JP7238305B2 - パーティクルフィルタを使用した位置特定のために、事前分布としてグラフベースのマップ情報を利用するシステム及び方法、コンピュータ実施方法、プログラム、及びシステム - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本願は、「ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＣＡＬＩＢＲＡＴＩＯＮ－ＬＥＳＳＬＹ ＣＯＭＰＥＮＳＡＴＩＮＧ ＢＩＡＳ ＯＦ ＳＥＮＳＯＲＳ ＦＯＲ ＬＯＣＡＬＩＺＡＴＩＯＮ ＡＮＤ ＴＲＡＣＫＩＮＧ」と題し、２０１７年５月１５日に出願された米国特許出願番号１５／５９５，９３１（係属中）の利益の優先性を主張しており、その一部継続出願であり、参照によりその開示全部が本明細書に援用される。

開示された実施形態は、一般に、位置特定及び追跡システム並びに方法に関し、より詳細には、パーティクルフィルタ（ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ）を使用した位置特定のために、事前分布としてグラフベースのマップ情報を利用する、システム及び方法に関する。

多くの公的及び私的な場所へのパーソナル通信システムの広がり、及び新世代のスマートフォンの始まりは、例えば、Ｙ．Ｇｕ，Ａ．Ｌｏ，ａｎｄ Ｉ．Ｎｉｅｍｅｇｅｅｒｓ，「Ａ ｓｕｒｖｅｙ ｏｆ ｉｎｄｏｏｒ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｐｅｒｓｏｎａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ，」ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎ．Ｓｕｒｖ．Ｔｕｔｏｒ．，ｖｏｌ．１１，ｎｏ．１，ｐｐ．１３－３２，Ｆｉｒｓｔ２００９に記述されているように、標準の無線通信技術に基づく膨大な数の屋内測位システムの開発を可能にしてきた。例えば、Ｉ．Ｖａｌｌｉｖａａｒａ，Ｊ．Ｈａｖｅｒｉｎｅｎ，Ａ．Ｋｅｍｐｐａｉｎｅｎ，ａｎｄ Ｊ．

「Ｍａｇｎｅｔｉｃ ｆｉｅｌｄ－ｂａｓｅｄ ＳＬＡＭ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｓｏｌｖｉｎｇ ｔｈｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍ ｉｎ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｆｌｏｏｒ－ｃｌｅａｎｉｎｇ ｔａｓｋ，」ｉｎ ２０１１ １５ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ（ＩＣＡＲ），２０１１，ｐｐ．１９８－２０３に記載されている、磁力計などさまざまなセンサを使用して、さまざまな位置特定技術が開発及び実験されてきており、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）が、例えばＦ．Ｌｉ，Ｃ．Ｚｈａｏ，Ｇ．Ｄｉｎｇ，Ｊ．Ｇｏｎｇ，Ｃ．Ｌｉｕ，ａｎｄ Ｆ．Ｚｈａｏ，「Ａ Ｒｅｌｉａｂｌｅ ａｎｄ Ａｃｃｕｒａｔｅ Ｉｎｄｏｏｒ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｍｅｔｈｏｄ Ｕｓｉｎｇ Ｐｈｏｎｅ Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｓｅｎｓｏｒｓ，」ｉｎ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２０１２ ＡＣＭ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ， Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，ＮＹ，ＵＳＡ，２０１２，ｐｐ．４２１－４３０に記載されており、無線周波数センサ（ＷｉＦｉ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） ｌｏｗ ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ））が、「Ｒｏｂｏｔｉｃｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ：Ｗｉｆｉ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｆｏｒ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｉｎｄｏｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ」に記載されている。［Ｏｎｌｉｎｅ］次の内容がオンラインで利用可能である。ｗｗｗ．ｒｉ．ｃｍｕ．ｅｄｕ／ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ＿ｖｉｅｗ．ｈｔｍｌ？ｐｕｂ＿ｉｄ＝６８１９，Ｎ．Ｒａｖｉ，Ｐ．Ｓｈａｎｋａｒ，Ａ．Ｆｒａｎｋｅｌ，Ａ．Ｅｌｇａｍｍａｌ，ａｎｄ Ｌ．Ｉｆｔｏｄｅ，「Ｉｎｄｏｏｒ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｃａｍｅｒａ Ｐｈｏｎｅｓ，」ｉｎ Ｓｅｖｅｎｔｈ ＩＥＥＥ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（ＷＭＣＳＡ ’０６ Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ），２００６，ｐｐ．４９－４９に記載のイメージセンサ、及びＰ．Ｍｉｒｏｗｓｋｉ，Ｔ．Ｋ．Ｈｏ，Ｓ．Ｙｉ，ａｎｄ Ｍ．ＭａｃＤｏｎａｌｄ，「ＳｉｇｎａｌＳＬＡＭ：Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ ｗｉｔｈ ｍｉｘｅｄ ＷｉＦｉ，Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標），ＬＴＥ ａｎｄ ｍａｇｎｅｔｉｃ ｓｉｇｎａｌｓ，」ｉｎ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｄｏｏｒ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ａｎｄ Ｉｎｄｏｏｒ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，２０１３，ｐｐ．１－１０に記載のような、これらのセンサの融合。

当業者には理解されるように、上記のセンサのそれぞれには、ノイズ、サンプリングレート（ｓａｍｐｌｉｎｇ ｒａｔｅ）、特性及び／又は次元においてそれぞれ自体の限界がある。このことは、前述のセンサによって供給されるデータを使用してユーザ又はロボットの位置を評価することにおいて新たな課題をもたらす。その結果、従来技術の前述の限界を考慮して、新たな改良されたシステム及び方法が、屋内の位置特定及び追跡アプリケーションのために必要とされる。

Y. Gu, A. Lo, and I. Niemegeers, "A survey of indoor positioning systems for wireless personal networks," IEEE Commun. Surv. Tutor., vol.11,no.1,pp.13-32, First 2009. F. Li, C. Zhao, G. Ding, J. Gong, C. Liu, and F. Zhao, "A Reliable and Accurate Indoor Localization Method Using Phone Inertial Sensors," in Proceedings of the 2012 ACM Conference on Ubiquitous Computing, New York, NY, USA, 2012, pp. 421-430. J. Biswas and M. Veloso, "WiFi localization and navigation for autonomous indoor mobile robots," in 2010 IEEE international Conference on Robotics and Automation, 2010, pp. 4379-4384. N. Ravi, P. Shankar, A. Frankel, A. Elgammal, and L. Iftode, "Indoor Localization Using Camera Phones." in Seventh IEEE Workshop on Mobile Computing Systems Applications (WMCSA’06 Supplement), 2006, vol. Supplement, pp. 1-7. L.Liao, D. Fox, J. Hightower, H. Kautz, and D. Schulz, "Voronoi tracking: location estimation using sparse and noisy sensor data." in Proceedings 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2003) (Cat. No.03CH37453), 2003, vol.1,pp. 723-728 vol.1. P. Mirowski, T. K. Ho, S. Yi, and M. MacDonald, "SignalSLAM: Simultaneous localization and mapping with mixed WiFi, Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）, LTE and magnetic signals," in International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation, 2013, pp. 1-10. "Friis Free Space Propagation Model," GaussianWaves, 27-Sep-2013. S. Thrun, "Particle Filters in Robotics," in Proceedings of the Eighteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, San Francisco, CA, USA, 2002, pp. 511-518. H. Lategahn, M. Schreiber, J. Ziegler, and C. Stiller, "Urban localization with camera and inertial measurement unit." in 2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2013, pp. 719-724. S. M. Oh, S. Tariq, B. N. Walker, and F. Dellaert, "Map-based priors for localization," in 2004 IEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (IEEE Cat No.04CH37566), 2004, vol. 3, pp. 2179-2184 vol.3. C. Yu, N. El-Sheimy, H. Lan, and Z. Liu, "Map-Based Indoor Pedestrian Navigation Using an Auxiliary Particle Filter," Micromachines, vol. 8, no. 7, p. 225, Jul. 2017. H. Nurminen, M. Koivisto, S. Ali-Loytty, and R. Piche, "Motion model for positioning with graph-based indoor map," in 2014 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), 2014, pp. 646-655. G. R. Jagadeesh, T. Srikanthan, and X. D. Zhang."A Map Matching Method for GPS Based Real-Time Vehicle Location," J. Navig., vol. 57, pp. 429-440, Sep. 2004. C. He, S. Guo, and Y. Yang, "Voronoi diagram based indoor localization in wireless sensor networks," in 2015 IEEE International Conference on Communications (ICC), 2015, pp. 3269-3274. N. Y. Ko and T-Y. Kuc, "Fusing range measurements from ultrasonic beacons and a laser range finder for localization of a mobile robot," Sensors, vol.15, no. 5, pp.11050-11075, May 2015.

本開示の技術は、従来の位置特定及び追跡システムに関連する上記及び他の問題の１又は複数を実質的に取り除く、方法及びシステムを提供することを目的とする。

本明細書に記載の発明の概念の一態様によれば、中央処理ユニット、位置特定信号レシーバ、位置特定信号レシーバから離れていてそれとは異なる複数のセンサ、及びメモリを組み込んだコンピュータ化されたシステムにおいて実行されるコンピュータ実施方法であって、コンピュータ実施方法は、マップグラフ上の情報に基づいて複数のパーティクルを初期化するために中央処理ユニットを使用すること、パーティクルフィルタループ（ｐａｒｔｉｃｌｅ ｆｉｌｔｅｒ ｌｏｏｐ）を繰り返し実行するために中央処理ユニットを使用することであって、パーティクルフィルタループは、複数のパーティクルの動き更新（ｍｏｔｉｏｎ ｕｐｄａｔｅ）を実施するために中央処理ユニットを使用すること、複数のパーティクルの測定更新（ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｕｐｄａｔｅ）を実施するために中央処理ユニットを使用すること、並びにパーティクル重要度重み及びマップグラフ情報に基づいて複数のパーティクルのリサンプリング（ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ）を実施するために中央処理ユニットを使用すること、を含む、中央処理ユニットを使用すること、を含む、コンピュータ実施方法が提供される。コンピュータ化されたシステムの位置は、複数のパーティクルに基づいて実質的に決定される。

１又は複数の実施形態では、位置特定信号レシーバは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）レシーバであり、位置特定信号源は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） ｌｏｗ ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）ビーコンである。

１又は複数の実施形態では、位置特定信号レシーバは、無線周波数レシーバであり、位置特定信号源は、無線周波数源である。

１又は複数の実施形態では、複数のセンサ読取り値は、磁力計データを含む。

１又は複数の実施形態では、複数のセンサ読取り値は、加速度データを含む。

１又は複数の実施形態では、複数のセンサ読取り値は、３次元空間的方位データを含む。

１又は複数の実施形態では、方法は、複数のセンサ読取り値の少なくともいくつかについて実施された姿勢・機首基準システム（ＡＨＲＳ）アルゴリズムを使用して、コンピュータ化されたシステムの方位を計算することをさらに含む。

１又は複数の実施形態では、複数のセンサが、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）に組み込まれている。

１又は複数の実施形態では、測定更新を実施することは、複数のパーティクルのそれぞれと、少なくとも１つの位置特定信号源との間の距離を、受信した位置特定信号に基づいて計算することを含む。

１又は複数の実施形態では、測定更新を実施することは、識別器（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）の信頼度を使用して複数のパーティクルを更新することを含む。

１又は複数の実施形態では、複数のパーティクルをリサンプリングすることは、複数のパーティクルのそれぞれについて重みを計算すること、及び重みの大きな、複数のパーティクルのパーティクルを複製することを含む。

１又は複数の実施形態では、複数のパーティクルをリサンプリングすることは、パーティクルの重要度重みに基づいて複数のパーティクル内で新たなパーティクルを生成すること、及び新たに生成されたパーティクルをマップグラフ情報に条件付けすることを含む。

１又は複数の実施形態では、新たに生成されたパーティクルをマップグラフ情報に条件付けすることは、新たに生成されたパーティクルのそれぞれを、マップグラフの、対応する最も近いエッジに投影することを含む。

１又は複数の実施形態では、マップグラフは、複数のエッジによって相互に接続された複数のノードを含む。

１又は複数の実施形態では、マップグラフのノードは、等間隔に配置される。

１又は複数の実施形態では、マップグラフのノードは、正方格子状に配列される。

１又は複数の実施形態では、マップグラフのノードは、三角格子状に配列される。

１又は複数の実施形態では、マップグラフのノードは、建物の室内において等間隔に配置される。

１又は複数の実施形態では、マップグラフは、建物の少なくとも２つの部屋の内部に対応する第１の複数のノードと、少なくとも２つの部屋の間のナビゲーションを表す第２の複数のノードを含む。

１又は複数の実施形態では、マップグラフのノードは、部屋の内部のマップグラフの単一の初期ノードの位置、及び部屋の角の座標に基づいて自動的に生成される。

本明細書に記載の発明の概念の別の態様によれば、中央処理ユニット、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）位置特定信号レシーバ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）位置特定信号レシーバから離れていてそれとは異なる複数のセンサ、及びメモリを組み込んだ、コンピュータ化されたシステムに連動して実行されたとき、コンピュータ化されたシステムに、マップグラフ上の情報に基づいて複数のパーティクルを初期化するために中央処理ユニットを使用すること、パーティクルフィルタループを繰り返し実行するために中央処理ユニットを使用することであって、パーティクルフィルタループは、複数のパーティクルの動き更新を実施するために中央処理ユニットを使用すること、複数のパーティクルの測定更新を実施するために中央処理ユニットを使用すること、並びにパーティクル重要度重み及びマップグラフ情報に基づいて複数のパーティクルのリサンプリングを実施するために中央処理ユニットを使用すること、を含む、中央処理ユニットを使用すること、を含む、方法を実行させる、プログラムが提供される。コンピュータ化されたシステムの位置は、複数のパーティクルに基づいて実質的に決定される。

本明細書に記載の発明の概念のさらに別の態様によれば、中央処理ユニット、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）位置特定信号レシーバ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）位置特定信号レシーバから離れていてそれとは異なる複数のセンサ、及びメモリを組み込んだコンピュータ化されたシステムであって、メモリは、システムに、マップグラフ上の情報に基づいて複数のパーティクルを初期化するために中央処理ユニットを使用すること、パーティクルフィルタループを繰り返し実行するために中央処理ユニットを使用することであって、パーティクルフィルタループは、複数のパーティクルの動き更新を実施するために中央処理ユニットを使用すること、複数のパーティクルの測定更新を実施するために中央処理ユニットを使用すること、並びにパーティクル重要度重み及びマップグラフ情報に基づいて複数のパーティクルのリサンプリングを実施するために中央処理ユニットを使用すること、を含む、中央処理ユニットを使用すること、を含む、方法を実行させる一式のコンピュータ可読命令を記憶している、コンピュータ化されたシステムが提供される。コンピュータ化されたシステムの位置は、複数のパーティクルに基づいて実質的に決定される。

本発明に関連するさらなる態様は、一部は以下の記載によって示され、一部は記載から明らかであり、又は本発明の実施によって知ることができる。本発明の態様は、以下の詳細な記載及び添付の特許請求の範囲において特に指摘した、要素、並びにさまざまな要素及び態様の組合せによって実現し達成し得る。

前述及び以下の記載は、例示的及び説明的なものに過ぎず、請求項に係る発明又はその用途を、いかなる方法によっても制限することを意図していない。

添付図面は、本明細書に組み込まれ、その一部を構成しており、本発明の実施形態を例示し、記載と共に、本発明の概念の原理を説明し、示すのに役立つ。具体的には以下のとおりである。

図１は、それに基づいて記載の技術を実施することができるシステムの、例示的な一実施形態を示した図である。 図２は、パーティクルフィルタを使用した位置特定のために、事前分布としてグラフベースのマップ情報を利用するシステムの一実施形態の動作シーケンスの例示的な一ブロック図を示した図である。 図３は、それぞれのパーティクルに最も近いグラフエッジ（ｇｒａｐｈ ｅｄｇｅ）上に投影されている重要度重みリサンプリングから生成された新たなパーティクルを示した図である。 図４（ａ）は、３つの部屋の内部の正方格子状のナビゲーションノードを示した図である。 図４（ｂ）は、３つの部屋の内部の例示的な三角格子状のナビゲーションノードを示した図である。 図５は、図１に示すシステムに関連するハンドヘルドのクライアントデバイスとして使用することができる、コンピュータ化されたモバイルシステムの例示的な一実施形態を示した図である。

以下の詳細な記載では、添付図面を参照しており、添付図面では、同一の機能エレメントは類似の数字で指定される。前述の添付図面は、限定目的ではなく例示目的で、本発明の原理と一致する具体的な実施形態及び実施態様を示している。これらの実施態様は、当業者が本発明を実施できるように十分に詳細に記載されており、本発明の範囲及び趣旨を逸脱することなく、他の実施態様を利用し得ること、及び構造的な変更及び／又はさまざまなエレメントの置換えを行い得ることが理解されるべきである。したがって、以下の詳細な記載は、限定された意味で解釈されるべきではない。また、記載のような本発明のさまざまな実施形態は、汎用コンピュータ上で動作するソフトウェアの形で、専門のハードウェアの形で、又はソフトウェアとハードウェアの組合せで実施されてもよい。

記載の実施形態は、一般に、ノイズが多いセンサ測定からの正確な位置特定が可能なシステム及び方法に関する。当業者には理解されるように、こうした正確な位置特定は、与えられた環境においてロボット又はユーザの位置特定及び追跡を必要とするアプリケーションなど、さまざまなアプリケーションにとって基本的要件である。当業者にはさらに理解されるように、位置特定及び追跡のために使用されるハードウェアセンサの多くはノイズが非常に多く、困難な信号処理の問題につながる。

一方、パーティクルフィルタ（ＰＦ）ベースの位置特定アルゴリズムは、当業者によく知られており、意味のある位置予測を生成するためにさまざまなセンサ出力を効果的に融合するのに成功していることが証明されている。前述のパーティクルフィルタアルゴリズムは、不完全な及び／又はノイズの多いセンサ測定を使用して動的システム内の内部状態を評価するためのフィルタリング問題を解決するためのモンテカルロ法である。当技術分野でよく知られているように、前述のパーティクルフィルタアルゴリズムのモジュラリティ（ｍｏｄｕｌａｒｉｔｙ）によって、それらが、ノイズの多い複数のセンサの読取り値を使用してリアルタイム位置特定データを生成するために最適なものになっている。

１又は複数の実施形態では、連結グラフとして表されたマップ情報が、グラフ情報に条件付けられるパーティクルの状態を初期化及び更新するために、パーティクルフィルタベースの枠組み内に組み込まれている、位置特定方法が提供される。１又は複数の実施形態では、前述のグラフは、ノード及びエッジを含む。位置特定システムは、パーティクルフィルタの枠組み内で、グラフ情報をセンサ情報と融合させる。１又は複数の実施形態では、前述のグラフは、環境全体をノードとエッジで囲んでおり、ユーザ又はロボットが移動できる有効な空間を表している。さまざまな実施形態では、グラフベースのマップは、パーティクルフィルタベースの位置特定方法の異なる２つの工程で利用される。最初は、グラフベースのマップはパーティクルの初期化の間に使用され、２回目は、パーティクルのリサンプリングの間に使用される。

一実施形態では、パーティクルフィルタによるパーティクルのリサンプリングを重要度重み及びマップグラフ上の最も近いエッジに条件付け、新たなパーティクルは当該のエッジ上に投影される。当業者には理解されるように、パーティクルをこれらのパラメータの両方に条件付けることにより、最も高い信用度を有するサンプルに最も近い新たなパーティクルの生成を可能にし、グラフ内の最も近いエッジへそれらをさらに投影する。記載の実施形態は、パーティクルフィルタベースの位置特定アルゴリズムはユーザ又はロボットが移動できるエリアを本質的に利用するため、その位置評価精度を向上させるのを支援する。

一実施形態によれば、記載のシステム及び方法はグラフベースのマップ情報を、より良好な位置評価を得るために動き及び環境の両方をセンスする複数のセンサからの読取り値と融合させる。記載の方法は、複数のタイプの情報を融合させるために前述のパーティクルフィルタアルゴリズムのモジュラリティを活用する。１又は複数の実施形態では、前述のグラフベースのマップ情報は、パーティクルフィルタ動作のリサンプリングフェーズ（ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ ｐｈａｓｅ）の間に利用され、パーティクルのリサンプリングは、２つのパラメータ、重要度重みリサンプリング及びグラフの最も近いエッジに新たなパーティクルを投影することを使用して行われる。提案されている、リサンプリングフェーズにおけるグラフベースのマップの融合により、新たなパーティクルを生成する方法が提供され、重要度重みサンプル、及び重要度重みサンプルに最も近いエッジの両方に条件付けられる。さらには、空間全体をカバーするのにノード及びエッジが不足している場所でマップグラフを拡張できるように、その方法を用いてグラフマップを単一のノード及びエッジから複数のノード及びエッジまで外挿することができる方法も提供する。具体的には、１又は複数の実施形態では、前述のグラフマップは、単一のノード情報及び特定の部屋の角の座標から初めて自動的に外挿され得る。

グラフベースのマップ情報の利用によって、ユーザ又はロボットが通り抜けられない、壁及びその他の障害物のパーティクルフィルタ情報が直観的に提供される。さらには、グラフ周辺のパーティクルの初期化によって、パーティクルフィルタが、パーティクルのランダム分布に比べて早く収束することも可能にする。最後に、グラフをパーティクルフィルタのリサンプリングフェーズに組み込むことによって、最も大きな重みを有するパーティクルがその状態を維持し、グラフ上に新たなパーティクルを投影することだけができるようにする。これによって、グラフのエッジ上に新たなパーティクルが生成されるため、最も大きな重みのパーティクルがグラフに向かって移動するように影響を与える、より自然な方法が提供される。

図１は、それに基づいて、記載の技術を実施することができるシステム１００の、例示的な一実施形態を示している。一実施形態では、システム１００は、スマートフォンなどのモバイルデバイス１０１に基づいて実施される。システム１００は、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）センサ１０２によって生成されたデータ１０６、及びＢＬＥレシーバ１０３によって生成されたデータ１０７を使用し、いずれもモバイルデバイス１０１のプロセッサによって実行される位置特定モジュール１０４に供給される。ＢＬＥレシーバ１０３の信号１０７は、建物の異なる部屋の中など、周囲に配置された複数のＢＬＥビーコン１０５に対応している。また、位置特定モジュール１０４は、以下に詳細に記載するように、位置情報を決定するのを支援するために、グラフベースのマップ１０８を使用する。

ＢＬＥスキャンは、環境内に存在する異なるＢＬＥビーコン１０５によって放たれた無線周波数（ＲＦ）信号からなる。当業者には理解されるように、前述のＢＬＥビーコン信号は、さまざまな環境要因によって大きく影響され、そのことが位置特定問題を困難にしている。さらには、当技術分野で知られているように、ＩＭＵセンサ１０２は、９軸センサの集まりであり、３軸の直線加速度及び角速度形式の加速度計及びジャイロスコープをそれぞれ、及び３軸の磁場を提供する。当業者には理解されるように、これらのセンサのそれぞれはノイズが多く、したがって、生のセンサ読取り値からデバイス１０１の方位を測定するために直接使用することができない。また、これらのセンサの測定バイアス（ｂｉａｓ）は、時間的に変化し、センサへの機械的ストレス、周囲温度及び実装時のセンサのミスアラインメント（ｍｉｓａｌｉｇｎｍｅｎｔ）を含むさまざまな要因によって影響される。

図２は、パーティクルフィルタを使用した位置特定のために、事前分布としてグラフベースのマップ情報を利用するシステムの一実施形態の動作シーケンスの例示的な一ブロック図２００を示している。また、図２は、ブロック図２００内のブロックそれぞれの間のセンサ情報の詳細なフローを示している。この図に示すように、工程２０１におけるパーティクルの初期化は、グラフ形式で得られるマップ情報２０２に条件付けされる。一方、パーティクルのリサンプリング２０５は、重みの重要度２０６及びグラフのエッジとリサンプリングされたパーティクルとの間の距離の両方に条件付けされ、工程２０７を参照されたい。ここで、図２に示す動作シーケンスを詳細に記載する。

まず、ブロック２０１において、初期化工程が実施される。１又は複数の実施形態では、この工程２０１は、パーティクルを初期化することを含み、前述の初期化は、マップグラフ情報２０２に条件付けされる。１又は複数の実施形態では、前述の、マップグラフ（図４（ａ）及び図４（ｂ）に示す）の利用により、パーティクルの初期化を、ユーザ又はロボットが移動できるエリアに制約することができる。

図２に示す動作シーケンスのブロック２０３において、動き更新工程が実施される。この工程によって、ユーザ又はロボットが移動した距離に基づいてパーティクルの更新を可能にする。さまざまな実施形態では、前述の動き更新工程は、確率的動き更新（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ ｍｏｔｉｏｎ ｕｐｄａｔｅ）を含み、位置特定システムは、ハンドヘルドデバイス１０１の方位を、当技術分野でよく知られ、Ｓ．Ｏ．Ｍａｄｇｗｉｃｋ，「Ａｎ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ ｆｉｌｔｅｒ ｆｏｒ ｉｎｅｒｔｉａｌ ａｎｄ ｉｎｅｒｔｉａｌ／ｍａｇｎｅｔｉｃ ｓｅｎｓｏｒ ａｒｒａｙｓ，」Ｒｅｐ．Ｘ－Ｉｏ Ｕｎｉｖ．Ｂｒｉｓｔｏｌ ＵＫ，２０１０に詳細に記載された、姿勢・機首基準システム（ＡＨＲＳ）アルゴリズムを使用して、動き方位に沿ってパーティクルを生成するために、ＩＭＵデータ、及びＩＭＵからのサンプルデータから計算して決定する。１又は複数の実施形態では、モバイルデバイス１０１の方位は、ＩＭＵデータと磁力計センサデータの両方を融合して計算される。

図２に示す動作シーケンスのブロック２０４において、測定更新が実施される。このブロックは、環境においてＢＬＥビーコンから受信した信号強度を使用してパーティクルの尤度を更新する。１又は複数の実施形態では、各ＢＬＥビーコンから受信したＲＳＳＩ信号は、当技術分野でよく知られ、「Ｆｒｉｉｓ Ｆｒｅｅ Ｓｐａｃｅ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ」，ＧａｕｓｓｉａｎＷａｖｅｓ，２７－Ｓｅｐ－２０１３に詳しく記載されている、Ｆｒｉｉｓ Ｆｒｅｅ Ｓｐａｃｅ Ｍｏｄｅｌを使用して距離に変換される。さまざまな代替の実施形態では、前述のＢＬＥセンサは、環境をセンスすることができる他の任意のタイプのセンサに置き換えてもよく、これにはレーザ距離計、イメージセンサ、又は超音波距離センサを含むがこれには限定されないことに留意すべきである。

図２に示す動作シーケンスのブロック２０５において、重要度リサンプリングが実施される。このブロックは、パーティクルをリサンプリングするために重要度重みリサンプリング技術を使用しており、工程２０６を参照されたい。さまざまな実施形態では、重要度重みリサンプリング２０６に加えて、リサンプリングされたパーティクルをマップグラフの最も近いエッジへ条件付けるために、システムは幾何学的投影技術もまた利用し得、工程２０７を参照されたい。図２に示すブロック図２００において、前述の工程２０３～２０７は、パーティクルフィルタループ２０８内で繰り返し実行される。

図３に示すように、図２に示すブロック図２００のブロック２０７において、重要度重みリサンプリングから生成された新たなパーティクル３０１は、それぞれのパーティクルに最も近いグラフエッジ３０２上に投影される。結果として生じる投影は、図３に、数字３０３を付して示している。これによって、マップグラフのエッジ周辺に新たなパーティクルを生成することができ、それと同時に重要度重みリサンプリングのプロパティを維持することができる。１又は複数の実施形態では、幾何学的投影は新たに生成されたパーティクルにのみ適用され、それによって、その周りで新たなパーティクルが生成される、重要なパーティクルの状態を維持する。

１又は複数の実施形態では、記載の位置特定システムは、建物の各部屋の内部に配置された相互接続されたナビゲーションノードの格子を使用する。格子は、部屋へ入るナビゲーションノードに合わせられる。図４（ａ）は、グラフエッジ４０２によって接続された、３つの部屋の内部のナビゲーションノード４０１の例示的な正方格子を示している。具体的には、この図は、ノード４０１の間隔が１メートルの正方格子を示している。図４（ａ）のノード４０３は、エッジ４０４で相互接続されており、部屋間のナビゲーショングラフを示している。一実施形態では、図４（ａ）に示すグラフの後者のノード４０３とエッジ４０４は、手動で構成される。

図４（ｂ）は、同じ３つの部屋の内部のナビゲーションノード４０１の例示的な三角格子を示している。図４（ｂ）に示す三角格子は、ノード４０１間のナビゲーションをより自然にする。図４（ａ）の格子に対角線を追加することによって類似の効果を達成することができるが、異なる長さのエッジを持ち込み、２つのエッジが交差する正方形の中央にノードを追加する必要がある。さまざまな実施形態では、部屋の内部を埋めるために他の異なる幾何学形状と間隔を選択してもよい。こうした他の形状の一例は、六角形状のグラフである。したがって、本明細書に記載の概念は、いかなる特定のグラフ構造にも限定されない。一方、部屋を空のままにすることは、部屋の中でドアに向かって強いバイアスをもたらすため、まずい結果を生じることになることに留意すべきである。

１又は複数の実施形態では、正方形、三角形、六角形又はその他任意の適切なパターンで配置されたナビゲーションノードからなる前述のマップグラフは、グラフ生成アルゴリズムを使用して自動的に生成され得、そのアルゴリズムは部屋の中の単一のノードの座標情報及び部屋の４角の座標情報を使用する。一実施形態では、単一から始まるマップグラフ（最初）で部屋全体をカバーするために、外挿によって部屋の中の追加のノードが自動的に生成される。これは、アルゴリズム的に実施されるため、手動の人的関与を一切必要としない。

当業者には理解されるように、前述のグラフマップ情報を利用することによって、パーティクルの初期化をグラフのノード及びエッジに制限する。また、グラフ内の最も近いエッジへの、新たにリサンプリングされたパーティクルの幾何学的投影を使用することによって、グラフのエッジに対するパーティクルの将来の状態評価をさらに可能にし、したがってパーティクルの確率的事後更新（ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ ｕｐｄａｔｅ）を維持する。さらには、ノイズの多いＢＬＥ及びＩＭＵデータに対する追加の情報源であり、マップグラフ情報を事前分布として利用することによって、パーティクルフィルタベースの位置特定のより良好な評価を提供する。
コンピューティングプラットフォーム（Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｐｌａｔｆｏｒｍｓ）

図５は、図１に示すシステムに関連してハンドヘルドのクライアントデバイス１０１として使用することができる、コンピュータ化されたモバイルシステム５００の例示的な一実施形態を示している。１又は複数の実施形態では、コンピュータ化されたモバイルシステム５００は、すべて広く市販されており当業者によく知られている、スマートフォン、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、タブレットコンピュータ、又はスマートウオッチなどのモバイルコンピューティングデバイスのフォームファクタ範囲内で実施され得る。

コンピュータ化されたシステム５００は、モバイルのコンピュータ化されたシステム５００のさまざまなハードウェアコンポーネント間で情報を通信するためにデータバス５０４又は他の相互接続若しくは通信メカニズム、並びに情報を処理するため及び他の計算タスク及び制御タスクを実行するためにデータバス５０４と結合された中央処理ユニット（ＣＰＵ又は単にプロセッサ）５０１を備え得る。コンピュータ化されたシステム５００は、さまざまな情報、及びプロセッサ５０１によって実行される命令を記憶するために、データバス５０４に結合された、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）又は他のダイナミックストレージデバイスなどのメモリ５１２も備え得る。メモリ５１２は、磁気ディスク、光ディスク、ソリッドステートフラッシュメモリデバイス又は他の不揮発性のソリッドステートストレージデバイスなどの永続的ストレージデバイスも備え得る。

１又は複数の実施形態では、メモリ５１２は、プロセッサ５０１による命令の実行中に、一時変数又は他の中間情報を記憶するためにも使用し得る。任意に、コンピュータ化されたシステム５００は、コンピュータ化されたシステム５００の動作に必要なファームウェア、基本入出力システム（ＢＩＯＳ）、及びコンピュータ化されたシステム５００のさまざまな構成パラメータなど、プロセッサ５０１のための静的情報及び命令を記憶するために、データバス５０４に結合された、リードオンリメモリ（ＲＯＭ又はＥＰＲＯＭ）５０２又は他のスタティックストレージデバイスをさらに備え得る。

１又は複数の実施形態では、コンピュータ化されたシステム５００は、コンピュータ化されたシステム５００のユーザにさまざまな情報を表示するために、データバス５０４に結合され得る表示デバイス５０９を組み込み得る。代替の一実施形態では、表示デバイス５０９は、グラフィックスコントローラ及び／又はグラフィックスプロセッサ（図示せず）と関連付けられ得る。表示デバイス５０９は、例えば、薄膜トランジスタ（ＴＦＴ）技術又は有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）技術、両方とも当業者にはよく知られているが、これらを使用して製造される液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）として実施され得る。さまざまな実施形態では、表示デバイス５０９は、コンピュータ化されたシステム５００の残りのコンポーネントと一緒に、同じ一般的なエンクロージャ（ｅｎｃｌｏｓｕｒｅ）に組み込み得る。代替の一実施形態では、表示デバイス５０９は、こうしたエンクロージャの外側に位置し得る。

１又は複数の実施形態では、コンピュータ化されたシステム５００は、データバス５０４に結合され、１又は複数のＧＰＳ衛星から位置情報を受信してその情報をデータバス５０４を経由してプロセッサ５０１へ送信するように構成された、ＧＰＳレシーバ５０３をさらに組み込み得る。

１又は複数の実施形態では、コンピュータ化されたシステム５００は、触覚コマンドを受信するためのタッチスクリーンインタフェース５１０、及びキーボード５０６などの１又は複数の入力デバイスを組み込み得、これらはすべて、プロセッサ５０１に対するユーザコマンド選択を含むがそれには限定されない情報を通信するために前述のデータバス５０４に結合され得る。代替の一実施形態では、入力デバイスは、ユーザの目の動きを追跡するシステム（図示せず）を含み得、ユーザによるコマンド選択をコンピュータ化されたシステム５００に示すために使用され得る。

１又は複数の実施形態では、コンピュータ化されたシステム５００は、ビーコン１０６のスキャンを実施して上記スキャンデータをデータバス５０４を経由してプロセッサ５０１へ供給するように構成された、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）レシーバなどの位置信号レシーバ１０３をさらに備え得る。また、ＩＭＵ１０２も、データバス５０４に接続され得る。

１又は複数の実施形態では、コンピュータ化されたシステム５００は、データバス５０４に結合されたネットワークインタフェース５０５などの通信インタフェースをさらに備え得る。ネットワークインタフェース５０５は、ＷＩＦＩインタフェース５０７及びセルラーネットワーク（ＧＳＭ（登録商標）又はＣＤＭＡ）アダプタ５０８のうちの少なくとも１つを使用して、コンピュータ化されたシステム５００とインターネット５２４との間の接続を確立するように構成され得る。ネットワークインタフェース５０５は、コンピュータ化されたシステム５００とインターネット５２４との間に双方向データ通信を提供するように構成され得る。ＷＩＦＩインタフェース５０７は、８０２．１１ａ、８０２．１１ｂ、８０２．１１ｇ及び／又は８０２．１１ｎプロトコル、並びに当業者によく知られているＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）プロトコルに準拠して動作し得る。例示的な一実施態様では、ＷＩＦＩインタフェース５０７及びセルラーネットワーク（ＧＳＭ（登録商標）又はＣＤＭＡ）アダプタ５０８は、さまざまなタイプの情報を示すデジタルデータストリームを伝達する電気信号又は電磁信号を送信及び受信する。例えば、前述のネットワーキングコンポーネントは、コンピュータ化されたシステム５００と他のネットワークコンポーネントとの間のネットワークデータ接続を確立するために使用され得る。

１又は複数の実施形態では、インターネット５２４は通常、１又は複数のサブネットワークを通して他のネットワークリソースへのデータ通信を提供する。その結果として、コンピュータ化されたシステム５００は、ウェブサーバ、他のコンテンツサーバ及び他のネットワークデータストレージリソースなど、インターネット５２４上の任意の位置に配置されているさまざまなネットワークリソースにアクセスすることができる。１又は複数の実施形態では、コンピュータ化されたシステム５００は、アプリケーションプログラムコードを含んで、メッセージ、メディア及び他のデータを、ネットワークインタフェース５０５によって、インターネット５２４を含むさまざまなネットワークを通して送信及び受信するように構成される。インターネットの例では、コンピュータ化されたシステム５００はネットワーククライアントとして振る舞い、コンピュータ化されたシステム５００上で実行されるアプリケーションプログラム用のコード及びデータを要求し得る。同様に、他のネットワークリソースにさまざまなデータ又はコンピュータコードを送信し得る。

１又は複数の実施形態では、本明細書に記載の機能性は、メモリ５１２に含まれている１又は複数の命令の１又は複数のシーケンスを実行するプロセッサ５０１に応じて、コンピュータ化されたシステム５００によって実施される。こうした命令は、別のコンピュータ可読メディアからメモリ５１２へ読み込まれ得る。メモリ５１２に含まれている命令のシーケンスの実行によって、プロセッサ５０１に、本明細書に記載のさまざまな処理工程を実施させる。代替の実施形態では、本発明の実施形態を実施するために、ソフトウェア命令の替わりに、又はそれと組み合わせて、ハードワイヤードの回路を使用し得る。その結果として、本発明の実施形態は、ハードウェア回路とソフトウェアとのいかなる特定の組合せにも限定されない。

本明細書で使用する「コンピュータ可読メディア」という用語は、実行のためにプロセッサ５０１に命令を提供するのに関与する一切のメディアを指す。コンピュータ可読メディアは、機械可読メディアのほんの一例であり、本明細書に記載の方法及び／又は技術のいずれかを実施するための命令を伝達し得る。こうしたメディアは、不揮発性メディア及び揮発性メディアを含むがそれには限定されない、多くの形態をとり得る。

非一時的なコンピュータ可読メディアの一般的な形態には、例えば、フロッピディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、若しくはその他一切の磁気メディア、ＣＤ－ＲＯＭ、その他一切の光メディア、パンチカード、穿孔テープ、穿孔パターンを有するその他一切の物理メディア、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ－ＥＰＲＯＭ、フラッシュドライブ、メモリカード、その他一切のメモリチップ若しくはメモリカートリッジ、又はコンピュータが読み込むことができるその他一切のメディアが含まれる。さまざまな形態のコンピュータ可読メディアが、１又は複数の命令の１又は複数のシーケンスを、実行のためにプロセッサ５０１に伝達することに関与し得る。例えば、命令は最初、リモートコンピュータから磁気ディスク上で伝達され得る。あるいは、リモートコンピュータは、リモートコンピュータのダイナミックメモリに命令をロードしてその命令をインターネット５２４で送信することができる。具体的には、コンピュータ命令は、当技術分野でよく知られているさまざまなネットワークデータ通信プロトコルを使用して、インターネット５２４を介して前述のリモートコンピュータから、コンピュータ化されたシステム５００のメモリ５１２にダウンロードし得る。

１又は複数の実施形態では、コンピュータ化されたシステム５００のメモリ５１２は、以下のソフトウェアプログラム、ソフトウェアアプリケーション、又はソフトウェアモジュールのいずれかを記憶し得る。

１．基本システムサービスを実施し、コンピュータ化されたシステム５００のさまざまなハードウェハコンポーネントを管理するための、モバイルオペレーティングシステムであり得る、オペレーティングシステム（ＯＳ）５１３。オペレーティングシステム５１３の例示的な実施形態は、当業者によく知られており、現在知られているか又は後に開発される一切のモバイルオペレーティングシステムを含み得る。

２．後述の１又は複数のネットワークインタフェースを使用してネットワーク通信を可能にするためのネットワーク通信モジュール５１４。

３．位置特定アプリケーション５１５は、コンピュータ化されたシステム５００のプロセッサ５０１によって実行され、一式のソフトウェアモジュール５１６～５１９を組み込み得、一式のソフトウェアモジュールはコンピュータ化されたモバイルシステム５００に、ある特定の機能を実行させる。１又は複数の実施形態では、位置特定アプリケーションモジュール５１５は、例えば、パーティクル初期化モジュール５１６を含み得、パーティクル初期化モジュールは、前述のマップグラフ情報を使用してパーティクルを初期化する。また、位置特定アプリケーションモジュール５１５は、動き更新モジュール５１７及び測定更新モジュール５１８を含み得、これらのモジュールは図２に示す機能２０３及び２０４をそれぞれ実行する。最後に、リサンプリングモジュール５１９も配置され得、前述の重要度重み及び前述のマップグラフ情報を使用してパーティクルのリサンプリングを実施する。

４．データストレージ５２０は、例えば、グラフベースのマップ情報及びＩＭＵバイアスデータ５２１を記憶するために使用し得る。

最後に、本明細書に記載のプロセス及び技術は、いかなる特定の装置にも本質的に関係せず、コンポーネントの任意の適切な組合せによって実施され得ることが理解されるべきである。さらには、さまざまなタイプの汎用デバイスを、本明細書に記載の技術に従って使用し得る。本明細書に記載の方法工程を実行するために専用装置を構築することが有利であるとも判明するかもしれない。本発明は、特定の例に関連して記載してきており、それらの例は、あらゆる点で、限定的ではなく例示的であることを意図している。当業者は、ハードウェア、ソフトウェア及びファームウェアの、多くの異なる組合せが本発明を実施するために適するであろうことを理解するだろう。例えば、記載のソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、オブジェクティブＣ、パール、シェル、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）、及び現在知られているか又は後に開発される一切のプログラミング言語若しくはスクリプト言語など、多種多様なプログラミング言語又はスクリプト言語で実施され得る。

さらに、本発明の他の実施態様は、本明細書及び本明細書で開示された本発明の実施の考慮から当業者には明らかであろう。記載の実施形態のさまざまな態様及び／又はコンポーネントは、単独で、又は任意の組合せで、パーティクルフィルタを使用した位置特定のために事前分布としてグラフベースのマップ情報を利用する、システム及び方法において使用し得る。本発明の真の範囲及び趣旨は、以下の請求の範囲によって示され、明細書及び例は、例示的なものに過ぎないものと見なされることを意図している。

Claims (18)

1. 中央処理ユニット、位置特定信号レシーバ、位置特定信号レシーバとは異なる複数のセンサ、及びメモリを備えるコンピュータ化されたシステムを構成するデバイスにおいて実行されるコンピュータ実施方法であって、前記メモリは、複数のエッジによって相互接続された複数のノードを含むマップグラフを記憶し、
   前記コンピュータ実施方法は、
   ａ．マップグラフ上の情報に基づいて複数のパーティクルを初期化するために前記中央処理ユニットを使用することと、
   ｂ．パーティクルフィルタループを繰り返し実行するために前記中央処理ユニットを使用することであって、前記パーティクルフィルタループは、
   ｉ．前記デバイスの移動距離に基づいて前記複数のパーティクルの各々の状態を更新する動き更新を実施するために前記中央処理ユニットを使用すること、
   ｉｉ．前記位置特定信号レシーバで受信された位置特定信号に基づいて、前記動き更新後の前記複数のパーティクルの各々の尤度を更新する測定更新を実施するために前記中央処理ユニットを使用すること、及び
   ｉｉｉ．前記測定更新の結果から得られた前記複数のパーティクルの各々の重要度重み及びマップグラフ情報に基づいて前記複数のパーティクルのリサンプリングを実施するために前記中央処理ユニットを使用すること、を含む、前記中央処理ユニットを使用することと、
   ｃ．前記複数のパーティクルに基づいて前記コンピュータ化されたシステムを構成する前記デバイスの位置を決定するために前記中央処理ユニットを使用することと、
   を含み、
   前記マップグラフ情報に基づくリサンプリングは、前記複数のパーティクルのうち前記重要度重みがより大きなパーティクルの状態を維持すると共に、前記重要度重みに基づいて前記複数のパーティクル内で新たなパーティクルを生成し、前記新たに生成されたパーティクルの各々を、各々に最も近い前記マップグラフ内の対応するエッジに投影するように行う、
   コンピュータ実施方法。
2. 前記位置特定信号レシーバは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）レシーバであり、位置特定信号源は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） ｌｏｗ ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）ビーコンである、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
3. 前記位置特定信号レシーバは、無線周波数レシーバであり、位置特定信号源は、無線周波数源である、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
4. 前記複数のセンサの読取り値は磁力計データを含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
5. 前記複数のセンサの読取り値は加速度データを含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
6. 前記複数のセンサの読取り値は３次元空間的方位データを含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
7. 前記複数のセンサの読取り値の少なくともいくつかについて実施された姿勢・機首基準システム（ＡＨＲＳ）アルゴリズムを使用して、前記デバイスの方位を計算することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
8. 前記複数のセンサが、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）に組み込まれている、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
9. 前記測定更新を実施することは、複数のパーティクルのそれぞれと、少なくとも１つの位置特定信号源との間の距離を、受信した位置特定信号に基づいて計算することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
10. 前記測定更新を実施することは、識別器の信頼度を使用して複数のパーティクルの各々の尤度を更新することを含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
11. 前記マップグラフの前記ノードは、等間隔に配置される、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
12. 前記マップグラフの前記ノードは、正方格子状に配列される、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
13. 前記マップグラフの前記ノードは、三角格子状に配列される、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
14. 前記マップグラフの前記ノードは、建物の部屋の内部で等間隔に配置される、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
15. 前記マップグラフは、建物の少なくとも２つの部屋の内部に対応する第１の複数のノード、及び前記少なくとも２つの部屋の間のナビゲーションを表す第２の複数のノードを含む、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
16. 前記マップグラフの前記ノードは、部屋内の前記マップグラフの単一の初期ノードの位置、及び前記部屋の角の座標に基づいて自動的に生成される、請求項１に記載のコンピュータ実施方法。
17. 中央処理ユニット、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）位置特定信号レシーバ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）位置特定信号レシーバとは異なる複数のセンサ、及び複数のエッジによって相互接続された複数のノードを含むマップグラフを記憶したメモリを備えるコンピュータ化されたシステムを構成するデバイスに連動して実行されたとき、前記デバイスに、
    ａ．マップグラフ上の情報に基づいて複数のパーティクルを初期化するために前記中央処理ユニットを使用することと、
    ｂ．パーティクルフィルタループを繰り返し実行するために前記中央処理ユニットを使用することであって、前記パーティクルフィルタループは、
    ｉ．前記デバイスの移動距離に基づいて前記複数のパーティクルの各々の状態を更新する動き更新を実施するために前記中央処理ユニットを使用すること、
    ｉｉ．前記位置特定信号レシーバで受信された位置特定信号に基づいて、前記動き更新後の前記複数のパーティクルの各々の尤度を更新する測定更新を実施するために前記中央処理ユニットを使用すること、及び
    ｉｉｉ．前記測定更新の結果から得られた前記複数のパーティクルの各々の重要度重み及びマップグラフ情報に基づいて前記複数のパーティクルのリサンプリングを実施するために前記中央処理ユニットを使用すること、を含む、前記中央処理ユニットを使用することと、
    ｃ．前記複数のパーティクルに基づいて前記デバイスの位置を決定するために前記中央処理ユニットを使用することと、
    を含み、
    前記マップグラフ情報に基づくリサンプリングは、前記複数のパーティクルのうち前記重要度重みがより大きなパーティクルの状態を維持すると共に、前記重要度重みに基づいて前記複数のパーティクル内で新たなパーティクルを生成し、前記新たに生成されたパーティクルの各々を、各々に最も近い前記マップグラフ内の対応するエッジに投影するように行う、方法を実行させる、
    プログラム。
18. 中央処理ユニット、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）位置特定信号レシーバ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）位置特定信号レシーバとは異なる複数のセンサ、及び複数のエッジによって相互接続された複数のノードを含むマップグラフを記憶したメモリを備えるコンピュータ化されたシステムを構成するデバイスであって、前記メモリは、
    前記デバイスに、
    ａ．マップグラフ上の情報に基づいて複数のパーティクルを初期化するために前記中央処理ユニットを使用することと、
    ｂ．パーティクルフィルタループを繰り返し実行するために前記中央処理ユニットを使用することであって、前記パーティクルフィルタループは、
    ｉ．前記デバイスの移動距離に基づいて前記複数のパーティクルの各々の状態を更新する動き更新を実施するために前記中央処理ユニットを使用すること、
    ｉｉ．前記位置特定信号レシーバで受信された位置特定信号に基づいて、前記動き更新後の前記複数のパーティクルの各々の尤度を更新する測定更新を実施するために前記中央処理ユニットを使用すること、及び
    ｉｉｉ．前記測定更新の結果から得られた前記複数のパーティクルの各々の重要度重み及びマップグラフ情報に基づいて前記複数のパーティクルのリサンプリングを実施するために前記中央処理ユニットを使用すること、を含む、前記中央処理ユニットを使用することと、
    ｃ．前記複数のパーティクルに基づいて前記コンピュータ化されたシステムを構成する前記デバイスの位置を決定するために前記中央処理ユニットを使用することと、
    を含み、
    前記マップグラフ情報に基づくリサンプリングは、前記複数のパーティクルのうち前記重要度重みがより大きなパーティクルの状態を維持すると共に、前記重要度重みに基づいて前記複数のパーティクル内で新たなパーティクルを生成し、前記新たに生成されたパーティクルの各々を、各々に最も近い前記マップグラフ内の対応するエッジに投影するように行う、方法を実行させる一式のコンピュータ可読命令を記憶している、
    デバイス。

Images