对比文件名称：2011-05-05_US2011106418A_发明申请_US20110106418A1 ADAPTIVE SENSOR-BASED ACTIVITY CLASSIFICATION
目标专利名称：209运动方向确定CN106462237B
模型名称：未提供
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **特征A：通过一或多个处理器获得移动装置在一或多个方向中的每一者上的加速度数据**《直接公开》 | 第[0033]段：“...ax(n), ay(n) and az(n) are the linear accelerometer measurements at time n along the x, y, z axes of a local inertial coordinate frame, respectively.” 以及图2/3系统框图显示传感器(202)输出由处理器(304)处理。 | 对比文件明确描述了从加速度计获得沿x, y, z轴的线性加速度测量值，并且整个系统在移动设备的处理器架构（图3，处理器304）中运行。这直接公开了通过处理器获得多方向加速度数据的技术特征。 |
| **特征B：其中获得所述加速度数据涉及从所述移动装置的一或多个传感器接收所述加速度数据**《直接公开》 | 第[0015]段：“The one or more sensors 202 provide output that is received by classifier 204. For example, an accelerometer sensor can provide raw or processed acceleration data...” | 对比文件明确说明传感器（如加速度计）提供输出并被分类器（由处理器执行）接收。这直接公开了从传感器接收加速度数据。 |
| **特征C：经由所述一或多个处理器至少部分地基于所述加速度数据识别所述移动装置的使用情况**《直接公开》 | 第[0015]-[0017]段：“The combination of sensor outputs can be analyzed by classifier 204, and an activity state can be generated as output of classifier 204. ... The activity state can include data that describes the activity state (e.g., moving, stationary, turning) for the mobile device.” | 对比文件中的“活动状态分类器”（classifier 204）基于传感器输出（包括加速度数据）进行分析，并生成描述设备活动状态（如移动、静止）的输出。这直接对应于基于加速度数据识别移动装置的“使用情况”（此处为活动状态）。 |
| **特征D：所述使用情况对应于正携带所述移动装置的方式或携带所述移动装置的行人正移动的方式中的至少一者**《隐含公开》 | 第[0018]段：“...classifier 204 can generate an activity state that indicates that the mobile device has stopped. Additionally, ... classifier 204 can generate an activity state that indicates that the mobile device is not turning.” | 对比文件生成的活动状态（如“静止”、“移动”、“转向”）描述了设备的动态情况。虽然不如目标专利具体，“移动”状态必然对应“行人正移动”这一方式，“静止”状态对应“行人未移动”的方式。因此，本领域技术人员可以从对比文件的活动状态中合理推断出其对应于行人移动的方式（静止或移动），这满足了隐含公开宽松的判断标准。 |
| **特征E：经由所述一或多个处理器基于经识别使用情况而选择一或多个参数的集**《直接公开》 | 第[0065]段：“If an activity state is available, parameter selector 804 will select parameters for that activity state from a database 810 of parameters.” | 对比文件明确描述了参数选择器（804）根据活动状态（即识别出的使用情况）从数据库（810）中选择参数集。这直接公开了基于识别出的使用情况选择参数集。 |
| **特征F：其中所述参数的集包括所述加速度数据的垂直分量和水平分量之间的相位偏移，并且其中第一使用情况的相位偏移不同于第二使用情况的相位偏移**《未公开》 | (无相应内容) | 对比文件处理的是加速度计信号的短时对数方差（l(n)），该计算综合了各轴加速度并减去了局部均值（见公式[1]-[4]），并未分离出垂直和水平分量，更没有提及两者之间的“相位偏移”这一概念。参数数据库（810）中选择的参数用于卡尔曼滤波，未涉及相位偏移。因此，该技术特征既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| **特征G：经由所述一或多个处理器基于所述加速度数据及对应于所述经识别使用情况的相应的参数集来计算所述移动装置相对于坐标系统的经估计运动方向**《隐含公开》 | 第[0064]-[0065]段：“...predictor 806 can use the INS data (e.g., accelerometer output) to calculate a predicted navigation state. ... The selected parameters can be used by internal Kalman processes to predict more accurate error estimates ... to provide a more accurate navigation state estimate.” 以及第[0002]段提到提供位置、速度、姿态。 | 对比文件中，基于传感器数据（包括加速度数据）和根据活动状态选择的参数，通过导航引擎（206）和卡尔曼滤波器（808）计算更准确的导航状态估计。导航状态估计包含位置、速度等信息，而运动方向是速度向量的属性。因此，本领域技术人员可以合理推断，通过改进的导航状态估计能够获得更准确的“运动方向”估计。这符合隐含公开的宽松判断标准。 |
| **特征H：确定针对所述经估计运动方向的可靠性度量**《隐含公开》 | 第[0063]段：“Kalman filter 808 ... produces a measure of accuracy of its error state vector estimate, referred to as a covariance matrix.” | 对比文件的卡尔曼滤波器产生其状态向量估计的准确性度量，即协方差矩阵。虽然这不是专门针对“运动方向”的度量，但状态估计包含位置和速度，其协方差反映了估计的不确定性/可靠性。本领域技术人员可以理解，这可以作为一种对估计结果（包括运动方向）可靠性的广义度量。因此，从隐含公开的角度，可以认为公开了确定可靠性度量的思想。 |
| **特征I：以及根据所述可靠性度量是否超过阈值来控制所述移动装置的网络接口**《未公开》 | (无相应内容) | 对比文件全文没有提及基于任何可靠性度量来控制“网络接口”。其导航引擎持续工作，未描述根据内部估计的可靠性来启用或禁用GPS等外部系统接口以实现省电的逻辑。因此，该特征未被公开。 |
| **特征J：所述网络接口经配置以与全球定位系统、卫星导航系统或其他定位或导航系统进行通信**《未公开》 | (无相应内容) | 对比文件提到了GPS接收器（802）作为导航引擎的一部分，但未将其描述为可由处理器基于可靠性度量控制的“网络接口”。没有公开该特定控制关系的技术特征。 |
| **特征K：其中所述控制涉及在所述可靠性度量超过阈值的情况下关闭所示网络接口**《未公开》 | (无相应内容) | 如特征I、J所述，对比文件没有公开基于可靠性度量关闭网络接口的控制逻辑。因此，该特征未被公开。 |
| **特征L：其中识别使用情况包含将所述加速度数据与多个预定义使用情况的加速度特性相比较并选择所述预定义使用情况中为最佳匹配的一者，其中所述预定义使用情况中的每一者与相应的一或多个参数的集存储在一起或与相应的一或多个参数的集链接**《直接公开》 | 第[0017]段：“In some implementations, the sensor outputs can be compared with reference data (e.g., a database) to determine an activity state for the mobile device.” 结合第[0065]段：“parameter selector 804 will select parameters for that activity state from a database 810 of parameters.” | 对比文件公开了将传感器输出（包含加速度数据）与参考数据（数据库）进行比较以确定活动状态。并且，不同的活动状态对应着从参数数据库（810）中选择的不同参数集。这直接对应于将当前数据与预定义使用情况（活动状态）的特性比较并选择最佳匹配，且预定义使用情况与参数集链接存储。 |
| **特征M：其中所述多个预定义使用情况包含：其中所述移动装置处于电话模式的使用情况**《未公开》 | (无相应内容) | 对比文件预定义的活动状态是“静止”、“移动”、“转向”等，没有提及“电话模式”这一具体的使用情况分类。因此，该特征未被公开。 |
| **特征N：其中所述移动装置在口袋中的使用情况**《未公开》 | (无相应内容) | 对比文件没有根据设备携带位置（如口袋中）进行分类的使用情况。因此，该特征未被公开。 |
| **特征O：及其中所述移动装置被拿于手中的使用情况**《未公开》 | (无相应内容) | 对比文件没有根据设备携带位置（如拿在手中）进行分类的使用情况。因此，该特征未被公开。 |
| **特征P：其中所述多个预定义使用情况包含：其中所述移动装置被拿于用户前方的手中的使用情况**《未公开》 | (无相应内容) | 对比文件没有如此具体的携带姿态分类。因此，该特征未被公开。 |
| **特征Q：其中所述移动装置随着用户行走被拿于所述用户侧面的手中的使用情况**《未公开》 | (无相应内容) | 对比文件没有如此具体的携带姿态和运动组合的分类。因此，该特征未被公开。 |
| **特征R：及其中所述移动装置随着用户跑步被拿于所述用户的侧面的手中的使用情况**《未公开》 | (无相应内容) | 对比文件没有如此具体的携带姿态和运动组合的分类。因此，该特征未被公开。 |
| **特征S：其进一步包含检测所述移动装置何时处于电话模式中，其中识别所述使用情况还基于所述移动装置是否处于所述电话模式中**《未公开》 | (无相应内容) | 对比文件没有提及检测“电话模式”。因此，该特征未被公开。 |
| **特征T：其进一步包含确定所述移动装置相对于携带所述移动装置或所述移动装置所附接到的用户的位置，其中识别所述使用情况还基于所述移动装置的所述位置**《未公开》 | (无相应内容) | 对比文件没有提及确定设备相对于用户身体的具体位置（如手中、口袋中）。因此，该特征未被公开。 |
| **特征U：其进一步包含基于所述加速度数据或其它定向数据识别所述移动装置相对于所述坐标系统的定向**《直接公开》 | 第[0002]段：“Some devices include ... a three axis accelerometer ... and a three axis magnetometer. The main purpose of the accelerometer and magnetometer is to provide device orientation measurements (e.g., pitch, roll and yaw angles).” 第[0018]段：“...magnetometer or gyroscope data can be analyzed to determine whether the mobile device is turning or rotating.” | 对比文件明确说明加速度计和磁力计用于提供设备定向测量，并且磁力计或陀螺仪数据可用于分析设备是否转向（即识别定向变化）。这直接公开了基于加速度数据或其他定向数据识别设备定向。 |
| **特征V：其中识别所述使用情况还至少部分地基于所述定向**《隐含公开》 | 第[0018]段：“Additionally, magnetometer or gyroscope data can be analyzed to determine whether the mobile device is turning or rotating. ... classifier 204 can generate an activity state that indicates that the mobile device is not turning.” | 对比文件指出，磁力计或陀螺仪数据（定向数据）可用于分析设备是否转向，并且此信息用于生成活动状态（如“未转向”）。这表明定向数据被用于活动状态（使用情况）的识别。因此，本领域技术人员可以合理推断识别使用情况至少部分基于定向。 |
| **特征W：其中计算所述移动装置相对于所述坐标系统的所述经估计运动方向还至少部分地基于所述定向**《隐含公开》 | 第[0064]段：“In some implementations where inertial navigation system (INS) data is available (e.g., accelerometer output), predictor 806 can use the INS data to calculate a predicted navigation state.” INS通常包含陀螺仪（提供定向变化）数据。 | 对比文件的导航引擎使用INS数据（通常包含来自陀螺仪的定向数据）来预测导航状态。由于导航状态估计包含运动信息，因此可以合理推断定向数据被用于计算运动方向估计。 |
| **特征X：其中所述定向数据包含陀螺仪数据及磁力计数据中的一者或两者**《直接公开》 | 第[0002]段提及磁力计；第[0018]、[0020]、[0032]段提及陀螺仪和/或磁力计。 | 对比文件多处明确提及陀螺仪和磁力计作为传感器。因此，定向数据包含陀螺仪和磁力计数据被直接公开。 |
| **特征Y：其进一步包含追踪由携带所述移动装置或所述移动装置所附接到的个人所走过的步数**《未公开》 | (无相应内容) | 对比文件没有提及追踪步数。因此，该特征未被公开。 |
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