JP2014503807A

JP2014503807A - Ｇｎｓｓ車両ナビゲーションのための慣性センサにより支援された進行方向および測位

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Publication number: JP2014503807A
Application number: JP2013542230A
Authority: JP
Inventors: クゾンポ、ジョセフ; ジョシ、アシュトシュ; ナムブリ、シャンタ・ピー．; アフジャ、ディシャ
Original assignee: Qualcomm Inc
Current assignee: Qualcomm Inc
Priority date: 2010-12-03
Filing date: 2011-12-02
Publication date: 2014-02-13
Anticipated expiration: 2031-12-02
Also published as: WO2012075464A1; US9816818B2; BR112013013391A2; EP2646777A1; US20120173142A1; WO2012075463A1; US20120173190A1; US9891054B2; CN103339472A; EP2646778A1; JP2016014676A; JP6077072B2; US20120173195A1; EP2646777B1; JP2016020917A; CN103339473A; JP6017441B2; EP2646778B1; KR101600149B1; WO2012075466A1

Abstract

車両中のモバイルデバイスの改善された進行方向の推定を実現するための装置および方法が、提供される。まず、モバイルデバイスは、モバイルデバイスが車両に取り付けられたクレードルに装着されているかどうかを判定する。装着されている場合、慣性センサのデータは有効であり得る。装着された状態にある間、モバイルデバイスは、モバイルデバイスがクレードル中で回転されたかどうかを判定する。回転された場合、慣性センサのデータはもはや信頼できない可能性があり、車両とモバイルデバイスとの間の新しい相対的な方向を求めるために、再較正が必要である。モバイルデバイスが装着されており最近回転されていない場合、複数のセンサ（たとえば、ＧＰＳ、ジャイロスコープ、加速度計）からの進行方向データが計算され組み合わされて、改善された進行方向の推定を形成することができる。この改善された進行方向の推定は、改善された速度の推定を形成するのに使われ得る。改善された進行方向の推定はまた、ジャイロスコープを修正するためのバイアスを計算するのに使われ得る。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、参照によって本明細書に組み込まれる、「ＩｎｅｒｔｉａｌＳｅｎｓｏｒＡｉｄｅｄＨｅａｄｉｎｇａｎｄＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｆｏｒＧＮＳＳＶｅｈｉｃｌｅＮａｖｉｇａｔｉｏｎ」という表題の、２０１１年２月８日に出願された米国仮出願第６１／４４０，７３０号の、米国特許法第１１９条（ｅ）に基づく優先権および利益を主張する。本出願はまた、参照によって本明細書に組み込まれる、「ＩｎｅｒｔｉａｌＳｅｎｓｏｒＡｉｄｅｄＨｅａｄｉｎｇａｎｄＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｆｏｒＧＮＳＳＶｅｈｉｃｌｅＮａｖｉｇａｔｉｏｎ」という表題の、２０１１年１月１４日に出願された米国仮出願第６１／４３３，１２４号の、米国特許法第１１９条（ｅ）に基づく優先権および利益を主張する。本出願はさらに、参照によって本明細書に組み込まれる、「ＩｎｅｒｔｉａｌＳｅｎｓｏｒＡｉｄｅｄＨｅａｄｉｎｇａｎｄＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｆｏｒＧＮＳＳＶｅｈｉｃｌｅＮａｖｉｇａｔｉｏｎ」という表題の、２０１０年１２月３日に出願された米国仮出願第６１／４１９，７８６号の、米国特許法第１１９条（ｅ）に基づく優先権および利益を主張する。本出願は、参照によって本明細書に組み込まれる、「ＩｎｅｒｔｉａｌＳｅｎｓｏｒＡｉｄｅｄＨｅａｄｉｎｇａｎｄＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｆｏｒＧＮＳＳＶｅｈｉｃｌｅＮａｖｉｇａｔｉｏｎ」という表題の、２０１１年１２月１日に出願された米国出願第１３／３０９，５１９号の、米国特許法第１２０条に基づく優先権および利益を主張する。本出願は、参照によって本明細書に組み込まれる、「ＩｎｅｒｔｉａｌＳｅｎｓｏｒＡｉｄｅｄＨｅａｄｉｎｇａｎｄＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｆｏｒＧＮＳＳＶｅｈｉｃｌｅＮａｖｉｇａｔｉｏｎ」という表題の、２０１１年１２月１日に出願された米国出願第１３／３０９，５２０号の、米国特許法第１２０条に基づく優先権および利益を主張する。本出願は、参照によって本明細書に組み込まれる、「ＩｎｅｒｔｉａｌＳｅｎｓｏｒＡｉｄｅｄＨｅａｄｉｎｇａｎｄＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｆｏｒＧＮＳＳＶｅｈｉｃｌｅＮａｖｉｇａｔｉｏｎ」という表題の、２０１１年１２月１日に出願された米国出願第１３／３０９，５２１号の、米国特許法第１２０条に基づく優先権および利益を主張する。本出願は、参照によって本明細書に組み込まれる、「ＩｎｅｒｔｉａｌＳｅｎｓｏｒＡｉｄｅｄＨｅａｄｉｎｇａｎｄＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｆｏｒＧＮＳＳＶｅｈｉｃｌｅＮａｖｉｇａｔｉｏｎ」という表題の、２０１１年１２月１日に出願された米国出願第１３／３０９，５２２号の、米国特許法第１２０条に基づく優先権および利益を主張する。

本開示は全般に、ワイヤレスデバイスにおいて進行方向を決定するための装置と方法とに関し、より詳細は、進行方向の組合せに基づいて進行方向を決定するための装置と方法とに関する。

自動車または他の車両においてナビゲーションのために使われるモバイルデバイスは、現在の速さと進行方向とを表現するために、加速度計およびジャイロスコープセンサの測定結果に加えて、全地球的衛星航法システム（ＧＮＳＳ）測位情報を用いる。そのようなセンサの測定結果は、モバイルデバイスが、自動車に対して自身がどのような方向を向いているかを「知っている」場合に、最も価値がある。たとえば、モバイルデバイスは、自動車の中のクレードルまたは他の固定された構造物に装着されることがある。したがって、モバイルデバイスが動いている時、自動車は通常同じ動きを行っている。一方、モバイルデバイスがシャツのポケットにある場合、または座席もしくはダッシュボード上であちらこちらに滑っている場合、モバイルデバイスの動きと自動車の動きは、相互に関連するが同一ではない。

モバイルデバイスがクレードルに装着されているかどうかを判定するために、クレードルは、モバイルデバイスが装着状態にあるかどうかに応じてアクティブ化される、電子スイッチを有し得る。こうした既知のクレードルの各々は、クレードル上にさらなるスイッチを必要とし、モバイルデバイス上にさらなるインターフェースを必要とする。したがって、さらなるクレードルハードウェアを使うことなく、モバイルデバイスがクレードルに装着されているかどうかを検出するための手段が、望まれる。また、クレードルが自動車に対して旋回または変位する場合、モバイルデバイスと自動車との相対的な関係が変化する。モバイルデバイスがクレードルの中にある間、この関係が永続的に一定であるという仮定は、そのような旋回するクレードルに対しては無効である。したがって、装着されたモバイルデバイスがいつ再配置されたかを検出するための手段が、望まれる。

加えて、多くのモバイルデバイスが、測位、ナビゲーション、および経路指定の目的で、進行方向情報をユーザに提供する。この進行方向情報は、センサの測定結果および／またはＧＮＳＳ情報からの、推測航法に基づき得る。そのようなセンサは、加速度計とジャイロスコープとを含む。センサの測定結果をより良く選択し、重み付け、ＧＮＳＳ情報と組み合わせて、より信頼性があり改善された進行方向をユーザに提供するための方法が、長く待望されてきた。

進行方向情報に加えて、モバイルデバイスは、次のＧＮＳＳ位置と速度とを予測するために、カルマンフィルタを含む。カルマンフィルタは、誤差フィードバックによって、位置および速度をより良好に予測され得る。改善された誤差フィードバック信号を提供するための方法が、長く待望されてきた。

センサの較正には、一般に、モバイルデバイスが静止しているか、一定の速度で移動していることが必要である。そのような制約のない、ジャイロスコープを含むセンサを較正するための方法も、望まれる。

車両中のモバイルデバイスに対して、正確で改善された進行方向を提供し使用するための、装置および方法が開示される。改善された進行方向の推定が行われる前に、モバイルデバイスは、モバイルデバイスが車両に取り付けられているクレードルに装着された状態にあるかどうかを判定し、装着されている場合、慣性センサデータは有効であり得る。すでに装着された状態にある場合、モバイルデバイスは、モバイルデバイスがクレードル中で回転しているかどうかを判定し、回転している場合、慣性センサにデータはもはや信頼できない可能性があり、車両とモバイルデバイスとの間の新たな相対的な方向を求めるための再較正が必要である。デバイスの装着状態が既知でありモバイルデバイスが装着されており最近回転していない場合、複数のセンサ（たとえば、ＧＰＳ、ジャイロスコープ、加速度計）からの進行方向データを計算し組み合わせて、改善された進行方向の推定を形成することができる。この改善された進行方向の推定は、改善された速度の推定を形成するために使われ得る。改善された進行方向の推定はまた、ジャイロスコープの較正を修正するためのバイアスを計算するためにも使われ得る。

いくつかの態様によれば、モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、モバイルデバイスにおける方法が開示され、この方法は、加速度計の測定結果

を受け取ることと、加速度計の測定結果

の平均

を求めることと、加速度計の測定結果

に基づいてパラメータｐを計算することと、パラメータの分散

を計算することと、分散

を閾値と比較することと、分散

が閾値よりも大きいことに基づいて、モバイルデバイスが装着されていないと宣言することとを備える。

いくつかの態様によれば、モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、加速度計を備える慣性測定ユニットと、慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、プロセッサに結合されるメモリとを備え、このメモリは、加速度計の測定結果

を受け取るためのコードと、加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのコードと、加速度計の測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するためのコードと、パラメータの分散

を計算するためのコードと、分散

を閾値と比較するためのコードと、分散

が閾値よりも大きいことに基づいて、モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのコードとを備える。

いくつかの態様によれば、モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、加速度計の測定結果

を受け取るための手段と、加速度計の測定結果

の平均

を求めるための手段と、加速度計の測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するための手段と、パラメータの分散

を計算するための手段と、分散

を閾値と比較するための手段と、分散

が閾値よりも大きいことに基づいて、モバイルデバイスが装着されていないと宣言するための手段とを備える。

いくつかの態様によれば、モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、モバイルデバイスにおける方法が開示され、この方法は、ジャイロスコープの測定結果

を受け取ることと、ジャイロスコープの測定結果

の平均

を求めることと、ジャイロスコープの測定結果

を計算することと、分散

を閾値と比較することと、分散

いくつかの態様によれば、モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、ジャイロスコープを備える慣性測定ユニットと、慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、プロセッサに結合されるメモリとを備え、このメモリは、ジャイロスコープの測定結果

を受け取るためのコードと、ジャイロスコープの測定結果

の平均

を求めるためのコードと、ジャイロスコープの測定結果

を計算するためのコードと、分散

を閾値と比較するためのコードと、分散

いくつかの態様によれば、モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、ジャイロスコープの測定結果

を受け取るための手段と、ジャイロスコープの測定結果

の平均

を求めるための手段と、ジャイロスコープの測定結果

を計算するための手段と、分散

を閾値と比較するための手段と、分散

を受け取ることと、加速度計の測定結果

の平均

を求めることと、平均

と、モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算することと、角度θを９０度と比較することと、角度θが９０度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、モバイルデバイスが装着されていないと宣言することとを備える。

を受け取るためのコードと、加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのコードと、平均

と、モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するためのコードと、角度θを９０度と比較するためのコードと、角度θが９０度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのコードとを備える。

を受け取るための手段と、加速度計の測定結果

の平均

を求めるための手段と、平均

と、モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するための手段と、角度θを９０度と比較するための手段と、角度θが９０度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、モバイルデバイスが装着されていないと宣言するための手段とを備える。

の列と、加速度計の測定結果の平均

の列と、ジャイロスコープの測定結果

の列と、スカラーチャネル化されたジャイロスコープの測定結果（ω_X，ω_Y，ω_Z）の３つの列と、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

とのうちの、少なくとも１つの分散値

を計算することと、分散値

のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合にフラグを設定することと、フラグに基づいて、モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言することとを備える。

の列と、加速度計の測定結果の平均

の列と、ジャイロスコープの測定結果

とのうちの、少なくとも１つの分散値

を計算するためのコードと、分散値

のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合にフラグを設定するためのコードと、フラグに基づいて、モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するためのコードとを備える。モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するためのモバイルデバイスであって、このモバイルデバイスは、加速度計の測定結果

の列と、加速度計の測定結果の平均

の列と、ジャイロスコープの測定結果

とのうちの、少なくとも１つの分散値

を計算するための手段と、分散値

のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合にフラグを設定するための手段と、フラグに基づいて、モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するための手段とを備える。

いくつかの態様によれば、改善された進行方向を提供するための、モバイルデバイスにおける方法が開示され、この方法は、加速度計から加速度計の測定結果

を受け取ることと、ジャイロスコープからジャイロスコープの測定結果

を受け取ることと、ＧＮＳＳ受信機からＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）を受け取ることと、加速度計の測定結果

に基づいて重力ベクトル

を計算することと、ジャイロスコープの測定結果

および重力ベクトル

に基づいて仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を計算することと、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）と仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を組み合わせて、改善された進行方向を形成することとを備える。

いくつかの態様によれば、改善された進行方向を提供するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、加速度計とジャイロスコープとを備える慣性測定ユニットと、全地球的衛星航法システム受信機（ＧＮＳＳ受信機）と、慣性測定ユニットおよびＧＮＳＳ受信機に結合されたプロセッサと、プロセッサに結合されたメモリとを備え、このメモリは、加速度計から加速度計の測定結果

を受け取るためのコードと、ジャイロスコープからジャイロスコープの測定結果

を受け取るためのコードと、ＧＮＳＳ受信機からＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）を受け取るためのコードと、加速度計の測定結果

に基づいて重力ベクトル

を計算するためのコードと、ジャイロスコープの測定結果

および重力ベクトル

に基づいて仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を計算するためのコードと、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）と仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を組み合わせて、改善された進行方向を形成するためのコードとを備える。

いくつかの態様によれば、改善された進行方向を提供するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、加速度計の測定結果

を受け取るための手段と、ジャイロスコープの測定結果

を受け取るための手段と、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）を受け取るための手段と、加速度計の測定結果

に基づいて重力ベクトル

を計算するための手段と、ジャイロスコープの測定結果

の投影および重力ベクトル

に基づいて、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を計算するための手段と、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）と仮想的なジャイロスコープ進行方向速度を組み合わせるための手段とを備える。

いくつかの態様によれば、改善された速度を提供するための、モバイルデバイスにおける方法が開示され、この方法は、加速度計から加速度計の測定結果

を受け取ることと、ＧＮＳＳ受信機からＧＮＳＳ進行方向

を備えるＧＮＳＳ速度

受け取ることと、加速度計の測定結果

に基づいて重力ベクトル

を計算することと、ジャイロスコープの測定結果

の投影および重力ベクトル

に基づいて仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を組み合わせて、改善された進行方向

を形成することと、改善された進行方向

から改善された速度を計算することとを備える。

いくつかの態様によれば、改善された速度を提供するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、加速度計とジャイロスコープとを備える慣性測定ユニットと、全地球的衛星航法システム受信機（ＧＮＳＳ受信機）と、慣性測定ユニットおよびＧＮＳＳ受信機に結合されたプロセッサと、プロセッサに結合されたメモリとを備え、このメモリは、加速度計から加速度計の測定結果

を受け取るためのコードと、ＧＮＳＳ受信機からＧＮＳＳ進行方向

を備えるＧＮＳＳ速度

受け取るためのコードと、加速度計の測定結果

に基づいて重力ベクトル

を計算するためのコードと、ジャイロスコープの測定結果

および重力ベクトル

に基づいて仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を組み合わせて、改善された進行方向

を形成するためのコードと、改善された進行方向

から改善された速度を計算するためのコードとを備える。

いくつかの態様によれば、改善された速度を提供するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、加速度計から加速度計の測定結果

を受け取るための手段と、ジャイロスコープからジャイロスコープの測定結果

を受け取るための手段と、ＧＮＳＳ受信機からＧＮＳＳ進行方向

を備えるＧＮＳＳ速度

受け取るための手段と、加速度計の測定結果

に基づいて重力ベクトル

を計算するための手段と、ジャイロスコープの測定結果

および重力ベクトル

に基づいて仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を計算するための手段と、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）と仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を組み合わせて、改善された進行方向

を形成するための手段と、改善された進行方向

から改善された速度を計算するための手段とを備える。

いくつかの態様によれば、ジャイロスコープのバイアスを生成するための、モバイルデバイスにおける方法が開示され、この方法は、ＧＮＳＳ受信機から少なくとも２つのＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）を受け取ることと、これらのＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）に基づいてＧＮＳＳ進行方向の差（ΔＨ_GNSS）を計算することと、ＧＮＳＳの時間差（−ΔＴ_GNSS）によるスケーリングによって、ＧＮＳＳ進行方向の差（ΔＨ_GNSS）を負のＧＮＳＳ進行方向速度

に変換することと、ジャイロスコープからジャイロスコープの測定結果

を受け取ることと、ジャイロスコープの測定結果

から仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を計算することと、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

から修正されたジャイロスコープ進行方向速度

を形成することと、修正されたジャイロスコープ進行方向速度

を平均して、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を形成することと、負のＧＮＳＳ進行方向速度

と仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を加算して、ジャイロスコープのバイアスを形成することとを備える。

いくつかの態様によれば、ジャイロスコープのバイアスを生成するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、加速度計とジャイロスコープとを備える慣性測定ユニットと、全地球的衛星航法システム受信機（ＧＮＳＳ受信機）と、慣性測定ユニットおよびＧＮＳＳ受信機に結合されたプロセッサと、プロセッサに結合されたメモリとを備え、このメモリは、ＧＮＳＳ受信機からＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）を受け取るためのコードと、これらのＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）に基づいてＧＮＳＳ進行方向の差（ΔＨ_GNSS）を計算することと、ＧＮＳＳの時間差（−ΔＴ_GNSS）によるスケーリングによって、ＧＮＳＳ進行方向の差（ΔＨ_GNSS）を負のＧＮＳＳ進行方向速度

を受け取ることと、ジャイロスコープの測定結果

から仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

から修正されたジャイロスコープ進行方向速度

を平均して、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を形成することと、平均の進行方向速度

と仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

いくつかの態様によれば、ジャイロスコープのバイアスを生成するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、ＧＮＳＳ受信機から少なくとも２つのＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）を受け取るための手段と、これらのＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）に基づいてＧＮＳＳ進行方向の差（ΔＨ_GNSS）を計算するための手段と、ＧＮＳＳの時間差（−ΔＴ_GNSS）によるスケーリングによって、ＧＮＳＳ進行方向の差（ΔＨ_GNSS）を負のＧＮＳＳ進行方向速度

に変換するための手段と、ジャイロスコープからジャイロスコープの測定結果

を受け取るための手段と、ジャイロスコープの測定結果

から仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を計算するための手段と、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

から修正されたジャイロスコープ進行方向速度

を形成するための手段と、修正されたジャイロスコープ進行方向速度

を平均して、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を形成するための手段と、負のＧＮＳＳ進行方向速度

と仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を加算して、ジャイロスコープのバイアスを形成するための手段とを備える。

いくつかの態様では、ジャイロスコープのバイアスを生成するための、モバイルデバイスにおける方法が開示され、この方法は、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）を受け取ることと、ジャイロスコープの測定結果

を受け取ることと、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）およびジャイロスコープの測定結果

に基づいてジャイロスコープのバイアスを計算することとを備える。

いくつかの態様では、ジャイロスコープのバイアスを生成するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、加速度計とジャイロスコープとを備える慣性測定ユニットと、全地球的衛星航法システム受信機（ＧＮＳＳ受信機）と、慣性測定ユニットおよびＧＮＳＳ受信機に結合されたプロセッサと、プロセッサに結合されたメモリとを備え、このメモリは、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）を受け取るためのコードと、ジャイロスコープの測定結果

を受け取るためのコードと、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）およびジャイロスコープの測定結果

に基づいてジャイロスコープのバイアスを計算するためのコードとを備える。

いくつかの態様では、ジャイロスコープのバイアスを生成するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）を受け取るための手段と、ジャイロスコープの測定結果

を受け取るための手段と、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）およびジャイロスコープの測定結果

に基づいてジャイロスコープのバイアスを計算するための手段とを備える。

いくつかの態様では、クレードルの回転を検出するための、モバイルデバイスにおける方法が開示され、この方法は、ＧＮＳＳの大きさ

に基づいて閾値（ω_max）を決定することと、角回転速度

を閾値（ω_max）と比較することと、この比較に基づいてクレードルの回転状態を判定することとを備える。

いくつかの態様では、クレードルの回転を検出するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、加速度計とジャイロスコープとを備える慣性測定ユニットと、全地球的衛星航法システム受信機（ＧＮＳＳ受信機）と、慣性測定ユニットおよびＧＮＳＳ受信機に結合されたプロセッサと、プロセッサに結合されたメモリとを備え、このメモリは、ＧＮＳＳの大きさ

に基づいて閾値（ω_max）を決定するためのコードと、角回転速度

を閾値（ω_max）と比較するためのコードと、この比較に基づいてクレードルの回転状態を判定するためのコードとを備える。

いくつかの態様では、クレードルの回転を検出するためのモバイルデバイスが開示され、このモバイルデバイスは、ＧＮＳＳの大きさ

に基づいて閾値（ω_max）を決定するための手段と、角回転速度

を閾値（ω_max）と比較するための手段と、この比較に基づいてクレードルの回転状態を判定するための手段とを備える。

様々な態様が例として図示され説明される、以下の発明を実施するための形態から、当業者には他の態様が容易に明らかになることを理解されたい。図面および発明を実施するための形態は、本質的に例示的なものと見なされるべきであり、限定的なものと見なされるべきではない。

本発明の実施形態は、図面を参照して、例としてのみ説明される。

ＧＮＳＳシステムと、装着されたモバイルデバイスを有する自動車の側面とを示す図。様々なソースからの複数の進行方向の差を示す上面図。本発明のいくつかの実施形態による、モバイルデバイスのブロック図。本発明のいくつかの実施形態による、モバイルデバイスに対する重力ベクトルを示す図。本発明のいくつかの実施形態による、装着状態検出器のブロック図。分散を計算するためのユニットのブロック図。本発明のいくつかの実施形態による、他の装着状態検出器のブロック図。本発明のいくつかの実施形態による、他の装着状態検出器のブロック図。本発明のいくつかの実施形態による、他の装着状態検出器のブロック図。本発明のいくつかの実施形態による、他の装着状態検出器のブロック図。モバイルデバイス１００の１つの方向を示す図。モバイルデバイス１００の１つの方向を示す図。本発明のいくつかの実施形態による、装着状態検出器を示す図。本発明のいくつかの実施形態による、改善された進行方向を計算するためのユニットのブロック図。本発明のいくつかの実施形態による、改善された進行方向を計算するためのユニットのブロック図。本発明のいくつかの実施形態による、仮想的なジャイロスコープにおいて用いられる投影を示す図。本発明のいくつかの実施形態による、進行方向フィルタのブロック図。重み付け係数と統合期間との間の関係を示す図。重み付け係数と統合期間との間の関係を示す図。本発明のいくつかの実施形態による、改善された速度を計算するための方法を示す図。本発明のいくつかの実施形態による、改善された速度を計算するための方法を示す図。本発明のいくつかの実施形態による、改善された速度を計算するための方法を示す図。本発明のいくつかの実施形態による、改善された速度を計算するための方法を示す図。本発明のいくつかの実施形態による、ジャイロスコープのバイアスを生成するための方法を示す図。本発明のいくつかの実施形態による、クレードル回転検出器のブロック図。

添付の図面とともに以下に示す発明を実施するための形態は、本開示の様々な態様を説明するものであり、本開示が実施され得る唯一の態様を表すものではない。本開示で説明する各態様は、本開示の例または説明として提供するものにすぎず、必ずしも他の態様よりも好適であるまたは有利であると解釈すべきではない。発明を実施するための形態は、本開示の完全な理解を与えるための具体的な詳細を含む。ただし、本開示はこれらの具体的な詳細なしに実施され得ることが当業者には明らかであろう。場合によっては、本開示の概念を不明瞭にしないように、よく知られている構造およびデバイスをブロック図の形式で示す。頭字語および他の記述的専門用語は、単に便宜のために、かつ明瞭にするためにのみ使用でき、本開示の範囲を限定するものではない。

本明細書で説明する測位技法は、ワイヤレスワイドエリアネットワーク（ＷＷＡＮ）、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、ワイヤレスパーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ）などの様々なワイヤレス通信ネットワークに関連して実装され得る。「ネットワーク」および「システム」という用語は、しばしば互換的に使用される。ＷＷＡＮは、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）ネットワーク、時間分割多元接続（ＴＤＭＡ）ネットワーク、周波数分割多元接続（ＦＤＭＡ）ネットワーク、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭＡ）ネットワーク、シングルキャリア周波数分割多元接続（ＳＣ−ＦＤＭＡ）ネットワーク、ＬｏｎｇＴｅｒｍＥｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＴＥ）などであってよい。ＣＤＭＡネットワークは、ｃｄｍａ２０００、広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ−ＣＤＭＡ）などの１つまたは複数の無線アクセス技術（ＲＡＴ）を実装することができる。ｃｄｍａ２０００は、ＩＳ−９５規格、ＩＳ−２０００規格、およびＩＳ−８５６規格を含む。ＴＤＭＡネットワークは、ＧｌｏｂａｌＳｙｓｔｅｍｆｏｒＭｏｂｉｌｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＧＳＭ（登録商標））、ＤｉｇｉｔａｌＡｄｖａｎｃｅｄＭｏｂｉｌｅＰｈｏｎｅＳｙｓｔｅｍ（Ｄ−ＡＭＰＳ）、または何らかの他のＲＡＴを実装することができる。ＧＳＭおよびＷ−ＣＤＭＡは、「３ｒｄＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＰａｒｔｎｅｒｓｈｉｐＰｒｏｊｅｃｔ」（３ＧＰＰ）という名称の組織からの文書に記載されている。ｃｄｍａ２０００は、「３ｒｄＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＰａｒｔｎｅｒｓｈｉｐＰｒｏｊｅｃｔ２」（３ＧＰＰ２）という名称の組織からの文書に記載されている。３ＧＰＰおよび３ＧＰＰ２の文書は公に入手可能である。ＷＬＡＮは、ＩＥＥＥ８０２．１１ｘネットワークでよく、ＷＰＡＮは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク、ＩＥＥＥ８０２．１５ｘネットワーク、または他の何らかのタイプのネットワークであってもよい。本技法はまた、ＷＷＡＮ、ＷＬＡＮ、および／またはＷＰＡＮの任意の組合せに関して実装され得る。

衛星測位システム（ＳＰＳ）は、一般に、送信機から受信された信号に少なくとも一部基づいて、地球上または地球上空において、エンティティの位置をそれらのエンティティが測定できるように配置された、送信機のシステムを含む。そのような送信機は、一般に、設定された数のチップの反復する擬似雑音（ＰＮ）コードでマークされた信号を送信し、地上ベースの制御局、ユーザ機器、および／または宇宙船上に配置され得る。特定の例では、そのような送信機は地球周回軌道衛星ビークル（ＳＶ）上に配置され得る。たとえば、全地球測位システム（ＧＰＳ）、Ｇａｌｉｌｅｏ、ＧＬＯＮＡＳＳ、またはＣｏｍｐａｓｓなどの全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）のコンステレーション中のＳＶは、（たとえば、ＧＰＳの場合のように各衛星について異なるＰＮコードを使用して、またはＧＬＯＮＡＳＳの場合のように異なる周波数上で同じコードを使用して）コンステレーション中の他のＳＶによって送信されたＰＮコードとは区別可能なＰＮコードでマーキングされた信号を送信することができる。いくつかの態様によれば、本明細書で提示する技法は、ＳＰＳのための全地球システム（たとえば、ＧＮＳＳ）に限定されない。たとえば、本明細書で提供する技法は、たとえば、日本の準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ）、インドのＩｎｄｉａｎＲｅｇｉｏｎａｌＮａｖｉｇａｔｉｏｎａｌＳａｔｅｌｌｉｔｅＳｙｓｔｅｍ（ＩＲＮＳＳ）、中国の北斗などの様々な領域システム、ならびに／または、１つまたは複数のグローバルナビゲーション衛星システムおよび／もしくは領域ナビゲーション衛星システムに関連付けること、もしくは場合によってはそれらのシステムとともに使用することが可能である様々な補強システム（たとえば、ＳａｔｅｌｌｉｔｅＢａｓｅｄＡｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ（ＳＢＡＳ））に適用すること、または場合によってはそれらのシステムにおいて使用することが可能である。限定ではなく例として、ＳＢＡＳは、たとえば、ＷｉｄｅＡｒｅａＡｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ（ＷＡＡＳ）、ＥｕｒｏｐｅａｎＧｅｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙＮａｖｉｇａｔｉｏｎＯｖｅｒｌａｙＳｅｒｖｉｃｅ（ＥＧＮＯＳ）、Ｍｕｌｔｉ−ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌＳａｔｅｌｌｉｔｅＡｕｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ（ＭＳＡＳ）、ＧＰＳＡｉｄｅｄＧｅｏＡｕｇｍｅｎｔｅｄＮａｖｉｇａｔｉｏｎまたはＧＰＳおよびＧｅｏＡｕｇｍｅｎｔｅｄＮａｖｉｇａｔｉｏｎシステム（ＧＡＧＡＮ）などのような、完全性情報、差分補正などを行う（１つまたは複数の）補強システムを含み得る。したがって、本明細書で使用されるＳＰＳは、１つまたは複数の全地球ナビゲーション衛星システムおよび／もしくは領域ナビゲーション衛星システム、ならびに／または、１つまたは複数の全地球補強システムおよび／もしくは領域補強システムの任意の組合せを含んでよく、ＳＰＳ信号は、ＳＰＳ信号、ＳＰＳ様の信号、および／またはそのような１つまたは複数のＳＰＳに関連する他の信号を含み得る。

セルラー電話、携帯電話または他のワイヤレス通信デバイス、パーソナル通信システム（ＰＣＳ）デバイス、パーソナルナビゲーションデバイス（ＰＮＤ）、個人情報マネージャ（ＰＩＭ）、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ラップトップ、または、ワイヤレス通信および／もしくはナビゲーション信号を受信することが可能な他の好適なモバイルデバイスのような、移動局（ＭＳ）またはユーザ機器（ＵＥ）と呼ばれることがある、本明細書で使用するモバイルデバイス１００。また、「移動局」という用語は、衛星信号受信、支援データ受信、および／または位置に関係する処理が当該デバイスで発生するかパーソナルナビゲーションデバイス（ＰＮＤ）で発生するかにかかわらず、短距離ワイヤレス接続、赤外線接続、有線接続、または他の接続などによってＰＮＤと通信するデバイスを、含むものとする。また、「移動局」は、インターネット、ＷｉＦｉ、または他のネットワークなどを介してサーバとの通信が可能であり、衛星信号受信、支援データ受信、および／または位置に関係する処理が当該デバイスで発生するか、サーバで発生するか、またはネットワークに関連する別のデバイスで発生するかにかかわらず、ワイヤレス通信デバイス、コンピュータ、ラップトップなどを含むすべてのデバイスを含むものとする。上記の任意の動作可能な組合せも「移動局」と見なされる。

図１は、衛星測位システム（ＳＰＳ）と、モバイルデバイス１００がクレードルに装着されている自動車１０の側面とを示す。ユーザは、自動車１０または他の車両に取り付けられているクレードルにモバイルデバイス１００を置き、自動車１０で移動する時にナビゲーションによってユーザを支援することができる。モバイルデバイス１００は、ハンズフリーデバイスとして動作し、局所的な地図を表示することができ、音声および視覚による経路情報を提示することができる。

モバイルデバイス１００は、衛星測位システム（ＳＰＳ）中のＧＮＳＳ衛星９９から受信されたＧＮＳＳ信号とともに、ローカルセンサのデータを使って、水平面内での自動車１０の現在の位置、速度、または進行方向を推定することができる。この水平面は、重力ベクトル

に垂直なＸ−Ｙ平面として定義されてよく、重力ベクトルはＺ軸

を形成する。Ｘ軸

は、自動車１０が向いている方向として定義されてよく、Ｙ軸

（図示せず）は、前方向

と垂直方向

の重力ベクトル

との両方に垂直な、ヨー方向または横方向であってよい。

Ｘ軸、Ｙ軸、およびＺ軸は、自動車１０にローカルである、ローカル参照系

を表す。地球規模の参照系は、経度および緯度によって、または経度、緯度、および高度によって表され得る。ＧＮＳＳデータは、地球規模の参照系に対して生成される。第３の参照系は、モバイルデバイス１００の本体に対して定義される、本体参照系である。センサデータは、モバイルデバイス１００内のセンサによって、本体参照系において生成される。

自動車１０の動きは、ローカル参照系において非ホロノミックな制約を用いて制限され得る。つまり、モバイルデバイス１００は、Ｘ軸に沿った自動車１０の動きを制限することによって、自動車の可能な動きに限度を設けることができる。

図２は、様々なソースからの複数の進行方向の差を示す、上面図を示す。第１の進行方向（

に沿った自動車の進行方向

）は、自動車１０が向かっているまたは向いている方向によって定義される。言い換えると、第１の進行方向は、ローカル参照系においてＸ軸によって定義される、自動車の進行方向

である。

第２の進行方向は、ＧＮＳＳ受信機１４０からの信号によって定義される、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）である。第２の進行方向は、ＧＮＳＳ速度

から抽出されてよく、ＧＮＳＳ速度は、進行方向および速さとして定義され得る。

第３の進行方向（Ｈ_Gyro）は、ジャイロスコープ１３０からのものである。

理想的な世界では、様々な進行方向は同一である。しかし、現実の世界では、これらの３つの進行方向は、異なるソースから異なる期間に導き出されるので、これらの３つの進行方向は、類似しているが互いに別々であることがよくある。第４の進行方向は改善された進行方向

であり、これはこれらの３つの進行方向のうちの２つ以上の重み付けられた組合せであり、以下でより詳細に論じられる改善された速度

の方向にある。

各々の進行方向には、利点と欠点の両方がある。自動車の進行方向

は、求めるのが簡単であるが、一瞬しか正しくないことがあり、または固有のバイアスを有することがある。ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）は、長期的には正確であるが、短期的にはより不正確である。ジャイロスコープ進行方向（Ｈ_Gyro）は、短期的には正確であり得るが、累積誤差により長期的には不正確であり得る。進行方向のうちの２つまたは３つが、（たとえば非ホロノミックな制約を用いて）制限され組み合わされて、改善された進行方向

を形成することができ、これは、個々の進行方向の利点を組合せつつ、欠点を隠そうとするものである。

図３は、本発明のいくつかの実施形態による、モバイルデバイスのブロック図を示す。モバイルデバイス１００は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）とも呼ばれる、センサ１１０を含む。この場合、センサ１１０は、加速度計１２０とジャイロスコープ１３０の両方を含む。加速度計１２０とジャイロスコープ１３０の両方が、３次元測定結果を生成するデバイスであってよい。

モバイルデバイス１００はまた、ＧＮＳＳ受信機１４０と、プロセッサ１５０と、場合によってはディスプレイ１６０とを含む。プロセッサ１５０は、本体参照系と呼ばれる、３次元加速度計の測定結果

の形態で、加速度計１２０からデータを受け取る。プロセッサ１５０は、ジャイロスコープ１３０から角速度

を受け取り、これは前の測定結果からの角度の変化を特定する。角速度

はまた、本体参照系を基準とする３次元測定結果である。

ＧＮＳＳ受信機１４０は、ＧＮＳＳ進行方向

を提供し、これは、北（０°）を基準とするスカラー値であり得る。プロセッサ１５０は、本明細書で説明される方法を実行するためのコードを格納するメモリを含み得る。あるいは、このメモリは、プロセッサ１５０の外部に位置していてもよい。ディスプレイ１６０は、プロセッサに結合され、地図と、経路情報と、案内情報とをユーザに提示するのに使われ得る。モバイルデバイス１００はまた、音声命令のためのスピーカーを含み得る。

図４は、本発明のいくつかの実施形態による、モバイルデバイスに対する重力ベクトルを示す。ユーザが自動車１０に入ると、ユーザは、たとえば最初の２０秒以内に、自動車１０に取り付けられたクレードルまたは他の装着構造物に、モバイルデバイス１００を装着し得る。クレードルは、モバイルデバイス１００の本体参照系と、自動車１０のローカル参照系との間に、一定の関係を提供する。通常、モバイルデバイス１００と自動車１０との間の相対的な方向は、モバイルデバイス１００がクレードルに装着されている間は、時間とともに変化しない。この一定の関係は、たとえば、より良好な閲覧角を得るようにモバイルデバイス１００をユーザが再調整することによって、乱され得る。

モバイルデバイス１００がクレードルの中に配置されている時、加速度計１２０およびジャイロスコープ１３０は、自動車１０の動きに直接対応するデータを生成する。一方、モバイルデバイス１００が、ユーザのポケット、ジャケット、または財布の中にある場合、センサ１１０は、自動車１０の動きと相互に関連があるのみで同一ではないデータを生成する。この図は、重力ベクトル

が１回目（ｋ）と２回目（ｋ−１）とで変化する場合の例を示す。装着されている場合、計算される重力ベクトルは、誤差閾値内でのみ変化する。

計算された重力ベクトルが、第１の重力

から、閾値の量よりも大きな第２の重力

へと変化すると、プロセッサ１５０は、（この変化が時間とともに連続的に変化する場合）モバイルデバイス１００が装着状態にはないと、または、（この変化が第１の重力ベクトルで落ち着き、次いで第２の重力ベクトルで落ち着く場合）モバイルデバイス１００がクレードル内で回転していると、宣言することができる。モバイルデバイス１００は装着されていないとプロセッサ１５０が判定すると、センサ１１０からの測定結果は、自動車１０の動きと直接関連付けられない。

図５は、本発明のいくつかの実施形態による、装着状態検出器のブロック図である。このプロセス２００は、異なる変数の列から、２つ以上の分散を求める。ここでの例は５つの分散を示すが、いくつかの実施形態は、これらの分散のうちの２つ、３つ、または４つのみを用いてもよい。たとえば、ある実施形態は、１つの加速度に基づく分散（たとえば、

または

の分散）と、１つのジャイロスコープに基づく分散（たとえば、

またはω_X、ω_Y、ω_Zの分散）とのみを使い得る。別の実施形態は、平均の加速度の分散（たとえば、

の分散）とのみを使い得る。

変数の列は、（１）３次元加速度計の測定結果

と、（２）平均の３次元加速度計の測定結果

と、（３）３次元ジャイロスコープの測定結果

と、（４）３つの別個のスカラー値（ω_X，ω_Y，ω_Z）を提供する３つの別個のチャネルとして扱われる、３次元ジャイロスコープの測定結果と、（５）仮想的な進行方向速度

とを含む。最初の３つのストリームは各々、時間インデックス当たり１つの分散値をもたらし、第４のストリームは、時間インデックス当たり３つの分散値をもたらす。

ステップ２１０において、プロセッサ１５０は、加速度計１２０から加速度計の測定結果

を受け取り、これは、測定結果

として、ステップ２２０、ステップ２４０、および／またはステップ２７０に与えられ得る。あるいは、３次元加速度計の測定結果

は、１つ、２つまたは３つのスカラー値（ａ_X，ａ_Y，ａ_Zまたはａ_X（ｋ），ａ_Y（ｋ），ａ_Z（ｋ））として与えられてよく、本体参照系において

である。加速度計の測定結果

は、一時的な数列の値として表され得る。

ステップ２２０において、プロセッサ１５０は、必要であれば、ｎ個の前の測定の区間の平均をとる。たとえば、

である。

３次元の平均された加速度計の測定結果

は、一時的な数列の値として表され得る。

ステップ２３０において、プロセッサ１５０は、ジャイロスコープ１３０からジャイロスコープの測定結果

を受け取り、これは、３次元ジャイロスコープの測定結果

と３つの別々のチャネル（ω_X，ω_Y，ω_Z）とのいずれかとして、ステップ２２０、ステップ２４０、および／またはステップ２７０にも与えられ得る。３次元ジャイロスコープの測定結果

は、以下のように時間に関して表され得る。

３つの別々のチャネル（ω_X，ω_Y，ω_Z）は、以下のように時間に関して表され得る。

、

かつ

ステップ２７０において、入力値の大きさの部分が、出力値としてステップ２４０に渡される。プロセッサ１５０は、入力ベクトル

または入力スカラーｖ（ｋ）から、出力スカラー

として大きさを計算する。ベクトルを備えるデータのストリームに対しては、プロセッサ１５０は大きさを計算してスカラーｖ（ｋ）を生成し、入力データは（本体参照系に対して）

であり、出力データは（やはり本体参照系に対して）

である。スカラーを備えるデータのストリームに対しては、スカラー値（ａ_X，ａ_Y，ａ_Z，ω_X，ω_Y，ω_Z）は、絶対値演算（図示せず）、たとえばｖ（ｋ）＝｜ｖＸ（ｋ）｜を受けてよく、出力データは｜ｖＸ（ｋ）｜であり、入力スカラー値は（ａ_X，ａ_Y，ａ_Z，ω_X，ω_Y，ω_Z）のうちの１つまたは複数である。出力データはまた、ローパスフィルタに通され得る。

ステップ２４０において、プロセッサ１５０は、入力変数の１つ、２つ、３つ、４つ、または５つのストリームを受け取り、平均の加速度（ステップ２２０からの）または平均の進行方向（ステップ３１０からの）に基づいて、各時間ｋにおける各ストリームに対して分散（σ２）を計算する。分散は、以下で説明される図６に関して説明されるように、計算される。このステップは、入力変数の各セットに対応する、出力分散の列を計算する。たとえば、プロセッサ１５０は、３次元加速度計の測定結果

から計算される分散

の列を

として、平均された３次元加速度計の測定結果

から計算される分散

の列を

として、３次元ジャイロスコープの測定結果

から計算される分散

の列を

として、３つの別々のチャネル（ω_X，ω_Y，ω_Z）から計算される分散

の列を

、

および

として表す。

ステップ２５０において、計算された分散の各々は、過度の線形加速度または角加速度が発生したかどうかを判定するために、それぞれの閾値と比較される。いくつかの実施形態では、ステップ２６０に示されるように、ある単一の分散が閾値を超えたことによって、プロセッサ１５０は、モバイルデバイス１００が装着状態にはないと宣言するようになる。

他の実施形態では、モバイルデバイス１００が装着状態にはないと宣言するのに十分な過度の事象が発生したかどうかを判定するために、結果の区間が分散の各列に対して検査される。たとえば、加速度の測定結果の分散が、所定の長さの区間内で所定の回数よりも多く、一定の閾値よりも大きい場合、プロセッサ１５０は、モバイルデバイス１００が装着状態にはないと宣言する。この区間決めは、ステップ２４０において計算される分散の列の各々に対して、並列に行われ得る。この場合、区間内に所定の回数よりも多く、分散の列のいずれか１つがそれぞれの閾値を超えることで、プロセッサ１５０は、モバイルデバイス１００が装着状態にはないというステップ２６０の宣言を行うようになり得る。

あるいは、または加えて、プロセッサ１５０は、所定の区間にわたって所定の回数よりも多く、分散がそれぞれの閾値を超えないことに基づいて、モバイルデバイス１００が装着状態にあると、または装着状態のままであると宣言することができる（図示せず）。装着状態と非装着状態とを移行するための、ヒステリシスが使われてもよい。

あるいは、ステップ２５０のはい／いいえの出力は区間を区切られ得るので、前の所定の数の計算における所定の閾値の数の宣言が、ステップ２６０における宣言が行われるためには「はい」でなければならない。たとえば、ステップ２６０における宣言が行われてモバイルデバイス１００が装着状態にあると結論付ける前に、前の５つの判定のうちの２つ以上が「はい」でなければならない。

モバイルデバイス１００が装着されると、プロセッサ１５０は、本体参照系がローカル参照系に対して固定されていると想定する。この場合、本体参照系におけるセンサ１１０からのセンサ測定結果が、ローカル参照系における自動車１０の、さらにはモバイルデバイス１００の動きを直接表す。つまり、モバイルデバイス１００が装着されているとプロセッサ１５０が判定すると、プロセッサ１５０は、２つの参照系を直接関連付けることができる。モバイルデバイス１００が装着されていないとプロセッサ１５０が判定すると、プロセッサ１５０は、２つの参照系の関連付けをなくすことができる。

図６は、分散

を計算する、分散ユニットのブロック図である。上で説明されたように、プロセッサ１５０は、データの各々の別個のストリームに対して、ステップ２４０において分散を計算する。ステップ２２０（図５）において、プロセッサ１５０は、ある区間にわたる平均（ｖ_AVG（ｋ，ｎ））を計算する。たとえば、

であり、区間サイズはｎ個のサンプルであり、ｋは加速度計１２０またはジャイロスコープ１３０からの測定結果に対する現在のインデックスである。

ステップ２４６において、プロセッサ１５０は、ベクトル値

またはスカラー値ｖ（ｋ）および／または平均の値（ｖ_AVG（ｋ））を用いて、分散

を計算する。この分散は、

と示され得る。その結果、プロセッサ１５０は、１つ、２つ、３つ、４つ、または５つ以上のストリームを並列に受け入れて、各ストリームの対応する分散

として生成する。

図７〜図１０は、本発明のいくつかの実施形態による、他の装着状態検出器のブロック図である。図７において、重力に対する概略的な瞬時角度を表す角度θ（ｋ）が、角度θ（ｋ）の列の分散

（

として示される）を計算するために使われる。

加速度計１２０は、（３Ｄ加速度計からの）加速度計の測定結果

を、または、（１Ｄ、２Ｄ、または３Ｄ加速度計からの）ａ_x（ｋ）、ａ_y（ｋ）、および／もしくはａ_z（ｋ）を提供する。ステップ２１０において、プロセッサ１５０は、加速度計１２０から加速度計の測定結果

を受け取り、ベクトルまたは１つもしくは複数のスカラーを、処理のためにステップ２２０およびステップ２３５へ渡す。たとえば、プロセッサ１５０は、加速度計の測定結果

のスカラー成分の１つ、２つ、または３つを処理することができる。

ステップ２２０において、プロセッサ１５０は、移動平均または区間平均（たとえば、

）を計算し、これは、重力ベクトル

を表す。ステップ２３５において、プロセッサ１５０はパラメータｐを計算し、これは、重力ベクトル

により表される平均のベクトルと、現在の加速度計の測定結果

との間の角度θ（ｋ）である。たとえば、角度は以下のように計算される。

ステップ２３５は、角度θ（ｋ）をステップ２４０に提示する。ステップ２４０において、角度θ（ｋ）に基づいて、プロセッサ１５０は分散

を計算し、これは、加速度計の測定結果

とベクトル

との間で形成される角度の分散を表す。ステップ２５０において、プロセッサ１５０は、この分散

が閾値の分散よりも大きいかどうかを判定する。大きい場合、モバイルデバイス１００は、装着デバイス内にはない可能性が高く、ステップ２６０において、プロセッサ１５０は、モバイルデバイス１００が装着状態にはないと宣言する。

図８において、瞬間的な大きさ（たとえば、

または

）が、重力の概算値の大きさと比較されて、分散

を形成する。まず、加速度計１２０は、（３Ｄ加速度計からの）加速度計の測定結果

を、または、（１Ｄ、２Ｄ、または３Ｄ加速度計からの）ａ_x（ｋ）、ａ_y（ｋ）、および／もしくはａ_z（ｋ）を提供する。次にステップ２１０において、プロセッサ１５０は、加速度計の測定結果

を受け取り、ベクトルまたは１つもしくは複数のスカラーを、処理のためにステップ２７０へ渡す。

ステップ２７０において、プロセッサ１５０は、重力ベクトル

の大きさ

を求め、伝えられた加速度計の測定結果

の大きさ

を求め、次いで大きさの結果をステップ２２０およびステップ２４０に渡す。

ステップ２２０において、プロセッサ１５０は平均（たとえば

）を求め、これは重力ベクトル

の大きさを表す。ステップ２４０において、プロセッサ１５０は、大きさ

および大きさ

に基づいて、分散

を計算する。得られた分散

は、加速度計の測定結果

と重力ベクトル

との間で形成される大きさの分散を表す。

ステップ２５０において、プロセッサ１５０は、この分散

図９において、車両の回転に対する概略的な瞬時角度を表す角度θ（ｋ）が示され、角度θ（ｋ）の列の分散である

を計算するために使われる。ジャイロスコープ１３０は、（３Ｄ加速度計からの）ジャイロスコープの測定結果

を、または、（１Ｄ、２Ｄ、または３Ｄジャイロスコープからの）ω_x（ｋ）、ω_y（ｋ）、および／もしくはω_z（ｋ）をステップ２３０に提供する。ステップ２３０において、プロセッサ１５０は、ジャイロスコープの測定結果

を受け取り、ベクトルまたは１つもしくは複数のスカラーを、処理のために渡す。たとえば、プロセッサ１５０は、ジャイロスコープの測定結果

のスカラー成分の１つまたは２つを収集のみすることができる。

）を計算し、これは、車両の回転速度または進行方向速度

を表す。あるいは、以下で説明されるステップ３１０（図１４）における方法が、進行方向速度

を形成するために使われ得る。ステップ２３５において、プロセッサ１５０はパラメータｐを計算し、これは、ステップ２２０からの平均のベクトル（たとえば、進行方向速度

）と、ステップ２３０からの現在のジャイロスコープの測定結果

との間の角度θ（ｋ）である。たとえば、

である。

角度θ（ｋ）に基づいて、ステップ２４０において、プロセッサ１５０は分散

を計算し、これは、ジャイロスコープの測定結果

と車両の進行方向速度

図１０において、瞬間的な大きさ（たとえば、

が、車両の回転速度の概算値の大きさと比較されて、分散

を形成する。まず、ジャイロスコープ１３０は、（３Ｄジャイロスコープからの）ジャイロスコープの測定結果

を、または、（１Ｄ、２Ｄ、または３Ｄジャイロスコープからの）ω_x（ｋ）、ω_y（ｋ）、もしくはω_z（ｋ）をステップ２３０に提供する。ステップ２３０において、プロセッサ１５０は、ジャイロスコープの測定結果

を受け取り、ベクトルまたは１つもしくは複数のスカラーを、処理のために渡す。

ステップ２７０において、プロセッサ１５０は、伝えられたジャイロスコープの測定結果

から回転ベクトルの大きさ

を求め、次いでその結果をステップ２２０およびステップ２４０に渡す。

上で説明されたように、ステップ２２０において、プロセッサ１５０は平均（たとえば、

）を求め、これは進行方向速度

を表す。またステップ２７０において、プロセッサ１５０は、進行方向速度ベクトルの大きさ

を求める。

ステップ２４０において、プロセッサ１５０は分散

を計算し、これは、ジャイロスコープの測定結果

と車両の進行方向速度

との間で形成される大きさの分散を表す。

ステップ２５０において、プロセッサ１５０は、この分散

図１１および図１２は、モバイルデバイス１００の２つの方向を示す。第１の方向のモバイルデバイス１００は、閲覧可能である可能性が高く（したがって、場合によっては装着装置内にあり）、第２の方向のモバイルデバイス１００は、閲覧不可能である可能性が高い（したがって、場合によっては装着装置内にない）。

図１１では、モバイルデバイス１００は、比較的直立した配置（たとえば、モバイルデバイス１００が装着されている時のモバイルデバイス１００の方向）で示されている。Ｚ軸

がディスプレイ１６０を垂直に貫き、Ｘ軸

がモバイルデバイス１００の左側を指し、Ｙ軸

が上を指す、本体参照系が示される。

Ｚ軸

に対して比較的垂直である（閾値の角度内にある）、重力軸

も示されている。角度θが、Ｚ軸

に対して垂直からある閾値内にある場合、モバイルデバイス１００は、（示されるように）直立している可能性が高く、または（その面を横にして）横長に立っている。したがって、重力軸

がＺ軸

に対して比較的垂直である（閾値の角度内にある）場合、プロセッサ１５０は、モバイルデバイス１００が装着状態にあると宣言することができる。

図１２では、モバイルデバイス１００は、比較的横たわった配置（たとえば、モバイルデバイス１００が自動車の座席上にある時のモバイルデバイス１００の方向）で示されている。この場合、重力軸

は、Ｚ軸

に対して比較的平行である（閾値の角度内にある）。角度θが、Ｚ軸

に対して閾値内で平行である場合、モバイルデバイス１００は寝かされている可能性が高い。したがって、プロセッサ１５０は、モバイルデバイス１００が非装着状態にあると宣下することができる。

図１３は、本発明のいくつかの実施形態による、装着状態検出器２００を示す。装着状態検出器は、（図７からの

として示される）分散

と、（図８からの）２００分散

と、
（図９からの

として示される）分散

と、（図１０からの）分散

と、（図１１および図１２からの）閲覧可能な方向θとからの、２つ以上の入力値を受け入れることができる。

ステップ２５５において、プロセッサ１５０は、モバイルデバイス１００が装着状態にはないかどうかを宣言する。プロセッサ１５０は、（１）モバイルデバイス１００が装着状態にはないことを、２つ以上の入力値の任意の１つが明らかにする場合、（２）モバイルデバイス１００が装着状態にはないことを、２つ以上の入力値の過半数が明らかにする場合、（３）モバイルデバイス１００が装着状態にはないことを、２つ以上の入力値のすべてが明らかにする場合、（４）２つ以上の入力値からの判断の重み付けされた組合せ（たとえば検出精度に基づく）が、閾値（たとえば０．５）よりも大きい場合、または、（５）未加工の入力値の重み付けされた組合せ（たとえば検出精度に基づく）が、閾値（たとえば０．５）よりも大きい場合に、モバイル機器は装着状態にはないと宣言することができる。

図１４および図１５は、本発明のいくつかの実施形態による、改善された進行方向を計算するためのユニットのブロック図を示す。

図１４において、プロセスは、加速度計１２３およびジャイロスコープ１３０に基づいて、進行方向速度を提供する。上で説明されるように、加速度計１２０は加速度の測定結果

を生成し、ジャイロスコープ１３０は角速度の測定結果

を生成する。

ステップ３０５において、プロセッサ１５０は、加速度計の測定結果

のローパスフィルタに基づいて、重力ベクトル

を計算する。モバイルデバイス１００が装着装置に固定され、自動車１０が静止しているか一定の速度で移動しているかのいずれかである場合、重力ベクトルは一定のままであり、またはある定数値に落ち着く。

ステップ３１０において、プロセッサ１５０は、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を計算し、これは、重力ベクトル

と、ジャイロスコープ１３０からの角速度の測定結果

とに基づく。仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

は、図１６を参照してさらに詳しく説明される。

図１５において、プロセス３００は、様々な進行方向を組み合わせて、改善された進行方向

を計算する。上で説明されたように、プロセッサ１５０は、加速度計１２０およびジャイロスコープ１３０からの測定結果を用いて、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を生成する。ＧＮＳＳ受信機１４０は、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）と、複数のＧＮＳＳ進行方向の間の時間ΔＴ_GNSSとを生成する。

ステップ３２０において、進行方向フィルタは、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）と仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

との両方を入力変数として使い、改善された進行方向

を計算する。ステップ３２０は、図１７を参照して以下でさらに詳細に説明される。

図１６は、本発明のいくつかの実施形態による、仮想的なジャイロスコープにおいて用いられる投影を示す。図１４を参照して上で説明されたステップ３１０において、プロセッサ１５０は、未加工の３次元ジャイロスコープの測定結果

を１次元の仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

に変換し、１次元の仮想的なジャイロスコープ進行方向速度は、重力ベクトル

と平行であり、水平面内でのヨーの変化率を表す。プロセッサ１５０は、ジャイロスコープの測定結果

を重力ベクトルへと投影することによって、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を計算する。言い換えると、

であり、ここでθは、２つのベクトル

の間の角度を定義する。

この図は、ジャイロスコープの測定結果

に垂直の第１の平面を定義する、ジャイロスコープの測定結果

を示す。この図はまた、重力ベクトル

に垂直の第２の平面を定義する、重力ベクトル

を示す。重力ベクトル

は、加速度計の測定結果

から導出される。ジャイロスコープの測定結果

の重力ベクトル

への投影によって、第２の平面に対して垂直に示される仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

が得られる。この投影は、

として定義される。

図１７は、本発明のいくつかの実施形態による、進行方向フィルタのブロック図である。図１５に関して最初に説明された進行方向フィルタ３２０は、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS（ｋ））と仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

とを受け取り、これらの２つの値を処理して組み合わせ、そして改善された進行方向

を生成する。改善された進行方向

は、図１４および図１５に示されるように、ＧＮＳＳ受信機１４０およびジャイロスコープ１３０から導出された進行方向の重み付けされた組合せによって形成される。

数学的には、改善された進行方向

は、以下の式によって表され得る。

ここで、重み付けｗは、以下により表され得る。

ここで、

は、改善された進行方向

の分散であり、

は、ジャイロスコープ１３０からの測定結果から導出された、ステップ３１０からの仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

の分散であり、

は、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS（ｋ））の分散であり、ΔＴ_GNSSは、ＧＮＳＳ受信機１４０からの複数の進行方向の値の、時間間隔である。

進行方向フィルタ３２０は、重み付け値（ｗ）によってＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS（ｋ））を重み付け、この第１の重み付けされた進行方向（ｗ・Ｈ_GNSS（ｋ））を第１の加算器３２２の第１の入力に供給する、第１の増幅器３２１を備え、第１の加算器３２２は、改善された進行方向

を生成する。第１の加算器３２２の第２の入力は、積演算器３２３による、その時間（複数の進行方向サンプルの間の時間を表すΔＴ_GNSS）による仮想的な進行方向速度

のスケーリングから開始する、一連の処理によって提供される。この積は、第２の加算器３２４に供給され、第２の加算器３２４は、ｚ^-1と標識された遅延ユニット３２５からの改善された進行方向

の遅延されたバージョン

も供給される。得られた和は、第２の増幅器３２６により重み付け値（１−ｗ）によって重み付けられ、これは、第１の加算器３２２の第２の入力となる。通常、両方の重み付け値（ｗおよび１−ｗ）は、０と１の間のどこかにあり、足すと１になる。

図１８および図１９は、重み付け係数と統合期間との間の関係を示す。図１８は、統合時間と予測される重み付け係数との間の、予想される関係を示す。短期間にわたり収集されたＧＮＳＳに基づく進行方向値（たとえばＨ_GNSS（ｋ））は、長期のトレンドにより、長期間にわたり収集されたＧＮＳＳに基づく進行方向値よりも確実性が低い（または等価的には、より不確実である）。したがって、ＧＮＳＳに基づく進行方向値は通常、期間がより長ければ、より大きな重みを与えられる。

図１９において、統合時間と予測される重み付け係数との間の、例示的な反比例の関係が示される。短期間にわたり収集された（たとえば

からの）ジャイロに基づく進行方向値は、累積誤差により、長期間にわたり収集されたジャイロに基づく進行方向値よりも確実性が高い（または等価的には、より不確実である）。したがって、ジャイロに基づく進行方向値は通常、期間がより短ければ、より大きな重みを与えられる。

図２０、図２１、図２２、および図２３は、本発明のいくつかの実施形態による、改善された速度を計算するための方法を示す。図２０において、自動車１０の上面図が示される。自動車１０は、ローカル参照系におけるＸ軸

に沿うものとして示される、第１の方向に移動する。ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）および仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

の関数である、改善された進行方向

は、Ｘ軸とは異なる方向を向くことが多い。改善された速度

は、改善された進行方向

と平行であり、または同一線上にある。

同様に、カルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ速度

は、カルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ進行方向

と平行でありまたは同一線上にあり、ＧＮＳＳ進行方向（Ｈ_GNSS）から導出される。改善された速度

は、方向成分と大きさ成分とを有する。改善された速度

の方向は、改善された進行方向

の方向を採用することによって形成され得る。改善された速度

の大きさは、カルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ速度

の改善された進行方向

への投影から形成されてよいので、

であり、θは、

と

との間で形成される角度を定義し、

は、

の角度方向である。

図２１において、改善された速度

の大きさが代替的な方式で計算されることを除き、上で説明され図２０に示されたものと同様の、自動車１０の別の上面図が示される。前のように、改善された速度

は、改善された進行方向

の方向を採用することによって形成される、方向成分を含む。この代替的な実施形態では、改善された速度

の大きさは、カルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ速度

の大きさを保つことによって形成され得るので、

であり、

は

の大きさである。

図２０および図２１の方法を比較すると、前者は、改善された進行方向

への正式な数学的投影を用いて改善された速度

を形成し、一方後者は、改善された進行方向

への非正式の投影（回転）によって、改善された速度

を形成する。これらの方法の両方が、カルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ速度

を改善された進行方向

へ投影するものとして、提示される。上で説明された方法は、カルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ速度

を利用した。代替的な方法は、ＧＮＳＳ進行方向

に基づく速度

を使い、カルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ速度

は、ＧＮＳＳに基づく速度

の例である。

改善された速度

と、カルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ速度

（または一般には、ＧＮＳＳに基づく速度

）との間の差が、速度誤差

を形成し、これは修正信号として、カルマンフィルタ４１０にフィードバックされる。このようにして、速度誤差

は、以下で説明されるように今後の速度推定を改善するために、カルマンフィルタ４１０によって用いられる。

図２２において、ブロック図は、プロセッサ１５０が改善された速度

と速度誤差

とを生成するように実行する、ステップを示す。ステップ４１０において、プロセッサ１５０は、ＧＮＳＳ受信機１４０からＧＮＳＳ速度

を受け取り、ＧＮＳＳ速度

をカルマンフィルタに通して、カルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ速度

を生成する。

ステップ４２０において、プロセッサ１５０は、カルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ速度

を改善された進行方向

に投影して、改善された速度

を計算し、この改善された速度は改善された進行方向

と平行である。ステップ４２０はまた、カルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ速度

と改善された速度ベクトル

との間の差を計算して、速度誤差

を生成する。上で説明されたように、速度誤差

は、修正値としてカルマンフィルタ４１０によって使われ、次のカルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ速度

を改善する。基本的には、速度誤差

は、非ホロノミックな制約を用いて決定され、カルマンフィルタを修正するのに使われる。

図２３において、ブロック図は、プロセッサ１５０が改善された速度

と速度誤差

とを生成するように実行する、ステップの別のセットを示す。ステップ４１５において、プロセッサ１５０は、ＧＮＳＳ受信機１４０からＧＮＳＳ速度

を受け取り、ＧＮＳＳ速度

を位置／速度（ＰＶ）モジュールに通して、ＰＶフィルタリングされたＧＮＳＳ速度

を生成する。

やはり、ステップ４２０において、プロセッサ１５０は、ＰＶフィルタリングされたＧＮＳＳ速度

を改善された進行方向

に投影して、改善された速度

を計算し、この改善された速度は改善された進行方向

と平行である。やはり、ステップ４２０は、ＰＶフィルタリングされたＧＮＳＳ速度

と改善された速度ベクトル

との間の差を計算して、速度誤差

を生成する。速度誤差

は、修正値としてＰＶモジュール４１５によって使われ、次のＰＶフィルタリングされたＧＮＳＳ速度

を改善する。速度誤差

図２４は、本発明のいくつかの実施形態による、ジャイロスコープのバイアスを生成するための方法を示す。数学的には、ジャイロスコープのバイアスは、以下のように表され得る。

ここで、

かつ

である。

ステップ５１０において、プロセッサ１５０は、ＧＮＳＳ受信機１４０からＧＮＳＳ進行方向（Ｈ（ｋ））を受け取り、ある区間にわたるＧＮＳＳ進行方向の変化（［ΔＨ_GNSS（ｋ）］）を計算する。ステップ５２０において、プロセッサ１５０は、ＧＮＳＳ時間差の負の値（−ΔＴ_GNSS）によるスケーリングまたは除算によって、ＧＮＳＳ進行方向の変化（ΔＨ_GNSS）を進行方向から速度に変換し、ＧＮＳＳ進行方向速度

を形成し、これは、第１の入力として第１の加算器５３０に供給される。第１の加算器５３０の第２の入力は、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

の平均を与えられ、これらの２つの入力の和（または等価的には、２つの平均速度の差）が、ジャイロスコープバイアス信号（ＧｙｒｏｓｃｏｐｅＢｉａｓ）を形成する。

プロセッサ１５０は、図１４のステップ３１０において開始する一連の処理から、平均のジャイロスコープ進行方向速度

を形成し、その一連の処理において、上で説明されたように、ジャイロスコープの測定結果

を受け取り、仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

を計算する。仮想的なジャイロスコープ進行方向速度

は、第１の入力として第２の加算器５４０に与えられる。第２の加算器５４０への第２の入力は、事前に求められたジャイロスコープバイアスにより設定され得る、事前のジャイロスコープバイアスとしてフィードバックされてよく、ＧｙｒｏｓｃｏｐｅＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎ＝−ＧｙｒｏｓｃｏｐｅＢｉａｓ（ｅｒｒｏｒ）である。第２の加算器５４０は、修正されたジャイロスコープ進行方向速度

を生成する。プロセッサ１５０は、修正されたジャイロスコープ進行方向速度

を平均して、平均のジャイロスコープ進行方向速度

を形成する。新たなジャイロスコープバイアスは、各々の繰り返しｋにおいて、または所定の回数の繰り返しの後で、計算され得る。

図２５は、本発明のいくつかの実施形態による、クレードル回転検出器のブロック図である。プロセス６００は、プロセス１５０がカルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ速度

を大きさ

に変換する、ステップ６１０において開始する。

ステップ６２０において、プロセッサ１５０は、大きさ

を速度閾値と比較して、モバイルデバイス１００がクレードル中で比較的静止しているか、またはユーザによりクレードル内で回転されているかを、示す。相対的な動きのレベルに応じて、第２の閾値（ω_max）が設定される。ステップ６３０に示されるように、モバイルデバイス１００がクレードルに対して静止している、または閾値を下回って（大きさの閾値未満の値で）動いていると、プロセッサ１５０が判定すると、第２の閾値（ω_max）が、大きさ

を自動車１０について予測される曲率（Ｒ_min）の最小半径で割ることに基づいて、設定される。

ステップ６４０に示されるように、モバイルデバイス１００がクレードルに対して移動している、または（大きさの閾値よりも大きな値で）回転していると、プロセッサ１５０が判定すると、第２の閾値（ω_max）が、自動車１０について予測される最大の加速度（ａ_max）を、大きさ

で割ることに基づいて、設定される。したがって、第２の閾値（ω_max）がどのように設定されるかという選択は、自動車１０がほぼ静止している

か動いている

かに基づく。

ステップ６５０において、プロセッサ１５０は、ジャイロスコープ１３０からの角回転速度

の大きさを、この第２の閾値（ω_max）と比較する。ステップ６６０において示されるように、角回転速度

の大きさが第２の閾値（ω_max）よりも大きい場合、プロセッサ１５０は、中断動作を行わず、クレードルはまったく回転していない、または大きくは回転していないと、宣言することができる。ステップ６７０において示されるように、角回転速度

の大きさが第２の閾値（ω_max）よりも小さい場合、プロセッサ１５０は、モバイルデバイス１００が最近クレードル内で動かされたと、宣言することができる。

ステップ６８０において、プロセッサ１５０は、自動車１０のローカル参照系とモバイルデバイス１００の本体参照系との間の相対的な方向が再評価され得るまで、センサ１１０からの測定結果に基づくあらゆる結果の重みを小さくすることができる。結果の重みを小さくする代わりに、プロセッサ１５０は、クレードルまたは装着装置中のモバイルデバイス１００の相対的な位置が再び求められ得るまで、センサの測定結果の使用を完全に禁止し、あらゆる進行中の計算をリセットすることができる。

本明細書で説明する方法は、適用例に応じて様々な手段によって実装され得る。たとえば、これらの方法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはそれらの任意の組合せで実装され得る。ハードウェア実装の場合、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）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理デバイス（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、本明細書で説明した機能を実行するように設計された他の電子ユニット、またはそれらの組合せの中で実装され得る。

ファームウェアおよび／またはソフトウェア実装の場合、本方法は、本明細書で説明した機能を実行するモジュール（たとえば、プロシージャ、関数など）を用いて実装され得る。命令を有形に具現化するいずれの機械可読媒体も、本明細書で説明する方法の実施において使用され得る。たとえば、ソフトウェアコードは、メモリに記憶され、プロセッサユニットによって実行され得る。メモリは、プロセッサユニット内および／またはプロセッサユニットの外部に実装され得る。本明細書で使用する「メモリ」という用語は、長期メモリ、短期メモリ、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、または他のメモリのいずれかのタイプを指し、メモリの特定のタイプもしくはメモリの数、またはメモリが記憶される媒体のタイプに限定されない。

ファームウェアおよび／またはソフトウェアで実装する場合、機能は、１つまたは複数の命令またはコードとしてコンピュータ可読媒体上に記憶され得る。例としては、データ構造で符号化されたコンピュータ可読媒体、およびコンピュータプログラムで符号化されたコンピュータ可読媒体がある。コンピュータ可読媒体は、物理的コンピュータ記憶媒体を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセス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、そのような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（disk）ストレージ、磁気ディスク（disk）ストレージもしくは他の磁気ストレージデバイス、または、命令もしくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを記憶するために使用され、コンピュータによってアクセスされ得る任意の他の媒体を備えてよく、本明細書で使用するディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）、レーザディスク（disc）、光ディスク（disc）、デジタル多用途ディスク（disc）（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク（disk）およびブルーレイ（登録商標）ディスク（disc）を含み、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク（disc）は、データをレーザで光学的に再生する。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲内に含めるべきである。

コンピュータ可読媒体上での記憶に加えて、命令および／またはデータは、通信装置中に含まれる伝送媒体上の信号として与えられ得る。たとえば、通信装置は、命令とデータとを示す信号を有する送受信機を含み得る。命令およびデータは、１つまたは複数のプロセッサに特許請求の範囲で概説する機能を実装させるように構成される。すなわち、通信装置は、開示した機能を実行するための情報を示す信号をもつ伝送媒体を含む。初めに、通信装置中に含まれる伝送媒体は、開示した機能を実行するための情報の第１の部分を含んでよく、次に、通信装置中に含まれる伝送媒体は、開示した機能を実行するための情報の第２の部分を含んでよい。

開示された態様の前述の説明は、当業者が本開示を実施または使用できるようにするために提供されるものである。これらの態様への様々な修正は当業者には容易に明らかになり、本明細書で定義した一般原理は、本開示の趣旨または範囲から逸脱することなく他の態様に適用され得る。

図２５は、本発明のいくつかの実施形態による、クレードル回転検出器のブロック図である。プロセス６００は、プロセッサ１５０がカルマンフィルタを通されたＧＮＳＳ速度

開示された態様の前述の説明は、当業者が本開示を実施または使用できるようにするために提供されるものである。これらの態様への様々な修正は当業者には容易に明らかになり、本明細書で定義した一般原理は、本開示の趣旨または範囲から逸脱することなく他の態様に適用され得る。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、前記モバイルデバイスにおける方法であって、
加速度計の測定結果

を受け取ることと、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めることと、
前記加速度計の測定結果

に基づいてパラメータｐを計算することと、
前記パラメータの分散

を計算することと、
前記分散

を閾値と比較することと、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言することとを備える、方法。
［Ｃ２］
前記パラメータｐが、前記加速度計の測定結果

と前記平均

との間の角度θを備え、前記分散

が、前記角度θの分散

を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記パラメータｐが、前記加速度計の測定結果

の大きさ

を備え、前記分散

が、前記平均

の大きさ

からの前記大きさ

の分散を備える分散

を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ４］
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
加速度計を備える慣性測定ユニットと、
前記慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、
前記プロセッサに結合されるメモリとを備え、前記メモリが、
加速度計の測定結果

を受け取るためのコードと、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのコードと、
前記加速度計の測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するためのコードと、
前記パラメータの分散

を計算するためのコードと、
前記分散

を閾値と比較するためのコードと、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのコードとを備える、モバイルデバイス。
［Ｃ５］
前記パラメータｐが、前記加速度計の測定結果

と前記平均

との間の角度θを備え、前記分散

が、前記角度θの分散

を備える、Ｃ４に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ６］
前記パラメータｐが、前記加速度計の測定結果

の大きさ

を備え、前記分散

が、前記平均

の大きさ

からの前記大きさ

の分散を備える分散

を備える、Ｃ４に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ７］
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
加速度計の測定結果

を受け取るための手段と、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるための手段と、
前記加速度計の測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するための手段と、
前記パラメータの分散

を計算するための手段と、
前記分散

を閾値と比較するための手段と、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するための手段とを備える、モバイルデバイス。
［Ｃ８］
前記パラメータｐが、前記加速度計の測定結果

と前記平均

との間の角度θを備え、前記分散

が、前記角度θの分散

を備える、Ｃ７に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ９］
前記パラメータｐが、前記加速度計の測定結果

の大きさ

を備え、前記分散

が、前記平均

の大きさ

からの前記大きさ

の分散を備える分散

を備える、Ｃ７に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１０］
プロセッサとメモリとを備えるデバイスであって、前記メモリが、
加速度計の測定結果

を受け取るためのソフトウェア命令と、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのソフトウェア命令と、
前記加速度計の測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するためのソフトウェアと、
前記パラメータの分散

を計算するためのソフトウェア命令と、
前記分散

を閾値と比較するためのソフトウェア命令と、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのソフトウェア命令とを含む、デバイス。
［Ｃ１１］
プログラムコードを記憶した不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であって、
加速度計の測定結果

を受け取るためのプログラムコードと、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのプログラムコードと、
前記加速度計の測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するためのプログラムコードと、
前記パラメータの分散

を計算するためのプログラムコードと、
前記分散

を閾値と比較するためのプログラムコードと、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのプログラムコードとを備える、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ１２］
モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、前記モバイルデバイスにおける方法であって、
ジャイロスコープの測定結果

を受け取ることと、
前記ジャイロスコープの測定結果

の平均

を求めることと、
前記ジャイロスコープの測定結果

を計算することと、
前記分散

を閾値と比較することと、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言することとを備える、方法。
［Ｃ１３］
前記パラメータｐが、前記ジャイロスコープの測定結果

と前記平均

との間の角度θを備え、前記分散

が、前記角度θの分散

を備える、Ｃ１２に記載の方法。
［Ｃ１４］
前記パラメータｐが、前記ジャイロスコープの測定結果

の大きさ

を備え、前記分散

が、前記平均

の大きさ

からの前記大きさ

の分散

を備える、Ｃ１２に記載の方法。
［Ｃ１５］
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
ジャイロスコープを備える慣性測定ユニットと、
前記慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、
前記プロセッサに結合されるメモリとを備え、前記メモリが、
ジャイロスコープの測定結果

を受け取るためのコードと、
前記ジャイロスコープの測定結果

の平均

を求めるためのコードと、
前記ジャイロスコープの測定結果

を計算するためのコードと、
前記分散

を閾値と比較するためのコードと、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのコードとを備える、モバイルデバイス。
［Ｃ１６］
前記パラメータｐが、前記ジャイロスコープの測定結果

と前記平均

との間の角度θを備え、前記分散

が、前記角度θの分散

を備える、Ｃ１５に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１７］
前記パラメータｐが、前記ジャイロスコープの測定結果

の大きさ

を備え、前記分散

が、前記平均

の大きさ

からの前記大きさ

の分散を備える分散

を備える、Ｃ１５に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１８］
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
ジャイロスコープの測定結果

を受け取るための手段と、
前記ジャイロスコープの測定結果

の平均

を求めるための手段と、
前記ジャイロスコープの測定結果

を計算するための手段と、
前記分散

を閾値と比較するための手段と、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するための手段とを備える、モバイルデバイス。
［Ｃ１９］
前記パラメータｐが、前記ジャイロスコープの測定結果

と前記平均

との間の角度θを備え、前記分散

が、前記角度θの分散

を備える、Ｃ１８に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２０］
前記パラメータｐが、前記ジャイロスコープの測定結果

の大きさ

を備え、前記分散

が、前記平均

の大きさ

からの前記大きさ

の分散を備える分散

を備える、Ｃ１８に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２１］
プロセッサとメモリとを備えるデバイスであって、前記メモリが、
ジャイロスコープの測定結果

を受け取るためのソフトウェア命令と、
前記ジャイロスコープの測定結果

の平均

を求めるためのソフトウェア命令と、
前記ジャイロスコープの測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するためのソフトウェア命令と、
前記パラメータの分散

を計算するためのソフトウェア命令と、
前記分散

を閾値と比較するためのソフトウェア命令と、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのソフトウェア命令とを含む、デバイス。
［Ｃ２２］
プログラムコードを記憶した不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であって、
ジャイロスコープの測定結果

を受け取るためのプログラムコードと、
前記ジャイロスコープの測定結果

の平均

を求めるためのプログラムコードと、
前記ジャイロスコープの測定結果

を計算するためのプログラムコードと、
前記分散

を閾値と比較するためのプログラムコードと、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのプログラムコードとを備える、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ２３］
モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、前記モバイルデバイスにおける方法であって、
加速度計の測定結果

を受け取ることと、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めることと、
前記平均

と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算することと、
前記角度θを９０度と比較することと、
前記角度θが９０度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言することとを備える、方法。
［Ｃ２４］
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
加速度計を備える慣性測定ユニットと、
前記慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、
前記プロセッサに結合されるメモリとを備え、前記メモリが、
加速度計の測定結果

を受け取るためのコードと、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのコードと、
前記平均

と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するためのコードと、
前記角度θを９０度と比較するためのコードと、
前記角度θが９０度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのコードとを備える、モバイルデバイス。
［Ｃ２５］
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
加速度計の測定結果

を受け取るための手段と、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるための手段と、
前記平均

と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するための手段と、
前記角度θを９０度と比較するための手段と、
前記角度θが９０度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するための手段とを備える、モバイルデバイス。
［Ｃ２６］
プロセッサとメモリとを備えるデバイスであって、前記メモリが、
加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのソフトウェア命令と、
前記平均

と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するためのソフトウェア命令と、
前記角度θを９０度と比較するためのソフトウェア命令と、
前記角度θが９０度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのソフトウェア命令とを含む、デバイス。
［Ｃ２７］
プログラムコードを記憶した不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であって、
加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのプログラムコードと、
前記平均

と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するためのプログラムコードと、
前記角度θを９０度と比較するためのプログラムコードと、
前記角度θが９０度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのプログラムコードとを備える、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。
［Ｃ２８］
モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、前記モバイルデバイスにおける方法であって、
（ａ）加速度計の測定結果（

）の列と、
（ｂ）加速度計の測定結果の平均（

）の列と、
（ｃ）ジャイロスコープの測定結果（

）の列と、
（ｄ）スカラーチャネル化されたジャイロスコープの測定結果（ω _X ，ω _Y ，ω _Z ）の３つの列と、
（ｅ）仮想的なジャイロスコープ進行方向速度（

）とのうちの少なくとも１つに対して、分散値

を計算することと、
前記分散値

のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定することと、
前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言することとを備える、方法。
［Ｃ２９］
設定することおよび宣言することが、
前記分散値のいずれかがある区間でそれぞれの閾値を超える回数を、数えることと、
前記回数が閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言することとを備える、Ｃ２８に記載の方法。
［Ｃ３０］
（ａ）〜（ｅ）のうちの少なくとも１つに対する前記分散値を計算することが、（ａ）〜（ｅ）のうちの少なくとも２つに対する前記分散値を計算することを備える、Ｃ２８に記載の方法。
［Ｃ３１］
（ａ）〜（ｅ）のうちの少なくとも１つに対する前記分散値を計算することが、（ａ）〜（ｅ）のうちの少なくとも３つに対する前記分散値を計算することを備える、Ｃ２８に記載の方法。
［Ｃ３２］
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
加速度計を備える慣性測定ユニットと、
前記慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、
前記プロセッサに結合されるメモリとを備え、前記メモリが、
（ａ）加速度計の測定結果（

）の列と、
（ｂ）加速度計の測定結果の平均（

）の列と、
（ｃ）ジャイロスコープの測定結果（

）とのうちの少なくとも１つに対して、分散値

を計算するためのコードと、
前記分散値

のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定するためのコードと、
前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するためのコードとを備える、モバイルデバイス。
［Ｃ３３］
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
（ａ）加速度計の測定結果（

）の列と、
（ｂ）加速度計の測定結果の平均（

）の列と、
（ｃ）ジャイロスコープの測定結果（

）とのうちの少なくとも１つに対して、分散値

を計算するための手段と、
前記分散値

のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定するための手段と、
前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するための手段とを備える、モバイルデバイス。
［Ｃ３４］
プロセッサとメモリとを備えるデバイスであって、前記メモリが、
（ａ）加速度計の測定結果（

）の列と、
（ｂ）加速度計の測定結果の平均（

）の列と、
（ｃ）ジャイロスコープの測定結果（

）とのうちの少なくとも１つに対して、分散値

を計算するためのソフトウェア命令と、
前記分散値

のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定するためのソフトウェア命令と、
前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するためのソフトウェア命令とを含む、デバイス。
［Ｃ３５］
プログラムコードを記憶した不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であって、
（ａ）加速度計の測定結果（

）の列と、
（ｂ）加速度計の測定結果の平均（

）の列と、
（ｃ）ジャイロスコープの測定結果（

）とのうちの少なくとも１つに対して、分散値

を計算するためのプログラムコードと、
前記分散値

のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定するためのプログラムコードと、
前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するためのプログラムコードとを備える、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。

Claims

モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、前記モバイルデバイスにおける方法であって、
加速度計の測定結果

を受け取ることと、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めることと、
前記加速度計の測定結果

に基づいてパラメータｐを計算することと、
前記パラメータの分散

を計算することと、
前記分散

を閾値と比較することと、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言することとを備える、方法。
前記パラメータｐが、前記加速度計の測定結果

と前記平均

との間の角度θを備え、前記分散

が、前記角度θの分散

を備える、請求項１に記載の方法。
前記パラメータｐが、前記加速度計の測定結果

の大きさ

を備え、前記分散

が、前記平均

の大きさ

からの前記大きさ

の分散を備える分散

を備える、請求項１に記載の方法。
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
加速度計を備える慣性測定ユニットと、
前記慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、
前記プロセッサに結合されるメモリとを備え、前記メモリが、
加速度計の測定結果

を受け取るためのコードと、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのコードと、
前記加速度計の測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するためのコードと、
前記パラメータの分散

を計算するためのコードと、
前記分散

を閾値と比較するためのコードと、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのコードとを備える、モバイルデバイス。
前記パラメータｐが、前記加速度計の測定結果

と前記平均

との間の角度θを備え、前記分散

が、前記角度θの分散

を備える、請求項４に記載のモバイルデバイス。
前記パラメータｐが、前記加速度計の測定結果

の大きさ

を備え、前記分散

が、前記平均

の大きさ

からの前記大きさ

の分散を備える分散

を備える、請求項４に記載のモバイルデバイス。
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
加速度計の測定結果

を受け取るための手段と、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるための手段と、
前記加速度計の測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するための手段と、
前記パラメータの分散

を計算するための手段と、
前記分散

を閾値と比較するための手段と、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するための手段とを備える、モバイルデバイス。
前記パラメータｐが、前記加速度計の測定結果

と前記平均

との間の角度θを備え、前記分散

が、前記角度θの分散

を備える、請求項７に記載のモバイルデバイス。
前記パラメータｐが、前記加速度計の測定結果

の大きさ

を備え、前記分散

が、前記平均

の大きさ

からの前記大きさ

の分散を備える分散

を備える、請求項７に記載のモバイルデバイス。
プロセッサとメモリとを備えるデバイスであって、前記メモリが、
加速度計の測定結果

を受け取るためのソフトウェア命令と、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのソフトウェア命令と、
前記加速度計の測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するためのソフトウェアと、
前記パラメータの分散

を計算するためのソフトウェア命令と、
前記分散

を閾値と比較するためのソフトウェア命令と、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのソフトウェア命令とを含む、デバイス。
プログラムコードを記憶した不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であって、
加速度計の測定結果

を受け取るためのプログラムコードと、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのプログラムコードと、
前記加速度計の測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するためのプログラムコードと、
前記パラメータの分散

を計算するためのプログラムコードと、
前記分散

を閾値と比較するためのプログラムコードと、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのプログラムコードとを備える、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。
モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、前記モバイルデバイスにおける方法であって、
ジャイロスコープの測定結果

を受け取ることと、
前記ジャイロスコープの測定結果

の平均

を求めることと、
前記ジャイロスコープの測定結果

に基づいてパラメータｐを計算することと、
前記パラメータの分散

を計算することと、
前記分散

を閾値と比較することと、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言することとを備える、方法。
前記パラメータｐが、前記ジャイロスコープの測定結果

と前記平均

との間の角度θを備え、前記分散

が、前記角度θの分散

を備える、請求項１２に記載の方法。
前記パラメータｐが、前記ジャイロスコープの測定結果

の大きさ

を備え、前記分散

が、前記平均

の大きさ

からの前記大きさ

の分散

を備える、請求項１２に記載の方法。
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
ジャイロスコープを備える慣性測定ユニットと、
前記慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、
前記プロセッサに結合されるメモリとを備え、前記メモリが、
ジャイロスコープの測定結果

を受け取るためのコードと、
前記ジャイロスコープの測定結果

の平均

を求めるためのコードと、
前記ジャイロスコープの測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するためのコードと、
前記パラメータの分散

を計算するためのコードと、
前記分散

を閾値と比較するためのコードと、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのコードとを備える、モバイルデバイス。
前記パラメータｐが、前記ジャイロスコープの測定結果

と前記平均

との間の角度θを備え、前記分散

が、前記角度θの分散

を備える、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
前記パラメータｐが、前記ジャイロスコープの測定結果

の大きさ

を備え、前記分散

が、前記平均

の大きさ

からの前記大きさ

の分散を備える分散

を備える、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
ジャイロスコープの測定結果

を受け取るための手段と、
前記ジャイロスコープの測定結果

の平均

を求めるための手段と、
前記ジャイロスコープの測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するための手段と、
前記パラメータの分散

を計算するための手段と、
前記分散

を閾値と比較するための手段と、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するための手段とを備える、モバイルデバイス。
前記パラメータｐが、前記ジャイロスコープの測定結果

と前記平均

との間の角度θを備え、前記分散

が、前記角度θの分散

を備える、請求項１８に記載のモバイルデバイス。
前記パラメータｐが、前記ジャイロスコープの測定結果

の大きさ

を備え、前記分散

が、前記平均

の大きさ

からの前記大きさ

の分散を備える分散

を備える、請求項１８に記載のモバイルデバイス。
プロセッサとメモリとを備えるデバイスであって、前記メモリが、
ジャイロスコープの測定結果

を受け取るためのソフトウェア命令と、
前記ジャイロスコープの測定結果

の平均

を求めるためのソフトウェア命令と、
前記ジャイロスコープの測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するためのソフトウェア命令と、
前記パラメータの分散

を計算するためのソフトウェア命令と、
前記分散

を閾値と比較するためのソフトウェア命令と、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのソフトウェア命令とを含む、デバイス。
プログラムコードを記憶した不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であって、
ジャイロスコープの測定結果

を受け取るためのプログラムコードと、
前記ジャイロスコープの測定結果

の平均

を求めるためのプログラムコードと、
前記ジャイロスコープの測定結果

に基づいてパラメータｐを計算するためのプログラムコードと、
前記パラメータの分散

を計算するためのプログラムコードと、
前記分散

を閾値と比較するためのプログラムコードと、
前記分散

が前記閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのプログラムコードとを備える、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。
モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、前記モバイルデバイスにおける方法であって、
加速度計の測定結果

を受け取ることと、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めることと、
前記平均

と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算することと、
前記角度θを９０度と比較することと、
前記角度θが９０度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言することとを備える、方法。
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
加速度計を備える慣性測定ユニットと、
前記慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、
前記プロセッサに結合されるメモリとを備え、前記メモリが、
加速度計の測定結果

を受け取るためのコードと、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのコードと、
前記平均

と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するためのコードと、
前記角度θを９０度と比較するためのコードと、
前記角度θが９０度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのコードとを備える、モバイルデバイス。
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
加速度計の測定結果

を受け取るための手段と、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるための手段と、
前記平均

と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するための手段と、
前記角度θを９０度と比較するための手段と、
前記角度θが９０度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するための手段とを備える、モバイルデバイス。
プロセッサとメモリとを備えるデバイスであって、前記メモリが、
加速度計の測定結果

を受け取るためのソフトウェア命令と、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのソフトウェア命令と、
前記平均

と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するためのソフトウェア命令と、
前記角度θを９０度と比較するためのソフトウェア命令と、
前記角度θが９０度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのソフトウェア命令とを含む、デバイス。
プログラムコードを記憶した不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であって、
加速度計の測定結果

を受け取るためのプログラムコードと、
前記加速度計の測定結果

の平均

を求めるためのプログラムコードと、
前記平均

と、前記モバイルデバイス上の閲覧可能なディスプレイに垂直な軸との間の、角度θを計算するためのプログラムコードと、
前記角度θを９０度と比較するためのプログラムコードと、
前記角度θが９０度からある閾値の角度よりも小さいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着されていないと宣言するためのプログラムコードとを備える、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。
モバイルデバイスが装着されていないかどうかを検出するための、前記モバイルデバイスにおける方法であって、
（ａ）加速度計の測定結果（

）の列と、
（ｂ）加速度計の測定結果の平均（

）の列と、
（ｃ）ジャイロスコープの測定結果（

）の列と、
（ｄ）スカラーチャネル化されたジャイロスコープの測定結果（ω_X，ω_Y，ω_Z）の３つの列と、
（ｅ）仮想的なジャイロスコープ進行方向速度（

）とのうちの少なくとも１つに対して、分散値

を計算することと、
前記分散値

のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定することと、
前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言することとを備える、方法。
設定することおよび宣言することが、
前記分散値のいずれかがある区間でそれぞれの閾値を超える回数を、数えることと、
前記回数が閾値よりも大きいことに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言することとを備える、請求項２８に記載の方法。
（ａ）〜（ｅ）のうちの少なくとも１つに対する前記分散値を計算することが、（ａ）〜（ｅ）のうちの少なくとも２つに対する前記分散値を計算することを備える、請求項２８に記載の方法。
（ａ）〜（ｅ）のうちの少なくとも１つに対する前記分散値を計算することが、（ａ）〜（ｅ）のうちの少なくとも３つに対する前記分散値を計算することを備える、請求項２８に記載の方法。
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
加速度計を備える慣性測定ユニットと、
前記慣性測定ユニットに結合されるプロセッサと、
前記プロセッサに結合されるメモリとを備え、前記メモリが、
（ａ）加速度計の測定結果（

）の列と、
（ｂ）加速度計の測定結果の平均（

）の列と、
（ｃ）ジャイロスコープの測定結果（

）の列と、
（ｄ）スカラーチャネル化されたジャイロスコープの測定結果（ω_X，ω_Y，ω_Z）の３つの列と、
（ｅ）仮想的なジャイロスコープ進行方向速度（

）とのうちの少なくとも１つに対して、分散値

を計算するためのコードと、
前記分散値

のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定するためのコードと、
前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するためのコードとを備える、モバイルデバイス。
モバイルデバイスが装着されていないかどうか検出するためのモバイルデバイスであって、
（ａ）加速度計の測定結果（

）の列と、
（ｂ）加速度計の測定結果の平均（

）の列と、
（ｃ）ジャイロスコープの測定結果（

）の列と、
（ｄ）スカラーチャネル化されたジャイロスコープの測定結果（ω_X，ω_Y，ω_Z）の３つの列と、
（ｅ）仮想的なジャイロスコープ進行方向速度（

）とのうちの少なくとも１つに対して、分散値

を計算するための手段と、
前記分散値

のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定するための手段と、
前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するための手段とを備える、モバイルデバイス。
プロセッサとメモリとを備えるデバイスであって、前記メモリが、
（ａ）加速度計の測定結果（

）の列と、
（ｂ）加速度計の測定結果の平均（

）の列と、
（ｃ）ジャイロスコープの測定結果（

）の列と、
（ｄ）スカラーチャネル化されたジャイロスコープの測定結果（ω_X，ω_Y，ω_Z）の３つの列と、
（ｅ）仮想的なジャイロスコープ進行方向速度（

）とのうちの少なくとも１つに対して、分散値

を計算するためのソフトウェア命令と、
前記分散値

のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定するためのソフトウェア命令と、
前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するためのソフトウェア命令とを含む、デバイス。
プログラムコードを記憶した不揮発性コンピュータ可読記憶媒体であって、
（ａ）加速度計の測定結果（

）の列と、
（ｂ）加速度計の測定結果の平均（

）の列と、
（ｃ）ジャイロスコープの測定結果（

）の列と、
（ｄ）スカラーチャネル化されたジャイロスコープの測定結果（ω_X，ω_Y，ω_Z）の３つの列と、
（ｅ）仮想的なジャイロスコープ進行方向速度（

）とのうちの少なくとも１つに対して、分散値

を計算するためのプログラムコードと、
前記分散値

のいずれかがそれぞれの閾値を超えた場合に、フラグを設定するためのプログラムコードと、
前記フラグに基づいて、前記モバイルデバイスが装着状態にはないと宣言するためのプログラムコードとを備える、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。