JP2017535792A - 地球磁場を用いた自己位置推定とマップ作成の同時実行 - Google Patents

Abstract

複数のモバイル装置から動作データセットを取得するステップと、動作データセットに基づいて、移動ルートのルートモデルを推定するステップと、取得したＥＭＦデータセットをルートモデルの対応する地点に関連付けることにより、移動ルートのＥＭＦフィンガープリントを生成するステップと、ＥＭＦフィンガープリント及びルートモデルの少なくとも一方に基づいて、ルートの相対的な位置を特定するステップと、を含む動作を実行するように構成された装置を提供する。【選択図】 図３Ａ

Description

本発明は、一般に屋内測位システムに関する。具体的には、本発明は、地球磁場（Earth's magnetic field）測定の活用によるマップ作成及び測位に関する。

全地球測位システム（ＧＰＳ）ベースの位置追跡システム又は他のいずれかの衛星ベースシステムは、衛星カバレッジを確実に受信できないことに起因して建物内で正確に機能しないことがある。従って、他の手段を検討する必要がある。

本発明の態様によれば、請求項１に定める装置が提供される。

本発明の態様によれば、請求項１９に定める方法が提供される。

本発明の態様によれば、請求項２０に定めるコンピュータプログラム製品が提供される。

本発明の態様によれば、添付の特許請求の範囲に示す実施形態のいずれかを実行する手段を含む装置が提供される。

本発明の実施形態は、従属請求項に定められる。

以下、実施形態及び添付図面を参照しながら本発明をさらに詳細に説明する。

建物の間取図である。 測定された磁場ベクトル例を示す図である。 ある実施形態による方法を示す図である。 ある実施形態による、ルートモデルと磁気フィンガープリントとをどのように関連付けることができるかを示す図である。 いくつかの実施形態による、内部で複数のモバイル装置が移動してデータベースエンティティに動作データセットと地球磁場データセットとを提供する建物を示す図である。 ある実施形態による方法を示す図である。 ある実施形態による、ルートモデルをいつ補正できるかを示す図である。 ある実施形態による建物内の交差点の検出を示す図である。 ある実施形態による、間取図に対するルートモデルの適合を示す図である。 間取図に対するルートモデルの適合に関するいくつかの実施形態を示す図である。 間取図に対するルートモデルの適合に関するいくつかの実施形態を示す図である。 いくつかの実施形態による方法を示す図である。 いくつかの実施形態による方法を示す図である。 いくつかの実施形態による装置を示す図である。 いくつかの実施形態による装置を示す図である。

以下の実施形態は例示である。本明細書では、本文の複数の箇所において、「ある（ａｎ）」、「１つの（ｏｎｅ）」、又は「いくつかの（ｓｏｍｅ）」実施形態に言及することがあるが、これについては、必ずしも各言及が同じ実施形態について行われていることや、或いは特定の特徴が単一の実施形態のみに当てはまることを意味するものではない。異なる実施形態の単一の特徴を組み合わせて他の実施形態を実現することもできる。

測位を可能にするために、ＧＰＳベースの位置発見及び／又は追跡が知られている。しかしながら、ＧＰＳによる位置発見は、衛星受信カバレッジが存在しないことに起因して屋内に適していないことがある。屋内ベースの位置追跡では、ＲＦベースの位置発見及び位置追跡を使用することができる。このようなシステムでは、ユーザ装置が接続された屋内基地局に対し、例えばＲＦ信号の往復時間又は受け取られるＲＦ信号の出力を求めることができる。屋内で利用できる他のいくつかの既知の測位手段としては、例えばマシンビジョン、モーションセンサ及び距離測定が挙げられる。しかしながら、これらの測位手段は、建物全体に取り付けられた高価な測定装置及び測定設備を必要とし得る。屋内の位置追跡及び位置推定のためのさらなる選択肢として、地球磁場を活用する測位技術を応用することができる。この種の位置発見は、例えばモバイル装置によって測定された磁場強度を活用する。

建物の建設に使用される材料は、屋内で測定できるＥＭＦに影響を与えることがあり、また屋内建造物を取り囲むＥＭＦにも影響を与えることがある。例えば、ＥＭＦには、鋼、鉄筋コンクリート及び電気システムが影響を与え得る。ＥＭＦは、建物内の異なる場所によって大きく異なることがあり、従って建物内におけるＥＭＦの局所的偏差に基づく建物内の正確な位置発見及び位置追跡を可能にすることができる。一方、建物内の特定の場所に配置された設備は、建築材料などによる影響に比べてそれほどＥＭＦに影響を与えないこともある。従って、たとえ設備及び／又は家具などのレイアウト及び量が変化しても、測定されるＥＭＦは大きく変化しないことがある。

図１に、５つの部屋、廊下及びホールを有する建物１００の例を示す。なお、本発明の実施形態は、複数階の建物を含む他のタイプの建物に適用することもできる。建物１００の間取図は、特定の基準系で表すことができる。基準系は、例えばモバイル装置の位置、配向などを測定する座標系又は軸の集合を意味することができる。図１の例における建物のこのような基準系は、この応用分野では世界座標系としても知られているＸＹ座標系とすることができる。垂直次元を考慮する必要がある場合には、建物１００の座標系を３次元とすることもできる。垂直次元はＺを用いて参照されるのに対し、Ｘ及びＹは、共に水平の２次元地点（Ｘ，Ｙ）を定める。図１では、点（Ｘ１，Ｙ１）から開始して点（Ｘ２，Ｙ２）で終了する矢印を、ＥＭＦモバイル装置に関連するユーザがたどった経路１０２と見なすことができる。単純にするために、垂直Ｚ次元は省略している。

モバイル装置については後で詳細に説明するが、現時点では、磁力計、或いはＥＭＦを測定できるホールセンサ又はデジタルコンパスなどの他のいずれかのセンサを含むことができると言える。磁力計は、少なくとも１つの直交測定軸を含むことができる。しかしながら、ある実施形態では、磁力計が３次元測定能力を有することもできる。さらに、１つの実施形態では、この磁力計を、複数の離れた位置から同時に磁場観測を行う磁力計群又は磁力計アレイとすることができる。磁力計は、ＥＭＦのあらゆる変動を検出できる正確なセンサとすることができる。磁力計は、磁場（磁束）の大きさ、激しさ又は密度としても知られている強度に加え、測定されたＥＭＦベクトルの３次元方向を求めることもできる。この目的を達成するために、地球磁場は、あらゆる位置において３次元ベクトルで表すことができる。磁針の一端を糸に結び付けて、磁針があらゆる方向に回転できるようにしたと仮定する。磁針が指す方向は、地球磁場ベクトルの方向である。

上述したように、図１の経路１０２をたどる人物が持ち運ぶモバイル装置内の磁力計は、３次元磁場ベクトルを求めることができる。図２Ａに、（Ｘ１，Ｙ１）から（Ｘ２，Ｙ２）までの経路１０２全体を通じた３つのＥＭＦベクトル成分と全体強度の例を示す。実線２００は、磁場ベクトルの全体強度を表し、他の３つの線２０２〜２０６は、３次元磁場ベクトルの３つの成分を表すことができる。例えば、鎖線２０２はＺ成分（垂直成分）を表し、点線２０４はＸ成分を表し、破線２０６はＹ成分を表すことができる。この情報から、測定された磁場ベクトルの大きさ及び方向を引き出すことができる。

ＥＭＦ測定に基づくモバイル装置の、又は建物１００内を移動するいずれかの対象物体の位置追跡／発見では、ある人物が持ち運ぶモバイル装置によって測定された各ＥＭＦベクトルを、建物１００内又は複数の建物内の複数の個所のＥＭＦベクトル強度及び方向を含むことができる既存の情報と比較することができる。従って、この情報は、屋内地球磁場マップを描くことができる。「マップ」という用語が暗示するように、ＥＭＦマップは、位置固有のデータを含むことができ、マップ内の各位置は、例えば特定のＥＭＦ値（大きさ及び／又は方向）に関連する。通常は多くの建物をカバーするＥＭＦマップのデータ量が大きくなるにつれ、ＥＭＦマップは、計算能力が限られたモバイル装置の代わりにデータベースエンティティ又はサーバに記憶することができる。従って、モバイル装置は、ＥＭＦ測定結果をネットワーク内のデータベースエンティティ、すなわちクラウドに送信し、このデータベースエンティティがＥＭＦマップとの比較を行うことができる。この結果、データベースエンティティは、モバイル装置に位置推定を戻すことができる。別の実施形態では、ＥＭＦ部分又はＥＭＦマップの少なくとも一部を記憶するデータベースがモバイル装置内に存在する。従って、この実施形態では、モバイル装置がクラウド内のサーバに測定結果を送信する必要はない。

ＥＭＦに基づく測位技術に関する１つの問題点は、ＥＭＦマップの作成に、マップ製作者、すなわち建物内を移動してＥＭＦベクトル値（強度及び／又は方向）を収集する人物による大掛かりな作業が必要な点である。ＥＭＦマップの作成を必要とし得る建物は数多く存在する。従って、自身のモバイル装置内で、例えばＥＭＦベースの位置追跡ソフトウェア／アプリケーションの実行中に磁力計を実行している一般人がＥＭＦマップの作成に寄与できるようなマップ作成技術を提案する。このようなマップ作成技術は、自己位置推定とマップ作成の同時実行（simultaneous localization and mapping，ＳＬＡＭ）と呼ぶことができる。

提案するＥＭＦベースのＳＬＡＭでは、人が（ＥＭＦマップについての事前知識を持たずに）屋内環境内のＥＭＦマップを構築し、又は（現在のＥＭＦマップについての事前知識を用いて）既知の環境内の既存のＥＭＦマップを更新する。ある実施形態では、マップ作成者が、測定されたＥＭＦ値に基づいて、少なくとも自身の現在の位置を追跡し続けようと同時に試みることができる。

従って、図３Ａ、図３Ｂ及び図４を参照しながら、データベースエンティティ５００が、ステップ３００において、建物１００内のＥＭＦの大きさ及び方向の少なくとも一方を表す屋内無ラベル（indoor non-labeled）ＥＭＦデータセット３２０を（参照符号４００で一般に示す）複数のモバイル装置４００Ａ、４００Ｂ、４００Ｃから取得することを提案する。建物１００内の無ラベルＥＭＦデータセット３２０に対応するルートは、未知とすることができる。図４では、ルートを、実線（モバイル装置４００Ａのルート３４０Ａ）、一点鎖線（モバイル装置４００Ｂのルート３４０Ｂ）及び破線（モバイル装置４００Ｃのルート３４０Ｃ）でマーキングしている。データベースエンティティ５００は、モバイル装置４００Ａ〜４００Ｃによって行われた無ラベルＥＭＦ測定の結果（連続）、又はＥＭＦ測定結果から計算された特徴を受け取ることができる。現在利用できるＥＭＦマップが存在しないこともあるので、データベースエンティティ５００は、建物内のモバイル装置４００Ａ〜４００Ｃの位置が分からない場合もある。さらに、ある実施形態では、データベースエンティティ５００が、モバイル装置４００Ａ〜４００Ｃがどの建物内でＥＭＦ測定を行ったかが分からない場合もある。しかしながら、１つの実施形態では、後述するように、衛星測位、又はＷｉＦｉ信号などの無線周波数信号に基づいて、建物１００及び／又は建物１００内の階が識別される。無線周波数信号は、基本サービスセットの識別子（ＢＳＳ ＩＤ）又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）アクセスポイントの識別子を検出するために使用することができる。無線周波数信号は、モバイル装置４００Ａ〜４００Ｃの位置特定において使用することもできる受信信号強度を求めるための基準とすることもできる。

ステップ３０２において、データベースエンティティ５００は、複数のモバイル装置４００Ａ〜４００Ｃから動作データセット３３０をさらに取得することができる。動作データセット３３０は、モバイル装置４００Ａ〜４００Ｃの慣性センサによって測定することができる。すなわち、モバイル装置４００Ａ〜４００Ｃは、ＥＭＦ測定の実行に加えて、移動しながら慣性測定を実行することもできる。各慣性測定結果は、モバイル装置４００の動きに関する速度（角速度又は線形速度）、加速度、配向、移動距離、及び歩幅に関する情報（例えば、歩行時／走行時の歩調）のうちの少なくとも１つを表す。慣性測定は、加速度計、ジャイロスコープ、及び／又は当業者に周知のその他の慣性測定ユニット（ＩＭＵ）などの対応するセンサを用いて実行することができる。配向は、例えば（間取図の基準系に対する座標などの）建物座標に関するモバイル装置４００の３次元配向を意味することができる。歩幅に関する情報は、モバイル装置４００が移動しているか否か、さらにはどのような移動速度であるかを暗示することができる。

従って、各動作データセット３３０は、例えば移動ルートの距離、及びルート４０２Ａ〜４０２Ｃ中の各曲がり角における伝播（例えば、角度）の変化などの、曲がり角に関する情報を示すことができる。動作データセット３３０は、動作データセット３３０を送信した対応するモバイル装置４００Ａ〜４００Ｃの速度を示すこともできる。速度情報は、少なくともモバイル装置４００Ａ〜４００Ｃに動作可能に結合された加速度計又は歩調検出器に基づくことができる。ある実施形態では、速度情報が、モバイル装置を持ち運んでいる人物の平均速度の仮定に基づくことができる。ある実施形態では、モバイル装置４００Ａ〜４００Ｃの振動の強度を用いて速度を推定することができる。この実施形態は、モバイル装置４００Ａ〜４００Ｃが、例えばショッピングカート、又は移動によって動揺／振動効果を引き起こす他のいずれかの要素に取り付けられている場合に特に有用となり得る。

次に、ステップ３０４において、データベースエンティティ５００は、動作データセット３３０に基づいて、（一般に参照符号３４０で示す）移動ルートのルートモデル３４０Ａ〜３４０Ｃを推定することができる。これらの推定ルートモデルは、ワイヤフレームルートモデルと呼ぶこともできる。図３Ｂ及び図４に示すワイヤフレームルートモデル３４０は、対応するモバイル装置がたどった推定経路を示す。動作データセット３３０は、移動ルートの距離及びルート中のあらゆる曲がり角を示すので、ワイヤフレームルートモデル３４０は、比較的正確な移動ルートの形状の表現を示すことができる。当然ながら、ジャイロスコープのドリフトなどの動作データの不正確さが存在することもあるが、最初はこの不正確さを無視できるものと見なす。従って、データベースエンティティ５００は、たとえ（例えば、建物１００のＥＭＦマップの不在に起因して）建物１００に関するルートを特定できない場合でも、移動ルートの形状（すなわち、ワイヤフレームルートモデル３４０）を推定することができる。

その後、ステップ３０６において、データベースエンティティ５００は、取得されたＥＭＦデータセット３２０をワイヤフレームルートモデル３４０の対応する地点に関連付けることにより、（一般に参照符号３５０で示す）移動ルートのＥＭＦフィンガープリント３５０Ａ〜３５０Ｃを生成することができる。このことは、図３Ｂにも示している。ある実施形態では、データベースエンティティ５００が各ＥＭＦ測定の瞬間時間を認識するように、ＥＭＦデータセット３２０にタイムスタンプが行われる。モバイル装置４００は、内部クロックを用いて時間を測定することができる。データベースエンティティ５００は、（やはりタイムスタンプできる）動作データセット３３０により、ＥＭＦデータセット３２０の各タイムスタンプされたＥＭＦデータサンプルに関するルートに沿ったモバイル装置４００Ａの位置を知ることができる。次に、データベースエンティティ５００は、各移動ルートのＥＭＦフィンガープリントを取得するために、各ＥＭＦデータサンプルをワイヤフレームルートモデル３４０沿いの特定の位置に割り当てることができる。なお、データベースエンティティ５００は、動作データセット３３０に基づいて、所与の瞬間時間におけるルート上のモバイル装置４００Ａ〜４００Ｃの位置を推定することができる。モバイル装置４００Ａ〜４００Ｃを持ち運んでいる人物が、ルート中に可変速度で動いている場合、この人物の位置は、動作データの速度情報に少なくとも部分的に基づいて推定することができる。

ステップ３０８において、データベースエンティティ５００は、ＥＭＦフィンガープリント３５０及びワイヤフレームルートモデル３４０Ａ〜３４０Ｃの少なくとも一方に基づいて、ルート３４０Ａ〜３４０Ｃの相対的な位置を特定することができる。例えば、ルート３４０Ａ〜３４０Ｃの位置は、図４に示すように相対的に特定することができる。

最初に、ルート３４０Ａ〜３４０Ｃの相対的な位置をＥＭＦフィンガープリント３５０のみに基づいて推定する実施形態について検討する。図５に示すように、ＥＭＦフィンガープリント３５０の一部４１０が実質的に類似することがある。２つの（又はそれよりも多くの）ＥＭＦシーケンスを類似するものとして分類する基準となる閾値を予め設定しておくことができる。この閾値は、例えばＥＭＦフィンガープリントの特定の統計的尺度について設定することができる。図４では、モバイル装置４００Ａ〜４００Ｃが、ルート３４０Ａ〜３４０Ｃの一部４１０において類似するＥＭＦフィンガープリントを示すものとして識別されている。従って、この部分は共通部分４１０と見なされ、データベースエンティティ５００は、これらの２つのルート３４０Ａ及び３４０Ｃがこの部分４１０において重なり合うと判断することができる。たとえ建物１００内のモバイル装置４００Ａ、４００Ｃの正確な位置を必ずしも特定できない場合（位置固有のＥＭＦマップが記憶されていない場合、又は利用できない場合）でも、ＥＭＦ結果３５０Ａ、３５０Ｃが少なくとも部分的に一致すれば、モバイル装置４００Ａ、４００Ｃの動きを十分に示すに足りると考えられる。後述するように、この情報を用いて、２つのルート３４０Ａ及び３４０Ｃが逸れる地点に交差点が存在し得ると判断することもできる。

ある実施形態では、ルート３４０Ａ〜３４０Ｃの相対的な位置が、ワイヤフレームルートモデル３４０Ａ〜３４０Ｃに基づいて推定される。例えば、少なくとも２つのワイヤフレームルート３４０Ａ〜３４０Ｃの形状がルートの一部で実質的に類似していることを検出することができる。多くのルートには直線経路が存在し得るので、ルートの直線部分のみを検出しても十分でない場合がある。しかしながら、例えば２つの（又はそれよりも多くの）異なるルート３４０Ａ〜３４０Ｃにおける複数の同一の（又は少なくとも実質的に同一の）曲がり角は、これらのルートのこれらの部分が重なり合うと判断するのに十分なものとなり得る。ひょっとすると、例えば２つの動作データセット３３０が、曲がり角間の距離が類似する同様の曲がり角を示すことも考えられる。このような場合、これらのルートは、少なくとも部分的に重なり合っている可能性があり、データベースエンティティ５００は、これを検出することができる。

ある実施形態では、ルート３４０Ａ〜３４０Ｃの相対的な位置を特定する際に、ＥＭＦフィンガープリント３５０Ａ及びワイヤフレームルートモデル３４０Ａ〜３４０Ｃの両方を考慮する。これにより、ルート３４０Ａ〜３４０Ｃの相対的な位置をさらに確実かつ正確に特定することができる。

上述したように、データセット３２０及び３３０は、無ラベル、すなわちそれぞれの測定位置が分からないこともある。複数のマップ作成者が、データセット３２０、３３０をデータベースエンティティ１００に提供することを想像されたい。これらのマップ作成者は、１つの建物の異なる階、異なる建物、異なる市／村、又は異なる国などに存在することができる。例えばステップ３０８を実行する際には、異なる地域からのデータセット３２０、３３０が互いに比較されないように、複数のデータセット３２０、３３０を特定の地理的地域にクラスタリングできることが重要になり得る。従って、図５のステップ５５０において、データベースエンティティ５００がモバイル装置４００の位置依存データをさらに取得することを提案する。この位置依存データは、モバイル装置４００の現在の位置を一定の予め設定した精度で検出するために使用できるあらゆるデータとすることができる。

ある実施形態では、位置依存データに基づいてモバイル装置１００の建物を特定することができる。ある実施形態では、位置依存データに基づいてモバイル装置１００が存在する建物の階を特定することができる。ある実施形態では、位置依存データに基づいてモバイル装置１００が存在する都市を特定することができる。ある実施形態では、位置依存データに基づいてモバイル装置１００が存在する国を特定することができる。ある実施形態では、位置依存データに基づいて、モバイル装置１００が存在する経度及び／又は緯度座標を一定の精度で特定することができる。

ある実施形態では、位置依存データが、測定されたＷｉＦｉ（すなわち、無線ローカルエリアネットワーク）無線周波数信号に関するデータを含む。この種のデータは、ＷｉＦｉ信号の受信強度、又はＷｉＦｉ信号の識別子を示すことができる。ある実施形態では、位置依存データが、アクセスポイントの識別子に関するデータを含む。この識別子は、例えばサービスセット識別子（ＳＳＩＤ）又は基本サービスセット識別子（ＢＳＳＩＤ）とすることができ、これらはいずれも、ＷｉＦｉ信号などのＲＦ信号を送信するアクセスポイントを識別することができる。この識別子は、アクセスポイントの位置を示すことにより、ＷｉＦｉ信号を受け取っているモバイル装置４００の位置を示すことができる。建物内には複数のアクセスポイントが存在することができ、従ってこの識別子に基づいてモバイル装置４００の階を識別することができる。

ある実施形態では、位置依存データが、測定されたＢｌｕｅｔｏｏｔｈ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ低エネルギー（ＢＬＴ、ＢＬＴ ＬＥ）無線周波数信号に関するデータを含む。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ信号の情報は、ＷｉＦｉ信号に関するデータと同様に使用することができる。通常、ＢＬＴのカバレッジ範囲は、ＷｉＦｉのものよりも狭い。従って、ＢＬＴ／ＢＬＴ ＬＥ信号は、モバイル装置４００の正確な測位を可能にすることができる。

ある実施形態では、位置依存データが、測定されたセルラ無線周波数信号に関するデータを含む。セルラ信号の情報は、ＷｉＦｉ／ＢＬＴ信号に関するデータと同様に使用することができる。しかしながら、セルラ信号のカバレッジ範囲は一般に広いので、セルラ信号に基づくモバイル装置４００の位置特定は、ＷｉＦｉ／ＢＬＴの場合ほど正確でないこともある。それにもかかわらず、セルラカバレッジはほとんどの地域に存在するので、所与のモバイル装置の地理的位置を検出するための確実な地上手段を提供することができる。

ある実施形態では、位置依存データが、測定された衛星無線周波数信号に関するデータを含む。この種の信号は、例えば全地球測位システム（ＧＰＳ）信号とすることができ、少なくともモバイル装置４００の屋外位置を識別するために使用することができる。屋外位置の検出は、モバイル装置４００が入り込んだ建物１００の検出にさらに役立つことができる。

ある実施形態では、位置依存データが、測定された大気圧に関するデータを含む。このデータは、建物の階などのモバイル装置４００の高度を示すために使用することができる。

ある実施形態では、位置依存データが、モバイル装置４００の識別子に関するデータを含む。ある実施形態では、この識別子を媒体アクセス制御（ＭＡＣ）アドレスとすることができる。ある実施形態では、この識別子を加入者識別モジュール（ＳＩＭ）に関する識別子とすることができる。ある実施形態では、この識別子を電話番号とすることができる。ある実施形態では、この識別子が、モバイル装置４００がローミング中であるか否かを示すことができる。ある実施形態では、モバイル装置４００の識別子がモバイル装置４００の所有者に関連することができ、従って所有者の住所（すなわち、位置）を知ることもできる。従って、このような識別子は、現在モバイル装置４００が存在する国を暗示することができる。

ある実施形態では、位置依存データが、測定された地球磁場の方向に関するデータを含む。ＥＭＦの方向は、少なくとも屋外では北極の方向を示すことができ、モバイル装置１００の位置を一定の精度で示すことができる。ある実施形態では、位置依存データが、周辺光（ambient light）に関するデータを含む。周辺光の量は、モバイル装置４００の位置を一定の精度で示すことができる。ある実施形態では、位置依存データが、湿度に関するデータを含む。このデータも、モバイル装置４００の位置を一定の精度で明らかにすることができる。

ある実施形態では、位置依存データが、オーディオ信号、画像、ビデオ信号に関するデータを含む。例えばエッフェル塔の画像は、現在モバイル装置４００がパリに存在することを示すことができ、又はモナリザの絵の画像は、現在モバイル装置４００が存在する建物を示すことができるので、このデータも、モバイル装置１００の位置を明らかにすることができる。

ある実施形態では、位置依存データが、位置依存型イベントの検出を含む。このイベントは、例えば建物への入場／建物からの退場、又は支払いイベントとすることができる（例えばモバイル装置を用いて支払いを行う場合には、レジがモバイル装置４００の存在を検出して示すことができる）。この指示は、データベースエンティティ５００に送信することができる。この指示は、モバイル装置１００の位置を明らかにすることができる。

ある実施形態では、モバイル装置４００が、このような位置依存データをＥＭＦデータセット３２０及び動作データセット３３０と共にデータベースエンティティ５００に送信することができる。ある実施形態では、位置依存データが、データセット３２０及び／又は３３０のデータフォーマットの一部であるメタデータとして送信される。しかしながら、別の実施形態では、データベースエンティティ５００が、モバイル装置４００にアクセスすることにより、取り込まれた画像の検索、ＲＦ信号の検出、モバイル装置４００の識別子の検出を行い、又は上述したモバイル装置４００の位置依存データ以外のいずれかを特定することもできる。別の１つの実施形態では、データベースエンティティ５００が、特定のモバイル装置４００によって送信された状態更新又は画像／ビデオ／オーディオ信号を検出することによってモバイル装置４００の位置を追跡し続けるために、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ、Ｔｗｉｔｔｅｒ、又はＦａｃｅｂｏｏｋなどのソーシャルネットワークサービスにアクセスすることもできる。

上述したように、データベースエンティティ５００は、モバイル装置１００の位置依存データを取得することができる。その後、ステップ５５２において、世界中の多くの地域の数多くのモバイル装置４００から大量の動作データセット３３０及びＥＭＦデータセット３２０を受け取ることができるデータベースエンティティ５００は、取得された所与のモバイル装置４００の位置依存データに基づいて、このモバイル装置４００の地理的位置を限定することにより、複数のモバイル装置４００からのデータセットを地理的にクラスタリングすることができる。このことは、どのデータセット３２０、３３０が同じ地理的地域からのものであるかをデータベースエンティティ５００が知るという点で有用となり得る。ある実施形態では、地理的地域の精度が建物の精度である。ある実施形態では、地理的地域の精度が階の精度である。データベースエンティティ５００は、このような知識により、同じ地理的地域内に存在するモバイル装置４００からのデータセット３２０、３３０のみを照合／比較すると決定することができる。例えば、異なる建物内のモバイル装置からのデータセット３２０、３３０は比較されない。従って、次にステップ５５４において、データベースエンティティ５００は、相対的なルートの位置を特定する際に、行ったクラスタリングを適用することができる。これにより、計算の複雑さを抑えて誤りを減少させることができる。データベースエンティティ５００は、例えば比較的狭い「初期」地域から開始し、この地域にクラスタリングされたユーザからのデータセットに基づいて、この初期地域のマップを作成することができる。次に、データベースエンティティ５００は、初期地域の近くに存在する又は初期地域に重なり合う位置から到来するようにクラスタリングされたデータセットを調査することにより、対象地域を徐々に拡大することができる。これにより、１又は複数の建物全体のマップの構築において計算効率の良い方法をもたらすことができる。

ある実施形態では、生成されたＥＭＦフィンガープリント３５０に基づいてクラスタリングが行われる。この実施形態では、ＥＭＦフィンガープリント３５０を互いに比較し、（所定の基準に従って）どのＥＭＦフィンガープリント同士が類似しているかを検出することができる。この結果、これらのＥＭＦフィンガープリント３５０を、同じ地理的地域からのものであると判断することができる。

ある実施形態では、データベースエンティティ５００が、ルート３４０Ａ〜３４０Ｃの相対的な位置及び対応するＥＭＦフィンガープリント３５０Ａ〜３５０Ｃに基づいて、モバイル装置４００Ａ〜４００Ｃが存在する地理的地域のＥＭＦマップを作成することができる。このような精度が位置依存データから取得されると仮定すれば、例えばこの地理的地域は、特定の建物又は階とすることができる。

例えば、データベースエンティティ５００は、図４に示す形でルート３４０Ａ〜３４０Ｃが存在すると判断することができる。さらに、データベースエンティティ５００は、ルート３４０Ａ〜３４０Ｃ上のＥＭＦサンプルを認識しており、従って建物１００内のこれらのルート３４０Ａ〜３４０ＣのＥＭＦマップを構築することができる。データベースエンティティ５００は、時間と共にさらに多くのモバイル装置４００からデータセット３２０、３３０を取得し、建物１００のＥＭＦマップをさらに強化することができる。このことは、データベースエンティティ５００が建物１００内の（単複の）追跡対象のその後の位置推定及び追跡を行う際にＥＭＦマップを使用できるという点で有用となり得る。例えば、データベースエンティティ５００は、追跡対象から取得されたＥＭＦデータセット３２０及び作成されたＥＭＦマップに基づいて、追跡対象の位置推定を行うことができる。その後、データベースエンティティ５００は、（建物１００内の人口密度に関する解析などの）独自の目的で位置推定を使用し、又はモバイル装置（例えば、携帯電話機）などの追跡対象に位置推定を提供することができる。この提供は、推定された位置をモバイル装置４００に送信することを含むことができる。

ある実施形態では、データベースエンティティ５００が、建物１００内のＥＭＦフィンガープリント３５０Ａの空間分布に基づいて、建物１００内のホットスポットの位置を検出することができる。ホットスポットの位置とは、建物内の人々の間で人気のある場所のことである。例えば、モバイル装置４００Ａ〜４００Ｃは、全て建物１００の玄関、エレベータ、出口又は入口を通過することができる。これらの位置は、建物１００のホットスポットとすることができる。一方で、建物１００の特定の部屋には、わずかなモバイル装置しか訪れない場合があり、従ってこの部屋はホットスポットと見なさなくてもよい。

ある実施形態では、データベースエンティティ５００が追跡対象の現在の位置について少なくとも２つの可能性ある位置を特定できる位置推定／位置追跡の機会が存在することもできる。この機会は、同様のＥＭＦフィンガープリントが両方の位置に存在することに起因して生じることがある。このような場合、データベースエンティティ５００は、少なくとも２つ位置のいずれの方が可能性が高いかを判断する際にホットスポット位置の知識を活用することができる。例えば、これらの推定された２つの位置が、（以前に１つのホットスポットとして識別されたことがある）人気のある会議室と、個人的な仕事部屋とである場合、データベースエンティティ５００は、人気のある会議室内に追跡対象が存在する可能性の方が高いと判断することができる。追跡対象がこの範囲内で移動すると、正しい位置の可能性が高まると考えられる。しかしながら、位置推定の開始時又は動かない追跡対象の場合には、どちらの場所の方が人気があるか、そうでないかを考慮することが有用となり得る。

ある実施形態では、データベースエンティティ５００が、建物１００内の不確定位置を検出することができる。このような不確定位置は、ＥＭＦフィンガープリント３５０が所定の基準に従って建物１００内の他の少なくとも１つの位置におけるＥＭＦフィンガープリントに類似する位置を意味することができる。これにより、位置推定及び／又は位置追跡の不確実性がもたらされることがある。従って、データベースエンティティ５００は、これらの位置のどちらの少なくとも一方を修正する必要があるかに従って指示を生じさせることができる。この種の修正は、その位置における磁気物体の追加、及びその位置における別の位置特定技術の使用の有効化の少なくとも一方の実行を含むことができる。不確実な場所の１つに磁気物体を追加すると、その位置のＥＭＦフィンガープリントを他の位置と区別できるように変更することができる。他の位置特定技術は、例えばＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、又はその他のＲＦ信号ベースの位置追跡技術とすることができる。例えば、ＷｉＦｉアクセスポイントを追加すると、位置同士を区別するのに役立つことができる。この指示は、建物１００の管理者又は保守係に与えることができる。この指示は、データベースエンティティ５００から予め設定したターゲットエンティティに電子メール又はＳＭＳなどの電子メッセージを自動送信することであってもよい。

１つの実施形態では、データベースエンティティ５００が、特定されたルート３４０Ａ〜３４０Ｃの相対的位置に基づいて、建物１００の間取図を作成することができる。例えば、図４を参照すると、ルート３４０Ａが空間４１２の周囲で四角を形成しているので、空間４１２の周囲に廊下が存在すると推定することができる。この空間は、例えば部屋とすることができる。当然ながら、このような部屋４１２の仮定を導出するには、１つのルート３４０Ａだけでは不十分な場合もあり得る。しかしながら、モバイル装置４００を持ち運んでいる多くの人々が建物１００内を歩くにつれ、データ量が大きくなって部屋４１２の仮定をさらに確実に行うことができる。さらなる例として、直接伝播を示す（単複の）動作データセット３３０に基づいて建物１００内の廊下４１４の検出を行うこともできる。

ある実施形態では、図４に示すように、データベースエンティティ５００が、１つのモバイル装置４００Ａに対応する単一のＥＭＦフィンガープリント３５０Ａがワイヤフレームルートモデル３４０Ａの２つの部分に同様のＥＭＦシーケンスを含むことを検出することができる。この場合も、類似性閾値（例えば、ＥＭＦ ＦＰ ３５０Ａの分散）に基づいて、ＥＭＦフィンガープリント（ＦＰ）の一部の類似性を判断することができる。ある実施形態では、例えば実験的試験に従って、この部分の長さを、一定レベルの確実性を満たすのに十分とすることができる。例えば、ルート３４０Ａの（参照符号４１６で示す）２つの部分における（ＥＭＦ ＦＰ ３５０Ａの一部としての）測定されたＥＭＦサンプルが類似していることが検出されることがある。従って、データベースエンティティ５００は、このワイヤフレームルートモデル３４０Ａの部分４１６に沿ってルートループ閉鎖が生じていると判断することができる。このことは、モバイル装置４００Ａがあるルートを進んだが、このルート中にモバイル装置４００Ａが前に存在していたことがある位置に戻ったことを意味する。ルートループ閉鎖の検出は、建物の間取図を形成するのに有用となり得る。

１つの実施形態では、図６に示すように、データベースエンティティ５００が、このモバイル装置４００Ａから取得された動作データセット３３０に基づいて推定されるワイヤフレームルートモデル３４０Ａが、このルートループ閉鎖部分４１６において一致しないことを検出することができる。一方で、ＥＭＦデータ３５０Ａは、上述したようにルートループ閉鎖が生じていることを示すことができる。このような場合、データベースエンティティ５００は、このモバイル装置４００Ａの慣性センサがドリフト（すなわち、誤った測定結果を提供）することによってワイヤフレームルートモデル３４０Ａの不一致が引き起こされたと判断することができる。この結果、データベースエンティティ５００は、このモバイル装置４００Ａから取得された動作データセット３３０の補正を行うことにより、このモバイル装置４００Ａのワイヤフレームルートモデル３４０Ａを再形成することができる。図６に、この再形成されたルートモデル３４０Ａを示す。換言すれば、このルートは、部分４１６においてルートループ閉鎖が生じるように強制されたものである。

他の誤ったワイヤフレームルートモデル３４０Ａの部分が存在し、他のモバイル装置４００ＡからのＥＭＦデータセット３２０及び／又は動作データセット３３０に基づいて補正できることもある。例えば、他のモバイル装置４００からのデータセット３２０、３３０から、建物１００の１つの部分に真っ直ぐな廊下６００が存在すると推測することができる。しかしながら、モバイル装置４００Ａからの動作データセット３３０は、このルート３４０の特定の部分６００に曲線の進行を示すことがある。この曲線の進行も、モバイル装置４００Ａからの動作データセット３３０に基づいて補正することができる。

ある実施形態では、動作データセット３３０の補正が、このモバイル装置４００Ａから受け取った動作データに一定のバイアス値を設定することを含むことができる。この場合、データベースエンティティ５００は、モバイル装置４００Ａから動作データ結果を受け取った時にバイアス／オフセットを適用することができる。他の１つの実施形態では、データベースエンティティ５００が、モバイル装置４００Ａの（単複の）慣性センサを、モバイル装置４００Ａから取得された動作データ３３０がモバイル装置の停止時にバイアス補正されるように再構成することができる。

図４に関する実施形態では、データベースエンティティ５００が、第１のＥＭＦフィンガープリント３５０Ａの少なくとも一部が所定の尤度に従って第２のＥＭＦフィンガープリント３５０Ｃの少なくとも一部４１０と一致することを検出することができる。この尤度も、やはりＥＭＦ ＦＰ ３５０Ａ、３５０Ｃの分散又はその他のいずれかの統計的変数に関する基準などの所定の基準に基づいて求めることができる。図４には、共通部分４１０を示し、図７には、ＥＭＦ ＦＰ ３５０Ａ、３５０Ｃを示す。Ｙ軸は、測定されたＥＭＦサンプル３５０Ａ、３５０Ｃの強度を示し、Ｘ軸は、例えば測定されたＥＭＦサンプルに関する（動作データセット３３０に基づく）時間又は距離を示す。図示のＥＭＦ ＦＰ ３５０Ａ及び３５０Ｃは、部分４１０全体にわたって実質的に類似するが、他の部分では異なる。当然ながら、このような比較は、必ずしもこのように行う必要はなく、２つのＥＭＦ ＦＰ ３５０Ａ及び３５０Ｃを他のいずれかの方法で統計学的に検討することも可能である。

この検出により、データベースエンティティ５００は、これらのＥＭＦ ＦＰ ３５０Ａ、３５０Ｃに対応する２つのルート３４０Ａ、３４０Ｃが少なくとも部分的に一致すると判断することができる。一致部分４１０は、例えば廊下、エレベータ又はエスカレータとすることができる。従って、データベースエンティティ５００は、ＥＭＦフィンガープリント３５０Ａ、３５０Ｃの一致部分４１０の前後におけるワイヤフレームルートモデル３４０Ａ、３４０Ｃの地点７００Ａ、７００Ｂが、建物１００内の交差点７０２Ａ、７０２Ｂを含むと判断することができる。このことも、建物１００の間取図を形成するのに有用となり得る。共通部分４１０が廊下であるか、それともエレベータであるかは、例えば動作データセット３３０から検出することができる。例えば、エレベータ又はエスカレータ内の人物の移動モデルは、廊下での移動モデルとは実質的に異なり得る。さらに、ＷｉＦｉ信号の検出、圧力センサからの情報などが、階が変わったかどうかを示すことができる。

ある実施形態では、データベースエンティティ５００が、モバイル装置４００から関心アイテムの指示を取得することができる。関心アイテムの例としては、（絵画などの）装飾、又はモバイル装置４００を持ち運んでいる人物があらゆる理由で興味を見出すことができるあらゆるアイテムを挙げることができる。図４を参照すると、モバイル装置４００Ａ及び４００Ｂによって検出できた１つの関心アイテム４１８が存在する。これらの装置４００Ａ、４００Ｂは、いずれもデータベースエンティティ５００、ソーシャルネットワークサービス又はその他のいずれかのサービスに関心アイテムの指示を送ることができる。この指示は、画像、ビデオ、状態更新、又は対応するモバイル装置４００が現在関心アイテムに近いことを示すあらゆるものとすることができる。１つの実施形態では、データベースエンティティ５００が、モバイル装置のメモリにアクセスし、例えば取り込まれた画像を検索してあらゆる関心アイテムを確認することができる。

次に、データベースエンティティ５００は、各関心アイテム４１８を、対応するワイヤフレームルートモデル３４０Ａ、３４０Ｂの対応する地点に関連付けることができる。（単複の）関心アイテムの検出にはタイムスタンプすることができる。このように、データベースエンティティ５００は、示された関心アイテム４１８にさらに基づいて、ルート３４０Ａ、３４０Ｂの相対的位置を特定することができる。図４では、例えばモバイル装置４００Ａ、４００Ｂの２つのルート３４０Ａ、３４０Ｂが同じ関心アイテム４１８に関連している場合、少なくとも部分的に関心アイテム４１８の近くではこれらのルート３４０Ａ、３４０Ｂが一致すると推測することができる。関心アイテム４１８の指示がビデオ又は画像である場合、データベースエンティティ５００は、関心アイテム４１８に関するルート３４０Ａ、３４０Ｂの位置をさらに特定することができる。例えば、モバイル装置４００Ａが関心アイテム４１８の右側を通過し、モバイル装置４００Ｂが関心アイテム４１８の左側を通過したことが分かる。このことは、ルートの相対的な位置特定、及び建物１００の間取図の発展にさらに役立つことができる。

いくつかの実施形態では、利用可能な建物１００の間取図が最初は存在せず、データベースエンティティ５００が、少なくとも１つのモバイル装置４００からＥＭＦデータセット３２０及び動作データセット３３０を受け取った時に、建物１００の間取図及び／又はＥＭＦマップを構築する。しかしながら、他のいくつかの実施形態では、データベースエンティティ５００が、最初から建物１００の間取図を記憶しておくことができる。この間取図は、完全なものとすることも、或いは建物１００の中間間取図とすることもできる。図８に、間取図８００の例を示す。右上がりの斜線を含むブロックは、建物１００内の部屋、棚などの障害物に対応する。白色でマーキングした領域は、人々が移動できる領域である。記憶される間取図は、公開されている間取図データベース（例えば、Ｇｏｏｇｌｅ社及び弊社）からの情報、及び／又はモバイル装置４００Ａ〜４００Ｃを持ち運んでいるユーザからの情報などの、異なるソースからの情報に基づくことができる。次に、図８に示す実施形態では、データベースエンティティ１００が、ワイヤフレームルートモデル３４０及び記憶されている建物１００の間取図８００に基づいて、間取図８００内に移動ルートを配置することができる。１つのタイプのワイヤフレームルートモデル３４０は、建物１００の１つのスポット又はわずかなスポットにしか一致しないので、このことは、建物１００内のルートの特定に役立つことができる。例えば、図８では、図示のワイヤフレームルートモデル３４０が、間取図８００の１つの場所にしか一致しない。なお、モバイル装置が移動している正確な建物及び／又は階は、位置依存データを適用することによって事前に推定することができる。全てのモバイル装置４００の全てのルートを間取図８００に配置することも、相対的なルートの特定に役立つことができ、従って正確かつ確実な建物１００のＥＭＦマップの構築に役立つことができる。

ある実施形態では、図９Ａに示すように、データベースエンティティ５００が、モバイル装置４００から取得された動作データセット３３０に基づいて推定されるワイヤフレームルートモデル３４０が間取図８００上のどのルートにも正しく一致しないことを検出することができる。このような場合、データベースエンティティ５００は、動作データセット３３０に基づいて最も可能性の高い間取図８００の移動ルートを推定し、そのルートを移動ルートと見なすことができる。最も可能性の高い移動ルートは、例えばワイヤフレームルートモデル３４０からの逸脱が最も小さな間取図８００のルートとすることができる。

さらに、データベースエンティティ５００は、モバイル装置４００の慣性センサがドリフトしたことにより、ワイヤフレームルートモデル３４０が最も可能性の高い移動ルートに一致しなくなったと判断することができる。換言すれば、動作データセット３３０にバイアスが掛かって誤った動作データサンプルが生じることがある。この結果、データベースエンティティ５００は、そのモバイル装置４００に関する動作データセット３３０を補正することによってそのモバイル装置４００のワイヤフレームルートモデル３４０を再形成すると決定することができる。この結果、この時点で、補正されたルートモデルは、間取図８００の最も可能性の高い移動ルートに一致することができる。このことは、モバイル装置４００のモーションセンサの補正、及び正確かつ確実な建物１００のＥＭＦマップの構築において有用となり得る。

図９Ｂに示す実施形態は、記憶されている間取図８００が最新のものでないシナリオを示す。この実施形態では、データベースエンティティ５００が、モバイル装置４００から取得された動作データセット３３０に基づいて推定されるワイヤフレームルートモデル３４０が、記憶されている間取図８００上のどのルートにも正しく一致しないことを検出することができる。しかしながら、この実施形態では、推定されるルートが正しいことを暗示できる指示がさらに存在することができる。この指示は、例えば図９Ｂの星印でマーキングした関心アイテムの画像を含むことができる。さらに、モバイル装置４００のモーションセンサが最近較正されたものである場合、データベースエンティティ５００は、モーションセンサの測定値を信頼することができる。データベースエンティティ５００は、これらの又はその他のいずれかの正確な位置依存データに基づいて、ワイヤフレームルートモデル３４０は実際に正確であるが、記憶されている間取図８００が現在のところ最新でないと判断することができる。従って、間取図８０２に示すように、ワイヤフレームルートモデル３４０に基づいて間取図８００を更新することができる。このような場合、図９Ｂに示すように、ワイヤフレームルートモデル３４０が示す通りに人が歩けるように障害物が取り除かれる。

ある実施形態では、図１０に示すように、ステップ１０００において、データベースエンティティ５００が、少なくとも１つのモバイル装置４００の補正基準を決定することができ、モバイル装置の補正基準は、このモバイル装置４００に関するデータセット３２０、３３０の調整方法を示す。各モバイル装置からの各データセット３２０、３３０は、独自の補正基準を有することができる。この偏差は、オフセット又はバイアスに起因することができる。その後、ステップ１００２において、データベースエンティティは、対応する補正基準に基づいて、モバイル装置４００に関するデータセット３２０、３３０の調整を引き起こすことができる。これにより、複数のモバイル装置から同等のデータセット３２０及び／又は３３０を提供することができる。

ある実施形態では、動作データセット３３０の調整を、ワイヤフレームルートモデル３４０と実際の移動ルートとの間の偏差に基づいて決定することができる。実際の移動ルートは、最も可能性の高い移動ルートとすることができ、上述したように、このルートは少なくとも推定することができる。次に、このモバイル装置から取得された動作データセット３３０にこの推定される補正を適用することにより、このモバイル装置のワイヤフレームルートモデル３４０を再形成することができる。

ある実施形態では、ＥＭＦデータセット３２０の調整を、モバイル装置４００の位置において示されたＥＭＦデータサンプル及び既知のＥＭＦの大きさ及び／又は方向に基づいて決定することができる。この調整には、建物のＥＭＦマップが分かっていることが必要になり得る。

ある実施形態では、所与のモバイル装置４００の補正基準が、モバイル装置４００内で動作中のソフトウェアアプリケーションに基づく。例えば、データベースエンティティ５００は、モバイル装置４００内でどのアプリケーションが動作中であるかを検出することができる。これらのアプリケーションは、モバイル装置４００のモーションセンサ及び／又は磁力計の精度に影響を与えることがある。従って、この影響が（実験的に又は別様に）分かっている場合には、受け取ったデータセット３２０及び／又は３３０からこの影響を低減することができる。

ある実施形態では、所与のモバイル装置４００の補正基準が、モバイル装置４００のタイプ及び／又はモデルに基づく。特定のタイプ及び／又はモデルのモバイル装置は、データセット３２０、３３０の信頼性に影響を与えることがある。従って、ある実施形態では、データベースエンティティ５００が、動作データセット３３０を提供するために使用される慣性センサのタイプ及び／又はモデルを検出することができる。モバイル装置４００からのデータの送信は、センサのタイプ及び／又はモデルの識別を含むことができる。データベースエンティティ５００は、特定のタイプ又はモデルの慣性センサから取得された動作データセット３３０に基づいて推定されるワイヤフレームルートモデル３４０が、正しい移動ルートから逸脱していることをさらに検出することができる。この逸脱は、一貫性のあるものとすることができる。データベースエンティティ５００は、このタイプ／モデルの慣性センサからのさらなるエラーを防ぐために、このタイプ及び／又はモデルの慣性センサに関する動作データセット３３０の補正を引き起こすことができる。

１つの実施形態では、図１１に示すように、ステップ１１００において、データベースエンティティ５００が、少なくとも１つのモバイル装置４００に関する信頼性基準を決定することができ、モバイル装置４００の信頼性基準は、この携帯電話機４００から受け取られたデータセット３２０、３３０が信頼できるか否かを示す。ステップ１１０２において、データベースエンティティ５００は、モバイル装置４００から受け取られたデータセット３２０、３３０に、対応する信頼性基準に基づいて重み付けすることができる。例えば、信頼性基準が正確な測定値を示す場合、間取図及び／又はＥＭＦマップの構築においてデータセット３２０、３３０に大きな重みを与えることができる。信頼性基準は、様々な異なる側面に基づいて決定することができる。ある実施形態では、所与のモバイル装置４００の信頼性基準が、動作データセット３３０に基づく。動作データセット３３０が、モバイル装置４００が不要な動きを行ったこと（例えば、ユーザが歩行中にモバイル装置４００を手に持っていたこと）を示す場合、信頼性基準は、歩行中にモバイル装置４００が（例えば、ポケット内で）静止していた場合よりも低くなり得る。一方で、モバイル装置４００が多くのソフトウェアアプリケーションを実行しており、そのうちの少なくとも１つが慣性センサ及び／又は磁力計のいずれかの精度に悪影響を与えることが分かっている場合にも、信頼性基準は低くなり得る。

１つの実施形態では、データベースエンティティが、最初に建物１００のＥＭＦマップの少なくとも一部を記憶する。このような場合、データベースエンティティ５００は、取得したＥＭＦデータセット３２０及びワイヤフレームルートモデル３４０に基づいてＥＭＦマップを更新することができる。ひょっとすると、建物内のＥＭＦが最期の記録時から変化しており、従って更新が必要な場合もある。このような変化は、例えば建物１００内の建設作業に起因することができる。また、現在のＥＭＦマップに対応する領域が、取得したＥＭＦデータセット３２０及びワイヤフレームルートモデル３４０に基づいて広がっている可能性もある。

ある実施形態では、データベースエンティティ５００が、モバイル装置４００から無線周波数（ＲＦ）ベースの測定結果を取得することができる。モバイル装置４００は、移動ルート中にＲＦ信号（例えば、ＳＳＩＤ、ＢＳＳＩＤ、強度）を検出することができる。次に、これらのタイムスタンプされた無線周波数ベースの測定結果を、ワイヤフレームルートモデル３４０の対応する地点に関連付けることができる。データベースエンティティ５００は、このようにして建物１００の無線周波数マップの作成及び／又は更新を行うこともできる。無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）のＲＦマップは正確かつ最新のものであるため、これによって最終的に位置推定及び位置追跡の精度を向上させることができる。同様に、建物１００に関する他のいずれかのデータベースを更新又は生成することもできる。このような他のデータベースは、例えば気圧マップを含むことができる。

ある実施形態では、データベースエンティティ５００が、動作データセット３３０を利用して、モバイル装置４００の３次元配向を、例えば間取図の基準系に対応するように補正／補償することができる。或いは、モバイル装置４００が、データセット３２０、３３０をデータベースエンティティ５００に転送する前に３次元配向の補正を行うこともできる。例えば、モバイル装置４００は、Ｙ軸及びＸ軸の周囲での回転量を求めるためにＩＭＵを有することができる。ＩＭＵは、重力場を利用する少なくとも１つの加速度センサを含むことができる。任意に、ＩＭＵは、例えば角速度を検出する少なくとも１つのジャイロスコープなどの他の慣性センサを含むこともできる。加速度センサは、重力Ｇを検出することができる。モバイル装置４００は、地球の重力に起因する加速度成分Ｇを検出することにより、Ｘ軸及び／又はＹ軸の周囲での回転量を求めることができる。Ｚ軸の周囲での回転は、例えばジャイロスコープによって与えられた情報を用いて補償することができる。

ある実施形態では、建物１００内に、モバイル装置４００を正しいＥＭＦベクトル値に較正できるようにする近距離通信ユニットを取り付けることができる。例えば、正確なＥＭＦの大きさを事前に求め、取り付けられた近距離通信ユニットのメモリに記憶することができる。その後、モバイル装置４００は、測定されたＥＭＦの大きさが、示されている真のＥＭＦの大きさからどれほど逸脱しているかについての知識を取得する際にこの情報を利用することができる。この情報に基づいて、磁力計又は磁力計の較正によってもたらされる値の補正を正常な状態にすることができる。近距離通信ユニットは、例えばＲＦＩＤ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、又はＮＦＣ技術を利用することができる。これとは別に、又はこれに加えて、ＥＭＦベクトルの方向のための較正／補正を行うこともできる。この較正処理では、重力Ｇの方向を表す測定された加速度ベクトルの方向及び／又は強度に関するデータを較正／補正することもできる。この場合、取り付けられた近距離通信ユニットの所定の位置について真のＧの値を求めておくことができる。

図１２及び図１３に示す実施形態は、少なくとも１つのプロセッサ４５２、５０２と、図１〜図１１に関する実施形態のいずれかによる機能を装置に実行させるように構成されたコンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリ４５４、５０４とを有する装置４００及び５００を提供する。少なくとも１つのプロセッサ４５２、５０２は、コンピュータ可読媒体に埋め込まれた好適なソフトウェアを有する独立したデジタルシグナルプロセッサを用いて、又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などの独立した論理回路を用いてそれぞれ実装することができる。

装置４００及び５００は、装置４００、５００に無線アクセスネットワークとの無線通信能力をそれぞれ提供する無線インターフェイス要素４５６及び５０６をさらに有することができる。無線インターフェイス４５６及び５０６は、装置４００と装置５００との間の通信機能を実行するために使用することもできる。無線インターフェイス４５６及び５０６は、測定されたＥＭＦ、位置推定などに関するデータを通信するために使用することもできる。

ユーザインターフェイス４５８及び５０８は、ユーザによる測定装置４００及びデータベースエンティティ５００の操作において使用することができる。ユーザインターフェイス４５８及び５０８は、それぞれがボタン、キーボード、マイクなどの音声コマンド受け取り手段、タッチボタン、スライドボタンなどを有することができる。

装置４００は、例えば、コンピュータ（ＰＣ）、ラップトップ、タブロイドコンピュータ、携帯電話機、コミュニケータ、スマートフォン、パームコンピュータ、又は他いずれかのモバイル通信装置などの、セルラ通信システムの端末装置を含むことができる。別の実施形態では、装置がこのような端末装置に含まれ、例えば、装置が、チップ、プロセッサ、マイクロコントローラなどの回路、又は端末装置内におけるこのような回路の組み合わせを有し、上述した機能を端末装置に実行させることができる。さらに、装置４００は、プラグインユニット、「ＵＳＢドングル」、又は他のいずれかの種類のユニットなどの、接続性を提供する（端末装置に取り付けられる）モジュールとすることも、或いはこのようなモジュールを有することもできる。このユニットは、端末装置内に取り付けることも、或いはコネクタを用いて、又は無線で端末装置に取り付けることもできる。ある実施形態では、装置４００がモバイル装置であり、又はモバイル装置に含まれる。

上述したように、モバイル装置などの装置４００は、少なくとも１つのプロセッサ４５２を有することができる。少なくとも１つのプロセッサ４５２は、磁力計４７０の支援によってＥＭＦ測定を実行するＥＭＦ測定回路を有することができる。慣性測定回路４６２は、例えばＩＭＵ４７２又はオドメータ４７４の支援によって慣性測定を実行するためのものとすることができる。較正及び補正回路４６４は、例えば磁力計４７０及び／又はＩＭＵ４７２の較正処理の実行、及び／又は磁力計４７０／ＩＭＵ４７２から取得した情報の修正に関与することができる。

磁力計４７０は、ＥＭＦベクトルを測定するために使用することができる。ＰＤ４００には、他の様々なセンサ又は機能エンティティを含めることもできる。これらは、例えば慣性測定ユニット（ＩＭＵ）４７２、オドメータ４７４、近接通信信号の存在を検出する近距離通信ユニット４７６、及び少なくとも１つのカメラ４７８を含むことができる。当業者であれば、これらは上述した実施形態を実行する際に有用になり得ると理解する。例えば、ＩＭＵ４７２は、加速度センサ及びジャイロスコープなどを含むことができる。少なくとも１つのカメラ４７８は、例えばカメラ画像及び画像データベースに基づく位置追跡、又は取り込み画像に基づく建物の画像データベース構築を目的として画像を取り込むために使用することができる。装置４００は、モバイル装置４００を持ち運んでいる人物に情報を出力するディスプレイ又はスピーカなどを含む出力ユニット４８０をさらに有することができる。ＲＦ信号受信機４７２は、衛星信号、又はＷｉＦｉ信号などの他の無線ＲＦ信号を受信するためのものとすることができる。

メモリ４５４は、一連のＥＭＦ測定結果３２０を記憶する空間４９０、及び慣性測定結果３３０を記憶する空間４９２を含むことができる。さらに、関心アイテムのリストなどを記憶する空間などの、他の複数のデータのための空間が存在することもできる。

データベースエンティティとして機能する図１３の装置５００は、ネットワーク内に位置することができる。装置５００は、例えばサーバコンピュータとすることができる。この場合、モバイル装置４００は、測定された自機のＥＭＦ測定結果３２０及び動作データセット３３０を、無線ネットワークを介してデータベースエンティティ５００に送る必要があり得る。モバイル装置は、例えばＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、セルラ通信ネットワークを送信に利用することができる。また、１つの実施形態では、データベースエンティティ５００をモバイル装置４００内に配置することができる。このような場合、測定されたＥＭＦ測定結果の転送をモバイル装置４００内で内部的に行うことができる。

データベースエンティティなどの装置５００は、少なくとも１つのプロセッサ５０２を有することができる。少なくとも１つのプロセッサ５０２は、複数の回路を含むことができる。一例として、受け取った一連の地球磁場測定結果及びＥＭＦマップに基づいて屋内ナビゲーションを実行する屋内ナビゲーション回路５１０が挙げられる。回路５１０は、例えば多仮説位置推定器／追跡器／フィルタを利用することができる。

ＳＬＡＭ制御回路５１２は、説明した実施形態のいずれかに従ってＥＭＦベースのＳＬＡＭを実行するためのものとすることができる。例えば、ＳＬＡＭ回路５１２は、データセット３２０及び３３０に基づいて建物のＥＭＦマップ及び／又は間取図８００を構築するためのものとすることができる。メモリ５０４は、ＥＭＦマップ５４０を構築するために確保される空間を含むことができる。メモリ５０４は、建物１００の間取図８００を構築するための空間を含むこともできる。メモリ５０４は、無線マップ（例えば、ＷｉＦｉマップ）などの他のいずれかのタイプのマップを構築又は更新するための空間をさらに含むことができる。

較正及び補正回路５１４は、例えばモバイル装置４００の磁力計４７０又はＩＭＵ４７２の較正処理の誘発又はこのような処理における協働、及び／又はモバイル装置４００から取得された情報の修正に関与することができる。

当業者であれば、本出願全体を通じた実施形態の説明、並びに図１２及び図１３から理解できるように、実施形態は、ポータブル装置４００又はデータベースエンティティ５００において実行することも、或いはポータブル装置４００とデータベースエンティティ５００との間で実行を共有することもできる。

本出願において使用する「回路」という用語は、（ａ）アナログ回路及び／又はデジタル回路のみにおける実装などのハードウェアのみの回路実装、（ｂ）（適用可能な場合には）（ｉ）プロセッサ同士の組み合わせ、又は（ｉｉ）装置に様々な機能を実行させるように協働する（単複の）デジタルシグナルプロセッサ、ソフトウェア及び（単複の）メモリを含む（単複の）プロセッサ／ソフトウェアの一部などの、回路とソフトウェア（及び／又はファームウェア）との組み合わせ、及び（ｃ）たとえソフトウェア又はファームウェアが物理的に存在しない場合でも動作のためにソフトウェア又はファームウェアを必要とする、（単複の）マイクロプロセッサ又は（単複の）マイクロプロセッサの一部などの回路、の全てを意味する。この「回路」の定義は、本出願におけるこの用語の全ての使用に当てはまる。さらなる例として、本出願において使用する「回路」という用語は、プロセッサ（又は複数のプロセッサ）又はプロセッサの一部と、その（又はそれらの）付属ソフトウェア及び／又はファームウェアとの実装も対象とする。また、「回路」という用語は、例えば、特定の要素に適用できる場合には、携帯電話機のベースバンド集積回路又はアプリケーションプロセッサ集積回路、或いはエンティティ、セルラネットワーク装置又はその他のネットワーク装置内の同様の集積回路も対象とする。

本明細書で説明した技術及び方法は、様々な手段によって実装することができる。例えば、これらの技術は、ハードウェア（１又は２以上の装置）で、ファームウェア（１又は２以上の装置）で、ソフトウェア（１又は２以上のモジュール）で、又はこれらの組み合わせで実装することができる。ハードウェア実装の場合、実施形態の（単複の）装置は、１又は２以上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）、デジタルシグナル処理装置（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理装置（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、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、又はこれらの組み合わせで実装することができる。ファームウェア又はソフトウェアの場合、本明細書で説明した機能を実行する少なくとも１つのチップセットのモジュール（例えば、手続き、機能など）を通じて実装を行うことができる。ソフトウェアコードは、メモリユニットに記憶してプロセッサによって実行することができる。メモリユニットは、プロセッサ内に実装することも、又はプロセッサの外部に実装することもできる。後者の場合、メモリユニットは、当業者に周知の様々な手段を介してプロセッサに通信可能に結合することができる。また、本明細書で説明したシステムの構成要素は、これに関して説明した様々な態様などの実現を容易にするためにさらなる構成要素によって再構成及び／又は補完することができ、当業者であれば理解するように、これらの構成要素は、所与の図に示す厳密な構成に限定されるものではない。

説明した実施形態は、コンピュータプログラムによって定められるコンピュータ処理の形で実行することもできる。コンピュータプログラムは、ソースコード形態、オブジェクトコード形態、又は何らかの中間形態を取ることができ、プログラムを搬送できるいずれかのエンティティ又は装置とすることができる何らかの種類のキャリアに記憶することができる。例えば、コンピュータプログラムは、コンピュータ又はプロセッサが読み取ることができるコンピュータプログラム配布媒体に記憶することができる。例えば、コンピュータプログラム媒体は、以下に限定されるわけではないが、記録媒体、コンピュータメモリ、リードオンリメモリ、電気搬送波信号、電気通信信号、及びソフトウェア配布パッケージとすることができる。図示し説明した実施形態を実行するためにソフトウェアをコード化することも、十分に当業者の範囲に含まれる。

上記では、添付図面による例を参照しながら本発明を説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、添付の特許請求の範囲内で複数の方法で修正できることが明らかである。従って、全ての単語及び表現は広義に解釈すべきであり、実施形態を限定するのではなく例示するように意図されたものである。当業者には、技術の進歩につれて本発明の概念を様々な形で実装できることが明らかであろう。さらに、当業者には、必須ではないが、説明した実施形態を他の実施形態と様々な形で組み合わせられることも明らかである。

３００ 建物内の対応するルートが未知である屋内無ラベル地球磁場ＥＭＦデータセットを複数のモバイル装置から取得
３０２ 複数のモバイル装置から動作データセットを取得
３０４ 動作データセットに基づいて、移動ルートのルートモデルを推定
３０６ 取得されたＥＭＦデータセットをルートモデルに関連付けることにより、移動ルートのＥＭＦフィンガープリントを生成
３０８ ＥＭＦフィンガープリント及びルートモデルの少なくとも一方に基づいて、ルートの相対的な位置を特定

Claims (20)

1. 少なくとも１つのプロセッサと、
   コンピュータプログラムコードを含む少なくとも１つのメモリと、
   を備えた装置であって、前記少なくとも１つのメモリ及びコンピュータプログラムコードは、前記少なくとも１つのプロセッサと協働して、前記装置に、
   建物内の地球磁場（ＥＭＦ）の大きさ及び方向の少なくとも一方を表す、前記建物内の対応するルートが未知である無ラベルＥＭＦデータセットを複数のモバイル装置から取得するステップと、
   前記複数のモバイル装置から動作データセットを取得するステップと、
   前記動作データセットに基づいて、前記移動ルートのルートモデルを推定するステップと、
   前記取得したＥＭＦデータセットを前記ルートモデルに関連付けることにより、前記移動ルートのＥＭＦフィンガープリントを生成するステップと、
   前記ＥＭＦフィンガープリント及び前記ルートモデルの少なくとも一方に基づいて、前記ルートの相対的な位置を特定するステップと、
   を含む動作を実行させる、
   ことを特徴とする装置。
2. 前記装置は、
   前記モバイル装置の位置依存データを取得するステップと、
   所与のモバイル装置に関連する前記位置依存データに基づいて前記モバイル装置の地理的位置を限定することにより、前記複数のモバイル装置からの前記データセットを地理的にクラスタリングするステップと、
   前記ルートの前記相対的な位置を特定する際に前記クラスタリングを適用するステップと、
   を含む動作をさらに実行する、
   請求項１に記載の装置。
3. 前記位置依存データは、測定されたＷｉＦｉ無線周波数信号、ＷｉＦｉ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈアクセスポイントの識別子、測定された衛星無線周波数信号、測定された大気圧、測定されたＢｌｕｅｔｏｏｔｈ無線周波数信号、測定されたセルラ無線周波数信号、前記モバイル装置の識別子、前記地球磁場の測定された方向、オーディオ信号、ビデオ信号、（単複の）画像、周辺光、湿度、位置依存型イベント、のうちの少なくとも１つに関するデータを含む、
   請求項２に記載の装置。
4. 前記装置は、前記生成されたＥＭＦフィンガープリントに基づいて前記複数のモバイル装置を地理的にクラスタリングするステップを含む動作をさらに実行する、
   請求項１に記載の装置。
5. 前記装置は、前記ルートの前記相対的な位置及び前記ＥＭＦフィンガープリントに基づいて、前記建物のＥＭＦマップをさらに作成する、
   請求項１に記載の装置。
6. 前記装置は、前記ルートの前記相対的な位置に基づいて、前記建物の間取図をさらに作成する、
   請求項１に記載の装置。
7. 前記装置は、
   １つのモバイル装置に対応する単一のＥＭＦフィンガープリントが前記ルートモデルの２つの部分に同様のＥＭＦシーケンスを含むことを検出することと、
   前記検出に基づいて、前記ルートモデルの前記部分に沿ってルートループ閉鎖が生じていると判断することと、
   をさらに実行する、
   請求項１に記載の装置。
8. 前記装置は、
   前記モバイル装置から取得された前記動作データに基づいて推定される前記ルートモデルが、前記ルートループ閉鎖の前記部分において一致しないことを検出することと、
   前記モバイル装置の前記慣性センサがドリフトしたことによって前記ルートモデルの不一致が生じたと判断することと、
   前記モバイル装置に関する前記動作データセットの補正を引き起こすことによって、前記モバイル装置の前記ルートモデルを再形成することと、
   をさらに実行する、
   請求項７に記載の装置。
9. 前記装置は、
   第１のＥＭＦフィンガープリントの少なくとも一部が、所定の尤度に従って第２のＥＭＦフィンガープリントの少なくとも一部に一致することを検出することと、
   前記検出に基づいて、前記２つのルートが少なくとも部分的に一致すると判断することと、
   前記第１及び第２のＥＭＦフィンガープリントの前記一致する部分の前後の前記ルートモデルの前記地点が、前記建物内の交差点を含むと判断することと、
   をさらに実行する、
   請求項１に記載の装置。
10. 前記装置は、
    前記モバイル装置から関心アイテムの指示を取得することと、
    各関心アイテムを対応するルートモデルの対応する地点に関連付けることと、
    前記指示された関心アイテムにさらに基づいて、前記ルートの前記相対的な位置を特定することと、
    をさらに実行する、
    請求項１に記載の装置。
11. 前記装置は、前記建物の間取図を記憶し、前記ルートモデル及び前記記憶されている前記建物の間取図に基づいて、該間取図内に前記ルートをさらに配置する、
    請求項１に記載の装置。
12. 前記装置は、
    前記モバイル装置から取得された前記動作データに基づいて推定される前記ルートモデルが、前記間取図上のどのルートにも正しく一致しないことを検出することと、
    前記モバイル装置から取得された前記動作データに基づいて前記間取図の最も可能性の高い移動ルートを推定し、該ルートを前記移動ルートと見なすことと、
    前記モバイル装置の慣性センサがドリフトしたことによって前記ルートモデルと前記最も可能性の高い移動ルートとの不一致が生じたと判断することと、
    前記モバイル装置に関する前記動作データの補正を引き起こすことによって前記モバイル装置の前記ルートモデルを再形成することと、
    をさらに実行する、
    請求項１１に記載の装置。
13. 前記装置は、
    前記モバイル装置から取得された前記動作データに基づいて推定される前記ルートモデルが、前記間取図上のどのルートにも正しく一致しないことを検出することと、
    前記記憶されている間取図が最新のものではないと判断することと、
    前記ルートモデルに基づいて前記間取図を更新することと、
    をさらに実行する、
    請求項１１に記載の装置。
14. 前記装置は、
    少なくとも１つのモバイル装置に関する前記データセットの調整方法を示す、前記モバイル装置の補正基準を決定することと、
    前記対応する補正基準に基づいて、前記モバイル装置に関する前記データセットの調整を引き起こすことと、
    をさらに実行する、
    請求項１に記載の装置。
15. 所与のモバイル装置の前記補正基準は、前記モバイル装置の既知のバイアス、前記モバイル装置において動作中のソフトウェアアプリケーション、前記モバイル装置のタイプ及び／又はモデル、のうちの少なくとも１つに基づく、
    請求項１４に記載の装置。
16. 前記装置は、
    各モバイル装置から受け取られた前記データセットが信頼できるか否かを示す、前記モバイル装置の信頼性基準を決定することと、
    前記対応する信頼性基準に基づいて、前記モバイル装置から受け取られた前記データセットに重み付けすることと、
    をさらに実行する、
    請求項１に記載の装置。
17. 前記装置は、前記建物の前記ＥＭＦマップの少なくとも一部を最初に記憶するとともに、前記取得されたＥＭＦデータセット及び前記ルートモデルに基づく前記ＥＭＦマップの更新、及び／又は前記ＥＭＦマップのカバレッジ範囲の拡大をさらに実行する、
    請求項１に記載の装置。
18. 前記装置は、
    前記モバイル装置から無線周波数ベースの測定結果を取得することと、
    前記無線周波数ベースの測定結果を前記ルートモデルの対応する地点に関連付けることと、
    前記取得された無線周波数ベースの測定結果及び前記関連付けに基づいて、前記建物の無線周波数マップを作成及び／又は更新することと、
    をさらに実行する、
    請求項１に記載の装置。
19. 装置によって、建物内の地球磁場（ＥＭＦ）の大きさ及び方向の少なくとも一方を表す、前記建物内の対応するルートが未知である無ラベルＥＭＦデータセットを複数のモバイル装置から取得するステップと、
    前記複数のモバイル装置から動作データセットを取得するステップと、
    前記動作データセットに基づいて、前記移動ルートのルートモデルを推定するステップと、
    前記取得したＥＭＦデータセットを前記ルートモデルの対応する地点に関連付けることにより、前記移動ルートのＥＭＦフィンガープリントを生成するステップと、
    前記ＥＭＦフィンガープリント及び前記ルートモデルの少なくとも一方に基づいて、前記ルートの相対的な位置を特定するステップと、
    を含むことを特徴とする方法。
20. コンピュータによって読み取ることができる配布媒体上に具体化された、プログラム命令を含むコンピュータプログラム製品であって、前記プログラム命令は、装置にロードされた時に、
    前記複数のモバイル装置から動作データセットを取得するステップと、
    前記動作データセットに基づいて、前記移動ルートのルートモデルを推定するステップと、
    前記取得したＥＭＦデータセットを前記ルートモデルの対応する地点に関連付けることにより、前記移動ルートのＥＭＦフィンガープリントを生成するステップと、
    前記ＥＭＦフィンガープリント及び前記ルートモデルの少なくとも一方に基づいて、前記ルートの相対的な位置を特定するステップと、
    を含む方法を実行する、
    ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。

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