无线接入点（WAP)。每一个WAP用范围从A-Y 的大与字母标明。双虚线圆表不每个描述的WAP的范围。尽管在地图100中未被不出， 但是在图1中描述的每个POI还包括一个或多个WAP。
[0035] -旦IWS源被移动设备唯一地识别，实现方式可以出于方便处理的目的分配唯一 的标识符（ID)。例如，如在图100中的110处所示，在个人住宅处的IWS源可以被标为"家"。
[0036] 通过至少一个实现方式，在移动设备104为激活时，周围IWS源的列表被追踪。当 然，在用户是静止时，周围的IWS源不会改变或至少是变化不大。然而，当用户（带着移动 设备104)行进时，沿着行进路径，新的IWS源被标注。例如，用户可能是步行、跑步、用机动 车、火车、或一些通过某种其他形式的地面运输工具。
[0037] 例如，参考地图100,假定Dorothy在工作地点122度过8个小时。在工作时间，移 动设备104记录已经被指定或将要被指定为"工作"的一个或多个IWS源。她在工作时间 以后，驾驶她的汽车102去购物中心130。从工作地点122行进到商店118时，她的移动设 备104遇到标记为U、T、R、和P的IWS源。在她多次通过该路径以后，工作、U、T、R、和P和 商店的模式会频繁地重复出现。在该点处，该模式可以是被识别的路线，并且被标识。出于 方便的目的，该路线在此被称为工作一商店。命名的规则所遵循的是源、箭头、随后是目的 地的模式。箭头表示路线的定向性质。当然，因为工作地点122和杂货店118之间存在其 他的路径，所以其他的路径可以具有相同的标签（工作一商店）。例如，工作一商店可以包 括工作、T、M、N、0、商店。
[0038] 代替确定和追踪如在地图上描述的物理位置或地理位置，本文描述的技术追踪离 散地点（是遇到的周围的IWS)并且至少部分地基于这种离散地点的有序的模式确定路线。
[0039] 图2示出了路线图200,该路线图是Dorothy带着她的移动设备104的一些示例 路线的逻辑描述。逻辑上，Dorothy的地点和路线可以被视为在已经直接行进的地点之间 的连接图。图200包括示例路线的示例源（即，起点）和目的地（即，终点）。那些示例源 /目的地是从那些在图100中描述的示例源/目的地选出的。所选出的示例源/目的地包 括家110、教堂120、商店118、咖啡厅114、工作地点122、餐馆112、和餐厅128。
[0040] 在路线图200中，箭头指示点之间路线以及路线的方向。例如，针对家一教堂路线 210,移动设备104至少记录了两种路线，分别由路线数据集212和214表示。路线数据集 212包括家、(：、6、1、队5、和教堂。路线数据集214包括家3、8、!1、1(、￥、1和教堂。例如， 针对工作一家路线220,移动设备至少记录了两种路线，分别由路线数据集222和224表示。 路线数据集222包括工作、U、K、H、B、A、和家。路线数据集224包括工作、U、V、K、G、C、和 家。
[0041] 所描述的路线数据集是一个可能的实现方式。如那些本文描述的其他的实现方式 可以更为复杂。在那些实现方式中，每个给定的路线（例如，工作一家的路线）具有一个数 据集，该数据集追踪每次从起点到目的地的行程中遇到的所有周围的IWS源。而且，在路线 数据集中的其他信息（比如，时间）也可以被追踪。
[0042] 在任意给定时间，Dorothy可以是在单一的地点或是在去新地点的途中。由于路 线在物理世界中是重叠的，并且由于路线经过她可能停靠地点的附近，所以将Dorothy的 状态预测为单一的路线或地点通常是不可能的。例如，当Dorothy开车离开工作地点122， 她可能回家110、去咖啡厅124、或是去学校116接孩子。由于这三个地点都在相同的路径 上，所以可能难以从该环境中确定唯一地位于哪一路径。甚至是与Dorothy -起坐车的乘 客仅使用环境也不可能确定她的目的地。
[0043] 因此，本文描述的实现方式考虑了这三个地点所有可能目的地。而且还考虑到 Dorothy会在与咖啡厅124的位置相同的转角处遇到红色交通灯。Dorothy等待60秒的 红灯，然后继续回家110,实现方式将会考虑到Dorothy实际上是在等候咖啡。为了容纳这 种情况，该实现方式将用户的状态预测为最多在一个单一的地点（例如，咖啡厅124)和/ 或行进在可能的路线集中的一个路线上。（例如，"工作一家"、"工作一商店"、"工作一咖啡 厅"）。
[0044] 当用户访问特定地点时，这里描述的技术可以利用任何新的或已存在的学习和识 别地点的地点识别技术。例如，该技术可以被链接到工作场所安全系统，并且标注用户位于 工作地点122,因为她扫描了她的身份识别卡以获得条目进入工作大楼。另外，通过数据条 目，用户可以仅识别IWS源或一些带有诸如"工作"之类命名的这种源。
[0045] 示例系统
[0046] 图3示出了用于实现方式本文描述的技术的示例系统300。系统包括移动设备 104、网络335、和网络服务器340。
[0047] 移动设备104包括存储器310、一个或多个处理器312、无线扫描器314、追踪器 320、路线学习器322、路线估计器324、ETA计算器326、地图工具328、和动作触发器330。这 些功能组件可以被分离，或是硬件单元的一些组合。可替代地，该组件可以（至少部分地） 被实现为软件，并因此被存储在存储器310中并由处理器312执行。
[0048] 存储器310可以包括它自身的本地/路线数据库（类似于将被描述的路线数据库 350)。移动设备104上的本地/路线数据库存储设备已学习的路线，并且追踪器320在执 行追踪时使用了这些路线定义。
[0049] 无线扫描器314周期性地扫描周围IWS源。追踪器320帮助识别遇到的周围IWS 源并将它们存储在存储器310中。当遇到周围IWS源时，无线扫描器314检测该周围的IWS 源，并且识别其唯一的标识（例如，BSSID、MAC地址、语义名称"工作"等）。
[0050] 使用遇到的一连串的周围IWS源，路线学习器322发现重复发生的模式并学习路 线。基于历史路线，路线估计器324估计当前路线和/或目的地。基于该估计和历史路线 的信息，路线估计器324还可以计算估计的到达时间（ETA)。
[0051] 动作触发器330至少部分地基于估计的路线或计算的ETA，执行或触发预定动作 的执行。例如，当移动设备104的位置离目的地仅几分钟时，自动化文本将被发送给另一用 户。该动作的触发至少部分地经常基于当设备104行进时所遇到的当前周围的IWS源。
[0052] 使用设备104上的用户界面（UI)，用户可以利用动作触发器330的配置部分来配 置触发动作。动作被定义为包括触发（例如，距离特定目的地三分钟）、执行的自动动作（例 如，发送文本消息）和这种动作的对象（例如，这种文本消息的接收方）。其他动作的示例 包括发送邮件、载入应用或程序、启动系统功能或其他所谓的区域限定动作。
[0053] 当然，作为每秒都触发动作的替代，移动设备可以向用户显示ETA计算。这会保持 用户获知到达他们的目的地还需要多长时间。
[0054] 可替代地，地图工具328可以提供地点的地理定位知识（例如，特定周围的IWS 源）。这种知识可以涉及WAP地理定位的数据库。在该地点作为地点被识别并加入模型（例 如，路线图200)后，地图工具328可以确定逻辑地点的地理定位。
[0055] 网络335可以为有线和/或无线网络。它可以包括因特网架构并且可以被呈现为 所谓的"云"。网络330可以包括有线或无线局域网、蜂窝网络和/或类似网络。网络330 将移动设备104与网络服务器340连接。
[0056] 作为这里描述的技术的一个或多个实现方式的一部分，网络服务器340向移动设 备104提供帮助。在一些实施方案中，网络335和网络服务器340未被利用。换言之，没有 网络335或网络服务器340的帮助，移动设备104执行这里描述的实施方案。网络服务器 340可以为一个或多个实际的服务器。
[0057] 网络服务器340包括路线学习帮助342、路线估计器帮助344、行为帮助346、地图 工具帮助348和路线数据库350。路线学习帮助342可以帮助路线学习器322学习路线。 通过卸载数据处理并将数据转移至非高峰时间，这一点可以被实现。例如，最近的追踪数据 可以在晚上上传，用于夜间数据处理和报告。
[0058] 使用UI，用户可以通过动作帮助346配置触发动作。动作帮助346至少部分地可 以被实现为网站，其中用户可以选择触发（例如，距离特定目的地三分钟）、被执行的自动 动作（例如，发送文本消息）和这一动作的对象（例如，这种文本消息的接收方）。
[0059] 可替代地，地图工具帮助348可以提供地点的地理定位知识（例如，特定周围的 IWS源）。