JP2018519558A - 移動体装置ローカリゼーションのためのエリア記述ファイルのクラウドソーシングによる作成および更新 - Google Patents

Abstract

コンピューティングシステムは、ネットワークインターフェイス、第１のデータ記憶、第２のデータ記憶、および合成モジュールを含む。合成モジュールは、１つ以上の第１の移動体装置の組から１つ以上のエリア記述ファイルの組を受信する。各々のエリア記述ファイルは、エリアにある対応の第１の移動体装置が検出する空間的特徴の点群を表わす。コンピューティングシステムはさらに、ローカリゼーションモジュールと問合せモジュールとを含む。ローカリゼーション生成モジュールは、１つ以上のエリア記述ファイルの組からエリアについてのローカリゼーションエリア記述ファイルを生成し、第２のデータ記憶中にローカリゼーションエリア記述ファイルを記憶する。ローカリゼーションエリア記述ファイルは、エリアについての空間的特徴の点群を表わす。問合せモジュールは、ネットワークインターフェイスを介してローカリゼーションエリア記述ファイルを第２の移動体装置に与える。

Description

関連出願への相互参照
本出願は、同時係属中の特許出願である
本願と同日付けで出願された、「アップロードの前のエリア記述ファイル（area description file）のプライバシーフィルタリング」と題された米国特許出願連続番号第１４／７０８，９５５号（代理人管理番号１５００−Ｔ０１４ＵＳ）、および
本願と同日付けで出願された、「ローカリゼーションエリア記述ファイルに対するプライバシー性が高い問合せ」と題された米国特許出願連続番号第１４／７０８，９７０号（代理人管理番号１５００−Ｔ０１５ＵＳ）に関連し、その全体が本明細書中に引用により援用される。

開示の分野
本開示は、一般的には視覚的マッピングシステムに、より特定的には視覚的情報を用いた移動体装置のローカリゼーションに関する。

背景
視覚的マッピングシステムは、移動体装置が捕捉するイメージ（imagery）中に検出される（「視覚的特徴」とも称される）空間的特徴および慣性情報に依拠して、三次元（３Ｄ）空間中の移動体装置の現在の位置および向きを判断する。典型的に、位置および向きは、規定された座標フレームの文脈で判断されて、仮想現実（ＶＲ）機能性、拡張現実（ＡＲ）機能性、または複数の移動体装置同士の間のゲームもしくは他のデバイス対応（device-enabled）対話などの公知の固定された基準フレームに対する同期を要件とするさまざまな機能性を促進する。同時ローカリゼーションおよびマッピング（ＳＬＡＭ）技術により、移動体装置が以前にマッピングしていないエリア内のその位置および向きを同時に学習しながら当該エリアをマッピングできるようになる。こうして、移動体装置が同じエリアに戻ると、移動体装置は容易に、「ローカリゼーション」として公知のプロセスで、以前に観察した空間的特徴を検出することによって、そのエリア内でのその現在の位置および向きを判断し得る。しかしながら、移動体装置が初めてあるエリアに入っている場合、移動体装置には、これらの以前に検出済みのローカリゼーションの手がかり（cue）がない。従来の視覚的マッピングシステムでは、移動体装置は、視覚的マッピングプロセス−かなりの時間およびリソースを使うプロセス−の実現を通してエリアを「学習」しなければならない。以前にマッピングしていないエリアについての視覚的マッピングプロセスの実行に係る遅延を回避するため、従来の視覚的マッピングシステムは、代わりに、全地球測位システム（ＧＰＳ）情報または慣性センサフィードバックを介した場所マッピングなどの視覚的でない向きの入力に基づく移動体装置の向きまたは位置の検出に立ち返ることがある。しかしながら、これらの非視覚的マッピング解決策は、センサおよび測定のずれのために信頼性が低く（たとえば、室内ではまたは背の高い障害物で囲まれる区域ではＧＰＳの受信が劣り）、不正確であり、かつ誤りやすい可能性がある。

本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、ローカリゼーションのために移動体装置に与えられるエリア記述ファイルのクラウドソーシング（cloud-sourced）による作成および更新のためのクラウドベースの（cloud-based）視覚的マッピングシステムを示す図である。 本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、図１の視覚的マッピングシステムのエリア記述ファイルサーバを示すブロック図である。 本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、図１の視覚的マッピングシステムの移動体装置を示すブロック図である。 本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、以前にマッピング済のローカリゼーションプロセスまたは以前にマッピングしていないローカリゼーションプロセスの１つを選択するための方法を示すフロー図である。 本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、ローカリゼーションエリア記述ファイルのクラウドソーシングによる生成のための方法を示すフロー図である。 本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、遠隔のエリア記述ファイルサーバから得られるローカリゼーションエリア記述ファイルを用いた移動体装置のローカリゼーションのための方法を示すフロー図である。 本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、ローカリゼーションエリア記述ファイルのクラウドソーシングによる更新のための方法を示すフロー図である。 本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、ローカリゼーションエリア記述ファイル中に含める候補空間的特徴を評価するための方法を示すフロー図である。 本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、ローカリゼーションエリア記述ファイルから除外する空間的特徴を評価するための方法を示すフロー図である。 本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、ローカリゼーションエリア記述ファイル問合せを行なうためのエリア記述ファイルサーバのＬＡＤＦデータベース用の２レベル問合せインターフェイスを示す図である。 本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、ローカリゼーションエリア記述ファイル用の２レベル問合せのための方法を示すフロー図である。 本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、ローカリゼーションエリア記述ファイル問合せを行なうためのエリア記述ファイルサーバのＬＡＤＦデータベース用の代替的な２レベル問合せインターフェイスを示す図である。

本開示は、添付の図面を参照することによって、当業者によってより十分に理解され得、かつその数多くの特徴および利点が当業者に明らかになり得る。異なる図面での同じ参照符号の使用は、同様のまたは同一の項目を示す。

詳細な説明
以下の説明は、視覚的マッピングシステムに係る多数の具体的な実施形態および詳細を提供することによって本開示の完全な理解を伝えることを意図する。しかしながら、本開示は、例示にすぎないこれらの具体的な実施形態および詳細に限定されるわけではなく、そのため、開示の範囲は、以下の請求項およびその均等物によってのみ限定されることが意図されると理解される。公知のシステムおよび方法に照らして、当業者ならば、具体的な設計および他の必要性に依存して、その意図される目的および有利のために、任意の数の代替的実施形態での開示の使用を認めるであろうことがさらに理解される。

図１−図１２は、ローカリゼーションエリアデータファイルのクラウドベースの作成、見直し、および移動体装置に対するその提供のための例示的なシステムおよび技術を示す。少なくとも１つの実施形態では、視覚的マッピングシステムは、１つ以上の有線または無線ネットワークを介して複数の移動体装置に通信するように結合されるエリア記述ファイル（area description file）（ＡＤＦ）サーバを備える。移動体装置が以前にマッピングしていないエリアに入ると、移動体装置はエリア学習プロセスを開始し、これにより移動体装置はエリアのイメージを捕捉し、捕捉したイメージを用いて空間的特徴を検出し、ＡＤＦ中の空間的特徴、それらの相対的外形（outer geometry）、関連の統計的データ、および同時に捕捉されたセンサデータの表示をＡＤＦサーバに送信する。ＡＤＦサーバは、このＡＤＦを用いてローカリゼーションＡＤＦ（ＬＡＤＦ）を生成する。これは、当該エリアの空間的特徴のまばらな点群（sparse point cloud）を表わす。なお、「エリア記述ファイル」において用いるような、またはそれ以外に本明細書中で用いるような「ファイル」という用語は、データおよび他の情報フィールドを関連付けるのに用いられる任意のデータ構造、またはそのようなデータ構造の任意の組合せを指す。次に、ＬＡＤＦがカバーするエリア中の別の移動体装置にＬＡＤＦをダウンロードし得る。ＬＡＤＦを受信する移動体装置は当該エリアのイメージを捕捉し、その中の空間的特徴を検出し、検出された空間的特徴およびそれらの相対的外形をＬＡＤＦが表わす空間的特徴および相対的外形と比較して、ＬＡＤＦが提示する参照座標フレームを用いてエリア内の移動体装置をローカライズし得る。このように、以前にマッピングしていないエリアのエリアディスカバリー（discovery）およびマッピングを、移動体装置によるデータの受動的収集およびアップロードによって効率的にクラウドソーシングしてもよい。

ある実施形態では、ＡＤＦサーバは、同じエリアについてまたは隣接するエリアについて複数の移動体装置からＡＤＦファイルを受信し、ＡＤＦサーバは、これらの複数のＡＤＦファイルを合成（merged）ＡＤＦファイル（またはＡＤＦファイルの合成クラスタ）に合成するように動作する。次に、合成ＡＤＦファイルを用いてエリアまたはそのサブエリア（sub-area）についての１つ以上のＬＡＤＦを生成し得る。さらに、エリアで変化がありそうな場合、ＡＤＦサーバは、あるエリア中のローカリゼーション用ＬＡＤＦを用いて、移動体装置からのフィードバックに基づいて当該エリアについて生成されるＬＡＤＦのクラウドソーシングされた更新を利用し得る。たとえば、移動体装置がＬＡＤＦ中のいくつかの空間的特徴を観察していないことが確実であると示すフィードバックに応答して、ＡＤＦサーバはこれらの空間的特徴をＬＡＤＦから除外してもよい。反対に、エリア中の移動体装置がＬＡＤＦに含まれていない空間的特徴を観察していることが確実であると示すフィードバックに応答して、ＡＤＦサーバはこれらの空間的特徴をＬＡＤＦに加えてもよい。

ＡＤＦおよびＬＡＤＦが表わす点群および関連のデータは、ある程度まであるエリアの視覚的表示を与えるので、移動体装置からのＡＤＦの収集および移動体装置へのＬＡＤＦの配布がプライバシー侵害（privacy implication）になることがある。そのため、ある実施形態では、視覚的マッピングシステムはあるプライバシー管理を実現する。１つのそのようなプライバシー管理は、ＡＤＦをＡＤＦサーバにアップロードする前にＡＤＦのデータに対して１つ以上のプライバシーフィルタプロセスを実現するよう移動体装置を構成することと、したがってＡＤＦのアップロード版が表わす情報をエリアの有用な視覚的内容を再作成する目的のためには再利用できなくすることとを含み得る。別のそのようなプライバシー管理は、ＬＡＤＦにアクセスして移動体装置に配布する二段階ＬＡＤＦ問合せを含んでもよい。移動体装置それ自身が入手可能なＬＡＤＦを有していないエリアに入ると、移動体装置はイメージを捕捉し、捕捉されたイメージから空間的特徴を検出し、ＬＡＤＦ要求をＡＤＦサーバに送信する。これにより、ＬＡＤＦ要求は、検出された空間的特徴の組と、移動体装置の場所のインジケータ（たとえば、ＧＰＳ座標または無線基地局識別子をもう一つ）とを含む。次に、ＡＤＦサーバは第１の問合せ段階を実行して、検出された空間的特徴の組または場所インジケータの一方に一致する候補ＬＡＤＦの組を同定し、次に、検出された空間的特徴または場所インジケータの他方に基づいて候補ＬＡＤＦの組からＬＡＤＦを選択し得る。このように、移動体装置が送信する空間的識別子の組は、移動体装置が同定されたエリアの中にいるまたはそれへのアクセスを有すること、およびしたがって要求を発している移動体装置にＬＡＤＦを供給する際のプライバシー侵害のおそれが大幅に低減されていることの証明として働き得る。

図１は、本開示の少なくとも１つの実施形態に従う視覚的マッピングシステム１００を示す。描かれた例では、視覚的マッピングシステム１００は、１つ以上の移動体装置１０４に通信するように結合されるＡＤＦサーバ１０２を備える。クラウド１０６で表わされるように、ＡＤＦサーバ１０２は、移動体装置１０４から遠隔であり、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、セルラーデータネットワーク、インターネット、またはその組合せなどの１つ以上の有線または無線ネットワークを介して移動体装置１０４に結合されるコンピューティングシステムを備える。本明細書中では単一のサーバという例示的な文脈で記載されるが、他の実施形態では、ＡＤＦサーバ１０２は、サーバのクラスタを備えるコンピューティングシステムとして実現されてもよい。ＡＤＦサーバ１０２の例示的な実現例を図２を参照して以下により詳細に説明する。

移動体装置１０４は、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ）、タブレットコンピュータ、コンピューティング対応携帯電話（たとえば「スマートフォン」）、ノートブック型コンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、ゲーム機システム、ドローンなどの、１人以上のユーザ１１０が動作させるさまざまな携帯型電子機器のうち任意のものを含むことができる。描かれる例では、移動体装置１０４は、片面１１６とは反対の表面１１４を有する筐体１１２を含む。これにより、筐体１１２は典型的に、ユーザ１１０に対して、ユーザが筐体１１２の表面１１４に対面するような向きにされる。さらに、描かれる実現例では、移動体装置１０４は、視覚的情報をユーザ１１０に提示するための表面１１６に配設されるディスプレイ１１８を含む。応じて、参照の容易のため、表面１１６は本明細書中で「正面向き」面と称され、表面１１４は、本明細書中ではこの例示的な向きの反映として「ユーザ向き」面と称される。尤も、これらの表面の向きは、これらの関連に基づく指定によって限定されるものではない。

移動体装置１０４はさらに、移動体装置１０４が現在位置するエリア１２２に関する情報を得る複数のセンサを含む。移動体装置１０４は、たとえば正面向き面１１６に配設される画像化センサ１２４，１２６などの１つ以上の画像化センサを介してエリア１２２についての視覚的情報（イメージ）を得る。移動体装置１０４からの特定の距離からそれぞれの視野が重なり合うように、画像化センサ１２４，１２６を正面向き面１１６上に位置決めして向けることができる。これにより、多視点分析を介して、重なり合う視野の領域に位置決めされるエリア１２２中のオブジェクトの奥行き検知が可能になる。これに代えて、表面１１６上に配設される奥行きセンサ１３０を用いてエリア中のオブジェクトについての奥行き情報を与えてもよい。

奥行きセンサ１３０は、１つの実施形態では、変調光プロジェクタを用いて正面向き面１１６からエリア１２２へ変調光パターンを投射し、変調光パターンの反射がエリア１２２中のオブジェクトから返ってくると、画像化センサ１２４，１２６の一方または両方を用いてその反射を捕捉する。これらの変調光パターンは、空間変調光パターンまたは時間変調光パターンのいずれかであることができる。捕捉された変調閃光の反射は、本明細書中で「奥行き画像」または「奥行きイメージ」と称される。次に、奥行きセンサ１２０は、奥行きイメージの分析に基づいて、オブジェクトの奥行き、すなわち移動体装置１０４からのオブジェクトの距離、を算出し得る。奥行きセンサ１３０から得た奥行きデータを用いて、画像化センサ１２４，１２６が捕捉した画像データの多視点分析（たとえば、立体視分析）から得た奥行き情報を較正し得る、または他のやり方でこれを増補し得る。これに代えて、多視点分析から得られる奥行き情報の代わりに、奥行きセンサ１３０からの奥行きデータを用いてもよい。移動体装置１０４の電子システムのより詳細な例を図３を参照して以下により詳細に説明する。

動作の際、移動体装置１０４は、画像化センサ１２４，１２６の一方または両方を介してエリア１２２のイメージを捕捉し、捕捉したイメージを修正するかまたは他のやり方で処理し、処理済みの捕捉イメージを与えて表示装置１０８上に表示する。捕捉イメージの処理は、たとえば、空間的または色フィルタリング、拡張現実（ＡＲ）オーバーレイの追加、対応の仮想現実（ＶＲ）コンテンツへのイメージの現実のコンテンツの変換などを含むことができる。このＡＲまたはＶＲ機能性を提供するために、移動体装置１０４は、特定された座標フレームに対するその現在の６自由度（６ＤＯＦ）の向きおよび位置（本明細書中では総称して「ポーズ（pose）」と称する）の正確な判定に依拠する。このように、ある実施形態では、移動体装置１０４は、画像化センサ１２４，１２６が捕捉したイメージおよび非画像センサデータ（たとえば、慣性センサデータ）も用いて、同時場所およびマッピング（ＳＬＡＭ）プロセス、視覚的走行距離計測法、または他の視覚的マッピングプロセスを用いて、移動体装置１０４の相対的位置／向き、すなわちエリア１２２に対する位置／向き、を判断する。

従来、移動体装置が新しいエリア（すなわち、特定の移動体装置が以前に入ったことがないエリア）に入ると、移動体装置はエリア学習プロセス（たとえばＳＬＡＭプロセス）を完了して新しいエリアを学習するか、または非視覚的手がかり（たとえばＧＰＳ座標）に依拠して座標フレームに対する移動体装置の現在のポーズを何か示さなければならない。これに対し、視覚的マッピングシステム１００は、エリア中の他の移動体装置が先の探査で提供したクラウドソーシングを活用して、エリアの広範な視覚的マッピングを行なわなくても、エリアに新規の移動体装置が座標フレームに迅速にローカライズできるようにする。この目的のため、ＡＤＦサーバ１０２に接続される移動体装置１０４は、移動体装置１０４がエリア１２２の付近で移動するとＡＤＦ１３２を収集してこれをＡＤＦサーバ１０２にアップロードするように動作する。以下により詳細に説明するように、ＡＤＦ１３２は、移動体装置１０４が検出した空間的特徴の組、空間的特徴の相対的外形、移動体装置のポーズとは実質的に独立したやり方で空間的特徴を記述する空間的特徴に関するさまざまな統計的メタデータ、照明（lighting）条件、または他の一時的な環境条件もしくは装置に特有の条件、ならびに空間的特徴に関連付けられるイメージの捕捉時に慣性管理ユニット（ＩＭＵ）または他の非画像センサから収集されたセンサデータを含む。ＡＤＦサーバ１０２は、ＡＤＦ１３２に含有される情報に基づいて同じエリア（または隣接するエリア）についての複数の移動体装置１０４からのＡＤＦをフィルタリングして合成し、その結果得られた合成ＡＤＦから１つ以上のＬＡＤＦ１３４を生成する。その各々は、エリアまたはその対応のサブエリアの空間的特徴のまばらな点群を表わす。

このように、別の移動体装置１０４が後に新たなエリアに入ると、移動体装置１０４は、エリアに関連付けられるＬＡＤＦについてＡＤＦサーバ１０２に問合せてもよい。この問合せに応答して、ＡＤＦサーバ１０２は、要求を発している移動体装置１０４にＬＡＤＦ１３４を与えてもよい。移動体装置１０４は、エリア１２２のイメージを捕捉し、その中に含有されるある空間的特徴を検出し、かつ検出された空間的特徴およびそれらの相対的外形をＬＡＤＦ１３４が表わす空間的特徴および関連の相対的外形と比較し、閉ループアルゴリズム（loop closure algorithm）の適用などによる空間的特徴の比較に基づいてその現在のポーズをローカライズ（すなわち、その現在のポーズを判断、または以前に判断されたずれたポーズを訂正）し得る。移動体装置１０４はさらに、移動体装置によるＬＡＤＦ１３４の使用に基づいて、移動体装置１０４がＬＡＤＦ１３４の空間的特徴を観察しなかったことを示すフィードバックデータまたは移動体装置１０４がＬＡＤＦ１３４の中にない空間的特徴を観察したことを示すフィードバックデータなどのフィードバックをＡＤＦサーバ１０２に与え得る。

クラウドソーシングによるおよびクラウドベースのＬＡＤＦ１３４の作成、洗練、および配布により、移動体装置１０４は、新しいエリアに入った際に迅速かつ効率的にローカライズできるようになり、およびしたがって時間のかかるエリア学習プロセスを行なう必要性、またはより精度が低くかつ不確実なことが多いＧＰＳセンサもしくは慣性センサからの測定値を用いる必要性を回避する。さらに、ＬＡＤＦ１３４の空間的特徴は、具体的な座標フレームに対して参照され得るので、ＬＡＤＦ１３４を用いる複数の移動体装置１０４は、それらの現在のポーズを共通の座標フレームにローカライズし、これにより複数プレーヤによるゲーム、共有ＡＲまたはＶＲ機能性などの装置ポーズ情報に依拠する機能性について、移動体装置１０４同士の間のより効率的かつ正確な対話が容易になり得る。

図２は、本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、図１のＡＤＦサーバ１０２の例示的な実現例を示す。描かれる例では、ＡＤＦサーバ１０２は、ネットワークインターフェイス２０２、ＡＤＦデータ記憶２０４、ＬＡＤＦデータ記憶２０６、特徴量データ記憶２０８、ジオリファレンス（幾何補正）（georeference）データ記憶２１０、合成モジュール２１２、ジオリファレンスモジュール２１４、空間的特徴フィルタモジュール２１６、ローカリゼーション生成モジュール２１８、および問合せモジュール２２０を有するコンピューティングシステムを備える。別個のデータ記憶として示されるが、データ記憶２０４，２０６，２０８，２１０のうち１つ以上は、ともに単一のデータ記憶として実現されてもよい。

モジュール２１２，２１４，２１６，２１８，２２０は、ハードコード化された論理（たとえば、特定用途向け集積回路またはプログラマブル論理）、メモリ２２６もしくは他の記憶装置に記憶されるソフトウェア命令２２４を実行する１つ以上のプロセッサ２２２、またはその組合せとして実現されてもよい。さらに、図示の容易のために単一のサーバとして描かれるが、代わりに、ＡＤＦサーバ１０２は複数のサーバを備えるコンピューティングシステムとして実現されてもよい。たとえば、モジュール２１２，２１４，２１６および２１８の機能性を１つのサーバで実現してもよく、問合せモジュール２２０およびＬＡＤＦデータ記憶２０６の機能性を別のサーバで実現してもよい。

一般的概要として、合成モジュール２１２は、ネットワークインターフェイス２０２を介して、ＬＡＤＦがそれについてはまだコンパイルしていないエリアに入った１つ以上の移動体装置２３２（図１の移動体装置１０４の１つの実施形態）からＡＤＦ１３２を受信するように動作する。合成モジュール２１２は、移動体装置２３２からの１つ以上のＡＤＦ１３２を合成して合成ＡＤＦデータを生成し、これをＡＤＦデータ記憶２０４に記憶する。ジオリファレンスモジュール２１４は、（たとえば、グーグルインコーポレイテッド（Google（登録商標） Inc.）が提供するストリートビュー（Street View）ツールからのイメージおよび関連のジオリファレンス位置を含有し得る）ジオリファレンスデータ記憶２１０からのジオリファレンス情報を利用して、合成ＡＤＦに地理的参照を与えてもよい。ローカリゼーション生成モジュール２１８は、結果的に得られた合成ＡＤＦデータから１つ以上のＬＡＤＦを生成して、１つ以上のＬＡＤＦをＬＡＤＦデータ記憶２０６の中に記憶しかつインデックス付けして後で取出せるようにする。問合せモジュール２２０は、移動体装置２３４（移動体装置１０４の１つの実施形態）からネットワークインターフェイス２０２を介してＬＡＤＦ要求２３６を受信し、ＬＡＤＦ要求２３６に対応するＬＡＤＦ１３４についてＬＡＤＦデータ記憶２０６を探索し、ＬＡＤＦ１３４を移動体装置２３４に与える。移動体装置２３４は、移動体装置２３４のローカリゼーションのためにＬＡＤＦ１３４を用いる。このローカリゼーションプロセスの際に、移動体装置２３４は、ネットワークインターフェイス２０２を介して、ＬＡＤＦ１３４に対するＬＡＤＦフィードバック２３８をＡＤＦサーバ１０２に与えてもよい。ＡＤＦサーバ１０２は、ＬＡＤＦフィードバック２３８を用いて特徴量データ記憶２０８中のその中に表わされる空間的特徴の特徴量を調整して、特徴量に基づいて空間的特徴を追加するまたは除外することによって、ＬＡＤＦ１３４を洗練してもよい。これらの動作を図４−図１２を参照して以下により詳細に説明する。

注記されるように、移動体装置２３２および２３４は移動体装置１０４の実施形態を表わす。それらのそれぞれの動作上の要件により、ＬＡＤＦを用いてローカリゼーションプロセスを行なう移動体装置２３２は、ＡＤＦアップロードプロセスを行なう移動体装置２３４と同じ能力を必要としないことがある。図示のため、移動体装置２３４は、奥行きセンサ１２０またはステレオカメラ構成を利用して、ＡＤＦを生成するおよびアップロードするプロセスに関連してＳＬＡＭ動作を容易にし得る一方で、移動体装置２３２は典型的に、ローカリゼーションプロセスを容易にするのに奥行きセンサ１２０を要件とせず、単眼カメラ構成しか要件としない。

図３は、本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、移動体装置１０４が実現する例示的な処理システム３００を示す。処理システム３００は、ディスプレイ１１８、画像化センサ１２４，１２６、および奥行きセンサ１３０を含む。処理システム３００はさらに、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ３０２）、フレームバッファ３０３および３０５、アプリケーションプロセッサ３０４、ディスプレイコントローラ３０６、システムメモリ３０８、非画像センサの組３１０、およびユーザインターフェイス３１２を含む。ユーザインターフェイス３１２は、タッチ画面３１４、マウス、キーボード、マイク３１６、さまざまなボタンまたはスイッチ、およびさまざまな触覚アクチュエータ３１８などの、ユーザ入力を移動体装置１０４に与えるようにユーザが操作する１つ以上の構成要素を含む。非画像センサの組３１０は、移動体装置１０４の非画像文脈または状態を与えるように用いられるさまざまなセンサのうち任意のものを含むことができる。そのようなセンサの例は、ジャイロスコープ３２１、磁気計３２２、および加速度計３２３のうち１つ以上を備える慣性管理ユニット（ＩＭＵ）３２０を含む。非画像センサはさらに、たとえば、周囲光センサ３２６およびＧＰＳセンサ３２８などのさまざまな無線受信または送信ベースのセンサ、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）インターフェイス３３０、セルラーインターフェイス３３２、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）無線インターフェイス３３４、ならびに近距離無線（ＮＦＣ）インターフェイス３３６を含むことができる。非画像センサは、タッチ画面３１４またはマイク３１６などのユーザインターフェイス３１２のユーザ入力構成要素も含むことができる。

移動体装置１０４はさらに、その画像処理、場所マッピング、および場所利用プロセスに関連して用いられる情報またはメタデータを記憶するさまざまなデータ記憶３３８へのアクセスを有する。データベース３３８は、移動体装置１０４の画像化センサが捕捉するイメージから同定される２Ｄまたは３Ｄ空間的特徴のメタデータを記憶する空間的特徴データ記憶と、移動体装置１０４が既に探査したエリア１２２（図１）のサブエリアのマッピング情報などのＳＬＡＭベースの情報を記憶するＳＬＡＭデータ記憶と、エリア１２２中の対象のオブジェクトの相対的場所のＣＡＤベースの表示などのＡＲオーバーレイ情報またはＶＲ情報を記憶するＡＲデータ記憶とを含むことができる。データ記憶３３８は、ハードドライブ、固体状態メモリ、または取外し可能記憶媒体（図示せず）などの移動体装置１０４の１つ以上の記憶構成要素で実現されてもよい。

動作の際、画像化センサ１２４，１２６はエリアのイメージを捕捉し、捕捉されたイメージをフレームバッファ３０３，３０５にバッファする。イメージを元の形態または修正された形態で表示するために、ＧＰＵ３０２は、（たとえば、ＡＲオーバーレイをレンダリングすることによって）捕捉イメージを表示用に処理し、ディスプレイコントローラ３０６は、処理済みのイメージを表示するようにディスプレイ１１８を制御する。さらに、本明細書中に記載のように、移動体装置１０４は、以前にマッピングしていない場所についてのＡＤＦ１３４をアップロードし、以前にマッピングした場所についてのＬＡＤＦをダウンロードし、かつダウンロードされたＬＡＤＦを用いて移動体装置１０４のローカリゼーションを容易にするように動作する。この目的のため、１つ以上のソフトウェアプログラムをシステムメモリ３０８または他の非一時的コンピュータ読出可能媒体に記憶し、アプリケーションプロセッサ３０４およびＧＰＵ３０２のうち一方または両方によって実行して、このＡＤＦ生成およびＬＡＤＦ利用の機能性を提供してもよい。図示の容易のため、図３には、１つ以上のソフトウェアプログラムをＡＤＦ生成プログラム３４２およびＬＡＤＦ処理プログラム３４４として描く。これらのプログラムを、処理システム３００が実行するオペレーティングシステム（ＯＳ）中のスレッドもしくは他のプロセスとして、同じソフトウェアアプリケーションのスレッド、プロセスもしくはサブルーチンとして、または別個に実行されるソフトウェアアプリケーションとして実現してもよい。さらに、ある実施形態では、本明細書中に記載されるプログラム３４２，３４４の機能性の一部または全部をＡＳＩＣ、プログラマブル論理、または他のハードコード化論理を介して実現してもよい。

ＡＤＦ生成プログラム３４２は、たとえば、プライバシーフィルタモジュール３４６、空間的特徴検出モジュール３４８、およびＡＤＦアセンブリモジュール３５０を含むことができる。図３に描かれるように、プライバシーフィルタモジュール３４６は、テキストフィルタモジュール３５２および顔フィルタモジュールなどの１つ以上の画像コンテンツフィルタならびにダウンサンプラーモジュール３５６を備えてもよい。ＬＡＤＦ処理プログラム３４４は、たとえば、（空間的特徴検出モジュール３４８であってもよい）空間的特徴検出モジュール３５８、要求モジュール３６０、ローカリゼーションモジュール３６２、およびフィードバックモジュール３６４を含むことができる。ＡＤＦ生成プログラム３４２およびＬＡＤＦ処理プログラム３４４の動作を含む処理システム３００の動作を以下に詳細に説明する。

上述のように、移動体装置１０４が未マッピングエリア（すなわち、ＡＤＦサーバ１０２が入手可能なＬＡＤＦを有していないエリア）にある場合、移動体装置１０４はＡＤＦ生成モードで動作してもよい。これにより、移動体装置１０４は未マッピングエリアで検出される空間的特徴を表わすＡＤＦを生成し、当該ＡＤＦをＡＤＦサーバ１０２にアップロードする。しかしながら、当該エリアが既にマッピング済でＡＤＦサーバ１０２が当該エリアについてのＬＡＤＦを有する場合、移動体装置１０４は、代わりに、ＬＡＤＦローカリゼーションモードで動作してもよい。これにより、移動体装置１０４は、ＡＤＦサーバ１０２から当該エリアについてのＬＡＤＦを得て、当該ＬＡＤＦが表わすまばらな点群を用いてローカリゼーションプロセスを行なって移動体装置１０４を当該エリアにローカライズする。

図４は、少なくとも１つの実施形態に従う、これらの動作モードを選択するための例示的な方法４００を示す。説明の容易のため、方法４００を図３の処理システム３００の例示的な文脈で説明する。方法４００は、ブロック４０２で開始する。これにより移動体装置１０４は、移動体装置１０４が以前にマッピングしていないエリアに移動したと判断する。応答して、移動体装置１０４は、ローカリゼーションプロセスまたは運動追跡プロセスを開始する。

ブロック４０４で、移動体装置１０４は、ＡＤＦサーバ１０２に問合せて、当該エリアについてのＬＡＤＦを入手可能か否かを判断する。図１０−図１２を参照して以下に説明するように、ＡＤＦサーバ１０２は二段階問合せプロセスを実現してもよい。これにより、移動体装置１０４は、エリア中の移動体装置が捕捉したイメージから空間的特徴の組と１つ以上の場所インジケータ（たとえば、ＧＰＳ座標またはＷＬＡＮの基地局識別子または移動体装置１０４が検出する携帯電話基地局）との両者を与え、ＡＤＦサーバ１０２は、ＬＡＤＦデータ記憶２０６に問合せて対応のＬＡＤＦを同定する。

ＡＤＦサーバ１０２からＬＡＤＦを入手可能でない場合、当該エリアは、未マッピングの場所と考えられ、したがってブロック４０６で、移動体装置１０４およびＡＤＦサーバ１０２は連携して未マッピングの場所についてＡＤＦ／ＬＡＤＦ生成プロセスを行なう。このプロセスを図５を参照して以下により詳細に説明する。ＡＤＦサーバ１０２からＬＡＤＦを入手可能である場合、当該エリアはマッピング済の場所と考えられ、したがってブロック４０８で、移動体装置１０４およびＡＤＦサーバ１０２は連携してＬＡＤＦローカリゼーションおよび更新プロセスを行なう。これを図６を参照して以下により詳細に説明する。

図５は、少なくとも１つの実施形態に従う、ＡＤＦ／ＬＡＤＦ生成プロセスを実現するための例示的な方法５００を示す。以上注記したように、ＡＤＦ／ＬＡＤＦ生成プロセスは、移動体装置１０４が新たに遭遇するエリアについてのＬＡＤＦを入手可能でないという判断に応答して行なわれる。これに応じて、エリア記述データの受動的収集についてのユーザの同意を受信した後に、方法５００は、ブロック５０２で、移動体装置１０４のセンサを用いてエリア学習プロセスを開始することから開始する。エリア学習プロセスを行なうために、移動体装置１０４は、画像化センサ１２４，１２６を介してイメージ３７２（図３）を捕捉し、移動体装置１０４が当該エリアを通って移動すると奥行きセンサ１３０を介して対応の奥行き情報３７３を捕捉する。移動体装置１０４は、移動体装置１０４がイメージ３７２および奥行き情報３７３を捕捉すると、たとえば対話型ゲームを用いて、当該エリアを探査するよう移動体装置１０４のユーザを誘導してもよい。

同時に、ＡＤＦアセンブリモジュール３５０は、非画像センサの組３１０のうち１つ以上から非画像センサデータ３７４（図３）を捕捉する。図示のため、ＡＤＦアセンブリモジュール３５０は、イメージ３７２の捕捉の間、加速度計３２３からセンサデータを捕捉して、したがってイメージ捕捉の際の重力に対する移動体装置１０４の向きを表わしてもよい。同様に、ジャイロスコープ３２１から捕捉したセンサデータを用いて、捕捉したイメージ中に表わされる視覚的特徴に対する移動体装置１０４の移動の方向を判断してもよい。さらに、非画像センサデータ３７４は、移動体装置１０４の場所インジケータとして動作し得るセンサデータを含んでもよい。これらの場所インジケータは、ＧＰＳセンサ３２８が与えるセンサデータ中に表わされる緯度／経度座標などのジオリファレンス済の場所インジケータであってもよい。これに代えて、これらの場所インジケータは、推量（inferred）場所インジケータであってもよい。図示のため、ＷＬＡＮ基地局および携帯電話基地局は固定されていると推定されるので、ＷＬＡＮ基地局または携帯電話基地局の検出は、移動体装置が検出された基地局に近接していることを示すものとして働き、したがって基地局識別子（ＢＳＩＤ）、メディアアクセス制御（ＭＡＣ）アドレス、または基地局の他の識別子は移動体装置の推量場所インジケータとして働くことができる。

以下に説明するように、捕捉されたイメージ３７２および奥行き情報３７３を用いて空間的特徴の点群を判断し、最終的にこれをＡＤＦサーバ１０２にアップロードする。この点群は画像データそのものではない一方で、点群の密度および他の条件に依存して、未修正の点群を用いて、捕捉されたイメージ３７２中に元々存在するある視覚的内容を再構築することができる可能性がある。たとえば、移動体装置１０４がある文書の特に近くに置かれれば、捕捉された文書のイメージから判断される点群を用いて文書のテキストを再現できる可能性がある。そのため、意図しない視覚的内容の公開を防止するために、プライバシーフィルタモジュール３４６は少なくとも２つのプライバシー管理を実現し得る。

第１のプライバシー管理はブロック５０４で実現される。ここでは、プライバシーフィルタモジュール３４６は、捕捉されたイメージ３７２に対して１つ以上のコンテンツフィルタプロセスを行なって、プライバシー侵害があり得る領域から画像コンテンツを除去する。たとえば、ブロック５０４で、テキストフィルタモジュール３５２はテキストフィルタプロセスを行なってもよい。これにより、ブロック５０２で捕捉された各々の画像は、１つ以上の周知のテキスト認識アルゴリズムを用いてスキャンされ、潜在的にテキストコンテンツを表わす領域が画像の中にあるか否かを判断する。潜在的なテキスト領域として検出された各領域毎に、テキストフィルタモジュール３５２は、たとえば当該領域または隣接する領域の画素との混合動作を行なうことによって、当該領域中の画素値を同じデフォルト画素領域と置き換えることによって、またはさもなければ当該領域の画素値を削除することによってなどして、この領域をぼかしたり削除したりし得る。同様に、ブロック５０４で、顔フィルタモジュール３５４は顔フィルタプロセスを実現してもよい。これにより、各々の捕捉画像を１つ以上の周知の顔認識アルゴリズムを用いてスキャンして、潜在的に人の顔を表わす領域が画像の中にあるか否かを判断し、当該画像をフィルタリングして、各々のそのように同定された領域から画像コンテンツを除去する。このように、イメージを予めフィルタリングして空間的特徴検出の前に潜在的に微妙な視覚的内容を除去するので、結果的に得られた空間的特徴の点群を潜在的に微妙な視覚的内容を再構築するのに用いることはできない。

ブロック５０６で、空間的特徴検出モジュール３４８は、フィルタリングされたイメージを分析して、その中に含有される空間的特徴を検出する。たとえば、スケール不変特徴変換（Scale-Invariant Feature Transform）（ＳＩＦＴ）アルゴリズム、加速ロバスト特徴（Speeded-Up Robust Features）（ＳＵＲＦ）アルゴリズム、階調パッチ（Gray Level Patch）アルゴリズム、勾配場所および向きヒストグラム（Gradient Location and Orientation Histogram）（ＧＬＯＨ）アルゴリズム、ゼルニケモーメント（Zernike Moment）アルゴリズム、２値ロバスト独立基本特徴（Binary Robust Independent Elementary Features）（ＢＲＥＩＦ）アルゴリズム、ＯＲＢ（Oriented BRISK）アルゴリズム、ＢＲＩＳＫ（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）アルゴリズム、ガウシアン差分（Difference of Gaussians）（ＤＯＧ）アルゴリズム、ＦＲＥＡＫ（Fast Retina Keypoint）アルゴリズムなどのさまざまな空間的特徴抽出アルゴリズムのうち任意のものを用いてもよい。空間的特徴検出モジュール３４８は、これらの検出された空間的特徴を空間的特徴データ３７６として与える。図示のため、ＦＲＥＡＫアルゴリズムは、対のうちどちらの画素が明るいか暗いかに基づいて、各々の比較の出力を「０」または「１」にして、画像パッチ内の画素の対を比較できるようにする。ＦＲＥＡＫアルゴリズムでは、５１２回のそのような比較を画像パッチにわたって計算する。その結果は、画像パッチを表わす対応の空間的特徴の長さである５１２の２値のストリングである空間的特徴記述子であり、かつ３Ｄ参照フレーム中の空間的特徴の位置を同定する（ｘ，ｙ，ｚ）ベクトルである。

さらに、空間的特徴検出モジュール３４８は、検出された各点毎に統計的メタデータ３７８を判断する。統計的メタデータ３７８は、対応のイメージが捕捉されたときに移動体装置１０４の特定の視野角または周囲の照明とは実質的に独立した態様で対応の空間的特徴を記述する。たとえば、統計的メタデータ３７８は、空間的特徴、１つ以上の方向の明るさの勾配（または他の視覚的特徴の勾配）などを表わす画素の明るさの平均偏差および標準偏差を表わす値を備えてもよい。

プライバシーフィルタモジュール３４６は、検出されたテキストおよび顔のコンテンツのイメージを消し、そのため、空間的特徴データ３７６が表わす空間的特徴の元の点群には実質的にテキストおよび顔のコンテンツがなくなっているが、元の点群は依然として、エリアの外観をあるレベルまで元の点群から再構築できるのに十分な空間的特徴密度を有していることがある。このように、第２のプライバシー管理として、ブロック５０８で、プライバシーフィルタモジュール３４６のダウンサンプラーモジュール３５６は、元の点群をダウンサンプリングして、元の点群の空間的特徴の選択されたサブセットしか含有しない空間的特徴のフィルタリング済点群３８０（図３）を生成する。これには、結果的に得られる点群からあるエリアの外観を再構築し得る可能性を低減することと、結果的に得られるフィルタリング済点群３８０を表わすのに必要なデータの量を低減することとの両方の有利がある。ダウンサンプリングのプロセスは、１つ以上のダウンサンプリング判断基準によって制御され得る。たとえば、ある実施形態では、ダウンサンプリングのプロセスは、フィルタリング済点群からの排除のための空間的特徴のランダムな選択、Ｘ番目毎の空間的特徴の除外（Ｘは２よりも大きな整数）、またはフィルタリング済点群に含める最大数以下の空間的特徴の選択を含んでもよい。別の例として、ダウンサンプリングのプロセスは、立方単位（すなわち単位体積）当たり最大数の空間的特徴を特定する最大空間的特徴密度判断基準によって制御されてもよい。たとえば、最大空間的特徴密度判断基準は、フィルタリング済点群３８０が含有する空間的特徴が立方フィート当たり多くても１つであると特定するので、結果的に得られるフィルタリング済点群の中に表わされる空間的特徴が立方フィート当たり１つ以下になるように元の点群をダウンサンプリングし得る。

ブロック５１０で、ＡＤＦアセンブリモジュール３５０は、フィルタリング済点群３８０、統計的メタデータ３７８、および非画像センサデータ３７４を用いてＡＤＦ１３２を生成する。１つの実施形態では、ＡＤＦ１３２は、表わされた空間的特徴の統計的メタデータ３７８を記憶する各多次元座標毎のフィールドとともに、一覧または他の多次元座標の組としてファイルまたはフィルタリング済点群３８０を表わす他のデータ構造を備える。図示のため、各々の多次元座標は、移動体装置１０４の（Ｘ，Ｙ，Ｚ）座標フレーム中の対応の空間的特徴の３Ｄ位置を表わす（ｘ，ｙ，ｚ）浮動小数点ベクトルを備えてもよい。データ構造はさらに、以下に説明するように、非画像センサデータ３７４を記憶する１つ以上のフィールドと、ＡＤＦサーバ１０２がＡＤＦ１３２に割当てた一意の識別子（ＵＩＤ）を記憶するフィールドとを含んでもよい。

ブロック５１２で、ＡＤＦアセンブリモジュール３５０は、ＡＤＦサーバ１０２への送信用の適切なネットワークインターフェイス（たとえば、セルラーインターフェイス３３２またはＷＬＡＮインターフェイス３３０）にＡＤＦ１３２を与える。ある実施形態では、ＡＤＦアセンブリモジュール３５０は、ＡＤＦサーバ１０２に、ＡＤＦをアップロードするように要求を信号で送り、ＡＤＦサーバ１０２は、ＡＤＦがアップロードされる前に、ＡＤＦアセンブリモジュール３５０がＡＤＦ１３２中の適切なフィールドに挿入する、ＡＤＦに割当てられるＵＩＤで応答する。さらに、ブロック５０２−５１２のプロセスを、ＡＤＦ１３２がアップロードされる前にＡＤＦ１３２が完成される順次のプロセスとして説明したが、ある実施形態では、ＡＤＦ１３２は、ＡＤＦブロックのシーケンスとしてＡＤＦ１３２が生成される繰返しプロセスで生成されかつアップロードされる。各々のＡＤＦブロックは、捕捉されたイメージの一部から生成される点群のサブセットを含有し、各々のＡＤＦブロックは、それが生成される際にＡＤＦに割当てられかつＡＤＦサーバ１０２にアップロードされるＵＩＤで標識付けられる。このように、ＡＤＦサーバ１０２はこれらのＡＤＦブロックを個別に記憶してもよく、または同じＵＩＤで示されるＡＤＦブロックを単一のＡＤＦ１３２に組合せてもよい。

移動体装置１０４がアップロードするＡＤＦ１３２は、移動体装置１０４が位置するエリア中に存在するある視覚的特徴を表わす。しかしながら、ブロック５０４および５０８を参照して上述したような移動体装置１０４が実現するプライバシー管理を通じて、ＡＤＦサーバ１０２に与えられるＡＤＦ１３２に含有される情報には実質的に、プライバシー侵害になり得る一切の内容がない。むしろ、結果的に得られるＡＤＦ１３２は、別の移動体装置がこれらの記述された視覚的特徴に基づいて後で実質的にローカライズできるのに十分な程度に当該エリアのさまざまな端縁、角、および他の視覚的特徴を記述し得るまばらな点群を含有する一方で、まばらな点群が含有する情報は、人間の知覚に有意義なようにエリアの外観の複製を支援するには不十分である。そのため、ＡＤＦサーバ１０２は、マッピング済のエリアに関する潜在的に微妙な情報を暴露する測り得る潜在性を有する移動体装置１０４からの一切の情報の所有に至ることはない。

ＡＤＦ／ＬＡＤＦ生成プロセスにおけるＡＤＦサーバ１０２の役割は、ブロック５１４で、ネットワークインターフェイス２０２を介した移動体装置１０４からのＡＤＦ１３２の、合成モジュール２１２による受信で開始する。ＡＤＦ１３２を受信すると、合成モジュール２１２は一時的にＡＤＦデータ記憶２０４中にＡＤＦ１３２をインデックス付けして記憶する。ＡＤＦ１３２は、ＡＤＦ１３２に割当てられたＵＩＤに基づいて、ＡＤＦ１３２が表わす点群に表わされる空間的特徴に基づいて、ＡＤＦ１３２とともに含まれる場所インジケータに基づいてなど、インデックス付けされて一時的に記憶されてもよい。少なくとも１つの実施形態では、各々のＡＤＦ１３２は、図１０−図１２を参照して以下に説明する２層問合せ方策を用いて、ＡＤＦデータ記憶２０４中に記憶されインデックス付けされる。

ある事例では、複数の移動体装置は、あるエリアについてまたは隣接するエリアについての対応のＡＤＦをアップロードしたかもしれない。このように、ＡＤＦサーバ１０２は、ブロック５１６で、得られる合成ＡＤＦを１つ以上のＬＡＤＦに処理する前に、これらのともに位置する（co-located）ＡＤＦを合成するように動作する。ブロック５１６の合成プロセスは、さまざまなトリガのうち任意のものに応答して開始されてもよい。たとえば、合成プロセスは、特定された量の時間の経過、移動体装置からの特定された数のＡＤＦの受信、移動体装置からのＬＡＤＦに対する要求などによってトリガされてもよい。そのようなトリガに応答して、ブロック５１８で、合成モジュール２１２は問合せモジュール２２０に信号を送ってＡＤＦデータ記憶２０４に問合せて、「近隣の」ＡＤＦ−すなわち同じエリアまたは隣接するエリアをカバーするＡＤＦ−があるか否かを同定する。ある実施形態では、近隣のＡＤＦは、ＡＤＦデータ記憶２４０中のＡＤＦに関連付けられる場所インジケータの比較に基づいて同定されてもよい。たとえば、移動体装置１０４からのＡＤＦ１３２のアップロードが合成プロセスをトリガし、アップロードされたＡＤＦ１３２が場所インジケータとして１つ以上のＷＬＡＮ ＭＡＣアドレスを含むと仮定すると、アップロードされたＡＤＦとともに、またはアップロードされたＡＤＦが同定するＷＬＡＮ基地局がカバーするエリアに隣接するとわかっているＷＬＡＮ基地局のＷＬＡＮ ＭＡＣアドレスとともに供給されるのと同じＷＬＡＮ ＭＡＣアドレスを有すると問合せモジュール２２０が同定するＡＤＦデータ記憶２４０中のそれらのＡＤＦが近隣のＡＤＦとして同定される。別の例として、アップロードされたＡＤＦには、場所インジケータとしてＧＰＳ座標が与えられてもよく、問合せモジュール２２０は、それらの対応のＧＰＳ座標に基づいてＡＤＦデータ記憶２４０中のＡＤＦを近隣のものと同定してもよい。他の実施形態では、アップロードされたＡＤＦ中に表わされる空間的特徴とＡＤＦデータ記憶２４０中に記憶されるＡＤＦに表わされる空間的特徴との比較に基づいて、近隣のＡＤＦを同定してもよい。このように、十分に重なり合う空間的特徴の組を有するＡＤＦを同じエリアまたは近隣のエリアを表わすと同定してもよく、したがって近隣のＡＤＦとして同定してもよい。またさらに、図１０−図１２を参照して以下に説明するように、ＡＤＦサーバ１０２は、ＡＤＦデータ記憶２０４およびＬＡＤＦデータ記憶２０６のうち一方または両方について２層問合せを実現してもよく、これにより、各々の記憶されたＡＤＦ／ＬＡＤＦがその空間的特徴の組と１つ以上の場所インジケータとの両方に基づいてインデックス付けされて記憶され、アップロードされたＡＤＦの空間的特徴の組とアップロードされたＡＤＦの１つ以上の場所インジケータとの両方を用いて２層インデックス付けプロセスを行なうことによって近隣のＡＤＦが同定される。

問合せモジュール２２０が同定する１つ以上の近隣のまたはともに位置するＡＤＦの組を本明細書中では「ＡＤＦクラスタ」と称する。ＡＤＦクラスタが同定されると、ブロック５２０で、合成モジュール２１２は、ＡＤＦクラスタのＡＤＦ中に表わされる重複した空間的特徴を除外する１つ以上の重複排除（deduplication）プロセスを行なうように動作する。さらに、ＡＤＦクラスタが過度に大きなエリアを表わすかまたは過度に多数の空間的特徴を含有する場合、合成モジュール２１２は、ＡＤＦクラスタを１つ以上のより小さなＡＤＦクラスタに分割してもよく、その各々を本明細書中に記載のように処理してもよい。ブロック５２２で、合成モジュール２１２は、１つ以上の周知の閉ループアルゴリズムを用いてＡＤＦクラスタのＡＤＦ同士の間の相対的な整列を判断する。ブロック５２４で、合成モジュール２１２はＡＤＦクラスタを分析して、１つ以上の安定性判断基準を用いて同定されるようなＡＤＦクラスタのＡＤＦの大部分またはすべてにおいて観察されないことが確実な空間的特徴を選択的に除外する。これは、エリアの永久的視覚的特徴を表わしそうにない空間的特徴（およびしたがってローカリゼーションの不確実な源）を排除することと、ＡＤＦクラスタが表わす組合された点群中の空間的特徴の合計数を減らすこととの両方の目的を果たす。除外すべき空間的特徴を選択するにあたり、合成モジュール２１２は、空間的特徴量がＡＤＦクラスタのＡＤＦ内に観察される頻度に基づいて空間的特徴量を与えることなどによって、安定性判断基準に基づくスコア付けシステムを用いてもよい。さらに、ＡＤＦが新しいほどエリアの現在の状態をより表わしやすいので、合成モジュール２１２は、より新しいＡＤＦ中の空間的特徴が優先的に含有されるようにしてもよい。

ある事例では、ＡＤＦとともに供給される非画像センサデータ３７４は、ＡＤＦがジオリファレンスされるのを可能にしてもよい。たとえば、非画像センサデータ３７４は、ＡＤＦ中の空間的特徴の検出の際に、ＧＰＳ座標および移動体装置１０４のジオリファレンス済のポーズのインジケータを含んでもよい。ブロック５２２で判断されるＡＤＦクラスタのＡＤＦの相対的整列により、ＡＤＦクラスタ中の１つのＡＤＦがジオリファレンスされると、ブロック５２６で、ＡＤＦクラスタ中の他のクラスタを、ジオリファレンス済のＡＤＦの相対的整列および測位位置（ジオロケーション）情報を用いた座標フレーム変換の適用によってジオリファレンスし得る。さらに、グーグルインコーポレイテッドが提供するストリートビューツールなどを介してジオリファレンス済の視覚的参照データを入手可能である場合、このジオリファレンス済の視覚的参照データを用いてＡＤＦクラスタのＡＤＦをジオリファレンスしてもよい。

ＡＤＦクラスタのＡＤＦが合成されると、ブロック５２８で、ローカリゼーション生成モジュール２１８は、合成ＡＤＦを用いて、合成ＡＤＦが表わすエリアについての１つ以上のＬＡＤＦを生成する。合成ＡＤＦのデータサイズが十分に小さいかまたはカバーするエリアが十分に小さい場合、合成ＡＤＦを単一のＬＡＤＦとして記憶しインデックス付けしてもよい。しかしながら、合成ＡＤＦのデータサイズがしきい値を超える、合成ＡＤＦがあまりに大きなエリアをカバーする、またはエリアが（ＡＤＦの点群中の壁、仕切り、扉、および窓を介して同定されるような）複数の別個のサブエリアを含有する場合には、ローカリゼーション生成モジュール２１８は、合成ＡＤＦを空間的に仕切って、各々が異なるサブエリアをカバーする複数のＬＡＤＦを生成してもよい。そのような事例では、ローカリゼーション生成モジュール２１８は、合成ＡＤＦが表わす点群内の壁または他の部屋分割物の検出に基づいてエリア内の複数の部屋を同定することなどによって、論理的仕切り線を同定して、各々の同定された部屋毎に別個のＬＡＤＦを作成しようとしてもよい。このことには、ＬＡＤＦの範囲を単一の部屋に限定するというプライバシーの観点からの付加的な有利がある。

生成された各ＬＡＤＦ毎に、ブロック５３０で、ローカリゼーション生成モジュール２１８は、ＬＡＤＦをＬＡＤＦデータ記憶２０６に与えてインデックス付けし、記憶する。以上に注記されるようにかつ以下に詳細に説明するように、ある実施形態では、ＬＡＤＦデータ記憶２０６は、各々のＬＡＤＦ毎の２層インデックスを用いる。これにより、各々のＬＡＤＦを、１つ以上の場所の印とＬＡＤＦが表わす空間的特徴との両方でインデックス付けする。そのため、ＬＡＤＦデータ記憶２０６中にＬＡＤＦを記憶する場合に、ＬＡＤＦデータ記憶２０６は、その場所インジケータまたはその空間的特徴の組（およびその中の相対的外形）の一方でインデックス付けされるデータ記憶エントリ中にＬＡＤＦを記憶し、場所インジケータまたは空間的特徴の組の他方を、同様にインデックス付けされる複数のＬＡＤＦを選択するように用いる。

方法５００のブロック５３０でのプロセスが終わると、ＡＤＦサーバ１０２は、エリアを探査する機会があった１つ以上の移動体装置１０４からアップロードされた１つ以上のＡＤＦを用いて、以前にマッピングしていないエリアについて１つ以上のＬＡＤＦを生成している。このように、ＡＤＦサーバ１０２は、以下の図６によって説明するように、このエリアに初めて遭遇する任意の他の移動体装置にＬＡＤＦを供給する準備が整う。

図６は、少なくとも１つの実施形態に従う、図４のブロック４０８が表わすＬＡＤＦローカリゼーションおよび更新プロセスを行なうための例示的な方法６００を示す。方法６００はブロック６０２で開始し、移動体装置１０４は、移動体装置１０４が以前に遭遇したことがない未マッピングのエリアに入る。この判断に応答して、移動体装置は、当該エリアについての空間的特徴検出プロセスを開始する。この目的のため、移動体装置１０４は、画像化センサ１２４，１２６をトリガしてエリアのイメージ３８２（図３）の捕捉を始め、かつ奥行きセンサ１３０をトリガしてエリアについての奥行き情報の捕捉を始め、空間的特徴検出モジュール３５８は、イメージ３８２および奥行き情報からエリアを表わす初期の空間的特徴の組を検出する。ブロック６０４で、要求モジュール３６０は、エリア中の空間的特徴の検出の際に移動体装置１０４の場所についての１つ以上の場所インジケータを判断する。以上注記したように、これらの場所インジケータは、ＧＰＳセンサ３２８から得たＧＰＳ座標、ＷＬＡＮ ＭＡＣアドレス、ＷＬＡＮ ＢＳＩＤ、もしくは携帯電話基地局ＢＳＩＤなどの推量的場所インジケータ、またはその組合せなどの具体的な地理的場所インジケータであってもよい。ブロック６０６で、要求モジュール３６０は、初期の空間的特徴の組および１つ以上の場所インジケータを用いてＬＡＤＦ要求２３６を生成し、ＬＡＤＦ要求２３６を送信して、エリアについてのＬＡＤＦの入手可能性についての問合せを開始する。

ネットワークインターフェイス２０２を介したＡＤＦサーバ１０２の問合せモジュール２２０でのＬＡＤＦ要求２３６の受信に応答して、ブロック６０８で、問合せモジュール２２０は、ＬＡＤＦデータ記憶２０６に問合せて、移動体装置１０４が用いる、エリアについての好適なＬＡＤＦを同定する。少なくとも１つの実施形態では、問合せモジュール２２０およびＬＡＤＦデータ記憶２０６は、図１０−図１２を参照して以下に詳細に説明するように、２層インデックス付け方式を用いて、初期の空間的特徴の組と場所インジケータとの両方に基づいて好適なＬＡＤＦを同定する。好適なＬＡＤＦが同定されると仮定すると、ブロック６１０で、問合せモジュール２２０は、要求を発している移動体装置１０４に（ＬＡＤＦ１３４として）選択されたＬＡＤＦを送信する。

ＬＡＤＦ要求２３６に応答したＬＡＤＦ１３４の受信に応答して、要求モジュール３６０は、ＬＡＤＦ１３４をローカリゼーションモジュール３６２とフィードバックモジュール３６４との両方に与える。ブロック６１２で、ローカリゼーションモジュール３６２は、１つ以上の周知の閉ループアルゴリズムを用いて、ＬＡＤＦ１３４中に表わされる空間的特徴のまばらな点群に対する空間的特徴検出モジュール３５８が検出したエリアからの空間的特徴の比較に基づいて、移動体装置１０４をＬＡＤＦ１３４に表わされる座標フレームにローカライズする。その結果は、同定された座標フレーム中の移動体装置１０４の判断ポーズ３８４（図３）である。さらに、ＬＡＤＦをジオリファレンスすることができた場合、判断されたポーズ３８４を同様に適切な変換を通じてジオリファレンスしてもよい。移動体装置１０４がローカライズされポーズ３８４が判断されると、ブロック６１４で、移動体装置１０４の１つ以上の構成要素は、ＡＲまたはＶＲコンテンツ、複数プレーヤによるゲーム、ナビゲーションツールなどの実現例などの正確なポーズ情報に依拠するさまざまな機能性を提供し得る。

ＬＡＤＦ１３４の生成は、１つ以上の移動体装置１０４がエリアで観察した空間的特徴の検出および選択に依拠する。しかしながら、エリアは観察された空間的特徴に含まれる過渡的なオブジェクトを有することがあるまたはエリアの構成は時間とともに変化することがあるので、ＬＡＤＦ１３４が有用でなくなるまたは「古くなる」ことがある。そのため、ある実施形態では、ユーザの許可により、移動体装置１０４は、ＬＡＤＦに対するフィードバックを与えてもよく、これをＡＤＦサーバ１０２が用いて他の移動体装置によるその後の使用のためにＬＡＤＦを洗練または「リフレッシュ」してもよい。この目的のため、ブロック６１６で、フィードバックモジュール３６４は、空間的特徴検出モジュール３５８が同定したエリア中の空間的特徴を、ＬＡＤＦ１３４が表わすまばらな点群の空間的特徴と比較して、空間的特徴検出モジュール３５８も観察したＬＡＤＦ１３４の空間的特徴、空間的特徴検出モジュール３５８が観察しなかったＬＡＤＦ１３４の空間的特徴、および、ＬＡＤＦ１３４中に存在しなかった、空間的特徴検出モジュール３５８が観察した空間的特徴のうち１つ以上を表わすＬＡＤＦフィードバック２３８を生成してもよい。ＬＡＤＦフィードバック２３８はＡＤＦサーバ１０２にアップロードされる。ブロック６１８で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、ＬＡＤＦフィードバック２３８を受信し、これに応じて特徴量データ記憶２０８中の空間的特徴の特徴量を更新し、次に更新された特徴量に基づいて新しい空間的特徴を含めるまたは以前に含まれた空間的特徴を除外するようにＬＡＤＦを更新してもよい。

図７−図９はともに、少なくとも１つの実施形態に従う、ＬＡＤＦフィードバック２３８に基づいてＬＡＤＦ１３４を洗練するプロセスの例を示す。まず、ＬＡＤＦ１３４中に表わされるすべての空間的特徴に初期特徴量が与えられる。これは、ＬＡＤＦ１３４中のすべての空間的特徴について同じであってもよく、または空間的特徴の１つ以上の性質に基づいていてもよい。たとえば、空間的特徴には、ＬＡＤＦ１３４がそこから生成されたＡＤＦクラスタのＡＤＦ中に現われた回数に基づいて初期特徴量が割当てられてもよい。以下の説明のため、特徴量がより高いほどより信頼性のある空間的特徴を反映し、逆に特徴量がより低いほどより信頼性の低い特徴量を示すと仮定する。移動体装置１０４が供給するＬＡＤＦフィードバック２３８は１つ以上のエントリを含むことができ、各々のエントリは、移動体装置１０４によるＬＡＤＦ１３４中に存在する空間的特徴の観察を確認する、移動体装置によるＬＡＤＦ１３４中に存在する空間的特徴の観察を否定する、または移動体装置１０４が観察したがＬＡＤＦ１３４中には存在しない新しい空間的特徴を示唆する、のいずれかである。このように、空間的特徴の特徴量は、エントリおよびそれらが表わすフィードバックの種類に基づいて調整されてもよい。

図７の方法７００は、ＬＡＤＦフィードバック２３８の各エントリ毎にＡＤＦサーバ１０２が実現する処理を表わす。ブロック７０２で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、ＬＡＤＦフィードバック２３８の選択されたエントリにアクセスして、エントリが表わすフィードバックの種類を判断する。移動体装置１０４がＬＡＤＦ１３４の対応の空間的特徴を観察したとフィードバックエントリが確認する場合、ブロック７０４で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、移動体装置１０４による空間的特徴の観察の時間を示すタイムスタンプなどの、フィードバックエントリ中に表わされるような空間的特徴の同定に関する１つ以上のパラメータを抽出し、抽出されたパラメータを特徴量データ記憶２０８の中に記録する。さらに、ブロック７０６で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、その最近の観察を反映するように対応の空間的特徴の特徴量を増加させる。

ブロック７０２に戻って、移動体装置１０４がＬＡＤＦ１３４中に表わされる空間的特徴を観察しなかったとフィードバックエントリが示す場合、ブロック７０８で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、空間的特徴が観察されるはずであったが観察されなかった領域のイメージを移動体装置１０４が捕捉していた時間を示すタイムスタンプなどの、フィードバックエントリ中に表わされるような空間的特徴の同定に関する１つ以上のパラメータを抽出し、抽出されたパラメータを特徴量データ記憶２０８中に記録する。さらに、ブロック７１０で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、そのミスされた観察を反映するように対応の空間的特徴の特徴量を減らす。

再びブロック７０２に戻って、移動体装置１０４がＬＡＤＦ１３４中に表わされなかった空間的特徴を確かに観察したとフィードバックエントリが示す場合、ブロック７１２で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、移動体装置１０４が空間的特徴を最初にまたは最後に観察した時間を示すタイムスタンプ、空間的特徴の観察の頻度（たとえば、移動体装置１０４が空間的特徴を含有する領域の方向に向けられたときに空間的特徴が観察された時間の割合）などの、フィードバックエントリ中に表わされるような以前に観察されなかった空間的特徴の同定に関する１つ以上のパラメータを抽出し、抽出されたパラメータを特徴量データ記憶２０８の中に記録する。さらに、ブロック７１４で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、特徴量データ記憶２０８中の対応の空間的特徴についての特徴量を作り出し、空間的特徴が特徴量データ記憶２０８中に既に表わされているのでなければ初期値を特徴量に割当てる。そうでない場合、特徴量が新たに観察された空間的特徴について既に存在する場合、（すなわち、以前に別の移動体装置１０４も空間的特徴を観察した場合）、空間的特徴フィルタモジュール２１６は当該空間的特徴についての特徴量を増加させる。次に方法７００はブロック７０２に戻って、ＬＡＤＦフィードバック２３８中の次のエントリについてプロセスを繰返す。

図８は、少なくとも１つの実施形態に従う、ＬＡＤＦ１３４中に含めるための候補空間的特徴を評価するための例示的な方法８００を示す。上述したように、移動体装置１０４は、あるエリアについてのＬＡＤＦ１３４に含めるための候補であり得る当該エリア中の新たに観察された空間的特徴を同定するＬＡＤＦフィードバック２３８を与えてもよく、空間的特徴フィルタモジュール２１６は初めて空間的特徴が検出されたときに特徴量を作り出して、別の移動体装置１０４が同じ空間的特徴を観察するたびに特徴量を増加させてもよい。このように、これらの空間的特徴のうちの各々毎の特徴量は、ＬＡＤＦ１３４中に含めるための空間的特徴の候補適格性（candidacy）の可能性の指標（すなわち、空間的特徴がローカリゼーションの目的のためにどの程度「信頼性がある」か）として働く。そのため、ＬＡＤＦ１３４の経年変化があるしきい値を超えるなどのトリガ条件に応答してまたはＬＡＤＦ１３４が確実に改定されるであろうと示す移動体装置１０４からの十分なフィードバックに応答して、ブロック８０２で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、特徴量データ記憶２０８からＬＡＤＦ１３４中に含めるための考慮の下で候補空間的特徴のうち１つを選択し、ブロック８０４で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、選択された候補空間的特徴の特徴量を「ＴＨＲＥＳＨ＿Ｈ」で指定される特定されたしきい値と比較する。このしきい値は固定されたしきい値であってもよく、１つ以上の現在の条件に基づいていてもよい。たとえば、１つの実施形態では、しきい値ＴＨＲＥＳＨ＿Ｈは、ＬＡＤＦ１３４中に現在含まれる空間的特徴の中間の現在の特徴量に設定されてもよい。

候補空間的特徴の特徴量がしきい値ＴＨＲＥＳＨ＿Ｈを超えない場合、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、（現在の回の評価における）候補空間的特徴の一切のそれ以上の考慮を止めて、方法８００はブロック８０２に戻って、次の候補空間的特徴の選択を行なう。そうでない場合、特徴量がしきい値ＴＨＲＥＳＨ＿Ｈを超えると、ブロック８０６で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、ローカリゼーション生成モジュール２１８に信号を送って、選択された候補空間的特徴をＬＡＤＦ１３４に組入れる。ある実施形態では、ＬＡＤＦ１３４への新しい空間的特徴の組入れは、ＬＡＤＦ１３４からの別の空間的特徴の排除を要件とすることがある。そのような場合、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、たとえば、ＬＡＤＦ１３４中に現在含まれる空間的特徴のすべてのうちから特徴量が最も低い空間的特徴を選択してもよい。候補空間的特徴をＬＡＤＦ１３４に組入れた後、方法８００はブロック８０２に戻って、次の候補空間的特徴を選択し評価する。

図９は、少なくとも１つの実施形態に従う、ＬＡＤＦ１３４からの除外のための空間的特徴を評価するための例示的な方法９００を示す。上述のように、移動体装置１０４は、移動体装置１０４がＬＡＤＦ１３４の空間的特徴を観察したか否かを確認するＬＡＤＦフィードバック２３８を与えてもよく、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、これに応じて空間的特徴の特徴量を調整してもよい。このように、これらの空間的特徴のうち各々毎の特徴量は、ローカリゼーションの目的のため、空間的特徴の現在の信頼性の指標として働く。そのため、トリガ条件に応答して、ブロック９０２で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、現在ＬＡＤＦ１３４に含まれる空間的特徴を選択し、ブロック９０４で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、選択された空間的特徴の特徴量を「ＴＨＲＥＳＨ＿Ｌ」で指定された特定されたしきい値と比較する。このしきい値は固定されたしきい値であってもよく、１つ以上の現在の条件に基づいていてもよい。たとえば、１つの実施形態では、しきい値ＴＨＲＥＳＨ＿Ｌは、現在ＬＡＤＦ１３４に含まれていない候補空間的特徴の中間の現在の特徴量に設定されてもよい。

候補空間的特徴の特徴量がしきい値ＴＨＲＥＳＨ＿Ｌを確かに超えている場合、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、（現在の回の評価において）選択された空間的特徴の一切のそれ以上の考慮を止めて、方法９００はブロック９０２に戻って、ＬＡＤＦ１３４中の次の空間的特徴を選択する。そうでない場合、特徴量がしきい値ＴＨＲＥＳＨ＿Ｌを下回ると、ブロック９０６で、空間的特徴フィルタモジュール２１６は、ローカリゼーション生成モジュール２１８に信号を送って、選択された空間的特徴をＬＡＤＦ１３４から除外する。ある実施形態では、ＬＡＤＦ１３４からの空間的特徴の除外は、除外された空間的特徴を置き換える別の空間的特徴の選択を要件とすることがあり、したがって図８の方法８００の候補空間的特徴評価プロセスを開始するトリガ条件として働くことがある。選択された空間的特徴をＬＡＤＦ１３４から除外した後、方法９００はブロック９０２に戻って、ＬＡＤＦ１３４中の次の空間的特徴を選択し評価する。

ＡＤＦサーバ１０２が維持するＬＡＤＦは、世界のエリアの視覚的特徴および幾何学的情報の表示を含有する。この情報は潜在的に微妙であり、したがってＡＤＦサーバ１０２は、ＬＡＤＦデータ記憶２０６中に記憶されるＬＡＤＦコンテンツおよび（ある実現例では同じデータ記憶を備え得る）ＡＤＦデータ記憶２０４中に記憶されるＡＤＦコンテンツへの未認証のまたは意図しないアクセスを防止するように配慮する。この目的のため、ＡＤＦサーバ１０２は、ＬＡＤＦデータ記憶２０６のＬＡＤＦコンテンツのための２層インデックス付け方式の形態のプライバシー防衛手段（safeguard）を用いる。図１０−図１２は、問合せモジュール２２０およびＬＡＤＦデータ記憶２０６の例示的な構成ならびにこの２層インデックス付け方式に従うその動作を示す。ＡＤＦデータ記憶２０４を、同様に以下に説明する態様で構成してもよい。

図１０は、問合せモジュール２２０およびＬＡＤＦデータ記憶２０６が実現する例示的な２層問合せインターフェイス１０００を示す。描かれるように、ＬＡＤＦデータ記憶２０６が記憶する各々のＬＡＤＦ（たとえばＬＡＤＦ１３４）は、ＬＡＤＦデータ記憶２０６中に実現されるＬＡＤＦデータベース１００４の対応のＬＡＤＦエントリ１００２に記憶される。各々のＬＡＤＦエントリ１００２は、その中に記憶されるＬＡＤＦに関連付けられるＵＩＤを記憶するＵＩＤフィールド１００６、ＬＡＤＦが現在表わす空間的特徴の組を記憶する空間的特徴フィールド１００８、およびＬＡＤＦに関連付けられる場所インジケータまたは他の場所データを記憶する場所フィールド１０１０を含む複数のフィールドを含む。

十分な防衛手段がなければ、未認証の当事者がＬＡＤＦデータ記憶２０６からＬＡＤＦ１３４を入手することができ、したがって潜在的に微妙な情報が露出するおそれがあり得る。２層問合せインターフェイス１０００は、要求を発している移動体装置１０４または他の要求者が、それらが要求されたＬＡＤＦに関連付けられるエリアにいる（またはいた）と証明することを要件とすることによって、ＬＡＤＦデータ記憶２０６のＬＡＤＦデータをより十分に確保し得る。ＧＰＳ座標などのいくつかの場所インジケータは、容易になりすましされたりまたは他のやり方で偽造されたりすることがある。さらに、ＷＬＡＮ ＭＡＣアドレスまたは携帯電話基地局ＢＳＩＤなどの他の種類の場所インジケータは、対象のエリアよりもはるかに大きな領域をカバーすることがあり、したがって十分な粒度を欠いていることがある。そのため、場所インジケータのみでは、要求を発している移動体装置が実際に特定されたエリア中にいることの十分な証明にはならないことがある。このように、問合せインターフェイス１０００は、代わりに、特定されたエリア中の移動体装置１０４が観察する空間的特徴の組を移動体装置１０４が送信することを要件とすることによる、移動体装置１０４が特定されたエリア中にいるという証明を要件としてもよい。問合せインターフェイス１０００は次に、この空間的特徴の組をＬＡＤＦエントリの空間的特徴と比較して、一致するＬＡＤＦを同定してもよい。しかしながら、多くのエリアは似たような構造的構成（たとえばオフィスビル内の同様の部屋）を有していて、したがって、複数のＬＡＤＦが、送信された空間的特徴の組に十分に一致し得るおそれがあり、したがって要求を発している移動体装置に誤ったＬＡＤＦが供給されることがある。これは、潜在的なプライバシー侵害になってしまうことと、移動体装置１０４にローカリゼーションのための誤った参照を提供してしまうこととの両方のために、二重に問題である。

このように、移動体装置が実際にそれがそこにあると表わすエリアの中にいるのを確実にすることと、正しいＬＡＤＦが移動体装置に供給されるのを確実にすることとの両方のために、問合せインターフェイス１０００は、移動体装置が送信する１組の空間的特徴と１つ以上の場所インジケータとの両方を利用して、ＬＡＤＦデータベース１００４からの正しいＬＡＤＦを同定する。この方策の下で、移動体装置または他の要求者は、同定されたエリア中に観察される空間的特徴を送信することによって、要求者が同定されたエリア中にいて、したがって同定されたエリアについてのＬＡＤＦが公開されても潜在的に微妙な情報が意図せず開示されるおそれが低いと証明することを認めるべきである。というのも、要求者は、単に示されたエリアの周りを見て、供給されたＬＡＤＦが表わす視覚的情報とは桁違いにより詳細な視覚的情報を得ることがあるからである。

この目的のため、問合せモジュール２２０は、空間的特徴問合せインターフェイス１０１２および場所選択モジュール１０１４を含む。空間的特徴問合せインターフェイス１０１２は、移動体装置１０４が送信したＬＡＤＦ要求２３６中の空間的特徴の組１０１６を用いて、ＬＡＤＦデータベース１００４のＬＡＤＦエントリ１００２の空間的特徴フィールド１００８の探索に基づいて候補ＬＡＤＦの初期問合せを行なう。この探索は、空間的特徴の相対的外形を考慮する。というのも、それらはＬＡＤＦ要求２３６が表わす画像の中に投影されて、ＬＡＤＦデータベース１００４中の空間的特徴に対する整合性について確認するからである。場所選択モジュール１０１４は次に、ＬＡＤＦ要求２３６とともに送信された１つ以上の場所インジケータ１０１８と候補ＬＡＤＦの場所フィールド１０１０中の各ＬＡＤＦ毎の場所情報との比較に基づいて、同定された候補ＬＡＤＦから選択する。

さらに、１組の空間的特徴以外に場所インジケータまたは他の鍵を用いたＬＡＤＦエントリ１００２の探索または他のアクセスを防止するために、ある実施形態では、ＬＡＤＦデータ記憶２０６は、空間的特徴フィールド１００８によってＬＡＤＦエントリ１００２をインデックス付けするように構成され、さらに場所フィールド１０１０によるＬＡＤＦエントリ１００２のインデックス付けを避けるように構成される。この構成では、ＬＡＤＦの空間的特徴の組を介してＬＡＤＦデータベース１００４のＬＡＤＦエントリ１００２を探索することができるが、最初に場所によって探索することはできない。このように、場所インジケータのみを送信しても、ＬＡＤＦデータベース１００４からＬＡＤＦ１３４が同定されたり発生されたりする結果にはならない。

図１１は、本開示の少なくとも１つの実施形態に従う、図１０の２層問合せインターフェイス１０００の動作の例示的な方法１１００を示す。方法１１００は、ブロック１１０２で、移動体装置または他の要求者からの示されたエリアについてのＬＡＤＦ要求２３６の送信で開始する。少なくとも１つの実施形態では、ＬＡＤＦ要求２３６を受入れて処理するために、ＡＤＦサーバ１０２は、示されたエリア中に観察される空間的特徴の組１０１６と、示されたエリア中の移動体装置が入手しかつ判断した１つ以上の場所インジケータ１０１８とをＬＡＤＦ要求２３６が少なくとも含むことを要件とする。

ブロック１１０４で、空間的特徴問合せインターフェイス１０１２は、ＬＡＤＦデータベース１００４のＬＡＤＦエントリ１００２を探索して、ＬＡＤＦ要求２３６の空間的特徴の組１０１６と十分に重なりかつ空間的特徴の組１０１６の投影された空間的特徴の外形に整合する相対的外形を有する空間的特徴フィールド１００８中の空間的特徴の組を有するＬＡＤＦエントリ１００２を見出す。１つの実施形態では、分析された各ＬＡＤＦエントリ１００２毎に、空間的特徴問合せインターフェイス１０１２は、空間的特徴の組１０１６とＬＡＤＦエントリ１００２の空間的特徴フィールド１００８との間で一致する空間的特徴のカウントを判断してもよい。空間的特徴問合せインターフェイス１０１２は次に、ＬＡＤＦエントリ１００２について判断されたカウント値に基づいてＮ個の候補ＬＡＤＦ（たとえば、図１０の候補ＬＡＤＦ１０２１，１０２２，１０２３）を選択してもよい。たとえば、ある事例では、特定されたしきい値よりも大きなカウントを有するあらゆるＬＡＤＦが候補ＬＡＤＦとして選択されてもよい。他の事例では、空間的特徴問合せインターフェイス１０１２は、Ｎ個の候補ＬＡＤＦとして、カウント値が最も高いＮ個のＬＡＤＦを選択してもよい。

ブロック１１０６で、空間的特徴問合せインターフェイス１０１２は、少なくとも１つの候補ＬＡＤＦがＬＡＤＦデータベース１００４から同定されたことを検証する。そうでない場合、ブロック１１０８で、問合せモジュール２２０は、示されたエリアについてＬＡＤＦが入手可能でないことを、要求を発している移動体装置に信号で通知する。そうでない場合、１つ以上の同定された候補ＬＡＤＦは、（たとえば、候補ＬＡＤＦのＵＩＤを同定することによって）場所選択モジュール１０１４に供給され、ブロック１１１０で、場所選択モジュール１０１４は、ＬＡＤＦ要求２３６の１つ以上の場所インジケータ１０１８を候補ＬＡＤＦの場所フィールド１０１０によって示される場所と比較して、各々の候補ＬＡＤＦと１つ以上の場所インジケータ１０１８との間の一致をスコア化する。ブロック１１１２で、場所選択モジュール１０１４は、１つ以上の場所インジケータ１０１８と候補ＬＡＤＦのうち１つの場所情報との間に十分な一致があるか否かを検証する。ない場合、ブロック１１１４で、問合せモジュール２２０は、示されたエリアについてＬＡＤＦが入手可能でないことを、要求を発している移動体装置に信号で通知する。さもなければ、ブロック１１１６で、場所選択モジュール１０１４は、同定されたエリアとしてともに位置するＬＡＤＦとして、最良の場所一致度を有する候補ＬＡＤＦを選択して、ＬＡＤＦ要求２３６に応答して、当該エリアについてのＬＡＤＦ１３４としてこの選択されたＬＡＤＦを移動体装置に与える。

ＬＡＤＦデータベース１００４のＬＡＤＦへの未認証のまたは意図しないアクセスに対する保護を与えることに加え、移動体装置が検出するような空間的特徴およびそれらの外形を用いてＬＡＤＦ問合せを行なうことにより、二段階問合せプロセスを通じて最終的に選択されるＬＡＤＦが、一致するＬＡＤＦを用いて移動体装置のローカライズを成功させことが確実になる。これは、ＬＡＤＦ問合せプロセスの第１の段階が、移動体で行なわれるローカリゼーションプロセスと同じまたは同様の候補ＬＡＤＦを同定する「ローカリゼーション」プロセスを行なって、観察されたＬＡＤＦ中の空間的特徴およびそれらの画像外形を用いてＬＡＤＦに対する移動体装置のポーズを見出すからである。

図１２は、少なくとも１つの実施形態に従う２層問合せインターフェイス１０００の代替的な構成を示す。図１０に描かれる実現例と同様に、ＬＡＤＦデータ記憶２０６は、各々がＵＩＤフィールド１００６、空間的特徴フィールド１００８、および場所フィールド１０１０を有する複数のＬＡＤＦエントリ１２０２を備えるＬＡＤＦデータベース１２０４を実現する。しかしながら、図１０の実現例とは反対に、ＬＡＤＦデータベース１２０４は、代わりに、場所フィールド１０１０に基づいてＬＡＤＦエントリ１２０２をインデックス付けする。さらに、この実施形態では、問合せモジュール２２０は、ＬＡＤＦデータベース１２０４への場所問合せインターフェイス１２１２と空間的特徴選択モジュール１２１４とを備える。

描かれる実現例では、ＬＡＤＦに対する２層問合せは、１つ以上の候補ＬＡＤＦの組を同定するＬＡＤＦ要求２３６の１つ以上の場所インジケータ１０１８に十分に一致する場所情報を有するＬＡＤＦに対する場所問合せインターフェイス１２１２によるＬＡＤＦエントリ１２０２の第１層の探索として実現される。空間的特徴選択モジュール１２１４は次に、ＬＡＤＦ要求２３６の空間的特徴の組１０１６を比較して、ＬＡＤＦ要求２３６に応答して、要求を発している移動体装置に供給すべきＬＡＤＦ１３４として、空間的特徴の組１０１６に最も一致する候補ＬＡＤＦを選択する。

上述の発明の機能性の大部分および発明の原則の多くは、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）などの集積回路を用いたまたはそれにおける実現例によく適している。当業者は、本明細書中に開示される概念および原則によって導かれると、たとえば、利用可能な時間、現在の技術および経済的考慮によって動機付けられるおそらくはかなりの労力および多数の設計上の選択肢にも係わらず、最小限の実験によってそのようなＩＣを生成することが容易に可能であることが期待される。したがって、簡潔さ、ならびに本開示に従う原則および概念を曖昧にする一切のおそれの最小化のため、そのようなソフトウェアおよびＩＣのそれ以上の検討は、もしあるとしても、好ましい実施形態の範囲内の原則および概念に対する必須部分に限定されるであろう。

この文書では、第１および第２などの関係性を表わす用語は、あるエンティティまたは行為を、別のエンティティまたは行為の間の何らかの実際のそのような関係または順序を必ずしも要件としたり暗示したりすることなく当該エンティティまたは行為から区別するためにのみ用いられ得る。「備える」、「備えている」という用語、またはその何らかの他の変形は、非排他的包含をカバーすることが意図されるため、要素の一覧を備えるプロセス、方法、物品、または機器は、それらの要素のみを含むのではなく、明示的に列挙されないまたはそのようなプロセス、方法、物品、もしくは機器に内在的な他の要素を含むことがある。「備える」に続く要素は、それ以上の制約なく、当該要素を備えるプロセス、方法、物品、または機器中の付加的な同一の要素の存在を排除するものではない。本明細書中で用いるような「別の」という用語は、少なくとも第２以降として規定される。本明細書中で用いられるように「含む」および／または「有する」という用語は、備えるとして規定される。電気光学技術を参照して本明細書中で用いるような「結合される」という用語は、必ずしも直接にではなくまた必ずしも機械的ではないが、接続されると規定される。本明細書中で用いるような「プログラム」という用語は、コンピュータシステム上での実行のために設計された命令のシーケンスとして規定される。「プログラム」または「コンピュータプログラム」は、サブルーチン、機能、手順、オブジェクト方法、オブジェクト実現例、実行可能なアプリケーション、アプレット、サーブレット、ソースコード、オブジェクトコード、共有ライブラリ／動的負荷ライブラリ、および／またはコンピュータシステム上での実行のために設計される命令の他のシーケンスを含むことがある。

明細書および図面は単なる例示と考えられるべきであり、したがって開示の範囲は以下の請求項およびその均等物によってのみ限定されることが意図される。なお、全般的な説明で上述した活動または要素のすべてを要件とするわけではなく、具体的な活動または装置の一部を要件としないことがあり、説明したものに加えて１つ以上のさらなる活動を行なってもよくまたは１つ以上のさらなる要素を含んでもよい。またさらに、活動が列挙される順序は必ずしもそれらが行なわれる順序とは限らない。以上の描かれたフローチャートの工程は、特段の記載がなければ任意の順序であることができ、実現例に依存して工程を排除、繰返し、および／または追加してもよい。また、具体的な実施形態を参照して概念を説明した。しかしながら、当業者は、以下の請求項に述べるような本開示の範囲から逸脱することなく、さまざまな修正および変更をなすことができることを認める。これに応じて、明細書および図は、制限的な意味よりもむしろ例示と見なされるべきであり、すべてのそのような修正は本開示の範囲内に含まれることが意図される。

具体的な実施形態に関して有利、他の利点、および課題に対する解決策を上述した。しかしながら、何らかの有利、利点、または解決策を想到させ得るまたはより顕著にし得る有利、利点、課題に対する解決策、および何らかの特徴を、任意のまたはすべての請求項の決定的な、要件とされる、または必須の特徴として解釈すべきではない。

Claims (22)

1. 方法であって、
   コンピューティングシステムにおいて、１つ以上の第１の移動体装置の組から１つ以上のエリア記述ファイルの組を受信することを備え、各エリア記述ファイルは、エリアにある対応の第１の移動体装置が検出する空間的特徴の点群を表わし、さらに
   前記コンピューティングシステムにおいて、前記１つ以上のエリア記述ファイルの組から前記エリアについてのローカリゼーションエリア記述ファイルを生成することを備え、前記ローカリゼーションエリア記述ファイルは前記エリアについての空間的特徴の点群を表わし、さらに
   前記コンピューティングシステムからの前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを第２の移動体装置に与えることを備える、方法。
2. 前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを用いて前記第２の移動体装置でローカリゼーションプロセスを行なうことをさらに備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記１つ以上のエリア記述ファイルの組の各エリア記述ファイルは、
   前記エリア記述ファイルが表わす前記点群の各空間的特徴毎に、対応の座標フレームに基づいて前記空間的特徴の多次元座標を特定する空間的特徴データと、
   視野角または照明条件とは独立して前記空間的特徴の外観を各空間的特徴毎に表わす統計的データと、
   前記点群の前記空間的特徴の検出と同時に１つ以上の非画像センサから捕捉したセンサデータとを備える、請求項１に記載の方法。
4. 前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを生成することは、
   少なくとも、前記空間的特徴データのサブセットと前記組の各エリア記述ファイルの前記統計的データとを前記ローカリゼーションエリア記述ファイルに組入れることと、
   前記組の中の各エリア記述ファイルの前記センサデータを前記ローカリゼーションエリア記述ファイルから除くこととを備える、請求項３に記載の方法。
5. 前記１つ以上のエリア記述ファイルの組は複数のエリア記述ファイルを備え、
   前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを生成することは、
   前記複数のエリア記述ファイルが前記エリアに関連付けられていると同定することと、
   前記複数のエリア記述ファイルが表わす前記点群の重複をなくすことと、
   前記点群の相対的整列を判断することと、
   前記点群を前記ローカリゼーションエリア記述ファイルに組入れることとを備える、請求項１に記載の方法。
6. 前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを生成することはさらに、少なくとも１つの安定性判断基準に基づいて前記点群から空間的特徴を排除することを備える、請求項５に記載の方法。
7. 前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを生成することはさらに、
   前記点群に基づいて複数のサブエリアを同定することと、
   前記サブエリア中に位置する前記点群の前記空間的特徴から各サブエリア毎にローカルエリア記述ファイルを生成することとを備える、請求項５に記載の方法。
8. 前記方法はさらに、
   前記コンピューティングシステムにおいて、前記第２の移動体装置からフィードバックデータを受信することを備え、前記フィードバックデータは、前記エリア中にある間に、前記ローカリゼーションエリア記述ファイルが表わす前記空間的特徴のうち１つ以上が前記第２の移動体装置によって検出されたか否かを同定し、さらに
   前記コンピューティングシステムにおいて、前記フィードバックデータに基づいて前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを更新して更新済みローカリゼーションエリア記述ファイルを生成することと、
   前記コンピューティングシステムからの前記更新済みローカリゼーションエリア記述ファイルを第３の移動体装置に与えることとを備える、請求項１に記載の方法。
9. 前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを更新することは、
   前記ローカルエリア記述ファイルが表わす各空間的特徴毎のスコアを維持することと、
   前記ローカリゼーションエリア記述ファイルが表わす空間的特徴について、
   前記第２の移動体装置が前記空間的特徴を検出したことを示す前記フィードバックデータに応答して前記空間的特徴のスコアを増加させること、
   前記第２の移動体装置が前記空間的特徴を検出しなかったことを示す前記フィードバックデータに応答して前記空間的特徴の前記スコアを減らすこと、および
   少なくとも１つのしきい値に対する前記スコアの比較に基づいて前記ローカリゼーションエリア記述ファイルから前記空間的特徴を選択的に除外すること、とを備える、請求項８に記載の方法。
10. 前記フィードバックデータは、前記第２の移動体装置が検出しかつ前記ローカリゼーションエリア記述ファイルが表わさなかった空間的特徴を同定し、
    前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを更新することは、
    前記第２の移動体装置が検出する前記空間的特徴に関連付けられるスコアを増加させることと、
    前記スコアと少なくとも１つのしきい値との比較に応答して、前記第２の移動体装置が検出した前記空間的特徴を含めるように前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを選択的に修正することとを備える、請求項８に記載の方法。
11. コンピューティングシステムであって、
    複数の移動体装置に結合するネットワークインターフェイスと、
    第１のデータ記憶と、
    第２のデータ記憶と、
    前記ネットワークインターフェイスおよび前記第１のデータ記憶に結合される合成モジュールとを備え、前記合成モジュールは、１つ以上の第１の移動体装置の組から１つ以上のエリア記述ファイルの組を受信し、各エリア記述ファイルは、エリアにある対応の第１の移動体装置が検出する空間的特徴の点群を表わし、さらに
    前記第１のデータ記憶および前記第２のデータ記憶に結合されるローカリゼーション生成モジュールを備え、前記ローカリゼーションモジュールは、前記１つ以上のエリア記述ファイルの組から前記エリアについてのローカリゼーションエリア記述ファイルを生成し、かつ前記第２のデータ記憶中に前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを記憶し、前記ローカリゼーションエリア記述ファイルは、前記エリアについての空間的特徴の点群を表わし、さらに
    前記第２のデータ記憶および前記ネットワークインターフェイスに結合される問合せモジュールを備え、前記問合せモジュールは、前記ネットワークインターフェイスを介して前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを少なくとも１つの第２の移動体装置に与える、コンピューティングシステム。
12. 前記組の各エリア記述ファイルは、
    前記エリア記述ファイルが表わす前記点群の各空間的特徴毎に、対応の座標フレームに基づいて前記空間的特徴の多次元座標を特定する空間的特徴データと、
    各空間的特徴毎に、視野角または照明条件とは独立して前記空間的特徴の外観を表わす統計的データと、
    前記点群の前記空間的特徴の検出と同時に１つ以上の非画像センサから捕捉したセンサデータとを備え、
    前記ローカリゼーションエリア記述ファイルは、
    前記組の各エリア記述ファイルの前記空間的特徴データの少なくともサブセットと、
    前記組の各エリア記述ファイルの前記統計的データの少なくともサブセットとを備える、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。
13. 前記１つ以上のエリア記述ファイルの組は複数のエリア記述ファイルを備え、
    前記問合せモジュールは、前記複数のエリア記述ファイルが前記エリアに関連付けられていると同定し、
    前記合成モジュールは、
    前記複数のエリア記述ファイルが表わす前記点群の重複をなくすこと、
    前記点群の相対的整列を判断すること、および
    前記点群を前記ローカリゼーションエリア記述ファイルに組入れること、
    によって前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを生成する、請求項１２に記載のコンピューティングシステム。
14. 前記合成モジュールはさらに、少なくとも１つの安定性判断基準に基づいて前記点群から空間的特徴を排除することによって前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを生成する、請求項１３に記載のコンピューティングシステム。
15. 前記合成モジュールはさらに、さらに
    前記点群に基づいて複数のサブエリアを同定することと、
    前記サブエリアに位置する前記点群の前記空間的特徴から各サブエリア毎にローカルエリア記述ファイルを生成することとによって
    前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを生成する、請求項１３に記載のコンピューティングシステム。
16. 前記コンピューティングシステムは、前記第１のデータ記憶および前記ネットワークインターフェイスに結合される空間的特徴フィルタモジュールをさらに備え、前記空間的特徴フィルタモジュールは、前記第２の移動体装置からフィードバックデータを受信し、前記フィードバックデータは、前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを用いて、前記ローカリゼーションエリア記述ファイルが表わす前記空間的特徴のうち１つ以上が前記第２の移動体装置によって検出されたか否かを同定し、前記空間的特徴フィルタモジュールは、前記フィードバックデータに基づいて前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを更新して更新済みローカリゼーションエリア記述ファイルを生成し、
    前記問合せモジュールは、前記ネットワークインターフェイスを介して前記更新済みローカリゼーションエリア記述ファイルを少なくとも１つの第３の移動体装置に与える、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。
17. 前記空間的特徴フィルタモジュールは、
    前記ローカルエリア記述ファイルが表わす各空間的特徴毎にスコアを維持することと、
    前記ローカリゼーションエリア記述ファイルが表わす空間的特徴について、
    前記第２の移動体装置が前記空間的特徴を検出したことを示す前記フィードバックデータに応答して前記空間的特徴のスコアを増加させること、
    前記第２の移動体装置が前記空間的特徴を検出しなかったことを示す前記フィードバックデータに応答して前記空間的特徴の前記スコアを減らすこと、および
    少なくとも１つのしきい値に対する前記スコアの比較に基づいて前記ローカリゼーションエリア記述ファイルから前記空間的特徴を選択的に除外すること、とによって、
    前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを更新する、請求項１６に記載のコンピューティングシステム。
18. 前記フィードバックデータは、前記第２の移動体装置が検出しかつ前記ローカリゼーションエリア記述ファイルが表わさなかった空間的特徴を同定し、
    前記空間的特徴フィルタモジュールは、
    前記第２の移動体装置が検出した前記空間的特徴に関連付けられるスコアを増加させること、および
    前記スコアと少なくとも１つのしきい値との比較に応答して、前記第２の移動体装置が検出した前記空間的特徴を含めるように前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを選択的に修正すること
    によって前記ローカリゼーションエリア記述ファイルを更新する、請求項１７に記載のコンピューティングシステム。
19. 移動体装置であって、
    遠隔コンピューティングシステムに結合するネットワークインターフェイスと、
    前記移動体装置が位置するエリアでイメージを捕捉する複数の画像化センサと、
    捕捉された前記イメージ中の空間的特徴の第１の組を検出する空間的特徴検出モジュールと、
    前記ネットワークインターフェイスを介して前記遠隔コンピューティングシステムから前記エリアについてのローカリゼーションエリア記述ファイルを得るローカリゼーションモジュールとを備え、前記ローカリゼーションエリア記述ファイルは、前記エリアについての空間的特徴の第２の組を表わし、前記ローカリゼーションモジュールは、前記空間的特徴の第２の組に対する前記空間的特徴の第１の組の比較に基づいて前記移動体装置を前記エリアに関連付けられる座標フレームにローカライズする、移動体装置。
20. 前記ローカリゼーションモジュールはさらに、前記ネットワークインターフェイスを介して前記遠隔コンピューティングシステムにフィードバックデータを与え、前記フィードバックデータは、前記第１の組の中に前記第２の組の空間的特徴が検出されたか否か、および前記第２の組の中に前記第１の組の空間的特徴が検出されなかったか否かのうち少なくとも１つを同定する、請求項１９に記載の移動体装置。
21. 移動体装置であって、
    遠隔コンピューティングシステムに結合するネットワークインターフェイスと、
    前記移動体装置が位置するエリアでイメージを捕捉する複数の画像化センサと、
    前記複数の画像化センサに結合される空間的特徴検出モジュールとを備え、前記空間的特徴検出モジュールは、捕捉された前記イメージ中の空間的特徴の組を検出し、さらに
    前記イメージの前記捕捉と同時にセンサデータを捕捉する１つ以上の１つの非画像センサの組と、
    前記ネットワークインターフェイス、前記空間的特徴検出モジュール、および少なくとも１つの前記非画像センサの組に結合されるアセンブリモジュールとを備え、前記アセンブリモジュールは、前記ネットワークインターフェイスを介してエリア記述ファイルを前記遠隔コンピューティングシステムに与え、前記エリア記述ファイルは、前記空間的特徴の組の選択されたサブセットの点群を表わしかつ前記センサデータを含む、移動体装置。
22. 前記アセンブリモジュールはさらに、前記移動体装置が位置するエリアを同定し、かつ前記遠隔コンピューティングシステムから、同定された前記エリアについてのローカリゼーションエリア記述ファイルを要求し、
    前記アセンブリモジュールは、同定された前記エリアについての要求された前記ローカリゼーションエリア記述ファイルが入手不可能であると前記遠隔コンピューティングシステムから示されるのに応答して前記エリア記述ファイルを与える、請求項２１に記載の移動体装置。