ES2904564T3 - Método de navegación asistida por acelerómetro - Google Patents

Abstract

Un método para la navegación de un vehículo con base principalmente en sensores en la superficie de una carretera, comprendiendo el método: - en un primer período de tiempo, recopilar datos de posición geofísica utilizando un receptor del GPS de un dispositivo de navegación; - en el primer período de tiempo, recopilar un primer conjunto de datos del acelerómetro utilizando un acelerómetro del dispositivo de navegación; - analizar el primer conjunto de datos del acelerómetro para producir un primer conjunto de datos de movimiento vehicular vertical; en el que los datos de movimiento vehicular vertical describen el movimiento del vehículo perpendicular a la superficie de la carretera; - generar una asociación de mapeo entre el primer conjunto de datos de movimiento vehicular vertical y los datos de posición geofísica; - en un segundo período de tiempo después del primer período de tiempo, recopilar un segundo conjunto de datos del acelerómetro utilizando el acelerómetro; - analizar el segundo conjunto de datos del acelerómetro para producir un segundo conjunto de datos de movimiento vehicular vertical; - calcular una ubicación estimada del vehículo mediante el análisis del segundo conjunto de datos de movimiento vehicular vertical a la luz de la asociación de mapeo - generar un conjunto de rutas recorridas previamente, cada ruta recorrida previamente del conjunto de rutas recorridas previamente asociadas con posiciones geofísicas previamente mapeadas a datos de movimiento vehicular vertical; - recibir, en el dispositivo de navegación, un origen de viaje y un destino de viaje; - determinar que una primera ruta recorrida previamente a partir del conjunto de rutas recorridas previamente se cruza con el origen del viaje, el destino del viaje y la ubicación estimada del vehículo; - en respuesta a la identificación de la primera ruta recorrida previamente, apagar el receptor del GPS; y - navegar el vehículo de acuerdo con la primera ruta recorrida previamente, en el que navegar el vehículo de acuerdo con la primera ruta recorrida previamente comprende navegar con base en datos de movimiento vehicular vertical sin recopilar datos del GPS adicionales.

Description

DESCRIPCIÓN

Método de navegación asistida por acelerómetro

Referencia cruzada a solicitudes relacionadas

Esta solicitud reivindica el beneficio de Solicitud Provisional de EE. UU. Número de serie 62/207,461, presentada el 20 de agosto de 2015.

Campo técnico

Esta invención se relaciona en general con el campo de la telemática de vehículos, y más específicamente con un método nuevo y útil para determinar la navegación asistida por acelerómetro en el campo de la telemática de vehículos.

Antecedentes

Los receptores del GPS ahora se usan comúnmente en vehículos para proporcionar datos de ubicación, que se pueden usar para rastrear vehículos, enrrutar y una serie de otras tareas importantes. En particular, muchos conductores de vehículos personales aprovechan los receptores GPS que se encuentran comúnmente en los teléfonos inteligentes para proporcionar datos de ubicación.

Desafortunadamente, esos receptores del GPS consumen mucha energía y pueden agotar rápidamente las valiosas reservas de batería de los teléfonos inteligentes. Para agregar a este problema, el GPS también requiere una línea de visión relativamente libre entre el receptor y los satélites del GPS, lo que puede ser problemático en ciudades y otras áreas. Dados estos problemas, el GPS por sí solo puede no proporcionar una solución de navegación satisfactoria en muchos escenarios. Por lo tanto, existe una necesidad en el campo de la telemática de vehículos para crear un método nuevo y útil para la navegación asistida por acelerómetro. Esta invención proporciona un método tan nuevo y útil. Walter D. y col. ""Novel Environmental Features for Robust Multisensor Navigation" (Proceedings of the 26th International Technical Meeting of the ION Satellite Division, ION GNSS+ 2013, Nashville, Tennessee, 16-20 de septiembre de 2013, páginas 488-504) divulga un estudio sobre el uso de características ambientales como una base para predecir la ubicación de un cuerpo mientras navega por el medio ambiente.

Breve descripción de las figuras

La FIGURA 1 es una representación en diagrama de flujo de un método de una realización preferida;

La FIGURA 2 es una representación en diagrama de flujo de una primera implementación de un método de una realización preferida;

La FIGURA 3 es una representación en diagrama de flujo de una segunda implementación de un método de una realización preferida;

Las FIGURAS 4A, 4B y 4C son representaciones gráficas esquemáticas de la dependencia de la velocidad horizontal de los datos de movimiento vehicular en la posición;

Las FIGURAS 5A, 5B y 5C son representaciones gráficas esquemáticas de la dependencia de la velocidad horizontal de los datos de movimiento vehicular en el tiempo;

La FIGURA 6 es una representación de ejemplo de la correspondencia de datos suplementarios con datos de mapas; y

La FIGURA 7 es una representación en diagrama de flujo de la identificación automática del conductor de un método de una realización preferida.

Descripción de las realizaciones preferidas

La siguiente descripción de las realizaciones preferidas de la invención no pretende limitar la invención a estas realizaciones preferidas, sino más bien permitir que cualquier persona experta en la técnica haga y use esta invención. De acuerdo con la invención, se proporciona un método para la navegación con base principalmente en sensores de un vehículo en la superficie de una carretera como se establece en la reivindicación 1 independiente. Las realizaciones preferidas se establecen en las reivindicaciones dependientes.

Como se muestra en la FIGURA 1, un método 100 para navegación asistida por acelerómetro incluye recopilar datos S120 del GPS, recopilar datos S130 suplementarios, asociar los datos del GPS y los datos S140 suplementarios y realizar la navegación con base en los datos S150 suplementarios. El método 100 puede incluir adicional o alternativamente la detección de un viaje S110 repetido.

El método 100 funciona para permitir la navegación utilizando datos complementarios (incluyendo datos del acelerómetro y, opcionalmente, datos del barómetro, datos del giroscopio, datos de la brújula, datos de navegación de fuentes múltiples) como una forma de reducir el uso de radios del GPS, ahorrando energía y/o permitiendo la navegación en áreas no propicias para la navegación con base en GPS.

Como se muestra en la FIGURA 2, el método 100 se usa preferiblemente para permitir principalmente la navegación con base en acelerómetros de una ruta comúnmente recorrida (detectada por S110); mientras se conduce por la ruta, se toman tanto los datos del GPS como los del acelerómetro de modo que los datos del acelerómetro se puedan asociar con la ruta (S120 y S130). Una vez que se han recopilado suficientes datos del acelerómetro, los datos del acelerómetro se asocian con los datos de posición tomados por el receptor GPS (S140), creando así una asociación entre la posición a lo largo de la ruta (y/o el movimiento a lo largo de la ruta) y los datos del acelerómetro. Una vez que se ha creado una asociación satisfactoria, los datos del acelerómetro pueden usarse (solos o en combinación con GPS) para realizar la navegación (S150).

En un ejemplo mostrado en la FIGURA 3, que no comprende una realización de la invención, el método 100 también puede usarse para permitir la navegación con base principalmente en un barómetro de una ruta comúnmente recorrida (detectada por S110); de manera similar al enfoque de conducción por acelerómetro, mientras se conduce por la ruta, se toman tanto los datos del GPS como los del barómetro de modo que los datos del barómetro se puedan asociar con la ruta (S120 y S130). Una vez que se han recopilado suficientes datos del barómetro, los datos del barómetro se asocian con los datos de posición tomados por el receptor GPS (S140), creando así una asociación entre la posición a lo largo de la ruta (y/o el movimiento a lo largo de la ruta) y los datos del barómetro. Una vez que se ha creado una asociación satisfactoria, los datos del barómetro pueden usarse (solos o en combinación con GPS) para realizar la navegación (S150). Los datos del barómetro pueden ser particularmente interesantes como fuente de datos complementaria gracias a la relativa insensibilidad al movimiento del usuario del dispositivo de navegación.

Además, el método 100 se puede utilizar para permitir una serie de técnicas de navegación asistidas por datos suplementarios. Por ejemplo, el método 100 puede usarse para reducir la cantidad de tiempo que una radio del GPS está activa (por ejemplo, midiendo datos del GPS a ciertos intervalos y realizando navegación por estima entre esos intervalos usando datos del acelerómetro) sin asociar explícitamente la posición con los datos del acelerómetro (en este caso, los datos del acelerómetro pueden estar vinculados a un cambio en posición, pero no necesariamente una posición absoluta). Como otro ejemplo, el método 100 puede usar la presencia (o falta de presencia) de transmisores de radio (por ejemplo, celular, Wi-Fi, etc.) y las características de sus transmisiones para ayudar en la navegación.

Si bien los datos suplementarios incluyen datos del acelerómetro, los datos suplementarios pueden incluir además cualquier dato adecuado para realizar la navegación; por ejemplo, datos visuales (por ejemplo, imágenes de una cámara), datos de audio (por ejemplo, ruido ambiental de la carretera) y/o datos de altitud (por ejemplo, medidos por un barómetro). Los datos complementarios pueden incluir además datos de ubicación recibidos de otras fuentes; por ejemplo, los datos del GPS de un receptor del GPS cercano (por ejemplo, el receptor del GPS de un teléfono inteligente en un automóvil cercano) pueden usarse como un indicador aproximado de ubicación.

El método 100 se implementa preferiblemente en un teléfono inteligente que tiene un receptor del GPS y un acelerómetro, pero se puede implementar adicional o alternativamente en cualquier dispositivo electrónico, incluido o en comunicación con un receptor del GPS (u otro sistema con base en GNSS) (por ejemplo, relojes inteligentes, tabletas, pantallas montadas en la cabeza, lentes inteligentes). En lo sucesivo, el dispositivo que implementa el método 100 se denominará dispositivo de navegación.

S110 incluye la detección de un viaje repetido. S110 funciona para detectar que el usuario de un dispositivo de navegación está viajando a lo largo de una ruta recorrida con frecuencia (o, alternativamente, viajando entre un origen y un destino elegidos con frecuencia juntos).

S110 ayuda preferiblemente a determinar qué rutas son ideales para realizar datos suplementarios y asociación de datos GPS. Por ejemplo, para que la navegación utilizando únicamente datos del acelerómetro (después de que los datos del acelerómetro se hayan asociado con la posición) sea robusta, el método 100 puede requerir que los datos del acelerómetro se tomen en varios viajes (por ejemplo, para promediar esos datos o de lo contrario generar una señal fuerte a partir de esos datos). Como resultado, el método 100 en algunas implementaciones puede no recopilar datos suplementarios y/o puede no procesar datos suplementarios hasta después de la detección de un viaje repetido (por ejemplo, ruta repetida, par repetido de origen/destino) a través de S110.

S110 puede incluir almacenar el número de veces que se ha utilizado una dirección o ubicación de origen, el número de veces que se ha utilizado una dirección o ubicación de destino, el número de veces que se utiliza un par de origen/destino en particular y/o cualquier dato de navegación adecuado.

S110 puede incluir la detección de un viaje repetido comparando el origen y/o el destino con los datos almacenados. Además, S110 puede incluir la detección de un viaje de cualquier manera; por ejemplo, S110 puede incluir la detección de un viaje comparando una ruta recorrida con una porción de una ruta vinculada con un viaje repetido. En este ejemplo, un usuario puede comenzar a conducir desde su casa al trabajo; S110 detecta que el usuario está viajando a lo largo de una ruta que el usuario normalmente toma para este viaje.

La detección de viaje puede ocurrir con la ayuda de un origen de viaje enviada por el usuario y/o un destino de viaje enviado por el usuario; alternativamente, la detección de viaje puede ocurrir sin la ayuda de un origen de viaje y/o destino de viaje enviado por el usuario. Si la detección de viaje ocurre sin que un usuario ingrese un origen de viaje específica, S110 puede incluir encender un receptor del GPS del dispositivo de navegación y detectar la ubicación del origen de viaje a través del GPS; sin embargo, la detección o estimación de un origen de viaje se puede realizar de cualquier manera adecuada. Si la detección de viaje ocurre sin que un usuario ingrese un destino específico, S110 puede incluir pedirle al usuario que seleccione entre destinos frecuentes. Por ejemplo, si S110 detecta un usuario conduciendo desde casa a un destino aproximadamente en la dirección tanto de un punto de ruta de "trabajo" como de un punto de ruta de "guardería", S110 puede incluir pedirle al usuario que seleccione entre estos destinos. Si la detección de viaje ocurre sin que un usuario ingrese un destino específico, S110 también puede incluir la predicción de un destino potencial con base en cualquier dato de navegación adecuado. Por ejemplo, si S110 detecta un usuario conduciendo en una ubicación cercana a la dirección de casa del usuario y en la dirección de la casa del usuario, S110 puede predecir que el usuario está viajando a casa. En este ejemplo, S110 puede aprovechar información adicional para predecir un destino potencial; por ejemplo, si S110 detecta que el usuario está conduciendo a una hora determinada (por ejemplo, en un día laborable por la noche), S110 puede tener más confianza en una predicción de que el usuario está regresando a casa. Si la detección de viaje ocurre sin que un usuario ingrese un destino específico y S110 incluye predecir un destino potencial, el paso de predicción puede incluir realizar un análisis histórico de los datos de navegación del usuario. El análisis histórico funciona para agregar y sintetizar datos de navegación del usuario de diferentes tipos (por ejemplo, número de veces que se ha utilizado una dirección o ubicación de origen, el número de veces que se ha utilizado una dirección o ubicación de destino, el número de veces que se utiliza un par de origen/destino en particular, la hora del día, la dirección instantánea del viaje del usuario, etc.).Preferiblemente, S110 puede usar el análisis histórico para hacer una predicción informada de un destino de usuario en la ausencia de una entrada explícita del usuario, pero S110 puede usar adicional o alternativamente el análisis histórico para cualquier otro propósito adecuado. El análisis histórico puede incluir además el uso de datos de navegación de otros usuarios; por ejemplo, incluso si el usuario no tiene un extenso conjunto de datos de navegación de usuario, S110 puede predecir el destino de un usuario con base en destinos comunes hacia los que viajan otros usuarios (por ejemplo, hacia un centro cívico o estadio).

S110 puede incluir adicionalmente realizar la detección de viajes usando cualquier dato adecuado. Por ejemplo, S110 puede incluir la detección de que un usuario va a la guardería con base los sonidos de la risa de los niños (detectados por el micrófono de un teléfono inteligente) o que un usuario va a trabajar con base en la hora del día (por ejemplo, la hora en la que el usuario normalmente sale de casa para trabajar). Como otro ejemplo, S110 puede incluir la realización de detección de viajes repetidos con base en la información del calendario/cita del usuario; si un usuario tiene un calendario electrónico vinculado al sistema de navegación, el sistema de navegación puede identificar destinos de viaje repetidos con base en la información contenida allí (por ejemplo, destino almacenado, nombre de la empresa, nombre de contacto, hora y fecha, etc.). Como otro ejemplo, S110 puede incluir la realización de una detección de viajes con base en búsquedas recientes en Internet; si un usuario ha utilizado Internet recientemente para buscar una dirección o para buscar el nombre de un restaurante, y si el sistema de navegación está vinculado al usuario y también está conectado a Internet, el sistema de navegación puede identificar un destino de viaje con base en una búsqueda tan reciente incluso sin que un usuario indique explícitamente un destino previsto específico.

En una variación de una realización preferida, S110 incluye tomar la entrada del usuario para determinar viajes frecuentes. Por ejemplo, un usuario puede especificar un viaje frecuente que realiza (por ejemplo, de casa al trabajo) para que la recopilación/procesamiento de datos del acelerómetro comience inmediatamente para la ruta (en lugar de identificar esa ruta automáticamente como un viaje repetido después de observar al usuario tomando esa ruta con frecuencia).

En otra variación de una realización preferida, S110 incluye generar un conjunto de rutas previamente recorridas y determinar una ruta particular previamente recorrida a partir del conjunto como la ruta detectada previamente recorrida. Preferiblemente, cada ruta recorrida previamente está asociada con posiciones geofísicas mapeadas a datos suplementarios (por ejemplo, datos de acelerómetro, datos de barómetro, datos de audio, etc.) para permitir la navegación con base, al menos en parte, en tales datos suplementarios. La generación de las rutas recorridas previamente se puede determinar a partir de cualquier dato de sensor adecuado, datos del GPS y/o datos de navegación del usuario; estos datos también pueden usarse para calcular ponderaciones de probabilidad (es decir, estimaciones de confianza de predicción) asociadas con cada ruta recorrida previamente que pueden ayudar a determinar una ruta recorrida previamente particular como la ruta recorrida previamente detectada. Por ejemplo, si el conjunto de rutas recorridas previamente incluye dos rutas que son similares pero que divergen en una ubicación geofísica particular, los datos de movimiento vehicular en esa ubicación geofísica particular pueden ayudar a S110 a distinguir las dos rutas; S110 puede usar estos datos para actualizar las ponderaciones de probabilidad correspondientes a ambas rutas y detectar la ruta con mayor probabilidad. Las ponderaciones de probabilidad pueden determinarse estáticamente (por ejemplo, determinarse cuando el usuario comienza a viajar por primera vez), actualizarse dinámicamente (por ejemplo, actualizarse continuamente con base en cualquier dato adecuado) o determinarse de otra manera. El S110 puede incluir cualquier método adecuado para generar el conjunto de rutas previamente recorridas y para seleccionar una en particular del conjunto como la ruta detectada previamente recorrida.

En respuesta a la detección de una ruta recorrida previamente, S110 puede incluir además navegar de acuerdo con la ruta recorrida previamente, que funciona para proporcionar direcciones de viaje al usuario. En respuesta a la detección de una ruta recorrida previamente con suficientes datos suplementarios, S110 puede incluir además cambiar un estado operativo del receptor GPS (por ejemplo, cambiar un ciclo de trabajo del receptor del GPS, apagar el receptor del GPS, etc.) y navegar con base en los datos suplementarios sin recopilar datos del GPS adicionales. S110 también puede incluir tomar cualquier otra acción adecuada en respuesta a la detección de una ruta recorrida previamente.

S120 incluye la recopilación de datos del GPS. Funciones de S120 para recopilar datos de navegación mediante un receptor GPS; estos datos se pueden utilizar para conocer nuevas rutas y/o como fuente principal de datos de posición para fines de navegación. Además, o alternativamente, S120 puede incluir la recopilación de datos de cualquier sistema de navegación por satélite global (GNSS) (por ejemplo, GLONASS, Galileo, BeiDou, etc.).

S120 incluye preferiblemente la recopilación de datos GPS de acuerdo con un estado operativo del sistema de navegación. Los estados operativos dictan preferiblemente cómo se recopilan los datos GPS, incluyendo la frecuencia de recopilación de datos, el estado de energía del receptor GPS, la orientación del receptor GPS, etc.

S120 funciona para recopilar datos del GPS cuando sea necesario para la navegación y/o el aprendizaje de rutas, mientras que desactiva el receptor del GPS cuando la recopilación de datos GPS no es necesaria. Por ejemplo, S120 puede incluir apagar un receptor del GPS si una ruta es conocida por una fuente de navegación complementaria (por ejemplo, se puede navegar únicamente por datos del acelerómetro y, opcionalmente, datos del barómetro o cualquier otro dato complementario adecuado). Como otro ejemplo, S120 puede incluir la recopilación de datos del GPS con poca frecuencia (por ejemplo, una vez cada diez segundos) para rutas conocidas. Por el contrario, S120 puede incluir la recopilación de datos GPS con frecuencia (por ejemplo, algunas veces por segundo) para rutas que no se conocen.

S120 puede incluir adicional o alternativamente la modificación de estados operativos (por ejemplo, apagar un receptor GPS) si el receptor no puede recibir información de posición (o la información de posición está por debajo de un umbral de calidad). Por ejemplo, es posible que un usuario que viaje por una ciudad densa no pueda recibir datos de posición del GPS de alta calidad. Estas ubicaciones de la ciudad (a veces denominadas "cañones urbanos" o "cañones de la calle") afectan la calidad de los datos de posición del GPS recibidos debido a la interferencia tanto de sombreado como de trayectos múltiples. El sombreado se refiere a errores del GPS incurridos debido a efectos de línea de visión; en el contexto de una ciudad densa, los edificios altos pueden bloquear físicamente la transmisión de una señal del GPS a un receptor del GPS, proyectando efectivamente una "sombra" del GPS sobre ubicaciones particulares de la ciudad. S120 puede incluir la detección de tales efectos de sombreado (por ejemplo, observando cambios en la energía total de la señal del GPS recibida) y luego modificando un estado operativo del receptor del GPS (por ejemplo, apagando el receptor del GPS para ahorrar energía de la batería, disminuyendo el ciclo de trabajo del receptor del GPS para conservar la energía hasta que se reduzcan los efectos de sombreado, etc.). La interferencia por trayectos múltiples se refiere a los errores incurridos por la interferencia debida a las ondas; en el contexto de una ciudad densa, los edificios pueden reflejar señales del GPS en su camino hacia el receptor del GPS, lo que da como resultado múltiples señales recibidas en el receptor del GPS que se registran para haber viajado distancias diferentes y más allá de la distancia de línea de visión directa entre satélites del GPS y receptor del GPS. Dado que la distancia de línea de visión directa se usa para ubicar el receptor del GPS, los errores en esta cantidad dan como resultado errores en la determinación de la ubicación del receptor del GPS. Aunque la interferencia por trayectos múltiples puede ocurrir incluso fuera de un entorno urbano denso (por ejemplo, Las señales del GPS pueden reflejarse en las nubes en la atmósfera incluso lejos de un entorno urbano), la interferencia por trayectos múltiples puede ser especialmente problemática en un entorno urbano, donde el sombreado afecta la energía recibida de señales transmitidas a lo largo de la línea de visión directa al receptor GPS y donde la potencia recibida de las señales reflejadas espúreas puede amplificarse erróneamente. S120 puede incluir la detección de dicha interferencia por trayectos múltiples. Por ejemplo, S120 puede detectar interferencia por trayectos múltiples midiendo una función de tiempo-correlación de las señales recibidas en el receptor del GPS; dado que las señales del GPS transmitidas directamente y las señales del GPS reflejadas de forma intermedia se originan en la misma fuente de señal, es probable que tengan características de señal similares que están separadas en el tiempo en el receptor del GPS debido al hecho de que las señales del GPS reflejadas de manera intermedia viajan una distancia más larga al receptor del GPS. Un circuito de ejemplo, que puede incluirse en el receptor GPS y puede medir dicha función de correlación de tiempo, es un bucle de bloqueo de retardo (DLL), que mide la diferencia de energía entre una primera señal recibida ('temprana') y una segunda señal recibida ('tardía') en función del espaciamiento de tiempo para determinar un espaciamiento de tiempo Temprano-Tardío que mapea las señales tempranas y tardías entre sí. El circuito DLL genera una señal de voltaje llamada curva discriminadora; al encontrar un cero de la curva discriminadora (es decir, el espacio de tiempo en el que la diferencia entre la potencia de la señal temprana y tardía es cero), el circuito DLL puede determinar que hay un espacio de tiempo Temprano-Tardío que hace que la curva discriminadora desaparezca. Si el circuito DLL puede encontrar dicho cero en la curva discriminadora, esto puede ser una indicación de una correlación de tiempo significativa entre las señales tempranas y tardías; entonces, S120 puede utilizar esta información para inferir la presencia de efectos por trayectos múltiples. Alternativamente, S120 puede incluir la detección de interferencias por trayectos múltiples de cualquier manera adecuada. En respuesta a la detección de interferencia por trayectos múltiples, S120 puede modificar un estado operativo del receptor del GPS (por ejemplo, apagar el receptor del GPS para ahorrar energía de la batería, disminuir el ciclo de trabajo del receptor del GPS para conservar energía hasta que los efectos por trayectos múltiples disminuyan, etc.).

S120 puede incluir adicional o alternativamente modificar estados operativos del receptor del GPS en respuesta a determinar que la información de posición del GPS está por debajo de un umbral de calidad de cualquier otra manera adecuada. Por ejemplo, la calidad de la señal de las señales recibidas en el receptor del GPS también puede verse afectada por la geometría del satélite del GPS. Si dos satélites casi coinciden entre sí en el campo de visión del receptor del GPS, la posición inferida del receptor del GPS determinada a partir de la triangulación puede tener errores magnificados en comparación con dos satélites que están más separados en el campo de visión. Este efecto geométrico puede cuantificarse en términos de una dilución geométrica de precisión (GDOP), que se define como la relación entre los errores incurridos en la geometría del satélite y otros errores incurridos en la medición de la señal. Los valores de GDOP más bajos (es decir, geometría fuerte) corresponden a una mayor confianza (es decir, errores más pequeños) en las mediciones del GPS, mientras que los valores de GDOP más altos (es decir, geometría débil) corresponden a una confianza más baja (es decir, errores más grandes) en las mediciones del GPS. Los valores de GDOP superiores a 20 pueden ser una indicación de poca confianza del GPS / grandes errores del GPS, pero se pueden utilizar umbrales de GDOP alternativos. En respuesta a la determinación de un valor alto de GDOP, S120 puede modificar un estado operativo del receptor del GPS (por ejemplo, apagar el receptor del GPS para ahorrar energía de la batería, disminuir el ciclo de trabajo del receptor del g Ps para preservar la energía hasta que se restaure la geometría del satélite fuerte, reorientar el receptor del GPS con respecto a los satélites del GPS para intentar mejorar la geometría del satélite en el campo de visión, etc.).

Los estados operativos del sistema de navegación (en lo que respecta a la recopilación de datos del GPS) se pueden establecer con base en los datos de entrada. Por ejemplo, S120 puede incluir la recopilación de datos del GPS de manera diferente dependiendo del estado de la batería del sistema de navegación (por ejemplo, nivel de carga, estado de carga), hora del día, ubicación, conocimiento de la ruta (por ejemplo, cuántos datos se han recopilado sobre la ruta actual y/o posición), la calidad de la señal del GPS o cualquier otro dato.

S130 incluye la recopilación de datos complementarios. S130 funciona para recopilar datos complementarios a los datos del GPS/GNSs que pueden usarse para realizar la navegación. Los datos complementarios incluyen preferiblemente cualquier dato útil para la navegación, pero no recopilado por el receptor del GPS del dispositivo de navegación. Por ejemplo, los datos suplementarios pueden incluir opcionalmente datos visuales (por ejemplo, imágenes de una cámara), datos de audio (por ejemplo, ruido ambiental de la carretera), datos de movimiento (por ejemplo, medidos por una IMU), datos de presión atmosférica (por ejemplo, medidos por un barómetro) y/o datos de altitud (por ejemplo, inferidos a partir de datos barométricos). Los datos complementarios pueden incluir opcionalmente datos de ubicación recibidos de otras fuentes; por ejemplo, los datos del GPS de un receptor del GPS cercano (por ejemplo, el receptor del GPS de un teléfono inteligente en un automóvil cercano) pueden usarse como un indicador aproximado de ubicación. Como otro ejemplo, los datos de triangulación de la torre celular (es decir, los datos de posición derivados de la triangulación o trilateración de la torre de radio) o los datos de triangulación de WiFi pueden usarse como un indicador aproximado de ubicación.

S130 funciona preferiblemente para recopilar datos suplementarios cuando sea necesario para fines de navegación y/o aprendizaje de rutas. Como la mayoría de las técnicas de recopilación de datos suplementarios consumen sustancialmente menos energía que la navegación con base en GPS, S130 puede incluir realizar la recopilación de datos suplementarios con mucha más frecuencia que la recopilación de datos por GPS. Adicional o alternativamente, S130 puede incluir la recopilación y/o el almacenamiento de datos suplementarios en cualquier frecuencia.

S130 puede incluir el procesamiento de datos suplementarios; por ejemplo, los datos brutos del acelerómetro pueden traducirse en aceleraciones medidas. Como otro ejemplo, S130 puede incluir opcionalmente realizar un reconocimiento de características en datos de audio y/o vídeo para identificar cambios de movimiento. Como tercer ejemplo, S130 puede incluir opcionalmente la interpretación de datos del barómetro con base en las condiciones meteorológicas (por ejemplo, recibidos de un informe meteorológico accesible por Internet). Como cuarto ejemplo, S130 puede incluir opcionalmente la interpretación de datos del magnetómetro para detectar cambios en el rumbo del vehículo (por ejemplo, giros realizados por un vehículo).

En una variación de una realización preferida, S130 puede incluir procesar datos del acelerómetro para aislar los datos del acelerómetro correspondientes al movimiento vehicular vertical (por ejemplo, movimiento vehicular perpendicular a la superficie de la carretera). Los datos del movimiento vehicular vertical incluyen preferiblemente el tiempo, la aceleración vehicular vertical y la velocidad vehicular vertical, pero además pueden incluir o excluir otros datos relacionados con el movimiento vehicular vertical. Aislar el movimiento vehicular vertical puede resultar útil como firma característica de una ubicación geofísica; por ejemplo, si una superficie de carretera en particular incluye un bache de una profundidad particular, los datos de movimiento vehicular vertical adquiridos cuando el vehículo atraviesa el bache pueden ser característicos de la posición geofísica del bache y pueden usarse para estimar la ubicación del vehículo sin el uso del GPS. Otras características de la superficie de la carretera útiles para identificar la ubicación pueden incluir, por ejemplo, los topes de velocidad. Para discernir perfiles característicos robustos a partir de los datos de movimiento vehicular vertical, S130 puede incluir la adquisición de datos de múltiples viajes en una ubicación dada para extraer los rasgos característicos del perfil en los datos de movimiento vehicular vertical; alternativamente, S130 puede adquirir datos de un solo viaje en una ubicación dada para inferir un perfil de movimiento vehicular vertical característico (por ejemplo, el perfil característico en los datos de movimiento vehicular vertical puede ser lo suficientemente distinto de un solo viaje). S130 puede incluir además postprocesar los datos adquiridos (por ejemplo, filtrado de datos, suavizado de datos, promediado de datos, etc.) para, por ejemplo, filtrar el ruido y/o aislar las características intrínsecas del perfil característico.

En un ejemplo específico de postprocesamiento de datos de movimiento vehicular vertical para discernir perfiles robustos que son características de ubicaciones geofísicas, S130 puede incluir además la calibración de los datos de movimiento vehicular vertical para la suspensión del vehículo (es decir, cómo se registran las características de la superficie de la carretera como una respuesta de movimiento vehicular vertical según lo registrado por el dispositivo de navegación). En los casos en los que S130 no puede aprovechar ninguna información específica sobre la suspensión del vehículo, S130 puede realizar la calibración de la suspensión en relación con un perfil de suspensión de línea base predeterminado; este perfil puede representar la respuesta vehicular vertical promedio inferida de todos los datos de movimiento vehicular vertical accesibles al dispositivo de navegación, pero alternativamente puede establecerse de cualquier manera adecuada. En un caso en el que se conoce una posición de referencia (por ejemplo, a través de la ubicación del GPS) y está asociada con un perfil de movimiento vehicular vertical específico, S130 puede incluir comparar el perfil de movimiento vehicular vertical asociado con un perfil de movimiento vehicular vertical medido con base en datos del acelerómetro (es decir, sin una calibración de suspensión) y determinar un perfil de calibración de suspensión con base en una diferencia relacionada con la suspensión. En un caso en el que el dispositivo de navegación puede aprovechar la información sobre la suspensión del vehículo, S130 puede usar dicha información para recuperar un perfil de calibración almacenado correspondiente y calibrar los datos de movimiento vehicular vertical de acuerdo con el perfil de calibración almacenado correspondiente. Por ejemplo, la suspensión del vehículo puede ser característica de un fabricante de vehículos en particular (por ejemplo, un vehículo fabricado por Ford puede tener una respuesta de suspensión característica diferente a la de un vehículo fabricado por Chevrolet), de un tipo de vehículo en particular (por ejemplo, un SUV puede tener una respuesta de suspensión característica diferente a la de un sedán), de un vehículo en particular (por ejemplo, un vehículo en particular puede tener una respuesta de suspensión característica diferente a la de otro vehículo, incluso si el otro vehículo es fabricado por el mismo fabricante y es del mismo tipo de vehículo), de un peso de vehículo particular, o de cualquier otro parámetro vehicular adecuado. S130 puede detectar cualquier parámetro vehicular adecuado de cualquier manera adecuada; por ejemplo, S130 puede detectar parámetros vehiculares adecuados a través de la entrada directa del usuario (por ejemplo, a través de una interfaz de usuario asociada con el dispositivo de navegación), detección (por ejemplo, el dispositivo de navegación puede ser capaz de interactuar con una unidad de control electrónico del vehículo de forma inalámbrica, por ejemplo, a través de radio o Bluetooth, para determinar los parámetros vehiculares adecuados), inferencia (por ejemplo, rendimiento vehicular monitorizado durante el viaje), o de cualquier otra manera adecuada.

En otra variación de una realización preferida, S130 puede incluir además procesar datos del acelerómetro para aislar los datos del acelerómetro correspondientes al movimiento vehicular horizontal (por ejemplo, movimiento vehicular paralelo a la superficie de la carretera). Los datos del movimiento vehicular horizontal incluyen preferiblemente el tiempo, la aceleración vehicular horizontal y la velocidad vehicular horizontal, pero además pueden incluir o excluir otros datos relacionados con el movimiento vehicular horizontal. Como se muestra en las FIGURAS 4A, 4B y 4C, tales datos vehiculares horizontales pueden ser útiles ya que los datos de movimiento vehicular vertical pueden necesitar escalarse con base en la velocidad vehicular horizontal para correlacionarlos con perfiles característicos de movimiento vehicular. Como se muestra en la Figura 4A, un primer conjunto de datos de movimiento vertical de un vehículo puede corresponder a un vehículo que viaja a una primera velocidad horizontal a través de una determinada región geofísica; sin embargo, como se muestra en la FIGURA 4B, un segundo conjunto (potencialmente, pero no necesariamente diferente) de datos de movimiento vehicular vertical puede corresponder al mismo vehículo que viaja a través de la misma región geofísica pero a una velocidad horizontal más rápida. Como se muestra en la FIGURA 4C, el perfil de movimiento vehicular vertical asociado con esa región geofísica puede haber sido recolectado a una tercera velocidad horizontal, potencialmente intermedia. Aunque, como se muestra en las FIGURAS 4A, 4B y 4C, la respuesta al movimiento vehicular vertical se representa esquemáticamente a medida que aumenta con el aumento de la velocidad vehicular horizontal, la respuesta al movimiento vehicular vertical puede disminuir o no estar completamente correlacionada con la velocidad vehicular horizontal. Si los datos del movimiento vehicular vertical dependen de alguna manera de la velocidad vehicular horizontal en función de la ubicación, S130 puede incluir escalar los datos del movimiento vehicular vertical a la luz de los datos del movimiento vehicular horizontal de cualquier manera adecuada.

En otro ejemplo específico y como se muestra en las FIGURAS 5A, 5B y 5C, tales datos vehiculares horizontales pueden ser además útiles ya que un perfil de movimiento vehicular característico puede corresponder a una respuesta de movimiento vertical más estrecha en el tiempo a medida que aumenta la velocidad vehicular horizontal. Como se muestra en la FIGURA 5A, un primer conjunto de datos de movimiento vehicular vertical puede corresponder a un vehículo que viaja a través de una región geofísica a una primera velocidad horizontal en función del tiempo; sin embargo, como se muestra en la FIGURA 5B, un segundo conjunto (potencialmente, pero no necesariamente diferente) de datos de movimiento vehicular vertical puede corresponder al mismo vehículo que viaja a través de la misma región geofísica en función del tiempo pero a una velocidad horizontal más rápida. Como se muestra en la FIGURA 5C, el perfil de movimiento vehicular vertical asociado con esa región geofísica como una función del tiempo puede haber sido recolectado a una tercera velocidad horizontal, potencialmente intermedia. Si los datos de movimiento vehicular vertical dependen de alguna manera de la velocidad vehicular horizontal en función del tiempo, S130 puede incluir escalado en el tiempo de los perfiles de movimiento vertical característicos para tener en cuenta la dependencia del perfil de movimiento vehicular vertical del movimiento vehicular horizontal; sin escala de tiempo, por ejemplo, la capacidad de S130 para estimar la ubicación de un vehículo a partir de los datos de movimiento vehicular vertical puede verse afectada.

En otro ejemplo específico, S130 puede incluir el uso de datos de movimiento vehicular horizontal para inferir una dirección vehicular horizontal de viaje. El S130 puede incluir la incorporación de la dirección vehicular horizontal de viaje para estimar la ubicación vehicular con base en los datos de movimiento vehicular vertical. Por ejemplo, si S130 usa los datos de movimiento vehicular vertical para estimar una ubicación del vehículo y genera dos ubicaciones probables de igual probabilidad con base en el perfil de movimiento vehicular vertical, S130 puede incluir el uso de la dirección vehicular horizontal de viaje para decidir entre ellos (por ejemplo, si el vehículo se dirige hacia una de las ubicaciones y se aleja de la otra ubicación). Adicional o alternativamente, S130 puede incluir el uso de datos de movimiento vehicular horizontal de cualquier manera adecuada.

En otra variación de una realización preferida, S130 puede incluir adicionalmente recopilar y procesar datos de barómetro. Los datos del barómetro pueden ser comparativamente insensibles al movimiento del dispositivo de navegación local en relación con los datos del acelerómetro (por ejemplo, comparativamente menos afectados por la interacción del usuario con el dispositivo de navegación); los datos del barómetro en combinación con los datos del acelerómetro pueden mejorar las estimaciones de ubicación con base principalmente en los datos del barómetro o del acelerómetro en aislamiento. Sin embargo, S130 puede incluir el uso principal o exclusivo de una única fuente de datos complementarios. Aunque las lecturas de presión barométrica asociadas con la ubicación del vehículo pueden ser características de esa ubicación (por ejemplo, la altitud de la ubicación), los datos de presión barométrica también pueden verse afectados por factores extrínsecos no característicos de la ubicación en particular (por ejemplo, el clima); por lo tanto, S130 puede incluir el procesamiento de datos del barómetro para corregir estos factores extrínsecos. En un ejemplo específico donde el factor extrínseco que afecta la presión barométrica es el clima, S130 puede incluir adicionalmente la adquisición de datos de presión asociados con el clima (por ejemplo, a través del dispositivo de navegación al recuperar los datos de una fuente meteorológica local a través de Internet) y corregir los datos del barómetro a la luz de los datos de presión asociados con el clima. El S130 puede incluir adicionalmente cualquier paso de procesamiento de barómetro adecuado (por ejemplo, promediado de tiempo, filtrado de ruido, agregación de datos de presión asociados con el clima de múltiples fuentes, etc.). Por ejemplo, S130 puede incluir además calcular el cambio en la presión barométrica o la presión barométrica normalizada (por ejemplo, normalizar la presión barométrica a una presión barométrica inicial o buscar cambios para eliminar el error introducido por los efectos del clima, por ejemplo).

S130 puede incluir adicional o alternativamente modificar los estados operativos del sistema de navegación en lo que se refiere a la recopilación de datos suplementarios (por ejemplo, elegir almacenar datos del sensor o no, frecuencia de recopilación de datos suplementarios, parámetros de procesamiento, etc.). Los estados operativos del sistema de navegación (en lo que respecta a la recopilación de datos complementarios) se pueden establecer con base en los datos de entrada. Por ejemplo, S130 puede incluir la recopilación de datos complementarios de manera diferente según el estado de la batería del sistema de navegación (por ejemplo, nivel de carga, estado de carga), hora del día, ubicación, conocimiento de la ruta (por ejemplo, cuántos datos se han recopilado sobre la ruta actual y/o posición), la calidad de la señal del GPS o cualquier otro dato.

S140 incluye asociar los datos del GPS y los datos suplementarios. S140 funciona para vincular datos suplementarios a la posición; en la mayoría de los casos, los datos del GPS son la fuente inicial de estos datos de posición. Por ejemplo, S140 puede incluir la asociación de respuestas específicas de acelerómetro u opcionalmente barómetro con posiciones específicas (determinadas por GPS).

S140 puede incluir asociar datos del GPS y datos suplementarios de cualquier manera; por ejemplo, se pueden usar datos del GPS para correlacionar datos suplementarios con una posición. En este ejemplo, un perfil de datos suplementarios particular (por ejemplo, un patrón de giro específico medido por un acelerómetro) puede correlacionarse con una posición o área específica (medida por GPS) de modo que, en el futuro, si se detecta este perfil de datos suplementarios, la ubicación del sistema de navegación puede obtenerse sin el uso del GPS.

Un ejemplo de una realización preferida incluye el uso de datos del GPS para proporcionar medidas de posición inicial que S140 puede usar luego para estimar la posición vehicular con base en los datos suplementarios. Por ejemplo, S140 puede incluir calcular una ubicación estimada del vehículo con base en los datos de movimiento vehicular vertical y luego comparar esta ubicación estimada con la posición inicializada por GPS. Si la ubicación estimada del vehículo con base en el movimiento vehicular vertical incluye una ubicación candidata en San Francisco y otra ubicación candidata en Oakland, S140 puede aprovechar los datos inicializados del GPS que localizan el vehículo en San Francisco en el cálculo de la ubicación estimada del vehículo (es decir, la localidad se puede utilizar para ponderar o puntuar ubicaciones candidatas).

Como otro ejemplo, los datos del GPS pueden usarse para proporcionar mediciones de posición iniciales, a partir de las cuales pueden usarse mediciones de movimiento para realizar navegación por estima o una técnica similar. La navegación por estima se refiere a un proceso para calcular un cambio de posición con base en datos de movimiento (por ejemplo, sin medir la posición directamente a través del GPS); midiendo la velocidad vehicular en función del tiempo (o infiriendo la velocidad vehicular a partir de las mediciones del acelerómetro), se puede calcular un cambio de posición mediante la integración del tiempo. La navegación por estima se puede utilizar para estimar la ubicación del vehículo en la superficie de una carretera; en este caso, la navegación por estima puede aprovechar específicamente los datos de movimiento vehicular horizontal para estimar un cambio en la posición vehicular horizontal en relación con la superficie de la carretera. Si S140 incluye la navegación por estima para estimar un cambio en la posición vehicular, el resultado de la navegación por estima se puede utilizar para una variedad de propósitos.

En un primer ejemplo específico, S140 puede incluir navegación por estima para producir una estimación de la ubicación vehicular separada de la estimación de la ubicación vehicular con base en los datos de movimiento vehicular vertical. En este ejemplo específico, S140 puede incluir recibir una posición inicial de un receptor del GPS, usar la navegación por estima para estimar un cambio en la posición vehicular que se puede agregar a la posición inicial para producir una estimación de ubicación derivada del GPS y el acelerómetro, y comparar la estimación de ubicación derivada del GPS y acelerómetro con la ubicación vehicular estimada derivada de datos de movimiento vehicular vertical a la luz de la asociación de mapeo. Particularmente en los casos en los que S140 selecciona la ubicación vehicular estimada derivada de datos de movimiento vehicular vertical de un conjunto de ubicaciones potenciales con probabilidades comparables, S140 puede incluir la comparación de la ubicación estimada derivada del GPS y acelerómetro con la ubicación vehicular estimada derivada de datos de movimiento vehicular vertical para calcular la ubicación estimada del vehículo (por ejemplo, promediar la estimación de ubicación derivada del GPS y el acelerómetro y la ubicación vehicular estimada derivada de los datos de movimiento vehicular vertical, ajustando las ponderaciones s de probabilidad o confianza asociados con cada miembro del conjunto de posibles ubicaciones de movimiento vehicular vertical a la luz de la estimación de ubicación derivada del GPS y el acelerómetro, promediando las estimaciones de acuerdo con los pesos de confianza, etc.). S140 también puede incluir la elección entre la estimación de ubicación derivada del GPS y el acelerómetro y la ubicación vehicular estimada derivada de los datos de movimiento vehicular vertical con base en un nivel de confianza calculado en cualquiera de las estimaciones. Por ejemplo, si la estimación de ubicación derivada del GPS y el acelerómetro corresponde a una ubicación en el medio del océano debido a un error de posición inicial que surge de la geometría del satélite del GPS deficiente del GPS, S140 puede incluir la asignación de una confianza baja la estimación de ubicación derivada del GPS y el acelerómetro (por ejemplo, donde la asignación de confianza se basa en un cálculo del valor de GDOP asociado con la señal del GPS recibida) y elección de la ubicación vehicular estimada derivada de datos de movimiento vehicular vertical con base en una confianza asociada mayor. En un contexto separado, en lugar de elegir entre diferentes estimaciones de ubicación, S140 puede incluir ponderar las diferentes estimaciones de acuerdo con un peso de confianza estimado y tomar el promedio ponderado de confianza como la ubicación vehicular estimada.

En un segundo ejemplo específico, S140 puede incluir navegación por estima para calcular un error de estimación de ubicación a partir de los datos de movimiento vehicular vertical. Si el vehículo arranca en una ubicación conocida (por ejemplo, conocida a través del GPS), S140 puede incluir navegación por estima para estimar la ubicación vehicular agregando la ubicación conocida al cambio de posición del vehículo calculado a partir de la navegación a estima para producir una estimación de ubicación derivada del GPS y el acelerómetro; cuando la estimación de ubicación derivada del GPS y el acelerómetro es similar a la ubicación estimada a partir de los datos de movimiento vehicular vertical , S140 puede usar esta información para concluir que el error de estimación de ubicación de los datos de movimiento vehicular es bajo (por ejemplo, el error está por debajo de algún umbral, la confianza en la predicción es mayor que algún umbral de confianza, etc.) y tomar la acción correspondiente (por ejemplo, modificar un estado operativo del receptor del GPS, navegar principalmente utilizando datos suplementarios, etc.). S140 también puede incluir calcular un error de estimación de ubicación de cualquier otra manera adecuada (por ejemplo, mediante la comparación directa de la estimación de ubicación a partir de datos vehiculares verticales con una estimación de ubicación derivada del GPS).

S140 también puede incluir navegación por estima para cualquier otro propósito adecuado.

Los datos del GPS se asocian preferiblemente con datos suplementarios en función del tiempo; es decir, los datos del GPS se asocian con datos suplementarios tomados dentro de un cierto período de tiempo (por ejemplo, unos pocos segundos) de los datos del GPS. Los datos suplementarios subsiguientes tomados en un momento futuro (por ejemplo, un mes después) pueden compararse con datos suplementarios anteriores (por ejemplo, analizados para correlaciones); S140 incluye preferiblemente el uso de esa comparación y la asociación del GPS con los datos suplementarios anteriores para estimar la ubicación con base en los datos suplementarios en el futuro. La ubicación estimada con base en la comparación de datos suplementarios anteriores y posteriores se puede realizar de cualquier manera adecuada. Por ejemplo, calcular la ubicación estimada del vehículo puede incluir generar un conjunto de ubicaciones potenciales, cada ubicación potencial asociada con un perfil de datos complementarios. En algunos ejemplos específicos, S140 puede calcular la ubicación estimada del vehículo con base únicamente en las correlaciones entre el conjunto de perfiles de datos complementarios de las ubicaciones potenciales y los datos complementarios tomados en el momento del viaje (por ejemplo, datos de movimiento vehicular vertical en tiempo real, datos de barómetro en tiempo real, etc.); alternativamente, S140 también puede usar información adicional (etc., proximidad a una ubicación vehicular inicial medida por GPS, combinación con una ubicación derivada del GPS y el acelerómetro inferida de la navegación por estima, etc.) para calcular la ubicación estimada del vehículo. S140 también puede incluir calcular la ubicación estimada del vehículo con base en la comparación de cualquier manera adecuada (por ejemplo, promediar las diferentes estimaciones, realizar un promedio ponderado de las estimaciones con base en un peso de probabilidad, realizar un promedio ponderado de las estimaciones con base en una ponderación de confianza correspondiente a cualquiera de los métodos de estimación, etc.). Adicional o alternativamente, los datos del GPS pueden asociarse con datos suplementarios de cualquier manera.

Los datos del GPS se asocian preferiblemente con datos suplementarios procesados (descritos con más detalle a continuación), pero pueden estar asociados adicional o alternativamente con datos suplementarios no procesados.

S140 incluye preferiblemente realizar un procesamiento y/o filtrado de datos complementarios. El procesamiento de datos suplementarios preferiblemente intenta identificar patrones o eventos dentro de datos suplementarios que corresponden ya sea a una posición/área particular o a un movimiento asociado con una posición particular. Como ejemplo de correspondencia de posición, la superficie de la carretera de un tramo particular de la carretera puede tener un perfil característico identificable por las lecturas del acelerómetro (de los sistemas de navegación ubicados en los automóviles que viajan por ese tramo de la carretera). Como ejemplo de correspondencia de movimiento, una curva particular en una carretera puede resultar en una respuesta de giro predecible y distinta del conductor (identificable por los datos del acelerómetro y/o giroscopio).

Estas correspondencias pueden formarse de varias formas; por ejemplo, se puede formar una correspondencia cuando un patrón de datos suplementarios se asocia con una posición repetidamente (por ejemplo, el patrón puede no identificarse explícitamente, pero ocurre cada vez en una posición particular según lo medido por GPS, observado en cinco veces distintas). Como otro ejemplo, se puede formar una correspondencia mediante el reconocimiento de características (por ejemplo, el patrón parece un giro a la derecha con un radio de curvatura particular, que puede coincidir con una carretera presente en los datos del mapa de navegación con base en el perfil y la posición del GPS), como se muestra en la FIGURA 6.

En los casos en los que S140 incluye realizar el reconocimiento de características, S140 preferiblemente incluye primero realizar la identificación de características. Por ejemplo, en el ejemplo anterior, S140 puede incluir primero identificar que un patrón de datos de acelerómetro particular identifica un giro a la derecha, y después de dicha identificación, luego comparar el giro a la derecha con los datos de curvatura de la carretera del mapa de navegación.

La identificación de características también se puede utilizar para eliminar el ruido (y/o cualquier otro componente de señal no deseado) de los datos suplementarios. Por ejemplo, S140 puede incluir la detección de que los datos de movimiento registrados por el acelerómetro de un teléfono inteligente son el resultado de un usuario que mueve el teléfono dentro del automóvil (en lugar de un movimiento del propio automóvil); la señal asociada con este movimiento puede eliminarse de los datos suplementarios utilizados con fines de navegación. Como otro ejemplo, S140 puede incluir detectar un cambio de carril durante un giro y transformar los datos de movimiento para reflejar mejor la curvatura del giro (en lugar de los datos brutos, que incluyen el movimiento debido tanto al giro como al cambio de carril). En algunos casos, es posible que el ruido no se pueda eliminar fácilmente (por ejemplo, casos en los que el ruido sobrepasa la señal) y el S140 puede incluir el descarte de datos suplementarios ruidosos.

S140 también puede incluir el uso de identificación de características para modificar cómo se almacenan y/o asocian los datos suplementarios. Por ejemplo, S140 puede incluir correlacionar el movimiento del vehículo en el eje z (que se mide con un acelerómetro y opcionalmente también con un barómetro, y corresponde a la variación de altura a lo largo de la superficie de la carretera) con la posición en una carretera. La superficie de la carretera puede ser una función no solo de la posición a lo largo de una carretera (es decir, en la dirección de viaje), sino también de la posición a través de una carretera (es decir, en qué carril se encuentra el vehículo y, potencialmente, en una posición uniforme dentro del carril). Como resultado, es posible que sea necesario medir los datos en todos los carriles (en una dirección particular) para proporcionar una buena correlación entre la superficie de la carretera y la posición a lo largo de la carretera. En este ejemplo, S140 puede incluir el almacenamiento de datos por separado para carriles; por lo tanto, S140 puede usar la identificación de características de un cambio de carril para modificar para qué datos de carril se almacenan.

La identificación de características se puede realizar de cualquier manera adecuada. Como primer ejemplo, la identificación de características puede incluir comparar datos suplementarios con datos suplementarios del mismo tipo (por ejemplo, los datos del acelerómetro se comparan con otros datos del acelerómetro) etiquetados como representativos de una característica particular. Como segundo ejemplo, la identificación de características puede incluir el procesamiento algorítmico de datos suplementarios para evaluar ciertas características. Como tercer ejemplo, la identificación de características puede incluir realizar una correspondencia preliminar entre datos suplementarios de un tipo y datos de otro tipo (por ejemplo, otros datos suplementarios, datos del GPS, etc.) y luego identificar una característica en los datos suplementarios del primer tipo con base en la identificación de características ejecutada en datos del segundo tipo. Como cuarto ejemplo, la identificación de características puede incluir recibir una identificación de características explícita de un usuario (por ejemplo, un usuario presiona un botón que identifica que el usuario acaba de girar a la derecha).

S140 puede incluir la realización de un procesamiento de datos complementario al corroborar múltiples fuentes. Por ejemplo, S140 puede incluir opcionalmente recibir datos del velocímetro del vehículo (por ejemplo, a través de una interfaz OBD-II) además de los datos del acelerómetro de un acelerómetro de teléfono inteligente; si el acelerómetro del teléfono inteligente registra un gran cambio en la aceleración que el velocímetro no observa, eso puede indicar que el teléfono inteligente está en movimiento en relación con el vehículo (y estos datos del acelerómetro pueden procesarse/filtrarse en consecuencia).

Como otro ejemplo, S140 puede incluir el ajuste de datos suplementarios con base en la velocidad del vehículo (que en algunos casos se puede obtener a través del receptor del GPS del sistema de navegación). La escala de tiempo de los datos de movimiento vehicular vertical es un ejemplo, pero S140 puede incluir adicionalmente el ajuste de datos suplementarios con base en la velocidad del vehículo de cualquier manera adecuada (por ejemplo, mediciones de barómetro de velocidad ajustada debido al movimiento del aire en relación con un vehículo en movimiento).

Como se muestra en ejemplos anteriores, la recopilación de datos complementarios puede experimentar un alto grado de variabilidad con base en los mecanismos de recopilación utilizados. S140 incluye preferiblemente asociar datos del GPS y datos suplementarios de una manera ajustada para tener en cuenta parte de esta variabilidad.

Por ejemplo, si los datos del acelerómetro son recopilados por un teléfono inteligente, los datos pueden variar significativamente con base en la posición y la orientación del teléfono inteligente dentro del vehículo. S140 puede incluir el ajuste automático de los datos recopilados para tener en cuenta esto; adicional o alternativamente, S140 puede incluir solicitar que un usuario coloque el teléfono inteligente de una manera particular.

Asimismo, los datos complementarios recopilados por un sistema de navegación móvil pueden variar con base en el conductor y/o el vehículo con el que está asociado el sistema de navegación móvil. S140 puede incluir la modificación de datos suplementarios con base en el vehículo y/o el conductor; por ejemplo, si S140 incluye asociar la medición de la superficie de la carretera (detectada por el acelerómetro) con la posición, es posible que deba tenerse en cuenta la respuesta de la suspensión del vehículo para permitir que los datos tomados en un vehículo se comparen con otro.

S140 puede incluir identificar un vehículo y/o conductor del vehículo pidiendo al usuario del sistema de navegación que identifique el vehículo y/o conductor. Adicional o alternativamente, S140 puede incluir identificar un vehículo y/o conductor automáticamente.

En una implementación de una realización preferida, S140 incluye identificar un vehículo y/o conductor automáticamente como se muestra en la FIGURA 7, y como se describe en Solicitud de Patente de EE. UU. No.

14/206,721, la totalidad de los cuales se incorpora en esta referencia.

S150 incluye la realización de la navegación con base en los datos suplementarios. S150 funciona para realizar la navegación del vehículo de acuerdo con datos suplementarios, pero puede realizar la navegación con base únicamente en datos suplementarios o con base en una combinación de datos suplementarios y datos del GPS (y/o cualquier otro dato relevante). S150 incluye preferiblemente realizar la navegación comparando la posición (por ejemplo, latitud y longitud, posición relativa en comparación con las carreteras, etc.) calculada a partir de datos suplementarios a los datos del mapa, pero puede incluir adicional o alternativamente realizar la navegación de cualquier manera.

S150 incluye preferiblemente realizar la navegación (por ejemplo, proporcionar a un usuario direcciones, proporcionar direcciones a un automóvil autónomo, etc.) de acuerdo con el estado del sistema de navegación, como se describió previamente. El estado del sistema de navegación determina preferiblemente cómo se utilizan los datos suplementarios y los datos del GPS para realizar la navegación, así como los datos suplementarios y los parámetros de recopilación de datos del GPS. El estado de navegación también puede determinar cómo se procesan y/o calibran los datos suplementarios y los datos del GPS o para cualquier otro propósito adecuado.

En una variación de una realización preferida, S150 incluye sugerir carriles de carretera para que los ocupe un vehículo. Por ejemplo, si S140 permite la identificación del carril en el que viaja un vehículo, S150 puede incluir dirigir a los vehículos para que ocupen un carril en particular (por ejemplo, ocupar el carril de la derecha para dar un giro en particular).

El sistema y los métodos de la realización preferida y sus variaciones se pueden realizar y/o implementar al menos en parte como una máquina configurada para recibir un medio legible por ordenador que almacena instrucciones legibles por ordenador. Las instrucciones se ejecutan preferiblemente mediante componentes ejecutables por ordenador preferiblemente integrados con un sistema de navegación. El medio legible por ordenador se puede almacenar en cualquier medio legible por ordenador adecuado, como RAM, ROM, memoria flash, EEPROM, dispositivos ópticos (CD o DVD), discos duros, unidades de disquete o cualquier dispositivo adecuado. El componente ejecutable por ordenador es preferiblemente un procesador general o específico de la aplicación, pero cualquier dispositivo de combinación de hardware/firmware dedicado adecuado puede ejecutar de forma alternativa o adicional las instrucciones.

Como reconocerá un experto en la técnica a partir de la descripción detallada anterior y de las figuras y reivindicaciones, se pueden realizar modificaciones y cambios a las realizaciones preferidas de la invención sin apartarse del alcance de esta invención definido en las siguientes reivindicaciones.

Claims (12)

REIVINDICACIONES

1. Un método para la navegación de un vehículo con base principalmente en sensores en la superficie de una carretera, comprendiendo el método:

• en un primer período de tiempo, recopilar datos de posición geofísica utilizando un receptor del GPS de un dispositivo de navegación;

• en el primer período de tiempo, recopilar un primer conjunto de datos del acelerómetro utilizando un acelerómetro del dispositivo de navegación;

• analizar el primer conjunto de datos del acelerómetro para producir un primer conjunto de datos de movimiento vehicular vertical; en el que los datos de movimiento vehicular vertical describen el movimiento del vehículo perpendicular a la superficie de la carretera;

• generar una asociación de mapeo entre el primer conjunto de datos de movimiento vehicular vertical y los datos de posición geofísica;

• en un segundo período de tiempo después del primer período de tiempo, recopilar un segundo conjunto de datos del acelerómetro utilizando el acelerómetro;

• analizar el segundo conjunto de datos del acelerómetro para producir un segundo conjunto de datos de movimiento vehicular vertical;

• calcular una ubicación estimada del vehículo mediante el análisis del segundo conjunto de datos de movimiento vehicular vertical a la luz de la asociación de mapeo

• generar un conjunto de rutas recorridas previamente, cada ruta recorrida previamente del conjunto de rutas recorridas previamente asociadas con posiciones geofísicas previamente mapeadas a datos de movimiento vehicular vertical;

• recibir, en el dispositivo de navegación, un origen de viaje y un destino de viaje;

• determinar que una primera ruta recorrida previamente a partir del conjunto de rutas recorridas previamente se cruza con el origen del viaje, el destino del viaje y la ubicación estimada del vehículo;

• en respuesta a la identificación de la primera ruta recorrida previamente, apagar el receptor del GPS; y

• navegar el vehículo de acuerdo con la primera ruta recorrida previamente, en el que navegar el vehículo de acuerdo con la primera ruta recorrida previamente comprende navegar con base en datos de movimiento vehicular vertical sin recopilar datos del GPS adicionales.

2. El método de la reivindicación 1, en el que recibir, en el dispositivo de navegación, un origen de viaje y un destino de viaje comprende recibir un origen de viaje enviado por el usuario y un destino de viaje enviado por el usuario.

3. El método de la reivindicación 1, en el que recibir, en el dispositivo de navegación, un origen de viaje y un destino de viaje comprende recibir un origen de viaje inferido por GPS y un destino de viaje enviado por el usuario.

4. El método de la reivindicación 1, en el que recibir, en el dispositivo de navegación, un origen de viaje y un destino de viaje comprende recibir un origen de viaje inferido por GPS y comprende además predecir un destino de viaje predicho a partir del origen de viaje inferido por GPS, una hora actual y un análisis histórico del conjunto de rutas recorridas previamente.

5. El método de la reivindicación 1, que comprende además calcular un error de estimación de ubicación; y, en respuesta al error de estimación de ubicación que cae por debajo de un umbral de error de estimación de ubicación, inhabilitar el receptor del GPS y navegar con base en datos de movimiento vehicular vertical sin recopilar datos del GPS adicionales.

6. El método de la reivindicación 1, en el que calcular una ubicación estimada del vehículo comprende:

• inferir una ubicación vehicular inicial medida por GPS a partir de un segundo conjunto de datos de posición geofísica recopilados por el receptor del GPS; en el que los datos de posición geofísica se recopilan en un primer momento entre el primer período de tiempo y el segundo período de tiempo;

• generar un conjunto de ubicaciones potenciales, cada ubicación potencial del conjunto de ubicaciones potenciales asociadas con un perfil de movimiento vehicular vertical; y

• calcular la ubicación estimada del vehículo a partir del conjunto de ubicaciones potenciales con base en las proximidades del conjunto de ubicaciones potenciales a la ubicación vehicular inicial medida por GPS y las correlaciones de los perfiles de movimiento vehicular vertical al segundo conjunto de datos de movimiento vehicular vertical.

7. El método de la reivindicación 1, en el que calcular una ubicación estimada del vehículo comprende:

• inferir una ubicación vehicular inicial medida por GPS a partir de un segundo conjunto de datos de posición geofísica recopilados por el receptor del GPS; en el que los datos de posición geofísica se recopilan por primera vez entre el primer período de tiempo y el segundo período de tiempo;

• recopilar un tercer conjunto de datos del acelerómetro entre la primera vez y una segunda vez en el segundo período de tiempo;

• analizar el tercer conjunto de datos del acelerómetro para producir un primer conjunto de datos de movimiento vehicular horizontal;

• calcular un cambio de posición del vehículo a partir del primer conjunto de datos de movimiento vehicular horizontal;

• calcular una ubicación derivada del GPS y acelerómetro agregando el cambio de posición del vehículo a la ubicación vehicular inicial medida por GPS;

• calcular una ubicación derivada del acelerómetro vertical y una confianza del acelerómetro vertical analizando el segundo conjunto de datos de movimiento vehicular vertical a la luz de la asociación de mapas; y

• seleccionar una de las ubicaciones derivadas del acelerómetro y el GPS y la ubicación derivada del acelerómetro vertical como la ubicación estimada del vehículo con base en la confianza derivada del acelerómetro vertical.

8. El método de la reivindicación 1, que además comprende:

• recopilar un segundo conjunto de datos de posición geofísica utilizando un receptor del GPS del dispositivo de navegación en el segundo período de tiempo;

• derivar una ubicación derivada del GPS con base en el segundo conjunto de datos de posición geofísica del GPS;

• calcular una confianza de precisión del GPS en la ubicación derivada del GPS;

en el que calcular una ubicación estimada del vehículo comprende calcular una ubicación estimada del vehículo a partir de una combinación ponderada de una ubicación estimada inicial y la ubicación derivada del GPS; en el que la ubicación estimada inicial se calcula a partir del análisis del segundo conjunto de datos vehiculares verticales solamente; en el que la ubicación derivada del GPS se pondera según la confianza de precisión del GPS.

9. El método de la reivindicación 8, que comprende además modificar un ciclo de trabajo del receptor del GPS con base en la confianza de precisión del GPS, en el que calcular una confianza de precisión del GPS comprende calcular una dilución geométrica de la calificación de precisión y comparar la dilución geométrica de la calificación de precisión con una dilución geométrica de umbral de clasificación de precisión.

10. El método de la reivindicación 1, que además comprende:

• en el primer período de tiempo, recopilación de la primera velocidad del vehículo;

• en el segundo período de tiempo, recopilar una segunda velocidad del vehículo;

• en el que analizar el segundo conjunto de datos de movimiento vehicular vertical a la luz de la asociación de mapeo comprende escalar en el tiempo el segundo conjunto de datos de movimiento vehicular vertical con base en una diferencia entre la primera velocidad del vehículo y la segunda velocidad del vehículo.

11. El método de la reivindicación 1, que además comprende:

• en el primer período de tiempo, recopilación de un primer perfil de suspensión del vehículo;

• en el segundo período de tiempo, recopilación de un segundo perfil de suspensión del vehículo;

• en el que analizar el segundo conjunto de datos de movimiento vehicular vertical a la luz de la asociación de mapeo comprende analizar el segundo conjunto de datos de movimiento vehicular vertical además a la luz del primer perfil de suspensión del vehículo y el segundo perfil de suspensión del vehículo.

12. El método de la reivindicación 1, que además comprende:

• en el primer período de tiempo, recopilar un primer conjunto de datos barométricos utilizando un barómetro del dispositivo de navegación; y

• en el segundo período de tiempo, recopilar un segundo conjunto de datos del barómetro utilizando el barómetro;

en el que generar la asociación de mapeo comprende además generar la asociación de mapeo entre el primer conjunto de datos de barómetro y los datos de posición geofísica; en el que calcular la ubicación estimada del vehículo comprende además analizar el segundo conjunto de datos de barómetro a la luz de la asociación de mapeo.