基于加速度和重力数据的用于分类个人身上的移动网络设备位置的系统和方法技术方案

提供了一种系统，该系统包括数据模块、分类模块和控制模块。该数据模块被配置成用于从加速度计或移动网络设备接收加速度数据和重力数据中的至少一个，其中，该加速度数据和重力数据代表该移动网络设备所经受的加速度。该分类模块被配置成用于基于该加速度数据和重力数据中的至少一个来分类个人上移动网络设备的位置，并产生位置分类输出。该控制模块被配置成用于基于该位置分类输出来执行操作。

System and method for classifying the location of mobile network devices on an individual based on acceleration and gravity data

A system is provided, which includes data module, classification module and control module. The data module is configured to receive at least one of the acceleration data and gravity data from an accelerometer or mobile network device, wherein the acceleration data and gravity data represent the acceleration experienced by the mobile network device. The classification module is configured to classify the position of a mobile network device on an individual based on at least one of the acceleration data and the gravity data, and to generate a position classification output. The control module is configured to execute operations based on the location classification output.

【技术实现步骤摘要】
基于加速度和重力数据的用于分类个人身上的移动网络设备位置的系统和方法引言本节提供的信息目的在于总体地呈现本专利技术的背景。当前署名的专利技术人的工作，就其在本节所描述的程度而言，以及在提交申请时可不被另视为现有技术的该描述的各个方面，既不明确地也不隐含地被认作针对本公开的现有技术。本专利技术涉及一种具有接近检测的无源进入及无源启动(PEPS)系统。传统的车辆PEPS系统包括用于检测从钥匙扣发射的信号的传感器。响应于所发射的信号，车辆的车身控制模块能够执行特定的车辆功能，例如锁门、打开行李箱、打开舱盖、启动发动机等。作为几个实例，PEPS系统可以为低频(LF)/射频(RF)PEPS系统、低功耗蓝牙(BLE)PEPS系统、基于Wi-Fi的PEPS系统或者它们的组合。作为几个实例，在LF/RFPEPS系统中，从钥匙扣发射出的信号可以在315或435兆赫兹(MHz)的频率上脉冲化，且从车辆发射出至该钥匙扣的信号可以在125千赫兹(kHz)的频率上脉冲化。在BLEPEPS系统中，从钥匙扣发射出的信号可以在2.4千兆赫(GHz)的频率上脉冲化。
技术实现思路
提供了一种系统，该系统包括数据模块、分类模块和控制模块。该数据模块被配置成用于接收来自加速度计或移动网络设备的加速度数据和重力数据中的至少一个，其中，该加速度数据和重力数据代表移动网络设备所经受的加速度。该分类模块被配置成用于基于加速度数据和重力数据中的至少一个来分类个人身上移动网络设备的位置，并产生位置分类输出。该控制模块被配置成用于基于该位置分类输出来执行操作。在其它特征中，提供的系统且包括数据模块、平均模块、分类模块、分组模块和无源进入及无源启动模块。该数据模块被配置成用于接收来自移动网络设备的重力数据，其中，重力数据代表由于网络设备经受的重力而形成的加速度。该平均模块被配置成用于确定重力数据的绝对值，并对该绝对值取平均值，其中，平均绝对值中的每个为相应的绝对值组的平均值。该分类模块被配置成用于基于平均值中最大一些值来迭代地分类移动网络设备的位置，并产生位置分类输出，其中，该位置分类输出中的每个对应于平均值中的相应的一组最大值。该分组模块被配置成将分类模块的位置分类输出分组，并选择出位置分类输出中的一个作为位置结果。无源进入及无源启动模块被配置成用于基于该位置结果来执行车辆中的操作。在其它特征中，提供了一种分类个人身上的移动网络设备的位置的方法。该方法包括：接收来自移动网络设备的加速度数据和重力数据中的至少一个，其中，该加速度数据和重力数据中的至少一个代表移动网络设备所经受的加速度；以及确定加速度数据和重力数据中的至少一个的绝对值并平均该绝对值，其中，该平均绝对值是相应的绝对值组的平均值。该方法还包括：基于平均值中最大的一些值来迭代地分类个人身上的移动网络设备的位置，并产生位置分类输出，其中，该位置分类输出中的每个对应于平均值中的相应的一组最大值；将分类模块的位置分类输出分组，并选择出位置分类输出中的一个作为位置结果；以及基于该位置结果来执行车辆中的操作。从具体实施方式、权利要求书和附图，将更容易地理解本专利技术的其它应用领域。具体实施方式和具体实例旨在仅仅示出的目的，且并不意于限制本专利技术的范围。附图说明根据具体实施方式和附图，将更完全地理解本专利技术，其中：图1是示出了根据本专利技术的实施例的位置分类系统的实例的功能框图；图2示出了基于根据图1的位置分类的PEPS操作方法的实例；图3是示出了在根据图1的实施例的移动网络设备上实施的位置分类方法的实例；图4是示出了根据本专利技术的实施例的且在车辆中实施的另一位置分类系统的一部分的实例的功能框图；图5示出了包括根据图4的实施例的位置分类方法的另一PEPS操作方法的实例；图6示出了根据图4的实施例的重力数据收集方法的实例；图7是示出了根据本专利技术的实施例的坐标数据图案的实例的重力数据的曲线图；图8是用于根据图7的实施例的一个轴线的重力数据的曲线图；图9是示出了根据本专利技术的实施例的神经网络的一部分的实例的示意图；图10是图9的神经网络阵列的示例性位置分类输出的图；以及图11是根据本专利技术的实施例的示出了示例性成组的图10的位置分类输出的图。在附图中，附图标记可重复使用以识别类似和/或同样的元件。具体实施方式BLEPEPS系统可基于个人与车辆之间的预计距离来执行特定操作。例如，当个人位于车辆的预定范围之内时，BLEPEPS系统可将车辆的门解锁。可基于从移动网络设备发射到车辆的BLE信号来确定个人与车辆之间的距离。移动网络设备的实例为钥匙扣、移动电话、平板、可穿戴设备(例如，智能手表)、手提电脑、便携式媒体播放器等。作为实例，可基于接收到的BLE信号的强度来确定该距离。BLE信号经受多路径反射和干涉，且可被吸收至人体中。因而，与当个人位于移动网络设备与车辆之间时相比，当移动网络设备位于个人与车辆之间时，发射的BLE信号的强度更强。作为实例，从位于个人的后口袋中的移动网络设备(距离车辆1米)发射出的BLE信号的强度，可能等于从位于个人的手中的移动网络设备(距离车辆10米)发射出的BLE信号的强度。本文提出的实例包括用于分类移动网络设备位于个人身上的地方和/或个人携带或持有移动网络设备的方式的位置分类系统。位置分类系统中的每个将移动网络设备的位置分类为预定数目的分类中的一个。作为实例，该分类指示出，移动网络设备：位于前口袋中、位于后口袋中、位于个人的手中、位于个人的手腕处、位于帽子之上、位于背包中、位于衣服中、位于废物包中、位于前裤口袋中、位于后裤口袋中、位于前衬衫口袋中、和/或其它位置分类。PEPS系统然后基于提供的位置分类来确定个人到车辆的距离并执行操作决定。图1示出了包括移动网络设备12和车辆14的位置分类系统10。移动网络设备12可包括控制模块16、传感器18、一个或多个收发器(示出了单个发射器20)、和存储器22。控制模块16包括数据模块24、平均模块26、分类模块28和分组模块30。存储器22包括循环缓冲器32、运行平均阵列34、神经网络阵列36和分组队列38。存储器22可储存模式识别数据40。以下参考图2-3的方法描述了模块24、26、28、30、循环缓冲器32、运行平均阵列34、神经网络阵列36和分组队列38。传感器18包括一个或多个加速度计，其被用于收集加速度数据(例如，线性加速度数据)和重力数据。在一个实施例中，基于线性加速度数据而非重力数据来执行位置分类过程。在另一实施例中，基于重力数据而非线性加速度数据来执行位置分类过程。在又一实施例中，基于线性加速度数据和重力数据两者来执行位置分类过程。加速度计为重力传感器。加速度计测量固有加速度(“重力”)。固有加速度与坐标加速度(速度变化速率)不同。例如，地球表面上的静止加速度计测量的竖直方向上的加速度为：g＝9.81米每秒的二次方(m/s2)。相反，在地球的重力下而作自由落体运动和加速中的加速度计测得的加速度为零。传感器可被用于收集笛卡尔坐标系数据(X、Y、Z数据)和/或极坐标系数据(距离参考点的距离和参考方向数据的角度，即，两个坐标)。在一个实施例中，使用笛卡尔坐标系数据，而未使用极坐标系数据。在另一实施例中，适用极坐标系数据，而未使用笛卡尔坐标系数据。在又一实施例中，同时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种系统，包括：数据模块，所述数据模块被配置成用于从加速度计或移动网络设备接收加速度数据和重力数据中的至少一个，其中，所述加速度数据和所述重力数据代表所述移动网络设备所经受的加速度；分类模块，所述分类模块被配置成用于基于所述加速度数据和所述重力数据中的至少一个来分类个人上所述移动网络设备的位置，并产生位置分类输出；以及控制模块，所述控制模块被配置成用于基于所述位置分类输出来执行操作。

【技术特征摘要】
2017.03.01 US 15/4462741.一种系统，包括：数据模块，所述数据模块被配置成用于从加速度计或移动网络设备接收加速度数据和重力数据中的至少一个，其中，所述加速度数据和所述重力数据代表所述移动网络设备所经受的加速度；分类模块，所述分类模块被配置成用于基于所述加速度数据和所述重力数据中的至少一个来分类个人上所述移动网络设备的位置，并产生位置分类输出；以及控制模块，所述控制模块被配置成用于基于所述位置分类输出来执行操作。2.根据权利要求1所述的系统，还包括：平均模块，所述平均模块被配置成用于确定所述重力数据的绝对值，并对所述绝对值取平均值，其中，产生的每个平均绝对值为相应的多个所述绝对值的平均值；其中，所述分类模块被配置成用于基于所述平均绝对值中最大的一些值来迭代地分类所述移动网络设备的所述位置，并产生位置分类输出，其中，所述位置分类输出中的每个对应于所述平均绝对值中的相应的多个最大值；分组模块，所述分组模块被配置成用于将所述分类模块的所述位置分类输出分组，并选择出所述位置分类输出中的一个作为位置结果；以及其中，所述控制模块被配置成用于基于所述位置结果来执行操作。3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述平均模块被配置成用于确定针对每个笛卡尔坐标系的所述重力数据的绝对值，并对所述绝对值取平均值。4.根据权利要求2所述的系统，还包括无源进入...

【专利技术属性】
技术研发人员：V·贝雷辛，M·J·查普尔，P·A·唐纳德，N·S·L·西格尔，N·J·魏格特，R·阿卜杜勒莫拉，
申请(专利权)人：通用汽车环球科技运作有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US