JP2017537545A

JP2017537545A - 複数座席環境内でモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するためのシステムおよび方法

Info

Publication number: JP2017537545A
Application number: JP2017526112A
Authority: JP
Inventors: スンヴィール・グジュラル; ポール・ジェイコブス; ラヴィンデル・チャンドック; リアット・ベン−ズール; サンディープ・シャルマ
Original assignee: クアルコム，インコーポレイテッド
Priority date: 2014-11-18
Filing date: 2015-11-18
Publication date: 2017-12-14
Also published as: US9980090B2; CN107005789A; EP3222068A1; US20160142877A1; WO2016081607A1

Abstract

モバイルコンピューティングデバイスを着席環境内の特定の座席に関連付けるためのシステムおよび方法。このシステムは、着席環境内で検出されたアクティビティに基づいて第1のモバイルコンピューティングデバイスのデバイスセンサから第1のセンサデータを収集する。このシステムは、次に、着席環境内の複数の座席のそれぞれについて、第1のセンサデータに少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイスとの相関の度合を判定し、複数の座席の中でモバイルコンピューティングデバイスとの最高の相関の度合を有する座席に第1のモバイルコンピューティングデバイスを関連付ける。

Description

本明細書内で説明される様々な実施形態は、全般的には、複数座席環境内でモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するためのシステムおよび方法に関する。

インターネットは、お互いと通信するのに標準インターネットプロトコルスイート(たとえば、伝送制御プロトコル(TCP)およびインターネットプロトコル(IP))を使用する相互接続されたコンピュータおよびコンピュータネットワークの全世界にわたるシステムである。モノのインターネット(IoT)は、コンピュータおよびコンピュータネットワークだけでなく、日常の物が、IoT通信ネットワーク(たとえば、アドホックシステムまたはインターネット)を介して読取可能、認識可能、位置特定可能、アドレッシング可能、および制御可能であり得るという発想に基づく。

複数の市場傾向が、IoTデバイスの開発を推進している。たとえば、増大するエネルギーコストは、政府によるスマートグリッドに対する戦略投資と、電気車両および公共充電ステーションなどの将来の消費に対するサポートとを推進している。増大する医療費および老齢人口は、遠隔/接続ヘルスケアおよびフィットネスサービスの開発を推進している。住居内の技術革命は、「N」プレイ(たとえば、データ、音声、ビデオ、セキュリティ、エネルギー管理など)をマーケティングし、ホームネットワークを拡張するサービスプロバイダによる統合を含む、新しい「スマート」サービスのための開発を推進している。ビルディングは、企業施設の運営コストを低下させるための手段としてよりスマートかつ便利になりつつある。

IoTの複数の主要な応用例がある。たとえば、スマートグリッドおよびエネルギー管理の領域において、公益事業会社は、住居および事業に対するエネルギーの配給を最適化することができ、顧客は、エネルギー使用をより良好に管理することができる。ホームオートメーションおよびビルディングオートメーションの領域において、スマートホームおよびスマートビルディングは、家庭またはオフィス内の、機器からプラグイン電気自動車(PEV)セキュリティシステムまでの事実上すべてのデバイスまたはシステムに対する集中化された制御を有することができる。資産管理の分野では、企業、病院、工場、および他の大組織は、高価値の機器、患者、車両などの位置を正確に追跡することができる。ヘルスおよびウェルネスの領域では、医師は患者の健康を遠隔監視することができ、人々はフィットネスルーチンの進捗を追跡することができる。

したがって、近い将来に、IoT技術のますます拡大する開発は、家庭、車両、職場、および多数の他の位置にいるユーザの周囲の多数のIoTデバイスにつながる。しかしながら、IoT対応デバイスがそれら自体の大まかな位置に関する情報を提供できるという事実にもかかわらず、既知の従来の位置特定方法は、精度が低く、フィートまたはインチの差が重要である状況に適していない。たとえば、GPSおよび音響位置判定方法は、特に車両が動いている間は、車両の内部のどの座席にデバイスが位置するかを判定するのに十分に正確ではない場合がある。

この概要は、下の発明を実施するための形態においてさらに説明される概念の選択されたものを、単純化された形で導入するために提供される。この概要は、請求される主題の主要な特徴または本質的な特徴を識別することを意図されたものではなく、請求される主題の範囲を限定することも意図されていない。

本明細書内で説明される例は、着席環境内でモバイルコンピューティングデバイスを特定の座席に関連付けるためのシステムおよび方法を含む。このシステムは、着席環境内で検出されたアクティビティに基づいて第1のモバイルコンピューティングデバイスのデバイスセンサから第1のセンサデータを収集する。このシステムは、次に、着席環境内の複数の座席のそれぞれについて、第1のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて第1のモバイルコンピューティングデバイスとの相関の度合を判定し、複数の座席の中で第1のモバイルコンピューティングデバイスとの最高の相関の度合を有する座席に第1のモバイルコンピューティングデバイスを関連付ける。

いくつかの態様において、このシステムは、複数の座席センサのそれぞれから第2のセンサデータを受信することができる。このシステムは、さらに、複数の座席のそれぞれについて、第1のセンサデータを複数の座席センサのうちの対応する1つから受信された第2のセンサデータと比較することができる。たとえば、第1のセンサデータは、第1のモバイルコンピューティングデバイスの移動に基づく加速度計データを含むことができ、第2のセンサデータは、複数の座席のうちの対応する1つの移動に基づく加速度計データを含むことができる。したがって、このシステムは、第1のモバイルコンピューティングデバイスのそれぞれの移動と複数の座席のそれぞれのそれぞれの移動との間の類似性を判定することができる。

他の態様において、第1のセンサデータは、着席環境内の磁場に基づく磁気計データを含むことができる。たとえば、磁気計データは、少なくとも、第1のモバイルコンピューティングデバイスの位置における磁場の方向および強度を示すことができる。このシステムは、磁気計データに少なくとも部分的に基づいて磁場のソースに対する第1のモバイルコンピューティングデバイスの相対的な近接を判定することができる。さらに、このシステムは、複数の座席のそれぞれに対する相対的なソースの位置を識別し、ソースの位置およびソースに対する第1のモバイルコンピューティングデバイスの相対的な近接に少なくとも部分的に基づいて複数の座席のそれぞれに対する第1のモバイルコンピューティングデバイスの近さを判定することができる。

さらに、いくつかの態様において、このシステムは、着席環境内の第2のモバイルコンピューティングデバイスのデバイスセンサから第3のセンサデータを収集することができる。さらに、このシステムは、相関の度合を判定するために、第3のセンサデータを第1のセンサデータと比較することができる。

例の実施形態は、例として図示され、添付図面の図によって限定されることは意図されていない。同様の番号は、図面および本明細書を通して、同様の要素を参照する。

例の実施態様による、着席環境内でモバイルコンピューティングデバイスを特定の座席に関連付けるためのシステムを示すブロック図である。例の実施態様による、着席環境内のモバイルコンピューティングデバイスのセンサと着席環境の座席と共に提供されるセンサとの間としてローカルハブによって行われるセンサ相関判定に基づいてモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するためのシステムを示す図である。センサ相関論理が着席環境内のモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するためのシステムの一部として複数のモバイルコンピューティングデバイスの間で分散される、図1Bのシステムの変形形態を示す図である。センサ相関論理が着席環境内の各モバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するために複数のモバイルコンピューティングデバイスのうちの1つを用いて提供される、図1Bのシステムの変形形態を示す図である。例の実施態様による、ローカルハブと共に提供される磁場および位置判定論理に基づいてモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するためのシステムを示す図である。位置判定論理が着席環境内のモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するためのシステムの一部としての複数のモバイルコンピューティングデバイスの間で分散される、図1Eのシステムの変形形態を示す図である。位置判定論理が着席環境内のモバイルコンピューティングデバイスのそれぞれの座席位置を判定するために複数のモバイルコンピューティングデバイスのうちの1つを用いて提供される、図1Eのシステムの変形形態を示す図である。例の実施態様による例のモバイルコンピューティングデバイスを示すブロック図である。例の実施態様によるローカルハブを示すブロック図である。例の実施態様による磁場インデューサ(magnetic field inducer)を示すブロック図である。本開示の1つまたは複数の態様がその中で実施され得る例の車両着席環境を示す図である。集中化された座席関連付けシステムを使用してモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するための動作を示す例のタイミング図である。分散された座席関連付けシステムを使用してモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するための動作を示す例のタイミング図である。本開示の1つまたは複数の態様がその中で実施され得る磁場インデューサを有する例の車両着席環境を示す図である。集中化された座席関連付けシステム内の磁場インデューサを使用してモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するための動作を示す例のタイミング図である。分散された座席関連付けシステム内の磁場インデューサを使用してモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するための動作を示す例のタイミング図である。磁場を使用する測距および測位のための例のシステムを示す図である。着席環境内の個々の座席の外部に位置決めされた単一の磁場インデューサを有する例の着席環境を示す図である。例の実施態様による例の座席関連付け動作を示す流れ図である。モバイルデバイスと着席環境内のそれぞれの座席との間のセンサデータ相関に基づいてモバイルコンピューティングデバイスを着席環境内の特定の座席に関連付ける例の動作を示す流れ図である。着席環境内の磁場に関して収集されたセンサデータに基づいてモバイルコンピューティングデバイスを着席環境内の特定の座席に関連付ける例の動作を示す流れ図である。一連の相互関係を有する機能モジュールとして表された例の座席関連付けシステムを示す図である。

以下の説明において、本開示の完全な理解を提供するために、特定の構成要素、回路、およびプロセスの例などの多数の特定の詳細が、示される。また、以下の説明において、説明のために、特定の術語が、例の実施形態の完全な理解を提供するために示される。しかし、これらの特定の詳細が、例の実施形態を実践するために要求されない可能性があることは、当業者に明白であろう。他の場合には、本開示を不明瞭にすることを回避するために、周知の回路およびデバイスは、ブロック図形式において示される。以下の発明を実施するための形態のいくつかの部分は、コンピュータメモリ内のデータビットに対する、手続き、論理ブロック、処理、および動作の他の記号表現に関して提示される。これらの説明および表現は、データ処理技術の当業者によって、彼らの仕事の内容を他の当業者に最も実効的に伝達するために使用される手段である。本願において、手続き、論理ブロック、プロセス、または類似物は、所望の結果につながるステップまたは命令の自己矛盾のないシーケンスと考えられる。ステップは、物理的な量の物理的な操作を必要とするステップである。必ずではないが通常、これらの量は、記憶され、転送され、組み合わされ、比較され、コンピュータシステム内で他の形で操作され得る電気信号または磁気信号の形をとる。

しかし、これらおよび同様の用語のすべてが、適当な物理的量に関連付けられなければならず、これらの量に適用される単に便利なラベルであることを念頭におかれたい。以下の議論から明白であるように、そうではないと特に述べられない限り、本明細書全体を通じて、「アクセス」、「受信」、「送出」、「使用」、「選択」、「判定」、「正規化」、「乗算」、「平均化」、「監視」、「比較」、「適用」、「更新」、「測定」、「導出」、または類似物などの用語を利用する議論が、コンピュータシステムのレジスタおよびメモリ内の物理(電子)量として表されるデータを操作し、コンピュータシステムメモリもしくはレジスタまたは他のそのような情報記憶デバイス、情報伝送デバイス、もしくは情報表示デバイス内の物理量として同様に表される他のデータに変換する、コンピュータシステムまたは同様に電子コンピューティングデバイスのアクションおよび処理を指すことを諒解されたい。

本明細書内で使用される用語法は、特定の実施形態を説明するのみであって、本明細書内で開示されるどの実施形態をも限定すると解釈してはならない。本明細書内で使用される時に、単数形「a」、「an」、および「the」は、文脈が別段に明確に示さない限り、複数形も含むことが意図されている。さらに、単語「comprises」、「comprising」、「includes」、および/または「including」(いずれも「含む」)は、本明細書内で使用される時に、述べられる特徴、整数、ステップ、動作、要素、および/または構成要素の存在を指定するが、1つまたは複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、および/またはその群の存在または追加を除外しない。

本明細書内で使用される時に、用語「モノのインターネットデバイス」(または「IoTデバイス」)は、アドレッシング可能インターフェース(たとえば、インターネットプロトコル(IP)アドレス、Bluetooth（登録商標）識別子(ID)、近接場通信(NFC) IDなど)を有し、有線接続またはワイヤレス接続を介して1つまたは複数の他のデバイスに情報を送信することのできる任意の物体(たとえば、機器、センサなど)を指すことができる。IoTデバイスは、クイックレスポンス(QR)コード、ラジオ周波数識別(RFID)タグ、NFCタグ、もしくは類似物などの受動通信インターフェースまたはモデム、トランシーバ、送信器-受信器、もしくは類似物などの能動通信インターフェースを有することができる。IoTデバイスは、中央処理装置(CPU)、マイクロプロセッサ、ASIC、もしくは類似物内に組み込まれ、かつ/またはこれによって制御/監視され得、ローカルアドホックネットワークもしくはインターネットなどのIoTネットワークへの接続のために構成され得る属性の特定のセット(たとえば、IoTデバイスが、オンまたはオフ、開かれているまたは閉じられている、アイドルまたはアクティブ、タスク実行に使用可能またはビジー、その他などのデバイス状態またはデバイス状況、冷却機能または加熱機能、環境監視機能または環境記録機能、発光機能、音声発生機能など)を有することができる。たとえば、IoTデバイスは、これらのデバイスがIoTネットワークと通信するためのアドレッシング可能通信インターフェースを備えている限り、冷蔵庫、トースター、オーブン、電子レンジ、冷凍庫、皿洗い機、皿、手工具、洗濯機、衣類乾燥機、加熱炉、空調機、自動温度調節器、テレビジョン、照明設備、電気掃除機、スプリンクラー、電気メータ、ガスメータなどを含むことができるが、これらに限定はされない。IoTデバイスは、セル電話機、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、携帯情報端末(PDA)などを含むこともできる。したがって、IoTネットワークは、通常はインターネット接続性を有しないデバイス(たとえば、皿洗い機など)に加えて、「レガシー」インターネットアクセス可能デバイス(たとえば、ラップトップコンピュータまたはデスクトップコンピュータ、セル電話機など)の組合せから構成されてもよい。

本明細書内で使用される時に、モバイルコンピューティングデバイスの文脈における「座席位置」は、モバイルコンピューティングデバイスのユーザのありそうな座席位置を意味することが意図されている。たとえば、ユーザは、特定の座席を占有している間にその手にモバイルコンピューティングデバイスを持つか、その体にモバイルコンピューティングデバイスを有する場合があり、あるいは、ユーザは、そのモバイルコンピューティングデバイスを隣接するコンソール上に置く場合がある。したがって、多くの例において、モバイルコンピューティングデバイスに関して「座席位置」に言及され得るが、モバイルコンピューティングデバイスは、座席から少し離れて保持され、かつ/またはユーザの手もしくは所有物の中に位置決めされ得る。

図面内では、単一のブロックが、1つまたは複数の機能を実行するものとして説明される場合があるが、実際の実践において、そのブロックによって実行される1つまたは複数の機能が、単一の構成要素内でまたは複数の構成要素にまたがって実行され得、かつ/あるいは、ハードウェアを使用して、ソフトウェアを使用して、またはハードウェアとソフトウェアとの組合せを使用して実行され得る。ハードウェアとソフトウェアとのこの交換可能性を明瞭に示すために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップは、上では全般的にその機能性に関して説明された。そのような機能性が、ハードウェアまたはソフトウェアのどちらとして実施されるのかは、特定の応用例とシステム全体に課せられる設計制約とに依存する。当業者は、各特定の応用例のために変化する形において説明される機能性を実施することができるが、そのような実装判断が、本発明の範囲からの逸脱と解釈されてはならない。また、例のワイヤレス通信デバイスは、プロセッサ、メモリ、および類似物などの周知の構成要素を含む、図示されたもの以外の構成要素を含むことができる。

本明細書内で説明される技法は、特定の形で実施されるものとして特に説明されない限り、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはその任意の組合せにおいて実施され得る。モジュールまたは構成要素として説明されるすべての特徴は、一体化された論理デバイス内で一緒にまたは別個であるが相互運用可能な論理デバイスとして別々に実施されることも可能である。ソフトウェアにおいて実施される場合に、技法は、実行された時に上で説明された方法のうちの1つまたは複数を実行する命令を含む非一時的プロセッサ可読記憶媒体によって少なくとも部分的に実現され得る。非一時的プロセッサ可読データ記憶媒体は、パッケージング材料を含むことのできるコンピュータプログラム製品の一部を形成することができる。

非一時的プロセッサ可読記憶媒体は、シンクロナスダイナミックランダムアクセスメモリ(SDRAM)などのランダムアクセスメモリ(RAM)、読取専用メモリ(ROM)、不揮発性ランダムアクセスメモリ(NVRAM)、電気的消去可能プログラマブル読取専用メモリ(EEPROM)、フラッシュメモリ、他の既知の記憶媒体、および類似物を含むことができる。技法は、それに加えてまたはその代わりに、命令またはデータ構造の形においてコードを担持しまたは通信し、コンピュータまたは他のプロセッサによってアクセスされ、読み取られ、かつ/または実行され得るプロセッサ可読通信媒体によって少なくとも部分的に実現され得る。

本明細書内で開示される実施形態に関連して説明される例示的な論理ブロック、モジュール、回路、および命令は、1つまたは複数のデジタル信号プロセッサ(DSP)、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路(ASIC)、特定用途向け命令セットプロセッサ(ASIP)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、または他の同等の集積回路網もしくはディスクリート論理回路網などの1つまたは複数のプロセッサによって実行され得る。用語「プロセッサ」は、本明細書内で使用される時に、前述の構造または本明細書内で説明される技法の実施態様に適する任意の他の構造のうちのいずれをも指すことができる。さらに、いくつかの態様において、本明細書内で説明される機能性は、本明細書内で説明されるように構成された専用のソフトウェアモジュールまたはハードウェアモジュール内で提供され得る。また、技法は、1つまたは複数の回路または論理要素内で完全に実施され得る。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサとすることができるが、代替案では、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態機械とすることができる。プロセッサは、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、DSPとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、DSPコアに関連する1つまたは複数のマイクロプロセッサ、または任意の他のそのような構成としても実施され得る。

センサ相関の概要
図1Aは、例の実施態様による、着席環境内でモバイルコンピューティングデバイスを特定の座席に関連付けるためのシステム100Aのブロック図を示す。システム100Aは、複数の座席121〜124を含む着席環境101内に提供されたローカルハブ110を含む。たとえば、着席環境101は、自動車、バス、乗用バン、列車、航空機、ジェットコースターなどの乗物に対応することができる。いくつかの変形形態において、着席環境101は、レストラン、劇場、オフィス、部屋、その他など、静的環境とすることができる。

いくつかの実施態様において、車両または着席環境101のオペレータが、座席121〜124のうちのどれが占有されているのかを知ることが望ましい場合がある。さらに、座席121〜124のそれぞれを占有する特定のユーザを識別することが望ましい場合がある。たとえば、自動車は、既知のユーザのプリファレンスに合わせて1つまたは複数の座席セッティングおよび/または構成をプログラム的に調整することができる。いくつかの例において、自動車は、ユーザが着席している特定の座席(たとえば、運転席)に基づいて、ユーザのモバイルコンピューティングデバイスのある種の機能を制御することもできる(たとえば、テキストメッセージおよび/または電話呼を使用不能にする)。同様に、ユーザを航空機着席環境内の特定の座席に関連付けることによって、個々の乗客は、着席地図上でお互いを突き止め、かつ/またはお互いと対話する(たとえば、座席対座席通信を使用して)ことができる。

図1Aの例において、モバイルコンピューティングデバイス131のユーザおよび/またはオペレータは、着席環境101に入り、座席121に座る。モバイルコンピューティングデバイス131は、たとえば、セル電話機、携帯情報端末(PDA)、タブレットデバイス、ラップトップコンピュータ、またはワイヤレス通信(たとえば、ローカルハブ110との)が可能な任意の他のデバイスとすることができる。いくつかの実施態様において、モバイルコンピューティングデバイス131は、IEEE 802.11系列の標準規格、BLUETOOTH(登録商標)(Bluetooth)、HiperLAN(主に欧州において使用される、IEEE 802.11標準規格に匹敵するワイヤレス標準規格のセット)、および/または相対的に短いラジオ伝搬範囲を有する他の技術によって統制される通信のために構成され得る。

モバイルコンピューティングデバイス131は、モバイルコンピューティングデバイス131によるアクティビティおよび/または周囲の環境(たとえば、着席環境101)内のアクティビティを検出するのに使用され得る1つまたは複数のセンサ133(たとえば、加速度計、ジャイロスコープ、磁気計など)を含む。たとえば、現代の携帯電話機は、電話機の加速度および/または移動を検出する(たとえば、「ポートレート」モードまたは「ランドスケープ」モードのいずれかにおいてコンテンツを表示するために)のに使用され得る加速度計を設けられる。多くの携帯電話機は、電話機の周囲の環境内の磁場を検出する(たとえば、仮想コンパスアプリケーション内で電話機の方向および/または方位を示すために)のに使用され得る磁気計をも設けられる。

いくつかの態様において、モバイルコンピューティングデバイス131は、ローカルハブ110とワイヤレスに通信することができる。たとえば、モバイルコンピューティングデバイス131は、着席環境101に入る時に、ローカルハブ110とのワイヤレス通信を確立することができる。より具体的には、モバイルコンピューティングデバイス131は、デバイスセンサ133から収集されたセンサデータ102をローカルハブ110に送信することができる。センサデータ102は、たとえば、モバイルコンピューティングデバイス131の加速度の方向および/もしくは大きさを示す加速度計データ、着席環境101内の磁場の方向および/もしくは大きさを示す磁気計データ、ならびに/またはモバイルコンピューティングデバイス131に設けられた任意の他のセンサからのデータを含むことができる。

例の実施態様において、ローカルハブ110は、モバイルコンピューティングデバイス131によって供給されるセンサデータ102に少なくとも部分的に基づいて、モバイルコンピューティングデバイス131を座席121、122、123、または124のうちの特定の1つに関連付けることができる。たとえば、ローカルハブ110は、センサデータ102を使用して、座席121〜124のそれぞれに対するモバイルコンピューティングデバイス131の相関の度合を判定するために座席関連付け論理112を含むことができる。いくつかの態様において、座席関連付け論理112は、モバイルコンピューティングデバイス131の加速度計データに基づいて相関の度合を判定することができる(たとえば、下で図1B〜図1Dに関してより詳細に説明されるように)。他の態様において、座席関連付け論理112は、モバイルコンピューティングデバイス131の磁気計データに基づいて相関の度合を判定することができる(たとえば、下で図1E〜図1Gに関してより詳細に説明されるように)。その後、座席関連付け論理112は、モバイルコンピューティングデバイス131を、着席環境101内の座席121〜124の中で最高の相関の度合を有する座席(たとえば、座席121)に関連付けることができる。

モバイルコンピューティングデバイス131を座席121に関連付ける時に、ローカルハブ110は、構成データ104および106をそれぞれ座席121およびモバイルコンピューティングデバイス131に送信することができる。たとえば、座席構成データ104は、関連付けられたモバイルコンピューティングデバイス131に基づいて、特定の座席121の1つまたは複数のセッティング(たとえば、座席位置、リクラインの角度、温度など)および/または関連する着席環境の1つまたは複数のセッティング(たとえば、環境制御、メディア出力、ウィンドウロックなど)を制御することができる。デバイス構成データ106は、関連付けられた座席121に基づいて、モバイルコンピューティングデバイス131の1つまたは複数のセッティング(たとえば、テキストメッセージおよび/または電話呼の使用可能化/使用不能化、マッピングアプリケーションのアクティブ化、Bluetooth（登録商標）ペアリング動作の開始など)を制御することができる。

いくつかの態様において、座席関連付け論理112は、オンデマンドの形で構成104および/または106を調整することができる。たとえば、着席環境101の占有は、座席121〜124のそれぞれに関する予備判定が行われた後に変化する可能性がある(たとえば、乗客が、ある座席から別の座席に移る場合がある)。そのようなシナリオにおいて、座席関連付け論理112は、乗客の新しい位置を識別するためにトリガされ得る。たとえば、座席関連付け論理112は、着席環境101内のセンサおよび/またはデバイスからセンサデータを周期的に収集することができる。トリガされた時に、座席関連付け論理112は、新しい座席関連付けに基づく座席構成104および/またはデバイス構成106に対する自動的変更またはシームレスな変更を可能にするために、座席121〜124のそれぞれの座席関連付けを再判定することができる。

本明細書内の例は、モバイルコンピューティングデバイスの位置が、モバイルデバイスのより近くに配置されたセンサからより多くの量のセンサデータを収集することによってより正確に判定され得ることを認めるものである。対照的に、モバイルコンピューティングデバイスの位置を突き止めまたは判定するための既存のシステムおよび技法(たとえば、GPS、音響測位など)は、通常、特にお互いに相対的に非常に近接した複数の座席がある時に、特定のデバイスが配置されている正確な座席を正確に示すのに十分に正確ではない(たとえば、十分な粒度を提供しない)。したがって、本明細書内で開示されるシステムおよび方法は、モバイルコンピューティングデバイスを着席環境内の特定の座席に関連付けることによりよく適する可能性がある。さらに、モバイルコンピューティングデバイスの既存のセンサ(たとえば、加速度計、ジャイロスコープ、磁気計など)を活用することによって、例のシステムおよび方法は、モバイルコンピューティングデバイスおよび/または着席環境に対するわずかな(たとえば、最小限の)変更を用いて実施され得る。

図1Bは、例の実施態様による、着席環境内のモバイルコンピューティングデバイスのセンサと着席環境の座席と共に提供されるセンサとの間としてローカルハブによって行われるセンサ相関判定に基づいてモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するためのシステム100Bを示す図である。図1Bの例において、第2のモバイルコンピューティングデバイス132は、着席環境101内に持ち込まれる。さらに、システム100Bは、それぞれ座席121〜124上で提供されまたはこれと他の形で対にされる複数の座席センサ141〜144を含む。たとえば、座席センサ141〜144のそれぞれは、加速度計、ジャイロスコープ、および/またはモバイルコンピューティングデバイスからのセンサデータと相関され得るセンサデータを生成することのできる任意の他のタイプのセンサのうちの少なくとも1つに対応することができる。

図1Bの例において、座席121〜124のそれぞれは、1つの座席センサだけを含む。しかし、他の実施態様において、着席環境101は、それぞれが任意の個数のセンサを有する任意の個数の座席を含むことができる。いくつかの態様において、座席121〜124のすべてが、同一個数の座席センサを有する。他の態様において、座席121、122、123、および/または124のうちのいくつかが、他の座席とは異なる個数の座席センサを有することができる。図1Bのデバイスおよび構成要素は、それぞれ、お互いとのワイヤレス通信を可能にするためのリソースを含むことができる。たとえば、センサおよび/またはデバイスの間の通信および相互運用を容易にするために、モバイルコンピューティングデバイス131〜132、座席センサ141〜144、および/またはローカルハブ110は、ALLSEEN ALLIANCEによってホスティングされるALLJOYNを介して提供されるものなどの共通のコンピューティングプラットフォームまたは通信プラットフォームを共有することができる。

例の実施態様において、ローカルハブ110は、モバイルコンピューティングデバイス131〜132からのセンサデータと座席121〜124からのセンサデータとの間の相関を判定するためにセンサ相関論理150(たとえば、座席相関付け論理112の特定の実施)を含むことができる。より具体的には、センサ相関論理150は、モバイルコンピューティングデバイス131および132のそれぞれを座席121〜124のうちのそれぞれの1つに関連付けることができる(たとえば、モバイルコンピューティングデバイス131〜132が、着席環境101内に持ち運ばれまたは他の形で持ち込まれる時に)。ローカルハブ110は、センサ相関論理150を実行して、それぞれ座席センサ141〜144から、センサ出力プロファイル171〜174の形においてセンサデータの第1のセットを入手し、センサ出力プロファイル171〜174を、それぞれモバイルコンピューティングデバイス131および132からの、デバイスセンサプロファイル161および162の形におけるセンサデータの第2のセットと比較する。この比較は、モバイルコンピューティングデバイス131〜132のそれぞれのセンサプロファイルと座席センサ141〜144のそれぞれのセンサプロファイルとの間の相関の度合を判定するのに使用され得る。より具体的には、特定のデバイスセンサプロファイル161または162に対する最も強い度合の相関を有するセンサ出力プロファイル171〜174は、対応するモバイルコンピューティングデバイスの最もありそうな座席位置を示すことができる。

たとえば、センサ出力プロファイル171〜174は、ユーザが座席121〜124のうちの1つに座るなどのイベント(この場合には、対応する座席の質量中心が垂直に加速する可能性がある)に対応する加速度計データを含む場合がある。センサ出力プロファイル171〜174は、着席環境101(たとえば、車両に対応することができる)が移動するなどのイベント(この場合には、対応する座席の質量中心が、車両の動きに起因して横および/または縦に加速する可能性がある)に対応する加速度計データを含む場合もある。

同様の形において、デバイスセンサプロファイル161および162は、モバイルコンピューティングデバイス131および132上でそれぞれデバイスセンサ133および134によって生成され得、加速度計および/またはジャイロスコープなどのモーションセンサから収集された加速度計データを含むことができる。モバイルコンピューティングデバイス131〜132は、たとえば、着席環境101および/または座席121〜124の加速イベント(たとえば、ユーザが座席121〜124のうちの1つに座ることまたは着席環境101の車両があちこちに移動されることに対応する)を記録することができる。センサ相関論理150は、それぞれのモバイルコンピューティングデバイス131〜132(たとえば、これに関連する座席)の相対位置を判定するために、センサ出力プロファイル171〜174をデバイスセンサプロファイル161〜162に相関させることができる。

たとえば、センサ相関論理150は、デバイスセンサ133から受信されたデバイスセンサプロファイル161が、座席センサ141から受信されたセンサ出力プロファイル171に最もよく相関されると判定することができる。この相関に基づいて、センサ相関論理150は、モバイルコンピューティングデバイス131を座席121に関連付けることができる。センサ相関論理150は、デバイスセンサ134から受信されたデバイスセンサプロファイル162が、座席センサ142から受信されたセンサ出力プロファイル172に最もよく相関されると判定することもできる。この相関に基づいて、センサ相関論理150は、モバイルコンピューティングデバイス132を座席122に関連付けることができる。

複数の可能なアクションのうちの任意の1つが、座席121、122、123、または124が、モバイルコンピューティングデバイス131〜132に関連すると判定する際にローカルハブ110によってトリガされまたは実行され得る。上で説明されるように、アクションは、判定された座席関連付けに基づく着席環境101(たとえば、座席121〜124を含む)の様々な態様の構成115の実施をもたらすことができる。たとえば、ローカルハブ110は、着席環境101の領域内の1つまたは複数のユーザによって構成されたセッティングおよび/または車両固有セッティング(たとえば、温度、座席構成、近接するメディア出力デバイス上でのメディア出力など)を調整することができる。

追加または代替として、モバイルコンピューティングデバイス131〜132に対する座席関連付けは、それぞれ相関判定163〜164としてモバイルコンピューティングデバイス131〜132に戻って通信されることも可能である。モバイルコンピューティングデバイス131〜132は、さらに、それぞれの相関判定163〜164に基づいてセッティングまたは他の構成を実施することができる。たとえば、座席121が運転席である場合には、モバイルコンピューティングデバイス131は、テキストメッセージの送出および/または作文を防がれ得るが、モバイルコンピューティングデバイス132は、完全なメッセージング機能性を有することができる。別の例において、車両の後部に配置されたモバイルコンピューティングデバイスは、後部座席エンターテイメントコンソール(たとえば、座席123および/または124に関連する)を制御することを許可され得るが、前部座席コンソール(たとえば、座席121および/または122に関連する)を制御することは許可されない。

図1Cは、センサ相関論理150が、たとえば着席環境101内のモバイルコンピューティングデバイス131および132の座席位置を判定するためのシステム100Cの一部として、複数のモバイルコンピューティングデバイスの間で分散される、図1Bのシステムの変形形態を示す。図1Cの例において、個々のモバイルコンピューティングデバイス131〜132(たとえば、ローカルハブ110の代わりに)が、そのそれぞれの座席関連付けを判定するためにセンサ相関論理150を実施することができる。より具体的には、いくつかの実施態様において、モバイルコンピューティングデバイス131〜132は、それらのそれぞれの座席関連付けを判定するために、お互いとデータを交換することができる。

図1Cの例において、座席センサ141〜144のそれぞれは、モバイルコンピューティングデバイス131〜132のそれぞれにそれぞれのセンサ出力プロファイル171〜174を送出することができる。その後、モバイルコンピューティングデバイス131および132のそれぞれを用いて提供されるセンサ相関論理150は、そのモバイルコンピューティングデバイスに最も密接に関連する座席を判定するために(たとえば、上で図1Bに関して説明されるように)、受信されたセンサ出力プロファイル171〜174を対応するデバイスセンサ133または134から収集されたセンサデータと相関させることができる。いくつかの態様において、モバイルコンピューティングデバイス131〜132の一方または両方は、座席地図167(たとえば、その代わりにたとえばローカルハブ110などの外部ソースから獲得され得る)を用いて事前に構成され得る。座席地図167は、たとえば座席121〜124への座席センサ141〜144のペアリングを示すことによって、特定の座席に関するセンサ出力プロファイル171〜174が識別されることを可能にする。

いくつかの態様において、モバイルコンピューティングデバイス131〜132は、お互いと相関結果165を交換することができる。たとえば、相関結果165は、着席環境101内の座席121〜124のそれぞれに対する対応するモバイルコンピューティングデバイス131または132の相関の度合を示すことができる。一態様において、モバイルコンピューティングデバイス131〜132のそれぞれは、別のモバイルコンピューティングデバイスから受信された相関結果165に基づいて、それ自体の座席関連付け判定の信頼の度合を判定することができる。

たとえば、モバイルコンピューティングデバイス131からの相関結果165は、モバイルコンピューティングデバイス131が座席121内にある尤度が90%、座席122内にある尤度が10%であることを示すことができる。同一の例において、モバイルコンピューティングデバイス132からの相関結果165は、モバイルコンピューティングデバイス132が座席121内にある尤度が60%、座席122内にある尤度が40%であることを示すことができる。モバイルコンピューティングデバイス131は、それが座席121に関連しなければならないとの判定においてモバイルコンピューティングデバイス132より大幅に「確信がある」(たとえば、90%>60%)ので、モバイルコンピューティングデバイス132は、座席121に関するモバイルコンピューティングデバイス131の相関結果165に従うことができる。比較に基づいて、モバイルコンピューティングデバイス132は、それが実際には座席122(たとえば、モバイルコンピューティングデバイス132との2番目に高い相関を有する座席)に関連すると判定することができる。

相関結果165を比較した後に、モバイルコンピューティングデバイス131および132は、それらのそれぞれの相関判定163および164をローカルハブ110に送出することができる。その後、ローカルハブ110は、着席環境101ならびに/またはモバイルコンピューティングデバイス131および132に関する構成115のセット(たとえば、座席セッティング、メディア出力デバイスセッティング、温度セッティングなどの個々のユーザプリファレンス)を判定するのに相関判定163および164を使用することができる。

図1Dは、センサ相関論理150が着席環境101内のモバイルコンピューティングデバイス131および132のそれぞれの座席位置を判定するために複数のモバイルコンピューティングデバイスのうちの1つを用いて提供される、図1Bのシステムの変形形態を示す。図1Dの例において、モバイルコンピューティングデバイス131が着席環境101内の各モバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するためにセンサ相関論理150を含む、分散システム100Dが提供される。たとえば、モバイルコンピューティングデバイス131は、着席環境101内に配置された各モバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するために「マスタ」デバイスとして働くことができる(たとえば、着席環境101に入る時および/またはローカルハブ110と接続する時に)。したがって、マスタデバイス131上で実行されるセンサ相関論理150は、図1Bおよび図1Cに関して上で説明されるものと実質的に同一の形において動作することができる。

マスタデバイス131は、たとえばローカルハブ110から、座席地図167を受信することができる。代替案では、マスタデバイス131は、座席地図167を用いて事前に構成され得る。座席センサ141〜144のそれぞれは、マスタデバイス131にそれぞれのセンサ出力プロファイル171〜174を送出することができる。さらに、マスタデバイス131は、モバイルコンピューティングデバイス132のデバイスセンサ134からデバイスセンサプロファイル162としてセンサデータのセットを受信することができる。その後、マスタデバイス131を用いて提供されるセンサ相関論理150は、モバイルコンピューティングデバイス131および132のそれぞれに最も密接に関連するそれぞれの座席を判定するために、受信されたセンサ出力プロファイル171〜174をそれ自体のデバイスセンサ133から収集されたセンサデータならびにモバイルコンピューティングデバイス132から受信されたデバイスセンサプロファイル162と相関させる。

座席関連付けを判定する時に、マスタデバイス131は、相関結果165をローカルハブ110に送出することができる。その後、ローカルハブ110は、着席環境101ならびに/またはモバイルコンピューティングデバイス131および132の構成115のセット(たとえば、座席セッティング、メディア出力デバイスセッティング、温度セッティングなどの個々のユーザプリファレンス)を判定するのに相関結果165を使用することができる。いくつかの態様において、マスタデバイス131は、モバイルコンピューティングデバイス132に適当な相関判定164(たとえば、モバイルコンピューティングデバイス132に最も密接に関連する座席を示す)を送出することもできる。

磁場生成の概要
図1Eは、例の実施態様による、ローカルハブと共に提供される磁場および位置判定論理に基づいてモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するためのシステム100Eを示す。システム100Eは、着席環境101内で磁場181を生成しまたは他の形で作ることのできる1つまたは複数の磁気リソース182〜184を含む。いくつかの態様において、磁気リソース182〜184は、一定の(たとえば、静的な)磁場181を作る永久磁石を含むことができる。他の態様において、磁気リソース182〜184は、時間変動する磁場181を誘導することのできる電磁石を含むことができる。

図1Eの例において、デバイスセンサ133〜134は、着席環境101を介して伝搬する磁場181を感知しまたは検出する時に、それぞれのデバイスセンサプロファイル191〜192を生成することができる。たとえば、デバイスセンサプロファイル191および192は、所与の持続時間にわたる、対応するモバイルコンピューティングデバイスの位置における磁場181の方向および/または強度を示す磁気計データ(たとえば、磁気計から収集される)を含むことができる。一実施態様において、磁場181は、磁気リソース182〜184の位置に基づいて(たとえば、下でより詳細に説明されるように)オンおよびオフに切り替えられ得る(たとえば、特定のシーケンスにおいて)。

ローカルハブ110は、デバイスセンサプロファイル191および192を受信し、デバイスセンサプロファイル191および192に少なくとも部分的に基づいて、モバイルコンピューティングデバイス131および132のそれぞれからの座席関連付けを判定する。いくつかの対応において、ローカルハブ110は、着席環境101内のモバイルコンピューティングデバイス131および132のそれぞれの相対位置を判定するために、位置判定論理190(たとえば、座席関連付け論理112の特定の実施態様とすることができる)を含むことができる。たとえば、位置判定論理190は、各モバイルコンピューティングデバイス131および132によって検出される磁場181の強度および/または方向に基づいて、磁気リソース182および184のそれぞれに対するそのモバイルコンピューティングデバイスの相対的な近接を判定することができる。その後、着席環境101内の磁気リソース182〜184の既知の位置(たとえば、座席121〜124に対する相対的な)に基づいて、位置判定論理190は、座席121〜124のうちのどれが、モバイルコンピューティングデバイス131〜132のそれぞれに最も近いのかを判定することができる。たとえば、位置判定論理190は、磁気リソース182〜184に対するモバイルコンピューティングデバイス131および132の相対的な近接を、磁気リソース182〜184と着席環境内の座席121〜124のそれぞれとの間の既知の距離と相関させることができる。したがって、モバイルコンピューティングデバイス131〜132のそれぞれは、最高の相関の度合を有する座席に関連付けられ得る。

たとえば、位置判定論理190は、デバイスセンサプロファイル191に基づいて、モバイルコンピューティングデバイス131が磁気リソース182のちょうど南(たとえば、しきい距離以内)で磁気リソース184の南西にあると判定することができる。磁気リソース182および184のそれぞれに対するモバイルコンピューティングデバイス131の相対的な近接に基づいて、位置判定論理190は、モバイルコンピューティングデバイス131が座席122〜124のいずれよりも座席121に近いと判定することができ、したがって、モバイルコンピューティングデバイス131を座席121に関連付けることができる。同様に、位置判定論理190は、デバイスセンサプロファイル192に基づいて、モバイルコンピューティングデバイス132が磁気リソース184のちょうど南(たとえば、しきい距離以内)で磁気リソース182の南東にあると判定することができる。磁気リソース182および184のそれぞれに対するモバイルコンピューティングデバイス132の相対的な近接に基づいて、位置判定論理190は、モバイルコンピューティングデバイス132が座席121、123、または124のいずれよりも座席122に近いと判定することができ、したがって、モバイルコンピューティングデバイス132を座席122に関連付けることができる。

図1B〜図1Dに関して上で説明されるように、ローカルハブ110は、着席環境101ならびに/またはモバイルコンピューティングデバイス131および132の構成115のセット(たとえば、座席セッティング、メディア出力デバイスセッティング、温度セッティングなどの個々のユーザプリファレンス)を判定するために座席関連付けを使用することができる。いくつかの態様において、ローカルハブ110は、座席関連付けを示すために、それぞれの相関判定193および194をモバイルコンピューティングデバイス131および132のそれぞれに送出することができる。

図1Eの例内には、2つの磁気リソース182および184が示されているが、他の実施態様において、着席環境101は、図示されたものより少数またはより多数の磁気リソースを含むことができる。たとえば、いくつかの態様において、位置判定論理190は、単一の磁気リソース182または184へのそれらのそれぞれの近接に基づいて、着席環境101内のモバイルコンピューティングデバイス131および132の相対位置を判定することができる。他の態様において、別々の磁気リソースが、座席121〜124のそれぞれと共に提供され得る。たとえば、モバイルコンピューティングデバイス131〜132によって検出される座席121〜124のそれぞれからの磁場の相対的な方向および強度を比較することによって、位置判定論理190は、より高い精度を伴って、各モバイルコンピューティングデバイス131および132に最も密接に相関される座席を判定することができる。

図1Fは、たとえば、位置判定論理190が着席環境101内のモバイルコンピューティングデバイス131〜132の座席位置を判定するためのシステム100Fの一部としての複数のモバイルコンピューティングデバイスの間で分散される、図1E内に示されたシステムの変形形態を示す。図1Fの例において、個々のモバイルコンピューティングデバイス131〜132(たとえば、ローカルハブ110の代わりに)は、それらのそれぞれの座席関連付けを判定するために位置判定論理(PDL)190を実施することができる。より具体的には、いくつかの実施態様において、モバイルコンピューティングデバイス131〜132は、それらのそれぞれの座席関連付けを判定するために、お互いとデータを交換することができる。

図1Fの例において、モバイルコンピューティングデバイス131および132のそれぞれを用いて提供される位置判定論理190は、そのモバイルコンピューティングデバイスに最も密接に関連する座席を判定するために(たとえば、上で図1Eに関して説明されるように)、それぞれのデバイスセンサ133および134によって収集された磁気計データを着席環境内の磁気リソース182および184の相対位置に相関させることができる。いくつかの態様において、モバイルコンピューティングデバイス131〜132の一方または両方が、座席地図168(たとえば、その代わりにたとえばローカルハブ110などの外部リソースから獲得され得る)を用いて事前に構成され得る。座席地図168は、たとえば着席環境101内の磁気リソース182および184ならびに/または座席121〜124の相対位置を示すことによって、磁場181が特定の座席と相関されることを可能にする。

いくつかの態様において、モバイルコンピューティングデバイス131〜132は、お互いと相関結果195を交換することができる。たとえば、相関結果195は、着席環境101内の座席121〜124のそれぞれに対する対応するモバイルデバイス131または132の相関の度合を示すことができる。図1Cに関して上で説明されるように、モバイルコンピューティングデバイス131〜132のそれぞれは、別のモバイルコンピューティングデバイスから受信された相関結果195に基づいて、それ自体の座席関連付け判定の信頼の度合を判定することができる。

相関結果195を比較した後に、モバイルコンピューティングデバイス131および132は、それらのそれぞれの相関判定193および194をローカルハブ110に送出することができる。その後、ローカルハブ110は、着席環境101ならびに/またはモバイルコンピューティングデバイス131および132の構成115のセット(たとえば、座席セッティング、メディア出力デバイスセッティング、温度セッティングなどの個々のユーザプリファレンス)を判定するために相関判定193および194を使用することができる。

図1Gは、位置判定論理190が着席環境101内のモバイルコンピューティングデバイス131〜132のそれぞれの座席位置を判定するために複数のモバイルコンピューティングデバイスのうちの1つを用いて提供される、図1Eのシステムの変形形態を示す。図1Gの例において、モバイルコンピューティングデバイス131(たとえば、マスタデバイス)が、着席環境101内の各モバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するために位置判定論理(PDL)190を含む分散システム100Gが提供される。したがって、マスタデバイス131上で実行される位置判定論理190は、図1Eおよび図1Fに関して上で説明されるものと実質的に同一の形において動作することができる。

マスタデバイス131は、たとえばローカルハブ110から座席地図168を受信することができる。代替案では、マスタデバイス131は、座席地図168を用いて事前に構成され得る。マスタデバイス131は、モバイルコンピューティングデバイス132のデバイスセンサ134からデバイスセンサプロファイル192としてセンサデータのセットを受信することができる。その後、位置判定論理190は、モバイルコンピューティングデバイス131および132のそれぞれに最も密接に関連する座席を判定するために、デバイスセンサ133によって収集された磁気計データを着席環境内の磁気リソース182および184の相対位置ならびにモバイルコンピューティングデバイス132から受信されたデバイスセンサプロファイル192と相関させることができる。

座席関連付けを判定する際に、マスタデバイス131は、相関結果195をローカルハブ110に送出することができる。その後、ローカルハブ110は、着席環境101ならびに/またはモバイルコンピューティングデバイス131および132の構成115のセット(たとえば、座席セッティング、メディア出力デバイスセッティング、温度セッティングなどの個々のユーザプリファレンス)を判定するために相関結果195を使用することができる。いくつかの態様において、マスタデバイス131は、モバイルコンピューティングデバイス132に適当な相関判定194(たとえば、モバイルコンピューティングデバイス132に最も密接に関連する座席を示す)を送出することもできる。

図1E〜図1Gの座席関連付けの例が、磁気リソース182〜184によって作られる磁場181に関して説明されたが、様々な他の測距技法が、磁場181の代わりにまたはこれに加えて使用され得る。たとえば、いくつかの実施態様において、磁気リソース182〜184は、着席環境101全体に電波をブロードキャストするワイヤレスラジオによって置換され得る。その後、位置判定論理190は、対応するモバイルコンピューティングデバイスによって受信される電波の信号強度(たとえば、受信信号強度値)および/または伝搬遅延(たとえば、ラウンドトリップ時間、ドップラシフトなど)に基づいて、モバイルコンピューティングデバイス131および132のそれぞれの相対位置を判定することができる。

モバイルコンピューティングデバイス
図2は、例の実施態様によるモバイルコンピューティングデバイス200の例のブロック図を示す。モバイルコンピューティングデバイス200は、図1A〜図1Gのモバイルコンピューティングデバイス131〜132の一実施態様とすることができる。モバイルコンピューティングデバイス200は、センサアレイ210、プロセッサ220、メモリ230、ディスプレイ240(たとえば、タッチ感知ディスプレイデバイスとすることができる)、タイマ245、入力機構250(たとえば、ディスプレイ240と一体化され得る)、および通信サブシステム260(たとえば、ローカルハブ、座席センサ、および/または他のモバイルコンピューティングデバイスに信号を送信し、それらから信号を受信するのに使用され得る)を含む。図2は、構成要素の特定のセットを有するモバイルコンピューティングデバイス200を示すが、実際の実施態様に関して、モバイルコンピューティングデバイス200は、追加の構成要素(単純さのために図示せず)を含むことができる。

センサアレイ210は、着席環境(たとえば、図1A〜図1Gの着席環境101)内のアクティビティを検出するのに使用され得る複数のセンサ211〜213を含む。より具体的には、センサアレイ210は、検出されたアクティビティに応答し、これを示すセンサデータ267を生成することができる。特定の実施態様において、センサアレイ210は、たとえば加速度計211、ジャイロスコープ212、および磁気計213を含むことができる。加速度計211は、モバイルコンピューティングデバイス200の移動および/または加速度を検出する(たとえば、これに基づく加速度計データを生成する)ことができる。ジャイロスコープ212は、モバイルコンピューティングデバイス200の方位および/または回転を検出することができる。磁気計213は、モバイルコンピューティングデバイス200の周囲の環境内(たとえば、所与の着席環境内)の磁場の方向および/または大きさを検出する(たとえば、これに基づく磁気計データを生成する)ことができる。いくつかの態様において、センサアレイ210は、モバイルコンピューティングデバイス200および/または周囲の環境の他のタイプのアクティビティを検出するのに使用され得る追加のセンサ(単純さのために図示せず)を含むことができる。

メモリ230は、フラッシュメモリなどの永続ストレージとダイナミックランダムアクセスメモリなどの一時的ストレージとを含むことができる。いくつかの態様において、メモリ230は、特定の着席環境の座席地図232を記憶することができる。いくつかの態様において、座席地図232は、メモリ230内に事前に記憶され得る(たとえば、モバイルコンピューティングデバイス200が着席環境に入る前に)。他の実施態様において、座席地図232は、着席環境に入る時に受信され得る(たとえば、ローカルハブ110から)。いくつかの態様において、座席地図232は、着席環境内の特定の座席(たとえば、座席121〜124)に対する座席センサ(たとえば、座席センサ141〜144)のペアリングを示すことができる。他の態様において、座席地図232は、着席環境内の磁気リソース(たとえば、磁気リソース182〜184)および/または座席(たとえば、座席121〜124)の相対位置を示すことができる。

メモリ230は、少なくとも、
・モバイルコンピューティングデバイス200からのセンサデータと着席環境内の座席との間の相関に少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイス200の座席関連付けを判定するためのセンサ相関SWモジュール234と、
・着席環境内のモバイルコンピューティングデバイス200の相対位置に少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイス200の座席関連付けを判定するための位置判定SWモジュール236と、
・着席環境内の別のモバイルコンピューティングデバイスの座席関連付け判定に対する相対的なモバイルコンピューティングデバイス200の座席関連付けの信頼の度合を判定するための信頼度比較SWモジュール238と
を記憶することのできる非一時的コンピュータ可読媒体(たとえば、EPROM、EEPROM、フラッシュメモリ、ハードドライブ、その他などの1つまたは複数の不揮発性メモリ要素)を含むこともできる。
各ソフトウェアモジュールは、プロセッサ220によって実行される時に、モバイルコンピューティングデバイス200に、対応する機能を実行させる命令を含む。したがって、メモリ230の非一時的コンピュータ可読媒体は、図11〜図13内に示された動作のすべてまたは一部を実行するための命令を含む。

プロセッサ220は、モバイルコンピューティングデバイス200内(たとえば、メモリ230内)に記憶された1つまたは複数のソフトウェアプログラムのスクリプトまたは命令を実行することのできる任意の適切な1つまたは複数のプロセッサとすることができる。たとえば、プロセッサ220は、モバイルコンピューティングデバイス200からのセンサデータと着席環境内の座席との間の相関に少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイス200の座席関連付けを判定するためにセンサ相関SWモジュール234を実行することができる。プロセッサ220は、着席環境内のモバイルコンピューティングデバイス200の相対位置に少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイス200の座席関連付けを判定するために位置判定SWモジュール236を実行することもできる。さらに、プロセッサ220は、着席環境内の別のモバイルコンピューティングデバイスの座席関連付け判定に対する相対的なモバイルコンピューティングデバイス200の座席関連付けの信頼の度合を判定するために信頼度比較SWモジュール238を実行することができる。

いくつかの態様において、モバイルコンピューティングデバイス200は、着席環境内のローカルハブおよび/または他のモバイルコンピューティングデバイスにデバイスセンサプロファイル265として座席関連付け判定を供給することができる。さらに、いくつかの態様において、タイマ245は、センサデータを読み取り、かつ/または収集すべき時間の持続時間を制御するのに使用され得る。たとえば、モバイルコンピューティングデバイス200は、時間期間のデバイスセンサプロファイル265が座席センサからのデータの時間期間と一致するようにするために、トリガイベントまたは1つまたは複数の座席センサからのセンサデータの受信の後の10秒の間にセンサデータを取り込むことができる。

ローカルハブ
図3は、例の実施態様によるローカルハブ300のブロック図を示す。ローカルハブ300は、図1A〜図1Gのローカルハブ110の一実施態様とすることができる。ローカルハブ300は、プロセッサ320、メモリ330、ディスプレイ340(たとえば、タッチ感知ディスプレイデバイスとすることができる)、タイマ345、入力機構350(たとえば、ディスプレイ340と一体化され得る)、および通信サブシステム360(たとえば、座席センサおよび/またはモバイルコンピューティングデバイスに信号を送信し、それらから信号を受信するのに使用され得る)を含む。図3は、構成要素の特定のセットを有するローカルハブ300を示すが、実際の実施態様に関して、ローカルハブ300は、追加の構成要素(単純さのために図示せず)を含むことができる。

通信サブシステム360は、所与の着席環境(図1A〜図1Gをも参照されたい)内の座席312および/またはモバイルコンピューティングデバイス314に信号を送信し、これらから信号を受信するのに使用され得、近くのデバイス(たとえば、ローカルハブ300のワイヤレス範囲内)を検出し識別するために周囲の環境をスキャンするのに使用され得る。いくつかの態様において、通信サブシステム360は、座席312と共に提供されるそれぞれの座席センサからセンサ出力プロファイル370としてセンサデータの第1のセットを受信することができる。たとえば、センサ出力プロファイル370は、それぞれの座席312の移動および/または加速度を示す加速度計データを含むことができる。さらに、通信サブシステム360は、モバイルコンピューティングデバイス314からデバイスセンサプロファイル365としてセンサデータの第2のセットを受信することができる。たとえば、デバイスセンサプロファイル365は、それぞれのモバイルコンピューティングデバイス314の移動および/または加速度を示す加速度計データを含むことができる。その代わりにまたはそれに加えて、デバイスセンサプロファイル365は、それぞれのモバイルコンピューティングデバイス314によって検出される磁場の方向および/または大きさを示す磁気計データを含むことができる。

メモリ330は、フラッシュメモリなどの永続ストレージとダイナミックランダムアクセスメモリなどの一時的ストレージとを含むことができる。いくつかの態様において、メモリ330は、特定の着席環境の座席地図332を記憶することができる。いくつかの態様において、座席地図332は、着席環境内の特定の座席312に対する座席センサのペアリングを示すことができる。他の態様において、座席地図332は、着席環境内の磁気リソース(たとえば、磁気リソース182〜184)および/または座席312の相対位置を示すことができる。

メモリ330は、少なくとも、
・モバイルコンピューティングデバイス314からのセンサデータと着席環境内の座席312との間の相関に少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイス314のそれぞれの座席関連付けを判定するためのセンサ相関SWモジュール334と、
・着席環境内のそれぞれのモバイルコンピューティングデバイス314の相対位置に少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイス314の座席関連付けを判定するための位置判定SWモジュール336と
を記憶することのできる非一時的コンピュータ可読媒体(たとえば、EPROM、EEPROM、フラッシュメモリ、ハードドライブ、その他などの1つまたは複数の不揮発性メモリ要素)を含むこともできる。
各ソフトウェアモジュールは、プロセッサ320によって実行される時に、ローカルハブ300に、対応する機能を実行させる命令を含む。したがって、メモリ330の非一時的コンピュータ可読媒体は、図11〜図13内に示された動作のすべてまたは一部を実行するための命令を含む。

プロセッサ320は、ローカルハブ300内(たとえば、メモリ330内)に記憶された1つまたは複数のソフトウェアプログラムのスクリプトまたは命令を実行することのできる任意の適切な1つまたは複数のプロセッサとすることができる。たとえば、プロセッサ320は、モバイルコンピューティングデバイス314からのセンサデータと着席環境内の座席312との間の相関に少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイス314のそれぞれの座席関連付けを判定するためにセンサ相関SWモジュール334を実行することができる。プロセッサ320は、着席環境内のそれぞれのモバイルコンピューティングデバイス314の相対位置に少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイス314の座席関連付けを判定するために位置判定SWモジュール336を実行することもできる。

いくつかの態様において、ローカルハブ300は、それぞれのモバイルコンピューティングデバイス314に座席関連付け判定を供給することができる。さらに、いくつかの態様において、タイマ345は、センサデータを収集すべき時間の持続時間を制御するのに使用され得る。たとえば、ローカルハブ300は、時間期間のデバイスセンサプロファイル365がセンサ出力プロファイル370によってカバーされる時間期間と一致するようにするために、トリガイベントの後の10秒の間にそれぞれのセンサデータを取り込むように座席312上のセンサおよびモバイルコンピューティングデバイス314に命令することができる。

磁場インデューサ
図4は、例の実施態様による磁場インデューサ400のブロック図を示す。磁場インデューサ400は、図1E〜図1Gの磁気リソース182〜184の一実施態様とすることができる。磁場インデューサ400は、マイクロコントローラ420、電磁石430、電源440、タイマ445、および通信サブシステム460を含む。

マイクロコントローラ420は、タイマ445および通信サブシステム460を制御するために、プロセッサコア(または集積回路)、メモリ、および入出力機能性を含むことができる。いくつかの態様において、通信サブシステム460は、(たとえば、Wi-Fi Direct仕様に基づいて)ワイヤレスネットワークを介してデータを送信し、受信するのに使用され得る。たとえば、磁場インデューサ400は、ローカルハブ410からのトリガ(たとえば、アクティブ化信号)に応答してアクティブ化され得る。いくつかの実施態様において、磁場インデューサ400は、着席環境内の固定された位置において提供され得る。磁場インデューサ400の位置は、着席環境内の個々の座席のそれぞれの位置と一緒に、ローカルハブ410に既知とすることができる。

電磁石430は、電源440からの電流に基づいて磁場470を誘導しまたは他の形で生成することができる。いくつかの態様において、タイマ445は、電磁石430のスイッチング(たとえば、オンおよびオフ)を制御することができる。たとえば、磁場インデューサ400は、タイマ445からのトリガまたはアクティブ化信号に応答して、指定された長さの時間の間に磁場470を生成することができる。図1E〜図1Gに関して上で説明されるように、磁場470は、着席環境内の個々のモバイルデバイス(図示せず)上の磁気計によって検出され得る。より具体的には、モバイルコンピューティングデバイスによって検出される磁場470の強度および/または方向は、そのモバイルコンピューティングデバイスの座席関連付けを判定するのに使用され得る。

いくつかの実施態様において、複数の磁場インデューサ(たとえば、磁場インデューサ400に似た)が、特定の着席環境内に提供され得る。一態様において、各磁場インデューサは、着席環境内の他の磁場インデューサからオーバーラップしない時間期間内にそれぞれの磁場を生成することができる。たとえば、ローカルハブ410は、車両の運転席またはその付近に配置された磁場インデューサに、5秒間その磁場を生成するように指示し、その後、乗客の座席上の磁場インデューサに、その後の5秒間その磁場を生成するように指示することができる。下でより詳細に説明されるように、磁場のシーケンスおよび/またはタイミングは、着席環境内の異なる位置に配置された磁場インデューサを識別し、かつ/または区別するのに使用され得る。

車両着席環境
図5は、本開示の1つまたは複数の態様がその中で実施され得る例の車両着席環境500を示す。車両着席環境500は、3つの着座列すなわち前列502、中央504、および後列506を有する車両の室内として描かれている。前列502は、2つの座席すなわち座席1(たとえば、運転席)および座席2を含む。中列504は、3つの座席すなわち座席3、座席4、および座席5を含む。後列506は、2つの座席すなわち座席6および座席7を含む。座席1〜7のそれぞれは、対応する座席センサ530を含む。いくつかの態様において、座席センサ530は、それぞれの座席1〜7の移動および/または加速度(たとえば、ユーザが特定の座席に座ることの垂直移動)を検出することのできる加速度計を含むことができる。ローカルハブ510が、車両のセンタコンソール内で前列502の前に提供される。

いくつかの実施態様において、車両着席環境500は、ユーザが特定の座席に座ることに応答して動的に構成され(かつ/または再構成され)得る。たとえば、運転者が、モバイルコンピューティングデバイス522を持って車両着席環境500に入り、座席1に座ることができる。乗客が、モバイルコンピューティングデバイス524を持って車両着席環境500に入り、座席2に座ることができる。ローカルハブ510は、トリガイベントに応答してモバイルコンピューティングデバイス522および524をスキャンし、かつ/またはこれに関連付けることができる。たとえば、トリガイベントは、ユーザが車両着席環境500に入ること(たとえば、車両ドアを開くことおよび/もしくは閉じること、シートベルトのバックルを締めること、ならびに/または車両のキャビン内に位置決めされたモーションセンサもしくはカメラによって検出される)に対応することができる。

いくつかの態様において、トリガイベントは、座席センサ530およびモバイルコンピューティングデバイス522〜524上のそれぞれのデバイスセンサ(たとえば、加速度計)をアクティブ化することができる。ローカルハブ510および/またはモバイルコンピューティングデバイス522〜524のうちの少なくとも1つを用いて提供されるセンサ相関論理(単純さのために図示せず)は、モバイルコンピューティングデバイス522〜524および座席センサ530からセンサデータを収集し、モバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれの座席関連付けを判定する。たとえば、センサ相関論理は、モバイルコンピューティングデバイス522〜524からのセンサデータとそれぞれの座席センサ530からのセンサデータとの間の相関の度合を判定することができる。その後、センサ相関論理は、モバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれを、最高の相関の度合を有する座席に関連付けることができる。

いくつかの態様において、座席センサ530のそれぞれは、横(たとえば、前向きまたは後向き)および/または垂直(たとえば、上向きまたは下向き)の移動/加速度を測定することができる。たとえば、座席センサ530のそれぞれは、3軸に沿った加速度を測定する3次元加速度計を含むことができる。運転者が座席1に座る時に、座席1と共に提供される座席センサ530は、運転者が座る力に起因する座席1の垂直加速度を測定することができる。同様に、運転者によって持ち運ばれる(たとえば、ユーザの手の中、ポケット内、または他の形でユーザが身に着けて)モバイルコンピューティングデバイス522と共に提供されるデバイスセンサは、運転者が座る時に同様の垂直加速度を経験する可能性がある。したがって、センサ相関論理は、モバイルコンピューティングデバイス522のユーザが座席1に着席していると判定するために、座席1からのセンサデータをモバイルコンピューティングデバイス522からのデバイスセンサデータと相関させることができる。

座席1〜7からのセンサデータとモバイルコンピューティングデバイス522〜524からのセンサデータとの相関の基礎は、たとえば、センサデータが収集されまたは生成された瞬間、検出されたアクティビティ(たとえば、垂直加速度)がその間に発生した時間の持続時間、座席センサおよびモバイルコンピューティングデバイスによって測定される加速度の大きさ(たとえば、運転者が座席1にどれほどすばやく座ったのか)、ユーザが座る期間中またはその後の座席の位置変化または持上げの存在(たとえば、ユーザが彼または彼女の座席内で位置を変更するか足を持ち上げること)、または垂直および/もしくは水平の加速度に影響する可能性がある他のアクションを含むことができる。その後、車両が動き始める時に、車両の横旋回、動揺、および動きは、車両の異なる領域に対する異なる影響を有する可能性がある。これらの特性は、座席センサ530からのセンサデータとモバイルコンピューティングデバイス522〜524からのセンサデータとを比較する時に、相関または無相関の点として反映され得る。

加速度計の変形形態として、いくつかの実施形態は、車両内からの動きを検出し、測定するために、ジャイロスコープなどの代替のタイプの動き検出センサの使用を提供する。具体的には、座席センサのそれぞれが、ジャイロスコープを含むことができる。モバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれも、ジャイロスコープを含むことができる。そのような実施態様において、センサ相関論理は、座席センサ530およびモバイルコンピューティングデバイス522〜524から収集されたジャイロスコープデータ内の相関および無相関を識別することができる。

いくつかの実施態様において、ローカルハブ510は、車両着席環境500内の他のデバイスおよび/またはセンサとのワイヤレスピアツーピア通信を確立するためのプログラム的フレームワークを含むことができる。ワイヤレスピアツーピア通信を使用して、ローカルハブ510は、座席センサ530および/またはモバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれのデバイスセンサをトリガしまたは他の形でアクティブ化し(たとえば、車両のドアが開かれまたは閉じられる時にトリガされる)、座席センサ530およびモバイルコンピューティングデバイス522〜524からセンサデータを収集し、収集されたセンサデータに少なくとも部分的に基づいて車両着席環境500内のモバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれの座席関連付けを判定するためにセンサ相関論理を実施し、かつ/または判定された座席関連付けに基づいて、車両、モバイルコンピューティングデバイス522〜524、および/または座席1〜7の機能性および使用に関する制御または他の構成を実施することができる。

実施態様に依存して、センサ相関論理は、モバイルコンピューティングデバイス522〜524のいずれかが運転席位置または乗客の座席位置に関連するかどうか、モバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれが列502〜506のどれに配置されるのか、および/または車両着席環境500内の、モバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれのそれぞれのユーザによって占められる特定の座席を判定するのに使用され得る。

図6Aは、集中化された座席関連付けシステムを使用してモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するための動作を示す例のタイミング図600Aを示す。たとえば図5を参照すると、図6Aの例の動作は、車両着席環境500のデバイスおよび/または構成要素によって実施され得る。

時刻t₀に、ローカルハブ510は、座席センサ530およびモバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれにトリガ信号をブロードキャストする。たとえば、ローカルハブ510は、ユーザが車両着席環境500に入ること(たとえば、車両ドアを開くことおよび/もしくは閉じること、シートベルトのバックルを締めること、ならびに/または車両のキャビン内に位置決めされたモーションセンサもしくはカメラによって検出される)に応答してトリガ信号をブロードキャストすることができる。いくつかの態様において、トリガ信号は、座席センサ530およびモバイルコンピューティングデバイス522〜524上のそれぞれのデバイスセンサをアクティブ化し、それらのセンサに、車両着席環境500内のアクティビティ(たとえば、移動)の感知を開始させることができる。より具体的には、トリガ信号は、その間にローカルハブ510が座席センサ530およびモバイルコンピューティングデバイス522〜524と共に提供されるデバイスセンサをリッスンし、それらからセンサデータを収集するセンサ監視持続時間(たとえば、時刻t₁からt₄まで)の開始を示すことができる。いくつかの態様において、ローカルハブ510は、センサ監視持続時間中にトリガ信号を周期的にブロードキャストすることができる(たとえば、元のトリガ信号が時刻t₀にブロードキャストされた後に、いずれかのモバイルコンピューティングデバイスが車両着席環境500に入り、かつ/またはローカルハブ510のワイヤレス通信範囲内に来る場合に)。

時刻t₂に、車両の運転手が、座席1に座る。運転手が座ることの移動または衝撃が、座席1と共に提供される座席センサ530によって検出され、座席センサ530は、衝撃に応答して、座席センサデータを時刻t₂にローカルハブ510に送信する。たとえば、座席センサデータは、座席1の座席センサ530によって検出された移動の方向および/または大きさを示す加速度計データを含むことができる。運転手が座ることの移動または衝撃は、モバイルコンピューティングデバイス522(たとえば、運転手によって持ち運ばれる)と共に提供されるデバイスセンサによっても検出され、このデバイスセンサは、検出された移動に応答して、デバイスセンサデータを時刻t₂にローカルハブ510に送信する。デバイスセンサデータも、モバイルコンピューティングデバイス522によって検出された移動の方向および/または大きさを示す加速度計データを含むことができる。

時刻t₃に、車両の乗客が、座席2に座る。乗客が座ることの移動または衝撃が、座席2と共に提供される座席センサ530によって検出され、座席センサ530は、衝撃に応答して、座席センサデータを時刻t₃にローカルハブ510に送信する。乗客が座席2に座ることの移動または衝撃は、モバイルコンピューティングデバイス524(たとえば、乗客によって持ち運ばれる)と共に提供されるデバイスセンサによっても検出され、このデバイスセンサは、検出された移動に応答して、デバイスセンサデータを時刻t₃にローカルハブ510に送信する。

センサ監視持続時間の満了時すなわち時刻t₄に、ローカルハブ510は、モバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれのそれぞれの座席関連付けを判定するために、座席センサ530から収集された座席センサデータをモバイルコンピューティングデバイス522〜524から収集されたデバイスセンサデータと比較することができる。いくつかの態様において、ローカルハブ510は、モバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれからのセンサデータとそれぞれの座席センサ530からのセンサデータとの間の相関の度合を判定するために、センサ相関論理を実施することができる。その後、ローカルハブ510は、モバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれを、最高の相関の度合を有する座席に関連付けることができる。

たとえば、ローカルハブ510は、時刻t₂に、座席1の座席センサ530から収集された座席センサデータ(たとえば、検出された動きの大きさおよび/または方向)が、モバイルコンピューティングデバイス522から収集されたデバイスセンサデータに実質的に類似すると判定することができる。より具体的には、ローカルハブ510は、時刻t₂に収集されたデバイスセンサデータ(たとえば、モバイルコンピューティングデバイス522からの)が、その時刻に収集された他の座席センサデータのどれよりも座席1からの座席センサデータによく一致すると判定することができる。したがって、ローカルハブ510は、モバイルコンピューティングデバイス522を座席1に関連付けることができる。

さらに、ローカルハブ510は、時刻t₃に、座席2の座席センサ530から収集された座席センサデータが、モバイルコンピューティングデバイス524から収集されたデバイスセンサデータに実質的に類似すると判定することができる。より具体的には、ローカルハブ510は、時刻t₃に収集されたデバイスセンサデータ(たとえば、モバイルコンピューティングデバイス524からの)が、その時刻に収集された他の座席センサデータのどれよりも座席2からの座席センサデータによく一致すると判定することができる。したがって、ローカルハブ510は、モバイルコンピューティングデバイス524を座席2に関連付けることができる。

その後、時刻t₅に、ローカルハブ510は、判定された座席関連付けに少なくとも部分的に基づいて、着席環境500内の座席1〜7および/またはモバイルコンピューティングデバイス522〜524の1つまたは複数の構成を調整することができる。たとえば、ローカルハブ510は、座席1およびモバイルコンピューティングデバイス522にそれぞれの構成命令を送出することによって、座席1および/またはモバイルコンピューティングデバイス522の1つまたは複数のセッティングを(たとえば、運転者の既知のプリファレンスに基づいて)調整することができる。ローカルハブ510は、座席2およびモバイルコンピューティングデバイス524にそれぞれの構成命令を送出することによって、座席2および/またはモバイルコンピューティングデバイス524の1つまたは複数のセッティングを(たとえば、乗客の既知のプリファレンスに基づいて)調整することができる。

図6Bは、分散された座席関連付けシステムを使用してモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するための動作を示す例のタイミング図600Bを示す。たとえば図5を参照すると、図6Bの例の動作は、車両着席環境500のデバイスおよび/または構成要素によって実施され得る。図6Bの例において、モバイルコンピューティングデバイス522は、マスタデバイスの役割を割り当てられ得る。いくつかの態様において、マスタデバイスの役割は、事前定義の論理(たとえば、車両着席環境500に入る最初のモバイルコンピューティングデバイス)に基づいて割り当てられ得る。

時刻t₀に、マスタデバイス522は、座席センサ530のそれぞれおよびモバイルコンピューティングデバイス524にトリガ信号をブロードキャストする。たとえば、マスタデバイス522は、車両着席環境500に入る時および/またはマスタデバイス522の付近(たとえば、ワイヤレス通信範囲内)のモバイルコンピューティングデバイス524の感知時に、トリガ信号をブロードキャストすることができる。マスタデバイス522は、当技術分野で周知の複数の形において、それが車両着席環境500内にあることを検出することができる(たとえば、RFIDセンサ、GPSデータなどを使用して)。いくつかの態様において、トリガ信号は、座席センサ530およびモバイルコンピューティングデバイス522〜524上のそれぞれのデバイスセンサをアクティブ化し、それらのセンサに、車両着席環境500内のアクティビティの感知を開始させることができる。より具体的には、トリガ信号は、その間にマスタデバイス522が座席センサ530およびモバイルコンピューティングデバイス522〜524と共に提供されるデバイスセンサをリッスンし、それらからセンサデータを収集するセンサ監視持続時間(たとえば、時刻t₁からt₄まで)の開始を示すことができる。いくつかの態様において、マスタデバイス522は、センサ監視持続時間中にトリガ信号を周期的にブロードキャストすることができる(たとえば、元のトリガ信号が時刻t₀にブロードキャストされた後に、いずれかのモバイルコンピューティングデバイスが車両着席環境500に入り、かつ/またはマスタデバイス522のワイヤレス通信範囲内に来る場合に)。

時刻t₂に、車両の運転手が、座席1に座る。運転手が座席1に座ることの移動または衝撃が、座席1と共に提供される座席センサ530によって検出され、座席センサ530は、衝撃に応答して、座席センサデータを時刻t₂にマスタデバイス522に送信する。たとえば、座席センサデータは、座席1の座席センサ530によって検出された移動の方向および/または大きさを示す加速度計データを含むことができる。運転手が座ることの移動または衝撃は、マスタデバイス522(たとえば、運転手によって持ち運ばれる)と共に提供されるデバイスセンサによっても検出され、このデバイスセンサは、検出された移動に応答して、デバイスセンサデータを時刻t₂に生成する。デバイスセンサデータも、マスタデバイス522によって検出された移動の方向および/または大きさを示す加速度計データを含むことができる。

時刻t₃に、車両の乗客が、座席2に座る。乗客が座ることの移動または衝撃が、座席2と共に提供される座席センサ530によって検出され、座席センサ530は、衝撃に応答して、座席センサデータを時刻t₃にローカルハブ510に送信する。乗客が座席2に座ることの移動または衝撃は、モバイルコンピューティングデバイス524(たとえば、乗客によって持ち運ばれる)と共に提供されるデバイスセンサによっても検出され、このデバイスセンサは、検出された移動に応答して、デバイスセンサデータを時刻t₃にマスタデバイス522に送信する。

センサ監視持続時間の満了時すなわち時刻t₄に、マスタデバイス522は、モバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれのそれぞれの座席関連付けを判定するために、座席センサ530から収集された座席センサデータをモバイルコンピューティングデバイス522〜524から収集されたデバイスセンサデータと比較することができる。たとえば、マスタデバイス522は、モバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれからのセンサデータとそれぞれの座席センサ530からのセンサデータとの間の相関の度合を判定するために、センサ相関論理を実施することができる。その後、マスタデバイス522は、モバイルコンピューティングデバイス522〜524のそれぞれを、最高の相関の度合を有する座席に関連付けることができる。

たとえば、マスタデバイス522は、時刻t₂に、座席1の座席センサ530から収集された座席センサデータ(たとえば、検出された動きの大きさおよび/または方向)が、マスタデバイス522によって生成されたデバイスセンサデータに実質的に類似すると判定することができる。より具体的には、マスタデバイス522は、時刻t₂に収集されたデバイスセンサデータ(たとえば、マスタデバイス522からの)が、その時刻に収集された他の座席センサデータのどれよりも座席1からの座席センサデータによく一致すると判定することができる。したがって、マスタデバイス522は、それ自体を座席1に関連付けることができる。

さらに、マスタデバイス522は、時刻t₃に、座席2の座席センサ530から収集された座席センサデータが、モバイルコンピューティングデバイス524から収集されたデバイスセンサデータに実質的に類似すると判定することができる。より具体的には、マスタデバイス522は、時刻t₃に収集されたデバイスセンサデータ(たとえば、モバイルコンピューティングデバイス524からの)が、その時刻に収集された他の座席センサデータのどれよりも座席2からの座席センサデータによく一致すると判定することができる。したがって、マスタデバイス522は、モバイルコンピューティングデバイス524を座席2に関連付けることができる。

その後、時刻t₅に、マスタデバイス522は、判定された座席関連付けに少なくとも部分的に基づいて、車両着席環境500内の座席1〜7および/またはモバイルコンピューティングデバイス522〜524の1つまたは複数の構成を調整することができる。マスタデバイス522は、たとえば座席1に構成命令のセットを送出することによって、それ自体のデバイスセッティングおよび/または座席1の1つまたは複数のセッティングを(たとえば、運転者の既知のプリファレンスに基づいて)調整することができる。マスタデバイス522は、座席2およびモバイルコンピューティングデバイス524にそれぞれの構成命令を送出することによって、座席2および/またはモバイルコンピューティングデバイス524の1つまたは複数のセッティングを(たとえば、乗客の既知のプリファレンスに基づいて)調整することができる。

図7は、本開示の1つまたは複数の態様がその中で実施され得る磁場インデューサを有する例の車両着席環境700を示す。車両着席環境700は、3つの着座列すなわち前列702、中列704、および後列706を有する車両の室内として描かれている。前列702は、2つの座席すなわち座席1(たとえば、運転席)および座席2を含む。中列704は、3つの座席すなわち座席3、座席4、および座席5を含む。後列706は、2つの座席すなわち座席6および座席7を含む。車両着席環境700は、磁場インデューサ730のセットをも含む。

いくつかの実施態様において、車両着席環境700は、ユーザが特定の座席に座ることに応答して動的に構成され(かつ/または再構成され)得る。たとえば、運転者が、モバイルコンピューティングデバイス722を持って車両着席環境700に入り、座席1に座ることができる。乗客が、モバイルコンピューティングデバイス724を持って車両着席環境700に入り、座席2に座ることができる。別の乗客が、モバイルコンピューティングデバイス726を持って車両着席環境700に入り、座席6に座ることができる。ローカルハブ710は、トリガイベントに応答してモバイルコンピューティングデバイス722〜726をスキャンし、かつ/またはこれに関連付けることができる。たとえば、トリガイベントは、ユーザのうちの少なくとも1人が車両着席環境700に入ること(たとえば、車両ドアを開くことおよび/もしくは閉じること、または車両のキャビン内に位置決めされたモーションセンサもしくはカメラによって検出される)に対応することができる。

いくつかの態様において、トリガイベントは、磁場インデューサ730およびモバイルコンピューティングデバイス722〜726上のそれぞれのデバイスセンサ(たとえば、磁気計)をアクティブ化することができる。ローカルハブ710および/またはモバイルコンピューティングデバイス722〜726のうちの少なくとも1つを用いて提供される位置判定論理(単純さのために図示せず)は、モバイルコンピューティングデバイス722〜726のそれぞれのデバイスセンサからセンサデータを収集し、モバイルコンピューティングデバイス722〜726のそれぞれの座席関連付けを判定する。たとえば、位置判定論理は、磁場インデューサ730のそれぞれに対するモバイルコンピューティングデバイス722〜726のそれぞれの相対的な近接を判定することができる。その後、車両着席環境700内の磁場インデューサ730の既知の位置に基づいて、位置判定論理は、座席1〜7のそれぞれに対するモバイルコンピューティングデバイス722〜726のそれぞれの近さを判定することができる。したがって、位置判定論理は、モバイルコンピューティングデバイス722〜726のそれぞれを、そのモバイルコンピューティングデバイスへの近接において最も近い座席に関連付けることができる。

いくつかの態様において、磁場インデューサ730のそれぞれは、車両着席環境700内の異なる位置において時間の異なるインスタンスにおいてそれぞれの磁場を生成するために、特定のシーケンスまたは順序においてアクティブ化され(たとえば、オンおよびオフに切り替えられ)得る。図7の例において、磁場インデューサは、座席1またはその付近に提供される磁場インデューサ730が、第1に(たとえば時刻T1に)アクティブ化され、座席2またはその付近に提供される磁場インデューサ730が、第2に(たとえば時刻T2に)アクティブ化され、座席5またはその付近に提供される磁場インデューサ730が、第3に(たとえば時刻T3に)アクティブ化され、座席3またはその付近に提供される磁場インデューサ730が、第4に(たとえば時刻T4に)アクティブ化され、座席6と座席7との間に提供される磁場インデューサ730が、最後に(たとえば時刻T5に)アクティブ化されるというシーケンスにおいてアクティブ化され得る。これは、磁場インデューサ730のそれぞれが、それらのそれぞれの磁場に基づいてモバイルコンピューティングデバイス722〜726によって独立に識別可能および/または区別可能になることを可能にする。

たとえば、モバイルコンピューティングデバイス722は、第1の磁場インデューサ730がアクティブ化される時(たとえば、時刻T1)に、その最も強い磁場読取値を作ることができ、モバイルコンピューティングデバイス724は、第2の磁場インデューサ730がアクティブ化される時(たとえば、時刻T2)に、その最も強い磁場読取値を作ることができ、モバイルコンピューティングデバイス726は、最後の磁場インデューサ730がアクティブ化される時(たとえば、時刻T5)に、その最も強い磁場読取値を作ることができる。モバイルコンピューティングデバイス722〜726から収集されたセンサデータに基づいて、位置判定論理は、モバイルコンピューティングデバイス722が、第1のインデューサ730の最も近くに配置され、モバイルコンピューティングデバイス724が、第2のインデューサ730の最も近くに配置され、モバイルコンピューティングデバイス726が、第5の最後のインデューサ730の最も近くに配置されると判定することができる。その後、車両着席環境700内の磁場インデューサ730のそれぞれの既知の位置に基づいて、位置判定論理は、モバイルコンピューティングデバイス722のユーザが座席1に着席しており、モバイルコンピューティングデバイス724のユーザが座席2に着席しており、モバイルコンピューティングデバイス726のユーザが後列706に着席している(たとえば、この例において、後列706の座席6と座席7との間で区別する必要がない可能性がある)と判定することができる。

いくつかの実施態様において、ローカルハブ710は、車両着席環境700内の他のデバイスおよび/またはセンサとのワイヤレスピアツーピア通信を確立するためのプログラム的フレームワークを含むことができる。ワイヤレスピアツーピア通信を使用して、ローカルハブ710は、それぞれの磁場を生成するために磁場インデューサ730をトリガしまたは他の形でアクティブ化し、磁場を検出するためにモバイルコンピューティングデバイス722〜726のそれぞれのデバイスセンサをトリガしまたは他の形でアクティブ化し、モバイルコンピューティングデバイス722〜726からセンサデータを収集し、収集されたセンサデータに少なくとも部分的に基づいて車両着席環境700内のモバイルコンピューティングデバイス722〜726のそれぞれの座席関連付けを判定するために位置判定論理を実施し、かつ/または判定された座席関連付けに基づいて、車両、モバイルコンピューティングデバイス722〜726、および/もしくは座席1〜7の機能性および使用に関する制御または他の構成を実施することができる。

実施態様に依存して、位置判定論理は、モバイルコンピューティングデバイス722〜726のいずれかが運転席位置または乗客の座席位置に関連するかどうか、モバイルコンピューティングデバイス722〜726のそれぞれが列702〜706のうちのどれに配置されるのか、および/またはモバイルコンピューティングデバイス722〜726のそれぞれのそれぞれのユーザによって占有される車両着席環境700内の特定の座席を判定するのに使用され得る。

図8Aは、集中化された座席関連付けシステム内の磁場インデューサを使用してモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するための動作を示す例のタイミング図800Aである。たとえば図7を参照すると、図8Aの例の動作は、車両着席環境700内のデバイスおよび/または構成要素によって実施され得る。図7の例は、単純さのために3つのモバイルコンピューティングデバイス722、724、および726を示すが、図8Aの例の動作は、モバイルコンピューティングデバイスのうちの2つすなわち722および724に関してのみ説明される。

時刻t₀に、ローカルハブ710は、モバイルコンピューティングデバイス722〜724のそれぞれにトリガ信号をブロードキャストする。たとえば、ローカルハブ710は、ユーザが車両着席環境700に入ること(たとえば、車両ドアを開くことおよび/もしくは閉じること、または車両のキャビン内に位置決めされたモーションセンサもしくはカメラによって検出される)に応答してトリガ信号をブロードキャストすることができる。いくつかの態様において、トリガ信号は、モバイルコンピューティングデバイス722〜724上のそれぞれのデバイスセンサをアクティブ化し、これらのセンサに車両着席環境700内のアクティビティ(たとえば、磁場)の感知を開始させることができる。

さらに、トリガ信号は、その間に磁場インデューサ730のそれぞれがそれぞれの磁場を交替で生成する(たとえば、オンに切り替え、オフに切り替える)磁場アクティブ化シーケンス(たとえば、時刻t₁からt₆まで)を開始することができる。たとえば、時刻t₁に、座席1またはその付近に提供される磁場インデューサ730が、アクティブ化され(たとえば、所与の持続時間の間に)、その後に非アクティブ化される。時刻t₂に、座席2またはその付近に提供される磁場インデューサ730が、アクティブ化され(たとえば、所与の持続時間の間に)、その後に非アクティブ化される。単純さのために図示されていないが、このシーケンスは、磁場インデューサ730のそれぞれが少なくとも1回アクティブ化される(たとえば、時刻t₆に)まで継続する(たとえば、図7に関して上で説明されるように)。

モバイルコンピューティングデバイス722〜724のデバイスセンサは、誘導される磁場をリッスンし、測定するために、磁場アクティブ化シーケンスの持続時間の間(たとえば、時刻t₁からt₆まで)にアクティブのままになることができる。いくつかの態様において、ローカルハブ710は、磁場アクティブ化シーケンス中にトリガ信号を周期的にブロードキャストすることができる(たとえば、元のトリガ信号が時刻t₀にブロードキャストされた後に、いずれかのモバイルコンピューティングデバイスが車両着席環境700に入り、かつ/またはローカルハブ710のワイヤレス通信範囲内に来る場合に)。

磁場アクティブ化シーケンスの完了時すなわち時刻t₆において、ローカルハブ710は、モバイルコンピューティングデバイス722〜724のそれぞれからセンサデータを収集することができる。たとえば、モバイルコンピューティングデバイス722は、時刻t₆にローカルハブ710にそのデバイスセンサデータを報告することができ、モバイルコンピューティングデバイス724は、時刻t₇にローカルハブ710にそのデバイスセンサデータを報告することができる。デバイスセンサデータは、磁場アクティブ化シーケンス中(たとえば、時刻t₁からt₆まで)の離散時点においてモバイルコンピューティングデバイス722および724のそれぞれによって検出された磁場の方向および/または強度を示すことができる。

時刻t₈に、ローカルハブ710は、モバイルコンピューティングデバイス722〜724のそれぞれのそれぞれの座席関連付けを判定するために、モバイルコンピューティングデバイス722〜724から収集されたデバイスセンサデータを比較することができる。いくつかの態様において、ローカルハブ710は、磁場インデューサ730のそれぞれのアクティブ化時間とモバイルコンピューティングデバイス722〜724のそれぞれから収集されたセンサデータとの間の相関の度合を判定するために位置判定論理を実施することができる。たとえば、位置判定論理は、受信されたセンサデータに基づいて磁場インデューサ730のそれぞれに対するモバイルコンピューティングデバイス722〜724のそれぞれの相対的な近接を判定することができ、その後、車両着席環境700内の磁場インデューサ730の既知の位置に基づいて座席1〜7のそれぞれに対するモバイルコンピューティングデバイス722〜724のそれぞれの近さを判定することができる。したがって、位置判定論理は、モバイルコンピューティングデバイス722〜724のそれぞれを、そのモバイルコンピューティングデバイスへの近接において最も近い座席に関連付けることができる。

たとえば、ローカルハブ710は、モバイルコンピューティングデバイス722によって検出された磁場強度が、時刻t₁(たとえば、座席1に最も近い磁場インデューサ730がアクティブ化された時)に最大であったと判定することができる。より具体的には、ローカルハブ710は、モバイルコンピューティングデバイス722によって検出された磁場の強度(たとえば、時刻t₁における)が、時刻t₁にすべての他のモバイルコンピューティングデバイスによって検出されたものより大きかったと判定することができる。したがって、ローカルハブ710は、モバイルコンピューティングデバイス722を座席1に関連付けることができる。

さらに、ローカルハブ710は、モバイルコンピューティングデバイス724によって検出された磁場強度が、時刻t₂(たとえば、座席2に最も近い磁場インデューサ730がアクティブ化された時)に最大であったと判定することができる。より具体的には、ローカルハブ710は、モバイルコンピューティングデバイス724によって検出された磁場の強度(たとえば、時刻t₂における)が、時刻t₂にすべての他のモバイルコンピューティングデバイスによって検出されたものより大きかったと判定することができる。したがって、ローカルハブ710は、モバイルコンピューティングデバイス724を座席2に関連付けることができる。

その後、時刻t₉に、ローカルハブ710は、判定された座席関連付けに少なくとも部分的に基づいて着席環境700内の座席1〜7および/またはモバイルコンピューティングデバイス722〜724の1つまたは複数の構成を調整することができる。たとえば、ローカルハブ710は、座席1およびモバイルコンピューティングデバイス722にそれぞれの構成命令を送出することによって、座席1および/またはモバイルコンピューティングデバイス722の1つまたは複数のセッティングを調整することができる(たとえば、運転手の既知のプリファレンスに基づいて)。ローカルハブ710は、座席2およびモバイルコンピューティングデバイス724にそれぞれの構成命令を送出することによって、座席2および/またはモバイルコンピューティングデバイス724の1つまたは複数のセッティングを調整することができる(たとえば、乗客の既知のプリファレンスに基づいて)。

図8Bは、分散された座席関連付けシステム内の磁場インデューサを使用してモバイルコンピューティングデバイスの座席位置を判定するための動作を示す例のタイミング図800Bを示す。たとえば図7を参照すると、図8Bの例の動作は、車両着席環境700内のデバイスまたは構成要素によって実施され得る。図7の例は、単純さのために3つのモバイルコンピューティングデバイス722、724、および726を示すが、図8Bの例の動作は、モバイルコンピューティングデバイスのうちの2つすなわち722および724に関してのみ説明される。図8Bの例において、モバイルコンピューティングデバイス722は、マスタデバイスの役割を割り当てられ得る。いくつかの態様において、マスタデバイスの役割は、事前定義の論理(たとえば、車両着席環境700に入る最初のモバイルコンピューティングデバイス)に基づいて割り当てられ得る。

時刻t₀に、マスタデバイス722は、モバイルコンピューティングデバイス724にトリガ信号をブロードキャストする。たとえば、マスタデバイス722は、車両着席環境700に入る時および/またはマスタデバイス722の付近(たとえば、ワイヤレス通信範囲内)のモバイルコンピューティングデバイス724の感知時に、トリガ信号をブロードキャストすることができる。マスタデバイス722は、当技術分野で周知の複数の形において、それが車両着席環境700内にあることを検出することができる(たとえば、RFIDセンサ、GPSデータなどを使用して)。いくつかの態様において、トリガ信号は、モバイルコンピューティングデバイス722〜724上のそれぞれのデバイスセンサをアクティブ化し、それらのセンサに、車両着席環境700内のアクティビティの感知を開始させることができる。

モバイルコンピューティングデバイス722〜724のデバイスセンサは、誘導される磁場をリッスンし、測定するために、磁場アクティブ化シーケンスの持続時間の間(たとえば、時刻t₁からt₆まで)にアクティブのままになることができる。いくつかの態様において、マスタデバイス722は、センサ監視持続時間中にトリガ信号を周期的にブロードキャストすることができる(たとえば、元のトリガ信号が時刻t₀にブロードキャストされた後に、いずれかのモバイルコンピューティングデバイスが車両着席環境700に入り、かつ/またはマスタデバイス722のワイヤレス通信範囲内に来る場合に)。

磁場アクティブ化シーケンスの完了時すなわち時刻t₆において、マスタデバイス722は、モバイルコンピューティングデバイス724およびマスタデバイス722と共に提供される1つまたは複数のデバイスセンサからセンサデータを収集することができる。たとえば、モバイルコンピューティングデバイス724は、時刻t₆にマスタデバイス722にそのデバイスセンサデータを報告することができ、マスタデバイス722は、時刻t₇にそれ自体のデバイスセンサからデバイスセンサデータを獲得することができる。デバイスセンサデータは、磁場アクティブ化シーケンス中(たとえば、時刻t₁からt₆まで)の離散時点においてモバイルコンピューティングデバイス722および724のそれぞれによって検出された磁場の方向および/または強度を示すことができる。

時刻t₈に、マスタデバイス722は、モバイルコンピューティングデバイス722〜724のそれぞれのそれぞれの座席関連付けを判定するために、モバイルコンピューティングデバイス722〜724から収集されたデバイスセンサデータを比較することができる。いくつかの態様において、マスタデバイス722は、磁場インデューサ730のそれぞれのアクティブ化時間とモバイルコンピューティングデバイス722〜724のそれぞれから収集されたセンサデータとの間の相関の度合を判定するために位置判定論理を実施することができる。たとえば、位置判定論理は、受信されたセンサデータに基づいて磁場インデューサ730のそれぞれに対するモバイルコンピューティングデバイス722〜724のそれぞれの相対的な近接を判定することができ、その後、車両着席環境700内の磁場インデューサ730の既知の位置に基づいて座席1〜7のそれぞれに対するモバイルコンピューティングデバイス722〜724のそれぞれの近さを判定することができる。したがって、位置判定論理は、モバイルコンピューティングデバイス722〜724のそれぞれを、そのモバイルコンピューティングデバイスへの近接において最も近い座席に関連付けることができる。

たとえば、マスタデバイス722は、それ自体のデバイスセンサによって検出された磁場強度が、時刻t₁(たとえば、座席1に最も近い磁場インデューサ730がアクティブ化された時)に最大であったと判定することができる。より具体的には、マスタデバイス722は、それ自体のデバイスセンサによって検出された磁場の強度(たとえば、時刻t₁における)が、時刻t₁にすべての他のモバイルコンピューティングデバイスによって検出されたものより大きかったと判定することができる。したがって、マスタデバイス722は、それ自体を座席1に関連付けることができる。

さらに、マスタデバイス722は、モバイルコンピューティングデバイス724によって検出された磁場強度が、時刻t₂(たとえば、座席2に最も近い磁場インデューサ730がアクティブ化された時)に最大であったと判定することができる。より具体的には、マスタデバイス722は、モバイルコンピューティングデバイス724によって検出された磁場の強度(たとえば、時刻t₂における)が、時刻t₂にすべての他のモバイルコンピューティングデバイスによって検出されたものより大きかったと判定することができる。したがって、マスタデバイス722は、モバイルコンピューティングデバイス724を座席2に関連付けることができる。

その後、時刻t₉に、マスタデバイス722は、判定された座席関連付けに少なくとも部分的に基づいて車両着席環境700内の座席1〜7および/またはモバイルコンピューティングデバイス722〜724の1つまたは複数の構成を調整することができる。マスタデバイス722は、たとえば、座席1に構成命令のセットを送出することによって、それ自体のデバイスセッティングおよび/または座席1の1つまたは複数のセッティングを調整することができる(たとえば、運転手の既知のプリファレンスに基づいて)。マスタデバイス722は、座席2およびモバイルコンピューティングデバイス724にそれぞれの構成命令を送出することによって、座席2および/またはモバイルコンピューティングデバイス724の1つまたは複数のセッティングを調整することができる(たとえば、乗客の既知のプリファレンスに基づいて)。

図9は、磁場を使用する測距および測位のための例のシステム900を示す。システム900は、磁場インデューサ910とモバイルデバイス931および932とを含む。磁場インデューサ910は、所与の着席環境内で特定の座席またはその付近に配置されてもされなくてもよい。モバイルデバイス931および932は、磁場インデューサ910によって生成される磁場の感知範囲内にあり、磁場を検出するために磁気計を装備される。

図9の例において、モバイルデバイス931は、北西方向に向けられ(たとえば、北西方向を指し)、モバイルデバイス932は、東方向に向けられる。角度Tは、モバイルデバイスの方位方向と検出される磁場(たとえば、磁場インデューサ910によって生成される)の方向との間の角度を指す。角度Nは、モバイルデバイスの方位方向と磁北(たとえば、コンパス、ジャイロスコープ、またはモバイルコンピューティングデバイスの他の同様の構成要素を使用して付きとめられ得る)との間の角度を表す。角度Tから角度Nを減算することによって、磁北に関する磁場インデューサへの正規化された角度が計算され得る。この角度に基づいて、位置判定論理(単純さのために図示せず)は、モバイルデバイスが磁場インデューサ910からどの方向にあるのかを計算することができる。たとえば、位置判定論理は、モバイルデバイス931が、磁場インデューサ910の南西にあるが、モバイルデバイス932が、磁場インデューサ910の南東にあると判定することができる。

したがって、モバイルデバイス931および932からの磁気計データと磁場インデューサ910の位置(たとえば、所与の着席環境内の)とに基づいて、位置判定論理は、着席環境内のモバイルデバイスのそれぞれの相対的な正確な位置を判定することができる。位置判定論理は、さらに、たとえば個々の座席の既知の位置(たとえば、座席地図内で提供される)に基づいて、モバイルデバイス931および932のそれぞれを着席環境内の特定の座席に相関させることができる。

たとえば、図10を参照すると、磁場インデューサ1010は、着席環境1000内の個々の座席1021〜1024の外部に位置決めされる。図9に関して上で説明された磁場測位技法を使用して、位置判定論理は、複数のモバイルデバイス1031〜1034のそれぞれによって測定される磁場(たとえば、磁場インデューサ1010によって生成される)のそれぞれの方向および/または大きさに少なくとも部分的に基づいてモバイルデバイス1031〜1034の正確な位置を判定することができる。

特定の例において、着席環境1000は、行1および行2と列Aおよび列Bとに副分割され得る。モバイルデバイス1031および1033によって検出される磁場の方向に基づいて、位置判定論理は、モバイルデバイス1031と1033との両方が、磁場インデューサ1010の真南にあり、したがって、着席環境1000の列A内に配置されると判定することができる。さらに、モバイルデバイス1031によって検出される磁場の強度が、モバイルデバイス1033によって検出される磁場の強度より強い(たとえば、少なくともしきい量だけ)可能性があるので、位置判定論理は、モバイルデバイス1031が、磁場インデューサ1010への近接においてより近く、したがって行1内に配置されるが、モバイルデバイス1033が、磁場インデューサ1010への近接においてより遠く、したがって行2内に配置されると判定することができる。

モバイルデバイス1032および1034によって検出される磁場の方向に基づいて、位置判定論理は、モバイルデバイス1032と1034との両方が、磁場インデューサ1010の南東にあり、したがって着席環境の列B内に配置されると判定することができる。さらに、モバイルデバイス1032によって検出される磁場の強度が、モバイルデバイス1034によって検出される磁場の強度より強い(たとえば、少なくともしきい量だけ)可能性があるので、位置判定論理は、モバイルデバイス1032が、磁場インデューサ1010への近接においてより近く、したがって行1内に配置されるが、モバイルデバイス1034が、磁場インデューサ1010への近接においてより遠く、したがって行2内に配置されると判定することができる。

モバイルデバイス1031〜1034の位置が既知になった後に、各モバイルデバイスは、その後、その位置にある対応する座席と対にされまたは他の形で関連付けられる。たとえば、モバイルデバイス1031および座席1021は、両方とも着席環境1000の行1列A内に配置されるので、モバイルデバイス1031は、座席1021に関連付けられ得る。モバイルデバイス1032および座席1022は、両方とも着席環境1000の行1列B内に配置されるので、モバイルデバイス1032は、座席1022に関連付けられ得る。モバイルデバイス1033および座席1023は、両方とも着席環境1000の行2列A内に配置されるので、モバイルデバイス1033は、座席1023に関連付けられ得る。モバイルデバイス1034および座席1024は、両方とも着席環境1000の行2列B内に配置されるので、モバイルデバイス1034は、座席1024に関連付けられ得る。

方法論
図11は、例の実施態様による例の座席関連付け動作1100を示す流れ図を示す。たとえば図1A〜図1Gを参照すると、例の動作1100は、着席環境101内のモバイルコンピューティングデバイスごとに座席関連付けを判定するためにローカルハブ110および/またはモバイルコンピューティングデバイス131〜132のうちの1つまたは複数によって実行され得る。議論のために、動作1100は、下ではローカルハブ110によって実行されるという文脈において説明される。

ローカルハブ110は、着席環境内で検出されたアクティビティに基づいてモバイルコンピューティングデバイスの1つまたは複数のデバイスセンサからセンサデータを収集する(1110)。たとえば、図1Aを参照すると、モバイルコンピューティングデバイス131は、モバイルコンピューティングデバイス131によるアクティビティおよび/または周囲の環境(たとえば、着席環境101)内のアクティビティを検出するのに使用され得る1つまたは複数のセンサ133(たとえば、加速度計、ジャイロスコープ、磁気計など)を含むことができる。モバイルコンピューティングデバイス131は、デバイスセンサ133から収集されたセンサデータ102をローカルハブ110に送信することができる。センサデータ102は、たとえば、モバイルコンピューティングデバイス131の加速の方向および/もしくは大きさを示す加速度計データ、着席環境101内の磁場の方向および/もしくは大きさを示す磁気計データ、ならびに/またはモバイルコンピューティングデバイス131と共に提供される任意の他のセンサからのデータを含むことができる。

次に、ローカルハブ110は、着席環境内の座席ごとに、収集されたセンサデータに少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイスとの相関の度合を判定することができる(1120)。たとえば、ローカルハブ110は、座席121〜124のそれぞれに対するモバイルコンピューティングデバイス131の相関の度合を判定するために、モバイルコンピューティングデバイス131から収集されたセンサデータ102を他のデータおよび/または着席環境101に関する既知の情報と比較するために座席関連付け論理112を含むことができる。いくつかの態様において、座席関連付け論理112は、モバイルコンピューティングデバイス131の加速度計データに基づいて相関の度合を判定することができる(たとえば、図1B〜図1Dに関して上で説明されるように)。他の態様において、座席関連付け論理112は、モバイルコンピューティングデバイス131の磁気計データに基づいて相関の度合を判定することができる(たとえば、図1E〜図1Gに関して上で説明されるように)。

最後に、ローカルハブ110は、最高の相関の度合を有する座席にモバイルコンピューティングデバイスを関連付けることができる(1130)。図1Aの例において、座席関連付け論理112は、着席環境101内の座席121〜124の中で、モバイルコンピューティングデバイス131が座席121との最高の相関を有すると判定することができる。したがって、座席関連付け論理112は、モバイルコンピューティングデバイス131を座席121に関連付けることができる(たとえば、モバイルコンピューティングデバイス131のユーザが、座席121に着席していると判定される)。いくつかの態様において、モバイルコンピューティングデバイス131を座席121に関連付ける時に、ローカルハブ110は、さらに、着席環境101の1つもしくは複数の構成またはセッティングを調整するために(たとえば、モバイルコンピューティングデバイス131のユーザのプリファレンスに基づいて)、それぞれ座席121およびモバイルコンピューティングデバイス131に構成データ104および106を送信することができる。

図12は、モバイルデバイスと着席環境内のそれぞれの座席との間のセンサデータ相関に基づいてモバイルコンピューティングデバイスを着席環境内の特定の座席に関連付ける例の動作1200を示す流れ図を示す。たとえば図1B〜図1Dを参照すると、例の動作1200は、着席環境101内のモバイルコンピューティングデバイスごとに座席関連付けを判定するためにローカルハブ110および/またはモバイルコンピューティングデバイス131〜132のうちの1つもしくは複数(たとえば、実施態様に依存して)によって実行され得る。議論のために、例の動作1200は、下ではローカルハブ110によって実行されるという文脈において説明される。

ローカルハブ110は、まず、着席環境内でトリガイベントを検出し(1210)、その後、着席環境内の座席およびモバイルコンピューティングデバイス上のセンサをアクティブ化する(1220)。たとえば、トリガイベントは、ユーザが着席環境101に入ること(たとえば、車両ドアを開くことおよび/もしくは閉じること、シートベルトのバックルを締めること、ならびに/または車両のキャビン内に位置決めされたモーションセンサもしくはカメラによって検出される)に対応することができる。トリガイベントに応答して、ローカルハブ110は、座席センサ141〜144(たとえば、それぞれ座席121〜124の)およびデバイスセンサ133〜134(たとえば、それぞれモバイルコンピューティングデバイス131〜132の)のそれぞれにトリガ信号をブロードキャストし、それぞれのセンサに着席環境101内のアクティビティ(たとえば、移動)の感知を開始させることができる。

トリガ信号は、ローカルハブ110がその間に着席環境内のそれぞれのデバイスセンサおよび座席センサからデバイスセンサデータおよび座席センサデータを収集する(1230)センサ監視持続時間の始まりを示すことができる。たとえば、座席センサ141〜144のそれぞれは、着席環境101内の対応する座席に関して検出された移動またはアクティビティに基づいて、座席センサデータ(たとえば、加速度計データ)をそれぞれのセンサ出力プロファイル171〜174としてローカルハブ110に送出することができる。デバイスセンサ133〜134のそれぞれは、対応するモバイルコンピューティングデバイスに関して検出された移動またはアクティビティに基づいて、デバイスセンサデータ(たとえば、加速度計データ)をそれぞれのデバイスセンサプロファイル161〜162としてローカルハブ110に送出することができる。センサ監視持続時間が満了していない(1240においてテストされる)限り、ローカルハブ110は、座席センサ141〜144およびデバイスセンサ133〜134からデータを収集し続けることができる(1230)。

センサ監視持続時間が満了した(1240においてテストされる)後に、ローカルハブ110は、モバイルコンピューティングデバイスと着席環境内の座席との間の相関のそれぞれの度合を判定するために、デバイスセンサデータを座席センサデータに相関させることができる(1250)。いくつかの態様において、ローカルハブ110は、センサプロファイルの間の類似性のそれぞれの度合を判定するために、センサ出力プロファイル171〜174のセットに対してデバイスセンサプロファイル161および162のそれぞれを比較するためにセンサ相関論理150を含むことができる。たとえば、センサ相関論理150は、モバイルコンピューティングデバイス131および132のそれぞれについて、そのデバイスの、着席環境101内の座席121〜124のそれぞれに対する相関のそれぞれの度合を示す相関結果のセットを生成することができる。

いくつかの実施態様において、センサ相関論理150は、モバイルコンピューティングデバイス131〜132のそれぞれについて相関結果の別々のセットを生成することができる。したがって、いくつかの態様において、センサ相関論理150は、異なるモバイルコンピューティングデバイスの信頼レーティングをさらに比較することができる(1255)。たとえば、いくつかの実例において、あるモバイルコンピューティングデバイスの相関結果が、別のモバイルコンピューティングデバイスの相関結果と衝突する場合がある(たとえば、複数のデバイスが、同一の座席に強く相関される場合がある)。いくつかの態様において、センサ相関論理150は、特定の座席の相関の実際の度合(たとえば、信頼レーティング)に基づいて、少なくともその座席に関して、相関結果の一方のセットが相関結果の他方のセットをオーバーライドしまたは優先することを許すことによって、そのような衝突を解決することができる。

最後に、ローカルハブ110は、着席環境内のモバイルコンピューティングデバイスのそれぞれの座席関連付けを判定することができる(1260)。たとえば、相関結果に基づいて、センサ相関論理150は、モバイルコンピューティングデバイス131〜132のそれぞれを、最高の相関の度合を有する座席に関連付けることができる。図1Bの例において、センサ相関論理150は、着席環境101内の座席121〜124の中で、モバイルコンピューティングデバイス131が、座席121との最高の相関を有し、モバイルコンピューティングデバイス132が、座席122との最高の相関を有すると判定することができる。したがって、センサ相関論理150は、モバイルコンピューティングデバイス131および132に、それぞれ座席121および122を関連付けることができる。

図13は、着席環境内の磁場に関して収集されたセンサデータに基づいてモバイルコンピューティングデバイスを着席環境内の特定の座席に関連付ける例の動作1300を示す流れ図を示す。たとえば図1E〜図1Gを参照すると、例の動作1300は、着席環境101内のモバイルコンピューティングデバイスごとに座席関連付けを判定するためにローカルハブ110および/またはモバイルコンピューティングデバイス131〜132のうちの1つまたは複数(たとえば、実施態様に依存して)によって実行され得る。議論のために、例の動作1300は、下ではローカルハブ110によって実行されるという文脈において説明される。

ローカルハブ110は、まず、着席環境内でトリガイベントを検出し(1310)、その後、着席環境内のモバイルコンピューティングデバイス上のセンサをアクティブ化する(1320)。たとえば、トリガイベントは、ユーザが着席環境101に入ること(たとえば、車両ドアを開くことおよび/もしくは閉じること、シートベルトのバックルを締めること、ならびに/または車両のキャビン内に位置決めされたモーションセンサもしくはカメラによって検出される)に対応することができる。トリガイベントに応答して、ローカルハブ110は、それぞれのモバイルコンピューティングデバイス131〜132のデバイスセンサ133〜134にトリガ信号をブロードキャストし、デバイスセンサ133〜134のそれぞれに着席環境101内のアクティビティ(たとえば、磁場)の感知を開始させることができる。

さらに、ローカルハブ110は、着席環境内で1つまたは複数の磁場をアクティブ化しまたは生成することができる(1330)。たとえば、ローカルハブ110は、磁場181を誘導しまたは他の形で作るように磁気リソース182〜184に命令することができる。いくつかの態様において、ローカルハブ110は、磁気リソース182〜184のうちの1つだけが任意の所与の時間的瞬間にその磁場181を生成するようにするために、磁気リソース182〜184のそれぞれを特定のシーケンスにおいてアクティブ化することができる。

その後、ローカルハブ110は、着席環境内のそれぞれのデバイスセンサからデバイスセンサデータを収集する(1340)。たとえば、デバイスセンサ133〜134のそれぞれは、対応するモバイルコンピューティングデバイスによって検出される磁場181に基づいて、デバイスセンサデータ(たとえば、磁気計データ)をデバイスセンサプロファイル191〜192としてローカルハブに送ることができる。より具体的には、デバイスセンサデータは、少なくとも、検出するデバイスの位置における磁場181の方向および強度を示すことができる。

ローカルハブ110は、収集されたセンサデータに基づいて着席環境内の個々の座席へのモバイルコンピューティングデバイスの近さを判定することができる(1350)。いくつかの態様において、ローカルハブ110は、着席環境101内のモバイルコンピューティングデバイス131〜132のそれぞれの相対位置を判定するために、位置判定論理190を含むことができる。たとえば、位置判定論理190は、各モバイルコンピューティングデバイス131〜132によって検出された磁場181の強度および/または方向に基づいて、磁気リソース182〜184のそれぞれへのそのモバイルコンピューティングデバイスの相対的な近接を判定することができる。その後、着席環境101内の磁気リソース182〜184の既知の位置(たとえば、座席121〜124に関する)に基づいて、位置判定論理190は、モバイルコンピューティングデバイス131〜132のそれぞれに対する座席121〜124のそれぞれの近さを判定することができる。たとえば、位置判定論理190は、モバイルコンピューティングデバイス131および132のそれぞれについて、着席環境101内の座席121〜124のそれぞれに対するそのモバイルコンピューティングデバイスの相関のそれぞれの度合(たとえば、近さ)を示す相関結果のセットを生成することができる。

いくつかの実施態様において、位置判定論理190は、モバイルコンピューティングデバイス131〜132のそれぞれについて相関結果の別々のセットを生成することができる。したがって、いくつかの態様において、位置判定論理190は、さらに、異なるモバイルコンピューティングデバイスの信頼レーティングを比較することができる(1355)。たとえば、いくつかの実例において、あるモバイルコンピューティングデバイスの相関結果が、別のモバイルコンピューティングデバイスの相関結果と衝突する場合がある(たとえば、複数のデバイスが、同一の座席に強く相関される場合がある)。いくつかの態様において、位置判定論理190は、特定の座席の相関の実際の度合(たとえば、信頼レーティング)に基づいて、少なくともその座席に関して、相関結果の一方のセットが相関結果の他方のセットをオーバーライドしまたは優先することを許すことによって、そのような衝突を解決することができる。

最後に、ローカルハブ110は、着席環境内のモバイルコンピューティングデバイスのそれぞれの座席関連付けを判定することができる(1360)。たとえば、相関結果に基づいて、位置判定論理190は、モバイルコンピューティングデバイス131〜132のそれぞれを、最高の相関の度合(たとえば、近さ)を有する座席に関連付けることができる。図1Eの例において、位置判定論理190は、着席環境101内の座席121〜124の中で、モバイルコンピューティングデバイス131が、座席1に最も近く、モバイルコンピューティングデバイス132が、座席2に最も近いと判定することができる。したがって、位置判定論理190は、モバイルコンピューティングデバイス131および132に、それぞれ座席121および122を関連付けることができる。

図14は、一連の相互関係を有する機能モジュールとして表された例の座席関連付けシステム1400を示す。着席環境内で検出されたアクティビティに基づいてモバイルコンピューティングデバイスのデバイスセンサから第1のセンサデータを収集するためのモジュール1410は、少なくともいくつかの態様において、たとえば、本明細書内で議論されるプロセッサ(たとえば、プロセッサ220または320)および/または本明細書内で議論されるローカルハブ(たとえば、ローカルハブ110)もしくはモバイルコンピューティングデバイス(たとえば、モバイルコンピューティングデバイス131または132)に対応することができる。着席環境内の複数の座席のそれぞれについて、第1のセンサデータに少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイスとの相関の度合を判定するためのモジュール1420は、少なくともいくつかの態様において、たとえば、本明細書内で議論されるプロセッサ(たとえば、プロセッサ220または320)および/または本明細書内で議論される座席関連付け論理(たとえば、座席関連付け論理112、センサ相関論理150、または位置判定論理190)に対応することができる。複数の座席の中でモバイルコンピューティングデバイスとの最高の相関の度合を有する座席にモバイルコンピューティングデバイスを関連付けるためのモジュール1430は、少なくともいくつかの態様において、たとえば、本明細書内で議論されるプロセッサ(たとえば、プロセッサ220または320)および/または本明細書内で議論される座席関連付け論理(たとえば、座席関連付け論理112、センサ相関論理150、または位置判定論理190)に対応することができる。

モバイルコンピューティングデバイスから受信された加速度計データに少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイスのそれぞれの移動と複数の座席のそれぞれのそれぞれの移動との間の類似性を判定するためのモジュール1440は、少なくともいくつかの態様において、たとえば、本明細書内で議論されるプロセッサ(たとえば、プロセッサ220または320)および/または本明細書内で議論される座席関連付け論理(たとえば、座席関連付け論理112、センサ相関論理150、または位置判定論理190)に対応することができる。モバイルコンピューティングデバイスから受信された磁気計データに少なくとも部分的に基づいて複数の座席のそれぞれに対するモバイルコンピューティングデバイスの近さを判定するためのモジュール1450は、少なくともいくつかの態様において、たとえば、本明細書内で議論されるプロセッサ(たとえば、プロセッサ220または320)および/または本明細書内で議論される座席関連付け論理(たとえば、座席関連付け論理112、センサ相関論理150、または位置判定論理190)に対応することができる。

図14のモジュールの機能性は、本明細書内の教示と一貫する様々な形において実施され得る。いくつかの設計において、これらのモジュールの機能性は、1つまたは複数の電気構成要素として実施され得る。いくつかの設計において、これらのブロックの機能性は、1つまたは複数のプロセッサ構成要素を含む処理システムとして実施され得る。いくつかの設計において、これらのモジュールの機能性は、たとえば、1つまたは複数の集積回路(たとえば、ASIC)の少なくとも一部を使用して実施され得る。本明細書内で議論されるように、集積回路は、プロセッサ、ソフトウェア、他の関連する構成要素、またはその何らかの組合せを含むことができる。したがって、異なるモジュールの機能性は、たとえば、集積回路の異なるサブセットとして、ソフトウェアモジュールのセットの異なるサブセットとして、またはその組合せとして実施され得る。また、(たとえば、集積回路の、および/またはソフトウェアモジュールのセットの)所与のサブセットが、2つ以上のモジュールに関する機能性の少なくとも一部を提供する場合があることが諒解されよう。

さらに、図14によって表される構成要素および機能ならびに本明細書内で説明される他の構成要素および機能は、任意の適切な手段を使用して実施され得る。そのような手段は、少なくとも部分的に、本明細書で教示される対応する構造を使用して実施されることも可能である。たとえば、図14の「〜するためのモジュール」構成要素に関連して上で説明される構成要素は、同様に指定された「〜するための手段」機能性に対応することもできる。したがって、いくつかの態様において、そのような手段のうちの1つまたは複数は、プロセッサ構成要素、集積回路、または本明細書内で教示される他の適切な構造のうちの1つまたは複数を使用して実施され得る。

当業者は、情報および信号が、様々な異なる技術および技法のいずれを使用しても表現され得ることを諒解する。たとえば、上の説明全体にわたって参照される場合があるデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、およびチップは、電圧、電流、電磁波、磁場もしくは磁性粒子、光場もしくは光学粒子、またはそれらの任意の組合せによって表現され得る。

さらに、当業者は、本明細書内で開示される諸態様に関連して説明される様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップが、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、またはその両方の組合せとして実施され得ることを諒解する。ハードウェアとソフトウェアとのこの交換可能性を明瞭に示すために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップが、上では全般的にその機能性に関して説明された。そのような機能性がハードウェアまたはソフトウェアのいずれとして実現されるかは、特定の応用例とシステム全体に課せられる設計制約とに依存する。当業者は、説明された機能性を特定の応用例ごとに様々な形において実施することができるが、そのような実施態様は、本開示の範囲からの逸脱を引き起こすものと解釈されるべきではない。

本明細書内で開示される諸態様に関連して説明される方法、シーケンス、またはアルゴリズムは、ハードウェアにおいて直接に、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールにおいて、またはこの2つの組合せにおいて実施され得る。ソフトウェアモジュールは、RAMメモリ、フラッシュメモリ、ROMメモリ、EPROMメモリ、EEPROMメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、CD-ROM、または当技術分野で既知の任意の他の形の記憶媒体内に存在することができる。例示的な記憶媒体は、プロセッサが記憶媒体から情報を読み取り、記憶媒体に情報を書き込むことができるように、プロセッサに結合される。代替案において、記憶媒体は、プロセッサに一体とすることができる。

したがって、本開示の一態様は、非地球同期衛星通信システム内の時間および周波数同期化のための方法を実施する非一時的コンピュータ可読媒体を含むことができる。用語「非一時的」は、物理記憶媒体またはメモリを一切除外せず、特に、ダイナミックメモリ(たとえば、通常のランダムアクセスメモリ(RAM))を除外するのではなく、媒体が一時的な伝搬する信号と解釈され得るという解釈だけを除外するものである。

前述の開示は、例示的な態様を示すが、様々な変更および修正が、添付の特許請求の範囲の範囲から逸脱せずに本明細書内で行われ得ることに留意されたい。本明細書内で説明される態様による方法請求項の機能、ステップ、またはアクションは、特にそうではないと述べられない限り、特定の順序において実行される必要がない。さらに、要素が、単数で説明されまたは請求される場合があるが、単数への限定が特に述べられない限り、複数が企図されている。したがって、本開示は、説明された例に限定されず、本明細書内で説明される機能性を実行するためのすべての手段は、本開示の諸態様に含まれる。

100A システム
100B システム
100C システム
100D 分散システム
100E システム
100F システム
100G 分散システム
101 着席環境
102 センサデータ
104 座席構成データ
106 デバイス構成データ
110 ローカルハブ
112 座席関連付け論理
115 構成
121 座席
122 座席
123 座席
124 座席
131 モバイルコンピューティングデバイス
132 モバイルコンピューティングデバイス
133 デバイスセンサ
134 デバイスセンサ
141 座席センサ
142 座席センサ
143 座席センサ
144 座席センサ
150 センサ相関論理
161 デバイスセンサプロファイル
162 デバイスセンサプロファイル
163 相関判定
164 相関判定
165 相関結果
167 座席地図
168 座席地図
171 センサ出力プロファイル
172 センサ出力プロファイル
173 センサ出力プロファイル
174 センサ出力プロファイル
181 磁場
182 磁気リソース
184 磁気リソース
190 位置判定論理
191 デバイスセンサプロファイル
192 デバイスセンサプロファイル
193 相関判定
194 相関判定
195 相関結果
200 モバイルコンピューティングデバイス
210 センサアレイ
211 加速度計
212 ジャイロスコープ
213 磁気計
220 プロセッサ
230 メモリ
232 座席地図
234 センサ相関SWモジュール
236 位置判定SWモジュール
238 信頼度比較SWモジュール
240 ディスプレイ
245 タイマ
250 入力機構
260 通信サブシステム
265 デバイスセンサプロファイル
267 センサデータ
300 ローカルハブ
312 座席
314 モバイルコンピューティングデバイス
320 プロセッサ
330 メモリ
332 座席地図
334 センサ相関SWモジュール
336 位置判定SWモジュール
340 ディスプレイ
345 タイマ
350 入力機構
360 通信サブシステム
365 デバイスセンサプロファイル
370 センサ出力プロファイル
400 磁場インデューサ
410 ローカルハブ
420 マイクロコントローラ
430 電磁石
440 電源
445 タイマ
460 通信サブシステム
470 磁場
500 車両着席環境
502 前列
504 中央
506 後列
510 ローカルハブ
522 モバイルコンピューティングデバイス
524 モバイルコンピューティングデバイス
530 座席センサ
600A タイミング図
600B タイミング図
700 車両着席環境
702 前列
704 中列
706 後列
710 ローカルハブ
722 モバイルコンピューティングデバイス
724 モバイルコンピューティングデバイス
726 モバイルコンピューティングデバイス
730 磁場インデューサ
800A タイミング図
800B タイミング図
900 システム
910 磁場インデューサ
931 モバイルデバイス
932 モバイルデバイス
1000 着席環境
1010 磁場インデューサ
1021 座席
1022 座席
1023 座席
1024 座席
1031 モバイルデバイス
1032 モバイルデバイス
1033 モバイルデバイス
1034 モバイルデバイス
1100 座席関連付け動作
1200 例の動作
1300 例の動作
1400 座席関連付けシステム
1410 着席環境内で検出されたアクティビティに基づいてモバイルコンピューティングデバイスのデバイスセンサから第1のセンサデータを収集するためのモジュール
1420 着席環境内の複数の座席のそれぞれについて、第1のセンサデータに少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイスとの相関の度合を判定するためのモジュール
1430 複数の座席の中でモバイルコンピューティングデバイスとの最高の相関の度合を有する座席にモバイルコンピューティングデバイスを関連付けるためのモジュール
1440 モバイルコンピューティングデバイスから受信された加速度計データに少なくとも部分的に基づいてモバイルコンピューティングデバイスのそれぞれの移動と複数の座席のそれぞれのそれぞれの移動との間の類似性を判定するためのモジュール
1450 モバイルコンピューティングデバイスから受信された磁気計データに少なくとも部分的に基づいて複数の座席のそれぞれに対するモバイルコンピューティングデバイスの近さを判定するためのモジュール

Claims

モバイルコンピューティングデバイスを着席環境内の特定の座席に関連付けるための方法であって、
前記着席環境内で検出されたアクティビティに基づいて第1のモバイルコンピューティングデバイスのデバイスセンサから第1のセンサデータを収集するステップと、
前記着席環境内の複数の座席のそれぞれについて、前記第1のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて前記第1のモバイルコンピューティングデバイスとの相関の度合を判定するステップと、
前記複数の座席の中で前記第1のモバイルコンピューティングデバイスとの最高の相関の度合を有する前記座席に前記第1のモバイルコンピューティングデバイスを関連付けるステップと
を含む方法。
判定する前記ステップは、
複数の座席センサのそれぞれから第2のセンサデータを受信するステップと、
前記複数の座席のそれぞれについて、前記第1のセンサデータを前記複数の座席センサのうちの対応する1つから受信された前記第2のセンサデータと比較するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。
前記第1のセンサデータは、前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの移動に基づく加速度計データを含み、前記第2のセンサデータのそれぞれは、前記複数の座席のうちの対応する1つの移動に基づく加速度計データを含む、請求項2に記載の方法。
判定する前記ステップは、
前記第1のモバイルコンピューティングデバイスのそれぞれの移動と前記複数の座席のそれぞれのそれぞれの移動との間の類似性を判定するステップ
をさらに含む、請求項3に記載の方法。
前記第1のセンサデータは、前記着席環境内の磁場に基づく磁気計データを含む、請求項1に記載の方法。
前記磁気計データは、少なくとも、前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの位置における前記磁場の方向および強度を示す、請求項5に記載の方法。
判定する前記ステップは、
前記磁気計データに少なくとも部分的に基づいて磁場のソースに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの相対的な近接を判定するステップと、
前記複数の座席のそれぞれに対する相対的な前記ソースの位置を識別するステップと、
前記ソースの前記位置および前記ソースに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの前記相対的な近接に少なくとも部分的に基づいて前記複数の座席のそれぞれに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの近さを判定するステップと
を含む、請求項5に記載の方法。
前記着席環境内の第2のモバイルコンピューティングデバイスのデバイスセンサから第3のセンサデータを収集するステップ
をさらに含む、請求項1に記載の方法。
判定する前記ステップは、
前記第1のセンサデータを前記第3のセンサデータと比較するステップと、
前記比較の結果に少なくとも部分的に基づいて前記着席環境内の前記複数の座席のそれぞれに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの相関の前記度合を判定するステップと
を含む、請求項8に記載の方法。
座席関連付けシステムであって、
1つまたは複数のプロセッサと、
前記1つまたは複数のプロセッサによって実行される時に、前記システムに、
着席環境内で検出されたアクティビティに基づいて第1のモバイルコンピューティングデバイスのデバイスセンサから第1のセンサデータを収集させる命令と、
前記着席環境内の複数の座席のそれぞれについて、前記第1のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて前記第1のモバイルコンピューティングデバイスとの相関の度合を判定させる命令と、
前記複数の座席の中で前記第1のモバイルコンピューティングデバイスとの最高の相関の度合を有する前記座席に前記第1のモバイルコンピューティングデバイスを関連付けさせる命令と
を記憶するメモリと
を含む座席関連付けシステム。
相関の前記度合を判定させるための前記命令の実行は、前記システムに、
複数の座席センサのそれぞれから第2のセンサデータを受信させ、
前記複数の座席のそれぞれについて、前記第1のセンサデータを前記複数の座席センサのうちの対応する1つから受信された前記第2のセンサデータと比較させる
請求項10に記載のシステム。
前記第1のセンサデータは、前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの移動に基づく加速度計データを含み、前記第2のセンサデータのそれぞれは、前記複数の座席のうちの対応する1つの移動に基づく加速度計データを含む、請求項11に記載のシステム。
相関の前記度合を判定させるための前記命令の実行は、前記システムに、
前記第1のモバイルコンピューティングデバイスのそれぞれの移動と前記複数の座席のそれぞれのそれぞれの移動との間の類似性を判定させる
請求項12に記載のシステム。
前記第1のセンサデータは、前記着席環境内の磁場に基づく磁気計データを含む、請求項10に記載のシステム。
前記磁気計データは、少なくとも、前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの位置における前記磁場の方向および強度を示す、請求項14に記載のシステム。
相関の前記度合を判定させるための前記命令の実行は、前記システムに、
前記磁気計データに少なくとも部分的に基づいて磁場のソースに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの相対的な近接を判定させ、
前記複数の座席のそれぞれに対する相対的な前記ソースの位置を識別させ、
前記ソースの前記位置および前記ソースに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの前記相対的な近接に少なくとも部分的に基づいて前記複数の座席のそれぞれに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの近さを判定させる
請求項14に記載のシステム。
前記命令の実行は、前記システムに、さらに、
前記着席環境内の第2のモバイルコンピューティングデバイスのデバイスセンサから第3のセンサデータを収集させる
請求項10に記載のシステム。
相関の前記度合を判定させるための前記命令の実行は、前記システムに、
前記第1のセンサデータを前記第3のセンサデータと比較させ、
前記比較の結果に少なくとも部分的に基づいて前記着席環境内の前記複数の座席のそれぞれに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの相関の前記度合を判定させる
請求項17に記載のシステム。
着席環境内で検出されたアクティビティに基づいて第1のモバイルコンピューティングデバイスのデバイスセンサから第1のセンサデータを収集するための手段と、
前記着席環境内の複数の座席のそれぞれについて、前記第1のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて前記第1のモバイルコンピューティングデバイスとの相関の度合を判定するための手段と、
前記複数の座席の中で前記第1のモバイルコンピューティングデバイスとの最高の相関の度合を有する前記座席に前記第1のモバイルコンピューティングデバイスを関連付けるための手段と
を含む、座席関連付けシステム。
相関の前記度合を判定するための前記手段は、
複数の座席センサのそれぞれから第2のセンサデータを受信し、
前記複数の座席のそれぞれについて、前記第1のセンサデータを前記複数の座席センサのうちの対応する1つから受信された前記第2のセンサデータと比較する
ためのものである、請求項19に記載のシステム。
前記第1のセンサデータは、前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの移動に基づく加速度計データを含み、前記第2のセンサデータのそれぞれは、前記複数の座席のうちの対応する1つの移動に基づく加速度計データを含む、請求項20に記載のシステム。
相関の前記度合を判定するための前記手段は、さらに、
前記第1のモバイルコンピューティングデバイスのそれぞれの移動と前記複数の座席のそれぞれのそれぞれの移動との間の類似性を判定する
ためのものである、請求項21に記載のシステム。
前記第1のセンサデータは、前記着席環境内の磁場に基づく磁気計データを含む、請求項19に記載のシステム。
相関の前記度合を判定するための前記手段は、さらに、
前記磁気計データに少なくとも部分的に基づいて磁場のソースに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの相対的な近接を判定し、
前記複数の座席のそれぞれに対する相対的な前記ソースの位置を識別し、
前記ソースの前記位置および前記ソースに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの前記相対的な近接に少なくとも部分的に基づいて前記複数の座席のそれぞれに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの近さを判定する
ためのものである、請求項23に記載のシステム。
座席関連付けシステムの1つまたは複数のプロセッサによって実行される時に、前記システムに、
着席環境内で検出されたアクティビティに基づいて第1のモバイルコンピューティングデバイスのデバイスセンサから第1のセンサデータを収集させるプログラム命令と、
前記着席環境内の複数の座席のそれぞれについて、前記第1のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて前記第1のモバイルコンピューティングデバイスとの相関の度合を判定させるプログラム命令と、
前記複数の座席の中で前記第1のモバイルコンピューティングデバイスとの最高の相関の度合を有する前記座席に前記第1のモバイルコンピューティングデバイスを関連付けさせるプログラム命令と
を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
相関の前記度合を判定させるための前記命令の実行は、前記システムに、
複数の座席センサのそれぞれから第2のセンサデータを受信させ、
前記複数の座席のそれぞれについて、前記第1のセンサデータを前記複数の座席センサのうちの対応する1つから受信された前記第2のセンサデータと比較させる
請求項25に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
前記第1のセンサデータは、前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの移動に基づく加速度計データを含み、前記第2のセンサデータのそれぞれは、前記複数の座席のうちの対応する1つの移動に基づく加速度計データを含む、請求項26に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
相関の前記度合を判定させるための前記命令の実行は、前記システムに、さらに、
前記第1のモバイルコンピューティングデバイスのそれぞれの移動と前記複数の座席のそれぞれのそれぞれの移動との間の類似性を判定させる
請求項27に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
前記第1のセンサデータは、前記着席環境内の磁場に基づく磁気計データを含む、請求項25に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
相関の前記度合を判定させるための前記命令の実行は、前記システムに、
前記磁気計データに少なくとも部分的に基づいて磁場のソースに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの相対的な近接を判定させ、
前記複数の座席のそれぞれに対する相対的な前記ソースの位置を識別させ、
前記ソースの前記位置および前記ソースに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの前記相対的な近接に少なくとも部分的に基づいて前記複数の座席のそれぞれに対する前記第1のモバイルコンピューティングデバイスの近さを判定させる
請求項29に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。