CN105960575B - 功耗及网络负荷优化的智能可穿戴设备及方法 - Google Patents

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Abstract

提供了用于通过对每个可穿戴设备中的传感器的网络控制进行多个可穿戴设备的动态电源管理以及网络传感器数据负荷的优化的网络化的智能可穿戴设备和方法。

Description

功耗及网络负荷优化的智能可穿戴设备及方法
相关申请的交叉引用
本申请要求2014年2月24日提交的美国临时专利申请序列号 61/943837的优先权及权益，该临时专利申请通过引用全文并入本文。
计算机程序附录的引用并入
不适用
受版权保护材料的公告
本专利文献中的一部分材料在美国及其他国家的版权法下受到版权 保护。版权权利的所有者不反对任何人复制本专利文献或本专利公开内 容，因为它出现在美国专利和商标局公开提供的文件或记录中，但是另 外保留任何所有版权权利。版权所有者据此并不放弃它的任何权利，以 对本专利文献进行保密，包括但不限于其依据37C.F.R.(《美国专利法 实施细则》)§1.14的权利。
背景技术
1.技术领域
本技术一般地涉及智能可穿戴设备和传感器网络，并且更特别地涉 及具有动态功耗和网络负载优化的网络化的可穿戴传感器和处理设备的 系统。
2.讨论
当前的可穿戴设备通常是独立存在的，并且设备架构无法与其他可 穿戴设备通信。例如，来自佩戴者所佩戴的传感器腕带的传感器数据不 会考虑到可能正巧在同一用户的身体上或周围存在的其他可穿戴设备 (诸如智能眼镜)。可穿戴设备的新兴市场意味着大部分佩戴者将不限 于在给定的时间只使用单个设备。相反，随着价格合理的可穿戴设备的 可获得性提高，许多用户将能够同时佩戴多个可穿戴设备。
但是，每个可穿戴传感器设备的孤立感测导致该组多个可穿戴设备 总的“感测”和“计算”资源池的非常低效的管理。在此时段期间对保 持空闲的冗余传感器没有控制。例如，对同一主体的参数(例如，心率 或皮肤温度)的重复感测可能正由多个可穿戴设备同时进行，然而来自 它们当中的任何一个的单个读取将会提供足够的传感器数据。
因此，缺乏控制和冗余产生次优的功耗并降低所有可穿戴设备的总 体电池寿命(因为它们可以“休眠”或保持空闲，而不是不必要地采集 数据)，以及网络负荷(因为那些相同的可穿戴设备可能将冗余的感测 数据上传到多个远程的/基于云的位置，这些位置不可能了解那些多次 发生)。
提高可穿戴设备的电池寿命是此类设备的用户所关心的。手表、眼 镜或衣物类物品内的可穿戴传感器的充电要求影响可穿戴设备的总体实 用性。减少在给定的时间段内的充电循环次数将会同样使可穿戴设备变 得更加“佩戴者友好”。
随着可获得的可穿戴设备的数量增大，来自孤立的可穿戴传感器设 备的传感器数据的传输负荷同样是所关心的问题。这是用于可穿戴设备 与远程/云系统之间的“机器到机器”通信的网络容量的移动网络运营 商或其他供应商特别感兴趣的。鉴于潜在的数千/数百万的佩戴者可能 同时上传数据的事实，数据量的优化会降低传输负荷(以及潜在的带宽 危机)。
然而，在某些环境中，对冗余传感器数据的获取是有用的。例如， 身体参数会获益于多个读数的结合(例如，在整个身体的不同位置处的 温度)，尽管可能存在来自若干可穿戴设备的多个读数，但是这些读数 的结合不可能被立即实现。虽然休闲慢跑可以通过测量步调/心率的单 个跟踪器来满足，但是半职业或职业跑步运动员可能想要通过使用多个设备来获得更精确的测量结果。
存在对用于控制传感器数据的产生和处理以及用于优化用户佩戴的 多个可穿戴传感器中的每个传感器的功耗的设备和方法的需要。
发明内容
本公开内容描述了用于通过对每个可穿戴设备中的传感器的网络控 制进行的多个可穿戴设备的动态电源管理以及网络传感器数据负荷的优 化的智能可穿戴设备和方法。
在一个实施例中，整个系统装置具有至少一个基础可穿戴设备、多 个附属设备以及可选的非可穿戴或远程计算设备。多个附属可穿戴传感 器设备与基础可穿戴设备通信且受该基本设备控制。基础和附属可穿戴 设备一般地包含一个或更多个传感器、通信链路以及具有存储器和程序 的计算机处理器。
在可穿戴设备之间的控制层级以控制级别来创建，使得基于给定的 级别来授权及允许由一个设备对另一个设备进行的控制。在本实施例 中，新的附属或基础可穿戴设备能够被引入并自动集成到系统中。
基础可穿戴装置检测在该装置的通信链路的范围内的任何附属可穿 戴设备，并然后与检测到的设备通信。每个检测到的附属设备的控制级 别被识别，并且基于附属设备的级别来建立控制。基础的程序还确定出 现于每个检测到的设备内的传感器以确定冗余。对所有设备的全部传感 器的启动和数据流的控制被统一于一个基础装置。传感器数据可以在附 属设备处或者在基础设备处进行处理，或者可以被传输给远程计算机或 非可穿戴设备以进行处理和评估。
例如，当被查询时，可穿戴设备A会通知可穿戴设备B：它能够读 取具体的身体参数，具有特定的采样率和特定的精度。可穿戴设备B然 后能够在它自己关于该具体度量的读数更好或更精确的情况下或者在不 需要多个并发读数的情况下具有暂时“关闭”可穿戴设备A(或者其子 构件之一)的权力。
另外，用于对可穿戴设备的传感器进行控制的决策程序能够利用基 础可穿戴传感器在设备自身之间进行，或者该程序能够涉及类似于音频 /视频应用中的均衡器的外部(远程的/基于云的)决策引擎。该均衡器 将会允许由同一佩戴者佩戴的每个可穿戴设备的具体感测的放大/中 和。在一个实施例中，这种均衡器的设定要么能够由用户访问(从而允许在更长的电池寿命与更大的测量性能之间进行选择)，要么能够由在 远程计算机上的第三应用远程进行调整。
在一个实施例中，每个附属设备的电池电量可用性同样受基础程序 设备监视。冗余传感器的活动以及冗余传感器数据的产生和传输同样受 基础程序装置控制。
一个实施例考虑了以下事实：许多可穿戴设备由不同的供应商 /OEM生产，并且各自具有专有的API和方法来访问或控制特定的可穿 戴设备。在该实施例中，可穿戴设备的每个供应商或OEM将会接受并 嵌入不可知的软件层。这对于它自己将会是有利的，因为每个可穿戴设 备将会更高效地且以更长的电池寿命来工作(所以它不会消弱其独特的 优点或区别)。
每个可穿戴设备将显露出它们的能力的厂商中立的公共(并且可能 为标准化的)API集成到其他相邻的可穿戴设备。这独立于将会保持不 变的每个可穿戴设备的专有(和/或厂商特定的)感测算法。
这种技术的更多方面将会在本说明书的下面部分给出，其中详细描 述是为了全面地公开该技术的优选实施例，而非对其进行限定。
附图说明
通过参照后面的附图，本文所描述的技术将会得以更全面地被理 解，这些附图仅用于说明：
图1是本文所描述的智能可穿戴网络的一个实施例的示意图。
图2是本文所描述的智能可穿戴设备的一个实施例的功能框图。
图3是关于具有基础和两个附属可穿戴传感器设备的一个配置的功 能框图。
图4是用于动态功耗和网络数据负荷控制的方法的一个实施例的功 能流程图。
具体实施方式
更具体地参照附图，为了说明的目的，用于动态功耗及网络负载优 化的可穿戴装置和方法的实施例一般地在图1至图4中进行描述和示 出。应当意识到，在不脱离本文所公开的基本概念的情况下，这些方法 可以在具体的步骤和顺序方面改动，这些装置可以在元件和结构方面改 动。方法步骤仅仅是这些步骤可以发生的顺序的示例。这些步骤可以按照任何所期望的顺序发生，使得它仍然执行所要求权利保护的技术的目 标。
本公开内容一般地涉及能够例如基于佩戴该设备的用户的一个或更 多个生物或生理特性而执行动作的可穿戴设备。使用一个或更多个传感 器、处理器及可在处理器上执行的代码，可穿戴设备能够被配置为感测 和处理包括但不限于佩戴者的身体特征在内的特性，诸如性别、体重、 身高、体温、皮肤温度、心率、呼吸、血糖水平、血液葡萄糖水平、压力/疲劳、皮肤电反应、摄入(蛋白质)、消化速率、代谢速率、血液化 学、汗水、体内和皮肤温度、生命体征、眼睛干燥度、牙齿蛀蚀、牙龈 疾病、能量储存、卡路里燃烧率、精神警觉度、心律、睡眠模式、咖啡 因含量、维生素含量、水合、血氧饱和度、血液皮质醇水平、血压、胆 固醇、乳酸水平、体内脂肪、蛋白质水平、激素水平、肌肉质量、pH 等。这样的条件还可以包括但不限于位置(例如，俯卧、直立)、运动 或身体状态(例如，睡眠、锻炼)等。
可穿戴设备可以包含一个或更多个输出设备，这些一个或更多个输 出设备包括但不限于触觉输出设备(例如，偏置电机、电活性聚合物、 电容式电压发生器、Peltier温度元件、收缩材料(contracting material)、盲文编码执行器)、遥测设备、视觉设备、声响设备及其他 输出设备。
可穿戴设备还可以包含人工智能，使得设备能够学习并适应佩戴 者。该设备可以被配置为准确地区分错误的(偶发的、意外的等)和有 效的感官输入，由此得出关于佩戴者的身体状态或特征的准确结论(例 如，设备没有将佩戴者在睡眠中翻身理解为佩戴者锻炼)。该设备还可 以包含用于面部、用户或其他图像识别的一个或更多个摄像头或其他视觉传感器。可穿戴设备还可以被配置为将信息传输到佩戴者的数字健康 历史和/或从该数字健康历史中检索信息。
可穿戴设备可以被配置为根据设备的特定特征或功能将信息输出给 用户、另一个可穿戴设备、非可穿戴设备或者网络。
A.一般化系统实施方式
图1示出了包含网络102的一般化的网络基础设施(例如，系统) 100。该网络例如可以为局域网或广域网，诸如因特网。根据本文所描 述的技术的实施例的一个或更多个智能可穿戴设备104-1至104-n可以 被使能以通过有线或无线连接106与网络102通信。此外，可以使能一 个或更多个智能可穿戴设备以通过网络102或者借助于直接的有线或无 线连接108与另一个智能可穿戴设备通信。
还可以使能一个或更多个智能可穿戴设备104-1至104-n以与一个 或更多个非可穿戴设备110-1至110-n通信。超出了本公开内容的范围 的非可穿戴设备可以是具有处理器、关联的操作系统及通信接口的任何 常规的“智能”设备。非可穿戴设备的实例包括智能手机、平板计算 机、笔记本计算机、台式计算机和机顶盒。任何非可穿戴设备都可以是 被使能以通过有线或无线连接与外部设备通信的类型的。在这种情况 下，可以使能一个或更多个智能可穿戴设备以借助于直接的有线或无线 连接112与一个或更多个非可穿戴设备通信。此外，一个或更多个非可 穿戴设备可以是被使能以通过标准的有线或无线连接114与网络102通 信的类型的。在这种情况下，可以使能一个或更多个智能可穿戴设备以 通过网络102与一个或更多个非可穿戴设备通信。
一个或更多个服务器116-1至116-n可以按照客户端-服务器配置来 被提供并且借助于有线或无线连接118与网络连接。服务器可以包括独 立式服务器、集群服务器、网络化服务器或者按照阵列连接以像大型计 算机那样运行的服务器。在这种情况下，一个或更多个智能可穿戴设备 可以被使能以与一个或更多个服务器通信。
图2示出了根据本文所描述的技术的智能可穿戴设备的一般化实施 例。应当意识到，所示的实施例可以被修改或被定制以使得能够执行本 文所描述的功能。在所示的示例性实施例中，智能可穿戴设备包含具有 处理器202、存储器204和应用软件代码206的“引擎”200。处理器 202能够是任何合适的常规处理器。存储器204可以包括具有用于存储 应用程序代码206的关联存储空间的任何合适的常规RAM型存储器和/ 或ROM型存储器。
可以根据需要来包括常规的有线或无线通信模块208(例如，发射 器、接收器或收发器)，以用于执行本文所描述的智能可穿戴设备的一 个或更多个功能。能够提供的无线通信能力的实例包括但不限于蓝牙、 Wi-Fi、红外线、蜂窝通信和近场通信。如果需要，还可设置一个或更 多个常规的接口或控制器210。接口或控制器的例子包括但不限于模 拟数字转换器、数字模拟转换器、缓冲器等。
设备可以包含用于向设备提供输入以执行本文所描述的一个或更多 个功能的生物或生理传感器的至少一个输入212。同样可以包含可选传 感器的传感器输入214-1至214-n。这些可选的输入传感器可以包括但 不限于加速度计、温度传感器、高度传感器、运动传感器、位置传感器 以及其他传感器以执行本文所描述的功能。一个或更多个常规的接口或 控制器216可以根据需要被提供给传感器。接口或控制器的实例包括但 不限于模数转换器、数模转换器、缓冲器等。
另外，设备可以包含一个或更多个输出218-1至218-n，以驱动一 个或更多个输出设备(并且包含那些输出设备)。这些输出设备可以包 括但不限于触觉输出设备、遥测设备、视觉设备、声响设备以及其他输 出设备以执行本文所描述的功能。可以根据需要为输出设备提供一个或 更多个常规的接口或控制器220。接口或控制器的实例包括但不限于模数转换器、数模转换器、缓冲器等。
用户输入222可以根据本文所描述的功能来提供。用户输入可以例 如启动一个或更多个功能，终止一个或更多个功能，或者在运行过程中 进行干预。用户输入可以是任何常规的输入设备，包括但不限于手动开 关、触摸传感器、磁传感器、接近传感器等。可以根据需要为输出设备 提供一个或更多个常规的接口或控制器224。接口或控制器的实例包括但不限于模数转换器、数模转换器、缓冲器等。
根据本文所描述的功能，引擎200还可以包含用于机器学习或其他 自适应功能的反馈回路226。反馈回路同样可以被提供以用于设备校 准。
应当意识到，本文所描述的智能可穿戴设备必然会包含用于上述构 件的外壳或载体。还应当意识到，如同本文所使用的，术语“智能可穿 戴设备”指的是佩戴的或者以其它方式与用户的身体关联并且借助于用 于感测用户的一个或更多个生物或生理状态的至少一个传感器与用户 “连接”的设备。
外壳或载体(即，可穿戴平台)的特定形式能够根据用于执行本文 所描述的功能的选择和适应性而改变。可穿戴平台的实例包括但不限于 手穿戴设备、手指穿戴设备、手腕穿戴设备、头穿戴设备、臂穿戴设 备、腿部穿戴设备、脚踝穿戴设备、足部穿戴设备、脚趾穿戴设备、手 表、眼镜、戒指、手镯、项链、珠宝类物品、衣物类物品、鞋子、帽 子、隐形眼镜、手套等。
还应当意识到，输入传感器和输出设备可以被集成到可穿戴平台 中，或者可以位于可穿戴平台之外，如同智能可穿戴设备的功能所期望 的和/或与其适合的。
B.对功耗和网络负荷具有动态控制的智能可穿戴设备和系统
现在参照图3，示意性地描述可穿戴基础装置340的一个实施例 300。可穿戴基础装置340可以检测出在其通信链路360的范围内的设 备，诸如能够由基础可穿戴装置通过设备间的通信来协调的两个非可穿 戴设备390、450。这可以通过智能可穿戴设备查验(pinging)非可穿 戴设备或确定蓝牙或GPS信号强度或者甚至Wi-Fi定位来完成。
在本图中的基础340是具有由用户佩戴的三个生物计量传感器 310、320和330的可穿戴设备。基础340具有处理器350以及被配置为 与附属传感器设备390和附属传感器设备450进行无线通信的通信链路 360。基础装置340可以可选地与具有接口的非可穿戴设备380以及与 远程计算机370进行通信。指令、传感器数据处理和记录同样可以在远 程计算机370上进行。
附属传感器设备390是具有处理器400以及与在图3所示的实施例 中的基础340通信的通信链路410的可穿戴传感器设备。该设备具有感 测用户的选定生理状态的生物计量传感器420、430和440。生物计量传 感器420、430和440优选地不同于基础的生物计量传感器或者第二附 属可穿戴设备450的传感器480、490和500。但是，不同可穿戴设备的 某些传感器可以具有一定的冗余。
同样地，附属传感器设备450具有处理器460和通信链路470，以 获取并处理来自生物计量传感器480、490和500的传感器数据。所获 取的传感器数据能够由处理器460处理并通过通信链路传输给基础 340。尽管在图3中仅示出了两个附属传感器设备，但是该系统能够容 纳任何数量的附属设备。
可穿戴设备的程序和处理器同样可以监视保留在每个设备中的电池 电量以及存在于每个可穿戴传感器设备中的传感器的功率使用率。在一 个实施例中，功耗同样能够由远程计算机370通过基础装置340来监视 和控制。由用户佩戴的且互连的可穿戴设备中的每一个的电池电量状态 能够被监视并被显示给用户。被监视的可穿戴设备中的每一个的电池电 量使用情况同样能够通过关闭冗余的传感器或者减小或轮转(cycle)基 本传感器的“接通”时间来进行协调和优化。
由用户使用的多个可穿戴设备通常具有冗余的传感器并且可以产生 待经由通信网络传输给远程计算机的多个传感器数据流。图4示出了一 种用于优化功耗并最小化网络的传感器数据传输负荷的方法600。
在图4的块610处，基础传感器通过通信链路检测可以接近基础的 任何附属传感器设备。该基础可以具有它自己的传感器组或者可以简单 地为具有处理器、程序和通信链路的命令和传输模块。该基础还可以在 块610处检测接近于基础的非可穿戴设备。在一个实施例中，非可穿戴 设备可以具有能够提供额外的相关传感器数据的传感器，诸如时间、温 度或湿度传感器。具有用户接口和通信链路的非可穿戴设备同样可以被 配置为接收来自可穿戴传感器装置的传感器数据。
在另一个实施例中，基础设备可以在块610处验证对每个检测到的 设备的访问权，作为对附属传感器设备的意外访问的安全预防措施。在 与基础的传感器数据的任何控制或传输能够发生之前，备选的验证是必 要的。
在块620处，基础与每个检测到的附属传感器设备通信，以建立链 路并识别已被指派给设备的控制级别。这种级别是在可穿戴设备之间提 供控制结构和优先权的一种方式。基础通常具有最高的等级，使得所有 附属传感器设备都是从属的并允许受基础的程序装置进行控制。在一个 实施例中，如果附属级别超出初始指定的基础的级别，则附属设备能够 变为基础。
附属传感器设备的级别对其中一个可穿戴设备对其他设备具有优先 权/控制授权的附属设备(即主/从)类型的体系结构创建中央控制。但 是，同样能够使用其他控制体系结构。例如，能够使用其中所有可穿戴 设备均等地感测并且只有最佳的/最精确的读数被上传的并行体系结 构。另一类型是其中多个可穿戴设备被分组到一起并且每个分组负责具 体的读数子集的集群体系结构。第三种类型是其中在多个层级处存在授 权委托(以及加电/断电)的树形体系结构。
在块630处，评估每个可穿戴传感器设备和基础装置的传感器配置 的冗余性和灵敏度。某些可穿戴设备可以具有同样的传感器。在这种情 况下，来自相同传感器类型的传感器数据被处理并且可以被传输以由三 个不同的可穿戴设备进一步评估。如果三个可穿戴设备中的每一个都具 有相同的传感器，则两者的感测和处理是冗余的，消耗功率并且产生过 量的传输负荷。同样可以评估基础和附属设备的传感器的灵敏度，使得 具体的传感器能够被激活，并且其他较不灵敏的冗余传感器能够被停 用。如果传感器灵敏度不是所感兴趣的，则它们可以被停用，以支持较 不灵敏的传感器或者消耗较少功率的传感器被使用。
每个附属设备的功率水平和能力以及其传感器的功耗曲线在块640 处被确定。为产生对用户的身体状态的期望监视和感测而需要的选定传 感器的激活的时序和持续时间能够被优化，以随时间变化使设备的功耗 最小化。例如，具有高功耗曲线的传感器的可穿戴设备能够在短的持续 时间内启用并然后被停用。同样地，第二附属设备上的冗余传感器能够 被激活，以支持在具有低电流电平或低电源电量的附属设备上的传感 器。
因此，在块650处，能够在灵敏度、数据负荷和电池功耗方面根据 可穿戴设备的感测的目标来优化对传感器激活、电源使用及数据传输的 控制。在另一个实施例中，传感器冗余是所希望的，使得对传感器的控 制优先于使设备的功耗最小化的尝试。
在某些实施例中，对附属设备和基础(若其具有传感器)的传感器 的控制同样能够通过与可穿戴传感器设备的分组的基础的无线通信由远 程计算机或非可穿戴设备执行。这种配置允许由第三方(诸如医疗护理 提供者)对用户的传感器进行远程控制。
系统能够被示出为具有多个可穿戴设备的用户在健身房锻炼。在该 图示中，应用程序能够运行于引擎202上，其监视佩戴者的身体活动。 例如，锻炼监视应用程序通过使用图3中的三个可穿戴设备中的一个或 更多个可穿戴设备上的多个传感器来监视传感器数据，包括身体运动 (通过加速度计)、位置(GPS)、时间(时钟)、心跳。
正运行于基础可穿戴装置的引擎上的应用程序能够处理从可穿戴设 备中的每一个获取的传感器数据，并且能够识别锻炼的类型。例如，将 GPS信号与从服务器下载的地图信息一起共同使用，应用程序能够识别 出用户位于何处(例如，在游泳池，在健身房，在野外，在家中)。
类似地，如果应用程序确定用户在健身房并且用户正在一台机器上 原地跑步，则应用程序决定需要获取的传感器数据的类型以及该传感器 数据的精度水平。例如，当用户正在健身房的跑步机上跑步时，精确的 GPS信号是不必要的，因为用户在跑步时不太可能从跑步机上走开。但 是，精确的心跳和运动信息是需要的，因为该信息有助于测量锻炼的强 度。
一旦传感器信息需要被指定优先级，基础可穿戴装置就能够与其他 可穿戴设备通信以验证每个可穿戴设备的传感器信息的精度并且针对特 定类型的传感器数据挑选适当的设备。其他传感器能够被关闭或者转换 至低功率模式，以节省功率并且避免处理和传输冗余的数据流。所期望 的已处理的传感器信息能够被高效地提供给用户，并且来自设备中的每 一个的功率需求能够得以优化。
当应用程序识别到佩戴者已经改变了锻炼的类型(例如，从跑步机 跑步到重量训练)时，应用程序能够确定锻炼的类型并且选择适合于监 视这种类型的锻炼的适当传感器。为了让应用程序识别出佩戴者改变了 锻炼的类型，应用程序可以在任何时候接收用户输入(例如，由佩戴者 对基础可穿戴装置的特定部位进行触摸)。
另外，应用程序可以检测所接收到的传感器数据的信号图形的变 化，以指示变化。例如，运动传感器信息的特性能够随锻炼类型的改变 而改变。例如，当佩戴者停止跑步并开始缓慢步行并且步行时的心跳没 有像跑步时那样快的时候，运动传感器数据将会改变。
当传感器信号图形的变化由应用程序检测到时，应用程序将会开启 已经被关闭或者被置于低功率模式下的传感器，直到应用程序识别到佩 戴者的新类型的锻炼或活动为止。
尽管在该图示中应用程序运行于可穿戴设备的引擎202上，但是应 用程序可以连同在引擎202上的本地运行的应用程序一起部分地在服务 器116-1至116-n上运行，以处理传感器数据。例如，该系统可以被配 置为使运行在服务器上的应用程序完成需要大量计算资源的繁重任务， 并且使在引擎202上本地运行的应用程序主要收集传感器数据并初步处理传感器数据，并然后将其发送给服务器。
本技术的实施例可以参照根据本技术的实施例的方法和系统的流程 图和/或同样可以被实现为计算机程序产品的算法、公式或其他计算描 述来描述。在这方面，流程图的每个块或步骤，以及流程图中的块(和 /或步骤)、算法、公式或计算描述的组合能够通过各种方法来实现，诸 如包含实现在计算机可读程序代码逻辑中的一个或更多个计算机程序指 令的硬件、固件和/或软件。应当意识到，任何此类计算机程序指令都 可以被装载到包括但不限于通用计算机或专用计算机或其他可编程的处 理装置在内的计算机上，以生产出机器，使得在计算机或其他可编程的 处理装置上执行的计算机程序指令创建出用于实现在流程图的块中指定 的功能的装置。
因此，流程图的块、算法、公式或计算描述支持用于执行指定功能 的方法组合、用于执行指定功能的步骤组合，以及计算机程序指令，诸 如实现在计算机可读程序代码逻辑装置中的计算机程序指令，以用于执 行指定功能。还应当理解，本文所描述的流程图的每个块、算法、公式 或计算描述以及它们的结合能够通过执行指定功能或步骤的专用的基于硬件的计算机系统或专用硬件和计算机可读程序代码逻辑装置的组合来 实现。
而且，这些计算机程序指令(诸如实现在计算机可读程序代码逻辑 中的计算机程序指令)同样可以存储在计算机可读存储器内，这些指令 能够引导计算机或其他可编程的处理装置按照特定的方式来运行，使得 存储在计算机可读存储器中的指令生产出包含实现在流程图的块中指定 的功能的指令装置在内的制品。计算机程序指令还可以被装载到计算机 或其他可编程的处理装置上，以使一系列操作步骤在计算机或其他可编 程的处理装置上被执行，从而产生计算机实施的过程，使得在计算机或 其他可编程的处理装置上执行的指令提供用于实现在流程图的块、算 法、公式或计算描述中指出的功能的步骤。
还应当意识到，本文所使用的“程序”指的是能够由处理器执行以 执行本文所描述的功能的一个或更多个指令。程序能够以软件、固件或 者软件和固件的结合来实现。程序能够存储在设备本地的非暂时性介质 中，或者它能够远程存储在诸如服务器上，或者程序的全部或一部分能 够进行本地及远程存储。远程存储的程序能够通过用户启动而下载(推 送)到设备上，或者基于一个或更多个因素(诸如，例如位置、定时事 件、对象被检测到、面部表情被检测到、位置被检测到、位置变化被检 测到或者其他因素)而自动下载。还应当意识到，术语处理器、中央处 理单元(CPU)及计算机被同义使用以指示能够执行程序以及与输入/ 输出接口和/或外围设备的通信的设备。
根据以上的讨论，应当意识到，本技术能够用各种方式来实现，这 些方式包括但不限于下列方式：
1.一种可穿戴传感器装置，包含：(a)具有存储器的计算机处理 器；(b)能操作地耦接至所述处理器的多个传感器；(c)通信链路；以 及(d)程序，在非瞬时性计算机可读介质中且能执行于所述计算机处 理器上以用于执行步骤，所述步骤包括：(i)检测在所述传感器装置的 所述通信链路的范围之内的具有一个或更多个传感器的附属可穿戴设 备；(ii)与一个或更多个检测到的设备通信；(iii)识别每个检测到的 附属设备的控制级别；(iv)基于设备的所述控制级别来建立对所述装 置及附属设备的控制；(v)控制所述传感器装置和附属设备的传感器启 动；以及(vi)从一个或更多个检测到的设备当中的选定传感器获取传 感器数据。
2.根据任何之前的实施例1所述的装置，还包含由所述处理器控 制的一个或更多个输出设备。
3.根据任何之前的实施例所述的装置，其中所述程序还执行以下 步骤，包括：通过所述可穿戴装置上的所述输出设备来通知检测到的附 属可穿戴设备的装置的佩戴者。
4.根据任何之前的实施例所述的装置，其中所述程序还执行以下 步骤，包括：验证对每个检测到的设备的访问权；以及仅与验证的设备 交换传感器数据。
5.根据任何之前的实施例所述的装置，其中所述程序还执行以下 步骤，包括：监视所述可穿戴装置和附属设备的功率水平；以及控制传 感器启动以使所述可穿戴装置和附属设备的功耗最小化。
6.根据任何之前的实施例所述的装置，其中所述程序还执行以下 步骤，包括：评估每个检测到的设备的传感器配置；选择所有传感器设 备中最精确的传感器类型；以及从所述最精确的传感器中获取传感器数 据。
7.根据任何之前的实施例所述的装置，其中所述程序还执行以下 步骤，包括：评估每个检测到的设备的传感器配置；从所有传感器设备 中的每种传感器类型仅选择一种；以及从所述传感器装置和附属传感器 设备中的所有传感器当中的仅一种传感器类型中获取传感器数据。
8.根据任何之前的实施例所述的装置，其中所述程序还执行包括 停用没有被选择进行启动的传感器的步骤。
9.根据任何之前的实施例所述的装置，其中所述程序还执行以下 步骤，包括：检测在所述传感器装置的所述通信链路的范围之内的具有 一个或更多个传感器的非可穿戴设备；并且从所述检测到的非可穿戴设 备的所述传感器中获取传感器数据。
10.一种可穿戴设备传感器系统，包含：(a)至少一个附属传感器 设备，每个设备包含：(i)通信链路；(ii)具有存储器的计算机处理 器；(iii)能操作地耦接至所述处理器的多个传感器；以及(iv)程序， 在非瞬时性计算机可读介质内且能执行于所述计算机处理器上以用于执 行步骤，所述步骤包括：1.发送和接收与可穿戴传感器设备的通信； 并且2.处理接收自所述可穿戴设备的传感器数据；以及(b)可穿戴 传感器装置，包含：(i)具有存储器的计算机处理器；(ii)能操作地耦 接至所述处理器的多个传感器；(iii)通信链路；以及 (iv)程序，在非瞬时性计算机可读介质内且能执行于所述计算机处理 器上以用于执行步骤，所述步骤包括：1.检测在所述传感器装置的通 信链路的范围之内的具有一个或更多个传感器的附属可穿戴设备； 2.与一个或更多个检测到的设备通信；3.识别每个检测到的附属设备 的控制级别；4.基于设备的控制级别来建立对所述装置及附属设备的 控制；5.控制所述传感器装置和附属设备的传感器启动；以及6.从一 个或更多个检测到的设备当中的选定传感器获取传感器数据。
11.根据任何之前的实施例所述的系统，还包含：被配置为接收来 自所述可穿戴传感器装置的传感器数据的具有用户接口和通信链路的非 可穿戴设备。
12.根据任何之前的实施例所述的系统，其中所述可穿戴传感器装 置程序还执行以下步骤，包括：监视所述可穿戴装置和附属设备的功率 水平；并且控制传感器启动以使所述可穿戴装置和附属设备的功耗最小 化。
13.根据任何之前的实施例所述的系统，其中所述可穿戴传感器装 置程序还执行以下步骤，包括：评估每个检测到的设备的传感器配置； 选择所有传感器设备中最精确的传感器类型；以及从所述最精确的传感 器中获取传感器数据。
14.根据任何之前的实施例所述的系统，其中所述可穿戴传感器装 置程序还执行以下步骤，包括：评估每个检测到的设备的传感器配置； 从所有传感器设备中的每种传感器类型仅选择一种；从所述传感器装置 和附属传感器设备中的所有所述传感器当中的仅一种传感器类型中获取 传感器数据；以及停用没有被选择进行启动的传感器。
15.根据任何之前的实施例所述的系统，其中所述可穿戴传感器装 置程序还执行以下步骤，包括：验证对每个检测到的设备的访问权；以 及仅与验证的设备交换传感器数据。
16.一种用于优化可穿戴设备的设备功耗和网络负荷的计算机实现 的方法，所述方法包括：检测在传感器装置的通信链路的范围内的具有 一个或更多个传感器的附属可穿戴设备；与一个或更多个检测到的设备 通信；识别每个检测到的附属设备的控制级别；基于设备的所述控制级 别来建立传感器装置对检测到的附属设备的控制；控制传感器装置和附 属设备的传感器启动；以及从一个或更多个所述检测到的设备中的传感 器中获取传感器数据。
17.根据任何之前的实施例所述的方法，还包括：监视所述可穿戴 装置和附属设备的功率水平；以及控制传感器启动以使所述可穿戴装置 和附属设备的功耗最小化。
18.根据任何之前的实施例所述的方法，还包括：评估每个检测到 的附属设备的传感器配置；选择所有传感器设备中最精确的传感器类 型；以及从所述最精确的传感器中获取传感器数据。
19.根据任何之前的实施例所述的方法，还包括：评估每个检测到 的设备的传感器配置；从所有传感器设备中的每种传感器类型仅选出一 种；从所述传感器装置和附属传感器设备中的所有传感器当中的仅一种 传感器类型中获取传感器数据；以及停用没有被选择以进行启动的传感 器。
20.根据任何之前的实施例所述的方法，还包括：检测在所述传感 器装置的通信链路的范围内的具有一个或更多个传感器的非可穿戴设 备；并且从所检测到的非可穿戴设备的传感器中获取传感器数据。
尽管以上的描述含有许多细节，但是这些不应被看作是对本技术的 范围的限定，而仅仅是提供关于本技术的目前某些优选实施例的说明。 因此，应当意识到，本技术的范围完全涵盖本领域技术人员会很清楚的 其他实施例，并且本技术的范围因此应当仅由所附的权利要求书限定， 在所附的权利要求书中，除非明确如此说明，否则对单数形式的要素的 引用并非意指“一个且只有一个”，而是意指“一个或更多个”。本领域 技术人员已知的上述优选实施例的要素的所有结构上的、化学上的或功 能上的等效形式均明确通过引用并入本文，并且意指由本权利要求书所 包含。而且，不需要由设备或方法解决应当由本技术解决的每一个问 题，因为这应当由本权利要求书所包含。而且，在本公开内容中，没有要件、构件或方法步骤是旨在奉献给公众的，不管该要件、构件或方法 步骤是否在权利要求书中被明确引用。在本文中，没有权利要求要件应 当根据美国法典第35条第112款规定来解释，除非该要件通过使用短 语“用于...的装置”或“用于...的步骤”被明确引用。

Claims (20)

1.一种可穿戴传感器装置，包含：
(a)具有存储器的计算机处理器；
(b)能操作地耦接至所述处理器的多个传感器；
(c)通信链路；以及
(d)程序，在非瞬时性计算机可读介质中且能执行于所述计算机处理器上以用于执行步骤，所述步骤包括：
(i)检测在所述可穿戴传感器装置的所述通信链路的范围之内的具有一个或更多个传感器的附属可穿戴设备；
(ii)与一个或更多个检测到的附属可穿戴设备通信；
(iii)识别每个检测到的附属可穿戴设备的控制级别；
(iv)基于附属可穿戴设备的所述控制级别来建立对所述可穿戴传感器装置及附属可穿戴设备的控制；
(v)控制所述可穿戴传感器装置和附属可穿戴设备的传感器启动；以及
(vi)从所检测到的附属可穿戴设备中的一个或更多个中的选定传感器获取传感器数据。
2.根据权利要求1所述的装置，还包含由所述处理器控制的一个或更多个输出设备。
3.根据权利要求2所述的装置，其中所述程序还执行以下步骤，包括：
通过所述可穿戴传感器装置上的所述输出设备来通知检测到的附属可穿戴设备的装置的佩戴者。
4.根据权利要求1所述的装置，其中所述程序还执行以下步骤，包括：
验证对每个检测到的附属可穿戴设备的访问权；以及
仅与已验证的附属可穿戴设备交换传感器数据。
5.根据权利要求1所述的装置，其中所述程序还执行以下步骤，包括：
监视所述可穿戴传感器装置和附属可穿戴设备的功率水平；以及
控制传感器启动以使所述可穿戴传感器装置和附属可穿戴设备的功耗最小化。
6.根据权利要求1所述的装置，其中所述程序还执行以下步骤，包括：
评估每个检测到的附属可穿戴设备的传感器配置；
选择所有传感器设备中最精确的传感器类型；以及
从最精确的传感器中获取传感器数据。
7.根据权利要求1所述的装置，其中所述程序还执行以下步骤，包括：
评估每个检测到的附属可穿戴设备的传感器配置；
从所有传感器设备中的每种传感器类型中选择仅一种传感器类型；以及
从所述可穿戴传感器装置和附属可穿戴设备中的所有传感器当中的仅一种传感器类型中获取传感器数据。
8.根据权利要求7所述的装置，其中所述程序还执行包括停用没有被选择进行启动的传感器的步骤。
9.根据权利要求1所述的装置，其中所述程序还执行以下步骤，包括：
检测在所述可穿戴传感器装置的所述通信链路的范围之内的具有一个或更多个传感器的非可穿戴设备；并且
从所检测到的非可穿戴设备的传感器中获取传感器数据。
10.一种可穿戴设备传感器系统，包含：
(a)至少一个附属可穿戴设备，每个附属可穿戴设备包含：
(i)通信链路；
(ii)具有存储器的计算机处理器；
(iii)能操作地耦接至所述处理器的多个传感器；以及
(iv)程序，在非瞬时性计算机可读介质内且能执行于所述计算机处理器上以用于执行步骤，所述步骤包括：
1.发送和接收与可穿戴传感器设备的通信；并且
2.处理接收自所述可穿戴传感器设备的传感器数据；以及
(b)可穿戴传感器装置，包含：
(i)具有存储器的计算机处理器；
(ii)能操作地耦接至所述处理器的多个传感器；
(iii)通信链路；以及
(iv)程序，在非瞬时性计算机可读介质内且能执行于所述计算机处理器上以用于执行步骤，所述步骤包括：
1.检测在所述可穿戴传感器装置的通信链路的范围之内的具有一个或更多个传感器的附属可穿戴设备；
2.与一个或更多个检测到的设备通信；
3.识别每个检测到的附属可穿戴设备的控制级别；
4.基于设备的控制级别来建立对所述可穿戴传感器装置及附属可穿戴设备的控制；
5.控制所述可穿戴传感器装置和附属可穿戴设备的传感器启动；以及
6.从所检测到的附属可穿戴设备中的一个或更多个中的选定传感器获取传感器数据。
11.根据权利要求10所述的系统，还包含：
被配置为接收来自所述可穿戴传感器装置的传感器数据的具有用户接口和通信链路的非可穿戴设备。
12.根据权利要求10所述的系统，其中所述可穿戴传感器装置程序还执行以下步骤，包括：
监视所述可穿戴传感器装置和附属可穿戴设备的功率水平；并且
控制传感器启动以使所述可穿戴传感器装置和附属可穿戴设备的功耗最小化。
13.根据权利要求10所述的系统，其中所述可穿戴传感器装置程序还执行以下步骤，包括：
评估每个检测到的附属可穿戴设备的传感器配置；
选择所有传感器设备中最精确的传感器类型；以及
从最精确的传感器中获取传感器数据。
14.根据权利要求10所述的系统，其中所述可穿戴传感器装置程序还执行以下步骤，包括：
评估每个检测到的附属可穿戴设备的传感器配置；
从所有传感器设备中的每种传感器类型中选择仅一种传感器类型；
从所述可穿戴传感器装置和附属可穿戴设备中的所有传感器当中的仅一种传感器类型中获取传感器数据；以及
停用没有被选择进行启动的传感器。
15.根据权利要求10所述的系统，其中所述可穿戴传感器装置程序还执行以下步骤，包括：
验证对每个检测到的附属可穿戴设备的访问权；以及
仅与已验证的附属可穿戴设备交换传感器数据。
16.一种用于优化可穿戴设备的设备功耗和网络负荷的计算机实现的方法，所述方法包括：
检测在可穿戴传感器装置的通信链路的范围内的具有一个或更多个传感器的附属可穿戴设备；
与一个或更多个检测到的附属可穿戴设备通信；
识别每个检测到的附属可穿戴设备的控制级别；
基于附属可穿戴设备的所述控制级别来建立可穿戴传感器装置对检测到的附属可穿戴设备的控制；
控制可穿戴传感器装置和附属可穿戴设备的传感器启动；以及
从所检测到的附属可穿戴设备中的一个或更多个中的传感器获取传感器数据。
17.根据权利要求16所述的方法，还包括：
监视所述可穿戴传感器装置和附属可穿戴设备的功率水平；以及
控制传感器启动以使所述可穿戴传感器装置和附属可穿戴设备的功耗最小化。
18.根据权利要求16所述的方法，还包括：
评估每个检测到的附属可穿戴设备的传感器配置；
选择所有传感器设备中最精确的传感器类型；以及
从最精确的传感器中获取传感器数据。
19.根据权利要求16所述的方法，还包括：
评估每个检测到的附属可穿戴设备的传感器配置；
从所有传感器设备中的每种传感器类型中选出仅一种传感器类型；
从所述可穿戴传感器装置和附属可穿戴设备中的所有传感器当中的仅一种传感器类型中获取传感器数据；以及
停用没有被选择以进行启动的传感器。
20.根据权利要求16所述的方法，还包括：
检测在所述可穿戴传感器装置的通信链路的范围内的具有一个或更多个传感器的非可穿戴设备；并且
从所检测到的非可穿戴设备的传感器中获取传感器数据。
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