被动确定用户装备的定位制造技术

在一些方面，用户装备

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】被动确定用户装备的定位
[0001]公开背景
[0002]1.
公开领域
[0003]本公开的各方面一般涉及用户装备
(UE)
，并且更具体地涉及被动确定
UE
的定位
(
例如，相对于用户
)。
[0004]2.
相关技术描述
[0005]用户装备
(UE)(
诸如智能手机
、
平板或其他类型的设备
)
可以主动确定用户所在的位置
。
例如，
UE
可以使用相机传感器来捕获一个或多个图像，并且确定用户所在的位置
。
然而，此类主动技术引起隐私问题，并且可能在一些情形中违反当地的隐私法
。
[0006]概述
[0007]以下给出了与本文所公开的一个或多个方面相关的简化概述
。
如此，以下概述既不应被视为与所有构想的方面相关的详尽纵览，以下概述也不应被认为标识与所有构想的方面相关的关键性或决定性要素或描绘与任何特定方面相关联的范围
。
相应地，以下概述的唯一目的是在以下给出的详细描述之前以简化形式呈现与关于本文所公开的机制的一个或多个方面相关的某些概念
。
[0008]在第一方面中，用于被动确定用户装备的定位的方法包括使用用户装备的惯性测量单元来确定用户装备的取向，并且使用用户装备的环境光传感器来确定与用户装备相关联的环境光状况
。
该方法包括使用用户装备的机器学习模块
、
并且基于该取向和环境光状况来确定用户装备的定位
。
该方法包括基于确定该定位包括身上定位，使用机器学习模块并且基于由用户装备的触摸屏所接收的触摸数据来确定该定位是否包括手里定位
。
该方法包括基于确定该定位包括手里定位而使用机器学习模块并且至少部分地基于该取向和触摸数据来确定与用户装备相关联的抓握模式
。
该方法包括基于确定该定位包括体外定位而使用机器学习模块以及惯性测量单元或环境光传感器中的至少一者来确定用户存在或用户不在
。
[0009]在第二方面，一种用户装备包括：存储器；通信接口；以及通信地耦合到该存储器和该通信接口的至少一个处理器
。
该至少一个处理器被配置成使用用户装备的惯性测量单元来确定用户装备的取向，并且使用用户装备的环境光传感器来确定与用户装备相关联的环境光状况
。
该至少一个处理器被配置成使用用户装备的机器学习模块并且基于取向和环境光状况来确定用户装备的定位
。
基于确定该定位包括身上定位，该至少一个处理器被配置成使用机器学习模块并且基于由用户装备的触摸屏所接收的触摸数据来确定该定位是否包括手里定位
。
该至少一个处理器被配置成基于确定该定位包括手里定位而使用机器学习模块并且至少部分地基于该取向和触摸数据来确定与用户装备相关联的抓握模式
。
该至少一个处理器被配置成基于确定该定位包括体外定位而使用机器学习模块以及惯性测量单元或环境光传感器中的至少一者来确定用户存在或用户不在
。
[0010]在第三方面中，用户装备包括用于确定用户装备的取向的装置以及用于确定与用户装备相关联的环境光状况的装置
。
用户装备包括用于使用用户装备的机器学习模块并且基于该取向和环境光状况来确定用户装备的定位的装置
。
该用户装备包括用于使用机器学
习模块并且基于由用户装备的触摸屏所接收的触摸数据来确定该定位是否包括手里定位的装置
。
用户装备包括用于使用机器学习模块并且至少部分地基于该取向和触摸数据来确定与用户装备相关联的抓握模式的装置
。
用户装备包括用于使用机器学习模块以及用于确定用户装备的取向的装置和用于确定与用户装备相关联的环境光状况的装置中的至少一者来确定用户存在或用户不在的装置
。
[0011]在第四方面中，一种非瞬态计算器可读介质储存计算机可执行指令，当由用户装备执行时，该指令使用户装备使用用户装备的惯性测量单元确定用户装备的取向，并且使用该用户装备的环境光传感器来确定与用户装备相关联的环境光状况
。
这些指令能进一步执行以使用用户装备的机器学习模块
、
基于该取向和环境光状况来确定用户装备的定位
。
这些指令能进一步执行以使用机器学习模块并且基于由用户装备的触摸屏所接收的触摸数据来确定该定位是否包括手里定位
。
这些指令能进一步执行以使用机器学习模块并且至少部分地基于该取向和触摸数据来确定与用户装备相关联的抓握模式
。
这些指令能进一步执行以使用机器学习模块以及惯性测量单元或环境光传感器中的至少一者来确定用户存在或用户不在
。
[0012]基于附图和详细描述，与本文所公开的各方面相关联的其他目标和优点对本领域技术人员而言将是显而易见的
。
[0013]附图简述
[0014]给出附图以帮助对本公开的各方面进行描述，且提供附图仅用于解说各方面而非对其进行限定
。
当结合附图时，可通过参阅以下详细描述来获得本公开更全面地理解
。
在附图中，附图标记最左边的
(
诸
)
数位标识该附图标记首次出现的附图
。
不同附图中的相同附图标记指示相似或相同的项目
。
[0015]图1解说了根据本公开的各种方面的其中用户装备
(UE)
确定定位的系统的示例
。
[0016]图
2A
解说了根据本公开的各个方面的纵向
。
[0017]图
2B
解说了根据本公开的各个方面的横向
。
[0018]图3解说了根据本公开的各方面的用于确定用户装备
(UE)
的定位的示例决策树
。
[0019]图4解说了根据本公开的各方面的包括确定用户装备
(UE)
的取向在身上的示例过程
。
[0020]图5解说了根据本公开的各方面的包括确定用户装备
(UE)
的取向在体外的示例过程
。
[0021]图6解说了根据本公开的各方面的包括确定用户装备
(UE)
的当前定位的示例过程
。
[0022]图7解说了根据本公开的各方面的包括确定用户装备
(UE)
的取向的示例过程
。
[0023]图8解说了根据本公开的各种方面的用于训练机器学习算法的系统的示例
。
[0024]图
9A
和图
9B
是可在无线通信节点中采用并被配置成支持如本文中所述的通信的组件的若干范例方面的简化框图
。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.
一种被动确定用户装备
(UE)
的定位的方法，所述方法包括：使用所述用户装备的惯性测量单元来确定所述用户装备的取向；使用所述用户装备的环境光传感器来确定与所述用户装备相关联的环境光状况；使用所述用户装备的机器学习模块
、
基于所述取向和所述环境光状况来确定所述用户装备的定位；基于确定所述定位包括身上定位，使用所述机器学习模块并且基于由所述用户装备的触摸屏所接收的触摸数据来确定所述定位是否包括手里定位；基于确定所述定位包括所述手里定位，使用所述机器学习模块并且至少部分地基于所述取向和所述触摸数据来确定与所述用户装备相关联的抓握模式；以及基于确定所述定位包括体外定位，使用所述机器学习模块以及所述惯性测量单元或所述环境光传感器中的至少一者来确定用户存在或用户不在
。2.
如权利要求1所述的方法，其中使用所述机器学习模块以及所述惯性测量单元或所述环境光传感器中的至少一者来确定所述用户存在或所述用户不在包括：从所述惯性测量单元接收振动数据；过滤所述振动数据以创建经过滤振动数据；基于使用所述机器学习模块确定所述经过滤振动数据指示用户移动来确定所述用户存在；以及基于使用所述机器学习模块确定所述经过滤振动数据指示缺少用户移动来确定所述用户不在
。3.
如权利要求1所述的方法，其中使用所述机器学习模块以及所述惯性测量单元或所述环境光传感器中的至少一者来确定所述用户存在或所述用户不在包括：从所述环境光传感器接收环境光数据；基于使用所述机器学习模块确定所述环境光数据指示用户移动来确定所述用户存在；以及基于使用所述机器学习模块确定所述环境光数据指示缺少用户移动来确定所述用户不在
。4.
如权利要求1所述的方法，进一步包括：基于确定所述定位包括所述手里定位来调谐所述用户装备的靠近与所述抓握模式相关联的抓握点的一个或多个传输天线
。5.
如权利要求1所述的方法，进一步包括：基于确定所述定位包括所述体外定位来向其他设备传达用户存在和用户不在，其中所述其他设备无法确定所述用户存在和所述用户不在
。6.
如权利要求1所述的方法，进一步包括：基于确定所述定位包括所述体外定位并且基于确定所述用户不在来禁用与所述用户装备相关联的通知
。7.
如权利要求6所述的方法，进一步包括：基于确定所述定位包括所述体外定位并且基于确定所述用户存在来启用与所述用户装备相关联的通知
。8.
如权利要求1所述的方法，进一步包括：
基于确定所述定位包括所述身上定位并且基于确定所述抓握模式，基于所述抓握模式的抓握点来布置所述用户装备的用户界面
(UI)
的图形组件
。9.
如权利要求1所述的方法，进一步包括：基于确定所述定位包括所述体外定位并且基于确定所述用户存在来选择所述用户装备的相机传感器并且发起基于面部识别的用户认证过程
。10.
如权利要求1所述的方法，进一步包括：基于确定所述定位包括所述体外定位并且基于确定所述用户存在来选择所述用户装备的话筒并且发起基于语音识别的用户认证过程
。11.
如权利要求1所述的方法，进一步包括：基于确定所述定位从所述身上定位转换到所述体外定位而未确定居间手里定位，使用所述用户装备的扬声器来生成可听警报
。12.
如权利要求1所述的方法，进一步包括：基于确定启用健康警报模式来确定所述用户装备的当前定位和与所述当前定位相关联的当前时间；在与所述用户装备相关联的定位历史中储存所述当前定位和所述当前时间；以及基于确定与所述当前定位相关联的所述当前时间和与先前定位相关联的先前时间之间的时间长度满足时间阈值来自动地生成通知
。13.
一种装置，包括：存储器；通信接口；以及通信地耦合到所述存储器和所述通信接口的至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置成：使用所述装置的惯性测量单元来确定所述装置的取向；使用所述装置的环境光传感器来确定与所述装置相关联的环境光状况；使用所述装置的机器学习模块并且基于所述取向和所述环境光状况来确定所述装置的定位；基于确定所述定位包括身上定位，使用所述机器学习模块并且基于由所述装置的触摸屏所接收的触摸数据来确定所述定位是否包括手里定位；基于确定所述定位包括所述手里定位，使用所述机器学习模块并且至少部分地基于所述取向和所述触摸数据来确定与所述装置相关联的抓握模式；以及基于确定所述定位包括体外定位，使用所述机器学习模块以及所述惯性测量单元或所述环境光传感器中的至少一者来确定用户存在或用户不在
。14.
如权利要求
13
所述的装置，其中所述至少一个处理器被配置成使用所述机器学习模块以及所述惯性测量单元或所述环境光传感器中的至少一者来确定所述用户存在或所述用户不在包括所述至少一个处理器被配置成：经由所述通信接口从所述惯性测量单元接收振动数据；过滤所述振动数据以创建经过滤振动数据；基于使用所述机器学习模块确定所述经过滤振动数据指示用户移动来确定所述用户存在；以及
基于使用所述机器学习模块确定所述经过滤振动数据指示缺少用户移动来确定所述用户不在
。15.
如权利要求
13
所述的装置，其中所述至少一个处理器被配置成使用所述机器学习模块以及所述惯性测量单元或所述环境光传感器中的至少一者来确定所述用户存在或所述用户不在包括所述至少一个处理器被配置成：经由所述通信接口从所述环境光传感器接收环境光数据；基于使用所述机器学习模块确定所述环境光数据指示用户移动来确定所述用户存在；以及基于使用所述机器学习模块确定所述环境光数据指示缺少用户移动来确定所述用户不在
。16.
如权利要求
13
所述的装置...

【专利技术属性】
技术研发人员：滕迪炎，M，
申请(专利权)人：高通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：