JP6955048B2 - 構造物内の車両の位置を決定するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

ここにおいて記述される主題は、一般的には、構造物内の車両の位置を決定することに関し、より特別には、テレマティクスデータ(telematics data)を使用して、構造物内の階(level)を推定することに関する。

全地球測位システム（ＧＰＳ）のようなナビゲーションシステムは、一般的には、複数の衛星からの信号を使用することで機能し、受信装置の三次元空間における位置を計算する。この正確に分析された位置は、マップとの組み合わせにおいて、装置（例えば、車両）の位置を特定し、ナビゲーション、位置に基づく情報などのような、サービスの追加的レイヤを提供するために有用であり得る。しかし、衛星からの信号は、距離、利用可能な電力などのような種々の特性のために、相対的に弱い。従って、受信装置は一般的には、衛星の視野が遮られていないときにこの弱い信号を分析できる。

視野が都市回廊における建物、トンネル、または駐車場構造物により遮られると、受信装置は、信号を十分に分析できなくなる可能性があり、従って、位置を決定することができない可能性がある。これは、階数が多い駐車場構造物の場合は、特に問題であり得る。つまり、駐車場構造は、車両がどこに駐車しているのかを識別することを支援するために、階および区画の標識を含むことができるが、人は依然として正確な位置、特には、どの階床(floor)かを決まって忘れてしまう。追加的に、受信装置が、大まかな位置（例えば、１０ｍ以内）を決定するために、弱いＧＰＳ信号の部分を分析できた場合でも、そのような分析は、車両が駐車している駐車場構造物の階の決定を提供することはない。従って、上記のシステムは、一般的には、車両がそのような構造物に入るときに、位置を決定することに対する信頼性がない。

ここにおいて開示される例としてのシステムおよび方法は、構造物における車両の位置を決定することに関する。前述したように、多数階ガレージのような構造物内の車両についての位置情報は、ＧＰＳ情報に依存するときは一般的には利用できず、それは、車両の位置の認識に依存する位置感知サービス（例えば、駐車した場所を思い出させてくれるサービスなど）を無効にし得る。

従って、１つの実施形態においては、構造物にいるときの車両の垂直方向の位置（つまり、階床／階）を、ＧＰＳのような衛星に基づくシステム以外の供給源からの情報を使用して推計(infer)する位置特定システム(location system)が開示される。例えば、１つのアプローチにおいては、位置特定システムは、構造物を通しての経路に沿って、車両がどのように制御されているかについての情報を提供する、車両における利用可能なセンサからのセンサデータを収集する。一般的に、センサデータは、例えば、構造物を通して、および構造物の階の間の上昇および／または下降ランプを走行しているときの車両の加速度を特徴的に表わしている。車両の加速度は、一般的には、構造物の階の間を移動するためのランプ(ramps)と相関関係にあるので、位置特定システムは、１つの実施形態においては、推定された加速度から車両の経路に沿う勾配を識別して、ランプの存在を推計する。

位置特定システムは、経路に沿う別個の段階(instances)における勾配の決定を使用して、走行した経路の部分を、例えば、ランプの勾配に一致する、対応する勾配と相関させることにより、通過した階（例えば、ランプ）を識別する。従って、位置特定システムは、１つの実施形態においては、幾つの階を車両は通過したかを推計し、そして１つのアプローチにおいては、構造物における通過の方向（例えば、上昇または下降）もまたは推計する。このようにして、位置特定システムは、他のアプローチでは、情報の欠如のために失敗するが、構造物内の車両の垂直方向の位置（例えば、階床）を分析することを提供する。従って、位置特定システムは、車両の位置を特定し、車両の位置の利用可能性に基づく他のサービスを受けるための操縦者の能力を向上する。更に、位置特定システムは一般的には、例えば、高度計、勾配センサなどの追加的センサを使用することなく位置を提供でき、それにより、位置を決定することに対してエラー耐性のより強いアプローチを提供できる。

１つの実施形態においては、構造物内の車両の位置を決定するための位置特定システムが開示される。位置特定システムは、１つ以上のプロセッサ、およびその１つ以上のプロセッサに通信可能に結合されているメモリを含んでいる。メモリは、該１つ以上のプロセッサにより実行されると、該１つ以上のプロセッサに、車両における少なくとも１つのセンサから、構造物における車両の制御と関連付けられている情報を示すセンサデータを収集させる命令を含んでいる通信モジュールを格納している。メモリは、該１つ以上のプロセッサにより実行されると、該１つ以上のプロセッサに、センサデータに従って、構造物を通しての車両の経路に沿う勾配を分類させる命令を含んでいる勾配モジュールを格納している。勾配モジュールは、勾配に従って、経路に沿う、構造物の通過した階を識別するための命令を含んでいる。通信モジュールは、電子出力として通過した階の少なくともインジケーター(indicator)を含んでいる位置を提供するための命令を含んでいる。

１つの実施形態においては、構造物内の車両の位置を決定し、１つ以上のプロセッサにより実行されると、その１つ以上のプロセッサに種々の機能を実行させる命令を含んでいる非一時的コンピュータ読取り可能媒体が開示される。命令は、車両における少なくとも１つのセンサから、構造物における車両の制御と関連付けられている情報を示すセンサデータを収集するための命令を含んでいる。命令は、センサデータに従って、構造物を通しての、車両の経路に沿う勾配を分類するための命令を含んでいる。命令は、勾配に従って、経路に沿う構造物の通過した階を識別するための命令を含んでいる。命令は、電子出力として通過した階の少なくともインジケーターを含んでいる位置を提供するための命令を含んでいる。

１つの実施形態においては、構造物内の車両の位置を決定するための方法が開示される。１つの実施形態においては、方法は、車両における少なくとも１つのセンサから、構造物における車両の制御と関連付けられている情報を示すセンサデータを収集することを含んでいる。方法は、センサデータに従って、構造物を通しての車両の経路に沿う勾配を分類することを含んでいる。方法は、勾配に従って、経路に沿う構造物の通過した階を識別することを含んでいる。方法は、電子出力として通過した階の少なくともインジケーターを含んでいる位置を提供することを含んでいる。

仕様に組み込まれ、仕様の一部を構成する付随する図面は、開示の種々のシステム、方法、および他の実施形態を例示している。図面における例示されている要素の境界（例えば、ボックス、ボックスのグループ、または他の形状）は、境界の１つの実施形態を表わしているということは認識されよう。幾つかの実施形態においては、１つの要素は、多数の要素として設計でき、または、多数の要素は、１つの要素として設計できる。幾つかの実施形態においては、他の要素の内部構成要素として示されている要素は、外部構成要素として実現でき、その逆もまた実現できる。更に、要素は寸法通りに示されていなくてもよい。

ここにおいて開示されるシステムおよび方法を実現できる車両の１つの実施形態を例示している。 構造物における車両の、少なくとも垂直方向の位置の決定と関連付けられている位置特定システムの１つの実施形態を例示している。 車両の加速度から勾配を推定することへの１つのアプローチを例示している図である。 車両の位置を決定するための、推定された勾配の使用と関連付けられている方法の１つの実施形態を例示している。 構造物の別個の階の間のランプの１つの例を示している図である。 構造物の別個の階の間のランプの他の例を示している図である。

構造物における車両の位置を決定することに関連付けられているシステム、方法、および他の実施形態がここにおいて記述される。前述したように、ＧＰＳのような位置識別システムは一般的に、関連付けられている衛星への直接の視線が利用不可である状況においては機能しない。従って、車両または他の車両に対する位置情報は、多数階パーキングガレージのような構造物に入ると、利用不可となる可能性がある。これは、構造物内の垂直方向の位置情報に関連して特に事実であり、それは、高度の分析は、一般的には、幾つかの衛星からの信号を使用するＧＰＳシステムの状況においては、位置のより微細な決定となるからである。そのため、多数階ガレージのような構造物内の車両についての位置情報は、一般的には、ＧＰＳ情報に依存しているときは利用不可であり、車両の位置の認識に依存する他の位置感知サービスを無効にすることに加えて、車両の位置を思い出すことを困難にする結果となり得る。

従って、１つの実施形態においては、構造物にいるときの車両の垂直方向の位置（つまり、階床／階）を、ＧＰＳのような衛星に基づくシステム以外の供給源からの情報を使用して推計する位置特定システムが開示される。例えば、１つのアプローチにおいては、位置特定システムは、車両が、構造物を通して、経路に沿ってどのように制御されているかについての情報を提供する、車両における利用可能なセンサからのセンサデータを収集する。センサは、ブレーキペダルセンサ、アクセルペダルセンサ（例えば、圧力センサ）などを含むことができる。一般的に、センサデータは、例えば、構造物を通して、および構造物の階の間の上昇および／または下降ランプを走行しているときの車両の加速度を特徴的に表わしている。そのため、位置特定システムは、車両が走行している勾配を位置特定システムが更に推計できる加速度を推定するためにセンサデータを使用する。つまり、車両の加速度は、一般的には、構造物の階の間を移動するためのランプと相関関係があるので、位置特定システムは、１つの実施形態においては、推定された加速度から勾配を識別し、そのため、勾配に対応するランプの存在も識別する。

従って、１つのアプローチにおいては、位置特定システムは、加速度を推定するブレーキおよびアクセルペダル圧力センサからのセンサデータを収集および解析する。種々のアプローチにおいては、位置特定システムは、センサデータを、車両について収集されたテレマティクスデータの一部として取得する。つまり、車両は、テレマティクスデータを、車両全体のセンサのセットから収集できる。テレマティクスデータは、例えば、エンジン動作、制動システム、安全システム、乗員コンパートメント環境システム、ナビゲーションシステム、などを含む現在の動作状態についての車両の種々のシステムと関連付けられている情報を含むことができる。一般的に、テレマティクスデータは、１つ以上の実施形態においては、センサまたは他のデータ収集機構がデータを収集する対象である車両についての任意の情報を含んでいる。追加的に、更なる態様においては、車両は、テレマティクスデータを、リモートデバイス（例えば、クラウドに基づくシステム）に通信で送る通信サブシステムを含んでいる。そのため、種々のアプローチにおいては、位置特定システムは、クラウドに基づくシステムのように、車両から離れて位置することができ、または、車両内に局所的に位置することができ、または、その２つの組み合わせで位置することができる。

何れにしても、テレマティクスデータは、例えば、経路に沿う勾配を決定するための根拠を使用するための、車両の加速度に関する明示的な情報を含んでいない。つまり、幾つかの車両は加速度計を含むことができるが、加速度計の精度および正確さは、勾配を精度よく計算するには不十分である。更に、テレマティクスデータは、一般的には、勾配センサまたは他の勾配表示装置からの情報も含んでおらず、また、利用可能なときでも、構造物におけるランプの存在を推計するために十分な精度／正確さでは少なくともない。

そのため、位置特定システムは、構造物を通しての車両の経路の特性を少なくとも推計できるセンサデータを取得する。センサデータから、位置特定システムは、推定された加速度に従って、車両の経路に沿う時間における別個の段階における勾配を識別する。位置特定システムは、別個の段階における勾配の決定を使用して、通過した階（例えば、ランプ）を、例えば、ランプの勾配に一致する対応する勾配の走行した経路の部分を識別することにより分類する。従って、位置特定システムは、１つの実施形態においては、走行した経路に沿う車両の少なくとも制御入力についてのセンサデータを収集および解析して、幾つの階を車両は通過したかを推計し、１つの実施形態においては、構造物における通過の方向（例えば、上昇または下降）を推計する。

１つのアプローチにおいては、位置特定システムは、車両の識別された階を、他の位置識別情報（例えば、推測航法データ）と組み合わせて、構造物における車両の位置を、垂直面および水平面の両者において識別する。位置特定システムは、位置を、操縦者のモバイル装置、第三者サービスプロバイダ、または許可されている他の関連団体に提供できる。このようにして、位置特定システムは、他のアプローチでは、情報の欠如のために失敗するが、構造物内の車両の垂直位置（例えば、階床）を分析することを提供する。従って、位置特定システムは、操縦者が、車両の位置を特定して、車両の位置の利用可能性に基づく他のサービスを受け取る能力を向上する。更に、位置特定システムは、一般的には、例えば、高度計、勾配センサなどのような追加的センサを使用せずに位置を提供できる。

図１を参照すると、車両１００の例が示されている。ここにおいて使用されているように、「車両」は、動力による輸送手段の任意の形態である。１つ以上の実現形態においては、車両１００は自動車である。ここにおいては、アレンジメントは自動車に関して記述されるが、実施形態は自動車に制限されないということは理解されるであろう。幾つかの実現形態においては、車両１００は、任意のロボット装置であってもよく、または、例えば、構造物内で動作し、そのため、ここにおいて検討される機能から恩恵を受ける、動力による輸送手段の形態であってよい。

車両１００はまた、種々の要素を含んでいる。種々の実施形態においては、車両１００は、図１に示されている要素のすべてを有していなくてもよいということは理解されるであろう。車両１００は、図１に示されている異なる要素の種々の組み合わせを有することができる。更に、車両１００は、図１に示されているものに対する追加的要素を有することができる。幾つかのアレンジメントにおいては、車両１００は、図１に示されている要素の１つ以上なしで実現できる。種々の要素は、図１においては、車両１００内に位置しているとして示されているが、これらの要素の１つ以上は、車両１００の外側に位置させることができるということは理解されるであろう。更に、示されている要素は、相当な距離だけ物理的に離れることができ、リモートサービス（例えば、クラウド演算サービス）として提供できる。

車両１００の可能な要素の幾つかが図１に示されており、後続の図と共に記述される。しかし、図１における要素の多くの記述は、この記述の簡潔性の目的のために、図２〜図６の検討の後に提供される。追加的に、例示の簡便性および明確性のために、適切である場合は、対応する、または類似の要素を示すために、参照番号が、異なる図面の間で繰り返されているということは認識されよう。加えて、検討は、ここにおいて記述される実施形態の完全な理解を提供するために、多くの特定の詳細の概要を述べる。しかし、当業者は、ここに記述されている実施形態は、これらの要素の種々の組み合わせを使用して実践できるということは理解するであろう。

何れにしても、車両１００は、構造物内の車両１００の位置（例えば、少なくとも垂直方向の階）を識別するために、車両１００における種々のセンサからのセンサデータを収集且つ解析するように機能する位置特定システム１７０を含んでいる。更に、スタンドアロンの構成要素として示されているが、１つ以上の実施形態においては、位置特定システム１７０は、リモート（例えば、クラウドに基づく）システム、またはリモートおよび局所構成要素の組み合わせとして、車両１００の１つ以上の他の構成要素（例えば、ナビゲーションシステム１４７）と統合される。上記の機能および方法は、図面の更なる検討により、より明確になるであろう。

図２を参照すると、位置特定システム１７０の１つの実施形態が更に例示されている。示されているように、位置特定システム１７０は、プロセッサ１１０を含むように示されている。従って、プロセッサ１１０は、位置特定システム１７０の一部であってよく、または、位置特定システム１７０は、プロセッサ１１０にデータバス、または他の通信経路を通してアクセスしてもよい。１つ以上の実施形態においては、プロセッサ１１０は、通信モジュール２２０および勾配モジュール２３０と関連付けられている機能を実現するように構成されている特定用途向け集積回路である。一般的に、プロセッサ１１０は、ここにおいて記述されるような種々の機能を実行できる、マイクロプロセッサのような電子プロセッサである。１つの実施形態においては、位置特定システム１７０は、通信モジュール２２０および勾配モジュール２３０を格納するメモリ２１０を含んでいる。メモリ２１０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、または、モジュール２２０および２３０を格納するための他の適切なメモリである。モジュール２２０および２３０は、例えば、プロセッサ１１０により実行されると、プロセッサ１１０に、ここにおいて開示される種々の機能を実行させるコンピュータ読取り可能命令である。

更に、１つの実施形態においては、位置特定システム１７０は、データ格納装置２４０を含んでいる。データ格納装置(data store)２４０は、１つの実施形態においては、メモリ２１０に格納されている電子データ構造体、またはデータを格納するための他の格納装置である。１つの実施形態においては、データ格納装置２４０は、格納データを解析し、格納データを提供し、格納データを編成するなどのために、プロセッサ１１０により実行できるルーチンで構成されているデータベースである。そのため、１つの実施形態においては、データ格納装置２４０は、種々の機能を実行するときにモジュール２２０および２３０により使用されるデータを格納している。１つの実施形態においては、データ格納装置２４０は、センサデータ２５０および勾配２６０を、例えば、モジュール２２０および２３０により使用される他の情報（例えば、統計モデル）と共に含んでいる。

従って、通信モジュール２２０は、一般的には、センサデータ２５０を形成する、車両１００の１つ以上のセンサからのデータ入力を取得するためにプロセッサ１１０を制御するように機能する命令を含んでいる。前述したように、センサデータ２５０は、車両１００の１つ以上のセンサ、またはデータ生成機構（例えば、電子コントローラ）からのデータを含んでいる。種々の実施形態においては、センサデータ２５０は、構造物を通しての（例えば、多数階パーキングガレージの内部の）経路に沿って、車両１００がどのように制御されているのかについての情報を含んでいる。一般的に、センサデータ２５０は、例えば、構造物、および構造物の階の間の上昇および／または下降ランプを走行しているときの車両１００の加速度を特徴的に表わしている。

センサは、ブレーキペダルセンサ、アクセルペダルセンサなどを含むことができる。１つの実施形態においては、ペダルセンサは、車両における物理ペダルからの入力、および／または、車両１００の１つ以上のシステムを介して生成される電子入力を監視するデータ収集点である。位置特定システム１７０は、例えば、車両システム１４０（例えば、ナビゲーションシステム１４７、スロットルシステム１４４、トランスミッションシステム１４５など）の機能と関連付けられている速度計および／または他のセンサ（例えば、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）センサ）に加えて、上記のブレーキ／アクセルペダルセンサを含む、車両１００の多数のセンサを使用するために実現できる。１つのアプローチにおいては、通信モジュール２２０は、少なくともブレーキペダルセンサ、アクセルペダルセンサ、およびエンジンＲＰＭ（回転数）センサから情報を取得する。しかし、開示されるアプローチは、車両の加速度についての情報を提供する、ここでは明示的に詳説されていないセンサ（例えば、トランスミッションセンサなど）の更なる構成もカバーするように拡張できるということは認識されるべきである。

何れにしても、通信モジュール２２０は、１つの実施形態においては、センサデータ２５０の形式のデータ入力を提供するために、それぞれのセンサを制御する。追加的に、通信モジュール２２０は、センサデータ２５０を提供するために種々のセンサを制御するように検討されているが、１つ以上の実施形態においては、通信モジュール２２０は、センサデータ２５０を取得するためにアクティブまたはパッシブである他の技術を採用する。例えば、通信モジュール２２０は、種々のセンサにより、車両１００内および／または車両１００の外部の更なる構成要素に提供される電子情報のストリームから、センサデータ２５０をパッシブな方法で探し出すことができる。

追加的に、種々のアプローチにおいては、通信モジュール２２０はセンサデータ２５０を、車両１００について収集されたテレマティクスデータの一部として取得する。つまり、通信モジュール２２０または他のモジュールは、車両１００全体のセンサのセット（例えば、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）センサ）からテレマティクスデータを収集できる。テレマティクスデータは、例えば、エンジンの動作、制動システム、安全システム、乗員コンパートメント環境システム、ナビゲーションシステム、加速度などを含む現在の動作状態についての車両の種々のシステムと関連付けられている情報を含むことができる。一般的には、テレマティクスデータは、１つ以上の実施形態においては、センサまたは他のデータ収集機構がデータを収集する対象である車両についての如何なる情報をも含むことができる。追加的に、更なる態様においては、車両１００は、テレマティクスデータをリモート装置（例えば、クラウドに基づくシステム）に通信で送る通信サブシステムを含んでいる。そのため、種々のアプローチにおいては、位置特定システム１７０は、クラウドに基づくシステムとして、車両１００から離れて位置することができ、または、車両１００内に局在することができ、または、その２つの組み合わせとして位置することができる。

何れにしても、テレマティクスデータは、例えば、ここにおいて検討するように、経路に沿う勾配２６０を決定するための根拠を使用するための、車両１００の加速度についての明示的な情報を含んでいない。つまり、幾つかの車両は加速度計を含むことができるが、加速度の精度および正確さは、構造物の階を推計するために、確かなレベル内で、勾配を計算する精度および／または正確さに関して十分ではない。更に、テレマティクスデータは、一般的には、勾配センサまたは他の勾配表示置からの情報も含んでおらず、また、利用可能なときでも、構造物におけるランプの存在を推計するために十分な精度／正確さでは少なくともない。そのため、通信モジュール２２０は、適用された推計を通しての、構造物のランプ／階を示している、車両１００の経路の特性についての情報を提供するセンサからのセンサデータ２５０を取得する。

更に、通信モジュール２２０は、センサデータ２５０を収集／取得するように一般的に検討されるが、１つの実施形態においては、通信モジュール２２０は、１つ以上の事象に応答して、センサデータ２５０を収集するように機能する命令を含んでいる。つまり、例えば、通信モジュール２２０は、１つ以上の実施形態においては、衛星に基づく位置特定システム（例えば、ＧＰＳ）による車両１００の現在の位置、車両１００の現在の状態（例えば、エンジンのオン／オフ）、車両の位置に対する未処理の電子的要求などのような、車両１００と関連付けられている種々の状態を監視する。

従って、特別なアプローチによっては、通信モジュール２２０は、例えば、事象（例えば、パーキングガレージに入ること）の決定に応答して、センサデータ２５０の収集を開始するので、そのため、それ以外は、センサデータ２５０を継続して収集しなくてもよい。つまり、例えば、１つの実施形態においては、通信モジュール２２０は、車両１００がＧＰＳに基づく位置を取得できない、パーキングガレージおよび／または他の既知の構造物に対する車両１００の位置を監視する。従って、通信モジュール２２０は、１つのアプローチにおいては、構造物の位置により定義されるような（例えば、マップデータ１１６から）閾値（例えば、構造物の周囲）を通過する車両１００の位置を監視し、それに応答して、センサデータ２５０の収集を開始する。更なる態様においては、通信モジュール２２０は、例えば、特定の位置に関係なく、それ以外で、センサデータ２５０が収集されているときは（例えば、半継続的に）、パーキングガレージに入ることを検出すると、センサデータ２５０に注釈を付ける。

代替のアレンジメントにおいては、通信モジュール２２０は、位置特定システム１７０に局所的またはそこから離れているデータ格納装置（例えば、データ格納装置２５０）からセンサデータ２５０を検索することによりセンサデータ２５０を取得／収集する。例えば、車両１００のスイッチが切られたこと、そして、そのため駐車したことに応答して、または、車両１００の位置に対する要求（例えば、電子装置上のモバイルアプリケーションから）に応答して、または他の条件（例えば、トランスミッションを駐車に切り替えること）に応答して、通信モジュール２２０は、車両内のデータ格納装置、または離れている格納位置からセンサデータ２５０を取得／収集する。更なる態様においては、通信モジュール２２０は、センサデータ２５０の収集を誘発するために、構造物（例えば、多数階パーキングガレージ）への車両１００の近接のような、１つ以上の更なる条件との組み合わせにおいて上記の事象を考える。

例えば、これ以降、より詳細に検討するように、勾配モジュール２３０の機能を実行することに続く更なる態様においては、通信モジュール２２０は、車両１００の位置を提供する。１つの実施形態においては、通信モジュール２２０は、位置を、構造物の通過した階の少なくともインジケーターとして提供する。つまり、勾配モジュール２３０は、一般的に、構造物において幾つの階を車両１００は通過したかの決定を、例えば、センサデータ２５０と、構造物内のランプとの間の相関関係に従って行う。そのため、通信モジュール２２０は、１つのアレンジメントにおいては、通過した階の決定を提供する。

通信モジュール２２０は、更なる態様においては、位置を、通過した階と追加的な位置データとの組み合わせとして提供する。例えば、通過した階は、構造物内の垂直方向の位置のインジケーターを提供するが、水平方向の位置もまた同様に提供できる。そのため、通信モジュール２２０は、例えば、通過した階を、推測航法データ（例えば、ナビゲーションシステム１４７から）と組み合わせて、構造物へ入った地点に対する位置を、垂直および水平方向の両方における近似において特定する。更なる態様においては、通信モジュール２２０またはシステム１７０の他の構成要素は、より少ない衛星の信号からの弱いＧＰＳの位置（例えば、１０ｍ以内）から、または、広範囲のＧＰＳ情報なしで、位置を近似する他の方法を使用して、水平方向成分を導出する。

更に、図２を更に参照すると、１つの実施形態においては、勾配モジュール２３０は、一般的に、車両１００の経路に沿う、構造物の通過した階を識別するために、プロセッサ１１０を制御するように機能する命令を含んでいる。例えば、１つの実施形態においては、勾配モジュール２３０はセンサデータ２５０を使用して、別個の段階における車両１００の加速度を推定する。別個の段階は、一般的には、関連付けられているセンサのデータレート（例えば、２００ｍｓごと）に対応することができる。

もちろん、更なる実施形態においては、決定を行うために勾配モジュール２３０により使用される別個の段階またはデータ点は、センサデータ２５０を平滑化し、または、データにおける異常（例えば、車両が停止）を説明するための種々の処理機能に従って調整できる。そのため、種々のアプローチにおいては、勾配モジュール２３０は、例えば、勾配２６０を評価する対象である、一貫性のあるデータセットを提供するために、最適補間または他のアプローチを通して、欠落しているデータ点を近似する。更に、勾配モジュール２３０はまた、センサデータ（例えば、エンジン回転数）から導出された追加的情報に従って、種々の異常（例えば、車両が通行を停止する）からのデータ点を除去できる。勾配モジュール２３０はまた、推定される加速度が導出される元となる制動および加速に対する入力に影響を与え得るトランスミッションのギヤシフト（例えば、エンジン回転数における変化）を説明するために更に調整を行うこともできる。

何れにしても、勾配モジュール２３０はセンサデータ２５０を、１つの実施形態においては、間隔は、例えば、センサデータ２５０の利用可能性によっては非等間隔であってもよいが、概して等間隔である別個の段階において解析する。センサデータ２５０の間隔は、実際の入力と整列することができ、または、必要であれば、補間できる。何れにしても、勾配モジュール２３０は、１つの実施形態においては、別個の段階において、車両１００の加速度を推定する。更に、別個の段階は、一般的には、車両１００が構造物内を走行するときの、車両１００の経路に沿う別個の場所に対応している。

１つの実施形態においては、勾配モジュール２３０は、モデルのセットを使用して、センサデータ２５０に従って、車両１００の加速度を推定する。モデルのセットは、１つのアプローチにおいては、統計モデル、パラメトリックモデル、または、上記のセンサデータ２５０を、縦方向の加速度に相関させる他のモデルである。従って、勾配モジュール２３０は、１つの可能性として、センサデータ２５０の別個の構成に対応する３つの別個のモデルを含めるために、モデルのセットを定義する。例えば、３つのモデルは、ゼロ以外のブレーキ入力のときのための第１モデル、ゼロ以外のアクセル入力のときのための第２モデル、および、アクセル入力およびブレーキ入力がゼロまたは少なくとも実質的にゼロに等しいときのための第３モデルを含むことができる。前記に特定したように、ブレーキ入力およびアクセル入力は、車両内のそれぞれの物理的ペダル上の感知された圧力、または、車両の１つ以上のシステム（例えば、自律運転モジュール１６０）からの電子入力、またはこの２つの組み合わせであることができる。

従って、勾配モジュール２３０は、１つの実施形態においては、別個の段階での縦方向の加速度を、もし存在していれば、何れの入力が存在するかを決定し、そして、対応するモデルを適用することにより推定する。幾つかの例においては、勾配モジュール２３０は、センサデータ２５０によっては、２つ以上のモデルに対する出力を混合するように構成できる。例えば、制動および加速が共に適用されると、勾配モジュール２３０は、２つのモデル両者からの出力を混合でき、および／または、そのような状況を説明するために、追加的な補正数を適用できる。しかし、一般的には、アクセルとブレーキの同時の適用は、それほど頻繁には起こらない異常状態である。更なる例として、勾配モジュール２３０は、種々の入力が非ゼロであるが、ゼロに相対的に近く留まっているときは、２つ以上のモデルを適用できる。何れにしても、勾配モジュール２３０は、センサデータ２５０の種々の組み合わせを説明するための論理を含んでいる。

モデルについて継続すると、勾配モジュール２３０は、１つのアプローチにおいては、ブレーキ入力が存在するときは、車両１００の縦方向の加速度を特徴的に表わすための第１モデルを定義する。１つの実施形態においては、第１モデルは、ブレーキ入力の値に、車両１００に対して特別である第１定義定数値を乗算して加速度を計算することを含んでいる。勾配モジュール２３０は、１つの実施形態においては、アクセル入力が存在するときは、車両１００の縦方向の加速度を特徴的に表わすための第２モデルを定義する。１つの実施形態においては、第２モデルは、アクセル入力の値に、車両１００に対して特別である定義された第２定数値を乗算して加速度を計算することを含んでいる。第２モデルは、ギヤシフトおよび基線オフセットを説明するための追加的ファクタを更に含むことができる。ギヤシフトを説明するためのファクタは、１つのアプローチにおいては、エンジン回転数の、車両１００の現在の速度に対する比に依存することができる。更に、１つの実施形態においては、勾配モジュール２３０は、ブレーキ入力もアクセル入力も存在しないときは、車両１００の縦方向の加速度を特徴的に表わすための第３モデルを定義する。１つの実施形態においては、第３モデルは、車両１００の現在の速度に、車両１００に対して特別である定義された第３定数値を乗算して加速度を計算することを含んでいる。第３モデルは、計算された加速度に追加される追加的オフセット値を更に含むことができる。概して、上記の定数値およびファクタは、例えば、入力を加速度と相関させる統計的に識別された値を表わしている。

従って、勾配モジュール２３０は、１つのアプローチにおいては、別個の段階において利用可能なセンサデータ２５０に対する、車両１００の縦方向の加速度を繰り返し推定する。別個の段階に対する縦方向の加速度を使用して、勾配モジュール２３０は、１つのアプローチにおいては、別個の段階に対する勾配を計算する。例えば、勾配／傾斜上を走行している車両１００の図３００を例示している図３を考えてみる。図３に例示されているように、種々の成分としては、Ａ＝縦方向の加速度、Ｖ_x＝道路／ランプの平面に沿う速度、ｇ＝重力による加速度、ｇ_x＝平面に沿う重力成分による加速度、およびΘ＝道路勾配がある。

従って、勾配モジュール２３０は、前述して説明したように、推定された縦方向の加速度、および速度（つまり、現在の速度）を使用して、車両１００の経路に沿う、別個の段階における道路勾配（Θ）を決定する。１つのアプローチにおいては、勾配モジュール２３０は、別個の段階に対する勾配２６０を繰り返し計算する。そのため、勾配モジュール２３０は、勾配２６０を、車両１００が通過した経路の対応する勾配／傾斜を推定する数値として生成する。

勾配モジュール２３０は、１つの実施形態においては、別個の段階の勾配を分類するために更に機能する。例えば、勾配モジュール２３０は、１つの実施形態においては、勾配を、上り勾配(incline)、下り勾配(decline)、および階／勾配なしに従って分類する。１つのアプローチにおいては、勾配モジュール２３０は、計算された勾配を、別個のカテゴリに対応する定義された閾値に従って分類する。つまり、勾配モジュール２３０は、１つのアプローチにおいては、１つの例においては＋０．５度であるｘ度より大きな閾値に従って上り勾配を定義する。同様に、勾配モジュール２３０は、１つのアプローチにおいては、１つの例においては−０．５度であるｙ度未満の別個に定義された閾値に従って下り勾配を定義する。１つの実施形態においては、勾配モジュール２３０は、閾値を満たさない別個の段階に対する勾配値を平滑化する。例えば、勾配が、＋０．５と−０．５の間のときは、勾配モジュール２３０は、値をゼロに調整し、関連する段階を、階の勾配に対応するとして識別する。

もちろん、種々の実施形態においては、閾値は異なるように定義でき（例えば、上り勾配および下り勾配それぞれに対して、０．７度から−０．９度）、および／または、勾配モジュール２３０は、例えば、特別なパーキングガレージに特定な、動的閾値を実現する。そのため、別個の閾値に対する値を、マップデータの一部として提供でき、特別なパーキング構造と関連付けることができる。従って、勾配モジュール２３０は、例えば、車両１００が内部に存在している、または車両１００が入ろうとしている、関連付けられているパーキング構造を識別すると、閾値を検索できる。何れにしても、勾配モジュール２３０は、別個の段階（つまり、センサデータ点）に対する勾配を分類して、構造物における車両１００の経路に沿う勾配を特徴的に表わす。そのため、勾配モジュール２３０は、１つのアプローチにおいては、車両１００の経路に沿う時間における別個の段階に対応する、データ構造における勾配を分類する別個の標識を格納できる。このようにして、傾斜／勾配と関連する経路の特徴は、別個の段階に対して示され、例えば、勾配のきめ細かな評価を提供する。

そのため、勾配モジュール２３０は、１つのアレンジメントにおいては、経路に沿う勾配を解析して、経路の部分が、通過した階を示す、構造物におけるランプと対応しているかどうかを決定する。更に、勾配モジュール２３０はまた、上昇（つまり、上り勾配）または下降（つまり、下り勾配）として、通過した階に対する走行の方向も割り当てることができる。１つのアプローチにおいては、勾配モジュール２３０は、勾配の連続する部分を解析して、分類された部分が、構造物における経路に沿う実際のランプと相関しているか否かを決定する。一般的に述べれば、パーキング構造内のランプは、車両１００を階の間で搬送するために、つまり、階を移動させるために、高さにおける移動を達成するのに、規定された勾配において十分な長さを有している。そのため、勾配モジュール２３０は、分類された勾配が、通過した階に対応しているか否かを識別するために、上り勾配または下り勾配として分類された連続する勾配を有する経路に沿う部分を識別する。例えば、１つのアプローチにおいては、勾配モジュール２３０は、識別された勾配を含んでいる経路に沿う別個の段階を平滑化する。つまり、連続する勾配が起こる部分では、勾配モジュール２３０は、１つの実施形態においては、データ内のランプの表現を平滑化するために、勾配の値を平均し、対応する段階を、平均勾配および関連付けられている勾配タイプ（例えば、上り勾配、下り勾配、階）で標識付けする。このようにして、勾配モジュール２３０は、分類された勾配をグループ化でき、幾つの階を何れの方向に車両は通過したかをカウントでき、構造物に入った地点に対する車両１００の階床／階を決定できる。

更なる実施形態においては、勾配モジュール２３０は、例えば、経路から、勾配の区画が、実際に構造物におけるランプに対応しているかを確認するために、各通過した階と関連付けられている高さを更に計算する。つまり、勾配モジュール２３０は、１つのアプローチにおいては、車両１００が、勾配に沿って走行することにより通過した全体の高さを決定するために、勾配の区画に対するデータ点（例えば、センサデータ２５０）に対応する速度データおよび時間データを使用する。この追加的な決定は、例えば、構造物の高さを決定することや、車両は、上昇ランプの途中で駐車したかどうかなどに加えて、ランプの存在の検証を提供できる。

何れにしても、勾配モジュール２３０は、通過した階の決定を、例えば、通信モジュール２２０に提供し、通信モジュール２２０は、通過した階を電子出力にまとめる。電子出力は、特別なアプローチによっては、異なる形式を取ることができるが、通過した階のみを含む位置、追加的位置特定情報（例えば、推測航法データ）を有する位置、構造物を通して、車両１００が走行した経路の視覚描写、または通過した階を伝える他の形式を含むことができる。このようにして、位置特定システム１７０は、構造物内の車両１００の位置特定を向上し、それにより、車両１００に対する位置の正確な決定に依存する関連するサービスを向上する。

選択的に車両の手動制御に介在する追加的態様を、図４と関連して検討する。図４は、構造物内の車両１００の位置を決定することと関連付けられている方法４００のフローチャートを例示している。方法４００は、図１〜２の位置特定システム１７０の観点から検討される。方法４００は、位置特定システム１７０と組み合わせて検討されるが、方法４００は、位置特定システム１７０内で実現されることに制限されず、位置特定システム１７０は、方法４００を実現できるシステムの一例であるということは認識されるべきである。

方法４００の実例を示すことと、その実行に関する開始点として、種々の実施形態においては、異なる条件／事象に従って別個の機能を実行できる。前述したように、１つのアプローチにおいては、位置特定システム１７０は、車両１００が構造物に入ったことを検出することに応答して、センサデータ２５０を収集して、他の上記の機能を実行する。しかし、更なる態様においては、システム１７０は、センサデータ２５０を少なくとも半継続的に収集でき、または、位置に対する電子要求に応答して、通過した階をリアルタイムで決定でき、または、例えば、駐車することに引き続いて決定できる。何れにしても、下記の記述は、例示の目的のために提供され、そのため、上記の機能の特別なアレンジメントは１つの例として提供される。種々の機能の更なるアレンジメント（例えば、並列実行）は、本開示の範囲内であるということは認識されるべきである。

４１０において、通信モジュール２２０は、構造物における車両の制御と関連付けられている情報を示すセンサデータ２５０を収集する。１つの実施形態においては、センサデータ２５０は、車両１００の制動入力、加速入力、現在速度、およびエンジンＲＰＭ（回転数）を含んでいる。一般的に、通信モジュール２２０は、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）センサのような、車両１００における物理センサを介してセンサデータ２５０を収集する。更なるアレンジメントにおいては、通信モジュール２２０は、センサデータ２５０の１つ以上の態様を、車両１００内のデータ収集点（例えば、データ記録モジュール）から、またはリモート／クラウドに基づく位置（例えば、テレマティクスデータ収集点）において収集する。何れにしても、通信モジュール２２０はセンサデータ２５０を収集して、構造物の通過した階の決定を提供するために、位置特定システム１７０が利用可能にできる情報の特別なセットを提供する。

４２０において、勾配モジュール２３０は、構造物を通しての、車両１００の経路に沿う勾配２６０を分類する。１つの実施形態においては、勾配モジュール２３０は、前述したモデルおよび式（１）〜（４）に従って、センサデータ２５０を使用して、経路に沿う別個の段階における勾配を決定する。

例えば、勾配モジュール２３０は、まず、センサデータ２５０からの、少なくともブレーキ入力およびアクセル入力を使用して、縦方向の加速度を推定する。前述したように、勾配モジュール２３０は、上記の情報を、経路に沿う別個の段階における加速度を推定するためのモデルのセットに対する入力として使用できる。加速度の推定および勾配の分類は、センサデータ２５０の収集の後に起こるものとして検討したが、１つのアプローチにおいては、これらのプロセスは同時に起こることができるということに留意すべきである。つまり、通信モジュール２２０が、後続の段階の追加的センサデータ２５０を収集するときに、勾配モジュール２３０は、その前の段階の勾配を決定するといった具合である。そのため、システム１７０は、１つのアプローチにおいては、ブロック４１０および４２０に関連付けられている機能を同時に実行する。

何れにしても、勾配モジュール２３０は、モデルのセットを適用することにより生成される推定加速度を使用して、経路に沿う特別な段階における勾配を決定する。式（４）を使用して、勾配モジュール２３０は勾配を計算する。勾配モジュール２３０が勾配を決定すると、勾配モジュール２３０は、例えば、勾配を、決定された値に従って分類する。そのため、勾配モジュール２３０は、１つのアプローチにおいては、決定された勾配２６０を、別個のカテゴリ（例えば、上り勾配、階、下り勾配）に対する定義されている閾値と比較して、別個の段階が勾配に対応しているかどうかを決定する。そのため、勾配モジュール２３０は、勾配のタイプ（例えば、上り勾配、階、下り勾配）に従って、例えば、経路に沿う別個の段階における注釈を使用して勾配を分類する。

４３０において、勾配モジュール２３０は、勾配に従って、経路に沿う、構造物の通過した階を識別する。１つの実施形態においては、勾配モジュール２３０は、経路に沿う勾配２６０を解析して、経路の部分が、構造物における、通過した階の１つを示しているランプに対応しているかどうかを決定する。概して、勾配モジュール２３０は、例えば、類似の勾配（例えば、上り勾配または下り勾配）を有する段階の閾値数を識別して、経路に沿う通過した階の存在を決定する。更に、勾配モジュール２３０は、別個の段階の対応する注釈標識に従って、上昇または下降として、車両１００に対する走行の方向を更に識別する。このようにして、勾配モジュール２３０は、衛星に基づく位置情報、または、特定のセンサ（例えば、勾配センサまたは加速度計）を使用せずに、車両１００の経路に沿う、構造物におけるランプに対応する通過した階の存在を推計する。

４４０において、通信モジュール２２０は、電子出力として通過した階の少なくともインジケーターを含んでいる位置を提供する。１つの実施形態においては、通信モジュール２２０は、車両１００の位置に対する要求に応答して、位置をモバイル装置（例えば、操縦者のスマートフォン、配達人の電子装置など）に電子的に通信で送る。追加的に、または代替的に、１つの実施形態においては、通信モジュール２２０は、車両１００の経路を示しているグラフィックスとして通過した階を含む位置を表現する。通信モジュール２２０は、グラフィックスを、車両１００内に、または車両１００とは別個のモバイル装置のディスプレイ上に、または、他のディスプレイ上に表示させることができる。何れにせよ、グラフィックスは、一般的に、構造物へ入った地点に対する車両の位置の視覚的評価を提供する。そのため、１つのアプローチにおいては、グラフィックスは、経路の三次元表現である。

更なる態様においては、通信モジュール２２０は、通過した階を、例えば、ナビゲーションシステム１４７を介して推測航法データから導出したような、構造物内の水平方向の推定位置と組み合わせる。従って、通信モジュール２２０は、１つの実施形態においては、構造物へ入った地点に対する位置であり、推定された水平方向における位置を提供する推測航法データを有する構造物における階床の相対的インジケーターとして通過した階を含んでいる位置を提供する。このようにして、位置特定システム１７０は、車両が、多数階のパーキングガレージのような構造物内に位置しているときに、車両１００に対する位置の決定を向上する。

追加的に、ここにおいて使用されているような「構造物」という用語は、一般的には、その中を車両が走行でき、車両がランプ（つまり、上り／下りの運転車線）を使用して通過できる多数の階を有している建物のことである。種々の例においては、構造物は、「スイッチバック」ランプおよび／または螺旋ランプを含んでいる多数階パーキングガレージである。

例として、図５および６を考えてみる。図５は、多数階パーキングガレージにおいて見ることができる、分割された、または「スイッチバック」タイプのランプ５１０を含んでいる構造物５００を例示している。示されているように、ランプ５１０は、構造物の６つの異なる階の間の移行を提供する。従って、ランプ５１０について、位置特定システム１７０により収集される代表的なセンサデータは、車両１００がランプ５１０を上って進むときの、勾配に対する、階／勾配／階の分類のパターンを示すことになる。

更なる例として、図６は、螺旋ランプ６１０を含んでいる構造物６００を例示している。例示されているように、螺旋ランプ６１０は、一般的には、構造物６００の階床間の階移行がなく連続している。そのため、１つのアプローチにおいては、位置特定システム１７０は、経路の上り勾配／下り勾配の部分の追加的解析を実行でき、上り勾配／下り勾配の部分上で移行した、上り勾配／下り勾配の長さおよび／または高さを決定できる。そのため、階の勾配に従って分割されている、図５のランプ５１０の場合のように、明示的なインジケーターがないので、位置特定システム１７０は、追加情報を使用することができ、上り勾配／下り勾配の部分の最初と最後の間に幾つの通過した階が存在するかを推定できる。

ここで、図１が、ここにおいて開示されるシステムおよび方法が動作できる、例としての環境として、詳細に検討される。幾つかの例においては、車両１００は、自律モード、１つ以上の半自律動作モード、および／または手動モードの間で選択的に切り替わるように構成されている。そのような切り替わりは、適切な方法で実現できる。「手動モード」とは、車両のナビゲーションおよび／または操縦のすべてまたは大半が、ユーザ（人間の運転手）から受信する入力に従って実行されることを意味する。１つ以上のアレンジメントにおいては、車両１００は、手動モードのみで動作するように構成されている従来の車両であることができる。

１つ以上の実施形態においては、車両１００は、自律車両である。ここにおいて使用されているような「自律車両」とは、自律モードで動作する車両のことである。「自律モード」とは、１つ以上の演算システムを使用して、車両１００を、人間の運転手からの最小限の入力、または入力なしで制御して、車両１００の走行ルートに沿うナビゲーションおよび／または操縦を行うことである。１つ以上の実施形態においては、車両１００は、高度に自動化されており、または完全に自動化されている。１つの実施形態においては、車両１００は、１つ以上の半自律動作モードで構成されており、半自律動作モードにおいては、１つ以上の演算システムが、走行ルートに沿う車両１００のナビゲーションおよび／または操縦の部分を実行し、車両の操縦者（つまり、運転手）は、車両に入力を提供して、走行ルートに沿う車両１００のナビゲーションおよび／または操縦の部分を実行する。そのような半自律動作は、自律運転モジュール１６０により実現されるような管理的制御を含むことができ、車両１００が、例えば、車道の定義されている制約／境界内に留まることを確実なものにすることができる。

車両１００は、１つ以上のプロセッサ１１０を含むことができる。１つ以上のアレンジメントにおいては、プロセッサ１１０は、車両１００のメインプロセッサであることができる。例えば、プロセッサ１１０は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）であることができる。車両１００は、１つ以上のタイプのデータを格納するための１つ以上のデータ格納装置１１５を含むことができる。データ格納装置１１５は、揮発性および／または不揮発性メモリを含むことができる。適切なデータ格納装置１１５の例としては、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）、ＰＲＯＭ（プログラマブルリードオンリメモリ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能型プログラマブルリードオンリメモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気的消去可能型プログラマブルリードオンリメモリ）、レジスタ、磁気ディスク、光ディスク、ハードドライブ、または、任意の他の適切な格納媒体、またはその任意の組み合わせが挙げられる。データ格納装置１１５は、プロセッサ１１０の構成要素であることができ、または、データ格納装置１１５は、プロセッサ１１０による使用のために、プロセッサ１１０に機能的に接続できる。この記述を通して使用されているような「機能的に接続される」という用語は、直接物理的接触のない接続を含む、直接または間接的接続を含むことができる。

１つ以上のアレンジメントにおいては、１つ以上のデータ格納装置１１５は、マップデータ１１６を含むことができる。マップデータ１１６は、１つ以上の地形領域のマップを含むことができる。幾つかの例においては、マップデータ１１６は、１つ以上の地形領域における、道路、交通制御装置、道路標識、構造物、特徴、および／または目印についての情報またはデータを含むことができる。マップデータ１１６は、任意の適切な形式であることができる。幾つかの例においては、マップデータ１１６は、領域の空中写真を含むことができる。幾つかの例においては、マップデータ１１６は、３６０度の地上写真を含む領域の地上写真を含むことができる。マップデータ１１６は、マップデータ１１６に含まれている１つ以上の事項に対する、および／または、マップデータ１１６に含まれている他の事項に対する測定値、寸法、距離、および／または情報を含むことができる。マップデータ１１６は、道路の相対的位置についての情報を備えているデジタルマップを含むことができる。マップデータ１１６は、高品質および／または高詳細であることができる。

１つ以上のアレンジメントにおいては、マップデータ１１６は、１つ以上の地形マップ１１７を含むことができる。地形マップ１１７は、１つ以上の地形領域の、地面、地形、道路、地表、および／または他の特徴についての情報を含むことができる。地形マップ１１７は、１つ以上の地形領域における高度データを含むことができる。マップデータ１１６は、高品質および／または高詳細であることができる。地形マップ１１７は、舗装された道路、舗装されていない道路、土地、および地上表面を画定する他のものを含むことができる、１つ以上の地上表面を画定できる。

１つ以上のアレンジメントにおいては、マップデータ１１６は、１つ以上の静止障害物マップ１１８を含むことができる。静止障害物マップ１１８は、１つ以上の地形領域内に位置している１つ以上の静止障害物についての情報を含むことができる。「静止障害物」とは、その位置を長期にわたって変えない、または実質的に変えず、および／または、長期にわたってそのサイズを変えない、または実質的に変えない物理的物体のことである。静止障害物の例としては、木、建物、縁石、塀、垣、中央分離帯、電柱、像、記念碑、標識、ベンチ、家具、郵便箱、大きな岩、丘などが挙げられる。静止障害物は、地上に伸びている物体であることができる。静止障害物マップ１１８に含まれている１つ以上の静止障害物は、位置データ、サイズデータ、寸法データ、材質データ、および／またはそれと関連付けられている他のデータを有することができる。静止障害物マップ１１８は、１つ以上の静止障害物に対する測定値、寸法、距離、および／または情報を含むことができる。静止障害物マップ１１８は、高品質および／または高詳細であることができる。静止障害物マップ１１８は、マップされた領域内の変化を反映するために更新できる。

１つ以上のデータ格納装置１１５は、センサデータ１１９を含むことができる。この状況においては、「センサデータ」は、機能、およびそのようなセンサについての他の情報を含む、車両１００が装備しているセンサについての任意の情報を意味している。下記に説明するように、車両１００は、センサシステム１２０を含むことができる。センサデータ１１９は、センサシステム１２０の１つ以上のセンサと関連することができる。例としては、１つ以上のアレンジメントにおいては、センサデータ１１９は、センサシステム１２０の１つ以上のライダーセンサ１２４についての情報を含むことができる。

幾つかの例においては、マップデータ１１６および／またはセンサデータ１１９の少なくとも一部は、車両１００上に位置している１つ以上のデータ格納装置１１５に位置することができる。代替的に、または追加的に、マップデータ１１６および／またはセンサデータ１１９の少なくとも一部は、車両１００から離れて位置している１つ以上のデータ格納装置１１５に位置することができる。

上記のように、車両１００は、センサシステム１２０を含むことができる。センサシステム１２０は、１つ以上のセンサを含むことができる。「センサ」とは、何かを検出および／または感知できる任意の装置、構成要素、および／またはシステムを意味している。１つ以上のセンサは、リアルタイムで検出および／または感知するように構成できる。ここにおいて使用されているような「リアルタイム」という用語は、ユーザまたはシステムが、特別なプロセスまたは行われるべき決定に対して十分に迅速であると感じる、または、プロセッサが、ある外部のプロセスに遅れないでついていくことを可能にする処理応答性のレベルを意味している。

センサシステム１２０が複数のセンサを含んでいるアレンジメントにおいては、センサは、互いに独立して作業できる。または、センサの２つ以上は、互いに組んで作業できる。そのような場合、その２つ以上のセンサは、センサネットワークを形成できる。センサシステム１２０および／または１つ以上のセンサは、プロセッサ１１０、データ格納装置１１５、および／または、車両１００の他の要素（図１に示されている要素の何れをも含む）に機能的に接続できる。センサシステム１２０は、車両１００の外部環境（例えば、車両の近く）の少なくとも一部のデータを取得できる。

センサシステム１２０は、任意の適切なタイプのセンサを含むことができる。異なるタイプのセンサの種々の例をここにおいて記述する。しかし、実施形態は、記述される特別なセンサに制限されないということは理解されるであろう。センサシステム１２０は、１つ以上の車両センサ１２１を含むことができる。車両センサ１２１は、車両１００自身についての情報を、検出、決定、および／または感知できる。１つ以上のアレンジメントにおいては、車両センサ１２１は、例えば、慣性加速度に基づいて、車両の位置および向きの変化を検出および／または感知するように構成できる。１つ以上のアレンジメントにおいては、車両センサ１２１は、１つ以上の加速度計、１つ以上のジャイロスコープ、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、推測航法システム、全地球的ナビゲーション衛星システム（ＧＮＳＳ）、全地球測位システム（ＧＰＳ）、ナビゲーションシステム１４７、および／または他の適切なセンサを含むことができる。車両センサ１２１は、車両１００の１つ以上の特性を検出および／または感知するように構成できる。１つ以上のアレンジメントにおいては、車両センサ１２１は、車両１００の現在の速度を決定するための速度計を含むことができる。

代替的に、または追加的に、センサシステム１２０は、運転環境データを取得および／または感知するように構成されている１つ以上の環境センサ１２２を含むことができる。「運転環境データ」は、自律車両が位置している外部環境、またはその１つ以上の部分についてのデータまたは情報を含んでいる。例えば、１つ以上の環境センサ１２２は、車両１００の外部環境の少なくとも一部における障害物、および／または、そのような障害物についての情報を、検出、定量、および／または感知するように構成できる。そのような障害物は、静止物体および／または動的物体であってよい。１つ以上の環境センサ１２２は、例えば、車線マーカ、標識、交通信号機、交通標識、車線、横断歩道、車両１００に近接している縁石、オフロード物体などのような、車両１００の外部環境における他の物を、検出、測定、定量、および／または感知するように構成できる。

センサシステム１２０のセンサの種々の例をここにおいて記述する。例としてのセンサは、１つ以上の環境センサ１２２および／または１つ以上の車両センサ１２１の一部であってよい。しかし、実施形態は、記述される特別なセンサに制限されないということは理解されよう。例として、１つ以上のアレンジメントにおいては、センサシステム１２０は、１つ以上のレーダーセンサ１２３、１つ以上のライダーセンサ１２４、１つ以上のソナーセンサ１２５、および／または１台以上のカメラ１２６を含むことができる。１つ以上のアレンジメントにおいては、１台以上のカメラ１２６は、ハイダイナミックレンジ（ＨＤＲ）カメラまたは赤外線（ＩＲ）カメラであることができる。

車両１００は、入力システム１３０を含むことができる。「入力システム」は、情報／データをマシンに入力させることができる、任意の装置、構成要素、システム、要素またはアレンジメント、またはそのグループを含んでいる。入力システム１３０は、車両の乗員（例えば、運転手または乗員）からの入力を受信できる。車両１００は、出力システム１３５を含むことができる。「出力システム」は、情報／データを、車両の乗員／操縦者（例えば、統合された、またはモバイル装置を介しての人間）に提示させることができる、任意の装置、構成要素、またはアレンジメント、またはそのグループを含んでいる。

車両１００は、１つ以上の車両システム１４０を含むことができる。１つ以上の車両システム１４０の種々の例は、図１に示されている。しかし、車両１００は、より多い、または、より少ない、または、異なる車両システムを含むことができる。特別な車両システムは別個に定義されているが、そのシステムまたはその部分のそれぞれ、または何れをも、車両１００内のハードウェアおよび／またはソフトウェアを介して、違うように組み合わせること、または分割することができるとういうことは認識されるべきである。車両１００は、推進システム１４１、制動システム１４２、操舵システム１４３、スロットルシステム１４４、トランスミッションシステム１４５、信号システム１４６、および／またはナビゲーションシステム１４７を含むことができる。これらのシステムのそれぞれは、現在知られている、または後日開発される、１つ以上の装置、構成要素、および／またはその組み合わせを含むことができる。

ナビゲーションシステム１４７は、車両１００の地理的位置を決定し、および／または、車両１００に対する走行ルートを決定するように構成されている、現在知られている、または後日開発される、１つ以上の装置、アプリケーション、および／またはその組み合わせを含むことができる。ナビゲーションシステム１４７は、車両１００に対する走行ルートを決定するための１つ以上のマッピングアプリケーションを含むことができる。ナビゲーションシステム１４７は、全地球測位システム、局所測位システム、またはジオロケーション（地理的位置特定）システムを含むことができる。

プロセッサ１１０、位置特定システム１７０、および／または自律運転モジュール１６０は、種々の車両システム１４０、および／または、その個々の構成要素と通信するために、機能的に接続できる。例えば、図１に戻ると、プロセッサ１１０および／または自律運転モジュール１６０は、車両１００の動き、速度、操縦、進路、方向などを制御するために、種々の車両システム１４０からの情報を送り、および／または受信するために通信状態であることができる。プロセッサ１１０、位置特定システム１７０、および／または自律運転モジュール１６０は、これらの車両システム１４０の幾つかまたはすべてを制御でき、そのため、部分的または完全に自律的であることができる。

プロセッサ１１０、位置特定システム１７０、および／または自律運転モジュール１６０は、種々の車両システム１４０、および／または、その個々の構成要素と通信するために、機能的に接続できる。例えば、図１に戻ると、プロセッサ１１０、位置特定システム１７０、および／または自律運転モジュール１６０は、車両１００の動き、速度、操縦、進路、方向などを制御するために、種々の車両システム１４０からの情報を送り、および／または受信するために通信状態であることができる。プロセッサ１１０、位置特定システム１７０、および／または自律運転モジュール１６０は、これらの車両システム１４０の幾つかまたはすべてを制御できる。

プロセッサ１１０、位置特定システム１７０、および／または自律運転モジュール１６０は、車両システム１４０の１つ以上、および／または、その構成要素を制御することにより、車両１００のナビゲーションおよび／または操縦を制御するために動作可能であることができる。例えば、自律モードで動作しているときは、プロセッサ１１０、位置特定システム１７０、および／または自律運転モジュール１６０は、車両１００の方向および／または速度を制御できる。プロセッサ１１０、位置特定システム１７０、および／または自律運転モジュール１６０は、車両１００を加速させることができ（例えば、エンジンに提供される燃料供給量を増大することにより）、減速させることができ（例えば、エンジンへの燃料供給量を減少させる、および／または、ブレーキをかけることにより）、および／または方向を変えさせることができる（例えば、２つの前輪の向きを変えることにより）。ここにおいて使用されているような「させる」または「させている」とは、直接または間接的に、ある事象または行動を起こさせる、起こすように強いる、起こすように指図する、起こすように命令する、起こすように指示する、および／または起こることを可能にする、または、そのような事象または行動が起こり得る状態に少なくともなるようにさせる、なるように強いる、なるように指図する、なるように命令する、なるように指示する、および／またはなることを可能にするということを意味している。

車両１００は、１つ以上のアクチュエータ１５０を含むことができる。アクチュエータ１５０は、プロセッサ１１０および／または自律運転モジュール１６０からの信号または他の入力の受信に応答して、車両システム１４０またはその構成要素の１つ以上を修正、調整、および／または変更するように動作できる任意の要素または要素の組み合わせであることができる。例えば、１つ以上のアクチュエータ１５０は、上記の機能を支持するために使用でき、および、幾つかの可能性を挙げれば、モータ、空気圧アクチュエータ、油圧ピストン、リレー、ソレノイド、および／または圧電アクチュエータを含むことができる。

車両１００は、１つ以上のモジュールを含むことができ、その少なくとも幾つかは、ここにおいて記述される。モジュールは、プロセッサ１１０により実行されると、ここにおいて記述される種々のプロセスの１つ以上を実現する、コンピュータ読取り可能プログラムコードとして実現できる。モジュールの１つ以上は、プロセッサ１１０の構成要素であることができ、または、モジュールの１つ以上は、プロセッサ１１０が機能的に接続されている他の処理システム上で実行でき、および／または、他の処理システムの間で分散できる。モジュールは、１つ以上のプロセッサ１１０により実行可能な命令（例えば、プログラムロジック）を含むことができる。代替的に、または追加的に、１つ以上のデータ格納装置１１５は、そのような命令を含むことができる。

１つ以上のアレンジメントにおいては、ここにおいて記述されるモジュールの１つ以上は、例えば、ニューラルネットワーク、ファジーロジック、または他のマシン学習アルゴリズムのような人工または演算知能要素を含むことができる。更に、１つ以上のアレンジメントにおいては、モジュールの１つ以上は、ここにおいて記述される複数のモジュールの間で分散できる。１つ以上のアレンジメントにおいては、ここにおいて記述されるモジュールの２つ以上は、単一のモジュールに組み合わせることができる。

車両１００は、１つ以上の自律運転モジュール１６０を含むことができる。自律運転モジュール１６０は、センサシステム１２０、および／または、車両１００に関する、および／または、車両１００の外部環境に関する情報を捕捉できる任意の他のタイプのシステムからデータを受信するように構成できる。１つ以上のアレンジメントにおいては、自律運転モジュール１６０は、１つ以上の運転シーンモデルを生成するために、そのようなデータを使用できる。自律運転モジュール１６０は、車両１００の位置および速度を決定できる。自律運転モジュール１６０は、障害物、または複数の障害物の位置、または、交通標識、木、低木、近くの車両、歩行者などを含む他の環境的特徴を決定できる。

自律運転モジュール１６０は、車両１００の外部環境内の障害物に対する位置情報を、ここにおいて記述されるプロセッサ１１０および／またはモジュールの１つ以上が、車両１００の位置および向き、グローバル座標における車両の位置を、複数の衛星からの信号、または、マップを作成するため、または、マップデータに関しての車両１００の位置を決定するための使用のために、車両１００の現在の状態を決定することに、または、車両１００の、その環境に関しての位置を決定するために使用できる任意の他のデータおよび／または信号に基づいて推定するために使用されるように受信および／または決定するように構成できる。

自律運転モジュール１６０は、独立して、または、位置特定システム１７０と組み合せて、センサシステム１２０により取得されるデータ、運転シーンモデル、および／または勾配モジュール２３０により実現されるような、センサデータ２５０からの決定のような任意の他の適切な供給源からのデータに基づいて、走行経路、車両１００に対する現在の自律運転操縦、将来の自律運転操縦、および／または、現在の自律運転操縦に対する修正を決定するように構成できる。「運転操縦」とは、車両の動きに影響を与える１つ以上の行動を意味している。運転操縦の例としては、幾つかの可能性を挙げれば、加速、減速、制動、方向転換、車両１００の側方への移動、走行車線の変更、走行車線への合流、および／または後退がある。自律運転モジュール１６０は、決定された運転操縦を実現するように構成できる。自律運転モジュール１６０は、直接または間接的に、そのような自律運転操縦を実現させることができる。ここにおいて使用されているような「させる」または「させている」とは、直接または間接的に、ある事象または行動を起こさせる、起こすように命令する、起こすように指示する、および／または起こることを可能にする、または、そのような事象または行動が起こり得る状態に少なくともなるようにさせる、なるように命令する、なるように指示する、およびなることを可能にすることを意味している。自律運転モジュール１６０は、種々の車両機能を実行し、および／または、データを車両１００またはその１つ以上のシステム（例えば、車両システム１４０の１つ以上）に送信し、およびそれらから受信し、それらと相互作用し、および／またはそれらを制御するように構成できる。

詳細な実現形態がここにおいて開示されている。しかし、開示されている実現形態は、例としてのみであることが意図されているということは理解されるべきである。従って、ここにおいて開示される特定の構造および機能の詳細は、制限的に解釈されてはならず、請求項に対する単なる根拠としてであり、および、当業者が、実質的に任意の適切に詳述されている構造において、ここにおける態様を種々に採用するように教示するための代表的な根拠としてである。更に、ここにおいて使用されている用語およびフレーズは、制限的であることは意図されておらず、可能な実現形態の理解可能な記述を提供することが意図されている。種々の実現形態が図１〜６に示されているが、実現形態は、例示されている構造または適用に制限されない。

図におけるフローチャートおよびブロック図は、種々の実施形態に係る、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現形態のアーキテクチャ、機能、および動作を例示している。この点、フローチャートまたはブロック図における各ブロックは、指定された論理機能を実現するための１つ以上の実行可能な命令を備えているモジュール、セグメント、またはコードの部分を表わすことができる。幾つかの代替の実現形態においては、ブロックに記された機能は、図に記されている順序とは異なる順序で起こることができるということにも気付くべきである。例えば、関与する機能によっては、連続して示されている２つのブロックは、実際、実質的に同時に実行でき、または、ブロックは、逆の順序で実行できることもある。

上記のシステム、構成要素、および／またはプロセスは、ハードウェア、またはハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせにより実現でき、および、１つの処理システムにおいて集中的に実現でき、または、異なる要素が幾つかの相互接続されている処理システムにわたり広がっている分散型において実現できる。ここにおいて記述されている方法を実行するように適合されている任意の種類の処理システムまたは他の装置は適切である。ハードウェアおよびソフトウェアの典型的な組み合わせは、展開されて実行されると、処理システムが、ここにおいて記述されている方法を実行するように処理システムを制御する、コンピュータ使用可能プログラムコードを有する処理システムであることができる。システム、構成要素、および／またはプロセスはまた、マシンが読み取ることが可能で、ここにおいて記述されている方法およびプロセスを実行するために、マシンにより実行可能な命令のプログラムを実体的に含んでいる、コンピュータプログラム製品、または他のデータプログラム格納装置のようなコンピュータ読取り可能格納装置に埋め込むこともできる。これらの要素もまた、ここにおいて記述されている方法の実現形態を可能にするすべての特徴を備え、処理システムにおいて展開されると、これらの方法を実行できるアプリケーション製品に埋め込むこともできる。

更に、ここにおいて記述されているアレンジメントは、コンピュータ読取り可能プログラムコードが、例えば、そこに格納されるように含まれている１つ以上のコンピュータ読取り可能媒体に含まれているコンピュータプログラム製品の形態を取ることができる。１つ以上のコンピュータ読取り可能媒体の任意の組み合わせを利用できる。コンピュータ読取り可能媒体は、コンピュータ読取り可能信号媒体、または、コンピュータ読取り可能格納媒体であることができる。「コンピュータ読取り可能格納媒体」というフレーズは、非一時的格納媒体を意味している。コンピュータ読取り可能格納媒体は、例えば、下記に制限されないが、電子的、磁気的、光学的、電磁気的、赤外線または半導体システム、装置、またはデバイス、または、前述の任意の適切な組み合わせであることができる。コンピュータ読取り可能格納媒体の、より具体的な例（すべてを網羅しているリストではない）としては、下記を挙げることができる。つまり、携帯型コンピュータディスケット、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能型プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、携帯型コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、光格納装置、磁気格納装置、または前述の任意の適切な組み合わせを挙げることができる。この文書の状況においては、コンピュータ読取り可能格納媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによる使用のため、またはそれらと接続しての使用のためのプログラムを含むまたは格納することができる任意の実体的な媒体であることができる。

概して、ここにおいて使用されているようなモジュールは、特別な作業を実行し、または特別なデータタイプを実現するルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造などを含んでいる。更なる態様においては、メモリは、一般的には、上記のモジュールを格納している。モジュールと関連付けられているメモリは、プロセッサ内に埋め込まれているバッファまたはキャッシュ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、または他の適切な電子格納媒体であってよい。更なる態様においては、本開示により想定されるモジュールは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ（ＳｏＣ）のハードウェア構成要素、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）、または、開示される機能を実行するために定義された構成セット（例えば、命令）と共に埋め込まれている他の適切のハードウェア構成要素として実現される。

コンピュータ読取り可能媒体上に含まれているプログラムコードは、下記に制限されないが、無線、ワイヤ線、光ファイバ、ケーブル、ＲＦなど、または前述の任意の適切な組み合わせを含む、任意の適切な媒体を使用して送信できる。本アレンジメントの態様に対する動作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ（登録商標）^TM、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのようなオブジェクト指向プログラミング言語、「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のような、従来の手続き型プログラミング言語を含む１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせにおいて記述できる。プログラムコードは、ユーザのコンピュータ上で全部を実行でき、または、ユーザのコンピュータ上で一部を実行でき、または、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、ユーザのコンピュータ上で一部、リモートコンピュータ上で一部、または、リモートコンピュータまたはサーバ上で全部を実行できる。後者の場合、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）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通してユーザのコンピュータに接続でき、または、外部コンピュータに接続することができる（例えば、インタ―ネットサービスプロバイダを使用するインターネットを通して）。

ここにおいて使用されているような「１つの」という用語は、１つの、または２つ以上として定義されている。ここにおいて使用されているような「複数の」という用語は、２つまたは３つ以上として定義されている。ここにおいて使用されているような「他の」という用語は、少なくとも第２の、またはより多くのものとして定義されている。ここにおいて使用されているような「含んでいる」および／または「有している」という用語は、「備えている」（つまり、開かれている言語）として定義されている。ここにおいて使用されているような「〜と〜の少なくとも１つ」というフレーズは、関連付けられて列挙されている事項の１つ以上の任意の、および、すべての可能な組み合わせのことであり、それらを含んでいる。例として、「Ａ、Ｂ、およびＣの少なくとも１つ」というフレーズは、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、または、それらの任意の組み合わせ（例えば、ＡＢ、ＡＣ、ＢＣまたはＡＢＣ）を含んでいる。

ここにおける態様は、その態様の精神または本質的な属性から逸脱することなく他の形態で具現化できる。従って、態様の範囲を示すものとして、前述の仕様ではなく、下記の請求項を参照すべきである。
本明細書に開示される発明は以下の態様を含む。
〔態様１〕
構造物内の車両の位置を決定するための位置特定システムであって、
１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサに通信可能に結合されているメモリと、を備え、
前記メモリは、
前記１つ以上のプロセッサにより実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、前記車両における少なくとも１つのセンサから、前記構造物における前記車両の制御と関連付けられている情報を示すセンサデータを収集させる命令を含んでいる通信モジュールと、
前記１つ以上のプロセッサにより実行されると、前記１つ以上のプロセッサに
前記センサデータに従って、前記構造物を通しての、前記車両の経路に沿う勾配を分類させ、
前記勾配に従って、前記経路に沿う、前記構造物の通過した階を識別させる命令を含んでいる勾配モジュールと、を格納しており、
前記通信モジュールは、電子出力として前記通過した階の少なくともインジケーターを含んでいる位置を提供する命令を含んでいる、
位置特定システム。
〔態様２〕
前記勾配モジュールは、
ｉ．前記センサデータに従って、前記経路に沿う別個の段階における前記車両の加速度を推定し、
ｉｉ．前記別個の段階のそれぞれに対する前記加速度は、勾配に対応しているかを決定する命令を含む、
前記勾配を分類する命令を含んでいる、態様１に記載の位置特定システム。
〔態様３〕
前記勾配モジュールは、前記別個の段階における前記加速度を推定するために、前記センサデータの利用可能な入力に従って、前記センサデータにモデルのセットを適用する命令を含む、前記別個の段階における前記車両の加速度を推定する命令を含んでおり、
前記通信モジュールは、前記経路に沿う前記別個の段階における前記センサデータを繰り返し収集する命令を含む、前記センサデータを収集する命令を含んでおり、
前記勾配モジュールは、前記別個の段階における前記勾配を分類する命令を含む、前記勾配を分類する命令を含んでいる、
態様２に記載の位置特定システム。
〔態様４〕
前記勾配モジュールは、前記センサデータから前記勾配を計算し、前記勾配が、上り勾配および下り勾配に対応している定義された閾値を満たすかどうかを決定する命令を含む、前記勾配を分類する命令を含んでおり、
前記センサデータは、前記経路に沿って前記車両を制御するための制動入力および加速入力を識別し、
前記構造物は、多数階パーキングガレージである、
態様１に記載の位置特定システム。
〔態様５〕
前記勾配モジュールは、前記経路に沿う前記勾配を解析して、前記経路の部分が、前記通過した階、および上昇または下降として、前記通過した階に対する走行方向の１つを示している、前記構造物におけるランプに対応しているかどうかを決定する命令を含む、前記通過した階を識別する命令を含んでいる、態様１に記載の位置特定システム。
〔態様６〕
前記通信モジュールは、前記通過した階を、推測航法データと組み合わせて、前記構造物へ入った点に対する前記位置であって、前記通過した階を、前記構造物における階床の相対的なインジケーターとして含んでいる前記位置を特定する命令を含む、前記位置を提供する命令を含んでおり、
前記勾配モジュールは、前記車両は前記構造物に入ったと決定することに応答して、前記勾配を分類し、前記通過した階を識別する命令を含んでいる、
態様１に記載の位置特定システム。
〔態様７〕
前記通信モジュールは、前記車両の構造物における階を決定するために信号を受信する命令を含んでおり、
前記信号は、前記車両が前記構造物に入ること、前記車両が駐車すること、および二次的装置からの要求の１つ以上に応答する、
態様１に記載の位置特定システム。
〔態様８〕
前記通信モジュールは、前記車両の位置に対する要求に応答して、前記位置をモバイル装置に電子的に通信で送ることと、前記通過した階を含む前記位置を、前記経路を示すグラフィックスとして表わすことの少なくとも１つを実行する命令を含む、前記位置を提供する命令を含んでいる、態様１に記載の位置特定システム。
〔態様９〕
構造物内の車両の位置を決定するための非一時的コンピュータ読取り可能媒体であって、１つ以上のプロセッサにより実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、
前記車両における少なくとも１つのセンサから、前記構造物における前記車両の制御と関連付けられている情報を示すセンサデータを収集させ、
前記センサデータに従って、前記構造物を通しての、前記車両の経路に沿う勾配を分類させ、
前記勾配に従って、前記経路に沿う、前記構造物の通過した階を識別させ、
電子出力として前記通過した階の少なくともインジケーターを含んでいる前記位置を提供させる命令を含んでいる、
非一時的コンピュータ読取り可能媒体。
〔態様１０〕
前記勾配を分類する命令は、
ｉ．前記センサデータに従って、前記経路に沿う別個の段階における前記車両の加速度を推定し、
ｉｉ．前記別個の段階のそれぞれに対する前記加速度は、勾配に対応しているかどうかを決定する命令を含んでいる、
態様９に記載の非一時的コンピュータ読取り可能媒体。
〔態様１１〕
前記経路に沿う前記別個の段階における前記車両の加速度を推定する命令は、前記別個の段階における前記加速度を推定するために、前記センサデータの利用可能な入力に従って、前記センサデータにモデルのセットを適用する命令を含んでおり、
前記センサデータを収集する命令は、前記経路に沿う前記別個の段階における前記センサデータを繰り返し収集する命令を含んでおり、
前記勾配を分類する命令は、前記別個の段階における前記勾配を分類する命令を含んでいる、
態様１０に記載の非一時的コンピュータ読取り可能媒体。
〔態様１２〕
前記勾配を分類する命令は、前記センサデータから前記勾配を計算し、前記勾配が、上り勾配および下り勾配に対応している定義された閾値を満たすかどうかを決定する命令を含んでおり、
前記センサデータは、前記経路に沿って前記車両を制御するための制動入力および加速入力を識別し、
前記構造物は、多数階パーキングガレージである、
態様９に記載の非一時的コンピュータ読取り可能媒体。
〔態様１３〕
前記通過した階を識別する命令は、前記経路に沿う前記勾配を解析して、前記経路の部分が、前記通過した階、および上昇または下降として、前記通過した階に対する走行方向の１つを示している、前記構造物におけるランプに対応しているかどうかを決定する命令を含んでいる、態様９に記載の非一時的コンピュータ読取り可能媒体。
〔態様１４〕
構造物内の車両の位置を決定する方法であって、
前記車両における少なくとも１つのセンサから、前記構造物における前記車両の制御と関連付けられている情報を示すセンサデータを収集することと、
前記センサデータに従って、前記構造物を通しての、前記車両の経路に沿う勾配を分類することと、
前記勾配に従って、前記経路に沿う、前記構造物の通過した階を識別することと、
電子出力として前記通過した階の少なくともインジケーターを含んでいる前記位置を提供することを含む、方法。
〔態様１５〕
前記勾配を分類することは、
ｉ．前記センサデータに従って、前記経路に沿う別個の段階における前記車両の加速度を推定することと、
ｉｉ．前記別個の段階のそれぞれに対する前記加速度は、勾配に対応しているかどうかを決定することを含んでいる、
態様１４に記載の方法。
〔態様１６〕
前記経路に沿う前記別個の段階における前記車両の加速度を推定することは、前記別個の段階における前記加速度を推定するために、前記センサデータの利用可能な入力に従って、前記センサデータにモデルのセットを適用することを含んでおり、
前記センサデータを収集することは、前記経路に沿う前記別個の段階における前記センサデータを繰り返し収集することを含んでおり、
前記勾配を分類することは、前記別個の段階における前記勾配を分類することを含んでいる、
態様１５に記載の方法。
〔態様１７〕
前記勾配を分類することは、前記センサデータから前記勾配を計算して、前記勾配が、上り勾配および下り勾配に対応している定義された閾値を満たすかどうかを決定することを含んでおり、
前記センサデータは、前記経路に沿って前記車両を制御するための制動入力および加速入力を識別し、
前記構造物は、多数階パーキングガレージである、
態様１４に記載の方法。
〔態様１８〕
前記通過した階を識別することは、前記経路に沿う前記勾配を解析して、前記経路の部分が、前記通過した階、および上昇または下降として、前記通過した階に対する走行方向の１つを示している、前記構造物におけるランプに対応しているかどうかを決定することを含んでいる、態様１４に記載の方法。
〔態様１９〕
前記位置を提供することは、前記通過した階を、推測航法データと組み合わせて、前記構造物へ入った点に対する前記位置であって、前記通過した階を、前記構造物における階床の相対的なインジケーターとして含んでいる前記位置を特定することを含んでおり、
前記勾配を分類することと、前記通過した階を識別することは、前記車両が前記構造物に入ったと決定することに応答して起こる、
態様１４に記載の方法。
〔態様２０〕
前記車両の構造物における階を決定するために信号を受信することを更に含み、
前記信号は、前記車両が前記構造物に入ること、前記車両が駐車すること、および二次的装置からの要求の１つ以上に応答し、
前記位置を提供することは、前記車両の前記位置に対する要求に応答して、前記位置をモバイル装置に電子的に通信で送ることと、前記通過した階を含む前記位置を、前記経路を示すグラフィックスとして表わすことの少なくとも１つを含んでいる、
態様１４に記載の方法。

Claims (20)

1. 構造物内の車両の位置を決定するための位置特定システムであって、
   １つ以上のプロセッサと、
   前記１つ以上のプロセッサに通信可能に結合されているメモリと、を備え、
   前記メモリは、
   前記１つ以上のプロセッサにより実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、前記車両における少なくとも１つのセンサから、前記構造物における前記車両の制御と関連付けられている情報を示すセンサデータであって前記車両を制御するための制動入力および加速入力を識別するセンサデータを収集させる命令を含んでいる通信モジュールと、
   前記１つ以上のプロセッサにより実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、
   前記センサデータに従って、前記構造物を通しての、前記車両の経路に沿う勾配を分類させ、
   前記勾配に従って、前記経路に沿う、前記構造物の通過した階を識別させる命令を含んでいる勾配モジュールと、を格納しており、
   前記通信モジュールは、電子出力として前記通過した階の少なくともインジケーターを含んでいる位置を提供する命令を含んでおり、
   前記勾配を分類させることは、前記制動入力と前記加速入力に応じて車両の加速度を推定し、前記制動入力と前記加速入力とから導出された加速度を用いて前記勾配を分類することを含んでいる、
   位置特定システム。
2. 前記勾配モジュールは、
   ｉ．前記センサデータに従って、前記経路に沿う別個の段階における前記車両の前記加速度を推定し、
   ｉｉ．前記別個の段階のそれぞれに対する前記加速度は、勾配に対応しているかを決定する命令を含む、
   前記勾配を分類する命令を含んでいる、請求項１に記載の位置特定システム。
3. 前記勾配モジュールは、前記別個の段階における前記加速度を推定するために、前記センサデータの利用可能な入力に従って、前記センサデータにモデルのセットを適用する命令を含む、前記別個の段階における前記車両の加速度を推定する命令を含んでおり、
   前記通信モジュールは、前記経路に沿う前記別個の段階における前記センサデータを繰り返し収集する命令を含む、前記センサデータを収集する命令を含んでおり、
   前記勾配モジュールは、前記別個の段階における前記勾配を分類する命令を含む、前記勾配を分類する命令を含んでいる、
   請求項２に記載の位置特定システム。
4. 前記勾配モジュールは、前記センサデータから前記勾配を計算し、前記勾配が、上り勾配および下り勾配に対応している定義された閾値を満たすかどうかを決定する命令を含む、前記勾配を分類する命令を含んでおり、
   前記構造物は、多数階パーキングガレージである、
   請求項１に記載の位置特定システム。
5. 前記勾配モジュールは、前記経路に沿う前記勾配を解析して、前記経路の部分が、前記通過した階、および上昇または下降として、前記通過した階に対する走行方向の１つを示している、前記構造物におけるランプに対応しているかどうかを決定する命令を含む、前記通過した階を識別する命令を含んでいる、請求項１に記載の位置特定システム。
6. 前記通信モジュールは、前記通過した階を、推測航法データと組み合わせて、前記構造物へ入った点に対する前記位置であって、前記通過した階を、前記構造物における階床の相対的なインジケーターとして含んでいる前記位置を特定する命令を含む、前記位置を提供する命令を含んでおり、
   前記勾配モジュールは、前記車両は前記構造物に入ったと決定することに応答して、前記勾配を分類し、前記通過した階を識別する命令を含んでいる、
   請求項１に記載の位置特定システム。
7. 前記通信モジュールは、前記車両の構造物における階を決定するために信号を受信する命令を含んでおり、
   前記信号は、前記車両が前記構造物に入ること、前記車両が駐車すること、および二次的装置からの要求の１つ以上に応答する、
   請求項１に記載の位置特定システム。
8. 前記通信モジュールは、前記車両の位置に対する要求に応答して、前記位置をモバイル装置に電子的に通信で送ることと、前記通過した階を含む前記位置を、前記経路を示すグラフィックスとして表わすことの少なくとも１つを実行する命令を含む、前記位置を提供する命令を含んでいる、請求項１に記載の位置特定システム。
9. 構造物内の車両の位置を決定するための非一時的コンピュータ読取り可能媒体であって、１つ以上のプロセッサにより実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、
   前記車両における少なくとも１つのセンサから、前記構造物における前記車両の制御と関連付けられている情報を示すセンサデータであって前記車両を制御するための制動入力および加速入力を識別するセンサデータを収集させ、
   前記センサデータに従って、前記構造物を通しての、前記車両の経路に沿う勾配を分類させ、
   前記勾配に従って、前記経路に沿う、前記構造物の通過した階を識別させ、
   電子出力として前記通過した階の少なくともインジケーターを含んでいる前記位置を提供させる命令を含んでおり、
   前記勾配を分類させることは、前記制動入力と前記加速入力に応じて車両の加速度を推定し、前記制動入力と前記加速入力とから導出された加速度を用いて前記勾配を分類することを含んでいる、
   非一時的コンピュータ読取り可能媒体。
10. 前記勾配を分類する命令は、
    ｉ．前記センサデータに従って、前記経路に沿う別個の段階における前記車両の前記加速度を推定し、
    ｉｉ．前記別個の段階のそれぞれに対する前記加速度は、勾配に対応しているかどうかを決定する命令を含んでいる、
    請求項９に記載の非一時的コンピュータ読取り可能媒体。
11. 前記経路に沿う前記別個の段階における前記車両の加速度を推定する命令は、前記別個の段階における前記加速度を推定するために、前記センサデータの利用可能な入力に従って、前記センサデータにモデルのセットを適用する命令を含んでおり、
    前記センサデータを収集する命令は、前記経路に沿う前記別個の段階における前記センサデータを繰り返し収集する命令を含んでおり、
    前記勾配を分類する命令は、前記別個の段階における前記勾配を分類する命令を含んでいる、
    請求項１０に記載の非一時的コンピュータ読取り可能媒体。
12. 前記勾配を分類する命令は、前記センサデータから前記勾配を計算し、前記勾配が、上り勾配および下り勾配に対応している定義された閾値を満たすかどうかを決定する命令を含んでおり、
    前記構造物は、多数階パーキングガレージである、
    請求項９に記載の非一時的コンピュータ読取り可能媒体。
13. 前記通過した階を識別する命令は、前記経路に沿う前記勾配を解析して、前記経路の部分が、前記通過した階、および上昇または下降として、前記通過した階に対する走行方向の１つを示している、前記構造物におけるランプに対応しているかどうかを決定する命令を含んでいる、請求項９に記載の非一時的コンピュータ読取り可能媒体。
14. 構造物内の車両の位置を決定する方法であって、
    前記車両における少なくとも１つのセンサから、前記構造物における前記車両の制御と関連付けられている情報を示すセンサデータであって前記車両を制御するための制動入力および加速入力を識別するセンサデータを収集することと、
    前記センサデータに従って、前記構造物を通しての、前記車両の経路に沿う勾配を分類することと、
    前記勾配に従って、前記経路に沿う、前記構造物の通過した階を識別することと、
    電子出力として前記通過した階の少なくともインジケーターを含んでいる前記位置を提供することを含んでおり、
    前記勾配を分類させることは、前記制動入力と前記加速入力に応じて車両の加速度を推定し、前記制動入力と前記加速入力とから導出された加速度を用いて前記勾配を分類することを含んでいる、
    方法。
15. 前記勾配を分類することは、
    ｉ．前記センサデータに従って、前記経路に沿う別個の段階における前記車両の前記加速度を推定することと、
    ｉｉ．前記別個の段階のそれぞれに対する前記加速度は、勾配に対応しているかどうかを決定することを含んでいる、
    請求項１４に記載の方法。
16. 前記経路に沿う前記別個の段階における前記車両の加速度を推定することは、前記別個の段階における前記加速度を推定するために、前記センサデータの利用可能な入力に従って、前記センサデータにモデルのセットを適用することを含んでおり、
    前記センサデータを収集することは、前記経路に沿う前記別個の段階における前記センサデータを繰り返し収集することを含んでおり、
    前記勾配を分類することは、前記別個の段階における前記勾配を分類することを含んでいる、
    請求項１５に記載の方法。
17. 前記勾配を分類することは、前記センサデータから前記勾配を計算して、前記勾配が、上り勾配および下り勾配に対応している定義された閾値を満たすかどうかを決定することを含んでおり、
    前記構造物は、多数階パーキングガレージである、
    請求項１４に記載の方法。
18. 前記通過した階を識別することは、前記経路に沿う前記勾配を解析して、前記経路の部分が、前記通過した階、および上昇または下降として、前記通過した階に対する走行方向の１つを示している、前記構造物におけるランプに対応しているかどうかを決定することを含んでいる、請求項１４に記載の方法。
19. 前記位置を提供することは、前記通過した階を、推測航法データと組み合わせて、前記構造物へ入った点に対する前記位置であって、前記通過した階を、前記構造物における階床の相対的なインジケーターとして含んでいる前記位置を特定することを含んでおり、
    前記勾配を分類することと、前記通過した階を識別することは、前記車両が前記構造物に入ったと決定することに応答して起こる、
    請求項１４に記載の方法。
20. 前記車両の構造物における階を決定するために信号を受信することを更に含み、
    前記信号は、前記車両が前記構造物に入ること、前記車両が駐車すること、および二次的装置からの要求の１つ以上に応答し、
    前記位置を提供することは、前記車両の前記位置に対する要求に応答して、前記位置をモバイル装置に電子的に通信で送ることと、前記通過した階を含む前記位置を、前記経路を示すグラフィックスとして表わすことの少なくとも１つを含んでいる、
    請求項１４に記載の方法。

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