用於推斷移動裝置的位置的裝置、方法和設備與製造工藝

2024-01-17 22:32:15 4

用於推斷移動裝置的位置的裝置、方法和設備對相關申請案的交叉參考本專利合作條約申請案主張以下申請案的優先權：2011年3月31日申請的題為「使用傳感器信號的頻譜包絡的用戶活動的分類(ClassificationofUserActivityUsingSpectralEnvelopofSensorSignals)」的第61/470,001號美國臨時申請案，以及2012年1月31日申請的題為「用於推斷移動裝置的位置的裝置、方法和設備(Devices，Methods，andApparatusesforInferringaPositionofaMobileDevice)」的第13/362,485號美國非臨時申請案，所述申請案由此以其全文引用的方式併入本文中。技術領域本文中揭示的標的物涉及至少檢測移動裝置相對於用戶的位置狀態分類。

背景技術：
信息例如智慧型手機等許多移動通信裝置包含可用以檢測裝置的運動的慣性傳感器，例如加速度計。這些移動可用於檢測裝置的定向使得在向用戶顯示信息時，可例如在縱向模式或橫向模式中適當地定向顯示器。在另一實例中，藉助於智慧型手機執行的遊戲應用程式可依賴於通過一個或一個以上加速度計檢測的移動，使得可控制遊戲的特徵。在其它實例中，通過加速度計檢測的做手勢移動可允許用戶滾動地圖，導覽菜單或控制裝置的操作的其它方面。儘管可用於輔助簡單用戶接口任務，但來自加速度計的輸出「軌跡」已受限而不能向移動裝置用戶提供更複雜且有意義的輔助。舉例來說，如果移動裝置可檢測到用戶參加劇烈活動，那麼立即將傳入電話呼叫引導到語音郵件以便不分散用戶的注意可為有用的。在另一實例中，如果可檢測到移動裝置在用戶的錢包或口袋中，那麼停用顯示器以便不浪費電池資源可為有利的。對於一些類型的移動的檢測涉及使用閾值化以使得可估計峰值加速度。然而，所估計的峰值加速度僅提供關於用戶的活動和移動裝置的非常有限的信息。通過檢查加速度計軌跡的更多特徵，可鑑別出關於移動裝置的用戶的較廣範圍的運動狀態和裝置位置。反過來，此情形可使得服務提供者能夠更好地調適移動裝置的行為以匹配用戶的個別需要。

技術實現要素：
在特定實施方案中，一種方法包括：表徵從與用戶處於相同位置的移動裝置的一個或一個以上慣性傳感器接收的至少一個信號的頻譜包絡，以及至少部分地基於頻譜包絡的表徵來推斷移動裝置相對於參加活動的用戶的位置。在另一實施方案中，一種設備包括：用於測量移動裝置的加速度的裝置；用於表徵從用於測量加速度的裝置接收的至少一個信號的頻譜包絡的裝置；以及用於至少部分地基於頻譜包絡的表徵來推斷移動裝置相對於參加活動的用戶的位置的裝置。在另一實施方案中，一種物品包括非暫時性存儲媒體，其包括存儲於其上的機器可讀指令，所述機器可讀指令可由移動裝置的處理器執行以表徵從移動裝置的一個或一個以上慣性傳感器接收的至少一個信號的頻譜包絡，以及至少部分地基於頻譜包絡的表徵來推斷移動裝置相對於參加活動的用戶的位置。在另一實施方案中，一種移動裝置包括用於測量移動裝置的加速度的一個或一個以上傳感器，且包括表徵從所述一個或一個以上慣性傳感器接收的至少一個信號的頻譜包絡的一個或一個以上處理器。所述移動裝置可至少部分地基於頻譜包絡的表徵來進一步推斷移動裝置相對於參加活動的用戶的位置。附圖說明參看以下圖式描述非限制性且非詳盡方面，其中相似參考標號貫穿各圖指代相似部分。圖1為根據實施方案的可應用於移動裝置的實例坐標系。圖2展示根據實施方案的正行走的手中持有移動裝置的用戶以及移動裝置的加速度依據時間的曲線圖。圖3展示根據實施方案的正行走的臀部口袋中裝有移動裝置的用戶以及移動裝置的加速度依據時間的曲線圖。圖4為根據實施方案的用於表徵傳感器信號的頻譜包絡的過程的圖。圖5為說明根據實施方案的由於訓練分類器而形成的決策區的曲線圖。圖6為說明根據實施方案的與移動裝置相關聯的實例計算環境的示意圖。圖7為說明根據實施方案的推斷移動裝置相對於參加活動的用戶的位置的過程的流程圖。具體實施方式提供可在各種移動裝置中實施以至少推斷移動裝置相對於參加活動的用戶的位置狀態的裝置、方法和設備。在實施方案中，可對包含於移動裝置內的例如加速度計等慣性傳感器的一個或一個以上輸出軌跡應用信號處理算法。在特定實施方案中，分類器可至少部分地基於從位於移動裝置上的例如一個或一個以上加速度計等慣性傳感器接收的信號來推斷參加活動的移動裝置用戶的活動狀態。在特定實例中，可處理來自一個或一個以上慣性傳感器的信號以計算或提取可能指示或暗示移動裝置用戶的特定活動狀態的「特徵」。另外，可處理從一個或一個以上慣性傳感器提取的特徵以推斷移動裝置相對於參加活動的用戶的位置。可將根據慣性傳感器計算的特徵應用於分類引擎以推斷特定活動，例如，站立還是坐著、正操縱移動裝置、正行走、正奔跑、正駕駛、正騎自行車等。在一個實施方案中，分類引擎可應用模式辨識以從所計算或所提取特徵推斷特定活動，且推斷移動裝置相對於參加活動的用戶的位置。在特定實施方案中，可從傳感器信號獲得或提取額外特徵以用於在與移動裝置處於相同位置(co-located)的用戶參加活動時推斷用戶的活動。舉例來說，可通過將來自慣性傳感器的信號作為波形來處理以表徵「頻譜包絡」。可在推斷用戶的活動中和/或在推斷移動裝置相對於參加活動的用戶的位置中應用頻譜包絡的表徵。在此上下文中，用戶可通過以下方式與移動裝置處於相同位置：僅舉例來說，例如，握著移動裝置，在其腕部或上臂上佩戴移動裝置，將移動裝放置於其口袋中，處於與移動裝置緊密接近環境中。在特定實例中，頻譜包絡可表示從傅立葉幅度頻譜導出的頻率振幅平面中的信號的頻譜性質。如下文所論述，在表徵由慣性傳感器產生的信號的特徵中還可應用表徵用於話音處理中的信號的頻譜包絡的某些技術，例如，倒頻譜濾波。圖1說明根據實施方案的實例坐標系100，其可整體地或部分地用以例如在移動裝置(例如，移動裝置102)的用戶使用加速度計輸出軌跡參加活動時，促進或支持與用戶有關的活動分類的推斷。然而，應理解，加速度計僅為可對用戶活動進行分類的慣性傳感器的一個實例，且所主張的標的物不限於此方面。舉例來說，可處理來自例如其它慣性傳感器(例如，陀螺儀、磁強計等)、壓力傳感器、環境光傳感器、成像傳感器、溫度傳感器等(僅舉例來說)其它類型的傳感器的信號，以用於對與移動裝置處於相同位置的用戶的活動進行分類。如所說明，實例坐標系100可包括例如三維笛卡爾坐標系，但所主張的標的物不受如此限制。本文中，術語「軌跡」指代相依於時間的傳感器輸出信息且並不需要以軌跡形式獲得/顯示連續輸出信息。在圖1的說明中，可至少部分地參考相對於實例坐標系100的原點104的三個線性維度或軸線X、Y和Z來檢測或測量表示例如加速度振動的移動裝置102的運動。應了解，實例坐標系100可能或可能不與移動裝置102的主體對準。還應注意，在某些實施方案中，可使用非笛卡爾坐標系，例如圓柱坐標系或球面坐標系，或定義必要數目的維度的其它坐標系。還如圖1中所說明，例如，可至少部分地參考一個維度或兩個維度來檢測或測量移動裝置102的旋轉運動。舉例來說，在一個特定實施方案中，可依據坐標來檢測或測量移動裝置102的旋轉運動，其中phi表示圍繞X軸的間距或旋轉，如用106處的箭頭大體說明，且tau(τ)表示圍繞Z軸的滾動或旋轉，如用箭頭108大體說明。因此，在實施方案中，例如，3-D加速度計(例如，能夠測量三個維度上的加速度的加速度計)可至少部分地檢測或測量加速度振動的水平以及關於重力在滾動或間距維度上的改變，從而提供五個維度的可觀測性(X，Y，Z，τ)。然而，應理解，此等實例僅為可參考實例坐標系統100檢測或測量的各種運動的實例，且所主張的標的物不限於這些特定運動或不限於上文所識別的坐標系。圖2200展示根據實施方案的正行走的手中持有移動裝置的用戶以及展示移動裝置上的加速度計隨時間而變的輸出軌跡的曲線圖。在圖2中，展示正以典型步法行走的右手持有移動裝置的用戶210。在用戶210的右側展示的曲線圖220至少部分地由用戶210所攜帶的三軸加速度計產生的輸出信號而產生。圖3250展示根據實施方案的正行走的臀部口袋中裝有移動裝置的用戶以及展示移動裝置上的加速度計隨時間而變的輸出軌跡的曲線圖。在圖3中，展示正以平均步法行走的在用戶的臀部口袋內裝有移動裝置的用戶260。在用戶260的右側展示的曲線圖270至少部分地由移動裝置內的三軸加速度計產生的輸出信號而產生。因此，如圖2和3的實施方案中所展示，在用戶正行走時定位於用戶的臀部口袋中的移動裝置可產生不同於可由用戶在其手中攜帶移動裝置而產生的加速度計軌跡的加速度計軌跡。在此實例中，如曲線圖270中所展示，定位於用戶的口袋中的移動裝置在用戶行走時在垂直(±Z)方向上可經歷相異的且周期性的加速度，但在±X或±Y方向上可經歷非常小的加速度。因此，在實例中，可至少部分地基於在第一方向上檢測到加速度峰值而推斷出所述用戶正行走且所述移動裝置在所述用戶的口袋中，所述加速度峰值可大於在第二和第三方向上的加速度峰值。與此對比，例如，如曲線圖220中所展示，在用戶行走時定位於用戶的手中的移動裝置可在垂直(±Z)方向上經歷較大加速度，但可在±X或±Y方向上經歷增加的加速度。因此，在實例中，可至少部分地基於在±Z方向上檢測到移動裝置的加速度而推斷出用戶正行走且移動裝置在用戶的手中，所述加速度可大於在±X或±Y方向上的加速度。在上述論述之後，3-D加速度計可檢測或測量歸因於各種移動(例如，響應於與裝置處於相同位置的用戶的活動)的在三維空間中的加速度。通常，但未必，加速度振動可與以下各種候選活動類別中的一者或一者以上相關聯：例如，至少部分地由引擎、車輪和道路上的不平坦等產生的振動所產生的關於移動的車輛(例如，汽車、摩託車、自行車、公共汽車，或火車)的活動。加速度振動還可與在以下情形時的移動裝置相對於用戶的候選位置狀態相關聯：用戶參加例如行走或奔跑等活動，同時移動裝置攜帶在用戶的手中，緊固到用戶的腕部或臂，放置於用戶的襯衫或外套口袋中等。加速度振動還可與在以下情形時的候選位置狀態相關聯：用戶參加活動，同時移動裝置攜帶在用戶的錢包、背包、隨身攜帶的手提包、附接到用戶的皮帶或衣服上的皮套等中。候選位置狀態可包含處於任何其它類型的包中，例如由所述用戶攜帶的或帶行走輪的手提皮箱或公文包等。應注意，此等實例僅為移動裝置相對於用戶的候選位置狀態的實例，且所主張的標的物不受如此限制。在特定實施方案中，分類器可至少部分地基於從移動裝置上的例如加速度計等一個或一個以上慣性傳感器接收的信號來推斷在用戶參加活動時與移動裝置處於相同位置的用戶的特定活動狀態。此處，加速度計可產生一個或一個以上輸出軌跡(隨時間的加速度計輸出)，其可指示沿著特定線性維度(例如，沿著X軸、Y軸或Z軸)的加速度。如下文所論述，可處理加速度計軌跡以計算對用戶正執行例如坐著、站立、操縱裝置、行走、慢跑、騎自行車、奔跑、吃等特定活動的可能性的測量。還可處理加速度計軌跡以推斷移動裝置的位置狀態。如上文所指出，可至少部分地基於慣性傳感器軌跡的頻譜包絡的表徵而推斷與移動裝置處於相同位置的用戶的活動。在特定實施方案中，可從慣性傳感器信號提取以下特徵中的一者或一者以上以表徵傳感器信號的頻譜包絡：1.倒頻譜係數(CC)；2.梅爾頻率倒頻譜係數(MFCC)；3.增量倒頻譜係數(dCC)；4.增量梅爾頻率倒頻譜係數(dMFCC)；5.加速度倒頻譜係數(d2CC)；6.加速度梅爾頻率倒頻譜係數(d2MFCC)；7.線性預測係數(LPC)；8.增量線性預測係數(dLPC)；以及9.加速度線性預測係數(dLPC)。然而，應理解，此等實例僅為可從信號提取以表徵頻譜包絡的特徵(例如，用於對與移動裝置處於相同位置的用戶的活動和/或移動裝置相對於用戶的位置進行分類)的實例。所主張的標的物不限於此方面。關於表徵慣性傳感器輸出的頻譜包絡的特徵的提取，CC或MFCC可提供波形的頻譜包絡的參數化。因此，CC或MFCC可用於區分由例如用戶的行走或步法等不同類型的運動(其中移動裝置定位於相對於用戶的不同位置處)而引起的波形。在實施方案中，CC可用以提取從慣性傳感器信號表徵的特徵，其中對所關注頻帶應用同等程度的加重(即，權重)。在例如可用於MFCC特徵提取等的其它實施方案中，可加重較低頻率信號，而對較高頻率信號去加重。應注意，如同術語「軌跡」，術語「波形」指代不需要為連續的/顯示的傳感器的輸出；可從一個或一個以上運動傳感器的連續或離散輸出確定頻譜包絡信息。在實施方案中，增量CC可用以通過考慮跨越重疊窗的每一CC以及靜態CC的速度(例如，相對於時間的改變速率)來提高CC的性能，加速度CC可通過額外地考慮跨越重疊窗的一個或一個以上靜態CC的加速度(例如，相對於時間的速度的改變速率)來進一步提高CC的性能。在實施方案中，可應用用於增量MFCC和加速度MFCC的參數以增加根據慣性傳感器輸出信號計算CC的準確度。舉例來說，為了應用增加和加速度濾波，可藉助於對所關注頻帶進行預先加重濾波來根據慣性傳感器信號計算靜態MFC...