CN113196083A - 用于建立实时地点的校准的***和方法 - Google Patents
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Abstract
一种用于基于针对参***的参考简档确定地点信息的***和方法,以及一种用于确定参考简档的***和方法。***可以基于关于参***和对象设备之间的通信所获得的多个样本,来确定关于参***的参考***。适配器***可以针对关于测试设备和对象之间的通信所获得的样本针对所述参考***被确定。
Description
技术领域
本申请涉及用于校准和确定关于便携式设备和对象(诸如车辆)的地点信息的***和方法。
背景技术
针对对象的实时地点或位置确定在广泛的应用中变得越来越普遍。实时定位***(RTLS)被用于并依赖于在许多领域中追踪对象(诸如便携式设备),包括例如汽车、存储装置、零售、用于认证的安全性访问、和用于授权的安全性访问。
汽车领域中的一种常规RTLS***包括收发器或主控制器,其位于车辆内并且能够经由射频(RF)与便携式设备通信。主控制器和便携式设备之间的通信的一个或多个方面(诸如通信的信号强度)可以被监测,并被用作确定便携式设备相对于车辆的地点的基础。例如,如果通信的信号强度低,则便携式设备可能相对于信号强度高的通信离车辆更远。通常,随着便携式设备和车辆之间的距离增加,通信的强度会下降。
使用基于信号强度和距离之间的关系的函数,便携式设备相对于车辆的地点可以被计算。然而,函数的准确性可能会从应用到应用以及不同环境之中显著变化。函数在设定条件下针对一个***可能被认为是准确的,然后提供在不同条件下或稍微不同的***下明显不准确的结果。
已经做出努力来校准被用于确定便携式设备相对于车辆的地点的功能。例如,在便携式设备是电话并且对象是车辆的情境中,针对一个类型的电话(例如苹果iPhone),该函数可能被认为是准确的,但针对另一类型的电话(例如三星Galaxy),相同的函数可能会提供不一致或不准确的结果。然而,由于大量的环境因素和条件,例如不同的电话类型和不同的车辆构造,用户通常会留下指令集,以用其特定车辆校准其特定电话。这样,用户可以尝试避免由环境变化和物理差异引起的效应。然而,这样的依赖于用户校准他们自己的***可能会在***不准确时导致用户失望,因为用户没有遵循或误解校准指令。
发明内容
一种***和方法被提供,用于基于针对参***的参考简档来确定地点信息。基于关于参***和对象设备之间的通信而被获得的多个样本,参考***可以关于参***被确定。基于关于测试设备和对象之间的通信而被获得的样本,适配器***可以针对参考***被确定。
在一个实施例中,一种***被提供用于确定关于便携式设备相对于对象的地点的地点信息。该***可以包括对象设备和控制器,该控制器被配置为确定关于便携式设备相对于对象的地点信息。对象设备可以被设置在相对于对象的固定位置中,并且可以包括天线,该天线被配置为经由通信链路与便携式设备无线通信。
控制器可以包括适配器***,该适配器***被配置为存储与便携式设备和天线之间的通信的信号特性相关联的设备类型参数,其中设备类型参数对应于便携式设备的设备类型。控制器可以包括被耦合至适配器***的参考***,其中参考***可以被配置为从存储器获得一个或多个参考参数,该一个或多个参考参数可操作以用于促进基于在参***和所述对象设备之间无线发送的通信的信号特性来确定地点信息。适配器***可以被配置为基于设备类型参数来影响参考***的输出。
控制器可以被配置为:获得与便携式设备的设备类型相对应的设备类型参数,并且基于来自适配器***的输出以及在便携式设备和对象设备之间无线发送的通信的信号特性来确定关于便携式设备相对于对象的地点信息。
提供了一种校准***的方法用于确定关于远程设备相对于对象设备的地点的地点信息。该方法可以包括:提供参***,该参***能够经由通信链路与对象设备无线通信,并且针对在相对于对象设备的多个位置处与参***的通信的参***信号特性,获得多个参***校准样本。该方法还可以包括:针对在相对于对象设备的多个位置处与远程设备的通信的远程设备信号特性,获得多个远程设备校准样本,并且基于多个参***校准样本,确定针对参考***的一个或多个参考参数。
一个或多个适配器参数可以基于多个远程设备校准样本针对适配器***而被确定,其中适配器***被配置为影响参考***的输出。
在一个实施例中,提供了一种用于确定关于便携式设备相对于对象的地点的地点信息的方法。该方法可以包括:在相对于对象的固定位置中提供对象设备,并且从存储器取回用户设备类型参数,该用户设备类型参数与对象设备和便携式设备之间的通信的用户设备信号特性相关联,其中用户设备类型参数与便携式设备的设备类型相关联。该方法还可以包括:关于便携式设备和对象设备之间的通信,获得用户设备信号特性的一个或多个样本。
被校准以基于在参考便携式设备和对象设备之间无线发送的通信的参***信号特性来确定地点信息的参考***可以被提供。
基于参考***、用户设备信号特性的一个或多个样本、和用户设备类型参数,关于便携式设备相对于对象的地点的地点信息可以被确定。
在本发明的实施例被详细解释之前,要理解的是,本发明不被限于在以下描述中陈述或在附图中图示的操作细节或组件的构造和布置的细节。本发明可以在各种其他实施例中实施,并且可以以本文未明确公开的替代方式来实践或执行。而且,要理解的是,本文使用的措辞和术语是为了描述的目的,并且不应该被认为是限制性的。使用“包括(including)”和“包括(comprising)”及其变型意味着涵盖其后列举的项目及其等效物以及附加项目及其等效物。进一步地,枚举可以在各种实施例的描述中使用。除非另有明确规定,列举的使用不应被解释为将本发明限于任何特定顺序或组件数量。列举的使用也不应被解释为从本发明的范围中排除任何附加步骤或组件,其可能与枚举的步骤或组件组合,或被组合为枚举的步骤或组件。
附图说明
图1示出了根据一个实施例的***的代表性视图。
图2描绘了图1中的***的代表性视图,其至少部分地被设置在对象上。
图3示出了根据一个实施例的***组件。
图4示出了根据一个实施例的***的参考***。
图5描绘了根据一个实施例的接收功率变化。
图6示出了根据一个实施例的确定地点的方法。
图7描绘了根据一个实施例的获得训练数据集的方法。
图8示出了根据一个实施例的用于保持便携式设备的各种抓握位置。
图9描绘了根据一个实施例的训练适配器***的方法。
图10描绘了根据一个实施例的适配器***。
图11示出了根据一个实施例的针对各种设备的实际距离和计算距离。
图12示出了图11中的数据的曲线图。
图13示出了根据一个实施例的具有接收功率变化的实际距离和计算距离。
图14示出了图13中的数据的曲线图。
图15示出了根据一个实施例的***的代表性视图。
具体实施方式
提供了一种用于基于针对参***的参考***确定地点信息的***和方法、以及一种用于确定参考***的***和方法。基于关于参***和对象设备之间的通信获得的多个样本,该***可以确定关于参***的参考***。对象设备可以被设置在对象(诸如车辆)上,并且能够与参***无线通信。针对关于测试设备和对象设备之间的通信被获得的样本,该***可以确定针对参考***的适配器***,该对象设备可选地被设置在与如下对象不同的测试对象上,该对象在确定参考***时与参***结合使用。
在一个实施例中,针对可能具有与参***不同的类型的远程设备,多个样本可以关于远程设备和对象设备之间的通信而被获得,以确定用于适配参考***的适配器***。适配器***可以被配置为基于根据适配器***的一个或多个参数而被适配的参考***确定关于远程设备的地点信息。
为了提供示例,参考***可以在关于参***和对象设备之间的通信而被获得的多个样本的表上被训练。多个样本可以包括通信的一个或多个信号特性。示例信号特性包括信号强度(RSSI)、到达角度(AOA)和飞行时间(TOF)。该样本可以在对象设备中被获得,或者可以从传感器对象设备被传送给对象设备。
该表还可以包括针对每个样本的真实信息或真实数据。真实信息可以对应于一个或多个输出,其可以包括预期输出、观察位置、或观察参数、或其组合。例如,观察位置可能关于实际位置,或处于特定区域(例如车辆的内部、外部、左侧、右侧、前部或后部)、定向、或环境(例如在钱包或人手中)、或其任何组合。
在一个实施例中,多个样本和关联的真实信息可以形成用于机器学习算法的训练数据集(并且可能是验证数据集)的基础,以改变参考***的一个或多个参数。结合一个或多个参数,参考***能够基于通信的一个或多个信号特性的样本来提供一个或多个输出。样本可以被提供给参考***,以获得或生成一个或多个输出,其可以与关于样本所获得的真实信息紧密相关(假设一个或多个参数针对训练集被调谐)。参考***可以在针对训练数据集的置信度内被训练,使得关于样本从参考***获得的一个或多个输出可以被认为在所建立的置信度内是准确的。
在一个实施例中,参考***可以包括一个或多个核心函数以及与该一个或多个核心函数相关联的多个可调参数。多个可调参数可以被调整,使得参考***基于一个或多个输入(例如样本)提供与真实信息相似的一个或多个输出。梯度下降优化算法可以被用于结合评分函数来调整可调参数。除了或替代评分函数,误差函数可以被使用,诸如均方误差。评分函数可以提供与参考***的一个或多个输出与真实信息之间的相似度相对应的分数。梯度下降优化算法可以被配置为调整可调参数,以基本上最大化评分函数的分数或参考***的一个或多个输出与真实信息之间的相似度。
如本文讨论的,提供了一种用于确定远程设备相对于对象的地点信息的***和方法。该***和方法可以被适配为针对不同类型的远程设备和不同类型的对象确定这样的地点信息。为了提供一个示例,远程设备可以是电话即密钥(PaaK)或智能电话,并且对象可以是车辆。更具体地,在该示例中,该***和方法可以被适配为确定关于iPhone6s和2018丰田卡罗拉的地点信息,并且也可以被适配为确定关于三星Galaxy S9和2018款福特探险家的地点信息。
参***和针对参***所确定的参考***可以被用作训练适配器***的基础,以确定关于对象的地点信息。根据一个实施例的***和方法可以包括:针对多个对象的多个远程设备确定多个适配器***。例如,第一适配器***可以针对iPhone 6s和2018款丰田卡罗拉被训练,第二适配器***可以针对iPhone 6s和2018款福特探险家被训练,第三适配器***可以针对三星Galaxy S9和2018款丰田卡罗拉被训练,并且第四适配器***可以针对三星Galaxy S9和2018款福特探险家被训练。
在一个实施例中,不是针对每种类型的远程设备和每种类型的对象训练参考***,而是参考***可以关于针对每种类型的对象(例如每个车辆制造商和型号)的参***被训练,并且补充参数可以结合其他设备针对适配器***被调谐。附加地或备选地,参考***可以关于参***和参考对象的子集被训练,参考对象的子集是从更大的对象集合选择的。可选地,参考对象的子集可以包括单个参考对象。
利用针对参***和对象(或参***和参考对象)所获得的样本和真实信息而被训练的参考***可以形成用于针对不同类型的设备或不同类型的对象或两者训练适配器***的基础。
适配器***可以被配置为适配以下至少一项:参考***的一个或多个输入、参考***的一个或多个参数以及参考***的一个或多个输出。适配器***可以被配置为改变参考***的一个或多个调谐参数,该一个或多个调谐参数在参考***的训练期间可能已被调谐或可能未被调谐。附加地或备选地,适配器***可以包括一个或多个适配器核心函数,适配器核心功能被配置为分别基于适配器***的一个或多个调谐参数来改变输入或输出。
适配器***可以基于关于测试设备(具有与参***不同的类型)和结合训练参考***被使用的对象所获得的多个样本和真实信息而被训练。在备选实施例中,对象可以是与结合训练参考***被使用的对象不同的测试对象。在另一备选实施例中,适配器***可以关于参***和测试对象被训练,该测试对象与结合训练参考***被使用的对象不同。这样,适配器***可以针对不同类型的对象被开发。
适配器***可以结合参考***被使用,以提供置信度内的输出,该置信度与针对样本所获得的真实信息相对应,该样本被获得用于测试设备或测试对象或两者。参数的数目或适配器***的复杂性可以明显小于参考***,从而与参考***针对设备和对象的每个组合被训练的情况相比,促进以更少的空间对多个适配器***的存储用于各种配置。
为了提供示例,适配器***可以包括一个或两个参数(尽管本公开不被限于此),这些参数可以在训练期间结合参考***被调谐,以基于测试设备的样本和样本的真实信息生成一个或多个输出。
在更具体的示例中,样本中的每个样本可以包括对象设备和测试设备之间的通信的信号强度,诸如RSSI。该参数可以是参考***的全局偏移值,其在参考***的训练期间不会变化。全局偏移值可以使由参考***处理的信号强度偏移。备选地,适配器***可以被配置为在输入到参考***之前使信号强度偏移。通过在适配器***的训练期间根据评分函数改变全局偏移值,适配器***的输出可以结合参考***操作,以提供与在置信度内针对测试设备所获得的真实信息相对应的输出。梯度下降优化算法或其他优化算法可以结合评分函数被使用,以训练适配器***及其一个或多个参数,以生成最初相似于真实信息的输出。
根据一个实施例的适配器***不被限于对参考***的一个或多个参数的修改。适配器***可以被配置为改变被提供给参考***的一个或多个输入、改变参考***的一个或多个内部参数、或者改变从参考***所提供的一个或多个输出、或上述任何组合。
要注意的是,在一个实施例中,适配器***的参数可以与对象或对象控制分开存储,并且可以基于关于被定位的设备的类型的信息被提供给对象或对象控制。基于被定位的设备的类型,对象或对象控制12可以从云或外部服务器设备取回适配器***的参数(例如设备的偏移)。备选地,设备本身可以向对象或对象控制12提供该信息、适配器参数。该设备可能已经预先从云或响应于来自对象10或对象控制12的请求获得该信息。在再一备选中,实际设备可以被校准,以与对象10一起工作,确定和存储适配器参数,并且将这样的参数提供给对象10。
在一个实施例中,在使用RSSI量度的低能蓝牙(BLE)PaaK***中,校准过程被提供用于远程设备20(例如电话),以确定平均RSSI偏移为跨常见的电话姿势(例如在手中,在前袋中,在后袋中,在钱包中等)被平均,该平均RSSI偏移可以是对远程设备的天线增益和其他构造因素进行补偿的值,这有助于相对于也被描述为参***的“黄金设备”(车辆的算法校准可以基于该参***),将信号发送给对象(例如车辆)/从对象(例如车辆)发送信号。换言之,在一个实施例中的校准过程的结果是针对基于车辆的RSSI量度***内的每个远程设备20被应用于RSSI量度的偏移。
在一个实施例中的校准过程可以产生多于一个值——诸如RSSI偏移和可变性指示符——但是,为了讨论的目的,本文的一个或多个实施例结合调谐一个参数——RSSI偏移来描述。例如,“黄金设备”可能是iPhone 6或BLE密钥卡(偏移为0),并且安卓Galaxy S7可能使用+8的偏移;相反,Galaxy S7可能是“黄金设备”(偏移为0),并且iPhone 6则可能使用-8的偏移。可变性指示符可以代表一个或多个测量值(例如RSSI)相对于设备的不同定向的相对变化。例如,如果设备在被限定为设备处于第一定向和第一地点的第一位置处被提供,则相对于被限定为设备处于第二定向但处于相同的第一地点的第二位置处的RSSI值,RSSI值可以变化或不同。不同的设备可以具有不同程度的可变性。
I.***概述
根据一个实施例的***在图1和图2的所图示实施例中示出,并且通常被指定为100。***100可以包括本文概述的一个或多个***组件。***组件可以是用户60或电子***组件,其可以是远程设备20(例如便携式设备)、传感器40或对象设备50或包括这些设备的一个或多个方面的组件。如本文讨论的,对象设备50的底层组件可以被配置为结合这些设备中的任何一个或多个来操作。在这个意义上,在一个实施例中,在远程设备20、传感器40和对象设备50之中可能存在多个共同的方面或特征。结合图3所描绘的对象设备50描述的特征可以被并入到远程设备20或传感器40或两者中。在一个实施例中,对象设备50可以形成被设置在诸如车辆或建筑物等对象10上的装备组件。对象设备50可以被通信地耦合至对象10的一个或多个***,以控制对象10的操作,向对象10的一个或多个***发送信息,或从对象10的一个或多个***接收信息,或以上的组合。例如,对象10可以包括被配置为控制对象10的操作的对象控制器12。对象10可以包括有线或无线的一个或多个通信网络,其促进对象控制器12与对象设备50之间的通信。用于促进对象设备50和对象控制器12之间的通信的通信网络在图2的所图示实施例中被指定为150,并且被提供为CAN总线;然而,要理解的是,通信网络不被限于此。通信网络可以是任何类型的网络,包括有线或无线网络或者两种或多种类型网络的组合。
在图3的所图示实施例中,对象设备50可以包括控制***或控制器58,其被配置为根据本文讨论的一个或多个函数和算法或其方面来控制对象设备50的操作。***组件(诸如远程设备20或传感器40或两者)可以类似地包括控制器58。
控制器58包括电路装置和组件,以实现本文描述的函数和算法。一般来说,控制器58可以包括一个或多个微控制器、微处理器和/或其他被编程为实现本文描述的功能的可编程电子器件。控制器58可以附加地或备选地包括其他被编程为实现本文描述的功能的电子组件,或者支持微控制器、微处理器和/或其他电子器件。其他电子组件包括但不限于一个或多个现场可编程门阵列、片上***、易失性或非易失性存储器、离散电路装置、集成电路、专用集成电路(ASIC)和/或其他硬件、软件或固件。这样的组件可以以任何合适的方式物理配置,诸如通过将它们安装至一个或多个电路板,或以其他方式布置它们,无论是组合为单个单元还是分布在多个单元上。这样的组件可以被物理地分布在对象设备50中的不同位置中,或者它们可以驻留在对象设备50内的公共地点中。当被物理分布时,组件可以使用任何合适的串行或并行通信协议通信,诸如但不限于CAN、LIN、车域网(VAN)、火线、I2C、RS-232、RS-485和通用串行总线(USB)。
如本文描述的,术语***、模块、模型和控制器58的生成器指定部分。例如,在一个实施例中的模型或***被描述为具有一个或多个核心函数和一个或多个参数(影响一个或多个核心函数的输出)。模型或***的各个方面可以被存储在控制器58的存储器中,并且还可以形成控制器配置的一部分,使得该模型是控制器58的一部分,该控制器58被配置为操作以接收和转换一个或多个输入并且输出一个或多个输出。同样地,模块或生成器是控制器58的部分,使得控制器58被配置为接收结合模块或生成器所描述的输入,并且提供对应于与模块或生成器相关联的算法的输出。
图3的所图示实施例中的对象设备50的控制器58可以包括一个或多个处理器51,一个或多个处理器51执行一个或多个应用57(软件和/或包括固件)、一个或多个存储器单元52(例如RAM和/或ROM)以及一个或多个通信接口53以及其他电子硬件。对象设备50可以或可以不具有操作***56,操作***56控制经由通信接口53对低级设备/电子器件的访问。对象设备50可以或可以不具有基于硬件的密码单元55——在它们不存在的情况下,密码函数可以在软件中被执行。对象设备50可以或可以不具有(或访问)安全存储器单元54(例如安全元件或硬件安全性模块(HSM))。在所图示的实施例中,可选组件和通信路径以虚线示出。
图3的所图示实施例中的控制器58不依赖于任何组件中的安全存储器单元54的存在。在可选地不存在安全存储器单元54的情况下,可以以其他方式被存储在安全存储器单元54中的数据(例如私有和/或秘密密钥)可以被静态加密。基于软件和基于硬件的缓解措施可以被用于基本上阻止对这样的数据的访问,以及基本上防止或检测或防止且监测整个***组件受损。这样的缓解功能的示例包括实施物理障碍或屏蔽,禁用JTAG和其他端口,硬化软件接口以消除攻击向量,使用受信执行环境(例如硬件或软件或两者),并且检测操作***根访问或损害。
为了公开的目的,处于安全的通常被认为是机密的(加密的)、经认证的和完整性验证的。然而,应该理解的是,本公开不被限于此,并且术语“安全”可以是这些方面的子集,或者可以包括与数据安全性相关的附加方面。
通信接口53可以是任何类型的通信链路,包括本文描述的任何类型的通信链路,包括有线或无线的。通信接口53可以促进外部或内部通信或两者。例如,通信接口53可以被耦合至天线阵列30,或并入天线阵列30。天线阵列30可以包括一个或多个天线,一个或多个天线被配置为促进无线通信,包括BLE通信。
作为另一示例,通信接口53可以提供与远程设备20形式的另一***组件的无线通信链路,诸如根据WiFi标准的无线通信。在另一示例中,通信接口53可以被配置为经由有线链路(诸如促进多个设备之间的通信的基于CAN的有线网络)与车辆(例如车辆组件)的对象控制器12通信。在一个实施例中的通信接口53可以包括显示器和/或输入接口,以用于向用户60传送信息和/或从用户60接收信息。
在一个实施例中,对象设备50可以被配置为与除另一对象设备50或用户之外的一个或多个辅助设备进行通信。辅助设备可以与对象设备50不同地配置——例如辅助设备可以不包括处理器51,而是可以包括至少一个直接连接和/或通信接口,以用于利用对象设备50进行信息的发送或接收或两者。例如,辅助设备可以是接受来自对象设备50的输入的螺线管,或者辅助设备可以是将模拟和/或数字反馈提供给对象设备50的传感器(例如接近度传感器)。
所图示实施例中的***100可以被配置为实时确定关于远程设备20的地点信息。在图1和图2的所图示实施例中,用户60可以承载远程设备20(例如便携式设备,诸如智能手机)。***100可以促进以足够的精度关于对象10(例如车辆)实时定位远程设备20,以确定用户60是否位于如下位置处,在该位置,对对象10的访问或对对象命令的许可应该被授予。
例如,在对象10是车辆的实施例中,***100可以促进确定远程设备20是否在车辆外部,但与驾驶员侧车门14紧密接近,诸如在5英尺、3英尺或2英尺内或更少。该确定可以形成用于标识***100是否应该解锁车辆的基础。另一方面,如果***100确定远程设备20在车辆外部,并且不与驾驶员侧车门紧密接近(例如在2英尺、3英尺或5英尺的范围外),则***100可以确定锁定驾驶员侧车门。作为另一示例,如果***100确定远程设备20与驾驶员侧座椅紧密接近,但不接近乘客座椅或后座,则***100可以确定启用车辆的调动。相反,如果远程设备20被确定为在外部紧密接近驾驶员侧座椅,则***100可以确定固定或维持车辆的固定。
根据本文描述的一个或多个实施例,对象10可以包括多个对象设备50或其变型,诸如对象设备50,包括被耦合至天线阵列30的传感器40。
远程设备20的微定位可以以多种方式被确定,诸如使用从全球定位***获得的信息、来自远程设备20的通信的一个或多个信号特性和一个或多个传感器(例如接近度传感器、限位开关或视觉传感器)或其组合。***100可以针对其被配置的微定位技术是在Raymond Michael Stitt等人于2017年4月14日提交的标题为SYSTEM AND METHOD FORESTABLISHING REAL-TIME LOCATION(用于建立实时地点的***和方法)的美国非临时专利申请号15/488,136中公开的——其公开内容通过引用全部并入本文。
在一个实施例中,在图1至图3的所图示实施例中,对象设备50(例如***控制模块(SCM))和多个传感器40(被耦合至天线阵列30)可以被设置在对象10上或相对于对象10的固定位置中。对象10的示例用例包括在前面的示例中所标识的车辆或者如下建筑物,对该建筑物的访问由对象设备50控制。
远程设备20可以经由通信链路140与对象设备50无线通信。多个传感器40可以被配置为嗅探远程设备20和对象设备50之间的通信链路140的通信,以确定通信的一个或多个信号特性,诸如信号强度或到达角度或两者。所确定的信号特性可以被传送或被分析,然后经由与远程设备20和对象设备50之间的通信链路140分开的通信链路130被传送给对象设备50。
附加地或备选地,远程设备20可以与一个或多个传感器40建立直接通信链路,并且一个或多个信号特性可以基于该直接通信链路被确定。
例如,***100的备选配置在图15的所图示实施例中示出。***100可以包括远程设备20、用户60和对象10,类似于结合图1描述的***。根据一个实施例的对象10可以包括对象设备50、对象控制器12和多个传感器,这些传感器可以类似于本文描述的传感器40。
在所图示的实施例中,远程设备20可以包括超宽带(UWB)和BLE通信能力。例如,远程设备20可以是具有UWB和BLE无线电两者的智能手机形式的便携式设备。
图15的所图示实施例中的***100可以包括被设置在对象10上的一个或多个传感器40(其也可以被描述为锚)。一个或多个传感器40可以被设置在对象10上的多个位置中,诸如本文描述的位置,包括例如门板中的一个或多个传感器40和B柱中的一个或多个其他传感器,如结合图2示出和描述的。
传感器40中的一个或多个传感器可以是可操作的以用于根据通信协议经由至少一个通信链路进行通信。通信链路可以经由一个或多个信道被建立。如结合图2所描述的,传感器40可以是可操作的以用于通过嗅探或接收经由在对象设备50和远程设备20之间被建立的至少一个通信链路140的通信来进行通信,使得传感器40不发送经由通信链路140的通信。传感器40的这样的类型的通信在图15中被示出为虚线。
然而,图15的***100中的一个或多个传感器40可以是可操作的以用于通过经由与远程设备20直接建立的至少一个通信链路160发送和接收通信来进行通信。以这样的方式,传感器40可以与远程设备20直接通信。至少一个通信链路160可以包括根据多于一个协议(例如BLE和UWB)的通信。
图15的所图示实施例中的***100的一个或多个传感器40可以是可操作的以用于a)嗅探关于远程设备20和对象设备50之间的通信链路140的通信,或b)经由至少一个通信链路160与远程设备20直接通信。在所图示的实施例中,一个或多个传感器40的通信能力在附图中由针对UWB的字母指定U和针对BLE的B来标识。例如,传感器40U是响应于UWB信号的超宽带锚;传感器40U+B响应于UWB和BLE通信;并且传感器40B是BLE锚。
要理解的是,对象10(诸如车辆)可以包括比图15的所图示实施例中所示的更多的传感器40。取决于实施方式,某数目的锚可以被集成在车辆中。例如,具有UWB和BLE能力的3到10个锚可以被提供。
在一个实施例中,UWB(类似于BLE)是标准化的通信协议(参见IEEE 802.15.4a/z)。UWB可能与BLE不同的一个方式关于划范围(ranging)应用。UWB可能涉及发送短持续时间脉冲,其允许飞行时间函数被用于确定从远程设备20到一个或多个传感器40U、40U+B(例如锚)的范围。然后对象设备50可以使用侧向函数(lateration function)和/或多边函数(multilateration function)来确定关于远程设备20的定位(例如远程设备20相对于对象10的地点)。侧向和/或多边函数可以涉及处理从远程设备20到每个传感器40的范围集合,以输出远程设备20相对于对象10的位置估计。远程设备20和启用UWB的传感器40U、40UB可以来回发送和接收数据的分组,从而实现关于这样的通信的飞行时间确定。
图15的所图示实施例中的***100可以包括至少两个不同的通信链路,以供确定定位。例如,通信链路140可以利用基于BLE的定位,并且通信链路160可以利用基于UWB的定位。在所图示的实施例中,通信链路160关于传感器40U、40U+B中的每个传感器被指定;然而,要理解的是,这些通信链路160中的每个通信链路都可能不同。例如,通信链路160中的每个通信链路可以是分开的(例如分开的信道或频带)。
利用多个通信链路进行定位可以提供许多益处。
例如,在BLE和UWB信息都被获得的配置中,该信息可以被组合,以增强和稳定定位估计。在定位中使用的BLE和UWB信道可能涉及不同的频率,并且要被用于划范围的信号特性不同(针对BLE的RSSI和针对UWB的飞行时间)。
RSSI划范围校准可以利用来自UWB通信的飞行时间来被增强或被补充。飞行时间的该增强或补充使用可以由***100实时进行,或者以适配模型的方式进行,该模型使用不基于UWB通信的感测信息(例如仅关于BLE通信的感测信息)。
例如,根据本公开的一个实施例可以涉及校准出RSSI或范围计算的方差。支持BLE+UWB的远程设备20可以被测试,以构建BLE通信特性、UWB通信特性以及划范围或定位数据的映射。仅BLE的远程设备20可以是可操作的以用于处理这样的映射,但没有UWB通信特性来改善仅RSSI范围估计。例如,参考***210可以基于BLE+UWB通信特性,并且适配器***310可以基于BLE通信特性,而不基于UWB通信特性。备选地,参考***210可以基于BLE通信特性,并且适配器***310可以基于UWB和BLE通信特性两者。要理解的是,BLE或UWB或两者都可以被另一类型的通信协议代替。
在一个实施例中,远程设备20可以与传感器40U、40U+B中的一个或多个建立直接通信链路160,并且一个或多个信号特性(例如飞行时间)可以基于该直接通信链路160被确定。
如本文描述的,一个或多个信号特性(诸如信号强度和到达角度)可以被分析,以确定关于远程设备20相对于对象10、对象10的一个方面、或对象设备50、或以上的组合的地点信息。例如,传感器40和对象设备50之中的到达时间差或到达角度或两者可以被处理,以确定远程设备20的相对位置。一个或多个天线阵列30相对于对象设备50的位置可以是已知的,使得远程设备20的相对位置可以被转换为关于天线阵列30和对象设备50的绝对位置。
信号特性的附加或备选示例可以被获得,以促进根据一种或多种算法确定位置,包括距离函数、三边函数、三角函数、侧向函数、多边函数、指纹函数、微分函数、飞行时间函数、到达时间函数、到达时间差函数、离场角度函数、几何函数等或上述任何组合。
II.参考***调谐
图1、图2和图4的所图示实施例中的***100可以被配置为调谐参考***210,以供确定关于参***200相对于对象10的地点信息,对象设备50针对对象10以固定关系被设置。参***200可以是一种远程设备20,其可以根据一个或多个准则被选择,诸如远程设备20的类型的普遍度或流行度。例如,如果特定型号的iPhone碰巧具有比其他类型的远程设备20更大的市场份额,那么该特定型号的iPhone可以被选择作为参***200。为了公开的目的,图1和图2的所图示实施例中的远程设备20也被指定为本文描述的参***200和测试设备300。取决于配置,参***200和测试设备300可以是远程设备20的类型,并且可以根据本文描述的一个或多个实施例代替远程设备20被提供。在备选实施例中,参***可以是传感器40,并且参考***可以结合传感器40和对象设备50被确定。
在所图示的实施例中,参考***210可以基于***算法212,诸如核心函数,***算法212被配置为基于与参***200的通信接收一个或多个输入216,并且生成指示参***200相对于对象10的地点的一个或多个输出218。一个或多个输入216可以是通信的一个或多个信号特性,如本文描述的,诸如信号强度(例如RSSI)、AOA和TOF。一个或多个输入216可以在对象设备50和一个或多个传感器40中被感测,该一个或多个传感器40可以被设置在相对于对象10的不同地点。作为示例,一个或多个输入216可以包括由对象设备50关于通信所感测或所获得的信号强度(例如RSSI)和由一个或多个传感器40中的每个传感器关于通信所感测或所获得的信号强度。
参考***210的***算法212可以根据参考***210的多个参数214被调谐。示例参数包括以下:传感器偏移(例如RSSI或AOA偏移或两者)、区域偏移(例如阈值和滞后参数)以及距离变换(例如常数或方程或两者)。基于一个或多个输入216和多个参数214的值,***函数212可以提供指示参***200相对于对象10的地点的输出218。***算法212可以因应用而变化。
一种根据***算法212的一个实施例的确定地点的方法在图6中描绘,并且通常被指定为1000。图6的方法可以包括:从设备或输入216接收数据,获得针对该设备的偏移(例如参考***和/或适配器***偏移),将偏移应用于接收到的数据,并且确定该区域作为***的输出218,诸如参考***210或适配器***310。步骤1010、步骤1012、步骤1014、步骤1016、步骤1018。区域确定可以包括:基于设备的类型和先前状态获得一个或多个阈值,作为一个示例,该先前状态可以是先前区域确定。步骤1020。该方法可以包括确定是否有足够的数据,如果没有,则生成指示该区域未知的输出。步骤1022、步骤1033。如果有足够的数据,如果设备位于区域1(例如内部)而不是区域0(例如远离)或2(例如附近),则***(诸如参考***210或适配器***310)可以基于数据确定阈值、偏移、可变性指示符、滞后设置、或者另一参数或量度、或上述任何组合。步骤1024、步骤1031。备选的一组区域可以是驾驶员侧(0)、内部(1)或乘客侧(2)——尽管要理解的是,本公开不被限于此。基于与步骤1024相似的确定,***(诸如参考***210或适配器***310)可以确定设备是否在区域2中,并且如果是,则对应地提供输出。步骤1026、步骤1032。如果设备被确定不在区域2中,则参考***210或适配器***310可以输出设备在区域0中。步骤1026、步骤1030。
在另一示例中,***算法212可以是神经网络(例如具有一个或多个层的卷积神经网络),并且一个或多个参数可以包括神经网络内的节点的权重。如本文描述的,在参考***210的训练期间,权重可以利用针对参***200和对象10所获得的样本以及关于这些样本所获得的真实信息而被调整。
在一个实施例中,参考***210可以结合***100被训练,该***100被配置用于蓝牙通信,更具体地BLE通信。BLE规范允许发送器(例如电话)改变它发送的功率(其“发送功率”)。对于用于使用信号强度或RSSI(例如使用Frii的传输方程)计算到发送器的距离的接收器,或用于调整RSSI量度以归一化不同发送功率下的量度的接收器,接收器还考虑发送器的发送功率。术语“接收器”和“发送器”被用于描述根据一个实施例的通信。应该理解的是,设备(诸如对象设备50、传感器40或远程设备20、或以上的组合)可以作为接收器或发送器或两者操作。
在BLE通告的情境中,当通告时,发送器(例如BLE***设备,诸如电话、密钥卡等)能够控制发送功率,并且作为通告消息的一部分传送发送功率。换言之,在测量来自通告远程设备20的通告消息的RSSI的***中,远程设备20可以将发送功率传送给***100,包括传送给一个或多个对象设备50或一个或多个传感器40、或以上的组合,形成一个或多个对象接收器(例如(多个)车辆接收器)。
转到BLE数据连接,在通告时使用的发送功率可能与在数据连接期间使用的发送功率不同。***100可以通过测量数据消息的RSSI来使用BLE微定位或确定关于远程设备20相对于对象10的地点信息,以通过跨BLE协议内限定的37个数据信道(而不是仅一个通告信道)操作来减轻快速衰落和其他发送功率变化的源(如本文描述的)和RF拥塞。
在数据连接期间,针对BLE被配置的***100可以允许中央设备或***设备改变其发送功率。与BLE中的中央设备和***设备相对应的设备可以取决于应用而变化。例如,中央设备可以是对象设备50,并且***设备可以是远程设备20,或者中央设备可以是远程设备20,并且***设备可以是对象设备50。BLE中的中央设备和***设备可以在操作期间改变。例如,远程设备20最初可以是中央设备,且对象设备50可以是***设备,并且远程设备20可以转变为***设备,而对象设备50转变为中央设备。
发送功率可以不被传送作为BLE数据分组的一部分;因此,在***100中,在被设置在对象10上的一个或多个接收器(诸如对象设备50和传感器40)测量从远程设备20发送的数据消息的RSSI的情况下,一个或多个接收器可能无法知道远程设备的发送功率,除非远程设备20在消息的内容中包括该信息(或者一个或多个接收器能够查询远程设备20上的服务以获得它)。
在一个实施例中,针对BLE被配置的***100可以实施发送功率服务,该发送功率服务可以被查询以在连接期间获得当前的发送功率;然而,一些远程设备20可能未被配置用于这样的服务。例如,常规的iOS和安卓电话不实施该服务,当经由操作***应用编程接口(API)连接以包括在消息有效载荷中时,它们也不提供对当前发送功率的访问。一些常规电话在连接期间使用固定(恒定)发送功率,因此在校准期间获得的RSSI偏移可以封装电话的数据发送功率。发送功率服务不在该情境中被提供,因为发送功率在连接期间没有明显变化。要注意的是,由于市场上依赖它的大量产品,电话制造商不太可能在不提供获得发送功率的机制的情况下更改该常规行为。无论如何,如果远程设备20中的发送功率变化,则传递功率服务可以被实施,以获得被利用的发送功率。
由于各种原因,***100可能会经历发送器到接收器功率的变化。例如,在一个实施例中,从发送器到接收器的功率变化根据以下一项或多项而变化,但不限于以下:
·在发送器处测量的朝向接收器的线的姿态坐标(航向、俯仰、横滚)的航向。这主要是由于天线增益模式和极化模式。
·在接收器处测量的朝向发送器的航向坐标(航向、俯仰、横滚)的航向。这主要也是由于天线增益模式和极化模式。
·发送器和接收器处的天线增益的频率变化。
·由于设备之间的路径中的对象造成的衰减。
·由于天线的近场中的对象(例如手部、钱包等)使天线失谐而造成的衰减。
·反射和信道功率的对象(例如附近的墙壁、天花板、汽车等)。这些对象中的一些对象可能会移动(例如车门、车库门等)。
·由于对象的反射分别导致破坏性或建设性干扰,在特定狭窄地点处以特定频率的快速衰减或尖峰。
·RF在对象周围弯曲时的衍射。
图5的所图示实施例描绘了接收功率变化,如在固定位置发送器(iPhone 6S)和接收器(车辆传感器)之间的37个BLE数据信道上通过RSSI量度持续了大约十二分钟观察到的。该经验测试是在测试环境中进行的,并被认为是尽可能受控的。
如本文描述的,接收器处的信号强度(RSSI)取决于发送器(例如远程设备20)相对于接收器的天线(例如对象设备50或传感器40或两者)的定向。除了距离以及天线内部和周围的衰减器/反射器(例如车辆外壳、天线附近的材料[包括其接地平面和布线]等)之外,相对于接收器的天线的定向可能会在角度和极化方面变化。换言之,虽然能够以相对于车辆外部的众所周知的天线(例如在受控设置中的传感器模块上)的特定定向和距离确定针对发送器的RSSI,但每个天线的特性可以由在车辆或其他类型的对象中的天线的包装、地点和定向更改。
在车辆中,根据***100的一个实施例,可以存在许多天线,其中天线中的每个天线可以位于具有不同定向的不同地点中。天线和关联设备的全部或子集(诸如对象设备50或传感器40)可以同时获得RSSI量度。
因为多种因素可能会影响接收器与发送器之间的通信的一个或多个信号特性,所以为了促进调谐参考***210和***算法212,在各种条件下针对一个或多个信号特性的样本可以被获得。
条件的示例变化可以包括有目的地在所有方向上旋转远程设备20,以及在距地面的不同高度处获得测试样本,以强制测试或获得样本以覆盖所有可能的角度/定向的大部分。
在一个实施例中,参考***210可以被调谐,使得来自***100的每个传感器40的一个或多个输入可以与参***200或每种类型的远程设备20(例如每种类型的电话,以维护每种类型的电话的偏移为代价)的偏移相关联。在一个实施例中,因为天线性能可能因频率(信道)而变化,所以***100可以包括参考模型(例如参考***210),利用每种类型的远程设备20,每个传感器40在每个频率具有偏移。然而,出于公开的目的,本文描述的偏移是全局偏移,但是应该理解的是,本公开不被限于此,并且若干偏移或调谐参数可以结合从***100的部分获得的输入被利用,诸如一个或多个传感器40,并且在各种情况下被获得,诸如在不同的接收或发送频率。
在一个实施例中,由于其(多个)天线设计、(多个)天线增益、(多个)远程设备构造、(多个)天线放置以及用户是否保持远程设备20(以及用户保持远程设备的地方),不同类型的远程设备20可能具有不同的天线辐射性质。考虑到可能条件的变化和数目,包括这些条件的实时可能变化,在一个实施例中,偏移或调谐参数被用作近似。备选地,测试可以利用条件的全部或子集来进行,并且附加参数可以被用于对应地调谐参考***210。在所图示的实施例中,偏移或调谐参数表示近似,并且可以被认为是跨定向、放置和其他条件的平均值。这些测试条件可以以可重复的方式进行,使得样本可以针对相同条件针对每种类型的远程设备20(包括参***200)被获得。
由于条件的多样性和可能的实时变化以及高频(诸如针对BLE的2.4GHz)下的无线电通信的复杂性,用户60不太可能调谐***算法,诸如***100的***算法212,以与其远程设备20一起操作以产生准确且可重复的结果。现场的用户60不太可能被放置为控制测试环境。因此,参考***210可以在受控设置中被训练或被调谐,然后稍后被提供给对象设备50或用户的远程设备20或两者,以供现场使用。如本文讨论的,***可以针对每种类型的远程设备20针对***函数或***算法而被调谐,或者备选地,结合针对参考类型的远程设备20或参***200的参考***210,适配器***310可以针对每种类型的远程设备20被调谐。
根据本公开的一个实施例的方法可以涉及获得关于参***200和***100的测试样本和真实信息,包括对象设备50和多个传感器40。传感器40中的每个传感器可以测量对象设备50和参***200之间的通信的一个或多个信号特性,以形成多个测试样本。附加地,该方法可能涉及获得针对每个测试样本的真实信息。真实信息可以包括参***200相对于对象10的实际地点或其他信息,诸如区域信息、环境、或定向、或本文讨论的另一参数、或以上的组合。
对针对参***200(也被描述为“黄金设备”)的一个或多个特定值(即,RSSI偏移、可变性指示符等)或样本的确定可以以可重复的、受控的方式进行。这可以促进校准“黄金设备”或与对象10一起使用,诸如一种车辆。
当参考***210使用“黄金设备”(“车辆校准”)针对车辆进行校准或训练时,参考***210的校准可以使用过程(procedure)被测试并且被评分——即,参考***210在训练之后可以被验证,以确定它操作来在可分离的置信度内的各种条件下产生与真实数据大体相似的一个或多个输出。如果分数在验证期间被确定为不充分,则参考***210的训练或校准可以被更新,直到参考***210被可接受地评分为止。考虑到该框架,在一个实施例中的方法可以通过以下方式进行:
a)车辆校准测试环境以某方式被控制;
b)车辆校准测试过程是可重复的;并且
c)针对车辆校准测试结果存在评分***或验证***。
关于(a),在所图示的实施例中,测试环境不必是真空,而是测试环境可以被配置为对于所执行的每个过程是一致的(例如开放场地,在特定实验室中,在特定配置的停车场中等),以产生一个或多个样本。
关于(b),在这个意义上的可重复不仅指步骤,而且还指步骤被执行的方式以及设备被保持的位置和定向。人类倾向于在这些条件下引入变化,即使在旨在将电话保持在静态地点和定向的简单背靠背测试中,更不用说跨用于测试整个车辆的位置的频谱,在相隔数天或数周执行的测试中。出于这个原因,测试条件可以结合固定装置被记录和被实施,以促进可重复性。
关于(c),与主观结果相反,评分***或验证***可以针对客观结果被配置。这样的客观评分***的一个示例包括正确分类的百分比和各种其他度量(例如响应时间/时延、数据稳定时间等)的组合。
应该注意的是,参考***210有可能对一些环境特性进行学习和动态调整;在这样的情况下,可以被动态补偿的环境可能无法被控制。例如,环境可能不受控制,诸如几乎无法控制设备是在现场或车库还是另一可能高度反射的环境中被校准。然而,参考***210和/或适配器***可以被配置为针对环境中的这样的可变性来调整以促进调谐。
A.获得样本数据和真实数据
一种获得样本和真实数据(b)以供训练参考***210的方法2000是根据图7中的一个实施例示出的。方法2000可以因应用而变化(例如针对作为车辆的对象与建筑物)——然而,该方法涉及获得各种条件下的一个或多个信号特性的样本,包括例如关于对象的不同位置和定向或远程设备20的各种放置。在一个实施例中,可能条件的覆盖范围(coverage)可以基于使用场景以及使用场景是否以有意义的方式影响一个或多个信号特性(与所测试的其他使用场景不同)被确定。作为一个示例,远程设备20被放置在第一类型的手提包中的使用场景可以与远程设备20被放置在第二类型的手提包中的使用场景基本相同,其被提供用于在方法2000中测试。因此,具有第一类型的手提包的使用场景可不被测试。
在一个实施例中,测试过程(b)或方法2000可以被适配为测试被标识为对方法2000感兴趣的所有或基本上所有使用场景。应该理解的是,本公开不被限于测试所有或基本上所有使用场景——使用场景的子集可以被测试以训练参考***210。在对象10是车辆的情况下,测试过程可以被提供,以覆盖所有或基本上所有区域中的合理数目的位置,其中远程设备20处于所有定向和放置中(手部、前袋、后袋、背包、钱包等)。
在所图示的实施例中,方法2000可以包括提供参***200和对象10。如本文讨论的,方法2000中使用的对象10可以是代表如下类型的对象10的类型的参考对象,参考***210针对该对象10被训练。步骤2002。方法2000可以包括提供测试条件的集合,在该组测试条件下,参***200和对象10可以被测试。步骤2004。示例测试条件集合包括以下:
测试地点:
1)15m x 15m网格,其中间距为1m,对象10位于网格中心;
2)3m x 3m网格,其中间距为10cm,对象10位于网格中心;并且
3)对象内部网格,其中间距为10cm
在每个测试地点处,以以下高度条件定位参***200:a)低高度(例如0.5m),b)中高度(例如1.0m),以及c)高高度(例如1.5m)。低、中和高高度条件可以取决于情况而变化。例如,在对象外部,诸如在车辆的情况下,示例高度对应于可能的低、中和高高度条件。在车辆内部,由于车厢的空间约束,低、中和高高度条件可能会有所不同。
在每个测试地点和高度条件下,参***200可以以多个定向被设置。多个定向可以涉及俯仰、横滚、或航向、或以上的组合上的变型。
在每个测试地点处,参***200的高度条件和定向放置可以变化。放置通常可以涉及承载参***200的支架的类型以及支架如何承载参***200。为了提供示例,如果支架的类型是人手,则参***200可以被保持在正常抓握位置,在图8的所图示实施例中示出并指定为500。抓握位置可以基于参***200的类型的使用统计而变化。其他抓握位置的示例也在图8的所图示实施例中示出,包括升高的抓握位置502(这是正常抓握位置的变型)、双手抓握位置504及其变型(指定为506)。参***200的其他支架的示例包括前袋、后袋、背包、或钱包、或以上的组合。
在每个条件下,参***200可以被保持在位置一段时间,诸如10秒到30秒。在该时间期间,***100可以被配置为获得关于本文描述的一个或多个信号特性的多个样本。例如,对象设备50或传感器40或两者可以在每个条件下感测与参***200的通信的一个或多个特性。示例特性包括信号强度(例如RSSI)、TOF和AOA。步骤2006、步骤2008、步骤2010。
应该注意的是,测试环境或设定的条件可以取决于应用而变化。针对特定类型的参***200和对象10,捕获上述所标识的几乎所有条件的测试过程可以被认为是全面的。应该注意的是,所标识的条件中的一个或多个条件可以从备选测试过程或备选实施例中所设置或所执行的条件中丢弃。针对方法2000或测试过程标识的条件可以被选择,以在合理数目的用例或条件下捕获***的性能。附加地,方法2000或测试过程可以被用于收集数据(如本文描述的)。所收集的数据可以或可以不被组合或被聚合存储,尽管这样做可以促进所收集的数据在参***200和对象10的多个测试条件之中的相关性。所收集的数据可以被提供给根据一个实施例的控制器的训练模块。步骤2012。
给定上述测试点集合的相同或相似子集,经训练的测试方可能在上面概述的条件下以可重复、一致的方式存在明显困难(要注意的是,在人类测试方的情况下,他们的身体将在***中[这可能会或可能不会被接受])。补偿用于适应参考***210中的这样的可变性及其准确性可以被构建到训练过程中。出于这个原因,最终用户(未训练的测试方)可能对给定条件集合的训练结果不满意。这在2.4GHz RF领域尤为严重,其中环境条件可能会对通信的一个或多个感测特性产生重大影响。
在备选实施例中,测试过程或方法2000可以被自主地执行,使得所有或基本上所有的数据点可以被一致地捕获。
上面概述的示例条件通常是静态条件,其中参***200被放置并被保持静止一段时间。应该注意的是,本公开不被限于此。附加地或备选地,方法2000或测试过程中使用的条件可以是功能测试,在这样的情况下,可以是动态的。这样的功能测试的示例包括进场、离场和区域转变或以上的组合。
III.适配器***训练
根据一个实施例的***100可以被配置为调谐适配器***310用于确定关于一个类型的设备20的地点,设备20在本文中为了公开的目的被描述为测试方设备300。测试方设备300的类型可以与结合训练参考***210使用的参***200的类型不同。如本文讨论的,适配器***310可以结合测试方设备300被训练,以潜在地避免针对每种类型的设备20训练参考***210。换言之,参考***210可以结合参***200被训练,并且适配器***310可以结合参考***210和测试方设备300的经训练版本被训练。出于公开的目的,如本文讨论的,测试方设备和参***是本文描述的远程设备20的类型,并且在所图示的实施例中结合远程设备20分别由参考数字200、300指定。
获得针对测试方设备300的样本数据和真实数据的方法可以与用于获得针对参***200的样本数据条目数据所使用的方法基本相同。例如,在用于参***200的同一条件集合下,样本可以关于测试方设备300被获得。备选地,使用用于参***200的条件的子集并且训练参考***210,样本可以针对测试方设备300被获得。例如,与用于训练参考***210的训练数据相比,适配器***310可以使用不太全面的训练数据集(样本和真实数据)被训练。获得训练数据的过程或方法2000的复杂性可以被明显降低,以供训练适配器***310,从而促进减少用于获得不同类型的多个测试方设备300的训练数据的时间量,并且可能用于结合多种类型的对象10获得训练数据(这些对象10不同于结合训练参考***210使用的对象)或以上的组合。
在图9的所图示实施例中,一种训练适配器***310的方法被示出,并且通常被指定为3000。类似于方法2000,方法3000可以包括获得关于测试方设备300和对象10的训练数据。在一个实施例中,方法3000可以包括确定每种类型的测试方设备300相对于参***200(“黄金设备”)的偏移参数或值。获得用于测试方设备300的训练数据的过程可以在与参***200相同或基本相同的环境中进行,使得用于训练数据的采样过程与用于参***200的采样过程一致。针对测试方设备300所获得的训练数据可以使用与用于参***200的测试和评分过程相同或基本相同的过程来测试和评分,以确保a)测试方设备300与***一起良好执行,或b)适配器***300的执行与参考***200基本相同或相似。
在一个实施例中,方法3000可以涉及控制测试方设备300和对象10的测试环境,并且以与参***200的测试环境基本相同的方式来这样做。步骤3002、步骤3004。方法3000还可以涉及建立用于获得测试方设备300和对象10的样本的条件集合是可重复的,并且可选地与用于参***200的条件相同。步骤3006。在条件集合被建立并且测试方设备300和对象10被提供的情况下,适配器***310的训练数据可以被获得。在一个实施例中的训练数据可以包括与测试方设备300和对象设备50或传感器设备或两者之间的通信的所感测的一个或多个特性相对应的多个样本、以及关于测试方设备300的一个或多个特性的真实信息(例如地点、高度、定向和放置)。步骤3008。
方法3000可以包括基于关于测试方设备300和对象10所获得的训练数据来训练适配器***310的过程。训练过程可以基本上类似于结合参考***200所描述的方法,但有几个例外。例如,适配器***310可以被训练,以影响参考***210的输入或输出、或影响参考***210的一个或多个参数、或以上的任何组合。
根据一个实施例的适配器***310在图10中示出。适配器***310可以被配置为接收输入数据320,诸如远程设备20与对象设备50或传感器40或其组合之间的通信的一个或多个信号特性。输入数据320可以与在适配器***310和参考***210的训练期间在样本中收集的数据的类型大体相似。适配器***310可以被配置为提供适配器***输出330,其指示远程设备20相对于对象10的地点,对象设备50和/或传感器40以固定关系被设置在该对象10上。
在一个实施例中,适配器***310可以包括被存储在存储器中的参数配置316。参数配置316可以包括在适配器***310的训练期间根据训练数据被调整的一个或多个参数,包括多个样本和相关的真实数据。如本文讨论的,适配器***310的一个或多个参数可以根据梯度下降优化算法被调整,以供最大化适配器***310的分数,使得适配器***输出330与真实数据在置信度内对准。
可选地,参数配置316的至少一个参数可以对应于参考***210的参数214中的至少一个参数,如图10中的虚线所示。例如,参考***210可以结合第一参数被训练,并且适配器***310可以结合对参考***210的第一参数的调整而被训练。在一个实施例中,参考***210的该第一参数可以在参考***210的训练期间保持静态,并且可以在适配器***310的训练期间被调整。例如,参考***210的第一参数可以是关于远程设备20的通信的信号强度的全局偏移值,并且参考***210可以被训练,使得全局偏移值针对参***200基本上为零。在测试方设备300的适配器***310的训练期间,全局偏移值可以被调整,以实现被认为是可接受的适配器***310的分数,或实现在阈值置信度内执行的适配器***输出330。
要注意的是,由适配器***310控制的参数的数目(例如训练参数的数目)可能明显少于在训练参考***210时使用的参数的数目。因此,适配器***310的执行可能在一些情况下与参考***210大体相似,但在其他情况下不相似。训练过程可以被配置为相对于被认为影响较小的情况提供更大的权重,以实现被认为对整体实现可接受的***100而言更有影响的情况的执行。例如,远距离的准确性可能比靠近对象10的准确性权重更小。
可选地,适配器***310可以包括以下一个或多个:适配器网关312,被配置为修改或适配被提供给参考***210的输入数据320;以及适配器修改器314,被配置为修改或适配从参考***210接收的输出。被存储在存储器中并与适配器***310相关联的参数配置316可以包括与适配器网关312和适配器修改器314相关联的一个或多个参数。适配器***310的训练可以包括调整一个或多个参数,以实现适配器***310相对于测试方设备300的真实数据的性能分数。适配器网关312可以对由适配器***310接收的传感器数据执行信号处理和/或数据聚合。参数可以影响该信号处理和/或数据聚合。适配器修改器314可以是被配置为影响***(诸如参考***210或适配器***310)的输出的后处理器。适配器网关312和/或适配器修改器314可以与***集成,或不存在于***中。
返回到方法3000和图9的所图示实施例,方法3000还可以涉及训练适配器***310,并在训练适配器***310期间提供评分函数,该评分函数与用于结合参***200训练参考***210的评分函数基本相同。步骤3010。这样,适配器***310的分数可以以有意义的方式与参考***210的分数进行比较。换言之,在一个实施例中,对于结合测试方设备300实现性能***的方法3000,每个测试方设备300可以以与参***200相同的方式被测试且被评分(例如在车辆的情况下,以与利用参***200的车辆校准相同的方式)。
在一个实施例中,最低限度地,每个测试方设备300可以以与其他测试方设备300被测试且被评分相同的方式被测试且被评分,可能以不同于参***200的测试和评分的方式。
类似于上面描述为可重复的车辆校准测试过程或方法2000,设备校准测试或方法3000可以被配置为包括多个测试条件,其涉及被标识为影响或指示基于RF通信的测试方设备300的地点的使用场景。在一个实施例中,测试条件可以基本上穷尽所有场景;然而,本公开不被限于此。备选实施例可以包括提供与结合方法2000使用的(多个)车辆校准环境、(多个)测试过程和(多个)评分机制不同的(多个)测试设备校准环境、(多个)测试过程和(多个)评分机制、或以上的组合。在该情况下,测试设备300的分数和适配器***310之间可能不存在一对一对应以评估设备-到-“黄金设备”(设备-到-车辆校准)性能。例如,设备校准测试过程或方法3000可以以仅车辆校准测试过程的子集被执行的方式被建立;在该情况下,在“黄金设备”或参***200被测试但是测试设备300未被测试的场景中,可能不知道测试设备300是否类似地执行。类似地,设备校准测试过程或方法3000可以包括在车辆校准测试过程或方法2000期间未执行的场景;在该情况下,在测试设备300被测试但“黄金设备”或参***200未被测试的场景中,不知道“黄金设备”或参***200是否类似地执行。在任一情况下,考虑到方法3000以受控的、可重复的方式进行并具有评分函数,比较设备-到-设备校准性能都是可行的。
在一个实施例中,不同的设备校准测试过程或方法3000被建立,以使用所建立的方法3000(设备校准测试过程)附加地测试参***200或“黄金设备”。在一个实施例中,具有单独的环境、过程和/或评分机制或功能可能会产生附加的工作、要维护和传播的数据以及相对于“黄金设备”的性能变化。
根据一个实施例,经训练的适配器***310可能会影响***100,以确定在多种类型的远程设备20的置信度内的地点信息。在一个实施例中,经训练的适配器***310可以促进使与远程设备20的通信的信号强度特性偏移,该信号强度特性在类型上类似于测试方设备300,并且相对于与参***200的通信的信号强度。图11和图12的所图示实施例示出了参***20和与参***20在类型上不同的两种类型的远程设备20的值的表和曲线图。
在所图示的实施例中,特定类型的远程设备20(例如电话)的设备校准偏移或偏移参数可以转换其RSSI量度(或关于与远程设备20的通信进行的信号强度特性测量))以供与参考***210一起使用,该参考***210被训练以供与参***200一起使用,包括利用***函数和关联参数对参***200的对象校准。与参***200相比,适配器***310可以被训练,以实现与每个设备的相似性能。如本文描述的,不正确的(或丢失的)校准偏移可能会导致所确定的距离和/或区域的变化。
图13和图14的所图示实施例中描绘的信号强度特性量度示出了在外部环境中关于类型是车辆的对象10在不同距离处获得的多个量度。如所示,关于参***200,RSSI每降低6dBm对应于距离加倍(假设所有其他因素(诸如上述那些)保持恒定[这不太可能,特别是随着距离增加])。基于环境,实际RSSI-与-距离的关系可以不同于所图示实施例中所示的关系,并且可以从每距离加倍降低3dBm变化到每距离加倍降低12dBm或者每距离加倍降低更多。为此,所图示实施例中所示的量度是出于讨论的目的而提供的,并且应该理解的是,我们的RSSI与距离之间的实际简档或关系可能会取决于各种情况而变化,包括远程设备20、对象10、对象设备50和传感器40中的一个或多个的环境和配置。
所图示实施例中所示的RSSI值和阈值是示例性的,并且在实践中可以变化。RSSI值和阈值描绘了不同设备发送配置(例如天线增益、天线辐射图、设备构造等,如本文描述的)的效应是理论上的,因此不一定反映可能被观察到的值或者在车辆中安装的实际***中可以使用的阈值。RSSI值可以基于多种因素而变化,并且如本文讨论的,诸如可变性和环境。
所图示实施例中的表提供了参***200和两种其他类型的远程设备20(标识为设备A和设备B)之间的示例距离计算变化。为了公开的目的,差异反映了设备A的-6偏移和设备B的+6偏移。“计算距离”是使用参考***210针对特定设备计算的距离,如结合参***200训练的。表内的数据不包括接收功率变化效应(诸如结合图14的所图示实施例描述的那些)。
如所图示的实施例中所示,虽然距离计算的差异在更远的距离处更明显,但是车辆附近的差异足以影响用户体验。例如,在解锁区域被配置为在距离车辆两(2)米处被进入的***中,参***200将被正确确定为在两(2)米处的解锁区域内,而设备A不会被确定为在解锁区域内,直到它达到一(1)米,并且设备B将被确定为在四(4)米处的解锁区域内。
如结合图14的所图示实施例所描述的,有许多因素可能会导致RSSI量度变化。这样的变化的一个示例可以在图5的所图示实施例中看到,图5描绘了来自经训练的适配器***310的输出(“校准的iPhone”),如本文描述为校准距离变换方程,对于iPhone 6S,相对于距iPhone 6S的实际距离(“测量的iPhone”)的平滑且平均的RSSI读数,iPhone 6S以固定定向被保持,并且在被建筑物包围的市中心设定中被放置在小但几乎空的停车场中的胸部高度。在该配置中,每距离加倍RSSI下降就被测量为大约5dBm。相对于该配置,Galaxy S7被测量为具有平均差异(偏移)为-3.5dBm(未示出)。图14中的数据被提供在图13中的表中。
在以上配置中,停车场是参考***210(也被描述为距离变换方程)在其中被训练或被校准的同一停车场。如本文描述的,所图示实施例中所标识的量度可以基于不同环境(例如车库内,甚或在装满车辆的同一停车场中)而变化。
对阈值的影响与从参考***210或适配器***310输出的距离计算的影响相似或相同。例如,参考***210或适配器***310可以被配置为提供如下输出,该输出指示远程设备20相对于对象10的距离或地点。输出的示例包括地点信息,诸如远程设备20相对于对象10的计算距离,或本身可以指示远程设备20相对于对象10的地点或距离的信号强度。***100可以被配置为实施关于地点信息的一个或多个阈值,该地点信息关于相对于对象的一个或多个区域或位置。例如,一个或多个区域可以包括对象10的2m内的区域和对象10的内部的区域,诸如在对象10是车辆的情境中的车厢。车辆内部的示例区域包括驾驶员侧座椅、乘客侧座椅、车辆的后座和车辆内部本身的内部。远程设备20在这些区域中的一个或多个区域内的存在或者从一个或多个区域向另一区域的转变可以与关于远程设备的动作或状态相关联。例如,如果远程设备20从被认为远离车辆的外部区域转变为被标识为接近车辆的解锁区域(例如在车辆的2m内),则***100可以被配置为解锁车辆。
***100可以不将解锁区域限定为计算距离,而是限定为RSSI阈值(或阈值集合)。在这样的***100中,设备A可能没有足够快地满足阈值,并且设备B可能过早地满足它们。出于相同的原因,与参***200或设备B不同,设备A可能不满足内部确定阈值。要注意的是,存在用于确定和/或限制相对位置(驾驶员/乘客/后部、内部/外部)的不受这样的校准影响的过程,因此,仍然可以确保***100充分限制内部和外部确定。例如,当位于车辆外部时,设备B可以满足内部确定阈值,但是由于所述其他机制,***100仍然可能不允许内部确定。该区域可以被确定为根据***输出和对象的其他状态(诸如车门打开)两者而变化。
IV.基于用户的适配器训练
尽管本公开的各个方面涉及训练适配器***310主要使用测试或设备300(代表被提供给用户的类型的设备)在受控环境中这样做来描述,但本公开不被限于此。适配器***310可以结合用户的实际远程设备20被训练。用户可以被提供条件和指令的集合,以促进执行训练适配器***310的方法3000。备选地,***100可以被配置为基于如下动作或事件所获得的一个或多个样本和真实信息来训练适配器***310,该动作或事件发生在对象10。例如,在车辆的情境中,如果门被打开,则***100可以假设远程设备20紧密接近车辆(例如作为真实信息),并且通过训练适配器***310来开发偏移或影响参数,以促进在门被打开时获得的一个或多个信号特性之间的相关性。同样地,车辆的点火或车辆座椅中的驾驶员的接近检测可以被用作确定关于远程设备20的真实信息的基础,并且允许基于同时获得的一个或多个样本来训练适配器***310。
用户可以执行设备校准过程或方法3000,其中在使用之前没有所得校准或经训练的适配器***310的实质测试被执行或被分析(诸如用户执行的设备校准的情况)。在这样的情况下,如上所述,设备校准可能会受到环境和测试过程变化的明显影响。
利用这样的设备校准方法(即,用户执行的校准),***100可以被配置为除了在用户的电话和通信模式上提供用户界面以执行所述校准过程之外,基于“黄金设备”校准数据或参考***210,实时或在测试过程结束时计算偏移。还应该注意的是,利用这样的方法,数百万用户可能会复制针对远程设备10确定校准的努力。在一个实施例中,校准数据可以经由网络被提供给校准信息的中央或分布式数据库,从而能够使用在各种条件下针对各种远程设备20和各种对象10所获得的数据来训练适配器***310或参考***210或两者。换言之,大量校准数据可以由潜在的数百万用户提供给数据库,以供参考***210或适配器***310或两者的分析和调谐。
被提供给用户60以供在用户执行的设备校准过程的情境中执行方法3000的条件集合可以使能实质程度的可重复性或再现性,并且为用户概述受控环境。用户可以被指示在以下条件中的一个或多个条件下执行方法3000:
·环境的控制-狗、孩子、朋友、物品或车辆内、车库中、停车场中、现场、门状态下等的人。
·设备定向的控制——在规定的参数内有意旋转和移动设备。
·设备位置的控制——有意将电话放置在规定的位置范围内。
各种条件可以被提供给用户60以供执行方法3000或进行用户执行的设备校准过程。下面提供的是各种条件集合——应该理解的是,示例条件集合可以取决于应用而变化,使得一个条件集合可以包括比概述的更多或更少的条件。例如,来自一个示例集合的条件可以被并入到另一示例集合中。并且,来自示例集合的一个或多个条件可能不存在。还应该注意的是,示例条件集合可以结合彼此进行,使得可以由用户执行的示例中的第一示例随后是示例集合中的第二示例。
以下过程按照被认为最不可能成功的顺序被列出;较早的过程可以提供结果以供与稍后的过程进行比较(并确定较简单的过程是否会产生可接受的结果)。
在用户60已经完成以下条件集合中的一些或全部条件之后,方法3000可以涉及训练特定于用户的远程设备20的适配器***310。在一个实施例中,方法3000可以包括计算针对一个条件集合的一个或多个参数(例如偏移),该一个或多个参数可以与训练期间关于另一条件集合所计算的一个或多个参数进行比较。
A.用户使用与车辆分开的已知天线进行校准
在一个实施例中,方法3000可以结合以下条件集合被执行。该方法使用对象10外部的天线,诸如车辆。变化通过将远程设备20(电话)旋转到位而被获得。
一个实施例中的条件集合和方法3000可以包括以下:
1)将天线放置在同一地点中的固定位置用于以下步骤,。
2)将参***200保持在距天线一米的地点。
3)在所述地点在所有方向上旋转参***200 30秒。从这个时候收集数据。
4)利用被测的测试设备300-A重复(2)和(3)。
5)利用被测的测试设备300-B重复(2)和(3)。
6)利用被测的测试设备300-C重复(2)和(3)。
7)计算针对每个数据集的最小值、最大值、平均值和标准偏差。
8)评估是否最小值/最大值/平均值(3)减去最小值/最大值/平均值(4)/(5)/(6)是置信度内的适当参数(例如偏移)。
要注意的是,在根据一个实施例描述的方法中,测试设备300被提供有单独的标识符A、B和C。这些标识符出于公开的目的被提供,以在结合方法3000与根据一个实施例使用的不同的测试设备300之间区分。
B.用户将电话放置在中央控制台中
在一个实施例中,方法3000可以使用被安装在对象10(诸如车辆)中或上的天线(诸如天线阵列30或在对象设备50或传感器40中所提供的一个或多个天线)。要注意的是,当放置在杯架中时,远程设备20可能不会移动,但是车辆中的传感器的不同安装定向可能会提供一些变化。
一个实施例中的条件集合和方法3000可以包括以下:
1)将参***200放置在杯架中。
2)收集数据30秒。
3)利用被测的测试设备300-A重复(1)和(2)。
4)利用被测的测试设备300-B重复(1)和(2)。
5)利用被测的测试设备300-C重复(1)和(2)。
6)计算针对每个数据集的跨所有天线的最小值、最大值、平均值和标准偏差。
7)评估是否最小值/最大值/平均值(2)减去最小值/最大值/平均值(3)/(4)/(5)是置信度内的可接受参数(例如偏移)。
C.用户在一个或两个传感器附近旋转电话
在一个实施例中,方法3000可以使用被安装在对象10(诸如车辆)中的一个或两个天线。变化可以通过将远程设备20旋转就位而被获得。
一个实施例中的条件集合和方法3000可以包括以下:
1)将参***200保持在距天线一米的地点(如果存在多个天线,则天线之间等距)(例如在车辆驾驶员侧的外部,距车辆中的中心传感器一米)。
2)在所述地点在所有方向上旋转参***200 30秒。从这个时候收集数据。
3)利用被测的测试设备300-A重复(1)和(2)。
4)利用被测的测试设备300-B重复(1)和(2)。
5)利用被测的测试设备300-C重复(1)和(2)。
6)计算针对每个数据集的跨所有适用天线(一/二)的最小值、最大值、平均值和标准偏差。
7)评估是否最小值/最大值/平均值(2)减去最小值/最大值/平均值(3)/(4)/(5)是置信度内的可接受参数(例如偏移)。
D.用户围绕车辆转圈
在一个实施例中,方法3000可以使用被安装在车辆中的所有天线。变化可以通过在车辆周围走动时旋转电话而被获得。
一个实施例中的条件集合和方法3000可以包括以下:
1)将参***200保持在腰部水平。
2)在距车辆一米处围绕车辆走动九(9)次通过时,在所述地点在所有方向上旋转参***200。从这个时间收集数据。
3)利用被测的测试设备300-A重复(1)和(2)。
4)利用被测的测试设备300-B重复(1)和(2)。
5)利用被测的测试设备300-C重复(1)和(2)。
6)计算针对每个数据集的跨所有天线的最小值、最大值、平均值和标准偏差。
7)评估是否最小值/最大值/平均值(2)减去最小值/最大值/平均值(3)/(4)/(5)是置信度内的适当参数(例如偏移)。
E.用户以不同的高度围绕车辆转圈
在一个实施例中,方法3000可以使用被安装在车辆中的所有天线。变化可以通过在车辆周围走动时旋转电话而被获得。
一个实施例中的条件集合和方法3000可以包括以下:
1)将参***200保持在靠近腿部水平的臂长处。
2)在距车辆一米处围绕车辆走动三(3)次通过时,在所述地点在所有方向上旋转参***200。从这个时间收集数据。
3)将参***200保持在腰部水平。
4)在距车辆一米处围绕车辆走动三(3)次通过时,在所述地点在所有方向上旋转参***200。从这个时间收集数据。
5)将参***200保持在呼叫(耳朵)水平。
6)在距车辆一米处围绕车辆走动三(3)次通过时,在所述地点在所有方向上旋转参***200。从这个时间收集数据。
7)利用被测的测试设备300-A重复(1)至(6)。
8)利用被测的测试设备300-B重复(1)至(6)。
9)利用被测的测试设备300-C重复(1)至(6)。
10)计算针对每个数据集的跨所有天线的最小值、最大值、平均值和标准偏差。
11)评估是否最小值/最大值/平均值(2)/(4)/(6)减去最小值/最大值/平均值(7)/(8)/(9)是置信度内的适当参数(例如偏移)。
F.用户围绕车辆转圈,并且坐在每个座椅上
在一个实施例中,方法3000可以使用被安装在车辆中的所有天线。变化通过在走动并且坐在车辆中时旋转电话而被获得。
一个实施例中的条件集合和方法3000可以包括以下:
1)将参***200保持在腰部水平。
2)在距车辆一米处围绕车辆走动九(9)次通过时,在所述地点在所有方向上旋转参***200。从这个时间收集数据。
3)在坐在每个乘客座椅上时,在所述地点在所有方向上旋转参***200 30秒。从这个时间收集数据。
4)利用被测的测试设备300-A重复(1)至(3)。
5)利用被测的测试设备300-B重复(1)至(3)。
6)利用被测的测试设备300-C重复(1)至(3)。
7)计算针对每个数据集的跨所有天线的最小值、最大值、平均值和标准偏差。
8)评估是否最小值/最大值/平均值(2)/(3)-最小值/最大值/平均值(4)/(5)/(6)是置信度内的适当参数(例如偏移)。
G.用户以不同高度围绕车辆转圈,并且坐在每个座椅上
在一个实施例中,方法3000可以是小节F和G中概述的过程的组合。该实施例中的方法可以使用被安装在车辆中的所有天线。变化可以通过在走动并且坐在车辆中时旋转电话而被获得。
诸如“垂直”、“水平”、“顶部”、“底部”、“上部”、“下部”、“内部”、“向内”、“外部”和“向外”等方向术语被用于辅助基于图示中所示的实施例的定向来描述本发明。方向术语的使用不应被解释为将本发明限制在(多个)任何特定定向。
以上描述是对本发明的当前实施例的描述。在不脱离所附权利要求中限定的本发明的精神和更广泛方面的情况下,各种更改和改变可以被进行,该所附权利要求是根据专利法的原则(包括等效原则)来解释的。本公开是出于说明性目的而呈现的,并且不应被解释为对本发明的所有实施例的详尽描述,或将权利要求的范围限制为结合这些实施例图示或描述的特定元件。例如但不限于,所描述的本发明的(多个)任何单独元件可以由提供大体相似的功能性或以其他方式提供适当操作的替代元件替换。例如,这包括目前已知的替代元件(诸如本领域技术人员目前可能已知的那些)以及将来可能开发的替代元件(例如本领域技术人员在开发时可能会识别为替代方案的那些)。进一步地,所公开的实施例包括多个特征,这些特征被一致描述并且可以协同地提供益处的集合。本发明不仅被限于包括所有这些特征或提供所有所声明益处的那些实施例,除非在所发布的权利要求中另外明确陈述的范围。以单数形式对权利要求元件的任何引用(例如使用冠词“一”、“一个”、“该”或“所述”)不应被解释为将元件限制为单数形式。对作为“X、Y和Z中的至少一个”的权利要求元件的任何引用旨在单独包括X、Y或Z中的任何一个以及X、Y和Z的任何组合,例如X、Y、Z;X、Y;X、Z;和Y、Z。
Claims (26)
1.要求专有所有权或特权的本发明的实施例限定如下:
一种用于确定关于便携式设备相对于对象的地点的地点信息的***,所述***包括:
对象设备,被设置在相对于所述对象的固定位置中,所述对象设备具有天线,所述天线被配置为经由通信链路与所述便携式设备无线通信;
控制器,被配置为确定关于所述便携式设备相对于所述对象的地点信息;
所述控制器包括适配器***,所述适配器***被配置为存储与所述便携式设备和所述天线之间的通信的信号特性相关联的设备类型参数,其中所述设备类型参数对应于所述便携式设备的设备类型;
所述控制器包括被耦合至所述适配器***的参考***,所述参考***被配置为从存储器获得一个或多个参考参数,所述一个或多个参考参数可操作以用于支持基于在参***和所述对象设备之间无线发送的通信的信号特性来确定地点信息,其中所述适配器***被配置为基于所述设备类型参数来影响所述参考***的输出;
其中所述控制器被配置为获得与所述便携式设备的所述设备类型相对应的所述设备类型参数,所述控制器被配置为基于来自所述适配器***的输出以及在所述便携式设备和所述对象设备之间无线发送的通信的所述信号特性,来确定关于所述便携式设备相对于所述对象的地点信息。
2.根据权利要求1所述的***,其中所述***与所述便携式设备分离,并且被设置在车辆上。
3.根据权利要求1所述的***,其中所述信号特性是从所述便携式设备到所述对象设备的所述天线的通信的信号强度。
4.根据权利要求3所述的***,其中所述参考***可操作以用于基于所述设备类型校准值的输入和通信的所述信号强度来提供输出,其中所述输出指示所述便携式设备的地点,其中所述控制器被配置为基于所述输出来确定所述地点信息。
5.根据权利要求1所述的***,其中所述通信链路是主通信链路,并且其中所述***包括对象传感器设备,所述对象传感器设备被配置为监测在所述便携式设备和所述对象设备之间的通信的信号特性,其中所述对象传感器设备被配置为经由与所述主通信链路分离的辅助通信链路,将指示所监测的所述信号特性的信号信息传送给所述对象设备。
6.根据权利要求1所述的***,其中:
所述通信链路是主通信链路;
所述***包括对象传感器设备,所述对象传感器设备可操作以用于建立与所述便携式设备的次通信链路;
所述对象传感器设备能够嗅探关于所述主通信链路而发生的通信;
所述对象传感器设备被配置为向所述控制器传送关于所述主通信链路而发生的通信的第一信号特性以及经由所述次通信链路而发生的通信的第二信号特性。
7.根据权利要求6所述的***,其中所述主通信链路是BLE,并且所述次通信链路是UWB,其中所述第一信号特性是信号强度,其中所述第二信号特性是飞行时间。
8.根据权利要求5所述的***,包括多个所述对象传感器设备,其中所述对象传感器设备中的每个对象传感器设备被设置在相对于所述对象的固定位置中。
9.根据权利要求5所述的***,其中:
所述设备类型参数是第一设备类型参数;
所述校准模块被配置为存储第二设备类型参数,所述第二设备类型参数与由所述对象传感器设备监测的通信的所述信号特性相关联;并且
所述参考***被配置为基于由所述对象传感器设备监测的通信的所述信号特性和所述第二设备类型参数,来确定地点信息。
10.根据权利要求9所述的***,其中所述参考***被校准以提供指示所述便携式设备相对于所述对象的地点的输出,其中基于关于所述参考便携式设备相对于所述对象的多个位置而被获得的针对与所述参考便携式设备的通信的多个校准样本,所述参考***被校准。
11.根据权利要求1所述的***,其中所述参考***可操作以用于基于所述设备类型参数,将在所述便携式设备和所述对象设备之间无线发送的通信的所述信号特性转换为针对所述参考便携式设备的对应信号特性。
12.根据权利要求1所述的***,其中所述控制器被配置为基于所述便携式设备和所述对象设备的所述天线之间的通信的多个信号特性,来确定所述地点信息。
13.根据权利要求12所述的***,其中所述多个信号特性中的每个信号特性由所述对象设备获得,并且其中所述多个信号特性彼此不同。
14.一种校准***的方法,所述***用于确定关于远程设备相对于对象设备的地点的地点信息,所述方法包括:
提供参***,所述参***能够经由通信链路与所述对象设备无线通信;
获得针对与所述参***在相对于所述对象设备的多个位置处的通信的参***信号特性的多个参***校准样本;
获得针对与所述远程设备在相对于所述对象设备的多个位置处的通信的远程设备信号特性的多个远程设备校准样本;
基于所述多个参***校准样本,确定针对参考***的一个或多个参考参数;以及
基于所述多个远程设备校准样本,确定针对适配器***的一个或多个适配器参数,其中所述适配器***被配置为影响所述参考***的输出。
15.根据权利要求14所述的方法,包括:基于所述参考***、所述适配器***、以及通信的所述远程设备信号特性的一个或多个样本,来确定指示所述远程设备相对于所述对象设备的地点的地点信息。
16.根据权利要求14所述的方法,包括:
存储针对多个设备类型的一个或多个适配器参数的多个集合,其中每个设备类型对应于远程设备的类型;
从所述多个设备类型之中选择设备类型;以及
从存储器取回与所选择的所述设备类型相关联的所述一个或多个适配器参数。
17.根据权利要求16所述的方法,包括:
在相对于所述对象设备的固定位置中提供对象传感器设备,其中所述对象传感器具有与所述多个设备类型中的一个设备类型相对应的设备类型,其中所述参***是另一对象传感器设备;以及
从所述存储器取回与所述对象传感器设备相关联的适配器参数。
18.根据权利要求14所述的方法,包括:
获得针对与所述参***在相对于所述对象设备的多个位置处的通信的多个参***信号特性中的每个参***信号特性的多个参***校准样本;以及
基于针对所述多个参***信号特性中的每个参***信号特性的所述多个参***校准样本,确定所述参考***。
19.根据权利要求14所述的方法,包括:
提供对象传感器设备,所述对象传感器设备被设置在相对于所述对象设备的固定位置中;
关于在所述对象设备和所述参***之间的经由所述通信链路的通信,在所述对象传感器设备中获得所述多个参***校准样本;以及
经由与所述通信链路不同的辅助通信链路,将校准信息从所述对象传感器设备向所述对象设备传送,所述校准信息指示所述多个参***校准样本。
20.根据权利要求14所述的方法,其中所述参***信号特性和所述远程设备信号特性对应于无线通信的信号强度。
21.一种确定关于便携式设备相对于对象的地点的地点信息的方法,所述方法包括:
在相对于所述对象的固定位置中提供对象设备;
从存储器取回用户设备类型参数,所述用户设备类型参数与在所述对象设备和所述便携式设备之间的通信的用户设备信号特性相关联,其中所述用户设备类型参数与所述便携式设备的设备类型相关联;
关于在所述便携式设备和所述对象设备之间的通信,获得所述用户设备信号特性的一个或多个样本;
提供参考***,基于在参考便携式设备和所述对象设备之间无线发送的通信的参***信号特性,所述参考***被校准以确定地点信息;以及
基于所述参考***、所述用户设备信号特性的所述一个或多个样本、和所述用户设备类型参数,确定关于所述便携式设备相对于所述对象的地点的地点信息。
22.根据权利要求21所述的方法,其中所述用户设备类型校准值与在所述对象设备和所述便携式设备之间的通信的多个用户设备信号特性相关联。
23.根据权利要求21所述的方法,包括:
基于所述用户设备信号特性的所述一个或多个样本,提供信号特性参数;以及
基于所述用户设备类型参数,将所述信号特性参数转换为针对所述参考便携式设备的对应信号特性参数。
24.根据权利要求21所述的方法,包括:
在对象传感器设备中获得所述用户设备信号特性的所述一个或多个样本,其中所述对象传感器设备被设置在相对于所述对象设备的固定位置中;以及
将指示所述一个或多个样本的传感器信息传送给所述对象设备。
25.根据权利要求21所述的方法,包括:
在相对于所述对象的固定位置中提供第二对象设备,其中所述对象设备是第一对象设备;
在所述便携式设备和所述对象设备之间建立第一通信链路,其中所述一个或多个样本由所述第二对象设备关于经由所述第一通信链路的通信获得,其中所述一个或多个样本对应于一个或多个第一样本;
在所述第二对象设备和所述便携式设备之间建立通信链路;
关于经由所述第二通信链路的通信,获得信号特性的一个或多个第二样本;
基于所述一个或多个第一样本和所述一个或多个第二样本,确定所述地点信息。
26.根据权利要求25所述的方法,其中所述一个或多个第一样本是信号强度特性,并且其中所述一个或多个第二样本是飞行时间特性。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113869749A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-12-31 | 中国工程物理研究院总体工程研究所 | 模拟飞行器的飞行训练质量评估***及方法 |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE112019006211T5 (de) * | 2018-12-14 | 2021-09-09 | Denso Corporation | System und Verfahren zur Kalibrierung zur Feststellung eines Standorts in Echtzeit |
DE102019114917A1 (de) | 2019-06-04 | 2020-12-10 | U-Shin Deutschland Zugangssysteme Gmbh | Verfahren zur Zugangssteuerung für ein Kraftfahrzeug und Zugangssteuerungssystem |
CN111444191B (zh) * | 2019-06-13 | 2021-10-12 | 黄亚娟 | 一种宇宙空间数据***、方法、计算机设备和存储介质 |
US20210187718A1 (en) * | 2019-12-20 | 2021-06-24 | Andreas Stihl Ag & Co. Kg | Methods, Systems, and Devices for Determining a Presence of a Motor-Driven Tool Inside a Tool Position Region and/or a Tool Position of the Tool |
DE102019135665B4 (de) * | 2019-12-23 | 2023-02-16 | U-Shin Deutschland Zugangssysteme Gmbh | Verfahren zur Kalibrierung einer Positionserfassung eines tragbaren Schüsselelements und Zugangssteuerungssystem |
US11700531B2 (en) * | 2020-11-10 | 2023-07-11 | Silicon Laboratories Inc. | System and method for phase manipulation attack protection and detection in AoA and AoD |
US11438089B2 (en) | 2020-11-10 | 2022-09-06 | Silicon Laboratories Inc. | System and method for phase manipulation attack protection and detection in AoA and AoD |
US11991589B2 (en) * | 2021-03-31 | 2024-05-21 | Denso International America, Inc. | System and method of determining real-time location |
US11897422B2 (en) | 2021-03-31 | 2024-02-13 | Denso International America, Inc. | System and method for dynamic localization |
US20230129726A1 (en) * | 2021-10-27 | 2023-04-27 | Dell Products, Lp | System and method for peripheral device location using multiple high accuracy distance measurements with integrated system antennas |
JP7513012B2 (ja) * | 2021-12-28 | 2024-07-09 | トヨタ自動車株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
JP2023160429A (ja) * | 2022-04-22 | 2023-11-02 | 株式会社デンソー | 位置推定システムおよび位置推定方法 |
EP4312440A1 (en) * | 2022-07-26 | 2024-01-31 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Vehicle, apparatus, computer program, and a method for controlling a connection between a user device and bluetooth low energy, ble, nodes of a vehicle |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2011091062A1 (en) * | 2010-01-20 | 2011-07-28 | Worcester Polytechnic Institute | Precision location method and system |
JP2012211840A (ja) * | 2011-03-31 | 2012-11-01 | Seiko Epson Corp | 位置情報補正システム |
JP2016075669A (ja) * | 2014-10-07 | 2016-05-12 | 公立大学法人岩手県立大学 | 位置推定システム、位置推定方法、プログラム |
CN106792431A (zh) * | 2015-10-15 | 2017-05-31 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 使用多个无线设备确定用户对车辆的接近度 |
US9794753B1 (en) * | 2016-04-15 | 2017-10-17 | Infinitekey, Inc. | System and method for establishing real-time location |
CN107290715A (zh) * | 2017-07-18 | 2017-10-24 | 华中科技大学 | 一种基于指纹校准和指纹转换的室内定位方法 |
WO2018228483A1 (zh) * | 2017-06-16 | 2018-12-20 | 华为技术有限公司 | 一种机动车辆自动驾驶方法及终端设备 |
Family Cites Families (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7042391B2 (en) * | 2003-12-12 | 2006-05-09 | Xerox Corporation | Mobile device and method for determining location of mobile device |
JP2005269612A (ja) | 2004-02-17 | 2005-09-29 | Seiko Epson Corp | 基地局、無線ネットワーク、通信制御方法、プログラムおよび記録媒体 |
US7155239B2 (en) | 2004-05-28 | 2006-12-26 | Symbol Technologies, Inc. | Method and system for radio map filtering via adaptive clustering |
JP4934441B2 (ja) | 2007-01-22 | 2012-05-16 | 株式会社日立製作所 | 無線ノード位置推定方法、システム、及びその処理装置 |
JP2008281522A (ja) | 2007-05-14 | 2008-11-20 | Kansai Electric Power Co Inc:The | 位置検出システム |
JP2010190629A (ja) | 2009-02-17 | 2010-09-02 | Oki Electric Ind Co Ltd | 位置推定装置、無線端末、位置推定システム |
JP5700826B2 (ja) | 2011-07-29 | 2015-04-15 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | 無線lan通信制御方法および装置 |
JP5866877B2 (ja) | 2011-08-30 | 2016-02-24 | 大日本印刷株式会社 | 位置検出システム、端末装置及び位置検出プログラム |
JP2016017793A (ja) | 2014-07-07 | 2016-02-01 | 日本電気株式会社 | 無線測位装置、無線測位方法、無線測位システム、及び、コンピュータ・プログラム |
WO2016199254A1 (ja) | 2015-06-10 | 2016-12-15 | 三菱電機株式会社 | 位置推定装置および位置推定方法 |
US10368216B2 (en) * | 2017-12-29 | 2019-07-30 | Sonitor Technologies As | Location determination system having mesh infrastructure to reduce power consumption |
DE112019006211T5 (de) * | 2018-12-14 | 2021-09-09 | Denso Corporation | System und Verfahren zur Kalibrierung zur Feststellung eines Standorts in Echtzeit |
-
2019
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-
2021
- 2021-08-10 US US17/398,428 patent/US20210368294A1/en active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2011091062A1 (en) * | 2010-01-20 | 2011-07-28 | Worcester Polytechnic Institute | Precision location method and system |
JP2012211840A (ja) * | 2011-03-31 | 2012-11-01 | Seiko Epson Corp | 位置情報補正システム |
JP2016075669A (ja) * | 2014-10-07 | 2016-05-12 | 公立大学法人岩手県立大学 | 位置推定システム、位置推定方法、プログラム |
CN106792431A (zh) * | 2015-10-15 | 2017-05-31 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 使用多个无线设备确定用户对车辆的接近度 |
US9794753B1 (en) * | 2016-04-15 | 2017-10-17 | Infinitekey, Inc. | System and method for establishing real-time location |
WO2018228483A1 (zh) * | 2017-06-16 | 2018-12-20 | 华为技术有限公司 | 一种机动车辆自动驾驶方法及终端设备 |
CN107290715A (zh) * | 2017-07-18 | 2017-10-24 | 华中科技大学 | 一种基于指纹校准和指纹转换的室内定位方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113869749A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-12-31 | 中国工程物理研究院总体工程研究所 | 模拟飞行器的飞行训练质量评估***及方法 |
CN113869749B (zh) * | 2021-09-30 | 2024-05-10 | 中国工程物理研究院总体工程研究所 | 模拟飞行器的飞行训练质量评估***及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2022515050A (ja) | 2022-02-17 |
JP7342951B2 (ja) | 2023-09-12 |
US20200196095A1 (en) | 2020-06-18 |
DE112019006211T5 (de) | 2021-09-09 |
WO2020123956A1 (en) | 2020-06-18 |
US20210368294A1 (en) | 2021-11-25 |
US11122389B2 (en) | 2021-09-14 |
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