双磁强计校准

相关申请的交叉引用

本申请主张2018年06月25日提交的名称为“DUAL MAGNETOMETER CALIBRATION(双磁强计校准)”的美国专利申请US 62/689,526的优先权的权益，在此通过引用将其全部内容并入本文。

背景技术

技术领域

本公开总地涉及用于针对温度或磁滞的影响校准磁强计的系统和方法。经校准的磁强计能够在用于定位可移动物体的系统和方法，并且更具体地涉及使用航位推算技术来定位可移动物体例如轮式车的系统和方法。背景技术

已经使用各种方法来确定跟踪区域中物体的位置。例如，射频(RF)发射器或标签能够被附接在物体上，跟踪区域中的一个或多个接收器能够监控标签传输以确定物体位置。然而，如果跟踪区域很大，这种方法是不利的，其要求安装许多的接收器，或者如果跟踪区域包括使标签传输减弱的结构，这种方法也是不利的。其他方法利用全球导航卫星系统(GNSS，例如，全球定位系统(GPS))来确定位置。然而，如果GNSS信号受阻或者如果卫星的可见性受阻，则GNSS方法可能失败。而且，GNSS系统以及RF标签和接收器系统两者都很昂贵且难以实施。

使用航位推算的导航能够有利地用于基于经过的时间段内物体的航向以及速度或距离来确定物体位置的变化。

发明内容

公开了用于定位可移动物体例如推车(例如，购物推车)的系统和方法的示例。这种系统和方法能够使用航位推算技术来估计可移动物体的当前位置。公开了用于提高位置估计的准确度的各种技术，其包括对涉及磁强计和加速度计的使用的各种误差源的补偿，并且使用振动分析来导出车轮旋转速率。还公开了结合或代替航位推算技术利用工作环境的特性的各种技术，包括环境的特性例如地面纹理、来自包括精确定位源的射频(RF)发射器的信号的可用性。

这些系统和方法能够被应用于室内外场景和例如零售、运输(例如，机场、火车、地铁、公共汽车站)、医疗(例如，医院或诊所)或仓库场景中。

航位推算系统模块能够使用磁传感器来为物体提供航向。航向与在一定时间间隔内行驶的速度或距离相结合，能够为物体提供更新后的位置。为了提高更新后的位置的精度或精确度，可以对磁传感器进行校准，以便传感器在一定范围的工作温度或工作条件(例如，存在附近强磁场，这会在磁强计输出中引起磁滞)提供准确的航向。例如，本文所描述的技术能够用于补偿磁强计输出受温度或磁滞的影响。

提供了用于针对传感器温度或工作条件校准或操作磁传感器的系统和方法的示例。磁传感器可以是双磁强计传感器，其包括第一低功耗磁强计(例如，磁阻抗磁强计)和第二高功耗磁强计(例如，磁阻磁强计)。第二磁强计能够在温度校准参数上具有较小的单位对单位变化，并且能够用于校正来自第一磁强计的温度读数。因此，第二磁强计的温度校准参数能够被存储并且用于提供温度校正的磁读数，以用于校准第一磁强计(由于较大的单位对单位的变化，通常不知道其温度校准参数)。磁传感器能够在第一磁强计和第二磁强计的使用之间动态切换，以便提供能够取决于传感器内或传感器外部的条件的动态采样率。

本说明书中所描述的主题的一种或多种实施方式的细节在下面的附图和描述中进行了陈述。通过说明书、附图和权利要求，其他的特征、方面和优点将变得显而易见。本发明内容和以下详细描述都不旨在限定或限制本发明主题的范围。

附图说明

图1是零售商店和相关联财产的透视图，示出了作为推车围护系统的一部分的导航系统的部件；

图2示出了具有导航系统和一个或多个智能车轮的购物车；

图3示出了一个推车围护系统的实施例的部件；

图4示出了一个智能定位系统的实施例的部件；

图5示出了一个与智能锁定轮协同工作的航位推算系统的实施例的状态转换图；

图6A和图6B是一个具有旋转检测智能车轮的航位推算系统的实施例的更新循环流程图；

图7示出了航位推算场景；

图8示出了在购物车上测得的加速度与时间关系的示例图表；

图9示出了一种在如图8所示的相同情况下测得的示例车轮旋转速率与时间关系；

图10A示出了图9中所示的数据的功率谱密度与频率的关系；

图10B示出了相同的功率谱密度与频率数据的不同范围；

图11A和图11B示出了在混凝土表面上滚动的购物车上测得的垂直加速度与时间关系；

图12A示出了一种使用航位推算系统的用于航位估计的示例方法；

图12B示出了一种使用航位推算系统的用于位置估计的示例方法；

图13示出了一种受助于接收信号强度指示器(RSSI)的航位推算的场景；

图14示出了一个购物车围护系统安装的平面图的示例；

图15A和图15B示出了航位推算系统的两个示例的部件；

图16A示出了一个具有智能定位系统的购物车的实施例，该智能定位系统具有被安装在推车的把手上的显示器。在这个图中，推车具有处于关闭位置(儿童座椅向上)的儿童座椅；

图16B示出了图16A的其中儿童座椅在打开位置(儿童座椅向下)的购物车；

图17示出了一个智能定位系统的实施例的侧视图；

图18示出了在不同运动方向上的具有四个万向轮的购物车；

图19示出了使用照明特征在户外导航的推车的示例系统；

图20示出了(至少部分地)使用照明特征在室内导航的购物车的示例系统；

图21A示出了空载的钢架购物车的时域三轴加速度的示例输出；

图21B示出了负载的钢架购物车的时域三轴加速度的示例输出；

图22示出了商店中航位推算的示例场景，其中导航系统使用回溯来改进位置估计；

图23示出了多个导航系统协同作用的系统的示例；

图24是描述在-15℃至50℃的多个温度下工作的Kionix KMX62三轴磁强计的水平x和y轴的原始磁场测量(以μT为单位)示例的曲线图。椭圆表示与从传感器读取的原始磁数据的拟合；

图25示出了分别表示三种不同的Kionix KMX62磁强计的x轴和y轴偏移(以μT为单位)与温度的关系的两条曲线图；

图26A和图26B示出了利用两个磁强计的温度校准的磁传感器封装的示例；

图27示出了用于智能定位系统的示例架构的部件，该智能定位系统包括温度校准的双磁强计传感器；

图28是示出了用于从双磁强计传感器提供温度校准的磁传感器读数的示例方法的流程图；

图29是具有动态采样率的双磁强计传感器的示例的方框图。

在整个附图中，附图标记可以被重复使用以指示参考元素之间的对应关系。附图被提供来说明本文中所描述的示例实施例，并且不旨在限制本公开的范围。

具体实施方式

I.

常常需要随着物体在整个跟踪区域内移动而追踪其位置。例如，设施例如零售商店、医院、机场或仓库可能希望监控例如车辆、推车、运输工具、交通工具等物体的位置。例如，该设施能够使用物体位置信息来跟踪库存移动，改进对物体的取用和取回，识别聚集、排队或交通模式，和/或防止物体的错位、丢失或被盗。在一个示例中，零售商店可能希望跟踪购物车的位置，以防止推车从有界区域例如停车场被移走或被盗，或者以确保购物车在退出商店之前已经通过结账通道。在另一个示例中，一个设施可能希望通过使用轮式物体来测量各种地标的位置以绘制建筑物的建筑结构。

可能需要例如通过整合物体随时间推移的估计航向和纵向行程(例如，距离或速度)，经由航位推算(DR)来估计轮式物体的运动轨迹和/或当前位置。在一些情况下，可能需要通过直接地计数车轮的旋转来估计纵向行程(例如，用霍尔效应传感器、旋转编码器或超声波音叉来计数，其中相关传感器能够功率高效地和/或低延时地连接至执行航位推算计算的处理节点)。在一些情况下，可能需要通过其他技术来估计纵向行程。轮式物体可能是非机动化的(例如，人力推动的)轮式物体，包括但不限于，推车(例如，购物车、仓库车、行李车或辎重车、工业用推车或实用车、药房推车或医院推车等)、轮椅、医院病床、婴儿车、助行器等。

因此，本文中所描述的系统和方法的各种实施例通过航位推算来提供对轮式物体的运动的估计。一些实施例能够通过远程的旋转检测或加速度感测来估计轮式物体的速度，在一些情况下结合对轮式物体在表面(例如，地板、停车场等)上移动的振动频谱的分析。一些实施例能够通过对车轮旋转计数的低功率机制，例如通过车轮中的超声波音叉来估计轮式物体的速度。一些实施例能够通过低功率RF技术来估计轮式物体的当前位置。这样的实施例能够找到特定的应用以将购物车围护在零售环境中，而不受限于这些应用。

下文描述了各种示例实施例和实施方式。这些实施例和实施方式旨在说明本公开的范围，并且不旨在限制。

II.

美国专利US 8,046,160(用于轮式物体的导航系统和方法)中能够找到针对购物车围护问题的航位推算导航的示例实施方式，其全部公开内容通过其整体引用并入本文。美国专利US 9,731,744(轮式车的运动估计)描述了用于轮式车的运动估计的系统和方法的其他示例，其全部公开内容通过其整体引用并入本文。

为了说明目的，将参考图1呈现本文中所公开的导航系统和方法的实施例可以使用的样例场景。这种样例场景旨在帮助理解实施例，并且不旨在限制所公开的和要求保护的发明的范围。

在图1中所示的样例场景中，零售商店110将导航系统用作丢失预防系统的部分，以减少购物车122从跟踪区域114被盗。跟踪区域114可以包括例如停车场邻近商店110的部分。丢失预防系统的目的是为了防止或至少减少推车122越过停车场114的边界(或周界)118的未经许可运输。在丢失预防系统的一个实施例中，每个推车122可以包括防盗系统，该防盗系统包括例如警告器或禁止推车122运动的机构。推车运动能够通过为推车122的至少一个车轮提供制动机构来禁止，该制动机构被配置来制动或锁定车轮，该制动机构例如是2005年9月20日发布的名称为“ANTI-THEFT VEHICLE SYSTEM(防盗车辆系统)”的美国专利US 6,945,366中所公开的制动机构，其全部公开内容通过其整体引用并入本文。在其他实施例中，能够通过其他车轮制动器、车轮锁或车轮旋转禁止器禁止推车运动。

为了防止丢失，如果推车122被移动越过停车场边界118，则激活防盗系统(例如，触发警报器和/或制动器)。在一些丢失预防系统中，如果推车122检测到来自被放置在停车场边界118附近的外部发射器的信号，则激活防盗系统。例如，信号可以是从埋置在边界118处的电线所传输的甚低频(VLF)电磁信号，例如2000年10月03日发布的名称为“ANTI-THEFTVEHICLE SYSTEM(防盗车辆系统)”的美国专利US6,127,927中所描述的信号，其全部公开内容通过其整体引用并入本文。这种丢失预防系统需要安装外部部件(例如，埋置电线)。

本文中所公开的导航系统可以有利地结合丢失预防系统使用，因为导航系统能够自主地确定推车122的位置。如果导航系统确定推车122的位置在停车场边界118的外面，则能够激活防盗系统。在一个实施例中，导航系统在推车122离开商店出口126时开始监控推车位置。将初始推车位置设置为出口的位置，并且导航系统随着推车122在停车场114中的移动更新其位置。在一些实施例中，导航系统被提供为具有停车场边界118的位置，例如作为一组坐标。通过将推车122的当前位置与边界118的位置进行比较，系统能够确定推车122是否在停车场114之内。如果导航系统确定推车122移动越过边界118，则导航系统能够激活推车的防盗系统。在各个实施例中，导航系统能够包括防盗系统的特征，反之亦然。可以预期导航、防盗、车轮锁定等功能的许多组合，并且各种系统可以选择以不同的组合来体现这些功能中的一些或全部。

在其他实施例中，导航系统向中央处理器或控制器138传达推车122的位置或其他信息，这确定了推车122是否已离开停车场114以及是否应当激活防盗系统。在某些实施例中，推车122包括使适当的信息能够在推车122和中央控制器138(或其他适当的收发器)之间传达的双向通信系统。美国专利US8,463,540(Two-Way Communication System forTracking Locations and Statuses ofWheeled Vehicles(用于跟踪轮式车的位置和状态的双向通信系统))进一步讨论了适合于与导航系统一起使用的双向通信系统，其全部公开内容通过其整体引用并入本文。

在这个样例场景中零售商店110能够有利地使用其他装置和部件。例如，能够在整个停车场114的各个位置处布置一个或多个标记物130a-130c以充当参考位置、地标或信标。标记物130a-130c能够标记或指示例如商店出口126(例如，标记物130a)的位置、停车场114的周界(例如，标记物130c)和/或其他适当的参考位置(例如，标记物130b)。在各个实施例中，标记物130a-130c通过例如磁性方法或其他电磁方法将信息传达给导航系统。导航系统可以使用来自标记物130a-130c的信息以重新设定推车的位置(例如，减少累积的航位推算误差)，确定停车场边界118在附近，或用于其他目的。在一些实施例中，可以在停车场114的入口/出口142的位置附近布置一个或多个标记物(例如标记物130c)。

在某些实施例中，标记物130a-130c被配置为指示参考方向或其他信息。例如，可以将标记物130a放置在出口126处并且定向为使得其参考方向向外指向，朝向停车场114。导航系统能够检测参考方向并且确定推车是否正在进入或离开商店110。同样地，标记物130c能够指示在停车场114的周界处的向外方向。在一些实施例中，能够如下文中所进一步讨论的，将一些或所有的标记物130a-130c配置为向导航系统传达其他类型的信息。

在一个实施例中，将一个或多个发射器134布置在整个停车场114中，并且配置为向推车122中的导航系统传输信息。在实施例中，发射器134还接收信息(例如，它们是收发器)。在各个实施例中，标记物130a-130c(例如，发射器134和/或接入点136)经由单向(去往推车或来自推车)或双向(去往推车和来自推车)通信协议与推车122通信。例如，可以将标记物130、发射器134和/或接入点136配置为使用电磁信号以与推车122进行通信。这些信号可以包括磁信号和/或射频(RF)信号或VLF信号。如本文中所使用的，RF信号包括频率在约300GHz以下的电磁信号，VLF信号包括频率在约20kHz以下的RF信号。

在其他实施例中，使用一个或多个接入点(AP)136以创建与推车122的双向通信链接。在图1中，接入点136被示为放置在商店110的出口126上面，这有利于允许AP与位于整个停车场114中的推车122进行通信。在其他实施方式中，能够使用不止一个AP，并且AP能够位于整个跟踪区域中。接入点136能够与推车122中的收发器(例如，RF收发器)通信，该收发器被连接至导航系统(和/或其他部件)用于检索、交换和/或生成推车状态信息，包括指示或反映推车位置的信息。可以被取回和监控的推车状态信息类型包括，例如，是否已激活防盗系统(例如，是否锁定或解锁车轮制动器)；推车122是否移动和在哪个方向上移动；车轮的平均速度；推车122是否已检测到特定类型的位置相关信号，例如VLF信号、电子防盗系统(EAS)信号、RF信号或磁信号；推车是否打滑；推车的功率水平；以及推车每个单位时间所经历的锁定/解锁周期的数量。接入点136还能够与导航系统交换与周界118的位置有关的信息。在一些实施例中，推车122使用接收信号强度指示器(RSSI)来测量从接入点136接收到的信号的强度，以帮助确定从推车122到接入点136的距离以及推车是否向商店110或远离商店110移动。在其他实施例中，接入点136使用RSSI来测量从推车122接收的信号的强度，以确定推车122的位置和运动。

商店110可以使用导航系统来用于预防丢失之外的或不同于预防丢失的目的。在一些实施例中，零售商店110可能希望收集与推车122的位置和所采用的路径相关的信息。例如，零售商店可能希望确定顾客在停车场114中的哪里留下推车122以便改善推车取回操作。在其他实施例中，导航系统能够与其他设备例如机械化的推车取回单元通信。

虽然已经参考用于在零售商店110外面的停车场114中的购物车122的丢失预防系统描述了样例场景，但在一些实施例中，将导航系统配置为确定推车122在商店110内的位置。例如，可以使用该系统来确定推车122是否已经穿过结账通道或推车122是否已经穿过选定走道。此外，可以使用导航系统来跟踪推车位置以便收集与推车在商店110里面或外面的某些位置处的聚集或排队有关的信息。导航系统可能有许多用途，本文中的样例场景的讨论并不旨在限制。

在一些实施例中，将导航系统布置在推车122中或推车122上，而在其他实施例中，导航系统的功能中的一些通过远离推车122的部件(例如，中央控制器138)来执行。在实施例中，将导航系统的大小设计为适合于在推车122的车轮、推车的车架或推车的把手内。在某些这种实施例中，车轮是购物车车轮(前轮或后轮)。在一些实施例中，车轮的直径是约五英寸，而在其他实施例中，推车的直径小于约五英寸或大于约五英寸。在其他实施例中，能够将导航系统的部分布置在物体的车轮的一个(或多个)车轮中，而能够将其他部分布置在推车122的其他位置中，例如，在将车轮附接至推车122的车轮组件(例如，万向轮或音叉)中，或在推车122中或推车122上的其他位置中(例如，在车把或车架中)。

导航系统能够由各种电源供电。例如，导航系统可以使用电化学电源(例如，一次性电池或可充电电池)、光电伏电源(例如，太阳能电池)、燃料电池、机械动力源、或任何其他适当源。在一些实施例中，导航系统由将车轮的旋转动能的部分存储为电能的发电机供电，例如美国专利US 8,820,447(Power Generation Systems and Methods for WheeledObjects(用于轮式物体的发电系统和方法))中所公开的轮发电机，其全部公开内容通过其整体引用并入本文。

电源可以与导航系统构成整体或远离导航系统。例如，在将系统布置在车轮中的实施例中，可以将电源布置在车轮中和/或推车122中或推车122上的其他位置(例如，在车轮组件、车把或车架中)。在一些实施例中，例如那些有助于丢失预防系统的实施例中，仅在推车122已经离开商店110时激活导航系统，以在推车122位于商店110内时避免功率损耗，推车在这里的被盗可能性更小。

可以在其他环境和背景中使用导航系统和方法的实施例，例如仓库、工业厂房、办公楼、机场、医院或其他设施。额外地，导航系统和方法的实施例不限于与购物车一起使用，而是旨在与任何其他可移动物体一起使用，别地与任何其他轮式物体一起使用。在不脱离本文中所公开的原理的范围的情况下，上面所讨论的样例场景的许多变型是可能的。

III.

a.

航位推算系统能够用作为时间函数的起始位置、方向或航向的信息以及作为时间函数的行走速度或行走距离，来提供对物体的当前位置的估计。这将在通过引用被合并的美国专利US 8,046,160中作进一步描述。

图7示出了简单的航位推算场景地图700。物体从位置705处开始并以45°角(0°指向北方，角度测量值顺时针递增)和1.4m/s行走，一秒钟后到达位置710。然后物体以120°角和1m/s行走，一秒钟后到达位置715。最后，物体以15°角和1m/s行走，一秒钟后到达位置720。航位推算能够通过从初始位置(例如，705)开始的速度(例如，方向和速度)的积分(在连续时间域中)或求和(在离散时间域中)从初始位置计算当前位置(例如，720)。

例如，航位推算能够通过由附接至轮式移动物体的磁强计和车轮旋转计数器所提供的数据来执行。磁强计提供关于航向或方向的数据。旋转计数器提供能够推导出速度的数据。轮式物体的瞬时航向能够经由沿着该物体所处位置的地磁场的已知矢量分量的两轴或三轴磁强计而得到。能够将磁强计安装在待被跟踪的物体的主体上并且起指南针的作用。能够使用加速度计来在轮式物体行走的表面不平整的情况下进行调节。磁强计能够包括以下在章节VIII中描述的温度校准的双磁强计传感器2600的实施例。

轮式物体的纵向速度能够通过测量车轮中的一个或多个车轮的旋转速率来估计。该速度能够计算为旋转速率(例如，每单位时间内旋转的车轮的角速度)乘以车轮的周长。能够使用用于测量车轮或轴的增量旋转的多种技术，例如霍尔效应传感器和轴角编码器。在通过引用被合并的美国专利US 8,046,160中描述了这样的技术。

A.

图2示出了一种具有根据本公开的特征的示例购物车205的特征。购物车205包括安装在把手上的智能定位系统210、一个或多个防盗轮215(其能够制动、锁定或禁止车轮的旋转)和一个或多个可选的超声波振动增强车轮220。一个或多个防盗轮215能够是智能锁定轮，例如是除锁定机构之外，还具有传感器、通信系统和/或处理器的车轮。导航系统和防盗系统的功能能够在智能定位系统210和智能锁定轮215之间分布。例如，智能定位系统210和智能锁定轮215中的一个或两者能够具有离开/进入事件检测能力；车轮锁定的防盗功能能够位于智能锁定轮215中，而使用者警告的防盗功能能够位于智能定位系统210中。下文中描述了这些部件。图2还示出了能够被用于导航计算的坐标系230，其中x轴处于推车运动的向前方向上，y轴垂直于x轴并且在水平方向上，z轴垂直向上指向。

在本公开中，术语“使用者”指在特定时间使用特定推车的个体。术语“顾客”指组织以及其中被适当授权的个体，其能够拥有购物车围护系统的特定安装，并且能够确定购物车围护系统的特定安装实现的策略。例如，顾客能够是需要导航和购物车围护系统的零售商店，而使用者能够是在零售商店购物的顾客或(例如，从停车场)取回购物车的商店雇员。

B.

图3示出了示例推车(例如，购物车)跟踪系统的部件集300。该示例部件集包括以下部件：(1)智能定位系统210；(2)智能锁定轮215；(3)与商店出口和/或入口相关联的固定特征385；(4)系统配置和控制装置390；(5)RF信标或RF特征395。

智能定位系统210包括(1)传感器元件315，其用于确定推车的航向和速度(例如，磁强计和/或加速计)，以及可选地确定系统的温度(例如，温度传感器)；(2)可选传感器320，其提供可以推断出车轮旋转速率的数据(例如，传感器不需要接近车轮)；例如，振动传感器；(3)处理器和存储器325；(4)通信系统330，其(例如，经由RF链路)与智能锁定轮315、系统配置和控制装置390和/或RF信标或其他RF特征395进行通信；(5)可选检测器310，其被配置为确定推车正在通过商店的出口/入口(离开/进入事件)，并且在一些实施例中，确定运动是否是正在离开商店或进入商店。在一些实施例中，车轮中的电路系统执行实际的检测功能；智能定位系统与车轮中的检测电路系统进行通信以获得离开/进入信息。某些实施例可以将检测器360作为主要检测器和将检测器310作为次要检测器；(6)指示器335(例如，可视的和/或可听的)，其向使用者提供通知以表示推车在警告区域和/或即将锁定。指示器可以包括被配置为输出文本或图片的显示器(例如，向使用者输出围护边界就在附近并且如果轮式物体移动到围护边界之外则车轮将锁定的警告)。指示器可以包括作为对使用者的通知而照亮或闪烁的灯(例如，发光二极管(LED))。指示器可以包括可听警报或通知。在一些实施例中，指示器包括语音合成器，该语音合成器能够输出人类可理解的消息例如“推车接近界限并且即将锁定”。在一些这种实施例中，顾客和/或使用者能够选择合成的声音的特性(例如，合成的语言(例如，英语、西班牙语、德语、法语、中文等)、语音说话者的性别(男或女)、说话者的年龄(例如，青年、年轻成年人、成年人、老年人))。语音合成器能够包括用于这些特征中的每一个特征的一种或多种语音类型(例如，具有不同音高、音调、音区、音色等的语音)。指示器可以提供选择界面(例如，下拉菜单、选择框等)，通过该选择界面顾客和/或使用者能够选择(或听取)想要的语音的样本。指示器能够包括用于输出可听通知的扬声器。智能定位系统210还可以包括光检测器333用于检测环境光特征以供导航使用，或垂直位置检测器337(例如，压力传感器)用于确定智能定位系统位于多层结构中的哪一层。下面将进一步描述这些部件的功能。

智能锁定轮215包括(1)锁定机构(例如，制动器)380，其被配置为当锁定机构被激活时禁止车轮的旋转；(2)车轮旋转检测器375，例如，音叉和撞针(例如，随着车轮旋转撞击音叉的零件)；(3)处理器和存储器370；(4)通信系统365，其被配置为与智能定位系统210、系统配置和控制装置390和/或RF信标或其他RF特征395进行通信；(5)可选检测器360，被配置为检测离开/进入事件，并且在一些实施例中，检测运动是否是正在离开商店或进入商店；和(6)可选的航向/万向轮角度检测器383，其被配置为检测(万向)车轮的航向。

固定的特征385能够与商店的出口和入口相关联。这些特征的接近程度能够通过智能定位系统或智能锁定轮中的检测器来检测。该固定的特征能够被用于向智能定位系统提供准确的参考位置(例如，用于重置任何累积的航位推算位置误差)。

系统配置和控制装置390能够执行内务处理任务例如配置和控制。装置390能够与智能定位系统中的通信系统330和/或智能锁定轮中的通信系统365进行通信。系统配置和控制装置390能够是中央处理器或控制器138。

RF信标或其他RF特征395能够传输RF信号用于进入/离开检测和/或精确定位确定。

实施例可以用比以上所描述的更多或更少的特征/部件来实施。而且，实施例可以用与上述不同的配置来实施，例如，旋转检测器可以在智能定位系统和智能锁定轮中的一个中实施，RF信标可以与通信系统330和365中的一个通信系统进行通信，而不是与这两者都通信。此外，图3中的部件的功能能够不同于所示的进行组合、重新布置、分开或配置。

智能定位系统能够被布置在轮式物体中的一个或多个位置。例如，一些或所有的智能定位系统能够被布置在推车的把手、车架、万向轮、车轮等中。本文中所描述的智能定位系统能够被用在不同于推车围护的应用中。例如，该系统能够被用于估计轮式物体的位置、路径或速度。而且，在推车围护应用中，推车能够包括被配置为在被激活时禁止推车移动的一个或多个车轮，例如通过包括车轮制动器。例如，当激活制动器时，车轮能够锁定或阻止旋转。美国专利US 8,046,160、US 8,558,698和US 8,820,447描述了能够禁止推车移动的推车车轮的示例，所有这些专利的全部公开内容通过其整体引用并入本文。

图4示出了用于导航系统的示例架构400，其包括被用于执行航位推算/或精确定位的传感器和处理元件。这个架构能够表示智能定位系统210和智能锁定轮215。

处理器/存储器单元425为系统提供了处理和数据存储功能。存储器能够包括非易失性和/或易失性存储器件。例如，非易失性存储器能够被用于存储在断电时存留的程序指令、程序数据和/或状态变量。处理器/存储器425能够大体上类似于参考图3描述的处理器/存储器325。

航向传感器405能够包括三轴磁强计。航向传感器额外地可以包括陀螺仪。在一些实施方式中，三轴磁强计功能能够通过分开的两轴磁强计(例如，用于局部磁场的水平分量)和单轴磁强计(例如，用于局部磁场的垂直分量)来提供。在一些实施例中，能够使用两轴磁强计，可能比用三轴磁强计的实施方式具有更低的精度。航向传感器405能够包括以下在章节VIII中描述的双磁强计传感器2600的实施例。

加速度计410能够是各种技术，例如微机电系统(MEMS)加速度计、压电加速度计等。一些实施方式可以使用三轴加速度计；而一些其他实施方式可以使用两轴或单轴加速度计，例如在轮式物体在外部被限制在水平表面的情况下。

振动传感器415能够包括例如通过引用被合并的美国专利US 8,558,698中所描述的振动传感器等任何适当的振动传感器，干扰开关，运动开关，加速开关等。在一些实施例中，振动感测功能由加速度计410执行并且振动传感器415不是单独的部件。

旋转检测部件420能够提供可以推导出车轮旋转速率的数据。如上文中结合图3所描述的，这个部件能够位于智能定位系统210和/或智能锁定轮215中。在旋转检测部件420在智能锁定轮中(例如，420被映射为375)的实施例中，智能定位系统中的处理器325能够通过通信系统330和365以及处理器370与旋转检测部件375通信。一个旋转检测器的示例是如上文中在远程车轮旋转传感器320的描述中所述的振动传感器。

在一些实施例中，旋转检测部件420能够利用其它技术。例如，旋转检测车轮可以包括分别在其非旋转/旋转部分中的电子/非电子部件。一个这种实施例能够具有包括在其非旋转部分中的霍尔效应传感器和在其旋转部分中的磁体的旋转检测车轮。处理器425能够被配置为向旋转检测霍尔效应传感器420发送作为参数的检测阈值和/或占空比。在一些实施例中，该参数可以包括车轮的速度的有效范围。旋转检测部件420能够在向处理器425发送测量结果之前基于这个范围过滤结果。这可以有利地减少整个系统功率消耗。在一些实施例中，旋转检测部件420可以不需要任何来自处理器425的参数。在一些实施例中，旋转检测部件420包括音叉和撞针。

运动检测传感器450能够检测其所附接至的物体例如轮式物体的运动或移动。运动检测能够被用于将智能定位系统从低功率(例如，休眠)状态唤醒。这能够帮助维持智能定位系统的能量消耗。

精确位置/航位推算重置界面435能够接收精确位置定位输入。这种输入能够是任何外部刺激，例如RF信标395、入口/出口固定特征385等，这能够被用于显著地减少推车的估计位置中的误差。在接收精确位置定位输入后，界面435能够根据输入中的位置重置轮式物体的位置。这能够清除在通过航位推算的位置估计中可能积累的任何误差。可替换地或额外地，精确位置界面435能够通过不同于航位推算或结合航位推算的技术例如半径定位、双曲线定位、RSSI辅助航位推算等来提供位置估计。

在一些实施方式中，参考点(例如，在坐标如图14中所示的和下面标题为“示例安装和校准”的章节中所讨论的坐标系中的参考点)的位置能够被预先装载在智能定位系统中，例如在场地配置文件中。在一些实施例中，参考点和智能定位系统是时间同步的。在一些实施例中，精确位置定位输入能够区分按需参考点和固定参考点。

按需参考点能够响应于来自智能定位系统的请求，传输例如信标信号。智能定位系统能够向按需参考点传输位置定位请求以获得定位，例如用于通过航位推算来重置累积的误差。智能定位系统能够被配置为根据需要从按需参考点请求精确位置定位。这能够减少按需参考点和/或智能定位系统的与精确位置定位有关的能量消耗，并且能够对这两个单元中的一个或两者能量受限时的安装有利。参考点能够被配置为仅在某些时间间隔期间接收位置定位请求。智能定位系统能够被配置为在需要时，在参考点能够接收请求的时间间隔期间发送请求。场地配置文件能够包括参考点的位置、收听时间间隔和电源类型(例如，线路供电或电池供电)。智能定位系统能够将这些信息合并在其发送精确位置定位请求的决定中，例如对于对电池供电/线路供电的参考点的请求分别具有较高/较低的航位推算估计误差的阈值。为了减少来自不止一个智能定位系统的位置定位请求之间的冲突的可能性，智能定位系统能够执行冲突避免/退避协议，例如伪随机退避、指数退避。

固定参考点能够周期性地广播其位置。智能定位系统能够例如从被下载并存储在其存储器中的场地配置文件中导出广播时间。智能定位系统能够仅在广播时间时激活其精确定位部件。这能够减少由智能定位系统所遭受的接收精确位置定位输入的能量消耗。

精确位置定位输入的示例包括已知位置处的射频(RF)信标和与推车集成在一起的GNSS接收器(例如，在智能定位系统中)。

使用者通知界面440能够向智能定位系统的使用者提供信息、消息和/或警告等。使用者通知界面440能够包括音频部件例如蜂鸣器、音频放大器等，和/或可视化部件例如LED显示器、LCD显示器等。

配置/状态界面445能够向保修人员和/或维修人员提供配置信息和/或状态信息。在一些实施例中，配置/状态界面445能够与使用者通知界面440共享硬件部件。在一些实施例中，可以将配置/状态界面445远程地实现在例如系统配置和控制装置390上。

电源供应器430向智能定位系统供应电力。电源供应器430能够包括例如一个或多个电池。

示例架构中单独示出的功能不一定对应于实现中的单独的硬件组件；例如，振动感测415功能和运动检测450功能可以由单个硬件组件执行，或者任一功能可以由加速度计410执行。

C.

图5示出了购物车围护系统的实施例中的航位推算系统逻辑的状态图500和智能锁定轮逻辑的状态图560。航位推算系统能够是使用航位推算作为位置估计的主要技术的智能定位系统的示例。在图5中，虚线箭头表示由其他单元启动的转换(例如，由智能锁定轮启动的航位推算系统中的状态转换，反之亦然)。实线箭头表示各单元其自身内启动的转换。

为了说明目的，状态转换图500和560并不覆盖室内导航：航位推算导航过程在推车离开商店时开始并且在推车重新进入商店时停止。根据本公开的实施例能够具有室内导航模式(例如，参见下文中标题为“室内模式”的章节)。这种实施例能够具有不同的状态转换图。

航位推算系统的状态图500开始于状态505，其中购物车在室内，航位推算系统处于非活动模式。为了说明目的，而不是限制，选择状态505作为初始状态。航位推算系统的实现可以从另一个运行状态通过状态图进行工作。用于出口/入口/限制线检测的传感器例如传感器310能够监测出口标记物的存在。直至传感器检测到出口标记物为止，航位推算系统能够保持在状态505。在传感器检测到出口标记物后，航位推算系统能够转换至状态510。

出口标记物能够位于建筑物的出口处或其附近(例如，在门框中、在门的门槛中等)。出口标记物能够使用2.4GHz发射器、磁条形码、EAS等。由于出口标记物的发射器功率可能需要足够高以使得购物车能够始终且可靠地检测到离开事件，所以比用于检测离开事件所需的，有时可以在建筑物内部(例如，商店)更远处接收来自出口标记的传输。这种高功率级能够导致离开检测器310和/或360有时检测到出口标记物而推车仍然在商店内部(例如，顾客拿起沿着商店前沿的商品)。在状态510中，导航系统能够随时间分析或学习标记物的RSSI以减少假阳性检测的可能性。例如，一个实施例能够将RSSI的增长水平，之后是RSSI的降低水平(介于中间的峰值可能指示距离出口标记物的近距离)与振动特征的同时变化(例如，从平滑室内地板上的振动到混凝土上的振动，指示离开事件)进行关联。正相关能够增加离开事件的真阳性检测的置信度。如果未发现RSSI峰值，则逻辑转换返回至状态505。如果发现RSSI峰值，则逻辑转换至状态515。

该逻辑还可以经由两种机制直接地从状态505进入状态515。第一个，航位推算系统的精确离开检测能够导致逻辑从状态505直接转换至状态515(由实线表示)。如本文中所描述的，航位推算系统能够包括特征例如能够被用于检测离开事件的信标检测。其次，来自智能车轮的唤醒信号能够导致逻辑从状态505直接转换至状态515(由虚线表示)。单个商店内推车跟踪系统的装置可以使用一种或多种技术用于进入/离开标记物，例如2.4GHz发射器、8kHz发射器、磁条形码等。因此，可以通过智能车轮或航位推算系统来检测离开/进入事件，其能够通知其所检测到的事件的对应方。

在状态515中，航位推算系统开始航位推算导航模式。该系统能够使其状态与智能车轮同步并且转换至状态520。在实施例中，当推车不处于航位推算导航模式中时，为了内务管理目的，智能车轮和航位推算系统能够具有周期的双向通信。这种通信的周期在延迟和功率消耗之间折中产生，并且能够是例如1至2秒，例如1.8秒。当推车处于航位推算导航模式中时，可以减少这种通信的周期，例如减少至少于1秒。当推车在警告区和/或围护边界之中或且附近时，可以减少该周期，例如减少至少其最低运行值，例如小于0.75秒或0.5秒(或一些其他值)。在商店的营业时间之外，或者如果购物车长时间未活动(例如，30分钟、1小时等)，则可以增加该周期，例如增加到几分钟或几十分钟。在航位推算导航模式开始时，为了导航目的，可能在智能车轮和航位推算系统之间突然爆发通信。该通信的爆发能够使两个单元的状态同步。

在状态520处，该系统能够在航位推算功能的稳态下从智能车轮接收旋转数据。如果车轮旋转数据和/或加速度数据可用并且可靠，则系统能够直接从这些数据执行速度估计(状态520)。额外地或可替换地，如果车轮旋转数据不可用或者不可靠，则该系统能够通过数据分析(例如，频谱分析和/或加速度数据分析)来执行车轮旋转速率或速度估计(状态540)。下面描述频谱分析。

如果航位推算系统或智能车轮检测到进入事件(例如，移动推车通过入口进入商店)，则该逻辑能够从状态520转换返回至状态505。如果检测到推车已经进入警告区，则该逻辑能够转换至状态525。该系统能够例如通过来自使用者警告部件335的音频输出和/或视觉输出播报警告。如果检测到推车已经离开警告区去往商店，则该逻辑能够终止警告并且转换返回至状态520。另一方面，如果检测到推车已经超出围护边界，则该逻辑能够转换至状态530。在状态530中，航位推算系统能够启动智能车轮的锁定序列。当智能车轮向该系统传达锁定序列已经完成时，则该逻辑能够转换至状态535。

当将推车从停车场移动回至商场时，有时可能没有检测到进入事件，并且系统并不转换回至状态505(DR非活动)。这可能是由于错误条件导致推车错过检测门标记物。例如，出口/入口/限制线检测器310和360可能未检测到商店入口/出口处的标记物。在这种情况下，当推车在商店内时，航位推算系统可以继续活动。这可能是不利的，因为智能定位系统将继续处理航位推算导航数据，其消耗电池电力并且缩短电池需要充电或更换的时间。此外，推车可以在商店周围进行多次行进(在退出停车场之前)，并且商店内的累积导航错误可能导致智能定位系统错误地推断推车靠近锁定周界。这可能导致假性过渡到智能车轮在商店内锁定的状态530、535，这可能给购物者或商店员工带来不便。

为了减少无意中的店内操作的可能性，商店可以包括被布置在商店中的一个或多个RF信标395。例如，图14(下面进一步描述)示出了被布置在商店内部1410中的RF信标1411(例如，朝向商店的中心)。可以设置RF信标1411的信号强度或定向天线方向图，使得信标的RF输出具有智能定位系统210或智能锁定轮215的通信系统330、365实际上仅在商店内部1410内而不是在商店外(例如，在相邻商店或停车场内)可感知的水平。如果智能定位系统检测到来自RF信标1411的信号，则系统逻辑可以假设推车实际上在商店内(因为RF信号没有延伸到商店边界之外)，并且系统状态从状态520(稳态DR)转换到状态505(DR系统未激活)，即使没有检测到进入事件。因此，RF信标1411在某种程度上像用于关闭商店内的航位推算的切断开关。因为信标的RF信号强度或天线方向图可以被调整为不超出商店边界，所以信标1411的这种切断开关行为将不会无意中关闭商店外(例如，在停车场中)的航位推算。在锁定状态535中，如果系统检测到推车已经例如通过被拖回被移动回至围护边界内，则该逻辑可以转换至状态545。该逻辑还可以在接收到取回命令后从状态535转换至状态545。取回命令能够来自(例如，在商店雇员手中的)手持单元例如CartKey远程控制器，或来自CartManager电动取回单元，这两者都可以从Gatekeeper Systems(Irvine，CA)获得。无论哪种方式，取回信号能够解锁车轮并且能够在取回信号停止后在一定的时段(例如，几秒钟至几分钟)内保持车轮解锁，即使推车仍然可能在围护边界外面。推车能够在其被取回时继续执行航位推算导航。

在状态545中，该系统能够启动智能车轮的解锁序列。当智能车轮向该系统传达解锁序列已经完成时，则逻辑能够转换至状态520。

可以将状态图560应用于智能锁定轮215。对于具有多个智能锁定轮的推车，能够选择一个作为主轮。然后可以将状态图500应用于该主轮。状态图560开始于状态565，其中购物车处于室内非活动模式。类似于上文中对状态图500的陈述，为了说明目的，选择状态565作为初始状态，而不是作为限制。

在状态565，用于出口/入口/限制线检测的传感器例如传感器360能够监测出口标记物的存在。直至传感器检测到出口标记物为止，智能锁定轮能够保持在状态565。在传感器检测到出口标记物后，智能锁定轮能够转换至状态570。

状态510的上述描述能够适用于状态570，包括转换至该状态和从该状态转换出的原因。实施例可以具有在航位推算系统、智能锁定轮或这两者中用于出口/入口/限制线检测的传感器。根据系统配置，例如这种传感器的数量和/或位置，各图中可以省略状态510或状态570。

该逻辑可以通过智能车轮经由精确离开检测直接地从状态565进入状态575。如上文中结合图3所描述的，智能车轮能够包括特征，例如能够被用于检测离开事件的信标检测。实施例能够在智能车轮和/或航位推算系统中具有这种特征。根据系统配置，例如这种特征的数量和/或位置，各图中可以省略从状态565到状态575的直接转换或从状态505到状态515的直接转换(实线)。在状态575中，智能车轮能够启动旋转计数功能。对于能够检测进入事件的智能车轮(例如，具有传感器360的智能车轮)，一旦检测到进入事件，则逻辑能够从状态575转换返回至状态565。若未检测到进入事件，或根据来自航位推算系统的同步请求(例如，在从状态515转换至状态520期间)，则智能车轮能够使其状态与航位推算系统同步并且转换至状态580。

在接收到来自航位推算系统的开始对旋转计数的命令时，智能车轮还可以直接从状态565转换至状态580。该系统的实施例能够结合这个命令在航位推算系统和智能车轮之间执行同步，使得在状态580开始时，这两个单元同步。在接收到来自航位推算系统的停止对旋转计数的命令时，智能车轮可以退出状态580返回至状态565。

在接收到来自航位推算系统的锁定命令时，则智能车轮能够转换至状态585，其中使用智能车轮的锁定机构。在接收到来自航位推算系统的解锁命令或取回命令时，则智能车轮能够从状态585转换返回至状态580。

如上所述的，在一些情况下，智能锁定轮可能在推车进入商店时错过入口标记物的检测。为了避免在商店内的航位推算(例如，这可以减少电池寿命或导致无意中锁定车轮)，车轮的通信系统365能够检测到来自RF信标1411的RF信号，并且车轮能够在位于商店内时转换至状态565(室内非活动)。

D.

图6A和图6B示出了在可靠地检测到车轮中的旋转的情况下的基础更新循环的示例。左侧的方框包括航位推算系统中的过程；右侧的方框包括旋转检测智能车轮中的过程。

为了说明目的而不是限制，该循环开始于方框604。在方框604中，航位推算系统和/或智能车轮检测到离开事件。在方框608中，航位推算系统能够确定发出警告的最小可能距离和/或时间。在方框612中，航位推算系统能够将车轮旋转计数和/或超时参数发送给智能车轮。可以至少部分地基于如在方框608中所确定的最小可能距离和/或时间来确定超时参数。例如，如果该最小可能距离较小，则超时期能够较短，反之亦然。超时期的选择可能是在最差的情况下对于推车穿过最近的围护边界而言条件和/或设想仍然太短的时段。

在方框616中，航位推算系统能够累积磁数据、加速度数据和/或振动数据。时间序列可以从所累积的数据来形成，如方框620中所表示的。该时间序列能够通过信号处理技术进行处理以导出有用的信息。例如，能够将加速度数据用于估计车轮旋转的频率，如下面在标题为“经由振动分析的纵向速度估计”的章节中所描述的。

在方框624中，航位推算系统确定是否检测到进入或再次进入商店。如果是，则流程返回至方框604并且从此处重复。如果否，则流程进行到方框628。在方框628中，航位推算系统确定精确位置定位是否已经通过例如图4中的精确位置界面435被接收。如果是，则过程进行到方框644。否则过程进行到方框632。

在方框632中，航位推算系统确定磁数据、加速度数据和/或振动数据中的一个或多个特征是否异常。如果是，则航位推算系统能够继续基于所检测到的特定异常执行频谱处理，如方框636中所示的。在完成频谱处理后，流程能够从适当的方框继续，例如当在处理中使用车轮旋转数据时从方框640继续，当不使用车轮旋转数据时从方框644继续。如果否，则过程进行到方框640，其中航位推算系统能够确定自最后一次循环后是否已经从智能车轮接收到旋转数据。如果否，则过程返回到方框616。否则过程进行到方框644。

例如，当磁强计在车辆例如大型运动型多用途车辆附近时，可能产生异常的磁强计特征。该车辆可以使磁强计读数失真，使得读数的矢量幅度显著地偏离该位置的预期地磁场。这种偏离能够产生磁强计数据中的异常特征。

作为另一个示例，异常特征可以由万向轮颤动(例如，万向轮快速地来回摆动)产生。正常地，车轮磁强计可以输出与反正切的本地磁北极(Y轴磁场，X轴磁场)有关的标称的万向轮角度，其中坐标轴与推车的那些坐标轴相匹配。在下文图12A中所描述的航向估计处理之后，智能定位系统磁强计能够提供相对于本地磁北的推车的航向。实施例可以通过通带为例如0.5Hz到25Hz、0.1Hz到50Hz的带通滤波器来处理万向轮轴线测量值和推车航向两者。当存在万向轮颤动现象时，滤波后的万向轮轴残差平方和(RSS)值可以大于每秒三到七(例如，五)度且大于在同一时期内的推车航向变化率的2.5到3.5倍(例如，3倍)。

万向轮颤动的特殊处理能够包括：1)为了航位推算目的，忽略来自车轮的旋转数据；2)使用频谱分析来估计车轮旋转速率；3)可选地将陷波滤波器应用于推车X轴振动数据，其中中心陷波频率能够位于万向轮振荡的中心频率处或其附近。

当旋转指示轮与地面接触不良时，会出现第三种异常的示例，例如，车轮以相当恒定的速度旋转并且由于轴承中的摩擦而快速停止旋转。在这种情况下，通过低通滤波的加速度计输出所测得的推车X坐标中的加速度可以以显着比率小于旋转计数所蕴含的加速度，例如小于一半、三分之二等。对于在至少两个旋转周期内的连续旋转检测之间的间隔指示超过1m/sec

对于车轮与地面不良接触的特殊处理能够包括：1)为了航位推算目的，忽略来自车轮的旋转数据；2)使用频谱分析来估计车轮旋转速率；3)监控该旋转数据以确定良好的地面接触是否已恢复或良好的地面接触何时已恢复。例如，由旋转间隔所暗示的车轮加速度/减速度为：a)具有相同符号且在如上所述的低通滤波的推车X轴加速度的幅度的二分之一内；或，b)对于一些程序化的间隔(例如，五至十秒)，幅度小于0.3至0.7m/sec

在方框644中，航位推算系统能够更新估计的位置、速度和/或其他状态变量。如果该过程直接从方框628进入方框644，则位置更新能够包括至少部分地基于来自精确位置定位的数据，重置对位置和其他状态变量的估计。如果过程从方框640或636进入方框644，则对位置和其他状态变量的估计的更新能够包括完全地或部分地基于航位推算进行估计。

在方框648中，航位推算系统确定推车是否处于推车围护边界的警告距离内，例如是否在警告区内。如果否，则过程返回到方框608。如果是，则航位推算系统能够进行至方框652，其中该系统能够启动锁定序列和/或警告序列，例如如图5中通过状态525至535所示的。

如图6A右侧所示的，在方框664中，旋转检测智能车轮能够等待来自航位推算系统(在框612处发送)的旋转计数和/或超时参数。在方框668处，智能车轮能够累积时间戳记的旋转和/或有效性指示符。有效性指示符表明旋转计数是否有效，例如，如果所测得的数据显示不良的轮对地接触，则有效性指示符例如经由低态表明无效计数。时间序列可以从所累积的旋转数据来形成，如方框672中所表示的。

在方框676中，智能车轮确定是否设置锁定场(例如，设为1)。当推车已超过围护边界时，能够在智能锁定轮中设置锁定场。图6描述了其中智能车轮能够确定用于锁定推车的条件是否满足的实施例。图5描述了其中航位推算系统能够做出这种确定的替代实施例。如果是，则智能车轮能够与航位推算系统通信，航位推算系统在方框652处可以转而启动锁定序列。否则，智能车轮处理可以进行到方框680。

在方框680中，智能车轮能够确定累积的时间戳旋转和/或有效性指示符是否显示颤动、跳跃等的证据。如果是，则智能车轮能够与航位推算系统通信，航位推算系统能够转而在方框632处执行异常特征的检测。如果否，则智能车轮处理能够进行到方框684，其中智能车轮能够确定是否已经达到了旋转计数限制或超时。这能够帮助降低从智能车轮到航位推算系统的通信频率，从而可能减少能量消耗。如果已达到了旋转计数限制或超时，则智能车轮能够预处理旋转数据并且将预处理后的数据发送至航位推算系统。预处理能够帮助降低传输至航位推算系统的数据量，从而可能减少能量消耗。例如，如果使用RF通信，预处理能够包括数据压缩以减少例如无线电传输的能量成本。如果还没有达到旋转计数限制或超时，则该处理能够返回到方框668，其中数据累积继续。

在一些实施例中，车轮在其本地存储器中累积带时间戳的旋转数据。也可以捕获可选的附加数据例如磁强计值和/或加速度计值，以用于评估旋转值的可靠性(例如，用于确定万向轮是否颤动)。

如上文结合中方框684所描述的，在已经检测到一定数量的旋转或经过了给定的时间量之后，智能车轮能够将累积的数据发送到航位推算系统。例如，可以将车轮电连接到航位推算系统，或者可以使用有线或无线技术与航位推算系统通信。

当车轮在累积旋转数据时，航位推算系统累积原始磁强计数据、加速度计数据和振动数据。能够将实施例配置为仅收集这些类型的数据的子集，或者收集另一类型的数据，例如陀螺仪数据。数据类型的某些组合能够有利地提高航位推算估计的准确性。例如，如下面标题为“稳态速度估计更新环”的章节中所描述的，能够使用旋转数据来导出加速度计偏移量。作为另一个示例，来自前万向轮和后轴轮两者的车轮旋转数据能够与磁强计数据结合用于航向估计。

在一些实施例中，在稳态航位推算导航中，车轮累积旋转时间戳(例如，从某个参考时间到车轮的第N次旋转的检测的时间偏移，其中N是整数)；航位推算系统累积能够被处理以产生姿态和航向信息的数据(例如，磁强计和加速计数据)。

IV.

一些购物推车围护实施例可能具有约束，这些约束可能会使实际方案的实现具有挑战性或不切实际。其中一些约束也能够适用于其他环境或应用。这些约束包括：车轮的航向估计精度；航位推算系统与智能车轮之间的不对称能量约束；旋转传感器和航位推算系统之间缺乏可行的连接。使这些约束所导致的影响最小化是有利的。

a.

若干因素可以使得难以从被放置在购物车车轮内的磁传感器获得准确航向，例如后倾稳定效应(caster effect)，50/60Hz耦合和/或埋置的铁磁物体。

典型的购物车前轮是围绕垂直轴后倾的。如果万向轮背离垂直方向，那么车轮通常能够绕万向轮轴快速振荡，例如频率为约0.5Hz至小于10Hz。振荡能够是拟周期性的，但不完全如此。如果使用低通滤波器来抑制万向轮振荡对航向估计的影响，则低通滤波器的截止频率(cutofffrequency)将小于0.5Hz，远低于如美国专利US 8,046,160中所述的数Hz的截止频率。因此，磁强计加低通滤波器对推车航向的实际变化的响应性可能对于精确航位推算而言太慢。

埋地电力线上的电力线频率或其谐波(例如通过荧光照明被驱动的二次谐波、来自电动机起动的多极谐波)的大电流能够在车轮上产生大量的磁场。尽管能够用带阻滤波器大量地过滤掉这些磁场，但推车上的感应场可能足够强，以在推车上安装的低功率磁强计中引起显着的非线性。在一些实施方式中，这些非线性可能对于滤波掉有挑战性并且可能导致航向估计中的不准确性。

大型铁磁物体例如结构钢管或铁管可能会在表面上方几厘米处产生明显的软铁畸变。车轮上的感应场能够足够强以在车轮上安装的磁强计中产生显着的非线性。

使用以下的一种或多种技术能够提高航向估计的准确性：(1)对于包括刚性安装到轮式物体的主体的三轴磁强计和与该磁强计成固定角度关系安装的三轴加速度计的实施例，可以补偿磁强计的倾斜。地面倾斜可能影响磁强计的准确性。倾斜坡度越高，导致地磁场的垂直分量就越大地投射到与(倾斜的)地面平行的推车的参考水平车架上。这可能导致磁强计输出中的更大的不准确性。(2)对安装在轮式物体的主体上的磁强计执行其硬铁和软铁校准。这是标题为“Magnetometer and Accelerometer Calibration for CartNavigation System(用于推车导航系统的磁强计和加速度计校准)”的美国专利公布US2017/0067981的主题，其整体通过引用并入本文中。(3)对原始的磁强计输出应用数字滤波算法以减少噪声，特别是消除本地电力线频率(例如，根据地理位置为50或60Hz)及其谐波。(4)经由滤波器例如卡尔曼滤波器将磁强计输出与陀螺仪输出(例如，MEMS陀螺仪)组合。陀螺仪能够提供可以结合或代替磁强计数据使用的航向信息。由于陀螺仪能够直接地输出转弯角速度，所以陀螺仪可以比磁强计或加速度计对快速的航向改变和/或急转弯半径提供更好的响应时间。该更好的响应时间能够导致更准确的航位推算跟踪。陀螺仪能够提供数据来证实其他传感器的输出。例如，磁强计与陀螺仪不一致的数据可能是异常的指示。对于停车场中的推车，过往车辆可能会使磁强计数据和由此产生的航向估计的失真。一个航位推算系统的实施例能够使用陀螺仪数据来确认基于磁强计数据的航向估计，或者在航向估计中将磁强计数据与陀螺仪数据结合。可以将另一个航位推算系统的实施例配置为当该系统处于繁忙的停车场时，例如在高峰购物时间期间，仅基于陀螺仪数据来执行航向估计。

在更常见的购物车类型中，万向轮上的前轮旋转环和后轮的车轴被刚性地固定在车架上；因此，推车的瞬时运动矢量(例如，由推车的质量中心随时间形成的相对于轨道的时间的导数)与两个后轮之间的线垂直。

在纵向俯仰运动和轴向滚动运动的状态估计器中的显式隐藏变量可能对于航位推算估计是有用的。在推车的坐标系中，认为偏航运动能够通过前旋转轮进行了补偿。推车运动的状态估计器的隐藏变量包括以车架为中心的坐标系中的瞬时3-D航向和瞬时速度。在例如由于旋转检测车轮与地面接触不良，振动数据可能是噪声的情况下，可以使用一个或多个隐藏状态变量来提高振动分析的准确性。例如，具有平坦表面部分但与地面接触良好的车轮可以产生具有开始与地面的接触和结束与地面的接触的平坦表面的规则时域特征的数据。例如，实施例能够使用这样的数据来从振动数据中过滤滚动分量。这可以提高振动分析的准确性。可以配置另一个实施例为使用这种隐藏状态变量中一个或多个，而不是在航位推算中执行振动分析。这在能量受限的系统中可以具有优势，因为与相应的振动数据相比，从更少噪声的隐藏状态变量中抽取特征，可能需要更少的样品、更低的采样率和/或更少的计算。

产生不可靠的旋转信息的物理效应有时能够影响振动特征。作为反例，完全不与地面接触的车轮(例如，因为推车车架已弯曲)可能对振动特征没有太大影响。作为另一个反例，例如由于地面上的雪、冰或沙子而具有非常差的附着摩擦力的车轮可能对振动特征没有太大影响。另一方面，接触到地面但具有强的万向轮颤动的车轮能够在万向轮颤动的频率处造成振动特征，并且可能在其谐波处造成振动特征。一个实施例能够将万向轮颤动频率与旋转频率区分开来。该频率能够通过以下方式来区分：1)认识到万向轮颤动频率典型地可能大于旋转频率；以及2)使用振动峰值搜索算法中由车轮中的磁强计提供的颤动频率的估计——不将峰值与和具有旋转频率的颤动频率估计相匹配的特征相关联。

人力推动的购物车的实际可达到的偏航率(朝向或方向上的改变)可能小于每秒九十度。具有包括校正的三轴磁强计读数和简单的重力矢量的可观测量的卡尔曼滤波器，能够足以将航向信息输出到足够的精度。航向估计器的潜在变量可能是三轴航向矢量和航向速率矢量。

b.

如上所述的，轮式物体的纵向速度能够通过测量车轮中的一个或多个车轮的旋转速率来估计。然而，在一些情况下，通过除计数车轮旋转之外的技术来估计轮式物体的纵向速度可能是有利的。例如，在零售商店购物车的情况下，可能期望将基于磁强计的罗盘刚性地安装到推车把手上。此外，由于成本和物流便利的原因，可能期望将整个电子组件安装到推车把手上。类似的考虑适用于例如在机场、火车站等所使用的行李车以及其他轮式物体的其他应用。

然而，在很多情况下，将车轮旋转的直接测量值提供给不安装在车轮上(例如，安装在推车把手上)的电子组件，同时实现可接受的低成本(包括相对容易的安装，操作使用中的稳固性和寿命等)以及车轮的电池寿命长，可能是个挑战。有利地，对于纵向速度估计，可以使用不基于车轮旋转数据的状态估计器，例如基于加速度计数据的估计器。

然而，低成本、低功率的MEMS加速度计可能没有此种性能，使得加速度计输出能够简单地以可接受的精度直接二重积分(首先积分成速度，然后将速度积分成位置)以确定轮式物体的位置。

例如，可从纽约州伊萨卡市的Kionix公司获得的KMX62三轴磁强计/三轴加速度计在25milligee或0.25m/sec

如本公开中所描述的纵向速度状态估计器能够使用振动数据来补偿这种低成本、低功率加速度计的精度限制。

c.

对于基于振动的状态估计器的某些实施例，可以适用以下约束中的一个或多个：(1)轮式物体具有近似刚性的车架以在所需的运动估计精度内。(2)轮式物体所行走的表面(例如，地板或停车场)中的拟随机粗糙度具有比轮式物体的轴距小得多的尺寸(并且可能比车轮的直径或周长小得多)。例如，推车的轴距能够是约一米或更多(和，车轮直径是几厘米至20厘米)，并且中等严重磨损的柏油停车场的拟随机粗糙度大约在一至五毫米均方根(RMS)的量级。许多停车场(柏油或混凝土)的表面粗糙度(RMS)的范围可以从约0.1mm到10mm、0.5mm到8mm、1mm到5mm或其他一些范围。在一些情况下，许多停车场(柏油或混凝土)的表面粗糙度(RMS)的范围能够相对于车轮直径(D)进行测量，并且可以在约0.001D至0.1D、0.01D至0.05D或一些其他范围内。(3)从与地面连续的非滑行接触的车轮获得可靠的旋转数据可能是不切合实际的。在能够获得可靠的车轮旋转数据的一些实施方式中，能够额外地或可替换地将该可靠的车轮旋转数据用于下面描述的技术。

为了改善车轮与地面之间的连续的非滑行接触，车轮可以包括悬挂装置，例如加载弹簧的万向轮。这种装置可能在地面不平坦时、在车轮磨损时和/或推车车架弯曲时特别有用。

d.

图8示出了在购物车把手处所测得的示例滤波加速度计时间序列(一秒时间内的)。图8中的曲线图800示出了加速度的三个分量的根据时间(以秒为单位)的加速度(以“g”为单位，其中g是标准重力)，其中x是在水平面中的向前的(或等同地，向后的)推车移动方向，y是在水平面中垂直于x，z在垂直方向上(垂直于推车行走的表面)，如图2中的坐标系230所示。曲线图800中的数据使用主篮中装载有约15kg的典型杂货店购物车在有点粗糙的柏油表面上测得。采样速率为使用6kHz带宽三轴压电加速度计(Measurement Specialties(Hampton，VA)型号832M1加速度计)的20,000个样本每秒(sps)。所应用的过滤算法是1-D中值滤波器，然后是Savitsky-Golay平滑(阶数3，窗口长度7)并且在所显示的宽度上进行趋势剔除。这个特定信号的均方根(RMS)振幅在x轴是约1.4g，z轴约1.2g，y轴约0.7g。

图9示出了在相同情况下相同购物车的车轮旋转速率与时间关系的示例。车轮速度是通过以1600sps(原始速度，如细线905所示)采样的精密霍尔效应传感器的输出的抛物线内插法来测量的。在实施例中，为了信号处理的目的，振动数据传感器的采样率能够大致是系统带宽的5到10倍。现实的系统带宽能够是最大车轮旋转速率的10至20倍(例如，对于10转每秒的最大车轮旋转速率为100-200Hz)。内插速度(1秒移动平均数)由粗线910示出。在频率为几十赫兹(Hz)内的原始速度数据中的速度的快速振荡是由柏油表面中的小尺寸粗糙度引起的。在这个示例中，估计的(例如，内插的)车轮速度在约3.2转每秒到约3.7转每秒的范围内。如本文中所讨论的，车轮(和推车)的线速度是以每秒转数乘以车轮的周长的速度。

图10A示出了相同数据集的功率谱密度(PSD)，但是使用在

参考图10A，X轴处于推车的运动方向上，Y轴垂直于该运动方向并且平行于推车行走的表面(例如，在水平面上)，并且Z轴垂直于推车行走的表面(例如，在垂直平面中)。频率f0是推车车轮的标称旋转速率(假定所有车轮的直径如通常情况一样是相同的；具有多种车轮直径的推车可能需要额外的处理)，在数据采集间隔的长度上取平均值。换句话说，对于在时间间隔T内的N次总旋转数，f0＝N/T。在图10A中，f0是约3.9Hz，这对于直径为5英寸的购物车车轮而言转化为速度是1.6米/秒或3.5英里/小时。当然，f0的值取决于车轮的速度。

5dB宽度是以f0为中心的旋转频率范围，使得频率的68％(正态分布的1个标准偏差)落入[f0-.5*BW

图10B示出了与图10A中所显示的相同的数据，但是在1.5Hz到6.5Hz频率范围内，使得靠近f0/2的光谱特征更加明显。标称旋转速率能够通过在PSD中存在强峰和/或弱峰来确定。能够将强峰定义为比与给定加速度轴PSD的正或负距离范围内的任何值至少大例如5dB，该正或负距离是例如旋转频谱的5dB带宽的3倍，其中5dB带宽如上所述计算。例如，对于图10B中的数据，f0信号的5dB带宽是约0.3Hz，因此认为X轴中约1.9Hz处的f0/2峰是“强”的，因为它比1.9+/-0.9Hz范围内的任何其他峰大5dB以上。能够将弱峰描述为相对于其PSD空间(正或负3倍的驱动频率的5dB带宽)中的局部区域具有小于例如5dB但大于例如2dB的振幅。根据推车和/或安装场地特性，不同的实施例可以针对振幅和/或带宽参数使用不同的值。例如，一种安装可以使用5dB带宽、2dB带宽和3倍的如上所述的5dB带宽。另一种安装可以代替地使用6dB带宽、3dB带宽和4倍的6dB带宽。又一种安装可以使用4dB带宽、2dB带宽和3倍的4dB带宽。典型地，增加搜索带宽可以使其更容易捕获振动频谱中的相对较低的峰值(例如，这可能在推车急剧加速或减速时发生，将该峰“涂抹”掉)，但也可能增加假阳性的风险(例如，识别不是由车轮旋转引起的峰值，例如由于具有恒定间距的柏油中的某些特征所引起的伪谐波)。能够在设计阶段或场地安装时确定这些参数的值。

对于对应于图10B的推车设计，用于检测f0的最可靠的判别式是在X轴加速度谱中f0/2处存在强峰，并且Y轴和Z轴加速度谱中没有峰(实际上，Z轴加速度谱中有局部次最小值)，如方框1070中所示。候选f0值能够通过Y轴加速度谱中f0处和X轴加速度谱中1.5*f0处存在弱局部峰来验证(例如，f0/2处的基本驱动频率的第一个奇次谐波)。

在实施例中，一旦航位推算系统确定f0，则推车的前进速度能够通过f0乘以车轮的圆周来确定。例如，对于直径为5英寸的美国购物车车轮，周长是15.7英寸(例如，直径的π倍)，并且对于由图9和图10中的示例PSD所确定的示例值f0＝3.94Hz，则估计的推车前进速度为61.9in/s＝5.16ft/s＝3.52英里/小时＝1.57m/s。

因此，航位推算系统的实施例可以利用振动传感器数据来估计轮式物体(例如，推车)的车轮的旋转速率，并且基于估计的旋转速率和车轮的周长估计推车的前进速度。振动传感器数据能够包括在一个方向、两个方向或三个方向上的短时间序列的加速度数据。短时间能够是在从约1/2车轮旋转周期到5至10个旋转周期(或更多)的范围内。例如，对于某些推车而言，该短时间是在约0.1至约5秒的范围内。在其中有效旋转数据间歇可用的情况下，实施例能够使用车轮处于良好地面接触中的时段来更新振动特征。加速度数据的方向能够包括轮式物体的第一(前向)方向、垂直于第一(前向)方向的第二方向和/或垂直于第一方向和第二方向的第三方向。例如，第二方向能够处于水平面(轮式物体正在移动的平面)中，并且第三方向可以处于垂直平面中。水平面可能通常地平行于轮式物体行走的表面。

航位推算系统能够至少部分地基于识别与加速度数据相关联的加速度谱中的峰来估计车轮旋转速率。该峰能够是轮式物体的运动方向上的关联加速度数据。估计的车轮旋转速率能够是该峰的频率的两倍。一些实施方式能够通过确定在1.5倍的估计的车轮旋转速率下的加速度谱中的第二峰值的存在来验证估计的车轮旋转速率。额外地或可替换地，一些实施方式能够通过确定在估计车轮旋转速率下与轮式物体的垂直于轮式物体的运动方向的水平加速度相关联的加速度谱中的第三峰的存在来验证估计的车轮旋转速率。

对于不同的购物车构造(例如，不锈钢线车架车篮与塑料推车篮)以及对于不同应用或购物车移动的不同表面，从振动频谱中所提取出的具体特征可能不同。图8、10A和10B中的振动特征是特定场景的示例。

可用于特征提取以获取鲜明特征的算法包括：(1)在高频谱分辨率下的批量快速傅立叶变换(FFT)，搜索清晰的谐波含量；(2)在对应于车轮瞬时角速度的拟合理范围的频率范围内的离散傅里叶变换(DFT)，在拟合理的谐波峰中寻找最大能量迁移。对于许多购物车应用来说，车轮角频率的范围从约1Hz至约5Hz或约1Hz至约10Hz。(3)寻找(例如，与车轮上的平点相关联的)脉冲峰的时域窗口方法。

对于批量FFT，所需的最小频谱分辨率能够从要解析的特征的频谱宽度中导出。例如，图10B中的f0/2峰(1070)的频谱宽度是约0.1Hz宽。对于所需的0.016至0.25Hz(例如，0.02Hz)频谱分辨率，为了清楚地解析该峰可能需要约四至六个(例如，五个)不同的频点。

能够根据峰值及其谐波比来定义批量FFT内容中的清晰谐波含量。回头参考图10A，可以将候选峰定义为在候选峰的中心处或附近的三个连续频点具有比该候选峰值为中心的四分之一倍频程范围内的任何其他值大3dB以上(例如，从候选峰中心频率除以二的四次方根至候选峰中心频率乘以二的四次方根)并且比半个倍频程范围上的RSS值大5dB以上的振幅的一个峰。

候选峰的标称中心频率能够经由在候选峰内的最高频点以及紧随其后的较低频点和较高频点的对数振幅中的抛物线内插法来定义。如果候选峰的中心频率的比例是整数，例如2或3，在二至三倍设置的频谱分辨率的精度内，则该候选峰能够处于谐波比中。对于室外表面(例如，柏油)，实施例可能不会考虑高于三次谐波的谐波成为候选，因为较高次谐波可能太嘈杂。对于光滑的室内表面(例如，油地毡)，实施例可以考虑更高次谐波作为候选。

在一些情况下，可以通过差振动轴之间的候选峰中的关系来额外地限定候选峰。回头再次参考图10B，f0/2峰(1070)的特点在于X轴上的高突起峰与相同频率下Y轴或Z轴上不存在峰的组合，而f0峰(1080)的特点在于Y轴中的峰并且X轴和Z轴中不存在所定义的峰。由于在3.77Hz处的-27.4dB(g2/Hz)的峰值振幅仅比在4.16Hz处的峰值振幅高2.8dB，所以可能不认为f0处的Y轴中的峰是上述标准的候选峰。可以使用更详尽的寻峰算法。这种算法能够在f0处定位Y轴上的峰，例如通过将该峰的峰值振幅与四分之一倍频程范围中的两个最高值的RSS振幅进行比较，而不是与最高值的RSS振幅进行比较；通过该标准，能够识别f0处的Y轴的峰。

e.

图11A和图11B中示出了在混凝土地板上滚动的购物车上测得的示例加速度计时间序列。测量中的推车包括约15公斤的有效载荷。推车横跨两条混凝土伸缩接缝以相当直的线条滚动。曲线图1100示出了垂直轴(例如，Z轴)中对时间的加速度。在t＝1.0和t＝1.5，然后在t＝5.8和t＝6.3时的垂直加速度爆发是前轮和后轮分别碰撞伸缩接缝的结果。第二次爆发(在t＝1.5和6.3时)的较大振幅是由于这个推车上的后轮不是万向轮，因此没有前轮上的万向轮的减震效果。以显着角度横跨伸缩接缝的推车可能具有多达四个不同的事件，四轮推车的每个车轮一个事件。在了解混凝土伸缩接缝之间的间距以及推车横跨连续接缝所花费的时间(例如，在曲线图1900中6.3-1.5＝4.8秒)的情况下，能够估计推车的速度。

图11B示出了对应于图11A的t＝6.3秒周围的放大曲线图。t＝6.3秒对应于后轮撞击第二个混凝土伸缩接缝的时间。曲线图1150示出了在t＝6.319时Z加速度变为负值。这相当于后轮落在伸缩缝的第一个边缘上。t＝6.323处的强峰对应于车轮撞击该缝底部的时间。曲线图1150示出了Y轴上的峰值加速度滞后Z和X中的同时峰约1毫秒。这种滞后可能是由于推车没有完全笔直地撞击伸缩缝而导致车摇摆。

f.

实施例能够实现作为线性二次估计器(LQE-一种标准卡尔曼滤波器)的状态估计器。然而，本公开并不限于LQE。其他实施方式可以涉及隐马尔可夫模型和连续潜变量估计(例如，扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器等)的组合。

连续估计器的可用观测值能够包括：

推车车身框架的三轴加速度，其能够被耦合到电子系统，通过中等带宽(例如，高达约100Hz)直流耦合的三轴加速度计来测量。一种示例加速度计是可从飞思卡尔半导体(Freescale Semiconductor)公司获得的FXOS8700CQ数字传感器和3D加速度计的加速度计系统。另一个示例是KMX62三轴磁强计/三轴加速度计的3D加速计系统，可从Kionix公司，罗门集团公司(京都，日本)获得。

三轴磁强计读数，能够与加速计在相同的参考车架中。一种示例磁强计是被包括在FXOS8700CQ数字传感器和3D加速度计中的磁强计。另一种示例磁强计是被包括在KMX62三轴磁强计/三轴加速计中的磁强计。在一些实施例中，加速计和磁强计能够是分开的部件。

能够将从推车车架的高频交流耦合振动频谱中所提取的特征耦合到电子系统，但不一定经由与加速度计相同的电路系统进行耦合。这些特征能够包括估计的车轮旋转速率f0。振动测量的独立轴的数量能够取决于推车的机械结构。例如，假设三个笛卡尔轴在高频时是独立的，这可能并不准确。

可能适合于本公开的用于测量振动的各种传感器包括(1)具有可选点质量的以调谐响应谱的悬臂压电梁；(2)非磁性材料(例如，不锈钢)的悬臂梁上的小磁体，其在梁的弹性极限内操作，具有可选的点质量以例如通过诱导线圈中的电磁力(EMF)以调谐响应谱；(3)悬臂磁体加感应线圈，其可以是用于高带宽振动传感器的小型便宜低功率组件；(4)高带宽MEMS加速计，例如KX123(可从纽约伊萨卡岛的Kionix获得)。

如标题为“经由振动分析的纵向速度估计”的章节以及图10A和图10B中所示，在一些实施方式中，振动传感器的带宽可能并不关键。例如，在图10A中的示例数据中，关注的分量没有超过约15Hz。然而，能够使用高采样率来在相当短的时间段内例如当推车的旋转速度变化时提供足够的频率分辨率。

g.航向估计

图12A示出了示例方法流程图1200，通过该流程图，航位推算系统的实施例能够在轮式物体的坐标系(例如，坐标系230)中确定估计航向。

流程图1200可以在方框1206处开始，其中磁强计/加速度计能够补偿由多个因素引起的偏移/误差。校准数据能够包括每个传感器轴根据温度1210的增益、偏移和非线性。实施例可以校准加速计和磁强计两者的所有轴。另一个实施例可能不校准加速度计的水平轴(例如，坐标系230中的x轴和y轴)。例如，对于Kionix KMX62，航位推算解决方案的准确性可能不会受到加速度计误差的显着影响。另一方面，磁强计轴的偏移和增益随温度的变化可能会显着影响航位推算估计的精度。因此，实施例能够单独地随温度校准磁强计的每个轴。具有特性随温度没有显着变化的磁强计或具有的工作温度在狭窄范围内的装置的系统，可以不需要单独校准磁强计的每个轴。以下在章节VIII中描述了用于双磁强计传感器的温度校准的示例。

对于包括Kionix KMX62在内的一些传感器类型，在暴露于回流焊过程的高温(例如，根据IPC/JEDEC J-STD-020C为约260℃)后，磁强计偏移能够显着变化。因此，传感器能够优选地在组装PCBA之后，例如在组装后的生产测试过程期间进行校准。在校准期间，可以创建数据库“校准(对温度的增益+偏移+非线性)”1210。数据库能够存储在处理器的闪速存储器中，例如图4的存储器425中。当在方框1206处实施校准时，温度传感器能够提供温度数据1202，磁强计/加速度计能够提供其原始测量值1204，并且数据库1210能够提供校准数据。原始测量值1204能够在加速度计/磁强计传感器封装的坐标系中。

磁强计典型地对在关注的场强度(例如，从-100至+100μT)以上所施加的磁场具有非线性响应。以KMX62为例，该场范围内的最差情况误差是约2％。工厂校准过程能够基于每个磁强计提供每个轴的实际曲线，例如，输出电压＝偏移+增益*Applied_field+F_nonlinear_error(施加场)。

实施例可以将非线性误差函数转换成查找表并且将该表存储在存储器中作为工厂校准程序中的一部分。在运行时，系统能够根据磁强计输出和温度传感器输出两者来查找真实场。因此，方框1206的输出能够是温度补偿的和线性化的磁强计/加速计读数。

在方框1208处，该系统能够将温度补偿的和线性化的读数旋转到推车的坐标系，例如坐标系230。这种旋转提供了在推车车身框架坐标系中的测量值。例如通过将推车放在已知的水平表面上并且读出加速度计的DC值，能够在将航位推算系统安装到推车期间或之后填充数据库“PCBA到推车车架角度”1212。

在方框1214，该系统能够应用数字滤波器来产生经过滤波的降噪测量值。所应用的数字滤波器能够具有随当前估计的推车速度或车轮旋转速率1218而变化的频率响应曲线。在一些实施例中，所应用的数字滤波器可以具有固定的频率响应曲线。在实施例中，每个滤波器(例如，每个旋转轴)能够是两极低通切比雪夫滤波器，具有低于旋转速率的一半的截止频率以抑制f0/2处的振动噪声(参见例如图10B中的附图标记1070)，但不是太低而导致对实际转向的推车的缓慢响应(例如，截止频率太低可能导致航向估计滞后于真实航向，这反而可能导致航位推算误差)。示例截止频率能够是当前旋转速率乘以0.375、0.4、0.425等。

在方框1216处，该系统能够结合磁强计数据和加速度计数据，在地磁场坐标例如北东地(NED)坐标中给出推车航向。在购物车上安装航位推算系统之后，可以创建数据库“硬铁和软铁补偿”1220。一种生成数据库1220的方式是使推车围绕其垂直轴(例如，坐标系230中的z轴)旋转几次。另一种生成数据库的方法是使用适合于此目的的一些固定装置。

代替图12A中所示的流程，实施例能够实施用于航向估计的替代流程。例如，处理单元例如处理器425能够从一个或多个加速度计读取数据。该实施例能够将加速计数据转换到推车车架坐标，例如坐标系统230。这能够提供当前位置处的倾斜估计以及磁强计输出的参考车架。该系统能够从一个或多个磁强计读取数据。该实施例能够校正硬铁和软铁的畸变。该校正能够至少部分地基于存储在与处理器相关联的存储器中的铁畸变校正常数来计算。该系统还可以进行过滤，以消除或减少由本地电力线频率所引起的噪声，如上面标题为“减少航向估计中的误差”章节中所述的。该航向能够与轮式物体所在位置的地磁场有关。估计的加速度计对齐和偏移的校正能够减少这种转换中的误差。

h.

图12B示出了示例方法流程图1224，通过该流程图，航位推算系统能够确定轮式物体(例如，购物车)的估计位置。

图12B可以从方框1228开始，其中处理器能够获得NED坐标中的推车航向数据。推车航向数据可以从图12A中的流程图1200、上述可替换的实施例或其他一些方法导出。在方框1232处，处理器能够根据一个或多个加速度计更新速度矢量估计，如数据方框1272所示。在方框1236处，处理器能够从加速度计数据更新偏航估计。在方框1240处，处理器能够搜索振动数据的功率密度谱来获得谱峰，以确定车轮旋转的最可能频率并因此确定车轮的速度。例如，这能够使用上面在标题为“经由振动分析的纵向速度估计”的章节中所描述的方法来完成。如数据方框1276所示的振动数据的时间序列可以被存储在环形缓冲区中，使得旧数据被新数据自动覆盖。该环形缓冲区的大小能够取决于振动分析所需的时间序列数据的长度。

在方框1244处，处理器能够例如通过找到X轴加速度数据在第一频率处的谱峰和找到Y轴加速度数据在第一频率的三次谐波处的另一个谱峰来确定是否通过分析发现了车轮旋转的拟合理频率，如上面在标题为“经由振动分析的纵向速度估计”的章节中所述的。如果发现拟合理频率，则过程直接进行到方框1252。否则，该过程通过方框1248进行到方框1252，其中能够扩宽旋转速率搜索边界来进行下一次迭代，以提高找到拟合理频率的可能性。

在方框1252处，处理器能够更新速度估计和加速度计偏移。该速度估计能够基于在方框1228中所确定的估计航向和在方框1252之前确定的速度估计。该速度估计能够用来更新数据方框1272。该加速度计可以具有随时间变化的偏移。这些偏移能够缓慢地变化，并且能够在环1224的一次迭代的持续时间内被推导为常数。例如，实施例能够使用一个时间间隔内的车轮旋转数据来确定在相同的时间间隔期间的加速度计偏移，这提供了速度的测量值并且因此提供了加速度的测量值，例如当前迭代中所测得的速度与上次迭代之间的差异。一些实施例可以对其中良好的车轮旋转数据可用的时间间隔更新加速度计偏移，而对其中车轮旋转数据有噪声的时间间隔不更新偏移。

在方框1256处，处理器能够传播速度估计以产生位置估计，例如数据方框1280。这个传播能够包括例如速度数据的时间序列的总和以及速度矢量估计1272。在方框1260处，处理器能够确定是否需要位置依赖的步骤。如果是，则过程通过方框1264进行到方框1268，其中处理器能够执行位置依赖的步骤。否则，过程直接进行到方框1268。在方框1268处，处理器能够等待，直到下一次迭代开始并且从方框1228重复该过程。例如，位置依赖的步骤能够包括，当推车处于警告区域时启动警告序列。

为了说明和简单解释的目的，将图12绘制为顺序过程。在一些实施例中，一些操作，例如输入/输出(I/O)操作如读取加速计和磁强计，能够重叠或并行执行。

i.

从航位推算系统的磁强计读数导出的推车航向中至少有三个误差源：1)磁强计传感器其本身的误差。有了这样的误差，传感器读数不是传感器精确位置处的真实磁场值(例如，其可以由在与航位推算系统中的实际磁强计完全相同的时间和位置处进行采样的无限精确的磁场传感器输出)；2)传感器处的真实磁场如何与已知的地磁场关联的估计中的误差，例如由磁强计附近的磁性活性材料所引起的失真。对此情况，标准术语是硬铁和软铁误差，硬铁是在没有外部施加的磁场的情况下具有永久磁矩的材料，软铁是没有永磁矩但在外加场存在时磁化的材料；以及，3)磁强计坐标系与推车车架坐标系的关系的估计误差。

对于某些特定的磁强计类型，包括在Kionix KMX62内的实施方式，在温度和所施加的磁场的某些限制内，对于任何给定的单个磁强计(例如，给定的PCBA上的特定KMX62)在PCBA回流之后，误差1)基本上能够被修复。对于KMX62，增益和偏移不会永久改变的暴露限值是>125℃和500,000μT，这是推车在运行时不会遇到的情况。误差1)的校正对应于图12A中的方框1206。下面标题为“示例脱机校准”的章节包括其他的有关描述。

误差3)例如可能是由于推车把手经由滥用而弯曲引起，或者航位推算系统绕推车把手轴的旋转角度被改变引起。图12A中的方框1208能够提供校正来旋转传感器输出以匹配推车坐标系，但是方框1208使用的数据库(方框1212)正常地在系统安装之后设置一次，然后在运行时不进行更新。如果方框1212中的数据由于例如上述滥用而变得不准确，则航位推算系统的准确度可能会降低。

实施例能够通过以下事实来检测方框1212中可能发生的显着变化情况：当推车在已知水平表面上完全停止时，旋转的加速度计读数预计为1gee向下和0gee向北或向东。如果它们不是，则实施例能够校正旋转矩阵1212以产生正确的输出。

航向精度的其余问题是误差2)可以并且确实随时间变化，例如由于大型车辆经过而动态地变化。特别是，许多购物车由铁磁材料(例如，低碳钢)制成。这种材料的剩余磁化强度能够随时间变化(例如，如果推车以特定方向长时间储存，则磁畴能够根据推车经历的磁场缓慢对齐)。推车的变化的磁化强度能够导致估算航向中的误差，因为磁强计所测得的磁场可能与地磁场不同。

对于这个普遍问题的标准解决方案是，当需要高精度罗盘时(例如，在GNSS之前的时期内用于船舶或航空器导航的)，定期地将安装罗盘的事物(船舶或航空器)对齐至一系列的预先调查过的已知航向，观察在每个预先调查过的航向中的罗盘读数，并注意在每个航向中的罗盘误差。在第二次世界大战期间及之前，对此情况，标准术语是罗盘自差卡，这是一个手写的、经常更新的罗盘误差列表。

智能手机等设备的标准解决方案是强制使用者在所有三个轴上多次旋转设备，并一直测量三轴磁强计输出。如果磁强计是完美的并且没有误差2)，那么由三轴磁强计输出所描述的点云图将全部在一个球体的表面上。然而，实际上，由于误差1)和2)，点云图形成偏移椭球。能够对该云图进行处理来形成对误差1)和2)的估计。对此，标准术语是硬铁和软铁校正。在本领域中描述了该过程，例如在飞思卡尔应用笔记AN4246，“Calibrating aneCompass in the Presence ofHard and Soft-Iron Interference(在硬铁和软铁干扰的存在下校准电子罗盘)”中。

然而，将这个标准解决方案应用于安装在轮式物体例如购物车上的磁强计存在一些困难：1)它要求所安装的磁强计在三个大致正交的轴上旋转。用购物车做三轴旋转可能并不容易；2)由于这个标准解决方案不涉及温度补偿，因此校准仅在较小的温度范围内有效。对于像智能手机这样的设备，这可能不会引起什么问题，因为即使是最佳的智能手机罗盘校准也很少会产生可能受到适度的温度范围内短时漂移所导致的小误差影响的精度。但是对于基于本公开的使用应用来说，在宽的例如-15至50℃的环境温度范围内需要更高程度的罗盘精确度；3)如果外部磁影响(误差#2)改变，则该过程必须重复，如上所述，这能够是动态的。

有利地，根据本公开的实施例能够克服这些困难。根据本公开的航位推算系统能够具有系统安装位置处的地磁场的真实值(例如，来自标题为“示例场地配置文件”的章节中表1的索引2)，并且能够单独地补偿如上所述的误差1)。

购物车正常地仅能围绕其Z轴旋转，而Z轴通常地有几度倾斜。为了在图12的方框1220中初始布居数据，安装者能够在可以相信磁场非常接近地磁场的区域中，例如在室外并且不太靠近任何大的铁磁物体(例如，距大型运动型多功能车至少三至五米远，离汽车二至三米远)处，刻意围绕Z轴旋转推车。安装者可以将推车旋转一次、两次、三次或更多次。从图12A中的方框1214输出的点集能够在椭球的中纬线附近形成薄层(例如，如果推车完全水平并且没有误差2)，则这些点将形成完美的圆形)。利用关于地磁场的水平分量的实际值的信息，实施例能够解决推车的XY平面上的软铁效应和硬铁效应两者。在理论上，通过刻意地在非水平面上旋转推车来解决所有三个轴上的硬铁和软铁问题是可能的，但实际上，在航向估算中其他的潜在准确性可能不值得这么做。

在如上所述地布居方框1220之后，推车能够投入使用。在运算中，一个实施例能够在系统知道购物车在外面(因为地磁场在建筑物内通常非常失真)的期间内连续地(例如，周期性地)监控过程1214的输出。如果在任何时候，系统在足够短的时间段内(例如，几分钟、少于30分钟、少于1小时)获得足够数量(例如，5、10或更多)的充分分散的航向点(这些点已经通过方框1214严格地进行了低通滤波)，则系统能够在初始安装之后重新执行上述过程。

如果由这个运算过程计算的硬铁和软铁校准与方框1220中存储的值显着不同，则系统能够更新1220的值。更新过的值使系统能够补偿可以随时间变化的误差2)。

系统设计人员可以自行决定什么可以构成在足够短的时间内“充分分散的”“足够数量”的不同的航向点。一种示例实施方式具有以下内容：

该系统检查过去10-20秒(例如，16秒)的滑动窗口的有价值点，并将这些点放入水平面中的四个磁性象限(+X+Y,-X+Y,-X-Y,+X-Y)中。如果至少10％至15％(例如，12.5％)的点位于每个象限中，并且至少两个象限各包括至少25％的点，则可以认为该系统中点充分分散。

使用硬铁和软铁补偿矩阵1220的现有值，如果与任何这些点相关联的地磁场的矢量值与已知的地磁场显着不同，则该点能够由于其可能是靠近一些使其失真的外部铁磁物体所取得的而被拒绝。这是一个自举过程——布居1220的初始校准过程应当优选地发生在已知磁场(例如，推车位置处的地磁场)中，但是之后系统能够使用方框1220中的现有数据值来了解系统何时获得用于重新校准的有效数据。

另一个实施例可能不尝试重新校准硬铁和软铁，除非某些数量的点(例如，除了在样例10-20秒内处于或低于阈值比如0％、1％等的那些点以外所有的点)指示不存在外部失真——因与已知磁场明显不同而被拒绝的点数少于阈值。章节VIII提供了针对温度或磁滞效应校准磁传感器的更多详细信息。

一些购物车包括使用者可调节的儿童座椅，该儿童座椅可在儿童座椅关闭的位置和儿童座椅打开的位置之间移动，从而允许购物者将儿童(或其他物品)放置在座椅部分上。参考图16A(下面进一步描述)，该图示出了推车1600的示例，其中儿童座椅1620处于关闭位置(由于儿童座椅部分基本竖直，所以有时被称为儿童座椅向上)。在许多推车中，购物者可以将儿童座椅1620的金属框架推离推车1600的把手1610，从而使座椅部分移动到水平位置(例如，座椅部分从图16A的垂直位置向下旋转到水平位置)。因此，打开位置有时被称为儿童座椅向下。图16B示出了儿童座椅1620处于打开位置或儿童座椅向下位置的购物车1600。在一般用途中，已经发现大多数购物者在儿童座椅朝下的情况下运行推车，这允许将儿童、钱包或购物袋或商店物品放置在水平座椅部分上。此外，已经发现，在购物者的单次导航行程中，儿童座椅的位置(例如，向上或向下)典型地不会改变。

当儿童座椅向上时(在关闭位置，例如图16A)，儿童座椅的金属框架(通常为钢)相对靠近推车1600的把手1610，因此可能相对靠近被安装在推车把手1610上的智能定位系统1605的磁强计。儿童座椅向下时(在打开位置，例如图16B)，儿童座椅的很大一部分距离被安装在把手上的智能定位系统1605的磁强计更远。因此，磁强计上的部分磁化的金属儿童座椅的磁干扰量通常地在儿童座椅的上下位置之间显著不同的。如果未校准儿童座椅上下位置之间不同的电磁干扰量，则导航过程中可能会引入几度到几十度甚至更高的航向误差，从而导致航位推算位置不正确。

对于许多购物车而言，航向误差典型地约为正弦曲线，最大航向误差约为90度和270度。金属座典型地由铁磁线构成，其中各根线大多例如沿根据图2所示的推车坐标系230的Y轴从左到右对齐。因此，当推车沿那些方向之一前进时(例如，90度或270度磁航向)，地磁场在金属座中引起最大的磁场畸变。对于强烈磁化的推车，航向误差正弦曲线的幅度可能高达90度，但更典型的值约为20至30度(因此，对于均匀分布的真航向，误差的平方和的平方根(RSS)值为约0.5*航向为90/270度时的最大误差)。

下面描述用于校准具有可调节儿童座椅的推车中的磁强计的技术示例。一些这样的技术可以利用两种不同的硬/软铁校准：一种用于儿童座椅向上时的校准，另一种用于儿童座椅向下时的校准。这些技术的使用可以将与座椅向上并靠近磁强计相关联的推车航向误差减小到约2至3度。

以下是具有可调节儿童座椅的购物车的双校准实现示例。在安装时(或在其他校准时间)，安装人员可以使推车绕Z轴旋转两次(或更多次)：在儿童座椅向上的情况下至少一次，以及在儿童座椅向下的情况下至少一次。从原始数据到布居图12A的方框1220的硬/软铁补偿数据的数据减少可以基于在推车的每次旋转期间儿童座椅是向上还是向下。因此，在方框1220，可以生成并存储两组硬/软铁补偿数据：一组用于儿童座椅向上位置，而另一组用于儿童座椅向下位置。如果推车具有两种以上的运行配置，则可以在方框1220存储用于一些或所有这些配置的补偿数据。

在导航期间，可以如下执行图12A的方框1216。当推车导航时，系统可以使用有关儿童座椅位置的默认假设进行运行。在一些实施方式中，默认假设是儿童座椅是打开的(儿童座椅向下)。随着推车开始在出口处导航(例如，状态图500的状态520)，系统可以将基于当前儿童座椅位置假设计算出的航向与基于否定的假设计算出的航向进行比较。

在离开出口时，(通常)已知推车的航向在通过出口的直接路径的180度弧度内(例如，如将参考图14进一步描述的，平面图1400可以包括每个出口的指南针方位)。在许多情况下，只有一个儿童座椅位置假设会与拟合理的推车方向一致(例如，通过硬铁和软铁补偿转换后的所测得的磁场矢量，然后将其投影到推车的局部水平面上)。如果两种座位位置假设都是拟合理的，则系统可以对每个座位位置假设执行两次导航算法，每次使用一种座位位置假设，直到一个假设失败(例如，如果推车的航向变化很大，例如，超过约60度，则这两个位置假设其中之一典型地变得不可能，也就是说，该磁强计的测量值与推车在给定的一种座位位置假设下的任何可能的航向都不对应。

在一些实施例中，系统可以使用前述过程来动态地估计儿童座椅是处于向上位置还是处于向下位置。例如，如果导航算法执行两次，并且对于一种假设的座位位置失败，则另一种假设的座位位置必须为真，并且系统可以相应地动态更新导航以反映所推断的儿童座位的真实位置。

这些技术不限于具有可在上下位置之间调节的儿童座椅的购物车。这些技术通常适用于具有多种运行配置的任何类型的推车，其中推车材料对磁强计的磁影响在不同的运行配置中可能不同。可以为某些或所有运行配置生成不同的软铁/硬铁校准，用于减少磁强计在不同配置下受到的不同磁干扰所引起的航向误差。

j.

随着误差通过连续估计而累积，绝对位置的航位推算估计可能变得越来越不准确。另一方面，在用具有足够准确度的传感器来正确执行该方法时，通过航位推算估计的增量位置变化能够相当准确。如上所述，通过航位推算的绝对位置估计的准确度，能够通过使用精确位置定位例如使用来自出口标记物和/或RF信标的信号进行位置重置而被提高。还可以通过在估计过程中合并其他可观测量例如RSSI来提高通过航位推算法的绝对位置估计的准确度。

RSSI能够提供发射器例如接入点136与接收器例如航位推算系统之间的距离的估计。参考图13中，单个RSSI测量值可以指示航位推算系统位于远离接入点特定半径(由RSSI测量值所指示的距离)处的圆例如1310上的某处。一系列RSSI测量值能够指示航位推算系统在每个测量时间都位于同心圆中的一个圆上。

图13示出了这个概念。如图所示，一系列的四个RSSI测量值可以指示航位推算系统在第一次测量时在圆1305上，在第二次测量时在圆1310上等。航位推算系统可以计算第一次测量和第二次测量之间的增量位置变化是X度处的D

实际上，RSSI和航位推算估计两者都可能有误差和范围(例如，具有正态分布置信水平的范围)。因此，增量位置变化的估计加上RSSI所指示的距离或半径可能无法提供具有高精确度的绝对位置估计。然而，由于RSSI能够增加估计中的可观测量的数量(或可能对估计施加附加约束)，所以仍然能够使用这种估计来提高通过航位推算法的绝对位置估计的准确度。

能够使用由航位推算系统提供的航向估计连同例如来自场地配置文件的关于接入点位置的信息，来提高RSSI的准确度。例如，接收接入点信号的天线可能不具有半球形天线方向图。能够使用航向估计和位置信息来补偿天线的方向增益，从而提高RSSI的准确性。

通过使用其他可观察量也可以实现类似的提高。所公开的概念不限于RSSI的应用。增加的位置估计的准确度能够提供位置重置点例如RF信标能够被更远地间隔开的益处。这能够降低总体系统成本，或者改善对给发射器的安装和/或位置施加限制的当地法规(例如，地方政府法令和/或房东规则)的遵守。

V.

a.

图14示出了一个零售商店系统安装的底层平面图1400的示例。该底层平面图包括以下项：(1)在购物车的导航行为能够不同的区域(“商店内部”)1410(例如，除了检测到推车已经进入或离开商店内部之外，根本没有跟踪位置；跟踪停留时间(消费者花费很多或很少时间的商品群岛/货架))；(2)推车可能不允许越过的围护边界1420。围护边界依次由一组顶点(图14中的六个顶点1425)的有序集合之间的一组边来定义，并且可以形成开放或闭合的多边形；(3)入口和出口(在这个特定示例中，两个出口1415也用作入口)。物理障碍能够防止推车进出商店，除非通过出入口；和，(4)识别出例如混凝土的区段1430，其区别于不同的表面类型例如柏油1440。如上所述，购物车围护是所公开技术的一种可能的应用，但是其他应用也是相关的(例如，跟踪或监控行李推车或仓库推车、公用推车等)。为了说明，而不是限制，图14使用了购物车围护应用。此外，如下文中所描述的，能够生成除地面以外的楼层平面图，并且将其用于多层结构中的推车围护和导航目的。

为简单起见，坐标系能够参考商店的主轴。在这个具体示例中，能够相对于商店的正面的中心点1405确定每个相关特征的坐标。在一些实施例中，坐标系的选择能够是为了便于安装设计(例如，参考能够确定一些围护边界的建筑计划或所有权边界)。

商店出口1415在这个特定示例中是双向的，也就是说，允许推车通过出口/入口进入和离开商店。在一些实施例中，可以将商店的内部设计成使得仅允许某些大门是入口或仅允许其是出口。

b.

下面示出的表1包括与示例底层平面图1400对应的场地配置文件的示例版本。在一些实施例中，场地配置文件的原版拷贝能够保存在场地控制器1435中。在一些实施例中，场地配置文件能够经由它们的通信系统，例如无线RF技术比如低功耗蓝牙(BLE)，被传输到导航系统。

在一些实施例中，该配置文件能够在安装设计过程期间被创建，如标题为“示例安装和校准”的章节中所描述的。在一些实施例中，运行系统的配置文件能够基于初始安装之后的改变进行更新。配置版本和/或配置时间戳(例如，日期)能够被包括在场地配置文件中。一个导航系统的实施例能够基于与导航系统的本地版本相对的场地控制器的版本中的配置版本和/或时间戳字段(统称为“版本号”)的值来确定是否从场地控制器请求下载当前版本的场地配置文件。场地控制器能够定期地广播其主版本号。这能够有利地减少与更新场地配置文件相关联的能量消耗。在另一个实施例中，主场地配置文件中的每个参数能够具有相关联的版本号。导航系统能够将其本地版本的场地配置文件的版本号传输给场地控制器。场地控制器能够通过主场地配置文件进行解析，并且能够向导航系统传输仅版本号晚于导航系统版本号的那些参数。这也能够有利地减少与更新场地配置文件相关联的能量消耗。

在表1中，斜体的属性是在这个示例中在学习过程期间可以检测到的和/或更新的属性。例如，在场地安装期间或在运行期间，导航系统可以检测与某些坐标处的混凝土伸缩接缝相关联的振动特征。导航系统能够使用其经由例如航位推算和/或精确位置定位所获得的估计位置来导出与伸缩接缝相关联的参数，例如间距和/或宽度。作为另一个示例，导航系统可以在某些坐标处检测与柏油相关联的振动特征。导航系统能够导出参数，例如与柏油表面相关联的边界的粗糙度或坐标。导航系统可以用这种更新的信息更新其例如在场地配置文件中的存储。

这个学习过程可能会随着时间而发生。例如，在某些坐标处例如混凝土连接段1中检测伸缩缝，可能是学习过程的开始。随着时间的推移，当导航系统已穿过混凝土连接段1的整个区域时，它能够确定缝之间的间距。在一些实施例中，导航系统能够将在学习过程期间获取的信息上传至用于该场地的中央处理单元。例如，如图3中所示的，实施例能够通过通信系统330向系统配置和控制装置390传输信息。中央处理单元能够被配置为处理新信息并且将其与其主版本的底层平面图和/或场地配置文件整合在一起。中央处理单元能够被配置为将新信息下载到其他导航系统。上传/下载能够发生在预计购物车将通过的瓶颈处，例如入口和/或出口。不同的实施例可以包括在学习过程期间待检测和/或待更新的不同属性组。

一个导航系统的实施例能够根据场地配置文件中所描述的底层平面图来改编其处理算法。例如，导航系统可以对不同的表面类型(例如，混凝土、柏油、室内等)和/或对特定表面类型的不同粗糙度因子使用不同的振动分析算法。

表1-示例场地配置文件内容1

在安装中，场地配置可能会在正常运行期间随时间而改变。例如，停车场布置的改变可能导致围护顶点的改变。场地控制器能够通过例如更新系统广播的“配置版本”字段来传播更改。推车，例如推车的智能定位系统和/或智能锁定轮——能够经由近场通信(NFC)或者从闪存卡的下载等进行无线地更新。场地配置文件或底层平面图1400能够通过智能定位系统被存储在非暂时性存储器325或425中。

c.

示例系统内的购物车能够在任何给定时间处于几种模式中的一种模式中。主要运行模式包括但不限于：(1)室外，航行(标准表面，例如柏油)；(2)室外，航行(具有阶段性特征的混凝土、瓷砖或其他特殊表面)；(3)室内，不航行；(4)室内，航行；(5)室外，锁定，检测返回方向；和/或(6)由有动力装置的购物车取回器如可从Gatekeeper Systems(Irvine，CA)获得的CartManager XD取回。

除了运行模式之外，还能够有多种脱机或维护模式，例如用于固件更新。在一些实施例中，航位推算系统能够被配置为动态地改变航位推算计算模式，例如，如果振动特征保持相对不变并且指示推车正在相对平滑的表面上行走(例如，在室内)，则航位推算系统可假定推车速度大致恒定，直到振动特征大幅度改变以指示推车正在改变速度或在实质上更粗糙的表面上移动(例如，柏油停车场)。振动特征中的变化能够经由振动传感器信号(例如，以“g”计)的增加、振动功率谱(例如，PSD)中的振动功率的增加等来检测。

d.

预计购物车可能穿过零售商店的入口和/或出口。在一些实施例中，入口和出口能够是可互换的，例如，商店顾客能够将推车推入商店中或通过相同的物理开口将推车推出商店。在其他实施例中，能够使用专用的入口(仅允许进入)或出口(仅允许离开)。

对于具有单个出口的商店，检测到推车正在经过出口就足够了，在这种情况下，这个出口是唯一出口。对于具有多个出口的商店，离开检测方法能够识别推车正在经过哪个特定出口。确定推车正在经过哪个出口的功能可以称为出口身份辨别。如果一个实施例的定位不确定性小于每个出口与其他出口的形心之间的最小距离，则其能够支持出口身份辨别。

本公开提供了几种不同的辨别出口的方式。用单个特征同时提供检测和辨别功能的方法包括：

信标，其优选地具有受控的和相对窄的波束宽度，为RF(例如，2.4GHz)信标或超声波信标，被放置在出口附近使得能够在与整体所需的系统准确性(例如，在几码或几米的准确度内)兼容的空间精度下确定推车是否在波束中，其中信标广播编码特定出口的身份。也能够使用定向天线，例如在通过引用被并入本文的美国专利US 8,558,698中所描述的实施例。信标可以但不一定是实施信标协议例如Apple Computer(Cupertino，CA)的iBeacon或Google(Mountain View，CA)的Eddystone的低功耗蓝牙(BLE)信标。

地板中的磁结构，例如在通过引用被并入本文的美国专利US 8,046,160(参见例如图9和图10以及相关说明书文本)中所描述的磁编码地板垫。

VLF场，其中VLF场用识别特定出口的唯一代码进行调制。VLF代码能够与通过引用被并入的美国专利US 6,127,927中所描述的那些相似。

将精度检测功能与辨别功能分开可能是有利的。例如，在合并低成本方法以高空间精度确定推车正在经过出口而不是推车正在经过哪个出口的实施例中，实施的总成本可以通过单独地实施辨别功能被降低。

e.

在一些实施例中，导航过程可以不在室内使用，例如不在零售商店内。在一些这样的实施例中，入口检测终止航位推算导航过程(直到推车再次离开商店)。可能不需要以特别高的空间精度确定进入事件。

入口能够通过与罗盘/磁强计结合使用的就在上面章节中列出的相同特征来检测。例如，如果所有入口和出口沿着商店的同一面，则沿着航向检测入口/出口的标记物中的一个就足够了。

f.

航位推算系统中可能会累积误差。一些实施例能够使用外部参考(其位置是精确已知的)来向推车的航位推算系统提供参考位置。航位推算系统能够将参考位置用作后续航位推算确定的新起始位置。这能够减少或消除先前所累积的航位推算误差。本文中所描述的用于入口/出口检测或辨别的信标、定向天线、磁结构或VLF场中的任何一种都能够用于向推车提供参考位置。

g.

图15A示出了一个用于购物车应用的智能定位系统的实施例的框图1500。微控制器1530能够为系统提供处理功能。微控制器能够访问非易失性和/或易失性存储器。可选的GNSS接收器能够向系统例如向微控制器1530提供GNSS位置定位。可替换地或额外地，可选的EAS场检测器1515能够向系统提供EAS位置定位。如果可用，GNSS位置定位和/或EAS位置定位能够被用于将位置重置为精确的GNSS定位和/或EAS定位，并且能够被用于通过航位推算清除任何累积的估计误差。一种安装能够在系统处于室外例如在GNSS卫星无遮挡的视野中时使用可选的GNSS接收器，并且当在室内中在例如EAS发射器所在的位置处时使用可选的EAS场检测器。一种安装可以具有位于室内以及室外的EAS发射器，并且能够在室内和室外都使用可选EAS场检测器。另又一种安装可以具有室内GNSS伪卫星，并且能够在室内和室外都使用可选的GNSS场检测器。

加速度计/磁强计1510能够提供在航向估计中使用的数据。加速计/磁强计能够向微控制器输出唤醒信号。当加速度计/磁强计检测到运动时，唤醒信号能够被激活以使微控制器进入活动状态。有利地，微控制器能够在缺乏激活的唤醒信号的情况下保持交互式的低功率状态，从而降低系统的功耗。

可选的超声耦合器1520和振动传感器1535能够向系统提供车轮旋转信息。这在下面标题为“增强的旋转指示车轮”的章节中进行了描述。

收发器1525能够经由低功率蓝牙提供通信功能。系统信息例如场地配置文件能够经由收发器传达给系统。收发器还能够通过接收由在已知的固定位置处的源所产生的信号来提供位置定位。收发器还能够用于特征的广告，例如基于位置的广告。

使用者通知界面1540能够向智能定位系统的使用者提供信息、消息和/或警告等。使用者通知界面1540能够包括音频部件例如蜂鸣器、声共振器(例如，发声仪器)等，和/或可视化部件例如LED显示器、LCD显示器等。

电源供应器部件能够包括主电池例如CR123A锂电池，和DC/DC电源转换器例如TITPS62740。使用电池作为输入，DC/DC电源转换器能够输出系统的各种部件所需的多种DC供电电压。

表2示出了图4的抽象架构中的功能在图15A中的示例实施例中的特定硬件实现的映射：

表2-示例抽象功能到实现的映射2

低成本、高采样率、低功耗的振动传感器能够用类似于在商用低带宽MEMS加速度计中所使用的MEMS工艺来构建。有高采样率的加速计的合适示例是Kionix KX123加速度计(可从纽约伊萨卡岛的Kionix获得)，具有每轴25.6千个样本/秒(ksps)。具在一些实施例中，振动传感器和加速度计是同一装置。这样的实施例能够过滤设备的输出以获得振动数据和加速度数据。例如，振动数据可以通过对输出进行高通滤波来获得；加速度数据可以通过对输出进行低通滤波(包括DC分量)来获得。

图15B示出了另一个用于购物车应用的智能定位系统的实施例的框图1550。在这个实施例中，所有部件都与图15A中所示的实施例相同，并且用相同的附图标记来表示。但是，这些部件的连接与图15A所示的实施例不同。特别地，加速度计/磁强计1510和可选的EAS场检测器1515被连接至2.4GHz收发器1525中的次级处理器。加速度计/磁强计1510能够具有被连接到次级处理器的附加运动检测唤醒输出。次级处理器(例如，KW31Z)能够周期性地唤醒，以监测例如车轮旋转、EAS场接收等事件。如果检测到事件，则次级处理器能够唤醒主处理器以执行其功能。有利地，由于与主处理器例如微控制器1530相比次级处理器的功耗较低，所以这个实施例能够具有较低的功耗。

h.

1.

图16示出了包括智能定位系统1605的推车1600的示例，智能定位系统1605具有呈现车轮即将锁定的通知的显示器。例如，将智能定位系统，例如如图16中所示的(例如，靠近把手的中心)，安装至购物车的把手1610能够是有利的。优点包括：(1)使用者警告界面的可视部分的视角能够方便于各种不同的使用者身高；(2)对于2.4GHz收发器和可选的GNSS接收器，相对畅通的天线路径；(3)在例如机械化的推车取回等事件期间，把手安装位置能够比在推车上的其他位置更加受到保护以免受到冲击。

图17示出了一个智能定位系统1605的实施例的侧视图1700。条纹1705示出了PCBA的平面的方向(PCBA本身在外壳内部)。具有突起1710的半圆形结构是用于将智能定位系统放置在购物车的把手上的安装机构。在安装时，购物车的把手能够被放置在靠近系统中心的空心圆形部分中。该突起是能够将系统固定在把手上的锁定夹。

2.

在一些实施例中，代替万向前轮或除了万向前轮之外，后轮可以是智能锁定轮。在一些实施例中，前轮和后轮都是万向的，这在下面标题为“前万向轮和后万向轮”的章节中进行了描述。一个能够与购物车一起使用的智能锁定轮的示例是可从GatekeeperSystems，Inc.(Irvine，CA)获得的

返回参考图3，示例智能锁定轮215能够具有以下能力和性能中的一个或多个：(1)使用有线的或无线链路，例如经由2.4GHz RF链路，与智能定位系统进行通信365的能力；(2)响应于由智能定位系统发送的命令而锁定和解锁380的能力。在一些实施方式中，“锁定”包括锁定车轮以防止旋转和禁止车轮围绕其轴线旋转。例如，锁定的车轮可能比在解锁(例如，单向转动)状态下实际上更难以旋转，而不是被刚性地锁定。锁定的车轮或锁定轮能够包括具有能够禁止或防止车轮围绕车轮的旋转轴旋转的制动器的车轮；(3)检测和时间戳记车轮的旋转375的能力；(4)检测运动或不存在运动的能力，以使车轮可以在车辆不移动时进入低功率“休眠”状态；(5)检测和解码甚低频(VLF，典型地从3kHz延伸到30kHz，例如8kHz)场例如在美国专利US 6,127,927中所描述的那些场360的能力。VLF场的检测能够在VLF场的辐射电缆位于推车围护的边界处时被智能定位系统用来(例如，当车轮移动经过围护边界时)致动车轮的锁定机构以防止购物车被盗，或者VLF场的检测也可以用作例如由从Gatekeeper Systems获得的

3.

在一些实施例中，锁定轮能够安装在前面的例如万向轮位置中。在一些实施例中，第一锁定轮能够安装在前面位置中，并且第二锁定轮能够安装在后面位置中。尽管因为继续推动仅在后部具有锁定轮的推车可能更容易，可能认为不希望仅在后部具有一个或多个锁定轮，但是一些实施例可以被配置为具有被安装在后面位置中锁定轮。标题为“前万向轮和后万向轮”的章节描述了推车的所有四个车轮都是万向轮的实施例。

一个根据本公开的实施例可以具有推车上的车轮和万向轮的至少四种不同配置中的一种：

一，推车具有非万向的后轮。后轮中的至少一个能够是有旋转检测和计算/逻辑处理能力的智能车轮。万向前轮能够被配备有锁定机构。具有锁定前轮能够是有利的，因为能够很容易地推动仅锁定后轮的推车；购物车围护可能因此而难以实现。这种配置是本公开的默认配置。然而，本公开并不限于这种配置。

一种需要位置跟踪能力而不是通过车轮锁定的推车围护功能(例如，仅跟踪购物车的运动，或仅使用来自航位推算系统的音频/视觉警告)的安装能够具有非锁定的前轮，例如没有电子器件和/或锁定机构的车轮。

在第二种配置中，智能锁定轮能够是前轮。智能车轮能够执行本公开中所描述的所有功能，例如旋转计数、车轮相关检测以及锁定和解锁。

在第三种配置中，所有四个车轮是万向的(例如，这在欧洲可能是常见的)。因此，推车能够“侧航(crab)”——不向前或向后直行。在这种配置中，前轮和后轮两者都能够具有各种检测功能。在这种配置中，主轮的角色能够相对于状态转换图560在前部和后部之间改变。一个实施例可以使用后智能车轮作为默认主轮并且根据需要将其转换成前智能车轮作为主轮，例如，当推车一直向后移动，例如通过把手被拉动而不是被推动时。另外的描述，请参阅下面标题为“前万向轮和后万向轮”的章节。

在第四种配置中，后轮向智能定位系统发送表示旋转的信号而在后轮中不具有任何智能，例如，通过车轮中的超声音叉被击中来发信号。下面将立即描述这种配置。

4.

车轮的一个实施例使用音叉作为将旋转信息传送给航位推算系统的方法。音叉和撞针能够被放置在车轮中，以在车轮每次旋转时产生对音叉的撞击。例如，可以将音叉放置在车轮的静止部分中，例如附接到车轮轴。可以将撞针放置在车轮的旋转部分中。在一些实施例中，该放置可以颠倒，例如音叉旋转并且撞针静止。这种增强的旋转指示车轮能够检测车轮旋转而不需要车轮中的电能。这能够通过例如超声传感器航位推算系统来实现。超声传感器航位推算系统能够检测与引起对音叉的撞击的车轮旋转相关联的超声脉冲。超声能量能够通过空气或通过轮式物体的结构从车轮传播到超声传感器。

音叉的谐振频率由式(1)给出：

其中，f是谐振频率，l是齿的长度，E是材料的杨氏模量，I是齿的截面惯性矩，ρ是材料的密度，A是齿的横截面积。

例如，具有1.1mm宽度和5mm长度的矩形齿的由308不锈钢制成的音叉，具有高于人类听觉范围的22kHz的谐振频率。

轮式物体的一个或多个车轮能够是具有音叉的车轮。具有音叉和撞针的车轮能够具有低的部件成本和低的能量成本(例如，不需要电力来产生超声脉冲)，使得多个增强的旋转指示车轮成为便宜且实用的解决方案。通过使用不止一个这种车轮能够获得更准确的车轮旋转数据。例如，通过比较来自不同车轮的数据，能够识别由于车轮与地面之间的不良接触而可能产生的不良数据。作为另一个示例，改变推车航向意味着前万向轮的旋转比轮轴上的后轮更多。来自前轮和后轮两者的旋转数据能够用于对变化航向的估计。

在不止一个车轮具有音叉的情况下，由于制造差异，每个音叉可以由于其物理特性上的差异而具有不同谐振频率。每个车轮的谐振频率能够在推车制造/安装期间进行表征并且被存储在存储器中。能够在制造过程中测量整个运行温度范围内谐振频率的校准数据并且将其存储在存储器中。航位推算系统能够通过脉冲的谐振频率来区分超声脉冲的来源，并且根据需要进行温度补偿。

在一个实施例中，轮轴能够刚性地固定到万向轮叉上；车轮的旋转部分(例如，轮毂和盖)能够绕具有一对防水轴承的车轴旋转。在其中音叉被刚性地耦接至车轴的结构中，来自音叉的超声能量能够向整个万向轮叉耦合。能够将撞针模制在旋转部件的其中一个之中，无论是轮毂还是盖。

对于具有非万向的后轮的推车，能够将万向轮叉直接地焊接到推车车架上。在这个实施例中，超声能量能够通过推车的整个车架耦接。根据推车把手结构的细节(例如，一些推车把手是直接机械地连接到车架其余部分的焊接钢管；其他是塑料或玻璃纤维，这两者都能够在超声频率下严重阻尼)，超声能量将直接地向智能定位系统耦合，或者将经由智能定位系统附近的空气耦合。

对于全是万向轮的推车来说，经由非旋转车轴硬耦接至音叉的后万向轮叉能够提供相当大的面积，约30至40平方厘米，以将声能耦合到空气(能量因此向智能定位系统中的超声接收器耦合)。实施例能够使用后部而不是前部，因为空气中的到智能定位系统(例如，在把手单元上)的较短声路能够在接收器处提供更强的信号。

5.

推车的行为(例如，向使用者发送通知，以及在何种情况下车轮锁定和解锁)能够进行调整以满足顾客的需求。在一些实施例中，当推车接近围护边界时的行为包括以下项：(1)当推车的估计位置在围护边界的最近点的一定距离内时，例如，该距离由当前现行配置的字段警告距离(例如，见表1)给出。

导航系统能够警告使用者锁定事件即将发生。多种警告距离可能对于使用者会有不同的通知，例如不同的LED颜色或闪烁频率、蜂鸣器上不同的工作周期等。(2)当推车的估计位置越过围护边界时，则导航系统能够命令锁定轮锁定。(3)车轮能够保持锁定，直到例如其由商店雇员使用例如为车轮生成特定无线命令(例如，RF 2.4GHz命令)的手持设备进行解锁。

在一些实施例中，当已经推动或拖拽推车从围护边界后退一定距离(例如，朝向商店后退)时，可以解锁车轮。由于车轮被锁定，推车的振动频谱可能与车轮在同一表面上滚动的情况不同。能够在安装前或安装过程中分析振动频谱。场地配置文件能够包括其他参数以支持这种使用模式。

为了防止有人试图通过向后拖动(远离围护线)来偷盗推车，在被向内推回或拖拽时需要解锁行为的系统能够包括万向轮，该万向轮包括磁强计/罗盘，并且使用车轮中的磁强计/罗盘而非航位推算系统中的磁强计/罗盘作为锁定状态期间的航向源。位于推车把手上的磁强计可能根据推车是向前还是向后移动而不会指示两个不同的航向。另一方面，由于万向轮根据推车的移动方向转向，所以位于万向轮上的磁强计能够在推车向后移动而不是向前移动时指示不同朝向。

i.

例如如表1所示的示例场地配置文件能够通过安装设计过程来创建。安装设计过程能够脱机地，使用工具例如使用地图提供者的应用程序编程界面(API)(例如，GoogleMaps API)的定制应用程序进行，以识别关注的空间特征(例如，出口、入口、围护顶点、混凝土段等)。在安装设计过程中，这些特征的相对坐标能够从过顶图中获得。所获得的信息可能会与顾客的命令进行交叉参考和验证。在场地安装过程中，在设计过程中所获得的信息可以通过场地处的实际观察来确认。

系统的一些实施例能够允许将智能车轮和智能定位系统安装到现场的现有购物车上。智能车轮在推车上的物理安装很好理解(例如，现有的Gatekeeper Systems

1.

在一些实施例中，航位推算系统能够包括服务技术人员能够通过其来启动服务/维护模式的机制，校准能够是其子模式。

一种触发服务/维护模式的示例方法是将永磁体保持在航位推算系统旁边并且在特定的方向上。DC磁场能够被磁强计检测到，并且航位推算系统能够将具有适当强度和方向的场理解为进入服务模式的命令。

一旦启动服务，航位推算系统能够经由低功耗蓝牙与手持设备例如智能手机或平板电脑(例如，iOS或Android设备)进行通信。手持设备能够包括应用软件，以在校准过程中辅助安装技术人员。

为了能够与各单元进行通信，车轮和航位推算系统能够在其RF(例如，2.4GHz)链路上具有唯一的介质访问控制(MAC)地址。

将加速度计的3个轴线定向到推车的车身框架可以是有利的。图2的系统230中表明了一个推车的刚性车身坐标系的示例：x向前，y向左，z向上。通过手持设备上的校准应用程序，安装技术人员能够在推车处于水平的任何时候确定加速度计方向。在知道购物车是水平的情况下，加速度计在xz平面中的方向能够从引力场如何分解成加速度计的x轴和z轴来确定。加速度计相对于推车车身在xy平面中的定向，如果是由于推车把手相对于y轴的位移而需要的，其能够通过沿直线推动推车(使其加速)来执行。

磁强计相对于加速度计的定向能够在制造航位推算系统PCBA时确定。三个磁强计轴的偏移和增益的校准能够作为航位推算系统制造过程的一部分来执行，例如通过经由Helmholtz或Maxwell线圈向磁强计施加一系列已知的磁场来执行。磁强计对已知的施加的磁场的响应能够被用于生成校准模型，该校准模型可用于将原始磁强计读数转换为磁场。

磁强计常常可能需要硬铁和/或软铁校准，特别是在推车把手材料是铁磁性的例如低碳钢时，或在推车具有可调节儿童座椅并且磁强计被布置在推车的把手中或其上时。服务技术人员可以仅沿z轴旋转推车来进行针对某些目的的足够准确的硬铁和软铁校准(可以使用1、2、3或更多次旋转)：尽管不完全准确，但只要购物车被限制在接近水平的表面，这也是通常情况，使用这种方法能够获得约2至5度的校正后航向精度。

如上面在标题为“减少航向估计中的误差”的章节中所述的，地面的倾斜可能影响磁强计的准确度。在地磁场的垂直分量是其水平分量的约两倍的位置处，例如在北美和欧洲，实现一度的航向估计准确度可能需要对超过两度的表面倾斜(与水平的偏差)进行校正。在具有不同地磁场分布的位置处，可能需要对不同的倾斜程度进行校正。

一个实施例可以具有1度航向准确度的设计目标以支持具有几百英尺长度的场地。对于小型场地例如带状商业区来说，较低的航向准确度可能就足够了。为了好于一度以上的航向准确度，能够执行更准确的硬铁和软铁补偿。该方法能够例如通过将一系列已知的磁场施加到磁强计来执行，而航位推算系统经由Helmholtz或Maxwell线圈被附接到推车的把手。磁强计对已知的施加的磁场的响应能够被用于生成校准模型，该校准模型可用于将原始磁强计读数转换为磁场。由于航位推算系统在校准过程中附着在推车把手上，因此这种校准方法能够补偿推车把手中的铁磁材料。在2018年06月19日发布的题为“用于推车导航系统的磁强计和加速度计校准(Magnetometer andAccelerometer Calibration forCartNavigation System)”的美国专利US 10,001,541提供了关于磁强计校准的其他细节，其全部公开内容通过其整体引用并入本文。

2.

零售商店环境中工作的航位推算系统可能经历很宽范围的温度，例如在长期来看从严冬到炎热的夏季天气，以及在短期来看从气候控制的商店内部到外部天气要素。在磁强计可能对温度敏感，并且可能需要在整个工作温度范围内进行补偿。这种补偿能够帮助航位推算系统在整个工作温度范围内达到所需的准确度。磁强计的单位可能需要单独进行校准。这能够在制造期间例如在PCBA之后(例如，在能够改变磁强计的温度曲线的回流过程之后)完成。磁强计数据能够在三个或更多的温度点进行测量。校准数据能够被存储在存储器中。在运行中，航位推算系统中的温度传感器(例如，物理上靠近磁强计，例如在磁强计裸片上或其附近，或在磁强计的1cm至5cm的距离内)能够感测工作温度。处理器能够基于所测得的温度通过例如校准数据的多项式内插法来计算温度补偿因子。处理器能够使用这个计算到的因子来补偿磁强计的温度敏感度。

为了提供具体的示例，在工厂中，每个单独的磁强计都能够进行校准(每个轴)以获得在多个温度下在约±50μT磁场值下的偏移和增益。需要校准的温度的数量能够取决于温度校准需要多准确，和取决于对于磁强计的特定实施例，增益和偏移与温度曲线是怎样的非线性关系。例如，对于购物车应用中的KMX62，在15℃至50℃的工作温度范围内0.1μT的温度补偿后的残留误差能够作为校准目标。KMX62的磁强计在最低噪声模式下的最小输出噪声电平是约0.2μT。因此，根据传感器的固有噪声，0.1μT的校准目标是合理的。在工厂校准过程中在三个温度(例如，-15℃、25℃和50℃)下测量每个轴的增益和偏移，并且对结果进行线性插值能够产生约10nT的RSS误差。

下面章节VIII描述了磁强计温度校准的其他或替代方法，例如，参考图24-28。

VI.

a.

以下实施方式限制能够适用于购物车围护问题，并且在某些情况下可能会使其他实际解决方案的实施具有挑战性或不切实际。这些限制中的一些也能够适用于其他环境或应用。

在制造时，将车轮的电池密封在车轮内部对于购物车锁定车轮可能是有利的。因此，电池可能无法更换。相反地，安装有航位推算系统的把手能够被设计来支持可更换电池(参见图17中的示例)。

一些实施例可以包括具有能量收集系统的车轮，例如美国专利US 8,820,447中所描述的。在这种实施例中，智能定位系统和智能锁定轮之间的能量不对称能够颠倒(例如，智能定位系统变得比车轮更受能量限制)。智能定位系统中的能量成为节约的量。在这种实施例中，主处理功能能够从智能定位系统迁移到智能锁定轮，并且智能定位系统能够累积航向和姿态信息以传达到智能锁定轮进行处理。

b.

在一些实施例中，轮式物体的全部四个车轮都是万向的。在这样的实施例中，购物车的以车身为中心的速度矢量所采取的路径指向“向前”例如垂直于两个对应万向轮轴线之间的线的约束可能是不适用的。

图18示出了这个现象。在图1800中，购物车1805正在向前方向上移动，例如在垂直于推车的轮轴的方向上。四个车轮1815在推车运动的方向对齐，该方向平行于x轴。智能定位系统1810内的磁强计基于推车的方向(例如，x轴)生成航向。

在图1830中，购物车1805顺时针转向。车轮1815根据每个单独车轮处的运动方向对齐。然而，由于推车的前部和推车的后部没有朝相同的方向转向，所以四个车轮可能不会彼此对齐。航位推算系统1810内的磁强计基于推车的方向例如在转向开始时的x轴和在90°转向结束时的y轴生成航向。尽管有转向，磁强计仍能够生成正确的航向数据。

在图1860中，购物车1805平行于y轴侧航，例如向侧向移动。四个车轮1815旋转以在平行于y轴的推车运动的方向上对齐。但是航位推算系统1810内的磁强计未检测到推车航向的变化。磁强计输出可以与图1800中的输出基本相同。基于磁强计输出的航位推算能够产生错误的位置估计。如图1890中所示的，除了向前方向以外，所有方向上的四个万向轮都会出现类似的误差。

不存在该约束的一个解决方案是在至少一个车轮中包括磁强计，例如航向/万向轮角度检测器383。航位推算系统能够将车轮中的磁强计读数与智能定位系统中的磁强计读数结合起来以估计推车的航向。例如，当来自两个磁强计的读数具有较大差异时，能够检测到侧航运动(例如，如图1860或1890所示的)，并且随后智能定位系统中的磁强计的航向估计没有后续变化。对于这样的运动，系统能够使用来自车轮中的磁强计的数据而不是来自智能定位系统中的磁强计的数据。作为另一个示例，当来自两个磁强计的读数具有较大差异时，能够检测到转向运动(例如，如图1830所示的)，并且随后智能定位系统中的磁强计的航向估计有后续变化。然而，除了智能定位系统中的磁强计之外仅用一个车轮中的磁强计来将转向运动与其他类型的运动例如侧航运动区分开可能计算量很大。

对与前万向轮和后万向轮相关联的推车运动不存在约束的另一种解决方案是，在至少一个前轮和一个后轮中包括磁强计。推车车身的航向能够被估计为例如近似前轮和后轮的航向的平均值。在这样的实施例中，车轮至少能够存储原始磁强计读数和时间戳记的旋转检测；这些原始磁强计读数能够与智能定位系统磁强计和加速计时间序列数据一起进行处理，以产生推车的航向历史。通过至少一个前轮和一个后轮中的磁强计，系统能够通过比较来自前轮的磁强计读数与来自后轮的同时读数来区分转向运动和侧航运动。

额外的或可替换的解决方案是提供传感器，车轮能够通过传感器直接地确定其万向轮角度，例如车轮运动方向与推车车身之间的角度。

c.

能够将室内航位推算用于多种功能，包括但不限于：(1)跟踪购物者行为(例如，在整个商店中的停留时间和移动)，用于后处理分析，或用于实时行为例如向购物者发送有针对性的广告(其可以输出在附接至推车把手的智能定位系统的显示器上)，估计大量购物车正在前往结账区域(例如，以增加结账人员的数量)等；(2)使用航位推算估计来推断入店行窃，例如行走通过(并且可能暂停在)具有高价值的易被盗物品(例如酒或化妆品)的商店区域，随后推车运动朝向出口而没有通过结账台。室内航位推算能够有利地提供方向和速度信息两者。这增强了推断入店行窃的正确性的可能性。例如，当推车在其朝向离开商店的入口/出口时比推车在其朝向进入商店的入口/出口时更匆忙，则更有可能涉及入店行窃。作为另一个示例，缓慢通过结账台(例如，并且走走停停)的购物车比起快速通过结账台(例如，不停止)的购物车更不可能涉及入店行窃。

基于航位推算的商品损失预防的实现能够基于从航位推算估计得出的使用者或购物车行为。对于这种应用，使用航位推算系统的位置跟踪能够使用例如美国专利US 8,570,171(System for Detecting Unauthorized Store Exit Events Using SignalsDetectedby Shopping Cart Wheels Units(使用由购物车车轮单元检测到的信号用于检测未授权的商店离开事件的系统))中所公开的双向通信来代替位置跟踪。有利地，使用航位推算系统的位置跟踪可以不需要固定位置处的信号源例如电子物品监视塔、接入点等，从而降低监视系统的基础设施成本。美国专利US 8,570,171的全部公开在此通过引被用全部并入本文中。

相对于室外应用的实施例，一个适合于执行这些示例室内功能的实施例可以包括以下修改中的一项或两项：(1)从磁强计读数到地理参照航向的转换函数的修改。(2)被优化用于比柏油平滑得多的瓷砖或油毡地板的旋转估计算法。

建筑物(例如，商店)内的磁场可能与建筑物位置处的地磁场比严重失真。该失真可能主要由建筑物的铁磁元件(例如，结构钢)中的感应磁化引起。实施例能够向建筑物内所测得的所有磁场矢量添加单个恒定的校正矢量以校正失真的磁场。校正矢量能够是商店内不同点处测得的实际磁场与商店位置处的地磁场之间的差异的空间平均值。平均能够在与可能预计推车要经过的商店内的位置相对应的位置集合上进行。

一些实施例可以执行包括以例如对应于前一段落中提及的集合的各个点的稀疏网格来存储磁场校正矢量的地图的校正方案。例如在航位推算系统上运行的导航算法能够基于当前的航位推算位置插入瞬时校正矢量。修正矢量能够被存储在航位推算系统的存储器中(例如，作为查找表)。

在地面具有规则间隔的接缝例如瓷砖的场地中，航位推算算法能够使用振动分析来检测推车正在穿过瓷砖接缝。接缝交叉路之间行走的距离能够简单地是瓷砖的尺寸。航向估计能够提供在推车不沿直线行走并且不以直角越过瓷砖接缝时的距离估计中所需要的调整。瓷砖尺寸能够作为参数存储在场地配置文件中。

检测和计数混凝土中的伸缩接缝的基本思想能够适用于室内瓷砖交叉路的计数。环境振动水平能够远远低于室内(由于与室外表面相比室内地板表面更平滑)，并且来自瓷砖接缝的耦合脉冲的振幅能够比混凝土伸缩接缝的振幅低得多。

具体地，一个用于跟踪室内购物车的位置的实施例能够如下所述起作用：

在进入商店时，例如通过图1中的商店出口126或图14中的商店出口1415去向商店内部时，配备有航位推算系统的推车可以使用入口(出口)位置作为航位推算的初始位置开始室内跟踪。这个位置可以或不可以通过商店内已知点的特定精确定位(例如，磁特征)的读数来加强。同样在进入商店时，推车可以接收开始室内导航信号。这个开始室内导航信号也可以向推车提供运行参数。运行参数信息能够用于识别商店内的关键位置以及与触发防盗逻辑相关联的区域。例如，当购物车进入商店时，能够给其商店中的结账通道和/或支付点的坐标。还可以给其触发防盗逻辑的坐标。通过系统中的这些信息，如果或在推车穿过其中一个防盗区域的边界时，系统能够被触发以防止推车在不访问支付点或结账登记的情况下离开商店。

室内时，推车能够通过航位推算识别其是否通过登记通道或是否在商店中的支付交易发生的位置处。例如，通过结合推车的位置和利用运动信息例如航向和速度，实施例能够确定购物车是否在登记通道或支付点附近并且展示与为商品付款的购物者相关联的运动轨迹。如果是，则系统能够登记推车被授权离开商店(例如，通过将离开授权的状态设置为授权状态)，在离开商店的路上不锁定车轮和/或触发警报。在购物车离开建筑物后，系统能够终止室内导航模式，清除离开授权的状态，并且在被触发来如此做时开始进行室外导航。

另一方面，如果在推车在商店内并且试图离开商店的任何时候都不符合购买商品的条件，则系统能够经由航位推算逻辑确定推车正试图离开但还没有被授权离开商店。系统能够锁定车轮和/或触发警报。警报可以在推车上和/或在推车外部，例如在能够与智能定位系统通信的电子物品监视塔上。触发防盗系统能够在与高价值和/或高风险的商品例如酒、健康和美容商品等区域相关时完成。可替换地或额外地，触发防盗系统能够基于推车通过例如在商店的出口附近的边界线来完成。

为了增加航位推算算法的准确度，实施例能够将其读取的实际磁场与先前记录的商店的磁场绘图进行比较。商店中的关键点能够在系统安装阶段进行调查；这些关键点的磁特征可以被存储在表格中。当系统经由航位推算导航检测到其靠近这些特征点之一时，它能够将其实际读数与所存储的读数进行比较，并且能够确定它实际何时位于所存储的磁场读数点附近。这能够用于重置航位推算算法中的误差。

d.

代替航位推算或除了航位推算之外，实施例可以使用RF信号通过半径定位来完成位置估计。例如，单个协作的RF信标/定位点，例如图3中的395，能够位于导航系统已知的位置处。RF信标或导航系统能够作为半径定位的发射器；另一个装置是接收器。

在发射器和接收器都能够改变频率而不改变各频率合成器下面的锁相环(PLL)的相位的装置(具有这种能力的RF芯片包括NXP MKW31Z和微芯片AT86RF215)中，发射器能够在几个不同的频率上进行传输。路径的相位差能够从接收到的信号中进行估计。这个相位差可以被计算为该特定频率下的半径(例如，发射器和接收器之间的距离)模波长。用在几个频率处推导出的相位差，能够计算出半径的单一值，例如通过模运算方法来找到能够匹配所有不同的测量相位值的半径值。实际上，在噪声和其他问题的情况下，模运算方法能够与最佳拟合估计器一起使用。

在RF和超声发射器和接收器都可用的安装中，半径定位能够通过使用RF信号和超声信号被计算出来。固定单元，例如信标，能够是超声发射器。这能够是优选实施例，因为超声传输比超声接收消耗更多的电量，并且因为固定单元典型地能够具有线电源。然而，轮式物体也可以用作超声发射器。在请求半径定位(例如，其来自轮式物体或固定单元，例如其由中央处理系统发起)时，发射器能够同时发送RF传输和超声脉冲串。半径可以被计算为接收时间的差除以声速。

代替航位推算或除了航位推算之外，安装可以提供经由双曲线定位的位置估计。这样的安装能够在固定侧具有两个天线(例如，900MHz或2.4GHz)，例如在固定位置处的RF接收器。这两个天线中的每个天线能够经由已知长度的同轴电缆连接到RF相位检测器的输入端。RF相位检测器能够输出两个输入之间的相位差。具有智能定位系统的轮式物体能够在几个不同的频率上顺序传输。这个操作能够类似于上述半径定位的第一个示例，除了没有要求发射器能够改变频率而不改变下面的PLL的相位。固定侧能够根据频率获得一系列相位差。使用与半径定位的第一个示例中所述的相同方法，能够从相位差中推导出有符号的差别距离。该有符号的差别距离能够定义双叶双曲面的一半。如果轮式物体被限制在平面上，如在购物车的情况下，该平面和该双曲面的交叉是双曲线。推车的位置能够被估计为是在该双曲线上。半径定位或双曲线定位能够与航位推算位置估计结合使用，以提高位置定位的准确度。

VII.

a.

一些室内导航和回溯算法可能需要大量计算。例如，通过将结构楼层平面图(例如，参见参考图14的描述)包括为对位置估计的约束，使用具有粒子滤波器的回溯的室内导航可以提高位置精度。但是，室内导航和回溯算法的高功率要求可能不适用于那些对功率要求高度敏感的某些应用，例如购物车的导航系统。因此，在一些实施例中，可以将计算密集型导航计算的某些部分从购物车上的导航系统分发到执行计算并且将结果返回到购物车导航系统的远程计算系统(例如，在“云端”)。远程计算系统(有时称为基站)可以经由无线技术(例如，LAN、WAN或连接至互联网的蓝牙连接等)连接到推车导航系统。在一些这样的实施例中，可以使用在美国专利公开US 2016/0259061，Low-Energy ConsumptionLocation of Movable Objects(可移动物体的低能消定位)中所描述的低能耗技术的实施例来管理推车导航系统和远程计算系统之间的通信(以及将处理空载到基站)，该专利其全部内容通过引用被合并在本文中。

推车上的智能定位系统210(例如，如关于图2所描述的)可以实现对粒子过滤器算法的计算强度较低的替代。定位系统可以处理这些计算中的一些或全部(或者，如上所述，将一些计算空载到远程基站处理设备)。计算量较少的算法可以帮助在存在许多阻碍购物车自由移动的障碍(例如杂货店的货架)的室内环境中给购物车导航。可以执行图形遍历方法，其中图形中的每个节点都表示一个推车的运动不受限制的区域，例如特定的过道，图形的边缘表示连接节点的路径，例如过道两端处的区域，其中该区域将过道连接到一个较宽的连接区域(每个较宽的连接区域也是一个节点，以边缘通向每个过道)。可以基于例如推车的估计位置的置信度来加权图的节点，并且如果(如参考图22所描述的)智能定位系统210确定估计位置中存在错误，则可以对节点进行重加权并且重新计算估计位置(例如，经由回溯)。

将参考图22讨论回溯场景的示例，图22示出了具有单组平行过道的商店的一部分，在每一端具有连接过道。商品货架用交叉影线表示。图22所示的部分可以是参考图14所描述的商店内部1410的一部分。在图22中所示的左右两侧可能还存在其他类似的过道。为了便于描述，主要通道为南北朝向，但是这仅是为了说明，而不是限制。节点可以布置在过道内或沿过道布置，并且当推车经过节点时，这些节点可以向智能导航系统提供位置(例如，假定准确地知道节点的位置)。节点的示例包括参考图3所描述的RF信标395或固定特征385。导航系统可以使用来自节点的这些位置“定位”以增加航位推算位置估计的准确性。一个智能定位系统210的实施例可以存储(或传达给基站以进行存储)先前的推车位置的历史记录、从节点接收的位置估计的历史记录或其他导航数据(例如，磁强计测量、车轮旋转估计等)的历史记录，并且，如下面说明性回溯场景中所描述的，使用历史记录数据来提高推算航位推算的准确性。

在示例性回溯场景中，推车205在图22中的位置1处开始。在这个讨论中(其是智能定位系统1605通常位于的位置)，推车把手的中心被用作所有位置的参考基准点。

实际的推车轨迹是如图22中所示的通过位置2、3和4，在过道A中结束。但是，在这种情况下，磁强计读数中的严重瞬时误差会导致估计的航位推算路径出现偏离，跟随点划轨迹从位置2到(错误的)位置3'和4'。

位置3'实际上是不可能的，因为购物车无法占据与商品货架相同的空间，因此具有回溯功能的航位推算算法将为该航位推算位置分配非常低的置信度。但是，根据航位推算算法，在位置3'处，最可能的物理现实情况是，推车未能达到航位推算指示的那样向前行走，并且实际位置差不多是3"，即在过道B中但不在架子里。继续行走到航位推算的位置4'，直接穿过商品货架，其可能性足够低，使得触发回溯。在这种情况下，航位推算算法会重新检查存储的传感器测量的历史记录，该历史距离可追溯到最后一个可靠已知的位置2，并且找到从位置2可以到达的最有可能的节点，以减少或降低关于传感器误差的假设。

在这个示例性场景中，假定航位推算算法没有理由怀疑从位置2继续进行的旋转计数(例如，没有隐含的车轮转速变化与测得的x轴加速度不相符)，因此该算法可以假设在离开位置2后的某个时刻存在未知持续时间和幅度的航向误差。在航向上具有减少的或最小错误假设的情况下可以到达的节点是节点4，在这个场景中，这是正确的，然而航位推算算法对其推车的南北位置的估计具有非常低的置信度，直到另一个节点转换，例如转到节点1或节点2上，可以限制南北误差。

b.

例如通过航位推算来跟踪推车可以涉及确定推车的运动方向。具有不同万向轮实施方式的推车可以以不同方式确定运动方向。

一些推车可以具有是万向轮的一个或多个车轮以及一个或多个与车轴连接的车轮。例如，两个前轮可以是万向轮，而车轴将两个后轮刚性地固定在推车车架上(使得后轮始终指向平行于推车的方向，例如垂直于车把的方向)。在这样的示例中，推车的瞬时运动矢量垂直于两个后轮之间的线。方向传感器，例如磁强计，可以放置在各种位置以确定推车方向。例如，磁强计可以耦接到后轮或推车车身(例如，车把)上相对于后轮的方向刚性固定的任何位置。

对于所有四个车轮都装有万向轮的推车(例如，如标题为“前万向轮和后万向轮”的章节中所描述的)，确定推车移动的角度可能会更加困难。例如，如参考图18所示的和所描述的，平面图1800、1830、1860和1890示出了具有四个万向轮的推车可以移动的不同方向。刚性安装在推车的车架或车身上的磁强计不一定指示推车的运动方向。因此，可以使用传感器来确定车轮的指向航向，而与推车车身的指向航向无关。在一些实施例中，磁强计或其他方向传感器可以被放置在旋转轮或万向轮中的至少一个中，并且车轮的方向可以用于确定推车的方向。在一些实施例中，可以使用传感器来确定相对于推车的车身的万向轮角度。

用于推车车轮的旋转计数的低成本、低待机功率和抗冲击系统往往涉及在旋转的轮毂内部的旋转永磁体。旋转的永磁体激活非旋转底架中的传感器，例如簧片开关(例如，Standex-Meder Electronics(Cincinnati，OH)的MK22-B-2)、霍尔效应传感器(例如，TexasInstruments(Dallas，TX)的DRV5023)或磁阻传感器(例如，来自Coto Technology(NorthKingstown，RI)的RR120)。这样的旋转磁体可能在磁强计检测的磁场中产生干扰，并且可能降低依赖于磁强计的导航系统的精度。

在一些实施例中，磁强计可以远离移动磁体，从而减小旋转磁体对磁强计的影响。第一车轮，例如后智能锁定轮(例如图3的智能锁定轮215)，其可以固定或可以不固定(例如，它可以是万向的)，可以包括旋转计数器，该旋转计数器包括旋转永磁体。磁强计可以通过位于第二车轮中，例如前轮或与具有旋转磁体的后轮对角线相对的前轮中，或在推车的把手上，与旋转永磁体保持一定距离。如果磁强计在第二车轮中，则第二车轮可以没有旋转磁体。

除了可以指示速度的第一车轮(例如，后轮)中的旋转永磁体和可以指示指向航向的远处磁强计之外，导航系统还可以确定推车是向前还是向后移动。有不同的方法可以这样做。作为一个示例，第一车轮中的磁体可以经过相对于推车的方向刚性定位的第一传感器和第二传感器，并且可以基于是首先触发第一传感器还是第二传感器来确定第一车轮的旋转方向。作为另一个示例，使用在车轮PCBA中不同角位置处的两个磁场传感器来估算旋转磁体的角位置。考虑到旋转磁体的已知矢量磁矩，可以基于两个不同磁场传感器处的磁场矢量确定旋转磁体的可能角位置。在一些实施例中，第一车轮可以用于基于旋转磁体来确定速度，同时通过读取在第一位置(例如，在把手上)的磁强计和在第二位置(例如，在第二车轮中)的磁强计来确定向前/向后运动。

在一些实施例中，估计由旋转磁体在磁强计处产生的磁场并且将其从磁强计所测量的总场中减去。做到这一点的便宜方法是外插法处理旋转磁体的角运动(例如，从旋转检测的时间戳来估计角速度与时间的关系)，并且相对于从最近的旋转检测到当前时间的时间对该函数进行积分。如本文所述，运动检测可以用于将智能定位系统从低功率(例如，休眠)状态唤醒。这可以帮助节省智能定位系统的能耗。在一些实施例中，第二车轮(例如，前轮)还可以包括不依赖于旋转检测唤醒处理器(例如，图3的处理器370)的系统。例如，运动系统检测可以使用例如STMicrosystems NV(Geneva，Switzerland)的LIS2DE等加速度计来确定车轮已经移动。另一个不依赖于旋转检测唤醒处理器的示例系统包括经由内部计时器周期性地唤醒处理器370并且激活第二车轮的通信系统(例如，图3的通信系统365)以从另一个车轮(例如，后轮)(例如，图3的智能锁定轮215)收听消息，表示后轮已经检测到旋转(在这一点上，推断整个推车都在运动)。c.

推车可以包括陀螺仪，以用于导航和提高航位推算导航精度，例如，如先前在标题“车轮或导航模式中的陀螺仪”章节中所描述的。陀螺仪可以确定瞬时运动和方向。一种示例陀螺仪是MEMS陀螺仪，例如来自STMicrosystems(Geneva，Switzerland)的LSM6DSL。但是，陀螺仪会使用相对大量的电能，而不断为陀螺仪供电可能不适用于某些对电池寿命高度敏感的应用，例如智能锁定轮。

一些系统可以通过在有限的时间段内选择性地运行陀螺仪而不是连续运行陀螺仪来提高电池寿命。可以响应于确定一个或多个其他导航系统未正确运行来激活陀螺仪。例如，磁强计引导的导航系统(例如，如针对具有前后万向轮的推车所描述的)可以检测到地磁场的畸变。例如，手机中的磁体、过往的汽车或卡车中的金属以及其他磁体或金属可能靠近推车中的磁强计放置，并且引起这种畸变。在已经执行了硬铁和软铁磁强计补偿之后(例如，如先前关于图12A中的方框1220和1216所描述的)，在导航系统在地磁场坐标中产生推车航向之后，经常可以检测到磁强计读数的失真。

一个或多个因素可以指示磁强计工作不正常或遇到磁场畸变。一个因素包括确定磁强计输出的垂直分量是否正在显着变化或正在变化超过阈值垂直量(例如，变化大于0.5％、1％、3％、5％、10％、20％或更多)。另一个因素包括确定磁强计输出的矢量幅度是否正在显着变化或正在变化超过阈值幅度量(例如，变化大于0.5％、1％、3％、5％、5％、10％、20％或更多)。另一个因素包括确定磁强计的输出是否表示不对应于低通滤波后的y轴加速度的偏航角速度(例如，偏离超出阈值量，例如偏离大于0.5％、1％、3％、5％、5％、10％、20％或更多)。另一个因素包括在推车静止时检测磁强计输出的变化(例如，与测得的或预期的静止值偏离超过阈值量，例如偏离大于0.5％、1％、3％、5％、5％、10％、20％或更多)。适当的数值改变可以取决于特定的使用场景。例如，当推车在室内时，由于接近铁磁货架和类似结构，预计会有更大的变化，但变化幅度为约百分之几。

作为可能并不总是正常工作的导航系统的另一个示例，基于光的导航系统中的光传感器(例如，如参考图19和图20进一步描述的)可以被遮盖(例如，购物者在光电传感器上放置了纸质购物清单)。作为另一个示例，两个或更多个导航系统可以指示冲突的位置。

响应于一个或多个导航系统不能正常工作或指示冲突的位置或某些其他错误，可以为陀螺仪接通电源并且将其用于提高航位推算系统或其他导航系统的准确性。否则，陀螺仪可以被切断电源或进入休眠模式，从而降低功耗。

通电后，陀螺仪可以提供一种替代的且更可靠的偏航角速度的来源。如果陀螺仪未安装在推车的运动平面上，则可以使用三轴陀螺仪来得到推车的偏航角速度，根据标准坐标旋转将三个单独的陀螺仪轴组合在一起(例如关于图12A的方框1208所描述的)。如果将陀螺仪安装在运动平面上，则可以使用单轴陀螺仪来得到推车的偏航角速度。

陀螺仪可以一直保持通电状态，直到经过了足够长的时间，在此期间，磁强计读数未指示受到除了地磁场之外的其他事物的影响。

d.

确定对推车的重量的估计，例如确定推车的购物篮是负载还是空载可能是有利的。推车防盗逻辑(例如，参见参考图6所描述的示例出口检测流程图600)可以至少部分地取决于估计的推车重量(或估计重量高于空载的推车重量)，其可以用作一个代理，指示使用者是否试图携带装有未购买商品的购物车离开零售商店(潜在的盗窃情况)，或者使用者是否要离开商店以将空载的购物车返回购物车围栏(非盗窃情况)。在潜在的盗窃情况下，可以锁定车轮(例如，参见流程图600的方框652)，而在非盗窃情况下，可以指示不锁定车轮。作为另一个示例，在潜在的盗窃情况下，由于推车的负载可能是顾客的孩子(其可能坐在推车中)而不是未购买的商品，则代替锁定车轮的是，方框652的逻辑可以启动外部安全监视系统拍摄顾客离开商店的照片或视频。作为又一个示例，在与跟踪区域114的边界处(例如，停车场的边界处)，无论推车是否负载，都可能希望防止被盗。因此，出口检测逻辑可以将推车车轮锁定在跟踪区域边界处，而与对推车是否负载的确定无关(或者在这样的区域中可以省略对推车负载的确定)。

推车的重量可能会影响其他特征。例如，如先前在段落[0287]中所描述的，当确定购物车正在离开商店而没有经过结账通道或在结账通道停留时，购物车可以锁定其车轮。但是，如果推车的重量指示推车为空的，则可以允许其离开商店而不锁定其车轮。作为另一个示例，制动器接合以停止推车的速度或力可以取决于推车的重量。重载的推车可能会施加较大的速度或力来制动，以减慢负载的推车的动量。空载的推车可能会更慢地施加或施加较小的力来制动，以使推车不会突然改变动量。

可以基于推车的振动响应来确定推车的重量。例如，负载的推车在穿过不连续处(例如，瓷砖接缝、出口隆起等)之后以与较轻的推车(例如，空载的推车)不同的振动特征振动。通过测量由不连续处所引起的振动特征，智能定位系统可以估算推车的质量或推车的负载，或仅仅确定推车是否负载(或空载)。因为空载的推车的质量是已知的，所以在一些实施例中可以估计推车中的负载的质量。在一些实施例中，由于本文描述的防盗逻辑或导航逻辑可以只需要有关购物车是否负载(而不是负载的量)的信息，所以系统会从振动响应中确定推车是否负载或空载，都是并不估计负载的量(或推车的重量)。

推车205中是否存在明显的负载(例如，大于2kg，大于5kg，大于10kg，大于15kg，大于20kg，大于25kg，大于30kg，大于50kg等)通常可以至少部分地基于购物车响应于冲击脉冲的振动特征，特别是响应于沿着图2所示的坐标系230的Z轴的脉冲的振动特征来确定。

篮筐中的等于或大于空车质量的负载将表现出类似于悬臂的质量，尤其是在Z轴上。包括负载质量和推车篮所产生的(半)刚性臂的振铃振荡器的能量大部分集中在Z轴上。但是，加速度/振动/振铃的最高振幅在X轴上，主要是因为推车相对于地面在X轴上移动的顺从性更高。例如，推车的整个车架在轮轴上少量摇摆。因此，参考图21A和图21B所描述的实验的令人吃惊和出乎意料的结果是，振动特征在X轴振动数据中表现得最为强烈，而不是Z轴振动(脉冲冲击最初发生的方向)。

因此，振动特征应在Z轴正向脉冲后显示振铃。例如，可以通过推车205的把手处的如图2所示的智能定位系统210来测量振动特征。因此，可以基于推车的振动响应来确定推车的重量。在经过不连续处(例如，瓷砖接缝)之后，负载的推车以与空载的推车不同的振动特征振动。

图4所示的硬件，其包括三轴加速计410、其他振动传感器415和处理器425，用于处理振动以推断车轮旋转，可以用于测量沿Z轴的脉冲和沿Z轴、X轴或Y轴的振铃(后脉冲)。如将要描述的，X轴振动数据可以提供有用的特征，以帮助确定推车是否负载。

图21A示出了空载的钢构架的53磅的购物车(来自Unarco Industries(Wagoner，OK)的M90Z型购物车)以约1.0米/秒的速度越过瓷砖接缝的时域三轴加速度的示例。使用与图11B中的数据相同的实验设置来测量数据。经过初始脉冲后，推车经历沿X轴的明显振铃，和沿Z轴的快速振铃(基本上同时)。

图21B示出了与图21A相同的推车以相同的速度经过相同的瓷砖接缝的时域三轴加速度的示例，但是在篮筐的前部具有5kg的负载。经过初始脉冲后，推车经历沿X轴的较小振铃，和沿Z轴的缓慢振铃。

对照图21A和图21B中所示的振动特征，与负载的推车中低得多的X轴振铃的程度相比，空载推车中X轴加速度的明显的振铃发生在车轮掉入接缝的Z轴脉冲不久以后(例如，约1至3ms)。例如，空载的推车中X轴振铃的振幅最初约为2-3g’s(例如，衰减几毫秒)，并且振铃发生的时间为零点几毫秒(频率为1-2kHz)。相反，负载的推车在X轴上有较小的振铃，其初始振幅小于约0.5g(例如，振幅比空载的推车低4至6倍)。因此，在一些实施例中，分析振动传感器数据以在X轴数据中发现振动特征，并且从X轴振动特征中确定推车是否负载或空载。例如，空载的推车的振动特征可以包括具有大于约1kHz(直到约5kHz)的频率和大于约1g(或大于2g或大于3g)的振幅的X轴振动。负载的推车的振动特征可以包括具有大于约1kHz(直到约5kHz)的频率和小于约0.5g(或小于0.2g)的振幅的X轴振动。在测量Z轴脉冲(在约0.5g到约3g的范围持续少于约10ms的时间)后，负载或空载的推车的X轴振动特征可能会出现在约1ms至约5ms(或1ms至10ms)的时间段。因此，在一些实施例中，空载的推车的X轴加速度的幅度高于振动阈值(例如，约1g)，并且负载的推车的X轴加速度的幅度低于振动阈值。

考虑到购物车机械设计的巨大差异，其他特定的振动特征可以表征负载和空载的推车，并且特征中可能会发生变化。然而，图21A和图21B中所示的数据表明，对于普通的推车设计，可以从振动传感器数据中容易地检测到负载和空载的推车之间的振铃特征。例如，带有塑料(例如，ABS的或ABS聚碳酸酯混合物的)篮筐(和金属车架)的推车的振铃要小于带有金属篮(和金属车架)的推车，因为从瓷砖接缝到车架的初始脉冲的耦合会导致耦合(例如，金属与塑料)散开(例如，具有随机分布相的多个机械接触点)并且具有一定的吸收性。预期两层篮筐式推车具有两个自然的振铃频率，每个篮筐一个。

因此，对振动传感器数据的分析可以确定推车是否负载(或空载)，其中负载可能是几公斤或更大。可以使用其他购物车特征(额外地或可替换地)来确定购物车是负载还是空载。例如，推车的速度特征可以取决于推车的负载。与负载的购物车相比，购物者推动空载的购物车可以更容易地使购物车达到典型速度(质量增加，需要购物者加速)。通过检查购物者使用统计信息，可以确定对于负载推车与空载推车的典型的加速/减速时间、速度、推车上的人为推力和距离，并将其与相应的测量值(在特定情况下的)进行比较，以确定推车是否负载或空载。作为示例，购物者使用统计信息可以用于建立典型的人类购物者能够施加一定量的力来推动推车达到典型的终端推车速度(例如，类似于步行速度)。假设人的力F和终端推车速度v无论推车是负载还是空载时都大致相同，推车质量M的估计值为M＝(F/v)t，其中t是(从静止状态)达到终端速度的时间。由于比率(F/v)大致与推车是负载或空载无关，因此可以使用时间的测量值t来推断推车的近似质量M，或者至少推断出推车可能负载或空载。

额外地或可替换地，可以如下所述的来确定与特定购物者相关联的空载推车的典型初始加速度a

可以从静止到特定的推车速度v

在一些实施方式中，在每次从室内停留开始时，可以将平均加速度a和与推车/购物者组合相关联的特定a

如上所述，响应于确定推车是否负载，推车出口检测逻辑(例如，从图6的方框604开始)可以例如通过锁定负载推车的车轮，但不锁定空载推车的车轮，和启动监视成像系统(作为锁定推车车轮的补充或替代)等，来修改锁定序列(例如，方框652)。

e.

确定和使用推车的当前高度可能是有利的。例如，推车可以在多楼层结构中运转，其中不同楼层具有不同的购物车围护边界(例如，图1的边界118)、支付点(例如，先前在段落[0287]中所描述的或如美国专利US 8,463,540中所描述的结账通道)、楼层地图、过道、磁场配置、访问权限(例如，可以允许购物者将购物车带到建筑物的停车位，但不允许到达建筑物的住宅层或办公层)等。因此，不同的推车围护逻辑可以用于结构的不同级。例如，围护系统的配置文件可以包括该结构的多级地图(类似于参照图14所描述的底层平面图1400)。

多级地图可以包括与多个表面例如建筑物的楼层有关的信息，并且可以包括在不同楼层之间的坡道、自动扶梯、电梯或其他垂直运输路径的信息。可以为多层结构中的多个楼层提供例如图14的底层平面图1400之类的底层平面图，并且访问权限可以取决于例如楼层、运输路径(例如，可以允许推车进电梯，但不允许上自动扶梯)等。

可以使用各种垂直位置检测器来确定推车的垂直位置。垂直位置检测器可以是如图3所示的智能定位系统210的一部分。垂直位置检测器的示例包括大气压力传感器、高度计、加速度计、信标等。在一些实施例中，推车可以包括垂直位置检测器337(如图3所示)，例如大气压力传感器(例如，NXP(Eindhoven，the Netherlands)的MPL3115A2)，其可以用于确定推车的高度(或高度上的变化)。压力传感器的差分精度可以为约10cm。在固定参考点处(例如，在一楼的前门处，其他楼层的电梯门处，自动扶梯的顶部和/或底部等)的一个或多个大气压力传感器可以提供温度补偿的参考压力。可以将参考压力传达给推车中的处理器，处理器可以将来自推车上的大气压力传感器的大气压力读数与参考压力进行比较，以相对于参考压力的高度确定推车的高度。

在一些实施例中，推车可以包括加速度计(例如，图4的加速度计410)。由加速度计指示的垂直加速度可以用于确定各种情况下的垂直行程。例如，在第一种情况下，当推车同时垂直地和水平地移动时，例如在楼层之间的倾斜坡道上移动，推车加速度的垂直分量可以进行积分(二次，从加速度到速度再到位移)以产生垂直位移。在第二种情况下，结合从几秒钟内相当大且相对平稳的垂直加速度(幅度典型地为百分之几到十分之几g)，然后平稳减速(与垂直加速度相比具有相反的符号，并且具有相当的幅度)和检测到很少的或没有检测到旋转或横向运动(在垂直于垂直方向的方向上)，可以推断出在电梯中的推车行程。可以对垂直加速度时间序列积分，以产生可以与最接近的楼层高度匹配的标称垂直行程。通过假设电梯停在定义的楼层上，通常可以忽略任何积分误差，并且可以将气压计重新校准到已知的楼层高度。

在一些实施例中，可以使用各标记物来确定推车的垂直位置。一些建筑物具有购物车输送系统，例如Pflow Industries(Milwaukee，WI)的Cartveyor

f.

可以使用多级磁场地图来确定推车的位置。可以例如通过使用磁强计来记录例如图1的零售商店110内部或停车场中的区域的磁特征来生成磁场地图。例如，这可以包括沿着零售商店的各个过道往下。如参考段落[0290]-[0291]所描述的，导航系统的一些实施例可以使用校正矢量来补偿由建筑物里面的金属结构或磁结构所引起的地磁场中的畸变。校正矢量可以至少部分地补偿商店中的水平或垂直分层的磁异常。

在一些实施例中，推车能够使用磁强计(例如，2个、3个、4个、6个或更多)来提升磁导航准确性。磁强计能够被用于检测与磁场地图上的特定位置处的磁场相匹配的磁场。磁强计能够被用于确定推车的指向航向，该指向航向能够被用于航位推算。由于磁强计典型地在地面上方特定高度处固定在推车的车架上或固定在推车车轮内的固定(或旋转)位置处，因此磁强计可以提供与结构物内的相应高度处的磁场有关的信息。因此，多个磁强计提供了与楼层水平上方不同高度处的磁场垂直分层有关的信息，并且当推车在结构物周围水平地移动时，磁强计会检测磁场的水平分层。导航系统可以存储与结构物的磁特征有关的信息(例如，本地地存储在智能定位系统中或存储在远程计算基站的存储器中)。

在一些实施例中，推车包括两个(或更多个)智能定位系统210，它们彼此(经由有线或无线技术)进行通信，并且每个都包括刚性地耦合到推车车架的磁强计。例如，一个磁强计可以安装在推车的把手(例如，图16的把手1610)上，而第二个磁强计可以安装在推车的篮筐的前横杆上。

在一些实施例中，单个智能定位系统210被安装在推车上，例如被安装在把手、篮筐上等。另外，一个或多个磁强计可以被包括在车轮或万向轮中的一个或多个中。车轮上安装的磁强计可以是智能锁定轮例如图2的智能锁定轮215的一部分，或是独立的磁强计组件的一部分，该磁强计组件至少包括与处理器、通信链路和电源(但没有锁定机构)相关联的磁强计。

这种车轮的实现方式可以包括RohmKionix(Kyoto，Japan)的KMX62六轴磁强计/加速度计，NXP(Eindhoven，the Netherlands)的带有2.4GHz收发器的MKW31Z MCU，以及电池，被模制在车轮内并且被配置为随车轮旋转。KMX62的加速度计功能可以被用于推断磁强计的当前角位置，因此磁强计输出可以被转换为本地水平参考系。这种旋转磁强计在对应于其圆形路径的直径的高度范围内对局部磁场进行采样。

为了获得更高的准确度，推车可以(可选地)在推车车身中的不同位置具有多个磁强计，并且在一个或多个车轮或万向轮中具有磁强计。一个或多个车轮或万向轮可以包括通信系统，以将磁强计的测量传递给智能定位系统，例如图3的智能定位系统210。

磁强计导航可以在室内或室外与航位推算法导航(或其他导航系统(例如，用照明特征的)一起使用)。例如，当地磁场明显畸变时，可以主要依靠航位推算系统。例如，在建筑物附近的室外位置，地磁场可能会明显畸变。中型建筑物在建筑物外约3米内可能会有畸变的地磁场，而由更多金属制成的大型建筑物会使地磁场畸变达到10米或更远。但是，在没有明显的地磁畸变的情况下，磁强计可以在大约0.3度或小于1度的范围内进行校准，并且磁强计导航可以在航向误差的约1或2度范围内是准确的。在没有明显地磁畸变的其他情况下，磁强计校准和磁强计导航可以基于其他因素，例如组件设计、温度等，实现不同级别的精度。

磁场图可以是多层图。可以在可能放置导航推车上的磁强计的不同高度处记录不同的层。例如，如果磁强计位于推车车轮中离地面2-3英寸的位置，则第一磁场图层可以包括离一楼地面2-3英寸处的磁特征。作为另一个示例，第二磁场图层可以包括在推车的把手上的磁强计的高度处的离一楼地面3或4英尺处的磁特征。可以为建筑物的地下室、二楼、三楼和其他楼层设置附加磁场图层。可以记录各层之间的过渡区域的附加磁场图，例如沿着推车自动扶梯或在电梯内部的。磁场图可以包括在楼层平面图1400或场地配置文件中。

如本文所述，多级磁场图可以包括在不同位置的不同高度处的磁特征，航位推算系统可以被配置为在检测到一个磁场图中的位置的磁特征时将其位置设置该位置。

基于映射的磁特征所确定的位置可以与一个或多个其他导航系统结合使用。例如，航位推算系统可以用于确定推车处于第一位置，并且基于映射的磁特征的第二位置可以用于确认第一位置的准确性。

在一些实施例中，每个导航系统确定位置和推车处于该位置的置信度。例如，航位推算系统可以用于以90％的置信度确定推车处于第一位置，并且基于映射的磁特征以90％的置信度确定第二位置。如果第一位置和第二位置匹配，则置信度可以增加到大于90％(例如，95％或100％)的数字。因此，推车的位置可以确定为第一位置和第二位置的结合，并且可选地由置信度加权。如果第一位置和第二位置不匹配，则在一些实施例中，能够以较低的置信度来确定第一位置和第二位置之间的第三位置(例如，第一位置和第二位置的(加权)平均值)。如果第一位置和第二位置不匹配，则在一些实施例中，第一导航系统可以使用来自第二导航系统的数据来回溯并且重新计算结果。在一些实施例中，如果位置的置信度下降到阈值以下，则可以使用其他导航系统来增加置信度，例如通过消耗额外的功率来开启和使用陀螺仪。回溯的示例参考图22进行了描述。

区域的磁指纹可能会改变。例如，金属货架可以在商店中重新布置，这可能会影响磁强计检测到的磁指纹。磁指纹和导航历史数据可以被传输给计算机，计算机可以分析沿着推车路径收集的磁指纹并且检测指纹的变化。可以生成新的磁场图，将其传达给推车(例如，从远程基站)，并且存储在推车的存储器中。可以使用各种机器学习、人工智能或神经网络来分析随时间变化的磁场图数据(磁历史)以了解结构中的磁特征。

g.

除了在其他地方所描述的磁特征和RF特征之外，或者作为其替代，已知位置处的光源的特征可以用来帮助确定推车的位置或指向航向。光特征的测量可以用来补充航位推算位置信息。一个已知位置的固定光源的示例包括位于建筑物内部的灯(例如，商店中的顶部荧光灯)。另一个示例包括停车场中的灯，其可以在晚上打开。可以将包括光源的地图或位置以及光源的特性的数据提供给智能定位系统例如图3的智能定位系统210。光源的地图或位置(和可选地，其属性，例如光检测器平面上方的高度、光功率或光功率的角度依赖性)可以是楼层平面图1400的一部分，或可以被包括在表示购物车所在的环境的场地配置文件中(例如，请参见表1)。楼层平面图1400或场地配置文件可以被存储在智能定位系统中的非暂时性存储器中。

图19示出了使用照明特征在户外导航推车的的示例系统1900。在图19中，从点光源1910例如停车场灯射出的光到达推车1905。推车1905与点光源隔开隔开径向距离r，包括水平距离d和垂直距离h的分量。在图19中还示出了极角θ(从垂直向上的方向测量)。

推车1905可以包括围绕光传感器的不透明外壳和被放置为穿过不透明覆盖物的孔的光管，使得光传感器被配置为检测通过光管的环境光。外壳、光传感器和光管可以用作图3所示的智能定位系统210中的光检测器333。例如，可以在图16所示的智能定位系统1605的表面上形成光管(例如，透光材料，例如聚碳酸酯)，并且将光引导至被包括在系统内部的PCBA 1705上的光传感器。

示例性光源1910在水平距离d处被安装在水平光管孔的平面上方的高度h处，因此为径向距离是

其中，P

在以下示例中，购物车的坐标是在X

示例推车1915开始于位置x

在某些情况下，ρ和d中的误差相对于被包括在

x

可以通过解析求解式3-5或使用数值优化法(例如，线性或非线性编程、最小二乘法、牛顿法、梯度下降法等)来减少或降低误差项。

如所讨论的，除分析方法之外或代替分析方法，一些实施例可以使用数值最小化法。在一些情况下，数值最小化法例如梯度下降法可以对测量误差更具抵抗力。当光源输出与极角θ和方位角

给定一组在已知的x-y位置的点光源，这些光源的高度(例如，在光检测器的平面上方或在地板上方)、光功率或光功率的角度依赖性、起始点和沿着推车行走的路径的各个点所测量的光功率能够被用来再次通过优化算法例如梯度下降法，通过减小或降低总误差函数来找出推车在该路径上某个点的绝对位置。误差函数中待减少或降低的各个项的权重可以取决于各个光源位置的准确性、光功率和光功率的角度依赖性。

对光传感器输出的时间历史进行额外校核可能对于从光源到光管孔的路径没有阻塞的确认很有价值，例如，光传感器输出的时间变化率应与推车的已知速度或运动方向一致。可以确定与此类一致性的偏差，并且可以在优化计算中忽略或减少不一致期间所获取的数据的权重。

这些类型的计算可以由图3中的处理器和存储器325执行。但是，处理这些类型的计算可能使用大量能量。可能希望在外部计算系统(例如，基站)处执行计算，同时智能定位系统经由图3的通信系统330传达原始测量或预处理过的测量，然后接收更新的位置估计。当一个或多个车轮的旋转指示有运动时，也可以执行这些类型的计算，而当车轮的旋转指示推车处于静止状态时，处理器可以停止执行此类计算。

图20示出了使用照明特征在室内导航购物车2005的的示例系统2000。购物车2005包括智能定位系统210(例如，如相对于图2和图3所描述的)。智能定位系统210包括光检测器333，光检测器333包括光管孔和光传感器。推车在示例杂货店内移动，该杂货店包括照明器材2015A、2015B、2015C，例如是荧光灯或LED灯管。在这个示例中，示例照明器材包括以很小的间隔(例如，小于10cm)平行地安装在每个过道的轴线上方并且与之平行的两个灯管。商品货架排列在过道的两侧。在一些实施例中，光管孔可以在约1mm

当购物车的光传感器通过器材的中心线下方时，购物车在这些器材之一下方通过的运动能够在光传感器输出中产生峰值，而与交叉角无关。峰值可能相对尖锐。可以预期，根据孔X

请注意，如果光传感器以相对于水平交叉速度较高的速率采样，例如，每秒大于约100个样本且穿越速度为1米/秒，则有时可能会分辨出两个单独的峰，第一个峰在孔通过双灯管器材的第一个灯管正下方时，第二个峰在孔通过双灯管器材的第二个灯管正下方时。由于灯管中心典型地相距不到十厘米，因此只有非常高的采样率才能分辨出双峰。

h.

多个导航系统的联合使用可以产生超出单个部分总和的协同作用。作为协同作用的一个示例，一个导航系统可以用于确定另一个导航系统是否无法正常运行，并且可以使用起作用的导航系统。例如，航位推算系统可以与使用照明特征的导航结合使用，以确定光传感器是否被挡住。如果航位推算系统确定移动而光传感器未检测到照明变化，则这可能表示光传感器和/或光管被遮盖、关闭或发生故障。光传感器输出的时间变化率应当与推车的已知速度和运动方向一致。不同的导航系统可以确定位置、航向和速度，并且可以基于已知的错误率对不同系统之间的细微差异进行加权平均，以确定平均的估计位置、航向和速度。较大的差异可能表明导航系统无法正常工作，例如如果光管被遮盖了一段时间，并且当有差异的导航系统恢复工作时，它可以使用来自其他导航系统的最新位置、速度和指向信息来再次开始导航。

图23示出了协同作用的另一示例，其中可以使用多个导航系统来以提高的置信度确定推车的更准确的位置。推车2305可以如标题为“RSSI辅助的航位推算”的章节中所讨论的，使用航位推算导航系统和RSSI两者。

推车2305开始于第一位置2310。航位推算系统估计推车移动到第二位置2315。但是，航位推算系统可能会以已知的速率累积错误，以使第二位置的第一置信度水平可能相对较低(50％的置信度，4米以内可信等)。不同的实施例可以使用不同的置信度系统。

例如先前相对于图13所描述的接入点136，可以向推车2305广播信号。基于RSSI计算，推车可以以第二置信水平确定其位于距接入点136为固定的径向距离2320的圆弧上。

基于来自航位推算系统的结合信息，可以确定推车在估算位置2315和弧2320上或其之间的某处。例如，可以结合数据以确定推车2305在位置2325。此外，推车在位置2325处的置信水平可以高于第一置信水平和/或高于第二置信水平。例如，导航系统可以以90％的置信水平或在+/-1米内确定推车2305在位置2325处。

当确定位置的最小置信度阈值时，可以执行某些功能，例如在怀疑有入店行窃时激活购物车上的制动器。

尽管相对于航位推算和RSSI描述了图23，但是将理解，这些概念可以应用于导航系统的其他组合。

VIII.

a.

可以在各种使用情况下采用各种类型或形式的磁场传感器。这些不同类型的磁强计可以各自具有使传感器在不同应用或不同工作方式下有用的各种性能。例如，与其他类型的磁强计相比，磁阻抗(“MI”)磁强计可以在暴露于强磁场后以更低的功耗和降低的磁滞效应提供更高精度的测量。可替换地，与其他类型的磁强计(例如MI磁强计)相比，例如隧穿磁阻(“TMR”)磁强计等磁阻(MR)磁强计可以以对温度变化更低的敏感性来提供准确的测量，但是与MI磁强计相比，MR磁强计可能消耗更高的功率。类似地，可以使用其他类型的MR磁强计，例如各向异性磁阻(“AMR”)或巨磁阻(“GMR”)，但往往比TMR磁强计具有更大的功耗。霍尔效应传感器和磁通门传感器是趋于具有高功耗的其他磁强计形式。因此，基于用例的各个方面，可以在不同的应用中使用不同的磁强计，其中没有单一种磁强计类型理想地适用于所有变化。

例如，MI或TMR(或其他)磁强计可以在航位推算导航系统或类似的应用中使用，如本文所述。例如，在航位推算应用中，各个部件的低功耗是有利的，MI磁强计由于其较低的功耗而可以被选择使用。作为示例，在参照图1描述的零售商店应用中，频繁更换安装在一大批购物车122上的智能定位系统210中的电池可能是不切实际的，而有利地使用MI磁强计的低功耗方法可以延长电池寿命，并且减少大批购物车中电池更换或充电的需要。

可替换地，在航位推算应用中，其中运行遭受温度变化是有益的，可以选择MR磁强计(例如，TMR磁强计)用于航位推算导航系统。但是，在经历温度变化较大但还需要低功耗的应用中，仅MI磁强计或MR磁强计都无法满足航位推算导航系统的功耗和温度要求。

因此，能够利用磁强计的结合来获得两种类型磁强计的益处，而不必使航位推算导航系统(或其他系统)完全经受各个磁强计的缺陷。例如，MI磁强计和MR磁强计可以在单个系统中使用或被集成到单个系统中，以用于需要低功耗和高精度(或低温敏感性)但环境条件(例如环境温度)可能变化很大的应用中。包括这种组合的系统可以受益于MI磁强计的低功耗和高精度，同时受益于MR磁强计(例如TMR磁强计)在变化的温度下具有更低的误差的可操作性。

在一些应用中，MI磁强计的示例可以是包括本文描述的三轴磁强计和三轴加速度计的KMX62六自由度传感器(由纽约伊萨卡岛的Kionix生产)。KMX62传感器可能能够以每秒200个样本(“sps”)的速度对磁强计的三个轴中的每个轴进行采样，总功耗为25μA@1.8V或45μW。在某些应用中，MR磁强计的示例可以是IST8315三轴磁强计(由台湾的iSentekTechnology生产)。IST8315还可能能够以200sps的速率对三个轴中的每个轴进行采样，但总功耗为1.45mA@2.4V或3.48mW。因此，IST8315 MR磁强计消耗的功率几乎是KMX62MI磁强计的80倍，并且它在智能定位系统210中的使用对于许多商业应用而言都是过于昂贵的。例如，系统210的实施例包括两个1500mAh的CR123电池。如果一个电池完全专用于运行IST8315磁强计，假设在200sps时消耗1.45ma电流，则该电池将仅能持续使用1000个小时。

如上所述，磁强计典型地在所关注的场强(例如从-100至+100μT)上对施加的磁场具有非线性响应。以KMX62为例，该场范围内的最坏情况误差约为2％。工厂校准过程可以在每个磁强计的基础上提供磁强计每个轴的校准曲线。例如，一个轴的磁强计输出电压V可以根据偏移、增益和非线性F

V＝Offset(T)+Gain(T)*B+F

V＝Offset(T)+Gain(T)*B+F

其中B是在该轴上施加的磁场，T是温度。典型地，非线性F

式(7A)或(7B)中的非线性可能是传感器本身固有的，也可能包括非线性，这是由于传感器附近的软磁性材料引起的软铁效应(例如，硬铁典型地意味着永久磁化效应，因此，硬铁会引起额外的偏移，而不是取决于场强的非线性效应)。磁传感器本身可能存在两个主要的非线性来源。一是，底层磁活性材料的非线性加上放大器-模数转换信号处理链中的非线性。二是，横轴效应，其中传感器元件或者由于制造效应而不能完美地正交，或者由于例如MI传感元件不是无限薄，底层的物理现象可能会引起横轴响应。实际上，在购物车航位推算应用中，考虑到低的磁场强度(典型地每轴<20μT)，与未校正的偏移误差和噪声相比，传感器固有的非线性效应通常较小。

如本文所述以及式(7A)和(7B)中所示，MI传感器可随着MI传感器所暴露的温度变化而经历磁强计轴的偏移和增益的变化。MI磁强计的偏移和增益的这些变化可能会大大地影响磁强计读数或样本的准确性。例如，由温度变化引起的MI磁强计的偏移和增益的变化可能会将误差引入到MI磁强计进行的磁场测量中。偏移和增益的这些变化对于每个MI磁强计可能是特定的或唯一的，而不管MI磁强计的初始偏移和增益或MI磁强计所处的温度如何。因此，MI磁强计典型地具有如下缺点：对于MI磁强计(与例如MR磁强计相比)，与温度相关的增益和偏移的单位对单位的变化相当大。例如，在-20摄氏度(“C”)到40℃的温度范围内，偏移的单位对单位的组合变化可能大于2μT，如下所述，这可能会在航位推算导航中引起明显的航向误差。

在某些应用中，每个MI磁强计在制造过程中可能会遭受明显的温度变化。特别是，PCBA组装期间的回流过程可能会使MI磁强计遭受在足够高的温度下，这可能会导致MI磁强计的偏移和/或增益产生足够的变化，从而使MI磁强计的读数或样本不准确。因此，在回流过程完成之后，每个MI磁强计可能具有特定且不可预测的偏移和/或增益值。但是，在组装到PCBA之前和之后测试每个MI磁强计以识别偏移和/或增益波动是不切实际的，因为在回流前后偏移或增益之间没有足够的预测相关性。因此，在回流过程之后以足够的精度识别每个MI磁强计的偏移和增益以提供准确的测量，典型地将需要MI磁强计在可能运行的每个温度下组装到PCBA上之后，测试每个MI磁强计(沿所有3个轴)。对每个单独的MI磁强计进行这种测试可能并不具有成本效益或不可行，其中在MI磁强计可能会遭受可能超过80℃的温度变化。此外，即使要进行这种测试，它典型地也仅在几个离散温度(例如3个不同的温度)下发生，这不足以解释下面讨论的温度变化或单位对单位变化。另外，这种测试过程比下面描述的使用两个磁强计执行温度校准的解决方案要增加更多的制造成本(参见例如图26A和图26B)。

图24示出了在多种温度下运行的KMX62三轴磁强计的两个轴的原始磁场测量(以μT为单位)的示例。这两个轴是水平x和y轴，因为水平轴提供了主要的航向信息。可以类似地测量和校准垂直z轴磁强计的测量值。为了获得原始测量值，将磁强计旋转成一个圆圈(绕垂直的z轴)，以使x轴和y轴中的每一个都经历所有可能的水平磁场分量。可选地，并且如下文进一步所述，可以在下面描述的拟合过程之前或期间，处理原始数据以减少或消除异常数据点。

如图所示，将原始数据拟合并且标绘为多个温度中每个温度的最佳拟合椭圆(理想磁强计的拟合为圆形)。如图24所示，KMX62传感器的磁强计在-15℃、10℃、25℃、35℃和50℃这五个不同温度下提供原始数据集。对于每个温度，原始数据分别拟合到最佳拟合椭圆2405、2410、2415、2420和2425。温度变化范围会影响磁强计的原始数据。这些变化可能是由温度变化引起的磁强计偏移和/或增益变化的结果。因此，图24示出了MI磁强计容易受到很大的温度变化的影响。

每个最佳拟合椭圆2405、2410、2415、2420和2425的中心是(在该温度下)x-y偏移的近似值，半长轴和半短轴是(在该温度下)x-y增益的近似值。椭圆的旋转角度是与未与磁强计x轴或y轴中的一个轴对齐的水平面硬铁和软铁部件的线性近似值。能够将根据温度的偏移和增益拟合为参考图25所述的曲线。

图25示出了分别表示根据三种不同的KMX62装置的x轴和y轴偏移与温度的关系的两条曲线图2505和2510。曲线图2505和2510每个示出三条三阶(三次)多项式拟合曲线，该三个装置中的每个装置一条曲线。两个曲线图2505和2510示出，随着温度变化，磁强计装置中的每个的偏移量变化，并且每个装置的变化量不同。例如，在20℃至30℃之间的温度下，单位对单位偏移的变化可能小于约0.5μT，而当温度偏离20℃-30℃范围时，单位对单位偏移的变化可能会增加到大于5μT至10μT。在其他校准实现中，可以使用二阶(二次)曲线拟合数据，或者可以应用其他多项式、有理函数、样条曲线或其他数值拟合技术。

附接到购物车的智能导航系统中的磁强计可以每小时或每天经历多种温度。例如，夏天在亚利桑那州的凤凰城，当磁强计在有空调的零售店内时，它可能会遇到20℃的温度，直到购物车被推到外面夏天的45℃高温为止。冬天在明尼苏达州的明尼阿波利斯市，磁强计可能在商店里处于20℃左右，但是当推车被推到外面到寒冬中时，可能会经历达到-20℃的温度。因此，不仅偏移的温度变化很大(例如，大于5μT至10μT)，而且不同磁强计之间的单位对单位的变化也可能很大(例如，大于5μT至10μT)。

在航位推算应用中，航向是根据地球磁场的水平分量确定的，该分量平均为约21μT，范围为约17μT至26μT。磁强计的测量结果中仅有2μT的误差会导致航向误差超过5°，这对于本文所述的精密航位推算应用而言可能太大了。如上所述，偏移曲线offset(T),或增益曲线gain(T),的温度变化中的单位对单位变化可以大大高于2μT(例如，参见图25中示例偏移曲线中的单位对单位变化)，并且在没有磁强计的温度校准(也称为温度补偿)的情况下，可能会发生商业上不可接受的航位推算结果。

尽管图25示出了温度相关的偏移校准曲线，但是可以类似的方式计算温度相关的增益曲线(或温度相关的非线性曲线)。已经发现，与增益相比，大多数与温度相关的装置变化是由偏移引起的(并且两者都倾向于比非线性温度变化大得多)。因此，下面描述的各种实施例可以校准偏移，或者校准偏移和增益，或者校准偏移、增益和非线性。

b.

为了提供经过温度校准的磁航向，同时还以低功耗水平运行，磁传感器可以既包括在消耗低功率的同时提供磁航向的第一磁强计(例如，MI磁强计)，也包括在偏移或增益(或非线性)方面的单位对单位温度变化比第一磁强计低得多的第二磁强计(例如，MR磁强计)。第二磁强计能够被用于对第一磁强计进行温度校准(例如，参见参考图28描述的方法2800)。第一磁强计和第二磁强计能够在传感器封装中彼此足够靠近地放置，以使这两个磁强计的外部硬铁和软铁校准基本上相同。更一般地，第一磁强计和第二磁强计可以经由不同的方式工作。例如，第一磁强计可以是MI磁强计，第二磁强计可以是MR磁强计(例如，TMR、AMR、GMR磁强计)或霍尔效应磁强计或磁通门磁强计。对于许多航位推算应用，第二个磁强计的(例如，偏移或增益与温度的关系曲线中的)单位对单位变化能够小于1μT，小于0.5μT，小于0.25μT，或者小于第一磁强计的(例如，偏移或增益与温度的关系曲线中的)单位对单位变化的4、5、8、10、15、20或更多倍。在一些实施例中，可以基于相对于所需精度的功耗来选择第二磁强计(例如，参见参考图29描述的动态采样率传感器)。

图26A示出了利用两个磁强计的磁强计传感器封装2600的示例。传感器封装2600可以是双磁强计传感器封装，其包括MI磁强计2602和MR磁强计2604(例如，TMR、AR或GR磁强计)。在一些实施例中，MI磁强计2602和MR磁强计2604可以耦合到处理器和存储器425(例如，微控制器、ASIC、FPGA等)和电源供应器430(例如，包括一个或多个(例如，可充电的)电池)。在一些实施例中，MI磁强计2602和MR磁强计2604中的一个或两者可以包括温度传感器2610(例如，MI磁强计2602中的温度传感器2610a和MR磁强计2604中的温度传感器2610b)。在一些实施例中，单个温度传感器2610能够靠近MI磁强计和MR磁强计两者被布置。每个磁强计使用单独的温度传感器2610a、2610b可以为传感器封装的这些部件中的每个部件提供更准确的温度测量。例如，使磁强计2602和2604都包括独立的温度传感器2610a、2610b，可以提供温度测量冗余，以确保所监视的温度测量准确。

处理器/存储器单元425能够从磁强计2602、2604接收磁场测量值，并且从温度传感器2610a、2610b接收温度测量值。在一些实施例中，如果两个温度传感器2610a、2610b各自提供不同但基本相似的温度测量(例如，在彼此的10％之内)，则处理器/存储器单元425可以使用两个温度测量中的较低者、两个温度测量中的较大者、两个温度测量值的平均值，或者可以使用其他方法选择要使用的一个温度测量或温度值。处理器/存储器425能够为传感器2600执行参照图28描述的温度校准方法，以提供温度校准的磁读数。

图26B示出了利用两个磁强计的磁强计传感器封装2600的另一个示例。在这个示例中，传感器封装2600还包括三轴加速度计2620，这对于提供如本文所述的倾斜补偿可能是有利的。图26B中所示的传感器实施例提供了六自由度惯性传感器，包括温度校准和低功耗运行。

在各种实施例中，这些磁强计2602和2604中的每一个(以及可选地，加速度计2620)可以被封装在单个外壳或壳体内以提供集成芯片。例如，这些组件中的一个或多个可以被布置在单个衬底或芯片结构上。在一些实施例中，磁强计2602和2604(以及它们各自的温度传感器2610a、2610b)可以共享单个衬底或芯片。在一些实施例中，传感器封装2600的每个部件可以经由总线耦合在一起，并且可以包括缓冲器和逻辑电路(例如，CMOS ASIC)，用于控制这些部件和磁强计(或加速度计)数据的累积。在其他实施例中，两个磁强计2602、2604能够是被布置在例如PCBA上的单独的单元。如上所述，在一些实施例中，双磁强计传感器2600包括Kionix KMX62 MI传感器和iSentek IST8315 MR传感器。将磁强计2602和2604封装在单个外壳内或集成芯片上的潜在益处是磁强计在物理上彼此靠近并且可能暴露于基本相同的磁场。因此，用于磁强计2602和2604中的每个磁强计的硬铁或软铁校准校正可以基本相同，并且在一些实施方式中，可以将相同的硬铁或软铁校准应用于磁强计2602和2604中的每个。在其他实施方式中，硬铁或软铁校准可以分别地每个磁强计进行计算和使用。例如，在初始校准过程中，能够分别地针对磁强计2602、2604在其各自的物理位置分别测量硬铁或软铁校准。这些校准能够被存储在参照图28描述的硬铁校正矩阵和软铁校正矩阵2850中。

尽管图26A和26B示出了三轴磁强计2602、2604(和三轴加速度计2620)，但这是为了说明而不是限制。在其他实施例中，可以利用一轴、二轴或三轴感测部件的任何组合。例如，在仅需要精确地知道两个轴上的磁场的末端应用中，(例如，必须限制在大致水平的表面上运行的车辆中的罗盘，在该应用中，磁强计的安装位置使得磁强计的两个轴相对于车辆在其上运行的表面是永久地在一个固定的方向上)，可能只需要两个水平轴的高精度即可。

参照图26A、图26B描述的双磁强计传感器2600的实施例能够例如以参照图29描述的动态采样率来运行。

图27示出了用于智能定位导航系统210的架构400的另一实施例的部件。智能定位系统的示例架构400通常地类似于参考图4描述的架构。架构400包括用于执行航位推算和/或提供精确定位的各种传感器和处理元件。在这个实施例中，航向传感器405(图4)包括参照图26A和图26B描述的双磁强计传感器封装2600。

能够对图4、图26A、图26B和图27中所示的处理器和存储器425(或图3中的处理器/存储器325)进行编程，以基于磁强计2602、2604的磁场测量值和温度传感器2610a、2610b的温度测量值执行以下所述的双磁强计温度(或磁滞)校准技术。

配置/状态接口445能够向服务和/或维护人员提供配置和/或状态信息。配置和状态接口445能够由例如现场服务技术人员用来上传或下载与双磁强计校准有关的数据，特别是温度校正数据库2805或MI-MR对数据库2830(这些数据库可以是在现场服务应用程序中进行处理，以显示特定磁强计例如在使用购物车时所经历的温度范围)。

c.

在一些实施例中，处理器/存储器单元425可以被配置为针对MI磁强计2602和MR磁强计2604执行硬铁和软铁校准。能够类似于针对图12A的方框1220所描述的执行硬铁和软铁校准。在一些实施例中，硬铁和/或软铁效应可能不会随相应系统的工作温度范围内的温度而变化太多(参见例如式(7B))。因此，硬铁和/或软铁效应不会不利地影响来自MI磁强计的磁场测量值随温度的变化。对于硬铁或软铁效应相对于所需精度较低或可以忽略的应用，硬铁或软铁校准是可选的，并且可以跳过。

处理器/存储器425能够维护温度数据库，对于该数据库来说，针对MI磁强计2602的温度相关的偏移和增益是已知的。表3示出了温度校准数据集的示例。

表3--具有已知MI传感器偏移和增益的温度

该数据库能够永久地存储在存储器425中(例如，在例如闪速存储器之类的非易失性存储器中)，并且能够随着确定附加温度、偏移、增益等而增长。注意，在一些实施方式中，不包括z轴偏移和增益，因为航向信息是基于水平x轴和y轴磁场读数确定的。此外，如上所述，由于偏移通常地是造成温度变化的主要贡献，因此某些实施方式中可能不包括增益。该数据库能够包括非线性值，但是如前所述，非线性对温度的敏感性远低于偏移或增益。

置信度栏能够指示校准过程在针对该特定温度的计算的偏移值和/或增益值中具有的置信度值。例如，置信度能够表示偏移值或增益值的准确性，或者表示校准数据的测量点沿椭圆拟合曲线的布居程度(参见例如图24)。

处理器/存储器425能够维护来自传感器2600中的两个磁强计的磁传感器读数对的数据库。例如，来自MI磁强计2602的原始数据和来自MR磁强计2604的经温度校正的数据能够被存储在数据库中。磁传感器读数对的数据库能够包括如以下示例表4中所示(有时称为MI-MR测量对数据库)的每个场的值。

表4-具有已知MI传感器偏移和增益的温度

数据库中的每个条目可以包括MI磁强计2602的温度、来自MI磁强计的原始传感器读数(例如，沿x轴、y轴、z轴的读数)、来自MR磁强计2604的经温度校正的传感器读数(例如，沿x轴、y轴、z轴的读数)和传感器2600相对于地球的方向的指示(例如，使用加速度计2620确定)。能够基于由温度传感器2610b测量的温度来对MR磁场测量值进行温度校正。例如，由于将MR磁强计2604的单位对单位温度变化选择得较低(例如，相对于MI磁强计2602)，因此例如式(7A)或式(7B)所示的温度校准模型能够(例如，在处理器/存储器425中)应用于原始MR磁强计读数，以对读数进行温度校正。传感器相对于地球的方向能够以各种方式表示，例如方向余弦矩阵、欧拉角或旋转四元数。

参照表3和表4描述的数据库能够由处理器/存储器425存储为例如查找表(LUT)，其提供对查询的快速访问。如果应用程序仅需要二维读数，则表4中的数据库可能只存储磁场的两个分量，而不是所有三个分量。参照表3和表4描述的数据库能够以参照图28描述的方法来应用(例如，分别作为数据库2805和2830)。

图28是示出了用于提供经温度校准的磁强计读数的示例方法2800的流程图。能够由处理器/存储器425使用从参考图26A-27所描述的双磁强计传感器封装2600(例如，从磁强计2602、2604和温度传感器2610a、2610b)接收的温度和磁场数据来执行方法2800。

在方框2801，方法2800从MI磁强计2602读取磁场分量和传感器温度。在一些实施例中，这可以包括根据平台(例如，购物车)的特性和平台的当前运行模式来感测平台方向(例如，经由加速度计2620)。

在方框2810处，方法2800确定对于MI磁强计2602所接收的温度(例如，来自温度传感器2610a)，MI磁强计的偏移或增益是已知的。方法2800可以查询参考表3描述的温度校正数据库2805以找到偏移或增益。在许多情况下，测得的MI磁强计温度与温度校正数据库2805中的温度条目之间可能没有精确匹配。在一些此类情况下，该方法能够使用数据库中足够接近所测得的MI磁强计温度的温度。足够接近的程度能够取决于所测得的MI温度和所需的运算准确度，并且能够根据如图25所示的偏移或增益曲线确定。例如，在20℃附近，不同装置之间的偏移量相对较小。为了达到理想的磁场准确度(例如，对于一些航位推算应用，小于0.5μT)，图25中的示例偏移曲线表明，在所测得温度约1℃至3℃范围内的温度的偏移数据可能不会超出所需的准确度(例如0.5μT)。然而，从图25可以看出，在其他温度下，偏移(或增益)的单位对单位变化要大得多，并且为了达到所需的准确度，所测得的MI磁强计温度与数据库中的温度条目之间需要更紧密的匹配。例如，在-10℃时，偏移的单位对变化约为7μT，并且为了达到所需的准确度(例如0.5μT)，表中的偏移数据可能需要小于1℃。更一般地，如果温度T下的单位对单位变化是δ(T)(例如，以μT/℃为单位)，在这些温度上的差异小于所需的运算准确度(以μT为单位)除以δ(T)时，则温度校正数据库2805中的温度条目可以充分接近MI磁强计温度。

作为另一个示例，可以从多个MI磁强计测量偏移或增益曲线(如图25所示)，以生成可以在方法2800期间应用的统计参数。例如，能够在一定温度范围内测量统计上有效数量的MI磁强计(例如20、50、100或更多个)，并且对于每个测得的偏移或增益，都能够针对所测得的温度计算出集中趋势和方差(例如，平均值和标准偏差，修剪中值和四分位数间距或其他统计数据)。能够通过在每个测得温度下的条目来计算数据库，以获取偏移或增益的集中趋势和方差统计数据。在一些情况下，该数据库包括例如以5或10摄氏度隔开的温度下的值，并且通过内插法或外推法来找到其他温度下的值。在各种实施例中，数据能够被存储为单独的数据库或被存储在数据库2805中。例如图25中所示的数据表明，偏移(或增益)曲线的高阶导数基本上不会随温度变化。但是，如果需要，也可以在表中存储更高阶的统计数据，例如，偏移(或增益)漂移的跨温度相关性。例如，在5℃时，可能会发现，在MI磁强计的有效统计样本上，-0.4至+0.6μT/℃的范围覆盖了X或Y偏移相对于温度的斜率范围。方法2800能够查询这个数据库以确定在关注的相关温度下偏移或增益变化是什么。

方法2800能够基于方框2810的确定进行分支。如果温度校正查找表确实包括针对足够接近接收温度的温度的偏移值或增益值，则在方框2870，能够将这些偏移值或增益值与式(7A)或式(7B)一起使用(或如有必要，进行内插或外推)，以在方框2875处确定经温度校正的MI磁强计读数。方法2800能够前进至可选框2865，在此，能够针对硬铁或软铁效应(例如，如本文中例如参考图12A的方框1220所述的)对经温度校正的MI磁强计读数进行校准。例如，数据库2850能够包括被应用于经温度校正的磁强计读数的硬铁校正矩阵和软铁校正矩阵。

如果温度校正查找表不包括针对足够接近接收温度的温度的偏移值或增益值，则方法2800分支到方框2815，在此，读取由MR传感器2604测量的磁场分量(及其由例如温度传感器2610b测得的温度)。

在方框2820，方法2800能够从MR磁强计2604生成经温度校正的读数。例如，可以基于查找表或多项式来生成经温度校正的MR磁强计读数。如上所述，特定型号的MR磁强计(例如，iSentek IST8315)的温度校正对于所有单元都是相同或基本相同的，并且不需要为单个单元校准MR磁强计。对于许多航位推算应用，MR磁强计的(例如，偏移中的)单位对单位变化能够小于1μT，小于0.5μT，小于0.25μT，或小于MI磁强计的(例如，偏移中的)单位对单位变化的4、5、8、10、15、20或更多倍。因此，MR磁强计的温度校正能够在该特定型号的设计阶段确定一次，并且例如由处理器/内存425进行存储和应用。

可以不跨MR磁强计2604的所有单元，而是在特定的生产批次内(例如，来自单个晶圆)适当地控制温度校正。因此，能够通过对由生产批次制成的MR磁强计的适当集合进行采样来测量温度校正。在一些制造过程中，单个晶圆能够生产成千上万个磁强计零件，因此每几千个单位生成温度校正表可能不会太低效或太昂贵。

在方框2825，方法2800能够将经温度校正的MR磁强计读数和原始MI磁强计读数存储在参考示例表4描述的原始MI磁强计读数数据库2830中。

在方框2835处，方法2800能够确定在所接收的MI磁强计温度处或周围是否存在足够的点以估计MI磁强计偏移和增益(例如，以达到针对特定应用的准确度)。如上所述，磁传感器读数对的数据库2830中的每个条目(例如，参见表4)能够包括磁场的x,y,z值。理想地，这些点基本上均匀地分布在椭圆形上(例如，参见图24中x-y平面中的椭圆形投影)，以使得能够很好地拟合至数据点。在实践中，使用购物车，捕获的点集可以形成近乎二维的椭圆形，并且在与磁强计的z轴对应的方向上几乎没有扩展。注意，在购物车应用中，磁传感器轴不一定对应于购物车的轴，例如，这能够通过了解磁强计相对于购物车的方向或通过了解传感器相对于地球的方向来进行校正。

如果在接收到的MI磁强计温度下没有足够数量的点来准确估计MI磁强计的偏移或增益(例如，以实现所需的运算准确度)，则方法2800分支到方框2840，并且使用经温度校正的MR磁强计读数，而不是使用MI磁强计读数。该方法继续到可选框2865，以基于硬/软铁因子(例如，来自硬铁/软铁数据库2850)进一步校正经温度校正的MR磁强计读数。

如果在接收到的MI磁强计温度下有足够数量的点来准确估计MI磁强计的偏移或增益(例如，以实现所需的运算准确度)，则方法2800分支到方框2845，其中对累积的MI磁强计和MR磁强计测量对(例如，来自数据库2830)进行处理以计算MI磁强计在当前MI磁强计温度下的偏移或增益。这种处理能够类似于参考图24和25所描述的那样进行(并且可选地，在下文描述的异常值去除的情况下)。例如，在方框2845，该方法能够找到MI磁强计的与MR磁强计读数最接近地匹配的偏移或增益。这个MI磁强计温度下的偏移或增益能够例如经由式(7A)或(7B)来应用，以确定经温度校正的磁强计读数。

在方框2855，方法2800基于在方框2845处针对所接收的MI磁强计温度计算出的MI磁强计偏移或增益来更新温度校正数据库2805(例如，表3)。能够将置信度值分配给数据库2805，并且可以表示对偏移或增益的拟合优度的统计度量(例如，标准偏差，方差，确定系数，卡方统计量等)。

在方框2865，方法2800能够输出经温度校正的磁强计读数。可选地，经温度校正的磁强计读数能够针对硬铁或软铁效应(例如，如本文中例如参考图12A的方框1220所述的)进行进一步校准。例如，数据库2850能够包括被应用于经温度校正的磁强计读数的硬铁校正矩阵和软铁校正矩阵。

数据库2850可以包括用于MI磁强计和MR磁强计中的每一个的单独的硬铁校正矩阵和软铁校正矩阵(例如，在初始校准期间所确定的)。在一些实施方式中，在方框2845，能够从针对MR磁强计的所测量的硬铁校正和软铁校正来估计外部磁场。所估计的外部磁场能够与MI磁强计的硬铁校正和软铁校正一起使用，以估计表2805的新条目。在方框2865，方法2800能够根据进入方框2865的路径(例如，是否来自方框2840、2855或2875)对适当的MI传感器或MR传感器使用硬铁校正和软铁校正。

在方框2865，方法2800能够应用任何进一步的校正或校准，例如，下面描述的磁滞校正。

尽管已经在用于购物车的智能定位系统的双磁强计模块的背景中描述了方法2800的示例，但这仅是用于说明，而不是限制。方法2800能够被应用于任何双磁强计传感器，并且不限于购物车或航位推算应用。此外，方法2800的其他实施例能够组合、合并、分开或向图28的流程图添加附加处理动作。

例如，由于MR磁强计倾向于比MI磁强计消耗更多的功率，因此方法2800的一些实施方式能够使MR磁强计保持休眠状态(例如，关闭或处于低功耗模式)，直到需要读取MR磁强计为止，这有利地降低了传感器的功耗。在方框2815，能够唤醒MR磁强计，以便可以读取场分量(和MR磁强计温度)，然后可以使MR磁强计恢复休眠。

方法2800的实施例(或应用该方法的双磁强计传感器2600的实施例)在实践中能够非常有效，并且可以在宽范围的工作条件下提供准确的磁读数。首先，如果没有准确的经温度校正的MI磁强计读数，则该方法能够提供经温度校正的MR磁强计读数。因此，该方法基本上在所有情况下都提供了磁读数，并且双磁强计传感器可能很少需要报告无法确定磁场的故障情况。第二，该方法在保持低功耗的同时提供磁场测量(例如，可以仅在需要时唤醒和读取MR磁强计)。第三，由于在现场使用双磁强计传感器2600，因此该传感器将继续在一定的工作温度范围内累积磁场读数、偏移和增益。随着数据的累积，温度校正数据库2805(例如，表3)将继续增长。在现场充分使用后，数据库2805中可能有足够的条目，使得该方法大部分时间通过方框2801、2810、2870、2875和2865，这意味着随着时间的流逝更大程度地使用低功耗的MI磁强计(并且逐步地更少使用功耗更高的MR磁强计)。实际上，双磁强计传感器2600“学习”其环境中的工作温度，并使用所习得的数据来在一段时间内更有效地提供磁场读数。双磁强计传感器不仅提供经温度校准的读数(或经磁滞校正的读数)，而且还充当从其环境中学习的“智能”传感器。

d.

在一些实施例中，处理器/存储器单元425能够监视磁强计2602和2604，以确定磁强计2602和2604中的一个或两个是否已经暴露于其值足以引起磁强计2602和2604中任一个的实质磁滞的磁场分量(例如，能够导致磁强计读数误差大于例如0.5μT的磁滞)。例如，参考图16，智能定位系统1610能够被附接到购物车1600的车把1610，其靠近儿童座椅1620。购物者可以将包括智能手机的袋子或手提包存储在儿童座椅1620中，从而智能手机的扬声器中的磁体将相对靠近智能定位系统1610。在某些情况下，智能手机磁体会在磁强计2602、2604中的一个或两个中引起磁滞效应。

MI磁强计2602(例如，当被包含在KMX62传感器中时)可以对暴露于高施加场具有高的耐受能力。但是，当暴露于大于约500高斯(G)的DC磁场中时，MI磁强计2602可能易受到约1μT至1.5μT的磁滞效应的影响。在去除磁干扰源(例如，智能手机)之后的几天(例如，在三天的时间段)内，对MI磁强计2602的这些磁滞效应可以缓慢衰减。

在一些情况下，与MI磁强计2602相比，MR磁强计2604对暴露于高施加场的耐受性可能要低得多。例如，当暴露于大于约2000G的DC磁场中时，TMR磁强计2604可能会受到约高达10μT的磁滞效应的影响。与MI磁强计2602相比，对TMR磁强计2604的这些磁滞效应可能会在更长的时间段内衰减。在一些实施例中，高施加场的示例可以包括由扬声器(例如，在智能手机中的扬声器)产生的磁场。

处理器/存储器425能够针对磁滞事件监视磁强计2602、2604中的一个或两个，这可以包括在适合于该特定的磁强计的磁滞阈值(例如，100G、250G、500G、1000G等)以上的磁场读数。如果检测到磁滞事件，则处理器/存储器425能够跟踪该事件(例如，将事件数据存储在存储器中)并且采取纠正措施。

例如，基于确定了与MR磁强计2604相比，MI磁强计2602对暴露于高施加场的敏感性降低并且从暴露于高施加场中恢复的更快，MI磁强计2602能够用于校正从MR磁强计2604接收的磁场测量值。例如，如果温度校正数据库(例如，表3)包括从磁强计2602和2604接收到磁场测量的温度的偏移值或增益值，则来自MI磁强计2602的磁场测量值(经基于来自温度校正数据库的偏移值或增益值校正的)能够用于生成MR磁强计2604的经校正的磁场测量值。

如上所述，图24示出了在各种环境温度下磁强计(在这个示例中为水平x和y轴)的磁校准数据的示例。在一些情况下，所测得的数据点示出的噪声可能比图24中显示的要多，原始数据可能包括异常数据点。为了增加拟合曲线的准确度，在拟合数据之前或在拟合数据时减少或剔除异常数据点以提供例如如图25所示的偏移或增益曲线可以是有益的。为了提供某些航位推算应用所需的准确度，异常值减少或剔除技术可能会有利于实现小于约1.5μT的磁场误差，特别是当磁强计的平台是机械噪音很大的购物车时。

以下提供了剔除或减少异常值的示例技术。在这个说明性的非限制性示例中，假定磁强计的x-y轴是水平的。如果x-y轴相对于水平倾斜，则可以应用附加的坐标变换，并且遵循以下方法。在许多情况下，磁强计将成为被附接到轮式购物车的智能定位系统中的部件。推车能够绕垂直轴旋转，在旋转过程中读出磁强计以生成如图24所示的数据。这个过程能够应用于磁强计2602或2604中的一个或两个，但是典型地与MI磁强计2602更相关。

(1)每轴时间序列的原始磁强计读数进行中值滤波。

(2)找到最适合中值滤波后的原始读数的倾斜椭圆。将这个椭圆称为#1。椭圆的中心是x-y偏移的近似值，半长轴和半短轴是x-y增益的近似值。椭圆的旋转角度是与未与磁强计x轴或y轴中的一个轴对齐的水平面硬铁和软铁部件的线性近似值。

(3)使用从步骤2获得的偏移量和增益，将中值滤波后的原始磁强计的x和y读数转换为估计的水平x-y磁场分量(Bx和By)。

(4)对每轴时间序列加速度计读数进行中值滤波(例如，在加速度计读数上附加一个低通滤波)。

(5)使用第4步中的加速度计读数来找到传感器x-y平面相对于本地垂线的方向随时间的变化。本地垂直能够被表示为本地重力矢量的方向(并且能够通过加速度计进行测量)。

(6)假设所施加的z轴磁场等于磁强计所在位置的地磁场的垂直分量(并且因此是恒定的)，使用步骤5中所计算的垂直角度与时间的关系，从而估算磁强计的z轴增益和偏移。

(7)根据中值滤波后的原始磁强计测量值以及步骤6的z轴增益和偏移估计z轴磁场(Bz)时间序列。

(8)基于步骤5估计的垂直角度，使用步骤3的Bx和By及步骤7的Bz将估计的磁场测量旋转到水平。

(9)计算旋转的场测量的矢量范数。在没有例如噪声、传感器非线性和软铁效应的情况下，该范数将等于地磁场值。

(10)根据以下标准删除原始时间序列磁强计读数(步骤1的输入)中的异常值(例如，可能的噪声、电磁干扰或高频旋转运动)，例如：

(a)向量范数中的第一差异超过阈值，例如，是磁传感器的标称均方根(RMS)噪声的四倍(或KMX62的阈值为1.2μT)。

(b)样本的向量范数与相同样本的中值滤波后的向量范数之间的差异大于样本集中向量范数的第一差异的N个标准偏差。数字N可以是2、3、4或其他值。

(c)能够应用其他测量异常值滤波器，例如Chauvenet准则、Grubb准则、Dixon Q检验、极值分析等。

(11)使用步骤10中的异常值滤波后的测量重复步骤1至8。请注意，最适合原始x-y读数的倾斜椭圆通常与椭圆#1略微不拟合。将此新的最佳拟合椭圆称为#2。

(12)将椭圆#2的增益和偏移校正的倒数应用于旋转的异常值滤波后的测量。现在，数据集是如果磁强计在整个数据捕获间隔内保持完美水平的情况下所测得的近似值(其中步骤8的旋转将为零旋转)。

(13)将步骤12中的新原始x-y数据拟合到椭圆。将这个椭圆称为#3。椭圆#3的中心是x-y偏移的改进近似值，半长轴和半短轴是以与步骤2的结果类似的方式改进过的x-y增益的近似值。

(14)能够根据水平磁场分量的反正切(By/Bx)计算每个样本的标称磁航向。能够可选地生成标称航向直方图。如果直方图明显地不平衡，例如，一个航向象限包含的样本数量多于一个(例如，2倍)因数的第二多布居的象限的样本数量，则可以复制布居较少的象限中的样本，以实现在每个象限中的样本数平衡(否则最终拟合可能会偏向具有更高样本数的象限)。

参照图28中的方法2800，给定磁强计数据点的云端足以估计偏移和增益(例如，方框2835中为“是”)，上述异常值剔除技术能够被应用于数据点的这个云端，例如，在方框2845处。

e.

如上所述，MI磁强计可以具有比MR磁强计(或其他磁强计形式)低得多的功耗。在给定的采样率下，MI磁强计将比MR磁强计消耗更少的能量，并且使用寿命更长(对于给定的电源供应器，例如一个或多个电池)。对于一些航位推算应用而言，采样率可能为200sps，而以这种200sps的速率使用MR磁强计可能会禁止能源使用，从而导致参考图24-28所述的低功耗双磁强计方法(最常使用MI磁强计的地方)。

但是，取决于各种因素(这可能取决于应用程序)，在某些时间(或某些条件下)以较低的采样率操作磁传感器可能是可行的，这可能允许在这些时间(或在这些条件下)使用较高的功耗的MR磁强计。离开这些时间/条件，能够以较高的采样率使用低功耗的MI磁强计。因此，可能有利的是提供具有动态采样率和逻辑的双磁强计传感器，以允许在较低的第一采样率(使用MR磁强计)和较高的第二采样率(使用MI磁强计)之间切换。本文所描述的动态采样率技术能够单独使用，也能够与本文所描述的温度校准技术结合使用。

图29是具有动态采样率的双磁强计传感器2900的示例的方框图。参照图26A、图26B描述的传感器2600能够通过编程处理器/存储器425被配置为具有动态采样率，以执行与图29相关联的逻辑。

可以将第一采样率(SR1)提供给MR磁强计2920。传感器2900能够以从MR磁强计获得的采样率SR1输出磁场读数。在方框2930，传感器确定是否发生触发事件，使得采样率应切换为采样率2(SR2)，并且从MI磁强计2940获得磁读数。如果未发生触发事件，则传感器2900继续从MR磁强计2920提供读数。如果发生触发事件，则传感器切换到以采样率SR2读出的MI磁强计2940。如果触发事件(或条件)继续，则传感器2900继续使用MI磁强计2940(以SR2)。如果触发事件(或条件)停止，则方框2930将操作重定向到MR磁强计2920(以SR1)，依此类推。因此，传感器2900可以能够根据发生的触发事件在两个采样率SR1和SR2之间动态切换。方框2930能够在控制逻辑电路(例如，CMOS ASIC)中或者经由微控制器(例如，处理器/存储器425)来实现。

触发事件能够在传感器内部，也可以在传感器外部(例如，环境中)。例如，传感器2900可以监视电池充电水平，而触发事件(以切换到较低的采样率SR1)可以是电池充电水平下降到阈值以下(例如，充电20％，充电10％等)。同样地，能够监视内部传感器温度，并且触发事件可能是传感器温度变得过高而无法安全操作传感器。

环境触发能够包括智能定位系统210进入(或离开)需要精确导航的区域。在精确导航区域内，传感器2900能够以较高的采样率SR2运行，而在这个区域之外，传感器能够以较低的采样率SR1运行。这种环境触发能够通过切换到较高采样率SR2的命令(如果进入了精确导航区域)或切换到较低采样率SR1的命令(如果离开了精确导航区域)来实现。

采样率SR1和SR2能够是但不必是恒定速率。例如，在航位推算应用中，较低的速率SR1能够是25sps，较高的速率SR2能够是200sps。随着逻辑的进行，采样率SR1或SR2中的一个或两个可以在相关联的运行范围内进行更改。例如，速率SR1可以设置在10sps和50sps之间，而速率SR2可以设置在100sps和300sps之间。逻辑电路(例如，实现方框2930的电路)能够用于选择SR1或SR2的一个或多个特定值，其在各个实施例中可以是静态的或动态可调的。

尽管在图29的背景中被描述为MI磁强计和MR磁强计，但这只是为了说明而不是限制。能够将动态采样率逻辑提供给任何传感器组，其中第一传感器(例如，MR磁强计)比第二传感器(例如，MI磁强计)以更高的功耗运行。动态采样率逻辑允许基于适当的触发事件在这两种传感器形式之间进行切换。另外，尽管在图29中示出了两个传感器，但是能够使用三个或更多个传感器(具有相关联的采样率)，并且以适当的触发事件在它们之间切换。

本文公开的任何温度、硬铁/软铁、磁滞校准技术或动态采样率均能够与用于本文所公开的任何导航功能的磁传感器一起使用。例如，温度、硬铁/软铁、磁滞补偿或动态采样率技术中的任何一种都能够被应用于用于磁航位推算或防盗技术的磁传感器。本文考虑了所有可能的组合和子组合。

此外，用于磁强计的温度校准、硬铁/软铁、磁滞校正或动态采样率技术能够用于购物车航位推算以外的应用。例如，机器人系统或无人机可能需要使用低功耗磁强计来确定罗盘方向或导航，并且本文所述的经温度校准的双磁强计传感器(具有或不具有动态采样率调节)的实施例可能对于此类应用是有利的。

本文提出了所有可能的组合和子组合的设想。

1、一种磁传感器，包括：磁阻抗(MI)磁强计；以及磁阻(MR)磁强计；温度传感器；非暂时性存储器，其被配置为存储温度校正数据库和MI-MR测量对数据库，该温度校正数据库提供MI磁强计的温度校准参数；与非暂时性存储器、MI磁强计、MR磁强计和温度传感器通信的处理器，该处理器被编程为：从MI磁强计接收第一磁读数；以及从温度传感器接收温度；确定该温度是否在温度校正数据库中表示；响应于确定温度在温度校正数据库中表示：将来自温度校正数据库的温度校准参数应用于第一磁读数以提供第一经温度校准的磁读数；以及输出第一经温度校准的磁读数；响应于确定该温度未在温度校正数据库中表示：从MR磁强计接收第二磁读数；分析MI-MR测量对数据库，以确定用于MI磁强计的至少一个温度校准参数；将该至少一个温度校准参数应用于第一磁读数以提供第二经温度校准的磁读数；将该至少一个温度校准参数存储在MI-MR测量对数据库中；以及输出第二经温度校准的磁读数。

2、如方面1所述的磁传感器，其中MR磁强计包括隧穿MR(TMR)磁强计。

3、如方面1或方面2所述的磁传感器，其中该温度传感器包括与MI磁强计相关联的第一温度传感器和与MR磁强计相关联的第二温度传感器。

4、如方面1至3中任一所述的磁传感器，其中该磁传感器还包括加速度计。

5、如方面1至4中任一所述的磁传感器，其中MI磁强计和MR磁强计被布置在共同的封装中。

6、如方面1至5中任一所述的磁传感器，其中，为了分析MI-MR测量对数据库，处理器被编程为：确定MI-MR测量对数据库中有足够的数据来确定用于MI磁强计的该至少一个温度校准参数；响应于确定在MI-MR测量对数据库中没有足够的数据：将MR温度校正应用于第二磁读数以提供第三经温度校准的磁读数；以及输出第三经温度校准的磁读数。

7、如方面1至6中任一所述的磁传感器，其中该处理器被进一步编程为应用硬铁或软铁校准。

8、如方面1至7中任一所述的磁传感器，其中该处理器被进一步编程为将异常值减少或剔除过程应用于MI磁强计的磁读数。

9、如方面1至8中任一所述的磁传感器，其中该处理器被进一步编程为：检测磁滞事件；将校正应用于MR磁强计的测量。

10、如方面1至9中任一所述的磁传感器，其中温度校正数据库中的温度校准参数包括偏移、增益或偏移和增益两者。

11、如方面1至10中任一所述的磁传感器，其中该至少一个温度校准参数包括偏移、增益或偏移和增益两者。

12、一种磁传感器，包括：第一磁强计，其在温度校准中具有第一形式和第一单位对单位变化；第二磁强计，其在温度校准中具有第二形式和第二单位对单位变化，第二形式与第一形式不同，第二单位对单位变化小于第一单位对单位变化；温度传感器；以及处理器，其被编程为利用来自第二磁强计的经温度校准的磁读数来至少部分地校准来自第一磁强计的磁读数。

13、如方面12所述的磁传感器，其中第一形式包括磁阻抗。

14、如方面12或方面13所述的磁传感器，其中第二形式包括磁阻。

15、如方面12至14中任一所述的磁传感器，其中温度校准的第一单位对单位变化与偏移或增益相关联。

16、如方面12至15中任一所述的磁传感器，其中第二单位对单位变化比第一单位对单位变化小至少5倍，至少10倍或更多。

17、如方面12至16中任一所述的磁传感器，其中至少在-20℃至+60℃之间的某些温度下，第一单位对单位变化超过2μT。

18、如方面12至17中任一所述的磁传感器，其中至少在-20℃至+60℃之间的某些温度下，第二单位对单位变化小于1μT。

19、如方面12至18中任一所述的磁传感器，其中第一磁强计具有第一功耗，第二磁强计具有第二功耗，第二功耗比第一功耗大大于10倍、大于50倍、大于100倍或更多倍。

20、一种磁传感器，包括：第一磁强计，其被配置为以第一采样率采样；第二磁强计，其被配置为以不同于第一采样率的第二采样率采样；以及处理器，其被编程为：以第一采样率从第一磁强计输出磁读数；检测触发事件；以及切换为以第二采样率从第二磁强计输出磁读数。

如方面20所述的磁传感器，其中第一磁强计包括磁阻磁强计，第二磁强计包括磁阻抗磁强计。

22、如方面21所述的磁传感器，其中第一采样率小于每秒50个样本，第二采样率大于每秒100个样本。

23、如方面20至22中任一所述的磁传感器，其中该处理器被编程为：检测第二触发事件；以及切换为以第一采样率从第一磁强计输出磁读数。

24、如方面20至23中任一所述的磁传感器，其中触发事件包括以下项中的一个或多个：电池电量或磁传感器温度或提供精确导航的指示。

25、一种校准包括磁阻抗(MI)磁强计和磁阻(MR)磁强计的磁传感器的方法，该方法包括：从MI磁强计获得MI磁读数；获得代表MI磁强计的温度；确定在该温度下MI磁强计是否可以进行温度校准；响应于确定温度校准可用，输出经温度校准的MI磁读数；响应于确定温度校准不可用，确定是否能够在该温度下生成温度校准；其中：响应于确定在该温度下不能产生温度校准：从MR磁强计获得MR磁读数；以及输出经温度校准的MR磁读数；以及响应于确定在该温度下能够生成温度校准：处理累积的MI传感器读数和MR传感器读数以生成温度校准；将温度校准应用于MI磁读数；以及输出经温度校准的MI磁读数。

26、如方面25所述的方法，还包括应用硬铁校正或软铁校正。

27、如方面25或方面26所述的方法，还包括在MI磁强计或MR磁强计中的至少一个中校正磁滞。

28、一种磁传感器，包括：MI磁强计；MR磁强计；温度传感器；以及处理器，其被编程为执行如方面25至27中任一所述的方法。

29、一种导航系统，包括如方面1至24或28中任一所述的磁传感器。

30、如方面29所述的导航系统，其被配置为与人力推动的推车、机器人系统或无人机一起使用。

31、如方面30所述的导航系统，其中人力推动的推车包括购物车。

本文中所描述的各种说明性的逻辑块、模块和过程可以由机器来实现或执行，例如计算机、处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其他可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立硬件组件、或被设计为执行本文中所描述的功能的任何组合。处理器可以是微处理器、控制器、微控制器、状态机、其组合等。处理器还可以实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器或处理器内核、一个或多个图形或流处理器、一个或多个微处理器与DSP的组合，或者任何其他这样的配置。

此外，例如由于所涉及的计算(例如，分析振动数据和执行航位推算导航计算)的量或复杂性或者为了基本上实时地提供结果(例如，关于物体位置的统计信息)，本公开的物体定位系统的某些实施方式在数学上、计算上或技术上是足够复杂的，以致可能需要专用硬件(例如，FPGA或ASIC)或者一个或多个物理计算设备(利用适当的可执行指令)来执行功能。

本文中所描述的过程的方框或状态可以直接被包含在硬件中，体现在被存储在非临时性存储器中并由硬件处理器执行的软件模块中，或体现在这两者的组合中。例如，上述每个过程还可以被包含在由一个或多个机器例如计算机或计算机处理器执行的软件模块(其被存储在非临时性存储器中)中并且通过该软件模块被完全自动化。模块可以存在于例如RAM、闪存、ROM、EPROM、EEPROM、寄存器、硬盘、光盘、能够存储固件的存储器等非暂时性计算机可读介质中，或者任何其他形式的计算机可读介质(例如，存储)介质。计算机可读介质能够被耦合到处理器，使得处理器能够从计算机可读介质读取信息并且将信息写入计算机可读介质。或者，计算机可读介质可以被集成到处理器中。处理器和计算机可读介质可以在ASIC中。计算机可读介质可以包括非瞬态数据存储器(例如，硬盘、非易失性存储器等)。

过程、方法和系统可以在网络(或分布式)计算环境中实现。例如，中央控制单元或基站可以在分布式的联网计算环境中实现。网络环境包括企业范围的计算机网络、内联网、局域网(LAN)、广域网(WAN)、个域网(PAN)、云计算网络、众包计算网络、因特网和万维网。网络可以是有线的或无线的网络、地面或卫星网络或任何其他类型的通信网络。

根据实施例，本文中所描述的任何过程或方法的某些动作、事件或功能能够以不同的顺序执行，可以被添加、合并或完全省略。因此，在某些实施例中，并非所有描述的动作或事件对于过程的实践都是必需的。此外，在某些实施例中，可以例如通过多线程处理、中断处理或经由多个处理器或处理器核心来同时地而不是顺序地执行动作或事件。在任何装置、系统或方法中，没有元素或动作对于所有实施例是必需的或不可或缺的，并且所公开的装置、系统和方法能够以不同于所示的或所描述的来布置。

除非另有明确说明，或者在上下文中以其他方式理解，否则本文中所使用的条件语言，例如“能够”、“可能”、“可以”、“例如”等通常旨在传达某些实施例包括某些特征、元素和/或状态，而其他实施例不包括某些特征、元素和/或状态。因此，这样的条件语言通常地不旨在暗示一个或多个实施例以任何方式需要特征、元素和/或状态，或者一个或多个实施例必然包括用于在有或者没有作者输入或提示的情况下决定这些特征、元素和/或状态是否被包括在任何特定实施例中在或将在任何特定实施例中执行的逻辑。术语“包括”、“具有”等是同义词，并且以开放式的方式包含性地使用，并且不排除其他的元素、特征、动作、操作等等。此外，术语“或”以其包含性含义(而不是其排外含义)使用，因此当被用于例如连接一系列元素时，术语“或”意思是列表中的一个、一些或全部元素。

除非另外特别说明，否则连接语言例如短语“X、Y和Z中的至少一个”是通常根据所使用的环境中进行理解的，用于表达条款、术语等可以是X、Y或者Z。因此，这样的连接语言通常地并不旨在暗示某些实施例要求存在X中的至少一个、Y中的至少一个和Z中的至少一个中的每一个。冠词“一”或“该”在提及元素时意指一个或多个元素，除非上下文另有明确指示。

尽管以上详细描述已经示出、描述并且指出了应用于各种实施例的新颖特征，但是将理解的是，可以不脱离本公开的精神对所示出的逻辑块、模块和过程的形式和细节作出各种省略、替换和更改。如将认识到的，由于一些特征可以与其他特征分开使用或实施，本文中所描述的本发明的某些实施例可以在不提供本文中所阐述的所有特征和益处的形式内实施。