适用于调整一个或多个座椅的系统和装置以及与其相关联的处理方法

技术领域

本披露内容总体上涉及一种适用于调整例如汽车中的一个或多个座椅的系统和装置中的一者或两者。本披露内容进一步涉及一种与该系统和/或该装置相关联的处理方法。

背景技术

通常，用户必须手动调整座椅，才能获得最佳用户舒适性。例如，在汽车中，驾驶员将通常需要调整驾驶员座椅以适应驾驶员的坐姿等，从而获得驾驶舒适性。

然而，存在一种可能性，即一辆汽车可能由多个驾驶员共用，并且可能需要调整驾驶员座椅以满足各个驾驶员的需要。这可能是效率低下的。

此外，存在驾驶员可能在最初没有意识到驾驶员座椅没有被调整到最佳状态的情况下操作汽车(例如，驾驶车辆)的可能性。驾驶员于是可能被迫使在非最佳条件下驾驶。替代性地，驾驶员于是可能在驾驶时尝试调整座椅。这可能是潜在的安全风险，因为驾驶员在驾驶时可能会分心。

本披露内容设想，需要关于如何在例如汽车中调整座椅进行改进。

发明内容

根据本披露内容的一方面，提供了一种可以适用于调整一个或多个座椅(例如，汽车的驾驶员座椅)的装置。座椅的调整可以例如基于两步调整策略，该两步调整策略可以包括初步调整阶段和二次调整阶段。

在一个实施例中，该装置可以包括第一模块和第二模块。在另一个实施例中，该装置可以进一步包括第三模块。

第一模块可以例如被配置为接收一个或多个输入信号。(多个)输入信号可以包括一个或多个传感器信号和一个或多个一般调整信号。

(多个)传感器信号可以例如从可以相对于该装置定位的一个或多个传感器传送。(多个)一般调整信号可以例如从可以耦合至该装置的一个或多个主机设备传送。

第二模块可以耦合至第一模块。第二模块可以例如被配置为以产生一个或多个输出信号的方式来处理(多个)输入信号。

(多个)输出信号可以例如包括一个或多个初步导出信号、一个或多个一般控制信号以及一个或多个微调信号。

(多个)初步导出信号可以例如基于对(多个)传感器信号的处理。(多个)一般控制信号可以例如基于(多个)一般调整信号。此外，(多个)一般控制信号可以与(多个)座椅的初步调整阶段相关联地使用。此外，(多个)微调控制信号可以与(多个)座椅的二次调整阶段相关联地使用。(多个)微调控制信号可以例如基于在初步调整阶段之后接收可以从(多个)传感器传送的一个或多个传感器信号。

在一个实施例中，(多个)传感器信号可以包括一个或多个初步感觉信号和一个或多个微调感觉信号。(多个)初步感觉信号可以与初步调整阶段相关联，而(多个)微调感觉信号可以与二次调整阶段相关联。

设想的是，第二模块可以被配置为以生成(多个)初步导出信号的方式来处理(多个)初步感觉信号。可以以获得合适的座椅调整模型的方式来处理(多个)初步导出信号。(多个)一般调整信号可以例如基于合适的座椅调整模型。此外，在初步调整阶段之后可从(多个)传感器传送的(多个)传感器信号可以例如对应于(多个)微调感觉信号。

进一步设想的是，合适的座椅调整模型可以例如与一个或多个阈值相关联，并且(多个)微调感觉信号可以例如与实时用户数据相关联。在一个实施例中，该装置可以被配置为以导出用于与(多个)座椅的二次调整相关联地使用的增量数据的方式来处理实时用户数据和(多个)阈值。

在一个实施例中，实时用户数据可以包括多个部分。基于由该装置对实时用户数据和(多个)阈值的处理，实时用户数据的一个或多个部分可以被确定为是最佳的或非最佳的。设想的是，增量数据可以仅基于实时用户数据的非最佳部分。

如前所述，为了生成(多个)必要微调控制信号的目的而进行进一步处理所需的实时用户数据实际上可以被认为是经过精简/修整的。以这种方式，可以促进高效的处理。此外，由于进一步处理所需的实时用户数据实际上可以被精简/修整(即，不需要考虑整个实时用户数据来进行进一步处理)，因此本披露内容进一步设想了可以以更省时的方式完成调整。

前面进一步提及的是，根据本披露内容的实施例，该装置可以进一步包括第三模块。第三模块可以例如耦合至第二模块。(多个)输出信号可以从第二模块传送到第三模块，以进一步从该装置传输以进行进一步处理，从而确定可用于(多个)座椅的初步调整阶段的合适的座椅调整模型。例如，可以基于(多个)初步导出信号来确定合适的座椅调整模型，并且可以基于合适的座椅调整模型来确定(多个)一般调整信号。此外，合适的座椅调整模型可以与一个或多个阈值相关联，并且(多个)传感器可以被配置为传送在初步调整阶段之后获得的一个或多个微调感觉信号。(多个)微调感觉信号可以与实时用户数据相关联。该装置可以被配置为处理实时用户数据和(多个)阈值以导出用于(多个)座椅的二次调整的增量数据。此外，基于由该装置对实时用户数据和(多个)阈值的处理，实时用户数据的一个或多个部分可以被确定为是最佳的或非最佳的。设想的是，增量数据可以例如仅基于实时用户数据的非最佳部分。进一步设想的是，存在(多个)输出信号可以例如由(多个)主机设备接收以用于进行基于机器学习的处理的可能性。

如前所述，为了生成(多个)必要微调控制信号的目的而进行进一步处理所需的实时用户数据实际上可以被认为是经过精简/修整的。以这种方式，可以促进高效的处理。此外，由于进一步处理所需的实时用户数据实际上可以被精简/修整(即，不需要考虑整个实时用户数据来进行进一步处理)，因此本披露内容进一步设想了可以以更省时的方式完成调整。

本披露内容的装置的上述(多个)有利方面也可以类似地适用于本披露内容的下述处理方法的(所有)方面。同样，本披露内容的处理方法的所有下述有利方面也可以类似地适用于本披露内容的上述装置的(所有)方面。

根据本披露内容的另一方面，提供了一种可以适用于调整一个或多个座椅(例如，车辆中的一个或多个座椅)的处理方法。

该处理方法可以包括初步调整步骤和二次调整步骤。

初步调整步骤可以包括：

·从相对于(多个)座椅定位的一个或多个传感器获得一个或多个初步感觉信号

·通过基于(多个)初步感觉信号确定合适的座椅调整模型的方式来生成一个或多个一般控制信号

(多个)一般控制信号可以被传送以用于(多个)座椅的初步调整。

例如，根据本披露内容的实施例，(多个)初步感觉信号可以由前述装置的第一模块接收，并且(多个)一般控制信号可以由前述装置的第二模块生成。

二次调整步骤可以包括：

·从(多个)传感器获得一个或多个微调感觉信号

·基于(多个)微调感觉信号和合适的座椅调整模型来确定增量数据

·基于增量数据生成一个或多个微调控制信号

(多个)微调控制信号可以被传送以用于(多个)座椅的二次调整。

例如，根据本披露内容的实施例，(多个)微调感觉信号可以由前述装置的第一模块接收，增量数据可以由前述装置的第二模块确定，并且(多个)微调控制信号可以由前述装置的第二模块生成。

在一个实施例中，合适的座椅调整模型可以与一个或多个阈值相关联。(多个)传感器可以被配置为传送在初步调整阶段之后获得的一个或多个微调感觉信号。(多个)微调感觉信号可以与实时用户数据相关联。此外，可以对实时用户数据和(多个)阈值进行处理以导出用于(多个)座椅的二次调整的增量数据。设想的是，实时用户数据的一个或多个部分可以被确定为是最佳的或非最佳的。进一步设想的是，增量数据可以例如仅基于实时用户数据的(多个)非最佳部分。

本披露内容进一步设想了一种计算机程序(未示出)，该计算机程序可以包括指令，当该程序由计算机(未示出)执行时，这些指令使该计算机执行如参考处理方法所讨论的初步调整步骤和二次调整步骤。

本披露内容又进一步设想了一种计算机可读存储介质(未示出)，该计算机可读存储介质存储有表示计算机(未示出)可执行的软件的数据，该软件包括指令，当由该计算机执行时，这些指令执行如参考处理方法所讨论的初步调整步骤和二次调整步骤。

如前所述，为了生成(多个)必要微调控制信号的目的而进行进一步处理所需的实时用户数据实际上可以被认为是经过精简/修整的。以这种方式，可以促进高效的处理。此外，由于进一步处理所需的实时用户数据实际上可以被精简/修整(即，不需要考虑整个实时用户数据来进行进一步处理)，因此本披露内容进一步设想了可以以更省时的方式完成调整。

附图说明

将在下文中参考以下附图描述本披露内容的实施例，在附图中：

图1示出了根据本披露内容的实施例的可以包括至少一个装置的系统；

图2更详细地示出了根据本披露内容的实施例的图1的装置；

图3示出了根据本披露内容的实施例的与图1的系统相关联的处理方法；

图4示出了根据本披露内容的实施例的与图3的处理方法相关联的示例流程图；以及

图5a和图5b分别示出了根据本披露内容的实施例的与图4的示例流程图相关联的、与座椅调整序列和坐在汽车的驾驶员座椅上的驾驶员相关的示例场景。

具体实施方式

本披露内容设想了(多个)座椅(例如，汽车中的(多个)座椅)的两阶段调整机制/策略可以是有用的。特别地，本披露内容设想了通过修整/精简处理所需的实时用户数据的方式来促进效率(例如，处理效率和/或时间效率)的可能性。

通常，两阶段调整机制/策略可以包括第一调整阶段(例如，初步调整阶段/步骤)和第二调整阶段(例如，二次调整阶段/步骤)。

第一调整阶段可以基于一般调整模型(即，其在下文中将被称为合适的座椅调整模型)。第二调整阶段可以基于例如第一调整阶段之后的微调形式的调整(如稍后将在(多个)微调控制信号的上下文中讨论的)。

下文将参考图1至图5对上述内容进行更详细的讨论。

参见图1，示出了根据本披露内容的实施例的系统100。系统100可以适用于调整至少一个座椅(未示出)。例如，系统100可以适用于调整与车辆(例如，汽车)相关联的一个或多个座椅。

在一个实施例中，系统100可以例如对应于基于电子的系统，该系统可以至少部分地由例如车辆(未示出)携带(例如，该系统由车辆安装)。在一个示例中，系统100可以完全(即，整个系统100)由车辆携带。在另一个示例中，系统100的一个或多个部分可以由车辆携带，而系统100的另一个或多个部分可以被携带在车辆外部(例如，系统100的至少一部分不由车辆携带)。

根据本披露内容的实施例，系统100可以包括一个或多个装置102、至少一个设备104、以及可选地通信网络106。在一个实施例中，系统100可以进一步包括一个或多个主机设备(未示出)。

(多个)装置102可以耦合至(多个)设备104。具体地，(多个)装置102可以例如经由通信网络106耦合至(多个)设备104。(多个)主机设备可以例如耦合至(多个)装置102和(多个)设备104中的一者或两者。具体地，(多个)主机设备可以例如经由通信网络106耦合至(多个)装置102和/或(多个)设备104。

在一个实施例中，(多个)装置102可以耦合至通信网络106，并且(多个)设备104可以耦合至通信网络106。此外，在一个实施例中，(多个)主机设备可以耦合至通信网络106。耦合可以通过有线耦合和无线耦合中的一者或两者的方式进行。

根据本披露内容的实施例，(多个)装置102通常可以被配置为经由通信网络106与(多个)设备104通信。根据本披露内容的实施例，(多个)主机设备通常可以被配置为经由通信网络106与(多个)装置102和/或(多个)设备104通信。

(多个)装置102可以例如对应于一个或多个计算机(例如，具有计算能力的电子设备/模块，比如可以被携带到车辆中的电子移动设备或可以被安装在车辆中的电子模块)。在一个实施例中，(多个)装置102可以包括可以被配置为执行一个或多个处理任务的一个或多个处理器(未示出)。通常，(多个)装置102可以被配置为生成和/或接收一个或多个输入信号并且以产生一个或多个输出信号的方式来处理(多个)输入信号。根据本披露内容的实施例，稍后将参考图2更详细地讨论(多个)装置102。

(多个)设备104可以例如包括至少一个传感器和至少一个机电控制设备中的一者或两者。具体地，根据本披露内容的实施例，(多个)设备104可以包括一个或多个传感器和/或一个或多个机电控制设备。在一个示例中，(多个)传感器和/或(多个)机电控制设备可以耦合至(多个)装置102。在另一个示例中，(多个)传感器可以耦合至(多个)机电控制设备。

(多个)传感器可以由车辆携带(例如，在车辆内携带)并且可以被配置为获得与车辆的一个或多个用户相关联的数据。根据本披露内容的实施例，(多个)用户可以例如包括驾驶员/操作者或车辆和/或一个或多个乘客。在一个实施例中，(多个)传感器可以被配置为获得与例如车辆的驾驶员/操作者相关联的数据。所获得的数据可以例如从(多个)传感器传送到(多个)装置102以进行处理。例如，(多个)传感器可以被配置为将与所获得的数据相对应的一个或多个传感器信号传送到(多个)装置102以进行处理。与车辆的(多个)用户相关联的数据的示例可以包括体温(例如，驾驶员/操作者的体温)、视野(例如，驾驶员/操作者透过车辆的挡风玻璃的视觉感知)、重量(例如，驾驶员/操作者的体重)或其任何组合。本披露内容设想了可以利用可以被定位在与车辆相关联的各个位置处的(多个)传感器来构建三维(3D)图像视图的可能性。

(多个)机电控制设备可以由车辆中的(多个)座椅携带(例如，(多个)座椅可以与(多个)机电控制设备一起安装)。根据本披露内容的实施例，(多个)机电控制设备可以被配置为从(多个)装置102接收(多个)输出信号并且相应地调整(多个)座椅。这将在稍后进一步详细讨论。

(多个)主机设备(例如，一个或多个计算机或一个或多个数据库)可以例如被配置为托管/携带被配置为执行一个或多个处理任务的平台(软件和/或硬件平台)，该一个或多个处理任务可以例如包括基于学习的处理任务(例如，基于机器学习的处理)。(多个)主机设备可以进一步被配置为携带与一个或多个模型(例如，座椅调整模型)相对应的一个或多个数据集。在一个示例中，(多个)这样的模型可以对应于与(多个)用户的特性(例如，体重和/或体温)和(多个)用户的就座位置(例如，压力数据和/或视野数据)相关的参数相关联的(多个)公开可用数据集。在另一个示例中，(多个)这样的模型可以对应于与(多个)用户的特性(例如，体重和/或体温)和(多个)用户的就坐位置(例如，压力数据和/或视野数据)相关的参数相关联的(多个)先前学习和存储的(例如，可以或可以不公开可用的专有信息)数据集。在又另一个示例中，(多个)这样的模型可以对应于(多个)公开可用数据集和专有信息的组合。可以从(多个)模型中获得合适的座椅调整模型，并且可以将一个或多个一般调整信号从(多个)主机设备传送到例如(多个)装置102以进行进一步处理。

通信网络106可以例如对应于互联网通信网络、基于有线的通信网络、基于无线的通信网络或其任何组合。经由通信网络106的通信(即，在(多个)装置102与(多个)设备104之间)可以通过有线通信和无线通信中的一者或两者的方式进行。

前面提及的，(多个)装置102可以被配置为生成和/或接收一个或多个输入信号并且以产生一个或多个输出信号的方式来处理(多个)输入信号。根据本披露内容的实施例，(多个)设备104(例如，前述(多个)机电控制设备)可以被配置为从(多个)装置102接收(多个)输出信号并且相应地调整(多个)座椅。这将在下文的示例实施方式的上下文中进一步详细讨论。

通常，本披露内容设想了输入信号可以由(多个)装置102接收并被处理以产生(多个)输出信号。

输入信号可以包括/基于(多个)传感器信号和(多个)一般调整信号中的一者或两者。在一个实施例中，(多个)输入信号可以仅包括/基于(多个)传感器信号。在另一个实施例中，(多个)输入信号可以仅包括/基于(多个)一般调整信号。在又另一个实施例中，(多个)输入信号可以包括/基于(多个)传感器信号和(多个)一般调整信号两者。

在示例实施方式中，(多个)输入信号可以包括/基于(多个)传感器信号和(多个)一般调整信号两者。此外，(多个)传感器信号可以包括至少一个初步感觉信号和至少一个微调感觉信号中的一者或两者。在一个示例中，(多个)传感器信号可以包括一个或多个初步感觉信号和一个或多个微调感觉信号。此外，(多个)输出信号可以包括至少一个一般控制信号和至少一个微调控制信号中的一者或两者。在一个示例中，(多个)输出信号可以包括一个或多个一般控制信号和一个或多个微调控制信号。

可以基于例如前述(多个)初步感觉信号来导出合适的座椅调整模型。例如，基于(多个)初步感觉信号，(多个)装置102可以被配置为生成一个或多个初步导出信号并将其传送到(多个)主机设备。在这方面，根据本披露内容的实施例，值得注意的是，前述(多个)输出信号可以进一步包括/基于(多个)初步导出信号。基于(多个)初步导出信号，可以选择至少一个合适的座椅调整模型(即，从(多个)数据集中选择)。在一个实施例中，可以通过基于机器学习(ML)的处理的方式来选择(多个)合适的座椅调整模型。例如，可以利用ML模型(决策树)来选择(多个)合适的座椅调整模型，并且(多个)初步导出信号可以遍历ML模型(决策树)以选择(多个)合适的座椅调整模型。与所选择的(多个)座椅调整模型相对应的至少一个一般调整信号可以从(多个)主机设备传送到(多个)装置102以进行处理，从而生成(多个)一般控制信号。

(多个)一般控制信号可以被传送到(多个)设备104以便以一般方式调整(多个)座椅(即，对(多个)座椅进行一般调整)。具体地，(多个)一般控制信号可以被传送到(多个)机电控制设备，并且基于(多个)一般控制信号，(多个)机电控制设备可以被配置为执行(多个)座椅的一般调整。(多个)座椅的一般调整也可以被称为(多个)座椅的初步调整。在(多个)座椅的一般调整之后，(多个)传感器可以被配置为生成(多个)微调感觉信号并将其传送到(多个)装置102以进行进一步处理，从而生成(多个)微调控制信号。(多个)微调控制信号可以被传送到(多个)机电控制设备，并且基于(多个)微调控制信号，(多个)机电控制设备可以被配置为执行(多个)座椅的微调。(多个)座椅的微调还可以被称为(多个)座椅的二次调整(即，在初步调整之后的调整)。

例如，可以基于以上讨论的方式来调整车辆的驾驶员/操作者座椅。当驾驶员/操作者最初坐在车辆中(即，坐在驾驶员/操作者座椅上)并且启动车辆的发动机时，可以基于例如与驾驶员/操作者相关联的数据(例如，体重、体温、座椅靠背位置、视野、或其任何组合)来获得(多个)初步感觉信号。然后，可以基于如前所讨论的(多个)初步感觉信号来执行驾驶员/操作者座椅的初步调整。在已经完成初步调整之后，(多个)传感器可以被配置为生成并传送(多个)微调感觉信号。具体地，在驾驶员/操作者座椅的初步调整之后，可以基于例如与就座时的驾驶员/操作者相关联的数据(例如，体重、体温、座椅靠背位置、视野、或其任何组合)来获得(多个)微调感觉信号。设想的是，即使在已经完成初步调整之后，就座位置也可能不是最佳的。

在一个示例中，驾驶员/操作者透过挡风玻璃的视野可能不是最佳的(例如，(多个)传感器可以被配置为获得关于驾驶员/操作者相对于挡风玻璃上的位置的视线水平的数据)。本披露内容设想了，在一个实施例中，前述合适的座椅调整模型可以与和最佳视野相关的阈值相关联。在初步调整之后，可以从(多个)传感器获得和传送关于操作者/驾驶员(就座时)相对于挡风玻璃的视线水平的数据。在这方面，值得注意的是，可以将关于操作者/驾驶员的视线水平的实时数据(即，也可以被称为实时用户数据)与阈值进行比较，并且可以计算任何偏差(即，实时用户数据与阈值之间的偏差)以导出用于驾驶员/操作者座椅的二次调整的增量数据。

在另一个示例中，驾驶员/操作者的脚在车辆踏板(例如，制动踏板/加速器踏板)上的静止位置可能不是最佳的(例如，(多个)传感器可以被配置为获得与驾驶员/操作者在车辆踏板上的脚相关的基于压力的数据)。本披露内容设想了，在一个实施例中，前述合适的座椅调整模型可以与和相对于车辆踏板的脚接触压力相关的阈值相关联。在初步调整之后，可以从(多个)传感器获得和传送关于操作者/驾驶员(就座时)相对于车辆踏板的脚接触的数据。在这方面，值得注意的是，可以将关于操作者/驾驶员的脚的接触压力的实时数据(即，也可以被称为实时用户数据)与阈值进行比较，并且可以计算任何偏差(即，实时用户数据与(多个)阈值之间的偏差)以导出用于驾驶员/操作者座椅的二次调整的增量数据。在这方面，处理可以例如通过基于比较的处理的方式进行(例如，可以通过比较的方式对实时用户数据和(多个)阈值进行处理以便导出增量数据)。

在以上示例的上下文中，值得注意的是，(多个)微调感觉信号可以包括/对应于实时用户数据(即，在初步调整之后获得的)。这种实时用户数据可以例如与视野数据(例如，相对于挡风玻璃的视线水平)和接触压力数据(例如，车辆踏板上的脚接触压力)中的一者或两者相关联。

在一个实施例中，可以将(多个)微调感觉信号从(多个)传感器传送到(多个)装置102以进行处理，从而导出增量数据。基于导出的增量数据，(多个)装置102可以被配置为生成(多个)微调控制信号。

在另一个实施例中，可以将(多个)微调感觉信号从(多个)传感器传送到(多个)主机设备以进行处理，从而导出增量数据。导出的增量数据可以进一步从(多个)主机设备传送到(多个)装置102以进行进一步处理，从而生成(多个)微调控制信号。

在又另一个实施例中，可以将(多个)微调感觉信号从(多个)传感器传送到(多个)装置102和(多个)主机设备两者以进行处理，从而导出增量数据。基于导出的增量数据，(多个)装置102可以被配置为生成(多个)微调控制信号。

前面提及的，(多个)微调控制信号可以被传送(例如，从(多个)装置102)到(多个)机电设备以用于驾驶员/操作者座椅的二次调整。

本披露内容设想了，例如，如果在初步调整之后，实时用户数据的一个或多个部分已经可以被认为是最佳的(即，在(多个)相关阈值内)，则实际上可以从为了生成(多个)微调控制信号的目的而进行的进一步考虑中省略实时用户数据的这些部分。不需要为了生成(多个)微调控制信号的目的而对实时用户数据的(多个)这样的部分进行进一步处理。应当仅考虑实时用户数据的不被认为是最佳的(即，不在(多个)相关阈值内)的(多个)部分用于生成(多个)微调控制信号的目的。具体地，设想了实时用户数据的每个部分可以与参数相关联，并且已经被认为是最佳的参数不需要被考虑用于进行进一步处理，而不被认为是最佳的参数则需要被考虑用于进行进一步处理。前述视野数据(例如，驾驶员/操作者相对于挡风玻璃的视线水平)和前述基于压力的数据(例如，与车辆踏板上的驾驶员/操作者的脚相关)是参数的示例。

例如，在实时用户数据包括第一参数(例如，前述视野数据)和第二参数(例如，前述基于压力的数据)，并且第一参数可以被认为已经是最佳的(即，视野数据可以被认为在阈值内)而第二参数不被认为是最佳的的情况下，可以从考虑/进一步处理中省略第一参数，并且(多个)微调控制信号可以仅基于第二参数。

值得注意的是，根据本披露内容的实施例，本披露内容总体上设想了例如(多个)座椅(例如，车辆中的(多个)座椅)的两阶段调整机制/策略。(多个)座椅的两阶段调整机制/策略可以例如包括((多个)座椅的)第一阶段调整和((多个)座椅的)第二阶段调整。第一阶段调整可以包括前述初步调整，并且第二阶段调整可以包括前述二次调整。(多个)座椅的两阶段调整机制/策略可以简称为两阶段调整。

本披露内容设想了，通过上述两阶段调整的方式，可以以高效的方式改善用户体验(例如，进行调整以获得更舒适的就座位置)。特别地，通过在初步一般调整(即，第一阶段调整)之后进行微调调整(即，第二阶段调整)的方式，可以提高处理效率。在初步一般调整之后(基于合适的座椅调整模型，其通常可以经由(多个)主机设备获得)，本披露内容设想了不需要调整一个或多个参数并且可以从用于生成(多个)必要微调控制信号的进一步处理中省略该一个或多个参数的可能性。因此，值得注意的是，存在这样的可能性，即并非实时用户数据的所有部分都需要处理，而是实时用户数据的仅某些部分(即，与不被认为是最佳的参数相关联的部分)需要被考虑进行进一步处理以用于生成(多个)必要微调控制信号的目的。实际上，为了生成(多个)必要微调控制信号的目的而进行进一步处理所需的实时用户数据可以被认为是经过精简/修整的。以这种方式，可以促进高效的处理。此外，由于进一步处理所需的实时用户数据实际上可以被精简/修整(即，不需要考虑整个实时用户数据来进行进一步处理)，因此本披露内容进一步设想了可以以更省时的方式完成调整。

本披露内容进一步设想了，在两阶段调整之后，调整后的参数(即，基于两阶段调整)可以作为针对特定用户定制的新模型的基础，并且可以存储这样的新模型以供将来使用/参考。例如，这样的新模型可以被包括作为由(多个)主机设备携带的前述一个或多个数据集的一部分(即，这样的新模型可以由(多个)主机设备存储)。以这种方式，在同一用户将来进行第一阶段调整期间可以利用这样的新模型，并且可以潜在地省略第二阶段调整。因此，可以促进进一步的效率。

下文将参考图2更详细地讨论前述(多个)装置102。

参见图2，根据本披露内容的实施例，在示例性实施方式200的上下文中更详细地示出了装置102。

在示例性实施方式200中，装置102可以携带第一模块202、第二模块204、第三模块206中的任一个或其任何组合。

在一个实施例中，装置102可以携带第一模块202、第二模块204以及可选地第三模块206。

第一模块202可以耦合至第二模块204和第三模块206中的一者或两者。第二模块204可以耦合至第一模块202和第三模块206中的一者或两者。第三模块206可以耦合至第一模块202和第二模块204中的一者或两者。第一模块202/第二模块204和/或第三模块206之间的耦合可以例如通过有线耦合和无线耦合中的一者或两者的方式进行。根据本披露内容的实施例，第一模块202/第二模块204和第三模块206中的每一个可以对应于基于硬件的模块和基于软件的模块中的一者或两者。

在一个示例中，第一模块202可以对应于基于硬件的接收器，该基于硬件的接收器可以被配置为接收(多个)输入信号。在另一个示例中，第一模块202可以对应于可由用户(未示出)用于生成一个或多个命令信号的图形用户界面(例如，可显示在(多个)装置102的屏幕(未示出)上)，该一个或多个命令信号进而可以生成(多个)输入信号。通常，第一模块202可以与数据采集(即，与(多个)输入信号相对应的采集数据)相关联。这将在稍后进一步详细讨论。

第二模块204可以例如对应于基于硬件的处理器，该基于硬件的处理器可以被配置为基于(多个)输入信号来执行一个或多个处理任务以产生一个或多个输出信号。

第三模块206可以对应于基于硬件的发射器，该基于硬件的发射器可以被配置为发射(多个)输出信号。

本披露内容设想了第一模块202和第三模块206可以是基于软件的集成收发器模块(例如，可以携带与接收和发射功能相关联的软件程序/算法的电子部件/被编程用于执行接收和发射功能的电子模块)的可能性。此外，值得注意的是，前述图形用户界面可以被认为是基于软件的。

前面提及的，第一模块202可以与数据采集相关联。另外，第二模块204可以例如对应于基于硬件的处理器，该基于硬件的处理器可以被配置为对所接收和/或生成的(多个)输入信号执行一个或多个处理任务以产生一个或多个输出信号。

在一个示例实施方式中，第一模块202可以对应于基于硬件的接收器，该基于硬件的接收器可以被配置为接收从(多个)设备104和(多个)主机设备中的一者或两者传送的前述(多个)输入信号。例如，可以传送(多个)传感器和/或(多个)主机设备的(多个)输入信号。(多个)传感器信号可以从(多个)传感器传送，并且(多个)一般调整信号可以从(多个)主机设备传送。第三模块可以对应于基于硬件的发射器，该基于硬件的发射器被配置为从装置102传送(多个)输出信号。(多个)输出信号可以被传送到(多个)设备104(例如，将(多个)一般控制信号和/或(多个)微调控制信号传送到(多个)机电设备)和(多个)主机设备(例如，传送(多个)初步导出信号)中的一者或两者。

鉴于前述内容，值得注意的是，本披露内容总体上可以涉及一种适用于调整例如汽车的一个或多个座椅的装置102。例如，装置102可以适用于调整一个或多个车辆座椅(例如，车辆的驾驶员/操作者的座椅)。在更具体的示例中，装置102可以适用于调整驾驶员座椅。

具体地，根据实施例，本披露内容设想了一种可以适用于调整一个或多个座椅(例如，汽车的驾驶员座椅)的装置102。座椅的调整可以例如基于两步调整策略，该两步调整策略可以包括初步调整阶段和二次调整阶段。

在一个实施例中，装置102可以包括第一模块202和第二模块204。在另一个实施例中，装置102可以进一步包括第三模块206。

第一模块202可以例如被配置为接收一个或多个输入信号。(多个)输入信号可以包括一个或多个传感器信号和一个或多个一般调整信号。

(多个)传感器信号可以例如从可以相对于装置102定位的一个或多个传感器传送。(多个)一般调整信号可以例如从可以耦合至装置102的一个或多个主机设备传送。

第二模块204可以耦合至第一模块202。第二模块204可以例如被配置为以产生一个或多个输出信号的方式来处理(多个)输入信号。

(多个)输出信号可以例如包括一个或多个初步导出信号、一个或多个一般控制信号以及一个或多个微调信号。

(多个)初步导出信号可以例如基于对(多个)传感器信号的处理。(多个)一般控制信号可以例如基于(多个)一般调整信号。此外，(多个)一般控制信号可以与(多个)座椅的初步调整阶段相关联地使用。此外，(多个)微调控制信号可以与(多个)座椅的二次调整阶段相关联地使用。(多个)微调控制信号可以例如基于在初步调整阶段之后接收可以从(多个)传感器传送的一个或多个传感器信号。

在一个实施例中，(多个)传感器信号可以包括一个或多个初步感觉信号和一个或多个微调感觉信号。(多个)初步感觉信号可以与初步调整阶段相关联，而(多个)微调感觉信号可以与二次调整阶段相关联。

设想的是，第二模块204可以被配置为以生成(多个)初步导出信号的方式来处理(多个)初步感觉信号。可以以获得合适的座椅调整模型的方式来处理(多个)初步导出信号。(多个)一般调整信号可以例如基于合适的座椅调整模型。此外，在初步调整阶段之后可从(多个)传感器传送的(多个)传感器信号可以例如对应于(多个)微调感觉信号。

进一步设想的是，合适的座椅调整模型可以例如与一个或多个阈值相关联，并且(多个)微调感觉信号可以例如与实时用户数据相关联。在一个实施例中，装置102可以被配置为以导出用于与(多个)座椅的二次调整相关联地使用的增量数据的方式来处理实时用户数据和(多个)阈值。

在一个实施例中，实时用户数据可以包括多个部分。基于由装置102对实时用户数据和(多个)阈值的处理，实时用户数据的一个或多个部分可以被确定为是最佳的或非最佳的。设想的是，增量数据可以仅基于实时用户数据的非最佳部分。

如前所述，为了生成(多个)必要微调控制信号的目的而进行进一步处理所需的实时用户数据实际上可以被认为是经过精简/修整的。以这种方式，可以促进高效的处理。此外，由于进一步处理所需的实时用户数据实际上可以被精简/修整(即，不需要考虑整个实时用户数据来进行进一步处理)，因此本披露内容进一步设想了可以以更省时的方式完成调整。

前面进一步提及的是，根据本披露内容的实施例，装置102可以进一步包括第三模块206。第三模块206可以例如耦合至第二模块204。(多个)输出信号可以从第二模块204传送到第三模块206，以进一步从装置102传输以进行进一步处理，从而确定可用于(多个)座椅的初步调整阶段的合适的座椅调整模型。例如，可以基于(多个)初步导出信号来确定合适的座椅调整模型，并且可以基于合适的座椅调整模型来确定(多个)一般调整信号。此外，合适的座椅调整模型可以与一个或多个阈值相关联，并且(多个)传感器可以被配置为传送在初步调整阶段之后获得的一个或多个微调感觉信号。(多个)微调感觉信号可以与实时用户数据相关联。装置102可以被配置为处理实时用户数据和(多个)阈值以导出用于(多个)座椅的二次调整的增量数据。此外，基于由装置102对实时用户数据和(多个)阈值的处理，实时用户数据的一个或多个部分可以被确定为是最佳的或非最佳的。设想的是，增量数据可以例如仅基于实时用户数据的非最佳部分。进一步设想的是，存在(多个)输出信号可以例如由(多个)主机设备接收以用于进行基于机器学习的处理的可能性。

如前所述，为了生成(多个)必要微调控制信号的目的而进行进一步处理所需的实时用户数据实际上可以被认为是经过精简/修整的。以这种方式，可以促进高效的处理。此外，由于进一步处理所需的实时用户数据实际上可以被精简/修整(即，不需要考虑整个实时用户数据来进行进一步处理)，因此本披露内容进一步设想了可以以更省时的方式完成调整。

本披露内容的装置102的上述(多个)有利方面也可以类似地适用于本披露内容的下述处理方法300的(所有)方面。同样，本披露内容的处理方法300的所有下述有利方面也可以类似地适用于本披露内容的上述装置102的(所有)方面。应当理解，这些说明类似地适用于本披露内容的先前所讨论的系统100。

参见图3，示出了根据本披露内容的实施例的与系统100相关联的处理方法300。

处理方法300可以与前述的(多个)座椅的两阶段调整机制/策略相关联。具体地，在一个实施例中，处理方法可以包括初步调整步骤300a和二次调整步骤300b。初步调整步骤300a可以对应于前述的(多个)座椅的初步调整阶段，而二次调整步骤300b可以例如对应于前述的(多个)座椅的二次调整阶段。

初步调整步骤300a和二次调整步骤300b可以基于获取步骤302、处理步骤304和输出生成步骤306中的任何一个或其任何组合。

在一个实施例中，初步调整步骤300a和二次调整步骤300b可以基于获取步骤302、处理步骤304和输出生成步骤306。

关于获取步骤302，可以由(多个)装置102接收(多个)输入信号。

关于处理步骤304，可以由(多个)装置102以生成(多个)输出信号的方式对(多个)输入信号进行处理。

关于输出步骤306，可以从(多个)装置102传送(多个)输出信号。

在这方面，在一个实施例中，本披露内容总体上设想了一种可以适用于调整一个或多个座椅(例如，车辆中的一个或多个座椅)的处理方法300。

理方法300可以包括初步调整步骤300a和二次调整步骤300b。

初步调整步骤300a可以包括：

·从相对于(多个)座椅定位的一个或多个传感器获得一个或多个初步感觉信号

·通过基于(多个)初步感觉信号确定合适的座椅调整模型的方式来生成一个或多个一般控制信号

(多个)一般控制信号可以被传送以用于(多个)座椅的初步调整。

例如，根据本披露内容的实施例，(多个)初步感觉信号可以由装置102的第一模块202接收，并且(多个)一般控制信号可以由装置102的第二模块204生成。

二次调整步骤300b可以包括：

·从(多个)传感器获得一个或多个微调感觉信号

·基于(多个)微调感觉信号和合适的座椅调整模型来确定增量数据

·基于增量数据生成一个或多个微调控制信号

(多个)微调控制信号可以被传送以用于(多个)座椅的二次调整。

例如，根据本披露内容的实施例，(多个)微调感觉信号可以由装置102的第一模块202接收，增量数据可以由装置102的第二模块204确定，并且(多个)微调控制信号可以由装置102的第二模块204生成。

在一个实施例中，合适的座椅调整模型可以与一个或多个阈值相关联。(多个)传感器可以被配置为传送在初步调整阶段之后获得的一个或多个微调感觉信号。(多个)微调感觉信号可以与实时用户数据相关联。此外，可以(例如，由(多个)装置102)对实时用户数据和(多个)阈值进行处理以导出用于(多个)座椅的二次调整的增量数据。设想的是，实时用户数据的一个或多个部分可以被确定为是最佳的或非最佳的。进一步设想的是，增量数据可以例如仅基于实时用户数据的(多个)非最佳部分。

本披露内容进一步设想了一种计算机程序(未示出)，该计算机程序可以包括指令，当该程序由计算机(未示出)执行时，这些指令使该计算机执行如参考处理方法300所讨论的初步调整步骤和二次调整步骤。

本披露内容又进一步设想了一种计算机可读存储介质(未示出)，该计算机可读存储介质存储有表示计算机(未示出)可执行的软件的数据，该软件包括指令，当由该计算机执行时，这些指令执行如参考处理方法300所讨论的初步调整步骤和二次调整步骤。

如前所述，为了生成(多个)必要微调控制信号的目的而进行进一步处理所需的实时用户数据实际上可以被认为是经过精简/修整的。以这种方式，可以促进高效的处理。此外，由于进一步处理所需的实时用户数据实际上可以被精简/修整(即，不需要考虑整个实时用户数据来进行进一步处理)，因此本披露内容进一步设想了可以以更省时的方式完成调整。

参见图4，根据本披露内容的实施例，示出了与处理方法300相关联的示例流程图400。

示例流程图400可以包括第一部分400a和第二部分400b。第一部分400a可以与初步调整步骤300a相关联，而第二部分400b可以与二次调整步骤300b相关联。

在一个示例中，第一部分400a可以包括获得前述(多个)传感器信号402a，获得合适的座椅调整模型404和((多个)座椅的)第一阶段调整406。第二部分400b可以包括获得前述(多个)传感器信号402b，导出增量数据408和((多个)座椅的)第二阶段调整410。

图5a和图5b分别示出了根据本披露内容的实施例的与示例流程图400相关联的、与座椅调整序列和坐在汽车(未示出)的驾驶员座椅500b上的驾驶员500a相关的示例场景500。

示例场景500可以开始(即，“开始”500a)，并且(多个)传感器可以位于例如车辆内部(例如，顶部/前视野/车窗边/前驾驶员显示器/方向盘(driving or steering wheel))500b。

在“开始”500a之后，可以获得(多个)传感器信号500c，然后进行第一和/或第二阶段调整500d。然后确定驾驶员座椅是否回到正常位置(例如，基于根据驾驶员腰部的100至110度)500e。如果“否”501a，则基于驾驶员腰部(自动地)调整驾驶员座椅500f。如果“是”501b，则确定驾驶员视野高度是否符合驾驶视野500g。如果“否”501a，则(自动地)调整驾驶员座椅高度500h。如果“是”501b，则确定驾驶员前视野是否符合驾驶视野500i。如果“否”501a，则(自动地)调整驾驶员座椅前部距离500j。如果“是”501b，则可以认为已经结束座椅调整序列(即，“结束”500k)。

其他座椅调整序列示例可以是有用的。

例如：

示例序列1：调整座椅靠背位置502，接着调整驾驶员座椅高度504，然后调整到踏板506的前部距离，最后调整顶部前视镜(未示出)。

示例序列2：调整到踏板506的前部距离，接着调整座椅靠背位置502，然后调整驾驶员座椅高度504，最后调整顶部前视镜(未示出)。

另外，本披露内容设想了，座椅的调整可以包括将驾驶员座椅靠背502调整至根据驾驶员腰部508的约100至110度。

应当理解，上述实施例可以以任何适当的方式组合(例如，如在“具体实施方式”章节中讨论的一个或多个实施例可以与如在“发明内容”章节中描述的一个或多个实施例组合)。

本领域技术人员应当进一步理解，上述实施例的变化和组合，不是替代方案或代替方案，而是可以被组合以形成又进一步的实施例。

在一个示例中，本披露内容设想了用户能够基于先前保存的模型来选择自动座椅调整。

在另一个示例中，本披露内容设想了，如果需要的话，用户可以在任何时间中止调整，并且执行手动调整以进行进一步微调。

在又另一个示例中，本披露内容设想了，用户可以具有基于短途/中途/长途行驶来选择/执行自动座椅调整的选项。设想的是，例如，根据驾驶员在短途/中途/长途行驶期间的驾驶方式，驾驶员可能需要进行不同的(多次)调整。例如，(多个)传感器可以被配置为监测驾驶员状态并且如果需要的话执行(多次)较小的调整。

在又另一个示例中，可以理解的是，(多个)主机设备和(多个)装置102可以是集成的(即，作为单个设备或作为硬件模块的不同部分)或分离的(即，(多个)主机设备可以是与(多个)装置102不同的(多个)硬件设备)。

在又另一个进一步示例中，可以通过基于机器学习的处理的方式来对实时用户数据和(多个)阈值进行处理(例如，在(多个)主机设备处)，以便导出增量数据。

在又另一个附加示例中，设想的是通信网络106可能被省略。(多个)装置102、(多个)设备104和/或(多个)主机设备之间的通信可以通过基于设备到设备的直接通信(例如，IR(红外)和/或基于蓝牙的通信)的方式进行。在又另一个示例中，(多个)装置102和(多个)设备可以通过有线耦合的方式耦合(即，因此，为了在(多个)装置102与(多个)设备104之间的通信的目的，可以省略通信网络106)。

以上述方式，描述了本披露内容的各种实施例，用于解决上述缺点中的至少一个。这种实施例旨在由权利要求所涵盖，并且不限于如此描述的部件的特定形式或布置，并且对于本领域技术人员来说显而易见的是，鉴于本披露内容，可以进行许多改变和/或修改，这些改变和/或修改也旨在由权利要求所涵盖。