背景技術：

1、通常，床是一種用來睡覺或放松的家具。許多現代床在床架上包括軟床墊。床墊可包括彈簧、泡沫材料和/或空氣腔室以支撐一個或多個占用者的體重。

技術實現思路

1、本文整體涉及用于確定針對床系統的改善床系統的用戶的睡眠質量的熱例程的系統和技術。更具體地，所公開的技術允許處理在用戶的過去睡眠期期間在床系統處收集的微氣候溫度數據，以確定可在后續睡眠期期間在床系統處實現的熱例程。處理微氣候溫度數據可包括標識過去睡眠期，在該過去睡眠期期間用戶經歷閾值睡眠質量水平和/或最高睡眠質量水平。處理微氣候溫度數據還可包括將所標識的過去睡眠期的微氣候溫度數據映射到一個或多個熱設置，然后可在用戶的后續睡眠期期間實現該一個或多個熱設置。可在后續睡眠期期間實現這些熱設置以基本上復制所標識的過去睡眠期的微氣候，并且幫助用戶在后續睡眠期期間實現改善的睡眠質量水平。

2、微氣候溫度數據可與當用戶在床系統的頂表面上休息時這些用戶周圍的空氣的溫度相對應。微氣候溫度數據還可與床系統的供用戶休息的頂表面處的溫度相對應。一些模式的微氣候溫度數據可通過影響用戶的核心體溫(cbt)的動力學來提升用戶的睡眠質量，使得cbt在入睡時降低、在前兩個睡眠周期期間(例如，從睡眠開始起約5小時)保持較低，并且在睡眠的最終周期中升高。因此，所公開的技術提供了用于控制微氣候溫度數據以改善或以其他方式保持用戶在睡眠期期間的閾值睡眠質量水平的技術。

3、本文所描述的一些實施方案包括一種用于通過調整睡眠環境來改善用戶的睡眠質量的床系統，該床系統可包括：控制器，該控制器可被配置為：從數據儲存庫檢索針對用戶的過去睡眠期集合的數據；基于該數據來標識該過去睡眠期集合中滿足睡眠質量標準的過去睡眠期；基于與該用戶的所標識的過去睡眠期相關聯的該數據來確定針對該床系統的熱設置；并且將該熱設置應用于該床系統以供在該用戶的至少一個后續睡眠期期間執行。

4、本文所描述的實施方案可包括一個或多個任選的特征。例如，該過去睡眠期集合可包括該用戶的多個過去睡眠期。標識該集合中的該過去睡眠期可包括：確定針對所標識的睡眠期的該數據中的睡眠質量值大于針對該集合中的其他過去睡眠期的該數據中的睡眠質量值。標識該集合中的該過去睡眠期還可包括：確定針對所標識的過去睡眠期的該數據中的睡眠質量值超過閾值睡眠質量值。針對該過去睡眠期集合的該數據可包括針對該過去睡眠期中的每個過去睡眠期的溫度特征圖，其中該溫度特征圖可以是由該用戶的該床系統的頂表面處的溫度傳感器在整個該過去睡眠期中收集的溫度值的時間序列。確定針對該床系統的該熱設置可包括：將模型應用于所標識的過去睡眠期的溫度特征圖，該模型已經被訓練以標識該溫度特征圖中的溫度值段并且標識該溫度值段中的每個溫度值段與一個或多個預定熱設置之間的關系。

5、作為另一示例，將該熱設置應用于該床系統可包括：生成指令以在該用戶的該至少一個后續睡眠期期間在該床系統的加熱或冷卻單元處激活熱例程，以將該床系統的頂表面處的微氣候調整到針對所標識的過去睡眠期的該數據中的至少一個溫度值。確定針對該床系統的該熱設置可包括：確定針對所標識的過去睡眠期的每個段的該熱設置。所標識的過去睡眠期的每個段可以是60分鐘時間段，其中該段可以是在所標識的過去睡眠期期間的非重疊時間段。基于該數據來標識該過去睡眠期集合中滿足睡眠質量標準的該過去睡眠期可包括：標識該集合中針對該過去睡眠期的該數據中的睡眠質量度量超過閾值睡眠質量值的該過去睡眠期。針對該過去睡眠期的該數據中的該睡眠質量度量可以是指示睡眠質量分數的數值，并且該閾值睡眠質量值可以是90。基于該數據來標識該過去睡眠期集合中滿足睡眠質量標準的該過去睡眠期可包括：將該集合中的該過去睡眠期從最高睡眠質量度量到最低睡眠質量度量進行排名，其中針對該集合中的該過去睡眠期中的每個過去睡眠期的該數據可包括與該過去睡眠期相對應的睡眠質量度量；以及在所排名的過去睡眠期之中選擇排名最高的該過去睡眠期。

6、本文所描述的一些實施方案包括一種用于通過調整睡眠環境來改善用戶的睡眠質量的床系統，該床系統包括：控制器，該控制器可被配置為：從該床系統的至少一個溫度傳感器接收在該床系統的用戶的睡眠期期間收集的溫度數據；基于將模型應用于該溫度數據來確定針對在該睡眠期期間的每個預定時間間隔的微氣候溫度值；基于聚合針對在該睡眠期期間的該預定時間間隔的該微氣候溫度值來確定針對該睡眠期的微氣候溫度值；并且返回以下各項中的至少一項：(i)針對在該睡眠期期間的該預定時間間隔的該微氣候溫度值或(ii)針對該睡眠期的該微氣候溫度值。

7、該床系統可任選地包括以下特征中的一個或多個特征。例如，該至少一個溫度傳感器可被配置為傳感器條，該傳感器條可移除地附接到該床系統的供該用戶休息的頂表面。該至少一個溫度傳感器可包括沿著該傳感器條線性地布置的5個溫度傳感器，其中該5個溫度傳感器可沿著該傳感器條相等地間隔開閾值距離。該床系統可以是大號床，并且該閾值距離可以是5.5英寸。該床系統可以是特大號床，并且該閾值距離可以是6.5英寸。該模型可被訓練以基于該溫度數據來近似針對在該睡眠期期間的該預定時間間隔中的每個預定時間間隔的微氣候溫度值。該預定時間間隔可以是在該睡眠期期間的一分鐘段。

8、本文所描述的一些實施方案包括一種用于通過調整睡眠環境來改善用戶的睡眠質量的床系統，該床系統包括：控制器，該控制器可被配置為：接收床系統的用戶的過去睡眠期的溫度特征圖；基于將模型應用于過去睡眠期中的至少一個過去睡眠期的溫度特征圖來確定再現(replicate)過去睡眠期中的至少一個過去睡眠期的溫度特征圖的熱設置；并且返回熱設置。

9、該床系統可任選地包括以下特征中的一個或多個特征。例如，過去睡眠期中的至少一個過去睡眠期的溫度特征圖可包括在過去睡眠期中的整個該至少一個過去睡眠期中在床系統的頂表面處檢測到的多個溫度值。控制器可被配置為確定針對過去睡眠期中的至少一個過去睡眠期的每個段的熱設置，其中睡眠期的每個段可以是非重疊的60分鐘時間段。控制器可被配置為確定針對在過去睡眠期中的至少一個過去睡眠期期間用戶在床系統上的連續時間段的熱設置。控制器可進一步被配置為對床系統的加熱或冷卻單元的熱例程進行編程，以在用戶的至少一個后續睡眠期期間執行所返回的熱設置。當在床系統處激活一個或多個不同的熱設置時，所接收的溫度特征圖中的每個溫度特征圖可包括在過去睡眠期期間由床系統的溫度傳感器收集的溫度值的時間序列。

10、確定熱設置可包括：基于將模型擬合到溫度特征圖中的每個溫度特征圖來標識床系統的頂表面處的微氣候的一個或多個熱條件參數，其中熱條件參數指示一個或多個不同的熱設置對床系統的頂表面處的微氣候的影響；以及基于所標識的熱條件參數來確定熱設置。控制器還可以：接收包括用戶的用戶群體的過去睡眠期的溫度特征圖；在針對用戶群體的溫度特征圖之中選擇滿足閾值熱設置標準的溫度特征圖；并且基于標識所選擇的溫度特征圖的溫度值與針對床系統的加熱或冷卻單元的一個或多個預定熱設置之間的關系來確定再現所選擇的溫度特征圖的熱設置。有時，確定再現過去睡眠期中的至少一個過去睡眠期的溫度特征圖的熱設置可包括：從數據儲存庫檢索熱設置庫，該熱設置庫將所檢索的熱設置中的每個熱設置與所檢索的熱設置對床系統的頂表面處的微氣候的影響進行映射；并且基于所檢索的熱設置對微氣候的影響來標識所檢索的熱設置中使床系統的頂表面處的微氣候達到過去睡眠期中的至少一個過去睡眠期的溫度特征圖中的至少一個溫度值的一個熱設置。

11、本文所描述的一些實施方案包括一種用于通過調整睡眠環境來改善用戶的睡眠質量的床系統，該床系統包括：控制器，該控制器可被配置為：從數據儲存庫檢索針對用戶的過去睡眠期集合的數據；基于該數據來標識過去睡眠期集合中滿足睡眠質量標準的過去睡眠期；基于與所標識的過去睡眠期相關聯的數據來標識用于在用戶的至少一個后續睡眠期期間執行的熱設置；并且返回熱設置。

12、該床系統可任選地包括以下特征中的一個或多個特征。例如，睡眠質量標準可指示使得用戶在過去睡眠期期間經歷閾值睡眠質量水平的溫度特征圖數據。標識熱設置可包括：將模型應用于所標識的過去睡眠期，該模型已經被訓練以標識針對在過去睡眠期期間的所標識的過去睡眠期的數據中的溫度特征圖中的溫度值段；以及標識溫度值段中的每個溫度值段與一個或多個預定熱設置之間的關系。標識熱設置可包括：從數據儲存庫檢索針對過去睡眠期集合的數據中的溫度值到一個或多個預定義熱設置的映射，預定義熱設置包括高熱、中熱、低熱、高冷、中冷、低冷和關閉；以及基于該映射來選擇預定義熱設置中與針對所標識的過去睡眠期的數據中的溫度特征圖中的溫度值相對應的至少一個預定義熱設置。返回熱設置可包括將熱設置存儲在數據儲存庫中，以供未來由控制器用于確定在用戶的至少一個后續睡眠期期間何時激活床系統的加熱或冷卻單元。控制器還可對床系統的加熱或冷卻單元的熱例程進行編程，以在用戶的至少一個后續睡眠期期間執行所返回的熱設置。

13、本文所描述的一些實施方案包括一種用于通過調整睡眠環境來改善用戶的睡眠質量的床系統，該床系統包括：控制器，該控制器可被配置為：從數據儲存庫檢索與用戶的閾值量的過去睡眠期相對應的溫度特征圖，其中每個溫度特征圖是由用戶的床的頂表面處的溫度傳感器在用戶的整個睡眠期期間收集的溫度值的時間序列；在所檢索的溫度特征圖之中標識滿足閾值熱設置標準的溫度特征圖，其中閾值熱設置標準可指示使得用戶在睡眠期期間經歷閾值睡眠質量水平的溫度特征圖數據；處理所標識的溫度特征圖以標識所標識的溫度特征圖的溫度值與針對床的加熱或冷卻單元的熱設置之間的關系，其中由床的加熱或冷卻單元在用戶的后續睡眠期期間執行熱設置使床的頂表面處的微氣候由床的加熱或冷卻單元調整到所標識的溫度特征圖的溫度值，以使用戶在后續睡眠期期間經歷閾值睡眠質量水平；并且返回熱設置。

14、該床系統可任選地包括以下特征中的一個或多個特征。例如，處理所標識的溫度特征圖可包括：將模型應用于所標識的溫度特征圖，模型已經被訓練以標識在用戶的整個睡眠期中的溫度特征圖中的溫度值段；以及標識溫度值段中的每個溫度值段與一個或多個預定熱設置之間的關系。返回熱設置可包括：生成指令以在用戶的后續睡眠期期間在床的加熱或冷卻單元處激活熱例程，以將床的頂表面處的微氣候調整到所標識的溫度特征圖的溫度值中的至少一個溫度值。在后續睡眠期期間，控制器可被配置為：當用戶在床上時，從溫度傳感器接收在床的頂表面處檢測到的實時溫度值；確定實時溫度值是否滿足閾值熱例程激活標準；并且基于確定閾值熱例程激活標準被滿足來激活熱例程。

15、有時，激活熱例程可包括：將加熱或冷卻單元的加熱元件開啟到由熱設置限定的設置，直到由溫度傳感器在床的頂表面處檢測到所標識的溫度特征圖中的至少一個溫度值。激活熱例程還可包括：當由溫度傳感器在床的頂表面處檢測到所標識的溫度特征圖中的至少一個溫度值時，關閉加熱或冷卻單元的加熱元件。激活熱例程可包括：開啟加熱或冷卻單元的冷卻元件，直到由溫度傳感器在床的頂表面處檢測到所標識的溫度特征圖中的至少一個溫度值。激活熱例程可包括：當由溫度傳感器在床的頂表面處檢測到所標識的溫度特征圖中的至少一個溫度值時，關閉加熱或冷卻單元的冷卻元件。此外，確定實時溫度值是否滿足閾值熱例程激活標準可包括：確定實時溫度值的平均值超過針對所標識的溫度特征圖的閾值平均溫度值。確定實時溫度值是否滿足閾值熱例程激活標準還可包括：確定實時溫度值的平均值小于針對所標識的溫度特征圖的閾值平均溫度值。在一些具體實施中，用戶的后續睡眠期可包括一個或多個段，閾值熱例程激活標準可針對睡眠期的每個段而不同，并且控制器可基于對針對段的相應閾值熱例程激活標準是否被滿足的確定而在后續睡眠期的每個段期間激活熱例程。

16、在一些具體實施中，在所檢索的溫度特征圖之中標識溫度特征圖可包括：從數據儲存庫并且針對閾值量的過去睡眠期中的每個睡眠期檢索睡眠質量度量；在閾值量的過去睡眠期之中標識睡眠質量度量超過閾值睡眠質量值的睡眠期；以及選擇與所標識的睡眠期相對應的溫度特征圖。睡眠質量度量可以是指示睡眠質量分數的數值。睡眠質量度量可以是用戶感知的睡眠質量值。睡眠質量度量可以是數值，并且閾值睡眠質量值可以是90。

17、作為另一示例，在所檢索的溫度特征圖之中標識溫度特征圖可包括：從數據儲存庫并且針對閾值量的過去睡眠期中的每個睡眠期檢索睡眠質量度量；在閾值量的過去睡眠期之中標識具有針對閾值量的過去睡眠期的睡眠質量度量之中的最高睡眠質量度量的睡眠期；以及選擇與所標識的睡眠期相對應的溫度特征圖。標識所檢索的溫度特征圖之中的溫度特征圖還可包括：基于相應睡眠質量度量對所檢索的溫度特征圖進行排名；以及在所排名的溫度特征圖之中選擇排名最高的溫度特征圖。可將所檢索的溫度特征圖從最高睡眠質量度量到最低睡眠質量度量進行排名。用戶的過去睡眠期的閾值量可在7個接連的睡眠期與8個接連的睡眠期之間。閾值熱設置標準可基于當前季節而改變，該當前季節包括冬季、春季、夏季或秋季中的至少一者。閾值熱設置標準可基于用戶的晝夜節律而改變。閾值熱設置標準可基于用戶的年齡而改變。閾值熱設置標準還可基于一周中的日子而改變。

18、作為另一示例，返回熱設置可包括：向用戶的計算設備發送指令，這些指令使計算設備在圖形用戶界面(gui)顯示器中呈現用于選擇要由床的加熱或冷卻單元執行的熱設置的用戶可選擇選項，作為用戶的后續睡眠期期間的熱例程的一部分。控制器還可被配置為：基于由床的至少一個傳感器收集的第一壓力值來檢測床的第一側上的用戶的存在；基于由床的至少一個傳感器收集的第二壓力值來檢測床的第二側上的第二用戶的存在；當檢測到用戶和第二用戶在床上時，從溫度傳感器接收在床的頂表面處檢測到的溫度值；基于將溫度模型應用于所接收的溫度值來生成針對用戶和第二用戶的相應溫度特征圖，溫度模型已經被訓練以區分針對床的相應兩側的所接收的溫度值并且生成針對床的每-側的溫度特征圖；并且在數據儲存庫中存儲針對用戶和第二用戶的相應溫度特征圖，以供稍后由控制器用于在相應的用戶和第二用戶的后續睡眠期期間確定針對床的每一側的熱設置。

19、本文所描述的一些實施方案可包括一種用于通過調整睡眠環境來改善用戶的睡眠質量的床系統，該床系統包括：控制器，該控制器可被配置為：從數據儲存庫檢索與用戶的閾值量的過去睡眠期相對應的溫度特征圖，其中每個溫度特征圖是由用戶的床的頂表面處的溫度傳感器在用戶的整個睡眠期期間收集的溫度值的時間序列；在所檢索的溫度特征圖之中標識滿足閾值熱設置標準的溫度特征圖，其中閾值熱設置標準指示使得用戶在睡眠期期間經歷閾值睡眠質量水平的溫度特征圖數據；基于將模型應用于所標識的溫度特征圖來標識針對床的加熱或冷卻單元的熱設置，模型已經被訓練以標識所標識的溫度特征圖中的溫度值的段并且標識段中的每個段與一個或多個預定熱設置之間的關系；并且返回熱設置以供由床的加熱或冷卻單元執行，其中在用戶的后續睡眠期期間執行熱設置使床的頂表面處的微氣候由床的加熱或冷卻單元自動調整到所標識的溫度特征圖的溫度值中的一個或多個溫度值，以使用戶在后續睡眠期期間經歷閾值睡眠質量水平。

20、該床系統可任選地包括上述特征中的一個或多個特征。

21、本文所描述的一些實施方案包括一種用于通過調整睡眠環境來改善用戶的睡眠質量的床系統，該床系統包括：控制器，該控制器可被配置為：從數據儲存庫檢索與用戶的閾值量的過去睡眠期相對應的溫度特征圖，其中每個溫度特征圖可以是由用戶的床的頂表面處的溫度傳感器在用戶的整個睡眠期中收集的溫度值的時間序列；從數據儲存庫并且針對每個睡眠期檢索對應睡眠質量度量；通過標識閾值量的過去睡眠期中對應睡眠質量度量超過閾值睡眠質量值的一個過去睡眠期來標識用于再現床的頂表面處的微氣候的目標睡眠期；在所檢索的溫度特征圖之中選擇與所標識的目標睡眠期相對應的溫度特征圖；確定與所選擇的溫度特征圖的溫度值相對應的熱設置，其中熱設置包括加熱或冷卻例程，該加熱或冷卻例程在由床的組件激活時使床的頂表面處的微氣候被調整到所標識的目標睡眠期的微氣候；并且返回熱設置。

22、該床系統可任選地包括上述特征中的一個或多個特征和/或以下特征中的一個或多個特征。例如，睡眠質量度量可以是指示由用戶在用戶的所標識的目標睡眠期期間經歷的平均睡眠質量水平的數值。閾值睡眠質量值可以是90。標識目標睡眠期可包括：將閾值量的過去睡眠期從最高對應睡眠質量度量到最低對應睡眠質量度量進行排名；以及基于在所排名的過去睡眠期之中選擇排名最靠前的睡眠期來標識目標睡眠期。

23、本文所描述的一些實施方案包括一種用于基于滿足睡眠質量標準的過去睡眠期來確定并應用針對后續睡眠期的熱設置的系統。該系統可任選地包括上述特征中的一個或多個特征。

24、本文所描述的一些實施方案包括一種用于基于針對滿足睡眠質量標準的過去睡眠期的溫度數據來標識針對后續睡眠期的熱設置的系統。該系統可任選地包括上述特征中的一個或多個特征。

25、本文所描述的一些實施方案包括一種用于對溫度傳感器讀數進行建模以確定針對整個睡眠期的基于間隔的微氣候溫度和綜合微氣候溫度的系統。該系統可任選地包括上述特征中的一個或多個特征。

26、本文所描述的一些實施方案包括一種用于對過去睡眠期的溫度特征圖進行建模以確定再現過去睡眠期的微氣候的熱設置的系統。該系統可任選地包括上述特征中的一個或多個特征。此外，熱設置可由系統響應于建模而生成。熱設置可以是應用于過去睡眠期中的一個過去睡眠期的過去熱設置。

27、本文所描述的一些實施方案包括可被配置為執行上述系統和/或特征中的一者或多者的一種或多種方法。

28、本文所描述的設備、系統和技術可提供以下優點中的一個或多個優點。例如，所公開的技術提供了用于優化床系統的用戶的睡眠質量的非侵入性技術。所公開的技術利用床系統的現有組件(諸如附接到床系統的床墊的頂表面的溫度傳感器)來確定在用戶經歷閾值睡眠質量水平的過去睡眠期期間的微氣候條件。所公開的技術還利用機器學習技術和/或熱力學方程來對與具有一個或多個熱設置的過去睡眠期相對應的微氣候溫度數據進行建模。熱設置可被設計/生成以復制或以其他方式再現在過去睡眠期期間使用戶經歷閾值睡眠質量水平的微氣候條件。通過在后續睡眠期期間執行熱設置，用戶可改善睡眠質量或以其他方式保持改善的睡眠質量。因此，對睡眠質量的這些改善可由非侵入性地測量微氣候條件并且連續地對過去睡眠期的睡眠質量數據進行建模/處理而產生。

29、類似地，所公開的技術可允許當在用戶的睡眠期期間繼續收集數據時迭代地改進或調整所確定的熱設置。因此，可動態地修改用戶的睡眠環境以控制不同的微氣候條件，這些微氣候條件可使用戶經歷改善的睡眠質量水平。

30、此外，可用遠程計算資源執行對過去睡眠期的分析和建模，從而利用處理能力以及要做出的高效且準確的確定。在床系統的用戶的整個過去睡眠期中收集的大量數據可被發送到基于云的系統并且遠離床系統進行處理以生成針對特定用戶的穩健且準確的微氣候優化確定。可(例如，由床系統的控制器、由用戶的移動計算設備)在邊緣上執行至少一些處理(諸如確定在用戶的當前睡眠期期間何時激活熱例程以及激活什么熱例程)以允許對床系統的快速且準確的實時調整，以確保用戶在當前睡眠期期間保持或改善他們的睡眠質量水平。因此，遠程計算資源和邊緣計算資源兩者可與所公開的技術一起利用以在用戶的床系統處提供準確且高效的微氣候優化。

31、作為另一示例，所公開的技術可利用關于特定用戶以及用戶群體的穩健的歷史睡眠和/或微氣候數據來確定控制用戶的床系統的微氣候條件的熱設置，并且因此改善用戶的睡眠質量。通過使用在用戶和/或用戶群體的許多過去睡眠期內收集的這種豐富的數據，可做出用于控制微氣候條件的更準確的確定。

32、類似地，所公開的技術可利用機器學習模型、算法和技術來準確地對來自過去睡眠期的關于床系統的熱設置的數據進行建模。然后，經建模的熱設置可在用戶的后續睡眠期期間被自動應用于床系統以控制床系統的微氣候條件，并且因此改善用戶的睡眠質量。

33、作為另一示例，所公開的技術允許睡眠體驗的個性化。可基于對每個床系統的每個用戶唯一的溫度數據以及也對該特定用戶唯一的閾值睡眠質量信息/數據來為該用戶建立單獨的熱特征圖。個體化的熱特征圖可在特定用戶的未來睡眠期期間被使用以改善該用戶的總體睡眠質量。類似地，所公開的技術適于改變關于特定用戶的數據。熱特征圖可基于用戶的年齡而改變。例如，與兒童相比，年長的用戶可能具有不同的cbt變化。所公開的技術使得可自動更新個體化的熱特征圖的參數以適應與用戶相關聯的變化，諸如年齡的變化。

34、此外，所公開的技術實現了對床系統的熱設置的″開環″調節。畢竟，所公開的技術基本上再現了在已經達到閾值睡眠質量水平的先前睡眠期中記錄的熱設置。所公開的技術不需要附加地消耗計算資源和處理能力來基于實時睡眠監測不斷地調整床系統的微氣候。因此，可更高效地使用計算資源和處理能力來在睡眠期期間實時地做出其他基于睡眠的確定，同時還基于所再現的熱設置來自動調整床系統的微氣候。

35、一種或多種具體實施的詳細內容在附圖及下文的具體實施方式中進行說明。其他特征、方面和潛在的優點將從所附的描述和附圖中變得顯而易見。