JP6502470B2 - 心拍計のエネルギー消費を削減するための方法およびシステム - Google Patents

Description

関連出願
本願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、2014年7月16日出願の米国特許出願第14/332,918号の優先権を主張する。

本明細書で開示される主題は、一般には、エネルギー効率の良い心拍データ収集のためのモバイルデバイスを構成することに関する。

ユーザの心拍を決定できることは、心拍目標を満たすこと、回復時間を計算すること、カロリー消費を計算することなどを含む多くのフィットネスアプリケーションにとって価値があることである。ポータブルおよび/またはウェアラブル心拍計は、毎日の心拍の追跡を可能にする。しかしながら、連続的および/または反復的心拍測定のために必要とされるエネルギー消費は非常に高い。限られた電源を有するモバイル(たとえば、ポータブル、ハンドヘルド、ウェアラブルなどのデバイス)で心拍測定が実施されるとき、問題は悪化する。

エネルギー消費問題に対処するために、心拍計のエネルギー消費を削減するいくつかの手法は、LED光源に関連するパルスのデューティサイクルを低下させることを含む。連続的心拍監視が実施されるので、エネルギー消費は高いままである。したがって、モバイルデバイス上の連続的心拍監視は、他の用途にほとんどエネルギーを残さない。

心拍データのエネルギー効率の良い収集のための方法の一実施形態の流れ図である。 心拍データを取り込むためのモバイルデバイスの一実施形態のブロック図である。 一定のユーザ活動の期間中にユーザ心拍を推論するためのモバイルデバイスを構成するための一実施形態の流れ図である。 監視されるユーザ活動レベルに基づく、異なるサンプリングおよび心拍推論プロトコルの利用の一実施形態を示す図である。

ユーザの心拍データを収集および推論するためのモバイルデバイスを自動的に構成するための方法およびシステムが本明細書で開示される。一実施形態では、モバイルデバイスは、フィットネス追跡リストバンド、スマートウォッチ、活動トラッカ、他のウェアラブルデバイスなどのウェアラブルデバイスであり得る。さらに、本明細書で論じられるように、ユーザから心拍データを収集することができ、またはポータブル心拍データ収集デバイスと通信可能に結合される、携帯電話、タブレットコンピュータなどのモバイルデバイスも、ユーザ心拍データを収集および推論するために利用され得る。議論を容易にするために、残りの説明では、限定ではないが、ウェアラブルデバイスおよびモバイルデバイスを互換的に利用する。

一実施形態では、ウェアラブルデバイスによる心拍データ収集は、ユーザの活動に基づいて制御される。一実施形態では、ウェアラブルデバイスは、光心拍センサなどの心拍センサを含む。しかしながら、光心拍センサの代わりに、または光心拍センサとともに、他のタイプの心拍センサが、本明細書で論じられる方法およびシステムによって利用され得る。心拍データ収集のために活動ベースの制御を利用する目的で、ユーザの活動を周期的に測定するために活動モニタが利用される。ユーザ活動は、ウェアラブルデバイスの、加速度計などの1つまたは複数の活動センサから収集されるデータとともに監視され得る。次いで、ユーザの活動データが解析され、ユーザの現在の活動レベルおよび/または活動タイプが決定され得る。たとえば、ユーザの活動は、非アクティブ、軽い活動、高い活動などの複数のレベルに従って分類され得る。別の例として、ユーザの活動は、睡眠中、ウォーキング、ランニングなどの活動のタイプに従って分類され得る。

決定されたユーザの活動分類に基づいて、一実施形態では、サンプリングプロトコルが選択され得る。サンプリングプロトコルは、心拍計のサンプリングレート、心拍が収集される収集時間枠、収集時間枠間の時間間隔などを定義する。次いで、心拍計は、選択されたサンプリングプロトコルに基づいて心拍データを収集する。一実施形態では、活動センサおよび活動分類から決定されるユーザの活動が変化するとき、サンプリングプロトコルが自動的に変更または調節され得る。

一実施形態では、時間期間にわたるユーザの決定された活動タイプが、ある程度一定の心拍を前もって決定するとき、決定されたユーザ活動レベルおよび/または分類に基づいて、サンプリングレートを低減し、収集時間枠を低減し、心拍計の収集期間の間の時間を増大させるサンプリングプロトコルが選択される。逆に、ユーザの決定された活動タイプが変動する心拍を前もって決定するとき、サンプリングレートを増大させ、収集時間枠を増大させ、かつ/または心拍計の収集時間枠の間の時間間隔を低減して、最小レベルの精度を維持するのに必要な追加のデータを反映するサンプリングプロトコルが選択される。たとえば、ユーザの活動タイプが高変動から非アクティブに遷移したと判定され得る。心拍データの精度を維持するために高変動活動がより高いサンプリングレートおよび頻繁なサンプリング期間を必要とするのに対し、同程度の精度を得るために非アクティブまたは非変動期間が必要とするサンプリングレート、期間、および収集は大いに低減される。

一実施形態では、ユーザの心拍は、一定のユーザ活動の時間枠の間に推論される。すなわち、一定のユーザ活動の時間の間、ユーザの活動が高いレベルにある(すなわち、階段を昇っている、ランニングしている、サイクリングしている)か、それとも低いレベルにある(すなわち、睡眠中、座っているなど)かどうかの如何にかかわらず、一定の活動の時間枠について一定の心拍が推論され得る。たとえば、ユーザが時間期間にわたって非アクティブ状態にあるとき、前に決定された心拍が非アクティブ期間中に適用されるので、データを収集する必要はない。同様に、一実施形態では、時間期間にわたって睡眠中である、時間期間にわたって同じ心拍でウォーキングしているなど、時間期間にわたって「一定」であると分類される活動について、一定の活動の時間中の後の心拍値を推論するために、新しい、または追加の心拍データを取得することなく、前に得られた心拍値が利用され得る。より具体的には、強度にかかわらず、活動が時間期間にわたって一定であると判定されるとき、推論される心拍が現心拍として適用され、心拍計、フィットネストラッカ、または他のアプリケーションに提供され得る。一実施形態では、次いで、心拍計、フィットネストラッカ、および/またはアプリケーションは、たとえば心拍ベースのユーザカロリー消費を決定するとき、推論される心拍を実際のユーザ心拍として使用し得る。

一実施形態では、前に測定された心拍がその間にユーザの現心拍として推論される、一定のユーザ活動の時間枠の間、推論される心拍がユーザの実際の心拍に対応することを検証するために、テスト心拍サンプルが収集され得る。一実施形態では、テストされた心拍は、所定の程度の誤差以内で、推論される心拍が正しいと確証する。テスト心拍サンプルは、最低精度要件を満たす、テストサンプル間の最大の時間枠、最短の収集時間枠などの最小データ量を収集することを含み得る。一実施形態では、最低精度要件を保証するテスト心拍サンプル収集についての構成パラメータが、ユーザの心拍がそれについて推論されている一定の活動のタイプについて前もって決定され得る。一実施形態では、テスト心拍サンプル収集についての構成パラメータが、ユーザの現活動に基づいて動的に生成され得る。たとえば、心拍がそれについて推論されているユーザの一定の活動がランニングであるとき、ユーザの一定の活動が睡眠中であるときのテスト心拍サンプリングと比較して、テスト心拍サンプリングがより頻繁に実施され得る。

一実施形態では、活動の性質が一定から変動に変化するとき、新しい心拍データ測定のセットが行われる。一実施形態では、サンプリングおよび心拍推論プロトコルは、ユーザが心拍計をアクティブに使用する前に決定され得る。次いで、事前構成されたサンプリングプロトコルが、上記で論じたように、監視されるユーザ活動に基づいて選択され得る。別の実施形態では、サンプリング頻度、サンプルの長さ、サンプル間の時間などのサンプリングおよび推論プロトコル要素が動的に調節され、次いで精度のためにテストされる。テストされる要素の解析に基づいて、最小サンプリング量が十分に正確な結果を達成するまで、プロトコルがさらに調節され得る。次いで、選択され、または動的に調節されたサンプリングプロトコルが、現在の変動する、および一定の監視されるユーザ活動レベルおよび/またはタイプに応答して実装され得る。選択されたサンプリングプロトコルおよび/またはプロトコル要素は、心拍計が精度の著しい損失なしにユーザの心拍を決定するのに十分な心拍データ量を収集することを可能にする。さらに、心拍データ収集を調節することによって、心拍計によって消費されるエネルギーが大いに削減される。

図1は、心拍データのエネルギー効率の良い収集のための方法100の一実施形態の流れ図である。方法100は、ハードウェア(回路、専用論理など)、ソフトウェア(汎用コンピュータシステムまたは専用マシン上で実行中のものなど)、ファームウェア、または組合せを含み得る論理を処理することによって実施される。

図1を参照すると、処理論理は、モバイルデバイスでユーザについての心拍データを取り込むことによって始まる(処理ブロック102)。一実施形態では、モバイルデバイスは、フィットネス追跡リストバンド、活動トラッカ、スマートウォッチ、フィットネスウォッチ、インイヤー(in-ear)ヘッドフォン、またはユーザ心拍データを取り込むことのできる他のウェアラブルデバイスなどのウェアラブルデバイスであり得る。しかしながら、上記で論じられたように、他のモバイルデバイスが、本明細書の議論に従って利用され得る。さらに、モバイルデバイスは、リモート心拍計と通信可能に結合され得る。

一実施形態では、ユーザの心拍データは、デフォルトサンプリングプロトコルに従って取り込まれ得、デフォルトサンプリングプロトコルは、収集期間の頻度、収集期間の長さ、収集期間の間の時間などの収集要素を定義する。別の実施形態では、連続的心拍データ収集は、活動ベースのサンプリングプロトコルに従って実施され得、収集要素が、ユーザ活動のタイプまたはレベルに基づいて調節される。どちらの実施形態でも、処理論理は、選択されたサンプリングプロトコルに基づいて連続的心拍データ収集を実施する。

図4では、時間期間にわたるユーザ活動の一例400が示されている。時間t₀まで、ユーザの活動レベルおよび/または活動タイプは変動である。一実施形態では、サンプリングプロトコルS_aは、ユーザの活動、活動レベル、および/または活動タイプの変動性のレベルに基づき得る。一実施形態では、時間t₀までのユーザの活動の変動性のために、ユーザの心拍も変動となると仮定する。一実施形態では、心拍データサンプリングおよび推論プロトコルが450に示される。図示されるように、450内の矩形バー452は、ユーザ心拍データが収集されているときの収集時間枠を示し、矩形バーの間の時間454は、収集時間枠の間の時間間隔を示す。さらに、S_aおよびS_bの間の図示される収集期間の各々について、定義済みの信号サンプリングレートがある。図示されるように、時間t₀まで、第1のサンプリングプロトコルS_aに従って心拍データ収集が実施される。一実施形態では、サンプリングプロトコルS_aは、心拍サンプリング頻度、収集時間枠、およびユーザ心拍データがそれにわたって収集される収集期間の間の限定された時間などを定義する。

図1に戻ると、次いで処理論理は、ユーザの一定の活動状態を監視および検出する(処理ブロック104)。一実施形態では、ウェアラブルデバイスは、加速度計などのセンサを含み得、センサは、ユーザ活動を示す加速度測定値などのデータを収集するために利用される。加速度測定値から、処理論理は、ユーザが時間期間にわたって一定の活動タイプに参加しているか、それとも活動レベルに参加しているかを判定する。一定の活動の例は、限定はしないが、一定のペースでのランニング、一定の速度でのサイクリング、一定の割合で階段を昇っている、一定の割合で階段を降りている、一定のペースでのウォーキング、ジャンピングジャックをしている、睡眠中、座っている、などを含む。例によって示されるように、一定のユーザ活動状態は、高レベルの一定の活動の期間、ならびに低レベルの一定の活動の期間を含み得る。一実施形態では、処理論理は、ユーザ活動が一定であると判定する前に、所定のしきい時間量などの時間期間にわたって同じタイプおよび/またはレベルのユーザ活動を監視および検出する。

ユーザの一定の活動状態を検出したことに応答して、処理論理は、新しい心拍データを取り込むことなく、一定の活動状態の期間の間、ユーザについての心拍データを推論する(処理ブロック106)。一実施形態では、ユーザの活動レベルおよび/または活動タイプなどのユーザの活動状態が時間期間にわたって一定のままであるとき、処理論理は、ユーザの心拍も時間期間にわたって一定のままとなると推論する。

推論された心拍が一定のユーザ活動の期間の間にサンプリングされた心拍に対してテストされる時間期間後、新しい心拍データの取込みが停止する。すなわち、推論された心拍がユーザの実際の心拍と合致することを検証するために、一定のユーザ活動の期間の初めの短い時間期間に、ユーザ心拍データがサンプリングされる。一実施形態では、たとえば、推論された心拍およびサンプリングされた心拍が互いの誤差の所定のマージン以内にあるとき、合致がある。サンプルが時間期間にわたる推論された心拍に合致するとき、ユーザの心拍は一定であると判定され得る。この実施形態では、時間期間にわたる一定の活動状態(たとえば、ランニング)の始まりに、サンプリングプロトコルは、ユーザの心拍が一定に近くなると判定され得るまで、頻繁にサンプルに対して適応的であり得る。次いで、ユーザの心拍の一定性が確証された後、新しい心拍データの取込みが停止され得る。

一実施形態では、処理論理は、推論される心拍データを、取り込まれた心拍データとして1つまたは複数の心拍ベースのアプリケーションに供給する(処理ブロック108)。一実施形態では、アプリケーションは、フィットネス追跡アプリケーション、睡眠の質アプリケーション、カロリー追跡アプリケーション、ならびにユーザ心拍データを利用する他のアプリケーションを含み得る。

処理ブロック106での処理論理の推論に基づいて、ユーザが一定の活動状態にある期間の間、処理論理は、新しい心拍データを収集する必要はない。むしろ、処理論理は、一定のユーザ活動の期間の始まりで収集された、前に収集された心拍データを現心拍として利用する。一実施形態では、一定のユーザ活動の期間が停止するまで、前の心拍が現心拍として供給される。ユーザ心拍が推論される期間の間、モバイルデバイスは、心拍データを収集するための心拍センサの使用を回避することによって電力消費を削減する。

図4では、ユーザの活動レベルおよび/またはタイプは、時間t₀とt₁との間で一定である。本明細書で論じられる実施形態では、時間t₀に収集された心拍データは、追加の心拍データおよび/または新しい心拍データを収集することなく、時間t₁までユーザの現心拍として推論され得る。別の実施形態では、ユーザが一定の活動状態にあると判定されると、一定の活動状態の間に心拍が決定され、一定の活動状態の間のユーザの心拍として推論され得る。したがって、心拍センサを活動化および使用する、サンプリングプロトコルS_aなどの高電力サンプリングプロトコルが回避され得るので、心拍データ収集および監視を実施するウェアラブルデバイスは、この一定のユーザ活動の期間の間、省電力を実現し得る。一実施形態では、時間t₁などでユーザの活動状態が再び変動となるまで、ユーザの心拍が推論される。

図2は、ユーザの心拍データを取り込むためのモバイルデバイス210の一実施形態200のブロック図である。一実施形態では、モバイルデバイス210はウェアラブルデバイスである。別の実施形態では、モバイルデバイス210は携帯電話などのシステムである。どちらの実施形態でも、モバイルデバイス210は、1つまたは複数のプロセッサ212、メモリ205、心拍センサ225、1つまたは複数の活動センサ220、ネットワークインターフェース204を含み得る。

モバイルデバイス210はまた、活動モニタ232、活動分類器234、心拍プロトコルセレクタ236、構成プロセッサ238、心拍計算器240などの、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、または組合せとして実装され得るいくつかの処理モジュールをも含み得る。モバイルデバイス210はまた、図示されていないが、電源デバイス(たとえば、電池)、ディスプレイ、オーディオ入力およびオーディオ出力、ならびにウェアラブルまたはモバイルデバイスに一般に関連する他の構成要素をも含み得ることを理解されたい。ネットワークインターフェース204はまた、ワイヤレスリンクを通じてデータストリームを送信および受信するために、いくつかのワイヤレスサブシステム215(たとえば、Bluetooth(登録商標)、WiFi、セルラー、または他のネットワーク)に結合され得る。

一実施形態では、メモリ205は、プロセッサ212による実行のための命令を記憶するためにプロセッサ212に結合され得る。いくつかの実施形態では、メモリ205は非一時的である。メモリ205は、本明細書で説明されるように、ユーザの心拍データを収集および推論するための実施形態を実装するために、上記で列挙された処理モジュールを含む活動ベースの心拍計230を記憶し得る。以下で説明される本発明の実施形態は、モバイルデバイス210のプロセッサ212および/またはモバイルデバイス210の他の回路による、たとえばメモリまたは他の要素内に記憶される命令の実行を通じて実装され得ることを理解されたい。具体的には、限定はしないがプロセッサ212を含む、モバイルデバイス210の回路は、本発明の実施形態による方法またはプロセスを実行するために、プログラム、ルーチンの制御下で、または命令の実行下で動作し得る。たとえば、そのようなプログラムは、(たとえば、メモリ205内に記憶される)ファームウェアまたはソフトウェアとして実装され得、プロセッサ212などのプロセッサおよび/または他の回路によって実装され得る。さらに、プロセッサ、マイクロプロセッサ、回路、コントローラなどの用語は、論理、コマンド、命令、ソフトウェア、ファームウェア、機能などを実行することのできる任意のタイプの論理または回路を指すことがあることを理解されたい。

一実施形態では、心拍計算器240は、ユーザの心拍を計算する役目を果たす。一実施形態では、心拍は、心拍センサ225で収集された心拍データから計算され得る。一実施形態では、心拍センサ225は光心拍センサであるが、本明細書で論じられるシステムおよび方法では、他のタイプの心拍センサが利用され得る。さらに、心拍センサ225による心拍データの収集は、構成プロセッサ238によって制御され得、構成プロセッサ238は、複数の異なるユーザ活動ベースのデータ収集プロトコルのうちの1つに従ってユーザの心拍データを心拍センサ225に収集させる。

一実施形態では、活動モニタ232は、活動センサ220からのデータを監視および収集する役目を果たす。一実施形態では、活動センサは、ユーザ活動を示すデータを収集する1つまたは複数の加速度計または他の運動センサを含む。一実施形態では、活動センサ220は、複数のタイプのセンサを含み得、ユーザの身体上の異なる位置に配置され得、モバイルデバイス210の外部に配置されるが、モバイルデバイス210に結合され得る。活動モニタ232は、活動センサ220からデータを継続的または周期的に収集し、データを活動分類器234に供給する。

活動分類器234は、活動モニタ232から活動データを受信し、ユーザ活動タイプおよびユーザ活動レベルのうちの1つまたは複数を認識しようと試みる。ユーザ活動タイプは、ウォーキング、ランニング、サイクリング、睡眠中、座っていることなどの特定の現実世界のユーザ活動を含み得る。ユーザ活動レベルは、高い、中程度の、および低いユーザ活動レベルの間の区別を含み得る。本明細書の議論と一致する方式で他のユーザ活動タイプおよびレベルが利用され得るので、本明細書で説明されるユーザ活動タイプおよび活動レベルは例示的なものである。一実施形態では、活動分類器234は、活動センサ220から受信した活動データを解析して、異なるタイプのユーザ活動についての活動シグニチャ間を区別し、活動データの大きさ、頻度、または変動性に基づいて活動のレベルを認識し、他の要素からユーザ活動を決定する。

心拍プロトコルセレクタ236は、決定されたユーザ活動タイプおよび/またはレベルを受信し、決定されたユーザ活動に基づいて心拍データ収集プロトコルを選択する。本明細書で論じられるように、心拍データ収集プロトコルは、心拍センサ225を活動化するための、収集期間長さ、収集期間の頻度、収集期間の間の時間などを定義する。一実施形態では、心拍データ収集プロトコルは、様々なユーザ活動レベルおよび/または活動タイプに対応し、したがって、ユーザの活動がアクティブになり、かつ/または変動するほど、選択された収集プロトコルに従ってより頻繁に心拍データが収集される。次いで、選択された心拍プロトコルは構成プロセッサ238に供給され、構成プロセッサ238は、上記で論じられたように、ユーザの心拍データを収集およびサンプリングするための心拍センサ225の動作を制御する。

一実施形態では、活動分類器234はさらに、活動モニタ232から受信された活動データに基づいて一定のユーザ活動状態の期間を検出する役目を果たす。一実施形態では、活動分類器234は、時間期間にわたる同一の活動レベルおよび/または同一の活動タイプを検出する。一実施形態では、検出されたユーザ活動レベルおよび/またはタイプが所定のしきい時間量にわたって同一のままであるとき、活動分類器234は、一定のユーザ活動タイプ/レベルに関して心拍プロトコルセレクタ236に通知する。

次いで、心拍プロトコルセレクタ236は心拍推論プロトコルを選択する。一実施形態では、心拍推論プロトコルは、現心拍収集プロトコルを停止し、心拍計算器240に前の心拍データサンプルを現在のユーザの心拍データとして供給するように構成プロセッサ238に通知する。一実施形態では、前に検出された一定のユーザ活動と矛盾するユーザ活動分類または活動レベルを活動分類器234が検出するまで、構成プロセッサ238は、前の心拍データサンプルを心拍計算器240に引き続き供給する。この場合には、新たに検出されたユーザ活動タイプおよび/または活動レベルが心拍プロトコルセレクタ236によって使用され、心拍センサ225を制御するためのデータ収集プロトコルが選択される。

一実施形態では、心拍プロトコルセレクタ236によって選択される心拍推論プロトコルはまた、任意選択のテストサンプリングプロトコルをも含み得る。テストサンプリングプロトコルは、推論された心拍に対してテストするためにユーザ心拍データを収集するための短い収集期間を定義する。図4は、プロット450で期間IiおよびIjの間の短いテストサンプリングプロトコルを示す。一実施形態では、収集期間持続時間および頻度が、心拍プロトコルセレクタ236によって、一定のユーザ活動の決定されたタイプおよび/またはレベルに基づいて決定される。たとえば、ユーザの心拍のテストサンプリングの持続時間および/または頻度は、ユーザがランニング中であるときと比較して、ユーザが睡眠中であるときにずっと低くなり得る。一実施形態では、テストサンプリングプロトコルによって定義される収集期間は、ユーザの活動が変動であるときの心拍データ収集と比較したときに、大いに低減された収集頻度、持続時間などを含み、推論された心拍が正しい心拍のままであることを保証するために心拍プロトコルセレクタ236によって利用される。さらに、一実施形態では、心拍計算器240は、推論されたユーザ心拍をユーザの現心拍として引き続き利用するので、テストサンプルは、ユーザの現心拍として心拍計算器240に供給されない。しかしながら、別の実施形態では、テストサンプルから得られた心拍が、現ユーザ心拍として使用するために、または推論された心拍を調節するために心拍計算器240に供給され得る。

本明細書で論じられるように、心拍計算器240は、変動するユーザ活動の期間中、モバイルデバイス210のユーザについての心拍データを受信および収集し、一定のユーザ活動の期間中、ユーザについての推論された心拍データを受信する。一実施形態では、心拍計算器240は、受信された心拍データを利用して、時間期間にわたるユーザの心拍のグラフィカル表現などのユーザについての表示を生成し得る。心拍計算器240はまた、アプリケーション内でユーザの心拍を利用し得る、フィットネスモニタ、カロリートラッカ、医用アプリケーションなどの1つまたは複数のフィットネスアプリケーションに、計算された心拍データを供給する。

本明細書で論じられる実施形態では、モバイルデバイス210は、一定のユーザ活動の期間中、推論された心拍データを利用することによって、大幅な省電力を実現することができる。推論された心拍は、活動ベースの心拍計230が、心拍センサ225でユーザの心拍を収集しない時間期間を決定することを可能にする。しかしながら、推論された心拍データは、心拍センサ225に電力を供給する必要なしに、依然として心拍計算器240および/またはフィットネスアプリケーションに供給される。

心拍センサ225、活動センサ220、活動ベースの心拍計230、およびプロセッサ212が単一のデバイス内に含まれるように示されているが、一実施形態では、センサ、処理モジュール、および処理ハードウェアは、2つ以上のデバイスの間で分散してよい。この実施形態では、センサ(たとえば、センサ225および220のうちの1つまたは複数)および/またはローカル処理の組合せが、第1のデバイスによって実施され、本明細書で論じられるように、ユーザ心拍および/または活動状態データが事前処理され、または部分的に処理される。次いで、事前処理され、または部分的に処理されたデータは、より多くのリソースを有する、第2の、より計算的に強力なデバイスに転送され、心拍および活動状態データの処理が完了する。その後、第2のデバイスによって行われた心拍および/または活動決定結果が、モバイルデバイスにおいてデータ収集プロトコルを調節するために利用され得る。たとえば、1つまたは複数の心拍および/または活動センサを有するウェアラブルデバイスが、心拍および活動データを収集する役目を果たし得る。次いで、ウェアラブルデバイスは、収集されたデータを第2のデバイス(たとえば、携帯電話、タブレットコンピュータなど)に転送し、活動分類データ、活動カテゴリ分類データ、プロトコル選択などの処理が完了する。これらの決定に基づいて、その後で、第2のデバイスは、本明細書で論じられるように、ウェアラブルデバイス上で心拍データおよび活動センサデータ収集プロトコルを調節することができる。

図3は、一定のユーザ活動の期間中にユーザ心拍を推論するためのモバイルデバイスを構成するための方法300の一実施形態の流れ図である。方法300は、ハードウェア(回路、専用論理など)、ソフトウェア(汎用コンピュータシステムまたは専用マシン上で実行中のものなど)、ファームウェア、または組合せを含み得る処理論理によって実施される。一実施形態では、方法300はモバイルデバイス(たとえば、モバイルデバイス210)によって実施される。

図3を参照すると、処理論理は、モバイルデバイスの心拍センサで、ユーザについての連続的心拍データを取り込むことによって始まる(処理ブロック302)。一実施形態では、連続的心拍データ取込みは、ユーザ活動ベースの収集プロトコルで実施され得る。処理論理は、1つまたは複数の活動センサを監視して、ユーザの活動状態を決定する(処理ブロック304)。一実施形態では、決定された活動状態は、ウォーキング、ランニング、睡眠中などのユーザ活動のタイプを含み得る。決定された活動状態はまた、高いユーザ活動、中程度のユーザ活動、ユーザ活動なしなどのユーザ活動のレベルをも含み得る。一実施形態では、決定された活動状態は、非常にアクティブなランニング、中程度のウォーキングなどのユーザ活動の決定されたタイプとレベルの両方を含み得る。一実施形態では、ユーザの活動状態は周期的または連続的に決定される。

次いで、処理論理は、所定の時間期間にわたるユーザの一定の活動状態を検出する(処理ブロック306)。本明細書で論じられるように、一定の活動状態は、一定の高い活動の期間、一定の中程度の活動の期間、一定の不活動などを含み得る。一定の活動状態の検出に応答して、処理論理は、連続的心拍データ取込みを停止し、心拍推論プロトコルを選択する(処理ブロック308)。その後で、ユーザ心拍は、新しい心拍データを取り込むことなく処理論理によって推論される(処理ブロック310)。

図4に示されるように、変動するユーザ活動の期間にわたって収集プロトコルS_aが選択される。図示されるように、プロトコルS_aを使用して、時間枠t₀まで心拍データが収集される。一実施形態では、対応する時間枠の間、ユーザ活動の変動性、ユーザ活動のタイプ、ユーザ活動のレベルなどのうちの1つまたは複数に基づいて、プロトコルS_aが選択され得る。複数の収集プロトコルが利用され、現ユーザ活動に従って動的に選択され得ることに留意されたい。さらに、収集プロトコルが、ユーザ活動の変化に対応する方式で増分的に調節され得る。

時間t₀に、ユーザの活動レベルおよび/またはタイプが、一定の活動状態に遷移する。次いで、図3の議論に従って、心拍推論プロトコルI_iが選択され得る。心拍推論プロトコルは、ユーザの一定の活動状態が維持される持続時間にわたってユーザ心拍データの収集を停止することを可能にする。

図3に戻ると、処理論理は、ユーザの活動状態が一定のままであるかどうかを判定する(処理ブロック312)。たとえば、処理論理は、ユーザが同一のペースで走り続けるかどうか、同じ割合で階段を昇り続けるかどうか、睡眠中であり続けるかどうか、座り続けるかどうかなどを判定する。ユーザの活動状態に変化があるとき(処理ブロック312)、プロセスは処理ブロック302に戻り、連続的心拍データ取込みを再開する。しかしながら、一定のユーザ活動の持続時間の間、処理論理は、選択された心拍推論プロトコルに基づいてユーザ心拍データをサンプリングし、推論された心拍をテストする(処理ブロック314)。推論された心拍がサンプルに基づいて有効であるとき、処理論理は処理ブロック310に戻り、ユーザの心拍を引き続き推論する。しかしながら、推論された心拍が無効であり、したがってサンプリングされたテスト心拍が、1分当たりのしきい脈拍、しきい割合などの外となるとき、処理論理は、連続的心拍データ取込みを再開する(処理ブロック318)。

一実施形態では、推論された心拍の有効性をテストするための心拍データサンプリングが、心拍が推論されるよりも低い頻度で実施される。すなわち、ユーザの心拍は、一定のユーザ活動の期間中に1秒ごと、5秒ごとなどに推論され得る。しかしながら、テストサンプリングは、1分ごと、5分ごとなどのユーザの心拍のテストサンプリングを得ることなど、より低い頻度で行われ得る。一実施形態では、テストサンプルの収集の間の時間は、一定のユーザ活動のタイプおよび/またはレベルに基づき得る。

図4に示されるように、心拍推論プロトコルは、推論された心拍の有効性の継続をテストするための心拍テストサンプルの周期的収集を含み得る。上記で論じられたように、テストサンプルの収集は、時間t₀から時間t₁の間の一定のユーザ活動のタイプに基づき得る。テストサンプルが収集されるとき、サンプル持続時間および頻度は、心拍データ収集の間よりもずっと小さく、テストサンプル間の時間は、サンプリング/収集期間の間の時間よりもずっと大きい。

さらに、時間t₁において、ユーザの活動は変動状態に遷移し、別の心拍データ収集プロトコルS_bが選択される。一実施形態では、心拍データ収集プロトコルS_bは、ユーザ活動の異なる変動性の結果として、収集プロトコルS_aとは異なり得る。再び、時間t₂において、一定のユーザ活動状態が検出され、新しい心拍推論プロトコルI_jが選択される。新しい心拍推論プロトコルI_jは、一定のユーザ活動の決定されたタイプおよび/またはレベルに基づいて、推論プロトコルI_iとは異なり得る。一定のユーザ活動の決定されたタイプに基づいて、たとえば、一定のユーザ活動が低いときと高いとき、非アクティブであるときとアクティブであるとき、睡眠中であるときとランニング中であるときなど、推論プロトコルは、より低いテストサンプリングを定義し得る。

本明細書で論じられるウェアラブルデバイスまたはモバイルデバイスは、任意の適切なワイヤレス通信技術に基づき、あるいはサポートするワイヤレスネットワークを通じた1つまたは複数のワイヤレス通信リンクを介して通信し得ることを理解されたい。たとえば、いくつかの態様では、ウェアラブルデバイスまたはモバイルデバイスは、ワイヤレスネットワークを含むネットワークに関連し得る。いくつかの態様では、ネットワークは、ボディエリアネットワークまたはパーソナルエリアネットワーク(たとえば、超広帯域ネットワーク)を含み得る。いくつかの態様では、ネットワークは、ローカルエリアネットワークまたは広域ネットワークを含み得る。ワイヤレスデバイスは、たとえばCDMA、TDMA、OFDM、OFDMA、WiMAX、Wi-Fiなどの様々なワイヤレス通信技術、プロトコル、または規格のうちの1つまたは複数をサポートし、あるいは使用し得る。同様に、ワイヤレスデバイスは、様々な対応する変調または多重化方式のうちの1つまたは複数をサポートし、あるいは使用し得る。モバイルまたはウェアラブルデバイスは、他のモバイルデバイス、セルフォン、他のワイヤードおよびワイヤレスコンピュータ、インターネットウェブサイトなどとワイヤレスに通信し得る。

本明細書の教示は、様々な装置(たとえば、デバイス)内に組み込まれ(たとえば、その中に実装され、またはそれによって実施され)得る。たとえば、本明細書で教示される1つまたは複数の態様は、ウェアラブルデバイス、電話(たとえば、セルラーフォン)、携帯情報端末(PDA)、タブレット、モバイルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレット、ヘッドセット(たとえば、ヘッドフォン、イヤピースなど)、医用デバイス、または任意の他の適切なデバイス内に組み込まれ得る。

情報および信号は、様々な異なる技術および技法のいずれかを使用して表現され得ることを当業者なら理解されよう。たとえば、上記の説明全体にわたって参照され得るデータ、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、磁場もしくは磁性粒子、光場もしくは光粒子、またはそれらの任意の組合せによって表現され得る。

本明細書で開示される態様に関連して説明される様々な例示的論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップが、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、またはその両方の組合せとして実装され得ることを当業者ならさらに理解されよう。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、様々な例示的構成要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップが、その機能の点で上記で全般的に説明された。そのような機能がハードウェアとして実装されるか、それともソフトウェアとして実装されるかは、特定のアプリケーション、およびシステム全体に課される設計制約に依存する。当業者は、特定のアプリケーションごとに様々な方式で記載の機能を実装し得るが、そのような実装決定は、本開示の範囲からの逸脱を引き起こすと解釈されるべきではない。

本明細書で開示される実施形態とともに説明される様々な例示的論理ブロック、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、ディスクリートゲートもしくはトランジスタロジック、ディスクリートハードウェア構成要素、または本明細書で説明される機能を実施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装され得る。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替実施形態では、プロセッサは、任意の従来型プロセッサ、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の組合せ、複数のマイクロプロセッサ、1つまたは複数のマイクロプロセッサとDSPコア、または任意の他のそのような構成として実装され得る。

本明細書で開示される実施形態に関連して説明される方法またはアルゴリズムのステップは、ハードウェアとして直接的に、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として、または2つの組合せとして実施され得る。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、取外し可能ディスク、CD-ROM、または当技術分野で周知の任意の他の形態の記憶媒体内に常駐し得る。例示的記憶媒体は、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。代替実施形態では、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内にあり得る。ASICはユーザ端末内にあり得る。代替実施形態では、プロセッサおよび記憶媒体は、ユーザ端末内に別個の構成要素としてあり得る。

1つまたは複数の例示的実施形態では、記載の機能は、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の中に実装され得る。ソフトウェア内でコンピュータプログラム製品として実装される場合、機能は、非一時的コンピュータ可読媒体上の1つまたは複数の命令またはコードとして格納され、または送信され得る。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容易にする任意の媒体を含むコンピュータ記憶媒体と通信媒体の両方を含み得る。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入手可能な媒体であり得る。限定ではなく例として、そのような非一時的コンピュータ可読媒体は、RAM、ROM、EEPROM、磁気ディスクストレージ、または他の磁気記憶デバイス、あるいはコンピュータによってアクセスされ得る命令またはデータ構造の形態の所望のプログラムコードを搬送または記憶するために使用され得る任意の他の媒体を含み得る。さらに、任意の接続がコンピュータ可読媒体と適切に呼ばれる。たとえば、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、撚線対、デジタル加入者線(DSL)、または赤外線、無線、マイクロ波などのワイヤレス技術を使用して、ソフトウェアがウェブサイト、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、光ファイバケーブル、撚線対、DSL、赤外線、無線、マイクロ波などのワイヤレス技術が媒体の定義内に含まれる。上記の組合せも非一時的コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。

開示される実施形態の先の説明は、当業者が本発明を作成または使用することを可能にするように与えられる。これらの実施形態に対する様々な修正が当業者には直ちに明らかとなり、本明細書で定義される一般原理は、本発明の精神または範囲から逸脱することなく、他の実施形態に適用され得る。したがって、本発明が本明細書に示される実施形態に限定されることは意図されず、本明細書で開示される原理および新規な特徴に一致する最も広い範囲が与えられるべきである。

204 ネットワークインターフェース
205 メモリ
210 モバイルデバイス
212 プロセッサ
215 ワイヤレスサブシステム
220 活動センサ
225 心拍センサ
230 心拍計
232 活動モニタ
234 活動分類器
236 心拍プロトコルセレクタ
238 構成プロセッサ
240 心拍計算器

Claims (14)

1. モバイルデバイスと結合される心拍センサでユーザについての心拍データを取り込むステップと、
   前記モバイルデバイスによって取り込まれた活動データから前記ユーザの活動状態を監視するステップと、
   所定の時間期間にわたる前記ユーザの一定の活動状態を検出するステップと、
   前記ユーザが前記一定の活動状態のままである期間の間に取り込まれた前記心拍データから、前記ユーザについての前の心拍データを推論するステップであって、前記ユーザが前記一定の活動状態のままである前記期間の間に、前記心拍センサによる前記ユーザについての新しい心拍データの取込みを停止するステップを含む、ステップと、
   前記ユーザが前記一定の活動状態のままである前記期間の間、前記推論された前の心拍データを、現在の心拍データとして心拍計算器に供給するステップであって、前記心拍計算器は、前記ユーザの心拍を計算する、ステップと
   を含む方法。
2. 前記一定の活動状態が検出された後、かつ新しい心拍データの取込みを停止する前、時間期間にわたって前記ユーザについての心拍データをサンプリングするステップと、
   前記一定の活動状態が検出された後の前記時間期間の間の前記推論された前の心拍データが、前記サンプリングされた心拍データと合致すると判定するステップと、
   前記合致との判定に応答して、前記心拍センサによる新しい心拍データの取込みを停止するステップと
   をさらに含む請求項1に記載の方法。
3. 前記ユーザの前記一定の活動状態の検出に応答して、前記ユーザの前記一定の活動状態に基づいて心拍推論プロトコルを選択し、前記選択された心拍推論プロトコルに基づいて前記推論を行うステップと
   をさらに含む請求項1に記載の方法。
4. モバイルデバイスの前記心拍センサで、前記ユーザについての1つまたは複数のテスト心拍データサンプルを収集するステップであって、前記1つまたは複数のテスト心拍データサンプルが前記心拍推論プロトコルに基づいて収集され、前記心拍推論プロトコルが、前記一定の活動状態に基づいて、前記1つまたは複数のテスト心拍データサンプルの収集のための収集期間、サンプル頻度、およびサンプル間の時間のうちの1つまたは複数を定義する、ステップと、
   前記推論された前の心拍データが前記1つまたは複数のテスト心拍データサンプルに対応しないとき、前記心拍センサによる、前記ユーザについての心拍データの取込みを再開するステップと
   をさらに含む請求項3に記載の方法。
5. 前記ユーザについての心拍データを取り込むステップが、
   前記監視された活動状態に基づいて連続的心拍データ取込み収集プロトコルを選択するステップと、
   前記選択された連続的心拍データ取込み収集プロトコルに基づいて、前記モバイルデバイスで前記ユーザについての連続的心拍データ取込みを実施するステップと
   を含む請求項1に記載の方法。
6. 前記モバイルデバイスがウェアラブルデバイスである請求項1に記載の方法。
7. 前記心拍計算器が、前記推論された心拍データを利用して、フィットネスアプリケーションに前記ユーザの前記心拍を供給する請求項1に記載の方法。
8. 前記ユーザの前記一定の活動状態を検出するステップが、
   複数の異なる活動状態のうちの1つを検出するステップと、
   しきい時間期間にわたって前記複数の異なる活動状態のうちの前記検出された1つにユーザがとどまっていると判定するステップと
   をさらに含む請求項1に記載の方法。
9. 前記複数の異なる活動状態が、高い活動状態、中程度の活動状態、低い活動状態、および不活動状態を含む請求項8に記載の方法。
10. 前記複数の異なる活動状態が、少なくともランニング活動状態、ウォーキング活動状態、および睡眠活動状態を含む複数の異なるタイプのユーザ活動を含む請求項8に記載の方法。
11. 前記ユーザについての前記心拍データを取り込むステップが、
    サンプリングプロトコルに基づいて前記ユーザについての前記心拍データを取り込むステップであって、前記サンプリングプロトコルが、収集期間、サンプル頻度、およびサンプル間の時間のうちの1つまたは複数を定義する、ステップと、
    前記ユーザの前記監視された活動状態に基づいて前記サンプリングプロトコルを調節するステップと
    をさらに含む請求項1に記載の方法。
12. 前記サンプリングプロトコルを調節するステップが、
    前記監視された活動状態に基づいて、前記収集期間、サンプル頻度、およびサンプル間の時間のうちの1つまたは複数を調節するステップと、
    前記監視された活動状態に基づく、前記収集期間、サンプル頻度、およびサンプル間の時間のうちの前記調節された1つまたは複数から決定されたユーザ心拍が、前記ユーザの実際の心拍の精度しきい値以内にあるかどうかを判定するステップと、
    前記決定されたユーザの心拍が前記ユーザの実際の心拍の前記精度しきい値以内となるまで、前記監視された活動状態に基づいて、前記収集期間、サンプル頻度、およびサンプル間の時間のうちの前記1つまたは複数を引き続き調節するステップと
    をさらに含む請求項11に記載の方法。
13. プロセッサによって実行されるとき、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法を前記プロセッサに実行させる命令を含むコンピュータ可読記憶媒体。
14. モバイルデバイスと結合される心拍センサでユーザについての心拍データを取り込むための手段と、
    前記モバイルデバイスによって取り込まれた活動データから前記ユーザの活動状態を監視するための手段と、
    所定の時間期間にわたる前記ユーザの一定の活動状態を検出するための手段と、
    前記ユーザが前記一定の活動状態のままである期間の間に取り込まれた前記心拍データから、前記ユーザについての前の心拍データを推論するための手段であって、前記ユーザが前記一定の活動状態のままである前記期間の間に、前記心拍センサによる前記ユーザについての新しい心拍データの取込みを停止するための手段を含む手段と、
    前記ユーザが前記一定の活動状態のままである前記期間の間、前記推論された前の心拍データを、現在の心拍データとして心拍計算器に供給するための手段であって、前記心拍計算器は、前記ユーザの心拍を計算する、手段と
    を備えるシステム。

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