバイル機器から、位置推定を要求するメッセージを送信することができる。
1つまたは複数の実装形態では、サーバは、位置推定を要求する1つまたは複数のモバイル機器にメッセージを送信することができる。モバイル機器は、そのようなメッセージを受信することができ、要求の要件が満たされた場合、例えば、モバイル機器がある領域内にある場合、そのようなサーバに位置推定を送信することができる。
いくつかの実装形態では、モバイル機器は、モバイル機器の動きを検出するために、何らかのモーションセンサを含んでもよい。例えば、モバイル機器は、1つまたは複数の「ゼロモーションセンサ」を含んでもよい。本明細書で用いられる「ゼロモーションセンサ」は、動きを検出することができるセンサを指しうる。いくつかの実施形態では、検出される動きを測定することができ、0ではない閾値と比較して、デバイスが動いていると考えられるのに十分な動きが発生したか、または実質的に静止していると考えられる動きしか発生しなかったかを、判定することができる。例えば、モバイル機器により用いられるゼロモーションセンサの例は、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、および/または重力計を含みうる。例えば、加速度計は、モバイル機器の加速度を検出することができ、ジャイロスコープは、モバイル機器の向きの変化を検出することができる。例えば、磁力計は、磁力計の周囲の磁界の強度および/または向きを測定することができ、重力計は、重力計により観測される、地球の局所的な重力場を測定することができる。いくつかの実装形態では、例えば、モバイル機器のビデオカメラからの映像を処理して、モバイル機器の動きを検出することができる。
いくつかの実装形態では、モバイル機器は、位置推定に加えてセンサの測定結果を、サーバに送信することができる。サーバは、そのようなセンサの測定結果を利用して、位置推定が求められた時にモバイル機器が動いていたかどうかを判定することができる。いくつかの実装形態によれば、上で論じられたように、サーバは、位置推定がモバイル機器に対して求められた時にモバイル機器が動いていたかどうかを、そのような複数の位置推定の間の距離に少なくとも一部基づいて、判定することができる。しかし、モバイル機器からのセンサの読み取り値のような追加の情報を考慮することによって、サーバは、1つまたは複数の位置推定が求められた時にモバイル機器が動いていたかどうかを、より正確に判定することができる。いくつかの実装形態では、センサの読み取り値のみを利用して、その特定の位置推定が求められた時にモバイル機器が動いていたかどうかを、判定することができる。
いくつかの実装形態では、モバイル機器のセンサの読み取り値が、位置推定が求められた時にモバイル機器が動いていたということを示す場合、サーバは、その位置推定が、サーバのみに送信されるように要求してもよい。例えば、サーバのプロセッサは、例えば送信機を介して、メッセージの送信を開始してもよい。同様に、いくつかの実装形態によれば、モバイル機器のセンサの読み取り値が、位置推定が求められた時にモバイル機器が静止していたということを示す場合、サーバは、その位置推定が、サーバのみに送信されるように要求してもよい。
いくつかの実装形態によれば、サーバまたは他の機器は、需要指標に関して廊下を順位付けすることができる。本明細書で用いられる「需要指標」とは、ある特定の廊下の需要の測定結果を指しうる。需要指標は、ある特定の廊下内に位置する複数の個別のベクトルに少なくとも一部基づいて、求められうる。例えば、多数の個人が、ある特定の廊下を移動する際にモバイル機器を持ち運ぶと、多数の個別のベクトルが、そのような個人のモバイル機器の連続した位置推定に少なくとも一部基づいて、その廊下に沿って求められうる。一方、比較的少数の個人が、別の廊下を移動する際にモバイル機器を持ち運ぶと、比較的少数の個別のベクトルが、そのような個人のモバイル機器の連続した位置推定に少なくとも一部基づいて、その廊下に沿って求められうる。したがって、廊下の位置が知られている場合、廊下は、廊下の各々に沿って位置する個別のベクトルの数を比較することに少なくとも一部基づく、需要指標にしたがって順位付けされうる。多数の個人が通る、よく通過される廊下は、比較的高い需要指標と関連付けることができ、一方、比較的少数の個人が通る、あまり通過されない廊下は、比較的低い需要指標と関連付けることができる。
例えば、あるオフィスビルにおいて、建物の出口に向かうある特定の廊下に沿って自動販売機または浴室が配置されているため、個人が、その廊下に沿って歩くことを好む可能性がある。そのような廊下の需要指標に関連する情報が、経路案内アプリケーションで利用されうる。例えば、最も需要のある廊下は、複数の可能性のある理由により個人が建物内で通るのを好む、好まれる経路でありうる。したがって、サーバは、動いているユーザからのデータを分析して、領域内のどの廊下が最大の数の移動ベクトルと関連するかを判定し、例えば、廊下を順位付けすることができる。
図13は、1つまたは複数の実装形態による、モバイル機器1300の概略的なブロック図である。示されるように、モバイル機器1300は、受信機1305、送信機1310、プロセッサ1315、およびモーションセンサ1320のような、いくつかのコンポーネントを含んでもよい。例えば、受信機1305は、ネットワーク要素から1つまたは複数のワイヤレス信号を受信することができる。例えば、送信機1310は、1つまたは複数のワイヤレス信号を送信することができ、1つまたは複数の位置推定ならびに/または他の情報を送信することができる。プロセッサ1315は、様々な計算を実行することができ、かつ/または、受信機1305、送信機1310、および/またはモーションセンサ1320の動作を制御することができる。モーションセンサ1320は、モバイル機器1300の動きを検出するために、1つまたは複数のゼロモーション検出器を含んでもよい。例えば、1つまたは複数の実装形態では、モーションセンサ1320は、モバイル機器1300の動きを検出するために、加速度計および/またはジャイロスコープを含んでもよい。
上記の詳細な説明の一部は、専用の装置または専用のコンピューティング機器またはプラットフォームのメモリ内に格納されるバイナリのデジタル信号上に、アルゴリズムまたは動作の符号による表現として表される。この特定の明細書においては、「専用の装置」などのような用語は、プログラムソフトウェアからの命令にしたがって特定の機能を実行するようにプログラムされた後の、汎用コンピュータを含む。アルゴリズムによる記述または符号による表現は、信号処理または関連する技術の当業者が、自身の成果の本質を他の当業者に伝えるために用いる技術の例である。アルゴリズムとはここでは、かつ一般的に、所望の結果につながる、一貫した一連の動作または同様の信号処理であると考えることができる。これに関連して、動作または処理は、物理量の物理的な操作に関わる。必須ではないが通常、そのような物理量は、保存し、移送し、組み合わせ、比較し、または他の方法で操作することができる、電気信号または磁気信号の形態をとりうる。
主に一般に用いられているという理由で、そのような信号を、ビット、データ、値、要素、シンボル、文字、用語、数、番号などと呼ぶことが便利であるということがわかっている。しかし、これらの用語および類似の用語は全て、適切な物理量と関連付けられるべきであり、便宜的な呼び方に過ぎないということを理解されたい。別段特に述べられない限り、上の議論から明らかなように、本明細書全体において、「処理する」、「計算する」、「算出する」、「求める」などのような用語を利用する議論は、専用コンピュータまたは同様の専用の電子的なコンピューティング機器のような、専用の装置の動作または処理を指すことが、理解されよう。したがって、本明細書においては、専用のコンピュータまたは同様の専用の電子的なコンピューティング機器は、信号を操作または変換することができ、上記の信号は通常、専用のコンピュータまたは同様の専用の電子的なコンピューティング機器の、メモリ、レジスタ、記憶媒体、もしくは他の情報記憶機器、伝送機器、または表示機器の中で、物理的な、電気的な量、電子的な量、および磁気的な量として表される。例えば、専用のコンピューティング装置は、1つまたは複数の特定の機能を実行するための命令によりプログラムされた、1つまたは複数のプロセッサを含みうる。
本明細書で説明される方法は、具体的な特徴および/または例にしたがって、用途に応じて、様々な手段で実施されうる。例えば、そのような方法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、および/またはこれらの組み合わせで実施されうる。例えば、ハードウェアによる実施では、処理ユニットは、1つまたは複数の特定用途向け集積回路(ASIC)、デジタルシグナルプロセッサ(DSP)、デジタルシグナルプロセシングデバイス(DSPD)、プログラマブルロジックデバイス(PLD)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、電子デバイス、本明細書で説明される機能を実行するように設計された他のデバイスユニット、および/またはこれらの組み合わせの中に、実装されうる。
ファームウェアおよび/またはハードウェア/ソフトウェアによる実施では、ある方法は、本明細書で説明された機能を実行するモジュール(例えばプロシージャ、関数など)で実施されうる。命令を有形に具現化する任意の機械可読媒体を、本明細書で説明される方法を実施する際に用いることができる。例えば、ソフトウェアコードを、移動局および/またはアクセスポイントのメモリに格納することができ、機器の処理ユニットにより実行することができる。メモリは、処理ユニットの中に実装されてもよく、かつ/または処理ユニットの外部に実装されてもよい。本明細書で用いられる用語「メモリ」は、任意の種類の、長期の、短期の、揮発性の、非揮発性の、または他のメモリを指し、特定のメモリの種類または特定のメモリの数、記憶が保存される媒体の種類には何ら限定されることはない。
ハードウェア/ソフトウェアで実施される場合、方法または方法の一部を実施する関数を、コンピュータ可読媒体上の1つまたは複数の命令もしくはコードとして保存することができ、かつ/または命令もしくはコードとして送信することができる。コンピュータ可読媒体は、製造物の形態をとってもよい。コンピュータ可読媒体は、コンピュータプログラムをある場所から別の場所へ移送しやすくする任意の媒体を含む、コンピュータ記憶媒体および/または通信媒体を含みうる。記憶媒体は、コンピュータまたは同様の機器によりアクセスすることができる、任意の利用可能な媒体であってよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体は、RAM、ROM、EEPROM、CD-ROMもしくは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶機器、または、所望のプログラムコードを命令またはデータ構造の形態で担持または格納するのに用いることができ、コンピュータによりアクセスされうる、任意の他の媒体を含みうる。
本明細書で言及される「命令」は、1つまたは複数の論理的な操作を表す表現に関する。例えば、命令は、1つまたは複数のデータオブジェクトに1つまたは複数の操作を実行するために、機械により解釈可能であることをもって、「機械可読」でありうる。しかし、これは命令の一例に過ぎず、特許請求される主題はこの点で限定されることはない。別の例では、本明細書で言及される命令は、エンコードされたコマンドを含むコマンドセットを有する処理ユニットにより実行可能な、エンコードされたコマンドに関連しうる。そのような命令は、処理ユニットが理解する機械言語の形態で、エンコードされうる。やはり、これらは命令の例に過ぎず、特許請求はこの点で限定されることはない。
例示的な特徴であると現在考えられていることが示され説明されてきたが、特許請求される主題から逸脱することなく、様々な他の修正を行うことができ、等価物により置き換えることができるということを、当業者は理解するだろう。加えて、本明細書で説明される中心的な概念から逸脱することなく、具体的な状況を特許請求される主題の教示に適合させるために、多くの修正を行うことができる。したがって、特許請求される主題は、開示される具体的な例には限定されず、そのような特許請求される主題は、添付の特許請求の範囲およびその等価物の範囲内にある全ての態様も含みうるということが、意図される。
5 個別のベクトル
10 第1の位置推定
15 第2の位置推定
20 線分
100 電子地図
105 第1の事務所
140 第1の廊下
205 第1の位置推定
305 第1の集団
340 第1のPOI
600 電子地図
605 第1のベクトル
1205 第1のモバイル機器
1220 ネットワーク
1225 地図サーバ
1230 プロセッサ
1235 メモリ
1240 送信機
1245 受信機
1300 モバイル機器
1305 受信機
1310 送信機
1315 プロセッサ
1320 モーションセンサ

Claims (88)

  1. 所定の領域内の1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数の位置推定を入手するステップと、
    前記1つまたは複数の位置推定を時間および空間について相互に関連付け、1つまたは複数の実質的に静止しているモバイル機器と関連付けられた位置推定のセットを求めるステップと、
    前記位置推定のセットに少なくとも一部基づいて、前記所定の領域内の1つまたは複数のPOIをプロセッサによって特定するステップと、
    前記1つまたは複数のPOIに関する情報をメモリに格納するステップと
    を含む、方法。
  2. 前記1つまたは複数の位置推定が、1つまたは複数のタイムスタンプと関連付けられる、請求項1に記載の方法。
  3. 第1のタイムスタンプに関連付けられた、ある個人の特定のモバイル機器の第1の位置推定と、第2のタイムスタンプに関連付けられた、第2の位置推定との間の距離を求めるステップと、前記距離が所定の最小の閾値距離を超えるかどうかを判定するステップとをさらに含む、請求項2に記載の方法。
  4. 前記距離が前記所定の最小の閾値距離を超えないことに応答して、前記特定のモバイル機器が実質的に静止していたと判定するステップをさらに含む、請求項3に記載の方法。
  5. 前記位置推定のセットを1つまたは複数の集団にグループ化するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
  6. 前記1つまたは複数のPOIが、前記1つまたは複数の集団に少なくとも一部基づいて特定され、前記1つまたは複数のPOIの数が、前記1つまたは複数のPOIの位置の予測される誤差を、所定の閾値水準よりも低くするように選択される、請求項5に記載の方法。
  7. 前記所定の領域に関連する1つまたは複数の電子地図に注記を加え、前記1つまたは複数のPOIのうちの少なくとも1つを示すステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
  8. 前記1つまたは複数のモバイル機器にメッセージを送信して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記所定の領域のある特定の部分に前記1つまたは複数のモバイル機器があることに応答して送信されるように要求するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
  9. 前記1つまたは複数のモバイル機器にメッセージを送信して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数のモーションセンサが前記1つまたは複数のモバイル機器が実質的に静止しているということを示すのに応答して、送信されるように要求するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
  10. 所定の領域内の1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数の位置推定を入手するステップと、
    前記1つまたは複数の位置推定を時間および空間について相互に関連付け、1つまたは複数の動いているモバイル機器と関連付けられた位置推定のセットを求めるステップと、
    前記位置推定のセットに少なくとも一部基づいて、前記所定の領域内の1つまたは複数の廊下をプロセッサによって特定するステップと、
    前記1つまたは複数の廊下に関する情報をメモリに格納するステップと
    を含む、方法。
  11. 前記1つまたは複数の位置推定が、1つまたは複数のタイムスタンプと関連付けられる、請求項10に記載の方法。
  12. 第1のタイムスタンプに関連付けられた、ある個人の特定のモバイル機器の第1の位置推定と、第2のタイムスタンプに関連付けられた、第2の位置推定との間の距離を求めるステップと、前記距離が所定の最小の閾値距離を超えるかどうかを判定するステップとをさらに含む、請求項11に記載の方法。
  13. 前記距離が前記所定の最小の閾値距離を超えることに応答して、前記第1の位置推定および前記第2の位置推定と関連付けられた時間において、前記特定のモバイル機器が動いていたと判定するステップをさらに含む、請求項12に記載の方法。
  14. 前記動いていた1つまたは複数のモバイル機器の、1つまたは複数の位置推定と1つまたは複数の連続して求められた位置推定との間の距離に少なくとも一部基づいて、前記位置推定のセットに関連付けられた1つまたは複数のベクトルを求めるステップをさらに含む、請求項10に記載の方法。
  15. 前記位置推定のセットに関連付けられた前記1つまたは複数のベクトルを、1つまたは複数の集団にグループ化するステップをさらに含む、請求項14に記載の方法。
  16. 前記1つまたは複数の集団のうちの少なくとも1つに関連付けられた、集団ベクトルの大きさおよび向きを求めるステップをさらに含む、請求項15に記載の方法。
  17. 前記集団ベクトルの前記向きが、前記1つまたは複数のベクトルのベクトル追加に少なくとも一部基づいて求められ、前記ベクトル追加が、前記1つまたは複数のベクトルのうちの少なくとも1つのそれぞれの向きを反転させて、前記動いていた1つまたは複数のモバイル機器の、前記1つまたは複数の廊下に沿った反対方向への動きを補償する、請求項16に記載の方法。
  18. 前記1つまたは複数の集団に少なくとも一部基づいて、前記1つまたは複数の廊下を特定するステップをさらに含む、請求項15に記載の方法。
  19. 前記所定の領域に関連する1つまたは複数の電子地図に注記を加え、前記1つまたは複数の廊下のうちの少なくとも1つを示すステップをさらに含む、請求項10に記載の方法。
  20. 前記1つまたは複数のモバイル機器にメッセージを送信して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記所定の領域のある特定の部分に前記1つまたは複数のモバイル機器があることに応答して送信されるように要求するステップをさらに含む、請求項10に記載の方法。
  21. 前記1つまたは複数のモバイル機器にメッセージを送信して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数のモーションセンサが前記1つまたは複数のモバイル機器が動いているということを示すのに応答して、送信されるように要求するステップをさらに含む、請求項10に記載の方法。
  22. 前記動いていた1つまたは複数のモバイル機器の間での、前記1つまたは複数の廊下の需要指標に少なくとも一部基づいて、前記1つまたは複数の廊下を順位付けするステップをさらに含む、請求項10に記載の方法。
  23. ネットワークから信号を受信する受信機と、
    プロセッサと
    を含む装置であって、前記プロセッサが、
    前記信号に少なくとも一部基づいて、所定の領域内の1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数の位置推定を入手し、
    前記1つまたは複数の位置推定を時間および空間について相互に関連付け、1つまたは複数の実質的に静止しているモバイル機器と関連付けられた位置推定のセットを求め、
    前記位置推定のセットに少なくとも一部基づいて、前記所定の領域内の1つまたは複数のPOIを特定し、
    前記1つまたは複数のPOIに関する情報をメモリに格納する
    ように構成される、装置。
  24. 前記1つまたは複数の位置推定が、1つまたは複数のタイムスタンプと関連付けられる、請求項23に記載の装置。
  25. 前記プロセッサが、第1のタイムスタンプに関連付けられた、ある個人の特定のモバイル機器の第1の位置推定と、第2のタイムスタンプに関連付けられた、第2の位置推定との間の距離を求め、前記距離が所定の最小の閾値距離を超えるかどうかを判定するようになされる、請求項24に記載の装置。
  26. 前記プロセッサが、前記距離が前記所定の最小の閾値距離を超えないことに応答して、前記特定のモバイル機器が実質的に静止していたと判定するようになされる、請求項25に記載の装置。
  27. 前記プロセッサが、前記位置推定のセットを1つまたは複数の集団にグループ化するようになされる、請求項23に記載の装置。
  28. 前記1つまたは複数のPOIが、前記1つまたは複数の集団に少なくとも一部基づいて特定され、前記1つまたは複数のPOIの数が、前記1つまたは複数のPOIの位置の予測される誤差を、所定の閾値水準よりも低くするように選択される、請求項27に記載の装置。
  29. 前記プロセッサが、前記所定の領域に関連する1つまたは複数の電子地図に注記を加え、前記1つまたは複数のPOIのうちの少なくとも1つを示すようになされる、請求項23に記載の装置。
  30. 前記プロセッサが、前記1つまたは複数のモバイル機器へのメッセージの送信を開始して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記所定の領域のある特定の部分に前記1つまたは複数のモバイル機器があることに応答して送信されるように要求するようになされる、請求項23に記載の装置。
  31. 前記プロセッサが、前記1つまたは複数のモバイル機器へのメッセージの送信を開始して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数のモーションセンサが前記1つまたは複数のモバイル機器が実質的に静止しているということを示すのに応答して、送信されるように要求するようになされる、請求項23に記載の装置。
  32. ネットワークから信号を受信する受信機と、
    プロセッサと
    を含む装置であって、前記プロセッサが、
    前記信号に少なくとも一部基づいて、所定の領域内の1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数の位置推定を入手し、
    前記1つまたは複数の位置推定を時間および空間について相互に関連付け、1つまたは複数の動いているモバイル機器と関連付けられた位置推定のセットを求め、
    前記位置推定のセットに少なくとも一部基づいて、前記所定の領域内の1つまたは複数の廊下を特定し、
    前記1つまたは複数の廊下に関する情報をメモリに格納する
    ように構成される、装置。
  33. 前記1つまたは複数の位置推定が、1つまたは複数のタイムスタンプと関連付けられる、請求項32に記載の装置。
  34. 前記プロセッサが、第1のタイムスタンプに関連付けられた、ある個人の特定のモバイル機器の第1の位置推定と、第2のタイムスタンプに関連付けられた、第2の位置推定との間の距離を求め、前記距離が所定の最小の閾値距離を超えるかどうかを判定するようになされる、請求項33に記載の装置。
  35. 前記プロセッサが、前記距離が前記所定の最小の閾値距離を超えることに応答して、前記第1の位置推定および前記第2の位置推定と関連付けられた時間において、前記特定のモバイル機器が動いていたと判定するようになされる、請求項34に記載の装置。
  36. 前記プロセッサが、前記動いていた1つまたは複数のモバイル機器の、1つまたは複数の位置推定と1つまたは複数の連続して求められた位置推定との間の距離に少なくとも一部基づいて、前記位置推定のセットに関連付けられた1つまたは複数のベクトルを求めるようになされる、請求項32に記載の装置。
  37. 前記プロセッサが、前記1つまたは複数のベクトルを、1つまたは複数の集団にグループ化するようになされる、請求項36に記載の装置。
  38. 前記プロセッサが、前記1つまたは複数の集団のうちの少なくとも1つに関連付けられた、集団ベクトルの大きさおよび向きを求めるようになされる、請求項37に記載の装置。
  39. 前記プロセッサが、前記集団ベクトルの前記向きを、前記1つまたは複数のベクトルのベクトル追加に少なくとも一部基づいて求めるようになされ、前記ベクトル追加が、前記1つまたは複数のベクトルのうちの少なくとも1つのそれぞれの向きを反転させて、前記動いていた1つまたは複数のモバイル機器の、前記1つまたは複数の廊下に沿った反対方向への動きを補償するステップを含む、請求項38に記載の装置。
  40. 前記プロセッサが、前記1つまたは複数の集団に少なくとも一部基づいて、前記1つまたは複数の廊下を特定するようになされる、請求項37に記載の装置。
  41. 前記プロセッサが、前記所定の領域に関連する1つまたは複数の電子地図に注記を加え、前記1つまたは複数の廊下のうちの少なくとも1つを示すようになされる、請求項32に記載の装置。
  42. 前記プロセッサが、前記1つまたは複数のモバイル機器へのメッセージの送信を開始して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記所定の領域のある特定の部分に前記1つまたは複数のモバイル機器があることに応答して送信されるように要求するようになされる、請求項32に記載の装置。
  43. 前記プロセッサが、前記1つまたは複数のモバイル機器へのメッセージの送信を開始して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数のモーションセンサが前記1つまたは複数のモバイル機器が動いているということを示すのに応答して、送信されるように要求するようになされる、請求項32に記載の装置。
  44. 前記プロセッサが、前記動いていた1つまたは複数のモバイル機器の間での、前記1つまたは複数の廊下の需要指標に少なくとも一部基づいて、前記1つまたは複数の廊下を順位付けするようになされる、請求項32に記載の装置。
  45. 所定の領域内の1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数の位置推定を入手するための手段と、
    前記1つまたは複数の位置推定を時間および空間について相互に関連付け、1つまたは複数の実質的に静止しているモバイル機器と関連付けられた位置推定のセットを求めるための手段と、
    前記位置推定のセットに少なくとも一部基づいて、前記所定の領域内の1つまたは複数のPOIを特定するための手段と、
    前記1つまたは複数のPOIに関する情報を格納するための手段と
    を含む、装置。
  46. 前記1つまたは複数の位置推定が、1つまたは複数のタイムスタンプと関連付けられる、請求項45に記載の装置。
  47. 第1のタイムスタンプに関連付けられた、ある個人の特定のモバイル機器の第1の位置推定と、第2のタイムスタンプに関連付けられた、第2の位置推定との間の距離を求め、前記距離が所定の最小の閾値距離を超えるかどうかを判定するための手段をさらに含む、請求項46に記載の装置。
  48. 前記距離が前記所定の最小の閾値距離を超えないことに応答して、前記特定のモバイル機器が実質的に静止していたと判定するための手段をさらに含む、請求項47に記載の装置。
  49. 前記位置推定のセットを1つまたは複数の集団にグループ化するための手段をさらに含む、請求項45に記載の装置。
  50. 前記1つまたは複数のPOIが、前記1つまたは複数の集団に少なくとも一部基づいて特定され、前記1つまたは複数のPOIの数が、前記1つまたは複数のPOIの位置の予測される誤差を、所定の閾値水準よりも低くするように選択される、請求項49に記載の装置。
  51. 前記所定の領域に関連する1つまたは複数の電子地図に注記を加え、前記1つまたは複数のPOIのうちの少なくとも1つを示すための手段をさらに含む、請求項45に記載の装置。
  52. 前記1つまたは複数のモバイル機器にメッセージを送信して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記所定の領域のある特定の部分に前記1つまたは複数のモバイル機器があることに応答して送信されるように要求するための手段をさらに含む、請求項45に記載の装置。
  53. 前記1つまたは複数のモバイル機器にメッセージを送信して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数のモーションセンサが前記1つまたは複数のモバイル機器が実質的に静止しているということを示すのに応答して、送信されるように要求するための手段をさらに含む、請求項45に記載の装置。
  54. 所定の領域内の1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数の位置推定を入手するための手段と、
    前記1つまたは複数の位置推定を時間および空間について相互に関連付け、1つまたは複数の動いているモバイル機器と関連付けられた位置推定のセットを求めるための手段と、
    前記位置推定のセットに少なくとも一部基づいて、前記所定の領域内の1つまたは複数の廊下を特定するための手段と、
    前記1つまたは複数の廊下に関する情報を格納するための手段と
    を含む、装置。
  55. 前記1つまたは複数の位置推定が、1つまたは複数のタイムスタンプと関連付けられる、請求項54に記載の装置。
  56. 第1のタイムスタンプに関連付けられた、ある個人の特定のモバイル機器の第1の位置推定と、第2のタイムスタンプに関連付けられた、第2の位置推定との間の距離を求めるための手段と、前記距離が所定の最小の閾値距離を超えるかどうかを判定するための手段とをさらに含む、請求項55に記載の装置。
  57. 前記距離が前記所定の最小の閾値距離を超えることに応答して、前記第1の位置推定および前記第2の位置推定と関連付けられた時間において、前記特定のモバイル機器が動いていたと判定するための手段をさらに含む、請求項56に記載の装置。
  58. 前記動いていた1つまたは複数のモバイル機器の、1つまたは複数の位置推定と1つまたは複数の連続して求められた位置推定との間の距離に少なくとも一部基づいて、前記位置推定のセットに関連付けられた1つまたは複数のベクトルを求めるための手段をさらに含む、請求項54に記載の装置。
  59. 前記位置推定のセットに関連付けられた前記1つまたは複数のベクトルを、1つまたは複数の集団にグループ化するための手段をさらに含む、請求項58に記載の装置。
  60. 前記1つまたは複数の集団のうちの少なくとも1つに関連付けられた、集団ベクトルの大きさおよび向きを求めるための手段をさらに含む、請求項59に記載の装置。
  61. 前記集団ベクトルの前記向きを、前記1つまたは複数のベクトルのベクトル追加に少なくとも一部基づいて求めるための手段をさらに含み、前記ベクトル追加が、前記1つまたは複数のベクトルのうちの少なくとも1つのそれぞれの向きを反転させて、前記動いていた1つまたは複数のモバイル機器の、前記1つまたは複数の廊下に沿った反対方向への動きを補償するステップを含む、請求項60に記載の装置。
  62. 前記1つまたは複数の集団に少なくとも一部基づいて、前記1つまたは複数の廊下を特定するための手段をさらに含む、請求項59に記載の装置。
  63. 前記所定の領域に関連する1つまたは複数の電子地図に注記を加え、前記1つまたは複数の廊下のうちの少なくとも1つを示すための手段をさらに含む、請求項54に記載の装置。
  64. 前記1つまたは複数のモバイル機器にメッセージを送信して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記所定の領域のある特定の部分に前記1つまたは複数のモバイル機器があることに応答して送信されるように要求するための手段をさらに含む、請求項54に記載の装置。
  65. 前記1つまたは複数のモバイル機器にメッセージを送信して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数のモーションセンサが前記1つまたは複数のモバイル機器が動いているということを示すのに応答して、送信されるように要求するための手段をさらに含む、請求項54に記載の装置。
  66. 前記動いていた1つまたは複数のモバイル機器の間での、前記1つまたは複数の廊下の需要指標に少なくとも一部基づいて、前記1つまたは複数の廊下を順位付けするための手段をさらに含む、請求項54に記載の装置。
  67. 所定の領域内の1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数の位置推定を入手し、
    前記1つまたは複数の位置推定を時間および空間について相互に関連付け、1つまたは複数の実質的に静止しているモバイル機器と関連付けられた位置推定のセットを求め、
    前記位置推定のセットに少なくとも一部基づいて、前記所定の領域内の1つまたは複数のPOIを特定し、
    前記1つまたは複数のPOIに関する情報をメモリに格納する
    ように、専用の装置により実行可能な機械可読命令を含む、コンピュータプログラム。
  68. 前記1つまたは複数の位置推定が、1つまたは複数のタイムスタンプと関連付けられる、請求項67に記載のコンピュータプログラム。
  69. 前記機械可読命令がさらに、第1のタイムスタンプに関連付けられた、ある個人の特定のモバイル機器の第1の位置推定と、第2のタイムスタンプに関連付けられた、第2の位置推定との間の距離を求め、前記距離が所定の最小の閾値距離を超えるかどうかを判定するように、前記専用の装置により実行可能である、請求項68に記載のコンピュータプログラム。
  70. 前記機械可読命令がさらに、前記距離が前記所定の最小の閾値距離を超えないことに応答して、前記特定のモバイル機器が実質的に静止していたと判定するように、前記専用の装置により実行可能である、請求項69に記載のコンピュータプログラム。
  71. 前記機械可読命令がさらに、前記位置推定のセットを1つまたは複数の集団にグループ化するように、前記専用の装置により実行可能である、請求項67に記載のコンピュータプログラム。
  72. 前記機械可読命令がさらに、前記1つまたは複数のPOIを、前記1つまたは複数の集団に少なくとも一部基づいて特定するように、前記専用の装置により実行可能であり、前記1つまたは複数のPOIの数が、前記1つまたは複数のPOIの位置の予測される誤差を、所定の閾値水準よりも低くするように選択される、請求項71に記載のコンピュータプログラム。
  73. 前記機械可読命令がさらに、前記所定の領域に関連する1つまたは複数の電子地図に注記を加え、前記1つまたは複数のPOIのうちの少なくとも1つを示すように、前記専用の装置により実行可能である、請求項67に記載のコンピュータプログラム。
  74. 前記機械可読命令がさらに、前記1つまたは複数のモバイル機器へのメッセージの送信を開始して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記所定の領域のある特定の部分に前記1つまたは複数のモバイル機器があることに応答して送信されることを要求するように、前記専用の装置により実行可能である、請求項67に記載のコンピュータプログラム。
  75. 前記機械可読命令がさらに、前記1つまたは複数のモバイル機器へのメッセージの送信を開始して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数のモーションセンサが前記1つまたは複数のモバイル機器が実質的に静止しているということを示すのに応答して、送信されることを要求するように、前記専用の装置により実行可能である、請求項67に記載のコンピュータプログラム。
  76. 所定の領域内の1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数の位置推定を入手し、
    前記1つまたは複数の位置推定を時間および空間について相互に関連付け、1つまたは複数の動いているモバイル機器と関連付けられた位置推定のセットを求め、
    前記位置推定のセットに少なくとも一部基づいて、前記所定の領域内の1つまたは複数の廊下を特定し、
    前記1つまたは複数の廊下に関する情報をメモリに格納する
    ように、専用の装置により実行可能な機械可読命令を含む、コンピュータプログラム。
  77. 前記1つまたは複数の位置推定が、1つまたは複数のタイムスタンプと関連付けられる、請求項76に記載のコンピュータプログラム。
  78. 前記機械可読命令がさらに、第1のタイムスタンプに関連付けられた、ある個人の特定のモバイル機器の第1の位置推定と、第2のタイムスタンプに関連付けられた、第2の位置推定との間の距離を求め、前記距離が所定の最小の閾値距離を超えるかどうかを判定するように、前記専用の装置により実行可能である、請求項77に記載のコンピュータプログラム。
  79. 前記機械可読命令がさらに、前記距離が前記所定の最小の閾値距離を超えることに応答して、前記第1の位置推定および前記第2の位置推定と関連付けられた時間において、前記特定のモバイル機器が動いていたと判定するように、前記専用の装置により実行可能である、請求項78に記載のコンピュータプログラム。
  80. 前記機械可読命令がさらに、前記1つまたは複数のモバイル機器の、1つまたは複数の位置推定と1つまたは複数の連続して求められた位置推定との間の距離に少なくとも一部基づいて、前記位置推定のセットに関連付けられた1つまたは複数のベクトルを求めるように、前記専用の装置により実行可能である、請求項76に記載のコンピュータプログラム。
  81. 前記機械可読命令がさらに、前記位置推定のセットに関連付けられた前記1つまたは複数のベクトルを、1つまたは複数の集団にグループ化するように、前記専用の装置により実行可能である、請求項80に記載のコンピュータプログラム。
  82. 前記機械可読命令がさらに、前記1つまたは複数の集団のうちの少なくとも1つに関連付けられた、集団ベクトルの大きさおよび向きを求めるように、前記専用の装置により実行可能である、請求項81に記載のコンピュータプログラム。
  83. 前記機械可読命令がさらに、前記集団ベクトルの前記向きを、前記1つまたは複数のベクトルのベクトル追加に少なくとも一部基づいて求めるように、前記専用の装置により実行可能であり、前記ベクトル追加が、前記1つまたは複数のベクトルのうちの少なくとも1つのそれぞれの向きを反転させて、前記動いていた1つまたは複数のモバイル機器の、前記1つまたは複数の廊下に沿った反対方向への動きを補償するステップを含む、請求項82に記載のコンピュータプログラム。
  84. 前記機械可読命令がさらに、前記1つまたは複数の集団に少なくとも一部基づいて、前記1つまたは複数の廊下を特定するように、前記専用の装置により実行可能である、請求項81に記載のコンピュータプログラム。
  85. 前記機械可読命令がさらに、前記所定の領域に関連する1つまたは複数の電子地図に注記を加え、前記1つまたは複数の廊下のうちの少なくとも1つを示すように、前記専用の装置により実行可能である、請求項76に記載のコンピュータプログラム。
  86. 前記機械可読命令がさらに、前記1つまたは複数のモバイル機器へのメッセージの送信を開始して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記所定の領域のある特定の部分に前記1つまたは複数のモバイル機器があることに応答して送信されることを要求するように、前記専用の装置により実行可能である、請求項76に記載のコンピュータプログラム。
  87. 前記機械可読命令がさらに、前記1つまたは複数のモバイル機器へのメッセージの送信を開始して、前記1つまたは複数のモバイル機器の前記1つまたは複数の位置推定が、前記1つまたは複数のモバイル機器の1つまたは複数のモーションセンサが前記1つまたは複数のモバイル機器が動いているということを示すのに応答して、送信されることを要求するように、前記専用の装置により実行可能である、請求項76に記載のコンピュータプログラム。
  88. 前記機械可読命令がさらに、前記動いていた1つまたは複数のモバイル機器の間での、前記1つまたは複数の廊下の需要指標に少なくとも一部基づいて、前記1つまたは複数の廊下を順位付けするように、前記専用の装置により実行可能である、請求項76に記載のコンピュータプログラム。
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