特表 2019-525876 プラットフォームの装荷ステータスの決定

(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】特表2019-525876(P2019-525876A)

(43)【公表日】2019年9月12日

(54)【発明の名称】プラットフォームの装荷ステータスの決定

(51)【国際特許分類】

   B65G 61/00 20060101AFI20190816BHJP

   G01S 17/88 20060101ALI20190816BHJP

【ＦＩ】

   B65G61/00 524

   G01S17/88

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

【全頁数】22

(21)【出願番号】特願2019-505493(P2019-505493)

(86)(22)【出願日】2017年8月2日

(85)【翻訳文提出日】2019年2月1日

(86)【国際出願番号】US2017045102

(87)【国際公開番号】WO2018026919

(87)【国際公開日】20180208

(31)【優先権主張番号】15/229,495

(32)【優先日】2016年8月5日

(33)【優先権主張国】US

(81)【指定国】 AP(BW,GH,GM,KE,LR,LS,MW,MZ,NA,RW,SD,SL,ST,SZ,TZ,UG,ZM,ZW),EA(AM,AZ,BY,KG,KZ,RU,TJ,TM),EP(AL,AT,BE,BG,CH,CY,CZ,DE,DK,EE,ES,FI,FR,GB,GR,HR,HU,IE,IS,IT,LT,LU,LV,MC,MK,MT,NL,NO,PL,PT,RO,RS,SE,SI,SK,SM,TR),OA(BF,BJ,CF,CG,CI,CM,GA,GN,GQ,GW,KM,ML,MR,NE,SN,TD,TG),AE,AG,AL,AM,AO,AT,AU,AZ,BA,BB,BG,BH,BN,BR,BW,BY,BZ,CA,CH,CL,CN,CO,CR,CU,CZ,DE,DJ,DK,DM,DO,DZ,EC,EE,EG,ES,FI,GB,GD,GE,GH,GM,GT,HN,HR,HU,ID,IL,IN,IR,IS,JO,JP,KE,KG,KH,KN,KP,KR,KW,KZ,LA,LC,LK,LR,LS,LU,LY,MA,MD,ME,MG,MK,MN,MW,MX,MY,MZ,NA,NG,NI,NO,NZ,OM,PA,PE,PG,PH,PL,PT,QA,RO,RS,RU,RW,SA,SC,SD,SE,SG,SK,SL,SM,ST,SV,SY,TH,TJ,TM,TN,TR,TT

(71)【出願人】

【識別番号】500043574

【氏名又は名称】ブラックベリー リミテッド

【氏名又は名称原語表記】ＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ Ｌｉｍｉｔｅｄ

(74)【代理人】

【識別番号】100107489

【弁理士】

【氏名又は名称】大塩 竹志

(72)【発明者】

【氏名】チェンナケシュ， サンディープ

(72)【発明者】

【氏名】ガオ， ユー

(72)【発明者】

【氏名】ストルプマン， ビクター ジェイムズ

(72)【発明者】

【氏名】ベネット， ジェシー ウィリアム

【テーマコード（参考）】

5J084

【Ｆターム（参考）】

5J084AA03

5J084AA05

5J084AB09

5J084AC02

5J084AD01

5J084AD02

5J084AD03

5J084BA04

5J084BA31

5J084CA07

(57)【要約】

少なくとも１つのセンサからの測定データとベースラインとの間の関係に基づいて、プラットフォームの装荷ステータスが、決定される。プラットフォームが空であることを決定する等、決定された装荷ステータスに応答して、ベースラインは、ベースライン推定器を使用して精緻化され、プラットフォームのさらなる装荷ステータスを決定するために使用され得る、精緻化されたベースラインを生成する。移動式プラットフォームの具体的装荷ステータスを示す条件は、規定された値または規定された値の範囲を有するメトリック（または複数のメトリック）として表されることができる。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも１つのプロセッサによって実施される方法であって、
少なくとも１つのセンサからの測定データとベースラインとの間の関係に基づいて、プラットフォームの装荷ステータスを決定することと、
前記決定に応答して、ベースライン推定器を使用して、前記ベースラインを精緻化し、精緻化されたベースラインを生成することと、
さらなる測定データおよび前記精緻化されたベースラインに基づいて、前記プラットフォームのさらなる装荷ステータスを決定することと
を含む、方法。

【請求項2】

前記さらなる装荷ステータスの決定に応答して、前記ベースライン推定器を使用して、前記精緻化されたベースラインをさらに精緻化し、コンテナの装荷ステータスの別の決定において使用するためのさらなる精緻化されたベースラインを生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記ベースラインを精緻化することは、前記少なくとも１つのセンサからの測定データに基づく、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記ベースラインを精緻化することは、前記プラットフォームが空であることを示す、前記少なくとも１つのセンサからの測定データに応答する、請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記プラットフォームの入口障壁の閉鎖を検出することをさらに含み、
前記装荷ステータスの決定は、前記コンテナの入口障壁の閉鎖の検出に応答して実施される、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記少なくとも１つのセンサは、前記プラットフォームの内側の反射信号を検出する飛行時間センサを備え、前記反射信号は、前記プラットフォーム内で放出される信号に応答し、前記反射信号は、前記プラットフォームが空であるとき、前記プラットフォームの表面から生じ、前記反射信号は、前記プラットフォームが前記物理的アイテムで装荷されているとき、物理的アイテムの表面から生じる、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記ベースライン推定器は、カルマンフィルタを備える、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記プラットフォームの装荷ステータスの決定は、前記測定データと前記ベースラインから導出される閾値との比較に基づく、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

前記装荷ステータスの決定および前記ベースラインの精緻化は、前記少なくとも１つのセンサを含むセンサデバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実施され、前記方法はさらに、
前記センサデバイスの通信構成要素によって、前記装荷ステータスのインジケーションを遠隔サーバに伝送すること
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項10】

前記装荷ステータスの決定および前記ベースラインの精緻化は、サーバの少なくとも１つのプロセッサによって実施され、前記方法はさらに、
ネットワークを経由して、前記少なくとも１つのセンサを含むセンサデバイスから、前記測定データを受信すること
を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項11】

前記精緻化されたベースラインが閾値に違反したかどうかを決定することと、
前記精緻化されたベースラインが前記閾値に違反したことの決定に応答して、前記精緻化されたベースラインを前記ベースライン推定器によって設定されたものと異なる値に設定することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項12】

装置であって、
少なくとも１つのプロセッサであって、
適応決定プロセスを実行し、少なくとも１つのセンサからの測定データに基づいて、プラットフォームの装荷ステータスの決定を行うことと、
前記決定をフィードバックし、前記適応決定プロセスを精緻化し、精緻化された適応決定プロセスを生成することと、
前記精緻化された適応決定プロセスを実行し、前記少なくとも１つのセンサからのさらなる測定データに基づいて、前記プラットフォームのさらなる装荷ステータスの次の決定を行うことと
を行うように構成される、少なくとも１つのプロセッサ
を備える、装置。

【請求項13】

前記少なくとも１つのセンサと、前記少なくとも１つのプロセッサとを備える、センサデバイスを備える、請求項１２に記載の装置。

【請求項14】

サーバを備え、前記サーバは、前記少なくとも１つのセンサからの測定データをネットワークを経由して受信する通信構成要素を含む、請求項１２に記載の装置。

【請求項15】

前記適応決定プロセスは、ベースラインを生成するベースライン推定器を備え、前記ベースラインは、前記プラットフォームの装荷ステータスを決定するために、前記測定データと比較され、前記適応決定プロセスの精緻化は、前記ベースラインの精緻化を含む、請求項１２に記載の装置。

【請求項16】

前記ベースライン推定器は、カルマンフィルタを備える、請求項１５に記載の装置。

【請求項17】

前記プラットフォームへの入口障壁の閉鎖を検出するセンサをさらに備え、前記適応決定プロセスの実行は、前記入口障壁の閉鎖の検出に応答する、請求項１２に記載の装置。

【請求項18】

前記測定データは、飛行時間センサから生じる、請求項１２に記載の装置。

【請求項19】

非一過性機械可読記憶媒体であって、前記非一過性機械可読記憶媒体は、命令を記憶しており、前記命令は、実行に応じて、システムに、
少なくとも１つのセンサからの測定データとベースラインとの間の関係に基づいて、プラットフォームの装荷ステータスを決定することと、
前記決定に応答して、ベースライン推定器を使用して、前記ベースラインを精緻化し、精緻化されたベースラインを生成することと、
さらなる測定データおよび前記精緻化されたベースラインに基づいて、前記プラットフォームのさらなる装荷ステータスを決定することと
を行わせる、非一過性機械可読記憶媒体。

【請求項20】

前記プラットフォームの装荷ステータスの決定は、センサが前記プラットフォームの入口障壁が閉鎖されていることを検出することに応答する、請求項１９に記載の非一過性機械可読記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【背景技術】

【0001】

コンテナを搬送するためのシャーシに接続される、トラック、トラクタトレーラ、またはトラクタは、商品を含む、積荷を輸送するために使用されることができる。トラック、トラクタトレーラ、およびコンテナは、典型的には、輸送されている積荷へのアクセスを可能にするために開放され、積荷を守るために閉鎖されることができる、ドアを有する。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0002】

移動式プラットフォームは、物理的アイテムを異なる地理的場所間で搬送するために使用されることができる。例えば、移動式プラットフォームは、コンテナ（トラクタに取り付けられる）、トラック、またはトレーラであることができ、その中に物理的アイテムが、出荷の間、保管されることができる。他の実施例では、移動式プラットフォームは、物理的アイテムを搬送可能な別のタイプの担体構造を含むことができる。より一般的には、移動式プラットフォームは、該当する場合、トラック、トレーラ、トラクタ、車、電車、船舶、航空機等の車両の一部である、その上に搭載される、またはそこ取り付けられることができる。続く議論では、移動式プラットフォームは、コンテナと称され得る。いくつかの実装による、技法または機構は、開放および閉鎖され得る入口障壁を伴う、他の積荷搬送プラットフォームにも適用されることができることに留意されたい。

【0003】

移動式プラットフォームは、ドアを含むことができ、それを通して物理的アイテムは、それぞれ、移動式プラットフォームの内側チャンバの内外に装荷または除荷されることができる。ドアは、開放および閉鎖され得る、入口障壁（またはより単純に、「障壁」）の実施例である。障壁の他の実施例は、開口部を通して進入を可能にするために開放される、または開口部を通して進入を阻止するために閉鎖され得る、窓または任意の他の構造を含む。

【0004】

商品の運送業者、配送業者、製造業者、販売業者等のエンティティ、または任意の他のエンティティは、移動式プラットフォームを使用して輸送されているアセット（積荷等）を追跡することを所望し得る。そのために、センサデバイスが、移動式プラットフォーム上に搭載されることができる。種々の移動式プラットフォーム上のセンサデバイスは、センサ情報をネットワークを経由して遠隔サービスに通信し、遠隔サービスが、種々の移動式プラットフォームによって移動されているアセットを追跡することを可能にすることができる。遠隔サービスは、サーバまたはサーバの集合および関連付けられたネットワーク機器を含むことができ、これは、１つの固定場所においてまたはモバイルユニット内に位置し得るか、または、データセンタまたはクラウドの一部として位置し得る。アセット追跡は、アセットの現在の場所、移動式プラットフォームの積荷装荷ステータス、アセットの周囲の環境の条件（そのような条件は、測定された温度、測定された湿度等を含むことができる）、および／または他の情報の追跡を含むことができる。

【0005】

センサデバイスは、通信構成要素を含み、ネットワークを経由して通信することができる。いくつかの実施例では、移動式プラットフォーム上に搭載されるセンサデバイスは、デバイスのより大きいネットワークの一部であることができる。デバイスの本より大きいネットワークは、「モノのインターネット」（ＩｏＴ）技術パラダイムの一部であって、異なるタイプのデバイスが、異なるタイプのデータ（センサデータ、音声データ、ビデオデータ、電子メールデータ、写真または画像データ、メッセージングデータ、ウェブブラウジングデータ等を含む）を通信することを可能にすることができる。コンピュータ、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、および同等物によって通信されるネットワークトラフィックに加え、ＩｏＴ技術パラダイムは、家電、車両、センサデバイス、サーモスタット等を含む、他のタイプのデバイスが、ネットワークへのコネクティビティを有し、デバイスが個別のデータを通信することを可能にすることを検討する。

【0006】

より一般的には、ネットワーク接続センサデバイスを使用したアセット追跡は、センサデータを入手し、センサデータを伝送し、そのようなセンサデータを集約する、またはセンサデータに基づいて他の測定値を生成し、移動式プラットフォームによって輸送されているアセットと関連付けられた情報を決定することを伴うことができる。センサデバイスから受信されたデータに基づいて、サーバ（または複数のサーバ）は、さらなる決定またはアクションが実施され得るように、データベースを更新し、分析を起動し、および／または表示のためにステータス情報を提示することができる。アセット追跡は、保有車両利用率を改良し、運営コストを削減し、盗難に起因するアセットの損失を低減させる等のために使用されることができる。

【0007】

いくつかの実施例では、移動式プラットフォーム上に搭載されるセンサデバイスによって行われる測定に基づいて導出され得る、測定値は、移動式プラットフォームの装荷ステータスであって、装荷ステータスは、移動式プラットフォームが積荷等の任意の物理的アイテムを含有する（すなわち、コンテナが空である、またはコンテナが少なくとも１つの物理的アイテムを含有する）かどうかを指し得る。コンテナの装荷ステータスを正確に検出することは、１つ以上の要因に起因して困難であり得る。例えば、移動式プラットフォームの特性は、移動式プラットフォームのチャンバ内の構造の追加、移動式プラットフォームチャンバ内の残骸の存在、移動式プラットフォームの内側チャンバの清掃、移動式プラットフォームの内壁の再塗装等に起因して、経時的に変化し得る。加えて、センサデバイスのハードウェアもまた、変動する温度等に起因して、またはハードウェアの経年劣化に起因して、経時的に変動し得、これは、センサデバイス内のセンサの感度、利得、および／または他の特性に影響を及ぼし得る。さらに、異なる移動式プラットフォームおよび異なるセンサデバイスは、製造および／または構成上の相違に起因して、異なる特性を有し得る。さらに、移動式プラットフォームのサイズおよび構造組成物も、移動式プラットフォーム毎に変動し得る。また、異なるセンサデバイスのための周囲環境も、異なり得る。移動式プラットフォームおよび／またはセンサデバイスのそのような変動する特性に起因して、センサデバイスからの測定データに基づく装荷ステータスの決定は、正確ではない場合がある。

【0008】

本開示のいくつかの実装によると、適応ベースライン推定器は、移動式プラットフォームが空である、または少なくとも１つの物理的アイテムで装荷されているかどうかを決定するために使用される、ベースラインを適応させる（精緻化する）ことができる。概して、「ベースライン」は、移動式プラットフォームの具体的装荷ステータスを示す条件を指し得る。移動式プラットフォームの具体的装荷ステータスを示す条件は、規定された値または規定された値の範囲を有するメトリック（または複数のメトリック）として表されることができる。いくつかの実施例では、ベースラインは、移動式プラットフォームが空であることを示す条件を指し得る。そのようなベースラインは、「空ベースライン」と称され得る。続く議論では、移動式プラットフォームの装荷ステータスを決定するために使用されるベースラインは、空ベースラインであると仮定される。他の実装では、ベースラインは、移動式プラットフォームが少なくとも１つの物理的アイテムで装荷されることを示す条件を指し得ることに留意されたい。

【図面の簡単な説明】

【0009】

本開示のいくつかの実装が、以下の図に関して説明される。

【0010】

【図1】図１Ａ−１Ｂは、いくつかの実装による、車両によって運搬されるコンテナの概略図であって、コンテナは、ドアおよびセンサデバイスを含む。

【0011】

【図2】図２は、いくつかの実施例による、センサデバイスのブロック図である。

【0012】

【図3】図３は、いくつかの実施例による、飛行時間センサのブロック図である。

【0013】

【図4】図４は、いくつかの実施例による、装荷ステータス決定論理のブロック図である。

【0014】

【図5】図５は、いくつかの実施例による、測定データ、ベースライン、および閾値のグラフである。

【0015】

【図6】図６は、いくつかの実施例による、プロセスのフロー図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

図１Ａ−１Ｂは、トラクタユニット１０２と、トラクタユニット１０２によって運搬されるコンテナ１０４（シャーシ上に提供される）とを含む、例示的トラック１００を図示する。コンテナ１０４は、物理的アイテムを搬送するために使用され得る、移動式プラットフォームの実施例である。図１Ｂは、コンテナ１０４の斜視図であって、コンテナ１０４が開放位置と閉鎖位置との間で枢動可能なドア１０６（または他の入口障壁）を有することを示す。

【0017】

図１Ｂでは、ドア１０６は、開放位置にある。ドア１０６は、ヒンジ１０８に枢動可能に搭載され、これは、コンテナ１０４のドアフレーム１１０に取り付けられる。ドア１０６は、ヒンジ１０８を中心として開放位置と閉鎖位置との間で回転可能である。図１Ｂは、２つのヒンジ１０８を示すが、他の実施例では、ドア１０６は、１つのみのヒンジまたは２つを上回るヒンジ上に搭載されることができることに留意されたい。

【0018】

いくつかの実施例では、センサデバイス１１２は、ドア１０６が閉鎖されると、センサ１１２がコンテナ１０４の内側チャンバ１１４に向かって面するように、ドア１０６の内部表面に搭載される。前述のように、コンテナ１０４は、移動式プラットフォームの実施例である。コンテナ１０４の内側チャンバ１１４（続く議論では、「コンテナチャンバ」と称される）は、移動式プラットフォームの内側空間の実施例であって、その中で物理的アイテムが、搬送されることができる。コンテナチャンバ１１４は、コンテナ１０４の壁によって画定される。他の実施例では、センサデバイス１１２は、ドア１０６上に搭載されず、むしろ、コンテナ１０４の内側の別の表面上に搭載されることができる。

【0019】

いくつかの実装では、ドア閉鎖イベントに応答して、センサデバイス１１２は、コンテナ１０４の装荷ステータスを決定する際に使用するための測定を行う、すなわち、任意の物理的アイテムがコンテナ１０４のコンテナチャンバ１１４内に位置するかどうかを決定することができる。いくつかの実施例では、センサデバイス１１２は、飛行時間（ＴｏＦ）センサ１１６を含む。

【0020】

図１Ａでは、物理的アイテム１１８は、コンテナチャンバ１１４内に位置すると仮定される。ＴｏＦセンサ１１６は、コンテナチャンバ１１４の内側の表面から反射される信号１１３を放出可能である。ＴｏＦセンサ１１６によって反射される信号の検出に基づいて、センサデバイス１１２は、ＴｏＦセンサ１１６と放出される信号１１３を反射したコンテナチャンバ１１４内の表面との間の距離を表す、測定可能特徴を決定可能である。

【0021】

測定可能特徴は、ＴｏＦセンサ１１６とコンテナチャンバ１１４内の表面との間の距離であることができる。他の実施例では、伝送される周期的信号と反射された周期的信号との間の位相差、反射される信号の大きさ、ＴｏＦセンサ１１６内のアナログ／デジタル（ＡＤＣ）コンバータまたは他の回路によって捕捉された同相および直角位相係数、同相および直角位相係数に関連する位相および大きさ係数等の他の測定可能特徴も、決定されることができる。

【0022】

ＴｏＦセンサ１１６が発光ダイオード（ＬＥＤ）等の光エミッタを含む実施例では、伝送される周期的信号は、光エミッタのオンオフ変調（ＯＯＫ）を採用する複数の光パルスを含むことができる。他の実施例では、他のタイプの伝送される周期的信号も、採用されることができる。

【0023】

代替として、測定可能特徴は、測定可能特徴の複数のサンプルの平均値、分散、共分散、標準偏差、および／または中央値、または、異なるタイプの測定可能特徴の任意の組み合わせ等の測定可能特徴の複数のサンプルに基づく統計であることができる。さらなる実施例では、他のタイプの測定可能特徴も、採用されることができる。

【0024】

続く議論では、ＴｏＦセンサ１１６の測定データから導出される測定可能特徴は、距離であると仮定される。しかしながら、いくつかの実装による技法または機構も、他のタイプの測定可能特徴に適用されることができる。

【0025】

図１Ａの実施例では、放出される信号１１３は、最も後方の物理的アイテム１１８の背面表面１２０から反射される。背面表面１２０は、コンテナ１０４のドア１０６に面する。複数の物理的アイテムが存在する実施例では、ＴｏＦセンサ１１６は、ドア１０６に最も近い物理的アイテム１１８までの距離を測定する。物理的アイテム１１８が存在する配列では、ＴｏＦセンサ１１６の測定値から決定される距離測定値は、センサデバイス１１２と最も後方の物理的アイテム１１８の背面表面１２０との間の距離を表す。

【0026】

物理的アイテム１１８が、コンテナ１０４の正面表面１２２からコンテナ１０４の背面におけるドア１０６に向かって、コンテナチャンバ１１４内に装荷されると仮定される場合、決定される距離測定値は、装荷のパーセンテージまたはコンテナチャンバ１１４の内側の積荷装荷量の他の測定値等、コンテナ１０４の装荷レベルを提供することができる。例えば、第１の値を有する距離測定値は、コンテナチャンバ１１４内の第１の非ゼロ量の積荷装荷を示すことができ、第２の値を有する距離測定値は、コンテナチャンバ内の第２の非ゼロ量の積荷装荷を示すことができる等となる。

【0027】

物理的アイテム１１８が、コンテナチャンバ１１４内に存在しない場合、ＴｏＦセンサ１１６は、コンテナ１０４の正面表面１２２までの距離測定を行う。この場合、距離測定値は、コンテナチャンバ１１４が空であることを示す別の値を有する。

【0028】

コンテナ１０４の正面表面１２２は、コンテナ１０４の最も前の壁であることができる。他の実施例では、フレーム等の別の構造も、コンテナチャンバ１１４内に位置することができ、それに対して物理的アイテム１１８が設置されることができる。そのような他の実施例では、正面表面１２２は、そのような他の構造の表面またはコンテナ１０４の床である。

【0029】

本議論は、ドア１０６が、コンテナ１０４の背面に位置し、物理的アイテム１１８が、コンテナチャンバ１１４の正面からコンテナチャンバ１１４の背面まで装荷される実施例を指すが、他の実施例では、ドア１０６は、コンテナ１０４の側壁上またはコンテナ１０４の正面壁上等、コンテナ１０４の異なる部分に位置することができることに留意されたい。そのような他の実施例では、物理的アイテムの装荷は、側面から側面、または背面から正面であることができる。センサデバイス１１２はまた、そのような他の実施例では、コンテナ１０４の側壁または正面壁上に位置することができる。

【0030】

前述の議論では、センサデバイス１１２は、コンテナチャンバ１１４の全体の装荷ステータスを決定するために使用されると仮定される。他の実施例では、コンテナチャンバ１１４は、複数のゾーンに分割されることができ、センサデバイス１１２（または複数のセンサデバイス１１２）は、これらの複数のゾーンの各ゾーンの装荷ステータスを決定するために使用されることができる。したがって、センサデバイス１１２は、第１のゾーンの装荷ステータス、第２のゾーンの装荷ステータス等を決定することができる。

【0031】

図２は、いくつかの実施例による、センサデバイス１１２のブロック図である。センサデバイス１１２は、ＴｏＦセンサ１１６と、プロセッサ（または複数のプロセッサ）２０２と、通信構成要素２０４とを含む。プロセッサは、マイクロプロセッサ、マルチコアマイクロプロセッサのコア、マイクロコントローラ、プログラマブルゲートアレイ、プログラマブル集積回路デバイス、または任意の他のハードウェア処理回路等のハードウェア処理回路を含むことができる。

【0032】

いくつかの実施例では、プロセッサ２０２は、測定データをＴｏＦセンサ１１６から受信し、測定データに基づいて、プロセッサ２０２は、コンテナ１０４の装荷ステータス（コンテナの全体の装荷ステータスまたはコンテナ内の複数のゾーンのゾーンの装荷ステータスのいずれか）を決定可能である。プロセッサ２０２は、装荷ステータスインジケーションを通信構成要素２０４に提供し、これは、装荷ステータスインジケーション２０６を、ネットワークを経由して、アセット追跡を実施するために使用される遠隔サービス等の宛先に伝送する。

【0033】

通信構成要素２０４は、無線送受信機および関連付けられた回路を含み、センサデバイス１１２による出力データ２０６のネットワークへの無線通信を可能にすることができる。無線通信は、セルラーアクセスネットワーク、無線ローカルエリアネットワーク、衛星ネットワーク等を経由して、無線通信を含むことができる。代替として、通信構成要素２０４は、有線送受信機および関連付けられた回路を含み、センサデバイス１０８と宛先との間の有線通信を実施することができる。

【0034】

他の実施例では、センサデバイス１１２は、装荷ステータス決定を実施せず、むしろ、センサデバイス１１２は、ＴｏＦセンサ１１６のＴｏＦデータに基づく測定データを通信構成要素２０４を使用して宛先に伝送する。そのような実施例では、装荷ステータスの決定は、センサデバイス１１２によって伝送される測定データに基づいて、サーバ（または複数のサーバ）によって宛先において実施されることができる。そのような実施例では、プロセッサ２０２は、単に、宛先への伝送のために、ＴｏＦセンサ１１６から受信された測定データを通信構成要素２０４に転送することができる。代替として、プロセッサ２０２は、ＴｏＦセンサ１１６からの複数の測定データサンプルを集約することができ、集約された測定データを宛先に伝送させることができる。複数の測定データサンプルの集約は、複数の測定データサンプルを平均すること、複数の測定データサンプルの平均値を計算すること、複数の測定データサンプルの最大または最小値を計算すること、または、複数の測定データサンプルに基づいて、ある他の統計または測定値を計算することを含むことができる。

【0035】

センサデバイス１１２のプロセッサ２０２が、装荷ステータス決定を実施するように構成される実施例では、プロセッサ２０２は、適応ベースライン推定器２０８および装荷ステータス検出器２０９を実行することができる。適応ベースライン推定器２０８は、装荷ステータス検出器２０９によって使用されるベースラインを作成し、ＴｏＦセンサ１１６からの測定データに基づいて、コンテナ１０４の装荷ステータスを決定する。適応ベースライン推定器２０８によって作成されるベースラインは、コンテナ１０４の空ステータスに対応する、距離値または他の測定可能特徴であることができる。そのような他の測定可能特徴は、位相差測定、大きさ測定、同相および直角位相係数、同相および直角位相係数に関連する位相および大きさ係数等を含むことができる。代替として、ベースラインは、空ステータスを示す測定可能特徴の複数のサンプルの平均値、分散、共分散、標準偏差、および／または中央値等の測定可能特徴の複数のサンプルに基づく統計であることができる。さらなる実施例では、ベースラインは、測定可能特徴と測定可能特徴に基づく統計の両方の混合であることができる。なおもさらなる実施例では、他のタイプのベースラインも、採用されることができる。

【0036】

適応ベースライン推定器２０８によって作成されたベースラインは、反復的に精緻化され、装荷ステータス検出器２０９による装荷ステータス決定の正確度を改良することができる。適応ベースライン推定器２０８によって作成されたベースラインが距離ベースラインである実施例では、ベースラインの初期推定値は、コンテナ１０４の既知の長さに基づくことができる。ベースラインは、次いで、コンテナ１０４の空ステータスを示す付加的測定データに基づいて、反復的に精緻化されることができる。

【0037】

適応ベースライン推定器２０８および装荷ステータス検出器２０９は、プロセッサ２０２上で実行可能な機械可読命令等、ソフトウェアで実装されることができる。他の実施例では、適応ベースライン推定器２０８および／または装荷ステータス検出器２０９は、ハードウェアを使用して実装されることができる。

【0038】

センサデバイス１１２が装荷ステータス決定を実施しない実施例では、適応ベースライン推定器２０８および装荷ステータス検出器２０９は、センサデバイス１１２から遠隔のサーバ（または複数のサーバ）に提供されることができる。装荷ステータス決定をセンサデバイス１１２において実施する代わりに、コンテナの装荷ステータスの決定を遠隔サーバにシフトさせることによって、センサデバイス１１２の複雑性を低減させることができ、センサデバイス１１２が、殆ど電力を消費せず、センサデバイス１１２内のバッテリ電力を節約することを可能にすることができる。

【0039】

センサデバイス１１２はさらに、電力をセンサデバイス１１２に提供するバッテリ２１０を含む。

【0040】

いくつかの実施例では、センサデバイス１１２の電力消費を低減させ、したがって、バッテリ電力を保存するために、センサデバイス１１２は、イベントが、センサデバイス１１２をトリガし、測定を行い、および／または処理タスクを実施するまで、スリープ状態に維持されることができる。スリープ状態は、センサデバイス１１２が、動作状態等のセンサデバイスの別の状態より少量の電力を消費するように、センサデバイスがオフにされる、またはセンサデバイス１１２の一部がオフにされる、センサデバイス１１２の状態を指す。センサデバイス１１２の動作状態は、データの測定および／またはデータの処理を含む、センサデバイスが規定されたタスクを実施可能である、センサデバイス１１２の状態である。動作状態では、センサデバイス１１２は、スリープ状態におけるセンサデバイスによって消費される電力より多くの電力を消費する。

【0041】

いくつかの実施例では、センサデバイス１１２をトリガし、スリープ状態から動作状態に遷移し得るイベントは、ドア閉鎖イベントであることができ、これは、ドアが開放位置から閉鎖されるときに作成される。センサデバイス１１２は、ドアステータスセンサ２１２を含み、ドア１０６（図１）または他の入口障壁の開放または閉鎖のいずれかを検出することができる。図２は、センサデバイス１１２の一部として、ドアステータスセンサ２１２を示すが、他の実施例では、ドアステータスセンサ２１２は、センサデバイス１１２の外部にあり得ることに留意されたい。

【0042】

ドアステータスセンサ２１２は、種々の機構のいずれかを使用して、ドア１０６のステータスの変化を検出することができる。例えば、スイッチは、ドアに取り付けられることができ、スイッチは、ドアが開放または閉鎖されることに応答して、状態を変化させる。別の実施例として、磁気センサが、使用されることができ、磁気センサは、ドアが閉鎖されると、磁石に近接し得るが、ドアが開放されると、磁気センサは、磁石から離れるように移動する。磁気センサは、したがって、ドアが開放または閉鎖されるかどうかに応じて、異なる値を出力することができる。他の実施例では、加速度計からの加速データおよび回転センサからの回転データ（ジャイロスコープまたは回転ベクトルセンサ等）は、ドアが開放および閉鎖されていることを検出するために使用されることができる。

【0043】

ドアステータスセンサ２１２がドアが開放位置から閉鎖されたことを示すことに応答して、センサデバイス１１２は、スリープ状態から動作状態にウェイクアップされることができる。例えば、ＴｏＦセンサ１１６は、より低い電力状態からより高い電力状態にアクティブ化されることができ、および／またはプロセッサ２０２は、より低い電力状態からより高い電力状態にアクティブ化される。いくつかの実施例では、ドアが閉鎖されたことを検出することに応答して、センサデバイス１１２は、人がドアを迅速に連続して開放および閉鎖することに起因して等、スリープ状態と動作状態との間の複数の遷移を短期間内でトリガすることを回避する等のために、スリープ状態から動作状態に遷移する前に、規定された時間持続時間を待機することができる。加えて、プロセッサ２０２は、より低い電力状態からより高い電力状態に遷移することを待機し、ＴｏＦセンサ１１６が、電源をオンにし、初期化し、測定を行う時間を可能にすることができる。

【0044】

図３は、例示的ＴｏＦセンサ１１６のブロック図であって、これは、光エミッタ３０２と、光検出器３０４とを含む。１つの光エミッタ３０２および１つ光検出器３０４のみが、図３に示されるが、ＴｏＦセンサ１１６は、他の実施例では、複数の光エミッタおよび／または複数の光検出器を含むことができる。光エミッタ３０２は、可視スペクトルまたは非可視スペクトル（例えば、赤外線または紫外線光）のいずれかの光を生成し得る、発光ダイオード（ＬＥＤ）または別のタイプの光源を含むことができる。光検出器３０４は、光感知ダイオードまたは他のタイプの光検出器を含むことができる。

【0045】

光エミッタ３０２は、いくつかの実施例では、１つ以上の光パルスを含み得る、放出された光信号３０６をコンテナチャンバ１１４の中に伝送するために使用されることができる。入力電圧３０１が、光エミッタ３０２に印加され、光エミッタ３０２に放出された光信号３０６を伝送させる。放出された光信号３０６は、反射された光信号３０８として、コンテナチャンバ１０４の内側の表面から反射され、表面は、物理的アイテム１１８の背面表面１２０またはコンテナ１０４の正面表面１２２であることができる。反射された光信号３０８は、光検出器３０４によって検出され、これは、反射された光信号３０８に応答する、出力３１０を生成する。出力３１０は、出力電圧または出力電流を含むことができ、これは、反射された光信号３０８の性質に基づく、値（例えば、振幅）を有する。図示されないが、出力３１０は、アナログ／デジタル（ＡＤＣ）コンバータ、増幅器、バッファ等の中間回路を含む、信号鎖を通して提供されることができる。

【0046】

図４は、コンテナ１０４の装荷ステータスを決定するための例示的装荷ステータス決定論理４００を示す。装荷ステータス決定論理４００は、装荷ステータス検出器２０９と、適応ベースライン推定器２０８とを含む。いくつかの実施例では、装荷ステータス決定論理４００は、図２に示されるように、センサデバイス１１２の一部であることができる。他の実施例では、装荷ステータス決定論理４００は、センサデバイス１１２から遠隔の別の電子デバイス（例えば、サーバまたは複数のサーバ）の一部であることができる。

【0047】

ＴｏＦセンサ１１６による測定に基づく、測定データ４０２（例えば、前述のように、距離測定値または他の測定可能特徴）が、装荷ステータス検出器２０９および適応ベースライン推定器２０８のそれぞれに入力される。いくつかの事例では、測定データ４０２は、コンテナ１０４が空であることを示すことができる一方、他の事例では、測定データ４０２は、コンテナ１０４が装荷されていることを示すことができる。測定データ４０２が、コンテナ１０４が空であることを示す度に、適応ベースライン推定器２０８は、動作され、ベースラインを更新することができる。

【0048】

測定データ４０２は、ＴｏＦセンサ１１６からの単一測定データサンプルであることができる。代替として、測定データ４０２は、ＴｏＦセンサ１１６によって異なる時間において入手された複数の測定データサンプルを含むことができる、または、測定データ４０２は、複数の測定データサンプルの集約であることができる。前述のように、複数の測定データサンプルの集約は、複数の測定データサンプルを平均すること、複数の測定データサンプルの平均値を計算すること、複数の測定データサンプルの最大または最小値を計算すること、または複数の測定データサンプルに基づいて、ある他の統計または測定値を計算することを含むことができる。複数の測定サンプルを考慮することによって、測定データ内の雑音に起因する影響は、低減されることができる。

【0049】

適応ベースライン推定器２０８は、空ステータスを示す新しい測定データ４０２に基づくベースラインの更新されたバージョンである、精緻化されたベースライン４０４−Ｒを生成する。ベースラインを精緻化する能力は、コンテナ１０４および／またはセンサデバイス１１２の特性が経時的に変化するにつれて、および／または環境条件が変化するにつれて、コンテナ１０４の装荷ステータスのより正確な決定を可能にする。

【0050】

精緻化されたベースライン４０４−Ｒは、コンテナの空ステータスを示す条件を表す空ベースラインであることができる。例えば、精緻化されたベースライン４０４−Ｒは、前述のように、ベースライン距離または異なる測定可能特徴であることができる。遅延要素４０８が、適応ベースライン推定器２０８の出力と装荷ステータス検出器２０９の入力との間に提供される。遅延要素４０８は、現在のベースライン４０４（すなわち、精緻化されたベースライン４０４−Ｒの計算に先立って、適応ベースライン推定器２０８の前の反復において計算されたベースライン）を出力する。例えば、遅延要素４０８は、ベースライン４０４を記憶するバッファであることができる。適応ベースライン推定器２０８は、新しく受信された測定データ４０４（装荷ステータス検出器２０９によって考慮される同一測定データ）に従って、精緻化されたベースライン４０４−Ｒを更新可能であるため、遅延要素４０８は、適応ベースライン推定器２０８および装荷ステータス検出器２０９の動作間の競合条件を回避するために提供される。

【0051】

装荷ステータス検出器２０９は、測定データ４０２およびベースライン４０４を受信し、測定データ４０２およびベースライン４０４に基づいて、コンテナ１０４の装荷ステータスの決定を行う。装荷ステータス検出器２０９は、次いで、装荷ステータスインジケーションを出力し、決定された装荷ステータスのインジケーションを提供する。図４による実施例では、装荷ステータスインジケーションは、空インジケーション４０６の形態であって、これは、コンテナ１０４が空であることを示すアクティブ値およびコンテナ１０４が装荷されていることを示す非アクティブ値に設定される。

【0052】

いくつかの実施例では、装荷ステータス検出器２０９は、測定データ４０２によって表される測定された距離とベースライン４０４を比較することができる。より具体的には、装荷ステータス検出器２０９は、測定された距離とベースライン４０４に基づいて導出される閾値を比較することができる。測定された距離が閾値を超える場合、装荷ステータス検出器２０９は、コンテナ１０４が空であることを決定する。しかしながら、測定された距離が閾値未満である場合、装荷ステータス検出器２０９は、コンテナ１０４が少なくとも１つの物理的アイテムで装荷されていることを決定する。

【0053】

いくつかの実施例では、閾値は、ベースライン４０４の規定されたパーセンテージであることができる。例えば、閾値は、ベースライン４０４の９９．５％またはベースライン４０４のある他のパーセンテージに設定されることができる。さらなる実施例では、閾値は、ベースライン４０４と等しく設定されることができる、またはベースライン４０４を上回る値に設定されることができる。より一般的には、閾値は、閾値がベースライン４０４と等しくあり得る、またはベースライン４０４と異なる値であり得るように、ベースライン４０４から導出されることができる。

【0054】

図４にさらに示されるように、空インジケーション４０６は、スイッチ４１０への入力として提供される。空インジケーション４０６が、アクティブ状態にアクティブ化される場合、スイッチ４１０は、閉鎖され、適応ベースライン推定器２０８が、測定データ４０２を受信することを可能にする。適応ベースライン推定器２０８は、次いで、測定データ４０２に基づいて、精緻化されたベースライン４０４−Ｒを算出することができる。しかしながら、測定データ４０２がコンテナ１０４が空ではないことを示すため、空インジケーション４０６が、非アクティブ状態に維持される場合、スイッチ４１０は、適応ベースライン推定器２０８がベースラインを更新しないように、開放位置のままである。

【0055】

より一般的には、適応ベースライン推定器２０８は、適応決定プロセスを実行し、少なくとも１つのセンサからの現在の測定データ（例えば、ＴｏＦセンサ１１６）に基づいて、コンテナの装荷ステータスの決定を行うことが可能である。プロセスはさらに、決定のフィードバックを実施し、適応決定プロセスを精緻化し、少なくとも１つのセンサからのさらなる測定データの受信に応答して、コンテナの装荷ステータスに関する次の決定を行う。

【0056】

装荷ステータス決定論理４００によって生成された装荷ステータスインジケーション（例えば、空インジケーション４０６）は、他の処理論理に出力され、装荷ステータスインジケーションに基づいて、さらなるアクションを実施することができる。そのようなさらなるアクションは、装荷ステータスインジケーションをデータベース内に記憶すること（測定データを伝送したセンサデバイスの識別子、コンテナに関連する情報、例えば、寸法等の付加的情報とともに）、アセット追跡の一部として装荷ステータスインジケーションに基づいて、データ分析を実施すること等を含むことができる。

【0057】

いくつかの実施例では、装荷ステータス検出器２０９、適応ベースライン推定器２０８、遅延要素４０８、およびスイッチ４１０は、プロセッサ（または複数のプロセッサ）４１２上で実行可能な機械可読命令等のソフトウェアとして実装されることができる。プロセッサ４１２は、センサデバイス１１２（図２）内のプロセッサ２０２であることができる、またはセンサデバイス１１２から遠隔のサーバ（または複数のサーバ）内のプロセッサであることができる。

【0058】

図５は、ＴｏＦセンサ１１６の測定に基づく測定データが経時的に（図５のグラフ内の水平軸によって表される）受信されるにつれて精緻化されたベースライン４０４−Ｒがどのように更新されるかの実施例を図示する、グラフである。測定データは、曲線５０２によって表される。例えば、測定データは、距離を表すことができる。図５から分かるように、精緻化されたベースライン４０４−Ｒは、新しく受信された測定データに伴って変動する。

【0059】

図５はまた、閾値５０４を示し、これは、ベースラインの規定されたパーセンテージである。図５から分かるように、閾値５０４は、精緻化されたベースライン４０４−Ｒに伴って変動する。

【0060】

図６は、図２のプロセッサ２０２等の少なくとも１つのプロセッサによって実施され得る、プロセスのフロー図である。少なくとも１つのプロセッサは、センサデバイス１１２の一部であることができる、または代替として、少なくとも１つのプロセッサは、センサデバイス１１２から遠隔のサーバまたは他の電子デバイスの一部であることができる。

【0061】

図６のプロセスは、少なくとも１つのセンサ（例えば、ＴｏＦセンサ１１６）からの測定データ（例えば、図４における４０２）とベースライン（例えば、４０４）との間の関係に基づいて、プラットフォーム（例えば、図１Ａ−１Ｂのコンテナ１０４）の装荷ステータスを決定するステップ（６０２において）を含む。例えば、プロセスは、測定データによって表される距離がベースラインから導出される閾値を超えるかどうかを決定することができる。該当する場合、決定された装荷ステータスは、空ステータスである。距離が閾値を超えない場合、決定された装荷ステータスは、装荷ステータスである。

【0062】

プロセスは、決定された装荷ステータスが空ステータスであるかまたは装荷ステータスであるかをチェックする（６０４において）。装荷ステータスである場合、プロセスは、タスク６０２に戻る。しかしながら、決定された装荷ステータスが空ステータスである場合、プロセスは、適応ベースライン推定器２０８を使用して、ベースラインを精緻化し（６０６において）、精緻化されたベースラインを生成する。

【0063】

プロセスは、次いで、タスク６０２に戻り、さらなる測定データ（ＴｏＦセンサ１１６の次のアクティブ化に応じて、ＴｏＦセンサ１１６から受信される）および精緻化されたベースラインに基づいて、コンテナのさらなる装荷ステータスを決定する。

【0064】

本開示のいくつかの実装では、適応ベースライン推定器２０８は、カルマンフィルタを含み、これは、前述のように、ベースラインを出力することができる。ベースラインは、反復的に更新され、精緻化されたベースラインを生成することができる。

【0065】

以下は、いくつかの実施例による、カルマンフィルタのパラメータである。

【化1】

【0066】

パラメータｚ［ｎ］は、ＴｏＦセンサ１１６からの瞬間ｎにおける測定データ（例えば、図４における４０２）を表す。例えば、

【化2】

であって、式中、ｄ［ｎ］は、ＴｏＦセンサ１１６とコンテナ１０４内の表面との間の実際の距離ｘ［ｎ］に対応するＴｏＦセンサ１１６から決定された観察される測定可能距離特徴である
（例えば、

【化3】

）。

【0067】

パラメータｘ［ｎ］は、瞬間ｎにおけるベースラインの真状態（例えば、コンテナ１０４の空ステータスに対応する実際の距離）を表す。パラメータ

【化4】

は、現在の測定データｚ［ｎ］に基づいて、瞬間ｎにおいて精緻化されたベースライン（例えば、図４における４０４−Ｒ）を表す。

【0068】

いくつかの実施例では、カルマンフィルタの以下のパラメータは、時間（ｎ）に伴って変化せず、したがって、以下のように設定される。

【化5】

【0069】

方程式１では、Ｆ［ｎ］は、状態遷移モデルを表し、Ｑ［ｎ］は、プロセス雑音モデルを表し、Ｈ［ｎ］は、観察モデルを表し、Ｂ［ｎ］は、制御入力モデルを表し、ｗ［ｎ］は、雑音を表す。

【0070】

本開示のいくつかの実装では、カルマンフィルタのあるパラメータの初期値は、空ステータスに対応するコンテナ１０４の実際の長さ等のコンテナ１０４の既知の特性に基づく。したがって、いくつかの実施例では、初期のａ ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｉなカルマン推定値は、以下を含むことができる（他の実施例では、他の初期推定値が、使用されることができることに留意されたい）。

【化6】

式中、μ_ｘ［０］は、コンテナ１０４の既知の特性から決定された初期ベースラインである（例えば、μ_ｘ［０］は、コンテナの長さと等しく設定されることができる）、μ_ｖ［０］は、初期ベースライン特徴であって（例えば、μ_ｘ［０］における初期変化率であって、ゼロまたは他の初期値、μ_ｖ［０］＝０に設定されてもよい）、σ_ｘ^２［０］は、μ_ｘ［０］の分散の初期近似値であって、σ_ｖ^２［０］は、μ_ｖ［０］の分散の初期近似値である。

【0071】

状態遷移モデルＦ、観察モデルＨ、およびプロセス雑音モデルＱモデルは、以下のように設定されることができる（他の実施例では、これらのモデルは、他の値に設定されることができる）。

【化7】

式中、σ_ｗ１^２［０］は、第１の次元に関するプロセス雑音分散の初期近似値であって、σ_ｗ２^２［０］は、第２の次元に関するプロセス雑音分散の初期近似値である。また、いくつかの実施例では、観察共分散Ｒ［ｎ］は、以下のように設定されることができる。

【化8】

【0072】

他の実施例では、カルマンフィルタのあるパラメータの初期値は、以下のように設定されることができる。

【化9】

式中、μ_ｘ［０］およびσ_ｘ^２［０］は、上記に表される初期近似値である。しかしながら、状態遷移モデルＦ、観察モデルＨ、およびプロセス雑音モデルＱモデルは、以下のように設定されることができる。

【化10】

【0073】

瞬間ｎでは、測定データを表すパラメータｚ［ｎ］およびカルマンフィルタの真状態を表すパラメータｘ［ｎ］は、以下のように表される。

【化11】

【0074】

加えて、カルマンフィルタの他のパラメータは、以下のように表される。

【化12】

【0075】

ｎ＝１、２、３、...に関して、カルマンフィルタは、瞬間ｎにおける測定データｚ［ｎ］を使用して、ベースラインを精緻化し、精緻化されたベースラインは、

【化13】

として表される。

【化14】

【0076】

他の実装では、カルマンフィルタを使用する代わりに、適応ベースライン推定器２０８は、異なるタイプのフィルタを含むことができる。より一般的には、例えば、適応ベースライン推定器２０８は、線形フィルタ、低域通過フィルタ、または非線形フィルタを含むことができる。

【0077】

いくつかの実施例では、サニティチェックフィルタは、無関係な測定データに基づいてベースラインを精緻化する可能性を防止または低減させるために使用されることができる。例えば、サニティチェックフィルタが、装荷ステータス検出器２０９がコンテナ１０４内に存在する積荷を欠測することに起因して、適応ベースライン推定器２０８にずれが生じ、したがって、誤って、コンテナ１０４が空であることを示し、適応ベースライン推定器２０８に破損した特徴測定値を精緻化されたベースラインの中に組み込ませ得るとき、ベースラインをリセットするために使用されることができる。

【0078】

いくつかの実装では、サニティチェックフィルタは、精緻化されたベースラインと上限閾値を比較することができる。精緻化されたベースラインが上限閾値を超える場合、サニティチェックフィルタは、精緻化されたベースラインを上限閾値に設定することができる。同様に、いくつかの実装では、サニティチェックフィルタは、精緻化されたベースラインのダイナミックレンジを下限閾値に制限することができる（すなわち、精緻化されたベースラインは、下限閾値を下回ることができない）。なおもさらなる実施例では、サニティチェックフィルタは、精緻化されたベースラインが上限または下限閾値のいずれかに違反する（すなわち、精緻化されたベースラインが上限閾値を超える、または精緻化されたベースラインが下限閾値を下回る）ことに応答して、精緻化されたベースラインを以前に計算された精緻化されたベースラインに戻すことができる。他の実施例では、サニティチェックフィルタは、精緻化されたベースラインを所定のベースライン値（例えば、初期ベースライン値）と置換することができる。別の代替として、サニティチェックフィルタは、所定の数のＴｏＦ測定後、精緻化されたベースラインを所定のベースライン値に設定することができる。さらなる実施例として、サニティチェックフィルタは、所定の期間後、精緻化されたベースラインを所定のベースライン値に設定することができる。

【0079】

より一般的には、サニティチェックフィルタは、精緻化されたベースラインが閾値に違反したかどうかを決定し、そのような違反に応答して、サニティチェックフィルタは、精緻化されたベースラインを適応ベースライン推定器２０８によって設定されたものと異なる値に設定する。

【0080】

前述のような種々の構成要素が機械可読命令等のソフトウェアとして実装される、実装では、機械可読命令は、非一過性機械可読またはコンピュータ可読記憶媒体内に記憶されることができる。記憶媒体は、半導体メモリデバイス、例えば、動的または静的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭまたはＳＲＡＭ）、消去可能およびプログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能およびプログラマブル読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、およびフラッシュメモリ、磁気ディスク、例えば、固定または可撤性ディスク、または他のタイプの記憶デバイスを含む、１つ以上の異なる形態のメモリを含むことができる。前述のソフトウェアまたは機械可読命令は、１つのコンピュータ可読または機械可読記憶媒体上に提供されることができる、または代替として、可能性として複数のノードを有する大システム内に分散された複数のコンピュータ可読または機械可読記憶媒体上に提供されることができることに留意されたい。そのようなコンピュータ可読または機械可読記憶媒体またはそのような複数の媒体は、物品（または製造品）の一部と見なされる。物品または製造品は、任意の製造される単一構成要素または複数の構成要素を指し得る。記憶媒体またはそのような複数の媒体は、機械可読命令上で実行する機械内に位置するか、または機械可読命令が実行のためにネットワークを経由してダウンロードされ得る遠隔施設に位置するかのいずれかであることができる。

【0081】

前述の説明では、多数の詳細が、本明細書に開示される主題の理解を提供するために記載される。しかしながら、実装は、これらの詳細のうちのいくつかを伴わずに実践されてもよい。他の実装は、前述の詳細からの修正および変形例を含んでもよい。添付の請求項は、そのような修正および変形例を網羅することが意図される。

【図1A】

【図1B】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【国際調査報告】