KR101562485B1 - 환경 모델링을 위한 3ｄ 경로 분석 - Google Patents

환경 모델링을 위한 3ｄ 경로 분석 Download PDF

Info

Publication number
KR101562485B1
KR101562485B1 KR1020147005271A KR20147005271A KR101562485B1 KR 101562485 B1 KR101562485 B1 KR 101562485B1 KR 1020147005271 A KR1020147005271 A KR 1020147005271A KR 20147005271 A KR20147005271 A KR 20147005271A KR 101562485 B1 KR101562485 B1 KR 101562485B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
location data
mobile devices
path
data
traversable
Prior art date
Application number
KR1020147005271A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20140034942A (ko
Inventor
에제키엘 크러그릭
Original Assignee
엠파이어 테크놀로지 디벨롭먼트 엘엘씨
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=44152283&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=KR101562485(B1) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by 엠파이어 테크놀로지 디벨롭먼트 엘엘씨 filed Critical 엠파이어 테크놀로지 디벨롭먼트 엘엘씨
Publication of KR20140034942A publication Critical patent/KR20140034942A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101562485B1 publication Critical patent/KR101562485B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20—Instruments for performing navigational calculations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3807—Creation or updating of map data characterised by the type of data
    • G01C21/3811—Point data, e.g. Point of Interest [POI]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3804—Creation or updating of map data
    • G01C21/3833—Creation or updating of map data characterised by the source of data
    • G01C21/3841—Data obtained from two or more sources, e.g. probe vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3863—Structures of map data
    • G01C21/3867—Geometry of map features, e.g. shape points, polygons or for simplified maps
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/38—Electronic maps specially adapted for navigation; Updating thereof
    • G01C21/3885—Transmission of map data to client devices; Reception of map data by client devices
    • G01C21/3889—Transmission of selected map data, e.g. depending on route
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/003—Maps
    • G09B29/004—Map manufacture or repair; Tear or ink or water resistant maps; Long-life maps
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/003—Maps
    • G09B29/006—Representation of non-cartographic information on maps, e.g. population distribution, wind direction, radiation levels, air and sea routes

Abstract

한 지역에서 경로 분석을 구성하는 기술들이 제공된다. 데이터는 한 지역에서 모바일 디바이스로부터 수신된다. 데이터는 모바일 디바이스에 의해 횡단되는 경로에 기초한다. 그 후에 모바일 디바이스로부터 수신된 데이터로부터 횡단가능 경로가 결정된다. 횡단가능 경로는 맵 상에 중첩되고, 횡단가능 경로를 포함하는 맵은 요청중인 디바이스들로의 전달 또는 디스플레이를 위해 패키징된다.

Description

환경 모델링을 위한 3Ｄ 경로 분석{3D PATH ANALYSIS FOR ENVIRONMENTAL MODELING}
컴퓨터들 및 모바일 디바이스들과 같은 전자 디바이스들은 점점 더 일상 생활에 통합되고 있다. 모바일 디바이스들에는 종종 이메일과 같이 점점 더 유용해지는 애플리케이션들이 제공된다. 많은 사람이 그들의 모바일 디바이스들을 주요 통신 수단들 중 하나로서 이용한다.
모바일 디바이스들의 능력들은 이메일과 같은 애플리케이션들에 한정되지 않는다. 다른 애플리케이션들이 더 보편화되고 있다. 일부 모바일 디바이스들은 예컨대, 맵핑 애플리케이션들을 갖는다. GPS 기술들의 발달에 따라, 맵핑 애플리케이션들에 의해 제시되는 디지털 맵들을 이용함으로써, 이동이 더 용이하게 수행될 수 있다. 그러나, 디지털 맵들은 종종 기존의 도로들로 제한되고, 종종 변화하는 도로 조건들에 동적으로 적응할 수 없다. 더욱 상세하게는, 길안내 (directions) 를 제공하거나 횡단가능 경로들을 식별하는 종래의 맵핑 애플리케이션들의 능력은 기존의 도로들에 의존한다. 맵핑 애플리케이션들은 GPS 기술들을 이용하여 사용자의 위치를 식별할 수도 있지만, 기존의 도로들을 따르지 않는 맵핑 능력들을 제공할 수 없다.
예를 들어, 사람이 공원에서 걷고 있는 상황을 고려하자. 공원의 다른 측으로의 길안내가 요구될 때, 종래의 맵핑 기술들은 도로들을 따르는 길안내를 제공할 것이다. 다시 말해서, 이러한 맵핑 기술들은 기존의 도로들에 기초하는 길안내를 제공한다. 기존의 도로들에 기초하는 길안내를 따르는 것은 공원을 통과하는 횡단가능 경로를 식별하는 것보다 그 사람이 도로들을 따라 공원 외곽을 돌게 한다.
일부 맵핑 애플리케이션들은 위성 사진으로 그 정보를 증가시킬 수 있지만, 위성 사진은 횡단가능 경로들을 식별하지 못하고 길안내는 여전히 기존의 도로들에 기초한다. 또한, 위성 사진은 종종 구식이거나 (out of date), 불충분한 해상도로 제공되기 때문에, 사용자가 위성 사진에서 횡단가능 경로를 구별하는 것은 종종 어려운 일이다. 또한 사용자가 그림자들, 통과할 수 없는 수로 시설들, 고도 변화들 등을 위성 사진에서 구별하는 것은 어려운 일이다. 사실상, 공원들 및 공공 보도 (public walkway) 와 같이 형편없게 맵핑된 지역들이 많다. 종래의 맵핑 애플리케이션들을 이용하여 이러한 지역들을 횡단하려고 하는 것은 종종 신뢰할 수 없고, 불만스러운 일이다.
도 1 은 맵 모델링 시스템의 예시적인 실시형태를 도시한다.
도 2 는 모바일 디바이스들의 사용자들이 따르는 경로들의 일 예를 도시한다.
도 3 은 도 2 에 도시된 맵의 한 지역에서 횡단가능 경로들을 결정하기 위해 이용되고 모바일 디바이스들에 의해 수집되는 로케이션 데이터의 일 예를 도시한다.
도 4 는 도 2 및 도 3 에 도시된 맵 상에 중첩되는 횡단가능 경로의 일 예를 도시한다.
도 5 는 하나의 환경에서 횡단가능 경로들을 결정하는 방법의 예시적인 실시형태의 흐름도이다.
도 6 은 맵 모델링 시스템을 위한 예시적인 컴퓨팅 디바이스를 도시한다.
도 7 은 특수 용도의 컴퓨팅 디바이스의 예시적인 실시형태를 도시한다.
하기의 상세한 설명에서, 그 일부분을 형성하는 첨부된 도면들이 참조된다. 도면들에서, 유사한 도면 부호들은 그 문맥에서 달리 지시되지 않는다면 통상적으로 유사한 컴포넌트들을 식별한다. 상세한 설명, 도면들, 및 청구범위에서 설명되는 예시적인 실시형태들은 제한을 의미하는 것이 아니다. 본 명세서에서 제시된 주제의 범위 또는 사상을 벗어나지 않고, 다른 실시형태들이 활용될 수도 있고 다른 변경들이 수행될 수도 있다. 본 명세서에서 일반적으로 설명되고 도면들에 예시되는 것과 같이, 본 개시물의 양태들은 광범위의 상이한 구성들로 배열되고, 치환되고, 결합되고, 분리되고, 설계될 수 있으며, 이러한 구성들 모두가 본 명세서에서 명백하게 고려되는 것이 용이하게 이해될 것이다.
본 명세서에 개시된 실시형태들은 맵핑을 포함하지만 이에 제한되지 않는 환경 모델링에 관한 것이다. 로케이션 데이터는 한 지역에서 동작하는 로케이션-인에이블 디바이스들로부터 수집된다. 그 후에, 로케이션 데이터는 디바이스들이 횡단한 경로들을 결정하거나 식별하도록 분석된다. 로케이션 데이터는 예컨대, 다른 디바이스들에 맵들로서 제공되거나 기존의 맵들에 중첩될 수 있는 횡단가능 경로들을 결정하도록 처리될 수도 있다.
시간에 걸쳐, 로케이션 데이터는 다수의 상이한 디바이스들로부터 수집될 수 있고, 이러한 디바이스들이 제공하는 로케이션 데이터는 분석되어 맵핑 데이터로서 이용될 수 있다. 상세하게는, 수집된 로케이션 데이터로부터 횡단가능 경로들이 결정될 수 있다. 횡단가능 경로들은 공원 또는 다른 지역들을 통과하는 (예컨대, 달리는 사람들, 보행자들, 오토바이 운전자들, 운송수단들 등등을 위한) 횡단가능 경로들을 식별하기 위해 공원들 (또는 다른 지역들) 의 기존의 맵들 상에 오버레이될 수 있다.
로케이션 데이터의 분석은 횡단가능 경로들을 생성할 때, 예컨대 야산들 또는 다른 천연 생장물 또는 장애물, 벽들, 공사 구역들 또는 지역들, 고도 변화들, 등등과 같이 회피되어야 하는 지역들을 식별하는데 이용될 수 있다. 추가로, 수집된 데이터로부터 결정된 횡단가능 경로들은 환경이 변화함에 따라 동적으로 업데이트될 수 있고, 새로운 로케이션 데이터가 수집된다. 예를 들면, 건설 프로젝트의 완료 이후에 수집된 로케이션 데이터는 이전에 제시되지 않았거나 기존의 로케이션 데이터에서 명확하지 않았던 새로운 횡단가능 경로를 발생할 수도 있다.
로케이션-인에이블 디바이스들로부터 수집된 로케이션 데이터는 횡단할 수 있는 공간의 크라우드-소스 (crowed sourced) 멀티-차원 맵을 제공한다. 횡단할 수 있는 공간의 맵은 횡단할 수 있는 공간을 위해 추가의 로케이션 데이터가 수집됨에 따라 시간에 걸쳐 업데이트될 수 있다.
추가로, 로케이션 데이터의 분석은 예컨대, 자동차 내의 디바이스로부터 수집된 로케이션 데이터와 걷고 있는 사용자가 휴대한 디바이스로부터 수집된 로케이션 데이터를 구별할 수 있다. 본 명세서에서 설명되는 일부 실시형태들은 복잡한 특징들 및 형상들을 가지는 지역들을 모델링하기 위해 자동화된 솔루션을 제공한다. 로케이션 데이터로부터 생성된 횡단가능 경로들은 지역의 특징들 및 형상들에 관한 정보가 공지되지 않을 수 있는 경우에도 그 지역의 특징들 및 형상을 고려할 수 있다. 본 명세서에 개시된 실시형태들은 (상이한 고도에 대하여 특정 경로들을 포함하는) 실내 지역들, 실외 지역들 등등 또는 이들의 임의의 조합에 대하여 횡단가능 경로들을 식별할 수 있다.
도 1 은 맵 모델링 시스템 (100) 의 예시적인 실시형태를 도시한다. 시스템 (100) 은 예컨대, 모바일 디바이스 (105) 및 모바일 디바이스 (110) 와 같은 모바일 디바이스들을 포함하는 디바이스들로부터 데이터를 수신하거나 데이터를 폴링 (poll) 하도록 구성될 수 있는 서버 (170) 를 포함할 수도 있다. 모바일 디바이스들 (105 또는 110) 로부터 수신되거나 수집된 데이터는 각각 로케이션 데이터 (120) 및 로케이션 데이터 (125) 를 포함할 수도 있다. 시스템 (100) 이 푸시 (push) 시스템인지 또는 풀 (pull) 시스템인지 (또는 이들의 일부 조합인지) 의 여부에 따라, 서버 (170) 는 스탠바이하고 모바일 디바이스들 (105 및 110) 로부터 로케이션 데이터 (120 및 125) 를 수동적으로 수신할 수 있으며 및/또는 서버 (170) 는 로케이션 데이터 (120 및 125) 를 위해 모바일 디바이스들 (105 및 110) 을 능동적으로 폴링할 수 있다.
모바일 디바이스들 (105 및 110) 로부터 수신되거나 수집되는 로케이션 데이터 (120 및 125) 는 일반적으로 모바일 디바이스들 (105 및 110) 의 구체적인 위치들을 포함한다. 예를 들면, 모바일 디바이스들 (105 및 110) 의 위치들은 위도, 경도 및/또는 고도와 관련하여 표현될 수도 있다.
로케이션 데이터 (120 및 125) 는 가속도계 데이터, 고도계 데이터, 방향 데이터 등등 또는 이들의 임의의 조합과 같은 다른 애플리케이션들 및/또는 센서들로부터의 데이터를 포함할 수도 있다. 또한, 로케이션 데이터 (120 및 125) 는, 로케이션 데이터 (120 및 125) 가 분석되어 모바일 디바이스들 (105 및 110) 이 따르는 경로들을 식별할 수 있도록 식별자들을 포함할 수도 있다. 일 예에서, 식별자들은 서버 (170) 가 모바일 디바이스들 (105 및 110) 이 따르는 구체적인 경로들을 식별할 수 있게 한다.
모바일 디바이스들 (105 및 110) 의 경로들이 일반적으로 알려지거나 미리 결정되지 않았기 때문에, 이러한 상황에서 로케이션 데이터 (120 및 125) 는 미리 결정되지 않은 경로 데이터로 지칭될 수 있다. 미리 결정된 경로 데이터 (예컨대, 고속도로들, 도로들, 인도들 등등의 위치에 관한 데이터) 와는 대조적으로, 미리 결정되지 않은 경로 데이터는 (예컨대, 공원들, 공사 지역들, 등등을 통과하는) 경로들, (예컨대, 빌딩들과 같은 막힌 구조들에서) 자주 이용되지만 맵핑되지 않은 경로들, 및 종래의 맵들에 도시되지 않은, 도보, 자전거 또는 운송수단에 의해 이용되는 임의의 경로들에 관한 데이터를 포함할 수 있다.
모바일 디바이스들 (105 및 110) 로부터 수집된 로케이션 데이터 (120 및 125) 는 미리 결정되지 않은 경로 데이터를 포함할 수도 있다. 일부 예들에서, 로케이션 데이터 (120 및 125) 중 일부는 (사용자가 길을 건너는 경우와 같이) 미리 결정되지 않는 경로 데이터와 미리 결정된 경로 데이터 양자에 대응할 수도 있다. 이러한 결정은 모바일 디바이스들 (105 및 110) 에 의해 자체적으로 또는 서버 (170) 에 의해 실행될 수 있다. 그러나, 모바일 디바이스들 (105 및 110) 로부터 수집된 로케이션 데이터 (120 및 125) 에서 (도로와 같은) 미리 결정된 경로 데이터에 대응하는 로케이션 데이터의 존재는 미리 결정되지 않은 경로 데이터를 포함하여 로케이션 데이터 (120 및 125) 로부터 생성된 환경 모델링 또는 맵핑 데이터에 통합될 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 경로 데이터는 로케이션 데이터 (120 및 125) 로부터 생성된 횡단가능 경로들에서 발생하는 횡단 보도들 (또는 미리 결정된 경로 데이터와 미리 결정되지 않은 경로 데이터의 교차를 식별할 수 있는 다른 지역들) 을 식별하기 위해 미리 결정되지 않는 경로 데이터와 결합될 수도 있다.
미리 결정되지 않은 경로 데이터로부터 생성된 경로들은 동적일 수도 있고, 따라서 (고속도로와는 다르게) 일정 기간에 걸쳐 변화할 수도 있다. 이러한 경로들은 반드시 미리 결정되어야할 필요는 없으며, 모바일 디바이스들 (105 및 110) 로부터 수집된 로케이션 데이터 (120 및 125) 를 분석함으로써 결정될 수 있다.
예를 들면, 모바일 디바이스 (105) 의 위치는 로케이션 데이터 (120) 를 수집하거나 수신함으로써 결정될 수 있다. 로케이션 데이터 (120) 는 오직 예로서, GPS 데이터 및 식별자를 포함할 수도 있다. 모바일 디바이스 (105) 의 이동은 로케이션 데이터 (120) 를 분석함으로써 결정될 수 있다.
더욱 상세하게는, 모바일 디바이스 (105) 는 미리 결정될 수도 있는 다양한 간격들로 모바일 디바이스 (105) 의 위치를 로깅 (log) 할 수 있는 내장된 GPS 디바이스를 가질 수도 있다. (모바일 디바이스 (105) 가 그 디바이스 자체에서 위치를 로깅하는 것보다는 디바이스가 측정될 때 각각의 위치를 전송하고 있지만) 시간에 걸쳐, 모바일 디바이스 (105) 는 모바일 디바이스 (105) 의 메모리 내에 저장될 수 있는 다수의 위치들을 로깅한다. 로케이션 데이터 (120) 가 로깅되는 레이트는 변화할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스 (105) 는 거리, 시간, 디바이스 측정치들 등등, 또는 이들의 조합과 관련하여 설정되거나 결정될 수 있는 간격들로 로케이션 데이터 (120) 를 로깅할 수도 있다. 예를 들어, 그 간격은 사용자가 걷고 있는 경우 1 피트 또는 1 미터일 수 있거나, 사용자가 차를 운전하는 경우 수백 피트 또는 수백 미터일 수 있다. 대안적으로, 그 간격은 시간으로 측정될 수 있다. 그 간격은 사용자가 차를 운전하는 경우 수초일 수 있고 사용자가 걷고 있는 경우 수초 이상일 수 있다. 따라서, 로케이션 데이터 (120) 를 로깅하는 것은 그 상황에 따라 결정될 수 있다.
다른 예에서, 간격은 고정될 수 있다 (매 1 초; 또는 매 5 초; 또는 매 10 초). 로깅의 양은 배터리 수명과 반비례할 수 있다. 따라서, 일 예에서, 사용자들은 얼마나 많이 로깅이 수행될 것인지 (및 따라서 얼마나 많이 배터리 이용이 연장될 것인지) 에 관한 사양들을 설정할 수 있다. 또 다른 예에서, 모바일 디바이스 캐리어는 표준 로깅 간격 (예컨대, 매 5 초) 을 설정할 수 있다. 대안적으로, 모바일 디바이스 (105) 의 가속도 및/또는 방향에서의 변화들은 로케이션 데이터 (120) 의 로깅을 트리거하는데 이용될 수 있다.
모바일 디바이스의 특정 상황 (예컨대, 걷기, 운전하기, 자전거 타기 등등) 이 가속도 데이터로부터 (단독으로 또는 GPS 데이터와 결합하여) 결정될 수 있다. 걷고 있는 사용자들의 모바일 디바이스들은 (상대적으로) 작은 가속도 데이터를 가지고; 운전하는 사용자들의 모바일 디바이스들은 (상대적으로) 큰 가속도 데이터를 가지고; 자전거를 타는 사용자들의 모바일 디바이스들은 비교될 정도로 상이한 가속도 데이터를 갖는다. 이러한 모바일 디바이스 로케이션 데이터는 그 데이터가 GPS, 가속도계, 고도계, 및/또는 모바일 디바이스 상의 다른 디바이스들 또는 센서들로부터 유도되기 때문에 3 차원 (3D) 맵핑에 대하여 충분히 풍부하다. 예를 들면, GPS 디바이스는 X 및 Y 차원들 (좌, 우, 상, 하) 을 제공할 수 있고, 가속도계 및/또는 고도계 디바이스는 Z (높이) 차원 및/또는 방향을 결정하는 것을 도울 수 있다.
로케이션 데이터 (120) 는 그 후에 서버 (170) 에 의해 수집될 수 있고, 모바일 디바이스 (105) 에 의해 횡단되는 경로 (130) 를 식별하도록 평가될 수 있다. 유사하게, 로케이션 데이터 (125) 는 모바일 디바이스 (110) 의 경로 (135) 를 결정하도록 평가될 수 있다. 로케이션 데이터 (120) 의 각각의 경우는 예컨대, 경로 (130) 의 포인트를 형성할 수도 있다. 포인트들은 예컨대, 보간에 의해, 서버 (170) 에 의해 (또는 디바이스 자체적으로) 연결되어 경로 (130) 를 결정할 수 있다.
따라서, 경로들 (130 및 135) 은 사용자들이 경로 트래킹용 애플리케이션을 턴 온할 경우 GPS 기술을 이용하여 트래킹될 수 있다. 전술된 것과 같이, 모바일 사용자들의 수직 이동에 관한 데이터를 획득하기 위해 (따라서 트래킹을 GPS 2 차원 대신 3 차원으로 향상시키기 위해), 가속도계 및 고도계 데이터가 또한 이용될 수 있다. 이러한 수직 이동 데이터는 전술된 GPS 데이터와 동일한 간격들 동안 측정될 수 있다. 대안적으로, GPS 센서는 3 차원 로케이션 데이터 (예컨대, 위도, 경도 및 고도) 뿐만 아니라 시간 측정치를 제공할 수도 있다. 시간 측정치를 포함시키는 것은 예컨대, 모바일 디바이스들 (105 및 110) 로부터의 로케이션 데이터 (120 및 125) 를 가중하는데 이용될 수도 있다. GPS 트래킹 데이터는 당업계에 널리 공지되어 있음에 유의한다. 또한, 가속도계들 및 고도계들의 이용은 당업계에 널리 공지되어 있다.
일 예에서, 모바일 디바이스 (105) 의 이동에 관한 로케이션 데이터 (120) 는 모바일 디바이스 (105) 에 의해 생성된 GPS 데이터로부터 결정될 수 있다. 모바일 디바이스 (105) 는 예를 들면, GPS 데이터 (예컨대, 위도 및 경도) 를 로깅하기 위해 모바일 디바이스 (105) 의 GPS 디바이스를 이용할 수 있다. 전술된 것과 같이, GPS 데이터는 거리, 시간, 디바이스 측정치들 등등 또는 이들의 임의의 조합과 관련하여 오직 예로서 정의될 수 있는 다양한 간격들로 로깅될 수 있다. 가속도계 데이터는 또한 위도 및 경도 데이터로 로깅될 수도 있다. 특정 상황 (예컨대, 자전거 타기, 걷기, 운전하기) 은 전술된 것과 같은 가속도계 데이터 및/또는 GPS 데이터로부터 결정될 수 있다. 다른 예에서, 특정 상황은 GPS 기술이 속도 (이동한 거리를 시간으로 나눈 것) 의 결정을 감안하기 때문에 GPS 디바이스 자체로부터 유도될 수 있다.
로케이션 데이터 (120 및 125) 는 네트워크 (115; 유선/무선, WAN/LAN, 등등 또는 이들의 임의의 조합) 를 통해 로케이션 데이터 (120 및 125) 를 수신하거나 수집하는 서버 (170) 로 전송될 수 있다. 다른 예들에서, 데이터 (120 및 125) 는 피어-투-피어 네트워크를 통해 서버 (170) 로 전송될 수 있다.
예를 들어, 도 1 에서, 서버 (170) 는 모바일 디바이스 (105) 로부터 로케이션 데이터 (120) 를 수신한다. 이 로케이션 데이터 (120) 는 모바일 디바이스 (105) 의 경로 (130) 뿐만 아니라 모바일 디바이스 (105) 를 휴대하는 개인에 의해 취득되는 경로를 설명한다. 로케이션 데이터 (120) 가 수집되면, 서버 (170) 는 로케이션 데이터 (120) 로부터 횡단가능 경로 (131) 를 결정할 수 있다. 횡단가능 경로 (131) 는 로케이션 데이터 (120) 로부터 (즉, 횡단된 경로 (130) 로부터) 기반한다. 과거에 개인에 의해 횡단된 경로 (130) 는 이후에 다른 (또는 동일한) 개인들에 의한 이용을 위해 횡단가능한 경로 (131) 로 이어질 수 있다.
이러한 예에서, 횡단된 경로 (130) 는 반드시 횡단가능한 경로 (131) 와 동일할 필요는 없다. 예를 들면, 모바일 디바이스는 상당한 고도를 조우하는 경로를 따를 수도 있다. 다른 모바일 디바이스들로부터의 로케이션 데이터는 고도가 회피되는 것을 나타낸다. 결과적으로, 서버 (170) 에 의해 결정된 횡단가능 경로 (131) 는 모바일 디바이스 (105) 가 따르는 횡단된 경로 (130) 와는 상이할 수도 있다. 대안적으로, 횡단된 경로 (130) 는 횡단가능 경로 (131) 에 대응할 수도 있다.
일 예에서, 횡단가능 경로 (131) 는 횡단된 경로 (130) 와 정확히 동일한 경로일 수 있다. 다른 예에서, 다수의 횡단된 경로들 (130) 이 서버 (170) 에 사용가능하다면, 당업계에 널리 공지된 것과 같은 기술들을 이용하여 하나 (또는 그 이상의) 횡단가능 경로(들) (131) 을 획득하도록 보간이 수행될 수 있다. 일 예로서, 보간 컴포넌트 또는 모듈은 횡단된 경로 (130) 로부터 횡단가능 경로 (131) 를 결정하기 위해 수학적인 계산들을 수행할 수 있다.
서버 (170) 는 임의의 미리 결정되지 않은 횡단가능 경로들 (131, 135 및 140) 을 미리 결정된 경로들 (145 및 150) (예컨대, 도로들) 을 이미 가지는 맵 (160) 상에 중첩시킬 수 있다. 경로들 (131, 135 및 140) 을 맵 (160) 상에 중첩시킨 후에, 맵 (160) 은 전체적으로, 로케이션 데이터 (120 및 125) 를 공급한 원래의 모바일 디바이스 (105 및 110) 또는 컴퓨팅 디바이스들 (180 및 185) 과 같은 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스로의 전달 또는 디스플레이를 위해 패키징될 수 있다.
일 예에서, 다수의 디바이스들은 서버 (170) 가 소정의 지역에서 횡단가능 경로를 결정할 수 있게 하는 로케이션 데이터를 제공할 수 있다. 각각의 디바이스로부터의 로케이션 데이터는 선택적이지만 다양한 발견법 (heuristics) 에 따라 가중될 수 있다. 예를 들면, 신뢰하는 사용자들로부터의 로케이션 데이터에는 새롭거나 입증되지 않은 사용자들로부터의 데이터보다 더 많은 가중치가 제공될 수 있다.
일 예에서, 신뢰하는 모바일 디바이스들 (및/또는 그 사용자들) 은 로케이션 데이터의 이전의 기여들에 대한 유효성 또는 품질에 기초하여 결정될 수 있다. 횡단가능 경로들을 발생하는 로케이션 데이터를 제공하는 모바일 디바이스들은 신뢰되거나 시간에 걸쳐 더 신뢰될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스 (110) 가 다른 모바일 디바이스들에 의해 제공된 로케이션 데이터를 이용하여 거동하는 서버 (170) 로 로케이션 데이터 (125) 를 지속적으로 제공한다면, 모바일 디바이스 (110) 는 정확한 것으로 평판을 쌓을 수 있고, 따라서 신뢰될 수 있다.
가중 인자들은 필요에 따라 설정될 수 있다. 예를 들어, 지역이 맵핑된 정도는 가중 인자들이 설정되는 방식에 영향을 줄 수 있다. 불량하게 맵핑된 지역에서, 신뢰되는 디바이스들로부터의 로케이션 데이터에는, 그 지역에서 횡단가능 경로들을 결정할 때, 신뢰되지 않거나 더 적게 신뢰되는 모바일 디바이스들과 비교하여 더 많은 가중치가 주어질 수도 있다.
모바일 디바이스의 로케이션 데이터의 가중 인자들은 또한 모바일 디바이스와 연관된 속도에 기초할 수도 있다. 동일한 지역 내의 다른 모바일 디바이스들의 평균 속도에 가까운 속도로 이동하는 모바일 디바이스들은 통상의 모바일 디바이스보다 더 많이 가중될 수도 있다. 그러나, 더 빠르게 이동하는 모바일 디바이스 (예컨대, 스케이트 보더에 의해 운반되는 모바일 디바이스) 또는 더 느리게 이동하는 모바일 디바이스 (예컨대, 가구를 이동시키는 사람에 의해 운반되는 모바일 디바이스) 는 그 지역에서 특이한 (unusual) 경로를 취득할 수도 있고 더 적게 가중될 수도 있다.
로케이션 데이터의 가중 인자들은 가속도계 데이터 또는 다른 센서 데이터에 기초할 수 있다. 예컨대, 센서 데이터는 걷거나, 뛰거나, 일부 다른 상이한 이동 형태로 참여하는 사용자에 의해 모바일 디바이스가 운반될 가능성을 확립하는데 이용될 수 있다. 센서 데이터 (및/또는 로케이션 데이터) 로부터 결정되는 이동 형태는 또한 모바일 디바이스가 가중되는 방식을 요인으로 포함할 수도 있다.
모바일 디바이스의 배향은 또한 로케이션 데이터가 가중되는 방식을 결정하는데 이용될 수도 있다. 예를 들면, 모바일 디바이스의 배향의 변경 또는 모바일 디바이스의 이동의 중단은 명확히 걷고 있는 경로와는 달리 누군가 잠시 앉아있는 것을 나타낼 수도 있다. 대응하는 로케이션 데이터는 이에 따라 가중될 수 있다. 예를 들면, 앉기 위해 경로를 이탈하는 것과 연관된 로케이션 데이터는 횡단가능 경로에 통합되지 않을 수도 있다. 그러나, 동시에, 이러한 정보는 그 지역 내의 휴식 장소를 식별하는데 이용될 수도 있다. 로케이션 데이터는 또한 로케이션 데이터가 수집된 이래로 얼마나 많은 시간이 경과되었는지를 결정함으로써 가중될 수도 있다.
다른 예들에서, 사용자들은 신뢰되거나, 그들의 대응하는 디바이스들이 신뢰되는 디바이스들이 되도록 하기 위해 개인 정보, 집 주소, 전화 번호, 등등을 제공할 수 있다. 이러한 사용자들이 이러한 타입의 개인 정보를 더 많이 제공할 수록, 그들의 개별 모바일 디바이스들에 의해 제공되는 로케이션 데이터는 더 신뢰된다. 동시에, 개인 정보를 제공하는 사용자들의 모바일 디바이스들이 (예컨대, 그들 소유의 횡단된 경로에 기초하여) 횡단가능 경로가 무엇인지에 관해 일관적으로 잘못 알고 있는 경우에, 사용자들 및/또는 그들의 모바일 디바이스들의 신뢰 상태는 악화되거나 무효가 될 수 있다.
예를 들어, 지속적으로 무단침입하거나 담을 뛰어넘는 사용자들의 모바일 디바이스들은 감소되거나 무효화된 신뢰 상태를 수신하거나 할당될 수도 있다. 대안적으로, 이러한 사용자들의 모바일 디바이스들로부터의 로케이션 데이터는 이러한 사용자들이 다른 사용자들이 여러 이유들 (예컨대, 무단침입, 공사, 등등) 로 회피하거나 취하지 않는 경로들을 횡단할 것을 제안할 수도 있다. 이를 결정하는 한가지 방식은, 그러한 사용자의 횡단된 경로를 맵 데이터베이스 내의 공지된 장애물들 (예컨대, 다른 사용자들에 의해 제공된 픽처들) 과 상호 참조시키는 것이다. 이러한 사용자들이 다른 사용자들은 따르지 않는 경로들을 횡단할 수도 있지만, 맵 상에 그러한 경로들을 포함시키거나, 이 경로들을 선택적으로 디스플레이하는 데는 충분한 이유가 있을 수도 있다.
전술된 것과 같이, 사용자들이 경로들을 횡단하면, 그들의 모바일 디바이스들을 이용하여 픽처들 및/또는 비디오들을 촬영할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 서버 (170) 에 횡단되고 있는 경로가 장애물을 가지는 것을 통지하기 위해 담의 픽처를 촬영하고, 담을 뛰어넘을 수도 있다. 픽처는, 사용자의 모바일 디바이스로부터의 로케이션 데이터와 결합하여, 서버 (170) 가 물리적인 장애물들이 보이는 방식과 그 장애물이 경로와 관련되는 방식을 더 양호하게 이해하게 한다.
일부 예들에서, 서버 (170) 로 액세스하는 인간 관리자들은 모바일 디바이스들을 이용하여 사용자들에 의해 취득된 픽처 및/또는 비디오 데이터에 기초하여 횡단가능 경로들을 랭크할 수 있다. 대안적으로, 이미지 인식 애플리케이션들 또는 다른 애플리케이션들 및 모듈들은 픽처 및/또는 비디오 데이터를 자동으로 검토하여 인간의 입력 없이 횡단가능 경로들을 랭크시키기 위해 채용될 수도 있다.
따라서, 로케이션 데이터 (120 및 125) 는 또한 비디오 및/또는 픽처 데이터를 포함할 수도 있다. 비디오 및/또는 픽처 데이터는 특정 위치와 연관될 수 있다. 예를 들어, 서버 (170) 는 맵 (160) 을 생성할 때 디바이스들로 전달되는 임의의 맵에서 따르는 경로와 연관된 비디오 및/또는 픽처 데이터를 포함할 수 있다. 모바일 디바이스들 (105 및 110) 은 예를 들어, 모바일 디바이스들 (105 및 110) 의 사용자들이 그들의 현재 경로에 기초하여 보거나 경험할 것으로 예상할 수 있는 것을 나타내는 픽처 및/또는 비디오 데이터에 의해 미리 경고받을 수도 있다.
다른 예에서, 복수의 로케이션 데이터로부터 수집된 임의의 아웃라이어 (outlier) 데이터는, 아웃라이어 데이터가 유용한 것으로 보고되는지 여부의 결정에 따라 삭제되거나 신뢰될 수 있다. 그러한 유용성의 보고는 모바일 디바이스들 (105 및 110) 로부터 서버 (170) 에 의해 수신될 수 있다. 만약 사용자가 모바일 애플리케이션을 통해 횡단가능 경로 (131) 가 어렵거나 중요하지 않다고 문자를 보내거나 기록한다면, 서버 (170) 는 이러한 보고를 취득하여 향후 이용을 위해 통합할 수 있다. 서버 (170) 는 또한 그러한 지점에서 대안적인 경로를 제공할 수 있다. 추가로, 데이터는 충분한 모바일 디바이스들이 로케이션 데이터에 대응하는 경로를 따라 횡단하지 않고, 아웃라이어 데이터가 로케이션 데이터와 일치하지 않는다면 삭제될 수도 있다. 그렇지 않으면, 로케이션 데이터는 유용한 것으로 입증되는 경우에 새로운 경로에 대한 기준이 될 수 있다. 경로 데이터의 유용성의 측정은 특정한 필요/요구에 따라 관리자에 의해 설정될 수 있다.
일 예에서, 물리적인 장애물들을 회피하는 횡단된 경로는 횡단가능 경로의 기준이 될 수 있다. 그러한 장애물들은 인공 구조물들 (벽들, 구덩이들, 등등) 을 포함할 수 있거나, 식물군 (나무들, 강들, 등) 을 포함할 수도 있다. 일부 예들에서, 로케이션 데이터 (120 및 125) 는 그 지역 내의 물리적인 장애물들을 식별하는데 이용될 수 있다. 예를 들면, 로케이션 데이터 (120 및 125) 는 한 지역 내의 특정 위치들이 모바일 디바이스들 (105 및 110) 의 사용자들에 의해 회피되는 것을 제안할 수도 있다. 이는 서버 (170) 가 물리적인 장애물들의 특성을 알지 못하는 경우에도 회피된 위치들을 물리적인 장애물들로 추론하거나 식별할 수 있게 한다. 일부 예들에서, 물리적인 장애물들의 픽처 및/또는 비디오 데이터는 모바일 디바이스들 (105 및 110) 에 의해 수신될 수도 있다.
다른 예에서, 횡단가능 경로보다 덜 횡단가능한 경로 (less traversable path) 가 결정될 수도 있다. 횡단가능 경로는 어느 정도의 지름길일 수도 있는 반면, 덜 횡단가능한 경로는 공사 지역을 통과하는 것일지라도 훨씬 더 양호한 지름길일 수도 있다. 맵 사용자들에 대하여 안전이 중요하다면, 맵 사용자들은 횡단가능 경로를 선택할 수도 있고; 시간이 중요하다면, 덜 횡단가능한 경로를 따를 수 있다.
또 다른 예에서, 맵은 워킹 맵, 교통 맵, 또는 임의의 다른 종류의 맵일 수도 있다. GPS, 가속도계 및 다른 디바이스 데이터는 상대적으로 정확한 3D 이동을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, (임의의 경우에) 모바일 디바이스의 사용자가 이용하는 운송수단의 타입을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 가속도계 데이터는 자동차와 같이 더 빠른 움직이는 물체가 (상대적으로 큰 가속 및 감속 데이터에 기초하여) 횡단된 경로를 형성하고 있는지, 거의 걷고 있는 개인과 같이 더 느린 움직이는 물체가 횡단된 경로를 형성하고 있는지를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 자동차의 수직 이동은 종종 수직 방향에서 제한된다. 결과적으로, 가속도계 데이터는 2 차원 모션을 제안하려고 할 것이다. 이와 반대로, 걷고 있는 사람의 수직 이동은 율동적이고, 바닥에서 급격한 충격을 갖는다. 따라서, 가속도계 데이터는 임의의 경우에 모바일 디바이스의 사용자가 이용하는 운송수단의 타입을 구별하기 위해 이용될 수 있다.
또 다른 예에서, 잠재적인 사생활 및 트래킹 문제들을 처리하기 위해, 로케이션 데이터 (120 및 125) 는 익명으로 처리될 수 있다. 이는 경로 (130) 가 모바일 디바이스 (105) 및/또는 그 디바이스 (105) 의 사용자와 연관되지 않도록 한다. 익명화를 수행하기 위한 한가지 방법은 익명으로 생성된 식별 번호 (익명의 번호는 랜덤할 수 있다) 를 각각의 모바일 디바이스에 할당하고, 디바이스들의 익명의 번호들로의 맵핑을 안전한 별개의 서버에서 유지하는 것이다. 일 예에서, 이러한 서버는 제 3 자 보안 서버일 수 있다.
상기 마지막 예와 관련하여, 전화번호가 555-1234 인 모바일 사용자, 'John' 에게는 익명의 번호 43A54CDE33X445E33 가 할당될 수 있고, John 이 따르는 경로는 그의 전화번호 또는 모바일 디바이스 식별 번호가 아닌 익명의 번호에 의해 트래킹될 것이다. 추가로, 익명의 번호는 John 이 소정의 경로와 연관되는지 결정하는 능력을 제거하기 위해 리셋될 수 있다. 경로가 결정되면, 연관된 식별자는 경로와 분리될 수 있다. 또한, 로케이션 데이터는 로케이션 데이터가 예컨대, 모바일 디바이스 (105) 또는 모바일 디바이스 (105) 의 사용자에 의해 이용되거나 이와 연관되는 익명의 번호들 (또는 다른 식별자들) 을 추출하기 위해 함께 연결될 수 없음을 사용자에게 재확인시키는 랜덤한 시간 지연의 익명화를 위해 복수의 서버들로 전송될 수 있다.
로케이션 데이터 (120 및 125) 는 설정된 간격마다 모바일 디바이스들 (105 및 110) 로부터 서버 (170) 로 전송될 수 있거나, 예컨대, 배터리 수명을 보존하기 위해 모바일 디바이스들 (105 및 110) 상에 배치 (batch) 될 수 있다. 서버 (170) 와 모바일 디바이스들 (105 및 110) (또는 다른 디바이스들/클라이언트들) 사이의 통신들은 로케이션 데이터 (120 및 125) 를 이용하거나 통합하는 임의의 맵들이 그러한 맵들을 사용하거나 형성하는 것에 의해 설정된 표준을 따라 현재 유지하는 정도까지 동적일 수 있다. 배터리 수명과 최신 정보 사이에 트레이드오프가 고려될 수 있다.
도 2 는 모바일 디바이스들의 사용자들이 따르는 경로들의 일 예를 도시한다. 도 2 에 도시된 맵 (200) 은 (이미 공지되거나 미리 결정될 수도 있는) 도로들 (208) 및 지역 (210) (예컨대, 횡단가능 경로들을 맵핑하지 않을 수도 있는 공원 또는 다른 지역) 을 포함한다. 도 2 는 모바일 디바이스들이 따르는 경로들의 예들인 경로들 (212, 214 및 216) 을 도시한다. 경로 (212) 는 포인트 (202) 에서 시작하여 포인트 (222) 에서 종료한다. 경로 (214) 는 포인트 (204) 에서 시작하여 포인트 (226) 에서 종료한다. 경로 (216) 는 포인트 (206) 에서 시작하여 포인트 (224) 에서 종료한다. 경로들 (212, 214 및 216) 은 점선으로 표시된다. 일 예에서, 로케이션 데이터 또는 로케이션 데이터의 인스턴스들 (즉, 위도 및 경도의 구체적인 측정치들) 은 경로들 (212, 214 및 216) 내의 각각의 대시 (dash) 에서 모바일 디바이스들 각각으로부터 수집될 수도 있다. 따라서, 각각의 대시는 예컨대, 시간 및/또는 거리와 관련하여 간격을 나타낸다. 경로들 (212, 214 및 216) 각각은 경로들 (212, 214 및 216) 과 연관된 개별 모바일 디바이스들로부터 수집된 로케이션 데이터를 분석함으로써 생성될 수 있다.
이러한 예에서, 지역 (210) 은 장애물 (232) 을 포함한다. 장애물 (232) 은 오직 예로서 천연 장애물 (예컨대, 물, 식물군, 고도 변화) 또는 인공 장애물 (예컨대, 공사, 물리적인 칸막이) 일 수도 있다. 경로 (216) 와 연관된 로케이션 데이터는 사용자가 장애물 (232) 을 만나고 포인트 (224) 에 도달하기 위해 장애물 (232) 을 돌아가는 것을 시사한다.
이러한 예에서, 경로 (212) 와 연관된 로케이션 데이터는 이미 공지된 로케이션 데이터와 겹쳐진다. 지역 (230) 에서, 경로 (212) 의 로케이션 데이터는 이미 미리 결정될 수도 있는 도로 (208) 에 관한 데이터와 겹쳐질 수도 있다. 서버 (170) 는 특히 더 많은 로케이션 데이터가 지역 (230) 으로부터 수신되기 때문에 그 지역 (230) 이 횡단 보도에 대응할 수도 있음을 결정할 수도 있다. 일 예로서, 사용자는 횡단 보도의 사진을 촬영하여 사진을 서버 (170) 로 제공할 수도 있다. 이러한 관점에서, 생성되는 횡단가능 경로들은 일반적으로 미리 공지되지 않은 횡단가능 경로들의 특징들을 식별하기 위해 이용될 수도 있다. 예컨대, 혼잡한 도로를 건너는 것을 원하는 사용자는 횡단가능 경로를 따라 서버 (170) 에 의해 이전에 식별된 횡단 보도로 이동할 수도 있다.
도 3 은 모바일 디바이스들에 의해 수집되고 횡단가능 경로들을 결정하는데 이용되는 로케이션 데이터의 일 예를 도시한다. 이러한 예에서, (로케이션 데이터 (120 및/또는 125) 의 일 예일 수도 있는) 로케이션 데이터 (308) 는 지역 (210) 과 관련하여 다수의 디바이스들로부터 수집된다. 도 3 에 도시된 것과 같은 로케이션 데이터 (308) 는 지역 (210) 내의 횡단가능 경로 또는 횡단가능 경로들을 시사할 수 있다. 상대적으로 적은 밀도의 로케이션 데이터 (304) 는 로케이션 데이터 (308) 와 결합되어 지역 (210) 이 장애물 (232) 을 포함하는 것을 서버 (170) 에 나타낼 수 있다.
도 3 은 서버 (170) 가 로케이션 데이터 (308) 에서 및 따라서 결정되는 횡단가능 경로에서 분기점 (302) 을 식별할 수도 있는 것을 추가로 도시한다. 로케이션 데이터 (306 및 310) 를 포함하는 로케이션 데이터 (308) 는 분기점 (302) 에서 분기한다. 그러나, 로케이션 데이터 (306 및 310) 는 여전히 횡단가능 경로를 제안하기에 충분한 밀도를 갖는다. 그러나, 로케이션 데이터 (304) 의 밀도는 경로 (216; 도 2 에 도시) 의 적어도 일 부분이 장애물 (232) 로 인해 맵 (200) 의 횡단가능 경로에 포함되지 않을 수도 있음을 제안한다.
도 2 및 도 3 은 추가로 지역 (210) 에서 횡단가능 경로들을 결정할 때, 모바일 디바이스들로부터의 로케이션 데이터가 개별적으로 또는 종합적으로 고려될 수 있음을 도시한다. 도 2 는 횡단가능 경로를 생성할 때 개별 경로들이 고려될 수 있는 것을 입증한다. 도 3 은 지역 (210) 에서 복수의 모바일 디바이스들로부터의 로케이션 데이터 (308) 의 밀도가 지역 (210) 에서 횡단가능 경로들을 식별하는데 이용될 수 있다는 것을 입증한다.
도 4 는 도 2 및 도 3 에 도시된 맵 상에 중첩되는 횡단가능 경로의 일 예를 도시한다. 이 경우에, 횡단가능 경로 (402) 는 서버 (170) 가 지역 (210) 에 대한 적어도 하나의 횡단가능 경로를 결정한 후에 맵 (200) 에서 식별된다. 횡단가능 경로 (402) 는 맵 (200) 을 요청하는 디바이스에 횡단가능 경로 (402) 를 나타내기 위해 맵 (200) 상에 겹쳐지거나 중첩될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 맵 (200) 에는 또한 (예컨대, 장애물을 만난 모바일 디바이스들 중 하나로부터의 픽처 및/또는 비디오 데이터로) 장애물 (232) 의 시각적 표시가 제공될 수도 있다. 이러한 예에서, 지역 (210) 은 경로 (402) 를 따름으로서 즉시 횡단될 수 있고, 따라서 장애물 (232) 을 회피할 수 있다. 추가로, 맵 (200) 은 횡단가능 경로 (402) 의 일부로서 도로 (208) 에서 횡단 보도 (404) 를 식별할 수도 있다.
일 예에서, 맵 (200) 에는 횡단가능 경로 (402) 에 의해 또는 서버 (170) 에 의해 결정된 다른 횡단가능 경로들에 의해 지역 (210) 내의 편의 시설이 통지될 수도 있다. 오직 예로서 화장실들, 벤치들, 시너리 (scenery) 등등의 위치들과 같은 편의 시설은 서버 (170) 에 의해 수집된 로케이션 데이터로부터 결정될 수도 있다.
편의 시설은 로케이션 데이터 내에 포함될 수도 있는 픽처 및/또는 비디오 데이터로부터 결정될 수 있다. 추가로, 로케이션 데이터 내에 포함될 수도 있는 센서 데이터는 벤치들, 화장실들 등등의 위치들을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들면, (예컨대, 사람이 앉을 때와 같은) 이동의 중단 및 고도의 변화는 모바일 디바이스 (105) 가 지역 (210) 에 있을 경우 횡단가능 경로를 따라 벤치 또는 다른 휴식처를 나타낼 수도 있다. 다른 모바일 디바이스들로부터의 추가의 로케이션 데이터가 확증을 제공하기 때문에, 횡단가능 경로들은 다른 2차 데이터를 맵 (200) 에 통지할 수 있다.
로케이션 데이터로부터 유도된 2차 데이터는 어떤 횡단가능 경로들 (또는 공지된 도로들을 포함하는 다른 경로들) 이 더 빈번하게 횡단되는지 식별하기 위해 이용될 수 있다. 이는 인기 있거나 빈번하게 이동되는 횡단가능 경로들을 식별하는데 이용될 수 있다. 2차 데이터는 또한, 횡단가능 경로들이 이용되는 시점 및/또는 방식을 식별하는데 이용될 수 있다. 예를 들면, 2차 데이터는 사람들이 존재하는 것으로 예상되는 시점 및 위치 또는 특정 지역이 밀집될 시점 및 위치를 나타낼 수도 있다. 일 실시형태에서, 2차 데이터는 횡단가능 경로들에 관계없이 맵 (200) 상에 디스플레이될 수 있다.
도 5 는 횡단가능 경로를 결정하는 방법의 예시적인 실시형태의 흐름도이다. 블럭 (502) 에서, 서버는 한 지역에서 동작하는 적어도 하나의 디바이스로부터 로케이션 데이터를 수신한다. 더 일반적으로는, 서버는 그 지역에서 동작하는 다수의 디바이스들로부터 로케이션 데이터를 수신한다. 전술된 것과 같은 로케이션 데이터는 GPS 데이터, 식별 데이터, 비디오 데이터, 픽처 또는 이미지 데이터, 개인 정보 등에서 하나 이상 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수도 있다.
블럭 (504) 에서, 서버는 로케이션 데이터를 분석하고, 모바일 디바이스들로부터 수신된 로케이션 데이터로부터 횡단가능 경로를 결정한다. 횡단가능 경로를 결정하는 것은 로케이션 데이터의 인스턴스들을 연결하기 위해 로케이션 데이터에 보간을 수행하는 것, 복수의 모바일 디바이스들의 로케이션 데이터의 동향들 (예컨대, 밀도들) 을 식별하는 것, 모바일 디바이스들의 신뢰 상태를 고려하는 것 등등 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
블럭 (506) 에서, 서버는 블럭 (504) 에서 결정된 횡단가능 경로를 맵 상에 중첩시킨다. 서버는 또한 다른 방식으로 횡단가능 경로를 제공할 수도 있다. 횡단가능 경로는 맵과 통합되거나, 별개의 레이어로서 전달될 수 있다. 예를 들면, 기존의 로드 맵은 공원들 또는 다른 지역들을 포함할 수도 있다. 블록 (504) 에서 결정된 경로(들) 은 공원들에서 횡단가능 경로들일 수도 있다. 결과적으로, 횡단가능 경로들은 디바이스들 상에 디스플레이된 지역의 맵의 공원들 상에 중첩될 수 있다.
블럭 (508) 에서, 횡단가능 경로들을 포함하는 맵은 디바이스 상의 디스플레이를 위해 패키징된다. 결과적인 맵은 모바일 디바이스들 및 다른 비-모바일 디바이스들을 포함하는 임의의 디바이스 상에 디스플레이될 수 있다.
이러한 목적과 다른 목적 및 본 명세서에 개시된 방법들을 위해, 프로세스들 및 방법들에서 수행되는 기능들은 상이한 순서로 구현될 수도 있음을 당업자는 인식할 것이다. 또한, 설명된 단계들 및 동작들은 오직 예들로서 제공되고, 일부 단계들 및 동작들은 옵션일 수도 있는데, 개시된 실시형태들의 본질로부터 벗어나지 않고 더 적은 수의 단계들 및 동작들과 결합되거나 추가의 단계들 및 동작들로 확장될 수 도 있다.
본 개시물은 본 출원에서 설명되고 다양한 양태들의 예시들로서 의도되는 특정 실시형태들과 관련하여 제한되지 않을 것이다. 당업자에게 인식되는 바와 같이, 그 사상 및 범위로부터 벗어남 없이 다양한 수정들 및 변형들이 수행될 수 있다. 본 명세서의 범위 내에서 기능적으로 등가인 방법들 및 장치들은, 여기서 열거된 방법들 및 장치들에 부가하여 앞서 말한 설명들로부터 당업자에게 명백할 것이다. 그러한 수정들 및 변형들은 첨부된 청구항들의 범위 내에 있도록 의도된다. 본 개시물은 오직 첨부된 청구항들의 조건과 함께 그러한 청구항들이 권리를 갖는 등가물들의 전반적인 범위에 의해 제한될 것이다. 본 개시물은, 물론 변화할 수 있는, 특정 방법들, 시약들, 화합물 조성, 또는 생물학적 시스템들에 제한되지 않는 것이 이해될 것이다. 본 명세서에서 이용된 전문 용어는 오직 특정 실시형태들을 설명하기 위한 것이며, 제한을 위해 의도된 것은 아님이 이해될 것이다.
예시적인 실시형태에서, 본 명세서에서 설명된 임의의 동작들, 프로세스들 등등은 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터 판독가능 명령들로서 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독가능 명령들은 모바일 유닛의 프로세서, 네트워크 엘리먼트 및/또는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스에 의해 실행될 수 있다.
시스템들의 양태들의 하드웨어 구현과 소프트웨어 구현 사이에 약간의 차이가 있다; 하드웨어 또는 소프트웨어의 이용은 일반적으로 (그러나 특정 문맥들에서는 하드웨어와 소프트웨어 사이의 선택이 중요할 수 있으므로 항상은 아님) 비용 대 효율의 트레이드 오프를 나타내는 설계 선택이다. 본 명세서에서 설명되는 프로세스들 및/또는 시스템들 및/또는 다른 기술들이 실행될 수 있는 다양한 운송수단들 (예컨대, 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어) 이 존재하며, 바람직한 운송수단은 프로세스들 및/또는 시스템들 및/또는 다른 기술들이 전개되는 문맥에 따라 변화할 것이다. 예를 들어, 구현자가 속도 및 정확성이 중요하다고 결정하면, 구현자는 주로 하드웨어 및/또는 펌웨어 운송수단을 선택할 수도 있거나; 가요성이 중요하다면, 구현자는 주로 소프트웨어 구현을 선택할 수도 있거나; 다시 대안적으로, 구현자는 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 펌웨어의 일부 조합을 선택할 수도 있다.
앞서 말한 상세한 설명은 블록도들, 흐름도들, 및/또는 예들을 통해 디바이스들 및/또는 프로세스들의 다양한 실시형태들을 설명하였다. 그러한 블록도들, 흐름도들, 및/또는 예들이 하나 이상의 기능들 및/또는 동작들을 포함하는 한에서는, 그러한 블록도들, 흐름드들 또는 예들 내에서의 각각의 기능 및/또는 동작은 광범위의 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 가상의 임의의 조합에 의해 개별적으로 및/또는 종합적으로 구현될 수 있음이 당업자에 의해 이해될 것이다. 일 구현에서, 본 명세서에 설명된 주제의 몇몇 부분들은 애플리케이션용 집적 회로 (ASIC) 들, 현장 프로그래밍 가능한 게이트 어레이 (FPGA) 들, 디지털 신호 프로세서 (DSP) 들, 또는 다른 통합된 포맷들을 통해 구현될 수도 있다. 그러나, 당업자는 본 명세서에 개시된 실시형태들의 일부 양태들이, 전체적으로 또는 부분적으로, 하나 이상의 컴퓨터들에서 실행중인 하나 이상의 컴퓨터 프로그램들로서 (예컨대, 하나 이상의 컴퓨터 시스템들에서 실행중인 하나 이상의 프로그램들로서), 하나 이상의 프로세서들에서 실행중인 하나 이상의 프로그램들로서 (하나 이상의 마이크로 프로세서들에서 실행중인 하나 이상의 프로그램들로서), 펌웨어로서, 또는 이들의 가상의 임의의 조합으로서 집적 회도들 내에 동등하게 구현될 수 있으며, 회로를 설계 및/또는 소프트웨어 및 펌웨어에 대한 코드의 로깅은 본 개시물과 관련하여 당업자의 스킬 내에 있을 것임을 인식할 것이다. 추가로, 당업자는 본 명세서에서 설명된 주제의 메커니즘들이 다양한 형식의 프로그램 제품으로 배포될 수 있고, 본 명세서에서 설명된 주제의 예시적인 구현이 실제로 그 배포를 실행하는데 이용되는 특정 타입의 신호 베어링 매체와 관계없이 적용되는 것을 인식할 것이다. 신호 베어링 매체의 예들은 플로피 디스크, 하드 디스크 드라이브, CD, DVD, 디지털 테이프, 컴퓨터 메모리 등과 같은 기록가능한 타입의 매체; 및 디지털 및/또는 아날로그 통신 매체 (예컨대, 광섬유 케이블, 도파관, 유선 통신 링크, 무선 통신 링크 등) 와 같은 전송 타입 매체를 포함하지만 이에 제한되지 않는다.
당업자는 본 명세서에 설명된 방식으로 디바이스들 및/또는 프로세스들을 설명하고, 그 후에 설명된 디바이스들 및/또는 프로세스들을 데이터 프로세싱 시스템들에 통합하기 위해 엔지니어링 실무를 이용하는 것은 당업계에서 통상적임을 인식할 것이다. 즉, 본 명세서에서 설명된 디바이스들 및/또는 프로세스들의 적어도 일부분은 적정량의 실험을 통해 데이터 프로세싱 시스템으로 통합될 수 있다. 당업자는 통상적인 데이터 프로세싱 시스템이 일반적으로 시스템 유닛 하우징, 비디오 디스플레이 디바이스, 휘발성 및 비휘발성 메모리와 같은 메모리, 마이크로프로세서들 및 디지털 신호 프로세서들과 같은 프로세서들, 운영 시스템들, 드라이버들, 그래픽 사용자 인터페이스들 및 애플리케이션 프로그램들과 같은 컴퓨터를 이용한 엔티티들, 터치 패드 또는 스크린과 같은 하나 이상의 인터랙션 디바이스들 및/또는 피드백 루프들과 제어 모터들을 포함하는 제어 시스템들 (예컨대, 위치 및/또는 속도를 감지하기 위한 피드백; 성분들 및/또는 수량들을 변경 및/또는 조정하기 위한 제어 모터들) 을 포함하는 것을 인식할 것이다. 통상의 데이터 프로세싱 시스템은 데이터 컴퓨팅/통신 및/또는 네트워크 컴퓨팅/통신 시스템들에서 일반적으로 발견되는 것과 같은 임의의 적절한 상업적으로 이용가능한 컴포넌트들을 활용하여 구현될 수도 있다.
본 명세서에서 설명되는 주제는 때때로 상이한 다른 컴포넌트들에 포함되거나 이와 관련된 상이한 컴포넌트들을 도시한다. 그러한 도시된 구조들은 거의 예시적인 것이며, 사실상 동일한 기능을 달성하는 많은 다른 구조들이 구현될 수 있음이 이해될 것이다. 개념적인 관점에서, 동일한 기능을 달성하기 위한 컴포넌트들의 임의의 배열은 원하는 기능이 달성되도록 효과적으로 "연관"된다. 따라서, 특정 기능을 달성하도록 결합된 임의의 2 개의 컴포넌트들은 구조들 또는 중간 성분들과 관계없이 원하는 기능이 달성되도록 서로 "연관" 된 것으로 보일 수 있다. 유사하게, 상기 연관된 임의의 2 개의 컴포넌트들은 또한 원하는 기능을 달성하도록 서로 "동작가능하게 접속" 되거나 "동작가능하게 커플링" 된 것으로 보여질 수 있고, 상기 연관될 수 있는 임의의 2 개의 컴포넌트들은 원하는 기능을 달성하도록 서로 "동작가능하게 커플링될 수 있는" 것으로 보여질 수 있다. 동작가능하게 커플링할 수 있는 구체적인 예들은 물리적으로 짝을 이룰 수 있는 및/또는 물리적으로 상호작용하는 컴포넌트들 및/또는 물리적으로 상호작용할 수 있는 및/또는 무선으로 상호작용하는 컴포넌트들 및/또는 논리적으로 상호작용하는 및/또는 논리적으로 상호작용할 수 있는 컴포넌트들을 포함하지만 이에 제한되지 않는다.
도 6 은 본 개시물에 따라 한 지역에 횡단가능 경로들을 생성하는 것을 포함하여 환경을 모델링하도록 구성된 예시적인 컴퓨팅 디바이스 (600) 를 도시한다. 매우 기본적인 구성 (602) 에서, 컴퓨팅 디바이스 (600) 는 일반적으로 하나 이상의 프로세서들 (604) 및 시스템 메모리 (606) 를 포함한다. 메모리 버스 (608) 는 프로세서 (604) 와 시스템 메모리 (606) 사이에서 통신하기 위해 이용될 수도 있다.
바람직한 구성에 따라, 프로세서 (604) 는 마이크로 프로세서 (μP), 마이크로 제어기 (μC), 디지털 신호 프로세서 (DSP), 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 임의의 타입으로 이루어질 수도 있지만, 이에 제한되지 않는다. 프로세서 (604) 는 레벨 1 캐시 (610) 및 레벨 2 캐시 (612) 와 같은 하나 이상의 캐싱 레벨들, 프로세서 코어 (614) 및 레지스터들 (616) 을 포함할 수도 있다. 예시적인 프로세서 코어 (614) 는 산술 논리 유닛 (ALU), 부동 소수점 유닛 (FPU), 디지털 신호 프로세싱 코어 (DSP 코어), 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수도 있다. 예시적인 메모리 제어기 (618) 는 또한 프로세서 (604) 와 함께 이용될 수도 있거나, 일부 구현들에서 메모리 제어기 (618) 는 프로세서 (604) 의 내부 부분일 수도 있다.
바람직한 구성에 따라, 시스템 메모리 (606) 는, (RAM 과 같은) 휘발성 메모리, (ROM, 플래시 메모리, 등과 같은) 비-휘발성 메모리 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 임의의 타입으로 이루어질 수도 있지만, 이에 제한되지 않는다. 시스템 메모리 (606) 는 운영 시스템 (620), 하나 이상의 애플리케이션들 (622) 및 프로그램 데이터 (624) 를 포함할 수도 있다. 애플리케이션 (622) 은 모바일 디바이스들을 포함하는 디바이스들로부터 수집된 로케이션 데이터로부터 횡단가능 경로들을 생성하도록 구성된 맵핑 애플리케이션 (626) 을 포함할 수도 있다. 프로그램 데이터 (624) 는 한 지역에서 횡단가능한 경로들을 생성하는데 유용할 수도 있는 저장된 로케이션 데이터 (628) 를 포함할 수도 있다. 일부 구현들에서, 애플리케이션 (622) 은 운영 시스템 (620) 에서 프로그램 데이터 (624) 로 동작하도록 구성될 수도 있고, 따라서 횡단가능 경로들이 생성되고 기존의 맵들에 패키징되어 맵들은 맵의 지역들에서 횡단가능 경로들을 식별할 수 있다. 상기 설명된 기본 구성 (602) 은 도 6 에서 안쪽 점선 내의 컴포넌트들에 의해 도시된다.
컴퓨팅 디바이스 (600) 는 기본 구성 (602) 과 임의의 요구되는 디바이스들 및 인터페이스들 사이에 통신들을 용이하게 하기 위해 추가의 특징들 또는 기능 및 추가의 인터페이스들을 가질 수도 있다. 예를 들면, 버스/인터페이스 제어기 (630) 는 스토리지 인터페이스 버스 (634) 를 통해 기본 구성 (602) 과 하나 이상의 데이터 스토리지 디바이스들 (632) 사이에 통신을 용이하게 하도록 이용될 수도 있다. 데이터 저장 디바이스들 (632) 은 탈착가능 스토리지 디바이스들 (636), 탈착불가능 스토리지 디바이스들 (638), 또는 이들의 조합일 수도 있다. 탈착가능 및 탈착불가능 스토리지 디바이스들의 예들은, 예를 들면, 플렉서블 디스크 드라이브들 및 하드-디스크 드라이브들 (HDD) 과 같은 자기 디스크 디바이스들, 콤팩트 디스크 (CD) 드라이브들 또는 디지털 다기능 디스크 (DVD) 드라이브들과 같은 광학 디스크 드라이브들, 반도체 드라이브들 (SSD) 및 테이프 드라이브들을 포함한다. 예시적인 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 다른 데이터와 같은 정보의 저장을 위해 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성의, 탈착가능한 및 탈착불가능한 매체를 포함할 수도 있다.
시스템 메모리 (606), 탈착가능한 스토리지 디바이스들 (636) 및 탈착불가능한 스토리지 디바이스들 (638) 은 컴퓨터 저장 매체의 예들이다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다기능 디스크 (DVD) 또는 다른 광학 스토리지, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 스토리지 디바이스들, 또는 원하는 정보를 저장하는데 이용될 수도 있고 컴퓨팅 디바이스 (600) 에 의해 액세스될 수도 있는 임의의 다른 매체를 포함하지만, 이에 제한되지 않는다. 임의의 컴퓨터 스토리지 매체는 컴퓨팅 디바이스 (600) 의 일부일 수도 있다.
컴퓨팅 디바이스 (600) 는 또한 다양한 인터페이스 디바이스들 (예컨대, 출력 디바이스들 (642), 주변 인터페이스들 (644) 및 통신 디바이스들 (646)) 로부터 버스/인터페이스 제어기 (630) 를 통해 기본 구성 (602) 으로의 통신을 용이하게 하기 위한 인터페이스 버스 (640) 를 포함할 수도 있다. 예시적인 출력 디바이스들 (642) 은 그래픽 프로세싱 유닛 (648) 및 오디오 프로세싱 유닛 (650) 을 포함하며, 이들은 하나 이상의 A/V 포트들 (652) 을 통해 디스플레이 또는 스피커들과 같은 다양한 외부 디바이스들로 통신하도록 구성될 수도 있다. 예시적인 주변 인터페이스들 (644) 은 직렬 인터페이스 제어기 (654) 또는 병렬 인터페이스 제어기 (656) 를 포함하며, 이들은 하나 이상의 I/O 포트들 (658) 을 통해 입력 디바이스들 (예컨대, 키보드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스, 등) 과 같은 외부 디바이스들과 통신하도록 구성될 수도 있다. 예시적인 통신 디바이스 (646) 는 하나 이상의 통신 포트들 (664) 을 경유하여 네트워크 통신 링크를 통해 하나 이상의 다른 컴퓨팅 디바이스들 (662) 과의 통신들을 용이하게 하도록 구성될 수도 있는 네트워크 제어기 (660) 를 포함한다.
네트워크 통신 링크는 통신 매체의 일 예일 수도 있다. 통신 매체는 통상적으로 컴퓨터 판독가능 명령들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 반송파 또는 다른 전송 메커니즘과 같은 변조 데이터 신호 내의 다른 데이터에 의해 구현될 수도 있고, 임의의 정보 전달 매체를 포함할 수도 있다. "변조 데이터 신호" 는 그 특성들 중 하나 이상이 신호 내에 정보를 인코딩하는 방식으로 설정되거나 변경되는 신호일 수도 있다. 제한이 아닌 예로서, 통신 매체는 유선 네트워크 또는 직접 유선 접속과 같은 유선 매체와, 음향, 무선 주파수 (RF), 마이크로파, 적외선(IR) 및 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함할 수도 있다. 본 명세서에서 이용되는 것과 같은 용어, 컴퓨터 판독가능 매체는 저장 매체 및 통신 매체 양자를 포함할 수도 있다.
컴퓨팅 디바이스 (600) 는 셀 폰, 개인 휴대정보 단말기 (PDA), 개인 미디어 플레이어 디바이스, 무선 웹-와치 디바이스, 퍼스널 헤드셋 디바이스, 애플리케이션용 디바이스 또는 앞선 기능들 중 임의의 것을 포함하는 하이브리드 디바이스와 같은 소형 인수 휴대용 (또는 모바일) 전자 디바이스의 일부분으로서 구현될 수도 있다. 컴퓨팅 디바이스 (600) 는 또한 랩탑 컴퓨터와 비-랩탑 컴퓨터 구성들 양자를 포함하는 퍼스널 컴퓨터로서 구현될 수도 있다.
도 7 은 모바일 디바이스와 같은 특수 용도의 컴퓨팅 디바이스 (700) 의 예시적인 실시형태를 도시한다. 디바이스 (700) 는 프로세서 (604) 와 유사할 수도 있는 프로세서 (710) 를 포함한다. 디바이스는 데이터베이스 (740) 와 로케이션 모듈 (760) 을 저장하기 위해 이용될 수도 있는 메모리 (720) 를 포함한다. 디바이스 (700) 는 로케이션-인에이블 디바이스이고, 로케이션 모듈 (760) 은 디바이스 (700) 의 위치를 식별한 후에 로케이션 데이터를 데이터베이스 (740) 내에 로케이션 데이터 (750) 로서 로깅하거나 저장하는데 이용되며, 로케이션 데이터 (750) 는 로케이션 데이터 (120) 의 일 예이다. 로케이션 데이터 (750) 는 GPS (772) 및 고도계 (774) 와 같은 임의의 센서 (770) 로부터의 데이터를 포함할 수도 있다. 그 후에 로케이션 모듈 (740) 은 네트워크 (115) 를 통해 로케이션 데이터 (750) 를 서버 (170) 로 전송할 수도 있다. 본 명세서에서 설명된 것과 같이, 로케이션 데이터 (750) 는 한 지역에서 횡단가능 경로들을 결정하는데 이용될 수 있다.
서버 (170) 는 또한 한 지역에서 횡단가능 경로들을 결정하기 위한 모듈들 (780) 을 가질 수도 있다. 모듈들 (780; 예컨대, 로케이션 모듈, 맵 모듈) 은, 예컨대 하나의 지역에서 동작하는 복수의 모바일 디바이스들로부터 로케이션 데이터를 수신하고, 그 로케이션 데이터로부터 횡단가능 경로들을 결정하며, 횡단가능 경로들을 그 지역의 맵 상에 중첩시킬 수도 있거나, 이러한 동작들의 임의의 조합을 수행할 수도 있다. 서버 (170) 는 횡단가능 경로들을 포함하는 맵을, 횡단가능 경로들을 포함하는 맵을 요청중인 디바이스들로 전달할 수도 있다. 서버 (170) 는 또한 다른 맵핑 서비스들과 함께 횡단가능 경로들이 모바일 디바이스들 상에 디스플레이되게 하는 방식으로 횡단가능 경로들을 전달할 수도 있다.
본 명세서에서의 실질적으로 임의의 복수 및/또는 단수 용어들을 이용하는 것과 관련하여, 당업자는 문맥 및/또는 명세서에 적당하도록 복수에서 단수로 및/또는 단수에서 복수로 전환할 수 있다. 다양한 단수/복수 전환은 명백함을 위해 본 명세서에 명확하게 설명될 수도 있다.
일반적으로, 본 명세서에서 그리고 특히 첨부된 청구항들 (예를 들어, 첨부된 청구항들의 본문) 에서 사용되는 용어는 일반적으로 "개방적인 (open) " 용어들 (예를 들어, "포함하는 (including) " 이라는 용어는 "포함하지만 한정되지 않는" 으로 해석되어야 하고, "가지는 (having) " 이라는 용어는 "적어도 가지는" 으로 해석되어야 하고, "포함한다" 라는 용어는 "포함하지만 한정되지 않는다" 로 해석되어야 한다) 로서 의도된다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 또한, 도입된 청구항 기재의 구체적 수가 의도되는 경우, 이러한 의도는 청구항에 명시적으로 기재될 것이며, 이러한 기재의 부재 시에는 그러한 의도가 없다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 예를 들어, 이해를 돕기 위하여, 다음의 첨부된 청구항들은 청구항 기재를 도입하기 위해 "적어도 하나" 및 "하나 이상" 의 서두 어구의 사용을 포함할 수도 있다. 그러나, 이러한 어구의 사용은, 동일 청구항이 서두 어구 "하나 이상" 또는 "적어도 하나" 및 "a" 또는 "an" 과 같은 부정관사 (예를 들어, "a" 및/또는 "an" 은 "적어도 하나" 또는 "하나 이상" 을 의미하도록 해석되어야 한다) 를 포함할 때에도, 부정관사 "a" 또는 "an" 에 의한 청구항 기재의 도입이 이렇게 도입된 청구항 기재를 포함하는 임의의 특정 청구항을 하나의 이러한 기재만을 포함하는 실시형태들로 한정한다는 것을 내포하는 것으로 해석되어서는 안되며, 청구항 기재를 도입하는 데 사용되는 정관사의 사용에 대해서도 동일하게 유효하다. 또한, 도입되는 청구항 기재의 구체적 수가 명시적으로 기재되는 경우에도, 당업자는 이러한 기재가 적어도 기재된 수 (예를 들어, 다른 수식어 없이, "2 개의 기재" 에 대한 그대로의 기재는, 적어도 2 개의 기재들 또는 2 개 이상의 기재들을 의미한다) 를 의미하는 것으로 해석되어야 한다는 것을 인식할 것이다. 또한, "A, B 및 C 중 적어도 하나 등" 과 유사한 관례가 사용되는 경우에서, 일반적으로 이러한 구성은 당업자가 그 관례를 이해할 것이라는 의미로 의도된다 (예를 들어, "A, B 및 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템" 은 A 만을, B 만을, C 만을, A 와 B 를 함께, A 와 C 를 함께, B 와 C 를 함께, 및/또는 A, B 및 C 를 함께 등을 갖는 시스템을 포함하지만 이에 한정되지 않을 것이다). "A, B 또는 C 중 적어도 하나 등" 과 유사한 관례가 사용되는 경우에서, 일반적으로 이러한 구성은 당업자가 그 관례를 이해할 것이라는 의미로 의도된다 (예를 들어, "A, B 또는 C 중 적어도 하나를 갖는 시스템" 은 A 만을, B 만을, C 만을, A 및 B 를 함께, A 및 C 를 함께, B 및 C 를 함께, 및/또는 A, B 및 C 를 함께 갖는 시스템 등을 포함하지만 이에 한정되지 않을 것이다). 또한, 상세한 설명, 청구항들 또는 도면들에서, 2 개 이상의 택일적 용어를 제시하는 사실상 임의의 이접 단어 및/또는 어구는 용어들 중 하나, 용어들 중 어느 하나 또는 양자의 용어 모두를 포함할 가능성들을 고려하도록 이해되어야 한다는 것이 당업자에 의해 이해될 것이다. 예를 들어, 어구 "A 또는 B" 는 "A" 또는 "B" 또는 "A 및 B" 의 가능성을 포함하도록 이해될 것이다.
추가로, 본 개시물의 특징들 또는 양태들이 마쿠쉬 (Markush) 그룹들과 관련하여 설명되며, 당업자는 본 개시물이 또한 마쿠쉬 그룹의 임의의 개별 멤버 또는 멤버들의 서브 그룹과 관련하여 설명되는 것을 인식할 것이다.
당업자에 의해 인식되는 것과 같이, 기록된 설명을 제공하는 것과 같은 임의의 및 모든 목적들을 위해, 본 명세서에 개시된 모든 범위들은 임의의 및 모든 가능한 하위범위들 및 그 하위범위들의 조합들을 포함한다. 임의의 열거된 범위는 동일한 범위가 최소한 1/2, 1/3, 1/4, 1/5, 1/10 등과 동일하게 분할되는 것을 충분히 설명하고 가능하게 하는 것으로 인식될 수 있다. 제한되지 않는 예로서, 본 명세서에서 논의되는 각각의 범위는 1/3 미만, 1/3 중간, 1/3 이상 등으로 용이하게 분할될 수 있다. 당업자에 의해 인식되는 것과 같이, "까지 (up to)", "적어도 (at least)" 등과 같은 모든 언어는 언급된 수를 포함하며, 그 후에 전술된 것과 같은 하위범위들로 분할될 수 있는 범위들을 지칭한다. 결국, 당업자에 의해 인식되는 것과 같이, 하나의 범위는 각각의 개별 멤버를 포함한다. 따라서, 예컨대 1-3 개 셀들을 갖는 그룹은 1, 2, 또는 3 개셀들을 갖는 그룹들을 지칭한다. 유사하게, 1-5 개 셀들을 갖는 그룹은 1, 2, 3, 4 또는 5 개 셀들을 갖는 그룹들을 지칭한다.
앞서 내용으로부터, 본 개시물의 다양한 실시형태들이 설명을 위해 본 명세서에서 설명되었으며, 본 개시물의 사상 및 범위로부터 벗어나지 않고 다양한 수정들이 실행될 수도 있음이 인식될 것이다. 따라서, 본 명세서에 개시된 다양한 실시형태들은 제한하는 것으로 의도되지 않으며, 진정한 범위 및 사상이 하기의 특허청구범위에 의해 나타난다.

Claims (28)

  1. 한 지역에서 경로 분석을 구성하는 방법으로서,
    제 1 모바일 디바이스로부터 제 1 로케이션 데이터 세트를 수신하는 단계로서, 상기 제 1 로케이션 데이터 세트는 상기 제 1 모바일 디바이스에 의해 횡단된 (traversed) 지역 내의 제 1 경로를 나타내는, 상기 제 1 모바일 디바이스에 의해 횡단된 물리적 로케이션들의 다수의 데이터 포인트들을 포함하는, 상기 제 1 로케이션 데이터 세트를 수신하는 단계;
    프로세서를 이용하여, 상기 제 1 로케이션 데이터 세트에 기초하여 횡단가능 경로를 생성하는 단계로서, 상기 횡단가능 경로는 적어도 부분적으로는 종래의 맵들에서 식별된 미리 결정된 경로를 고수하지 않는 미리 결정되지 않은 경로를 따르고, 상기 제 1 모바일 디바이스에 의해 횡단된 상기 제 1 경로로부터 벗어나는 부분을 포함하며, 상기 제 1 모바일 디바이스에 의해 횡단된 상기 제 1 경로로부터 벗어나는 상기 횡단가능 경로의 상기 부분은 상기 제 1 로케이션 데이터 세트와 하나 이상의 제 2 모바일 디바이스들로부터의 하나 이상의 제 2 로케이션 데이터 세트 사이의 차이에 기초하여 결정되고, 상기 하나 이상의 제 2 로케이션 데이터 세트는 상기 제 1 모바일 디바이스에 의해 횡단되는 상기 지역 내에서 상기 하나 이상의 제 2 모바일 디바이스들에 의해 횡단되는 물리적 로케이션들의 다수의 데이터 포인트들을 포함하는, 상기 횡단가능 경로를 생성하는 단계;
    상기 횡단가능 경로를 맵 상에 중첩시키는 단계; 및
    디바이스에서 상기 맵의 전달 또는 디스플레이를 위해 상기 맵을 패키징하는 단계를 포함하는, 경로 분석을 구성하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 제 2 로케이션 데이터 세트들에 대하여 상기 하나 이상의 제 2 모바일 디바이스들을 폴링 (poll) 하는 단계를 더 포함하는, 경로 분석을 구성하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 맵은 3 차원 맵을 포함하는, 경로 분석을 구성하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 맵은 교통 맵 또는 워킹 맵을 포함하는, 경로 분석을 구성하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 로케이션 데이터 세트를 수신하는 단계는,
    상기 제 1 모바일 디바이스에 익명의 식별 번호를 할당하는 단계; 및
    상기 익명의 식별 번호를 이용하여 상기 제 1 모바일 디바이스의 상기 제 1 경로를 트래킹하는 단계를 포함하는, 경로 분석을 구성하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 로케이션 데이터 세트는 상기 제 1 모바일 디바이스에 의해 배치 (batch) 되는, 경로 분석을 구성하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 로케이션 데이터 세트는, 상기 제 1 모바일 디바이스가 운송수단에서 이용되거나 또는 상기 제 1 모바일 디바이스가 사람에 의해 이용되는 것을 나타내는, GPS 데이터를 포함하는, 경로 분석을 구성하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 횡단가능 경로를 생성하는 단계는 아웃라이어 (outlier) 로케이션 데이터를 거부하는 단계를 포함하고,
    상기 아웃라이어 로케이션 데이터는 상기 제 1 로케이션 데이터 세트와 일치하지 않는, 경로 분석을 구성하는 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    의도한 목적을 위해 상기 횡단가능 경로를 평가하는 단계; 및
    상기 제 1 모바일 디바이스로부터 픽처 (picture) 데이터 또는 비디오 데이터 중 적어도 하나를 수신하는 단계
    중 적어도 하나를 더 포함하며,
    상기 횡단가능 경로가 중첩된 상기 맵은 상기 픽처 데이터 또는 상기 비디오 데이터 중 적어도 하나를 포함하는, 경로 분석을 구성하는 방법.
  10. 한 지역에서 횡단가능 경로들을 결정하는 방법으로서,
    복수의 모바일 디바이스들의 각각으로부터 로케이션 데이터를 수신하는 단계로서, 상기 로케이션 데이터는 상기 복수의 모바일 디바이스들에 의해 횡단된 한 지역 내의 경로들을 나타내는, 상기 복수의 모바일 디바이스들에 의해 횡단된 물리적 로케이션들의 다수의 데이터 포인트들을 포함하는, 상기 로케이션 데이터를 수신하는 단계;
    프로세서를 이용하여, 종래의 맵들을 이용하지 않고, 상기 로케이션 데이터로부터 횡단가능 경로를 생성하는 단계로서, 상기 횡단가능 경로는 적어도 부분적으로는 상기 종래의 맵들에서 나타나는 종래의 경로들을 고수하지 않는 미리 결정되지 않은 경로를 따르고,
    상기 횡단가능 경로를 생성하는 단계는,
    상기 복수의 모바일 디바이스들로부터의 상기 로케이션 데이터를 가중하는 단계; 및
    상기 횡단가능 경로는 상기 복수의 모바일 디바이스들에 의해 횡단된 상기 경로들 중 하나 이상의 부분들을 포함하도록 상기 횡단가능 경로를 생성하기 위하여, 상기 가중된 로케이션 데이터를 보간하는 단계를 포함하는, 상기 횡단가능 경로를 생성하는 단계; 및
    상기 지역 내의 상기 횡단가능 경로를 포함하는 상기 지역의 맵을, 요청하는 디바이스로 전달하는 단계를 포함하는, 횡단가능 경로들을 결정하는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 횡단가능 경로는 상기 복수의 모바일 디바이스들의 각각으로부터 수신된 상기 로케이션 데이터의 밀도 분포에 따라 생성되는, 횡단가능 경로들을 결정하는 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 횡단가능 경로를 상기 지역의 맵으로 중첩시키는 단계를 더 포함하는, 횡단가능 경로들을 결정하는 방법.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 복수의 모바일 디바이스들 중 적어도 하나로부터 픽처 데이터 또는 비디오 데이터 중 적어도 하나를 수신하는 단계를 더 포함하며,
    상기 픽처 데이터 또는 비디오 데이터 중 적어도 하나는 상기 맵으로 통합되는, 횡단가능 경로들을 결정하는 방법.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 로케이션 데이터를 수신하는 단계는 상기 복수의 모바일 디바이스들로부터 상기 로케이션 데이터를 수집하는 단계를 포함하며,
    상기 복수의 모바일 디바이스들의 각각은 그 로케이션 데이터를 간격을 두고 로깅 (log) 하는, 횡단가능 경로들을 결정하는 방법.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 맵에는 상기 횡단가능 경로들이 통지되는, 횡단가능 경로들을 결정하는 방법.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 복수의 모바일 디바이스들로부터의 상기 로케이션 데이터를 가중하는 단계는,
    상기 복수의 모바일 디바이스들로부터 수집된 데이터에 기초하여 상기 복수의 모바일 디바이스들이 동력화된 (motorized) 운송수단들 내에서 경로를 횡단하고 있는지를 결정하는 단계; 및
    동력화된 운송수단들 내에서 경로를 횡단하는 상기 복수의 모바일 디바이스들로부터의 로케이션 데이터 보다는, 동력화된 운송수단들 내에서 경로를 횡단하지 않는 상기 복수의 모바일 디바이스들로부터의 로케이션 데이터를 가중하는 단계를 포함하는, 횡단가능 경로들을 결정하는 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 복수의 모바일 디바이스들로부터의 상기 로케이션 데이터는 상기 지역이 맵핑된 정도에 기초하여 더 가중되고,
    상기 복수의 디바이스들은 신뢰되는 모바일 디바이스들이 되는, 횡단가능 경로들을 결정하는 방법.
  18. 제 16 항에 있어서,
    동력화된 운송수단들 내에서 경로를 횡단하는 상기 복수의 모바일 디바이스들로부터의 상기 로케이션 데이터는 0 의 가중치가 주어지는, 횡단가능 경로들을 결정하는 방법.
  19. 제 16 항에 있어서,
    상기 복수의 모바일 디바이스들이 동력화된 운송수단들 내에서 경로를 횡단하고 있는지를 결정하는데 이용된 상기 복수의 모바일 디바이스들로부터 수집된 데이터는, 상기 복수의 모바일 디바이스들로부터의 가속도계 데이터, 상기 복수의 모바일 디바이스들로부터의 배향 데이터, 및 상기 복수의 모바일 디바이스들로부터의 상기 로케이션 데이터 중 하나 이상을 포함하는, 횡단가능 경로들을 결정하는 방법.
  20. 제 10 항에 있어서,
    상기 복수의 모바일 디바이스들로부터의 상기 로케이션 데이터를 가중하는 단계는,
    상기 복수의 모바일 디바이스들로부터 수집된 데이터에 기초하여, 상기 복수의 모바일 디바이스들이 경로를 횡단할 때의 속도를 결정하는 단계;
    상기 복수의 모바일 디바이스들의 상기 속도의 중간값, 평균값 (mean), 평균 (average), 또는 가중된 평균을 결정하는 단계; 및
    상기 복수의 모바일 디바이스들의 상기 속도의 상기 중간값, 평균값 (mean), 평균 (average) 또는 가중된 평균을 거의 같게하지 않는 속도로 이동하는 상기 복수의 모바일 디바이스들로부터의 로케이션 데이터 보다는, 상기 복수의 모바일 디바이스들의 상기 속도의 상기 중간값, 평균값 (mean), 평균 (average) 또는 가중된 평균을 거의 같게하는 속도로 이동하는 상기 복수의 모바일 디바이스들로부터의 로케이션 데이터를 가중하는 단계를 포함하는, 횡단가능 경로들을 결정하는 방법.
  21. 한 지역에서 횡단가능 경로들을 모델링하는 시스템으로서,
    한 지역에서 모바일 디바이스들로부터 로케이션 데이터를 수집하도록 구성된 로케이션 모듈로서, 로케이션 데이터를 제공하는 상기 모바일 디바이스들은 상기 로케이션 데이터를 제공하도록 로케이션-인에이블되고, 상기 로케이션 데이터는 상기 모바일 디바이스들에 의해 횡단되는 물리적 로케이션들의 다수의 데이터 포인트들을 포함하는, 상기 로케이션 모듈;
    상기 모바일 디바이스들로부터 수집된 상기 로케이션 데이터를 저장하도록 구성된 데이터베이스로서, 상기 로케이션 데이터는 상기 지역에서 상기 모바일 디바이스들에 의해 횡단된 경로들을 식별하는, 상기 데이터베이스;
    종래의 맵들의 이용없이 상기 모바일 디바이스들에 의해 횡단된 상기 경로들에 기초하여 상기 지역 내의 횡단가능 경로들을 생성하도록 구성된 프로세서로서, 상기 횡단가능 경로들은 적어도 부분적으로는 상기 종래의 맵들에서 나타나는 종래 경로들을 고수하지 않는 미리 결정되지 않은 경로를 따르고, 상기 모바일 디바이스들에 의해 횡단된 상기 경로들로부터 벗어나는 부분을 포함하며, 상기 모바일 디바이스들에 의해 횡단된 상기 경로들 중 적어도 하나를 벗어나는 상기 횡단가능 경로들 중 상기 부분은 상기 모바일 디바이스들에 의해 횡단된 상기 경로들 중 적어도 하나와 상기 모바일 디바이스들 중 다른 모바일 디바이스들에 의해 횡단된 하나 이상의 다른 경로들 사이의 차이에 기초하여 결정되는, 상기 프로세서; 및
    디바이스 상의 디스플레이를 위해, 상기 지역 및 상기 생성된 횡단가능 경로들을 포함하는 맵을 패키징하도록 구성된 맵 모듈을 포함하는, 횡단가능 경로들을 모델링하는 시스템.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 횡단가능 경로들을 시간에 걸쳐 상기 지역에서 발생하는 변경들에 적응시키도록 더욱 구성되는, 횡단가능 경로들을 모델링하는 시스템.
  23. 제 21 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 로케이션 데이터를 익명으로 하도록 더욱 구성되는, 횡단가능 경로들을 모델링하는 시스템.
  24. 제 21 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 로케이션 데이터로부터 2 차 데이터를 결정하도록 더욱 구성되고,
    상기 맵 모듈은 상기 디바이스 상의 디스플레이를 위해 상기 2 차 데이터를 패키징하도록 더욱 구성되는, 횡단가능 경로들을 모델링하는 시스템.
  25. 제 24 항에 있어서,
    제 2 차 데이터는 상기 횡단가능 경로들의 인기, 상기 횡단가능 경로들 상의 예상된 사람의 밀도, 또는 상기 횡단가능 경로들 상의 생활 편의 시설 중 적어도 하나를 결정하는, 횡단가능 경로들을 모델링하는 시스템.
  26. 삭제
  27. 삭제
  28. 삭제
KR1020147005271A 2009-12-18 2010-05-28 환경 모델링을 위한 3ｄ 경로 분석 KR101562485B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/642,355 US8818711B2 (en) 2009-12-18 2009-12-18 3D path analysis for environmental modeling
US12/642,355 2009-12-18
PCT/US2010/036611 WO2011075187A1 (en) 2009-12-18 2010-05-28 3d path analysis for environmental modeling

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020127010763A Division KR101452602B1 (ko) 2009-12-18 2010-05-28 환경 모델링을 위한 3ｄ 경로 분석

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140034942A KR20140034942A (ko) 2014-03-20
KR101562485B1 true KR101562485B1 (ko) 2015-10-22

Family

ID=44152283

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020127010763A KR101452602B1 (ko) 2009-12-18 2010-05-28 환경 모델링을 위한 3ｄ 경로 분석
KR1020147005271A KR101562485B1 (ko) 2009-12-18 2010-05-28 환경 모델링을 위한 3ｄ 경로 분석

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020127010763A KR101452602B1 (ko) 2009-12-18 2010-05-28 환경 모델링을 위한 3ｄ 경로 분석

Country Status (6)

Country Link
US (1) US8818711B2 (ko)
JP (1) JP5496359B2 (ko)
KR (2) KR101452602B1 (ko)
CN (1) CN102667408B (ko)
BR (1) BR112012014599A2 (ko)
WO (1) WO2011075187A1 (ko)

Families Citing this family (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10031885B2 (en) * 2010-02-01 2018-07-24 Netmotion Wireless, Inc. Public wireless network performance management system with mobile device data collection agents
WO2007094868A2 (en) 2005-10-28 2007-08-23 Mojix, Inc. Rfid receiver
EP2137710B1 (en) 2007-03-23 2019-10-09 Mojix, Inc. Rfid systems using distributed exciter network
EP3232414A1 (en) 2008-04-14 2017-10-18 Mojix, Inc. Radio frequency identification tag location estimation and tracking system
US20120239290A1 (en) * 2009-12-02 2012-09-20 Pioneer Corporation Information processing apparatus, information processing system, information processing method and bicycle map
JP5471626B2 (ja) 2010-03-09 2014-04-16 ソニー株式会社 情報処理装置、マップ更新方法、プログラム及び情報処理システム
KR101763221B1 (ko) 2010-04-14 2017-07-31 모직스, 인코포레이티드 Ｒｆｉｄ 시스템을 이용하여 수집된 시공간 데이터에서 패턴들을 검출하는 시스템 및 방법
US9071370B2 (en) * 2010-05-20 2015-06-30 CSC Holdings, LLC System and method for set top box viewing data
WO2012076040A1 (en) * 2010-12-07 2012-06-14 Tomtom International B.V. Mapping or navigation apparatus and method of operation thereof
US20130290045A1 (en) * 2011-01-14 2013-10-31 Anagog Ltd. Predicting that a parking space is about to be vacated
US9602316B2 (en) 2011-03-07 2017-03-21 Mojix, Inc. Multiple symbol noncoherent soft output detector
US8615359B2 (en) 2011-05-23 2013-12-24 Microsoft Corporation Map navigation with suppression of off-route feedback near route terminus
US8788222B2 (en) 2011-07-25 2014-07-22 International Business Machines Corporation Detection of pipeline contaminants
US8706325B2 (en) 2011-07-27 2014-04-22 International Business Machines Corporation Evaluating airport runway conditions in real time
US8990033B2 (en) 2011-07-27 2015-03-24 International Business Machines Corporation Monitoring operational conditions of a cargo ship through use of sensor grid on intermodal containers
US8538667B2 (en) 2011-07-28 2013-09-17 International Business Machines Corporation Evaluating road conditions using a mobile vehicle
US9207089B2 (en) * 2011-10-04 2015-12-08 International Business Machines Corporation Mobility route optimization
US9322657B2 (en) 2011-10-04 2016-04-26 International Business Machines Corporation Mobility route optimization
US9146112B2 (en) 2011-10-04 2015-09-29 International Business Machines Corporation Mobility route optimization
WO2014042727A2 (en) 2012-06-12 2014-03-20 Trxs Systems, Inc. Methods resolving the elevation of a tracked personnel or assets
US9322648B1 (en) 2012-06-12 2016-04-26 Trx Systems, Inc. Reducing elevation error with environmental pressure anomaly compensation
US9335175B2 (en) * 2012-08-15 2016-05-10 Google Inc. Crowd-sourcing indoor locations
US10148709B2 (en) * 2012-08-31 2018-12-04 Here Global B.V. Method and apparatus for updating or validating a geographic record based on crowdsourced location data
CN102928815B (zh) * 2012-11-01 2017-11-03 无锡清华信息科学与技术国家实验室物联网技术中心 一种室内定位中的鲁棒用户轨迹估计的方法、装置及智能通讯设备
US9047703B2 (en) * 2013-03-13 2015-06-02 Honda Motor Co., Ltd. Augmented reality heads up display (HUD) for left turn safety cues
US10708654B1 (en) * 2013-03-15 2020-07-07 CSC Holdings, LLC Optimizing inventory based on predicted viewership
US9111156B2 (en) 2013-03-15 2015-08-18 Mojix, Inc. Systems and methods for compressive sensing ranging evaluation
US9115997B2 (en) * 2013-06-11 2015-08-25 Qualcomm Incorporated Modeling characteristics of a venue
US9097520B2 (en) * 2013-06-12 2015-08-04 Caterpillar Inc. System and method for mapping a raised contour
JP2015049049A (ja) * 2013-08-29 2015-03-16 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 通信端末、通信端末の制御方法及びコンピュータプログラム
GB201419807D0 (en) * 2014-11-06 2014-12-24 Tomtom Int Bv Method for estimating the occupancy of a parking lot
EP3232158B1 (en) * 2014-12-09 2022-01-26 Sony Group Corporation Information processing device, control method, and program
US9883337B2 (en) * 2015-04-24 2018-01-30 Mijix, Inc. Location based services for RFID and sensor networks
US10564794B2 (en) * 2015-09-15 2020-02-18 Xerox Corporation Method and system for document management considering location, time and social context
US10605614B2 (en) * 2016-10-17 2020-03-31 International Business Machines Corporation Generation of route network data for movement
CN108267146B (zh) * 2016-12-30 2021-03-26 比亚迪股份有限公司 路径规划装置、车载导航设备、导航方法和系统
US10237699B2 (en) 2017-02-09 2019-03-19 International Business Machines Corporation Predicting obstacles in a travel path
KR102091180B1 (ko) * 2017-12-19 2020-04-29 전자부품연구원 복수 지도를 이용한 전역 지도 통합 시스템 및 방법 그리고 그 통합 기준 장치
ES2927493A1 (es) * 2021-05-04 2022-11-07 Atam Para El Apoyo Familiar Procedimiento de generacion automatica de planos de interiores
CN113418522B (zh) * 2021-08-25 2021-12-14 季华实验室 Agv路径规划方法、跟随方法、装置、设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002297611A (ja) 2001-03-29 2002-10-11 Toshiba Corp 地図情報取得方法および位置情報取得方法および地図情報取得装置およびクライアント装置および地図情報蓄積装置およびプログラム
JP2007333998A (ja) 2006-06-15 2007-12-27 Hitachi Ltd 地図の自動生成装置
US7356405B1 (en) 2002-08-29 2008-04-08 Aol Llc Automated route determination to avoid a particular maneuver

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003240592A (ja) 2002-02-20 2003-08-27 Hitachi Plant Eng & Constr Co Ltd 車椅子利用者用バリアフリー地図の自動作成方法及び車椅子利用者用ナビゲーションシステム
EP1491858A1 (en) * 2003-06-27 2004-12-29 Harman Becker Automotive Systems GmbH Navigation method and system
US7149626B1 (en) * 2004-06-30 2006-12-12 Navteq North America, Llc Method of operating a navigation system
US7627423B2 (en) * 2005-03-10 2009-12-01 Wright Ventures, Llc Route based on distance
EP1872294B1 (en) 2005-04-21 2017-11-08 Microsoft Technology Licensing, LLC Virtual earth
US20070210937A1 (en) * 2005-04-21 2007-09-13 Microsoft Corporation Dynamic rendering of map information
JP2007011557A (ja) * 2005-06-29 2007-01-18 Nissan Motor Co Ltd 渋滞検出システム、車載情報端末、および情報センター、および渋滞検出方法
KR20070031641A (ko) 2005-09-15 2007-03-20 주식회사 현대오토넷 무선주파수식별 시스템을 이용한 네비게이션 시스템 및공사구간 도로 표시/해제 방법
US7469827B2 (en) * 2005-11-17 2008-12-30 Google Inc. Vehicle information systems and methods
US8532678B2 (en) 2006-03-08 2013-09-10 Tomtom International B.V. Portable GPS navigation device
US20080059007A1 (en) 2006-06-09 2008-03-06 Whittaker William L System and method for autonomously convoying vehicles
US8588464B2 (en) * 2007-01-12 2013-11-19 International Business Machines Corporation Assisting a vision-impaired user with navigation based on a 3D captured image stream
US20080201074A1 (en) * 2007-02-15 2008-08-21 Garmin Ltd. System and method for creating and sharing navigation routes with electronic devices
EP2143086A4 (en) * 2007-04-03 2010-11-10 Human Network Labs Inc METHOD AND DEVICE FOR OBTAINING LOCAL POSITION AND OVERLAY INFORMATION
JP5064870B2 (ja) 2007-04-17 2012-10-31 株式会社日立製作所 デジタル道路地図の生成方法及び地図生成システム
US9354077B2 (en) 2008-05-20 2016-05-31 Honeywell International Inc. Navigation system
US8335647B2 (en) * 2008-12-04 2012-12-18 Verizon Patent And Licensing Inc. Navigation based on popular user-defined paths

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002297611A (ja) 2001-03-29 2002-10-11 Toshiba Corp 地図情報取得方法および位置情報取得方法および地図情報取得装置およびクライアント装置および地図情報蓄積装置およびプログラム
US7356405B1 (en) 2002-08-29 2008-04-08 Aol Llc Automated route determination to avoid a particular maneuver
JP2007333998A (ja) 2006-06-15 2007-12-27 Hitachi Ltd 地図の自動生成装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR20120060239A (ko) 2012-06-11
KR20140034942A (ko) 2014-03-20
WO2011075187A1 (en) 2011-06-23
JP2013513797A (ja) 2013-04-22
CN102667408A (zh) 2012-09-12
US20110153208A1 (en) 2011-06-23
BR112012014599A2 (pt) 2020-09-01
CN102667408B (zh) 2016-11-16
KR101452602B1 (ko) 2014-10-22
US8818711B2 (en) 2014-08-26
JP5496359B2 (ja) 2014-05-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101562485B1 (ko) 환경 모델링을 위한 3ｄ 경로 분석
US10782138B2 (en) Method, apparatus, and computer program product for pedestrian behavior profile generation
Tal et al. Measuring nonmotorized accessibility and connectivity in a robust pedestrian network
US8718922B2 (en) Variable density depthmap
KR102147625B1 (ko) 위치지문맵의 생성 및 이용
Gunduz et al. A review of recent research in indoor modelling & mapping
JP2020101833A (ja) 装置の位置特定のための幾何学的指紋法
CN104541528A (zh) 用于映射移动设备的路线的方法、装置和系统
TW201144757A (en) Mobile device positioning in a constrained environment
Karimi Universal navigation on smartphones
US20180091940A1 (en) Defining a contextual geofence
Karimi et al. Wayfinding and navigation for people with disabilities using social navigation networks
JP2004037269A (ja) 自立移動支援システム、その方法および記録媒体
WO2017221022A1 (en) Detecting the position of a user and directing a passenger vehicle to pick up the user responsive thereto
Blattner et al. Mobile indoor navigation assistance for mobility impaired people
Monreal et al. Shadow as route quality parameter in a pedestrian-tailored mobile application
Karimi et al. Pedestrian navigation services: challenges and current trends
War et al. Review on application based bus tracking system
Goetz et al. Indoor route planning with volunteered geographic information on a (mobile) web-based platform
US20200003906A1 (en) Systems and Methods of Determining an Improved User Location Using Real World Map and Sensor Data
Sumida et al. Development of a route finding system for manual wheelchair users based on actual measurement data
Basiri et al. Landmark-based pedestrian navigation
Comai et al. Maps for easy paths (mep): Enriching maps with accessible paths using mep traces
Yan et al. Seamless 3D Navigation in Indoor and Outdoor Spaces
Ren et al. Semiautomatic indoor positioning and navigation with mobile devices

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181129

Year of fee payment: 4