CN113261301A - 基于微定位的预测路由 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了用于使用微定位进行预测媒体流的技术。移动设备的微定位可通过在一个或多个时间处测量一个或多个传感器值来确定，该一个或多个传感器值根据由对应的一个或多个信号源发射的一个或多个信号来确定。流事件可存储在移动设备处。每个流事件可以包括用于播放媒体的目标设备和群集位置，该群集位置对应于在空间上彼此接近的传感器值。检测对媒体项的选择并测量一个或多个当前传感器值。可使用一个或多个当前传感器值来识别当前群集位置。当前群集位置和流事件可识别用于播放所选择的媒体项的特定目标设备。

Description

基于微定位的预测路由
相关申请的交叉引用
本申请要求于2019年1月4日提交的标题为“PREDICTIVE ROUTING BASED ONMICROLOCATION”的美国临时专利申请62/788,630；以及于2019年8月27日提交的标题为“PREDICTIVE ROUTING BASED ON MICROLOCATION”的美国专利申请16/553,009的权益；这两个申请据此出于所有目的全文以引用方式并入本文。
背景技术
现代移动设备(例如，智能电话、膝上型电脑等)可以包含许多应用程序，每个应用程序被设计成执行一个或多个特定功能。例如，应用程序可以被设计成播放媒体(例如，音乐、视频等)、控制远程设备(诸如电视或扬声器)的操作、管理与其他用户的连接等。在移动设备上存储和操作的应用程序的数量正在增加。例如，移动设备存储数百个准备好操作的应用程序可能并不罕见。虽然存储许多应用程序可以使移动设备对于用户特别有用，但是对于用户来说，在存储在移动设备上的所有可用应用程序中识别和执行特定预期应用程序或功能可能是困难且耗时的。
一些移动设备能够连接到远程设备(例如，电视等)并将媒体流式传输到该远程设备。因为许多用户具有能够在住宅内播放各种类型的媒体的多个设备(例如，电视、立体声装置、扬声器等)。用户可以操作移动设备，以定期将媒体流式传输到各种此类远程设备。然而，识别并连接到特定期望的远程设备以流式传输媒体可能是困难、容易出错且耗时的过程。可能难以识别正确的远程设备，因为许多设备缺乏用户可识别的标识或者使用对于其他设备可能混淆的通用标识符。用户可能经常通过试错过程连接到多个不正确的设备来识别正确的远程设备。
因此，期望对确定特定远程设备以发起媒体流进行改进。
发明内容
本公开的各方面包括在移动设备上路由流数据。一个或多个传感器值可基于由一个或多个信号源发射的一个或多个信号测量。一个或多个传感器值限定群集位置，该群集位置包括空间上彼此接近的传感器值。流事件可存储在移动设备处。流事件可包括目标设备和与流媒体相关联的群集位置。可以检测对媒体项的选择，使得测量一个或多个当前传感器值。可使用一个或多个当前传感器值来识别当前群集位置。可基于所存储的流事件和当前群集位置来确定用于播放所选择的媒体项的特定目标设备。
本公开的另一方面包括一种系统，该系统包括一个或多个处理器和包括指令的非暂态计算机可读介质，这些指令在由一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法。
本公开的其他方面包括一种包括指令的非暂态计算机可读介质，这些指令在由一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法。
通过参考以下具体实施方式和附图，可更好地理解本公开的实施方案的实质和优点。
附图说明
图1示出了根据本公开的各方面的其中可以使用媒体流的预测路由的住宅的示例性楼层平面图。
图2A是示出根据本公开的各方面的物理空间中物理位置的群集的简化图。
图2B是示出根据本公开的各方面的与图1的物理空间中的物理位置对应的传感器空间中的传感器位置的群集的简化图。
图3A是示出根据本公开的各方面的楼层平面图中的对传感器位置的测量的简化图。
图3B是表示根据本公开的各方面的用于确定传感器位置的传感器测量结果的图表。
图4A是示出根据本公开的各方面的在设备已经移动时楼层平面图中的对传感器值的测量的简化图。
图4B是表示根据本公开的各方面的在设备已经移动时用于确定传感器位置的传感器测量结果的图表。
图5是根据本公开的各方面的用于预测被配置为在一个或多个设备上播放的媒体的模块和过程的框图。
图6是根据本公开的各方面的用于基于微定位路由媒体流的过程的流程图。
图7示出了根据本公开的各方面的示例性设备的框图。
具体实施方式
现代移动设备被操作以执行多种不同的功能。这些功能中的一些功能可以包括本地(在移动设备上)播放各种类型的媒体(例如，音频、视频等)或者流式传输到一个或多个远程设备(例如，显示设备、电视、立体声装置、扬声器等)。用户通常在其家中具有多个此类远程设备。本公开的各方面使得能够基于移动设备的微定位和移动设备的历史使用来预测用户打算将媒体流路由到的多个远程设备中的特定远程设备。在一些情况下，媒体可以自动路由到预测设备(一旦用户请求回放媒体)。在其他情况下，可以向用户呈现一个或多个预测的远程设备并提示其选择特定的远程设备。在其他情况下，可以在移动设备上生成快捷方式，从而使移动设备预测用户想要播放的媒体，预测用户打算接收所预测媒体的远程设备，并且自动连接到远程设备并发起所预测媒体到远程设备的流式传输。在一些情况下，用于路由媒体流的预测目标设备可以是本地设备。
I.将媒体流路由到设备
图1示出了根据本公开的各方面的其中可以使用媒体流的预测路由的住宅的示例性布局。现代家庭通常包括被配置为播放或流式传输媒体的多个不同类型的远程设备104A至104E(例如，电视、立体声装置、蓝牙设备、扬声器等)。例如，住宅可以包括起居室中的电视机(例如，104A)、厨房104E中的另一电视机(例如，104E)，以及被配置为在每个卧室中播放媒体104B至104D的一个或多个设备(例如，计算机、立体声装置、电视等)。用户可以在住宅内操作多于一个远程设备，以定期流式传输媒体。例如，用户可以在下午使用起居室电视(例如，104A)流式传输电视节目，并在晚上使用不同的卧室电视(例如，104C)继续流式传输。
实施方案可将微定位定义为移动设备的定义位置，如使用相对于一个或多个固定信号源确定的传感器值所测量的。可使用微定位和过去的路由选择来确定可能的远程设备，以流式传输特定媒体。在一些情况下，诸如当概率高(例如，计算结果大于80％)时，将媒体流式传输到远程设备可以由远程设备自动发起。例如，如果当移动设备在晚上位于起居室的沙发108上时，移动设备总是选择起居室电视来流式传输媒体，则当用户晚上在沙发上选择用于流式传输的媒体时，可能存在用户将选择起居室电视的高概率。移动设备可以自动选择起居室电视。
在其他情况下，诸如当概率为中等(例如，计算结果介于50％和80％之间)时，可以向用户呈现可能设备的列表以供选择。例如，如果移动设备在两个远程设备(例如，104A和104E)附近具有微定位并且移动设备在50％的时间内使用每个设备，则任一设备是用户用于媒体流式传输的预期设备的概率可能不足够高以触发媒体流到特定远程设备的自动路由。移动设备可以向用户呈现图形用户界面选项，使得用户能够选择旨在用于媒体流式传输的特定远程设备。在一些情况下，只有具有中等概率的那些设备可以被显示给用户以使选择更容易(并且可以从列表中省略低于中等阈值的设备)。在其他情况下，可以向用户呈现第三选项，该第三选项一旦被选择，就在住宅中呈现所有可能的远程设备以便选择用于媒体流式传输。
可以使用移动设备的一个或多个传感器来确定移动设备的位置。例如，移动设备可以检测从一个或多个固定信号源诸如路由器112、远程设备104A-E、蓝牙设备等发射的信号。每个接收信号的一个或多个特性(例如，数据分组、信号强度等)可以用于向一个或多个固定信号源提供移动设备的相对位置(尽管不知道结构的布局)。
II.传感器测量结果和群集
微定位可为使用移动设备的一个或多个传感器相对于一个或多个固定位置确定的位置。例如，尽管移动设备缺少对应于环境的细节，但可以使用一个或多个传感器测量结果来确定移动设备相对于一个或多个信号源的位置。虽然移动设备可能无法确定精确的地理位置，但设备可能会确定住宅或建筑物内的相对位置。在一些情况下，可以将微定位与住宅或建筑物的布局相关联，以识别地理位置(例如，住宅或建筑物的特定房间内的位置)。微定位包括物理空间和/或传感器空间内的位置(例如，指示移动设备相对于一个或多个固定但未知的源的位置)。例如，传感器空间中的微定位可以指示移动设备在特定方向上距无线电信号源(例如，表示为矢量)三英尺。虽然移动设备的物理位置可能是未知的，但可以使用多个信号的相对传感器测量结果来限定建筑物内的相对移动设备位置。
可以连续方式或响应于触发事件来获得传感器测量结果。例如，移动设备可以检测按钮按压(例如，触发事件)并使得移动设备测量从一个或多个信号源，例如，电子设备诸如无线路由器、配备Wi-Fi的电器(例如，机顶盒、智能家居设备)或蓝牙设备发射的信号(例如，Wi-Fi或蓝牙等)。检测到的信号可用于在传感器空间中生成传感器值的多维数据点，其中传感器空间中的每个维度可与从信号源发射的信号的特性对应。多维数据点可以表示移动设备在传感器空间中的微定位，其中该微定位与移动设备在物理空间中的物理位置对应。
图2A是示出物理空间203中的多个物理位置的简化图。例如，物理空间203可为家庭、办公室、商店或其他建筑物的内部。物理空间203可以包括多个信号源，诸如信号源202A和202B。每个信号源可发射无线通信信号，如从无线路由器或蓝牙设备发射的无线通信信号。信号源可被认为是固定设备，因为其位置通常不会改变。
移动设备可以位于物理空间203内，使得检测从信号源202A和202B发射的一个或多个信号。例如，移动设备可以定位在图2A中的物理位置204处，其中分别从信号源202A和202B检测到信号201和200。应当理解，在一些位置处，移动设备仅可以测量信号201和200中的一者，例如，由于在某些位置处信号衰减。在一些情况下，移动设备可以检测来自外部信号源(未示出)(例如，在物理空间203之外)的信号。虽然仅描绘了两个信号源(202A和202B)，但是移动设备可以从任何数量的信号源(在物理空间内或在物理空间外部)接收(或检测)信号。
在许多情况下，用户可以在一些物理位置比在其他物理位置更频繁地操作移动设备。例如，当用户在沙发比用户在厨房时，可以更频繁地使用移动设备。这些物理位置可以限定群集位置(例如，空间上彼此接近的一组一个或多个物理位置)，诸如物理位置的群集214和216。每个群集可以具有定位成彼此靠近的一组物理位置。例如，群集214可以包括物理位置204、206和212。如图所示，群集216包括物理位置208和210。根据各实施方案，移动设备可以被配置为基于所检测到的信号(例如，信号200、201和/或其他未示出的信号)来确定移动设备何时位于这些群集中的一者中。在一些情况下，移动设备可以使用群集来预测要在其中流式传输媒体的特定设备。
在其他情况下，群集可以用于以阈值准确度确定移动设备的位置。例如，可以在预先确定的时间间隔内获得移动设备的位置的数量。位置的量和位置相对于彼此的相对接近度可以用于以给定的准确度水平基于位置的数量和位置的密度来确定设备的位置。以特定密度检测到的位置的量越大，移动设备的位置正确的概率越大。可以使用一个或多个阈值来确定指示移动设备的准确位置所需的位置的特定量和特定密度。因此，可以基于移动设备的历史数据来预定义群集(如上所述)以在移动设备位于预定义群集处时提供功能，并且/或者可以实时定义群集来以给定准确度水平定义移动设备的位置。
移动设备可以根据从信号源202A和202B发射的信号来测量一个或多个传感器值。例如，如果移动设备处于物理位置204处，则移动设备可以测量来自从信号源202A发射的信号201和从信号源202B发射的信号200的传感器值。所测量的传感器值可以为信号201和信号200的信号特性。所测量的传感器值可以用于定义传感器空间中的微定位，如图2B所示。
图2B是示出传感器空间205中的多个微定位的简化图，该传感器空间与物理空间203对应。传感器空间205被描绘为以信号强度测量的微定位的曲线图。X轴可以表示以dB为单位的来自信号源202B的信号的测量值，沿X轴向右增加，并且Y轴可以表示以dB为单位的来自信号源202A的信号的测量值，沿Y轴向上增加。
传感器空间中的微定位与物理空间203中的相应物理位置对应。例如，图2A中的物理位置204处所测量的传感器值与图2B中所示的传感器空间中的微定位232对应。微定位232被表示为二维数据点，其中一个维度与来自信号源202A的传感器值对应，并且另一个维度与来自信号源202B的传感器值对应。传感器空间205可以包括微定位的群集，例如，微定位的群集224和微定位的群集226。微定位的群集224和226分别与图2A中的物理位置的群集214和216对应。
群集224和226可以是未标记的位置(例如，对应于群集224和226的实际物理坐标是未知的)。可能仅已知，存在具有相似传感器值的微定位的群集，并且该群集表示物理空间中的离散位置(相对于一个或多个信号源)。然而，移动设备可以基于传感器空间中的微定位来执行功能，使得移动设备在物理空间中的使用受益。例如，移动设备可以确定移动设备的微定位，并且基于微定位是否在已知媒体流式传输的模式的群集内来将媒体的回放自动路由到特定远程设备。
因此，微定位可对应于与另一个(固定)位置相对的位置。例如，微定位可以表示为矢量，对于每个信号源，该矢量包括距信号源的距离和方向。当移动设备位于物理空间中的物理位置处时，微定位可以基于由移动设备的传感器测量的一组(例如，一个或多个)传感器值来定义。传感器值可为信号特性的量度(例如，信号强度、飞行时间或在无线信号中传送的数据，诸如由信号源传送到移动设备的包括从移动设备传输到信号源的信号的特性的数据)。一组传感器值中的每个传感器值可对应于传感器空间中的相同或不同维度，其中一组一个或多个传感器值在传感器空间中形成数据点(例如，多维数据点，也称为特征矢量)。
如图2A中所示，对于信号源202A(其在图2B中的纵向轴上)，群集214中微定位的传感器值可以高于群集216中的微定位的传感器值。(例如，其中传感器值是信号强度)这可能是由于，相比群集216中的物理位置距离信号源202A，群集214中的物理位置距离信号源202A更近。群集214和216之间的传感器值的差异可以基于传感器值表示的特性。例如，对于表示飞行时间的信号特性的传感器值，群集214的传感器值将小于群集216的传感器值。
在物理位置处获得的一个或多个无线信号的给定测量结果可以在一定时间间隔内的一个或多个时间得到，以获得一组传感器值。两个不同时间处的两个测量结果可与相同的微定位对应(例如，当两个测量结果在两个不同时间处的相同物理位置处得到时)。微定位对于给定维度可具有为零的值。例如，当未测量特定无线信号的微定位时，微定位对于给定维度可以具有为零的值，或者具有标称值，诸如低信号功率(-100dB接收信号强度指示(RSSI)、移动设备和信号源之间的较大距离、或不确定性过高。
微定位或微定位与群集的接近度(例如，群集位置)可以用于形成所选择的媒体的回放应本地(例如，在移动设备上)或在一个或多个远程设备上发生的预测。例如，如果所选择的媒体的回放发生在距远程设备太远的微定位中，则回放可以本地发生。如果微定位仅在一个远程设备附近，则用户可能打算将媒体流式传输到远程设备的概率可以是高的，并且可以自动发起媒体流。如果在微定位附近存在多于一个远程设备，则远程设备中的任一个将成为媒体流的预期目标的可能性可能不足以自动路由媒体流。在这种情况下，可以提示用户从可能的远程设备中进行选择。
虽然接近度(经由移动设备的微定位)是上述唯一因素，但可以使用多个因素来确定每个设备的概率。例如，除移动设备的微定位之外，可以使用远程设备(例如，先前从移动设备流式传输媒体的远程设备、媒体流式传输的频率、在设备上流式传输的媒体的类型、自上次流会话以来的时间等等)的历史流活动、一天中的时间、住宅或建筑物内的远程设备的位置、远程设备的类型、用户的历史媒体消耗等等。
III.传感器位置和传感器群集
移动设备可以确定一般位置内的传感器位置。传感器位置可为空间中由根据从信号源发射的无线信号测量的传感器值表示的位置。当记录了许多传感器位置时，移动设备可以识别形成群集位置(或简化为“群集”)的传感器位置的分布，该群集位置由包括相似传感器值的传感器位置组表示。传感器位置的群集可以用于限定移动设备的微定位并预测媒体流到特定远程设备的路由。
图3A是示出在其中测量传感器位置的示例性楼层平面图300的简化图。一个或多个信号源301、303和305可以定位在楼层平面图300内。每个信号源均可为被配置为发射无线信号的设备。例如，信号源可以为接入点，诸如无线路由器、蓝牙设备、计算设备(例如，台式计算机等)或被配置为传输和/或接收信号的任何其他设备。
由移动设备测量的传感器值可以为从信号源发射的信号的特性。例如，传感器值可以为与测量信号的信号强度对应的值(例如，RSSI值)或相对于与信号起源点相距的距离而变化的任何其他合适的信号特性。在其他情况下，信号值可以为指示移动设备和信号起源点之间的距离的信号(例如，飞行时间(TOF)测量值)。示例性TOF测量包括往返时间(RTT)和单程测距测量。单程测距测量可通过使用IEEE 1588或其等同物将移动设备的时钟与信号源的时钟同步来执行，然后使用单程测距(例如，经由无线电波(诸如Wi-Fi、超宽带或雷达)或声波)来计算TOF测量值。在一些示例中，同步可以使用每个设备中与GPS时间同步的GPS接收器来进行。在其他示例中，同步可以使用未被设计用于测距的Wi-Fi波形、在不同频带中的Wi-Fi波形、超宽带(UWB)信号、使用高质量的原子时钟来执行。在一些情况下，同步可以在10纳秒处或者更佳处进行。
虽然图3A将楼层平面图300示出为仅具有三个信号源301、303和305，但是根据本发明的各方面，可以存在和/或使用任何数量的信号源(例如，或多或少)。此外，信号源可以定位在与移动设备相同的房间中，定位在与移动设备不同的房间中，或者可以在结构外部)。例如，一个或多个信号源可以定位在楼层平面图300之外的邻居家或办公室中或者在楼层平面图300之上(或之下)的楼层中。应该认识到，信号源可以定位在根据本公开的各方面的任何位置中，从其中发射的无线信号可以由移动设备测量。
A.传感器位置的测量
在楼层平面图300内，多个传感器位置可以由相同的移动设备来测量。例如，如图3A所示，传感器值可以在时间T0处由移动设备在物理位置302处测量，而其他传感器值可以在时间T1处由移动设备在物理位置304处测量，其中T0和T1不相等。例如，当移动设备在检测到第一触发事件时正在确定其传感器位置之时，移动设备可以在下午位于物理位置302处，而当移动设备在检测到第二触发事件时正在确定其传感器位置之时，移动设备可以在晚上位于物理位置304处。
物理位置302可以由传感器位置定义，该传感器位置包括根据从信号源301、303和305发射的信号测量的传感器值。传感器值可以表示从信号源301、303和305发射的信号的一个或多个信号特性。如图3A所示，物理位置302可以由分别从信号源301、303和305测量的信号306、308和310的特性来定义。类似地，物理位置304可以由分别从信号源301、303和305测量的信号312、314和316的特性来定义。例如，传感器值可以为从信号源301、303和305发射的信号的RSSI和/或TOF(例如，RTT)。
除传感器值之外，移动设备还可以接收和记录信号源的标识。信号源标识可以为用于信号源的任何合适形式的标识，诸如媒体访问控制(MAC)地址、因特网协议(IP)地址等。信号源的标识可附加到相应的传感器值，使得移动设备可识别哪个信号源发射了所测量的信号。其他信息也可附加到所测量的传感器值。例如，表示测量传感器值所经历的时间间隔的信息、信息有效载荷(例如，分组)也可以附加到所测量的传感器值。
传感器值可以由移动设备的一个或多个传感器测量。一旦测量了信号，则一个或多个传感器可以将测量结果发送到传感器位置模块，以生成与物理位置302对应的传感器位置。传感器位置可以为多维数据点，其可以被表示为包含测量的信号特性的特征矢量。
特征矢量xk可以被定义为：
Figure BDA0003143146330000101
对于M个数量的RSSI值和N个数量的RTT值，其中M和N的每个整数与用于相关联传感器值的源信号的标识符(例如，媒体访问控制(MAC)地址、通用唯一标识符(UUID)、缩短的UUID、蓝牙设备地址或接入点的IP地址)对应，其中k表示测量信号值所经历的时间间隔。应当理解，一个或多个RSSI和RTT值可以从相同信号源测量出，并因此具有相同的标识符。虽然特征矢量xk包括RSSI和RTT传感器值，但特征矢量xk可包括用于确定传感器位置的其他类型的传感器值(除RSSI和RTT传感器值之外或代替RSSI和RTT传感器值)
B.创建多维数据点
传感器值可以被测量并存储在数据库中，诸如用于生成多维数据点的传感器位置数据库。在一些情况下，可执行过滤步骤以避免存储可能失真或不可靠的传感器值测量。
1.数据测量
可以跨预先确定的时间间隔测量多个传感器值，以创建多维数据点。图3B是示出跨时间间隔320在时间T0和T1处分别在物理位置302和304处对传感器值(例如，RSSI信号值)的示例性测量的图表。纵向轴可表示以分贝(dB)为单位的信号强度，并且水平轴可表示时间(t)。
T0可以是检测到使得移动设备测量当前传感器位置的触发事件的时间实例。在时间T0处，可以在物理位置302处测量信号306、308和310的传感器值。可以在持续时间(例如，间隔320)内测量传感器值。在一些实施方案中，信号306、308和310的多个测量结果可以跨时间间隔320得到。时间间隔320可以为足以使移动设备准确地测量传感器值的时间量。在一些情况下，时间间隔320的长度可以基于两个因素：测量精度和功率消耗(例如，可以限制时间间隔320以减少从电源诸如电池消耗的功率)。在一些情况下，时间间隔320可以小于一秒。
在T0之后并且在移动设备已移动到物理位置304之后，移动设备可以检测另一触发事件并且在时间T1处开始再次测量其传感器位置。在T1处，移动设备可以跨时间间隔320分别测量来自信号源301、303和305的信号312、314和316的传感器值。
如图3B所示，一些传感器值可以具有比每个传感器位置处的其他信号更高的dB水平。这可能是因为信号强度与传感器和信号起源点(例如，信号源)之间的分离距离成反比，这意味着较短的分离距离可以导致较高的信号强度。每个传感器位置可以具有其自身独特的信号强度布置。此外，取决于当测量传感器值时移动设备的位置，移动设备可能不检测从某些信号源发射的一些信号。因此，每个传感器位置可包括来自一组唯一信号源的传感器值。因此，一些传感器位置可以具有不同的传感器值，并且其他传感器位置可以具有相似的传感器值。可以分析信号强度和信号源的布置中的相似性和差异，以限定包括相似特性的传感器位置的群集。
跨预先确定的时间间隔测量传感器值可以产生传感器值的趋势。例如，在物理位置302和物理位置304处测量的每个传感器值可以具有传感器值的基本上水平的趋势。水平趋势指示在测量传感器值之时移动设备基本上没有移动。水平趋势可以指示准确的传感器值测量结果。传感器值的趋势不是基本水平的可以指示移动设备在传感器值的测量期间已经基本上移动，并且指示测量结果可以是不准确的。不准确的测量结果可能会被滤除。可以针对除图3B中所示的信号强度之外的其他信号特性(诸如TOF测量结果)进行滤波。
2.数据过滤
图4A和图4B示出了测量导致传感器值的趋势不是基本水平的情况。如图4A所示，移动设备可以在在与传感器位置对应的时间间隔内测量传感器值期间，从物理位置402A移动到物理位置402B。因此，每个传感器值的趋势可以增大或减小，如图4B中所示的图表所示。
在时间T0处，对于来自信号源401、403和405的信号406A、404A和410A，物理位置402A处的测量传感器值可以为基本上水平的，直到移动设备在时间间隔320到期之前移动到物理位置402B时为止。在移动到物理位置402B之后，某些测量的传感器值可以增大或减小到信号406B、404B和410B的测量的传感器值。传感器值的趋势的变化可以使得移动设备不记录单个传感器位置，该单个传感器位置包括402A和402B处的传感器值。在一些实施方案中，可以滤除(例如，未保存)测量的传感器值大于阈值的变化。这与当移动设备处于物理位置404时测量的信号412、414和416的传感器值形成对比，其中传感器值是稳定的。在一些实施方案中，当测量的传感器值稳定时，此类值可被压缩(例如，一些值被降低、归一化、增加、平均化)。此类过程可移除冗余信息，从而限制存储空间并减少由于具有较少维度的传感器空间引起的计算。
3.数据存储装置
一旦已经生成多维数据点，就可以存储多维数据点。例如，多维数据点可以存储在数据库中。数据库可以存储在一段时间内生成的许多其他多维数据点。例如，数据库可以存储最近七周时间内生成的多维数据点。在其他实施方案中，可以存储在多于或少于七周时间内生成的多维数据点。数据点的量可以取决于移动设备的存储、处理时间、存储器容量和/或隐私策略。可以访问存储在数据库内的多维数据点，以构建用于预测应用程序的群集模型，如本文所讨论的。
C.构建群集模型
可以根据数据库中的多维数据点生成群集模型。过程可以分析多维数据点，并确定是否存在具有相似传感器值的多维数据点组。具有相似传感器值的多维数据点可指示这些多维数据点彼此接近。
当多维数据点在彼此的阈值距离内时，可以确定多维数据点彼此相似。该阈值距离可以是传感器空间中的距离，意味着以分贝(dB)为单位表示的距离。在其他情况下，阈值距离可以是物理空间中的距离(例如，当使用映射函数将传感器距离转换为物理距离时)，并且因此以物理距离(例如，米)的单位表示。
阈值距离的单位可以取决于测量的传感器位置的单位。例如，如果传感器位置以dB或米为单位，则阈值距离也可以分别以dB或米为单位表示。例如，传感器空间中阈值距离的典型值可以在6-10dB的范围内。如果传感器位置以dB和米为单位(例如，当一些测量值来自RSSI测量结果并且一些测量值来自TOF测量结果时)，则可以分别以dB和米为单位使用两个阈值距离。因此，传感器位置可以分成两个单独的测量，一个以dB为单位，一个以米为单位，从而有效地提供两个位置，这两个位置都需要满足它们各自的阈值距离。在其他情况下，沿一个维度的每个距离可以通过归一化(例如，通过使用该维度的最大值)被确定为无单位量。以dB和米为单位的单独的传感器值可被组合成单个距离值，该单个距离值可与单个阈值距离进行比较。
在一些情况下，阈值距离可以基于测量值和物理距离之间的相关性来选择。测量值和物理距离之间具有相关性可允许移动设备准确地确定多维数据点的位置以确定相对距离。
IV.预测媒体路由
图5是用于预测被配置为在一个或多个设备上播放的媒体的模块和过程的框图。框图描述了使用历史媒体应用程序使用和历史路由来生成媒体项和/或路径的预测的各种模块和过程。例如，加载媒体应用程序可以触发快捷方式建议、快捷方式路由或媒体路由。快捷方式建议使用历史媒体应用程序数据(自动地或由用户)生成在加载媒体应用程序时触发媒体项回放的快捷方式。快捷方式路由可分析历史媒体应用程序使用情况，以预测用户可能想要观看的媒体项以及流式传输媒体项的路径。路径预测基于历史使用和移动设备的微定位来预测要观看所选择的媒体项的路径。模块和过程可以在选择媒体(或媒体应用程序)时触发，以将媒体流式传输到适当的目标设备。
在504处，检测对媒体项(例如，视频、音乐、媒体应用程序等)的选择。在一些情况下，可以由移动设备基于先前对媒体项的选择(例如，使用下文所述的即将到来的媒体API、事件流等)来执行对媒体项的选择。在其他情况下，当用户加载存储在移动设备上并被配置为播放媒体的媒体应用程序时，可以检测对媒体项的选择。移动设备可以存储多个媒体应用程序，每个媒体应用程序被配置为播放一种或多种类型的媒体(例如，视频、音乐、音频等)。例如，一个媒体应用程序可以播放本地存储在设备上的媒体，而另一个媒体应用程序可以从一个或多个远程源流式传输媒体。能够由设备播放的任何媒体(例如，本地媒体或流媒体)可被流式传输到远程设备。
A.快捷方式建议
在一些情况下，媒体应用程序504可能不触发基于快捷方式或流的路由。在那些情况下，移动设备可以使用即将到来的媒体API 508来生成函数调用，以访问排队以由媒体应用程序下一个播放的一个或多个媒体项。例如，对于视频应用程序，使用即将到来的媒体API 508的移动设备向视频应用程序发送调用。视频应用程序可以返回对用户最近观看的电视节目的下一集的识别。其他应用程序可以返回其他类型的媒体。例如，音乐播放器可以返回最近由用户播放的专辑或播放列表的下一曲目。
在一些情况下，每当媒体应用程序加载以播放特定媒体时，可以访问即将到来的媒体API 508。然而，即将到来的媒体API 508可能不需要直接从媒体应用程序访问媒体队列。例如，API可以获得播放的媒体、要播放的下一个排队媒体、播放媒体的时间等，并将数据存储在本地(或远程)存储器中。在稍后加载媒体应用程序时，即将到来的媒体API 508可以访问存储的数据而不是直接从媒体应用程序获得信息。即将到来的媒体API508可以在加载媒体应用程序时或在某个其他时间(诸如当媒体应用程序未被用户使用时)周期性地从媒体应用程序获得更新的信息。
在框512处，可以在移动设备的屏幕上显示快捷方式建议，使得用户能够选择或忽略快捷方式。快捷方式是根据预定义的规则执行的一个或多个功能的例程(例如，在检测到用户选择的事件时，在用户限定的时间点、在用户限定的时间间隔等切换用户)。例如，用户可以创建快捷方式，该快捷方式检测播放音乐的选择，并且将音乐自动路由到特定蓝牙扬声器。快捷方式建议可以基于特定媒体应用程序的历史使用而自动生成。
建议的快捷方式可以被配置为建议或自动播放由即将到来的媒体API508识别的媒体项。每当触发快捷方式时，即将到来的媒体API 508可以识别下一个媒体项，使得快捷方式不会导致连续建议或播放相同的媒体项。如果用户选择快捷方式建议，则可以播放所识别的媒体项，并且可以生成快捷方式，该快捷方式可以在下一次加载媒体应用程序时播放随后识别的媒体项。否则，如果忽略快捷方式建议，则用户可以使用媒体应用程序来选择要播放的下一个媒体项。快捷方式建议可以被删除(或被高速缓存以用于数据分析)。如果忽略快捷方式，则可以下一次(或在某个时间间隔之后)生成媒体应用程序被加载的另一快捷方式建议。
B.快捷方式路由
快捷方式还可以用于自动识别媒体并将其路由到特定目标设备以进行回放。目标设备可以是移动设备(例如，本地回放)或者被配置为接收和播放媒体流的任何远程设备。快捷方式路由在504处发起媒体应用程序之后开始。在516处，可识别历史使用信息。历史使用信息可以从在移动设备上操作的应用程序“供给”。供给可以包括事件(例如，特定媒体项，诸如所播放的电视节目的剧集)和上下文信息(例如，剧集的标识符、目标设备、移动设备的微定位、观看剧集的时间、移动设备的剩余电池寿命或充电状态、用户人口统计数据等)。可以将每个供给(例如，事件和上下文)推送到快捷方式API可访问的事件流上，以用于定义新的快捷方式。
在520处，动作预测引擎处理事件流的一部分，以形成快捷方式建议。动作预测引擎可以使用使用事件流中的历史事件训练的机器学习模型。一旦经过训练，机器学习模型就可以处理事件流的最近一个或多个事件，以形成预测。例如，机器学习模型可以对事件流的事件执行逻辑回归，以预测在给定上下文约束(例如，时间、微定位等)的情况下未来事件的可能性。例如，机器学习模型可以确定在给定时间以及当移动设备位于特定群集位置时将播放特定电视节目的概率。
机器学习模型可以针对一个或多个事件生成得分。如果得分超过阈值，则事件可能在将来再次发生。事件被存储并用于为用户限定快捷方式。如果得分未超过阈值，则可以忽略事件。甚至超过阈值的事件也可以受一个或多个规则的约束。例如，即使事件被认为可能重新发生，但在过去仅发生一次，也可以忽略该事件。一个或多个规则可以基于要用于快捷方式的事件必须满足的最小数量的标准。
例如，如果用户每天在900PM处操作移动设备以观看用户起居室中的特定电视节目，则机器学习模型可以识别图案并指示如果移动设备位于起居室微定位处或附近，则事件(例如，电视节目将被播放)可能在9:00PM处重新发生。动作预测引擎可以使用事件来定义快捷方式，该快捷方式建议回放电视节目的下一集(基于即将到来的媒体API)。快捷方式可以向用户询问用户是否想要在满足微定位和时间条件时发起电视节目的下一集。在一些情况下，快捷方式可以使下一集自动播放。在一些情况下，动作预测引擎可以另外预测可能由用户选择以流式传输电视节目的目标设备(例如，基于历史使用)。
在512处，向用户显示所生成的快捷方式以供批准。在批准时，建议的媒体项可以由移动设备播放(例如，本地播放，或者如果机器学习模型检测到可能的远程设备，则播放到远程设备)。此外，快捷方式可以在下一次满足触发事件时触发(例如，加载媒体应用程序，并确定事件重新发生，并且满足上下文约束)。否则，如果建议的快捷方式未被批准，则可以稍后重复该过程(504-516-520-512)(例如，下一次加载媒体应用程序)。
C.无线播放路由
由移动设备播放的媒体可以基于过去的流使用情况自动路由到特定目标设备。在524处，在504处用户已加载媒体应用程序之后，连同路径历史流一起分析事件流。每当移动设备将内容流式传输到远程设备(例如，通过无限播放等)时，移动设备和接收流的特定远程设备的微定位被记录为路径历史流中的条目。事件流可以与路径历史流相关联，以识别可以基于给定事件发生来选择给定路径(例如，远程设备)的可能性。
在528处，路径预测API可以用于确定路径预测(和置信度分数)。路径预测API可以使用路径历史流的一部分(例如，最近一条或多条路径)来生成相关矩阵。路径预测API可以使用一组先前使用的路径来确定每个可能路径外的每条路径将被选择作为下一条路径的概率。相关矩阵的每一行可以表示(多条路径中的)一条路径。可以通过聚合指示在路径历史流中检测到由该行表示的路径的频率的计数并归一化聚合计数来确定每行的值。相关矩阵的每行可以指示每条路径的概率。相关矩阵可以表示每个目标设备的路径(例如，每个远程设备的路径和用于在移动设备上本地回放的行)。
由于用户的流习惯可能随时间而改变，因此使用路径历史流中的每条路径可能产生不准确的概率。例如，一年前记录在路径历史流中的路径可能不再反映用户的观看习惯。因此，路径预测API可以使用一个或多个规则(下文描述)来约束用于生成相关矩阵的路径历史流中的路径数量。此外，可以通过频繁生成新的相关矩阵(或更新当前相关矩阵的值)来保持相关矩阵的准确性，以使用最近的路径。在一些情况下，每次移动设备将内容流式传输到目标设备时，可以生成相关矩阵。
生成相关矩阵包括可以使用一个或多个规则来引导对路径的选择。一些路径可以是对用户意图的比其他路径更高的指示。例如，如果路径历史流中的最后三条路径是相同的，则路径是该用户可能打算再次使用路径的良好指示符。一年前使用一次的路径可能不是用户可以再次使用路径的良好指示符。一个或多个规则可以指示用于生成相关矩阵的路径的最小数量或最大数量、应用于每条路径的权重(例如，基于自使用路径以来的时间量等)、在生成相关矩阵中包括的路径、在生成相关矩阵中排除的路径、路径发生的最小频率等。例如，如果路径在行中多次出现在路径历史流中，则一个或多个规则可以对其他路径上方的该路径进行加权。类似地，如果最近路径在行中出现预先确定的次数(例如，两次、三次等)，则一个或多个规则可以使用该路径来生成相关矩阵，同时省略较旧的路径。一个或多个规则可以基于事件/路径的频率、事件类型的频率、行中事件/路径的数量等)来限制或扩展所使用的事件的数量。
在一些情况下，移动设备可以发起沿特定路径的流会话。当移动设备停止流式传输时，尽管移动设备已经停止流式传输媒体，但会话可以在预先确定的时间间隔(例如，几小时、几天、基于先前尚未完全查看的媒体项等)内保持活动。如果移动设备检测到对媒体项的选择(当会话仍然处于活动状态时)，则一个或多个规则可以包括通过其他路径(例如，一些或所有其他路径)的特定路径，因为用户有可能将使用相同路径恢复流会话。在一些情况下，本地路径(例如，在移动设备上本地播放媒体)可以保持在相关矩阵中。
在相关矩阵中被选择的每条路径的概率可以与移动设备的微定位相关，以确定在给定微定位的情况下将选择路径的组合概率。移动设备的微定位矢量可乘以相关矩阵，以识别移动设备(位于特定微定位处)将媒体沿特定路径路由的组合概率。输出可为矩阵(例如，矩阵532)，该矩阵可以由路径预测API用于确定是否要执行路径建议536，或者是否要执行快捷方式建议512。如果最高概率路径的组合概率超过第一阈值(例如，80％)，则在给定特定事件的情况下用户将极有可能选择该路径。
在536处，基于回放历史(例如，事件流)向用户建议高概率路径。路径建议可以针对特定事件(例如，媒体、媒体应用程序、媒体项的类型、时间、微定位和/或其他上下文信息)指示用于播放媒体项的特定路径(例如，目标设备)。在一些情况下，所选择的媒体可以基于用户输入(例如，用户选择或用户批准路径建议)沿特定路径自动发送(例如，发送到特定目标设备)。在其他情况下，路径建议可以沿高概率路径自动(例如，没有用户干预)流式传输媒体项。可以显示图标或图形，以向用户提供已发生自动路径规划的指示以及将媒体流式传输的目标设备。路径建议536不提供要沿特定路径流式传输的强制未来匹配事件。相反，每当在检测到高概率路径时选择媒体时，路径建议536动态地确定建议路径。
如果在528处，最高概率路径的组合概率低于第一阈值但高于第二阈值(例如，介于50％至80％之间等)，则最高概率路径可以被认为是中等概率。路径建议536可以为中等概率路径提供自动路径。相反，移动设备可以提示用户进行选择(例如，超过50％的路径中的每条路径或超过50％的路径的选择数量、最高n条路径等)。如果用户选择特定路径，则所选择的媒体的当前和未来回放可以沿所选择的路径流式传输。
如果最高概率路径的组合概率低于第一阈值和第二阈值，则可以执行快捷方式建议512过程。快捷方式建议可以建议一条用于流式传输所选择的媒体的路径，或者向用户提供界面以生成新的快捷方式(例如，用户可以选择媒体项或媒体应用程序，响应于选择媒体项或媒体应用程序而执行的动作，诸如媒体项的自动回放或到特定目标设备的自动路由，以及上下文约束)。
在一些情况下，可以在提供路径建议之前确定路径是否仍然可行(在536处)。例如，即使事件流和路由历史流指示移动设备总是流式传输到同一远程设备(例如，高概率)，远程设备也可以在路径建议发生之前被拔出。在该路径上的回放可能不再是可能的。如果下一条最高概率路径是高概率路径，则可以使用该路径发生路径建议。如果下一最高可能路径是中间路径，则移动设备可以向用户呈现对一个或多个目标设备的选择以供选择。
当选择媒体时(通过从536的自动路由设置或在512处的快捷方式路由)，可以经由移动设备的图形用户界面向用户显示图标或图形。图标或图形可以指示媒体流式传输过程被发起、媒体被流式传输和/或媒体被流式传输的路径。用户可以选择图标或图形以获得更多信息，取消媒体流，选择不同的设备来路由流等。
V.预测媒体路由
图6示出了用于预测到多个远程设备中的特定远程设备的媒体路由的过程。
在604处，移动设备在一个或多个时间处测量一个或多个传感器值。移动设备的一个或多个传感器可以用于采集一个或多个传感器值。例如，移动设备可以使用蓝牙、蜂窝和/或Wi-Fi接收器来检测在移动设备的结构(住宅、办公楼等)中或附近生成的信号。还可以使用一个或多个其他传感器，诸如但不限于加速度计、罗盘、陀螺仪、压力传感器、音频传感器、光传感器、气压计等。一个或多个传感器值可以在预先确定的时间间隔(例如，三秒等)内获得，或者可以在每次出现重复发生的时间间隔(例如，每三秒等)时获得。在一些情况下，可以在检测到特定事件(例如，选择特定应用程序、选择特定媒体等)时测量一个或多个传感器值。
一个或多个传感器值可以用于确定移动设备在结构内的微定位。例如，通过检测一个或多个信号的信号强度，移动设备可以限定微定位矢量(例如，距信号源的距离和方向)。在一些情况下，在彼此特定接近度内的一个或多个微定位可以限定群集位置。例如，对于从沙发操作移动设备的用户，可以检测一个或多个微定位(例如，对于移动设备从其操作的沙发上的各种位置)。考虑到一个或多个微定位中的每个微定位的接近度，可以定义群集位置。可以在单个区域内定义多个群集位置(例如，用户定期操作移动设备的每个位置)。在一些情况下，群集位置可以被更新(例如，可以移除较旧的相对位置并添加新的相对位置)、添加(例如，基于新的用户活动)或移除(例如，如果群集位置内保留太少的相对位置)。
在608处，流事件可以存储在移动设备处。每个流事件可以包括播放媒体的目标设备和群集位置。多个目标设备中的一个目标设备可以包括移动设备(例如，在本地播放媒体)。在一些情况下，群集位置可以是事件发生的群集位置。在其他情况下，群集位置可以是在事件发生时在空间上接近移动设备的微定位(例如，由一个或多个传感器值确定)的群集位置。
在612处，可以检测对媒体项的选择。该选择可以包括对文件的选择(本地存储在移动设备上)、对媒体应用程序的选择(例如，
Figure BDA0003143146330000191
等)、对媒体应用程序内的媒体的选择(例如，电视节目、电影等)等等。对媒体项的选择可以是自动的(例如，基于用于预测用户将可能想要查看特定媒体项的移动设备的使用历史)或由用户进行的。
在616处，可以检测一个或多个当前传感器值。一个或多个电流传感器可以用于确定移动设备的微定位。
在620处，移动设备的一个或多个传感器值和/或相对位置可以识别移动设备的当前群集位置。可以确定，移动设备的相对位置可以与多个群集位置中的特定当前群集位置在一起。在一些情况下，最靠近移动设备的相对位置的群集位置可以被识别为当前群集位置。在一些情况下，可以定义位置矢量，而不是识别单个位置群集。位置矢量指示多个群集位置中的每个群集位置的位置概率。特定相对位置的位置矢量可以与相关矩阵一起使用，以识别媒体项将在特定目标设备上播放的概率。
在624处，可以识别用于播放所选择的媒体项的特定目标设备。可以基于当前群集位置和所存储的流事件来识别特定目标。可以基于流事件和位置群集将目标概率分配给每个目标设备。可以通过将位置矢量乘以相关矩阵来确定目标概率，该相关矩阵指定多个目标设备中的每个目标设备在多个群集位置中的每个群集位置处的设备概率。在一些情况下，具有最高概率的目标设备可以被选择作为用于播放所选择的媒体项的特定目标设备。如果特定目标设备的目标概率超过阈值(例如，大于80％)，则媒体项可以自动(例如，没有进一步的用户方向)路由到特定目标设备。否则，如果目标概率不超过阈值，则可以提示移动设备的用户从具有足够高目标概率的一个或多个目标设备(或可以用目标设备的整个列表)中进行选择。
虽然图6示出了以特定顺序描述的一个或多个过程，但是该过程中的任一个过程可以以任何次数并以任何特定顺序执行。
VI.示例性设备
图7是可以为移动设备的示例性设备700的框图。设备700通常包括计算机可读介质702、处理系统704、输入/输出(I/O)子系统706、无线电路708、以及包括扬声器750和麦克风752的音频电路710。这些部件可通过一个或多个通信总线或信号线703耦接。设备700可以是任何便携式电子设备，包括手持计算机、平板电脑、移动电话、膝上型电脑、平板设备、媒体播放器、个人数字助理(PDA)、钥匙链、车钥匙、门禁卡、多功能设备、移动电话、便携式游戏设备等，包括这些物品中的两个或更多个物品的组合。
显然，图7所示的架构仅为设备700的架构的一个示例，并且设备700可具有比所示更多或更少的部件或不同配置的部件。图7中所示的各种部件可以硬件、软件或硬件和软件两者的组合来实现，包括一个或多个信号处理电路和/或专用集成电路。
无线电路708用于通过无线链路或网络来向一个或多个其他设备的常规电路(诸如，天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、一个或多个振荡器、数字信号处理器、CODEC芯片组、存储器等)发送和接收信息。无线电路708可使用各种协议，例如本文所述的协议。
无线电路708经由外围设备接口716耦接到处理系统704。外围设备接口716可包括用于建立并且保持外围设备和处理系统704之间的通信的常规部件。通过无线电路708(例如，在语音识别或语音命令应用程序中)接收的语音信息和数据信息经由外围设备接口716被发送至一个或多个处理器718。一个或多个处理器718能够被配置为处理被存储在介质702上的一个或多个应用程序734的各种数据格式。
外围设备接口716将设备的输入外围设备和输出外围设备耦接到处理器718和计算机可读介质702。一个或多个处理器718经由控制器720来与计算机可读介质702进行通信。计算机可读介质702可为能够存储代码和/或数据以供一个或多个处理器718使用的任何设备或介质。介质702可包括存储器分级结构，包括高速缓存、主存储器和辅存储器。
设备700还可包括用于为各种硬件部件供电的电力系统742。电力系统742可包括电力管理系统、一个或多个电源(例如，电池、交流电(AC))、再充电系统、电力故障检测电路、功率变换器或逆变器、电源状态指示符(例如，发光二极管(LED))，以及通常与移动设备中的电力的生成、管理和分配相关联的任何其他部件。
在一些实施方案中，设备700包括相机744。在一些实施方案中，设备700包括传感器746。传感器可以包括加速度计、指南针、陀螺仪、压力传感器、音频传感器、光传感器、气压计等。传感器746可用于感测位置方面，诸如位置的听觉标记或光标记。
在一些实施方案中，设备700可包括有时被称为GPS单元748的GPS接收器。移动设备可使用卫星导航系统诸如全球定位系统(GPS)来获得定位信息、定时信息、高度、或其他导航信息。在操作期间，GPS单元可接收来自绕地球飞行的GPS卫星的信号。GPS单元对信号进行分析，以对传输时间和距离进行估计。GPS单元可确定移动设备的当前定位(当前位置)。基于这些估计，移动设备可确定位置方位、高度、和/或当前速度。位置方位可为地理坐标，诸如纬度信息和经度信息。
一个或多个处理器718运行被存储在介质702中的各种软件部件，以执行设备700的各种功能。在一些实施方案中，软件部件包括操作系统722、通信模块(或指令集)724、位置模块(或指令集)726、流事件历史728、微定位730、和其他应用程序(或指令集)734，诸如汽车定位器应用程序和导航应用程序。微定位730可以包括使处理器718能够识别移动设备700相对于一个或多个固定位置(例如，信号源)的位置的指令。例如，无线电路708可以从固定信号源接收信号，并且微定位可以指示移动设备相对于信号源的距离/位置。微定位可以存储在存储器诸如计算机可读介质702中，并用于限定位置群集(例如，空间上彼此紧密接近的一组微定位)。流事件历史728可以包括用于捕获媒体回放事件、媒体流事件等的指令，包括与每个事件相关联的特定微定位。
操作系统722可为任何合适的操作系统，包括iOS、Mac OS、Darwin、RTXC、LINUX、UNIX、OS X、WINDOWS或嵌入式操作系统诸如VxWorks。操作系统可包括用于控制和管理一般系统任务(例如，存储器管理、存储设备控制、电力管理等)的各种程序、指令集、软件部件、和/或驱动器，并且促进各种硬件和软件部件之间的通信。
通信模块724促进通过一个或多个外部端口736或经由无线电路708来与其他设备进行通信，并且包括用于处理从无线电路708和/或外部端口736所接收的数据的各种软件部件。外部端口736(例如，USB、火线、闪电连接器、60引脚连接器等)适用于直接地或通过网络(例如，互联网、无线局域网等)间接地耦接至其他设备。
位置/运动模块726可以有助于确定设备700的当前位置(例如，坐标或其他地理位置标识符)和运动。现代定位系统包括基于卫星的定位系统，诸如全球定位系统(GPS)、基于“小区ID”的蜂窝网络定位、和基于Wi-Fi网络的Wi-Fi定位技术。GPS还依赖于多个卫星的可见度来确定位置估计，其在室内或在“城市峡谷”中可能是不可见的(或具有微弱信号)。在一些实施方案中，位置/运动模块726从GPS单元748接收数据并分析信号，以确定移动设备的当前位置。在一些实施方案中，位置/运动模块726可使用Wi-Fi或蜂窝位置技术来确定当前位置。例如，可使用对附近小区地点和/或Wi-Fi接入点的了解及对它们的位置的了解来估计移动设备的位置。识别Wi-Fi或蜂窝式发射器的信息在无线电路708处被接收并传递至位置/运动模块726。在一些实施方案中，位置模块接收一个或多个发射器ID。在一些实施方案中，可以将发射器ID的序列与参考数据库(例如，小区ID数据库、Wi-Fi参考数据库)进行比较，该参考数据库将发射器ID映射或关联至对应发射器的位置坐标，并基于对应发射器的位置坐标来计算设备700的估计位置坐标。不论使用何种特定定位技术，位置/运动模块726均接收能够从其中得出位置方位的信息，解译该信息，并返回位置信息，诸如地理坐标、纬度/经度、或其他位置方位数据。
位于移动设备上的一个或多个应用程序734可包括安装在设备700上的任何应用程序，包括但不限于浏览器、通讯录、联系人列表、电子邮件、即时消息、文字处理、键盘仿真、桌面小程序、支持JAVA的应用程序、加密、数字版权管理、语音识别、语音复制、音乐播放器(回放存储在诸如MP3或AAC文件的一个或多个文件中的录制音乐)，等等。
可存在其他模块或指令集(未示出)，诸如图形模块、时间模块等。例如图形模块可以包括用于在显示器表面上对图形对象(包括但不限于文本、网页、图标、数字图像、动画等)进行呈现、动画显示和显示的各种常规软件组件。在另一个示例中，定时器模块可为软件定时器。也可在硬件中实现定时器模块。时间模块可针对任意数量的事件来维持各种定时器。
I/O子系统706可耦接至显示系统(未示出)，该显示系统可为触敏显示器。显示器在GUI中向用户显示视觉输出。视觉输出可包括文本、图形、视频、以及它们的任何组合。视觉输出中的一些或所有视觉输出可对应于用户界面对象。尽管显示器可使用LED(发光二极管)技术、LCD(液晶显示器)技术或LPD(发光聚合物显示器)技术，但在其他实施方案中可使用其他显示技术。
在一些实施方案中，I/O子系统706可包括显示器和用户输入设备，诸如键盘、鼠标和/或触控板。在一些实施方案中，I/O子系统706可包括触敏显示器。触敏显示器还可基于触觉和/或触感接触来接受来自用户的输入。在一些实施方案中，触敏显示器形成用于接受用户输入的触敏表面。触敏显示器/表面(连同介质702中的任何相关联的模块和/或指令集)检测触敏显示器上的接触(和接触的任何移动或释放)，并将所检测到的接触转换为与用户界面对象的交互，诸如在接触发生时被显示在触摸屏上的一个或多个软键。在一些实施方案中，触敏显示器和用户之间的接触点对应于用户的一个或多个手指。用户可使用诸如触笔、笔、手指等任何合适的物体或附属件接触触敏显示器。触敏显示器表面可使用任何合适的触敏技术来检测接触及其任何移动或释放，这些技术包括电容式技术、电阻式技术、红外技术和表面声波技术、以及其他接近传感器阵列或其他元件，用于确定与触敏显示器的一个或多个接触点。
此外，I/O子系统还可被耦接至一个或多个其他物理控制设备(未示出)，诸如按钮、按键、开关、摇杆按钮、拨号盘、滑动开关、操作杆、LED等，用于控制或执行各种功能，诸如功率控制、扬声器音量控制、电话铃声响度、键盘输入、滚动、保持、菜单、锁屏、清除和结束通信等。在一些实施方案中，除了触摸屏之外，设备700可包括用于激活或去激活特定功能的触摸板(未示出)。在一些实施方案中，触摸板是设备的触敏区域，与触摸屏不同，该触敏区域不显示视觉输出。触控板可为与触敏显示器分开的触敏表面、或者为由该触敏显示器形成的触敏表面的延伸部。
在一些实施方案中，可使用在用户的设备上执行的应用来执行本文描述的一些或全部操作。电路、逻辑模块、处理器和/或其他部件可被配置为执行本文描述的各种操作。本领域的技术人员应当理解，根据具体实施，可通过特定部件的设计、设置、互连、和/或编程来完成此类配置，并且再次根据具体实施，所配置的部件可针对不同操作为可重新配置的或不是可重新配置的。例如，可通过提供适当的可执行代码来配置可编程处理器；可通过适当地连接逻辑门和其他电路元件来配置专用逻辑电路；等等。
在本专利申请中所描述的任何软件组件或功能可被实现为由处理器执行的软件代码，该处理器使用任何合适的计算机语言，诸如例如Java、C、C++、C#、Objective-C、Swift、或使用例如常规的或面向对象的技术的脚本语言诸如Perl或Python。软件代码可作为一系列指令或命令而被存储在计算机可读介质上，以实现存储和/或传输。适当的非暂态计算机可读介质可包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、诸如硬盘驱动器或软盘的磁介质、或诸如光盘(CD)或DVD(数字通用光盘)的光学介质、闪存存储器等。计算机可读介质可为此类存储设备或传输设备的任何组合。
可在各种计算机可读存储介质上编码结合本发明的各种特征的计算机程序；合适的介质包括磁盘或磁带、光学存储介质，例如光盘(CD)或DVD(数字通用光盘)、闪存存储器等。编码有程序代码的计算机可读存储介质可与兼容设备一起被封装或从其他设备单独被提供。此外，可以经由符合多种协议的有线光学和/或无线网络(包括互联网)编码和传输程序代码，从而允许例如经由互联网下载进行分发。任何此类计算机可读介质可存在于或位于单个计算机产品(例如，硬盘驱动器、CD或整个计算机系统)内，并且可存在于或位于系统或网络内的不同计算机产品内。计算机系统可包括监视器、打印机或用于将本文所提及的任何结果提供给用户的其他合适的显示器。
如上所述，本技术的一个方面在于收集并使用得自各种资源的数据，以改进软件应用程序和软件开发过程。本公开预期，在一些实例中，这些所采集的数据可包括唯一地识别或可用于联系或定位特定人员的个人信息数据。此类个人信息数据可包括人口统计数据、基于定位的数据、电话号码、电子邮件地址、twitter ID、家庭地址、与用户的健康或健身等级相关的数据或记录(例如，生命信号测量、药物信息、锻炼信息)、出生日期、或任何其他识别信息或个人信息。
本公开认识到在本发明技术中使用此类个人信息数据可用于使用户受益。例如，个人信息数据可用于软件能量诊断以改进特定软件应用程序的能量消耗。因此，使用此类个人信息数据使得用户能够改进用户所使用的特定应用程序。此外，本公开还预期个人信息数据有益于用户的其他用途。例如，健康和健身数据可用于向用户的总体健康状况提供见解，或者可用作使用技术来追求健康目标的个人的积极反馈。
本公开设想负责采集、分析、公开、传输、存储或其他使用此类个人信息数据的实体将遵守既定的隐私政策和/或隐私实践。具体地，此类实体应当实行并坚持使用被公认为满足或超出对维护个人信息数据的隐私性和安全性的行业或政府要求的隐私政策和实践。此类政策应该能被用户方便地访问，并应随着数据的采集和/或使用变化而被更新。来自用户的个人信息应当被收集用于实体的合法且合理的用途，并且不在这些合法使用之外共享或出售。此外，应在收到用户知情同意后进行此类采集/共享。此外，此类实体应考虑采取任何必要步骤，保卫和保障对此类个人信息数据的访问，并确保有权访问个人信息数据的其他人遵守其隐私政策和流程。另外，这种实体可使其本身经受第三方评估以证明其遵守广泛接受的隐私政策和实践。此外，应当调整政策和实践，以便采集和/或访问的特定类型的个人信息数据，并适用于包括管辖范围的具体考虑的适用法律和标准。例如，在美国，对某些健康数据的收集或获取可能受联邦和/或州法律的管辖，诸如健康保险流通和责任法案(HIPAA)；而其他国家的健康数据可能受到其他法规和政策的约束并应相应处理。因此，在每个国家应为不同的个人数据类型保持不同的隐私实践。
不管前述情况如何，本公开还预期用户选择性地阻止使用或访问个人信息数据的实施方案。即本公开预期可提供硬件元件和/或软件元件，以防止或阻止对此类个人信息数据的访问。例如，就收集和处理能量消耗报告而言，本发明的技术可被配置为在注册服务期间或之后的任何时间，允许用户选择“选择加入”或“选择退出”参与对个人信息数据的收集。又如，用户可选择不提供用于能量消耗报告的情绪相关的数据。在另一个示例中，用户可选择限制情绪相关数据被保持的时间长度，或完全禁止基础情绪状况的开发。除了提供“选择加入”和“选择退出”选项外，本公开设想提供与访问或使用个人信息相关的通知。例如，可在下载应用时向用户通知其个人信息数据将被访问，然后就在个人信息数据被应用访问之前再次提醒用户。
此外，本公开的目的是应管理和处理个人信息数据以最小化无意或未经授权访问或使用的风险。一旦不再需要数据，通过限制数据收集和删除数据可最小化风险。此外，并且当适用时，包括在某些健康相关应用程序中，数据去标识可用于保护用户的隐私。可在适当时通过移除特定标识符(例如，出生日期等)、控制所存储数据的量或特异性(例如，在城市级别而不是在地址级别收集位置数据)、控制数据如何被存储(例如，在用户之间聚合数据)、和/或其他方法来促进去标识。
因此，虽然本公开广泛地覆盖了使用个人信息数据来实现一个或多个各种所公开的实施方案，但本公开还预期各种实施方案也可在无需访问此类个人信息数据的情况下被实现。即，本发明技术的各种实施方案不会由于缺少此类个人信息数据的全部或一部分而无法正常进行。例如，能量消耗报告可以通过基于非个人信息数据或绝对最低限度的个人信息(诸如，与用户相关联的设备所请求的内容、对其他资源可用的其他非个人信息或公开的可用信息)来获得。
尽管已相对于具体实施方案描述了本发明，但应当理解，本发明旨在覆盖以下权利要求范围内的所有修改形式和等同形式。

Claims (10)

1.一种用于在移动设备上路由流数据的方法，所述方法包括：
在一个或多个时间处测量一个或多个传感器值，所述一个或多个传感器值使用所述移动设备的一个或多个传感器来测量，其中所述一个或多个传感器值基于由对应的一个或多个信号源发射的一个或多个信号来确定；
将流事件存储在所述移动设备处，其中流事件包括多个目标设备中的用于播放媒体的目标设备和多个群集位置中的群集位置，其中所述群集位置对应于在空间上彼此接近的传感器值；
检测对媒体项的选择；
测量一个或多个当前传感器值；
使用所述一个或多个当前传感器值来识别当前群集位置；以及
基于所存储的流事件和所述当前群集位置来识别用于播放所选择的媒体项的特定目标设备。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
向用户提供对所述特定目标设备的指示。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述特定目标设备是所述移动设备。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
针对所述多个目标设备中的每个目标设备确定播放所选择的媒体项的目标概率，其中基于所述多个目标设备的所述目标概率来选择所述特定目标设备。
5.根据权利要求4所述的方法，还包括：
向用户提供选项，以基于在除所述移动设备之外的目标设备上播放所选择的媒体项的组合概率大于阈值来选择除所述移动设备之外的设备。
6.根据权利要求4所述的方法，其中所述特定目标设备的所述目标概率超过阈值，所述方法还包括：
基于用户输入来将所选择的媒体项自动发送到所述特定目标设备。
7.根据权利要求4所述的方法，其中使用所述一个或多个当前传感器值来识别所述当前群集位置包括确定位置矢量，所述位置矢量包括所述多个群集位置中的每个群集位置的位置概率，并且其中针对所述多个目标设备中的每个目标设备确定播放所选择的媒体项的所述目标概率包括：
存储相关矩阵，所述相关矩阵指定所述多个目标设备中的每个目标设备在所述多个群集位置中的每个群集位置处的设备概率；以及
使用所述相关矩阵和所述位置矢量来确定所述目标概率。
8.根据权利要求1所述的方法，其中检测对所述媒体项的所述选择由所述移动设备基于对媒体项的先前选择来执行。
9.一种系统，所述系统包括：
一个或多个处理器；和
非暂态计算机可读介质，所述非暂态计算机可读介质包括指令，所述指令在由一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质包括指令，所述指令在由计算机系统执行时，使得所述计算机系统执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法。
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