信息处理装置、信息处理系统、存储介质以及信息处理方法.pdf

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1、(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202210785552.2 (22)申请日 2022.07.04 (30)优先权数据 2021-114717 2021.07.12 JP (71)申请人 卡西欧计算机株式会社 地址 日本国东京都 (72)发明人 三本木正雄 (74)专利代理机构 中科专利商标代理有限责任 公司 11021 专利代理师 李逸雪 (51)Int.Cl. A61B 5/11(2006.01) (54)发明名称 信息处理装置、 信息处理系统、 存储介质以 及信息处理方法 (57)摘要 本发明提供信息处理装置、 信息处。

2、理系统、 非暂时的存储介质以及信息处理方法， 能更正确 地确定臂以及腿的至少一方的单独的运动状态。 信息处理装置具备处理部， 该处理部取得重叠了 正进行运动的用户的躯体的运动状态的、 用户的 臂以及腿的至少一方的第1运动状态所涉及的第 1信息， 取得正进行运动的用户的躯体的第2运动 状态所涉及的第2信息， 基于第1信息和第2信息 来生成用户的臂以及腿的至少一方的第3运动状 态所涉及的第3信息。 权利要求书2页 说明书16页 附图8页 CN 115607139 A 2023.01.17 CN 115607139 A 1.一种信息处理装置， 其特征在于， 具备处理部， 所述处理部执行如下处理： 取。

3、得重叠了正进行运动的用户的躯体的运动状态的、 所述用户的臂以及腿的至少一方 的第1运动状态所涉及的第1信息， 取得正进行所述运动的所述用户的躯体的第2运动状态所涉及的第2信息， 基于所述第1信息和所述第2信息来生成所述用户的臂以及腿的所述至少一方的第3运 动状态所涉及的第3信息。 2.根据权利要求1所述的信息处理装置， 其特征在于， 所述第1信息是第1期间中的所述用户的臂以及腿的所述至少一方的所述第1运动状态 所涉及的信息， 所述第2信息是所述第1期间中的所述用户的躯体的所述第2运动状态所涉及的信息。 3.根据权利要求2所述的信息处理装置， 其特征在于， 所述第1信息基于多个第1检测定时各处的。

4、所述第1运动状态的检测结果来生成， 所述第2信息基于与所述多个第1检测定时同步的多个第2检测定时各处的所述第2运 动状态的检测结果来生成。 4.根据权利要求1所述的信息处理装置， 其特征在于， 所述第1信息是第1期间中的所述用户的臂以及腿的所述至少一方的所述第1运动状态 所涉及的信息， 所述第2信息是所述第1期间之前的第2期间中的所述用户的躯体的所述第2运动状态 所涉及的信息。 5.根据权利要求4所述的信息处理装置， 其特征在于， 所述运动伴随所述用户的移动， 所述处理部执行如下处理： 取得将在所述第2期间中开始所述移动后的移动路径区分形成的多个区间各自中的所 述第2运动状态所涉及的所述第2信。

5、息， 确定所述第1期间中开始所述移动后的所述用户的移动距离属于所述多个区间当中的 哪个区间， 基于所述第1信息和与所确定的所述区间对应的所述第2信息来生成所述第3信 息。 6.根据权利要求5所述的信息处理装置， 其特征在于， 所述处理部执行如下处理： 在所述第1期间中的所述用户的移动距离比所述多个区间的整体长的情况下， 基于所 述第1信息和与所述多个区间当中的最后的区间对应的所述第2信息来生成所述第3信息。 7.根据权利要求16中任一项所述的信息处理装置， 其特征在于， 正进行所述运动的所述用户的臂以及腿的所述至少一方进行周期性的动作， 所述第1信息是所述周期性的动作当中的1周期中的所述第1运。

6、动状态所涉及的信息， 所述第2信息是所述1周期中的所述第2运动状态所涉及的信息。 8.根据权利要求17中任一项所述的信息处理装置， 其特征在于， 所述信息处理装置具备： 检测部， 其装备于所述用户的臂或腿来使用， 检测自装置的运动状态， 权利要求书 1/2 页 2 CN 115607139 A 2 所述处理部基于所述检测部的检测结果来生成所述第1信息。 9.一种信息处理系统， 其特征在于， 具备： 第1装置， 其装备于用户的臂以及腿的至少一方来使用， 具有检测自装置的运动状态的 第1检测部； 第2装置， 其装备于所述用户的躯体来使用， 具有检测自装置的运动状态的第2检测部； 和 处理部， 所述。

7、处理部执行如下处理： 取得基于所述第1检测部的检测结果生成且重叠了正进行运动的所述用户的躯体的运 动状态的、 所述用户的臂以及腿的所述至少一方的第1运动状态所涉及的第1信息， 取得基于所述第2检测部的检测结果生成的、 正进行所述运动的所述用户的躯体的第2 运动状态所涉及的第2信息， 基于所述第1信息和所述第2信息来生成所述用户的臂以及腿的所述至少一方的第3运 动状态所涉及的第3信息。 10.一种非暂时的存储介质， 存储程序， 其特征在于， 所述程序使计算机实现如下功能： 取得重叠了正进行运动的用户的躯体的运动状态的、 所述用户的臂以及腿的至少一方 的第1运动状态所涉及的第1信息； 取得正进行所。

8、述运动的所述用户的躯体的第2运动状态所涉及的第2信息； 和 基于所述第1信息和所述第2信息来生成所述用户的臂以及腿的所述至少一方的第3运 动状态所涉及的第3信息。 11.一种信息处理方法， 是计算机所进行的信息处理方法， 其特征在于， 包含如下步骤： 取得重叠了正进行运动的用户的躯体的运动状态的、 所述用户的臂以及腿的至少一方 的第1运动状态所涉及的第1信息； 取得正进行所述运动的所述用户的躯体的第2运动状态所涉及的第2信息； 和 基于所述第1信息和所述第2信息来生成所述用户的臂以及腿的所述至少一方的第3运 动状态所涉及的第3信息。 权利要求书 2/2 页 3 CN 115607139 A 3。

9、 信息处理装置、 信息处理系统、 存储介质以及信息处理方法 技术领域 0001 本发明涉及信息处理装置、 信息处理系统、 存储介质以及信息处理方法。 背景技术 0002 过去已知如下技术： 在用户装备于身体来使用的电子设备中设置加速度传感器以 及角速度传感器这样的检测自装置的运动状态的检测部， 基于用户进行运动时的检测部的 检测结果来解析用户的运动状态。 例如， 在特开2013143996号公报中， 公开了在将电子设 备装备于臂的状态下基于用户奔跑时的检测部的检测结果来解析摆臂的姿态的技术。 此 外， 通过将电子设备装备于腿， 还能解析摆腿的姿态。 0003 摆臂、 摆腿的姿态的解析通常为了以。

10、躯体为基准掌握臂以及腿正在怎样动作来进 行。 但由于臂以及腿的活动与躯体的活动联动， 由装备于臂或腿的电子设备确定的臂或腿 的运动状态是重叠了躯体的运动状态的。 因而， 在上述的现有技术中， 存在不能正确地确定 以躯体为基准的臂以及腿的单独的运动状态这样的课题。 发明内容 0004 本发明的目的在于， 提供能更正确地确定臂以及腿的至少一方的单独的运动状态 的信息处理装置、 信息处理系统、 程序以及信息处理方法。 0005 为了解决上述课题， 本发明所涉及的信息处理装置具备处理部， 所述处理部执行 如下处理： 取得重叠了正进行运动的用户的躯体的运动状态的所述用户的臂以及腿的至少 一方的第1运动状。

11、态所涉及的第1信息， 取得正进行所述运动的所述用户的躯体的第2运动 状态所涉及的第2信息， 基于所述第1信息和所述第2信息来生成所述用户的臂以及腿的所 述至少一方的第3运动状态所涉及的第3信息。 0006 此外， 为了解决上述课题， 本发明所涉及的信息处理系统具备： 第1装置， 其装备于 用户的臂以及腿的至少一方来使用， 具有检测自装置的运动状态的第1检测部； 第2装置， 其 装备于所述用户的躯体来使用， 具有检测自装置的运动状态的第2检测部； 和处理部， 所述 处理部执行如下处理： 取得基于所述第1检测部的检测结果生成的、 重叠了正进行运动的所 述用户的躯体的运动状态的所述用户的臂以及腿的所。

12、述至少一方的第1运动状态所涉及的 第1信息， 取得基于所述第2检测部的检测结果生成的、 正进行所述运动的所述用户的躯体 的第2运动状态所涉及的第2信息， 基于所述第1信息和所述第2信息来生成所述用户的臂以 及腿的所述至少一方的第3运动状态所涉及的第3信息。 0007 此外， 为了解决上述课题， 本发明所涉及的非暂时的存储介质存储程序， 所述程序 使计算机实现如下功能： 取得重叠了正进行运动的用户的躯体的运动状态的所述用户的臂 以及腿的至少一方的第1运动状态所涉及的第1信息； 取得正进行所述运动的所述用户的躯 体的第2运动状态所涉及的第2信息； 基于所述第1信息和所述第2信息来生成所述用户的臂 。

13、以及腿的所述至少一方的第3运动状态所涉及的第3信息。 0008 此外， 为了解决上述课题， 本发明所涉及的信息处理方法是计算机所进行的信息 说明书 1/16 页 4 CN 115607139 A 4 处理方法， 包含如下步骤： 取得重叠了正进行运动的用户的躯体的运动状态的所述用户的 臂以及腿的至少一方的第1运动状态所涉及的第1信息； 取得正进行所述运动的所述用户的 躯体的第2运动状态所涉及的第2信息； 基于所述第1信息和所述第2信息来生成所述用户的 臂以及腿的所述至少一方的第3运动状态所涉及的第3信息。 0009 发明的效果 0010 根据本发明， 能更加正确地确定臂以及腿的至少一方的单独的运。

14、动状态。 附图说明 0011 图1是表示信息处理系统的图。 0012 图2是表示第1装置的功能结构的框图。 0013 图3是表示第2装置的功能结构的框图。 0014 图4是示意表示跑步中的躯体以及臂的运动状态的示例的图。 0015 图5是表示臂的运动状态的指标的示例的图。 0016 图6是表示伴随移动的运动中的多个区间的示例的图。 0017 图7是表示躯体运动检测处理的控制步骤的流程图。 0018 图8是表示臂运动检测处理的控制步骤的流程图。 0019 图9是表示臂运动检测处理的控制步骤的流程图。 具体实施方式 0020 以下基于附图来说明本发明所涉及的实施方式。 0021 0022 图1是表。

15、示本实施方式的信息处理系统1的图。 信息处理系统1具备第1装置10(信 息处理装置)和第2装置20。 0023 第1装置10为了取得用户U的臂A的运动状态所涉及的信息， 装备于臂A来使用。 在 图1中， 在用户U的手腕装备第1装置10。 本实施方式的第1装置10是手表。 但并不限于此， 第1 装置10可以是手表以外的任意的可穿戴设备(例如活动量计等健康护理用设备)， 也可以是 智能手机等能安装于臂A来固定的电子设备。 第1装置10的装备位置并不限于手腕， 可以是 希望掌握运动状态的任意的部位， 例如可以装备于肘、 上臂部。 0024 第2装置20为了取得用户U的躯体B的运动状态所涉及的信息， 。

16、装备于躯体B来使 用。 躯体B是身体当中的除了臂(肩关节起前方的部分)以及腿(股关节起前方的部分)以外 的部分。 在图1中， 在用户U的后背侧的腰装备第2装置20。 第2装置20优选装备于躯体B当中 的躯干的近旁、 即穿过脊椎骨的线条的近旁。 这是因为， 躯干的近旁是躯体的扭转导致的位 置变化少， 易于呈现躯体B的整体的位置以及运动。 第2装置20可以是用于取得躯体B的运动 状态所涉及的信息的专用的可穿戴设备， 也可以是智能手机等能安装于躯体B来固定的电 子设备。 0025 用户U在装备了第1装置10以及第2装置20的状态下进行运动。 运动的类别并没有 特别限定， 可以是伴随用户U的移动的运动。

17、， 例如是步行或跑步。 在本实施方式中， 举出用户 U进行跑步的情况为例来进行说明。 以下， 将正进行跑步的用户U的行进方向记作 “前方向” ， 将与行进方向相反方向记作 “后方向” ， 将重力方向(铅垂下方向)记作 “下方向” ， 将与重力 说明书 2/16 页 5 CN 115607139 A 5 方向相反方向(铅垂上方向)记作 “上方向” ， 将朝向用户U的右手且与前后方向以及上下方 向均垂直的方向记作 “右方向” ， 将朝向用户U的左手且与前后方向以及上下方向均垂直的 方向记作 “左方向” 。 此外， 将以前后方向、 上下方向以及左右方向为3轴的坐标系记作 “世界 坐标系” 。 002。

18、6 第1装置10以及第2装置20通过近距离无线通信而通信连接， 能进行数据的收发。 作为近距离无线通信的示例， 能举出蓝牙(注册商标)， 但并不限于此。 以下将第1装置10以 及第2装置20通过近距离无线通信而通信连接也记作 “配对” 。 0027 第1装置10具备检测自装置的运动状态的第1传感器部13(第1检测部)(参考图2)。 由于装备第1装置10的臂A的活动与躯体B的活动联动， 因此重叠了躯体B的运动状态的臂A 的运动状态(第1运动状态)被反映到第1传感器部13的检测结果中。 第1装置10基于第1传感 器部13的检测结果来生成复合臂运动数据122(参考图2)， 作为重叠了躯体B的运动状态。

19、的 臂A的第1运动状态所涉及的第1信息。 以下将重叠了躯体B的运动状态的臂A的第1运动状态 也记作 “复合运动状态” 。 0028 第2装置20具备检测自装置的运动状态的第2传感器部23(第2检测部)(参考图3)。 在第2传感器部23的检测结果中反映了用户U的躯体B的运动状态(第2运动状态)。 第2装置 20生成躯体运动数据123(参考图2)， 作为用户U的躯体B的第2运动状态所涉及的第2信息， 并发送到第1装置10。 0029 第1装置10基于复合臂运动数据122与从第2装置20接收到的躯体运动数据123的 差分， 来生成以用户的躯体B为基准的臂A的单独的运动状态(第3运动状态)所涉及的臂运。

20、 动数据124(第3信息)。 以下， 将以躯体B为基准的臂A的单独的第3运动状态也记作 “单独运 动状态” 。 通过臂运动数据124， 能掌握将躯体B的运动状态除外的臂A本身的运动状态。 第1 装置10基于臂运动数据124来显示臂A的运动状态所涉及的信息、 例如摆臂状态的判定结果 所涉及的信息。 关于第1装置10所进行的臂A的单独运动状态的确定方法， 之后详述。 0030 另外， 第1装置10除了臂A的运动状态以外， 还能显示用户U的运动状态所涉及的各 种信息。 例如， 第1装置10能显示奔跑距离、 奔跑配速、 步数(每1分钟的步数)、 步幅、 上下活 动的大小、 每一步的接地时间以及躯干的倾。

21、斜等信息。 0031 0032 图2是表示第1装置10的功能结构的框图。 0033 第1装置10具备CPU11(Central Processing Unit， 中央处理器)、 存储器12(存储 部)、 第1传感器部13、 无线通信部14、 卫星电波接收处理部15、 显示部16、 操作接受部17和计 时部18等。 0034 CPU11通过将存储于存储器12的程序121读出并执行， 进行各种运算处理， 来控制 第1装置10的各部的动作。 在本实施方式中， CPU11相当于 “处理部” 。 另外， 处理部可以具有2 个以上的进行运算处理的CPU等电路元件。 0035 存储器12是能由作为计算机的C。

22、PU11读取的非暂时的记录介质， 对CPU11提供作业 用的存储器空间， 存储各种数据。 存储器12例如包含RAM(Random Access Memory， 随机存取 机器)和非易失性存储器。 RAM用在CPU11的运算处理中， 此外， 存储临时数据。 非易失性存储 器例如是闪速存储器， 除了程序121以外， 还存储各种数据。 程序121以计算机可读的程序代 码的形态存放于存储器12。 作为存储于存储器12的数据， 有复合臂运动数据122(第1信息)、 说明书 3/16 页 6 CN 115607139 A 6 躯体运动数据123(第2信息)、 臂运动数据124(第3信息)以及躯体运动历史记。

23、录数据125(第 2信息)。 0036 复合臂运动数据122是基于第1传感器部13的检测结果生成的数据， 是表征重叠了 用户U的躯体B的运动状态的臂A的复合运动状态的数据。 躯体运动数据123是从第2装置20 接收到的表征用户U的躯体B的运动状态的数据。 臂运动数据124是基于复合臂运动数据122 与躯体运动数据123的差分生成的数据， 是表征以用户的躯体B为基准的臂A的单独运动状 态的数据。 躯体运动历史记录数据125是用户U的过去的运动时生成的躯体运动数据123。 臂 运动数据124也可以基于复合臂运动数据122与躯体运动历史记录数据125的差分来生成。 0037 第1传感器部13具有3轴。

24、加速度传感器131、 3轴陀螺仪传感器132、 以及3轴地磁传 感器133。 0038 3轴加速度传感器131对应于用户U的运动， 以给定的采样频率检测加在第1装置10 的各轴方向的加速度， 作为检测结果而输出加速度数据。 从3轴加速度传感器131输出的加 速度数据包含关于相互正交的3轴(x轴、 y轴以及z轴)的各信号分量。 3轴的朝向并没有特别 限定， 例如能如图1所示那样， 将与第1装置10的显示面平行的面内的垂直的2轴设为x轴以 及y轴， 将与x轴以及y轴垂直的方向设为z轴。 以下将以x轴、 y轴以及z轴为3轴的、 固定了与 第1装置10的位置关系的坐标系记作 “传感器坐标系” 。 00。

25、39 3轴陀螺仪传感器132对应于用户U的运动， 以给定的采样频率检测加在第1装置10 的绕着各轴的角速度， 作为检测结果而输出角速度数据。 从3轴陀螺仪传感器132输出的角 速度数据包含关于x轴、 y轴以及z轴的各信号分量。 0040 3轴地磁传感器133以给定的采样频率检穿过第1装置10的地磁的朝向， 作为检测 结果而输出地磁数据。 从3轴地磁传感器133输出的地磁数据包含关于x轴、 y轴以及z轴的各 信号分量。 0041 确定3轴加速度传感器131、 3轴陀螺仪传感器132以及3轴地磁传感器133的采样频 率， 以使得成为能确定摆臂的动作的分辨率， 例如设为50Hz以上200Hz以下的范。

26、围内。 将3轴 加速度传感器131、 3轴陀螺仪传感器132以及3轴地磁传感器133的检测定时以下记作 “第1 检测定时” 。 在多个第1检测定时， 分别记录有表征检测时刻的第1时间戳， 将其与第1传感器 部13的各测量数据建立对应进行存储。 0042 此外， 第1传感器部13， 具备： 将从3轴加速度传感器131、 3轴陀螺仪传感器132以及 3轴地磁传感器133输出的模拟信号放大的图示省略的放大器； 和将放大的模拟信号变换成 数字数据并输出到CPU11的图示省略的AD转换器。 0043 无线通信部14在与第2装置20之间进行无线通信， 即， 进行利用了电波的数据的收 发。 在本实施方式中，。

27、 无线通信部14在与配对对象的第2装置20之间进行基于蓝牙的近距离 无线通信。 0044 卫星电波接收处理部15是接收来自全地球定位卫星系统(GNSS： Global Navigation Satellite System)的定位卫星的发送电波从而取得GPS数据、 并基于该GPS数 据算出当前位置以及日期时间的模块。 所使用的全地球定位卫星系统并没有特别限定， 例 如可以是GPS(Global Positioning System， 全球定位系统)、 GLONASS或利用了准天顶卫星 “MITIBIKI” 等的准天顶卫星系统等。 卫星电波接收处理部15在CPU11的控制下算出当前位 置以及日期。

28、时间， 将结果输出到CPU11。 说明书 4/16 页 7 CN 115607139 A 7 0045 显示部16在CPU11的控制下显示运动状态、 时刻等所涉及的各种信息。 作为显示部 16， 例如能使用以点矩阵方式进行显示的液晶显示装置， 但并不限于此。 0046 操作接受部17具备多个操作按钮， 接受用户对操作按钮的输入操作(例如按下操 作)， 并作为输入信号输出到CPU11。 CPU11执行与进行了输入操作的操作按钮的功能对应的 处理。 操作接受部17可以具有重叠设置于显示部16的显示画面的触控面板。 0047 计时部18具备振荡电路、 分频电路以及计时电路等。 通过分频电路将振荡电路。

29、所 产生的时钟信号分频， 计时电路对该分频的信号进行计数， 计时部18对当前日期时间进行 计数、 保持。 0048 0049 图3是表示第2装置20的功能结构的框图。 0050 第2装置20具备CPU21、 存储器22(存储部)、 第2传感器部23、 无线通信部24和卫星 电波接收处理部25等。 0051 CPU21通过将存储于存储器22的程序221读出并执行， 进行各种运算处理， 来控制 第2装置20的各部的动作。 0052 存储器22是作为计算机的CPU21能读取的非暂时的记录介质， 对CPU21提供作业用 的存储器空间， 存储各种数据。 存储器22例如包含RAM和非易失性存储器。 RAM。

30、用在CPU21的 运算处理中， 此外， 存储临时数据。 非易失性存储器例如是闪速存储器， 除了程序221以外还 存储各种数据。 程序221以计算机可读的程序代码的形态存放于存储器22。 0053 第2传感器部23具备3轴加速度传感器231、 3轴陀螺仪传感器232、 3轴地磁传感器 233、 图示省略的放大器以及图示省略的AD转换器。 3轴加速度传感器231、 3轴陀螺仪传感器 232以及3轴地磁传感器233的结构以及动作由于分别与第1装置10的3轴加速度传感器131、 3轴陀螺仪传感器132以及3轴地磁传感器133的结构以及动作同样， 因此省略说明。 第2装置 20的3轴加速度传感器231、。

31、 3轴陀螺仪传感器232以及3轴地磁传感器233中的传感器坐标 系， 与第1装置10的3轴加速度传感器131、 3轴陀螺仪传感器132以及3轴地磁传感器133中的 传感器坐标系是分开独立的。 第2装置20的3轴加速度传感器231、 3轴陀螺仪传感器232以及 3轴地磁传感器233的采样频率， 可以与第1装置10的3轴加速度传感器131、 3轴陀螺仪传感 器132以及3轴地磁传感器133的采样频率不同， 但通过使采样频率相互相同， 能使臂A以及 躯体B的运动状态的解析所涉及的时间分辨率一致。 进而， 优选使第2装置20的3轴加速度传 感器231、 3轴陀螺仪传感器232以及3轴地磁传感器233的。

32、检测定时(以下记作 “第2检测定 时” )与第1装置10的3轴加速度传感器131、 3轴陀螺仪传感器132以及3轴地磁传感器133的 第1检测定时同步。 在多个第2检测定时的各自记录有表征检测时刻的第2时间戳， 将其与第 2传感器部23的各测量数据建立对应进行存储。 0054 无线通信部24在与第1装置10之间进行无线通信， 即， 进行利用了电波的数据的收 发。 在本实施方式中， 无线通信部24在与配对对象的第1装置10之间进行基于蓝牙的近距离 无线通信。 0055 卫星电波接收处理部25， 是接收来自全地球定位卫星系统的定位卫星的发送电波 从而取得GPS数据、 基于该GPS数据算出当前位置以。

33、及日期时间的模块。 卫星电波接收处理 部25在CPU21的控制下算出当前位置以及日期时间， 将结果输出到CPU21。 另外， 第1装置10 的卫星电波接收处理部15以及第2装置20的卫星电波接收处理部25由于功能重复， 因此可 说明书 5/16 页 8 CN 115607139 A 8 以省略任意一方。 0056 0057 接下来， 对于信息处理系统1的动作以与臂的运动状态的确相关的动作为中心进 行说明。 0058 如上述所示那样， 由第1装置10确定的臂A的运动状态， 不是以躯体B为基准的(即， 固定于躯体B的坐标轴上的)单独运动状态， 而是重叠了躯体B的运动状态的复合运动状态。 臂A的活动。

34、与躯体B的活动联动， 这是因为， 臂A的位置、 速度以及加速度受到躯体B的位置、 速度以及加速度的影响。 例如， 在用户U正进行跑步的情况下， 躯体B成为基于跑步的移动相 应的运动状态， 上下方向的位置周期性变化， 或在左右方向上摇动。 0059 图4是示意表示跑步中的躯体B以及臂A的运动状态的示例的图。 0060 图4的上层是表示跑步中的运动周期T的各时间点处的用户U的身体的动作的示意 图。 图4的中层是表示作为跑步中的躯体B(在此是装备第2装置20的腰)的运动状态的一侧 面的上下方向的高度的变动的图表。 在此， 将躯体B的高度的变动示意地以正弦曲线表征。 如从上层的示意图以及中层的图表获知。

35、的那样， 在右腿接地后膝盖弯曲， 由此， 在时间t1， 腰的位置下降至最下点。 之后， 右腿踢出而离地， 在时间t2， 在浮在空中的状态下， 腰的高度 上升至最高点。 接下来， 在左腿接地后膝盖弯曲， 在时间t3， 腰的位置再度下降至最下点。 接 下来， 左腿踢出而离地， 在时间t4， 在浮在空中的状态下， 腰的高度再度上升至最高点。 接下 来， 右腿接地， 膝盖弯曲， 在时间t5， 腰的位置下降至最下点。 时间t1到时间t5相当于跑步中 的运动周期T。 在跑步中， 重复该运动周期T的动作。 如在图4的中层所示那样， 上下方向的腰 的高度在1次运动周期T中与腿的活动同步在最下点与最高点之间以进。

36、行2个往返的方式变 化。 0061 如此地， 跑步中的躯体B处于运动状态， 在臂A的复合运动状态中重叠该躯体B的运 动状态。 图4的下层中的实线L1是表示作为跑步中的臂A(这里是装备有第1装置10的手腕) 的复合运动状态的一侧面的、 上下方向的高度的变动的图表。 此外， 图4的下层中的虚线L2 是表示作为以躯体B为基准的臂A的单独运动状态的一侧面的上下方向的高度的变动的图 表。 如虚线L2所示那样， 单独运动状态下的臂A的高度从时间t1到时间t2对应于将臂A向前 方向挥起的动作而变高， 从时间t2到时间t4对应于将臂A向后方向拉的动作而变低， 在时间 t4附近将臂A停顿时， 形成稍微变高的小峰。

37、值， 之后到时间t5， 对应于再度回到前方向的动 作而变高。 即使单独运动状态的臂A的高度的变动如虚线L2所示那样， 也由于重叠了处于运 动状态的躯体B的高度的变动， 复合运动状态的臂A的高度的变动如实线L1所示， 描绘与虚 线L2不同的波形。 由装备于臂A的第1装置10确定的臂A的运动状态是实线L1所示的复合运 动状态， 仅根据第1装置10的第1传感器部13的检测结果， 不能确定并解析虚线L2所示的臂A 的单独运动状态。 0062 作为从臂A的复合运动状态提取单独运动状态的方法， 考虑确定众多的跑者的跑 步时的平均的躯体的运动状态， 从臂A的复合运动状态扣除的方法。 但由于这样的平均的躯 体。

38、的运动状态不一定与用户U的躯体B的运动状态近似， 因此难以精度良好地确定臂A的单 独运动状态。 0063 为此， 在本实施方式的信息处理系统1中， 由第2装置20实时确定用户U的躯体B的 运动状态， 基于由第1装置10确定的臂A的复合运动状态与躯体B的运动状态的差分， 来确定 说明书 6/16 页 9 CN 115607139 A 9 臂A的单独运动状态。 详细地， 在第2装置20中， 基于第2传感器部23的检测结果来生成用户U 的躯体B的运动状态所涉及的躯体运动数据123， 发送到第1装置10。 此外， 在第1装置10中， 基于第1传感器部13的检测结果来生成用户U的臂A的复合运动状态所涉及。

39、的复合臂运动数 据122。 然后， 在第1装置10中， 基于复合臂运动数据122与躯体运动数据123的差分， 来生成 臂A的单独运动状态所涉及的臂运动数据124。 根据该方法， 由于能从臂A的复合运动状态扣 除用户U本人的躯体B的运动状态， 因此能高精度地确定臂A的单独运动状态。 0064 例如， 在躯体运动数据123中包含图4的中层所示的表征腰的高度的变动的数据、 复合臂运动数据122中包含在图4的下层以实线L1示出的表征复合运动状态下的手腕的高 度的变动的数据的情况下， 通过从复合臂运动数据122的各时间点处的手腕的高度扣除躯 体运动数据123的各时间点处的腰的高度， 能取得在图4的下层以。

40、虚线L2示出的表征单独运 动状态下的手腕的高度的变动的臂运动数据124。 在复合臂运动数据122以及躯体运动数据 123包含时间序列数据的情况下， 表征该时间点的上述的第1时间戳被与复合臂运动数据 122的各时间点的数据建立对应， 表征该时间点的上述的第2时间戳被与躯体运动数据123 的各时间点的数据建立对应。 然后， 参考第1时间戳以及第2时间戳来算出复合臂运动数据 122以及躯体运动数据123当中的对应的定时的数据彼此的差分， 从而生成臂运动数据124。 0065 在图4中虽然例示了高度的变动， 但复合臂运动数据122以及臂运动数据124中所 含的信息， 只要是表征臂A的运动状态， 就并没。

41、有特别限定。 例如， 也可以是图5所示的臂A的 前后方向的摆动幅度W1或前后方向的摆臂的轨迹所涉及的信息， 还可以是上下方向的摆动 幅度W2或上下方向的摆臂的轨迹(相当于图4的下层的实线L1以及虚线L2)所涉及的信息。 此外， 也可以包含左右方向的摆动幅度或左右方向的摆臂的轨迹的信息。 此外， 并不限于臂 A(第1装置10)的位置所涉及的信息， 也可以是臂A的速度或加速度等所涉及的信息。 0066 同样地， 躯体运动数据123中所含的信息只要是表征躯体B的运动状态， 就没有特 别限定。 例如， 也可以是躯体B的上下方向的位置的变动轨迹(相当于图4的中层)或变化幅 度所涉及的信息， 还可以是左右。

42、方向的位置的变动轨迹或变化幅度所涉及的信息。 此外， 并 不限于躯体B(第2装置20)的位置所涉及的信息， 可以包含躯体B的速度或加速度等所涉及 的信息。 0067 也可以为了应对由于各种因素， 而不能从第2装置20接收实时的躯体运动数据123 的情况， 将第1装置10接收到的躯体运动数据123作为躯体运动历史记录数据125存储在存 储器12。 作为不能接收实时的躯体运动数据123的情况的示例， 能举出如下情况： 因为某些 理由(例如电路的短路)导致的第2装置20的故障、 或第2装置20的蓄电池耗尽(通过放电而 蓄电池的输出电压成为阈值以下)等， 第1装置10以及第2装置20的配对被解除或不再。

43、能进 行第2传感器部23的检测的情况； 以及， 用户未装备(或不能装备)第2装置20的情况等。 通过 将躯体运动数据123作为躯体运动历史记录数据125存储在存储器12， 即使在不能从第2装 置20接收实时的躯体运动数据123的情况下， 也能通过取代躯体运动数据123而使用躯体运 动历史记录数据125， 来生成臂运动数据124。 即， 可以基于某第1期间中的用户U的臂A的运 动状态所涉及的复合臂运动数据122与该第1期间之前的第2期间中的用户U的躯体B的运动 状态所涉及的躯体运动历史记录数据125的差分， 来生成臂运动数据124。 躯体运动历史记 录数据125虽然不是反映了躯体B的实时的运动状。

44、态的数据， 但由于表征用户U本人的躯体B 的运动状态， 能与扣除众多的跑者的平均值的方向相比， 高精度地确定臂A的单独运动状 说明书 7/16 页 10 CN 115607139 A 10 态。 0068 进而， 也可以在上述的第2期间(例如前些日子进行的跑步时)中， 在区分开始移动 后的移动路径的多个区间的各自中， 取得躯体B的运动状态所涉及的躯体运动数据123并使 其作为躯体运动历史记录数据125来存储。 例如， 可以在如图6所示那样在第2期间中进行了 15km的跑步的情况下， 将移动路径按每5km区分成区间S1S3， 在区间S1S3的各自中存储 躯体运动历史记录数据125。 用户U的移动。

45、距离根据第1装置10的卫星电波接收处理部15、 或 第2装置20的卫星电波接收处理部25的定位的结果算出即可。 区间的长度并不限于5km， 能 对应于解析的目的等来适宜确定。 此外， 也可以取代移动开始起的移动距离， 对应于移动开 始起的经过时间来对区间进行区分。 0069 在按每个区间存储躯体运动历史记录数据125的情况下， 确定在第1期间(例如当 前的跑步时)中开始用户U的移动后的移动距离属于多个区间当中的哪个区间， 基于复合臂 运动数据122与确定的区间所对应的躯体运动历史记录数据125的差分， 来生成臂运动数据 124即可。 在图6的示例中， 在第1期间中， 到时间ta为止的移动距离是。

46、8km， 属于区间S2。 为 此， 在时间ta， 基于复合臂运动数据122与区间S2所对应的躯体运动历史记录数据125的差 分来生成臂运动数据124。 根据该方法， 即使是根据奔跑距离由于疲劳等而跑步姿态(躯体B 的运动状态)发生变化的情况， 也能从臂A的复合运动状态扣除反映了该变化的躯体B的运 动状态。 因而， 能更正确地确定臂A的单独运动状态。 0070 此外， 在第1期间中的用户U的移动距离比存储躯体运动历史记录数据125的多个 区间的整体更长的情况下， 也可以基于复合臂运动数据122与多个区间当中的最后的区间 所对应的躯体运动历史记录数据125的差分来生成臂运动数据124。 在图6的示。

47、例中， 在第1 期间中， 到时间tb为止的移动距离是18km， 比存储躯体运动历史记录数据125的区间的整体 (15km)更长。 为此， 能使用最后的区间即区间S3的躯体运动历史记录数据125来生成臂运动 数据124。 0071 另外， 也可以取代区间， 或和区间一起记录用户U跑步的行路的状态所涉及的行路 信息， 按该行路当中的行路信息的内容不同的每个部分来存储躯体运动历史记录数据125。 作为行路信息所表征的行路的状态， 例如能举出行路的坡度(上坡路、 下坡路)、 行路的弯曲 方式(直路、 曲路)、 行路的表面状态(柏油、 土、 凹凸的程度、 是否湿润、 冻结的有无)、 风向、 以及风速等。。

48、 根据这些行路的状态(外在因素)， 躯体B的运动状态、 臂A与躯体B的活动的关 系性也会变化。 为此， 通过确定第1期间中的行路的状态， 使用与确定的状态建立对应存储 的躯体运动历史记录数据125生成臂运动数据124， 能更正确地确定臂A的单独运动状态。 0072 接下来， 说明为了如上述那样确定臂A的单独运动状态而在第2装置20中执行的躯 体运动检测处理、 以及在第1装置10中执行的臂运动检测处理。 0073 图7是表示躯体运动检测处理的CPU21的控制步骤的流程图。 躯体运动检测处理例 如在从配对的第1装置10接收到给定的处理开始信号的情况下开始。 0074 若开始躯体运动检测处理， 第2。

49、装置20的CPU21就取得第2传感器部23的测量数据 (检测结果)(步骤S101)。 在此， CPU21用3轴加速度传感器231、 3轴陀螺仪传感器232以及3轴 地磁传感器233取得以给定的采样频率且在与第1传感器部13的第1检测定时同步的第2检 测定时检测到的测量数据。 此外， CPU21将表征该测量数据的第2检测定时的第2时间戳与所 取得的测量数据建立对应地存储在存储器22。 说明书 8/16 页 11 CN 115607139 A 11 0075 CPU21判别是否蓄积了运动周期T的量的测量数据(步骤S102)。 步骤S102中的判别 方法并没有特别限定， 例如能使用基于3轴加速度传感。

50、器231的检测结果中所含的峰值进行 判别的方法。 由于在由3轴加速度传感器231检测到的加速度中产生与腿的接地相应的峰 值， 因此在检测到与2步的量的接地对应的2个峰值的情况下， 能判别为蓄积了运动周期T的 量的测量数据。 即， 能将从与接地对应的峰值到该峰值下下一个峰值为止的测量数据确定 为运动周期T的量的测量数据。 在判别为未蓄积运动周期T的量的测量数据的情况下(步骤 S102 “否” )， CPU21使处理回到步骤S101。 0076 在判别为蓄积了运动周期T的量的测量数据的情况下(步骤S102 “是” )， CPU21根据 第2传感器部23的测量数据来确定重力方向以及行进方向， 将测量。