[发明专利]用于定位移动设备的方法和装置有效

专利信息
申请号: 201680063448.5 申请日: 2016-08-25
公开(公告)号: CN108353248B 公开(公告)日: 2019-07-19
发明(设计)人: 蒂莫·海克拉;马尔库·瓦尼奥 申请(专利权)人: FZC哥络普斯
主分类号: H04W4/021 分类号: H04W4/021;H04W4/029
代理公司: 成都超凡明远知识产权代理有限公司 51258 代理人: 魏彦
地址: 阿拉伯联合*** 国省代码: 阿联酋;AE
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摘要:
搜索关键词: 地图结构 环境数据 运动模型 概率 移动设备 电子移动设备 定位移动设备 方法和装置 感兴趣区域 计算机程序 蜂窝网络 概率数据 时间空间 位置估计 位置数据 无线通信 限定位置 预定标准 转换概率 概率性 时间点 拟合 优选 捕获 关联
【权利要求书】:

1.一种用于定位能够无线通信的电子移动设备的方法,所述方法包括:

获得感兴趣区域的概率地图结构,所述概率地图结构将环境数据值与位置数据相关联;

获得用于不同类型的运动的若干个概率性时间空间运动模型,所述概率性时间空间运动模型至少部分地限定位置估计之间的关于时间的转换概率;

获得由所述移动设备在多个连续时间点捕获或确定的至少环境数据;以及

基于将来自所述概率地图结构与所述概率性时间空间运动模型二者的概率数据组合来确定所述移动设备的最可能的位置估计,

其中,所述至少环境数据根据预定标准被最佳地拟合到所述概率性时间空间运动模型和概率地图结构中。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述若干个概率性时间空间运动模型中的至少一个概率性时间空间运动模型包括指示至少一个运动特性的一个或多个元素,所述至少一个运动特性选自由以下组成的组:速度、速率、速度波动、速率波动、加速度、减速度、转弯速率、转弯频率、运动的线性度、停止、停止持续时间、停止频率、方向改变、方向改变频率以及方向反转。

3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述若干个概率性时间空间运动模型包括用于至少一个运动类别的模型,所述至少一个运动类别选自由以下组成的组:步行、爬行、不活动、跑步、自行车、机动车辆、汽车、摩托车、火车以及公共汽车。

4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述若干个概率性时间空间运动模型包括用于至少一个地理区域或区域类型的模型,所述至少一个地理区域或区域类型选自由以下组成的组:市区区域、乡村、步行区域、步行街道、公路、森林区域以及室内区域。

5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述若干个概率性时间空间运动模型中的至少一个概率性时间空间运动模型限定运动特性的限制或范围,在所述概率性时间空间运动模型中所述特性超出所述限制或范围的概率基本上为零。

6.根据权利要求1所述的方法,还包括地图绘制活动,所述地图绘制活动包括通过下述过程确定至少初始概率地图结构或用于其的源数据结构,所述过程为:获得环境数据以及在时间上基本上对应的位置指示参考数据;以及将所述环境数据与由所述参考数据提供的位置数据链接;

其中,所述环境数据和与其链接的所述参考或位置数据由与多个位置有关的多个终端设备在不同时间点成对地供应,以用于确定所述概率地图结构。

7.根据权利要求1所述的方法,还包括通过下述过程来确定至少初始概率性时间空间运动模型,所述过程为:从多个移动设备获得环境数据和位置指示参考数据;并且基于所获得的数据来确定产生所述转换概率的运动统计。

8.根据权利要求1所述的方法,还包括获得指示至少一个元素的概率性路线数据,所述至少一个元素选自由以下组成的组:区域内的多个预定顺序的位置转换的概率;以及热点和冷点存在于较大区域的预定区域内的概率,所述热点表示区域内移动设备在概率上具有较高平均集中度,并且所述冷点表示区域内移动设备在概率上具有较低平均集中度;

其中,所述路线数据被用于确定所述最可能的位置估计。

9.根据权利要求1所述的方法,其中,至少部分地基于至少一个元素来确定指示区域内的移动设备的路线或位置的概率的概率性路线数据,所基于的至少一个元素选自由以下组成的组:预先获知的区域特性。

10.根据权利要求1所述的方法,其中,所述环境数据包括来自所述移动设备的传感器的传感器数据。

11.根据权利要求1所述的方法,还包括:获得惯性传感器数据,并且还基于所述惯性传感器数据来确定所述移动设备的所述最可能的位置估计。

12.根据权利要求1所述的方法,其中,通过被认为较准确的数据来调整被认为较不准确的数据或调整从所述较不准确的数据得出的估计的位置。

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