对比文件名称：2013-10-10_发明申请_US20130265225A1 CONTROLLING AND ACCESSING CONTENT USING MOTION PROCESSING ON MOBILE DEVICES
目标专利名称：用于传感器数据的超低电力处理的算法引擎 CN106716298B
本次调用的模型名称：DeepSeek-R1
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：其包括：由通用处理器配置传感器融合引擎。 <br> **《隐含公开》** | [0050]段：“Device 10 includes an application processor 12, memory 14, interface devices 16, a motion processing unit 20, analog sensors 22, and digital sensors 24. Application processor 12 can be one or more microprocessors, central processing units (CPUs), or other processors which run software programs for the device 10 or for other applications related to the functionality of device 10.”<br>[0052]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.”<br>[0062]段：“In such embodiments, an API can be provided for the application processor 12 to communicate desired sensor processing tasks to the MPU 20, as described above.” | 对比文件公开了应用处理器（通用处理器）和运动处理单元MPU（对应于传感器融合引擎）。应用处理器运行软件，可基于MPU的传感器输入实现手势处理，并通过API与MPU通信以传递所需的传感器处理任务。本领域技术人员可以理解，为使MPU执行特定任务（如手势识别），应用处理器需对其进行配置（如通过API设置参数、选择算法）。虽然未明确使用“配置传感器融合引擎”的表述，但应用处理器通过API与MPU通信以传递处理任务，隐含了应用处理器对MPU进行配置以实现特定功能。因此，技术特征A被隐含公开。 |
| **技术特征B**：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。 <br> **《直接公开》** | [0057]段：“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.”<br>[0057]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 including the sensor data provided by both accelerometers and gyroscopes of the device 10.”<br>[0066]段：“In one implementation, the computation unit may include a gesture recognition engine in which look-up tables are filled with information relevant to particular gestures, and the motion sensor signals are analyzed to determine when and which gestures have occurred. In one embodiment, in which gyroscopes and accelerometers are used, the gyroscope and accelerometer data may be fused to provide a better orientation sensor.” | 对比文件明确公开了MPU 20包括硬件处理块30，该块包含逻辑、微处理器或控制器，用于以硬件处理运动传感器数据。并且，一些实施例提供了由该硬件处理块实现的传感器融合算法，用于处理所有传感器轴的数据以确定设备运动。这直接对应于目标专利中用于执行传感器数据处理算法（如传感器融合）的专用硬件电路。因此，技术特征B被直接公开。 |
| **技术特征C**：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。 <br> **《直接公开》** | [0057]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 including the sensor data provided by both accelerometers and gyroscopes of the device 10.”<br>[0066]段：“In one embodiment, in which gyroscopes and accelerometers are used, the gyroscope and accelerometer data may be fused to provide a better orientation sensor.” | 对比文件明确公开了传感器融合算法，该算法由硬件处理块实现，用于处理来自多个传感器（如加速度计和陀螺仪）的数据以确定设备在空间中的运动。这直接对应于“用于从多个传感器融合传感器数据的算法”。因此，技术特征C被直接公开。 |
| **技术特征D**：根据所述配置，将所述通用处理器置于低电力睡眠模式中。 <br> **《隐含公开》** | [0191]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 (and the device is not in a dedicated media playing mode or some other active or predicted data processing state) then the device may enter a lower power state such as a sleep mode.”<br>[0192]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.” | 对比文件公开了设备可以根据运动传感器的信息进入低功耗状态（如睡眠模式）以进行电源管理。虽然没有明确描述通用处理器在配置MPU后进入睡眠模式的具体流程，但本领域技术人员可以合理推断，在移动设备中，为了节省电力，当特定任务（如运动感测和手势识别）可以由专用硬件（如MPU中的硬件处理块）处理时，通用处理器可以进入低功耗状态（睡眠模式）。对比文件[0191]段提到设备可以进入睡眠模式，这隐含了处理器的低功耗状态。结合MPU具有专用硬件处理能力（技术特征B）的公开内容，本领域技术人员能够推理出通用处理器可以在配置MPU后进入睡眠模式。因此，技术特征D被隐含公开。 |
| **技术特征E**：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。 <br> **《未公开》** | 无相关内容。 | 对比文件没有描述任何“外围控制器”，也没有描述响应于来自传感器的中断来唤醒外围控制器。对比文件提到了运动传感器和MPU，但“外围控制器”是一个特定的功能单元，负责从传感器读取数据并存储到伴随存储器，这在对比文件中没有对应结构或功能描述。因此，技术特征E未被对比文件公开。 |
| **技术特征F**：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。 <br> **《未公开》** | 无相关内容。 | 对比文件没有公开“外围控制器”和“伴随存储器”这些组件，也没有描述在通用处理器处于睡眠模式时，由外围控制器从传感器读取数据并存储到伴随存储器的操作。对比文件提到了传感器数据可以被存储到数据RAM或FIFO缓冲区（例如[0060]段的data RAM 40和FIFO buffer 42），但这是MPU内部的组件，且没有与“外围控制器”和“通用处理器睡眠模式”相关联的上下文。因此，技术特征F未被对比文件公开。 |
| **技术特征G**：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。 <br> **《隐含公开》** | [0057]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 including the sensor data provided by both accelerometers and gyroscopes of the device 10.”<br>[0060]段：“The DMA can provide sensor data read from sensors to a data RAM 40 for storage. The data RAM 40 provides data to the ALU 36 for processing, and the ALU provides output, including processed data, to the data RAM 40 for storage.” | 对比文件公开了MPU中的硬件处理块（如ALU 36）可以处理传感器数据。传感器数据被读取并存储到数据RAM 40中，然后由ALU 36进行处理。这对应于“以传感器融合引擎处理存储的数据”。尽管对比文件使用的是“data RAM”而不是“伴随存储器”，但“伴随存储器”在目标专利中是指与传感器融合引擎、外围控制器相关联的存储器。本领域技术人员可以理解，用于临时存储待处理传感器数据的存储器是常见的硬件组件，其具体名称（数据RAM、伴随存储器）不影响其功能实质。因此，在对比文件公开了由硬件处理块处理存储在数据RAM中的传感器数据的基础上，可以认为技术特征G被隐含公开。 |
| **技术特征H**：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。 <br> **《直接公开》** | [0057]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 including the sensor data provided by both accelerometers and gyroscopes of the device 10.”<br>[0062]段：“In such embodiments, an API can be provided for the application processor 12 to communicate desired sensor processing tasks to the MPU 20, as described above.” | 对比文件公开了传感器融合算法由硬件处理块30（专用硬件电路）实现，并且应用处理器12可以通过API与MPU 20通信以传递所需的传感器处理任务。这直接对应于“配置传感器融合引擎以使用专用硬件电路来执行处理（融合算法）”。应用处理器通过API通信以传递任务，隐含了配置过程。因此，技术特征H被直接公开。 |
| **技术特征I**：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。 <br> **《未公开》** | 无相关内容。 | 对比文件没有公开“始终接通子系统(AOSS)”这一组件，也没有描述通过AOSS来唤醒外围控制器的操作。因此，技术特征I未被对比文件公开。 |
| **技术特征J**：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。 <br> **《未公开》** | 无相关内容。 | 对比文件没有提及“芯片上系统(SoC)的低电力岛状物”这一概念。虽然对比文件描述了包含应用处理器、MPU、存储器等组件的设备，但没有将这些组件描述为位于SoC的特定低功耗区域（低电力岛状物）内。因此，技术特征J未被对比文件公开。 |
| **技术特征K**：其中所述传感器融合引擎是始终接通子系统AOSS的部分。 <br> **《未公开》** | 无相关内容。 | 对比文件没有公开“始终接通子系统(AOSS)”，也没有描述传感器融合引擎是AOSS的一部分。因此，技术特征K未被对比文件公开。 |
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