KR20140034945A

KR20140034945A - 추측 항법 고도 성분 조정

Info

Publication number: KR20140034945A
Application number: KR1020147005523A
Authority: KR
Inventors: 지라드 본스테인; 니르 슈트라우스; 알렉산더 피. 아이탄
Original assignee: 퀄컴 인코포레이티드
Priority date: 2009-03-24
Filing date: 2010-03-24
Publication date: 2014-03-20
Also published as: JP5623500B2; EP2411767A1; JP2012522218A; KR20110130509A; US20100250134A1; TW201104280A; JP2013140166A; WO2010111402A1; KR20130085449A; JP5583800B2; JP2014098707A; CN102362155A

Abstract

여기에 기재되는 본 발명은 센서 기반의 추측 항법에 적어도 부분적으로 기초하여 추정된 위치의 고도 성분을 조정하는 것에 관한 것이다.

Description

추측 항법 고도 성분 조정{DEAD RECKONING ELEVATION COMPONENT ADJUSTMENT}

여기에 기재되는 본 발명은 센서 기반 추측 항법에 적어도 부분적으로 기초하여 추정된 위치의 고도 성분(elevation component)을 조정하는 것에 관한 것이다.

예를 들어, 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS: Global Positioning System)과 같은 위성 포지셔닝 시스템(SPS)은 많은 환경들에서 신뢰성있는 네비게이션(navigation)을 제공할 수 있다. 포지션 위치(position location)를 결정하기 위해서 정보를 수집하도록, 모바일 디바이스는 SPS로부터 타이밍 신호들을 수신할 수 있다. 이러한 정보는 이동국에 의해 포지션 위치를 추정하는데 이용될 수 있으며, 또한 이동국은 이러한 정보를 포지션 위치 추정을 위한 네트워크 엔티티로 제공할 수 있다. 그러나, 일부 환경들 하에서, 이동국은 신호들을 수신할 시에 어려움들에 직면할 수 있다. 예를 들어, 이동국이 빌딩 내부에 위치하는 경우 어려움들이 경험될 수 있다. 이러한 환경들에서, 모바일 디바이스에 위치한 센서들로부터의 데이터는 이동국의 추정된 위치를 업데이트하기 위해서 추측 항법 네비게이션을 수행하는데 사용될 수 있다. 그러나, 센서 데이터를 통한 추측 항법은 어떤 오차를 발생시킬 수 있다. 적어도 일부 환경들에서, 고도의 변화들의 측정이 특히 문제가 있음이 입증될 수 있다.

일 양상으로, 이동국에 대한 추정된 초기 포지션이 결정될 수 있으며, 여기서 상기 추정된 초기 포지션은 고도 성분을 포함한다. 또한, 일 양상으로, 상기 추정된 초기 포지션에 대한 상기 이동국의 포지션 변화를 검출함으로써 적어도 부분적으로 빌딩의 내부 피쳐(feature)가 검출될 수 있다. 이러한 포지션 변화의 검출은 상기 고도 성분의 변화를 검출함으로써 센서 데이터에 응답하여 이루어질 수 있다. 추가적인 양상으로, 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화는 상기 검출된 내부 피쳐와 관련된 정보를 사용하여 조정될 수 있다.

다른 양상에서, 빌딩 내부 피쳐가 계단을 포함하는 경우, 계단을 올라가는 사용자와 일치하는 수직 움직임들을 검출하고, 상기 검출된 수직 움직임들과 연관되는 층계들의 수를 결정함으로써 적어도 부분적으로 상기 고도 성분의 변화를 검출할 수 있다. 또한, 고도 성분의 총 변화를 획득하기 위해서 상기 층계들의 평균 높이와 상기 층계들의 수를 곱하고, 상기 이동국의 업데이트된 포지션과 연관되는 고도 성분을 결정하기 위해서 상기 고도 성분의 총 변화에 상기 초기 포지션의 고도 성분을 가산하고, 그리고 상기 계단에 관해 이전에 결정된 고도 정보와 상기 이동국의 업데이트된 포지션과 연관되는 고도 성분을 비교함으로써 적어도 부분적으로, 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화에서의 오차를 정정할 수 있다.

또 다른 양상에서, 빌딩 내부 피쳐가 엘리베이터를 포함하는 경우, 엘리베이터를 타고 있는 사용자와 일치하는 수직 가속도를 검출하고, 경과 시간을 측정하여 적어도 부분적으로 상기 검출된 수직 가속도에 대한 수직 변위를 결정함으로써 적어도 부분적으로 상기 이동국의 포지션 변화를 검출할 수 있다. 또한, 특정 빌딩에 관한 데이터베이스로부터의 정보와 상기 결정된 수직 변위를 비교함으로써 적어도 부분적으로, 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화에서의 오차를 정정할 수 있고, 상기 특정 빌딩은 상기 초기 포지션에 관한 위치 정보에 의해 식별된다.

또 다른 양상에서, 빌딩 내부 피쳐가 상기 램프 및 상기 에스컬레이터 중 하나를 포함하는 경우, 상기 에스컬레이터를 타고 있거나 상기 램프를 걸어 올라가는 상기 사용자와 일치하는 상승률 또는 하강률 중 하나를 검출하고 수직 변위를 결정함으로써 적어도 부분적으로, 상기 이동국의 포지션 변화를 검출할 수 있다. 또한, 특정 빌딩에 관한 데이터베이스로부터의 정보와 상기 결정된 수직 변위를 비교함으로써 적어도 부분적으로, 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화에서의 오차를 정정할 수 있다.

비-제한적인 그리고 불-완전한 예들이 다음의 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 동일한 참조번호들은 다양한 도면들 전반에 걸쳐 동일한 부분들을 지칭한다.
도 1은 예시적인 위성 포지셔닝 시스템(SPS) 및 예시적인 셀룰러 네트워크의 블록 다이어그램이다.
도 2는 SPS 좌표 시스템에서 위치를 갖는 빌딩의 도면이다.
도 3은 예시적인 관성 측정 유닛의 블록 다이어그램이다.
도 4는 고도의 검출된 변화를 조정하기 위한 예시적인 프로세서의 흐름 다이어그램이다.
도 5는 복수의 자유도들을 갖는 예시적인 관성 측정 유닛을 예시하는 다이어그램이다.
도 6은 추정된 위치의 고도 성분을 조정하기 위한 예시적인 프로세스의 블록 다이어그램이다.
도 7은 엘리베이터로 움직이는 사용자의 검출을 도시하는 도면이다.
도 8은 계단을 올라가는 사용자의 검출을 예시하는 다이어그램이다.
도 9는 관성 측정 유닛을 포함하는 예시적인 이동국의 블록 다이어그램이다.

본 명세서 전반에 걸쳐 언급되는 "일 예", "일 피쳐", "예" 또는 "피쳐"는 특징 및/또는 예와 관련하여 설명되는 특정한 피쳐, 구조 또는 특성이 청구되는 본 발명의 적어도 하나의 피쳐 및/또는 예에 포함됨을 의미한다. 따라서, 본 명세서 전반에 걸친 다양한 곳들에서의 어구 "일 예에서", "예", "일 피쳐에서" 또는 "피쳐"의 출현들은 반드시 모든 동일한 특징 및/또는 예를 참조하지는 않는다. 또한, 특정한 피쳐들, 구조들 또는 피쳐들은 하나 이상의 예들 및/또는 피쳐들에서 결합될 수 있다.

일 예에서, 디바이스 및/또는 시스템은 위성들로부터 수신되는 신호들에 적어도 부분적으로 기초하여 그 위치를 추정할 수 있다. 특히, 이러한 디바이스 및/또는 시스템은 연관된 송신기들과 네비게이션 수신기 간의 거리들의 근사치들을 포함하는 "의사거리" 측정들을 획득할 수 있다. 특정 예에서, 이러한 의사 거리는 위성 포지셔닝 시스템(SPS)의 부분으로서 하나 이상의 우주선(SV)들로부터의 신호들을 프로세싱할 수 있는 수신기에서 결정될 수 있다. 이러한 SPS는 예를 들어, 몇 가지만 열거하면 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS), 갈릴레오, 글로나스 또는 추후 개발되는 임의의 SPS를 포함할 수 있다. 자신의 포지션을 추정하기 위해서, 네비게이션 수신기는 3개 이상의 SV들에 대한 의사 거리 측정들 뿐만 아니라 송신 시 이들의 포지션들을 획득할 수 있다. 위성 궤도 파라미터들을 안다면, 이러한 위성 포지션들은 임의의 시점에서 계산될 수 있다. 이후, 의사 거리 측정은 신호가 위성으로부터 수신기로 이동하는 시간과 빛의 속도를 곱한 것에 적어도 부분적으로 기초하여 결정될 수 있다. 여기에서 설명되는 기법들이 구체적인 예시들로서 GPS, EGNOS, WAAS, 글로나스 및/또는 갈릴레오 타입들의 SPS에서의 위치 결정의 구현들로서 제공될 수 있지만, 이러한 기법들이 또한 다른 타입들의 SPS에 적용될 수 있음과, 청구되는 본 발명이 이러한 점에 제한되지 않음이 이해되어야 한다. 하나 이상의 실시예들에 대하여, 위치는 예를 들어, 경도, 위도 및 일부 환경들에서 고도로 지칭될 수 있는 고도를 포함할 수 있는 3개의 엘리먼트들(x, y, z)을 포함할 수 있다.

전술된 바와 같이, 일부 환경들 하에서, 이동국은 의사 거리 측정들을 획득하는데 사용하기 위한 신호들을 수신할 시에 어려움들에 직면할 수 있다. 예를 들어, 이동국이 빌딩 내부에 위치하는 경우 어려움들이 경험될 수 있다. 이러한 환경들에서, 모바일 디바이스에 위치한 센서들로부터의 데이터는 모바일 디바이스의 추정된 위치를 주기적으로 그리고/또는 지속적으로 업데이트하기 위해서 추측 항법 네비게이션을 수행하는데 사용될 수 있다. 그러나, 센서 데이터를 통한 추측 항법은 일부 오차를 발생시킬 수 있으며, 적어도 일부 환경들에서, 고도의 변화들의 측정이 특히 문제가 있음이 입증될 수 있다. 일반적으로, 이동국에 대한 고도의 결정은 경도 및 위도의 결정들로 일반적으로 가능한 것보다 덜 정확할 수 있다.

일반적으로, 추측 항법 네비게이션은 알려져 있는 위치 또는 적어도 추정된 위치에서 시작할 수 있다. 이후의 포지션은 초기의 이전 포지션으로부터의 변위(displacement)(거리 및 방향)를 식별함으로써 계산될 수 있다. 일 예에서 관성 측정 유닛에 포함되는 센서들은 거리 및 방향 정보를 제공할 수 있다. 언급한 바와 같이, 추측 항법은 시간이 경과함에 따라 변위 및 헤딩(heading) 오차들이 누적된다는 점에서 결점을 갖는다. 오차의 양은 센서들의 정확도 그리고 얼마나 자주 측정들이 이행되는지에 적어도 부분적으로 의존할 수 있다. 더 빈번한 측정들은 일반적으로 오차들이 거의 없게 할 수 있지만, 오차는 시간이 지남에 따라 그리고 상대적으로 작은 오차들이 추가적인 측정들이 이행될 때 추가적인 오차들과 합해짐에 따라 전체적으로 증가할 수 있다.

단 시간-측정 간격들은 정확한 센서들이 거리 및 방향을 트래킹할 때와 같이, 정확도를 향상시키는 것을 도울 수 있다. 그러나, 여기에서 설명되는 다양한 양상들은 상대적으로 비싸지 않은 그리고 아마도 덜 정확한 센서들이 추측 항법 네비게이션 동작들을 수행하는데 이용될 수 있고, 오차들이 여기에서 설명되는 기법들을 통해 적어도 부분적으로 보상될 수 있게 하는 기법들을 논의한다.

전술된 바와 같이, 일부 이동국들에 대하여, 센서들은 고도의 변화들을 검출하기 위해서 추측 항법 네비게이션을 수행하는데 이용될 수 있다. 이러한 센서들은 예를 들어, 관성 측정 유닛들에 포함되는 가속도계 및 자이로스코프들을 포함할 수 있다. 그러나, SPS 신호들의 부재로 과도한 오차 없이 고도의 변화들을 검출하기에 충분한 정확도를 갖는 관성 측정 유닛들은 상대적으로 비쌀 수 있으며, 그리고/또는 상대적으로 많은 양의 전력을 소비할 수 있다. 이러한 문제들을 처리하기 위해서, 일 양상에서, 이동국이 빌딩의 내부에 있는 경우, 이동국의 사용자가 빌딩 주변에서 움직일 때 빌딩의 다양한 피쳐들 중 임의의 피쳐가 이동국에 의해 검출될 수 있으며, 검출된 피쳐들은 이동국에 의해 측정된 고도의 변화들을 조정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 이동국이 사용자가 한 층에서 다른 층으로 엘리베이터로 이동하였음을 검출하는 경우, 알려져 있거나 추정된 2개의 층 간의 수직 거리는 이동국에 의한 추측 항법을 통해 검출된 고도의 변화를 조정하는데 사용될 수 있으며, 이에 따라 적어도 부분적으로 누적된 오차에 대하여 정정할 수 있다. 추가적인 예들 및 추가적인 세부사항들이 다음의 논의에서 제공된다.

여기에서 사용되는 용어 "고도"는 하나의 기준 지점 및 다른 지점 간의 수직 거리로 의도된다. 예를 들어, 용어 "고도"는 객체와 지면 간의 수직 거리를 나타낼 수 있다. 다른 예에 대하여, 용어 "고도"는 객체와 해수면 간의 고도를 나타낼 수 있다. 또 다른 예에 대하여, 1층으로부터 1층 위의 10 피트 높이로 계단이 상승하는 경우, 계단은 10 피트의 고도를 갖고 있다고 일컬어질 수 있다. 추가적인 예에 대하여, 지하층으로부터 지면 아래의 15 피트 지하층으로 계단이 하강하는 경우, 계단은 15 피트의 고도를 갖고 있다고 일컬어질 수 있다. 그러나, 이것은 단지 용어 "고도"의 예시적인 사용일 뿐이며, 청구되는 본 발명의 범위는 이러한 점들에 제한되지 않는다. 또한, 여기에서 사용되는 용어 "가속도"는 양의 가속도를 지칭할 수 있으며, 또한 때때로 감속도를 지칭할 수 있는 음의 가속도를 지칭할 수도 있다. 추가로, 수직 거리들의 계산은 시간 측정들 뿐만 아니라 가속도들을 포함할 수 있다는 점에 유의하여야 한다. 수직 가속도(또는 감속도) 및 많은 양의 시간이 발생하면, 수직 거리의 변화가 계산될 수 있다.

도 1은 예시적인 셀룰러 네트워크(120) 및 예시적인 위성 포지셔닝 시스템(SPS)(110)을 도시하는 다이어그램이다. 일 양상에서, SPS(110)는 다수의 SV들 예를 들어, SV들(112, 114 및 116)을 포함할 수 있다. 예를 들어, SPS(110)는 GPS, 글로나스, 갈릴레오 등과 같은 몇몇의 SPS 중 임의의 것을 포함할 수 있지만, 청구되는 본 발명의 범위는 이러한 점에 제한되지 않는다. 일 예에 대하여, 셀룰러 네트워크(120)는 기지국들(132, 134 및 136)을 포함할 수 있다. 물론, 다른 예들은 다른 개수들의 기지국들을 포함할 수 있으며, 도 1에 도시되는 기지국의 구성은 단지 예시적인 구성일 뿐이다. 추가로, 여기에서 사용되는 용어 "기지국"은 임의의 무선 통신국 및/또는 알려져 있는 위치에서 전형적으로 설치되는 디바이스를 포함하는 것으로 의미되며, 예를 들어, 셀룰러 네트워크와 같은 무선 네트워크에서의 통신을 용이하게 하는데 사용된다. 다른 양상에서, 기지국들은 다양한 전자 디바이스 타입들 중 임의의 타입으로 포함될 수 있다. 또한, 여기에서 설명되는 일부 예시적인 실시예들이 통신 트랜시버들 및 다양한 네트워크들을 언급하지만, 일부 실시예들은 이동국들 또한 여기에서 설명되는 고도 성분 조정 동작들을 수행하기 위해서 임의의 네트워크 또는 다른 디바이스에 접속될 필요가 없는 다른 전자 디바이스 타입들을 포함할 수 있다.

여기에서 사용되는 용어 "이동국(MS)"은 가끔 변화하는 포지션 위치를 가질 수 있는 디바이스를 지칭한다. 포지션 위치의 변화들은 몇몇 예들로서, 방향, 거리, 지향에 대한 변화들을 포함할 수 있다. 특정 예들에서, 이동국은 셀룰러 전화, 무선 통신 디바이스, 사용자 장비, 랩탑 컴퓨터, 다른 개인용 통신 시스템(PCS) 디바이스, 개인용 디지털 보조기(PDA), 개인용 오디오 디바이스(PAD), 휴대용 네비게이션 디바이스 및/또는 다른 휴대가능한 통신 디바이스들을 포함할 수 있다. 이동국은 또한, 기계-판독가능 명령들에 의해 제어되는 기능들을 수행하도록 적응되는 프로세서 및/또는 컴퓨팅 플랫폼을 포함할 수 있다.

하나 이상의 양상들에서, 이동국(150)은 SV들(112, 114 및 116) 뿐만 아니라 기지국(134)과 통신할 수 있다. 예를 들어, 이동국(150)은 SV들 및/또는 기지국 중 하나 이상으로부터 신호 전파 지연 정보를 수신할 수 있다. 그러나, 이전에 논의된 바와 같이, 일부 환경들에서 SPS 신호들이 이용가능하지 않을 수 있다. 이러한 환경에서, 이동국(150)은 예를 들어, 고도의 변화들을 포함하는 위치 변화들을 추정하기 위해서 추측 항법 네비게이션을 수행할 수 있다. 이동국(150)은 이동국 내의 하나 이상의 센서들에 의해 생성된 정보에 적어도 부분적으로 기초하여 이동국에 대한 포지션 위치를 계산할 수 있다. 센서 정보에 기초하는 측정들의 예들이 아래에 보다 상세하게 제공된다.

또 다른 양상에서, 포지션 위치 결정 계산들은 이동국(150)에서보다는 예를 들어, 도 1에 도시되는 포지션 결정 엔티티와 같은 위치 서버(140)에 의해 수행될 수 있다. 이러한 계산은 예를 들어, SV들(112, 114 및 116) 중 하나 이상으로부터 이동국(150)에 의해 수집되는 정보 뿐만 아니라 이동국(150)에 대한 하나 이상의 센서들과 관련된 정보에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다. 추가적인 양상에서, 위치 서버(140)는 계산된 포지션 위치를 이동국(150)으로 송신할 수 있다. 또한, 또 다른 양상에서, 위치 서버(140)는 아래에서 보다 충분하게 논의되는 바와 같이, 추측 항법 네비게이션 동작들 동안 고도 계산에서의 누적된 오차를 조정하는 것을 돕는데 사용될 수 있는 하나 이상의 빌딩들의 다양한 피쳐들과 관련된 정보의 데이터베이스를 포함할 수 있다.

도 2는 SPS 좌표 시스템에서 위치(214)를 갖는 빌딩(210)의 도면이다. 이러한 예에 대하여, 빌딩(210)은 위도 및 경도 GPS 좌표들 및 해수면에 대한 고도로 제시되는 (42.88, -71.55, 321)의 추정된 위치를 갖는다. 위치의 고도 성분이 해수면을 기준으로 언급되지만, 다른 고도 기준들이 가능할 수 있으며, 청구되는 본 발명의 범위는 이러한 점에 제한되지 않는다. 이러한 예예서, 고도는 해수면 위의 미터들로 표시되지만, 역시 청구되는 본 발명의 범위는 이에 제한되지 않는다. 또한, 이동국(150)이 도 2에 도시된다. 예를 들어, 이동국(150)이 빌딩(210)의 외부에 위치하는 경우, 이동국(150)은 도 1에 도시되는 시스템(110)과 같은 SPS 시스템으로부터 SPS 신호들을 수신할 수 있으며, 예를 들어, 이동국은 PDE(140)에 의해 제공되는 정보와 결합하여 SPS 신호들에 적어도 부분적으로 기초하여 자신의 추정된 포지션을 계산할 수 있다. 그러나, 사용자가 빌딩(210) 안으로 이동국(150)을 가지고 가는 경우, SPS 신호들은 이용가능하지 않을 수 있다. 이러한 상황에서, 이동국(150)은 이동국의 움직임들을 트래킹하고 측정된 움직임들에 기초하여 이동국의 추정된 위치를 지속적으로 또는 적어도 주기적으로 업데이트하기 위해서 추측 항법 네비게이션 동작들을 수행할 수 있다. 일 양상에서, 이동국(150)의 추정된 위치는 고도 성분을 포함할 수 있으며, 추측 항법 네비게이션 동작들은 고도의 변화들의 트래킹을 시도할 수 있다.

전술된 바와 같이, 추측 항법 측정들에는 이들이 고도 변화들과 관련되므로, 일부 환경들에서 불충분한 정확도를 생성하도록 시간이 경과함에 따라 누적될 수 있는 오차들이 생길 수 있다. 일 양상에서, 빌딩(210)과 관련된 정보가 이동국(150)에 의해 수행되는 고도 측정들의 변화를 조정하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 빌딩(210) 안으로 이동국(150)을 가지고 가고 사용자가 1층에서 2층으로 엘리베이터를 탄다고 가정하기로 한다. 이동국(150)은 이동국이 1층에서 2층으로 이동했을 때 경험되는 고도의 변화를 추정하기 위해서 추측 항법 계산들을 수행할 수 있다. 전술된 바와 같이, 이러한 측정은 누적 오차들을 발생시킬 수 있다. 그러나, 빌딩(210)의 2개의 층들 간의 거리가 알려져 있는 경우, 그것은 누적된 오차들을 보상하기 위해서 이동국(150)에 의해 계산되는 고도의 추정된 변화를 조정할 수 있다. 현재 예에 대하여, 빌딩(210)의 층들 간의 수직 거리는 도 2에서 층 구분(212)에 의해 라벨링(label)된다.

상기 주어진 예에 대하여, 빌딩(210)의 층들 간의 수직 거리는 알려져 있는 값이다. 그러나, 다른 예들에서, 이러한 정보는 알려져 있지 않다. 이러한 상황들에서, 센서들 및/또는 타이머들로부터의 정보는 고도의 변화들을 포함하는 추정된 위치 변화들을 계산하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 한 층에서 다른 층으로 엘리베이터를 타고 있는 경우, 이동국은 엘리베이터의 속도 및 이동 동안 경과된 시간의 양에 기초하여 추정된 고도 변화를 계산할 수 있다. 물론, 이것은 단지 일 예일 뿐이다. 일부 예들에 대하여, 층들 간의 거리는 적어도 일부의 경우들에서, 다른 빌딩들에 대하여 관측된 전형적인 층 구분 값들에 기초하여 추정될 수 있다. 예를 들어, 도심 지역 내의 빌딩들은 하나의 층 구분 값을 가지는 것으로 추정될 수 있고, 교외에 있는 빌딩들은 다른 층 구분 값을 가지는 것으로 추정될 수 있다. 일 양상에서, 데이터베이스가 저장될 수 있으며, 여기서 데이터 베이스는 다수의 빌딩들에 대한 정보를 포함한다. 일 예에서, 빌딩은 SPS 좌표들과 연관될 수 있으며, 이로써 이동국은 빌딩의 좌표들을 참조함으로써 빌딩 정보를 요청할 수 있다. 또 다른 양상에서, 빌딩들에 대하여 저장될 수 있는 정보의 타입들은 층 구분 값들, 평면도들, 엘리베이터들, 에스컬레이터들, 계단들, 램프(ramp)들과 관련된 정보 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 계단에 대하여, 층계들의 수 및 단일 층계의 평균 높이에 관련된 정보가 저장될 수 있다. 엘리베이터와 관련된 정보는 상승률 및 하강률, 가속도 정보 등과 관련될 수 있다. 하나 이상의 예들에 대하여, 빌딩의 전술된 내부 피쳐들 중 하나 이상과 관련된 정보가 주어지면, 추측 항법 네비게이션 동작들이 향상될 수 있고, 오차들이 적어도 부분적으로 정정될 수 있다. 물론, 여기에서 설명되는 일부 실시예들은 빌딩 정보에 대한 외부 데이터베이스들을 사용하지만, 이동국이 어떠한 네트워크에도 접속되지 않고 그리고 외부 데이터베이스에 액세스하지 않고 고도 성분 조정 동작들을 수행하는 다른 실시예들이 가능할 수 있다.

또 다른 양상에서, 빌딩(210)과 관련된 정보는 이동국(150)에 입수되지 않을 수 있다. 이러한 예에서 그리고 아래에서 보다 충분히 논의되는 바와 같이, 이동국(150)은 추정된 초기 포지션을 결정할 수 있다. 이러한 포지션은 이동국(150)이 빌딩(210)에 진입하기 전에 SPS 신호들을 통해 결정되는 마지막 포지션일 수 있다. SPS 신호들의 수신을 상실하면, 이동국(150)은 추측 항법 계산들을 시작할 수 있으며, 추측 항법 동작들에 적어도 부분적으로 기초하여 추정된 위치에 대하여 상대적인 주파수 조정들을 수행할 수 있다. 현재의 예에 대하여, 사용자가 빌딩(210) 안으로 이동국(150)을 가지고 가고, 이어서 2층으로 계단을 올라간다고 가정하기로 한다. 이동국(150)은 사용자가 한 세트의 층계들을 올라가고 있는 중임을 검출할 수 있으며, 예를 들어, 알려져 있거나 추정된 계단의 품질들 및/또는 특성들에 기초하여 이동국(150)에 대한 추정된 포지션의 고도 성분을 조정할 수 있다. 이동국(150)은 예를 들어, 사용자가 계단을 올라감을 검출하는 이동국에 적어도 부분적으로 응답하여 추정된 포지션의 고도 성분을 조정하는데 층 구분 값(212)을 추가로 이용할 수 있다. 물론, 계단은 누적된 오차들을 정정하기 위해서 포지션 추정치들을 조정하는데 이용될 수 있는 빌딩의 내부 피쳐에 대한 일 예일 뿐이며, 청구되는 본 발명의 범위는 이러한 점들에 제한되지 않는다. 계단을 검출할 때, 아래에서 설명되는 예시적인 유닛과 같은 관성 측정 유닛(IMU)으로부터의 신호들은 "계단"으로 지칭될 수 있는 패턴을 가질 수 있으며, 이는 신호들이 계단 방식으로 값에서 값으로 점프할 수 있기 때문에 붙여진 이름이다. 이러한 패턴은 걷는 패턴과 유사할 수 있지만, 고도 변화 뿐만 아니라 측면의 움직임도 가질 것이다. 다양한 IMU는 그들 자신의 개별 패턴들을 나타낼 수 있으며, 패턴들은 지면에 관한 유닛들의 경사(tilt)에 의해 영향을 받을 수 있다.

도 3은 예시적인 관성 측정 유닛(300)의 블록 다이어그램이다. 이러한 예에 대한 IMU는 센서(320) 및 센서(330) 뿐만 아니라 프로세서(310) 및 메모리(340)를 포함한다. 현재의 예에 대하여, 프로세서(310)는 센서들(320 및 330)과 직접 관련된 동작들에 전용될 수 있지만, 청구되는 본 발명의 범위는 이러한 점에 제한되지 않는다.

센서들(320 및 330)은 다양한 센서 타입들 중 임의의 타입을 포함할 수 있다. 다양한 센서들은 다수의 애플리케이션들을 지원하는데 이용가능할 수 있다. 이러한 센서들은 물리 현상을 아날로그 및/또는 전기 신호들로 변환할 수 있다. 이러한 센서들은 예를 들어, 가속도계를 포함할 수 있다. 가속도계는 센서에 의해 경험되는 중력 및 임의의 다른 힘의 방향을 센싱할 수 있다. 가속도계는 선형적 그리고/또는 각도적(angular) 움직임을 센싱하는데 사용될 수 있으며, 또한 예를 들어, 경사 및/또는 롤(roll)을 측정하는데 사용될 수 있다. 다른 센서 타입은 콜리올리의 효과를 측정하는 자이로스코프를 포함할 수 있으며, 헤딩(heading) 변화들을 측정하는 애플리케이션들에서 또는 회전율을 측정할 때 사용될 수 있다.

다른 센서 타입은 대기압 센서를 포함할 수 있다. 대기압 센서는 대기압을 측정하는데 사용될 수 있다. 대기압 센서에 대한 애플리케이션들은 고도의 결정을 포함할 수 있다. 다른 애플리케이션들은 그것이 기상 조건들과 관련될 때 대기압의 관측을 포함할 수 있다.

또 다른 타입의 센서는 자계 강도 및 이에 대응하여 자기장의 방향을 측정할 수 있는 자계 센서를 포함할 수 있다. 나침판은 자계 센서의 일 예이다. 나침판은 차량용 및 보행용 내비게이션 애플리케이션들에서의 절대적 헤딩을 결정하는데 사용될 수 있다.

도 3의 예는 별개의, 개별적으로 패키징된 IMU(300) 내에 프로세서(310)와 함께 포함된 것으로 센서들(320 및 330)을 도시하지만, 청구되는 본 발명의 범위는 이러한 점에 제한되지 않고, IMU에 패키징되지 않은 별개의 센서들을 사용하는 다른 예들이 가능할 수 있다.

도 4는 청구되는 본 발명에 따른 고도의 검출된 변화를 조정하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름 다이어그램이다. 일 양상에서, 블록(410)에서, 이동국에 대한 추정된 초기 포지션이 결정될 수 있는데, 여기서 상기 추정된 위치 포지션은 고도 성분을 포함한다. 블록(420)에서, 고도 성분의 변화를 검출함으로써 센서 데이터에 응답하여 상기 추정된 초기 포지션에 대한 상기 이동국의 포지션 변화를 검출함으로써 적어도 부분적으로 빌딩의 내부 피쳐가 검출될 수 있다. 다른 양상에서, 블록(430)에서, 고도 성분의 검출된 변화는 검출된 내부 피쳐와 관련된 정보를 사용하여 조정될 수 있다. 청구되는 본 발명에 따른 다른 예시적인 프로세스들은 블록들(410-430) 모두를, 이들 보다 적게 또는 이들 보다 많이 포함할 수 있다. 추가로, 블록들(410-430)의 순서는 단지 예시적인 순서일 뿐이며, 청구되는 본 발명의 범위는 이러한 점에 제한되지 않는다.

도 5는 복수의 자유도들을 갖는 예시적인 IMU(300)를 예시하는 다이어그램이다. 전술된 바와 같이, 네비게이션 애플리케이션들에서, 가속도계들, 자이로스코프들, 지자기 센서들 및 압력 센서들이 다양한 관측도(degree of observability)를 제공하는데 이용될 수 있다. 일 양상에서, IMU(300)는 적어도 하나의 가속도계 및 적어도 하나의 자이로스코프를 포함할 수 있지만, 청구되는 본 발명의 범위는 이러한 점에 제한되지 않는다. 일 예에 대하여 그리고 도 5에 도시되는 바와 같이, 가속도계 및 자이로스코프는 6개의 관측 축들(i, j, k, θ, φ, ψ)을 제공할 수 있다. 전술된 바와 같이, 가속도계는 선형적 모션(로컬 수평면과 같은 임의의 평면에서의 이동(translation))을 센싱할 수 있다. 이러한 이동은 적어도 하나의 축을 기준으로 측정될 수 있다. 가속도계는 또한 객체의 경사(롤 또는 피치(pitch))의 측정을 제공할 수 있다. 따라서, 가속도계에 대하여, 데카르트 좌표 공간 (i, j, k)에서의 객체의 모션이 센싱될 수 있으며, 중력의 방향이 객체의 롤 및 피치를 추정하기 위해서 센싱될 수 있다. 자이로스코프는 (i, j, k) 즉, 롤(θ) 및 피치(φ) 및 방위각 또는 "헤딩(heading)"(ψ)으로도 지칭될 수 있는 요각에 대한 회전율을 측정하는데 사용될 수 있다. 물론, IMU(300)는 단지 예로 나타낼 뿐이며, 다양한 관측도들 또한 단지 예들일 뿐이다. 청구되는 본 발명의 범위는 이러한 특정 예들에 제한되지 않는다.

도 6은 추정된 위치의 고도 성분을 조정하기 위한 예시적인 프로세스의 블록 다이어그램이다. 블록(610)에서, 초기 위치가 추정될 수 있다. 이러한 예에 대하여, SPS 신호들이 이동국(150)에 의해 이동국에 대한 추정된 위치를 적어도 부분적으로 결정하는데 이용될 수 있다. 블록(620)에서, 이러한 예에서 사용자가 빌딩 안으로 이동국(150)을 가지고 가므로, SPS 신호들이 이용가능하지 않을 수 있다. SPS 신호들을 수신할 수 없음에 응답하여, 이동국(150)은 추측 항법의 수행을 시작할 수 있으며, 추정된 위치를 반복적으로 업데이트하기 위해서 일련의 측정들을 수행할 수 있다. 이동국(150)은 사용자가 빌딩을 통해 이리 저리 거닐(meander) 때 계속 측정할 수 있다.

일부 지점에서, 빌딩 내에 있는 동안, 사용자는 이동국(150)에 의해 인식가능할 수 있는 빌딩의 다수의 내부 피쳐들 중 하나에 직면할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 한 층에서 다른 한 층으로 이동하기 위해서 에스컬레이터를 탈 수 있다. 이동국(150)은 IMU(300)를 통해 자신이 에스컬레이터를 타는 사용자에 대하여 볼 것으로 예상되는 패턴을 매칭시키는 모션의 패턴을 적어도 부분적으로 검출할 수 있다. 예시적인 내부 피쳐 검출 프로세스는 도 6의 블록(630)에 도시된다. 일 양상에서, 이동국(150)은 내부 피쳐들의 상이한 부류들 또는 타입들을 표시하는 것으로 알려져 있는 측정 값들의 패턴들을 갖는 의심적인 내부 피쳐를 포함하는 IMU(300)로부터의 최근 측정들을 매칭할 수 있다. 즉, 계단을 올라가는 사용자에 대한 IMU 측정 정보는 예를 들어, 에스컬레이터를 타거나 램프를 걸어 올라가는 사용자에 대한 IMU 측정 정보와 상이하게 보인다.

내부 피쳐 검출 프로세서의 일부로서, 이동국(150)은 빌딩의 내부 피쳐들과 관련된 정보의 데이터베이스(640)에 액세스할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스는 위치 서버(140)와 같은 네트워크 엔티티에 저장될 수 있다. 데이터베이스(640)는 내부 피쳐들과 관련된 광범위한 정보 중 임의의 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(640)는 전술된 에스컬레이터와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 이러한 정보는 예를 들어, 빌딩 내의 층들 간의 수직 거리, 빌딩 내의 엘리베이터의 위치, 가속도/감속도 특성들 및 엘리베이터에 대한 상승률 및 하강률을 포함할 수 있다. 물론, 이것은 단지 정보의 예시적인 타입들일 뿐이며, 청구되는 본 발명의 범위는 이러한 점에 제한되지 않는다. 또한, 전술된 바와 같이, 청구되는 본 발명에 따른 실시예들은 데이터베이스를 포함하지 않을 수 있으며, 일부 실시예들에 대하여 이동국은 임의의 네트워크에 접속되지 않고 그리고 외부 데이터베이스에 액세스하지 않고 고도 성분 조정 동작들을 수행할 수 있다. 즉, 이동국은 독립적 방식으로 이러한 동작들을 수행할 수 있다.

일 양상에서, 이동국(150)은 이동국의 가장 최근의 추정된 포지션에 대한 고도 성분을 조정하기 위해서 데이터베이스(640)로부터의 정보를 이용할 수 있다. 엘리베이터의 예에 대하여, 이동국(150)이 사용자가 대략 한 층을 엘리베이터로 올라갔음을 검출하였을 경우, 데이터베이스(640)는 특정 빌딩 내의 층들 간의 수직 거리에 대한, 또는 다른 예에서 빌딩들의 평균에 대한 값을 제공할 수 있고, 층들 간의 수직 거리에 대한 값은 이동국의 가장 최근의 추정된 위치에 대한 고도 성분을 조정하는데 사용될 수 있으며, 이러한 방식으로 추측 항법 계산들로부터의 누적된 오차가 보상될 수 있다.

또 다른 양상에서, 데이터베이스(640)는 다수의 개별적으로 식별가능한 빌딩들에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 추가적인 양상에서 데이터베이스는 다수의 빌딩들에 대하여 이용되도록 되어 있는 평균되는 정보를 포함할 수 있다. 도 6에 도시되는 현재 예가 내부 피쳐들과 관련된 정보에 대한 데이터베이스를 도시하지만, 다른 예들은 이러한 데이터베이스를 포함하지 않을 수 있다. 예를 들어, 이동국(150)은 내부 피쳐들을 검출하기 위해서 그리고 검출된 피쳐들에 관한 구체적인 세부사항들을 검출하기 위해서 단지 추측 항법 동작들로부터 수집되는 정보만을 이용할 수 있다. 예를 들어, IMU 데이터를 사용하여 계단의 개별 층계 높이를 측정하는 것이 가능할 수 있다.

도 7은 엘리베이터(710)로 움직이는 사용자(700)의 검출을 도시하는 도면이다. 이러한 예에 대하여, 사용자(700)는 이동국(150)을 휴대하고 있다. 또한, 이러한 예에 대하여, 엘리베이터(710)는 빌딩(210) 내에 위치한다. 이러한 예에 대하여, 사용자(700)가 최근의 추정된 위치를 갖는 빌딩(210)에 진입하였고, 빌딩(210)에 진입 시, 이동국(150)은 추측 항법 측정들을 시작하였으며, 초기 추정된 위치는 추측 항법 측정 데이터가 이용가능해질 때 빈번하게 업데이트되었다고 가정될 수 있다. 물론, 전술된 바와 같이, 추측 항법에 대한 하나의 잠재적인 단점은 시간이 경과함에 따라 누적되는 오차이다. 각각의 측정에서의 작은 오차들은 더 큰 오차가 발생할 때까지 서로 합해질 수 있다.

도 7의 예에 대하여, 사용자(700)는 빌딩에 진입하기 전에 SPS 시스템으로부터의 이전의 획득된 위치 정보에 그리고 이동국이 엘리베이터에 접근할 때 추측 항법 측정 정보에 적어도 부분적으로 기초하는 가장 최근의 추정된 포지션을 갖는 엘리베이터에 진입한다. 이러한 예에 대하여, 오차들은 (x, y) 평면에서 누적될 수 있다. 데이터베이스(640)와 같은 데이터베이스가 이용가능하며, 빌딩(210) 내의 엘리베이터의 위치와 관련된 정보를 포함하는 경우, 상기 정보는 이동국(150)의 추정된 위치를 조정하는데 사용될 수 있다. 이러한 예에 대하여, 엘리베이터(710)가 2층에서 3층으로 상승을 시작할 때, IMU(300)는 센서 데이터를 제공할 수 있으며, 일련의 측정들이 취해진다. 이러한 예에 대하여, 모든 측정에 있어서, 추정된 위치는 이러한 상황에 대하여 단지 수직 방향만인 이동국(150)의 모션을 반영하도록 업데이트된다.

전술된 바와 같이, 추측 항법 측정들이 취해질 때, 오차들이 누적될 수 있다. 이동국(150)은 현재 추정된 위치의 고도 성분을 조정함으로써 누적된 오차를 적어도 부분적으로 보상하기 위해서 엘리베이터와 관련된 알려져 있는 그리고/또는 추정된 정보를 사용할 수 있다. 예를 들어, 측정되거나 추정되는 상승률 값은 엘리베이터가 마지막 측정으로부터 고도가 얼마나 변화하였는지를 결정하는데 사용될 수 있고, 이에 따라 추정된 위치의 고도 성분이 조정될 수 있다. 유사하게, 엘리베이터가 다음 층에 대한 전체 거리를 이동하고, 이동국이 엘리베이터가 정지하였음을 검출하면, 층 구분 값(212)은 누적된 오차를 보상하기 위해서 추정된 위치의 고도 성분을 조정하는데 사용될 수 있다.

도 8은 계단(810)을 올라가는 사용자(700)에 대한 검출을 예시하는 다이어그램이다. 도 7의 엘리베이터 예와 관련하여 전술한 많은 논의들은 계단 예에 적용될 수 있다. 이러한 예에 대하여, 사용자(700)는 또 이동국(150)을 휴대하고 있다. 또한, 이러한 예에 대하여, 계단(810)은 빌딩(210)의 내에 위치한다. 이러한 예에 대하여, 사용자(700)가 최근의 추정된 위치를 갖는 빌딩(210)에 진입하였고, 빌딩(210)에 진입 시, 이동국(150)은 추측 항법 측정들을 수행하였으며, 초기 추정된 위치는 추측 항법 측정 데이터가 이용가능해질 때 빈번하게 업데이트되었다고 가정될 수 있다. 다시, 각각의 측정에서의 작은 오차들은 더 큰 오차가 발생할 때까지 서로 합해질 수 있다.

도 8의 예에 대하여, 사용자(700)는 빌딩에 진입하기 전에 SPS 시스템으로부터의 이전의 획득된 위치 정보에 그리고 이동국이 계단에 접근할 때 추측 항법 측정 정보에 적어도 부분적으로 기초하는 가장 최근의 추정된 포지션을 갖는 계단(810)에 진입한다. 이러한 예에 대하여, 사용자(700)가 계단(810)을 오르기 시작할 때, IMU(300)는 센서 데이터를 제공할 수 있으며, 일련의 측정들이 수행될 수 있다. 이러한 예에 대하여, 모든 측정에 있어서, 추정된 위치는 이러한 상황에 대하여 수평 및 수직 컴포넌트들을 갖는 이동국(150)의 모션을 반영하도록 업데이트될 수 있다.

다시 한번, 전술된 바와 같이, 예를 들어, 추측 항법 측정들이 취해질 때, 오차들이 누적될 수 있다. 이동국(150)은 현재 추정된 위치의 고도 성분을 조정함으로써 누적된 오차를 적어도 부분적으로 보상하기 위해서 계단과 관련된 알려져 있는 그리고/또는 추정된 정보를 사용할 수 있다. 예를 들어, 일부 상황들에서, 전술된 바와 같이, 개별 층계들의 높이(820)는 알려져 있는 값일 수 있으며, 데이터베이스(640)와 같은 데이터베이스에 저장될 수 있다. 이러한 정보가 이용가능한 경우, 이 정보는 사용자가 개별 층계들을 올라갈 때 현재 추정된 위치의 고도 성분을 업데이트하는데 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 추측 항법 동작들에서의 누적된 오차들의 양이 상대적으로 커지기 전에 조정들이 수행될 수 있으며, 이에 따라 정확도가 향상될 수 있다.

층계 높이와 같은 이러한 정보가 알려져 있지 않은 경우, 추정된 값이 사용될 수 있다. 예를 들어, 전형적인 층계를 나타내도록 의도될 수 있는 값이 사전-계산될 수 있으며, 이러한 값은 고도 성분 오차 보상 동작들에 사용하기 위해서 이동국(150)에 저장될 수 있다. 또한, 또 다른 양상에서, 층계 높이에 대한 이러한 추정되거나 알려져 있는 값이 이용가능하지 않은 경우, 이동국(150)은 빌딩(210)을 포함하는 오차 보상 동작들에 사용될 수 있는 층계 높이에 대한 값을 결정하기 위해서 일련의 측정들 및 계산들을 수행할 수 있다. 예를 들어, 이동국이 개별 층계들을 검출할 때, 이동국은 IMU(300)가 고도의 변화로 보고하는 것에 기초하여 그 층계에 대한 높이를 측정할 수 있다. 이동국(150)은 개별 층계들 중 적어도 2개의 높이들을 평균할 수 있으며, 추가적인 층계들에 직면할 때 그 평균 높이를 업데이트할 수 있다. 사용자(700)가 층계들의 상단에 도달하면, 층계들의 총 개수는 고도의 총 변화를 구하기 위해서 층계들의 평균 높이에 곱해질 수 있다. 이러한 고도의 변화는 누적된 오차를 보상하기 위해서 현재 추정된 위치의 고도 성분을 조정하는데 사용될 수 있다. 또한, 사용자가 계단(810)의 상단에 도달한 경우, 층 구분 값(212)이 누적된 오차를 보상하기 위해서 추정된 위치의 고도 성분을 조정하는데 사용될 수 있다.

엘리베이터 및 계단을 사용하는 예들은 단지 예시적인 내부 피쳐들일 뿐이며, 청구되는 본 발명의 범위는 이러한 점들에 제한되지 않는다. 다양한 다른 내부 피쳐들 중 임의의 것을 사용하는 다른 예들이 가능할 수 있으며, 이들 중 일부가 전술되었다. 센서 측정들을 통해 이동국에 의해 검출될 수 있는 빌딩의 임의의 양상이 추측 항법 네비게이션 동작들의 정확도를 향상시키는데 사용될 수 있다.

도 9는 이동국(150)의 예에 대한 블록 다이어그램이다. 하나 이상의 무선 트랜시버들(970)은 음성 또는 데이터와 같은 기저대역 정보로 RF 캐리어 신호들을 RF 캐리어 상으로 변조하고 이러한 기저대역 정보를 획득하기 위해서 변조된 RF 캐리어를 복조하도록 적응될 수 있다. 안테나(972)는 무선 통신 링크를 통해 변조된 RF 캐리어를 송신하고 무선 통신 링크를 통해 변조된 RF 캐리어를 수신하도록 적응될 수 있다.

기저대역 프로세서(960)는 무선 통신 링크를 통한 송신을 위해서 기저대역 정보를 중앙 처리 장치(CPU)(920)로부터 트랜시버(970)로 제공하도록 적응될 수 있다. 여기서, CPU(920)는 사용자 인터페이스(910) 내의 입력 디바이스로부터 이러한 기저대역 정보를 획득할 수 있다. 기저대역 프로세서(960)는 또한 사용자 인터페이스(910) 내의 출력 디바이스를 통한 송신을 위해서 기저대역 정보를 트랜시버(970)로부터 CPU(920)로 제공하도록 적응될 수 있다.

사용자 인터페이스(910)는 음성 또는 데이터와 같은 사용자 정보를 입력 또는 출력하기 위한 복수의 디바이스들을 포함할 수 있다. 이러한 디바이스들은 비-제한적인 예들로서, 키보드, 디스플레이 스크린, 마이크로폰 및 스피커를 포함할 수 있다.

수신기(980)는 SPS로부터 송신들을 수신하여 복조하고, 복조된 정보를 상관기(940)로 제공하도록 적응될 수 있다. 상관기(940)는 수신기(980)에 의해 제공되는 정보로부터 상관 함수들을 유도하도록 적응될 수 있다. 상관기(940)는 또한 트랜시버(970)에 의해 제공되는 파일럿 신호들과 관련된 정보로부터 파일럿-관련 상관 함수들을 유도하도록 적응될 수 있다. 이러한 정보는 이동국에 의해 무선 통신 서비스들을 획득하는데 사용될 수 있다. 채널 디코더(950)는 기저대역 프로세서(960)로부터 수신된 채널 심볼들을 근본적인 소스 비트들로 디코딩하도록 적응될 수 있다. 채널 심볼들이 컨볼루션(convolutionally) 인코딩된 심볼들을 포함하는 일 예에서, 이러한 채널 디코더는 비터비 디코더를 포함할 수 있다. 채널 심볼들이 컨볼루션 코드들의 직렬 또는 병렬 연접들을 포함하는 제 2 예에서, 채널 디코더(950)는 터보 디코더를 포함할 수 있다.

메모리(930)는 여기에서 설명되거나 제시되는 프로세스들, 구현예들 또는 이들의 예들 중 하나 이상을 수행하도록 실행가능한 기계-판독가능 명령들을 저장하도록 적응될 수 있다. CPU(920)는 이러한 기계-판독가능 명령들에 액세스하고 이들을 실행하도록 적응될 수 있다.

이러한 예에 대하여, 이동국(150)은 여기에서 설명되는 센서 측정 동작들 중 임의의 것 또는 모두를 수행하도록 적응될 수 있는 IMU(300)를 포함한다.

여기에서 설명되는 방법들은 특정 예들에 따른 애플리케이션들에 의존하는 다양한 수단에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 이러한 방법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 결합들로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에 대하여, 예를 들어, 프로세싱 유닛은 하나 이상의 주문형 집적 회로들(ASIC들), 디지털 신호 프로세서들(DSP들), 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(DSPD들), 프로그램가능한 논리 디바이스들(PLD들), 필드 프로그램가능한 게이트 어레이들(FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로-제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 여기에서 설명되는 기능들을 수행하기 위해서 설계되는 다른 디바이스 유닛들, 또는 이들의 결합들을 통해 구현될 수 있다.

여기에서 언급되는 "명령들"은 하나 이상의 논리 동작들을 나타내는 표현들과 관련된다. 예를 들어, 명령들은 하나 이상의 데이터 객체들에 대한 하나 이상의 동작들을 실행하기 위한 기계에 의해 이해될 수 있음으로써 "기계-판독가능"할 수 있다. 그러나, 이것은 단지 명령들의 일 예일 뿐이며, 청구되는 본 발명은 이러한 점에 제한되지 않는다. 또 다른 예에서, 여기에서 언급되는 명령들은 인코딩된 커맨드들을 포함하는 커맨드 세트를 갖는 프로세싱 회로에 의해 실행가능한 인코딩된 커맨드들과 관련될 수 있다. 이러한 명령은 프로세싱 회로에 의해 이해되는 기계 언어의 형태로 인코딩될 수 있다. 다시, 이것들은 단지 명령의 예들일 뿐이며, 청구되는 본 발명은 이러한 점에 제한되지 않는다.

여기에서 언급되는 "저장 매체"는 하나 이상의 기계들에 의해 지각가능한 표현들을 유지할 수 있는 매체와 관련된다. 예를 들어, 저장 매체는 기계-판독가능 명령들 및/또는 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 저장 디바이스들을 포함할 수 있다. 이러한 저장 디바이스들은 예를 들어, 자기적, 광학적 또는 반도체 저장 매체를 포함하는 몇몇의 미디어 타입들 중 임의의 타입을 포함할 수 있다. 이러한 저장 디바이스들은 또한 임의의 타입의 롱 텀(long term), 쇼트 텀(short term), 휘발성 또는 비-휘발성 메모리 디바이스들을 포함할 수 있다. 그러나, 이것들은 단지 저장 매체의 예들일 뿐이며, 청구되는 본 발명은 이러한 점들에 제한되지 않는다.

별도로 명확하게 표시되지 않는 한, 다음의 논의들로부터 명백해지도록, 본 명세서 논의들 전반에 걸쳐 사용되는 "프로세싱", "컴퓨팅", "계산", "선택", "형성", "인에이블링", "억제", "위치", "종료", "식별", "개시", "검출", "획득", "호스팅", "유지", "표현", "추정", "수신", "송신", "결정" 등과 같은 용어들은 컴퓨터 또는 유사한 전자 컴퓨팅 디바이스와 같은 컴퓨팅 플랫폼에 의해 수행될 수 있고 컴퓨팅 플랫폼의 프로세서들, 메모리들, 레지스터들 및/또는 다른 정보 저장매체, 송신, 수신 및/또는 디스플레이 디바이스들 내에 물리 전자적 그리고/또는 자기적 수량(quantity)들 및/또는 다른 물리 수량들로서 표현되는 데이터를 조작 및/또는 변환하는 동작들 및/또는 프로세스들을 지칭함이 인식되어야 한다. 예를 들어, 이러한 동작들 및/또는 프로세스들은 저장 매체에 저장된 기계-판독가능 명령들의 제어 하에 컴퓨팅 플랫폼에 의해 실행될 수 있다. 이러한 기계-판독가능 명령들은 예를 들어, (예를 들어, 프로세싱 회로의 부분으로서 포함되는 또는 이러한 프로세싱 회로의 외부에 있는) 컴퓨팅 플랫폼의 부분으로서 포함되는 저장 매체에 저장되는 소프트웨어 또는 펌웨어를 포함할 수 있다. 추가로, 별도로 명백하게 표시되지 않는 한, 흐름 다이어그램들 또는 다른 것들을 참조하여 여기에서 설명되는 프로세스들은 또한 이러한 컴퓨팅 플랫폼에 의해 전체적으로 또는 부분적으로 실행 및/또는 제어될 수 있다.

여기에서 설명되는 무선 통신 기법들은 무선 광대역 네트워크(WWAN), 무선 로컬 영역 네트워크(WLAN), 무선 개인 영역 네트워크(WPAN) 등과 같은 다양한 무선 통신 네트워크들과 관련할 수 있다. 용어 "네트워크" 및 "시스템"은 여기에서 상호교환 가능하게 사용될 수 있다. WWAN은 코드 분할 다중 액세스(CDMA) 네트워크, 시분할 다중 액세스(TDMA) 네트워크, 주파수 분할 다중 액세스(FDMA) 네트워크, 직교 주파수 분할 다중 액세스(OFDMA) 네트워크, 단일 캐리어 주파수 도메인 멀티플렉싱(SC-FDMA) 네트워크 또는 상기 네트워크들의 임의의 결합 등일 수 있다. CDMA 네트워크는 몇 가지 기술들만 열거하자면 cdma2000, 광대역-CDMA(W-CDMA)와 같은 하나 이상의 무선 액세스 기술(RAT)들을 구현할 수 있다. 여기서, cdma2000은 IS-95, IS-2000 및 IS-856 표준들에 따라 구현되는 기술들을 포함할 수 있다. TDMA 네트워크는 GSM(Global System for Mobile Communications), D-AMPS(Digital Advanced Mobile Phone System) 또는 소정의 다른 RAT을 구현할 수 있다. GSM 및 W-CDMA는 3GPP(3rd Generation Partnership Project)로 명명되는 컨소시엄으로부터의 문서들에 설명된다. Cdma2000은 3GPP2(3rd Generation Partnership Project 2)로 명명되는 컨소시엄으로부터의 문서들에 설명된다. 3GPP 및 3GPP2 문서들은 공적으로 이용가능하다. 예를 들어, WLAN은 IEEE 802.11x 네트워크를 포함할 수 있고, WPAN은 Bluetooth 네트워크, IEEE 802.15x를 포함할 수 있다. 여기에서 설명되는 무선 통신 구현예들은 또한 WWAN, WLAN 및/또는 WPAN의 임의의 결합과 관련하여 사용될 수 있다.

여기에서 설명되는 기법들은 예를 들어, 전술된 SPS를 포함하는 몇몇의 SPS 중 하나 이상의 것으로 사용될 수 있다. 또한, 이러한 기법들은 의사위성(pseudolite)들 또는 위성과 의사위성들의 결합을 이용하는 포지셔닝 결정 시스템들로 사용될 수 있다. 의사위성들은 L-대역(또는 다른 주파수) 캐리어 신호에 대하여 변조되는 PRN 코드 또는 다른 레인징 코드(예를 들어, GPS 또는 CDMA 셀룰러 신호와 유사함)를 브로드캐스팅하는 지상 기반의 송신기들을 포함할 수 있으며, 이는 GPS 시간과 동기화될 수 있다. 이러한 송신기에는 원격 수신기에 의해 식별을 허용하도록 고유한 PRN 코드가 할당될 수 있다. 의사위성들은 궤도 위성으로부터의 SPS 신호들이 예를 들어, 터널들, 광산들, 빌딩들, 어번 캐니언(urban canyon)들 또는 다른 둘러싸여 있는 지역들 내에서 이용가능하지 않을 수 있는 상황들에서 유용할 수 있다. 의사위성들의 다른 구현은 라디오-비컨(radio-beacon)들로 알려져 있다. 여기에서 사용되는 용어 "위성"은 의사위성들, 의사위성들의 균등물들 및 가능하게는 다른것들을 포함하도록 의도된다. 여기에서 사용되는 용어 "SPS 신호들"은 의사위성들 또는 의사위성들의 균등물들로부터의 SPS-같은 신호들을 포함하도록 의도된다.

예시적인 피쳐들로 현재 고려되는 것이 예시되고 설명되었지만, 청구되는 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 다양한 다른 변형들이 이루어질 수 있고, 균등물들이 치환될 수 있음이 당업자들에 의해 이해될 것이다. 추가로, 여기에서 설명되는 중심 개념을 벗어나지 않고 청구되는 본 발명의 교시내용들에 특정한 상황을 적응시키기 위해서 많은 변형들이 이루어질 수 있다. 따라서, 청구되는 본 발명은 기재되는 특정한 예들에 제한되지 않지만, 이러한 청구되는 본 발명은 또한 첨부되는 청구항들 및 그 균등물들의 범위 내에 속하는 모든 양상들을 포함할 수 있다는 것이 의도된다.

Claims

방법으로서,
이동국에 대한 추정된 초기 포지션(position)을 결정하는 단계 ― 상기 추정된 초기 포지션은 고도 성분(elevation component)을 포함함 ― ;
상기 고도 성분의 변화를 검출함으로써 센서 데이터에 응답하여 상기 추정된 초기 포지션에 대한 상기 이동국의 포지션 변화를 검출함으로써 적어도 부분적으로 빌딩의 내부 특징(feature)을 검출하는 단계; 및
상기 검출된 내부 특징과 관련된 정보를 사용하여 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하는 단계를 포함하는,
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 내부 특징은 계단, 엘리베이터, 에스컬레이터 및/또는 램프(ramp) 중 하나 이상을 포함하는,
방법.
제 2 항에 있어서,
상기 내부 특징을 검출하는 단계는 상기 이동국의 움직임(movement)을 상기 내부 특징들 중 하나에서의 사용자의 움직임과 연관시키는 단계를 포함하는,
방법.
제 3 항에 있어서,
상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하는 단계는 상기 검출된 내부 특징과 관련된 정보를 상기 추정된 초기 포지션과 연관된 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 정보와 비교하는 단계를 포함하는,
방법.
제 3 항에 있어서,
상기 검출된 내부 특징이 상기 계단을 포함하는 경우:
상기 계단을 올라가는 상기 사용자와 일치하는 하나 이상의 수직 움직임들을 검출하고 상기 하나 이상의 검출된 수직 움직임들에 대한 하나 이상의 수직 변위(displacement)들을 결정함으로써, 상기 이동국의 포지션 변화를 검출하는 단계; 및
상기 하나 이상의 수직 변위들을 평균하고 상기 평균에 상기 수직 움직임들의 횟수를 곱하고 그 결과를 상기 추정된 초기 포지션의 상기 고도 성분에 가산함으로써 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하는 단계를 더 포함하는,
방법.
제 3 항에 있어서,
상기 검출된 내부 특징이 상기 엘리베이터를 포함하는 경우:
상기 엘리베이터를 타고 있는 상기 사용자와 일치하는 수직 가속도(acceleration)를 검출하고, 경과 시간을 측정하여 적어도 부분적으로 상기 검출된 수직 가속도에 대한 수직 변위를 결정함으로써 상기 이동국의 포지션 변화를 검출하는 단계; 및
상기 검출된 내부 특징과 관련된 상기 결정된 수직 변위 정보를 상기 추정된 초기 포지션과 관련된 위치 정보에 의해 식별되는 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 대응 정보와 비교함으로써 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하는 단계를 더 포함하는,
방법.
제 3 항에 있어서,
상기 검출된 내부 특징이 상기 램프 또는 상기 에스컬레이터 중 하나를 포함하는 경우:
상기 에스컬레이터를 타고 있는 상기 사용자와 일치하는 상승률을 검출하고 수직 변위를 결정함으로써 상기 이동국의 포지션 변화를 검출하는 단계; 및
상기 검출된 내부 특징과 관련된 상기 결정된 수직 변위 정보를 상기 추정된 초기 포지션과 관련된 위치 정보에 의해 식별되는 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 대응 정보와 비교함으로써 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하는 단계를 더 포함하는,
방법.
제 4 항에 있어서,
상기 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 상기 정보는 상기 빌딩의 층들 간의 수직 거리, 개별 계단의 높이, 계단의 높이, 램프에 대한 고도 변화 및/또는 에스컬레이터에 대한 고도 변화 중 하나 이상을 포함하는,
방법.
제 1 항에 있어서,
상기 센서 데이터는 자이로스코프(gyroscope) 및/또는 가속도계 중 하나 이상을 포함하는 관성 측정 유닛으로부터의 데이터를 포함하는,
방법.
이동국으로서,
상기 이동국에 대한 추정된 초기 포지션을 결정하기 위한 프로세서 ― 상기 추정된 초기 포지션은 고도 성분을 포함함 ― ; 및
상기 고도 성분의 변화를 검출함으로써 센서 데이터에 응답하여 상기 추정된 초기 포지션에 대한 상기 이동국의 포지션 변화를 검출함으로써 적어도 부분적으로 빌딩의 내부 특징을 검출하기 위한 관성 측정 유닛을 포함하고,
상기 프로세서는 상기 검출된 내부 특징과 관련된 정보를 사용하여 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하도록 추가적으로 적응되는,
이동국.
제 10 항에 있어서,
상기 내부 특징은 계단, 엘리베이터, 에스컬레이터 및/또는 램프 중 하나 이상을 포함하는,
이동국.
제 11 항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 이동국의 움직임을 상기 내부 특징들 중 하나에서의 사용자의 움직임과 연관시킴으로써 상기 내부 특징을 검출하도록 추가적으로 적응되는,
이동국.
제 12 항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 검출된 내부 특징과 관련된 정보를 상기 추정된 초기 포지션과 연관된 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 정보와 비교함으로써 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 보정하도록 추가적으로 적응되는,
이동국.
제 12 항에 있어서,
상기 검출된 내부 특징이 상기 계단을 포함하는 경우,
상기 프로세서는 상기 계단을 올라가는 상기 사용자와 일치하는 하나 이상의 수직 움직임들을 검출함으로써 상기 이동국의 포지션 변화를 검출하도록 추가적으로 적응되고,
상기 프로세서는 상기 하나 이상의 검출된 수직 움직임들에 대한 하나 이상의 수직 변위(displacement)들을 결정하고, 그리고 상기 하나 이상의 수직 변위들을 평균하고 상기 평균에 상기 수직 움직임들의 횟수를 곱하고 그 결과를 상기 추정된 초기 포지션의 상기 고도 성분에 가산함으로써 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하도록 추가적으로 적응되는,
이동국.
제 12 항에 있어서,
상기 검출된 내부 특징이 상기 엘리베이터를 포함하는 경우, 상기 프로세서는,
상기 엘리베이터를 타고 있는 상기 사용자와 일치하는 수직 가속도를 검출하고 경과 시간을 측정하여 적어도 부분적으로 상기 검출된 수직 가속도에 대한 수직 변위를 결정함으로써 상기 이동국의 포지션 변화를 검출하고; 그리고
상기 검출된 내부 특징과 관련된 상기 결정된 수직 변위 정보를 상기 추정된 초기 포지션과 연관된 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 정보와 비교함으로써 고도의 상기 검출된 변화를 조정하도록 추가적으로 적응되는,
이동국.
제 12 항에 있어서,
상기 검출된 내부 특징이 상기 램프 또는 상기 에스컬레이터 중 하나를 포함하는 경우, 상기 프로세서는,
상기 에스컬레이터를 타고 있는 상기 사용자와 일치하는 상승률을 검출하고 수직 변위를 결정함으로써 상기 이동국의 포지션 변화를 검출하고; 그리고
상기 검출된 내부 특징과 관련된 상기 결정된 수직 변위 정보를 상기 추정된 초기 포지션과 연관된 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 대응 정보와 비교함으로써 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하도록 추가적으로 적응되는,
이동국.
제 13 항에 있어서,
상기 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 상기 정보는 상기 빌딩의 층들 간의 수직 거리, 개별 계단의 높이, 계단의 높이, 램프에 대한 고도 변화 및/또는 에스컬레이터에 대한 고도 변화 중 하나 이상을 포함하는,
이동국.
제 10 항에 있어서,
상기 관성 측정 유닛은 자이로스코프 및/또는 가속도계 중 하나 이상을 포함하는,
이동국.
물품으로서,
실행 시에 컴퓨터 플랫폼으로 하여금,
이동국에 대한 추정된 초기 포지션을 결정하게 하고 ― 상기 추정된 초기 포지션은 고도 성분을 포함함 ― ;
상기 고도 성분의 변화를 검출함으로써 센서 데이터에 응답하여 상기 추정된 초기 포지션에 대한 상기 이동국의 포지션 변화를 검출함으로써 적어도 부분적으로 빌딩의 내부 특징을 검출하게 하고; 그리고
상기 검출된 내부 특징과 관련된 정보를 사용하여 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하게 하기 위한 명령들을 저장하는 저장 매체를 포함하는,
물품.
제 19 항에 있어서,
상기 내부 특징은 계단, 엘리베이터, 에스컬레이터 및/또는 램프 중 하나 이상을 포함하는,
물품.
제 20 항에 있어서,
상기 저장 매체는 실행 시에 추가적으로 상기 컴퓨팅 플랫폼으로 하여금, 상기 이동국의 움직임을 상기 내부 특징들 중 하나에서의 사용자의 움직임과 연관시킴으로써 상기 내부 특징을 검출하게 하기 위한 추가적인 명령들을 저장하는,
물품.
제 21 항에 있어서,
상기 저장 매체는 실행 시에 추가적으로 상기 컴퓨팅 플랫폼으로 하여금, 상기 검출된 내부 특징과 관련된 정보를 상기 추정된 초기 포지션과 연관된 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 정보와 비교함으로써 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하게 하기 위한 추가적인 명령들을 저장하는,
물품.
제 21 항에 있어서,
상기 저장 매체는 실행 시에 추가적으로 상기 컴퓨팅 플랫폼으로 하여금,
상기 검출된 내부 특징이 상기 계단을 포함하는 경우:
상기 계단을 올라가는 상기 사용자와 일치하는 하나 이상의 수직 움직임들을 검출하고 상기 하나 이상의 검출된 수직 움직임들에 대한 하나 이상의 수직 변위들을 결정함으로써, 상기 이동국의 포지션 변화를 검출하게 하고; 그리고
상기 하나 이상의 수직 변위들을 평균하고 상기 평균에 상기 수직 움직임들의 횟수를 곱하고 그 결과를 상기 추정된 초기 포지션의 상기 고도 성분에 가산함으로써 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하게 하기 위한 추가적인 명령들을 저장하는,
물품.
제 21 항에 있어서,
상기 저장 매체는 실행 시에 추가적으로 상기 컴퓨팅 플랫폼으로 하여금,
상기 검출된 내부 특징이 상기 엘리베이터를 포함하는 경우:
상기 엘리베이터를 타고 있는 상기 사용자와 일치하는 수직 가속도를 검출하고 경과 시간을 측정하여 적어도 부분적으로 상기 검출된 수직 가속도에 대한 수직 변위를 결정함으로써 상기 이동국의 포지션 변화를 검출하게 하고; 그리고
상기 검출된 내부 특징과 관련된 상기 결정된 수직 변위 정보를 상기 추정된 초기 포지션과 관련된 위치 정보에 의해 식별되는 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 대응 정보와 비교함으로써 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하게 하기 위한 추가적인 명령들을 저장하는,
물품.
제 22 항에 있어서,
상기 저장 매체는 실행 시에 추가적으로 상기 컴퓨팅 플랫폼으로 하여금,
상기 검출된 내부 특징이 상기 램프 또는 상기 에스컬레이터 중 하나를 포함하는 경우:
상기 에스컬레이터를 타고 있는 상기 사용자와 일치하는 상승률을 검출하고 수직 변위를 결정함으로써 상기 이동국의 포지션 변화를 검출하고; 그리고
상기 검출된 내부 특징과 관련된 상기 결정된 수직 변위 정보를 상기 추정된 초기 포지션과 관련된 위치 정보에 의해 식별되는 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 대응 정보와 비교함으로써 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하게 하기 위한 추가적인 명령들을 저장하는,
물품.
제 22 항에 있어서,
상기 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 상기 정보는 상기 빌딩의 층들 간의 수직 거리, 개별 계단의 높이, 계단의 높이, 램프에 대한 고도 변화 및 에스컬레이터에 대한 고도 변화 중 하나 이상을 포함하는,
물품.
제 19 항에 있어서,
상기 센서 데이터는 자이로스코프 및/또는 가속도계 중 하나 이상을 포함하는 관성 측정 유닛으로부터의 정보를 포함하는,
물품.
장치로서,
이동국에 대한 추정된 초기 포지션을 결정하기 위한 수단 ― 상기 추정된 초기 포지션은 고도 성분을 포함함 ― ;
상기 고도 성분의 변화를 검출함으로써 센서 데이터에 응답하여 상기 추정된 초기 포지션에 대한 상기 이동국의 포지션 변화를 검출함으로써 적어도 부분적으로 빌딩의 내부 특징을 검출하기 위한 수단; 및
상기 검출된 내부 특징과 관련된 정보를 사용하여 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하기 위한 수단을 포함하는,
장치.
제 28 항에 있어서,
상기 내부 특징은 계단, 엘리베이터, 에스컬레이터 및/또는 램프 중 하나 이상을 포함하는,
장치.
제 29 항에 있어서,
상기 내부 특징을 검출하기 위한 수단은 상기 이동국의 움직임을 상기 내부 특징들 중 하나에서의 사용자의 움직임과 연관시키기 위한 수단을 포함하는,
장치.
제 30 항에 있어서,
상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하기 위한 수단은 상기 검출된 내부 특징과 관련된 정보를 상기 추정된 초기 포지션과 연관된 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 정보와 비교하기 위한 수단을 포함하는,
장치.
제 30 항에 있어서,
상기 검출된 내부 특징이 상기 계단을 포함하는 경우:
상기 계단을 올라가는 상기 사용자와 일치하는 하나 이상의 수직 움직임들을 검출하고 상기 하나 이상의 검출된 수직 움직임들에 대한 하나 이상의 수직 변위들을 결정함으로써, 상기 이동국의 포지션 변화를 검출하기 위한 수단; 및
상기 하나 이상의 수직 변위들을 평균하고 상기 평균에 상기 수직 움직임들의 횟수를 곱하고 그 결과를 상기 추정된 초기 포지션의 상기 고도 성분에 가산함으로써 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하기 위한 수단을 더 포함하는,
장치.
제 30 항에 있어서,
상기 검출된 내부 특징이 상기 엘리베이터를 포함하는 경우:
상기 엘리베이터를 타고 있는 상기 사용자와 일치하는 수직 가속도를 검출하고 상기 검출된 수직 가속도에 대한 수직 변위를 결정함으로써 상기 이동국의 포지션 변화를 검출하기 위한 수단; 및
상기 검출된 내부 특징과 관련된 상기 결정된 수직 변위 정보를 상기 추정된 초기 포지션과 관련된 위치 정보에 의해 식별되는 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 대응 정보와 비교함으로써 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하기 위한 수단을 더 포함하는,
장치.
제 30 항에 있어서,
상기 검출된 내부 특징이 상기 램프 또는 상기 에스컬레이터 중 하나를 포함하는 경우:
상기 에스컬레이터를 타고 있는 상기 사용자와 일치하는 상승률을 검출하고 수직 변위를 결정함으로써 상기 이동국의 포지션 변화를 검출하기 위한 수단; 및
상기 검출된 내부 특징과 관련된 상기 결정된 수직 변위 정보를 상기 추정된 초기 포지션과 관련된 위치 정보에 의해 식별되는 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 대응 정보와 비교함으로써 상기 고도 성분의 상기 검출된 변화를 조정하기 위한 수단을 더 포함하는,
장치.
제 31 항에 있어서,
상기 빌딩과 관련된 데이터베이스로부터의 상기 정보는 상기 빌딩의 층들 간의 수직 거리, 개별 계단의 높이, 계단의 높이, 램프에 대한 고도 변화 및/또는 에스컬레이터에 대한 고도 변화 중 하나 이상을 포함하는,
장치.
제 28 항에 있어서,
상기 센서 데이터는 자이로스코프 및/또는 가속도계 중 하나 이상을 포함하는 관성 측정 유닛으로부터의 데이터를 포함하는,
장치.