CN105117203A - 传感器集中控制系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明的实施例公开了传感器集中控制系统和方法。在一个实施例中，提供了一种传感器集中控制系统。该系统包括传感器中枢设备，该传感器中枢设备包括：传感器命令代码接收器，被配置为接收用于配置传感器中枢设备所连接的传感器的命令代码；传感器命令代码解释器，被配置为将接收的命令代码解释为可执的代码；以及所述处理核心，被配置为执行该可执行代码以便对传感器进行配置。还公开了相应的传感器集中控制方法。

Description

传感器集中控制系统和方法

相关申请的交叉引用

本申请要求于2014年4月30日递交的第61/986,413号美国临时申请的优先权，其公开内容通过引用的方式全部并入于此。

技术领域

本发明的实施例涉及传感器技术领域，并且更具体地，涉及传感器集中控制系统和方法。

背景技术

传感器中枢设备(sensorhub)通常用于整合和处理来自传感器的传感器数据，继而将传感器数据的处理结果提供给主机设备的处理器以供进一步处理。主机设备的示例包括但不限于，个人计算机(PC)，诸如智能手机、个人数字助理(PDA)、平板电脑等便携式电子设备，以及诸如智能手表、智能眼镜、智能手环等可穿戴式电子设备等。

传感器中枢设备可以与多个传感器连接，这些传感器可能来自于不同的传感器厂商。传统上，传感器中枢设备是针对特定传感器而设置的。例如，传感器中枢设备的底层代码是针对所连接的特定传感器并且为实现特定传感器功能而编写的。当要更换传感器中枢设备所连接的传感器或者重新配置或扩展传感器的功能时，需要重新编写传感器中枢设备的底层代码。此过程费时费力，而且成本很高。

发明内容

一般地，本发明的实施例提出一种传感器集中控制系统和方法。

根据本发明的第一方面，提供了一种传感器集中控制系统。该系统包括传感器中枢设备，该传感器中枢设备包括：传感器命令代码接收器，被配置为接收用于配置传感器中枢设备所连接的传感器的命令代码；传感器命令代码解释器，被配置为将接收的命令代码解释为可执的代码；以及所述处理核心，被配置为执行该可执行代码以便对传感器进行配置。

根据本发明的第二方面，提供了一种传感器集中控制方法。该方法包括：在传感器中枢设备上接收用于配置传感器的命令代码；将接收到的命令代码解释为可执行代码；以及执行该可执行代码以便对连接到传感器中枢设备上的一个或多个传感器进行配置。

这方面的实施例还包括一种计算机程序产品。该计算机程序产品被有形地存储在非瞬态计算机可读存储介质上，并且包括机器可执行指令，该指令在被执行时使得机器执行根据本发明的第二方面的方法的步骤。

通过下文描述将会理解，根据本发明的实施例，可以提供灵活高效的传感器配置方式。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本发明各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：

图1示出了根据本发明的一个实施例的传感器集中控制系统的框图；

图2示出了根据本发明的另一实施例的传感器集中控制系统的框图；以及

图3示出了根据本发明的一个实施例的传感器集中控制方法的流程图。

具体实施例

下面将参照附图更详细地描述本发明的实施例。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。

在此使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

首先参考图1，其示出了根据本发明的一个实施例的传感器集中控制系统100的框图。如图所示，一般而言，系统100可以包括一个或多个传感器110和一个或多个传感器中枢设备120。所示出的系统100包括一个传感器中枢设备120以及来自不同厂商的三个传感器110。应当理解，所示的传感器110和传感器中枢设备120的数目仅仅是出于说明之目的而无意于限制。系统100中可以存在任意适当数目的传感器中枢设备120，而一个传感器中枢设备120可以与任意适当数目的传感器110与相连接。

传感器110可以是能够感测光、声、电磁、热、湿度、力、气体、运动等的变化的任意适当感测设备。例如，传感器110可以包括但不限于以下一个或多个：光传感器、压力传感器、温湿度传感器、气体传感器、陀螺仪、加速度计等。

传感器110和传感器中枢设备120可以通过任意适当接口相连。该接口可以是无线的，也可以是有线的。有线接口的示例包括但不限于，集成电路间(IIC，也称为I2C)总线接口、串行外设接口(SPI)总线接口等。

传感器中枢设备120可以对来自传感器110的传感器数据进行处理，并且还可以将处理结果提供给主机设备(未示出)的处理器，以供进一步处理。主机设备可以是能够与传感器中枢设备120通信的任意适当设备。如上所述，主机设备可以包括个人计算机(PC)，诸如智能手机、个人数字助理(PDA)、平板计算机、笔记本计算机等便携式电子设备，以及诸如智能手表、智能眼镜、智能手环等可穿戴式电子设备等。

应当理解，主机设备可以通过通用计算设备来实现。主机设备可以例如包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元、存储器以及连接不同系统组件(包括处理器或者处理单元以及存储器)的总线。

传感器中枢设备120可以设置于主机设备内部或者与主机设备在物理上分离地设置。当传感器中枢设备120设置于主机设备内部时，传感器中枢设备120可以通过主机设备的内部总线与主机设备的处理器通信。当传感器中枢设备120与主机设备在物理上分离地设置时，传感器中枢设备120与主机设备的处理器之间可以通过网络连接来彼此通信。网络连接可以是有线连接，也可以是无线连接。网络连接的示例包括但不限于以下一个或多个：局域网(LAN)、广域网(WAN)、因特网之类的计算机网络，2G、3G或4G等电信网络，近场通信网络等等。

如图1所示，传感器中枢设备120包括传感器命令代码接收器121、传感器命令代码解释器122和处理核心123。传感器命令代码接收器121接收用于配置传感器110的命令代码。传感器命令代码解释器122将传感器命令代码接收器121所接收的命令代码解释为处理核心123可执行的代码。继而，处理核心123执行该可执行的代码以便对传感器110进行配置。

在本发明的上下文中，对传感器的配置包括为实现任意适当功能而对传感器进行的设置。对传感器的配置的示例包括但不限于以下一个或多个：传感器的开启、传感器的关闭、传感器的读写地址、传感器的读写频率、传感器的工作模式、传感器功能的扩展等等。

根据本发明的实施例，用于配置传感器的命令代码可以是任意适当形式的代码。例如，该命令代码可以是适于通过计算机网络或者在计算机内部传输的字节流或者字符流。传感器命令代码接收器121可以通过任意适当通信路径接收该命令代码。例如，传感器命令代码接收器121可以通过网络或者经由主机设备的处理器来接收该命令代码。下文将参考图2对传感器命令代码接收器121接收命令代码的方式进行详细描述。

根据本发明的实施例，处理核心123可以是能够执行传感器相关控制处理功能的任意适当控制单元。在一个实施例中，处理核心123可以是低功耗处理核心。该低功耗处理核心可以基于高级精简指令集机器()架构，其示例包括但不限于(CM0)、(CM3)和(CM4)等。

此外，如图1所示，传感器中枢设备120还可以包括I2C/SPI控制器124，其被配置为响应于处理核心123对代码的执行而对通过I2C/SPI接口(未示出)连接的传感器110进行配置。如上所述，传感器中枢设备120和传感器110可以使用任意适当无线或有线接口协议来连接。相应地，可以使用基于任意适当无线或有线接口协议的接口控制器来配置传感器。应当理解，I2C/SPI协议仅仅是示例而非限制。本发明的范围在此方面不受限制。

如上所述，在传统方式中，传感器中枢设备的底层代码是针对所连接的特定传感器并且为实现特定传感器功能而编写的。如果要更换传感器，需要重新编写传感器中枢设备的底层代码以便对新的传感器进行配置。因此，传感器的更换和配置成本很高。

根据本发明的实施例，传感器中枢设备120可以动态接收传感器配置命令，并且根据所接收的配置命令来对其所连接的传感器110进行配置。与传统的特定于某种传感器的传感器中枢设备相比，此种传感器中枢设备120可以以灵活并且成本高效的方式来进行传感器配置。

图2示出了根据本发明另一实施例的传感器集中控制系统200的框图。如图所示，系统200包括一个传感器中枢设备120以及与该传感器中枢设备120相连接的三个传感器110。应当理解，所示的传感器110和传感器中枢设备120的数目仅仅是出于说明之目的而无意于限制。系统100中可以存在任意适当数目的传感器中枢设备120，而一个传感器中枢设备120可以与任意适当数目的传感器110与相连接。

图2所示的传感器中枢设备120同样包括传感器命令代码接收器121、传感器命令代码解释器122、处理核心123和I2C/SPI控制器124。同样，传感器命令代码接收器121接收用于配置传感器110的命令代码。传感器命令代码解释器122将所接收的命令代码解释为处理核心123可执行的代码。处理核心123执行该可执行的代码。I2C/SPI控制器124响应于处理核心123对可执行的代码的执行而对传感器110进行配置。在此示例中，处理核心123为低功耗处理核心。

如图2所示，系统200还包括传感器命令代码生成设备210。传感器命令代码生成设备210包括传感器配置脚本编辑器211、脚本解析器212和传感器命令代码发送器213。

根据本发明的实施例，传感器配置脚本编辑器211编辑用于配置传感器的脚本代码。该脚本代码可以是程序开发者使用预定义的脚本语言而编辑的。脚本解析器212将脚本代码解析为用于配置传感器的命令代码。传感器命令代码发送器213将该命令代码发送至传感器中枢设备120中的传感器命令代码接收器121。如上所述，该命令代码可以是任意适当形式的代码。例如，该命令代码可以是适于通过计算机网络或者在计算机内部传输的字节流或者字符流。

传感器中枢设备120和传感器命令代码生成设备210可以物理上分离地设置，彼此通过网络连接来通信。在此种情况下，传感器命令代码生成设备210中的传感器命令代码发送器213可以通过网络连接来向传感器中枢设备120中的传感器命令代码接收器121发送用于配置传感器的命令代码。该网络连接可以经由任意适当网络的连接，可以是有线连接，也可以是无线连接。网络连接的一个示例包括基于因特网的云连接。

备选地或附加地，传感器中枢设备120和传感器命令代码生成设备210可以共同设置于一个物理实体中。例如，传感器中枢设备120和传感器命令代码生成设备210可以都设置于主机设备中，作为主机设备的组成部件。在此情况下，传感器命令代码生成设备210中的传感器命令代码发送器213可以经由主机设备的处理器将命令代码发送至传感器中枢设备120中的传感器命令代码接收器121。

下面给出了用于配置来自特定加速度计供应商的加速度计的驱动的示例脚本代码。

在此示例中，函数i2cConfigAcc()用于对加速度计进行初始化配置。具体而言，首先设置加速度计的读地址，接着从第一寄存器读取加速度计的第一标志、例如厂商标志，接下来设置加速度计的采样时间间隔，然后设置加速度计的工作模式，继而从第二寄存器读取加速度计的第二标志、例如指示对加速度计的配置是否成功的标志。而函数i2cReadAcc()用于配置对加速度计数据的读取。具体而言，首先设置加速度计的读地址，接着检查加速度计的状态，然后从加速度计读取数据。

如图2所示，传感器中枢设备120还可以包括虚拟传感器代码接收器125和可扩展虚拟传感器库126。虚拟传感器代码接收器125接收扩展的虚拟传感器代码，并且可扩展虚拟传感器库126存储所接收的扩展的虚拟传感器代码。该扩展的虚拟传感器代码可以被传感器中枢设备120的低功耗处理核心123执行，以便通过对经由I2C/SPI控制器124获取的来自传感器110的传感数据进行处理而实现扩展的虚拟传感器功能。在本发明的实施例中，虚拟传感器代码可以是程序开发者使用处理核心123所支持的编译语言和/或编译器而编辑的。

在本发明的上下文中，虚拟传感器是指基于程序代码、通过对实体或物理传感器感测的数据进行运算等处理而实现特定应用的功能体。虚拟传感器的一个示例是基于加速度计实现计步功能的计步虚拟传感器。该计步虚拟传感器可以利用加速度计感测的运动相关数据来计算用户走了多少步或者上了多少级台阶。作为另一示例，虚拟传感器可以是基于陀螺仪或者加速度计实现手势识别功能的手势识别虚拟传感器。该手势识别虚拟传感器可以使用手机中的陀螺仪或者加速度计感测的移动相关数据来识别用户对手机的操作手势。

根据本发明的实施例，传感器中枢设备120中的虚拟传感器代码接收器125可以以任意适当方式接收扩展的虚拟传感器代码。例如，虚拟传感器代码接收器125可以通过网络或者经由主机设备的处理器来接收扩展的虚拟传感器代码。

下面给出了用于扩展传感器功能的示例脚本代码。

此示例示出了如何基于加速度计而扩展出计步虚拟传感器。首先下载计步器库并且对所下载的计步器库进行初始化。初始化操作包括但不限于，关于以下一个或多个的配置：加速度计的数据的收集方式、收集的数据存储地址、对数据的处理时间间隔或频率、数据处理结果的存储空间分配等等。

然后，设置加速度计的采样频率，例如为20Hz(即采样时间间隔为50ms)，然后设置对加速度计的读取时间间隔进行计时的第一计时器，以及对计步虚拟传感器的读取时间间隔(例如1s)进行计时的第二计时器。在此示例中，响应于第一计时器到期从加速度计读取数据，接着基于计步器库中的代码对加速度计的数据进行处理以实现计步虚拟传感器功能，然后响应于第二计时器到期从计步虚拟传感器获得处理结果。

如上所述，在传统方式中，传感器中枢设备的底层代码是针对特定传感器并且为实现特定传感器功能而编写的。如果要对传感器的功能进行扩展，需要重新编写传感器中枢设备的底层代码。

根据本发明的实施例，传感器中枢设备120可以动态接收扩展的虚拟传感器代码，并且基于所接收的扩展的虚拟传感器代码来扩展传感器的功能。与传统方式相比，此种传感器中枢设备120可以灵活并且成本高效的方式来进行传感器功能的扩展。

如图2所示，传感器中枢设备120还可以包括预定义虚拟传感器库127，被配置为存储预定义的虚拟传感器代码。低功耗处理核心123可以执行该预定义的虚拟传感器代码以便对来自传感器110的传感器数据进行处理从而实现预定义的虚拟传感器功能。

图2所示的系统200中还包括虚拟传感器代码生成设备220。虚拟传感器代码生成设备220包括虚拟传感器代码扩展器221和虚拟传感器代码发送器222。虚拟传感器代码扩展器221生成扩展的虚拟传感器代码，并且虚拟传感器代码发送器222将虚拟传感器代码扩展器221所生成的扩展的虚拟传感器代码发送至传感器中枢设备120中的虚拟传感器代码接收器125。

同样，虚拟传感器代码生成设备220可以与传感器中枢设备120在物理上分离地设置，彼此通过网络连接来通信，或者共置于一个物理实体例如主机设备中。相应地，虚拟传感器代码生成设备220中的虚拟传感器代码发送器222可以通过任意适当网络连接、例如基于因特网的云连接来向传感器中枢设备120中的虚拟传感器代码接收器125发送扩展的虚拟传感器代码。备选地或附加地，虚拟传感器代码生成设备220中的虚拟传感器代码发送器222可以经由主机设备的处理器将扩展的虚拟传感器代码发送至传感器中枢设备120中的虚拟传感器代码接收器125。

如图2所示，在一个实施例中，传感器中枢设备120可以报告对传感器数据的处理结果。例如，可以将该处理结果发送至主机设备，以供进一步处理。举例而言，对于基于加速度计的计步器功能，在传感器中枢设备120通过对加速度计感测的运动相关数据进行运算等处理而获得了关于用户走了多少步的计步结果之后，可以向主机设备发送该计步结果。继而，由主机设备向用户显示该计步结果或者对该计步结果作进一步运算等处理。例如，可以基于该计步结果计算用户所消耗的卡路里。

传感器中枢设备120的处理结果可以经由任意适当通信接口发送至主机设备。例如，当传感器中枢设备120设置于主机设备内部时，该处理结果可以通过主机设备的内部总线发送至主机设备的处理器。当传感器中枢设备120在物理上与主机设备分离设置时，该处理结果可以通过任意适当网络连接、例如通过基于互联网的云连接发送至主机设备。

在一个实施例中，可以以批处理模式向主机设备报告传感器中枢设备120的处理结果。具体而言，向主机设备报告处理结果的报告频率可以低于从传感器读取传感器数据以及对所读取的传感器数据进行处理的频率。在向主机设备报告处理结果之前，可以将所获得的处理结果存储在传感器中枢设备120的低功耗处理核心124的缓冲器中。

根据本发明的实施例，可以响应于任意适当触发事件而向主机报告处理结果。在一个实施例中，可以响应于缓冲器已满而触发该报告。备选地或附加地，可以响应于对报告时间间隔进行计时的计时器到期而触发该报告。

用于向主机设备报告处理结果的批处理模式可以使用基于预定义脚本语言而编辑的脚本代码来设置。下面给出了设置批处理模式的脚本代码示例。

在此示例中，函数sensorConfigBatch()用于设置批处理模式，而函数sensorConfigBatchCancel()用于解激活批处理模式。处理结果到主机设备的批处理模式的报告是响应于缓冲器已满而触发的。

图3示出了根据本发明的一个实施例的传感器集中控制方法300的流程图。应当理解，方法300中的步骤可以通过分别与参考图1和图2描述的传感器集中控制系统100和200来执行。

如图所示，方法300开始于步骤310，此处在传感器中枢设备120上接收用于配置传感器的命令代码。然后，在步骤320，将接收的命令代码解释为可执行代码。接下来，在步骤330，执行该可执行代码以便对连接到传感器中枢设备120上的一个或多个传感器110进行配置。附加地，方法300还可以包括响应于可执行代码的执行而对该传感器进行配置。在一个实施例中，方法300还可以包括：提供对用于配置传感器的脚本代码进行编辑的工具；将该脚本代码解析为用于配置该传感器的命令代码；以及向传感器中枢设备120发送该命令代码。

在一个实施例中，方法300还可以包括：在传感器中枢设备120上接收扩展的虚拟传感器代码；存储接收到的扩展的虚拟传感器代码；获取来自传感器110的传感器数据；以及执行该扩展的虚拟传感器代码以便通过对该传感器数据进行处理来实现扩展的虚拟传感器功能。附加地，方法300还可以包括：生成该扩展的虚拟传感器代码；以及向传感器中枢设备120发送所生成的扩展的虚拟传感器代码。

在一个实施例中，方法300还可以包括：存储预定义的虚拟传感器代码；以及执行该预定义的虚拟传感器代码以便通过对来自传感器110的传感器数据进行处理来实现预定义的虚拟传感器功能。在一个实施例中，方法300还可以包括：以批处理模式向主机设备报告对所述传感器数据的所述处理的结果。

应当理解，上文结合图1和图2描述的特征同样适用于方法300，并且具有同样的效果，具体细节不再赘述。

本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以被有形地存储在非瞬态计算机可读存储介质上，并且包括机器可执行指令，该指令在被执行时使得机器实现根据本发明的各个方面，例如执行上述的方法300的步骤。

计算机可读存储介质可以是可以存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以包括但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的、非穷举的例子包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的机器可执行指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Java、Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

这里参照根据本发明实施例的设备、方法和计算机程序产品的框图和/或流程图描述了本发明的各个方面。应当理解，框图和/或流程图的每个方框以及框图和/或流程图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

已经出于示例的目的描述了本发明的各个实施例，但是本发明并不意图限于所公开的这些实施例。在不脱离本发明实质的前提下，所有修改和变型均落入由权利要求所限定的本发明的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种传感器集中控制系统，所述传感器集中控制系统包括传感器中枢设备，所述传感器中枢设备包括：

传感器命令代码接收器，被配置为接收用于配置所述传感器中枢设备所连接的一个或多个传感器的命令代码；

传感器命令代码解释器，被配置为将接收的所述命令代码解释为可执的代码；以及

处理核心，被配置为执行所述可执行代码以便对所述传感器进行配置。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述传感器中枢设备还包括：

传感器接口控制器，被配置为响应于所述处理核心对所述可执行代码的执行而对所述传感器进行配置。

3.根据权利要求1或者2所述的系统，还包括传感器命令代码生成设备，所述传感器命令代码生成设备包括：

传感器配置脚本编辑器，被配置为编辑用于配置所述传感器的脚本代码；

脚本解析器，被配置为将所述脚本代码解析为所述命令代码；以及

传感器命令代码发送器，被配置为向所述传感器命令代码接收器发送所述命令代码。

4.根据权利要求2所述的系统，其中所述传感器中枢设备还包括：

可扩展虚拟传感器代码接收器，被配置为接收扩展的虚拟传感器代码；以及

可扩展虚拟传感器库，被配置为存储接收到的所述扩展的虚拟传感器代码，

其中所述传感器接口控制器还被配置为：获取来自所述传感器的传感器数据，并且

所述处理核心还被配置为：执行所述扩展的虚拟传感器代码以便通过对所述传感器数据进行处理来实现扩展的虚拟传感器功能。

5.根据权利要求4所述的系统，还包括虚拟传感器代码生成设备，所述虚拟传感器代码生成设备：

虚拟传感器代码扩展器，被配置为生成所述扩展的虚拟传感器代码；以及

虚拟传感器代码发送器，被配置为向所述虚拟传感器代码接收器发送生成的所述扩展的虚拟传感器代码。

6.根据权利要求4所述的系统，其中所述传感器中枢设备还包括：

预定义虚拟传感器库，被配置为存储预定义的虚拟传感器代码，

其中所述处理核心还被配置为：执行所述预定义的虚拟传感器代码以便通过对所述传感器数据进行处理来实现预定义的虚拟传感器功能。

7.根据权利要求4至6中的任一项所述的系统，其中以批处理模式向主机设备报告对所述传感器数据的所述处理的结果。

8.根据权利要求1所述的系统，其中所述处理核心是低功耗处理核心。

9.一种传感器集中控制方法，包括：

在传感器中枢设备上接收用于配置传感器的命令代码；

将接收到的所述命令代码解释为可执行代码；以及

执行所述可执行代码以便对连接到所述传感器中枢设备上的一个或多个传感器进行配置。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括：

响应于所述可执行代码的执行而对所述传感器进行配置。

11.根据权利要求9或者10所述的方法，还包括：

提供对用于配置所述传感器的脚本代码进行编辑的工具；

将所述脚本代码解析为所述命令代码；以及

向所述传感器中枢设备发送所述命令代码。

12.根据权利要求10所述的方法，还包括：

在所述传感器中枢设备上接收扩展的虚拟传感器代码；

存储接收到的所述扩展的虚拟传感器代码；

获取来自所述传感器的传感器数据；以及

执行所述扩展的虚拟传感器代码以便通过对所述传感器数据进行处理来实现扩展的虚拟传感器功能。

13.根据权利要求12所述的方法，还包括：

生成所述扩展的虚拟传感器代码；以及

向所述传感器中枢设备发送生成的所述扩展的虚拟传感器代码。

14.根据权利要求12所述的方法，还包括：

存储预定义的虚拟传感器代码；以及

执行所述预定义的虚拟传感器代码以便通过对所述传感器数据进行处理来实现预定义的虚拟传感器功能。

15.根据权利要求12至14中的任一项所述的方法，还包括：

以批处理模式向主机设备报告对所述传感器数据的所述处理的结果。