KR20130112917A - Gnss 운송수단 내비게이션을 위한 관성 센서 지원 헤딩 및 포지셔닝 - Google Patents

Gnss 운송수단 내비게이션을 위한 관성 센서 지원 헤딩 및 포지셔닝 Download PDF

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쿠마르 가우라브 쵸크라
졸탄 에프 비악스
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Abstract

운송수단의 모바일 디바이스의 개선된 헤딩 추정값을 제공하기 위한 장치 및 방법이 제시된다. 먼저, 모바일 디바이스는 그것이 운송수단에 부착된 크래들에 장착되어 있는지를 결정하며; 만약 그렇다면, 관성 센서 데이터가 유효하게 될 수도 있다. 장착된 상태에 있는 동안, 모바일 디바이스는 그것이 크래들에서 회전되고 있는지의 여부를 결정하며; 만약 그렇다면, 관성 센서 데이터는 더 이상 신뢰되지 않을 수도 있고 운송수단 및 모바일 디바이스 사이의 새로운 상대적 배향을 결정하기 위한 새로운 상대적 배향이 필요하다. 모바일 디바이스가 장착되어 있고 최근에 회전되지 않았다면, 다수의 센서들 (예컨대, GPS, 자이로스코프, 가속도계) 로부터의 헤딩 데이터는 개선된 헤딩 추정값을 형성하기 위해 컴퓨팅되고 조합될 수도 있다. 이 개선된 헤딩 추정값은 개선된 속도 추정값을 형성하는데 이용될 수도 있다. 개선된 헤딩 추정값은 또한 자이로스코프를 정정하기 위한 바이어스를 컴퓨팅하는데 이용될 수도 있다.

Description

GNSS 운송수단 내비게이션을 위한 관성 센서 지원 헤딩 및 포지셔닝{INERTIAL SENSOR AIDED HEADING AND POSITIONING FOR GNSS VEHICLE NAVIGATION}
관련 출원에 대한 상호참조
본 출원은, 2011년 2월 8일자로 출원되고 발명 명칭이 "Inertial Sensor Aided Heading and Positioning for GNSS Vehicle Navigation"인 미국 가출원 제61/440,730호에 대한 35 U.S.C. §119(e) 하의 우선권과 그 이익을 주장하며, 그것은 참조로 본원에 통합된다. 본 출원은, 2011년 1월 14일자로 출원되고 발명 명칭이 "Inertial Sensor Aided Heading and Positioning for GNSS Vehicle Navigation"인 미국 가출원 제61/433,124호에 대한 35 U.S.C. §119(e) 하의 우선권과 그 이익을 주장하며, 그것은 참조로 본원에 통합된다. 본 출원은, 2010년 12월 3일자로 출원되고 발명 명칭이 "Inertial Sensor Aided Heading and Positioning for GNSS Vehicle Navigation"인 미국 가출원 제61/419,786호에 대한 35 U.S.C. §119(e) 하의 우선권과 그 이익을 주장하며, 그것은 참조로 본원에 통합된다. 본 출원은, 2011년 12월 1일자로 출원되고 발명 명칭이 "Inertial Sensor Aided Heading and Positioning for GNSS Vehicle Navigation"인 미국 출원 제13/309,519호에 대한 35 U.S.C. §120 하의 우선권과 그 이익을 주장하며, 그것은 참조로 본원에 통합된다. 본 출원은, 2011년 12월 1일자로 출원되고 발명 명칭이 "Inertial Sensor Aided Heading and Positioning for GNSS Vehicle Navigation"인 미국 출원 제13/309,520호에 대한 35 U.S.C. §120 하의 우선권과 그 이익을 주장하며, 그것은 참조로 본원에 통합된다. 본 출원은, 2011년 12월 1일자로 출원되고 발명 명칭이 "Inertial Sensor Aided Heading and Positioning for GNSS Vehicle Navigation"인 미국 출원 제13/309,521호에 대한 35 U.S.C. §120 하의 우선권과 그 이익을 주장하며, 그것은 참조로 본원에 통합된다. 본 출원은, 2011년 12월 1일자로 출원되고 발명 명칭이 "Inertial Sensor Aided Heading and Positioning for GNSS Vehicle Navigation"인 미국 출원 제13/309,522호에 대한 35 U.S.C. §120 하의 우선권과 그 이익을 주장하며, 그것은 참조로 본원에 통합된다.
발명의 분야
본 개시물은 대체로 무선 디바이스에서 헤딩 (heading) 들을 결정하는 장치 및 방법들에 관한 것이고, 더 상세하게는 헤딩들의 조합에 기초하여 헤딩들을 결정하는 것에 관한 것이다.
차 또는 다른 운송수단에서의 내비게이션을 위해 사용되는 모바일 디바이스들은 현재 속력 및 헤딩을 공식화하기 위해 가속도계 및 자이로스코프 센서 측정값들 외에도 글로벌 내비게이션 위성 시스템 (GNSS) 포지셔닝 정보를 때때로 이용한다. 그런 센서 측정값들은 모바일 디바이스가 차에 관해 어떻게 배향되어 있는지를 "알" 경우에 가장 가치 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 차의 크래들 (cradle) 또는 다른 고정된 구조물에 장착될 수도 있다. 따라서, 모바일 디바이스가 움직임을 경험하는 경우, 차는 보통 동일한 움직임을 경험한다. 한편, 모바일 디바이스가 셔츠 주머니 속에 있거나 또는 좌석 또는 대시보드 상에서 미끄러진다면, 모바일 디바이스 움직임과 차 움직임은 상관되지만 동일하지는 않다.
모바일 디바이스가 크래들에 장착되어 있는지의 여부를 결정하기 위해, 크래들은, 모바일 디바이스가 장착된 상태에 있는지의 여부에 의존하여 작동되는 전자 스위치를 가질 수도 있다. 이들 알려진 크래들들의 각각은 크래들 상의 가외의 스위치와 모바일 디바이스 상의 가외의 인터페이스를 필요로 한다. 그러므로, 가외의 크래들 하드웨어를 사용하는 일 없이, 모바일 디바이스가 크래들에 장착되어 있는지의 여부를 검출하는 수단이 요망된다. 또한, 크래들이 차에 관한 피봇팅 또는 변위를 제공한다면, 모바일 디바이스 및 차 사이의 상대적인 관계는 변경될 것이다. 모바일 디바이스가 그것의 크래들 내 있는 동안에 영구적으로 고정되는 이 관계는 그런 피봇팅 크래들들에서는 유효하지 않다고 가정한다. 그러므로, 장착된 모바일 디바이스가 재포지셔닝되는 경우를 검출하는 수단이 요망된다.
덧붙여서, 많은 모바일 디바이스들은 포지션 로케이션, 내비게이션 및 라우팅의 목적들을 위해 헤딩 정보를 사용자에게 제공한다. 이 헤딩 정보는 센서 측정값들 및/또는 GNSS 정보로부터의 추측 항법 (dead reckoning) 에 기초할 수도 있다. 그런 센서들은 가속도계들 및 자이로스코프들을 구비한다. 사용자에게 더 신뢰성있고 개선된 헤딩을 제공하기 위해 센서 측정값들을 양호하게 선택하며, 가중하고 GNSS 정보와 조합하는 방법들이 오래 전부터 요망되어 왔다.
헤딩 정보 외에도, 모바일 디바이스들은 다음의 GNSS 포지션 및 속도를 예측하기 위해 칼만 (Kalman) 필터들을 구비한다. 칼만 필터는 에러 피드백으로 포지션 및 속도를 양호하게 예측할 수 있다. 개선된 에러 피드백 신호를 제공하는 방법들이 오래 전부터 요망되어 왔다.
센서 교정 (calibration) 은 모바일 디바이스가 정지되거나 또는 일정 속도로 이동되는 것을 통상 필요로 한다. 그런 규제들이 없는, 자이로스코프들을 포함한, 센서들을 교정하는 방법들이 또한 바람직하다.
개시된 것은 운송수단에서 모바일 디바이스에 대해 정확하고 개선된 헤딩을 제공하고 이용하기 위한 장치 및 방법이다. 개선된 헤딩 추정값이 결정되기 전에, 모바일 디바이스는 그 모바일 디바이스가 운송수단에 부착된 크래들에 장착된 상태로 있는지를 결정하며; 만약 그렇다면, 관성 센서 데이터는 유효할 수도 있다. 이미 장착된 상태라면, 모바일 디바이스는 모바일 디바이스가 크래들에서 회전되었는지의 여부를 결정하며; 만약 그렇다면, 관성 센서 데이터는 더 이상 신뢰할 수 없을 수도 있고 운송수단 및 모바일 디바이스 사이의 새로운 상대적 배향을 결정하기 위한 재교정이 필요하다. 모바일 디바이스는 장착되었고 최근에 회전되지 않았다고 그 디바이스의 장착된 상태가 알려지면, 다수의 센서들 (예컨대, GPS, 자이로스코프, 가속도계) 로부터의 헤딩 데이터는 개선된 헤딩 추정값을 형성하기 위해 컴퓨팅되고 조합될 수도 있다. 이 개선된 헤딩 추정값은 개선된 속도 추정값을 형성하는데 이용될 수도 있다. 개선된 헤딩 추정값은 또한 정확한 자이로스코프 교정에 대한 바이어스를 컴퓨팅하는데 이용될 수도 있다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 모바일 디바이스에서 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않은지를 검출하는 방법으로서, 그 방법은, 가속도계 측정값들 (
Figure pct00001
) 을 수신하는 단계; 가속도계 측정값들 (
Figure pct00002
) 의 평균 (
Figure pct00003
) 을 결정하는 단계; 가속도계 측정값들 (
Figure pct00004
) 에 기초하여 파라미터 (p) 를 컴퓨팅하는 단계; 그 파라미터의 분산 (
Figure pct00005
) 을 컴퓨팅하는 단계; 그 분산 (
Figure pct00006
) 과 임계값을 비교하는 단계; 및 임계값보다 큰 분산 (
Figure pct00007
) 에 기초하여 모바일 디바이스가 장착되지 않았다고 선언하는 단계를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않은지를 검출하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 가속도계를 포함하는 관성 측정 유닛; 관성 측정 유닛에 연결된 프로세서; 및 프로세서에 연결되어, 가속도계 측정값들 (
Figure pct00008
) 을 수신하는 것; 가속도계 측정값들 (
Figure pct00009
) 의 평균 (
Figure pct00010
) 을 결정하는 것; 가속도계 측정값들 (
Figure pct00011
) 에 기초하여 파라미터 (p) 를 컴퓨팅하는 것; 파라미터의 분산 (
Figure pct00012
) 을 컴퓨팅하는 것; 분산 (
Figure pct00013
) 과 임계값을 비교하는 것; 및 임계값보다 큰 분산 (
Figure pct00014
) 에 기초하여 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않다고 선언하는 것을 위한 코드를 포함하는 메모리를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않은지를 검출하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 가속도계 측정값들 () 을 수신하는 수단; 가속도계 측정값들 (
Figure pct00016
) 의 평균 (
Figure pct00017
) 을 결정하는 수단; 가속도계 측정값들 (
Figure pct00018
) 에 기초하여 파라미터 (p) 를 컴퓨팅하는 수단; 그 파라미터의 분산 (
Figure pct00019
) 을 컴퓨팅하는 수단; 분산 (
Figure pct00020
) 과 임계값을 비교하는 수단; 및 임계값보다 큰 분산 (
Figure pct00021
) 에 기초하여 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않다고 선언하는 수단을 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 모바일 디바이스에서 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않은지를 검출하는 방법으로서, 그 방법은, 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00022
) 을 수신하는 단계; 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00023
) 의 평균 (
Figure pct00024
) 을 결정하는 단계; 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00025
) 에 기초하여 파라미터 (p) 를 컴퓨팅하는 단계; 파라미터의 분산 (
Figure pct00026
) 을 컴퓨팅하는 단계; 분산 (
Figure pct00027
) 과 임계값을 비교하는 단계; 및 임계값보다 큰 분산 (
Figure pct00028
) 에 기초하여 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않다고 선언하는 단계를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않은지를 검출하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 자이로스코프를 포함하는 관성 측정 유닛; 관성 측정 유닛에 연결된 프로세서; 및 프로세서에 연결되어, 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00029
) 을 수신하는 것; 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00030
) 의 평균 (
Figure pct00031
) 을 결정하는 것; 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00032
) 에 기초하여 파라미터 (p) 를 컴퓨팅하는 것; 그 파라미터의 분산 (
Figure pct00033
) 을 컴퓨팅하는 것; 분산 (
Figure pct00034
) 과 임계값을 비교하는 것; 및 임계값보다 큰 분산 (
Figure pct00035
) 에 기초하여 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않다고 선언하는 것을 위한 코드를 포함하는 메모리를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않은지를 검출하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00036
) 을 수신하는 수단; 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00037
) 의 평균 (
Figure pct00038
) 을 결정하는 수단; 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00039
) 에 기초하여 파라미터 (p) 를 컴퓨팅하는 수단; 파라미터의 분산 (
Figure pct00040
) 을 컴퓨팅하는 수단; 분산 (
Figure pct00041
) 과 임계값을 비교하는 수단; 및 임계값보다 큰 분산 (
Figure pct00042
) 에 기초하여 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않다고 선언하는 수단을 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 모바일 디바이스에서 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않은지를 검출하는 방법으로서, 그 방법은, 가속도계 측정값들 (
Figure pct00043
) 을 수신하는 단계; 가속도계 측정값들 (
Figure pct00044
) 의 평균 (
Figure pct00045
) 을 결정하는 단계; 평균 (
Figure pct00046
) 및 상기 모바일 디바이스 상의 가시 디스플레이에 수직인 축 사이의 각도 (θ) 를 컴퓨팅하는 단계; 각도 (θ) 와 90 도를 비교하는 단계; 및 90 도로부터의 임계값보다 작은 각도 (θ) 에 기초하여 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않다고 선언하는 단계를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않은지를 검출하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 가속도계를 포함하는 관성 측정 유닛; 관성 측정 유닛에 연결된 프로세서; 및 프로세서에 연결되어, 가속도계 측정값들 (
Figure pct00047
) 을 수신하는 것; 가속도계 측정값들 (
Figure pct00048
) 의 평균 (
Figure pct00049
) 을 결정하는 것; 평균 (
Figure pct00050
) 및 모바일 디바이스 상의 가시 디스플레이에 수직인 축 사이의 각도 (θ) 를 컴퓨팅하는 것; 각도 (θ) 와 90 도를 비교하는 것; 및 90 도로부터의 임계값보다 작은 각도 (θ) 에 기초하여 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않다고 선언하는 것을 위한 코드를 포함하는 메모리를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않은지를 검출하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 가속도계 측정값들 (
Figure pct00051
) 을 수신하는 수단; 가속도계 측정값들 (
Figure pct00052
) 의 평균 (
Figure pct00053
) 을 결정하는 수단; 평균 (
Figure pct00054
) 및 가시 모바일 디바이스 상의 디스플레이에 수직인 축 사이의 각도 (θ) 를 컴퓨팅하는 수단; 각도 (θ) 와 90 도를 비교하는 수단; 및 90 도로부터의 임계값보다 작은 각도 (θ) 에 기초하여 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않다고 선언하는 수단을 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 모바일 디바이스에서 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않은지를 검출하는 방법으로서, 그 방법은, 가속도계 측정값들 (
Figure pct00055
) 의 시퀀스; 가속도계 측정값들의 평균들 (
Figure pct00056
) 의 시퀀스; 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00057
) 의 시퀀스; 스칼라 채널화된 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00058
,
Figure pct00059
,
Figure pct00060
) 의 3 개의 시퀀스들; 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00061
) 중 적어도 하나에 대한 분산 값 (
Figure pct00062
) 을 컴퓨팅하는 단계; 상기 분산 값들 (
Figure pct00063
) 중 임의의 것이 개별 임계값을 초과한다면 플래그를 설정하는 단계; 및 상기 플래그에 기초하여 상기 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않다고 선언하는 단계를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않은지를 검출하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 가속도계를 포함하는 관성 측정 유닛; 관성 측정 유닛에 연결된 프로세서; 및 프로세서에 연결되어, 가속도계 측정값들 (
Figure pct00064
) 의 시퀀스; 가속도계 측정값들의 평균들 (
Figure pct00065
) 의 시퀀스; 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00066
) 의 시퀀스; 스칼라 채널화된 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00067
,
Figure pct00068
,
Figure pct00069
) 의 3 개의 시퀀스들; 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00070
) 중 적어도 하나에 대한 분산 값 (
Figure pct00071
) 을 컴퓨팅하는 것; 분산 값들 (
Figure pct00072
) 중 임의의 것이 개별 임계값을 초과한다면 플래그를 설정하는 것; 및 그 플래그에 기초하여 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않다고 선언하는 것을 위한 코드를 포함하는 메모리를 포함한다. 모바일 디바이스가 장착되어 있지 않은지를 검출하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 가속도계 측정값들 (
Figure pct00073
) 의 시퀀스; 가속도계 측정값들의 평균들 (
Figure pct00074
) 의 시퀀스; 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00075
) 의 시퀀스; 스칼라 채널화된 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00076
,
Figure pct00077
,
Figure pct00078
) 의 3 개의 시퀀스들; 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00079
) 중 적어도 하나에 대한 분산 값 (
Figure pct00080
) 을 컴퓨팅하는 수단; 분산 값들 (
Figure pct00081
) 중 임의의 것이 개별 임계값을 초과한다면 플래그를 설정하는 수단; 및 그 플래그에 기초하여 모바일 디바이스 장착된 상태에 있지 않다고 선언하는 수단을 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 개선된 헤딩을 제공하는 모바일 디바이스에서의 방법으로서, 그 방법은, 가속도계로부터 가속도계 측정값 (
Figure pct00082
) 을 수신하는 단계; 자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00083
) 을 수신하는 단계; GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
Figure pct00084
) 을 수신하는 단계; 가속도계 측정값 (
Figure pct00085
) 에 기초하여 중력 벡터 (
Figure pct00086
) 를 컴퓨팅하는 단계; 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00087
) 및 중력 벡터 (
Figure pct00088
) 에 기초하여 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00089
) 를 컴퓨팅하는 단계; 및 GNSS 헤딩 (
Figure pct00090
) 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00091
) 를 조합하여 개선된 헤딩을 형성하는 단계를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 개선된 헤딩을 제공하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 가속도계 및 자이로스코프를 구비하는 관성 측정 유닛; 글로벌 내비게이션 위성 시스템 수신기 (GNSS 수신기); 관성 측정 유닛 및 GNSS 수신기에 연결된 프로세서; 및 프로세서에 연결되어, 가속도계로부터 가속도계 측정값 (
Figure pct00092
) 을 수신하는 것; 자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00093
) 을 수신하는 것; GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
Figure pct00094
) 을 수신하는 것; 가속도계 측정값 (
Figure pct00095
) 에 기초하여 중력 벡터 (
Figure pct00096
) 를 컴퓨팅하는 것; 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00097
) 및 중력 벡터 (
Figure pct00098
) 에 기초하여 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00099
) 를 컴퓨팅하는 것; 및 개선된 헤딩을 형성하기 위해 GNSS 헤딩 (
Figure pct00100
) 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00101
) 를 조합하는 것을 위한 코드를 포함하는 메모리를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 개선된 헤딩을 제공하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 가속도계 측정값 (
Figure pct00102
) 을 수신하는 수단; 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00103
) 을 수신하는 수단; GNSS 헤딩 (
Figure pct00104
) 을 수신하는 수단; 가속도계 측정값 (
Figure pct00105
) 에 기초하여 중력 벡터 (
Figure pct00106
) 를 컴퓨팅하는 수단; 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00107
) 및 중력 벡터 (
Figure pct00108
) 의 투영에 기초하여 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00109
) 를 컴퓨팅하는 수단; 및 GNSS 헤딩 (
Figure pct00110
) 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트를 조합하는 수단을 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 개선된 속도를 제공하는 모바일 디바이스에서의 방법으로서, 그 방법은, 가속도계로부터 가속도계 측정값 (
Figure pct00111
) 을 수신하는 단계; 자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00112
) 을 수신하는 단계; GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
Figure pct00113
) 을 포함하는 GNSS 속도 (
Figure pct00114
) 를 수신하는 단계; 가속도계 측정값 (
Figure pct00115
) 에 기초하여 중력 벡터 (
Figure pct00116
) 를 컴퓨팅하는 단계; 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00117
) 및 중력 벡터 (
Figure pct00118
) 의 투영에 기초하여 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00119
) 를 컴퓨팅하는 단계; GNSS 헤딩 (
Figure pct00120
) 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00121
) 를 조합하여 개선된 헤딩 (
Figure pct00122
) 을 형성하는 단계; 및 개선된 헤딩 (
Figure pct00123
) 으로부터 개선된 속도를 컴퓨팅하는 단계를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 개선된 속도를 제공하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 가속도계 및 자이로스코프를 구비하는 관성 측정 유닛; 글로벌 내비게이션 위성 시스템 수신기 (GNSS 수신기); 관성 측정 유닛 및 GNSS 수신기에 연결된 프로세서; 및 프로세서에 연결되어, 가속도계로부터 가속도계 측정값 (
Figure pct00124
) 을 수신하는 것; 자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00125
) 을 수신하는 것; GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
Figure pct00126
) 을 포함하는 GNSS 속도 (
Figure pct00127
) 를 수신하는 것; 가속도계 측정값 (
Figure pct00128
) 에 기초하여 중력 벡터 (
Figure pct00129
) 를 컴퓨팅하는 것; 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00130
) 및 중력 벡터 (
Figure pct00131
) 에 기초하여 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00132
) 를 컴퓨팅하는 것; GNSS 헤딩 (
Figure pct00133
) 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00134
) 를 조합하여 개선된 헤딩 (
Figure pct00135
) 을 형성하는 것; 개선된 헤딩 (
Figure pct00136
) 으로부터 개선된 속도를 컴퓨팅하는 것을 위한 코드를 포함하는 메모리를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 개선된 속도를 제공하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 가속도계로부터 가속도계 측정값 (
Figure pct00137
) 을 수신하는 수단; 자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00138
) 을 수신하는 수단; GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
Figure pct00139
) 을 포함하는 GNSS 속도 (
Figure pct00140
) 를 수신하는 수단; 가속도계 측정값 (
Figure pct00141
) 에 기초하여 중력 벡터 (
Figure pct00142
) 를 컴퓨팅하는 수단; 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00143
) 및 중력 벡터 (
Figure pct00144
) 에 기초하여 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00145
) 를 컴퓨팅하는 수단; 개선된 헤딩 (
Figure pct00146
) 을 형성하기 위해 GNSS 헤딩 (
Figure pct00147
) 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00148
) 를 조합하는 수단; 및 개선된 헤딩 (
Figure pct00149
) 으로부터 개선된 속도를 컴퓨팅하는 수단을 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 자이로스코프 바이어스를 생성하는 모바일 디바이스에서의 방법으로서, 그 방법은, GNSS 수신기로부터 적어도 2 개의 GNSS 헤딩들 (
Figure pct00150
) 을 수신하는 단계; GNSS 헤딩들 (
Figure pct00151
) 에 기초하여 GNSS 헤딩 차이 (
Figure pct00152
) 를 컴퓨팅하는 단계; GNSS 시간 차이 (
Figure pct00153
) 에 의해 스케일링함으로써 GNSS 헤딩 차이 (
Figure pct00154
) 를 음의 GNSS 헤딩 레이트 (
Figure pct00155
) 로 변환하는 단계; 자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00156
) 을 수신하는 단계; 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00157
) 로부터 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00158
) 를 컴퓨팅하는 단계; 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00159
) 로부터 정정된 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00160
) 를 형성하는 단계; 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00161
) 를 형성하기 위해 정정된 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00162
) 를 평균하는 단계; 및 자이로스코프 바이어스를 형성하기 위해 음의 GNSS 헤딩 레이트 (
Figure pct00163
) 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00164
) 를 합산하는 단계를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 자이로스코프 바이어스를 생성하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 가속도계 및 자이로스코프를 구비하는 관성 측정 유닛; 글로벌 내비게이션 위성 시스템 수신기 (GNSS 수신기); 관성 측정 유닛 및 GNSS 수신기에 연결된 프로세서; 및 프로세서에 연결되어, GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩들 (
Figure pct00165
) 을 수신하는 것; GNSS 헤딩들 (
Figure pct00166
) 에 기초하여 GNSS 헤딩 차이 (
Figure pct00167
) 를 컴퓨팅하는 것; GNSS 시간 차이 (
Figure pct00168
) 에 의해 스케일링함으로써 GNSS 헤딩 차이 (
Figure pct00169
) 를 음의 GNSS 헤딩 레이트 (
Figure pct00170
) 로 변환하는 것; 자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00171
) 을 수신하는 것; 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00172
) 로부터 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00173
) 를 컴퓨팅하는 것; 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00174
) 로부터 정정된 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00175
) 를 형성하는 것; 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00176
) 를 형성하기 위해 정정된 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00177
) 를 평균하는 것; 및 자이로스코프 바이어스를 형성하기 위해 평균 헤딩 레이트 (
Figure pct00178
) 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00179
) 를 합산하는 것을 위한 코드를 포함하는 메모리를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 자이로스코프 바이어스를 생성하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, GNSS 수신기로부터 적어도 2 개의 GNSS 헤딩들 (
Figure pct00180
) 을 수신하는 수단; GNSS 헤딩들 (
Figure pct00181
) 에 기초하여 GNSS 헤딩 차이 (
Figure pct00182
) 를 컴퓨팅하는 수단; GNSS 시간 차이 (
Figure pct00183
) 에 의해 스케일링함으로써 GNSS 헤딩 차이 (
Figure pct00184
) 를 음의 GNSS 헤딩 레이트 (
Figure pct00185
) 로 변환하는 수단; 자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00186
) 을 수신하는 수단; 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00187
) 로부터 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00188
) 를 컴퓨팅하는 수단; 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00189
) 로부터 정정된 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00190
) 를 형성하는 수단; 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00191
) 를 형성하기 위해 정정된 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00192
) 를 평균하는 수단; 및 자이로스코프 바이어스를 형성하기 위해 음의 GNSS 헤딩 레이트 (
Figure pct00193
) 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00194
) 를 합산하는 수단을 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 자이로스코프 바이어스를 생성하는 모바일 디바이스에서의 방법으로서, 그 방법은, GNSS 헤딩 (
Figure pct00195
) 을 수신하는 단계; 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00196
) 을 수신하는 단계; 및 GNSS 헤딩 (
Figure pct00197
) 및 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00198
) 에 기초하여 자이로스코프 바이어스를 컴퓨팅하는 단계를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 자이로스코프 바이어스를 생성하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 가속도계 및 자이로스코프를 구비하는 관성 측정 유닛; 글로벌 내비게이션 위성 시스템 수신기 (GNSS 수신기); 관성 측정 유닛 및 GNSS 수신기에 연결된 프로세서; 및 프로세서에 연결되어, GNSS 헤딩 () 을 수신하는 것; 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00200
) 을 수신하는 것; 및 GNSS 헤딩 (
Figure pct00201
) 및 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00202
) 에 기초하여 자이로스코프 바이어스를 컴퓨팅하는 것을 위한 코드를 포함하는 메모리를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 자이로스코프 바이어스를 생성하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, GNSS 헤딩 (
Figure pct00203
) 을 수신하는 수단; 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00204
) 을 수신하는 수단; 및 GNSS 헤딩 (
Figure pct00205
) 및 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00206
) 에 기초하여 자이로스코프 바이어스를 컴퓨팅하는 수단을 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 크래들 회전을 검출하는 모바일 디바이스에서의 방법으로서, 그 방법은, GNSS 크기 (
Figure pct00207
) 에 기초하여 임계값 (
Figure pct00208
) 을 결정하는 단계; 각 회전 속도 (
Figure pct00209
) 와 임계값 (
Figure pct00210
) 을 비교하는 단계; 및 그 비교에 기초하여 크래들 회전 상태를 결정하는 단계를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 크래들 회전을 검출하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, 가속도계 및 자이로스코프를 구비하는 관성 측정 유닛; 글로벌 내비게이션 위성 시스템 수신기 (GNSS 수신기); 관성 측정 유닛 및 GNSS 수신기에 연결된 프로세서; 및 프로세서에 연결되어, GNSS 크기 (
Figure pct00211
) 에 기초하여 임계값 (
Figure pct00212
) 을 결정하는 것; 각 회전 속도 (
Figure pct00213
) 와 임계값 (
Figure pct00214
) 을 비교하는 것; 및 그 비교에 기초하여 크래들 회전 상태를 결정하는 것을 위한 코드를 포함하는 메모리를 포함한다.
일부 양태들에 따르면, 개시된 것은 크래들 회전을 검출하는 모바일 디바이스로서, 그 모바일 디바이스는, GNSS 크기 (
Figure pct00215
) 에 기초하여 임계값 (
Figure pct00216
) 을 결정하는 수단; 각 회전 속도 (
Figure pct00217
) 와 임계값 (
Figure pct00218
) 을 비교하는 수단; 및 그 비교에 기초하여 크래들 회전 상태를 결정하는 수단을 포함한다.
다른 양태들은 예시에 의한 각종 양태들이 도시되고 설명되는 다음의 상세한 설명으로부터 당업자에게는 쉽사리 명백하게 될 것이 이해된다. 도면들과 상세한 설명은 사실상 예시적인 것이고 제한적인 것은 아닌 것으로 여겨져야 한다.
본 발명의 실시형태들은 예로서만 다음의 도면들을 참조하여 설명될 것이다.
도 1은 장착된 모바일 디바이스를 갖는 차의 GNSS 시스템 및 측면도를 예시한다.
도 2는 여러 가지 소스들로부터의 헤딩들 사이의 차이들을 예시하는 평면도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일부 실시형태들에 따른 모바일 디바이스의 블록도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 모바일 디바이스에 관한 중력 벡터들을 도시한다.
도 5는 본 발명의 일부 실시형태들에 따른 장착 상태 검출기의 블록도이다.
도 6은 분산을 계산하는 유닛의 블록도이다.
도 7 내지 도 10은 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 다른 장착 상태 검출기들의 블록도들이다.
도 11 및 도 12는 모바일 디바이스 (100) 의 2 가지 배향들을 도시한다.
도 13은 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 장착 상태 검출기를 도시한다.
도 14 및 도 15는 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 개선된 헤딩을 컴퓨팅하는 유닛들의 블록도들을 도시한다.
도 16은 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 가상 자이로스코프에서 사용되는 투영 (projection) 을 예시한다.
도 17은 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 헤딩 필터의 블록도이다.
도 18 및 도 19는 적분 (integration) 의 가중 팩터 및 지속기간 사이의 관계를 도시한다.
도 20, 도 21, 도 22 및 도 23은 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 개선된 속도를 컴퓨팅하는 방법을 예시한다.
도 24는 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 자이로스코프 바이어스를 생성하는 방법을 도시한다.
도 25는 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 크래들 회전 검출기의 블록도이다.
첨부된 도면들에 관련하여 아래에서 언급하는 상세한 설명은 본 개시물의 각종 양태들의 설명으로서 의도되고 본 개시물이 실용화될 수도 있는 양태들만을 나타내도록 의도되지는 않는다. 본 개시물에서 설명되는 각각의 양태는 본 개시물의 일 예 또는 예시로서만 제공되고, 다른 양태들보다 바람직하거나 또는 유익한 것으로서 해석되어야 하는 것은 아니다. 상세한 설명은 본 개시물의 철저한 이해를 제공할 목적을 위해 특정 세부사항들을 포함한다. 그러나, 본 개시물은 이들 특정 세부사항들 없이 실용화될 수도 있다는 것은 이 기술분야의 숙련된 자들에게 이해될 것이다. 일부 인스턴스들에서, 주지의 구조들 및 디바이스들은 본 개시물의 개념들을 설명을 모호하게 하는 것을 피하기 위하여 블록도 형태로 도시된다. 두문자어들 및 다른 서술적 기술용어는 단지 편이 및 명료함을 위해서만 사용될 수도 있고 본 개시물의 범위를 제한하는 의도는 아니다.
본원에서 설명되는 포지션 결정 기법들은 광역 네트워크 (WWAN), 무선 국소 영역 네트워크 (WLAN), 무선 개인 영역 네트워크 (WPAN) 등과 같은 각종 무선 통신 네트워크들에 연계하여 구현될 수도 있다. 용어들인 "네트워크" 및 "시스템"은 종종 교환적으로 사용된다. WWAN은 코드 분할 다중 접속 (CDMA) 네트워크, 시분할 다중 접속 (TDMA) 네트워크, 주파수 분할 다중 접속 (FDMA) 네트워크, 직교 주파수 분할 다중 접속 (OFDMA) 네트워크, 단일 캐리어 주파수 분할 다중 접속 (SC-FDMA) 네트워크, LTE (Long Term Evolution) 등이 될 수도 있다. CDMA 네트워크는 cdma2000, 광대역-CDMA (W-CDMA) 등과 같은 하나 이상의 무선 액세스 기술들 (RATs) 을 구현할 수도 있다. Cdma2000은 IS-95, IS-2000, 및 IS-856 표준들을 포함한다. TDMA 네트워크는 이동 통신 세계화 시스템 (GSM), 디지털 앰프스 이동 전화 방식 (Digital Advanced Mobile Phone System; D-AMPS), 또는 약간 다른 RAT를 구현할 수도 있다. GSM과 W-CDMA는 "3세대 파트너십 프로젝트" (3GPP) 라는 이름의 컨소시엄으로부터의 문서들에서 기재되어 있다. Cdma2000은 "3세대 파트너십 프로젝트 2" (3GPP2) 라는 이름의 컨소시엄으로부터의 문서들에서 기재되어 있다. 3GPP 및 3GPP2 문서들은 공개적으로 입수가능하다. WLAN은 IEEE 802.11x 네트워크일 수도 있고, WPAN은 블루투스 네트워크, IEEE 802.15x, 또는 일부 다른 유형의 네트워크일 수도 있다. 이 기법들은 또한 WWAN, WLAN 및/또는 WPAN의 임의의 조합에 연계하여 구현될 수도 있다.
위성 위치결정 시스템 (SPS) 은 통상 엔티티들이 송신기들로부터 수신된 신호들에 적어도 부분적으로는 기초하여 지구상의 또는 지구 위쪽의 그 엔티티들의 로케이션을 결정하는 것을 가능하도록 위치된 송신기들의 시스템을 포함한다. 이러한 송신기는 통상 정해진 수의 칩들의 반복형 의사랜덤 잡음 (PN) 코드로 마킹된 신호를 송신하고 지상 기반 제어국들, 사용자 장비들 및/또는 우주 운송수단들 상에 위치될 수도 있다. 특정 예에서, 이러한 송신기들은 지구궤도를 도는 위성 운송수단들 (SVs) 상에 위치될 수도 있다. 예를 들어, 글로벌 포지셔닝 시스템 (GPS), 갈릴레오 (Galileo), GLONASS 또는 콤파스와 같은 글로벌 내비게이션 위성 시스템 (GNSS) 의 콘스텔레이션 (constellation) 에서의 SV가 그 콘스텔레이션에서의 다른 SV들에 의해 송신되는 PN 코드들과는 (예컨대, GPS에서처럼 각각의 위성을 위한 상이한 PN 코드들을 이용하여 또는 GLONASS에서와 같은 상이한 주파수들 상에 동일한 코드를 이용하여) 구별가능한 PN 코드로 마킹된 신호를 송신할 수도 있다. 특정 양태들에 따라서, 본원에서 제시된 기법들은 SPS를 위한 글로벌 시스템들 (예컨대, GNSS) 로 한정되지 않는다. 예를 들어, 본원에서 제공된 기법들은 예컨대, 일본의 준천정위성 (Quasi-Zenith Satellite) 시스템 (QZSS), 인도의 인도 지역 내비게이션 위성 시스템 (IRNSS), 중국의 베이더우 (Beidou) 등과 같은 갖종 지역 시스템들, 및/또는 각종 보강 시스템들 (예컨대, 하나 이상의 글로벌 (전역) 및/또는 지역 내비게이션 위성 시스템들에 관련되거나 그렇지 않으면 이런 시스템들과 함께 사용하는게 가능할 수도 있는 위성 기반 보강 시스템 (SBAS)) 에 적용될 수도 있거나 또는 그렇지 않으면 그런 시스템들에서 사용하는게 가능할 수도 있다. 비제한적인 예로서, SBAS는 예컨대, 광역 보강 시스템 (WAAS), 유럽 정지궤도 내비게이션 오버레이 서비스 (EGNOS), 다기능 위성 오차보정 시스템 (MSAS), GPS 지원 정지궤도 보강 내비게이션 또는 GPS 및 정지궤도 보강 내비게이션 시스템 (GAGAN) 등과 같은 무결성 정보, 차분 정정 등을 제공하는 보강 시스템(들)을 포함할 수도 있다. 따라서, 본원에서 사용되는 바와 같이 SPS는 하나 이상의 전역 및/또는 지역 내비게이션 위성 시스템들 및/또는 보강 시스템들의 임의의 조합을 포함할 수도 있고, SPS 신호들은 SPS, SPS 유사, 및/또는 이러한 하나 이상의 SPS에 연관된 다른 신호들을 포함할 수도 있다.
본원에서 사용되는 바와 같이, 모바일 디바이스 (100) 는 때때로, 셀룰러 폰, 모바일폰 또는 다른 무선 통신 디바이스, 개인용 통신 시스템 (PCS) 디바이스, 개인용 내비게이션 디바이스 (PND), 개인 정보 관리기 (PIM), 개인휴대 정보 단말 (PDA), 무선 통신 및/또는 내비게이션 신호들을 수신할 수 있는 랩톱 또는 다른 적절한 모바일 디바이스와 모바일 스테이션 (MS) 또는 사용자 장비 (UE) 를 지칭한다. 용어 "이동국"은 또한, 이를테면 단거리 무선, 적외선, 유선 접속, 또는 다른 접속에 의해 - 위성 신호 수신, 지원 데이터 수신, 및/또는 위치 관련 프로세싱이 디바이스에서 또는 PND에서 일어나는지에 무관하게 - 개인용 내비게이션 디바이스 (PND) 와 통신하는 디바이스들을 포함하는 것으로 의도된다. 또한, "이동국"은 위성 신호 수신, 지원 데이터 수신, 및/또는 위치 관련 프로세싱이 디바이스에서, 서버에서, 또는 네트워크에 관련된 다른 디바이스에서 일어나는지의 여부에 무관하게, 서버와는 이를테면 인터넷, WiFi, 또는 다른 네트워크를 통해 통신할 수 있는, 무선 통신 디바이스들, 컴퓨터들, 랩톱들 등을 포함한, 모든 디바이스들을 포함하는 것으로 의도된다. 또한 위의 것의 임의의 동작가능한 결합물은 "이동국"이라 간주된다.
도 1은 위성 포지셔닝 시스템 (SPS) 과, 크래들에 장착된 모바일 디바이스 (100) 를 갖는 차 (10) 의 측면도를 예시한다. 사용자는 차 (10) 가 이동하는 동안에 사용자가 내비게이션의 도움을 받기 위해 차 (10) 또는 다른 운송수단에 고정된 크래들에 모바일 디바이스 (100) 를 배치할 수도 있다. 핸즈프리 디바이스로서 역할을 하는 모바일 디바이스 (100) 는, 지역 맵들을 디스플레이할 수도 있고 오디오와 시각적 라우팅 정보를 제시할 수도 있다.
모바일 디바이스 (100) 는 수평면 내에서 차 (10) 의 현재 포지션, 속도 또는 헤딩을 추정하기 위해 위성 포지셔닝 시스템 (SPS) 에서의 GNSS 위성들 (99) 로부터 수신된 GNSS 신호들뿐만 아니라 로컬 센서 데이터를 이용할 수도 있다. 이 수평면은, Z-축 (
Figure pct00219
) 을 형성하는 중력 벡터 (
Figure pct00220
) 에 수직인 X-Y 평면으로서 정의될 수도 있다. X-축 (
Figure pct00221
) 은 차 (10) 가 면하고 있는 방향으로서 정의될 수도 있고 Y-축 (
Figure pct00222
) (미도시) 은 앞 방향 (
Figure pct00223
) 과 수직 방향 (
Figure pct00224
) 의 중력 벡터 (
Figure pct00225
) 둘 다에 수직인 요 (yaw) 또는 측면 방향일 수도 있다.
X, Y, 및 Z-축들은 차 (10) 에 대해 로컬인 기준계 로컬 (
Figure pct00226
,
Figure pct00227
,
Figure pct00228
) 을 나타낸다. 글로벌 기준계는 경도 및 위도에 의해 또는 경도, 위도 및 표고에 의해 나타내어질 수도 있다. GNSS 데이터는 글로벌 기준계에 관해 생성된다. 제 3 기준계는 몸체 기준계 (body reference system) 이며, 그것은 모바일 디바이스 (100) 의 몸체에 관련하여 정의된다. 센서 데이터는 모바일 디바이스 (100) 내의 센서들에 의해 몸체 기준계 내에서 생성된다.
차 (10) 의 움직임은 로컬 기준계에서 비-홀로노믹 (non-holonomic) 제약조건들을 이용하여 제한될 수도 있다. 다시 말하면, 모바일 디바이스 (100) 는 X-축을 따르는 차 (10) 의 운동을 제한함으로써 차의 가능한 운동에 대해 한계들을 둘 수도 있다.
도 2는 여러 가지 소스들로부터의 헤딩들 사이의 차이들을 예시하는 평면도를 도시한다. 제 1 헤딩 (
Figure pct00229
를 따르는 차 헤딩
Figure pct00230
) 은 차 (10) 가 헤딩하거나 또는 면하는 방향에 의해 정의된다. 다르게 말하면, 제 1 헤딩은 로컬 기준계에서 X-축에 의해 정의되는 차 헤딩 (
Figure pct00231
) 이다.
제 2 헤딩은 GNSS 수신기 (140) 로부터의 신호들에 의해 정의되는 GNSS 헤딩 (
Figure pct00232
) 이다. 제 2 헤딩은, 헤딩 및 속력으로서 정의될 수도 있는 GNSS 속도 (
Figure pct00233
) 로부터 추출될 수도 있다.
제 3 헤딩 (
Figure pct00234
) 은 자이로스코프 (130) 로부터이다.
이상적인 세계에서의 여러 가지 헤딩들은 동일하다. 그러나, 실제 세계에서, 이들 3 개의 헤딩들이 상이한 소스들로부터 그리고 상이한 기간들에 걸쳐 도출되며; 그러므로, 이들 3 개의 헤딩들은 종종 유사하지만 서로 별개이다. 제 4 헤딩은, 이들 3 개의 헤딩들 중 2 이상의 헤딩들의 가중된 조합이고 아래에서 더 상세히 논의되는 개선된 속도 (
Figure pct00235
) 의 방향에 있는 개선된 헤딩 (
Figure pct00236
) 이다.
각각의 헤딩은 장점들과 단점들 양쪽 모두를 가진다. 차 헤딩 (
Figure pct00237
) 은 결정하는 것이 간단하지만 순간에 대해서만 맞거나 또는 내재하는 바이어스 (bias) 를 가질 수도 있다. GNSS 헤딩 (
Figure pct00238
) 은 장기간에 걸쳐서는 정확하지만 단기간에 걸쳐서는 덜 정확하다. 자이로스코프 헤딩 (
Figure pct00239
) 은 단기간에 걸쳐서는 정확하지만 누적되는 에러 때문에 장기간에 걸쳐서는 부정확하다. 2 개 또는 3 개의 헤딩들은 (예컨대, 비-홀로노믹 제약조건들을 이용하여) 제한될 수도 있고 개선된 헤딩 (
Figure pct00240
) 을 형성하기 위해 조합될 수도 있으며, 이는 개개의 헤딩들의 이점들을 조합하면서도 그것들의 불리점을 가리는 것을 시도한다.
도 3은 본 발명의 일부 실시형태들에 따른 모바일 디바이스의 블록도를 도시한다. 모바일 디바이스 (100) 는 관성 측정 유닛 (inertial measurement unit; IMU) 이라고도 지칭되는 센서들 (110) 을 구비한다. 이 경우, 센서들 (110) 은 가속도계 (120) 및 자이로스코프 (130) 둘 다를 구비한다. 가속도계 (120) 및 자이로스코프 (130) 둘 다는 3차원 측정값들을 생성하는 디바이스들일 수도 있다.
모바일 디바이스 (100) 는 또한 GNSS 수신기 (140), 프로세서 (150) 및 가능한 디스플레이 (160) 를 구비한다. 프로세서 (150) 는 몸체 기준계에 관계된 3차원 가속도계 측정값들 (
Figure pct00241
) 의 형태로 가속도계 (120) 로부터의 데이터를 수신한다. 프로세서 (150) 는 이전의 측정값으로부터의 각도 변화를 식별하는 각속도 (angular rate;
Figure pct00242
) 를 자이로스코프 (130) 로부터 수신한다. 각속도 (
Figure pct00243
) 는 또한 몸체 기준계에 관계된 3차원 측정값이다.
GNSS 수신기 (140) 는 북쪽 (0°) 에 관계된 스칼라 값일 수도 있는, GNSS 헤딩 (
Figure pct00244
) 을 제공한다. 프로세서 (150) 는 본원에서 설명되는 방법들을 실행하기 위한 코드를 포함하는 메모리를 구비할 수도 있다. 대안으로, 이 메모리는 프로세서 (150) 외부에 위치될 수도 있다. 디스플레이 (160) 는 프로세서에 연결되고 맵, 라우팅 정보 및 방향 정보를 사용자에게 제시하는데 사용될 수도 있다. 모바일 디바이스 (100) 는 또한 오디오 커맨드들을 위한 스피커를 구비할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 모바일 디바이스에 관한 중력 벡터들을 도시한다. 사용자가 차 (10) 에 들어가는 경우, 그 사용자는, 예를 들어, 처음 20 초 내에 차 (10) 에 고정된 크래들 또는 다른 장착 구조에 모바일 디바이스 (100) 를 장착할 수도 있다. 크래들은 모바일 디바이스 (100) 의 몸체 기준계와 차 (10) 의 로컬 기준계 사이에 고정된 관계를 제공한다. 정상적으로는, 모바일 디바이스 (100) 및 차 (10) 사이의 상대 배향은 모바일 디바이스 (100) 가 크래들에 장착되어 있는 시간 동안 변하지 않는다. 그 고정된 관계는, 예를 들어, 양호한 시야각을 획득하기 위해 모바일 디바이스 (100) 를 재조정하는 사용자에 의해 교란될 수도 있다.
모바일 디바이스 (100) 가 크래들에 위치되는 경우, 가속도계 (120) 와 자이로스코프 (130) 는 차 (10) 의 운동에 직접 대응하는 데이터를 생성한다. 한편, 모바일 디바이스 (100) 가 사용자의 주머니, 자켓 또는 지갑 속에 위치되는 경우, 센서들 (110) 은 차 (10) 의 운동에 상관되기만 하고 동일하지는 않은 데이터를 생성한다. 그 도면은 중력 벡터 (
Figure pct00245
) 가 제 1 시간 (k) 및 제 2 시간 (k-1) 사이에서 변화하는 일 예를 도시한다. 장착되면, 컴퓨팅된 중력 벡터는 에러 임계값 내에서만 변화한다.
컴퓨팅된 중력 벡터가 제 1 중력 (
Figure pct00246
) 으로부터 임계값 양보다 큰 제 2 중력 (
Figure pct00247
) 으로 변화한다면, 프로세서 (150) 는 모바일 디바이스 (100) 가 (이 변화가 시간에 따라 지속적으로 바뀐다면) 장착된 상태에 있지 않다고 또는 (이 변화가 제 2 중력 벡터로 정해지기보다 제 1 중력 벡터로 정해진다면) 크래들 내에서 회전한다고 선언할 수도 있다. 모바일 디바이스 (100) 가 장착되어 있지 않다고 프로세서 (150) 가 결정하면, 센서 (110) 로부터의 측정값들은 차 (10) 의 운동들과 직접 연관되지 않을 것이다.
도 5는 본 발명의 일부 실시형태들에 따른 장착 상태 검출기의 블록도이다. 이 프로세스 (200) 는 변수들의 차이 시퀀스들로부터 2 이상의 분산들을 결정한다. 여기서의 예는 5 개의 분산들을 보여주지만, 일부 실시형태들은 이들 분산들 중 단지 2 개, 3 개 또는 4 개만을 이용할 수도 있다. 예를 들어, 실시형태는 하나의 가속도-기반 분산 (예컨대,
Figure pct00248
또는
Figure pct00249
의 분산) 및 하나의 자이로스코프-기반 분산 (예컨대,
Figure pct00250
또는
Figure pct00251
,
Figure pct00252
,
Figure pct00253
의 분산) 만을 이용할 수도 있다. 다른 실시형태는 평균 가속도 분산 (예컨대,
Figure pct00254
의 분산) 및 하나의 자이로스코프-기반 분산 (예컨대,
Figure pct00255
의 분산) 만을 이용할 수도 있다.
변수들의 시퀀스는, (1) 3차원 가속도계 측정값 (
Figure pct00256
); (2) 평균 3차원 가속도계 측정값 (
Figure pct00257
); (3) 3차원 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00258
); (4) 3 개의 별개의 스칼라 값들을 제공하는 3 개의 별개의 채널들로서 취급되는 3차원 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00259
,
Figure pct00260
,
Figure pct00261
); 및 (5) 가상 헤딩 레이트 (
Figure pct00262
) 를 포함한다. 처음 3 개의 스트림들 각각은 시간 색인 당 하나의 분산 값이 되고 4번째 스트림은 시간 색인 당 3 개의 분산 값들이 된다.
단계 210에서, 프로세서 (150) 는 가속도계 (120) 로부터 가속도계 측정값들 (
Figure pct00263
) 을 수신하며, 그것들은 단계 220, 단계 240 및/또는 단계 270에 측정값들 (
Figure pct00264
) 로서 제공될 수도 있다. 대안으로, 3차원 가속도계 측정값들 (
Figure pct00265
) 은 하나, 2 개 또는 3 개의 스칼라 값들 (
Figure pct00266
,
Figure pct00267
,
Figure pct00268
또는
Figure pct00269
,
Figure pct00270
,
Figure pct00271
) 로서 제공될 수도 있으며 몸체 기준계에서
Figure pct00272
이다. 가속도계 측정값들 (
Figure pct00273
) 은 다음의 시간적 시퀀스 값들로서 표현될 수도 있다:
Figure pct00274
단계 220에서, 프로세서 (150) 는 필요하다면, n 개의 이전 측정값들의 윈도우의 평균을 수행한다. 예를 들면 다음과 같다:
Figure pct00275
3차원 평균 가속도계 측정값들 (
Figure pct00276
) 은 다음의 시간적 시퀀스 값들로서 표현될 수도 있다:
Figure pct00277
단계 230에서, 프로세서 (150) 는 자이로스코프 (130) 로부터 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00278
) 을 수신하며, 그것들은 또한 단계 220, 단계 240 및/또는 단계 270에, 3차원 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00279
) 또는 3 개의 별개의 채널들 (
Figure pct00280
,
Figure pct00281
,
Figure pct00282
) 중 어느 하나로서 제공될 수도 있다. 3차원 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00283
) 은 시간적으로 다음과 같이 표현될 수도 있다:
Figure pct00284
3 개의 별개의 채널들 (
Figure pct00285
,
Figure pct00286
,
Figure pct00287
) 은 시간적으로 다음과 같이 표현될 수도 있다:
Figure pct00288
,
Figure pct00289
및
Figure pct00290
단계 270에서, 입력 값의 크기 부분은 출력 값으로서 단계 240으로 전해진다. 프로세서 (150) 는 입력 벡터
Figure pct00291
또는 입력 스칼라
Figure pct00292
로부터의 크기를 출력 스칼라
Figure pct00293
또는
Figure pct00294
로서 컴퓨팅한다. 벡터들을 포함하는 데이터의 스트림들의 경우, 프로세서 (150) 는 크기를 컴퓨팅하고 스칼라
Figure pct00295
를 생성하며, 여기서 입력 데이터는 (몸체 기준계에 관해)
Figure pct00296
이고 출력 데이터는 (또한 몸체 기준계에 관해)
Figure pct00297
이다. 스칼라들을 포함하는 데이터의 스트림들의 경우, 스칼라 값들 (
Figure pct00298
,
Figure pct00299
,
Figure pct00300
,
Figure pct00301
,
Figure pct00302
,
Figure pct00303
) 은 절대값 연산 (미도시) 을 받을 수도 있는데, 여기서 예를 들어,
Figure pct00304
이며, 출력 데이터는
Figure pct00305
이고 입력 스칼라 값은 (
Figure pct00306
,
Figure pct00307
,
Figure pct00308
,
Figure pct00309
,
Figure pct00310
,
Figure pct00311
) 중 하나 이상이다. 출력 데이터는 또한 저역 통과 필터링될 수도 있다.
단계 240에서, 프로세서 (150) 는 입력 변수들의 하나, 2 개, 3 개, 4 개 또는 5 개의 스트림들을 수신하고, 각각의 스트림에 대해 각각의 시간 k에서, (단계 220으로부터의) 평균 가속도 또는 (단계 310으로부터의) 평균 헤딩에 기초하여, 분산 (
Figure pct00312
) 을 컴퓨팅한다. 그 분산들은 아래에서 설명되는 도 6을 참조하여 설명되는 바와 같이 컴퓨팅된다. 이 단계는 입력 변수들의 각각의 세트에 대응하는 출력 분산들의 시퀀스를 컴퓨팅한다. 예를 들어, 프로세서 (150) 는, 3차원 가속도계 측정값들 (
Figure pct00313
) 로부터 컴퓨팅된 분산들 (
Figure pct00314
) 의 시퀀스를
Figure pct00315
로서; 평균 3차원 가속도계 측정값들 (
Figure pct00316
) 로부터 컴퓨팅된 분산들 (
Figure pct00317
) 의 시퀀스를
Figure pct00318
로서; 3차원 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00319
) 로부터 컴퓨팅된 분산들 (
Figure pct00320
) 의 시퀀스를
Figure pct00321
로서; 그리고 3 개의 별개의 채널들 (
Figure pct00322
,
Figure pct00323
,
Figure pct00324
) 로부터 컴퓨팅된 분산들 (
Figure pct00325
,
Figure pct00326
,
Figure pct00327
) 의 시퀀스를
Figure pct00328
,
Figure pct00329
및
Figure pct00330
로서 나타낸다.
단계 250에서, 컴퓨팅된 분산들의 각각은 임의의 과도한 선형 또는 각 가속도가 발생하였는지를 결정하기 위해 개별 임계값과 비교된다. 일부 실시형태들에서, 그 임계값을 초과하는 단일 분산은 단계 260에서 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있지 않음을 선언하도록 프로세서 (150) 를 트리거링한다.
다른 실시형태들에서, 결과들의 윈도우는 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있지 않다는 것을 선언하는 충분히 과도한 이벤트들이 발생하였는지를 결정하기 위해 분산들의 각각의 시퀀스에 대해 검사된다. 예를 들어, 가속도 측정값들의 분산이 고정된 임계값보다 소정의 길이의 윈도우 내에서 소정의 횟수보다 많이 크다면, 프로세서 (150) 는 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있지 않다고 선언한다. 이 윈도잉은 단계 240에서 컴퓨팅되는 분산들의 시퀀스들의 각각에 대해 병행하여 발생할 수도 있다. 이 경우, 그것의 개별 임계값을 윈도우 내에서 소정의 횟수보다 많이 초과하는 시퀀스의 분산들 중 어느 하나는, 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있지 않다는 단계 260의 선언을 행하기 위해 프로세서 (150) 를 트리거링할 수 있다.
대안으로, 또는 덧붙여서, 프로세서 (150) 는 소정의 시간의 윈도우에 걸쳐 소정의 횟수보다 많이 개별 임계값을 초과하지 않는 분산들에 기초하여 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있거나 또는 장착된 상태 (미도시) 로 유지된다고 선언할 수도 있다. 히스테리시스는 장착된 및 장착되지 않은 상태들 사이에서 전이하는데 이용될 수도 있다.
대안으로, 단계 250의 예/아니오 출력은 단계 260에서의 선언이 이루어지도록 하기 위하여 이전의 소정 수의 컴퓨테이션들 내에서 소정의 임계 수의 결정들이 '예'가 되어야만 하도록 윈도잉될 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있다는 결론을 내리는 단계 260에서의 선언이 이루어지기 전에 이전의 5 개의 결정들 중 2 개 이상은 '예'여야만 한다.
모바일 디바이스 (100) 가 장착된다면, 프로세서 (150) 는 몸체 기준계가 로컬 기준계에 관해 고정된다고 추정한다. 이 경우, 몸체 기준계에서의 센서 (110) 로부터의 센서 측정값들은 로컬 기준계에서의 차 (10), 뿐만 아니라 모바일 디바이스 (100) 의 운동을 직접 나타낸다. 다시 말하면, 모바일 디바이스 (100) 가 장착되어 있다고 프로세서 (150) 가 결정하는 경우, 프로세서 (150) 는 2 개의 기준계들에 직접 관련될 수도 있다. 모바일 디바이스 (100) 가 장착되어 있지 않다고 프로세서 (150) 가 결정하는 경우, 프로세서 (150) 는 2 개의 기준계들을 관련이 없도록 할 수도 있다.
도 6은 분산 (
Figure pct00331
) 을 컴퓨팅하는 분산 유닛의 블록도이다. 위에서 설명된 바와 같이, 프로세서 (150) 는 단계 240에서 데이터의 각각의 별개의 스트림에 대해 분산을 컴퓨팅한다. 단계 220 (도 5) 에서, 프로세서 (150) 는 윈도우에 대한 평균 (
Figure pct00332
) 을 컴퓨팅한다. 예를 들면,
Figure pct00333
이며, 여기서 윈도우 사이즈는 n 개 샘플들이고 k 는 가속도계 (120) 또는 자이로스코프 (130) 로부터의 측정값들에 대한 현재 색인이다.
단계 246에서, 프로세서 (150) 는 벡터 값
Figure pct00334
또는 스칼라 값
Figure pct00335
및/또는 평균 값 (
Figure pct00336
) 을 이용하여 분산 (
Figure pct00337
) 을 컴퓨팅한다. 분산은
Figure pct00338
으로서 표현될 수도 있다. 그 결과, 프로세서 (150) 는 하나, 2 개, 3 개, 4 개 또는 5 개 이상의 스트림들을 병렬로 받아서 각각의 스트림에 대한 대응하는 분산 (
Figure pct00339
) 을 생성한다.
도 7 내지 도 10은 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 다른 장착된 상태 검출기들의 블록도들이다. 도 7에서, 중력에 대한 근사적인 순간 각도를 나타내는 각도
Figure pct00340
는, 각도들 (
Figure pct00341
) 의 시퀀스의 분산
Figure pct00342
(
Figure pct00343
로서 도시됨) 을 컴퓨팅하는데 이용된다.
가속도계 (120) 는 (3-D 가속도계로부터의) 가속도계 측정값들
Figure pct00344
또는 (1-D, 2-D 또는 3-D 가속도계로부터의)
Figure pct00345
,
Figure pct00346
, 및/또는
Figure pct00347
를 제공한다. 단계 210에서, 프로세서 (150) 는 가속도계 (120) 로부터 가속도계 측정값들 (
Figure pct00348
) 을 수신하고 프로세싱을 위한 벡터 또는 하나 이상의 스칼라들을 단계 220 및 단계 235로 포워딩한다. 예를 들어, 프로세서 (150) 는 가속도계 측정값들 (
Figure pct00349
) 의 스칼라 성분들 중 하나, 2 개, 또는 3 개를 처리할 수도 있다.
단계 220에서, 프로세서 (150) 는, 중력 벡터 (
Figure pct00350
) 를 나타내는, 실행중인 또는 윈도잉된 평균 (예컨대,
Figure pct00351
) 을 컴퓨팅한다. 단계 235에서, 프로세서 (150) 는 중력 벡터 (
Figure pct00352
) 에 의해 표현되는 평균 벡터 및 현재 가속도계 측정값 (
Figure pct00353
) 사이의 각도
Figure pct00354
인 파라미터 p를 컴퓨팅한다. 예를 들어, 그 각도는 다음과 같이 컴퓨팅된다:
Figure pct00355
.
단계 235는 각도
Figure pct00356
를 단계 240에 건네준다. 단계 240에서 그리고 각도
Figure pct00357
에 기초하여, 프로세서 (150) 는, 가속도계 측정값들 (
Figure pct00358
) 및 벡터 (
Figure pct00359
) 사이에 형성된 각도의 분산을 나타내는 분산 (
Figure pct00360
) 을 컴퓨팅한다. 단계 250에서, 프로세서 (150) 는 이 분산 (
Figure pct00361
) 이 임계 분산보다 큰지를 결정한다. 만약 그렇다면, 모바일 디바이스 (100) 는 아마도 장착 디바이스에 있지 않고 단계 260에서, 프로세서 (150) 는 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있지 않다고 선언한다.
도 8에서, 순간 크기 (예컨대,
Figure pct00362
또는
Figure pct00363
) 는 분산 (
Figure pct00364
) 을 형성하기 위해 중력의 근사값의 크기와 비교된다. 먼저, 가속도계 (120) 는 (3-D 가속도계로부터의) 가속도계 측정값들 (
Figure pct00365
) 또는 (1-D, 2-D 또는 3-D 가속도계로부터의)
Figure pct00366
,
Figure pct00367
, 및/또는
Figure pct00368
를 제공한다. 다음으로 단계 210에서, 프로세서 (150) 는 가속도계 측정값들 (
Figure pct00369
) 을 수신하고 프로세싱을 위한 벡터 또는 하나 이상의 스칼라들을 단계 270으로 포워딩한다.
단계 270에서, 프로세서 (150) 는 중력 벡터 (
Figure pct00370
) 의 크기 (
Figure pct00371
) 를 결정하고, 전달 받은 가속도계 측정값 (
Figure pct00372
) 의 크기 (
Figure pct00373
) 를 결정한 다음 그 크기 결과들을 단계 220 및 단계 240으로 전해준다.
단계 220에서, 프로세서 (150) 는, 중력 벡터 (
Figure pct00374
) 의 크기를 나타내는 평균 (예컨대,
Figure pct00375
) 을 결정한다. 단계 240에서, 프로세서 (150) 는 크기
Figure pct00376
및 크기
Figure pct00377
에 기초하여 분산 (
Figure pct00378
) 을 컴퓨팅한다. 결과적인 분산 (
Figure pct00379
) 은 가속도계 측정값들 (
Figure pct00380
) 및 중력 벡터 (
Figure pct00381
) 사이에 형성된 크기의 분산을 나타낸다.
단계 250에서, 프로세서 (150) 는 이 분산 (
Figure pct00382
) 이 임계 분산보다 큰지를 결정한다. 만약 그렇다면, 모바일 디바이스 (100) 는 아마도 장착 디바이스에 있지 않고 단계 260에서, 프로세서 (150) 는 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있지 않다고 선언한다.
도 9에서, 각도
Figure pct00383
가 도시되며, 그것은 운송수단의 회전에 관한 근사화된 순간 각도를 나타내며, 각도들 (
Figure pct00384
) 의 시퀀스의 분산
Figure pct00385
을 컴퓨팅하는데 이용된다. 자이로스코프 (130) 는 (3-D 자이로스코프로부터의) 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00386
) 또는 (1-D, 2-D 또는 3-D 자이로스코프로부터의)
Figure pct00387
,
Figure pct00388
및/또는
Figure pct00389
를 단계 230에 제공한다. 단계 230에서, 프로세서 (150) 는 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00390
) 을 수신하고 프로세싱을 위한 벡터 또는 하나 이상의 스칼라들을 포워딩한다. 예를 들어, 프로세서 (150) 는 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00391
) 의 스칼라 성분들 중 하나 또는 2 개만을 수집할 수도 있다.
단계 220에서, 프로세서 (150) 는, 운송수단의 방향전환 (turn) 레이트 또는 헤딩 레이트 (
Figure pct00392
) 를 나타내는, 실행중인 또는 윈도잉된 평균 (예컨대,
Figure pct00393
) 을 컴퓨팅한다. 대안으로, 아래에서 설명되는 단계 310 (도 14) 에서의 방법은 헤딩 레이트 (
Figure pct00394
) 를 형성하기 위해 이용될 수도 있다. 단계 235에서, 프로세서 (150) 는, 단계 220으로부터의 평균 벡터 (예컨대, 헤딩 레이트
Figure pct00395
) 및 단계 230으로부터의 현재 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00396
) 사이의 각도
Figure pct00397
인 파라미터 p를 컴퓨팅한다. 예를 들면 다음과 같다:
Figure pct00398
.
각도
Figure pct00399
에 기초하여, 단계 240에서, 프로세서 (150) 는, 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00400
) 및 운송수단의 헤딩 레이트 (
Figure pct00401
) 사이에 형성된 각도의 분산을 나타내는 분산 (
Figure pct00402
) 을 컴퓨팅한다. 단계 250에서, 프로세서 (150) 는 이 분산 (
Figure pct00403
) 이 임계 분산보다 큰지를 결정한다. 만약 그렇다면, 모바일 디바이스 (100) 는 아마도 장착 디바이스에 있지 않고 단계 260에서, 프로세서 (150) 는 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있지 않다고 선언한다.
도 10에서, 순간 크기 (예컨대,
Figure pct00404
) 는 분산 (
Figure pct00405
) 을 형성하기 위해 운송수단의 방향전환 레이트의 근사값의 크기와 비교된다. 먼저, 자이로스코프 (130) 는 (3-D 자이로스코프로부터의) 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00406
) 또는 (1-D, 2-D 또는 3-D 자이로스코프로부터의)
Figure pct00407
, , 또는
Figure pct00409
를 단계 230에 제공한다. 단계 230에서, 프로세서 (150) 는 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00410
) 을 수신하고 프로세싱을 위한 벡터 또는 하나 이상의 스칼라들을 포워딩한다.
단계 270에서, 프로세서 (150) 는 전달 받은 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00411
) 으로부터 회전 벡터의 크기 (
Figure pct00412
) 를 결정한 다음 그 결과들을 단계 220 및 단계 240으로 전해준다.
위에서 설명된 바와 같이, 단계 220에서, 프로세서 (150) 는, 헤딩 레이트 (
Figure pct00413
) 를 나타내는 평균 (예컨대,
Figure pct00414
) 을 결정한다. 또한 단계 270에서, 프로세서 (150) 는 헤딩 레이트 벡터의 크기 (
Figure pct00415
) 를 결정한다.
단계 240에서, 프로세서 (150) 는, 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00416
) 및 운송수단의 헤딩 레이트 (
Figure pct00417
) 사이에 형성된 크기의 분산을 나타내는 분산 (
Figure pct00418
) 을 컴퓨팅한다.
단계 250에서, 프로세서 (150) 는 이 분산 (
Figure pct00419
) 이 임계 분산보다 큰지를 결정한다. 만약 그렇다면, 모바일 디바이스 (100) 는 아마도 장착 디바이스에 있지 않고 단계 260에서, 프로세서 (150) 는 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있지 않다고 선언한다.
도 11 및 도 12는 모바일 디바이스 (100) 의 2 가지 배향들을 도시한다. 제 1 배향에서 모바일 디바이스 (100) 는 아마도 볼 수가 있으며 (따라서, 아마도 장착 장치 내에 있고) 제 2 배향에서는 아마도 볼 수가 없다 (따라서, 아마도 장착 장치 내에 없다).
도 11에서, 모바일 디바이스 (100) 는 비교적 세워진 포지션 (예컨대, 모바일 디바이스 (100) 의 그것이 장착된 동안의 배향) 으로 도시된다. Z-축 (
Figure pct00420
) 이 디스플레이 (160) 에 수직으로 돌출하며, X-축 (
Figure pct00421
) 이 모바일 디바이스 (100) 의 왼쪽을 가리키고, Y-축 (
Figure pct00422
) 이 위쪽을 가리키는 몸체 기준계가 도시된다.
또한 도시된 것은, (임계 각도 내에서) Z-축 (
Figure pct00423
) 에 비교적 수직인 중력 축 (
Figure pct00424
) 이다. 각도 θ가 Z-축 (
Figure pct00425
) 의 임계값에 수직이고 그 임계값 내에 있다면, 모바일 디바이스 (100) 는 아마도 (도시된 바와 같이) 똑바로 서 있거나 또는 (그것의 면이 수평하게) 수평으로 서 있다. 따라서, 프로세서 (150) 는 중력 축 (
Figure pct00426
) 이 Z-축 (
Figure pct00427
) 에 대해 (임계 각도 내에서) 비교적 수직인 경우에 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있다고 선언할 수도 있다.
도 12에서, 모바일 디바이스 (100) 는 비교적 평평한 포지션 (예컨대, 모바일 디바이스 (100) 가 차 시트 상에 있는 동안의 그것의 배향) 으로 도시된다. 이 경우, 중력 축 (
Figure pct00428
) 은 Z-축 (
Figure pct00429
) 에 대해 (임계 각도 내에서) 비교적 평행하다. 각도 θ가 Z-축 (
Figure pct00430
) 에 대해 임계 각도 내에서 평행하면, 모바일 디바이스 (100) 는 아마도 평평하게 놓인다. 따라서, 프로세서 (150) 는 모바일 디바이스 (100) 가 비-장착된 상태에 있다고 선언할 수도 있다.
도 13은 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 장착 상태 검출기 (200) 를 도시한다. 장착 상태 검출기는 (도 7로부터 그리고
Figure pct00431
로서 도시된) 분산 (
Figure pct00432
), (도 8로부터의) 200 분산 (
Figure pct00433
), (도 9로부터의 그리고
Figure pct00434
로서 도시된) 분산 (
Figure pct00435
), (도 10으로부터의) 분산 (
Figure pct00436
), 및 (도 11 및 도 12로부터의) 가시 배향 θ로부터 2 이상의 입력 값들을 받아들일 수도 있다.
단계 255에서, 프로세서 (150) 는 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있지 않은지를 선언한다. 프로세서 (150) 는, (1) 2 이상의 입력 값들 중 어느 하나가 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있지 않다고 선언한다; (2) 2 이상의 입력 값들의 대부분이 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있지 않다고 선언한다; (3) 2 이상의 입력 값들의 모두가 모바일 디바이스 (100) 가 장착된 상태에 있지 않다고 선언한다; (4) 2 이상의 입력 값들로부터의 결정들의 가중된 조합 (예컨대, 검출 정확도에 기초함) 이 임계값 (예컨대, 0.5) 보다 크다; 또는 (5) 원 (raw) 입력 값들의 가중된 조합 (예컨대, 검출 정확도에 기초함) 이 임계값 (예컨대, 0.5) 보다 크다면, 그 모바일 디바이스가 장착된 상태에 있지 않다고 선언할 수도 있다.
도 14 및 도 15는 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 개선된 헤딩을 컴퓨팅하는 유닛들의 블록도들을 도시한다.
도 14에서, 그 프로세스는 가속도계 (123) 및 자이로스코프 (130) 에 기초하여 헤딩 레이트를 제공한다. 위에서 설명된 바와 같이, 가속도계 (120) 는 가속도 측정값들 (
Figure pct00437
) 을 생성하고 자이로스코프 (130) 는 각속도 측정값들 (
Figure pct00438
) 을 생성한다.
단계 305에서, 프로세서 (150) 는 가속도계 측정값들 (
Figure pct00439
) 의 저역 통과 필터에 기초하여 중력 벡터 (
Figure pct00440
) 를 컴퓨팅한다. 모바일 디바이스 (100) 가 장착물에 고정되고 차 (10) 가 정지 또는 일정한 속도로 이동한다면, 중력 벡터는 일정하거나 또는 상수 값으로 정해진다.
단계 310에서, 프로세서 (150) 는 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00441
) 를 컴퓨팅하며, 이는 중력 벡터 (
Figure pct00442
) 와 자이로스코프 (130) 로부터의 각속도 측정값들 (
Figure pct00443
) 에 기초한다. 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00444
) 는 도 16을 참조하여 부가적으로 상세하게 설명된다.
도 15에서, 프로세스 (300) 는 갖가지 헤딩들을 조합하여 개선된 헤딩 (
Figure pct00445
) 을 컴퓨팅한다. 위에서 설명된 바와 같이, 프로세서 (150) 는 가속도계 (120) 및 자이로스코프 (130) 로부터의 측정값들을 이용하여 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00446
) 를 생성한다. GNSS 수신기 (140) 는 GNSS 헤딩 (
Figure pct00447
) 과 GNSS 헤딩들 사이의 시간
Figure pct00448
를 생성한다.
단계 320에서, 헤딩 필터는 입력 변수들로서 GNSS 헤딩 (
Figure pct00449
) 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00450
) 둘 다를 취하여 개선된 헤딩 (
Figure pct00451
) 을 컴퓨팅한다. 단계 320은 아래에서 도 17을 참조하여 더 상세히 설명된다.
도 16은 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 가상 자이로스코프에서 사용되는 투영 (projection) 을 예시한다. 도 14를 참조하여 위에서 설명된 단계 310에서, 프로세서 (150) 는 원래의 3차원 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00452
) 을 1차원 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00453
) 로 변환하며, 그 헤딩 레이트는 중력 벡터 (
Figure pct00454
) 에 평행하고 수평면에서 요 (yaw) 의 변화 레이트를 나타낸다. 프로세서 (150) 는 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00455
) 을 중력 벡터에 투영함으로써 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00456
) 를 컴퓨팅한다. 다르게 말하면,
Figure pct00457
이며, 여기서 θ는 2 개의 벡터들 (
Figure pct00458
,
Figure pct00459
) 사이의 각도를 정의한다.
그 도면은 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00460
) 에 수직인 제 1 평면을 정의하는 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00461
) 을 도시한다. 그 도면은 또한 중력 벡터 (
Figure pct00462
) 에 수직인 제 2 평면을 정의하는 중력 벡터 (
Figure pct00463
) 를 도시한다. 중력 벡터 (
Figure pct00464
) 는 가속도계 측정값들 (
Figure pct00465
) 로부터 유도된다. 자이로스코프 측정값 (
Figure pct00466
) 의 중력 벡터 (
Figure pct00467
) 상의 투영은 도시된 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00468
) 가 제 2 평면에 수직이 되게 한다. 그 투영은
Figure pct00469
로서 정의된다.
도 17은 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 헤딩 필터의 블록도이다. 도 15를 참조하여 처음 설명된 헤딩 필터 (320) 는, GNSS 헤딩 (
Figure pct00470
) 과 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00471
) 를 수신하며, 이들 2 개의 값들을 처리하고 조합한 다음, 개선된 헤딩 (
Figure pct00472
) 을 생성한다. 개선된 헤딩 (
Figure pct00473
) 은 도 14 및 도 15에서 도시된 바와 같이 GNSS 수신기 (140) 및 자이로스코프 (130) 로부터 유도된 헤딩들의 가중된 조합에 의해 형성된다.
수학적으로, 개선된 헤딩 (
Figure pct00474
) 은 다음 수학식에 의해 표현될 수도 있다:
Figure pct00475
여기서 가중값 w 는 다음에 의해 표현될 수도 있다:
Figure pct00476
여기서
Figure pct00477
은 개선된 헤딩 (
Figure pct00478
) 의 분산이며,
Figure pct00479
는 자이로스코프 (130) 로부터의 측정값들로부터 유도된 단계 310으로부터의 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00480
) 의 분산이며,
Figure pct00481
은 GNSS 헤딩 (
Figure pct00482
) 의 분산이고,
Figure pct00483
는 GNSS 수신기 (140) 로부터의 헤딩 값들 사이의 시간차이이다.
헤딩 필터 (320) 는, GNSS 헤딩 (
Figure pct00484
) 을 가중 값 (w) 에 의해 가중하고 이 제 1 가중된 헤딩 (
Figure pct00485
) 을 제 1 합산기 (322) 의 제 1 입력에 피드하는 제 1 증폭기 (321) 를 포함하며, 제 1 합산기는 개선된 헤딩 (
Figure pct00486
) 을 생성한다. 제 1 합산기 (322) 의 제 2 입력은 곱 연산자 (323) 로 시간 (
Figure pct00487
, 이것은 헤딩 샘플들 사이의 시간을 나타냄) 에 의해 가상 헤딩 레이트 (
Figure pct00488
) 를 스케일링하는 것으로 시작하는 체인에 의해 제공된다. 그 곱은 제 2 합산기 (324) 에 피드되고 제 2 합산기에는 또한 z- 1으로 레이블된 지연 유닛 (325) 으로부터 개선된 헤딩 (
Figure pct00489
) 의 지연된 버전 (
Figure pct00490
) 이 피드된다. 결과적인 합은 제 2 증폭기 (326) 에 의해 가중 값 (1-w) 만큼 가중되고, 그것은 제 1 합산기 (322) 의 제 2 입력에 피드된다. 보통, 가중 값들 (w 및 1-w) 양쪽 모두는 대략 0과 1 사이의 범위에 있고 합산하면 1이다.
도 18 및 도 19는 적분 (integration) 의 가중 팩터 및 지속기간 사이의 관계를 도시한다. 도 18은 적분 시간 및 예상되는 가중 팩터 사이의 예상되는 관계를 도시한다. 단기 지속기간에 걸쳐 취해진 GNSS-기반 헤딩 값들 (예컨대,
Figure pct00491
) 은 장기간의 추세 (long-term trends) 때문에 장기 지속기간에 걸쳐 취해진 GNSS-기반 헤딩 값들보다 더 적은 확실성 (또는 동등하게는, 더 많은 불확실성) 을 가진다. 그러므로, GNSS-기반 헤딩 값들에는 지속기간이 더 길다면 더 높은 가중값이 보통 주어진다.
도 19에서, 일 예의 역 관계는 적분 시간 및 예상되는 가중 팩터 사이에서 보여진다. 단기 지속기간에 걸쳐 취해진 (예컨대,
Figure pct00492
로부터의) 자이로-기반 헤딩 값들은 누적된 에러 때문에 장기 지속기간에 걸쳐 취해진 자이로-기반 헤딩 값들보다 많은 확실성 (또는 동등하게는 적은 불확실성) 을 가진다. 그러므로, 지속기간이 더 짧다면 자이로-기반 헤딩 값들에는 더 높은 가중값이 통상 주어진다.
도 20, 도 21, 도 22 및 도 23은 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 개선된 속도를 컴퓨팅하는 방법을 예시한다. 도 20에서, 차 (10) 의 평면도가 도시되어 있다. 차 (10) 는 로컬 기준계에서 X-축 (
Figure pct00493
) 을 따르는 것으로서 표시된 제 1 방향을 따라 이동한다. GNSS 헤딩 (
Figure pct00494
) 및 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00495
) 의 함수인 개선된 헤딩 (
Figure pct00496
) 은 종종 X-축과는 상이한 방향을 면한다. 개선된 속도 (
Figure pct00497
) 는 개선된 헤딩 (
Figure pct00498
) 과 평행하거나 또는 그것과 동일선상에 있다.
마찬가지로, 칼만-필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00499
) 는, 칼만-필터링된 GNSS 헤딩 (
Figure pct00500
) 과 평행하거나 또는 그것과 동일선상에 있고 GNSS 헤딩 (
Figure pct00501
) 으로부터 유도된다. 개선된 속도 (
Figure pct00502
) 는 방향 성분 및 크기 성분을 가진다. 개선된 속도 (
Figure pct00503
) 의 방향은 개선된 헤딩 (
Figure pct00504
) 의 방향을 채택함으로써 형성될 수도 있다. 개선된 속도 (
Figure pct00505
) 의 크기는 개선된 헤딩 (
Figure pct00506
) 상의 칼만-필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00507
) 의 투영으로부터 형성될 수도 있으며, 따라서
Figure pct00508
이며, 여기서 θ는
Figure pct00509
및
Figure pct00510
사이에 형성된 각도를 정의하고,
Figure pct00511
는
Figure pct00512
의 각도 방향이다.
도 21에서, 개선된 속도 (
Figure pct00513
) 의 크기가 대안적 형태로 계산된다는 것을 제외하면 위에서 설명되고 도 20에서 도시된 것과 유사한 차 (10) 의 다른 평면도가 도시된다. 앞에서와 같이, 개선된 속도 (
Figure pct00514
) 는 개선된 헤딩 (
Figure pct00515
) 의 방향을 채택함으로써 형성된 방향 성분을 포함한다. 이 대체 실시형태에서, 개선된 속도 (
Figure pct00516
) 의 크기는 칼만-필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00517
) 의 크기를 유지함으로써 형성될 수도 있으며, 따라서
Figure pct00518
이며 여기서
Figure pct00519
는
Figure pct00520
의 크기이다.
도 20 및 도 21의 방법들의 비교 시, 전자는 개선된 헤딩 (
Figure pct00521
) 의 형식 수학적 투영 (formal mathematical projection) 을 이용하여 개선된 속도 (
Figure pct00522
) 를 형성하는 반면, 후자는 개선된 헤딩 (
Figure pct00523
) 에 대한 비형식적 투영 (회전) 에 의해 개선된 속도 (
Figure pct00524
) 를 형성한다. 이들 방법들 둘 다는 개선된 헤딩 (
Figure pct00525
) 상에 칼만-필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00526
) 를 투영하는 것으로서 표현된다. 위에서 설명된 방법들은 칼만-필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00527
) 를 활용하였다. 대안적 방법들은 GNSS 헤딩 (
Figure pct00528
) 에 기반한 속도 (
Figure pct00529
) 를 이용하며, 여기서 칼만-필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00530
) 는 GNSS 기반 속도 (
Figure pct00531
) 의 일 예이다.
개선된 속도 (
Figure pct00532
) 및 칼만 필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00533
) (또는 일반적으로, GNSS 기반 속도 (
Figure pct00534
)) 사이의 차이는 속도 에러 (
Figure pct00535
) 를 형성하며, 그 속도 에러는 칼만 필터 (410) 에 정정 신호로서 피드백된다. 이런 방식으로, 속도 에러 (
Figure pct00536
) 는 아래에서 설명되는 바와 같이 장래의 속도 추정값들을 개선하기 위해 칼만 필터 (410) 에 의해 이용된다.
도 22에서, 블록도는 프로세서 (150) 가 개선된 속도 (
Figure pct00537
) 및 속도 에러 (
Figure pct00538
) 를 생성하기 위해 실행하는 단계들을 도시한다. 단계 410에서, 프로세서 (150) 는 GNSS 수신기 (140) 로부터 GNSS 속도 (
Figure pct00539
) 를 수신하고 그 GNSS 속도 (
Figure pct00540
) 를 칼만 필터를 통과시켜 칼만-필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00541
) 를 생성한다.
단계 420에서, 프로세서 (150) 는 칼만-필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00542
) 를 개선된 헤딩 (
Figure pct00543
) 에 대해 투영하여, 개선된 헤딩 () 과는 평행한 개선된 속도 (
Figure pct00545
) 를 컴퓨팅한다. 단계 420은 또한 칼만-필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00546
) 및 개선된 속도 벡터 (
Figure pct00547
) 사이의 차이를 컴퓨팅하여 속도 에러 (
Figure pct00548
) 를 생성한다. 위에서 설명된 바와 같이, 속도 에러 (
Figure pct00549
) 는 다음의 칼만-필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00550
) 를 개선하기 위한 정정 값으로서 칼만 필터 (410) 에 의해 이용된다. 본질적으로, 속도 에러 (
Figure pct00551
) 는 비-홀로노믹 제약을 이용하여 결정되고 칼만 필터를 정정하는데 이용된다.
도 23에서, 블록도는 프로세서 (150) 가 개선된 속도 (
Figure pct00552
) 및 속도 에러 (
Figure pct00553
) 를 생성하기 위해 실행하는 단계들의 다른 세트를 도시한다. 단계 415에서, 프로세서 (150) 는 GNSS 수신기 (140) 로부터 GNSS 속도 (
Figure pct00554
) 를 수신하고 그 GNSS 속도 (
Figure pct00555
) 를 포지션/속도 (PV) 모듈에 통과시켜 PV 필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00556
) 를 생성한다.
다시, 단계 420에서, 프로세서 (150) 는 PV 필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00557
) 를 개선된 헤딩 (
Figure pct00558
) 에 대해 투영하여, 개선된 헤딩 (
Figure pct00559
) 과는 평행한 개선된 속도 (
Figure pct00560
) 를 컴퓨팅한다. 다시, 단계 420은 PV 필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00561
) 및 개선된 속도 벡터 (
Figure pct00562
) 사이의 차이를 컴퓨팅하여 속도 에러 (
Figure pct00563
) 를 생성한다. 속도 에러 (
Figure pct00564
) 는 다음의 PV 필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00565
) 를 개선하기 위한 정정 값으로서 PV 모듈 (415) 에 의해 이용된다. 속도 에러 (
Figure pct00566
) 는 비-홀로노믹 제약을 이용하여 결정되고 칼만 필터를 정정하는데 이용된다.
도 24는 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 자이로스코프 바이어스를 생성하는 방법을 도시한다. 수학적으로, 자이로스코프 바이어스는 다음과 같이 표현될 수도 있다:
Figure pct00567
여기서
Figure pct00568
이고
여기서
Figure pct00569
이다.
단계 510에서, 프로세서 (150) 는 GNSS 수신기 (140) 로부터 GNSS 헤딩 (
Figure pct00570
) 을 수신하고 윈도우에 걸쳐 GNSS 헤딩 변화 (
Figure pct00571
) 를 컴퓨팅한다. 단계 520에서, 프로세서 (150) 는 GNSS 시간 차이의 음수(
Figure pct00572
)에 의해 스케일링 또는 나눔으로써 GNSS 헤딩 변화 (
Figure pct00573
) 를 헤딩부터 레이트로 변환하여 GNSS 헤딩 레이트 (
Figure pct00574
) 를 형성하며, 그 GNSS 헤딩 레이트는 제 1 합산기 (530) 에 제 1 입력으로서 피드된다. 제 1 합산기 (530) 의 제 2 입력에는 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00575
) 의 평균이 피드되고 이들 2 개의 입력들의 합 (또는 동등하게는, 2 개의 평균 레이트들 사이의 차이들) 은 자이로스코프 바이어스 신호 (
Figure pct00576
) 를 형성한다.
프로세서 (150) 는, 위에서 설명된 바와 같이 자이로스코프 측정값들 (
Figure pct00577
) 을 수신하고 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00578
) 를 컴퓨팅하는 도 14의 단계 310에서 시작하는 체인으로부터 평균 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00579
) 를 형성한다. 가상 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00580
) 는 제 2 합산기 (540) 에 제 1 입력으로서 피드된다. 제 2 합산기 (540) 에 대한 제 2 입력은 이전에 결정된 자이로스코프 바이어스에 의해 설정될 수도 있는 예비 자이로스코프 바이어스로서 피드백될 수도 있으며, 여기서
Figure pct00581
이다. 제 2 합산기 (540) 는 정정된 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00582
) 를 생성한다. 프로세서 (150) 는 정정된 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00583
) 를 평균하여 평균 자이로스코프 헤딩 레이트 (
Figure pct00584
) 를 형성한다. 새로운 자이로스코프 바이어스는 각각의 반복 (k) 에서 또는 소정 수의 반복들 후에 컴퓨팅될 수도 있다.
도 25는 본 발명의 일부 실시형태들에 따른, 크래들 회전 검출기의 블록도이다. 프로세스 (600) 는 단계 610에서 시작하며 이 단계에서 프로세스 (150) 는 칼만-필터링된 GNSS 속도 (
Figure pct00585
) 를 크기 (
Figure pct00586
) 로 변환한다.
단계 620에서, 프로세서 (150) 는 모바일 디바이스 (100) 가 그것의 크래들 내에 비교적 정지해 있거나 또는 사용자에 의해 크래들 내에서 회전 중인지를 보여주기 위해 그 크기 (
Figure pct00587
) 를 속도 임계값과 비교한다. 상대 운동의 레벨에 의존하여, 제 2 임계값 (
Figure pct00588
) 이 설정된다. 모바일 디바이스 (100) 가 크래들에 관해 정지해 있거나 또는 임계값 미만으로 (크기 임계값 미만의 값에서) 움직인다고 프로세서 (150) 가 결정하는 경우, 제 2 임계값 (
Figure pct00589
) 은 단계 630에서 도시된 바와 같이 크기 (
Figure pct00590
) 및 차 (10) 의 예상된 최소 곡률반경 (
Figure pct00591
) 의 나눗셈에 기초하여 설정된다.
모바일 디바이스 (100) 가 크래들에 대해 (크기 임계값보다 큰 값으로) 움직이거나 또는 회전한다고 프로세서 (150) 가 결정하는 경우, 제 2 임계값 (
Figure pct00592
) 은 단계 640에서 도시된 바와 같이 차 (10) 의 예상된 최대 가속도 (
Figure pct00593
) 및 크기 (
Figure pct00594
) 의 나눗셈에 기초하여 설정된다. 그러므로, 제 2 임계값 (
Figure pct00595
) 이 설정되는 방법의 선택은 차 (10) 가 거의 정지 (
Figure pct00596
) 인지 또는 움직임 (
Figure pct00597
) 중인지에 기초한다.
단계 650에서, 프로세서 (150) 는 자이로스코프 (130) 로부터의 각 회전 속도의 크기 (
Figure pct00598
) 를 이 제 2 임계값 (
Figure pct00599
) 과 비교한다. 각 회전 속도의 크기 (
Figure pct00600
) 가 제 2 임계값 (
Figure pct00601
) 보다 크다면, 프로세서 (150) 는 인터럽트 액트들을 취하지 않고 단계 660에서 도시된 바와 같이, 크래들이 없거나 또는 미미한 크래들 회전을 경험하였다고 선언한다. 각 회전 속도의 크기 (
Figure pct00602
) 가 제 2 임계값 (
Figure pct00603
) 미만이면, 프로세서 (150) 는 단계 670에서 도시된 바와 같이, 모바일 디바이스 (100) 가 크래들 내에서 최근에 이동하였다고 선언한다.
단계 680에서, 프로세서 (150) 는 차 (10) 의 로컬 기준계 및 모바일 디바이스 (100) 의 몸체 기준계 사이의 상대 배향이 재평가될 수도 있기까지, 센서 (110) 로부터의 측정값들에 기초하는 임의의 결과들을 역가중 (de-weight) 할 수도 있다. 결과들을 역가중하는 것에 대한 대체예로서, 프로세서 (150) 는 크래들 또는 장착물에서의 모바일 디바이스 (100) 의 상대 포지션이 다시 결정될 수도 있기까지, 센서 측정값들 모두의 사용을 막고 임의의 진행중인 컴퓨테이션을 리셋할 수도 있다.
본원에서 설명된 방법론들은 애플리케이션들에 의존하는 갖가지 수단들에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이들 방법론들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 그것들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다. 하드웨어 구현예에 대해, 프로세싱 유닛들은 하나 이상의 주문형 집적회로들 (ASICs), 디지털 신호 프로세서들 (DSPs), 디지털 신호 프로세싱 디바이스들 (DSPDs), 프로그램가능 로직 디바이스들 (PLDs), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들 (FPGAs), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본원에서 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 또는 그것들의 조합으로 구현될 수도 있다.
펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현예의 경우, 방법론들은 본원에서 설명된 기능들을 수행하는 모듈들 (예컨대, 프로시저들, 함수들 등) 으로 구현될 수도 있다. 명령들을 유형적으로 포함하는 임의의 머신 판독가능 매체는 본원에서 설명되는 방법론들의 구현함에 있어서 사용될 수도 있다. 예를 들어, 소프트웨어 코드들은 메모리에 저장되고 프로세서 유닛에 의해 실행가능할 수도 있다. 메모리는 프로세서 유닛 내에 또는 프로세서 유닛 외부에 구현될 수도 있다. 본원에서 사용되는 바와 같이 용어 "메모리"는 장기, 단기, 휘발성, 비휘발성, 또는 다른 메모리 중의 임의의 유형을 지칭하고, 메모리의 임의의 특정 유형 또는 메모리들의 수, 또는 메모리가 보관되는 미디어의 유형으로 제한되는 것은 아니다.
펌웨어 및/또는 소프트웨어로 구현된다면, 기능들은 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장될 수도 있다. 예들은 데이터 구조를 가지게끔 인코딩된 컴퓨터 판독가능 매체들 및 컴퓨터 프로그램으로 인코딩된 컴퓨터 판독가능 매체들을 포함한다. 컴퓨터 판독가능 매체들은 물리적 컴퓨터 저장 매체들을 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체일 수도 있다. 비제한적인 예로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체들은 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 스토리지 디바이스들, 또는 소망의 프로그램 코드를 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스가능하게 될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수도 있고; 디스크 (disk 및 disc) 는, 여기서 사용되는 바와 같이, 콤팩트 디스크 (CD), 레이저 디스크, 광 디스크, 디지털 다용도 디스크 (DVD), 플로피 디스크 (disk) 및 블루-레이 디스크 (disk) 를 포함하며 여기서 disks 는 보통 데이터를 자기적으로 재생하는 반면 discs는 데이터를 레이저를 이용하여 광학적으로 재생한다. 상기한 것들의 조합들은 또한 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.
컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장하는 것 외에도, 명령들 및/또는 데이터는 통신 장치에 구비된 송신 미디어 상의 신호들로서 제공될 수도 있다. 예를 들어, 통신 장치는 명령들 및 데이터를 나타내는 신호들을 갖는 트랜시버를 구비할 수도 있다. 그 명령들 및 데이터는 하나 이상의 프로세서들이 청구항들에서 윤곽을 볼 수 있는 기능들을 이행할 수 있게끔 구성된다. 다시 말하면, 통신 장치는 개시된 기능들을 수행하는 정보를 나타내는 신호들을 가지는 송신 미디어를 구비한다. 첫째로는, 통신 장치에 구비된 송신 미디어는 개시된 기능들을 수행하는 정보의 제 1 부분을 포함할 수 있는 반면, 둘째로는 통신 장치에 구비된 송신 미디어는 개시된 기능들을 수행하는 정보의 제 2 부분을 포함할 수도 있다.
개시된 양태들의 이전의 설명은 이 기술분야의 숙련된 사람이 본 개시물을 제작하고 사용할 수 있게끔 제공된다. 이들 양태들에 대한 갖가지 변형예들은 이 기술분야의 숙련된 자들에게 쉽사리 명확하게 될 것이고, 여기에 정의된 일반 원리들은 본 개시물의 정신 또는 범위로부터 벗어남 없이 다른 양태들에 적용될 수도 있다.

Claims (21)

  1. 모바일 디바이스에서 개선된 헤딩을 제공하는 방법으로서,
    가속도계로부터 가속도계 측정값 (
    Figure pct00604
    ) 을 수신하는 단계;
    자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00605
    ) 을 수신하는 단계;
    GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00606
    ) 을 수신하는 단계;
    상기 가속도계 측정값 (
    Figure pct00607
    ) 에 기초하여 중력 벡터 (
    Figure pct00608
    ) 를 컴퓨팅하는 단계;
    상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00609
    ) 및 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00610
    ) 에 기초하여 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00611
    ) 를 컴퓨팅하는 단계; 및
    상기 개선된 헤딩을 형성하기 위해 상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00612
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00613
    ) 를 조합하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스에서 개선된 헤딩을 제공하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00614
    ) 를 컴퓨팅하는 단계는 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00615
    ) 에 대한 상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00616
    ) 의 투영으로부터 상기 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00617
    ) 를 컴퓨팅하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스에서 개선된 헤딩을 제공하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00618
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00619
    ) 를 조합하는 단계는 가중 팩터를 사용하여 상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00620
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00621
    ) 를 조합하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스에서 개선된 헤딩을 제공하는 방법.
  4. 개선된 헤딩을 제공하는 모바일 디바이스로서,
    가속도계 및 자이로스코프를 포함하는 관성 측정 유닛;
    글로벌 내비게이션 위성 시스템 수신기 (GNSS 수신기);
    상기 관성 측정 유닛 및 상기 GNSS 수신기에 연결된 프로세서; 및
    상기 프로세서에 연결된 메모리를 포함하며,
    상기 메모리는,
    상기 가속도계로부터 가속도계 측정값 (
    Figure pct00622
    ) 을 수신하는 코드;
    상기 자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00623
    ) 을 수신하는 코드;
    상기 GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00624
    ) 을 수신하는 코드;
    상기 가속도계 측정값 (
    Figure pct00625
    ) 에 기초하여 중력 벡터 (
    Figure pct00626
    ) 를 컴퓨팅하는 코드;
    상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00627
    ) 및 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00628
    ) 에 기초하여 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00629
    ) 를 컴퓨팅하는 코드;
    상기 개선된 헤딩을 형성하기 위해 상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00630
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00631
    ) 를 조합하는 코드를 포함하는, 개선된 헤딩을 제공하는 모바일 디바이스.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00632
    ) 를 컴퓨팅하는 것은 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00633
    ) 에 대한 상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00634
    ) 의 투영으로부터 상기 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00635
    ) 를 컴퓨팅하는 것을 포함하는, 개선된 헤딩을 제공하는 모바일 디바이스.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00636
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00637
    ) 를 조합하는 것은 가중 팩터를 사용하여 상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00638
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00639
    ) 를 조합하는 것을 포함하는, 개선된 헤딩을 제공하는 모바일 디바이스.
  7. 개선된 헤딩을 제공하는 모바일 디바이스로서,
    가속도계 측정값 (
    Figure pct00640
    ) 을 수신하는 수단;
    자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00641
    ) 을 수신하는 수단;
    GNSS 헤딩 (
    Figure pct00642
    ) 을 수신하는 수단;
    상기 가속도계 측정값 (
    Figure pct00643
    ) 에 기초하여 중력 벡터 (
    Figure pct00644
    ) 를 컴퓨팅하는 수단;
    상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00645
    ) 및 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00646
    ) 의 투영에 기초하여 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00647
    ) 를 컴퓨팅하는 수단; 및
    상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00648
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트를 조합하는 수단을 포함하는, 개선된 헤딩을 제공하는 모바일 디바이스.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00649
    ) 를 컴퓨팅하는 수단은 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00650
    ) 에 대한 상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00651
    ) 의 투영으로부터 상기 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00652
    ) 를 컴퓨팅하는 수단을 포함하는, 개선된 헤딩을 제공하는 모바일 디바이스.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00653
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00654
    ) 를 조합하는 수단은 가중 팩터를 사용하여 상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00655
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00656
    ) 를 조합하는 수단을 포함하는, 개선된 헤딩을 제공하는 모바일 디바이스.
  10. 프로세서 및 메모리를 포함하는 디바이스로서,
    상기 메모리는,
    가속도계로부터 가속도계 측정값 (
    Figure pct00657
    ) 을 수신하는 소프트웨어 명령들;
    자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00658
    ) 을 수신하는 소프트웨어 명령들;
    GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00659
    ) 을 수신하는 소프트웨어 명령들;
    상기 가속도계 측정값 (
    Figure pct00660
    ) 에 기초하여 중력 벡터 (
    Figure pct00661
    ) 를 컴퓨팅하는 소프트웨어 명령들;
    상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00662
    ) 및 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00663
    ) 의 투영에 기초하여 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00664
    ) 를 컴퓨팅하는 소프트웨어 명령들; 및
    개선된 헤딩을 형성하기 위해 상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00665
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00666
    ) 를 조합하는 소프트웨어 명령들을 포함하는, 프로세서 및 메모리를 포함하는 디바이스.
  11. 저장된 프로그램 코드를 포함하는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    가속도계로부터 가속도계 측정값 (
    Figure pct00667
    ) 을 수신하는 프로그램 코드;
    자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00668
    ) 을 수신하는 프로그램 코드;
    GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00669
    ) 을 수신하는 프로그램 코드;
    상기 가속도계 측정값 (
    Figure pct00670
    ) 에 기초하여 중력 벡터 (
    Figure pct00671
    ) 를 컴퓨팅하는 프로그램 코드;
    상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00672
    ) 및 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00673
    ) 에 기초하여 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00674
    ) 를 컴퓨팅하는 프로그램 코드; 및
    개선된 헤딩을 형성하기 위해 상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00675
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00676
    ) 를 조합하는 프로그램 코드를 포함하는, 저장된 프로그램 코드를 포함하는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  12. 모바일 디바이스에서 개선된 속도를 제공하는 방법으로서,
    가속도계로부터 가속도계 측정값 (
    Figure pct00677
    ) 을 수신하는 단계;
    자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00678
    ) 을 수신하는 단계;
    GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00679
    ) 을 포함하는 GNSS 속도 (
    Figure pct00680
    ) 를 수신하는 단계;
    상기 가속도계 측정값 (
    Figure pct00681
    ) 에 기초하여 중력 벡터 (
    Figure pct00682
    ) 를 컴퓨팅하는 단계;
    상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00683
    ) 및 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00684
    ) 의 투영에 기초하여 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00685
    ) 를 컴퓨팅하는 단계;
    개선된 헤딩 (
    Figure pct00686
    ) 을 형성하기 위해 상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00687
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00688
    ) 를 조합하는 단계; 및
    상기 개선된 헤딩 (
    Figure pct00689
    ) 으로부터 상기 개선된 속도를 컴퓨팅하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스에서 개선된 속도를 제공하는 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00690
    ) 를 컴퓨팅하는 단계는 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00691
    ) 에 대한 상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00692
    ) 의 투영으로부터 상기 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00693
    ) 를 컴퓨팅하는 단계를 포함하는 모바일 디바이스에서 개선된 속도를 제공하는 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 개선된 헤딩을 형성하기 위해 상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00694
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00695
    ) 를 조합하는 단계는 가중 팩터들을 사용하여 상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00696
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00697
    ) 를 조합하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스에서 개선된 속도를 제공하는 방법.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 GNSS 속도 (
    Figure pct00698
    ) 에 기초하여 속도 (
    Figure pct00699
    ) 를 컴퓨팅하는 단계; 및
    상기 개선된 헤딩 (
    Figure pct00700
    ) 에 대해 상기 속도 (
    Figure pct00701
    ) 를 투영하는 단계를 더 포함하는, 모바일 디바이스에서 개선된 속도를 제공하는 방법.
  16. 제 12 항에 있어서,
    칼만 필터를 이용하여 상기 GNSS 속도 (
    Figure pct00702
    ) 로부터 GNSS 속도 (
    Figure pct00703
    ) 를 컴퓨팅하는 단계로서, 상기 속도 (
    Figure pct00704
    ) 는 상기 GNSS 속도 (
    Figure pct00705
    ) 인, 상기 GNSS 속도 (
    Figure pct00706
    ) 를 컴퓨팅하는 단계; 및
    상기 개선된 헤딩 (
    Figure pct00707
    ) 에 대해 상기 칼만 필터링된 GNSS 속도 (
    Figure pct00708
    ) 를 투영하는 단계를 포함하는, 모바일 디바이스에서 개선된 속도를 제공하는 방법.
  17. 제 12 항에 있어서,
    칼만 필터링된 GNSS 속도 (
    Figure pct00709
    ) 와 상기 GNSS 속도 (
    Figure pct00710
    ) 사이의 차이에 기초하여, 에러 신호를 정정 신호로서 상기 칼만 필터에 공급하는 단계를 더 포함하는, 모바일 디바이스에서 개선된 속도를 제공하는 방법.
  18. 개선된 속도를 제공하는 모바일 디바이스로서,
    가속도계 및 자이로스코프를 포함하는 관성 측정 유닛;
    글로벌 내비게이션 위성 시스템 수신기 (GNSS 수신기);
    상기 관성 측정 유닛 및 상기 GNSS 수신기에 연결된 프로세서; 및
    상기 프로세서에 연결된 메모리를 포함하며,
    상기 메모리는,
    상기 가속도계로부터 가속도계 측정값 (
    Figure pct00711
    ) 을 수신하는 코드;
    상기 자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00712
    ) 을 수신하는 코드;
    상기 GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00713
    ) 을 포함하는 GNSS 속도 (
    Figure pct00714
    ) 를 수신하는 코드;
    상기 가속도계 측정값 (
    Figure pct00715
    ) 에 기초하여 중력 벡터 (
    Figure pct00716
    ) 를 컴퓨팅하는 코드;
    상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00717
    ) 및 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00718
    ) 에 기초하여 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00719
    ) 를 컴퓨팅하는 코드;
    개선된 헤딩 (
    Figure pct00720
    ) 을 형성하기 위해 상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00721
    ) 및 상기 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00722
    ) 를 조합하는 코드;
    상기 개선된 헤딩 (
    Figure pct00723
    ) 으로부터 상기 개선된 속도를 컴퓨팅하는 코드를 포함하는, 개선된 속도를 제공하는 모바일 디바이스.
  19. 개선된 속도를 제공하는 모바일 디바이스로서,
    가속도계로부터 가속도계 측정값 (
    Figure pct00724
    ) 을 수신하는 수단;
    자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00725
    ) 을 수신하는 수단;
    GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00726
    ) 을 포함하는 GNSS 속도 (
    Figure pct00727
    ) 를 수신하는 수단;
    상기 가속도계 측정값 (
    Figure pct00728
    ) 에 기초하여 중력 벡터 (
    Figure pct00729
    ) 를 컴퓨팅하는 수단;
    상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00730
    ) 및 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00731
    ) 에 기초하여 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00732
    ) 를 컴퓨팅하는 수단;
    개선된 헤딩 (
    Figure pct00733
    ) 을 형성하기 위해 상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00734
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00735
    ) 를 조합하는 수단; 및
    상기 개선된 헤딩 (
    Figure pct00736
    ) 으로부터 상기 개선된 속도를 컴퓨팅하는 수단을 포함하는, 개선된 속도를 제공하는 모바일 디바이스.
  20. 프로세서 및 메모리를 포함하는 디바이스로서,
    상기 메모리는,
    가속도계로부터 가속도계 측정값 (
    Figure pct00737
    ) 을 수신하는 소프트웨어 명령들;
    자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00738
    ) 을 수신하는 소프트웨어 명령들;
    GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00739
    ) 을 포함하는 GNSS 속도 (
    Figure pct00740
    ) 를 수신하는 소프트웨어 명령들;
    상기 가속도계 측정값 (
    Figure pct00741
    ) 에 기초하여 중력 벡터 (
    Figure pct00742
    ) 를 컴퓨팅하는 소프트웨어 명령들;
    상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00743
    ) 및 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00744
    ) 에 기초하여 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00745
    ) 를 컴퓨팅하는 소프트웨어 명령들;
    개선된 헤딩 (
    Figure pct00746
    ) 을 형성하기 위해 상기 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00747
    ) 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00748
    ) 를 조합하는 소프트웨어 명령들; 및
    상기 개선된 헤딩 (
    Figure pct00749
    ) 으로부터 개선된 속도를 컴퓨팅하는 소프트웨어 명령들을 포함하는, 디바이스.
  21. 저장된 프로그램 코드를 포함하는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    가속도계로부터 가속도계 측정값 (
    Figure pct00750
    ) 을 수신하는 프로그램 코드;
    자이로스코프로부터 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00751
    ) 을 수신하는 프로그램 코드;
    GNSS 수신기로부터 GNSS 헤딩 (
    Figure pct00752
    ) 을 포함하는 GNSS 속도 (
    Figure pct00753
    ) 를 수신하는 프로그램 코드;
    상기 가속도계 측정값 (
    Figure pct00754
    ) 에 기초하여 중력 벡터 (
    Figure pct00755
    ) 를 컴퓨팅하는 프로그램 코드;
    상기 자이로스코프 측정값 (
    Figure pct00756
    ) 및 상기 중력 벡터 (
    Figure pct00757
    ) 에 기초하여 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00758
    ) 를 컴퓨팅하는 프로그램 코드;
    개선된 헤딩 (
    Figure pct00759
    ) 을 형성하기 위해 상기 GNSS 헤딩 () 및 가상의 자이로스코프 헤딩 레이트 (
    Figure pct00761
    ) 를 조합하는 프로그램 코드; 및
    상기 개선된 헤딩 (
    Figure pct00762
    ) 으로부터 개선된 속도를 컴퓨팅하는 프로그램 코드를 포함하는, 저장된 프로그램 코드를 포함하는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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