[发明专利]确定移动设备的位置

权利要求书

1.一种确定移动设备位置的计算机实施方法，所述方法包括：

接收由所述移动设备产生的惯性数据，所述惯性数据包括至少两个在不同时间采集的样本；

将所述惯性数据分割为伪独立窗口，其中每个伪独立窗口包括至少两个所述样本，以及每个伪独立窗口的一个或以上初始状态被视为未知；

使用惯性数据样本预估每个伪独立窗口上导航状态的变化；以及

对所述伪独立窗口上所述导航状态的所述变化求和，以确定所述移动设备的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，用于预估每个伪独立窗口上导航状态的变化的唯一传感器数据为所述惯性数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，单独使用所述惯性数据样本预估每个伪独立窗口上导航状态的所述变化。

4.根据前述任一项权利要求中所述的方法，其特征在于，所述移动设备的重力矢量值和速度中的至少一个或全部，均未被预估，并且不作为所述伪独立窗口的初始状态传播。

5.根据前述任一项权利要求中所述的方法，其特征在于，将所述移动设备的初始位置设置为起点，并且相对于所述起点定义确定位置。

6.根据前述任一项权利要求中所述的方法，其特征在于，设备取向值未被预估并且不被作为所述伪独立窗口的初始状态传播。

7.根据前述任一项权利要求中所述的方法，其特征在于，被视为未知的一个或以上初始状态包括以下中的至少一项：设备主体框架的初始速度状态、设备主体框架的重力矢量、或导航框架中的设备姿势(位置和姿态)。

8.根据前述任一项权利要求中所述的方法，其特征在于，对于每个伪独立窗口，所述每个伪独立窗口上导航状态的变化的预估操作独立执行，无需每个窗口的先前窗口提供初始状态。

9.根据前述任一项权利要求中所述的方法，其特征在于，设备主体框架状态的初始速度和重力矢量是未知的，并且不作为输入传递到后续窗口。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，未明确计算所述设备主体框架状态的所述初始速度和所述重力矢量。

11.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，利用神经网络或遗传算法回归器预估所述初始速度和所述重力矢量在潜在特征中的隐式编码表示，所述潜在特征由所述回归器从所述惯性数据中提取。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述回归器用于学习所述惯性数据的所述样本与所述导航状态的变化之间的关系。

13.根据前述任一项权利要求中所述的方法，其特征在于，所述惯性数据包括加速度和陀螺仪数据中的至少一个。

14.根据前述任一项权利要求中所述的方法，其特征在于，导航状态的所述变化包括表示水平行进距离的当前位移以及表示所述当前位移与先前窗口的位移之间的角度变化。

15.根据前述任一项权利要求中所述的方法，其特征在于，所述方法仅包括一个显示积分器，所述积分器存在于求和步骤中。

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述积分器将序列对(位移、角度)积分为轨迹。

17.根据前述任一项权利要求中所述的方法，其特征在于，每个伪独立窗口包括大约200个样本。

18.根据前述任一项权利要求中所述的方法，其特征在于，每秒采集一百个样本(即100Hz的数据采样率)。