(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-09-30
(54)【発明の名称】慣性測定ユニットを使用した位置認識
(51)【国際特許分類】
G08G 1/01 20060101AFI20240920BHJP
【ＦＩ】
G08G1/01 F
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024516759
(86)(22)【出願日】2021-09-17
(85)【翻訳文提出日】2024-05-09
(86)【国際出願番号】 US2021071497
(87)【国際公開番号】W WO2023043477
(87)【国際公開日】2023-03-23
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】521509620
【氏名又は名称】エイチアイディ グローバル コーポレイション
【氏名又は名称原語表記】ＨＩＤ ＧＬＯＢＡＬ ＣＯＲＰ．
(74)【代理人】
【識別番号】100105957
【弁理士】
【氏名又は名称】恩田 誠
(74)【代理人】
【識別番号】100068755
【弁理士】
【氏名又は名称】恩田 博宣
(74)【代理人】
【識別番号】100142907
【弁理士】
【氏名又は名称】本田 淳
(72)【発明者】
【氏名】ロウ、ロバート シェル
(72)【発明者】
【氏名】ミン、ジン
【テーマコード（参考）】
5H181
【Ｆターム（参考）】
5H181AA21
5H181BB04
5H181BB05
5H181BB13
5H181BB20
5H181CC04
5H181CC11
5H181FF04
5H181FF05
5H181FF10
5H181FF13
5H181FF14
(57)【要約】
環境内のデバイスの位置を特定するための例示的なコンピュータ可読媒体は、１つまたは複数のプロセッサによって実行されたとき、１つまたは複数のプロセッサに、環境内で移動するデバイスについての現在の経路シグネチャを特定することと、現在の経路シグネチャを環境内の対象位置（ＬＯＩ）に対応する記憶された基準経路シグネチャと比較することと、現在の経路シグネチャが記憶された基準経路シグネチャに対応すると判定された場合、デバイスの位置が環境内のＬＯＩの位置と同じであると判定することと、を行わせるプログラムコードを備える。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
実行可能プログラムコードを含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記実行可能プログラムコードは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、環境内の１つ以上の対象位置（ＬＯＩ）を識別することと、
前記１つ以上のＬＯＩの各々について基準経路シグネチャを決定することと、
各基準経路シグネチャについて、前記基準経路シグネチャを、該基準経路シグネチャがどのＬＯＩに対応するかを示すデータとともに記憶することと、を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項2】
前記環境内の前記１つ以上のＬＯＩを識別することが、前記１つ以上のＬＯＩの各々について、前記環境内の一意の位置にあるデバイスから命令を受信して、前記一意の位置をＬＯＩとして識別することを含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項3】
前記環境内の前記１つ以上のＬＯＩを識別することが、デバイスが環境全体にわたって移動する際の複数の位置に基づいて、前記１つ以上のＬＯＩが動的に学習されるトレーニング期間を開始することを含む、請求項１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項4】
前記１つ以上のＬＯＩの各々について前記基準経路シグネチャを決定することが、前記１つ以上のＬＯＩのうちの所与のＬＯＩについて、前記環境内のユーザの経路に沿って所与のＬＯＩまで移動されている慣性測定ユニット（ＩＭＵ）から一連の信号を受信することを含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項5】
前記１つ以上のＬＯＩの各々について前記基準経路シグネチャを決定することが、所与のＬＯＩについて、前記ＩＭＵからの前記一連の信号の少なくとも一部分を前記環境内の定義された基準座標系に正規化して、正規化された一連の信号を定義することを更に含む、請求項４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項6】
前記１つ以上のＬＯＩの各々について前記基準経路シグネチャを決定することが、所与のＬＯＩについて、前記正規化された一連の信号を求めて、前記所与のＬＯＩについての前記基準経路シグネチャの少なくとも一部を形成することを更に含む、請求項５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項7】
前記１つ以上のＬＯＩの各々について前記基準経路シグネチャを決定することが、前記所与のＬＯＩについて、前記正規化された一連の信号を処理して処理された信号データを求めることと、
前記処理された信号データを求めて前記所与のＬＯＩについての前記基準経路シグネチャの少なくとも一部を形成することと、を更に含む、請求項５または６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項8】
前記処理された信号データが、前記ユーザの前記経路に対応するステップデータ、前記ユーザの前記経路に対応する歩幅データ、及び前記ユーザの前記経路に対応する進行方向データのうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項9】
前記処理された信号データが、ＰＡＡ（Piecewise Aggregate Approximation）に基づく前記正規化された一連の信号の近似を含む、請求項７または８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項10】
前記処理された信号データが、ＳＡＸ（Symbolic Aggregate approXimation）又はＳＦＡ（Symbolic Fourier Approximation）のうちの少なくとも１つに基づく正規化された一連の信号のシンボル近似を含む、請求項７～９のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項11】
前記ＩＭＵが、加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計のうちの少なくとも１つを含む、請求項４～１０のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項12】
前記ＩＭＵからの前記一連の信号が、加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計のうちの少なくとも１つからの信号を含む、請求項４～１１のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項13】
前記ＩＭＵからの前記一連の信号が、加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計のうちの２つ以上からの信号の組み合わせを含む、請求項４～１２のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項14】
前記１つ以上のＬＯＩの各々についての前記基準経路シグネチャを決定することが、前記１つ以上のＬＯＩのうちの所与のＬＯＩについて、前記所与のＬＯＩと前記環境内に位置するＩｏＴ（Internet-of-Things）デバイスの状態との間の相関を求めることを含む、請求項１または２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項15】
前記１つ以上のＬＯＩの各々について前記基準経路シグネチャを決定することが、前記所与のＬＯＩについて、前記相関を求めて、前記所与のＬＯＩについての前記基準経路シグネチャの少なくとも一部を形成することを更に含む、請求項１４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項16】
実行可能プログラムコードを含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記実行可能プログラムコードは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、環境内で移動するデバイスの現在の経路シグネチャを特定することと、
前記現在の経路シグネチャを、前記環境内の対象位置（ＬＯＩ）に対応する記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することと、
記憶された前記基準経路シグネチャの少なくとも一部分に前記現在の経路シグネチャが対応すると判定された場合、前記デバイスの位置が前記環境内のＬＯＩの位置と同じであると判定することと、を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項17】
前記デバイスが、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）を含む、請求項１６に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項18】
前記ＩＭＵが、加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計のうちの少なくとも１つを含む、請求項１７に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項19】
前記デバイスの前記現在の経路シグネチャを特定することが、前記ＩＭＵが前記環境内のユーザの経路に沿って移動されている間に、前記ＩＭＵから一連の信号を受信することを含む、請求項１７または１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項20】
前記デバイスの前記現在の経路シグネチャを特定することが、前記ＩＭＵからの前記一連の信号の少なくとも一部分を前記環境内の定義された基準座標系に正規化して、正規化された一連の信号を定義することを更に含む、請求項１９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項21】
前記デバイスの前記現在の経路シグネチャを特定することが、前記正規化された一連の信号を求めて、前記現在の経路シグネチャの少なくとも一部を形成することを更に含む、請求項２０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項22】
前記デバイスの前記現在の経路シグネチャを特定することが、前記正規化された一連の信号を処理して処理された信号データを求めることと、
処理された前記信号データを求めて前記現在の経路シグネチャの少なくとも一部を形成することと、を更に含む、請求項２０または２１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項23】
前記処理された信号データが、前記ユーザの前記経路に対応するステップデータ、前記ユーザの前記経路に対応する歩幅データ、及び前記ユーザの前記経路に対応する進行方向データのうちの少なくとも１つを含む、請求項２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項24】
前記処理された信号データが、ＰＡＡ（Piecewise Aggregate Approximation）に基づく前記正規化された一連の信号の近似を含む、請求項２２または２３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項25】
前記処理された信号データが、ＳＡＸ（Symbolic Aggregate approXimation）およびＳＦＡ（Symbolic Fourier Approximation）のうちの少なくとも１つに基づく正規化された一連の信号のシンボル近似を含む、請求項２２～２４のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項26】
前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に前記現在の経路シグネチャが対応するかどうかを判定することが、前記現在の経路シグネチャが、前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と事前定義された許容範囲内で一致するかどうかを判定することを含む、請求項１６～２５のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項27】
前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に前記現在の経路シグネチャが対応するかどうかを判定することが、ｋ最近傍アルゴリズム（ｋ－ＮＮ）、マハラノビス距離測定、主成分分析（ＰＣＡ）、決定木、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、又は、動的時間伸縮（ＤＴＷ）の少なくとも１つを使用して、前記現在の経路シグネチャ及び前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分を分析することを含む、請求項１６～２６のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項28】
前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に前記現在の経路シグネチャが対応するかどうかを判定することが、順序付けられていない類似性モデル又は順序付けられた類似性モデルのうちの少なくとも１つを使用して、前記現在の経路シグネチャを前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することを含む、請求項２５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項29】
前記デバイスの現在の経路シグネチャを特定することが、前記デバイスが前記環境内で移動している期間中に実質的に連続的又は周期的に実行される、請求項１６～２８のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項30】
前記デバイスの現在の経路シグネチャを特定することが、トリガーイベントの識別時に実行される、請求項１６～２８のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項31】
前記現在の経路シグネチャを前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することが、前記デバイスが前記環境内で移動している期間中に実質的に連続的に又は周期的に実行される、請求項１６～３０のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項32】
前記現在の経路シグネチャを前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することが、トリガーイベントの識別時に実行される、請求項１６～３０のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項33】
前記実行可能プログラムコードが更に、１つ以上のプロセッサに、前記ＬＯＩと前記環境内に位置するＩｏＴ（Internet-of-Things）デバイスの状態との間の相関を識別することと、
前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に前記現在の経路シグネチャが対応すると判定された場合、前記相関に対応するＩｏＴデバイスの状態に基づいてＩｏＴデバイスの状態変化を起こさせることと、を実行させる、請求項１６～３２のいずれか一項に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項34】
環境を較正するための方法であって、前記環境内の１つ以上の対象位置（ＬＯＩ）を識別することと、
前記１つ以上のＬＯＩの各々について基準経路シグネチャを決定することと、
各基準経路シグネチャについて、前記基準経路シグネチャを、該基準経路シグネチャがどのＬＯＩに対応するかを示すデータとともに記憶することと、を備える方法。
【請求項35】
環境内のデバイスの位置を特定するための方法であって、前記環境内で移動するデバイスの現在の経路シグネチャを特定することと、
前記現在の経路シグネチャを、前記環境内の対象位置（ＬＯＩ）に対応する記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することと、
前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に前記現在の経路シグネチャが対応すると判定された場合、前記デバイスの位置が前記環境内のＬＯＩの位置と同じであると判定することと、を備える方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本明細書で説明される実施形態は、概して、人によって保持又は携行される慣性測定ユニット（ＩＭＵ：inertial measurement unit）からの信号に基づいて、人の位置を認識することに関する。
【背景技術】
【0002】
多くのデジタルサービス及び機能は、ユーザの位置の正確な推定を必要とする。屋外環境では、位置推定は、全地球測位システム（ＧＰＳ：Global Positioning System）などの全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：global navigation satellite system）からの信号を使用して実行されることが多い。しかしながら、ＧＮＳＳ信号は、一般に、衛星信号が減衰する建物内及び他の環境では利用可能でないか、又は信頼性が低い。これらの環境では、様々な無線周波数（ＲＦ）技術を使用して、リアルタイム位置サービス（ＲＴＬＳ：real-time location service）を提供することができる。例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又は超広帯域（ＵＷＢ：ultra-wideband）周波数及びプロトコルを使用するビーコン及び受信機デバイスは、ビーコンデバイスの位置を推定するためにマルチラテレーションアルゴリズムに（multilateration algorithms）よって使用されることがある。しかし、そのような技術は、一般に、高価なインフラストラクチャ及びセットアップを必要とする。ＷｉＦｉフィンガープリンティング（fingerprinting）は、屋内環境におけるＲＴＬＳに使用されてきた別の技術である。しかしながら、ＷｉＦｉフィンガープリンティングでは、初期較正を実行し、アクセスポイントが変化するときにシステム精度を維持することが、負担になることがある。
【0003】
ＲＦベースのＲＴＬＳ技術とは異なり、人の位置は、人が保持するか、身に着けるか、又は身体のある部分に装着される慣性測定ユニット（ＩＭＵ：inertial measurement unit）を使用して推定され得る。特に、ほとんどの現代のスマートフォンに利用可能で存在するＩＭＵを使用して、スマートフォン保持者の位置を推定することができる。これらのＩＭＵは、典型的には、３軸加速度計、３軸ジャイロスコープ、及び３軸磁力計を含む。これらの異なる測定システムからの信号を組み合わせて、各ステップの進行方向と距離を積分することによって、人の動きを推定する様々な技法がある。しかしながら、ＩＭＵセンサにおけるノイズ及びバイアスのため、一般的に、積分によって人の経路及び位置を推定することは、特に最後の既知の位置からの時間が増加するにつれて、著しい誤差を生じやすい。したがって、積分によって人の経路及び位置を推定することは、たとえ短距離であっても大幅に外れる可能性がある。
【0004】
少なくともこれらの理由から、当該技術分野において、ＩＭＵを使用して人の位置を特定するためのより信頼性の高い方法及びシステムが必要とされている。
【発明の概要】
【0005】
以下に、このような複数の実施形態の基本理解を提供するために本開示の１つまたは複数の実施形態の簡略化された要約を示す。この要約は、考えられるすべての実施形態の広範な概要ではなく、すべての実施形態の重要なまたは主要な要素を特定することも、一部またはすべての実施形態の範囲を明確にすることも意図していない。
【0006】
本開示は、１つ以上の実施形態において、実行可能プログラムコードを含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、実行可能プログラムコードは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のプロセッサに、環境内の１つ以上の対象位置（ＬＯＩ：location of interest）を識別することと、１つ以上のＬＯＩの各々について基準経路シグネチャを決定することと、各基準経路シグネチャについて、基準経路シグネチャを、該基準経路シグネチャがどのＬＯＩに対応するかを示すデータとともに記憶することと、を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体に関する。
【0007】
本開示は、１つ以上の実施形態において、更に、実行可能プログラムコードを含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、実行可能プログラムコードは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のプロセッサに、環境内で移動するデバイスの現在の経路シグネチャを特定することと、現在の経路シグネチャを、環境内の対象位置（ＬＯＩ）に対応する記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することと、記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に現在の経路シグネチャが対応すると判定された場合、デバイスの位置が環境内のＬＯＩの位置と同じであると判定することと、を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体に関する。
【0008】
本開示は、１つ以上の実施形態において、更に、環境を較正するための方法に関する。この方法は、環境内の１つ以上の対象位置（ＬＯＩ）を識別することと、１つ以上のＬＯＩの各々について基準経路シグネチャを決定することと、各基準経路シグネチャについて、基準経路シグネチャを、該基準経路シグネチャがどのＬＯＩに対応するかを示すデータとともに記憶することとを含む。
【0009】
本開示は、１つ以上の実施形態において、更に、環境内のデバイスの位置を特定するための方法に関する。この方法は、環境内で移動するデバイスの現在の経路シグネチャを特定することと、現在の経路シグネチャを、環境内の対象位置（ＬＯＩ）に対応する記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することと、記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に現在の経路シグネチャが対応すると判定された場合、デバイスの位置が環境内のＬＯＩの位置と同じであると判定することとを含む。
【0010】
複数の実施形態が開示されているが、本開示のさらなる他の実施形態は、本発明の例示的な実施形態を示し、説明する以下の詳細な説明から当業者に明らかになるであろう。理解されるように、本開示の様々な実施形態は、全て本開示の範囲から逸脱することなく、様々な明白な態様で修正することができる。従って、図面および詳細な説明は、本質的に例示的なものと見なされるべきであり、限定的なものではない。
【図面の簡単な説明】
【0011】
必ずしも一定の縮尺で描かれていない図面において、類似番号は異なる図における類似要素を示している。異なる文字添え字が付された類似番号は類似要素の異なる例を表す場合がある。いくつかの実施形態は、限定ではなく例として、添付の複数の図面の図に示されている。
【発明を実施するための形態】
【0012】
本開示は、概して、人によって保持又は携行される慣性測定ユニット（ＩＭＵ：inertial measurement unit）からの信号に基づいて、人の位置を認識することに関する。非常に一般的なレベルでは、人が環境内で第１の既知の位置から第２の既知の位置（又は目的地）に移動するとき、一連のＩＭＵ読み取り値（例えば、ＩＭＵ読み取り値の時間シーケンス）を第２の既知の位置のシグネチャ（signature）として使用することができる。人又は他のユーザは、環境内の各既知の位置に対して較正又は測定を実行して、各既知の位置に対して１つ以上の基準シグネチャ（reference signature）を生成することができ、その後、未知のシグネチャを各基準シグネチャと比較して、環境内の人の現在位置を特定することができる。
【0013】
より具体的には、多くの場合、これらに限定されないが、戸口又は他の入口、部屋又は他の定義された空間などの環境内の場所に至る比較的すぐ近くの経路は、その環境内の他の近くの場所に至る比較的すぐ近くの経路とは異なる。例えば、ある人が管理された入口点（例えば、既知の場所）で建物に入るとき、その人は、その人のオフィスに到着して入る前に、特定のステップ数（certain number of steps）だけ特定の方向に歩くことがあるが、これは、その人が別のオフィス又はその建物内の特定の会議室に入るために取る可能性がある１つまたは複数の方向及び／又はステップ数とは異なる。別の例として、ある人がその人自身の家に入るとき、その人がキッチンに行くために取る経路（例えば、特定の１つまたは複数の方向及び／又はステップ数）は、その人がファミリルームに行くために取る経路と異なる。このようにして、人が目的地位置又は対象位置（ＬＯＩ：location of interest）に接近する間に取る経路は、ＬＯＩの「シグネチャ（signature）」になる。したがって、積分法を使用して人の経路を連続的に推定するために、その人によって保持又は携行されるＩＭＵからの複数の読み取り値を使用しようと試みるのではなく（これは、時間及び距離にわたって蓄積する著しい誤差を生じやすい）、ＬＯＩに達する比較的直前に人が完了したステップのシーケンス（例えば、特定の１つまたは複数の方向及び／又はステップ数）を、現在の経路シグネチャとして使用するか、又は現在の経路シグネチャを生成するために使用することができる。そのような現在の経路シグネチャは、同じ環境内の他の対象位置（ＬＯＩ：location of interest）に対応する経路シグネチャとは異なる。現在の経路シグネチャは、環境内の複数のＬＯＩに対して以前に生成された一組の基準経路シグネチャと比較されてもよく、人の現在の位置は、現在の経路シグネチャに最も類似して一致する、以前に生成された基準経路シグネチャに対応するＬＯＩとして識別又は認識されてもよい。
【0014】
図１を参照すると、複数の別個のＬＯＩ１０２、１０４、１０６、１０８、１１０を含む例示的な環境１００が示されている。複数のＬＯＩは、これらに限定されないが、部屋、オフィス、又は他の定義された空間（例えば、ＬＯＩ１０４、１０６、１０８）、戸口又は他の入口（例えば、ＬＯＩ１０２、１１０）など、環境１００内の任意の位置であってもよい。環境１００内の又は環境１００に入る人又はユーザ１１２は、ＩＭＵを有するデバイス１１４を保持又は携行してもよい。ＩＭＵは、物体若しくは身体の特定の力若しくは加速度、物体若しくは身体の角速度、物体若しくは身体の向き、及び／又は物体若しくは身体の周りの磁場についての複数の読み取り値を測定及び提供する、１つ以上のセンサを含むことができる。例では、ＩＭＵは、加速度計（例えば、３軸加速度計）、ジャイロスコープ（例えば、３軸ジャイロスコープ）、磁力計（例えば、３軸磁力計）、又は物体若しくは身体の特定の力若しくは加速度、物体若しくは身体の角速度、物体若しくは身体の向き、及び／又は物体若しくは身体の周りの磁場を測定又は感知するための任意の他の適切なセンサのうちの、１つ以上を含むことができる。デバイス１１４は、例えば、これらに限定されないが、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：personal computer）、タブレットＰＣ、携帯情報端末（ＰＤＡ：personal digital assistant）、携帯電話若しくはスマートフォンなどであり得るか、又はそれらを含み得る。いくつかの例示的な環境１００は、デバイス１１４が１つ以上のサーバデバイス１１８と通信し得るネットワーク１１６を更に含み得る。ネットワーク１１６に適した例示的なネットワークは、とりわけ、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：local area network）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ：wide area network）、パケットデータネットワーク（例えば、インターネット）、携帯電話ネットワーク（例えば、セルラーネットワーク）、従来型の電話（ＰＯＴ：Plain Old Telephone）ネットワーク、無線データネットワーク（例えば、Ｗｉ－Ｆｉとして知られるＩＥＥＥ８０２．１１ファミリーの規格、若しくはＷｉＭＡＸとして知られるＩＥＥＥ８０２．１６ファミリーの規格）、ＩＥＥＥ８０２．１５．４ファミリーの規格に基づくネットワーク、及び／又はピアツーピア（Ｐ２Ｐ：peer-to-peer）ネットワークを含むことができる。
【0015】
図２は、デバイス１１４またはサーバ１１８として使用され得る例示的な機械２００の例示的な複数の構成要素のより具体的な概略ブロック図を示し、その上で、命令のセットまたはシーケンスが実行されて、機械に、本明細書で説明される方法のうちのいずれか１つまたはそれの任意の部分を実行させ得る。本明細書で説明される複数の例は、一般に、機械２００内の論理または複数の構成要素、モジュール、もしくは機構を含むことができ、またはそれらによって動作することができる。複数のモジュールは、本明細書で説明される複数の動作を実行するために１つまたは複数のプロセッサに通信可能に接続されたハードウェア、ソフトウェア、またはファームウェアであり得る。概して、例示的な機械２００の回路（例えば、処理回路）は、ハードウェア（例えば、単純な回路、ゲート、ロジック、など）を含む機械の有形のエンティティ内に実装された回路の集合体を含む。回路メンバーシップは、時間に伴って柔軟なものであってよい。回路は、単独又は組合せにおいて動作する際に規定された動作を実行しうるメンバを含む。いくつかの例において、回路のハードウェアは、特定の動作を実行するように不変の方式で設計することができる（例えば、配線接続されうる）。いくつかの例において、回路のハードウェアは、特定の動作の命令（例えば、不変の質量粒子の磁気的に電気的に運動可能な配置、など）をエンコーディングするべく物理的に変更された機械可読媒体を含む変化可能な方式で接続された物理的構成要素（例えば、実行ユニット、トランジスタ、単純な回路、など）を含むことができる。物理的構成要素を接続する際に、ハードウェア構成要素の基礎をなす電気プロパティは、例えば、絶縁体から導電体に変更され、或いは、逆も又真である。命令は、埋め込み型のハードウェア（例えば、実行ユニット又はローディングメカニズム）が動作の際に特定の動作の一部分を実行するべく可変接続を介してハードウェア内の回路のメンバを生成することを可能にしている。従って、いくつかの例において、機械可読媒体要素は、回路の一部分であり、或いは、装置が動作している際に回路のその他の構成要素に通信自在に結合されている。いくつかの例において、物理的構成要素の任意のものは、複数の回路の複数のメンバ内において使用することができる。例えば、動作の際に、実行ユニットは、１つの時点において第１回路構成の第１回路内において使用されることが可能であり、異なる時点においては、第１回路構成内の第２回路により、或いは、第２回路内の第３回路により、再使用されることが可能である。機械２００に関する構成要素の追加のおよび／またはより具体的な例を以下に示す。
【0016】
いくつかの実施形態において、機械２００は、スタンドアロン装置として稼働することが可能であり、或いは、その他の機械に接続することもできる（例えば、ネットワーク接続されている）。ネットワーク接続された配備において、機械２００は、サーバ機械、クライアント機械の能力内において、或いは、サーバ－クライアントの両方のネットワーク環境内において、動作することができる。いくつかの例において、機械２００は、ピアツーピア（Ｐ２Ｐ）（又は、その他の分散型）ネットワーク環境においてピア機械として機能することができる。機械２００は、例えば、ＰＣ、タブレットＰＣ、ＰＤＡ、携帯電話機、ウェブアプライアンス、ネットワークルーター、スイッチ又はブリッジ、或いは、その機械によって実行される動作を規定する命令（シーケンシャルな又はその他のもの）を実行することが可能な任意の機械であるかまたは含み得る。更には、単一の機械のみが示されているが、「機械」という用語は、クラウド演算、ＳａａＳ（Software as a Service）、その他のコンピュータクラスタ構成などの本明細書において記載されている方法の任意の１つ又は複数を実行するべく、命令の１つ又は複数の組を個々に又は協働的に実行する機械の任意の集合体をも含むものと解釈されたい。一例では、機械２００は、デバイス１１４とサーバ１１８との組合せを含み得る。
【0017】
機械（例えば、コンピュータシステム）２００は、ハードウェアプロセッサ２０２（例えば、中央処理装置（CPU : Central Processing Unit）、グラフィックス処理ユニット（GPU : Graphics Processing Unit）、ハードウェアプロセッサコア、又はこれらの任意の組合せ）、およびメインメモリ２０４、スタティックメモリ（例えば、ファームウェア、マイクロコード、基本入出力（ＢＩＯＳ）、ＵＥＦＩ（Unified Extensible Firmware Interface）、など）２０６、及び／又はマスストレージ２０８（例えば、ハードドライブ、テープドライブ、フラッシュストレージ、又はその他のブロック装置）を含むことが可能であり、これらのいくつか又はすべては、インターリンク（例えば、バス）２３４を介して互いに通信することができる。機械２００は、表示デバイス２１０および入力デバイス２１２および／またはユーザーインタフェース（ＵＩ）ナビゲーションデバイス２１４をさらに含むことができる。例示的な入力デバイスおよびＵＩナビゲーションデバイスは、１つまたは複数のボタン、キーボード、タッチセンシティブ面、スタイラス、カメラ、マイクロフォンなどを含むが、これらに限定されない。いくつかの例では、表示デバイス２１０、入力デバイス２１２、および／またはＵＩナビゲーションデバイス２１４のうちの１つまたは複数は、タッチスクリーンディスプレイなどの組み合わされたユニットであり得る。機械２００は、信号生成装置２１８（例えば、スピーカー）、ネットワークインタフェースデバイス２２０、並びに、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサ、コンパス、加速度計、又はその他のセンサなどの１つ又は複数のセンサ２１６を更に含みうる。機械２００は、１つ又は複数の周辺装置（例えば、プリンタ、カード読取機、など）と通信するべく又はこれらを制御するべく、シリアル（例えば、ユニバーサルシリアルバス（USB : Universal Serial Bus）、パラレル、又はその他の有線又は無線（例えば、赤外線（IR : InfraRed）、ＮＦＣ、など）接続などの出力コントローラ２２８を含みうる。
【0018】
プロセッサ２０２は、１つまたは複数のコンピュータ処理デバイスまたはリソースに対応することができる。例えば、プロセッサ２０２は、シリコンとして、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、任意の他のタイプの集積回路（ＩＣ）チップ、ＩＣチップの集合などとして提供されることができる。より具体的な例として、プロセッサ２０２は、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、または内部メモリ２２２および／またはメモリ２０４，２０６，２０８に格納された命令セットを実行するように構成された複数のマイクロプロセッサまたはＣＰＵとして提供され得る。
【0019】
メモリ２０４，２０６，２０８のいずれも、プロセッサ２０２によるアプリケーションプログラミングまたは命令の実行に関連して、およびプログラム命令または命令セット２２４および／または他のデータの一時的または長期の記憶のために使用されることができる。メモリ２０４，２０６，２０８のいずれも、機械２００によってまたはそれに関連して使用されるデータ、プログラムコード、または命令２２４を含み、格納し、通信し、または転送し得る任意の媒体であり得るコンピュータ可読媒体を含むことができる。コンピュータ可読媒体は、例えばこれらに限定されないが、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、または半導体のシステム、装置、またはデバイスであり得る。適切なコンピュータ可読媒体のより具体的な例は、１つまたは複数のワイヤを有する電気接続、またはポータブルコンピュータディスケット（portable computer diskette）、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはＥＥＰＲＯＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、固体ストレージデバイス、一般にコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、または他の光学または磁気ストレージデバイスなどの有形の記憶媒体を含むが、これらに限定されない。コンピュータ可読媒体は、これと混同されるべきではないが、コンピュータ可読媒体のすべての物理的、非一時的、または類似の実施形態をカバーすることを意図としたコンピュータ可読記憶媒体を含む。
【0020】
ネットワークインタフェースデバイス２２０は、いくつかの転送プロトコル（例えば、フレームリレー、インターネットプロトコル（ＩＰ）、送信制御プロトコル（ＴＣＰ）、ユーザーデータグラムプロトコル（UDP : user datagram protocol）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）など）のいずれか１つを利用して、ネットワーク１６０などの通信ネットワークを介して、他のデバイスとの通信を可能にするハードウェアを含む。例示用の通信ネットワークは、ローカルエリアネットワーク（LAN : Local Area Network）、ワイドエリアネットワーク（WAN : Wide Area Network）、パケットデータネットワーク（例えば、インターネット）、携帯電話ネットワーク（例えば、セルラーネットワーク）、ＰＯＴＳ（Plain Old Telephone）ネットワーク、無線データネットワーク（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）と呼称されるＩＥＥＥ８０２．１１規格ファミリー、ＷｉＭａｘ（登録商標）と呼称されるＩＥＥＥ８０２．１６規格ファミリー）、ＩＥＥＥ８０２．１５．４規格ファミリーに基づくネットワーク、及びピアツーピア（Ｐ２Ｐ）ネットワークなどを含みうる。いくつかの例では、ネットワークインタフェースデバイス２２０は、イーサネット（登録商標）ポートまたは他の物理ジャック、Ｗｉ－Ｆｉカード、ネットワークインタフェースカード（NIC : Network Interface Card）、セルラーインタフェース（例えば、アンテナ、フィルター、および関連する回路）などを含むことができる。いくつかの例において、ネットワークインタフェースデバイス２２０は、例えば、単一入力複数出力（SIMO : Single-Input Multiple-Output）、複数入力複数出力（MIMO : Multiple-Input Multiple-Output）、又は複数入力単一出力（MISO : Multiple Input Single Output）技法の少なくとも１つを使用して無線通信するべく、１つまたは複数のアンテナを含みうる。
【0021】
アンテナ２３０は、１つ以上のアンテナに対応することができ、例えば、これらに限定されないが、デバイス１１４、サーバ１１８、及び／又はＩｏＴデバイス（例えば、以下で更に詳細に説明するデバイス１４２、１４４、１４６、１４８、１５０、１５２、１５４）の間の直接的又は間接的な無線通信など、本明細書で説明するデバイスのいずれかの間のワイヤレス通信を提供するように構成され得る。１つまたは複数のアンテナ２３０は、ＩＥＥＥ８０２．１５．１、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）、近距離無線通信（ＮＦＣ：near field communication）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ、Ｗｉ－Ｆｉ、ＲＦ、ＵＷＢなどを含むがこれらに限定されない１つ以上の無線通信プロトコル及び動作周波数を使用して動作するように構成され得る。例として、１つまたは複数のアンテナ２３０は、ＲＦアンテナとすることができ、したがって、ＲＦトランシーバを有する別のデバイスによって受信／転送されるＲＦ信号を、自由空間を介して送信／受信することができる。
【0022】
電源２３２は、バッテリ、容量性電源、若しくは同様のタイプの電荷蓄積デバイスなどの任意の適切な内部電源とすることができ、かつ／又は外部電力を機械２００の構成要素のための適切な電力に変換する（例えば、外部から供給されたＡＣ電力のＤＣ電力への変換）のに適した１つ以上の電力変換回路を含むことができる。電源２３２はまた、機械２００の構成要素を電力サージから保護するためのサージ保護回路のいくつかの実装を含むことができる。
【0023】
１つまたは複数のセンサ２１６は、任意の適切なセンサ又は複数のセンサを含むことができる。上記で説明したように、本明細書の例では、１つまたは複数のセンサ２１６はＩＭＵを含むことができる。ＩＭＵは、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、又は物体若しくは身体の特定の力若しくは加速度、物体若しくは身体の角速度、物体若しくは身体の向き、及び／又は物体若しくは身体の周りの磁場を測定又は感知するための任意の他の適切なセンサのうちの１つ以上を含むことができる。機械２００のための他の適切なセンサ２１６は、例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ：global positioning system）センサ又はコンパスを含む。
【0024】
上述したように、機械２００は、機械の様々なハードウェア構成要素間で通信を送信するように動作可能な、１つ以上のインターリンク又はバス２３４を含むことができる。システムバス２３４は、いくつかのタイプの市販のバス構造又はバスアーキテクチャのいずれかとすることができる。
【0025】
例示的な機械２００の様々な例示的な構成要素が説明及び図示されているが、すべての構成要素が本明細書で説明される各機械又はデバイスにおいて必要とされるわけではなく、本明細書で説明される機械又はデバイスは、本明細書で説明及び図示される例示的な構成要素のみを含むことに限定されない。例えば、デバイス１１４又はサーバ１１８などの本明細書に説明される様々なデバイスのうちのいずれかは、本明細書に説明及び図示される例示的な構成要素の異なるセット及び／又は組み合わせを備えてもよい。
【0026】
図３は、本明細書で更に説明するように、人によって保持又は携行されるＩＭＵからの信号に基づいて人の位置を識別又は認識する方法において、その後で使用するために、図１の例示的な環境１００などの環境を較正するための例示的な方法３００を全般的に示すフローチャートである。ステップ３０２において、１つ以上のＬＯＩ１０２、１０４、１０６、１０８、１１０は、ユーザ１１２がデバイス１１４を各ＬＯＩの位置に持参し、各位置をＬＯＩとして記録又は記憶するようにデバイスに命令を与えることなどによって、識別又は決定され得る。しかしながら、１つ以上のＬＯＩを識別又は決定する任意の他の方法が使用されてもよい。いくつかの例では、複数のＬＯＩの位置を識別又は決定することは、複数のユーザ１１２によって、及び／又は複数のデバイス１１４を使用して、集合的に完了され得る。ステップ３０４において、ＬＯＩへの、又はＬＯＩ間の１つ以上の基準経路１２０、１２２、１２４、１２６、１２８、又はそれらの一部分に基づいて、各ＬＯＩについて１つ以上の基準経路シグネチャが収集される。追加又は代替の例では、別個の基準経路シグネチャが、ＬＯＩへのいくつかの別個のアプローチ又はアプローチ経路１３０について収集されてもよく、アプローチ又はアプローチ経路は、ＬＯＩに先行する、場合によってはＬＯＩの直前の、任意の適切な距離の経路を含み得る。例えば、ある部屋が廊下から２つの方向のどちらからでも接近することができる場合、複数の基準経路シグネチャが、これら方向の各々について収集され得る。いくつかの例では、ステップ３０２及び３０４は、例えば、複数のＬＯＩ１０２、１０４、１０６、１０８、１１０が、１つ以上の基準経路シグネチャが収集されるときに動的に識別又は決定され得るという点で、実質的に同時に実行され得る。
【0027】
一例では、所与のＬＯＩ（例えば、１０４）に対する１つ以上の基準経路シグネチャを収集することは、デバイス１１４が、他のＬＯＩ（例えば、１０２、１０６、１０８、１１０）のうちの１つ以上などの少なくとも１つの他の別個の位置から、及び／又は１つ以上の別個のアプローチ方向から所与のＬＯＩに運ばれ、所与のＬＯＩへの１つ以上の別個の経路（例えば、１２０、１２６）又はアプローチ（例えば、１３０）を作成するステップ３０６を含み得る。デバイス１１４が、ユーザ１１２などによって、既知の開始点から所与のＬＯＩ（例えば、１０４）まで運ばれている間、デバイスは、所与のＬＯＩへの各別個の経路（例えば、１２０、１２６）又はアプローチ（例えば、１３０）に対応する、ＩＭＵ読み取り値又は信号の時間的系列を記録することができる。そのＩＭＵ読み取り値又は信号は、実質的に連続して、周期的に、ランダムに、又は任意の他の反復若しくは非反復パターンやアルゴリズムに従ってなど、任意の適切な間隔で記録されてもよい。上述したように、デバイス１１４のＩＭＵは、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計、又は任意の他の適切なセンサのうちの１つ以上を含むことができる。所与のＬＯＩ（例えば、１０４）への各別個の経路（例えば、１２０、１２６）又はアプローチ（例えば、１３０）に対応する一連のＩＭＵ読み取り値は、ＩＭＵの様々なセンサのうちのいずれか１つ以上からの個々の読み取り値の時間的系列、又は、連結又は数学的組み合わせなどのそれらの１つ以上の組み合わせを含み得、１つ以上の組み合わせは、ＩＭＵの様々なセンサのいずれかのうちの複数のセンサによる読み取り値の多次元時間シーケンス（multidimensional temporal sequences）を含む。いくつかの例では、１つ以上のＬＯＩに対して基準経路シグネチャを収集することは、複数のユーザ１１２によって、及び／又は複数のデバイス１１４を使用して、集合的に完了され得る。
【0028】
ステップ３０８において、ユーザ１１２の身体及び／又は地面、床、若しくは地表面に対するデバイス１１４の異なる向き及び位置を補償するために、一例では、所与のＬＯＩ（例えば、１０４）への各別個の経路（例えば、１２０、１２６）又はアプローチ（例えば、１３０）に対応する記録された一連のＩＭＵ読み取り値における生のＩＭＵ読み取り値を、正規化又は標準化することができる。すなわち、一例では、各別個の経路、アプローチ、又はそれらの一部分に対応する記録された一連のＩＭＵ読み取り値は、デバイス１１４のローカル座標系（例えば、電話ローカル座標系（phone-local coordinate system））から、地球を基準とした座標系（すなわち、地球ローカル座標系）又は何らかの他の既知の若しくは固定された基準座標系を基準とした座標系などの正規化座標系に変換することができる。他の例では、ＩＭＵ読み取り値は、任意の適切な方法若しくは手段に従って、及び／又は任意の適切な基準座標系に基づいて、正規化又は標準化され得る。一例では、ＩＭＵ読み取り値は、センサフュージョン（sensor fusion）及び／若しくはフィルタリングを適用することによって、並びに／又は重力及び磁北を使用して信号をデバイス１１４の向きとは独立した標準的な基準座標系に回転させることによって、正規化することができる。
【0029】
ステップ３１０において、所与のＬＯＩ（例えば、１０４）への各別個の経路（例えば、１２０、１２６）又はアプローチ（例えば、１３０）について、経路、アプローチ、又はそれらの一部分の正規化又は標準化された一連のＩＭＵ読み取り値を、経路又はアプローチの基準経路シグネチャとして記憶することができる。一例では、所与の経路（例えば、１２０、１２６）、アプローチ（例えば、１３０）、又はそれらの一部分の基準経路シグネチャは、単に、経路、アプローチ、又はそれらの一部分の正規化又は標準化されたＩＭＵ読み取り値の連結又は他の適切な組み合わせを含み得る。例えば、所与の経路（例えば、１２０、１２６）、アプローチ（例えば、１３０）、又はそれらの一部分の基準経路シグネチャは、単に、経路、アプローチ、又はそれらの一部分に対応するＩＭＵの正規化又は標準化された加速度計及び／又はジャイロスコープ読み取り値の連結又は組み合わせを含み得る。別の例では、ＩＭＵの加速度計及び／若しくはジャイロスコープ読み取り値、又はより一般的には、ＩＭＵの様々なセンサのいずれかのうちの複数のセンサによる正規化又は標準化された読み取り値は、多次元時間シーケンスに組み合わされてもよく、このシーケンスは、所与の経路（例えば、１２０、１２６）、アプローチ（例えば、１３０）、又はそれらの一部分の基準シグネチャとして使用され得る。もちろん、加速度計若しくはジャイロスコープからの読み取り値に加えて、又はその代わりに、他の読み取り値又は信号を使用して経路シグネチャを作成することもできる。例えば、多くの曲がり角、階段、独特な形の部屋若しくは廊下、独特な間隔の部屋若しくは廊下、又は他の物理的特徴を含む物理的なレイアウトなどのいくつかの環境の複雑性は、環境の様々なＬＯＩへの経路又はアプローチが実質的に独特で異なる環境を作り出すことがある。しかしながら、他の環境では、ＬＯＩの多くへの経路又はアプローチは、それほど独特ではないことがある。そのような環境では、例えば、ＩＭＵからの磁力計読み取り値又は信号が、追加又は代替として、基準経路シグネチャを形成するために使用され得る（例えば、単独で、又は他の読み取り値と連結若しくは組み合わせられて）。これは、磁場が変化するか、又は例えば、これらに限定されないが、近くの機器又は構造に起因する磁場の異常などの異常を有する位置において、特に有利であり得る。いくつかの例では、環境（例えば、１００）は、ＬＯＩに対する別個の経路シグネチャ又はアプローチシグネチャを生成するのを助けるために環境内に適切に配置された、様々な強度及び／又は磁場方向の電磁石又は他の適切な磁石などの磁気マーカー１３２、１３４、１３６を意図的に設けることができる。
【0030】
いくつかの例では、基準経路シグネチャを決定又は生成するために、経路（例えば、１２０、１２６）、アプローチ（例えば、１３０）、又はそれらの一部分についての正規化又は標準化された一連のＩＭＵ読み取り値の更なる処理があってもよい。任意の適切な追加処理が使用されてもよい。一例では、所与の経路、アプローチ、又はそれらの一部分のＩＭＵ読み取り値を分析して、ステップ、歩幅、及び／又は進行方向情報を定義することができる。ステップ、歩幅、及び／又は進行方向情報は、基準経路シグネチャを決定又は生成するために、単独で、又は連結若しくは他の数学的組み合わせなどを介して組み合わせて使用され得る。ステップ、歩幅、及び／又は進行方向情報は、正規化又は標準化されたＩＭＵ読み取り値と組み合わせて使用されてもよい。別の例では、所与の経路、アプローチ、又はそれらの一部分の正規化又は標準化された一連のＩＭＵ読み取り値は、ＰＡＡ（Piecewise Aggregate Approximation）などの方法によって近似され得るが、これに限定されない。更に別の例では、所与の経路、アプローチ、又はその一部分の正規化又は標準化された一連のＩＭＵ読み取り値は、ＩＭＵ読み取り値のシンボル表現（symbolic representation）を生成するために、ＳＡＸ（Symbolic Aggregate approXimation）又はＳＦＡ（Symbolic Fourier Approximation）などの方法によって更に処理されてもよく、シンボル表現は、次いで、所与の経路又はアプローチの基準経路シグネチャの少なくとも一部分として記憶されてもよい。
【0031】
各基準経路シグネチャは、識別子と、基準経路シグネチャを所与のＬＯＩ（例えば、１０４）に関連付けるラベルとともに記憶されてもよい。基準経路シグネチャはまた、任意の他の適切な情報とともに記憶されてもよい。
【0032】
別の例では、複数のＬＯＩを識別すること、及び／又は１つ以上のＬＯＩに対して１つ以上の基準経路シグネチャを収集することは、トレーニング又は学習期間中に任意のＬＯＩ及び／又は基準経路シグネチャを識別又は決定することを含み得る。例えば、ステップ３１２において、トレーニング期間が開始され得る。トレーニング期間は、例えば、ユーザ１１２及び／又はデバイス１１４が最初に環境１００に入るときに開始され得る。しかしながら、トレーニング期間は、例えばこれに限定されないが、ユーザ１１２からデバイス１１４に受信されたトレーニング期間開始の命令に従って、任意の適切な時間に開始され得る。例では、トレーニング期間は、これらに限定されないが、日数、週数など、所定の長さの時間であり得る。いくつかの例では、トレーニング期間は、無期限に、又は終了トリガーイベントが発生するまで延長し得る。終了トリガーイベントは、ユーザ１１２が、例えばデバイス１１４を介して、トレーニング期間を終了するように命令を与えること、一定数の又は所定数のＬＯＩに達すること、一定数の又は所定数の基準経路シグネチャに達すること、特定のメモリ容量など、デバイス（例えば、１１４）の制限に達すること、などが含まれ得るが、これらに限定されない。
【0033】
ステップ３１４において、トレーニング期間中に、デバイス１１４がユーザ１１２などによって環境１００全体にわたって運ばれている間に、環境内の１つ以上のＬＯＩ（例えば、１０２、１０４、１０６、１０８、１１０）への１つ以上の基準経路（例えば、１２０、１２２、１２４、１２６、１２８）又はアプローチ（例えば、１３０）が、１つまたは複数のデバイスの１つまたは複数のＩＭＵからの時間的な（temporal）複数の読み取り値又は信号に基づいて学習又は識別され得る。一例では、環境内のＬＯＩは、トレーニング期間の前又は開始時にユーザ１１２によって識別され得る。例えば、ユーザ１１２は、デバイス１１４を環境１００内の特定の位置又は所定の位置に持参し、各位置をＬＯＩとして記録又は記憶するようにデバイスに命令を与えることができる。別の例では、ユーザ１１２は、トレーニング期間中に１つ以上のＬＯＩを動的に定義することができる。例えば、トレーニング期間中の任意の時点で、ユーザ１１２は、ユーザがＬＯＩとして追加することを望む環境１００内の位置を訪れるか、又はデバイス１１４を持参することができる。次いで、ユーザ１１２は、そのような位置をＬＯＩとして記録又は記憶するようにデバイス１１４に命令を与えることができる。別の例では、デバイス１１４は、ＬＯＩとして含めるために環境１００内の複数の位置を自動的に学習又は識別することができる。デバイス１１４は、位置がＬＯＩとして追加されるべきかどうかを学習又は判定するための任意の適切な方法を使用することができる。例えば、デバイス１１４は、（デバイス１１４を有する）ユーザ１１２が、事前定義された回数など、特定の位置を頻繁に訪れるため、（デバイス１１４を有する）ユーザ１１２が、延長された期間又は事前定義された期間にわたって特定の位置に滞在するため、例えば、既存の環境及びＬＯＩデータ若しくは他の適切なデータを含むトレーニングデータセットを用いてトレーニングされた機械学習モデルに基づいて、及び／又は任意の他の適切な情報に基づいて、位置がＬＯＩとして含まれるべきであることを学習又は決定することができる。いくつかの例では、デバイス１１４は、そのような学習された位置をＬＯＩとして追加する前に、ユーザ１１２からの確認入力を要求することができる。
【0034】
前に示したように、いくつかの例では、複数のＬＯＩの位置を識別又は決定することは、複数のユーザ１１２によって、及び／又は複数のデバイス１１４を使用して、任意の適切な時間に（例えば、トレーニング期間の前又は期間中に）集合的に完了され得る。同様に、いくつかの例では、１つ以上のＬＯＩに対して基準経路シグネチャを収集することは、複数のユーザ１１２によって、及び／又は複数のデバイス１１４を使用して、トレーニング期間中に集合的に完了され得る。更に、いくつかの例では、トレーニング期間の開始及び／又は終了は、ユーザ１１２のグループのうちのいずれか１人によって、及び／又は複数のデバイス１１４のうちのいずれか１つを使用して完了され得る。実際に、いくつかの例では、複数のユーザからの情報は、大規模オフィス複合施設又は病院などの環境内のＬＯＩ、経路、及び／又はアプローチをより完全に学習するために、組み込まれるか、又は組み合わせられてもよい。
【0035】
ステップ３１６において、ステップ３１４で決定された各別個の経路又はアプローチに対応する記録された一連のＩＭＵ読み取り値における生のＩＭＵ読み取り値を、正規化又は標準化することができる。ステップ３１６における生のＩＭＵ読み取り値の正規化又は標準化は、ステップ３０８に関して前述したものと同様に実行され得る。ステップ３１８において、ステップ３１４で決定された各別個の経路又はアプローチについて、経路、アプローチ、又はその一部分の正規化又は標準化された一連のＩＭＵ読み取り値は、経路若しくはアプローチの基準経路シグネチャとして記憶され得るか、又は任意選択で、経路若しくはアプローチの基準経路シグネチャとして記憶する前に更に処理され得る。ステップ３１８における正規化若しくは標準化された複数のＩＭＵ読み取り値の更なる処理及び／又は複数の基準経路シグネチャの記憶は、ステップ３１０に関して前述したものと同様に実行され得る。
【0036】
複数のＬＯＩを識別すること、及び／又は１つ以上のＬＯＩに対して１つ以上の基準経路シグネチャを収集すること（すなわち、ステップ３０２、３０４）の更に別の例は、ここでも、トレーニング又は学習期間中に任意のＬＯＩ及び／又は基準経路シグネチャを識別又は決定することを含み得る。そのようなトレーニング又は学習期間と、環境１００内のＬＯＩを決定することとについては、ステップ３１２に関して前述した。しかしながら、一例では、環境１００は、１つ以上のネットワーク接続デバイス、スマートデバイス、又はＩｏＴ（Internet-of-Things）デバイスが更に含まれることがあり、例えば、スマート電球（例えば、１４２、１４４、１４６）、例えば、照明、家電、テレビ、ステレオシステム、暖炉のような、他の電子デバイスを制御するためのものなどのスマートスイッチ（例えば、１４８）、スマートサーモスタット（例えば、１５０）、スマートロック（例えば、１５２、１５４）であるが、これらに限定されない。デバイス１１４は、これらのネットワーク接続デバイス、スマートデバイス、又はＩｏＴデバイス（本明細書では簡略化のために集合的にＩｏＴデバイスと呼ぶことがある）のいずれか又は各々と、これらを監視又は相互作用させるために、（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＢＬＥ、ＲＦ、赤外線などを使用して）直接通信するか、又はネットワーク１１６若しくは他の適切なネットワークなどを介してネットワーク通信することができる。ステップ３１４と同様のステップにおいて、任意の所与のＬＯＩとＩｏＴデバイスのうちの１つ以上との間の１つ以上の相関は、デバイス１１４がトレーニング期間中に環境１００全体にわたって運ばれている間の１つまたは複数のＩｏＴデバイスの１つまたは複数の状態の変化に基づいて学習又は識別され得る。例えば、スマート電球１４２がオンになることと、ユーザ１１２（及びデバイス１１４）がＬＯＩ１０４にいることとの間の共通の相関が、学習又は識別され得る。同様に、例えば、スマート電球１４４とスマートスイッチ１４８（例えば、ＴＶに接続されている）の両方がオンになることと、ユーザ１１２（及びデバイス１１４）がＬＯＩ１０６にいることとの間の共通の相関が、学習又は識別され得る。更に別の例として、サーモスタット１５０が状態変化すること（例えば、温度を下げること）と、スマートロック１５４が施錠されることと、ユーザ１１２（及びデバイス１１４）がＬＯＩ１１０にいることとの間の共通の相関が、学習又は識別され得る。時刻、曜日、影響を受けるＩｏＴデバイスの順序など、任意の他の適切な情報もまた、相関を識別するために使用され得る。例えば、スマート電球１４４とスマートスイッチ１４８の両方が夜間（例えば、午後９時頃～真夜中）にオフになることと、ユーザ１１２（及びデバイス１１４）が翌朝午前６時頃までＬＯＩ１０４に滞在することとの共通の相関が、学習又は識別され得る。ユーザ位置とＩｏＴデバイスの状態変化との間の上記の相関は、単独で、又は（前述したように）ＩＭＵ読み取り値と組み合わせて、基準経路シグネチャ若しくはその一部として直接記憶されてもよく、又はＩＭＵ読み取り値に基づいてすでに決定されたそれぞれの基準経路シグネチャに関連付けられた追加データとして記憶されてもよい。いくつかの例では、基準経路シグネチャを決定若しくは生成する前、又は追加データとして記憶する前に、相関の更なる処理があってもよい。任意の適切な追加処理が使用されてもよい。
【0037】
複数のＬＯＩを識別し、かつ／又は１つ以上のＬＯＩに対して１つ以上の基準経路シグネチャを収集するための例示的な方法のいずれかを、単独で、又は互いに組み合わせて使用することができる。すなわち、複数のＬＯＩを識別し、かつ／又は１つ以上のＬＯＩに対して１つ以上の基準経路シグネチャを収集するための前述の例示的な方法のいずれかを単独で使用することができるが、これらの方法は互いに排他的ではなく、環境１００内の基準経路シグネチャを決定するために任意の組み合わせで使用することができる。更に、図３のフローチャートは、特定の動作順序を有するような連続的なステップ又はプロセスを含むような例示的な方法を示しているが、フローチャートにおけるステップ又は動作のいくつか又は多くは、並行して又は同時に実行することができ、フローチャートは、本開示の様々な例示的な実施形態の文脈で読まれるべきである。図３に示される方法のステップ又はプロセス動作の順序は、いくつかの実施形態のために再配置され得る。同様に、図３に示される方法は、そこに含まれない追加のステップ又は動作、あるいは示されるものより少ないステップ又は動作を有する可能性がある。更に、図３の例示的な方法のステップの多くは、デバイス１１４によって実行されてもよく、及び／又はデバイス１１４によって実行されるものとして説明されている。しかしながら、他の例では、図３の例示的な方法のステップの多くは、サーバ１１６によって、又はデバイス１１４とサーバ１１６との組み合わせによって実行され得る。
【0038】
環境１００に対して１つ以上の基準経路シグネチャが収集されると、基準経路シグネチャは、人が保持又は携行し、その人が最近取った経路又は現在の経路中に生成されたデバイスの複数のＩＭＵ読み取り値又は信号に基づいて、環境内の人の位置、又は場合によっては予測される将来の位置を識別又は認識するために使用することができる。図４は、図１の環境１００を参照して、人によって保持又は携行されるＩＭＵからの信号に基づいて人の位置を識別又は認識するための、例示的な方法４００を全般的に示すフローチャートである。ステップ４０２において、ＩＭＵを有するデバイス１１４を保持又は携帯するユーザ１１２が環境１００に入る。ユーザ１１２及び／又はデバイス１１４は、図３に関して上記で説明したように、環境１００を較正するために使用される同じユーザ（複数可）及び／又はデバイス（複数可）であってもよいが、そうである必要はない。ステップ４０４において、デバイス１１４がユーザ１１２によって環境のあちこちに運ばれている間、デバイスは、ＩＭＵ読み取り値又は信号の時間的系列を記録することができる。そのＩＭＵ読み取り値又は信号は、実質的に連続して、周期的に、ランダムに、又は任意の他の反復若しくは非反復パターン若しくはアルゴリズムに従ってなど、任意の適切な間隔で記録されてもよい。ステップ４０６において、ユーザ１１２の身体及び／又は地面、床、若しくは地表面に対するデバイス１１４の異なる向き及び位置を補償するために、一例では、記録された一連のＩＭＵ読み取り値における生のＩＭＵ読み取り値を正規化又は標準化することができる。ステップ４０６における生のＩＭＵ読み取り値の正規化又は標準化は、図３のステップ３０８に関して前述したものと同様に実行され得る。ステップ４０８において、ユーザの現在位置に対応する任意の時間ｔにおいて、時間ｔに先行する正規化又は標準化された一連のＩＭＵ読み取り値の少なくとも一部分を使用して、時間ｔにおけるユーザの位置（例えば、仮想線のデバイスによって表されるユーザの現在位置１４０）に先行する現在経路又はアプローチ１３８の現在経路シグネチャを特定又は生成することができる。一例では、時間ｔに先行する正規化又は標準化された一連のＩＭＵ読み取り値の任意の部分を使用して、ユーザ１１２の現在の経路シグネチャを特定又は生成することができる。同様に、ユーザの現在位置１４０に先行する経路又はアプローチ１３８の複数の現在経路シグネチャは、時間ｔに先行する正規化又は標準化された一連のＩＭＵ読み取り値の異なる複数の部分又は時間的期間から特定又は生成されてもよい。ＩＭＵ読み取り値に基づいて（例えば、基準経路シグネチャのための）経路シグネチャを決定又は生成するための方法及び例は、図３のステップ３１０に関して前述されており、同じ方法又は例が、現在の経路シグネチャを特定又は生成するために使用され得る。
【0039】
ステップ４１０において、現在の経路シグネチャは、環境１００の記憶された１つまたは複数の基準経路シグネチャと比較又は分析されて、現在の経路シグネチャが任意の基準経路シグネチャ又は基準経路シグネチャの任意の一部分と、実質的に一致するか、実質的に整列するか、又は対応するかどうかを判定することができる。一例では、現在の経路シグネチャは、環境１００について、記憶された１つまたは複数の基準経路シグネチャ又はその任意の１つまたは複数の部分と比較又は分析されて、現在の経路シグネチャが、事前定義された又は所定の許容範囲内で任意の基準経路シグネチャ又はその一部分と一致するか又は整列するかどうかを判定することができる。現在の経路シグネチャが基準経路シグネチャ又はその一部分に実質的に一致するか、実質的に整列するか、又は対応するかどうかを判定することは、任意の適切な１つまたは複数の方法、１つまたは複数のアルゴリズム、又はそれらの組み合わせを使用して実行され得る。例えば、現在の経路シグネチャが基準経路シグネチャ又はその一部分に実質的に一致するか、実質的に整列するか、又は対応するかどうかを判定することは、ｋ最近傍アルゴリズム（ｋ－ＮＮ：k-nearest neighbors algorithm）、直接的な、又は例えば主成分分析（ＰＣＡ：principle component analysis）による分解後のいずれかのマハラノビス距離測定（Mahalanobis distance measure）、決定木、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ：artificial neural network）、動的時間伸縮法（ＤＴＷ：dynamic time warping）などの１つ以上の方法又はアルゴリズムを使用して実行され得る。上記で説明したように、経路シグネチャ（例えば、基準経路シグネチャ又は現在の経路シグネチャ）は、例えば、ＳＡＸ又はＳＦＡなどの処理方法を使用してシンボルで表すことができる。現在及び基準経路シグネチャのそのようなシンボル表現は、例えば、これらに限定されないが、バッグオブワーズ（bag-of-words）モデル（例えば、順序付けられていない類似性）、レーベンシュタイン距離（Levenshtein distance）などの順序付けられた類似性モデル、又は他の適切な方法に基づく、種々の分類手法を使用して比較されてもよい。
【0040】
ステップ４１２において、現在の経路シグネチャと環境１００の記憶された基準経路シグネチャとの間の「一致（match）」が判定された場合、（デバイス１１４を保持する）ユーザ１１２の現在位置１４０は、一致する記憶された基準経路シグネチャに関連付けられたＬＯＩに対応するものとして識別又は認識され得る。代替的又は追加的に、ステップ４１２において、現在の経路シグネチャと、経路のサブ部分に対応する基準経路シグネチャの一部分、例えば、所定のＬＯＩ（例えば、１０６）に向かうか又はＬＯＩにつながるがＬＯＩで終わらない、経路１２２の部分１５６などの、記憶された基準経路シグネチャの一部分との間の「一致」が判定された場合、（デバイス１１４を保持する）ユーザ１１２の予測される将来の位置は、一致する記憶された基準経路シグネチャに関連付けられたＬＯＩ（例えば、１０６）に対応するものとして識別又は認識され得る。任意の他の適切な情報又はアルゴリズムもまた、そのような予測される将来の位置を特定するのを助けるために使用され得る。例えば、ユーザ１１２がＬＯＩ１０６及び１０８へのアクセスのみを有し（例えば、ＬＯＩ１０６及び１０８のアクセス認証情報を有し）、特にＬＯＩ１１０へのアクセスを有さないことが知られている場合がある。したがって、現在の経路シグネチャと、経路１２２の部分１５６に対応する記憶された基準経路シグネチャの一部分との間の「一致」が判定された場合、部分１５６がＬＯＩ１０８（例えば、ユーザ１１２がアクセスを有する唯一の他の場所）に対応しないこと、特に、ユーザがＬＯＩ１１０（部分１５６が別の方法で整列し得る）へのアクセスを有しないことを知った上で、ＬＯＩ１０６がユーザの予測される将来の位置であると判定され得る。いくつかの環境では、２つ以上のＬＯＩに対する基準経路シグネチャ又はその複数の部分は、十分な精度で容易に区別されない可能性がある。例では、２つ以上のＬＯＩについて、別の方法であれば同様の基準経路シグネチャ又はその複数の部分を有する可能性がある環境に対処するための１つの方法は、前述のように、デバイス１１４のＩＭＵからの磁力計読み取り値を使用するか、又は基準経路シグネチャ及び現在の経路シグネチャに組み込み、任意選択で、環境内の様々なＬＯＩの経路又はアプローチのシグネチャ間の更なる区別を作成するのを助けるように環境内に適切に配置された、様々な強度及び／又は磁場方向の電磁石又は他の適切な磁石などの磁気マーカー１３２、１３４、１３６を環境（例えば、１００）に設けることである。追加又は代替の例では、現在の経路シグネチャと記憶された基準経路シグネチャ又はその一部分との間の「一致」は、（デバイス１１４を保持する）ユーザ１１２が訪れたものとして識別された１つ以上の先行するＬＯＩ及び／又はそのような１つ以上の先行するＬＯＩに対応する１つまたは複数の基準経路シグネチャに関するデータと組み合わせて、現在の経路シグネチャが基準経路シグネチャ又はその一部分に実質的に一致する、実質的に整列する、又は対応するという判定に依拠し得る。例えば、ユーザの現在の経路シグネチャが、ＬＯＩ１１０の記憶された基準経路シグネチャ又はその一部分、並びにＬＯＩ１０２の記憶された基準経路シグネチャ又はその一部と同様であると判定された場合、ユーザ１１２が訪れたと判定された１つ以上の直前のＬＯＩに関するデータに基づいて、「一致」が更に判定され得る。例えば、ユーザ１１２がＬＯＩ１０２よりもＬＯＩ１１０に極めて近いＬＯＩ１０６を以前に訪れたと判定された場合、現在の経路シグネチャに対する最も可能性の高い「一致」は、ＬＯＩ１０２に対応する基準経路シグネチャ又はその一部分ではなく、ＬＯＩ１１０に対応する基準経路シグネチャ又はその一部分として判定される可能性がある。これらに限定されないが、１つまたは複数のＬＯＩの近接性、１つ以上の先行するＬＯＩに関与するユーザ又は他の人々が１つまたは複数の以前に訪れたパターンなど、１つ以上の先行するＬＯＩに関する任意の適切な情報が使用され得る。
【0041】
いくつかの例では、例示的な方法４００における様々なステップ又はステップの組み合わせは、概して、デバイス１１４を保持又は携行するユーザ１１２が環境１００を動き回る間、連続的に又は実質的に連続的に、事前定義された時間に、周期的に、トリガーイベントの受信、検出、若しくは識別時に、及び／又はランダムに実行され得る。例えば、現在の経路シグネチャを１つ以上の基準経路シグネチャ又はその一部分と比較するステップ（すなわち、ステップ４１０）、及び「一致」があるかどうかを判定するステップ（すなわち、ステップ４１２）は、概して、連続的又は実質的に連続的に実行され得る。例えば、ステップ４１０及び４１２（並びに／又は方法４００の任意の他のステップ）は、概して、連続的又は実質的に連続して発生する実用的効果を与えるように、デバイス１１４のＩＭＵから、例えば１秒間の読み取り値、２秒間の読み取り値などであるが、これらに限定されない、各読み取り値又は比較的短い一連の読み取り値を受信した後に実行され得る。別の例として、ステップ４１０及び４１２（並びに／又は方法４００の任意の他のステップ）は、これらに限定されないが、事前定義された秒数（例えば、１０秒、２０秒など）又は分数（例えば、１分、２分など）ごとなど、周期的に実行され得る。更に別の例では、ステップ４１０及び４１２（並びに／又は方法４００の任意の他のステップ）は、デバイス１１４の特定の状態の検出、デバイス１１４の特定の動き若しくはその欠如の検出、デバイス１１４における特定のユーザ入力の受信、又は任意の他の適切な検出可能若しくは識別可能なトリガーイベントなどの、トリガーイベントの検出時に実行され得る。例えば、デバイス１１４が任意の水平方向への移動を実質的に停止した（例えば、ユーザ１１２が歩行を停止する、又はユーザが座る若しくは横たわる）ことが検出された場合、方法４００は、これをトリガーイベントとして識別してもよく、ステップ４１０及び４１２（並びに／又は方法４００の任意の他のステップ）が実行されてもよい。また、例えば、デバイスにおいて受信された１つ以上のタップ又は他のアクションなどのデバイス１１４におけるユーザ入力が検出された場合、方法４００は、これをトリガーイベントとして識別してもよく、ステップ４１０及び４１２（並びに／又は方法４００の任意の他のステップ）が実行されてもよい。これらに限定されないが、循環バッファなどのバッファの使用は、ユーザ１１２の現在の経路又はアプローチに関するデータを長期間にわたって利用可能に保つために、例示的な方法４００に組み込まれ得る。
【0042】
いくつかの例では、ユーザ１１２の現在の経路シグネチャを特定するために複数のＩＭＵ読み取り値を使用することに加えて、又はユーザの現在の経路シグネチャを特定するために複数のＩＭＵ読み取り値を使用することの代替として、ユーザの現在の経路シグネチャは、１つ以上のＩｏＴデバイスとの相互作用若しくはその状態変化として特定され得、又はそれらを含み得る。特定の例では、（デバイス１１４を保持する）ユーザ１１２が環境１００内で移動すると、そのようなＩｏＴデバイスの相互作用又は状態変化が監視又は記録され得る。例えば、（デバイス１１４を保持する）ユーザ１１２が環境１００内で移動すると、スマート電球１４４及び（例えば、ＴＶに接続されている）スマートスイッチ１４８がオンになっていると判定され得る。１つまたは複数のＩｏＴデバイスのそのような１つまたは複数の相互作用又は１つまたは複数の監視された状態変化は、ユーザ１１２の現在の経路シグネチャの少なくとも一部を形成してもよく、ユーザの現在の経路シグネチャと基準経路シグネチャとの間に「一致」があるかどうかを判定するか、又は判定を支援するために、図３に関して前述したように、環境１００の１つまたは複数の基準経路シグネチャとして記憶された、又はそれに含まれる任意の１つまたは複数の相関に対して比較又は分析されてもよい。
【0043】
追加又は他の例では、図３に関して上記で説明したように、ユーザ１１２及び／又はデバイス１１４と１つ以上のＩｏＴデバイスとの間の相関が、ユーザの現在の経路に対応する任意のＩｏＴデバイスに対する任意のアクション又は状態変化を特定するために使用され得、ＩｏＴデバイスは、任意のそのような対応するアクションを取るか、又は任意のそのような対応する状態変化を行うように制御され得る。例えば、ステップ４０２～４１２に従って、ユーザ１１２の現在の経路を特定し、環境１００の記憶された基準経路シグネチャ又はその一部分と「一致」させることができる。「一致する」基準経路シグネチャ又はその一部分は、「一致する」基準経路シグネチャに一般に関連付けられる１つ以上のＩｏＴデバイスとの１つ以上の相関に対応する追加のデータを含み得る。例えば、「一致する」基準経路シグネチャ又はその一部分は、ユーザ１１２をＬＯＩ１０６に配置するか、又はユーザの将来の位置がＬＯＩ１０６であると予測し、スマート電球１４４及び（例えば、ＴＶに接続されている）スマートスイッチ１４８が両方とも通常オンになっていることを示す相関データに関連付けられる可能性がある。したがって、デバイス１１４は、直接若しくはネットワークを介して、及び／又は任意選択でサーバ１１８などの１つ以上の他のコンピューティングデバイスを通じて、相関に関連付けられた任意の１つまたは複数のＩｏＴデバイスと通信し、相関データによって識別されたアクションを取るように対応する１つまたは複数のＩｏＴデバイスを制御又は命令することができる。例えば、ユーザ１１２をＬＯＩ１０６に配置する前述の例に従って、スマート電球１４４及びスマートスイッチ１４８は、対応する相関データに従って、ユーザのために自動的にオンにすることができる。別の例として、企業又は商業環境では、廊下につながる制御された入口に対応する特定のＬＯＩの基準経路シグネチャは、制御された入口がアクセスされたときに廊下の照明がオンになる、又はオンになるべきであることを示す相関データに関連付けられる可能性がある。したがって、ユーザの現在の経路シグネチャがこの基準経路シグネチャ又はその一部分に「一致する」と判定され、任意選択で、例えば、ユーザが入口にアクセスするための適切な又は検証された認証情報を有する場合、廊下照明は、対応する相関日に従って、（オフである場合に）自動的にオンになり得る。
【0044】
図４のフローチャートは、特定の動作順序を有するような連続的なステップ又はプロセスを含むような例示的な方法を示しているが、フローチャートにおけるステップ又は動作のいくつか又は多くは、並行して又は同時に実行することができ、フローチャートは、本開示の様々な例示的な実施形態の文脈において読まれるべきである。図４に示される方法のステップ又はプロセス動作の順序は、いくつかの実施形態のために再配置され得る。同様に、図４に示される方法は、そこに含まれない追加のステップ又は動作、あるいは示されるものより少ないステップ又は動作を有することができる。更に、図４の例示的な方法のステップの多くは、デバイス１１４によって実行されてもよく、及び／又はデバイス１１４によって実行されるものとして説明されている。しかしながら、他の例では、図４の例示的な方法のステップの多くは、サーバ１１６によって、又はデバイス１１４とサーバ１１６との組み合わせによって実行され得る。
【0045】
本明細書で説明されるＩＭＵからの信号に基づいて人の位置を認識するための様々な例及び実施形態は、ＧＮＳＳからの信号を介した追跡又はＲＦビーコン及び受信機デバイスを使用する環境との相互作用を必要とせずに、例えば、スマートフォン又はタブレットＰＣなどの典型的なスマートデバイス上で一般に見られるＩＭＵ又はセンサのみを使用して、人の位置及び／又は経路の追跡を有利に可能にする。したがって、本明細書で説明されるＩＭＵからの信号に基づいて人の位置を認識するための様々な例及び実施形態は、例えば、屋内環境又はＧＮＳＳ信号が減衰する環境における人の位置及び／又は経路の追跡を有利に、正確に、かつ効率的に可能にする。
【0046】
追加の実施例
実施例１は、実行可能プログラムコードを含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、実行可能プログラムコードは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のプロセッサに、環境内の１つ以上の対象位置（ＬＯＩ：location of interest）を識別することと、１つ以上のＬＯＩの各々について基準経路シグネチャを決定することと、各基準経路シグネチャについて、基準経路シグネチャを、基準経路シグネチャがどのＬＯＩに対応するかを示すデータとともに記憶することと、を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体に関する主題を含む。
実施例１は、実行可能プログラムコードを含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、実行可能プログラムコードは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のプロセッサに、環境内の１つ以上の対象位置（ＬＯＩ：location of interest）を識別することと、１つ以上のＬＯＩの各々について基準経路シグネチャを決定することと、各基準経路シグネチャについて、基準経路シグネチャを、基準経路シグネチャがどのＬＯＩに対応するかを示すデータとともに記憶することと、を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体に関する主題を含む。
【0047】
実施例２において、実施例１の主題は、環境内の１つ以上のＬＯＩを識別することが、１つ以上のＬＯＩの各々について、環境内の一意の位置にあるデバイスから命令を受信して、一意の位置をＬＯＩとして識別することを含むことを、任意選択で含む。
【0048】
実施例３において、実施例１の主題は、環境内の１つ以上のＬＯＩを識別することが、デバイスが環境全体にわたって移動する際の複数の位置に基づいて、１つ以上のＬＯＩが動的に学習されるトレーニング期間を開始することを含むことを、任意選択で含む。
【0049】
実施例４において、実施例１～３のいずれかの主題は、１つ以上のＬＯＩの各々について基準経路シグネチャを決定することが、１つ以上のＬＯＩのうちの所与のＬＯＩについて、環境内のユーザの経路に沿って所与のＬＯＩまで携行されている慣性測定ユニット（ＩＭＵ：inertial measurement unit）から一連の信号を受信することを含むことを、任意選択で含む。
【0050】
実施例５において、実施例４の主題は、１つ以上のＬＯＩの各々について基準経路シグネチャを決定することが、所与のＬＯＩについて、ＩＭＵからの一連の信号の少なくとも一部分を環境内の定義された基準座標系に正規化して、正規化された一連の信号を定義することを更に含むことを、任意選択で含む。
【0051】
実施例６において、実施例５の主題は、１つ以上のＬＯＩの各々について基準経路シグネチャを決定することが、所与のＬＯＩについて、正規化された一連の信号を求めて、所与のＬＯＩについての基準経路シグネチャの少なくとも一部を形成することを更に含むことを、任意選択で含む。
【0052】
実施例７において、実施例５又は６の主題は、１つ以上のＬＯＩの各々について基準経路シグネチャを決定することが、所与のＬＯＩについて、正規化された一連の信号を処理して処理された信号データを求めることと、処理された信号データを求めて所与のＬＯＩについての基準経路シグネチャの少なくとも一部を形成することとを更に含むことを、任意選択で含む。
【0053】
実施例８において、実施例７の主題は、処理された信号データが、ユーザの経路に対応するステップデータ、ユーザの経路に対応する歩幅データ、及び／又はユーザの経路に対応する進行方向データのうちの少なくとも１つを含むことを、任意選択で含む。
【0054】
実施例９において、実施例７又は８の主題は、処理された信号データが、ＰＡＡ（Piecewise Aggregate Approximation）に基づく正規化された一連の信号の近似を含むことを、任意選択で含む。
【0055】
実施例１０において、実施例７～９のいずれかの主題は、処理された信号データが、ＳＡＸ（Symbolic Aggregate approXimation）又はＳＦＡ（Symbolic Fourier Approximation）のうちの少なくとも１つに基づく正規化された一連の信号のシンボル近似を含むことを、任意選択で含む。
【0056】
実施例１１において、実施例４～１０のいずれかの主題は、ＩＭＵが、加速度計、ジャイロスコープ、又は磁力計のうちの少なくとも１つを含むことを、任意選択で含む。
実施例１２において、実施例４～１１のいずれかの主題は、ＩＭＵからの一連の信号が、加速度計、ジャイロスコープ、又は磁力計のうちの少なくとも１つからの信号を含むことを、任意選択で含む。
実施例１２において、実施例４～１１のいずれかの主題は、ＩＭＵからの一連の信号が、加速度計、ジャイロスコープ、又は磁力計のうちの少なくとも１つからの信号を含むことを、任意選択で含む。
【0057】
実施例１３において、実施例４～１２のいずれかの主題は、ＩＭＵからの一連の信号が、加速度計、ジャイロスコープ、又は磁力計のうちの２つ以上からの信号の組み合わせを含むことを、任意選択で含む。
【0058】
実施例１４において、実施例１又は２の主題は、１つ以上のＬＯＩの各々についての基準経路シグネチャを決定することが、１つ以上のＬＯＩのうちの所与のＬＯＩについて、所与のＬＯＩと環境内に位置するＩｏＴ（Internet-of-Things）デバイスの状態との間の相関を求めることを含むことを、任意選択で含む。
【0059】
実施例１５において、実施例１４の主題は、１つ以上のＬＯＩの各々について基準経路シグネチャを決定することが、所与のＬＯＩについて、相関を求めて、所与のＬＯＩについての基準経路シグネチャの少なくとも一部を形成することを更に含むことを、任意選択で含む。
【0060】
実施例１６は、実行可能プログラムコードを含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、実行可能プログラムコードは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、１つ以上のプロセッサに、環境内で移動するデバイスの現在の経路シグネチャを特定することと、現在の経路シグネチャを、環境内の対象位置（ＬＯＩ：location of interest）に対応する記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することと、記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に現在の経路シグネチャが対応すると判定された場合、デバイスの位置が環境内のＬＯＩの位置と同じであると判定することと、を実行させる、非一時的コンピュータ可読媒体に関する主題を含む。
【0061】
実施例１７において、実施例１６の主題は、デバイスが慣性測定ユニット（ＩＭＵ：inertial measurement unit）を含むことを、任意選択で含む。
実施例１８において、実施例１７の主題は、ＩＭＵが、加速度計、ジャイロスコープ、又は磁力計のうちの少なくとも１つを含むことを、任意選択で含む。
実施例１８において、実施例１７の主題は、ＩＭＵが、加速度計、ジャイロスコープ、又は磁力計のうちの少なくとも１つを含むことを、任意選択で含む。
【0062】
実施例１９において、実施例１７又は１８の主題は、デバイスの現在の経路シグネチャを特定することが、ＩＭＵが環境内のユーザの経路に沿って携行されている間に、ＩＭＵから一連の信号を受信することを含むことを、任意選択で含む。
【0063】
実施例２０において、実施例１９の主題は、デバイスの現在の経路シグネチャを特定することが、ＩＭＵからの一連の信号の少なくとも一部分を環境内の定義された基準座標系に正規化して、正規化された一連の信号を定義することを更に含むことを、任意選択で含む。
【0064】
実施例２１において、実施例２０の主題は、デバイスの現在の経路シグネチャを特定することが、正規化された一連の信号を求めて、現在の経路シグネチャの少なくとも一部を形成することを更に含むことを、任意選択で含む。
【0065】
実施例２２において、実施例２０又は２１の主題は、デバイスの現在の経路シグネチャを特定することが、正規化された一連の信号を処理して処理された信号データを求めることと、処理された信号データを求めて所与のＬＯＩについての基準経路シグネチャの少なくとも一部を形成することとを更に含むことを、任意選択で含む。
【0066】
実施例２３において、実施例２２の主題は、処理された信号データが、ユーザの経路に対応するステップデータ、ユーザの経路に対応する歩幅データ、及び／又はユーザの経路に対応する進行方向データのうちの少なくとも１つを含むことを、任意選択で含む。
【0067】
実施例２４において、実施例２２又は２３の主題は、処理された信号データが、ＰＡＡ（Piecewise Aggregate Approximation）に基づく正規化された一連の信号の近似を含むことを、任意選択で含む。
【0068】
実施例２５において、実施例２２～２４のいずれか１つの主題は、処理された信号データが、ＳＡＸ（Symbolic Aggregate approXimation）又はＳＦＡ（Symbolic Fourier Approximation）のうちの少なくとも１つに基づく正規化された一連の信号のシンボル近似を含むことを、任意選択で含む。
【0069】
実施例２６において、実施例１６～２５のいずれか１つの主題は、記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に現在の経路シグネチャが対応するかどうかを判定することが、現在の経路シグネチャが、記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と事前定義された許容範囲内で一致するかどうかを判定することを含むことを、任意選択で含む。
【0070】
実施例２７において、実施例１６～２６のいずれか１つの主題は、記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に現在の経路シグネチャが対応するかどうかを判定することが、ｋ最近傍アルゴリズム（ｋ－ＮＮ：k-nearest neighbors algorithm）、マハラノビス距離測定（Mahalanobis distance measure）、主成分分析（ＰＣＡ：principle component analysis）、決定木、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ：artificial neural network）、又は、動的時間伸縮（ＤＴＷ：dynamic time warping）の少なくとも１つを使用して、現在の経路シグネチャ及び記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分を分析することを含むことを、任意選択で含む。
【0071】
実施例２８において、実施例２５の主題は、記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に現在の経路シグネチャが対応するかどうかを判定することが、順序付けられていない類似性モデル（unordered similarity model）又は順序付けられた類似性モデル（ordered similarity model）のうちの少なくとも１つを使用して、現在の経路シグネチャを記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することを含むことを、任意選択で含む。
【0072】
実施例２９において、実施例１６～２８のいずれか１つの主題は、デバイスの現在の経路シグネチャを特定することが、デバイスが環境内で移動している期間中に実質的に連続的又は周期的に実行されることを、任意選択で含む。
【0073】
実施例３０において、実施例１６～２８のいずれか１つの主題は、デバイスの現在の経路シグネチャを特定することが、トリガーイベントの識別時に実行されることを、任意選択で含む。
【0074】
実施例３１において、実施例１６～３０のいずれか１つの主題は、現在の経路シグネチャを記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することが、デバイスが環境内で移動している期間中に実質的に連続的に又は周期的に実行されることを、任意選択で含む。
【0075】
実施例３２において、実施例１６～３０のいずれか１つの主題は、現在の経路シグネチャを記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することが、トリガーイベントの識別時に実行されることを、任意選択で含む。
【0076】
実施例３３において、実施例１６～３２のいずれか１つの主題は、実行可能プログラムコードが更に、１つ以上のプロセッサに、ＬＯＩと環境内に位置するＩｏＴ（Internet-of-Things）デバイスの状態との間の相関を識別させ、記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に現在の経路シグネチャが対応すると判定された場合、相関に対応するＩｏＴデバイスの状態に基づいてＩｏＴデバイスの状態変化を起こさせることを、任意選択で含む。
【0077】
実施例３４は、環境を較正するための主題（方法など）を含む。この方法は、環境内の１つ以上の対象位置（ＬＯＩ：locations of interest）を識別することと、１つ以上のＬＯＩの各々について基準経路シグネチャを決定することと、各基準経路シグネチャについて、基準経路シグネチャを、該基準経路シグネチャがどのＬＯＩに対応するかを示すデータとともに記憶することとを含む。
【0078】
実施例３５は、環境内のデバイスの位置を特定するための主題（方法など）を含む。この方法は、環境内で移動するデバイスの現在の経路シグネチャを特定することと、現在の経路シグネチャを、環境内の対象位置（ＬＯＩ：location of interest）に対応する記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することと、記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に現在の経路シグネチャが対応すると判定された場合、デバイスの位置が環境内のＬＯＩの位置と同じであると判定することとを含む。
【0079】
追加の注記
上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付図面への参照を含む。図面は、実施され得る所定の実施形態を例示として示す。また、これらの実施形態は、本明細書においては「例」と呼称されてもよい。このような実施形態又は例は、図示及び記載されているものに加えて、要素を含みうる。但し、本発明者らは、図示又は記載されている要素のみが提供される例をも想定している。更には、本発明者らは、特定の例（又は、その１つ又は態様）との関係において又は本明細書において図示又は記載されているその他の例（又は、その１つ又は複数の態様）との関係において図示又は記載されている要素の任意の組合せ又は順列を使用する例（又は、その１つ又は複数の態様）をも想定している。すなわち、上述の実施形態若しくは例、又はその１つまたは複数の態様、特徴、若しくは要素は、相互に組み合わせて使用することができる。
上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付図面への参照を含む。図面は、実施され得る所定の実施形態を例示として示す。また、これらの実施形態は、本明細書においては「例」と呼称されてもよい。このような実施形態又は例は、図示及び記載されているものに加えて、要素を含みうる。但し、本発明者らは、図示又は記載されている要素のみが提供される例をも想定している。更には、本発明者らは、特定の例（又は、その１つ又は態様）との関係において又は本明細書において図示又は記載されているその他の例（又は、その１つ又は複数の態様）との関係において図示又は記載されている要素の任意の組合せ又は順列を使用する例（又は、その１つ又は複数の態様）をも想定している。すなわち、上述の実施形態若しくは例、又はその１つまたは複数の態様、特徴、若しくは要素は、相互に組み合わせて使用することができる。
【0080】
当業者によって理解されるように、本開示の種々の実施形態は、方法（例えば、コンピュータ実装プロセス、ビジネスプロセス、および／または任意の他のプロセスを含む）、装置（例えば、システム、機械、デバイス、コンピュータプログラム製品、および／または同等物を含む）、または前述のものの組み合わせとして具現化されてもよい。したがって、本開示の実施形態またはその一部は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態（ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語などを含む）、またはソフトウェアとハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形態をとることができる。さらに、本開示の実施形態は、本明細書で説明されるプロセスまたは方法を定義する、媒体内に具現化されたコンピュータ実行可能プログラムコードを有する、コンピュータ可読媒体またはコンピュータ可読記憶媒体上のコンピュータプログラム製品の形態をとることができる。１つまたは複数のプロセッサは、コンピュータ実行可能プログラムコードによって定義された必要なタスクを実行することができる。本開示の文脈では、コンピュータ可読媒体は、本明細書において開示されるシステムによって、またはそれと関連して使用するためのプログラムを含有、記憶、通信、または移送することができる、任意の媒体であってもよい。上述したように、コンピュータ可読媒体は、例えば、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、又は半導体のシステム、装置、又はデバイスとすることができるが、これらに限定されない。適切なコンピュータ可読媒体のより具体的な例は、１つまたは複数のワイヤを有する電気接続、またはポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、または他の光学、磁気、またはソリッドステート記憶デバイスなどの有形の記憶媒体を含むが、これらに限定されない。上述したように、コンピュータ可読媒体は、これと混同されるべきではないが、コンピュータ可読媒体のすべての物理的、非一時的、または類似の実施形態をカバーすることを意図したコンピュータ可読記憶媒体を含む。
【0081】
前述の説明では、例示および説明の目的で、本開示の様々な実施形態が提示された。それらは、網羅的であることも、または開示された正確な形態に本発明を限定することを意図するものではない。上記の教示に照らして、明らかな変更または変形が可能である。種々の実施形態は、本開示の原理およびそれらの実用的な応用の最も良好な例示を提供し、当業者が、企図される特定の用途に適するように様々な変更を伴う様々な実施形態を利用することを可能にするために選択され、記載された。全てのそのような変更および変形は、それらが公正、法的および公平に権利を有する範囲に従って解釈された場合、添付の特許請求の範囲によって特定される本開示の範囲内である。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【手続補正書】
【提出日】2024-06-26
【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】
環境を較正するための方法であって、前記環境内の１つ以上の対象位置（ＬＯＩ）を識別することと、
前記１つ以上のＬＯＩの各々について基準経路シグネチャを決定することと、
各基準経路シグネチャについて、前記基準経路シグネチャを、該基準経路シグネチャがどのＬＯＩに対応するかを示すデータとともに記憶することと、を備える方法。
【請求項2】
前記環境内の前記１つ以上のＬＯＩを識別することが、前記１つ以上のＬＯＩの各々について、前記環境内の一意の位置にあるデバイスから命令を受信して、前記一意の位置をＬＯＩとして識別することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記環境内の前記１つ以上のＬＯＩを識別することが、デバイスが環境全体にわたって移動する際の複数の位置に基づいて、前記１つ以上のＬＯＩが動的に学習されるトレーニング期間を開始することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記１つ以上のＬＯＩの各々について前記基準経路シグネチャを決定することが、前記１つ以上のＬＯＩのうちの所与のＬＯＩについて、前記環境内のユーザの経路に沿って所与のＬＯＩまで移動されている慣性測定ユニット（ＩＭＵ）から一連の信号を受信することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記１つ以上のＬＯＩの各々について前記基準経路シグネチャを決定することが、所与のＬＯＩについて、前記ＩＭＵからの前記一連の信号の少なくとも一部分を前記環境内の定義された基準座標系に正規化して、正規化された一連の信号を定義することを更に含む、請求項４に記載の方法。
【請求項6】
前記１つ以上のＬＯＩの各々について前記基準経路シグネチャを決定することが、所与のＬＯＩについて、前記正規化された一連の信号を求めて、前記所与のＬＯＩについての前記基準経路シグネチャの少なくとも一部を形成することを更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項7】
前記１つ以上のＬＯＩの各々について前記基準経路シグネチャを決定することが、前記所与のＬＯＩについて、前記正規化された一連の信号を処理して処理された信号データを求めることと、
前記処理された信号データを用いて前記所与のＬＯＩについての前記基準経路シグネチャの少なくとも一部を形成することと、を更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項8】
前記処理された信号データが、前記ユーザの前記経路に対応するステップデータ、前記ユーザの前記経路に対応する歩幅データ、及び前記ユーザの前記経路に対応する進行方向データのうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項9】
前記処理された信号データが、ＰＡＡ（Piecewise Aggregate Approximation）に基づく前記正規化された一連の信号の近似を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項10】
前記処理された信号データが、ＳＡＸ（Symbolic Aggregate approXimation）又はＳＦＡ（Symbolic Fourier Approximation）のうちの少なくとも１つに基づく正規化された一連の信号のシンボル近似を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項11】
前記ＩＭＵが、加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計のうちの少なくとも１つを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項12】
前記ＩＭＵからの前記一連の信号が、加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計のうちの少なくとも１つからの信号を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項13】
前記ＩＭＵからの前記一連の信号が、加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計のうちの２つ以上からの信号の組み合わせを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項14】
前記１つ以上のＬＯＩの各々についての前記基準経路シグネチャを決定することが、前記１つ以上のＬＯＩのうちの所与のＬＯＩについて、前記所与のＬＯＩと前記環境内に位置するＩｏＴ（Internet-of-Things）デバイスの状態との間の相関を求めることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項15】
前記１つ以上のＬＯＩの各々について前記基準経路シグネチャを決定することが、前記所与のＬＯＩについて、前記相関を求めて、前記所与のＬＯＩについての前記基準経路シグネチャの少なくとも一部を形成することを更に含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項16】
実行可能プログラムコードを含むコンピュータ可読媒体であって、前記実行可能プログラムコードは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに請求項１～１５のいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータ可読媒体。
【請求項17】
環境内のデバイスの位置を特定するための方法であって、前記環境内で移動する前記デバイスの現在の経路シグネチャを特定することと、
前記現在の経路シグネチャを、前記環境内の対象位置（ＬＯＩ）に対応する記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することと、
記憶された前記基準経路シグネチャの少なくとも一部分に前記現在の経路シグネチャが対応すると判定された場合、前記デバイスの位置が前記環境内のＬＯＩの位置と同じであると判定することと、を備える方法。
【請求項18】
前記デバイスが、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項19】
前記ＩＭＵが、加速度計、ジャイロスコープ、および磁力計のうちの少なくとも１つを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項20】
前記デバイスの前記現在の経路シグネチャを特定することが、前記ＩＭＵが前記環境内のユーザの経路に沿って移動されている間に、前記ＩＭＵから一連の信号を受信することを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項21】
前記デバイスの前記現在の経路シグネチャを特定することが、前記ＩＭＵからの前記一連の信号の少なくとも一部分を前記環境内の定義された基準座標系に正規化して、正規化された一連の信号を定義することを更に含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項22】
前記デバイスの前記現在の経路シグネチャを特定することが、前記正規化された一連の信号を求めて、前記現在の経路シグネチャの少なくとも一部を形成することを更に含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項23】
前記デバイスの前記現在の経路シグネチャを特定することが、前記正規化された一連の信号を処理して処理された信号データを求めることと、
処理された前記信号データを用いて前記現在の経路シグネチャの少なくとも一部を形成することと、を更に含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項24】
前記処理された信号データが、前記ユーザの前記経路に対応するステップデータ、前記ユーザの前記経路に対応する歩幅データ、及び前記ユーザの前記経路に対応する進行方向データのうちの少なくとも１つを含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項25】
前記処理された信号データが、ＰＡＡ（Piecewise Aggregate Approximation）に基づく前記正規化された一連の信号の近似を含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項26】
前記処理された信号データが、ＳＡＸ（Symbolic Aggregate approXimation）およびＳＦＡ（Symbolic Fourier Approximation）のうちの少なくとも１つに基づく正規化された一連の信号のシンボル近似を含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項27】
前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に前記現在の経路シグネチャが対応するかどうかを判定することが、前記現在の経路シグネチャが、前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と事前定義された許容範囲内で一致するかどうかを判定することを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項28】
前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に前記現在の経路シグネチャが対応するかどうかを判定することが、ｋ最近傍アルゴリズム（ｋ－ＮＮ）、マハラノビス距離測定、主成分分析（ＰＣＡ）、決定木、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）、又は、動的時間伸縮（ＤＴＷ）の少なくとも１つを使用して、前記現在の経路シグネチャ及び前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分を分析することを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項29】
前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に前記現在の経路シグネチャが対応するかどうかを判定することが、順序付けられていない類似性モデル又は順序付けられた類似性モデルのうちの少なくとも１つを使用して、前記現在の経路シグネチャを前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することを含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項30】
前記デバイスの現在の経路シグネチャを特定することが、前記デバイスが前記環境内で移動している期間中に実質的に連続的又は周期的に実行される、請求項１７に記載の方法。
【請求項31】
前記デバイスの現在の経路シグネチャを特定することが、トリガーイベントの識別時に実行される、請求項１７に記載の方法。
【請求項32】
前記現在の経路シグネチャを前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することが、前記デバイスが前記環境内で移動している期間中に実質的に連続的に又は周期的に実行される、請求項１７に記載の方法。
【請求項33】
前記現在の経路シグネチャを前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分と比較することが、トリガーイベントの識別時に実行される、請求項１７に記載の方法。
【請求項34】
前記ＬＯＩと前記環境内に位置するＩｏＴ（Internet-of-Things）デバイスの状態との間の相関を識別することと、前記記憶された基準経路シグネチャの少なくとも一部分に前記現在の経路シグネチャが対応すると判定された場合、前記相関に対応するＩｏＴデバイスの状態に基づいてＩｏＴデバイスの状態変化を起こさせることと、をさらに備える請求項１７に記載の方法。
【請求項35】
実行可能プログラムコードを含むコンピュータ可読媒体であって、前記実行可能プログラムコードは、１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに請求項１７～３４のいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータ可読媒体。
【国際調査報告】