JP2023501507A - 環境条件のハイパローカルマッピング - Google Patents

Abstract

【課題】
【解決手段】環境データを地図要素に関連付けるための方法が説明される。この方法は、センサデータを受信する工程と、位置データを受信する工程とを含む。センサデータは、複数の時間間隔の各々に関連付けられ、少なくとも１つの移動センサプラットフォームの少なくとも１つのセンサから送信される。位置データは、複数の時間間隔に関連付けられ、少なくとも１つの移動センサプラットフォームから送信される。位置データを用いて、複数の時間間隔について移動センサプラットフォームの軌跡および補正位置が生成される。移動センサプラットフォームの位置は、軌跡および補正位置に基づいて、複数の時間間隔の各々について対応する地図要素に割り当てられる。複数の時間間隔の各々のセンサデータ値を生成するために、センサデータも処理される。センサデータ値は、複数の時間間隔の各々について移動センサプラットフォームの位置の対応する地図要素に割り当てられる。
【選択図】図２

Description

環境条件の監視は、周囲の特徴のレベルを測定することを含み、潜在的に有害な空気汚染、放射物、排気ガス、または環境における他の汚染物質の検出を可能にする。用途に応じて、環境監視システムは移動型または静止型であってよく、屋外または屋内の設置で用いられうる。環境条件の監視は通常、環境データの収集を含む。環境データは、汚染物質または混入物質（二酸化窒素（ＮＯ₂）、一酸化炭素（ＣＯ）、窒素酸化物（ＮＯ）、オゾン（Ｏ₃）、二酸化硫黄（ＳＯ₂）、二酸化炭素（ＣＯ₂）、メタン（ＣＨ₄）、揮発性有機化合物（ＶＯＣ）、放射物、および粒子状物質など）の検出および測定を含む。かかる汚染物質の影響を評価するために、これらの汚染物質の特定の時間および／または地理的位置（家庭、職場、市街地など）を感知する環境データを関連付けることが望ましい。かかる関連付けにより、個人および地域社会がその周囲の質を評価することができるようになるだろう。

本発明の様々な実施形態は、以下の発明を実施するための形態および添付の図面において開示される。

移動センサプラットフォームを用いて環境データを取り込み、環境データを地図要素に関連付けるためのシステムの実施形態。

移動センサプラットフォームを用いて環境データを取り込むための方法の実施形態。

特定の領域、および、移動センサプラットフォームを用いて環境データを取り込むための方法を用いて通過できる経路の実施形態。 特定の領域、および、移動センサプラットフォームを用いて環境データを取り込むための方法を用いて通過できる経路の実施形態。 特定の領域、および、移動センサプラットフォームを用いて環境データを取り込むための方法を用いて通過できる経路の実施形態。

環境データを地図要素に関連付けるための方法の実施形態。

環境データが関連付けられうる地図要素の実施形態。 環境データが関連付けられうる地図要素の実施形態。

特定の位置についての環境データを提供するための方法の実施形態。

特定の位置および周囲の地図要素の実施形態。

環境データおよび地図要素に関連付けられた追加情報を提供するための方法の実施形態。

スコア表示の実施形態。

本発明はいくつかの手段で実施することができ、それらは、プロセス、装置、システム、物質の組成、非一時的コンピュータ可読記憶媒体などのコンピュータ可読記憶媒体で具現化されるコンピュータプログラム製品、ならびに／または、プロセッサ（プロセッサに接続されたメモリに記憶された命令、および／もしくはそのメモリによって提供された命令を実行するように構成されたプロセッサなど）を含む。本明細書では、これらの実施形態、または本発明がとりうる他の形態は、技術と呼ばれてよい。一般に、開示のプロセスの工程の順序は、本発明の範囲内で変更されてよい。記載されない限り、タスクを実行するように構成されると記載されたプロセッサまたはメモリなどの構成要素は、所定の時間に一時的にそのタスクを実行するように構成された一般的な構成要素、または、そのタスクを実行するために製造された特定の構成要素として実装されてよい。本明細書で用いられる「プロセッサ」という用語は、コンピュータプログラム命令などのデータを処理するように構成された、１つ以上のデバイス、回路、および／または、処理コアを意味する。

本発明の１つ以上の実施形態の詳細な説明は、本発明の原理を表す添付の図面と共に以下に提供される。本発明は、かかる実施形態と関連して説明されるが、どの実施形態にも限定されない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によってのみ限定され、本発明は、いくつかの変更形、修正形、および同等形を含む。本発明の十分な理解を提供するために、いくつかの特定の詳細が以下の説明に記載される。これらの詳細は例示のために提供され、本発明は、これらの特定の詳細の一部または全てなしで特許請求の範囲により実施されてよい。明確にするために、本発明に関する技術分野において既知の技術内容は、本発明を必要以上に分かりにくくしないように詳細には説明されていない。

環境データは、汚染物質、混入物質、および／または、他の環境要素の測定値を含む。環境質は、この環境データに基づいて評価でき、人間に対する周囲の適合性の測定値である。環境質の重要な部分は、大気質である。しかし、他の環境条件も監視されることが望ましいだろう。そのため、環境データは大気質（例えば、大気中の様々な汚染物質の有無）だけでなく周囲の他の特徴に関する測定値を含むが、これらに限定されない。環境データは、移動センサプラットフォームおよび／または静止センサプラットフォームを用いて取り込まれ、汚染物質、混入物質、および／または、他の条件の測定値を含んでよい。例えば、環境データは、二酸化窒素（ＮＯ₂）、一酸化炭素（ＣＯ）、窒素酸化物（ＮＯ）、オゾン（Ｏ₃）、二酸化硫黄（ＳＯ₂）、二酸化炭素（ＣＯ₂）、メタン（ＣＨ₄）、揮発性有機化合物（ＶＯＣ）、粒子状物質、放射物、ノイズ、温度、他の病原体、および／または、人間に影響を及ぼしうる他の条件について収集されてよい。環境データは、汚染物質源、汚染物質の本質的空間変化、風などの環境条件、地形の変化、および、ビルなどの人口建造物の有無など、様々な要因によって変化してよい。結果として環境データは、著しく局所的な変化を有してよい。

個人および地域社会は、その地理的領域における環境質を評価することを望むだろう。例えば、都市部の個人は、他の都市と比べてその都市がどうか、または、同じ都市内の他の地域と比べてその地域がどうかを知りたがるだろう。いくつかの例では、個人は、その通りまたは住所の環境質を調査したがるだろう。そのような個別的な環境質評価を容易にするために、環境データは地図要素に関連付けられることが望ましい。地図要素は地理的位置に相当し、地図上で識別可能である。例えば地図要素は、道路またはその一部（例えば、道路区分）、地図上に位置しうる規定領域（例えば、緯度および経度の境界によって識別可能な小区画）、住所などの位置、緯度および経度などの特定の地点、ならびに／または、地図上で識別可能な他の地理的属性であってよい。

しかし、環境データを特定の地図要素に関連付けるのには問題があるだろう。地図要素に関連付けられる局所的環境データ（例えば、都市内で変化するデータ）を収集することは困難だろう。静止センサが用いられた場合、都市全体のデータを収集するために極めて多数のセンサが配置されなければならない。移動センサが用いられた場合は、別の問題が発生する。移動センサの範囲は一時的であり、空間的に限定される。言い換えれば、移動センサは、その現在地における特定時間のデータを取り込むことに限定される。同じ位置における異なる時間のデータは、そのセンサでは取り込まれない可能性がある。同様に、別の位置における特定時間のデータは、そのセンサで取り込まれない可能性がある。さらに、センサデータを特定の地図要素に関連付けるのには問題があるだろう。移動センサの位置を正確に決定することは困難な可能性がある。都市部では、全地球測位システム（ＧＰＳ）データは信頼できず、移動センサの位置および対応する地図要素の識別を困難にする可能性がある。また個人は、環境データの意味を判断することが困難だろう。例えば素人は、特定レベルの粒子状物質または黒色炭素が良い環境質に相当するのか、悪い環境質に相当するのか分からない可能性がある。そのため、環境質およびその局所的変化を決定するための機構だけでなく、環境質を評価するための機構が望まれる。

環境データを地図要素に関連付けるための技術が説明される。この方法は、センサデータを受信する工程と、位置データを受信する工程とを含む。センサデータは、複数の時間間隔の各々に関連付けられ、移動センサプラットフォームのセンサから送信される。位置データは、時間間隔に関連付けられ、移動センサプラットフォームから送信される。移動センサプラットフォームの軌跡および補正位置は、位置データを用いて生成される。軌跡および補正位置に基づいて、移動センサプラットフォームの位置は、各時間間隔について対応する地図要素に割り当てられる。例えば地図要素は、道路区分または小区画（領域または区域）であってよい。移動センサプラットフォームの位置は、道路区分または小区画に割り当てられてよい。各時間間隔のセンサデータ値を生成するために、センサデータも処理される。センサデータ値は、各時間間隔について移動センサプラットフォームの位置の対応する地図要素に割り当てられる。

いくつかの実施形態では、移動センサプラットフォームは、位置データおよびセンサデータを収集し、データをサーバに送信する。サーバはセンサデータを処理して、センサデータ値を提供し、軌跡および補正位置を決定し、移動センサプラットフォームに位置を割り当て、対応する地図要素に位置を割り当て、位置に割り当てられた対応する地図要素にセンサデータ値を関連付ける。いくつかの実施形態では、処理の一部または全ては、他の場所で起こってよい。例えば、移動センサプラットフォームは、センサデータに対して少なくともいくらかの処理を実施し、その後、さらなる処理のためにセンサデータをサーバシステムに送信してよい。いくつかの実施形態では、移動センサプラットフォームは、位置データに対して少なくともいくらかの処理を実施し、その後、位置データをサーバに送信してもよい。

いくつかの実施形態では、地図位置の環境データは、その付近の地図要素に割り当てられたセンサデータ値に基づいて生成される。地図位置は、不動産区画、複数の不動産区画（例えば、近隣）、家またはアパートなどの住所、会社、または他の物理的場所であってよい。地図位置の特定距離（例えば、半径）内の地図要素のセンサデータ値は、重み付けされ、重み付け平均値が決定されてよい。例えばセンサデータ値は、道路区分（地図要素）に関連付けられてよい。環境データは、家または共同住宅などの住所（地図位置）に望まれるだろう。住所の特定距離内の道路区分のセンサデータ値は、重み付けされてよい。例えば重み付けは、地図位置を中心とする半径内の地図要素の割合に基づいてよい。いくつかの実施形態では、距離に基づくガウス重み付け平均法が用いられてよい。いくつかの実施形態では、データ点と地図位置の中心との間の距離など、他の重み付け機構および／または追加の重み付け機構が用いられてよい。重み付け平均値は、各センサのセンサデータ値について計算される。これらの重み付け平均値は、地図位置のセンサデータ値とみなされてよい。そのため、地図位置に近い（特定距離内の）割合が大きい小区画または道路区分などの地図要素は、重み付け平均値により貢献してよい。これらの重み付け平均値は、地図位置の環境データを生成し、その環境質を決定するときに、特定の地図位置の周囲を考慮されるようにする。

いくつかの実施形態では、地図要素はサイズが固定されてよい。例えば、地図要素は、所定の長さまたは所定の面積を有する道路区分または小区画（領域）であってよい。いくつかの実施形態では、所定の長さまたは面積は、それぞれ道路区分間または小区画間で異なってよい。例えば、都市部における道路区分は、地方における道路区分よりも短くてよく、その逆であってもよい。しかし、地図要素は変化しない。他の実施形態では、地図要素は動的に調節されてよい。例えば、小区画の面積および／または道路区分の長さは変化してよい。いくつかの実施形態では、道路区分の長さは、異なるセンサ（例えば、異なる汚染物質）について異なってよい、ならびに／または、データが取り込まれた日時、天気（例えば、卓越風）、および地形（例えば、周囲の建造物の密度）を含むがこれらに限定されない他の基準に基づいて変化してよい。例えば、長い応答時間を有するセンサは、長い道路区分長さを有してよい。

センサデータの受信、位置データの受信、軌跡および補正位置の生成、位置の割り当て、センサデータの処理、および、対応する地図要素へのセンサデータ値の割り当ては、繰り返されてよい。例えば、１つ以上の移動センサプラットフォームは、類似の経路を通過し、同じ地形領域のデータを収集してよい。言い換えれば、移動センサプラットフォームは、同じ地図要素の上を複数回通過してよい。様々な位置について、時間と共に変化しうる環境条件の分布があってよい。データ収集のために複数回通過することで、環境条件の変化が無作為にまたは系統的にサンプリングされることが可能になる。そのため、繰り返しデータ収集することは、移動センサプラットフォームのセンサで収集された環境データの正確性における信頼レベルを高めるだろう。その結果、様々な位置のセンサデータを収集するために、同じまたは異なる移動センサプラットフォームによる複数回の通過が用いられてよい。

地図要素に割り当てられたセンサデータ値に基づいて、環境スコアが決定されてよい。いくつかの実施形態では、環境スコアは、地図要素のいくつかもしくは全て、および／または、他の位置について決定されてよい。環境スコアは、領域のセンサデータ値に基づく相対スコアであってよい。例えばその領域は、都市の境目、特定の緯度および経度セットとして定義されてよい、または別の機構を用いて定義されてよい。そのため個人は、興味の環境スコアを同じ地域の他の環境スコアと容易に比較できる。いくつかの実施形態では、相対スコアは、遠位領域のセンサデータ値に基づいてよい。例えば、特定の都市の相対スコアは、別の都市の相対スコアに基づいて比較されてよい。いくつかの実施形態では、相対スコアは、他の基準に基づいてよい。いくつかの実施形態では、スコアは標準化される。例えば、各センサの特定範囲のセンサデータ値は、特定のスコアに対応してよい。スコアは、上記のように生成された環境データを用いて、住所などの特定の地図位置について生成されてもよい。同様に、様々な地図要素または位置について信頼性スコアが提供されてよい。信頼性スコアは、地図要素における通過数に基づいてよい。例えば、ある位置または地図要素で移動センサプラットフォームがデータを収集する異なる時間（例えば、異なる日および／または１日の異なる時間）の回数が多いほど、センサデータ値がその位置または地図要素の環境条件を正確に表す信頼度が高まるだろう。そのため、環境データおよび対応するスコアは、時間と共に進展してよい。

本明細書に記載の技術を用いて、センサプラットフォーム（移動型および必要に応じて静止型）の疎なネットワークは、ハイパローカル環境データを提供できる。具体的には、環境データは上記のように地図要素で収集され、地図要素に割り当てることができ、周囲の地図要素のデータ、ならびに、環境データを評価するために提供された環境スコアおよび信頼性スコアを含むデータに基づいて、特定の位置ついて生成できる。地図要素は、本質的にハイパローカルであってよい。例えば、ハイパローカル道路区分（地図要素）は、いくつかの実施形態では２００メートル以下の長さであってよい。ハイパローカル道路区分は、いくつかの実施形態では１００メートル以下であってよい。いくつかの実施形態では、ハイパローカル道路区分は、３０メートル以下であってよい。いくつかの実施形態では、２０メートル以下のハイパローカル道路区分が用いられてよい。個々の環境データは、そのような小サイズの地図要素について収集され割り当てられるため、それらのサイズの環境データにおける変化が測定され分析されうる。それにより、環境質におけるハイパローカル変化が決定されてよい。

移動センサプラットフォームが用いられるため、疎なネットワークのセンサは、ハイパローカル環境データをもたらすと考えることができる。例えば、同じ移動センサプラットフォームは、単一経路の特定の地図要素、または、繰り返し通過する同じ経路または異なる経路の特定の地図要素を繰り返し通過してよい。これにより、地域社会の環境データを得るために、その地域社会全体に大量の静止センサプラットフォームを配置する必要がない。その代わりに、比較的少数の移動センサプラットフォームが地域社会を通る経路を通過してセンサデータを得てよい。移動センサプラットフォームは、異なる日、１日の異なる時間、および／または、年の異なる時間に経路を通過して、環境データにおける優れた信頼性を提供してもよい。いくつかの実施形態では、移動プラットフォームは、その地域において識別された変化（建設された新しい建造物、もしくは識別された新しい汚染源など）に応答して、または、他の基準（周期的な時間間隔など）に基づいて再配置されてよい。そのようにしてハイパローカルな環境データが得られ、更新され、比較的疎なネットワークの移動センサプラットフォームを用いてハイパローカルな地図要素に関連付けられてよい。

図１は、環境データを収集および処理するためのシステム１００の実施形態を表す。システム１００は、複数の移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃ、ならびにサーバ１５０を備える。いくつかの実施形態では、システム１００は、１つ以上の静止センサプラットフォーム１０３も備えてよく、そのうちの１つが図示されている。静止センサプラットフォーム１０３は、固定位置で環境データを収集するために用いられてよい。静止センサプラットファーム１０３で収集された環境データは、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃで収集されたデータを補完してよい。そのため、静止センサプラットフォーム１０３は、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃと同じ、またはそれらに類似するセンサを有してよい。他の実施形態では、静止センサプラットフォーム１０３は省かれてよい。１つのサーバ１５０が示されているが、複数のサーバが用いられてよい。複数のサーバは、異なる位置にあってよい。３つの移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃが示されているが、通常別の数の移動センサプラットフォームが存在する。移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃ、ならびに静止センサプラットフォーム１０３は、データネットワーク１０８を介してサーバ１５０と通信してよい。通信は無線で行われてよい。

移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃは、自動車またはドローンなどの媒体に取り付けられてよい。いくつかの実施形態では、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃは、人が受ける条件に類似する条件を感知できるように、地面に近接していることが望ましい。移動センサプラットフォーム１０２Ａは、バス１０６、ならびに、センサ１１０、１２０、および１３０を備える。３つのセンサが示されているが、移動センサプラットフォーム１０２Ａには別の数のセンサが存在してもよい。加えて、センサ１１０、１２０、および１３０には異なる構成の部品が用いられてよい。センサ１１０、１２０、および１３０の各々は、環境質を感知するのに用いられ、システム１００のユーザにとって主な関心事であってよい。例えば、センサ１１０、１２０、および１３０は、ガスセンサ、揮発性有機化合物（ＶＯＣ）センサ、粒子状物質センサ、放射線センサ、ノイズセンサ、光センサ、温度センサ、ノイズセンサ、または環境における変化を捉える他の類似センサであってよい。例えば、センサ１１０、１２０、および１３０は、ＮＯ₂、ＣＯ、ＮＯ、Ｏ₃、ＳＯ₂、ＣＯ₂、ＶＯＣ、ＣＨ₄、粒子状物質、ノイズ、光、温度、放射物、および他の化合物の１つ以上を感知するのに用いられてよい。いくつかの実施形態では、センサ１１０、１２０、および／または１３０は、マルチモダリティセンサであってよい。マルチモダリティガスセンサは、複数のガスまたは化合物を感知する。例えば、センサ１１０がマルチモダリティＮＯ₂／Ｏ₃センサである場合、センサ１１０は、ＮＯ₂およびＯ₃の両方を同時に感知してよい。

図１には示されていないが、いくつかの例では、他のガスおよび／または物質を含む周囲環境の特性を感知するために、センサ１１０、１２０、および１３０と共同設置された他のセンサが用いられてよい。そのような追加センサは、センサ１１０、１２０、および１３０と同じ環境に曝される。いくつかの実施形態では、かかる追加センサは、センサ１１０、１２０、および１３０に近接する（例えば、１０ミリメートル以下の範囲内）。いくつかの実施形態では、追加センサはさらに、閉鎖管系などの閉鎖系の同じパケットの内部空気をサンプリングする場合、センサ１１０、１２０、および１３０から構成されてよい。いくつかの実施形態では、温度および／または圧力は、これらの追加センサによって感知される。例えば、センサ１１０と共同設置された追加センサは、温度、圧力、および相対湿度（Ｔ／Ｐ／ＲＨ）センサであってよい。これらの共同設置された追加センサは、センサ１１０、１２０、および／または１３０を較正するのに用いられてよい。図示されていないが、センサプラットフォーム１０２Ａは、試験のために空気を引き込み、センサ１１０、１２０、および１３０に運ぶためのマニホールドを備えてもよい。

センサ１１０、１２０、および１３０は、バス１０６を通じて、または別の機構によってセンサデータを提供する。いくつかの実施形態では、センサ１１０、１２０、および１３０からのデータは時間を組み込む。この時間は、親時計（図示せず）によって提供され、タイムスタンプの形を取ってよい。親時計は、センサプラットフォーム１０２Ａの上にあってよい、処理装置１４０の一部であってよい、または、サーバ１５０から提供されてよい。その結果、センサ１１０、１２０、および１３０は、タイムスタンプが押されたセンサデータをサーバ１５０に提供してよい。他の実施形態では、センサデータに関連付けられる時間は、別の手法で提供されてよい。センサ１１０、１２０、および１３０は一般に、特定の頻度でデータを取り込むため、センサデータは、特定の時間間隔（例えば、頻度に関連付けられた期間）に関連付けられると説明されるが、センサデータは特定の値でタイムスタンプが押されてよい。例えば、センサ１１０、１２０、および／または１３０は、１秒ごと、２秒ごと、１０秒ごと、または３０秒ごとにセンサデータを取り込んでよい。時間間隔は、１秒、２秒、１０秒、または３０秒であってよい。時間間隔は、全てのセンサ１１０、１２０、および１３０について同じであってよい、または、センサ１１０、１２０、および１３０ごとに異なってよい。いくつかの実施形態では、センサデータ点についての時間間隔は、タイムスタンプの中心に置かれる。例えば、時間間隔が１秒でタイムスタンプがｔ１の場合、時間間隔はｔ１－０．５秒からｔ１＋０．５秒であってよい。しかし、時間間隔を規定するための他の機構が用いられてよい。

センサプラットフォーム１０２Ａは、位置データを提供する位置装置１４５も備える。いくつかの実施形態では、位置装置１４５は、全地球測位システム（ＧＰＳ）装置である。そのためシステム１００は、ＧＰＳ装置１４５の観点から説明される。位置データは、センサデータに類似する手法でタイムスタンプが押されてよい。位置データはセンサデータと関連付けられるため、位置データは上記のように、時間間隔にも関連付けられるとみなされてよい。しかし、いくつかの実施形態では、位置データ（例えば、ＧＰＳデータ）は、センサデータよりも高いまたは低い頻度で取り込まれてよい。例えば、ＧＰＳ装置１４５は、１秒ごとに位置データを取り込んでよいが、センサ１３０は、３０秒ごとにデータを取り込んでよい。そのため、位置データの複数のデータ点は、１回の３０秒時間間隔に関連付けられてよい。位置データは、下記のように処理されてよい。

任意の処理装置１４０は、センサプラットフォーム１０４からのデータのためにいくらかの処理および機能を実施し、センサプラットフォーム１０４からサーバ１５０にデータを単に受け渡してよい、または省かれてよい。

移動センサプラットフォーム１０２Ｂおよび１０２Ｃは、移動センサプラットフォーム１０２Ａに類似する。いくつかの実施形態では、移動センサプラットフォーム１０２Ｂおよび１０２Ｃは、移動センサプラットフォーム１０２Ａと同じ構成要素を有する。しかし他の実施形態では、その構成要素は異なってよい。しかし、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃは、類似の手法で機能する。

サーバ１５０は、センサデータデータベース１５２、プロセッサ１５４、メモリ１５６、および位置データデータベース１５８を備える。プロセッサ１５４は、複数のコアを備えてよい。プロセッサ１５４は、１つ以上の中央処理装置（ＣＰＵ）、１つ以上の画像処理装置（ＧＰＵ）、および／または、１つ以上の他の処理装置を備えてよい。メモリ１５６は、第１の一次記憶装置、通常はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、および、通常はソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）またはハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの不揮発性記憶装置である、第２の一次記憶領域を備えうる。メモリ１５６は、プロセッサ１５４で動作する処理のためのプログラミング命令およびデータを記憶する。一次記憶装置は通常、プロセッサ１５４がその機能を実施するために用いられる基本動作命令、プログラムコード、データおよびオブジェクトを備える。一次記憶装置（例えば、メモリ１５６）は、例えばデータアクセスが双方向または単方向である必要があるかどうかに応じて、下記の任意の適したコンピュータ可読記憶媒体を備えてよい。

センサデータデータベース１５２は、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および／または１０２Ｃから受信したデータを備える。移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および／または１０２Ｃによる取り込み後に、センサデータデータベース１５２に記憶されたセンサデータは、以下に説明されるように様々な分析によって操作されてよい。位置データデータベース１５８は、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および／または１０２Ｃから受信した位置データを記憶する。いくつかの実施形態では、センサデータデータベース１５２は、センサデータだけでなく位置データも記憶する。かかる実施形態では、位置データデータベース１５８は省かれてよい。サーバ１５０は、他のデータベースを備えてよい、および／または、他のデータを記憶および使用してよい。例えばサーバ１５０は、較正センサ１１０、１２０、および１３０で用いられる較正データ（図示せず）を備えてよい。

システム１００は、ハイパローカル環境データに関する情報を取り込み、分析し、提供するために用いられてよい。移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃは、経路を通過し、センサデータおよび位置データをサーバ１５０に提供するために用いられてよい。サーバ１５０は、センサデータおよび位置データを処理してよい。サーバ１５０は、センサデータが取り込まれたのと同じ時間間隔内で、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃの位置に対応する地図要素にセンサデータを割り当ててもよい。上記のように、これらの地図要素はハイパローカルである（例えば、１００メートル以下の道路区分、または３０メートル以下の道路区分）。そのため、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃは、このハイパローカル距離規模で変化を捉えることができるセンサデータを提供してよい。サーバ１５０は、環境データ、スコア、信頼性スコア、および／または、環境データの他の評価をユーザに提供してよい。そのため、システム１００を用いるハイパローカル環境データは、ハイパローカル地図要素に関連付けられ、ユーザの理解向上のために処理された比較的疎なネットワークの移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃを用いることで得られてよい。

図２は、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および／または１０２Ｃなどの移動センサプラットフォームを用いて環境データを取り込むための方法２００の例示的実施形態を表す。方法２００は、システム１００の観点から説明されるが、他のシステムを用いて実施されてよい。明確にするために、方法２００の一部のみが示されている。プロセスがある順序で示されているが、いくつかの実施形態では、プロセスは並行して、および／または異なる順序で起こってよい。

２０２において、移動センサプラットフォームは、ある地理的領域の経路を通過する。移動センサプラットフォームは、その経路を通過する間に、センサデータだけでなく位置データも収集する。例えば、移動センサプラットフォームは、経路の通過中の様々な時間で、ＮＯ₂、ＣＯ、ＮＯ、Ｏ₃、ＳＯ₂、ＣＯ₂、ＣＨ₄、ＶＯＣ、粒子状物質、他の化合物、放射物、ノイズ、光、および他の環境データのうちの１つ以上を感知してよい。２０２では、温度、圧力、および／または、湿度を含むがこれらに限定されない他の環境特性も感知されてよい。加えて、環境データに対応する時間も捉えられる。時間は、特定の時間間隔に対応しうるセンサデータのタイムスタンプ（センサタイムスタンプ）の形であってよい。移動センサプラットフォームの異なるセンサは、異なる時間および／または異なる頻度で環境データを捉えてよい。また２０２では、移動センサプラットフォームは、例えばＧＰＳ装置によって位置データを捉える。位置データは、（ＧＰＳ装置によって示された）位置、速度、および／または、移動センサプラットフォームの地理的位置に関する他の情報を含んでよい。いくつかの実施形態では、加速度など他のソースからの位置データは、媒体または他のソースによって捉えられてよい。位置データは、タイムスタンプ（位置タイムスタンプ）、または、位置データが捉えられた時間を示す他の指標を含んでよい。

２０４において、移動センサプラットフォームは、位置データおよびセンサデータをサーバに提供する。いくつかの実施形態では、移動センサプラットフォームは、２０２において経路を通過するときに、実質的にリアルタイムでこのデータを提供する。そのため、位置データおよびセンサデータは、サーバに無線で伝送されてよい。いくつかの実施形態では、位置データおよび／もしくはセンサデータの一部または全ては、移動センサプラットフォームに記憶され、後にサーバに提供される。例えば、移動センサプラットフォームがそのベースに戻ったときに、データがサーバに転送されてよい。いくつかの実施形態では、移動センサプラットフォームは、センサデータおよび／または位置データをサーバに送信する前にそれらを処理してよい。他の実施形態では、移動センサプラットフォームは、ほとんど処理を提供しない。センサデータおよび位置データは、同時に送信されてよい、または別々に送信されてよい。

２０６において、２０２の経路通過およびデータ収集と２０４のデータ送信とは繰り返される。そのため、移動センサプラットフォームは、２０６において同じまたは異なる経路を通過してよい。いずれの場合も、２０６において、同じ地理的位置が複数回通過され、それにより同じ対応する地図要素が複数回通過される。いくつかの実施形態では、２０６における繰り返しは、周期的（例えば、おおよそ毎週、毎月、または他の期間）であってよい。いくつかの実施形態では、２０６における繰り返しは、他のタイミングに基づいて実施されてよい。いくつかの場合では、同じ移動センサプラットフォームが同じ経路に送られる、および／または、同じ地図要素のデータを収集する。いくつかの実施形態では、異なる移動センサプラットフォームが収集したデータは、同じ経路および／または地図要素に用いられてよい。また２０６では、工程２０２および２０４が複数回実施されてよい。そのため、２０６では時間と共に特定領域のデータが集約されてよい。

例えば、図３Ａ～３Ｃは、特定の地理的領域、および方法２００を用いて通過できる経路を表す。図３Ａには、地理的領域に対応する地図３００が示されている。地図３００は、オープンソースの地図であってよい、または、別の地図作成ツールによって作成されてよい。地図３００は、通り３１０（ページの垂直方向）および通り３１２（ページの水平方向）、大通り／幹線道路３１４、建造物３２０および３２２、ならびに空地３２４を含む。簡略化のために、建造物３２０および３２２のうちの１つのみに符号が付けられている。空地３２４は、公園、更地、または類似物に相当してよい。図３Ａから分かるように、建造物３２０および３２２の密度および大きさは、地図３００全体で異なる。同様に、通り３１２、３１４、および３２０の密度および大きさも異なる。加えて、建造物３２２は、庭または類似区域に相当しうる空領域によってより明確に分離される。

図３Ｂは、地図３００、ならびに、移動センサプラットフォーム１０２Ａなどの移動センサプラットフォームが通過できる経路３３０を表す。２０２において、移動センサプラットフォーム１０２Ａは、経路３３０を通過してよい。図３Ｂから分かるように、経路３３０は、地図３００の通り３１２および３１４の各々の一部を含む。同じ経路３３０について、いくつかの通りのいくつかの部分は複数回通過される。いくつかの実施形態では、これはそれでも、これらの通りを１回通過したとみなされる。２０２において移動センサプラットフォーム１０２Ａが経路３３０を通過するときに、センサ１１０、１２０、および１３０によってセンサデータが捉えられる。また２０２では、ＧＰＳ装置１４５によって経路３３０全体の位置データが捉えられる。いくつかの実施形態では、移動センサプラットフォーム１０２Ａを携帯する媒体は、経路３３０を通過する間に、特定の位置のセンサデータおよび位置データが正確に捉えられるように十分に低速で進む。いくつかの実施形態では、移動センサプラットフォーム１０２Ａは、各地図要素について複数のセンサデータ点が可能になる速度で進む。２０４において、移動センサプラットフォーム１０２Ａは、位置データおよびセンサデータもサーバ１５０に送信する。これは、移動センサプラットフォーム１０２Ａが経路３３０を通過する間に、または、後の時間に行われてよい。２０２および２０４において、他の移動センサプラットフォーム１０２Ｂおよび／または１０２Ｃも同じまたは異なる経路を通過し、データをサーバ１５０に送信してよい。そのため、方法２００では複数の移動センサプラットフォームが用いられてよい。

２０６において、移動センサプラットフォーム１０２Ａならびに／または他の移動センサプラットフォーム１０２Ｂおよび１０２Ｃは、経路の通過、データの収集、ならびに、位置データおよびセンサデータの送信を繰り返す。いくつかの場合では、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および／または１０２Ｃは、経路３３０を再びたどる。いくつかの場合では、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および／または１０２Ｃは、異なる経路を通過する。例えば図３Ｃは、別の経路３３２を含む地図３００を表す。２０６の一部として、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および／または１０２Ｃは経路３３２を通過し、２０６において位置データおよびセンサデータを収集してよい（２０２の繰り返し）。いくつかの実施形態では、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および／または１０２Ｃを携帯する媒体は、経路３３２を通過する間に、特定の位置のセンサデータおよび位置データが正確に捉えられるように十分に低速で進む。いくつかの実施形態では、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および／または１０２Ｃは、各地図要素について複数のセンサデータ点が可能になる速度で進む（以下に記載）。移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および／または１０２Ｃは、経路３３０および／または経路３３２の通過中または通過後に、２０６においてセンサデータおよび位置データをサーバ１５０に送信する（２０４の繰り返し）。

このように方法２００を用いて、地図のある領域についてのセンサデータおよび位置データが捉えられてよい。センサデータおよび位置データは、処理、集約、および分析のために、サーバ１５０または他の構成要素に提供されてよい。センサデータおよび位置データは、方法２００を用いて、ハイパローカル規模の環境質の変化がセンサデータに反映されるように十分な頻度で感知される。方法２００は、比較的少数の移動センサプラットフォームを用いて実施されてよい。それにより、センサデータおよび位置データの両方において十分な感度を維持しながら、データ収集の効率が向上してよい。

図４は、センサデータを地図要素に関連付けるための方法４００の実施形態を表す。方法４００は、システム１００および地図３００の観点から説明される。しかし、方法４００は、他のデータ収集および／または処理システムに関連して用いられてよい。明確にするために、方法４００の一部のみが示されている。プロセスが順番に示されているが、いくつかの実施形態では、プロセスは並行して、および／または異なる順序で起こってよい。

４０２において、センサデータは移動センサプラットフォームから受信される。センサデータは、移動センサプラットフォームの１つ以上のセンサによって捉えられ、サーバで受信されてよい。センサデータの各データ点は、タイムスタンプが押されてよい（すなわち、センサタイムスタンプ）。それにより、センサデータは時間間隔に関連付けられる。センサタイムスタンプ間の時間量は、時間間隔に相当してよい。いくつかの実施形態では、異なるセンサは異なる時間間隔を有してよい。時間間隔は、センサの応答時間または時定数に基づいてよい。センサの応答時間は、センサ自体が観察を完了するのにかかる時間だけでなく、フローがセンサのサンプリングラインを移動する速度にも影響されうる。例えば、データを収集するのに比較的長い時間（例えば、最大３０秒）かかる（例えば、長い時定数の）センサは、３０秒の時間間隔を有してよく、より速く（例えば、より短い応答時間で２秒ごと）データを感知できるセンサは、２秒の時間間隔を有してよい。静止センサプラットフォームからのセンサデータも用いられる実施形態では、静止プラットフォームからのセンサデータも４０２において受信される。

４０４において、位置データは移動センサプラットフォームから受信される。位置データは、ＧＰＳ装置によって収集され、サーバに提供されてよい。位置データの各データ点は、タイムスタンプが押されてよい（位置タイムスタンプ）。センサデータおよび位置データは異なる時間に捉えられたデータであるため、センサデータのセンサタイムスタンプは、位置データの位置タイムスタンプとは異なってよい。静止センサプラットフォームについては、位置データは４０４において送信される必要はないが、その代わりに例えばサーバに記憶されてよい。このようにして、方法２００を用いて収集および送信されたデータは、４０２および４０４において受信されてよい。

４０６において、移動センサプラットフォームの軌跡および補正位置は、位置データを用いて生成される。上記されたように、都市部ではＧＰＳ装置から直接提供された位置は信頼できない可能性がある。例えば、第１の通りを進む媒体は、第１の通りに相当する第１系列のＧＰＳデータ点を有し、次に第２の通りに位置するＧＰＳデータ点を有し、そして第１の通りに対する第２系列のＧＰＳデータ点を有してよい。ＧＰＳデータが補正されない場合、誤り位置（例えば、第２の通り）がセンサデータに関連付けられる可能性がある。そのため、４０６では、軌跡を作成するためにＧＰＳデータが用いられる。いくつかの実施形態では、位置タイムスタンプおよびＧＰＳデータ点（速度／スピードおよび方向に類似するとみなされうる組み合わせ）が軌跡を確立するために用いられる。補正位置を提供するために、他のＧＰＳデータと組み合わせた軌跡が用いられる。上記の例では、軌跡は、第１系列および第２系列のＧＰＳデータ点によって示された方向の第１の通りに沿う。誤り位置の補正位置は、２系列の地点間の第１の通りにある。このようにして、４０６では、より正確な移動センサプラットフォームの位置決定が行われうる。ＧＰＳまたは他の用いられたデータが十分に正確であると決定された実施形態では、４０６は省略されてよい。

４０８では、補正位置および軌跡に基づいて、移動センサプラットフォームの位置は、各時間間隔の対応する地図要素に割り当てられる。例えば、移動センサプラットフォームの補正位置は、特定の道路区分、特定の地域（小区画）、特定の住所、特定の緯度および経度範囲、または、対応する位置タイムスタンプの他の地図部分に割り当てられてよい。

例えば図５Ａおよび５Ｂは、異なる地図要素が示された地図３００を表す。図５Ａにおいて用いられる地図要素は、道路区分３４０－１および３４０－２（まとめて、３４０）、ならびに道路区分３４２である。図の実施形態では、道路区分３４０および３４２は、それぞれ異なる長さｌ１およびｌ２を有する。他の実施形態では、全ての道路区分は同じ長さを有してよい。道路区分の長さは、静的または動的に変更されてよい。例えば、異なる長さを有する道路区分は、異なるセンサに用いられてよい。いくつかの実施形態では、道路区分の長さは、他の基準に基づいて動的に変更されてよい。例えば、風速の増加は、道路区分の長さの変更をもたらしうる。図５Ｂは、地図要素に小区画３４４および３４６が用いられた地図３００を表す。小区画は、容易にサイズを大きくまたは小さくできる。小区画は、媒体によって道路上を動く移動センサプラットフォームが容易に到達できない区域の一部（建造物３２０および／または３２２など）も網羅してよい。図の実施形態では、小区画３４４および３４６は異なる面積を有する。他の実施形態では、全ての小区画は同じサイズおよび形状を有してよい。小区画のサイズおよび形状は、静的または動的に変更されてよい。小区画は正六角形で示されているが、他の実施形態では、他の形状を有する小区画が用いられてよい。また、図５Ａおよび５Ｂに示されているのは、静止センサプラットフォーム３１１である。

４０２で受信したセンサデータは、４１０においてセンサデータ値を生成するために処理される。例えば、センサデータは較正され、感知される特定の物質のレベルに変換されてよい。このようにして、黒色炭素センサからのデータは処理され、特定レベルの黒色炭素に変換されてよい。ＮＯセンサからのデータは、そのセンサに適した較正を用いて処理され、ＮＯのレベル（１００万分の１（ｐｐｍ）など）に変換されてよい。いくつかの実施形態では、静止センサプラットフォーム１０３および／または３１１からのセンサデータについても４１０が実施されてよい。そのため、いくつかの実施形態では、移動センサプラットフォームおよび静止センサプラットフォームの両方からのセンサデータが処理されてよい。

４１２において、各時間間隔のセンサデータ値は、移動センサプラットフォームの位置の対応する地図要素に割り当てられる。そのため、特定の時間間隔のセンサデータ値は、４０８において対応する時間間隔の位置が割り当てられた地図要素に割り当てられる。複数のセンサデータ値が同じ地図要素に割り当てられてよい。例えば、３つの異なるセンサタイムスタンプを有する３つのセンサデータ値は、全ての３つのセンサデータ値に対する移動センサプラットフォームの対応する位置が１つの地図要素に割り当てられた場合は、同じ地図要素に割り当てられてよい。また４１２では、静止センサプラットフォーム３１１からのセンサデータは、静止センサプラットフォームを含む、またはそれに隣接する地図要素に割り当てられてよい。

４１４において、センサデータおよび位置データの受信、軌跡および補正位置の生成、地図要素への位置の割り当て、センサデータの処理、ならびに、地図要素へのセンサデータの割り当ては繰り返される。そのため、４０２、４０４、４０６、４０８、４１０、および４１２は繰り返される。地図要素の複数の通過は、移動センサプラットフォームによって行われ、結果が処理されてよい。その結果、特定の地図要素のセンサデータ値が時間と共に集約されてよい。通過ごとに、偏差の代表値、平均値、標準値、および／または、他の統計値が計算されてもよい。地図要素の各通過についての偏差の代表値、平均値、標準値、および／または、他の統計値を用いて、各地図要素について収集された全てのデータの偏差の全代表値、全平均値、全標準値、および／または、他の全統計値が計算されてよい。そのため統計値は、追加のセンサデータとして更新されてよく、次の通過のために捉えられて処理される。いくつかの実施形態では、４１６において、追加の情報を提供するためにセンサデータ値が処理されてよい。例えば、環境質および信頼性スコアを示す環境スコアも計算されてよい。このようにして、個人の環境データへのアクセスおよび理解を容易にするために、データ値はさらに処理されてよい。

例えば、移動センサプラットフォーム１０２Ａが図５Ａに示された地図３００の経路を通過すると仮定する。また、道路区分３４０が地図要素として用いられると仮定する。この例では、各道路区分３４０は、３０メートルの長さを有する。いくつかの実施形態では、各道路区分のサイズは、適した速度（例えば、速度限界の閾値内（２５ｍｐｈ±５ｍｐｈなど））で道路区分を通過するのに要した時間が、道路区分あたり少なくとも１つのセンサデータ点についてのセンサデータをセンサが正確に収集するのに十分であるように選択されてよい。そのため、センサに対する道路区分の長さは、センサプラットフォームが道路区分を通過する前に、少なくとも１回のセンサの時間間隔が過ぎるように設定されてよい。いくつかの実施形態では、道路区分の長さは、適した速度で進んだときに道路区分あたり複数のデータ点のデータを収集できるように選択されてよい。いくつかの実施形態では、道路区分の長さは、センサプラットフォームの全てのセンサが１回以上の観察のデータを収集できるように選択される（例えば、道路区分は、プラットフォームがまだ道路区分内にある間に、最も遅いセンサの少なくとも１回の時間間隔が終了するのに十分なほど長い）。よって、いくつかの実施形態では、区分の長さは、各区分の値を報告するために収集された適切な数のデータ点を得るように控えめに選択される。例えば区分の長さは、かかる場合には１００メートルになるように選択されてよい。区分の長さは短縮されてよく、予想されるデータ点の数は、上記のように予想される速度範囲に基づいて得られる。しかし、複数の大きさの平均化（通過あたりの平均化を行い、これら「通過あたりの平均値」のいくつかを平均化して代表的な最終値を作成）は、より長い区分の使用を可能にし、センサの予想される数のデータ点を得るために予想される速度の使用を未然に防いでよい。センサデータおよび位置データは、方法２００を用いて捉えられ、４０２および４０４においてサーバ１５０によって受信される。経路の一部における特定のセンサ１１０のセンサデータが表１に示されると仮定する。これは、４０２においてサーバ１５０が受信したデータであってよい。表１から分かるように、センサ１１０は１秒ごとにデータを取り込み、第１のデータ点は時間ｔ１で取り込まれる。

４０４において、サーバ１５０はＧＰＳ装置１４５から位置データを受信する。ＧＰＳデータは表２に示されると仮定する。簡素化のために、ＧＰＳデータは単に位置１で開始し、距離および方向が加えられることが示される。明確にするために、第１のデータ点が感知されるのと同じ時間であるｔ１で第１のＧＰＳデータ点も生じることが示されている。しかし、第１のＧＰＳデータ点は、第１のセンサデータ点と同時である必要はない。その代わりに、位置１に近いタイムスタンプを有するＧＰＳデータ点が用いられてよい。位置１は、図５Ａにおいて黒丸で示され、Ｐ１が付けられている。またＰ１は、道路区分３４０－１と道路区分３４０－２との間の境界から８メートルであると仮定する。例として、第１のセンサデータ点と第１のＧＰＳ点との時差は０．２秒である。この例では、ＧＰＳ装置１４５は、０．５秒ごとにＧＰＳデータを収集する。

表２に示されたＧＰＳデータは、４０６において軌跡および補正位置を生成するために用いられる。表２から分かるように、軌跡は時速約２５マイル（約４０．２３３６キロメートル）で西向きある。しかし、時間ｔ１＋１．５秒では、この時間前後０．５秒で位置が根本的に異なる。その結果、４０６において、この位置タイムスタンプの補正位置が生成される。軌跡および位置に基づいて、この位置は位置１＋１５メートル西の補正位置に更新される。このことは表３に示されている。補正位置はイタリック体で示されている。

位置データ点は、位置タイムスタンプおよび補正位置に基づいて地図要素３４０に割り当てられる。位置タイムスタンプおよび対応する地図要素は、表４に示されている。

４１０において、センサデータはセンサ値を提供するために処理される。いくつかの実施形態では、４１０は４０６および４０８と実質的に並行して起こってよい。４１０の後に、表５のセンサデータ値が得られてよい。

４１２において、センサデータ値は、同じ時間間隔の移動センサプラットフォーム１０２Ａの位置に対応する地図要素に割り当てられる。１秒の時間間隔を有するこのセンサについて、０．５秒以内のセンサタイムスタンプのＧＰＳデータが同じ間隔にあるとみなされる。そのため、第１のＧＰＳデータ点は、第１のセンサデータ点と同じ間隔である。第２および第３のＧＰＳデータ点は、第２のセンサデータ点と同じ間隔である。第４および第５のＧＰＳデータ点は、第３のセンサデータ点と同じ間隔である。第６および第７のＧＰＳデータ点は、第４のセンサデータ点と同じ間隔である。図のＧＰＳデータおよびタイミングに基づいて、第２のセンサ値が道路区分３４０－２に設定される。

このようにして、センサデータは地図要素に関連付けられてよい。いくつかの実施形態では、複数のセンサデータ値を有する各地図要素について、偏差の平均値、標準値、および／または代表値が提供されてよい。上記の例では、区分３４０－２は、８．３の平均値／代表値が割り当てられてよい。加えて、静止センサプラットフォーム１０３／３１１からのセンサデータは、特定の地図要素のセンサデータ値の割り当てに組み込まれてよい。このプロセスは、４１４において、同じ経路３３０または他の経路（３３２など）を用いる他の通過からのデータについて繰り返されてよい。いくつかの実施形態では、平均偏差値、代表偏差値、標準偏差値、および／または他の統計値は更新され、地図要素に割り当てられてよい。そのため、データは時間と共に集約されて、提示される環境データの信頼性を高めてよい。４１６において、各道路区分の様々なスコアが決定されてもよい。

方法４００を用いて、移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃの疎なネットワークは、ハイパローカル環境データを提供してよい。移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃが用いられて、ある領域にわたり複数の通過が行われうるため、十分な量のセンサデータおよび位置データを得るためにセンサプラットフォームは余り必要ない。センサデータおよび位置データは、媒体（および、その結果として移動センサプラットフォーム１０２Ａ、１０２Ｂ、および１０２Ｃ）が経路を通過する速度と比べると比較的高頻度で収集されてよい。そのため、地図要素あたり１つ以上のセンサデータ点が割り当てられてよい。地図要素は比較的小さく、そのため本質的にハイパローカルである。例えば、センサデータ値は、いくつかの実施形態では２００メートル以下の道路区分に割り当てられてよい。いくつかの実施形態では、センサデータ値は、１００メートル以下の道路区分に割り当てられてよい。いくつかのかかる実施形態では、センサデータ値は、３０メートル以下の道路区分に割り当てられてよい。いくつかの実施形態では、道路区分は、２５メートル以下であってよい。このようにして、１００メートル以下の規模のセンサデータ値の変化が決定されてよい。センサデータにおけるハイパローカルの変化が決定されてよい。さらに、地図要素と同じ規模で変更できる環境質のスコアまたは他の印を生成するために、センサデータ値はさらに処理されてよい。このようにして、環境質におけるハイパローカルの変化が決定されてよい。

図６は、特定の位置の環境データを提供するための方法６００の実施形態を表す。方法６００は、システム１００および地図３００の観点から説明される。しかし、方法６００は、他のデータ収集および／または処理システムに関連して用いられてよい。明確にするために、方法６００のある一部のみが示されている。プロセスが順番に示されているが、いくつかの実施形態では、プロセスは並行して、および／または異なる順序で起こってよい。方法６００は、地図位置に近接する地図要素に割り当てられたセンサデータ値に基づいて、地図位置の環境データを生成する。いくつかの実施形態では、地図位置に割り当てられたあらゆるセンサデータ値が用いられてもよい。

６０２において、興味の地図位置が受信される。いくつかの実施形態では、地図位置はユーザから受信される。地図位置は、地図要素（例えば、識別された道路区分または小区画）、および／または、明確に割り当てられたセンサデータ値を有さない他の位置であってよい。例えば、位置は住所であってよい。いくつかの実施形態では、地図位置は、近隣、特定の住所セット、都市、または特定の他の地理的位置セットであってよい。そのため、６０２において受信される位置は、１つ以上の付近の地図要素に関連付けられることが望ましい。

６０４において、地図位置を含む領域が定義される。いくつかの実施形態では、この領域は、地図位置の中心から特定半径内、または地図位置の特定経緯度座標内の全ての区域として定義されてよい。いくつかの実施形態では、この領域は、地図位置の周囲から特定距離内の全ての区域を含んでよい。他の実施形態では、他の領域が定義されてよい。６０６において、この領域と交わる地図要素が決定される。いくつかの実施形態では、この領域に含まれるあらゆる部分を有する地図要素が６０６において識別されてよい。他の実施形態では、この領域と交わる地図要素は別の手法で決定されてよい。例えば６０６において、完全にこの領域内にある地図要素のみがこの領域と交わると決定されてよい。

６０８において、領域と交わる地図要素のセンサデータ値は、その交点に基づいて重み付けされてよい。例えばいくつかの実施形態では、地図要素は、領域と交わる区域の割合に基づいて重み付けされる。領域内で大きい区域を有する地図要素は、高い重み付けを有する。いくつかの実施形態では、地図位置に近い（例えば、領域の中心に近い）地図要素は、高い重み付けを有してよい。センサデータ値を重み付けするために、追加のおよび／または他の基準が用いられてよい。

６１０において、興味のセンサごとに、領域と交わる地図要素のセンサデータ値の重み付け平均値が決定される。そのため、地図位置の環境データが生成されうる。いくつかの実施形態では、６１２において、重み付け平均値に基づいて、環境質の環境スコアまたは他の印が地図位置について計算されてよい。

例えば図７は、方法６００を用いて環境データを生成することが望ましい地図３００における特定の位置、および周囲の地図要素の実施形態を表す。地図位置は、建造物３２０－１の住所である。そのため、６０２において、建造物３２０－１の住所がサーバ１５０に受信される。サーバ１５０は６０４において、地図位置３２０－１を含む領域を決定する。図の実施形態では、６０４において領域３５０が定義される。領域３５０は、地図位置３２０－１を中心とする円である。明確にするために、領域３２０－１は、部分的に塗りつぶされた、周囲が点破線で示されている。

図７の地図３００で示された地図要素は、道路区分３４０である。垂直の道路区分は点線で囲まれ、水平の道路区分は破線で囲まれて示されている。簡略化のために、全ての道路区分は破線または点線で印付けられていない、または示されていない。６０６において、道路区分３４０－１、３４０－２、３４０－２、３４０－４、および３４０－５は、領域３５０と交わることが決定される。水平道路区分３４０－１、３４０－２、および３４０－３、ならびに、垂直道路区分３４０－４および３４０－５は、異なる範囲で領域３５０と交わる。そのため、６０８において、道路区分３４０－１、３４０－２、３４０－２、３４０－４、および３４０－５に割り当てられたセンサデータ値は重み付けされる。いくつかの実施形態では、道路区分３４０－３の大部分が領域３５０と交わるため、道路区分３４０－３は最も高い重み付けを有する。

６１０において、道路区分３４０－１、３４０－２、３４０－２、３４０－４、および３４０－５のセンサデータ値の重み付け平均値が決定される。例えば、地図位置３２０－１内に静止センサプラットフォームがあることにより、地図位置３２０－１が割り当てられたセンサデータ値を有する場合は、これらのセンサデータ値も６０８において重み付けされ、６１０の計算に含まれてよい。このようにして、地図位置３２０－１の環境データが生成されてよい。この環境データは次に、地図位置３２０－１の環境質を評価するために提示されてよい、および／または、用いられてよい。

このようにして、方法６００を用いて、周囲の地図要素に割り当てられたセンサデータ値は、住所または他の地図位置のセンサデータ値を得るために補間されてよい。上記のように、センサデータ値および地図要素は、本質的にハイパローカルである。その結果、地図位置について生成されたセンサデータ値も同様にハイパローカルである。そのため、その地図位置に特有の環境データが提供されてよい。異なる地図要素は、隣接する住所（例えば、隣接する地図位置）に相当する領域と交わることができるため、隣接する住所は、方法６００を用いて生成された異なるセンサデータ値を有してよい。結果としてユーザは、その住所に特定の環境質を調査することができる。

図８は、環境データおよび地図要素に関連付けられたスコアを提供するための方法８００の実施形態を表す。方法８００は、システム１００および地図３００の観点から説明される。しかし、方法８００は、他のデータ収集および／または処理システムに関連して用いられてよい。明確にするために、方法８００のある一部のみが示されている。プロセスが順番に示されているが、いくつかの実施形態では、プロセスは並行して、および／または異なる順序で起こってよい。方法８００は、素人がその住所、近隣、または都市に関連付けられた環境データをより容易に理解できるように用いられてよい。

８０２において、地図要素が定義されてよい。例えば、道路区分の長さは、各センサについて、特定の領域について、または別の事項において特定されてよい。上記のように、地図要素あたり少なくとも１回でセンサデータが正確に取り込まれるように、８０２において地図要素の長さおよび／または区域が選択される。いくつかの実施形態では、地図要素のサイズは、各地図要素における各センサの値を報告するために、適切な数のデータ点が確実に収集されるように選択される。かかる実施形態では、かかる区分の代表値を提供するために、（複数の通過について）いくつかの「通過あたり平均値」を求めることと併せて通過あたりの平均化が用いられてよい。８０４において、センサデータおよび位置データは、興味の区域にわたる複数回の通過から受信される。８０６において、センサデータおよび位置データが処理され、センサデータ値は地図要素に関連付けられる。例えば、８０４および８０６は、方法２００および方法４００の一部または全てに相当してよい。

８０８において、センサデータ値の信頼性スコアが決定される。いくつかの実施形態では、信頼性スコアは、地図要素、領域、地図位置、または他の興味区域における通過数に基づく。高い通過数は、高い信頼性スコアをもたらしてよい。例えば、特定数の通過（例えば、２０）は、環境データを表すのに十分であることが決定されてよい。かかる実施形態では、信頼性レベルは、完了した２０回の通過の割合であってよい。５回の通過が完了している場合は、８０８において、信頼性スコアが２５パーセントであることが計算されてよい。いくつかの実施形態では、センサデータにおけるノイズ量、通過間の時間、気象条件、異常汚染（例えば、野火および／もしくは他の特異事象）、ならびに／または、他の基準が、信頼性スコアに組み込まれてよい。

８１０において、興味領域の環境スコアが計算される。興味領域が地図位置である場合は、環境スコアの決定に用いられるセンサデータ値を生成するために、方法６００が実施されてもよい。いくつかの実施形態では、各地図要素（例えば、各道路区分）の環境スコアが計算される。いくつかの実施形態では、８１０において、各汚染物質または測定温度などの他の条件の環境スコアが計算されてよい。例えば、各汚染物質の環境スコアは、１００の最大スコアおよびゼロの最小スコアで決定されてよく、特定区域の汚染物質の最低値は、１００に相当する。そのため、各汚染物質は、同じ都市など同じ区域について収集されたデータについて正規化されてよい。いくつかの実施形態では、測定された汚染物質のいくらかまたは全てに基づいて全スコアが計算されてよい。例えば、各汚染物質の正規化スコアは平均化されてよい。他の実施形態では、環境スコアは別の手法で決定されてよい。例えば、各道路区分／地図要素、または地図位置はランク付けされてよい。ランクは、比較を得るために正規化または平均化されてよい。いくつかの実施形態では、環境スコアは、特定の汚染物質または条件の最大所望量についての政府基準などの基準に基づいて計算される。いくつかの実施形態では、センサデータ値は重み付けされてよい。例えば、粒子状物質は、環境質における大きな関心事であるだろう。そのため、粒子状物質のセンサデータ値は、より高い重み付けを有してよい。いくつかの実施形態では、ランク付けおよび政府基準が組み合わされてスコアが提供されてよい。いくつかの実施形態では、スコアは（上記のように）数値であってよい、および／または、数値ではないカテゴリ変数であってよい。例えば、赤は悪い／有害な環境質、黄は並の環境質、および青は良い環境質に用いられてよく、「悪い／有害」、「並」、および「良い」は、選択されたセンサデータ値について対応する数値スコア範囲（例えば、２．５マイクロメータ（ＰＭ２．５）未満の直径を有する粒子状物質、ＮＯ₂、ノイズ、温度、およびＯ₃の範囲）を有するカテゴリである。

図９は、ユーザに提示され、方法８００を用いて提供される環境スコア９００の実施形態を表す。特定の汚染物質が示されているが、他の汚染物質および／または条件が含まれてよい。例えば、他の実施形態では環境スコア９００に、ノイズレベル、放射線レベル、温度（例えば、ユーザがヒートアイランドにいるかどうかを示すため）、および／または、他の条件が含まれてよい。環境スコア９００は、表だけでなく他の指標も含む。環境スコア９００の位置が示されている。表には、環境スコア９００の各汚染物質が示されている。センサデータ値および対応する正規化スコアの両方が提供される。そのため、汚染物質量の絶対指標（センサデータ値）および相対スコアの両方が提供されている。全（最終）スコアが提供されている。信頼性スコアも示されている。スコアが良いか、中くらいか、悪いかを示す絵文字（例えば、特定の非数値カテゴリ値）が示されている。スコアについてセンサデータが収集された日付範囲も示されている。

データは、方法８００および環境スコア９００を用いて、ユーザに理解しやすい方法で提示されてよい。例えばユーザは、環境スコア９００を見て、個々のセンサデータ値の意味を理解することなく、ユーザの環境質が良いか悪いかの理解を得ることができる。そのため、本明細書に記載のように収集され、処理され、分析された環境データは、個人および地域社会により手軽に用いられうる。

前記の実施形態は、明確な理解のためにいくらか詳細に説明されたが、本発明は提供された詳細に限定されない。本発明を実施する多くの別の方法がある。開示の実施形態は例示であり、制限的ではない。

４０２において、センサデータは移動センサプラットフォームから受信される。センサデータは、移動センサプラットフォームの１つ以上のセンサによって捉えられ、サーバで受信されてよい。センサデータの各データ点は、タイムスタンプが押されてよい（すなわち、センサタイムスタンプ）。それにより、センサデータは時間間隔に関連付けられる。センサタイムスタンプ間の時間量は、時間間隔に相当してよい。いくつかの実施形態では、異なるセンサは異なる時間間隔を有してよい。時間間隔は、センサの応答時間または時定数に基づいてよい。センサの応答時間は、センサ自体が観察を完了するのにかかる時間だけでなく、フローがセンサのサンプリングラインを流れる速度にも影響されうる。例えば、データを収集するのに比較的長い時間（例えば、最大３０秒）かかる（例えば、長い時定数の）センサは、３０秒の時間間隔を有してよく、より速く（例えば、より短い応答時間で２秒ごと）データを感知できるセンサは、２秒の時間間隔を有してよい。静止センサプラットフォームからのセンサデータも用いられる実施形態では、静止プラットフォームからのセンサデータも４０２において受信される。

前記の実施形態は、明確な理解のためにいくらか詳細に説明されたが、本発明は提供された詳細に限定されない。本発明を実施する多くの別の方法がある。開示の実施形態は例示であり、制限的ではない。本開示は例えば以下の形態として実現できる。
［形態１］
環境データを地図要素に関連付けるための方法であって、
少なくとも１つの移動センサプラットフォームの少なくとも１つのセンサから、複数の時間間隔の各々に関連付けられたセンサデータを受信する工程と、
前記少なくとも１つの移動センサプラットフォームから前記複数の時間間隔に関連付けられた位置データを受信する工程と、
前記位置データを用いて、前記複数の時間間隔について前記移動センサプラットフォームの軌跡および補正位置を生成する工程と、
前記軌跡および前記補正位置に基づいて、前記複数の時間間隔の各々について前記移動センサプラットフォームの位置を対応する地図要素に割り当てる工程と、
前記複数の時間間隔の各々についてセンサデータ値を生成するために前記センサデータを処理する工程と、
前記複数の時間間隔の各々について、前記センサデータ値を前記移動センサプラットフォームの前記位置の前記対応する地図要素に割り当てる工程と、
を含む、方法。
［形態２］
形態１に記載の方法であって、さらに、
地図位置に近接する複数の地図要素について、前記対応する地図要素に割り当てられた前記センサデータ値に基づいて前記地図位置の環境データを生成する工程を含む、方法。
［形態３］
形態２に記載の方法であって、
前記複数の地図要素は、前記地図位置の特定の距離範囲内にあり、前記環境データを生成する工程は、さらに、前記複数の地図要素の各々について前記センサデータ値を重み付けする工程を含む、方法。
［形態４］
形態１に記載の方法であって、
前記地図要素は、道路区分および小区画から選択される、方法。
［形態５］
形態４に記載の方法であって、
前記道路区分は道路区分長さを有し、前記小区画は区域を有し、前記道路区分長さは動的長さであり、前記小区画区域は、動的小区画区域である、方法。
［形態６］
形態５に記載の方法であって、
前記動的長さは、前記センサデータ値に対応する前記少なくとも１つのセンサに基づいて生成される、方法。
［形態７］
形態１に記載の方法であって、さらに、
前記対応する地図要素の複数の通過に対して、前記センサデータの受信、前記位置データの受信、前記軌跡の生成、前記位置の割り当て、前記センサデータの処理、および前記センサデータ値の割り当てを繰り返す工程を含む、方法。
［形態８］
形態７に記載の方法であって、さらに、
前記複数の通過の各々に対して、前記センサデータ値に基づいて前記対応する地図要素の環境スコアを決定する工程を含む、方法。
［形態９］
形態７に記載の方法であって、さらに、
前記複数の通過に基づいて前記対応する地図要素の前記センサ値の信頼性スコアを決定する工程を含む、方法。
［形態１０］
環境データを地図要素に関連付けるためのシステムであって、
プロセッサであって、
少なくとも１つの移動センサプラットフォームの少なくとも１つのセンサから、複数の時間間隔の各々に関連付けられたセンサデータを受信し、
前記少なくとも１つの移動センサプラットフォームから前記複数の時間間隔に関連付けられた位置データを受信し、
前記位置データを用いて、前記複数の時間間隔について前記移動センサプラットフォームの軌跡および補正位置を生成し、
前記軌跡および前記補正位置に基づいて、前記複数の時間間隔の各々について前記移動センサプラットフォームの位置を対応する地図要素に割り当て、
前記複数の時間間隔の各々についてセンサデータ値を生成するために前記センサデータを処理し、
前記複数の時間間隔の各々について、前記センサデータ値を前記移動センサプラットフォームの前記位置の前記対応する地図要素に割り当てる、ように構成されたプロセッサと、
前記プロセッサに接続され、前記プロセッサに命令を提供するように構成されたメモリと、
を備える、システム。
［形態１１］
形態１０に記載のシステムであって、
前記プロセッサは、さらに、地図位置に近接する複数の地図要素について、前記対応する地図要素に割り当てられた前記センサデータ値に基づいて前記地図位置の環境データを生成するように構成されている、システム。
［形態１２］
形態１１に記載のシステムであって、
前記複数の地図要素は、前記地図位置の特定の距離範囲内にあり、前記環境データを生成するために、前記プロセッサは、さらに、前記複数の地図要素の各々について前記センサデータ値を重み付けするように構成されている、システム。
［形態１３］
形態１０に記載のシステムであって、
前記地図要素は、道路区分および小区画から選択される、システム。
［形態１４］
形態１３に記載のシステムであって、
前記道路区分は道路区分長さを有し、前記小区画は区域を有し、前記道路区分長さは動的長さであり、前記小区画の前記区域は、動的小区画区域である、システム。
［形態１５］
形態１４に記載のシステムであって、
前記動的長さは、前記センサデータ値に対応する前記少なくとも１つのセンサに基づいて生成される、システム。
［形態１６］
形態１０に記載のシステムであって、
前記プロセッサは、さらに、前記対応する地図要素の複数の通過に対して、センサデータの受信、位置データの受信、軌跡の生成、位置の割り当て、センサデータの処理、およびセンサデータ値の割り当てを繰り返すように構成されている、システム。
［形態１７］
形態１６に記載のシステムであって、
前記プロセッサは、さらに、前記複数の通過の各々に対して、前記センサデータ値に基づいて前記対応する地図要素の環境スコアを決定するように構成されている、システム。
［形態１８］
形態１７に記載のシステムであって、
前記プロセッサは、さらに、前記複数の通過に基づいて前記対応する地図要素の前記センサ値の信頼性スコアを決定するように構成されている、システム。
［形態１９］
環境データを地図要素に関連付けるためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体において具現化され、
少なくとも１つの移動センサプラットフォームの少なくとも１つのセンサから、複数の時間間隔の各々に関連付けられたセンサデータを受信するためのコンピュータ命令と、
前記少なくとも１つの移動センサプラットフォームから前記複数の時間間隔に関連付けられた位置データを受信するためのコンピュータ命令と、
前記位置データを用いて、前記複数の時間間隔について前記移動センサプラットフォームの軌跡および補正位置を生成するためのコンピュータ命令と、
前記軌跡および前記補正位置に基づいて、前記複数の時間間隔の各々について前記移動センサプラットフォームの位置を対応する地図要素に割り当てるためのコンピュータ命令と、
前記複数の時間間隔の各々についてセンサデータ値を生成するために前記センサデータを処理するためのコンピュータ命令と、
前記複数の時間間隔の各々について、前記センサデータ値を前記移動センサプラットフォームの前記位置の前記対応する地図要素に割り当てるためのコンピュータ命令と、
を備える、コンピュータプログラム製品。

Claims (19)

1. 環境データを地図要素に関連付けるための方法であって、
   少なくとも１つの移動センサプラットフォームの少なくとも１つのセンサから、複数の時間間隔の各々に関連付けられたセンサデータを受信する工程と、
   前記少なくとも１つの移動センサプラットフォームから前記複数の時間間隔に関連付けられた位置データを受信する工程と、
   前記位置データを用いて、前記複数の時間間隔について前記移動センサプラットフォームの軌跡および補正位置を生成する工程と、
   前記軌跡および前記補正位置に基づいて、前記複数の時間間隔の各々について前記移動センサプラットフォームの位置を対応する地図要素に割り当てる工程と、
   前記複数の時間間隔の各々についてセンサデータ値を生成するために前記センサデータを処理する工程と、
   前記複数の時間間隔の各々について、前記センサデータ値を前記移動センサプラットフォームの前記位置の前記対応する地図要素に割り当てる工程と、
   を含む、方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、さらに、
   地図位置に近接する複数の地図要素について、前記対応する地図要素に割り当てられた前記センサデータ値に基づいて前記地図位置の環境データを生成する工程を含む、方法。
3. 請求項２に記載の方法であって、
   前記複数の地図要素は、前記地図位置の特定の距離範囲内にあり、前記環境データを生成する工程は、さらに、前記複数の地図要素の各々について前記センサデータ値を重み付けする工程を含む、方法。
4. 請求項１に記載の方法であって、
   前記地図要素は、道路区分および小区画から選択される、方法。
5. 請求項４に記載の方法であって、
   前記道路区分は道路区分長さを有し、前記小区画は区域を有し、前記道路区分長さは動的長さであり、前記小区画区域は、動的小区画区域である、方法。
6. 請求項５に記載の方法であって、
   前記動的長さは、前記センサデータ値に対応する前記少なくとも１つのセンサに基づいて生成される、方法。
7. 請求項１に記載の方法であって、さらに、
   前記対応する地図要素の複数の通過に対して、前記センサデータの受信、前記位置データの受信、前記軌跡の生成、前記位置の割り当て、前記センサデータの処理、および前記センサデータ値の割り当てを繰り返す工程を含む、方法。
8. 請求項７に記載の方法であって、さらに、
   前記複数の通過の各々に対して、前記センサデータ値に基づいて前記対応する地図要素の環境スコアを決定する工程を含む、方法。
9. 請求項７に記載の方法であって、さらに、
   前記複数の通過に基づいて前記対応する地図要素の前記センサ値の信頼性スコアを決定する工程を含む、方法。
10. 環境データを地図要素に関連付けるためのシステムであって、
    プロセッサであって、
    少なくとも１つの移動センサプラットフォームの少なくとも１つのセンサから、複数の時間間隔の各々に関連付けられたセンサデータを受信し、
    前記少なくとも１つの移動センサプラットフォームから前記複数の時間間隔に関連付けられた位置データを受信し、
    前記位置データを用いて、前記複数の時間間隔について前記移動センサプラットフォームの軌跡および補正位置を生成し、
    前記軌跡および前記補正位置に基づいて、前記複数の時間間隔の各々について前記移動センサプラットフォームの位置を対応する地図要素に割り当て、
    前記複数の時間間隔の各々についてセンサデータ値を生成するために前記センサデータを処理し、
    前記複数の時間間隔の各々について、前記センサデータ値を前記移動センサプラットフォームの前記位置の前記対応する地図要素に割り当てる、ように構成されたプロセッサと、
    前記プロセッサに接続され、前記プロセッサに命令を提供するように構成されたメモリと、
    を備える、システム。
11. 請求項１０に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、さらに、地図位置に近接する複数の地図要素について、前記対応する地図要素に割り当てられた前記センサデータ値に基づいて前記地図位置の環境データを生成するように構成されている、システム。
12. 請求項１１に記載のシステムであって、
    前記複数の地図要素は、前記地図位置の特定の距離範囲内にあり、前記環境データを生成するために、前記プロセッサは、さらに、前記複数の地図要素の各々について前記センサデータ値を重み付けするように構成されている、システム。
13. 請求項１０に記載のシステムであって、
    前記地図要素は、道路区分および小区画から選択される、システム。
14. 請求項１３に記載のシステムであって、
    前記道路区分は道路区分長さを有し、前記小区画は区域を有し、前記道路区分長さは動的長さであり、前記小区画の前記区域は、動的小区画区域である、システム。
15. 請求項１４に記載のシステムであって、
    前記動的長さは、前記センサデータ値に対応する前記少なくとも１つのセンサに基づいて生成される、システム。
16. 請求項１０に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、さらに、前記対応する地図要素の複数の通過に対して、センサデータの受信、位置データの受信、軌跡の生成、位置の割り当て、センサデータの処理、およびセンサデータ値の割り当てを繰り返すように構成されている、システム。
17. 請求項１６に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、さらに、前記複数の通過の各々に対して、前記センサデータ値に基づいて前記対応する地図要素の環境スコアを決定するように構成されている、システム。
18. 請求項１７に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、さらに、前記複数の通過に基づいて前記対応する地図要素の前記センサ値の信頼性スコアを決定するように構成されている、システム。
19. 環境データを地図要素に関連付けるためのコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体において具現化され、
    少なくとも１つの移動センサプラットフォームの少なくとも１つのセンサから、複数の時間間隔の各々に関連付けられたセンサデータを受信するためのコンピュータ命令と、
    前記少なくとも１つの移動センサプラットフォームから前記複数の時間間隔に関連付けられた位置データを受信するためのコンピュータ命令と、
    前記位置データを用いて、前記複数の時間間隔について前記移動センサプラットフォームの軌跡および補正位置を生成するためのコンピュータ命令と、
    前記軌跡および前記補正位置に基づいて、前記複数の時間間隔の各々について前記移動センサプラットフォームの位置を対応する地図要素に割り当てるためのコンピュータ命令と、
    前記複数の時間間隔の各々についてセンサデータ値を生成するために前記センサデータを処理するためのコンピュータ命令と、
    前記複数の時間間隔の各々について、前記センサデータ値を前記移動センサプラットフォームの前記位置の前記対応する地図要素に割り当てるためのコンピュータ命令と、
    を備える、コンピュータプログラム製品。

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