JP2014511239A - 低平均速度の歩行運動同定（ｐｅｄｅｓｔｒｉａｌｍｏｔｉｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ） - Google Patents

Abstract

モバイルデバイスの運動状態を同定するためのシステムおよび方法を開示する。一実施形態では、1つまたは複数の加速度計からの加速度信号を使用して、モバイルデバイスの運動状態を同定することは、加速度信号に基づいて、観測期間中にモバイルデバイスのユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップを検出すること、検出された歩行ステップから、観測期間中に取られた連続歩行ステップの最大数を決定すること、および、決定された連続歩行ステップの最大数に基づいて、観測期間にわたって、高平均速度運動状態または低平均速度運動状態を宣言することを含む。

Description

本開示は、一般に、運動状態同定に関し、より詳細には、低平均速度運動状態同定に関する。

微小電気機械システム(MEMS)センサーは、最近では、動きを同定するための加速度測定を行うために、モバイルデバイス内に組み込まれている。モバイルデバイスの「定常性」(たとえば、無人でナイトテーブルまたは机の上にあること)は、すべての軸において測定された加速度変化がわずかであるとき、3軸MEMS加速度計信号から推論され得る。このタイプの動き検出は、ワイヤレスワイドエリアネットワークおよびローカルエリアネットワーク、ならびに、衛星測位システムまたは全地球測位システムからの信号に基づくものを含む、周囲のRF信号から独立して動作し、動き情報が効果的および正確に提供される場合、携帯電話性能を最適化する方法を提供する。

しかしながら、従来のMEMS定常性検出方式には問題が生じ、その理由は、従来のMEMS定常性検出方式は、モバイルデバイスが低平均速度またはゼロに近い平均速度で動いているにもかかわらず、デバイスが、会議中に座っている人のベルトに取り付けられているか、または、同僚と立ち話をしている人の手で保持されているときなど、デバイスが「そわそわ(fidgeting)」しているとき、動きを示す傾向があるからである。

本発明の実施形態は、モバイルデバイスの運動状態を同定するためのシステムおよび方法を対象とする。

一態様では、1つまたは複数の加速度計からの加速度信号を使用して、モバイルデバイスの運動状態を同定するための方法が提供され、この方法は、加速度信号に基づいて、観測期間中にモバイルデバイスのユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップ(pedestrial steps)を検出すること、検出された歩行ステップから、観測期間中に取られた連続歩行ステップの最大数を決定すること、および、決定された連続歩行ステップの最大数に基づいて、観測期間にわたって、高平均速度運動状態または低平均速度運動状態を宣言することを含む。

別の態様では、1つまたは複数の加速度計からの加速度信号を使用して、モバイルデバイスの運動状態を同定するための装置が提供される。この装置は、ステップ検出器とプロセッサとを備える。ステップ検出器は、加速度信号に基づいて、観測期間中にモバイルデバイスのユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップを検出するように構成される。プロセッサは、検出された歩行ステップから、観測期間中に取られた連続歩行ステップの最大数を決定すること、および、決定された連続歩行ステップの最大数に基づいて、観測期間にわたって、高平均速度運動状態または低平均速度運動状態を宣言することを行うように構成される。

別の態様では、1つまたは複数の加速度計からの加速度信号を使用して、モバイルデバイスの運動状態を同定するための装置が提供され、この装置は、加速度信号に基づいて、観測期間中にモバイルデバイスのユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップを検出するための手段と、検出された歩行ステップから、観測期間中に取られた連続歩行ステップの最大数を決定するための手段と、決定された連続歩行ステップの最大数に基づいて、観測期間にわたって、高平均速度運動状態または低平均速度運動状態を宣言するための手段とを備える。

別の態様では、プロセッサによって実行されたとき、1つまたは複数の加速度計からの加速度信号を使用してモバイルデバイスの運動状態を同定するための動作を、前記プロセッサに実行させるコードを備える、コンピュータ可読媒体が提供される。このコンピュータ可読媒体は、加速度信号に基づいて、観測期間中にモバイルデバイスのユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップを検出するためのコードと、検出された歩行ステップから、観測期間中に取られた連続歩行ステップの最大数を決定するためのコードと、決定された連続歩行ステップの最大数に基づいて、観測期間にわたって、高平均速度運動状態または低平均速度運動状態を宣言するためのコードとを備える。

添付の図面は、本発明の実施形態に関する説明において助けとなるように提示されており、本発明の限定ではなく、実施形態の例示のみのために提供されている。

例示的な一実施形態による運動状態同定デバイスを示す図である。 例示的な一実施形態による、モバイルデバイスの運動状態を同定する方法を示す図である。 例示的な一実施形態による、所与の観測期間中に取られた連続歩行ステップの最大数の決定を示す図である。

本発明の特定の実施形態を対象とする以下の説明および関連する図面で、本発明の態様を開示する。「本発明の実施形態」という用語は、本発明のすべての実施形態が、説明する特徴、利点、または動作モードを含むことを必要とするとは限らず、代替実施形態は、本発明の範囲から逸脱することなく考案され得る。さらに、本発明の関連する詳細を不明瞭にしないように、本発明のよく知られている要素については詳細に説明しないか、または省略する。

本明細書で使用する用語は、特定の実施形態の説明のみを目的とするものであり、本発明のすべての実施形態を限定することは意図されない。本明細書で使用する単数形「a」、「an」、および「the」は、文脈が別段に明確に示すのでなければ、複数形をも含むものとする。「comprises(備える)」、「comprising(備える)」、「includes(含む)」および/または「including(含む)」という用語は、本明細書において使われる場合、記述する特徴、整数、ステップ、動作、要素および/または構成要素の存在を指定するためのものであって、他の1つまたは複数の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素および/またはそのグループの存在も追加も排除するものではないことがさらに理解されよう。

上記の背景技術で説明したように、従来のMEMS加速度計ベースの運動状態同定システムは、低平均速度運動状態(たとえば、「そわそわする」)と、高平均速度運動状態(たとえば、連続的な歩行または走行)との間で区別することができない。しかしながら、そわそわする状況が遍在するために、高平均速度の動きのみを正確に同定する能力が、セルラー電話およびコンテキストアウェアコンピューティングなどの幅広い適用範囲で望ましい。例には、ワイヤレスワイドエリアネットワークデバイス(たとえば、ハンドオフ検索および圏外の状況の場合)、ワイヤレスローカルエリアネットワークデバイス(たとえば、基本サービスセット移行および信号ドロップ(signal drop)状況の場合)、および全地球測位システムデバイス(たとえば、動的電力最適化および信号の損失の状況の場合)が含まれる。したがって、モバイルデバイスの運動状態をより詳細に同定するための技法を、本明細書で提供する。

図1は、例示的な一実施形態による運動状態同定デバイス100を示す。図示のように、運動状態同定デバイス100は、「任意運動」検出器104からの運動情報と、ステップ検出器106からのステップ情報とを受信し、運動状態同定を出力する、運動状態同定プロセッサ102を含む。運動状態同定プロセッサ102はまた、関係するデータおよび/または命令を記憶するように構成されたメモリ108にも結合される。任意運動検出器104およびステップ検出器106は、加速度計110から受信された加速度信号に従って動作する。任意運動検出器104およびステップ検出器106は、図示のように加速度計110を共有してもよく、または、各々が、それぞれの検出器の内部または外部のいずれかに、それ自体の加速度計を有してもよいことは諒解されよう。加速度計110は、典型的には、3つの異なる軸についての加速度データを与える3軸加速度計である。他の例には、複数の(たとえば、3つの)単軸加速度計が含まれ得る。さらに、ジャイロスコープなど、加速度が導出され得る他のデバイスが使用され得るので、実施形態が、本明細書で説明する特定のデバイスに限定されるように解釈されるべきでないことは諒解されよう。

任意運動検出器104は、モバイルデバイスが「定常」であるかどうか(すなわち、しきい値レベルの動きが検出されているかいないか)を検出する。たとえば、任意運動検出器104は、加速度計110からの加速度信号を監視し、関連付けられた加速度拡散(acceleration spread)を決定することができる。加速度拡散は、所与の観測ウィンドウ内の最大スカラー加速度(scalar acceleration)値と最小スカラー加速度値との間の差であり、ただし、加速度拡散は、観測ウィンドウ最小値が最大値の前に発生する場合、正と見なされ、そうでない場合は負と見なされる。加速度拡散の最大絶対値が、指定されたしきい値(たとえば、ノイズフロア)未満である場合、任意運動検出器104は、モバイルデバイスが定常であると決定する。ノイズフロアしきい値は、典型的には、重力加速度(g₀)の百分のいくつか程度である。1つの設計では、ノイズフロアしきい値は、0.016g₀に設定された。

ステップ検出器106は、モバイルデバイスのユーザに関連付けられた歩行ステップを検出する。ステップ検出は、様々な方法で達成され得るが、典型的には、3軸加速度計データからスカラー加速度を計算すること、スカラー加速度データをウィンドウ平均化(window averaging)すること、および、加速度拡散を計算することを含む。加速度拡散が振幅フィルタ処理および時間フィルタ処理されて、歩行ステップが同定され得る。たとえば、最小加速度拡散振幅(minimum acceleration spread amplitude)が、歩行ステッピングに関連付けられた最小ステップ継続時間にわたって維持されるとき、歩行ステップは、加速度拡散パターンから同定され得る。最小加速度拡散振幅は、たとえば、重力加速度の10分のいくつか程度であり得、最小ステップ継続時間は、百分の数秒程度であり得る。1つの設計では、最小加速度拡散振幅が0.130g₀に設定され、最小ステップ継続時間が0.070sに設定された。歩行ステップが検出されるとき、ステップ検出器106は、検出されたステップに関連付けられたタイムスタンプを出力し、そのタイムスタンプを運動状態同定プロセッサ102に与える。

上記で説明したように、ステップ検出器106によって検出されたすべての歩行ステップが、モバイルデバイスのユーザによる実際の歩行または走行ステップに対応するとは限らない。運動状態同定プロセッサ102は、したがって、さらなる処理を実行して、低平均速度運動状態(たとえば、「そわそわする」)を、一般に注目する高平均速度運動状態(たとえば、連続的な歩行または走行)と区別する。運動状態同定プロセッサ102の動作について、図2および図3を参照して以下でより詳細に説明する。

図2は、例示的な一実施形態による、モバイルデバイスの運動状態を同定する方法を示す。図2の運動状態同定プロセスは、所与の観測期間T_iに従って定期的に実行され得、それぞれの観測期間T_iごとに3つの別個の運動状態のうちの1つ、すなわち、(1)定常運動状態、(2)低平均速度運動状態、または(3)高平均速度運動状態を宣言する能力を提供する。発明者による実験は、観測期間T_iの長さを調整して、3つの別個の運動状態を互いに区別可能にすることができることを、明らかにしている。たとえば、ある人によって携帯されたセルラー電話などのモバイルデバイスは、より短い時間期間にわたって観測されるとき、定常と見なされることがあるが、その人が、より長い時間期間にわたって定常と判断されるために十分しっかりと自分の手でモバイルデバイスを保持できるようになる可能性は低い。同様に、セルラー電話が時々、そわそわする状況中に個々の歩行または走行ステップと区別できない方法で動かされることがあるとしても、この挙動がより長い時間期間にわたって連続的に発生する可能性は低い。したがって、観測期間T_iは、(たとえば、システム設計者または呼出し側アプリケーションによって)設定可能であり得、人間の運動に関連付けられたタイムスケールに設定され得る。たとえば、いくつかの設計では、観測期間T_iは、1秒または数秒程度(たとえば、約2秒と約10秒との間)であり得る。1つの設計では、観測期間T_iは、5秒に設定された。しかしながら、選択される観測期間T_iの特定の長さは、特定用途向けとなり、適用例によって変わり得ることは諒解されよう。

図2に戻ると、運動状態同定プロセッサ102は、任意運動検出器104からの出力を監視すること(ブロック202)によって、各観測期間T_iを開始して、モバイルデバイスの任意運動が発生しているかどうかを判定する(ブロック204)。図1を参照しながら上記で説明したように、任意運動検出器104は、モバイルデバイスが「定常」であるかどうか(すなわち、しきい値レベルの動きが検出されているかいないか)の指示を出力する。運動が検出されない場合、運動状態同定プロセッサ102は、定常運動状態を宣言する(ブロック206)。任意運動検出器104を使用して、モバイルデバイスの任意の可能な運動を検出することは、バッテリー電源式モバイルデバイスなどのいくつかの設計では、著しい電力節約を実現することができる。たとえば、任意運動検出器が負の出力を与える場合、運動状態同定プロセッサ102は、定常状態を安全に宣言し、その観測期間T_iにわたっていかなるさらなる運動状態同定プロシージャをも効果的に控え、それによって、モバイルデバイスのための電力を節約することができる。

可能な運動が任意運動検出器104によって検出される場合、運動状態同定プロセッサ102は、ステップ検出器106を監視し始めて、観測期間T_i中にモバイルデバイスのユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップを検出する(ブロック208)。電力節約の理由のために、いくつかの設計では、ステップ検出器106は、最初の運動が検出されるまで休止したままであってもよく、運動状態同定プロセッサ102によって起動される。上記で説明したように、ステップ検出器106は、加速度計110からの加速度信号(たとえば、3軸加速度計データ)を監視し、同定された各歩行ステップに対応するタイムスタンプを出力する。

ステップ検出器106の出力を使用して、運動状態同定プロセッサ102は、観測期間T_i中に取られた連続歩行ステップの最大数N_{STEPS_MAX}を決定する(ブロック210)。連続歩行ステップの最大数N_{STEPS_MAX}を決定するための例示的なプロシージャについて、図3を参照して以下で説明する。

図3は、例示的な一実施形態による、所与の観測期間T_i中に取られた連続歩行ステップの最大数N_{STEPS_MAX}の決定を示す。図示のように、連続的な歩行ステップの数N_STEPSのためのカウンタと、連続歩行ステップの最大数N_{STEPS_MAX}のためのカウンタとを含む、2つのカウンタが使用され、両方が最初にゼロに設定される(ブロック302)。運動状態同定プロセッサ102は、次いで、検出された各ステップT_STEP_j間の時間間隔を、最大ステップ頻度要件f_MAXおよび最小ステップ頻度要件f_MINと比較することによって、注目する観測期間T_iにわたってステップ検出器106によって与えられた一連のステップタイムスタンプを解析する(ブロック304)。各T_STEP_iは、逐次ステップタイムスタンプ間の差として計算され得、前の観測期間T_i-1中に検出された最後のステップのタイムスタンプが、現在の観測期間T_iの最初のステップT_STEP₁のステップ間隔を決定するために使用される。

最大ステップ頻度要件f_MAXおよび最小ステップ頻度要件f_MINは、単なるそわそわすることとは反対に、実際の維持された歩行運動(たとえば、連続的な歩行または走行)を示すステップ間の時間間隔に対応する。発明者による実験は、実際の歩行運動に関連付けられたステップが逐次ステップ間の特徴的な時間間隔の範囲内で発生することを、明らかにしている。たとえば、椅子に座り、セルラー電話を保持している人が、注目するタイプの実際の歩行運動が発生していなくても、分離したステップが検出されるようにすることがある。このステップは、他のステップから特徴的でなく分離しているという事実によって、そわそわすることとして区別され得る。同様に、セルラー電話を保持し、手のひらに軽くたたいている人が、同じく注目するタイプの実際の歩行運動が発生していなくても、一連のステップが検出されるようにすることがある。この一連のステップは、同様に、これらのステップが特徴的でなく互いに近くで発生するという事実によって、そわそわすることとして区別され得る。したがって、最大頻度要件f_MAXは、実際の歩行運動を表すには短すぎると思われるステップ間隔をフィルタ処理して除去するために課せられるが、最小ステップ頻度要件f_MINは、実際の歩行運動を表すには長すぎると思われるステップ間隔をフィルタ処理して除去するために課せられる。

観測期間T_i中に報告された所与のステップ間隔T_STEP_jが、逐次ステップが許容可能なステップ頻度要件f_MAXおよびf_MIN内で発生していることを示す場合、連続歩行ステップの数N_STEPSが増分され、連続歩行ステップの最大数N_{STEPS_MAX}が、連続歩行ステップN_STEPSの現在の値または連続歩行ステップの最大数N_{STEPS_MAX}の現在の値のいずれか、どちらか大きい方に設定される(ブロック308)。そうでない場合、観測期間T_i中に報告された所与のステップ間隔T_STEP_jが、逐次ステップが許容可能なステップ頻度要件f_MAXおよびf_MINの外側で発生したことを示す場合、連続歩行ステップの数N_STEPSがゼロにリセットされる(ブロック306)。この場合、連続歩行ステップの最大数N_{STEPS_MAX}は、その現在の値で維持される。この一連の決定および計算が、現在の観測期間T_i内でステップ間隔T_STEP_jごとに繰り返される(ブロック310)。

観測期間Tの場合のように、最大ステップ頻度要件f_MAXおよび最小ステップ頻度要件f_MINは、設定可能であり得、典型的には、人間の運動に関連付けられたタイムスケールに設定される。たとえば、いくつかの設計では、最大ステップ頻度要件f_MAXおよび最小ステップ頻度要件f_MINは、毎秒数ステップ程度(たとえば、f_MAXでは、毎秒約2ステップと3ステップとの間、f_MINでは、毎秒約1ステップと2ステップとの間)であり得る。1つの設計では、最小ステップ頻度要件f_MINは、1.40Hzに設定され、最大ステップ頻度要件f_MAXは、2.80Hzに設定された。しかしながら、同じく観測期間Tの場合のように、選択されるf_MAXおよびf_MINのための特定の値は、特定用途向けとなり、適用例によって変わり得ることは諒解されよう。

図2に戻ると、現在の観測期間T_i中に取られた連続歩行ステップの最大数N_{STEPS_MAX}が決定されると(ブロック210)、運動状態同定プロセッサ102は、その連続歩行ステップの最大数N_{STEPS_MAX}を、連続的なステップの最小しきい値数N_MINと比較する(ブロック212)。連続的なステップの最小しきい値数N_MINは、運動状態同定プロセッサ102が、維持された歩行運動が発生していると判定するために必要とされる、連続的な歩行ステップの最小数に対応する。たとえば、比較的少ない数の連続歩行ステップ、または、歩行ステップがまったくないことは、いかなる検出された歩行ステップも実際の維持された歩行運動に対応しないことを示す可能性がある。連続的なステップの最小しきい値数N_MINは、当然、選択された観測期間T_iの長さ、ならびに、人間の歩行の特性に依存する。いくつかの設計では、連続的なステップの最小しきい値数N_MINは、観測期間内の秒数にほぼ等しく設定され得る(たとえば、5秒の観測期間T_iでは、連続的なステップの最小しきい値数N_MINは、連続的な5ステップに設定され得る)。比較的短い観測期間Tでは、連続的なステップの最小しきい値数N_MINは、わずかにより大きくてもよい。選択される特定の連続的なステップの最小しきい値数N_MINは、特定用途向けとなり、適用例によって変わり得ることは諒解されよう。

現在の観測期間T_i中に取られた連続歩行ステップの最大数N_{STEPS_MAX}が、しきい値N_MINを満たすか、または超える場合、運動状態同定プロセッサ102は、現在の観測期間T_iにわたって、モバイルデバイスの高平均速度運動状態を宣言する(ブロック214)。そうでない場合、現在の観測期間T_i中に取られた連続歩行ステップの最大数N_{STEPS_MAX}が、しきい値N_MINを下回る場合、運動状態同定プロセッサ102は、現在の観測期間T_iにわたって、モバイルデバイスの低平均速度運動状態を宣言する(ブロック216)。

本明細書で開示した実施形態に関連して説明した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、および回路は、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP)、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)もしくは他のプログラマブル論理デバイス、個別ゲートもしくはトランジスタ論理、個別ハードウェア構成要素、または、本明細書で説明する機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せで、実装または実行することができる。さらに、各例示的な論理ブロック、モジュール、および回路に関連付けられた機能は、他の実施形態で図示されるか、または図示されない異なる構成要素によって部分的または完全に包含され得る。たとえば、任意運動検出器104および/またはステップ検出器106の機能は、運動状態同定プロセッサ102に直接統合されてもよく、または、運動状態同定プロセッサ102の機能は、運動状態同定デバイス100を採用するモバイルデバイスの汎用プロセッサによって実行され得る。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替として、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態機械であり得る。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、DSPとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、DSPコアと連携する1つまたは複数のマイクロプロセッサ、あるいは任意の他のそのような構成として実装され得る。さらに、本明細書で説明する実施形態ごとに、そのような実施形態の対応する形態について、たとえば、記載の行為を実行する「ように構成された論理」として本明細書で説明することがある。

本明細書で開示する実施形態に関して説明する様々な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、または両方の組合せとして実装され得ることを諒解されよう。ハードウェアとソフトウェアのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップを、上記では概してそれらの機能に関して説明した。そのような機能をハードウェアとして実装するか、ソフトウェアとして実装するかは、特定の適用例および全体的なシステムに課される設計制約に依存する。当業者は、説明した機能を特定の適用例ごとに様々な方法で実装することができるが、そのような実装の決定は、本発明の範囲からの逸脱を生じるものと解釈すべきではない。加えて、多種多様な技術および技法のうちのいずれかを使用して情報および信号を表すことができる。たとえば、上記の説明全体にわたって言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、およびチップは、電圧、電流、電磁波、磁界または磁性粒子、光場または光学粒子、あるいはそれらの任意の組合せによって表され得る。

本明細書で開示した実施形態と関連して説明した方法、シーケンス、および/またはアルゴリズムは、ハードウェアで、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで、またはその2つの組合せで直接実施され得る。ソフトウェアモジュールは、RAMメモリ、フラッシュメモリ、ROMメモリ、EPROMメモリ、EEPROMメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、CD-ROM、または当技術分野で知られている任意の他の形態の記憶媒体中に存在し得る。例示的な記憶媒体は、プロセッサが記憶媒体から情報を読み取り、記憶媒体に情報を書き込むことができるように、プロセッサに結合される。代替として、記憶媒体は、プロセッサと一体であり得る。プロセッサおよび記憶媒体は、ASIC中に存在し得る。ASICは、ユーザ端末(たとえば、アクセス端末)中に常駐し得る。代替として、プロセッサおよび記憶媒体は、ユーザ端末中に個別構成要素として常駐し得る。

1つまたは複数の例示的な実施形態では、説明した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実装され得る。ソフトウェアで実装した場合、機能は、1つまたは複数の命令またはコードとしてコンピュータ可読媒体上に記憶されるか、あるいはコンピュータ可読媒体を介して送信され得る。コンピュータ可読媒体は、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を可能にする任意の媒体を含む、コンピュータ記憶媒体とコンピュータ通信媒体の両方を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であり得る。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、RAM、ROM、EEPROM、CD-ROMもしくは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気ストレージデバイス、または、命令もしくはデータ構造の形態の所望のプログラムコードを搬送もしくは記憶するために使用でき、コンピュータによってアクセスできる、任意の他の媒体を含み得る。また、いかなる接続も、コンピュータ可読媒体と適切に呼ばれる。たとえば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線(DSL)、または赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、DSL、または赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術は、媒体の定義に含まれる。本明細書で使用される場合、ディスク(disk)およびディスク(disc)は、コンパクトディスク(CD)、レーザディスク、光ディスク、デジタル多用途ディスク(DVD)、フレキシブルディスク、およびブルーレイディスクを含み、ディスク(disk)は、通常、磁気的にデータを再生し、ディスク(disc)は、レーザで光学的にデータを再生する。上記の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含めるべきである。

上記の開示は本発明の例示的な実施形態を示すが、添付の特許請求の範囲によって規定される本発明の範囲から逸脱することなく、本明細書において様々な変更および修正を行えることに留意されたい。本明細書で説明した本発明の実施形態による方法クレームの機能、ステップおよび/またはアクションは、特定の順序で実行されなくてもよい。さらに、本発明の要素は、単数形で説明または請求されていることがあるが、単数形に限定することが明示的に述べられていない限り、複数形が企図される。

100 運動状態同定デバイス
110 加速度計
102 運動状態同定プロセッサ
104 任意運動検出器
106 ステップ検出器
108 メモリ

Claims (52)

1つまたは複数の加速度計からの加速度信号を使用して、モバイルデバイスの運動状態を同定する方法であって、
前記加速度信号に基づいて、観測期間中に前記モバイルデバイスのユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップを検出するステップと、
前記検出された歩行ステップから、前記観測期間中に取られた連続歩行ステップの最大数を決定するステップと、
前記決定された連続歩行ステップの最大数に基づいて、前記観測期間にわたって、高平均速度運動状態または低平均速度運動状態を宣言するステップと
を含む方法。

前記低平均速度運動状態が、前記ユーザによるそわそわすることに対応する、請求項1に記載の方法。

前記高平均速度運動状態が、前記ユーザによる連続的な歩行または走行に対応する、請求項1に記載の方法。

前記ユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップを検出するステップが、
前記加速度信号から、加速度拡散パターンを計算するステップと、
前記加速度拡散パターンにおいて、最小継続時間にわたって最小加速度拡散振幅を満たすか、または超える、いずれかのピークを同定するステップと
を含む、請求項1に記載の方法。

2つ以上の連続歩行ステップが、1つまたは複数のステップ頻度要件を満たす、請求項1に記載の方法。

前記1つまたは複数のステップ頻度要件が、逐次ステップが連続と見なされるための、毎秒約1.40ステップの最小頻度要件と、毎秒約2.80ステップの最大頻度要件とを備える、請求項5に記載の方法。

前記連続歩行ステップの最大数を決定するステップが、
前記観測期間中に検出された歩行ステップごとに、逐次歩行ステップ間の時間間隔を計算するステップと、
各時間間隔を、前記1つまたは複数のステップ頻度要件と比較するステップと、
前記1つまたは複数のステップ頻度要件を満たす時間間隔を有する、前記観測期間中に検出された逐次歩行ステップの最大数を同定するステップと
を含む、請求項5に記載の方法。

前記決定された連続歩行ステップの最大数が、しきい値を満たすか、または超えるとき、前記観測期間にわたって、前記高平均速度運動状態が宣言され、前記決定された連続歩行ステップの最大数が、前記しきい値を下回るとき、前記観測期間にわたって、前記低平均速度運動状態が宣言される、請求項1に記載の方法。

前記しきい値が、前記観測期間の毎秒約1つの連続歩行ステップに等しい、請求項8に記載の方法。

前記加速度信号から決定された経時的な加速度変化に基づいて、前記モバイルデバイスの定常性を監視するステップと、
すべての加速度計軸において測定された前記経時的な加速度変化が、前記観測期間中に1つまたは複数の所定のしきい値未満である場合、前記観測期間にわたって定常運動状態を宣言するステップと
をさらに含む、請求項1に記載の方法。

前記観測期間が、少なくとも1秒である、請求項1に記載の方法。

前記観測期間が、約2秒と約10秒との間である、請求項1に記載の方法。

前記検出するステップと、決定するステップと、宣言するステップとを、1つまたは複数の後続の観測期間にわたって繰り返すステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。

1つまたは複数の加速度計からの加速度信号を使用して、モバイルデバイスの運動状態を同定するための装置であって、
前記加速度信号に基づいて、観測期間中に前記モバイルデバイスのユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップを検出するように構成されたステップ検出器と、
前記検出された歩行ステップから、前記観測期間中に取られた連続歩行ステップの最大数を決定すること、および、前記決定された連続歩行ステップの最大数に基づいて、前記観測期間にわたって、高平均速度運動状態または低平均速度運動状態を宣言することを行うように構成されたプロセッサと
を備える装置。

前記低平均速度運動状態が、前記ユーザによるそわそわすることに対応する、請求項14に記載の装置。

前記高平均速度運動状態が、前記ユーザによる連続的な歩行または走行に対応する、請求項14に記載の装置。

前記ステップ検出器が、
前記加速度信号から、加速度拡散パターンを計算すること、および
前記加速度拡散パターンにおいて、最小継続時間にわたって最小加速度拡散振幅を満たすか、または超える、いずれかのピークを同定すること
によって、前記ユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップを検出するように構成される、請求項14に記載の装置。

2つ以上の連続歩行ステップが、1つまたは複数のステップ頻度要件を満たす、請求項14に記載の装置。

前記1つまたは複数のステップ頻度要件が、逐次ステップが連続と見なされるための、毎秒約1.40ステップの最小頻度要件と、毎秒約2.80ステップの最大頻度要件とを備える、請求項18に記載の装置。

前記プロセッサが、
前記観測期間中に検出された歩行ステップごとに、逐次歩行ステップ間の時間間隔を計算すること、
各時間間隔を、前記1つまたは複数のステップ頻度要件と比較すること、および
前記1つまたは複数のステップ頻度要件を満たす時間間隔を有する、前記観測期間中に検出された逐次歩行ステップの最大数を同定すること
によって、前記連続歩行ステップの最大数を決定するように構成される、請求項18に記載の装置。

前記プロセッサが、前記決定された連続歩行ステップの最大数が、しきい値を満たすか、または超えるとき、前記観測期間にわたって、前記高平均速度運動状態を宣言すること、および、前記決定された連続歩行ステップの最大数が、前記しきい値を下回るとき、前記観測期間にわたって、前記低平均速度運動状態を宣言することを行うように構成される、請求項14に記載の装置。

前記しきい値が、前記観測期間の毎秒約1つの連続歩行ステップに等しい、請求項21に記載の装置。

前記加速度信号から決定された経時的な加速度変化に基づいて、前記モバイルデバイスの定常性を監視すること、および
すべての加速度計軸において測定された前記経時的な加速度変化が、前記観測期間中に1つまたは複数の所定のしきい値未満である場合、前記観測期間にわたって定常運動状態を宣言すること
を行うように構成された任意運動検出器をさらに備える、請求項14に記載の装置。

前記観測期間が、少なくとも1秒である、請求項14に記載の装置。

前記観測期間が、約2秒と約10秒との間である、請求項14に記載の装置。

前記ステップ検出器および前記プロセッサが、前記検出すること、決定すること、および宣言することを、1つまたは複数の後続の観測期間にわたって繰り返すように構成される、請求項14に記載の装置。

1つまたは複数の加速度計からの加速度信号を使用して、モバイルデバイスの運動状態を同定するための装置であって、
前記加速度信号に基づいて、観測期間中に前記モバイルデバイスのユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップを検出するための手段と、
前記検出された歩行ステップから、前記観測期間中に取られた連続歩行ステップの最大数を決定するための手段と、
前記決定された連続歩行ステップの最大数に基づいて、前記観測期間にわたって、高平均速度運動状態または低平均速度運動状態を宣言するための手段と
を備える装置。

前記低平均速度運動状態が、前記ユーザによるそわそわすることに対応する、請求項27に記載の装置。

前記高平均速度運動状態が、前記ユーザによる連続的な歩行または走行に対応する、請求項27に記載の装置。

前記ユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップを検出するための前記手段が、
前記加速度信号から、加速度拡散パターンを計算するための手段と、
前記加速度拡散パターンにおいて、最小継続時間にわたって最小加速度拡散振幅を満たすか、または超える、いずれかのピークを同定するための手段と
を備える、請求項27に記載の装置。

2つ以上の連続歩行ステップが、1つまたは複数のステップ頻度要件を満たす、請求項27に記載の装置。

前記1つまたは複数のステップ頻度要件が、逐次ステップが連続と見なされるための、毎秒約1.40ステップの最小頻度要件と、毎秒約2.80ステップの最大頻度要件とを備える、請求項31に記載の装置。

前記連続歩行ステップの最大数を決定するための前記手段が、
前記観測期間中に検出された歩行ステップごとに、逐次歩行ステップ間の時間間隔を計算するための手段と、
各時間間隔を、前記1つまたは複数のステップ頻度要件と比較するための手段と、
前記1つまたは複数のステップ頻度要件を満たす時間間隔を有する、前記観測期間中に検出された逐次歩行ステップの最大数を同定するための手段と
を備える、請求項31に記載の装置。

前記決定された連続歩行ステップの最大数が、しきい値を満たすか、または超えるとき、前記観測期間にわたって、前記高平均速度運動状態が宣言され、前記決定された連続歩行ステップの最大数が、前記しきい値を下回るとき、前記観測期間にわたって、前記低平均速度運動状態が宣言される、請求項27に記載の装置。

前記しきい値が、前記観測期間の毎秒約1つの連続歩行ステップに等しい、請求項34に記載の装置。

前記加速度信号から決定された経時的な加速度変化に基づいて、前記モバイルデバイスの定常性を監視するための手段と、
すべての加速度計軸において測定された前記経時的な加速度変化が、前記観測期間中に1つまたは複数の所定のしきい値未満である場合、前記観測期間にわたって定常運動状態を宣言するための手段と
をさらに備える、請求項27に記載の装置。

前記観測期間が、少なくとも1秒である、請求項27に記載の装置。

前記観測期間が、約2秒と約10秒との間である、請求項27に記載の装置。

前記検出すること、決定すること、および宣言することを、1つまたは複数の後続の観測期間にわたって繰り返すための手段をさらに備える、請求項27に記載の装置。

プロセッサによって実行されたとき、1つまたは複数の加速度計からの加速度信号を使用してモバイルデバイスの運動状態を同定するための動作を、前記プロセッサに実行させるコードを備える、コンピュータ可読記録媒体であって、
前記加速度信号に基づいて、観測期間中に前記モバイルデバイスのユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップを検出するためのコードと、
前記検出された歩行ステップから、前記観測期間中に取られた連続歩行ステップの最大数を決定するためのコードと、
前記決定された連続歩行ステップの最大数に基づいて、前記観測期間にわたって、高平均速度運動状態または低平均速度運動状態を宣言するためのコードと
を備えるコンピュータ可読記録媒体。

前記低平均速度運動状態が、前記ユーザによるそわそわすることに対応する、請求項40に記載のコンピュータ可読記録媒体。

前記高平均速度運動状態が、前記ユーザによる連続的な歩行または走行に対応する、請求項40に記載のコンピュータ可読記録媒体。

前記ユーザに関連付けられたいずれかの歩行ステップを検出するための前記コードが、
前記加速度信号から、加速度拡散パターンを計算するためのコードと、
前記加速度拡散パターンにおいて、最小継続時間にわたって最小加速度拡散振幅を満たすか、または超える、いずれかのピークを同定するためのコードと
を備える、請求項40に記載のコンピュータ可読記録媒体。

2つ以上の連続歩行ステップが、1つまたは複数のステップ頻度要件を満たす、請求項40に記載のコンピュータ可読記録媒体。

前記1つまたは複数のステップ頻度要件が、逐次ステップが連続と見なされるための、毎秒約1.40ステップの最小頻度要件と、毎秒約2.80ステップの最大頻度要件とを備える、請求項44に記載のコンピュータ可読記録媒体。

前記連続歩行ステップの最大数を決定するための前記コードが、
前記観測期間中に検出された歩行ステップごとに、逐次歩行ステップ間の時間間隔を計算するためのコードと、
各時間間隔を、前記1つまたは複数のステップ頻度要件と比較するためのコードと、
前記1つまたは複数のステップ頻度要件を満たす時間間隔を有する、前記観測期間中に検出された逐次歩行ステップの最大数を同定するためのコードと
を備える、請求項44に記載のコンピュータ可読記録媒体。

前記決定された連続歩行ステップの最大数が、しきい値を満たすか、または超えるとき、前記観測期間にわたって、前記高平均速度運動状態が宣言され、前記決定された連続歩行ステップの最大数が、前記しきい値を下回るとき、前記観測期間にわたって、前記低平均速度運動状態が宣言される、請求項40に記載のコンピュータ可読記録媒体。

前記しきい値が、前記観測期間の毎秒約1つの連続歩行ステップに等しい、請求項47に記載のコンピュータ可読記録媒体。

前記加速度信号から決定された経時的な加速度変化に基づいて、前記モバイルデバイスの定常性を監視するためのコードと、
すべての加速度計軸において測定された前記経時的な加速度変化が、前記観測期間中に1つまたは複数の所定のしきい値未満である場合、前記観測期間にわたって定常運動状態を宣言するためのコードと
をさらに備える、請求項40に記載のコンピュータ可読記録媒体。

前記観測期間が、少なくとも1秒である、請求項40に記載のコンピュータ可読記録媒体。

前記観測期間が、約2秒と約10秒との間である、請求項40に記載のコンピュータ可読記録媒体。

前記検出すること、決定すること、および宣言することを、1つまたは複数の後続の観測期間にわたって繰り返すためのコードをさらに備える、請求項40に記載のコンピュータ可読記録媒体。

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