CN112673333A - 基于笔设备的传感器输入来使计算设备从低功率状态转变 - Google Patents

Abstract

本文中的公开描述了使用笔设备来使计算设备从低功率状态转变。笔设备从该笔设备的至少一个传感器获得姿势输入数据，并且所获得的姿势输入数据与至少一个姿势模式进行比较。基于该姿势输入数据匹配该至少一个姿势模式，该笔设备生成唤醒事件消息。笔设备使用计算设备被配置成在低功率状态下接收的通信协议来向该计算设备传送唤醒事件消息。所描述的功率状态转变方法为用户提供了用于使用笔设备唤醒计算设备的灵活、可定制的方式。

Description

基于笔设备的传感器输入来使计算设备从低功率状态转变

背景

许多现代计算设备包括被配置成供与该计算设备一起使用的相关联的笔设备或触控笔。例如，笔设备可被用来在计算设备的触摸屏界面上书写和/或绘图，从而模拟用笔、铅笔或其他书写工具在纸上书写或绘图。笔设备还可配备有各种传感器(例如，压力传感器、惯性测量单元(IMU)、按钮、开关、话筒等)，这些传感器可被用来收集数据以实现与计算设备(例如，用于与计算设备的数字化仪组件进行交互(诸如邻近度感测)的传感器或其他组件)的交互。

然而，与计算设备在低功率状态下的功率预算相比，与笔设备的许多交互(诸如通过计算设备的数字化仪进行笔检测)需要大量功率。例如，通过计算设备的数字化仪以低等待时间检测笔设备的移动和邻近度消耗计算设备在低功率状态下的大量功率预算。因而，由笔设备启用的操作并不适合于在计算设备处于低功率状态的情况下使用。例如，基于由计算设备对笔设备活动的低等待时间检测来触发该计算设备从低功率状态转变到活跃状态导致该计算设备的一致的、相对高功率消耗，由此降低了该计算设备的低功率状态的功率效率。

概述

提供本概述以便以简化的形式介绍以下在详细描述中进一步描述的概念的选集。本概述并不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，亦非旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。

描述了一种用于使用笔设备来使计算设备从低功率状态转变的计算机化方法和***。笔设备从该笔设备的至少一个传感器获得姿势输入数据，并且所获得的姿势输入数据与至少一个姿势模式进行比较。基于该姿势输入数据匹配该至少一个姿势模式，笔设备生成唤醒事件消息。然后，笔设备通过笔设备的网络接口来向计算设备传送唤醒事件消息，其中该唤醒事件消息是使用计算设备被配置成在低功率状态下接收的通信协议来传送的。

许多附带特征将变得更容易领会，因为这些附带特征通过参考结合附图考虑的以下详细描述而变得更好理解。

附图简述

根据附图阅读以下详细描述将更好地理解本说明书，在附图中：

图1是解说根据一实施例的被配置成基于来自笔设备的姿势输入来使计算设备转变出低功率状态的***的示例性框图；

图2A和2B是解说根据相应实施例的笔设备获得姿势输入数据的方法的示例性框图；

图3A和3B是解说根据一实施例的笔设备被用来生成唤醒事件消息并且向计算设备传送该唤醒事件消息以使该计算设备转变出低功率状态和/或检测来自计算设备的上行链路信号并且发送信号以改变该计算设备的操作模式的示例性流程图；

图4是解说根据一实施例的计算设备接收唤醒事件消息并且在该唤醒事件消息被验证时转变出低功率状态的示例性流程图；

图5是解说根据一实施例的笔设备与计算设备之间的交互包括基于用户反馈来调整唤醒姿势模式的示例性顺序图；以及

图6将根据一实施例的计算装置作为功能框图来解说。

对应的附图标记贯穿附图指示对应的部件。在图1到6中，各***被解说为示意图。附图可能未按比例绘制。

详细描述

本公开的各方面提供了一种用于基于来自笔设备的传感器数据来使计算设备从低功率状态转变的***和方法。笔设备从相关联的传感器获得姿势输入数据。姿势输入数据与存储在笔设备上的姿势模式进行比较，并且当该姿势输入数据匹配姿势模式时，唤醒事件消息被生成。笔设备使用计算设备被配置成在处于低功率状态的情况下使用的网络连接/协议来向该计算设备传送唤醒事件消息。当计算设备接收到唤醒事件消息时，其可基于计算出的置信度值来验证该消息是准确的。在消息得到验证之际，计算设备从低功率状态转变到活跃状态或其他类似状态。

附加地或替换地，计算设备和笔设备可被配置成使计算设备基于与笔设备的交互来改变该计算设备的操作模式。笔设备可被配置成基于检测到来自用户的唤醒姿势模式而苏醒，并且在苏醒之际，笔设备可经由静电通信信道来检测来自计算设备的上行链路信号。响应于上行链路信号，笔设备可以通过除了静电通信信道之外的网络接口或通信信道向计算设备发送信号以改变该计算设备的操作模式。计算设备可以接收用于改变操作模式的该信号，并且作为响应，基于接收到的信号执行操作以改变该操作模式。例如，计算设备和笔设备可以开始初始配对过程。

所描述的方法和***为用户提供了一种高效、灵活的方式来“唤醒”计算设备，将计算设备转变到活跃状态和/或以其他方式改变计算设备的操作，其包括笔设备使用直观的、用户友好的移动以及与笔设备的其他交互和/或计算设备与笔设备之间的静电通信。此外，用户被允许创建和自定义唤醒姿势模式以供与其计算设备一起使用，并且此类唤醒姿势模式还可被用来在计算设备从低功率状态转变时触发对合适应用的快速访问(例如，基于墨迹的笔记记录应用在计算设备响应于来自笔的姿势(其包括模拟在表面上书写的姿势)而转变到活跃状态之际立即打开等)。所描述的***以非常规方式操作以利用笔设备的传感器以及笔设备与计算设备之间的链路，以提供用于唤醒低功率状态下的计算设备和/或以其他方式改变计算设备的操作模式的直观方法。以此方式，本公开降低了计算设备的存储器和功率消耗，由此改进了计算设备的运作并解决了技术问题。此外，本公开至少降低了笔设备的功耗，因为笔设备不必传送和/或退出其低功率状态，直到笔设备对唤醒过程是确信的，由此改进了笔设备的运作并解决了技术问题。

图1是解说根据一实施例的被配置成基于来自笔设备102的姿势输入108来使计算设备104转变出低功率状态的***100的示例性框图。***100包括计算设备104和笔设备102(被解说为笔和表示笔设备102的各组件的嵌套框)。在一些示例中，笔设备102被链接到计算设备104，并且被配置成仅与或主要与计算设备104一起工作(例如，与平板设备、平板电话设备、或膝上型设备包括在一起的笔设备或触控笔等)。此外，计算设备104和笔设备102被配置成执行本文所描述的操作以及其他常规计算机操作(例如，接收用户输入，显示输出，执行应用等)。

在一些示例中，笔设备102或触控笔是包括网络接口105的笔形设备，该网络接口105被配置成使笔设备102能够与计算设备104和/或其他计算设备(例如，WI-FI通信、蓝牙通信、近场通信(NFC)等)和其他计算机组件(诸如处理器、存储器、和输入/输出(I/O)组件)进行通信。例如，笔设备102包括被配置成用于收集指示笔设备102与用户、其他设备或其他对象的交互的传感器数据的传感器106。传感器106可以包括被配置成检测笔设备102的运动和/或冲击的惯性测量单元(IMU)、被配置成用于检测与笔设备102的接触的一个或多个压力传感器(例如，笔设备102的笔尖中的用于检测其何时与供收集书写数据的表面接触的压力传感器、笔设备102的轴杆中的用于检测笔设备102何时和/或正如何被用户握持的压力传感器等)、按钮传感器、开关传感器、被配置成用于收集笔设备102附近的音频数据的话筒等。

在一些示例中，由笔设备102从传感器106收集的数据被获得作为姿势输入数据108，该姿势输入数据108是用来标识用户何时使用笔设备102做出唤醒姿势的输入数据。姿势输入数据108可以包括来自任何和/或所有传感器106的传感器数据。作为姿势输入数据108被获得的数据可以基于构成唤醒姿势模式110的数据的类型，该唤醒姿势模式110是被配置成指示当用笔设备102执行唤醒姿势时所获得的传感器数据的所存储和/或所寄存的数据模式。例如，唤醒姿势模式110可以包括从笔设备102的笔尖上的压力传感器检测到的两次冲击，这两次冲击之间具有经定义的时间间隔。这样的唤醒姿势模式110可以包括在一时间段上的一系列压力传感器数据点，其中在该系列的开始和结束处的相对较高的数据点值表示这两次冲击。替换地，压力传感器可以被配置成提供二元输出，使得传感器要么激活要么未激活。在该情形中，唤醒姿势模式110可能需要连续检测到两次压力传感器激活，并且可任选地，唤醒姿势模式110可以包括这两次激活之间的经定义的时间间隔。

在一些示例中，笔设备102和/或计算设备104与笔设备102结合可以被配置成基于笔设备102和/或计算设备104的传感器来检测其他姿势类型。例如，姿势可以与以下相关联：用笔设备102“书写”(例如，使计算设备104从笔设备102的运动和/或接触接收书写或绘图数据等)、用笔设备102“擦除”(例如，响应于相关联的“擦除”姿势而使书写或绘图数据被擦除等)、应用的激活、在诸界面中导航等。此类姿势还可以由如本文中所描述的姿势模式来表示和/或这些姿势可以根据如本领域普通技术人员将理解的任何姿势检测过程来检测。此外，所描述的***被配置成检测的一些或所有其他姿势可被视为唤醒姿势，使得当这些其他姿势中的一个或多个姿势被检测到时(无论是通过匹配至姿势模式还是通过另一姿势检测方法)，唤醒事件可按与如本文中所描述的姿势输入数据108匹配唤醒姿势模式110时相同的方式来被触发。

笔设备102被配置成将所获得的姿势输入数据108与唤醒姿势模式110进行比较，以确定用户何时意图在计算设备104上执行唤醒事件(例如，使计算设备104转变出低功率状态或模式(睡眠状态、挂起状态、待机状态等)等)。如果姿势输入数据108匹配唤醒姿势模式110，则笔设备102被配置成使用唤醒消息生成器112来生成唤醒事件消息113。在一些示例中，唤醒姿势模式110可以包括经定义的可接受的误差余量，以供匹配至所获得的姿势输入数据108的目的。例如，如果模式110要求接收到的传感器数据点具有1秒的时间段间隔，则模式110可以包括20％的误差余量，以使得具有0.8秒或1.2秒间隔的接收到的数据点被视为匹配模式110。可默认地为模式110定义此类误差余量(例如，可为模式110的每个要求定义10％的默认误差余量等)和/或可以由用户在创建或编辑模式110时定义此类误差余量。替换地或附加地，模式110的误差余量可以基于接收到的反馈和/或机器学习来调整，如本文中所描述。应当理解，误差余量可被应用于基于时间的模式要求、基于数据值的模式要求、或其他类型的模式要求，而不偏离本文的描述。

图2A和2B是解说根据相应实施例的笔设备获得姿势输入数据的方法的示例性框图。在图2A中，笔设备202被配置成在笔设备202的笔尖中包括压力传感器232。姿势输入数据108可以基于压力传感器232被轻敲、被按压或以其他方式被放置成与表面234(例如，计算设备、桌子的表面等)相接触来被收集。在一些示例中，姿势输入数据108包括压力传感器232上的序贯轻敲，如236处所解说的。唤醒姿势模式110可以包括如下模式，该模式包括来自压力传感器232的序贯发生两次的压力输入，在这些输入之间具有经定义的时间段(例如，在.5秒与1.5秒之间等)。如果笔设备202在236处的两次轻敲匹配该模式(例如，诸轻敲足以提供来自传感器232的压力输入，并且诸轻敲被定时以匹配在该模式的压力输入之间的经定义的时间段等)，则笔设备202将生成唤醒事件消息113，如下面所描述。

替换地或附加地，在图2B中，笔设备202被配置成包括按钮238和惯性测量单元(IMU)240。姿势输入数据108可以包括来自按钮238的激活数据点和/或来自IMU 240的运动数据。唤醒姿势模式110可以包括来自按钮238的激活数据和来自IMU 240的运动数据的组合。例如，该模式可能需要用户按压和/或按住按钮238，并且随后在按压之后(例如，在按钮238被按压之后的经定义的时间段内，诸如在1秒内、在2秒内等)和/或在按住按钮238期间按一种或多种运动来移动笔设备202，如242处所解说的。作为结果，笔设备202的不经意移动不太可能意外地导致唤醒事件消息被生成，因为按钮238还必须得被按压或按住。该模式所需的来自IMU 240的运动数据可以包括在特定方向上的一个或多个移动、简单地前后移动或摇动笔设备202、或可由IMU 240检测的其他运动模式。应当理解，用于匹配至唤醒姿势模式110的所需传感器数据可以包括更多、更少和/或不同的传感器数据点，而不偏离此处的描述。

返回图1，唤醒消息生成器112是笔设备102的被配置成将姿势输入数据108作为输入并生成唤醒事件消息113作为输出的软件组件，如本文中所描述。唤醒事件消息113的生成可以包括将一些或所有姿势输入数据108变换成与关联于计算设备104和笔设备102的经定义的网络通信协议相兼容的格式。替换地或附加地，唤醒事件消息113可以包括唤醒事件代码，该唤醒事件代码被定义成向计算设备104指示唤醒姿势已被执行和/或标识与唤醒事件消息113相关联的唤醒姿势模式110。

计算设备104包括显示器114和存储器122，该显示器114进一步包括被配置成用于向用户显示计算设备104的输出的显示面板116子组件和被配置成用于检测笔设备102或其他对象与显示器114表面等的接触和/或邻近度的数字化仪118子组件、网络接口120、传感器121。计算设备104被进一步配置成在多个功率状态下操作，该多个功率状态至少包括：低功率状态(例如，睡眠状态、挂起状态等)，在低功率状态期间，计算设备104的一些子组件和/或进程被禁用或以其他方式被配置成消耗更少的功率；以及活跃状态(例如，唤醒状态、默认状态等)，在活跃状态期间，这些子组件和/或进程根据默认行为来操作并且潜在地消耗与处于低功率状态时相比更高的功率电平。例如，当计算设备处于低功率状态时，显示器114可以被禁用(包括数字化仪118)，并且网络接口120可以被配置成仅使用需要更少功率的潜在通信协议的子集来操作(例如，WI-FI可以被禁用而蓝牙保持启用等)。其他组件(诸如其他用户接口)也可被禁用。此外，在低功率状态下保持活跃的子组件和/或进程可被配置成以较高的等待时间操作(例如，以更少地操作，诸如每秒操作一次，而不是每50毫秒操作一次等)以降低所消耗的功率。使计算设备104转变出低功率状态或唤醒计算设备104的方法利用了计算设备104的在低功率状态下仍活跃的进程(例如，如果数字化仪118在低功率状态下被完全停用，则显示器114表面上的轻敲无法被检测到，并因此无法将计算设备104从低功率状态唤醒等)。

计算设备104的网络接口120可以包括被配置成使计算设备104能够与其他设备(包括笔设备102)通信的硬件、固件、和/或软件。网络接口120可以被配置成经由一种或多种无线通信协议和/或无线电通信协议(例如，WI-FI、蓝牙、近场通信(NFC)、蜂窝通信协议等)、一种或多种有线通信协议(例如，以太网等)等等进行通信。如上面所提到的，网络接口120的一些或所有能力可以在计算设备处于低功率状态时被禁用或减少。

存储器122被配置成包括与在计算设备上执行的软件应用相关联的指令和/或数据，如本领域普通技术人员将理解的。在一些示例中，存储器122中的应用和数据包括唤醒消息验证器124、功率状态管理器128、和唤醒事件管理器130。当计算设备104处于低功率状态并且其接收到唤醒事件消息113时，计算设备104可以使用组件124-130来从低功率状态转变到活跃功率状态或其他功率状态。

唤醒消息验证器124是被配置成接收唤醒事件消息113作为输入并验证它是用户尝试唤醒计算设备104的结果的软件应用。唤醒消息验证器124可进一步被配置成除了唤醒事件消息113之外还将来自计算设备104的传感器121(例如，内部IMU、触摸传感器、话筒或其他音频传感器等)的传感器数据用作输入。在一些示例中，唤醒姿势模式110可以相对简单，以使得用户在携带笔设备102、把玩笔设备102、碰到笔设备102等的情况下可能不经意地触发唤醒事件消息113。唤醒消息验证器124被配置成计算置信度值125，并且将置信度值125与置信度阈值126进行比较。如果置信度值125超过或以其他方式超越置信度阈值126，则接收到的唤醒事件消息113被视为指示正当唤醒事件，并且功率状态管理器128被用来使计算设备104从低功率状态转变到活跃功率状态或其他功率状态。置信度值125的计算以及与置信度阈值126的比较在下面更详细地描述。

在一些示例中，计算设备104包括唤醒事件管理器130，该唤醒事件管理器130被配置成使得能够创建供与笔设备102一起使用的唤醒姿势模式110，并且使得能够调整置信度阈值126和/或唤醒姿势模式110，以基于在唤醒事件被处理之后获得的用户反馈来提高本文所描述的唤醒操作的准确度和效率。例如，唤醒事件管理器130可以被配置成向用户提供用户可藉其请求来创建新唤醒姿势模式110的接口。计算设备104和笔设备102随后可以被转变到唤醒姿势模式学习状态，使得用户可以将所需唤醒姿势模式输入到笔设备102中(例如，按压按钮、激活压力传感器、移动和/或轻敲笔设备102等)。唤醒事件管理器130获得新姿势输入数据并基于此来定义新唤醒姿势模式。除了将新唤醒姿势模式存储在计算设备上之外，唤醒事件管理器130还将新唤醒姿势模式上传至笔设备102以供用于检测将来唤醒事件。

在一些示例中，唤醒事件管理器130被进一步配置成包括机器学习组件，该机器学习组件被配置成基于作为反馈数据的关联于唤醒事件的用户输入来调整唤醒姿势模式110、置信度阈值126、和/或计算置信度值125的方法。例如，唤醒事件管理器130可以分析有意唤醒事件、无意唤醒事件、失败唤醒事件尝试(例如，当用户试图触发唤醒事件并且笔设备102和/或计算设备104未能执行唤醒事件过程时等)的模式，以基于笔设备102传感器输入来调谐唤醒姿势模式110、置信度阈值126、和/或计算置信度值125的方法以提高标识和触发唤醒事件的效率(例如，调整唤醒姿势模式以减少无意唤醒事件和/或增大标识有意唤醒事件的准确度等)。此外，唤醒事件管理器130可以被配置成基于作为反馈数据的对唤醒事件的用户响应来推荐对***100的各方面的调整。例如，唤醒事件管理器130可以标识与无意唤醒事件的高频率相关联的唤醒姿势模式110和/或使用户在唤醒事件实际上被触发之前连续多次尝试触发唤醒事件的唤醒姿势模式110(例如，唤醒姿势模式110可能具有过窄的误差余量，或者可能难以再现等)。任何和/或所有这些方面可使唤醒姿势模式110和/或置信度阈值126被唤醒事件管理器130标志为可能导致低效和/或不准确的唤醒事件性能。唤醒事件管理器130可以进一步向用户通知经标志的唤醒事件姿势模式110，并鼓励用户考虑针对经标志的唤醒事件姿势模式110的改变和/或改进(例如，唤醒事件管理器130可以在计算设备104上向用户发送自动通知消息等)。

在一些示例中，唤醒事件管理器130的机器学习模块包括经训练的回归器，诸如随机决策森林、有向无环图、支持向量机、神经网络、或其他经训练的回归器。经训练的回归器可以使用上面描述的反馈数据来训练。经训练的回归器的示例包括卷积神经网络和随机决策森林。应进一步理解，在一些示例中，机器学习模块可以根据本领域已知的机器学习原理和/或技术来操作，而不偏离本文中所描述的***和/或方法。

替换地或附加地，唤醒事件管理器130的机器学习模块还可以包括如机器学习技术领域的普通技术人员将理解的分类器。

在一示例中，唤醒事件管理器130的机器学习模块在应用机器学习技术和/或算法时可以利用训练数据对。数百万训练数据对(或更多训练数据对)可被存储在机器学习数据结构中。在一些示例中，训练数据对包括与值调整值配对的基于时间戳的反馈数据值。这两个值的配对展示了可由机器学习模块用来根据机器学习技术和/或算法确定将来值调整的反馈数据值与调整值之间的关系。用于训练的数据可以是从单个用户收集的数据或从多个用户收集的数据。机器学习模块的机器学习算法可立即被应用于数据，或者其可按经定义的间隔或基于其他执行触发条件来被应用于“离线”数据集，使得经调整或经调谐模式或***的其他受影响方面在相对于相关联的唤醒事件发生的稍后时间在***内被更新。

应当理解，在一些示例中，姿势输入数据108与唤醒姿势模式110的匹配被视为足以指示唤醒事件，并且计算设备104不执行任何附加的唤醒事件验证(例如，生成置信度值125以及将该值125与置信度阈值126进行比较等)。替换地，笔设备102可以执行很少或不执行姿势输入数据验证(例如，将输入数据108与唤醒姿势模式110进行比较等)和/或唤醒姿势模式110可以被配置为相对宽(例如，关于唤醒事件的粗略检测和/或验证判决等)，使得对唤醒事件的大部分或所有验证是由唤醒消息验证器124在计算设备104处执行的(例如，关于唤醒事件的精细或更精确的检测和/或验证判决等)，如本文中所描述。在进一步的示例中，笔设备102被配置成将原始传感器数据、经压缩的传感器数据、和/或其他姿势输入数据不断地或以短的规则间隔流传送至计算设备104，并且计算设备104被配置成基于经流传送的数据来执行对唤醒事件的检测和/或验证。然而，这样的实现可能导致笔设备102和/或计算设备104的不期望的功耗水平。

图3A和3B是解说根据一实施例的笔设备被用来生成唤醒事件消息并且向计算设备传送该唤醒事件消息以使该计算设备转变出低功率状态和/或检测来自计算设备的上行链路信号并且发送信号以改变该计算设备的操作模式的示例性流程图。图3A是解说根据一实施例的笔设备(例如，笔设备102等)被用来生成唤醒事件消息(例如，唤醒事件消息113等)并向计算设备(例如，计算设备104等)传送该唤醒事件消息以使计算设备转变出低功率状态并进入非低功率状态(例如，高功率状态或较高功率状态)的方法的示例性流程图300。在302处，笔设备经由至少一个传感器获得姿势输入数据。获得姿势输入数据可以被不断地和/或以一致的间隔执行，只要笔设备被上电和/或是活跃的。替换地或附加地，笔设备可以被配置成取决于计算设备的状态来激活和/或停用姿势输入数据的获得。例如，在进入低功率状态之际，计算设备可以被配置成向笔设备发送使笔设备出于检测唤醒事件的目的而激活姿势输入捕捉的消息，并且在计算设备从低功率状态进入另一状态之际，计算设备可以配置成向笔设备发送使笔设备出于检测唤醒事件的目的而停用姿势输入捕捉的消息。此外，此类激活和/或停用可以基于经定义的时间间隔(例如，计算设备可以在转变出低功率状态之后使笔设备停用针对唤醒事件的姿势输入捕捉达经定义的时间段(例如，1分钟、5分钟等)等)。

如上面所描述，获得姿势输入数据可以包括从笔设备的多个传感器(例如，压力传感器、IMU、按钮、开关、电容传感器、话筒等)获得数据点。在一些示例中，姿势输入数据捕捉可被限于来自传感器的被包括在唤醒姿势模式(例如，唤醒姿势模式110等)的当前集合中的数据。例如，如果无一唤醒姿势模式包括来自笔设备上特定按钮的数据，则获得姿势输入数据可不包括收集来自该特定按钮的输入数据，因为此类输入数据对于与唤醒姿势模式进行比较是无用的。

在304处，所获得的姿势输入数据与至少一个所存储的唤醒姿势模式进行比较。笔设备可包括触发如本文中所描述的唤醒事件的一个或多个唤醒姿势模式。将所获得的姿势输入数据与这些模式进行比较可以包括将所获得的姿势输入数据的特定数据点与这些模式中的数据点进行比较，包括计及可被包括在这些模式中的任何可接受的误差余量。此外，姿势输入数据的数据点的定时可按类似方式与这些模式的定时要求进行比较，如上面所描述。

在306处，如果姿势输入数据匹配至少一个唤醒姿势模式，则过程行进到308。替换地，如果姿势输入数据不匹配至少一个唤醒姿势模式，则过程返回到302以从笔设备的传感器获得任何附加的姿势输入数据。

在308处，笔设备生成唤醒事件消息。唤醒事件消息可以包括指示唤醒事件已被触发的指示符和/或代码。此外，唤醒事件消息可被生成以包括一些或所有姿势输入数据(例如，原始传感器数据和/或可能已从原始传感器数据处理过的姿势输入数据等)。在唤醒事件消息上包括姿势输入数据可以使计算设备能够如本文关于计算唤醒事件的置信度值所描述的那样对唤醒事件执行分开的分析和/或验证。

在310处，唤醒事件消息经由通信协议来被传送至计算设备。笔设备被配置成使用计算设备在处于低功率状态的情况下可接收的通信协议来传送唤醒事件消息。在一些示例中，唤醒事件消息经由笔设备与计算设备之间的蓝牙连接来被传送至计算设备。唤醒事件消息的传输可基于笔设备和/或计算设备的经定义的等待时间设置来被定时(例如，计算设备可被配置成仅以高等待时间接收唤醒事件消息(诸如一秒等待时间(每秒接收一次(诸)消息))，以便保持计算设备的低功率状态的低功耗等)。

在一些示例中，操作304和306在计算设备上被执行。姿势输入数据作为唤醒事件消息的一部分被发送至计算设备，并且在计算设备保持在低功率状态的情况下，计算设备将姿势输入数据与存储在计算设备上的唤醒姿势模式进行比较。如果姿势输入数据匹配唤醒姿势模式，则计算设备可以执行操作以从低功率状态转变到活跃状态或其他非低功率状态。

图3B是解说笔设备(例如，笔设备102等)基于检测到的姿势从低功率状态唤醒、经由静电通信信道检测计算设备(例如，计算设备104等)的存在、以及经由同一或另一通信通道向计算设备发送信号以改变操作模式的方法的示例性流程图301。操作302-306与以上关于图3A所描述的基本相同。

在308处，笔设备基于姿势输入数据匹配至少一个唤醒姿势模式而从低功率状态唤醒。在一些示例中，笔设备被配置成尽管处于低功率状态但仍检测姿势输入数据，从而实现了所描述的功能性。由笔设备从低功率状态唤醒可以包括激活供在流程图301的其余过程中使用的网络通信能力和/或静电信号检测和通信能力。此类能力可以包括例如蓝牙通信能力和/或用于检测来自计算设备的数字化仪的静电信号的静电检测能力。

在310处，笔设备经由静电通信信道检测来自计算设备的上行链路信号，诸如当计算设备无法检测来自笔设备的静电下行链路信号时或者当计算设备能够检测下行链路信号但不被要求来检测这样的信号时。在一些示例中，靠近计算设备的笔设备能够经由静电通信来与计算设备的一个或多个数字化仪通信。笔设备和计算设备的定时可以是异步(例如，笔设备的定时最初未与数字化仪的定时同步等)或同步(例如，笔设备的定时与数字化仪的定时同步等)的。。在其中定时最初是异步的实施例中，计算设备的数字化仪可以被配置成搜索笔信号，并且当从笔设备接收到此类静电信号时，数字化仪可以被配置成将其定时改变为与笔设备同步，使得数字化仪被允许捕捉来自笔设备的所有信号并将笔报告发送至操作***和/或应用。

在一些示例中，计算设备的数字化仪可经由静电通信检测笔设备的范围不同于笔设备可检测计算设备的数字化仪的范围。例如，用于数字化仪检测笔设备(例如，经由来自笔设备的下行链路信号等)的范围可能距离计算设备的屏幕约15mm，而用于笔设备检测数字化仪(例如，经由来自数字化仪的上行链路信号等)的范围可能距离计算设备的屏幕约30-40mm。下行链路信号和上行链路信号的有效范围可能会受到信号的信噪比(SNR)和/或用来生成信号的功率量的影响(例如，与笔设备用来生成下行链路信号的功率相比，数字化仪可使用更多功率来生成上行链路信号等)。在310处，当笔设备在检测来自计算设备的数字化仪的上行链路信号的范围内，但仍在计算设备的数字化仪检测来自笔设备的下行链路信号的范围之外时，可发生笔设备对上行链路信号的检测。在一些示例中，笔设备在这样的经扩展范围内对数字化仪的检测可被用来更高效地响应如本文中所描述的笔设备与计算设备之间的潜在交互。应当理解，在一些示例中，计算设备在物理上可以能够检测来自笔设备的下行链路信号，但是被配置成尝试检测下行链路信号以便节省功率、处理资源或出于其他原因而不会偏离本文的描述。

在一些示例中，由笔设备检测到的上行链路信号可以包括与计算设备的数字化仪相关联的定时信息，从而使笔设备能够在检测到上行链路信号之际与数字化仪和/或计算设备同步。此外，笔设备可以基于检测到上行链路信号来改变其操作模式(例如，通过增大所传送的下行链路信号的强度、增大传输历时或频率等)，以使得能够由计算设备的数字化仪更快地采集。来自数字化仪的上行链路信号可按这样的方式配置：使得笔设备计算笔设备相对于数字化仪的位置和/或笔设备在数字化仪上方的“悬停高度”。此类计算可以基于上行链路信号强度、在上行链路信号中提供的数据、和/或上行链路信号的其他方面。所计算的位置可以被传达到计算设备，并且如下面所描述的对计算设备的操作模式的改变可取决于所计算的位置(例如，当笔设备位于距数字化仪的经定义的距离内时，计算设备的UI可改变为变得对笔友好等)。

替换地或附加地，在检测到静电上行链路信号之前，笔设备可以经由另一通信信道(例如，蓝牙信道、或具有比静电更长射程的其他信道等)与计算设备通信，以请求计算设备传送上行链路信号(如果其尚未这么做的话)。这样的请求可以基于笔设备本身检测到对笔设备的姿势输入和/或基于对笔设备的另一类型的输入来被发送。

在312处，笔设备在检测到上行链路信号之后经由除静电通信信道之外的通信信道来发送信号以改变计算设备的操作模式。通信信道可以包括通过网络接口的连接，诸如经由如本文所描述的蓝牙协议。其他可能的通信信道可被使用而不偏离本描述，诸如具有比静电信道更长射程的低功率通信信道。在一些示例中，来自笔设备的该信号可以包括笔设备的笔标识符和/或供计算设备用来与笔设备的信号同步的定时信息。

对计算设备的操作模式的改变可以包括对计算设备的功率状态的改变(例如，如本文所描述那样将计算设备从低功率状态转变到活跃状态等)、对如何检测笔设备和/或如何发信令通知笔设备的改变、和/或基于检测到的笔设备的邻近度的对关于笔设备的接口、操作***操作、和/或应用操作的改变。例如，计算设备的操作可以包括改变显示屏的界面以容适用户用笔设备进行书写或绘图和/或配置数字化仪和/或计算设备的其他组件以从笔设备的使用捕捉墨迹(例如，书写和/或绘图等)输入。在一些示例中，因为笔设备检测到上行链路信号的范围比数字化仪检测到下行链路信号的范围更大，所以计算设备具有更多时间来转变操作以捕捉笔设备墨迹输入，使得计算设备更有可能捕捉所有书写或绘画输入而不是基于等待对来自笔设备的下行链路信号的检测而可能未能捕捉初始墨迹输入。对操作模式的其他改变可以包括对笔专用菜单或其他笔相关用户界面组件的显示、唤醒计算设备或以其他方式改变计算设备的功率状态、启动或恢复笔相关应用等。

替换地或附加地，对计算设备的操作模式的改变可以包括配对或以其他方式配置计算设备和/或笔设备以供进一步的通信和/或交互(例如，蓝牙配对以使得能够通过蓝牙连接进行进一步通信等)。当笔设备和计算设备先前尚未配对或相关联的配对历史数据已被擦除等时，这样的配对可以由计算设备和/或笔设备作为初始配对过程来执行。替换地，当计算设备和笔设备先前已经配对时，对计算设备的操作模式的改变可以包括恢复计算设备与笔设备的配对状态。

在一些示例中，由310-312描述的过程可独立于由302-308描述的过程来执行，只要计算设备和笔设备能够经由如所描述的静电信号和另一通信信道进行通信。例如，如果计算设备和笔设备先前已经交互以交换姿势数据，则由310-312描述的过程可稍后使用(诸)静电信号和先前建立的一个或多个通信信道来执行。在一些实施例中，笔设备可不被配置成主动扫描以寻找静电上行链路信号，直至姿势和/或其他输入由笔设备检测到。例如，笔设备可被配置成保持在非活跃状态下(例如，不扫描以寻找上行链路信号、减少信号传输频率等)以节省电池电量，直至姿势输入被检测到。在检测到姿势之后，笔设备可以转变到活跃状态并检测静电上行链路信号，如本文中所描述。以这种方式，本公开利用笔设备与计算设备之间的不同通信路径来获得诸如快速采集时间和不精确的范围内报告之类的益处。笔设备与计算设备之间的第一采集时间确定并影响笔设备性能。例如，如果采集时间很长，并且笔设备仅在接触计算设备的屏幕之后才被采集，则该影响可能是丢失来自笔设备的输入的第一笔画，从而导致不良用户体验(例如，墨迹应用中的降级的手写或绘画质量)或通过一个或多个应用的降级的导航体验(例如，如果笔设备被用于此种导航)。另外，知晓笔设备在范围内(例如，即使笔设备的确切位置是未知的)是有利的并且有助于计算设备上的某些特征。例如，笔专用菜单在预计笔设备要被使用的情况下被显示。

图4是解说根据一实施例的计算设备(例如，计算设备104等)接收唤醒事件消息(例如，唤醒事件消息113等)并且当唤醒事件消息被验证时转变出低功率状态的示例性流程图400。流程图400的过程可以由当前处于低功率状态(例如，“睡眠”状态、“挂起”状态等)的计算设备来执行。以下验证过程可使计算设备能够对唤醒事件做出更精确的验证，这归因于计算设备相比于笔设备可具有对更多和/或不同数据的访问权、更大的处理资源和能力、和/或更复杂的算法。如果计算设备已处于除低功率状态之外的状态(例如，活跃状态、默认状态等)中，则计算设备可以被配置成忽略所接收到的唤醒事件消息或以其他方式被配置成不接收唤醒事件消息(例如，使用相关联的无线电网络连接或静电上行链路来使姿势检测机制“超时”等)。此外，如上面所描述，计算设备可以被配置成当计算设备不处于低功率状态时使笔设备禁用唤醒事件的生成。在402处，计算设备经由能由计算设备在低功率状态下使用的通信协议(例如，经由蓝牙连接等)来从笔设备接收唤醒事件消息。

在404处，计算设备生成唤醒事件消息的置信度值。置信度值可以是连续数，该连续数由回归或软判决引擎基于与唤醒事件消息中所包括的数据(例如，姿势输入数据，诸如原始或经压缩的传感器数据等)、由计算设备(例如，从传感器121等)收集的传感器数据、和/或与唤醒事件消息相关联的上下文数据(例如，当接收到消息时，最近已接收到的其他消息的结果等)相关联的因素来计算。用来计算置信度值的每个因素可以包括指示该因素影响所计算的置信度值的程度的经定义的权重。例如，具有0.1的权重的因素可比具有0.5的权重的因素对置信度值的影响更小(例如，权重值可以通过相乘来应用于相关联的因素值，并且所得到的经加权因素值可以通过求和等等来被组合等)。

在一些示例中，置信度值是基于来自唤醒事件消息的输入数据和/或来自计算设备的传感器(例如，传感器121等)的传感器数据与存储在计算设备上的唤醒姿势模式匹配的程度来被计算的(例如，这些唤醒姿势模式可以与存储在笔设备上的唤醒姿势模式相同，它们可以包括基于计算设备的传感器数据的附加或不同模式，或者它们可以包括基于来自笔设备的数据与计算设备的传感器数据的组合或融合的模式等)。输入数据与唤醒姿势模式的差异程度可成反比地影响置信度值(例如，如果输入数据与唤醒姿势模式相差10％或更小，则因素值10可被包括在置信度值中，而如果输入数据与唤醒姿势模式相差30％或更多，则因素值3可被包括在置信度值中，等等)。置信度值中所包括的因素值可被配置为可能值(例如，从0-10的因素值等)、二元值(例如，因素值0或因素值10等)、和/或值类型的任何其他组合的范围，而不偏离本文的描述。

此外，置信度值可以基于与接收到的唤醒事件消息相关联的其他上下文数据来被计算。例如，如果唤醒事件消息在计算设备通常由用户在使用中时在一时间帧内被接收，则置信度值相比该消息在计算设备通常保持在低功率状态下达延长时段(例如，计算设备通宵处于“睡眠”状态中等)时在一时间帧内被接收的情况而言可能会更高。在另一示例中，如果计算设备最近已接收到一致的错误唤醒事件消息(例如，笔设备在用户走路的情况下被携带，从而导致可使错误唤醒事件消息被生成的运动等)，则置信度值相比该消息在笔设备已以其他方式相对静止时被接收的情况而言可能会更低。

在406处，计算设备验证置信度值超过经定义的置信度阈值以生成关于唤醒事件是真还是假的硬判决。置信度阈值可以是在如上面所描述的用于计算置信度值的方法的上下文中定义的单个值(例如，如果置信度值可以在0到100的范围内被生成，则置信度阈值可以在该置信度值标度上被定义为85等)。置信度阈值可以是默认值和/或其可以由计算设备的用户设置。在一些示例中，如上面所描述的置信度阈值和/或计算置信度值的其他方面可以基于如本文关于机器学习所描述的反馈来调整。

在408处，如果置信度值超过置信度阈值，则过程行进到410。替换地，如果置信度值不超过置信度阈值，则过程返回402。当置信度值不超过置信度阈值时，唤醒事件消息可以被计算设备忽略。替换地，计算设备作为响应可以向笔设备提供消息，该消息通知笔设备最新近的消息可能是假的。这样的通知可使笔设备返回以获得姿势输入数据，而不是例如在计算设备已经从低功率状态转变的情况下禁用对姿势输入数据的收集。

在410处，计算设备从低功率状态转变到活跃状态。低功率状态与其他状态之间的转变在本领域中是众所周知的(例如，“唤醒”处于“睡眠”状态或“挂起”状态的计算设备等)。该转变可以包括激活在低功率状态下被禁用的组件和/或应用和/或将处于低功耗模式的组件和/或应用改变为活跃模式、默认模式或可使组件和/或应用消耗附加功率(例如，以换取改进的性能等)的其他模式。

在一些示例中，该转变还可以包括执行一个或多个应用，诸如可因检测唤醒事件的方法而异的应用(例如，如果唤醒事件如本文所描述的那样由笔设备的传感器检测到，则计算设备可被配置成执行使用户能够用笔设备进行书写或绘画的应用，诸如文档生成应用或图像编辑应用等)。

图5是解说根据一实施例的笔设备502与计算设备504之间的交互包括基于用户反馈来调整唤醒姿势模式的示例性顺序图500。应当理解，计算设备504在由图500描述的时间段的开始时处于如本文所描述的低功率状态。在506处，笔设备502获得匹配唤醒姿势模式的姿势输入数据，并且在508处，笔设备502向计算设备504传送与姿势输入数据相关联的唤醒事件消息。可按与以上关于图3A和3B所描述的基本相同的方式或类似方式来执行506和508处的过程。

在510处，计算设备接收并验证唤醒事件消息，并且在512处，作为唤醒事件消息被验证的结果，计算设备转变到活跃状态。可按与以上关于图4所描述的基本相同的方式或类似方式来执行510和512处的过程。

在514处，计算设备504获得关于唤醒事件的用户反馈。用户反馈可以通过计算设备504提示计算设备504的用户来确认或拒绝唤醒事件是否是有意的而被获得。在一些情形中，用户可能已基于提供给笔设备502的传感器数据而不经意地触发唤醒事件，从而使计算设备504在无意时间处唤醒。响应于计算设备的提示，用户可以指示唤醒事件是无意的，并且计算设备504可以被配置成记录用户反馈响应，并且随后返回低功率状态。替换地，用户可能已意图触发唤醒事件，并且响应于提示，可确认唤醒事件是有意的。在该情形中，计算设备504可以被配置成记录用户反馈响应并在当前活跃状态下继续操作。

替换地或附加地，用户与计算设备504的在转变到活跃状态之际的立即交互可被获得作为关于唤醒事件的用户反馈。例如，如果在512处转变到活跃状态之后，计算设备504的用户立即选择使计算设备504转变回低功率状态，则该用户的选择可被视为针对转变到活跃状态是被错误地触发了的用户反馈。此外，如果用户立即开始使用计算设备504，则该用户的动作可被视为针对转变到活跃状态是被正确地触发了的用户反馈。

在一些示例中，计算设备504被配置成仅在唤醒事件的子集之后获得用户反馈。例如，如果在510处的唤醒事件消息的验证期间，经计算的唤醒事件的置信度值被发现显著超过经定义的置信度阈值(例如，置信度值超过置信度阈值达置信度阈值的经定义的量和/或经定义的百分比等)，则用户反馈可能不被获得，因为唤醒事件很可能是已由用户有意为之的。替换地，如果经计算的置信度值被发现接近经定义的置信度阈值(例如，置信度值在置信度阈值的经定义的量和/或置信度阈值的经定义的百分比内等)，则用户可被提示来提供反馈或者反馈可以按其他方式被从用户获得，因为唤醒事件可能是无意为之的。

在516处，计算设备504基于用户反馈来生成经调整的唤醒姿势模式。在一些示例中，对使唤醒事件被触发的唤醒姿势模式做出调整。所做出的调整可以包括对唤醒姿势模式的误差余量的改变，以使姿势输入或更可能或更不可能与该模式相匹配。例如，如果唤醒事件基于用户反馈而被确定为无意的，则相关联的唤醒姿势模式的误差余量可被减少(例如，匹配至模式值的值的范围可被减少，用于匹配至模式的时间间隔可被缩短等)。替换地或附加地，如果用户反馈指示用户尝试触发唤醒事件但归因于传感器输入未能匹配唤醒姿势模式而没有触发唤醒事件，则相关联的唤醒姿势模式的误差余量可被扩展。

在一些示例中，用户反馈被用来调整与计算设备504相关联的(诸)置信度阈值和/或如本文所描述的计算置信度值的方式。类似于调整唤醒姿势模式，置信度阈值和/或置信度值计算可被调整以使唤醒事件将或更可能或更不可能地被触发。

在518处，计算设备504向笔设备502传送经调整的唤醒姿势模式518。该传输可以通过与在508处的唤醒事件消息的传输相同的网络连接。替换地或附加地，因为计算设备504已转变到活跃状态，所以计算设备504可以被配置成经由不同的网络协议(诸如当计算设备504处于低功率状态时可能已经被禁用的协议)来向笔设备502传送经调整的唤醒姿势模式。

在520处，笔设备502接收经调整的唤醒姿势模式并将其连同关联于笔设备502的任何其他唤醒姿势模式一起存储。经调整的唤醒姿势模式可盖写经调整的唤醒姿势模式的先前版本，使得经调整的唤醒姿势模式被用于基于将来姿势输入数据来标识唤醒事件。

替换地或附加地，计算设备504可以被配置成向笔设备502发送与唤醒事件消息相关联的反馈数据，并且笔设备502可以被配置成基于所发送的反馈数据来调整唤醒姿势模式。发送回笔设备502的反馈数据可以包括与唤醒事件消息、计算设备504、和/或相关联的传感器数据或计算设备504在验证期间所使用的其他数据相关联的标签或标识符。例如，在计算设备504处被发现为虚假的唤醒事件可导致与唤醒事件消息相关联的虚假唤醒事件消息被发送到笔设备502。笔设备502随后可以基于如本文所描述的机器学习原理和/或技术来调谐或调整相关联的唤醒姿势模式。肯定结果(例如，被发现为真实和/或准确的唤醒事件消息等)可被发送到笔设备502，以待同样应用于唤醒姿势模式。尽管一些笔设备可能不包括这样的实现所必需的处理资源，但是在具有能够进行此类处理的笔设备的***中，对计算设备进行模式调谐的依赖性可被减少。

附加示例场景

本公开的各方面实现了各种附加场景，诸如接下来所描述的。

在一示例中，用户具有带有笔设备的处于睡眠状态的计算设备。用户拾取笔设备并将笔设备的笔尖在附近的表面上快速连续地轻敲两次。笔设备在笔尖上包括将两次轻敲检测为姿势输入数据的压力传感器。笔设备将检测到的轻敲与存储在笔设备上的唤醒姿势模式进行比较。唤醒姿势模式包括间隔0.5秒并且包括关于轻敲的定时的20％的误差余量的两次轻敲。笔设备确定检测到的轻敲匹配唤醒姿势模式并且在经定义的误差余量内。唤醒事件消息被生成并且使用蓝牙网络连接来被传送至计算设备。

计算设备接收唤醒事件消息，并基于该消息中所包括的数据以及与该消息的接收相关联的其他上下文数据来计算置信度值。计算设备在置信度值超过经定义的置信度阈值时验证该消息，并且基于该验证，计算设备从睡眠状态转变到活跃状态。一旦计算设备转变到活跃状态，用户便开始在计算设备上工作。

在另一示例中，用户定义供与笔设备一起使用以唤醒计算设备的新唤醒姿势模式。新唤醒姿势模式包括向表面按压笔的笔尖，并按圆周运动来移动笔，就像在表面上画圆一样。与唤醒姿势模式相关联的数据包括来自笔设备的笔尖中的压力传感器的输入数据和笔设备中的IMU的移动数据。用户进一步定义：当新唤醒姿势模式被用来唤醒计算设备时，计算设备还应该激活用户喜欢的笔记记录应用，从而使用户能够从处于睡眠状态的计算设备开始快速且直观地访问该应用。

另一示例构想了用户的计算设备处于低功率状态，并且用户想要使用笔记记录应用。用户拾取笔设备，并通过向桌面按压笔设备笔尖并按圆形图案移动它来尝试执行新唤醒姿势模式。笔设备从压力传感器和IMU获得输入数据，但是基于与新唤醒姿势模式相关联的(诸)误差余量，笔设备确定移动输入没有充分地匹配经定义的模式。在看到计算设备没有唤醒之际，用户尝试再次执行该模式。这次，输入数据匹配经定义的模式，并且唤醒事件消息被传送至计算设备，包括输入数据和所匹配的模式的标识符。计算设备验证该消息并转变到活跃状态。基于所匹配的模式，计算设备随后启动与唤醒姿势模式相关联的笔记记录应用以供用户使用。用户立即开始使用笔记记录应用。

计算设备收集与最新近的唤醒事件相关联的上下文数据，包括指示用户先前在最新近的唤醒事件之前已经尝试并且未能立即引起唤醒事件的数据。计算设备的机器学习组件确定在唤醒事件之前的失败尝试指示针对与新唤醒姿势模式相关联的(诸)误差余量过窄的反馈，使得该模式的执行比应有的更困难。机器学习组件调整新模式的(诸)误差余量以拓宽满足该模式的值的范围，并且经调整的模式被提供给笔设备以供在将来的唤醒姿势检测期间使用。

在其他示例中，其他类型的传感器数据可被用来检测唤醒事件。例如，笔设备上的话筒传感器可以被配置成检测使笔设备启动唤醒事件的经定义的声音(诸如口语单词或词组)。此外，所描述的姿势类型可以通过笔设备的多个传感器来检测(例如，笔设备的轻敲通过笔设备的笔尖上的压力传感器、通过嵌入在设备中的IMU、和/或通过笔设备的话筒传感器来检测等)。传感器的类型可以包括在笔设备内的对施加到笔设备的力敏感以检测用户在笔设备上使用的握持力的水平(其可以单独使用或与其他传感器数据结合使用以供触发唤醒事件)的压电传感器等等。

在还有一些其他示例中，该***包括出于其他目的检测笔设备姿势，诸如书写、擦除、激活应用、在界面中导航等。***的笔设备和/或计算设备被配置成在检测到这些其他设备姿势中的至少一者之际触发唤醒事件。

此外，该***可以被配置成基于在笔设备处使用宽的误差余量检测唤醒姿势和/或其他姿势来触发唤醒事件，使得实际上任何检测到的传感器输入数据或检测到的传感器输入数据中的改变都会使笔设备向计算设备传送唤醒事件消息。因而，计算设备对于用户而言相对容易唤醒。然而，当用户四处移动、携带计算设备和/或笔设备等时，许多无意的唤醒事件可能在笔设备级别被触发，因此计算设备处的验证可以被配置和/或调谐以控制不经意的事件。

示例性操作环境

本公开可以通过根据一实施例的作为图6中的功能框图600的计算装置来操作。在一实施例中，计算装置618的各组件可被实现为根据本说明书中所描述的一个或多个实施例的电子设备的一部分。计算装置618包括一个或多个处理器619，其可以是微处理器、控制器或用于处理计算机可执行指令以控制电子设备的操作的任何其他合适类型的处理器。替换地或附加地，处理器619是能够执行逻辑或指令的任何技术(诸如硬编码或硬件机器)。可以在装置618上提供包括操作***620或任何其他合适的平台软件在内的平台软件以使得应用软件621能够在设备上被执行。根据一实施例，如本文中所描述的基于由笔设备获得的姿势输入而使计算设备从低功率状态转变可以由软件来达成。

可以使用计算装置618能够访问的任何计算机可读介质来提供计算机可执行指令。计算机可读介质可包括例如诸如存储器622等计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质(诸如存储器622)包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括但不限于，RAM、ROM、EPROM、EEPROM、闪存存储器或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储设备，或者可被用来储存信息以供计算装置访问的任何其他非传输介质。相比而言，通信介质可以以诸如载波或其他传输机制之类的已调数据信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块等等。如本文中所定义的，计算机存储介质不包括通信介质。因此，计算机存储介质不应当被理解成是传播信号本身。传播信号本身不是计算机存储介质的示例。虽然计算机存储介质(存储器622)被示为在计算装置618内，但是本领域技术人员应当领会，该存储可以是分布式的或位于远程并经由网络或其他通信链路(例如，使用通信接口623)来访问。

计算装置618可包括被配置成向可以与电子设备分开或集成在一起的一个或多个输出设备625(例如，显示屏或扬声器)输出信息的输入/输出控制器624。输入/输出控制器624还可被配置成接收和处理来自一个或多个输入设备626(例如，键盘、话筒或触摸垫)的输入。在一个实施例中，输出设备625也可充当输入设备。这样的设备的示例可以是触敏显示器。输入/输出控制器624还可以向除输出设备之外的设备(例如，本地连接的打印设备)输出数据。在一些实施例中，用户可向(诸)输入设备626提供输入和/或从(诸)输出设备625接收输出。

本文中所描述的功能性可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑组件来执行。根据一实施例，计算装置618由当被处理器619执行时执行所描述的操作和功能性的各实施例的程序代码进行配置。替换地或附加地，本文中所描述的功能性可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑组件来执行。作为示例而非限制，可被使用的硬件逻辑组件的说明性类型包括现场可编程门阵列(FPGA)、应用专用集成电路(ASIC)、程序专用标准产品(ASSP)、片上***(SOC)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)、图形处理单元(GPU)。

附图中的各种元素的至少一部分功能性可由附图中的其他元素或附图中未示出的实体(例如，处理器、web服务、服务器、应用程序、计算设备等)执行。

尽管结合示例性计算***环境进行了描述，但本公开的各示例能够用众多其他通用或专用计算***环境、配置或设备实现。

可能适用于本公开的各方面的公知的计算***、环境和/或配置的示例包括但不限于：移动或便携式计算设备(例如，智能电话)、个人计算机、服务器计算机、手持式设备(例如，平板)或膝上型设备、多处理器***、游戏控制台或控制器、基于微处理器的***、机顶盒、可编程消费电子产品、移动电话、具有可穿戴或配件形状因子(例如，手表、眼镜、头戴式设备或耳机)的移动计算和/或通信设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括上面的***或设备中的任何一种的分布式计算环境等等。一般而言，本公开可通过具有处理能力使得其能够执行诸如本文所描述的指令的任何设备来操作。此类***或设备可按任何方式接受来自用户的输入，包括来自诸如键盘或定点设备之类的输入设备、经由姿势输入、邻近度输入(诸如通过悬停)和/或经由语音输入。

本公开的各示例可在被软件、固件、硬件或其组合中的一个或多个计算机或其他设备执行的计算机可执行指令(诸如程序模块)的一般上下文中被描述。计算机可执行指令可以被组织成一个或多个计算机可执行组件或模块。一般而言，程序模块包括但不限于，执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件以及数据结构。可利用任何数目的此类组件或模块以及它们的任何组织来实现本公开的各方面。例如，本公开的各方面不限于附图中所解说和本文中所描述的特定计算机可执行指令或特定组件或模块。本公开的其他示例可以包括具有比本文所解说和描述的功能性更多或更少的功能性的不同计算机可执行指令或组件。

在涉及通用计算机的示例中，当被配置为执行本文描述的指令时，本公开的各方面将通用计算机变换成专用计算设备。

作为本文中所描述的其他示例的替换或补充，各示例包括以下的任何组合：

-一种用于使用笔设备来使计算设备从低功率状态转变的***，该***包括：

-该笔设备的至少一个处理器；

-该笔设备的至少一个网络接口；

-该笔设备的至少一个传感器；以及

-该笔设备的包括计算机程序代码的至少一个存储器，该至少一个存储器和该计算机程序代码被配置成与该至少一个处理器一起使该至少一个处理器：

-经由该至少一个传感器获得姿势输入数据；

-将所获得的姿势输入数据与至少一个姿势模式进行比较；

-基于该姿势输入数据匹配该至少一个姿势模式来生成唤醒事件消息；以及

-经由该网络接口来向该计算设备传送该唤醒事件消息，其中该唤醒事件消息是使用该计算设备被配置成在该低功率状态下接收的通信协议来被传送的。

-进一步包括：

-该计算设备的至少一个处理器；

-该计算设备的至少一个网络接口；以及

-该计算设备的包括计算机程序代码的至少一个存储器，该计算设备的至少一个存储器和该计算机程序代码被配置成与该计算设备的至少一个处理器一起使该计算设备的至少一个处理器：

-经由该网络接口从该笔设备接收该唤醒事件消息；

-生成该唤醒事件消息的置信度值；

-将该置信度值与经定义的置信度阈值进行比较；以及

-基于该置信度值超过该置信度阈值来使该计算设备从该低功率状态转变到活跃状态。

-其中该计算设备的至少一个存储器和该计算机程序代码被配置成与该计算设备的至少一个处理器一起进一步使该计算机设备的至少一个处理器：

-基于从该低功率状态转变到该活跃状态而禁用从该笔设备接收唤醒事件消息的能力达经定义的时间间隔。

-其中该计算设备的至少一个存储器和该计算机程序代码被配置成与该计算设备的至少一个处理器一起进一步使该计算机设备的至少一个处理器：

-基于该置信度值未能超过该置信度阈值而忽略该唤醒事件消息，由此该唤醒事件消息被视为无意唤醒事件。

-其中该计算设备的至少一个存储器和该计算机程序代码被配置成与该计算设备的至少一个处理器一起进一步使该计算机设备的至少一个处理器：

-经由该计算设备的用户接口提示该计算设备的用户进行唤醒事件反馈；以及

-基于接收到唤醒事件反馈来基于机器学习调整与该唤醒事件消息相关联的唤醒姿势模式；以及

向该笔设备上传经调整的唤醒姿势模式。

-其中该至少一个姿势模式包括将该笔设备轻敲一表面至少一次，其中该轻敲是通过该笔设备的至少一个传感器中的IMU和压力传感器中的至少一者来检测的。

-其中该至少一个姿势模式包括按一个或多个移动的模式来移动该笔设备，其中该一个或多个移动是由该笔设备的IMU来检测的。

-其中获得该姿势输入数据包括：

-检测该笔设备的第一传感器被按压，其中该第一传感器包括以下至少一者：按钮、开关、或压力传感器；以及

-基于检测到的对该笔设备的第一传感器的按压来从该笔设备的除所按压的第一传感器之外的至少一个传感器获得姿势输入数据。

-其中该笔设备的至少一个传感器包括以下至少一者：惯性测量单元(IMU)、按钮、开关、压力传感器、或话筒。

-一种用于使用笔设备来使计算设备从低功率状态转变的计算机化方法，该方法包括：

-由该笔设备从该笔设备的至少一个传感器获得姿势输入数据；

-由该笔设备将所获得的姿势输入数据与至少一个姿势模式进行比较；

-基于该姿势输入数据匹配该至少一个姿势模式来由该笔设备生成唤醒事件消息；以及

-由该笔设备通过该笔设备的网络接口来向该计算设备传送该唤醒事件消息，其中该唤醒事件消息是使用该计算设备被配置成在低功率状态下接收的通信协议来传送的。

-进一步包括：

-由该计算设备经由该计算设备的网络接口从该笔设备接收该唤醒事件消息；

-由该计算设备生成该唤醒事件消息的置信度值；

-由该计算设备将该置信度值与经定义的置信度阈值进行比较；以及

-基于该置信度值超过该置信度阈值来由该计算设备从该低功率状态转变到活跃状态。

-进一步包括：

-基于从该低功率状态转变到该活跃状态，由该计算设备禁用从该笔设备接收唤醒事件消息的能力达经定义的时间间隔。

-进一步包括：

-基于该置信度值未能超过该置信度阈值而由该计算设备忽略该唤醒事件消息，由此该唤醒事件消息被视为无意唤醒事件。

-进一步包括：

-由该计算设备提示该计算设备的用户经由该计算设备的用户接口进行唤醒事件反馈；以及

-基于接收到唤醒事件反馈而由该计算设备基于机器学习来调整该置信度阈值。

-进一步包括：

-由该计算设备接收要定义新唤醒姿势模式的请求；

-基于该请求来从该笔设备的至少一个传感器获得新姿势输入数据；

-由该计算设备基于所获得的新姿势输入数据来定义新唤醒姿势模式；以及

-由该计算设备来向该笔设备上传该新唤醒姿势模式。

-其中该至少一个姿势模式包括将该笔设备轻敲一表面至少一次，其中该轻敲是通过该笔设备的至少一个传感器中的IMU和压力传感器中的至少一者来检测的。

-其中该至少一个姿势模式包括按一个或多个移动的模式来移动该笔设备，其中该一个或多个移动由该笔设备的IMU来检测。

-其中获得该姿势输入数据包括：

-检测该笔设备的第一传感器被按压，其中该第一传感器包括以下至少一者：按钮、开关、或压力传感器；以及

-基于检测到的对该笔设备的第一传感器的按压来从该笔设备的除所按压的第一传感器之外的至少一个传感器获得姿势输入数据。

-一个或多个具有计算机可执行指令的计算机存储介质，该计算机可执行指令用于使计算设备使用笔设备从低功率状态转变，该计算机可执行指令在由该笔设备的处理器执行之际使该笔设备的处理器至少进行以下操作：

-从该笔设备的至少一个传感器获得姿势输入数据；

-将所获得的姿势输入数据与至少一个姿势模式进行比较；

-基于该姿势输入数据匹配该至少一个姿势模式来生成唤醒事件消息；以及

-经由该笔设备的网络接口来向该计算设备传送该唤醒事件消息，其中该唤醒事件消息是使用该计算设备被配置成在该低功率状态下接收的通信协议来被传送的。

-其中该计算机可执行指令包括在由该计算设备的处理器执行之际使该计算设备的处理器至少进行以下操作的指令：

-经由该网络接口从该笔设备接收该唤醒事件消息；

-生成该唤醒事件消息的置信度值；

-将该置信度值与经定义的置信度阈值进行比较；以及

-基于该置信度值超过该置信度阈值来使该计算设备从该低功率状态转变到活跃状态。

如对本领域技术人员将显而易见的，本文中所给出的任何范围或设备值可以在不丢失所寻求的效果的情况下被扩展或被改变。

尽管本发明的各方面没有追踪任何个人可标识信息，但已参考从用户监视和/或收集的数据描述了各示例。在一些示例中，可向用户提供有关数据收集的通知(例如，经由对话框或偏好设置)，并且给予用户对监视和/或收集给予准许或拒绝准许的机会。该准许可以采用选择加入准许或选择退出准许的形式。

虽然用结构特征和/或方法动作专用的语言描述了本发明主题，但应当理解，所附权利要求书中定义的主题不必限于以上所描述的具体特征或动作。更确切而言，以上所描述的具体特征和动作是作为实现权利要求的示例形式公开的。

将会理解，以上所描述的益处及优点可以涉及一个实施例或者可以涉及若干实施例。各实施例并不限于解决所阐述的问题中的任何或全部问题的那些实施例或者具有所阐述的益处和优点中的任何或全部益处和优点的那些实施例。将进一步理解，对“一个”项目的提及是指那些项目中的一个或多个。

本文中所解说和描述的实施例以及本文中未具体描述但是在权利要求的各方面的范围内的实施例构成了以下示例性装置：用于从笔设备的至少一个传感器获得姿势输入数据的装置、用于将所获得的姿势输入数据与至少一个姿势模式进行比较的装置、用于基于姿势输入数据匹配该至少一个姿势模式来生成唤醒事件消息的装置、以及用于通过笔设备的网络接口向计算设备传送唤醒事件消息的装置，其中该唤醒事件消息是使用该计算设备被配置成在低功率状态下接收的通信协议来被传送的。所解说的一个或多个处理器619连同存储在存储器622中的计算机程序代码一起构成了用于以下操作的示例性处理装置：获得并处理传感器数据、将数据与姿势模式进行比较、计算置信度值并将该值与置信度阈值进行比较、以及使计算设备转变到活跃状态，如本文中所描述。

术语“包括”在本说明书中被用来意指包括此后伴随的(一个或多个)特征或(一个或多个)动作，而不排除一个或多个附加特征或动作的存在。

在一些示例中，各附图中所解说的操作可以作为在计算机可读介质上编码的软件指令来实现、以被编程或设计为执行操作的硬件来实现、或这两者。例如，本公开的各方面可以被实现为片上***或包括多个互连的导电元件的其他电路***。

本文所解说和描述的本公开的各示例中的操作的执行或完成的顺序不是必需的，除非另作指定。也就是说，除非另作指定，操作可以以任何顺序执行，并且本公开的各示例可以包括附加操作或比本文所公开的操作更少的操作。例如，构想了在特定操作之前、同时地、或之后执行或完成另一操作也在本公开的各方面的范围之内。

当介绍本公开的各方面的元素或其示例时，冠词“一”、“一个”、“该”、“所述”旨在意指一个或多个这样的元素。术语“包括”、“包含”、以及“具有”旨在是包含性的，并意指除所列出的元素以外可存在附加的元素。术语“示例性”旨在表示“……的示例”。短语“以下中的一者或多者：A、B和C”意指“A中的至少一个和/或B中的至少一个和/或C中的至少一个”。

已经详细地描述了本公开的各方面，显而易见的是，在不偏离所附权利要求书所定义的本公开的各方面的范围的情况下，可以进行各种修改和变化。由于可以在不偏离本公开的各方面的范围的情况下对上面的构造、产品以及方法做出各种改变，因此意图是应将上面的描述中所包含以及各附图中所示出的所有主题都解读为说明性的，而不是限制性的。

Claims (15)

1.一种用于使用笔设备来使计算设备从低功率状态转变的***，所述***包括：

所述笔设备的至少一个处理器；

所述笔设备的至少一个网络接口；

所述笔设备的至少一个传感器；以及

所述笔设备的包括计算机程序代码的至少一个存储器，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置成与所述至少一个处理器一起使所述至少一个处理器：

经由所述至少一个传感器获得姿势输入数据；

将所获得的姿势输入数据与至少一个姿势模式进行比较；

基于所述姿势输入数据匹配所述至少一个姿势模式来生成唤醒事件消息；以及

经由所述网络接口来向所述计算设备传送所述唤醒事件消息以使所述计算设备转变出所述低功率状态，其中所述唤醒事件消息是使用所述计算设备被配置成在所述低功率状态下接收的通信协议来被传送的。

2.如权利要求1所述的***，进一步包括：

所述计算设备的至少一个处理器；

所述计算设备的至少一个网络接口；以及

所述计算设备的包括计算机程序代码的至少一个存储器，所述计算设备的至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置成与所述计算设备的至少一个处理器一起使所述计算设备的至少一个处理器：

经由所述网络接口从所述笔设备接收所述唤醒事件消息；

生成接收到的唤醒事件消息的置信度值；

将所生成的置信度值与经定义的置信度阈值进行比较；以及

基于所述置信度值超过所述置信度阈值来使所述计算设备从所述低功率状态转变到活跃状态。

3.如权利要求2所述的***，所述计算设备的至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置成与所述计算设备的至少一个处理器一起进一步使所述计算设备的至少一个处理器：

基于从所述低功率状态转变到所述活跃状态而禁用从所述笔设备接收唤醒事件消息的能力达经定义的时间间隔。

4.如权利要求2所述的***，所述计算设备的至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置成与所述计算设备的至少一个处理器一起进一步使所述计算设备的至少一个处理器：

基于所述置信度值未能超过所述置信度阈值而忽略所述唤醒事件消息，由此所述唤醒事件消息被视为无意唤醒事件。

5.如权利要求2所述的***，所述计算设备的至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置成与所述计算设备的至少一个处理器一起进一步使所述计算设备的至少一个处理器：

经由所述计算设备的用户接口提示所述计算设备的用户进行唤醒事件反馈；以及

基于接收到唤醒事件反馈来基于机器学习调整与所述唤醒事件消息相关联的唤醒姿势模式；以及

向所述笔设备上传经调整的唤醒姿势模式。

6.如权利要求1所述的***，其中，所述至少一个姿势模式包括将所述笔设备轻敲一表面至少一次，其中所述轻敲是通过所述笔设备的至少一个传感器中的惯性测量单元(IMU)和压力传感器中的至少一者来检测的。

7.如权利要求1所述的***，其中，所述至少一个姿势模式包括按一个或多个移动的模式来移动所述笔设备，其中所述一个或多个移动是由所述笔设备的IMU来检测的。

8.如权利要求1所述的***，其中，获得所述姿势输入数据包括：

检测所述笔设备的第一传感器被按压，其中所述第一传感器包括以下至少一者：按钮、开关、或压力传感器；以及

基于检测到的对所述笔设备的第一传感器的按压来从所述笔设备的除所按压的第一传感器之外的至少一个传感器获得姿势输入数据。

9.一种用于使用笔设备来使计算设备从低功率状态转变的计算机化方法，所述方法包括：

由所述笔设备从所述笔设备的至少一个传感器获得姿势输入数据；

由所述笔设备将所获得的姿势输入数据与至少一个姿势模式进行比较；

基于所述姿势输入数据匹配所述至少一个姿势模式来由所述笔设备生成唤醒事件消息；以及

由所述笔设备通过所述笔设备的网络接口来向所述计算设备传送所述唤醒事件消息以使所述计算设备转变出所述低功率状态，其中所述唤醒事件消息使用所述计算设备被配置成在所述低功率状态下接收的通信协议来被传送。

10.如权利要求9所述的计算机化方法，进一步包括：

由所述计算设备经由所述计算设备的网络接口从所述笔设备接收所述唤醒事件消息；

由所述计算设备生成所述唤醒事件消息的置信度值；

由所述计算设备将所述置信度值与经定义的置信度阈值进行比较；以及

基于所述置信度值超过所述置信度阈值来由所述计算设备从所述低功率状态转变到活跃状态。

11.如权利要求10所述的计算机化方法，其中，生成所述唤醒事件消息的置信度值包括：基于所述唤醒事件消息中所包括的第一传感器数据集和来自所述计算设备的至少一个传感器的第二传感器数据集的组合来计算所述置信度值。

12.如权利要求10所述的计算机化方法，进一步包括：

基于所述置信度值未能超过所述置信度阈值而由所述计算设备忽略所述唤醒事件消息，由此所述唤醒事件消息被视为无意唤醒事件。

13.如权利要求10所述的计算机化方法，进一步包括：

由所述计算设备接收要定义新唤醒姿势模式的请求；

基于所述请求来从所述笔设备的至少一个传感器获得新姿势输入数据；

由所述计算设备基于所获得的新姿势输入数据来定义新唤醒姿势模式；以及

由所述计算设备来向所述笔设备上传所述新唤醒姿势模式。

14.如权利要求9所述的计算机化方法，其中，获得所述姿势输入数据包括：

检测所述笔设备的第一传感器被按压，其中所述第一传感器包括以下至少一者：按钮、开关、或压力传感器；以及

基于检测到的对所述笔设备的第一传感器的按压来从所述笔设备的除所按压的第一传感器之外的至少一个传感器获得姿势输入数据。

15.一个或多个具有计算机可执行指令的计算机存储介质，所述计算机可执行指令用于使用笔设备使计算设备从低功率状态转变，所述计算机可执行指令在由所述笔设备的处理器执行之际使所述笔设备的处理器至少进行以下操作：

从所述笔设备的至少一个传感器获得姿势输入数据；

基于所获得的姿势输入数据来生成唤醒事件消息，所述唤醒事件消息包括所获得的姿势输入数据的至少一部分；以及

经由所述笔设备的网络接口来向所述计算设备传送所述唤醒事件消息以使所述计算设备转变出所述低功率状态，其中所述唤醒事件消息是使用所述计算设备被配置成在所述低功率状态下接收的通信协议来被传送的。

Images