电子地可锁定的可穿戴设备
相关申请的交叉引用
本申请要求于2015年2月3日提交并且题为“Training Habit Wearable”的美国临时申请号62/111299的优先权，出于所有目的在此通过引用将其整体公开内容并入本文。
技术领域
本文所描述的各种实施例涉及可穿戴设备，并且更具体而言但是非排他地，涉及针对从穿戴者移除而进行锁定的可穿戴设备。
背景技术
可穿戴设备正在见证跨越各种应用和市场的采用的增加的速率。这些设备能够以某种方式附着到用户(例如，经由腕带、项链、贴片等)并且利用该接近、附着或甚至与用户接触以提供新或增强的功能。例如，紧急警告按钮可以由可穿戴设备提供，使得穿戴者在医疗急救的情况下总是能够容易地请求援助。作为另一范例，加速度计可以由可穿戴设备提供以产生对于估计穿戴者的活动水平有用的数据。随着无线网络附件对于这些设备而言变得更可行，潜在应用将继续更进一步扩展。
发明内容
本文所描述的各种实施例涉及一种可穿戴设备(以及相关的方法和非瞬态机器可读存储介质)，包括：环带，其被配置为至少部分地围绕用户的身体部分；带扣，其被配置为将所述环带保持在闭合位置，其中，所述环带当在所述闭合位置时抵抗从所述身体部分移除；锁致动器，其被配置为选择性地锁定所述带扣防止移动到打开位置；通信接口，其被配置为接收来自至少一个其他设备的数据；以及处理器，其与所述锁致动器以及所述通信接口通信，其中，所述处理器被配置为：接收所述可穿戴设备要被解锁的锁定指示，并且响应于接收到所述锁定指示，信号通知所述锁致动器以允许所述带扣转换到所述打开位置。
描述了各种实施例，其中，所述锁定指示是经由所述通信接口来接收的。
描述了各种实施例，其中，所述锁定指示是从所述用户之外的支持用户的用户设备来接收的。
各种实施例额外地包括存储器，所述存储器被配置为存储锁定规则，其中，在接收所述可穿戴设备要被解锁的所述锁定指示时，所述处理器被配置为针对当前场景评价所述锁定规则，并且基于所述评价来确定所述可穿戴设备要被解锁。
描述了各种实施例，其中，在针对当前场景评价所述锁定规则时，所述处理器被配置为确定所述锁定规则已经过期，基于所述过期确定所述可穿戴设备要被解锁。
各种实施例额外地包括传感器，其被配置为在所述环带围绕所述身体部分时，从所述用户获得生理数据，其中，所述处理器被配置为经由所述通信接口发送所述生理数据。
各种实施例额外地包括用户接口，所述用户接口用于向所述用户输出通信，其中，所述处理器还被配置为接收所述可穿戴设备要向所述用户输出指定的通信的通信指示，并且响应于接收所述通信指示，经由所述用户输出所述指定的通信。
描述了各种实施例，其中：所述用户接口包括振动器；并且所述指定的通信是至少一次振动。
各种实施例额外地包括：传感器，其被配置为在所述环带围绕所述身体部分时从所述用户获得生理数据；存储器，其被配置为存储通信规则，其中，在接收所述可穿戴设备要向所述用户输出指定的通信的所述通信指示时，所述处理器被配置为针对当前场景评价所述通信规则，并且基于所述评价，所述可穿戴设备要向所述用户输出指定的通信。
各种实施例额外地包括：传感器，其被配置为在所述环带围绕所述身体部分时从所述用户获得生理数据，其中，在针对当前场景评价所述通信规则时，所述处理器被配置为将所述通信规则与所获得的所述生理数据进行比较。
本文所描述的各种实施例涉及一种习惯规则引擎(以及相关的方法和非瞬态机器可读存储介质)，包括：通信接口，其被配置为与至少一个其他设备通信；存储器，其存储用户简档，所述用户简档包括锁定可穿戴设备的标识和锁定规则；以及处理器，其被配置为：针对当前场景评价所述锁定规则以确定所述锁定可穿戴设备是否要被解锁；并且响应于确定所述锁定可穿戴设备要被解锁，将锁定指令发送到所述锁定可穿戴设备，其中，所述锁定指令指示所述锁定可穿戴设备进行解锁。
描述了各种实施例，其中，在针对所述当前场景评价所述锁定规则时，所述处理器被配置为确定所述锁定规则何时过期，并且相应地，所述锁定设备要被解锁。
描述了各种实施例，其中，所述处理器还被配置为：接收描述所述锁定可穿戴设备的用户的生理数据；针对接收到的所述生理数据评价先前从所述用户接收到的目标；并且基于所述评价，将通信指令发送到所述锁定可穿戴设备，所述指令指示所述锁定可穿戴设备将向所述用户输出指定的通信。
描述了各种实施例，其中，所述处理器被配置为基于所述评价指示所述用户未能满足先前从所述用户接收到的所述目标而发送所述通信指令。
本文所描述的各种实施例涉及一种习惯训练系统，其包括相互协调操作的锁定可穿戴设备和习惯规则引擎两者。
附图说明
为了更好地理解各种范例实施例，对附图进行参考，其中：
图1图示了用于习惯训练的系统的范例；
图2图示了由锁定可穿戴设备所执行的方法的范例；
图3图示了由习惯规则引擎所执行的方法的范例；
图4图示了用于习惯训练的环境的范例；
图5图示了用于实现锁定可穿戴设备的硬件的范例；
图6图示了锁定可穿戴设备的范例的透视图；
图7A图示了示出带扣和锁定致动器的第一范例的锁定可穿戴设备的截面图；
图7B图示了示出带扣和锁定致动器的第二范例的锁定可穿戴设备的截面图；
图8图示了由用于报告传感器数据的传感器设备所执行的方法的范例；
图9图示了由锁定可穿戴设备所执行的用于处理来自习惯规则引擎的指令的方法的范例；
图10图示了由用于锁定可穿戴设备所执行的处理早期解锁指令的方法的范例；
图11图示了用于实现参与本文所描述的各种系统的各种设备的硬件的范例；
图12图示了由参数标识引擎所执行的用于创建参数模型的方法的范例；
图13图示了由参数标识引擎所执行的用于创建参数模型的方法的范例；
图14图示了由习惯规则引擎所执行的用于评价习惯规则并且远程地控制锁定可穿戴设备的方法的范例；
图15图示了由习惯规则引擎所执行的用于针对过期来审核习惯规则的方法的范例；
图16图示了用于存储习惯规则的数据结构的范例；
图17图示了用于定义习惯规则的用户接口的范例；
图18图示了由习惯规则引擎所执行的用于处理早期解锁请求的方法的范例；并且
图19图示了用于对早期解锁请求作出反应的用户接口的范例。
具体实施方式
本文所呈现的描述和附图图示各种原理。将理解到，本领域技术人员将能够设计虽然在本文中未明确描述或示出但是实现这些原理的各种布置并且其被包括在本公开的范围内。如本文中所使用的，术语“或”，如本文所使用的，指代非排他的或(即，和/或)，除非另行指出(例如，“否则”或“或者在替代方案中”)。此外，本文所描述的各种实施例不必是相互排斥的并且可以组合以产生包含本文所描述的原理的额外实施例。
虽然大多数人渴望采取好习惯或丢掉坏习惯，这些目标通常经常非常难以实现。在几天之后，许多人发现自己回落到其旧的方式中。一些人可能尝试使用提醒来保持在其所选择的路径上(如，例如穿戴在其腕周围的橡皮带)。该方法是不太完美的，因为人可能变得习惯于橡皮带并且不再注意到其存在(其此后不能用作任何提醒)或可以简单地移除橡皮带并且未能将其穿回来。因此，期望提供一种按期望帮助用户调整他们的习惯(诸如采取好习惯和丢掉坏习惯)的经改进的提醒设备。
根据各种实施例，一种可穿戴设备被提供有电子激活的带扣，所述电子激活的带扣当在锁定状态时防止从穿戴者移除所述可穿戴设备。响应于穿戴者指示期望采取一习惯，可穿戴设备锁定并且直到已经经过所请求的时间量才解锁，从而用作用于在指定时间段内朝着所述习惯努力的至少静态提醒。在一些实施例中，所述可穿戴设备还提供对参与与所述习惯有关的活动的动态提醒。例如，如果穿戴者已经指示期望采取一天燃烧2000卡路里的习惯，则所述可穿戴设备中的传感器可以被用于估计能量消耗，并且如果穿戴者未在满足每天目标的轨迹上，则振动以通知穿戴者其应当采取一些行动以增加其一天的能量消耗。因此，所述锁定可穿戴设备可以在适合的时间提供智能提醒以辅助习惯形成。鉴于以下描述，各种额外的和替代的功能将是显而易见的。
图1图示了用于习惯训练的系统100的范例。所示的系统100图示各种功能部件和其之间的一些交互。将理解到，这样的功能部件将使用物理硬件和在一些实施例中由硬件所运行的软件来实现。因此，每个功能设备或引擎可以被实施在专用硬件设备中。此外，在一些实施例中，系统100的功能设备中的两个或两个以上可以被实施在单个硬件设备中。例如，传感器设备150、锁定可穿戴设备130和输出设备140可以全部属于穿戴例如穿戴者的腕周围的单个可穿戴设备。以下将关于图4更详细描述系统100的一个硬件实例化的范例。
虽然系统100将一些功能设备示出为单个设备并且将其他示为包括多个类似设备，但是将理解到，替代的布置是可能的。例如，替代的系统可以仅使用单个传感器设备150但是可以包括多个冗余习惯规则引擎120(例如，利用负载均衡器(未示出)以在其之间均匀地分布请求、用户数据或其他可操作信息以使得习惯规则引擎能够服务于大量的穿戴者和锁定可穿戴设备130)。
系统的操作开始于穿戴者操作目标设置设备110以识别用户希望采取或丢掉(共同地，要“改变”的习惯)的一个或多个习惯。在各种实施例中，习惯设置设备110可以是可穿戴设备(例如，锁定可穿戴设备130)、移动设备、平板电脑、个人计算机或能够接收期望的习惯改变的指示的其他设备。在一些实施例(诸如其中习惯设置设备110和习惯规则引擎120被共同定位在单个计算设备中的那些实施例)中，习惯设置设备110可以本地存储期望的习惯改变(例如，与习惯有关的一组规则或相关联的周期性目标)。在其他实施例中，习惯设置设备110可以将期望的习惯改变发送到习惯规则引擎120(例如，经由通过习惯app所访问的API或经由通过网络浏览器所访问并且由习惯规则引擎120运行或与习惯规则引擎120相关联的习惯网络服务器)。以下将关于图17更详细解释经由习惯设置设备所提供的范例接口。
在各种实施例中，期望的习惯改变在习惯规则引擎中被表达为一个或多个“习惯规则”。习惯规则可以服务于两个(或两个以上)分别的目的：定义何时锁定可穿戴设备130应当被解锁(并且因此，还可以构成“锁定规则”)并且定义何时并且什么通信应当被发送到输出设备140(并且因此，还可以构成“通信规则”)。如此，习惯规则引擎可以在应用锁定规则时构成“锁定规则引擎”并且在应用通信规则时构成“通信规则引擎”。在一些实施例中，习惯规则可以仅完成这些功能之一(例如，在其中没有锁定被执行或者其中没有通信被发送的实施例中)，而在其他实施例中，定义分别的锁定规则和通信规则，使得没有单个习惯规则完成这两个功能。在一些实施例中，可以在多个设备之间分割习惯规则引擎120。例如，在VM处或在输出设备140中所实现的习惯规则引擎120可以处理通信规则(或者影响通信和锁定二者的习惯规则的通信规则方面)，而在锁定可穿戴设备130中所实现的习惯规则引擎120可以处理锁定规则(或者影响通信和锁定二者的习惯规则的锁定规则方面)。
习惯规则引擎120可以是可穿戴设备(例如，锁定可穿戴设备130)、移动设备、平板电脑、个人计算机、服务器、虚拟机或能够评价习惯规则的其他设备。如以下将关于图14-16经由各种范例更详细解释的，习惯规则引擎120可以针对当前场景周期性地(例如，在调度时间处或在由另一过程或设备请求时)评价习惯规则以确定是否应当采取任何动作，例如解锁可穿戴设备或经由输出设备140实现通信。针对当前场景的该评价可以涉及将习惯规则准则与传感器数据或通过参数提取引擎160从其所提取的参数进行比较以确定相关联的动作是否应当执行。额外地或者替代地，评价可以包括将当前日期或时间与规则的过期日期进行比较以确定过期动作(例如，对锁定可穿戴设备130进行解锁)是否应当执行。在评价导致由不与习惯规则引擎120共同定位的设备待执行的动作的情况下，习惯规则引擎120可以将一个或多个指令发送到远程设备以实现动作的执行。
锁定可穿戴设备130可以是能够被附接到穿戴者并且被锁定防止移除的任何设备。例如，该锁定可穿戴设备可以采取具有围绕穿戴者的手腕延伸并且由带扣保持的环带的腕表的形式。在正常操作期间(即，在穿戴者已经经由习惯设置设备110提交或激活期望的习惯改变之后)，锁定可穿戴设备被附接到用户并且带扣被锁定防止打开。在接收到来自习惯规则引擎的指令时，锁定可穿戴设备130“解锁”并且允许带扣被移动到打开位置，要么通过主动地将带扣移动到打开位置要么通过不再阻挡将带扣手动地移动到打开位置。以下将关于图5-6更详细描述锁定可穿戴设备的范例实施例。
在一些替代实施例中，锁定可穿戴设备130可以被安装在另一设备(例如，可穿戴传感器设备)上并且根据本文所描述的方法和系统防止该其他设备的移除。例如，锁定可穿戴设备130可以围绕、阻止或者以其他方式防止操作标准手表带扣以防止针对解锁进行访问。如此，在该范例中，锁定可穿戴设备130可以是结合任何手表可用的并且将不要求穿戴者采取包含锁定特征的特定可穿戴设备，其在用户已经穿戴其不愿意替换的设备或出于其他时尚原因的情况下可以是不期望的。在一些这样的实施例中，在被锁定到另一穿戴设备时，锁定可穿戴设备130可以基本上隐藏。在另一穿戴设备包括传感器的情况下，所述另一设备和锁定可穿戴设备130可以彼此通信以经由短程通信协议(诸如NFC或蓝牙)共享例如生理数据或锁定指令。在解锁时，这些实施例的锁定可穿戴设备130可能脱落或以其他方式可移除以允许对手表(或其他穿戴设备)带扣(或其他关闭元件)的访问或操作。
在一些实施例中，可以提供更长或更短的环带以使得锁定可穿戴设备130能够穿戴在身体的其他部分周围(例如，踝、腿、臂、腕、手指等)。在一些实施例中，环带可调节(至少在穿戴配置中)以容纳不同的身体部分或不同的解剖结构。如本文所使用的，术语“环带”将被理解为实质上涵盖足够长并且柔软以基本上围绕穿戴者的身体部分的任何材料，与可穿戴设备的另一端(例如，另一环带部分或中心电子枢纽)接触，并且包括(非专有地)皮革、织物和金属表带；环带；链子；项链(例如，项圈型项链)；或弹性或其他材料缚带。在一些实施例中，环带可以是选择性地可打开的(例如，类似典型的手表)，而在其他实施例中，环带可以是永久闭合(例如，类似典型的戒指)但是可锁定的(例如，通过在扩大时抵抗移除的可扩展的内径)。将显而易见的是，在一些实施例中，取代或者补充环带，锁定可穿戴设备可以包括附接单元，如，例如粘合剂(例如，在可穿戴贴片或绷带的情况下)、柱(例如，在待被穿戴为穿孔物的可穿戴物的情况下)、衣服制品(例如，在电子器件被并入衣服中的情况下)等)。
如本文所使用的，术语“带扣”将被理解为涵盖超过仅本文所描述的缚带扣。术语“带扣”将被理解为涵盖所有“环带带扣”，其包括“手表带扣”(例如，缚带扣带扣、部署带扣和珠宝型手表带扣)以及“珠宝带扣”(弹簧环、龙虾扣、卡销、管扣、开箱、图8、栓扣、S挂钩、秘扣、磁扣、珍珠扣或手镯抓扣)。而且，未经限定的术语“带扣”将被理解为实质上涵盖当在“闭合位置”时机械地抵抗可穿戴设备(无论由环带还是其他装置保持的)的移除的任何设备。
在各种实施例中，锁定可穿戴设备130还包括电子操作的锁定致动器，其在致动时使得带扣能够移动到打开位置或以其他方式使锁定可穿戴设备从用户移除。例如，锁定致动器可以是电磁铁、螺线管或者能够接收电子信号并且实现或允许带扣机械运动到打开位置的其他设备。在一些实施例中，在接收到信号时，锁定致动器可以主动地将带扣移动到打开位置，而在其他实施例中，锁定致动器可以主动地移动先前禁止将带扣手动移动到打开位置的另一部件。在其他实施例中，在接收信号时，锁定致动器可以停止对物理部件起作用；此后，物理部件可以自由地移动或自动地移动出接合(例如，通过重力的操作)以引起或使得能够将带扣手动移动到打开位置。以下将关于图7A-B更详地细描述带扣和锁定致动器的范例实施例。
(一个或多个)输出设备140实质上可以是能够向穿戴者(或其他感兴趣方)输出通信的任何设备，例如移动设备、平板电脑、个人计算机或可穿戴设备(例如，锁定可穿戴设备130)。在从习惯规则引擎120接收到通信指令时，输出设备140输出由通信指令所定义的一个或多个通信。例如，在各种实施例中，输出设备140包括振动器(例如，作为锁定可穿戴设备130的一部分)。通信指令可以指示输出设备140振动作为给输出设备140的穿戴者或其他保持者的通信。在一些实施例中，通信指令可以包括振动特性，如，例如振动的次数、振动的长度、相继的振动之间的间隔或每组振动之间的周期。作为另一范例，输出设备140可以包括能够将消息显示给穿戴者或其他感兴趣方的显示设备(例如，作为移动设备或平板电脑的一部分)。在这样的实施例中，通信指令可以包括或者指定要输出到用户的文本、图像或视频消息(例如，通过参考网络资源或本地于输出设备140的资源)。各种额外类型的视觉、听觉、触觉或其他输出连同用于传递输出的适当的输出设备140将是显而易见的。在一些实施例(诸如其中输出设备被实现在移动设备或平板电脑中的那些实施例)中，可以由先前地被安装在用于与习惯规则引擎120通信的输出设备140上的习惯训练app接收并且运行通信指令。
如上文所指出的，在各种实施例中，可以针对传感器数据或从其导出的参数来评价习惯规则。因此，在一些实施例中，一个或多个传感器设备150被提供用于采集关于穿戴者的生理数据。在一些这样的实施例中，传感器设备150中的一个或多个可以被实现为锁定可穿戴设备130或输出设备140的一部分。对于跟踪与习惯或相关联的目标有关的表现、进展或其他统计结果有用的各种传感器将是显而易见的。例如，传感器设备150可以包括加速度计、电导传感器、光学传感器、温度传感器、麦克风、照相机等。这些或者其他传感器可以对于感测、计算、估计或以其他方式采集描述穿戴者的生理参数(如，例如走的频数、步行/跑步距离、站立时间、心率、呼吸率、血压、压力水平、体温、燃烧的卡路里、静止能量消耗、活动能量消耗、身高、体重、睡眠指标、其他习惯特异的参数(诸如音乐练习的时间)等)是有用的。
在各种实施例中，传感器设备150可以周期性地将所获得的传感器数据或其他参数发送到其他设备用于进一步使用。例如，传感器设备150可以周期性地将收集的数据直接地发送到参数提取引擎160或可穿戴设备管理框架(未示出)，诸如AWS物联网(IoT)云平台，其可以稍后由参数提取引擎160轮询。
虽然对于评价禁止规则有用的一些生理参数可以从传感器150直接获得，但是其他的通过从其他可用数据(包括传感器数据)“提取”其来获得。这样，参数提取引擎160处理可用数据以计算、辨别或以其他方式提取用于在评价习惯规则时由习惯规则引擎120使用的额外参数。参数提取引擎160可以是可穿戴设备(例如，锁定可穿戴设备130)、移动设备、平板电脑、个人计算机、服务器、虚拟机或能够如本文所描述地处理数据的其他设备，并且在一些实施例中，可以与习惯规则引擎120共同定位在于相同硬件上。一些参数可以通过用于计算所述参数的特定算法计算。例如，可以被定义算法以提取在过去7天期间的平均心率。其他参数可以根据数学公式(诸如根据机器学习方法(诸如回归、神经网络或贝叶斯网络)所生成的公式)来计算。例如，可以通过将累积的加速度计数据输入使用线性回归所生成的公式中来提取消耗的卡路里。以下将关于图12-13更详细描述用于生成和维持这样的学习“参数模型”的范例方法。
在一些实施例中，在由指示锁定可穿戴设备130要被解锁的由习惯规则引擎120应用习惯规则之前，锁定可穿戴设备130可以提供解锁或者以其他方式从穿戴者移除锁定可穿戴设备的一种或多种方法。例如，在一些实施例中，锁定可穿戴设备130可以包括易碎元件、由可缩减材料形成的皮带或以其他方式可破坏的部件以使得锁定可穿戴设备能够移除，同时破坏设备的至少一部分，从而阻止早期移除但是实现紧急情况下的移除。在一些实施例中，可破坏部件可以以相对高努力水平、技能水平或成本可补偿的。
在其他实施例中，锁定可穿戴设备130可以通过操作锁定致动器来接收和运行用于早期解锁的指令。例如，在一些实施例中，在识别到经由习惯设置设备110的期望的习惯改变时，穿戴者还可以指示一个或多个早期解锁授权设备170。锁定可穿戴设备130可以然后仅在从所识别的早期解锁授权设备170中的一个、多个或全部接收到这样做的指令时，实现早期解锁。早期解锁授权设备170可以是可穿戴设备(例如，锁定可穿戴设备130)、移动设备、平板电脑、个人计算机或能够基于用户输入发送早期解锁指令的任何其他设备。在一些实施例中，例如早期解锁授权设备170是移动设备或平板电脑的那些实施例中，早期解锁app可以提供用于接收用于早期解锁的请求的用户同意或拒绝的接口。这样，穿戴者可以识别一个或多个支持者，所述支持者能够授权并且早期解锁所述锁定可穿戴设备并且从而在用户指示放弃其期望的习惯改变的期望时接收通知。以下将关于图19更详细地描述用于同意或拒绝早期解锁的用户接口的范例。
锁定可穿戴设备130的各种额外特征和修改将是显而易见的。在一些实施例中，锁定可穿戴设备130可以防水以保护敏感电子器件，这使得用户能够始终(包括在洗澡、游泳、洗手等时)穿戴所述锁定可穿戴设备130。在一些实施例中，锁定可穿戴设备130可以针对舒适是可调节的。例如，在一些实施例中，环带可能能够在解锁时在两个方向(松开和收紧)上并且在锁定时仅在一个方向(例如，收紧)上调节。在其他实施例中，环带可以在锁定时在两个方向上是可调节的，但是在不使得锁定可穿戴设备130能够移除的情况下，仅能够针对舒适足够地松开。例如，在闭合或锁定所述锁定可穿戴设备130时，当前设置可以被设定为所允许的最大松开度；此后，用户可以收紧锁定可穿戴设备130并且随后地松开锁定可穿戴设备130但是仅松开到在闭合或锁定时原始设定位置的程度。替代地，锁定可穿戴设备130可以允许松开到预定设置或松开到超过初始设置的预定差(例如，若干个棘轮点击)。用于在不打开带扣的情况下允许和限制带扣的调节或用于提供与锁定可穿戴设备130的环带(或其他用户附着元件(诸如项链或腰带))上的带扣分离的其他调节机构的各种机构将是显而易见的。
图2图示了由锁定可穿戴设备(例如范例系统100的锁定可穿戴设备130)所执行的方法200的范例。将注意到，虽然各步骤以虚线形式被示出为指示其是可选的，但是实线框的使用不隐含步骤是必要的、不可缺少的或不能改变的。相反，实线框图示了根据一些实施例的各种中心步骤，而在其他实施例中，相同实线框可以被显示为可选的虚线框。另外，虽然虚线框215被示出为由一个路径包围，但是这不隐含该步骤比其他可选的步骤“更可选的”；相反，出于说明性目的，对于框215进行对齐，这示出该步骤在实现步骤215所对齐到的步骤230或步骤245的实施例中是特别有用的。
方法开始于步骤205并且进行到步骤210，其中，可穿戴设备从一个或多个传感器获得生理数据(例如，在传感器被集成到锁定可穿戴设备中的实施例或锁定可穿戴设备直接地或经由可穿戴设备管理框架与附近的外部传感器设备通信的实施例中)。在其中生理数据由外部设备(例如，外部参数提取引擎或习惯规则引擎)处理的一些实施例中，在步骤215中，锁定可穿戴设备将生理数据发送到外部设备。
然后，在步骤225中，锁定可穿戴设备接收指示锁定可穿戴设备要被解锁的锁定指示。如鉴于当前和以下描述将显而易见的是，锁定可穿戴设备可以以多种不同的方式接收这样的锁定指示。例如，在习惯规则引擎或早期解锁授权设备在锁定可穿戴设备外部的情况下，在步骤230中，锁定可穿戴设备可以从所述外部设备经由通信接口接收锁定指示。在其他实施例中，锁定可穿戴设备可以包括习惯规则引擎，并且这样，在步骤235中可以针对当前场景评价锁定规则以确定锁定可穿戴设备要被解锁。
在锁定可穿戴设备还包括输出设备(例如，振动器)的实施例中，在步骤240中，锁定可穿戴设备还可以接收通信指示240。与对于锁定指示一样，锁定可穿戴设备可以以多种不同的方式接收这样的通信指示。例如，在习惯规则引擎或早期解锁授权设备在锁定可穿戴设备外部的情况下，在步骤245中，锁定可穿戴设备可以从所述外部设备经由通信接口接收锁定可穿戴设备指示。在其他实施例中，锁定可穿戴设备可以包括习惯规则引擎，并且这样，在步骤250中可以针对当前场景评价通信定规则以确定要向用户输出的通信。
在一些实施例中，接收锁定指示225和接收通信指示240的步骤可以作为单个步骤220的一部分同时完成。例如，在一些实施例中，两个指示可以从外部设备作为单个指令消息的一部分被接收。作为另一范例，在一些实施例中，步骤235和步骤250可以构成针对当前场景评价习惯规则的单个步骤，其结果可以指示锁定动作和通信二者。
在步骤255中，基于在步骤225中接收到锁定指示，锁定可穿戴设备信号通知其锁定致动器以允许带扣转换到打开位置(例如，通过主动地打开带扣或停止防止手动打开带扣)，从而允许可穿戴设备被移除。另外，当在步骤240中锁定可穿戴设备接收到通信指示时，锁定可穿戴设备输出通过其所指定的通信(例如，振动)。方法200然后在步骤265中进行到结束。
图3图示了由习惯规则引擎所执行的方法300的范例。应该指出，虽然各步骤以虚线形式被示出为指示其是可选的，但是实线框的使用不隐含步骤是必要的、不可缺少的或不能改变的。相反，实线框图示了根据一些实施例的各种中心步骤，而在其他实施例中，相同实线框可以被显示为可选的虚线框。虽然方法300被描述为由与锁定可穿戴设备分离的习惯规则引擎执行，但是对于在与锁定可穿戴设备共同定位于相同硬件上的习惯规则引擎中实现方法300各种修改将是显而易见的。
方法300在步骤305中开始并且进行到步骤310，其中，习惯规则引擎接收穿戴锁定可穿戴设备的用户的生理数据。例如，习惯规则引擎可以接收来自一个或多个传感器的传感器数据或通过参数提取引擎(其在一些实施例中可以与习惯规则引擎共同定位于相同的硬件上)从其所提取的其他参数。接下来，在步骤315中，习惯规则引擎针对当前场景评价规则。例如，习惯规则引擎可以在步骤320中确定锁定规则是否过期，并且如果是的话，则在步骤325中确定锁定可穿戴设备要被解锁。作为另一范例，习惯规则引擎可以针对在步骤310中所获得的生理数据评价锁定规则，并且基于确定规则是适用的而确定规则指示锁定可穿戴设备要被解锁。将显而易见的是，类似步骤320、325、330可以被执行为方法200中的锁定可穿戴设备的规则评价235、250的一部分。如果在步骤335确定步骤325已经确定锁定可穿戴设备要被解锁，则方法300进行到步骤340，其中，习惯规则引擎将锁定指令发送到锁定可穿戴设备以实现解锁。
在步骤345中，习惯规则引擎评价一个或多个目标(例如，与期望的习惯改变相关联的子目标或实现习惯改变自身)以确定是否应当发送任何通信。在一些实施例中，这可以包含评价一个或多个通信规则。在一些这样的实施例中，通信规则的评价可以与锁定规则330的评价(例如，与所有习惯规则的评价)同时发生。接下来，在步骤350中，习惯规则引擎基于步骤345中的评价，将通信指令发送到输出设备(在一些实施例中，例如锁定可穿戴设备)。在一些实施例中，锁定指令340和通信指令350可以被发送为相同指令消息的一部分。方法300然后进行到在步骤355中结束。
图4图示了用于习惯训练的环境400的范例。环境400可以包括上文所述的范例系统100的范例实现方案。例如，用户可穿戴设备420可以实现锁定可穿戴设备130、输出设备140和传感器设备150；用户移动设备可以实现习惯设置设备110和输出设备140；习惯训练VM 440可以实现参数提取引擎160和习惯规则引擎120；并且支持者移动设备450可以实现早期解锁授权设备170。将根据对于帮助穿戴者获得一天燃烧200卡路里的习惯有用的系统描述示例环境400；用于辅助其他习惯改变的各种修改(例如，额外/替代传感器、参数模型和习惯规则)将是显而易见的。
如所示，数据网络410将环境400中的各种设备410、430、440、450互连。数据网络410可以实质上是用于促进数据通信的任何设备或它们的组。这样，数据网络410可以包括LAN、WAN、载波网络(3G/LTE/4G等)或因特网。
用户可穿戴设备420(关于图5下面将更详细描述的范例硬件)包括用于收集穿戴者的运动数据的加速度计422(其对于估计卡路里消耗可以是有用的)、用于选择性地将用户可穿戴设备420锁定到穿戴者的电子致动锁424、以及用于将通信输出到用户的振动器。
用户移动设备430和支持者移动设备450可以是直接或间接(例如，经由习惯训练VM 440)与用户可穿戴设备420通信的移动电话。用户移动设备430包括：习惯app 432，其用于与习惯训练VM进行接口(例如，用于允许穿戴者指示期望的习惯改变)；以及转移连接434(其可以被实现为习惯app 432的一部分)，其用于促进用户可穿戴设备420与附接到数据网络410的其他设备(诸如习惯训练VM 440)之间的通信。例如，用户可穿戴设备可以经由NFC、蓝牙、WiFi或其他无线或有线连接与转移连接434通信；转移连接可以然后代表用户可穿戴设备420与数据网络410通信。在其他实施例中，在没有由用户移动设备430造成的任何促进的情况下，用户可穿戴设备420可以替代地直接连接到数据网络410。支持者移动设备450包括解锁app 452，其用于将早期解锁指令发送到用户可穿戴设备420的锁424。
习惯训练VM 440是可以被提供在云计算架构中的虚拟机，但是将显而易见的是，在其他实施例中可以使用标准非云服务器。习惯训练VM 440包括模型应用引擎441，用于将一个或多个经训练的参数模型443应用到接收到的传感器数据以提取新的参数用于由规则引擎445使用。规则引擎445评价习惯规则447以确定何时解锁和输出通信的指令应当发送到用户可穿戴设备420或用户移动设备430。习惯app API 449使得习惯app 432能够将习惯规则447配置为被规则引擎445评价。
已经描述了范例环境400的范例部件，现在将描述该环境的操作的范例。鉴于本公开，对该操作的各种修改将是显而易见的。
穿戴者通过下载和访问其移动设备430上的习惯app 432开始。使用由习惯app 432所提供的接口，穿戴者指示，在接下来的30天期间，穿戴者想要每天燃烧2000卡路里，并且如果该目标在每天下午6点之前未实现，则穿戴者应当经由可穿戴设备上的3个短振动和到用户移动设备的指示当前一天的总卡路里消耗的消息。穿戴者还指示每天在200卡路里目标实现时穿戴者应当经由长振动被通知。习惯app 432将该输入发送到习惯app API 449，其创建两个新规则并且利用针对该用户或其他用户的其他习惯规则447对其进行存储。用户然后经由习惯app借助于规则的激活穿上用户可穿戴设备420(例如，通过从用户移动设备430、习惯训练VM 440接收锁定的指令，或者简单地默认地)，锁接合以防止或以其他方式抵抗用户可穿戴设备从穿戴者移除。
当穿戴者在一天中活动时，加速度计422搜集运动数据并且经由转移连接将其发送到习惯训练VM。模型应用引擎441根据卡路里消耗模型443处理运动数据以估计当前天的卡路里消耗并且存留该数据用于由规则引擎445稍后使用。稍后，在下午6点处，规则引擎评价习惯规则447，并且基于模型应用引擎411，对1500卡路里的最新卡路里消耗估计将指令发送到用户可穿戴设备420以振动三个短时间并且将指令发送到用户移动设备430的习惯app 432(或替代地，经由SMS消息、电子邮件或其他通信介质)以显示消息“你今天已燃烧仅1500卡路里！既然孩子已经上床了，也许你应该去跑步。”
接收到该消息，穿戴者去跑步，同时加速度计继续将运动数据发送到习惯训练VM 440，习惯训练VM 440继续更新其所估计的能量消耗。响应于在用户跑步时能量消耗参数的更新，规则引擎445被调用，并且评价规则，看到2024卡路里的新能量消耗参数超过2000卡路里阈值并且将指令发送到用户可穿戴设备以输出一个长振动。用户认识到该输出指示每日目标已经实现，结束其跑步。
当规则引擎再次尝试评价两个规则时，该一般操作继续直到第30天。看到这些规则已经经过过期，将指令发送到用户可穿戴设备以解锁，从而允许可穿戴设备移除用户可穿戴设备。已经持续30天每天温柔地提醒以实现2000卡路里目标，用户已经获得健康日常锻炼并且将不再需要提醒以继续实现该2000卡路里目标。
如将理解到，各种实施例可以在各种方面中与该范例不同。例如，在一些实施例中或者对于一些目标而言，最终目标可能没有太静态地绑定到周期性目标，如在此处的范例中，最终目标是一天燃烧2000卡路里，并且每天目标因此简单地是燃烧2000卡路里。在一些实施例中，选择特定最终目标(例如，一天燃烧2000卡路里、减掉10磅、更多练习音乐等)，系统可以自动地选择或建议将倾向于帮助用户实现最终目标的一组周期性目标。例如，在各种实施例中，系统包括利用用于选择的最终目标和在最终目标被选择时呈现给用户的相关联的周期性目标填充的数据库。
在一些实施例中，这些周期性目标可以至少部分地被计算并且适配到特定用户。周期性目标可以包含针对任何时间段的目标并且并且针对已知习惯行为的是常变化是柔性的。例如，为了捕获，基于过往数据的洞悉，用户将总是在星期二晚上从事剧烈运动，因此针对星期二的当天目标将被调节到更高值以包括晚上活动(而不是使用比在使用系统之前的习惯水平更低的每天目标)。
因此，各种方法可以提供目标设置中的不同的程度的灵活性。一些实施例可以利用由可以提供目标设置的处理器运行的分别的目标设置逻辑，其是(非限制性的)静态和非个性化的；基于行为评估(即，个性化的)的静态；动态并且非个性化的；基于一次性行为评估的动态；基于连续的重复行为评估的动态；或基于用于基于过去和当前行为预测未来成功的算法的动态。在利用动态周期性目标设置的各种实施例中，各种方法可以被用于提供这样的动态行为。例如，在一些实施例中，机器学习方法(例如，回归、神经网络、贝叶斯网络等)可以被用于学习针对给定最终目标(并且在一些实施例中，穿戴者)的适当的周期性目标(或其他子目标)。
图5图示了用于实现锁定可穿戴设备(例如用户可穿戴设备420)的硬件500的范例。如所示，设备500包括处理器505、高速缓存和系统存储器515、用户接口520、通信接口525、一个或多个传感器530、锁致动器535和经由一个或多个系统总线505互连的存储设备540。将理解到，在一些方面中，图5构成抽象并且设备500的部件的实际组织可能比所图示的更复杂。
处理器510可以是能够运行被存储在高速缓存/系统存储器515或存储设备540中的指令或以其他方式处理数据的任何硬件设备。这样，处理器可以包括微处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)或其他类似设备。在一些实施例(诸如依赖于一个或多个ASIC的那些实施例)中，被描述为部分经由软件提供的功能可以代替地硬连线到ASIC的操作中，并且这样，可以省略相关联的软件。
高速缓存/系统存储器515可以包括各种存储器(如例如L1、L2或L3高速缓存或系统存储器)。这样，存储器515可以包括静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、闪速存储器、只读存储器(ROM)或其他类似存储器设备。
用户接口520可以包括用于实现与用户通信的一个或多个设备。例如，用户接口520可以包括显示器、按钮、触摸屏、扬声器、振动器、麦克风、照相机、触觉引擎等。一些这样的用户接口520设备可以被双用为传感器530；例如，麦克风或照相机还可以被用于收集用于由参数提取引擎使用的生理数据。传感器530可以包括各种其他设备，如例如运动传感器(加速度计、陀螺仪等)、温度传感器(例如，热敏电阻)、电导传感器(例如，用于测量皮电反应电阻)或用于获得与包括本文所描述的那些生理参数的生理参数有关的数据的任何其他传感器硬件。
通信接口525可以包括用于实现与其他硬件设备通信的一个或多个设备。例如，网络接口525可以包括网络接口卡(NIC)，其被配置为根据WiFi或以太网协议通信。此外，通信接口525可以实现用于根据TCP/IP协议通信的TCP/IP栈。在一些实施例中，通信接口525可以包括NFC、蓝牙或其他短程无线接口。通信接口525的各种替代或额外硬件或配置将是显而易见的。
锁致动器535可以是能够选择性地将带扣保持在锁定或解锁状态的任何设备。锁致动器535可以包括到系统总线的接口，所述接口接收例如简单信号(诸如脉冲宽度调制(PWM)信号)以使得处理器能够控制其操作。锁致动器可以是例如一个或多个螺线管、一个或多个电磁铁或者能够响应于电子控制而进行机械运动的其他设备。
存储设备540可以包括一个或多个机器可读存储介质(诸如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁盘存储介质、光学存储介质、闪速存储器设备或类似的存储介质。在各种实施例中，存储设备540可以存储用于由处理器510运行的指令或处理器510可以操作的数据。例如，存储设备540可以存储用于控制硬件500的各种基本操作的操作系统261。传感器数据报告指令542可以由处理器用于针对数据对传感器530进行轮询、将数据存储在传感器数据记录546中，并且在一些实施例中，随后将传感器数据发送到另一设备(例如可穿戴设备管理框架或参数提取引擎)。锁定指令543可以由处理器510被用于解译锁定或解锁设备的指令并且将对应的信号提供到锁致动器535。锁定指令544还包括早期解锁指令544，其可以额外地使用先前接收授权令牌以确保指令设备被授权并且足以将设备直接解锁。通知指令545可以由处理器510用于解译接收到的通信指令并且控制用户接口以输出由其指定的任何通信。
将显而易见的是，被描述为被存储在存储设备260中的各种信息可以额外地或者替代地被存储在高速缓存/系统存储器230中。在该方面中，如将理解到，高速缓存/系统存储器515和存储设备540全部有资格作为存储器设备。而且，高速缓存/系统存储器230和存储设备260二者都可以被认为是“非瞬态机器可读介质”。如本文所使用的，术语“非瞬态”将被理解为排除瞬态信号但是包括所有形式的存储设备(包括易失性存储器和非易失性存储器二者)。
虽然硬件设备500被示出为包括每个所描述的部件之一，但是可以在各种实施例中复制各种部件。例如，处理器510可以包括多个微处理器，所述多个微处理器被配置为独立地运行本文所描述的方法或被配置为执行本文所描述的方法的步骤或子例程，使得多个处理器协作以实现本文所描述的功能。
图6图示了锁定可穿戴设备600的范例的透视图。锁定可穿戴设备600可以对应于用户可穿戴设备420或硬件设备500。如所示，锁定可穿戴设备600具有手表或手镯形状因子。锁定可穿戴设备600包括用于安置各种硬件部件(诸如例如处理器、存储器、传感器、输出设备等)的中心枢纽610。中心枢纽610被附接到两个环带部分620、630，其相应地包括公配对端623和母配对端633。一个环带620上的槽623在其中包括带扣和锁致动器626，其是经由电子连接629(例如，可以携带PWM信号的接线)由枢纽610的部件电子地可控制的。投影633被调整大小以在槽623内被接收并且包括凹口636，所述凹口636用于接收带扣并且从而抵抗脱离槽623。因此，如所示，锁定可穿戴设备600可以包裹在穿戴者的腕周围并且配对端623、633接合以将锁定可穿戴设备600附接到穿戴者。带扣和锁定致动器626可以防止或者抵抗脱离，直到中心枢纽610的部件指示带扣和锁定致动器626来允许这样的脱离。
图7A图示了示出带扣和锁定致动器的第一范例的锁定可穿戴设备700的截面图。特别地，可以跨越环带705的母端取得截面，向着槽710中看。下凹口720和上凹口725被提供用于至少在一些配置中安置带扣723和锁定致动器727的一些或全部。如所示，带扣723和锁定致动器727是管状的并且被布置在可伸缩的配置中。这样，锁定致动器727提供在其中带扣723行进的通道的部分。上凹口715被调整大小并且被定位以在完全延伸时接收带扣723。因此，在带扣完全延伸通过公端(未示出)的凹口时，带扣被接收在上凹口715和锁定致动器727二者中并且从而被支持在两个端部处，防止在公端(未示出)尝试用力拉出时从槽移除。
对于带扣723和锁定致动器727的各种硬件实施例将是显而易见的。例如，两个部件723、727一起可以形成螺线管，并且在电流通过锁定致动器727时，产生磁场以向上排斥带扣723，只要电流继续流动。替代地，电磁铁可以被提供在致动器管727的底部以实现类似排斥。因此，在非供电状态中，带扣723自由收回到由锁定致动器727所提供的通道中(例如，在重力下)，并且这样，可穿戴设备可以一般在非供电时或无论何时处理器不将信号维持在锁定致动器727时解锁。替代地，锁致动器727可以包括或者从控制器接收允许处理器切换锁定状态的信号，使得处理器不需要连续地维持锁定信号。将显而易见的是，操作可以被反转，使得带扣的默认状态在不被供电时是锁定，例如，使用弹簧使带扣723向上偏置并且将螺线管取向为在电流被应用时迫使带扣向下，将吸引性的电磁铁放置在下凹口720的底部，或者将排斥性的电磁铁放置在上凹口中。各种额外变化将是显而易见的。
图7B图示了示出带扣和锁定致动器的第二范例的锁定可穿戴设备730的截面图。虽然图7A图示了其中锁定致动器通过主动地移动带扣(通过力的要么施加要么移除)而允许带扣到打开位置的运动，但是图7B图示了其中锁定致动器通过移除对带扣到带扣位置的手动运动的阻碍而允许带扣到打开位置的运动的各种范例。
可以跨越环带735的母端取得剖面，与图7A的剖面的方向正交，跨过槽740看。如所示，锁定致动器743被提供在槽740的上壁中，并且带扣750被提供在槽740内。带扣750包括扣件(catch)752、突出部分(nose)754和枢轴点756。带扣750被示出为在打开位置与闭合位置之间的转换中。当在打开位置时，扣件752基本上与槽740的底面平行放置，而突出部分754与其垂直。当公端(未示出)被插入到槽740时，其邻接并且向前推动突出部分754，这使得带扣750围绕枢轴点756旋转并且扣件以向上移动到公端的孔径中。当扣件752通过锁致动器745时，可伸缩的锁致动器745移动(例如，在扣件752的力下)以允许扣件通过752并且然后返回到其原始伸长位置。其后，如果公端向外拉，扣件752邻接锁致动器745的伸长部分，其在该相反方向上不提供通道并且将带扣750保持在闭合位置。如果处理器信号通知锁致动器745解锁，则其可以收回伸长部分(例如，经由螺线管或吸引性电磁铁的操作)。这样，锁致动器自身的操作未将带扣750移动到打开位置，但是移除对拉公端的穿戴者的阻碍以从而将带扣750移动到打开位置中。完成类似功能的各种替代硬件(例如，棘轮)将是显而易见的。此外，各种其他带扣和锁定致动器将是显而易见的；各种实施例能够结合针对可穿戴设备的任何电子控制锁进行操作。
图8图示了由用于报告传感器数据的传感器设备所执行的方法800的范例。将理解到，虽然在本文中详述方法和流程图的各种范例，但是可以做出对这些方法和流程图的各种修改，同时仍然执行相同或类似功能。例如，在一些实施例中，所图示的步骤可以重新排序或彼此平行地执行。
方法800可以由传感器设备150执行，可以对应于图5的传感器数据报告指令542，并且可以周期性地执行，诸如例如在计时器的过期时、到达针对任务计划的时间、由另一设备所请求。
方法800在步骤806中开始并且进行到步骤810，其中，传感器设备针对新传感器数据轮询其携带或者管理的任何传感器(例如，外部传感器)。然后，在步骤815中，例如，将新传感器数据存储在新时间戳记的记录中。然后，在步骤820中，传感器设备确定传感器数据是否应当报告给另一设备。例如，在传感器设备被配置为在比方法800运行的周期更长的周期性基础上报告新数据的情况下，传感器设备可以确定更长的周期是否已经过期。作为另一范例，传感器设备可以决定无论何时“新的”(即，尚未报告的)传感器数据记录的数目超过预定数目，该数据将被报告。作为又一范例，传感器可以执行一些分析以确定所采集的数据是否足够地“感兴趣”被报告(例如，保持加速度计数据直到其超过最小阈值)。如果传感器将被报告，则方法800进行到步骤825，其中，传感器数据传感器数据记录发送并且刷新到一个或多个远程设备并且将那些记录标记为不再是新的，使得其在下一次报告发生时将不被发送。方法然后转到在步骤830中结束。
在一些实施例中，传感器设备可以立即地报告所有新传感器数据而不是将多个记录保存到报告。在这样的实施例中，可以省略步骤185和步骤820中的一个或多个。例如，传感器可以直接地从步骤810继续以在步骤825中发送新数据。
在一些实施例中，传感器设备可以根本不向其他设备报告传感器数据。例如，在一些实施例中，参数提取引擎160或习惯规则引擎120可以一起位于与传感器设备相同硬件上。在这样的实施例中，可以省略步骤820和步骤825，并且本地参数提取引擎160或习惯规则引擎120可以简单地使用步骤815的各种运行当中所创建的记录。
图9图示了由用于处理来自习惯规则引擎的指令的锁定可穿戴设备所执行的方法900的范例。特别地，可以通过将锁定可穿戴设备130和以振动器的形式的输出设备140进行了组合的设备来执行方法900。针对其他硬件布置的对方法900的各种修改将是显而易见的。方法900可以对应于锁定指令543和通知指令545。例如，可以响应于从远程设备接收指令而执行方法900。
方法900在步骤905中开始并且进行到步骤907，其中，设备确定指令是否来自授权设备。例如，设备可以确定指令是否从已知习惯规则引擎接收(通过例如验证被包括在指令消息内的数字签名、密码或其他令牌)。如果指令未被授权，则设备可以简单地忽略其并且方法900可以进行到在步骤950中结束。
如果另一方面指令足够地授权，则方法900进行到步骤910，其中，设备确定指令消息是否携带指示设备应当解锁的锁定指示。如果是的话，则在步骤915中，设备控制锁致动器以解锁设备。例如，取决于锁致动器和带扣的实现方案和配置，设备可以维持连续的信号以将锁致动器保持在解锁状态，停止维持信号以将锁致动器回复到默认解锁状态，维持离散信号以将锁致动器切换到连续的解锁状态，或者在锁致动器当前处于解锁状态的情况下不执行动作(或者改变为进行中的动作)。
如果指令消息未携带关于解锁设备的锁定指示，则方法从步骤910进行到步骤920，其中，设备确定指令消息是否携带指示设备应当锁定的锁定指示。如果是的话，则在步骤925中，设备控制锁致动器以锁定设备。例如，取决于锁致动器和带扣的实现方案和配置，设备可以维持连续的信号以将锁致动器保持在解锁状态，停止维持信号以将锁致动器回复到默认锁定状态，维持离散信号以将锁致动器切换到连续的锁定状态，或者在锁致动器当前处于锁定状态的情况下不执行动作(或者改变为进行中的动作)。
在步骤930中，设备确定指令消息是否包括指示应当向用户输出振动的通信指示。如果是的话，则设备从接收到的消息读取振动特性，诸如例如组中的振动的次数、振动的长度、组中的振动之间的间隔或对振动的组进行重复之间经过的周期。然后，在步骤945中，设备控制本地振动器以通过例如立即地控制振动器或调度重复的振动任务来根据振动特性进行振动。方法然后转到在步骤950中结束。
根据各种实施例，替代或者补充振动器，执行所述方法的设备可以包括输出设备。使得能够接收和处理由这些其他设备启用的额外或替代通信类型的通信指示的方法的各种修改将是显而易见的。例如，在步骤945之后或代替步骤930-945，可能包括用于在可用时从通信指示读取文本消息并且经由显示设备输出文本消息的步骤。
在一些实施例中，锁定可穿戴设备130或输出设备140可以被一起位于与习惯规则引擎120相同硬件上，并且这样，可以不从外部设备接收指令消息。对于锁定指示或通信指示是否通过本地习惯规则引擎的操作被接收的实施例的各种修改将是显而易见的。
在一些实施例中，可以通过分离的方法来处理锁定指示和通信指示，其中，输出设备和锁定可穿戴设备被实现在分离的硬件上或者甚至在一些实施例中，其中输出设备和锁定可穿戴设备被实现在相同硬件上。对于步骤的分离的逻辑点将是显而易见的。例如，步骤930-945可以从方法900中移除并且被实现为仅对应于通知指令545的分离的方法，同时方法900的剩余的步骤可以仅对应于锁定指令543。
图10图示了由用于处理早期解锁指令的锁定可穿戴设备所执行的方法1000的范例。该方法1000可以对应于早期解锁指令544并且可以响应于从早期解锁授权设备接收早期解锁指令而被执行。根据该方法1000，锁定可穿戴设备先前已经接收一个或多个授权令牌547，要实现设备的早期解锁需要它们的全部(根据该所图示的实施例)。
方法1000在步骤1005中开始并且进行到步骤1010，其中，锁定可穿戴设备从接收到的早期解锁指令提取授权令牌(例如，由习惯规则引擎分配给早期解锁授权设备的标识符、早期解锁授权设备的数字签名、密码等)。然后，在步骤1015中，锁定可穿戴设备确定接收到的令牌是否匹配所存储的授权令牌中的任一个(从而指示早期解锁指令从实际上至少部分被授权以发送指令的早期解锁设备被接收)。将显而易见的是，在步骤1015中，可以执行不同的形式的“匹配”，诸如例如确定两个令牌是否等价或解密接收到的数字签名授权令牌并且将结果与所存储的令牌进行比较。如果存在匹配，则所存储的令牌被标记为已经被接收。
然后，锁定可穿戴设备开始通过在步骤1025中确定足够数目的令牌是否已经被标记为己接收来确定设备是否应当解锁。例如，锁定可穿戴设备可以在预定义数目或比例的所存储的令牌已经被接收时，确定足够的数目已经被接收。在其他实施例中，锁定可穿戴设备可以仅在所有所存储的令牌被标记时确定足够数目的令牌已经被接收。在一些实施例中，多个所存储的令牌中的任一个可以足以解锁设备；并且在一些这样的实施例中，可以省略步骤1020和步骤1025，并且方法可以经由肯定分支从步骤1015直接地进行到步骤1030。
在步骤1030中，锁定可穿戴设备控制锁致动器以解锁设备。例如，取决于锁致动器和带扣的实现方案和配置，设备可以维持连续的信号以将锁致动器保持在解锁状态，停止维持信号以将锁致动器回复到默认解锁状态，维持离散信号以将锁致动器切换到连续的解锁状态，或者在锁致动器当前处于解锁状态的情况下不执行动作(或对正在进行的动作的改变)。锁定可穿戴设备然后在步骤1035中取消标记所有所存储的令牌并且方法1000进行到在步骤1040中结束。
在一些实施例中，仅单个设备可以被授权以发送早期解锁指令，并且这样，仅指令的接收足以解锁锁定可穿戴设备。在一些这样的实施例中，可以省略步骤1020、1025和1035。在一些实施例中，锁定可穿戴设备可以不执行任何验证，并且这样，可以省略步骤1010、1015、1020、1025和1035。另外，在一些实施例中，早期解锁指令可以不直接地从早期解锁授权设备接收，并且相反，可以从另一设备(诸如习惯规则引擎)接收。在这样的实施例中，其他设备可以从(一个或多个)早期解锁授权设备接收指令、执行与方法1000类似的方法并且将解锁指令发送到锁定可穿戴设备。
在各种替代实施例中，锁定可穿戴设备可以在没有来自支持者的授权的情况下早期解锁。例如，穿戴者可能希望基于例如疾病来暂时地暂停其训练程序。在一些这样的实施例中，穿戴者可以指示使程序暂停一段时间的期望，并且锁定可穿戴设备130将作为响应而进行解锁，从而使得能够移除。在经过预设时间或由用户所指示的时间之后，提示将被提供给用户以将锁定可穿戴设备穿回以恢复程序。例如，锁定可穿戴设备可以开始发送声音、振动、视觉效果或其他提示。在一些实施例中，从锁定可穿戴设备所发送的提示可以由穿戴者选择或可以被选择以令穿戴者讨厌。在一些实施例中，穿戴者的智能电话或其他设备可以经由习惯训练app提供提示，诸如关于锁定可穿戴设备所描述的消息或相同(在一些实施例中，讨论的)提示。在一些实施例中，提示可以使穿戴者的设备(例如，智能电话)不可用或者有限的功能可用，直到穿戴者重新锁定该可穿戴设备或指示对程序的暂停应当延长。在一些实施例中，锁定可穿戴设备可以适于确定其是否已经被锁定但是尚未由用户穿戴或者除非由用户穿戴否则防止锁定，例如，在用户没有首先将其放置在其腕周围的情况下锁定环带。例如，锁定可穿戴设备可以确定通常由设备收集的一个或多个生理参数(例如，心率或运动，其指示设备将被穿戴并且未放置在台上或在被移除而保持在穿戴者的手中时)是否是可用的，并且如果不是的话，则防止设备的锁定或者防止归因于锁定时的暂停程序而停止提示。
图11图示了用于实现参与本文所描述的各种系统的各种设备的硬件1100的范例。例如，硬件110可以实现习惯训练VM 440、用户移动设备430或支持者移动设备450。如所示，设备1100包括经由一个或多个系统总线1110互连的处理器1120、高速缓存/系统存储器1130、用户接口1140、网络接口1150和存储设备1160。将理解到，在一些方面中，图11包括抽象并且设备1100的部件的实际组织可能比所图示的更复杂。
处理器1100可以是能够运行被存储在存储器1130或存储设备1160中的指令或以其他方式处理数据的任何硬件设备。这样，处理器可以包括微处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)或其他类似设备。在一些实施例(诸如依赖于一个或多个ASIC的那些实施例)中，被描述为部分经由软件提供的功能可以替代地硬连线到ASIC的操作中，并且这样，可以省略相关联的软件。
高速缓存/系统存储器1130可以包括各种存储器(诸如例如L1、L2或L3高速缓存或系统存储器)。这样，存储器1130可以包括静态随机存取存储器(SRAM)、动态RAM(DRAM)、闪速存储器、只读存储器(ROM)或其他类似存储器设备。
用户接口1140可以包括用于使得能够与用户(诸如管理员)通信的一个或多个设备。例如，用户接口1140可以包括显示器、鼠标、键盘、触摸屏、按钮、相机、麦克风、振动器、触觉引擎等。在一些实施例中，用户接口1140可以包括命令行接口或图形用户接口，其可以经由通信接口1150被呈现给远程终端。
通信接口1150可以包括用于使得能够与其他硬件设备通信的一个或多个设备。例如，网络接口1150可以包括网络接口卡(NIC)，其被配置为根据以太网协议通信。此外，通信接口1150可以实现用于根据TCP/IP协议通信的TCP/IP栈。通信接口1150的各种替代或补充硬件或配置将是显而易见的。在一些实施例中，通信接口1150可以包括NFC、蓝牙或其他短程无线接口。通信接口1150的各种替代或额外硬件或配置将是显而易见的。
存储设备1160可以包括一个或多个机器可读存储介质，诸如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁盘存储介质、光学存储介质、闪速存储器设备或类似的存储介质。在各种实施例中，存储设备1160可以存储用于由处理器1120运行的指令或处理器1120可以操作的数据。例如，存储设备1160可以存储用于控制硬件1100的各种基本操作的操作系统1161。
在硬件1100实现参数提取引擎110和习惯规则引擎120(例如，习惯训练VM 440)的情况下，存储设备1160还可以存储一个或多个用户简档1162，所述一个或多个用户简档1162识别当前参与习惯训练系统的穿戴者或锁定可穿戴设备。用户简档1162包括一个或多个传感器标识符1163(例如，被集成到锁定可穿戴设备中或作为独立设备)和一个或多个习惯规则1164，所述一个或多个传感器标识符1163用于识别与每个用户相关联的传感器设备或单独传感器，一个或多个习惯规则1164用于定义在通信应当经由输出设备(例如，锁定可穿戴设备或另一设备)被输出时何时锁定可穿戴设备要被解锁。传感器轮询指令1165可以由处理器被用于周期性地获得用于在参数提取中使用的传感器数据。例如，传感器轮询指令1165可以从可穿戴设备管理框架请求与针对特定用户的传感器ID 1163中的每一个相关联的传感器数据。在获得传感器数据之后，模型应用引擎1166可以结合适当的学习模型1167使用传感器数据(例如，通过将适当的传感器值插入用作学习模型1167的参数特异的学习的数学函数)。
训练指令1168使得处理器能够初始地创建，并且在一些实施例中，进一步对学习模型1167进行调整。在一些实施例中，训练指令1168可以由另一设备运行以创建模型，其然后被加载到存储设备1160中以供由模型应用引擎1166使用。在一些实施例中，一般化学习模型1167可以基于反馈针对特定用户进行调整以创建用户特异的学习模型，其可以被存储为用户简档1162的一部分。例如，用户可以训练参数提取引擎以使用音频传感器数据来识别何时该用户正练习演奏音乐以生成新模型1167或可以训练现有模型以对该特定用户更准确。
规则引擎指令1169可以周期性地针对由传感器轮询指令1165所检索的或由模型应用引擎1166所提取的传感器数据来评价习惯规则1164以确定何时锁定或通信指示应当被提供到锁定可穿戴设备或输出设备。在一些实施例中，网络服务器1170和相关联的用户简档接口标记1171可以提供基于浏览器的接口以供习惯设置设备定义习惯规则1164或用户简档1162的其他方面。额外地或者替代地，用户简档API 1172可以与用于习惯设置设备的习惯app或其他程序或网站通信以执行相同或类似动作。
在硬件1100实现习惯设置设备110(例如，用户移动设备430)的情况下，在一些实施例中，存储设备1160可以包括转移连接指令，以促进锁定可穿戴设备、其他传感器设备与网络上的其他设备之间的通信。在一些实施例中，转移连接指令1180可以是提供这样的功能的操作系统1161的配置，而在一些实施例中，转移连接指令可以是习惯app 1182的一部分。网络服务器1181还可以实现与网络服务器1170通信以完成上文所描述的功能。
习惯app 1182可以包括用于经由用户简档API 1172通信以创建、修改或删除用户简档1162(诸如例如链接传感器ID 1163和定义习惯规则1164)的用户简档接口指令1183。早期解锁接口指令1184可以提供接口或相关后端指令，用于将早期解锁指示发送到锁定可穿戴设备(例如，在由用户按压早期解锁按钮时)或者用于将请求发送到早期解锁授权设备以将这样的早期解锁指示发送到锁定可穿戴设备。
在硬件实现早期解锁授权设备的情况下，存储设备1160存储解锁app1190，其在一些实施例中可以与习惯app 1181相同。换句话说，在一些实施例中，用户可以使用相同app来管理他们自己的用户简档并且同意或者拒绝用于其他用户的早期解锁请求。解锁app 1190包括早期解锁接口指令1191，用于指示何时另一用户已经请求早期解锁并且然后基于用户的输入来发送锁定指示或通信指示。
对这些布置的各种修改将是显而易见的。例如，在一些实施例中，不是使用用于早期解锁功能的app，网络服务器1170可以提供用于定义早期解锁接口的标记，其可以由网络浏览器1181或早期解锁授权设备(未示出)的网络浏览器访问以执行与本文关于早期解锁接口指令1184、1191所描述的功能类似的功能。
将显而易见的是，被描述为被存储在存储设备1160中的各种信息可以额外地或者替代地被存储在存储器1130中。在该方面中，存储器1130还可以被认为是构成“存储设备”并且存储设备1160可以被认为是“存储器”。各种其他布置将是显而易见的。而且，存储器1130和存储设备1160二者可以被认为是“非瞬态机器可读介质”。如本文所使用的，术语“非瞬态”将被理解为排除瞬态信号但是包括所有形式的存储设备，包括易失性存储器和非易失性存储器二者。
虽然主机设备1100被示出为包括一个每个所描述的部件，但是可以在各种实施例中复制各种部件。例如，处理器1120可以包括多个微处理器，所述多个微处理器被配置为独立地运行本文所描述的方法或被配置为执行本文所描述的方法的步骤或子例程，使得多个处理器协作以实现本文所描述的功能。而且，在设备1100被实现在云计算系统中的情况下，各种硬件部件可以属于分离的物理系统。例如，处理器1120可以包括第一服务器中的第一处理器和第二服务器中的第二处理器。
图12图示了由参数识别引擎或用于创建参数模型的分离的模型创建设备所执行的方法1200的范例。具体而言，方法1200可以对应于训练指令1168并且可以一般地描述用于参数提取的模型训练的线性回归或逻辑回归方法。模型训练或参数提取的各种替代方法将是显而易见的，诸如例如程序员定义的算法、神经网络、贝叶斯网络等。
方法在步骤1202中开始并且进行到步骤1204，其中，设备获得针对给定参数的标记的数据集，针对所述标记的数据集模型将被创建。用于根据未标记的训练集训练模型的各种方法将是显而易见的。在各种实施例中，训练集可以包括训练范例的若干记录，其指定一个或多个特征和针对该特征集要提取的适当的参数。根据各种实施例，特征可以包括传感器数据或根据其他模型所提取的其他参数。例如，训练集可以包括与对应于每组值所测量或所估计的能量消耗值相关联的两个特征，平均心率和累积加速度计运动。在各种实施例中，训练集可以根据收集活动的现实世界数据(诸如收集传感器数据并且测量参数)被创建，同时传感器数据根据另一方法被收集以创建训练范例记录。
在步骤1206中，设备识别数据集中的所识别的特征的数目，并且在步骤1208中，初始化要在所得模型中使用的一组系数。根据各种实施例，针对每个特征创建系数连同一个额外系数用作常量。在模型被训练以输出数值的情况下，可以使用线性回归方法，其中，最终模型函数可以采取以下形式：
h(X)＝θ0+θ1x1+θ2x2...
其中，X是特征的集合{x1,x2,...}并且系数{θ0,θ1,θ2,...}将由方法1200调谐以提供参数的适当的值估计作为输出，与从训练数据集学习的趋势相符。在模型被训练以输出条件是否存在(例如，用户正跑步、骑车等)的指示的情况下，最后模型函数可以包含S型函数如下：
其中，系数的调谐造成函数h(X)输出0与1之间的值，其用作模型针对其被训练参数为真或存在的概率的估计。根据各种实施例，系数全部被初始化到为零的值。将显而易见的是，在一些实施例中，可以根据训练集中的特征(诸如例如x12或x1x2)来构建用于包括在h(X)中的额外特征(和相关联的系数)。
方法开始通过分别在步骤1210、1212中将两个循环变量i和p初始化到0来训练系数。然后，在步骤1214中，设备获得代价函数J(θ)对当前系数θp的偏导数，其中，代价函数可以在一些实施例中被定义为：
其中，m是训练数据集中的训练范例的数目，hθ(x)是使用当前系数集θ的训练函数，x(j)是针对第j个训练范例的特征的集合，并且y(j)是针对第j个训练范例的期望的输出(即，标签)。因此，遵循分批梯度下降方法，对系数p(θp)的偏导数可以是
其中，xp(j)是第j个训练范例中的第p个特征(或当p＝0时,xp(j)＝1)。
在步骤1216中，设备对p进行增量，并且在步骤1218中，设备通过确定p现在是否超过要包括在h(X)中的特征的总数来确定在当前循环中是否已经解决所有系数。如果不是的话，方法循环返回到步骤1214以找到下一偏导数项。
在针对当前迭代找到所有偏导数之后，在步骤1220中，方法将循环变量p重置为零。然后，在步骤1222中，设备基于步骤1214中找到的对应的偏导数并且基于预设学习速率，更新第p个系数θp。例如，设备可以应用以下更新规则：
其中，α是学习速率(诸如例如0.1、0.3、1或针对每次迭代的期望变化率适当地选择的任何其他值)。
在步骤1224中，设备增量p，并且在步骤1226中，设备通过确定p现在是否超过要包括在h(X)中的特征的总数来确定在当前循环中是否已经解决所有系数。如果不是的话，方法循环返回到步骤1222以更新下一系数。注意，根据方法1200，在实际上在第二循环中修改系数之前，在第一循环中找到所有偏导数，使得偏导数不是基于部分更新的值来取得的。其他实施例可能不实施系数的这样的“同时”更新。
在所有系数被更新之后，方法进行到步骤1228，其中，变量i被增量。在步骤1230中，设备确定i现在是否超过预定义最大数目的迭代以确保方法1200不无限地循环。可以选择足够高的最大迭代次数，诸如1000、5000、100000等。如果最大迭代尚未实现，方法进行到步骤1232，其中，设备基于训练集使用代价函数J(θ)来计算当前成本。在步骤1234中，设备通过确定从最后迭代到目前迭代的代价的改变是否未能满足最小阈值来确定函数h(X)是否已经收敛到可接受的解。如果改变超过阈值，则方法循环返回步骤1212以执行另一系数更新循环。如果另一方面到达最大迭代或成本改变小于最小阈值，则方法1200进行到步骤1236，其中，设备将系数存储为用于提取参数的新模型的一部分，并且方法1200转到在步骤1238中结束。
将显而易见的是，额外于除回归外的以下方法，其他实施例可以利用不同的方法来除分批梯度下降外调谐回归方法中的系数。例如，一些实施例可以使用随机梯度下降，其中，每个系数更新是基于单个训练范例来执行的(从而从偏导数移除和)，并且方法通过每个这样的范例额外地迭代。在其他实施例中，针对回归的标准方程可以被用于使用基于矩阵的非迭代方法来找到适当的系数，其中，系数的集合被计算为：
θ＝(XT X)-1XT y
其中，X是来自所有训练范例的特征的矩阵，并且y是标签的相关联的向量。
图13图示了由参数标识引擎或用于更新参数模型的其他模型训练设备所执行的方法1300的范例。如上文所指出的，在各种实施例中，来自穿戴者的真实数据可以被用于进一步将参数模型适配到个体穿戴者，这提供更准确的结果。根据方法1300，通用训练集可以利用穿戴者特定的训练范例来补充或者替换，使得方法1200(或其他训练方法)可以再次运行以创建更准确的参数模型。方法1300可以对应于训练指令1168并且可以周期性地或响应于接收到穿戴者反馈而执行。反馈可以采取各种形式，诸如正确参数是什么的明确指示、先前参数提取(或基于参数的其他动作)正确或不正确的指示、或者没有明确的反馈而指示对参数或相关联结果的隐含(尽管潜在地弱)认可。
方法1300在步骤1305中开始并且进行到步骤1310，其中，设备获得先前被用于提取参数的特征。例如，参数提取引擎可以保持记录或先前所提取的参数和被用于提取的特征。替代地，反馈可以包括相关特征中的一些或全部。然后，在步骤1315中，设备创建包括所获得的特征的新训练范例。在各种实施例中，训练范例可以匹配方法1200中使用的训练范例的模式。然后，在步骤1320中，设备开始通过确定反馈是否指示先前的参数提取(或结果动作)正确来确定针对训练范例的标签。如果是的话，设备在步骤1325中标记训练范例以匹配先前所提取的参数。否则，在步骤1330中，设备将训练范例标记为先前地所提取的参数的相反，特别是在逻辑回归方法针对参数被使用时，其中，模型的结果为类别，例如是或否(即，布尔)。在其他实施例中，步骤1330可以包含通过在由反馈所指示的方向上调节先前地所提取的参数或者使用由反馈明确地所提供的值来获得替代标签。各种额外修改将是显而易见的。
在步骤1335中，设备将新训练范例插入到针对讨论中的参数的训练集中。在步骤1340中，设备可以确定旧训练条目是否将衰退。例如，设备可以只要非用户特定的条目保持在集中，就使旧条目衰退。替代地，旧条目的衰退可以是系统中的可配置的选项。在其他实施例中，可能不实施条目的衰退，并且可以省略步骤1340和步骤1345。如果条目将被衰退，则设备从针对参数的训练集删除最旧的训练范例。在训练范例未标日期的情况下，设备可以选择(例如，任意地或基于特征与新训练范例的接近度)一般训练范例以删除。在一些实施例中，可以在步骤1345中删除超过一个条目。
在步骤1355中，设备通过例如调用方法1200来使用更新的训练集更新模型。在其他实施例中，设备可以等待直到预定义时间(例如，用于参数提取引擎或训练设备的非高峰时间)或预定义数目的新训练范例已经在运行步骤1355之前添加。方法1300可以然后转到在步骤1360中结束。
图14图示了由用于评价习惯规则并且远程地控制锁定可穿戴设备的习惯规则引擎所执行的方法1400的范例。方法1400可以对应于规则引擎指令1169并且可以例如周期性地或在接收到针对特定穿戴者的新参数(例如，传感器数据或所提取的参数)时运行。
方法1400在步骤1402中开始并且进行到步骤1404，其中，习惯规则引擎检索针对当前评价的穿戴者的用户简档(例如，用户简档1162)。在步骤1406中，基于用户简档，习惯规则引擎标识针对穿戴者的相关传感器。例如，习惯规则引擎可以从用户简档提取所有可用的传感器ID 1163或可以仅提取由习惯规则1164所涉及或以其他方式如用户简档中的相关子集所指示的那些传感器ID。然后，在步骤1408中，习惯规则引擎获得从所识别的传感器可用的任何新数据以补充针对传感器的先前地所检索的数据，如可以已经存储在用户简档中或其他地方的。例如，习惯规则引擎可以将轮询请求发送到由传感器ID所标识的传感器设备或可以将拉请求发送到可穿戴设备管理框架，设备管理框架识别新数据被请求的传感器ID。在步骤1410中，习惯规则引擎检索先前地接收到的任何历史传感器数据和先前地所提取的其他参数(例如从用户简档)。
在步骤1412中，习惯规则引擎从用户简档获得习惯规则以进行评价。如下面将更详细解释的，习惯规则可以包括用于评价习惯规则的适用性的准则部分和用于在规则适用时要取得的一个或多个动作的动作部分。在步骤1414中，习惯规则引擎确定准则是否包括对需要在准则评价之前被获得的所提取的参数的任何引用。例如，如果规则要求包含所消耗的卡路里的比较，则首先应当获得该值。在步骤1416中，习惯规则引擎调用参数提取引擎以提取所需要的参数(例如，根据与该参数有关的提取算法或模型)。在一些实施例中，诸如其中特定参数基于其他所提取的参数(而不是仅传感器数据)被提取的那些实施例，参数提取引擎可以在提取所引用的参数之前首先提取前提参数。在步骤1418中，在参数提取引擎返回所要求的(一个或多个)参数之后，习惯规则引擎确定额外的所引用的参数是否保持用于提取。如果这不是最后所提取的参数，则方法1400循环返回步骤1416以获得额外参数。否则，方法进行到步骤1420。
在各种替代实施例中，方法1400不需要或者不采取步骤以获得传感器数据或其他参数。例如，在一些实施例中，参数提取引擎可以独立于习惯规则引擎操作并且可以周期性地将所提取的参数和新传感器数据存储在习惯规则引擎可访问的位置，诸如例如，用户简档。这样，在一些实施例中，获得参数的步骤(例如，步骤1408、1414、1416、1418)中的一个或多个可以被省略或被修改以简单地从期望位置读取值。
习惯规则引擎然后继续以通过在步骤1420确定规则准则是否被满足评价当前规则。例如，习惯规则引擎可以确定当填充所应用的参数值时，规则准则中所定义的一个、多个或全部条件是否评价为真。如果规则准则未满足，则习惯规则引擎确定当前规则不是适用的并且方法1400进行到步骤1422，其中，习惯规则引擎确定用户简档是否包括还将被评价的额外规则。如果当前规则是最后规则，则方法1400进行到步骤1424，其中，习惯规则引擎存储新参数与历史参数。方法然后转到在步骤1438中结束。如果另一方面存在待评价的额外规则，则方法1400从步骤1422返回进行到步骤1412，其中，习惯规则引擎从用于评价的用户简档获得下一规则。
在习惯规则引擎判断要在步骤1420应用的规则时，方法1400进行到步骤1426，其中，习惯规则引擎创建要发送到锁定可穿戴设备(或其他输出设备)的新指令消息。在步骤1428中，习惯规则引擎确定规则动作是否指示锁定可穿戴设备应当解锁。如果是的话，则在步骤1429中，习惯规则引擎将规则自身(或规则所属于的规则组)标记为解锁。在步骤1430中，习惯规则引擎确定任何其他规则(或其组)是否保持锁定。如果不存在其他锁定剩余，则方法进行到步骤1431，其中，习惯规则引擎将解锁锁定可穿戴设备的指令添加到指令消息。如果另一方面规则动作不指示解锁或者如果额外锁定规则保持，则方法1400跳过步骤1431并且进行到步骤1432。
在步骤1432中，习惯规则引擎确定动作是否指示振动通信应当被输出到穿戴者。如果是的话，则习惯规则引擎向指令消息添加指定要输出到用户的振动的通信指示。然后，在步骤1436中，指令消息被发送到锁定可穿戴设备或其他输出设备。在一些实施例中，如果至少一个指令通过先前的步骤的操作被添加到消息，则在步骤1436中，可以仅发送指令消息。在一些实施例中，规则动作可以包含要发送到多个设备的指令；在一些这样的实施例中，可以针对每个相关锁定可穿戴设备或输出设备创建多个指令消息，所述多个指令消息然后将在合适时被发送。而且，如上文所解释的，各种实施例可以使得额外或替代通信能够振动；对用于发送用于这样的其他通信类型的指令的方法1400的修改将是显而易见的。
如所示，方法1400将仅定位一个适用规则。然而，在一些其他实施例中，习惯规则引擎可以在方法1400的单个运行中定位和应用多个习惯规则。在这样的实施例中，方法可以例如从步骤1436到步骤1422循环。
如所描述的，方法1400使得多组规则能够单独地操作和锁定所述锁定可穿戴设备。例如，在穿戴者试图采取超过一个习惯改变(诸如例如一天燃烧2000卡路里和一周至少练习音乐1小时)时，这样的布置可以是有用的。在这样的布置中，穿戴者可以仅希望所述锁定可穿戴设备在这两个习惯训练程序已经完成之后解锁。在其他实施例中，一旦任何训练程序完成，则锁定可穿戴设备可以解锁，诸如例如在锁定可穿戴设备将仅被用于采取一个习惯改变或一次仅一个习惯改变的实施例中。在这样的实施例中，可以省略步骤1429、1430，并且方法1400可以沿着肯定分支从步骤1428直接进行到步骤1431。
图15图示了由引擎所执行的用于针对过期对习惯规则进行审核的习惯规则的方法1500的范例。例如，方法1500可以周期性地或在请求时执行并且可以对应于规则引擎指令1169。在一些实施例中，方法1500的目标可以由方法1400完成(例如，在步骤1420中，过期规则可以被标记为适用的)，并且方法1500可以不被实现为分离的线程。
在步骤1510中，习惯规则引擎检索规则以供穿戴者针对过期进行评价。在步骤1515中，习惯规则引擎确定当前的日期和时间是否已经超过规则的过期日期。如果是的话，则在步骤1520中，规则(或其属于的规则组)被标记为解锁的。在步骤1525中，习惯规则引擎确定是否剩余额外的锁。如果刚解锁的规则是最后的锁，则在步骤1530中，习惯规则引擎创建新指令消息，在步骤1535中，将解锁指令添加到指令消息，并且在步骤1540中，将指令消息发送到与规则相关联的锁定可穿戴设备。在发送指令消息之后，确定额外锁定保持或者确定规则尚未过期，方法进行到步骤1545，其中，习惯规则引擎确定这是否是要审核的最后规则。如果不是的话，并且剩余额外的规则，则方法1500循环返回步骤1510以审核下一规则。否则，方法进行到在步骤1550中结束。
如先前所指出的，在各种实施例中，习惯规则引擎可以一起位于与计算设备的锁定可穿戴设备相同硬件上。这样，在根据方法1400、1500所生成的指令是旨在用于本地硬件的指令，其可以不经由网络发送或作为指令消息的一部分。用于根据这些方法1400、方法1500来使能局部部件间通信的各种修改将是显而易见的。
图16图示了用于存储习惯规则的数据结构1600的范例。数据结构1600可以例如对应于针对特定用户的习惯规则1164。如所示，数据结构1600包括用于评价规则适用性的规则准则部分1610、用于定义在规则适用时要采取的动作的规则动作部分1620、以及用于将锁定或解锁所述锁定可穿戴设备的规则分组到一起的的规则组字段1630。如上文所指出的，在一些实施例中，未实施该分组功能，并且可以省略规则分组字段1630。
规则准则部分1610包括：用于定义要评价的一个或多个条件语句(其可以引用参数)的条件字段1611；截止时间类型字段1613和截止时间字段1615，其用于一起确定在哪个日期或者一天中的哪个时间规则应当被评价或被认为是不适用(如果条件肯定地评价)；用于定义规则的任何重复特性的周期类型字段1617；以及用于定义何时规则(或规则组)过期因此解锁锁定可穿戴设备的过期字段1619。
规则动作部分1620包括用于指定规则的应用是否应当导致对锁定可穿戴设备进行解锁的解锁字段1621、用于指定是否并且如何将振动输出到用户的振动字段1623和振动频率字段1625。将显而易见的是，额外字段可以被定义用于进一步定义要输出的振动。此外，在规则可能导致额外或替代输出类型的情况下，用于定义这样的其他通信以及适当的目标输出设备的字段将是显而易见的。
作为第一范例，三个规则1640、1650、1660属于锁定组A。第一规则1640指示每天直到1月30日，在用户在10PM之前燃烧超过2000卡路里(如果有此事)时，锁定可穿戴设备将振动一次以指示每天目标成功。第二规则1650指示每天下午2点，如果用户尚未燃烧超过1000卡路里，则锁定可穿戴设备应当每小时振动两次(例如，直到规则1650不再是适用的)。类似地，第三规则1660指示每天下午8点，如果用户尚未燃烧超过2000卡路里，则锁定可穿戴设备应当每小时振动两次(例如，直到规则1650不再是适用的)。最后，在1月30日，锁定组A中的规则将过期并且锁定设备将解锁(在一些实施例中，假如其他锁定组不保持锁定的)。
作为第二范例，第二锁定组B仅包括单个规则1670，其指示如果参数提取模型通常确定练习音乐的习惯已经形成(例如，通过监测来自穿戴者的他们在连续几天期间练习的音频数据或指示并且应用逻辑回归模型)，则锁定可穿戴设备要被解锁并且振动三次以指示习惯训练成功。因此，规则1670不具有过期，如果穿戴者希望移除可穿戴设备，则其要么保持习惯(例如，如由参数提取引擎所确定的)或请求来自一个或多个支持者的早期解锁。在一些实施例中，在没有任何过期或解锁动作的情况下，可以提供规则，并且这样，如果锁定可穿戴设备将被移除，则可以要求早期解锁指令。
图17图示了用于定义习惯规则的用户接口1700的范例。用户接口1700可以被呈现在习惯设置设备110上并且根据在习惯设置设备110上运行的习惯app 1182中的用户简档接口指令1183或通过由网络服务器1170递送到在习惯设置设备110上运行的网络浏览器1181的用户简档接口标记1171来生成。用户接口1700可以给穿戴者提供接口，通过所述接口，定义新习惯规则或结合穿戴者的锁定可穿戴设备或输出设备为待评价的习惯规则的生成提供足够的信息。
用户接口1700包括用于定义习惯规则(或其组)的过期日期的时间限制字段1705。输入该字段的值可以复制或被用于创建针对例如过期字段1619的值。习惯名字字段1710可以允许用户输入或选择针对习惯改变计划的用户可读名字。例如，在一些实施例中，习惯名字字段1710可以填充的可用习惯训练计划，其在被选择时自动地充满剩余的控制1705、1720-1765中的一个或多个或程序的其他方面。在一些实施例中，穿戴者可能能够填写接口1700并且将选择保存为新习惯训练计划，用于由穿戴者或由其他用户(例如，习惯训练系统中的其他参与者)经由习惯名字字段1710稍后选择。在被选择时，“开始和锁定”按钮1715可以基于用户接口的输入将一个或多个习惯规则提交给习惯规则引擎。如先前地所描述的，这样的习惯规则的安装也可以实现穿戴者的锁定可穿戴设备的锁定，要么立即地(例如，如果穿戴者当前将穿戴锁定可穿戴设备)要么在锁定可穿戴设备的下一关闭时(例如，如果锁定可穿戴设备当前未穿戴)。
传感器字段1720可以使得穿戴者能够选择将由习惯训练程序利用的一个或多个传感器。例如，第二列表1720可以填充有习惯训练系统已知或可用的所有传感器类型或仅已知要由穿戴者处理的那些传感器。目标字段1725可以使得穿戴者能够选择、进入或以其他方式定义一个或多个目标(例如，关于时间目标、每天目标、每周目标等)。例如，在一些实施例中，传感器字段1720中的传感器的选择可以利用与所选择的传感器(或多个所选择的传感器的分组)有关的一个或多个目标预填充目标字段1725，以供用户选择。替代地或者额外地，每个线1725可以由用户可选择以输入自定义目标(例如，经由不同的接口通过文本输入或通过引导的创建)。
振动选择器1730可以使得穿戴者能够指示训练程序是否将与任何振动通信相关联。振动选择1730的选择可以使能、显示或以其他方式提供额外字段1735-1750。目标满足振动字段1735可以接收输出设备在满足目标字段1725中的所选择的目标中的一个或多个时是否应当以及如何振动的指示。例如，如所示，接口1700可以指示在所选择的目标中的每一个满足时或在所有目标已经满足时，输出设备(例如，锁定可穿戴设备)应当振动一次。在其他实施例中，可以针对每个所选择的目标单独地定义振动特性。
一组目标未满足字段1740、1745、1750可以接收在穿戴者未能满足特定目标时输出设备是否应当以及如何振动的指示。例如，如所示，接口1700可以指示在目标未满足时，输出设备(例如，锁定可穿戴设备)应当振动两次，并且每隔一小时直到下午10点这样做，直到目标满足。可以针对所有目标、任何目标或单独目标定义这样的定义。而且，将显而易见的是，在其他实施例中，可以提供用于定义其他振动特性的替代或额外字段。如上文所指出的，各种实施例使得额外或替代通信能够振动。对使得穿戴者能够定义这样的其他通信和其输出设备目标的接口1700的修改将是显而易见的。例如，文本字段可以被提供用于指定在未能满足目标的满足时待递送的消息或消息的动态源(例如，递送内容卡的教练程序)。
支持者移动设备字段1755可以使得穿戴者能够识别一个或多个支持者的设备。例如，字段1755可以接收习惯训练系统的另一穿戴者或其他用户的用户ID。这样，用户ID可以指向或以其他方式与通知可以被推送到的习惯app 1182或解锁app 1190相关联，诸如例如在“发送数据”控制1760被选择时的传感器数据、所提取的参数或其他信息或者在“早期解锁”控制被选择1765时的早期解锁的穿戴者发起的请求。替代地，字段1755可以接收足以将SMS或其他文本消息推送给支持者设备的移动电话号码。例如，文本消息可以包括传感器数据、所提取的参数或在“发送数据”控制1760被选择时的其他信息。作为另一范例，文本消息包括对用于提供信息的网络服务器的链接或支持者的接口(诸如例如，早期解锁接口(例如，如果穿戴者已经请求早期解锁))。
图18图示了由习惯规则引擎(或其他设备)所执行的用于处理早期解锁请求的方法1800的范例。例如，在习惯规则引擎(或其他设备)充当锁定可穿戴设备130与用于早期解锁操作的早期解锁授权设备170之间的中介的实施例中，可以执行方法1800。在其他实施例中，在没有由中介进行的任何参与的情况下，早期解锁设备170可以直接地与锁定可穿戴设备通信(例如，经由因特网)，并且这样，可以省略方法1800。
方法1805在步骤1805中开始，其中，设备接收针对早期解锁的请求。例如，响应于穿戴者发起(例如，经由用户接口)早期解锁所述锁定可穿戴设备的期望，可以从穿戴者的锁定可穿戴设备或另一设备接收请求。然后，在步骤1810中，设备检索与穿戴者相关联的用户简档，并且在步骤1815中，确定支持者是否被请求早期解锁锁定可穿戴设备(例如，如果在初始地锁定所述锁定可穿戴设备时，穿戴者初始地选择早期解锁控制1765)。如果不是的话，方法1800进行到步骤1820，其中，设备作出反应或者发送解锁指令以解锁锁定可穿戴设备。如果另一方面，对于早期解锁要求同意，则在步骤1825中设备将早期解锁请求发送到由用户简档所标识的(一个或多个)早期解锁授权设备，并且在步骤1830中等待响应。例如，设备可以将指令发送到习惯app或解锁app以利用针对接收支持者的输入的形式显示请求。作为另一范例，设备可以发送指向提供类似接口的网页的URL。
一旦接收到同意或者拒绝早期解锁(或请求时间暂停)的响应，则方法1800进行到步骤1835，其中，设备创建要递送到锁定可穿戴设备或其他输出设备的(一个或多个)新指令消息。在步骤1840中，设备确定响应是否包括要输出到穿戴者的文本消息(或任何其他通信)，并且如果是的话，在步骤1845中，包括输出指令消息中的文本消息(或其他通信指示)的指令。在步骤1850中，设备确定响应是否包括同意早期解锁。如果是的话，则设备将解锁所述锁定设备的指令插入到指令消息中。在步骤1860中，设备然后将(一个或多个)指令消息发送到适当的(一个或多个)设备并且方法转到在步骤1865中结束。在各种实施例中，指令消息可以包括经由习惯规则的应用可以以其他方式生成的相同类型或格式的锁定指示或通信指示；这样，锁定可穿戴设备或输出设备也可以应用相同逻辑(例如，方法1400)以解译由方法1800的操作所发送的这些指示。
图19图示了用于对早期解锁请求作出反应的用户接口1900的范例。可以例如由在早期解锁授权设备上运行的早期解锁指令1184、1191、习惯app 1182或解锁app 1190显示用户接口1900。在其他实施例中，可以由绘制由网络服务器1170所递送的标记语言的网络浏览器1181来显示用户接口1900。
如所示，接口包括识别请求穿戴者的字段1905以及用于指示早期解锁将被实现的同意和拒绝控制1910、1915。消息文本字段1920可以使得支持者能够录入在同意或拒绝的递送时要递送到穿戴者的文本消息。指定其他通信或其目标示出设备的各种额外或替代字段(未示出)将是显而易见的。发送按钮1925使得支持者能够通过将消息发送回到例如锁定可穿戴设备、穿戴者的其他输出设备、习惯规则引擎或充当授权中介的其他设备来提交输入信息。
根据前述内容，各种实施例提供用于根据期望支持并且提示用户改变其习惯的系统。例如，通过提供电子可锁定/不可锁定的可穿戴设备，可以强化穿戴者对训练程序的许诺并且降低用户早期放弃的风险。而且，通过给可穿戴设备提供振动器或其他输出设备，穿戴者可以主动地提示其已经许诺要满足的目标，从而帮助用户在重复的基础上重复地执行其期望的任务并且从而形成(或丢弃)习惯。鉴于前述内容，各种额外益处将是显而易见的。
根据前述描述应当显而易见的是，可以以硬件或固件来实现本发明的各种范例实施例。此外，各种示范性实施例可以被实现为被存储在机器可读存储介质上的指令，其可以由至少一个处理器读取和运行以执行在本文中详细描述的操作。机器可读存储介质可以包括用于以由机器(诸如个人或膝上型计算机、服务器或其他计算设备)可读的形式存储信息的任何介质。因此，机器可读存储介质可以包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁盘存储介质、光学存储介质、闪速存储器设备和类似的存储介质。
本领域的技术人员应当理解，本文中的任何框图表示实现本发明的原理的说明性电路的概念图。类似地，将领会到，任何流程图、流向图、状态转换图、伪代码等表示可以基本上表示在机器可读介质中并且因此由计算机或处理器运行的各种过程，不管是否明确示出了这样的计算机或处理器。
虽然已经特别参考其某些示范性方面描述了各种示范性实施例，但是应当理解，本发明能够进行其他实施例并且其细节能够在各种显而易见的方面中修改。如对于本领域的技术人员而言将容易显而易见的，可以实现各种变型和修改，同时保持在本发明的精神和范围内。因此，前述公开内容、描述和附图仅出于说明性目的并且不以任何方式限制本发明，其仅由权利要求限制。
