JP2021505855A - 移動経路およびマップ・オブジェクトに基づく位置較正 - Google Patents

Abstract

【課題】方法と、コンピュータ・プログラム製品と、システムとが提供される。【解決手段】この方法と、コンピュータ・プログラム製品と、システムとはたとえば、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内で経時的なモバイル物品の位置を特定する移動経路データを得るステップと、機械論理によってマップ・データに基づき、かつ移動経路データに基づいてモバイル物品の較正位置データを決定するステップであって、このマップ・データに基づき、かつ移動経路データに基づいてモバイル物品の較正位置データを決定するステップは、インフラストラクチャ・フィーチャの座標位置データを特定するマップ・データを用いるステップを含む、決定するステップと、この決定するステップに基づいて１つ以上の出力を提供するステップとなどを含み得る。【選択図】図１

Description

「モノのインターネット」（ＩｏＴ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）は、インターネットの次の顕著な革命として認識されている。いわゆるＩｏＴとは、たとえば道、道路、建築物、給水システム、および家庭用機器などのさまざまな実世界の物体に検知デバイス様のものを提供し、それらをインターネットを通じて接続することによって特定のプログラムを実行して、これらの実世界の物体のリモート制御またはそれらとの直接通信を達成することを示す。ＩｏＴは、接続されるオブジェクトの範囲を電子機器からあらゆる種類の実世界の物体に広げ、すなわちインタフェースを介してワイヤレス・ネットワークに接続することによってさまざまな種類の物体に提供される無線周波数識別（ＲＦＩＤ：ｒａｄｉｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｓ）、センサ、およびバイナリ・コードなどによって、人間−機械の通信および対話、ならびにオブジェクト間の通信および対話をアーカイブする。その結果、ネットワーク形成によって多くの実世界の物体をモニタおよび動作でき、それらの挙動を人間の利便性のためにプログラムおよび分析できる。

移動経路およびマップ・オブジェクトに基づく位置較正の方法と、コンピュータ・プログラム製品と、システムとを提供することである。

本発明の１つの態様によると、方法が提供される。この方法はたとえば、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内で経時的なモバイル物品の位置を特定する移動経路データを得るステップと、機械論理によってマップ・データに基づき、かつ移動経路データに基づいてモバイル物品の較正位置データを決定するステップであって、このマップ・データに基づき、かつ移動経路データに基づいてモバイル物品の較正位置データを決定するステップは、インフラストラクチャ・フィーチャの座標位置データを特定するマップ・データを用いるステップを含む、決定するステップと、この決定するステップに基づいて１つ以上の出力を提供するステップとなどを含み得る。

別の態様において、コンピュータ・プログラム製品が提供され得る。このコンピュータ・プログラム製品は、１つ以上の処理回路によって可読であり、かつ方法を行うための１つ以上のプロセッサによる実行のための命令を保存するコンピュータ可読ストレージ媒体を含み得る。この方法はたとえば、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内で経時的なモバイル物品の位置を特定する移動経路データを得るステップと、機械論理によってマップ・データに基づき、かつ移動経路データに基づいてモバイル物品の較正位置データを決定するステップであって、このマップ・データに基づき、かつ移動経路データに基づいてモバイル物品の較正位置データを決定するステップは、インフラストラクチャ・フィーチャの座標位置データを特定するマップ・データを用いるステップを含む、決定するステップと、この決定するステップに基づいて１つ以上の出力を提供するステップとなどを含み得る。

さらなる態様において、システムが提供され得る。このシステムは、たとえばメモリなどを含み得る。加えてこのシステムは、メモリと通信する１つ以上のプロセッサを含み得る。さらにこのシステムは、方法を行うためにメモリを介して１つ以上のプロセッサによって実行可能なプログラム命令を含み得る。この方法はたとえば、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内で経時的なモバイル物品の位置を特定する移動経路データを得るステップと、機械論理によってマップ・データに基づき、かつ移動経路データに基づいてモバイル物品の較正位置データを決定するステップであって、このマップ・データに基づき、かつ移動経路データに基づいてモバイル物品の較正位置データを決定するステップは、インフラストラクチャ・フィーチャの座標位置データを特定するマップ・データを用いるステップを含む、決定するステップと、この決定するステップに基づいて１つ以上の出力を提供するステップとなどを含み得る。

本明細書に示される技術を通じて、付加的な特徴が実現される。方法、コンピュータ・プログラム製品、およびシステムを含むがそれに限定されないその他の実施形態および態様が本明細書に詳細に記載されており、請求される本発明の一部とみなされる。

ここで本発明の好ましい実施形態が単なる例として、以下の図面を参照して説明されることとなる。

一実施形態による、複数の物品およびマネージャ・システムを有するシステムを示すブロック図である。 一実施形態によって行われ得る方法を示す流れ図である。 一実施形態による、他のコンポーネントと相互動作するコンピューティング・ノードによって行われ得る方法を示す流れ図である。 一実施形態による管理者ユーザ・インタフェースを示す図である。 一実施形態によるコンピューティング・ノードによって行われ得る方法を示す図である。 一実施形態によるインフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域のオーバーヘッド・マップを示す図である。 一実施形態による、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域と、インフラストラクチャ・フィーチャに関して確立されたバッファ・ゾーンとを示す拡張オーバーヘッド・マップを示す図である。 一実施形態によるインフラストラクチャ・フィーチャに関してバッファ・ゾーンを確立するステップを示す図である。 一実施形態によるインフラストラクチャ・フィーチャに関してバッファ・ゾーンを確立するステップを示す図である。 一実施形態による、複数の報告座標位置移動経路が重ね合わされたバッファ・ゾーンを有するインフラストラクチャ・フィーチャを示す図である。 一実施形態による、インフラストラクチャ・フィーチャに対する理想的な移動経路が重ね合わされたインフラストラクチャ・フィーチャを示す図である。 一実施形態による、インフラストラクチャ・フィーチャに対する自然な移動経路が重ね合わされたインフラストラクチャ・フィーチャを示す図である。 一実施形態による、インフラストラクチャ・フィーチャに対する移動経路が重ね合わされたインフラストラクチャ・フィーチャを示す図である。 一実施形態によるコンピューティング・ノードを示す図である。 一実施形態によるクラウド・コンピューティング環境を示す図である。 一実施形態による抽象化モデル・レイヤを示す図である。

図１は、本明細書に示される一実施形態によるシステム１００のブロック図である。図１の実施形態のシステム１００は、たとえばネットワーク１８０によって接続されたコンピューティング・ノード・ベースのデバイスなどの多数のデバイスを含み得る。たとえば、ネットワーク１８０は物理ネットワークまたは仮想ネットワークであってもよい。物理ネットワークは、たとえばコンピュータ・サーバおよびコンピュータ・クライアントなどの多数のコンピューティング・ノードまたはシステムを接続する物理的遠隔通信ネットワークなどであり得る。これに対し、仮想ネットワークはたとえば、多数の物理ネットワークまたはその一部を組み合わせて論理仮想ネットワークにできる。

一実施形態において、システム１００は、関連するデータ・リポジトリ１１２を有するマネージャ・システム１１０と、物品１２０Ａ〜１２０Ｚと、クライアント・コンピュータ・デバイス１３０Ａ〜１３０Ｚと、管理者クライアント・コンピュータ・デバイス１３５と、メッセージング・システム１４０と、１つ以上の付加的なシステム１５０とを含んでもよく、これらはネットワーク１８０を介して互いに接続されて互いに通信し、ネットワーク１８０はたとえば通信プロトコルのＴＣＰ／ＩＰスイートなどを介して、図１に示されるさまざまなコンポーネント間の双方向通信をサポートできる。一実施形態において、各物品１２０Ａ〜１２０Ｚは、その物品の現在位置を特定する位置データを報告する機能を有し得る。一実施形態において、各物品１２０Ａ〜１２０Ｚは、コンピューティング・ノードを有するコンピュータを備えた物品である。

一実施形態における物品１２０Ａ〜１２０Ｚは、システム１００による位置追跡を受けるモバイル物品であり得る。

一実施形態におけるメッセージング・システム１４０はソーシャル・メディア・システムに含まれてもよく、かつたとえばＨＴＭＬファイル、ＣＳＳファイル、画像ファイル、およびＪａｖａ（Ｒ）スクリプト・ファイルなどを含むファイルの集合を含み得る。一実施形態におけるメッセージング・システム１４０は、たとえばＦＡＣＥＢＯＯＫ（Ｒ）（Ｆａｃｅｂｏｏｋ（Ｒ）はフェイスブック社（Ｆａｃｅｂｏｏｋ，Ｉｎｃ．）の登録商標である）、ＴＷＩＴＴＥＲ（Ｒ）（Ｔｗｉｔｔｅｒ（Ｒ）はツイッター社（Ｔｗｉｔｔｅｒ，Ｉｎｃ．）の登録商標である）、ＬＩＮＫＥＤＩＮ（Ｒ）（ＬｉｎｋｅｄＩｎ（Ｒ）はリンクトイン・コーポレーション（ＬｉｎｋｅｄＩｎ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）の登録商標である）、またはＩＮＳＴＡＧＲＡＭ（Ｒ）（Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（Ｒ）はインスタグラム社（Ｉｎｓｔａｇｒａｍ，ＬＬＣ）の登録商標である）などのソーシャル・メディア・システムによって提供され得る。一実施形態におけるメッセージング・システム１４０は、ソーシャル・メディア・システムと共通の特徴を有し得るが、たとえばマネージャ・システム１１０を動作する企業エンティティなどによってカスタム提供されてもよい。

一実施形態におけるマネージャ・システム１１０は、物品１２０Ａ〜１２０Ｚ、クライアント・コンピュータ・デバイス１３０Ａ〜１３０Ｚ、管理者クライアント・コンピュータ・デバイス１３５、メッセージング・システム１４０、および１つ以上の付加的なシステム１５０の各々の外部かつリモートにあり得る。一実施形態におけるマネージャ・システム１１０は、物品１２０Ａ〜１２０Ｚ、クライアント・コンピュータ・デバイス１３０Ａ〜１３０Ｚ、管理者クライアント・コンピュータ・デバイス１３５、メッセージング・システム１４０、および１つ以上の付加的なシステム１５０のうちの１つ以上と共に位置してもよい。

マネージャ・システム１１０は、たとえば物品１２０Ａ〜１２０Ｚの位置情報を較正するための較正プロセス１１４などのさまざまなプロセスを実行できる。較正プロセスを実行するマネージャ・システム１１０は、たとえば物品の移動経路データに基づき、かつ物品１２０Ａの領域におけるインフラストラクチャ・フィーチャの情報を特定するマップ・データに基づくなどして、物品１２０Ａ〜１２０Ｚのうちの物品に対する較正位置を定めることができる。

マネージャ・システム１１０のデータ・リポジトリ１１２は、マップ・エリア２１２１と、登録移動経路履歴エリア２１２２と、未較正位置データ・エリア２１２３と、較正位置データ・エリア２１２４とを含み得る。マップ・エリア２１２１において、データ・リポジトリ１１２はマップに対するデータを保存できる。マップ・エリア２１２１のマップ・データは、たとえば１つ以上の地方自治体のマップなどを含み得る。一実施形態において、マップ・エリア２１２１のマップは、地方自治体のインフラストラクチャ・フィーチャ、たとえば建築物もしくは壁またはその両方などと、こうしたフィーチャの正確な座標位置情報、たとえば測量品質または測量品質に近い信頼できる品質の座標位置などとを特定できる。登録移動経路履歴エリア２１２２において、データ・リポジトリ１１２は、システム１００の履歴の間に登録された登録移動経路に対するデータを保存できる。本明細書にさらに示されることとなるとおり、較正位置データの提供のために登録移動経路が用いられ得る。

未較正位置データ・エリア２１２３において、データ・リポジトリ１１２は未較正位置データを保存できる。未較正位置データ・エリア２１２３は、システム１００のさまざまな物品１２０Ａ〜１２０Ｚの未較正位置データを保存できる。位置データ・エリア２１２４において、データ・リポジトリ１１２は較正位置データを保存できる。較正位置データ・エリア２１２４は、システム１００の物品１２０Ａ〜１２０Ｚの較正位置データを保存できる。本明細書にさらに示されることとなるとおり、マネージャ・システム１１０は物品１２０Ａ〜１２０Ｚの位置に対するデータを保存できる。いくつかの使用のシナリオにおいて、未較正位置データ・エリア２１２３の未較正位置データは十分であってもよく、未較正位置データ・エリア２１２３のデータが用いられ得る。しかし、他の使用のシナリオにおいては、物品１２０Ａ〜１２０Ｚのより正確な位置データが有用であってもよい。

較正位置データが有用であり得る使用のシナリオにおいて、マネージャ・システム１１０は較正プロセス１１４を実行して、たとえば物品に対する未較正位置データおよびその他のデータなどに基づいて、物品１２０Ａ〜１２０Ｚのうちの物品に対する較正位置データを提供できる。

物品１２０Ａ〜１２０Ｚの各物品はさまざまなプロセスを実行でき、物品１２０Ａ〜１２０Ｚの各物品は関連するデータ・リポジトリ１２２を含み得る。物品１２０Ａを参照しながら物品１２０Ａ〜１２０Ｚの詳細を説明するが、物品１２０Ａに関して記載される構成要素は物品１２０Ａ〜１２０Ｚの各物品に適用され得ることが強調される。

物品１２０Ａは、移動経路プロセス１２３および決定プロセス１２４を含むさまざまなプロセスを実行できる。物品１２０Ａのデータ・リポジトリ１２２は、マップ・エリア２２２１、登録移動経路履歴エリア２２２２、もしくは現行移動経路エリア２２２３、またはその組み合わせを含み得る。

物品１２０Ａは移動経路プロセス１２３を実行して、物品１２０Ａの現在位置を反復的に記録でき、したがって経時的な位置データによって物品１２０Ａの移動経路が定められ得る。移動経路プロセス１２３の実行は、現行移動経路エリア２２２３に物品１２０Ａの現在位置を特定する未較正位置データを記録するステップを含み得る。図１のシステム・ブロック図からはさらに、物品１２０Ａ〜１２０Ｚの各物品がＧＰＳ衛星１６０と通信し得ることが分かる。移動経路プロセス１２３の実行において位置データを得ることは、物品１２０Ａの搭載ＧＰＳセンサ・デバイスから位置データを得ることを含み得る。本明細書の実施形態は、こうした位置データは有用であり得るが、特定の適用に対して許容不可能な精度レベルを含み得ることを認識している。本明細書の実施形態は、位置データの精度を改善するために位置データを較正することを示す。

決定プロセス１２４を実行する物品１２０Ａは、物品１２０Ａに対する較正位置データまたは較正データの決定に有用な情報を決定できる。決定プロセス１２４を実行する物品１２０Ａは、物品１２０Ａの移動経路データに基づいて物品１２０Ａに対する較正位置データを決定でき、たとえば移動経路プロセス１２３の実行の出力に基づき、かつ物品１２０Ａの領域におけるインフラストラクチャ・フィーチャの情報を特定するマップ・データに基づくなどして決定できる。

物品１２０Ａのデータ・リポジトリ１２２は、たとえばその物品１２０Ａが現在入っている地方自治体の中などの地理的区域内のインフラストラクチャの情報を特定する１つ以上のマップを、マップ・エリア２２２１に保存できる。マップ・エリア２２２１に保存される１つ以上のマップは、マネージャ・システム１１０のデータ・リポジトリ１１２から定期的にダウンロードされ得る。データ・リポジトリ１２２は、登録移動経路履歴エリア２２２２に登録経路に対するデータを保存できる。登録移動経路履歴エリア２２２２のデータは、マネージャ・システム１１０の登録移動経路履歴エリア２１２２からマネージャ・システム１１０によって定期的にダウンロードされ得る。現行移動経路エリア２２２３において、データ・リポジトリ１２２は物品１２０Ａの現行経路に対するデータを保存できる。現行移動経路エリア２２２３においては、たとえば物品１２０ＡのＧＰＳセンサ・デバイスの出力などが経時的に記録され得る。

図１の実施形態における物品１２０Ａはさまざまなプロセスを実行できるが、一実施形態における物品１２０Ａ〜１２０Ｚは電池で電力供給されてもよく、電力消費低減のための特徴化を有し得る。一実施形態において、物品１２０Ａ（ここでは物品１２０Ａ〜１２０Ｚすべてを代表する）は、移動経路プロセス１２３もしくは決定プロセス１２４またはその両方を実行する能力がなくてもよい。一実施形態において、物品１２０Ａのデータ・リポジトリ１２２には、マップ・エリア２２２１、登録移動経路履歴エリア２２２２、もしくは現行移動経路エリア、またはその組み合わせが存在しなくてもよい。一実施形態において、物品１２０Ａは最小限の数の無線信号受信デバイスを有し得る。たとえば一実施形態において、コンピュータを備え、かつコンピュータ・ノードを備えた物品であり得る物品１２０Ａの無線信号受信デバイスは、軌道周回衛星からの無線信号を受信する全地球測位センサ（ＧＰＳ：Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｅｎｓｏｒ）センサ・デバイスと、マネージャ・システム１１０との通信をサポートするための単一のワイヤレス通信デバイス・ネットワーク・アダプタとに限られ得る。単一のワイヤレス通信デバイス・ネットワーク・アダプタは、たとえばＬＰＷＡＮネットワークとの双方向通信のサポートのために構成された低電力広域ネットワーク（ＬＰＷＡＮ：ｌｏｗ ｐｏｗｅｒ ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）無線トランシーバなどによって提供され得る。一実施形態において、物品１２０Ａにはディスプレイがなくてもよい。

本明細書の実施形態は、たとえばＧＰＳベースの位置決定サービスなどの位置決定サービスから入手可能な位置データが、場合によってはたとえばいくつかの適用に対しては好適だが他の適用に対しては好適でない精度などの、低レベルの精度を有することがあることを認識している。加えて本明細書の実施形態は、位置データに関する精度の問題に対処するために利用可能な方法が、かなりのリソース消費もしくは付加的なハードウェア・コンポーネントまたはその両方を必要とし得ることを認識している。たとえば、補助ＧＰＳの解決策は、最初のＧＰＳベースのデータを、たとえばＷｉＦｉまたはセルラ・サービス・ネットワークなどの他の位置データ・ソースからの位置データを用いて較正することを必要とすることがある。しかしこれらの解決策は、たとえば付加的なハードウェア（１つ以上の付加的な無線トランシーバ）、付加的な無線信号送信、もしくは無線信号送信の付加的な処理、またはその組み合わせなどを必要とする。本明細書の実施形態は、こうした「解決策」が電力消費の低減とは逆であることを認識している。本明細書の実施形態は、低コストであり、電力消費を低減し、かつ加工の点で軽量である解決策によって、位置データの精度に対処する。本明細書の実施形態は、たとえば「モノのインターネット」（ＩｏＴ）適用などに有用であり得る。いくつかのＩｏＴ適用は、たとえば安価または低コストの物品の大きなフリートの追跡から利益を受け得る。こうした物品は、地理的区域全体にわたってあちこちに移動するか、または移動されるモバイル物品であってもよい。本明細書の実施形態は、こうしたモバイル物品が限られたハードウェアおよび処理機能を含むように構成されるときに、こうしたモバイル物品を正確に追跡できる。モバイル物品のハードウェアおよび処理機能が限られることによって、電力消費を低減してモバイル物品の電池の寿命を増加させることができる。

再び図１のシステム・ブロック図を参照すると、一実施形態における物品１２０Ａ〜１２０Ｚは、たとえば地理的区域全体で借りることのできるレンタル自転車などの低コストの自転車などの個人用輸送物品によって提供され得る。レンタル自転車分配プランによると、レンタル自転車は、地理的区域の第１の位置から地理的区域の第２の位置まで乗ることによって動かされてもよい。マネージャ・システム１１０は、地理的区域全体にわたって物品の位置を追跡できることによる利益を得る。別の実施形態において、物品１２０Ａ〜１２０Ｚは、地理的区域全体にわたるそれぞれの個人の移動を支援するための別のタイプの個人用輸送（すなわち、複数の人物ではなく１人の人物を運ぶように構成された）物品、たとえばオートバイ、原動機付き自転車、車椅子、およびベビーカーなどによって提供され得る。当然のことながら、個人用輸送デバイスはモーター付きである必要はない。

本明細書の実施形態は、物品の誤った位置決定によってかなりの損失が現実化し得ることを認識している。物品がコンピューティング・ノード・ベースの物品であるいくつかの場合には、誤った位置決定の結果としてコンピュータ・ハードウェアの損失とともにネットワーク形成コンピューティング・ノードの損失、および重要なＩＯＴデータ生成機能を行い得る物品が提供する貴重なデータの損失がもたらされ得る。もしコンピュータを備えた物品が誤って位置決定されれば、再位置決定するためのリソース支出がかなりのものになる可能性があり、それはたとえば通知およびコンピュータ・ネットワーク・プロセスの配置、人間の探索チームの配置、エージェントへの通知、法律の執行、およびユーザによる生産性の損失などを伴い得る。

本明細書の実施形態は、精度の低い位置決定サービスによって位置決定されたモバイル物品が紛失する可能性があることを認識しており、さらに使用環境に物理的な視線障壁があることが予期される場合には紛失のリスクが高まり得ることを認識している。物理的な視線障壁の一例は、いたるところにある不透明な建築物の壁である。報告位置データに基づく物品が１メートル未満誤って位置決定されると、実際には壁の内側の領域にあっても壁の外側の領域にあると示され得る。こうした物品は、壁の外側の位置に到着したユーザには見えなくなる。本明細書の実施形態は、たとえば建築物の壁、その他の壁、たとえばフェンスまたは中庭の境界壁などのインフラストラクチャ・フィーチャによって定められる障壁によってもたらされる問題に対処するものである。本明細書の実施形態はたとえば、物品のたとえば１メートル未満、数メートル以内などの短い距離の誤った位置決定によって、実はその物品が実際にはインフラストラクチャ・フィーチャによって定められる第１の領域（例、第１の側）に位置するときに、その物品がインフラストラクチャ・フィーチャによって定められる第２の領域（例、第２の側）にあるという情報がもたらされ得ることなどの問題を認識している。特にいくつかの状況においては、物品の位置決定ができず、たとえば建築物の内側に「隠される」ことがあり、物品を位置決定または交換するためにかなりのリソースが費やされる可能性があり、かつ重要なデータ生成コンピューティング・ノードがないことによってネットワーク・コグニティブ・コンピューティング容量が低下し得るため、その損失は顕著であり得る。

マネージャ・システム１１０、もしくはたとえば物品１２０Ａなどの物品、またはその両方によって行われる方法が、図２の流れ図を参照して示される。方法２００はブロック２１０において、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内で経時的なモバイル物品の位置を特定する移動経路データを得るステップを含み得る。方法２００はブロック２２０において、機械論理によってマップ・データに基づき、かつ移動経路データに基づいてモバイル物品の較正位置データを決定するステップを含んでもよく、このマップ・データに基づき、かつ移動経路データに基づいてモバイル物品の較正位置データを決定するステップは、インフラストラクチャ・フィーチャの座標位置データを特定するマップ・データを用いるステップを含む。方法２００はブロック２３０において、この決定するステップに基づいて１つ以上の出力を提供するステップを含み得る。

図３の流れ図を参照して方法２００の具体例が示されており、図３は物品１２０Ａがマネージャ・システム１１０、クライアント・コンピュータ・デバイス１３０Ａ、およびＧＰＳ衛星１６０と相互動作する状況における動作を示している。

ブロック１１０１において、マネージャ・システム１１０は、ブロック１２０１において物品１２０Ａが受信するためのマップ・データを送信し得る。マネージャ・システム１１０が地理的区域全体にわたって物品の位置を追跡するという記載されるシナリオを参照して、マネージャ・システム１１０は更新されたマップ・データを物品１２０Ａ〜１２０Ｚに定期的にプッシュすることによって、これらの物品が定期的に新たな関連マップ・データによって更新されるようにできる。プッシュされるマップ・データは、たとえば建築物の壁および壁を定めるかまたは有するその他の構造などの、地理的区域のインフラストラクチャ・フィーチャに対するデータを含み得る。インフラストラクチャ・フィーチャは、直線状のエッジまたは別のジオメトリのエッジを定め得る。電力節約の目的のために、マップ・データをプッシュする頻度は適度であり得る。一実施形態において、物品１２０Ａは最初の配置の際に１回のデータ・プッシュまたは実質的に１回のデータ・プッシュを受け得る。一実施形態において、マップ・データのプッシュは、物品１２０Ａがたとえば電池充電などのためにマネージャ・システム１１０のリソースに有線ドッキングされたときに限られ得る。ブロック１１０１におけるマップ・データのプッシュとともに、マネージャ・システム１１０は、たとえば登録移動経路データなどのその他の有用なデータを登録移動経路履歴エリア２２２２にプッシュでき、登録移動経路履歴エリア２２２２は地理的区域を移動する物品１２０Ａ〜１２０Ｚの登録移動経路に対するデータを保存する。

ブロック１２０２において、物品１２０Ａは位置データを得るステップを行い得る。物品１２０Ａに電源が入っている時間中、物品１２０Ａは物品１２０Ａの位置データを反復的に得ることができる。ブロック１２０２において、位置データを得るステップには位置データを記録するステップが付随し得ることによって、物品１２０Ａの現行移動経路を特定するデータが反復的に記録されて利用可能となる。物品１２０Ａは、データ・リポジトリ１２２の現行移動経路エリア２２２３に、現行移動経路を定める現在位置データを反復的に記録できる。ブロック１２０２において、物品１２０Ａは物品１２０ＡのＧＰＳセンサ・デバイスの出力に基づく位置データを得ることができ、このセンサ・デバイスは、ＧＰＳ衛星１６０から受信した信号に基づいて、位置座標によって提供される報告位置データを出力できる。ＧＰＳ衛星１６０はブロック１６０１において、ブロック１２０２において物品１２０Ａが受信するための無線信号を物品に反復的に送信し得る。物品１２０Ａはブロック１２０２において、物品１２０Ａの位置データを得るステップの一部として無線信号の受信を行い得る。

ブロック１２０２において、物品１２０Ａは、ブロック１１０２においてマネージャ・システム１１０が受信するための位置データをマネージャ・システム１１０に送信することによって、マネージャ・システムは位置データを受信することによって送信された位置データを得ることができる。ブロック１１０２において経時的に位置データを受信することによって、マネージャ・システム１１０は未較正位置データ・エリア２１２３に、経時的な位置データ値によって定められる物品１２０Ａに対する移動経路データを記録できる。

ブロック１６０１における物品１２０Ａによる使用のための衛星信号を送信するステップと、ブロック１２０２における位置データを記録するステップとは反復的であってもよく、かつブロック１２０２および１１０２（マネージャ・システム１１０を伴う）における位置データを送信および受信するステップは反復的であり得る。

一実施形態において、異なる反復プロセスの反復頻度は異なり得る。ブロック１２０２において物品１２０Ａが受信するためのブロック１６０１における衛星信号は連続的であってもよく、現行移動経路エリア２２２３への位置データの記録は第１のサンプル・レートであってもよく、マネージャ・システム１１０への位置データの送信は第２のサンプル・レートであってもよく、第２のサンプル・レートは第１のサンプル・レートよりも低いことで、一実施形態において、物品１２０Ａによって現行移動経路エリア２２２３に保存される現行移動経路の解像度は、マネージャ・システム１１０によって未較正位置データ・エリア２１２３に保存される物品１２０Ａに対する現行移動経路の解像度よりも高くなる。マネージャ・システム１１０が物品１２０Ａから報告位置データを受信し得るとき、それと同時にマネージャ・システム１１０はたとえば物品１２０Ａ〜１２０Ｚなどのモバイル物品のフリートの各物品から位置データを受信し得る。

ブロック１１０２において報告位置データを受信するとき、マネージャ・システム１１０は、物品１２０Ａ〜１２０Ｚの物品の未較正位置データを保存する未較正位置データ・エリア２１２３を更新できる。本明細書に示されるとおり、マネージャ・システム１１０は較正モードにおいて動作するように構成されてもよく、較正モードにおいてシステム１１０は物品１２０Ａ〜１２０Ｚの１つ以上、たとえば物品１２０Ａなどの位置を特定する位置データの精度を較正して改善する。

較正が有用であり得るいくつかのシナリオが想定される。使用の場合の１つにおいて、物品１２０Ａは紛失することがあり、管理者ユーザは物品１２０Ａの位置を較正するための活動を開始してもよい。

図４を参照すると、管理者クライアント・コンピュータ・デバイス１３５のディスプレイにおける表示に対する管理者ユーザ・インタフェース９００が示されている。管理者ユーザ・インタフェース９００は、手動で動作される管理者ユーザ・インタフェースであり得る。管理者ユーザ・インタフェース９００は、物品１２０Ａ〜１２０Ｚの任意の物品の位置較正の手動開始のためのエリア９０２を含み得る。エリア９０４において、管理者ユーザは物品１２０Ａ〜１２０Ｚのうちの特定の物品に対する識別子を入力でき、実行ボタン９０６を用いて選択された特定の物品の較正を開始できる。実行ボタン９０６の選択の際に、マネージャ・システム１１０は較正プロセス１１４を活動化し得る。それに応答して、物品１２０Ａは較正プロセス１１４を応答的に開始して、物品１２０Ａの較正位置情報を定め得る。

図３に示される特定のシナリオにおいて、物品１２０Ａの位置を較正するための位置較正は、マネージャ・システム１１０がクライアント・コンピュータ・デバイス１３０Ａから受信する要求に応答したものであり得る。一実施形態において、再び図１を参照すると、システム１００は、物品１２０Ａ〜１２０Ｚに含まれる物品の複数のユーザによるレンタルをサポートし得る。たとえば、物品１２０Ａ〜１２０Ｚは地理的区域全体にわたる予め定められたドッキング位置においてドッキングされ得るが、ドッキング・エリアは非公式であってもよく、場合によってはマーク付けされていないことがある。他の使用の場合においては、特定のレンタル・プログラムによって、非公式のドッキング・ルールが存在することもあるし、特定のドッキング・ルールがないこともある。一実施形態におけるレンタル・プランによると、レンタル・プランはシステム１００の２人のユーザ間の物理的受け渡しに適応し得る。各々のユーザは、クライアント・コンピュータ・デバイス１３０Ａ〜１３０Ｚのうちの異なるものを動作し得る。この物理的受け渡しのシナリオ自体が非公式であってもよく、たとえば物品１２０Ａは第１のユーザによって予め定められた位置に残されてもよく、第１のユーザは第２のユーザが到着する前にその予め定められた位置から出てもよい。

図３の流れ図に示されるシナリオにおいて、示されるクライアント・コンピュータ・デバイス１３０Ａは、レンタルした物品１２０Ａを受け取るために予め定められた位置に到着したこうした第２のユーザによって使用されるクライアント・コンピュータ・デバイスであるかもしれないが、たとえば物品１２０Ａに対する最終位置データ、すなわちブロック１２０３において送信された位置データが不正確で、たとえば不透明な壁などの視線障壁によって隠されているために、物品１２０Ａは特定された予め定められた位置に存在しない。したがって図３の流れ図を参照すると、クライアント・コンピュータ・デバイス１３０Ａはブロック１３０１において、マネージャ・システム１１０がブロック１１０３において受信するための送信をマネージャ・システム１１０に行って、レンタル・プラットフォームを管理するマネージャ・システム１１０が、クライアント・コンピュータ・デバイス１３０Ａのユーザによって紛失されたことが示された物品１２０Ａの現在位置を較正することを要求できる。

ブロック１１０３における要求の受信に応答して、マネージャ・システム１１０は較正プロセス１１４を活動化できる。マネージャ・システム１１０はブロック１１０３とブロック１１０４とのループを行って、トリガ条件が起こったかどうかを反復的に判定してもよく、図３の流れ図に示されるトリガ条件とは、クライアント・コンピュータ・デバイス１３０Ａによる要求の送信によって活動化される位置決定要求のトリガ条件である。

ブロック１１０４においてトリガ条件が起こったと判定されることに基づいて、マネージャ・システム１１０はブロック１１０５に進んで、物品１２０Ａの現行移動経路およびマップ・データに基づいて物品１２０Ａの較正位置の決定を行い得る。ブロック１１０５においてマネージャ・システム１１０が較正位置を決定したことに基づいて、ブロック１１０６においてマネージャ・システム１１０は１つ以上の出力を提供し得る。この１つ以上の出力は、ブロック１３０２においてクライアント・コンピュータ・デバイス１３０Ａが受信するための通知を送信するステップを含み得る。通知はたとえば、ブロック１１０５において決定された較正データのデータなどを含み得る。通知はたとえば、「物品はメイン・ストリート１００の建築物の内側の座標Ｘ、Ｙにあります」などのユーザ・フレンドリなインジケータを含み得る。

ブロック１１０５において決定される較正位置データは、さまざまなデータを含み得る。一実施形態において、較正データは領域分類子を含み得る。本明細書に示されるとおり、本明細書に示される誤って位置決定された物品は、インフラストラクチャ・フィーチャに関する領域分類を有してもよく、たとえばインフラストラクチャ・フィーチャによって定められるインフラストラクチャ・フィーチャに関する第１の領域または第２の領域内に位置決定され得る。ブロック１１０５における較正データを決定するステップは、こうした領域分類を決定するステップを含み得る。加えて、ブロック１１０５における較正データを決定するステップは、調整された移動経路データを定めるための経時的な調整座標位置データを含む調整座標位置データを決定するステップを含み得る。ブロック１１０２において受信される物品１２０Ａの報告位置データの調整位置データを提供するために、マネージャ・システム１１０は、たとえばコンピュータ・ベースの物品１２０Ａに対して定められた領域分類と、登録移動経路履歴エリア２１２２の登録移動経路データとのうちの１つ以上などに基づく機械論理ルールを適用し得る。物品１２０Ａの報告未較正位置データがインフラストラクチャ・フィーチャの第１の領域内でその物品を位置決定し、かつ較正プロセスの動作によってその物品が第２の領域にあると分類されるとき、ブロック１１０５においてマネージャ・システム１１０は、移動経路を定めるそれぞれの関連時間を有する座標値の集合にオフセットを適用して、ブロック１１０５において較正移動経路データ（例、オフセットによって調整され得るもの）が提供されるようにできる。移動経路を定める一番最近タイムスタンプされた位置データが、現行移動経路を定め得る。よって、物品が特定の位置に留まっていることを示す位置データは、移動経路データから除外できる。マネージャ・システム１１０は、較正位置がインフラストラクチャ・フィーチャの位置と矛盾する（例、インフラストラクチャ・フィーチャと交差する）か、または移動されないことが定められるインフラストラクチャ・フィーチャに近接する位置と矛盾することを避けるために適用される機械論理ルールに基づいて、オフセットの値を確認できる。マネージャ・システム１１０は、インフラストラクチャに関して移動されない区域を定めるために、登録移動経路履歴エリア２１２２のデータを調べ得る。

ブロック１１０５においてマネージャ・システム１１０が物品１２０Ａに対する較正位置データを決定したことに基づいて、ブロック１１０６においてマネージャ・システム１１０は１つ以上の出力を提供し得る。提供される１つ以上の出力は、たとえば較正位置データ（例、領域分類、較正現在位置データ、および経時的な較正位置データ（較正移動経路データ）のうちの１つ以上）を較正位置データ・エリア２１２４（例、領域分類および較正位置データに対して）および登録移動経路履歴エリア２１２２（例、較正移動経路データおよび領域分類に対して）に保存するための出力などを含み得る。提供される１つ以上の出力は、たとえば通知を送信するための出力などを含んでもよく、この通知はたとえば、管理者クライアント・コンピュータ・デバイスに通知を送信することによって管理者ユーザ・インタフェース９００の管理者ユーザに対して決定された較正データを特定する通知、もしくはクライアント・コンピュータ・デバイス１３０Ａに通知を送信することによってクライアント・コンピュータ・デバイス１３０Ａのユーザに対して決定された較正データを特定する通知、またはその両方などである。ブロック１１０７において、マネージャ・システム１１０は別の要求を待つためにブロック１１０３に戻り得る。

ブロック１１０５における較正位置データを決定するステップの決定を行うマネージャ・システム１１０のさらなる説明を、図５の流れ図を参照して記載する。ブロック５０２において、マネージャ・システム１１０は、物品１２０Ａの移動経路データを得るステップを行い得る。一実施形態におけるブロック５０２は、マネージャ・システム１１０が未較正位置データ・エリア２１２３から、較正を受ける物品の一番最近の移動経路を定めるデータを得るステップを含み得る。物品１２０Ａは静止することがあり、しばらくの間静止位置データ値を報告することがあり、物品１２０Ａに対する一番最近の移動経路は、現在時刻よりも前のタイムスタンプを有してもよいことが理解されるだろう。

ブロック５０６においてマネージャ・システム１１０は、ブロック５０２で得られた物品１２０Ａに対する移動経路データが、物品１２０Ａに近接するインフラストラクチャ・フィーチャの確立されたバッファ・ゾーン内であるかどうかを判定できる。物品１２０Ａがインフラストラクチャ・フィーチャの確立されたバッファ・ゾーン内にないという判定に基づいて、マネージャ・システム１１０はブロック５１０に進み得る。ブロック５１０においてマネージャ・システム１１０は、マネージャ・システム１１０が既存の位置データの較正を行わずに物品１２０Ａに対する既存の未較正位置データを用いることとすることを定め得る。

ブロック５１４においてマネージャ・システム１１０は、ブロック５０２において得られた物品１２０Ａの取得（例、一番最近の）移動経路データの分類のためのテストを適用できる。決定ブロック５１８が示すとおり、マネージャ・システム１１０は、物品１２０Ａの得られた移動経路（経時的な位置）を分類するための１つ以上の分類を行い得る。ブロック５１８において最終分類テストが完了したとき（またはそれより早く、たとえば信頼水準閾値が満たされたことなどに基づいて）、マネージャ・システム１１０はブロック５２２に進んで、ブロック５１４で行われた１つ以上の分類の結果に基づいて較正位置データを提供するステップを行い得る。ブロック５１４で行われる１つ以上の分類は、得られた移動経路データと前述のマップ・データとに基づいてもよく、このマップ・データはデータ・リポジトリ１２２のマップ・エリア２１２１から得られてもよい。ブロック５１４において、マネージャ・システム１１０は物品１２０Ａの現行移動経路を分類するために異なるプロセスを反復的に適用でき、ブロック５１８においてマネージャ・システム１１０は最終分類プロセスが行われたことを判定してもよく、そのときにマネージャ・システム１１０はブロック５２２に進んで較正位置データを提供できる。

本明細書の実施形態は、インフラストラクチャ・フィーチャに関連したモバイル物品の移動経路に関する分類が、インフラストラクチャ・フィーチャに関連したモバイル物品の位置を定めることに有用であり得ることを認識している。本明細書の実施形態は、モバイル物品が移動を停止してなおもインフラストラクチャ・フィーチャに近接している場合に、インフラストラクチャ・フィーチャに関連したモバイル物品の移動経路に関する分類が、インフラストラクチャ・フィーチャに関連したモバイル物品の位置を定めることに有用であり得ることを認識している。本明細書の実施形態は、インフラストラクチャ・フィーチャが建築物の壁であるときに、インフラストラクチャ・フィーチャがたとえば外側などの第１の領域と、第２の領域（内側）とを定め得ることを認識している。加えて本明細書の実施形態は、たとえば建築物などのインフラストラクチャ・フィーチャが、たとえば戸口または一般的に単に開口部と名付けられ得るその他のタイプの開口部などの開口部を含み得ることを認識している。本明細書の実施形態は、開口部を有するインフラストラクチャ・フィーチャに関連したモバイル物品の可能な移動経路が以下を含むことを認識している。（ａ）第１の領域（外側）から第２の領域（内側）への移動を特徴とする移動経路（進入）、および（ｂ）モバイル物品の第２の領域（内側）から第１の領域（外側）への移動を特徴とする移動経路（退出）。

本明細書の実施形態はさらに、インフラストラクチャ・フィーチャに関連するモバイル物品の現在位置、たとえば第１の領域にあるか第２の領域にあるか（外側または内側）などは、モバイル物品の一番最近の移動経路に基づき得ることを認識しており、すなわち、たとえば外側などの第１の領域の物品は（ａ）第２の領域から第１の領域への（退出）移動経路に分類される移動経路を示したこととなり、現在第２の領域にある物品は（ｂ）第１の領域から第２の領域への（進入）移動経路に分類される経路を示したこととなる。ブロック５１４において分類を行うためのプロセスは、物品１２０Ａによって第１の分類移動経路または第２の分類移動経路が示されたかどうかを定めるためのプロセスを含んでもよく、第１の分類移動経路および第２の移動経路はインフラストラクチャ・フィーチャに関する異なる領域を示す。開口部を有するインフラストラクチャ・フィーチャに関連する分類の例が提供されているが、本明細書の実施形態は、インフラストラクチャ・フィーチャに関するモバイル物品の位置の分類のために、あらゆる任意の形状のインフラストラクチャ・フィーチャに関連する移動経路データが有用であり得ることを認識している。

ブロック５０６を参照して示されるとおり、マネージャ・システム１１０はブロック５１４において移動経路の分類を行う前に、バッファ・ゾーン判定フィルタリングを行い得る。ここで、一実施形態におけるブロック５０６のバッファ・ゾーン・フィルタリングを説明する。ブロック５０６におけるバッファ・ゾーン・フィルタリングは、物品１２０Ａの現行移動経路がインフラストラクチャ・フィーチャの確立されたバッファ・ゾーン内にあるかどうかを判定するステップを含み得る。

図４に示される管理者ユーザ・インタフェース９００を再び参照すると、管理者ユーザは、較正位置データの提供に有用なマップを作成するために管理者ユーザ・インタフェース９００を用い得る。一実施形態において、たとえば物品１２０Ａなどの物品の較正位置データの提供に用いるためのマップは、たとえば建築物の壁、およびそれ自体は建築物の一部ではない壁などのインフラストラクチャ・フィーチャに関して確立されたバッファ・ゾーンを含み得る。較正の実行に用いるためのマップを作成するために、管理者ユーザは図４に示される管理者ユーザ・インタフェース９００のエリア９１２を用い得る。管理者ユーザはたとえば選択エリア９１３を用いて開始マップを選択でき、この開始マップはたとえば１つ以上の他のシステム１５０などから公式に入手可能であってもよく、一実施形態においてはＧＯＯＧＬＥ ＭＡＰＳ（Ｒ）（Ｇｏｏｇｌｅ Ｍａｐｓ（Ｒ）はグーグル社（Ｇｏｏｇｌｅ，Ｉｎｃ．）の登録商標である）によって提供され得る。

一実施形態において、開始マップは上面図の衛星画像マップであり得る。一実施形態における開始マップは、マップ上のフィーチャに対する正確な、たとえば測量品質または測量品質に近い座標位置データなどによってタグ付けされ得る。マップ作成エリア９１２を参照すると、管理者ユーザはゾーン・エリア９１４を用いて、マネージャ・システム１１０によるゾーンの確立を促進する構成データを提供できる。管理者ユーザ・インタフェース９００のエリア９１５は、現在のマップ、もしくはマップに関連する地理的区域、またはその両方に対する識別子を表示できる。管理者ユーザはエリア９１６を用いて、選択されたマップに表示されたインフラストラクチャ・フィーチャの自動認識を開始でき、さらに選択されたマップに表示されたインフラストラクチャ・フィーチャに関するバッファ・ゾーンの自動確立を開始できる。図６のマップ６００に示される選択された開始マップの表示には、表示６０１Ｒ〜６１２Ｒが含まれてもよく、これらはたとえば建築物を定める建築物の壁および建築物に関連しない壁などによって提供される、たとえばインフラストラクチャ・フィーチャの衛星画像表示などである。

管理者ユーザはエリア９１６を用いて、インフラストラクチャ・フィーチャの表示として表示６０１Ｒ〜６１２Ｒを自動的に認識するか、または代替的に、たとえばこうしたフィーチャの座標位置情報を含むなどして属性を特定する、マップに関連付けられた予めマーク付けされたタグを読取ることによってインフラストラクチャ・フィーチャのデータを得るためにマネージャ・システム１１０によって行われるプロセスを開始できる。

マネージャ・システム１１０は、マップ６００におけるインフラストラクチャ・フィーチャの表示を識別するために、たとえばエッジ検出およびコーナー検出アルゴリズムなどを使用できる。加えて、たとえばＧＯＯＧＬＥ ＭＡＰＳ（Ｒ）などのさまざまなマップ・サービス・システムから、インフラストラクチャ・フィーチャを示すためのタグによって予めマーク付けされた拡張マップを得ることができる。拡張マップは、たとえば道路、水域などを含むマップのフィーチャと、たとえば建築物および壁などのインフラストラクチャ・フィーチャとをタグ付けするためにタグ付けされ得る。いくつかの場合に、拡張マップは、建築物の壁がたとえば建築物の屋根などの残りのコンポーネントとは異なる態様でタグ付けされるようにタグ付けされ得る。本明細書のいくつかの実施形態においては、本明細書に示されるインフラストラクチャ・フィーチャ・データとして用いるために建築物の壁のデータを提供することが有利であってもよい。マネージャ・システム１１０は、たとえば適切なタグ付け情報端部を得ること、または建築物の外周を定める既知のデータに基づいて壁のデータを導出するための関数を適用すること（例、壁はＮｃｍの均一な厚さを有するという仮定を適用すること）などによって、建築物の壁のデータと残りの建築物のデータとを区別できる。本明細書におけるたとえばインフラストラクチャ・フィーチャおよびその他のフィーチャなどのマップ・フィーチャは、マップ・オブジェクトとみなされ得る。

エッジ検出アルゴリズムは、たとえばキャニー（Ｃａｎｎｙ）エッジ検出スキーム、エッジ・シニング・スキーム、もしくは微分エッジ検出スキーム、またはその組み合わせなどを使用できる。コーナー検出アルゴリズムは、たとえばハリソン・ステフェンス（Ｈａｒｒｉｓｏｎ Ｓｔｅｐｈｅｎｓ）コーナー検出プロセス、フォーストナー（Ｆｏｒｓｔｎｅｒ）コーナー検出プロセス、もしくはマルチスケール・ハリス（Ｈａｒｒｉｓ）オペレータ・プロセス、またはその組み合わせなどを使用できる。

管理者ユーザ・インタフェース９００のエリア９１６を用いて、管理者ユーザは、マップ・エリア２１２１およびマップ・エリア２２２１に保存するためのマップ・データに含ませるための識別されたインフラストラクチャ・フィーチャに関するバッファ・ゾーンを自動的に確立するために、マネージャ・システム１１０によって行われるプロセスを開始できる。インフラストラクチャ・フィーチャに関するバッファ・ゾーンを確立するために、マネージャ・システム１１０は識別されたインフラストラクチャ・フィーチャのエッジおよびコーナー座標位置を外向きに拡張でき、たとえば一実施形態においては検出されたエッジまたはコーナーの各々からＮメートル外向きに拡張できる。インフラストラクチャ・フィーチャの検出およびバッファ・ゾーンの確立は自動的に行われ得るが、自動的な動作は最初に常に行われないかもしれないことが予期されるため、編集機能を利用可能にでき、管理者ユーザはエリア９１７を用いてそれにアクセスできる。それによるインフラストラクチャに関連するバッファ・ゾーンの座標位置は、インフラストラクチャの座標位置に基づき得る。たとえば図７に示されるマップ６００などのマップのバッファ・ゾーンおよびインフラストラクチャ・フィーチャの座標位置は、たとえば測量品質または測量品質に近い品質などの信頼できる品質の座標位置であり得る。

エリア９１７は、管理者ユーザが最初に定められたインフラストラクチャ・フィーチャ、およびこうしたフィーチャに関して確立されたバッファ・ゾーンを編集することを可能にする。たとえば、最初のマップ分類子はインフラストラクチャ・フィーチャを別のタイプのフィーチャと誤って分類することがあり、または非インフラストラクチャ・フィーチャがインフラストラクチャ・フィーチャと誤って分類されることがある。自動的に確立されたバッファ・ゾーンは、たとえば観察されたパターンに基づいてバッファ・ゾーンの動作を改善するために外周が手動成形されたエリアを含むように編集されてもよい。

図７を参照すると、インフラストラクチャ・フィーチャの表示６０３Ｒ〜６０５Ｒに関して確立されたバッファ・ゾーン６０３ＺＲ〜６０５ＺＲの表示と、ジオフェンス外周表示６０３ＰＲ〜６０５ＰＲとが示されている。図８〜９のそれぞれには、たとえば建築物の壁または建築物の一部ではない壁などによって提供され得るインフラストラクチャ・フィーチャ８０２に関連して確立され得る、ジオフェンス外周８０２Ｐを定めるバッファ・ゾーン８０２Ｚの付加的な例が示されている。図７〜９を参照すると、インフラストラクチャに関するバッファ・ゾーンは、インフラストラクチャ・フィーチャを包含するジオフェンスを定める外周を有し得ることが分かる。

ブロック５０６（図５）において行われ得るバッファ・ゾーン・フィルタリングのさらなる説明が図１０を参照して提供され、図１０は、図７に示される拡張マップのインフラストラクチャ表示６０４Ｒによって表されるインフラストラクチャ・フィーチャ６０４を示す。確立されたバッファ・ゾーン６０４Ｚは、図７に示される拡張マップにおいて示されるバッファ・ゾーン表示６０４ＺＲによって表される。

示されるインフラストラクチャ・フィーチャ６０４およびその関連して確立されたジオフェンス外周６０４Ｐを有するバッファ・ゾーン６０４Ｚとともに、バッファ・ゾーン６０４Ｚおよびインフラストラクチャ・フィーチャ６０４に関連する物品１２０Ａ〜１２０Ｚの異なる移動物品のさまざまな移動経路８１１〜８１３の描写が示されている。移動経路８１１〜８１３は、たとえばブロック１１０２において送信された報告位置データなどに基づく報告移動経路位置データを表しており、これらは不正確であって地理的区域の物理的環境によって課せられる制限と矛盾することがある（移動経路８１２は壁を通って延在して壁と交差していることを注記する）。移動経路８１１は第１の移動物品の報告位置データ移動経路であり、移動経路８１２は第２の仮定的移動物品の報告位置データ移動経路であり、移動経路８１３は第３の仮定的移動物品の報告位置データ移動経路である。

注記されるとおり、記載される例における移動経路８１１〜８１３は、移動経路に示されるモバイル物品の真の座標位置を示さずに、較正を受けて補正されるような不正確である可能性のある位置決定プロセスによって報告される位置を示すことがある。それにもかかわらず本明細書の実施形態は、インフラストラクチャ・フィーチャの確立されたバッファ・ゾーン、たとえばバッファ・ゾーン６０４Ｚなどにおいてモバイル物品を位置決定するために、そのモバイル物品が実際にバッファ・ゾーン６０４Ｚが確立されたインフラストラクチャ・フィーチャ６０４の近くを妥当に移動している場合には、不正確な位置データであっても用いられ得ることを認識している。たとえば本明細書の実施形態は、たとえば個人用輸送物品などの移動物品は、いくつかのシナリオにおいてたとえば建築物などのインフラストラクチャ・フィーチャのエッジと平行に走る方向にかなり延長された期間にわたって移動することが予期され得ることを認識している。

バッファ・ゾーンによって行われ得るフィルタリングを参照すると、マネージャ・システム１１０はブロック５０６（図５）において、バッファ・ゾーンの寸法に基づいて定められる経路距離に対する移動経路が、経路距離のたとえば７０％、８０％、９０％などの閾値パーセンテージの距離よりも長くバッファ・ゾーン内にあるときに、たとえば較正を受ける物品の一番最近の移動経路データなどの得られた移動経路がバッファ・ゾーン内であることを定め得る。

図１０を参照すると、ブロック５０６においてマネージャ・システム１１０は、移動経路８１１および８１２が経路の閾値距離よりも長くバッファ・ゾーン６０４Ｚ内にあると判定でき、したがって経路８１１および８１２を処理中のマネージャ・システム１１０はブロック５１４に進み得る。ブロック５０６において移動経路８１３を調査中のマネージャ・システム１１０は、バッファ・ゾーン６０４Ｚ内にある経路８１３のセグメントが閾値を超えていないことに基づいて、経路８１３がバッファ・ゾーン６０４Ｚ内にないと判定でき、さらなる較正プロセスを行うために進まずにブロック５１０に進んで、対応する物品に対する既存の未較正位置データを用いることができる。マネージャ・システム１１０は、経路がバッファ・ゾーンに属するかどうかを調べるときには遠距離移動経路のデータを除外でき、たとえばバッファ・ゾーンの寸法などに基づいて、現在位置から閾値距離離れた距離などを除外できる。

ブロック５０６においてバッファ・ゾーン・フィルタリングを行うために、マネージャ・システム１１０は最初に、インフラストラクチャ・フィーチャおよびバッファ・ゾーンに対する信頼できる精度の座標値を特定するマップ・エリア２１２１のデータにアクセスし得る。ブロック５０６においてマネージャ・システム１１０は、物品１２０Ａの現在の報告位置データに基づいて、適切なインフラストラクチャ・フィーチャおよびバッファ・ゾーンのデータを選択できる。すなわちマネージャ・システム１１０は、物品１２０Ａに対する未較正位置データによって、物品１２０Ａの現在の座標に対する最も近い座標を有するインフラストラクチャ・フィーチャ（例、シリアル番号識別子によって識別され得るもの）およびバッファ・ゾーン・データ（例、同じシリアル番号識別子によって識別され得るもの）を選択できる。本明細書の実施形態は、物品１２０Ａの位置データがこの段階では未較正であり得るにもかかわらず、選択されたインフラストラクチャ・フィーチャおよびバッファ・ゾーンが報告位置データによって示される物品１２０Ａの現在位置に対する最も近い位置を定める関連座標位置データを有することに基づいて適切なインフラストラクチャ・フィーチャおよびバッファ・ゾーン・データを選択する目的のために十分であり得ることを認識している。

ここで、ブロック５１４（図５）においてマネージャ・システム１１０によって行われ得るさまざまな移動経路分類について説明する。

ブロック５１４においてマネージャ・システム１１０は、得られた移動経路の分類を行うために、得られた移動経路と、インフラストラクチャ・フィーチャの信頼できる精度の座標位置を特定するマップ・データとの比較に基づいて、その移動経路が正確か不正確かを分類できる。分類を行うために、マネージャ・システム１１０は機械論理ルールを適用でき、ここではインフラストラクチャ・フィーチャと交差する物品の移動経路は不正確と認識されてフラグ付けされる。ブロック５１４において行われ得る分類プロセスの１つによると、マネージャ・システム１１０は得られた移動経路と、１つ以上のインフラストラクチャ・フィーチャのマップで特定された座標との１つ以上の交差に基づいて、得られた移動経路が正確または不正確であることを分類でき、かつ／または「正確」もしくは「不正確」の分類に信頼水準を割り当て得る。図１０を参照すると、マネージャ・システム１１０は、インフラストラクチャと交差していない経路８１１に対する正確の分類に対して、インフラストラクチャ・フィーチャ６０４と交差している経路８１２よりも高い信頼水準を割り当て得ることが分かるだろう。一実施形態において、得られた移動経路が精密な経路によってのみナビゲートされ得る特に複雑な１つ以上のインフラストラクチャ・フィーチャと交差していないことをマネージャ・システム１１０が判定するとき、マネージャ・システムは正確の分類に高い信頼水準を割り当てることができ、かつ定められた較正位置データとしての物品の現在位置データ、物品の一番最近の移動経路データ、および現在位置データによる物品の領域分類を提供するために進み得る。

ブロック５１４においてマネージャ・システム１１０によって行われ得る別の分類プロセスの実施形態が図１１を参照して説明され、図１１は実際の移動する物品によって移動できる複数の真の座標移動経路８２１〜８２５を示している。図１１に示される可能な真の座標移動経路８２１〜８２５のサンプリングは真の経路であって、不正確であり得る単なる報告移動位置値経路ではないため、示される経路はどれも図１０の例における報告位置値移動経路８１２の場合のような無効条件を示さないことが分かる。表Ａを参照すると、各サンプル移動経路８２１〜８２５は方向変更の配列として表すことができ、たとえば表Ａにまとめられるとおり、経路８２１に対する方向配列の西北西（ＷＮＷ：Ｗｅｓｔ，Ｎｏｒｔｈ，Ｗｅｓｔ）、および経路８２２に対する方向配列の東南東（ＥＳＥ：Ｅａｓｔ，Ｓｏｕｔｈ，Ｅａｓｔ）などである。さらに本明細書の実施形態は、こうした方向変更配列を真の座標移動経路サンプル８２１〜８２５の目的位置に基づく異なる分類に相関させ得ることを認識している。さまざまな移動経路８２１〜８２５に対する異なる方向変更配列に関連する分類を、下の表Ａにまとめている。

一実施形態によると、ブロック５１４（図５）において現行経路を分類するためのプロセスは、データ・リポジトリのＬＵＴエリア２１２５から得られた表Ａによるルックアップ・テーブル（ＬＵＴ：ｌｏｏｋｕｐ ｔａｂｌｅ）を用いて分類を行うステップを含み得る。ＬＵＴエリア２１２５のＬＵＴは、表Ａのデータ構造によって設計されてもよく、かつ異なる方向変更配列をインフラストラクチャ・フィーチャに関連する異なる位置分類に関連付けることができ、この位置分類はたとえば、インフラストラクチャ・フィーチャに関する第１の領域もしくは第２の領域、または図１１を参照して説明される特定の例に関連する外側および内側の分類などである。ＬＵＴエリア２１２５は、マネージャ・システム１１０によってサービスされている地理的区域を示すマップに対して保存される各インフラストラクチャ・フィーチャ（例、６０４Ｒ〜６１１Ｒで表される）に対して、領域ＬＵＴに「方向変更配列」を保存できる。ＬＵＴエリア２１２５の各ＬＵＴは、自動機械論理、管理者ユーザによる手動編集、または機械論理と手動編集との組み合わせを用いて設計され得る。

図１０に示される報告位置移動経路を再び参照して、ブロック５０６（図５）において確立されたバッファ・ゾーン内にあると判定されたためにさらなる経路分類処理に適している、報告座標位置移動経路８１１および８１２を参照する。報告位置座標移動経路８１１および８１２を参照すると、マネージャ・システム１１０は経路８１１および８１２に対する方向変更配列を定めて、こうした方向変更配列に相違チェック処理を受けさせて、表Ａによるルックアップ・テーブル（ＬＵＴ）に記録された方向変更配列を定め得る。調査に基づいて、マネージャ・システム１１０は経路８１１および８１２の各々に対する方向変更配列が方向変更配列の東南東（ＥＳＥ）であることを定めることができ、これは「内側」の関連領域分類を有するＬＵＴ行エントリを有する方向配列と一致する。一実施形態において、得られた移動経路に対する方向配列を生成するために自動機械論理を活動化でき、既存のＬＵＴ行エントリに対するマッチングは、直接マッチングではなく最低相違スコアに基づいて定められ得る。本明細書において示される相違スコアリングは、たとえばコサイン類似性分析、クラスタリング分析、アフィニティ伝播、リカレンス・プロット処理、自己相似性行列処理、意味類似性分析、もしくは文字列メトリック分析、またはその組み合わせなどを使用できる。

重要なことに、報告座標位置データによると、経路８１２によって表される物品は図１０に示されるとおりインフラストラクチャ６０４に関して現在「外側」にあるにもかかわらず、表ＡによるＬＵＴを用いて行われる分類によって、図１０の経路８１２によって表されるモバイル物品はインフラストラクチャ・フィーチャ６０４に関して「内側」にあると分類され得ることが分かるであろう。経路８１２のモバイル物品がインフラストラクチャ・フィーチャ６０４に関して実際に内側にあるという判定に基づいて、マネージャ・システム１１０はブロック５２２（図５）において較正位置データを出力し得る。出力される較正位置データは、たとえばインフラストラクチャ・フィーチャに関する物品の「領域」、たとえば内側または外側、「第１の側」または「第２の側」、「第１の領域」、「第２の領域」または「第３の領域」などを示す座標位置データに関連するメタデータなどを含み得る。座標位置データはその較正のために調整されてもよく、たとえばその物品が実際にはインフラストラクチャ・フィーチャに関して内側にあり、インフラストラクチャ・フィーチャに関して外側にないという判定に基づいてオフセット補正などを受け得る。

マネージャ・システム１１０は、オフセットの属性を定めるために機械論理ルールを適用し得る。たとえば、報告座標位置データに基づく移動経路がインフラストラクチャ・フィーチャ６０４の外側にあり、インフラストラクチャ・フィーチャに関して内側にあることが定められるとき、較正に関連する値は過去のユーザのデータに基づいてもよく、たとえばデータ・リポジトリ１１２の登録移動経路履歴エリア２１２２のデータなどに基づき得る。たとえば、登録移動経路履歴エリア２１２２の登録経路データによって、ある領域の特定の位置は移動経路データによって移動されないことが示されることに基づいて無効であることが示されるとき、マネージャ・システム１１０はこうした位置を無効較正位置データ位置として特定でき、したがって較正位置データがこうした無効データとの矛盾を避けるように特定できる。

マネージャ・システム１１０は別の実施形態において、マップ６００（図６）の座標位置データを用いて交差および適合分析を行うことによって、オフセットの属性を定めるために機械論理ルールを適用でき、この座標位置データは現在の地理的エラーに対してマップ・エリア２１２１のマップ・データに位置決定され得る。オフセットの属性を定めるために、マネージャ・システム１１０は、第１の候補オフセットによって生成される候補較正移動経路がマップ・データにおいて特定されるインフラストラクチャ・フィーチャ６０４の座標と交差するかどうかを評価でき、もし交差が存在すれば、次の候補オフセットを評価でき、以下候補移動経路が「適合」してインフラストラクチャ・フィーチャ座標と交差しないと識別されるまで同様にでき、このときにマネージャ・システム１１０はインフラストラクチャ・フィーチャと交差しない候補移動経路を提供される較正移動経路として選択する。最初の候補移動経路の選択は、複数の候補移動経路のテストに関連する待ち時間を低減させるための本明細書に示される最初の領域分類（例、内側または外側）に基づき得る。

現行経路を分類するためにブロック５１４（図５）における分類プロセスを行うために、マネージャ・システム１１０は機械学習アルゴリズムを適用できる。たとえば本明細書に示されるとおり、報告座標位置が較正された後、マネージャ・システム１１０は較正された経路を、システム１００によって行われる今後の較正で用いるために登録移動経路履歴エリア２１２２に記録できる。一実施形態において、１１０５（図３）およびブロック５２２（図５）における較正位置データの提供に応答して、マネージャ・システム１１０は較正移動経路データを含む較正位置データをデータ・リポジトリ１１２に保存できる。一実施形態において、マネージャ・システム１１０は、各較正からもたらされる較正移動経路データを登録移動経路履歴エリア２１２２に保存できる。さらなる実施形態において、各登録移動経路を保存する際に、マネージャ・システム１１０は登録移動経路履歴エリア２１２２内の移動経路に、較正によって定められた領域分類（例、内側または外側）、およびインフラストラクチャ・フィーチャ・シリアル番号識別子を関連付け得る。したがって、たとえばマネージャ・システム１１０によってサービスされる地理的区域のインフラストラクチャ・フィーチャ６０４などの各インフラストラクチャ・フィーチャに対する登録移動経路履歴エリア２１２２は、物品１２０Ａ〜１２０Ｚの複数の履歴登録移動経路と、各登録移動経路に関連する領域分類とを含み得る。領域分類に関連する登録移動経路の情報は、領域分類を行うときにマネージャ・システム１１０がすぐに用いるためにデータ・リポジトリ１１２のＬＵＴエリア２１２５に保存され得る。

一実施形態において、ブロック５１４（図５）において現行経路分類を行うためのプロセスは、現在の報告未較正座標位置移動経路に、たとえば分類される物品の現在の報告位置に最も近いと判定されるなどした、識別された関連インフラストラクチャ・フィーチャに関連する履歴登録移動経路に関連する調査を受けさせるステップを含み得る。

図１２を参照すると、移動経路８３１〜８３５は異なる物品の較正座標位置移動経路であり、これらの移動経路はマネージャ・システム１１０による以前の較正に基づいて登録移動経路履歴エリア２１２２から得ることができる。経路８３１〜８３５の経路データが８２１〜８２５の経路データと異なり得る点は、８２１〜８２５の経路データが理想化された経路データを表し得るのに対し、移動経路８３１〜８３５の経路データは予期される環境ではなく自然に起こる状況の環境における物品の実際の移動を表す自然な移動経路データを表し得るところである。マネージャ・システム１１０によってデータ・リポジトリ１１２の登録移動経路履歴エリア２１２２に付加的な較正位置データが保存されるため、図１２に示される経路データは経時的に補足され得る。ブロック５１４において分類を行うために、マネージャ・システム１１０は、図１２に示される経路８３１〜８３５を参照して、図１０に示されるたとえば経路８１２などの現在の報告位置座標移動データ経路データを調査できる。この調査するステップは、較正処理を受けさせるための得られた移動経路８１２（図１０）と、８３１〜８３５の各参照移動経路（図１２）との相違スコアを定めるステップを含み得る。

本明細書において示される相違スコアリングは、たとえばコサイン類似性分析、クラスタリング分析、アフィニティ伝播、リカレンス・プロット処理、自己相似性行列処理、意味類似性分析、もしくは文字列メトリック分析、またはその組み合わせなどを使用できる。さらなる実施形態において、本明細書に示されるとおり、登録移動経路履歴エリア２２２２および２１２２に保存される各移動経路８３１〜８３５は、たとえば記載される例におけるインフラストラクチャ・フィーチャ６０４に関連する外側または内側などの、関連する「領域」分類を含み得る。一実施形態において、ＬＵＴエリア２１２５は、本明細書に示される参照移動経路（例、履歴経路のロギングによって提供され、かつ／または手動で生成される）を領域分類に関連付けるＬＵＴを含んでもよく、マネージャ・システム１１０はこうしたＬＵＴを用いて、マッチングおよびテーブル・ルックアップによって領域分類を定め得る。マネージャ・システム１１０は、調査中の図１０の得られた移動経路８１２を参照して、最低相違スコアを有する経路８３１〜８３５を選択でき、その経路をマッチング経路として選択できる。マネージャ・システム１１０は、選択されたマッチング（最低相違スコア）移動経路の領域分類をルックアップして、そのたとえば「外側」または「内側」などの分類を、ブロック５１４における分類処理を受ける移動経路に対する分類として使用できる。領域分類の実行に用いるためにＬＵＴに保存される移動経路は、表Ａに示される方向変更配列情報の情報を包含し得ることが分かるであろう。すなわち、登録移動経路履歴エリア２１２２に保存され得る本明細書の参照移動経路は、方向変更配列情報に加えて、相違スコアリングを行うために有用であり得るタイミング情報を含む付加的な情報を含むものと考えられ得る。

一実施形態においてマネージャ・システム１１０は、得られた移動経路をたとえば登録移動経路履歴エリア２１２２に保存された参照経路と比較するために、または表Ａに示されるＬＵＴを援助する分類のデータを定めるときに、たとえば図１０に示されるバッファ・ゾーン６０４Ｚなどのバッファ・ゾーンの外側の経路データを除外し得る。

移動経路の領域分類を定めるために登録移動経路履歴エリア２１２２を用いるために、マネージャ・システム１１０は、得られた移動経路と比べたときに最低相違スコアを有する登録移動経路の識別に分類を基づかせる必要はない。たとえば、較正を受ける得られた移動経路はＮの登録移動経路に逐次比較されてもよく、各比較に対する相違スコアおよび信頼水準が報告され得る。マネージャ・システム１１０は、各比較に基づいて更新される分類における総計信頼水準を維持でき、この総計信頼水準が閾値を超えたことに基づいて登録領域分類がトリガされ得る。よって、移動経路データが蓄積する際に持続的な短い待ち時間によって処理が行われ得る。

図１０の報告座標位置移動経路８１２および図１２の登録移動経路８３１〜８３５の記載される例において、マネージャ・システム１１０は経路８１２に対するマッチング経路として経路８３１を選択でき、経路８１２が図１０に示される報告座標位置データによって示されるようにインフラストラクチャ・フィーチャ６０４の外側にあるのではなく、インフラストラクチャ・フィーチャ６０４の「内側」の領域にあると再び分類し得る。マネージャ・システム１１０は、登録移動経路履歴エリア２１２２のデータがシステム１００の配置の継続時間を通じてたとえば反復的に補足され得るような特徴を有してもよく、よって反復的に更新される決定駆動データによって、システム１００の精度が反復的に改善される。こうした例の１つはすでに記載されている。すなわち、マネージャ・システム１１０は、領域分類を有する移動経路データが提供されるたびに登録移動経路履歴エリア２１２２を更新するように構成され得る。

図１３を参照して、別の例を説明する。図１３を参照すると、移動経路８４１〜８４５は、任意の形状を有し、かつジオフェンス外周８０２Ｐを有するジオフェンスを定めるバッファ・ゾーンを有することが示されるインフラストラクチャ・フィーチャ８０２に関する、異なるモバイル物品の未較正座標位置移動経路である。移動経路８４１〜８４５は未較正位置データ・エリア２１２３のデータに基づいて得られてもよく、かつ領域分類の実行に用いるために登録移動経路履歴エリア２１２２に保存され得る。移動経路８４１〜８４５は較正されなくてもよいが、マネージャ・システム１１０は移動経路８４１〜８４５の選択のために粗いフィルタを活動化して、候補移動経路がたとえば移動および視線に対する障壁を定めるインフラストラクチャ・フィーチャ８０２の位置を通過する経路などの無効な位置データを含むときには除外されるようにできる。移動経路８４１〜８４５は、バッファ・ゾーン８０２Ｚを通る移動物品の移動を表す通過移動経路であり得る。マネージャ・システム１１０は、各移動経路に対する領域分類を定めるための処理を行い得る。たとえば、マネージャ・システム１１０は、座標ＣＣおよびＤＤの間でバッファ・ゾーン８０２Ｚに入り、かつ座標ＡＡおよびＢＢの間で出ることを示す移動経路を領域分類「Ａ」（示される領域）を有すると分類でき、座標ＡＡおよびＢＢの間でバッファ・ゾーン８０２Ｚに入り、かつ座標ＣＣおよびＤＤの間で出ることを示す移動経路を領域分類「Ｂ」（示される領域）を有すると分類できる。実施形態において、移動経路処理は、確立されたバッファ・ゾーンの外側のデータを除外できる。

管理者ユーザ・インタフェース９００の経路登録エリア９２２を参照すると、管理者ユーザは、たとえば図６に示されるフィーチャ表示６０１Ｒ〜６１１Ｒに関連する任意のフィーチャなど、サービスされている地理的区域の任意の選択フィーチャに関連付けられた登録移動経路を再検討するためにエリア９２２を用い得る。エリア９２３を用いて、管理者ユーザは手動入力フィーチャにアクセスでき、それによって管理者ユーザは手動入力データによって登録移動経路履歴エリア２１２２の移動経路データを補足または置換でき、たとえばこの手動入力データは、たとえば障壁に対する特定の間隔距離に従うだろう、最小距離の経路に従うだろうなどといった物品の移動挙動に関する予め定められた想定に基づき得る理想化された予測経路データであるデータなどを含み得る。管理者ユーザ・インタフェース９００のエリア９２３を用いてデータ入力を手動入力することは、理想化された移動とは異なり得る自然な物品移動に対する管理者ユーザの知覚を表す管理者ユーザのランダム化データの入力も含み得る。登録移動経路履歴エリア２１２２に移動経路データを手動入力することは、さまざまな使用の場合に、たとえばマネージャ・システム１１０によってサービスされる地理的区域が拡張されて新たなインフラストラクチャ・フィーチャを包含する場合の迅速な配置を促進することなどのために有利であり得る。

別の実施形態において、マネージャ・システム１１０は、登録移動経路履歴エリア２１２２に新たな登録移動経路を入れることを促進するために、トレーニング・モードを実行できる。トレーニング・エリア９２４を用いて管理者ユーザはトレーニング・モードを活動化でき、それによって管理者ユーザは、それぞれの物品１２０Ａ〜１２０Ｚからの較正移動経路データのマネージャ・システム１１０の収集によって集められた移動経路データの入力を複製できる。

トレーニング・エリア９２４において、経路分類を行うためにマネージャ・システム１１０をトレーニングする目的のために、関連移動経路データが提供されているインフラストラクチャ・フィーチャのインデックス番号を表示するエリア９２５が表示され得る。インジケータ９２６および９２７は、管理者ユーザがトレーニング移動経路の開始位置および停止位置を指定することを可能にする開始および停止インジケータであり、こうした選択を自動化することもできる。示される使用の場合においては、たとえば管理者ユーザのスマートホンなどの管理者ユーザのモバイル・クライアント・コンピュータ・デバイスなどによって提供され得る管理者クライアント・コンピュータ・デバイス１３５に管理者ユーザ・インタフェース９００が表示され得る。管理者ユーザのクライアント・コンピュータ・デバイスは増強された位置決定能力を有してもよく、たとえば高出力高感度無線トランシーバ、および／または測量品質に近い位置精度を導出するために複数の位置決定技術のリソースを使用する補助ＧＰＳ能力などを有し得る。エリア９２８において、管理者ユーザは完了したトレーニング移動経路の領域分類を指定できる。

エリア９２４によって示されるトレーニング・モードが活動化されるとともに、管理者クライアント・コンピュータ・デバイス１３５は物品１２０Ａ〜１２０Ｚの移動する物品に固定的に取り付けられてもよく、モバイル物品が予期されるライブ配置シナリオにおける物品のライブ移動をシミュレートする方式で動かされる間に、管理者クライアント・コンピュータ・デバイス１３５の高精度の経路データが収集され得る。

サービスされている地理的区域の多数のインフラストラクチャ・フィーチャに対する高精度の経路データが収集されてもよく、各シミュレート経路によって管理者クライアント・コンピュータ・デバイス１３５は、サービスされている地理的区域のいくつかのインフラストラクチャ・フィーチャ（例、図６の６０１Ｒ〜６１１Ｒによって表される）の各々の位置に物理的に運搬されてもよく、同じプロセスが行われ得る。エリア９２８において、管理者は、行われる各トレーニング移動経路に対する領域指定（例、内側または外側、領域「Ａ」など）を入力できる。エリア９２６を参照して示されるトレーニング・モード・フィーチャを用いて提供されるすべてのデータは、登録移動経路履歴エリア２１２２に保存された配置モードの収集された較正位置登録移動経路履歴データを補足または置換するために、登録移動経路履歴エリア２１２２に記憶するためにマネージャ・システム１１０にアップロードされ得る。

本明細書に示されるとおり、一実施形態における物品１２０Ａは電池で電力供給されてもよく、電力消費低減のための特徴化を有し得る。一実施形態において、物品１２０Ａ（ここでは物品１２０Ａ〜１２０Ｚすべてを代表する）は、移動経路プロセス１２３または決定プロセス１２４を実行する能力がなくてもよい。一実施形態において、物品１２０Ａのデータ・リポジトリ１２２には、マップ・エリア２２２１、登録移動経路履歴エリア２２２２、もしくは現行移動経路エリア、またはその組み合わせが存在しなくてもよい。

さまざまな実施形態におけるシステム１００は、電力消費低減および位置決定精度増加の両方を達成することを目標とした処理の特定の分配を含み得る。図３の流れ図に戻ると、いくつかの実施形態におけるマネージャ・システム１１０はブロック１１０５において、マネージャ・システム１１０がブロック１１０５において決定の実行を開始することに基づいて物品１２０Ａからの特定のデータを要求してもよく、ブロック１２０３において特定のデータに対するこうした要求を受信したことに基づいて、物品１２０Ａは応答的に要求されるデータを送信し得る。一実施形態においては、位置データを現行移動経路エリア２２２３に記録する物品１２０Ａのベースライン・サンプリング・レートが、ブロック１１０２において未較正位置データ・エリア２１２３への記憶のために送信される位置データのサンプリング・レートよりも大きくなり得るようにシステム１００が構成され得る。こうした実施形態において、物品１２０Ａの一番最近の移動経路データを保存し得る現行移動経路エリア２２２３は、未較正位置データ・エリア２１２３の位置データよりも高い解像度であり得る。記載される配置は、ブロック１１０２における位置データの送信に関連するリソース消費を低減させる。

一実施形態において、マネージャ・システム１１０はブロック１１０５における較正のために、ブロック１２０３における物品１２０Ａから処理されている得られた経路に対するより高い解像度の移動経路データを受信することを要求し得る。別の実施形態において、バックグラウンドにおける物品１２０Ａは、現行移動経路エリア２２２３において表される一番最近の移動経路に対して、ブロック５０６を参照して示されるバッファ・ゾーン分類をローカルで行うことによって、バッファ・ゾーン所属分類が要求に応じて常に利用可能であるようにできる。ブロック１１０５においてマネージャ・システム１１０は、マネージャ・システム１１０の機械論理に基づいてバッファ・ゾーン所属分類を行うのではなく、物品１２０Ａによるバッファ・ゾーン所属分類の受信を要求できる。別の変形において、ブロック１２０２において物品１２０Ａによってマネージャ・システム１１０に反復的に送信される位置データは、物品１２０Ａによって決定された正のバッファ・ゾーン所属分類を含むメタデータを含むことが物品１２０Ａによってマーク付けされてもよく、マネージャ・システム１１０は受信された位置データがインフラストラクチャ・フィーチャのバッファ・ゾーンに関連することを示すこうしたメタデータの調査に基づいて、要求される較正を進めることを決定できる。別の変形において、ブロック１２０２において物品１２０Ａによってマネージャ・システム１１０に反復的に送信される位置データは、物品１２０Ａによって決定された正のバッファ・ゾーン所属分類を含むメタデータを含むことが物品１２０Ａによってマーク付けされてもよく、物品１２０Ａはブロック１２０２においてマネージャ・システム１１０に送信される送信位置データのサンプリング・レートを（ベースライン・サンプリング・レートから）増加させることによって、マネージャ・システム１１０は未較正位置データ・エリア２１２３において、バッファ・ゾーンの外部の位置データよりも高い解像度を有するバッファ・ゾーン内の位置の位置データを自動的に保存できる。一実施形態において、物品１２０Ａは較正のためのすべてのプロセス（例、図５のすべてのプロセスおよび図３のマネージャ・システム１１０に帰するプロセス）をローカルで行うように構成されるが、システム１００はローカル較正機能を選択時間にのみ活動化し、それはたとえば、無線信号の劣化によって未較正位置データ・エリア２１２３における物品の位置データの品質が閾値レベル未満に低減するとき、または現行移動経路エリア２２２３からの高解像度移動経路データのアップロードに関連するリソース消費が閾値よりも増加するとき、または物品１２０Ａがドッキングされて充電されているために物品１２０Ａのリソース消費があまり問題にならないときなどである。

物品１２０Ａの一番最近の移動経路を表すデータを現行移動経路エリア２２２３に保存するために、物品１２０Ａが実行し得るプロセスにおいては、一番最近の位置からの変化を示さないたとえばＧＰＳセンサ・デバイスなどから新たに得られる位置データ値は、現行移動経路エリア２２２３に記録されないか、または一番最近の位置からの変化を示す新たに得られる位置データ値よりも低いサンプリング・レートにて記録される。したがって、物品が移動している期間は、物品が移動していない期間よりも高い解像度にて自動的に記録される。

本明細書の特定の実施形態は、コンピュータ・ネットワークの領域において起こる問題に対処するためのコンピューティングの利点を含むさまざまな技術的なコンピューティングの利点を提供してもよい。本明細書の実施形態は、モバイル物品の電力消費の減少および電池寿命の改善を提供するため、物品はより長期間にわたり、より高い信頼性を伴ってネットワーク内で機能的であり続け得る。本明細書の実施形態は、付加的な無線信号の処理に頼ることなく、かつコンピュータ・ハードウェアを低減させて、高精度の位置決定サービスを提供できる。本明細書の実施形態は、複数のコンピュータ・ユーザから経時的に収集されたクラウドソーシング履歴データを用いた位置較正を提供するための人工知能（ＡＩ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）機械論理を特徴とし得る。本明細書の実施形態は、コンピュータ・ネットワーク・コンピューティング・ノードの物理的位置決定のために提供され、こうしたコンピューティング・ノードの移動は、こうしたコンピューティング・ノードの切断のリスクをもたらす。本明細書の実施形態は、メッセージング・システムを介して通信し得るコンピュータ・ユーザ間の対話を改善する。本明細書の実施形態は、コンピュータ・ネットワーク資産の追跡の改善を特徴としてもよく、かつ機械学習プロセスを特徴としてもよく、ここではネットワークによって提供される結果データとして経時的にコンピュータ・ネットワークによって行われる較正の精度および信頼性が、人工知能（ＡＩ）の改善のためにロギング、処理、およびアクセスされる。

図１４〜１６は、本明細書に示される１つ以上の実施形態によるコンピュータ・システムおよびクラウド・コンピューティングを含むコンピューティングのさまざまな実施形態を示す。

この開示はクラウド・コンピューティングに対する詳細な説明を含むが、本明細書に述べられている教示の実施はクラウド・コンピューティング環境に限定されないことが予め理解される。本発明の実施形態は、現在公知であるか、後に開発される任意のその他のタイプのコンピューティング環境とともに実現され得る。

クラウド・コンピューティングは、最小限の管理努力またはサービスのプロバイダとの対話によって迅速にプロビジョニングおよびリリースされ得る構成可能なコンピューティング・リソース（例、ネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想機械、およびサービス）の共有プールへの便利なオンデマンド・ネットワーク・アクセスを可能にするためのサービス配信のモデルである。このクラウド・モデルは少なくとも５つの特性と、少なくとも３つのサービス・モデルと、少なくとも４つの配置モデルとを含んでもよい。

特性は次のとおりである。
オンデマンド・セルフサービス。クラウド消費者は、たとえばサーバ時間およびネットワーク・ストレージなどのコンピューティング・ケイパビリティを、必要に応じて自動的に、サービスのプロバイダとの人的対話を必要とせずに一方的にプロビジョニングできる。
広範なネットワーク・アクセス。ケイパビリティはネットワークを通じて利用可能であり、異種シンまたはシック・クライアント・プラットフォーム（例、携帯電話、ラップトップ、およびＰＤＡ）による使用を促進する標準的な機構を通じてアクセスされる。
リソース・プール。マルチテナント・モデルを用いて複数の消費者にサービスするために、プロバイダのコンピューティング・リソースはプールされ、要求に従って異なる物理および仮想リソースが動的に割り当ておよび再割り当てされる。消費者は一般的に、提供されるリソースの正確な場所に対する制御も知識も有さないが、より高い抽象化レベルにおける場所（例、国、州、またはデータセンタ）を特定できてもよいという点で、場所独立性の意味が存在する。
迅速な順応性。ケイパビリティは、素早くスケール・アウトするために場合によっては自動的に、迅速かつ順応的にプロビジョニングされ、かつ素早くスケール・インするために迅速にリリースされ得る。消費者にとって、プロビジョニングのために利用可能なケイパビリティはしばしば無制限にみえ、任意のときに任意の量を購入できる。
サービスの測定。クラウド・システムは、サービスのタイプ（例、ストレージ、処理、帯域幅、およびアクティブ・ユーザ・アカウント）に対して適切な何らかの抽象化レベルにおいて計測ケイパビリティを利用することによって、リソースの使用を自動的に制御および最適化する。リソースの使用をモニタ、制御、および報告して、使用されるサービスのプロバイダおよび消費者の両方に対する透明性を提供できる。

サービス・モデルは次のとおりである。
サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ：Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）。消費者に提供されるケイパビリティは、クラウド・インフラストラクチャにおいて実行されるプロバイダのアプリケーションの使用である。アプリケーションは、さまざまなクライアント・デバイスからたとえばウェブ・ブラウザ（例、ウェブ・ベースのｅメール）などのシン・クライアント・インタフェースを通じてアクセス可能である。消費者はネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージ、または個々のアプリケーション・ケイパビリティさえも含む基礎的なクラウド・インフラストラクチャを管理または制御することはなく、例外となり得るのは限られたユーザ特有のアプリケーション構成設定である。
サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ：Ｐｌａｔｆｏｒｍ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）。消費者に提供されるケイパビリティは、プロバイダによってサポートされるプログラミング言語およびツールを用いて作成された、消費者が作成または取得したアプリケーションのクラウド・インフラストラクチャへの配置である。消費者はネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、またはストレージを含む基礎的なクラウド・インフラストラクチャを管理または制御することはないが、配置されたアプリケーションおよびおそらくはアプリケーション・ホスティング環境構成に対する制御を有する。
サービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ：Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｔｕｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）。消費者に提供されるケイパビリティは、オペレーティング・システムおよびアプリケーションを含み得る、消費者が任意のソフトウェアを配置および実行することが可能な処理、ストレージ、ネットワーク、およびその他の基本的なコンピューティング・リソースのプロビジョニングである。消費者は基礎的なクラウド・インフラストラクチャを管理または制御することはないが、オペレーティング・システム、ストレージ、配置されたアプリケーションに対する制御、およびおそらくはネットワーク形成コンポーネント（例、ホスト・ファイアウォール）の選択に対する限られた制御を有する。

配置モデルは次のとおりである。
プライベート・クラウド。このクラウド・インフラストラクチャは、ある組織に対してのみ動作される。これはその組織または第３者によって管理されてもよく、オンプレミスまたはオフプレミスに存在してもよい。
コミュニティ・クラウド。このクラウド・インフラストラクチャはいくつかの組織によって共有され、共通する関心事項（例、任務、セキュリティ要件、ポリシー、およびコンプライアンスの検討）を有する特定のコミュニティをサポートする。これはそれらの組織または第３者によって管理されてもよく、オンプレミスまたはオフプレミスに存在してもよい。
パブリック・クラウド。このクラウド・インフラストラクチャは、一般人または大規模な産業グループに対して利用可能にされ、クラウド・サービスを販売する組織が所有している。
ハイブリッド・クラウド。このクラウド・インフラストラクチャは２つ以上のクラウド（プライベート、コミュニティ、またはパブリック）の複合体であり、それらのクラウドは一意のエンティティを留めるが、データおよびアプリケーション・ポータビリティを可能にする標準または独自の技術（例、クラウド間のロード・バランシングのためのクラウド・バースティング）によってともに結合される。

クラウド・コンピューティング環境はサービス指向型であり、ステートレス性、低結合性、モジュラリティ、および意味的な相互運用性に焦点を合わせている。クラウド・コンピューティングの中心には、相互接続されたノードのネットワークを含むインフラストラクチャがある。

ここで図１４を参照すると、コンピューティング・ノードの例の概略が示される。コンピューティング・ノード１０は、クラウド・コンピューティング・ノードとして用いるために好適なコンピューティング・ノードの単なる一例であり、本明細書に記載される本発明の実施形態の使用または機能の範囲に関するいかなる限定を示唆することも意図されていない。とにかくコンピューティング・ノード１０は、上記に示される任意の機能が実現されるか、もしくはそれを行うか、またはその両方であり得る。コンピューティング・ノード１０は、クラウド・コンピューティング環境におけるクラウド・コンピューティング・ノードとして実現されてもよいし、クラウド・コンピューティング環境以外のコンピューティング環境におけるコンピューティング・ノードとして実現されてもよい。

コンピューティング・ノード１０にはコンピュータ・システム１２が存在し、このコンピュータ・システム１２は多数のその他の汎用目的または特定目的のコンピュータ・システムの環境または構成とともに動作する。コンピュータ・システム１２とともに用いるために好適であり得る周知のコンピュータ・システム、環境、もしくは構成、またはその組み合わせの例は、パーソナル・コンピュータ・システム、サーバ・コンピュータ・システム、シン・クライアント、シック・クライアント、ハンドヘルドまたはラップトップ・デバイス、マルチプロセッサ・システム、マイクロプロセッサ・ベースのシステム、セット・トップ・ボックス、プログラマブル家電機器、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ・システム、メインフレーム・コンピュータ・システム、および上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散型クラウド・コンピューティング環境などを含むが、それに限定されない。

コンピュータ・システム１２は、コンピュータ・システムによって実行されるたとえばプログラム・プロセスなどのコンピュータ・システム実行可能命令の一般的なコンテキストで記載されてもよい。一般的にプログラム・プロセスは、特定のタスクを行うか、または特定の抽象データ型を実現するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、ロジック、およびデータ構造などを含んでもよい。コンピュータ・システム１２は、通信ネットワークを通じてリンクされたリモート処理デバイスによってタスクが行われる分散型クラウド・コンピューティング環境において実施されてもよい。分散型クラウド・コンピューティング環境において、プログラム・プロセスは、メモリ・ストレージ・デバイスを含むローカルおよびリモート・コンピュータ・システム・ストレージ媒体の両方に位置してもよい。

図１４において、コンピューティング・ノード１０におけるコンピュータ・システム１２は、コンピュータ・デバイスの形で示されている。コンピュータ・システム１２のコンポーネントは、１つ以上のプロセッサ１６、システム・メモリ２８、およびシステム・メモリ２８を含むさまざまなシステム・コンポーネントをプロセッサ１６に結合するバス１８を含んでもよいが、それに限定されない。一実施形態において、コンピューティング・ノード１０は、非クラウド・コンピューティング環境のコンピューティング・ノードである。一実施形態において、コンピューティング・ノード１０は、図１５〜１６に関連して本明細書に示されるクラウド・コンピューティング環境のコンピューティング・ノードである。

バス１８は、メモリ・バスまたはメモリ・コントローラ、周辺装置用バス、アクセラレーテッド・グラフィクス・ポート、およびさまざまなバス・アーキテクチャのいずれかを用いたプロセッサまたはローカル・バスを含むいくつかのタイプのバス構造のいずれかの１つ以上を表す。限定ではなく例として、こうしたアーキテクチャはインダストリ・スタンダード・アーキテクチャ（ＩＳＡ：Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、マイクロ・チャネル・アーキテクチャ（ＭＣＡ：Ｍｉｃｒｏ Ｃｈａｎｎｅｌ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ：Ｅｎｈａｎｃｅｄ ＩＳＡ）バス、ビデオ・エレクトロニクス・スタンダーズ・アソシエーション（ＶＥＳＡ：Ｖｉｄｅｏ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）ローカル・バス、およびペリフェラル・コンポーネント・インターコネクト（ＰＣＩ：Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔｓ）バスを含む。

コンピュータ・システム１２は通常、さまざまなコンピュータ・システム可読媒体を含む。こうした媒体はコンピュータ・システム１２によってアクセス可能な任意の利用可能な媒体であってもよく、それは揮発性および不揮発性媒体、取り外し可能および取り外し不可能媒体の両方を含む。

システム・メモリ２８は、たとえばランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）３０もしくはキャッシュ・メモリ３２またはその両方などの、揮発性メモリの形のコンピュータ・システム可読媒体を含み得る。コンピュータ・システム１２はさらに、他の取り外し可能／取り外し不可能、揮発性／不揮発性コンピュータ・システム・ストレージ媒体を含んでもよい。単なる例として、取り外し不可能な不揮発性磁気媒体（図示されず、通常「ハード・ドライブ」と呼ばれる）からの読取りおよびそこへの書込みのために、ストレージ・システム３４が提供され得る。図示されていないが、取り外し可能な不揮発性磁気ディスク（例、「フレキシブル・ディスク」）からの読取りおよびそこへの書込みのための磁気ディスク・ドライブ、およびたとえばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、またはその他の光媒体などの取り外し可能な不揮発性光ディスクからの読取りまたはそこへの書込みのための光ディスク・ドライブが提供され得る。こうした場合には、各々が１つ以上のデータ媒体インタフェースによってバス１８に接続され得る。以下にさらに示されて説明されることとなるとおり、メモリ２８は、本発明の実施形態の機能を行うように構成されたプログラム・プロセスのセット（例、少なくとも１つ）を有する少なくとも１つのプログラム製品を含んでもよい。

プログラム・プロセス４２のセット（少なくとも１つ）を有する１つ以上のプログラム４０は、限定ではなく例としてメモリ２８に保存されてもよく、加えてオペレーティング・システム、１つ以上のアプリケーション・プログラム、その他のプログラム・プロセス、およびプログラム・データに保存されてもよい。プログラム・プロセス４２を含む１つ以上のプログラム４０は一般的に、本明細書に示される機能を行い得る。一実施形態において、マネージャ・システム１１０もしくは物品１２０Ａ〜１２０Ｚまたはその両方は、１つ以上のコンピューティング・ノード１０を含んでもよく、かつ図２の流れ図の方法２００を参照して記載される機能と、図３の流れ図を参照して記載されるマネージャ・システム１１０もしくは物品１２０Ａまたはその両方に帰する機能と、図５の流れ図の方法５００を参照して記載される機能とを行うための１つ以上のプログラム４０を含み得る。一実施形態において、マネージャ・システム１１０は１つ以上のコンピューティング・ノード１０を含んでもよく、かつ図３の流れ図において参照されるマネージャ・システム１１０を参照して記載される機能を行うための１つ以上のプログラム４０を含み得る。一実施形態において、物品１２０Ａは１つ以上のコンピューティング・ノード１０を含んでもよく、かつ図３の流れ図において参照される物品１２０Ａを参照して記載される機能を行うための１つ以上のプログラム４０を含み得る。一実施形態において、図１および本明細書全体を参照して示されるさまざまなコンポーネントは１つ以上のコンピューティング・ノード１０を含んでもよく、かつそれらのそれぞれの記載される機能を行うための１つ以上のプログラム４０を含み得る。１つ以上のプログラム４０によって行われるプロセスは、機械論理を定める。

加えてコンピュータ・システム１２は、たとえばキーボード、ポインティング・デバイス、ディスプレイ２４などの１つ以上の外部デバイス１４か、ユーザがコンピュータ・システム１２と対話することを可能にする１つ以上のデバイスか、もしくはコンピュータ・システム１２が１つ以上の他のコンピュータ・デバイスと通信することを可能にする任意のデバイス（例、ネットワーク・カード、モデムなど）か、またはその組み合わせと通信してもよい。こうした通信は、入力／出力（Ｉ／Ｏ：Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ）インタフェース２２を介して起こり得る。さらに、コンピュータ・システム１２はネットワーク・アダプタ２０を介して、たとえばローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、一般的な広域ネットワーク（ＷＡＮ）、もしくは公共ネットワーク（例、インターネット）、またはその組み合わせなどの１つ以上のネットワークと通信し得る。示されるとおり、ネットワーク・アダプタ２０はバス１８を介して、コンピュータ・システム１２のその他のコンポーネントと通信する。図示されていないが、コンピュータ・システム１２とともに他のハードウェアもしくはソフトウェア・コンポーネントまたはその両方が用いられ得ることが理解されるべきである。その例はマイクロコード、デバイス・ドライバ、冗長処理ユニット、外部ディスク・ドライブ・アレイ、ＲＡＩＤシステム、テープ・ドライブ、およびデータ・アーカイバル・ストレージ・システムなどを含むが、それに限定されない。ユーザ・インタフェース機能を提供するように構成され得る外部デバイス１４およびディスプレイ２４を有することに加えて、またはその代わりに、一実施形態におけるコンピューティング・ノード１０は、バス１８に接続されたディスプレイ２５を含み得る。一実施形態において、ディスプレイ２５はタッチ・スクリーン・ディスプレイとして構成されてもよく、かつユーザ・インタフェース機能を提供するように構成されてもよく、たとえば仮想キーボード機能および合計データの入力などを促進し得る。一実施形態におけるコンピュータ・システム１２は、バス１８に接続された１つ以上のセンサ・デバイス２７も含み得る。１つ以上のセンサ・デバイス２７は、代替的にＩ／Ｏインタフェース（単数または複数）２２を通じて接続され得る。１つ以上のセンサ・デバイス２７は、一実施形態において全地球測位システム（ＧＰＳ：Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサ・デバイスを含んでもよく、コンピューティング・ノード１０の位置を提供するように構成され得る。一実施形態において、１つ以上のセンサ・デバイス２７は代替的または付加的に、たとえばカメラ、ジャイロスコープ、温度センサ、湿度センサ、パルス・センサ、血圧（ｂｐ：ｂｌｏｏｄ ｐｒｅｓｓｕｒｅ）センサ、またはオーディオ入力デバイスのうちの１つ以上などを含み得る。コンピュータ・システム１２は、１つ以上のネットワーク・アダプタ２０を含み得る。図１５において、コンピューティング・ノード１０はクラウド・コンピューティング環境において実現されるものとして説明されており、したがって図１５の状況においてはクラウド・コンピューティング・ノードと呼ばれる。

ここで図１５を参照すると、例示的なクラウド・コンピューティング環境５０が示されている。図示されるとおり、クラウド・コンピューティング環境５０は１つ以上のクラウド・コンピューティング・ノード１０を含み、たとえばパーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ：ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔ）もしくは携帯電話５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ５４Ｃ、もしくは自動車のコンピュータ・システム５４Ｎ、またはその組み合わせなどの、クラウド消費者によって用いられるローカル・コンピュータ・デバイスが、このクラウド・コンピューティング・ノード１０によって通信してもよい。ノード１０は互いに通信してもよい。これらのノードは、たとえば上述したプライベート、コミュニティ、パブリック、もしくはハイブリッド・クラウド、またはその組み合わせなどの１つ以上のネットワークにおいて、物理的または仮想的にグループ化（図示せず）されてもよい。このことは、クラウド・コンピューティング環境５０がインフラストラクチャ、プラットフォーム、もしくはソフトウェア、またはその組み合わせを、クラウド消費者がそれに対するリソースをローカル・コンピュータ・デバイスにおいて維持する必要のないサービスとして提供することを可能にする。図１５に示されるコンピュータ・デバイス５４Ａ〜Ｎのタイプは単なる例示であることが意図されており、コンピューティング・ノード１０およびクラウド・コンピューティング環境５０は、任意のタイプのネットワークもしくはネットワーク・アドレス可能接続（例、ウェブ・ブラウザを使用するもの）またはその両方を通じて、任意のタイプのコンピュータ・デバイスと通信できることが理解される。

ここで図１６を参照すると、クラウド・コンピューティング環境５０（図１５）によって提供される機能的抽象化レイヤのセットが示されている。図１６に示されるコンポーネント、レイヤ、および機能は単なる例示であることが意図されており、本発明の実施形態はそれらに限定されないことが予め理解されるべきである。示されるとおり、以下のレイヤおよび対応する機能が提供される。

ハードウェアおよびソフトウェア・レイヤ６０は、ハードウェアおよびソフトウェア・コンポーネントを含む。ハードウェア・コンポーネントの例は、メインフレーム６１、ＲＩＳＣ（縮小命令セット・コンピュータ（Ｒｅｄｕｃｅｄ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｔ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ））アーキテクチャ・ベースのサーバ６２、サーバ６３、ブレード・サーバ６４、ストレージ・デバイス６５、ならびにネットワークおよびネットワーク形成コンポーネント６６を含む。いくつかの実施形態において、ソフトウェア・コンポーネントは、ネットワーク・アプリケーション・サーバ・ソフトウェア６７およびデータベース・ソフトウェア６８を含む。

仮想化レイヤ７０は抽象化レイヤを提供し、この抽象化レイヤから仮想エンティティの以下の例が提供されてもよい。仮想サーバ７１、仮想ストレージ７２、仮想プライベート・ネットワークを含む仮想ネットワーク７３、仮想アプリケーションおよびオペレーティング・システム７４、ならびに仮想クライアント７５。

一例において、管理レイヤ８０は以下に記載される機能を提供してもよい。リソース・プロビジョニング８１は、クラウド・コンピューティング環境内でタスクを行うために使用されるコンピューティング・リソースおよびその他のリソースの動的調達を提供する。計測および価格決定８２は、クラウド・コンピューティング環境内でリソースが使用される際のコスト追跡と、これらのリソースの消費に対する請求書またはインボイスの送付とを提供する。一例において、これらのリソースはアプリケーション・ソフトウェア・ライセンスを含んでもよい。セキュリティは、クラウド消費者およびタスクに対するアイデンティティ検証、ならびにデータおよびその他のリソースの保護を提供する。ユーザ・ポータル８３は、消費者およびシステム管理者に対するクラウド・コンピューティング環境へのアクセスを提供する。サービス・レベル管理８４は、要求されるサービス・レベルが満たされるようにクラウド・コンピューティング・リソースの割り当ておよび管理を提供する。サービス・レベル・アグリーメント（ＳＬＡ：Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｌｅｖｅｌ Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）計画および実現８５は、ＳＬＡによって将来の要求が予測されるクラウド・コンピューティング・リソースに対する事前の取り決めおよびその調達を提供する。

作業負荷レイヤ９０は、クラウド・コンピューティング環境が使用され得る機能の例を提供する。このレイヤから提供され得る作業負荷および機能の例は、マッピングおよびナビゲーション９１、ソフトウェア開発およびライフサイクル管理９２、仮想教室の教育配信９３、データ分析処理９４、トランザクション処理９５、および本明細書に示される位置較正のための処理コンポーネント９６を含む。処理コンポーネント９６は、図１４に記載される１つ以上のプログラム４０を用いて実現され得る。

本発明は、システム、方法、もしくはコンピュータ・プログラム製品、またはその組み合わせであってもよい。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を行わせるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体（または複数の媒体）を含んでもよい。

コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスによって使用するための命令を保持および保存できる有形デバイスであり得る。コンピュータ可読ストレージ媒体は、たとえば電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光ストレージ・デバイス、電磁気ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、または前述の任意の好適な組み合わせなどであってもよいが、それに限定されない。コンピュータ可読ストレージ媒体のより具体的な例の非網羅的リストは以下を含む。ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハード・ディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラマブル・リード・オンリ・メモリ（ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ポータブル・コンパクト・ディスク・リード・オンリ・メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：ｃｏｍｐａｃｔ ｄｉｓｃ ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ：ｄｉｇｉｔａｌ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｄｉｓｋ）、メモリ・スティック、フレキシブル・ディスク、機械的にコード化されたデバイス、たとえばパンチ・カードまたは記録された命令を有する溝の中の隆起構造など、および前述の任意の好適な組み合わせ。本明細書において用いられるコンピュータ可読ストレージ媒体は、たとえば電波もしくはその他の自由に伝播する電磁波、導波路もしくはその他の伝送媒体を通じて伝播する電磁波（例、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、またはワイヤを通じて伝送される電気信号など、それ自体が一時的信号のものであると解釈されるべきではない。

本明細書に記載されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体からそれぞれのコンピュータ／処理デバイスにダウンロードされ得るか、またはたとえばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、もしくはワイヤレス・ネットワーク、またはその組み合わせなどのネットワークを介して外部コンピュータまたは外部ストレージ・デバイスにダウンロードされ得る。ネットワークは銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、ワイヤレス伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、もしくはエッジ・サーバ、またはその組み合わせを含んでもよい。各コンピュータ／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インタフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信して、そのコンピュータ可読プログラム命令をそれぞれのコンピュータ／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体に記憶するために転送する。

本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令はアセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ：ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ−ｓｅｔ−ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、または１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれたソース・コードもしくはオブジェクト・コードであってもよく、このプログラミング言語はオブジェクト指向プログラミング言語、たとえばＳｍａｌｌｔａｌｋ、またはＣ＋＋など、および従来の手続き型プログラミング言語、たとえば「Ｃ」プログラミング言語または類似のプログラミング言語などを含む。コンピュータ可読プログラム命令は、すべてがユーザのコンピュータで実行されてもよいし、スタンド・アロン・ソフトウェア・パッケージとして部分的にユーザのコンピュータで実行されてもよいし、一部がユーザのコンピュータで、一部がリモート・コンピュータで実行されてもよいし、すべてがリモート・コンピュータまたはサーバで実行されてもよい。後者のシナリオにおいて、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続されてもよいし、（たとえば、インターネット・サービス・プロバイダを用いてインターネットを通じて）外部コンピュータへの接続が行われてもよい。いくつかの実施形態において、たとえばプログラマブル・ロジック回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙｓ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ：ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ａｒｒａｙｓ）などを含む電子回路は、本発明の態様を行うために電子回路をパーソナライズするためのコンピュータ可読プログラム命令の状態情報を使用することによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行してもよい。

本明細書においては、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品の流れ図もしくはブロック図またはその両方を参照して、本発明の態様を説明している。流れ図もしくはブロック図またはその両方の各ブロック、および流れ図もしくはブロック図またはその両方におけるブロックの組み合わせは、コンピュータ可読プログラム命令によって実現され得ることが理解されるだろう。

これらのコンピュータ可読プログラム命令は、汎用目的コンピュータ、特定目的コンピュータ、またはマシンを生成するためのその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサに提供されることによって、そのコンピュータまたはその他のプログラマブル・データ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、流れ図もしくはブロック図またはその両方の単数または複数のブロックにおいて指定される機能／動作を実現するための手段を生じてもよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、プログラマブル・データ処理装置、もしくはその他のデバイスまたはその組み合わせに特定の方式で機能するように指示できるコンピュータ可読ストレージ媒体にも保存されることによって、命令が保存されたコンピュータ可読ストレージ媒体が、流れ図もしくはブロック図またはその両方の単数または複数のブロックにおいて指定される機能／動作の態様を実現する命令を含む製造物を含んでもよい。

コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、他のプログラマブル・データ処理装置、または他のデバイスにもロードされて、コンピュータに実現されるプロセスを生成するためにコンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイスにおいて一連の動作ステップを行わせることによって、そのコンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイスにおいて実行される命令が、流れ図もしくはブロック図またはその両方の単数または複数のブロックにおいて指定される機能／動作を実現してもよい。

図面における流れ図およびブロック図は、本発明のさまざまな実施形態によるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実施のアーキテクチャ、機能、および動作を示すものである。これに関して、流れ図またはブロック図の各ブロックは、指定される論理機能（単数または複数）を実現するための１つ以上の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、または命令の一部を表してもよい。いくつかの代替的実施において、ブロック内に示される機能は、図面に示されるものとは異なる順序で起こってもよい。たとえば、連続して示される２つのブロックは、実際には実質的に同時に実行されてもよいし、関与する機能によってはこれらのブロックがときに逆の順序で実行されてもよい。加えて、ブロック図もしくは流れ図またはその両方の各ブロック、およびブロック図もしくは流れ図またはその両方のブロックの組み合わせは、指定された機能または動作を行うか、特定目的のハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせを実行する特定目的のハードウェア・ベースのシステムによって実現され得ることが注目されるだろう。

本明細書において用いられる用語は、単に特定の実施形態を説明する目的のためのものであり、限定することは意図されていない。本明細書において用いられる単数形の「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、状況が別様を明瞭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、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」（ならびに含むの任意の形、たとえば「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」および「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」など）、「有する（ｈａｖｅ）」（ならびに有するの任意の形、たとえば「有する（ｈａｓ）」および「有する（ｈａｖｉｎｇ）」など）、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」（ならびに含むの任意の形、たとえば「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」および「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」など）、および「含有する（ｃｏｎｔａｉｎ）」（ならびに含有するの任意の形、たとえば「含有する（ｃｏｎｔａｉｎｓ）」および「含有する（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」など）という用語は、オープンエンドの連結動詞であることが理解されるだろう。その結果として、１つ以上のステップまたは構成要素を「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」か、「有する」か、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」か、または「含有する」方法またはデバイスは、それら１つ以上のステップまたは構成要素を有するが、それら１つ以上のステップまたは構成要素のみを有することに限定されない。同様に、１つ以上の特徴を「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」か、「有する」か、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」か、または「含有する」方法のステップまたはデバイスの構成要素は、それら１つ以上の特徴を有するが、それら１つ以上の特徴のみを有することに限定されない。本明細書における「基づく」という用語の形は、構成要素が部分的に基づく関係および構成要素が全体的に基づく関係を包含する。特定の数の構成要素を有するものとして記載される方法、製品、およびシステムは、その特定の数よりも少ないか、または多い構成要素によって実施され得る。さらに、特定のやり方で構成されたデバイスまたは構造は、少なくともそのやり方で構成されるが、挙げられていないやり方でも構成されてもよい。

以下の請求項におけるすべての手段またはステップ・プラス機能要素に対応する構造、材料、動作、および均等物は、もしあれば、特定的に請求される他の請求要素と組み合わせてその機能を行うための任意の構造、材料または動作を含むことが意図される。本明細書に示される説明は例示および説明の目的のために提供されたものであるが、開示される形に対して網羅的または限定的になることは意図されていない。本開示の範囲および趣旨から逸脱することなく、当業者には多くの修正および変更が明らかになるだろう。実施形態は、本明細書に示される１つ以上の態様の原理および実際の適用を最もよく説明し、かつ他の当業者が予期される特定の使用に好適であるようなさまざまな修正を伴うさまざまな実施形態に対して本明細書に記載される１つ以上の態様を理解できるようにするために選択されて記載されたものである。

Claims (25)

1. インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内で経時的なモバイル物品の位置を特定する移動経路データを得るステップと、
   機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記モバイル物品の較正位置データを決定するステップであって、マップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記モバイル物品の較正位置データを前記決定するステップは、前記インフラストラクチャ・フィーチャの座標位置データを特定するマップ・データを用いるステップを含む、決定するステップと、
   前記決定するステップに基づいて１つ以上の出力を提供するステップとを含む、方法。
2. 機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、前記移動経路データの座標位置が前記インフラストラクチャ・フィーチャの座標位置と交差することを判定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、前記移動経路データの座標位置が前記インフラストラクチャ・フィーチャに関して確立されたバッファ・ゾーン内にあることを判定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記マップ・データは、前記インフラストラクチャ・フィーチャの前記座標位置データに関して確立された座標位置によって定められる確立されたバッファ・ゾーンを含み、機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、前記移動経路データの座標位置が前記インフラストラクチャ・フィーチャに関して前記確立されたバッファ・ゾーン内にあることを判定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
5. 機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、前記移動経路データに対する方向変更配列を提供するステップと、方向変更配列を領域分類に関連付けるルックアップ・テーブルを参照して前記方向変更配列を調査するステップと、前記提供された方向変更配列を前記ルックアップ・テーブルにおいて指定される方向変更配列とマッチングするステップと、テーブル・ルックアップを用いて前記マッチングするステップに基づいて前記モバイル物品の領域分類を決定するステップとを含み、前記領域分類は前記インフラストラクチャ・フィーチャに関して前記モバイル物品が位置する領域を特定する、請求項１に記載の方法。
6. 前記インフラストラクチャ・フィーチャは第１の領域および第２の領域を定め、前記較正位置データは前記モバイル物品が前記インフラストラクチャ・フィーチャに関する前記第１の領域または前記第２の領域にあることを特定し、１つ以上の出力を前記提供するステップは、前記モバイル物品が前記インフラストラクチャ・フィーチャに関する前記第１の領域または前記第２の領域にあることを特定する通知をクライアント・コンピュータ・デバイスに送信するステップを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記インフラストラクチャ・フィーチャは第１の外側領域および第２の内側領域を定める建築物であり、前記較正位置データは前記モバイル物品が建築物によって提供される前記インフラストラクチャ・フィーチャに関する前記第１の外側領域または前記第２の内側領域にあることを特定し、１つ以上の出力を前記提供するステップは、前記モバイル物品が建築物によって提供される前記インフラストラクチャ・フィーチャに関する前記第１の外側領域または前記第２の内側領域にあることを特定する通知をクライアント・コンピュータ・デバイスに送信するステップを含み、前記モバイル物品はディスプレイを有さず、かつ低電力広域ネットワーク（ＬＰＷＡＮ）トランシーバを含み、前記インフラストラクチャ・フィーチャの前記座標位置データは信頼できる精度の座標位置データを含み、前記インフラストラクチャ・フィーチャは前記モバイル物品による移動に対する物理的障壁を定め、前記インフラストラクチャ・フィーチャは前記第１の外側領域の視点から前記第２の内側領域へと前記モバイル物品を見ることを妨げる視線障壁を定める、請求項１に記載の方法。
8. 機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内の経時的なモバイル物品の位置を特定する前記移動経路データと、１つ以上の参照移動経路を定める参照移動経路データとの相違スコアを提供するステップを含む、請求項１に記載の方法。
9. 機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内の経時的なモバイル物品の位置を特定する前記移動経路データと、複数の参照移動経路を定める参照移動経路データとの相違スコアを提供するステップを含み、前記複数の参照移動経路は前記地理的区域内の前記モバイル物品以外の物品による履歴経路を特定する、請求項１に記載の方法。
10. 機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内の経時的なモバイル物品の位置を特定する前記移動経路データと、複数の参照移動経路を定める参照移動経路データとの相違スコアを提供するステップを含み、前記複数の参照移動経路は、手動で入力された管理者ユーザの定めたデータに基づいて定められる、請求項１に記載の方法。
11. 前記方法は、複数の収集された履歴移動経路を定める収集された履歴移動経路データを提供するために、前記モバイル物品以外の複数の物品の前記インフラストラクチャ・フィーチャに近接する位置を通る前記複数の物品の移動を表すクラウドソーシング移動経路データを収集するステップを含み、機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内の経時的なモバイル物品の位置を特定する前記移動経路データと、前記複数の収集された履歴移動経路によって定められる参照移動経路データとの相違スコアを提供するステップを含み、前記インフラストラクチャ・フィーチャは前記モバイル物品による移動に対する物理的障壁を定め、前記インフラストラクチャ・フィーチャは前記インフラストラクチャ・フィーチャによって定められる第１の領域の視点から前記インフラストラクチャ・フィーチャによって定められる第２の領域へと前記モバイル物品を見ることを妨げる視線障壁を定める、請求項１に記載の方法。
12. 機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、第１の候補オフセットによって生成される候補較正移動経路を調査して、前記候補較正移動経路が前記マップ・データにおいて特定される前記インフラストラクチャ・フィーチャの座標と交差するかどうかを判定し、交差が観察されることに基づいて第２の候補オフセットによって生成される第２の候補較正移動経路を調査して、前記第２の候補較正移動経路が前記マップ・データにおいて特定される前記インフラストラクチャ・フィーチャの座標と交差するかどうかを判定するステップを含み、前記モバイル物品はディスプレイを有さず、かつ低電力広域ネットワーク（ＬＰＷＡＮ）トランシーバを含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記得るステップは、前記モバイル物品からリモートかつ外部であるコンピューティング・ノード・ベースのマネージャ・システムが前記モバイル物品から前記移動経路データを受信するステップを含む、請求項１に記載の方法。
14. 前記モバイル物品はディスプレイを有さず、かつ低電力広域ネットワーク（ＬＰＷＡＮ）トランシーバを含み、前記モバイル物品は単独の人物の輸送を提供するための個人用輸送物品である、請求項１に記載の方法。
15. 機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、前記移動経路データの座標位置が前記インフラストラクチャ・フィーチャの座標位置と交差することを判定するステップを含み、前記得るステップは、前記モバイル物品からリモートかつ外部であるコンピューティング・ノード・ベースのマネージャ・システムが前記モバイル物品から前記移動経路データを受信するステップを含み、前記モバイル物品はディスプレイを有さず、かつ低電力広域ネットワーク（ＬＰＷＡＮ）トランシーバを含み、前記モバイル物品は単独の人物の輸送を提供するための個人用輸送物品であり、前記インフラストラクチャ・フィーチャは前記モバイル物品による移動に対する物理的障壁を定め、前記インフラストラクチャ・フィーチャは前記インフラストラクチャ・フィーチャによって定められる第１の領域の視点から前記インフラストラクチャ・フィーチャによって定められる第２の領域へと前記モバイル物品を見ることを妨げる視線障壁を定める、請求項１に記載の方法。
16. 前記マップ・データは、前記インフラストラクチャ・フィーチャの前記座標位置データに関して確立された座標位置によって定められる確立されたバッファ・ゾーンを含み、機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、前記モバイル物品の機械論理によって、前記移動経路データの座標位置が前記インフラストラクチャ・フィーチャに関して前記確立されたバッファ・ゾーン内にあることを判定するステップを含み、前記方法は、前記モバイル物品が、前記バッファ・ゾーンにあることを前記モバイル物品によって判定された位置データを、ベースライン・サンプリング・レートから増加されるサンプリング・レートにて前記モバイル物品の外部かつリモートにある外部マネージャ・システムに送信するステップを含み、前記方法は、前記マネージャ・システムによって、複数の収集された履歴移動経路を定める収集された履歴移動経路データを提供するために、前記モバイル物品以外の複数の物品の前記インフラストラクチャ・フィーチャに近接する位置を通る前記複数の物品の移動を表すクラウドソーシング移動経路データを収集するステップを含み、機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、前記マネージャ・システムの機械論理によって、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内の経時的なモバイル物品の位置を特定する前記移動経路データと、前記複数の収集された履歴移動経路によって定められる参照移動経路データとの相違スコアを提供するステップを含む、請求項１に記載の方法。
17. １つ以上の処理回路によって可読であり、かつ方法を行うための１つ以上のプロセッサによる実行のための命令を保存するコンピュータ可読ストレージ媒体を含むコンピュータ・プログラム製品であって、前記方法は、
    インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内で経時的なモバイル物品の位置を特定する移動経路データを得るステップと、
    機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記モバイル物品の較正位置データを決定するステップであって、マップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記モバイル物品の較正位置データを前記決定するステップは、前記インフラストラクチャ・フィーチャの座標位置データを特定するマップ・データを用いるステップを含む、決定するステップと、
    前記決定するステップに基づいて１つ以上の出力を提供するステップとを含む、コンピュータ・プログラム製品。
18. 機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、前記移動経路データの座標位置が前記インフラストラクチャ・フィーチャの座標位置と交差することを判定するステップを含み、前記モバイル物品はディスプレイを有さず、かつ低電力広域ネットワーク（ＬＰＷＡＮ）トランシーバを含み、前記モバイル物品は単独の人物の輸送を提供するための個人用輸送物品であり、前記インフラストラクチャ・フィーチャは前記モバイル物品による移動に対する物理的障壁を定め、前記インフラストラクチャ・フィーチャは前記インフラストラクチャ・フィーチャによって定められる第１の領域の視点から前記インフラストラクチャ・フィーチャによって定められる第２の領域へと前記モバイル物品を見ることを妨げる視線障壁を定める、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。
19. 前記マップ・データは、前記インフラストラクチャ・フィーチャの前記座標位置データに関して確立された座標位置によって定められる確立されたバッファ・ゾーンを含み、機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、前記移動経路データの座標位置が前記インフラストラクチャ・フィーチャに関して前記確立されたバッファ・ゾーン内にあることを判定するステップを含み、前記モバイル物品はディスプレイを有さず、かつ単一のワイヤレス通信デバイス・ネットワーク・アダプタを含み、前記モバイル物品は単独の人物の輸送を提供するための個人用輸送物品である、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。
20. 機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、前記移動経路データに対する方向変更配列を提供するステップと、方向変更配列を領域分類に関連付けるルックアップ・テーブルを参照して前記方向変更配列を調査するステップと、前記提供された方向変更配列を前記ルックアップ・テーブルにおいて指定される方向変更配列とマッチングするステップと、テーブル・ルックアップを用いて前記マッチングするステップに基づいて前記モバイル物品の領域分類を決定するステップとを含み、前記領域分類は前記インフラストラクチャ・フィーチャに関して前記モバイル物品が位置する領域を特定する、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。
21. 前記インフラストラクチャ・フィーチャは第１の外側領域および第２の内側領域を定める建築物であり、前記較正位置データは前記モバイル物品が建築物によって提供される前記インフラストラクチャ・フィーチャに関する前記第１の外側領域または前記第２の内側領域にあることを特定し、１つ以上の出力を前記提供するステップは、前記モバイル物品が建築物によって提供される前記インフラストラクチャ・フィーチャに関する前記第１の外側領域または前記第２の内側領域にあることを特定する通知をクライアント・コンピュータ・デバイスに送信するステップを含む、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。
22. 機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内の経時的なモバイル物品の位置を特定する前記移動経路データと、１つ以上の参照移動経路を定める参照移動経路データとの相違スコアを提供するステップを含み、前記モバイル物品はディスプレイを有さず、かつ低電力広域ネットワーク（ＬＰＷＡＮ）トランシーバを含み、前記モバイル物品は単独の人物の輸送を提供するための個人用輸送物品である、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。
23. 機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、第１の候補オフセットによって生成される候補較正移動経路を調査して、前記候補較正移動経路が前記マップ・データにおいて特定される前記インフラストラクチャ・フィーチャの座標と交差するかどうかを判定し、交差が観察されることに基づいて第２の候補オフセットによって生成される第２の候補較正移動経路を調査して、前記第２の候補較正移動経路が前記マップ・データにおいて特定される前記インフラストラクチャ・フィーチャの座標と交差するかどうかを判定するステップを含み、機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内の経時的なモバイル物品の位置を特定する前記移動経路データと、複数の参照移動経路を定める参照移動経路データとの相違スコアを提供するステップを含み、前記複数の参照移動経路は前記地理的区域内の前記モバイル物品以外の物品による履歴経路を特定する、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。
24. 前記方法は、複数の収集された履歴移動経路を定める収集された履歴移動経路データを提供するために、前記モバイル物品以外の複数の物品の前記インフラストラクチャ・フィーチャに近接する位置を通る前記複数の物品の移動を表すクラウドソーシング移動経路データを収集するステップを含み、機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記決定するステップは、インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内の経時的なモバイル物品の位置を特定する前記移動経路データと、前記複数の収集された履歴移動経路によって定められる参照移動経路データとの相違スコアを提供するステップを含み、前記インフラストラクチャ・フィーチャは第１の領域および第２の領域を定め、前記較正位置データは前記モバイル物品が前記インフラストラクチャ・フィーチャに関する前記第１の領域または前記第２の領域にあることを特定し、１つ以上の出力を前記提供するステップは、前記モバイル物品が前記インフラストラクチャ・フィーチャに関する前記第１の領域または前記第２の領域にあることを特定する通知をクライアント・コンピュータ・デバイスに送信するステップを含む、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。
25. メモリと、
    メモリと通信する少なくとも１つのプロセッサと、
    方法を行うために前記メモリを介して１つ以上のプロセッサによって実行可能なプログラム命令とを含むシステムであって、前記方法は、
    インフラストラクチャ・フィーチャを有する地理的区域内で経時的なモバイル物品の位置を特定する移動経路データを得るステップと、
    機械論理によってマップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記モバイル物品の較正位置データを決定するステップであって、マップ・データに基づき、かつ前記移動経路データに基づいて前記モバイル物品の較正位置データを前記決定するステップは、前記インフラストラクチャ・フィーチャの座標位置データを特定するマップ・データを用いるステップを含む、決定するステップと、
    前記決定するステップに基づいて１つ以上の出力を提供するステップとを含む、システム。

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