KR102421930B1 - 불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

모바일 디바이스의 불안정한 센서를 캘리브레이트한다. 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 시스템과 방법은, 모바일 디바이스의 센서로부터의 임의의 측정치를 사용하지 않고 모바일 디바이스의 제1 추정 위치를 결정하고, 센서로부터의 측정치를 사용하여 모바일 디바이스의 제2 추정 위치를 생성하고, 제1 추정 위치와 제2 추정 위치를 사용하여 센서의 센서 오차를 추정하고, 및 센서 오차를 사용하여, 센서로부터의 하나 이상의 측정치를 조절하기 위한 캘리브레이션 값을 결정한다.

Description

불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 시스템 및 방법
스마트 폰과 그 밖의 모바일 디바이스는 모션을 검출하고, 모바일 디바이스의 추정된 위치를 생성하기 위해 다양한 센서를 사용한다. 이러한 센서는 압력 센서, 가속도계, 자이로스코프 및 자력계를 포함한다. 이러한 센서는 전형적을 비용이 저렴하여 불안정한데, 센서가 시간이 지남에 따라 드리프트를 겪게되기 때문이고, 이는 진정한 압력이나 움직임으로부터 허용가능한 스레숄드 값 이내에 있지 않은 압력이나 움직임의 오류 측정을 야기한다. 드리프트는 환경의 불안정한 센서의 측정이 시간이 지남에 따라 이들 환경의 진정한 값에서 벗어나는 현상인데, 가령, 센서가 움직이지 않을 때, 제로 모션의 값이 서서히 제로로부터 멀리 드리프트한다. 드리프트는 단조로울 수 있고, 또는 서서히 방향을 바꾸고 드리프트가 축적된 제로를 향해 되돌아올 수 있다. 드리프트가 예측가능하게 모델링될 수 없기 때문에, 미리 교정 모델을 결정하기 어렵다.
불안정한 센서의 사용에 의존하여, 드리프트는 현저한 효과를 가질 수 있다. 예를 들어, 움직임이 발생하지 않을 때, 가속도계는 심지어 약간의 가속도를 나타낸다면, 모바일 디바이스의 움직임을 추적하기 위한 응용예는, 모바일 디바이스가 측정이 시작되는 스폿으로부터 실제로 멀어지게 이동한다고 가정할 수 있다. 마찬가지로, 압력 센서에 의한 측정이 실제 압력으로부터 멀리 드리프트되기 시작하면, 부정확하게 측정된 압력값을 사용하여 모바일 디바이스의 고도를 추정하는 것은, 응급 응답이나 다른 응용예에 사용될 수 없는 현저하게 오류가 있는 추정된 고도를 야기할 것이다. 불안정한 센서가 제조의 시간이나 설치의 시간에 캘리브레이트될 때에도, 이러한 센서는, 시간에 걸쳐 사용될 때, 필드에서 여전히 드리프트되기 쉽다. 그러므로, 불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 필요성이 있다.
도 1은 불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 동작 환경을 나타낸다.
도 2a는 모바일 디바이스의 압력 센서나 관성 센서를 사용하지 않으면서, 모바일 디바이스의 추정된 위치를 생성하기 위한 프로세스를 나타낸다.
도 2b는 모바일 디바이스의 압력 센서나 관성 센서를 사용하여, 모바일 디바이스의 추정된 위치를 생성하기 위한 프로세스를 나타낸다.
도 3은 모바일 디바이스의 불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 프로세스를 나타낸다.
도 4는 모바일 디바이스의 불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 시스템을 나타낸다.
도 5는 불안정한 센서에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 제1 추정된 위치를 결정하기 위한 프로세스를 나타낸다.
도 6은 불안정한 센서에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 제1 추정된 위치를 결정하기 위한 또 다른 프로세스를 나타낸다.
도 7은 불안정한 센서에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스가 외부에 있다고 결정하기 위한 프로세스를 나타낸다.
도 8은 불안정한 센서에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스가 외부에 있다고 결정하기 위한 또 다른 프로세스를 나타낸다.
도 9는 불안정한 센서에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스가 외부에 있다고 결정하기 위한 또 다른 프로세스를 나타낸다.
도 10은 불안정한 센서에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 추정된 고도를 결정하기 위한 프로세스를 나타낸다.
도 11은 불안정한 센서에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 추정된 고도를 결정하기 위한 또 다른 프로세스를 나타낸다.
도 12는 불안정한 센서에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 추정된 위치를 결정하기 위한 프로세스를 나타낸다.
도 13은 모바일 디바이스가 이전에 점유했던 위치로 모바일 디바이스가 되돌아왔다고 결정하기 위해, 불안정한 센서에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하기 위한 프로세스를 나타낸다.
도 14는 모바일 디바이스가 이전에 점유했던 위치로 모바일 디바이스가 되돌아왔다고 결정하기 위해, 불안정한 센서에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하기 위한 또 다른 프로세스를 나타낸다.
도 15는 결정된 센서 오차 및 선택적으로 이전에 기록된 센서 오차를 사용하여, 불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 프로세스를 나타낸다.
도 16은 결정된 센서 오차 및 이전에 기록된 센서 오차 및 선택적으로 온도 측정치와 이전에 기록된 온도 측정치를 사용하여, 불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 또 다른 프로세스를 나타낸다.
도 17은 센서 온도의 함수로서 센서 오차의 다항 맞춤(polynomial fit)을 나타낸다.
불안정한 센서를 캘리브레이트하기위한 시스템과 방법이 이하에 개시된다. 도 1에 도시된 불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 작업 환경(100)이 처음에 주의를 끈다. 작업 환경(100)은 지상 송신기(110)의 네트워크, 임의의 수의 모바일 디바이스(120) 및 서버(130)를 포함한다. 송신기(110) 및 모바일 디바이스(120)는 다양한 자연적인 구조물 또는 인공 구조물(가령, 빌딩(190))의 내부나 외부에 다양한 고도 또는 깊이에 위치될 수 있다. 신호(113, 153 및 163)는 모바일 디바이스(120)와 송신기(110), 위성(150) 및/또는 다른 노드(160) 사이에서, 알려진 무선 또는 유선 전송 기술을 사용하여, 각각 교환된다. 송신기(110)는 하나 이상의 공통 멀티플렉싱 파라미터, 가령, 타임 슬롯, 의사랜덤 시퀀스 또는 주파수 오프셋을 사용하여, 신호(113)를 송신할 수 있다. 서버(130) 및 모바일 디바이스(120)는 서로 정보를 교환할 수 있다.
모바일 디바이스(가령, 임의의 모바일 디바이스(120))의 추정 위치를 생성하기 위한 두 개의 프로세스가 도 2a 및 도 2b에 도시된다. 모바일 디바이스의 압력 센서나 관성 센서로부터의 측정치를 사용하지 않고, 모바일 디바이스의 추정 위치를 생성하기 위한 프로세스가 도 2a에 제공된다. 모바일 디바이스의 압력 센서나 관성 센서로부터의 측정치를 사용하여, 모바일 디바이스의 추정 위치를 생성하기 위한 프로세스가 도 2b에 제공된다. 추정 위치는, 위도, 경도 및/또는 고도, x, y 및/또는 z 좌표, 각 좌표 또는 기술 분야에서 알려진 다른 표현으로 표현될 수 있다.
도 2a에 도시된 바와 같이, 포지셔닝 신호는, 기술 분야에서 알려진 바와 같이, 단계(201)에서 모바일 디바이스에서 수신된다. 또한, 포지셔닝 신호는 흔히 레인징 신호라고 한다. 일 실시예에서, 포지셔닝 신호는, 기술 분야에서 알려진 바와 같이, 모바일 디바이스의 안테나에 의해 수신된다. 포지셔닝 신호는, 위성(150)을 포함하는 GNSS 포지셔닝 시스템으로부터의 신호(153) 및/또는 송신기(110)를 포함하는 지상 포지셔닝 시스템으로부터의 신호(113)를 포함할 수 있다.
각각의 비콘과 모바일 디바이스 간의 범위(range)는, 단계(203)에서, 수신된 포지셔닝 신호를 사용하여 추정된다. 일 실시예에서, 프로세서 또는 기술 분야에서 알려진 다른 적절한 머신에 의해, 범위가 추정된다. 비콘과 모바일 디바이스 간의 각각의 범위는, 모바일 디바이스에 의해 수신되기 전에, 그 비콘으로부터 송신되는 포지셔닝 신호에 의해 이동된 거리로서 추정될 수 있다. 전송 시간 및 그 포지셔닝 신호의 수신 시간과 같은 위치 정보가 알려지면, 빛의 속도와 이들 시간 차이의 곱은 그 비콘에서 모바일 디바이스까지의 포지셔닝 신호에 의해 이동된 거리의 추정치를 제공할 것이다.
단계(205)에서, 모바일 디바이스의 추정 위치는 추정 범위와 보조 데이터(가령, 비콘의 위치)를 사용하여 생성된다. 일 실시예에서, 추정 위치는 프로세서 또는 기술 분야에서 알려진 다른 적절한 머신에 의해 생성된다. 서로 다른 비콘으로부터의 서로 다른 포지셔닝 신호에 대응되는 서로 다른 추정 범위를 사용하여, 그리고, 이들 비콘의 위치와 같은 보조 데이터를 사용하여, 모바일 디바이스의 추정 위치를 생성하기 위한 하나의 잘 알려진 접근법이 삼변 측량법으로 알려져 있다. 참고로, 포지셔닝 신호를 사용하여, 모바일 디바이스의 추정 위치를 생성하기 위한 특정한 방법은 2012년 3월 6일에 발행된, 미국 특허 번호 8,130,141에 기술된다.
불행하게도, 포지셔닝 신호에 의해 이동된 비콘에서 모바일 디바이스까지의 거리는, 항상 "시선" 경로, 즉, 비콘과 모바일 디바이스 간의 최단 거리를 따라 발생하는 것은 아니다. 실제로, 비콘과 모바일 디바이스 간의 물체(가령, 빌딩, 벽, 문)에 장애물의 개입은, 포지셔닝 신호가 모바일 디바이스에 도달하기 전에, 연속적인 개입 장애물들 간에 복수의 경로를 따라 이동하게 한다. 이들 복수의 경로의 합산은 전형적으로, 시선 경로보다 훨씬 더 길다. 복수의 경로의 합산을 사용하여, 비콘과 모바일 디바이스 간의 추정 범위로 모바일 디바이스의 위치를 추정하는 것은 오차가 있는 추정 위치를 초래할 것이다. 이러한 오차가 있는 추정 위치를 사용하는 것은 허용될 수 없다. 그러므로, 모바일 디바이스의 압력 센서나 관성 센서로부터의 측정치를 사용하여, 모바일 디바이스의 추정 위치를 생성하기 위해, 도 2b에 도시된 프로세스를 포함하는 다른 접근법이 사용될 수 있다.
도 2b에서 제공된 바와 같이, 측정치는, 단계(207)에서, 모바일의 센서에 의해 생성된다. 일 실시예에서, 모바일 디바이스에서 대기압의 측정치는, 기술 분야에서 알려진 바와 같이, 압력 센서를 사용하여 생성된다. 또 다른 실시예에서, 모바일 디바이스의 이동의 측정치는, 기술 분야에서 알려진 바와 같이, 관성 센서를 사용하여 생성된다. 단계(209)에서, 모바일 디바이스의 추정 위치는 측정치를 사용하여 생성된다. 또한, 다른 정보는 추정 위치를 생성하는데 사용된다.
단계(209)의 일 실시예에서, 추정 위치(가령, 추정 고도)는 모바일 디바이스의 압력 센서에 의한 압력의 측정치 및 서로 다른 위치에서, 압력과 온도를 측정하는 기준 센서로부터의 보조 데이터를 사용하여 생성된다. 압력의 측정치를 사용하여, 모바일 디바이스의 고도를 추정하는 하나의 예시가 2012년 7월 19일에 간행된, 미국 출원 공개 번호 US 2012/0182180에 기술된 알티미터/바로메트릭-기반 접근법이다. 예를 들어, 기준 압력(Preference), 기준 온도(T) 및 모바일 디바이스에 의해 측정된 압력(Pmobile device)은 다음과 같이, 모바일 디바이스의 고도(Altitudeestimated)를 추정하는데 사용될 수 있는데,
Figure 112019027160369-pct00001
, 여기서, g는 중력에 의한 가속도에 대응되고, R은 보편 기체 상수이고, M은 건조한 공기의 몰 질량이다. 기준 압력(Preference)은 기준 압력 센서로부터의 압력의 측정치일 수 있거나, 기준 압력 센서로부터의 압력의 측정치에 기초하는 기준 고도에 대한 추정 압력일 수 있다.
단계(209)의 또 다른 실시예에서, 추정 위치(가령, 일차원, 이차원 또는 삼차원에서)는 모바일 디바이스의 이전 추정 위치로부터 모바일 디바이스의 측정된 이동을 사용하여 생성된다. 측정된 이동을 사용하여, 모바일 디바이스의 위치를 추정하는 하나의 예시는, 기술 분야에서 알려진 바와 같이, 모바일 디바이스의 관성 센서에 의해 측정되었던 속도로부터 변환되는 거리에 의해, 저장소로부터 수신된 모바일 디바이스의 이전 추정 위치를 조정하는 것을 포함한다.
불행하게도, 모바일 디바이스의 측정된 압력이나 측정된 이동을 사용하여 생성된 추정 위치는, 측정된 압력이나 측정된 이동이 측정치를 생성했던 센서의 드리프트에 의해 야기된 허용불가능한 오차에 처하게 될 때, 부정확할 수 있다. 드리프트는 단조로울 수 있고, 또는 서서히 방향을 변하여 제로 축적된 드리프트를 향해 되돌아올 수 있다. 허용불가능한 오차를 생성하는 불안정한 상태로 센서가 드리프트하는 시간 스케일은 몇 분에서 몇 일, 몇 주 또는 더 긴 것 중 임의의 것일 수 있다. 시간 스케일은 센서가 얼마나 자주 캘리브레이트되어야 하는지 결정할 것이다. 일 실시예에서, 허용불가능한 오차는, 환경(가령, 압력 센서에 대한 12 Pa 또는 20 Pa)에 의존하는 값으로 오차 설정의 스레숄드 양을 초과하는 오차이다.
불안정한 센서로부터의 측정치가 위치를 추정하는데 사용될 때, 오차가 모바일 디바이스의 추정 위치로 도입되기 때문에, 측정치 내의 오차를 추정하고, 불안정한 센서에 의해 미래의 측정치를 캘리브레이트하기 위해, 그 추정된 오차를 사용하는 것이 바람직하다. 모바일 디바이스의 추정 위치가 불안정한 센서로부터의 오차 있는 측정치를 사용하지 않으면서 결정될 수 있다면, 불안정한 센서의 드리프트에 의한 오차가 측정되고, 시간이 지남에 따라 기록될 수 있다. 일 실시예에서, 불안정한 센서의 드리프트에 의한 오차는, 모바일 디바이스의 위치의 두 개의 추정치를 비교하고, 오차를 추정하기 위해 두 개의 추정치 간의 차이를 사용하고, 그리고 나서, 센서에 대한 캘리브레이션 값을 생성하기 위해 오차를 사용함에 의해, 측정되고 시간이 지남에 따라 기록될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 위치의 두 개의 추정치는 바람직하게는, 불안정한 센서로부터의 오차 있는 측정치를 사용하지 않고 결정된 제1 추정 위치 및 불안정한 센서로부터의 오차 있는 측정치를 사용하여 결정된 제2 추정 위치를 포함한다.
일부 경우에, 오직 하나의 오차는, 시간이 지남에 따른 센서 오차를 기록하고 결합할 필요 없이, 캘리브레이션 값으로 사용된다. 그러나, 센서 드리프트의 추정치가 확률적이고, 대부분의 시간에 센서 오차의 유용한 측정치를 제공함에도 불구하고, 임의의 개개의 센서 측정치는 상당한 양의 측정치 잡음을 가질 수 있다. 운이 좋게도, 측정치의 스레숄드 개수(N)가 수집되면(여기서, N은 환경에 의존하여 가변할 수 있음), 특이치는 폐기되고, 측정치의 일반적인 추세가 형성될 수 있다. 이러한 추세는 시간이 지남에 따른 센서 오차를 나타낸다. 그러므로, 시간이 지남에 따라 기록된 센서 오차의 변화를 관측함에 의해, 드리프트에 의한 센서 오차는, 결정된 센서 캘리브레이션 값이나 이전 캘리브레이션 값(가령, 이전 공장 캘리브레이션 값) 등을 조절함에 의해 식별되고 교정될 수 있다.
센서 오차를 측정하기 위한 두 개의 일반적인 접근법이 있다. 첫번째 접근법은, (a) 모바일 디바이스가 언제 알려진 위치에 있는지를 결정하는 단계, (b) 불안정한 센서의 측정치를 사용하여, 알려진 위치와 결정되었던 추정 위치 간의 차이를 계산하는 단계와, (c) 불안정한 센서로부터의 측정치에서의 오차를 결정하기 위해 계산된 차이를 사용하는 단계와, 및 (d) 측정치 및 불안정한 센서로부터의 미래 측정치를 캘리브레이트하기 위해, 오차를 사용하는 단계를 포함한다. 첫 번째 접근법은 센서 오차의 절대적 측정치를 제공한다. 그러나, 모바일 디바이스가 알려진 정확한 위치에 있을 기회는 제한될 수 있다. 그러므로, 두번째 접근법이 필요할 수 있다. 두 번째 접근법은 상대적인 접근법이다. 이는, 모바일 디바이스가 과거에 있었던 위치로, 모바일 디바이스가 되돌아오는 것이 형성될 수 있다면, 과거에 결정된 추정 위치와 모바일 디바이스의 현재 추정 위치 간의 차이는, 두 개의 측정치 간의 시간이 지남에 따른 불안정한 센서의 드리프트에 의한 측정 오차를 결정하는데 사용될 수 있다는 것이다.
모바일 디바이스의 불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 캘리브레이팅에 대한 세부사항은, 모바일 디바이스의 불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 프로세스를 나타내는 도 3을 참조하여 아래에서 제공된다. 진행중인 센서 캘리브레이션에 대한 기회는, 주기적, 모바일 디바이스의 사용자에 의해 지시되는 바와 같이 비주기적, 모바일 디바이스에서 활성화되는 다른 프로세스나 애플리케이션을 사용하는 이벤트의 발생이나 시간에 발생할 수 있다. 본원에서 기술되는 각각의 추정 위치는 위도, 경도, 및/또는 고도, x, y, 및/또는 z 좌표, 각좌표, 또는 기술 분야에서 알려진 다른 표현으로 표현될 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스의 제1 추정 위치는 단계(310)에서, 불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는, 포지셔닝 기술을 사용하여 결정된다. 일 실시예에서, 제1 추정 위치는 모바일 디바이스의 압력 센서로부터의 압력의 측정치를 사용하지 않고, 결정된다. 또 다른 실시예에서, 제1 추정 위치는 모바일 디바이스의 관성 센서로부터의 이동의 측정치를 사용하지 않고, 결정된다. 불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 제1 추정 위치를 결정하기 위한 접근법의 예시는,
(a) 위성, 송신기 또는 다른 비콘으로부터 수신된 포지셔닝 신호를 사용하여(가령, 1, 2 또는 3차원에 관한 제1 추정 위치를 생성하기 위해 삼변 측량법을 사용하여) 제1 추정 위치를 결정하고,
(b) 제 추정 위치를 결정하기 위해, 모바일 디바이스의 위치의 특징을 나타내는 정보를 사용하는 것은, 알려진 위치 또는 그 정보와 관련된 이전의 추정 위치의 위치 파라미터(들)를 포함하되, 가령,
(i) 추정 위치 및 경도를 수신하고, 추정 위도와 경도와 관련하여, 저장된 외부의 그라운드-레벨 고도를 룩업하고, 그라운드-레벨 고도를 제1 추정 위치로 사용하고,
(ii) 미리정의된 비-수직 보행 속도를 초과하는, 모바일 디바이스의 이동을 나타내는 정보를 수신하고, 모바일 디바이스가 이동하는 영역과 관련하여, 저장된 로드-레벨 고도를 룩업하고, 로드-레벨 고도를 제1 추정 위치로 사용하고,
(iii) 모바일 디바이스가 위치된 미리정의된 위치(가령, 집, 작업장, 비지니스 또는 다른 위치 또는 빌딩의 층)를 나타내는 사용자 입력을 수신하고, 그 미리정의된 위치와 관련하여, 저장된 위도, 경도 및/또는 고도를 룩업하고, 위도, 경도 및/또는 고도를 제1 추정 위치로 사용하고,
(iv) 이벤트(가령, 모바일 디바이스가 충전하거나, 모바일 디바이스의 배터리가 특정 속도로 변하거나, 모바일 디바이스가 이동을 멈추거나)를 나타내는 입력을 수신하고, 조건(가령, 하루 중 미리정의된 시간 동안에, 모바일 디바이스의 미리정의된 이동 이후에, 또는 특정한 위도와 경도가 포지셔닝 신호를 사용하여 추정될 때, 이벤트가 발생하는)을 식별하고, 이벤트와 조건과 관련된 미리정의된 위치를 룩업하고, 미리정의된 위치와 관련하여, 저장된 위도, 경도 및/또는 고도를 제1 추정 위치로 사용하고,
(v) 캡쳐된 입력(가령, 모바일 디바이스의 전방 및/또는 후방 카메라에 의해 캡쳐된 이미지 또는 모바일 디바이스의 마이크로폰에 의해 캡쳐된 오디오)을 수신하고, 캡쳐된 입력과 관련된 미리정의된 위치를 룩업하고, 미리정의된 위치와 관련하여, 저장된 위도, 경도 및/또는 고도를 제1 추정 위치로 사용하고,
(vi) 로컬 영역 네트워크의 비콘으로부터 신호를 수신하고, 비콘과 관련하여 저장된 위도, 경도 및/또는 고도를 룩업하고, 위도, 경도 및/또는 고도를 제1 추정 위치로 사용하고, 및/또는
(vii) 비콘으로부터 수신된 신호의 신호 세기를 측정하고, 측정된 신호 세기가 수신되는 위치와 관련하여, 저장된 위도, 경도 및/또는 고도를 룩업하고, 위도, 경도 및/또는 고도를 제1 추정 위치로 사용하는 것을 포함할 수 있다.
미리정의된 위치가 제1 추정 위치로 사용될 때, 미리정의된 위치는 로컬 또는 외부 저장소로부터 식별될 수 있다. 일부 실시예에서, 불안정한 센서가 캘리브레이트되었을 때, 즉, 이전 측정치에 어떠한 오차가 오차의 용인된 양 미만이었을 때, 미리정의된 위치는 불안정한 센서로부터의 이전 측정치에 의존하였던, 포지셔닝 기술을 사용하여 이전에 추정되었다.
단계(330)에서, 모바일 디바이스의 제2 추정 위치가, 불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하는 포지셔닝 기술을 사용하여 결정된다. 일 실시예에서, 알려진 테크닉은 모바일 디바이스의 압력 센서로부터의 압력의 측정치를 사용하여, 제2 추정 위치를 생성하는데 사용된다. 또 다른 실시예에서, 알려진 테크닉은 모바일 디바이스의 관성 센서로부터의 이동의 측정치를 사용하여, 제2 추정 위치를 생성하는데 사용된다.
단계(350)에서, 불안정한 센서의 측정치에서의 오차는 제1 추정 위치와 제2 추정 위치를 사용하여 결정된다. 측정치에서 이러한 오차는 본원에서 "센서 오차"라고 한다. 결정된 센서 오차는 저장 모듈(가령, 모바일 디바이스의 메모리 또는 모바일 디바이스와 통신하는 서버의 데이터베이스)에 기록된다. 일 실시예에서, 센서 오차는 제2 추정 위치와 제1 추정 위치 간의 차이를 계산함에 의해 결정될 수 있고, 그리고 나서, 계산된 차이를 센서의 타입에 대하여 오차/캘리브레이션 조절치로 바뀐다.
단계(350)의 일 실시예에서, 알티미터/바로메트릭 기반의 접근법이 모바일 디바이스의 불안정한 압력 센서로부터의 압력의 측정치를 사용하여, 제2 추정 위치를 결정하는데 사용될 때, 제1 추장 위치와 제2 추정 위치 간의 고도의 차이는 압력의 측정치 간의 압력의 차이로 바뀔 수 있고, 여기서, 압력의 차이는 압력 센서로부터의 미래 측정치를 조절하는 캘리브레이션 값으로 사용된다. 일 실시예에서, 고도 차이에서 압력 차이로의 바뀜은 미터당 N 파스칼의 스케일링 인자를 고도 차이에 적용함에 의해 달성될 수 있는데, 여기서, N = 12, 20 또는 또 다른 값이다. 그러므로, 제1 추정 위치(hFEP)와 제2 추정 위치(hSEP) 간의 고도 차이는, ΔP = (hSEP-hFEP)/N의 추정된 압력 차이를 야기한다. 추정된 압력 차이(ΔP)가 계산된 이후에, 압력 측정치는, 압력 센서에 의해 측정된 압력의 측정치(P)에서 추정된 압력 차이(ΔP)를 빼서, Pcalibrated로 캘리브레이트될 수 있다. 예를 들어, 캘리브레이트된 압력 측정치는 Pcalibrated = P - ΔP의 형태를 취할 수 있다.
단계(350)의 또 다른 실시예에서, 제2 추정 위치가, 모바일 디바이스의 이전 위치로부터 모바일 디바이스에 의한 이동을 나타내는 측정치를 제공하는 관성 센서를 사용하여 결정될 때, 그리고, 모바일 디바이스가 이동하지 않는(가령, 모바일 디바이스의 배터리 충전하는) 알려진 위치에 모바일 디바이스가 있다는 것을 제1 추정 위치가 나타낼 때, 관성 센서에 의한 측정치는 센서 오차를 계산하는데 사용된다. 예를 들어, 가속도계가 a = 9.9 m/s2의 측정치를 생성하고, 이동 안함을 나타내는 측정치는 (중력 때문에) 9.8 m/s2 이라면, 차이 Δa = a - 9.8 = 0.1 m/s2가 가속도계에 의한 미래의 측정치에 적용될 수 있어서, 캘리브레이트된 측정치 acalibrated = ameasurement - Δa를 야기한다. 또 다른 예시로서, 자이로스코프가 회전을 나타내는 측정치를 제공하고, 모바일 디바이스가 이동하지 않는 알려진 위치에 모바일 디바이스가 있다는 것을 제1 추정 위치가 나타낼 때, 자이로스코프가 무회전 이동을 측정할 때까지, 그 측정치를 조절함에 의해 캘리브레이트될 수 있다.
선택적인 단계(370)에서, 불안정한 센서의 온도가 측정되는데, 여기서, 온도 측정치는 저장 모듈에 기록된다. 압력 센서는 전형적으로 바로메트릭 압력과 로컬 온도 모두를 측정한다. 측정된 로컬 온도는 온도 측정치로 사용될 수 있다. 대안적으로, 모바일 디바이스의 압력 센서와 함께 위치되는 별도의 환경 센서가 온도의 측정치를 생성하는데 사용될 수 있다.
단계(390)에서, 불안정한 센서의 측정치 및/또는 미래의 측정치는 센서 오차를 사용하여 결정된 캘리브레이션 값(가령, 캘리브레이션 값은 센서 오차와 동일함)을 사용하여 캘리브레이트된다. 일부 실시예에서, 불안정한 센서의 측정치 및/또는 미래의 측정치는 이전에 기록된 센서 오차를 사용하여 캘리브레이트된다. 선택적으로, 도 16 및 17을 참조하여 나중에 기술되는 것과 유사한 어떤 실시예에서, 불안정한 센서의 측정치 및/또는 미래의 측정치는 온도 측정치 및 이전에 기록된 온도 측정치를 사용하여 캘리브레이트된다.
모바일 디바이스의 불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 시스템의 일 실시예는 도 4에 도시된다. 시스템은, 단계(310)를 수행하기 위해 동작가능한 제1 위치 추정 모듈(410)과, 관성 센서 모듈(415)과, 압력 센서 모듈(425)과, 단계(330)를 수행하기 위해 동작가능한 제2 위치 추정 모듈(430)과, 단계(350)를 수행하기 위해 동작가능한 센서 오차 결정 모듈(450)과, 저장 모듈(460)과, 단계(370)를 수행하기 위해 동작가능한 온도 센서 모듈(470)과, 단계(390)를 수행하기 위해 동작가능한 센서 캘리브레이션 모듈(490)을 포함하는, 도 3의 상이한 단계를 수행하기 위해 각각 동작하는 모듈을 포함하는 모바일 디바이스(120)일 수 있다.
제2 위치 추정 모듈(430)은 모바일 디바이스(120)의 사용에 의존하는 상이한 물체 수신하기 위해 도시된다. 예를 들어, 제2 위치 추정 모듈(430)은 포지셔닝 신호 및 포지셔닝 시스템의 비콘(들)으로부터의 데이터 신호를 수신하고, 이들 신호를 사용하여, 요구되는 대로 위도와 경도를 추정할 수 있다. 관성 센서 모듈(415)과 압력 센서 모듈(425)은 제2 위치 추정 모듈(430)에 연결된다. 사용될 때, 관성 센서 모듈(415)은 이동의 측정치를 제2 위치 추정 모듈(430)로 전송하고, 압력 센서 모듈(425)은 압력의 측정치를 제2 위치 추정 모듈(430)로 전송한다.
제1 위치 추정 모듈(410)은 모바일 디바이스(120)의 사용에 의존하는 상이한 물체를 수신하기 위해 도시된다. 예를 들어, 제1 위치 추정 모듈(410)은,
(a) 포지셔닝 시스템의 비콘(들)으로부터 포지셔닝 신호와,
(b) 포지셔닝 시스템의 비콘(들), 모바일 디바이스에 연결된 서버 또는 또 다른 소스로부터의 데이터 신호(가령, 비콘의 위치, 비콘과 함께 위치된 기준 압력 센서로부터의 측정치에 기초한 기준 압력, 기준 압력 센서와 함께 위치되거나 또 다른 위치에 위치된 온도 센서로부터의 기준 온도 측정치와 같은 보조 정보를 포함하는 데이터 신호)와,
(c) 다른 신호(가령, 블루투스 비콘이나 Wi-Fi 비콘과 같은 로컬 영역 네트워크의 비콘으로부터의 신호)와,
(d) 사용자 입력(가령, 모바일 디바이스의 터치 스크린으로부터의 사용자 입력을 불러오는 애플리케이션으로부터의)과,
(e) 이벤트 입력(가령, 모바일 디바이스의 배터리의 검출된 충전 상태, 모바일 디바이스의 배터리의 용량이 변하는 검출된 속도, 관성 센서(415)로부터의 센싱된 이동 또는 이동의 부재)과,
(f) 조건 입력(가령, 모바일 디바이스의 또 다른 구성요소 또는 셀룰러 네트워크로부터 수신된 날의 시간 및/또는 주의 날짜, 관성 센서(415)로부터 센싱된 이전의 이동, 모바일 디바이스의 추정 위도 및 경도, 저장된 이동 패턴)과,
(g) 캡쳐된 입력(가령, 모바일 디바이스의 카메라로부터의 이미지, 모바일 디바이스의 마이크로폰으로부터의 오디오 데이터, 관성 센서 모듈(415)로부터의 센싱된 모션, 또는 모바일 디바이스의 또 다른 센서로부터의 다른 입력)과,
(h) 저장 모듈(460)이나 다른 곳에 저장된 위치 파라미터(가령, 미리정의된 위도와 경도와 관련하여 저장된 고도, 가령, 미리정의된 외부 위치와 관련하여 저장된 위도, 경도 및/또는 고도, 미리정의된 실내 위치, 미리정의된 비콘의 위치, 미리정의된 비콘으로부터의 신호의 신호 세기, 미리정의된 사용자 입력, 미리정의된 이벤트 입력, 미리정의된 조건 입력 및/또는 미리정의된 캡쳐된 입력)와, 및/또는
(i) 다른 것들(미도시되었지만, 본원에서 기술되거나 기술 분야에서 이해되는 것) 중 임의의 것을 수신할 수 있다.
특정한 실시예에 의존하여, 도 3의 단계(310)을 수행할 때, 제1 위치 추정 모듈(410)은 특정한 정보를 수신할 수 있고, 그리고 나서, 단계(310) 동안에, 특정한 정보를 사용하여, 제1 추정 위치를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 포지셔닝 신호와 데이터 신호가 수신될 때, 이들 신호는, 제1 추정 위치로 사용될 수 있는, 모바일 디바이스의 위도, 경도 또는 고도 중 임의의 것을 추정하는데 사용된다.
또 다른 실시예에서, 제1 위치 추정 모듈(410)은 저장 모듈(가령, 저장 모듈(460) 또는 외부 데이터베이스)로부터 위치 파라미터를 쿼리하기 위해, 추정 위도 및 경도를 사용하고, 이는 위도 및 경도와 관련된 하나 이상의 위치 파라미터(가령, 고도)를 되돌리고, 이들 하나 이상의 위치 파라미터는 제1 추정 위치로 사용된다.
또 다른 실시예에서, 제1 위치 추정 모듈(410)은 다른 정보(가령, 시간, 날짜, 캡쳐된 오디오, 캡쳐된 이미지(들), 배터리 충전 상태, 배터리 용량의 변화율, 사용자 입력, 모바일 디바이스가 이동을 멈춘다는 표시, 일련의 추정 위치와 같은 모바일 디바이스에 의해 이동 패턴, 추정 위도 및 경도, 비콘 신호로부터의 비콘의 식별자 및/또는 모바일 디바이스에 의해 측정된 신호 세기)를 사용하여, 저장 모듈로부터 위치 파라미터에 대해 쿼리하고, 이는 다른 정보와 관련된 하나 이상의 위치 파라미터(가령, 위도, 경도 및/또는 고도)를 되돌리고, 이들 하나 이상의 위치 파라미터는 제1 추정 위치로 사용된다.
또 다른 실시예에서, 제1 위치 추정 모듈(410)은 특정한 정보(가령, 모바일 디바이스의 측정된 비-수직 속도)를 사용하여, 모바일 디바이스의 일반적인 위치에 관한 불확실성을 해결하고(가령, 속도의 스레숄드 양을 넘는 비-수직 속도는 모바일 디바이스가 다른 정보에 의해 식별되는 지역 내의 외부에 있다는 것을 의미함), 그리고 나서, 식별된 지역 내의 모바일 디바이스의 일반적인 위치에 기초하여, 저장 모듈로부터 위치 파라미터에 대해 쿼리한다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 비-수직 속도가 측정되고, 측정된 비-수직 속도가 속도의 스레숄드 양을 초과하는지에 대한 결정이 이루어지고, 비-수직 속도가 속도의 스레숄드 양을 초과한다고 결정되면, 모바일 디바이스는 외부에 있다고 결정된다. 엘리베이터에 있는 동안 추정된 수직 속도를 외부 이동으로 나타내는 실수를 피하기 위해, 추정된 속도는 비-수직이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 제1 위치 추정 모듈(410)과 제2 위치 추정 모듈(430) 모두는 센서 오차 결정 모듈(450)에 연결된다. 제1 위치 추정 모듈(410)은 제1 추정 위치를 센서 오차 결정 모듈(450)로 전송하고, 제2 위치 추정 모듈(430)은 제2 추정 위치를 센서 오차 결정 모듈(450)로 전송한다. 센서 오차 결정 모듈(450)은 센서 캘리브레이션 모듈(490) 및 저장 모듈(460)에 연결된다. 센서 오차 결정 모듈(450)은 결정된 센서 오차를 센서 캘리브레이션 모듈(490) 및 저장 모듈(460)로 전송한다.
사용될 때, 온도 센서 모듈(470)은 저장 모듈(460)에 연결되고, 온도의 측정치를 저장 모듈(460)로 전송한다.
저장 모듈(460)은 센서 캘리브레이션 모듈(490)에 연결되고, 이전에 기록된 센서 오차를 전송하고, 선택적으로, 이전에 저장된 온도의 측정치를 센서 캘리브레이션 모듈(490)로 전송하여, 압력 센서 모듈(425)과 같이 불안정한 센서로부터의 측정치에 적용하기 위한 캘리브레이션 값을 결정하는데 사용한다.
예를 들어, 압력 센서 모듈(425)은 압력 센서를 포함할 수 있고, 관성 센서 모듈(415)은 가속도계, 자이로스코프, 자력계 및/또는 또 다른 관성 센서를 포함할 수 있다. 온도 센서 모듈(470)은 임의의 수의 온도 센서를 포함할 수 있고, 이들 중 하나 이상은, 이들 불안정한 센서의 온도를 측정하기 위해 대응되는 불안정한 센서(가령, 압력 센서 모듈(425) 및/또는 관성 센서 모듈(415)) 내에 포함될 수 있다. 일 실시예에서, 제1 위치 추정 모듈(410), 제2 위치 추정 모듈(430), 센서 오차 결정 모듈(450) 및 센서 캘리브레이션 모듈(490)은 하나 이상의 프로세서나 다른 적절한 머신에 의해 실행된다.
불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 제1 추정 위치를 결정하는 단계(단계 310)
불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 제1 추정 위치를 결정하기 위한 단계(310)의 하나의 실시예는 도 5에 제공된 서브-단계를 포함한다.
단계(511)에 도시된 바와 같이, 불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술은 모바일 디바이스가 빌딩 안에 있다고 결정하는데 사용된다.
예를 들어, 모바일 디바이스가 빌딩 내에 위치된 특정한 비콘으로부터 신호를 수신할 때(가령, 모바일 디바이스가 그 비콘의 범위 내에 있는) 또는 모바일 디바이스가 빌디 내의 지오-펜스된(geo-fenced) 영역에 들어갈 때, 모바일 디바이스가 빌딩 안에 있다고 결정될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 모바일 디바이스의 추정 고도(가령, 위성 시스템의 비콘이나 지상 송신기의 네트워크로부터의 포지셔닝 신호를 사용하여 계산되는)가 그라운드 레벨 위의 스레숄드 거리의 양보다 더 높을 때(가령, 빌딩의 그라운드-레벨 층의 높이보다 더 높은), 모바일 디바이스는 빌딩 내에 있다고 결정된다.
대안적으로, 모바일 디바이스가 빌딩 내에 있다는 것을 나타내는 (사용자의 위치가 실내, 외부, 특정 위치 또는 다른 입력으로 사용자의 위치를 나타내기 위해, 사용자에게 촉구하는 모바일 디바이스에서 실행되는 애플리케이션으로부터 획득될 수 있음) 사용자로부터 모바일 디바이스가 사용자 입력(가령, 버튼 누름)을 수신할 때, 모바일 디바이스는 빌딩 내에 있다고 결정될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 모바일 디바이스는 다음과 같을 때 빌딩 내에 있다고 결정될 수 있는데, 모바일 디바이스가 비콘(가령, GNSS 위성이나 지상 송신기로부터의)으로부터 포지셔닝 신호를 수신하고, 수신된 신호를 평가하고(가령, 측정된 신호 세기, 신호 방향성, 신호 다중경로) 및
(a) 비콘으로부터의 신호의 측정된 신호 세기는, 빌딩 내에서부터 이전에 측정되었던 그 비콘으로부터의 상이한 신호의 저장된 신호 세기로부터의 스레숄드 양의 세기 내에 있다고,
(b) 비콘으로부터의 신호의 측정된 신호 세기는, 빌딩을 침투하는 비콘으로부터의 가상적인 신호의 예측된 신호 세기로부터의 스레숄드 양의 세기 내에 있다고,
(c) 제1 세트의 근원(origin)으로부터의 신호가 수신되지만(가령, 방위각 또는 고도각(elevation angle)의 제1 범위로부터의), 제2 세트의 근원으로부터의 신호는 수신되지 않는다고(가령, 방위각 또는 고도각(elevation angle)의 제2 범위로부터의),
(d) 비콘으로부터의 신호의 추정 범위는, 빌딩 내에서부터 이전에 측정되었던 비콘으로부터의 상이한 신호의 저장된 추정 범위로부터의 스레숄드의 양의 거리 내에 있다고, 및/또는
(e) 비콘으로부터의 신호의 추정 범위는 빌딩을 침투하는 비콘으로부터의 가상적인 신호의 예측 범위로부터의 스레숄드 양의 거리 내에 있다고 결정한다.
단계(511)의 대안적이서, 불안정한 압력 센서에 의해, 압력의 측정치 내의 잠재적인 오차에도 불구하고, 압력의 측정치는, 측정치가 그라운드 레벨 위의 스레숄드의 양의 거리보다 더 높은 고도를 추정하는데 사용된 이후에, 모바일 디바이스가 빌딩 내에 있다고 결정하는데 사용될 수 있다. 잠재적으로 부정확한 측정치가 층-레벨 정확성을 해결하는데 도움을 주지 못할지라도, 여전히 측정치는 모바일 디바이스가 빌딩의 알려지지 않은 층에 있다고 결정하는데 사용될 수 있다.
모바일 디바이스가 빌딩 내에 있다는 것을 결정하기 위한 다른 접근법은 SYSTEMS AND METHODS FOR ESTIMATING WHETHER A MOBILE DEVICE IS INSIDE OR OUTSIDE A BUILDING라는 명칭으로 2016년 1월 7일에 간행된 공동 소유의 미국 공개 번호 20160003949에 기술된다.
단계(513)에서, 모바일 디바이스가 있는 빌딩의 층이 결정된다. 단계(513)의 다양한 실시예는, 층을 지정하는 사용자 입력을 사용하는 단계와, 비콘으로부터 수신된 신호에서 전달된 비콘 식별자와 관련된 층을 룩업하는 단계와, 비콘으로부터 수신된 신호 내의 데이터로서 층 번호를 수신하는 단계와, 모바일 디바이스에 의해 측정된 하나 이상의 신호 세기와 관련된 층을 룩업하는 단계와, 이벤트와 조건을 검출하는 단계와, 및 이벤트와 조건과 관련된 층을 룩업하는 단계와, 이전에 결정된 층으로부터 모바일 디바이스에 의해 수직 이동의 양을 추정하는 단계와, 추정된 수직 이동에 의해 이전에 결정된 층을 조절하는 단계와, 및 추정된 수직 이동에 의해 이전에 결정된 층을 조절한 결과와 관련된 층을 룩업하는 단계를 포함할 수 있고, 본원에서 다른 접근법이 기술된다.
단계(515)에서, 결정된 층의 고도는 (가령, 데이터 룩업을 사용하여 층 고도의 데이터베이스로부터, 비콘으로부터 모바일 디바이스에 의해 수신된 신호로부터 획득되거나 다른 접근법으로부터) 식별된다. 식별된 층의 식별된 고도는, 모바일 디바이스가 식별된 고도보다 높다고 가정되는 높이를 고려하는 인자에 의해 선택적으로 조절될 수 있다(가령, 그라운드-레벨 고도 위의 1-2미터). 물론, 층의 기록된 고도는 이미 층-레벨 고도로부터 1-2 미터 조절치를 이미 반영할 수 있다.
단계(517)에서, 식별된 층의 식별된 고도 또는 인자에 의해 조절된 식별된 고도는, 그리고 나서, 제1 추정 위치의 추정 고도로 사용된다.
불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 제1 추정 위치를 결정하는 단계(단계 310)
불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 제1 추정 위치를 결정하기 위한 단계(310)의 또 다른 실시예는, 도 6에 제공된 서브-단계를 포함한다.
단계(611)에 도시된 바와 같이, 불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술은, 모바일 디바이스가 외부(즉, 빌딩 내가 아닌)에 있다고 결정하는데 사용된다. 단계(611)의 실시예는 도 7 내지 도 9를 참조하여 나중에 논의된다. 일부 경우에, 친구 찾기 애플리케이션, 카메라 애플리케이션 및 모바일 디바이스로부터 위치 정보를 정기적으로 획득하는 네비게이션 애플리케이션에 의해 획득된 위치 정보는, 모바일 디바이스가 빌딩 외부 또는 내부에 있다고 결정하는데 사용될 수 있다(가령, 새로운 정보가 이들 애플리케이션에 사용가능할 때마다, 맵과 엘리베이션 데이터베이스에 액세스되어 모바일 디바이스가 빌딩 외부 또는 내부에 있는지 결정함). 이러한 접근법은 모바일 디바이스의 배터리 전력을 절약하는데, 왜냐하면, 센서 캘리브레이션만을 위해 위치 정보를 결정할 필요가 없기 때문이다.
단계(613)에서, 모바일 디바이스의 추정 고도는 불안정한 센서에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여 결정된다. 단계(611)의 실시예는 도 10 내지 도 11을 참조하여 나중에 논의된다.
단계(615)에서, 추정 고도는 제1 추정 위치로 사용된다.
불안정한 센서에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스가 외부에 있다는 것을 결정하는 단계(단계 611)
불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스가 외부에 있다는 것을 결정하기 위한 단계(611)의 하나의 실시예는 도 7에 제공된 서브-단계를 포함한다. 도시된 바와 같이, 단계(711a)에서, 모바일 디바이스가 외부에 있다는 것을 나타내는 표시(가령, 버튼 누름)가 모바일 디바이스의 사용자로부터 수신되는데, 이는 사용자의 위치가 빌딩 내부, 외부, 특정한 위치 또는 다른 입력을 나타내기 위해, 사용자에게 촉구하는 모바일 디바이스 상에서 실행되는 애플리케이션으로부터 획득될 수 있다. 그리고 나서, 단계(711b)에서, 모바일 디바이스는, 모바일 디바이스가 외부에 있다는 것을 사용자 표시가 나타낼 때, 외부에 있다고 결정된다.
불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스가 외부에 있다는 것을 결정하기 위한 단계(611)의 또 다른 실시에는 도 8에 제공된 서브-단계를 포함한다. 단계(811a)에서 도시된 바와 같이, 포지셔닝 신호는 (가령, GNSS 위성이나 지상 송신기로부터) 모바일 디바이스에서 수신된다. 수신된 신호는 단계(811b)에서 (가령, 측정된 신호 세기, 신호 방향성 및/또는 신호 다중경로에 대해) 평가된다. 그리고 나서, 단계(811c)에서, 모바일 디바이스는 수신된 신호의 평가에 기초하여 외부에 있다고 결정된다. 단계(811c)의 실시예는, 측정된 신호 세기가 스레숄드 양의 신호 세기를 초과할 때, 신호가 복수의 방향으로부터 수신되었을 때, 수신된 신호의 측정된 신호-대-잡음 비율이 스레숄드 값을 넘을 때, 및/또는 검출된 신호 다중경로가 다중경로의 스레숄드 값 아래에 있을 때(가령, 상관 결과로부터 복수의 신호 피크를 검출하는 것에 기초하여 결정되는 바와 같이, 여기서, 스레숄드 값을 넘는 다중경로는, 예상되거나 주요 피크보다 이전인 피크가 있을 때, 검출됨), 모바일 디바이스가 외부에 있다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 복수의 방향 및/또는 적은 다중경로로부터의 강한 신호는 모바일 디바이스가 개방 영역에서 외부에 있어고, 아마도 그라운드 레벨에 있다는 것을 강하게 암시한다.
불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스가 외부에 있다고 결정하기 위한 단계(611)의 또 다른 실시예가 도 9에 제공된 서브-단계이다. 단계(911a)에서 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스의 속도는 (가령, 포지셔닝 신호를 사용하여 결정된 일련의 추정 위치를 사용함에 의해, 또는 캘리브레이트된 관성 센서의 측정치를 사용하여) 결정된다. 그리고 나서, 단계(911b)에서, 모바일 디바이스는, 모바일 디바이스의 속도가 스레숄드 속도(가령, 보행자 보행 속도)를 충족하거나 초과할 때, 외부에 있다고 결정된다. 모바일 디바이스가 자동차 내부에 있다면, 모바일 디바이스는 로드의 레벨 위에 대게 1-2 미터에 있을 것이다.
모바일 디바이스가 외부에 있다고 결정하기 위한 다른 접근법은 SYSTEMS AND METHODS FOR ESTIMATING WHETHER A MOBILE DEVICE IS INSIDE OR OUTSIDE A BUILDING라는 명칭으로 2016년 1월 7일에 간행된 공동 소유의 미국 공개 번호 20160003949에 기술된다.
불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 추정 고도를 결정하는 단계(단계 613)
불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 추정 고도를 결정하기 위한 단계(613)의 하나의 실시예는, 도 10에서 제공된 서브-단계를 포함한다. 단계(1013a)에서 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스의 3차원 추정 위치는, 불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여 결정된다(가령, GNSS 또는 지상 포지셔닝 시스템으로부터의 포지셔닝 신호를 사용하여). 그리고 나서, 단계(1013b)에서, 3차원 추정 위치의 고도는 모바일 디바이스의 추정 고도로 사용된다.
불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 추정 고도를 결정하기 위한 단계(613)의 또 다른 실시예는 도 11에 제공된 서브-단계를 포함한다. 단계(1113a)에서 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스의 2차원 추정 위치는 불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여 결정된다. 단계(1113a)의 하나의 실시예에서, 위도와 경도는 GNSS 또는 지상 포지셔닝 시스템으로부터의 포지셔닝 신호를 사용하여 추정된다. 그리고 나서, 단계(113b)에서, 고도는 2차원 추정 위치를 사용하여 식별된다. 단계(1113b)의 하나의 실시예에서, 2차원 추정 위치와 관련된 그라운드-레벨 고도는 저장소로부터 식별되거나, 2차원 추정 위치를 포함하는 지리적 영역과 관련된 그라운드-레벨 고도는 저장소로부터 식별된다. 식별된 고도는, 모바일 디바이스가 식별된 고도보다 높다고 가정되는 높이를 고려하는 인자에 의해, 단계(1113c)에서 선택적으로 조절될 수 있다(가령, 그라운드-레벨 고도 위의 1-2미터). 식별된 고도 또는 인자에 의해 조절된 식별된 고도는, 그리고 나서, 단계(1113d)에서 모바일 디바이스의 추정 고도로 사용된다.
불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 제1 추정 위치를 결정하는 단계(단계 310)
불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스의 제1 추정 위치를 결정하기 위한 단계(310)의 또 다른 실시예가 도 12에 제공되는 서브-단계를 포함한다.
도 12의 특정한 실시예는, 모바일 디바이스가 빈번하게 있는(가령, 집이나 사무실의 탁자, 커피숍, 통근 하는 동안의 자동차나 다른 위치) 특정한 "알려진" 위치로 되돌아왔을 때를 결정하는데 유용하다. GNSS나 지상 송신기로부터의 포지셔닝 신호를 사용하여 추정 위치를 계산함에 의해, 캘리브레이트된 압력 센서를 사용하여 추정 고도를 계산함에 의해, 모바일 디바이스가 연결된 로컬 영역 네트워크의 신호를 사용하여 위치를 검출함에 의해 또는 다른 접근법에 의해, 알려진 위치가 초기에 식별될 수 있다.
모바일 디바이스가 처음 사용을 위해 활성화될 때, 압력 센서와 관성 센서는 공장에서 이전에 캘리브레이트되어 있으므로, 센서의 드리프트가 더 이상 진정한 환경으로부터 용인된 스레숄드 값 내에 있지 않을 때까지, 기간이 지남에 걸쳐 진정한 환경으로부터 용인되는 스레숄드 값 내에 있는 측정치를 생성할 것이다. 전형적인 기간은 몇 일부터 몇 주 또는 더 길게 될 수 있다. 이러한 기간 동안에, 모바일 디바이스의 추정 위치는 센서로부터의 측정치를 사용하여 결정될 수 있다. 추정 위치의 위치 파라미터(가령, 위도, 경도 및/또는 고도)는, 측정치가 이루어졌을 때에 존재하거나 발생하는 이벤트, 물체 및/또는 조건과 관련하여 저장될 수 있다.
예를 들어, 모바일 디바이스가 빈번하게 있던 "알려진" 위치(가령, 고도)는, 센서가 캘리브레이트되는 동안의 기간에 걸쳐, 모바일 디바이스의 고도의 복수의 추정치를 결정하기 위해, 캘리브레이트된 압력 센서로부터의 압력 측정치를 사용하여 식별될 수 있다. 또한, 모바일 디바이스는 측정이 이루어졌던 특정한 날짜의 시간도 식별하고, 그 날의 시간에 이루어졌던 측정치를 사용하여 결정되었던 각각의 추정 위치와 관련된 특정한 날짜의 각각의 시간을 저장한다. 각각의 날짜의 시간은 또한, 그 날의 시간에 이루어진 측정과 관련하여 저장된다. 서로 간의 스레숄드 거리(가령, 측정의 x 단위) 내에 있는 추정 위치가 식별되는데, 가령, 스레숄드 거리는 고도의 1미터일 수 있다. 식별된 추정 위치와 관련된 날짜의 시간이 식별된다. 스레숄드의 양의 시간 내에 있는 한 세트의 식별된 날의 시간이 식별되는데, 가령, 스레숄드의 양의 시간은 크기 t(가령, t = 60분)의 시간 범위이거나, 날짜(T)의 특정한 시간(가령, T = 7:30 PM) 이후의 날의 시간일 수 있다. 식별된 세트의 날짜수가 스레숄드 값(N)을 초과한다면, 알려진 위치는 세트 내의 식별된 날짜수와 관련된 추정 위치를 사용하여 결정된다. 일 실시예에서, 알려진 위치는, 세트 내의 식별된 날짜수와 관련된 추정 위치들 중 가장 공통적이거나, 평균화 또는 평균이다. 알려진 위치는 세트 내의 식별된 날짜수를 포함하는 시간의 범위와 관련하여 저장된다. 일 실시예에서, 날짜의 현재 시간이 세트에서 식별된 시간을 포함하는 시간 범위 내에 속하는 것으로 결정된 후, 모바일 디바이스의 제1 추정 위치는 시간의 범위와 관련된 알려진 위치로 설정된다.
또 다른 예시로서, 모바일 디바이스의 캘리브레이트된 센서로부터의 측정(가령, 캘리브레이트된 압력 센서로부터의 압력 측정)은 기간 동안에 이루어지고, 모바일 디바이스의 위치(가령, 고도)의 복수의 추정치를 결정하는데 사용된다. 추정 위치, 측정치 및 측정이 이루어질 때의 날짜의 시간은 나중의 사용을 위해 저장된다. 기간이 종료될 때, 추정 위치 및 관련 측정치는 날짜의 시간에 의해 정의된 서로 다른 통(bin)으로 분리된다(가령, 시간 A 내지 시간 B 사이에 이루어진 측정을 사용하여 결정된 추정 위치를 위한 제1 통, 시간 B 내지 시간 C 사이에 이루어진 측정을 사용하여 결정된 추정 위치를 위한 제2 통 등등). 각각의 통은 평가되어서, 서로에서 부터 스레숄드 거리 내에 있는 추정 위치의 서로 다른 밀도를 결정한다(가령, 서로에서 부터 스레숄드 거리 내의 n1 추정 위치, 서로에서 부터 스레숄드 거리 내의 n2 추정 위치 등등). 스레숄드 번호 N의 추정 위치보다 큰 n# 추정 위치를 가진 밀도는 알려진 위치로 식별되고, 이들 추정 위치를 계산하는데 사용되는 측정치는 알려진 측정치로 식별된다.
도 12의 단계(1211)에 도시된 바와 같이, 불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술이 사용되어서, 모바일 디바이스가 이전에 점유했던 위치로 모바일 디바이스가 되돌아 왔다는 것을 결정한다. 단계(1211) 동안에, 모바일 디바이스가 이전에 점유했던 위치와 관련된 이전에 기록된 데이터는 모바일 디바이스로부터의 현재 데이터와 비교를 위해 식별된다. 이전에 기록된 데이터와 현재 데이터가 비교에 기초하여 매치된다는 결정은, 이전에 기록된 데이터와 현재의 데이터가 동일할 때, 서로의 미리정의된 스레숄드 값 내에 있을 때, 또는 현재의 데이터가 이전에 기록된 데이터에 의해 명시된 데이터의 범위 내에 있을 때, 발생한다.
이전에 기록된 데이터와 현재 데이터가 매칭되는 것으로 결정되면, 이전에 기록된 데이터와 관련된 위치 파라미터는 단계 1213에서 제1 추정 위치로 결정된다. 위치 파라미터는, 모바일 디바이스가 이전에 점유했던 위치의 위도, 경도 및/또는 고도를 포함할 수 있다.
도 12의 다양한 실시예에서, 이전에 기록된 데이터와 현재 데이터는,
(a) (i) 모바일의 배터리가 충전 중이거나/이었다는 모바일 디바이스로부터의 표시, (ii) 모바일 디바이스의 배터리 용량이 특정한 속도로 변한다는(가령, 알려진 위치에서 사용되는 충전 케이블과 관련된 속도, 배터리 충전 상태를 나타내는 증가하는 용량을 나타내기 위한 양의 스레숄드 값을 넘는 속도 또는 배터리 충전 상태가 아닌 것을 나타내는 감소하는 용량을 나타내기 위한 양의 스레숄드 값 미만의 속도) 모바일 디바이스로부터의 표시, (iii) 모바일 디바이스가, 이동하지 않는 것을 나타내는 관성 센서로부터의 측정치에 기초하여 이동하지 않는 것으로 결정된다는 표시, (iv) 서로에서 부터 스레숄드 거리(가령, 1 미터 미만이나 다른 거리) 내에 있는 일련의 추정 위치에 기초하여, 모바일 디바이스가 이동하지 않는다는 표시, (v) 모바일 디바이스가 Wi-Fi 네트워크와 같은 로컬 영역 네트워크에 연결된다는 표시, 또는 (vi) 모바일 디바이스가 배터리 충전 상태를 검출한 것에 기초하여, 이동하지 않는 것으로 결정되는 표시를 포함하는 이벤트와,
(b) (i) 모바일 디바이스의 카메라로부터 센싱된 이미지(가령, 이미지는, 기술 분야에서 알려진 바와 같이, 하나 이상의 광 레벨, 하나 이상의 컬러, 및/또는 하나 이상의 형상을 포함할 수 있음), (ii) 모바일 디바이스의 마이크로폰으로부터 센싱된 오디오, 또는 (iii) 신호가 모바일 디바이스에 의해 수신되었거나/되는 비콘 또는 네트워크의 식별자를 포함하는 물체와, 및/또는
(c) (i) 날짜의 시간, (ii) 이벤트가 발생하였거나/하는, 또는 물체가 식별되었거나/되는 시간이나 기간, (iii) 모바일 디바이스에 의한 이동의 하나 이상의 표시 또는 이벤트가 발생하였거나/하는, 또는 물체가 식별되었거나/되기 전에 다른 위치에서의 모바일 디바이스의 존재 또는 (iv) 추정 위도 및 경도를 포함하는 조건을 나타낼 수 있다.
단계(1211)의 특정한 실시예에 대한 세부사항은 도 13 및 도 14를 참조하여 이하에서 논의된다.
압력 센서에 대한 측정 오차를 결정할 때, 주어진 시간에 모바일 디바이스의 진정한 고도의 지식이 요구되지 않는다. 대신에, 캘리브레이트된 센서로 측정할 때, 모바일 디바이스가 이전에 점유했던 동일한 위치로 모바일 디바이스가 되돌아올 때를 인식하는 것이 사용될 수 있다. 압력 센서에 의한 이전의 측정이 압력 센서가 캘리브레이트 되었을 때 이루어져서, 스레숄드 값 미만의 오차를 가진다면, 이들 이전의 측정치(가령, 이들 이전의 측정치의 평균이나 다른 조합)와 현재의 측정치 간의 차이는 압력 센서의 드리프트로부터 축적된 센서 오차이다.
예를 들어, 캘리브레이트된 압력 센서의 압력 측정은, 드리프트가 스레숄드 값을 초과하기 전의 기간 동안에 이루어진다. 측정치 및 측정이 이루어졌던 날짜의 시간은 나중의 사용을 위해 저장된다. 기간이 종료될 때, 측정치는 날짜의 시간에 의해 정의된 서로 다른 통으로 분리된다(가령, 시간 A 내지 시간 B 사이에 이루어진 측정치를 위한 제1 통, 시간 B 내지 시간 C 사이에 이루어진 측정치를 위한 제2 통 등등). 각각의 통은 평가되어서, 서로에서 부터 스레숄드 거리 내에 있는 측정치의 서로 다른 밀도를 결정한다(가령, 스레숄드 이내의 n1 측정치, 스레숄드 이내의 n2 측정치 등등). 스레숄드 번호 N의 측정치보다 큰 n# 측정치를 가진 밀도는 동일한 위치에서 이루어진 알려진 측정치로 식별된다. 현재 측정치가 알려진 측정치에 대응되는 기간 동안에 이루어질 때, 알려진 측정치(가령, 알려진 측정치의 평균 또는 다른 조합)와 현재 측정치 간의 차이는 압력 센서의 드리프트로부터 축적된 센서 오차이다. 이러한 차이는 캘리브레이션 값으로 사용될 수 있다.
본 섹션의 앞선 단락에서 기술된 것의 대안적인 실시예에서, 날짜의 시간은 검출된 이벤트, 물체 또는 다른 조건으로 대체된다(가령, 알려진 위치 또는 알려진 측정치와 관련된 알려진 변화 속도와 매칭하는 배터리의 용량의 변화 속도를 검출하는 것).
모바일 디바이스가 이전에 점유했던 위치로 모바일 디바이스가 되돌아 왔다고 결정하는 단계(단계 1211)
모바일 디바이스가 이전에 점유했던 위치로 되돌아 왔다고 결정하기 위해, 불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하기 위한 단계(1211)의 일 실시예는 도 13에 제공된 서브-단계를 포함한다.
단계(1311a)에서 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스의 현재 위치에 대한 이벤트, 물체 및/또는 조건이 수신되거나, 검출되거나 아니면 식별된다. 이벤트, 물체 및 조건은 이전에 기술된 이벤트, 물체 및 조건을 포함할 수 있다.
단계(1311b)에서 식별된 이벤트, 물체 및/또는 조건은, 모바일 디바이스의 이전에 기록된("저장된") 위치의 하나 이상의 위치 파라미터와 관련된 이전에 기록된 이벤트, 물체 및 조건을 식별하는데 사용되는데, 위치 파라미터는 제1 추정 위치로 사용하기 위해, 저장소로부터 반환된다.
단계(1311b)의 제1 실시예에서, 식별된 이벤트, 물체 또는 조건은 이전에 기록된 이벤트, 물체 또는 조건의 저장된 값을 쿼리하는데 사용될 수 있다. 쿼리 동안에, 식별된 이벤트, 물체 또는 조건이 하나 이상의 위치 파라미터와 관련된 이전에 기록된 이벤트, 물체 또는 조건의 저장된 값과 매칭하면, 이들 위치 파라미터는 제1 추정 위치로서 사용하기 위해 반환된다. 쿼리 동안에, 식별된 이벤트, 물체 또는 조건이 이전에 기록된 이벤트, 물체 또는 조건의 저장된 값과 매칭하지 않으면, 위치 파라미터는 제1 추정 위치로서 사용하기 위해 반환되지 않는다. 식별된 이벤트, 물체 또는 조건과 기록된 이벤트, 물체 또는 조건이 동일할 때나 서로 스레숄드 값 이내에 있을 때, 식별된 이벤트, 물체 또는 조건과 이전에 기록된 이벤트, 물체 또는 조건이 매칭한다고 결정하는 것이 발생할 수 있다.
단계(1311b)의 제1 실시예의 일 실시예에서, 모바일 디바이스는, 불안정한 센서로부터의 측정치가 제2 추정 위치를 생성하는데 사용하기 위해 측정되는 제1 날짜의 기간을 식별한다. 예를 들어, 기간은 하나 이상의 미리정의된 기간으로부터 선택될 수 있고, 또는 이벤트의 발생 동안(가령, 모바일 디바이스의 배터리가 충전 충인 것을 배터리 상태가 나타낼 때)에 식별될 수 있다. 기간은, 기간과 관련된 (가령, 기간의 저장된 표시와 관련된) 저장된 위치를 위한 로컬 메모리나 외부 데이터베이스에 쿼리하는데 사용될 수 있다. 저장된 위치는, 모바일 디바이스가 제1 날짜에 선행하는 제2 날짜의 기간 동안에 있었던 위치의 추정치를 포함할 수 있다. 필요하면, 모바일 디바이스는 저장 모듈로부터 저장된 위치를 수신한다. 그리고 나서, 모바일 디바이스는, 제1 추정 위치가 저장된 위치라고 결정한다. 기간은, 모바일 디바이스가 동일한 위치에 위치되었던(가령, 집, 직장이나 학교, 또 다른 반복적으로 방문했던 위치 또는 가구에) 하나 이상의 이전에 기록된 위치가 결정되었던 기간으로 식별될 수 있다. 예를 들어, 기간은, (a) 모바일 디바이스의 사용자가 자기 때문에, 모바일 디바이스가 이동하지 않는 기간(가령, 12 a.m. 내지 3 a.m.), (b) 모바일 디바이스의 사용자가 그 또는 그녀의 책상에서 일하고, 모바일 디바이스가 기껏해야 책상의 다른 부분으로 이동하기 때문에, 모바일 디바이스가 스레숄드 범위의 거리(가령, 1 미터 미만) 내에서 이동하는 기간(가령, 10 a.m. 내지 11 a.m., 2 p.m. 내지 3 p.m.), (c) 모바일 디바이스의 사용자가 일상적인 업무를 수행하기 때문에(가령, 운동, 미팅 참석, 식사), 모바일 디바이스가 이동하지 않는 기간(가령, 6 a.m. 내지 7 a.m., 5 p.m. 내지 6 p.m.), 또는 (d) 모바일 디바이스가 특정한 위치에 일상적으로 위치되는 또 다른 기간일 수 있다.
단계(1311b)의 제1 실시예의 또 다른 실시예에서, 모바일 디바이스는 그것의 이동을 기록한다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 관성 센서의 측정치(들)를 기록하거나, 일련의 연대기적인 추정 위치를 기록할 수 있다. 기록된 이동이 모바일 디바이스에 의한 이전의 이동의 하나 이상의 저장된 값과 매칭하는지에 대한 결정이 내려진다. 예를 들어, 관성 센서의 기록된 측정치(들) 및 관성 센서의 이전에 기록된 측정치(들)가 비교될 수 있고, 이들이 동일하거나 서로 미리정의된 스레숄드 값 이내에 있을 때, 측정들이 매칭된다고 결정한다. 대안적으로, 기록된 일련의 연대기적인 추정 위치와 이전에 기록된 일련의 연대기적인 추정 위치가 비교될 수 있고, 두 세트의 대응되는 추정 위치들이 동일하거나 서로 미리정의된 스레숄드 값 이내에 있을 때, 이들이 매칭된다고 결정한다. 모바일 디바이스는, 모바일 디바이스에 의한 이전의 이동의 저장된 값(들)과 관련된 이전에 기록된 위치를 식별한다. 예를 들어, 모바일 디바이스에 의한 이전의 이동의 저장된 값(들)은, 모바일 디바이스에 의한 이전의 이동의 저장된 값(들)과 관련된 저장된 위치를 위한 로컬 메모리나 외부 데이터베이스를 쿼리하는데 사용된다. 저장된 위치는, 이동의 저장된 값(들)이 기록된 이후에(가령, 모바일 디바이스가 사용자의 직장에서 사용자의 집으로, 또는 그 역으로 이동한 이후의 모바일 디바이스의 위치), 모바일 디바이스가 도달했던 위치의 추정치를 포함할 수 있다. 필요하면, 모바일 디바이스는 저장 모듈로부터 저장된 위치를 수신한다. 그리고 나서, 모바일 디바이스는 제1 추정 위치가 저장된 위치라고 결정한다.
단계(1311b)의 제1 실시예의 또 다른 실시예에서, 모바일 디바이스는, 가령, 모바일 디바이스가 Wi-Fi 네트워크와 같은 로컬 영역 네트워크에 연결될 때, 이벤트가 발생했다고 결정하는데, 불안정한 센서로부터의 측정치가 제2 추정 위치를 생성하는데 사용하기 위해 측정될 때, 모바일 디바이스가 여전히 상기 로컬 영역 네트워크에 연결되어 있다. 모바일 디바이스에 의해 획득된 로컬 영역 네트워크의 식별자는 로컬 영역 네트워크와 관련된(가령, 식별자의 저장된 표시와 관련된) 저장된 위치를 위한 로컬 메모리 또는 외부 데이터베이스에 쿼리하는데 사용될 수 있다. 저장된 위치는, 모바일 디바이스가 로컬 영역 네트워크에 이전에 연결되었을 때, 모바일 디바이스가 있었던 위치의 추정치를 포함하거나, 저장된 위치는 로컬 영역 네트워크에 할당된 하나 이상의 위치 좌표를 포함한다. 필요하면, 모바일 디바이스는 저장 모듈로부터 저장된 위치를 수신한다. 그리고 나서, 모바일 디바이스는, 제1 추정 위치가 저장된 위치라고 결정한다. 로컬 영역 네트워크는 홈 네트워크, 직장이나 학교 네트워크 또는 모바일 디바이스의 위치의 추정치가 결정되고 나중에 저장 모듈에 기록되었을 때, 모바일 디바이스가 이전에 위치했었던 또 다른 위치의 네트워크일 수 있다.
단계(1311b)의 제1 실시예의 또 다른 실시예에서, 모바일 디바이스의 캡쳐는 (가령, 모바일 디바이스에서 실행되는 애플리케이션으로부터의 명령어에 응답하여 카메라를 활성화시킴에 의해) 제1 이미지를 캡쳐한다. 제1 이미지와 매칭되는 제2 이미지는 로컬 메모리나 외부 데이터베이스로부터 식별되고, 이는 제1 이미지와 제2 이미지를 비교함으로 인해 기인될 수 있고, 이미지 매칭을 위한 알려진 테크닉을 사용하여, 제1 이미지와 제2 이미지 매칭을 결정할 수 있다. 제2 이미지는, 제2 이미지와 관련된(가령, 제2 이미지의 표시와 관련된) 저장된 위치를 위한 로컬 메모리나 외부 데이터베이스에 쿼리하는데 사용될 수 있다. 저장된 위치는, 모바일 디바이스의 카메라가 제2 이미지를 캡쳐하였을 때에, 모바일 디바이스가 있었던 위치의 추정치를 포함할 수 있다. 필요하면, 모바일 디바이스는 저장 모듈로부터 저장된 위치를 수신한다. 그리고 나서, 모바일 디바이스는 제1 추정 위치가 저장된 위치라고 결정한다.
단계(1311b)의 제2 실시예에서, 식별된 이벤트나 물체 및 식별된 조건은, 이전에 기록된 이벤트나 물체 및 이전에 기록된 조건의 저장된 값을 쿼리하는데 사용될 수 있다. 쿼리 동안에, 식별된 이벤트나 물체 및 식별된 조건이 이전에 기록된 이벤트나 물체 및 관련된 조건의 저장된 값과 매칭된다면, 이전에 기록된 이벤트나 물체 및 관련된 조건과 관련된 위치 파라미터(들)는 제1 추정 위치로 사용하기 위해 반환된다. 쿼리 동안에, 식별된 이벤트나 물체 및 식별된 조건이 기록된 이벤트나 물체 및 관련된 조건의 저장된 값과 매칭되지 않으면, 위치 파라미터(들)는 제1 추정 위치로 사용하기 위해 반환되지 않는다. 식별된 이벤트나 물체 및 이전에 기록된 이벤트나 물체가 동일하거나, 서로 스레숄드 값 이내에 있을 때, 및 식별된 조건과 이전에 기록된 조건이 동일하거나, 서로 스레숄드 값 이내에 있을 때, 식별된 이벤트나 물체 및 관련된 조건과 이전에 기록된 이벤트나 물체 및 관련된 조건 매칭이 발생한다고 결정한다.
단계(1311b)의 제2 실시예의 일 실시예에서, 모바일 디바이스는 이벤트나 물체를 식별하고, (가령, 불안정한 센서에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여) 모바일 디바이스의 초기의 추정 위치를 계산한다. 모바일 디바이스는 초기의 위치로부터 측정치의 x 단위 이내에 있거나 (가령, 1 미터 미만, 2 미터 미만 또는 x에 대한 다른 값), 초기의 추정 위치를 포함하는 영역 내에 있는 (가령, 로컬 메모리나 외부 데이터베이스로부터 이전에 기록된 위치를 룩업함에 의해) 이전에 기록된 위치를 식별한다. 이전에 기록된 위치와 관련하여 저장된, 이전에 기록된 이벤트나 물체가 식별될 수 있다. 이전에 기록된 이벤트나 물체가 식별된 이벤트나 물체와 비교되어서, 이들이 매칭되는지를 결정한다(가령, 동일하거나, 서로 스레숄드 값 이내에 있다면). 이들이 매치되면, 모바일 디바이스는 제1 추정 위치가 이전에 기록된 위치라고 결정한다.
단계(1311b)의 제2 실시예의 또 다른 실시예에서, 모바일 디바이스는, 모바일 디바이스의 배터리가 제1 날짜에 충전된다고 결정한다. 모바일 디바이스의 배터리가 충전된다고 결정한 후에, 모바일 디바이스는, 배터리가 충전 중인 기간을 식별한다. 기간은, 기간과 관련된(가령, 기간의 저장된 표시와 관련된) 저장된 위치를 위한 로컬 메모리나 외부 데이터베이스를 쿼리하는데 사용될 수 있다. 저장된 위치는, 제1 날짜에 선행하는 제2 날짜의 기간 동안에 모바일 디바이스의 배터리가 충전 중이었을 때에, 모바일 디바이스가 있었던 위치의 추정치를 포함할 수 있다. 필요하면, 모바일 디바이스는 저장 모듈로부터 저장된 위치를 수신한다. 그리고 나서, 모바일 디바이스는 제1 추정 위치가 저장된 위치라고 결정한다.
단계(1311b)의 제3 실시예에서, 식별된 이벤트와 식별된 물체는 이전에 기록된 이벤트와 관련 물체의 저장된 값을 쿼리하는데 사용될 수 있다. 쿼리 동안에, 식별된 이벤트와 물체는 이전에 기록된 이벤트와 물체의 저장된 값과 매칭된다고 결정되면, 이전에 기록된 이벤트와 물체와 관련된 위치 파라미터(들)는 제1 추정 위치로 사용을 위해 반환된다. 쿼리 동안에, 식별된 이벤트와 물체가 이전에 기록된 이벤트와 물체의 저장된 값과 매칭되지 않는다고 결정되면, 이전에 기록된 이벤트와 물체와 관련된 위치 파라미터(들)는 제1 추정 위치로 사용을 위해 반환되지 않는다. 식별된 이벤트와 물체와 이전에 기록된 이벤트와 물체의 매칭된다는 결정은, 식별된 이벤트와 이전에 기록된 이벤트가 동일하거나 미리정의된 서로에 대한 스레숄드 값 이내에 있을 때, 그리고, 식별된 물체와 이전에 기록된 물체가 동일하거나, 서로에 대한 스레숄드 값 이내에 있을 때, 발생할 수 있다.
단계(1311b)의 제3 실시예의 일 실시예에서, 이벤트(가령, 모바일 디바이스가 충전 중임을 나타내는 검출된 상태)와 물체(가령, 모바일 디바이스의 카메라에 의해 캡쳐된 외부 입력이나 비콘의 식별자)가 식별된다. 식별된 이벤트는, (가령, 모바일 디바이스의 배터리가 충전 중이었음을 나타내는 이전에 검출된) 그 이벤트의 매칭되는 저장된 값을 위한 저장소를 쿼리하는데 사용된다. 이벤트의 저장된 값의 매칭은 이벤트의 저장된 값과 관련된 물체의 저장된 값을 룩업하는데 사용된다. 식별된 물체는 룩업되었던 물체의 저장된 값과 비교되고, 이벤트의 저장된 값 및/또는 물체의 저장된 값과 관련된 위치 파라미터(들)는, 식별된 물체와 물체의 저장된 값이 매칭될 때, 제1 추정 위치로서 사용하기 위해 반환된다. 물론, 조건은 물체나 이벤트를 대체할 수 있고, 물체는 이벤트를 대체할 수 있고, 및/또는 이벤트는 다른 실시예에서 물체를 대체할 수 있다. 선택적으로, 모바일 디바이스의 추정 위치는 불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여 결정될 수 있고, 그 추정 위치는 이벤트나 물체를 대체할 수 있다.
모바일 디바이스가 이전에 점유했던 위치로 모바일 디바이스가 되돌아왔다고 결정하는 단계(단계 1211)
불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여, 모바일 디바이스가 이전에 점유했던 위치로 모바일 디바이스가 되돌아왔다고 결정하기 위한 단계(1211)의 또 다른 실시예가 도 14에 제공된 서브-단계를 포함한다.
단계(1411a)에 도시된 바와 같이, 이벤트, 물체 및/또는 조건이 식별된다. 이러한 이벤트, 물체 및/또는 조건은, 이들이 도 13과 관련된 실시예에서 식별되었던 것과 같이 식별될 수 있다.
단계(1411b)에서, 모바일 디바이스의 초기의 추정 위치가 (가령, 불안정한 센서로부터의 측정치에 의존하지 않는 포지셔닝 기술을 사용하여) 결정된다. 도 14의 일부 실시예에서, 단계(1411b)는, 특정한 이벤트, 물체 및/또는 조건이 식별된 이후에만 트리거된다. 예를 들어, 초기의 추정 위치는, 모바일 디바이스의 배터리가 충전한다는 것의 검출, 배터리의 용량이 특정한 속도로 변한다는 것의 검출, 모바일 디바이스가 특정한 로컬 영역 네트워크에 연결되었다는 것의 검출, 현재 시간이 미리정의된 기간 내에 있다는 것의 검출, 및/또는 다른 어떤 이벤트, 물체 또는 조건의 검출에 응답하여 결정될 수 있다. 도 14의 다른 실시예에서, 단계(1411b)는, 임의의 이벤트, 물체 및/또는 조건이 단계(1411a)에서 식별되기 전에, 발생할 수 있다.
단계(1411c)에서, 초기의 추정 위치는, 초기의 위치로부터 측정치의 x 단위 내에 있는(가령, 1 미터, 2미터 또는 x에 대한 또 다른 값 이내), 또는 초기의 추정 위치를 포함하는 영역 내에 있는, 이전에 기록된 위치를 식별하는데 사용된다. 예를 들어, 이전에 기록된 위치는, 로컬 메모리나 외부 데이터베이스로부터 이전에 기록된 위치를 룩업하고, 이를 초기의 위치로부터 측정치의 x 단위 내에 있거나 초기의 추정 위치를 포함하는 영역 내에 있다고 확인함에 의해, 식별될 수 있다.
선택적인 단계(1411d)에서, 이전에 기록된 것은 이전에 기록된 위치와 관련된 이전에 기록된 이벤트, 물체 및/또는 조건을 식별하는데 사용될 수 있고, 이전에 기록된 이벤트, 물체 및/또는 조건이 식별된 이벤트, 물체 및/또는 조건과 매칭되는지에 대한 결정이 내려진다. 이전에 기록된 이벤트, 물체 및/또는 조건이 식별된 이벤트, 물체 및/또는 조건과 매칭될 때, 이전에 기록된 위치의 하나 이상의 위치 파라미터는 제1 추정 위치로 사용하기 위해 획득된다. 이전에 기록된 이벤트, 물체 및/또는 조건이 식별된 이벤트, 물체 및/또는 조건과 매칭되지 않을 때, 모바일 디바이스는 이전에 기록된 위치로 되돌아오지 않았다는 결정이 내려질 수 있다.
결정된 센서 오차를 사용하여 불안정한 센서를 캘리브레이트하는 단계(단계 390)
결정된 센서 오차를 사용하여, 불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 단계(390)의 실시예는 도 15에 제공된 서브-단계를 포함한다. 도시된 바와 같이, 캘리브레이션 값은, 결정된 센서 오차를 캘리브레이션 값으로 사용하거나, 캘리브레이션 값을 결정된 센서 오차와 하나 이상의 이전에 기록된 센서 오차의 평균으로 설정함에 의해, 단계(1591)에서 결정된다. 그리고 나서, 불안정한 센서는, 캘리브레이션 값을 사용하여(가령, 캘리브레이션 값에 의해 센서의 미래의 측정치를 조절함에 의해, 또는 캘리브레이션 값에 의해 이전의 캘리브레이션 값을 조절함에 의해), 단계(1592)에서 캘리브레이트된다. 일부 실시예에서, 조절은, 캘리브레이션 이전에 환경의 측정치가 환경의 진정한 측정치보다 많거나 적은지에 의존하여, 빼거나 더함에 의한다.
센서가 불안정한 센서라는 결정의 단계는 단계(1591) 이전에 수행될 수도 있는데, 가령, 센서로부터의 측정치 오차를 검출함에 의해서나, 센서로부터의 측정치를 사용하여 계산된 추정 위치가 진정한 위치에 대해 용인된 레벨의 오차를 초과하는 오차(가령, 1m 미만, 2m 미만, 또는 다른 값)를 가진다는 것을 검출함에 의해서이다. 관성 센서에 대한 측정 오차의 검출은, 모바일 디바이스가 실제로 이동하지 않을 때, 모바일 디바이스의 이동을 나타내는 관성 센서로부터의 측정치를 식별함에 의해 달성될 수 있다. 압력 센서에 대한 측정 오차의 검출(또는 압력 센서로부터의 측정치를 사용하여 계산된 추정 위치가 진정한 위치에 대해 오차를 가질 때의 검출)은, 압력 센서로부터의 압력의 측정치를 사용하여 추정된 고도를 계산하고, 그리고 나서, 추정된 고도가 진정한 고도와 동일(또는 스레숄드 값 이내)하지 않는 다고 결정함에 의해 달성될 수 있는데, 여기서, 진정한 고도는 본원 어딘가에서 기술된 것처럼 결정된다(가령, 모바일 디바이스에 의해 이전에 점유된 고도).
센서가 압력 센서일 때, 단계(1592)의 일 실시예에서, 결정된 캘리브레이션 값은, 센서 측정치가 진정한 압력보다 더 높게 발견되면, 센서의 미래의 측정치에서 차감되고, 결정된 캘리브레이션은 센서 측정치가 진정한 압력보다 더 낮게 발견되면, 센서의 미래의 측정치에 더해진다. 센서가 압력 센서일 때, 단계(1592)의 또 다른 실시예에서, 결정된 캘리브레이션 값은, 캘리브레이트된 센서 측정치가 진정한 조건보다 더 높게 발견되면, 이전의 캘리브레이션 값에서 차감되고, 결정된 캘리브레이션 값은, 센서 측정치가 진정한 조건 보다 낮게 발견되면, 이전의 캘리브레이션 값에 더해진다.
결정된 센서 오차를 사용하여 불안정한 센서를 캘리브레이트하기 위한 도 3의 단계(390)의 또 다른 실시예는, 도 16에 제공된 서브-단계를 포함한다. 도시된 바와 같이, 이전의 압력 센서 캘리브레이션 수학식(ΔPcal)은 단계(1691)에서 식별되는데, 가령, ΔPcal는 단계(1691)에서 식별되는데, 가령, ΔPcal는 AT3 + BT2 + CT + D와 동일한 수학식이고, 여기서, A, B, C 및 D는 열 챔버나 또 다른 접근법을 사용하여, 불안정한 압력 센서의 공장 캘리브레이션 동안에 이전에 결정되었던 캘리브레이션 계수이고, T는 불안정한 압력 센서의 주어진 온도이다. 단계(1691)의 수학식은 단지 수학식의 하나의 예시이다. 다른 실시예에서, 다른 수학식이 사용될 수 있다. 예를 들어, ΔPcal의 대안적인 실시예는 DETERMINING CALIBRATED MEASUREMENTS OF PRESSURE FOR DIFFERENT SENSORS라는 명칭으로 2015년 5월 7일에 미국 공개 번호 20150127287에 기술된다. 다른 실시예를 위한 다른 수학식도 가능하다.
단계(1691)의 수학식을 결정하기 위한 일 실시예에서, 상이한 압력 오차는 ΔPerror_n = Psensor_n - Preference_n으로 계산되었는데, 여기서, Psensor_n 는 고도(n)에서의 모바일 디바이스의 압력 센서에 의한 압력의 측정치이고, Preference_n는 그 특정한 고도(n)에서의 진정한 압력의 정확한 측정치이다. Psensor,n가 측정되었을 때, 압력 센서의 온도(Tsensor,n)도 측정되었다. 압력 센서 캘리브레이션 수학식(ΔPcal)은 측정된 센서 온도(Tsensor,n)의 함수로서, 개개의 센서 오차(ΔPerror_n)의 다항 맞춤을 사용하여 결정된다. ΔPerror_n 및 Tsensor,n의 오차의 조합으로의 다항 곡선의 맞춤은 계수 값 A, B, C 및 D를 결정하는 예시이다. 대응되는 측정된 센서 온도의 함수로서 개개의 센서 오차의 다항 맞춤의 예시는 도 17에 도시된다.
도 16의 단계(1692)에서, 수신기는 압력 센서의 온도 측정치(T'sensor,n) 및 대응되는 센서 오차 값 측정치(ΔP'error_n = P'sensor_n - P'reference_n)를 식별하는데, 여기서, P'sensor,n는 고도(n)에서 모바일 디바이스의 압력 센서에 의한 압력의 측정치이고, P'reference_n는 그 특정한 고도(n)에서 진정한 압력의 정확한 측정치이다. 각각의 온도 측정치(T'sensor,n)는, 대응되는 센서 오차 값 측정치(ΔP'error_n)를 결정하는데 사용되었던 대응되는 압력의 측정치(P'sensor_n)를 압력 센서가 만들었을 대, 측정되었다. 적어도 하나의 실시예에서, 각각의 T'sensor,n, P'sensor_n, 및 P'reference_n는, ΔPcal가 결정된 이후에, 측정되거나 추정되었다.
선택적인 단계(1693)에서, 온도 측정치(T'sensor,n)의 범위가 스레숄드 값(가령, 불안정한 센서의 평균 작동 온도 내외의 15-20 섭씨)을 초과하는지에 대한 결정이 내려지고, 스레숄드 값이 초과하면, 캘리브레이션 계수 조절값을 결정하기 위한 결정이 내려진다.
단계(1694)에서, 캘리브레이션 계수 조절값(A', B', C' 및 D')은, 온도 측정치(T'sensor,n) 및 관련 센서 오차 값(ΔP'error_n)을 사용하여, 다항 맞춤을 수행함에 의해 결저오디는데, 여기서, 맞춤될 다항식은 압력 센서의 주어진 온도(T')에 대해, ΔP'cal = A'T'3 + B'T'2 + C'T' + D'이다. 단계(1694)의 다항 맞춤은 단지 다항 맞춤의 하나의 예시이다. 다른 실시예에서, 다른 다항 맞춤이 사용될 수 있다.
단계(1695)에서, 조절된 압력 센서 캘리브레이션 수학식(ΔPcal-adjusted)은, 그리고 나서, 이전에 결정된 캘리브레이션 계수와 계수 조절 값을 사용하여 결정되는데, 여기서, 압력 센서의 주어진 온도(T)(가령, 불안정한 센서의 새로운 측정된 온도)에 대해, ΔPcal-adjusted = (A + A')T3 + (B + B')T2 + (C + C')T + (D + D')이다. 환경에 의존하여, A', B', C' 및 D'는 양 또는 음의 값일 수 있다.
센서 온도의 함수로서 센서 오차의 다항 맞춤은 도 17에 도시된다. 각각의 센서 오차는 불안정한 센서에 의한 특정한 고도에서의 압력의 측정치와 특정한 고도에 대한 진정한 압력의 측정치나 추정치 간의 차이에 기초한다(가령, 캘리브레이트된 정확한 센서에 의해 측정되거나, 상이한 고도에 위치되고 캘리브레이트된 정확한 센서로부터의 측정치에 기초하여 추정된). 도시된 바와 같이, 다항 곡선(점선으로 표시됨)은 센서 온도(도 C로)의 함수로서 센서 오차(Pa)에 의해 정의된 점(큰 검은색 점으로 표시됨)에 맞춤된다. 다항 곡선을 맞추는 것은 캘리브레이션 계수값(A, B, C 및 D) 또는 캘리브레이션 계수 조절값(A', B', C' 및 D')을 결정하는 예시이다.
일 실시예에서, 캘리브레이션 값은 간단히 D인데, 여기서, 임의의 온도에서의 임의의 압력 오차는 고정된 값으로 평균화된다. 온도 범위를 넘는 다른 실시예에서, 불안정한 센서에 대한 센서 오차가 결정될 때마다 불안정한 센서의 온도 측정치가 수집되면, 계수 조절값이 결정되고, 캘리브레이션 값은 간단히 D가 아니고, 대신에, ΔPcal 또는 ΔPcal-adjusted이다. 온도 범위의 온도는 알려진 위치의 외부에 있는 모바일 디바이스로부터의 차가운 온도, 내부 온도를 구동하는 고속 프로세서에 의한 알려진 위치에서 따뜻하게된 모바일 디바이스로부터의 따뜻한 온도 및 다른 온도를 포함한다.
그 밖의 다른 양태
본원에서 사용된 바와 같이, 고도는 지정된 레벨(가령, 해수면, 그라운드 레벨 또는 다른 레벨) 위의 높이를 나타낸다. 본원에서 개시된 추정 위치는 일차원(가령, 고도), 이차원(가령, 위도와 경도) 또는 삼차원(가령, 위도, 경도 및 고도)일 수 있다.
본 개시물의 방법은 하드웨어, 펌웨어 또는 소프트웨어에 의해 실행될 수 있다. 하나 이상의 머신에 의해 실행될 때, 하나 이상의 머신이 임의의 개시된 방법의 임의의 단계를 포함하는 동작을 수행하거나 실행하도록 야기하는 프로그램 명령을 구현하는 하나 이상의 비일시적 머신 판독가능한 매체도 고려된다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 머신-판독가능한 매체는 법정 머신-판독가능한 매체(가령, 법정 비휘발성 또는 휘발성 저장 매체, 법정 삭제가능하거나 비삭제 매체, 법정 집적 회로 매체, 법정 자기 저장 매체, 법정 광 저장 매체 또는 임의의 다른 법정 저장 매체)의 모든 형태를 포함한다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 머신-판독가능한 매체는 비법정 매체를 포함하지 않는다. 예를 들어, 머신은 하나 이상의 컴퓨팅 장치(들), 프로세서(들), 제어기(들), 집적 회로(들), 칩(들), 시스템(들) 온 어 칩, 서버(들), 프로그램가능한 로직 장치(들), 그 밖의 회로 및/또는 본 명세서에 기술되거나 아니면 기술 분야에서 알려진 그 밖의 다른 적절한 수단을 포함할 수 있다.
본 명세서에 기술된 방법 단계는 독립적인 순서일 수 있어서, 기술된 것과 상이한 순서로 수행될 수 있다. 본 명세서에 기술된 다양한 방법 단계가 기술 분야의 당업자가 이해하는 바와 같이, 임의의 수의 방법을 형성하기 위해 결합될 수도 있다는 것에 주목한다. 또한, 본 명세서에 기술된 둘 이상의 단계는 동시에 수행될 수 있다는 것도 주목한다. 본 명세서에 임의의 방법 단계 또는 특징은, 감소된 제조 단가를 달성하거나, 전력 소비를 낮추거나 처리 효율성을 증가시키는 것과 같이 다양한 이유로 청구항으로부터 명시적으로 제한될 수 있다. 송신기나 모바일 디바이스에 의해 수행된 방법 단계는 서버에 의해 수행될 수 있고, 그 역도 가능하다.
본 명세서에 개시된 다양한 방법 단계/스테이지를 수행하거나, 수행하도록 동작가능한 하나 이상의 모듈을 포함하는 시스템도 고려될 수 있고, 여기서, 모듈은 본 명세서에 나열된 하나 이상의 머신 또는 적절한 하드웨어를 사용하여 실행된다. 두 개의 물건(가령, 모듈이나 그 밖의 다른 특징부)들이 서로 "연결될" 때, 이들 두 물건들은 서로 직접 연결될 되거나(가령, 도면에서 두 개의 물건을 연결하는 선에 의해 도시됨), 또는, 하나 이상의 매개 물건에 의해 분리될 수 있다. 라인이나 매개 물건이 두 개의 특정한 물건을 연결하지 않으면, 다른 진술이 없는 한, 이들 물건의 연결이 고려된다. 하나의 물건의 출력 및 다른 물건의 입력이 서로 연결되면, 출력에서 전송된 정보(가령, 데이터 및/또는 시그널링)는, 데이터가 하나 이상의 매개 물건을 통해 지나더라도, 입력에 의해 수신된다. 본 명세서에 개시된 모든 정보는 임의의 프로토콜을 사용하여 임의의 통신 경로를 통해 전송될 수 있다. 데이터, 명령, 커맨드, 정보, 신호, 비트, 심볼 및 칩 등은 전압, 전류, 전자기파, 자기장 또는 자기입자, 또는 광학장 또는 광입자에 의해 표현될 수 있다.
단어 포함하다, 포함하는, 포함되다. 포함되는 등은, 배제적 의미(즉, 만으로 구성된)의 반대인, 포함적 의미(즉, 제한되지 않음)로 해석되어야 한다. 단수나 복수를 사용하는 단어도 각각 복수나 단수를 포함한다. 단어 또는 및 단어 및은, 상세한 설명에서 사용되는 바와 같이, 리스트 내의 임의의 아이템과 모든 아이템을 커버한다. 단어 일부, 임의의 및 적어도 하나는 하나 이상을 말한다. 단어 할 수 있다는 예를 나타내는데 사용되고, 요구사항은 아니다. 가령, 동작을 수행할 수 있는 것 또는 그 동작을 수행할 필요가 없는 특징을 가질 수 있거나 각각의 실시예에서 그 특징을 가지지만 그 동작을 수행하는 수행하는 것 또는 적어도 하나의 실시예에서 그 특징을 가질 수 있다.
예를 들어, 본 명세서에서 기술된 트랜스미터는, 신호를 다른 시스템과 신호를 교환하기 위한 안테나 모듈(들); 본 명세서에 개시되거나 알려진 회로 구성요소를 가진 RF 프론트 엔드 모듈(들); 신호 프로세싱(가령, 선택된 주파수를 사용하여, 선택된 코드를 사용하여, 및/또는 선택된 어구를 사용하여, 선택된 시간에 전송을 위한 신호를 생성하는 단계, 본 명세서에 기술된 방법)을 위한 프로세싱 모듈(들) 또는 다른 프로세싱; 프로세싱 모듈(들)에 의해 실행될 수 있는 본 명세서에 기술된 동작의 방법과 관련된 데이터 및/또는 명령의 저장 및 복구를 제공하기 위한 메모리 모듈(들); 송신기에 또는 그 부근에서의 조건(가령, 압력, 온도, 습도, 바람 또는 다른 것)을 측정하기 위한 센서 모듈(들); 및/또는 라디오 링크 이외의 다른 링크를 통해 다른 시스템과 정보를 교환하기 위한 인터페이스 모듈(들)을 포함할 수 있다. 송신기에 의해 전송된 신호는, 모바일 디바이스나 서버에 의해 결정되면, 다음을 식별할 수 있는 다양한 정보를 운반할 수 있는데, 이는, 송신기, 송신기의 위치(LLA), 송신기에 또는 그 부근의 압력, 온도, 습도 및 다른 조건, 및/또는 다른 정보이다. 각각의 이들 모듈은 서로 직접 또는 간접적으로 연결될 수 있다.
모바일 디바이스는 모바일 컴퓨팅 디바이스(가령, 모바일 폰, 태블릿, 랩탑, 디지털 카메라, 추적 태그, 모바일 디바이스)의 형태일 수 있고, 다른 시스템과 신호를 교환하기 위한 안테나 모듈(들), 본원에서 개시되거나 알려진 회로 구성요소를 가진 RF 프론트 엔드 모듈(들), 위치 정보(가령, 수신된 신호의 도착 시간이나 이동 시간, 송신기로부터의 대기 정보, 및/또는 각각의 송신기와 관련된 위치나 다른 정보)를 결정하기 위해 수신된 신호의 신호 프로세싱을 위한, 모바일 디바이스의 추정 위치를 계산하기 위해 위치 정보를 사용하기 위한, 본원에서 개시된 방법을 수행하기 위한, 및/또는 다른 프로세싱을 수행하기 위한 프로세싱 모듈과, 프로세싱 모듈(들)이나 다른 모듈(들)에 의해 실행될 수 있는 본원에서 개시된 동작의 방법과 관련된 명령어 및/또는 데이터의 저장과 복구를 제공하기 위한 메모리 모듈(들)과, 모바일 디바이스의 고도를 결정하기 위해, 송신기에서 또는 그 부근에서의 동일한 환경 조건과 비교될 수 있는, 모바일 디바이스에서 또는 그 부근에서의 환경 조건(가령, 압력, 온도, 습도, 바람 등)을 측정하기 위한 센서 모듈(들)과, 다른 조건(가령, 가속도, 속도, 배향, 광, 소리)을 측정하기 위한 다른 센서 모듈(들)과, 라디오 링크를 제외한 다른 링크를 통해 다른 시스템과 정보를 교환하기 위한 인터페이스 모듈(들) 및/또는 사용자가 모바일 디바이스와 상호작용하도록 하는 입/출력 모듈(들) 중 임의의 것을 포함할 수 있다. 이들 모듈의 각각은 서로 직저 또는 간접적으로 연결될 수 있다. 모바일 디바이스에 의한 프로세싱은 서버에서도 발생할 수 있다.
관련된 출원
본출원은 다음의 관련 출원인, SYSTEMS AND METHODS FOR CALIBRATING UNSTABLE SENSORS라는 명칭으로 2016년 9월 9일에 출원된 미국 특허 출원 번호 62/385,911와, SYSTEMS AND METHODS FOR CALIBRATING UNSTABLE SENSORS라는 명칭으로 2017년 4월 25일에 출원된 미국 특허 출원 번호 62/489,926에 관한 것이다. 관련된 출원(들)의 각각의 내용은 본원에서 그 전체가 참조로서 포함된다.

Claims (27)

  1. 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법에 있어서, 상기 방법은,
    모바일 디바이스의 센서로부터의 어떠한 측정치를 사용하지 않으면서, 모바일 디바이스의 제1 추정 위치를 결정하는 단계와,
    센서로부터의 측정치를 사용하여, 모바일 디바이스의 제2 추정 위치를 생성하는 단계와,
    제1 추정 위치와 제2 추정 위치를 사용하여, 센서의 센서 오차를 추정하는 단계와, 및
    센서로부터의 하나 이상의 측정치를 조절하기 위한 캘리브레이션 값을 결정하기 위해, 센서 오차를 사용하는 단계를 포함하며,
    상기 센서는 모바일 디바이스의 압력 센서이고, 캘리브레이션 값은,
    캘리브레이션 계수값을 포함하는 압력 센서 캘리브레이션 수학식을 식별하는 단계와,
    압력 센서의 온도 측정치 및 압력 센서에 대해 대응되는 센서 오차 측정치를 식별하는 단계 - 식별된 온도 측정치의 각각의 온도 측정치는, 압력 센서가 식별된 센서 오차 측정치의 대응되는 센서 오차 측정치를 결정하는데 사용되었던 압력의 대응되는 측정치를 만들 때, 측정되었음 - 와,
    식별된 온도 측정치 및 대응되는 센서 오차 측정치를 사용하여, 다항 맞춤을 수행함에 의해 캘리브레이션 계수 조절값을 결정하는 단계와,
    압력 센서 캘리브레이션 수학식의 캘리브레이션 계수값을 조절하기 위해, 캘리브레이션 계수 조절값을 사용함에 의해 조절된 압력 센서 캘리브레이션 수학식을 결정하는 단계와, 및
    조절된 압력 센서 캘리브레이션 수학식을 사용하여 캘리브레이션 값을 결정하는 단계에 의해 결정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 센서는 진정한 압력에 대한 압력의 부정확한 측정치를 생성하는 압력 센서인, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 제1 추정 위치는 위성 시스템의 비콘 또는 지상 송신기의 네트워크로부터 수신된 포지셔닝 신호를 사용하여 결정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 제1 추정 위치는,
    이벤트, 물체 또는 조건을 식별하는 단계,
    식별된 이벤트, 물체 또는 조건과 관련된 저장된 위치를 식별하는 단계,
    저장된 위치를 수신하는 단계, 및
    제1 추정 위치가 저장된 위치라고 결정하는 단계에 의해,
    결정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 제1 추정 위치는,
    모바일 디바이스가 빌딩 내부에 있는지 결정하는 단계와,
    모바일 디바이스가 빌딩 내부에 있는지 결정하는 단계 이후에, 모바일 디바이스가 있는 빌딩의 층을 결정하는 단계와, 및
    층의 고도를 식별하는 단계 - 제1 추정 위치의 고도는, 층의 고도 또는 미리 정의된 값에 의해 조절된 층의 고도임 - 에 의해,
    결정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 제1 추정 위치는,
    모바일 디바이스가 외부에 있는지 결정하는 단계와, 및
    모바일 디바이스가 외부에 있는지 결정하는 단계 이후에, 그라운드-레벨 고도를 결정하는 단계 - 제1 추정 위치의 고도는, 그라운드-레벨 또는 미리정의된 값에 의해 조절된 그라운드 레벨임 - 에 의해,
    결정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  7. 제 6 항에 있어서, 모바일 디바이스가 외부에 있는지를 결정하는 단계는,
    모바일 디바이스의 비-수직 속도를 추정하는 단계와,
    추정 속도가 스레숄드 양의 속도를 초과하는지 결정하는 단계와, 및
    추정 속도가 스레숄드 양의 속도를 초과한다면, 모바일 디바이스가 외부에 있다고 결정하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  8. 제 1 항에 있어서, 제1 추정 위치는,
    센서로부터의 측정치가 제1 날짜(first day)에 측정되는 기간을 식별하는 단계와,
    기간과 관련된 저장된 위치를 식별하는 단계 - 저장된 위치는, 모바일 디바이스가 제1 날짜에 선행하는 제2 날짜의 기간 동안에 있었던 위치의 추정치를 포함함 - 와, 및
    제1 추정 위치가 저장된 위치라고 결정하는 단계에 의해 결정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  9. 제 1 항에 있어서, 제1 추정 위치는,
    모바일 디바이스의 배터리가 제1 날짜에 충전 중이라는 것을 결정하는 단계와,
    모바일 디바이스의 배터리가 충전 중인 기간을 식별하는 단계와,
    기간과 관련된 저장된 위치를 식별하는 단계 - 저장된 위치는, 모바일 디바이스의 배터리가 제1 날짜에 선행하는 제2 날짜의 기간 동안에 충전 중에 모바일 디바이스가 있었던 위치의 추정치를 포함함 - 와, 및
    제1 추정 위치가 저장된 위치라고 결정하는 단계에 의해 결정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  10. 제 1 항에 있어서, 제1 추정 위치는,
    모바일 디바이스에 의해 이동을 기록하는 단계와,
    모바일 디바이스에 의해 기록된 이동이 모바일 디바이스에 의해 이전의 이동의 하나 이상의 저장된 값과 매칭하는지를 결정하는 단계와,
    모바일 디바이스에 의해 이전의 이동의 하나 이상의 저장된 값과 관련된 저장된 위치를 식별하는 단계 - 저장된 위치는, 이전의 이동의 하나 이상의 저장된 값이 기록된 이후에, 모바일 디바이스가 도달했던 위치의 추정치를 포함함 - 와, 및
    제1 추정 위치가 저장된 위치라고 결정하는 단계에 의해 결정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  11. 제 1 항에 있어서, 제1 추정 위치는,
    모바일 디바이스가 로컬 영역 네트워크에 연결되는지를 결정하는 단계와,
    로컬 영역 네트워크와 관련된 저장된 위치를 식별하는 단계 - 저장된 위치는 모바일 디바이스가 로컬 영역 네트워크에 이전에 연결되었던 때, 모바일 디바이스가 있었던 위치의 추정치를 포함함 - 와, 및
    제1 추정 위치가 저장된 위치라고 결정하는 단계에 의해 결정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  12. 제 1 항에 있어서, 제1 추정 위치는,
    모바일 디바이스의 카메라를 사용하여, 제1 이미지를 캡쳐하는 단계와,
    제1 이미지와 매칭하는 제2 이미지를 식별하는 단계와,
    제2 이미지와 관련된 저장된 위치를 식별하는 단계 - 저장된 위치는, 모바일 디바이스의 카메라가 제2 이미지를 캡쳐하였을 때, 모바일 디바이스가 있었던 위치의 추정치를 포함함 - 와, 및
    제1 추정 위치가 저장된 위치라고 결정하는 단계에 의해 결정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  13. 제 1 항에 있어서, 제1 추정 위치는,
    모바일 디바이스의 배터리가 충전 중인지를 결정하는 단계와,
    위성 시스템의 비콘 또는 지상 송신기의 네트워크로부터의 포지셔닝 신호를 사용하여, 모바일 디바이스의 초기 추정 위치를 결정하는 단계 - 초기 추정 위치는 모바일 디바이스의 배터리가 충전 중이라는 결정에 응답하여 생성됨 - 와,
    초기 추정 위치로부터의 스레숄드 양의 거리 내에 있는 저장된 위치를 식별하는 단계에 의해 결정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  14. 제 1 항에 있어서, 센서로부터의 하나 이상의 측정치를 조절하기 위한 캘리브레이션 값을 결정하기 위해, 센서 오차를 사용하는 단계는,
    저장소로부터, 센서의 하나 이상의 이전에 추정된 센서 오차를 불러오는 단계와,
    추정된 센서 오차와 하나 이상의 이전에 추정된 센서 오차를 평균화함에 의해, 평균 센서 오차를 계산하는 단계와, 및
    평균 센서 오차를 캘리브레이션 값으로 사용하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  15. 삭제
  16. 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법에 있어서, 상기 방법은,
    모바일 디바이스의 센서로부터의 어떠한 측정치를 사용하지 않으면서, 모바일 디바이스의 제1 추정 위치를 결정하는 단계와,
    센서로부터의 측정치를 사용하여, 모바일 디바이스의 제2 추정 위치를 생성하는 단계와,
    제1 추정 위치와 제2 추정 위치를 사용하여, 센서의 센서 오차를 추정하는 단계와, 및
    센서로부터의 하나 이상의 측정치를 조절하기 위한 캘리브레이션 값을 결정하기 위해, 센서 오차를 사용하는 단계를 포함하며,
    상기 센서 오차는,
    제1 추정 위치와 제2 추정 위치 간의 거리의 차이를 결정하는 단계와,
    거리의 차이에 스케일링 인자(scaling factor)를 적용함에 의해, 제1 추정 위치와 제2 추정 위치 간의 추정된 압력의 차이를 결정하는 단계와, 및
    센서 오차를 추정된 압력의 차이로 설정하는 단계에 의해 추정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  17. 제 1 항에 있어서, 캘리브레이션 값은,
    캘리브레이션 값을 센서 오차로 또는 센서 오차와 이전에 저장된 센서 오차의 평균으로 설정하는 단계에 의해 결정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  18. 제1항에 있어서, 제1 추정 위치는 제1 고도를 포함하며 제2 추정 위치는 제2 고도를 포함하고, 센서 오차는
    제1 추정 위치와 제2 추정 위치 간 고도 차이를 결정하며,
    고도 차이에 스케일링 인자를 적용함으로써 제1 추정 위치와 제2 추정 위치 간 추정 압력 차이를 결정하고 - 상기 스케일링 인자는 수직 거리당 압력의 변화를 특정함 - ,
    센서 오차를 추정 압력 차이로 설정함으로써,
    추정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  19. 제1항에 있어서, 상기 방법은
    캘리브레이션 값에 의해 센서로부터의 측정치를 조절하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  20. 제16항에 있어서, 제1 추정 위치는 제1 고도를 포함하고 제2 추정 위치는 제2 고도를 포함하며, 거리의 차이는 고도의 차이인, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  21. 제16항에 있어서, 상기 방법은
    캘리브레이션 값에 의해 센서로부터의 측정치를 조절하는 단계
    를 포함하며, 상기 캘리브레이션 값은 센서 오차 또는 상기 센서 오차와 이전에 저장된 타 센서 오차의 평균으로 설정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  22. 제1항에 있어서, 압력 센서로부터의 하나 이상의 측정치를 조절하기 위해 센서 오차를 이용해 캘리브레이션 값을 결정하는 것은
    저장소로부터 압력 센서의 하나 이상의 이전 추정 센서 오차를 불러오는 것,
    추정 센서 오차와 하나 이상의 이전 추정 센서 오차의 평균을 구함으로써 평균 센서 오차를 계산하는 것,
    평균 센서 오차를 캘리브레이션 값으로서 이용하는 것, 및
    캘리브레이션 값에 의해 센서로부터의 측정치를 조절하는 것
    을 포함하는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  23. 제1항에 있어서, 캘리브레이션 값은
    캘리브레이션 계수 값을 포함하는 압력 센서 캘리브레이션 수학식을 식별하고,
    압력 센서의 온도 측정치 및 압력 센서에 대한 대응하는 센서 오차 측정치를 식별하며 - 식별된 온도 측정치의 각각의 온도 측정치는 압력 센서가 식별된 센서 오차 측정치의 대응하는 센서 오차 측정치를 결정하는 데 사용된 대응하는 압력 측정치를 만들 때 측정되었음 - ,
    식별된 온도 측정치 및 대응하는 센서 오차 측정치를 이용해 다항 맞춤(polynomial fit)을 수행함으로써 캘리브레이션 계수 조정 값을 결정하고,
    캘리브레이션 계수 조절 값을 이용해 압력 센서 캘리브레이션 수학식의 캘리브레이션 계수 값을 조절함으로써 조절된 압력 센서 캘리브레이션 수학식을 결정하며,
    조절된 압력 센서 캘리브레이션 수학식을 이용해 캘리브레이션 값을 결정함으로써,
    결정되고,
    상기 방법은 캘리브레이션 값에 의해 센서로부터의 측정치를 조절하는 단계를 더 포함하는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  24. 제1항에 있어서, 제1 추정 위치는 제1 고도를 포함하고 제2 추정 위치는 제2 고도를 포함하며, 센서 오차는
    제1 추정 고도와 제2 추정 고도 간 거리 차이를 결정하며,
    스케일링 인자를 거리 차이에 적용함으로써, 제1 추정 고도와 제2 추정 고도 간 추정 압력 차이를 결정하고,
    상기 센서 오차를 추정 압력 차이로 설정함으로써,
    추정되고,
    상기 방법은 캘리브레이션 값에 의해 센서로부터의 측정치를 조절하는 단계를 더 포함하는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  25. 제1항에 있어서, 캘리브레이션 값은
    캘리브레이션 값을 센서 오차 또는 상기 센서 오차와 이전에 저장된 타 센서 오차의 평균으로 설정함으로써,
    결정되는, 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 방법.
  26. 하나 이상의 머신에 의해 실행될 때, 상기 하나 이상의 머신이 제 1 항 내지 제 14항, 그리고 제16항 내지 25 항 중 어느 한 항의 방법을 실행하도록 하는, 프로그램 명령어를 포함하는 하나 이상의 비일시적 머신-판독가능한 매체.
  27. 모바일 디바이스의 센서를 캘리브레이트하기 위한 시스템에 있어서, 상기 시스템은,
    센서와, 및
    제 1 항 내지 제 14항, 그리고 제16항 내지 25 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 동작하는 하나 이상의 머신을 포함하는, 시스템.
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CN (2) CN109642793A (ko)
WO (1) WO2018048710A1 (ko)

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10845195B2 (en) * 2015-07-01 2020-11-24 Solitonreach, Inc. System and method for motion based alignment of body parts
GB2568822B (en) * 2016-04-19 2022-03-30 Walmart Apollo Llc Systems, apparatuses, and method for mapping a space
EP3510355A1 (en) * 2016-09-09 2019-07-17 Nextnav, LLC Systems and methods for calibrating unstable sensors
US11761765B2 (en) 2016-09-09 2023-09-19 Nextnav, Llc Calibrating a pressure sensor
US10584967B2 (en) 2016-10-18 2020-03-10 Northrop Grumman Systems Corporation Hemispherical resonator gyroscope
US20180156634A1 (en) * 2016-12-02 2018-06-07 Northrop Grumman Systems Corporation Dual-vibratory pattern resonator gyroscope
US10585739B2 (en) * 2017-04-28 2020-03-10 International Business Machines Corporation Input data correction
US10816354B2 (en) 2017-08-22 2020-10-27 Tusimple, Inc. Verification module system and method for motion-based lane detection with multiple sensors
US11009356B2 (en) * 2018-02-14 2021-05-18 Tusimple, Inc. Lane marking localization and fusion
US11009365B2 (en) 2018-02-14 2021-05-18 Tusimple, Inc. Lane marking localization
DE102018203419A1 (de) * 2018-03-07 2019-09-12 Infineon Technologies Ag Vorrichtung und verfahren zum kalibrieren einer druckerfassungseinrichtung
US11073441B2 (en) 2018-05-24 2021-07-27 Nextnav, Llc Systems and methods for determining when to calibrate a pressure sensor of a mobile device
US11555699B2 (en) 2018-05-24 2023-01-17 Nextnav, Llc Systems and methods for determining when an estimated altitude of a mobile device can be used for calibration or location determination
US10921121B2 (en) * 2018-06-03 2021-02-16 Nextnav, Llc Systems and methods for determining calibration values for atmospheric sensors that provide measured pressures used for estimating altitudes of mobile devices
WO2020123988A1 (en) * 2018-12-13 2020-06-18 Solitonreach, Inc. System and method for motion based alignment of body parts
US11073393B2 (en) 2019-01-16 2021-07-27 Northrop Grumman Systems Corporation Coriolis vibratory gyroscope control system
CN112955771A (zh) * 2019-02-08 2021-06-11 丰田自动车株式会社 移动体的位置确定系统以及位置确定系统所使用的移动体
US11073391B2 (en) 2019-09-26 2021-07-27 Northrop Grumman Systems Corporation Coriolis vibratory accelerometer system
WO2021105883A1 (en) * 2019-11-27 2021-06-03 Nextnav, Llc Floor height estimation and calibration of a mobile device
EP3893150A1 (en) 2020-04-09 2021-10-13 Tusimple, Inc. Camera pose estimation techniques
US11693926B2 (en) * 2020-05-22 2023-07-04 Accenture Global Solutions Limited Neuromorphic experiential system
CN111811471A (zh) * 2020-06-26 2020-10-23 黄珊 气压计校准方法、标签高度确定方法、标签、uwb定位系统
US11828832B2 (en) 2020-08-25 2023-11-28 Cisco Technology, Inc. Infrastructure triggering techniques to facilitate secure ultra-wideband (UWB) ranging
US11470571B2 (en) 2020-08-25 2022-10-11 Cisco Technology, Inc. Assigning UWB anchors for client ranging
US11457330B2 (en) 2020-08-25 2022-09-27 Cisco Technology, Inc. Dynamic anchor assignments for UWB ranging
US11564057B2 (en) 2020-08-25 2023-01-24 Cisco Technology, Inc. Prioritized scheduling for UWB ranging
US20230028950A1 (en) 2021-07-23 2023-01-26 Nextnav, Llc Barometric Pressure Sensor Calibration Based On Activity Context
WO2023089455A1 (en) 2021-11-17 2023-05-25 Nextnav, Llc Mitigating atmospheric effects from geographical anomalies on reference pressure estimates
US20230221203A1 (en) 2022-01-12 2023-07-13 Nextnav, Llc Triggering the collecting and/or using of calibration data
CN116698086B (zh) * 2023-07-31 2023-10-20 中国人民解放军国防科技大学 仿生偏振视觉导航传感器的误差联合标定方法和装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080046214A1 (en) * 2006-04-13 2008-02-21 Tiax Llc Sensor system
WO2015063340A1 (en) * 2013-11-04 2015-05-07 Xiam Technologies Limited Intelligent context based battery charging

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01307614A (ja) * 1988-06-07 1989-12-12 Citizen Watch Co Ltd 高度計付電子機器
US5646857A (en) 1995-03-31 1997-07-08 Trimble Navigation Limited Use of an altitude sensor to augment availability of GPS location fixes
US5652592A (en) 1995-06-06 1997-07-29 Sanconix, Inc Radio location with enhanced Z-axis determination
WO2000077473A1 (de) * 1999-06-11 2000-12-21 Flytec Ag Automatische höheneinstellung in einem höhenmesser
WO2001061277A2 (en) 2000-02-03 2001-08-23 Honeywell International Inc. Device, method and computer program product for altimetry system
US6522298B1 (en) * 2001-04-12 2003-02-18 Garmin Ltd. Device and method for calibrating and improving the accuracy of barometric altimeters with GPS-derived altitudes
US6970795B1 (en) 2001-05-09 2005-11-29 Garmin Ltd. Method and apparatus for calculating altitude based on barometric and GPS measurements
US6999780B1 (en) * 2002-07-30 2006-02-14 Bellsouth Intellectual Property Corporation Method and system for determining the altitude of a mobile wireless device
GB0414688D0 (en) 2004-06-30 2004-08-04 Nokia Corp Self-correcting barometer and/or altimeter
US8712713B2 (en) 2006-03-20 2014-04-29 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for determining the altitude of a mobile device
US20070239326A1 (en) 2006-04-05 2007-10-11 Honeywell International, Inc. Systems and methods for monitoring an altitude in a flight vehicle
WO2008148649A1 (en) 2007-06-07 2008-12-11 Qualcomm Incorporated Weather prediction system
US9057606B2 (en) 2009-09-10 2015-06-16 Nextnav, Llc Wide area positioning system
CA2928283A1 (en) 2008-09-10 2010-03-18 Nextnav, Llc Wide area positioning system
US8706131B2 (en) * 2009-06-18 2014-04-22 Empire Technology Development Llc Device location prediction for mobile service optimization
CN101995236B (zh) * 2009-08-25 2013-01-09 佛山市顺德区顺达电脑厂有限公司 校正压力转高度的基准值的方法
US8188912B1 (en) 2009-09-29 2012-05-29 Trimble Navigation Ltd. Altitude constrained GPS
US8566032B2 (en) * 2009-10-30 2013-10-22 CSR Technology Holdings Inc. Methods and applications for altitude measurement and fusion of user context detection with elevation motion for personal navigation systems
US8412158B2 (en) * 2010-08-17 2013-04-02 Qualcomm Incorporated Mobile device having increased security that is less obtrusive
US9234965B2 (en) * 2010-09-17 2016-01-12 Qualcomm Incorporated Indoor positioning using pressure sensors
US8174931B2 (en) * 2010-10-08 2012-05-08 HJ Laboratories, LLC Apparatus and method for providing indoor location, position, or tracking of a mobile computer using building information
CN102075936A (zh) * 2010-12-28 2011-05-25 中兴通讯股份有限公司 定位方法及终端
US8306676B1 (en) 2011-04-15 2012-11-06 Honeywell International Inc. Systems and methods for differential altitude estimation utilizing spatial interpolation of pressure sensor data
EP2726895B1 (en) * 2011-06-28 2020-08-19 NextNav, LLC Wide area positioning systems and methods
JP6107409B2 (ja) * 2013-05-21 2017-04-05 富士ゼロックス株式会社 位置特定処理装置及び位置特定処理プログラム
CN103414825B (zh) * 2013-08-15 2015-09-23 惠州Tcl移动通信有限公司 基于传感器组的情景模式切换方法及其移动终端
EP3066442A1 (en) 2013-11-04 2016-09-14 Nextnav, LLC Determining calibrated measurements of pressure for different sensors
US9970757B2 (en) * 2014-01-08 2018-05-15 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for positioning with always on barometer
WO2016003743A1 (en) 2014-07-01 2016-01-07 Nextnav, Llc Systems and methods for estimating whether a receiver is inside or outside a building
WO2016025895A1 (en) 2014-08-15 2016-02-18 Qualcomm Incorporated Mobile-assisted determination of the altitude of a mobile device
SE538372C2 (en) 2014-12-23 2016-05-31 Husqvarna Ab Improved map generation by a robotic work tool
CN104748722B (zh) * 2015-03-13 2017-09-08 中国科学院光电研究院 利用卫星定位信息实时校准气压测高结果的高程定位方法
EP3510355A1 (en) * 2016-09-09 2019-07-17 Nextnav, LLC Systems and methods for calibrating unstable sensors

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080046214A1 (en) * 2006-04-13 2008-02-21 Tiax Llc Sensor system
WO2015063340A1 (en) * 2013-11-04 2015-05-07 Xiam Technologies Limited Intelligent context based battery charging

Also Published As

Publication number Publication date
CN117782153A (zh) 2024-03-29
US11892295B2 (en) 2024-02-06
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US20240118081A1 (en) 2024-04-11
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EP4056949A3 (en) 2022-12-21

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