KR102067028B1 - 포지셔닝을 위한 배향 센서들의 맵-기반 적응적 샘플링 - Google Patents

포지셔닝을 위한 배향 센서들의 맵-기반 적응적 샘플링 Download PDF

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Abstract

위치(예를 들어, 맵) 데이터에 기초하여 포지셔닝 시스템들의 배향 센서들을 적응적으로 샘플링하기 위한 기법들이 제공된다. 실시예들은, 디바이스가 모션의 예상된 변화를 예측하기 위해 위치, 방향, 및/또는 위치 정보를 이용하는 것을 가능하게 할 수 있다. 그 다음으로, 실시예들은, 배향 센서들의 샘플링 레이트들을 변경하기 위해 다수의 샘플링 전략들을 식별 및 우선순위화하고, 우선순위에 기초하여 적어도 하나의 전략을 구현할 수 있다.

Description

포지셔닝을 위한 배향 센서들의 맵-기반 적응적 샘플링{MAP-BASED ADAPTIVE SAMPLING OF ORIENTATION SENSORS FOR POSITIONING}
[0001] 포지셔닝 시스템(positioning system)들은 대상(object)의 위치를 계산하기 위해 다양한 유형들의 정보를 활용할 수 있다. 이러한 정보는, 로케이팅(locate)될 디바이스로부터의 센서 정보를 활용할 수 있는 데드 레코닝 계산(dead reckoning calculation)들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 실내 포지셔닝 시스템은, 건물 내의 사용자의 위치를 결정하기 위해 사용자의 셀 폰(cell phone)으로부터 수집된 센서 데이터에 기초하여 데드 레코닝 계산들을 이용할 수 있다. 불행히도, 이러한 센서들은 많은 전력을 소비할 수 있는데, 이는 제한된 전력 예산(power budget)을 갖는 셀 폰들 및 다른 모바일 디바이스들에 대해 문제가 될 수 있다. 더욱이, 특정 센서들로부터의 데이터는, 특정 유형들의 모션을 결정하기에는 특히 유용하지 않을 수 있다.
[0002] 본 발명의 실시예들은 "맵 데이터" 및/또는 특정 위치에 관한 다른 정보에 기초하여 포지셔닝 시스템들의 배향 센서들을 적응적으로 샘플링하는 것에 관한 것이다. 실시예들은 예를 들어, 모바일 디바이스들, 컴퓨터 서버들, 및/또는 다른 시스템들이, 모션의 예상된 변화(예를 들어, 방향의 변화)를 예측하기 위해 위치, 방향, 및/또는 위치 정보를 이용하는 것을 가능하게 할 수 있다. 그 다음으로, 실시예들은, 배향 센서들의 샘플링 레이트들을 변경하기 위해 다수의 샘플링 전략들을 식별 및 우선순위 선정하고, 우선순위에 기초하여 적어도 하나의 전략을 구현할 수 있다.
[0003] 본원에 따른, 포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 예시 방법은, 모바일 디바이스의 위치를 결정하는 단계, 모바일 디바이스가 움직이는 방향을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 예시 방법은 또한, 결정된 위치 및 결정된 방향에 기초하여 움직임의 예상된 변화를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 마지막으로, 예시 방법은, 움직임의 예상된 변화에 기초하여 모바일 디바이스의 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를, 프로세싱 유닛을 이용하여 자동으로 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
[0004] 본원에 따른, 포지션 결정을 위해 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하도록 구성된 예시 모바일 디바이스는, 적어도 하나의 배향 센서, 무선 통신 인터페이스, 메모리, 및 프로세싱 유닛을 포함할 수 있다. 프로세싱 유닛은 적어도 하나의 배향 센서, 무선 통신 인터페이스, 및 메모리와 통신가능하게 커플링될 수 있다. 프로세싱 유닛은, 모바일 디바이스의 위치를 결정하고, 모바일 디바이스가 움직이는 방향을 결정하도록 구성될 수 있다. 프로세싱 유닛은 추가로, 결정된 위치 및 결정된 방향에 기초하여 움직임의 예상된 변화를 결정하도록 구성될 수 있다. 마지막으로, 프로세싱 유닛은, 움직임의 예상된 변화에 기초하여 모바일 디바이스의 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하도록 구성될 수 있다.
[0005] 본원에 따른, 예시 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체는, 저장되어 있는 명령들을 가질 수 있고, 명령들은 프로세싱 유닛으로 하여금, 모바일 디바이스의 위치를 결정하고, 모바일 디바이스가 움직이는 방향을 결정하게 하도록 야기하기 위한 것이다. 명령들은, 프로세서로 하여금, 결정된 위치 및 결정된 방향에 기초하여 움직임의 예상된 변화를 결정하게 하도록 야기하기 위한 명령들을 포함할 수 있다. 마지막으로, 명령들은, 프로세서로 하여금, 움직임의 예상된 변화에 기초하여 모바일 디바이스의 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하게 하도록 야기하기 위한 명령들을 포함할 수 있다.
[0006] 본원에 따른, 포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 예시 시스템은, 모바일 디바이스의 위치를 결정하기 위한 수단 및 모바일 디바이스가 움직이는 방향을 결정하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 시스템은 추가로, 결정된 위치 및 결정된 방향에 기초하여 움직임의 예상된 변화를 결정하기 위한 수단을 포함할 수 있다. 시스템은 또한, 움직임의 예상된 변화에 기초하여 모바일 디바이스의 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하기 위한 수단을 포함할 수 있다.
[0007] 본 명세서에 설명된 항목들 및/또는 기법들은, 언급되지 않은 다른 능력들뿐만 아니라, 다음의 능력들 중 하나 또는 둘 이상을 제공할 수 있다. 기법들은 증가된 전력 효율성 및/또는 포지셔닝 정확성을 제공할 수 있다. 실시예들은 또한, 본 명세서에 설명된 포지셔닝 시스템들의 정확성 및 효율성을 추가로 증가시키기 위해, 크라우드소싱(crowdsourcing) 또는 셀프-소싱 기법들을 활용할 수 있다. 이러한 및 다른 실시예들은 이들의 많은 이점들 및 특징들과 함께, 아래의 본문 및 첨부된 도면들과 함께 더 상세하게 설명된다.
[0008] 도 1은 일 실시예에 따른 포지셔닝 시스템의 간략화된 도면이다.
[0009] 도 2는 실시예들이 포지션 출력을 제공하기 위해 데드 레코닝 계산들에서 센서 및 다른 정보를 어떻게 활용할 수 있는지를 예시하는 간략화된 입력/출력 다이어그램이다.
[0010] 도 3은 실시예들이 현재 상태, 모션 모델(들), 및/또는 센서 모델(들)에 관한 정보에 기초하여 샘플링 전략을 어떻게 결정할 수 있는지를 예시하는 간략화된 입력/출력 다이어그램이다.
[0011] 도 4a 및 도 4b는 샘플링 전략들이 활용될 수 있는 시나리오들을 예시한다.
[0012] 도 5는 일 실시예에 따른, 포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 프로세스의 흐름도이다.
[0013] 도 6은 다른 실시예에 따른, 포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 프로세스의 간략화된 흐름도이다.
[0014] 도 7은 모바일 디바이스의 실시예를 예시한다.
[0015] 다음의 설명은 도면들과 관련하여 제공되며, 도면들에서 동일한 참조 번호들은 전체에 걸쳐 동일한 엘리먼트들을 나타내기 위해 이용된다. 하나 또는 둘 이상의 기법들의 다양한 상세들이 본 명세서에서 설명되지만, 다른 기법들이 또한 가능하다. 몇몇 경우들에서, 구조들 및 디바이스들은, 다양한 기법들을 설명하는 것을 용이하게 하기 위해 블록도 형태로 도시된다.
[0016] 본 명세서에서 언급되는 바와 같은 "명령들"은 하나 또는 둘 이상의 논리적 동작들을 나타내는 표현들과 관련된다. 예를 들어, 명령들은, 하나 또는 둘 이상의 데이터 객체들 상에서 하나 또는 둘 이상의 동작들을 실행하기 위해 기계에 의해 해석가능하다는 것에 의해, "기계-판독가능"일 수 있다. 그러나, 이는 단지, 명령들의 예일 뿐이며, 청구되는 특허 대상은 이에 관하여 제한되지 않는다. 다른 예에서, 본 명세서에서 언급되는 명령들은, 인코딩된 커맨드들을 포함하는 커맨드 세트를 갖는 프로세싱 유닛에 의해 실행가능한 인코딩된 커맨드들과 관련될 수 있다. 이러한 명령은 프로세싱 유닛에 의해 이해되는 기계 언어의 형태로 인코딩될 수 있다. 다시, 이들은 단지 명령의 예들일 뿐이며, 청구되는 특허 대상은 이에 관하여 제한되지 않는다.
[0017] 상이한 기법들이, 모바일 디바이스의 원하는 기능성에 따라, 셀 폰, PDA(personal digital assistant), 태블릿 컴퓨터, 개인용 미디어 플레이어, 게임 디바이스 등과 같은 모바일 디바이스의 위치를 추정하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 몇몇 모바일 디바이스들은, 내비게이션, 소셜 미디어 위치 정보, 위치 트랙킹 등을 위해 자신들의 위치들을 추정하기 위해 SPS(Satellite Positioning System)로부터 수신된 신호들을 프로세싱할 수 있다. 그러나, 때때로, 특정 실내 위치들에서와 같이, SPS로부터의 내비게이션 신호들이 이용가능하지 않을 수 있는 특정 영역들이 존재한다.
[0018] 모바일 디바이스는, SPS로부터 전송된 내비게이션 신호들이 이용가능하지 않은 영역 내에서 자신의 위치를 추정할 수 있다. 포지셔닝 시스템들(예를 들어, 실내 포지셔닝 시스템들)은, 모바일 디바이스가 액세스 포인트에 신호를 전송하고, 액세스 포인트로부터의 응답 신호가 수신될 때까지의 시간 길이를 측정하는 것을 가능하게 할 수 있다. (본 명세서에서 제공된 바와 같은 액세스 포인트는, 무선 통신 디바이스들이 네트워크와 통신하도록 허용하는 디바이스를 포함할 수 있다). 모바일 디바이스로부터 액세스 포인트까지의 범위는, 모바일 디바이스로부터의 신호의 송신과 모바일 디바이스에서의 응답 신호의 수신 사이의 측정된 시간 길이에 기초하여 결정될 수 있다(예를 들어, RTT(round trip time)). 대안적으로, 액세스 포인트로부터 수신된 신호의 신호 강도가 측정될 수 있고, 모바일 디바이스로부터 액세스 포인트까지의 범위는 측정된 신호 강도에 기초하여 추정될 수 있다(예를 들어, RSSI(received signal strength indication)). 이러한 방식으로, 모바일 디바이스의 위치가 추정될 수 있다.
[0019] 예를 들어, 데드 레코닝 계산들에서 이용될 수 있는 움직임에 관한 부가적인 정보를 제공함으로써, 부가적인 데이터가 위치 추정들을 보완할 수 있다. 이러한 부가적인 데이터는, 자이로스코프(gyroscope), 자력계(magnetometer), 가속도계(accelerometer), 또는 카메라 등과 같은 하나 또는 둘 이상의 배향 센서들로부터 비롯될 수 있다. 고도계(altimeter)와 같은 다른 센서들이 또한 이용될 수 있다. 그러나, 문제가 있게, 이러한 다양한 센서들을 샘플링하는 것은 모바일 디바이스의 배터리를 빨리 소모시킬 수 있다. 더욱이, 특정 센서 정보는 특정 움직임들 동안 유용하지 않을 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스를 휴대(carry)하는 사용자가 직선으로 걸어가고 있는 경우, 가속도계로부터의 정보는 걸음 수(step count)를 결정하는데 도움이 될 수 있지만, 모바일 디바이스의 자이로스코프로부터의 정보는 유용하지 않을 수 있다. 그리고, 자이로스코프는, 가속도계가 소비하는 에너지량의 대략 8 내지 10배를 소비할 수 있기 때문에, 모바일 디바이스의 배터리 수명을 연장시키기 위해, 자이로스코프의 샘플링 레이트를 감소시키거나, 심지어 자이로스코프를 완전히 파워 오프(power off) 시키는 것이 유익할 것이다. 본 명세서에서 제공된 실시예들은, 모바일 디바이스 포지셔닝에서 맵들 및/또는 다른 위치 정보를 활용함으로써 이러한 지능적인 센서 샘플링을 제공한다.
[0020] 도 1은 일 실시예에 따른 포지셔닝 시스템(100)의 간략화된 도면이다. 포지셔닝 시스템은 모바일 디바이스(105), SPS 위성들, 트랜시버 기지국(base transceiver station)(들)(120), 모바일 네트워크 제공자(140), 액세스 포인트(들)(130), 위치 서버(들)(160), 맵 서버(들)(170), 및 인터넷(150)을 포함할 수 있다. 도 1은 단지 다양한 컴포넌트들의 일반화된 예시만을 제공하며, 다양한 컴포넌트들 중 임의의 컴포넌트 또는 모든 컴포넌트들이 적절하게 활용될 수 있다는 것을 주목해야 한다. 더욱이, 컴포넌트들은 원하는 기능성에 따라, 결합, 분리, 대체, 및/또는 생략될 수 있다. 당업자는 예시된 컴포넌트들에 대한 많은 수정들을 인식할 것이다.
[0021] 포지셔닝 시스템(100)에서, 모바일 디바이스(105)의 위치는, 여러 가지 방식들 중 임의의 방식으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 모바일 디바이스(105)의 위치는 SPS 위성들(110)로부터 전송된 정보를 이용한 삼각 측량(triangulation) 및/또는 다른 포지셔닝 기법들을 이용하여 계산될 수 있다. 이러한 실시예들에서, 모바일 디바이스(105)는, SPS 위성들(110)에 의해 전송된 복수의 신호들(112)로부터 포지션 데이터를 추출하는, SPS와 함께 사용하기 위해 특정하게 구현된 수신기를 활용할 수 있다. 전송된 위성 신호들은 예를 들어, 설정된 수의 칩들의 반복 의사-랜덤 잡음(repeating pseudo-random noise)(PN) 코드로 마킹된 신호들을 포함할 수 있고, 그라운드 기반 제어 스테이션(ground based control station)들, 사용자 장비 및/또는 우주선들 상에 로케이팅될 수 있다. 위성 포지셔닝 시스템들은, GPS(Global Positioning System), 갈릴레오(Galileo), 글로나스(Glonass), 컴퍼스(Compass), 일본 상공의 QZSS(Quasi-Zenith Satellite System), 인도 상공의 IRNSS(Indian Regional Navigational Satellite System), 중국 상공의 베이더우(Beidou) 등, 및/또는 하나 또는 둘 이상의 글로벌 및/또는 지역적 내비게이션 위성 시스템들과 연관될 수 있거나 이들과 함께 사용하기 위해 다른 방식으로 인에이블될 수 있는 다양한 증강 시스템(augmentation system)들(예를 들어, SBAS(Satellite Based Augmentation System))과 같은 시스템들을 포함할 수 있다. 제한이 아닌 예로서, SBAS는, 무결성 정보(integrity information), 차분 보정치(differential correction)들 등을 제공하는 증강 시스템(들), 이를 테면, 예를 들어, WAAS(Wide Area Augmentation System), EGNOS(European Geostationary Navigation Overlay Service), MSAS(Multi-functional Satellite Augmentation System), GPS 보조 Geo 증강 내비게이션 또는 GPS 및 Geo 증강 내비게이션 시스템(GPS Aided Geo Augmented Navigation or GPS and Geo Augmented Navigation system)(GAGAN) 등을 포함할 수 있다.
[0022] 실시예들은 또한, 액세스 포인트(들)(130)뿐만 아니라, 트랜시버 기지국들(120) 및 모바일 네트워크 제공자(140)(예를 들어, 셀 폰 서비스 제공자)에 의해 제공된 통신 및/또는 포지셔닝 능력들을 이용할 수 있다. 따라서, 모바일 디바이스(105)로의 그리고 모바일 디바이스(105)로부터의 통신은 또한, 몇몇 실시예들에서, 다양한 무선 통신 네트워크들을 이용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 모바일 네트워크 제공자(140)는 이를 테면, WWAN(wide area wireless network)을 포함할 수 있다. 액세스 포인트(들)(130)는 WLAN(wireless local area network), WPAN(wireless personal area network) 등의 부분일 수 있다. 용어 "네트워크" 및 "시스템"은 상호교환가능하게 이용될 수 있다. WWAN은 CDMA(Code Division Multiple Access) 네트워크, TDMA(Time Division Multiple Access) 네트워크, FDMA(Frequency Division Multiple Access) 네트워크, OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 네트워크, SC-FDMA(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access) 네트워크, WiMax(IEEE 802.16) 등일 수 있다. CDMA 네트워크는 cdma2000, W-CDMA(Wideband-CDMA) 등과 같은 하나 또는 둘 이상의 무선 액세스 기술(RAT)들을 구현할 수 있다. cdma2000은 IS-95, IS-2000, 및/또는 IS-856 표준들을 포함한다. TDMA 네트워크는 GSM(Global System for Mobile Communications), D-AMPS(Digital Advanced Mobile Phone System), 또는 몇몇 다른 RAT를 구현할 수 있다. OFDMA 네트워크는 LTE(Long Term Evolution), LTE 어드밴스드 등을 구현할 수 있다. LTE, LTE 어드밴스드, GSM, 및 W-CDMA는 "3세대 파트너십 프로젝트"(3GPP)로 명명된 컨소시엄으로부터의 문서들에서 설명된다. cdma2000은 "3세대 파트너십 프로젝트 2"(3GPP2)로 명명된 컨소시엄으로부터의 문서들에서 설명된다. 3GPP 및 3GPP2 문서들은 공개적으로 이용가능하다. WLAN은 또한, IEEE 802.11x 네트워크일 수 있고, WPAN은 블루투스 네트워크, IEEE 802.15x, 또는 몇몇 다른 유형의 네트워크일 수 있다. 본 명세서에서 설명된 기법들은 또한, WWAN, WLAN 및/또는 WPAN의 임의의 결합을 위해 이용될 수 있다.
[0023] 모바일 네트워크 제공자(140) 및/또는 액세스 포인트(들)(130)는 추가로, 모바일 디바이스(105)를 인터넷(150)에 통신가능하게 연결할 수 있다. 다른 실시예들은, 인터넷(150)에 부가하여 또는 인터넷(150)에 대한 대안으로서 다른 네트워크들을 포함할 수 있다. 이러한 네트워크들은, WAN(wide area network), LAN(local area network) 등을 포함하는 여러 가지 공중 및/또는 비공개 통신 네트워크들 중 임의의 통신 네트워크를 포함할 수 있다. 더욱이, 네트워킹 기술들은, 광학, 무선 주파수(RF), 유선, 위성, 및/또는 다른 기술들을 활용하는 스위칭 및/또는 패킷화된 네트워크들을 포함할 수 있다.
[0024] 이전에 설명된 바와 같이, 액세스 포인트(들)(130)는, 예를 들어 RTT 및/또는 RSSI 측정들에 기초하는, 예를 들어 삼변 측량-기반 절차(trilateration-based procedure)들의 구현을 통해, 포지션 데이터의 독립 소스들뿐만 아니라 모바일 디바이스(105)와의 무선 음성 및/또는 데이터 통신을 위해 이용된다. 액세스 포인트(들)(130)를 이용하는 모바일 디바이스의 포지션을 결정하는 것의 추가의 예시 실시예들은, 발명의 명칭이 "MEASUREMENTS AND INFORMATION GATHERING IN A WIRELESS NETWORK ENVIRONMENT"인 미국 특허 출원 시리얼 번호 제 13/398,653호에서 제공되고, 이에 의해, 앞서의 미국 특허 출원의 내용은 인용에 의해 그 전체가 본 명세서에 포함된다. 액세스 포인트(들)(130)는 WWAN보다 더 작은 지리학적 구역들에 걸쳐 통신들을 수행하기 위해 건물에서 동작하는 WLAN의 부분일 수 있다. 액세스 포인트(들)(130)는 WiFi 네트워크(802.11x), 셀룰러 피코넷들 및/또는 펨토셀들, 블루투스 네트워크 등의 부분일 수 있다. 액세스 포인트(들)(130)는 또한, QUIPSTM(Qualcomm indoor positioning system)의 부분을 형성할 수 있다. 실시예들은 임의의 수의 액세스 포인트(들)(130)를 포함할 수 있고, 액세스 포인트(들)(130) 중 임의의 액세스 포인트는 이동가능 노드일 수 있거나, 그렇지 않으면, 재로케이팅(relocate)될 수 있는 것일 수 있다.
[0025] 모바일 디바이스(105)는 여러 가지 센서들을 포함할 수 있고, 센서들 중 몇몇 또는 모두는 위치 결정들의 정확성을 보완하기 위해 및/또는 추가로 개선하기 위해 데드 레코닝 계산들에서 활용될 수 있다. 이러한 데드 레코닝 계산들은, 모바일 디바이스(105) 및/또는 위치 서버(들)(160)에 의해 이루어질 수 있다. 센서들은, 모바일 디바이스의 전력 소비를 최소로 유지하면서, 데드 레코닝 계산들을 위해 필요한 정보를 제공하도록 지능적으로 샘플링될 수 있다.
[0026] 센서들의 지능적인 샘플링을 용이하게 하기 위해, 맵 서버(들)(170)는, 맵들, 모션 모델들, 콘텍스트 결정들 등과 같은 위치 정보를 제공할 수 있고, 위치 정보는 모바일 디바이스의 센서들 중 하나 또는 둘 이상에 대한 샘플링 전략을 결정하기 위해 위치 서버(들)(170) 및/또는 모바일 디바이스(105)에 의해 이용될 수 있다. 예를 들어, 몇몇 실시예들에서, 건물과 연관된 맵 서버(들)(170)는, 모바일 디바이스들이 건물에 접근할 때 및/또는 건물에 진입할 때, 맵을 모바일 디바이스(105)에 제공할 수 있다. (벽들, 문들, 창문들 등과 같은 물리적 특징들을 나타내는) 건물의 레이아웃을 포함할 수 있는 맵 데이터는, 액세스 포인트(들)(130)를 통해 및/또는 인터넷(150), 모바일 네트워크 제공자(140), 및 트랜시버 기지국(들)(120)을 통해 맵 서버(들)(170)로부터 모바일 디바이스(105)로 전송될 수 있다. 대안적으로, 센서 및/또는 파생 데이터(derivative data)(예를 들어, 피도미터 카운트(pedometer count))가, 모바일 디바이스(105)의 위치의 결정을 위해 맵 서버(들)(170) 및/또는 위치 서버(들)(160)에 전송될 수 있다.
[0027] 도 2는 본 명세서에 설명된 실시예들이, 포지션 출력을 제공하기 위해 데드 레코닝 계산들에서 센서 및 다른 정보를 어떻게 활용할 수 있는지를 예시하는 간략화된 입력/출력 다이어그램이다. 모바일 디바이스는, 하나 또는 둘 이상의 자이로스코프(들)(210), 자력계(들)(220)(예를 들어, 컴퍼스(들)), 가속도계(들)(230), 및/또는 카메라(들)(240)를 포함하는 하나 또는 둘 이상의 배향 센서들을 가질 수 있다. 하나 또는 둘 이상의 다른 센서(들)(250)로부터의 데이터가 또한 이용될 수 있다. 다른 센서(들)는 예를 들어, 고도계(들), 마이크로폰(들), 광 센서(들), 근접각 센서(proximity sensor)(들) 등을 포함할 수 있다.
[0028] 앞서 명시된 바와 같이, 데드 레코닝(270)은 모바일 디바이스(105) 및/또는 위치 서버(들)(160)에 의해 계산될 수 있다. 원하는 기능성에 따라, 데드 레코닝 계산은 미가공(raw) 센서 데이터 및/또는 파생 데이터를 이용할 수 있다. 파생 데이터는 미가공 데이터로부터 만들어진 계산들 또는 요약된 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 파생 데이터는 가속도계 데이터에 기초하는 스텝(step)들의 계산된 수, 자이로스코프 데이터에 기초하는 전향각(angle of a turn) 등을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예들은, 이러한 데이터의 송신이 모바일 디바이스의 전력을 추가로 아낄 수 있는 경우들에서, 파생 데이터를 이용할 수 있다. 예를 들어, 데드 레코닝(270)이 위치 서버(160) 상에서 컴퓨팅되는 실시예들에서, 모바일 디바이스는 계산을 하기 위해 파생 센서 데이터를 위치 서버(160)에 전송할 수 있다.
[0029] 센서 정보에 부가하여, 데드 레코닝(270)은 또한, 하나 또는 둘 이상의 모션 모델(들)(280)을 활용할 수 있다. 모션 모델(들)(280)은 특정 위치에서의 사용자의 모션에 관한 위치-특정 정보를 포함할 수 있다. 맵 데이터가 이러한 모션 모델들(280)로부터 추론될 수 있지만, 이러한 모션 모델들(280)은 맵과 연관될 수 있다. 예를 들어, 특정 위치에서의 움직임이 단일 차원(예를 들어, 특정 방향에서 전방 또는 후방)으로 한정된다는 것을 나타내는 모션 모델들(280)은 복도(hallway) 또는 유사한 물리적 구조를 나타낼 수 있다.
[0030] 콘텍스트 맵(들)(260)이 또한, 데드 레코닝 계산들에서 이용될 수 있다. 콘텍스트 맵들(260)은, 맵과 연관된 물리적 구조 및/또는 특정 위치와 연관된, 위치 유형과 같은 맥락 관련 정보(contextual information)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 콘텍스트 맵들(260)은, 특정 위치들이 복도의 부분이라는 것을 나타낼 수 있고, 여기서, 모션은 단일 차원으로 제한될 가능성이 있다. 다른 한편, 휴게실 내 위치들은, 움직임이 매우 다양한 방향들 중 임의의 방향에 있을 수 있다는 것을 나타낼 수 있다. 콘텍스트 맵(들)(260)은 또한, 위치에 기초하여, 모바일 디바이스의 사용자에 의해 관여된 예상된 활동을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 사용자는, 실내 트랙(indoor track) 상에 있을 때 조깅하거나 달릴 것으로 예상될 수 있다.
[0031] 건물과 연관된 모션 모델(들)(280) 및/또는 콘텍스트 맵(들)(260)은 건물과 연관된 맵 서버(170)에 의해 저장 및/또는 업데이트될 수 있다. 데드 레코닝(270)이 모바일 디바이스(105)에 의해 계산되는 실시예들에 있어서, 모션 모델(들)(280), 콘텍스트 맵(들)(260), 및/또는 다른 위치 정보는 모바일 디바이스(105)의 메모리 상에 업로딩되어 저장될 수 있다. 더욱이, 모션 모델(들)(280), 콘텍스트 맵(들)(260), 및/또는 다른 위치 정보는, 복수의 모바일 디바이스들로부터의 움직임 정보를 반영하기 위해 업데이트될 수 있다(즉, "크라우드소싱됨(crowdsourced)"). 단일 모바일 디바이스로부터의 이력 정보가 또한, 모션 모델(들)(280), 콘텍스트 맵(들)(260), 및/또는 다른 위치 정보를 업데이트하기 위해 이용될 수 있다(즉, "셀프-소싱됨(self-sourced)"). 이력 정보는, 특정 사용자에게 특정된 모션 모델(들)(280), 콘텍스트 맵(들)(260), 및/또는 다른 위치 정보를 업데이트하기 위해 이용될 수 있고, 그리고/또는 다수의 또는 모든 사용자들에 대해 일반적인 모션 모델(들)(280) 및/또는 콘텍스트 맵(들)(260)을 수정하기 위해 이용될 수 있다. 원하는 기능성에 따라, 모바일 디바이스(105) 및/또는 위치 서버(들)(160)는 모션 모델(들)(280), 콘텍스트 맵(들)(260), 및/또는 다른 위치 정보를 업데이트하기 위해 움직임 정보를 이용할 수 있다. 이러한 기능성은 하나 또는 둘 이상의 다른 모바일 디바이스들과 통신하는 모바일 디바이스(105) 및/또는 위치 서버(들)(160)를 제공할 수 있다. 이러한 방식으로, 모션 모델(들)(280) 및/또는 콘텍스트 맵(들)(260)은, 하나 또는 둘 이상의 모바일 디바이스들의 움직임으로부터의 "학습(learning)"을 시간에 걸쳐 발전(evolve)시킬 수 있다. 예를 들어, 모션 모델은, 복도를 따라 이동하는 사용자가, 돌아서거나 정지하기보다는 계속 직진할 공산(likelihood)이 97%라는 것을 시간에 걸쳐 학습할 수 있다. 이러한 지식은 모바일 디바이스의 특정 센서들을 샘플링하기 위한 샘플링 전략을 결정하는데 이용될 수 있다.
[0032] 도 3은, 본 명세서에서 설명된 실시예들이 현재 상태(310), 모션 모델(들)(320), 콘텍스트 맵(들)(340), 및/또는 센서 모델(들)(330)에 관한 정보에 기초하여 샘플링 전략을 결정하기 위해 최적화 엔진(350)을 어떻게 이용할 수 있는지를 예시하는 간략화된 입력/출력 다이어그램이다. 실시예에 따르면, 부가적인 팩터(factor)들이 샘플링 전략에 영향을 미칠 수 있고, 그리고/또는 예시된 컴포넌트들 중 일부는 생략될 수 있다. 여기서, 최적화 엔진(350)은 도 3에 예시된 정보 유형들과 같은 정보에 기초하여 샘플링 전략을 결정하도록 구성된 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 임의의 결합을 포함할 수 있다. 최적화 엔진(350)은 모바일 디바이스(105), 위치 서버(들)(160), 및/또는 다른 컴퓨팅 디바이스에 의해 실행되고 그리고/또는 이들 상에 로케이팅될 수 있다.
[0033] 도 3에서, 모션 모델(들)(320) 및 콘텍스트 맵(들)(340)은 포지션을 결정하는데 이용된 도 2의 대응 컴포넌트들(즉, 각각 항목(280) 및 항목(260))과 동일하거나 유사할 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 크라우드소싱 및/또는 셀프-소싱될 수 있고, 포지셔닝 시스템의 정확성 및 효율성을 개선하는 것을 돕기 위해 시간에 걸쳐 발전될 수 있다. 그러나, 여기서, 최적화 엔진(350)은, 모션의 예상된 변화를 결정하고, 그에 따라 샘플링 전략을 출력하기 위해, 모션 모델(들)(320) 및/또는 콘텍스트 맵(들)(340)을 활용할 수 있다. 예를 들어, 모션 모델(들)(320), 콘텍스트 맵(들)(340), 및/또는 다른 위치 데이터(도시되지 않음)는, 모바일 디바이스가 하나의 위치 ― 그 위치에서, 모바일 디바이스는 여러 가지 방향들 중 임의의 방향을 취할 수 있음 ― 로 가고 있는 중인지를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 이러한 경우, 샘플링 전략은 자이로스코프의 샘플링을 시작 또는 증가시키는 것일 수 있다.
[0034] 모바일 디바이스의 현재 상태(310)에 관한 정보가 또한, 샘플링 전략을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 현재 상태(310)는 모바일 디바이스의 추정된 위치, 헤딩(즉, 이동 방향), 시각, 및/또는 배터리 레벨을 포함할 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 현재 상태(310)는, 걷는 것, 달리는 것, 앉아 있는 것, 서 있는 것 등과 같은, 모바일 디바이스의 사용자의 활동을 포함할 수 있다. 현재 상태(310)는 또한, 어느 센서들이 현재 활용되고 있는지의 표시를 포함할 수 있다. 이러한 경우들에서, 최적화 엔진(350)은, 모바일 디바이스에 의해, 예를 들어, 다른 애플리케이션들에 의해 이용되고 있는 센서들의 이점을 취하는 샘플링 전략을 식별할 수 있다. 이러한 경우들에서, 샘플링 전략은 어떠한 부가적인 및/또는 상이한 샘플링을 요구하지 않을 수 있고, 이에 의해, 모바일 디바이스의 어떠한 부가적인 전력 사용을 방지한다.
[0035] 하나 또는 둘 이상의 센서 모델(들)(330)은, 최적화 엔진(350)이, 상이한 샘플링 전략들을 이용하는 것의 비용들 및 이익들을 적절히 평가(weigh)하는 것을 가능하게 할 수 있는 정보를 포함할 수 있다. 즉, 센서 모델(들)(330)은, 센서 및/또는 샘플링 전략과 관련된 예상된 정보 이득뿐만 아니라, 그러한 센서 및/또는 샘플링 전략과 연관된 에너지 비용의 표시를 제공할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 센서 모델(들)(330)은, 예상된 정보 이득 및 에너지 비용과 함께, 모바일 디바이스를 위해 이용가능한 샘플링 전략들을 포함할 수 있다. 모바일 디바이스가 다수의 센서들을 가질 수 있기 때문에, 그리고 각각의 센서가 상이한 레이트들로 샘플링될 수 있기 때문에, 실시예들은 임의의 주어진 시나리오를 위한 많은 이용가능한 샘플링 전략들을 가질 수 있다. 실시예들은 예를 들어, 5, 10, 15, 20, 30, 50, 또는 그 초과의 샘플링 전략들을 포함할 수 있다. 그 다음으로, 최적화 엔진(350)은, 필요한 정보를 제공할 샘플링 전략들을 선택하고, 그러한 선택된 샘플링 전략들로부터, 모바일 디바이스의 현재 상태 및/또는 다른 팩터들을 고려하여, 최저 에너지 비용을 갖는 전략을 고를 수 있다.
[0036] 샘플링 전략들은 특정 센서들의 장점(strength)들을 활용하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 가속도계는, 사용자가 걷고 있는 중인지를 결정하는 것을 돕도록 피도미터로서 이용될 수 있다. 정확성 및 에너지 소비는 샘플링 레이트에 따라 변화될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 가속도계의 샘플링은 15 Hz 내지 100 Hz일 수 있다. 다른 실시예들은 더 높은 및/또는 더 낮은 레이트들의 샘플링을 포함할 수 있다. 사용자가 돌아서지 않고서 단일 방향으로 걸어갈 가능성이 있다고 결정되는 경우, 샘플링 전략들은, 단지 가속도계만이 샘플링되는 전략을 포함할 수 있다.
[0037] 자력계는, 사용자가 방향을 변경할 가능성이 있다고 결정될 때 샘플링될 수 있다. 자력계들은 자기장 세기 및/또는 방향을 측정하도록 구성되고, 몇몇 실시예들에서는, 진북(true north)에 관한 배향으로 변환될 수 있는, 자북(magnetic north)에 관한 절대 방위(absolute orientation)를 측정할 수 있다. 몇몇 구현들에서, MEMS(micro-electro-mechanical systems)-기반 자력계가 이용될 수 있다. 모바일 디바이스는, MEMS-기반 구현들 대신에 또는 그에 부가하여, 홀 효과 자력계(Hall Effect magnetometer)들, 회전 코일 자력계들 등과 같은 다른 유형들의 자력계들을 활용할 수 있다. 자력계들에서 큰 에러들을 야기할 수 있는 자기 이상(magnetic anomaly)들 때문에, 자력계의 사용 및/또는 캘리브레이션은, 자기 간섭 및/또는 다른 자기장들의 존재(및 레벨)의 지식에 기초할 수 있다. 원하는 기능성에 따라, 몇몇 실시예들에서 자력계의 샘플링 레이트는 대략 10 Hz이지만, 자력계의 샘플링 레이트는 원하는 기능성에 따라 증가 또는 감소될 수 있다.
[0038] 사용자가 돌아서거나 방향을 변경할 가능성이 있다는 것이 결정될 때, 자이로스코프가 또한 샘플링될 수 있다. 자력계와 비교할 때, 자이로스코프는 더 많은 정확성을 제공할 수 있지만, 더 많은 에너지 사용을 요구한다. 따라서, 자이로스코프들을 포함하는 샘플링 전략들은, 모션의 변화가 약간의 방향 변화들을 포함할 수 있는 경우에 구현될 수 있다. 자이로스코프는 MEMS 기술에 기초할 수 있고, 단일-축 자이로스코프, 더블-축 자이로스코프, 또는 예를 들어, 3개의 직교 축들에 관한 모션을 감지하도록 구성된 3-D 자이로스코프일 수 있다. MEMS-기반 자이로스코프 대신에 또는 그에 부가하여, 다른 유형들의 자이로스코프가 이용될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 샘플링 전략들은 50 Hz 내지 400 Hz의 자이로스코프의 샘플링 레이트를 포함할 수 있다. 다른 실시예들은, 원하는 기능성에 따라, 더 높은 및/또는 더 낮은 샘플링 레이트들을 포함할 수 있다.
[0039] 사용자가 돌아서거나 방향을 변경할 가능성이 있다는 것이 결정될 때, 유용한 정보를 제공할 수 있는 배향 센서로서 카메라가 또한 활용될 수 있다. 카메라는 통상적으로, 자력계 또는 자이로스코프보다 훨씬 더 많은 에너지를 사용하지만, 특정 상황들에서는 훨씬 더 정확할 수 있다. 사용자의 움직임이 매우 다양한 방향들 중 임의의 방향을 포함할 수 있는 경우(예를 들어, 사용자가 개방된 룸 또는 다른 개방된 공간에 진입할 때), 카메라는 도움이 되는 배향 정보를 제공하도록 광학 흐름 측정들을 하기 위해 이용될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 샘플링 전략들은 15 Hz 내지 30 Hz(즉, 15 내지 30 FPS(frames per second))의 카메라의 샘플링 레이트를 포함할 수 있다. 다른 실시예들은, 원하는 기능성에 따라, 더 높은 및/또는 더 낮은 샘플링 레이트들을 포함할 수 있다. 카메라가 다른 센서들보다 훨씬 더 많은 에너지를 사용하지만, 카메라가 이미 이용중일 수 있는 상황들(예를 들어, 증강 현실 애플리케이션들)에 있어서, 위치 결정에서 사용하기 위한 카메라 데이터의 이용은, 이미 사용되고 있는 에너지를 거의 초과하지 않는 에너지를 사용할 수 있다.
[0040] 앞서 나타낸 바와 같이, 모션의 예상된 변화에 따라, 샘플링 전략들이 변화될 수 있다. 예시하기 위해, 도 4a는 제 1 시나리오(400-1)를 예시하는 건물 레이아웃(410)의 부분을 도시한다. 모바일 디바이스(105)(도시되지 않음)를 휴대하는 사용자(430)는 복도를 따라 방향(420)으로 움직한다. 모션 모델(들)(320), 콘텍스트 맵(들)(340), 및/또는 다른 위치 정보(예를 들어, 도시된 바와 같은 건물의 단순한 레이아웃)는, 사용자(430)가 모션을 변경할 것인지(예를 들어, 정지할 것인지, 상이한 방향으로 움직일 것인지 등), 또는 현재 방향(420)을 계속 따를 것인지를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 사용자가 복도를 따라 걷는 중이기 때문에, 위치 정보는, 모션의 어떠한 변화도 예상되지 않는다는 것을 나타낼 가능성이 있고, 그러므로, 현재 이용되는 샘플링 전략을 변경할 어떠한 필요도 없다.
[0041] 도 4b는 사용자(430)가 이제 교차로(junction)에 접근하는 제 2 시나리오(400-2)를 예시한다. 다시, 모션 모델(들)(320), 콘텍스트 맵(들)(340), 및/또는 다른 위치 정보가, 교차로의 존재 및/또는 모션의 변화의 공산을 결정하기 위해 이용될 수 있다. 위치 정보는, 이러한 시나리오(400-2)에서 사용자(430)가 (정지 또는 돌아서는 것에 부가하여) 3개의 방향들: 동일한 방향으로 계속 가는 것(440), 우측으로 도는 것(460), 또는 계단에 진입하는 것(450) 중 하나를 선택할 수 있다는 것을 나타낼 수 있다. 모션의 이러한 잠재적 변화의 예측에서, 최적화 엔진은 예를 들어, 자이로스코프를 샘플링하는 것을 시작하는 샘플링 전략을 구현할 수 있다. 이러한 방식으로, 자이로스코프는, 사용자(430)가 교차로에 진입해서 따라갈 방향을 선택할 때 샘플링을 시작할 수 있다. 모션의 변화의 예측에서의 센서들의 이러한 "증가(ramping up)"는, 모션의 변화가 발생될 때, 샘플링의 정확성을 보장하는 것을 도울 수 있다.
[0042] 도 5는 일 실시예에 따른, 포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 프로세스(500)의 흐름도이다. 프로세스(500)는 모바일 디바이스(105), 위치 서버(들)(160), 및/또는 다른 디바이스의 최적화 엔진(350)에 의해 실행될 수 있다. 도 5에 도시된 몇몇 또는 모든 컴포넌트들을 수행하기 위한 수단은 예를 들어, 도시된 컴포넌트들을 수행하도록 프로그래밍된 및/또는 다른 방식으로 구성된 전문화된 및/또는 일반화된 하드웨어를 포함할 수 있다. 이러한 수단은 도 7과 관련하여 아래에서 더 상세하게 설명된다.
[0043] 프로세스(500)는, 위치 정보를 고려하여, 위치 및 움직임 데이터를 트랙킹하기 시작할 수 있다(505). 이전에 나타낸 바와 같이, 위치 정보는, 모션 모델(들)(320), 콘텍스트 맵(들)(340), 건물 레이아웃들(또는 건물의 물리적 경계들을 나타내는 유사한 정보) 등을 포함할 수 있다. 위치는, 예를 들어, 모바일 디바이스와 액세스 포인트 사이의 RSSI 및 RTT 측정들에 의해 제공된 위치 추정치들을 포함할 수 있다.
[0044] 그 다음으로, 모션의 변화가 예측되는지가 결정된다(510). 앞서 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스의 위치 및 헤딩(즉, 방향)과 결합된 위치 정보는, 시스템이 모션의 변화를 예측하는 것을 가능하게 할 수 있다. 어떠한 예측된 변화도 없는 경우, 위치 및 움직임은 계속 트랙킹될 것이다. 그렇지 않으면, 예측된 모션 변화들을 트랙킹하기 위해 필요한 데이터를 제공하는 샘플링 전략들이 식별된다(515). 이는, 이용가능한 샘플링 전략들의 선택으로부터, 모션의 예측된 변화를 정확하게 트랙킹하기 위해 필요한 센서 정보를 제공할 수 있는 샘플링 전략들의 서브셋을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 모션의 예측된 변화가 주어지면, 이러한 결정은, 하나 또는 둘 이상의 센서(들)의 최소 요구 정확성에 기초할 수 있다.
[0045] 이러한 실시예에서, 이용가능한 샘플링 전략들 중 어떠한 샘플링 전략이 현재 이용중인지가 먼저 결정된다(520). 스마트 폰들, 태블릿들, 개인 미디어 플레이어들, 및 다른 모바일 컴퓨팅 디바이스들과 같은, 다수의 애플리케이션들을 동시에 실행시킬 수 있는 몇몇 모바일 디바이스들은, 필요한 센서 정보를 제공하도록 식별된 하나 또는 둘 이상의 샘플링 전략들에 순응하는 방식으로 이미 센서들을 샘플링하는 애플리케이션들을 실행시킬 수 있다. 이러한 경우들에서, 하나 또는 둘 이상의 샘플링 전략들로부터의 데이터가 이용되고 있다(525).
[0046] 샘플링 전략이 현재 이용되고 있지 않은 경우, 프로세스는, 동작 규칙들을 위반하는 전략들을 제외함으로써 계속될 수 있다(530). 동작 규칙들은, 특정 상황들에서 샘플링 전략들에 부과될 수 있는, 디바이스, 사용자, 애플리케이션 등에 의해 제공된 제한들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 특정 건물들은 개인 정보(private information)를 포함할 수 있고, 이러한 경우, 동작 규칙은 카메라의 어떠한 이용도 제외하는 것일 수 있다. 다른 동작 규칙은, 모바일 디바이스의 배터리 레벨이 특정 임계치 미만인 경우, 한정된 전력 버짓 내에서 동작하는 것일 수 있다. 다른 이러한 동작 규칙들이 고려된다. 따라서, 모션의 예측된 변화를 정확하게 트랙킹하기 위해 필요한 센서 정보를 제공할 수 있는 샘플링 전략들의 서브셋은 이러한 동작 규칙들에 의해 감소될 수 있다. 그 다음으로, 나머지 규칙들로부터, 최저-전력 전략이 선택될 수 있고(535), 대응하는 센서(들)는 선택된 전략에 따라 활성화될 수 있다(540).
[0047] 그 다음으로, 프로세스(500)는, 선택된 전략이 작용하는지가 결정되는 피드백 루프에 진입할 수 있다(545). 예를 들어, 몇몇 경우들에서, 몇몇 센서들은 유용하지 않을 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스가 사용자의 주머니 또는 지갑 내에 있는 경우, 카메라로부터의 데이터는 도움이 되는 정보를 거의 제공하지 않거나 전혀 제공하지 않을 것이다. 유사하게, 팬(fan)이 실내의 공기를 순환시키고 있을 때와 같이, 기압이 인위적으로 변화되는 상황들에서, 고도계는 유용하지 않을 수 있다. 이러한 상황들에서, 다른 전략이 이용가능한지가 결정될 수 있다(550). 다른 전략이 이용가능하다면, 다음번 최저-전력 전략이 선택되고(555), 선택된 다음번 최저-전력 전략은, 선택된 전략에 따라 센서(들)를 활성화시킴으로써 구현된다(540). 이러한 피드백 프로세스는 전략이 작용하는 것이 확인될 때까지, 또는 어떠한 나머지 전략들도 이용가능하지 않을 때까지 계속될 수 있다.
[0048] 도 5에 예시된 특정 단계들은, 포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 예시 프로세스(500)를 제공한다는 것이 이해되어야 한다. 대안적인 실시예들은, 도시된 실시예들에 대한 변경들을 포함할 수 있다. 더욱이, 특정 애플리케이션들에 따라, 부가적인 특징들이 부가 또는 제거될 수 있다. 예를 들어, 실시예들은, 모든 이용가능한 샘플링 전략들이, 궁극적으로 실행될 수 있는 샘플링 전략들의 서브셋으로 감소되는 상이한 순서를 포함할 수 있다. 당업자는 많은 변형들, 수정들, 및 대안들을 인식할 것이다.
[0049] 도 6은 일 실시예에 따른, 포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 프로세스(600)의 간략화된 흐름도이다. 몇몇 양상들에서, 도 6의 프로세스(600)는 도 5의 프로세스(500)의 컴포넌트들의 구현이다. 도 5의 프로세스(500)와 유사하게, 도 6의 프로세스(600)는, 모바일 디바이스(105), 위치 서버(들)(160), 및/또는 포지셔닝 시스템의 다른 디바이스의 최적화 엔진(350)에 의해 실행될 수 있다. 도 6에 도시된 몇몇 또는 모든 블록들을 수행하기 위한 수단은 예를 들어, 도시된 컴포넌트들을 수행하도록 프로그래밍된 및/또는 다른 방식으로 구성된 전문화된 및/또는 일반화된 하드웨어를 포함할 수 있다. 이러한 수단은 도 7과 관련하여 아래에서 더 상세하게 설명된다.
[0050] 프로세스는 모바일 디바이스의 위치를 결정하는 단계(610)를 포함할 수 있다. 이러한 결정은, 배향 및/또는 다른 유형들의 센서들이 이용되는 다른 기법들 및/또는 데드 레코닝과 함께 및/또는 그 이전에 이용될 수 있는 추정, 근사(approximation), 계산 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 실내 포지션 결정과 관련하여 이전에 논의된 바와 같이, RSSI 및/또는 RTT 측정들이, 모바일 디바이스와 하나 또는 둘 이상의 액세스 포인트들 사이의 거리를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 하나 또는 둘 이상의 액세스 포인트들의 포지션(들)이 알려진 경우, 위치는, 삼변측량 계산(trilateration calculation)들 및/또는 다른 기법들을 이용하여 근사화(approximate)될 수 있다.
[0051] 모바일 디바이스가 움직이는 방향이 또한 결정된다(620). 방향(즉, 헤딩) 및/또는 위치는, 도 3과 관련하여 이전에 설명된 바와 같이, 디바이스의 현재 상태의 정보의 부분일 수 있다. 방향은 여러 가지 기법들을 이용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 방향은, 포지션의 검출된 변화(예를 들어, 하나의 알려진 위치로부터 다른 위치로의 변화)에 기초하여 결정될 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 방향은 자이로스코프, 자력계, 카메라, 및/또는 다른 센서들로부터의 데이터를 이용하여 계산 및/또는 추정될 수 있다. 방향은 또한, 실내 환경에서 특히 도움이 될 수 있는, 모바일 디바이스가 움직이는 방향을 나타내는 것을 도울 수 있는 위치 정보(예를 들어, 맵 데이터)를 이용하여 추정될 수 있다. 예를 들어, 복도에 있을 것으로 결정된 모바일 디바이스는 또한, 특정 방향들로 제한된 움직임을 갖는다고 결정될 수 있다.
[0052] 그 다음으로, 위치 정보뿐만 아니라, 결정된 위치 및 방향에 기초하여, 움직임의 예상된 변화가 결정된다(630). 이전에 나타낸 바와 같이, 위치 정보는, 모션 모델(들)(320), 콘텍스트 맵(들)(340), 건물 레이아웃들(또는 건물의 물리적 경계들을 나타내는 유사한 정보), 및/또는 모션의 예상된 변화가 결정될 수 있는 다른 정보를 포함할 수 있다. 더욱이, 이러한 위치 정보는 크라우드 소싱 및/또는 셀프-소싱 정보에 기초하여 시간 맞춰(in time) 업데이트 및/또는 변경될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스가 특정 방향으로 복도를 따라 움직이고 있고, 움직임의 변화(예를 들어, 돌아서는 것)가 예상될 수 있는 교차점에 접근하고 있다는 것이 결정될 수 있다. 위치 정보는 맵 정보뿐만 아니라, 모션의 변화가 예상된다는 표시도 포함할 수 있다. 더욱이, 이러한 표시를 수정 및 업데이트하기 위해, 크라우드 소싱 및 이력 데이터가 이용될 수 있다. 예를 들어, 크라우드 소싱 및/또는 이력 데이터를 이용하여, 모바일 디바이스가 2개의 가능성 있는 방향들 중 하나의 방향으로 움직일 것으로 예상되는지, 4개의 가능성 있는 방향들 중 하나의 방향으로 움직일 것으로 예상되는지, 돌아서지 않고 계속 갈 것으로 예상되는지 등이 결정될 수 있다. 움직임의 예상된 변화는, 움직임의 예상된 변화를 검출하기 위해 궁극적으로 선택된 샘플링 전략에 영향을 미칠 수 있다. 더욱이, 움직임의 예상된 변화는, 업데이트된 크라우드 소싱 및/또는 이력 데이터에 기초하여, 시간에 걸쳐 변화될 수 있다. 더욱이, 방향의 예상된 변화는, 과거 궤적(past trajectory)들, 사용자 달력의 임박한 회의들 등과 같은 사용자-특정 정보에 기초하여 결정될 수 있다.
[0053] 적어도 하나의 배향 센서(들)의 샘플링 레이트는, 움직임의 예상된 변화에 기초하여 자동으로 조정된다(640). 샘플링 레이트를 자동으로 조정하는 것은 예를 들어, 움직임의 예상된 변화에 대한 적절한 샘플링 정보를 제공할 수 있는 이용가능한 샘플링 전략들의 선택으로부터 샘플링 전략을 선택 및 구현하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 움직임의 예상된 변화가, 많은 방향들 중 하나의 방향으로 돌아서는 경우의 샘플링 전략은, 가속도계를 30 Hz로 샘플링하고, 카메라를 20 Hz로 샘플링하는 것을 포함할 수 있다. 움직임의 예상된 변화가 4개의 방향들 중 하나의 방향으로 돌아서는 경우의 예시 전략은, 가속도계를 30 Hz로 샘플링하고, 자이로스코프를 50 Hz로 샘플링하는 것을 포함할 수 있다. 움직임의 예상된 변화가 2개의 방향들 중 하나의 방향으로 돌아서는 경우의 예시 전략은, 가속도계를 20 Hz로 샘플링하고, 자력계를 10 Hz로 샘플링하는 것을 포함할 수 있다. 앞서 나타낸 바와 같이, 움직임의 임의의 특정한 예상된 변화를 위해 많은 샘플링 전략들이 이용가능할 수 있다.
[0054] 도 6에 예시된 특정 단계들은, 포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 예시 프로세스(600)를 제공한다는 것이 이해되어야 한다. 대안적인 실시예들은, 도시된 실시예들에 대한 변경들을 포함할 수 있다. 더욱이, 특정 애플리케이션들에 따라, 부가적인 특징들이 부가 또는 제거될 수 있다. 예를 들어, 실시예들은, 서버에 의해 전송된 위치 정보(예를 들어, 맵 데이터)를 모바일 디바이스를 이용하여 수신하는 것을 포함할 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 실시예들은, 모바일 디바이스에 관한 이력 정보(즉, 셀프-소싱) 및/또는 적어도 하나의 다른 모바일 디바이스로부터의 정보(즉, 크라우드 소싱)에 기초하여 위치 정보를 업데이트하는 것을 포함할 수 있다. 당업자는 많은 변형들, 수정들, 및 대안들을 인식할 것이다.
[0055] 도 7은 도 1의 포지셔닝 시스템(100)에서 활용될 수 있는 및/또는 도 5 및 도 6과 관련하여 설명된 것들과 같은 다양한 다른 실시예들에 의해 제공된 방법들을 수행하도록 구성될 수 있는 모바일 디바이스(105)의 실시예를 예시한다. 도 7은 단지, 다양한 컴포넌트들의 일반화된 예시를 제공하도록 의도되며, 다양한 컴포넌트들 중 임의의 컴포넌트 또는 모든 컴포넌트들이 적절하게 활용될 수 있다는 것을 주목해야 한다. 그러므로, 도 7은 개개의 시스템 엘리먼트들이 어떻게, 비교적 분리된 또는 비교적 더 많이 통합된 방식으로 구현될 수 있는지를 대략적으로 예시한다.
[0056] 도 7에 도시된 모바일 디바이스(105)의 컴포넌트들 중 일부 또는 모두가, 도 1의 위치 서버(들), 맵 서버(들), 및/또는 액세스 포인트(들)(130)와 같은, 본 명세서에서 설명된 다른 컴퓨팅 시스템들에서 활용될 수 있다는 것이 또한 주목될 수 있다. 모바일 디바이스(105)뿐만 아니라, 이러한 다른 시스템들에서, 도 7에 의해 예시된 컴포넌트들이 단일 디바이스에 로컬라이징되고 그리고/또는 상이한 물리적 위치들에 배치될 수 있는 다양한 네트워킹된 디바이스들 사이에 분산될 수 있다는 것이 주목될 수 있다.
[0057] 버스(707)를 통해 전기적으로 커플링될 수 있는 (또는 다른 방식으로 적절하게 통신될 수 있는) 하드웨어 엘리먼트들을 포함하는 모바일 디바이스(105)가 도시된다. 하드웨어 엘리먼트들은, 제한 없이, 하나 또는 둘 이상의 범용 프로세서들, 하나 또는 둘 이상의 특수-목적 프로세서들(이를 테면, DSP(digital signal processing) 칩들, 그래픽 가속 프로세서(graphics acceleration processor)들, ASIC(application specific integrated circuit)들 등) 및/또는 도 5 및 도 6에 예시된 방법들을 포함하는, 본 명세서에서 설명된 방법들 중 하나 또는 둘 이상을 수행하도록 구성될 수 있는 다른 프로세싱 구조 또는 수단을 포함할 수 있는 프로세싱 유닛(들)(710)을 포함할 수 있다. 도 7에 도시된 바와 같이, 몇몇 실시예들은 원하는 기능성에 따라, 별개의 DSP(720)를 가질 수 있다. 모바일 디바이스(105)는 또한, 제한 없이, 터치 스크린, 터치 패드, 마이크로폰, 버튼(들), 다이얼(들), 스위치(들) 등을 포함할 수 있는 하나 또는 둘 이상의 입력 디바이스들(770); 및 제한 없이, 디스플레이, LED(light emitting diode), 스피커들 등을 포함할 수 있는 하나 또는 둘 이상의 출력 디바이스들(715)을 포함할 수 있다.
[0058] 모바일 디바이스(105)는 또한, 제한 없이, 모뎀, 네트워크 카드, 적외선 통신 디바이스, 무선 통신 디바이스, 및/또는 칩셋(이를 테면, 블루투스™ 디바이스, IEEE 802.11 디바이스, IEEE 802.15.4 디바이스, WiFi 디바이스, WiMax 디바이스, (앞서 설명된 바와 같은) 셀룰러 통신 설비들 등) 등을 포함할 수 있는 무선 통신 인터페이스(730)를 포함할 수 있다. 무선 통신 인터페이스(730)는, 데이터가, 네트워크(이를 테면, 도 1의 인터넷(150) 및/또는 모바일 네트워크 제공자(140)), 다른 컴퓨터 시스템들, 및/또는 본 명세서에 설명된 임의의 다른 전자 디바이스들과 교환되도록 허용할 수 있다. 통신은 무선 신호들(734)을 전송 및/또는 수신하는 하나 또는 둘 이상의 무선 통신 안테나(들)(732)를 통해 수행될 수 있다. 원하는 기능성에 따라, 모바일 디바이스(105)는 트랜시버 기지국들(예를 들어, 도 1의 트랜시버 기지국(들)(120)) 및 액세스 포인트들(예를 들어, 도 1의 액세스 포인트(들)(130))과 통신하기 위해 별개의 트랜시버들을 포함할 수 있다.
[0059] 모바일 디바이스(105)는 배향 센서(들)(740)를 더 포함할 수 있다. 본 명세서에서 나타낸 바와 같이, 배향 센서들은 센서들을 포함할 수 있고, 그 센서들로부터 모바일 디바이스(105)의 배향이 결정될 수 있다. 이러한 센서들은, 제한 없이, 하나 또는 둘 이상의 가속도계(들)(742), 자이로스코프(들)(744), 카메라(들)(746), 자력계(들)(748) 등을 포함할 수 있다. 이러한 배향 센서(들)(740)는 도 2에 도시되고 이전에 설명된 가속도계(들)(230), 자이로스코프(들)(210), 카메라(들)(240), 자력계(들)(220)에 대응할 수 있다. 모바일 디바이스(105)는 앞서 설명된 바와 같이, 하나 또는 둘 이상의 고도계(들)(752)와 같은 다른 센서(들)(750)를 더 포함할 수 있다. 더욱이, 다른 센서(들)(750)는 또한, 마이크로폰(들), 근접각 센서(들), 광 센서(들) 등과 같은, 도 7에 도시되지 않은 센서(들)를 포함할 수 있다.
[0060] 모바일 디바이스의 실시예들은 또한, SPS 안테나(782)를 이용하여 (도 1의 SPS 위성들(110)과 같은) 하나 또는 둘 이상의 SPS 위성들로부터 신호들(784)을 수신할 수 있는 SPS 수신기(780)를 포함할 수 있다.
[0061] 모바일 디바이스(105)는 메모리(760)를 더 포함(및/또는 메모리(760)와 통신) 할 수 있다. 메모리(760)는, 제한 없이, 로컬 및/또는 네트워크 액세스가능 스토리지, 디스크 드라이브, 드라이브 어레이, 광학 스토리지 디바이스, 고체-상태 스토리지 디바이스, 이를 테면 "RAM(random access memory)", 및/또는 "ROM(read-only memory)"을 포함할 수 있고, 이는 프로그램가능하고, 플래시-업데이트가능한 등등이다. 이러한 스토리지 디바이스들은, 제한 없이, 다양한 파일 시스템들, 데이터베이스 구조들 등을 포함하는 임의의 적절한 데이터 스토어들을 구현하도록 구성될 수 있다.
[0062] 모바일 디바이스(105)의 메모리(760)는 또한, 본 명세서에 설명된 바와 같이, 다른 실시예들에 의해 제공된 방법들을 구현하도록 및/또는 시스템들을 구성하도록 설계될 수 있고 그리고/또는 다양한 실시예들에 의해 제공된 컴퓨터 프로그램들을 포함할 수 있는 하나 또는 둘 이상의 애플리케이션 프로그램들과 같은 운영 체제, 디바이스 드라이버들, 실행가능 라이브러리들 및/또는 다른 코드를 포함하는 소프트웨어 엘리먼트들(도시되지 않음)을 포함할 수 있다. 단지 예시로만, 도 5 및 도 6과 관련하여 설명된 것들과 같은, 앞서 논의된 방법(들)에 관하여 설명된 하나 또는 둘 이상의 절차들은, 모바일 디바이스(105)(및/또는 모바일 디바이스(105) 내의 프로세싱 유닛)(및/또는 포지셔닝 시스템의 다른 디바이스)에 의해 실행가능한 코드 및/또는 명령들로서 구현될 수 있다. 그 다음으로, 하나의 양상에서, 이러한 코드 및/또는 명령들은, 설명된 방법들에 따라 하나 또는 둘 이상의 동작들을 수행하도록 범용 컴퓨터(또는 다른 디바이스)를 구성 및/또는 적응시키기 위해 이용될 수 있다.
[0063] 실질적인 수정들이 특정 요건들에 따라 이루어질 수 있다는 것이 당업자들에게 명백할 것이다. 예를 들어, 커스터마이징된 하드웨어가 또한 이용될 수 있고 그리고/또는 특정 엘리먼트들이 하드웨어, 소프트웨어(휴대용 소프트웨어, 이를 테면, 애플릿(applet)들 등을 포함함), 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양쪽 모두로 구현될 수 있다. 또한, 네트워크 입력/출력 디바이스들과 같은 다른 컴퓨팅 디바이스들로의 연결이 이용될 수 있다.
[0064] 앞서 언급된 바와 같이, 일 양상에서, 몇몇 실시예들은, 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 방법들을 수행하도록 컴퓨터 시스템(이를 테면, 모바일 디바이스(105))을 이용할 수 있다. 실시예들의 세트에 따르면, 이러한 방법들의 절차들 중 일부 또는 모두는, 메모리(760)에 포함된 (운영 체제 및/또는 다른 코드에 포함될 수 있는) 하나 또는 둘 이상의 명령들의 하나 또는 둘 이상의 시퀀스들을 실행하는 프로세싱 유닛(들)(710)에 응답하여, 모바일 디바이스(105)에 의해 수행된다. 단지 예시로만, 메모리(760)에 포함된 명령들의 시퀀스들의 실행은, 프로세싱 유닛(들)(710)으로 하여금, 본 명세서에 설명된 방법들의 하나 또는 둘 이상의 절차들을 수행하도록 야기할 수 있다. 부가적으로 또는 대안적으로, 본 명세서에 설명된 방법들의 부분들은 전문화된 하드웨어를 통해 실행될 수 있다.
[0065] 본 명세서에서 논의된 방법들, 시스템들, 및 디바이스들은 예들이다. 다양한 실시예들은, 다양한 절차들 또는 컴포넌트들을 적절하게 생략, 대체, 또는 부가할 수 있다. 예를 들어, 특정 실시예들과 관련하여 설명된 특징들은 다양한 다른 실시예들에서 결합될 수 있다. 실시예들의 상이한 양상들 및 엘리먼트들이 유사한 방식으로 결합될 수 있다. 본 명세서에 제공된 도면들의 다양한 컴포넌트들은 하드웨어 및/또는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 또한, 기술은 발전되며, 따라서, 대부분의 엘리먼트들은, 본원의 범주를 그러한 특정 예들로 제한하지 않는 예들이다.
[0066] 실시예들의 완전한 이해를 제공하기 위해, 특정 상세들이 본원에서 제공된다. 그러나, 실시예들은 이러한 특정 상세들 없이 실시될 수 있다. 예를 들어, 잘-알려진 회로들, 프로세스들, 알고리즘들, 구조들, 및 기법들은, 실시예들을 모호하게 하는 것을 회피하기 위해, 불필요한 상세 없이 도시되었다. 본원은 단지 예시 실시예들만을 제공하며, 본 발명의 범주, 적용가능성, 또는 구성을 제한하도록 의도되지 않는다. 오히려, 실시예들의 앞서의 설명은, 본 발명의 실시예들을 구현하는 것을 가능하게 하는 설명을 당업자들에게 제공할 것이다. 본 발명의 사상 및 범주로부터 벗어남이 없이, 엘리먼트들의 기능 및 어레인지먼트 내에서 다양한 변경들이 이루어질 수 있다.
[0067] 주로 일반적 용법의 이유들로, 이러한 신호들을 비트들, 정보, 값들, 엘리먼트들, 심볼들, 캐릭터들, 변수들, 항들, 숫자들, 수사들 등으로 나타내는 것이 때때로 편리한 것으로 증명되었다. 그러나, 이러한 또는 유사한 용어들 모두는 적절한 물리적 양들과 연관될 것이고, 단지 편리한 라벨들일 뿐이라는 것이 이해되어야 한다. 구체적으로 달리 명시되지 않는 한, 앞서의 논의로부터 명백한 바와 같이, 본 명세서 전체에 걸쳐, "프로세싱", "컴퓨팅", "계산", "결정", "확인", "식별", "연관시킴", "측정", "수행" 등과 같은 용어들을 활용한 논의들이, 특수 목적 컴퓨터 또는 유사한 특수 목적 전자 컴퓨팅 디바이스와 같은 특정 장치의 동작들 또는 프로세스들을 나타낸다는 것이 인식된다. 그러므로, 본 명세서의 맥락에서, 특수 목적 컴퓨터 또는 유사한 특수 목적 전자 컴퓨팅 디바이스는, 특수 목적 컴퓨터 또는 유사한 특수 목적 전자 컴퓨팅 디바이스의 메모리들, 레지스터들, 또는 다른 정보 스토리지 디바이스들, 송신 디바이스들, 또는 디스플레이 디바이스들 내에서, 통상적으로 물리적 전자, 전기 또는 자기 양들로서 표현된 신호들을 조작 또는 변환할 수 있다.
[0068] 본 명세서에서 이용된 바와 같은 용어들 "및" 그리고 "또는"은, 이러한 용어들이 사용되는 맥락에 따라 적어도 부분적으로 좌우되는 것으로 또한 예상되는 여러 가지 의미들을 포함할 수 있다. 통상적으로, A, B, 또는 C와 같은 목록을 연관시키기 위해 이용되는 경우, "또는"은 A, B, 또는 C ― 여기서는 배타적 의미로 이용됨 ― 뿐만 아니라, A, B, 및 C ― 여기서는 포함적 의미로 이용됨 ― 도 의미하도록 의도된다. 부가하여, 본 명세서에서 이용된 바와 같은 용어 "하나 또는 둘 이상"은 임의의 특징, 구조, 또는 특성을 단수형으로 설명하기 위해 이용될 수 있거나, 특징들, 구조들 또는 특성들의 어떤 결합을 설명하기 위해 사용될 수 있다. 그러나, 이는 단지 예시적 예일 뿐이고 청구되는 특허 대상은 이러한 예로 제한되지 않는다는 것이 주목되어야 한다. 더욱이, A, B, 또는 C와 같은 목록을 연관시키기 위해 이용되는 경우, 용어 "중 적어도 하나"는 A, AB, AA, AAB, AABBCCC 등과 같은, A, B, 및/또는 C의 임의의 결합을 의미하는 것으로 해석될 수 있다.
[0069] 여러 실시예들이 설명되었지만, 본원의 사상으로부터 벗어남이 없이 다양한 수정들, 대안적 구성들, 및 동등물들이 이용될 수 있다. 예를 들어, 앞서의 엘리먼트들은 단지, 더 큰 시스템의 컴포넌트일 수 있고, 다른 규칙들이 우선할 수 있거나, 본 발명의 애플리케이션을 다른 방식으로 수정할 수 있다. 또한, 다수의 단계들은 앞서의 엘리먼트들이 고려되기 전에, 고려되는 동안, 또는 고려된 후에 착수될 수 있다. 따라서, 앞서의 설명은 본원의 범주를 제한하지 않는다.

Claims (44)

  1. 포지셔닝 시스템(positioning system)에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 방법으로서,
    건물의 맵 데이터를 획득하는 단계 ― 상기 맵 데이터는 상기 건물의 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들을 나타냄 ―;
    상기 건물의 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들에 관하여, 상기 모바일 디바이스의 위치를 결정하는 단계;
    상기 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들에 관하여, 상기 모바일 디바이스가 움직이는 방향을 결정하는 단계;
    상기 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들의 적어도 하나의 특징(feature) 및 상기 결정된 방향에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 움직임의 예상된 변화를 결정하는 단계; 및
    상기 움직임의 예상된 변화에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를, 프로세싱 유닛을 이용하여 조정하는 단계
    를 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 샘플링 레이트를 조정하기 위한 하나의 옵션을 복수의 옵션들로부터 선택하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 샘플링 레이트를 조정하는 단계는, 상기 선택된 옵션에 기초하여 상기 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하는 단계를 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 옵션을 선택하는 단계는,
    상기 모바일 디바이스의 헤딩(heading),
    시각(time of day),
    상기 모바일 디바이스의 결정된 배터리 레벨, 또는
    상기 적어도 하나의 배향 센서의 최소 요구 정확성 레벨(minimum required accuracy level)
    중 적어도 하나에 기초하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 배향 센서는,
    자이로스코프(gyroscope),
    자력계(magnetometer),
    가속도계(accelerometer), 또는
    카메라
    중 적어도 하나를 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 움직임의 예상된 변화에 기초하여 고도계(altimeter)의 샘플링 레이트를 조정하는 단계
    를 더 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 방법.
  6. 삭제
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 맵 데이터는,
    상기 모바일 디바이스의 사용자에 의해 관여된 예상된 활동, 또는
    위치 유형
    중 적어도 하나를 더 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 사용자에 의해 관여된 예상된 활동은,
    상기 모바일 디바이스에 관한 이력 정보(historical information), 또는
    적어도 하나의 다른 모바일 디바이스로부터의 정보
    중 어느 하나 또는 양쪽 모두에 기초하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 맵 데이터는 서버에 의해 전송되고 그리고 상기 모바일 디바이스에 의해 수신되는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하는 단계는,
    배향 센서의 샘플링 레이트를 감소시키는 단계,
    배향 센서의 샘플링 레이트를 증가시키는 단계,
    배향 센서의 샘플링을 중지하는 단계, 또는
    배향 센서의 샘플링을 시작하는 단계
    중 적어도 하나를 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스의 위치를 결정하는 단계는, RTT(round trip time) 또는 RSSI(received signal strength indication) 중 어느 하나 또는 양쪽 모두의 측정치들을 취하는 단계를 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 방법.
  12. 포지션 결정을 위해 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하도록 구성된 모바일 디바이스로서,
    적어도 하나의 배향 센서;
    무선 통신 인터페이스;
    메모리; 및
    상기 적어도 하나의 배향 센서, 상기 무선 통신 인터페이스, 및 상기 메모리와 통신가능하게 커플링된 프로세싱 유닛
    을 포함하고,
    상기 프로세싱 유닛은,
    건물의 맵 데이터를 획득하고 ― 상기 맵 데이터는 상기 건물의 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들을 나타냄 ―;
    상기 건물의 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들에 관하여, 상기 모바일 디바이스의 위치를 결정하고;
    상기 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들에 관하여, 상기 모바일 디바이스가 움직이는 방향을 결정하고;
    상기 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들의 적어도 하나의 특징 및 상기 결정된 방향에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 움직임의 예상된 변화를 결정하고; 그리고
    상기 움직임의 예상된 변화에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하도록 구성되는,
    포지션 결정을 위해 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하도록 구성된 모바일 디바이스.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은, 상기 샘플링 레이트를 조정하기 위한 하나의 옵션을 복수의 옵션들로부터 선택하도록 추가로 구성되고,
    상기 샘플링 레이트를 조정하는 것은, 상기 선택된 옵션에 기초하여 상기 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하는 것을 포함하는,
    포지션 결정을 위해 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하도록 구성된 모바일 디바이스.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    상기 모바일 디바이스의 헤딩,
    시각,
    상기 모바일 디바이스의 결정된 배터리 레벨, 또는
    상기 적어도 하나의 배향 센서의 최소 요구 정확성 레벨
    중 적어도 하나에 기초하여 상기 옵션을 선택하도록 구성되는,
    포지션 결정을 위해 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하도록 구성된 모바일 디바이스.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 배향 센서는,
    자이로스코프,
    자력계,
    가속도계, 또는
    카메라
    중 적어도 하나를 포함하는,
    포지션 결정을 위해 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하도록 구성된 모바일 디바이스.
  16. 제 12 항에 있어서,
    고도계
    를 더 포함하고,
    상기 프로세싱 유닛은, 상기 움직임의 예상된 변화에 기초하여 상기 고도계의 샘플링 레이트를 조정하도록 추가로 구성되는,
    포지션 결정을 위해 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하도록 구성된 모바일 디바이스.
  17. 삭제
  18. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은, 상기 맵 데이터로부터,
    상기 모바일 디바이스의 사용자에 의해 관여된 예상된 활동, 또는
    위치 유형
    중 적어도 하나를 결정하도록 구성되는,
    포지션 결정을 위해 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하도록 구성된 모바일 디바이스.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 사용자에 의해 관여된 예상된 활동은, 상기 모바일 디바이스에 관하여 상기 메모리에 저장된 이력 정보에 기초하는,
    포지션 결정을 위해 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하도록 구성된 모바일 디바이스.
  20. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은, 상기 무선 통신 인터페이스를 통해 상기 맵 데이터를 수신하도록 추가로 구성되는,
    포지션 결정을 위해 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하도록 구성된 모바일 디바이스.
  21. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은,
    배향 센서의 샘플링 레이트를 감소시키는 것,
    배향 센서의 샘플링 레이트를 증가시키는 것,
    배향 센서의 샘플링을 중지하는 것, 또는
    배향 센서의 샘플링을 시작하는 것
    중 적어도 하나를 수행함으로써, 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하도록 구성되는,
    포지션 결정을 위해 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하도록 구성된 모바일 디바이스.
  22. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛은, RTT(round trip time) 측정치들 또는 RSSI(received signal strength indication) 측정치들 중 어느 하나 또는 양쪽 모두를 취함으로써, 상기 모바일 디바이스의 위치를 결정하기 위해 상기 무선 통신 인터페이스를 이용하도록 구성되는,
    포지션 결정을 위해 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하도록 구성된 모바일 디바이스.
  23. 명령들이 저장되어 있는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 명령들은, 프로세싱 유닛으로 하여금,
    건물의 맵 데이터를 획득하게 하고 ― 상기 맵 데이터는 상기 건물의 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들을 나타냄 ―;
    상기 건물의 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들에 관하여, 모바일 디바이스의 위치를 결정하게 하고;
    상기 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들에 관하여, 상기 모바일 디바이스가 움직이는 방향을 결정하게 하고;
    상기 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들의 적어도 하나의 특징 및 상기 결정된 방향에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 움직임의 예상된 변화를 결정하게 하고; 그리고
    상기 움직임의 예상된 변화에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하게 하기 위한 것인,
    명령들이 저장되어 있는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛으로 하여금, 상기 샘플링 레이트를 조정하기 위한 하나의 옵션을 복수의 옵션들로부터 선택하게 하기 위한 명령들
    을 더 포함하고,
    상기 샘플링 레이트를 조정하는 것은, 상기 선택된 옵션에 기초하여 상기 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하는 것을 포함하는,
    명령들이 저장되어 있는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  25. 제 24 항에 있어서,
    상기 옵션을 선택하는 것은,
    상기 모바일 디바이스의 헤딩,
    시각,
    상기 모바일 디바이스의 결정된 배터리 레벨, 또는
    상기 적어도 하나의 배향 센서의 최소 요구 정확성 레벨
    중 적어도 하나에 기초하는,
    명령들이 저장되어 있는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  26. 제 23 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛으로 하여금, 상기 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하게 하기 위한 명령들은,
    상기 프로세싱 유닛으로 하여금,
    자이로스코프,
    자력계,
    가속도계, 또는
    카메라
    중 적어도 하나의 샘플링 레이트를 조정하게 하기 위한 명령들을 포함하는,
    명령들이 저장되어 있는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  27. 제 23 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛으로 하여금, 상기 움직임의 예상된 변화에 기초하여 고도계의 샘플링 레이트를 조정하게 하기 위한 명령들
    을 더 포함하는,
    명령들이 저장되어 있는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  28. 삭제
  29. 제 23 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛으로 하여금, 상기 맵 데이터로부터,
    상기 모바일 디바이스의 사용자에 의해 관여된 예상된 활동, 또는
    위치 유형
    중 적어도 하나를 결정하게 하기 위한 명령들
    을 더 포함하는,
    명령들이 저장되어 있는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  30. 제 23 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛으로 하여금,
    상기 모바일 디바이스에 관한 이력 정보, 또는
    적어도 하나의 다른 모바일 디바이스로부터의 정보
    중 어느 하나 또는 양쪽 모두에 기초하여, 상기 맵 데이터를 업데이트하게 하기 위한 명령들
    을 더 포함하는,
    명령들이 저장되어 있는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  31. 제 23 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛으로 하여금, 무선 통신 인터페이스를 통해 상기 맵 데이터를 획득하게 하기 위한 명령들
    을 더 포함하는,
    명령들이 저장되어 있는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  32. 제 23 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛으로 하여금, 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하게 하기 위한 명령들은,
    상기 프로세싱 유닛으로 하여금,
    배향 센서의 샘플링 레이트를 감소시키는 것,
    배향 센서의 샘플링 레이트를 증가시키는 것,
    배향 센서의 샘플링을 중지하는 것, 또는
    배향 센서의 샘플링을 시작하는 것
    중 적어도 하나를 수행하게 하기 위한 명령들을 포함하는,
    명령들이 저장되어 있는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  33. 제 23 항에 있어서,
    상기 프로세싱 유닛으로 하여금, 상기 모바일 디바이스의 위치를 결정하게 하기 위한 명령들은, 상기 프로세싱 유닛으로 하여금, RTT(round trip time) 또는 RSSI(received signal strength indication) 중 어느 하나 또는 양쪽 모두의 측정치들을 취하게 하기 위한 명령들을 포함하는,
    명령들이 저장되어 있는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  34. 포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 시스템으로서,
    건물의 맵 데이터를 획득하기 위한 수단 ― 상기 맵 데이터는 상기 건물의 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들을 나타냄 ―;
    상기 건물의 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들에 관하여, 상기 모바일 디바이스의 위치를 결정하기 위한 수단;
    상기 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들에 관하여, 상기 모바일 디바이스가 움직이는 방향을 결정하기 위한 수단;
    상기 하나 또는 그 초과의 물리적 경계들의 적어도 하나의 특징 및 상기 결정된 방향에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 움직임의 예상된 변화를 결정하기 위한 수단; 및
    상기 움직임의 예상된 변화에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하기 위한 수단
    을 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 시스템.
  35. 제 34 항에 있어서,
    상기 샘플링 레이트를 조정하기 위한 하나의 옵션을 복수의 옵션들로부터 선택하기 위한 수단
    을 더 포함하고,
    상기 샘플링 레이트를 조정하기 위한 수단은, 상기 선택된 옵션에 기초하여 상기 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하기 위한 수단을 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 시스템.
  36. 제 35 항에 있어서,
    상기 옵션을 선택하기 위한 수단은,
    상기 선택이,
    상기 모바일 디바이스의 헤딩,
    시각,
    상기 모바일 디바이스의 결정된 배터리 레벨, 또는
    상기 적어도 하나의 배향 센서의 최소 요구 정확성 레벨
    중 적어도 하나에 기초하게 하도록 구성되는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 시스템.
  37. 제 34 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하기 위한 수단은,
    자이로스코프,
    자력계,
    가속도계, 또는
    카메라
    중 적어도 하나의 샘플링 레이트를 조정하기 위한 수단을 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 시스템.
  38. 제 34 항에 있어서,
    상기 움직임의 예상된 변화에 기초하여 고도계의 샘플링 레이트를 조정하기 위한 수단
    을 더 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 시스템.
  39. 삭제
  40. 제 34 항에 있어서,
    상기 맵 데이터로부터,
    상기 모바일 디바이스의 사용자에 의해 관여된 예상된 활동, 또는
    위치 유형
    중 적어도 하나를 결정하기 위한 수단
    을 더 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 시스템.
  41. 제 34 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스에 관한 이력 정보, 또는
    적어도 하나의 다른 모바일 디바이스로부터의 정보
    중 어느 하나 또는 양쪽 모두에 기초하여, 상기 맵 데이터를 업데이트하기 위한 수단
    을 더 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 시스템.
  42. 제 34 항에 있어서,
    무선 통신 인터페이스를 통해 상기 맵 데이터를 획득하기 위한 수단
    을 더 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 시스템.
  43. 제 34 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 배향 센서의 샘플링 레이트를 조정하기 위한 수단은,
    배향 센서의 샘플링 레이트를 감소시키는 것,
    배향 센서의 샘플링 레이트를 증가시키는 것,
    배향 센서의 샘플링을 중지하는 것, 또는
    배향 센서의 샘플링을 시작하는 것
    중 적어도 하나를 수행하기 위한 수단을 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 시스템.
  44. 제 34 항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스의 위치를 결정하기 위한 수단은, RTT(round trip time) 또는 RSSI(received signal strength indication) 중 어느 하나 또는 양쪽 모두의 측정치들을 취하기 위한 수단을 포함하는,
    포지셔닝 시스템에서 모바일 디바이스의 배향 센서 샘플링을 적응적으로 조정하기 위한 시스템.
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