CN111108746A - 对象的检测 - Google Patents

Abstract

示例设备包括监视引擎。监视引擎用于测量与无线信号的路径有关的无线信号的特性。无线信号包括来自远程源的数据。该设备包括分析引擎，用于基于无线信号的特性来确定对象在用户的接近性阈值内。该设备包括指示引擎，以向所述用户指示该对象在所述用户的接近性阈值内。

Description

对象的检测

背景技术

计算机系统可以包括显示器。显示器可以为用户创建虚拟现实(VR)或增强现实(AR)。例如，显示器可以将图像投影到用户的眼睛或视网膜上，在用户的眼睛前面显示图像等等。AR显示器可以结合用户的周围环境显示由计算机系统创建的图像。例如，显示器可以使来自用户的周围环境的光穿过或显示用户的周围环境的图像。VR显示器可以显示由计算机系统创建的图像，而不显示用户的周围环境。例如，图像可以显示在不透明的表面上。

附图说明

图1是用于检测在用户的接近性阈值内的对象的一个示例系统的框图。

图2是包括用于检测在用户的接近性阈值内的对象的另一示例系统的环境的框图。

图3是用于检测在用户的接近性阈值内的对象的一个示例设备的框图。

图4是用于检测在用户的接近性阈值内的对象的另一示例设备的框图。

图5是一个示例计算机可读介质的框图，该示例计算机可读介质包括使处理器检测在用户的接近性阈值内的对象的指令。

图6是另一示例计算机可读介质的框图，该另一示例计算机可读介质包括使处理器检测在用户的接近性阈值内的对象的指令。

具体实施方式

在一个示例中，计算机系统可以包括头戴式耳机，以向佩戴它的用户输出信息。例如，头戴式耳机可以产生用户可见的图像、用户可听见的声音等。头戴式耳机可以是VR头戴式耳机、AR头戴式耳机等。在佩戴头戴式耳机时，头戴式耳机可能会遮挡用户的视觉。例如，头戴式耳机可以包括在使用头戴式耳机时覆盖用户的眼睛的显示器。每只眼睛可能有一个显示器，或两只眼睛都可能有一个显示器。头戴式耳机可能会使用户分心。例如，即使用户能够查看其环境，头戴式耳机也可能会产生使用户分心的音频或视频。

在用户正在与头戴式耳机交互时，用户可能不知道用户周围的对象。例如，所述对象可以是靠近用户的活体(例如动物、人、宠物、植物等)或无生命对象(例如家具、电器、电子设备等)，其移位、倒下、被活体破坏等。该对象可能对用户构成威胁。例如，对象可能是绊倒的危险，对象可能意图对用户造成身体伤害、用户可能希望与对象相互作用等等。如果头戴式耳机能够检测到在用户附近的构成威胁的对象并向用户指示这些对象，则用户或许能够降低伤害的风险。

头戴式耳机可以包括专用传感器，以检测在用户附近的对象。例如，专用传感器可以包括无源红外传感器、照相机等。但是，包括专用传感器可能会增加头戴式耳机的成本并消耗额外的功率。专用传感器可能会被用户的移动扰乱。另外，专用传感器可能难以区分意图伤害用户的人和不伤害用户的人。如果传感器可以更好地区分威胁并且不会被用户的移动扰乱，则对象的检测可能会更加可靠。如果可以在对头戴式耳机的成本或功率造成最小影响的情况下检测对象，则将会改善用户使用头戴式耳机的体验。

图1是用于检测在用户的接近性阈值内的对象的一个示例系统100的框图。系统100可以包括无线通信引擎110。如本文中所使用的，术语“引擎”是指硬件(例如，处理器，诸如集成电路或其他电路、模拟电路等)或软件(例如，程序，诸如机器或处理器可执行指令，命令或代码，诸如固件、设备驱动器、程序、目标代码等)和硬件的组合。硬件包括没有软件元件的硬件元件，诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)等。硬件和软件的组合包括托管在硬件上的软件(例如，软件模块，其被存储在处理器可读存储器(诸如随机存取存储器(RAM)、硬盘或固态驱动器、电阻性存储器)或诸如数字多功能光盘(DVD)的光学介质上，和/或由处理器执行或解释)或硬件和托管在硬件上的软件。无线通信引擎110可以接收包括来自远程源的数据的无线信号。无线信号可能意图用于系统100、可能是广播、可能意图用于系统100以外的接收者等等。

系统100可以包括分析引擎120。分析引擎120可以检测与无线信号的路径有关的无线信号随时间的变化。随时间的变化可以是无线信号在第一时间点确定的特性和在第二时间点确定的相同特性之间的变化。无线信号的变化可以与无线信号的路径有关。例如，特性的变化可能由无线信号的路径的变化造成。

分析引擎120可以基于无线信号的变化来确定对象是否在用户的接近性阈值内。例如，分析引擎120可以确定无线信号的路径的变化是否由对象进入用户的接近性阈值内造成。例如，分析引擎120可以确定所述变化或由所述变化造成的值是大于还是小于阈值。在一个示例中，所述系统100包括VR或AR头戴式耳机，其包括无线通信引擎110和分析引擎120。

图2是包括用于检测在用户的接近性阈值内的对象的另一示例系统200的环境205的框图。系统200可以包括无线通信引擎210。无线通信引擎210可以接收包括来自远程源的数据的无线信号。在一些示例中，无线通信引擎210可以包括天线。无线通信引擎210可以包括对无线信号进行下变频、解调或解码的硬件或软件。可以使用电磁辐射、音速或超声能量等来传送无线信号。例如，无线信号可以是WiFi信号、蓝牙信号、WiGig信号、蜂窝网络信号等。无线信号可包括能够从信号中提取的数据。在一些示例中，无线信号可以不是雷达信号、激光雷达信号、超声测距信号等。可以出于除了检测对象或确定它们的距离之外的原因传送无线信号，诸如以传达所包括的数据。

在一个示例中，基站240可以将无线信号传送到无线通信引擎210。系统200可以包括基站240，或者基站240可以与系统200不同。基站240可以位于远离系统200的位置。无线信号可以包括要提供给用户的数据，例如要显示给用户的图像数据、要为用户可听地播放的音频数据等、通信开销等。在一个示例中，对象250可以将无线信号传送到无线通信引擎210。例如，对象250可以是活体。该活体可以携带传送无线信号的设备，例如移动设备(例如，笔记本电脑、平板电脑、电话等)、可穿戴设备(例如，手表、射频识别(RFID)标签、狗牌(dog tag)等)。活体可以是动物、人、宠物、植物等。在一个示例中，无线信号可以包括由所携带的设备广播以检测其他附近的设备、接入点等的消息。

系统200可以包括分析引擎220，以检测与无线信号的路径有关的无线信号随时间的变化。例如，分析引擎220可以确定无线信号的特性已经在第一时间点和第二时间点之间变化。在一些示例中，分析引擎220可以基于特性随时间的多个测量来检测变化。无线通信引擎210可以测量无线信号的特性，并将测量结果传达给分析引擎220。分析引擎220可以分析从无线通信引擎210接收到的测量结果，以检测无线信号的变化。

该特性或特性的变化可以与无线信号的路径有关。该特性可以是信号的多路径、信号的强度是否指示视线路径被遮挡等。在一个示例中，无线通信引擎210可以包括自适应均衡器，并且无线通信引擎210可以将自适应均衡器的参数传达给分析引擎220。当对象250进入系统200的接近性阈值内，或者在系统200的接近性阈值内的对象250变化其位置时信号的多路径或自适应均衡器的参数可能变化。多路径可能会受到不携带传送无线信号的设备的对象的影响，因此分析引擎220可能会检测到由于不携带设备的对象的运动导致的多路径变化。

无线通信引擎210可以测量信号强度并且将所测量的信号强度传达给分析引擎220。例如，无线通信引擎210可以将接收的信号强度指示符传达给分析引擎220。由于从无线信号路径中移除障碍物，信号强度可能会变化。从路径中移除障碍物可以包括发射器移动到一个位置，在该位置，其到无线通信引擎210具有不受遮挡的视线。

分析引擎220可以基于无线信号的变化来确定对象250是否在用户的接近性阈值内。例如，分析引擎220可以确定对象250是否在或将要进入与用户相同的房间、在用户的预定距离内、到用户具有不受遮挡的视线等。例如，接近性阈值可以包括固定距离(例如，围绕用户的圆圈)、房间的边界等。分析引擎220可以确定多路径特性或多路径特性的变化是否指示对象250在用户的接近性阈值内。例如，分析引擎220可以检测到由对象250创建附加信号路径而造成的多路径特性的变化。分析引擎220可以确定自适应均衡器参数校正由新对象250引起的新信号路径。分析引擎220可以确定系统200的位置或者可以从传感器接收该位置。分析引擎220可以将由系统200的移动而造成的多路径变化与由对象250进入用户的接近性阈值内而造成的多路径变化区分开。

分析引擎220可以确定信号强度特性的变化是否指示对象250在用户的接近性阈值内。移除发射器与无线通信引擎210之间的障碍物可导致信号强度的快速变化。例如，进入包含无线通信引擎210的房间的门口的发射器可能不再具有遮挡发射器与无线通信引擎210之间的路径的墙。分析引擎220可以确定信号强度的变化是否超过用于预定时间间隔测量的阈值、变化率是否超过阈值等。分析引擎220可以基于是否超过阈值来确定对象250是否在用户的接近性阈值内。

系统200可以包括用户界面引擎230。例如，用户界面引擎230可以包括或可通信地耦合到眼睛上的显示器(over-eye display)232(例如，用于每只眼睛的眼睛上的显示器)、音频输出234等。眼睛上显示器232可以包括在眼睛前面的显示屏、将图像投影在视网膜上的投影仪等。用户界面引擎230可以向用户指示对象250在用户的接近性阈值内。例如，眼睛上显示器232可以显示指示对象250在用户的接近性阈值内的消息、显示独特的符号或颜色(例如，在预定位置的彩色点，在短暂时间段全屏闪烁的一种颜色等)等等。音频输出234可以播放独特的声音、播放对象250在用户的接近性阈值内的声音指示(例如，语音消息等)等等。

在一些示例中，分析引擎220可以识别对象250，并且用户界面引擎230可以向用户指示对象250的身份。分析引擎220可以基于由对象250(例如，由对象250携带的设备)传送的信号来识别对象250。例如，对象250可以传送唯一标识符，诸如媒体访问控制(MAC)地址、蓝牙地址、互联网协议(IP)地址等。分析引擎220可以基于唯一标识符来识别对象250。在一些示例中，分析引擎220可以基于多个唯一标识符(例如，来自多个发射器、来自多个设备等)来识别对象250。分析引擎220可以基于对象250的大小来识别对象250。分析引擎220可以基于信号的特性来确定对象250的大小。例如，较大的对象可能比较小的对象反射更多的无线信号。因此，自适应均衡器可以包括用于较大对象的较大参数和用于较小对象的较小参数。如果分析引擎220不知道对象250的身份，则用户界面引擎230可以请求用户识别对象250。用户界面引擎230可以从用户接收对象250的身份的指示，并且分析引擎220可以存储对象250的身份。

分析引擎220可以基于对象250的身份来确定是否向用户通知对象250在用户的接近性阈值内。例如，用户可能已经向分析引擎220指定了应当向用户通知的对象或不应当向用户通知的对象。在一个示例中，如果对象250未被识别或者如果对象250具有特定身份，分析引擎220可以通知用户。分析引擎220可以基于对象250的身份来确定如何通知用户。例如，用户界面引擎230可以产生用于特定对象的谨慎指示(例如，小的可见指示、不引入注目的声音等)或更明显的指示(例如，中断正在播放给用户的视频或音频的指示、占据大部分显示器的指示、刺耳或响亮的声音等)。

分析引擎220可以基于对象250是否是潜在威胁来确定是否要通知用户对象250在用户的接近性阈值内或如何通知用户。如本文所使用的，术语“威胁”是指用户可能想要与之交互的任何对象。例如，威胁可以是兄弟姐妹、经理、朋友、宠物等。基于对象250是潜在威胁的所述确定，用户界面引擎230可以通知用户对象250在用户的接近性阈值内或者对象250是潜在威胁。分析引擎220可以基于对象250的身份、对象250的接近性、在用户的接近性阈值内的时间等来确定对象250是否是潜在威胁。例如，对象250越靠近用户或者对象250在用户的接近性阈值内越长，则对象250更加可能是威胁。分析引擎220可以基于因素的组合来确定是否通知用户或如何通知用户。例如，时间或接近性阈值可取决于身份而变化，时间阈值可基于接近性而变化等。在一些示例中，对于特定的身份或接近性，时间阈值可以为零(例如，可以立即通知用户)，而对于其他，则不为零。用户可以明确地指定阈值，或者分析引擎220可以获悉要应用的阈值。例如，当被告知具有特定身份或在特定接近性处的对象时，分析引擎220可以检测用户如何反应或用户如何快速地反应。分析引擎220可以检测用户是否摘下头戴式耳机、暂停或退出应用程序等。

分析引擎220可以确定对象250的位置，并且用户界面引擎230可以向用户指示对象250的位置。分析引擎220可以基于来自由对象250携带的设备的无线信号的信号强度、基于无线信号的多路径特性(例如，在视线路径以及反射离开对象的路径上接收无线信号之间的延迟)等来确定对象250的距离。分析引擎220可以基于通过多个天线对无线信号的检测(例如，来自设备的无线信号、在反射离开对象的路径上行进的无线信号的检测等)、基于多路径特性(例如，反射离开该对象和具有已知或预测位置的另一对象的信号的延迟)等来确定对象的方向(例如，对象的方位角)。另一个对象(例如墙)的位置可以基于VR应用程序的边界设置来知道、基于多路径进行预测等。

无线通信引擎210可以通信地耦合到基站240。基站240可以测量无线信号的特性。例如，基站240可以测量由对象250携带的设备传送的无线信号的特性、由无线通信引擎210传送的无线信号的特性等。该特性可以是与无线信号的路径有关的无线信号的特性。基站240可以将特性的测量结果传送到无线通信引擎210。

分析引擎220可以基于由基站240对无线信号的测量(例如，无线信号的测量随时间的变化)来确定对象250是否在用户的接近性阈值内。例如，分析引擎220可以基于由基站240对无线信号的特性的测量来确定对象相对于用户的位置。结合由无线通信引擎210接收的无线信号的特性，分析引擎220可以考虑由基站240接收的无线信号的特性。无线通信引擎210和基站240可以测量相同特性或不同的特性。使用来自多个接收站点而不是单个站点的测量可以在确定对象250是否在用户的接近性阈值内、确定对象的位置等时增加准确性或精确性。在一个示例中，系统200包括VR或AR头戴式耳机，其包括无线通信引擎210、分析引擎220和用户界面引擎230。

图3是用于检测在用户的接近性阈值内的对象的示例设备300的框图。设备300可以包括监视引擎310。监视引擎310可以测量与无线信号的路径有关的无线信号的特性。无线信号可以包括来自远程源的数据。可以通过对无线信号进行下变频、对无线信号进行解调、对无线信号进行解码等来从无线信号中提取数据。监视引擎310可以被包括在通信管道(例如，用于下变频、解调、解码等的管道)中，监视引擎310可以与通信管道不同，或者设备300可以不包括通信管道。

设备300可以包括分析引擎320。分析引擎320可以基于无线信号的特性来确定对象在用户的接近性阈值内。例如，分析引擎320可以确定特性的变化指示对象在用户的接近性阈值内，或者分析引擎320可以基于特性的值而不考虑特性的变化来确定对象在用户的接近性阈值内。分析引擎320可以通过确定对象在设备300的接近性阈值内来确定对象在用户的接近性阈值内。

设备300可以包括指示引擎330。指示引擎330可以向用户指示该对象在用户的接近性阈值内。例如，指示引擎330可以产生视觉指示、可听指示、触觉指示等。指示引擎330可以使用界面提供该指示，该界面提供除了对象在用户的接近性阈值内的指示以外的信息、使用专用界面提供该指示等。在一些示例中，设备300包括VR或AR头戴式耳机，其包括监视引擎310、分析引擎320和指示引擎330。

图4是用于检测在用户的接近性阈值内的对象的另一示例设备400的框图。设备400可以包括监视引擎410。监视引擎410可以测量与无线信号的路径有关的无线信号的特性。例如，无线信号的特性可以包括无线信号的多路径特性、无线信号的信号强度是否指示视线路径被遮挡等。监视引擎410可以包括例如用于测量多路径的自适应均衡器、用于测量信号强度(例如，基带等处的信号强度)的引擎等。通信引擎440可以包括监视引擎410，或者监视引擎410可以与通信引擎440不同。监视引擎410和通信引擎440可以共享天线或者使用分开的天线。

无线信号可以包括来自远程源的数据。例如，远程源可以是基站、移动设备等。数据可以包括意图用于设备400的数据、向所有收听者广播的数据、意图用于不同设备的数据等。在一个示例中，数据可以不包括一种信号，该信号包括唯一或伪随机模式，但是另外不包括可理解的信息。无线信号可以被下变频、解调、解码等以提取数据。数据可以包括要提供给用户的数据，例如要显示给用户的图像数据，要为用户可听地播放的音频数据等，通信开销等。

设备400可以包括分析引擎420。分析引擎420可以基于无线信号的特性来确定对象在用户的接近性阈值内。例如，分析引擎420可以基于检测用于无线信号的新路径、检测由进入用户的接近性阈值内的对象而引起的路径变化等来确定该对象在用户的接近性阈值内。分析引擎420可以基于检测到信号强度的变化来确定该对象在用户的接近性阈值内，该信号强度的变化指示该发射器不再被障碍物遮挡(例如，因为携带该发射器的对象已经进入或者即将进入房间)。

设备400可以包括指示引擎430，以向用户指示该对象在用户的接近性阈值内。例如，指示引擎430可以产生表示对象在用户的接近性阈值内的可见、可听或触觉的指示，可以产生明确地表明对象在用户的接近性阈值内的可见的文本或可听语音等。指示引擎430可以包括显示器(例如，VR或AR头戴式耳机显示器或投影仪等)、扬声器(例如，VR或AR头戴式耳机扬声器、耳机等)、触觉马达等。指示引擎430可以指示关于对象的附加信息，例如位置、身份、在用户的接近性阈值内的时间等。

分析引擎420可以确定对象是潜在威胁。指示引擎430可以基于对象是潜在威胁的所述确定来指示对象在用户的接近性阈值内。例如，如果分析引擎420确定对象不是潜在威胁，则指示引擎430可以不指示该对象在用户的接近性阈值内。如果对象不是潜在威胁，则用户可能不希望当前活动被破坏。指示引擎430还可以或替代地基于对象是否是潜在威胁来确定如何指示对象在用户的接近性阈值内。例如，如果分析引擎420确定对象是潜在威胁，则指示引擎430可以提供更加引人注目的或侵入性的指示。

分析引擎420可以基于从包括对象的接近性、对象的身份以及在用户的接近性阈值内的时间的组中选择的标准来确定对象是潜在威胁。分析引擎420可以基于对象比阈值距离更靠近、比阈值速度更快接近、距离和速度的组合等来确定该对象是潜在威胁。分析引擎420可以取决于用户参与的活动(例如，哪些应用正在设备400或基站上运行，哪个应用具有焦点等)来应用不同的阈值。分析引擎420可以基于对象在用户的接近性阈值内保持超过阈值时间来确定该对象是潜在威胁。阈值时间可以取决于距离、速度、身份等。分析引擎420可以立即针对特定距离、速度、身份等来确定对象是潜在威胁。

分析引擎420可以基于对象的身份确定对象是潜在威胁。分析引擎420可以基于反射离开对象的无线信号的强度、由对象携带的设备传送的唯一标识符等来识别对象。在一个示例中，例如，如果对象未知，则指示引擎430可以请求用户识别对象。指示引擎430可以请求用户指示对象是否是威胁。用户可以为该身份指定距离、速度、时间等阈值。分析引擎420可以基于用户如何对不同对象做出反应来了解哪些身份是潜在威胁。例如，指示引擎430可以向用户指示对象的身份，并且分析引擎420可以确定用户是否对对象做出反应(例如，暂停或关闭应用程序、移除设备等)。分析引擎420可以了解距离、速度、时间等阈值，以该距离、速度、时间等阈值该用户对对象做出反应。

设备400可以包括通信引擎440。通信引擎440可以通信地耦合到远离设备400定位的基站。分析引擎420可以基于无线信号的特性和基站接收的无线信号的测量确定对象相对于用户的位置。基站接收的无线信号可以是由通信引擎440传送的无线信号、由对象携带的设备传送的无线信号、由监视引擎410测量的相同的无线信号等。分析引擎420可以基于对象距设备400的距离和对象距基站的距离(例如，如基于多路径特性、信号强度等所确定的)来确定对象的位置。分析引擎420可以基于对象与基站之间是否存在障碍物，诸如用户、墙等来确定对象的位置。在一些示例中，基站可以包括多个天线，并且基站或分析引擎420可以确定对象相对于基站的方向(例如，对象的方位角)。分析引擎420还可以确定对象相对于设备400的方向(例如，对象的方位角)。分析引擎420可以基于对象与基站或设备400的方向或距离来确定对象的位置。在一些示例中，设备400包括VR或AR头戴式耳机，其包括监视引擎410、分析引擎420、指示引擎430和通信引擎440。

图5是包括指令的示例计算机可读介质500的框图，当指令由处理器502执行时，所述指令使处理器502检测在用户的接近性阈值内的对象。计算机可读介质500可以是非暂时性计算机可读介质，诸如易失性计算机可读介质(例如，易失性RAM、处理器高速缓存、处理器寄存器等)、非易失性计算机可读性介质(例如，磁性存储设备、光学存储设备、纸张存储设备、闪存、只读存储器、非易失性RAM等)和/或等。处理器502可以是通用处理器或专用逻辑，诸如微处理器、数字信号处理器、微控制器、ASIC、FPGA、可编程阵列逻辑(PAL)、可编程逻辑阵列(PLA)、可编程逻辑器件(PLD)等。

计算机可读介质500可以包括检测模块510。如在此使用的，“模块”(在一些示例中称为“软件模块”)是一组指令，其在由处理器执行或解释或存储在处理器可读介质上时实现一个部件或执行一种方法。检测模块510当由处理器502执行时可以使处理器502检测与无线信号的路径有关的无线信号随时间的变化。例如，检测模块510可以使处理器502测量与无线信号的路径有关的无线信号的特性，并且检测模块510可以使处理器502检测在第一时间点和第二时间点之间的特性的变化。无线信号可以包括来自远程源的数据。例如，远程源可能已经编码或调制了无线信号以包括数据。

计算机可读介质500可以包括接近性确定模块520。接近性确定模块520可以使处理器502基于无线信号的变化来确定对象是否在用户的接近性阈值内。例如，接近性确定模块520可以使处理器502确定与无线信号的路径有关的特性的变化是否指示对象在用户的接近性阈值内。接近性确定模块520可以使处理器502确定无线信号的路径变化是否由对象在用户的接近性阈值内造成。

计算机可读介质500可以包括指示模块530。指示模块530可以使处理器502向用户指示该对象在用户的接近性阈值内。例如，指示模块530可以使处理器502引起输出设备(诸如显示器、扬声器、触觉马达等)向用户指示该对象在用户的接近性阈值内。指示模块530可以使处理器502引起输出设备提供消息，该消息是对象在用户的接近性阈值内、提供该对象在用户的接近性阈值内的符号指示等等。在一个示例中，当由处理器502执行时，检测模块510可以实现图2的分析引擎220或图3的监视引擎310；接近性确定模块520可以实现分析引擎220或分析引擎320；以及指示模块530可以实现用户界面引擎230或指示引擎330。

图6是另一示例计算机可读介质600的框图，该计算机可读介质600包括当由处理器602执行时使处理器602检测在用户的接近性阈值内的对象的指令。计算机可读介质600可以包括检测模块610。检测模块610可以使处理器602检测与无线信号的路径有关的无线信号随时间的变化。无线信号可以包括来自远程源的数据。在一个示例中，检测模块610可以包括移除检测模块612。移除检测模块612可以使处理器602检测从无线信号的路径中移除障碍物，并且可能已经从对象接收到了无线信号。例如，移除检测模块612可以使处理器602检测对应于障碍物的突然移除的信号强度的快速变化。由于障碍物的移动或对象的移动，障碍物可能已被移除。

在一些示例中，检测模块610可以包括多路径测量模块614。多路径测量模块614可以使处理器602确定与无线信号的多路径传播有关的无线信号的特性。例如，多路径测量模块614可以使处理器602确定自适应均衡器的参数。例如，多路径测量模块614可以使处理器602从自适应均衡器接收自适应均衡器的参数。多路径测量模块614可以使处理器602将该参数与用于自适应均衡器的先前参数进行比较。

计算机可读介质600可以包括接近性确定模块620。接近性确定模块620可以使处理器602基于无线信号的变化来确定对象是否在用户的接近性阈值内。例如，检测模块610可以使处理器602对接近性确定模块620可用的信号强度、多路径特性等的变化进行测量。接近性确定模块620可以使处理器602确定该变化是否指示对象在用户的接近性阈值内。接近性确定模块620可以使处理器602确定对象是否在用户的预定距离内、与用户位于同一房间等。例如，接近性确定模块620可以使处理器602确定对象是否不再通过墙与用户分开，确定距对象的距离是否小于阈值等。

在一个示例中，接近性确定模块620可以包括位置确定模块622。位置确定模块622可以使处理器602基于无线信号的路径来确定对象的位置。例如，位置确定模块622可以使处理器602确定对象的方向、对象的距离等。位置确定模块622可以使处理器602基于无线信号的信号强度、无线信号的多路径特性(例如，自适应均衡器的参数的大小或索引，时间或位置)等来确定对象的位置。在一个示例中，位置确定模块622可以使处理器602基于自适应均衡器的参数的索引，时间或位置确定反射离开对象的路径相对于视线路径的延迟。

接近性确定模块620可以包括基站信号模块624。基站信号模块624可以使处理器602与基站进行通信。例如，基站信号模块624可以使处理器602接收由基站对基站接收的无线信号的特性的测量。基站信号模块624可以使处理器602基于检测模块610检测到的无线信号的变化和与基站接收的无线信号的路径有关的基站接收的无线信号的变化来确定对象是否在用户的接近性阈值内。例如，基站信号模块624可以使处理器602基于基站接收到的无线信号的信号强度的变化、多路径特性的变化等来确定对象是否在用户的接近性阈值内。基站信号模块624可以使处理器602接收基站中的自适应均衡器的参数。基站接收的无线信号可以与检测模块610检测到的无线信号相同或不同。

接近性确定模块620可以包括对象识别模块626。对象识别模块626可以使处理器602基于无线信号来识别对象。在一个示例中，可以从对象接收无线信号。例如，无线信号可以被对象携带的设备接收。来自对象的无线信号可以包括唯一标识符。对象识别模块626可以使处理器602基于唯一标识符来识别对象。例如，对象识别模块626可以使处理器602访问将唯一标识符与用户可识别名称相关联的查找表。当唯一标识符不与用户可识别名称相关联时，对象识别模块626可以使处理器602从用户接收用户可识别名称。

计算机可读介质600可以包括指示模块630。指示模块630可以使处理器602向用户指示该对象在用户的接近性阈值内。例如，指示模块630可以显示对象在用户的接近性阈值内的指示、播放指示该对象在用户的接近性阈值内的声音、提供指示该对象在用户的接近性阈值内的触觉反馈等。在一些示例中，指示模块630可以使处理器602向用户指示由位置确定模块622确定的对象的位置。例如，指示模块630可以使处理器602引起指示位置的图像(例如，绝对位置或相对位置的地图或类似地图的图像)的显示、描述位置的文本的显示、描述位置的语音的播放、似乎源自该位置的声音的播放等。在一些示例中，指示模块630可以使处理器602向用户指示由对象识别模块626确定的对象的身份。例如，指示模块630可以使处理器602引起对象的图像的显示、描述对象的身份的文本的显示、描述对象的身份的语音的播放、从对象记录的声音的播放、模仿来自对象的语音的语音播放等。在一个示例中，当由处理器602执行时，检测模块610、移除检测模块612或多路径测量模块614可以实现图2的分析引擎220或图4的监视引擎410；接近性确定模块620、位置确定模块622、基站信号模块624或对象识别模块626可以实现分析引擎220或分析引擎420；以及指示模块630可以实现用户界面引擎230或指示引擎430。

以上描述说明了本公开的各种原理和实施方式。设想对本文所述示例的许多变化和修改。因此，本申请的范围应仅由下面的权利要求书确定。

Claims (15)

1.一种虚拟现实头戴式耳机，包括：

无线通信引擎，用于接收包括来自远程源的数据的无线信号；和分析引擎，用于：

检测与无线信号的路径有关的无线信号随时间的变化，以及

基于无线信号的变化确定对象是否在用户的接近性阈值内。

2.根据权利要求1所述的虚拟现实头戴式耳机，其中，所述分析引擎用于检测所述无线信号的多路径特性的变化，并基于所述多路径特性来确定所述对象是否在所述用户的接近性阈值内。

3.根据权利要求1所述的虚拟现实头戴式耳机，其中，所述对象包括动物。

4.根据权利要求1所述的虚拟现实头戴式耳机，其中，所述分析引擎用于识别所述对象，并基于所述对象的身份确定是否通知所述用户。

5.根据权利要求4所述的虚拟现实头戴式耳机，还包括用户界面引擎，用于向所述用户指示所述对象在所述用户的接近性阈值内并指示所述对象的身份。

6.一种设备，包括：

监视引擎，用于测量与无线信号的路径有关的无线信号的特性，其中，无线信号包括来自远程源的数据；

分析引擎，用于基于无线信号的特性确定对象在用户的接近性阈值内；以及

指示引擎，用于向用户指示该对象在用户的接近性阈值内。

7.根据权利要求6所述的设备，其中，所述分析引擎用于确定所述对象是潜在威胁，并且其中，所述指示引擎用于基于所述对象是潜在威胁的确定来指示所述对象在所述接近性阈值内。

8.根据权利要求7所述的设备，其中，所述分析引擎用于基于从包括所述对象的接近性、所述对象的身份以及在用户的所述接近性阈值内的时间的组中选择的标准来确定所述对象是潜在威胁。

9.根据权利要求6所述的设备，其中，所述指示引擎用于请求所述用户识别所述对象。

10.根据权利要求6所述的设备，还包括通信地耦合到远程基站的通信引擎，其中，所述分析引擎用于基于所述无线信号的特性和远程定位的基站接收到的无线信号的测量来确定所述对象相对于所述用户的位置。

11.一种非暂时性计算机可读介质，其包括指令，该指令在由处理器执行时使处理器用于：

检测与无线信号的路径有关的无线信号随时间的变化，其中无线信号包括来自远程源的数据；

基于无线信号的变化，确定对象是否在用户的接近性阈值内；以及

向用户指示该对象在用户的接近性阈值内。

12.根据权利要求11所述的计算机可读介质，其中，所述指令使所述处理器通过检测到从所述无线信号的路径中移除障碍物来检测所述无线信号的变化，并且其中，从所述对象接收所述无线信号。

13.根据权利要求11所述的计算机可读介质，其中，所述指令使所述处理器基于所述无线信号的路径来确定所述对象的位置，并且向所述用户指示所述位置。

14.根据权利要求11所述的计算机可读介质，其中，所述指令使所述处理器与基站进行通信，并且基于所述无线信号的变化和与基站接收的无线信号的路径有关的基站接收的无线信号的变化来确定所述对象是否在所述用户的接近性阈值内。

15.根据权利要求11所述的计算机可读介质，其中，所述指令使所述处理器基于所述无线信号来识别所述对象并向所述用户指示所述身份，并且其中，从所述对象接收所述无线信号。

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