无线充电对准的制作方法

无线充电对准
1.相关申请的交叉引用
2.本技术要求于2019年3月7日提交的申请序列号16/295,064的权益，其公开内容通过引用并入本文。


背景技术：

3.无线充电器可以向无线充电设备提供电荷，而无需无线充电器和无线充电设备之间的导电连接，例如触点或电线。为此，无线充电器可设有用于感应地发射能量的发射器线圈，并且无线充电设备可设有用于感应地接收所发射的能量的接收器线圈。
4.虽然充电速率或效率可能在很大程度上取决于发射器线圈和接收器线圈之间的对准，但是对准这两个线圈可能并不容易。例如，无线充电器内部的发射器线圈的位置和/或无线充电设备内部的接收器线圈的位置可能对用户不可见。因此，一些无线充电器专为特定类型的无线充电设备而设计，带有支架或其它物理特征件，以确保正确对准。但是，此类专门设计的无线充电器只能用于为其专门设计的设备充电。替代地，无线充电器和/或无线充电设备可以设计成具有多个线圈或复杂的线圈几何形状，以确保即使对准不良也能传输一定量的能量。但是，这种设计在空间有限的情况下可能具有挑战性。


技术实现要素：

5.本公开提供一种方法，包括：由一个或多个处理器接收来自计算设备的一个或多个传感器的指示所述计算设备的运动的运动数据；由所述一个或多个处理器接收与所述计算设备的能量存储状态或与无线充电器和所述计算设备之间的能量传输状态相关的充电数据；由所述一个或多个处理器基于所述运动数据和所述充电数据确定与至少两个充电速率相关联的参考向量，每个充电速率对应于所述无线充电器和所述计算设备之间每单位时间传输的能量的量；由所述一个或多个处理器基于所述参考向量和相关联的充电速率确定所述计算设备和所述无线充电器之间的对准向量；以及由所述一个或多个处理器基于所述对准向量生成引导所述计算设备的移动以与所述无线充电器对准的输出。
6.所述运动数据可以包括对于所述计算设备的运动的加速度测量。所述方法还可以包括由所述一个或多个处理器基于所述加速度测量确定所述计算设备相对于所述计算设备的先前位置的位移，其中，基于所述位移确定所述参考向量。
7.所述运动数据可以包括对于所述计算设备的运动的旋转测量。所述方法还可以包括由所述一个或多个处理器基于所述旋转测量确定取向信息，其中，基于所述取向信息确定所述对准向量。
8.所述对准向量可以是将所述计算设备的充电系统的位置连接到所述无线充电器的充电系统的位置的向量。所述对准向量可以是将所述计算设备的接收器线圈的中心连接到所述无线充电器的发射器线圈的中心的向量。
9.所述方法还可以包括：由所述一个或多个处理器接收过去的运动数据，所述运动数据捕获被放置到表面上的所述计算设备的运动；由所述一个或多个处理器基于所述过去
的运动数据训练一个或多个模型，用于当所述计算设备被放置到表面上时预测所述计算设备的移动向量。所述方法还可以包括由所述一个或多个处理器使用所述一个或多个模型预测在所述计算设备正被放置到所述无线充电器上时所述计算设备的移动向量，其中，进一步基于所预测的移动向量来确定所述对准向量。
10.所述输出可以包括所述计算设备和所述无线充电器的相对位置的图形表示以及所述对准向量的图形表示。所述输出可以包括在所述对准向量的方向上的触觉输出。所述输出可以包括音频指令。
11.所述方法还可以包括：由所述一个或多个处理器接收来自所述一个或多个传感器的图像数据；由所述一个或多个处理器基于所述图像数据识别所述无线充电器；由所述一个或多个处理器基于所述图像数据确定所述无线充电器与所述计算设备的相对位置，其中，进一步基于所述无线充电器与所述计算设备的相对位置来确定所述对准向量。
12.所述方法还可以包括：由所述一个或多个处理器接收所述无线充电器和所述计算设备之间的无线连接的信号强度测量；由所述一个或多个处理器基于所述信号强度测量确定所述无线充电器与所述计算设备的相对位置，其中，进一步基于所述无线充电器与所述计算设备的所述相对位置来确定所述对准向量。
13.所述方法还可以包括：由所述一个或多个处理器确定所述无线充电器包括多个充电系统；由所述一个或多个处理器辨识最靠近所述计算设备的所述多个充电系统中的一个，其中，为所辨识的最靠近所述计算设备的充电系统确定所述对准向量。
14.本公开还提供了一种系统，包括：一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成：接收来自计算设备的一个或多个传感器的运动数据，所述运动数据指示所述计算设备的运动；接收与所述计算设备的能量存储状态或与无线充电器和所述计算设备之间的能量传输状态相关的充电数据；基于所述运动数据和所述充电数据，确定与至少两个充电速率相关联的参考向量，每个充电速率对应于所述无线充电器和所述计算设备之间每单位时间传输的能量的量；基于所述参考向量和相关联的充电速率，确定所述计算设备和所述无线充电器之间的对准向量；以及基于所述对准向量，生成引导所述计算设备的移动以与所述无线充电器对准的输出。
15.所述系统还可以包括一个或多个传感器，其中，所述一个或多个传感器包括以下中的至少一个：加速度计、陀螺仪和光学传感器。
16.所述系统还可以包括通信模块，所述通信模块被配置成测量所述计算设备和所述无线充电器之间的连接的信号强度；其中，所述一个或多个处理器被进一步配置成：接收所述计算设备和所述无线充电器之间连接的信号强度测量；并确定所述无线充电器与所述计算设备的相对位置，其中，进一步基于所述无线充电器与所述计算设备的所述相对位置来确定所述对准向量。
17.所述系统还可以包括一个或多个输出设备，其中，所述一个或多个输出设备包括以下中的至少一个：显示器、触觉接口和扬声器。
18.所述系统的一个或多个处理器还可以被配置成：接收过去的运动数据，所述过去的运动数据捕获被放置到表面上的所述计算设备的运动；基于所述过去的运动数据，训练一个或多个模型用于当所述计算设备被放置到表面上时预测所述计算设备的移动向量。
附图说明
19.图1是根据本公开的方面的示例系统的框图。
20.图2是图示根据本公开的方面的示例系统的示意图。
21.图3图示了根据本公开的方面的示例计算设备和示例无线充电器。
22.图4图示了根据本公开的方面的使用运动数据将计算设备对准无线充电器的示例。
23.图5图示了根据本公开的方面的确定图4的计算设备和无线充电器之间的对准向量的示例。
24.图6图示了根据本公开的方面的确定图4的计算设备相对于无线充电器的取向的示例。
25.图7图示了根据本公开的方面的使用运动数据和其它数据将计算设备对准无线充电器的另一示例。
26.图8图示了根据本公开的方面的用于协助用户在图7的计算设备和无线充电器之间进行充电对准的输出的附加示例。
27.图9是根据本公开的方面的流程图。
具体实施方式
28.概述
29.本技术一般涉及无线充电对准。如上所述，无线充电器和无线充电设备之间的充电速率或效率可能在很大程度上取决于发射器线圈和接收器线圈之间的对准。但是，用户可能难以对准两个线圈，因为无线充电器内部的发射器线圈的位置和/或无线充电设备内部的接收器线圈的位置可能对用户不可见。此外，用户可能希望基于可用性在不同场合使用不同的无线充电器。因此，尝试将无线充电设备与不熟悉的无线充电器对准可能更加困难。为了解决这些问题，一系统可以被配置成使用运动数据和充电数据来确定计算设备和无线充电器之间的无线充电对准，并且向用户实时提供对准指令。
30.就这一点而言，一个或多个处理器可以接收来自计算设备的一个或多个传感器的运动数据，该运动数据指示计算设备的运动。例如，运动数据可以包括由计算设备的惯性测量单元(imu)测量的惯性测量。例如，惯性测量可以包括来自计算设备的加速度计的加速度测量。加速度测量可以包括方向信息，例如三维向量。对于另一个示例，惯性测量可以包括来自计算设备的陀螺仪的旋转或取向测量。
31.处理器还可以接收计算设备的充电数据。例如，充电数据可能与计算设备的能量存储状态有关或与无线充电器和计算设备之间的能量传输状态有关。例如，充电数据可以包括充电速率测量，例如无线充电器和计算设备之间每单位时间的能量传输量。在一些情况下，处理器可以基于充电数据来确定充电速率，例如基于在不同时间点电池中的电荷量。
32.基于接收到的运动数据和充电数据，处理器可以确定与至少两个充电速率相关联的参考向量。例如，每个充电速率可以对应于无线充电器和计算设备之间每单位时间传输的能量的量。例如，位移向量可以基于加速度测量来确定，例如通过对加速度向量进行二重积分。位移向量和充电数据可以基于它们各自的时间戳进行匹配。因此，可以选择位移向量或位移向量的组合作为参考向量，使得参考向量与至少两个充电速率相关联。例如，参考向
量的开始可以与第一充电速率相关联，而参考向量的结束可以与第二充电速率相关联。
33.基于参考向量和相关联的充电速率，处理器可以确定计算设备和无线充电器之间的对准向量。例如，对于根据标准配置的无线充电器，可以知晓在距无线充电器的发射器线圈的中心预定距离处的充电速率。因此，使用无线充电器的充电速率可以由图案表示，例如以发射器线圈的中心为中心的一系列连续的环或球体。处理器可以确定参考向量在该图案中的位置，然后确定将参考向量的末端连接到发射器线圈的中心的对准向量。
34.一旦确定了对准向量，所述一个或多个处理器就可以生成引导计算设备的移动以与无线充电器对准的输出。例如，输出可以是示出无线充电器的发射器线圈和计算设备的接收器线圈的相对位置以及对准向量的图形表示的显示。此外或作为替代，输出可以包括其它图形或文本的显示、音频输出、触觉输出等。
35.代替确定对准向量，处理器可以确定计算设备的最近移动是导致充电速率的增加还是导致充电速率的减少，并且基于该确定生成引导计算设备的移动的输出。例如，如果在最近的移动期间充电速率增加，则处理器可以生成指示用户继续沿相同方向移动的输出。对于另一个示例，如果充电速率在最近移动期间降低，则处理器可以生成指示用户沿相反方向移动的输出。
36.附加地或替代地，处理器还可以接收和使用其它类型的数据来确定充电对准。例如，处理器可以接收来自相机的图像数据，并且可以识别计算设备周围的无线充电器。处理器可以确定无线充电器与计算设备的相对位置，并基于该相对位置生成引导计算设备的移动的输出。对于另一个示例，处理器可以接收针对计算设备和无线充电器之间的无线连接的信号强度测量。处理器可以基于信号强度测量确定无线充电器和计算设备之间的距离，并且基于该距离生成引导计算设备的移动的输出。
37.在另一方面，可以训练一个或多个模型以预测计算设备当被放置在无线充电器上时的运动。例如，在计算设备被放置到表面上时，可以由处理器接收捕获计算设备的运动的过去的运动数据。处理器可以使用过去的运动数据来训练模型以识别计算设备的运动模式。一旦经训练，该模型可用于预测计算设备当被放置到无线充电器上时的运动，例如预测运动的向量。因此，处理器可以进一步使用预测的向量来确定充电对准并生成指令。
38.该技术是有利的，因为它允许系统协助用户准确地将计算设备与无线充电器对准。通过更好的对准，可以实现更高的充电速率，从而使充电过程更加能量有效。系统可以确定计算设备与多种形状或尺寸中的任一种的无线充电器的充电对准。此外，即使当无线充电能力由计算设备的附件(例如盖子或支架)提供时，系统也可以确定充电对准。该技术还提供训练模型以在计算设备放置到无线充电器上时预测计算设备的运动，这可以进一步提高对准过程的速度和准确性。
39.示例系统
40.图1和图2图示了示例系统100，其中可以实现这里描述的特征。不应将其视为限制本公开的范围或在此描述的特征的有用性。在该示例中，系统100可以包括计算设备110、120和130、无线充电器140以及存储系统150。例如，如图所示，计算设备110包含一个或多个处理器112、存储器114和在通用计算设备中通常存在的其它组件。
41.存储器114可存储能够由一个或多个处理器112访问的信息，包括可由所述一个或多个处理器112执行的指令116。存储器114还可包括可由处理器112检索、操纵或存储的数
据118。存储器114可以是能够存储处理器可访问的信息的任何非暂时性类型，例如硬盘驱动器、存储卡、rom、ram、dvd、cd
‑
rom、可写的和只读的存储器。
42.指令116可以是由所述一个或多个处理器直接执行的任何指令集，例如机器代码，或间接执行的任何指令集，例如脚本。在这方面，术语“指令”、“应用”、“步骤”和“程序”在本文中可以互换使用。指令可以以目标代码格式存储以供处理器直接处理，或者以任何其它计算设备语言存储，包括按需解释或预先编译的独立源代码模块的脚本或集合。下面更详细地解释指令的功能、方法和例程。
43.所述一个或多个处理器112可以根据指令116检索、存储或修改数据118。例如，虽然这里描述的主题不受任何特定数据结构的限制，但是数据可以存储在计算机寄存器中，在关系数据库中作为具有许多不同字段和记录的表或xml文档。数据还可以被格式化为任何计算设备可读格式，例如但不限于二进制值、ascii或unicode。此外，数据可以包括足以识别相关信息的任何信息，例如数字、描述性文本、专有代码、指针、对存储在其它存储器(例如其它网络位置)中的数据的引用，或由函数使用以计算相关数据的信息。
44.所述一个或多个处理器112可以是任何常规处理器，例如市售的cpu。替代地，处理器可以是专用组件，例如专用集成电路(“asic”)或其它基于硬件的处理器。尽管不是必需的，但是计算设备110可以包括专用硬件组件以更快或更有效地执行特定计算过程，例如解码视频、将视频帧与图像匹配、失真视频、编码失真视频等。
45.尽管图1在功能上将计算设备110的处理器、存储器和其它元件示为在同一框内，但是处理器、计算机、计算设备或存储器实际上可以包括多个处理器、计算机、计算设备或存储器，它们可能会或可能不会存储在同一物理外壳中。例如，存储器可以是位于不同于计算设备110的外壳中的硬盘驱动器或其它存储介质。因此，对处理器、计算机、计算设备或存储器的引用将被理解为包括对可能会或可能不会并行运行的处理器、计算机、计算设备或存储器的集合的引用。例如，计算设备110可以包括在分布式系统等中操作的计算设备。此外，尽管下面描述的一些功能被指示为在具有单个处理器的单个计算设备上发生，但是这里描述的主题的各个方面可以由多个计算设备实现，例如，通过网络160传送信息。
46.计算设备110、120、130中的每一个可以位于网络160的不同节点处并且能够直接和间接地与网络160的其它节点通信。尽管图1和图2中仅描绘了少数计算设备，但是应当理解，典型的系统可以包括大量连接的计算设备，每个不同的计算设备位于网络160的不同节点处。这里描述的网络160和中间节点可以使用各种协议和系统互连，使得网络可以是因特网、万维网、特定内部网、广域网或本地网络的一部分。网络可以利用标准通信协议，例如以太网、wifi和http、一个或多个公司专有的协议以及前述的各种组合。尽管当如上所述发送或接收信息时获得了某些优点，但本文描述的主题的其它方面不限于任何特定的信息传输方式。
47.计算设备120和130中的每一个可以与计算设备110类似地配置，具有一个或多个处理器、存储器和如上所述的指令。例如，如图1和图2所示，计算设备110和120可以各自是供用户210使用的客户端计算设备，并且具有通常与个人计算设备结合使用的所有组件单元，例如中央处理器(cpu)、存储数据和指令的存储器(例如ram和内部硬盘驱动器)、输入和/或输出设备、传感器、通信模块、时钟等。对于如图1和图2所示的另一个示例，计算设备130可以是服务器计算机并且可以具有通常与服务器计算机结合使用的所有组件，例如处
理器和存储数据和指令的存储器。
48.虽然计算设备110和120可以各自包括全尺寸的个人计算设备，但是它们可以替代地包括能够通过诸如因特网的网络与服务器无线交换数据的移动计算设备。例如，计算设备110可以是如图2所示的膝上型计算机，或者是能够通过因特网获得信息的平板pc或上网本。对于另一个示例，计算设备120可以是如图2所示的移动电话或一些其它移动设备，例如具有无线功能的pda。在其它情况下，计算设备110和120中的一个或多个可以是可穿戴计算设备，例如智能手表或头戴式设备。
49.计算设备110和120可以包括一个或多个用户输入，例如分别的用户输入111和121。例如，用户输入可以包括机械致动器、软致动器、外围设备、传感器和/或其它组件。例如，机械致动器可以包括按钮、开关等。软致动器可以包括触摸板和/或触摸屏。外围设备可能包括键盘、鼠标等。用于用户输入的传感器可能包括用于检测语音命令的麦克风、用于检测手势的视觉或光学传感器等。
50.计算设备110和120可以包括一个或多个输出设备，例如分别的输出设备113和123。例如，输出设备可以包括用户显示器，例如屏幕或触摸屏，用于向用户显示信息或图形。输出设备可能包括一个或多个扬声器、传感器(transducers)或其它音频输出。输出设备可以包括向用户提供非视觉和非听觉信息的触觉界面或其它触觉反馈。
51.计算设备110和120可以包括一个或多个传感器，例如分别的传感器115和125。例如，传感器可以包括视觉传感器，例如相机，或其它类型的光学传感器，例如红外传感器。传感器可以包括音频传感器，例如麦克风。传感器还可以包括运动传感器，例如imu。根据一些示例，imu可以包括加速度计，例如3轴加速度计，以及陀螺仪，例如3轴陀螺仪。传感器还可包括气压计、振动传感器、热传感器、射频(rf)传感器、磁力计和气压传感器。也可以采用附加的或不同的传感器。
52.为了被供电，计算设备110和120可以包括一个或多个充电系统，例如分别的充电系统117和127。充电系统117和/或127可以被配置成在不需要导电连接(诸如有线连接)的情况下接收电荷。在这点上，充电系统117和/或127可以被配置成以多种方式中的任一种进行无线充电，例如通过感应充电。例如，充电系统117和/或127可以各自包括一个或多个接收器线圈，用于感应地接收来自一个或多个发射器线圈的电磁能。在一些情况下，充电系统117和/或127可以根据标准配置用于无线充电，例如qi标准、电力事务联盟(pma)标准等。在其它情况下，充电系统117和/或127可以附加地或替代地被配置用于根据非标准协议(例如专有协议)进行无线充电。
53.附加地或替代地，充电系统117和/或127可以被配置成使用导电连接(诸如导电接触或有线连接)来充电。在充电系统117和/或127没有被配置用于无线充电的情况下，可以使用附件来启用无线充电。例如，盖子或支架可以包括一个或多个接收器线圈，用于感应地接收来自无线充电器的电磁能，也可以包括一个或多个导电元件，例如触点、电线或加密狗，用于连接到计算设备110的充电系统117，或计算设备120的充电系统127。
54.充电系统117和/或127可以被配置成收集计算设备110和/或120的充电数据。例如，充电系统117和/或127可以包括一个或多个能量储存器，例如电池，并且收集的充电数据可以包括状态，例如能量存储中的电荷量。对于另一个示例，在被充电时，充电系统117和/或127可以测量每单位时间接收到的能量的量(例如，以w(瓦特)或j/s(焦耳/秒)为单
位)或充电速率。替代地或附加地，充电系统117和/或127可以接收来自无线充电器140的充电数据。
55.为了从诸如服务器计算设备130、无线充电器140的远程设备以及彼此之间获得信息并向其发送信息，计算设备110和120可以各自包括通信模块，例如分别的通信模块119和129。通信模块可以实现无线网络连接、无线自组织连接和/或有线连接。经由通信模块，计算设备可以建立通信链路，例如无线链路。例如，通信模块119和/或129可以包括一个或多个天线、收发器和用于以射频操作的其它组件。通信模块119和/或129可以被配置成支持经由蜂窝、lte、4g、wifi、gps和其它联网架构的通信。通信模块119和/或129可以被配置成支持蓝牙le、近场通信和非联网无线布置。通信模块119和/或129可以支持有线连接，例如usb、微型usb、usb c型或其它连接器，例如以从膝上型计算机、平板计算机、智能手机或其它设备接收数据和/或电力。
56.使用它们各自的通信模块，计算设备110和/或120中的一个或多个可以与无线充电器140配对以用于从彼此发射和/或接收数据。例如，计算设备110和/或120可以进入无线充电器140的预定距离内，并且可以经由附近的发现无线充电器140。因此，计算设备110和/或120、或无线充电器140可以发起配对。在配对之前，计算设备110和/或120或无线充电器140可以请求用户认证。在一些情况下，配对可能需要认证过程。例如，配对可能需要双向认证，其中用户必须在待配对的两个设备(例如在计算设备110和无线充电器140两者上)上认证配对。
57.通信模块119和129可以被配置成测量无线连接的信号强度。例如，通信模块119和129可以被配置成测量连接的接收信号强度(rss)。在一些情况下，通信模块119和129可以被配置成从另一个设备，例如从无线充电器140接收测量的rss。
58.计算设备110和120可以各自包括一个或多个内部时钟。内部时钟可提供计时信息，其可用于计算设备运行的应用和其它程序的时间测量，以及计算设备、传感器、输入/输出、gps、通信系统等的基本操作。
59.进一步如图1和图2所示，无线充电器140可以被配置成在不需要有线连接的情况下为一个或多个设备充电。在这点上，无线充电器140可以包括一个或多个充电系统，例如充电系统147。充电系统147可以被配置成以多种方式中的任一种提供无线充电，例如通过感应充电。例如，充电系统147可以包括一个或多个发射器线圈，用于将电磁能发射到一个或多个接收器线圈。在一些情况下，充电系统147可以根据标准(例如qi标准、电力事务联盟(pma)标准等)配置用于无线充电。在其它情况下，充电系统147可以附加地或替代地被配置用于根据非标准协议(例如专有协议)进行无线充电。在一些情况下，充电系统147可以被配置成收集由无线充电器140正在充电的设备(例如计算设备110或120)的充电数据，并且可以将充电数据发送到另一个设备，例如正在充电的设备。
60.如图2的示例中所示，无线充电器140可以配置有表面，可以可以将诸如计算设备110或120的无线充电设备放置到该表面上以用于无线充电。例如，无线充电器140可以具有类似于桌子的顶面的平坦顶面。在这点上，无线充电器140中的发射器线圈可以被配置成在平行于顶面的平面中。无线充电器140可以被配置成容纳多种形状和尺寸中的任一种的无线充电设备。无线充电器140替代地或附加地配置有其它特征件，例如具有可以将无线充电设备放置到其上的倾斜表面、用于保持无线充电设备的支架或可调节支架、可以将无线充
电设备放置在其中的凹部等。
61.无线充电器140可以与计算设备110、120或130类似地配置，具有通常结合计算设备使用的一些或所有组件，例如一个或多个处理器、存储数据和指令的存储器(例如，ram和内部硬盘驱动器)、输入和/或输出设备、传感器、通信模块、充电系统、时钟等。在其它情况下，无线充电器140可以包括一个或多个充电系统147而没有通常与计算设备结合使用的任何组件。
62.与存储器114一样，存储系统150可以是能够存储能够由计算设备110、120、130和/或无线充电器140中的一个或多个访问的信息的任何类型的计算机化存储，例如硬驱动器、存储卡、rom、ram、dvd、cd
‑
rom、可写和只读存储器。此外，存储系统150可以包括分布式存储系统，其中数据存储在多个不同的存储设备上，这些存储设备可以物理地位于相同或不同的地理位置。存储系统150可以经由如图1所示的网络160连接到计算设备和/或可以直接连接到计算设备110、120、130和/或无线充电器140(未示出)中的任何一个。
63.示例方法
64.除了上述示例系统之外，现在描述示例方法。可以使用上述系统、它们的修改例或具有不同配置的多种系统中的任一种来执行此类方法。应当理解，以下方法中涉及的操作不需要按照所描述的精确顺序进行。相反，可以以不同的顺序或同时处理各种操作，并且可以添加或省略操作。
65.例如，用户210可以决定使用无线充电器140对计算设备110进行无线充电。因此，用户210可以将计算设备110放在无线充电器140的表面上，例如无线充电器140的顶面。用户210可能需要将计算设备110定位在无线充电器140上，使得能量可以从无线充电器的充电系统147感应地传输到计算设备110的充电系统117。
66.图3图示了根据本公开的方面的计算设备和无线充电器的示例。参考图3中的示例，无线充电器140包括配置成发射电磁能的发射器线圈147a，例如发射器线圈147a可以是无线充电器140的充电系统147的一部分。进一步如图3所示，计算设备110包括配置成接收电磁能的接收器线圈117a，例如接收器线圈117a可以是计算设备110的充电系统117的一部分。因此，当计算设备110在无线充电器140附近时，例如在预定距离内，发射器线圈147a可以电磁地接合接收器线圈117a，使得能量可以从发射器线圈147a感应地传输到接收器线圈117a。
67.电磁能可以根据发射器线圈147a和接收器线圈117a之间的距离以不同的速率传输。例如，与当接收器线圈117a放置在远离发送器线圈147a处时相比，当接收器线圈117a放置在发送器线圈147a附近时，电磁能可以以更高的速率传输。因此，使用无线充电器140的充电速率可以由图案310表示。例如，图案310可以表示充电速率的等高线。例如，当发射器线圈147a的中心320与接收器线圈117a的中心330精确对准时充电速率可能最高，并且随着接收器线圈117a的中心330远离发射器线圈147a的中心320移动而降低。如图所示，图案310包括一系列同心环，其中每个同心环可以与发射器线圈147a的中心320相距预定距离。在无线充电器140根据诸如qi标准的标准配置的情况下，每个环上的位置处的充电速率可以是预定的。
68.尽管为了便于说明，图案310被示为二维的，但图案310也可以是三维的，例如包括一系列同心球。应当理解，图案310可以具有取决于发射器线圈147a和/或接收器线圈147b
的几何形状的形状，并且可以不必是一系列同心环/球体。取决于发射器线圈147a和/或接收器线圈147b的几何形状，充电速率可以在不对应于发射器线圈147a和接收器线圈147b的几何中心对准的点处最高。此外，在充电器140没有根据标准配置的情况下，充电器140的充电速率图案可以基于计算设备110的监测运动和由该运动产生的充电速率来估计。
69.为了增加充电速率，用户210可以将接收器线圈117a与发射器线圈147a对准。在一些情况下，发射器线圈147a的位置可以标记在无线充电器140的表面上以便于对准。例如，发射器线圈147a的中心320可以标记在无线充电器140的顶面上。因此，用户210可以尝试将计算设备110定位为尽可能靠近发射器线圈147a的标记中心320。但是，接收器线圈117a的位置可能不会类似地标记在计算设备110上。因此，用户210可能无法有效地对准两个线圈。例如，用户210可以尝试将计算设备110的中心与发射器线圈147a的标记中心320对准，但是如图所示，接收器线圈117a的中心330不位于计算设备的中心110。此外，即使接收器线圈117a的位置也被标记在计算设备110的表面上，用户210也可能不容易对准两个标记，因为在计算设备110被放置在无线充电器140上的同时，该计算设备110可能阻挡对于在无线充电器140的表面上的标记的观察。
70.此外，将诸如膝上型计算机或平板计算机的具有较大形状的计算设备进行对准可能特别困难。例如，在接收器线圈117a的位置未被标记的情况下，接收器线圈117a可以位于计算设备110内部相对大的空间(例如几十厘米)内的任何位置。相比之下，对于较小形状的计算设备，例如移动电话，接收器线圈的位置将被限制在较小的空间(例如几厘米)内。对于另一个示例，当用户将计算设备放置在无线充电器上时，较大的计算设备可能会更加阻挡用户的观察。因此，计算设备110可以被配置成在充电对准过程中协助用户210。
71.图4图示了根据本公开的方面的使用运动数据将计算设备对准无线充电器的示例。运动数据包括与计算设备(包括其部分)在空间中的运动相关联的信息。例如，运动的运动数据可以包括与运动的角度和速度相关联的一个或多个向量，该一个或多个向量可以包括与计算设备或计算设备的一部分在不同时间的位置相关联的一系列3d坐标。就这一点而言，计算设备110的运动数据可由计算设备110的一个或多个传感器收集，例如imu中的一个或多个传感器。参考图4，所述一个或多个传感器可以包括计算设备110的加速度计115a，例如可以测量三维空间中的加速度的三轴加速度计。
72.在用户同意使用这样的数据的情况下，来自计算设备110的传感器数据可以用于确定计算设备110和无线充电器140之间的充电对准。例如，计算设备110可以进入距无线充电器140的预定距离内，并检测从无线充电器140发射的电磁能。因此，计算设备110可以确定用户210将会尝试使用无线充电器140为计算设备110充电，并且可以在充电对准中协助用户210。例如，计算设备110可以显示询问用户210传感器数据是否可以用于充电对准的提示。在一些情况下，计算设备110可以允许用户210选择用户准许在计算设备110的充电对准中使用的数据类型。替代地或附加地，用户210可能已经在计算设备110中预先配置了授权设置以允许使用传感器数据进行充电对准。
73.处理器112此后可以接收来自其传感器的传感器数据。接收到的传感器数据可以包括由计算设备110的一个或多个传感器检测到的运动数据，例如惯性测量。在图4所示的示例中，传感器数据包括来自加速度计115a的惯性测量。例如，加速度计115a可以测量计算设备110相对于三维空间中的三个轴的加速度。例如并且如图4所示，两个轴x和y可以对应
于计算设备110的表面(例如，膝上型计算机的外壳的底面)的平面中的两个方向，并且一个轴z可以对应于垂直于计算设备110的表面的方向。在其它示例中，轴x、y和z可以是足以定义三维空间的一些其它轴。
74.处理器112可以接收来自加速度计115a的基于时间的一系列加速度测量，例如[t1；a_x1,a_y1,a_z1],[t2；a_x2,a_y2,a_z2],...,[tn；a_xn,a_yn,a_zn]。例如，每个加速度测量可以与由计算设备110的内部时钟提供的时间戳相关联。例如，在时间t1，a_x1可以是在膝上型计算机外壳的底部表面的平面中沿着x轴的加速度的值，a_y1可以是在膝上型计算机外壳的底面表面的平面中沿着y轴的加速度的值，a_z1可以是沿着垂直于膝上型计算机外壳的底部表面的z轴的加速度的值。因此，基于时间的序列中的加速度测量可以是向量。
[0075]
基于从加速度计115a接收到的加速度测量，处理器112可以生成附加的运动数据。作为示例，可以基于基于时间的加速度测量序列，例如通过对基于时间的加速度测量序列相对于时间进行积分来生成基于时间的速度序列。对于另一个示例，处理器112可以基于基于时间的加速度测量序列来确定基于时间的位移序列。例如，处理器112可以对基于时间的加速度测量序列相对于时间进行二重积分。由于加速度测量包括方向信息，因此可以针对每个方向单独地进行关于时间的积分。因此，基于时间的位移序列可以是[t1；x1,y1,z1],[t2；x2,y2,z2],...,[tn1；xn,yn,zn]。基于时间的序列中的位移，如加速度测量，也可以是向量。图4示出了示例位移向量410、420、430、440，它们被连接以表示连续的移动。每个位移向量表示从计算设备110的先前位置到计算设备110的新位置的移动。
[0076]
处理器112还可以接收计算设备110的充电数据。例如，充电数据可以包括与能量存储状态相关的数据或与能量传输状态相关的数据。例如，充电数据可以包括电池或其它类型的能量存储的状态，例如电池中的电荷量。对于另一个示例，充电数据可以包括两个设备之间的能量传输量或速率。如上文关于示例系统所述，充电系统117可以被配置成收集计算设备110的充电数据。例如，充电系统117可以测量每单位时间接收到的能量或充电速率(例如，在w或j/s)来作为充电数据。充电数据的每个测量可以与时间戳相关联，例如时间戳可以由计算设备110的时钟提供。因此，处理器112可以接收来自充电系统117的基于时间的充电速率测量序列，例如[t1'；r1],[t2’；r2]...,[tn'；rn]。
[0077]
在充电系统117不直接测量充电速率作为充电数据的情况下，处理器112可以基于其它充电数据来确定充电速率。例如，充电系统117可以测量存储在充电系统117的电池中的总电荷量(例如，以j为单位)。每个测量可以被提供时间戳，例如通过计算设备110的时钟。处理器112然后可以通过以下方式来确定充电速率：找到在两个不同时间戳时存储在电池中的总电荷量之间的差，并且将该差除以两个时间戳之间的持续时间。在其它示例中，处理器112可以接收来自无线充电器140的充电数据。
[0078]
基于运动数据和充电数据，处理器112可以确定充电对准。在这点上，处理器112可以确定与至少两个充电速率相关联的参考向量。例如，处理器112可以将每个充电速率与具有时间上最接近的时间戳的惯性测量相匹配。在以相同频率测量充电速率和惯性测量的情况下，基于时间的序列中的每个位移向量可以与充电速率测量相匹配，例如位移向量410[t1；x1,y1,z1]可以与[t1'；r1]匹配，并且下一个时刻的[t2；x2,y2,z2]的位移向量420可以与[t2'；r2]等匹配。因此，位移向量410[t1；x1,y1,z1]可被确定为与充电速率r1和r2相
关联的参考向量。换句话说，在由参考向量[t1；x1,y1,z1]表示的移动期间，充电速率从r1变为r2。
[0079]
在以比惯性测量低的频率测量充电速率的情况下，两个或更多个连续位移向量可以组合成参考向量，使得参考向量可以与至少两个充电速率相关联。例如，如果以惯性测量频率的一半测量充电速率，则位移向量410[t1；x1,y1,z1]可以与位移向量420[t2；x2,y2,z2]组合成向量[t1；x2
‑
x1,y2
‑
y1,z2
‑
z1]并与[t1'；r1]匹配，位移向量430[t3；x3,y3,z3]可以与位移向量440[t4；x4,y4,z4]组合成向量[t3；x4
‑
x3,y4
‑
y3,z4
‑
z3]并与[t2'；r2]等匹配。因此，向量[t1；x2
‑
x1、y2
‑
y1、z2
‑
z1]可被确定为与充电速率r1和r2相关联的参考向量。
[0080]
在以比惯性测量更高的频率测量充电速率的情况下，多于一个的充电速率可以与每个位移向量匹配。例如，如果以两倍于惯性测量的频率测量充电速率，则位移向量[t1；x1,y1,z1]可以与[t1a'；r1a]和[t1b'；r1b]匹配，并且位移向量[t2；x2,y2,z2]可以与[t2a'；r2a]和[t2b'；r2b]匹配。因此，位移向量[t1；x1,y1,z1]可被确定为与充电速率r1a、r1b、r2a相关联的参考向量。
[0081]
基于参考向量和相关联的充电速率，处理器112可以确定计算设备110和无线充电器140之间的对准向量。图5图示了根据本公开的方面的确定对准向量的示例。图5图示了无线充电器140的发射器线圈147a、发射器线圈147a的中心320、以及表示距中心320多个预定距离处的充电速率的图案310。图5进一步图示了计算的接收器线圈117a设备110、接收器线圈117a的中心330和与两个充电速率r1和r2相关联的参考向量510。例如，参考向量510和相关联的充电速率可以如上所述确定。
[0082]
在这点上，处理器112可以确定参考向量510在图案310中的位置。例如，处理器112可以确定，在由参考向量510表示的移动期间，充电速率已经从6w增加到8w。因此，处理器112可以确定图案310中分别对应于6w和8w充电速率的两个环/等高线。处理器112然后可以辨识6w环上的第一点520和8w环上的第二点530，使得从第一点520开始并在第二点530结束的向量将会与参考向量510相同。在一个或多个相关联的充电速率不对应于图案310的预定环的情况下，可以内插图案310中的参考向量510的位置。例如，如果r1是6.5w，则处理器112可以估计第一点520大约位于6w环和7w环之间的中间。对于另一个示例，如果6w环和7w环相隔1cm(厘米)，则处理器112可以内插第一点520距6w环约5mm(毫米)且距7w环约5mm。
[0083]
基于参考向量510在图案310中的位置，处理器112可以确定接收器线圈117a的中心330和发射器线圈147a的中心320之间的对准向量。如图5所示，仅有一个向量将图案310的任何点连接到发射器线圈147a的中心320。因此，由于第二点530在由参考向量510表示的移动结束时对应于接收器线圈117a的中心330，因此处理器112可以确定将第二点530连接到发射器线圈的中心320的向量147a作为对准向量540。
[0084]
在上述示例中，对准向量的确定假设计算设备110的坐标系的轴(示为x、y、z)基本上平行于无线充电器140的坐标系的轴(示为x'、y'、z')。换言之，上面的示例确定假设计算设备110正被放置到无线充电器140上，使得计算设备110的外壳的底面保持基本平行于无线充电器140的顶面。这样的假设可能并不总是正确的。此外，来自加速度计的加速度测量可以是不区分线性加速度和角加速度的总加速度值。因此，可能难以仅基于加速度测量来确定计算设备110是线性移动、旋转还是两者的某种组合。此外，虽然在该示例中充电器140
和计算设备110都被示为具有平坦表面，并且它们各自的线圈定位在作为表面的平行平面中，但是在其它情况下，充电器140和/或计算设备110可能不具有平坦表面，或者它们各自的充电线圈可能不平行于充电器140和/或计算设备110的外表面。在这种情况下，确定计算设备110的取向和/或区分计算设备110的线性和角运动可能用于来确定发射器线圈147a和接收器线圈117a是否在平行平面中。
[0085]
因此，在其它情况下，为了进一步提高对准向量的准确性，处理器112可以另外确定计算设备110相对于无线充电器140的取向，并且进一步基于计算设备110的取向来确定对准向量。图6示出了根据本公开的方面的确定计算设备相对于无线充电器的取向的示例。图6还示出了计算设备110和无线充电器140，以及它们各自的接收器线圈117a和发射器线圈147a。在图6中，一个或多个传感器可以包括计算设备110的陀螺仪115b，例如可以测量计算设备110的滚转(α轴)、俯仰(β轴)和偏航(γ轴)和/或角速度的三轴陀螺仪。换言之，旋转测量提供计算设备110相对于其三个旋转轴的取向信息。处理器112可以接收旋转测量作为基于时间的一系列旋转测量，其中每个旋转测量可以与由计算设备110的时钟提供的时间戳相关联。
[0086]
处理器112可以使用接收到的旋转测量来确定计算设备110相对于无线充电器140的取向。例如，如图所示，处理器112可以确定计算设备110相对于β轴处于β1的俯仰角。进一步如图所示，可以选择旋转轴以对应于计算设备110的x轴、y轴和z轴，使得α轴对应于x轴，β轴对应于y轴，并且γ轴对应于z轴。对于具有平坦顶面的无线充电器，例如所示的无线充电器140，处理器112然后可以确定，由于俯仰角β1，计算设备110的x轴相对于无线充电器140的x'轴偏移了角度β1，并且计算设备110的z轴相对于无线充电器140的z'轴偏移了角度β1。
[0087]
这样，处理器112可以在确定对准向量之前首先将参考向量变换成对应于无线充电器140的坐标系的值。例如，返回参考图5，处理器112可以首先将参考向量510从相对于x,y,z轴的[t1；x1,y1,z1]变换成相对于x',y',z'轴的[t1；x1',y1',z1']。处理器112然后可确定变换的参考向量在图案310中的位置。基于变换的参考向量的位置，可确定考虑了计算设备110的取向信息的对准向量。
[0088]
此外，处理器112可以基于旋转测量来确定计算设备110的取向的改变。继续以上示例，如果在时间t2，俯仰角从β1变为β2，则处理器112可以确定计算设备110正在相对于β轴自转。在一些情况下，处理器112可以关联加速度测量和旋转测量以便将线性运动与角运动分开。例如，处理器112可以确定包括线性位移、线性速度、线性加速度、角旋转、角速度、角加速度等的值，该处理器112可以在对准向量的确定中使用这些值。
[0089]
返回参考图4，一旦确定了对准向量，处理器112就可以生成引导计算设备110的移动以与无线充电器140对准的输出。如图所示，示例输出450可以是发射器线圈147a的中心320和接收器线圈117a的中心330的相对位置以及对准向量540的图形表示。进一步如图所示，输出450可以包括指示用户210在对准向量540的方向上移动计算设备110的文本。虽然未示出，但是输出450还可以包括指示用户210旋转计算设备110使得接收器线圈117a与发射器线圈147a处于平行平面上的文本或图形。在诸如以下进一步描述的那些的其它示例中，输出可以附加地或替代地包括其它图形和/或文本，以及其它类型的输出，例如音频、触觉等。
[0090]
处理器112可以继续监测发射器线圈147a和接收器线圈117a的相对位置，并且继
续生成指令直到达到正确的充电对准。例如，基于输出450中的指令，用户210可以移动计算设备110，并且处理器112可以继续接收运动数据和充电数据。基于运动数据和充电数据，处理器112可以确定是否已经达到适当的充电对准，例如充电对准是否满足预定阈值。一个示例预定阈值可以满足给定无线充电器可能的最大充电速率的90％。另一个示例预定阈值可以在发射器线圈147a的中心320和接收器线圈117a的中心330之间具有小于1cm的偏移。在处理器112确定用户的移动未将两个线圈正确对准的情况下，处理器112可以按照与上述相同的示例过程确定新的对准向量并生成新的输出。
[0091]
作为确定对准向量和基于该对准向量输出引导计算设备110的移动的替代或补充，处理器112可以确定用户最近的移动方向是导致充电速率的增加还是导致充电速率的减少，并根据该确定来生成输出。例如，处理器112可以确定，在由位移向量[t1；x1,y1,z1]表示的最近移动的结束时，充电速率从r1变为r2。处理器112可以将r1与r2进行比较，并且可以生成指示用户继续沿那个方向移动或者沿相反方向移动的输出。例如，如果r2大于r1，则处理器112可以生成指示用户继续沿相同方向移动的输出。对于另一个示例，如果r2小于r1，则处理器可以生成指示用户沿相反的方向移动的输出。
[0092]
处理器112可以重复该过程直到发射器线圈147a和接收器线圈117a之间的对准满足预定阈值。因此，处理器112可以以与“更热
‑
更冷”游戏类似的方式协助用户达到正确对准。如上所述，当充电器140和/或计算设备110没有根据标准被设计用于无线充电时，这样的过程可能特别有用。此外，由于用户基于指令对计算设备110的后续移动不太可能处于与对准向量完全相同或完全相反的方向，处理器112的后续确定可以微调对准。例如，基于计算设备110在沿着x轴的方向上增加充电速率的移动，处理器112可以生成指示用户继续在沿着x轴的方向上移动的输出。但是，当用户210继续在沿x轴的方向上移动计算设备110时，用户210也可能不经意地在沿着y轴的方向上略微移动了计算设备110，这降低了充电速率。基于此，处理器112可生成以下输出，该输出指示用户210继续在沿着x轴的相同方向上移动，但也在沿着y轴的相反方向上移动。
[0093]
在另一方面，在用户同意使用此类数据的情况下，过去的运动数据可用于训练一个或多个模型以进一步协助充电对准。该模型可以是任何类型的机器学习模型。例如，模型可以是神经网络或决策树模型。对于另一个示例，该模型可以是回归模型或分类器模型。例如，在计算设备110被放置在表面上时，处理器112可以接收捕获计算设备110的运动的过去的运动数据。过去的运动数据可用于以无监督的方式训练模型，例如以过去的运动数据作为训练输入，并且没有训练输出。替代地，可以以监督或半监督的方式训练模型，例如，过去的运动数据可以用作训练输入，并且由人类确定和/或验证的图案和/或向量可以用作训练输出。在处理器112除了运动数据之外还接收其它类型的数据的情况下，这样的附加数据可以用于进一步训练模型。
[0094]
例如，处理器112可以训练模型以预测当计算设备110被放置在无线充电器上时的移动。例如，可以训练模型以识别用户210倾向于将计算设备110向下放置并在某个方向上移动，例如从左到右。对于另一个示例，模型可以被训练以预测，如果用户210开始在远离用户210的方向上放下计算设备110，则用户210最终将在远离用户210至少一定距离处放下计算设备110。对于又一示例，可以训练模型以预测一个或多个向量，该一个或多个向量表示在计算设备110正被放置在表面上(例如在无线充电器的表面上)时，计算设备110的预测移
动。
[0095]
经训练的模型可以存储在计算设备110上，例如存储在存储器114中，使得处理器112可以在确定充电对准时访问经训练的模型。例如，在用户210开始放下计算设备110之前，处理器112可以使用经训练的模型来预测用户210将计算设备110放在距离用户210左边大约10cm处。因此，处理器112可以生成指示用户210基于该预测来定位计算设备110的输出。这样，处理器112可以在接收确定对准向量所需的所有运动数据和充电数据之前协助用户210。对于另一个示例，当用户210放下计算设备110时，处理器可以使用经训练的模型来预测计算设备110的移动向量，并且可以基于预测的移动向量来确定对准向量。
[0096]
图7示出了根据本公开的方面的基于运动数据和充电数据来确定充电对准的另一个示例。在所示的这个示例中，无线充电器740包括多个发射器线圈，标记为750a和750b，但是可以以其它方式配置成与无线充电器140类似。两个发射器线圈750a和750b中的每一个都具有它们各自的中心，标记为760a和760b。此外，在该示例中，用户210将被示为移动电话的计算设备120对准无线充电器740。该示例中的计算设备120不具有无线充电能力。相反，无线充电能力由附件提供，示为其中装配有计算设备120的盖子710。例如，盖子710可以包括具有中心730的接收器线圈720，并且可以具有用于将能量从接收器线圈720传输到计算设备120的导电元件，例如电线、触点或加密狗。
[0097]
尽管接收器线圈720位于盖子710中而不是计算设备120中，计算设备120的处理器122也可以按照与关于图4、图5和图6所述相同的过程确定盖子710的接收器线圈720与发射器线圈750a或750b之间的对准，只要盖子710附接到计算设备120使得接收器线圈720与计算设备120一起移动即可。例如，处理器122可以接收来自一个或多个传感器(例如加速度计125a和陀螺仪125b)的运动数据，并且可以接收来自充电系统127的充电数据。例如，基于如上所述的运动数据和充电数据，可以确定一个或多个参考向量和对准向量。
[0098]
图7进一步图示了处理器122可以附加地或替代地使用其它类型的传感器数据来确定盖子710的接收器线圈720与发射器线圈750a或750b之间的对准。例如，计算设备120的所述一个或多个传感器125可以包括附加传感器。例如，附加传感器可以是一个或多个视觉传感器，例如相机125c。替代地或附加地，所述一个或多个传感器125还可以包括光学传感器，例如红外传感器。在这点上，处理器122可以接收来自相机125c的图像数据，该相机125c捕获无线充电器740。例如，接收到的图像数据可以是基于时间的图像数据系列，例如一系列帧或图像，每个帧或图像都与由计算设备120的时钟提供的时间戳相关联。
[0099]
处理器122可以使用图像数据来生成引导计算设备120的移动的输出。例如，处理器122可以使用图案或对象识别模型，例如机器学习模型，来识别接收到的图像数据中的无线充电器740。处理器122然后可以基于图像数据中识别出的无线充电器740来确定计算设备120和无线充电器740的相对位置。当基于图像数据由用户210移动计算设备110时，处理器122还可以跟踪计算设备120和无线充电器740的相对位置。
[0100]
这样，处理器122可以基于使用图像数据所确定的所述相对位置来生成引导计算设备120的移动的输出。例如，可以以与上述“更热
‑
更冷”游戏类似的方式生成输出。例如，处理器122可以基于使用图像数据确定出的所述相对位置来指示用户210在特定方向上移动计算设备120。处理器122然后可以基于图像数据确定计算设备120是否正在移近无线充电器740，并且相应地生成进一步指令直到满足预定阈值为止。
[0101]
使用图像数据来生成输出指令在许多方面可能是有利的。例如，处理器122可能能够基于图像数据识别和定位无线充电器740，即使当计算设备120处于接收器线圈720不够近而不足以被发射器线圈750a或750b中的任一个接合的距离时也是如此。因此，即使在处理器122能够基于充电数据来确定对准之前，处理器122也可以生成引导计算设备120朝向无线充电器740移动的输出。
[0102]
对于另一示例，处理器122可以进一步基于图像数据识别出无线充电器740包括两个发射器线圈750a和750b，而这基于检测发射的电磁能是不可能的实现的。例如，可以在无线充电器740的顶表面上提供标记以示出发射器线圈750a和750b的位置。对于另一个示例，可以在无线充电器740的顶面上提供标记以示出中心760a和中心760b的位置。因此，处理器122可以基于图像数据确定发射器线圈750a比发射器线圈750b更靠近计算设备120。基于两个发射器线圈750a和750b的相对位置，处理器122可以生成指示用户移向被识别为最靠近计算设备120的发射器线圈750a的输出。
[0103]
在用户同意使用这样的数据的情况下，图7进一步图示了计算设备120可以在确定充电对准时使用信号强度测量。在这点上，信号强度测量很可能已经被计算设备120和/或无线充电器740用于建立和/或维持连接。例如，计算设备120的通信模块129可以测量计算设备120和无线充电器740之间的通信链路780的信号强度。例如，信号强度可以是用于连接的rss测量。每个信号强度测量可以与由计算设备120的时钟提供的时间戳相关联，因此，处理器122可以接收来自通信模块129的基于时间的一系列信号强度测量。替代地或附加地，信号强度可以由无线充电器740的通信模块770测量，并且发送到处理器122。
[0104]
例如，处理器122可以基于信号强度测量来确定计算设备120和无线充电器740之间的距离。与图像数据一样，当计算设备120处于接收器线圈720不足以被发射器线圈750a或750b中的任一个接合的距离处时，处理器122可能能够基于信号强度测量来识别和定位无线充电器740。例如，对于许多通信系统，例如信号强度可能会随着两个设备之间距离的增加而下降。例如，来自设备的信号强度图案可以由一系列同心环表示，其中每个环与设备相距预定距离，并且每个环具有已知的信号强度值。因此，基于信号强度测量的值，处理器122可以确定计算设备120和无线充电器740之间的距离。
[0105]
这样，处理器122可以例如以与上述“更热
‑
更冷”游戏类似的方式，基于使用信号强度测量确定出的距离来生成引导计算设备120移动的输出。例如，处理器122可以指示用户210将计算设备120移动使用信号强度测量确定出的距离。处理器122然后可以基于信号强度测量来确定计算设备120是否正在靠近无线充电器740，并且相应地生成进一步的指令直到满足预定阈值为止。
[0106]
尽管在以上示例中分别描述了使用运动数据和充电数据、图像数据和信号测量来确定充电对准，但是可以使用上述各种类型的数据的多种组合中的任一种来确定充电对准。例如，在确定对准向量时可以组合使用运动数据、充电数据和图像数据。此外，虽然图4至图7的示例描述了一些类型的传感器数据，但是可以附加地或替代地使用其它类型的数据。
[0107]
更进一步地，图8示出了根据本公开的方面的可用于将计算设备的移动引导至无线充电器的输出的其它示例。图8还示出了具有上面关于图7描述的各种特征的计算设备120和盖子710，以及具有上面关于图7描述的各种特征的无线充电器740。图8进一步示出了
计算设备120包括显示器123a作为输出设备，以及其它输出设备，例如触觉接口123b和扬声器123c。如图所示，显示器123a可以示出图形表示810，如该示例中所示，该图形表示810可以是指向对准向量的方向上的箭头。进一步如图所示，触觉接口123b可以在对准向量的方向上产生触觉输出820，例如振动。对于另一个示例，扬声器123c可产生音频输出830，例如指示用户如该示例中所示放慢速度或在对准向量的方向上移动计算设备120的音频。
[0108]
可以使用多个输出设备中的任何一个来生成用于在充电对准期间引导计算设备的移动的多个输出中的任何一个。例如，在图4至图6的示例中，其中计算设备110相对较大，视觉显示可能是有利的，因为计算设备110的显示器113a可能易于查看和跟随。对于另一个示例，在图7和图8的示例中，其中计算设备120相对较小，触觉输出和音频输出可能是有利的，因为显示器123a可能是小的，并且用户210可能对来自较小的手持计算设备的触觉输出更敏感。
[0109]
尽管在上面的描述中，计算设备110的处理器112(或计算设备120的处理器122)可以接收数据并做出用于充电对准的各种确定，替代地，远离计算设备110(或计算设备120)的处理器也可以被配置成接收数据并做出确定。例如，服务器计算设备130的处理器132可以接收来自计算设备110的传感器数据，例如运动数据和充电数据。处理器132然后可以确定参考向量、相关联的充电速率、对准向量等，如上所述。处理器132还可以生成用于指示用户的输出并将该输出发送到计算设备110，使得计算设备110可以向用户显示输出。对于另一个示例，上述模型可以在服务器计算设备130上训练。处理器132可以接收来自计算设备110的过去的运动数据并且存储在存储器136中。然后过去的运动数据可以被处理器132用来训练模型，以用于当放下计算设备110时预测用户的运动。然后可以将经训练的模型存储在存储器134中以供处理器132以后在预测用户运动时使用。在一些情况下，计算设备130可以将经训练的模型发送到计算设备110以供用户预测用户运动。
[0110]
图9示出了可由一个或多个处理器(例如计算设备110的一个或多个处理器112)执行的示例流程图。例如，计算设备110的处理器112可以接收数据并进行各种确定，如流程图中所示。对于另一个示例，服务器计算设备130的处理器132可以接收数据并进行各种确定，如流程图中所示。参考图9，在框910中，可以接收来自计算设备的一个或多个传感器的运动数据，该运动数据指示计算设备的运动。在框920中，可以接收与计算设备的能量存储状态或与无线充电器和计算设备之间的能量传输状态相关的充电数据。在框930中，基于运动数据和充电数据，可以确定与至少两个充电速率相关联的参考向量，每个充电速率对应于无线充电器和计算设备之间每单位时间传输的能量的量。在框940中，基于参考向量和相关联的充电速率，可以确定计算设备和无线充电器之间的对准向量。在框950中，基于对准向量，可以生成引导计算设备的移动以与无线充电器对准的输出。
[0111]
该技术是有利的，因为它允许系统协助用户准确地将计算设备与无线充电器对准。通过更好的对准，可以实现更高的充电速率，从而使充电过程更加能量有效。系统可以确定计算设备与多种形状或尺寸中的任一种的无线充电器的充电对准。此外，即使当无线充电能力由计算设备的附件(例如盖子或支架)提供时，系统也可以确定充电对准。该技术还提供训练模型以在放下计算设备进行无线充电时预测用户的运动，这可以进一步提高对准过程的速度和准确性。
[0112]
除非另有说明，否则上述替代示例不是相互排斥的，而是可以以各种组合实施以
实现独特的优势。由于可以在不脱离由权利要求限定的主题的情况下利用以上讨论的特征的这些和其它变化和组合，因此实施例的前述描述应当通过说明的方式而不是通过权利要求限定的主题的限制来理解。此外，此处描述的实施例的提供以及表述为“例如”、“包括”等的条款不应被解释为将权利要求的主题限制于具体实施例；相反，这些示例仅旨在说明许多可能实施例中的一个。此外，不同附图中的相同附图标记可以标识相同或相似的元件。