**对比文件名称：** WO2010056548A1_Description_20260304_2053
**目标专利名称：** 220用于传感器数据的超低电力处理的算法引擎CN106716298B
**本次调用模型名称：** DeepSeek-R1
### 特征比对表格
| 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《直接公开》**<br>其包括：由通用处理器配置传感器融合引擎。 | [052]段：“Some or all of these layers can be provided in software 13 of the processor 12. For example, in some embodiments, the processor 12 can implement the gesture processing and recognition described herein based on sensor inputs from a motion processing unit (MPU™) 20 (described below). Other embodiments can allow a division of processing between the MPU 20 and the processor 12 as is appropriate for the applications and/or hardware used, where some of the layers (such as lower level software layers) are provided in the MPU. ... an API layer can be implemented in layer 13 of processor 12 which allows communication of the states of application programs running on the processor 12 to the MPU 20 as well as API commands (e.g., over bus 21 ), allowing the MPU 20 to implement some or all of the gesture processing and recognition described herein.” | 对比文件公开了应用处理器（通用处理器）12 与运动处理单元（MPU）20 协同工作。处理器12 通过软件层和API可以向MPU 20发送命令，配置其处理任务（如手势处理）。这对应于目标专利中通用处理器配置传感器融合引擎的功能。虽然术语不同（MPU vs. 传感器融合引擎），但MPU 20是用于处理运动传感器数据的专用单元，其作用与目标专利的传感器融合引擎相同（处理传感器数据以实现特定功能，如手势识别）。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出对比文件公开了由通用处理器配置传感器融合引擎（MPU）的技术方案。 |
| **特征B《直接公开》**<br>所述传感器融合引擎包括用于执行多个传感器数据处理算法中的每一者的专用硬件电路。 | [058]段：“MPU 20 includes motion sensors, ... In some embodiments, the MPU 20 can also include a hardware processor or processing block 30. Hardware processing block 30 can include logic, microprocessors, or controllers to provide processing of motion sensor data in hardware. For example, motion algorithms, or parts of algorithms, may be implemented by block 30 in some embodiments, and/or part of or all the gesture recognition described herein. ... Some embodiments can provide a sensor fusion algorithm that is implemented by the hardware processing block 30 ...” | 对比文件明确公开了MPU 20包含一个硬件处理块30，该块包含逻辑、微处理器或控制器，用于在硬件中处理运动传感器数据，并且可以实施运动算法和传感器融合算法。这明确公开了传感器融合引擎（MPU）包含用于执行数据处理算法（如运动算法、传感器融合算法）的专用硬件电路。其作用与目标专利中传感器融合引擎的专用硬件电路相同，都是为了提高处理效率或降低功耗。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **特征C《直接公开》**<br>其中所述多个传感器数据处理算法包括用于从多个传感器融合传感器数据的算法。 | [058]段：“Some embodiments can provide a sensor fusion algorithm that is implemented by the hardware processing block 30 to process all the axes of motion of provided sensors to determine the movement of the handheld electronic device in space.” | 对比文件明确公开了硬件处理块30可以实施传感器融合算法，该算法处理来自所有传感器（如陀螺仪、加速度计）的运动轴数据，以确定设备在空间中的移动。这直接对应于目标专利中“用于从多个传感器融合传感器数据的算法”。其作用相同，都是组合来自不同传感器的数据以导出更高级的信息。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **特征D《直接公开》**<br>根据所述配置，将所述通用处理器置于低电力睡眠模式中。 | [0160]段：“The motion sensors in the device may also be used to control the power management of the system. For example, if it is determined from the motion sensors that the device has been stationary for a long time ... then the device may enter a lower power state such as a sleep mode.”<br>结合[051]段，应用处理器12是运行软件程序的核心处理器。 | 对比文件公开了基于传感器数据，设备可以进入低功耗状态如睡眠模式。虽然此处没有明确指定是“通用处理器”进入睡眠模式，但结合上下文，设备进入睡眠模式通常意味着其主要处理器（即应用处理器12）进入低功耗状态。本领域技术人员能够毫无疑义地理解，为节省电力，通用处理器可以根据配置或系统状态进入睡眠模式。其作用与目标专利相同，都是为了节约电能。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **特征E《隐含公开》**<br>响应于来自多个传感器中的至少一者的中断，唤醒外围控制器。 | [0161]段：“In some cases it may be desirable to save power by power cycling the sensors. For example, this usage can depend on the mode of the device and the state of a motion function trigger button. For example, in the icon selection example, if the button is not depressed, then the motion sensors may be powered down to conserve power. Pressing the button may cause the sensors to power up before motion sensing begins.”<br>以及[058]段提到MPU 20包括硬件处理块30，可以处理数据。 | 对比文件描述了通过按钮（一种外部触发）来唤醒或上电传感器以开始运动感测。虽然这里使用的是按钮触发，但本领域技术人员公知，传感器自身也可以产生中断信号（如数据就绪中断）来触发系统的响应。从对比文件公开的“通过外部事件（按钮按下）唤醒/上电传感器模块以开始工作”这一概念出发，可以合理推断出，传感器自身产生的中断信号同样可以作为一种唤醒事件，用于唤醒负责管理传感器数据读取的外围控制器（如MPU或其控制逻辑）。因此，该技术特征被对比文件隐含公开。 |
| **特征F《隐含公开》**<br>在唤醒之后，当所述通用处理器处于所述低电力睡眠模式中时，以所述外围控制器读取所述多个传感器中的每一者所产生的数据且将所述数据存储到伴随存储器中。 | [058]段：“Some embodiments can include a hardware buffer in the block 30 to store sensor data received from the gyroscopes 26 and accelerometers 28.”<br>[0160]段描述了设备（包括通用处理器）可进入睡眠模式。<br>[0161]段描述了传感器可以被唤醒/上电。 | 对比文件公开了硬件处理块30可以包含缓冲区来存储来自传感器的数据，并且设备/处理器可以进入睡眠模式以节能。结合对比文件整体描述的架构（MPU作为独立的运动处理单元）以及低功耗管理方案，本领域技术人员可以合理推断：为了在通用处理器睡眠时仍能进行数据收集，被唤醒的外围控制单元（如MPU 20或其部分功能）能够从传感器读取数据并存储在其内部或关联的缓冲区（即伴随存储器）中。这是一种常见的低功耗系统设计模式。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **特征G《隐含公开》**<br>以及以所述传感器融合引擎处理存储在所述伴随存储器中的所述数据。 | [058]段：“Hardware processing block 30 can include logic, microprocessors, or controllers to provide processing of motion sensor data in hardware. For example, motion algorithms, or parts of algorithms, may be implemented by block 30 in some embodiments, ... Some embodiments can provide a sensor fusion algorithm that is implemented by the hardware processing block 30 ...”<br>结合上述关于缓冲区存储数据的描述。 | 对比文件明确公开了硬件处理块30（属于传感器融合引擎MPU的一部分）能够处理运动传感器数据，包括执行运动算法和传感器融合算法。同时，它提到了缓冲区用于存储传感器数据。本领域技术人员能够合理推断，处理块30所处理的数据可以来源于其自身或系统内的缓冲区（即存储了传感器数据的伴随存储器）。因此，对比文件隐含公开了传感器融合引擎处理存储在伴随存储器中的数据这一技术特征。 |
| **特征H《直接公开》**<br>其中所述配置包括配置所述传感器融合引擎以使用用于执行所述融合算法的所述专用硬件电路来执行所述处理。 | [058]段：“Hardware processing block 30 can include logic, microprocessors, or controllers to provide processing of motion sensor data in hardware. ... Some embodiments can provide a sensor fusion algorithm that is implemented by the hardware processing block 30 ...”<br>结合[052]段关于处理器12通过API配置MPU的描述。 | 对比文件公开了应用处理器12可以通过API与MPU通信，配置其任务。同时，MPU 20中的硬件处理块30被描述为可以实施传感器融合算法。这直接公开了配置传感器融合引擎（MPU）以使用其专用硬件电路（硬件处理块30）来执行传感器融合算法处理的技术方案。其作用与目标专利完全相同。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **特征I《未公开》**<br>其中唤醒所述外围控制器是通过始终接通子系统AOSS来执行。 | 对比文件全文中未提及“始终接通子系统”（AOSS）或功能完全相同的模块。 | 对比文件描述的低功耗唤醒机制主要依赖于运动传感器状态判断、按钮触发或特定的手势识别，没有提及一个独立的、始终处于活动状态的子系统（AOSS）来负责管理唤醒事件。目标专利中AOSS是一个特定的、始终通电的子系统，用于管理低功耗岛状物的电压和中断，这与对比文件公开的机制有本质区别。因此，该技术特征既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| **特征J《未公开》**<br>其中所述通用处理器、所述传感器融合引擎、所述伴随存储器以及所述外围控制器位于芯片上系统SoC的低电力岛状物内。 | 对比文件全文中未提及“芯片上系统（SoC）的低电力岛状物”这一概念。 | 对比文件虽然描述了包含处理器、MPU、存储器等组件的移动设备，但并未将其描述为集成在一个SoC的特定低功耗区域（低电力岛状物）内。目标专利的低电力岛状物是一个具有专用电源管理、时钟和电压轨的SoC分区，用于实现超低功耗运行，这是其实现特定功耗优势的关键架构特征。对比文件没有公开或暗示这一特定架构。因此，该技术特征未被公开。 |
| **特征K《未公开》**<br>其中所述传感器融合引擎是始终接通子系统AOSS的部分。 | 对比文件全文中未提及“始终接通子系统”（AOSS）。 | 如特征I所述，对比文件不存在AOSS的概念。因此，更谈不上将传感器融合引擎描述为AOSS的一部分。该技术特征未被公开。 |
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