KR20190105049A - 향상된 자동차 패시브 엔트리 - Google Patents

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알레한드로 제이. 마르퀘즈
샹-테 양
수 첸
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Abstract

모바일 디바이스(예를 들어, 키 포브 또는 소비자 전자 디바이스, 예컨대 모바일 폰, 시계, 또는 다른 웨어러블 디바이스)가 차량과 상호작용하도록 허용하여 모바일 디바이스의 위치가 차량에 의해 결정될 수 있도록 함으로써, 차량의 특정 기능을 가능하게 할 수 있는 방법들 및 디바이스들이 제공된다. 디바이스는 차량에 대한 모바일 디바이스의 위치를 결정하기 위한 RF 안테나(들) 및 자기 안테나(들) 둘 모두를 포함할 수 있다. 그러한 하이브리드 접근법은 다양한 이점들을 제공할 수 있다. (예컨대, 충전 또는 통신을 위한) 모바일 디바이스 상의 기존의 자기 코일들은 RF 측정치들에 의해 보완되는 거리 측정치들을 위해 재사용될 수 있다. 임의의 디바이스 안테나는 측정치들을 기계 학습 모델에 제공할 수 있으며, 이는 영역들에서의 훈련 측정치들에 기초하여, 모바일 디바이스가 상주하는 영역을 결정한다.

Description

향상된 자동차 패시브 엔트리
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 2017년 2월 10일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Enhanced Automotive Passive Entry"인 미국 가출원 제62/457,747호로부터의 우선권을 주장하고, 그의 PCT 출원이며, 이 출원의 전체 내용은 모든 목적을 위해 본 명세서에 참고로 포함된다.
현대의 자동차들은 키 포브(key fob)를 사용한 엔트리를 허용하고, 일부 자동차들은 키 포브가 자동차 내부에 있을 때 버튼에 의해 시동시키는 것을 허용한다. 그러한 동작은 패시브 엔트리(passive entry) 및 패시브 스타트(passive start)로 불리며, 이는 키 포브의 위치를 사용하여 자동차를 잠금해제하고, 자동차를 시동시키는 것을 허용하고, 다른 기능을 제공한다. 키 포브의 위치는 자동차 내의 자기 안테나들로부터 방출되는 자기 신호들을 사용하여 결정된다. 자기 신호들은 키 포브에 의해 측정되고, 키 포브의 위치를 결정하기 위해 자동차로 전송된다.
키 포브는 부피가 클 수 있고 사용자가 휴대해야 하는 추가 아이템일 수 있다. 또한, 자기장은 단거리(short range)이고, 현재 기법들은 해커의 영향을 받기 쉬우며, 이는 도둑이 자동차에 접근하고 잠재적으로 그것을 훔치게 할 수 있다.
따라서, 이들 문제 중 임의의 것을 극복하는 새로운 방법들 및 디바이스들을 제공하는 것이 바람직하다.
일부 실시예들은 모바일 디바이스(예를 들어, 키 포브 또는 소비자 전자 디바이스, 예컨대 모바일 폰, 시계, 또는 다른 웨어러블 디바이스)의 위치가 차량에 의해 결정될 수 있도록 모바일 디바이스가 차량과 상호작용할 수 있게 함으로써, 차량의 특정 기능을 활성화하는 방법들 및 디바이스들을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 모바일 디바이스 및 차량은 무선주파수(RF) 안테나(들) 및 자기 안테나(들)를 포함할 수 있다. 모바일 디바이스는 차량 안테나로부터의 디바이스의 안테나의 거리에 관련되는, 차량으로부터의 RF 신호들 및 자기 신호들의 신호 특성들을 측정할 수 있다. 신호 특성들의 예들은 수신 신호 강도 표시자(received signal strength indicator, RSSI) 및 비행 시간 값(예를 들어, 왕복 시간, RTT)을 포함한다. 일부 구현예들에서, 자기 안테나(들)는 자기 신호들의 RSSI를 측정할 수 있고, RF 안테나(들)는 비행 시간 값을 측정할 수 있다. 다양한 유형의 안테나들이 조합하여 또는 개별적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, RF 안테나(들)는 (예를 들어, 사용자가 차량에 접근하고 있음을 결정하기 위해) 차량으로부터 멀리 있는 모바일 디바이스의 위치의 변화들을 결정하는 데 사용될 수 있는 반면, 자기 안테나(들)는 모바일 디바이스가 차량 근처에 또는 내부에 있을 때 모바일 디바이스의 위치를 결정하는 데 사용될 수 있다. 모바일 디바이스 또는 차량 중 어느 하나가 위치를 결정할 수 있다. 위치는 차량의 제어 유닛에 제공되어, 제어 유닛이, 하나 이상의 문들을 잠금해제하는 것 또는 시동 버튼의 사용을 허용하는 것과 같은 차량의 규정된 동작을 수행할 수 있게 한다.
일부 실시예들에서, 자기 충전 코일들은 자기 안테나로서 재사용될 수 있다. 다른 실시예들에서, 근거리 통신(NFC) 안테나가 디바이스의 위치를 결정하는 데 사용하기 위한 자기 안테나로서 재사용될 수 있다. 하나 또는 둘 모두의 그러한 재사용은 전용 자기 안테나들에 대한 필요성을 피하고, 더 작고 덜 비싼 모바일 디바이스를 제공할 수 있다. 다른 구현예들에서, 차량은 3차원 자기 안테나들을 가질 수 있어서, 모바일 디바이스가 단지 하나의 자기 안테나를 갖도록 허용한다.
다른 실시예에 따르면, 하나 이상의 안테나들(예컨대, RF 또는 자기)로부터 측정된 신호 값들은 모바일 디바이스의 위치를 영역들의 세트 중 하나 내에 있는 것으로서 분류하기 위해 기계 학습 모델과 함께 사용될 수 있다. 영역들의 세트는 차량 외부의 하나 이상의 영역들의 제1 서브세트 및 차량 외부의 하나 이상의 구역들의 제2 서브세트를 포함할 수 있다. 기계 학습 모델은 복수의 영역들에 걸친 위치들에서 측정된 신호 값들의 다양한 세트들을 사용하여 훈련될 수 있다. 특정 영역은 차량의 제어 유닛에 제공되어, 제어 유닛이 차량의 규정된 동작을 수행할 수 있게 한다.
본 발명의 실시예들의 본질 및 이점들의 더 나은 이해가 하기의 상세한 설명 및 첨부 도면을 참조하여 얻어질 수 있다.
도 1은 LF 위치 시스템을 갖는 차량을 도시한다.
도 2는 키 포브의 내부구조물을 도시한다.
도 3은 LF 패시브 엔트리/패시브 스타트 자동차 시스템에 대한 고레벨 시스템 설계를 도시한다.
도 4는 본 발명의 실시예들에 따른, RF 레인징 패시브 엔트리/패시브 스타트 자동차 시스템을 위한 대안적인 고레벨 시스템 설계를 도시한다.
도 5는 본 발명의 실시예들에 따른, 모바일 디바이스 및 차량의 3개의 안테나들을 수반하는 레인징 동작의 시퀀스 다이어그램을 도시한다.
도 6은 본 발명의 실시예들에 따른, 패시브 엔트리/패시브 스타트 자동차 시스템을 위한 하이브리드 LF 자기+ RF 레인징 시스템에 대한 제안된 고레벨 시스템 설계를 도시한다.
도 7은 본 발명의 실시예들에 따른, 측정치들 및 보조 데이터의 수집, 프로세싱, 및 전달을 위한 컴포넌트들을 갖는 모바일 디바이스를 도시한다.
도 8은 본 발명의 실시예들에 따른, 모바일 디바이스를 수반하는 차량에 의한 동작을 가능하게 하는 방법의 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 영역-기반(region-based) 패시브 엔트리/패시브 스타트 자동차 시스템을 도시한다.
도 10은 본 발명의 실시예들에 따른, 제안된 기계 학습 훈련 프로세싱 다이어그램을 도시한다.
도 11은 본 발명의 실시예들에 따른, 모바일 디바이스가 차량에 대해 어느 영역에 위치되어 있는지를 식별하기 위한 기계 학습 모델의 구현예를 도시한다.
도 12는 모바일 디바이스를 수반하는 차량에 의한 동작을 가능하게 하는 방법의 흐름도이다.
도 13는 일부 실시예들에 따른, 모바일 디바이스일 수 있는 예시적인 디바이스의 블록도이다.
일부 실시예들은 소비자 전자 디바이스(예컨대, 모바일 폰, 시계, 또는 다른 웨어러블 디바이스)가 전용 자동차 키 포브에 대한 필요성 없이 자동차를 잠금해제하고/하거나 시동시킬 수 있게 한다. 소비자 전자 디바이스들은 3개의 저주파수(LF) 자기 안테나들을 포함하여 전형적인 키 포브에 대해 이용가능한 물리적 공간을 갖지 않는다. 실시예들은 하나 이상의 RF 안테나들 및 하나 이상의 자기 안테나들을 사용하는 하이브리드 위치 솔루션을 구현할 수 있다. 그러한 구현예는 여전히 10-cm 위치 정확도를 제공할 수 있어서, 자동차에서 패시브 엔트리/패시브 스타트 솔루션을 가능하게 한다.
일부 실시예는 원하는 기능 및 정확도를 제공하기 위해, 3개 미만의 자기 안테나들 및/또는 보다 소형인 자기 안테나들을 사용할 수 있다. 일 실시예에서, 자기 충전 코일들은 자기 안테나로서 재사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 근거리 통신(NFC) 안테나가 디바이스의 위치를 결정하는 데 사용하기 위한 자기 안테나로서 재사용될 수 있다. 하나 또는 둘 모두의 그러한 재사용은 전용 자기 안테나들에 대한 필요성을 피하고, 더 작고 덜 비싼 모바일 디바이스를 제공할 수 있다.
일부 실시예들은 모바일 디바이스(예컨대, 키 포브 또는 모바일 폰)로 하여금, 모바일 디바이스가 차량 내의 그리고 차량 주위의 영역들의 세트(예컨대, 미리결정된 영역들의 세트) 중 하나에 있는지 여부를 결정하는 기계 학습 모델을 사용하여 자동차를 잠금해제하고 시동시키게 할 수 있다. 기계 학습 모델은 신호 감쇠, 지연 및 다중 경로의 존재 시 패시브 엔트리/패시브 스타트를 가능하게 하여, LF 안테나들 및 LF 신호들에 대한 필요성 없이 자동차 내의 엔트리를 가능하게 할 수 있다. 일부 구현예들에서, LF 안테나들은 정확도를 향상시키기 위해 사용될 수 있다.
I. LF를 사용한 패시브 엔트리
패시브 엔트리/패시브 스타트 능력들을 갖는 자동차 키 포브들은 키 포브의 위치를 결정하기 위해 저주파(LF) 자기 신호들을 사용한다. 이러한 기술은 10-cm 위치 정확도를 가능하게 할 수 있다. 이러한 정확도는 특징 신뢰성(feature reliability)에 필요하며, 보험 회사들의 요건일 수 있다. LF-기반 키 포브들은 비교적 큰 안테나들을 가지며, 중간자 공격에 취약하다.
A. 동작
도 1은 LF 위치 시스템을 갖는 차량(100)을 도시한다. 자동차들에서, 키 포브(105)를 위치확인하기 위해 LF 자기 시스템이 사용된다. 도 1에 따라, 현대의 자동차들은 전형적으로 다수의 송신 LF 자기 안테나들(110)(예를 들어, 4 내지 8)을 갖는다. 이러한 안테나들은, 그들이 생성하는 벡터 자기장이 주로 한 방향으로 있다는 점에서, 1차원이다. 그들은 키 포브를 위치확인할 때 양호한 기하학적 정확도를 제공하기 위해 자동차 전체에 걸쳐 배치된다. 자동차 LF 안테나들에 의해 생성된 1-D 자기장은 키 포브 내의 3-D LF 안테나에 의해 보상되며, 이는 벡터 자기장 강도에서 측정할 수 있다.
RF 수신기(120)는 키 포브(105)로부터 측정 데이터를 수신하고 측정치들을 차량 제어 유닛(130)에 통신할 수 있으며, 이는 문 센서들(140) 시동/정지 버튼(150)을 제어할 수 있다. 도시된 바와 같이, 차량 제어 유닛(130)은 자동차의 동력 기능을 동작시키는 모터 제어 유닛(160)에 연결된다. 전술한 바와 같이, 키 포브(105)는 전형적으로 부피가 크고, 휴대할 필요가 있는 추가 디바이스이다.
림프-홈(limp-home) 안테나(170)는 키 포브(105)가 제거되었음을 알게 되어, 차량(100)에 대한 림프-홈 모드를 개시할 수 있다. 림프-홈 모드는 운전할 수 있는 능력을 유지하면서, 차량을 부분적으로 디스에이블시킬 수 있다. 일례는, 키 포브가 차량의 내부에 존재하여 차량을 시동시킨 다음 키 포브가 차량의 내부로부터 제거되는 경우이다(예를 들어, 분실되거나 창문 밖으로 떨어짐). 이 경우, 차량은 키 포브가 없어진 것을 나타낼 수 있지만, 엔진이 구동되고 차량이 주행되도록 계속 허용할 수 있다. 이 예에서, 차량은 키 포브를 차량의 내부로 다시 가져오지 않고는 재시동될 수 없다.
B. LF 디바이스
기존의 자동차 패시브 엔트리/패시브 스타트 시스템들은 키 포브를 위치확인하기 위해 저주파수(LF) 자기 신호들(예를 들어, 수백 ㎑, 예컨대 최대 500, 600, 700, 800, 또는 900 ㎑)을 사용함으로써 작동한다. 위치는 자동차가 취해야 할 액션을 결정하기 위해 필요한 정보를 제공한다. 키 포브 위치에 기초한 결정들의 일부 예들은, 문들을 잠금해제하거나, 자동차를 시동시키거나, 또는 키가 내부에 있는 채로 후방 해치가 닫히는 것을 방지할지 여부이다.
기존의 LF 기술은 비교적 큰 체적을 갖는 안테나를 필요로 하여서, 큰 키 포브를 필요로 하거나, 또는 소비자 모바일 디바이스, 예를 들어 스마트폰 또는 시계로 통합하는 것을 어렵게 한다. 예를 들어, 소비자 모바일/전자 디바이스는 전형적으로 디스플레이 스크린(예컨대, 터치스크린)을 갖고, 이상적으로는 얇고 평평한 형상을 가지는데, 이는 표준 3D LF 안테나가 추가된 경우 유지하기가 어렵다. 다른 문제는 그의 느린 변조 속도로 인해 LF 신호에 대한 중간자 공격이 있다는 것이다. 이들 공격은, 성공하면, 누군가가 자동차를 훔칠 수 있게 한다.
도 2는 키 포브(200)의 내부구조물을 도시한다. 도 2는 10-cm 위치확인 정확도를 위해 요구되는 비교적 큰 크기의 3개의 LF 안테나들(205)(벡터 필드의 3개의 직교 측정치들을 제공함)을 도시한다 도시된 바와 같이, 안테나(210)는 약 2 cm의 직경을 갖는다. 10-cm 위치확인 정확도는 보험 요건들을 충족시키는 데 요구되고, 신뢰성있는 패시브 엔트리/패시브 스타트에 필요하다. 3D-안테나는, 그의 배향에 상관없이, 충분히 강한 신호가 키 포브에 의해 측정되는 것을 보장할 수 있다. 예를 들어, 차량 자기 안테나들은 전형적으로 솔레노이드 내부에 자석을 갖는 솔레노이드 코일이며, 이는 주로 선형 자기장을 제공한다. 디바이스의 코일이 차량 안테나로부터의 선형 자기장과 적어도 일부 정렬된(예컨대, 그와 평행한) 축을 갖도록 배향되지 않는 경우, 디바이스 코일들에서 측정된 자속은 약화될 수 있다. 서로 직교하는 3개의 코일들을 갖는 것은 코일들 중 적어도 하나가 강한 신호를 수신하는 것을 보장할 수 있다. 또한, 3개의 코일들로부터의 신호 강도들이 조합될 때, 총합은 배향과 관련하여 대체로 불변이다.
C. 위치 결정
도 3은 LF 패시브 엔트리/패시브 스타트 자동차 시스템에 대한 고레벨 시스템 설계를 도시한다. 사용자는, 예를 들어, 운전자-측 문 손잡이를 터치하거나 자동차의 시동 버튼을 누름으로써, 자동차와 물리적으로 상호작용한다. 전형적으로, 자동차와의 그러한 물리적 상호작용은 자동차가 LF 시스템을 사용하여 키 포브 위치확인을 개시하는 데 필요하다. 나중에 기술되는 일부 실시예들은 디바이스와 자동차 사이의 통신 트리거에 기초하여 위치확인을 시작할 수 있다.
키 포브 거리 측정들은 각각의 자동차 LF 안테나(도 3의 안테나들(301 내지 304))로부터의 수신 신호 강도를 순차적으로 또는 동시에 측정함으로써 이루어질 수 있다. 거리 측정은, 키 포브가 각각의 안테나로부터의 수신된 LF 필드 강도를 측정하게 하고, 이어서 강도를 거리로 변환함으로써, 이루어진다(이후의 실시예들은 신호 강도가, 예를 들어 내부 또는 외부에서, 결정된 영역으로 직접 변환될 수 있는 방법을 기술하였다). 구체적으로, LF 코일에 걸친 전압은 거리 측정치로 변환된다. 자기장 강도의 전력은 근접장에서 1/r3만큼 떨어져서, 거리의 변화에 대한 우수한 감도를 제공한다. 측정된 자기장 강도는 각각의 안테나와 정확하게 연관되어, LF 안테나들(301 내지 304)의 알려진 위치들에 의한 삼각측량을 허용할 수 있다. 나중에 기술되는 일부 실시예들에서, 거리는 계산되지 않고, 신호 강도 값들은 키 포브 위치를 결정하기 위해 직접 사용될 수 있다.
이어서, 측정된 LF 필드 강도들(또는 거리들)은, 자동차가 키 포브의 위치를 계산하도록, 자동차로 다시 송신될 수 있다. 대안적으로, 키 포브는, 자동차가 위치를 결정하는 것 대신에 또는 그에 더하여, 위치를 계산할 수 있다. 이차 채널(예컨대, UHF 채널)이 이러한 정보를 전달하는 데 사용될 수 있다.
이러한 통신들에 더하여, 다른 통신들은, 예컨대 블루투스®를 사용하여, 키 포브를 자동차에 그리고 자동차를 키 포브에 암호학적으로 인증시킬 수 있다. 그러한 보안 시스템은, 주로 LF 서브시스템에 대한 중간자 공격으로부터, 약간의 취약성을 가질 수 있다. 예를 들어, 공격자는 키 포브로부터의 신호를 증폭시킬 수 있으며, 이는 키 포브가 차량 근처에 또는 차량 내부에 있는 것처럼 시뮬레이팅할 수 있다. 다른 예로서, 공격자는 재사용되는 롤링 인증 코드들을 스니핑하고 저장할 수 있다. 소비자 전자 디바이스의 사용은 더 진보된 인증 기술들을 가능하게 할 수 있다.
II. RF 레인징
일부 실시예들은, 키 포브에 대한 필요성을 완전히 제거함으로써 패시브 엔트리/패시브 스타트 시스템의 개선된 사용자 경험을 제공하고, 사용자의 모바일 디바이스(예컨대, 스마트 폰)가 기존의 패시브 엔트리/패시브 스타트 특징들을 수행하도록 허용할 수 있다. 모바일 디바이스(예컨대, 모바일 폰)가 그러한 패시브 기능을 수행할 수 있게 하는 것의 일부로서, 무선주파수(RF) 신호들이 저주파수(LF) 자기 신호들과는 대조적으로 사용될 수 있다.
따라서, 상기 문제들에 대한 솔루션은 자동차 및 키 포브 내의 LF 서브시스템을, 자동차 및 모바일 디바이스 내에 통합된 고정밀 RF 레인징 시스템으로 대체(또는 보완)하는 것이다. 초광대역(UWB)과 같은 RF 레인징 시스템은 cm-레벨 레인징 정확도, 모바일 디바이스에 통합하기에 적합한 소형 안테나를 가지며, 자동차로부터 실질적으로 멀리 떨어져(~ 10 m 떨어져) 기능하고, LF 시스템과 동일한 보안 취약성을 갖지 않는다.
사용자 경험에 대한 다른 개선은 자동차에 접근하거나 이를 떠날 때 사용자의 의도를 검출하는 것일 수 있는데, 예컨대, 자동차에 접근하는 사용자는 차량이 현재 잠겨 있는 경우 차량을 잠금해제하려는 의도를 가질 가능성이 있다. 부가적으로, 사용자가 자동차에 접근함에 따라, 자동차는, 물리적 상호작용을 요구하는 것 및 보안적으로 그렇게 하는 것 없이, 내부 조명을 켜고, 난방 시스템을 인에이블시키고, 문 또는 트렁크를 잠금해제할 수 있다. 그러한 더 긴 범위의 의도는 RF 신호들의 전력이 1/r2로서 감쇠함에 따라 달성될 수 있다. 다른 개선은 LF 자기 중간자 공격의 취약성을 감소시키는 것일 수 있다
A. 예시적인 RF 시스템
도 4는 본 발명의 실시예들에 따른, RF 레인징 패시브 엔트리/패시브 스타트 자동차 시스템을 위한 대안적인 고레벨 시스템 설계를 도시한다. 차량(420)은 모바일 디바이스(410)에 신호들을 전송하는 다수의 RF 안테나들(401 내지 403)(도시된 바와 같이 3개)을 포함할 수 있다. 모바일 디바이스(410)는 RSSI 또는 비행 시간 정보(예를 들어, RTT 또는 단지 단방향 송신에 대한 시간)와 같은 신호 특성의 사용에 의해 RF 안테나들(401 내지 403)로부터의 거리를 결정할 수 있다. 측정된 신호 값들은 차량(420)에 대한 모바일 디바이스(410)의 상대적 위치를 결정하기 위해 모바일 디바이스(410) 또는 차량(420)에 의해 (예컨대, 모바일 디바이스(410)로부터 측정된 신호 값들을 수신한 후에) 사용될 수 있다.
자기 LF 시스템과는 달리, 임의의 RF 레인징 시스템에 대한 우려는 자동차 차체, 인근 장애물들(자동차, 건물, 지면), 및 인체가 신호 다중 경로 및 신호 감쇠를 야기할 수 있다는 것이다. 다중 경로 및 감쇠는 사용자의 디바이스의 위치 정확도를 저하시킬 수 있어서, 그것은 자동차 산업에 대한 요구되는 레벨들(예컨대, 내부/외부 검출을 위한 10-cm 정확도)에서 수행하지 못할 수 있다. 예를 들어, 자동차는 사용자가 운전석 내에 있을 때에만 인에이블되어야 한다. 다중 경로는 사용자가 자동차 내에 또는 그 근처에 있을 때 특히 문제가 될 수 있다. 그러한 문제를 해결하기 위해, 일부 실시예들은 RF 시스템과 조합하여 LF 시스템을 사용할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 실시예들은 모바일 디바이스가 차량 내의 또는 차량 주위의 소정 영역들에 있는지 여부를 결정하기 위해 기계 학습 모델을 사용할 수 있다. 또한, 다수의 RF 안테나들은 안테나들 중 하나가 예를 들어 사용자의 손에 의해 가려지는 경우에 사용될 수 있다.
B. 예시적인 RF 레인징 시퀀스
모바일 디바이스 및 차량은 제1 무선 프로토콜(예컨대, 블루투스®)을 사용하여 페어링될 수 있다. 이어서, 모바일 디바이스 및 차량은, 예를 들어, 수 시간, 수 일, 수 주 후 등을 비롯한 임의의 시간 후에 서로 통신할 수 있다. 페어링 후, 차량 및/또는 모바일 디바이스는 제1 무선 프로토콜을 사용하여 인증될 수 있다.
페어링은 모바일 디바이스가 (예컨대, 블루투스® 저전력(BTLE)을 사용하여) 광고 신호를 송신하고, 차량이 스캔 동안 광고 신호를 검출하는 결과로서 발생할 수 있다. 그러한 광고 및 검출은 위치확인을 시작하는 트리거링 이벤트를 포함할 수 있으며, 이는 문 손잡이를 들어올리는 것과 같은 물리적 트리거링보다 더 멀리 떨어져서 발생할 수 있다. 트리거링 이벤트의 다른 예는 BTLE 연결을 확립하는 것, 예를 들어, 차량을 인증하는 것 및/또는 레인징을 위한 키들을 생성하는 것이다. 인증을 위한 이러한 키들은 예를 들어 애플리케이션 프로세서 내의, 보안 요소에 의해 저장 및 관리될 수 있다. 모바일 디바이스 및 차량은 제1 무선 프로토콜을 사용하여 레인징 능력들을 교환할 수 있다. 레인징은 제1 무선 프로토콜을 사용하여 개시되고, 이어서 제2 프로토콜, 예컨대, 초광대역(UWB)을 사용하여 수행될 수 있다. 추가 상세사항들은 미국 가출원 제62/565,637호에서 찾을 수 있으며, 이들은 전체적으로 참조로서 포함된다. 다른 실시예들에서, 동일한 프로토콜이 인증 및 레인징에 사용될 수 있다.
제1 무선 프로토콜을 사용하는 개시 신호들 후에, 차량은 제2 무선 프로토콜에 대응하는 하나 이상의 차량 안테나 유닛들을 사용하여 특정된 시간에 레인징 신호들에 대한 스캐닝을 시작할 수 있다. 하나 이상의 차량 안테나 유닛들은 하나 이상의 레인징 요청 메시지들을 수신하고 하나 이상의 레인징 응답 메시지들을 전송할 수 있다. 하나 이상의 차량 안테나 유닛들 각각 내에 있거나 그들 사이에서 공유되는 제어 유닛은, 예컨대 타임 스탬프들을 결정하기 위해, 그러한 레인징 메시지들의 다양한 레벨들의 프로세싱을 수행할 수 있다. 모바일 디바이스는 레인징 응답 메시지들을 수신하고, 하나 이상의 레인징 요청 메시지들의 송신에 대한 타임 스탬프들 및 하나 이상의 레인징 응답 메시지들에 대한 타임 스탬프들을 결정할 수 있다. 모바일 디바이스는 모바일 디바이스와 차량 사이의 거리를 결정하기 위해 이들 타임 스탬프들을 차량에 전송할 수 있다. 다른 구현예들에서, 모바일 디바이스는 레인징 신호들의 송신 및 수신 시간에 기초하여 거리를 결정할 수 있다. 레인징은 정지 레인징 요청이 프로세싱될 때까지 계속될 수 있다. 일부 실시예들에서, 섹션 IV에 기술된 바와 같이, 거리 이외의 다른 위치 정보, 예를 들어, 모바일 디바이스가 어떤 영역 내에 있는지가 사용될 수 있다.
레인징의 일부로서, 모바일 디바이스 또는 차량은 일련의 펄스들을 포함할 수 있는 초기 레인징 메시지를 전송할 수 있다. 이들 펄스는 인증에 사용되는 제1 무선 프로토콜에 사용되는 펄스들보다 더 좁을 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 차량의 RF 안테나들 각각이 수신할 수 있도록 초기 레인징 메시지를 브로드캐스트할 수 있다. 모바일 디바이스는 초기 레인징 메시지가 전송된 정확한 시간을 (예를 들어, 10 내지 100 피코초 정확도로) 추적할 수 있다. 차량 RF 안테나들 각각은 레인징 응답 메시지를 전송할 수 있으며, 이는 어떤 차량 RF 안테나가 특정 응답 메시지를 전송했는지를 식별하는 식별자를 포함할 수 있다. 모바일 디바이스는 레인징 응답 메시지들을 수신하기 위한 정확한 시간들을 추적할 수 있다.
일부 실시예들에서, 모바일 디바이스는 수신된 시간들을 차량에 전송할 수 있으며, 이는 차량 RF 안테나들 각각에서 초기 레인징 메시지를 수신하는 자신의 수신 시간들 및 도 4의 예에 대한 3개의 레인징 응답 메시지들 각각을 전송하는 시간들을 사용하여, 모바일 디바이스와 차량 사이의 거리(또는 다른 위치 정보)를 결정할 수 있다. 메시지들 각각을 전송 및 수신하는 시간들에서의 차이들은, 예를 들어, 2개의 디바이스들의 클록들이 동기화될 때, 거리를 결정하는 데 사용될 수 있다. 다른 예로서, 초기 레인징 응답 메시지를 수신하고 레인징 응답 메시지를 전송하는 시간 지연은 모바일 디바이스에서의 전송 및 수신 시간들로부터 감산되어, 왕복 시간을 획득할 수 있으며, 이는 전자기 신호의 속도에 기초하여 거리로 변환될 수 있다. 차량 내의 상이한 RF 안테나들의 알려진 위치들은 차량에 대한 모바일 디바이스의 위치를 삼각측량하는 데 사용될 수 있다.
다른 실시예들에서, 모바일 디바이스는 차량으로부터의 거리(또는 다른 위치 정보)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 차량에 의해 교환된 레인징 정보가 (1) 차량의 RF 안테나들의 상대 위치들 및 (2) 레인징 요청 메시지를 수신하는 것과 레인징 응답 메시지를 송신하는 것 사이의 예상된 지연을 포함하는 경우, 모바일 디바이스는 그것이 레인징 메시지들을 전송 및 수신하는 것의 수신된 시간들을 이용하여 거리를 결정할 수 있다
도 5는 본 발명의 실시예들에 따른, 모바일 디바이스(500) 및 차량의 3개의 안테나들(552 내지 556)을 수반하는 레인징 동작의 시퀀스 다이어그램을 도시한다. 도 5의 이러한 예에서, 모바일 디바이스(500)는 안테나들(552 내지 556)(예컨대, 상이한 노드 각각)에 의해 수신되는 단일 패킷을 브로드캐스트한다. 다른 구현예에서, 모바일 디바이스(500)는 각각의 노드에 패킷을 전송하고, 각각의 노드가 그 개별 패킷에 응답하게 할 수 있다. 차량은 특정된 안테나에서 청취할 수 있어서 두 디바이스가 어느 차량 안테나가 관여되고 있는지를 알 수 있거나, 또는 패킷은 메시지가 어느 안테나를 위한 것인지를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 제1 안테나가 수신된 패킷에 응답할 수 있고; 응답이 수신되면, 다른 패킷이 상이한 안테나로 전송될 수 있다. 그러나, 이러한 대안적인 절차는 더 많은 시간 및 전력이 필요하다.
도 5는 T1에서 전송되고 각각 시간들(T2, T3, T4)에 안테나들(552 내지 556)에서 수신되는 레인징 요청(510)을 도시한다. 따라서, 안테나들(예컨대, UWB 안테나들)은 실질적으로 동시에 청취하고 독립적으로 응답한다. 안테나들(552 내지 556)은 각각 시간들(T5, T6, T7)에서 전송되는 레인징 응답들(520)을 제공한다. 모바일 디바이스(500)는 각각 시간들(T8, T9, T10)에서 레인징 응답들을 수신한다. 선택적인 레인징 메시지(530)가 전송될 수 있고(T11에서 도시됨), 이는 각각 시간들(T12, T13, T14)에서 안테나들(552 내지 556)에 의해 수신된다. 정보(540)(예컨대, 위치, 거리, 또는 시간)는 레인징 메시지들의 세트 후에 전송될 수 있고 하나의 안테나에 의해서만 수신될 필요가 있을 수 있는데, 이는 정보를 제어 유닛에 중계할 수 있다. 도시된 예에서, 모바일 디바이스(500)에 의해 추적된 타임 스탬프들은 안테나들(552 내지 556) 중 적어도 하나로 전송되어, 차량은, 예컨대, 차량 내의 안테나들의 위치들에 기초하여 차량으로부터의 거리를 결정할 수 있다. 다른 예들에서, 모바일 디바이스(500)가 거리를 결정하고 거리를 차량에 전송할 수 있다. 거리 이외에 다른 위치 정보가, 예를 들어, 섹션 IV에 기술된 바와 같이, 모바일 디바이스가 어느 영역에 상주하는지가 결정될 수 있다.
일부 실시예들에서, 어느 레인징 응답이 어느 안테나로부터의 것인지를 결정하기 위해, 차량은, 예를 들어, 레인징 셋업 핸드셰이크 동안, 전송되어야 하는 응답 메시지들의 순서를 모바일 디바이스에 통지할 수 있다. 다른 실시예들에서, 레인징 응답들은 어느 안테나가 메시지를 전송했는지를 나타내는 식별자들을 포함할 수 있다. 이들 식별자는 레인징 셋업 핸드셰이크에서 협상될 수 있다.
레인징 메시지(530)의 사용은 향상된 정확도를 허용할 수 있다. 안테나들은 서로 동기화된 클록 상에 있을 수 있지만, 응답 시간들(예컨대, T2와 T5 사이의 지연)은 상이한 지연들을 가질 수 있는데, 예컨대 T5-T2 및 T6-T3은 상이할 수 있다. 레인징 메시지(530)는 안테나 노드들 각각에 대해 상이한 턴어라운드 시간들에 대한 복원력을 제공할 수 있다. 턴어라운드 시간들의 이러한 차이들은 1 미터 또는 2 미터의 레인징 오차를 초래할 수 있다. 레인징 메시지(530)를 추가함으로써, 실시예들은 상이한 턴어라운드 시간들로 인한 오차를 감소시킬 수 있다. 거리 방정식의 그러한 대체 공식은 잠재적으로 상이한 턴어라운드 시간들 동안 누적된 잔류 클록 드리프트 레이트들 및 클록 오프셋들의 효과들을 실질적으로 최소화하는 타임스탬프들의 함수를 제공할 수 있다.
메시지들(510 내지 530)은, 예를 들어, 그렇지 않으면 사용될 수 있는 것보다 더 적은 펄스들을 포함함으로써, 페이로드 내의 매우 적은 데이터를 포함할 수 있다. 더 적은 펄스들을 사용하는 것은 유리할 수 있다. 차량 및 모바일 디바이스(잠재적으로 주머니 내에 있음)의 환경은 측정을 어렵게 할 수 있다. 다른 예로서, 차량 안테나는 모바일 디바이스가 접근하고 있는 방향과 상이한 방향을 향할 수 있다. 따라서, 각각의 펄스에 대해 높은 하한(high lower)을 사용하는 것이 바람직하지만, 특정된 시간 윈도우(예컨대, 1 밀리초에 걸쳐 평균됨) 내에서 얼마나 많은 전력이 사용될 수 있는지에 대한 정부 규제들(뿐만 아니라 배터리 문제들)이 있다. 이들 메시지 내의 패킷 프레임들은 대략 150 내지 180 마이크로초 길이일 수 있다. 정보(540)를 포함하는 메시지 내의 패킷 프레임은 더 길 수 있는데, 예컨대 200 또는 250 마이크로초 길이일 수 있다.
III. 조합된 RF 및 LF
소비자 전자 디바이스에서 LF를 사용하는 하나의 문제점은 자기 코일들의 크기이다. 구체적으로, 정확한 측정, 즉 디바이스의 배향에 관계없이 충분한 자속이 측정되는 것을 보장하기 위한 3개의 직교 코일들의 사용. 전술된 바와 같이, RF-전용 레인징 시스템은 감쇠 문제를 겪을 수 있어서, 원하는 정확도(예를 들어, 10 cm 이내)를 억제할 수 있다.
RF 및 LF 안테나 둘 모두를 사용하는 것은 그러한 문제들을 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 단지 하나의 LF 안테나가 사용될 수 있는데, 이는 RF 안테나(들)가, 충분한 수의 안테나로부터의 충분히 강한 신호를 보장하기 위해, 측정치들을 보완할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 디바이스는 디바이스의 현재 배향으로 인해 하나의 LF 안테나로부터 충분히 강한 신호를 측정할 수 없으므로, 그 LF 안테나는 임의의 사용가능한 위치 정보를 제공하지 않을 수 있다. 그러나, (현재 사용 불가능한 LF 안테나 근처에 있을 수 있는) 하나 이상의 RF 안테나들은 충분히 강한 신호를 제공할 수 있어서, 그러한 RF 안테나들로부터 거리 측정이 이루어질 수 있고, 이에 의해 디바이스의 현재 배향에 의해 야기된 결함을 보완할 수 있다. 다른 구현예는 기존의 키 포브들에서 전형적으로 사용되는 것보다 더 작은 적어도 하나의 자기 코일을 사용할 수 있다(예를 들어, 디바이스의 디스플레이 스크린의 주된 평면에 있지 않은 권선을 갖는 코일에 대한 더 작은 직경).
추가적으로, RF 및 LF 둘 모두를 사용하는 것은 디바이스가 RF 안테나들만을 사용하는 실시예에 비해 RF 안테나들의 수를 감소시킬 수 있다. LF 안테나들(레거시 컴플라이언스(legacy compliance)를 위해 유지될 수 있음)의 보완은 RF 시스템의 비용을 감소시킬 수 있다.
A. 하이브리드 시스템
도 6은 본 발명의 실시예들에 따른, 패시브 엔트리/패시브 스타트 자동차 시스템을 위한 하이브리드 LF 자기 및 RF 레인징 시스템에 대한 제안된 고레벨 시스템 설계를 도시한다. 하이브리드 시스템은 차량(620) 내의 기존의 LF 안테나들(601 내지 604)을 재사용할 수 있으며, 이때 직교 자기장을 제공하기 위해 하나 이상의 LF 안테나들을 추가할 가능성이 있다. 도시된 바와 같이, 시스템은 차량(620) 내의 다양한 위치들에서의 RF 안테나들(651 내지 653)(및 잠재적으로 레인징 칩들)의 통합을 포함한다. 모바일 디바이스(610)는 예를 들어, 도 7에 기술된 바와 같이, RF 레인징 칩 및 RF 안테나를 통합할 수 있다.
따라서, RF-전용 레인징 시스템으로 발생할 수 있는 가능한 결함들을 완화시키기 위해, 하이브리드 LF + RF 레인징 시스템이 사용될 수 있다. 하이브리드 시스템은 기존의 LF 솔루션의 모든 성능 이득들을 제공할 수 있지만, 모바일 디바이스에 대해 별개의 이점들을 가질 수 있다. 하이브리드 솔루션은 RF 레인징 칩 및 안테나(들)를 모바일 디바이스 내로 통합할 수 있다. LF 칩 및 안테나는, 예를 들어, 사용자가 10 미터 떨어져 있는 것과 대조적으로, 자동차에 비교적 근접하거나 내부에 있을 때에만(차량의 중심으로부터 1 내지 2 m) 작동하도록 설계되는 경우, 실질적으로 더 작을 수 있다.
일부 실시예들에서, 모바일 디바이스(610)는 모바일 디바이스(610) 내의 하나 이상의 자기 코일들을 재사용하거나 통합할 수 있다. 코일들의 재사용은 유도 충전을 위한 또는 근거리 통신(NFC)을 위한 코일들을 재사용함으로써 수행될 수 있다. 대안적으로, 모바일 디바이스가 유도 충전(또는 NFC)을 지원하지 않거나 또는 필드 측정 직교성을 제공하기 위해 더 많은 코일들이 요구되는 경우, 추가의 코일들이 추가될 수 있다. 소비자 모바일 디바이스들은 공간이 제약되므로, 이는 와이어 게이지, 루프 직경, 및 코일들의 권선 수를 제한할 수 있다.
따라서, 하이브리드 시스템의 추가적인 이득은 모바일 디바이스 내의 유도(무선) 충전 서브시스템의 컴포넌트들의 재사용에 의해 얻어질 수 있다. 이들 서브시스템은 하나 이상의 유도 코일들(예를 들어, LF 안테나), 수신된 자기장으로부터 배터리를 충전하기 위한 칩을 포함할 수 있고, 전형적으로 기존의 자동차 LF 시스템들과 유사한, 수백 ㎑ 주파수 범위에서 동작할 수 있다. 예를 들어, 유도 충전 코일은 레인징 동작이 수행될 때 안테나(210)와 유사한 방식으로 기능할 수 있다.
하지만 기존의 무선 충전 코일들의 재사용은 문제를 야기할 수 있다. 모바일 디바이스 내의 LF 안테나들의 수 및 배향은 키 포브(200)와 같은 오늘날의 키 포브들에서 발견되는 바람직한 3-D 안테나 구성보다 작을 수 있다. 이는 다양한 방식으로 극복될 수 있다. 예를 들어, 추가의 코일들이 완전한 3-D 기능을 제공하기 위해 모바일 디바이스에 추가될 수 있거나, 또는 자동차의 기존 LF 안테나들은 3개의 직교 방향들로 자기장을 생성하기 위해 추가의 안테나들로 증강될 수 있다. 그러한 구현예들은 모바일 디바이스가 모바일 디바이스의 배향에 상관없이 강한 신호를 측정할 수 있음을 보장할 수 있다.
B. 하이브리드 패시브 엔트리 시스템
도 7은 본 발명의 실시예들에 따른, 측정치들 및 보조 데이터의 수집, 프로세싱, 및 전달을 위한 컴포넌트들을 갖는 모바일 디바이스를 도시한다. 다수의 안테나들에 대응할 수 있는 LF 안테나(705) 상의 신호들은 LF 칩(710)에 의해 측정되어 신호 값들(예컨대, RSSI들)을 제공할 수 있다. 다수의 안테나들에 대응할 수 있는 RF 안테나(715) 상의 신호들은 RF 칩(720)에 의해 측정되어 신호 값들(예컨대, 비행 시간, RSSI 들, 및/또는 각도 정보)을 제공할 수 있다. (예컨대, 프로그램가능 프로세서 내의) 측정 회로부(740)는 거리 또는 다른 거리 정보를 결정할 수 있다. 측정 회로부(740)(또는 다른 회로부)는, 본 명세서에 기술되는 바와 같이, 키들을 저장 및 관리하기 위한, 예를 들어, 암호화 및 인증 키들을 획득 및 제공하기 위한 보안 요소(745)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, RF 신호에 대한 RSSI 정보는 비행 시간 거리를 가중하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 낮은 강도를 갖는 신호로부터 결정된 거리는 더 낮은 가중치를 제공받을 수 있다. 각도 정보는 2개의 차량 안테나들 사이의 간격을 사용하여 그리고 자세(배향) 측정치를 사용하여 결정될 수 있다. 안테나들 각각에 대한 방향이 결정될 수 있으며, 이는 위치를 제약하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스가 거리 측정치들 및 신호 강도(또는 위상)에 기초하여 특정 안테나의 시야 내에 있는 경우, 모바일 디바이스의 위치는 제약될 수 있다.
도 7에서, 하나 이상의 차량 RF 및 LF 자기 안테나들로부터의 LF RSSI들 및 RF 거리 정보(예컨대, 비행 시간 정보)가 모바일 디바이스 상에서 측정될 수 있다. 이어서, 측정치들은, 예를 들어, 모바일 디바이스의 애플리케이션 프로세서 내에 상주할 수 있는 측정 회로부(740)에 의해, 그들의 무결성을 체크하고 이상치들을 제거하기 위해 필터링 또는 프로세싱될 수 있다. 자이로미터, 가속도계, 및 대략적 위치 데이터(예컨대, GPS)와 같은 임의의 요구되는 보조 데이터와 함께 이러한 측정치들은 수집되고, 이어서 정밀한 모바일 디바이스 위치 결정을 위해 자동차로 다시 전달될 수 있다. 예로서, 센서들(750)은 자이로미터 및/또는 가속도계를 포함할 수 있다. 예로서, 대략적 위치 회로부(760)는 GPS 회로부 WiFi 회로부, 또는 셀룰러 회로부를 포함할 수 있다. 수집된 측정치들 및 보조 데이터의 전달은 WiFi, BT, UWB, 또는 심지어 LF 시스템을 비롯한 임의의 적합한 무선 통신 시스템(예컨대, 회로부(730) 및 RF 안테나(725))을 통해 이루어질 수 있다. 이러한 보조 데이터는 모바일 디바이스의 하나 이상의 물리적 특성들 중 하나 이상의 다른 값들을 제공할 수 있다.
하나의 자기 코일만이 사용되는 경우, 코일의 직경은 클 수 있는데, 예를 들어, 디바이스의 적어도 ¼, ½, 또는 거의 최장 길이, 예컨대 약 2 내지 5 cm일 수 있다. 큰 직경(및 잠재적으로 더 많은 권선들, 예컨대 4 내지 9)은 차량 자기 안테나들로부터의 코일들을 통해 자속을 측정하기 위한 감도를 증가시킬 수 있다. 자이로미터(예컨대, 센서들(750) 중 하나)는 측정된 배향에 대한 신호 강도를 교정하기 위해 자기 코일의 측정치와 함께 사용될 수 있다. 하나의 디바이스 자기 안테나만이 사용되는 경우, 신호 강도는 디바이스의 배향에 의존할 것이다. 차량 안테나가 (예를 들어, 차량 내의 안테나들 중에서 고유한 식별자를 사용하여) 식별되는 경우, (자이로미터에 의해 측정되는 바와 같은) 디바이스의 배향은 신호 강도에 대해 거리가 어떻게 달라지는지에 대한 특정한 기능적 형태와 상관될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 하나의 배향(예를 들어, 3개의 각도들의 세트: 요, 피치, 및 롤)은 차량 안테나로부터의 다양한 거리의 동심원들의 하나의 세트를 제공할 것이고, 각각의 원은 상이한 신호 강도에 대응한다. 반면에, 제2 배향은 동일한 동심원들을 가질 수 있지만 상이한 신호 강도들에 대응할 수 있는데, 이는 상이한 배향이 안테나로부터의 동일한 거리에서의 상이한 신호 강도들을 야기할 것이기 때문이다.
신호 강도 및 배향의 주어진 측정치 쌍(데이터 포인트)에 대한 거리를 교정하기 위해, 상이한 배향들을 사용하여 측정이 이루어질 수 있다. 신호 강도 및 배향의 모든 가능한 조합이 필요하지는 않은데, 이는 측정된 교정 데이터 포인트에 대한 보간 또는 기능적 피팅(functional fit)이 교정 데이터 포인트들에 의해 커버되지 않는 갭들을 채우는 데 사용될 수 있기 때문이다. 따라서, 배향은 모바일 디바이스의 센서를 사용하여 측정될 수 있고, 배향은 디바이스 자기 안테나와 차량 자기 안테나 사이의 거리의 대응성을 결정하는 데 사용된다.
일부 실시예들에서, LF 코일들은 주로 차량에 매우 근접하게(예컨대, 1 m 이내 또는 차량 내부에서) 사용될 수 있으며, 따라서 더 작은 자기 코일들(예를 들어, 0.5 cm 이하)은 이러한 범위 내에 있을 때 차량 LF 안테나로부터 충분히 강한 신호를 측정할 수 있다. 차량으로부터 더 멀리 떨어져 있을 때, RF 레인징 시스템이 사용될 수 있다. RF 신호들은 자기장보다 더 느리게 감쇠하고, 디바이스가 차량으로부터 더 멀리 떨어져 있을 때는 10-cm 정밀도가 필요하지 않다.
RF 시스템 또는 LF 시스템을 사용할지 여부의 결정은 거리에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, RF 시스템은 LF 시스템 이전에 감지할 수 있을 정도의 신호를 수신하기 시작할 수 있다. 이러한 방식으로, 위치 회로부(하나의 모바일 디바이스 또는 차량 내)는 LF 시스템에 의해 측정되는 무시할 수 있는 신호 강도로 선택적으로 무시함으로써(또는 낮은 가중치를 할당함), RF 시스템을 사용하여 상대 위치를 결정할 수 있다. 이어서, RF 신호들이 더 가까운 거리를 나타내고/나타내거나 LF 신호들이 감지할 수 있을 정도가 될 때, LF 신호들은 더 높은 가중치를 할당받고 사용되기 시작할 수 있다. 이어서, 일부 지점에서(예컨대, 임계 거리 내의 위치를 나타내는 RF 및/또는 LF 신호들에 기초함), RF 신호는 무시될 수 있거나, 또는 RF 신호들에 할당된 가중치는 디바이스가 계속해서 차량에 접근함에 따라 감소하기 시작할 수 있다. 예를 들어, 디바이스가 차량 내에 있으면, LF 시스템은 적어도 일부 실시예들에서 독점적으로 사용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 2개의 코일들이 사용될 수 있으며, 여기서 2개의 코일들은 2개의 코일들의 축들에서 적어도 45° 차이이거나 직교이다. 하나의 코일의 직경은 다른 코일보다 훨씬 클 수 있다. 더 작은 코일은 더 많은 권선들 및/또는 더 두꺼운 와이어를 가질 수 있다. 인덕턴스의 예들은 60 내지 80 μH이다.
C. 이중 용도
전술된 바와 같이, 소비자 디바이스(예컨대, 모바일 폰 또는 시계) 내의 코일은 다수의 목적들을 위해 사용될 수 있으며, 그 중 하나는 차량 안테나로부터 방출된 자기 신호들을 측정하기 위한 것이다. 그러한 코일은 또한 디바이스를 충전하기 위해, NFC를 통해 데이터를 통신하기 위해, 또는 다른 목적을 위해 사용될 수 있다. 그러한 재사용은 자기 안테나를 사용하는 실시예들 중 임의의 것으로 구현될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 모바일 디바이스는 하나 이상의 자기 안테나들(예컨대, 도 7의 705), 및 하나 이상의 자기 안테나들과 결합되고 외부 안테나로부터의 신호의 신호 강도를 제공하도록 구성된 강도 측정 회로부(예컨대, 도 7의 710)를 포함할 수 있다. 모바일 디바이스는 또한, 하나 이상의 자기 안테나들과 결합되고 하나 이상의 자기 안테나들과 상호작용하는 자기장을 통해 충전되도록 구성된 배터리를 가질 수 있다. 외부 안테나로부터의 신호의 신호 강도는 모바일 디바이스의 위치를 결정하는 데 사용될 수 있다.
다른 예로서, 모바일 디바이스는 또한, 하나 이상의 자기 안테나들과 결합되고 외부 디바이스와 데이터를 통신하도록 구성된 데이터 통신 회로부(예를 들어, NFC용)를 가질 수 있다. 외부 안테나로부터의 신호의 신호 강도는 모바일 디바이스의 위치를 결정하는 데 사용될 수 있다.
D. 하이브리드 시스템을 사용한 방법
도 8은 본 발명의 실시예들에 따른, 모바일 디바이스를 수반하는 차량에 의한 동작을 가능하게 하는 방법(800)의 흐름도이다. 방법(800)은 신호 값들을 측정하는 모바일 디바이스에 의해, 또는 모바일 디바이스, 예컨대 전화 또는 시계로부터 신호 값들을 수신하는 차량에 의해 수행될 수 있다. 추가적으로, 일부 실시예들은, 예를 들어, 본 명세서에 기술된 바와 같이, 암호화 또는 인증뿐만 아니라, 모바일 디바이스/자동차 발견을 제공할 수 있다.
블록(810)에서, 모바일 디바이스의 하나 이상의 디바이스 RF 안테나들을 사용하여 측정된 신호 값들의 제1 세트가 수신된다. 신호 값들의 제1 세트는 차량의 하나 이상의 차량 RF 안테나들로부터의 신호들의 하나 이상의 제1 신호 특성들(예컨대, 신호 강도 또는 비행 시간 값, 예컨대 왕복 시간(RTT))을 제공할 수 있다. 신호의 하나 이상의 제1 신호 특성들은 신호를 수신한 디바이스 RF 안테나와 신호를 방출한 차량 RF 안테나 사이의 거리에 대해 변화할 수 있다.
차량 안테나로부터의 신호들은 특정 안테나를 식별하는 식별자를 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 측정된 신호 값들은 정확한 안테나와 연관될 수 있다. 신호 값들의 제1 세트는 모바일 디바이스와 차량 사이에서 식별 및/또는 인증이 발생한 후에 측정될 수 있다. 이러한 RF 측정은 차량으로부터 비교적 긴 거리, 예를 들어 차량으로부터 15 m, 10 m, 또는 5 m에서 발생할 수 있다. 다양한 실시예들에서, 하나 이상의 RF 안테나들은 315 ㎒ 내지 956 ㎒, 2402 ㎒ 내지 2480 ㎒(블루투스의 경우), 및/또는 3.1 ㎓ 내지 10.6 ㎓(UWB의 경우)의 범위 내의 주파수에서 동작한다.
블록(820)에서, 모바일 디바이스의 하나 이상의 디바이스 자기 안테나들을 사용하여 측정된 신호 값들의 제2 세트가 수신된다. 자기 안테나들은 저주파수 범위(예컨대, 수백 ㎑, 예컨대 100 ㎑ 내지 900 ㎑의 범위)에서 동작할 수 있다. 신호 값들의 제2 세트는 차량의 하나 이상의 차량 자기 안테나들로부터의 신호들의 하나 이상의 제2 신호 특성들을 제공할 수 있다. 신호의 하나 이상의 제2 신호 특성들(예컨대, 신호 강도)은 신호를 수신한 디바이스 자기 안테나와 신호를 방출한 차량 자기 안테나 사이의 거리에 대해 변화할 수 있다. 일부 실시예들에서, 자기 레인징의 시작은 RF 측정들에 의해 트리거될 수 있다.
신호 값들의 세트는 하나의 신호 값 또는 다수의 신호 값들을 포함할 수 있다. 신호 값들의 세트는 송신 안테나로부터 전송되고 다수의 안테나들에 의해 수신되는 하나의 신호로부터 발생하는 다수의 신호 값들을 포함할 수 있다. 다른 예에서, 신호 값들의 세트는 송신 안테나로부터 전송되고 하나 이상의 안테나들에 의해 수신되는 다수의 신호들로부터 발생하는 다수의 신호 값들을 포함할 수 있다.
블록(830)에서, 모바일 디바이스의 위치는 신호 값들의 제1 세트 및 신호 값들의 제2 세트를 사용하여 결정된다. 신호 값들 각각은 대응하는 차량 안테나로부터의 특정 거리에 대응할 수 있다. 거리들에 기초하여, 삼각측량은 차량 안테나들 각각으로부터의 규정된 거리들을 갖는 위치 지점을 결정하는 데 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 신호 값들의 제1 세트 및 신호 값들의 제2 세트는 둘 모두 동일한 시간에 동일한 위치를 결정하는 데 사용된다. 다른 실시예들에서, 신호 값들의 제1 세트는 제1 시간에 제1 위치를 측정하는 데 사용될 수 있고, 신호 값들의 제2 세트는 제2 시간에 제2 위치를 측정하는 데 사용될 수 있으며, 이에 의해 신호 값들의 제1 세트 및 신호 값들의 제2 세트를 사용한 위치(즉, 하나 이상의 위치들)의 결정을 만족시킨다.
다양한 실시예들에서, 칼만 필터, 파티클 필터, 가우시안 혼합 필터 또는 최소 제곱 기법이 위치를 결정하는 데 사용될 수 있다. 최소 제곱 기법은 안테나들 모두에 대한 측정된 거리를 가장 잘 만족시키는 위치를 식별하기 위해 신호를 삼각측량하도록 기능할 수 있다. 상이한 안테나들에 대한 측정치들은 최소 제곱 기법에서 상이하게 가중될 수 있다. 제곱 외에, 예를 들어, 측정된 거리와 선택된 좌표 및 안테나의 거리의 차이의 절대값 이외의 다른 오차 메트릭들이 사용될 수 있다. 선택된 거리(및 그의 연관된 거리들)와 측정된 거리 사이의 오차의 비용 함수를 최소화하는 연립방정식을 풀기 위한 다양한 기법들이 있을 수 있다. 예를 들어, 반복 최적화 기법들이 사용될 수 있다. 측정치들에서의 오차는 신호들에서의 노이즈에 의해 야기될 수 있어서, 모든 안테나들까지의 측정된 거리를 정확히 제공하는 단일 위치가 없다.
일부 실시예들에서, 칼만 필터는 현재 위치를 더 잘 알려주기 위해 위치 정보 이력을 사용할 수 있다. 칼만 필터는 위치들의 메모리 이력을 제공하기 위해 최적의 프레임워크를 제공할 수 있다. 칼만 필터는 전형적인 물리적 모션에 기초할 수 있다. 칼만 필터에 대한 상이한 모델들은 상이한 물리적 모션에 사용될 수 있는데, 예컨대 사용자가 차량을 향해 걷고 있을 때에 대해 하나의 칼만 필터, 및 사용자가 차량 내에 있는 다른 칼만 필터가 사용될 수 있다.
위치의 결정은 모바일 디바이스 또는 차량에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 거리 정보를 차량에 전송할 수 있으며, 차량은 위치를 결정할 수 있다. 일부 구현예들에서, 거리 정보는 제1 펄스 세트의 송신 시간(들) 및 제2 펄스 세트의 수신 시간(들)에 대응할 수 있다. 거리 정보는, 예컨대 도 5에 도시된 바와 같이, 레인징 요청 메시지 내의 제1 펄스 세트 및 하나 이상의 레인징 응답 메시지들 내의 제2 펄스 세트에 대응하는 타임스탬프들을 포함할 수 있다. 타임스탬프들은, 예컨대, 본 명세서에 기술된 바와 같이, 차량으로부터 모바일 디바이스의 거리를 결정하기 위해 차량의 제어 유닛에 의해 사용되도록 구성가능할 수 있다.
다른 실시예들에서, 모바일 디바이스는 거리를 결정할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 제1 펄스 세트의 송신 시간(들) 및 제2 펄스 세트의 수신 시간(들)뿐만 아니라, 차량 내의 안테나들의 위치들을 사용하여 거리를 결정할 수 있다. 따라서, 거리 정보는 거리를 포함할 수 있다.
블록(840)에서, 위치는 차량의 제어 유닛에 제공(예컨대, 송신)된다. 위치는 (예를 들어, 차량에 의해 결정될 때) 내부적으로 제공되거나 (예를 들어, 모바일 디바이스가 위치를 결정할 때) 모바일 디바이스로부터 송신될 수 있다. 이러한 방식으로, 제어 유닛은 차량의 규정된 동작을 수행하도록 인에이블될 수 있다. 일례로서, 위치는 차량 제어 유닛(예컨대, 도 1의 유닛(130))의 하나의 모듈로부터 다른 모듈로, 예를 들어, 문들을 열거나 시동 버튼을 인에이블하기 위해, 제공될 수 있다. 다른 예로서, 위치는 예컨대, RF 수신기(예컨대, 도 1의 RF 수신기(120))를 통해 모바일 디바이스로부터 제어 유닛으로 제공될 수 있다.
측정된 위치가 자동차 내부 또는 외부에 있는지 여부의 결정은 차량의 경계에 대한 지식에 기초하여 이루어질 수 있다. 디바이스가 차량 내에 있는지 여부는 시동 버튼이 인에이블되는지 여부를 결정하는 데 사용될 수 있다. 다른 예에서, 디바이스가 차량 내에 있는 경우 문 또는 해치백이 닫히는 것이 방지될 수 있다. 차량의 경계와 차량 안테나들 사이의 관계는, 예를 들어 제어 유닛 내에 프로그래밍된 차량의 설계에 기초하여 제어 유닛에 의해 알려질 수 있다.
따라서, 모바일 디바이스는 RF 신호들 및 LF 신호들의 신호 값들을 측정하는 데 사용되는 회로부를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 모바일 디바이스는 하나 이상의 RF 안테나들(예컨대, 도 7의 715) 및 하나 이상의 RF 안테나들과 결합된 RF 레인징 회로(예컨대, 도 7의 720)를 포함할 수 있다. RF 레인징 회로는 하나 이상의 RF 수신 안테나들로부터의 신호들을 분석하고 하나 이상의 RF 소스 안테나들에 대한 모바일 디바이스의 거리 또는 배향에 관련된 하나 이상의 제1 신호 값들을 제공하도록 구성될 수 있다. 모바일 디바이스는 또한 하나 이상의 자기 안테나들(예컨대, 도 7의 LF 안테나(705)) 및 하나 이상의 자기 안테나들과 결합된 자기 측정 회로(예컨대, 도 6의 710)를 포함할 수 있다. 자기 측정 회로는 하나 이상의 자기 안테나들로부터의 신호들을 분석하고 하나 이상의 자기 소스 안테나들에 대한 모바일 디바이스의 거리에 관련된 하나 이상의 제2 신호 값들을 제공하도록 구성될 수 있다.
모바일 디바이스는 또한 하나 이상의 제1 신호 값들 및 하나 이상의 제2 신호 값들을 모바일 디바이스의 위치를 결정하기 위한 위치 회로부에 제공하도록 구성되는 측정 회로부(예컨대, 도 7의 740)를 포함할 수 있다. 수집 회로부는 하나 이상의 제1 신호 값들 및 하나 이상의 제2 신호 값들 중에서 임의의 이상치들을 식별하고, 이상치들을 위치 회로부에 제공하는 것을 배제하도록 추가로 구성될 수 있다. 위치 회로부는 차량과 같은, 모바일 디바이스 외부의 디바이스 내에 위치될 수 있다. 그러한 구현예에서, RF 안테나(725)는 신호 값들을 전송하는 데 사용될 수 있다.
E. 변형된 차량
전술된 바와 같이, 차량의 기존 LF 안테나들은 3개의 직교 방향들로 자기장을 발생시키기 위해 추가의 안테나들로 증강될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 차량은 3개의 직교 자기 안테나들의 복수의 세트들을 포함한다. 직교 자기 안테나들의 각각의 세트는 모바일 디바이스의 위치를 결정하기 위한 대응하는 자기 안테나를 갖는 모바일 디바이스에 의해 검출되도록 동작가능한 자기 신호를 방출할 수 있다.
IV. 기계 학습
RF 레인징 기술들(예를 들어, 초광대역(UWB))은 10-cm 레인징 정확도를 제공하고, 더 작은 안테나들을 가질 수 있고, 중간자 공격에 대해 더 복원력이 있다. 그러나, 이들은 자동차 차체, 인근 물체들, 및 인체로 인한 신호 감쇠, 지연, 및 다중 경로에 취약할 수 있다. 이러한 효과들은 위치 추정치들에서의 부정확도를 야기하여, RF-기반 시스템의 전반적인 성능 및 실용성을 저하시킬 수 있다. 또한, 모바일 디바이스는 더 작거나 더 적은 코일들(자기 안테나들)을 가질 수 있으며, 이는 LF 시스템을 통해 더 약한, 더 적은, 그리고/또는 덜 정확한 측정치들을 야기할 수 있다. 실시예들은 그러한 문제들을 극복하기 위해 기계 학습 모델을 사용할 수 있다.
A. 영역-기반 위치 결정
키 포브의 2-D 또는 3-D 좌표를 계산하는 대신에, 위치들을 개별 관심 위치들(예를 들어, 자동차 내부 및 자동차 외부)로 그룹화하는 것만으로도 충분할 수 있다. 키 포브 위치에 기초하여 이진 또는 다중-클래스 결정이 이루어질 수 있다. 이러한 방식으로 문제를 제기하는 것은 포지셔닝 알고리즘의 요건들을 완화시킬 수 있고, 결정을 내리기 위해 기계 학습 모델을 사용할 기회들을 가능하게 하며, 이는 통계적 가설 테스트를 사용하는 것을 포함할 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 영역-기반 패시브 엔트리/패시브 스타트 자동차 시스템을 도시한다. 도 9는 잠재적인 키 포브 위치들의 서브세트를 개별 관심 영역들로 그룹화하는 예를 도시한다. 예를 들어, 사용자가 잠긴 자동차 외부에 있고 운전자-측 문을 터치할 때, 포지셔닝 로직은 단순히, 자동차를 잠금해제하기 위해 키 포브가 영역 1에 있다는 신뢰성있는 결정만 하면 된다. 대안적으로, 사용자가 자동차 외부의 임의의 영역, 즉 영역들 1, 2, 또는 3 내에 있는 경우, 잠금해제하라는 결정이 이루어질 수 있다. 패시브 엔트리/패시브 스타트 시스템이 포지셔닝 알고리즘으로부터 정확한 결정을 수신하는 한, 시스템은 신뢰성있게 작동할 것이다.
다양한 실시예들이 도 9에 도시된 바와 같이 더 많거나 더 적은 영역들을 가질 수 있다. 예를 들어, 단지 2개의 영역이 있을 수 있다: 차량의 내부 및 외부. 더 많은 영역들을 갖는 예들로서, 제5 영역은 도시된 4개의 비전 밖의 위치에 대응할 수 있다. 이러한 제5 영역은, 모바일 디바이스가 차량으로부터 멀리 떨어져 있는 것에 대응할 것이다. 모바일 디바이스를 갖는 사용자의, 차량에 접근하려는 의도는, 특정 거리가 측정될 때 유사하게 행해질 수 있는 바와 같이, 제5 영역으로부터 더 가까운 외부 영역들 중 하나로의 변화를 통해 추론될 수 있다.
도시된 4개의 영역들은 도시된 것과 상이한 형상들일 수 있으며, 예컨대, 영역 2는 차량의 전체 측면을 포함하도록 더 길 수 있다. 또한, 각각의 영역은 하위영역들로 분할될 수 있다. 예를 들어, 영역 4는 4개 또는 5개의 상이한 운전자 및 승객 좌석들과 같은, 차량 내부의 상이한 부분들에 대응하는 하위영역들을 가질 수 있다. 트렁크 또는 대시보드가 또한 영역일 수 있다. 일 실시예에서, 기계 학습 모델이 상위 레벨 영역(예컨대, 내부 또는 외부이든)일 때를 결정하는 데 사용될 수 있을 때 별개의 모델은 디바이스가 어느 하위영역 내에 있는지를 결정하는 데 사용될 수 있다.
이러한 문제에 대한 기계 학습(예를 들어, 클러스터링, 분류, 또는 심층 학습(deep learning)) 접근법은 자동차 및 키 포브 레인징에 대한 송수신기들이 LF-기반이 아닌 RF-기반일 때 특히 가치 있다. RF 신호들은 자동차 차체, 인근 물체들(다른 자동차들, 지면, 건물 구조체들), 및 인체에 의해 쉽게 감쇠, 지연, 반사, 및 회절된다. LF 신호들은 전형적으로 동일한 손상들을 겪지 않거나, 또는 손상들은 실질적으로 더 작다는 것에 유의한다. 신호 감쇠, 지연들 및 다중 경로는 범위 측정들에서의 바이어스 및 노이즈를 야기하는 확률적 효과이다. 이들 효과를 보상하려고 시도하는 물리학-기반 기법들(예컨대, 칼만 또는 파티클 필터)은 신뢰성있게 구현하기 매우 어렵거나 수렴 시간이 길다.
B. 훈련
도 10은 본 발명의 실시예들에 따른, 제안된 기계 학습 훈련 프로세싱 다이어그램을 도시한다. 기계 학습 시스템의 훈련 모듈(1010)은 거리 측정치들 및 실제 데이터(truth data)를 포함할 수 있는 데이터(1005)를 수신할 수 있다. 예를 들어, 차량 상의 하나 이상의 송수신기들로부터의 거리 측정치들에 대응하는 입력 신호 값들이 수신될 수 있다. 예로서, 거리 측정치들은 RF, LF, 또는 둘 모두일 수 있다. 실제 데이터는 모바일 디바이스가 영역 내에서 이동될 때 사람 - 잠재적으로 걷거나 서 있는 자세와 같은 상이한 구성들에 있는 사람 - 에 의해 이루어진 결정에 대응할 수 있다. 일부 실시예들에서, 그러한 측정들은 사용자의 특정 주의를 위해 교정하도록 최종 사용자에 의해 수행될 수 있다. 다른 실시예들에서, 측정들은 모바일 디바이스의 제조자에 의해, 예를 들어, 하나 이상의 유형의 차량들에 대해 행해질 수 있다. 특정 차량들은 유사한 안테나 구성들을 공유할 수 있다.
또한, 보조 데이터가 기계 학습을 돕기 위해 사용될 수 있다. 보조 데이터의 예들은 대략적 위치(1030)(예컨대, GPS 위치) 및 센서 데이터(1020)(예컨대, 가속도계, 자이로미터 등)를 포함한다. 이 데이터는 거리 측정 데이터(1005)와 함께 모델(1130)을 제공하고 훈련하는 데 사용될 수 있다. 보조 데이터를 수반하는 예는 차량이 주택 차고(예컨대, 단일-자동차 차고) 내에 있을 때이며, 이는 차량 주위에 금속 물체가 거의 또는 전혀 없는 다중 경로 환경에 대응할 수 있다. 그러한 환경은, 관심 차량의 옆 및 앞 또는 뒤에 다른 차량들이 있는 주차 차고 내의 다중 경로 환경과 실질적으로 상이할 것이다. GPS는 차량이 어떤 환경 내에 있는지를 식별하는 것을 도울 수 있고, 식별된 환경은 모델에 대한 입력으로서 또는 어떤 모델을 사용할지의 선택으로서 사용될 수 있다. 각각의 자동차 유형에 대해 또는 자동차들의 그룹에 대해 모델들이 생성될 수 있다.
도 10에는, 모델의 훈련이 도시되어 있다. 거리 측정(예를 들어, RF 또는 LF)은 키 포브, 소비자 디바이스, 또는 하나 이상의 자동차 안테나들로부터의 테스트 플랫폼을 사용하여 행해질 수 있다. 임의의 요구되는 보조 데이터(예를 들어, 자이로미터, 가속도계, 및/또는 대략적 위치 데이터)와 함께 이들 측정치들은 하나 이상의 모델들을 생성하기 위한 기계 학습 훈련을 위해 사용될 수 있다. 추가의 잠재적인 기계 학습 특징들은 (1) 각각의 자동차 송수신기와 키 포브 사이의 채널 임펄스 응답, 및 (2) 예컨대, 다중 경로 시나리오들의 경우, 제2 경로에 대한 제1 경로의 수신된 전력의 비들을 포함할 수 있다.
자동차의 내부 및 외부의 그리고 사용자의 인체 상의 또는 그 근처의 다양한 장소들에서의 많은 가능한 키 포브 위치들에 걸친 측정치들이 충분한 성능을 위해 요구될 수 있다. 각각의 자동차에 대해 모델들이 생성될 수 있거나, 또는 단일 모델이 다수의 자동차들에 사용될 수 있다. 훈련 샘플들의 수는 클 수 있고, 차량 쪽으로 걷는 사용자의 다양한 경로들을 포함할 수 있으며, 이때 모바일 디바이스는 상이한 구성들로 유지되거나 휴대된다.
기계 학습 모델들의 예들은: 결정 트리(그래디언트 부스팅 및 랜덤 포레스트를 포함함), 지원 벡터 기계, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 및 신경망을 포함한다. 단일 기계 학습 모델은 디바이스를 3개 이상의 영역들(예컨대, 도 9에 도시된 4개의 영역들) 중 하나로 분류하는 데 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 이진 결정은 그 영역 내의 디바이스들이 그렇지 않은지에 관해, 각각의 영역에 대해 이루어질 수 있다. 신뢰도 점수(확률)는 긍정적인 결정(예를 들어, 서포트 벡터 기계들에 대한 초평면까지의 거리 또는 로지스틱 회귀에 대한 임계 값으로부터의 거리)을 갖는 각각의 영역에 대해 결정될 수 있다. 가장 높은 신뢰도 점수를 갖는 영역이 적절한 영역으로서 선택될 수 있다.
C. 기계 학습 패시브 엔트리 시스템
도 11은 본 발명의 실시예들에 따른, 모바일 디바이스가 차량에 대해 어느 영역에 위치되어 있는지를 식별하기 위한 기계 학습 모델의 구현예를 도시한다. 결정은 안테나(들)(1105) 및 대응하는 측정 회로부(1110)를 사용하여 획득된 바와 같은, 측정된 거리 정보(1115)(예컨대, RF 및/또는 LF 신호 값들)에 기초할 수 있다. 선택적인 보조 데이터는, 예를 들어, 모바일 디바이스의 하나 이상의 센서들(1150)(예컨대, 가속도계 또는 자이로미터) 및 대략적 위치 회로부(1160)(예컨대, GPS)에 의해 획득될 수 있다. 기계 학습 모델(1130)은 모바일 디바이스 또는 차량에 의해 구현될 수 있는 기계 학습 모듈(1140)에 제공될 수 있다. 예를 들어, 측정된 거리들(신호 값들에 의해 표현된 바와 같음) 및 선택적인 보조 데이터는, 차량에 의해 결정이 이루어지도록, 모바일 디바이스로부터 차량으로 전달될 수 있다. 이 경우에, 모델은 차량으로 전달되거나 차량 상에 상주할 수 있다.
거리 정보(1115)(예컨대, 타임 스탬프들, 신호 강도들, 또는 실제 거리)는 하나 이상의 차량 안테나들로부터 수신된 신호들을 사용하여 모바일 디바이스 상에서 측정될 수 있다. 임의의 요구되는 보조 데이터(예컨대 자이로미터, 가속도계, 및 대략적 위치 데이터)와 함께 이러한 측정치들은, 영역 결정(1145)을 하기 위해 기계 학습 모델(1130)과 함께 사용된다. 모델(1130)에 대한 추가의 입력 특징들은 채널 임펄스 응답, 및 제1 경로에 대한 수신된 전력의, 제2 경로에 대한 비일 수 있다.
채널 임펄스 응답은 단일 안테나로부터 수신되는 다수의 신호들에 관련되며, 이때 각각의 신호는 신호의 상이한 경로에 대응한다. 예를 들어, 신호는 안테나들 사이에서 직접 이동할 수 있지만, 신호는 또한 다양한 표면들로부터 반사될 수 있다. 채널 임펄스 응답은 주어진 시간 간격에 걸쳐 측정된 신호 내의 피크들의 세트로서 정의될 수 있다. 제1 경로에 대한 수신된 전력의, 제2 경로에 대한 비는 하나의 반사(제2 피크)를 갖는 신호에서의 직접 신호(제1 피크)의 상대 신호 강도를 측정할 수 있다. 제1 피크는 RTT를 결정하는 데 사용될 수 있다. 다른 특징은 채널 임펄스 응답의 총 전력에 대한 제1 경로의 전력의 비를 포함할 수 있다.
기계 학습 모듈(1140)이 모바일 디바이스 상에 있는 실시예들에서, 기계 학습 모듈(1040)은 RF 안테나(1015)를 통한 송신을 위해 영역 결정(1145)을 네트워크 인터페이스(1120)(예컨대, WiFi 또는 블루투스®)로 전송할 수 있다. 영역 결정(1145)을 차량으로 다시 전달하는 것은 WiFi, BT, 또는 UWB를 포함하는 임의의 적합한 무선 통신 시스템을 통해 이루어질 수 있다. 그러한 기계 학습 접근법은 또한 종래의 LF 신호들과 함께, 또는 LF 및 RF 신호들을 갖는 하이브리드 시스템으로서 작동할 수 있다.
D. 영역 결정을 사용한 방법
도 12는 모바일 디바이스를 수반하는 차량에 의한 동작을 가능하게 하는 방법(1200)의 흐름도이다. 방법(1200)은 모바일 디바이스 또는 차량의 회로부(예컨대, 프로그램가능 프로세서 및/또는 전용 회로부)에 의해 수행될 수 있다.
블록(1210)에서, 모바일 디바이스의 하나 이상의 디바이스 안테나들을 사용하여 측정된 신호 값들의 세트가 수신된다. 신호 값들의 세트는 차량 내의 다양한 위치들을 갖는 복수의 차량 안테나들로부터의 신호들의 하나 이상의 신호 특성들을 제공한다. 예를 들어, 차량 안테나들은 도 1, 도 3, 도 4 및 도 6에 도시된 바와 같이, LF 및/또는 RF 안테나들일 수 있다. 신호의 하나 이상의 신호 특성들은 신호를 수신한 모바일 디바이스의 디바이스 안테나와 신호를 방출한 차량 안테나 사이의 거리에 대해 변화할 수 있다. 일부 실시예들에서, 신호 값들의 세트는 모바일 디바이스에 의해 전송되고 차량(예컨대, 도 1의 RF 수신기(120))에 의해 수신될 수 있다. 다른 실시예들에서, 신호 값들의 세트는 모바일 디바이스의 모듈, 예컨대 도 11의 기계 학습 모듈(1140)에 의해 수신될 수 있다.
블록(1220)에서, 하나 이상의 신호 특성들에 기초하여 일 영역들의 세트 중 한 영역 내에 있는 것으로 모바일 디바이스의 위치를 분류하는 기계 학습 모델이 저장된다. 예로서, 모델은 프로그램가능 프로세서에 결합된 메모리 내에 소프트웨어로서 저장될 수 있거나, 전용 회로부로서 저장될 수 있다. 영역들의 세트는 차량 외부의 하나 이상의 영역들의 제1 서브세트 및 차량 외부의 하나 이상의 구역들의 제2 서브세트를 포함할 수 있다. 도 9는 일부 예시적인 영역들을 제공한다.
기계 학습 모델은 복수의 영역들에 걸친 위치들에서 측정된 신호 값들의 다양한 세트들을 사용하여 훈련될 수 있다. 훈련 샘플들은 모바일 디바이스가 위치될 가능한 위치들의 표현뿐만 아니라 사용자 상에서의 배향 및 배치에서의 구성들을 제공하도록 선택될 수 있다.
블록(1230)에서, 신호 값들의 세트는 모바일 디바이스가 현재 위치되는 특정 영역의 현재 분류를 획득하기 위해 기계 학습 모델에 제공된다. 일부 구현예들에서, 특정 신호 값은, 예를 들어, 특정 차량 안테나에 대해 측정치가 획득되지 않을 때, 널(NULL) 또는 소정의 센티넬(특수) 값, 예컨대 큰 음수일 수 있다. 그러한 상황에서, 신호 값들을 획득하기 위한 다른 시도가 이루어질 수 있거나, 또는 에러 신호(예컨대, 경보)가 사용자에게 제공될 수 있다. 다른 구현예에서, 누락 안테나로부터의 마지막 측정치가 사용될 수 있다. 대안적으로, 센티넬 값은 기계 학습 모델에 제공될 수 있으며, 이는 획득된 적절한 신호 값들에 기초하여 여전히 분류를 행할 수 있다.
신호 값들은 동시에, 또는 적어도 동일한 프레임 또는 시간 윈도우 내에서 획득될 수 있다. 시간 윈도우(예컨대, 매 초, 0.5초, 또는 100 ms) 내에서 획득된 신호 값들은 신호 값들의 세트로서 사용될 수 있다. 신호 값이 수신되는 시간 윈도우 내의 정확한 시간은 기계 학습 모델에 제공하기 위해 사용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 분류는 여러 번 수행될 수 있으며, 각각은, 예를 들어, 상이한 분류들을 분리하는 컷오프 값으로부터의 기계 학습 모델의 메트릭의 거리에 기초하여, 잠재적으로 연관된 확률을 갖는다. 확률들의 평균은 최종 분류를 결정하는 데 사용될 수 있다. 다른 실시예들에서, 과반수 투표 절차가 사용될 수 있으며, 이에 의해 N개의 분류 측정치들 중 가장 많이 나타나는 분류를 선택할 수 있다.
블록(1240)에서, 특정 영역은 차량의 제어 유닛에 제공되어, 제어 유닛이 차량의 규정된 동작을 수행할 수 있게 한다. 블록(1240)은 도 8의 블록(840)과 유사한 방식으로 수행될 수 있다. 결과는 차량 내부에 있는 모바일 디바이스를 식별하는 데 있어서 적어도 98% 정확도를 보여주었고, 차량 근처의 외부 영역에서 모바일 디바이스를 정확하게 식별하는 데 있어서 적어도 93%의 정확도를 보여주었다.
일부 실시예들에서, (예컨대, 단지 RF 신호들을 사용한) 위치의 장거리 결정을 위해 필터(예컨대, 칼만 필터)가 사용될 수 있고, 기계 학습 모델은 예를 들어, 모바일 디바이스가 차량에 더 가까울 때, 모바일 디바이스가 어느 영역 내에 있는지의 정확한 결정을 위해 사용될 수 있다. 다른 예로서, 2개의 기법들은 동시에 실행될 수 있고, 출력들 각각의 신뢰성은 어느 것을 사용할지를 동적으로 선택하는 데 사용될 수 있다. 칼만 필터의 경우, 신호 값들은 각각의 측정치가 획득될 때 개별적으로 사용될 수 있고, 필터는 수신된 각각의 새로운 신호 값에 대한 새로운 결정을 할 수 있다.
다른 정보, 예컨대, 좌석 센서, 문 열림 등이 기계 학습 모델에 대한 입력 특징들로서 사용될 수 있다. 대안적으로, 그러한 다른 정보, 예를 들어, 사용자가 자동차 내에 있지 않다는 것을 나타내는 측정치들은, 어떠한 모순되는 정보도 존재하지 않음을 확인하기 위한 포스트-필터로서 사용될 수 있다.
V. 식별 및 인증 후의 의도 결정
일부 실시예들에서, 모바일 디바이스는 항상 특정 대역 내의 신호에 대해 저전력 모드에서(예컨대, BTLE를 사용하여) 청취할 수 있다. 그 대역 내에 소정 레벨의 신호가 있는 경우, 모바일 디바이스는 웨이크업하고 신호를 분석할 수 있다. 일부 구현예들에서, 검출된 신호는 암호화된 메시지 및/또는 모바일 디바이스가 암호화할 랜덤 값을 포함할 수 있다. 모바일 디바이스는 메시지의 예상 값을 확인하기 위해 암호화된 메시지를 복호화할 수 있는 암호화 키(대칭 또는 비대칭)를 저장할 수 있어서, 차량을 인증할 수 있다. 동일하거나 상이한 키가 랜덤 값을 암호화하는 데 사용될 수 있으며, 이는 차량이 모바일 디바이스를 인증하도록 차량에 전송될 수 있다. 이러한 메시징은 RF를 통해(예를 들어, 400 내지 700 ㎒를 통해) 발생할 수 있다.
차량은 하나 이상의 트리거들 - 예컨대, 문 핸들, 시동 버튼, 트렁크 버튼, 또는 차량의 다른 부분과 물리적으로 상호작용하는 것 - 에 응답하여 신호들을 방출할 수 있다. 다른 구현예에서, 차량은 사용 후 소정 시간 동안 신호들을 방출할 수 있다.
따라서, 일부 실시예들에서, 모바일 디바이스는, 차량이 청취하고 웨이크업할 수 있는 신호(예컨대, BTLE에서 발생할 수 있는 바와 같은 비콘 신호)를 광고할 수 있다. 대안적으로, 차량은 신호를 광고할 수 있고, 모바일 디바이스는 계속해서 청취할 수 있다.
일단 통신이 시작되면, 본 명세서에 기술된 바와 같이, 레인징이 수행될 수 있다. 그러한 레인징은 초기에 RF에 의해 수행될 수 있고, 일부 실시예들에서, 나중에 자기 안테나들을 사용하여 수행될 수 있다. 자기 기법들을 사용하는 것으로의 전환은 위치 또는 (예컨대, 사용자의 의도를 보여주는) 시간 경과에 따른 위치의 변화에 의존할 수 있다. 사용자의 의도는 또한 차량 제어 유닛이 동작을 수행할 수 있게 하는 데 사용될 수 있다. 사용자의 의도를 결정하기 위해, 모션의 변화가 시간 경과에 따라 추적될 수 있다. 예를 들어, 레인징이 시작된 후에(예컨대, RF 프로토콜을 사용하여), 거리의 변화는 여러 번 비행 시간 측정을 수행함으로써 추적될 수 있다.
일례로서, 모바일 디바이스의 모션(시간 경과에 따른 위치들)이 (예컨대, 15°의 각도 내에서) 자동차에 대해 비교적 직선으로 있는 경우, 차를 사용하려는 의도가 추론될 수 있다. 그러한 모션 추적은 단지 수 피트(예컨대, 1 m 이하)의 정확도를 요구할 수 있다. 상이한 RF 안테나들의 사용은, 단지 변화 거리와는 대조적으로, 모션의 궤적이 결정될 수 있도록 위치를 삼각측량하는 데 사용될 수 있다. 그러한 의도는, 사용자가 먼저 차량과 물리적으로 상호작용할 것을 요구하는 것보다, 자동차가 더 신속하게 반응하게 할 수 있다. 일부 구현예들에서, 모션 궤도는 디바이스가 접근하고 있는 자동차의 특정 부분, 예컨대, 트렁크, 운전자, 또는 특정 승객 문을 식별하는 데 사용될 수 있다.
따라서, 일부 실시예들은 복수의 시간들에서 모바일 디바이스의 위치를 결정하여, 차량 외부의 모바일 디바이스의 복수의 위치들을 획득할 수 있다. 복수의 위치들 또는 복수의 위치들에서의 차이는 차량의 제어 유닛에 제공되어, 제어 유닛이 차량을 향한 모바일 디바이스의 모션에 기초하여 차량의 준비 동작(예컨대, 조명을 켬)을 수행할 수 있게 할 수 있다.
VI. 예시적인 디바이스
도 13는 일부 실시예들에 따른, 모바일 디바이스일 수 있는 예시적인 디바이스(1300)의 블록도이다. 디바이스(1300)는 일반적으로 컴퓨터 판독가능 매체(1302), 프로세싱 시스템(1304), 입/출력(I/O) 서브시스템(1306), 무선 회로부(1308), 및 스피커(1350) 및 마이크로폰(1352)을 포함하는 오디오 회로부(1310)를 포함한다. 이 컴포넌트들은 하나 이상의 통신 버스들 또는 신호 라인들(1303)에 의해 결합될 수 있다. 디바이스(1300)는, 핸드헬드 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 모바일 폰, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 디바이스, 미디어 플레이어, 개인 휴대 정보 단말기(PDA), 키 포브, 자동차 열쇠, 액세스 카드, 다기능 디바이스, 모바일 폰, 휴대용 게이밍 디바이스, 자동차 디스플레이 유닛 등을, 이 아이템들 중 2개 이상의 아이템들의 조합을 포함하여, 포함하는 임의의 휴대용 전자 디바이스일 수 있다.
도 13에 도시된 아키텍처는 디바이스(1300)에 대한 아키텍처의 일례일 뿐이고, 디바이스(1300)는 도시된 것보다 더 많거나 더 적은 컴포넌트들을 가질 수 있거나, 또는 컴포넌트들의 상이한 구성을 가질 수 있다는 것이 명백할 것이다. 도 13에 도시된 다양한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 프로세싱 및/또는 주문형 집적 회로(application specific integrated circuit)들을 비롯한, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어 양쪽 모두의 조합으로 구현될 수 있다.
무선 회로부(1308)는 정보를 무선 링크 또는 네트워크를 통해 안테나 시스템, RF 송수신기, 하나 이상의 증폭기들, 튜너, 하나 이상의 발진기들, 디지털 신호 프로세서, CODEC 칩셋, 메모리 등과 같은 하나 이상의 다른 디바이스들의 종래의 회로부로 전송 및 수신하기 위해 사용된다. 무선 회로부(1308)는, 예를 들어, 본 명세서에 기술된 것과 같은 다양한 프로토콜들을 사용할 수 있다. 예를 들어, 무선 회로부(1308)는 하나의 무선 프로토콜(예컨대, 블루투스®)을 위한 하나의 컴포넌트 및 다른 무선 프로토콜(예컨대, UWB)을 위한 별개의 컴포넌트를 가질 수 있다. 상이한 안테나들이 상이한 프로토콜들을 위해 사용될 수 있다.
무선 회로부(1308)는 주변기기 인터페이스(1316)를 통해 프로세싱 시스템(1304)에 결합된다. 인터페이스(1316)는 주변기기들과 프로세싱 시스템(1304) 사이의 통신을 확립하고 유지하기 위한 종래의 컴포넌트들을 포함할 수 있다. (예를 들어, 음성 인식 또는 음성 커맨드 애플리케이션들에서) 무선 회로부(1308)에 의해 수신된 음성 및 데이터 정보는 주변기기 인터페이스(1316)를 통해 하나 이상의 프로세서들(1318)로 전송된다. 하나 이상의 프로세서들(1318)은 매체(1302) 상에 저장된 하나 이상의 애플리케이션 프로그램들(1334)에 대한 다양한 데이터 포맷들을 프로세싱하도록 구성가능하다.
주변기기 인터페이스(1316)는 디바이스의 입력 및 출력 주변기기들을 프로세서(1318) 및 컴퓨터 판독가능 매체(1302)에 결합한다. 하나 이상의 프로세서들(1318)은 제어기(1320)를 통해 컴퓨터 판독가능 매체(1302)와 통신한다. 컴퓨터 판독가능 매체(1302)는 하나 이상의 프로세서들(1318)에 의한 사용을 위해 코드 및/또는 데이터를 저장할 수 있는 임의의 디바이스 또는 매체일 수 있다. 매체(1302)는 캐시, 메인 메모리 및 2차 메모리를 포함하는 메모리 계층을 포함할 수 있다.
디바이스(1300)는 또한 다양한 하드웨어 컴포넌트들에 전력공급하기 위한 전력 시스템(1342)을 포함한다. 전력 시스템(1342)은 전력 관리 시스템, 하나 이상의 전원들(예를 들어, 배터리, 교류 전류(AC)), 재충전 시스템, 전력 고장 검출 회로, 전력 변환기 또는 인버터, 전력 상태 표시자(예를 들어, 발광 다이오드(LED)) 및 모바일 디바이스들 내에서의 전력의 생성, 관리 및 분산과 전형적으로 연관된 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 디바이스(1300)는 카메라(1344)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 디바이스(1300)는 센서들(1346)을 포함한다. 센서들은 가속도계들, 나침반들, 자이로미터, 압력 센서들, 오디오 센서들, 광 센서들, 기압계들 등을 포함할 수 있다. 센서들(1346)은 위치의 청각 또는 광 시그니처들과 같은 위치 양태들을 감지하기 위해 사용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 디바이스(1300)는 GPS 수신기, 글로벌 내비게이션 위성 시스템(GLONASS), 베이더우(BeiDou), 갈릴레오(Galileo), 및 때때로 GPS 유닛(1348)으로 지칭되는 디바이스들의 다른 조합들을 포함할 수 있다. 모바일 디바이스는 GPS와 같은 인공위성 내비게이션 시스템을 사용하여 포지션 정보, 타이밍 정보, 고도, 또는 다른 내비게이션 정보를 획득할 수 있다. 동작 동안, GPS 유닛은 지구 궤도를 선회하는 GPS 인공위성들로부터 신호들을 수신할 수 있다. GPS 유닛은 신호들을 분석하여 주행 시간 및 거리 추정을 행한다. GPS 유닛은 모바일 디바이스의 현재 포지션(현재 위치)을 결정할 수 있다. 이러한 추정들에 기초하여, 모바일 디바이스는 위치 픽스, 고도, 및/또는 현재 속력을 결정할 수 있다. 위치 픽스는 위도 및 경도 정보와 같은 지리적 좌표들일 수 있다.
하나 이상의 프로세서들(1318)은 디바이스(1300)를 위한 다양한 기능들을 수행하기 위해 매체(1302)에 저장된 다양한 소프트웨어 컴포넌트들을 실행한다. 일부 실시예들에서, 소프트웨어 컴포넌트들은 운영 체제(1322), 통신 모듈(또는 명령어들의 세트)(1324), 위치 모듈(또는 명령어들의 세트)(1326), 거리 모듈(1328)(예컨대, RF 레인징 칩 또는 LF 칩을 분석 또는 제어하기 위한 소프트웨어를 포함함, 가능하게는 기계 학습 모델을 포함함), 및 다른 애플리케이션들(또는 명령어들의 세트)(1334)을 포함한다. 거리 모듈(1328)은, 예를 들어, 무선 회로부(1308)에 연결된, 안테나로/안테나로부터 레인징 메시지들을 전송/수신할 수 있다. 메시지들은 다양한 목적들을 위해, 예를 들어, 차량의 전송 안테나를 식별하고, (예컨대, 차량에 전송하기 위한) 메시지들의 타임스탬프들을 결정하고, 잠재적으로 차량으로부터의 모바일 디바이스(1300)의 거리를 결정하는 데 사용될 수 있다. 일례로서, 거리 모듈(1328)은 기계 학습 모듈(1140)을 포함할 수 있다.
운영 체제(1322)는 iOS, 맥 OS(Mac OS), 다윈(Darwin), RTXC, 리눅스(LINUX), 유닉스(UNIX), OS X, 윈도우즈(WINDOWS), 또는 임베디드 운영 체제, 예컨대 VxWorks를 포함하는 임의의 적합한 운영 체제일 수 있다. 운영 체제는 다양한 절차들, 명령어들의 세트들, 일반적인 시스템 태스크들(예를 들어, 메모리 관리, 저장 디바이스 제어, 전력 관리 등)을 제어 및 관리하기 위한 소프트웨어 컴포넌트들 및/또는 드라이버들을 포함할 수 있고, 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 컴포넌트들 간의 통신을 용이하게 한다.
통신 모듈(1324)은 하나 이상의 외부 포트들(1336)을 통해 또는 무선 회로부(1308)를 통해 다른 디바이스들과의 통신을 용이하게 하고, 무선 회로부(1308) 및/또는 외부 포트(1336)로부터 수신되는 데이터를 처리하기 위한 다양한 소프트웨어 컴포넌트들을 포함한다. 외부 포트(1336)(예를 들어, USB, 파이어와이어(FireWire), 라이트닝 커넥터(Lightning connector), 60-핀 커넥터 등)는 다른 디바이스들에 직접적으로 또는 네트워크(예를 들어, 인터넷, 무선 LAN 등)를 통해 간접적으로 결합하도록 구성된다.
위치/모션 모듈(1326)은 디바이스(1300)의 현재 포지션(예를 들어, 좌표들 또는 다른 지리적 위치 식별자) 및 모션을 결정하는 데 도움을 줄 수 있다. 위치/모션 모듈은 기계 학습 모듈을 포함할 수 있을 뿐만 아니라, 더 많은 표준적인 위치 기능과 관련될 수 있다. 현대의 포지셔닝 시스템들은 인공위성 기반 포지셔닝 시스템들, 예컨대 GPS, "셀 ID들"에 기초한 셀룰러 네트워크 포지셔닝, 및 Wi-Fi 네트워크들에 기초한 Wi-Fi 포지셔닝 기술을 포함한다. GPS는 또한 실내 또는 "도시 협곡(urban canyon)들"에서는 보이지 않을 수 있는(또는 약한 신호들을 가질 수 있는) 포지션 추정치를 결정하기 위해 다수의 인공위성들의 가시성에 의존한다. 일부 실시예들에서, 위치/모션 모듈(1326)은 GPS 유닛(1348)으로부터 데이터를 수신하고 신호들을 분석하여 모바일 디바이스의 현재 포지션을 결정한다. 일부 실시예들에서, 위치/모션 모듈(1326)은 Wi-Fi 또는 셀룰러 위치 기술을 이용하여 현재 위치를 결정할 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 위치는 인근의 셀 사이트들 및/또는 Wi-Fi 액세스 포인트들에 대한 지식과 함께 또한 이들의 위치들에 대한 지식을 사용하여 추정될 수 있다. Wi-Fi 또는 셀룰러 송신기를 식별하는 정보는 무선 회로부(1308)에서 수신되고 위치/모션 모듈(1326)로 전달된다. 일부 실시예들에서, 위치 모듈은 하나 이상의 송신기 ID들을 수신한다. 일부 실시예들에서, 송신기 ID들의 시퀀스는, 송신기 ID들을 대응하는 송신기들의 포지션 좌표들과 맵핑 또는 상관시키고 대응하는 송신기들의 포지션 좌표들에 기초하여 디바이스(1300)에 대한 추정된 포지션 좌표들을 컴퓨팅하는 참조 데이터베이스(예를 들어, 셀 ID 데이터베이스, Wi-Fi 참조 데이터베이스)와 비교될 수 있다. 이용되는 특정 위치 기술에 관계없이, 위치/모션 모듈(1326)은 위치 픽스(location fix)가 도출될 수 있는 정보를 수신하고, 그 정보를 해석하고, 지리적 좌표들, 위도/경도, 또는 다른 위치 픽스 데이터와 같은 위치 정보를 반환할 수 있다.
모바일 디바이스 상의 하나 이상의 애플리케이션들(1334)은 브라우저, 주소록, 연락처 리스트, 이메일, 인스턴트 메시징, 워드 프로세싱, 키보드 에뮬레이션, 위젯들, JAVA 기반 애플리케이션들, 암호화, 디지털 저작권 관리, 음성 인식, 음성 복제, 음악 플레이어(MP3 또는 AAC 파일들과 같은 하나 이상의 파일들에 저장된 녹음된 음악을 재생함) 등을 제한 없이 포함하는, 디바이스(1300) 상에 설치된 임의의 애플리케이션들을 포함할 수 있다.
그래픽 모듈, 시간 모듈 등과 같은 다른 모듈들 또는 명령어들의 세트들(도시되지 않음)이 존재할 수 있다. 예를 들어, 그래픽 모듈은 그래픽 객체들(텍스트, 웹 페이지들, 아이콘들, 디지털 이미지들, 애니메이션들 등을 제한 없이 포함함)을 디스플레이 표면 상에 렌더링, 애니메이팅 및 디스플레이하기 위한 다양한 종래의 소프트웨어 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 다른 예에서, 타이머 모듈은 소프트웨어 타이머일 수 있다. 타이머 모듈은 또한 하드웨어로 구현될 수 있다. 시간 모듈은 임의의 수의 이벤트들에 대한 다양한 타이머들을 유지할 수 있다.
I/O 서브시스템(1306)은 터치 감응형 디스플레이일 수 있는 디스플레이 시스템(도시되지 않음)에 결합될 수 있다. 디스플레이는 GUI에서 사용자에게 시각적 출력을 디스플레이한다. 시각적 출력은 텍스트, 그래픽, 비디오, 및 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 시각적 출력 중 일부 또는 전부는 사용자 인터페이스 객체들에 대응할 수 있다. 디스플레이는 LED(발광 다이오드), LCD(액정 디스플레이) 기술, 또는 LPD(발광 폴리머 디스플레이) 기술을 이용할 수 있지만, 다른 실시예들에서는 다른 디스플레이 기술들이 이용될 수 있다.
일부 실시예들에서, I/O 서브시스템(1306)은 키보드, 마우스, 및/또는 트랙 패드와 같은 사용자 입력 디바이스들 및 디스플레이를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, I/O 서브시스템(1306)은 터치 감응형 디스플레이를 포함할 수 있다. 터치 감응형 디스플레이는 또한 햅틱 및/또는 촉각적 접촉에 기초한 사용자로부터의 입력을 수용할 수 있다. 일부 실시예들에서, 터치 감응형 디스플레이는 사용자 입력을 수용하는 터치 감응형 표면을 형성한다. 터치 감응형 디스플레이/표면은 (매체(1302) 내의 임의의 연관된 모듈들 및/또는 명령어들의 세트들과 함께) 터치 감응형 디스플레이 상의 접촉(및 접촉의 임의의 이동 또는 해제)을 검출하고, 검출된 접촉을, 접촉이 발생할 때 터치 스크린 상에 디스플레이되는 하나 이상의 소프트 키들과 같은 사용자 인터페이스 객체들과의 상호작용으로 변환한다. 일부 실시예들에서, 터치 감응형 디스플레이와 사용자 사이의 접촉 지점은 사용자의 하나 이상의 손가락들에 대응한다. 사용자는 스타일러스, 펜, 손가락 등과 같은 임의의 적합한 객체 또는 부속물을 사용하여 터치 감응형 디스플레이와 접촉할 수 있다. 터치 감응형 디스플레이 표면은 용량성, 저항성, 적외선, 및 표면 탄성파 기술들뿐만 아니라, 다른 근접 센서 어레이들 또는 터치 감응형 디스플레이와의 하나 이상의 접촉 지점들을 결정하기 위한 다른 요소들을 포함하는, 임의의 적합한 터치 감응 기술들을 이용하여 접촉 및 그의 임의의 이동 또는 해제를 검출할 수 있다.
또한, I/O 서브시스템은 전력 제어, 스피커 볼륨 제어, 신호음 음량, 키보드 입력, 스크롤링, 홀드, 메뉴, 화면 잠금, 통신들의 클리어링 및 종료 등과 같은 다양한 기능들을 제어 또는 수행하기 위해, 푸시버튼들, 키들, 스위치들, 로커 버튼들, 다이얼들, 슬라이더 스위치들, 스틱들, LED들 등과 같은 하나 이상의 다른 물리적 제어 디바이스들(도시되지 않음)에 결합될 수 있다. 일부 실시예들에서, 터치 스크린 이외에, 디바이스(1300)는 특정 기능들을 활성화 또는 비활성화하기 위한 터치패드(도시되지 않음)를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 터치패드는, 터치 스크린과는 달리, 시각적 출력을 디스플레이하지 않는 디바이스의 터치 감응형 영역이다. 터치패드는 터치 감응형 디스플레이와는 별개인 터치 감응형 표면 또는 터치 감응형 디스플레이에 의해 형성되는 터치 감응형 표면의 연장부일 수 있다.
일부 실시예들에서, 본 명세서에 기술된 동작들의 일부 또는 전부는 사용자의 디바이스 상에서 실행되는 애플리케이션을 사용하여 수행될 수 있다. 회로들, 로직 모듈들, 프로세서들, 및/또는 다른 컴포넌트들은 본 명세서에 기술된 다양한 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다. 당업자는, 구현예에 따라, 이러한 구성이 특정 컴포넌트들의 설계, 셋업, 상호연결, 및/또는 프로그래밍을 통해 달성될 수 있고, 다시 구현예에 따라, 구성된 컴포넌트가 상이한 동작을 위해 재구성가능할 수 있거나 또는 재구성가능하지 않을 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 프로그래밍가능 프로세서는 적합한 실행가능 코드를 제공함으로써 구성될 수 있고; 전용 로직 회로는 로직 게이트들 및 다른 회로 요소들을 적절히 연결시킴으로써 구성될 수 있는 등이다.
본 출원에 설명된 소프트웨어 컴포넌트들 또는 기능들 중 임의의 것은, 예를 들어, 종래의 또는 객체-지향형 기술들을 사용하여, 예를 들어, 자바, C, C++, C#, 오브젝티브-C, 스위프트(Swift), 또는 스크립팅 언어(scripting language), 예컨대 펄(Perl) 또는 파이썬(Python)과 같은 임의의 적합한 컴퓨터 언어를 사용하여 프로세서에 의해 실행될 소프트웨어 코드로서 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 저장 및/또는 송신을 위한 컴퓨터 판독가능 매체 상의 일련의 명령어들 또는 커맨드들로서 저장될 수 있다. 적합한 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 하드 드라이브 또는 플로피 디스크와 같은 자기 매체, 또는 콤팩트 디스크(CD) 또는 DVD(digital versatile disk)와 같은 광학 매체, 플래시 메모리 등을 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 그러한 저장 또는 송신 디바이스들의 임의의 조합일 수 있다.
본 실시예들의 다양한 특징들을 통합한 컴퓨터 프로그램들이 다양한 컴퓨터 판독가능 저장 매체 상에 인코딩될 수 있으며; 적합한 매체는 자기 디스크 또는 테이프, 콤팩트 디스크(CD) 또는 DVD(digital versatile disk)와 같은 광 저장 매체, 플래시 메모리 등을 포함한다. 프로그램 코드로 인코딩된 컴퓨터 판독가능 저장 매체들은 호환가능한 디바이스와 패키징되거나 또는 다른 디바이스들과는 별개로 제공될 수 있다. 또한, 프로그램 코드는 인터넷을 포함하는 다양한 프로토콜들을 따르는 무선 네트워크들, 및/또는 유선 광 네트워크들을 통해 인코딩 및 송신됨으로써, 예를 들어, 인터넷 다운로드를 통해 배포가 가능해질 수 있다. 임의의 그러한 컴퓨터 판독가능 매체는 단일 컴퓨터 제품(예컨대, 솔리드 스테이트 드라이브, 하드 드라이브, CD, 또는 전체 컴퓨터 시스템) 상에 또는 그 내부에 상주할 수 있고, 시스템 또는 네트워크 내의 상이한 컴퓨터 제품들 상에 또는 그 내에 존재할 수 있다. 컴퓨터 시스템은 모니터, 프린터, 또는 본 명세서에 언급된 결과들 중 임의의 것을 사용자에게 제공하기 위한 다른 적합한 디스플레이를 포함할 수 있다.
본 발명이 특정 실시예들에 대하여 기술되었지만, 본 발명은 하기의 청구범위의 범주 내의 모든 수정들 및 등가물들을 커버하도록 의도된다는 것이 이해될 것이다.
단수형("a", "an" 또는 "the")의 열거는 특별히 반대로 지시되지 않는 한 "하나 이상"을 의미하도록 의도된다. "또는"의 사용은, 특별히 반대로 지시되지 않는 한, "배타적 또는(exclusive or)"이 아닌 "포함적 또는(inclusive or)"을 의미하도록 의도된다. "제1" 컴포넌트에 대한 언급은 반드시 제2 컴포넌트가 제공될 것을 요구하지는 않는다. 더욱이, "제1" 또는 "제2" 컴포넌트에 대한 언급은 명시적으로 언급되지 않는 한 언급된 컴포넌트를 특정 위치로 제한하지 않는다. 용어 "~에 기초한"은 "~에 적어도 부분적으로 기초하여"를 의미하도록 의도된다.

Claims (27)

  1. 모바일 디바이스를 수반하는 차량에 의한 동작을 가능하게 하는 방법으로서,
    상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 디바이스 무선주파수(RF) 안테나들을 사용하여 측정된 신호 값들의 제1 세트를 수신하는 단계 - 상기 신호 값들의 제1 세트는 상기 차량의 하나 이상의 차량 RF 안테나들로부터의 신호들의 하나 이상의 제1 신호 특성들을 제공하고, 신호의 상기 하나 이상의 제1 신호 특성들은 상기 신호를 수신한 디바이스 RF 안테나와 상기 신호를 방출한 차량 RF 안테나 사이의 거리에 대해 변화함 -;
    상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 디바이스 자기 안테나들을 사용하여 측정된 신호 값들의 제2 세트를 수신하는 단계 - 상기 신호 값들의 제2 세트는 상기 차량의 하나 이상의 차량 자기 안테나들로부터의 신호들의 하나 이상의 제2 신호 특성들을 제공하고, 신호의 상기 하나 이상의 제2 신호 특성들은 상기 신호를 수신한 디바이스 자기 안테나와 상기 신호를 방출한 차량 자기 안테나 사이의 거리에 대해 변화함 -;
    상기 신호 값들의 제1 세트 및 상기 신호 값들의 제2 세트를 사용하여 상기 모바일 디바이스의 위치를 결정하는 단계; 및
    상기 위치를 상기 차량의 제어 유닛에 제공하여, 상기 제어 유닛이 상기 차량의 규정된 동작을 수행할 수 있게 하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 모바일 디바이스의 센서를 사용하여 측정된 배향을 수신하는 단계; 및
    상기 배향을 사용하여 상기 디바이스 자기 안테나와 상기 차량 자기 안테나 사이의 거리의 대응성을 결정하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 모바일 디바이스의 상기 위치는 상기 모바일 디바이스가 상기 차량의 외부에 있는 제1 시간에 상기 하나 이상의 디바이스 RF 안테나들을 사용하여 측정된 상기 신호 값들의 제1 세트를 사용하여 결정되고, 상기 모바일 디바이스의 상기 위치는 상기 모바일 디바이스가 상기 차량의 내부에 있는 제2 시간에 상기 하나 이상의 디바이스 자기 안테나들을 사용하여 측정된 상기 신호 값들의 제2 세트를 사용하여 결정되는, 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 모바일 디바이스의 상기 위치를 결정하는 단계는,
    상기 하나 이상의 제1 신호 특성들 및 상기 하나 이상의 제2 신호 특성들에 기초하여 상기 모바일 디바이스의 상기 위치를 결정하는 모델을 저장하는 단계; 및
    상기 모바일 디바이스의 상기 위치를 획득하기 위해 상기 신호 값들의 제1 세트 및 상기 신호 값들의 제2 세트를 상기 모델에 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 모델은 상기 모바일 디바이스의 위치를, 상기 하나 이상의 제1 신호 특성들 및 상기 하나 이상의 제2 신호 특성들에 기초하여 영역들의 세트 중 한 영역 내에 있는 것으로서 분류하는 기계 학습 모델이고, 상기 영역들의 세트는 상기 차량 외부의 하나 이상의 영역들의 제1 서브세트 및 상기 차량 외부의 하나 이상의 영역들의 제2 서브세트를 포함하고, 상기 기계 학습 모델은 복수의 영역들에 걸친 위치들에서 측정된 신호 값들의 다양한 세트들을 사용하여 훈련되고,
    상기 모바일 디바이스의 상기 위치는 상기 모바일 디바이스가 현재 위치되는 특정 영역의 현재 분류에 대응하는, 방법.
  6. 모바일 디바이스를 수반하는 차량에 의한 동작을 가능하게 하기 위한 방법으로서,
    상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 디바이스 안테나들을 사용하여 측정된 신호 값들의 세트를 수신하는 단계 - 상기 신호 값들의 세트는 상기 차량 내의 다양한 위치들을 갖는 복수의 차량 안테나들로부터의 신호들의 하나 이상의 신호 특성들을 제공하고, 신호의 상기 하나 이상의 신호 특성들은 상기 신호를 수신한 상기 모바일 디바이스의 디바이스 안테나와 상기 신호를 방출한 차량 안테나 사이의 거리에 대해 변화함 -;
    상기 모바일 디바이스의 위치를, 상기 하나 이상의 신호 특성들에 기초하여 영역들의 세트 중 한 영역 내에 있는 것으로서 분류하는 기계 학습 모델을 저장하는 단계 - 상기 영역들의 세트는 상기 차량 외부의 하나 이상의 영역들의 제1 서브세트 및 상기 차량 외부의 하나 이상의 영역들의 제2 서브세트를 포함하고, 상기 기계 학습 모델은 상기 영역들의 세트에 걸친 위치들에서 측정된 신호 값들의 다양한 세트들을 사용하여 훈련됨 -;
    상기 모바일 디바이스가 현재 위치되는 특정 영역의 현재 분류를 획득하기 위해 상기 기계 학습 모델에 상기 신호 값들의 세트를 제공하는 단계; 및
    상기 특정 영역을 상기 차량의 제어 유닛에 제공하여, 상기 제어 유닛이 상기 차량의 규정된 동작을 수행할 수 있게 하는 단계를 포함하는, 방법.
  7. 제5항 또는 제6항에 있어서, 상기 모바일 디바이스에 의해 측정된 하나 이상의 다른 값들을 수신하는 단계 - 상기 하나 이상의 다른 값들은 상기 모바일 디바이스의 하나 이상의 물리적 특성들을 제공하고, 상기 기계 학습 모델은 상기 하나 이상의 물리적 특성들을 사용하여 훈련됨 -; 및
    상기 모바일 디바이스가 현재 위치되는 상기 특정 영역의 상기 현재 분류를 획득하기 위해 상기 기계 학습 모델에 상기 하나 이상의 다른 값들을 제공하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은 상기 모바일 디바이스에 의해 수행되고, 상기 방법은, 상기 모바일 디바이스를 사용하여 상기 신호 값들을 측정하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  9. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 방법은 상기 차량의 컴퓨터에 의해 수행되는, 방법.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 신호 특성들은 신호 강도, 비행 시간 값, 또는 둘 모두를 포함하는, 방법.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    복수의 시간들에서 상기 모바일 디바이스의 상기 위치를 결정하여, 상기 차량 외부의 상기 모바일 디바이스의 복수의 위치들을 획득하는 단계; 및
    상기 복수의 위치들 또는 상기 복수의 위치들에서의 차이를 상기 차량의 상기 제어 유닛에 제공하여, 상기 제어 유닛이 상기 차량을 향한 상기 모바일 디바이스의 모션에 기초하여 상기 차량의 준비 동작을 수행할 수 있게 하는 단계를 추가로 포함하는, 방법.
  12. 제6항에 있어서, 상기 모바일 디바이스의 상기 하나 이상의 디바이스 안테나들은 하나 이상의 무선주파수 안테나들을 포함하거나, 하나 이상의 자기 안테나들을 포함하거나, 또는 하나 이상의 무선주파수 안테나들 및 하나 이상의 자기 안테나들을 포함하는, 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 모바일 디바이스의 상기 하나 이상의 디바이스 안테나들은 하나 이상의 무선주파수 안테나들 및 하나 이상의 자기 안테나들을 포함하고, 상기 하나 이상의 무선주파수 안테나들은 3.1 ㎓ 내지 10.6 ㎓의 범위 내에서 동작하고, 상기 하나 이상의 자기 안테나들은 100 ㎑ 내지 900 ㎑의 범위 내에서 동작하는, 방법.
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 컴퓨터 시스템을 제어하기 위한 복수의 명령어들을 저장하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 제품.
  15. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 시스템.
  16. 모바일 디바이스로서,
    하나 이상의 RF 수신 안테나들;
    상기 하나 이상의 RF 안테나들과 결합된 RF 레인징 회로 - 상기 RF 레인징 회로는,
    상기 하나 이상의 RF 수신 안테나들로부터의 신호들을 분석하고,
    하나 이상의 RF 소스 안테나들에 대한 상기 모바일 디바이스의 거리 또는 배향에 관련된 하나 이상의 제1 신호 값들을 제공하도록 구성됨 -;
    하나 이상의 자기 안테나들; 및
    상기 하나 이상의 자기 안테나들과 결합된 자기 측정 회로 - 상기 자기 측정 회로는,
    상기 하나 이상의 자기 안테나들로부터의 신호들을 분석하고,
    하나 이상의 자기 소스 안테나들에 대한 상기 모바일 디바이스의 거리에 관련된 하나 이상의 제2 신호 값들을 제공하도록 구성됨 -
    를 포함하는, 모바일 디바이스.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 하나 이상의 제1 신호 값들 및 상기 하나 이상의 제2 신호 값들을 상기 모바일 디바이스의 위치를 결정하기 위한 위치 회로부에 제공하도록 구성된 수집 회로부를 추가로 포함하는, 모바일 디바이스.
  18. 제17항에 있어서, 상기 위치 회로부는 상기 모바일 디바이스 외부의 디바이스 내에 위치되는, 모바일 디바이스.
  19. 제18항에 있어서, 상기 외부 디바이스는 차량 내에 있는, 모바일 디바이스.
  20. 제21항에 있어서, 상기 위치 회로부는,
    상기 모바일 디바이스의 위치를, 상기 하나 이상의 제1 신호 값들, 상기 하나 이상의 제2 신호 값들, 또는 둘 모두에 기초하여 영역들의 세트 중 한 영역 내에 있는 것으로서 분류하는 기계 학습 모델을 저장하고 - 상기 영역들의 세트는 상기 차량 외부의 하나 이상의 영역들의 제1 서브세트 및 상기 차량 외부의 하나 이상의 영역들의 제2 서브세트를 포함하고, 상기 기계 학습 모델은 상기 영역들의 세트에 걸친 위치들에서 측정된 신호 값들의 다양한 세트들을 사용하여 훈련됨 -;
    상기 모바일 디바이스가 현재 위치되는 특정 영역의 현재 분류를 획득하기 위해 상기 기계 학습 모델에 상기 신호 값들의 세트를 제공하도록 구성되는, 모바일 디바이스.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 특정 영역을 상기 차량의 제어 유닛에 제공하여, 상기 제어 유닛이 상기 차량의 규정된 동작을 수행할 수 있게 하도록 구성된 데이터 통신 회로부를 추가로 포함하는, 모바일 디바이스.
  22. 제17항에 있어서, 상기 수집 회로부는,
    상기 하나 이상의 제1 신호 값들 및 상기 하나 이상의 제2 신호 값들 중에서 임의의 이상치들을 식별하고;
    상기 이상치들을 상기 위치 회로부에 제공하는 것을 배제하도록 추가로 구성되는, 모바일 디바이스.
  23. 모바일 디바이스로서,
    하나 이상의 자기 안테나들;
    상기 하나 이상의 자기 안테나들과 결합되고 외부 안테나로부터의 신호의 신호 강도를 제공하도록 구성된 강도 측정 회로부; 및
    상기 하나 이상의 자기 안테나들과 결합되고, 상기 하나 이상의 자기 안테나들과 상호작용하는 자기장을 통해 충전되도록 구성된 배터리를 포함하는, 모바일 디바이스.
  24. 제23항에 있어서, 상기 외부 안테나로부터의 상기 신호의 상기 신호 강도는 상기 모바일 디바이스의 위치를 결정하는 데 사용하기 위한, 모바일 디바이스.
  25. 모바일 디바이스로서,
    하나 이상의 자기 안테나들;
    상기 하나 이상의 자기 안테나들과 결합되고 외부 안테나로부터의 신호의 신호 강도를 제공하도록 구성된 강도 측정 회로부; 및
    상기 하나 이상의 자기 안테나들과 결합되고 외부 디바이스와 데이터를 통신하도록 구성된 데이터 통신 회로부를 포함하는, 모바일 디바이스.
  26. 제25항에 있어서, 상기 외부 안테나로부터의 상기 신호의 상기 신호 강도는 상기 모바일 디바이스의 위치를 결정하는 데 사용하기 위한, 모바일 디바이스.
  27. 차량으로서,
    3개의 직교 자기 안테나들의 복수의 세트들을 포함하며, 직교 자기 안테나들의 각각의 세트는 모바일 디바이스의 위치를 결정하기 위한 대응하는 자기 안테나를 갖는 상기 모바일 디바이스에 의해 검출되도록 동작가능한 자기 신호를 방출하는, 차량.
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