JP6449440B2 - センサ電力管理 - Google Patents

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関連出願への相互参照
本出願は、２０１４年８月１８日に出願され「SENSOR POWER MANAGEMENT」と称される米国特許出願第１４／４６２，３９３号に基づく優先権を主張するものであり、この米国特許出願の全開示が、その全体として、参照により、本明細書に組み入れられる。

本開示の実施形態は、一般に、センサ・デバイスの分野に関し、より詳しくは、電力を節約するようにセンシング・デバイスを管理することに関する。

加速度計、ジャイロスコープ、気圧計、赤外線近接センサ、可視光センサ、マイクロフォン、コンパス、温度計、湿度センサなどを含む、多様な異なるタイプのセンサが存在する。これらのセンサは、典型的には、生のデータを捕捉し、次いで捕捉されたデータが解釈され得る。異なるセンサのタイプは、異なる量の電力を消費する。センサのための電力管理は、異なる方法を含み得る。しかし、現時点で用いられているセンサ電力管理の方法は、センサの電力消費を所望のレベルまで削減するのに常に十分とはいえない。

実施形態は、添付の図面と関係する以下の詳細な説明により、容易に理解されることであろう。この説明を容易にするため、同様の参照番号が、同様の構造上の要素を指定している。実施形態は、例示により示され、添付の図面の図に限定されることはない。

図１は、本開示のいくつかの実施形態による１つ又は複数のセンサによるデータ測定を管理するための例示的なシステムの概略図である。 図２は、いくつかの実施形態による、プロセスのデータ測定のための１つ又は複数のセンサを用いて、例示的な予測的データ測定を実行する技術の概略的表現である。 図３は、いくつかの実施形態による、プロセスのデータ測定のための１つ又は複数のセンサを用いて、予測的データ測定を実行する技術の別の例示の概略的表現である。 図４は、いくつかの実施形態による、プロセスのデータ測定のための１つ又は複数のセンサを用いて、予測的データ測定を実行する技術の別の例示の概略的表現である。 図５は、いくつかの実施形態による、１つ又は複数のセンサによる予測的データ測定を実行するためのプロセスフロー図である。 図６は、いくつかの実施形態による、１つ又は複数のセンサによる予測的データ測定を実行するための別のプロセスフロー図である。 図７は、いくつかの実施形態による、図２から図６を参照して説明される第２のデータ測定モードにおいて、データ測定を実行するための異なる例を示すブロック図である。 図８は、様々な実施形態による、センサ・モジュールを動作させるように構成されたコンピューティング・デバイスなど、図１の様々な要素と共に用いられるのに適した例示的なコンピューティング・デバイスを図示する。

本開示の実施形態は、特に１つ又は複数のセンサによる予測的データ測定を通じてセンサの電力消費を削減する装置のための技術及び構成を含む。実施形態によれば、装置が、１つ又は複数のセンサと、これらのセンサに結合されたセンサ管理モジュールと、を含んでよく、センサ管理モジュールは、センサに、第１のデータ測定モードにおいて、あるプロセスを示すデータの測定を開始させ、ある期間に亘り第１のデータ測定モードにおいてセンサにより収集された測定の一部に基づき、プロセスを構成するイベントのパターンを決定させ、第２のデータ測定モードにおいて１つ又は複数のセンサによるデータの測定を開始させるように構成されている。第２のモードは、プロセスを構成するイベントのパターンに基づき得る。このパターンは、プロセスにおけるイベントの発生の予測を、示し得る。第１のデータ測定モードは、第１の（例えば、固定又は可変の）サンプリングレートでセンサによりデータ測定を実行することを含み得る。

第２のデータ測定モードは、第１のサンプリングレートより低い第２のサンプリングレートでデータ測定を実行すること、決定されたパターンに従って、イベントの予測される発生に対応する期間、第３のサンプリングレートでデータ測定を実行すること、又は、プロセスにおける連続的なイベントの予測される発生の間の期間の間、第４のサンプリングレートでデータ測定を実行し、イベントの予測される発生に対応する期間の間、第５のサンプリングレートでデータ測定を実行すること、を含み得る。第５のサンプリングレートは、第４のサンプリングレートより高速であり得る。いくつかの実施形態では、第５のサンプリングレートは、第４のサンプリングレートよりも低速であり得る。

以下の詳細な説明では、その一部を形成する添付の図面を参照するが、添付の図面では、同様の参照番号が全体を通じて同様の部材を指定しており、また、添付の図面では、本開示の主題が実践され得る実施形態が、例示により示されている。他の実施形態が用いられることがあり得ること、そして、本開示の範囲から逸脱することなく、構造的又は論理的変更がなされ得ることが、理解されるはずである。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるべきではなく、実施形態の範囲は、添付の特許請求の範囲とその均等物とによって規定される。

本開示の目的のため、「Ａ及び／又はＢ」というフレーズは、（Ａ）、（Ｂ）、又は（Ａ及びＢ）を意味する。本開示の目的のため、「Ａ、Ｂ、及び／又はＣ」というフレーズは、（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（Ａ及びＢ）、（Ａ及びＣ）、（Ｂ及びＣ）、又は（Ａ、Ｂ、及びＣ）を意味する。

ここでの説明は、頂部／底部、内／外、上／下など、斜視図ベースの説明を用いることがあり得る。そのような説明は、単に、議論を容易化するために用いられ、本明細書において説明される実施形態の適用を特定の向きに制約することは意図されない。

ここでの説明では、「ある実施形態では」又は「複数の実施形態では」というフレーズを用いることがあり得るが、これらのフレーズは、それぞれが、同一の又は異なる実施形態のうちの１つ又は複数を指すことがあり得る。更に、「備える（comprising）」、「含む（including）」、「有する（having）」などの用語は、本開示の実施形態との関係で用いられるが、同意語である。

「と結合されている（coupled with）」という用語は、その派生語と共に、本明細書において、用いられることがあり得る。「結合されている」とは、次のうちの１つ又は複数を意味し得る。「結合されている」とは、２つ又はそれよりも多くの要素が直接物理的に、電気的に、光学的に接触していることを意味し得る。しかし、「結合されている」とは、２つ又はそれより多くの要素の相互の接触が間接的ではあるが、依然として、相互に協動又は相互作用することを意味してよく、また、１つ又は複数の他の要素が、相互に結合されていると称される要素の間に結合されている又は接続されている、という場合も意味し得る。

図１は、本開示のいくつかの実施形態に従う、１つ又は複数のセンサによるデータ測定を管理するための例示的なシステム１００を概略的に示す。システム１００は、様々な実装例において、用いられ得る。例えば、システム１００は、ユーザの活動に関係するデータのセンサ測定を提供するように構成されたウェアラブル・デバイスを備えることがあり得る。別の例では、システム１００は、特定の物理的、化学的、生物的、生体認証、又はそれ以外のプロセスに関係するデータを測定する複数のセンサを管理するように構成されたセンシング・デバイス制御システムを備えることがあり得る。

いくつかの実施形態では、システム１００は、１つ又は複数のセンサ１０６、１０８、１１０（いくつかの実施形態では、センサアレイ）を含み得るセンサ・モジュール１０１を管理するように構成されたコンピューティング・デバイス１０２を備えることがあり得る。センサ・モジュール１０１は、コンピューティング・デバイス１０２と、通信可能な態様で結合（１７０）され得る。コンピューティング・デバイス１０２は、センサ１０６、１０８、１１０を管理しこれらのセンサによって測定されコンピューティング・デバイス１０２に提供されるデータを処理するように構成されたプロセッサ１３２を含み得る。より詳しくは、コンピューティング・デバイス１０２は、（例えば、センサ管理モジュール１５０においてコンパイルされる）命令を有するメモリ１３４を含んでよく、この命令は、プロセッサ１３２上で実行されると、プロセッサ１３２に、データ測定プロセスの間にセンサ１０６、１０８、１１０によって消費される電力を節約するように構成されたセンサ管理動作を実行させ得る。

例えば、センサ管理モジュール１５０は、電力供給モジュール１３０によって提供されるセンサ１０６、１０８、１１０への電力供給を制御するように構成され得る。電力供給モジュール１３０は、コンピューティング・デバイス１０２とセンサ１０６、１０８、１１０とに結合（１６０、１６２）された、センサ１０６、１０８、１１０の少なくとも一部（又は全部）に電力を供給するように構成された電源を含み得る。センサ管理モジュール１５０は、電力供給モジュール１３０により、センサ１０６、１０８、１１０の電源オン及び電源オフを管理し得る。

いくつかの実施形態では、センサ１０６、１０８、１１０の少なくとも一部が、バッテリなどの電力供給源（例えば、センサにビルトイン（built in）されるか、又は、センサと動作的に結合される）を含むことがあり得るのが、この電力供給源は、センサ管理モジュール１５０によって制御（例えば、オン及びオフの切り換え）がなされ得る。

メモリ１３４は、更に、プロセッサ１３２上で実行されると、センサ１０６、１０８、１１０によって測定されたデータのデータ処理をプロセッサ１３２に実行させ得る命令（例えば、データ処理モジュール１４６においてコンパイルされる）を含み得る。

コンピューティング・デバイス１０２は、コンピューティング・デバイス１０２が機能するのに必要な他のコンポーネント１４４を含み得る。例えば、コンピューティング・デバイス１０２は、データ処理モジュール１４６の実行によって提供され得るセンサ１０６、１０８、１１０によるデータ測定の結果を少なくとも表示するように構成されたディスプレイ（図示せず）を、含み得る。コンピューティング・デバイス１０２のプロセッサ１３２とメモリ１３４と他のコンポーネント１４４とは、上述のコンポーネントの間での情報交換を容易にするように構成された１つ又は複数のインターフェース（図示せず）と結合され得る。通信インターフェース（図示せず）が、１つ若しくは複数の有線若しくは無線のネットワークを介して、及び／又は、いずれかの他の適切なデバイスとの間で、コンピューティング・デバイス１０２が通信するためのインターフェースを提供し得る。コンピューティング・デバイス１０２を含むシステム１００の例示的な構成は、図８を参照して、より詳細に説明される。

論じられたように、センサ管理モジュール１５０とデータ処理モジュール１４６とは、例えば、メモリ１３４に記録されプロセッサ１３２の上で動作するソフトウエアコンポーネントとして、実装され得る。いくつかの実施形態では、センサ管理モジュール１５０とデータ処理モジュール１４６とが、ソフトウエアコンポーネントとハードウェアコンポーネントとの組合せとして実装されることがあり得る。いくつかの実施形態では、センサ管理モジュール１５０とデータ処理モジュール１４６とが、ハードウェアとしての実装例を含むこともあり得る。

既に論じられたように、センサ・モジュール１０１は、プロセス１８０と動作的に結合（１２０）され、プロセス１８０を示すデータを測定するように構成されたセンサ（例えば、センサアレイ）１０６、１０８、１１０を含み得る。センサ１０６、１０８、１１０は、図１においては、単に例示の目的のために示されており、センサ・モジュール１０１では、任意の個数のセンサ（例えば、１つ又は複数）が用いられ得る、ということが理解されるであろう。

一般に、プロセス１８０は、測定可能な物理量において定義され得る任意のタイプのデジタル又はアナログプロセスであり、連続的又は周期的なものであり得る。この物理量は、それぞれのセンシング・デバイスによって読み取り可能な信号に変換可能であり得る。測定可能なプロセスの例は、これらに限定されないが、光、様々なタイプの運動、温度、磁場、重力、湿気、湿度、振動、圧力、電場、音、及び外部又は内部環境の他の物理的態様を含み得る。それ以外の例は、物質（matter）又は環境の化学的組成、生体認証プロセスなどを含み得る。あるプロセスを示す測定可能なデータが、異なる物理的特性及びパラメータを含むことがあり得る。したがって、センサ１０６、１０８、１１０は、異なるタイプのセンサを含んでよく、これには、これらの限定されることはないが、加速度計、ジャイロスコープ、気圧計、赤外線近接センサ、可視光センサ、トランスデューサ、アクチュエータなどが含まれる。

プロセス１８０は、イベント１８２、１８４を含んでよく、これらのイベントは、プロセス１８０を示し得る。例えば、ユーザの心拍は、ユーザの心臓の活動のイベントであると考えられてよく、それぞれのセンシング・デバイス（例えば、心拍計）によって測定可能であり得る。プロセス１８０を構成するイベント１８２、１８４は、特別の関心対象であり得るのだが、その理由は、プロセス１８０が、このプロセスを構成しておりセンサ１０６、１０８、１１０によって測定されるイベントを解釈することにより、定義され得るか、又は、それ以外の態様で理解され得るからである。図１を参照すると、プロセス１８０を示すグラフ１９０のピークとして表現されるイベント１８２、１８４が、プロセス１８０を示し得る。よって、センサ１０６、１０８、１１０は、本明細書において説明されている実施形態による、プロセス１８０の指標を得るためのイベント１８２、１８４を表す値を含むグラフ１９０の値の測定を実行するように、構成され得る。（プロセス１８０では、単純化という目的のために、２つのイベント１８２、１８４だけが示されているが、当然ながら、プロセス１８０は、１８２、１８４に類似の複数のイベントを含んでよい。）

少なくともいくつかの測定可能なプロセス（例えば、プロセス１８０）が、実質的に規則的な間隔で生じ得るイベント（例えば、イベント１８２、１８４）を含み得る。例えば、ユーザの心拍又は歩行（走行）のステップは、例えば実質的な周期性を伴うなど、規則的な間隔で生じ得る。したがって、そのようなプロセスと関連しておりプロセスにおけるイベントの発生（出現）の予測を示し得るパターンが、決定され得る。プロセスと関連するパターンは、ある期間に亘り蓄積されたいくつかのプロセスデータ測定を用いて、識別され得る（例えば、プロセスを示すデータから導かれる）。例えば、実質的に規則的な間隔で生じるプロセスイベントの出現が収集されたデータから予測されるなど、パターンが識別された後では、このパターン（例えば、予測されたプロセスイベントの出現）は、本明細書で説明される技術を用いて、連続的に検証されうる。

図２は、いくつかの実施形態に従う、あるプロセスのデータ測定のための、１つ又は複数のセンサを用いた、例示的な予測的データ測定を実行する技術の概略的表現２００である。このプロセスは、例えば、図１を参照して説明されたコンポーネント、例えば、センサ管理モジュール１５０と、データ処理モジュール１４６と、センサ１０６、１０８、１１０を用いて実装され得る。

表現２００は、１つ又は複数のセンサによって測定されるプロセス２０２を含み得る。示されているように、プロセス２０２は、実質的な規則性（例えば、実質的に規則的な時間間隔において、など）を伴って生じ得る複数のイベント２０４、２０６、２０８、・・・を含み得る。プロセス２０２のＸ軸は、プロセス２０２の経過時間（例えば、時間Ｔ）又はイベント発生の頻度（例えば、Ｆ）を含んでよく、他方で、Ｙ軸は、プロセス２０２と関連する振幅値Ａを示し得る。センサ１０６、１０８、１１０を用いたプロセスデータ測定２１０は、決められた間隔（以下では「レート」と称する）でＸ軸に沿って配置された垂直方向の複数の縦ライン２１２により、概略的に示されている。各ライン２１２は、センサ１０６、１０８、又は１１０の少なくとも１つによって実行されたプロセス２０２の測定の例を示し得る。上で簡単に論じられたように、プロセス２０２に適用され得る従来型の測定技術は、例えば固定された間隔又は期間など、固定されたサンプリングレートでデータ測定を実行することを含み得る。

対照的に、図２に示されている測定２１０は、少なくとも２つのデータ測定モードを用いて、生じ得る。例えば、プロセス２０２を示すデータの測定２１０は、第１のデータ測定モード２１４において、１つ又は複数のセンサにより、開始され得る。第１のデータ測定モード２１４は、センサ管理モジュール１５０により、センサ１０６、１０８、１１０に、例えば数秒ごとである第１のサンプリング（例えば、固定）レートＲ_１でデータ測定を実行させることを含み得る。センサ１０６、１０８、１１０にデータ測定を実行させることは、センサ管理モジュール１５０によって、センサ１０６、１０８、１１０を電源オンさせることによって、始まり得る、ということが理解されるであろう。

センサ管理モジュール１５０及び／又はデータ処理モジュール１４６は、図２に示されているように、期間Ｔ_１に亘り第１のデータ測定モード２１４において１つ又は複数のセンサ１０６、１０８、１１０により収集された測定の少なくとも一部に基づき、プロセス２０２を構成するイベントのパターンを決定し得る。例えば、プロセス２０２を構成するイベントのパターンの決定は、（例えば、イベント２０４、２０６、２０８などに対応する）データポイントＡ_１と例えばｔ_１、ｔ_２など（又は、対応する時間間隔若しくは周波数）の時間インスタンスとを識別することを含み得るが、この時間インスタンスは、おおよそ、識別されたデータポイントが１つ又は複数のセンサ１０６、１０８、１１０によって測定される。一般に、パターンは、プロセスを示しており特定の時間間隔におけるデータポイントの発生の予測を、所望の誤差の範囲で、示し得る。

（例えば、プロセス２０２におけるイベント２０４、２０６、２０８の発生の予測である）パターンが決定された後には、センサ管理モジュール１５０が、プロセス２０２を構成するイベント２０４、２０６、２０８の決定されたパターンに基づき、第２のデータ測定モード２１６において、１つ又は複数のセンサ１０６、１０８、１１０によるプロセス２０２のデータの測定を開始し得る。より詳しくは、センサ管理モジュール１５０は、例えば時間インスタンスｔ_１、ｔ_２など、決定されたパターンによるイベント２０４、２０６、２０８の予測される発生に対応する期間Ｔ_２の間、第２の（例えば、固定された、又は、連続的に若しくはそれ以外の態様で変動する）サンプリングレートＲ_２で、センサ１０６、１０８、１１０にデータ測定を実行させる。（イベント２０４、２０６、２０８の発生の時間インスタンスが、期間Ｔ_２以内で生じることは、理解されるであろう。）

イベント２０４、２０６、２０８の予測される発生に対応するデータポイントが、測定されたときに、所望の誤算の範囲で、識別されたデータポイントに一致する場合には、画定されたイベントのパターンはプロセス２０２を正確に（例えば、誤算の範囲で）記述している、という結論が下され得る。したがって、第２のデータ測定モード２１６は、第１のデータ測定モード２１４の間に決定されたイベント２０４、２０６、２０８のパターンを、周期的に確認することを含み得る。

逆に、第２のデータ測定モード２１６おいては、センサ管理モジュール１５０は、センサ１０６、１０８、１１０に、決定されたパターンに従ってイベント２０４、２０６、２０８の予測される発生の間の間隔に対応する期間Ｔ_３の間データ測定を実行することを回避させる。いくつかの実施形態では、第１のデータ測定モード２１４に対応する第１のサンプリングレートＲ_１は、第２のデータ測定モード２１６に対応する第２のサンプリングレートＲ_２とは同じでない場合があり得る。

第２のデータ測定モード２１６におけるデータ測定の間、センサ管理モジュール１５０及び／又はデータ処理モジュール１４６は、第２のモードにおいて測定されつつあるデータから、イベント２０４、２０６、２０８に対応する測定されたデータポイントが、もはや決定されたパターンとは一致しない、と決定することがあり得る。例えば、測定されたデータポイントの値が、識別されたデータポイントＡ１の値と、所望の誤差の範囲（例えば、第１のマージン）ではもはや一致しないことがあり得る。別の例では、イベントの発生の時刻又は頻度が、予測されたイベントの発生の時刻又は頻度と、所望の誤差の範囲（例えば、第２のマージン）では、もはや一致しないことがあり得る。

一般に、測定されたイベントと第２のデータ測定モード２１６の間のパターンとの一致の結果が、所望の誤差の範囲を超えることがあり得る。したがって、第１のデータ測定モード２１４の間に識別されたイベントのパターンがもはや確認できない、例えば、そのパターンが、プロセス２０２を構成するイベント２０４、２０６、２０８の発生をもはや正確には予測しない、ということが決定され得る。この決定に基づき、センサ管理モジュール１５０は、もし何か存在するのであれば、新たなパターンを決定するために、データ測定に関する第１のデータ測定モード２１４に復帰することがあり得る。例えば期間Ｔ_１の後でも、新たなパターンがまったく識別されない場合には、センサ１０６、１０８、１１０は、第１のデータ測定モード２１４におけるデータ測定の実行を継続しうる。

第１のデータ測定モード２１４及び第２のデータ測定モード２１６における測定２１０の総数が、同じ期間の間に、固定されたサンプリングレートでデータ測定を実行したときに生じ得る測定の数よりも少ないことがあり得る、ということは理解されることであろう。したがって、上述した技術を用いたときのセンサ１０６、１０８、１１０による電力消費は、固定されたサンプリングレートでデータ測定を実行するときのセンサ１０６、１０８、１１０による電力消費と比較して、削減され得る。節約された電力量は、第１のデータ測定モード２１４及び第２のデータ測定モード２１６におけるデータ測定のレートに依存し得る。

サンプルレート（例えば、第２のデータ測定モード２１６において用いられる）は、固定（例えば、規則的）、又は、変動（例えば、不規則的）され得るということに注意するのは、重要である。例えば、サンプルレートが１秒間に２０個のサンプルを取ることから構成され、サンプルの間の離間を可変とすることが可能である。例えば、２つの連続的なサンプリングレートは、１００分の１秒離隔させる、次には１０分の１秒離隔させる、などのようにし得る。

別の例では、サンプリングレートが、例えば連続的又は非周期的な態様で、変動し得る。例えば、サンプリングレートは、時間経過と共に、ある種の関数として変動し得る。例えば、サンプリングレートは、イベント２０４、２０６、２０８の予測される発生のデータポイントＡ１に対応する関心対象の点の周囲で（例えば、最高値を有するなど）増加し、関心対象の点の間の中点に向かって徐々に減少することがあり得る。換言すると、関心対象の点に向かって、サンプリングレートは、より高速に（より高く）なり得る。関心対象の点から離れるにつれて、サンプリングレートは、より低速に（より低く）なり得る。

図３は、いくつかの実施形態による、プロセスのデータ測定のために１つ又は複数のセンサを用いた、別の例示的な予測的データ測定を実行する技術の概略的表現３００である。図２を参照して説明された技術と同様に、プロセス３０２のデータ測定は、上述された２１４と同様に、最初は、第１のデータ測定モード３１４において、実行され得る。すなわち、データ測定は、第１の（固定された）サンプリングレートで（例えば、Ｒ_１、又は、それ以外のレート値で）、実行され得る。プロセス３０２と関連するパターンがいったん識別されると、データ測定が、第２の測定モード３１６において実行され得、この第２の測定モード３１６は、第２のサンプリングレート（例えば、Ｒ_３）でデータ測定を実行することを含み得る。第２のサンプリングレートＲ_３は、図３に示されているように、第１のサンプリングレートＲ_１より低いことがあり得るが、可能な限り最低のレートとして定義され得、そのレートを用いて、プロセス３０２のイベント３０６、３０８の予測される発生が、確認され得る。

図４は、いくつかの実施形態による、プロセスのデータ測定のために１つ又は複数のセンサを用いた、別の例示的な予測的データ測定を実行する技術の概略的表現４００である。図２及び図３を参照して説明された技術と同様に、プロセス４０２のデータ測定は、上述された２１４及び／又は３１４と同様に、最初は、第１のデータ測定モード４１４において、実行され得る。すなわち、データ測定は、第１の（固定された）サンプリングレートで（例えば、Ｒ_１、又は、それ以外のレート値で）、実行され得る。

プロセス４０２と関連するパターンがいったん識別されると、データ測定が、第２の測定モード４１６において実行されてよく、この第２の測定モード４１６は、図４に示されているように、サブモード４２０及び４２２を含み得る。サブモード４２０では、データ測定が、プロセス４０２における連続的なイベント（例えば、４０４、４０６など）の発生に対応する期間の間、第２のサンプリングレートＲ_４で、実行され得る。サブモード４２２では、データ測定が、イベント（例えば、４０４、４０６など）の発生に対応する期間の間、第３のサンプリングレートＲ_５で、実行され得る。いくつかの実施形態では、第３のサンプリングレートＲ_５が、第２のサンプリングレートＲ_４よりも高いことがあり得る。別の実施形態では、第３のサンプリングレートＲ_５が、第２のサンプリングレートＲ_４よりも低いことがあり得る。例えば、イベントの発生に対応する期間が、イベントの発生の間の期間よりも短いことがあり得るし、また、その逆もあり得る。

図２から図４を参照して説明された技術に加え、他のデータ測定技術も、考察され得る。例えば、データ測定技術が、図１のコンピューティング・デバイス１０２のプロセッサ１３２など、測定されたデータの処理に携わるコンピューティング・デバイスのプロセッサによる電力消費を削減することに向けられることが、あり得る。この例では、データ測定は、第１のデータ測定モードにおいて、第１のサンプリングレートで、１つ又は複数のセンサによって実行され、イベントのパターンが決定され、第２のデータ測定モードが開始され得ることになる。第２のデータ測定モードは、この例では、第１のデータ測定モードにおいて（例えば、第１のサンプリングレートで）、１つ又は複数のセンサによって、引き続きデータ測定を実行すること、そして、プロセスにおけるイベントの予測される発生に対応する期間の間に取られるデータ測定を、プロセッサによって処理することを含み得るが、他方で、他の時間において取られたデータ測定の処理は行わない。

いくつかの実施形態では、データ測定が、複数のセンサによって実行され得る。複数のセンサによる電力消費を削減することに向けられた例示的なデータ測定プロセスは、複数のセンサによる第１のサンプリングレートでの（例えば、第１のデータ測定モードにおける）データ測定を実行すること、イベントのパターンを決定すること、及び、第２のデータ測定モードに切り換えること、を含んでよく、第２のデータ測定モードに切り換えることは、複数のセンサの少なくとも１つによる同じ第１のサンプリングレートでのデータ測定の実行と、複数のセンサのうちの別の１つによるデータ測定の実行の停止とを含む。例えば、ただ１つのセンサが、第２のデータ測定モードにおいてデータ測定を実行することもあり得る。

図５は、いくつかの実施形態に従って１つ又は複数のセンサにより予測的データ測定を実行するためのプロセス５００のフロー図である。プロセス５００は、例えば、図１のセンサ管理モジュール１５０とデータ処理モジュール１４６とによって、実行され得る。

プロセス５００は、ブロック５０２で始まってよく、ブロック５０２では、プロセス（例えば、２０２、３０２、又は４０２）を示すデータの測定が、第１のデータ測定モード（例えば、２１４、３１４、又は４１４）において、開始され得る。測定を開始するためには、測定を実行するセンサ（又は、複数のセンサ）が、例えば、電源オン又はリセットされ得る。

ブロック５０４では、プロセスを構成するイベントのパターンが、ある期間に亘り第１のデータ測定モードにおいて収集された測定に基づき、決定され得る。

ブロック５０６では、データ測定が、第２のデータ測定モード（例えば、２１６、３１６、４１６、又は上述のその他のもの）において、プロセスを構成するイベントの決定されたパターンに基づき、開始され得る。

図６は、いくつかの実施形態に従って、１つ又は複数のセンサによりデータ測定を実行するための別のプロセス６００のフロー図である。プロセス６００は、プロセス５００を、より詳細に、細部に至るまで説明している。プロセス６００は、例えば、図１のシステム１００のセンサ管理モジュール１５０とデータ処理モジュール１４６とによって、実行され得る。単なる例示であるが、システム１００は、心拍モニタを有するスマートウォッチ（例えば、Ｂａｓｉｓ（登録商標）のスマートウォッチ）などのウェアラブル・デバイスを構成し得る。

プロセス６００は、ブロック６０２で始まり得るが、ブロック６０２では、プロセスのデータ測定が、図２から図４を参照して説明されたプロセスと同様に、１つ又は複数のセンサによって、第１のデータ測定モードにおいて（例えば、固定されたサンプリングレートで）、実行され得る。引き続きスマートウォッチの例を用いると、心拍モニタが、第１のデータ測定モードにおいて、ユーザの心拍測定を実行するために、オンに切り替えられ（電源オンされ）得る。

データ測定は、所定の期間（測定サイクル）の間、継続するように予定され得る。例えば、スマートウォッチの心拍モニタは、ある特定の期間の間、心拍測定を実行するように設定され得る。したがって、判断ブロック６０４において、データ測定サイクルが終了したかどうかが、決定され得る。データ測定サイクルが継続している場合には、プロセス６００は、判断ブロック６０６に移動し得る。

判断ブロック６０６では、プロセスのデータ測定がデータ測定サイクルの開始から蓄積されたかどうかが、決定され得る。例えば、図２を参照して説明されたパターン決定を実行するためには、十分なサンプリングデータが収集される必要があり得る。十分なサンプリングデータが蓄積されていない場合には、プロセス６００は、ブロック６０２に復帰し得る。そうでない場合には、プロセス６００は、判断ブロック６０８に移動し得る。

判断ブロック６０８では、プロセスを示す何らかのイベントが識別されたかどうかが、決定され得る。引き続きスマートウォッチの例を用いると、イベントは、ユーザの心臓の心拍を含み得る。しかし、ユーザは、このウォッチを、必ずしも常に装着していないことがあり得る。例えば、ウォッチがユーザの机の上に置かれている場合には、心拍モニタの電源はオンであるかもしれないが、心拍は感知されイベントとして識別されることはあり得ない。したがって、イベントがまったく識別されない場合には、プロセス６００は、ブロック６０２に復帰することがあり得る。そうではない場合には、プロセス６００は、判断ブロック６１０に移動し得る。

判断ブロック６１０では、プロセスを示すイベントのパターンが識別されたかどうかが、決定され得る。引き続きスマートウォッチの例を用いると、ウォッチがユーザによって装着されている場合には、ある期間（例えば、１分）に亘る心拍が決定され得る。より詳しくは、特定の振幅の心拍とそれらの間の間隔とが、識別されうる。

したがって、イベントがまったく識別されない場合には、プロセス６００は、ブロック６０２に復帰することがあり得る。そうではない場合には、プロセス６００は、ブロック（ルーチン）６１２に移動し得るが、このブロック６１２は、第２のデータ測定モードにおけるデータ測定の実行を提供する。第２のデータ測定モードは、いくつかの異なるデータ測定プロセスを含み得るが、そのうちの一部は、図２から図４を参照して既に説明された。ルーチン６１２は、図７を参照して、より詳細に、説明されることになる。

第２のデータ測定モードにおけるデータ測定を実行する間は、判断ブロック６１４において、判断ブロック６１２で識別されたパターンが変化したかどうかが決定され得る。より詳しくは、プロセスの測定されたイベントが、イベントの識別されたパターンと、もはや一致しないことがあり得るが、これは、図２を参照して説明されたように、第２のデータ測定モードにおけるデータ測定を実行する間に、確立され得る。引き続きスマートウォッチの例を用いると、第１のデータ測定モードの間に決定された心拍は、ユーザの睡眠状態に関することがあり得る。ユーザが目を覚まして、例えば、走り始めた場合には、ユーザの心拍は変化し得（例えば、特定の閾値を超えて上昇する）、睡眠状態における心拍に関するパターンは、もはや正確ではないことがあり得る。

したがって、パターンが変化した場合には、プロセス６００は、ブロック６０２に復帰することがあってよく、もし何らかのものがある場合には（例えば、スマートウォッチの例に従うならば、ユーザの走行状態に関する新たな心拍パターンを決定する）、イベントの新たなパターンを識別するために、第１のデータ測定モードにおけるデータ測定の実行を再開することになる。パターンが変化していない場合には、プロセス６００は判断ブロック６１６に移動し得るが、判断ブロック６１６では、測定サイクルの終了に関する確認が実行され得る。測定サイクルが終了している場合には、プロセス６００は終了する。そうでない場合には、データ測定は、ブロック６１２によって示されているように、第２のデータ測定モードにおいて、継続する。

図７は、いくつかの実施形態に従って、第２のデータ測定モードにおいてデータ測定を実行する別の例を示すブロック図７００である。ブロック図７００は、図６を参照して説明されたルーチン６１２の少なくともいくつかの実装例を提供する。

示されているように、ルーチン６１２の「第２のデータ測定モードにおいてデータ測定を実行する」は、限定されることはないが、ブロック７０２、７０４、７０６、７０８、又は７１０によって示されるプロセスのうちの少なくとも１つを含み得る。

ブロック７０２は、図２を参照して説明されたプロセスを含み得る。すなわち、ブロック７０２のプロセスは、第１のデータ測定モードにおけるデータ測定の実行の間に識別されたイベントのパターンによって決定されるように、プロセスにおけるイベントの発生に対応する期間の間、データ測定を実行することを含み得る。

ブロック７０４は、図３を参照して説明されたプロセスを含み得る。すなわち、ブロック７０４のプロセスは、第１のデータ測定モードと関連するレートよりも低いサンプリングレートでデータ測定を実行することを含み得る。

ブロック７０６は、図４を参照して説明されたプロセスを含み得る。すなわち、ブロック７０６のプロセスは、イベントの発生の間は第１のデータ測定モードよりも低いサンプリングレートで、そして、イベントの発生に対応する期間の間は異なる（例えば、より高い）レートで、データ測定を実行することを含み得る。

ブロック７０８は、複数のセンサがデータ測定を実行している場合に、電力消費を削減するように構成されたプロセスを含み得る。すなわち、少なくとも第１のデータ測定モードにおいてデータ測定を実行しているセンサの個数が、削減され得る。例えば、第２のデータ測定モードでは、１つのセンサがデータ測定を実行し（例えば、第１のデータ測定モードに対応するレートでの測定実行を継続し）、他のセンサが、オフに切り換えられる、又は、ブロック７０２、７０４、若しくは７０６を参照して説明された第２の測定モードに類似の、別の測定モードに切り換えられることがあり得る。

一般に、少なくとも１つのセンサが、第１のモードのレートで測定を実行し、少なくとも１つの別のセンサが、オフに切り換えられる（電源がオフにされる）、又は、異なる測定モードに切り換えられる、ということがあり得る。例えば、いくつかの実施形態では、１つのセンサが第１のデータ測定モードで動作されており、他方で、他のセンサが第２の測定モードで動作される、ということが、あり得る。例えば、加速度計と光センサとの両方が、心拍を決定するのに、必要であり得る。いったん心拍パターンが決定されると、加速度計が連続的に第１の測定モードで動作し、他方で、光センサが第２の測定モードで動作する、ということがあり得る。

ブロック７１０は、図１を参照して説明されたコンピューティング・デバイス１０２のプロセッサ１３２によって電力消費を削減するように構成されたプロセスを含み得る。例えば、データ測定が、第１のデータ測定モードに対応するサンプリングレートで実行され続けることがあり得る。プロセスにおけるイベントの発生に対応する期間の間だけ測定されたデータが、プロセッサ１３２によって、例えば、データ処理モジュール１４６を用いて処理されてよく、よって、プロセッサ１３２によって処理されるデータの総量を減少させる。

別の実施形態では、センサデータのいくらかの部分が、メモリ１３４にバッファされることがあり得る。パターンが変化したことが検出される場合には、プロセッサ１３２が、新たなセンササンプルが収集されることを待機するのではなく、バッファされているデータを過去にさかのぼって再処理することがあり得る。これは、パターンが変化した場合に、より多くのセンサデータが入ってくるのを待機しなければならないことを、回避可能にする。

図８は、様々な実施形態に従って図１のセンサ・モジュール１０１を動作させるように構成されたコンピューティング・デバイス１０２など、図１の様々なコンポーネントと共に用いるのに適した例示的なコンピューティング・デバイス８００の図である。示されているように、コンピューティング・デバイス８００は、１つ若しくは複数のプロセッサ又はプロセッサコア８０２と、システムメモリ８０４とを含み得る。特許請求の範囲を含む本出願の目的のためには、「プロセッサ」という用語と「プロセッサコア」という用語とは、コンテキストからそうではないことが明確でない限り、同意語と考えられ得る。プロセッサ８０２は、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサなど、任意のタイプのプロセッサを含み得る。プロセッサ８０２は、例えばマルチコア・マイクロプロセッサなど、マルチコアを有する集積回路として実装され得る。コンピューティング・デバイス８００は、マスストレージ・デバイス８０６（ディスケット、ハードドライブ、不揮発性メモリ（例えば、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）、コンパクトディスク・リード・オンリ・メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）など））を含み得る。一般に、システムメモリ８０４及び／又はマスストレージ・デバイス８０６は、これらに限定されることはないが、揮発性及び不揮発性メモリ、光、磁気、ソリッド・ステート・マスストレージなどを含む任意のタイプの一時的及び／又は継続的なストレージであり得る。揮発性メモリは、これらに限定されることはないが、スタティック及び／又はダイナミック・ランダム・アクセス・メモリを含み得る。不揮発性メモリは、これらに限定されることはないが、電気的消去可能なプログラマブル・リード・オンリ・メモリ、相変化メモリ、抵抗性メモリなどを含み得る。

コンピューティング・デバイス８００は、更に、入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス８０８（ディスプレイ、キーボード、カーソル制御、リモート制御、ゲーム用コントローラ、画像キャプチャ・デバイスなど）と、通信インターフェース８１０（ネットワークインターフェースカード、モデム、赤外線受信機、無線受信機（例えば、ブルートゥース（登録商標））など）とを含み得る。

通信インターフェース８１０は、グローバルシステムフォーモバイルコミュニケーション（ＧＳＭ（登録商標））、ゼネラルパケット無線サービス（ＧＰＲＳ）、ユニバーサルモバイルテレコミュニケーションシステム（ＵＭＴＳ）、高速パケットアクセス（ＨＳＰＡ）、エボルブドＨＳＰＡ（Ｅ−ＨＳＰＡ）、又はロングタームエボリューション（ＬＴＥ）ネットワークに従って、コンピューティング・デバイス８００を動作させるように構成され得る通信チップ（図示せず）を含み得る。この通信チップは、また、エンハンストデータフォーＧＳＭエボリューション（ＥＤＧＥ）、ＧＳＭ ＥＤＧＥ無線アクセスネットワーク（ＧＥＲＡＮ）、ユニバーサルテレストリアル無線アクセスネットワーク（ＵＴＲＡＮ）、又はエボルブドＵＴＲＡＮ（Ｅ−ＵＴＲＡＮ）に従って動作するようにも、構成され得る。この通信チップは、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ及びそれ以上として設計されている任意の他の無線プロトコルに加え、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、時分割多元接続（ＴＤＭＡ）、デジタルエンハンストコードレステレコミュニケーション（ＤＥＣＴ）、エボリューションデータオプティマイズド（ＥＶ−ＤＯ）、それらの派生物に従って動作するようにも、構成され得る。通信インターフェース８１０は、他の実施形態においては、他の無線プロトコルに従って、動作し得る。

上述のコンピューティング・デバイス８００の要素は、システムバス８１２を経由して相互に結合され得るが、システムバス８１２は、１つ又は複数のバスを表すことがあり得る。複数本のバスの場合には、それらは、１つ又は複数のバスブリッジ（図示せず）によって、ブリッジされることがあり得る。これらの要素のそれぞれは、この技術分野において知られているその従来型の機能を実行し得る。特に、システムメモリ８０４とマスストレージ・デバイス８０６とは、図１のセンサ管理モジュール１５０を参照して説明された動作を実装するプログラミング命令の作業用コピーと永久コピーとを記憶するのに用いられ得る。様々な要素が、（１つ又は複数の）プロセッサ８０２によってサポートされるアセンブラ命令により、又は、そのような命令にコンパイルされ得る高級言語により、実装され得る。

プログラミング命令の永久コピーは、例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）などの配布媒体（図示せず）を通じて、又は、（分散サーバ（図示せず）からの）通信インターフェース８１０を通じて、工場において、又は、戸外において、永久のマスストレージ・デバイス８０６の中に配置され得る。すなわち、エージェントプログラムの実装を有する１つ又は複数の配布媒体が、エージェントを分散させ、様々なコンピューティング・デバイスをプログラムするのに用いられ得る。

要素８０８、８１０、８１２の個数、性能、及び／又は容量は、コンピューティング・デバイス８００が、セットトップボックス若しくはデスクトップコンピュータなどの静止型コンピューティング・デバイスとして用いられるか、又は、ウェアラブル・デバイス、タブレットコンピューティング・デバイス、ラップトップコンピュータ、ゲームコンソール、若しくはスマートフォンなどのモバイル・コンピューティング・デバイスとして用いられるかに応じて、変動し得る。それらの構成は他に知られており、これ以上の説明は、行われない。

プロセッサ８０２の少なくとも１つは、図１から図７を参照して説明された実施形態の諸態様を実現するように構成された計算ロジック８２２と共に、パッケージされ得る。ある実施形態では、プロセッサ８０２の少なくとも１つが、システムインパッケージ（ＳｉＰ）又はシステムオンチップ（ＳｏＣ）を形成するセンサ管理とデータ処理との諸態様を実現するように構成された計算ロジック８２２と共に、パッケージされ得る。少なくとも１つの実施形態では、ＳｏＣが、これに限定されることはないが、例えば、コンピューティングウェアラブル・デバイス、タブレット、又はスマートフォンなどのモバイル・コンピューティング・デバイスとして、用いられ得る。例えば、計算ロジック８２２は、図１を参照して説明されたものと類似のセンサ管理モジュール１５０とデータ処理モジュール１４６とに関係し得るし、又は、それらを含む若しくはそれらにアクセスするように構成され得る。

コンピューティング・デバイス８００は、上述の実施形態に従ってプロセスデータ測定を実行するためのセンサ１０６、１０８、１１０を有するセンサ・モジュール１０１などの、センサ・モジュールを含んでよく、又は、それ意外の態様で、そのようなセンサ・モジュールと関連し得る。いくつかの実施形態では、センサ・モジュール１０１は、図１を参照して説明されたコンピューティング・デバイス８００と通信可能な態様で結合され得る。例えば、センサ・モジュール１０１は、Ｉ／Ｏデバイス８０８と結合され得るし、又は、それ以外の態様で関連し得る。

様々な実装例において、コンピューティング・デバイス８００は、ラップトップ、ネットブック、ノートブック、ウルトラブック、スマートフォン、タブレット、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、ウルトラモバイルＰＣ、モバイルフォン、又はデジタルカメラを含み得る。更なる実装例では、コンピューティング・デバイス８００は、データを処理する任意の他の電子デバイスであり得る。

本明細書で説明された実施形態は、以下の例により、更に示され得る。例１は、１つ又は複数のセンサと、１つ又は複数のセンサに結合されたセンサ管理モジュールと、を備えた予測的データ測定のための装置であり、このセンサ管理モジュールは、第１のデータ測定モードにおいて、あるプロセスを示すデータの、１つ又は複数のセンサによる測定を開始し、ある期間に亘り第１のデータ測定モードにおいて１つ又は複数のセンサにより収集された測定の一部に基づき、プロセスを構成するイベントのパターンであってプロセスにおけるイベントの発生の予測を示すパターンを決定し、プロセスを構成するイベントのパターンに基づく第２のデータ測定モードにおいて、１つ又は複数のセンサによるデータの測定を開始する。

例２は、例１の主題を含んでよく、更に、センサ管理モジュールが、第２のデータ測定モードにおいて測定されつつあるデータから、イベントのパターンへの一致が誤差の範囲を超えることを決定し、イベントのパターンへの一致が誤差の範囲を超えるという決定に応答して、データ測定に関する第１のデータ測定モードに復帰する、ということを特定する。

例３は、例１の主題を含んでよく、更に、１つ又は複数のセンサが、加速度計、ジャイロスコープ、気圧計、赤外線近接センサ、可視光センサ、マイクロフォン、コンパス、温度計、湿度センサ、若しくは生体認証センサのうちの１つ又は複数から選択される、ということを特定する。

例４は、例１の主題を含んでよく、更に、第１のデータ測定モードにおいてデータ測定を開始することが、第１のサンプリングレートでデータ測定を実行することを含む、ということを特定する。

例５は、例４の主題を含んでよく、更に、第２のデータ測定モードにおいてデータ測定を開始することが、第１のサンプリングレートより低い第２のサンプリングレートでデータ測定を実行すること、決定されたパターンに従って、イベントの予測される発生に対応する第１の期間の間、第３のサンプリングレートでデータ測定を実行すること、又は、プロセスにおける連続的なイベントの予測される発生の間の第２の期間の間、第４のサンプリングレートでデータ測定を実行し、第１の期間の間、第４のサンプリングレートと異なる第５のサンプリングレートでデータ測定を実行すること、を含む、ということを特定する。

例６は、例５の主題を含んでよく、更に、第４のサンプリングレートが、第１のサンプリングレートと等しいか又は第１のサンプリングレートより低い、ということを特定する。

例７は、例５の主題を含んでよく、更に、プロセスを構成するイベントのパターンを決定することが、データポイントを識別し、識別されたデータポイントが１つ又は複数のセンサによって測定される近似的な時間インスタンスを識別することを含み、測定されたデータポイントと識別されたデータポイントとは所望の誤差の範囲内で一致する、ということを特定する。

例８は、例７の主題を含み得るものであるが、更に、時間インスタンスが第１の期間の範囲内にある、ということを特定する。

例９は、例１の主題を含んでよく、更に、１つ又は複数のセンサは複数のセンサを含んでおり、第１のデータ測定モードは、複数のセンサにより第１のサンプリングレートでデータ測定を実行することを含み、第２のデータ測定モードは、複数のセンサのうちの少なくとも１つにより第１のサンプリングレートでデータ測定を実行し、複数のセンサのうちの別の少なくとも１つによるデータ測定の実行を停止すること、又は、複数のセンサのうちの少なくとも１つにより第１のサンプリングレートでデータ測定を実行し、複数のセンサのうちの別の少なくとも１つによる第２のサンプリングレートでデータ測定を実行すること、を含む、ということを特定する。

例１０は、例１の主題を含んでよく、更に、この装置が、１つ又は複数のセンサに結合されておりデータ測定を処理するデータ処理モジュールを更に備え得る、ということを特定しており、第１及び第２のデータ測定モードは、データ測定を第１のサンプリングレートで実行することを含み、データ処理モジュールは、プロセスにおけるイベントの予測される発生に対応する期間の間に行われる１つ又は複数のセンサによるデータ測定を処理する。

例１１は、例１から例１０の主題を含んでよく、更に、１つ又は複数のセンサにより第１のデータ測定モードにおいてデータ測定を開始することは、１つ又は複数のセンサの電源をオンにすることを含む、ということを特定する。

例１２は、コンピュータで実装された、予測的データ測定のための方法であり、この方法は、第１のデータ測定モードにおいて、あるプロセスを示すデータの、１つ又は複数のセンサによる測定を、コンピューティング・デバイスによって開始するステップと、ある期間に亘り第１のデータ測定モードにおいて１つ又は複数のセンサにより収集された測定の一部に基づき、プロセスを構成するイベントのパターンであってプロセスにおけるイベントの発生の予測を示すパターンを、コンピューティング・デバイスによって決定するステップと、プロセスを構成するイベントのパターンに基づく第２のデータ測定モードにおいて、１つ又は複数のセンサによるデータの測定を、コンピューティング・デバイスによって開始するステップと、を含む。

例１３は、例１２の主題を含んでよく、更に、この方法が、第２のモードにおいて測定されたデータから、イベントのパターンへの一致が誤差の範囲を超えることを、コンピューティング・デバイスによって決定するステップと、イベントのパターンへの一致が誤差の範囲を超えると決定することに応答して、コンピューティング・デバイスによって、データ測定に関する第１のデータ測定モードに復帰するステップと、を含み得る、ということを特定する。

例１４は、例１２の主題を含んでよく、更に、第１のデータ測定モードにおいて測定を開始するステップが、１つ又は複数のセンサに第１のサンプリングレートでデータ測定を実行させることを含む、ということを特定する。

例１５は、例１４の主題を含んでよく、更に、第２のデータ測定モードにおいて１つ又は複数のセンサによるデータの測定を開始するステップが、第１のサンプリングレートより低い第２のサンプリングレートでデータ測定を、コンピューティング・デバイスによって実行させるステップ、決定されたパターンに従って、イベントの予測される発生に対応する第１の期間の間、第３のサンプリングレートでデータ測定を、コンピューティング・デバイスに実行させるステップ、又は、コンピューティング・デバイスに、プロセスにおける連続的なイベントの予測される発生の間の第２の期間の間、第４のサンプリングレートでデータ測定を実行させ、第１の期間の間、第４のサンプリングレートと異なる第５のサンプリングレートでデータ測定を実行させるステップ、のうちの１つのステップを含む、ということを特定する。

例１６は、例１２から例１５の主題を含んでよく、更に、イベントが、決定されたパターンに従って、予測されたデータ範囲の内部のデータ値であってデータ値の発生の予測されるおおよその時刻において１つ又は複数のセンサによって測定されるデータ値の発生を含む、ということを特定する。

例１７は、予測的データ測定のための命令を有する非一時的コンピューティング・デバイス読み取り可能記憶媒体であり、この命令は、コンピューティング・デバイスの上での実行に応答して、コンピューティング・デバイスに、第１のデータ測定モードにおいて、あるプロセスを示すデータの、コンピューティング・デバイスによってアクセス可能な１つ又は複数のセンサによる測定を開始させ、ある期間に亘り第１のデータ測定モードにおいて１つ又は複数のセンサにより収集された測定の一部に基づき、プロセスを構成するイベントのパターンであってプロセスにおけるイベントの発生の予測を示すパターンを決定させ、プロセスを構成するイベントのパターンに基づく第２のデータ測定モードにおいて、１つ又は複数のセンサによるデータの測定を開始させる。

例１８は、例１７の主題を含んでよく、命令が、コンピューティング・デバイスの上での実行に応答して、更に、コンピューティング・デバイスに、第２のモードにおいて測定されつつあるデータから、イベントのパターンへの一致が誤差の範囲を超えることを決定させ、イベントのパターンへの一致が誤差の範囲を超えるという決定に応答して、データ測定に関する第１のデータ測定モードに復帰させる、ということを更に特定する。

例１９は、例１７から例１８の主題を含んでよく、更に、第１のデータ測定モードにおいてデータ測定を開始させることが、第１のサンプリングレートでデータ測定を実行させることを含む、ということを特定する。

例２０は、例１９の主題を含んでよく、更に、第２のデータ測定モードにおいてデータ測定を開始させることが、第１のサンプリングレートより低い第２のサンプリングレートでデータ測定を実行させること、決定されたパターンに従って、イベントの予測される発生に対応する第１の期間の間、第３のサンプリングレートでデータ測定を実行させること、又は、プロセスにおける連続的なイベントの予測される発生の間の第２の期間の間、第４のサンプリングレートでデータ測定を実行させ、第１の期間の間、第４のサンプリングレートと異なる第５のサンプリングレートでデータ測定を実行させること、を含む、ということを特定する。

例２１は、予測的データ測定のための装置であり、この装置は、第１のデータ測定モードにおいて、あるプロセスを示すデータの、コンピューティング・デバイスによってアクセス可能な１つ又は複数のセンサによる測定を開始するための手段と、ある期間に亘り第１のデータ測定モードにおいて１つ又は複数のセンサにより収集された測定の一部に基づき、プロセスを構成するイベントのパターンであってプロセスにおけるイベントの発生の予測を示すパターンを決定するための手段と、プロセスを構成するイベントのパターンに基づく第２のデータ測定モードにおいて、１つ又は複数のセンサによるデータの測定を開始するための手段と、を備える。

例２２は、例２１の主題を含んでよく、更に、第２のモードにおいて測定されつつあるデータから、イベントのパターンへの一致が誤差の範囲を超えることを決定するための手段と、イベントのパターンへの一致が誤差の範囲を超えるという決定に応答して、データ測定に関する第１のデータ測定モードに復帰するための手段と、を更に備える、ということを特定する。

例２３は、例２１から例２２の主題を含んでよく、更に、第１のデータ測定モードにおいて測定を開始するための手段が、第１のサンプリングレートでデータ測定を実行するための手段を備える、ということを特定する。

例２４は、例２３の主題を含んでよく、更に、第２のデータ測定モードにおいてデータ測定を開始するための手段が、第１のサンプリングレートより低い第２のサンプリングレートでデータ測定を実行するための手段、決定されたパターンに従って、イベントの予測される発生に対応する第１の期間の間、第３のサンプリングレートでデータ測定を実行するための手段、又は、プロセスにおける連続的なイベントの予測される発生の間の第２の期間の間、第４のサンプリングレートでデータ測定を実行し、第１の期間の間、第４のサンプリングレートと異なる第５のサンプリングレートでデータ測定を実行するための手段、を備える、ということを特定する。

様々な動作が、順になされる複数の離散的な動作として、特許請求されている主題を理解するのに最も有益な態様で、説明されている。しかし、説明の順序は、これらの動作が必ず順序に依存すると意味するように、解釈されるべきでない。本開示の実施形態は、希望に応じて構成するための任意の適切なハードウェア及び／又はソフトウェアを用いて、システムとして実装され得る。

本明細書では、説明の目的のために、ある実施形態が本明細書において示され説明されてきたが、同じ目的を達成すると想定された広範囲の別の及び／又は均等な実施形態若しくは実装例が、本開示の射程から逸脱することなく、示され説明されている実施形態の代わりに、用いられ得る。本出願は、本明細書において論じられた実施形態の任意の翻案又は改変にも及ぶことが意図されている。したがって、本明細書で説明された実施形態は、特許請求の範囲とその均等物とによってのみ限定される、ということが明確に意図されている。

Claims (20)

1. １つ又は複数のセンサと、
   前記１つ又は複数のセンサに結合されたセンサ管理モジュールと、
   を備えた予測的データ測定のための装置であって、前記センサ管理モジュールが、
   第１のデータ測定モードにおいて、あるプロセスを示すデータの、前記１つ又は複数のセンサによる測定を開始し、
   ある期間に亘り前記第１のデータ測定モードにおいて前記１つ又は複数のセンサにより収集された前記測定の一部に基づき、前記プロセスを構成するイベントのパターンであって前記プロセスにおけるイベントの発生の予測を示すパターンを決定し、
   前記プロセスを構成するイベントの前記パターンに基づく第２のデータ測定モードにおいて、前記１つ又は複数のセンサによる前記データの測定を開始し、
   前記第１のデータ測定モードにおいて前記データの測定を開始することは、
   第１のサンプリングレートで前記データの測定を実行することを含み、
   前記第２のデータ測定モードにおいて前記データの測定を開始することは、
   決定された前記パターンに従って、イベントの予測される発生に対応する第１の期間の間、第３のサンプリングレートで前記データの測定を実行し、前記プロセスにおける連続的なイベントの予測される発生の間の第２の期間の間、前記データの測定の実行をしないこと、又は
   前記第２の期間の間、第４のサンプリングレートで前記データの測定を実行し、前記第１の期間の間、前記第４のサンプリングレートと異なる第５のサンプリングレートで前記データの測定を実行することを含む、装置。
2. 前記センサ管理モジュールが、
   前記第２のデータ測定モードにおいて測定されつつある前記データから、前記イベントの前記パターンへの一致度が誤差の範囲を超えることを決定し、
   前記イベントの前記パターンへの一致度が誤差の範囲を超えるという前記決定に応答して、データ測定に関する前記第１のデータ測定モードに復帰する、請求項１に記載の装置。
3. 前記１つ又は複数のセンサが、加速度計、ジャイロスコープ、気圧計、赤外線近接センサ、可視光センサ、マイクロフォン、コンパス、温度計、湿度センサ、若しくは生体認証センサのうちの１つ又は複数から選択される、請求項１に記載の装置。
4. 前記第４のサンプリングレートは、前記第１のサンプリングレートと等しいか又は前記第１のサンプリングレートより低い、請求項１に記載の装置。
5. 前記プロセスを構成するイベントのパターンを決定することは、データポイントを識別し、識別された該データポイントが前記１つ又は複数のセンサによって測定されるときの時間関連情報を識別することを含み、測定された前記データポイントと識別された前記データポイントとは所望の誤差の範囲内で一致する、請求項１に記載の装置。
6. 前記時間関連情報は前記第１の期間の範囲内にある、請求項５に記載の装置。
7. 前記１つ又は複数のセンサは複数のセンサであり、前記第１のデータ測定モードは、前記複数のセンサにより第１のサンプリングレートで前記データの測定を実行することを含み、前記第２のデータ測定モードは、
   前記複数のセンサのうちの少なくとも１つにより前記第１のサンプリングレートで前記データの測定を実行し、前記複数のセンサのうちの別の少なくとも１つによる前記データの測定の実行を停止すること、又は、
   前記複数のセンサのうちの少なくとも１つにより前記第１のサンプリングレートで前記データの測定を実行し、前記複数のセンサのうちの別の少なくとも１つによる第２のサンプリングレートで前記データの測定を実行すること、を含む、請求項１に記載の装置。
8. 前記１つ又は複数のセンサに結合されており前記データの測定を処理するデータ処理モジュールをさらに備えており、前記第１及び第２のデータ測定モードは、前記データの測定を第１のサンプリングレートで実行することを含み、前記データ処理モジュールは、前記プロセスにおけるイベントの前記予測される発生に対応する期間の間に行われる前記１つ又は複数のセンサによる前記データの測定を処理する、請求項１に記載の装置。
9. 前記１つ又は複数のセンサにより第１のデータ測定モードにおいてデータの測定を開始することは、１つ又は複数のセンサの電源をオンにすることを含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の装置。
10. コンピュータに実装された、予測的データ測定のための方法であって、
    第１のデータ測定モードにおいて、あるプロセスを示すデータの、１つ又は複数のセンサによる測定を、コンピューティング・デバイスによって開始するステップと、
    ある期間に亘り前記第１のデータ測定モードにおいて前記１つ又は複数のセンサにより収集された前記測定の一部に基づき、前記プロセスを構成するイベントのパターンであって前記プロセスにおけるイベントの発生の予測を示すパターンを、前記コンピューティング・デバイスによって決定するステップと、
    前記プロセスを構成するイベントの前記パターンに基づく第２のデータ測定モードにおいて、前記１つ又は複数のセンサによる前記データの測定を、前記コンピューティング・デバイスによって開始するステップと、を含み、
    前記第１のデータ測定モードにおいて前記データの測定を開始するステップは、
    第１のサンプリングレートで前記データの測定を実行させることを含み、
    前記第２のデータ測定モードにおいて前記データの測定を開始するステップは、
    決定された前記パターンに従って、イベントの予測される発生に対応する第１の期間の間、第３のサンプリングレートで前記データの測定を実行させ、前記プロセスにおける連続的なイベントの予測される発生の間の第２の期間の間、前記データの測定を実行させないステップ、又は
    前記第２の期間の間、第４のサンプリングレートで前記データの測定を実行させ、前記第１の期間の間、前記第４のサンプリングレートと異なる第５のサンプリングレートで前記データの測定を実行させるステップを含む、方法。
11. 前記第２のデータ測定モードにおいて測定された前記データから、前記イベントの前記パターンへの一致度が誤差の範囲を超えることを、前記コンピューティング・デバイスによって決定するステップと、
    前記イベントの前記パターンへの一致度が誤差の範囲を超えると決定することに応答して、前記コンピューティング・デバイスによって、データの測定に関する前記第１のデータ測定モードに復帰するステップと、を更に含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記第４のサンプリングレートは、前記第１のサンプリングレートと等しいか又は前記第１のサンプリングレートより低い、請求項１０に記載の方法。
13. 前記イベントは、決定された前記パターンに従った、予測されたデータ範囲内でのデータ値の発生を含み、該データ値は、該データ値の発生が予測されるおおよその時刻において、前記１つ又は複数のセンサによって測定される、請求項１０から１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 予測的データ測定のためのプログラムであって、当該プログラムが、コンピューティング・デバイスの上での実行に応答して、前記コンピューティング・デバイスに、
    第１のデータ測定モードにおいて、あるプロセスを示すデータの、前記コンピューティング・デバイスによってアクセス可能な１つ又は複数のセンサによる測定を、開始させ、
    ある期間に亘り前記第１のデータ測定モードにおいて前記１つ又は複数のセンサにより収集された前記測定の一部に基づき、前記プロセスを構成するイベントのパターンであって前記プロセスにおけるイベントの発生の予測を示すパターンを決定させ、
    前記プロセスを構成するイベントの前記パターンに基づく第２のデータ測定モードにおいて、前記１つ又は複数のセンサによる前記データの測定を開始させ、
    前記第１のデータ測定モードにおいて前記データの測定を開始させることは、
    第１のサンプリングレートで前記データの測定を実行させることを含み、
    前記第２のデータ測定モードにおいて前記データの測定を開始させることは、
    決定された前記パターンに従って、イベントの予測される発生に対応する第１の期間の間、第３のサンプリングレートで前記データの測定を実行させ、前記プロセスにおける連続的なイベントの予測される発生の間の第２の期間の間、前記データの測定を実行させないこと、又は
    前記第２の期間の間、第４のサンプリングレートで前記データの測定を実行させ、前記第１の期間の間、前記第４のサンプリングレートと異なる第５のサンプリングレートで前記データの測定を実行させることを含む、プログラム。
15. 前記プログラムが、前記コンピューティング・デバイスの上での実行に応答して、前記コンピューティング・デバイスに、
    前記第２のデータ測定モードにおいて測定されつつある前記データから、前記イベントの前記パターンへの一致度が誤差の範囲を超えることを決定させ、
    前記イベントの前記パターンへの一致度が誤差の範囲を超えるという決定に応答して、データの測定に関する前記第１のデータ測定モードに復帰させる、請求項１４に記載のプログラム。
16. 前記第４のサンプリングレートは、前記第１のサンプリングレートと等しいか又は前記第１のサンプリングレートより低い、請求項１４に記載のプログラム。
17. 予測的データ測定のための装置であって、
    第１のデータ測定モードにおいて、あるプロセスを示すデータの、コンピューティング・デバイスによってアクセス可能な１つ又は複数のセンサによる測定を開始するための手段と、
    ある期間に亘り前記第１のデータ測定モードにおいて前記１つ又は複数のセンサにより収集された前記測定の一部に基づき、前記プロセスを構成するイベントのパターンであって前記プロセスにおけるイベントの発生の予測を示すパターンを決定するための手段と、
    前記プロセスを構成するイベントの前記パターンに基づく第２のデータ測定モードにおいて、前記１つ又は複数のセンサによる前記データの測定を開始するための手段と、を備え、
    第１のデータ測定モードにおいて前記データの測定を開始するための前記手段は、
    第１のサンプリングレートで前記データの測定を実行するための手段を備え、
    前記第２のデータ測定モードにおいて前記データの測定を開始するための前記手段は、
    決定された前記パターンに従って、イベントの予測される発生に対応する第１の期間の間、第３のサンプリングレートで前記データの測定を実行し、前記プロセスにおける連続的なイベントの予測される発生の間の第２の期間の間、前記データの測定の実行をしないための手段、又は
    前記第２の期間の間、第４のサンプリングレートで前記データの測定を実行し、前記第１の期間の間、前記第４のサンプリングレートと異なる第５のサンプリングレートで前記データの測定を実行するための手段を備える、装置。
18. 前記第２のデータ測定モードにおいて測定されつつある前記データから、前記イベントの前記パターンへの一致度が誤差の範囲を超えることを決定するための手段と、
    前記イベントの前記パターンへの一致度が誤差の範囲を超えるという決定に応答して、データの測定に関する前記第１のデータ測定モードに復帰するための手段と、を更に備える、請求項１７に記載の装置。
19. 前記第４のサンプリングレートは、前記第１のサンプリングレートと等しいか又は前記第１のサンプリングレートより低い、請求項１７に記載の装置。
20. 請求項１４から１６のいずれか一項に記載のプログラムを有する非一時的コンピューティング・デバイス読み取り可能記憶媒体。

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