[发明专利]使用机器学习的组合的室内和室外跟踪

说明书

本申请公开了使用机器学习的组合的室内和室外跟踪。本发明涉及一种用于使用跟踪装置的组合的室内和室外跟踪的计算机实现方法，其中，由在待确定的位置处的装置生成无线电信号的指纹。通过将经训练的函数应用于指纹来确定装置的位置，其中，经训练的函数已经使用在已知位置处生成的多个指纹进行了端对端地训练。可以使用环境传感器数据来预测由跟踪装置跟踪的部件的使用期。

技术领域

本发明的各种示例通常涉及装置的定位，具体地涉及供应链物流中的货件的跟踪。各种示例特别地涉及使用跟踪装置利用无线电信号和机器学习(ML)算法的组合的室内和室外跟踪。

背景技术

在供应链物流中，典型的运输路线可以包括多个不同的运输服务提供商，其中，通过运输服务提供商仅可以获得关于货件的位置和状况的较少的信息。

因此，在常规维修件/备件物流中可能会发生若干问题。维修件/备件物流的运输路线的透明度可能不可靠或完全缺失。例如，可能无法看到货件位于何处，也无法看到货件内的货物的状况。因此，包裹的状态可能是未知的，其中，可能不知道备件的状况例如损坏，也不知道货件在目的地处移交的确切位置或时间。

此外，可能很难在建筑物内部找到货件。例如，在医院中依赖并等待维修件的维修技术人员可能不知道何时可以在现场获得维修件以进行安装，或者可能不知道货件在医院的哪个建筑物中已经被接收并存储，更不用说确切的房间了。因此，技术人员可能需要很多时间来确定包裹在建筑物内部的确切位置，例如房间，对于医院来说，这可能增加维修成本。

此外，在从供应商至医院的运送期间可能会发生货件的丢失和损坏。例如，备件可能到达医院(即，最终客户)，其中，在到达医院的途中已经发生了丢失或损坏，这可能不可见但是可能导致备件的使用期缩短。

通过供应商和服务提供商发送关于货件的位置和交付的信息已经解决了问题中的一些，所述信息可以是例如经由电子数据交换(EDI)标准提供的运送数据。然而，遗憾的是，该信息通常证明是不可靠且不透明的。市场上用于跟踪包裹和货件的现有解决方案使用各种各样的传感器。使用GPS，可以跟踪室外货件并且获得大概的到达时间。各种运输服务提供商在其主页上或经由应用提供货件跟踪。然而，无法提供用于建筑物内部的可靠的解决方案，例如内部跟踪。

因此，需要克服或缓解至少一些以上识别的限制和缺点的先进的跟踪技术。

发明内容

因此，所呈现的方法的构思旨在提供用于确定装置的位置的先进的方法和系统，其克服或缓解至少一些以上识别的限制和缺点。

在下文中，关于用于确定装置的位置的要求保护的方法以及关于用于确定装置的位置的要求保护的装置和系统，描述了根据本发明的解决方案。本文的特征、优点或替选实施方式可以被分配给其他要求保护的对象，反之亦然，其他要求保护的对象可以被分配给本文的特征、优点或替选实施方式。换句话说，可以利用在方法的上下文中描述或要求保护的特征来改进针对装置和系统的权利要求。在这种情况下，方法的功能特征可以由装置或系统的目标单元来体现。

应当理解，关于用于通过应用经训练的函数来确定装置的位置的方法和系统以及关于用于提供经训练的函数以确定装置的位置的方法和系统，描述了根据本发明的解决方案。本文的特征、优点或替选实施方式可以被分配给其他要求保护的对象，反之亦然。换句话说，可以通过应用经训练的函数，利用在方法和系统的上下文中描述或要求保护的特征来改进针对用于提供经训练的函数以确定装置的位置的方法和系统的权利要求，反之亦然。具体地，在与应用经训练的函数有关的权利要求中，可以利用针对用于提供经训练的函数的方法所描述的特征来改进经训练的函数。同样地，可以利用针对训练指纹所描述的特征来改进输入指纹，反之亦然。具体地，可以利用针对环境传感器训练数据所描述的特征来改进用于确定包括根据本发明的装置的交付中的部件的健康状况的环境传感器数据，反之亦然。特别地，用于确定装置的位置的方法和系统的经训练的函数可以根据用于提供经训练的函数以确定装置的位置的方法和系统的特征调整。将理解，所描述的技术可以用于确定装置或包括根据本发明的装置的交付的位置。