CN115202861A - 边缘装置 - Google Patents

Abstract

本公开描述与边缘装置相关联的方法、系统及装置。一种边缘装置可包含：处理资源；及存储器资源，其具有可执行以进行以下操作的指令：在所述处理资源、所述存储器资源或两者处且从包括与所述边缘装置进行通信的装置的第一源接收与所述装置的用户相关联的第一输入。所述指令可执行以进行以下操作：从第二源接收与所述装置的用户相关联的第二输入；基于所述第一输入及所述第二输入来确定用于所述装置的操作指令；及将所述操作指令传输到所述装置。所述指令可执行以进行以下操作：响应于接收到由所述装置执行所述操作指令的指示及响应于从所述第一源、所述第二源或两者接收到的第三输入而使用机器学习模型来更新所述操作指令。

Description

边缘装置

技术领域

本公开大体上涉及与边缘装置相关联的设备、系统及方法。

背景技术

计算装置是传输或修改能量以执行或协助执行人工任务的机械或电装置。实例包含瘦客户端、个人计算机、打印装置、膝上型计算机、移动装置(例如，电子阅读器、平板计算机、智能电话等)、启用物联网(IoT)的装置及游戏控制台等等。启用IoT的装置可指嵌入有电子装置、软件、传感器、致动器及/或使此类装置能够连接到网络及/或交换数据的网络连接的装置。启用IoT的装置的实例包含移动电话、智能电话、平板计算机、平板手机、计算装置、可植入装置、车辆、家用器具、智能家居装置、监测装置、可穿戴装置、启用智能购物系统的装置以及其它信息物理系统。

计算装置可用以经由用以查看图像及/或文本的显示器、用以发出声音的扬声器及/或用以收集数据的传感器将信息传输到用户。计算装置可从在计算装置上或耦合到计算装置的传感器接收输入。计算装置可耦合到数个其它计算装置且可经配置以与其它计算装置及/或计算装置的用户进行通信(例如，发送及/或接收数据)。

发明内容

一方面，本申请案涉及一种边缘装置，其包括：处理资源；及存储器资源，其与所述处理资源进行通信，所述存储器资源具有可执行以进行以下操作的指令：在所述处理资源、所述存储器资源或两者处且从包括与所述边缘装置进行通信的装置的第一源接收与所述装置的用户相关联的第一输入；从第二源接收与所述装置的用户相关联的第二输入；基于所述第一输入及所述第二输入来确定用于所述装置的操作指令；将所述操作指令传输到所述装置；及响应于以下项而使用机器学习模型来更新所述操作指令：接收由所述装置执行所述操作指令的指示；及从所述第一源、所述第二源或两者接收的第三输入。

另一方面，本申请案涉及一种系统，其包括：装置，其包括：处理资源；存储器资源，其与所述处理资源进行通信；传感器，其与所述处理资源、所述存储器资源或两者进行通信，所述传感器经配置以：检测与所述装置的用户或由所述装置监测的设备相关联的数据；及将所述数据写入到所述存储器资源；边缘装置，其与所述装置进行通信，且包括：微控制器，其经配置以：从所述处理资源、所述存储器资源或两者接收第一输入，包含在所述传感器处检测到的所述数据；从多个源接收第二输入；基于所述第一及所述第二输入来确定用于所述装置的操作指令；将所述操作指令传输到所述装置；及响应于从所述装置、所述多个源中的一或多者或两者接收到的第三输入而使用机器学习模型来更新所述操作指令。

另一方面，本申请案涉及一种方法，其包括：在包括微控制器的边缘装置处从装置接收与所述装置的用户或由所述装置监测的设备相关联的初始数据，其中所述装置与所述边缘装置进行通信；在所述边缘装置处确定是否清理所述装置以实现安全操作；响应于不清理所述装置以实现安全操作的确定，将警报传输到经授权计算装置；响应于清理所述装置以实现安全操作的确定：在所述边缘装置处确定将在所述装置上运行的操作；将用于使所述装置起始运行所述操作的操作指令从所述边缘装置传输到所述装置；在运行所述操作的同时从所述装置接收由与所述装置进行通信的多个传感器搜集的数据；在所述边缘装置处基于所述经接收传感器数据来更新与所述操作相关联的机器学习模型；及将所述经接收传感器数据及经更新机器学习模型存储到云存储装置。

附图说明

图1是表示根据本公开的数个实施例的包含装置及边缘装置的系统的图。

图2是根据本公开的数个实施例的包含边缘装置及与传感器进行通信的装置的图。

图3是表示根据本公开的数个实施例的与其上写入有指令的存储器资源进行通信的处理资源的功能图。

图4是表示根据本公开的数个实施例的与边缘装置相关联的实例方法的流程图。

图5A及5B是表示根据本公开的数个实施例的与边缘装置相关联的实例方法的流程图。

具体实施方式

描述与边缘装置相关联的设备、系统及方法。如本文中所使用的边缘装置包含用于网络上的装置之间的通信及交互的装置(例如，物理装置)。边缘装置可调解网络中的数据。实例边缘装置包含交换装置(也称为“交换机”)、路由器、路由器/交换装置组合、调制解调器、接入点、网关、联网电缆、网络接口控制器及集线器等等。在一些例子中，边缘装置可为或可包含控制器。在本公开的一些实例中，边缘装置可为硬件与用于确定操作指令且将操作指令传输到作为与边缘装置相同的网络的部分的装置的指令的组合。例如，硬件可包含处理资源及/或存储器资源(例如，MRM、计算机可读媒体(CRM)、缓冲存储器资源、数据存储区等)。

本公开的实例提供一种智能边缘装置，其充当装置与其它计算装置、云存储装置、网络接口等之间的通信集线器，同时收集、存储及传达与所述装置及/或所述装置的用户相关联的数据。根据本公开的实例的边缘装置可例如使用机器学习模型来确定及更新用于所述装置的操作指令。

本公开的实例可包含一种边缘装置，其包括：处理资源；及存储器资源，其与所述处理资源进行通信，所述存储器资源具有可执行以进行以下操作的指令：在所述处理资源、所述存储器资源或两者处且从包括与所述边缘装置进行通信的装置的第一源接收与所述装置的用户相关联的第一输入。所述指令可执行以进行以下操作：从第二源接收与所述装置的用户相关联的第二输入；基于所述第一输入及所述第二输入来确定用于所述装置的操作指令；及将所述操作指令传输到所述装置。在一些实例中，所述指令可执行以进行以下操作：响应于接收到由所述装置执行所述操作指令的指示及响应于从所述第一源、所述第二源或两者接收到的第三输入而使用机器学习模型来更新所述操作指令。

在本公开的以下详细描述中，参考形成本公开的一部分且其中以说明方式展示可如何实践本公开的一或多个实施例的附图。足够详细地描述这些实施例以使所属领域的一般技术人员能够实践本公开的实施例，且应理解，在不脱离本公开的范围的情况下可利用其它实施例且可进行过程改变、电改变及结构改变。

还应理解，本文中所使用的术语仅用于描述特定实施例的目的且并不意在具有限制性。如本文中所使用，单数形式“一”、“一个”及“所述”可包含单数及复数指称对象两者，除非上下文另有明确规定。另外，“数个”、“至少一个”及“一或多个”(例如，数个存储器装置)可指一或多个存储器装置，而“多个”意在指代此类事物中的多于一者。此外，单词“可”及“可能”可贯穿本申请案以许可意义(即，有可能、能够)，而非以强制性意义(即，必须)进行使用。术语“包含”及其派生词表示“包含但不限于”。视上下文而定，术语“经耦合”及“耦合”表示直接或间接物理连接或用于存取及移动(传输)命令及/或数据。

本文中的图遵循编号惯例，其中首位或前几位数字对应于图号且剩余数字识别图中的元件或组件。不同图之间的类似元件或组件可通过使用类似数字来识别。例如，100可指代图1中的元件“00”，且类似元件可被标注为图2中的200。如将明白，可添加、交换及/或消除本文中的各个实施例中所展示的元件以便提供本公开的数个额外实施例。另外，图中所提供的元件的比例及/或相对尺度意在说明本公开的某些实施例且不应被理解为限制性意义。

图1是表示根据本公开的数个实施例的包含装置102及边缘装置100的系统的图。图1说明与边缘装置100进行通信的装置102。虽然在图1中说明一个装置102及一个边缘装置100，但一个装置102可与边缘装置100进行通信及/或多于一个边缘装置100可与装置102进行通信。

装置102可包含例如执行任务(例如，刷牙、清洁、烹饪等)且与边缘装置100进行通信的装置。例如，装置102可包含电动牙刷、清洁装置、烹饪或烘焙器具等。边缘装置100可或可不链接到单独装置(例如，个人计算装置、智能电话、平板计算机等)以实现通信。在一些实例中，装置102可经由包括装置对装置数据链路或与基站或接入点的数据链路的双向通信路径与边缘装置100进行通信。装置102可包含装置102的组件(例如，刷毛、清洁刷毛、器具组件等)及用于非暂时性存储的存储器资源(例如，缓冲存储器资源)。

在一些实例中，装置102可与一或若干传感器(图1中未说明)进行通信。例如，装置102的存储器资源可与所述一或若干传感器进行通信。实例传感器可包含健康传感器(例如，例如心脏监测器、血糖监测器、肾功能监测器、肺功能监测器、氧气监测器等的生物特征传感器)、温度传感器(例如，体温、环境温度等)、位置传感器(例如，GPS或其它位置监视器)、图像传感器或电池传感器等等。在一些实例中，装置102可包含用以实现与装置102相关联的物品或用户的视觉映射的超声波传感器。例如，在其中装置102是牙刷的实例中，超声波传感器可实现口腔视觉映射以用于检测牙龈疾病或其它牙龈问题、口腔溃疡、蛀牙等。超声波传感器可允许跟踪口腔护理方案的过程、跟踪整体口腔健康及/或监测用户的安全性。

装置102还可包含定时器、时钟、相机、麦克风、扬声器、电池或其它硬件。在一些实例中，传感器及/或其它硬件可在装置102处或经由边缘装置100进行配置。例如，经授权用户可配置传感器以在检测到阈值事件(例如，阈值牙龈萎缩、阈值牙菌斑量、烧焦的食物、低电量、空的清洁流体储器等)时提醒边缘装置100、装置102或两者。所述配置可经由边缘装置100、装置102或两者执行。在一些实例中，额外边缘装置可用于配置。例如，经授权用户可经由下载在移动装置上的应用程序配置阈值事件(例如，牙医设置阈值牙龈萎缩)。

在104处，边缘装置100可接收输入(例如，到例如处理资源、存储器资源或两者的硬件)作为初始数据110。例如，边缘装置100可接收与用户相关联的信息，例如识别信息及/或与用户相关联的信息(当其与装置102相关时)。例如，如果装置102是牙刷，那么输入104可包含用户的刷牙习惯、口腔需求等。在一些实例中，这个信息可能来自用户以外的源。例如，在牙刷实例中，牙医可能够与边缘装置100进行通信(例如，经由移动装置应用程序、网页浏览器等)以键入所建议刷牙习惯或口腔健康历史。在一些例子中，边缘装置100可经由图像传感器接收输入，包含用户对所述装置的响应(例如，对刷牙的响应)或用户反馈，以及其它输入。

输入104还可包含例如装置102所期望的特定设置或特定于装置102的用户或所述装置的其它指令的信息。例如，输入104可包含清洁装置的清洁及/或定时器设置或与装置102的用户的发展需求相关联的设置。输入104可例如经由移动装置上的应用程序或网页浏览器手动输入。在一些实例中，输入104可在边缘装置100处周期性地或按需从云存储装置108接收。

边缘装置100可包含与装置102相关联的指令(例如，清洁指令/程序、刷牙指令/程序等)、定时器及/或其它硬件、处理资源、存储器资源及/或例如微控制器的控制器。处理资源、存储器资源或两者可为控制器的部分或与控制器分开。在一些实例中，边缘装置100可利用人工智能(AI)及相关联机器学习模型以确定及更新与装置102的性能相关联的操作指令。如本文中所使用，AI包含控制器、计算装置或用以执行通常需要人类智能的任务的其它系统。例如，控制器、处理装置、存储器装置或其任何组合可执行通常需要人类智能的任务(例如，确定用于装置的操作指令)。在一些实例中，边缘装置100可充当装置102的本地处理及存储源，同时将数据发送到云存储装置108或发送回到装置102。

装置102及边缘装置100可将数据输出到云108以供存储，或到另一计算装置或若干计算装置以供进一步使用及/或分析。例如，在装置102完成操作指令后，装置102可将输出传输到边缘装置100，所述边缘装置可在112处将包含预测性及规定性数据的结果传输到106处的经授权计算装置，例如用户的移动装置、经授权用户的移动装置及/或经授权网站平台等等。在一些实例中，装置102、边缘装置100或两者可将数据传输到云存储装置108。在一些例子中，例如在114处，可将数据从云存储装置108传输到106处的经授权计算装置，例如用户的移动装置、经授权用户的移动装置及/或经授权网站平台等等作为初始输入以及报告及安全警报的原始数据。

例如，在刷牙实例中，在116处，边缘装置100将操作指令传输到装置102。在装置102完成刷牙会话后，在118处，边缘装置100可从装置102接收传感器数据及/或其它数据。在一些实例中，边缘装置100可将这个数据传输到106处的经授权计算装置及/或刷牙装置102可输出数据。经授权计算装置可包含例如由用户的牙科诊所监测的计算装置、用户的移动装置或紧急联系人的移动装置等等。在一些实例中，可将输出传输到多个经授权计算装置。

106处的实例输出可包含关于阈值事件且取决于装置102发送的消息或警报(例如，经完成操作指令、经检测牙龈疾病、低电量、阈值污垢量、损坏的器具等)。106处的实例输出可呈电子邮件、文本消息、经由应用程序的警报等的形式。

其它实例输出包含图像数据，例如照片或视频及音频数据。例如，装置102可包含捕获图像数据的相机，所述图像数据例如将清洁的牙齿、物品或位置、食物或与装置102相关联的其它物品的图像。在一些实例中，装置102的用户可指示他或她需要帮助(例如，通过按下装置102上的按钮)。这个指示可作为输出由装置102、边缘装置100或两者来传输。

在一些实例中，输出106可包含关于边缘装置100、装置102或与装置102相关联的传感器的通知。例如，可在装置102或相关联传感器的电池电量下降到低于阈值时或在装置102已被留在充电器上超过阈值时间段的情况下(这可指示用户未能使用装置102)，通知边缘装置100及/或经授权计算装置(例如，消息、可听警报、视觉警报等)。

图2是根据本公开的数个实施例的包含边缘装置200及与传感器224进行通信的装置202的图。图2中所说明的实例可包含包括与传感器224进行通信且还与边缘装置200进行通信的装置202的系统。虽然在图2中说明一个边缘装置200、一个装置202及一个传感器224，但每一组件的更多部分可作为所述系统的部分而存在。

装置202可包含处理资源220及与处理资源220进行通信的存储器资源222。在一些实例中，存储器资源222可至少部分地包含缓冲存储器资源。存储器资源222可包含例如包括相变存储器或电阻式随机存取存储器(RAM)或双倍数据速率同步动态RAM(DDR SDRAM)存储器资源等等的非易失性存储器。

传感器224可与处理资源220、存储器资源222或两者进行通信，且可经配置以检测与装置202的用户或由装置202监测的设备相关联的数据并将数据写入到存储器资源222。例如，存储器资源222可暂时存储在传感器224处检测到的数据，直到所述数据可经传输到边缘装置200。

在非限制性实例中，装置202的处理资源220可从传感器224(例如，从所述传感器的处理资源)接收呈信令的形式的输入。例如，传感器224可检测到装置202的用户已使用所述装置比预期时间更久(例如，使用刷牙装置5小时)。装置202的处理资源220、存储器资源222或两者可接收这个信令且将相关联数据传输到边缘装置200。

装置202可包含其它元件，包含但不限于定时器装置、用于捕获图像数据(例如，静止图像及/或视频)的相机及用于装置202的操作的其它组件。在一些实例中，定时器装置可跟踪装置202的操作(例如，跟踪刷牙时间、跟踪清洁时间、跟踪烹饪时间等，这取决于装置202的类型)。

所述系统可包含与装置202进行通信的边缘装置200。边缘装置200可确定与装置202相关联的操作指令。例如，在其中装置202是烹饪器具的实例中，边缘装置200可确定装置202应在350度下烹饪特定食品10分钟。边缘装置200可包含微控制器226，所述微控制器226可包含可为所述微控制器226的部分或与所述微控制器226分开的相变存储器或电阻式随机存取存储器(RAM)存储器资源。在一些实例中，微控制器226是单个金属氧化物半导体集成电路芯片上的小型计算装置。微控制器226可包含一或多个处理资源、存储器资源及可编程输入/输出外围装置。

在一些实例中，微控制器226经配置以从处理资源220、存储器资源222或两者接收第一输入，包含在传感器224处检测到的数据。例如，在烹饪器具实例中，传感器224可检测到由装置202烹饪的食物正在燃烧(例如，约阈值量的烟雾)，且这可在边缘装置200处作为第一输入被接收。其它第一输入可包含例如所述装置的状态更新(例如，更换电池、性能不佳的组件等)。

微控制器226可经配置以从多个源接收第二输入且基于第一及第二输入来确定用于装置202的操作指令。例如，第二输入可包含从经授权计算装置或云存储装置接收的输入，例如用户标识、用户习惯及/或偏好、制造商数据、默认设置等。基于第二输入，微控制器226可确定操作指令。例如，在烹饪器具实例中，微控制器226可接收装置202的先前操作导致烧焦的食物的第一输入，而在微控制器226处接收的第二输入指示用户更喜欢稍微烹饪的食物。因此，微控制器226可确定应降低装置202的温度及/或减少其烹饪时间。

微控制器226可经配置以将操作指令传输(例如，经由无线电)到装置202，且响应于从所述装置、多个源中的一或多者或两者接收到的第三输入而使用机器学习模型来更新操作指令。例如，在烹饪器具实例中，在烹饪完成后，微控制器226可从装置202接收食物烹饪不足的第三输入。使用机器学习模型，可更新操作指令。烹饪器具实例中的其它第三输入可包含来自用户的关于烹饪偏好的经更新输入，或来自护理者的指示对装置202的使用的限制的输入。机器学习模型可每当在微控制器处接收到新数据时更新或机器学习模型可周期性地更新(例如，每天更新一次)。

在一些实例中，装置202可经配置以将操作指令的完成结果传输到边缘装置200，且微控制器226可经配置以将所述结果传输到云存储装置、经授权计算装置或两者。例如，在烹饪器具实例中，烹饪不足结果可经传输到边缘装置200，且随后传输到云存储装置及/或经授权计算装置。边缘装置200可存取云存储装置且检索烹饪不足数据以供将来参考及/或以进一步更新机器学习模型。例如，在护理者想要与用户进行通信或用户已选择(例如，经由应用程序)被提醒的情况下，可提醒经授权计算装置，例如护理者的计算装置或用户的移动装置。

在一些实例中，处理资源220、存储器资源222或两者可周期性地与微控制器226共享与装置202的用户或由装置202监测的设备相关联的数据。例如，装置202可在其执行操作指令时、在其执行操作指令之前及/或在其执行操作指令之后共享数据。装置202还可以特定时间间隔，例如每天两次、实时(例如，在数据可用于与边缘装置200共享时)或近乎连续地(例如，没有有意义的中断)共享数据。在一些实例中，微控制器226可将与经共享数据相关联的警报传输到经授权计算装置。例如，如果经共享数据包含装置202或传感器224具有低电量的警报，那么可将警报传输到经授权计算装置，例如用户的移动装置或紧急联系人的移动装置或计算装置。

在一些实例中，所述系统可包含经配置以促进将第一输入、第二输入、操作指令、经更新机器学习模型或其任何组合传输到云存储装置的额外边缘装置(图2中未说明)。例如，额外边缘装置可包含例如移动装置的计算装置。在此实例中，边缘装置200可将第一输入、第二输入、操作指令、经更新机器学习模型或其任何组合传输到额外边缘装置，所述额外边缘装置可将第二输入、操作指令、经更新机器学习模型或其任何组合传输到云存储装置。在此实例中，边缘装置200可包含用于暂时存储从装置202接收的数据的缓冲存储器装置。

在一些例子中，额外边缘装置可实现与装置202及边缘装置200相关联的数据分类且可促进机器学习模型的习惯聚类及监督学习。例如，所述用户或另一经授权用户可经由利用来自云存储装置及/或边缘装置200的数据更新的移动装置应用程序监测用户的习惯及机器学习模型。类似地，额外边缘装置可促进图表、曲线图及其它图像的查看以辅助护理者、医疗保健提供者、父母等做出决策，可提供提醒(例如，提醒刷牙、提醒更换装置202的组件等)，且可存储用户习惯的历史及从传感器224获得的其它用户信息。

图3是表示根据本公开的数个实施例的与其上写入有指令334、336、338、340、342的存储器资源332进行通信的处理资源330的功能图。在一些实例中，处理资源330及存储器资源332包括边缘装置300，例如分别在图1及2中所说明的边缘装置100、200。在一些实例中，处理资源330及存储器资源332包括微控制器，例如图2中所说明的微控制器226。

图3中所说明的系统或装置300可为服务器或计算装置(等等)且可包含处理资源330。系统或装置300可进一步包含其上可存储指令的存储器资源332(例如，非暂时性MRM)，所述指令例如指令334、336、338、340、342。尽管以下描述涉及处理资源及存储器资源，但所述描述也可适用于具有多个处理资源及多个存储器资源的系统。在此类实例中，所述指令可跨多个存储器资源分配(例如，存储)且所述指令可跨多个处理资源分配(例如，由其执行)。

存储器资源332可为存储可执行指令的电子、磁性、光学或其它物理存储装置。因此，存储器资源332可为例如非易失性或易失性存储器。例如，非易失性存储器可通过在不被供电时保留经写入数据来提供持久性数据，且非易失性存储器类型可包含NAND快闪存储器、NOR快闪存储器、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、电可擦除可编程ROM(EPROM)及存储级存储器(SCM)，其可包含电阻可变存储器，例如相变随机存取存储器(PCRAM)、三维交叉点存储器、电阻式随机存取存储器(RRAM)、铁电随机存取存储器(FeRAM)、磁阻随机存取存储器(MRAM)及可编程导电存储器，以及其它类型的存储器。易失性存储器可能需要电力来维持其数据且可包含随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)及静态随机存取存储器(SRAM)等等。

在一些实例中，存储器资源332是非暂时性MRM，其包括随机存取存储器(RAM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、存储驱动器、光盘等。存储器资源332可经安置在控制器(例如，微控制器)及/或计算装置内。在这个实例中，可执行指令334、336、338、340、342可经“安装”在所述装置上。另外及/或替代地，存储器资源332可例如为便携式、外部或远程存储媒体，其允许系统从便携式/外部/远程存储媒体下载指令334、336、338、340、342。在这种情况下，可执行指令可为“安装包”的部分。如本文中所描述，存储器资源332可编码有与边缘装置相关联的可执行指令。

指令334在由例如处理资源330的处理资源执行时可包含将在处理资源、存储器资源或两者处接收且从包括与边缘装置300进行通信的装置的第一源接收与所述装置的用户相关联的第一输入的指令。例如，第一输入可包含所述装置的先前或当前使用、从与所述装置进行通信的传感器接收的信令、与所述用户相关联的图像数据等。

在非限制性实例中，边缘装置300可为用于牙刷的对接站，所述牙刷可为与边缘装置300进行通信的装置。所述装置可对接到边缘装置300，且在对接时，所述装置可对其电池进行充电并与边缘装置300共享数据。所述装置及边缘装置300可通过有线连接共享数据或可无线地共享数据。在一些实例中，所述装置不需要与边缘装置300物理接触以使所述装置与边缘装置300共享数据。边缘装置300可接收与牙刷的用户相关联的数据作为第一输入，例如牙菌斑水平、牙龈疾病进展、与牙齿及牙龈相关联的图像数据、刷牙时间的长度、牙刷的电池寿命等。牙刷可包含传感器、若干传感器、相机，及/或可与传感器、若干传感器、相机进行通信以搜集数据。

指令336在由例如处理资源330的处理资源执行时可包含用以从第二源接收与所述装置的用户相关联的第二输入的指令。第二源可包含经授权用户装置，例如个人计算装置或移动装置。在一些例子中，第二源可包含云存储装置。第二输入可包含例如与所述装置的用户相关联的数据、制造商信息或来自第三方的指令等等。

例如，在作为对接站实例的边缘装置300中，边缘装置300可从牙科诊所(例如，经由网站平台或移动装置应用程序)接收包含治疗计划、刷牙建议、牙科健康问题、目标等的第二输入。边缘装置300可从牙刷的用户(例如，经由网站平台或移动装置应用程序)接收包含例如识别信息、刷牙习惯、先前健康状况等的第二输入。其它源可包含其它经授权用户，例如医疗保健提供者、看护人、父母等。

指令338在由例如处理资源330的处理资源执行时可包含用以基于第一输入及第二输入来确定用于所述装置的操作指令的指令。例如，使用作为第一及第二输入接收的数据，边缘装置300可确定用以导致所期望结果的所述装置的设置及阈值。例如，在作为对接站实例的边缘装置300中，边缘装置300可确定所述装置应在其下刷牙的压力、所述装置应刷牙的时间长度、将分配的牙膏的量及/或类型等。

指令340在由例如处理资源330的处理资源执行时可包含用以将操作指令传输(例如，经由无线电)到所述装置的指令。例如，在先前实例中，边缘装置300可将刷牙的压力及时限传输到所述装置。

指令342在由例如处理资源330的处理资源执行时可包含用以响应于接收到由所述装置执行操作指令的指示及从第一源、第二源或两者接收到的第三输入而使用机器学习模型来更新操作指令的指令。例如，来自所述源中的任一者或全部的新或经更新输入可经保存在存储器资源332或云存储装置中，且机器学习模型可自我学习更新并改进操作指令的准确度及效率。

在一些实例中，存储器资源332可包含可执行以将操作指令传输到云存储装置的指令。例如，存储器资源332可为经配置以暂时存储数据使得操作指令及/或其它数据经传输到云存储装置且可由边缘装置300根据需要存取的缓冲存储器资源。

在一些实例中，存储器资源332可包含可执行以指示边缘装置300的硬件执行与操作指令相关联的物理任务的指令。例如，操作指令可包含边缘装置300使所述装置做好准备以完成任务。在作为对接站实例的边缘装置300中，边缘装置300可存储牙膏且将牙膏施配到所述装置(例如，牙刷)上，如由操作指令指示。

在一些实例中，存储器资源332可包含可执行以在将操作指令传输到所述装置之前且响应于接收到由所述装置执行操作指令的指示而跟踪所述装置的状态的指令。例如，边缘装置300可在所述装置开始其任务之前、在其执行任务的同时、在其执行任务之后或其任何组合从所述装置接收当前状态。在先前实例中，边缘装置300可从牙刷接收关于电池寿命、刷头的状况、其它牙刷硬件(例如，喷水器、牙膏架等)的状况、牙刷缓冲存储器状态等的状态更新。

在一些实例中，存储器资源332可包含可执行以评估边缘装置300的硬件且将评估的结果传输到经授权计算装置的指令。例如，边缘装置300可能应进行定期维护或具有表现不佳的硬件组件。例如，在作为对接站实例的边缘装置300中，用于进行牙膏存储的储器需要重新填充或电池可能需要更换。这个信息可经传输到经授权计算装置以通知用户或其它接收者需要采取行动。

图4是表示根据本公开的数个实施例的与边缘装置相关联的实例方法444的流程图。在一些实例中，方法444可使用例如装置100、200、300以及102及202的系统及/或装置来执行，如关于图1-3所描述。

在446处，方法444包含在包括微控制器的边缘装置处从装置接收与所述装置的用户或由所述装置监测的设备相关联的初始数据。所述装置及所述边缘装置可经由有线或无线连接彼此进行通信使得所述边缘装置与所述装置可彼此共享数据。例如，用户可为佩戴或操作所述装置的人或动物，例如操作所述装置(例如，牙刷)的人类，且所述设备可为由所述装置监测的无生物，例如由所述装置(例如，清洁装置)监测的地板或由所述装置监测的器具。

边缘装置处接收的初始数据可包含从与所述装置进行通信的传感器接收的与用户或设备相关联的传感器数据、所述装置的硬件状态、或与所述装置的用户或由所述装置监测的设备相关联的其它数据。例如，在其中与边缘装置进行通信的装置是清洁装置的实例中，初始数据可包含电池电量、清洁材料水平、垃圾箱水平等。

在448处，方法444包含在边缘装置处确定是否清理所述装置以实现安全操作。边缘装置可例如使用初始数据来确定所述装置是否可安全操作。在清洁装置实例中，当状态更新指示所述装置处于工作状态、电池电量充足、清洁材料无泄漏、所述装置没有障碍物或垃圾箱未满等等时可做出清理所述装置以实现安全操作的确定。相比之下，当状态更新指示所述装置未处于工作状态、电池电量不足、清洁材料泄漏、所述装置检测到障碍物、所述装置位于非期望水中或垃圾箱已满等等时可做出不清理所述装置以实现安全操作的确定。

在450处，方法444包含响应于不清理所述装置以实现安全操作的确定而将警报传输到经授权计算装置。警报可经由消息、呼叫等发送到移动装置、网页浏览器或其它通知系统，因此经授权用户可解决所述装置的问题。例如，用户可从清洁装置的路径清除障碍物。

在452处，方法444包含清理所述装置已实现供安全操作的确定，且在454处，方法444包含在边缘装置处响应于清理所述装置以实现安全操作的确定而确定将在所述装置上运行的操作。所述确定可基于初始数据、从包含用户及/或其它经授权用户的其它源接收的数据、先前经收集数据或其组合。例如，在清洁装置实例中，边缘装置可从所述装置的用户接收关于所期望清洁度水平、清洁频率等的输入。边缘装置可从云存储装置接收包含装置制造商标准、电池寿命信息等的输入。使用不同输入，可做出有关清洁操作的确定，所述清洁操作包含例如施配多少清洁材料、清洁频率、清洁地点的特定清洁时间长度、清洁的重点区域等。

在456处，方法444包含将用于使所述装置起始运行操作的操作指令从边缘装置传输到所述装置，且在458处包含在运行操作的同时从所述装置接收由与所述装置进行通信的多个传感器搜集的数据。例如，边缘装置可经由有线或无线连接将关于执行经确定操作(例如，任务)的指令发送到所述装置。在执行任务的同时，与所述装置进行通信的传感器可搜集可经传输到边缘装置的数据。在清洁装置实例中，传感器数据可包含污垢水平、降低的电池寿命水平、检测到的障碍物等。

在460处，方法444包含在边缘装置处基于经接收传感器数据来更新与操作相关联的机器学习模型。在一些实例中，经接收传感器数据可经存储在云存储装置中、暂时存储在所述装置上、存储在所述边缘装置上或其任何组合。使用传感器数据，机器学习模型可自我学习以更新并改进操作指令的准确度及效率。连同传感器数据，边缘装置及相关联机器学习模型可用的其它数据可用以更新机器学习模型，包含例如来自云存储装置的数据，包含与先前传感器数据或其它先前经接收数据相关联的数据。

在一些实例中，更新机器学习模型包括基于经接收传感器数据及云存储装置中的相关联数据来更新所述装置的寿命预测。例如，在清洁装置实例中，使用制造商数据、先前操作数据(例如，时间长度、条件等)、当前及先前电池寿命性能等，可做出清洁装置的剩余寿命的估计及/或制作所建议更换时间表。在一些实例中，经更新机器学习模型可存储到云存储装置。

在一些实例中，方法444可包含基于经更新机器学习模型及经接收传感器数据来更新边缘装置的固件。例如，可更新固件以改进边缘装置的性能，包含改进的操作指令，这可改进所述装置的性能。在清洁装置实例中，边缘装置固件可基于传感器数据及/或经更新机器学习模型指示所述装置性能不佳(例如，清洁材料不足等)或边缘装置性能不佳(例如，所述装置的监测不足)来更新。

在一些实例中，方法444可包含在边缘装置处执行与操作指令相关联的物理任务。例如，可执行物理任务以辅助由所述装置执行操作。例如，在清洁装置实例中，边缘装置可包含用以重新填充所述装置的清洁材料储器。基于指示特定大小的清洁表面的操作指令，边缘装置可执行用适当量的清洁材料填充所述装置的物理任务。

图5A及5B是表示根据本公开的数个实施例的与边缘装置相关联的实例方法的流程图。所述边缘装置及所述装置可经由有线连接、无线连接或其组合彼此进行通信。在一些实例中，所述方法可使用例如装置100、200、300以及102及202的系统及/或装置来执行，如关于图1-3所描述。

在图5A及5B中所说明的实例中，所述装置是牙刷，且所述边缘装置是用于牙刷的对接站。术语“装置”及“牙刷”以及术语“边缘装置”及“对接站”可关于图5A及5B互换地使用，但应理解，不是牙刷的装置及不是对接站的边缘装置可执行如本文中所描述的任务。

对接站可在牙刷经连接到对接站的同时对牙刷的电池进行充电。对接站可包含用于存储及处理由与牙刷相关联的传感器获取的数据的存储器资源及/或微控制器。对接站可将牙刷无线地连接到额外边缘装置(例如，用户的移动装置、经授权用户的移动装置)以促进通知、配置参数设置及进度跟踪(例如，经由应用程序)。对接站可将牙刷无线地连接到云存储装置，且在一些实例中，对接站可使用机器学习模型来跟踪刷头的预期寿命。在一些实例中，对接站可包含向牙刷供应水、牙膏、漱口水或其它液体的储器。在一些例子中，对接站可例如使用紫外光或热量来对刷头进行消毒。

牙刷可包含刷牙、用牙线剔牙及冲洗能力。在一些实例中，牙刷可为免提牙套牙刷。牙刷可包含缓冲存储器、传感器、用以施配水、牙膏及/或其它液体的雾化器，以及用于在刷牙之前、期间及/或之后冲洗用户的口腔的抽吸装置。

在564处，牙刷执行初始扫描。例如，这种初始扫描可包含使用图像传感器来扫描用户的口腔内部。例如，牙刷可为可扫描或与可扫描用户的口腔及牙齿以查看障碍物的传感器进行通信的护齿形刷。

在566处，对接站清理牙刷以实现安全操作。例如，牙刷可在扫描期间将其发现传输到对接站，且如果检测不到障碍物，那么可清理牙刷。在其它实例中，对接站可跟踪牙刷的位置(例如，使用牙刷上的位置传感器)以确定牙刷已离开对接站或与对接站在一起多长时间。例如，如果牙刷已离开对接站达阈值时间段(例如，3小时)，那么边缘装置可在牙刷的用户需要帮助的情况下提醒经授权用户。如果所述装置的位置及相关联时间长度在阈值内，那么对接站可清理牙刷以实现安全操作。

在568处，对接站基于其已接收的输入来确定将在牙刷上运行的操作(例如，程序、任务等)。例如，输入可包含与牙刷的用户相关联的个人信息，包含年龄、认知水平、来自医疗保健提供者(例如，牙医、整牙医生等)的建议，包含刷牙长度、刷毛压力、频率、用户刷牙习惯、牙齿及牙龈的图像等。例如，对接站可基于输入来确定用户的牙菌斑增加且可确定应实施牙菌斑去除程序。

在570处，方法可包含对接站基于输入/目标/程序等来计算刷牙时间。例如，使用输入及机器学习模型，可做出以下确定：为实现基于当前牙菌斑水平及先前历史的牙菌斑去除目标，期望使用特定量的牙膏(例如如在572处由对接站确定)每天刷牙三次，每次两分钟的方案。在572处，对接站可计算作为牙刷的部分的雾化器的流体体积，且确定从对接站储器分配到雾化器的量。对接站可针对刷牙长度及频率设置牙刷、对接站或两者上的定时器及/或警报。

在573处，对接站可将用以启动并开始经确定的刷牙程序的操作指令(例如，信号)传输到牙刷，包含指示牙刷刷牙时间、流体牙膏体积、流体冲洗体积、冲洗循环时间等，且牙膏可接收这些输入。在574处，牙刷可捕获牙齿、牙龈、口腔或其任何组合的“之前”状态。例如，与牙刷进行通信的传感器可捕获与牙龈、牙齿及口腔相关联的数据，包含例如牙龈疾病进度、蛀牙、牙菌斑等。例如，位于牙刷前面的超声波传感器可检测及监测此数据。这个传感器数据可存储在牙刷的缓冲存储器中且在579处作为图像数据(例如，形状、图像、纹理等)或非图像数据传输到对接站。

在575处，牙刷的雾化器可将经确定量的流体牙膏分配或“喷洒”到牙齿上或牙刷上，在576处，定时器可在牙刷上开始，且在577处，牙刷可开始刷牙(例如，超声波清洁)直到定时器停止。在刷牙及冲洗部分期间收集的传感器数据可包含牙齿的纹理数据且可经存储在牙刷的缓冲存储器中并在579处传输到对接站。

在578处，牙刷可捕获牙齿、牙龈、口腔或其任何组合的“之后”状态。例如，与牙刷进行通信的传感器可捕获与牙龈、牙齿及口腔相关联的数据，包含例如牙龈疾病进度、蛀牙、牙菌斑等。这个数据可为在“之前”状态期间收集的用于在对接站处进行比较的相同数据。这个传感器数据可经存储在牙刷的缓冲存储器中且在579处作为图像数据(例如，形状、图像、纹理等)或非图像数据传输到对接站。

在580处，可如图5A及5B中所说明那样开始冲洗过程。在581处，牙刷可激活冲洗循环且在582处牙刷的雾化器可喷水以进行冲洗。在583处，所述方法可包含用以从牙刷及/或用户的口腔去除水的抽吸功能。在584处，牙刷可捕获牙齿、牙龈、口腔或其任何组合的“冲洗后”状态。例如，与牙刷进行通信的传感器可捕获与牙龈、牙齿及口腔相关联的数据，包含例如牙龈疾病进度、蛀牙、牙菌斑等。这个数据可为在“之前”及/或“之后”状态期间收集的用于在对接站处进行比较的相同数据。这个传感器数据可经存储在牙刷的缓冲存储器中且在588处作为图像数据(例如，形状、图像、纹理、颜色等)或非图像数据传输到对接站。

在585处，将牙刷返回到对接站，在对接站处扫描牙刷及其组件(例如，刷头、冲洗组件等)。对接站可使用先前经收集及经存储数据以确定牙刷的任何组件是否达到更换水平，且可在588处将这个数据传输到对接站。

在587处，可将在对接站处从牙刷接收的数据备份到对接站的存储器资源或在589处备份到云存储装置。在586处，对接站可基于在执行刷牙程序及相关联操作指令期间接收的数据来更新固件及机器学习模型(例如，蛀牙分类模型、牙龈疾病分类模型、刷头寿命预测模型等)。在一些实例中，机器学习模型可实时(例如，在接收到新数据时)、周期性地(例如，每天两次)或按照用户的指示更新。例如，经授权用户可存取他或她的移动装置上的应用程序且请求更新与对接站相关联的固件及/或机器学习模型。

尽管本文中已说明及描述特定实施例，但所属领域的一般技术人员将明白，经计算以实现相同结果的布置可替换所展示的特定实施例。本公开意在涵盖本公开的一或多个实施例的调适或变动。应理解，以上描述是以说明性方式且非限制性方式进行。在审阅以上描述后，上述实施例的组合及本文中未具体地描述的其它实施例对于所属领域的一般技术人员来说将是显而易见的。本公开的一或多个实施例的范围包含其中使用以上结构及过程的其它应用。因此，本公开的一或多个实施例的范围应参考所附权利要求书连同此权利要求书被赋予的等效物的全部范围来确定。

在前述具体实施方式中，出于简化本公开的目的而将一些特征一起分组在单个实施例中。本公开方法不应被解释为反映本公开的所公开实施例必须使用比每一权利要求中明确地陈述的特征更多的特征的意图。相反，如所附权利要求书所反映，发明标的物在于少于单个所公开实施例的所有特征。因此，所附权利要求书由此并入具体实施方式中，其中每一权利要求独立作为单独实施例。

Claims (20)

1.一种边缘装置(100、200、300)，其包括：

处理资源；及

存储器资源，其与所述处理资源进行通信，所述存储器资源具有可执行以进行以下操作的指令：

在所述处理资源、所述存储器资源或两者处且从包括与所述边缘装置进行通信的装置(102、202)的第一源接收与所述装置的用户相关联的第一输入(104、334)；

从第二源接收与所述装置的用户相关联的第二输入(104、336)；

基于所述第一输入及所述第二输入来确定用于所述装置的操作指令(116、338)；

将所述操作指令传输到所述装置(106、340)；及

响应于以下项而使用机器学习模型来更新所述操作指令(342)：

接收由所述装置执行所述操作指令的指示；及

从所述第一源、所述第二源或两者接收的第三输入。

2.根据权利要求1所述的边缘装置，其中所述存储器资源及所述处理资源包括微控制器(226)。

3.根据权利要求1所述的边缘装置，其进一步包括可执行以将所述操作指令传输到云存储装置(108)的指令。

4.根据权利要求1到3中任一权利要求所述的边缘装置，其进一步包括可执行以指示所述边缘装置的硬件执行与所述操作指令相关联的物理任务的指令。

5.根据权利要求1到3中任一权利要求所述的边缘装置，其进一步包括可执行以在将所述操作指令传输到所述装置之前且响应于接收到由所述装置执行所述操作指令的所述指示而跟踪所述装置的状态。

6.根据权利要求1到3中任一权利要求所述的边缘装置，其进一步包括可执行以评估所述边缘装置的硬件且将所述评估的结果传输到经授权计算装置的指令。

7.一种系统，其包括：

装置(102、202)，其包括：

处理资源(220)；

存储器资源(222)，其与所述处理资源进行通信；

传感器(224)，其与所述处理资源、所述存储器资源或两者进行通信，所述传感器经配置以：

检测与所述装置的用户或由所述装置监测的设备相关联的数据；及

将所述数据写入到所述存储器资源；

边缘装置(100、200、300)，其与所述装置进行通信，且包括：

微控制器(226)，其经配置以：

从所述处理资源、所述存储器资源或两者接收第一输入，包含在所述传感器处检测到的所述数据(104)；

从多个源接收第二输入(104)；

基于所述第一及所述第二输入来确定用于所述装置的操作指令(116)；

将所述操作指令传输到所述装置(106)；及

响应于从所述装置、所述多个源中的一或多者或两者接收到的第三输入而使用机器学习模型来更新所述操作指令。

8.根据权利要求7所述的系统，其中所述存储器资源是包括相变存储器或电阻式随机存取存储器RAM或双倍数据速率同步动态RAM DDR SDRAM存储器资源的非易失性存储器。

9.根据权利要求7到8中任一权利要求所述的系统，其进一步包括：

所述装置，其经配置以将所述操作指令的完成结果传输到所述边缘装置；及

所述微控制器，其经配置以将所述结果传输到云存储装置(108)。

10.根据权利要求7到8中任一权利要求所述的系统，其进一步包括：

所述装置，其用以将所述操作指令的完成结果传输到所述边缘装置；及

所述微控制器，其经配置以将所述结果传输到经授权计算装置。

11.根据权利要求7到8中任一权利要求所述的系统，其中所述处理资源、所述存储器资源或两者经配置以周期性地与所述微控制器共享与所述装置的所述用户或由所述装置监测的所述设备相关联的数据。

12.根据权利要求11所述的系统，其中所述微控制器经配置以将与所述经共享数据相关联的警报传输到经授权计算装置(114)。

13.根据权利要求7到8中任一权利要求所述的系统，其进一步包括经配置以促进将所述第一输入、所述第二输入、所述操作指令、所述经更新机器学习模型或其任何组合传输到云存储装置的额外边缘装置。

14.根据权利要求7到8中任一权利要求所述的系统，其中所述装置包括用以跟踪所述装置的操作的定时器装置。

15.根据权利要求7到8中任一权利要求所述的系统，其中所述边缘装置进一步包括相变存储器或电阻式随机存取存储器RAM存储器资源。

16.一种方法(444)，其包括：

在包括微控制器(226)的边缘装置(100、200、300)处从装置(102、202)接收与所述装置的用户或由所述装置监测的设备相关联的初始数据(446)，

其中所述装置与所述边缘装置进行通信；

在所述边缘装置处确定是否清理所述装置以实现安全操作(448、566)；

响应于不清理所述装置以实现安全操作的确定，将警报传输到经授权计算装置(450)；

响应于清理所述装置以实现安全操作的确定(452)：

在所述边缘装置处确定将在所述装置上运行的操作(116、454)；

将用于使所述装置起始运行所述操作的操作指令从所述边缘装置传输到所述装置(106、456)；

在运行所述操作的同时从所述装置接收由与所述装置进行通信的多个传感器(224)搜集的数据(458)；

在所述边缘装置处基于所述经接收传感器数据来更新与所述操作相关联的机器学习模型(460、586)；及

将所述经接收传感器数据及经更新机器学习模型存储到云存储装置(108、462、589)。

17.根据权利要求16所述的方法，其进一步包括基于所述经更新机器学习模型及所述经接收传感器数据来更新所述边缘装置的固件(586)。

18.根据权利要求16所述的方法，其进一步包括在所述边缘装置处执行与所述操作指令相关联的物理任务。

19.根据权利要求16到18中任一权利要求所述的方法，其进一步包括基于所述经接收传感器数据及所述云存储装置中的相关联数据来更新所述机器学习模型。

20.根据权利要求16到18中任一权利要求所述的方法，其中更新所述机器学习模型包括基于所述经接收传感器数据及所述云存储装置中的相关联数据来更新所述装置的寿命预测。

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