Сенсоры контекста в Windows 10

Около кода назад мы писали на хабре о работе с Lumia SensorCore SDK (обзор, создание приложения) — специальном API для работы с сенсорами на Lumia-устройствах. В Windows 10 на базе этих и других наработок в универсальной Windows-платформе (UWP) мы расширили API для работы с устройствами, добавив новые возможности для взаимодействия с контекстом пользователя. Ниже предлагаем вашему внимаю доклад с конференции Build на эту тему и перевод обзорной статьи, описывающей новые возможности.

В Windows 10 мы крайне рады возможности представить ряд новых API для взаимодействия с контекстом, которые могут помочь вам в создании приложений, улучшающих жизнь пользователей каждый день. Это включает приложения, которые могут определять присутствие, когда пользователь приближается к устройствам, приложения, которые понимают, гуляет ли пользователь или за рулем, приложения, которые помогают пользователям отслеживать их фитнес-показатели, и многие другие сценарии. Используя данные API вы можете предугадывать потребности пользователей и проактивно предлагать соответствующие персонализированные и релевантные данные или сервисы для улучшения и облегчения их жизни. Это довольно мощная штука как для консьюмерских, так и для корпоративных сценариев.

Определение типа активности

Один из новых добавленных API – это средства для определения типа активности (Activity Detection), которые помогает выяснить контекст (пере)движения пользователя. Данные API пытаются понять, что делает человек на основании текущего характера движения: идет, бежит, едет в машине или на велосипеде, находится в неподвижном состоянии или состоянии «покоя». Неподвижное состояние возвращается, когда устройство находится с пользователем, а «покой» — когда пользователь положил устройство на стол или неподвижную поверхность. Вы также можете создавать фоновые триггеры и запрашивать детальную историю вплоть до 30-дневной давности.

Несколько сценариев для использования:

• Выдавать информацию в зависимости от контекста движения (например, подстраивать темп плейлиста)
• Изменять поведение приложения с учетом контекста движения (например, автоматически подстраивать фокус, если вы понимаете, что пользователь снимает на камеру во время ходьбы или бега)
• Отслеживание фитнес-показателей и данных о здоровье
• Навигация и карты
• Сохранение энергии (например, избегать постоянного опроса местоположения или WiFi, если устройство находится в состоянии покоя или стационарном состоянии)

Схема работы с API приведена ниже

// Запрос текущей активности var reading = await activitySensor.GetCurrentReadingAsync();   // Подпись на изменения в активностях activitySensor.ReadingChanged += new TypedEventHandler<ActivitySensor, ActivitySensorReadingChangedEventArgs>(ReadingChanged);   // Запрос истории (вплоть до 30 дней) DateTimeOffset yesterday = ... var history = await ActivitySensor.GetSystemHistoryAsync(yesterday); foreach (var entry in history) { ... }   // Использование фоновой задачи var trigger = new Windows.ApplicationModel.Background.ActivitySensorTrigger(reportIntervalMs); trigger.SubscribedActivities.Add(ActivityType.InVehicle);   // .. регистрация триггера и т.п.

Более детально API для определения типа активности описаны в MSDN, а пример кода можно найти в коллекции UWP SDK примеров.

Подсчет шагов

Другое полезное добавление – это шагомер, который подсчитывает количество шагов пользователя во время ходьбы или бега. Как и в случае с определением типа активности, информация в истории хранится вплоть до 30 дней.

Типичное приложение, в которой данная функциональность может использоваться – это отслеживание показателей здоровья и фитнес-данных (без необходимости использования дополнительных (носимых) устройств). Шагомер может также комбинировать данные носимых устройств и данные от сенсоров устройства с Windows.

Пример работы с API приведен ниже:

//Получение данных шагомера pedometer.ReadingChanged += new TypedEventHandler<Pedometer, PedometerReadingChangedEventArgs>(ReadingChanged);   void ReadingChanged(Pedometer sender, PedometerReadingChangedEventArgs args)    {     PedometerReading reading = args.Reading;     if (reading.StepKind == PedometerStepKind.Walking)         walkingSteps = reading.CumulativeSteps; }   //Запрос истории шагомера var history = await Pedometer.GetSystemHistoryAsync(yesterday);

Более подробная информация про API работы с шагомером приведена в MSDN, а готовый пример кода доступен в коллекции примеров.

Барометр и сенсор высоты

Для работы с информацией о давлении (данные от барометра) и относительной высотой (например, изменение при подъеме) мы добавили, соответственно, API барометра и высоты.

Типичные сценарии:

• Здоровье и фитнес: зная относительную высоту, вы можете понять, движется ли пользователь вверх или вниз и учитывать это при подсчете затрат калорий
• Определять, на какой этаже находится пользователь при навигации в помещении
• Предсказание погоды

Пример работы с API:

Barometer barometer = Barometer.GetDefault(); BarometerReading reading = barometer.GetCurrentReading();   double pressure = reading.StationPressureInHectopascals; barometer.ReadingChanged += ...   Altimeter altimeter = Altimeter.GetDefault(); AltimeterReading altimeterReading = altimeter.GetCurrentReading();   double altitudeChange = altimeterReading.AltitudeChangeInMeters; altimeter.ReadingChanged += ...   //Выбор интервала для данных mySensor.ReportInterval = 500;

Дополнительные сведения:

• API барометра: документация, пример
• API высотометра: документация, пример

Определение присутствия

Мы теперь также поддерживаем API для определения присутствия с близким и дальними радиусами действия. Сенсоры близкого действия работают на расстоянии 2-3см, в дальнего – могут определять присутствие на расстоянии вплоть до 12 метров.

Практические сценарии:

• Активация устройства при приближении пользователя или выключение, когда пользователь удаляется. Например, Surface Hub использует данные API, чтобы просыпаться, когда человек входит в комнату для переговоров, и выключаться, когда все люди вышли.
• Автоматически выключать экран во время звонка
• Определять и игнорировать случайные нажатия, когда становится понятно, что устройство находится в кармане пользователя
• Определение жестов

Пример работы с API близости приведен ниже:

using Windows.Devices.Sensors;   //Получение текущих данных ProximitySensorReading reading = sensor.GetCurrentReading(); bool isDetected = reading.IsDetected;   //Подписка на изменения sensor.ReadingChanged += ReadingChanged; void ReadingChanged(ProximitySensor s, ProximitySensorReadingChangedEventArgs e) {     ProximitySensorReading reading = e.Reading;     bool isDetected = reading.isDetected }   //Интервал для данных mySensor.ReportInterval = 500; 

Подробнее с документацией по API близости можно познакомиться в MSDN, и не забудьте про готовый пример.

Помимо документации, дополнительную информацию (например, о работе с собственными сенсорами) можно также подчерпнуть из нашего доклада про создание контекстно-осведомленных UWP-приложений с использованием сенсоров, который мы рассказывали на конференции Build 2015 (приведен также в начале перевода).

ссылка на оригинал статьи http://habrahabr.ru/post/265963/