JP2019095418A

JP2019095418A - 空間の領域内に含まれているターゲットデバイスの位置を特定するための無線測位方法

Info

Publication number: JP2019095418A
Application number: JP2018024507A
Authority: JP
Inventors: デイビッドファーナムティモシー; David Farnham Timothy
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2017-11-20
Filing date: 2018-02-14
Publication date: 2019-06-20
Anticipated expiration: 2038-02-14
Also published as: US10567918B2; US20190158982A1; JP6707575B2

Abstract

【課題】従来の無線測位方法による測定値は、未知のまたは不正確な基準ロケーション推定値を有し得る。正確な位置特定のためにターゲットが移動している速度および／または方向を推定する方法を提供する。【解決手段】検出信号レベルの振幅、検出器における信号の到着時間、および各経路での信号の到来（または離脱）角のうちの１つまたは複数を分析することによって、特定の時点にターゲットが位置する可能性がある候補ロケーションを決定し、さらに、偽の候補ロケーション推定値を除去する際に使用するための無線マップを生成する。ターゲットの移動およびロケーションを推定するのを支援するために無線環境の予測を活用する。【効果】マルチパス反射、モバイルデバイスの移動、ならびに（廊下効果などの）他の伝播異常および干渉がより効果的に除去され得るので、それらの存在下でより正確な位置特定を行うことができる。【選択図】図２

Description

本明細書で説明する実施形態は、空間の領域内に含まれているターゲットデバイスの位置を特定するための無線測位方法に関する。

無線測位は、ターゲットデバイスのロケーションを決定するための確立された技法である。ターゲットは、定期的に、１つまたは複数のリモート検出器にビーコン信号を送信するか、または代替的に、１つまたは複数のリモート無線送信機からビーコン信号を受信する無線タグを備える。ビーコン信号を検出することによって、ターゲットロケーションに関する情報を推測することが可能である。

従来の無線測位方法は、ターゲットの可能性が最も高いロケーションを計算するために、到来角（ＡｏＡ）または到着時間（ＴｏＡ）の測定値を活用するかあるいはマルチラテレーションまたは交点テスト（三角測量など）を実行する。可能性が最も高い候補ロケーションは、次いで、前の推定値からターゲットの可能性がある移動の予測を検討することができる選択プロセスによって選択される必要がある。しかしながら、マルチパス反射、干渉およびシャドーイングなどの伝播異常の存在は、偽のロケーション候補を生じ得る。これらの異常は、有効である可能性があるように同様に見える場合、容易に除去されないことがある。さらに、いくつかの測定値は、未知のまたは不正確な基準ロケーション推定値を有し得る。したがって、マルチラテレーションまたは交点も、不正確なまたは未知のロケーション推定値の伝播を生じることになる。

次に、本発明の実施形態について添付の図面を参照しながら例として説明する。
無線タグのための複数の候補ロケーションが１つまたは複数の検出器においてタグから受信された信号に基づいてどのように識別され得るのかの例を示す図。一実施形態による方法において実行されるステップのフローチャート。壁の形態の障害物を識別するために無線マッピングが使用される例示的な無線環境を示す図。一実施形態による方法において実行されるステップのフローチャート。一実施形態による方法において実行されるステップのフローチャート。一実施形態で使用される信号経路の表現を示す図。ターゲットデバイスの位置を特定するために本明細書で説明する実施形態を使用するシミュレーションの結果を示す図。

第１の実施形態によれば、空間の領域内に含まれているターゲットデバイスの位置を特定する無線測位方法であって、
空間中の複数のポイントにある１つまたは複数の検出器によって、ターゲットデバイスからのビーコン信号を検出することによって、またはターゲットデバイスにおいて、空間の領域中の１つまたは複数の無線送信機から送られたビーコン信号を検出することによって検出信号の第１のセットを取得することと、
検出信号の第１のセットの特性に基づいて、ターゲットデバイスのロケーションの現在の推定値を決定することと、
検出信号の連続するセットを取得することと、検出信号の各セットが、１つまたは複数の検出器において、ターゲットデバイスからのビーコン信号を検出することによって、またはターゲットデバイスにおいて、１つまたは複数の無線送信機から送られたビーコン信号を検出することによって取得される、
検出信号の連続するセットごとに、
ターゲットデバイスのロケーションの現在の推定値を取り出すことと、
検出信号のセットの特性とターゲットデバイスのロケーションの現在の推定値とに基づいて、現時点におけるターゲットデバイスのための１つまたは複数の候補ロケーションを決定することと、
空間の領域の無線マップと候補ロケーションを比較することと、無線マップが、空間の領域内に含まれている電波伝播への障害物を識別する、
１つまたは複数の候補ロケーションから、無線マップに一致する１つまたは複数の実現可能な候補ロケーションを識別することと、
１つまたは複数の実現可能な候補ロケーションに基づいてターゲットデバイスのロケーションの新しい推定値を決定することと、
ターゲットデバイスのロケーションの現在の推定値として新しい推定値を設定することと
を行うことと
を備える方法が提供される。

無線マップは、検出信号の連続するセットが取得されるたびに更新され得る。無線マップは、検出信号の実測値と検出信号の各々のための期待値を比較することによって更新され得る。

ターゲットデバイスのための１つまたは複数の候補ロケーションを決定するステップは、検出信号の１つまたは複数の前のセットに少なくとも部分的に基づいてターゲットが１つまたは複数の検出器または無線送信機に対して移動している推定速度および／または方向を決定することを備え得る。ターゲットが移動している速度および／または方向は、ターゲットデバイスに取り付けられた磁気コンパスまたは慣性センサから取得された測定値に少なくとも部分的に基づいて推定され得る。

ターゲットデバイスのための１つまたは複数の候補ロケーションを決定するステップは、検出信号のセットの特性に基づいて、１つまたは複数の候補ロケーションの予備セットを決定することと、１つまたは複数の候補ロケーションの予備セットから、ターゲットデバイスのロケーションの現在の推定値に一致しない１つまたは複数の候補ロケーションを破棄することとを備え得る。空間の領域の無線マップと候補ロケーションを比較するステップは、ターゲットデバイスのロケーションの現在の推定値に一致しない候補ロケーションが破棄された状態で、１つまたは複数の候補ロケーションの予備セットを使用して実行され得る。候補ロケーションの予備セットの各々が破棄される場合、本方法は、ターゲットデバイスが移動している推定速度および／または方向を修正することを備え得る。

第２の実施形態によれば、コンピュータによって実行されたとき、第１の実施形態による方法をコンピュータに実行させるコンピュータ実行可能命令を備えるコンピュータ可読記憶媒体が提供される。

第３の実施形態によれば、空間の領域内に含まれているターゲットデバイスの位置を特定する無線測位方法であって、
空間中の複数のポイントにある１つまたは複数の検出器によって、ターゲットデバイスからのビーコン信号を検出することによって、またはターゲットデバイスにおいて、空間の領域中の１つまたは複数の無線送信機から送られたビーコン信号を検出することによって検出信号の第１のセットを取得することと、
検出信号の第１のセットの特性に基づいて、ターゲットデバイスのロケーションの現在の推定値を決定することと、
１つまたは複数の反復ごとに、
ターゲットデバイスのロケーションの現在の推定値に少なくとも部分的に基づいて、ターゲットデバイスのための１つまたは複数の新しい候補ロケーションを予測することと、
空間の領域の無線マップと候補ロケーションを比較することと、無線マップが、空間の領域内に含まれている電波伝播への障害物を識別する、
１つまたは複数の候補ロケーションから、無線マップに一致する１つまたは複数の実現可能な候補ロケーションを識別することと、
実現可能な候補ロケーションに基づいて、ターゲットデバイスが位置することが予測される空間のサブ領域を決定することと、
空間のサブ領域中の１つまたは複数の検出器において、ターゲットデバイスから送られたビーコン信号を検出することによって、またはターゲットデバイスにおいて、空間のサブ領域中の１つまたは複数の無線送信機から送られたビーコン信号を検出することによって検出信号のさらなるセットを取得することと、
検出信号のさらなるセットの特性と１つまたは複数の実現可能なロケーションとに基づいて、ターゲットデバイスのロケーションの新しい推定値を決定することと、
ターゲットデバイスのロケーションの現在の推定値として新しい推定値を設定することと
を行うことと
を備える方法が提供される。

第４の実施形態によれば、コンピュータによって実行されたとき、第３の実施形態による方法をコンピュータに実行させるコンピュータ実行可能命令を備えるコンピュータ可読記憶媒体が提供される。

本明細書で説明する実施形態では、ターゲットデバイスは、空間中の複数のポイントに位置する１つまたは複数の検出器に無線信号を送信し得、または代替的に、空間の領域中の１つまたは複数の無線送信機から送られたビーコン信号を受信し得る。（ｉ）検出信号レベルの振幅、（ｉｉ）検出器における信号の到着時間、および（ｉｉｉ）各経路での信号の到来（または離脱）角のうちの１つまたは複数を分析することによって、特定の時点にターゲットが位置する可能性がある候補ロケーションを決定し、さらに、偽の候補ロケーション推定値を除去する際に使用するための無線マップを生成することが可能である。実施形態は、ターゲットの移動およびロケーションを推定するのを支援するために無線環境の予測を活用する。障害物（たとえば、壁）のロケーションを予測することによって、ターゲットのロケーションを獲得し、正確に捕捉するために必要な測定値の数および時間を低減するために、見通し外経路が除去され、移動の方向の変更がより正確に推定され得る。

従来の無線マッピング方法とは対照的に、本明細書で説明する実施形態は、移動と環境との間の相関を活用することができ、詳細には、実施形態は、将来のデバイス移動の可能性を予測するために物理的障害物のロケーションを推測することができる。たとえば、移動ターゲットの前に壁が予測され得る場合、ターゲットは、壁に沿って移動するようにターンする（方向を変更する）可能性がある。したがって、壁の存在および方向を知ることは、移動デバイスの位置特定を支援することができる。また、到来角測定値は、より大きい誤差領域の増加を与える比較的小さい変動にわたって変化する可能性があるので、廊下効果は正確な位置特定のための典型的な問題である。したがって、ターゲット移動の速度および廊下の方向を予測することは、ターゲットロケーションを決定するプロセスを向上することができる。

図１に、無線タグのための複数の候補ロケーションが１つまたは複数の検出器においてタグから受信された信号に基づいてどのように識別され得るのかの例を示す。本例では、無線タグは、連続的にまたは周期的に電波を放出し、空間中のタグのロケーションに関する情報を推測するために検出器において受信された信号の特性が使用され得る。

図１（ａ）に示す例では、単一の検出器１０１は、時間測定ポイントｔ₁、ｔ₂、ｔ₃においてタグから信号を収集しながら、固定タグに対して移動する。検出器は、各信号を収集する間の間隔に距離ｃを移動する。各ポイントにおいて、検出器は、１つまたは複数の信号伝搬経路に沿って信号を受信する。それらの経路が空間中の特定のポイントにおいて互いに交差すると見なされる場合、そのロケーションでのタグの存在を推測することが可能である。しかしながら、対称およびマルチパス異常の存在は、信号が空間中の複数のポイントから発するように見え得ることを意味し、図１（ａ）に示すように、時間測定ポイントｔ₁、ｔ₂、ｔ₃において信号が受信される経路はすべて、ポイントＡにおいて交差するが、時間ポイントｔ₂およびｔ₃において信号が受信される経路もポイントＢおよびＣにおいて交差する。これらの複数の交差点の存在は、タグの正確なロケーションの不確実性をもたらす。図１（ｂ）に、同様の例を示し、ここで、移動無線タグからの信号を検出するために複数の固定検出器が使用される。検出器は、（それぞれ距離ｃだけ隔てられた）それぞれのポイントｐ₁、ｐ₂、ｐ₃に位置する。ここで、状況は、図１（ａ）に示したものと依然として同じであり、タグのためのいくつかの可能な候補ロケーションを与えるマルチパス異常および対称性の存在がある。

本明細書で説明する実施形態では、タグのロケーションは、いくつかの最近取得された個別の信号経路ベクトルに対応する収集データの限定されたサブセットに対して動作を実行することによって解決され得る。サブセットは、誤りの伝播を回避し、さらに、もはや有効でないことがある古くなったデータの使用を除去するために時間的にも空間的にも制限され得る。信号経路ベクトルは、送信機ロケーションおよび信号減衰（障害物）異常を識別するために、周期的に収集され、データベース中に記憶され、時間および空間にわたって相関され得る。異常は、さらに、偽のデータを除去するためにフィルタ処理され、必要とされる測定ポイントの数を低減し、物理的障害物の範囲を予測するために、個別候補ロケーションから補間され得る。経路に沿った推定減衰は、無線マップ内で補間され得る。推定減衰は、次のように、偽の推定値を除去し、ターゲット方向変更を予測するために候補ロケーションに対して障害物予測および妥当性検査を実行するために使用され得る。

１）角度、信号強度または到着時間（あるいはそれらの技法の組合せ）を使用して様々な基準信号から候補ロケーション推定値を計算する。

２）（無線マップの支援で）将来の候補ロケーションの実現可能性を検査する。
ａ）（障害物ロケーションおよび移動予測が与えられれば）候補の実現可能性を決定する。
ｂ）方向／速度仮定を更新する。

３）フィルタ処理された履歴信号誤りおよび空間エリアにわたる補間に基づいて無線マップを更新し、障害物ロケーションを予測する。

４）ある方向および速度でのデバイスの移動に基づいて（すなわち、カルマンフィルタまたは同様の技法を使用して）将来のロケーション誤り領域予測を計算する。

本手法は、たとえば、候補を選択するためにだけマップが使用されるマップ支援型モードと、候補を計算するのに焦点を当てるべき領域を選択するためにマップが使用され得るマップ誘導型モードとの２つのモードのうちの１つで使用され得る。後者の手法は、複雑さまたは電力消費量を低減するのに有益であり、同じく、候補を取得または組み合わせるために使用すべき測定ポイント（基準）または技法の最も適切なサブセットを選択するのに有益である。

図２のフローチャートに、一実施形態による「マップ支援型モード」で使用する一連のステップを示す。方法は、ステップＳ２０１において、異なる測定ポイントにおいて信号の信号レベル、角度、および到着時間のうちの１つまたは複数を測定することによって開始する。上記のように、測定ポイントは、互いに離間した別個の検出器または固定ターゲットに対して移動し、一連の時間ポイントにおいて信号を検出する単一の検出器によって定義され得る。他の実施形態では、ターゲット自体が検出器を含み得、これは、測定ポイントを備え、ソース、たとえば、ターゲットの近傍にある無線エミッタからの複数の入来信号を参照してターゲットのロケーションを決定するために使用され得る。

測定信号に基づいて、ターゲットのための１つまたは複数の候補ロケーションが識別される（ステップＳ２０２）。これが方法の第１の反復である、すなわち、一連の候補ロケーションが識別されたのが初めてのことである場合（ステップＳ２０３）、方法は、ステップＳ２１２に進み、ここで、単一の候補ロケーションがステップＳ２０２において識別された候補の中心点であると識別される。そうでない場合、方法は、ステップＳ２０４に進む。ここで、前の反復において決定された候補ロケーションが、検出器に対するターゲットデバイスの移動の速度および方向を決定するために使用され、データは、次いで、たとえば、標準カルマンフィルタを使用することによってターゲットのための推定候補ロケーションの現在のセットを改善するために使用される。方法は、次に、ステップＳ２０５に進み、ここで、候補ロケーションの現在のセットが無線マップと比較され、（たとえば、壁などの障害物の後ろに位置すると識別されるので）実現可能なロケーションにあると識別されない候補ロケーションが破棄される。すべての現在の候補が評価されると（ステップＳ２０８）、無線マップに鑑みて実現可能である少なくとも１つの候補ロケーションがあるか否かに関して決定がステップＳ２０９において行われる。そのような候補がない場合、方法は、ステップＳ２１０に進み、ターゲットの仮定された速度／方向が変更され、方法は、ステップＳ２０４に戻る。そうでない場合、現在の速度／方向が次の反復のために維持され（ステップＳ２１１）、方法は、次の反復における入力のためのターゲットロケーションとして有効な候補の中心点を選択することによってステップＳ２１２を続ける。最後に、ステップＳ２１３において、無線マップが、現在の反復において受信された測定値に基づいて更新される。

無線マップは、前の測定値から期待される信号強度と異なる検出器ロケーションにおいて受けた信号強度を比較することによって、および／または検出器ロケーションの他のロケーションにおける測定値との比較によってステップＳ２１３において更新される。本原理は図３を参照すると理解され得、これは、環境中の障害物の検出の方法を示す。ここで、例示的な環境は、３つの検出器ポイントＡＰ１、ＡＰ２、ＡＰ３と無線タグ３０１とを備える。壁は、ＡＰ２とＡＰ３とを隔てており、検出器ＡＰ２は、壁の前に配置され、ＡＰ３は、壁の後ろに配置されている。最初の反復において、図３（ａ）に示すように、信号ＲＳＳＩ１、ＲＳＳＩ２およびＲＳＳＩ３がそれぞれの検出器によって検出される。後の時間測定ポイントにおいて、図３（ｂ）に示すように、信号ＲＳＳＩ１’、ＲＳＳＩ２’およびＲＳＳＩ３’が検出される。タグ３０１の動きは、図３（ｂ）における時間ポイントにおいて、信号ＲＳＳＩ３’の相対強度の得られた低下で、タグと検出器ＡＰ３との間の信号経路が壁によって隠されたことを意味する。測定信号レベル（ＲＳＳＩ３’）と予想信号レベルＲＳＳＩ３（すなわち、そのような障害物がない場合に期待される信号）を比較することによって、減衰があるベクトルが決定され得、環境中の障害物（壁）の存在が推測される。（障害物によって生じる低減はそれ自体、カルマンフィルタによって推定されるものから異なる候補ロケーションを識別するまで存続することになることを理解されよう。したがって、大きく一貫した不一致がある場合、これは、無線マップ内の障害物のロケーションを補強する。したがって、次の反復において、候補ロケーションが無線環境のこの新しい理解に一貫していない場合、候補ロケーションを除去することが可能である）。

無線マップを更新することに関与するステップを図４のフローチャートにより詳細に示す。ステップＳ４０１において、異なる検出器ロケーションのための推定信号強度が取得される。十分な測定値が利用可能である場合（ステップＳ４０２）、方法は、ステップＳ４０３〜Ｓ４０５に進み、ここで、測定信号強度と期待信号強度との間の差が信号経路ごとに決定される。すべての経路が評価されると（ステップＳ４０６）、偽の障害物ロケーション（たとえば、他の結果と競合するロケーション）を除去するために結果がフィルタ処理され、結果が、無線カバレージなしの領域と無線カバレージありの領域を区別するために組み合わされる（ステップＳ４０７〜Ｓ４０９）。

図５に、別の実施形態による「マップ誘導型モード」において使用されるタグの位置を特定するための一連のステップを示す。この手法では、測定を実行する前にターゲットデバイスが存在する可能性がある領域を選択するのを助けるために無線マップが使用される。第１の反復において、方法は、ステップＳ５０７において開始し、ここで、信号レベルおよび信号の角度または到着時間が、空間の選択された領域中で測定される。後続の反復において、方法は、最初に、ステップＳ５０２を介して進み、ここで、予測候補ロケーションが、たとえば、カルマンフィルタに前の反復からの測定データを入力することによって、図２に関して上記で説明したのと同様の方法で取得される。次に、ステップＳ５０３〜Ｓ５０６において、予測候補ロケーションが、実現可能である候補を識別し、障害物によってブロックされる候補を破棄するために無線マップデータと比較される。可能な候補ロケーションを識別すると、信号レベルおよび信号の角度または到着時間が、たとえば、その領域に位置する検出器のサブセットを使用することによって、予測候補ロケーションの周りの領域中で測定される（ステップＳ５０７）。ステップＳ５０８において、その領域中の検出器から取得されたデータが、候補ロケーションを決定するために使用され、それらの候補ロケーションのいずれかがその領域内に含まれているのかどうかに関して決定が行われる（ステップＳ５０９）。１つまたは複数のそのような候補ロケーションがある場合、方法は、ステップＳ５１０に進み、現在の反復のための最終候補として、有効な候補ロケーションの中心点を選択する。そのような候補ロケーションが存在しない場合、方法は、ステップＳ５１１に進み、図２に示した「マップ支援型」モードのステップに戻る。

図６に、異なる方法に基づいて候補ロケーション推定値をどのように計算するのかを理解するための図を示す。図６では、信号経路は、三角形分割面から形成される円錐誤り領域として表される。交点領域は、面との三角エッジの交点に対応する点として決定される。

図６（ａ）では、候補ロケーション推定値は、可能な経路の境界を描写する領域の経路（たとえば、三角形分割）の交点を使用して計算される。したがって、候補のセットは、ターゲット領域の端（言い換えれば、ターゲットが位置する領域の境界）を描写して形成される。

図６（ｂ）に、信号レベル測定値を使用することによって取得された距離推定値とともに１つの角度推定値を使用する方法を示し、ここで、候補ロケーションは、１つのＡｏＡ誤り領域とポイントＰおよびＲにおいて測定された信号レベルの差とに基づいて推定され得る。この方法は、ターゲットが存在する可能性がある領域の別の境界を反映するいくつかの個別候補を与える。上記で説明したように、そのような多様な候補を組み合わせ、実現不可能なものを除去することによって、候補の多いセットを、少ないセットに低減することができ、これは、次いで、現在の反復のための候補ロケーションを取得するために平均化される。

無線タグが経路ＰＲ間の近くにある場合、誤り交点領域のサイズが増加することが図６からわかる。これは、距離推定値を使用した追加の候補推定値によって低減され得る。
ここで、経路損失指数αは、伝播環境について推定され得、Δｒｓｓｉは、信号差である。値ｃは、２つの検出器ポイント間の距離を示す（図１参照）。

図７に、未知の送信機ロケーションがあるときモバイル検出器から無線デバイスの位置を特定するために連続する時間間隔ｔにわたってデータを収集し、分析することの利益を示す（図１ａ参照）。より詳細に、図７（ａ）に、無線タグが検出器に対するランダムウォークを経験する例示的なシナリオを示し、図７（ｂ）に、時間測定ポイントｔ₂、ｔ₇、ｔ₁₂およびｔ₁₇における４回の９０度ターンをもつ巡回を無線タグが描写する場合を示す。次に、図７（ｃ）のグラフに、図７（ａ）および図７（ｂ）に示した２つの場合に正規化ロケーション誤りが本方法の連続反復にわたってどのように変化するのかを示す。図７（ｃ）を参照すると、未知の（ランダム）または９０度の角度の検出器の方向の変化をもつ送信機の位置を正確に特定するために少なくとも３０個の測定値が必要になることがわかる。しかしながら、（無線マップを使用して）ターンが予測される場合、実現可能な候補の最良の組合せを選択することによって、同じ誤り実行のために１０回の反復しか必要にならない。ターン（または方向の変化）を知ることは、最も良好な測定ポイント組合せが選択され得ることを意味し、より実現可能な／可能性が高い候補をもたらす。無線タグが固定であり、検出器が移動している場合、同じ手法が逆方向に使用され得ることに留意されたい（この例では、検出器が一定の速度で移動すると仮定する）。移動の方向についての知識がない場合、ＡｏＡ推定値の組合せは、ターゲットの位置を特定するために改善され、使用されるいくつかの候補をもたらす。ランダムな方向変更がある場合、収束は、時間にわたって適度に（いくつかの摂動をもつ）線形になる。９０度ターンが使用されるとき、（すなわち、送信機に向かってまたはそれから離れてなどの）方向の突然の変化およびあいまいな方向での長い移動により収束は鋸歯状になる。したがって、移動の方向の推定がある場合、候補のより最適な組合せを活用してより迅速な収束が可能であり、たとえば、ＡｏＡがあいまいである場合、異なる候補ロケーションに関連する信号強度が使用され得、その逆も同様である。

いくつかの実施形態では、磁気コンパスまたは慣性センサ／加速度計が、ターゲットデバイスに取り付けられ、さらに、実現不可能な将来の候補ロケーションを除去するのを助けるためにデバイスの移動の方向または速度の変化を推測するために使用され得る。

本明細書で説明する実施形態は、マルチパス反射、モバイルデバイスの移動、ならびに（廊下効果などの）他の伝播異常および干渉がより効果的に除去され得るので、それらの存在下でより正確な位置特定を行うことができる。デバイスの移動が予測され得るので、データの調査または相対的な採取に依拠する手法と比較して、必要とされる時間および測定値の数が低減され得る。各コレクタがローカル測定値に基づいてそれ自体のマップを構築する場合、実施形態は、相対的な採取の変換を実行することを中心点（またはサーバ）に要求しない。さらに、実施形態は、古くなることがあるかまたはしばしばすぐに利用可能でない物理的地図またはモデルを必要としない。

いくつかの実施形態では、異なる候補ロケーションは、候補ロケーションの選択を支援するために使用され得る追加の信頼度推定値を与えるように、組み合わされる前に信号品質に基づいて重み付けされ得る。

実施形態は、モバイルデバイスが建築物内でそれら自体の位置を正確に特定することを可能にする屋内測位サービス（すなわち、屋内ＧＰＳ）のために使用され得る。検出器（たとえば、モバイルコレクタデバイス）は、（移動中に）周期的に信号ベクトルを収集することができ、ロケーション推定値は、環境中のアンカーおよび他の静的またはモバイル無線デバイスに基づいて形成され得る。無線マップは、推定障害物に基づいて偽の候補ロケーションをフィルタ処理するのを支援することができるか、あるいはどのアンカーおよび測定値（および組合せ）を使用すべきかの選択を誘導するために使用され得る。

実施形態は、静的またはモバイルコレクタデバイスが無線タグをもつアセットのロケーションを追跡するアセット追跡サービスのために使用され得る。静的（またはモバイル）コレクタデバイスは、アセットの偽の候補ロケーションを除去するのを支援するか、あるいは組み合わせるべき有効な候補または最も適切な候補をより確実に選択するために隣接の静的およびモバイル無線の測定値を使用して伝播異常無線マップを形成することができる。

いくつかの実施形態では、無線マッピングおよび無線測位機能は、異なる検出器によって取得された測定値を組み合わせることによってサーバデバイス上に中央にまたはクラウドサービス中に実装され得る。代替的に、各検出器は、単独でまたはグループで動作することができる。検出器が単独で動作する場合、各検出器は、無線マップを形成し、履歴分析を実行し、それらのアセットロケーション推定値を報告することができる。

本明細書に記載の主題および動作の実装形態は、デジタル電子回路で、あるいは本明細書に開示した構造およびそれらの構造的均等物を含むコンピュータソフトウェア、ファームウェア、またはハードウェアで、あるいはそれらのうちの１つまたは複数の組合せで実現され得る。本明細書に記載の主題の実装形態は、データ処理装置が実行するためにまたはそれの動作を制御するためにコンピュータ記憶媒体上で符号化される１つまたは複数のコンピュータプログラム、すなわち、コンピュータプログラム命令の１つまたは複数のモジュールを使用して実現され得る。代替的に、または追加として、プログラム命令は、データ処理装置による実行のための適切な受信機装置への送信のための情報を符号化するために生成された人工的に生成された伝搬信号、たとえば、機械に生成された電気信号、光学信号、または電磁信号上に符号化され得る。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読ストレージデバイス、コンピュータ可読ストレージ基板、ランダムまたはシリアルアクセスメモリアレイまたはデバイス、あるいはそれらのうちの１つまたは複数の組合せであるか、またはそれの中に含まれ得る。さらに、コンピュータ記憶媒体が伝搬信号でない場合、コンピュータ記憶媒体は、人工的に生成された伝搬信号中に符号化されたコンピュータプログラム命令の送信元または宛先であり得る。コンピュータ記憶媒体はまた、１つまたは複数の別個の物理的構成要素または媒体（たとえば、複数のＣＤ、ディスク、または他のストレージデバイス）であるか、またはそれの中に含まれ得る。

いくつかの実施形態について説明したが、これらの実施形態は、単に例として提示したものであり、本発明の範囲を限定するものではない。実際、本明細書で説明する新規の方法、デバイスおよびシステムは、様々な形態において実施され得、さらに、本明細書で説明した方法およびシステムの形態の様々な省略、置換および変更が本発明の範囲から逸脱することなく行われ得る。

Claims

空間の領域内に含まれているターゲットデバイスの位置を特定する無線測位方法であって、
空間中の複数のポイントにある１つまたは複数の検出器によって、前記ターゲットデバイスからのビーコン信号を検出することによって、または前記ターゲットデバイスにおいて、空間の前記領域中の１つまたは複数の無線送信機から送られたビーコン信号を検出することによって検出信号の第１のセットを取得することと、
検出信号の前記第１のセットの特性に基づいて、前記ターゲットデバイスのロケーションの現在の推定値を決定することと、
検出信号の連続するセットを取得することと、検出信号の各セットが、前記１つまたは複数の検出器において、前記ターゲットデバイスからのビーコン信号を検出することによって、または前記ターゲットデバイスにおいて、前記１つまたは複数の無線送信機から送られたビーコン信号を検出することによって取得される、
検出信号の連続するセットごとに、
前記ターゲットデバイスのロケーションの前記現在の推定値を取り出すことと、
検出信号の前記セットの特性と前記ターゲットデバイスのロケーションの前記現在の推定値とに基づいて、現時点における前記ターゲットデバイスのための１つまたは複数の候補ロケーションを決定することと、
空間の前記領域の無線マップと前記候補ロケーションを比較することと、前記無線マップが、空間の前記領域内に含まれている電波伝播への障害物を識別する、
前記１つまたは複数の候補ロケーションから、前記無線マップに一致する１つまたは複数の実現可能な候補ロケーションを識別することと、
前記１つまたは複数の実現可能な候補ロケーションに基づいて前記ターゲットデバイスのロケーションの新しい推定値を決定することと、
前記ターゲットデバイスのロケーションの前記現在の推定値として前記新しい推定値を設定することと
を行うことと
を備える方法。
検出信号の連続するセットが取得されるたびに前記無線マップが更新される、請求項１に記載の方法。
前記無線マップが、前記検出信号の実測値と前記検出信号の各々のための期待値を比較することによって更新される、請求項２に記載の方法。
前記ターゲットデバイスのための１つまたは複数の候補ロケーションを決定するステップが、
検出信号の１つまたは複数の前のセットに少なくとも部分的に基づいて前記ターゲットが前記１つまたは複数の検出器または無線送信機に対して移動している推定速度および／または方向を決定すること
を備える、請求項１に記載の方法。
前記ターゲットが移動している前記速度および／または方向が、前記ターゲットデバイスに取り付けられた磁気コンパスまたは慣性センサから取得された測定値に少なくとも部分的に基づいて推定される、請求項４に記載の方法。
前記ターゲットデバイスのための１つまたは複数の候補ロケーションを決定するステップが、
検出信号の前記セットの特性に基づいて、１つまたは複数の候補ロケーションの予備セットを決定することと、
１つまたは複数の候補ロケーションの前記予備セットから、前記ターゲットデバイスのロケーションの前記現在の推定値に一致しない１つまたは複数の候補ロケーションを破棄することとを備え、
空間の前記領域の無線マップと前記候補ロケーションを比較する前記ステップが、前記ターゲットデバイスのロケーションの前記現在の推定値に一致しない前記候補ロケーションが破棄された状態で、１つまたは複数の候補ロケーションの前記予備セットを使用して実行される、請求項４に記載の方法。
候補ロケーションの前記予備セットの各々が破棄される場合、前記方法が、前記ターゲットデバイスが移動している前記推定速度および／または方向を修正することを備える、請求項６に記載の方法。
コンピュータによって実行されたとき、請求項１に記載の方法を前記コンピュータに実行させるコンピュータ実行可能命令を備えるコンピュータ可読記憶媒体。
空間の領域内に含まれているターゲットデバイスの位置を特定する無線測位方法であって、
空間中の複数のポイントにある１つまたは複数の検出器によって、前記ターゲットデバイスからのビーコン信号を検出することによって、または前記ターゲットデバイスにおいて、空間の前記領域中の１つまたは複数の無線送信機から送られたビーコン信号を検出することによって検出信号の第１のセットを取得することと、
検出信号の前記第１のセットの特性に基づいて、前記ターゲットデバイスのロケーションの現在の推定値を決定することと、
１つまたは複数の反復ごとに、
前記ターゲットデバイスのロケーションの前記現在の推定値に少なくとも部分的に基づいて、前記ターゲットデバイスのための１つまたは複数の新しい候補ロケーションを予測することと、
空間の前記領域の無線マップと前記候補ロケーションを比較することと、前記無線マップが、空間の前記領域内に含まれている電波伝播への障害物を識別する、
前記１つまたは複数の候補ロケーションから、前記無線マップに一致する１つまたは複数の実現可能な候補ロケーションを識別することと、
前記実現可能な候補ロケーションに基づいて、前記ターゲットデバイスが位置することが予測される空間のサブ領域を決定することと、
空間の前記サブ領域中の１つまたは複数の検出器において、前記ターゲットデバイスから送られたビーコン信号を検出することによって、または前記ターゲットデバイスにおいて、空間の前記サブ領域中の１つまたは複数の無線送信機から送られたビーコン信号を検出することによって検出信号のさらなるセットを取得することと、
検出信号の前記さらなるセットの特性と前記１つまたは複数の実現可能なロケーションとに基づいて、前記ターゲットデバイスのロケーションの新しい推定値を決定することと、
前記ターゲットデバイスのロケーションの前記現在の推定値として前記新しい推定値を設定することと
を行うことと
を備える方法。
検出信号の連続するセットが取得されるたびに前記無線マップが更新される、請求項９に記載の方法。
前記無線マップが、前記検出信号の実測値と前記検出信号の各々のための期待値を比較することによって更新される、請求項１０に記載の方法。
前記ターゲットデバイスのための１つまたは複数の候補ロケーションを決定するステップが、
検出信号の１つまたは複数の前のセットに少なくとも部分的に基づいて前記ターゲットが前記１つまたは複数の検出器または無線送信機に対して移動している推定速度および／または方向を決定すること
を備える、請求項９に記載の方法。
前記ターゲットが移動している前記速度および／または方向が、前記ターゲットデバイスに取り付けられた磁気コンパスまたは慣性センサから取得された測定値に少なくとも部分的に基づいて推定される、請求項１２に記載の方法。
コンピュータによって実行されたとき、請求項１に記載の方法を前記コンピュータに実行させるコンピュータ実行可能命令を備えるコンピュータ可読記憶媒体。