KR101533180B1 - 저 평균 속도 보행 모션 식별 - Google Patents

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Abstract

이동 디바이스의 모션 상태를 식별하기 위한 시스템들 및 방법들이 개시된다. 일 실시형태에서, 하나 이상의 가속도계들로부터의 가속도 신호들을 사용하여 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 것은, 가속도 신호들에 기초하여 관찰 주기 동안 이동 디바이스의 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하는 것; 검출된 보행 스텝들로부터 관찰 주기 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수를 결정하는 것; 및 연속적인 보행 스텝들의 결정된 최대 수에 기초하여 관찰 주기에 대한 고 평균 속도 모션 상태 또는 저 평균 속도 모션 상태를 선언하는 것을 포함한다.

Description

저 평균 속도 보행 모션 식별{LOW AVERAGE VELOCITY PEDESTRIAL MOTION IDENTIFICATION}
본 개시는 일반적으로 모션 상태 식별에 관한 것이며, 특히 저 평균 속도 모션 상태 식별에 관한 것이다.
마이크로전기기계 시스템 (microelectromechancal system: MEMS) 센서들이 이동을 식별하는 가속도 측정들을 제공하기 위해 최근에 이동 디바이스들 내에 통합되었다. (예를 들어, 침실용 탁자 또는 책상에 지켜보는 사람이 없는 상태로 놓여있는) 이동 디바이스의 "정지성 (stationarity)" 은 3축 MEMS 가속도계 신호들로부터, 모든 축들 상에서 측정된 가속도 변화가 현저하지 않은 경우, 추론될 수도 있다. 이러한 타입의 이동 검출은 위성 또는 글로벌 포지셔닝 시스템들 뿐아니라 무선 광역 네트워크들 및 로컬 영역 네트워크들로부터의 신호들에 기초하는 것들을 포함하여, 환경 RF 신호들과는 독립적으로 동작하고, 이동 정보가 효율적이고 정확하게 제공된다면 셀 폰 성능을 최적화하는 방법을 제공한다.
그러나, 종래의 MEMS 정지성 검출 스킴들에는, 그들이 이동 디바이스가 낮은 또는 제로 근처의 평균 속도로 이동하고 있을지라도 디바이스가 회의석상에 앉아 있는 사람의 벨트에 부착되어 있거나 동료와 서서 대화하고 있는 중에 있는 사람의 손에 유지되어 있는 경우와 같이, 디바이스가 "피짓팅 (fidgeting)" 하고 있는 경우에 이동을 표시하는 경향이 있기 때문에 문제가 발생한다.
본 발명의 실시형태들은 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하기 위한 시스템들 및 방법들에 지향된다.
일 양태에서, 하나 이상의 가속도계들로부터의 가속도 신호들을 사용하여 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하기 위한 방법으로서, 가속도 신호들에 기초하여 관찰 주기 동안 이동 디바이스의 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하는 단계; 검출된 보행 스텝들로부터 관찰 주기 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수를 결정하는 단계; 및 연속적인 보행 스텝들의 결정된 최대 수에 기초하여 관찰 주기에 대한 고 평균 속도 모션 상태 또는 저 평균 속도 모션 상태를 선언하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.
다른 양태에서, 하나 이상의 가속도계들로부터의 가속도 신호들을 사용하여 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하기 위한 장치가 제공된다. 장치는 스텝 검출기 및 프로세서를 포함한다. 스텝 검출기는 가속도 신호들에 기초하여 관찰 주기 동안 이동 디바이스의 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하도록 구성된다. 프로세서는 검출된 보행 스텝들로부터 관찰 주기 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수를 결정하고, 연속적인 보행 스텝들의 결정된 최대 수에 기초하여 관찰 주기에 대한 고 평균 속도 모션 상태 또는 저 평균 속도 모션 상태를 선언하도록 구성된다.
또 다른 양태에서, 하나 이상의 가속도계들로부터의 가속도 신호들을 사용하여 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하기 위한 장치로서, 가속도 신호들에 기초하여 관찰 주기 동안 이동 디바이스의 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하는 수단; 검출된 보행 스텝들로부터 관찰 주기 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수를 결정하는 수단; 및 연속적인 보행 스텝들의 결정된 최대 수에 기초하여 관찰 주기에 대한 고 평균 속도 모션 상태 또는 저 평균 속도 모션 상태를 선언하는 수단을 포함하는 장치가 제공된다.
또 다른 양태에서, 코드를 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체가 제공되며, 코드는 프로세서에 의해 실행될 때 프로세서로 하여금 하나 이상의 가속도계들로부터의 가속도 신호들을 사용하여 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하기 위한 동작들을 수행하게 한다. 컴퓨터 판독가능 매체는, 가속도 신호들에 기초하여 관찰 주기 동안 이동 디바이스의 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하는 코드; 검출된 보행 스텝들로부터 관찰 주기 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수를 결정하는 코드; 및 연속적인 보행 스텝들의 결정된 최대 수에 기초하여 관찰 주기에 대한 고 평균 속도 모션 상태 또는 저 평균 속도 모션 상태를 선언하는 코드를 포함한다.
첨부하는 도면들은 본 발명의 실시형태들에 대한 설명을 돕기 위해 제공되며, 그의 제한이 아니라 실시형태들의 예시를 위해서만 제공된다.
도 1 은 예시의 실시형태에 따른 모션 상태 식별 디바이스를 도시한다.
도 2 는 예시의 실시형태에 따른 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법을 도시한다.
도 3 은 예시의 실시형태에 따른 주어진 관찰 주기 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수의 결정을 도시한다.
본 발명의 양태들이 본 발명의 특정의 실시형태들에 지향된 다음의 상세한 설명 및 관련 도면들에서 개시된다. 용어 "본 발명의 실시형태들" 은 본 발명의 모든 실시형태들이 논의된 특징, 이점 또는 동작 모드를 포함하는 것을 요구하지 않으며, 대안적인 실시형태들이 본 발명의 범위로부터 일탈하지 않고 고안될 수도 있다. 또, 본 발명의 잘 알려진 엘리먼트들은 본 발명의 관련 상세들을 모호하게 하지 않기 위해 상세히 설명되지 않거나 생략될 것이다.
여기에 사용되는 용어는 특정의 실시형태들을 기술하기 위한 목적일 뿐이며, 본 발명의 모든 실시형태들을 제한하는 것으로 의도되지 않는다. 여기에서 사용되는 바와 같이, 단수 형태들 "a", "an" 및 "the" 는 콘텍스트가 명확히 달리 나타내지 않는 한, 복수 형태들을 마찬가지로 포함하도록 의도된다. 여기서 사용되는 경우, 용어들 "포함한다 (comprises)", "포함하는 (comprising)", "포함한다 (includes)" 및/또는 "포함하는 (including)" 은 진술된 특징들, 완전체들 (integers), 단계들, 동작들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들의 존재를 특정하지만, 하나 이상의 다른 특징들, 완전체들, 단계들, 동작들, 엘리먼트들, 컴포넌트들, 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
상기의 배경 기술에서 논의된 바와 같이, 종래의 MEMS 가속도계 기반 모션 상태 식별 시스템들은 저 평균 속도 모션 상태들 (예를 들어, "피짓팅") 과 고 평균 속도 모션 상태들 (예를 들어, 계속적인 걷기 또는 달리기) 사이에 구별을 할 수 없다. 그러나, 고 평균 속도 이동만을 정확하게 식별하는 능력은 피짓팅하고 있는 상황들의 편재로 인해 셀룰러 전화 및 콘텍스트 인지 컴퓨팅과 같은 광범위한 애플리케이션들을 위해 바람직하다. 예들은 (예를 들어, 핸드 오프 검색 및 서비스 불능 상황들에 대해) 무선 광역 네트워크 디바이스들, (예를 들어, 기본 서비스 세트 전이 및 신호 드롭 상황들에 대해) 무선 로컬 영역 네트워크 디바이스들, 및 (예를 들어, 동적 전력 최적화 및 신호의 손실 상황들에 대해) 글로벌 포지셔닝 시스템 디바이스들을 포함한다. 이에 따라, 이동 디바이스의 모션 상태를 더 자세히 식별하는 기법들이 여기에 제공된다.
도 1 은 예시의 실시형태에 따른 모션 상태 식별 디바이스 (100) 를 도시한다. 도시된 바와 같이, 모션 상태 식별 디바이스 (100) 는 "임의 모션" 검출기 (104) 로부터의 모션 정보 및 스텝 검출기 (106) 로부터의 스텝 정보를 수신하고, 모션 상태 식별을 출력하는 모션 상태 식별 프로세서 (102) 를 포함한다. 모션 상태 식별 프로세서 (102) 는 또한 관련 데이터 및/또는 명령들을 저장하도록 구성된 메모리 (108) 에 커플링된다. 임의 모션 검출기 (104) 및 스텝 검출기 (106) 는 가속도계 (110) 로부터 수신된 가속도 신호들에 따라 동작한다. 임의 모션 검출기 (104) 및 스텝 검출기 (106) 는 도시된 가속도계 (110) 를 공유할 수도 있고, 각각의 검출기에 대해 내부 또는 외부에 각각 그 자신의 가속도계를 가질 수도 있다. 가속도계 (110) 는 통상 3 개의 상이한 축들에 대한 가속도 데이터를 제공하는 3축 가속도계이다. 다른 예들은 다수의 (예를 들어, 3 개의) 단일축 가속도계들을 포함할 수도 있다. 또, 자이로스코프들과 같이, 가속도가 그들로부터 도출될 수도 있는 다른 디바이스들이 사용될 수 있으며, 따라서 실시형태들은 여기에 논의된 특정의 디바이스들로 제한되는 것으로 해석되지 않아야 한다.
임의 모션 검출기 (104) 는 이동 디바이스가 "정지하고 있는" 지 여부 (즉, 이동의 임계 레벨이 검출되었는지, 검출되지 않았는지 여부) 를 검출한다. 예를 들어, 임의 모션 검출기 (104) 는 가속도계 (110) 로부터의 가속도 신호들을 모니터하고 연관된 가속도 확산 (acceleration spread) 을 결정한다. 가속도 확산은 주어진 관찰 윈도우 내에서의 최대 및 최소 스칼라 가속도 값들 사이의 차이이며, 여기서 가속도 확산은 관찰 윈도우 최소값이 최대값 이전에 발생하는 경우 포지티브인 것으로 간주되고, 그렇지 않은 경우 네거티브인 것으로 간주된다. 가속도 확산의 최대 절대값이 특정된 임계값 (예를 들어, 노이즈 플로어) 미만인 경우, 임의 모션 검출기 (104) 는 이동 디바이스가 정지하고 있다고 결정한다. 노이즈 플로어 임계값은 통상 중력에 기인한 가속도 (g0) 의 백분의 수 (a few hundredths) 정도이다. 일 설계에서, 노이즈 플로어 임계값은 0.016g0 로 설정되었다.
스텝 검출기 (106) 는 이동 디바이스의 사용자와 연관된 보행 스텝들을 검출한다. 스텝 검출은 다양한 방법들로 달성될 수도 있지만, 통상 3축 가속도계 데이터로부터의 스칼라 가속도를 계산하는 것, 스칼라 가속도 데이터를 윈도우 평균하는 것, 및 가속도 확산을 계산하는 것을 포함한다. 가속도 확산은 보행 스텝들을 식별하기 위해 필터링된 진폭 및 필터링된 시간일 수도 있다. 예를 들어, 보행 스텝은 최소 가속도 확산 진폭이 보행 스텝핑과 연관된 최소 스텝 지속기간에 걸쳐 유지되는 경우 가속도 확산 패턴으로부터 식별될 수도 있다. 최소 가속도 확산 진폭은 중력에 기인한 가속도의 십 분의 수 정도일 수도 있고, 최소 스텝 지속기간은 예를 들어, 1 초의 백 분의 수 정도일 수도 있다. 일 설계에서, 최대 가속도 확산 진폭은 0.130g0 으로 설정되었고, 최대 스텝 지속기간은 0.070 s 로 설정되었다. 보행 스텝이 검출되는 경우, 스텝 검출기 (106) 는 검출된 스텝과 연관된 시간 스탬프를 출력하고 모션 상태 식별 프로세서 (102) 로 그 타임 스탬프를 제공한다.
상술된 바와 같이, 스텝 검출기 (106) 에 의해 검출된 모든 보행 스텝들이 이동 디바이스의 사용자에 의해 실제로 걷거나 달리는 스텝들에 대응하는 것은 아니다. 따라서, 모션 상태 식별 프로세서 (102) 는 통상적으로 관심의 대상인 고 평균 속도 모션 상태들 (예를 들어, 계속적인 걷기 또는 달리기) 로부터 저 평균 속도 모션 상태들 (예를 들어, "피짓팅") 을 구별하는 추가의 프로세싱을 수행한다. 모션 상태 식별 프로세서 (102) 의 동작이 도 2 및 도 3 을 참조하여 이하에 더욱 상세히 설명된다.
도 2 는 예시의 실시형태에 따른 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법을 도시한다. 도 2 의 모션 상태 식별 프로세스는 주어진 관찰 주기 (Ti) 에 따라 주기적으로 수행될 수도 있고, 각각의 개별의 관찰 주기 (Ti) 에 대해, 3 개의 구별된 모션 상태들: (1) 정지 모션 상태, (2) 저 평균 속도 모션 상태, 또는 (3) 고 평균 속도 모션 상태 중 하나를 선언하는 능력을 제공한다. 발명자들에 의한 실험은 관찰 주기 (Ti) 의 길이가 3 개의 구별된 모션 상태들이 서로 구별되는 것을 허용하도록 재단될 수도 있다는 것을 나타내었다. 예를 들어, 사람에 의해 운반되는 셀룰러 전화와 같은 이동 디바이스는 더 짧은 시간 주기들에 걸쳐 관찰되는 경우 정지하고 있는 것으로 간주될지도 모르지만, 사람이 이동 디바이스가 더 긴 시간 주기들에 걸쳐 정지하고 있는 것으로 판단될 정도로 충분히 그의 또는 그녀의 손에 이동 디바이스를 안정하게 유지할 수 있을 것 같지 않다. 유사하게, 셀룰러 전화가 때때로 피짓팅 상황들 동안 개개의 걷기 또는 달리기 스텝들로부터 구별 불가능한 방식으로 이동될 수도 있더라도, 이러한 거동은 더 긴 시간 주기들에 걸쳐 계속적으로 발생할 것 같지 않다. 이에 따라, 관찰 주기 (Ti) 는 (예를 들어, 시스템 설계자 또는 호출 애플리케이션에 의해) 구성가능할 수도 있고, 인간의 모션과 연관된 시간 스케일로 설정될 수도 있다. 예를 들어, 일부 설계들에서, 관찰 주기 (Ti) 는 (약 2 초와 약 10 초 사이의) 1 이상의 초의 정도일 수도 있다. 일 설계에서, 관찰 주기 (Ti) 는 5 초로 설정되었다. 그러나, 선택되는 관찰 주기 (Ti) 의 특정의 길이는 애플리케이션에 특정적일 것이고, 애플리케이션 마다 변할 수도 있다.
도 2 로 되돌아 가면, 모션 상태 식별 프로세서 (102) 는 이동 디바이스의 임의 모션이 발생했는지를 결정하기 위해 (블록 (204)), 임의 모션 검출기 (104) 로부터의 출력을 모니터링함으로써 (블록 (202)), 각 관찰 주기 (Ti) 를 시작한다. 도 1 을 참조하여 상술된 바와 같이, 임의 모션 검출기 (104) 는 이동 디바이스가 "정지하고 있는" 지 여부 (즉, 이동의 임계 레벨이 검출되었는지, 검출되지 않았는지 여부) 에 대한 표시를 출력한다. 만일 어떠한 모션도 검출되지 않는다면, 모션 상태 식별 프로세서 (102) 는 정지 모션 상태를 선언한다 (블록 (206)). 이동 디바이스의 임의의 가능한 모션을 검출하기 위해 임의 모션 검출기 (104) 를 사용하는 것은 배터리에 의해 전력이 공급되는 이동 디바이스들과 같은 일부 설계들에서 상당한 전력 절약들을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 임의 모션 검출기가 네거티브 출력을 제공하는 경우, 모션 상태 식별 프로세서 (102) 는 정지 상태를 안전하게 선언하고, 그 관찰 주기 (Ti) 에 대한 임의의 추가의 모션 상태 식별 절차들을 효과적으로 포기하여 이동 디바이스를 위해 전력을 보존할 수도 있다.
임의 모션 검출기 (104) 에 의해 모션이 검출되는 경우, 모션 상태 식별 프로세서 (102) 는 관찰 주기 (Ti) 동안 이동 디바이스의 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하기 위해 (블록 (208)), 스텝 검출기 (106) 를 모니터링하기 시작한다. 전력 보존 이유들 때문에, 일부 설계들에서 스텝 검출기 (106) 는 초기 모션이 검출될 때까지 휴면 상태에 유지될 수도 있고, 그것은 모션 상태 식별 프로세서 (102) 에 의해 활성화된다. 상술된 바와 같이, 스텝 검출기 (106) 는 가속도계 (110) 로부터 가속도 신호들 (예를 들어, 3축 가속도계 데이터) 을 모니터링하고 각각의 식별된 보행 스텝에 대응하는 시간 스탬프를 출력한다.
스텝 검출기 (106) 의 출력(들) 을 사용하여, 모션 상태 식별 프로세서 (102) 는 관찰 주기 (Ti) 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수 (NSTEP _ MAX) 를 결정한다 (블록 (210)). 연속적인 보행 스텝들의 최대 수 (NSTEP _ MAX) 를 결정하는 예시의 절차가 도 3 을 참조하여 이하에 설명된다.
도 3 은 예시의 실시형태에 따른 주어진 관찰 주기 (Ti) 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수 (NSTEP _ MAX) 의 결정을 도시한다. 도시된 바와 같이, 연속적인 보행 스텝들의 수 (NSTEPS) 에 대해 하나 및 연속적인 보행 스텝들의 최대 수 (NSTEP _ MAX) 에 대한 하나를 포함하여 2 개의 카운터들이 사용되며, 양자 모두는 초기에 제로로 설정된다 (블록 (302)). 그 후, 모션 상태 식별 프로세서 (102) 는 각각의 검출된 스텝 사이의 시간 간격들 (T_STEPj) 을 최대 및 최소 스텝 주파수 요건들 (fMAX 및 fMIN) 과 비교함으로써 (블록 (304)), 관심 있는 관찰 주기 (Ti) 에 걸쳐 스텝 검출기 (106) 에 의해 제공된 스텝 시간 스탬프들의 시퀀스를 분석한다. 각 T_STEPi 가 연속적인 스텝 시간 스탬프들 사이의 차이로서 계산될 수도 있고, 마지막 스텝의 시간 스탬프는 현재의 관찰 주기 (Ti) 의 제 1 스텝의 스텝 간격 (T_STEP1) 을 결정하는데 사용되고 있는 이전의 관찰 주기 (Ti -1) 동안 검출된다.
최대 및 최소 스텝 주파수 요건들 (fMAX 및 fMIN) 은 단순한 피짓팅에 대조되는 실제의, 지속되는 보행 모션 (예를 들어, 계속적인 걷기 또는 달리기) 을 나타내는 스텝들 사이의 시간 간격들에 대응한다. 발명자들에 의한 실험은 실제의 보행 모션과 연관된 스텝들이 연속하는 스텝들 사이의 특징적인 시간 간격들의 범위 내에서 발생한다는 것을 나타낸다. 예를 들어, 의자에 앉아 있는 셀룰러 폰을 쥐고 있는 사람은, 관심 있는 타입의 실제의 보행 모션이 발생하지 않았더라도, 고립된 스텝이 검출되게 할 수도 있다. 이러한 스텝은 그것이 다른 스텝들로부터 비특징적으로 고립된다는 사실에 의해 피짓팅으로서 구별될 수도 있다. 유사하게, 셀룰러 전화를 쥐고 그것을 손바닥으로 두드리는 사람은, 관심 있는 타입의 실제의 보행 모션이 발생하지 않았더라도, 일련의 스텝들이 검출되게 할 수도 있다. 이러한 일련의 스텝들도 마찬가지로 그 스텝들이 함께 비특징적으로 밀접하게 발생한다는 사실에 의해 피짓팅으로서 구별될 수 있다. 이에 따라, 최대 주파수 요건 (fMAX) 이 너무 짧아서 실제의 보행 모션을 나타낼 수 없어 보이는 스텝 간격들을 필터링하기 위해 부과되는 반면, 최소 스텝 주파수 요건 (fMIN) 은 너무 길어서 실제의 보행 모션을 나타낼 수 없어 보이는 스텝 간격들을 필터링하기 위해 부과된다.
관찰 주기 (Ti) 동안에 보고된 주어진 스텝 간격 (T_STEPj) 이 연속적인 스텝들이 허용가능한 스텝 주파수 요건들 (fMAX 및 fMIN) 내에서 발생했다는 것을 나타내는 경우, 연속적인 보행 스텝들의 수 (NSTEPS) 는 증분되고, 연속적인 보행 스텝들의 최대 수 (NSTEP _ MAX) 는 연속적인 보행 스텝들의 현재의 값 (NSTEPS) 또는 연속적인 보행 스텝들의 최대 수 (NSTEP _ MAX) 의 현재의 값 중 더 큰 어느 하나의 값으로 설정된다 (블록 (308)). 그렇지 않은 경우, 관찰 주기 (Ti) 동안에 보고된 주어진 스텝 간격 (T_STEPj) 이 연속적인 스텝들이 허용가능한 스텝 주파수 요건들 (fMAX 및 fMIN) 의 밖에서 발생했다는 것을 나타내는 경우, 연속적인 보행 스텝들의 수 (NSTEPS) 는 제로로 리셋된다 (블록 (306)). 이러한 경우, 연속적인 보행 스텝들의 최대 수 (NSTEP _ MAX) 는 그것의 현재의 값에 유지된다. 이러한 일련의 결정들 및 계산들은 현재의 관찰 주기 (Ti) 에서의 각 스텝 간격 (T_STEPj) 에 대해 반복된다 (블록 (310)).
관찰 주기 (T) 에 대해서는, 최대 및 최소 스텝 주파수 요건들 (fMAX 및 fMIN) 은 구성가능할 수도 있고, 통상 인간의 모션과 연관된 시간 스케일로 설정된다. 예를 들어, 일부 설계들에서, 최대 및 최소 스텝 주파수 요건들 (fMAX 및 fMIN) 은 초당 수 스텝들 정도 (예를 들어, fMAX 에 대해 초당 약 2 와 3 스텝들 사이, 및 fMIN 에 대해 초당 약 1 과 2 스텝들 사이) 일 수도 있다. 일 설계에서, 최소 스텝 주파수 요건 (fMIN) 은 1.40 Hz 로 설정되었고, 최대 스텝 주파수 요건 (fMAX) 은 2.80 Hz 로 설정되었다. 그러나, 또한 관찰 주기 (T) 에 대해서는, 선택되는 fMAX 및 fMIN 에 대한 특정의 값들은 애플리케이션에 특정적일 것이며, 애플리케이션마다 변할 수도 있다.
도 2 로 되돌아 가서, 일단 현재의 관찰 주기 (Ti) 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수 (NSTEP _ MAX) 가 결정되면 (블록 (210)), 모션 상태 식별 프로세서 (102) 는 그것을 연속적인 스텝들의 최소 임계 수 (NMIN) 와 비교한다 (블록 (212)). 연속적인 스텝들의 최소 임계 수 (NMIN) 는 모션 상태 식별 프로세서 (102) 가 지속된 보행 모션이 발생했다는 것을 결정하는데 요구되는 연속 보행 스텝들의 최소 수에 대응한다. 예를 들어, 연속적인 보행 스텝들의 상대적으로 낮은 수, 또는 전혀 연속적인 보행 스텝들이 없는 것은 유사하게 임의의 검출된 보행 스텝들이 실제의 지속된 보행 모션에 대응하지 않는다는 것을 나타낸다. 연속적인 스텝들의 최소 임계 수 (NMIN) 는 당연히 인간의 걷기의 특징들 뿐아니라, 선택된 관찰 주기 (Ti) 의 길이에 의존한다. 일부 설계들에서, 연속적인 스텝들의 최소 임계 수 (NMIN) 는 관찰 주기 내의 초들의 수와 대략 등가일 수도 있다 (예를 들어, 5 초의 관찰 주기 (Ti) 에 대해, 연속적인 스텝들의 최소 임계 수 (NMIN) 는 5 회의 연속적인 스텝들로 설정될 수도 있다). 상대적으로 짧은 관찰 주기들 (T) 에 대해, 연속적인 스텝들의 최소 임계 수 (NMIN) 는 약간 더 클 수도 있다. 선택되는 연속적인 스텝들의 특정의 최소 임계 수 (NMIN) 는 애플리케이션에 특정적일 것이며, 애플리케이션마다 변할 수도 있다.
현재의 관찰 주기 (Ti) 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수 (NSTEP_MAX) 가 임계값 (NMIN) 과 일치하거나 초과하는 경우, 모션 상태 식별 프로세서 (102) 는 현재의 관찰 주기 (Ti) 에 대해 이동 디바이스에 대한 고 평균 속도 모션 상태를 선언한다 (블록 (214)). 이와 다르게, 현재의 관찰 주기 (Ti) 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수 (NSTEP _ MAX) 가 임계값 (NMIN) 미만인 경우, 모션 상태 식별 프로세서 (102) 는 현재의 관찰 주기 (Ti) 에 대해 이동 디바이스에 대한 저 평균 속도 모션 상태를 선언한다 (블록 (216)).
여기에 개시된 실시형태들과 관련하여 기술된 여러 예시적인 논리 블록들, 모듈들 및 회로들은 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서 (DSP), 주문형 반도체 (ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이 (FPGA) 또는 다른 프로그래머블 논리 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 여기에 기술된 기능들을 수행하도로 설계된 이들의 임의의 조합으로 구현 또는 수행될 수도 있다. 또, 각 예시적인 논리 블록들, 모듈들 및 회로들과 연관된 기능성은 다른 실시형태들에서 도시되거나 도시되지 않은 상이한 컴포넌트에 의해 부분적이거나 완전히 포함될 수도 있다. 예를 들어, 임의 모션 검출기 (104) 및/또는 스텝 검출기 (106) 기능성은 모션 상태 식별 프로세서 (102) 내로 직접 통합될 수도 있거나, 모션 상태 식별 프로세서 (102) 기능성은 모션 상태 식별 디바이스 (100) 를 채용하는 이동 디바이스의 범용 프로세서에 의해 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들어 DSP 및 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의다른 그러한 구성으로서 구현될 수도 있다. 또, 여기에 기술된 실시형태들 각각의 경우, 임의의 그러한 실시형태들의 대응하는 형태는 예를 들어 기술된 액션을 수행"하도록 구성된 로직" 으로서 여기에 기술될 수도 있다.
여기에 개시된 실시형태들과 관련하여 기술된 여러 논리 블록들, 모듈들, 회로들 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로서 구현될 수도 있다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호교환가능성을 명확히 설명하기 위해, 여러 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들이 그들의 기능성에 의해 일반적으로 위에서 기술되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로 구현되는지, 소프트웨어로 구현되는지 여부는 전체 시스템에 부과된 설계 제약들 및 특정의 애플리케이션에 달려있다. 당업자들은 각각의 특정의 애플리케이션에 대해 여러 가지 방법들로 기술된 기능성을 구현할 수도 있지만, 그러한 구현 결정들은 본 발명의 범위로부터 일탈을 야기하는 것으로 해석되지 않아야 한다. 또, 정보 및 신호들은 다양한 상이한 기술들 및 기법들의 임의의 것을 사용하여 표현될 수도 있다. 예를 들어, 상기의 상세한 설명 전체에 걸쳐 참조될 수도 있는 데이터, 명령들, 커맨드들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들, 및 칩들은 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기 필드들 또는 입자들, 광학 필드들 또는 입자들, 또는 이들의 임의의 조합에 의해 표현될 수도 있다.
여기에 개시된 실시형태들과 관련하여 기술된 방법들, 시퀀스들 및/또는 알고리즘들은 하드웨어로 직접, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어로, 또는 이 둘의 조합으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터들, 하드 디스크, 탈착가능 디스크, CD-ROM, 또는 본 기술 분야에서 알려진 임의의 다른 형태의 저장 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서에 커플링되어, 프로세서가 저장 매체로부터 정보를 판독하고 저장 매체로 정보를 기입할 수 있도록 한다. 대안으로, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 ASIC 에 상주할 수도 있다. ASIC 는 사용자 단말기 (예를 들어, 액세스 단말기) 에 상주할 수도 있다. 대안으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내의 이산 컴포넌트들로서 상주할 수도 있다.
하나 이상의 예시적인 실시형태들에서, 기술된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어로 구현되는 경우, 기능들은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 저장되거나 송신될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 한 곳에서 다른 곳으로 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체를 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체일 수도 있다. 제한이 아닌 예시로서, 그러한 컴퓨터 판독가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 기억장치, 자기 디스크 기억장치 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 또는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 반송 또는 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 연결이 적절하게 컴퓨터 판독가능 매체로 지칭된다. 예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스티드 페어, 디지털 가입자 라인 (DSL), 또는 적외선, 리디오, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 사용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 송신되는 경우, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스티드 페어, DSL, 또는 적외선, 리디오, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 매체의 정의 내에 포함된다. 여기서 사용되는 디스크 (disk) 및 디스크 (disc) 는 컴팩트 디스크 (CD), 레이저 디스크, 광 디스크, DVD (digital versatile disc), 플로피 디스크, 블루 레이 디스크를 포함하며, 여기서 디스크 (disk) 는 통상 데이터를 자기적으로 재생하는 반면, 디스크 (disc) 는 데이터를 레이저를 사용하여 광학적으로 재생한다. 상기한 것들의 조합들은 또한 컴퓨터 판독가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.
상술된 개시는 본 발명의 예시적인 실시형태들을 도시하지만, 다양한 변경들 및 수정들이 첨부된 청구항들에 의해 정의된 본 발명의 범위로부터 일탈하지 않고 여기에서 행해질 수 있을 것이다. 여기에 기술된 본 발명의 실시형태들에 따른 방법 청구항들의 기능들, 단계들 및/또는 액션들은 임의의 특정의 순서로 수행될 필요가 없다. 또한, 본 발명의 엘리먼트들은 단수로 기술 또는 청구될 수도 있지만, 단수에 대한 제한이 명시적으로 진술되지 않는 한 복수가 고려된다.

Claims (52)

  1. 하나 이상의 가속도계들로부터의 가속도 신호들을 사용하여 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법으로서,
    상기 가속도 신호들에 기초하여 관찰 주기 동안 상기 이동 디바이스의 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하는 단계;
    상기 검출된 보행 스텝들로부터 상기 관찰 주기 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수를 결정하는 단계; 및
    상기 관찰 주기에 대한 고 평균 속도 모션 상태 또는 저 평균 속도 모션 상태 중 어느 하나를 선언하는 단계로서, 고 평균 속도 모션 상태들은 연속적인 보행 스텝들의 상기 결정된 최대 수에 기초하여 저 평균 속도 모션 상태들로부터 구별되는, 상기 선언하는 단계를 포함하는, 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 저 평균 속도 모션 상태는 상기 사용자에 의한 피짓팅 (fidgeting) 에 대응하는, 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 고 평균 속도 모션 상태는 상기 사용자에 의한 연속적인 걷기 또는 달리기에 대응하는, 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하는 단계는,
    상기 가속도 신호들로부터 가속도 확산 패턴 (acceleration spread pattern) 을 계산하는 단계; 및
    최소 시간 지속기간에 걸쳐 최소 가속도 확산 진폭과 일치하거나 초과하는, 상기 가속도 확산 패턴에서의 임의의 피크들을 식별하는 단계를 포함하는, 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    2 이상의 연속적인 보행 스텝들이 하나 이상의 스텝 주파수 요건들을 만족시키는, 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 스텝 주파수 요건들은, 계속적인 스텝들이 연속적인 것으로 간주되기 위해, 초당 1.40 스텝들의 최소 주파수 요건 및 초당 2.80 스텝들의 최대 주파수 요건을 포함하는, 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 연속적인 보행 스텝들의 최대 수를 결정하는 단계는,
    상기 관찰 주기 동안 검출된 각 보행 스텝에 대해 계속적인 보행 스텝들 사이의 시간 간격을 계산하는 단계;
    각각의 시간 간격을 상기 하나 이상의 스텝 주파수 요건들과 비교하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 스텝 주파수 요건들을 충족하는 시간 간격을 갖는, 상기 관찰 주기 동안에 검출된 계속적인 보행 스텝들의 최대 수를 식별하는 단계를 포함하는, 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 고 평균 속도 모션 상태는 연속적인 보행 스텝들의 상기 결정된 최대 수가 임계값과 일치하거나 초과하는 경우 상기 관찰 주기에 대해 선언되고,
    상기 저 평균 속도 모션 상태는 연속적인 보행 스텝들의 상기 결정된 최대 수가 상기 임계값 미만인 경우 상기 관찰 주기에 대해 선언되는, 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 임계값은 상기 관찰 주기의 초당 하나의 연속적인 보행 스텝과 동일한, 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 가속도 신호들로부터 결정된 시간의 경과에 따른 가속도 변화에 기초하여 상기 이동 디바이스의 정지성 (stationarity) 을 모니터링하는 단계; 및
    모든 가속도계 축들 상에서 측정된 시간의 경과에 따른 상기 가속도 변화가 상기 관찰 주기 동안 하나 이상의 미리 결정된 임계값들 미만인 경우 상기 관찰 주기에 대해 정지 모션 상태를 선언하는 단계를 더 포함하는, 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 관찰 주기는 적어도 1 초인, 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 관찰 주기는 2 초와 10 초 사이인, 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    하나 이상의 후속하는 관찰 주기들에 대해 상기 검출하는 단계, 상기 결정하는 단계, 및 상기 선언하는 단계를 반복하는 단계를 더 포함하는, 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하는 방법.
  14. 하나 이상의 가속도계들로부터의 가속도 신호들을 사용하여 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하기 위한 장치로서,
    상기 가속도 신호들에 기초하여 관찰 주기 동안 상기 이동 디바이스의 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하도록 구성된 스텝 검출기; 및
    상기 검출된 보행 스텝들로부터 상기 관찰 주기 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수를 결정하고, 상기 관찰 주기에 대한 고 평균 속도 모션 상태 또는 저 평균 속도 모션 상태 중 어느 하나를 선언하도록 구성된 프로세서를 포함하고,
    고 평균 속도 모션 상태들은 연속적인 보행 스텝들의 상기 결정된 최대 수에 기초하여 저 평균 속도 모션 상태들로부터 구별되는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 저 평균 속도 모션 상태는 상기 사용자에 의한 피짓팅 (fidgeting) 에 대응하는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 고 평균 속도 모션 상태는 상기 사용자에 의한 계속적인 걷기 또는 달리기에 대응하는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  17. 제 14 항에 있어서,
    상기 스텝 검출기는,
    상기 가속도 신호들로부터 가속도 확산 패턴을 계산하는 것; 및
    최소 시간 지속기간에 걸쳐 최소 가속도 확산 진폭과 일치하거나 초과하는, 가속도 확산 패턴 내의 임의의 피크들을 식별하는 것에 의해,
    상기 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하도록 구성되는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  18. 제 14 항에 있어서,
    2 이상의 연속적인 보행 스텝들이 하나 이상의 스텝 주파수 요건들을 만족시키는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 스텝 주파수 요건들은, 계속적인 스텝들이 연속적인 것으로 간주되기 위해, 초당 1.40 스텝들의 최소 주파수 요건 및 초당 2.80 스텝들의 최대 주파수 요건을 포함하는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  20. 제 18 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 관찰 주기 동안 검출된 각 보행 스텝에 대해 계속적인 보행 스텝들 사이의 시간 간격을 계산하는 것;
    각각의 시간 간격을 상기 하나 이상의 스텝 주파수 요건들과 비교하는 것; 및
    상기 하나 이상의 스텝 주파수 요건들을 충족하는 시간 간격을 갖는, 상기 관찰 주기 동안에 검출된 계속적인 보행 스텝들의 최대 수를 식별하는 것에 의해,
    연속적인 보행 스텝들의 상기 최대 수를 결정하도록 구성되는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  21. 제 14 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    연속적인 보행 스텝들의 상기 결정된 최대 수가 임계값과 일치하거나 초과하는 경우 상기 관찰 주기에 대해 상기 고 평균 속도 모션 상태를 선언하고,
    연속적인 보행 스텝들의 상기 결정된 최대 수가 상기 임계값 미만인 경우 상기 관찰 주기에 대해 상기 저 평균 속도 모션 상태를 선언하도록 구성되는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 임계값은 상기 관찰 주기의 초당 하나의 연속적인 보행 스텝과 동일한, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  23. 제 14 항에 있어서,
    상기 가속도 신호들로부터 결정된 시간의 경과에 따른 가속도 변화에 기초하여 상기 이동 디바이스의 정지성 (stationarity) 을 모니터링하고;
    모든 가속도계 축들 상에서 측정된 시간의 경과에 따른 상기 가속도 변화가 상기 관찰 주기 동안 하나 이상의 미리 결정된 임계값들 미만인 경우 상기 관찰 주기에 대해 정지 모션 상태를 선언하도록
    구성된 임의 모션 검출기를 더 포함하는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  24. 제 14 항에 있어서,
    상기 관찰 주기는 적어도 1 초인, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  25. 제 14 항에 있어서,
    상기 관찰 주기는 2 초와 10 초 사이인, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  26. 제 14 항에 있어서,
    상기 스텝 검출기 및 상기 프로세서는 하나 이상의 후속하는 관찰 주기들에 대해 상기 검출하는 것, 상기 결정하는 것, 및 상기 선언하는 것을 반복하도록 구성되는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  27. 하나 이상의 가속도계들로부터의 가속도 신호들을 사용하여 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하기 위한 장치로서,
    상기 가속도 신호들에 기초하여 관찰 주기 동안 상기 이동 디바이스의 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하는 수단;
    상기 검출된 보행 스텝들로부터 상기 관찰 주기 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수를 결정하는 수단; 및
    상기 관찰 주기에 대한 고 평균 속도 모션 상태 또는 저 평균 속도 모션 상태 중 어느 하나를 선언하는 수단으로서, 고 평균 속도 모션 상태들은 연속적인 보행 스텝들의 상기 결정된 최대 수에 기초하여 저 평균 속도 모션 상태들로부터 구별되는, 상기 선언하는 수단을 포함하는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  28. 제 27 항에 있어서,
    상기 저 평균 속도 모션 상태는 상기 사용자에 의한 피짓팅 (fidgeting) 에 대응하는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  29. 제 27 항에 있어서,
    상기 고 평균 속도 모션 상태는 상기 사용자에 의한 계속적인 걷기 또는 달리기에 대응하는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  30. 제 27 항에 있어서,
    상기 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하는 수단은,
    상기 가속도 신호들로부터 가속도 확산 패턴 (acceleration spread pattern) 을 계산하는 수단; 및
    최소 시간 지속기간에 걸쳐 최소 가속도 확산 진폭과 일치하거나 초과하는, 상기 가속도 확산 패턴에서의 임의의 피크들을 식별하는 수단을 포함하는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  31. 제 27 항에 있어서,
    2 이상의 연속적인 보행 스텝들이 하나 이상의 스텝 주파수 요건들을 만족시키는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  32. 제 31 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 스텝 주파수 요건들은, 계속적인 스텝들이 연속적인 것으로 간주되기 위해, 초당 1.40 스텝들의 최소 주파수 요건 및 초당 2.80 스텝들의 최대 주파수 요건을 포함하는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  33. 제 31 항에 있어서,
    상기 연속적인 보행 스텝들의 최대 수를 결정하는 수단은,
    상기 관찰 주기 동안 검출된 각 보행 스텝에 대해 계속적인 보행 스텝들 사이의 시간 간격을 계산하는 수단;
    각각의 시간 간격을 상기 하나 이상의 스텝 주파수 요건들과 비교하는 수단; 및
    상기 하나 이상의 스텝 주파수 요건들을 충족하는 시간 간격을 갖는, 상기 관찰 주기 동안에 검출된 계속적인 보행 스텝들의 최대 수를 식별하는 수단을 포함하는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  34. 제 27 항에 있어서,
    상기 고 평균 속도 모션 상태는 연속적인 보행 스텝들의 상기 결정된 최대 수가 임계값과 일치하거나 초과하는 경우 상기 관찰 주기에 대해 선언되고,
    상기 저 평균 속도 모션 상태는 연속적인 보행 스텝들의 상기 결정된 최대 수가 상기 임계값 미만인 경우 상기 관찰 주기에 대해 선언되는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  35. 제 34 항에 있어서,
    상기 임계값은 상기 관찰 주기의 초당 하나의 연속적인 보행 스텝과 동일한, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  36. 제 27 항에 있어서,
    상기 가속도 신호들로부터 결정된 시간의 경과에 따른 가속도 변화에 기초하여 상기 이동 디바이스의 정지성 (stationarity) 을 모니터링하는 수단; 및
    모든 가속도계 축들 상에서 측정된 시간의 경과에 따른 상기 가속도 변화가 상기 관찰 주기 동안 하나 이상의 미리 결정된 임계값들 미만인 경우 상기 관찰 주기에 대해 정지 모션 상태를 선언하는 수단을 더 포함하는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  37. 제 27 항에 있어서,
    상기 관찰 주기는 적어도 1 초인, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  38. 제 27 항에 있어서,
    상기 관찰 주기는 2 초와 10 초 사이인, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  39. 제 27 항에 있어서,
    하나 이상의 후속하는 관찰 주기들에 대해 상기 검출하는 것, 상기 결정하는 것, 및 상기 선언하는 것을 반복하는 수단을 더 포함하는, 이동 디바이스 모션 상태 식별 장치.
  40. 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금, 하나 이상의 가속도계들로부터의 가속도 신호들을 사용하여 이동 디바이스의 모션 상태를 식별하기 위한 동작들을 수행하게 하는 코드를 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 가속도 신호들에 기초하여 관찰 주기 동안 상기 이동 디바이스의 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하는 코드;
    상기 검출된 보행 스텝들로부터 상기 관찰 주기 동안 취해진 연속적인 보행 스텝들의 최대 수를 결정하는 코드; 및
    상기 관찰 주기에 대한 고 평균 속도 모션 상태 또는 저 평균 속도 모션 상태 중 어느 하나를 선언하는 코드로서, 고 평균 속도 모션 상태들은 연속적인 보행 스텝들의 상기 결정된 최대 수에 기초하여 저 평균 속도 모션 상태들로부터 구별되는, 상기 선언하는 코드를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  41. 제 40 항에 있어서,
    상기 저 평균 속도 모션 상태는 상기 사용자에 의한 피짓팅 (fidgeting) 에 대응하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  42. 제 40 항에 있어서,
    상기 고 평균 속도 모션 상태는 상기 사용자에 의한 계속적인 걷기 또는 달리기에 대응하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  43. 제 40 항에 있어서,
    상기 사용자와 연관된 임의의 보행 스텝들을 검출하는 코드는,
    상기 가속도 신호들로부터 가속도 확산 패턴 (acceleration spread pattern) 을 계산하는 코드; 및
    최소 시간 지속기간에 걸쳐 최소 가속도 확산 진폭과 일치하거나 초과하는, 상기 가속도 확산 패턴에서의 임의의 피크들을 식별하는 코드를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  44. 제 40 항에 있어서,
    2 이상의 연속적인 보행 스텝들이 하나 이상의 스텝 주파수 요건들을 만족시키는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  45. 제 44 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 스텝 주파수 요건들은, 계속적인 스텝들이 연속적인 것으로 간주되기 위해, 초당 1.40 스텝들의 최소 주파수 요건 및 초당 2.80 스텝들의 최대 주파수 요건을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  46. 제 44 항에 있어서,
    상기 연속적인 보행 스텝들의 최대 수를 결정하는 코드는,
    상기 관찰 주기 동안 검출된 각 보행 스텝에 대해 계속적인 보행 스텝들 사이의 시간 간격을 계산하는 코드;
    각각의 시간 간격을 상기 하나 이상의 스텝 주파수 요건들과 비교하는 코드; 및
    상기 하나 이상의 스텝 주파수 요건들을 충족하는 시간 간격을 갖는, 상기 관찰 주기 동안에 검출된 계속적인 보행 스텝들의 최대 수를 식별하는 코드를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  47. 제 40 항에 있어서,
    상기 고 평균 속도 모션 상태는 연속적인 보행 스텝들의 상기 결정된 최대 수가 임계값과 일치하거나 초과하는 경우 상기 관찰 주기에 대해 선언되고,
    상기 저 평균 속도 모션 상태는 연속적인 보행 스텝들의 상기 결정된 최대 수가 상기 임계값 미만인 경우 상기 관찰 주기에 대해 선언되는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  48. 제 47 항에 있어서,
    상기 임계값은 상기 관찰 주기의 초당 하나의 연속적인 보행 스텝과 동일한, 컴퓨터 판독가능 매체.
  49. 제 40 항에 있어서,
    상기 가속도 신호들로부터 결정된 시간의 경과에 따른 가속도 변화에 기초하여 상기 이동 디바이스의 정지성 (stationarity) 을 모니터링하는 코드; 및
    모든 가속도계 축들 상에서 측정된 시간의 경과에 따른 상기 가속도 변화가 상기 관찰 주기 동안 하나 이상의 미리 결정된 임계값들 미만인 경우 상기 관찰 주기에 대해 정지 모션 상태를 선언하는 코드를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
  50. 제 40 항에 있어서,
    상기 관찰 주기는 적어도 1 초인, 컴퓨터 판독가능 매체.
  51. 제 40 항에 있어서,
    상기 관찰 주기는 2 초와 10 초 사이인, 컴퓨터 판독가능 매체.
  52. 제 40 항에 있어서,
    하나 이상의 후속하는 관찰 주기들에 대해 상기 검출하는 것, 상기 결정하는 것, 및 상기 선언하는 것을 반복하는 코드를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104813379B (zh) * 2012-11-27 2018-07-17 皇家飞利浦有限公司 检测设备在水平或垂直方向的位置的变化
CN103148864A (zh) * 2013-04-03 2013-06-12 哈尔滨工程大学 通用微机电***计步器及计步方法
WO2015066560A1 (en) * 2013-11-01 2015-05-07 InvenSense, Incorporated Systems and methods for optical sensor navigation
CN103908259B (zh) * 2014-04-03 2016-01-13 深圳市德凯瑞科技有限公司 一种智能穿戴设备及人体运动的监测与识别方法
CN105698813B (zh) * 2016-01-29 2018-11-27 广东欧珀移动通信有限公司 防误计步方法和***、以及移动终端、计步器
CN106725512B (zh) * 2017-02-22 2020-09-08 安徽华米信息科技有限公司 运动监测方法、装置及可穿戴设备
US10663298B2 (en) * 2017-06-25 2020-05-26 Invensense, Inc. Method and apparatus for characterizing platform motion
KR102175191B1 (ko) 2018-05-30 2020-11-05 단국대학교 산학협력단 스마트 인솔의 압력 센서를 이용한 보행 패턴 분류를 위한 장치 및 방법
CN109285226B (zh) * 2018-08-17 2021-06-22 深圳市捷信达电子有限公司 一种用于电子票务的用户身份验证与管理***
CN117135582B (zh) * 2023-04-06 2024-07-05 荣耀终端有限公司 一种运动数据同步方法和装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090319221A1 (en) * 2008-06-24 2009-12-24 Philippe Kahn Program Setting Adjustments Based on Activity Identification

Family Cites Families (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3505040B2 (ja) * 1996-07-11 2004-03-08 株式会社リコー 携帯型情報処理装置
JP5537793B2 (ja) * 1999-04-07 2014-07-02 カシオ計算機株式会社 測位装置および測位時刻制御方法
JP2002190007A (ja) * 2000-10-13 2002-07-05 Omron Corp 歩数計
JP3543778B2 (ja) * 2000-10-16 2004-07-21 オムロンヘルスケア株式会社 歩数計
US6826477B2 (en) 2001-04-23 2004-11-30 Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) Pedestrian navigation method and apparatus operative in a dead reckoning mode
JP4851665B2 (ja) * 2001-08-20 2012-01-11 セイコーインスツル株式会社 歩数計
US20050222802A1 (en) 2002-08-27 2005-10-06 Yasuhiro Tamura Mobile terminal apparatus
US7042391B2 (en) 2003-12-12 2006-05-09 Xerox Corporation Mobile device and method for determining location of mobile device
KR100571849B1 (ko) 2005-02-04 2006-04-17 삼성전자주식회사 보행자의 보행 횟수 계수방법 및 장치
DE102005019924A1 (de) * 2005-04-27 2006-11-09 Trium Analysis Online Gmbh Aktivitätsmeßvorrichtung
US7652609B2 (en) 2005-08-01 2010-01-26 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method for detecting motion with low power consumption in inertia sensor
US7647175B2 (en) 2005-09-09 2010-01-12 Rembrandt Technologies, Lp Discrete inertial display navigation
KR100630156B1 (ko) * 2005-09-16 2006-10-02 삼성전자주식회사 개인 항법 기기에서 걸음 검출 장치 및 방법
TWI337721B (en) 2005-12-05 2011-02-21 Inst Information Industry Human motion inertial positioning systems and methods
JP4904861B2 (ja) * 2006-03-14 2012-03-28 ソニー株式会社 体動検出装置、体動検出方法および体動検出プログラム
US7561960B2 (en) * 2006-04-20 2009-07-14 Honeywell International Inc. Motion classification methods for personal navigation
JP2008047030A (ja) * 2006-08-21 2008-02-28 Seiko Instruments Inc 歩数計
KR100827076B1 (ko) * 2006-10-31 2008-05-02 삼성전자주식회사 이동거리 측정 장치 및 방법
KR100800874B1 (ko) * 2006-10-31 2008-02-04 삼성전자주식회사 보폭 추정 방법 및 이를 위한 휴대 단말
JP2008129862A (ja) 2006-11-21 2008-06-05 Omron Healthcare Co Ltd 体動検出装置
US7653508B1 (en) * 2006-12-22 2010-01-26 Dp Technologies, Inc. Human activity monitoring device
JP5032874B2 (ja) * 2007-03-30 2012-09-26 パナソニック株式会社 歩数計
JP5202933B2 (ja) * 2007-11-30 2013-06-05 株式会社タニタ 体動検出装置
KR20090082711A (ko) * 2008-01-28 2009-07-31 삼성전자주식회사 보행자 항법 시스템에서의 보폭 추정 방법 및 시스템
JP5049810B2 (ja) * 2008-02-01 2012-10-17 シチズン・システムズ株式会社 体動検出装置
JP4956811B2 (ja) * 2008-04-28 2012-06-20 アイチ・マイクロ・インテリジェント株式会社 歩数計
JP5092909B2 (ja) * 2008-06-03 2012-12-05 富士通モバイルコミュニケーションズ株式会社 携帯端末
US8370106B2 (en) 2008-07-07 2013-02-05 Keynetik, Inc. Spatially aware inference logic
JP4950156B2 (ja) * 2008-09-26 2012-06-13 京セラ株式会社 携帯電子機器
US8187182B2 (en) 2008-08-29 2012-05-29 Dp Technologies, Inc. Sensor fusion for activity identification
JP5202257B2 (ja) * 2008-11-29 2013-06-05 学校法人日本大学 人の姿勢動作判別装置
US20100217533A1 (en) * 2009-02-23 2010-08-26 Laburnum Networks, Inc. Identifying a Type of Motion of an Object
JP2010278965A (ja) 2009-06-01 2010-12-09 Sony Ericsson Mobilecommunications Japan Inc 携帯情報端末、携帯情報端末の制御方法及び制御プログラム
JP2009258130A (ja) * 2009-08-05 2009-11-05 Navitime Japan Co Ltd 携帯型ナビゲーション装置
US8990045B2 (en) * 2009-11-18 2015-03-24 Silicon Valley Micro E Corp. Pedometer with shoe mounted sensor and transmitter
US20120303319A1 (en) * 2010-02-02 2012-11-29 Nokia Corporation Pedometer device and step detection method

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090319221A1 (en) * 2008-06-24 2009-12-24 Philippe Kahn Program Setting Adjustments Based on Activity Identification

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Publication number Publication date
WO2012116348A1 (en) 2012-08-30
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