CN106716298A - 用于传感器数据的超低电力处理的算法引擎 - Google Patents

用于传感器数据的超低电力处理的算法引擎 Download PDF

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Abstract

本发明揭示用于电力高效地处理传感器数据的方法和设备。在一个实施例中，所实施的操作包含：以通用处理器配置传感器融合引擎和外围控制器；将所述通用处理器置于低电力睡眠模式中；以所述外围控制器从传感器读取数据且将所述数据存储到伴随存储器中；以所述传感器融合引擎处理所述伴随存储器中的所述数据；以及从所述低电力睡眠模式唤醒所述通用处理器。

Description

用于传感器数据的超低电力处理的算法引擎
相关申请案
本申请案主张2014年9月26日申请的第14/498,510号美国专利申请案的优先权，所述申请案以全文引用的方式并入本文中。
技术领域
本文所揭示的标的物大体上涉及包括硬件传感器融合引擎的芯片上系统。
背景技术
芯片上系统(SoC)在例如智能电话和平板计算机等移动装置中越来越常见。SoC是包括计算系统的多个组件的集成电路。举例来说，典型SoC可含有一或多个处理器核心、图形处理单元(GPU)、存储器控制器和存储器。一些SoC还可含有例如用于蜂窝式通信、Wi-Fi、GPS和蓝牙等的无线电和基带以及数字信号处理器(DSP)等组件。
期望改善移动装置中使用的SoC的电力效率以便增加电池寿命。更确切地说，改善SoC的电力效率以用于传感器相关任务是重要的，因为许多基于情境的应用需要以连续始终接通为基础而搜集、处理和融合(组合来自不同传感器的数据以导出信息)来自多个传感器的传感器数据。以通用处理器核心和/或DSP以始终接通为基础执行这些传感器相关任务是过于能量低效的。
发明内容
本文所揭示的实施例可包含一种用于电力高效地处理传感器数据的方法，其包括：以通用处理器配置传感器融合引擎和外围控制器；将所述通用处理器置于低电力睡眠模式中；以所述外围控制器从传感器读取数据且将所述数据存储到伴随存储器中；以所述传感器融合引擎处理所述伴随存储器中的所述数据；以及从所述低电力睡眠模式唤醒所述通用处理器。
本文所揭示的另一实施例可包含一种芯片上系统(SoC)，其包括：通用处理器；传感器融合引擎，其包括用于传感器数据相关算法的一或多个硬件宏；伴随存储器；以及外围控制器。
本文所揭示的又一实施例可包含一种包含代码的非暂时性计算机可读媒体，所述代码在由处理器执行时致使所述处理器：以通用处理器配置传感器融合引擎和外围控制器，将所述通用处理器置于低电力睡眠模式中，以所述外围控制器从传感器读取数据且将所述数据存储到伴随存储器中，以所述传感器融合引擎处理所述伴随存储器中的所述数据，以及从所述低电力睡眠模式唤醒所述通用处理器。
本文所揭示的额外实施例可包含一种用于电力高效地处理传感器数据的设备，其包括：用于处理数据的装置；用于融合传感器数据的装置，其包含用于执行传感器数据相关算法的装置；用于存储数据的装置；以及用于控制外围组件的装置，其中所述用于处理数据的装置经配置以提供所述用于融合传感器数据的装置和用于控制外围组件的装置的配置，所述用于处理数据的装置经配置以进入低电力睡眠模式，所述用于控制外围组件的装置经配置以从传感器读取数据且将所述数据存储到所述用于存储数据的装置中，且所述用于处理数据的装置经配置以从所述低电力睡眠模式唤醒。
附图说明
图1说明其中可实践本发明的实施例的计算装置的实施例。
图2说明示范性芯片上系统的示意图。
图3是说明用于以传感器融合引擎电力高效地收集且处理传感器数据的示范性方法的流程图。
具体实施方式
词语“示范性”在本文中用于意味着“充当实例、例子或说明”。本文中描述为“示范性”或描述为“实例”的任何方面或实施例未必应被解释为比其它方面或实施例优选或有利。
如本文所使用，术语“计算系统或装置”指代任何形式的可编程计算机装置，包含但不限于膝上型计算机和桌上型计算机、平板计算机、智能电话、电视机、家用电器、蜂窝式电话、个人电视装置、个人数据助理(PDA)、掌上型计算机、无线电子邮件接收器、具多媒体因特网功能的蜂窝式电话、全球定位系统(GPS)接收器、无线游戏控制器、交通工具(例如，汽车)内的接收器、交互式游戏装置、笔记本计算机、智能笔记本计算机、上网本、移动电视装置或任何数据处理设备。
在图1中说明适合于基于情境的应用的实例计算装置100。计算装置100展示为包括可经由总线105电耦合(或可在适当时以其它方式通信)的硬件元件。硬件元件可包含：一或多个处理器110，包含(但不限于)一或多个通用处理器及/或一或多个专用处理器(例如，数字信号处理芯片、图形加速度处理器，及/或其类似者)；一或多个输入装置115，其可包含(但不限于)一或多个传感器、鼠标、键盘、小键盘、触摸屏、麦克风及/或其类似者；及一或多个输出装置120，其可包含(但不限于)扬声器、打印机和/或类似物。
计算装置100可进一步包含以下各者(和/或与以下各者通信)：一或多个非暂时性存储装置125，所述非暂时性存储装置可包括(但不限于)本地及/或网络可存取的存储装置，和/或可包含(但不限于)磁盘驱动器、驱动阵列、光学存储装置、例如随机存取存储器(“RAM”)和/或只读存储器(“ROM”)等固态存储装置，所述固态存储装置可为可编程的、可快闪更新的和/或其类似者。此类存储装置可经配置以实施任何适当的数据存储装置，包含(但不限于)各种文件系统、数据库结构及/或其类似者。
计算装置还可包含通信子系统130，其可包含(不限于)调制解调器、网卡(无线或有线)、红外通信装置、无线通信装置和/或芯片组(例如蓝牙装置、802.11装置、Wi-Fi装置、WiMAX装置、蜂窝式通信装置等)和/或类似物。通信子系统130可准许与网络、其它计算装置及/或本文中所描述的任何其它装置交换数据。在一个实施例中，计算装置100可进一步包括工作存储器135，其可包含RAM或ROM装置，如上文所描述。计算装置可进一步包括电池150。应了解，计算装置100可为移动装置或非移动装置，且可具有无线和/或有线连接。
计算装置100还可包括展示为当前位于工作存储器135内的软件元件，包含操作系统140、装置驱动器、可执行库和/或其它代码，例如一或多个应用程序145，其可包括或可经设计以实施由实施例提供的方法和/或配置由实施例提供的系统，如本文将描述。仅举例来说，相对于下文论述的方法描述的一或多个程序可能经实施为可由计算装置100(和/或计算装置100内的处理器110)执行的代码和/或指令；在一方面中，随后这些代码和/或指令可用以配置和/或适配通用计算机(或其它装置)以根据所描述方法执行一或多个操作。
这些指令及/或代码的集合可存储在非暂时性计算机可读存储媒体(例如上文所描述的存储装置125)上。在一些情况下，存储媒体可能并入到例如系统100等计算装置内。在其它实施例中，存储媒体可能与计算装置(例如，可装卸式媒体，例如压缩光盘)分开，及/或提供于安装包中，使得存储媒体可用以编程、配置及/或适配其上存储有指令/代码的通用计算机。这些指令可呈可由计算机化计算装置100执行的可执行代码形式，和/或可呈源和/或可安装代码的形式，所述源和/或可安装代码在由计算装置100编译和/或安装于计算装置100上后(例如，使用各种大体可用编译程序、安装程序、压缩/解压缩实用程序等中的任一者)，随后采用可执行代码的形式。
应用程序145可包含一或多个基于情境的应用程序，其依赖于传感器数据或从传感器数据导出的信息。
图2说明示范性SoC 200的示意图。SoC 200可包含通用处理器210、随机存取存储器(RAM)215、传感器融合引擎220、伴随存储器225、外围控制器230，以及始终接通子系统(AOSS)235。通用处理器210、传感器融合引擎220、伴随存储器225以及外围控制器230可经由内部互连255以通信方式连接。在一个实施例中，伴随存储器225可近似为几十千字节的大小。在另一实施例中，伴随存储器225可至少近似为12千字节的大小。RAM 215可具有与通用处理器210的专用连接，或可经由内部互连255连接到其它组件。在一个实施例中，通用处理器210、RAM 215、传感器融合引擎220、伴随存储器225以及外围控制器230可位于SoC 200的低电力岛状物245内。所述低电力岛状物是用于低电力处理而设计的SoC的任何区段。所述岛状物可含有其自身的存储器、时钟、PLL、总线、专用电压轨、电力管理电路、存储器、接口、数字或模拟块、计数器、微处理器和DSP。在另一实施例中，传感器融合引擎220、外围控制器230和伴随存储器225可具备专用低电力时钟，以使得当SoC 200的其它部分处于低电力睡眠模式中，其中系统时钟断开且用于SoC 200的主数字和存储器轨处于保持电压电平时可进行数据收集、缓冲和/或计算。换句话说，在此实施例中，传感器融合引擎220、外围控制器230和伴随存储器225可具有其自身的由AOSS 235配置的电压轨(未图示)，或可能够在保持电压电平下操作。在再一实施例中，外围控制器230可实施有专用可编程低电力处理器，例如ARM Cortex-M处理器或MIPS处理器。SoC 200可经由外围接口240通过外围控制器230与一或多个传感器250通信。一或多个传感器250的实例可包含接近度传感器、环境光传感器(ALS)、加速度计、陀螺仪、磁力计、气压传感器等。这一或多个感测器250可基于始终接通而操作。传感器250也可以使用例如蓝牙、蓝牙LE或802.11等协议经由连接性芯片而无线连接。外围接口240可为合适的接口中的任一者，例如I2C、SPI、UART或SLIMbus等。AOSS 235是始终接通的且可执行多个功能。举例来说，AOSS 235可以一或多个校正电压将电力供应到SoC 200的组件，可从一或多个传感器250接收数据就绪中断(DRI)信号(当使用这些中断信号时)，且可将唤醒信号提供到SoC 200的一或多个组件，例如外围控制器230。在一些实施例中，传感器融合引擎220、伴随存储器225和外围控制器230可为AOSS 235的部分。在其它实施例中传感器融合引擎220、伴随存储器225和外围控制器230可在SoC的其它域中。SoC200可包含额外组件，其在图2中未图示以免混淆本发明。
对应关系可存在于图2和图1中所示的元件之间，且在此描述。通用处理器210可为图1中所示的一或多个处理器110中的一者。RAM 215可为图1中所示的工作存储器135的部分。内部互连255、外围控制器230、外围接口240和AOSS 235可为图1中所示的总线105的部分。且一或多个传感器250可为一或多个输入装置115的部分。
SoC 200可包括通用处理器210、包括用于传感器数据相关算法的一或多个硬件宏的传感器融合引擎220、伴随存储器225，以及外围控制器230，其中通用处理器210可在其进入低电力睡眠模式之前配置传感器融合引擎220和外围控制器230。随后，外围控制器230可从传感器250读取数据且可将数据存储到伴随存储器225中，且最后可从低电力睡眠模式唤醒通用处理器210。
传感器融合引擎220可在其中实施一或多个硬件宏。硬件宏可以专用硬件电路执行传感器相关任务，且与通用处理器和/或DSP执行同一任务相比消耗更少能量。用于传感器相关任务的若干算法可被实施为传感器融合引擎220内的硬件宏。实例包含卡尔曼滤波器、运动检测算法、计步器算法、导航算法、手势相关算法、传感器校准算法、医疗信号处理算法、指纹和/或触摸算法、传感器数据融合算法等。所述列表是说明性的且不限制本发明。替代地传感器融合引擎220可为超低功率处理器。
下文将描述利用传感器融合引擎220以电力高效方式执行传感器相关任务的不同方法。举例来说，传感器融合引擎220可保持与伴随存储器225和外围控制器230一起在作用中以利用硬件宏来收集和处理传感器数据，同时通用处理器210和其它组件电力收缩到睡眠模式中。仅当传感器数据处理完成且需要通用处理器210执行其它任务时唤醒通用处理器210。在替代实施例中，传感器融合引擎220充当通用处理器210的数学协处理器以从通用处理器210分担执行计算密集型传感器相关算法的任务。当提供传感器融合引擎220以充当数学协处理器时，可使用较少电力且可能更电力高效的通用处理器210。
图3是说明用于以传感器融合引擎220电力高效地收集和处理传感器数据的示范性方法300的流程图。在框310处，通用处理器210配置传感器融合引擎220和外围控制器230。特定配置取决于请求传感器数据和所导出信息的应用。传感器融合引擎220可经配置以用嵌入的硬件宏执行一或多个算法，而外围控制器230经配置以从一或多个传感器250中的至少一者读取传感器数据。在框320处，通用处理器210进入低电力睡眠模式以节约电力。在一些实施例中，例如外围控制器230等其它组件也可进入休眠模式直到被唤醒以执行特定任务为止。
在框330处，外围控制器230从一或多个传感器250读取传感器数据且将读取的传感器数据存储到伴随存储器225中。可利用用于从一或多个传感器250读取传感器数据的不同方法。举例来说，在轮询模式中，可在框310处配置外围控制器230以周期性地查询一或多个传感器250。在一些实施例中，以中断模式传送传感器数据：当一或多个传感器250中的至少一者具有准备好被读取的数据时，其将DRI信号发射到AOSS 235。作为响应，AOSS 235随后设定适当电压电平且唤醒外围控制器230。外围控制器230随后配置外围接口240，读取传感器数据，且将传感器数据存储到伴随存储器225中。在一些其它实施例中，外围控制器230而不是AOSS 235可处置所述中断以使得电压电平不必改变。
在框340处，传感器融合引擎220以硬件宏处理存储在伴随存储器225中的传感器数据。经处理传感器数据和/或从传感器数据导出的信息也可以由传感器融合引擎220存储在伴随存储器225中。在一些实施例中，框330和框340可在时间上重叠，且可当必要时重复。最后，在框350处，当所有传感器数据处理完成且需要通用处理器210用于进一步任务时，传感器融合引擎220唤醒通用处理器210。
本文所描述的方法允许对传感器数据的更电力高效的处理。如本文中所描述的特征在于包括传感器融合引擎220的SoC 200的计算装置100可具有较好的电池寿命，同时支持各种基于情境的应用。
应了解，先前描述的本发明的方面可与计算装置100的处理器101对指令(例如，应用程序)的执行结合而实施，如先前描述。具体来说，装置的电路(包含但不限于处理器)可在应用程序、程序、例程或指令执行的控制下操作以执行根据本发明的实施例的方法或过程(例如，图3的过程)。举例来说，此程序可在固件或软件中实施(例如，存储在存储器及/或其它位置中)且可由处理器及/或装置的其它电路实施。此外，应了解，术语处理器、微处理器、电路、控制器等是指能够执行逻辑、命令、指令、软件、固件、功能性等的任何类型的逻辑或电路。
本文中的教示可并入到多种设备(例如，装置)中(例如，在多种设备内实施或通过多种设备执行)。举例来说，本文教示的一或多个方面可并入到以下各者中：一般计算装置、桌上型计算机、移动计算机、移动装置、电话(例如，蜂窝式电话)、个人数据助理、平板计算机、膝上型计算机、平板计算机、娱乐装置(例如，音乐或视频装置)、头戴式耳机(例如，头戴受话器、耳机等)、医疗装置(例如，生物计量传感器、心率监视器、计步器、EKG装置等)、用户I/O装置、计算机、服务器、销售点装置、娱乐装置、机顶盒或任何其它合适的装置。
在一些方面，无线装置可以包含用于通信系统的接入装置(例如Wi-Fi接入点)。举例来说，此类接入装置可经由有线或无线通信链路而提供到另一网络通过收发器(例如，诸如因特网或蜂窝式网络的广域网)的连接性。因此，接入装置可以使得另一装置(例如，Wi-Fi站)能够接入另一网络或一些其它功能性。另外，应了解，所述装置中的一者或两者可为便携式，或在一些情况下，相对非便携式。
应了解，当装置为移动或无线装置时其可经由通过无线网络的一或多个无线通信链路通信，所述无线通信链路基于或以其它方式支持任何合适的无线通信技术。举例来说，在一些方面，无线装置及其它装置可以与包括无线网络的网络相关联。在一些方面中，网络可包括人体局域网络或个人局域网络(例如，超宽带网络)。在一些方面，网络可以包含局域网或广域网。无线装置可支持或以其它方式使用多种无线通信技术、协议或标准中的一或多者，例如，3G、LTE、高级LTE、4G、CDMA、TDMA、OFDM、OFDMA、WiMAX和Wi-Fi。类似地，无线装置可以支持或以其它方式使用多种对应调制或多路复用方案中的一或多者。无线装置可因此包含适当的组件(例如，空中接口)以使用以上或其它无线通信技术建立一或多个无线通信链路且经由所述一或多个无线通信链路进行通信。举例来说，装置可包括具有相关联的发射器和接收器组件(例如，发射器和接收器)的无线收发器，其可包含促进无线介质上的通信的各种组件(例如，信号产生器和信号处理器)。众所周知，移动无线装置因此可以无线方式与其它移动装置、蜂窝电话、其它有线及无线计算机、因特网网站等通信。
所属领域的技术人员将理解，可以使用多种不同技术和技艺中的任一者来表示信息和信号。举例来说，可通过电压、电流、电磁波、磁场或磁粒子、光场或光粒子或其任何组合来表示在整个上文描述中可能参考的数据、指令、命令、信息、信号、位、符号和码片。
所属领域的技术人员将进一步了解，结合本文中所揭示的实施例予以描述的各种说明性逻辑块、模块、引擎、电路及算法步骤可被实施为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为清楚地说明硬件与软件的此互换性，上文已大致关于其功能性而描述了各种说明性组件、块、模块、引擎、电路及步骤。此功能性是实施为硬件还是软件取决于特定应用及施加于整个系统的设计约束。熟练的技术人员可针对每一特定应用以不同方式实施所描述的功能性，但此类实施决策不应被解释为引起偏离本发明的范围。
可使用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或经设计以执行本文所描述的功能的其它可编程逻辑装置、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件或其任何组合来实施或执行结合本文中所揭示的实施例而描述的各种说明性逻辑区块、模块和电路。通用处理器可以是微处理器，但在替代方案中，处理器可以是任何常规处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可实施为计算装置的组合，例如，DSP与微处理器的组合、多个微处理器、一或多个微处理器结合DSP核心，或任何其它此类配置。
结合本文所揭示的实施例而描述的方法或算法的步骤可直接体现在硬件、由处理器执行的软件模块或所述两者的组合中。软件模块可驻留在RAM存储器、快闪存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可装卸磁盘、CD-ROM，或此项技术中已知的任何其它形式的存储媒体中。示范性存储媒体耦合到处理器，使得处理器可从存储媒体读取信息和将信息写入到存储媒体。在替代方案中，存储媒体可集成到处理器。处理器和存储媒体可驻存于ASIC中。ASIC可以驻留于用户终端中。在替代例中，处理器及存储媒体可作为离散组件驻留于用户终端中。
在一或多个示范性实施例中，所述功能可以在硬件、软件、固件或其任何组合中实施。如果在软件中实施为计算机程序产品，那么功能或模块可作为一或多个指令或代码存储在非暂时性计算机可读媒体上或通过非暂时性计算机可读媒体传输。计算机可读媒体可包含计算机存储媒体与通信媒体两者，通信媒体包含促进将计算机程序从一处传送到另一处的任何媒体。存储媒体可以是可由计算机存取的任何可用媒体。举例来说且非限制，此类非暂时性计算机可读媒体可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储装置、磁盘存储装置或其它磁性存储装置，或可用于携载或存储呈指令或数据结构的形式的所要程序代码且可由计算机存取的任何其它媒体。并且，任何连接被恰当地称作计算机可读媒体。举例来说，如果使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订户线(DSL)或如红外线、无线电以及微波的无线技术从网站、服务器或其它远程源传输软件，那么同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL或如红外线、无线电以及微波的无线技术包含于媒体的定义中。如本文中所使用，磁盘和光盘包含压缩光盘(CD)、激光光盘、光学光盘、数字多功能光盘(DVD)、软性磁盘和蓝光光盘，其中磁盘通常以磁性方式再现数据，而光盘利用激光以光学方式再现数据。以上各者的组合也应包含在非暂时计算机可读媒体的范围内。
提供对所揭示实施例的先前描述以使得所属领域的技术人员能够制作或使用所主张的标的物。所属领域的技术人员将容易了解对这些实施例的各种修改，且可在不脱离本发明的精神或范围的情况下将本文定义的一般原理应用到其它实施例。因此，所主张的标的物并不希望限于本文中所展示的实施例，而是应被赋予与本文中所揭示的原理和新颖特征相一致的最广范围。

Claims (30)

1.一种用于电力高效地处理传感器数据的方法，其包括：
由通用处理器配置传感器融合引擎和外围控制器；
将所述通用处理器置于低电力睡眠模式中；
以所述外围控制器从传感器读取数据且将所述数据存储到伴随存储器中；
以所述传感器融合引擎处理所述伴随存储器中的所述数据；以及
从所述低电力睡眠模式唤醒所述通用处理器。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述传感器融合引擎包括用于传感器数据相关算法的一或多个硬件宏。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述传感器数据相关算法包括传感器融合算法。
4.根据权利要求2所述的方法，其中配置所述传感器融合引擎包括配置所述传感器融合引擎而以所述一或多个硬件宏中的一者执行传感器数据相关算法。
5.根据权利要求1所述的方法，其中在轮询模式或中断模式中从所述传感器读取所述数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述伴随存储器为近似几十千字节的大小。
7.根据权利要求1所述的方法，其中以所述外围控制器从所述传感器的所述数据的所述读取是通过始终接通子系统AOSS来协调。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述通用处理器、所述传感器融合引擎、所述伴随存储器以及所述外围控制器位于芯片上系统SoC的低电力岛状物内。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述传感器融合引擎是始终接通子系统AOSS的部分。
10.一种芯片上系统SoC，其包括：
通用处理器；
传感器融合引擎，其包括用于传感器数据相关算法的一或多个硬件宏；
伴随存储器；以及
外围控制器。
11.根据权利要求10所述的芯片上系统SoC，其中
所述通用处理器经配置以提供所述传感器融合引擎和所述外围控制器的配置，
所述通用处理器经配置以进入低电力睡眠模式，
所述外围控制器经配置以从传感器读取数据且将所述数据存储到所述伴随存储器中，且
所述通用处理器经配置以从所述低电力睡眠模式唤醒。
12.根据权利要求10所述的芯片上系统SoC，其中所述传感器融合引擎经配置以充当所述通用处理器的数学协处理器。
13.根据权利要求10所述的芯片上系统SoC，其中所述传感器数据相关算法包括传感器融合算法。
14.根据权利要求11所述的芯片上系统SoC，其中所述通用处理器经配置以通过致使所述传感器融合引擎以所述一或多个硬件宏中的一者执行传感器数据相关算法而提供所述传感器融合引擎的配置。
15.根据权利要求11所述的芯片上系统SoC，其中在轮询模式或中断模式中从所述传感器读取所述数据。
16.根据权利要求10所述的芯片上系统SoC，其中所述伴随存储器为近似几十千字节的大小。
17.根据权利要求11所述的芯片上系统SoC，其中以所述外围控制器从所述传感器的所述数据的所述读取是通过始终接通子系统AOSS来协调。
18.根据权利要求10所述的芯片上系统SoC，其中所述通用处理器、所述传感器融合引擎、所述伴随存储器以及所述外围控制器位于所述芯片上系统SoC的低电力岛状物内。
19.根据权利要求10所述的芯片上系统SoC，其中所述传感器融合引擎是始终接通子系统AOSS的部分。
20.一种包含代码的非暂时性计算机可读媒体，所述代码在由处理器执行时致使所述处理器：
以通用处理器配置传感器融合引擎和外围控制器，
将所述通用处理器置于低电力睡眠模式中，
以所述外围控制器从传感器读取数据且将所述数据存储到伴随存储器中，
以所述传感器融合引擎处理所述伴随存储器中的所述数据，以及
从所述低电力睡眠模式唤醒所述通用处理器。
21.根据权利要求20所述的非暂时性计算机可读媒体，其中所述传感器融合引擎包括用于传感器数据相关算法的一或多个硬件宏。
22.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读媒体，其中用于配置所述传感器融合引擎的代码包括用于配置所述传感器融合引擎而以所述一或多个硬件宏中的一者执行传感器数据相关算法的代码。
23.根据权利要求20所述的非暂时性计算机可读媒体，其中在轮询模式或中断模式中从所述传感器读取所述数据。
24.根据权利要求20所述的非暂时性计算机可读媒体，其中以所述外围控制器从所述传感器的所述数据的所述读取是通过始终接通子系统AOSS来协调。
25.一种用于电力高效地处理传感器数据的设备，其包括：
用于处理数据的装置；
用于融合传感器数据的装置，其包含用于执行传感器数据相关算法的装置；
用于存储数据的装置；以及
用于控制外围组件的装置，
其中所述用于处理数据的装置经配置以提供所述用于融合传感器数据的装置和用于控制外围组件的装置的配置，
所述用于处理数据的装置经配置以进入低电力睡眠模式，
所述用于控制外围组件的装置经配置以从传感器读取数据且将所述数据存储到所述用于存储数据的装置中，且
所述用于处理数据的装置经配置以从所述低电力睡眠模式唤醒。
26.根据权利要求25所述的设备，其中所述传感器数据相关算法包括传感器融合算法。
27.根据权利要求25所述的设备，其中所述用于处理数据的装置经配置以通过致使所述用于融合传感器的装置执行传感器数据相关算法而提供所述用于融合传感器数据的装置的配置。
28.根据权利要求25所述的设备，其中所述用于处理数据的装置、所述用于融合传感器数据的装置、所述用于存储数据的装置以及所述用于控制外围组件的装置位于芯片上系统SoC的低电力岛状物内。
29.根据权利要求25所述的设备，其中以所述用于控制外围组件的装置从所述传感器的所述数据的所述读取是通过始终接通子系统AOSS来协调。
30.根据权利要求25所述的设备，其中所述用于融合传感器数据的装置是始终接通子系统AOSS的部分。
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