行人的重新认识——他总是盯着你（ECAI 2016论文精选）- AI科技评论
06-17
（Nweon，2020年10月23日）当MR耳机用户移动时，通信信道的容量会动态变化。
但数据的速率选择通常是在将数据发送到通信信道之前完成的。
当信道的通信容量快速变化时，这会导致不理想的数据速率。
一方面，如果信道容量快速下降，则数据可能会在通信信道之前累积，因为信道不再能够以选定的数据速率进行传输。
另一方面，如果信道容量快速增加，则信道容量未得到充分利用，因为信道能够以比所选数据速率高得多的速率发送数据。
因此，在题为“预测信道容量变化的速率调整”的专利申请中，微软提出通过预测信道容量的未来变化来更优化地使用信道容量。
在一个实施例中，要通过数据信道发送的数据的数据速率基于通信信道的预期变化而不是基于通信信道的当前状态。
该方法是访问从传感器设备的一个或多个传感器生成的传感器数据获得的实时环境上下文数据，然后基于所访问的实时环境上下文来预测与头戴式显示设备的通信信道的未来容量数据。
接下来，基于预测的未来信道容量而不是当前信道容量来确定适当的数据率，并且基于基于通信信道的预测的未来容量而确定的数据率来调整向通信信道发起的数据率。
在图 1 中，用户和耳机位于实时环境中。
头戴式设备包括感知实时环境的传感器。
在图 2 的示例耳机中，耳机通过摄像头接收周围环境的图像。
当用户沉浸在混合现实体验中时，耳机的实时环境会随着时间的推移而动态变化。
根据本发明的描述，基于预测的信道的未来容量而不是基于通信信道的当前容量来调整通信信道的通信数据速率。
这样，当数据到达通信信道时，进入通信信道的数据的数据速率与通信信道的信道容量更加合适地匹配。
这允许通过容量不断或频繁变化的通信信道传输更多数据。
图4示出了用于基于与耳机通信的通信信道的预测的未来容量来调整数据速率的方法的流程图。
该预测是基于对头戴式设备的环境场景的感知，或者是基于对头戴式设备未来的环境场景的预测。
图5示出了与图4的方法相关联的数据流。
当描述图4中的方法时，可以参考图5中的数据流。
根据一种方法，从生成的传感器数据获得的实时环境背景数据由一个或多个传感器访问一个传感器设备（）。
然后根据访问的实时环境场景数据确定通信信道未来容量的预测 ( )。
该方法然后包括基于通信信道的预测的未来容量来确定用于通过通信信道进行通信的数据速率。
最后，该方法包括基于所确定的数据速率()在预期通信信道的预测的未来容量的情况下调整向通信信道发起的数据速率。
可以重复该方法以允许在预期通信信道即将到来的未来容量的情况下相对频繁地调整数据速率。
即使在耳机动态变化的环境中，这也允许更有效地使用通信通道并更快地访问远程计算资源。
在图 4 中，该方法包括访问耳机的环境上下文数据 ( )。
环境背景数据是从传感器设备的一个或多个传感器生成的传感器数据获得的。
例如，传感器生成传感器数据，然后将其馈送到环境场景生成组件。
接下来，环境场景生成组件基于传感器数据生成环境场景。
返回图 4，该方法包括基于访问的实时环境场景数据来预测通信信道的未来容量 ( )。
参考图5，信道容量预测组件接收环境场景并基于环境场景执行信道容量预测。
返回到图4，该方法包括基于通信信道的预测的未来容量来确定用于通过通信信道进行通信的数据率。
参考图5，数据速率确定组件基于通信信道的预测的未来容量来确定数据速率。
该方法包括基于所确定的数据率()调整向通信信道发起的数据率。
这是对通信信道未来容量的预测。
在图5中，数据速率调整组件调整朝向通信信道的数据的数据速率。
如果预测正确，当数据进入通信通道时，通信通道将具有预测的容量。
并非所有数据流都需要在同一个计算系统中实现，例如，它们可以在云计算环境中。
这种配置将允许比传感器设备内可能的处理更复杂的处理。
作为示例，环境场景生成组件可以使用复杂规则、机器学习网络或其组合来生成环境场景。
这将允许获得准确的环境场景。
当调整从头戴式设备输出到计算资源的数据速率时，数据速率调整组件可以是头戴式设备的通信组件，或者可以位于头戴式设备比该通信组件更高的通信层。
。
当调整从计算资源传入头戴式设备的数据速率时，数据速率调整组件可以是计算资源上与通信信道接口的通信组件。
如前所述，该方法包括访问从传感器设备的一个或多个传感器生成的传感器数据获得的实时环境背景数据的动作。
实时环境情境数据可以包括头戴式设备的绝对位置、头戴式设备的取向和/或头戴式设备的移动方向。
实时环境情境数据还可以包括头戴式设备的预测的未来位置、方向和/或方向。
实时环境上下文数据可以包括描述性位置、方向或耳机的方向。
例如，环境上下文数据可以是耳机当前在室外、当前在室内、正在向入口或出口移动、靠近一定数量的其他耳机设备、正在向其他耳机设备移动以及关于该移动的信息。
耳机。
有关设备所在环境的任何其他信息。
上述每条信息都与预测耳机和计算资源之间的通信通道的未来容量相关。
因此，每条所述信息允许准确预测通信信道的未来信道容量。
图7示出了用于预测通信信道的未来容量的方法的流程图并且表示图4中的行为的示例。
该方法包括基于当前环境场景数据来估计头戴式设备的未来环境场景( )。
该方法然后包括基于耳机的估计的未来环境场景来预测未来容量。
因此，微软表示，所描述的原理允许使用传感器指示的耳机佩戴者的意图来精确预测未来的通信信道容量。
如果预测的未来信道容量显着高于当前信道容量，则所确定的通过通信信道发送的数据速率甚至可以高于通信信道的当前容量。
因此，如果环境场景是用户即将外出，系统可能决定现在开始以更高的数据速率进行传输。
另一方面，如果环境上下文是用户即将进入房间，则系统现在可能决定降低数据速率。
因此，当数据实际进入通信信道时，数据速率更有可能与通信信道的能力适当匹配。
当信道容量频繁变化时，这使得能够更优化地使用通信信道。
相关专利：微软专利|预计信道容量变化的速率调整 题为“预计信道容量变化的速率调整”的微软专利申请最初于今年三月提交，最近由美国专利商标局公布。
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