传感器组合如何为移动设备提供更加智能的通知

Ernst Haselsteiner

摘要：智能手机有许多能够探测到设备周围环境的传感器。这些传感器主要包括接近传感器、环境光传感器、加速计和麦克风。按照现在的部署方式，每个传感器都负责一个主要的功能，不兼具其它功能。智能手机运行的一个方面，比如来电、短信和邮件及提醒通知，目前都是通过传感器输入的离散使用。不过，通知可以变得更“智能”，即根据环境进行最适合的调整。文章概括了实现智能通知的硬件和软件的框架。利用智能手机现有的以及额外增加的感知能力，通过对设备基本设计做出一些小改动以提供更好的用户体验。

关键词：传感器组合；手机；智能通知

DOI：10.3969/j.issn.1005-5517.2016.2.020Ernst Haselsteiner，博士，在嵌入式系统的软件开发领域拥有15年经验。每个人都在聚精会神地忙工作.寂静忽然被一阵吵闹的流行音乐打破，某个同事的手机在房间里响起，而他正好在外面吸烟休息。手机放在桌面上，由于振动一直移向桌子边沿，另外一个同事不得不起身把它放到一个安全的地方。

从表面上看，智能手机这样的表现确实不够智能。毕竟，智能手机通常很容易察觉到它们和外部环境之间的关系。

事实上，智能手机还需要一些额外的部件，并与多种传感器输出结合，从而使移动设备可以自动完成适当的通知。本文概略地描述了一个硬件和软件的架构，可以使移动设备保持原有功能的同时具备这种智能通知功能。

智能手机有各种各样的传感器

每款智能手机都已经包含很多传感器。有些还可以直接支持智能通知：

当手机举到使用者耳边的时候，显示屏中内嵌的接近传感器就会探测到这一变化，从而使手机关闭显示屏以及触屏。

环境光传感器使系统可以根据环境光的强度自行调节显示屏的亮度。高级的环境光传感器，比如艾迈斯半导体的TMD3782x系列产品可将数字颜色传感和接近传感结合起来，实现更加复杂的显示屏管理。

加速计可感知屏幕的方向，这样显示屏的内容可适当旋转以适应手机方向或手势变化。

麦克风可以感知环境噪音大小。

按照现在的配置，每个传感器通常只负责一个主要的功能，而不兼具其它功能。而加速计是个例外，它通常会被用于游戏应用中以支持玩家的用户界面。

对于环境的部分感知

如今智能手机中的传感器有一部分已经可以用来支持智能的通知，如来电、短信和邮件。例如，智能手机中的环境光传感器和加速计可以探测到智能手机正处在静止且明亮的环境中（如太阳光或人造光）。这就意味着手机不在用户身上（因为如果在口袋里，环境光传感器就不会检测到有很强的光）。这时手机可自动关闭振动功能.

进一步，只需要多几个组件，用户通知将变得更为智能。例如，如果手机是正面朝下放在桌上，那么环境光传感器就无法正常工作。为了使智能手机可以看到两个方向，需要两个环境光传感器，一个在正面，一个在背面.这样无论如何放置都可以获得环境光信息。

同样的原理也适用于接近探测：手机的背面需要第二个接近传感器。艾迈斯半导体TMD277xx系列中的模块将接近和环境光感知功能结合在一起，所以只需要在手机背面添加一个额外的设备。如果使用颜色传感器/接近传感器模块，该设备就可以测量环境光的色温，从而区分人造光（表明手机在室内）和太阳光（表明手机在室外）。

智能通知也需要获得环境噪音水平的信息。这就需要麦克风中的传感输入结合数字信号处理，从而确定设备附近的噪声大小。将麦克风输出信号的振幅转化为噪音音量需要在特定的传感器接口中进行，这样可以避免使用设备主应用处理器的计算能力。

智能通知系统需要的最后一个硬件是环境温度传感器。使用PT100这样的温度敏感的电阻器（在电路板的位置要远离发热元件以减轻手机本身对测量的影响，同时要经过适当的信号处理后）可使移动设备能侦测周围环境的温度。测量结果是否绝对准确并不重要：它的功能主要在于确定手机是否处于靠近用户身体的位置。

现在当智能手机需要通知用户某个信息时，通过分析所有这些传感器的信息，手机可以对其所处的环境有一个综合的判断（如图1）。换句话，不同的传感器得到有关环境的不同信息，将这些信息综合在一起，通过一个算法可以更准确地判断手机所处的环境。

如何综合不同的传感器数据得出有用的信息

回到文章开头提到的情景，当音量传感器感知到设备处在一个安静的环境中时，智能算法就可以降低响铃通知的音量。此外，正面和背面接近传感器的结合可以感知手机是否平放在桌面上或其他平坦的表面上，由此可推断手机在不在用户身上。如果不在用户身上时就可关闭振动提醒功能。

正如本例所展示的，综合不同传感器的输入可以使设备准确感知外部环境，并且根据外部环境智能地调整通知方式。

通过延伸这一运作原则，综合各种传感器输入的组合，我们可以定义一些典型的场景，并为每种典型的场景设置合适的通知方式。例如：在“用户口袋里”时，手机立即振动；“在包里，在走动中”时，手机会立即使用高音量的提示音；“在安静房间里的桌面上”手机会减少提示音的音量。

图2的流程图是一个决策树形图，可以利用传感器组合识别七个不同的场景。加速计的一系列测量可以用于判定移动设备是否处于动态状态中。温度传感器可以判断设备是否靠近用户的身体。环境光传感器可以识别室内和户外环境（≥2，000 lux表明设备处于户外），或者判定设备是否在昏暗的环境下，比如包里或者口袋里。

用户配置和自学能力

智能手机的功能可由用户按照树形算法进行配置。事实上，这不是一件容易的事，因此可能很少有用户会修改预设的决策树。

但是自学算法往往可以提升用户的体验.预设的算法包含了简单的决策树和预先定义的通知选择。但是这些规则可以根据用户的输入和行为自动进行修改。

比如，如果用户倾向于在特定情境下将手机调成振动，设备会自动将这一情境下的通知方式设置成振动。这样做后，随着时间流逝，用户会觉得智能设备在预测并且理解她的行为。当然，这样的改变必须要小心谨慎地实行，以避免由小概率随机事件引起的理解偏差。

结论

智能手机已经配备了一系列可以探测到设备周围环境的传感器。但是它们仍然以孤立的方式运行。通过综合传感器的测量信息，手机可以感知到完整的场景，而单一的传感器则无法实现。通过结合软件实现的决策流，手机中的传感器组合可以模仿人类的行为，使用多重传感器输入实现对周边环境的智能反应。

这将为用户带来更自然、舒适、愉悦的使用感受，而与用户身处同样生活和工作环境的人们也将获得同样的体验。