JP2018532984A

JP2018532984A - クレードル回転インセンシティブ慣性ナビゲーション

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Publication number: JP2018532984A
Application number: JP2018510330A
Authority: JP
Inventors: ジャン、ウェンタオ
Original assignee: Qualcomm Inc
Current assignee: Qualcomm Inc
Priority date: 2015-08-27
Filing date: 2016-06-30
Publication date: 2018-11-08
Also published as: BR112018003731A2; KR20180044401A; EP3341685A1; CN108419442A; US20170059326A1; WO2017034673A1; US10088318B2

Abstract

クレードルインセンシティブ慣性ナビゲーションを提供するためにモバイルデバイスにおいて様々な方法および／または装置を使用してインプリメントされ得る技法が提供される。本開示による第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメント変化を決定するための例となる方法は、第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、第１のボディフレームに関連付けられた画像キャプチャデバイスから１つまたは複数の画像を取得することと、１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定することと、１つまた複数の慣性センサおよび補償情報に基づいて位置を決定することと、を含む。【選択図】図８

Description

[0001] 全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ：Global Navigation Satellite System）受信機は、モバイルフォン、腕時計、および他のポータブルデバイスのようなモバイルデバイスを含む、多数のデバイスに組み込まれている。多くの小型のモバイルデバイスは、クレードルデバイス（cradle device）に搭載されるように、またはユーザによって装着されるように構成され、測位情報を提供するためにＧＮＳＳ信号および慣性ナビゲーションシステム（ＩＮＳ：Inertial Navigation Systems）を活用し得る。測位推定値は、衛星測位信号を受信および処理することによって計算され得る。しかしながら、衛星測位信号は、しばしば妨害され、モバイルデバイスは、インクリメンタルな位置を推定するために慣性ナビゲーション技法を利用し得る。ＧＮＳＳ受信機は、また、一般に、より多くの電力を必要とし、それは、より小型のモバイルデバイスの問題となる場合もある。モバイルデバイスは、バッテリ電力を節約しようとするために慣性ナビゲーション技法を利用することを選び得る。

[0002] 慣性ナビゲーション技法は、慣性センサ（inertial sensors）（例えば、加速度計およびジャイロスコープ）からの測定データに頼り得る。しかしながら、慣性センサから生成された位置結果における誤差が、センサと、動いているオブジェクトとの間の相対的な向きがミスアラインしている（misaligned）ときに生じることもある。このようなミスアライメント（misalignment）は、位置結果があまり信頼できなくなることを引き起こすこともあり、ミスアライメントは、較正および補償されなければいけない。増加するドリフト、不正確なミスアライメント較正（misalignment calibration）、またはセンサと動いているオブジェクトとの間の相対的なアライメントにおけるその後の変化により、位置推定値の信頼性は、時間にわたってさらに少なくなることもある。

[0003] 本開示による第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメント変化を決定するための例となる装置は、メモリユニットと、１つまたは複数の慣性センサと、前記メモリユニットおよび前記１つまたは複数の慣性センサに通信的に（communicatively）結合された少なくとも１つのプロセッサと、を含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、前記第１のボディフレームに関連付けられた画像キャプチャデバイスから１つまたは複数の画像を取得することと、前記１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定することと、前記１つまた複数の慣性センサおよび前記補償情報に基づいて位置を決定することと、を行うように構成される。

[0004] そのような装置のインプリメンテーションは、以下の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。前記補償情報は、変位変化（displacement change）およびポーズ変化（pose change）を含み得る。前記１つまたは複数の画像の前記分析は、前記１つまたは複数の画像中の特徴を識別することと、前記識別された特徴に基づいて回転行列（rotation matrix）を計算することと、前記回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成することと、を含み得る。前記ポーズ変化推定値は、前記少なくとも１つのプロセッサによって生成された不確定値（uncertainty value）を含み得る。前記１つまたは複数の慣性センサは加速度計であり得る。前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの前記変化を検出することは、前記慣性センサのうちの少なくとも１つから導出され得る。前記少なくとも１つのプロセッサは、同期信号を提供することと、前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間の第１の向きを決定することと、前記画像キャプチャデバイスを用いて最初の第１の画像を取得することと、ここにおいて、前記最初の第１の画像は前記第１の向きに関連付けられ、前記１つまたは複数の画像および前記最初の第１の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定することと、を行うように構成され得る。

[0005] 本開示による第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメント変化を決定するための例となる方法は、前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、前記第１のボディフレームに関連付けられた画像キャプチャデバイスから１つまたは複数の画像を取得することと、前記１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定することと、１つまた複数の慣性センサおよび前記補償情報に基づいて位置を決定することと、を含む。

[0006] そのような方法のインプリメンテーションは、以下の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。前記補償情報は、変位変化およびポーズ変化を含み得る。前記１つまたは複数の画像の前記分析は、前記１つまたは複数の画像中の共通の特徴を識別することと、前記識別された共通の特徴に基づいて回転行列を計算することと、前記回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成することと、を含み得る。前記ポーズ変化推定値を生成することは、不確定値を生成することを含み得る。前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの前記変化を検出することは、慣性センサから受信された情報に基づき得る。アライメントの前記変化の検出および前記補償情報の前記決定は同期され得る。前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間の第１の向きが決定され得、最初の第１の画像は、前記最初の第１の画像が前記第１の向きに関連付けられるように、前記画像キャプチャデバイスを用いて取得され得、前記補償情報は、前記１つまたは複数の画像および前記最初の第１の画像の前記分析に基づいて決定され得る。前記補償情報は、慣性ナビゲーションシステムに出力され得る。

[0007] 本開示による第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメント変化を決定するための非一時的な機械可読媒体の例は、前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、前記第１のボディフレームに関連付けられた画像キャプチャデバイスから１つまたは複数の画像を取得するためのコードと、前記１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定するためのコードと、１つまた複数の慣性センサおよび前記補償情報に基づいて位置を決定するためのコードと、を含む。

[0008] そのような非一時的な機械可読媒体のインプリメンテーションは、以下の特徴のうちの１つまたは複数を含み得る。前記補償情報は、変位変化およびポーズ変化を含み得る。前記１つまたは複数の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定するための前記コードは、前記１つまたは複数の画像中の共通の特徴を識別するためのコードと、前記識別された共通の特徴に基づいて回転行列を計算するためのコードと、前記回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成するためのコードと、を含み得る。前記回転行列に基づいて前記ポーズ変化推定値を生成するための前記コードは、不確定値を生成するためのコードを含み得る。前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの前記変化を検出することは、慣性センサから情報を受信するためのコードを含み得る。前記命令は、アライメントの前記変化の検出および前記補償情報の前記決定を同期させるためのコードを含み得る。前記命令は、また、前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間の第１の向きを決定するためのコードと、最初の第１の画像が前記第１の向きに関連付けられるように、前記画像キャプチャデバイスを用いて前記最初の第１の画像を取得するためのコードと、前記１つまたは複数の画像および前記最初の第１の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定するためのコードと、を含み得る。前記命令は、ナビゲーションユニットに前記補償情報を出力するためのコードを含み得る。

[0009] 本開示による第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメント変化を決定するための装置の例は、前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、前記第１のボディフレームに関連付けられた画像キャプチャデバイスから１つまたは複数の画像を取得するための手段と、前記１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定するための手段と、１つまた複数の慣性センサおよび前記補償情報に基づいて位置を決定するための手段と、を含む。

[0010] そのような装置のインプリメンテーションは、以下の限定のうちの１つまたは複数を含み得る。前記補償情報を決定するための前記手段は、変位変化を決定するための手段と、ポーズ変化を決定するための手段と、を含み得る。前記１つまたは複数の画像の前記分析は、前記１つまたは複数の画像中の共通の特徴を識別するための手段と、前記識別された共通の特徴に基づいて回転行列を計算するための手段と、前記回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成するための手段と、を含み得る。前記装置は、さらに、前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間の第１の向きを決定することと、前記画像キャプチャデバイスを用いて最初の第１の画像を取得するための手段と、ここにおいて、前記最初の第１の画像は、前記第１の向きに関連付けられ、前記１つまたは複数の画像および前記最初の第１の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定するための手段と、を含み得る。前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの前記変化を検出することは、慣性センサから情報を受信するための手段を含み得る。前記補償情報を出力するための前記手段は、アプリケーションプロセッサに前記補償情報を出力するための手段を含み得る。

[0011] 本明細書で説明される項目および／または技法は、下記の能力のうちの１つまたは複数、および／または記載されていない他の能力を提供することができる。モバイルデバイスは、車両内にあるクレードルに、または他の移動可能なロケーションに置かれ得る。車両基準フレーム（vehicle reference frame）（すなわち、ｖ−フレーム）とモバイルデバイス基準フレーム（mobile device reference frame）（すなわち、ｂ−フレーム）との間のミスアライメントが検出され得る。ＧＮＳＳ測位が、ミスアライメントを較正するために使用され得る。ミスアライメントが較正されたときに、時間タグ（time-tag）が作成および記憶され得る。モバイルデバイスは、ミスアライメントが較正されたときに第１の画像を取得するように構成される。モバイルデバイス上の前面カメラまたは背面カメラが、画像を取得するために使用され得る。モバイルデバイスは、モバイルデバイス内の慣性センサが測位（例えば、自律航法（dead reckoning））のために使用されることができるように、ＩＮＳ状態に置かれる。モバイルデバイスは、その次に、向きが変えられる（reoriented）か、動かされることもあり、ｖ−フレームとｂ−フレームとの間の新たなミスアライメントが検出される。新たなミスアライメントが検出されたときに時間タグが作成および記憶され得る。モバイルデバイスは、新たなミスアライメントが検出されたときに（例えば、前面または背面カメラを用いて）第２の画像を取得するように構成される。ポーズ推定が第１および第２の画像中の共通のオブジェクトを使用して行われる。ポーズ推定情報は、ミスアライメントの変化を補償し、よって、新たなミスアライメントに関して再較正する必要性を低減するために使用される。モバイルデバイスは、慣性センサが測位情報を提供し続けるように、ＩＮＳ状態のままであり得る。ＩＮＳシステムの関与率（engagement rate）が増加し得、ＩＮＳ測位情報の精度が改善され得る。非常に長いＧＮＳＳ再較正プロセスが回避されることができ、モバイルデバイス上のバッテリ電力が節約されることができる。他の能力が提供されることができ、本開示による全インプリメンテーションが、説明されている能力の、すべては言うまでもなく、任意のものを提供しなければならないわけではない。

[0012] 非限定的かつ非包括的な態様が、以下の図面を参照して説明され、ここで、別途指定されていない限り、同様の参照番号は、様々な図面全体を通して同様の部分を指す。

[0013] 本明細書で説明される技法をインプリメントするために使用されることができるモバイルデバイスのブロック図。 [0014] 前面カメラおよび背面カメラを有するモバイルデバイスの透視図。 [0015] 図１Ａおよび図１Ｂのモバイルデバイスと通信するように構成された例となるネットワークアーキテクチャのブロック図。 [0016] モバイルデバイスに適用され得る例となる座標システムの図。 [0017] クレードル回転インセンシティブ（cradle rotation insensitive）ＩＮＳをインプリメントするための分散システム（distributed system）の例のブロック図。 [0018] 第１および第２の画像を用いてクレードル回転補償をインプリメントするための例となるメッセージフロー図。 [0019] １つまたは複数の画像を用いてクレードル回転補償をインプリメントするための例となるメッセージフロー図。 [0020] ミスアライメント較正の変化を補償するためのプロセスのフロー図。 [0021] 慣性ナビゲーションシステムを用いて現在位置を決定するためのプロセスのフロー図。 [0022] 推定されたポーズ変化情報に基づいてＩＮＳミスアライメント較正を修正するための別のプロセスのフロー図。

詳細な説明

[0023] いくつかの例となる技法が本明細書中に提示され、それらは、クレードル回転インセンシティブ慣性ナビゲーションを場合によると提供する、またはそうでない場合サポートするためにモバイルデバイスにおいて様々な方法および装置でインプリメントされ得る。多くの車両（例えば、自動車、自転車、ボート、レクリエーション用車両、等）は、モバイルデバイスを車両に固定するように構成されているクレードルを含む。しかしながら、これらのクレードルは、モバイルデバイスと車両との間の相対的な向きが時間にわたって変化することを可能にし得る。すなわち、クレードル内の機械アセンブリが緩く、モバイルデバイスが動くことを可能にし得るか、またはクレードルは、ユーザに対する視野角を改善するためにモバイルデバイスが回転する、またはそうでない場合調整されることを可能にするように構成され得る。多くのＧＮＳＳおよびＩＮＳ可能なシステムでは、車両フレーム（例えば、ｖ−フレーム）とモバイルボディフレーム（ｂ−フレーム）との間のミスアライメントが、ＩＮＳが関与する（engaged）前に較正され得る。一旦較正されると、ｖ−フレームとｂ−フレームとの間の向きが変化した場合、ＩＮＳは解除される（disengaged）ことになり、再較正シーケンスが実行され得る。このような再較正シーケンスは、ＧＮＳＳ測位のさらなる使用と、ＧＮＳＳ回路をアクティベートするのに必要とされる対応するバッテリ電力の損失を必要とすることもある。

[0024] ある特定の車載ＧＮＳＳ／ＩＮＳナビゲーションのインプリメンテーションでは、モバイルボディフレーム（ｂ−フレーム）と車両フレーム（ｖ−フレーム）との間のミスアライメントが、慣性ナビゲーションシステム（ＩＮＳ）が関与する前に較正される。モバイルデバイスは、車載ＧＮＳＳ／ＩＮＳナビゲーション目的では、典型的には、ダッシュボード上に取り付けられたクレードル、フロントガラスに取り付けられたクレードル、ハンドルに取り付けられたクレードルに搭載されるか、またはカップホルダ、座席上、グローブボックスにただ置かれ得るか、あるいはユーザによって装着され得る。ＩＮＳナビゲーション機能（feature）の関与の前に、ＧＮＳＳの助けでミスアライメントが決定される必要がある。ミスアライメントの変化が検出された場合、ＩＮＳナビゲーション機能は、典型的には、別のＧＮＳＳ較正プロシージャが実行されるまで解除される。モバイルデバイス上のＩＮＳナビゲーション能力は、それゆえ、クレードル回転によって引き起こされるミスアライメントのその後の変化、または車両に対するモバイルデバイスの向きの他の変化に影響されやすい。例えば、車両が動いている間にモバイルデバイスクレードルが回転した場合、ＩＮＳは解除され得、ＩＮＳが再関与する前にミスアライメントはオンザフライ（on-the-fly）で再較正され得る。ミスアライメントの較正および再較正は、一般に、車両力学（vehicle dynamics）およびＧＮＳＳ信号状態の影響を受けやすく、最終的には、時間を消費することもあるか、またはＩＮＳ関与率に悪影響を及ぼすこともある。さらに、向きの変化に基づく関与から解除へのＩＮＳナビゲーション状態の繰り返しのサイクルは、モバイルデバイスによって消費される電力に影響する（すなわち、バッテリ充電を激減させる）こともある。本明細書で説明されている例となる技法は、従来の車載モバイルＩＮＳナビゲーションを強化し、それにより、強化されたシステムは、クレードル回転によって引き起こされる影響にあまりセンシティブでなく、また影響をあまり受けやすくないので、増加したＩＮＳ関与率、関与状態と解除状態とのサイクルの減少、および電力消費の減少が実現されることができる。

[0025] 図１Ａを参照すると、クレードルインセンシティブ慣性ナビゲーション技法をインプリメントするために使用されることができるモバイルデバイス１００のブロック図が図示されている。モバイルデバイス１００は、様々なモバイル通信および／またはコンピューティングデバイスの機能性を含む、またはインプリメントすることができ、複数例が、現存するものでも将来開発されるものでも、車載ナビゲーションシステム、ウェアラブルナビゲーションデバイス、スマートフォン、腕時計、ヘルメットカメラ、等を含むが、それらに限定されない。モバイルデバイス１００は、プロセッサ１１１（またはプロセッサコア）、１つまたはデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）１２０、およびメモリユニット１６０を含む。プロセッサ１１１は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、マルチコアＣＰＵ、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、マルチコアＧＰＵ、ビデオエンジン、またはこれらの任意の組合せであり得る。プロセッサコアは、アプリケーションプロセッサ（applications processor）であり得る。ナビゲーションプロセッサ１１５および視覚支援プロセッサ（vision aiding processor）１２５が、限定ではなくただの例としてモバイルデバイス１００内に図示されている。ナビゲーションプロセッサ１１５および視覚支援プロセッサ１２５は、メモリユニット１６０に含まれ、プロセッサ１１１を利用し得る。ナビゲーションプロセッサ１１５および／または視覚支援プロセッサ１２５は、モバイルデバイス内のシステムオンチップ（ＳｏＣ）であり得る（例えば、それは専用ハードウェアであり得るか、または（例えば、ディスクリートアプリケーションプロセッサ上の）ディスクリートチップセットあるいはディスクリートチップセットの一部であり得る）か、または（例えば、モバイルデバイス１００から遠隔にある）１つまたは複数の補助システムに含まれ得る。１つの実施形態において、モバイルデバイスは、例えば、適切なレンズ構成を有する相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）画像センサのような、１つまたは複数のカメラ１０５（例えば、前面および／または背面）を含む。電荷結合素子（ＣＣＤ）および裏面照射型ＣＭＯＳ（back side illuminated CMOS）のような他のイメージング技術が使用され得る。カメラ１０５は、画像情報を取得し、それを視覚支援プロセッサ１２５に提供するように構成される。別の実施形態において、１つまたは複数の外部カメラが使用され得る。例えば、設置されたカメラを車両が含み得、モバイルデバイスは、ミスアライメントを決定するために、それらの設置されたカメラによって取得された画像を処理するように構成され得る。

[0026] モバイルデバイス１００は、また、ワイヤレスネットワーク上でワイヤレスアンテナ１３２を介してワイヤレス信号１３４を送信および受信するように構成されたワイヤレストランシーバ１３０を含み得る。ワイヤレストランシーバ１３０は、バス１０１に接続されている。ここで、モバイルデバイス１００は、単一のワイヤレストランシーバ１３０を有するものとして例示されている。しかしながら、モバイルデバイス１００は、代替的に、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、ＣＤＭＡ、広帯域ＣＤＭＡ（ＷＣＤＭＡ（登録商標））、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ（登録商標））、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）短距離ワイヤレス通信技術、等のような、複数の通信規格をサポートするために、複数のワイヤレストランシーバ１３０およびワイヤレスアンテナ１３２を有することができる。

[0027] ワイヤレストランシーバ１３０は、複数のキャリア（異なる周波数の波形信号）上の動作をサポートし得る。マルチキャリア送信機は、変調された信号を複数のキャリア上で同時に送信することができる。変調された各信号は、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）信号、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）信号、直交周波数分割多元接続（ＯＦＤＭＡ）信号、単一キャリア周波数分割多元接続（ＳＣ−ＦＤＭＡ）信号、等であり得る。変調された各信号は、異なるキャリア上で送られ得、パイロット、オーバヘッド情報、データ、等を搬送し得る。

[0028] モバイルデバイス１００は、また、衛星測位システム（ＳＰＳ：satellite positioning system）アンテナ１７２を介して（例えば、ＳＰＳ衛星から）ＳＰＳ信号１７４を受信する全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）受信機１７０を含む。ＧＮＳＳ受信機１７０は、単一の全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）または複数のそのようなシステムと通信することができる。ＧＮＳＳは、全地球測位システム（ＧＰＳ）、ガリレオ、Ｇｌｏｎａｓｓ、北斗（コンパス）、等を含み得るが、これらに限定されない。ＳＰＳ衛星は、また、衛星、宇宙ビークル（ＳＶ：space vehicle）、等と称される。ＧＮＳＳ受信機１７０は、全体的または部分的にＳＰＳ信号１７４を処理し、モバイルデバイス１００のロケーションを決定するためにこれらのＳＰＳ信号１７４を使用する。プロセッサ１１１、ＤＳＰ１２０、およびメモリ１６、および／または特殊プロセッサ（単数または複数）（図示せず）もまた、ＧＮＳＳ受信機１７０と連動して、全体的または部分的に、ＳＰＳ信号１７４を処理し、および／またはモバイルデバイス１００のロケーションを計算するために利用され得る。ＳＰＳ信号１７４または他のロケーション信号からの情報の記憶が、メモリユニット１６０またはレジスタ（図示せず）を使用して実行される。ナビゲーションプロセッサ１１５は、ＧＮＳＳ信号に基づいて位置情報を算出し、および／または加速度計１４０、ジャイロスコープ１４５、および／または他のセンサ１５０（例えば、圧力センサ、磁力計、マイクロフォン）のような、微小電気機械システム（ＭＥＭＳ：microelectromechanical system）から受信された情報に基づいて自律航法位置情報を算出するように構成された命令を備え得る。１つのみのプロセッサ１１１、ＤＳＰ１２０、およびメモリユニット１６０が図１Ａに図示されているが、これらのコンポーネントのすべて、ペア、またはいずれかのうちの１つより多くのものがモバイルデバイス１００によって使用されることができる。

[0029] メモリユニット１６０は、１つまたは複数の命令またはコードとして機能を記憶する、非一時的な機械可読記憶媒体（単数または複数）を含むことができる。メモリユニット１６０を構成することができる媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ、ディスクドライブ、等を含むが、それらに限定されない。一般に、メモリユニット１６０によって記憶される機能は、プロセッサ１１１、ＤＳＰ１２０、または他の特殊プロセッサによって実行される。よって、メモリユニット１６０は、説明されている機能をプロセッサ１１１に行わせるように構成されたソフトウェア（プログラミングコード、命令、機械コード、等）を記憶するプロセッサ可読メモリおよび／またはコンピュータ可読メモリである。代替的に、モバイルデバイス１００の１つまたは複数の機能は、全体的または部分的にハードウェアにおいて実行され得る。メモリユニット１６０は、バス１０１を介してプロセッサ１１１に通信的に結合され得る。通信的に結合される、という用語は、電子信号を交換および処理するモバイルデバイス１００または他のシステム内のコンポーネントの能力を説明している。

[0030] モバイルデバイス１００は、モバイルデバイス１００が利用可能なビューおよび／または情報内の他の通信エンティティに基づいて、様々な技法を使用して関連するシステム内のそれの現在位置を推定することができる。例えば、モバイルデバイス１００は、１つまたは複数のワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）またはＺｉｇＢｅｅ（登録商標）のような短距離ワイヤレス通信技術を利用するパーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）等に関連付けられたアクセスポイント、ＳＰＳ衛星、および／またはマップサーバあるいはＬＣＩサーバから取得されたマップ制約データから取得された情報を使用して、それの位置を推定することができる。モバイルデバイス１００は、また、加速度計１４０、ジャイロスコープ１４５、および他のセンサ１５０（例えば、磁力計、圧力センサ、固体コンパス（solid state compass））のような慣性センサを使用する自律航法技法に基づいてそれの現在位置を推定し得る。ある例において、モバイルデバイス１００は、カメラ１０５によって取得された画像に少なくとも部分的に基づいて（例えば、現在の画像を以前に記憶された画像と比較することによって）現在位置を決定し得る。一般に、慣性センサは、モバイルデバイス１００の変位を測定するために使用される。例えば、モバイルデバイス１００は、ナビゲーションプロセッサ１１５が１つまたは複数の慣性センサ（例えば、加速度計、ジャイロスコープ、固体コンパス）から信号を受信し、自律航法位置を算出するように構成されるように、ＩＮＳ状態に入り得る。自律航法位置は、周期的なベースで、および／または進路および速度情報が変化したときに算出され得る。ある例において、自律航法位置は、別の位置が決定（例えば、ＧＮＳＳ、三辺測量、ユーザ入力）されると調整され得る。歩行者アプリケーションの場合、加速度計１４０は、歩数計を駆動し、歩数または歩数速度を決定するために、３軸加速度計を含み得る。

[0031] 図１Ｂは、本明細書で説明されている機能を行うように動作可能なモバイルデバイス１００の例示である。図１Ｂは、図１Ａのモバイルデバイスの１つまたは複数のコンポーネントを使用するスマートフォンを表し得る。しかしながら、本明細書で説明されている機能性は、スマートフォンを使用することに限定されるものではなく、図１Ａに類似し、そのような機能性を実行するのに好適な能力を有する任意のデバイスを使用することができる。これらのデバイスは、モバイルデバイス、デジタルカメラ、カムコーダ、タブレット、ＰＤＡ、または他の任意の同様のデバイスを含み得る。図１Ｂは、モバイルデバイス１００の前面１８０と背面１９０とを例示している。前面１８０は、ディスプレイ１８２と第１のカメラ１０５ａとを含む。第１のカメラ１０５ａは、モバイルデバイス１００の前面側に結合されており、前面カメラ（front-facing camera）とも称される。モバイルデバイス１００の背面１９０は、本明細書では背面カメラ（rear-facing camera）とも称される、第２のカメラ１０５ｂを含む。モバイルデバイス１００は、前面カメラ１０５ａがモバイルデバイス１００のユーザを向き、背面カメラ１０５ｂがデバイスのユーザから向きがそれるように、持たれ得るか搭載され得る。代替的に、モバイルデバイス１００がどのようにユーザによって持たれているか、またはクレードルに搭載されているかに依存して、その反対が当てはまり得る。前面カメラ１０５ａと背面カメラ１０５ｂの両方は、図１Ａを参照して説明されたように、カメラ（単数または複数）１０５のインプリメンテーションであり、視覚支援プロセッサ１２５に画像情報を提供するように構成され得る。

[0032] 図２を参照すると、図１Ａのモバイルデバイスと通信するように構成された例となるネットワークアーキテクチャ２００が図示されている。モバイルデバイス１００は、ワイヤレス通信ネットワークに無線信号を送信し、ワイヤレス通信ネットワークから無線信号を受信し得る。１つの例において、モバイルデバイス１００は、ワイヤレス通信リンク２２２を介して、ワイヤレスベーストランシーバサブシステム（ＢＴＳ）、ノードＢ、または進化型ノードＢ（ｅノードＢ）を備え得るセルラトランシーバ２２０にワイヤレス信号を送信すること、またはセルラトランシーバ２２０からワイヤレス信号を受信することによって、セルラ通信ネットワークと通信し得る。同様に、モバイルデバイス１００は、ワイヤレス通信リンク２３２を介して、ローカルトランシーバ２３０にワイヤレス信号を送信する、またはローカルトランシーバ２３０からワイヤレス信号を受信し得る。ローカルトランシーバ２３０は、アクセスポイント（ＡＰ）、フェムトセル、ホーム基地局、スモールセル基地局、ホームノードＢ（ＨＮＢ）またはホームｅノードＢ（ＨｅＮＢ）を備え得、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ネットワーク）、ワイヤレスパーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク）またはセルラネットワーク（例えば、ＬＴＥネットワークまたは次の段落で説明されるもののような他のワイヤレスワイドエリアネットワーク）へのアクセスを提供し得る。当然ながら、これらは、ワイヤレスリンクを介してモバイルデバイスと通信することができるネットワークの例にすぎず、特許請求される主題が、この点に関して限定されるものではないことが理解されるべきである。

[0033] ワイヤレス通信リンク２２２をサポートすることができるネットワーク技術の例は、移動通信のためのグローバルシステム（ＧＳＭ（登録商標））、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、広帯域ＣＤＭＡ（ＷＣＤＭＡ）、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）、高速パケットデータ（ＨＲＰＤ）である。ＧＳＭ、ＷＣＤＭＡ、およびＬＴＥは、３ＧＰＰ（登録商標）によって定義されている技術である。ＣＤＭＡおよびＨＲＰＤは、第３世代パートナーシッププロジェクト２（３ＧＰＰ２）によって定義されている技術である。ＷＣＤＭＡは、また、ユニバーサルモバイル電気通信システム（ＵＭＴＳ）の一部でもあり、ＨＮＢによってサポートされ得る。セルラトランシーバ２２０は、（例えば、サービス契約下の）サービスのためにワイヤレス電気通信ネットワークへの加入者アクセスを提供する機器の配備を備え得る。ここで、セルラトランシーバ２２０は、セルラトランシーバ２２０がアクセスサービスを提供することが可能である範囲に少なくとも部分的に基づいて決定されるセル内の加入者デバイスにサービス提供する際にセルラ基地局の機能を実行し得る。ワイヤレス通信リンク２２２をサポートすることができる無線技術の例は、ＩＥＥＥ８０２．１１、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、およびＬＴＥである。

[0034] 特定のインプリメンテーションにおいて、セルラトランシーバ２２０およびローカルトランシーバ２３０は、ネットワーク２２５上で１つまたは複数のサーバ２４０と通信し得る。ここで、ネットワーク２２５は、ワイヤードおよび／またはワイヤレスリンクの任意の組合せを備え得、セルラトランシーバ２２０および／またはローカルトランシーバ２３０および／またはサーバ２４０を含み得る。特定のインプリメンテーションにおいて、ネットワーク２２５は、ローカルトランシーバ２３０またはセルラトランシーバ２２０を通したモバイルデバイス１００とサーバ２４０との間の通信を容易にすることが可能なインターネットプロトコル（ＩＰ）または他のインフラストラクチャを備え得る。あるインプリメンテーションにおいて、ネットワーク２２５は、モバイルデバイス１００とのモバイルセルラ通信を容易にするために、例えば、基地局コントローラまたはパケットベースあるいは回路ベースのスイッチングセンタ（図示せず）のようなセルラ通信ネットワークインフラストラクチャを備え得る。特定のインプリメンテーションにおいて、ネットワーク２２５は、ＷＬＡＮＡＰ、ルータ、およびブリッジのようなローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）エレメントを備え得、そのケースでは、インターネットのようなワイドエリアネットワークへのアクセスを提供するゲートウェイエレメントへのリンクを含むか、または有し得る。他のインプリメンテーションでは、ネットワーク２２５は、ＬＡＮを備え得、ワイドエリアネットワークへのアクセスを有すことも有さないこともあるが、モバイルデバイス１００に、（サポートされている場合）いずれのそのようなアクセスも提供しないこともある。いくつかのインプリメンテーションにおいて、ネットワーク２２５は、複数のネットワーク（例えば、１つまたは複数のワイヤレスネットワークおよび／またはインターネット）を備え得る。１つのインプリメンテーションにおいて、ネットワーク２２５は、１つまたは複数のサービングゲートウェイまたはパケットデータネットワークゲートウェイを含み得る。加えて、サーバ２４０のうちの１つまたは複数は、Ｅ−ＳＭＬＣ、セキュアユーザプレーンロケーション（ＳＵＰＬ：Secure User Plane Location）ロケーションプラットフォーム（ＳＬＰ：SUPL Location Platform）、ＳＵＰＬロケーションセンタ（ＳＬＣ：SUPL Location Center）、ＳＵＰＬ測位センタ（ＳＰＣ：SUPL Positioning Center）、位置決定エンティティ（ＰＤＥ：Position Determining Entity）、および／またはゲートウェイモバイルロケーションセンタ（ＧＭＬＣ：gateway mobile location center）であり得、それらの各々は、ネットワーク２２５において１つまたは複数のロケーション取出し機能（ＬＲＦ：location retrieval function）および／またはモビリティ管理エンティティ（ＭＭＥ：mobility management entities）に接続し得る。

[0035] 特定の態様において、また以下に説明されるように、モバイルデバイス１００は、（例えば、ＧＰＳまたは他の衛星測位システム（ＳＰＳ）の衛星２１０、セルラトランシーバ２２０、またはローカルトランシーバ２３０から受信される信号に関する）ロケーション関連測定値を取得し、場合によると、これらのロケーション関連測定値に基づいてモバイルデバイス１００の位置フィックスまたは推定されたロケーションを算出することが可能な処理リソースおよび回路を有し得る。いくつかのインプリメンテーションにおいて、モバイルデバイス１００によって取得されるロケーション関連測定値は、（例えば、１つまたは複数のサーバ２４０のうちの１つであり得る）エンハンスドサービングモバイルロケーションセンタ（Ｅ−ＳＭＬＣ：enhanced serving mobile location center）またはＳＵＰＬロケーションプラットフォーム（ＳＬＰ）のようなロケーションサーバに転送され得、その後、ロケーションサーバは、それら測定値に基づいてモバイルデバイス１００に関するロケーションを推定または決定し得る。現在例示されている例では、モバイルデバイス１００によって取得されるロケーション関連測定値は、ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、ガリレオ、または北斗のような全地球航法衛星システム（ＧＮＳＳ）またはＳＰＳに属する衛星から受信されるＳＰＳ信号１７４の測定値を含み得、および／または（例えば、セルラトランシーバ２２０のような）既知のロケーションで固定された地上送信機（terrestrial transmitters）から受信された信号（例えば、２２２および／または２３２）の測定値を含み得る。モバイルデバイス１００または別個のロケーションサーバは、次いで、例えば、ＧＮＳＳ、Ａ−ＧＮＳＳ（Assisted GNSS）、アドバンスド順方向リンク三辺測量（ＡＦＬＴ：Advanced Forward Link Trilateration）、観測到着時間差（ＯＴＤＯＡ：Observed Time Difference Of Arrival）または強化型セルＩＤ（Ｅ−ＩＤ：Enhanced Cell ID）またはこれらの組合せのような、いくつかの測位方法のうちのいずれか１つを使用して、これらのロケーション関連測定値に基づいて、モバイルデバイス１００に関するロケーション推定値を取得し得る。これらの技法のうちのいくつか（例えば、Ａ−ＧＮＳＳ、ＡＦＬＴ、およびＯＴＤＯＡ）では、送信機または衛星によって送信され、モバイルデバイス１００において受信されるパイロット、測位基準信号（ＰＲＳ）、または他の測位関連信号に少なくとも部分的に基づいて、既知のロケーションで固定された３つ以上の地上送信機に対する、あるいは正確に知られている軌道データを有する４つ以上の衛星に対する、またはこれらの組合せの、疑似距離（pseudoranges）またはタイミング差がモバイルデバイス１００において測定され得る。セルラトランシーバ２２０、ローカルトランシーバ２３０、および衛星２１０、およびその中での様々な組合せのような様々な信号源に対して、ドップラー測定が行われ得る。１つまたは複数のサーバ２４０は、例えば、Ａ−ＧＮＳＳ、ＡＦＬＴ、ＯＴＤＯＡ、およびＥ−ＣＩＤのような測位技法を容易にするために、ＧＮＳＳ衛星に関する信号、タイミング、および軌道情報、地上送信機のロケーションおよびアイデンティティ、および／または測定されるべき信号に関する情報（例えば、信号タイミング）を含む、測位支援データをモバイルデバイス１００に提供することが可能であり得る。例えば、１つまたは複数のサーバ２４０は、特定の会場のような特定の１つの領域または複数の領域にあるセルラトランシーバおよび／またはローカルトランシーバのロケーションおよびアイデンティティを示すアルマナック（almanac）を備え得、送信電力および信号タイミングのような、セルラ基地局またはＡＰによって送信される信号を説明する情報を提供し得る。Ｅ−ＣＩＤのケースでは、モバイルデバイス１００は、セルラトランシーバ２２０および／またはローカルトランシーバ２３０から受信された信号に関する信号強度の測定値を取得し得、および／またはモバイルデバイス１００とセルラトランシーバ２２０またはローカルトランシーバ２３０との間のラウンドトリップ信号伝搬時間（round trip signal propagation time）（ＲＴＴ）を取得し得る。モバイルデバイス１００は、モバイルデバイス１００に関するロケーションを決定するために、１つまたは複数のサーバ２４０から受信された補助データ（例えば、地上アルマナックデータ、またはＧＮＳＳアルマナックおよび／またはＧＮＳＳエフェメリス情報のようなＧＮＳＳ衛星データ）と共にこれらの測定値を使用し得るか、または１つまたは複数のサーバ２４０に測定値を転送して同じ決定を行い得る。ある実施形態において、サーバ２４０は、モバイルデバイスから画像情報を受信することと、本明細書で説明されている特徴分析およびポーズ推定を実行することとを行うように構成された視覚支援プロセッサを含み得る。

[0036] モバイルデバイス（例えば、図１Ａのモバイルデバイス１００）は、デバイス、ワイヤレスデバイス、モバイル端末、端末、モバイル局（ＭＳ）、ユーザ機器（ＵＥ）、ＳＵＰＬ対応端末（ＳＥＴ）、または他の何らかの名称で称されることもあり、セルフォン、スマートフォン、腕時計、車載ナビゲーションシステム、タブレット、ＰＤＡ、追跡デバイスまたは他の何らかのポータブルあるいは移動可能なデバイスに対応し得る。必ずではないが、典型的に、モバイルデバイスは、例えば、ＧＳＭ、ＷＣＤＭＡ、ＬＴＥ、ＣＤＭＡ、ＨＲＰＤ、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、ＢＴ、ＷｉＭａｘ、等を使用するワイヤレス通信をサポートすることができる。モバイルデバイスは、また、例えば、ワイヤレスＬＡＮ（ＷＬＡＮ）、ＤＳＬ、またはパケットケーブルを使用するワイヤレス通信もサポートすることができる。モバイルデバイスは、ユーザがオーディオ、ビデオ、および／またはデータＩ／Ｏデバイスならびに／あるいはボディセンサおよび別個のワイヤラインまたはワイヤレスモデムを用い得る、例えば、パーソナルエリアネットワークに、複数のエンティティを備え得るか、または単一のエンティティを備え得る。モバイルデバイス（例えば、モバイルデバイス１００）のロケーションの推定は、ロケーション、ロケーション推定値、ロケーションフィックス、フィックス、位置、位置推定値、または位置フィックスと称されることもあり、地理的であり得、よって、高度コンポーネント（例えば、海水面からの高さ、地表面、床面、または地下面からの高さまたはそれより下の深さ）を含むことも含まないこともある、モバイルデバイスに関するロケーション座標（例えば、緯度および経度）を提供する。代替的に、モバイルデバイスのロケーションは、シビック（civic）ロケーションとして（例えば、郵便宛先または特定の部屋あるいはフロアのような建物内の何らかの地点あるいは狭いエリアの指定として）表され得る。モバイルデバイスのロケーションは、また、その中にモバイルデバイスが何らかの確率または信頼レベル（例えば、６７％または９５％）で位置することが予想される、（地理的またはシビック形式のいずれかで定められる）エリアまたはボリュームとしても表され得る。モバイルデバイスのロケーションは、さらに、例えば、地理的に、またはシビックの用語で、または地図、フロアプラン、または建物プラン上に示される地点、エリア、またはボリュームへの参照によって、定められ得る、距離および方向または既知のロケーションにおける何らかの起点（origin）に対して定められた相対的なＸ、Ｙ、（およびＺ）座標を備える、相対的なロケーションであり得る。本明細書に含まれる説明では、ロケーションという用語の使用は、別途示されていない限り、これらの変形物の任意のものを備え得る。

[0037] 図１Ａおよび図１Ｂをさらに参照しながら図３を参照すると、モバイルデバイス１００の慣性センサを介して取得される測定を容易にする、またはサポートするために、全体的または部分的に使用され得る、例となる座標システム３００が図示されている。慣性センサ測定値は、例えば、関連付けられた加速度計１４０またはジャイロスコープ１４５によって生成される出力信号に少なくとも部分的に基づいて取得され得る。例となる座標システム３００は、例えば、３次元デカルト座標システム（Cartesian coordinate system）を備え得る。例えば、加速度振動（acceleration vibration）を表す、モバイルデバイス１００の変位が、少なくとも部分的に、例となる座標システム３００の起点に対する３つの線形次元（linear dimensions）または直線軸Ｘ、Ｙ、およびＺを参照して、例えば、３次元（３Ｄ）加速度計のような好適な加速度計によって検出または測定され得る。例となる座標システム３００は、モバイルデバイス１００のボディとアラインされることもされないこともあることが認識されるべきである。あるインプリメンテーションでは、非デカルト座標システムが使用され得るか、または座標システムは、相互に直交する次元を定め得る。

[0038] 時に、例えば、重力についての向きの変化のような、モバイルデバイス１００の回転運動（rotational motion）が、少なくとも部分的に、１次元または２次元を参照する好適な加速度計によって検出または測定され得る。例えば、いくつかの事例において、モバイルデバイス１００の回転運動は、座標（φ（ファイ）、τ（タウ））の観点で検出または測定され得、ここで、ファイ（φ）は、３０６において矢印によって概して例示されているように、ロールまたはＸ軸周りの回転を表し、タウ（τ）は、３０８において概して例示されているように、ピッチまたはＹ軸周りの回転を表す。以下に説明されるように、モバイルデバイス１００の回転運動は、また、例えば、Ｘ、Ｙ、およびＺ直交軸等に関して、好適なジャイロスコープによって検出または測定され得る。したがって、３Ｄ加速度計は、少なくとも部分的に、加速度振動のレベルと、ならびに、例えば、ロールまたはピッチ次元に関する重力についての変化とを検出または測定し得、よって、５次元の可観測性（observability）（Ｘ、Ｙ、Ｚ、φ、τ）を提供する。当然ながら、これらは、少なくとも部分的に、例となる座標システム３００を参照して検出または測定されることができる動きの例にすぎず、特許請求される主題は、特定の動きまたは座標システムに限定されるものではない。

[0039] ある例において、モバイルデバイス１００の回転運動が、少なくとも部分的に、適当または好適な程度の可観測性を提供するように、好適なジャイロスコープ１４５によって検出または測定され得る。ジャイロスコープ１４５は、１次元、２次元、または３次元を参照してモバイルデバイス１００の回転運動を検出または測定し得る。よって、いくつかの事例において、例えば、ジャイロスコープの回転は、少なくとも部分的に、座標（φ、τ、Ψ）の観点で検出または測定され得、ここで、ファイ（φ）は、ロールまたはＸ軸周りの回転３０６を表し、タウ（τ）は、ピッチまたはＹ軸周りの回転３０８を表し、プサイ（ψ）は、３１０において概して参照されるように、ヨーまたはＺ軸周りの回転を表す。ジャイロスコープは、必ずではないが、典型的に、角加速度（angular acceleration）（例えば、時間の単位の二乗ごとの角度の変化）、角速度（angular velocity）（例えば、時間の単位ごとの角度の変化）、または同様のものの観点で測定値を提供し得る。同様に、ここで、少なくとも部分的に、例となる座標システム３００を参照してジャイロスコープによって検出または測定され得る動きに関する詳細は例にすぎず、特許請求される主題はそのように限定されるものではない。

[0040] 図４を参照すると、クレードルインセンシティブＩＮＳをインプリメントするための分散システム４００の例のブロック図が図示されている。分散システムは、補助プロセッサ（ＡＰ：auxiliary processor）４０２とメインプロセッサ（ＭＰ）４０４とを含む。ＡＰ４０２はＭＰ４０４に動作可能に接続され、ＭＰ４０４から受信されるイベントのインジケーションに応答するように構成される。一般に、ＡＰ４０２は、視覚センサ４０５から受信される情報に基づいてポーズ推定のような画像分析情報を提供するように構成される。視覚センサ４０５は、図１Ａのカメラ１０５のようなＣＭＯＳイメージング技術であり得る。ＡＰ４０２は、視覚センサ４０５に動作可能に接続され、視覚センサ４０５をアクティベートして画像情報を受信するように構成された視覚支援プロセッサ（ＶＡ）４２５を含む。ＭＰ４０４は、ＧＮＳＳプロセッサ４７０に動作可能に結合されたナビゲーションプロセッサ（ＮＡＶ）４１５を含む。慣性センサ４５０は、ナビゲーションプロセッサ４１５からコマンドを受信し、加速度計およびジャイロスコープによる出力のような慣性データを返すように構成される。ＧＮＳＳプロセッサ４７０は、衛星測位信号４７４を受信し、ナビゲーションプロセッサ４１５に位置情報を提供するように構成される。他の測位方法が位置情報を提供するために使用され得る。例えば、モバイルデバイス１００または別個のサーバ２４０は、Ａ−ＧＮＳＳ（Assisted GNSS）、アドバンスド順方向リンク三辺測量（ＡＦＬＴ）、観測到着時間差（ＯＴＤＯＡ）または強化型セルＩＤ（Ｅ−ＩＤ）に基づいて、モバイルデバイス１００に関するロケーション推定値を取得し得る。実施形態において、ＡＰ４０２、ＭＰ４０４、視覚センサ４０５、および慣性センサ４５０は、モバイルデバイス１００のような単一のデバイス内に含まれ得る。別の実施形態において、図４に図示されているように、ＡＰ４０２、ＭＰ４０４、視覚センサ４０５、および慣性センサ４５０は、別個のデバイスに含まれ、ワイヤードまたはワイヤレス通信経路を介して情報を交換するように構成され得る。ある例において、視覚センサ４０５は、車両フレームに対して固定位置に設置され得る。慣性センサを含むモバイルデバイスは、車両内のクレードルに搭載され得、その結果、車両フレームに対するモバイルデバイスの向きが変わり得る。視覚センサ４０５は、クレードルに置かれた（cradled）モバイルデバイスの画像が取得されることができるように、車両内に配設され得る。すなわち、視覚センサ４０５および視覚支援プロセッサ４２５は、モバイルデバイスに関するポーズ推定情報を算出し、よって、変位および／または向きの変化（例えば、Ｘ、Ｙ、Ｚ、φ、τ、ψ）を検出するように構成され得る。

[0041] 図１Ａ、図１Ｂ、図２、および図３をさらに参照しながら図５Ａを参照すると、クレードル回転補償をインプリメントするための例となるメッセージフロー図５００が図示されている。メッセージフロー図５００は、ナビゲーションプロセッサ１１５、視覚支援（ＶＡ）プロセッサ１２５、およびカメラ（単数または複数）１０５間の情報フローを含む。ある例において、ナビゲーションプロセッサ１１５、視覚支援プロセッサ１２５、およびカメラ（単数または複数）１０５はモバイルデバイス１００に含まれ、情報はバス１０１を介して通信され得る。ある実施形態において、ナビゲーションプロセッサ１１５および視覚支援プロセッサ１２５は、別個のプロセッサを有する別個のハードウェアエレメント（例えば、ＡＰ４０２、ＭＰ４０４）に配設され得、ワイヤードおよび／またはワイヤレスリンクを介して情報を交換するように構成され得る。ナビゲーションプロセッサ１１５および視覚支援プロセッサ１２５は、周期的なベースで、またはトリガリングイベント（例えば、ミスアライメント較正の完了またはミスアライメントの変化の検出）に基づいて、１つまたは複数の時間同期信号メッセージ５０２を交換するように構成される。典型的には、ナビゲーションプロセッサ１１５はＳＰＳ信号１７４を介して時間アップデートを受信し、時間同期信号メッセージ５０２を介して視覚支援プロセッサ１２５に時間情報を提供する。時間同期信号メッセージ５０２は、ミスアライメント較正の変化の検出の同期を可能にする。時間同期信号メッセージ５０２は、また、ポーズ変化推定値の生成を開始するためにも利用され得る。

[0042] ステージ５０４において、ナビゲーションプロセッサ１１５は、第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のミスアライメント較正を決定するように構成される。ある例において、第１のボディフレームは車両フレーム（ｖ−フレーム）であり、第２のボディフレームは、モバイルボディフレーム（ｂ−フレーム）である。モバイルボディはモバイルデバイス１００であり得、モバイルフレームは、１つまたは複数のカメラ１０５とアラインされ得る。ステージ５０４で決定されたミスアライメント較正は、ｖ−フレームとｂ−フレームとの間の最初のミスアライメントまたは向きを表す。ミスアライメント較正は、概して、ＧＮＳＳ信号から導出された位置情報と、対応するＩＮＳ位置を比較することによって、ある時間期間にわたって決定される。すなわち、ナビゲーションプロセッサ１１５は、ＧＮＳＳ受信機１７０を用いて決定された一連のナビゲーションフィックスを、慣性センサを介して取得された対応する自律航法位置と比較するように構成される。プロセッサ１１１は、ミスアライメント較正を決定するための手段である。例えば、ミスアライメント較正は、ＧＮＳＳおよびＩＮＳ位置情報に基づく回転行列であり得る。ミスアライメント較正が完了すると、ナビゲーションプロセッサ１１５は、視覚支援プロセッサ１２５に較正完了メッセージ５０６を送るように構成される。較正完了メッセージ５０６は、（例えば、現在のシステム時間を示す）時間タグと、（例えば、メッセージを較正完了メッセージとして示す）イベントタグとを含み得る。現在ロケーション、進行方向、および速度のような他の情報がオプションとして含まれ得る。

[0043] 視覚支援プロセッサ１２５は、較正完了メッセージ５０６を受信し、カメラ１０５を用いて画像を取得するように構成される。モバイルデバイス１００が２つのカメラ（例えば、前面カメラ１０５ａおよび背面カメラ１０５ｂ）を含む場合、視覚支援プロセッサは、画像を取得するためにカメラのうちの一方を選択するように構成される。カメラを選択するための基準は、レンズが塞がれている（例えば、いずれの画像情報も利用可能でない）かどうか、適正な露出（例えば、レンズが直射光を受けていない）、または画像品質（例えば、１つまたは複数のハイコントラストエリア）を決定することを含み得る。視覚支援プロセッサ１２５は、ステージ５１０においてカメラ１０５に第１の画像を取得するように命令するために、第１の画像取得トリガ５０８のようなトリガを発行し得る。第１の画像（すなわち、最初の画像）は、車両の内部のものであり得、車両とモバイルデバイスとの間の向きを覚えるために使用されることができる。ある例において、第１の画像は、車両の外部のもの（例えば、フロントガラスの外を見ているもの）であり得、ボンネットライン、フロントガラスフレーム、ボンネットの装飾品、アンテナ、等のような、車両に関連付けられた１つまたは複数の固定されたオブジェクトをキャプチャし得る。別の例において、カメラ１０５は、モバイルデバイス１００の外部にあり、第１の画像は、（例えば、固定されたカメラと比較して）モバイルデバイスの相対的な向きをキャプチャする。カメラは、記憶およびその後の処理のために、第１の画像情報５１２を視覚支援プロセッサ１２５に提供するように構成される。第１の画像情報５１２は、画像データを含み、オプションとして、カメラが使用された日付、時間のような画像メタデータとカメラ設定（例えば、利得、オフセット、焦点）とを含み得る。視覚支援プロセッサ１２５は、画像セグメンテーションおよびエリア／オブジェクト検出のような、第１の画像に対する画像処理を実行するように構成され得る。第１の画像情報５１２は、メモリユニット１６０に記憶され得るか、または（例えば、ＡＰ４０２内の）視覚支援プロセッサにローカルに記憶され得る。

[0044] ステージ５１４において、ナビゲーションプロセッサ１１５は、位置変化イベントを検出するように構成される。ある例において、モバイルデバイス１００内の慣性センサは、縦置きから横置きへの向きの変化によるＹ軸（τ）周りの回転のような再構成イベントを検出し得る。他の回転イベント（例えば、φ、Ψ）および変位変化イベント（例えば、Ｘ、Ｙ、Ｚ）もまた検出され得る。例えば、ユーザは、ダッシュボードからカップホルダにモバイルデバイス１００を再配置し得る。回転および変位変化イベントは極端である必要はない。微妙な変化（例えば、９０未満の向きの変化）が検出され得る。すなわち、（例えば、重力、車両の動き、等による）クレードルの向きの小さい変化が検出され得る。別の例において、クレードル回転イベントは、時間の経過に基づいて検出されると考えられ得る。すなわち、ミスアライメント較正は、ミスアライメント較正が最後に完了した時間から測定されながら周期的なベースで検証され得る。

[0045] ナビゲーションプロセッサ１１５は、視覚支援プロセッサ１２５に位置変化メッセージ５１６を送るように構成される。位置変化メッセージ５１６は、検出されたクレードル回転の時間タグ、イベント識別情報、および詳細を含み得る。例えば、詳細は、（単数または複数の）回転（例えば、φ、τ、および／またはΨ）の量、誤差値（例えば、ＧＮＳＳが計算した位置とＩＮＳが計算した位置との間の距離）、および／またはミスアライメント較正から経過した時間を含み得る。視覚支援プロセッサ１２５は、第２の画像取得トリガ５１８をカメラ１０５に送るように構成される。ステージ５２０において、カメラ１０５は第２の画像を取得する。第２の画像は第１の画像と比較されることになるので、同じカメラ（例えば、前面、背面）が利用されるべきである。カメラは、ポーズ推定処理のために、第２の画像情報５２１を視覚支援プロセッサ１２５に提供する。

[0046] ステージ５２２において、視覚支援プロセッサ１２５は、第１の画像（すなわち、ステージ５１０で取得されたもの）と第２の画像（すなわち、ステージ５２０で取得されたもの）とに基づいてポーズ推定情報を決定するように構成される。視覚支援プロセッサ１２５は、第１および第２の画像に対して画像分析を実行するためにプロセッサ１１１を利用し得る。画像分析は、セグメンテーションおよび特徴認識を含み得る。ある実施形態において、視覚支援プロセッサ１２５は、画像中の特徴を識別（すなわち、画像認識）するように構成される。画像中の特徴を識別することは、また、遠隔で（例えば、サーバ２４０上で）も実行され得る。特徴は、画像の各々の中の共通の特徴の相対的なロケーションを比較するために使用され得る、ウィンドウライン、オーバーヘッドライト、シートバック、または画像中の他の共通の特徴のような、それぞれの画像中のハイコントラストエリアを含み得る。ポーズ変化推定は、第１および第２の画像中の共通の特徴の相対的なピクセルロケーションに基づく回転行列を含み得る。回転行列は、（例えば、ステージ５１４で検出された位置変化イベントによって引き起こされた）車両に対するモバイルボディの向きの変化を識別する。ある例において、ポーズ変化推定値は、低画像品質、特徴の相対的な位置、または複数軸の移動によって引き起こされる他の偏差に基づく不確定値を含み得る。不確定性は、第１および第２の画像における特徴次元（feature dimensions）の矛盾した計算によるものであり得る（例えば、対応問題）。他のポーズ推定および画像分析技法が、回転行列および不確定値を導出するために使用され得る。視覚支援プロセッサ１２５は、ポーズ情報メッセージ５２４をナビゲーションプロセッサ１１５に送る。ポーズ情報メッセージ５２４は、回転行列、不確定値、またはミスアライメント較正を修正するためにナビゲーションプロセッサ１１５によって使用されることになる他のポーズ情報を含み得る。

[0047] ステージ５２６において、ナビゲーションプロセッサ１１５は、ポーズ情報メッセージ５２４に含まれるポーズ情報を伝搬および適用し、ＩＮＳナビゲーションを継続するように構成される。例えば、ステージ５０４で決定されたミスアライメント較正が、ポーズ情報メッセージ５２４に含まれる回転行列および不確定値によって修正され得る。結果として、ＩＮＳナビゲーションシステムの適応性および継続性、ならびにナビゲーション精度が増加し得る。

[0048] 図１Ａ、図１Ｂ、図２、図３、および図５Ａをさらに参照しながら図５Ｂを参照すると、１つまたは複数の画像を用いてクレードル回転補償をインプリメントするための例となるメッセージフロー図５５０が図示されている。メッセージフロー図５５０は、ナビゲーションプロセッサ１１５、視覚支援（ＶＡ）プロセッサ１２５、および（単数または複数の）カメラ１０５間の情報フローを含む。ある例において、ナビゲーションプロセッサ１１５、視覚支援プロセッサ１２５、およびカメラ（単数または複数）１０５はモバイルデバイス１００に含まれ、情報はバス１０１を介して通信され得る。ある実施形態において、ナビゲーションプロセッサ１１５および視覚支援プロセッサ１２５は、別個のプロセッサを有する別個のハードウェアエレメント（例えば、ＡＰ４０２、ＭＰ４０４）に配設され得、ワイヤードおよび／またはワイヤレスリンクを介して情報を交換するように構成され得る。ナビゲーションプロセッサ１１５は、ステージ５１４において位置変化イベントを検出するように構成され、前述されている。モバイルデバイス１００内の慣性センサは、回転イベント（例えば、φ、Ψ）および／または変位イベント（例えば、Ｘ、Ｙ、Ｚ）のような位置変化イベントを検出し得る。例えば、回転イベントと変位イベントの両方は、ユーザが地図を読む、または通話を聞くためにモバイルデバイスを取り上げたときに生じ得る。ある例において、ＧＮＳＳは、変化する信号強度または位置計算値に基づいて位置変化イベントを検出し得る。ナビゲーションプロセッサ１１５は、視覚支援プロセッサ１２５に位置変化メッセージ５１６を送るように構成される。位置変化メッセージ５１６は、検出されたクレードル回転の時間タグ、イベント識別情報、および詳細を含み得る。例えば、詳細は、（単数または複数の）回転（例えば、φ、τ、および／またはΨ）の量、誤差値（例えば、ＧＮＳＳが計算した位置とＩＮＳが計算した位置との間の距離）、および／またはミスアライメント較正から経過した時間を含み得る。視覚支援プロセッサ１２５は、１つまたは複数の画像取得トリガ５５８をカメラ１０５に送るように構成される。ステージ５６０において、カメラ１０５は１つまたは複数の画像を取得する。カメラは、ポーズ推定処理のために、１つまたは複数の画像情報５６１を視覚支援プロセッサ１２５に提供する。

[0049] ステージ５６２において、視覚支援プロセッサ１２５は、ステージ５６０で取得された１つまたは複数の画像に基づいてポーズ推定情報を決定するように構成される。視覚支援プロセッサ１２５は、１つまたは複数の画像に対して画像分析を実行するためにプロセッサ１１１を利用し得る。画像分析は、１つまたは複数の画像中の特徴を識別することと、識別された特徴に基づいて回転行列を計算することと、回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成することと、を含み得る。前述されたように、画像中の特徴を識別することは、ローカルで、または遠隔で（例えば、サーバ２４０上で）実行され得る。特徴は、水平および垂直のハイコントラストエリア（例えば、ボンネットライン、後部のウィンドウフレーム、シートバックの外形）のような、既知の、すなわち推定された向きを有する特徴を含み得る。特徴の向きは、以前に取得された画像から決定され、画像ではないフォーマット（例えば、バイナリ特徴ファイル）で記憶され得る。ある例において、既知の特徴は、１つまたは複数の以前に記憶された画像（例えば、車両に関連付けられた単一の較正画像）に基づき得る。不確定性は、特徴の向きおよび／または次元の矛盾した決定によるものであり得る。他のポーズ推定および画像分析技法が、１つまたは複数の画像から回転行列および不確定値を導出するために使用され得る。視覚支援プロセッサ１２５は、ポーズ情報メッセージ５２４をナビゲーションプロセッサ１１５に送る。ポーズ情報メッセージ５２４は、回転行列、不確定値、またはミスアライメント較正を修正するためにナビゲーションプロセッサ１１５によって使用されることになる他のポーズ情報を含み得る。

[0050] 図１Ａ〜図５Ｂをさらに参照しながら図６を参照すると、ミスアライメント較正の変化を補償するためのプロセス６００は、図示されているステージを含む。しかしながら、プロセス６００は、単に例であり、限定するものではない。プロセス６００は、例えば、ステージを追加、除去、並べ替え、組合せ、同時に実行をすることによって、および／または単一のステージを複数のステージに分けることによって、変更することができる。

[0051] ステージ６０２において、画像キャプチャデバイスは、第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、第１のボディフレームに関連付けられた１つまたは複数の画像を取得するように構成される。ある例において、視覚センサ４０５は、画像キャプチャデバイスであり、１つまたは複数の画像を取得するための手段である。視覚センサ４０５は、例えば、クレードル回転イベントに応答して視覚支援プロセッサ４２５からトリガ信号を受信し得る。ある例において、第１のボディフレームは（例えば、モバイルデバイスに関連付けられた）ｂ−フレームであり得、画像は、ｖ−フレームに関して固定された１つまたは複数の特徴を含み得る。別の例において、第１のボディフレームはｖ−フレーム（すなわち、固定された車両カメラ）であり得、画像は、クレードルに置かれたモバイルデバイスの向きを含み得る。画像は、対応する光路（optical path）（例えば、レンズ）および処理能力に基づく解像度を有し得る（例えば、１．３メガピクセルまたはそれよりも高い値が典型である）。ステージ６０２において取得された１つまたは複数の画像画像は、画像内のオブジェクト／特徴のポーズ変化および／または変位変化を検出しようとするために、ほぼ同じ視点から以前に記憶された画像と比較され得る。１つまたは複数の画像中の特徴は、第１のボディフレームの１つまたは複数の以前に取得された画像から導出された情報と比較され得る。例えば、車両の内部の単一の「セットアップ」のような最初の第１の画像または較正画像は、将来の参照のために取得および記憶され得る。後続の画像は、そのような較正画像と比較され得る。

[0052] ステージ６０４において、視覚支援プロセッサ４２５は、１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定するように構成される。例えば、モバイルデバイス１００内のプロセッサ１１１は、補償情報を決定するための手段であり得る。ある例において、最初のミスアライメント較正が、モバイルデバイス上のナビゲーション機能がアクティベートされたときに決定され得る。ミスアライメント較正は、第１のボディフレーム（例えば、ｂ−フレーム）と第２のボディフレーム（例えば、ｖ−フレーム）との間の向きの差を説明（accounts for）する。前述されたように、ミスアライメント較正は、ＧＮＳＳ位置情報および慣性センサから導出された自律航法データから決定され得る。ミスアライメント較正が完了したときに、画像キャプチャデバイスは画像ファイルを取得して記憶する。以前に記憶された画像ファイルとステージ６０２で取得された画像が比較される。視覚支援プロセッサ４２５は、プロセッサ１１１または他のプロセッサに、画像に対して画像分析およびポーズ推定を行わせるように構成された命令を含み得る。画像を処理することから取得されたポーズおよびアライメント情報は、ミスアライメント較正の変化を表す。例えば、変化は、画像から導出された、回転行列および場合によると不確定値として示され得る。ある例において、プロセッサ１１１は、回転行列および不確定値を計算するための手段（例えば、ローカル画像処理）であり得る。別の例において、サーバ２４０は、モバイルデバイス１００から画像ファイルを受信し、回転行列および不確定値を返すように構成され得る（例えば、遠隔画像処理）。ナビゲーションプロセッサ４１５および１つまたは複数のプロセッサ（例えば、モバイルデバイス１００プロセッサ１１１）は、補償情報を決定するための手段である。ナビゲーションプロセッサ４１５は、視覚支援プロセッサ４２５からポーズおよびアライメント情報を受信するように構成される。例えば、視覚支援プロセッサ４２５は、画像分析に基づいて回転行列および不確定値を出力し得る。画像分析は、１つまたは複数の画像中の共通の特徴を識別することと、共通の特徴に基づいて回転行列を計算することと、回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成することと、を含み得る。ナビゲーションプロセッサ４１５は、ミスアライメント較正および受信された回転行列に基づいて、新たな補償行列を生成するように構成され得る。

[0053] ステージ６０６において、ナビゲーションプロセッサ１１５は、補償情報および１つまたは複数の慣性センサに基づいて位置を決定するように構成される。例えば、加速度計１４０、ジャイロスコープ１４５、および／または他のセンサ１５０は、慣性情報をナビゲーションプロセッサ１１５に提供し得る。補償情報は、自律航法位置推定値を生成するために慣性センサ信号（すなわち、ナビゲーションプロセッサ１１５によって受信されたもの）に適用され得る。ある実施形態において、補償情報は、自律航法計算または他のロケーションベースのサービスでのその後の使用のために、アプリケーションプロセスまたは他のナビゲーションユニットに出力され得る。

[0054] 図１Ａ〜図５をさらに参照しながら図７を参照すると、慣性ナビゲーションプロセッサを用いて現在位置を決定するためのプロセス７００は、図示されているステージを含む。しかしながら、プロセス７００は、単に例であり、限定するものではない。プロセス７００は、例えば、ステージを、追加、除去、並べ替え、組合せ、同時に実行をすることによって、および／または単一のステージを複数のステージに分けることによって変更することができる。

[0055] ステージ７０２において、モバイルデバイス１００は、モバイルボディフレームと車両フレームとの間の第１の向き決定するように構成される。ある例において、モバイルデバイス１００は、車両内のクレードルに設置され得、ナビゲーション機能がアクティベートされる。モバイルデバイスは、慣性センサ（例えば、加速度計１４０）を有するＩＮＳと、ＧＮＳＳ受信機１７０とを含む。例えば、ナビゲーション機能をアクティベートすると、モバイルデバイス１００は、ＧＮＳＳベースの位置情報を計算し、その結果をＩＮＳによって計算された位置情報と比較し得る。プロセッサ１１１は、第１の向きを決定するための手段である。例えば、それぞれのＧＮＳＳ／ＩＮＳ位置情報は、車両の移動と比較したクレードルにおけるモバイルデバイス１００の向きに基づいて第１の回転行列を決定するために分析され得る。

[0056] ステージ７０４において、モバイルデバイス１００は、画像キャプチャデバイスを用いて第１の画像を取得するように構成され、その結果、第１の画像は第１の向きに関連付けられる。カメラ（単数または複数）１０５は、第１の画像を取得するための手段である。第１の向きがステージ７０２において決定された後、モバイルデバイス１００は、周囲のエリアの画像を取得するように構成され得る。モバイルデバイス１００が複数のカメラ（例えば、前面カメラ１０５ａ、背面カメラ１０５ｂ）を含む場合、それらカメラの各々は、ひとまとめに第１の画像を作ることになる画像を取得し得る。別の例において、モバイルデバイスは、それぞれのカメラの各々に関する画像品質を分析し、一方を選択することができる。取得された画像は、メモリユニット１６０に記憶され得る。ある例において、第１の画像は、第１の画像がモバイルデバイス１００と車両（例えば、自動車、自転車、ボート、レクリエーション用車両、等）との間の第１の向きの記録であることを示す、時間タグまたは他のインデキシング方式（indexing system）に基づいて第１の向きに関連付けられ得る。

[0057] ステージ７０６において、モバイルデバイス１００は、モバイルボディフレームと車両フレームとの間の第２の向きを検出するように構成される。ある例において、モバイルデバイス内のナビゲーションプロセッサ１１５および慣性センサは、第２の向きを検出するための手段である。すなわち、慣性センサは、いつクレードルが回転またはそうでない場合変位したかを検出し得る。他の例において、第２の向きは、周期的なＧＮＳＳ位置およびそれぞれのＩＮＳ位置との間の誤差として検出され得る。ＩＮＳ位置計算値は第１の向きを組み込み、しきい値が、第１の向きに対する可能な変化を示すために確立され得る。しきい値の違反（例えば、距離を超えること）は、第２の向きを検出するためのオプションである。

[0058] ステージ７０８において、モバイルデバイス１００は、画像キャプチャデバイスを用いて第２の画像を取得するように構成され、その結果、第２の画像は第２の向きに関連付けられる。カメラ（単数または複数）１０５は、第２の画像を取得するための手段である。ある例において、モバイルデバイス１００は、ステージ７０４において第１の画像を取得するために使用された同じカメラ（または複数のカメラ）を利用するように構成される。第１の画像は、第２の画像を取得するために使用され得る画像パラメータ（例えば、利得、オフセット）を示すメタデータを含み得る。第２の画像は、その後の画像分析のためにメモリユニット１６０に記憶され得る。ある例において、第２の画像は、第２の画像がモバイルデバイス１００と車両との間の第２の向きの記録であることを示す、時間タグまたは他のインデキシング方式に基づいて第２の向きに関連付けられ得る。

[0059] ステージ７１０において、モバイルデバイス１００内のプロセッサ１１１は、第１の画像および第２の画像に基づいて、推定されたポーズ変化を決定するように構成される。視覚支援プロセッサ１２５は、プロセッサ１１１または他のプロセッサ（図示せず）を、ポーズ変化推定値を決定するために第１および第２の画像に対して画像分析を実行するように構成するための命令を含む。例えば、分析は、画像をセグメント化することと、動いているアイテムと静止アイテムとを識別することとを含み得る。特徴抽出ステップが、各画像と、第１および第２の画像中の共通の特徴間の平行移動に対応する基礎行列（fundamental matrix）とについて実行され得る。モバイルデバイス１００に関するポーズ変化は、基礎行列に基づいて推定され得る。

[0060] ステージ７１２において、モバイルデバイス１００内のプロセッサ１１１は、ミスアライメント較正行列が慣性ナビゲーションシステムによって利用されるように、推定されたポーズ変化に基づいてミスアライメント較正行列を決定するように構成される。ナビゲーションプロセッサ１１５は、プロセッサ１１１または他のプロセッサを、ミスアライメント較正を決定するように構成するための命令を含む。ステージ７１０で決定された推定されたポーズ変化は、行列によって概して表され、ステージ７０２において決定された第１の向きと組み合わされ得る。結果は、ミスアライメント較正行列である。ミスアライメント較正行列および場合によると不確定値は、ミスアライメント較正行列を第２の画像に関連付ける、時間タグまたは他のインデックス情報と共にメモリユニット１６０に記憶され得る。ミスアライメント較正行列の第２の画像との相関は反復解（iterative solution）として意図されており、モバイルボディフレームと車両フレームとの間の追加の向きが検出された場合（例えば、モバイルデバイス１００がクレードル内でさらに回転した場合）に使用され得る。すなわち、その後の各ミスアライメント較正行列は、対応する後続の画像にリンクされ得る。

[0061] ステージ７１４において、ナビゲーションプロセッサ１１５は、慣性ナビゲーションシステムを用いて現在位置を決定するように構成される。プロセッサ１１１および慣性センサ（例えば、加速度計１４０、ジャイロスコープ１４５、および他のセンサ１５０）は、現在位置を決定するための手段である。慣性センサから取得された自律航法情報は、モバイルデバイス１００と車両フレームとの間の現在の向き（例えば、第２の向き）に基づいて較正される。位置情報が（例えば、ディスプレイ１８２を介して）表示され得るか、またはロケーションベースのサービスのような他のアプリケーションによって使用され得る。

[0062] 図１Ａ〜図５をさらに参照しながら図８を参照すると、推定されたポーズ変化情報に基づいてＩＮＳミスアライメント較正を修正するための別のプロセス８００は、図示されているステージを含む。しかしながら、プロセス８００は、単に例であり、限定するものではない。プロセス８００は、例えば、ステージを、追加、除去、並べ替え、組合せ、同時に実行をすることによって、および／または単一のステージを複数のステージに分けることによって変更することができる。本明細書で説明されている例は、ただの例であり、モバイルデバイス１００を限定するものではない。

[0063] ステージ８０２において、モバイルデバイス１００内のプロセッサ１１１は、ＧＮＳＳ信号およびＩＮＳセンサに基づいてロケーション情報を算出するように構成される。ナビゲーションプロセッサ１１５は、ＳＰＳ信号１７４から導出された位置情報と、１つまたは複数の慣性センサ（例えば、加速度計１４０、ジャイロスコープ１４５、および／または他のセンサ１５０）から導出された自律航法情報とを含むロケーション情報を算出するためにプロセッサ１１１を利用するように構成される。

[0064] ステージ８０４において、モバイルデバイス１００内のプロセッサ１１１は、ロケーション情報に基づいて、ＩＮＳミスアライメント較正を計算するように構成される。ナビゲーションプロセッサ１１５は、ＧＮＳＳ位置をＩＮＳ位置と比較するためにプロセッサ１１１を利用するように構成される。ロケーション情報における位置の数は、ＧＮＳＳ衛星の可視性（例えば、ＧＮＳＳ測位の精度）と車両の通った道筋とに基づいて変わり得る。ある例において、車両は、満足のいくＩＮＳ位置情報を取得するために速度と方向を変更しなければいけない（例えば、コンパスの方位を順に読み上げる（box the compass））こともある。やがて（例えば、十分なデータ点があれば）、プロセッサ１１１は、回転行列の形式でＧＮＳＳ位置情報とＩＮＳ位置情報との間の相関を決定するように構成される。最初の回転行列は、ＩＮＳミスアライメント較正として使用され得る。

[0065] ステージ８０６において、モバイルデバイス１００のカメラ１０５は、モバイルデバイスを用いて第１の画像を取得するように構成される。説明されたように、カメラのうちの一方または両方（例えば、１０５ａ、１０５ｂ）は、画像を取得するために使用され得る。第１の画像は、ＩＮＳミスアライメント較正に関連付けられる。すなわち、画像は、ステージ８０４でＩＮＳミスアライメント較正が計算された後に取得され、それに応じて記憶およびインデックス付けされ得る。１つより多くの画像が、ＩＮＳミスアライメント較正データに対してインデックス付けされ得る。

[0066] ステージ８０８において、モバイルデバイス１００内のプロセッサ１１１は、クレードル回転イベントを検出するように構成される。クレードル回転イベントは、典型的には、モバイルデバイス１００の向きを変更するように（例えば、縦置きから横置きにより良く見る、まぶしさを低減する、等のため）車両オペレータによって行われる調整である。重力または車両の動きによる小さい変化のような他のクレードル回転イベントもまた検出され得る。モバイルデバイス１００内の慣性センサは、クレードル回転イベントのようなモバイルデバイス１００の向きの相対的な変化を検出するための手段である。ナビゲーションプロセッサ１１５は、クレードル回転イベントが生じたことを示す時間タグまたは他のデータのような、インジケーションを記憶し得る。

[0067] ステージ８１０において、モバイルデバイス１００のカメラ１０５は、第２の画像を取得するように構成される。視覚支援プロセッサ１２５は、第２の画像が取得されるべきであることを示すためのイベントメッセージをナビゲーションプロセッサ１１５から受信し得る。ある例において、イベントメッセージは、ステージ８０８におけるクレードル回転イベントを検出することに応じて生成される。ナビゲーションプロセッサによって送られたイベントメッセージは、クレードル回転イベントの時間を示す時間タグを含み得る。第２の画像および対応する時間タグは、メモリユニット１６０に記憶され得る。

[0068] ステージ８１２において、モバイルデバイス１００内のプロセッサ１１１は、第１および第２の画像中のオブジェクトに基づいて、推定されたポーズ変化情報を決定するように構成される。視覚支援プロセッサ１２５は、画像セグメンテーション、特徴検出、およびポーズ推定のような画像処理アルゴリズムのためのコードを含む。ある例において、第１の画像および第２の画像中の共通の特徴が、（例えば、強度しきい値（intensity threshold）に基づいて）バイナリパターンに変換され得る。機能が特徴のｘおよびｙ値にわたって定義され得る。プロセッサ１１１は、特徴間の距離を決定するためにそれぞれのｘ値およびｙ値に沿って一連の畳み込みを実行するように構成され得る。消失点および平面パターン検出のような他のポーズ推定技法が使用され得る。

[0069] ステージ８１４において、モバイルデバイス１００内のプロセッサ１１１は、ポーズ変化情報に基づいて、ＩＮＳミスアライメント較正を修正するように構成される。ポーズ変化情報は、第１および第２の画像に基づいて、向きの変化を示す回転行列として表され得る。プロセッサ１１１は、ＩＮＳミスアライメント較正を修正するための手段である。例えば、ポーズ推定情報から導出された回転行列は、修正されたＩＮＳミスアライメント較正を作成するために、ステージ８０４において計算されたＩＮＳミスアライメント較正に適用され得る。修正されたＩＮＳミスアライメント較正は、メモリユニット１６０に記憶され、第２の画像に関連付けられ得る。関連付けは、時間タグまたは他のインデキシングスキームに基づき得る。

[0070] ステージ８１６において、モバイルデバイス１００内のプロセッサ１１１は、ＩＮＳセンサおよび修正されたＩＮＳミスアライメント較正に基づいてＩＮＳロケーションを算出するように構成される。ナビゲーションプロセッサ１１５は、慣性センサから信号を受信することと、修正されたＩＮＳミスアライメント較正を適用することと、ＩＮＳロケーションを出力することと、を行うためのコードを含む。例えば、ＩＮＳロケーションは、ディスプレイ１８２上に提示され得、および／または他のロケーションベースのサービスによって使用され得る。

[0071] 本明細書全体を通しての、「１つの例」、「ある例」、「ある特定の例」、または「実例的なインプリメンテーション」への参照は、特徴および／または例と関連して説明される特定の特徴、構造、または特性が、特許請求される主題の少なくとも１つの特徴および／または例に含まれ得ることを意味する。よって、本明細書全体にわたる様々な場所に「１つの例において」、「ある例」、「ある特定の例」、または「ある特定のインプリメンテーションにおいて」というフレーズ、または他の同様のフレーズが現れても、必ずしもすべて同じ特徴、例、および／または限定を指しているわけではない。さらに、特定の特徴、構造、または特性は、１つまたは複数の例および／または特徴において組み合わされ得る。

[0072] 本明細書に含まれる詳細な説明のいくつかの部分は、特定の装置、または専用コンピューティングデバイスあるいはプラットフォームのメモリ内に記憶される２値デジタル信号上の動作の象徴的な表現またはアルゴリズムの用語で提示される。この明細書の文脈では、特定の装置という用語または同様の用語は、一旦それがプログラムソフトウェアからの命令に従って特定の動作を行うようにプログラムされると、汎用コンピュータを含む。アルゴリズム的記述または象徴的表現は、信号処理または関連技術分野における当業者によって、それらの働きの実体を他の当業者に伝達するために、使用される技法の例である。アルゴリズムは、ここで、また一般に、所望の結果に至る、首尾一貫した一連の動作または同様の信号処理であると考えられる。この文脈では、動作または処理は、物理量の物理的な操作を伴う。必ずではないが、典型的には、そのよう量は、記憶、転送、組み合わせ、比較、またはそうでなければ操作されることが可能な電気信号または磁気信号の形態をとり得る。このような信号を、ビット、データ、値、エレメント、シンボル、文字、用語、番号、数字、または同様のものと称することが、主に共通使用の理由で、時として便利であることが証明されている。しかしながら、これらまたは同様の用語のすべてが、適切な物理量と関連付けられるべきであり、便利なラベルにすぎないことが理解されるべきである。別途明記されていない限り、本明細書の説明から明らかであるように、本明細書全体を通して、「処理する」、「算出する」、「計算する」、「決定する」、または同様のもののような用語を利用した説明が、専用コンピュータ、専用コンピューティング装置、または同様の専用電子コンピューティングデバイスのような、特定の装置のアクションまたはプロセスを指すことが認識される。本明細書の文脈では、それゆえ、専用コンピュータまたは同様の専用電子コンピューティングデバイスは、典型的には、専用コンピュータまたは同様の専用電子コンピューティングデバイスのメモリ、レジスタ、または他の情報記憶デバイス、送信デバイス、またはディスプレイデバイス内の物理的な電子量または磁気量として表される信号を操作または変換することが可能である。

[0073] 本明細書で説明されているワイヤレス通信技法は、ワイヤレスワイドエリアネットワーク（「ＷＷＡＮ」）、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（「ＷＬＡＮ」）、ワイヤレスパーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ）、等のような様々なワイヤレス通信ネットワークと接続し得る。「ネットワーク」および「システム」という用語は、本明細書では交換可能に使用され得る。ＷＷＡＮは、符号分割多元接続（「ＣＤＭＡ」）ネットワーク、時分割多元接続（「ＴＤＭＡ」）ネットワーク、周波数分割多元接続（「ＦＤＭＡ」）ネットワーク、直交周波数多元接続（「ＯＦＤＭＡ」）ネットワーク、シングルキャリア周波数分割多元接続（「ＳＣ−ＦＤＭＡ」）ネットワーク、または上記ネットワークの任意の組み合せ、等であり得る。ＣＤＭＡネットワークは、ごくわずかの無線技術を挙げると、ｃｄｍａ２０００、広帯域ＣＤＭＡ（「Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）」）のような、１つまたは複数の無線アクセス技術（「ＲＡＴ」）をインプリメントし得る。ここで、ｃｄｍａ２０００は、ＩＳ−９５、ＩＳ−２０００、およびＩＳ−８５６規格によってインプリメントされる技術を含み得る。ＴＤＭＡネットワークは、モバイル通信のためのグローバルシステム（「ＧＳＭ」）、デジタルアドバンスドモバイルフォンシステム（「Ｄ−ＡＭＰＳ」）、または他の何らかのＲＡＴをインプリメントし得る。ＧＳＭおよびＷ−ＣＤＭＡは、「第３世代パートナーシッププロジェクト（「３ＧＰＰ」）という名称のコンソーシアムによる文書で説明されている。ｃｄｍａ２０００は、「第３世代パートナーシッププロジェクト２（「３ＧＰＰ２」）」という名称のコンソーシアムによる文書で説明されている。３ＧＰＰおよび３ＧＰＰ２の文書は、公的に入手可能である。４Ｇロングタームエボリューション（「ＬＴＥ」）通信ネットワークは、また、ある態様において、特許請求される主題にしたがってインプリメントされ得る。ＷＬＡＮは、ＩＥＥＥ８０２．１１ｘネットワークを備え得、ＷＰＡＮは、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク、ＩＥＥＥ８０２．１５ｘを備え得る。本明細書で説明されているワイヤレス通信のインプリメンテーションは、また、ＷＷＡＮ、ＷＬＡＮ、またはＷＰＡＮの任意の組合せと関連して使用され得る。

[0074] 別の態様において、先に記載されたように、ワイヤレス送信機またはアクセスポイントは、セルラトランシーバデバイスを備え得、セルラ電話サービスをビジネルまたは自宅に拡張するために利用される。このようなインプリメンテーションにおいて、１つまたは複数のモバイルデバイスは、例えば、符号分割多元接続（「ＣＤＭＡ」）セルラ通信プロトコルを介してセルラトランシーバデバイスと通信し得る。

[0075] 本明細書で説明されている技法は、いくつかのＧＮＳＳのうちのいずれか１つおよび／またはＧＮＳＳの組合せを含むＳＰＳと使用され得る。さらに、そのような技法は、「スードライト（pseudolites）」として働く地上送信機、またはＳＶとそのような地上送信機の組合せを利用する測位システムを用いて使用され得る。地上送信機は、例えば、ＰＮコードまたは（例えば、ＧＰＳまたはＣＤＭＡセルラ信号と同様の）他のレンジングコードをブロードキャストする地上型送信機（ground-based transmitters）を含み得る。そのような送信機は、遠隔受信機による識別を可能にするために一意的なＰＮコードが割り当てられ得る。地上送信機は、例えば、トンネル、鉱山、建物、都市キャニオン、または他の囲まれたエリアの中のような、軌道周回ＳＶからのＳＰＳ信号が利用不可能であり得る状況でＳＰＳを増大させるのに有用であり得る。スードライトの別のインプリメンテーションは無線ビーコンとして知られている。「ＳＶ」という用語は、本明細書で使用される場合、スードライト、スードライトの同等物、および場合によると他のものとして働く地上送信機を含むように意図されている。「ＳＰＳ信用」および／または「ＳＶ信号」という用語は、本明細書で使用される場合、地上送信機からのＳＰＳのような信号を含むように意図されており、スードライトまたはスードライトの同等物として働く地上送信機を含む。

[0076] 先の詳細な説明では、特許請求される主題の完全な理解を提供するために、多くの特定の詳細が述べられている。しかしながら、特許請求される主題がこれらの特定の詳細なしに実施され得ることが当業者によって理解されるであろう。他の事例において、当業者であれば既知である方法および装置は、特許請求される主題を曖昧にしないように、詳細には説明されていない。

[0077] 「および」、「または」、および「および／または」という用語は、本明細書で使用される場合、このような用語が使用される文脈に少なくとも部分的に依存することもまた期待される様々な意味を含み得る。典型的には、「または」は、Ａ、Ｂ、またはＣのようなリストを関連付けるために使用される場合、ここでは包括的な感覚で使用される、Ａ、Ｂ、およびＣ、と同様に、ここでは排他的な感覚で使用される、Ａ、Ｂ、またはＣ、を意味するように意図されている。さらに、「１つまたは複数の」という用語は、本明細書で使用される場合、任意の特徴、構造、または特性を単数形で説明するために使用され得るか、または、複数または何らかの組合せの特徴、構造、または特性を説明するために使用され得る。しかしながら、これは、例示的な例にすぎず、特許請求される主題がこの例に限定されないことが留意されるべきである。

[0078] 例となる特徴であると現在考えられているものが例示および説明されてきたが、特許請求される主題から逸脱することなく、様々な他の修正が行われ得、同等物が置き換えられ得ることが、当業者によって理解されるであろう。追加的に、本明細書で説明されている中心的な概念から逸脱せずに、多くの修正が、特許請求される主題の教示に特定の状況を適応させるために行われ得る。

[0079] それゆえ、特許請求される主題が、開示された特定の例に限定されるものではなく、このような特許請求される主題が、添付の特許請求の範囲内にあるすべての態様およびその同等物もまた含み得ることが意図されている。

[0080] ファームウェアおよび／またはソフトウェアを伴うインプリメンテーションの場合、これら方法は、本明細書で説明されている機能を行うモジュール（例えば、プロセッサ、メモリ、プロシージャ、関数、等）でインプリメントされ得る。命令を有形的に具現化する任意の機械可読媒体が、本明細書で説明されている方法をインプリメントする際に使用され得る。例えば、ソフトウェアコードは、メモリに記憶され、プロセッサユニットによって実行され得る。メモリは、プロセッサユニット内、またはプロセッサユニットの外部にインプリメントされ得る。本明細書で使用される場合、「メモリ」という用語は、任意のタイプの長期、短期、揮発性、不揮発性、または他のメモリを指し、任意の特定のタイプのメモリあるいは任意の特定の数のメモリ、またはメモリが記憶される媒体のタイプに限定されるものではない。

[0081] ファームウェアおよび／またはソフトウェアにおいてインプリメントされる場合、これら機能は、非一時的な機械可読記憶媒体上に１つまたは複数の命令またはコードとして記憶され得る。複数例が、データ構造で符号化されたコンピュータ可読媒体、およびコンピュータプログラムで符号化されたコンピュータ可読媒体を含む。機械またはコンピュータ可読媒体は、物理的なコンピュータ可読記憶媒体（例えば、非一時的な機械可読媒体）を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされることができる任意の利用可能な媒体であり得る。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、ＣＤ−ＲＯＭ、または他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置、半導体記憶装置、または他の記憶デバイス、あるいは、命令またはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを記憶するように使用されることができ、かつ、コンピュータによってアクセスされることができる任意の他の媒体を備えることができ、ディスク（disk）およびディスク（disc）は、本明細書で使用される場合、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク、およびｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスクを含み、ここで、ディスク（disk）は通常、磁気的にデータを再生するが、ディスク（disc）は、レーザーを用いて光学的にデータを再生する。上記の組合せもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。

[0081] コンピュータ可読記憶媒体上での記憶に加えて、命令および／またはデータは、通信装置に含まれる伝送媒体上の信号として提供され得る。例えば、通信装置は、命令およびデータを示す信号を有するトランシーバを含み得る。これら命令およびデータは、特許請求の範囲に概要が説明されている機能を、１つまたは複数のプロセッサにインプリメントさせるように構成される。すなわち、通信装置は、開示された機能を行うための情報を示す信号を有する伝送媒体を含む。一回目では、通信装置に含まれる伝送媒体は、開示された機能を実行するための情報の第１の部分を含み得るが、二回目では、通信装置に含まれる伝送媒体は、開示された機能を実行するための情報の第２の部分を含み得る。

[0081] コンピュータ可読記憶媒体上での記憶に加えて、命令および／またはデータは、通信装置に含まれる伝送媒体上の信号として提供され得る。例えば、通信装置は、命令およびデータを示す信号を有するトランシーバを含み得る。これら命令およびデータは、特許請求の範囲に概要が説明されている機能を、１つまたは複数のプロセッサにインプリメントさせるように構成される。すなわち、通信装置は、開示された機能を行うための情報を示す信号を有する伝送媒体を含む。一回目では、通信装置に含まれる伝送媒体は、開示された機能を実行するための情報の第１の部分を含み得るが、二回目では、通信装置に含まれる伝送媒体は、開示された機能を実行するための情報の第２の部分を含み得る。
以下に、本願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメント変化を決定するための装置であって、
メモリユニットと、
１つまたは複数の慣性センサと、
前記メモリユニットおよび前記１つまたは複数の慣性センサに通信的に結合され、
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、前記第１のボディフレームに関連付けられた画像キャプチャデバイスから１つまたは複数の画像を取得することと、
前記１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定することと、
前記１つまたは複数の慣性センサおよび前記補償情報に基づいて位置を決定することと
を行うように構成された少なくとも１つのプロセッサと
を備える、装置。
［Ｃ２］
前記補償情報は、変位変化およびポーズ変化を含む、Ｃ１に記載の装置。
［Ｃ３］
前記１つまたは複数の画像の前記分析は、
前記１つまたは複数の画像中の特徴を識別することと、
前記識別された特徴に基づいて回転行列を計算することと、
前記回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成することと
を備える、Ｃ１に記載の装置。
［Ｃ４］
前記ポーズ変化推定値は、前記少なくとも１つのプロセッサによって生成された不確定値をさらに備える、Ｃ３に記載の装置。
［Ｃ５］
前記１つまたは複数の慣性センサは加速度計である、Ｃ１に記載の装置。
［Ｃ６］
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの前記変化を検出することは、少なくとも前記１つまたは複数の慣性センサから導出される、Ｃ１に記載の装置。
［Ｃ７］
前記少なくとも１つのプロセッサは、同期信号を提供するように構成される、Ｃ１に記載の装置。
［Ｃ８］
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間の第１の向きを決定することと、
前記画像キャプチャデバイスを用いて最初の第１の画像を取得することと、ここにおいて、前記最初の第１の画像は、前記第１の向きに関連付けられる、
前記１つまたは複数の画像および前記最初の第１の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定することと
を行うように構成される、Ｃ１に記載の装置。
［Ｃ９］
第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメント変化を決定するための方法であって、
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、前記第１のボディフレームに関連付けられた画像キャプチャデバイスから１つまたは複数の画像を取得することと、
前記１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定することと、
１つまたは複数の慣性センサおよび前記補償情報に基づいて位置を決定することと
を備える、方法。
［Ｃ１０］
前記補償情報は、変位変化およびポーズ変化を含む、Ｃ９に記載の方法。
［Ｃ１１］
前記１つまたは複数の画像の前記分析は、
前記１つまたは複数の画像中の共通の特徴を識別することと、
前記識別された共通の特徴に基づいて回転行列を計算することと、
前記回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成することと
を備える、Ｃ９に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記ポーズ変化推定値を生成することは、不確定値を生成することを含む、Ｃ１１に記載の方法。
［Ｃ１３］
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの前記変化を検出することは、慣性センサから受信された情報に基づく、Ｃ９に記載の方法。
［Ｃ１４］
アライメントの前記変化の検出をおよび前記補償情報の前記決定を同期させることをさらに備える、Ｃ１３に記載の方法。
［Ｃ１５］
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間の第１の向きを決定することと、
前記画像キャプチャデバイスを用いて最初の第１の画像を取得することと、ここにおいて、前記最初の第１の画像は、前記第１の向きに関連付けられる、
前記１つまたは複数の画像および前記最初の第１の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定することと
をさらに備える、Ｃ９に記載の方法。
［Ｃ１６］
前記補償情報を慣性ナビゲーションシステムに出力することをさらに備える、Ｃ９に記載の方法。
［Ｃ１７］
第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメント変化を決定するための命令を備える非一時的な機械可読媒体であって、前記命令は、
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、前記第１のボディフレームに関連付けられた画像キャプチャデバイスから１つまたは複数の画像を取得するためのコードと、
前記１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定するためのコードと、
１つまたは複数の慣性センサおよび前記補償情報に基づいて位置を決定するためのコードと
を備える、非一時的な機械可読媒体。
［Ｃ１８］
前記補償情報は、変位変化およびポーズ変化を含む、Ｃ１７に記載の非一時的な機械可読媒体。
［Ｃ１９］
前記１つまたは複数の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定するための前記コードは、
前記１つまたは複数の画像中の共通の特徴を識別するためのコードと、
前記識別された共通の特徴に基づいて回転行列を計算するためのコードと、
前記回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成するためのコードと
を含む、Ｃ１７に記載の非一時的な機械可読媒体。
［Ｃ２０］
前記回転行列に基づいて前記ポーズ変化推定値を生成するための前記コードは、不確定値を生成するためのコードを含む、Ｃ１９に記載の非一時的な機械可読媒体。
［Ｃ２１］
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの前記変化を検出することは、前記１つまたは複数の慣性センサから情報を受信するためのコードを含む、Ｃ１７に記載の非一時的な機械可読媒体。
［Ｃ２２］
前記命令は、アライメントの前記変化の検出および前記補償情報の前記決定を同期させるためのコードを含む、Ｃ２１に記載の非一時的な機械可読媒体。
［Ｃ２３］
前記命令は、
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間の第１の向きを決定するためのコードと、
前記画像キャプチャデバイスを用いて最初の第１の画像を取得するためのコードと、ここにおいて、前記最初の第１の画像は、前記第１の向きに関連付けられる、
前記１つまたは複数の画像および前記最初の第１の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定するためのコードと
を含む、Ｃ１７に記載の非一時的な機械可読媒体。
［Ｃ２４］
前記命令は、前記補償情報をナビゲーションユニットに出力するためのコードを含む、Ｃ１７に記載の非一時的な機械可読媒体。
［Ｃ２５］
第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメント変化を決定するための装置であって、
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、前記第１のボディフレームに関連付けられた画像キャプチャデバイスから１つまたは複数の画像を取得するための手段と、
前記１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定するための手段と、
１つまたは複数の慣性センサおよび前記補償情報に基づいて位置を決定するための手段と
を備える、装置。
［Ｃ２６］
前記補償情報を決定するための前記手段は、変位変化を決定するための手段と、ポーズ変化を決定するための手段とを含む、Ｃ２５に記載の装置。
［Ｃ２７］
前記１つまたは複数の画像の前記分析は、
前記１つまたは複数の画像中の共通の特徴を識別するための手段と、
前記識別された共通の特徴に基づいて回転行列を計算するための手段と、
前記回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成するための手段と
を備える、Ｃ２５に記載の装置。
［Ｃ２８］
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間の第１の向きを決定するための手段と、
前記画像キャプチャデバイスを用いて最初の第１の画像を取得するための手段と、ここにおいて、前記最初の第１の画像は、前記第１の向きに関連付けられる、
前記１つまたは複数の画像および前記最初の第１の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定するための手段と
をさらに備える、Ｃ２５に記載の装置。
［Ｃ２９］
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの前記変化を検出することは、前記１つまたは複数の慣性センサから情報を受信するための手段を含む、Ｃ２５に記載の装置。
［Ｃ３０］
前記補償情報を出力するための前記手段は、アプリケーションプロセッサに前記補償情報を出力するための手段を含む、Ｃ２９に記載の装置。

Claims

第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメント変化を決定するための装置であって、
メモリユニットと、
１つまたは複数の慣性センサと、
前記メモリユニットおよび前記１つまたは複数の慣性センサに通信的に結合され、
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、前記第１のボディフレームに関連付けられた画像キャプチャデバイスから１つまたは複数の画像を取得することと、
前記１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定することと、
前記１つまたは複数の慣性センサおよび前記補償情報に基づいて位置を決定することと
を行うように構成された少なくとも１つのプロセッサと
を備える、装置。
前記補償情報は、変位変化およびポーズ変化を含む、請求項１に記載の装置。
前記１つまたは複数の画像の前記分析は、
前記１つまたは複数の画像中の特徴を識別することと、
前記識別された特徴に基づいて回転行列を計算することと、
前記回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成することと
を備える、請求項１に記載の装置。
前記ポーズ変化推定値は、前記少なくとも１つのプロセッサによって生成された不確定値をさらに備える、請求項３に記載の装置。
前記１つまたは複数の慣性センサは加速度計である、請求項１に記載の装置。
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの前記変化を検出することは、少なくとも前記１つまたは複数の慣性センサから導出される、請求項１に記載の装置。
前記少なくとも１つのプロセッサは、同期信号を提供するように構成される、請求項１に記載の装置。
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間の第１の向きを決定することと、
前記画像キャプチャデバイスを用いて最初の第１の画像を取得することと、ここにおいて、前記最初の第１の画像は、前記第１の向きに関連付けられる、
前記１つまたは複数の画像および前記最初の第１の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定することと
を行うように構成される、請求項１に記載の装置。
第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメント変化を決定するための方法であって、
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、前記第１のボディフレームに関連付けられた画像キャプチャデバイスから１つまたは複数の画像を取得することと、
前記１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定することと、
１つまたは複数の慣性センサおよび前記補償情報に基づいて位置を決定することと
を備える、方法。
前記補償情報は、変位変化およびポーズ変化を含む、請求項９に記載の方法。
前記１つまたは複数の画像の前記分析は、
前記１つまたは複数の画像中の共通の特徴を識別することと、
前記識別された共通の特徴に基づいて回転行列を計算することと、
前記回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成することと
を備える、請求項９に記載の方法。
前記ポーズ変化推定値を生成することは、不確定値を生成することを含む、請求項１１に記載の方法。
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの前記変化を検出することは、慣性センサから受信された情報に基づく、請求項９に記載の方法。
アライメントの前記変化の検出をおよび前記補償情報の前記決定を同期させることをさらに備える、請求項１３に記載の方法。
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間の第１の向きを決定することと、
前記画像キャプチャデバイスを用いて最初の第１の画像を取得することと、ここにおいて、前記最初の第１の画像は、前記第１の向きに関連付けられる、
前記１つまたは複数の画像および前記最初の第１の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定することと
をさらに備える、請求項９に記載の方法。
前記補償情報を慣性ナビゲーションシステムに出力することをさらに備える、請求項９に記載の方法。
第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメント変化を決定するための命令を備える非一時的な機械可読媒体であって、前記命令は、
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、前記第１のボディフレームに関連付けられた画像キャプチャデバイスから１つまたは複数の画像を取得するためのコードと、
前記１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定するためのコードと、
１つまたは複数の慣性センサおよび前記補償情報に基づいて位置を決定するためのコードと
を備える、非一時的な機械可読媒体。
前記補償情報は、変位変化およびポーズ変化を含む、請求項１７に記載の非一時的な機械可読媒体。
前記１つまたは複数の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定するための前記コードは、
前記１つまたは複数の画像中の共通の特徴を識別するためのコードと、
前記識別された共通の特徴に基づいて回転行列を計算するためのコードと、
前記回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成するためのコードと
を含む、請求項１７に記載の非一時的な機械可読媒体。
前記回転行列に基づいて前記ポーズ変化推定値を生成するための前記コードは、不確定値を生成するためのコードを含む、請求項１９に記載の非一時的な機械可読媒体。
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの前記変化を検出することは、前記１つまたは複数の慣性センサから情報を受信するためのコードを含む、請求項１７に記載の非一時的な機械可読媒体。
前記命令は、アライメントの前記変化の検出および前記補償情報の前記決定を同期させるためのコードを含む、請求項２１に記載の非一時的な機械可読媒体。
前記命令は、
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間の第１の向きを決定するためのコードと、
前記画像キャプチャデバイスを用いて最初の第１の画像を取得するためのコードと、ここにおいて、前記最初の第１の画像は、前記第１の向きに関連付けられる、
前記１つまたは複数の画像および前記最初の第１の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定するためのコードと
を含む、請求項１７に記載の非一時的な機械可読媒体。
前記命令は、前記補償情報をナビゲーションユニットに出力するためのコードを含む、請求項１７に記載の非一時的な機械可読媒体。
第１のボディフレームと第２のボディフレームとの間のアライメント変化を決定するための装置であって、
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの変化を検出することに応答して、前記第１のボディフレームに関連付けられた画像キャプチャデバイスから１つまたは複数の画像を取得するための手段と、
前記１つまたは複数の画像の分析に基づいて補償情報を決定するための手段と、
１つまたは複数の慣性センサおよび前記補償情報に基づいて位置を決定するための手段と
を備える、装置。
前記補償情報を決定するための前記手段は、変位変化を決定するための手段と、ポーズ変化を決定するための手段とを含む、請求項２５に記載の装置。
前記１つまたは複数の画像の前記分析は、
前記１つまたは複数の画像中の共通の特徴を識別するための手段と、
前記識別された共通の特徴に基づいて回転行列を計算するための手段と、
前記回転行列に基づいてポーズ変化推定値を生成するための手段と
を備える、請求項２５に記載の装置。
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間の第１の向きを決定するための手段と、
前記画像キャプチャデバイスを用いて最初の第１の画像を取得するための手段と、ここにおいて、前記最初の第１の画像は、前記第１の向きに関連付けられる、
前記１つまたは複数の画像および前記最初の第１の画像の前記分析に基づいて前記補償情報を決定するための手段と
をさらに備える、請求項２５に記載の装置。
前記第１のボディフレームと前記第２のボディフレームとの間のアライメントの前記変化を検出することは、前記１つまたは複数の慣性センサから情報を受信するための手段を含む、請求項２５に記載の装置。
前記補償情報を出力するための前記手段は、アプリケーションプロセッサに前記補償情報を出力するための手段を含む、請求項２９に記載の装置。