JP2023518215A - 超高精度物体測位システム、及びこれを使用する自己局在化方法 - Google Patents

Abstract

物体測位システムは、複数の基準デバイス；未知位置における１つ又は複数の標的デバイスであって、１つ又は複数の無線信号セットを介し複数の基準デバイスと通信状態にある、複数の標的デバイス；少なくとも１つの処理ユニット；及びそれぞれが複数の基準デバイスの少なくとも１つのサブセット、１つ又は複数の標的デバイスの少なくとも１つのサブセット、並びに物体測位関連データをその間に取り込むための少なくとも１つの処理ユニットの少なくとも１つのサブセットと通信状態にある１つ又は複数の信号再送信デバイスを有する。少なくとも１つの処理ユニットは:１つ又は複数の標的デバイスの標的デバイス毎に、標的デバイスと複数の基準デバイスのそれぞれとの間の距離を前記基準デバイスと標的デバイスとの間で伝達された無線信号セットに基づき判断し、そして判断された距離に基づき前記標的デバイスの位置を判断するように構成される。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、参照のためその全体を本明細書に援用する２０２０年３月１２日申請の米国暫定特許出願第６２／９８８，８３３号からの優先権を主張する。

開示の分野
本発明は、一般的には、物体測位システムに関し、特に、超高精度測位システムとこれを使用することにより基準ノード及び標的ノードを局在化する方法とに関する。

背景
屋内／屋外測位システムが知られている。例えば、一つのタイプの室外測位システムは、米国の全地球測位システム（ＧＰＳ：Global Positioning System）、ロシアの全地球航法衛星システム（ＧＬＯＮＡＳＳ：Global Navigation Satellite System）、欧州連合のガリレオ測位システム及び中国のＢｅｉＤｏｕ航法衛星システムなどの全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）である。

屋内／屋外測位システムの他の例は、受信信号強度（ＲＳＳ：received signal strength）を使用する測位システム、物体測位のための運動センサ（例えば加速度計）及び回転センサ（例えばジャイロスコープ）を使用する慣性航法システム（ＩＮＳ：inertial navigation system）、歩行者ナビゲーションのための歩数計として加速度計及びコンパスとして磁力計を使用する歩行者デッドレコニング（ＰＤＲ：pedestrian dead reckoning）、Valve Corporation of Bellevue, Washington, U.S.A.により開発されたSteamVR（登録商標）光学位置追跡技術（SteamVRはValve Corporationの登録商標である）、Oculus VR of Irvine, California, U.S.A.により開発されたOculusコンステレーション追跡技術、及びNaturalPoint, Inc. of Corvallis, OR, U.S.A.により開発されたOPTITRACK（登録商標）カメラベース測位システム（OPTITRACKはNaturalPoint社の登録商標である）を含む。

別のタイプの測位システムは、双方向測距、標的物体の位置を判断するためのＵＷＢ信号の到着時間差（ＴＤｏＡ：Time Difference of Arrival）又は到着位相差（ＰＤｏＡ：Phase Difference of Arrival）を使用するDecaWave Limited of Dublin, Irelandにより開発された超広帯域（ＵＷＢ）ベースシステムである。

上述の測位システムは成功裡に配備されそして使用されてきたが、これらは、以下のような様々な挑戦的課題に依然として直面する：
●マルチパス；
●面倒なセットアップ及び校正手順；
●高コスト；並びに
●低精度。

したがって、新規高精度測位システムとこれを使用することにより物体を局在化する方法とを提供することが望まれる。

概要
本開示の一態様によると、互いに無線及び／又は有線通信状態である複数のデバイス又はノードを含む超高精度共同物体測位システムが提供される。いくつかのノードは、既知の位置に在り、そして基準ノード又はアンカーとして使用され得る。いくつかの他のノードは未知位置に在り、そして標的ノードと称され得る。本システムは、複数のノード間で送信される無線信号と１つ又は複数の標的ノードの位置を判断するための基準ノードの位置とを使用する。

いくつかの実施形態では、本システムはまた、複数の基準ノード及び複数の標的ノードの少なくとも１つのサブセットと通信状態にある複数のリピータ、並びに物体測位関連データをその間に取り込むための少なくとも１つの処理ユニットを含み得る。

いくつかの実施形態では、本システムはさらに、複数の基準ノード及び複数の標的ノードの少なくとも１つのサブセットと通信状態にある１つ又は複数のゲートウェイデバイス又はノード、少なくとも１つの信号再送信デバイス又はノード、並びに物体測位関連データをその間に取り込むことのための少なくとも１つの処理ユニットを含み得る。

いくつかの実施形態では、本システムはさらに、基準ノード及び標的ノードを共通座標系内で自己局在化するためにSimultaneous Localization and Mapping（ＳＬＡＭ）方法を共同して行う１つ又は複数の距離計を含み得る。

本開示の一態様によると、既知位置における複数の基準ノード；未知位置における１つ又は複数の標的ノードであって、１つ又は複数の無線信号セットを介し複数の基準ノードと通信状態にある１つ又は複数の標的ノード；少なくとも１つの処理ユニット；並びにそれぞれが複数の基準ノードの少なくとも１つのサブセット、１つ又は複数の標的ノードの少なくとも１つのサブセット、並びに物体測位関連データをその間に取り込むための少なくとも１つの処理ユニットの少なくとも１つのサブセットと通信状態にある１つ又は複数の信号再送信ノードを含む物体測位システムが提供される。少なくとも１つの処理ユニットは：１つ又は複数の標的ノードの標的ノード毎に、標的ノードと複数の基準ノードのそれぞれとの間の距離を前記基準ノードと標的ノードとの間で伝達される無線信号セットに基づき判断するように；並びに判断された距離に基づき前記標的ノードの位置を判断するように構成される。

いくつかの実施形態では、物体測位システムはさらに：複数の基準ノードの少なくとも１つのサブセット、信号再送信ノードの少なくとも１つのサブセット、並びに物体測位関連データをその間に取り込むことのための少なくとも１つの処理ユニットと通信状態にある１つ又は複数のゲートウェイノードを含む。

本開示の一態様によると、少なくとも１つの処理ユニット；関連座標系を有する複数の基準ノードであって、未知位置に在る複数の基準ノード；未知位置に位置する１つ又は複数の標的ノードを含む物体測位システムが提供され、前記１つ又は複数の標的ノード及び前記複数の基準ノードはさらに、その全体を参照により本明細書に援用する本出願人の米国特許第１０，４４８，３５７号などの距離計を含み、そして前記基準ノード及び標的ノードは、複数の基準ノードのすべて又は複数の基準ノードのサブセット間の距離を測定するように構成され、そしてさらに１つ又は複数の標的ノードと複数の基準ノードのすべて又はサブセットとの間の１又は複数の距離測定を行うように構成される。少なくとも１つの処理ユニットは：その位置が前記座標系において知られていない基準ノードの位置を複数の基準ノード間の距離と複数の基準ノードと１つ又は複数の標的ノードとの間の距離とに基づき推定するように；そして判断された距離に基づき前記座標系内の前記基準ノード及び標的ノードの位置を判断するように構成される。

いくつかの実施形態では、物体測位システムはさらに、複数の基準ノードの少なくとも１つのサブセット、信号再送信ノードの少なくとも１つのサブセット、並びに物体測位関連データをその間に取り込むための少なくとも１つの処理ユニットと通信状態にある１つ又は複数のゲートウェイノードを含む。

図面の簡単な説明
本開示の一実施形態によるサイト内に１つ又は複数の基準デバイス及び１つ又は複数の標的デバイスを有する測位システムを示す概略図である。 図１のシステムの基準デバイスと標的デバイスとの間の距離の判断を示す概略図である。 本開示の別の実施形態によるサイト内に１つ又は複数の基準デバイス、１つ又は複数の標的デバイス及び複数のリピータを有する測位システムを示す概略図である。 本開示のさらに別の実施形態によるサイト内に１つ又は複数の基準デバイス、１つ又は複数の標的デバイス、複数のリピータ、及び１つ又は複数のゲートウェイを有する測位システムを示す概略図である。 Simultaneous Localization and Mapping（ＳＬＡＭ）方法の工程を示すフローチャートである。 Simultaneous Localization and Mapping（ＳＬＡＭ）方法の工程を示すフローチャートである。 音速を推測するためのプロセスの工程を示すフローチャートである。 可動物体の場所を判断するためのマルチラテレーション（multilateration）方法を示す概略図である。 可動物体の場所を判断するためのマルチラテレーション方法を示す概略図である。 可動物体の場所を判断するためのマルチラテレーション方法を示す概略図である。 モバイルノードの場所推定を狭めるために使用される複数の範囲測定と判断されたエリア内の位置推定とを示す。 モバイルノードの場所推定を狭めるために使用される複数の範囲測定と最適化後の単一場所における位置推定とを示す。 レールに沿った複数の距離において２ｍｍ精度を有するレーザ距離測定器に対して特徴付けられた設計の測距性能を示す。 超音波距離測定とレーザ距離測定との比較を示し、平均で、測定結果は２ミリメートル（ｍｍ）だけ異なり、これはレーザ距離計の精度内である。 超音波距離測定とレーザ距離測定との比較を示し、平均で、測定結果は２ミリメートル（ｍｍ）だけ異なり、これはレーザ距離計の精度内である。 測定アーム及び超音波システムの報告された三次元（３Ｄ）位置を示す。 各３Ｄ軸の超音波位置誤差を示す。 本出願人の屋内測位システム（ＩＰＳ）解決策の様々な形態因子とコイン型電池式モバイル／ノードとを示す、 本出願人の屋内測位システム（ＩＰＳ）解決策の様々な形態因子とユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）又は電池式アンカーとを示す、 本出願人の屋内測位システム（ＩＰＳ）解決策の様々な形態因子とＵＳＢ又は電池式モバイルとを示す。 本出願人の屋内測位システム（ＩＰＳ）解決策の様々な形態因子とパワー・オーバ・イーサネット（ＰＯＥ：Power-over-Ethernet）アンカーとを示す。 手首実装型モバイルを使用することによりアンカーが手を追跡するアセンブリステーション配備を示す。 ＰＯＥデイジーチェイン型アンカーを使用する地上の上７．２メートル（ｍ）の天井配備を示す。 天井からの壁配備デイジーチェインを示す。 ユーザインターフェース監視及び制御の例を示す。 ユーザインターフェース監視及び制御の例を示す。 業界標準仮想現実（ＶＲ：Virtual Reality）プラットホームと本出願人の測位一体化の試験を示す。 大規模屋内測位ネットワークシステムを示す概略図である。 ネットワーク加入運用のシーケンス図である。 ネットワーク加入運用のシーケンス図である。 ネットワーク加入運用のシーケンス図である。 超音波タイムスロットを指示する図である。 無線プロトコルフレーム定義を示す概略図である。 無線リピータネットワークのためのタイムスロットを示す。 シナリオシーケンス図を示す。 シナリオシーケンス図を示す。 シナリオシーケンス図を示す。 シナリオシーケンス図を示す。 シナリオシーケンス図を示す。 シナリオシーケンス図を示す。 シナリオシーケンス図を示す。 ダッシュボードウェブサイトを示す。

詳細な説明
物体測位システム
マルチラテレーション（ＭＬＡＴ）物体測位システムは通常、一組のノード間を測距すること（すなわち一組のノード間の距離を測定すること）を含む。本明細書では、ノードは、物体測位システムの機能部品、モジュール、デバイスなどであり、そしてサイト内で固定、再配置可能に位置決め、又は可動的に位置決めされ得る。ノードは、電気回路構成及び／又は光回路構成などの回路構成（１つ又は複数の個々の回路及び／又は集積回路を含み得る）を含み得、そして電気信号、無線周波数（ＲＦ）信号、光信号、音響信号等々などの好適な信号を使用することにより好適な有線又は無線技術を介し他のノードと通信し得る。

図１は、本開示の一実施形態によるサイト内に１つ又は複数の基準デバイス及び１つ又は複数の標的デバイスを有する測位システム１００を示す概略図である。

図示のように、システム１００は複数のノード１０２、１０４を含む。ノード１０２、１０４の少なくともいくつかはそれぞれ、自身とすぐそばのノードとの間のポイント・ツー・ポイント距離を判断するための距離計を含む。距離計を有するこのようなノードの例は、その全体を参照により本明細書に援用する本出願人の米国特許第１０，４４８，３５７号に開示されている。さらに、ノード１０２、１０４の少なくともいくつかはさらに、システム通信のための指令及び双方向無線通信を実行するための処理ユニット（「プロセッサ」又は「処理構造」とも称する）を含み得る。本明細書では、処理ユニットは、電気回路構成、光回路構成又はそれらの組み合せの形式であり得る。

様々な実施形態では、ノード１０２、１０４は、サイト１０６内に配備された１つ又は複数の基準デバイス１０２（「アンカー」とも称する）及び１つ又は複数の標的デバイス１０４（「モバイル」とも称する）として分類され得る。基準デバイス１０２は、固定場所に在ってもよいし移動可能であってもよく、そしてその場所は、予め判断されてもよいし、較正プロセスを介し及び／又は測距法及び／又は測位法（本明細書において説明される方法、本出願人の米国特許出願第１０，４４８，３５７号に開示された方法及び／又は任意の他の好適な方法など）を介し判断されてもよい。標的デバイス１０４は一般的には移動可能であり、その位置は本開示に記載のように判断され得る。いくつかの実施形態では、基準デバイス１０２は、その位置を判断するための標的デバイスと考えられ得る又はその位置を判断するための標的デバイスになり得る。いくつかの実施形態では、標的デバイス１０４は、その位置が判断された後、他の標的デバイスの位置を判断するための基準デバイスとして使用され得る。

この実施形態では、標的デバイス１０４は無線信号セット１０８を送信し、そして基準デバイス１０２は無線信号セット１０８を受信する。したがって、基準デバイス１０２は、標的デバイス１０４の範囲を判断するための無線信号セット１０８を介し標的デバイス１０４と通信する。本明細書では、物体の範囲は、物体と基準点（例えば基準デバイス１０２）との間の少なくとも距離を指す。

この実施形態では、１つ又は複数の基準デバイス１０２は、サイト１０６の知られた場所に配備され、そして例えば本明細書において説明される目的のために特に設計された１つ又は複数のデバイス、１つ又は複数のWI-FI（登録商標）アクセスポイント（WI-FIはWi-Fi Alliance, Austin, TX,USAの登録商標である）、１つ又は複数のBLUETOOTH（登録商標）アクセスポイント（BLUETOOTHはBluetooth Sig.Inc., Kirkland, WA, USAの登録商標である）、１つ又は複数の５Ｇ（登録商標）基地局等々であり得る。以下にさらに説明されるように、各基準デバイス１０２はまた、音響信号を送受信することができる音響トランスデューサを含む。

標的デバイス１０４は、それぞれの可動物体（人間、ランヤード、ＩＤバッジ、ツール、ヘルメット、ショッピングカート、パッケージ、ロボット、自立誘導車両（ＡＧＶ：autonomous guided vehicle）、ユーザの手等々）に関連付けられ、これによりサイト１０６内で移動可能である。標的デバイス１０４は、以下に述べるような機能性であって可動物体と関連付けるために好適な機能性を有する任意のデバイスであり得、例えば、本明細書において説明される目的のために特に設計された信号受信デバイス、Apple（登録商標）iPhone（登録商標）（Apple及びiPhoneはApple Inc., Cupertino, California, U.S.A.の登録商標である）、アンドロイド（商標）フォン（アンドロイドはGoogle LLC, Mountain View,California, U.S.A.の登録商標である）、Windows（登録商標）フォン（WindowsはMicrosoft Corporation, Redmond, Washington, U.S.A.の登録商標である）、及び他のスマートフォンなどのスマートフォン、Apple（登録商標）iPad（登録商標）（iPadはApple Inc., Cupertino, California, U.S.A.の登録商標である）、Android（商標）タブレット、Microsoft（登録商標）（MicrosoftはMicrosoft Corporation, Redmond, Washington, U.S.A.の登録商標である）タブレット、及び他のタブレットなどのタブレット、ラップトップ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ：Personal Digital Assistant）、ビデオゲームコントローラ、ヒューマン・マシン・インターフェースデバイス、仮想現実アプリケーションのための三次元（３Ｄ）インターフェースデバイス、HoloLens（登録商標）（HoloLensはMicrosoft Corporation, Redmon, Washington, U.S.A.の登録商標である）などの拡張現実デバイス、Google Glassなどのヘッドアップディスプレイ等々である。

この実施形態では、基準デバイス１０２と標的デバイス１０４との間で送信される無線信号セット１０８は、無線周波数（ＲＦ）（例えばWI-FI（登録商標）信号、BLUETOOTH（登録商標）信号、Enhanced ShockBurst（登録商標）（ShockBurstはNordic Semiconductor ASA, Trondheim NORWAYの登録商標である）信号、５Ｇセルラ信号など）などの少なくとも第１のタイプの高速無線信号（以降、「第１の速度信号」とも称する）、及び音響信号などの第２のタイプの低速無線信号（以降、「第２の速度信号」とも称する）を含む。

当業者が理解するように、様々な実施形態では、基準デバイス１０２は１つ又は複数の標的デバイス１０４と同時に通信し得、そして標的デバイス１０４は１つ又は複数の基準デバイス１０２と同時に通信し得る。当然、いかなる標的デバイス１０４とも通信しない１つ又は複数の基準デバイス１０２が少なくともいくつかの期間内に存在し得、そしていかなる基準デバイス１０２とも通信しない１つ又は複数の標的デバイス１０４がまた少なくともいくつかの期間内存在し得る。

周波数分割多重化、時分割多重化、符号分割多重化等々の好適な信号多重化技術が１つ又は複数の基準デバイス１０２と１つ又は複数の標的デバイス１０４との間の通信に使用され得る。これらの信号の多重化技術の多くは当該技術領域において知られているので、そして新しい信号多重化技術が本明細書において開示される測位システムへ等しく適用可能であるので、以下の説明は、例示目的のために一例として標的デバイス１０４と通信する基準デバイス１０２の簡単なシステム説明だけを使用する。

図２に示すように、基準デバイス１０２は、バス又は個々の回路（図示せず）を介し結合されそしてメモリ部品１１４Ａ、ＲＦ送受信器１１６Ａを含む一組の信号送信器、信号生成器１２０Ａ、音響トランスデューサ１２２Ａ（スピーカなど）を制御する処理ユニット１１２Ａを含む。ＲＦ送受信器１１６Ａは、ＲＦ信号１２４などの高速無線信号を介し標的デバイス１０４と通信するためのアンテナ１１８Ａへ結合される。当該技術分野で知られているように、ＲＦ送受信器はＲＦ信号を送受信することができる。

信号生成器１２０Ａは、音響信号１２６などの低速無線信号を送信するための音響トランスデューサ１２２Ａへ結合される。この実施形態では、信号生成器１２０Ａは、トランスデューサ１２２Ａを駆動しそして低速無線信号１２６を生成するためにアナログ信号を生成するディジタルアナログ変換器（ＤＡＣ）を含む。

様々な実施形態では、基準デバイス１０２はさらに、実装形態に依存して他の好適な部品及び回路構成を含み得る。例えば、いくつかの実施形態では、基準デバイス１０２は、送信のためにＲＦ及び／又は音響信号を処理するための好適な信号処理部品及び回路構成を含み得る。別の例では、基準デバイス１０２は、信号生成器１２０Ａの出力を濾過するための好適な信号処理部品及び回路構成を含み得る。

機能性観点から、処理ユニット１１２Ａは送信器論理層とも称する。ＲＦ送受信器１１６Ａ、アンテナ１１８Ａ、信号生成器１２０Ａ及び音響トランスデューサ１２２Ａは集合的に送信器物理層と称される。

これに応じて、標的デバイス１０４は、バス又は個々の回路（図示せず）を介し結合されそしてメモリ部品１１４Ｂ並びにＲＦ送受信器１１６Ｂ及び音響受信機１２０Ｂを含む一組の信号受信器を制御する処理ユニット１１２Ｂを含む。ＲＦ送受信器１１６Ｂはまた、ＲＦ（無線）接続１２４（すなわち、ＲＦ信号１２４；以降、用語「ＲＦ信号」及び「ＲＦ接続」は簡単のために交換可能に使用され得る）を介し基準デバイス１０２と通信するためのアンテナ１１８Ｂへ結合される。音響受信機１２０Ｂはまた、基準デバイス１０２から送信された音響信号を受信するためのマイクロホンなどの音響トランスデューサ１２２Ｂへ結合される。この実施形態では、音響受信機１２０Ｂは、さらに処理するためにマイクロホン１２２Ｂの出力をディジタル信号に変換するアナログディジタル変換器（ＡＤＣ）を含む。いくつかの実施形態では、標的デバイス１０４はさらに温度センサ１３２を含む。

機能性観点から、処理ユニット１１２Ｂは受信器論理層とも称する。ＲＦ送受信器１１６Ｂ、アンテナ１１８Ｂ、音響受信機１２０Ｂ及び音響トランスデューサ１２２Ｂは集合的に受信器物理層と称される。

本明細書では、処理ユニット１１２Ａ、１１２Ｂのそれぞれは、例えばプログラム型フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：programmed field-programmable gate array）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：application-specific integrated circuit）等々を使用する特別設計コントローラチップであり得る。代替的に、処理ユニット１１２Ａ、１１２Ｂのそれぞれは、Intel（登録商標）マイクロプロセッサ（ＩｎｔｅｌはIntel Corporation, Santa Clara, California, U.S.A.の登録商標である）、AMD（登録商標）マイクロプロセッサ（AMDはAdvanced Micro Devices, Inc., Santa Clara, California, U.S.A.の登録商標である）、ARM（登録商標）アーキテクチャ（ARMはARM Ltd., Cambridge, UKの登録商標である）下で様々な製造者により製造されるARM（登録商標）マイクロプロセッサ、AVR（登録商標）マイクロコントローラ（AVR及びAtmelはAtmel corporation, San Jose, CA, USAの登録商標である）等々の１つ又は複数のシングルコア又はマルチコアコンピューティングプロセッサであり得る。メモリ部品１１４Ａ、１１４Ｂのそれぞれは、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、固体メモリ、ハードディスク、ＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等々であり得る。

基準デバイス１０２及び標的デバイス１０４はその間の距離１２８の測定のためにＲＦ信号１２４及び音響信号１２６を使用する。この実施形態では、基準デバイス１０２及び標的デバイス１０４はまた、ＲＦ接続１２４を他の通信目的（命令及びデータを互いに対し送受信するためなどの目的）のために使用し得る。しかし、当業者は「いくつかの代替実施態様では、図２に示すＲＦ接続１２４は距離測定のためだけに使用され得、そして基準デバイス１０２及び標的デバイス１０４は他の目的のために互いに通信しない」ということを理解する。いくつかの他の実施態様では、図２に示すＲＦ接続１２４は距離測定だけに使用され得、そして基準デバイス１０２及び標的デバイス１０４は、命令及びデータを互いに対し送受信するなど他の目的のために互いに通信するために異なる無線手段（例えば異なる無線チャネル及び／又は異なる無線通信技術）を使用し得る。一例として、一実施形態では、基準デバイス１０２及び標的デバイス１０４は、距離測定のためにＲＦ信号１２４としてEnhanced ShockBurst（商標）信号を使用し、そして命令及びデータを互いに対して送受信するためにBLUETOOTH（登録商標）接続を使用する。

図３は本開示の別の実施形態による測位システム１００を示す概略図である。この実施形態における測位システム１００は、図１に示すものと同様であり、サイト内に１つ又は複数の基準デバイス又はアンカー１０２、１つ又は複数の標的デバイス又はモバイル１０４、及び１つ又は複数のリピータ２０２を含む。本明細書では、リピータ２０２は、１つ又は複数の第１のデバイスから１つ又は複数の信号を受信するとともにこの受信された１つ又は複数の信号を１つ又は複数の第２のデバイスへ再送信する信号再送信ノード又はデバイスである。いくつかの実施形態では、リピータ２０２は基準デバイス又は標的デバイス１０２／１０４の一部を形成し得る。換言すれば、基準デバイス又は標的デバイス１０２／１０４は、リピータの機能を含み得、そして必要に応じリピータ２０２として働き得る。

この実施形態では、リピータ２０２は、互いに協働し、そしてノード１０２及び／又は１０４の測距／測位情報及び観測可能変数（必要に応じシステム１００全体にわたる距離、位置、温度、受信信号強度指示子（ＲＳＳＩ：Received Signal Strength Indicator）等々など）を取り込み、例えば、１つ又は複数のノード１０２／１０４の測距／測位情報及び観測可能変数を１つ又は複数の他のリピータ２０２’、１つ又は複数の他のノード１０２’／１０４’、又は１つ又は複数のサーバ（図示せず）へ送信する。

図４は本開示の別の実施形態による測位システム１００を示す概略図である。この実施形態における測位システム１００は、図１に示すものと同様であり、そしてサイト内に１つ又は複数の基準デバイス又はアンカー１０２、１つ又は複数の標的デバイス又はモバイル１０４、複数のリピータ２０２、及び１つ又は複数のゲートウェイノード又はデバイス（又は単純に「ゲートウェイ」）２０４を含む。実装形態に依存して、ゲートウェイ２０４はイーサーネットゲートウェイ、ＵＳＢゲートウェイ、及び／又は任意の好適なタイプのゲートウェイであり得る。

１つ又は複数のゲートウェイ２０４はデータ及び命令をシステムネットワーク２０６と１つ又は複数のサーバ２０８との間で中継する。サーバ２０８はさらに、データベース、処理エンジン及びアプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）を含み得る。データはさらに、ダッシュボードウェブサイトを通りクライエントコンピューティングデバイス２１０を介しエンドユーザにアクセス可能である。当業者は、サーバ２０８の及びデータベースアーキテクチャのかなりの数の変形形態（例えばクラウド配備、構内配備、エッジ配備等々）が存在するということと、これらの変形形態が本明細書の開示の範囲を逸脱しないということとを理解する。

いくつかの実施形態では、ネットワーク内の標的ノード１０４はそれらの位置をローカルに計算し、そして次に、計算された位置をネットワーク２０６を介しサーバ２０８へ中継する。他のいくつかの実施形態では、ネットワーク内の標的ノード１０４はそれらの位置を計算しない。むしろ、ノード１０２及び／又は１０４はそれらの観測可能変数（距離、信号波形、温度、ＲＳＳＩ等々）をサーバ２０８へ送信し得、そしてサーバ２０８が標的ノード１０４の位置を計算する。

一実施形態では、基準ノード１０２はさらに、イーサネットネットワークと通信するためのイーサーネットポート及び関連回路構成を含み、前記イーサネットネットワークを介し１つ又は複数のサーバと通信状態にある。いくつかの実施形態では、イーサーネットポートはさらに、パワー・オーバ・イーサネット（Power-over-Ethernet）標準を介し出力を受信するように構成される。他の実施形態では、基準ノード１０２は、内部イーサネットスイッチ又はハブと接続するための２つのイーサーネットポート（１つはアップストリーム通信及び／又は電力のためのものそして他の１つはダウンストリームイーサーネット通信及び／又は電力をデイジーチェイン構成の他の基準ノード１０２へ提供するためのもの）を含む。

別の実施形態では、基準ノード１０２及び標的ノード１０４の初期位置は知られていない。図１、２に示すシステム１００は、本明細書において説明されるSimultaneous Localization and Mapping（ＳＬＡＭ）方法を使用することにより基準ノード１０２及び任意選択的に標的ノード１０４の位置を同時に局在化するために、ノード１０２、１０４の共通座標系を確立し、そして図５Ａ、５Ｂに示す較正プロセス３００を使用する。

図５Ａ、５Ｂに示すプロセス３００により、システム１００は、基準ノード１０２間の測距通信を確立するためにネットワークを最初に初期化する（工程３０２）。次に、サーバなどの制御デバイスは、ネットワーク上のすべての基準ノード１０２を照会し（工程３０４）、そしてそれに応じて、システム１００内のすべての基準ノード１０２はそれらの存在を同報通信する（工程３０６）。所定タイムアウト期間後、応答する基準ノード１０２のリストが、例えばそれらのＭＡＣアドレスにより基準ノード１０２をソートすることにより決定論的に順序付けられる（工程３０８）。

工程３１０では、決定論的リスト内の選択された基準ノード１０２（「活性基準ノード」とも称する）は、受信器ノード（他の基準ノード１０２）が飛行時間（ＴＯＦ）測定結果を確立することを可能にするために測定信号を他のすべてのノードへ同報通信する。工程３１２では、すべての受信器ノードは、ＴＯＦを測定し、そして送信している活性ノードまでの距離を判断する。工程３１４では、距離測定結果及び他の観測可能変数（例えば温度測定結果、ＲＳＳＩ、信号波形等々）はネットワークを介し受信器ノードから制御デバイス（例えばサーバ）へ同報通信される。

システム１００は決定論的リスト内のすべてのノードがそれらの測定信号を同報通信したかどうかを照査する（工程３１６）。そうでなければ、プロセス３００は、決定論的リストから別の基準ノードを選択し（すなわち別の基準ノードを活性ノードにし）、そして次に、新たに選択されたノードによる処理を工程３１０において反復する。

決定論的リスト内のすべてのノードがそれらの測定信号を同報通信していたならば、システムは図５Ｂに示す第２段階へ進み、ここでは、１つ又は複数の標的ノード１０４は測定信号を連続的やり方で送信し始め（工程３４２）、そしてすべての基準ノード１０２は同報通信標的ノードまでのそれらの距離を判断するためにＴＯＦを測定する（工程３４４）。標的ノードは、一意的位置からいくつかの空間的に多様な測定セットを生成するためにその測定信号を（繰り返し）同報通信しながらカバレッジエリア（例えばサイト）全体にわたって移動する。標的ノードにより送信された各測定信号セットにより、すべての受信ノードは、ＴＯＦを計算し、そして当該の特定エポックの標的ノードまでの範囲を判断する。各測定エポック後、他の観測可能データ（例えば温度、ＲＳＳＩ、信号波形など）と共に距離測定結果はネットワークを介し制御デバイスへ同報通信され戻され（工程３４６）、制御デバイスは、すべてのエポック全体にわたる完全なデータセットをその品質に関し照査する（工程３４８）。データセットが基準ノード位置の妥当な分解能のための十分なデータを含まなければ、又はそうでなければ、基準ノードの位置を解決するために十分な所定品質閾値を最大許容誤差以内で満足しなければ（工程３５０の「いいえ」分岐）、プロセス３００は工程３４２へループバックする。十分なデータ品質が実現されると（工程３５０の「はい」分岐）、制御デバイス上で動作するソルバーエンジン（solver engine）が最小二乗法（式（６）－（１２）を参照）を使用することによりすべての基準ノードの位置を判断するが、多くの方法（勾配降下法など）が、知られており、そして発生する連立方程式を解く又はその解を推定するために代替的に使用され得る。いくつかの実施形態では、解決されるべき十分なデータを有する基準ノードの位置だけが判断されそしていくつかの基準ノードは不定なままである。いくつかの実施形態では、受信ノードからサーバへ送信されたＲＳＳＩ観測可能変数は、判断された位置と共にデータベース又は他のメモリ内に格納される、及び／又はＲＳＳＩフィンガープリントを形成するために処理される。

工程３５４では、判断された位置はネットワークへ同報通信され、そしてシステム初期化は完了する。次に、プロセス３００は終了する。

プロセス３００では、各ノードは他のすべてのノードまでの距離を取得する必要が無いが、システムの未知変数の数より多くの距離測定結果（例えば各ノードのｘ、ｙ及びｚ座標）が取得されることが必要である。

いくつかの実施形態では、図５Ａに示すプロセス３００の第１の段階では、いくつかの又はすべての標的ノードはまた、照会（工程３０４）に応答し、そして決定論的リスト内に含まれ得、これにより較正の第１の段階に関与される。

いくつかの実施形態では、較正プロセス３００は基準ノード１０２が移動又は再配置される場合に行われる。

Simultaneous Localization and Mapping方法を行う方法と同様であるが代替方法が時に好ましい。本方法のこの第２の変形形態では、プロセス３００の工程３０８～３１８はスキップされ、いかなるリファレンスノード・ツー・リファレンスノード（reference node to reference node）測定も行われない。これは、支援される最大測距距離から基準ノードが余りに遠く離れている場合、又は障害物が直接距離測定を妨げれば、又はいつになく劣悪なマルチパス条件を有する状況において、望ましいかもしれない。この場合、リファレンスノード・ツー・リファレンスノード距離の欠如は時に、実際の基準ノード場所により生成される幾何学的条件に依存して解決策曖昧性を生じ得る。これらの曖昧性は、初期化処理工程３４２～３５０中に、ユーザに標的ノード１０４の移動を制約するように指示することにより（例えばノードの高さを＋／－０．５ｍ以内に一貫して維持することにより）解決される又は推定される。

システム初期化後、基準ノードは共通座標系内で自己局在化されるが、当該座標系を別の座標系（建築座標系又は地球座標系など）へ変換することがしばしば望ましくそして役立つ。当該技術領域においてよく知られている方法が、両座標系内の共通制御点を判断しそして変換を導出するために採用される。

本出願人の米国特許出願第１０，４４８，３５７号に記載のように、温度測定結果は、音速の変動を補正するために距離測定プロセスの一部として収集され得る。しかし、ビル内の空気の層状化は非線形熱勾配に至りこれにより２つのノード１０２／１０４間の気柱の平均温度に影響を与えるということがよく知られている。

音速を推定するより精確な方法が使用され得る。図６は音速を推定するためのプロセス４００の工程を示すフローチャートである。４００で示されたプロセスは空中内の様々な点における温度測定結果を収集する。当初、本出願人の米国特許出願第１０，４４８，３５７号に記載のような音速を温度補正する伝統的方法が採用される。次に、プロセス４００は温度測定結果を地図データベース内に格納する追加工程を採用する。その後の距離測定では、各関連温度測定結果が当該エポックからの計算位置と共に地図データベース内に格納される。次に、いくつかの実施形態において濾過され得る過去の温度（例えば移動窓平均又は最新測定結果）を利用することにより、ポイント・ツー・ポイント熱勾配のより精確なモデルが判断され、そして所与の測位エポックの音速推定をさらに温度補正するために利用され得る。

このようなモデルはより精確な音速計算を可能にし、より精確な音速計算は次に、判断された範囲を精緻化するためにそしてノードの位置をその後判断するために使用される。

特に、測位エポックが始まった（工程４０２）後、距離測定信号が上述のように送信される。その後、ノード１０２及び／又は１０４のいくつか又はすべては温度測定を行う（工程４０６）。サーバなどの制御デバイスが受信器ノード（基準ノード１０２及び／又は標的ノード１０４であり得る）からＴＯＦ及び温度測定結果を受信する（工程４０８）。各ノードの位置を計算する際、制御デバイスはその以前の位置が知られているかどうかを照査する（工程４１０）。「はい」であれば、制御デバイスは、層状化方法を使用することにより音速を計算し（工程４１２）、そして上述のように関連距離測定結果を使用することによりノードの位置を計算する（工程４１４）。次に、制御デバイスは温度測定結果及びノード位置を地図データベース内に記録する（工程４２０）。

工程４１０において、ノードの以前の位置が知られていなければ、制御デバイスは、送信及び受信ノード上の移動平均温度の平均を使用することにより音速を計算し（工程４１６）、そして上述のように関連距離測定結果を使用することによりノードの位置を計算する（工程４１８）。次に、プロセス４００は、層状化方法を使用することにより音速を再計算する工程４１２へ行き、そして関連距離測定結果を使用することによりノードの位置を上述のように再計算する（工程４１４）。次に、制御デバイスは温度測定結果及びノード位置を地図データベース内に記録する（工程４２０）。

いくつかの実施形態では、精密な距離情報（例えばＴＯＦ測定結果から取得された距離情報）は、位置を解決するために十分な数のノード間で利用可能でないかもしれない。これらの実施形態では、本デバイスは、粗い精度範囲を判断するためにその無線通信からのＲＳＳＩ測定結果を独立に又はデータ融合を介し利用し得る。ＲＳＳＩと数値的範囲とを関連付ける公知の方法（経路損失モデル又は公知のＲＳＳＩフィンガープリント法など）が好適に使用される。ＲＳＳＩ測定の精度は音響ＴＯＦ測定よりはるかに劣悪であると知られているが、本システムの精度は、基準ノード１０２がＴＯＦ測定結果を利用するＳＬＡＭ手順において局在化された精度のおかげで伝統的なＲＳＳＩのみをベースとするシステムと比較して依然として著しく改善される。さらに、いくつかのケースでは、ＴＯＦ及びＲＳＳＩ測定結果の両方は標的ノード１０４の３Ｄ位置を判断するために、十分なデータを提供しないかもしれない。これらの場合、ノード１０４の場所に対する低次元性（例えば２次元で（２Ｄ）又は一次元（１Ｄ）（すなわち近接性））が判断され得る。

いくつかの実施形態では、本システムはさらに、グラフィックエンジン及び視覚化アプリケーションを使用することによりノードの運動同士をディジタル的に対化する（digitally twinning）ためのコンピューティングデバイス、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）及びモニタを含み得る。

いくつかの実施形態では、本システムはさらに、過去の位置データを含むデータベースへ結合される解析エンジンを含む。位置データに関する解析は時間研究、プロセス最適化、事件解析、品質保証などを完了するために行なわれる。物体の再生可能時系列３Ｄ視覚化、プロセスアライメント及び差分化、ヒートマップグラフ等々を含む様々な出力が解析エンジンにより生成され得る。

いくつかの実施形態では、人工ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムが、サーバへ及び他の外部ソース（倉庫管理システム、エンタープライズリソースプランニングシステムなど）から中継された位置データから事象を判断するために使用され得る。別の実施形態では、このような機械学習アルゴリズムはまた、例えば倉庫作業者を倉庫内の或る場所へ派遣することにより又は製品の注文を売り手へ発行することにより、判断された事象に応答して行為又は命令を自律的に発行し得る。図１３、１６Ａに描写されるいくつかの他の実施形態では、データは、誤りが前記ワークフロー内でなされたかどうかを判断するために又は処理のいくつかの態様（ワークフローの各工程を完了するための時間など）を測定するために、リアルタイムで処理され、そしてワークフロープロセスに関連付けられる。ユーザ定義事象は、測定されたプロセスが定義済みパラメータ外で動作する場合に判断され得、モバイルアプリケーション、デスクトップアプリケーション、電子メール、統合警報システム等々を介し責任者へ発送される警報を生成し得る。エンドユーザは、当該プロセスが正常に行なわれそして記録された位置データがテンプレートとしてメモリ内に格納されるシステムトレーニングモードを介し所与の処理のための特定事象及びパラメータを定義する。ユーザインターフェース（図１６Ａ）を介し、記録されたテンプレート内のいくつかの特定事象が、予測プロセス変動を許容するために調整され得る。

いくつかの実施形態では、本システムはさらに、危険な環境において雇われたユーザにより装着された装着可能標的ノード１０４（又は単純に「装着可能ノード」と称する）を含む。装着可能ノード１０４は装着者の位置を追跡する。図２６に示すように、環境内のゾーンが、定義され、そして様々なクラスの空間（立入禁止ゾーン、危険ゾーン、関係者以外立入禁止ゾーン、セキュリティゾーンなど）に関連付けられ得る。各装着可能ノード１０４はその判断された位置をサーバへ送信する。装着可能ノード１０４の位置は、必要に応じ管理者又は他の当事者によりアクセス可能なダッシュボードウェブサイト（図２６）上で視覚化され得る。装着可能ノード１０４が定義済みゾーンのうちの１つのゾーン内に居れば又は配置されれば、関連ユーザが所与ゾーン内への入場が許容されたかどうかを判断するためにデータベース照会がなされる。いかなる認可も確認されなければ、警報が生成され、そして潜在的危険について警報するためにユーザへ及び／又は適切な管理人へ発送され得る。ゾーンは、静的である必要は無く、そしていくつかのプロセスが手動で又は所与の空間に入る別の標的ノード１０４によりいずれかで開始されると活性化又は定義され得、例えば、頭上クレーンが活性動作状態である１つのシナリオでは、搭載物上に位置する標的ノード１０４が「その報告された位置を介し地上から持ち上げられた」ということを指示し、そして、結果的に、立入禁止ゾーンが、搭載物の下で自動的に活性化され、前記ゾーンはクレーンがその位置を調整すると搭載物上に自動的に再位置決めされる。

いくつかの実施形態では、事件解析、プロセス最適化、リコール解析などの多様なタスクに役立つ客観的記録を提供するために後で精査され得るすべての事象及び位置データがデータベース内に格納される。

いくつかの実施形態では、１つ又は複数の標的ノード１０４はさらに、事象のユーザに警告するための振動モータを含み得る。

いくつかの実施形態では、１つ又は複数の標的ノード１０４はさらに、事象のユーザに警告するための照明光を含み得る。

いくつかの実施形態では、１つ又は複数の標的ノード１０４はさらに、事象のユーザに警告するためのブザーを含み得る。

いくつかの実施形態では、人工ニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムが信号の到着時間を推定するために使用され得る。

いくつかの実施形態では、１つ又は複数のノード１０２及び／又は１０４はさらにＧＮＳＳ受信器を含み得る。この実施形態では、基準ノード１０２に対する距離測定結果及びＧＮＳＳ衛星に対する距離測定結果が高精度位置を判断するために融合される。

いくつかの実施形態では、１つ又は複数のノード１０２及び／又は１０４はさらに超広帯域送受信器を含み得る。

物体測位システムの実装形態
多くの屋内測位システム（ＩＰＳ）は、作業者安全性及びプロセス効率を改善するために人員、自立走行車両、手動ワークフロー及び資産を追跡することに目を向ける業界のニーズを満足するために出現している。本明細書において開示される物体測位システム（いくつかの実施形態ではＩＰＳとして配備され得る）は、非常に大きな環境全体にわたってミリメートルレベルで消費者即利用可能（consumer-ready）三次元測位精度を提供し得る。この章は、性能を検証するために実験室試験結果を使用する本出願人のＩＰＳを説明する。測位問題は数学的に説明され、そして伝統的解が提示される。プロプライアタリ実装形態の測距性能は測地学的クラス光学器械（例えばトータルステーション）のものに相当すると示されており、そして静止多次元測位性能はミリメートルまでの精度を実現するベスト・イン・クラス精度である。現実世界試行は、倉庫、工場及び物流ハブなどの大きな産業環境全体にわたってミリメートルレベル（又はいくつかの場合はサブセンチメートル）性能を示す。本技術の柔軟な形態因子はデイジーチェイン式恒久設置又は機敏な電池式配備を可能にする。付随ソフトウェアは、従来のコンピューティングハードウェアから最新仮想プラットホーム及び拡張現実プラットホームまでに及ぶ機器と容易にインターフェースする柔軟なユーザ体験を提供する。

Ｉ．導入
ＧＬＯＢＡＬ航法衛星システム（ＧＮＳＳ）及び屋内測位システムは、今日のナビゲーション及び測位革命における中央舞台を共有するキー技術のうちの２つである。ＧＮＳＳは４メートル（ｍ）ＲＭＳ（二乗平均平方根）程度の民間使用測位精度を提供する頑強な３次元地理学的位置技術であるが、衛星からの見通し線信号への依存性が、信頼可能な使用を室外及び晴天空環境に制限する［１］。したがって、室内環境内の信頼可能測位とＧＮＳＳ拒否エリア内の屋外解決策とを届ける解決策の成長するランドスケープが存在する。多数の新製品及びサービスが精確な室外測位システム（例えばＧＰＳ）のおかげで可能にされたので、同様な経済的機会が、指数関数的に成長する屋内測位市場に対する解を待っている。いくつかの推定は市場機会が２０２４年までに年当たり＄１００億程度になると予測する［２］。

ＩＰＳを届ける技術の異種集合（heterogeneous collection）（セルラ５Ｇネットワーク、Wi-Fiネットワーク、超広帯域（ＵＷＢ：ultra-wideband）送受信器、及びブルートゥース低エネルギー（ＢＬＥ：Bluetooth Low Energy）デバイスなど無線周波数装置から、カメラ又はレーザを使用する光解決策まで、そして超音波で使用される音響波までにわたる）が存在する。

ほとんどの非カメラベースＩＰＳ解決策は一般的には、既知の基準デバイスまでの被追跡物体の距離を判断することにより働く。これは、受信された信号電力又は飛行時間を距離に関連付けることにより実現される。ＢＬＥ及びWi-Fi解決策の場合、物体の局在化は、ＲＳＳＩに依存し、そしてメートル（例えば７０ｃｍ～２０ｍ）程度の測位精度を提示する［３］［４］。超広帯域システムは、物体からいくつかの受信器（アンカーノード）への電磁（ＥＭ）波のＴＯＦを測定することによるより良い精度を有し、数十センチメートルまで精確な測定を実現する［５］。カメラベースコンピュータービジョンは、環境及び照明条件に依存して１５ｃｍ～１ｍの範囲の精度を提供する［６］。超音波は、ＵＷＢと同様にＴＯＦ情報を使用するが、ＥＭ波と比較すると比較的低い音速のおかげで２ｃｍ未満の局在化を可能にする［７］［８］。

ＴＯＦベース測位は、医療超音波検査などのＴＯＦ撮像と似ており、ここでは、波の形式のエネルギーが、受信器のアレイにより回復されるエリア内へ送信される。飛行時間が測定され、そして位置を計算するために距離へ変換される。撮像の場合、距離は、同じ撮像デバイスの相補部品として送信器近くに通常は位置する受信器へ波を方向転換した反射器までの距離を表し得る。

測位システムの文脈では、計算された距離がデバイス間の分離距離を表すように送信器と各受信デバイスとの間の空間分離がある。距離のアレイを生成する受信器のアレイにより、送信器の場所は、受信器の場所が知られていると仮定すると、マルチラテレーション方法を使用することにより判断され得る。

送信器と受信器との分離は、信号の飛行時間を測定するための必要要件である共通クロックを受信器及び送信器が共有しないので距離計算を複雑にする。ＴＯＦ撮像は通常、送信器及び受信器が同一場所に配置され、そしてクロックは同じデバイス内で共有されるのでこの問題を有しない。

未知の時間情報により課される挑戦的課題を克服するために、以下の２つの解決策のうちの１つが通常は採用される。１つの解決策は、到着時間差（ＴＤＯＡ：time-difference-of-arrival）がクロック情報を回復するために使用され得るように受信器（又は送信器）が同期クロックを有することを必要とする［９］。第２の解決策は双方向測距を採用し、ここでは、往復シグナリング交換が、ＴＯＦ情報を、その送信部品及び受信部品にわたって共有される単一クロックを維持する元のデバイスへ送信するために、使用される［９］。残念ながら、いずれの場合も、クロックドリフト又はシステム待ち時間からのタイミングの誤差が、著しく、そして波の伝播速度により乗算される。ＥＭ波の場合、小さな時間誤差ですら、その極めて高速な伝搬速度（すなわち光の速度（２．９９×１０^８ｍ／ｓ））のおかげで非常に大きな範囲誤差を生じる。ＧＮＳＳでは、この問題は、高度に精確且つ同期された原子時計（あらゆるＧＮＳＳ衛星のキー部品である）の使用により対処される。このような手法は限定数の衛星を有するシステムに関して実現可能である。しかし、何千もの基準デバイスなどの多数の基準デバイスを有する屋内システムに関し、原子時計をあらゆるデバイス内に含むことは明らかに実現不能である。

ＩＩ．精確なＩＰのためのハイブリッド実装形態
標的ノード又はデバイス１０４（以降、モバイルノード又はデバイスとも呼ばれる）と基準ノード又はデバイス１０２（以降、アンカーノード又はデバイスとも呼ばれる）との間の精確な距離測定は精確な３Ｄ測位の制限要因である。本出願人の解決策は最も信頼可能且つ精確な測距技術同士をマージする。超音波とＥＭ波との大きな伝搬速度差は、距離測定のためにより遅い超音波を使用する一方で時間基準としてＥＭ波の使用を許容する［１４］。それらの超音波により得られるＥＭカウンターパートを上回る主な利点は、音響波の送信と受信間に収集される信号サンプルに割り当てられる増加された時間である。測距誤差は、波の伝播速度に反比例しており、そしてポイント・ツー・ポイント送信に関して次式により判断される：
δｒ＝ｄＴ×ｃ （１）
ここで、δｒは測距誤差（メートル）であり、ｃは波の伝播速度（ｍ／ｓ）であり、そしてｄＴは時間誤差（秒）である。精密な測位のためには、最小実現可能δｒが望ましい。時間誤差がハードウェアの品質及びコストにより判断されれば時間誤差は同じ製品クラス内のデバイス全体にわたって一貫していると考えられ得るということは明らかである。したがって、最小δｒを実現するために、音響波のはるかに低い伝搬速度（約３４３ｍ／ｓ）がＥＭ波のもの（２．９９×１０^８ｍ／ｓ）を越えて望ましい。

測距のために音響信号を使用する第２の利点は改善されたマルチパス特性である、すなわち、どのようにエネルギーが環境内の物体により吸収、反射、及び回折されるかを波の波長が決定付けるやり方である。例えば、すぐそばの移動するフォークリフト又は保管棚からの反射は高周波ＥＭ波に関しては正反射性であるが、超音波に関しては乱反射性である。正反射は、送信された信号の重畳時間シフト複製として到着してこれにより原信号及び計算された範囲を破損するので問題である［１１］。乱反射の場合、送信されたエネルギーは、複数の方向に散乱され、最終的に受信器における低レベルのマルチパス雑音として提示する。

ＩＩ．Ａ．実装形態概観
異なる伝搬速度を有する２つの信号がモバイルデバイス１０４から固定アンカー１０２へ送信される場合、その間の距離は次式により判断され得る：

ここで、ｒはモバイルデバイス１０４とアンカーデバイス１０２との間の距離であり、ｃ_ｒｆは、より速い信号の伝搬速度であり、ｃ_ａは、より遅い第２速度信号の伝搬速度であり、Δｔは２つの信号の到達時間の差である［１４］。モバイルデバイス１０４とアンカーデバイス１０２との間の範囲が判断されると、判断された範囲は、位置の望ましい次元性と利用可能範囲の数とに依存して、モバイルデバイス１０４へ関係付けられ得る又はそうでなければモバイルデバイス１０４の位置を判断するために使用され得る。利用可能な範囲の数の増加により、モバイルデバイス１０４を図７Ａ～７Ｃに描写される益々増加する特定位置へ局在化することが可能になる。

図７Ａは、アンカーノード１０２がモバイルノード１０４の位置を判断するために使用される場合、半径ｒ_１（アンカーとモバイルノード１０２、１０４との間の距離）を有するアンカーノード１０２を中心とする円５０４上の任意の位置５０２がモバイルノード１０４の可能な位置であり得るということを示す。

図７Ｂは、２つのアンカーノード１０２がモバイルノード１０４の位置を判断するために使用される場合、それぞれのアンカーノード１０２とモバイルノード１０４との間の距離の半径を有するそれぞれがそれぞれのアンカーノード１０２を中心とする２つの円５０４の２つの交点５０２がモバイルノード１０４の可能な位置であり得るということを示す。

図７Ｃは、３つのアンカーノード１０２がその同じ面上のモバイルノード１０４の位置を判断するために使用される場合、それぞれのアンカーノード１０２とモバイルノード１０４との間の距離の半径を有するそれぞれがそれぞれのアンカーノード１０２を中心とする３つの円５０４の交点５０２がモバイルノード１０４の可能な位置であり得るということを示す。

好都合なことには、モバイルデバイス１０４は、検出すべきすべてのアンカーデバイス１０２に関して１つのＥＭ信号／音響信号対を送出するだけでよい：すなわち、各アンカーデバイス１０２は個々にアドレス指定される必要はなく、したがって、複数の相関付けられた範囲が同時に計算され得る。

環境騒音及び他の雑音源に起因して、計算された範囲の精度悪化があり得、計算された位置に悪影響を与える。モバイル位置を推定するための現代ＧＮＳＳ技術において使用される方法（カルマンフィルタ、Ｂａｙｅｓｉａｎ推定器、最小二乗法など）もまた、モバイルデバイス１０４の位置の最良推定値を導出するために本明細書において開示される物体測位システム１００において使用され得る。図８Ａは、計算された範囲が図８Ｂに示すように正確な場合とは対照的に誤差により破損された範囲測定から生じる解曖昧性を示す。

ＩＩ．Ｂ．誤差最小化
不完全範囲の集合からモバイルデバイス１０４の位置の最良推定値を導出するために、位置誤差の表現が調べられる：

ここで、ｅは個々の測距誤差の２乗の和であり、

はモバイルデバイス１０４と第ｉ番目アンカーデバイスとの間の実際の範囲であり、そしてｒ_ｉは送信信号及び受信信号に基づき計算された範囲である。誤差を最小化する一手法は、式（３）の微分を取り、そしてこれを零に設定する。これは、ｅを構成する成分の拡張版を必要とする：

ここで、ｘ_ｍ、ｙ_ｍ、ｚ_ｍはモバイルデバイス１０４の未知座標を表し、ｘ_ｎ、ｙ_ｎ、ｚ_ｎはｎ番目のアンカーデバイス１０２の既知座標を表し、ｒ_ｎはＴＯＦ測定に基づくｎ番目アンカーデバイス１０２までの計算された距離である。したがって、過判断された（over determined）線形方程式の解が次の形式で存在する：
Ｒ＝Ａｍ （６）

、及び

ｍは式（６）内に未知数を含むので、式（６）は未知数を分離するために次のように書き換えられる：
ｍ＝Ａ^－１Ｒ （１０）

ほとんどの場合、Ａは正方行列ではないので可逆行列ではない。行列Ａは、可逆正方行列を取得するためにその転置行列により乗算される。上式の両側へ転置行列を適用した後：
Ａ^ＴＲ＝Ａ^ＴＡｍ （１１）、及び
ｍ＝（Ａ^ＴＡ）^－１Ａ^ＴＲ （１２）

Ａ^ＴＡ項は可逆行列であり［９］；したがってｍが解かれ得る。この解は、結果位置が実際の距離と測定された距離との差の２乗を最小化したものであるので最小二乗解である。

ＩＩ．Ｃ．タイミング補正
距離の誤差を最小化することはまた、入力信号の到着の瞬間の適切な検出を必要とする。受信器はしばしば、閾値を越えるエネルギーレベルを検出するエネルギー検出器の形式を取る［１２］。

距離を精確に判断するために、以下の章に示すように改善された性能を提供するための様々な方法が使用され得る。

ＩＩＩ．実装形態性能
本明細書において開示される解は１つ又は複数のモバイルデバイス１０４、複数のアンカーデバイス１０２、及び１つ又は複数のＵＳＢ又はイーサーネット接続ゲートウェイモジュール２０４を含む。測距精度及び３Ｄ測位精度を含む２つの性能メトリックがシステム検証の焦点である。

測距検証に関して、システム１００は、＋／－２ｍｍ内の精度を有する従来のレーザ距離計と同じくらい精確であることを目指す。この性能を試験するために、モバイルデバイス１０４はロボットレールカー（robotic rail car）へ取り付けられ、ロボットレールカーは、ロボットレールカーと固定アンカーデバイス１０２との間の距離を測定しながらモバイルデバイス１０４及びレーザ距離計をレールに沿って運ぶ。このセットアップが図９に描写される。それぞれの望ましい距離において、範囲は、雑音が現実世界条件を真似するために注入される間にレーザにより及び超音波モバイル／アンカー対により測定される。図１０Ａ、１０Ｂは、０．４ｍと３ｍとの間の範囲の典型的実験実行の結果を示す。典型的結果は、モバイルデバイス１０４とアンカーデバイス１０２との間に明確な見通し線経路が存在する場合はレーザ距離計の測距精度内である。

３Ｄ測位精度の検証は、モバイルデバイス１０４、ゲートウェイデバイス２０４及び複数のアンカーデバイス１０２を有するシステムを必要とする。FARO Technologies of Lake Mary,FL,U.S.A.により提示されるFaro Platinum Armが、モバイルデバイスの位置を０．０７３ｍｍ内まで保ちそして精確に報告するためのグラウンドトゥルースシステムとして使用される。６つの（６）アンカーデバイス１０２が地上の固定場所に置かれる。モバイルデバイス１０４を含むアームのプローブが３Ｄ空間内で複数回再配置され、そして測定アームからの報告された位置及びシステム１００からの報告された位置が記録され比較される。図１１Ａ、１１Ｂは、試験期間全体にわたる３Ｄ測位結果及び各座標軸の誤差を示す。個々の測距精度が２ｍｍ程度にもかかわらず、６つのアンカーデバイスすべてからの６つの（６）範囲のカルマンフィルタ融合後、最終推定位置誤差は平均で＋／－１ｍｍより良い。

ＩＶ．配備例
多くのアプリケーションは、従業員、自動／自律的誘導車両、ツール及び他の動産の精確な測位及び局在化を必要とし得る。従来の解決策は精度仕様を満足するのが困難であり（そして時に満足できなく）、しばしば形態因子が大きく、そして複雑な設置手順を必要とするが、本明細書において開示されるシステム１００は改善された性能、使い易さ、柔軟性、サイズ及び携帯性を提供する。参考文献［１４］［１５］［１６］に開示された技術は、コイン型電池式モバイル及びノードからパワー・オーバ・イーサネット（ＰＯＥ：power-over-Ethernet）駆動アンカーまでの多種多様な配備シナリオのニーズに適合するために、図１２Ａ～１２Ｄに示すような複数の形態因子でシステム１００（例えばアンカーデバイス１０２及び／又はモバイルデバイス１０４）内で使用され得る。

現在の配備は、小規模ワークベンチアプリケーションから大建築規模工場及び倉庫までのシステム１００の柔軟性を実証する。図１３は、従業員トレーニング及びワークフロー最適化アプリケーションのために操作者の手首上に装着され、そして操作者の手の運動を追跡するために使用されるモバイルデバイス１０４を有する小規模で働くシステムの例を示す。この例では、モバイルデバイス１０４は電池により給電され、アンカーデバイス１０２はＵＳＢ接続により給電される。

大規模配備はアンカーデバイス１０２が床の上７ｍを越える高さに配備された図１４と図１５に示すような工場及び倉庫を含む。これらなどのシナリオでは、様々な形式の複数のアンカーデバイス１０２が、ディジーチェィン形式で一緒にリンクされ、そしてパワー・オーバ・イーサネット（ＰＯＥ）を使用することにより給電され、これにより好都合且つ低コストの設置を提供する。本明細書において開示されるシステム１００の別の利点は、大規模なこれらのタイプの設置にもかかわらず精度が依然としてミリメートル程度であるということである。工場スペースのこの強化された監視は、潜在的中断時間を低減しそしてプロセス効率を改善することを提示する。システム１００の配備及び使用は、本明細書において開示される技術の実行可能性を実証するともに工場プロセスのライン全体を含む規模まで局在化されたワークフロー監視を取るサプライチェーン管理及び物流、高度製造技術、及び安全衛生を含むいくつかの業界にまたがる。

システム１００はまた、エンドユーザによる制御及び視覚化のためのデスクトップＰＣ及びAndroidデバイスなどの多様なプラットホーム用に開発されたアプリケーションソフトウェアを含み得る。図１６Ａ、１６Ｂはそのインターフェースのいくつかの例を示す。図１６Ａに示すように、リアルタイム品質保証ディジタル対化（real-time quality assurance digital twinning）ユースケース（use-case）が表示されており、ここでは、技術員は、自身の手、ツール、及び供給品を監視させながら、そして正しい手順が精確に続くということを検証しながらパーツの組み立てプロセスを誘導される。図１６Ｂに示すように、ＩＰＳデータの一般的視覚化がAndroidプラットホーム上に示される。

そのハードウェア及びソフトウェアを含むシステム１００は、機敏であり、そして、図１７に描写するような没入型相互作用体験のためのSteamVR（登録商標）、Unity、SamsungSXR、Google Glass、Microsoft Hololensなどの様々な仮想現実（ＶＲ：virtual reality）プラットホームを含む標準的第三者プラットホームとインターフェースされ得る。

Ｖ．要旨
上述の実装形態は、測位問題の頑強な解析的説明と、そのクラスにおける業界現職者に勝る結果を出すために厳しい試験に耐えてきた厳密な数学的且つ革新的解決策とに基づく。

ＶＩ．参考文献
[1] Global Positioning System Standard Positioning Service Performance Standard,4th Edition,September 2008).Accessed on:March 8,2020).[Online]Available: https://www.gps.gov/technical/ps/2008-SPS-performance-standard.pdf
[2] Dardari,Davide,Pau Closas, and Petar M.Djuric.“Indoor tracking:Theory,methods,and technologies. ”IEEE Transactions on Vehicular Technology 64,no.4(2015):1263-1278.
[3] Rai,Anshul,Krishna Kant Chintalapudi,Venkata N.Padmanabhan,and Rijurekha Sen.“Zee:Zero-effort crowdsourcing for indoor localization.”In Proceedings of the 18th annual international conference on Mobile computing and networking,pp.293-304.2012.
[4] Robesaat,Jenny,Peilin Zhang,Mohamed Abdelaal,and Oliver Theel.“An improved BLE indoor localization with Kalman-based fusion:An experimental study. ”Sensors 17,no.5(2017):951.
[5] Kuhn,Michael,Cemin Zhang,Brandon Merkl, Depeng Yang,Yazhou Wang,Mohamed Mahfouz, and Aly Fathy.“High accuracy UWB localization in dense indoor environments. ”In 2008 IEEE International Conference on Ultra-Wideband,vol.2,pp.129-132.IEEE,2008.
[6] Mulloni,Alessandro,Daniel Wagner,Istvan Barakonyi,and Dieter Schmalstieg.“Indoor positioning and navigation with camera phones. ”IEEE Pervasive Computing 8,no.2(2009):22-31.
[7] Qi,Jun,and Guo-Ping Liu.“A robust high-accuracy ultrasound indoor positioning system based on a wireless sensor network. ”Sensors 17,no.11 (2017):2554.
[8] Medina,Carlos,Jose Carlos Segura,and Angel De la Torre.“Ultrasound indoor positioning system based on a low-power wireless sensor network providing sub-centimeter accuracy. ”Sensors 13,no.3(2013):3501-3526.
[9] Silva,Bruno,Zhibo Pang,Johan Akerberg,Jonas Neander,and Gerhard Hancke.“Experimental study of UWB-based high precision localization for industrial applications. ”In 2014 IEEE International Conference on Ultra-WideBand(ICUWB),pp.280-285.IEEE,2014.
[10] Williams,Gareth.“Overdetermined systems of linear equations. ”The American Mathematical Monthly 97,no.6(1990):511-513.
[11] Leitinger,Erik,Paul Meissner,Christoph Rudisser,Gregor Dumphart,and Klaus Witrisal.“Evaluation of position-related information in multipath components for indoor positioning. ”IEEE Journal on Selected Areas in communications 33,no.11(2015):2313-2328.
[12] Kay,Steven M.Fundamentals of statistical signal processing.Prentice Hall PTR,1993.
[13] Gueuning,Francis,Mihai Varlan,Christian Eugene,and Pascal Dupuis.“Accurate distance measurement by an autonomous ultrasonic system combining time-of-flight and phase-shift methods. ”In Quality Measurement:The Indispensable Bridge between Theory and Reality(No Measurements?No Science!Joint Conference-1996:IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference and IMEKO Tec,vol.1,pp.399-404.IEEE,1996.
[14] Lowe,Matthew William,and Vahid Dehghanian.“Range-finding and object-positioning systems and methods using same. ”U.S.Patent No.10,051,599,issued August 14,2018).
[15] Dehghanian,Vahid,and Matthew Lowe.“Method of determining position and cooperative positioning system using same. ”U.S.Patent No.9,977,113,issued May 22,2018).
[16] Lowe,Matthew William,and Vahid Dehghanian.“Method for determining the position of an object and system employing same. ”U.S.Patent Application Ser.No.15/982,750,filed November 22,2018).
Large-Scale Architecture of Applicant’s Smart Space Indoor Positioning Network System

Ｉ．導入
この章はいくつかの実施形態におけるシステム１００の２つのアーキテクチャを説明する。ここでは、システム１００は、測位ネットワークシステムの形式の大規模屋内測位システム（ＩＰＳ）配備として実装され、そしてますます増加するシステム規模にもかかわらず最小限性能仕様を維持する測位性能及び通信を必要とする。

この章では、ＩＰＳ１００を大エリア配備へスケーリングすることによりそして健康、安全性及び環境（ＨＳＥ：health,safety&environment）アプリケーションなど様々なフィールドにとって商業的に有用であり得る頑強且つ凝集したアーキテクチャを実現することにより技術的挑戦を解決するための一組のアーキテクチャ原理が説明される。

ＩＩ．システム概観
図１８は図４に示すシステム１００と同様な本出願人の大規模ＩＰＳのアーキテクチャを示す。図１９、２０Ａ、２０Ｂはネットワーク加入運用のシーケンス図を示す。このアーキテクチャは以下のいくつかの別個の部品を利用する：アンカーノード、モバイルノード、ゲートウェイ、そしていくつかの変形形態ではリピータノード。記載のこの態様はシステムの通常動作だけにフォーカスされており、設置又は較正などの他の段階は省略される。

このアーキテクチャの基本原理は、モバイルノードが距離測定のためのそれらの音響チャネルの１スライスを利用するために局在アンカーノードを定期購読する(subscribe）ということである。この定期購読は、サービスアプリケーションによる集中管理型やり方（変形形態Ａ）で又は個々のアンカーノードにより直接仲介される定期購読による分散型（変形形態Ｂ）やり方でのいずれかで管理される。モバイルノードは追跡エリアを横断するので、局所ゾーンは自動的に定期購読され得る新しいノードを包含し得、そして同様に、局所ゾーンはもはや、それから自動的に定期購読解除され得る前もって定期購読されたノードを包含しなくてもよい。

ＩＩＩ．基本システムアーキテクチャ（変形形態Ａ２）
小規模システムでは、ネットワークへ取り付けられたすべてのノードを管理するためのゲートウェイデバイス（「コントローラ」とも呼ばれる）が使用され得る。しかし、規模問題がＲＦ範囲における制限に起因してこの単独コントローラから発生する。範囲の拡張は、追加ゲートウェイの追加を通して可能であるが、ゲートウェイ間の同期問題を相変わらず生じる。この問題に対処するために、アーキテクチャのこの変形形態はシステムの制御機能をサーバアプリケーション内に含む。無数のゲートウェイが、ＩＰ接続及び／又はＵＳＢ接続を通してアプリケーションと接続するように構成され得る。これは、システムのすべての状態情報が集中管理され、そしてチャネル資源をモバイルノードへ提供するための正しい判断がなされ得るということを保証する。

このアーキテクチャのキーイネーブラ（key enabler）は、リピータデバイスを介しネットワーク全体にわたるデータ通信の可用性である。これらのデバイスは、ゲートウェイとネットワークノードとの間の中継器として働くために環境全体に配備される。理想的には、ほとんどの中継器及びノードの位置は知られており、したがって最適ポイント・ツー・ポイントルーティング（point-to-point routing）がほとんどのデータ通信のために使用され得る。

チャネル帯域幅を増強する方法として、特に、マルチ中継器ホップ（multiple relay hops）を予想して、各リピータ及びゲートウェイは異なるチャネル上で動作する２つの無線を含み得る。１つのチャネルはアンカーとモバイルとの間の通常通信のために使用され得、そして他のチャネルはリピータ間の及びゲートウェイへのデータ中継のために予約され得る。

このアーキテクチャにより、本システムは、以下のようないくつかの重要な改善を有する一方で小規模システムに対してほぼ同一のやり方で動作し得る：
●タイムスロットは無線プロトコル章において以下に説明されるようにフレーム内へ定義され得る。
●超音波タイミングは無線タイムスロットに依存しなくてもよい。
●最後のモバイルノード位置は位置要求により送信され得る。
●最も近いホップを判断するためにそして汎用タイムスロットの濫用を回避するために必要とされる低精度局在化のためのＲＳＳＩ値が、すべてのパケット内に含まれ得る。
●高速チャネル切り替えが利用され得る。
●サーバアプリケーションは、タイムスロットをシステム全体にわたり一様なやり方で提供し得、そしてこのとき、一意的スロットはもはや利用可能でないので、重畳スロットを、空間的に分離されたノードへ提供し得る。
●サーバアプリケーションは、すべてのノードの位置を監視し、そして、ノードが所定範囲内で収束すれば特定タイムスロットを再提供し得る。
●モバイルノード更新率を調整することは、追加タイムスロットを割り当てる又は無効にすることにより動的に変更され得る。
●測位エンジンが、必要に応じモバイルノード内で実行し得る。モバイルがその位置を知る必要がある場合、モバイルは、アンカーからリピータ／ゲートウェイへ転送される距離測定結果を捕らえるために、標的リピータに属するパイプを聴く場合もある。

ＩＶ．超音波タイムスロット
超音波タイムスロットは複雑なフレーム構造を有しない。図２１に示すように、音響チャネルは、Ｎ個のスロットへ単純に分割される。ここで、Ｎは局所ゾーン内で支援されるノードの最大数×最小更新率（ヘルツ）である。

Ｖ．主要ネットワーク無線プロトコル
無線プロトコルは、ＴＤＭＡ方法論を中心に設計されており、そして以下の考慮により誘導される：
●タイムスロットは所与のデバイスが送信し得る時間を指示する。
●各タイムスロットは、最大予測クロックドリフトの１／２に等しいスロットの両側の最大可能無線パケット及びパディングバッファ（padding buffer）を収容するために十分に長くなければならない。
●無線チャネルはタイムスロット内へ分割され、タイムスロットはフレームへグループ化され、フレームはスーパーフレームへグループ化される。これは、一貫したタイムスロット幅を維持する一方でタイムスロットタイプの比のチューニングを可能にする。
●スーパーフレームは、最大密度時にゾーン内のモバイル毎に１フレームを有しなければならない。
●各フレームは、アンカーの少なくとも最小予測密度で割り振られたアンカーのタイムスロットを有し得る：１。
●各リピータ及びゲートウェイデバイスは、スーパーフレーム当たり１つのタイムスロットを有しなければならない。
●各スーパーフレームは、割り当てられたタイムスロットを有しないデバイスの１つの汎用タイムスロットを有し得る。
●スーパーフレームは、超音波タイムスロットより速いフレームラプスを保証するために可能な限り小さく維持され得る。
●距離測定結果の報告中にアンカーにより使用される応答フレームは、将来の固定数のフレームであり得る。
●汎用タイムスロットなどの共有タイムスロットのいかなる使用も、衝突の機会を低減するためにランダム化を伴い得る。

図２２は無線プロトコルフレーム定義を示す。各タイプのタイムスロットは長さの一貫性が維持され得るが；スーパーフレーム内の様々なタイムスロットタイプは同じである必要がないかもしれない。タイムスロット幅のチューニングは、実験的に、又は非常に現実的なシミュレーションを通して、最もうまく実現される。長いタイムスロットは、狭いタイムスロットへ分解され、そして、通信待ち時間を最適化するためにスーパーフレームを通してインターリーブされ得る。

ＶＩ．リピータネットワーク無線プロトコル
図２３は無線リピータネットワークのタイムスロットを示す。Ｎ個のタイムスロットへ分割される１つのフレームがあり、ここで、Ｎはシステム上のリピータ及びゲートウェイの数である。タイムスロット幅は、配備ユースケースに依存してスループットと待ち時間とのバランスを取るために調整可能であり得る。より小さなタイムスロットは、リピータがデータを送信するために長く待たなくてもよいのでより短い待ち時間を提供し得る。各スロットの帯域は低減され、そして、無線プロトコルのオーバヘッドのためのより多くの時間が失われる。

図２４及び図２５Ａ－２５Ｆはシナリオシーケンス図を示す。

ＶＩＩ．分散システムアーキテクチャ（変形形態Ｂ２）
定義により、分散型アーキテクチャ問題は不完全情報問題である。すべての不完全情報問題と同様に、本明細書において説明されるアーキテクチャはすべてのシナリオにおいて絶対確実なものではないかもしれない。しかし、よく考えられた解決策は、標的ユースケースの或る制約下で、統計的に受容可能な性能を提供し得る。

アーキテクチャにおける制限された情報問題が１つの主挑戦的課題として現われる；すなわち、近隣アンカーノードは、システム上のすべてのノードに気付いていなくてもよいが、他のモバイルノードとの衝突を引き起こすことなくチャネルタイムスロットをモバイルノードへ適切に提供しなければならない。さらに、アンカーは、システムの１つの領域セルから別の領域セル（ここでは別の衝突があり得る）への頑強且つシームレスな遷移を交渉しなければならない。チャネル時間は各ノードの局所半径内のすべてのノード間で共有されなければならない。

「分散型モデル下で、或る密度のモバイルノード（利用可能チャネル時間を有するものでさえ）において、ワーストケースシナリオにおいてシステム上のすべてのノードをサービスするためのいかなる妥当な解も存在しない」ということが直ちに明らかになる。

ＶＩＩＩＩ．単一チャネル拡張（変形形態Ａ１及びＢ１）
上述の両システムアーキテクチャは、主要ＲＦネットワーク上のタイムスロット輻輳を軽減するデュアルチャネルリピータデバイスに依存する。単一チャネルネットワーク上に同じ機能性を維持するための些細ではあるが非最適な解決策は予約リピータタイムスロットをスーパーフレームへ単純に追加することである。その結果は、測位機能の低減された量のチャネル時間であるが、これは、いくつかのユースケースでは低減されたハードウェアの複雑性のための受容可能なトレードオフであり得る。

Claims (4)

1. 複数の基準ノード；
   未知位置における１つ又は複数の標的ノードであって、１つ又は複数の無線信号セットを介し前記複数の基準ノードのうちの１つ又は複数と通信状態にある、１つ又は複数の標的ノード；
   少なくとも１つの処理ユニット；及び
   それぞれが前記複数の基準ノードの少なくとも１つのサブセット、前記１つ又は複数の標的ノードの少なくとも１つのサブセット、並びに測位関連データをその間で送信するための前記少なくとも１つの処理ユニットの少なくとも１つのサブセットと通信状態にある１つ又は複数の信号再送信ノード；
   を含む測位システムであって、
   前記少なくとも１つの処理ユニットは、前記１つ又は複数の標的ノードの標的ノード毎に、
   前記標的ノードと、それと通信状態にある前記１つ又は複数の基準ノードのそれぞれのノードとの間の距離をその間で伝達される前記無線信号セットに基づき判断し；そして
   前記標的ノードの位置を前記判断された距離に基づき判断するように構成される、測位システム。
2. 前記複数の基準ノードの少なくとも１つのサブセット、前記信号再送信ノードの少なくとも１つのサブセット、並びに物体測位関連データをその間に取り込むことのための前記少なくとも１つの処理ユニットと通信状態にある１つ又は複数のゲートウェイノードをさらに含む請求項１に記載の測位システム。
3. 関連座標系を有する複数の基準ノードであって、前記複数の基準ノードの少なくとも１つは前記座標系内の未知位置に位置する、複数の基準ノード；
   前記座標系内の未知位置における１つ又は複数の標的ノードであって、前記１つ又は複数の標的ノードは１つ又は複数の無線信号セットを介し前記複数の基準ノードと通信状態にあり、各無線信号セットは第１の通信速度を有する少なくとも１つの第１の速度信号と第２の通信速度を有する第２の速度信号とを含み、そして前記第１の通信速度は前記第２の通信速度より高い、複数の標的ノード；
   少なくとも１つの処理ユニット；及び
   それぞれが前記複数の基準ノードの少なくとも１つのサブセット、前記１つ又は複数の標的ノードの少なくとも１つのサブセット、並びに物体測位関連データをその間に取り込むための前記少なくとも１つの処理ユニットの少なくとも１つのサブセットと通信状態にある１つ又は複数の信号再送信ノード、
   を含む物体測位システムであって、
   前記少なくとも１つの処理ユニットは：
   その位置が前記座標系において知られていない前記基準ノードの位置を前記複数の前記基準ノード間の距離に基づき計算し；そして標的ノード毎に、
   前記標的ノードと前記複数の基準ノードのそれぞれとの間の距離を前記基準ノード及び前記標的ノード間で伝達された前記無線信号セットの前記第１の速度信号の受信時間と前記第２の速度信号の受信時間との間の時間差に基づき判断し；そして
   前記判断された距離に基づき前記座標系内の前記標的ノードの位置を判断するように構成される、システム。
4. 前記複数の基準ノードの少なくとも１つのサブセット、前記信号再送信ノードの少なくとも１つのサブセット、並びに前記物体測位関連データをその間に取り込むことのための前記少なくとも１つの処理ユニットと通信状態にある１つ又は複数のゲートウェイノードをさらに含む請求項３に記載の物体測位システム。

Images