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特開2024-91634通信システムに関連付けられるデータを処理するための方法および装置
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024091634
(43)【公開日】2024-07-05
(54)【発明の名称】通信システムに関連付けられるデータを処理するための方法および装置
(51)【国際特許分類】
H04W 8/22 20090101AFI20240628BHJP
H04W 24/08 20090101ALI20240628BHJP
H04W 72/04 20230101ALI20240628BHJP
H04W 64/00 20090101ALI20240628BHJP
【ＦＩ】
H04W8/22
H04W24/08
H04W72/04
H04W64/00 171
【審査請求】未請求
【請求項の数】16
【出願形態】ＯＬ
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2023211805
(22)【出願日】2023-12-15
(31)【優先権主張番号】10 2022 214 081.8
(32)【優先日】2022-12-20
(33)【優先権主張国・地域又は機関】DE
(71)【出願人】
【識別番号】591245473
【氏名又は名称】ロベルト・ボッシュ・ゲゼルシャフト・ミト・ベシュレンクテル・ハフツング
【氏名又は名称原語表記】ＲＯＢＥＲＴ ＢＯＳＣＨ ＧＭＢＨ
(74)【代理人】
【識別番号】100118902
【弁理士】
【氏名又は名称】山本 修
(74)【代理人】
【識別番号】100196508
【弁理士】
【氏名又は名称】松尾 淳一
(74)【代理人】
【識別番号】100161908
【弁理士】
【氏名又は名称】藤木 依子
(72)【発明者】
【氏名】ダビット・ハルチュニャン
(72)【発明者】
【氏名】ヘンリク・クレシヒ
(72)【発明者】
【氏名】サビータ・ビッタルラオ・ケンドレ
(57)【要約】
【課題】通信システムに関連付けられるデータを処理するための方法および装置を提供すること。
【解決手段】通信システムに関連付けられるデータを処理するための方法、例えばコンピュータ実装方法であって、通信システム用の少なくとも１つの端末デバイスの動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標を特徴付ける少なくとも１つの第１の変数を決定するステップと、通信システム用の少なくとも１つのネットワークデバイスの動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標を特徴付ける少なくとも１つの第２の変数を決定するステップと、少なくとも第１の変数および第２の変数に基づいて、通信システム用の自律移動ロボットの少なくとも１つの端末デバイスの動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標を特徴付ける少なくとも１つの第３の変数を決定、例えば予測するステップとを含む、方法。
【選択図】図１
【解決手段】通信システムに関連付けられるデータを処理するための方法、例えばコンピュータ実装方法であって、通信システム用の少なくとも１つの端末デバイスの動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標を特徴付ける少なくとも１つの第１の変数を決定するステップと、通信システム用の少なくとも１つのネットワークデバイスの動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標を特徴付ける少なくとも１つの第２の変数を決定するステップと、少なくとも第１の変数および第２の変数に基づいて、通信システム用の自律移動ロボットの少なくとも１つの端末デバイスの動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標を特徴付ける少なくとも１つの第３の変数を決定、例えば予測するステップとを含む、方法。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
通信システム（ＫＳ）に関連付けられるデータを処理するための方法、例えばコンピュータ実装方法であって、
前記通信システム（ＫＳ）用の少なくとも１つの端末デバイス（１０）の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－１０）を特徴付ける少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）を決定（１００）するステップと、
前記通信システム（ＫＳ）用の少なくとも１つのネットワークデバイス（２０）の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－２０）を特徴付ける少なくとも１つの第２の変数（Ｇ２）を決定（１０２）するステップと、
少なくとも前記第１の変数（Ｇ１）および前記第２の変数（Ｇ２）に基づいて、前記通信システム（ＫＳ）用の自律移動ロボット（２００）の少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－２１０）を特徴付ける少なくとも１つの第３の変数（Ｇ３）を決定（１０４）、例えば予測（１０４ａ；１１４）するステップと
を有する方法。
前記通信システム（ＫＳ）用の少なくとも１つの端末デバイス（１０）の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－１０）を特徴付ける少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）を決定（１００）するステップと、
前記通信システム（ＫＳ）用の少なくとも１つのネットワークデバイス（２０）の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－２０）を特徴付ける少なくとも１つの第２の変数（Ｇ２）を決定（１０２）するステップと、
少なくとも前記第１の変数（Ｇ１）および前記第２の変数（Ｇ２）に基づいて、前記通信システム（ＫＳ）用の自律移動ロボット（２００）の少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－２１０）を特徴付ける少なくとも１つの第３の変数（Ｇ３）を決定（１０４）、例えば予測（１０４ａ；１１４）するステップと
を有する方法。
【請求項2】
前記通信システム（ＫＳ）用の前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の前記動作に関連付けられる前記少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－１０）、および／または前記通信システム（ＫＳ）用の前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の前記動作に関連付けられる前記少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－２１０）が、以下の要素、すなわち
ａ）基準信号に関連付けられる受信出力、例えばＲＳＲＰ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｐｏｗｅｒ）、
ｂ）信号出力の、ノイズおよび干渉に関連付けられる出力に対する比、例えばＳＩＮＲ（ｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｐｌｕｓ ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ）、
ｃ）基準信号に関連付けられる受信品質、例えばＲＳＲＱ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｑｕａｌｉｔｙ）、
のうちの少なくとも１つを有する、請求項１に記載の方法。
ａ）基準信号に関連付けられる受信出力、例えばＲＳＲＰ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｐｏｗｅｒ）、
ｂ）信号出力の、ノイズおよび干渉に関連付けられる出力に対する比、例えばＳＩＮＲ（ｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｐｌｕｓ ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ）、
ｃ）基準信号に関連付けられる受信品質、例えばＲＳＲＱ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｑｕａｌｉｔｙ）、
のうちの少なくとも１つを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記通信システム（ＫＳ）用の前記少なくとも１つのネットワークデバイス（２０）の前記動作に関連付けられる前記少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－２０）が、例えば、前記通信システム（ＫＳ）の例えば少なくともいくつか、例えば全てのネットワークデバイス（２０）の物理リソースブロック、例えばＰＲＢ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｂｌｏｃｋ）によって特徴付けることができるリソース、例えば時間－周波数リソースの負荷量を有する、請求項１または２に記載の方法。
【請求項4】
前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）の前記決定（１００）が、例えば前記通信システム（ＫＳ）の少なくとも１つのネットワークデバイス（２０）に接続された、前記通信システム（ＫＳ）の少なくともいくつか、例えば全ての端末デバイス（１０）の測定値に例えば基づいて、前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）を反復して、例えば周期的に決定（１００ａ）することを有する、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項5】
前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）を予測（１１０）するステップと、
前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）の前記予測（１１０）に基づいて、例えば所定の時間間隔（ＴＩＭ－ＩＮＴ）にわたって前記少なくとも１つの第２の変数（Ｇ２）を予測（１１２）するステップとを有し、
例えば、前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）の前記予測（１１０）および／または前記少なくとも１つの第２の変数（Ｇ２）の前記予測（１１２）が、以下の要素、すなわち
ａ）例えば前記第１の変数（Ｇ１）の現在および／または履歴の値を有する第１の変数（Ｇ１）、
ｂ）例えば前記第２の変数（Ｇ２）の現在および／または履歴の値を有する第２の変数（Ｇ２）、
ｃ）前記少なくとも１つの、例えば移動可能な、端末デバイス（１０）の目的地に関する情報（ＩＮＦ－ＴＡＲＧＥＴ）、
ｄ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の最小データレートに関する要件を特徴付ける情報（ＩＮＦ－ＲＥＱ）、
ｅ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の現在の軌道（ＴＲＡＪ－１０）、
ｆ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の現在の速度（Ｖ－１０）、
ｇ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の現在の位置、
のうちの少なくとも１つに基づいて実行される、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）の前記予測（１１０）に基づいて、例えば所定の時間間隔（ＴＩＭ－ＩＮＴ）にわたって前記少なくとも１つの第２の変数（Ｇ２）を予測（１１２）するステップとを有し、
例えば、前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）の前記予測（１１０）および／または前記少なくとも１つの第２の変数（Ｇ２）の前記予測（１１２）が、以下の要素、すなわち
ａ）例えば前記第１の変数（Ｇ１）の現在および／または履歴の値を有する第１の変数（Ｇ１）、
ｂ）例えば前記第２の変数（Ｇ２）の現在および／または履歴の値を有する第２の変数（Ｇ２）、
ｃ）前記少なくとも１つの、例えば移動可能な、端末デバイス（１０）の目的地に関する情報（ＩＮＦ－ＴＡＲＧＥＴ）、
ｄ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の最小データレートに関する要件を特徴付ける情報（ＩＮＦ－ＲＥＱ）、
ｅ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の現在の軌道（ＴＲＡＪ－１０）、
ｆ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の現在の速度（Ｖ－１０）、
ｇ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の現在の位置、
のうちの少なくとも１つに基づいて実行される、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項6】
例えば前記自律移動ロボット（２００）の少なくとも１つの可能なルート、例えば複数の可能なルートに関して、前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）またはここで決定可能な予測された第１の変数（Ｇ１’）の前記予測（１１０）に少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの第３の変数（Ｇ３）を予測１１４するステップを有する、請求項５に記載の方法。
【請求項7】
例えば少なくともいくつかのネットワークデバイス（２０）に関して、および／または前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの可能なルート、例えば前記複数の可能なルートに関して、例えば物理リソースブロック、例えばＰＲＢ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｂｌｏｃｋ）によって特徴付けることができる必要なリソース（ＲＥＳ－ＲＥＱ）、例えば時間－周波数リソースを、例えば、以下の要素、すなわち
ａ）前記少なくとも１つの第３の変数（Ｇ３）、またはここで決定可能な予測された第３の変数（Ｇ３’）の予測（１１４）、
ｂ）前記通信システム（ＫＳ）用の前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の最小データレートに関する要件を特徴付ける情報（２１０－ＩＮＦ－ＲＥＱ）、
のうちの少なくとも１つに基づいて決定（１１６）して、例えば、前記自律移動ロボット（２００）の動作と、前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量とを最適化（４０３）、例えば共同最適化するステップを有する、請求項６に記載の方法。
ａ）前記少なくとも１つの第３の変数（Ｇ３）、またはここで決定可能な予測された第３の変数（Ｇ３’）の予測（１１４）、
ｂ）前記通信システム（ＫＳ）用の前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の最小データレートに関する要件を特徴付ける情報（２１０－ＩＮＦ－ＲＥＱ）、
のうちの少なくとも１つに基づいて決定（１１６）して、例えば、前記自律移動ロボット（２００）の動作と、前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量とを最適化（４０３）、例えば共同最適化するステップを有する、請求項６に記載の方法。
【請求項8】
前記自律移動ロボット（２００）用の前記少なくとも１つの可能なルートへのコスト（ＫＯＳＴ－２００）の割当て（１１８）を行うステップ、例えば、物理リソースブロック、例えばＰＲＢ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｂｌｏｃｋ）によって例えば特徴付けることができる最小量のリソース、例えば時間－周波数リソースを有する前記自律移動ロボット（２００）の前記端末デバイス（２１０）のリソース要件をそれに沿って満たすことができる前記自律移動ロボット（２００）用の可能なルートへの最小コスト（ＫＯＳＴ－２００－ＭＩＮ）の割当て（１１８ａ）を行うステップを有する、請求項７に記載の方法。
【請求項9】
前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの可能なルート、例えば前記複数の可能なルートに関してコスト（ＫＯＳＴ－ＲＯＵＴ）を決定（１２０）するステップと、任意選択で、前記最小コストを有する前記ルート（ＲＯＵＴ’）を選択（１２２）するステップとを有する、請求項６または７に記載の方法。
【請求項10】
請求項１から９のいずれか一項に記載の方法の例えば少なくともいくつかの態様を実行するための装置（３００）。
【請求項11】
少なくとも１つの請求項１０に記載の装置（３００）を有する自律移動ロボット（２００）。
【請求項12】
少なくとも１つの請求項１０に記載の装置（３００）を有する通信システム（ＫＳ）、例えば基地局（２０）および／またはサーバ、例えばエッジサーバ（３０）用のネットワークデバイス（２０、３０）。
【請求項13】
コンピュータ（２０２）によって実行されるときに、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法を前記コンピュータ（２０２）に実行させる命令（ＰＲＧ）を含む、コンピュータ可読記憶媒体（ＳＭ）。
【請求項14】
コンピュータ（２０２）によってコンピュータプログラム（ＰＲＧ）が実行されるときに、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法を前記コンピュータ（２０２）に実行させる命令を含む、コンピュータプログラム（ＰＲＧ）。
【請求項15】
請求項１４に記載のコンピュータプログラム（ＰＲＧ）を伝送するおよび／または特徴付けるデータキャリア信号（ＤＣＳ）。
【請求項16】
以下の態様、すなわち
ａ）前記通信システム（ＫＳ）に関する端末デバイス（１０）の現在および／または履歴の測定値を提供（４０１）すること、
ｂ）ネットワークデバイス（２０、３０）および／または前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量の現在および／または履歴の値を提供（４０２）すること、
ｃ）前記自律移動ロボット（２００）の動作と前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量とを最適化（４０３）、例えば共同最適化すること、
ｄ）例えば前記ハンドオーバプロセスに関するオフセット値の指定によって、前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の少なくとも１つのハンドオーバプロセスに影響（４０４）を与えること、
ｅ）例えば動的なコレクション、例えばマップ（ＭＡＰ）を提供（４０５）し、以下の要素、すなわち
ｅ１）前記通信システム（ＫＳ）に関する端末デバイス（１０）の測定値、
ｅ２）少なくとも１つのネットワークデバイス（２０）に関する前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量に関する情報、のうちの少なくとも１つを特徴付けること、
のうちの少なくとも１つに関する、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法、および／または請求項１０に記載の装置（３００）、および／または請求項１１に記載の自律移動ロボット（２００）、および／または請求項１２に記載のネットワークデバイス（２０、３０）、および／または請求項１３に記載のコンピュータ可読記憶媒体（ＳＭ）、および／または請求項１４に記載のコンピュータプログラム、および／または請求項１５に記載のデータキャリア信号（ＤＣＳ）の使用（４００）。
ａ）前記通信システム（ＫＳ）に関する端末デバイス（１０）の現在および／または履歴の測定値を提供（４０１）すること、
ｂ）ネットワークデバイス（２０、３０）および／または前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量の現在および／または履歴の値を提供（４０２）すること、
ｃ）前記自律移動ロボット（２００）の動作と前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量とを最適化（４０３）、例えば共同最適化すること、
ｄ）例えば前記ハンドオーバプロセスに関するオフセット値の指定によって、前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の少なくとも１つのハンドオーバプロセスに影響（４０４）を与えること、
ｅ）例えば動的なコレクション、例えばマップ（ＭＡＰ）を提供（４０５）し、以下の要素、すなわち
ｅ１）前記通信システム（ＫＳ）に関する端末デバイス（１０）の測定値、
ｅ２）少なくとも１つのネットワークデバイス（２０）に関する前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量に関する情報、のうちの少なくとも１つを特徴付けること、
のうちの少なくとも１つに関する、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法、および／または請求項１０に記載の装置（３００）、および／または請求項１１に記載の自律移動ロボット（２００）、および／または請求項１２に記載のネットワークデバイス（２０、３０）、および／または請求項１３に記載のコンピュータ可読記憶媒体（ＳＭ）、および／または請求項１４に記載のコンピュータプログラム、および／または請求項１５に記載のデータキャリア信号（ＤＣＳ）の使用（４００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、通信システムに関連付けられるデータを処理するための方法に関する。
さらに、本開示は、通信システムに関連付けられるデータを処理するための装置に関する。
さらに、本開示は、通信システムに関連付けられるデータを処理するための装置に関する。
【発明の概要】
【0002】
例示的実施形態は、通信システムに関連付けられるデータを処理するための方法、例えばコンピュータ実装方法であって、通信システム用の少なくとも１つの端末デバイスの動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標を特徴付ける少なくとも１つの第１の変数を決定するステップと、通信システム用の少なくとも１つのネットワークデバイスの動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標を特徴付ける少なくとも１つの第２の変数を決定するステップと、少なくとも第１の変数および第２の変数に基づいて、通信システム用の自律移動ロボット、ＡＭＲ、の少なくとも１つの端末デバイスの動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標を特徴付ける少なくとも１つの第３の変数を決定、例えば予測するステップとを有する、方法に関する。
【0003】
さらなる例示的実施形態では、それにより、例えば、通信システムにおける自律移動ロボットの少なくとも１つの端末デバイスの将来の動作を評価し、さらなる例示的実施形態では例えば最適化することができる。
【0004】
さらなる例示的実施形態では、少なくとも１つの端末デバイスは、例として、例えば５Ｇ規格もしくは６Ｇ規格に対応した、またはそれに基づくセルラ移動無線システム用の端末デバイス（ｔｅｒｍｉｎａｌ ｄｅｖｉｃｅ）またはユーザ機器である。
【0005】
さらなる例示的実施形態では、少なくとも１つのネットワークデバイスは、例として、例えば５Ｇ規格もしくは６Ｇ規格に対応した、またはそれに基づく、セルラ移動無線システム用のネットワークデバイス、例えばネットワークデバイス（ｎｅｔｗｏｒｋ ｄｅｖｉｃｅ）、例えば基地局、例えばｇＮＢである。
【0006】
さらなる例示的実施形態では、通信システム用の自律移動ロボットの少なくとも１つの端末デバイスは、例えば、自律移動ロボットに統合されるか、または自律移動ロボットに配置され、したがってまた移動可能である。
【0007】
さらなる例示的実施形態では、通信システム用の少なくとも１つの端末デバイスの動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標、例えばＫＰＩ（ｋｅｙ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）、および／または通信システム用の自律移動ロボットの少なくとも１つの端末デバイスの動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標、例えばＫＰＩが、以下の要素、すなわち、ａ）基準信号に関連付けられる受信出力、例えばＲＳＲＰ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｐｏｗｅｒ）、ｂ）信号出力の、ノイズおよび干渉に関連付けられる出力に対する比、例えばＳＩＮＲ（ｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｐｌｕｓ ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ）、ｃ）基準信号に関連付けられる受信品質、例えばＲＳＲＱ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｑｕａｌｉｔｙ）、のうちの少なくとも１つを有することが企図される。さらなる例示的実施形態では、代替としてまたは補完として、ＫＰＩ以外の変数、または対象のＫＰＩを生成するための他の変数も使用可能である。
【0008】
さらなる例示的実施形態では、通信システム用の少なくとも１つのネットワークデバイスの動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標、例えばＫＰＩが、例えば、通信システムの例えば少なくともいくつか、例えば全てのネットワークデバイスの物理リソースブロック、例えばＰＲＢ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｂｌｏｃｋ）によって特徴付けることができるリソース、例えば時間－周波数リソースの負荷量を含むことが企図される。
【0009】
さらなる例示的実施形態では、少なくとも１つの第１の変数の決定が、例えば通信システムの少なくとも１つのネットワークデバイスに接続された、通信システムの少なくともいくつか、例えば全ての端末デバイスの測定値に例えば基づいて、少なくとも１つの第１の変数を反復して、例えば周期的に決定することを含むことが企図される。
【0010】
さらなる例示的実施形態では、方法は、少なくとも１つの第１の変数を予測するステップと、少なくとも１つの第１の変数の予測に基づいて、例えば所定の時間間隔にわたって少なくとも１つの第２の変数を予測するステップとを有し、例えば、少なくとも１つの第１の変数の予測および／または少なくとも１つの第２の変数の予測が、以下の要素、すなわち、ａ）例えば第１の変数の現在および／または履歴の値を含む第１の変数、ｂ）例えば第２の変数の現在および／または履歴の値を含む第２の変数、ｃ）少なくとも１つの、例えば移動可能な、端末デバイスの目的地に関する情報、ｄ）少なくとも１つの端末デバイスの最小データレートに関する要件を特徴付ける情報、ｅ）少なくとも１つの端末デバイスの現在の軌道、ｆ）少なくとも１つの端末デバイスの現在の速度、ｇ）少なくとも１つの端末デバイスの現在の場所、のうちの少なくとも１つに基づいて実行されることが企図される。
【0011】
さらなる例示的実施形態では、方法は、例えば自律移動ロボットの少なくとも１つの可能なルート、例えば複数の可能なルートに関して、少なくとも１つの第１の変数またはここで決定可能な予測された第１の変数の予測に少なくとも基づいて、少なくとも１つの第３の変数を予測するステップを有することが企図される。
【0012】
さらなる例示的実施形態では、方法は、例えば少なくともいくつかのネットワークデバイスに関して、および／または自律移動ロボットの少なくとも１つの可能なルート、例えば複数の可能なルートに関して、例えば物理リソースブロック、例えばＰＲＢ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｂｌｏｃｋ）によって特徴付けることができる必要なリソース、例えば時間－周波数リソースを、例えば、以下の要素、すなわち、ａ）少なくとも１つの第３の変数、またはここで決定可能な予測された第３の変数の予測、ｂ）通信システム用の自律移動ロボットの少なくとも１つの端末デバイスの最小データレートに関する要件を特徴付ける情報、のうちの少なくとも１つに基づいて決定するステップを有することが企図される。
【0013】
さらなる例示的実施形態では、方法は、自律移動ロボット用の少なくとも１つの可能なルートへのコストの割当てを行うステップ、例えば、物理リソースブロック、例えばＰＲＢ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｂｌｏｃｋ）によって例えば特徴付けることができる最小量のリソース、例えば時間－周波数リソースを有する自律移動ロボットの端末デバイスのリソース要件をそれに沿って満たすことができる自律移動ロボット用の可能なルートへの最小コストの割当てを行うステップを含むことが企図される。
【0014】
さらなる例示的実施形態では、方法は、自律移動ロボットの少なくとも１つの可能なルート、例えば複数の可能なルートに関してコストを決定するステップと、任意選択で、最小コストを有するルートを選択するステップとを含むことが企図される。
【0015】
さらなる例示的実施形態は、例えば、上記の実施形態による方法の少なくともいくつかの態様を実行するための装置に関する。
さらなる例示的実施形態は、少なくとも１つの上記の実施形態による装置を有する自律移動ロボット、ＡＭＲ、に関する。
さらなる例示的実施形態は、少なくとも１つの上記の実施形態による装置を有する自律移動ロボット、ＡＭＲ、に関する。
【0016】
さらなる例示的実施形態は、少なくとも１つの上記の実施形態による装置を有する通信システム、例えば基地局、例えばｇＮＢ、および／またはサーバ、例えばエッジサーバ用のネットワークデバイスに関する。
【0017】
さらなる例示的実施形態は、コンピュータによって実行されるときに、上記の実施形態による方法をコンピュータに実行させる命令を含むコンピュータ可読記憶媒体に関する。
さらなる例示的実施形態は、コンピュータによってプログラムが実行されるときに、上記の実施形態による方法をコンピュータに実行させる命令を含むコンピュータプログラムに関する。
さらなる例示的実施形態は、コンピュータによってプログラムが実行されるときに、上記の実施形態による方法をコンピュータに実行させる命令を含むコンピュータプログラムに関する。
【0018】
さらなる例示的実施形態は、上記の実施形態によるコンピュータプログラムを伝送するおよび／または特徴付けるデータキャリア信号に関する。
さらなる例示的実施形態は、以下の態様、すなわち、ａ）通信システムに関する端末デバイスの現在および／または履歴の測定値を提供すること、ｂ）ネットワークデバイスおよび／または通信システムのリソースの負荷量の現在および／または履歴の値を提供すること、ｃ）自律移動ロボットの動作と通信システムのリソースの負荷量とを最適化、例えば共同最適化すること、ｄ）例えばハンドオーバプロセスに関するオフセット値の指定によって、自律移動ロボットの少なくとも１つの端末デバイスの少なくとも１つのハンドオーバプロセス（Ｈａｎｄｏｖｅｒ－Ｖｏｒｇａｎｇ）またはハンドオーバプロセス（Ｈａｎｄｏｖｅｒ－Ｐｒｏｚｅｓｓ）に影響を与えること、ｅ）例えば動的なコレクション、例えばマップを提供し、以下の要素、すなわち、ｅ１）通信システムに関する端末デバイスの測定値、ｅ２）少なくとも１つのネットワークデバイスに関する通信システムのリソースの負荷量に関する情報、のうちの少なくとも１つを特徴付けること、のうちの少なくとも１つに関する、上記の実施形態による方法、および／または上記の実施形態による装置、および／または上記の実施形態による自律移動ロボット、および／または上記の実施形態によるネットワークデバイス、および／または上記の実施形態によるコンピュータ可読記憶媒体、および／または上記の実施形態によるコンピュータプログラム、および／または上記の実施形態によるデータキャリア信号の使用に関する。
さらなる例示的実施形態は、以下の態様、すなわち、ａ）通信システムに関する端末デバイスの現在および／または履歴の測定値を提供すること、ｂ）ネットワークデバイスおよび／または通信システムのリソースの負荷量の現在および／または履歴の値を提供すること、ｃ）自律移動ロボットの動作と通信システムのリソースの負荷量とを最適化、例えば共同最適化すること、ｄ）例えばハンドオーバプロセスに関するオフセット値の指定によって、自律移動ロボットの少なくとも１つの端末デバイスの少なくとも１つのハンドオーバプロセス（Ｈａｎｄｏｖｅｒ－Ｖｏｒｇａｎｇ）またはハンドオーバプロセス（Ｈａｎｄｏｖｅｒ－Ｐｒｏｚｅｓｓ）に影響を与えること、ｅ）例えば動的なコレクション、例えばマップを提供し、以下の要素、すなわち、ｅ１）通信システムに関する端末デバイスの測定値、ｅ２）少なくとも１つのネットワークデバイスに関する通信システムのリソースの負荷量に関する情報、のうちの少なくとも１つを特徴付けること、のうちの少なくとも１つに関する、上記の実施形態による方法、および／または上記の実施形態による装置、および／または上記の実施形態による自律移動ロボット、および／または上記の実施形態によるネットワークデバイス、および／または上記の実施形態によるコンピュータ可読記憶媒体、および／または上記の実施形態によるコンピュータプログラム、および／または上記の実施形態によるデータキャリア信号の使用に関する。
【0019】
本発明のさらなる特徴、可能な用途、および利点は、図面の各図に示される本発明の実施例の以下の説明から明らかになる。その際、記載または図示された全ての特徴は、特許請求の範囲におけるそれらの概要またはそれらの関係にかかわらず、および明細書または図面におけるそれらの定式化または表現にかかわらず、個別にまたは任意の組合せにおいて本発明の主題を成す。
【図面の簡単な説明】
【0020】
【図1】例示的実施形態による簡略化された概略ブロック図である。
【図2】例示的実施形態による簡略化された概略フローチャートである。
【図3】さらなる例示的実施形態による簡略化された概略フローチャートである。
【図4】さらなる例示的実施形態による簡略化された概略フローチャートである。
【図5】さらなる例示的実施形態による簡略化された概略ブロック図である。
【図6】さらなる例示的実施形態による簡略化された概略フローチャートである。
【図7】さらなる例示的実施形態による簡略化された概略ブロック図である。
【図8】さらなる例示的実施形態による簡略化された概略信号伝達図である。
【図9】さらなる例示的実施形態による使用の態様の概略図である。
【図10】さらなる例示的実施形態による概略ブロック図である。
【図11】さらなる例示的実施形態による簡略化された概略信号伝達図である。
【図12】さらなる例示的実施形態による簡略化された概略信号伝達図である。
【発明を実施するための形態】
【0021】
例示的実施形態（例えば図１、図２を参照）は、通信システムＫＳ（図１）に関連付けられるデータを処理するための方法、例えばコンピュータ実装方法であって、通信システムＫＳ用の少なくとも１つの端末デバイス１０（図１）の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標ＫＰＩ－１０を特徴付ける少なくとも１つの第１の変数Ｇ１を決定１００するステップ（図２）と、通信システムＫＳ用の少なくとも１つのネットワークデバイス２０の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標ＫＰＩ－２０を特徴付ける少なくとも１つの第２の変数Ｇ２を決定１０２するステップと、少なくとも第１の変数Ｇ１および第２の変数Ｇ２に基づいて、通信システムＫＳ用の自律移動ロボット、ＡＭＲ、２００の少なくとも１つの端末デバイス２１０の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標ＫＰＩ－２１０を特徴付ける少なくとも１つの第３の変数Ｇ３を決定１０４、例えば予測１０４ａするステップとを有する、方法に関する。
【0022】
さらなる例示的実施形態では、それにより、例えば、通信システムＫＳにおける自律移動ロボット２００の少なくとも１つの端末デバイス２１０の将来の動作を評価し、さらなる例示的実施形態では例えば最適化することができる。
【0023】
さらなる例示的実施形態では、少なくとも１つの端末デバイス１０は、例として、例えば５Ｇ規格もしくは６Ｇ規格に対応した、またはそれに基づくセルラ移動無線システム用の端末デバイス、例えば端末デバイス（ｔｅｒｍｉｎａｌ ｄｅｖｉｃｅ）またはユーザ機器である。
【0024】
例えば、通信システムＫＳは、５Ｇシステムであるか、または５Ｇシステムに基づく。
図１においてデバイス１０、２０の領域内の破線の長方形（個別には図示せず）によって示唆されるように、通信システムＫＳは、１つもしくは複数の端末デバイス１０および／または１つもしくは複数のネットワークデバイス２０を有してもよい。
図１においてデバイス１０、２０の領域内の破線の長方形（個別には図示せず）によって示唆されるように、通信システムＫＳは、１つもしくは複数の端末デバイス１０および／または１つもしくは複数のネットワークデバイス２０を有してもよい。
【0025】
さらなる例示的実施形態では、また、複数のＡＭＲ２００を通信システムＫＳと共に使用可能である。ここで、分かりやすくするために図１にはＡＭＲ２００のみが示されており、以下の例示的な説明は、実質的に、しかし一般性を制限せずに、例として示されるＡＭＲ２００に関する。
【0026】
さらなる例示的実施形態（図１）では、少なくとも１つのネットワークデバイス２０は、例として、例えば５Ｇ規格もしくは６Ｇ規格に対応した、またはそれに基づく、セルラ移動無線システム用のネットワークデバイス、例えばネットワークデバイス（ｎｅｔｗｏｒｋ ｄｅｖｉｃｅ）、例えば基地局、例えばｇＮＢである。
【0027】
さらなる例示的実施形態（図１）では、通信システムＫＳ用の自律移動ロボット２００の少なくとも１つの端末デバイス２１０は、例えば、自律移動ロボット２００に統合されるか、または自律移動ロボット２００に配置され、したがってまた移動可能である。
【0028】
さらなる例示的実施形態（図１）では、通信システムＫＳ用の少なくとも１つの端末デバイス１０の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標ＫＰＩ－１０、例えばＫＰＩ（ｋｅｙ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）、および／または通信システムＫＳ用の自律移動ロボット２００の少なくとも１つの端末デバイス２１０の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標ＫＰＩ－２１０、例えばＫＰＩが、以下の要素、すなわち、ａ）基準信号に関連付けられる受信出力、例えばＲＳＲＰ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｐｏｗｅｒ）、ｂ）信号出力の、ノイズおよび干渉に関連付けられる出力に対する比、例えばＳＩＮＲ（ｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｐｌｕｓ ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ）、ｃ）基準信号に関連付けられる受信品質、例えばＲＳＲＱ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｑｕａｌｉｔｙ）、のうちの少なくとも１つを有することが企図される。さらなる例示的実施形態では、代替としてまたは補完として、ＫＰＩ以外の変数、または対象のＫＰＩ（ＫＰＩ－１０、ＫＰＩ－２１０）を生成するための他の変数も使用可能である。
【0029】
さらなる例示的実施形態（図１）では、通信システムＫＳ用の少なくとも１つのネットワークデバイス２０の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標ＫＰＩ－２０が、例えば、通信システムＫＳの例えば少なくともいくつか、例えば全てのネットワークデバイス２０の物理リソースブロック、例えばＰＲＢ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｂｌｏｃｋ）によって特徴付けることができるリソース、例えば時間－周波数リソースの負荷量を含むことが企図される。
【0030】
さらなる例示的実施形態（図２）では、少なくとも１つの第１の変数Ｇ１の決定１００が、例えば通信システムＫＳの少なくとも１つのネットワークデバイス２０（図１）に接続された、通信システムＫＳの少なくともいくつか、例えば全ての端末デバイス１０、２１０の測定値に例えば基づいて、少なくとも１つの第１の変数Ｇ１を反復して、例えば周期的に決定１００ａすることを含むことが企図される。
【0031】
さらなる例示的実施形態（図３）では、方法は、少なくとも１つの第１の変数Ｇ１を予測１１０、例えば予想するステップと、少なくとも１つの第１の変数Ｇ１の予測１１０に基づいて、例えば所定の時間間隔ＴＩＭ－ＩＮＴにわたって少なくとも１つの第２の変数Ｇ２を予測１１２するステップとを有し、例えば、少なくとも１つの第１の変数Ｇ１の予測１１０および／または少なくとも１つの第２の変数Ｇ２の予測１１２が、以下の要素、すなわち、ａ）例えば第１の変数Ｇ１の現在および／または履歴の値を有する第１の変数Ｇ１、ｂ）例えば第２の変数Ｇ２の現在および／または履歴の値を有する第２の変数Ｇ２、ｃ）少なくとも１つの、例えば移動可能な、端末デバイス１０、２１０、または端末デバイス２１０に関連付けられたＡＭＲ２００の目的地に関する情報ＩＮＦ－ＴＡＲＧＥＴ、ｄ）少なくとも１つの端末デバイス１０、２１０の最小（例えば所要）データレートに関する要件を特徴付ける情報ＩＮＦ－ＲＥＱ、ｅ）少なくとも１つの端末デバイスの現在の軌道ＴＲＡＪ－１０、ｆ）少なくとも１つの端末デバイスの現在の速度Ｖ－１０、ｇ）少なくとも１つの端末デバイス１０の現在の場所、のうちの少なくとも１つに基づいて実行されることが企図される。
【0032】
図３から分かるように、予測１１０は、予測された第１の変数Ｇ１’を導出し、それに基づいて、例えば第２の変数Ｇ２を予測することができ（ブロック１１２参照）、それが例えば予測された第２の変数Ｇ２’を導出する。
【0033】
さらなる例示的実施形態（図３）では、方法は、例えば自律移動ロボット２００（図１）の少なくとも１つの可能なルート、例えば複数の可能なルートに関して、少なくとも１つの第１の変数Ｇ１またはここで決定可能な予測された第１の変数Ｇ１’の予測１１０に少なくとも基づいて、少なくとも１つの第３の変数Ｇ３を予測１１４するステップを有することが企図される。例えば、さらなる例示的実施形態では、予測された第３の変数Ｇ３’に基づいて、例えば少なくとも１つの所定の基準に従って、自律移動ロボット２００の可能なルートを評価することができる。
【0034】
さらなる例示的実施形態（図３）では、方法は、例えば少なくともいくつかのネットワークデバイス２０に関して、および／または自律移動ロボット２００の少なくとも１つの可能なルート、例えば複数の可能なルートに関して、例えば物理リソースブロック、例えばＰＲＢ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｂｌｏｃｋ）によって特徴付けることができる必要なリソースＲＥＳ－ＲＥＱ、例えば時間－周波数リソースを、例えば、以下の要素、すなわち、ａ）少なくとも１つの第３の変数Ｇ３、またはここで決定可能な予測された第３の変数Ｇ３’の予測１１４、ｂ）通信システムＫＳ用の自律移動ロボット２００の少なくとも１つの端末デバイス２１０の最小データレートに関する要件を特徴付ける情報２１０－ＩＮＦ－ＲＥＱ、のうちの少なくとも１つに基づいて決定１１６するステップを含むことが企図される。
【0035】
さらなる例示的実施形態（図３）では、方法は、自律移動ロボット２００用の少なくとも１つの可能なルートへのコストＫＯＳＴ－２００の割当て１１８を行うステップ、例えば、物理リソースブロック、例えばＰＲＢ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｂｌｏｃｋ）によって特徴付けることができる最小量のリソース、例えば時間－周波数リソースを有する自律移動ロボット２００の端末デバイス２１０のリソース要件をそれに沿って満たすことができる自律移動ロボット２００用の可能なルートへの最小コストＫＯＳＴ－２００－ＭＩＮの割当て１１８ａを行うステップを含むことが企図される。
【0036】
さらなる例示的実施形態（図４）では、方法は、自律移動ロボット２００の少なくとも１つの可能なルート、例えば複数の可能なルートに関してコストＫＯＳＴ－ＲＯＵＴを決定１２０するステップと、任意選択で、最小コストを有するルートＲＯＵＴ’を選択１２２するステップとを有することが企図される。
【0037】
さらなる例示的実施形態（図５）は、例えば、上記の実施形態による方法の少なくともいくつかの態様を実行するための装置３００に関する。
装置３００は、少なくとも１つのコンピューティングコア３０２ａ、３０２ｂ、３０２ｃを有するコンピューティングデバイス３０２（「コンピュータ」）と、データＤＡＴおよび／またはコンピュータプログラムＰＲＧを少なくとも一時的に記憶するための、コンピューティングデバイス３０２に割り当てられたメモリデバイス３０４とを有する。メモリデバイス３０４は、例えば、揮発性メモリ３０４ａ（例えばメインメモリ、ＲＡＭ）および／または不揮発性メモリ３０４ｂ（例えばＦｌａｓｈ－ＥＥＰＲＯＭ）を有してもよい。
装置３００は、少なくとも１つのコンピューティングコア３０２ａ、３０２ｂ、３０２ｃを有するコンピューティングデバイス３０２（「コンピュータ」）と、データＤＡＴおよび／またはコンピュータプログラムＰＲＧを少なくとも一時的に記憶するための、コンピューティングデバイス３０２に割り当てられたメモリデバイス３０４とを有する。メモリデバイス３０４は、例えば、揮発性メモリ３０４ａ（例えばメインメモリ、ＲＡＭ）および／または不揮発性メモリ３０４ｂ（例えばＦｌａｓｈ－ＥＥＰＲＯＭ）を有してもよい。
【0038】
さらなる好ましい実施形態では、装置３００は、例えば通信システムＫＳ（図１）の少なくとも１つのコンポーネント１０、２０、３０とのデータ通信ＤＣＳ、Ｄ用の、好ましくは双方向のデータインターフェース３０６を有することが企図される。
【0039】
さらなる例示的実施形態（図１）は、上記の実施形態による少なくとも１つの装置３００（図５も参照）を備えた通信システムＫＳに関する。さらなる例示的実施形態では、例えば、上記の実施形態による少なくとも１つの装置３００は、通信システムＫＳの少なくとも１つのコンポーネント２００、３０において、例えばＡＭＲ２００、および／またはエッジサーバ３０などにおいて企図されていてもよい。
【0040】
さらなる例示的実施形態（図５）は、コンピュータ３０２によって実行されるときに、上記の実施形態による方法をコンピュータ３０２に実行させる命令ＰＲＧを含むコンピュータ可読記憶媒体ＳＭに関する。
【0041】
さらなる例示的実施形態（図５）は、コンピュータ３０２によってプログラムＰＲＧが実行されるときに、上記の実施形態による方法をコンピュータ３０２に実行させる命令を含むコンピュータプログラムＰＲＧに関する。
【0042】
さらなる例示的実施形態（図５）は、上記の実施形態によるコンピュータプログラムＰＲＧを伝送するおよび／または特徴付けるデータキャリア信号ＤＣＳに関する。
さらなる例示的実施形態（図１）は、少なくとも１つの上記の実施形態による装置３００を有する自律移動ロボット、ＡＭＲ、２００に関する。
さらなる例示的実施形態（図１）は、少なくとも１つの上記の実施形態による装置３００を有する自律移動ロボット、ＡＭＲ、２００に関する。
【0043】
さらなる例示的実施形態（図１）は、少なくとも１つの上記の実施形態による装置３００を有する通信システムＫＳ、例えば基地局、例えばｇＮＢ２０、および／またはサーバ、例えばエッジサーバ３０用のネットワークデバイス２０に関する。
【0044】
さらなる例示的実施形態では、ＡＭＲ２００用の制御ロジックＳＬ－２００は、例えばエッジサーバ３０上で実行されるアプリケーションプログラムとして、例えば少なくとも部分的にエッジサーバ３０上に実装することができる。
【0045】
さらなる例示的実施形態では、ＡＭＲ２００用の制御ロジックＳＬ－２００は、例えば、第１の変数Ｇ１によって例えば特徴付けられる現在および／または履歴データ、例えば少なくともいくつかの、例えば全ての端末デバイス１０、２１０（例えば、ＡＭＲに割り当てられている端末デバイス２１０および／またはＡＭＲに割り当てられていない端末デバイス１０）のＲＳＲＰおよび／またはＲＳＲＱおよび／またはＳＩＮＲ値にアクセスすることができる。
【0046】
さらなる例示的実施形態では、データは、例えばマップＭＡＰ（図１）の形式で編成される。
さらなる例示的実施形態では、データまたはマップＭＡＰは、例えば、ＲＳＲＰおよび／もしくはＲＳＲＱおよび／もしくはＳＩＮＲ値、または一般に第１の変数Ｇ１および／もしくは第２の変数Ｇ２に関連付けられる値の測定値が決定されたそれぞれの場所も含むことができる。
さらなる例示的実施形態では、データまたはマップＭＡＰは、例えば、ＲＳＲＰおよび／もしくはＲＳＲＱおよび／もしくはＳＩＮＲ値、または一般に第１の変数Ｇ１および／もしくは第２の変数Ｇ２に関連付けられる値の測定値が決定されたそれぞれの場所も含むことができる。
【0047】
さらなる例示的実施形態では、データまたはマップＭＡＰは、例えば製造施設または倉庫などの所定のエリア内で、例えばｇＮＢに関して、例えば、リソース（例えばＰＲＢ）の現在および／または履歴の使用状況、例えば負荷量も含み得る。
【0048】
さらなる例示的実施形態では、マップＭＡＰのデータは、例えば、少なくとも１つの（例えば他の）ＡＭＲの少なくとも１つの軌道と一緒に使用することができ、例えばすでに使用されているＡＭＲ、および／または（例えばＡＭＲ２００のリソース使用状況および動作に関して）例えば例示的実施形態に従って最適なルートが決定されるべき少なくとも１つのＡＭＲ２００に関して、例えば所定の期間または所定の時間間隔にわたって例えばＲＳＲＰ、ＲＳＲＱ、ＳＩＮＲの値（または第１の変数Ｇ１）を予測する。
【0049】
さらなる例示的実施形態では、例えば、対象のＡＭＲ２００の動作とｇＮＢによる無線リソース（例えばＰＲＢ）の使用状況との共同最適化に関して、例えば対象のＡＭＲ２００に関する可能なルートに関連付けられているｇＮＢによるリソース（例えばＰＲＢ）の利用状況を予測することができる（例えば図３、ブロック１１２による予測される第２の変数Ｇ２’を参照）。
【0050】
したがって、さらなる例示的実施形態では、例えば考察中のＡＭＲ２００に関するＲＳＲＰ、ＲＳＲＱ、ＳＩＮＲのうちの少なくとも１つに関する予測値に基づいて、およびそれぞれの可能なルートに沿ったｇＮＢ、例えばいくつかまたは全てのｇＮＢの負荷に基づいて、少なくとも１つの可能なルートを調査する、例えば評価することができ、ルートに例えばコストを割り当てることができ、コストは、さらなる例示的実施形態において、例えば考察中のＡＭＲ２００のためのルート計画に使用可能である。さらなる例示的実施形態では、考察中のＡＭＲ２００のためのルート計画に関して、例えばＡスター型またはダイクストラ型のアルゴリズムが使用可能である。
【0051】
さらなる例示的実施形態では、上記の実施形態による原理は、例えば第１の変数Ｇ１と第２の変数Ｇ２との両方の考慮に基づいて、例えば少なくとも１つのＡＭＲ２００のＱｏＳ（サービス品質）要件の遵守を可能にする。
【0052】
さらなる例示的実施形態では、上記の実施形態による原理は、例えば高い干渉レベルおよび低い信号強度を有する経路を通るＡＭＲのナビゲーションによって例えば与えられていることがあるような、例えばＰＲＢの最適でない利用状況を回避することを可能にし、これは、例えばいくつかの従来のアプローチでは、ｇＮＢによって同時にサービス提供することができる端末デバイスの数を減少させることがある。
【0053】
さらなる例示的実施形態では、例えば５Ｇベースまたは５Ｇ対応の通信システムＫＳを使用する場合、時間－周波数リソースは、例えば時間－周波数リソースマトリックスの部分領域を表す既述したＰＲＢによって特徴付けることができ、ＰＲＢは、例えば基地局、例えばｇＮＢ、２０によって、例えばｇＮＢのスケジューラによって、例えば端末デバイス１０に割当て可能である。
【0054】
さらなる例示的実施形態では、ｇＮＢ２０によって割当て可能なＰＲＢの集合は、例えばｇＮＢ２０に割り当てられている帯域幅に基づく。
さらなる例示的実施形態（図１）では、マップＭＡＰは、例えば少なくともいくつかの端末デバイス１０（例えば第１の変数Ｇ１の決定のため）および／または少なくともいくつかのネットワークデバイス２０、例えばｇＮＢ（例えば第２の変数Ｇ２を決定するため）の測定値に基づいて、任意選択で第１の変数Ｇ１および／または第２の変数Ｇ２に関するそれぞれ対応する履歴データと共に、提供、つまり例えば作成することができ、例えば動的に更新することができる。
さらなる例示的実施形態（図１）では、マップＭＡＰは、例えば少なくともいくつかの端末デバイス１０（例えば第１の変数Ｇ１の決定のため）および／または少なくともいくつかのネットワークデバイス２０、例えばｇＮＢ（例えば第２の変数Ｇ２を決定するため）の測定値に基づいて、任意選択で第１の変数Ｇ１および／または第２の変数Ｇ２に関するそれぞれ対応する履歴データと共に、提供、つまり例えば作成することができ、例えば動的に更新することができる。
【0055】
さらなる例示的実施形態（図１）では、例えばＭＡＰマップの形式で編成された情報が、例えば１つまたは複数のエッジサーバ３０内に実装されている例えばＡＭＲ２００またはその制御機能、例えば軌道計画に利用可能にされ、これは、さらなる例示的実施形態において、例えば無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ：Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ）のリソース（例えばＰＲＢ）の使用状況とＡＭＲの動作との共同最適化を可能にする。さらなる例示的実施形態では、無線アクセスネットワークのリソース（例えばＰＲＢ）の使用と端末デバイス１０の測定値（例えば、第１の変数Ｇ１によって特徴付けることができる）との組合せの考慮により、上述した共同最適化が可能になる。
【0056】
さらなる例示的実施形態（図１）では、通信システムＫＳの少なくともいくつか、例えば全ての端末デバイス１０、２１０が、測定値、例えばＲＳＲＰ、ＲＳＲＱ、およびＳＩＮＲ、ならびに／または同等の値を報告し、それにより、例えばマップＭＡＰを作成可能であるか、または（通信システムＫＳの動作中に）動的に更新可能である。報告は、例示的には反復して、例えば周期的に行われる。さらなる例示的実施形態では、端末デバイスは、例えばユーザ端末デバイス、例えばユーザ機器、および／または例えばラップトップ用のデータモデムであってもよい。さらなる例示的実施形態では、端末デバイスは、例えばまた無人輸送システム、例えばＡＧＶ（ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｇｕｉｄｅｄ ｖｅｈｉｃｌｅ）に関連付けることができ、例えばＡＧＶに統合することができる。さらなる例示的実施形態では、端末デバイスは、例えばまた少なくとも１つのＡＭＲに関連付けることができ、例えばＡＭＲに統合することができる（図１による端末デバイス２１０参照）。例えば、端末デバイスからの報告により、動的なマップＭＡＰを作成および更新することができる。
【0057】
さらなる例示的実施形態では、少なくともいくつかの、例えば全てのネットワークデバイス２０、例えばｇＮＢのリソースの負荷量を反復して、例えば周期的に、それぞれのｇＮＢによって報告することができ、ここで取得されたリソースの負荷量に関する情報は、例えば同様にマップＭＡＰ（図１）に統合可能であり、および／またはマップＭＡＰとは別のデータコレクションに統合可能である。
【0058】
さらなる例示的実施形態（図１）では、軌道計画および／もしくは軌道制御用の機能、ならびに／またはフリート制御機能を、例えばエッジサーバ３０上で、例えば制御ロジックＳＬ－２００によって実行することができる。さらなる例示的実施形態では、制御ロジックＳＬ－２００は、例えば、使用中の個々のＡＭＲの目的地に関する情報に基づいて、およびマップＭＡＰの情報または変数Ｇ１、Ｇ２によって表される情報に基づいて、ＡＭＲのルートを計画することができ、その結果対象のルートに沿ったＡＭＲが、例えば他のエリア（例えば対象のルート以外）と比べて、例えば要素ＲＳＲＰ、ＲＳＲＱ、ＳＩＮＲの少なくとも１つによって特徴付けることができるより良い無線チャネル条件を受けることが保証され、同時に、例えば、ＡＭＲのＱｏＳ要件、例えばサービス品質要件、（例えば最小データスループット）が満たされることが保証される。言い換えると、さらなる例示的実施形態では、ＡＭＲ２００がよりロバストな無線チャネルにあることを保証することができ、それにより、例えばｇＮＢは、比較的少ないリソース（例えばＰＲＢ）、および例えば高次の変調および符号化方式（ＭＣＳ：ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｄｉｎｇ ｓｃｈｅｍｅ）を使用して、ＡＭＲ２００のサービス品質要件を満たすことができる。例えば、それにより、ｇＮＢは、例えば（例えばいくつかの従来の手法と比較して）節約されたＰＲＢにより、比較的多数の端末デバイス、例えばまたＡＭＲ２００に関連付けられた端末デバイス２１０に同時に、または時間的に少なくとも一部重複してサービス提供することができる。さらなる例示的実施形態では、上述した手法は、例えばまたハンドオーバプロセス（ソース基地局、例えばソースｇＮＢからターゲット基地局、例えばターゲットｇＮＢへの端末デバイスの切り替え）に関してまたはハンドオーバプロセス中に、１つの端末デバイス２０（例えばｇＮＢ）、例えばまた複数の端末デバイス（例えばｇＮＢ２０）の領域内での、例えば複数の、例えば全てのｇＮＢの領域内でのリソース使用状況、例えばＰＲＢの使用状況の最適化に使用することができる。
【0059】
したがって、さらなる例示的実施形態では、例えば軌道制御は、例えば制御ロジックＳＬ－２００の形式で、ＡＭＲ２００を最適な経路を通るように導き、例えばハンドオーバプロセスを実行することができる。
【0060】
さらなる例示的実施形態では、例えば特定の目的地でのＡＭＲ２００の推定到着時間に基づいて、および、例えば目的地に関連付けられる領域または目的地へのルートに関連付けられる領域における予測される無線チャネル条件に基づいて、ターゲット基地局が十分な空きリソース（例えばＰＲＢ）を有し、例えばＡＭＲ２００のスループット要件を例えば特定の時点で満たすことを保証するための様々な手法がある。
【0061】
例えば、さらなる例示的実施形態では、ＡＭＲのルートと、ＡＭＲが特定のｇＮＢにある（つまり例えば特定のｇＮＢによってサービス提供される）時間範囲とが既知である場合、例えばＡＭＲのスループット要件を満たすために、対象のｇＮＢに関して、ＡＭＲに必要なリソース（例えばＰＲＢ）の事前予約を行うことができる。代替としてまたは補完として、特定のｇＮＢは、隣接するｇＮＢにいくつかの（他の）端末デバイスを（例えばオフローディングによって）ハンドオーバすることができ、それにより、例えばＡＭＲに関する特定のｇＮＢで、対応するリソースを解放することができる。
【0062】
例えば、さらなる例示的実施形態では、ｇＮＢ、例えばターゲットｇＮＢが、特定の時点で、例えばＡＭＲ２００に関して、必要なリソースを予約または解放することができないことが既知である場合、ソースｇＮＢからターゲットｇＮＢへのハンドオーバは、例えばソースｇＮＢからターゲットｇＮＢへのハンドオーバプロセスに関するオフセット値に影響を与えることによって遅延させることができる。それにより、例えば、ＡＭＲのスループット要件を満たすために、ターゲットｇＮＢに十分な空きリソース（例えばＰＲＢ）がある場合に始めてハンドオーバが行われることが保証される。
【0063】
さらなる態様および例示的実施形態を、例えば軌道計画、システムアーキテクチャ、および可能なシーケンスに関して以下に述べる。
図６は、さらなる例示的実施形態による簡略化されたフローチャートを概略的に示す。要素Ｅ１は、さらなる例示的実施形態において、以下の態様のうちの少なくとも１つを表す。すなわち、少なくとも１つのＡＭＲ２００（図１）に関する軌道計画機能が、反復して、例えば周期的に、例えば第１の変数Ｇ１および第２の変数Ｇ２の形で（例えば図２によるブロック１００、１０２参照）、端末デバイス１０、２１０（例えば、通信システムＫＳのネットワークデバイス２０に接続されているいくつか、例えば全ての端末デバイスのＲＳＲＰ、ＲＳＲＱ、ＳＩＮＲなど）およびネットワークデバイス２０（例えば、いくつか、例えば全てのｇＮＢのリソース負荷量）のＫＰＩを決定、例えば収集する。
図６は、さらなる例示的実施形態による簡略化されたフローチャートを概略的に示す。要素Ｅ１は、さらなる例示的実施形態において、以下の態様のうちの少なくとも１つを表す。すなわち、少なくとも１つのＡＭＲ２００（図１）に関する軌道計画機能が、反復して、例えば周期的に、例えば第１の変数Ｇ１および第２の変数Ｇ２の形で（例えば図２によるブロック１００、１０２参照）、端末デバイス１０、２１０（例えば、通信システムＫＳのネットワークデバイス２０に接続されているいくつか、例えば全ての端末デバイスのＲＳＲＰ、ＲＳＲＱ、ＳＩＮＲなど）およびネットワークデバイス２０（例えば、いくつか、例えば全てのｇＮＢのリソース負荷量）のＫＰＩを決定、例えば収集する。
【0064】
要素Ｅ２は、さらなる例示的実施形態において、以下の態様のうちの少なくとも１つを表す。すなわち、ブロックＥ１で決定された情報および／または例えば端末デバイス１０、２１０の対応する以前の（例えば履歴）測定値に基づいて、ならびに、以下の要素、すなわち、ａ）端末デバイス１０、２１０の目的地に関する知識、ｂ）それらの最小スループット要件、ｃ）それらの現在の軌道、ｄ）それらの現在の速度、のうちの少なくとも１つに基づいて、例えば制御ロジックＳＬ－２００内に実装された軌道計画機能が、例えば所定の端末デバイス１０、２１０に関して、通信システムＫＳの無線アクセスネットワークの１つまたは複数のＫＰＩ（「ＲＡＮ ＫＰＩ」）を決定、例えば予測し、この予測に基づいて、軌道計画機能が、例えば所定の時間間隔にわたって、少なくともいくつかのｇＮＢのリソース利用状況を予測する。
【0065】
要素Ｅ３は、さらなる例示的実施形態において、以下の態様のうちの少なくとも１つを表す。すなわち、ブロックＥ２に従って決定されたＲＡＮ ＫＰＩおよびそれらの履歴値に基づいて、例えば考察中の時間間隔において、例えば可能なルートごとに、少なくとも１つの所定のＡＭＲ２００に関するＲＡＮ ＫＰＩが決定、例えば予測される。つまり、言い換えると、所定のＡＭＲ２００に関して、例えば複数の可能なルートが考慮され、これらの複数の可能なルートに関して、それらに関連付けられるＲＡＮ ＫＰＩがそれぞれ決定、例えば予測される。
【0066】
要素Ｅ４は、さらなる例示的実施形態において、以下の態様のうちの少なくとも１つを表す。すなわち、所定のＡＭＲ２００に関するブロックＥ３からの予測されたＲＡＮ ＫＰＩに基づいて、および所定のＡＭＲ２００のスループット要件に基づいて、必要な量のリソース（例えばＰＲＢ）が、例えば複数の可能なルートに関して、例えば可能な各ルートに関して、例えば候補ｇＮＢごとに決定され、ここで、候補ｇＮＢは、例えば考察中の時間間隔中に所定のＡＭＲ２００にサービス提供する可能性があるｇＮＢである。
【0067】
要素Ｅ５は、さらなる例示的実施形態において、以下の態様の少なくとも１つを表す。すなわち、所定の時点でのルートごとの必要な量のリソース（例えばＰＲＢ）の知識の下で、およびルートごとのｇＮＢの予測されるリソース使用状況の知識の下で、例えば、軌道計画機能が、例えば、リソース（例えばＰＲＢ）の最小消費量を有するＡＭＲ２００のスループット要件をそれに沿って満たすことができる所定のＡＭＲ２００のルートに最小コストを割り当てる。
【0068】
さらなる例示的実施形態では、ＡＭＲ２００に関するルートの決定のために、例えばＡスター型またはダイクストラ型のアルゴリズム（例えば「最短経路優先（ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｐａｔｈ ｆｉｒｓｔ）」）を使用することができる。アルゴリズムは、例えば加算に基づいて、例えば距離に基づいてルートのコストを決定することができ、ここで、コストは、例えば図６によるブロックＥ５に基づいて決定可能である。
【0069】
さらなる例示的実施形態では、以下に例示的に述べるように、ＡＭＲ２００に関するコスト決定は、単一の可能なルートについて実行することができる。
さらなる例示的実施形態では、Ａを、ＡＭＲの集合とし、Ｒ（ａ）を、ＡＭＲ ∀ａ∈Ａに関する可能なルートとし、Ｇ（ｒ）を、ＡＭＲ ａのルート∀ｒ∈Ｒ（ａ）の様々なルート領域に関する無線カバレッジを提供するネットワークデバイス、例えばｇＮＢの集合とする。さらなる例示的実施形態では、
さらなる例示的実施形態では、Ａを、ＡＭＲの集合とし、Ｒ（ａ）を、ＡＭＲ ∀ａ∈Ａに関する可能なルートとし、Ｇ（ｒ）を、ＡＭＲ ａのルート∀ｒ∈Ｒ（ａ）の様々なルート領域に関する無線カバレッジを提供するネットワークデバイス、例えばｇＮＢの集合とする。さらなる例示的実施形態では、
【0070】
【数1】
【0071】
を、ＡＭＲ ａのスループット要件を満たすためにｇＮＢ ｇ∈Ｇ（ｒ）によって必要とされるＰＲＢの数とする。さらなる例示的実施形態では、ＮＰＢＲ（ｇ）を、ｇＮＢ ｇで利用可能なＰＲＢの数とする。
【0072】
さらなる例示的実施形態では、ＡＭＲ ａに関するルートｒの総コスト
【0073】
【数2】
【0074】
は２つの部分からなる。第１の部分
【0075】
【数3】
【0076】
は、使用されるルート探索アルゴリズムによって決定されたコストに対応し、第２の部分は、リソース（例えばＰＲＢ）の消費を特徴付けるコストに対応する。ＣＰＲＢは、単一のＰＲＢに関連付けられるコストを特徴付け、ΛおよびΥは、さらなる例示的実施形態に従って、これら２つの部分のコストの重みを設定するためのパラメータを特徴付ける。
【0077】
さらなる例示的実施形態では、Ｐ（ｇ）は、ルート∀ｒ∈Ｒ（ａ）に沿ったｇＮＢ ｇ∈Ｇ（ｒ）が、ＡＭＲのスループット要件を満たすのに十分なリソースを利用可能でないときに、例えば無限の値を取ることができるペナルティを特徴付ける。ペナルティＰ（ｇ）に関する例示的な値「無限大」は、対象のルートを選択することができないことを示す。
【0078】
さらなる例示的実施形態では、Ｐ（ｇ）は値ゼロを有することもあり、例えば、ＡＭＲのスループット要件を満たすためにｇＮＢがルートに沿って十分なリソースを利用可能であることを示す。
【0079】
さらなる例示的実施形態では、ルートに割り当てられるコストは、ルートに必要なリソース（例えばＰＲＢ）の数と共に増加する。
以下、本明細書で述べる実施形態の例示的な態様は、次の数式によって表される。
以下、本明細書で述べる実施形態の例示的な態様は、次の数式によって表される。
【0080】
【数4】
【0081】
要素Ｅ６は、さらなる例示的実施形態において、以下の態様のうちの少なくとも１つを表す。すなわち、いくつかのルート、例えば可能な各ルートに関するコストの決定後、最小コストを有するルートが選択される。
【0082】
矢印ａ１は、さらなる例示的実施形態において、以下の態様のうちの少なくとも１つを表す。すなわち、要素Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３、Ｅ４、Ｅ５、Ｅ６を含むシーケンスが、例えば後続の時間間隔にわたって、例えば考察中のＡＭＲが目的地に到達するまでしばしば繰り返される。さらなる例示的実施形態では、例えばＡＭＲに関する、例えばその起点から目的地までのＡＭＲの経路に関する時間間隔の継続時間および／または数は、例えばＡＭＲの推定移動時間、要素Ｅ１～Ｅ６の実行に関連付けられる時間など、複数の、例えば多くの要因に依存し得る。
【0083】
以下、図７を参照して、例示的に、例えばＯ－ＲＡＮ（Ｏｐｅｎ Ｒａｄｉｏ Ａｃｃｅｓｓ Ｎｅｔｗｏｒｋ：オープン無線アクセスネットワーク）アーキテクチャの態様またはコンポーネントを使用する、例えば上記の実施形態による原理の実装に関するさらなる態様および例示的実施形態を述べる。
【0084】
図７は、さらなる例示的実施形態による例示的なシステムアーキテクチャを示し、要素Ｅ１０はエッジサーバを表し、要素Ｅ２０は無線アクセスネットワーク（ＲＡＮ）を表す。
【0085】
例示的に、無線アクセスネットワークＥ２０は、ｇＮＢ Ｅ２１、Ｅ２２、Ｅ２３を備え、これらは、それ自体既知の方法で、特定のエリア内で、端末デバイス１０（図１）、例えばまたＡＭＲ２００またはそれらの端末デバイス２１０に関する無線ネットワークカバレッジを提供する。
【0086】
さらなる例示的実施形態では、簡略化して、しかし一般性を制限せずに、ｇＮＢは、例えばただ１つの管理されたＯ－ＲＡＮコンポーネントであり、例えば１つの構成ではなく、例えば以下の要素、すなわち、Ｏ－ＲＵ、Ｏ－ＤＵ、Ｏ－ＣＵ－ＣＰ、Ｏ－ＣＵ－ＵＰのうちの少なくとも１つを有するものとし、ここで、そのような構成は、さらなる例示的実施形態において、例えばｇＮＢ Ｅ２１、Ｅ２２、Ｅ２３のうちの少なくとも１つについても考えられる。
【0087】
さらなる例示的実施形態では、ｇＮＢは、例えば例示的なＯ－ＲＡＮアーキテクチャにおいてインターフェースＩ－Ｅ２を介して実行可能な無線アクセスに関する複数の機能に関連付けられる。
【0088】
さらなる例示的実施形態では、エッジサーバＥ１０は、ネットワーク機能の仮想化のためのインフラストラクチャＥ１１、例えばＮＦＶＩ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ Ｖｉｒｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に関連付けられ、例えばそれと共に構成され、このインフラストラクチャは、例えば、５Ｇコアネットワークのコンポーネント（例えば５Ｇコアネットワークコンポーネント、図７には図示せず）も含む、例えばアプリケーションおよびサービスなどの様々なソフトウェアコンポーネントを仮想化ネットワーク機能、例えばＶＮＦ（Ｖｉｒｔｕａｌｉｚｅｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）として有する、例えば実装する。
【0089】
例えば、さらなる例示的実施形態では、以下の機能の少なくともいくつか、例えばＶＮＦが企図されている。
・要素Ｅ１２：Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（Ｎｅａｒ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ＲＡＮ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、Ｏ－ＲＡＮコンポーネントが、例えばインターフェースＩ－Ｅ２を介して、Ｏ－ＲＡＮノード、例えばＯ－ＣＵ、Ｏ－ＤＵ、Ｏ－ｅＮＢ、Ｏ－ｇＮＢなどのデバイス、およびリソースの準リアルタイムの制御および調整、つまり準リアルタイムにおける制御および調整を可能にする。
・要素Ｅ１２：Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ（Ｎｅａｒ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ＲＡＮ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、Ｏ－ＲＡＮコンポーネントが、例えばインターフェースＩ－Ｅ２を介して、Ｏ－ＲＡＮノード、例えばＯ－ＣＵ、Ｏ－ＤＵ、Ｏ－ｅＮＢ、Ｏ－ｇＮＢなどのデバイス、およびリソースの準リアルタイムの制御および調整、つまり準リアルタイムにおける制御および調整を可能にする。
【0090】
・要素Ｅ１４：Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ（Ｎｏｎ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ＲＩＣ）。そのタスクは、例えばポリシーベースのガイダンス、例えばポリシーベースのガイダンス（ｐｏｌｉｃｙ－ｂａｓｅｄ ｇｕｉｄａｎｃｅ）を提供することによって、および／または例えば機械学習に基づいて管理すること（例えばＭＬモデル管理）によって、および／または例えばＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ機能Ｅ１２に関して、例えば機械学習によって強化された情報を提供することによって、例えばＲＡＮ Ｅ２０のインテリジェントな最適化をサポートすることである。
【0091】
・要素Ｅ１３：ＲＮＩＳ（Ｒａｄｉｏ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、例えば無線ネットワーク情報サービス。これは、例えば、ＥＴＳＩ ＭＥＣ（Ｍｕｌｔｉ－ａｃｃｅｓｓ Ｅｄｇｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ：マルチアクセスエッジコンピューティング）標準に基づいて指定されており、例えば許可されたエッジアプリケーションＥ１５、例えばＡＭＲ用の制御スタック（ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｔａｃｋ）が、例えば端末デバイス１０、２１０のＲＳＲＰ、ＲＳＲＱ、ＳＩＮＲおよびネットワークデバイス２０、例えばｇＮＢのリソース使用状況などの情報を使用することを可能にする。
【0092】
・要素Ｅ１５：ＡＭＲ用の制御スタック（「制御スタック（Ｓｔｅｕｅｒｓｔａｐｅｌ）」）。このＶＮＦは、ＡＭＲ２００用の「制御スタック」を備え、これは、例えば図１による例示的な制御ロジックＳＬ－２００と同様に、例えば以下の機能のうちの少なくとも１つを提供するか、または有する。すなわち、ａ）ＡＭＲ用の軌道制御、ｂ）センサデータの決定、例えば収集、ｃ）センサデータの評価、ｄ）ビデオ処理、ｅ）その他。さらなる例示的実施形態では、要素Ｅ１５は、例えば要素Ｅ１３による例えばビデオデータフレームの捕捉および収集と同様に、例えばＡＭＲ２００からセンサデータを捕捉および収集することができる。さらなる例示的実施形態では、要素Ｅ１５は、端末デバイス１０、２１０の測定値も決定、例えば収集することができ、例えば要素Ｅ１３のネットワークデバイス２０、例えばｇＮＢの側では、リソース（例えばＰＲＢ）の利用状況に関する情報を収集することができる。
【0093】
・要素Ｅ１２ａ、例えばｘＡｐｐ：例えば、少なくともいくつかの、例えば全てのｇＮＢ Ｅ２１、Ｅ２２、Ｅ２３によってインターフェースＩ－Ｅ２を介して、例えばインターフェースＩ－Ｏ１を介して報告されるものなど、端末デバイス１０、２１０の測定値（例えば、ＳＩＮＲ、ＲＳＲＰ、ＲＳＲＱなどの少なくとも１つを特徴付ける）に基づいて、例えば要素Ｅ１２によって実行され、例えば要素Ｅ１３に関する付加価値サービスを提供するアプリケーション。
【0094】
図８は、さらなる例示的実施形態による簡略化された信号伝達図を概略的に示す。要素Ｅ３０は、例示的に、図７によるＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣおよびｘＡｐｐ Ｅ１２ａを表す。要素Ｅ３１は、例示的に、少なくとも１つのｇＮＢを表す。要素Ｅ３２は、例示的に、図７によるＲＮＩＳ Ｅ１３を表す。要素Ｅ３３は、例示的に、図７によるＮｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ Ｅ１４を表す。要素Ｅ３４は、例示的に、図７による制御スタックＥ１５を表す。
【0095】
例示的に、ｇＮＢ３１は、端末デバイス１０、２１０に関する、または端末デバイス１０、２１０からの測定値を、例えばインターフェースＩ－Ｅ１を介して要素Ｅ３０に周期的に報告する（図８の矢印ａ１０参照）。例示的に、Ｎｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ Ｅ３０は、これらの測定値を、例えば無線ネットワークの情報データベース（図示せず）、例えば無線ネットワークの情報データベース（ｒａｄｉｏ－ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｄａｔａｂａｓｅ）に記憶する。
【0096】
例示的に、ｇＮＢ Ｅ３１は、例えばインターフェースＩ－Ｏ１（図７）を介して、それらそれぞれのリソース使用状況、例えばＰＲＢ使用状況をＮｏｎ－ＲＴ ＲＩＣ Ｅ３３に周期的に報告する（図８による矢印ａ１１も参照）。
【0097】
例示的に、要素Ｅ１２によってホストされるアプリケーションｘＡｐｐ、Ｅ１２ａ（図７）は、端末デバイス１０、２１０に関連付けられる、または端末デバイス１０、２１０からの測定値にアクセスし、これらをＲＮＩＳ Ｅ３２上で公開する（図８による矢印ａ１２参照）。
【0098】
例示的に、例えば矢印ａ１０によるアクションと同時に、または時間的に少なくとも一部重複して、Ｎｏｎ－ＲＴ ＲＩＣは、ｇＮＢのリソース使用状況に関する情報をＲＮＩＳ Ｅ３２に送信する（図８による矢印ａ１３を参照）。
【0099】
例示的に、矢印ａ１４を参照すると、ＡＭＲの制御スタックＥ３４に関連付けられたアプリケーションが、矢印ａ１２、ａ１３に関連付けられた情報をＲＮＩＳ Ｅ３２から受信する。これは、例えばアプリケーションがＲＮＩＳ Ｅ３２での対象の情報をサブスクライブしているからである。
【0100】
例示的に、要素Ｅ３４またはＡＭＲの制御スタックＥ３４に関連付けられたアプリケーション（矢印ａ１５を参照）によって、例えば、収集された情報（例えば図２による矢印ａ１２、ａ１３または変数Ｇ１、Ｇ２を参照）もしくはそれらの履歴値、および／またはセンサデータ、および／またはビデオデータフレームもしくはカメラデータストリーム、および／または予測情報（例えば図３による要素Ｇ１’、Ｇ２’を参照）の処理に基づいて、ＡＭＲに最適なルートの選択が行われる（例えば図６による要素Ｅ１～Ｅ６も参照）。
【0101】
例示的に、ＡＭＲの制御スタックＥ３４に関連付けられたアプリケーションは、例えば予測情報（例えば、ＫＰＩ、Ｇ１’、Ｇ２’）に基づいて、ハンドオーバプロセスに関するオフセット値を決定し、例えばＡＭＲに関するハンドオーバプロセスを制御し、それにより、例えば、ＡＭＲまたはＡＭＲ２００（図１）に関連付けられた端末デバイス２１０がターゲット基地局へのハンドオーバを実行するか否かに影響を与えることができる。
【0102】
例示的に、ＡＭＲの制御スタックＥ３４に関連付けられたアプリケーションは、ハンドオーバプロセス用のオフセット値をｘＡｐｐ Ｅ３０に送信する（矢印ａ１６参照）。
例示的に、ｘＡｐｐ Ｅ３０は、それ以外に、ハンドオーバプロセスに関するオフセット値を、例えば将来のハンドオーバプロセスで使用するために現在の基地局、ｇＮＢ、Ｅ３１に送信する（矢印ａ１８を参照）。
例示的に、ｘＡｐｐ Ｅ３０は、それ以外に、ハンドオーバプロセスに関するオフセット値を、例えば将来のハンドオーバプロセスで使用するために現在の基地局、ｇＮＢ、Ｅ３１に送信する（矢印ａ１８を参照）。
【0103】
例示的に、ＡＭＲの制御スタックＥ３４に関連付けられたアプリケーションは、例えば選択されたルートに関連付けられた制御情報をＡＭＲ２００に送信する（矢印ａ１７参照）。
【0104】
さらなる例示的実施形態（図９）は、以下の要素、すなわち、ａ）通信システムＫＳに関する端末デバイス１０、２１０の現在および／または履歴の測定値を提供４０１すること、ｂ）ネットワークデバイス２０および／または通信システムＫＳのリソースの負荷量の現在および／または履歴の値を提供４０２すること、ｃ）自律移動ロボット２００の動作と通信システムＫＳのリソースの負荷量とを最適化４０３、例えば共同最適化すること、ｄ）例えばハンドオーバプロセスに関するオフセット値の指定によって、自律移動ロボット２００の少なくとも１つの端末デバイス２１０の少なくとも１つのハンドオーバプロセスに影響４０４を与えること、ｅ）例えば動的なコレクション、例えばマップＭＡＰ（図１）を提供４０５し、以下の要素、すなわち、ｅ１）通信システムＫＳに関する端末デバイス１０、２１０の測定値、ｅ２）少なくとも１つのネットワークデバイス２０に関する通信システムＫＳのリソースの負荷量に関する情報、のうちの少なくとも１つを特徴付けること、のうちの少なくとも１つに関する、上記の実施形態による方法、および／または上記の実施形態による装置３００、および／または上記の実施形態による自律移動ロボット２００、および／または上記の実施形態によるネットワークデバイス２０、３０、および／または上記の実施形態によるコンピュータ可読記憶媒体ＳＭ、および／または上記の実施形態によるコンピュータプログラムＰＲＧ、および／または上記の実施形態によるデータキャリア信号ＤＣＳの使用４００に関する。
【0105】
図１０は、さらなる例示的実施形態によるブロック図を概略的に示す。要素Ｅ４０は、１つまたは複数のＡＭＲに関連付けられている制御スタックを表す。さらなる例示的実施形態では、制御スタックＥ４０は、例えば１つもしくは複数のＡＭＲに関する軌道制御、センサデータの決定、例えば収集、および／またはセンサデータの分析、ビデオデータ処理などの１つまたは複数の機能を有する。さらなる例示的実施形態では、制御スタックＥ４０は、例として、例えばＡＭＲ２１０からのセンサデータおよび／またはビデオデータの受信および／または評価に加えて、例えば１つまたは複数のＲＡＮインテリジェントコントローラ（ＲＩＣ）Ｅ４１上で実行されるアプリケーションＥ４１ａから、例えば第１の変数Ｇ１に関連付けられた端末デバイス１０、２１０の測定値、および／または例えば第２の変数Ｇ２に関連付けられたｇＮＢの測定値を収集することができる。
【0106】
上記ですでに示唆したように、要素Ｅ４１は、１つまたは複数のＲＡＮインテリジェントコントローラ（ＲＩＣ）を表す。
さらなる例示的実施形態では、ＲＩＣ Ｅ４１は、例えばＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣとして、つまり例として例えば、Ｏ－ＲＡＮノード、例として例えばＯ－ＣＵ、Ｏ－ＤＵ、Ｏ－ｅＮＢ、Ｏ－ｇＮＢなどのデバイスおよびリソースの準リアルタイム制御および／または最適化のためのＯ－ＲＡＮコンポーネントとして設計されている。
さらなる例示的実施形態では、ＲＩＣ Ｅ４１は、例えばＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣとして、つまり例として例えば、Ｏ－ＲＡＮノード、例として例えばＯ－ＣＵ、Ｏ－ＤＵ、Ｏ－ｅＮＢ、Ｏ－ｇＮＢなどのデバイスおよびリソースの準リアルタイム制御および／または最適化のためのＯ－ＲＡＮコンポーネントとして設計されている。
【0107】
さらなる例示的実施形態では、ＲＩＣ Ｅ４１は、例えばＮｏｎ－ＲＴ ＲＩＣとして設計され、そのタスクは、例えばポリシーベースのガイダンス、例えばポリシーベースのガイダンス（ｐｏｌｉｃｙ－ｂａｓｅｄ ｇｕｉｄａｎｃｅ）を提供することによって、および／または例えば機械学習に基づいて管理すること（例えばＭＬモデル管理）によって、および／または例えばＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣ機能Ｅ４１に関して、例えば機械学習によって強化された情報を提供することによって、例えばＲＡＮのインテリジェントな最適化をサポートすることである。
【0108】
さらなる例示的実施形態では、ＲＩＣ Ｅ４１は、例えばＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣおよびＮｏｎ－ＲＴ ＲＩＣとして設計されている。
さらなる例示的実施形態では、ＲＩＣ Ｅ４１は、少なくとも１つのアプリケーションＥ４１ａを提供し、アプリケーションＥ４１ａは、付加価値サービス（例えばｖａｌｕｅ－ａｄｄｅｄ ｓｅｒｖｉｃｅ）を提供し、例えば、端末デバイス１０、２１０もしくはＡＭＲ２００のＫＰＩ測定、および／または少なくとも１つのｇＮＢの側でのリソース使用状況（例えばＲＰＢ利用）に関する測定値を収集し、ならびに／あるいはルールなどを提供する。
さらなる例示的実施形態では、ＲＩＣ Ｅ４１は、少なくとも１つのアプリケーションＥ４１ａを提供し、アプリケーションＥ４１ａは、付加価値サービス（例えばｖａｌｕｅ－ａｄｄｅｄ ｓｅｒｖｉｃｅ）を提供し、例えば、端末デバイス１０、２１０もしくはＡＭＲ２００のＫＰＩ測定、および／または少なくとも１つのｇＮＢの側でのリソース使用状況（例えばＲＰＢ利用）に関する測定値を収集し、ならびに／あるいはルールなどを提供する。
【0109】
さらなる例示的実施形態では、少なくとも１つのアプリケーションＥ４１ａは、例えばＮｅａｒ－ＲＴ ＲＩＣによって提供される「ｘＡｐｐ」タイプであってもよいか、もしくは例えばＮｏｎ－ＲＴ ＲＩＣによって提供される「ｒＡｐｐ」タイプ、またはそれら両方であってもよい。
【0110】
さらなる例示的実施形態（図１０）では、要素Ｅ４２は、通信システムの基地局、例えば５Ｇ通信システムのｇＮＢを表す。さらなる例示的実施形態では、要素Ｅ４２は、例示的に上述した５Ｇ通信システム以外の通信システムの基地局であってもよい。
【0111】
さらなる例示的実施形態（図１０）では、基地局Ｅ４２は、例えば所定のエリア内で、例えば５Ｇタイプの端末デバイス（例えばユーザ機器、ＡＭＲ２００に関連付けられた端末デバイス２１０）に関する無線ネットワークカバレッジを提供する。
【0112】
さらなる例示的実施形態では、簡略化して、しかし一般性を制限せずに、図１０によるｇＮＢ Ｅ４２は、例えばただ１つの管理されたＯ－ＲＡＮコンポーネントであり、例えば１つの構成ではなく、例えば以下の要素、すなわち、Ｏ－ＲＵ、Ｏ－ＤＵ、Ｏ－ＣＵ－ＣＰ、Ｏ－ＣＵ－ＵＰのうちの少なくとも１つを有するものとし、ここで、そのような構成は、さらなる例示的実施形態においても例えば考えられる。例示的に、ｇＮＢ Ｅ４２は、例えばインターフェースＩ－Ｅ２（図７を参照）を介して、例示的なＯ－ＲＡＮアーキテクチャにおいて実行可能な複数のＲＡＮ機能に関連付けられている。
【0113】
【0114】
さらなる例示的実施形態では、コンポーネント１０、２１０、２０に関連付けられるデータ、例えば測定値または情報を収集および／または処理し、リソース使用状況および／または１つもしくは複数のＫＰＩを予測するための複数の方法がある。
【0115】
例示的に、さらなる例示的実施形態による２つのさらなる可能なオプションを、図１１および図１２を参照して以下に述べる。
図１１は、第１のさらなるオプションによる簡略化された信号伝達図を概略的に示す。要素Ｅ５０は、端末デバイス１０、２１０を表し、要素Ｅ５１は、ｇＮＢを表し、要素Ｅ５２は、ＲＩＣまたはＲＩＣに関連付けられたアプリケーションを表し、要素Ｅ５３は、少なくとも１つのＡＭＲの制御スタックを表す。
図１１は、第１のさらなるオプションによる簡略化された信号伝達図を概略的に示す。要素Ｅ５０は、端末デバイス１０、２１０を表し、要素Ｅ５１は、ｇＮＢを表し、要素Ｅ５２は、ＲＩＣまたはＲＩＣに関連付けられたアプリケーションを表し、要素Ｅ５３は、少なくとも１つのＡＭＲの制御スタックを表す。
【0116】
さらなる例示的実施形態では、例えば矢印ａ２０、ａ２１、ａ２２、ａ２３、ａ２４、ａ２５、ａ２６のうちの少なくとも１つによって表される以下に述べるシーケンスが例えば反復して、例えば周期的に実行される。
【0117】
矢印ａ２０：端末デバイスＥ５０（例えばＡＭＲ２００の端末デバイス２１０）が、ＫＰＩ測定値（例えばＲＳＲＰ、ＲＳＲＱ、ＳＩＮＲ）を、例えば図２による第１の変数Ｇ１の形式で、端末デバイスＥ５０に関連付けられたｇＮＢ Ｅ５１に送信する。
【0118】
矢印ａ２１：ｇＮＢ Ｅ５１は、例えば矢印ａ２０によって特徴付けられる情報と共に、リソース使用状況に関するその情報を、ＲＩＣ Ｅ５２によって提供されるアプリケーションに送信し、このアプリケーションは、例えばｇＮＢでこれらの情報をサブスクライブしている。
【0119】
矢印ａ２２：アプリケーションは、矢印ａ２１に従って受信された情報（例えばＫＰＩ測定値、リソース使用状況に関するｇＮＢ Ｅ５１の情報）をＡＭＲ２００の制御スタックＥ５３に送信する。
【0120】
矢印ａ２３：例示的に、ＡＭＲ２００の制御スタックＥ５３が、例えば複数の端末デバイス１０、２１０、またはそれらのルートおよび／もしくは位置などに関する情報を、例えばそれらのＫＰＩ測定値および対応するｇＮＢの関連付けられるリソース使用状況と一緒に、反復して、例えば周期的に受信するか、または受信しているものとする（図１１には示されていない）。矢印ａ２２に関連付けられる情報の受信後、制御スタックＥ５３は、例えば考察中の時間間隔にわたって、例えば考察中のＡＭＲ２００の少なくとも１つの可能なルート、例えば複数の可能なルート、例えば全ての可能なルートについて、ＫＰＩ値を予測し、その際、例えばさらなるＡＭＲ（図示せず）からのルート情報も考慮に入れられる。
【0121】
さらなる例示的実施形態では、制御スタックＥ５３は、例えば、例示的に上述した情報のうちの少なくとも１つに基づいて、考察中の時間間隔中に考察中のＡＭＲ２００に関連付けられている、例えばＡＭＲ２００の端末デバイス２１０にサービス提供するｇＮＢの無線リソース（例えばＰＲＢ）の使用状況を予測することができる。例えば、前述のｇＮＢは、現在のｇＮＢ（例えばサービングｇＮＢ）であってもよいか（したがって例えばｇＮＢの切り替えが行われない）、または新しいｇＮＢであってもよい（したがって例えばハンドオーバによって例えばｇＮＢの切り替えが行われる）。
【0122】
さらなる例示的実施形態では、制御スタックＥ５３は、例えば
【0123】
【数5】
【0124】
に関する例示的に上述した方程式に基づいて、例えばルートごとのそれぞれのコストを決定することができる。さらなる例示的実施形態では、制御スタックＥ５３は、例えばルートごとにこのようにして決定されたコストに基づいて、および任意選択で、ＡＭＲ２００またはその端末デバイス２１０が例えば（例えば現在サービス提供している）ｇＮＢとの既存の関連性を維持したいか否か（例えば、別のｇＮＢへのハンドオーバを望むか）に関する決断に基づいて、ルート、例えば最低コストを有するルートを選択することができる。任意選択で、例えば別のｇＮＢへのハンドオーバが望まれているとき、制御スタックＥ５３によって、ハンドオーバプロセスに関するオフセット値を決定することができ、これは、例えば現在のｇＮＢによって開始、例えば強制されるべきである。
【0125】
矢印ａ２４：選択されたルートに基づいて、例えば制御コマンド（例えば、ＡＭＲ２００の速度および／または方向などに関する）を、例えば所定の周期性で、例えばｇＮＢ Ｅ５１を介してＡＭＲ２００、Ｅ５０に送信することができる。
【0126】
矢印ａ２５：制御スタックＥ５３は、例えばシーケンスａ２４と（例えば必須ではないが）少なくとも部分的に並行して、ハンドオーバプロセスに関するオフセット値を、ＲＩＣ Ｅ５２上に提供されるアプリケーションに送信する。例えば、アプリケーションは、ハンドオーバプロセスに関するオフセット値に関するルールを作成することができる。
【0127】
矢印ａ２６：アプリケーションによって作成されたルールは、ｇＮＢ Ｅ５１に送信され、これはハンドオーバプロセスに関するオフセット値をルールに従って適用、例えば強制する。さらなる例示的実施形態では、例えばハンドオーバプロセスに関するオフセット値に基づいて、端末デバイス２１０またはＡＭＲ２００がハンドオーバプロセスを実行すべきか否かの決断がなされる。
【0128】
図１２は、さらなる例示的実施形態による簡略化された信号伝達図を概略的に示す。要素Ｅ６０は、少なくとも１つの端末デバイス、例えばＡＭＲ２００のためのＵＥ（ユーザ機器）１０または端末デバイス２１０を表し、要素Ｅ６１は、少なくとも１つのｇＮＢを表し、要素Ｅ６２は、少なくとも１つのＲＩＣ、またはＲＩＣによって提供されるアプリケーションを表し、要素Ｅ６３は、少なくとも１つのＡＭＲ２００の制御スタックを表す。
【0129】
さらなる例示的実施形態では、例えば矢印ａ３０、ａ３１、ａ３２、ａ３３、ａ３４、ａ３５の少なくとも１つによって表される以下に述べるシーケンスが、例えば反復して、例えば周期的に実行される。
【0130】
矢印ａ３０：少なくとも１つの端末デバイス１０、２１０、例えば端末デバイス１０、２１０のグループは、それらのＫＰＩ測定値（例えば、ＲＳＲＰ、ＲＳＲＱ、ＳＩＮＲ）を、それらそれぞれの（例えば現在サービス提供している）ｇＮＢ Ｅ６１に送信する。
【0131】
矢印ａ３１：ｇＮＢ Ｅ６１は、例えば矢印ａ３０によって特徴付けられる情報と共に、リソース使用状況に関する情報を、ＲＩＣ Ｅ６２によって提供されるアプリケーションに送信し、このアプリケーションは、例えばｇＮＢ Ｅ６１でこれらの情報をサブスクライブしている。
【0132】
矢印ａ３２：それぞれのＡＭＲまたは端末デバイスの制御スタックＥ６３が、例えばシーケンスａ３１と（例えば必須ではないが）少なくとも部分的に並行して、考察中の多数の、例えば１グループのＡＭＲまたは端末デバイスのルートおよび例えば位置情報を、ＲＩＣ Ｅ６２上のアプリケーションに送信する。送信ａ３２は、例えば反復して、例えば周期的に行うことができる。
【0133】
矢印ａ３３：ＲＩＣ Ｅ６２上で提供されるアプリケーションは、例えば矢印ａ３１、ａ３２に従って情報を取得した後、例えば考察中の時間間隔にわたって、例えば考察中のＡＭＲ２００の少なくとも１つの可能なルート、例えば複数の可能なルート、例えば全ての可能なルートに関してＫＰＩ値を予測することができ、その際、例えばさらなるＡＭＲ（図示せず）のルート情報も考慮される。
【0134】
さらなる例示的実施形態では、制御スタックＥ６３は、例えば、例示的に上述した情報のうちの少なくとも１つおよび例えばＡＭＲのデータスループット要件に基づいて、考察中の時間間隔中に考察中のＡＭＲ２００に関連付けられている、例えばＡＭＲ２００の端末デバイス２１０にサービス提供するｇＮＢの無線リソース（例えばＰＲＢ）の使用状況を予測することができる。例えば、前述のｇＮＢは、現在のｇＮＢ（例えばサービングｇＮＢ）であってもよいか（したがって例えばｇＮＢの切り替えが行われない）、または新しいｇＮＢであってもよい（したがって例えばハンドオーバによって例えばｇＮＢの切り替えが行われる）。
【0135】
さらなる例示的実施形態では、制御スタックＥ６３は、例えば
【0136】
【数6】
【0137】
に関する例示的に上述した方程式に基づいて、例えばルートごとのそれぞれのコストを決定することができる。さらなる例示的実施形態では、制御スタックＥ６３は、例えばルートごとにこのようにして決定されたコストに基づいて、および任意選択で、ＡＭＲ２００またはその端末デバイス２１０が例えば（例えば現在サービス提供している）ｇＮＢとの既存の関連性を維持したいか否か（例えば、別のｇＮＢへのハンドオーバを望むか）に関する決断に基づいて、ルート、例えば最低コストを有するルートを選択することができる。任意選択で、例えば別のｇＮＢへのハンドオーバが望まれているとき、制御スタックＥ６３によって、ハンドオーバプロセスに関するオフセット値を決定することができ、これは、例えばルールに関連付けられており、例えばｇＮＢ Ｅ６１に送信される。
【0138】
矢印ａ３４：選択されたルートに基づいて、例えば制御コマンド（例えば、ＡＭＲ２００の速度および／または方向などに関する）を、例えば所定の周期性で、例えばｇＮＢ Ｅ６１を介してＡＭＲ２００、Ｅ５０に送信することができる。
【0139】
矢印ａ３５：ＲＩＣ Ｅ６２は、シーケンスａ３４と（例えば必須ではないが）例えば少なくとも部分的に並行して、ハンドオーバプロセスに関するオフセット値に関するルールをｇＮＢ Ｅ６１に送信し、ｇＮＢ Ｅ６１は、例えば、ハンドオーバに関するオフセット値を利用、例えば実装する。例えば、このハンドオーバのためのこのオフセット値に基づいて、端末デバイス１０、２１０がハンドオーバを行うべきか否かが決断される。
【符号の説明】
【0140】
ＤＣＳ データキャリア信号
Ｇ１ 第１の変数
Ｇ１’ 予測された第１の変数
Ｇ２ 第２の変数
Ｇ３ 第３の変数
ＫＰＩ 性能指標
ＫＳ 通信システム
ＰＲＧ 命令、コンピュータプログラム
１０ 端末デバイス
２０ ネットワークデバイス
２０ 基地局
３０ エッジサーバ
１００ 決定
１０２ 決定
１０４ 決定
１０４ａ；１１４ 予測
１１２ 予測
１１６ 決定
１１８ 割当て
１２０ 決定
１２２ 選択
２００ 自律移動ロボット
２０１ 端末デバイス
２０２ コンピュータ
４０３ 最適化
Ｇ１ 第１の変数
Ｇ１’ 予測された第１の変数
Ｇ２ 第２の変数
Ｇ３ 第３の変数
ＫＰＩ 性能指標
ＫＳ 通信システム
ＰＲＧ 命令、コンピュータプログラム
１０ 端末デバイス
２０ ネットワークデバイス
２０ 基地局
３０ エッジサーバ
１００ 決定
１０２ 決定
１０４ 決定
１０４ａ；１１４ 予測
１１２ 予測
１１６ 決定
１１８ 割当て
１２０ 決定
１２２ 選択
２００ 自律移動ロボット
２０１ 端末デバイス
２０２ コンピュータ
４０３ 最適化
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【手続補正書】
【提出日】2024-04-19
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
通信システム（ＫＳ）に関連付けられるデータを処理するための方法、例えばコンピュータ実装方法であって、
前記通信システム（ＫＳ）用の少なくとも１つの端末デバイス（１０）の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－１０）を特徴付ける少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）を決定（１００）するステップと、
前記通信システム（ＫＳ）用の少なくとも１つのネットワークデバイス（２０）の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－２０）を特徴付ける少なくとも１つの第２の変数（Ｇ２）を決定（１０２）するステップと、
少なくとも前記第１の変数（Ｇ１）および前記第２の変数（Ｇ２）に基づいて、前記通信システム（ＫＳ）用の自律移動ロボット（２００）の少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－２１０）を特徴付ける少なくとも１つの第３の変数（Ｇ３）を決定（１０４）、例えば予測（１０４ａ；１１４）するステップと
を有する方法。
前記通信システム（ＫＳ）用の少なくとも１つの端末デバイス（１０）の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－１０）を特徴付ける少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）を決定（１００）するステップと、
前記通信システム（ＫＳ）用の少なくとも１つのネットワークデバイス（２０）の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－２０）を特徴付ける少なくとも１つの第２の変数（Ｇ２）を決定（１０２）するステップと、
少なくとも前記第１の変数（Ｇ１）および前記第２の変数（Ｇ２）に基づいて、前記通信システム（ＫＳ）用の自律移動ロボット（２００）の少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の動作に関連付けられる少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－２１０）を特徴付ける少なくとも１つの第３の変数（Ｇ３）を決定（１０４）、例えば予測（１０４ａ；１１４）するステップと
を有する方法。
【請求項2】
前記通信システム（ＫＳ）用の前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の前記動作に関連付けられる前記少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－１０）、および／または前記通信システム（ＫＳ）用の前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の前記動作に関連付けられる前記少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－２１０）が、以下の要素、すなわち
ａ）基準信号に関連付けられる受信出力、例えばＲＳＲＰ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｐｏｗｅｒ）、
ｂ）信号出力の、ノイズおよび干渉に関連付けられる出力に対する比、例えばＳＩＮＲ（ｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｐｌｕｓ ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ）、
ｃ）基準信号に関連付けられる受信品質、例えばＲＳＲＱ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｑｕａｌｉｔｙ）、
のうちの少なくとも１つを有する、請求項１に記載の方法。
ａ）基準信号に関連付けられる受信出力、例えばＲＳＲＰ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｐｏｗｅｒ）、
ｂ）信号出力の、ノイズおよび干渉に関連付けられる出力に対する比、例えばＳＩＮＲ（ｓｉｇｎａｌ ｔｏ ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ ｐｌｕｓ ｎｏｉｓｅ ｒａｔｉｏ）、
ｃ）基準信号に関連付けられる受信品質、例えばＲＳＲＱ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｑｕａｌｉｔｙ）、
のうちの少なくとも１つを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記通信システム（ＫＳ）用の前記少なくとも１つのネットワークデバイス（２０）の前記動作に関連付けられる前記少なくとも１つの性能指標（ＫＰＩ－２０）が、例えば、前記通信システム（ＫＳ）の例えば少なくともいくつか、例えば全てのネットワークデバイス（２０）の物理リソースブロック、例えばＰＲＢ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｂｌｏｃｋ）によって特徴付けることができるリソース、例えば時間－周波数リソースの負荷量を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）の前記決定（１００）が、例えば前記通信システム（ＫＳ）の少なくとも１つのネットワークデバイス（２０）に接続された、前記通信システム（ＫＳ）の少なくともいくつか、例えば全ての端末デバイス（１０）の測定値に例えば基づいて、前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）を反復して、例えば周期的に決定（１００ａ）することを有する、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）を予測（１１０）するステップと、
前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）の前記予測（１１０）に基づいて、例えば所定の時間間隔（ＴＩＭ－ＩＮＴ）にわたって前記少なくとも１つの第２の変数（Ｇ２）を予測（１１２）するステップとを有し、
例えば、前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）の前記予測（１１０）および／または前記少なくとも１つの第２の変数（Ｇ２）の前記予測（１１２）が、以下の要素、すなわち
ａ）例えば前記第１の変数（Ｇ１）の現在および／または履歴の値を有する第１の変数（Ｇ１）、
ｂ）例えば前記第２の変数（Ｇ２）の現在および／または履歴の値を有する第２の変数（Ｇ２）、
ｃ）前記少なくとも１つの、例えば移動可能な、端末デバイス（１０）の目的地に関する情報（ＩＮＦ－ＴＡＲＧＥＴ）、
ｄ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の最小データレートに関する要件を特徴付ける情報（ＩＮＦ－ＲＥＱ）、
ｅ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の現在の軌道（ＴＲＡＪ－１０）、
ｆ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の現在の速度（Ｖ－１０）、
ｇ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の現在の位置、
のうちの少なくとも１つに基づいて実行される、請求項１に記載の方法。
前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）の前記予測（１１０）に基づいて、例えば所定の時間間隔（ＴＩＭ－ＩＮＴ）にわたって前記少なくとも１つの第２の変数（Ｇ２）を予測（１１２）するステップとを有し、
例えば、前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）の前記予測（１１０）および／または前記少なくとも１つの第２の変数（Ｇ２）の前記予測（１１２）が、以下の要素、すなわち
ａ）例えば前記第１の変数（Ｇ１）の現在および／または履歴の値を有する第１の変数（Ｇ１）、
ｂ）例えば前記第２の変数（Ｇ２）の現在および／または履歴の値を有する第２の変数（Ｇ２）、
ｃ）前記少なくとも１つの、例えば移動可能な、端末デバイス（１０）の目的地に関する情報（ＩＮＦ－ＴＡＲＧＥＴ）、
ｄ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の最小データレートに関する要件を特徴付ける情報（ＩＮＦ－ＲＥＱ）、
ｅ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の現在の軌道（ＴＲＡＪ－１０）、
ｆ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の現在の速度（Ｖ－１０）、
ｇ）前記少なくとも１つの端末デバイス（１０）の現在の位置、
のうちの少なくとも１つに基づいて実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
例えば前記自律移動ロボット（２００）の少なくとも１つの可能なルート、例えば複数の可能なルートに関して、前記少なくとも１つの第１の変数（Ｇ１）またはここで決定可能な予測された第１の変数（Ｇ１’）の前記予測（１１０）に少なくとも基づいて、前記少なくとも１つの第３の変数（Ｇ３）を予測１１４するステップを有する、請求項５に記載の方法。
【請求項7】
例えば少なくともいくつかのネットワークデバイス（２０）に関して、および／または前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの可能なルート、例えば前記複数の可能なルートに関して、例えば物理リソースブロック、例えばＰＲＢ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｂｌｏｃｋ）によって特徴付けることができる必要なリソース（ＲＥＳ－ＲＥＱ）、例えば時間－周波数リソースを、例えば、以下の要素、すなわち
ａ）前記少なくとも１つの第３の変数（Ｇ３）、またはここで決定可能な予測された第３の変数（Ｇ３’）の予測（１１４）、
ｂ）前記通信システム（ＫＳ）用の前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の最小データレートに関する要件を特徴付ける情報（２１０－ＩＮＦ－ＲＥＱ）、
のうちの少なくとも１つに基づいて決定（１１６）して、例えば、前記自律移動ロボット（２００）の動作と、前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量とを最適化（４０３）、例えば共同最適化するステップを有する、請求項６に記載の方法。
ａ）前記少なくとも１つの第３の変数（Ｇ３）、またはここで決定可能な予測された第３の変数（Ｇ３’）の予測（１１４）、
ｂ）前記通信システム（ＫＳ）用の前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の最小データレートに関する要件を特徴付ける情報（２１０－ＩＮＦ－ＲＥＱ）、
のうちの少なくとも１つに基づいて決定（１１６）して、例えば、前記自律移動ロボット（２００）の動作と、前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量とを最適化（４０３）、例えば共同最適化するステップを有する、請求項６に記載の方法。
【請求項8】
前記自律移動ロボット（２００）用の前記少なくとも１つの可能なルートへのコスト（ＫＯＳＴ－２００）の割当て（１１８）を行うステップ、例えば、物理リソースブロック、例えばＰＲＢ（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｂｌｏｃｋ）によって例えば特徴付けることができる最小量のリソース、例えば時間－周波数リソースを有する前記自律移動ロボット（２００）の前記端末デバイス（２１０）のリソース要件をそれに沿って満たすことができる前記自律移動ロボット（２００）用の可能なルートへの最小コスト（ＫＯＳＴ－２００－ＭＩＮ）の割当て（１１８ａ）を行うステップを有する、請求項７に記載の方法。
【請求項9】
前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの可能なルート、例えば前記複数の可能なルートに関してコスト（ＫＯＳＴ－ＲＯＵＴ）を決定（１２０）するステップと、任意選択で、前記最小コストを有する前記ルート（ＲＯＵＴ’）を選択（１２２）するステップとを有する、請求項６に記載の方法。
【請求項10】
請求項１から９のいずれか一項に記載の方法の例えば少なくともいくつかの態様を実行するための装置（３００）。
【請求項11】
少なくとも１つの請求項１０に記載の装置（３００）を有する自律移動ロボット（２００）。
【請求項12】
少なくとも１つの請求項１０に記載の装置（３００）を有する通信システム（ＫＳ）、例えば基地局（２０）および／またはサーバ、例えばエッジサーバ（３０）用のネットワークデバイス（２０、３０）。
【請求項13】
コンピュータ（２０２）によって実行されるときに、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法を前記コンピュータ（２０２）に実行させる命令（ＰＲＧ）を含む、コンピュータ可読記憶媒体（ＳＭ）。
【請求項14】
コンピュータ（２０２）によってコンピュータプログラム（ＰＲＧ）が実行されるときに、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法を前記コンピュータ（２０２）に実行させる命令を含む、コンピュータプログラム（ＰＲＧ）。
【請求項15】
請求項１４に記載のコンピュータプログラム（ＰＲＧ）を伝送するおよび／または特徴付けるデータキャリア信号（ＤＣＳ）。
【請求項16】
以下の態様、すなわち
ａ）前記通信システム（ＫＳ）に関する端末デバイス（１０）の現在および／または履歴の測定値を提供（４０１）すること、
ｂ）ネットワークデバイス（２０、３０）および／または前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量の現在および／または履歴の値を提供（４０２）すること、
ｃ）前記自律移動ロボット（２００）の動作と前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量とを最適化（４０３）、例えば共同最適化すること、
ｄ）例えば前記ハンドオーバプロセスに関するオフセット値の指定によって、前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の少なくとも１つのハンドオーバプロセスに影響（４０４）を与えること、
ｅ）例えば動的なコレクション、例えばマップ（ＭＡＰ）を提供（４０５）し、以下の要素、すなわち
ｅ１）前記通信システム（ＫＳ）に関する端末デバイス（１０）の測定値、
ｅ２）少なくとも１つのネットワークデバイス（２０）に関する前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量に関する情報、のうちの少なくとも１つを特徴付けること、
のうちの少なくとも１つに関する、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法、および／または請求項１０に記載の装置（３００）、および／または請求項１１に記載の自律移動ロボット（２００）、および／または請求項１２に記載のネットワークデバイス（２０、３０）、および／または請求項１３に記載のコンピュータ可読記憶媒体（ＳＭ）、および／または請求項１４に記載のコンピュータプログラム、および／または請求項１５に記載のデータキャリア信号（ＤＣＳ）の使用（４００）。
ａ）前記通信システム（ＫＳ）に関する端末デバイス（１０）の現在および／または履歴の測定値を提供（４０１）すること、
ｂ）ネットワークデバイス（２０、３０）および／または前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量の現在および／または履歴の値を提供（４０２）すること、
ｃ）前記自律移動ロボット（２００）の動作と前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量とを最適化（４０３）、例えば共同最適化すること、
ｄ）例えば前記ハンドオーバプロセスに関するオフセット値の指定によって、前記自律移動ロボット（２００）の前記少なくとも１つの端末デバイス（２１０）の少なくとも１つのハンドオーバプロセスに影響（４０４）を与えること、
ｅ）例えば動的なコレクション、例えばマップ（ＭＡＰ）を提供（４０５）し、以下の要素、すなわち
ｅ１）前記通信システム（ＫＳ）に関する端末デバイス（１０）の測定値、
ｅ２）少なくとも１つのネットワークデバイス（２０）に関する前記通信システム（ＫＳ）のリソースの負荷量に関する情報、のうちの少なくとも１つを特徴付けること、
のうちの少なくとも１つに関する、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法、および／または請求項１０に記載の装置（３００）、および／または請求項１１に記載の自律移動ロボット（２００）、および／または請求項１２に記載のネットワークデバイス（２０、３０）、および／または請求項１３に記載のコンピュータ可読記憶媒体（ＳＭ）、および／または請求項１４に記載のコンピュータプログラム、および／または請求項１５に記載のデータキャリア信号（ＤＣＳ）の使用（４００）。
【外国語明細書】