(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
運動システムであって、
第１のオペレーティングシステムを利用する接続されたデバイスと、
第２のオペレーティングシステムを利用するプロセッサと、
ディスプレイと、
コンピュータ実行可能命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令が、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに少なくとも、
前記接続されたデバイスから、前記接続されたデバイスに関連付けられる１つ又は複数のセンサから取得されたユーザーの運動データを受信させ、
前記受信した運動データから、前記ユーザーによって実施される活動に関連付けられたメトリックである活動メトリックを決定させ、
前記受信した運動データを、活動メトリックが格納されているメトリックデータベースと比較することによって、前記接続されたデバイスが前記活動メトリックに関する最良の利用可能なデータソースであるか否かを決定させ、
前記接続されたデバイスが前記活動メトリックに関する最良の利用可能なデータソースではない場合、前記受信した運動データを廃棄させ、
前記接続されたデバイスが前記活動メトリックに関する前記最良の利用可能なデータソースである場合、
前記受信した運動データを、前記受信した運動データから決定された前記活動メトリックと共に、前記メトリックデータベースに格納させ、
前記受信した運動データを運動活動グループに分類させ、
前記運動活動グループに基づいて、前記格納された活動メトリックの確度を表す信頼度重み付けを決定させ、
前記格納された活動メトリックを、前記信頼度重み付けと関連付けさせ、
前記１つ又は複数の格納された活動メトリックから、ユーザーのエネルギー消費値を計算させ、
エネルギー消費値を計算するために用いられる前記格納された活動メトリックの確度を表す前記信頼度重み付けに基づいて、前記エネルギー消費値と関連付けられる信頼度値を計算させ、
前記ユーザーの前記計算されたエネルギー消費値を前記ディスプレイ上に表示させるように構成されている、非一時的コンピュータ可読媒体と、
を備える、運動システム。
【請求項２】
前記ユーザーからの活動分類入力と、前記接続されたデバイスからのセンサデータとを受信するように構成された、入力インターフェースを更に備える、請求項１に記載の運動システム。
【請求項３】
前記信頼度値は、前記計算されたエネルギー消費値の確度のレベルを表す、請求項１に記載の運動システム。
【請求項４】
前記活動メトリックを決定することは、
前記受信した運動データが生のセンサデータか否かを決定し、
前記受信した運動データが生のセンサデータである場合、前記接続されたデバイスの１つ又は複数の特性に基づいて前記活動メトリックを計算し、
前記受信した運動データが生のセンサデータではない場合、前記受信した運動データから、前記活動メトリックを特定することを含む、請求項１に記載の運動システム。
【請求項５】
前記信頼度重み付けは、さらに１つ又は複数の環境因子に基づいている、請求項１に記載の運動システム。
【請求項６】
前記１つ又は複数の環境因子が前記受信した運動データの信号対雑音比を含む、請求項５に記載の運動システム。
【請求項７】
前記受信した運動データは、生のセンサデータである、請求項４に記載の運動システム。
【請求項８】
前記活動メトリックは、前記プロセッサによって前記生のセンサデータから計算されている、請求項７に記載の運動システム。
【請求項９】
前記受信した運動データが、生のセンサデータではない場合、前記受信した運動データは、前記接続されたデバイスによって予め計算された前記活動メトリックを含む、請求項４に記載の運動システム。
【請求項１０】
前記運動活動グループは、前記メトリックデータベースに格納された１つ又は複数の活動メトリックから認識することができる、１つ又は複数の活動を含む、請求項１に記載の運動システム。
【請求項１１】
前記コンピュータ可読媒体がコンピュータ実行可能命令を更に含み、前記命令が、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
第２の接続されたデバイスから、第２の運動データを受信させ、
前記受信した第２の運動データから、前記メトリックデータベースに格納されていない、追加の活動メトリックを決定し、前記運動活動グループ中の活動の数を低減することによって、１つ又は複数の活動を認識することを改善するために、前記追加の活動メトリックを用いる、請求項１０に記載の運動システム。
【請求項１２】
前記ユーザーの前記エネルギー消費値を計算することが、
前記メトリックデータベースから、前記ユーザーの年齢、体重、身長、及び性別のうち少なくとも２つを含む、前記ユーザーに関連付けられた少なくとも２つの個人活動メトリックを検索し、前記少なくとも２つの個人活動メトリックを、前記エネルギー消費値を計算するのに用いることを含む、請求項１に記載の運動システム。
【請求項１３】
前記ユーザーの前記エネルギー消費値を計算することが、
前記メトリックデータベースから、体脂肪率、安静時心拍数、人口統計学的情報を含む、前記ユーザーに関連付けられた１つ又は複数の個人活動メトリックを検索し、前記少なくとも２つの個人活動メトリックを、前記エネルギー消費値を計算するのに用いることを含む、請求項１２に記載の運動システム。
【請求項１４】
前記活動メトリックは、さらに、前記ユーザーによって関連する前記活動が実施されている時間と、速度、勾配、パワー、心拍数、酸素消費量、代謝当量、及びカロリー数の少なくとも１つと、を含む、請求項１２に記載の運動システム。
【請求項１５】
前記非一時的コンピュータ可読媒体がコンピュータ実行可能命令を更に含み、前記命令が、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに少なくとも、
前記１つ又は複数の個人活動メトリックに基づいて、前記ユーザーの前記エネルギー消費値を正規化させるよう構成されている、請求項１４に記載の運動システム。
【請求項１６】
前記ユーザーが、前記活動メトリックを捕捉することができる１つ又は複数のデバイスを利用し、
そして、前記活動メトリックに関する前記最良の利用可能なデータソースは、前記１つ又は複数のデバイスのうち、他のデバイスよりも、前記活動メトリックに関してより正確なデータを提供する第一のデバイスと、を含む請求項１に記載の運動システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１５年１月５日付けの米国仮特許出願第６２／０９９，８５１号、発明の名称「複数のデバイスからのデータを使用したエネルギー消費計算（ＥＮＥＲＧＹ  ＥＸＰＥＮＤＩＴＵＲＥ  ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮ  ＵＳＩＮＧ  ＤＡＴＡ  ＦＲＯＭ  ＭＵＬＴＩＰＬＥ  ＤＥＶＩＣＥＳ）」の利益及び優先権を主張する。該出願の内容全体を、あらゆる全ての非限定的な目的で、参照により本明細書に明示的に組み込む。
【背景技術】
【０００２】
大抵の人が体力の重要性を理解する一方で、多くの人は、定期的な運動プログラムを維持するために必要なやる気を見出すことが困難である。ランニング、ウォーキング、及びサイクリングなどの連続して反復する動きを伴う運動療法を持続することが特に難しいと感じる人もいる。
【０００３】
加えて、運動を仕事又は雑用と見て、運動を日常生活の楽しい側面とは切り離して見る人もいる。多くの場合、運動活動とその他の活動との間のこの明確な分離は、個人が運動に対して有し得るやる気を低減する。更に、運動活動を始めるように個人を励ますことを目的とした運動活動サービス及びシステムも、１つ又は複数の特定の活動ばかりに集中しすぎ、その上、個人の興味は無視されることがある。このことが、運動活動に参加すること又は運動活動サービス及びシステムを使用することに対する、ユーザーの興味を更に減少させることがある。
【０００４】
多くの既存のサービス及びデバイスは、物理的活動中の、カロリー燃焼などのユーザーのエネルギー消費を正確に評価することができない。したがって、ユーザーは、「ワークアウト」として考えられていないことが多い日常活動をも含み得る、特定の活動が自身の健康に対してもたらす利益に気付いていない。ユーザーが自身のエネルギー消費を監視できるようにする既存のデバイスには、収集システムが煩雑なこと、不正確な測定値が許容可能な閾値を超えていること、値を報告する際の待ち時間が許容範囲を超えていること、検出されたユーザーの動きに基づいた活動の分類に誤りがあること、異なるユーザー間の偏差が考慮に入れられていないこと、例えばランニング及び／又はウォーキングなどの反復性の挙動が特定の活動として分類されて不適切に含まれていること、消費電力量が比較的高いこと、並びに／あるいはこれら又は他の欠陥の組み合わせを含む、１つ又は複数の欠陥がある場合が多い。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、当該技術分野におけるこれらの及び他の欠点のうち少なくとも１つ又は複数に対処する、改善されたシステム及び方法が求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のいくつかの態様の基本的な理解を提供するため、本開示の単純化した概要を以下に提示する。この概要は、本発明の広範囲にわたる概観ではない。本発明の主要若しくは重要な要素を特定しようとするものではなく、又は本発明の範囲を定めようとするものでもない。以下の概要は単に、本発明のいくつかの概念を、以下のより詳細な説明に対する序文として単純化した形態で提示するものである。
【０００７】
例示的な実施形態は、第１の動作プロトコルを利用する接続されたデバイスからデータを受信するように構成された、システム、方法、装置、及びコンピュータ可読媒体に関する場合がある。一実施形態では、データは、第２の動作プロトコルを利用するプロセッサによって受信されてもよい。更に、活動メトリックは受信データから特定されてもよい。特定の実施形態では、特定された活動メトリックを、メトリックデータベースと比較して、最良の利用可能なデータソースが活動メトリックの計算に使用されているか否かが判断されてもよい。活動メトリックが最良の利用可能なデータソースから計算された場合、受信データはメトリックデータベースに追加されてもよく、受信データは活動グループに分類されてもよく、ユーザーのエネルギー消費は１つ又は複数の格納された活動メトリックから計算されてもよい。
【０００８】
一実施形態では、ユーザーが行っている活動は、活動分類のユーザー入力に基づいて特定される。
【０００９】
別の例示的な実施形態は、第１の動作プロトコルを利用する接続されたデバイスからデータを受信するように構成された、システム、方法、装置、及びコンピュータ可読媒体に関する場合がある。一実施形態では、データは、第２の動作プロトコルを利用するプロセッサによって受信されてもよい。更に、活動メトリックは受信データから特定されてもよい。特定の実施形態では、特定された活動メトリックを、メトリックデータベースと比較して、最良の利用可能なデータソースが活動メトリックの計算に使用されているか否かが判断されてもよい。活動メトリックが最良の利用可能なデータソースから計算された場合、受信データはメトリックデータベースに追加されてもよく、受信データは活動グループに分類されてもよく、信頼度重み付けは活動メトリックと関連付けられてもよく、ユーザーのエネルギー消費値は１つ又は複数の格納された活動メトリックから計算されてもよく、信頼度値は計算されたエネルギー消費値から計算されそれと関連付けられてもよい。
【００１０】
更に別の例示的な実施形態は、第１の時間フレームの間におけるユーザーの動作に基づいて最終累計運動メトリックを計算するように構成された、システム、方法、装置、及びコンピュータ可読媒体に関する場合がある。特定の実施形態では、第１の時間フレームは、第１及び第２の期間を含んでもよい。更に、特定の実施形態では、第１及び第２の値は、第１及び第２のデバイスで実施されるプロセスからもたらされる運動メトリックを表す、第１及び第２のソースから受信されてもよい。第１の値は、第１のソース及び第１のデバイスに基づく修正スカラーと関連付けられてもよい。更に、正規化係数を使用して、第１のソース及び第２のソースからのデータが正規化されてもよい。それに加えて、累計の正規化された運動メトリックは、調節された第１の値及び調節された第２の値を使用して計算されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】例示の実施形態による、パーソナルトレーニングを提供するように、かつ／又はユーザーの身体的動作からのデータを得るように構成されてもよい、例示のシステムを示す図である。
【図２】図１のシステムの一部であるか又はそれと通信していてもよい、例示のコンピュータデバイスを示す図である。
【図３】例示の実施形態による、ユーザーによって装着されてもよい例示的なセンサアセンブリを示す図である。
【図４】例示の実施形態による、ユーザーによって装着されてもよい別の例示のセンサアセンブリを示す図である。
【図５】ユーザーの衣服の上／中に位置する物理的センサを含んでもよく、かつ／又はユーザーの２つの動いている身体部分間の関係の特定に基づいてもよい、感覚入力のための例示的な位置を示す図である。
【図６】エネルギー消費及び速度を含むメトリックを計算するように実現されてもよい、例示のフローチャートである。
【図７Ａ】個人の活動を分類し、及び／又はエネルギー消費値を計算するのに利用されてもよい、例示のフローチャートである。
【図７Ｂ】個人の活動を分類し、及び／又はエネルギー消費値を計算するのに利用されてもよい、例示のフローチャートである。
【図８Ａ】直接的にも間接的にも互いと通信することができない全く別のデバイスで実施されてもよい、２つ以上の異なるプロセスによって得られるエネルギー消費推定値に基づいて、累計エネルギー消費推定値を計算するのに使用されてもよい、例示のフローチャートである。
【図８Ｂ】一実施形態による、累計の正規化された運動メトリックを計算するフローチャートである。
【図９】１つ又は複数のソースから受信したデータから、ユーザーのエネルギー消費を計算するプロセスの一実現例を示す概略図である。
【図１０】１つ又は複数のソースから受信したデータからユーザーのエネルギー消費を計算するプロセスの別の実現例を示す概略図である。
【図１１】計算されたエネルギー消費値と関連付けられた信頼度値を計算するプロセスの一実現例を示す概略図である。
【図１２】活動情報をソーシャルフィードに対して公表するプロセスを示すフローチャートである。
【図１３】異なるソースにおける異なるプロセスから導き出された２つの異なるメトリックを利用する、例示の実現例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本開示の態様は、アスリートの身体的動作に関する運動データを取得、格納、及び／又は処理することを伴う。運動データは、能動的若しくは受動的に感知され、かつ／又は１つ又は複数の非一時的記憶媒体に格納されてもよい。更なる追加の態様は、運動データを使用して、例えば、計算された運動属性、指導を提供するためのフィードバック信号、及び／又は他の情報などの出力を生成することに関する。これら及び他の態様は、パーソナルトレーニングシステムの以下の説明に役立つ例との関連で考察される。
【００１３】
以下の様々な実施形態の説明では、添付図面を参照するが、添付図面は本明細書の一部を成すものであり、本開示の態様が実施されてもよい様々な実施形態の実例として示される。他の実施形態が利用されてもよく、本開示の範囲及び趣旨から逸脱することなく、構造的及び機能的修正が行われてもよいことを理解されたい。更に、本開示内の見出しは、本開示の態様を制限するものと見なされるべきではなく、例示の実施形態は、例示の見出しに限定されない。
【００１４】
Ｉ．例示のパーソナルトレーニングシステム
Ａ．例示的なネットワーク
本開示の態様は、複数のネットワークを通じて利用されてもよいシステム及び方法に関する。この点に関して、特定の実施形態は、動的ネットワーク環境に適応するように構成されてもよい。更なる実施形態は、異なる別個のネットワーク環境で動作可能であってもよい。図１は、例示の実施形態による、パーソナルトレーニングシステム１００の一例を示している。例示のシステム１００は、例示的なボディエリアネットワーク（ＢＡＮ）１０２、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１０４、及び広域ネットワーク（ＷＡＮ）１０６など、１つ又は複数の相互接続されたネットワークを含んでもよい。図１に示されるように（かつ本開示全体を通して記載されるように）、１つ又は複数のネットワーク（例えば、ＢＡＮ１０２、ＬＡＮ１０４、及び／又はＷＡＮ１０６）は、互いに重複するか、あるいは互いを含んでもよい。当業者であれば、例示的なネットワーク１０２〜１０６は論理ネットワークであって、１つ又は複数の異なる通信プロトコル及び／又はネットワークアーキテクチャをそれぞれ含んでもよく、それでもなお、互い又は他のネットワークに対するゲートウェイを有するように構成されてもよいことを理解するであろう。例えば、ＢＡＮ１０２、ＬＡＮ１０４、及び／又はＷＡＮ１０６はそれぞれ、セルラーネットワークアーキテクチャ１０８及び／又はＷＡＮアーキテクチャ１１０などの同じ物理ネットワークアーキテクチャに機能的に接続されてもよい。例えば、ＢＡＮ１０２及びＬＡＮ１０４両方の構成要素と見なされてもよい携帯用電子デバイス１１２は、アーキテクチャ１０８及び／又は１１０のうちの１つ又は複数を通して、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）、インターネットプロトコル（ＩＰ）、及びユーザーデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）などの１つ又は複数の通信プロトコルにしたがって、データ及び制御信号をネットワークメッセージに、またデータ及び制御信号をネットワークメッセージから変換するように構成された、ネットワークアダプタ又はネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）を含んでもよい。これらのプロトコルは、当該技術分野において周知であり、したがって本明細書では詳細に議論しない。
【００１５】
ネットワークアーキテクチャ１０８及び１１０は、例えばケーブル、ファイバ、衛星、電話機、セルラー、無線など、単独で又は組み合わせて、任意のタイプ又はトポロジーの１つ又は複数の情報配信ネットワークを含んでもよく、そのため、１つ又は複数の有線又は無線通信チャネル（ＷｉＦｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、近距離無線通信（ＮＦＣ）、及び／又はＡＮＴ技術を含むが、これらに限定されない）を有するなど、様々に構成されてもよい。したがって、図１のネットワーク内の任意のデバイス（携帯用電子デバイス１１２、又は本明細書に記載される他の任意のデバイスなど）は、異なる論理ネットワーク１０２〜１０６のうち１つ又は複数に含まれるものと見なされてもよい。上記を考慮して、（ＷＡＮ１０６に連結されてもよい）例示的なＢＡＮ及びＬＡＮの例示の構成要素について記載する。
【００１６】
１．例示のローカルエリアネットワーク
ＬＡＮ１０４は、例えばコンピュータデバイス１１４など、１つ又は複数の電子デバイスを含んでもよい。コンピュータデバイス１１４、又はシステム１００の他の任意の構成要素は、電話機、音楽プレーヤ、タブレット、ネットブック、又は任意の携帯用デバイスなどの移動端末を含んでもよい。他の実施形態では、コンピュータデバイス１１４は、メディアプレーヤ又はレコーダ、デスクトップコンピュータ、サーバ、ゲームコンソール（例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）ＸＢＯＸ、Ｓｏｎｙ（登録商標）Ｐｌａｙｓｔａｔｉｏｎ、及び／又はＮｉｎｔｅｎｄｏ（登録商標）Ｗｉｉゲームコンソールなど）を含んでもよい。当業者であれば、これらは単に説明目的のための例示のデバイスであり、本開示はいずれのコンソール又はコンピューティングデバイスにも限定されないことを理解するであろう。
【００１７】
当業者であれば、コンピュータデバイス１１４の設計及び構造は、その意図された目的などのいくつかの要因に応じて変化してもよいことを理解するであろう。コンピュータデバイス１１４の１つの例示の実現例が図２に提供され、図２は、コンピューティングデバイス２００のブロック図を示している。当業者であれば、図２の開示は本明細書に開示されるいずれのデバイスにも適用可能であってもよいことを理解するであろう。デバイス２００は、プロセッサ２０２−１及び２０２−２など、１つ又は複数のプロセッサを含んでもよい（本明細書では、概して、「プロセッサ（複数）２０２」又は「プロセッサ（単数）２０２」と呼ばれる）。プロセッサ２０２は、相互接続ネットワーク又はバス２０４を介して、互い又は他の構成要素と通信してもよい。プロセッサ２０２は、コア２０６−１及び２０６−２など、１つ又は複数の処理コア（本明細書では、「コア（複数）２０６」又はより一般的に「コア（単数）２０６」と呼ばれる）を含んでもよく、それらは単一の集積回路（ＩＣ）チップ上に実装されてもよい。
【００１８】
コア２０６は、共有キャッシュ２０８及び／又は私用キャッシュ（例えば、それぞれキャッシュ２１０−１及び２１０−２）を備えてもよい。１つ又は複数のキャッシュ２０８／２１０は、プロセッサ２０２の構成要素がより高速でアクセスするために、メモリ２１２などのシステムメモリに格納されたデータを局所的にキャッシュしてもよい。メモリ２１２は、チップセット２１６を介してプロセッサ２０２と通信していてもよい。キャッシュ２０８は、特定の実施形態では、システムメモリ２１２の一部であってもよい。メモリ２１２としては、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）を挙げることができるがこれらに限定されず、ソリッドステートメモリ、光若しくは磁気記憶装置、及び／又は電子情報を格納するのに使用することができる他の任意の媒体のうち１つ又は複数を含んでもよい。更に他の実施形態は、システムメモリ２１２を省略してもよい。
【００１９】
システム２００は、１つ又は複数のＩ／Ｏデバイス（例えば、それぞれＩ／Ｏデバイス２１４と一般的に呼ばれる、Ｉ／Ｏデバイス２１４−１〜２１４−３）を含んでもよい。１つ又は複数のＩ／Ｏデバイス２１４からのＩ／Ｏデータは、１つ又は複数のキャッシュ２０８、２１０、及び／又はシステムメモリ２１２に格納されてもよい。Ｉ／Ｏデバイス２１４はそれぞれ、任意の物理又は無線通信プロトコルを使用して、システム１００の構成要素と機能的に通信しているように恒久的又は一時的に構成されてもよい。
【００２０】
図１に戻ると、４つの例示のＩ／Ｏデバイス（要素１１６〜１２２として示される）は、コンピュータデバイス１１４と通信しているものとして示されている。当業者であれば、デバイス１１６〜１２２のうち１つ又は複数は独立型デバイスであってもよく、又はコンピュータデバイス１１４以外の別のデバイスと関連付けられてもよいことを理解するであろう。例えば、１つ又は複数のＩ／Ｏデバイスは、ＢＡＮ１０２及び／又はＷＡＮ１０６の構成要素と関連付けられてもよく、あるいはそれと相互作用してもよい。Ｉ／Ｏデバイス１１６〜１２２としては、例えばセンサなど、運動データ獲得ユニットを挙げることができるが、それらに限定されない。１つ又は複数のＩ／Ｏデバイスは、ユーザー１２４などのユーザーからの運動パラメータを感知、検出、及び／又は測定するように構成されてもよい。例としては、中でも特に、加速度計、ジャイロスコープ、位置判定デバイス（例えば、ＧＰＳ）、光（非可視光を含む）センサ、温度センサ（周囲温度及び／又は体温を含む）、睡眠パターンセンサ、心拍数モニタ、画像取込みセンサ、水分センサ、力センサ、コンパス、角速度センサ、及び／又はそれらの組み合わせが挙げられるが、それらに限定されない。
【００２１】
更なる実施形態では、Ｉ／Ｏデバイス１１６〜１２２は、出力（例えば、聴覚、視覚、若しくは触覚キュー）を提供し、かつ／又はアスリート１２４からのユーザー入力などの入力を受信するのに使用されてもよい。これらの例示的なＩ／Ｏデバイスに関する例示の使用が以下に提供されるが、当業者であれば、かかる考察は、本開示の範囲内にある多くの選択肢のいくつかの説明に過ぎないことを理解するであろう。更に、任意のデータ獲得ユニット、Ｉ／Ｏデバイス、又はセンサに対する言及は、本明細書に開示されるか、あるいは（個別に若しくは組み合わせで）当該技術分野において知られている、１つ又は複数のＩ／Ｏデバイス、データ獲得ユニット、及び／又はセンサを有してもよい一実施形態を開示していると解釈されるものである。
【００２２】
（１つ又は複数のネットワークを通じた）１つ又は複数のデバイスからの情報は、動きパラメータ（速度、加速度、距離、進んだ歩数、方向、特定の身体部分若しくは物体の他に対する相対的動作）、又は角速度、直線速度、若しくはそれらの組み合わせとして表現されてもよい他の動きパラメータ、生理学的パラメータ（カロリー、心拍数、汗検出、労力、酸素消費量、酸素反応速度論、及び１つ又は複数のカテゴリーに入ってもよい他のメトリック（圧力、衝撃力など）、アスリートに関する情報（身長、体重、年齢、人口統計情報など）、並びにそれらの組み合わせなど、様々な異なるパラメータ、メトリック、又は生理学的特性を提供するのに使用されてもよい（又はそれらを形成するのに利用されてもよい）。
【００２３】
システム１００は、システム１００内で収集された、あるいは別の方法でシステム１００に提供された、パラメータ、メトリック、又は生理学的特性を含む、運動データを送信及び／又は受信するように構成されてもよい。一例として、ＷＡＮ１０６はサーバ１１１を備えてもよい。サーバ１１１は、図２のシステム２００の１つ又は複数の構成要素を有してもよい。一実施形態では、サーバ１１１は、プロセッサ２０６及びメモリ２１２など、少なくともプロセッサ及びメモリを備える。サーバ１１１は、非一時的コンピュータ可読媒体上にコンピュータ実行可能命令を格納するように構成されてもよい。命令は、システム１００内で収集された生データ又は加工データなどの運動データを含んでもよい。システム１００は、ソーシャルネットワーキングウェブサイトにエネルギー消費ポイントなどのデータを送信するか、又はかかるサイトをホストするように構成されてもよい。サーバ１１１は、１人以上のユーザーが運動データにアクセスし、かつ／又はそのデータを比較することを可能にするのに利用されてもよい。したがって、サーバ１１１は、運動データ又は他の情報に基づいた通知を送信及び／又は受信するように構成されてもよい。
【００２４】
ＬＡＮ１０４に戻ると、コンピュータデバイス１１４は、表示デバイス１１６、画像取込みデバイス１１８、センサ１２０、及びエクササイズデバイス１２２と機能的に通信して示されており、それらについては例示の実施形態を参照して以下で考察する。一実施形態では、表示デバイス１１６は、アスリート１２４が特定の運動動作を実施するための視聴覚キューを提供してもよい。視聴覚キューは、コンピュータデバイス１１４、又はＢＡＮ１０２及び／若しくはＷＡＮのデバイスを含む他の任意のデバイス上で実行される、コンピュータ実行可能命令に応答して提供されてもよい。表示デバイス１１６は、タッチスクリーンデバイスであってもよく、又は別の形でユーザー入力を受信するように構成されてもよい。
【００２５】
一実施形態では、データは、単独で若しくは他のデバイスとの組み合わせのいずれかで、運動パラメータを検出（及び／若しくは測定）するのに使用されてもよい、画像取込みデバイス１１８及び／又はセンサ１２０などの他のセンサ、あるいは格納された情報から取得されてもよい。画像取込みデバイス１１８及び／又はセンサ１２０は、送受信器デバイスを含んでもよい。一実施形態では、センサ１２８は、赤外線（ＩＲ）、電磁（ＥＭ）、又は音響送受信器を含んでもよい。例えば、画像取込みデバイス１１８及び／又はセンサ１２０は、アスリート１２４の方向に向かうことを含めて、波形を環境に送信し、「反射」を受信するか、又はそれらの放出された波形の変更を検出してもよい。当業者であれば、多数の異なるデータスペクトルに対応する信号が、様々な実施形態にしたがって利用されてもよいことを容易に理解するであろう。この点に関して、デバイス１１８及び／又は１２０は、（例えば、システム１００ではない）外部ソースから放射された波形を検出してもよい。例えば、デバイス１１８及び／又は１２０は、ユーザー１２４及び／又は周囲環境から放射されている熱を検出してもよい。このように、画像取込みデバイス１２６及び／又はセンサ１２８は、１つ又は複数の熱画像デバイスを備えてもよい。一実施形態では、画像取込みデバイス１２６及び／又はセンサ１２８は、範囲現象学（range phenomenology）を実施するように構成されたＩＲデバイスを備えてもよい。
【００２６】
一実施形態では、エクササイズデバイス１２２は、例えばトレッドミル、ステップマシンなど、アスリート１２４が身体的動作を実施するのを可能にするか又は容易にするように構成可能な、任意のデバイスであってもよい。デバイスが固定されている必要はない。この点に関して、無線技術によって、携帯用デバイスを利用することが可能になり、したがって、自転車又は他のモバイルエクササイズデバイスが、特定の実施形態にしたがって利用されてもよい。当業者であれば、器具１２２は、コンピュータデバイス１１４から遠隔で実施される、運動データを含む電子デバイスを受信するためのインターフェースであってもよく、又はそれを備えてもよいことを理解するであろう。例えば、ユーザーは、スポーツデバイス（ＢＡＮ１０２に関連して後述する）を使用してもよく、自宅又は器具１２２の場所に戻ると、運動データをシステム１００の要素１２２又は他の任意のデバイスにダウンロードしてもよい。本明細書に開示される任意のＩ／Ｏデバイスは、活動データを受信するように構成されてもよい。
【００２７】
２．ボディエリアネットワーク
ＢＡＮ１０２は、運動データを受信、送信、又は別の方法で運動データの収集を容易にするように構成された、２つ以上のデバイスを含んでもよい（受動デバイスを含む）。例示のデバイスは、１つ又は複数のデータ獲得ユニット、センサ、又はＩ／Ｏデバイス１１６〜１２２が挙げられるがそれらに限定されない、当該技術分野において既知であるか若しくは本明細書に開示されるデバイスを含んでもよい。ＢＡＮ１０２の２つ以上の構成要素は、直接通信してもよいが、他の実施形態では、通信は、ＢＡＮ１０２、ＬＡＮ１０４、及び／又はＷＡＮ１０６の一部であってもよい、第３のデバイスを介して実施されてもよい。ＬＡＮ１０４又はＷＡＮ１０６の１つ又は複数の構成要素は、ＢＡＮ１０２の一部を形成してもよい。特定の実現例では、携帯用デバイス１１２などのデバイスが、ＢＡＮ１０２、ＬＡＮ１０４、及び／又はＷＡＮ１０６の一部であるか否かは、モバイルセルラーネットワークアーキテクチャ１０８及び／又はＷＡＮアーキテクチャ１１０との通信を可能にするアクセスポイントに対するアスリートの近接度によって決まってもよい。ユーザーの活動及び／又は好みも、１つ又は複数の構成要素がＢＡＮ１０２の一部として利用されるか否かに影響を及ぼすことがある。例示の実施形態を以下に提供する。
【００２８】
ユーザー１２４は、携帯用デバイス１１２、靴装着型デバイス１２６、手首着用型デバイス１２８、及び／又は情報を収集するのに使用される物理的デバイス若しくは位置を含んでもよい感知位置１３０などの感知位置など、任意の数のデバイスと関連付けられてもよい（例えば、それらを所有し、携持し、着用し、かつ／又はそれらと相互作用してもよい）。１つ又は複数のデバイス１１２、１２６、１２８、及び／又は１３０は、フィットネス又は運動目的に向けて専用に設計されていないことがある。実際、本開示の態様は、複数のデバイスからのデータを利用することに関し、それらデバイスのいくつかは、運動データを収集、検出、及び／又は測定するフィットネスデバイスではない。特定の実施形態では、ＢＡＮ１０２（又は他の任意のネットワーク）の１つ又は複数のデバイスは、特定のスポーツ用途向けに特に設計されたフィットネス又はスポーツデバイスを含んでもよい。本明細書で使用するとき、「スポーツデバイス」という用語は、特定のスポーツ又はフィットネス活動中に使用されてもよい、又は関与してもよい任意の物理的物体を含む。例示のスポーツデバイスとしては、ゴルフボール、バスケットボール、野球ボール、サッカーボール、サッカーボール、パワーボール、アイスホッケー用パック、ウェイト、バット、クラブ、スティック、パドル、マット、及びそれらの組み合わせを挙げることができるが、それらに限定されない。更なる実施形態では、例示のフィットネスデバイスとしては、環境自体を含む、特定のスポーツが行われるスポーツ環境内の物体、例えば、ゴールネット、フープ、バックボード、競技場の部分、例えば、ミッドライン、外側境界線マーカー、ベース、及びそれらの組み合わせなどを挙げることができる。
【００２９】
この点に関して、当業者であれば、１つ又は複数のスポーツデバイスはまた、構造の一部であっても（又は構造を形成しても）よく、逆もまた同様であり、構造が１つ又は複数のスポーツデバイスを含んでもよく、又はスポーツデバイスと相互作用するように構成されてもよいことを理解するであろう。例えば、第１の構造は、バスケットボールのフープ及びバックボードを備えてもよく、それは取外し可能であって、ゴールポストと交換されてもよい。この点に関して、１つ又は複数のスポーツデバイスは、独立して、又は１つ又は複数の構造と関連付けられた１つ又は複数のセンサなどの他のセンサと併せてのどちらかで、利用される情報を提供してもよい、図１〜３に関連して上記で考察したセンサのうち１つ又は複数など、１つ又は複数のセンサを備えてもよい。例えば、バックボードは、バックボード上におけるバスケットボールによる力及び力の方向を測定するように構成された、第１のセンサを備えてもよく、フープは、力を検出する第２のセンサを備えてもよい。同様に、ゴルフクラブは、シャフト上におけるグリップ属性を検出するように構成された第１のセンサと、ゴルフボールとの衝撃を測定するように構成された第２のセンサとを備えてもよい。
【００３０】
例示的な携帯用デバイス１１２を見ると、例えば、Ａｐｐｌｅ，Ｉｎｃ．（Ｃｕｐｅｒｔｉｎｏ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ）から入手可能なブランドデバイスである、ＩＰＯＤ（登録商標）、ＩＰＡＤ（登録商標）、若しくはｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、又はＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（Ｒｅｄｍｏｎｄ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ）から入手可能なＺｕｎｅ（登録商標）若しくはＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓデバイスを含む、電話機又はデジタル音楽プレーヤなどの多目的電子デバイスであってもよい。当該技術分野では知られているように、デジタルメディアプレーヤは、コンピュータ向けの出力デバイス、入力デバイス、及び／又は記憶デバイスとしての機能を果たすことができる。デバイス１１２は、ＢＡＮ１０２、ＬＡＮ１０４、又はＷＡＮ１０６内の１つ又は複数のデバイスから収集された、生データ又は加工データを受信する入力デバイスとして構成されてもよい。１つ又は複数の実施形態では、携帯用デバイス１１２は、コンピュータデバイス１１４の１つ又は複数の構成要素を備えてもよい。例えば、携帯用デバイス１１２は、移動端末を含むように、追加の構成要素あり又はなしで、上記で考察したＩ／Ｏデバイス１１６〜１２２のいずれかなど、ディスプレイ１１６、画像取込みデバイス１１８、及び／又は１つ又は複数のデータ獲得デバイスを含んでもよい。
【００３１】
ａ．例示的な衣料／装身具センサ
特定の実施形態では、Ｉ／Ｏデバイスは、時計、アームバンド、リストバンド、ネックレス、シャツ、靴などを含む、ユーザー１２４の衣服又は装身具内に形成されてもよく、あるいは別の方法でそれらと関連付けられてもよい。これらのデバイスは、ユーザーの運動動作を監視するように構成されてもよい。それらは、ユーザー１２４がコンピュータデバイス１１４と相互作用している間に運動動作を検出し、かつ／又はコンピュータデバイス１１４（又は本明細書に開示される他の任意のデバイス）とは独立して動作してもよいことを理解されたい。例えば、ＢＡＮ１０２内の１つ又は複数のデバイスは、ユーザーとコンピュータデバイス１１４との近接度又は相互作用に関わらず活動を測定する、終日活動モニタとして機能するように構成されてもよい。更に、以下の段落にそれぞれ記載する、図３に示される感覚システム３０２及び図４に示されるデバイスアセンブリ４００は、単なる例示的な実施例であることを理解されたい。
【００３２】
ｉ．靴装着型デバイス
特定の実施形態では、図１に示されるデバイス１２６は、本明細書に開示される、かつ／又は当該技術分野において知られているセンサを含むがそれらに限定されない、１つ又は複数のセンサを含んでもよい、履物を含んでもよい。図３は、１つ又は複数のセンサアセンブリ３０４を提供するセンサシステム３０２の１つの例示の実施形態を示している。アセンブリ３０４は、例えば、加速度計、ジャイロスコープ、位置判定構成要素、力センサ、及び／又は本明細書に開示されるか若しくは当該技術分野において知られている既知の他の任意のセンサなどの、１つ又は複数のセンサを備えてもよい。図示される実施形態では、アセンブリ３０４は、力感応抵抗器（ＦＳＲ）センサ３０６を含んでもよい、複数のセンサを組み込んでいるが、他のセンサが利用されてもよい。ポート３０８は、靴の靴底構造３０９内に位置付けられてもよく、概して、１つ又は複数の電子デバイスとの通信するように構成されている。ポート３０８は、任意に、電子モジュール３１０と通信しているようにして設けられてもよく、靴底構造３０９は、任意に、モジュール３１０を受容するハウジング３１１又は他の構造を含んでもよい。センサシステム３０２はまた、ポート３０８を通してモジュール３１０及び／又は別の電子デバイスと通信するのを可能にするため、ＦＳＲセンサ３０６をポート３０８に接続する複数のリード線３１２を含んでもよい。モジュール３１０は、靴の靴底構造内のウェル又はキャビティ内に収容されてもよく、ハウジング３１１はウェル又はキャビティ内に位置付けられてもよい。一実施形態では、少なくとも１つのジャイロスコープ及び少なくとも１つの加速度計が、モジュール３１０及び／又はハウジング３１１などの単一のハウジング内に設けられる。少なくとも１つの更なる実施形態では、動作中に方向情報及び角速度データを提供するように構成されている、１つ又は複数のセンサが提供される。ポート３０８及びモジュール３１０は、接続及び通信のための相補的なインターフェース３１４、３１６を含む。
【００３３】
特定の実施形態では、図３に示される少なくとも１つの力感応抵抗器３０６は、第１及び第２の電極又は電気接点３１８、３２０、並びに電極３１８、３２０との間に配設されて電極３１８、３２０を互いに電気接続する力感応抵抗材料３２２を収容してもよい。力感応材料３２２に圧力が加えられると、力感応材料３２２の抵抗率及び／又は伝導率が変化して、電極３１８、３２０間の電位を変化させる。抵抗の変化は、センサシステム３０２がセンサ３１６に加えられた力を検出することによって検出することができる。力感応抵抗材料３２２は、様々な形で、圧力下でその抵抗が変化してもよい。例えば、力感応材料３２２は、材料が圧縮されると減少する内部抵抗を有してもよい。更なる実施形態は、「スマート材料」を通して実現されてもよい「体積ベースの抵抗」を利用してもよい。別の例として、材料３２２は、力感応材料３２２の２つの部品間、又は力感応材料３２２と一方又は両方の電極３１８、３２０との間など、面−面接触の程度を変化させることによって、抵抗を変化させてもよい。いくつかの状況では、この種の力感知抵抗挙動は、「接触ベースの抵抗」と説明されることがある。
【００３４】
ｉｉ．手首着用型デバイス
図４に示されるように、デバイス４００（図１に示される感覚デバイス１２８と似ていてもよく、若しくはそれを含んでもよい）は、ユーザー１２４によって、手首、腕、くるぶし、首などの周りなどに着用されるように構成されてもよい。デバイス４００は、デバイス４００の動作中に使用されるように構成された、押込み可能な入力ボタン４０２などの入力機構を含んでもよい。入力ボタン４０２は、コントローラ４０４、及び／又は図１に示されるコンピュータデバイス１１４に関して考察した要素の１つ又は複数などの他の任意の電子構成要素に、機能可能に接続されてもよい。コントローラ４０４は、埋め込まれてもよく、又はハウジング４０６の一部であってもよい。ハウジング４０６は、エラストマー性構成要素を含む１つ又は複数の材料で形成されてもよく、ディスプレイ４０８など、１つ又は複数のディスプレイを備えてもよい。ディスプレイは、デバイス４００の照明可能な部分と見なされてもよい。ディスプレイ４０８は、ＬＥＤ灯４１０など、一連の個々の点灯素子又は点灯部材を含んでもよい。光は、アレイ状に形成されてもよく、コントローラ４０４に機能可能に接続されてもよい。デバイス４００は、インジケータシステム４１２を含んでもよく、それはまた、ディスプレイ４０８全体の一部分又は構成要素と見なされてもよい。インジケータシステム４１２は、ディスプレイ４０８（画素部材４１４を有してもよい）と併せて動作及び照明するか、又はディスプレイ４０８から完全に分離することができる。インジケータシステム４１２はまた、複数の追加の点灯素子又は点灯部材を含んでもよく、それらもまた、例示の一実施形態ではＬＥＤ灯の形態をとってもよい。特定の実施形態では、インジケータシステムは、１つ又は複数の目標に向かっての成果を表すため、インジケータシステム４１２の照明部材の一部分を照明することによってなど、目標の視覚指示を提供してもよい。デバイス４００は、ディスプレイ４０８及び／又はインジケータシステム４１２のいずれかを通して、ユーザーの活動に基づいて、ユーザーが稼いだ活動ポイント又は通貨の単位で表現されるデータを表示するように構成されてもよい。
【００３５】
締結機構４１６は係脱することができ、その際、デバイス４００はユーザー１２４の手首又は一部分の周りに位置付けることができ、その後、締結機構４１６を係合位置に配置することができる。一実施形態では、締結機構４１６は、コンピュータデバイス１１４、並びに／あるいはデバイス１２０及び／又は１１２などのデバイスと機能的に相互作用するように、ＵＳＢポートが挙げられるがそれに限定されない、インターフェースを備えてもよい。特定の実施形態では、締結部材は１つ又は複数の磁石を備えてもよい。一実施形態では、締結部材は、可動部がなくてもよく、磁力に完全に依存してもよい。
【００３６】
特定の実施形態では、デバイス４００はセンサアセンブリを備えてもよい（図４には図示なし）。センサアセンブリは、本明細書に開示され、かつ／又は当該技術分野において知られているセンサを含む、複数の異なるセンサを含んでもよい。例示の実施形態では、センサアセンブリは、本明細書に開示されるか、若しくは当該技術分野において知られている任意のセンサを含んでもよく、又はそれに対する機能的な接続を可能にしてもよい。デバイス４００及び／又はそのセンサアセンブリは、１つ又は複数の外部センサから取得されたデータを受信するように構成されてもよい。
【００３７】
ｉｉｉ．衣料及び／又は身体位置感知
図１の要素１３０は、センサ、データ獲得ユニット、又は他のデバイスなどの物理的装置と関連付けられてもよい、例示の感覚位置を示す。更に他の実施形態では、それは、画像取込みデバイス（例えば、画像取込みデバイス１１８）などを介して監視される、身体の部分又は領域の特定の位置であってもよい。特定の実施形態では、要素１３０はセンサを含んでもよいので、要素１３０ａ及び１３０ｂは、運動用衣服などの衣料に統合されたセンサであってもよい。かかるセンサは、ユーザー１２４の身体の任意の所望の位置に配置されてもよい。センサ１３０ａ／ｂは、ＢＡＮ１０２、ＬＡＮ１０４、及び／又はＷＡＮ１０６の１つ又は複数のデバイス（他のセンサを含む）と（例えば、無線で）通信してもよい。特定の実施形態では、受動感知面は、画像取込みデバイス１１８及び／又はセンサ１２０によって放射される、赤外線光などの波形を反射してもよい。一実施形態では、ユーザー１２４の衣料上に位置する受動センサは、波形を反射してもよい、ガラス又は他の透明若しくは半透明の表面で作られたほぼ球状の構造を備えてもよい。所与の種類の衣料が、適切に着用されるとユーザー１２４の身体の特定部分に近接して位置するように構成された、特定のセンサを有する、異なる種類の衣料が利用されてもよい。例えば、ゴルフ用衣料は、第１の構成で衣料上に位置付けられた１つ又は複数のセンサを含んでもよく、更にサッカー用衣料は、第２の構成で衣料上に位置付けられた１つ又は複数のセンサを含んでもよい。
【００３８】
図５は、感覚入力のための例示的な位置を示している（例えば、感覚位置１３０ａ〜１３０ｏを参照）。この点に関して、センサは、ユーザーの衣服の上／中に位置する物理的センサであってもよく、更に他の実施形態では、センサ位置１３０ａ〜１３０ｏは、２つの動いている身体部分間の関係を特定することに基づいてもよい。例えば、センサ位置１３０ａは、画像取込みデバイス１１８などの画像取込みデバイスを用いて、ユーザー１２４の動きを特定することによって決定されてもよい。したがって、特定の実施形態では、センサは、特定の位置（センサ位置１３０ａ〜１３０ｏのうち１つ又は複数など）に物理的に位置していないことがあるが、画像取込みデバイス１１８又は他の位置から集められた他のセンサデータなどを用いて、その位置の性質を感知するように構成されている。この点に関して、ユーザーの身体の全体形状又は部分によって、特定の身体部分の特定が可能になってもよい。画像取込みデバイスが利用されるか否か、及び／又は物理的センサがユーザー１２４上に位置するか否か、及び／又は他のデバイス（感覚システム３０２など）からのデータを使用するか否か、デバイスアセンブリ４００、及び／又は本明細書に開示されるか若しくは当該技術分野において知られている他の任意のデバイス若しくはセンサが利用されるか否かに関わらず、センサは、身体部分の現在の位置を感知し、かつ／又は身体部分の動作を追跡してもよい。一実施形態では、位置１３０ｍに関連する感覚データは、ユーザーの重心（別名、質量中心）を決定するのに利用されてもよい。例えば、位置１３０ｍ〜１３０ｏのうち１つ又は複数に対する、位置１３０ａと位置１３０ｆ／１３０ｌとの間の関係を利用して、ユーザーの重心が（ジャンプ中などに）垂直軸に沿って上昇しているか否か、又はユーザーが膝を屈伸することによってジャンプに「見せかけ」ようとしているかが判断されてもよい。一実施形態では、センサ位置１３０６ｎは、ユーザー１２４の胸骨の辺りに位置してもよい。同様に、センサ位置１３０ｏは、ユーザー１２４のへそに近接して位置してもよい。特定の実施形態では、センサ位置１３０ｍ〜１３０ｏからのデータは、ユーザー１２４の重心を判断するため、（単独で又は他のデータと組み合わせて）利用されてもよい。更なる実施形態では、センサ位置１３０ｍ〜１３０ｏなどの複数のセンサ位置間の関係は、ユーザー１２４の向き、及び／又はユーザー１２４の胴体の捻じれなどの回転力を判断する際に利用されてもよい。更に、位置などの１つ又は複数の位置は、モーメントの中心位置（又は近似）として利用されてもよい。例えば、一実施形態では、位置１３０ｍ〜１３０ｏの１つ又は複数は、ユーザー１２４のモーメントの中心位置に対する地点としての機能を果たしてもよい。別の実施形態では、１つ又は複数の位置は、特定の身体部分又は領域のモーメントの中心としての機能を果たしてもよい。
【００３９】
例示のメトリック計算
本開示の態様は、エネルギー消費、速度、距離、ペース、パワー、及び／又は他のものを含むがそれらに限定されない、アスリートの１つ又は複数の活動メトリックを計算するのに利用されてもよい、システム及び方法に関する。計算は、ユーザーが１つ又は複数の活動中にリアルタイムでフィードバックを得られるように、リアルタイムで実施されてもよい。特定の実施形態では、複数のメトリックに関する全ての計算は、同じ一組の属性、又は共通の属性群からの属性の部分集合などを使用して推定されてもよい。一実施形態では、エネルギー消費の計算は、第１の組の属性に対して、またウォーキング、ランニング、特定のスポーツの実施、又は特定の活動の実施など、アスリートによって実施される活動を分類することなく、実施されてもよい。一実施形態では、エネルギー消費の判断は、活動タイプを分類することなく、エネルギー消費がセンサデータ及び／又はその導関数から計算されてもよいなど、任意の活動タイプテンプレートなしで行われてもよい。例えば、エネルギー消費は、アスリートが、例えばウォーキング又はサッカーなど、第１の活動又は第２の活動のどちらを実施しているかに関わらず、同じ組の属性を使用する特定の実施形態にしたがって計算されてもよい。
【００４０】
特定の実現例では、計算されたエネルギー消費の計算は、第１の組の属性と、例えば、同じ組の属性又は同じ属性の部分集合から判断されてもよいなど、別のメトリックとを使用して、実施されてもよい。一実施形態では、複数のメトリックの判断は、コア属性の選択を使用して実施されてもよい。一例では、この属性計算は、ユーザーのウォーキング及び／又はランニングのエネルギー消費並びに／あるいは速度を推定するのに使用されてもよい。一例では、ウォーキング並びに／あるいはランニングのエネルギー消費及び／又は速度は、同じ組の属性、又は属性の共通グループからの属性の部分集合などを使用して推定されてもよい。
【００４１】
本明細書に記載するシステム及び方法は、活動データ（リアルタイム活動データなど）から計算された属性を、１つ又は複数のモデルと比較してもよく、その１つ又は複数のモデルは、アスリートが実施した活動タイプに対して捕捉されたデータを含まなくてもよい（また、エネルギー消費計算などのためにカテゴリー化されなくてもよい）。このように、１つ又は複数のモデルは、ユーザーによって実施されている特定の活動に対して不可知論的であってもよい。例えば、活動デバイスは、バスケットボール活動を実施しているユーザーから情報を受信してもよく、少なくとも１つのモデルは、バスケットボール活動からのデータを何ら含まなくてもよい。
【００４２】
複数のメトリックを計算する一例として、システム及び方法は、データの１つ又は複数の時間窓に対して速度を計算するか否かを判断するように実現されてもよい。本開示の特定の態様は、アスリートデータをカテゴリー化することを含む、速度又は距離を判断することに関する。しかしながら、上述したように、他の態様は、アスリートデータを活動タイプ（ウォーキング、ランニング、バスケットボール、短距離走、サッカー、フットボールなど）にカテゴリー化せずに、エネルギー消費値を計算することに関するが、同じデータの少なくとも一部分をカテゴリー化して、例えば速度及び／又は距離など、他のメトリックの計算のためにエネルギー消費の計算に使用することは、本開示の範囲内にある。一実現例では、速度（又は別のメトリック）が、エネルギー消費値の判断によって導き出されるデータの少なくとも一部分から判断されてもよい。特定の実施形態によれば、属性は、本明細書に開示されるか又は当該技術分野において知られている任意のデバイスなど、単一のデバイスに対して計算される。一実施形態では、メトリックの属性及び計算は、単一のデバイスに対して計算される。かかる一例では、ユーザーの付属器官に着用されるように構成されたデバイスは、センサデータを受信し、属性を計算すると共に、属性から複数のメトリックを計算するように構成されてもよい。一実施形態では、単一のデバイスは、少なくとも１つの属性を計算するのに利用されるデータを捕捉するように構成された、少なくとも１つのセンサを備える。特定の実施形態によれば、属性は、単一のデバイス上に位置する１つ又は複数のセンサから計算される。
【００４３】
例示のエネルギー消費計算
本明細書に記載するシステム及び方法のうち１つ又は複数は、エネルギー消費の推定値を計算してもよい。そのため、本明細書に記載するシステム及び方法のうち１つ又は複数は、図６の構成要素の少なくとも１つを実装してもよい。したがって、一例では、図６は、別の場合には生のセンサデータと呼ばれる、未処理のセンサデータからエネルギー消費を計算するのに使用されてもよい、構成要素を記載している。１つの構成では、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００などのデバイスは、ユーザーによって実施されている１つ又は複数の活動と関連付けられたデータを捕捉してもよい。前記デバイスは、加速度計、ジャイロスコープ、位置判定デバイス（例えば、ＧＰＳ）、光センサ、温度センサ（周囲温度及び／又は体温を含む）、心拍数モニタ、画像取込みセンサ、水分センサ、及び／又はそれらの組み合わせが挙げられるがそれらに限定されない、１つ又は複数のセンサを備えてもよい。この捕捉された活動データは、次に、ユーザーと関連付けられた１つ又は複数のエネルギー消費値を計算するのに使用されてもよい。
【００４４】
一実現例では、センサデータは、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００などの第１のデバイスから受信されてもよく、前記第１のデバイスは第１の動作プロトコルを利用してもよい。この第１の動作プロトコルは、第１のデバイスによって実行される１つ又は複数のタスクの動作を制御するように構成された、１つ又は複数のプロセスを含んでもよい。一例では、第１の動作プロトコルなどの動作プロトコルは、中でも特に、オペレーティングシステム、又はプログラムコードと呼ばれることがある。更に、第１のデバイスは、中でも特に、第１のメーカーと関連付けられてもよい。一例では、第１のデバイスから受信したデータは、第２の動作プロトコルを利用する第２のデバイスによって受信されてもよい。したがって、前記第２のデバイスは、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００のうち１つ又は複数を含んでもよく、そのため、前記第２のデバイスの第２の動作プロトコルは第１の動作プロトコルと完全に互換性ではない。当業者であれば、異なる動作プロトコルに関連して発生し得る様々な不適合性を認識するであろう。例えば、データは、第１の構文又は方法論を使用して第１の動作プロトコルによって処理され、操作され、かつ／又はフォーマット化されてもよく、第２の構文又は方法論を使用して第２の動作プロトコルによって処理され、操作され、かつ／又はフォーマット化されてもよい。このように、第１の動作プロトコル及び第２の動作プロトコルは、一般に、中でも特に、互いに不適合であるか、又は互いに完全に互換性ではないものとして説明されることがある。したがって、一実現例では、本明細書に記載するシステム及び方法は、第１の動作プロトコルを利用する第１のデバイスから受信した、並びに第２の動作プロトコルを利用する第２のデバイスから受信したデータを使用して、１つ又は複数のエネルギー消費値を計算するのに利用されてもよい。
【００４５】
一実現例では、１人が消費した酸素量の推定値が、前記１人による有効代謝当量、又はエネルギー消費の推定値を計算するのに使用されてもよい。例えば、一実施形態では、ある１人による１リットルの酸素消費は、約５キロカロリー（５ｋｃａｌ）のエネルギー消費と関連付けられてもよい。それに加えて、又は別の方法として、当業者であれば、１人による酸素消費量に基づいたエネルギー消費の計算に関して、様々な代替の方法論が存在することを認識するであろう。
【００４６】
一実施形態では、１人による酸素消費量は、１キログラム当たりなど、単位質量当たりの酸素量（ＶＯ２／ｋｇ）として測定されてもよい。一実現例では、本明細書に記載するシステム及び方法は、特定の活動と関連付けられた実際及び／又は推定の酸素消費量に関連して、１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読媒体上にコンピュータ実行可能命令として格納されたものなどの値を利用してもよい。特定の実施形態では、値は、１つ又は複数の特定の活動を実施している１人以上の個人から収集された、実際のデータであるか又は実際のデータから導き出されるか、あるいはトレーニングデータと呼ばれてもよい。例えば、本明細書に記載するシステム及び方法は、中でも特に、野球、サッカー、テニス、ウォーキング、ジョギング、ランニング、及び短距離走、着座（sitting）、スクワット、及び／又はそれらの組み合わせを含む活動を実施している１人以上の個人による、酸素消費量に関連するトレーニングデータを利用してもよい。当業者であれば、個人が１つ又は複数の規定の活動を実施している間の酸素消費量を監視するのに利用されてもよい、様々な試験手順を認識するであろう。それに加えて、複数の酸素消費量データポイントが活動の間に収集されてもよいことが、当業者には容易に理解されるであろう。更に、中でも特に、特定の活動中の平均酸素消費量を、記録された質量（例えば、キログラム単位で測定されたものなど）及び／又は個人若しくはクラスに特異的な情報（例えば、中でも特に、性別、体重、身長、年齢、体脂肪率）に基づいて計算するため、１つ又は複数のデータ操作処理が、前記収集されたデータポイントに対して実施されてもよい。
【００４７】
一実現例では、トレーニングデータは、１つ又は複数の特定の活動を実施している１人以上の個人に関して記録されてもよく、前記トレーニングデータは、１つ又は複数の特定の活動中の１つ又は複数の時間ポイントにおいて消費された酸素量に関連する情報、並びに個人及び／又はクラスに特異的な情報（例えば、特定の活動を実施している個人の質量）に関連する情報を含む。それに加えて、トレーニングデータは、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００などのデバイスからのセンサデータを含んでもよい。このように、トレーニングデータは、１つ又は複数の活動中に消費された１つ又は複数の酸素量に関連する情報に加えて、１つ又は複数のセンサ出力に関連する情報を格納してもよい。一実現例では、酸素消費量データに加えて格納されるセンサデータは、加速度計、ジャイロスコープ、位置判定デバイス（例えば、ＧＰＳ）、光センサ、温度センサ（周囲温度及び／又は体温を含む）、心拍数モニタ、画像取込みセンサ、水分センサ、及び／又はそれらの組み合わせのうち１つ又は複数からのデータを含んでもよい。例えば、トレーニングデータは、例えばサッカーなどの、活動中に消費された酸素量に関連する情報に加えて、加速度計センサからの格納データを含んでもよい。
【００４８】
したがって、本明細書に記載するシステム及び方法は、活動と関連付けられた、１つ又は複数の計算された属性を含むトレーニングデータを含んでもよい。更に、活動と関連付けられた１つ又は複数の属性は、活動中の１つ又は複数の時間ポイントにおける１人の単位質量当たりの消費された酸素の１つ又は複数の量、及び／又は前記活動中のユーザーの１つ又は複数の動きを監視するデバイスと関連付けられたセンサからの１つ又は複数の出力に基づいた１つ又は複数の計算された値を含んでもよい。例えば、一実現例では、加速度計センサの出力は、３つの軸（ｘ、ｙ、及びｚ軸）それぞれに関する加速度値を含んでもよい。したがって、一実現例では、加速度計センサが感度をもつそれぞれの軸（ｘ、ｙ、及びｚ軸）と関連付けられた複数の加速度値は、単一の加速度データポイントとしてグループ化されてもよい。別の実現例では、加速度値は、１つ又は複数の属性を計算するため、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００などのデバイスと関連付けられた、プロセッサ２０２などのプロセッサによって処理されてもよい。
【００４９】
一例では、センサから受信された１つ又は複数のデータポイントは集計されて、ユーザーの１つ又は複数の動きを表すデータセットとなる。したがって、１つ又は複数のデータポイントは、１つ又は複数の傾向及び／又はメトリックをデータから抽出できるような形で、データを表すように処理されてもよい。一例では、加速度計から出力された加速度データは、法線ベクトル（「ベクトルノルム」）を計算するのに処理（変換）されてもよい。追加又は代替の変換は、一例では、法線ベクトルの標準偏差、法線ベクトルの導関数、及び／又は法線ベクトルの高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を計算するのに用いられてもよい。当業者であれば、特定の変換は、２つ以上のセンサからのセンサデータを、かつ／又は個人データ（例えば、身長、年齢、体重など）などの他のデータと組み合わせてもよいことを理解するであろう。他の実施形態では、変換は、複数のセンサからのセンサデータが混合されないように、単一のセンサからのデータを単に利用してもよい。
【００５０】
一例では、１つ又は複数の属性が受信データから計算されてもよく、ユーザーの１つ又は複数の動きを表すデータセットに対して１つ又は複数の変換プロセスが実行されるのに続いて、属性が計算されてもよい。この点に関して、複数のユーザーからのデータセットが、活動がデータセット内にないユーザーに対する比較として使用されてもよい。これは、ユーザーの活動を活動タイプ（例えば、ウォーキング、ランニング、特定のスポーツ）にカテゴリー化せずに行われてもよく、特定の実施形態では、ユーザーは、モデルに対する属性値を取得するのに使用されないデータ内でのトレーニングデータの収集の一部として実施されなかった、活動を実施していてもよい。
【００５１】
別の例では、本明細書に記載するシステム及び方法は、１つ又は複数のメトリックをセンサデータから推定するために実現されてもよい。これらのメトリックとしては、中でも特に、エネルギー消費の推定、ユーザーがランニングをしているか、ウォーキングをしているか、又は他の活動を実施しているかに関する推定、並びに／あるいはユーザーが移動している速度及び距離（ペース）の推定を挙げることができる。例えば、図６のフローチャート６００のブロック６０１は、１つ又は複数の属性からエネルギー消費を計算する例示の実現例を示している。別個に、ブロック６０３は、エネルギー消費のメトリックと同じセンサ、同じデータ、及び／又は同じ属性から導き出されてもよい、１つ又は複数の計算された属性を使用して判断されてもよい、速度を計算する例示の実現例を対象としている。
【００５２】
したがって、本明細書に記載するシステム及び方法は、中でも特に、加速度計、心拍数センサ、ジャイロスコープ、位置判定デバイス（例えば、ＧＰＳ）、光（非可視光を含む）センサ、温度センサ（周囲温度及び／又は体温を含む）、睡眠パターンセンサ、画像取込みセンサ、水分センサ、力センサ、コンパス、角速度センサ、及び／又はそれらの組み合わせを含む、１つ又は複数の異なるセンサタイプから受信されたデータを利用してもよい。更に、図６のフローチャート６００の１つ又は複数の構成要素は、第１の動作プロトコルを利用する第１のデバイスによって、第２の動作プロトコルを利用する第２のデバイスから受信したデータを使用することなどで、実現されてもよい。
【００５３】
更に、加速度計センサから出力された加速度データと関連付けられた属性の例について記載しているが、当業者であれば、本開示の範囲から逸脱することなく、他のセンサが単独で、又は他のセンサ及びデバイスと組み合わせて使用されてもよいことを理解するであろう。例えば、心拍数モニタが使用されてもよく、心拍数モニタから出力されたデータは、毎分脈拍（ＢＰＭ）又は等価物の単位で心拍数を表すデータを出力してもよい。したがって、１つ又は複数の変換を出力された心拍数データに対して実施して、心拍数データポイントの間の心拍数信号を補間して、特定のポイントにおける信号のドロップアウトを許容してもよい。更に、心拍数モニタ、又は他の任意のセンサと関連付けられたセンサデータに関して計算された属性は、同じであってもよく、又は加速度計データに関連して上述したものとは異なってもよい。
【００５４】
別の実現例では、本明細書に記載するシステム及び方法は、センサの組み合わせからのデータを解析してもよい。例えば、デバイスは、ユーザーの１つ又は複数の付属器官の動きに関連する（１つ又は複数の加速度計などからの）情報に加えて、心拍数モニタからのユーザーの心拍数に関連する情報を受信してもよい。一例では、デバイスは、ユーザーが活発なエクササイズを示す心拍数を有すると判断することがあり、加速度計データは、ある期間の間、前記ユーザーが休憩していたことを示すことがある。したがって、デバイスは、ユーザーが、活動期間後の上昇した心拍数を持続させているが、現在は前記活動後に休止しているなどと判断してもよい。
【００５５】
一実現例では、トレーニングデータは、中でも特に、ユーザーの性別、質量、及び／又は身長など、１つ又は複数の個人に特異的な性質に（少なくとも部分的に）基づいて、酸素消費量を予測するため、別の方法ではエキスパート又はエキスパートモデルと呼ばれる、１つ又は複数のモデルを構築するのに使用されてもよい。したがって、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００などのデバイスと関連付けられた１つ又は複数のセンサからの情報を使用して、１つ又は複数の属性が計算されてもよい。次いで、計算された属性は、１つ又は複数の構築されたモデルと関連付けられた属性と比較されてもよく、またそれにより、計算された属性に対応する動き信号（センサ出力地）を出力している間にユーザーによって消費される酸素量を予測するのに使用されてもよい。例えば、ユーザーは、付属器官上にセンサデバイスを着用した状態で、サッカーなどの活動を実施していてもよい。次いで、センサデバイスはセンサ値を出力してもよく、それを処理して１つ又は複数の属性が計算されてもよい。その後、１つ又は複数の計算された属性は、１つ又は複数のモデルと関連付けられた１つ又は複数の属性と比較されてもよく、サッカーをしている間にユーザーによって消費される酸素量の推定が行われてもよい。更に、消費される酸素量の推定は、サッカーをしているユーザーによるエネルギー消費を推定するのに使用されてもよい。このプロセスは、図６に関連して更に詳細に記載する。特定の実施形態では、センサデータは全て単体のデバイスから生じる。一例では、単体のデバイスは付属器官着用型のデバイスである。特定の構成では、付属器官着用型のデバイスは、加速度計、位置判定センサ（例えば、ＧＰＳ）、及び心拍数モニタの少なくとも１つを備える。別の例では、単体のデバイスは、靴などの運動用衣料の上又は中に配置されるように構成されたセンサを備える。更に別の例では、少なくとも２つの異なるデバイスからのセンサが、データを収集するのに利用される。少なくとも１つの実施形態では、データを捕捉するのに利用されるセンサを備えるデバイスはまた、エネルギー消費の出力を提供するように構成されている。一実施形態では、デバイスは、エネルギー消費に関連する出力を表示するように構成された表示デバイスを備える。更なる実施形態では、デバイスは、エネルギー消費に関連する情報を遠隔デバイスに送信するように構成された、通信素子を備えてもよい。
【００５６】
別の実現例では、１つ又は複数の属性は、受信したセンサデータから計算され、中でも特にユーザーの速度／ペースを予測するための、１つ又は複数のウォーキング及び／又はランニングモデルに対する入力として使用されてもよい。かかる実現例の更なる詳細は、フローチャート６００のブロック６０３に記載される。
【００５７】
図６は、属性計算の例示の実現例を示すフローチャートである。一例では、この属性計算は、ユーザーによって実施されている活動と関連付けられた１つ又は複数のメトリックを推定するのに使用されてもよく、前記推定は、エネルギー消費速度、及び／又は１つ又は複数の他のメトリックを含んでもよい。一例では、ウォーキング並びに／あるいはランニングのエネルギー消費及び／又は速度は、同じ組の属性、又は属性の共通グループからの属性の部分集合などを使用して推定されてもよい。
【００５８】
ユーザーの動作に関連する情報は、１つ又は複数のデータ信号として、ユーザーを監視する１つ又は複数のセンサデバイスと関連付けられた１つ又は複数のセンサから出力されてもよい。一実現例では、図６は、中でも特に、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００などのセンサデバイスと関連付けられてもよい、プロセッサユニット２０２などの少なくとも１つのプロセッサによって実施される、１つ又は複数のプロセスを表している。したがって、デバイスは、活動中にユーザーによって消費されている酸素量を直接監視しないことがある。一実現例では、１つ又は複数のセンサデバイスは、ユーザーによって実施されている１つ又は複数の活動と関連付けられた１つ又は複数の動きを監視してもよい。更に、一構成例では、受信した活動データは、特定の属性を呈することがある活動に対して観察された酸素消費値と相関付けられてもよく、１つ又は複数の酸素消費モデルと関連付けられてもよい。
【００５９】
１つ又は複数の実施形態は、１つ又は複数のセンサからのセンサデータを受信する（例えば、ブロック６０２を参照）。特定の実施形態では、センサデータは、ユーザーが着用しているデバイスと関連付けられてもよい。一例では、また上述したように、前記デバイスは、中でも特に、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００であってもよい。したがって、センサデータは、図２のプロセッサ２０２などのプロセッサによって受信されてもよく、本明細書に記載する、かつ／又は当該技術分野において知られている、１つ又は複数のセンサから受信されてもよい。一実現例では、センサデータは、ブロック６０２で、中でも特に２５Ｈｚの周波数で、加速度計から受信されてもよい。それに加えて、又は別の方法として、センサデータは、５．０〜５．５秒のウィンドウで、加速度計などのセンサから受信されてもよい。一実施形態では、ウィンドウ（又は時間フレーム）は、約５．１２秒の長さであってもよい。ウィンドウは、ユーザーが実施している１つ又は複数の活動と関連付けられたユーザーの１つ又は複数の動きに関するセンサデータがその間に記録される、時間間隔であってもよい。一実現例では、サンプルウィンドウは、１２８サンプル（データポイント）のセンサデータを含んでもよく、センサデータのサンプルは、加速度計の３つの直交軸（ｘ軸、ｙ軸、及びｚ軸）それぞれに対する値、及び／又は法線ベクトル値を含んでもよい。更に別の実現例では、一実現例において加速度計から受信されたセンサデータは、重なり合わないウィンドウで受信される（例えば、１２８サンプルをそれぞれ含む５．１２秒長さのセンサデータ群であって、同時にではなく単独で、かつ／又は互いに離散的に受信される）。しかしながら、代替実施形態では、当業者であれば、本明細書に記載するシステム及び方法は、加速度計の任意の動作周波数で、任意の時間長を測定するウィンドウ長さで、また所与のウィンドウ内からの任意の数のセンサデータサンプルを使用して用いられてもよいことを理解するであろう。データは、例えば、ブロック６０４で、受信されたものとして検証されてもよい。データ検証は、中でも特に、受信したセンサデータの１つ又は複数の値の人物を１つ又は複数の閾値に含めることなどを含んでもよい。
【００６０】
本開示の更なる態様は、１つ又は複数の属性をデータから計算することに関する（例えば、ブロック６０６を参照）。１つ又は複数の属性の計算は、本明細書に記載するものなどの検証プロトコルの後に行われてもよい。一実現例では、１つ又は複数の属性は、サンプルウィンドウ（例えば、上述した１２８サンプルのウィンドウ）内の受信したサンプルのうち１つ又は複数に対して計算されてもよい。属性計算は、データが収集されるとリアルタイムで行われてもよい。
【００６１】
更なる実施形態は、１つ又は複数のセンサから受信したデータと関連付けられた、ユーザーによって実施されている１つ又は複数の活動を示す、１つ又は複数の計算された属性を、１つ又は複数のモデルと関連付けられた１つ又は複数の属性と比較してもよい。一例では、１つ又は複数の属性は、１つ又は複数のモデルと比較されてもよい（例えば、ブロック６０８を参照）。例えば、エネルギー消費の計算の場合、１つ又は複数の属性は酸素消費量モデルと比較されてもよい。別の例では、属性は、中でも特に、歩数（ウォーキングの間）、歩幅（ランニングの間）、又はユーザーによる他の動作の推定に関するモデル、及び／又はユーザーの速度及び距離（ペース）の推定に関するモデルのうち１つ又は複数に対する入力として使用されてもよい（例えば、フローチャート６００のブロック６０３を参照）。更に、図６から明白になるように、１つ又は複数の計算された属性は、一例では、エネルギー消費の推定に関するモデルが、ステップ速度、ウォーキング速度、及び／又はランニング速度などの計算に関するモデルとは別個に実行されてもよいようにして、１つ又は複数のモデルに対する入力として使用されてもよい。上述したように、１つ又は複数のモデルは、メモリ２１２などのメモリなどに格納され、センサデバイスを含むデバイスと関連付けられてもよい。
【００６２】
一実現例では、モデルは、１つ又は複数の活動を実施する１つ又は複数のユーザーのパフォーマンスの間に収集された情報（例えば、トレーニングデータ）、及び一例では、予測された酸素消費量を含んでもよい。モデルは、アスリートが実施する活動とは異なっているにも関わらず、属性間に類似の関係を有してもよい、活動からのトレーニングデータを含んでもよい。そのため、モデルは、酸素消費量の正確な予測子としての機能を果たしてもよい。したがって、モデルは、１つ又は複数の異なる活動と関連付けられたトレーニングデータを含んでもよい。例えば、モデルは、中でも特に、サッカー及びバスケットボールと関連付けられた１つ又は複数の監視プロセスから受信された、トレーニングデータを含んでもよい。このように、サッカー及びバスケットボールの活動データの特定の動作と関連付けられた酸素消費量データは、（活動中の異なる期間に対する１つ又は複数の所定の数値範囲内などで）類似していてもよい。
【００６３】
別の実現例では、第１の酸素消費量モデルは、第２の酸素消費量モデルで使用される１人以上のユーザーのデータと同じ１人以上のユーザーからのデータを含んでもよい。別の構成では、第１のモデル及び第２のモデルは、同じ１人以上のユーザーのデータを使用してもよい。更に別の構成では、モデルと関連付けられたデータは、単一のデータ収集期間の間に同じ１人以上のユーザーから、又は同じ日若しくは異なる日の複数の収集期間などから、捕捉されていてもよい。一実現例では、第１のモデルは、１つ又は複数のセンサの第１のグループからのデータと関連付けられてもよく、第２のモデルは、１つ又は複数のセンサの第２のグループと関連付けられてもよく、第１のグループは、同じセンサタイプの１つ又は複数を共有するか、又はセンサタイプを共有していなくてもよい。一実現例では、本明細書に記載するシステム及び方法は、活動データ（リアルタイム活動データなど）から計算された属性を１つ又は複数のモデルと比較してもよく、１つ又は複数のモデルは、その活動タイプに関して捕捉されたデータを含まなくてもよい。このように、１つ又は複数のモデルは、ユーザーによって実施されている特定の活動に対して不可知論的であってもよい。例えば、活動デバイスは、バスケットボール活動を実施しているユーザーから情報を受信してもよい。それに応答して、デバイスは、受信したバスケットボール活動データを処理し（例えば、フローチャート６００のブロック６０６など）、計算された属性を１つ又は複数のモデルと比較してもよい（例えば、ブロック６０８など）。一実現例では、１つ又は複数のモデルは、バスケットボールに関連するデータを含んでも含まなくてもよい。このように、受信したセンサデータに対して計算された１つ又は複数の属性は、１つ又は複数のモデルに対応してもよく、モデルは、ユーザーによって実施されている特定の活動に関連するトレーニングデータを必ずしも含まなくてもよい。
【００６４】
１つの構成では、他のモデルの属性と重複してもしなくてもよい自身の属性をそれぞれ備えた、複数のモデルが利用されてもよい。１つの例示の実現例では、各モデルは２０の属性と関連付けられてもよい。別の構成では、本明細書に記載するシステム及び方法は、各モデルに対して、５、１０、１５、又は２１の属性を格納してもよい。しかしながら、当業者であれば、本明細書に記載するシステム及び方法は、各モデルと関連付けた任意の数の属性を格納してもよく、特定の実施形態では、第１のモデルと関連付けて格納された属性の第１の数は、第２のモデルと関連付けて格納された属性の第２の数と異なってもよいことを、容易に理解するであろう。更に、モデルと関連付けて格納された１つ又は複数の属性は、あるいは重みと呼ばれることがあり、又はデバイスから受信したセンサデータから計算された属性とモデルを比較するのに使用されてもよい、関連する重み値を計算するのに使用されてもよい。したがって、一実現例では、ユーザーの動作データを収集するセンサデバイス（又は複数のセンサデバイス）から受信したデータから計算された属性の数は、属性の数に、あるいは１つ又は複数の格納された酸素消費量モデルと関連付けられた重みの数に等しくてもよい。
【００６５】
１つ又は複数の態様は、格納された１つ又は複数のモデルの総数から、第１のモデルが酸素消費量の最も正確な推定を提供する確率を計算してもよい。例えば、異なる（例えば、１６の）モデルのグループからの特定のモデルが、酸素消費量の最も正確な出力を提供する可能性が最も高い確率が、計算されてもよい。計算は、例えば、ブロック６０８の一部として実施されてもよく、ユーザーによって実施されている活動を示す受信されたセンサデータから計算される、１つ又は複数の属性に基づいていてもよい。一実現例では、受信したセンサデータから計算された属性間の近似レベル、及び格納された酸素消費量モデルのうち１つ又は複数と関連付けられた、それらの属性、あるいはそれらの重みが、例えばブロック６０８の一部として、計算されてもよい。一実現例では、本明細書に記載するシステム及び方法は、入力された属性を、格納されたモデル（エキスパート）と関連付けられた対応する重みと比較する、１つ又は複数のプロセスを実行してもよい。一例では、ブロック６０８は、格納された各モデルに対する確率を計算してもよい。したがって、前記確率は、計算された１つ又は複数の属性が所与のモデルに関して最良に適合する可能性を表してもよい。例えば、確率は、１６の格納されたモデルそれぞれなどに対して計算されてもよい。１６の計算された確率のうち最も高い確率値は、計算された属性などに対して最良に適合するモデルを示す。
【００６６】
一例では、ブロック６１０は、ブロック６０８からのそれらの計算された属性に対して最良に合致する、又は最良に適合するモデルを選択する、１つ又は複数のプロセスを表す。上述したように、前記最良に適合するモデルは、ユーザーの活動を監視するセンサデバイスから受信したデータに最も緊密に近似する、格納されたトレーニングデータを表す。一実現例では、最良に適合するモデルは、１．０の値に最も近い計算された確率値に対応するモデルであってもよい。別の実現例では、ブロック６１０は２つ以上のモデルを選択してもよい。例えば、既定の偏差、変動、及び／又は閾値内で適合するモデルが選択されてもよい（ハイブリッドモデル戦略と呼ばれる）。
【００６７】
例示的なブロック６１２によって示されるように、１つ又は複数の実施形態は、選択されたモデル（エキスパート）から出力値を推定してもよい。一例では、出力は、ユーザーによって実施されている１つ又は複数の活動の結果としての、酸素消費量の推定値の形であってもよい。したがって、一例では、ブロック６１２は、ユーザーによって実施されている活動を、推定酸素消費量値と相関させてもよく、センサデータから計算された属性値に最も緊密に合致する選択されたモデル（例えば、最良に適合するモデル）に基づいていてもよい。一実現例では、モデルは、酸素消費量の１つ又は複数の推定値を格納してもよく、酸素消費量の１つ又は複数の推定値は、ユーザーの性別、体重、及び／又は身長など、少なくとも１つの個人に特異的な値に基づいて格納されてもよい。したがって、センサデバイスから受信したセンサデータと関連付けられた１つ又は複数の属性に基づいて、ブロック６１２は、ユーザーによって実施される活動に基づいたユーザーによる酸素消費量の推定値を返してもよい。
【００６８】
ブロック６１４は、モデル出力値と関連付けられた動きメトリックを推定するために実現されてもよい。一例では、動きメトリックは、酸素消費量値を使用して推定されてもよい、エネルギー消費値であってもよい。上述したように、酸素消費量値からエネルギー消費を計算するのに、１つ又は複数の方法が利用されてもよい。一例では、５ｋｃａｌの推定エネルギー消費は、ユーザーによる１Ｌの酸素消費量と関連付けられる。しかしながら、当業者であれば、酸素消費量の値に基づいて、また１つ又は複数の個人に特異的な値（例えば、ユーザーの身長及び体重）を使用して、エネルギー消費を計算する他の様々な公式を認識するであろう。
【００６９】
別の実現例では、（例えば、ブロック６０６などで）計算された１つ又は複数の属性は、センサデータが、ウォーキング、ランニング、又はユーザーが実施している別の活動のどれを示しているか、またそれに加えて、あるいは別の方法として、ユーザーが歩いているか若しくは走っている速度などを判断するのに使用されてもよい。したがって、ブロック６０６で計算された１つ又は複数の属性は、ブロック６０３の入力として使用されてもよい。特に、１つ又は複数の属性は、ブロック６０６から決定ブロック６１６に通信されてもよい。ブロック６１６で、ユーザーがランニング若しくはウォーキングを行っているか、又は別の活動を実施しているかを判断する、１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。ユーザーがランニング又はウォーキング以外の活動を実施していると判断された場合、フローチャートは、ブロック６１６から６１８に進む。したがって、ランニング又はウォーキング以外の活動を実施しているユーザーの場合、ユーザーが移動している速度などを定義するプロセスは実行されない。決定６１６で、ユーザーがランニング又はウォーキングを行っていると判断された場合、活動がウォーキング又はランニングのどちらであるかを判断する決定６２０が実現されてもよい。ランニング又はウォーキングなどの活動を選択する例示の実施形態が、関連を含めて本明細書に提供される。一実施形態では、ユーザーがランニングしていると判断された場合、速度を判断するなど、１つ又は複数の属性がランニングモデルに通信されてもよい（例えば、ブロック６２２を参照）。しかしながら、ユーザーがウォーキングをしていると判断された場合、特定の実施形態は、規定の速度などの１つ又は複数の属性をウォーキングモデルに通信してもよい（例えば、ブロック６２４）。
【００７０】
別の実現例では、本明細書に記載するシステム及び方法は、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００などの活動デバイスから受信した１つ又は複数のメトリックを使用して、エネルギー消費を計算するのに利用されてもよい。そのため、１つ又は複数のメトリックは、ユーザーによって実施されている活動に関連する活動メトリックを含んでもよい。活動メトリックの例としては、中でも特に、速度、ペース、加速度、酸素消費量、代謝当量値、カロリー消費値、パワー、心拍数、勾配、温度を挙げることができるが、それらに限定されない。したがって、一例では、図７Ａに概略的に示されるフローチャート７００は、外部デバイスから受信したデータからユーザーのエネルギー消費値を計算する、１つ又は複数のプロセスについて説明してもよい。更に、一実現例では、フローチャート７００の１つ又は複数の構成要素は、第１の動作プロトコルを利用する１つ又は複数のデバイスによって、また第２の動作プロトコルを利用する１つ又は複数の別個のデバイスから受信したデータを使用して、実行されてもよい。そのため、これら第１及び第２の動作プロトコルは、本開示において上述したように、不適合性の問題を有することがある。
【００７１】
１つの特定の例では、図７Ａのフローチャート７００の１つ又は複数の構成要素は、上述したような、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００などのデバイスによって実行されてもよい。一実施形態では、手首着用型デバイスなど、ユーザーによって着用されるように構成されたデバイス上に単独で位置するセンサが、動きパラメータを検出するのに利用されてもよい。デバイスなどの上のセンサからのデータは、活動の分類及び／又はエネルギー消費の判断に関する１つ又は複数の判断において、他のセンサによる支援なしで使用されてもよい。活動は、ユーザー１２４の運動及び／又は他の身体的活動を含んでもよい。一実現例では、図７Ａは、一実施形態にしたがって、個人の活動の分類及び／又はエネルギー消費値の計算に利用されてもよい、例示的なプロセスを有するフローチャート７００を概略的に示している。図７Ａは、複数の下位要素を含んでもよい、例示的な実施形態の概観として提供される。この点に関して、図７Ａ以降の残りの図（及び関連する開示）は、任意に、センサデータを取得しエネルギー消費値を提供する完全システムを提供するため、図７Ａ及び／又は互いと併せて使用されてもよい。他の実施形態によれば、後述する１つ又は複数の異なるシステム及び方法は、中でも特に、ステップ数、活動の分類、及びエネルギー消費のうち１つ又は複数を提供するため、単独で、又は他の開示されるシステム及び方法の一部分のみと組み合わせて使用されてもよい。ステップ定量化システム及び方法の様々な実施形態は、多層技術を使用した、低電力、高忠実度、整数ベースのステップカウンタに関連してもよい。これら及び他の実施形態について後述する。
【００７２】
第１の実施形態によれば、１つ又は複数のデバイス（例えば、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００）と関連付けられた１つ又は複数のセンサからの複数のサンプルが、第１の期間の間に得られてもよい（例えば、ブロック７０２を参照）。特定の実施形態では、少なくとも１つのセンサ（例えば、センサ１２８）は加速度計を含んでもよい。加速度計は、多軸加速度計であってもよい。しかしながら、別の実施形態では、複数の加速度計が利用されてもよい。他の加速度計に基づかないセンサも、加速度計と組み合わせて又は個別に、本開示の範囲内である。実際には、運動動作及び／又は生理学的性質を検出若しくは測定するように構成可能な任意のセンサが、本開示の範囲内である。この点に関して、データは、例えば、位置センサ（例えば、ＧＰＳ）、心拍数センサ、力センサ、ジャイロスコープなどを含む、複数のセンサから取得及び／又は導出されてもよい。一実施形態では、様々なシステム及び方法が、少なくとも部分的に、携帯用デバイス上で実現される。特定の実施形態では、携帯型デバイスは手首着用型デバイスであってもよい（例えば、センサ１２８を参照）。一実施形態では、ヒトの付属器官（例えば、手首、腕、首、足首、脚など）に着用されるように構成されたデバイスからのセンサデータは、他のセンサデータを伴わずに利用されてもよい。加速度計及び／又は他のセンサを通して測定されるような動きデータが、マルチセグメント型で閾値ベースの加速度バッファにロードされてもよい。
【００７３】
更なる態様は、例えば、ユーザー１２４などのユーザーが進んだステップ数など、運動パラメータを検出及び／又は測定することに関する。１つ又は複数のシステム又は方法は、（例えば、加速度計データを含む加速度バッファ内などの）データの様々な部分を利用して、検出されたパラメータが特定の行動又は活動を示すかどうかを判断してもよい。一実施形態では、ステップ数は、既定の期間中に検出されてもよい（例えば、ブロック７０４を参照）。様々な異なるシステム及び方法が、期間の間にユーザーが進んだステップ数を定量化する（又は更には、センサデータ中にステップが存在するか否かを判断する）のに利用されてもよい。一実現例では、所与の期間の間にユーザーが進んだステップを定量化するシステム及び方法は、２０１３年１月１７日付の米国出願第１３／７４４，１０３号の図４〜８に記載されており、その全内容を、あらゆる非限定的な目的で参照により本明細書に組み込む。一例では、ステップデータ及び／又は他の動きデータは、例えばウォーキング又はランニングのどちらかなど、活動の分類に利用されてもよい（例えば、ブロック７０６を参照）。特定の実施形態では、データを、第１のカテゴリー（例えば、ウォーキング）又はカテゴリーのグループ（例えば、ウォーキング及びランニング）内にあるものとしてカテゴリー化できない場合、第１の方法は収集されたデータを解析してもよい。一例では、検出されたパラメータを分類できない場合、更なる解析のため、ユークリッドノルム等式が利用されてもよい。一例では、得られた値の平均の大きさのベクトルノルム（二乗和平方根）が利用されてもよい。更に別の例では、異なる方法が、第１のカテゴリー又はカテゴリーのグループ内の分類に従うデータの少なくとも一部分を解析してもよい。一例では、本明細書に開示されるもののような、ステップアルゴリズムが利用されてもよい。
【００７４】
更なる例は、分類された活動データ及び／又は分類されていない活動データを利用して、センサの１つ又は複数によって感知されるような、ユーザーの検出された動きのエネルギー消費を推定してもよい（例えば、ブロック７０８）。
【００７５】
更なる例は、少なくとも１つの活動係数にしたがってエネルギー消費値を調節することに関する。いくつかの例では、活動と活動係数との間に１対１の相間はない。活動係数の選択は、特定された活動、進んだステップ、心拍数、及びワークアウトの強度など、いくつかの異なる変数に基づいてもよい。
【００７６】
様々な例の態様は、従来知られているシステム及び方法に対する１つ又は複数の利点及び／又は利益を提供してもよい。特定の実現例では、バッファ充填戦略を使用して、持続時間が短い腕の動作に関して偽陽性が低減又は排除される。解析のための条件付き探索（例えば、ＦＦＴ）の使用は、適切な周波数（例えば、２歩のステップに対して適切な歩行周波数が得られるような、腕の振りではなく垂直の上下運動に関する周波数）の選択を補助してもよい。更なる例では、動きデータウィンドウの重なり合いによって、活動（例えば、ステップ活動）の短いバーストの検出が改善されてもよい。最後に、腕の回転によってセンサ出力の検出及び測定が狂わないように、センサの１つの組み合わされたチャネルに対して周波数解析が実施されてもよい。更に、加速度計チャネルを組み合わせることによって、解析（例えば、フーリエ変換周波数解析）の実施をより少なくすることができる。このことによって電池寿命が改善され得る。これらの利点のうち１つ又は複数は、運動的動きを実施している間ユーザーの付属器官に着用されるように構成された、携帯用デバイス上で実現されてもよい。
【００７７】
一実現例では、プロセス７００は、計算されたエネルギー消費値を正規化してもよい。そのため、一例では、プロセス７００は、ブロック７１０で、１つ又は複数の正規化プロセスを実行してもよい。
【００７８】
したがって、ブロック７１０で実行されるものなど、１つ又は複数の正規化（normalizing／normalization）プロセスは、例えばカロリー消費量として表現されてもよい、累計エネルギー消費値などの運動メトリックを計算するのに使用されてもよい。ユーザー活動の分類などの１つ又は複数の基準に基づいて、１つ又は複数の正規化係数（又は１つ又は複数の係数を利用するプロセス）が判断されてもよい。例えば、一実施形態では、ユーザー１２４の活動の少なくとも１つが（例えば、図７Ａに示されるフローチャート７００のブロック７１０、又は図７Ｂに示されるフローチャート７２０のブロック７３４などで）分類されてもよく、１つ又は複数の対応する正規化係数が運動メトリックに適用される。一例では、正規化係数を活動分類（若しくは他の変数）に適用して、正規化された運動メトリックを作成することで、アスリートの活動レベルの比較を改善することが可能になってもよく、並びに／あるいはユーザー同士の協力が促進され、能力が異なるユーザー同士の競争に関する結果が正規化され、別の方法で活動が奨励されてもよい。一実施形態では、正規化されたエネルギー消費値は次式のように計算されてもよい。
ＮＥＥＶ＝ＡＦ×持続時間（式１）
式中、
ＮＥＶは、正規化されたエネルギー消費値
ＡＦは、活動係数
持続時間は、ステップ７０６で分類された活動の持続時間
【００７９】
ブロック７０６は、活動を監視するセンサを含むデバイスで、かつ／又は移動電話機（例えば、１１２を参照）若しくはサーバ（例えば、１１１を参照）などのプロセッサを含むデバイスで、実施されてもよい。
【００８０】
いくつかの実施形態では、式１は、活動係数及び持続時間によって乗算されたスカラーを含むように修正されてもよい。スカラーは、一般的なエネルギー正規化消費量ポイントが所望の範囲内にあるように選択されてもよい。値の範囲は、様々な試合又は競争に関して所望であってもよい。
【００８１】
式１の変形は、本発明の他の実施形態で使用されてもよい。例えば、ＮＥＥＶ（又は他のメトリック）は、ＭＥＴ値、ＲＭＲ値、持続時間、及び／又はスカラーを利用する公式を用いて計算されてもよい。一実施形態では、ＮＥＥＶは次式のように計算される。
ＮＥＥＶ＝ＭＥＴ値×持続時間×ＲＭＲ×スカラー（式２）
式中、
ＭＥＴ値は、ブロック７０４において判断されてもよい、代謝当量値
持続時間は、ブロック７０６で分類される活動など、活動の持続時間
ＲＭＲは、安静代謝率
スカラーは、均一に適用されてもよい数、又は１つ又は複数の係数に基づいた変数
【００８２】
使用されるＲＭＲは、計算されたＲＭＲ又はデフォルトＲＭＲであってもよい。計算されたＲＭＲは、ユーザーの身長、年齢、体重、性別、及び／又は他の人口統計学的若しくは生理学的パラメータなどの因子の関数であってもよい。特定の実施形態では、１つ又は複数の因子は、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００のうち１つ又は複数と関連付けられた１つ又は複数のセンサから取得及び／又は導出されてもよく、したがって、ユーザー１２４、若しくは受信した運動メトリックと関連付けられたデータのソースによって、必ずしも具体的に定義されなくてもよい。デフォルトＲＭＲは、比較的多数のユーザーに対応すると考えられる値であってもよい。代替実施形態では、デフォルトＲＭＲは、有名なアスリート、著名人、又は有名人のＲＭＲに対応してもよい。デフォルトＲＭＲの使用によって、他の方法では比較できなかった、又は比較できないであろう、多くの異なるユーザー間の活動レベルの比較が可能になってもよい。デフォルトＲＭＲはまた、ユーザー同士の協力を促進し、能力が異なるユーザー同士の競争を正規化し、かつ／又は別の方法で活動を奨励してもよい。
【００８３】
式２に示されるように、スカラーが任意に実現されてもよい。式２で使用されるスカラーは、１、３、５、又は１０などの自然数であってもよいが、これは必須ではない。いくつかの実施形態では、スカラーは、一般的なエネルギー消費ポイントが所望の範囲内にあるように選択される。ポイントの範囲は、様々な試合又は競争に関して、並びに／あるいは仮想通貨若しくは点数システムに対する関係を提供するのに所望であってもよい。異なる式及び変動する式が、異なる試合、活動、個体群動態、及び競争に対して選択されてもよい。一例では、グループは、体調に基づいて競技者間でハンディキャップを設定してもよいので、ＮＥＥＶは、より長期間にわたって共通の活動及び一連の活動を行うアスリートに対してのみ生成されてもよい。エネルギー消費ポイントの競争に参加しているユーザーのグループは、競争を開始する前に特定の式又は方法に対して同意してもよい。更に、他の実施形態では、ＮＥＥＶの計算は、アスリートが、システムにおける１つ又は複数の不明確さを利用する活動を実施することによって、ポイントを最大にするか若しくは別の方法で値を「稼ごう」とするのを防ぐか、又はそれを防ごうとする目的で、１人以上のアスリート又はユーザーには明示的に開示されなくてもよい。当業者であれば理解するように、全てのモデルは制限を有する。また、この点に関して、本発明の態様は、本明細書に開示する１つ又は複数のシステム及び方法を介して、不正確及び／又は不明確なデータ値を最小限に抑えるように試みる。本発明のいくつかの実施形態では、ユーザーは、複数の競争に参加して、異なる計算方法によって同じ活動に対して異なる値を稼ぐことがある。例えば、ユーザーは、固有の計算方法を有する２つの競争に参加してもよい。ユーザーは、２つの異なる試合に対する２つの異なる合計ポイントと、それら全体のエネルギー消費に関する第３の合計ポイントとを稼いでもよい。いくつかの合計ポイントは、全体の合計ポイントとは別個に維持されてもよい。
【００８４】
運動メトリックが、ＭＥＴが利用されるエネルギー消費に関連する、それらの実施形態では、いくつかの活動、試合、及び／又は競争は、比較的低いＭＥＴ値を有する活動に対する裁定エネルギー消費ポイントを制限してもよい。いくつかの実施形態では、比較的低いＭＥＴ値を有する活動に対する裁定エネルギー消費ポイントはまた、全ての時間若しくは他の状況で制限されてもよい。任意のステップが、ＭＥＴ閾値を超過しない活動に対するポイントを授与しないように、図７Ａに示されるプロセス又は他の実現例に追加されてもよい。例えば、例示の閾値は１．０、２．０、又は３．０であってもよい。別の実施形態では、閾値は２．８に等しくてもよい。異なる試合及び競争は他の閾値を使用してもよい。ＭＥＴ値が閾値を超えないとき、対応する活動を無視し、エネルギー消費ポイントを計算する際にその活動を使用しないステップが実現されてもよい。
【００８５】
別の実施形態は、一般に適用されるが、試合若しくは競争が、又は少なくとも特定の試合若しくは競争が進行中のときは適用されない、閾値を有することができる。試合又は競争は全ての値に基づいてもよい。別の実施形態では、閾値は、試合及び競争に対しても常に当てはまってもよい。別の実施形態では、活動、試合、及び／又は競争によって異なる閾値が、例えば活発なランニングに対して１つ、ランニングに対して１つ、ウォーキングに対して１つ、及びデフォルトの閾値が当てはまってもよい。
【００８６】
特定の実現例では、ユーザー１２４の活動の少なくとも１つが一実施形態にしたがって分類された後などに、対応するＭＥＴ値を判断するブロック７０４が実現されてもよい。例えば、ＭＥＴ値は、活発なランニング、中程度のペースのランニング、ゆっくりしたウォーキング、又は従来のＭＥＴテーブルに見られる他の任意の活動に対応してもよい。ブロック７０４などで、活動が分類されない場合、デフォルトのＭＥＴ値が選択又は導出されてもよい。いくつかの実施形態では、複数のデフォルトＭＥＴ値が利用されてもよい。活動の強度、持続時間、又は他の特性が評価されてもよく、そこから１つ又は複数のデフォルトＭＥＴが適用されてもよい。これらの複数のＭＥＴは、中央値／平均値、範囲、又は他の統計的アプローチを介して設定されてもよい。
【００８７】
代替実施形態は、ポイント値及び／又は他の量を計算する、代替若しくは追加の式を使用してもよい。式は、測定及び／又は計算された値の微分を含んでもよい。期間を含む微分は、率及び変化率を示すのに使用されてもよい。例えば、活動ポイント又はエネルギー消費ポイントの蓄積率を判断するのに、１つの式が使用されてもよい。所定の期間にわたって蓄積された活動ポイント又はエネルギー消費ポイントの量を判断するのに、別の式が使用されてもよい。
【００８８】
いくつかの式は、時間以外の変数を使用してもよい。例えば、いくつかの式は、活動値又は正規化されたエネルギー消費値及び／若しくはステップの関数としての値を計算するのに使用されてもよい。活動値又はＮＥＥＶ及び他の変数の関数である値の計算は、様々な活動の効率を比較するのに使用されてもよい。例えば、より速いペースで歩を進めた結果、１ステップ当たりのより高速なペースで蓄積する活動値又はＮＥＥＶがもたらされてもよいことを判断するのに、式が使用されてもよい。別の例示の式は、所定の距離又は単位距離当たりの活動値又はＮＥＥＶを判断してもよい。
【００８９】
いくつかの式は、率及び変化率を示す測定又は計算された値の、第１及び／又は第２の導関数を計算するのに使用されてもよい。例えば、式は、所与の時間における活動ポイント又はエネルギー消費ポイントの蓄積率を計算又は推定するのに使用されてもよい。いくつかの実施形態では、活動値又はＮＥＥＶの瞬間蓄積率が、ディスプレイ２３５、又は移動デバイスの一部であるディスプレイを介して、ユーザーに対して表示されてもよい。
【００９０】
正規化された値が計算される前、計算されている間、及び／又は計算された後、計算された値（生、処理済み、若しくはＮＥＥＶ）が、ステップ７０８で、加算されるなど、合計に組み合わされてもよい。合計により、ユーザー１２４（及び／又はユーザー１２４によって承認される選択された個人若しくはグループ）が、日、週、及び月などの様々な期間にわたってどれだけ多くのポイントを稼いだかを見ることが可能になる。合計はまた、複数の期間に対して計算されてもよい。例えば、ユーザーは、２４時間、１週間、１ヶ月、及び１年を含む期間に対する合計を受信してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザーは、他の期間を選択するか、又は期間の選択を取り消してもよい。ユーザーは、複数の期間を同時に追跡してもよく、デバイスの使用開始又はプログラムの開始からの授与ポイントを追跡してもよい。任意の所与の期間に対する合計は、いくつかの活動に関して稼いだポイントを表してもよい。例えば、１日で、ユーザーは、異なる期間の間のウォーキング、ジョギング、及び短距離走に対するポイントを受信してもよい。上述したように、各活動に対して稼いだ値は、対応する活動係数の関数であってもよい。
【００９１】
受信した活動メトリックからのユーザーのエネルギー消費の計算に関する、様々な追加又は代替の方法論が、本明細書に記載する開示の範囲から逸脱することなく、利用されてもよい。図７Ｂは、ユーザーのエネルギー消費を計算するのに実行されてもよい、フローチャート７２０の一実現例を概略的に示している。したがって、一例では、フローチャート７２０は、フローチャート７００と同様に、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００などの第１のデバイスによって、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００などの第２のデバイスから受信したデータを利用して実行されてもよい。更に、第１のデバイス及び第２のデバイスは、中でも特に、異なる動作プロトコル、又はメーカーと関連付けられてもよい。
【００９２】
一例では、フローチャート７２０は、１つ又は複数のセンサデバイスからデータを受信してもよい。当業者であれば、これらの１つ又は複数のセンサデバイスは、ユーザーによって着用されてもよく、又はユーザー動作の遠隔センシング（例えば、ユーザー動作を追跡するように構成された遠隔イメージング技術など）を使用して、センサデータを生成してもよいことを認識するであろう。そのため、フローチャート７２０は、ユーザーによって実施されている活動に関連する情報を通信するセンサデータを受信してもよい。センサは、中でも特に、加速度計、ＧＰＳセンサ、心拍数センサ、気圧センサ、温度計、周囲光センサ、又はコンパスセンサのうち１つ又は複数を含んでもよい。一例では、センサは、本開示において上述したような、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００のうちの１つ又は複数に含まれてもよい。したがって、一実現例では、センサデータは、フローチャート７２０のブロック７２２で受信されてもよい。
【００９３】
一実現例では、受信したセンサデータは、ユーザーによって実施されている活動を特定する情報を含んでもよい。そのため、受信したセンサデータは、ユーザーが現在参加しているか、又は過去に参加したスポーツ若しくは他の身体的活動を特定する情報を含んでもよい。一例では、ユーザーが参加している１つ又は複数の活動を特定するため、１つ又は複数の活動認識プロセスがセンサによって実行されてもよい。当業者であれば、この点に関して実行されてもよい、様々な活動認識プロセスを認識するであろう。そのため、一例では、活動は、ブロック７２４で、受信したセンサデータから特定されてもよい。このように、一実現例では、１つ又は複数の活動認識プロセスは、別個のデバイスによってフローチャート７２０とは別個に実行されてもよい。しかしながら、当業者であれば、１つ又は複数の活動認識プロセスは、７２４で実行されて、受信したセンサデータと関連付けられる活動を特定してもよく、前記活動は受信したセンサデータにおいて明示的に特定されないことを認識するであろう。そのため、一例では、受信デバイスは、ユーザーが参加している１つ又は複数の活動を特定するため、受信したセンサデータから１つ又は複数のセンサデータパターンを特定してもよい。
【００９４】
一例では、１つ又は複数の活動メトリックは、受信したセンサデータから特定されてもよい。これらの活動メトリックは、ユーザーの１つ又は複数の身体的動作を定量化するのに利用される値を含んでもよい。そのため、活動メトリックとしては、中でも特に、速度、ペース、ユーザーが動いている斜面、心拍数、代謝当量値、カロリー消費値、酸素消費量、又はパワー値を挙げることができる。このように、フローチャート７２０は、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００のうちの１つ又は複数など、１つ又は複数の別個のデバイスによって計算される１つ又は複数の活動メトリックを受信してもよい。一例では、フローチャート７２０は、ブロック７２６で、これらの１つ又は複数の活動メトリックを特定してもよい。
【００９５】
一実現例では、ユーザーに関するエネルギー消費を計算するため、１つ又は複数の個人活動メトリックがデータベースから検索されてもよい。例えば、ユーザーのエネルギー消費は、中でも特に、ユーザーの身長、体重、性別、安静時心拍数値、及び／又は体力の基底レベルを記録するメトリックのうち１つ又は複数に基づいていてもよい。そのため、これらの１つ又は複数の個人活動メトリックは、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／若しくは４００、又はサーバ１１１のうちの１つ又は複数など、データベースに格納されてもよい。したがって、当業者であれば、遠隔若しくはローカル又はその組み合わせで、また本明細書に記載する開示の範囲から逸脱することなく、格納されたデータベース情報にアクセスするのに利用されてもよい、様々なネットワーク通信トポロジー及び／又はプロトコルを認識するであろう。一例では、フローチャート７２０は、ブロック７２８で、データベースから１つ又は複数の個人活動メトリックを検索してもよい。
【００９６】
一実現例では、ユーザーのエネルギー消費値を計算するため、フローチャート７２０は、１つ又は複数の活動に特異的な公式を利用してもよい。例えば、エネルギー消費値は、ブロック７２４で特定された活動に基づいて、また識別された活動に特異的な１つ又は複数の公式を使用して計算されてもよい。そのため、一例では、フローチャート７２０は、サーバ１１１及び／又はデバイス１１２、１２６、１２８、１３０、並びに／あるいは４００のうちの１つ又は複数からなど、データベースから、活動に特異的な公式を検索してもよい。一例では、活動に特異的な公式は、ブロック７２８からの個人活動メトリックとして、同じデータベースから検索されてもよい。一実現例では、これらの活動に特異的な公式の検索は、ブロック７３０で実行されてもよい。
【００９７】
一例では、フローチャート７２０は、１つ又は複数の検索した個人活動メトリック及び活動に特異的な公式と組み合わせて受信したセンサデータを使用している、ユーザーのエネルギー消費を計算する、１つ又は複数のプロセスを実行してもよい。そのため、一例では、ユーザーに対する計算されたエネルギー消費は、１つ又は複数の身体的活動に参加している間に、所与の期間にわたってユーザーによって使用されたエネルギーに対応する数値を出力してもよい。一例では、計算されたエネルギー消費は、中でも特に、ジュール又はカロリーの単位で表現されてもよい。したがって、ユーザーに関するエネルギー消費値の計算は、フローチャート７２０のブロック７３２で実行されてもよい。
【００９８】
一実現例では、１つ又は複数のプロセスは、ユーザーに関する計算されたエネルギー消費値を正規化するのに実行されてもよい。そのため、この正規化により、計算されたエネルギー消費値と、１人以上の他の個人に対して計算された対応するエネルギー消費値との比較が可能になってもよく、それにより、性別、身長、体重、及び／又は体力の基底レベルが考慮に入れられる。したがって、この正規化は、フローチャート７２０のブロック７３４で実行されてもよく、フローチャート７００のブロック７１０で実行される１つ又は複数のプロセスに類似していてもよい。
【００９９】
図８Ａは、直接若しくは間接的に互いと通信することができない完全に異なるデバイスであってもよい、２つ以上の異なるデバイスによって得られたエネルギー消費推定値に基づいて、ユーザー１２４に対する組み合わされたエネルギー消費推定値を計算するのに使用されてもよい、例示のフローチャート８００を示している。１つの例示の実施形態によれば、第１の運動メトリックは、第１のソースからの第１のデバイスに対して実施されてもよい、第１のプロセスから導き出されてもよい（例えば、ブロック８０２）。例えば、第１のプロセスは、ユーザー１２４によって実施された第１の運動活動と関連付けられたエネルギー消費情報を計算してもよい。第１のソースは、値を判断するか又は値を取得するように構成され、そこからユーザーベースに対して値が計算されてもよい、データの電子記憶装置（例えば、非一時的コンピュータ可読媒体）であってもよい。いくつかの例では、第１のエネルギー消費情報は、第１のエネルギー消費推定値、並びに第１の運動活動の開始と関連付けられた第１のタイムスタンプ及び／又は第１の運動活動の終了と関連付けられた第２のタイムスタンプなど、１つ又は複数の異なるタイムスタンプを含んでもよい。プロセスは、フローチャート６００によって開示されたものの少なくとも一部分など、特定のプロセスに基づいて、メトリックに関する値を計算してもよい。更なる別の実施形態では、単独で、及び／又はエネルギー消費の一部として、若しくはそれとは独立して、ペース、加速度など、他のメトリックが計算されてもよい（図１３は、２つ以上の異なるメトリックの例示の利用を提供する、フローチャート１３００を示している）。したがって、エネルギー消費を参照する例は、単なる例であり、本開示の範囲を限定しようとするものではない。エネルギー消費などの特定のパラメータに関するデータが、２つ以上のセンサから取得されるか、又は異なる数学的計算によって判断される例では、結果として得られる出力を判断する、本開示の特定の態様が実現されてもよい。かかる例では、平均、重み付き平均、又は統計解のうち１つ又は複数を使用して、組み合された値が計算されてもよい。しかしながら、かかる計算は全ての状況において実用的でないことがある。そのため、異なるデバイスを使用して集められた情報を組み合わせる方法が望ましいことがある。
【０１００】
第２のデバイスに対して実施される第２のプロセスから導き出される第２の運動メトリック値は、第２のソースから受信されてもよい。例えば、第１のプロセスで使用されたのと同じ第１のセンサ集合体からのデータを使用して、エネルギー消費を判断する代わりに、第２のセンサ集合体が利用されていてもよく、並びに／あるいは異なるプロセスを使用して値が判断されてもよい。例えば、第１のプロセスは、同じセンサ（若しくはその部分）からのデータを使用して、ユーザーの運動動作を活動タイプ又はカテゴリーに分類してもよいが、第２のプロセスは、動作をカテゴリー又はタイプに分類しなくてもよい。一実施形態では、第１のソースは、ユーザーのＧＰＳデバイスから収集されたユーザーデータのデータベースであってもよく、一方で第２のソースは、三軸加速度計からユーザーデータを収集する第２のデータベースであってもよい。第１のソースは、ユーザーが第１の信用証明書の使用のログを取ることを可能にする、オンラインユーザーインターフェースを有してもよく、第２のソースは、同じユーザーが第２の信用証明書の使用のログを取ることを可能にする、オンラインユーザーインターフェースを有してもよい。第１及び第２のソースは競合者のサービスであることがあるので、互いに独立していてもよく、したがって、データを収集する、かつ／又はデータを非一時的データベースに提供する、並びに／あるいはメトリックを計算するのに使用されるデバイスは、直接的にも間接的にも、通信するように構成可能でないことがある。したがって、デバイスは、他のソースからの情報を用いて直接更新するのが可能ではないことがある。
【０１０１】
特定の実施形態では、修正スカラーは、運動メトリック値の少なくとも１つに適用されてもよい（例えば、ブロック８０６）。上述したように、ユーザーの活動に関連するパラメータは、１つ又は複数のデバイス上に位置してもよい、センサを使用して捕捉されてもよい。センサは、ユーザーの動き、生理学的パラメータ、及び／又は他のパラメータを監視してもよい。第１のセンサは、例えば、ユーザーがランニングを行っている間のエネルギー消費計算など、より正確な判断をもたらしてもよく、第２のセンサは、ユーザーがスクワットを行っている間のエネルギー消費計算など、より正確な判断をもたらしてもよい。例えば、多軸加速度計及び／又は力センサは、スケートボード又はバスケットボールに関して、ＧＰＳよりもより正確であってもよく、他方で、ＧＰＳセンサは、ハイキングを測定する際は、三軸加速度計よりも正確であってもよい。しかしながら、力センサと組み合わされたＧＰＳセンサは更に、より一層精密又は正確な結果を提供してもよい。これは、スカラーがデータに適用されてもよい理由に関する単なる一例である。スカラーは、ユーザーの器具、環境、及び／又は他の因子における、既知の又は推定された制限に基づいて適用されてもよい。例えば、シカゴ、ニューヨーク、又はロサンゼルスなどの人口が多い都市でのランニングは、ユーザーが、建物又は信号の障害物が少ない、人口が少ない環境でランニングを行っていた場合ほど、ＧＰＳセンサで正確に捕捉されないことがある。更に、ユーザーの活動が分かっているか、推定されるか、又は入力される実施形態では、活動は、結果として得られるデータがどの程度正確又は精密であるかを判断するのに使用されてもよい。したがって、所定のスカラー又は変数スカラーのどちらかが、少なくとも１つのソースから受信したデータを増大又は調節するのに使用されてもよい。
【０１０２】
第１及び／又は第２のソースからのデータを正規化するように構成された、１つ又は複数の正規化係数が適用されてもよい（例えば、ブロック８０８）。本発明の様々な実施形態では、正規化係数は、例えばカロリー消費量として表現されてもよい、累計エネルギー消費値などの運動メトリックを計算するのに使用されてもよい。ユーザー活動の分類などの１つ又は複数の基準に基づいて、１つ又は複数の正規化係数（又は１つ又は複数の係数を利用するプロセス）が判断されてもよい。例えば、一実施形態では、ユーザー１２４の活動の少なくとも１つが（例えば、図６及び７それぞれに示されるブロック６０３及び／又は７０６などで）分類されてもよく、１つ又は複数の対応する正規化係数が運動メトリックに適用される。１つの例示の実施形態では、正規化係数を活動分類（若しくは他の変数）に適用して、正規化された運動メトリックが作成されてもよく、それによって、アスリートの活動レベルの比較を改善することが可能になってもよく、並びに／あるいはユーザー同士の協力が促進され、能力が異なるユーザー同士の競争に関する結果が正規化され、別の方法で活動が奨励されてもよい。一実施形態では、正規化されたエネルギー消費値は、式１及び／又は式２を使用して計算されてもよく、式はそれぞれ上述されており、また、計算されてもよいものは、活動を監視するセンサを含むデバイス、及び／又は移動電話機（例えば、１３８を参照）若しくはサーバ（例えば、１３４を参照）など、プロセッサを含む別のデバイスで実施されてもよい。
【０１０３】
式２に示されるように、スカラーが任意に実現されてもよい。式２で使用されるスカラーは、１、３、５、又は１０などの自然数であってもよいが、これは必須ではない。いくつかの実施形態では、スカラーは、一般的なエネルギー消費ポイントが所望の範囲内にあるように選択される。ポイントの範囲は、様々な試合又は競争に関して、並びに／あるいは仮想通貨若しくは点数システムに対する関係を提供するのに所望であってもよい。異なる式及び変動する式が、異なる試合、活動、個体群動態、及び競争に対して選択されてもよい。一例では、グループは、体調に基づいて競技者間でハンディキャップを設定してもよいので、ＮＥＥＶは、より長期間にわたって共通の活動及び一連の活動を行うアスリートに対してのみ生成されてもよい。エネルギー消費ポイントの競争に参加しているユーザーのグループは、競争を開始する前に特定の式又は方法に対して同意してもよい。更に、他の実施形態では、ＮＥＥＶの計算は、アスリートが、システムにおける１つ又は複数の不明確さを利用する活動を実施することによって、ポイントを最大にするか若しくは別の方法で値を「稼ごう」とするのを防ぐか、又はそれを防ごうとする目的で、１人以上のアスリート又はユーザーには明示的に開示されなくてもよい。当業者であれば理解するように、全てのモデルは制限を有する。また、この点に関して、本発明の態様は、本明細書に開示する１つ又は複数のシステム及び方法を介して、不正確及び／又は不明確なデータ値を最小限に抑えるように試みる。本発明のいくつかの実施形態では、ユーザーは、複数の競争に参加して、異なる計算方法によって同じ活動に対して異なる値を稼ぐことがある。例えば、ユーザーは、固有の計算方法を有する２つの競争に参加してもよい。ユーザーは、２つの異なる試合に対する２つの異なる合計ポイントと、それら全体のエネルギー消費に関する第３の合計ポイントとを稼いでもよい。いくつかの合計ポイントは、全体の合計ポイントとは別個に維持されてもよい。
【０１０４】
運動メトリックが、ＭＥＴが利用されるエネルギー消費に関連する、それらの実施形態では、いくつかの活動、試合、及び／又は競争は、比較的低いＭＥＴ値を有する活動に対する裁定エネルギー消費ポイントを制限してもよい。いくつかの実施形態では、比較的低いＭＥＴ値を有する活動に対する裁定エネルギー消費ポイントはまた、全ての時間若しくは他の状況で制限されてもよい。任意のステップが、ＭＥＴ閾値を超過しない活動に対するポイントを授与しないように、図８に示されるプロセス又は他の実現例に追加されてもよい。例えば、例示の閾値は１．０、２．０、又は３．０であってもよい。別の実施形態では、閾値は２．８に等しくてもよい。異なる試合及び競争は他の閾値を使用してもよい。ＭＥＴ値が閾値を超えないとき、対応する活動を無視し、エネルギー消費ポイントを計算する際にその活動を使用しないステップが実現されてもよい。
【０１０５】
別の実施形態は、一般に適用されるが、試合若しくは競争が、又は少なくとも特定の試合若しくは競争が進行中のときは適用されない、閾値を有することができる。試合又は競争は全ての値に基づいてもよい。別の実施形態では、閾値は、試合及び競争に対しても常に当てはまってもよい。別の実施形態では、活動、試合、及び／又は競争によって異なる閾値が、例えば活発なランニングに対して１つ、ランニングに対して１つ、ウォーキングに対して１つ、及びデフォルトの閾値が当てはまってもよい。
【０１０６】
特定の実現例では、ユーザー１２４の活動の少なくとも１つが一実施形態にしたがって分類された後などに、対応するＭＥＴ値を判断する１つ又は複数のプロセスが実現されてもよい。例えば、ＭＥＴ値は、活発なランニング、中程度のペースのランニング、ゆっくりしたウォーキング、又は従来のＭＥＴテーブルに見られる他の任意の活動に対応してもよい。図６〜７それぞれのブロック６０３及び／又はブロック７０６などで、活動が分類されない場合、デフォルトのＭＥＴ値が選択又は導出されてもよい。いくつかの実施形態では、複数のデフォルトＭＥＴ値が利用されてもよい。活動の強度、持続時間、又は他の特性が評価されてもよく、そこから１つ又は複数のデフォルトＭＥＴが適用されてもよい。これらの複数のＭＥＴは、中央値／平均値、範囲、又は他の統計的アプローチを介して設定されてもよい。
【０１０７】
ユーザーの動作が、ＭＥＴテーブルによって定義されたエクササイズと合致しない場合、システム１００は、ユーザーによって実施されている動作に類似した動作を含む１つ又は複数のエクササイズを特定してもよい。例えば、システム１００は、スクワットに類似したユーザーの下半身の動き、及び腕立て伏せに類似した上半身の動きを判断してもよい。システム１００は、ユーザーが燃焼したカロリー量に対する近似として、ユーザーがスクワットを行っていた場合の、また腕立て伏せを行っていた場合の、特定されたＭＥＴテーブルを使用してユーザーが燃焼するであろうカロリー数を計算してもよい。更なる実施形態では、新しいエントリが作成されてもよい。この点に関して、特定の実施形態は、新しい動作及び／又はエクササイズのエントリ、及びその後の特定を可能にしてもよい。特定の実施形態では、ユーザーは、特定されていない動作／エクササイズに対する近似のカロリー消費量に関する入力を提供してもよい。更に他の実施形態では、システム１００は、本明細書で考察するような１つ又は複数のセンサなどからの、カロリー消費量を計算してもよい。更にまた別の実施形態では、システム１００は、以前は分かっていなかった動作又はエクササイズに対して、カロリー消費量などの属性を判断するのに、１つ又は複数のセンサ読取り値並びにユーザー（及び／又は第三者）からの入力を利用してもよい。ＭＥＴテーブルなしでカロリー消費量を推定する例としては、位置エネルギーの変化を判断することを挙げることができるが、それに限定されない。
【０１０８】
代替実施形態は、ポイント値及び／又は他の量（例えば、ブロック８０８若しくは８１０の一部）を計算する、代替又は追加の式を使用してもよい。式は、測定及び／又は計算された値の微分を含んでもよい。期間を含む微分は、率及び変化率を示すのに使用されてもよい。例えば、活動ポイント又はエネルギー消費ポイントの蓄積率を判断するのに、１つの式が使用されてもよい。所定の期間にわたって蓄積された活動ポイント又はエネルギー消費ポイントの量を判断するのに、別の式が使用されてもよい。
【０１０９】
いくつかの式は、時間以外の変数を使用してもよい。例えば、いくつかの式は、活動値又は正規化されたエネルギー消費値及び／若しくはステップの関数としての値を計算するのに使用されてもよい。活動値又はＮＥＥＶ及び他の変数の関数である値の計算は、様々な活動の効率を比較するのに使用されてもよい。例えば、より速いペースで歩を進めた結果、１ステップ当たりのより高速なペースで蓄積する活動値又はＮＥＥＶがもたらされてもよいことを判断するのに、式が使用されてもよい。別の例示の式は、所定の距離又は単位距離当たりの活動値又はＮＥＥＶを判断してもよい。
【０１１０】
いくつかの式は、率及び変化率を示す測定又は計算された値の、第１及び／又は第２の導関数を計算するのに使用されてもよい。例えば、式は、所与の時間における活動ポイント又はエネルギー消費ポイントの蓄積率を計算又は推定するのに使用されてもよい。いくつかの実施形態では、活動値又はＮＥＥＶの瞬間蓄積率が、ディスプレイ２３５、又は移動デバイスの一部であるディスプレイを介して、ユーザーに対して表示されてもよい。
【０１１１】
正規化された値が計算される前、計算されている間、及び／又は計算された後、計算された値（生、処理済み、若しくはＮＥＥＶ）が、加算されるなど組み合わされて、累計値を形成してもよい（例えば、第１の時間フレームに対する最終累計正規化運動メトリックを計算してもよい、ブロック８１０）。合計により、ユーザー１２４（及び／又はユーザー１２４によって承認される選択された個人若しくはグループ）が、日、週、及び月などの様々な期間にわたってどれだけ多くのポイントを稼いだかを見ることが可能になる。合計はまた、複数の期間に対して計算されてもよい。例えば、ユーザーは、２４時間、１週間、１ヶ月、及び１年を含む期間に対する合計を受信してもよい。いくつかの実施形態では、ユーザーは、他の期間を選択するか、又は期間の選択を取り消してもよい。ユーザーは、複数の期間を同時に追跡してもよく、デバイスの使用開始又はプログラムの開始からの授与ポイントを追跡してもよい。任意の所与の期間に対する合計は、いくつかの活動に関して稼いだポイントを表してもよい。例えば、１日で、ユーザーは、異なる期間の間のウォーキング、ジョギング、及び短距離走に対するポイントを受信してもよい。上述したように、各活動に対して稼いだ値は、対応する活動係数の関数であってもよい。
【０１１２】
図８Ｂは、第１の時間フレームに対する累計正規化運動メトリックを計算する例示の実施形態のフローチャート８１１を示している。例えば、図８Ｂのフローチャート８１１の全て又は一部は、フローチャート８００（図８Ａ）のブロック８１０の一部として実施されてもよい。一実施形態では、調節された第１の値は、第１の値と、第１の値に割当てられた修正スカラー及び正規化係数とから導き出されてもよい（例えば、ブロック８１２）。調節された第２の値は、少なくとも第２の値（例えば、ブロック８１４）及び第２の値に割り当てられた正規化係数から導き出されてもよい。当業者であれば、これらは単なる例であることを理解するであろう。
【０１１３】
特定の実施形態は、第１の値及び第２の値を表す運動動作に重なり合う時間があるか否かを判断してもよい（例えば、ブロック８１６）。例えば、上記に暗示したように、センサの集合体は１つ又は複数のデバイスであってもよく、それが次に、個別にエネルギー消費情報を集めてもよい。例えば、ユーザーは、２つ以上の異なるベンダーからのセンサを使用してもよく、その場合、第１の組のセンサは、第１のデバイスを用いてエネルギー消費情報を同期するように構成されてもよく、第２の組のセンサは、第２のデバイスを用いてエネルギー消費情報を同期するように構成されてもよい。かかる例では、エネルギー消費情報は異なるデバイス上で別個に合計されてもよい。例えば、第１のデバイスは、第１の組のセンサを使用して集められた５０００単位の合計エネルギー消費推定値を格納してもよく、第２のデバイスは、同じ時間若しくは同じ時間の少なくとも一部分の間に、第２の組のセンサを使用して集められた６０００単位の合計エネルギー消費推定値を格納してもよい。従来技術の方法及びシステムとは異なり、特定の実施形態は、単にデフォルト値又は最高値を使用しないことがある。重なり合いがあると判断された場合、１つ又は複数のブロックは、より正確なソースを判断又は選択し、それに比例して対応する値を帰属させるように実現されてもよい（例えば、ブロック８１８）。例示のシステムは、図９のブロック９２０の教示、図１１のブロック１１２０の教示、及び／又は本明細書の他の教示のうち１つ又は複数を利用してもよい。
【０１１４】
一実施形態では、計算は、ユーザーの履歴データ、他のユーザーの履歴データ、及び他の感覚データ（互いに利用可能でなくてもよい）を使用してもよい。例えば、第２のソースは、第１のソースには利用可能でないか又は別の方法で第１のソースのデータに計上されない、ＧＰＳデータを提供してもよい。気象がＧＰＳ受信に影響を及ぼし得る判断プロセスに確認又は強度を提供するなど、気象データが更に利用されてもよい。電池寿命も、デバイスの確度を変更することがあり、したがって、値がより正確な傾向にあると見なされる属性であってもよい。しかしながら、従来技術のシステム及び方法とは異なり、ソース及び／又は活動スカラー（例えば、ブロック８０６からのスカラー）が適用された後に任意の判断が実施されてもよい。プロセスは、考慮されているソースに対して正規化係数を適用した後に起こってもよい。したがって、特定の実施形態では、考慮されている調節された値は、ブロック８１８の前に正規化され換算されてもよい。ブロック８２０によって示されるように、８１０の判断は、重なり合う期間に対する比例データを使用して完成されてもよい。特定の実施形態では、最終計算、例えば累計メトリック値は、累計メトリックを作成又は生成するように、得られた値を変更しない。例えば、第１及び／又は第２のソースにおけるユーザーのデータは、変更されない無処置のままである。しかしながら、累計データは、複数の異なる不同のデータソースを追跡することができる。
【０１１５】
図９は、１つ又は複数のソースから受信されたデータから、ユーザーに関するエネルギー消費を計算するプロセスの一実現例を概略的に示している。そのため、一例では、図９のフローチャート９００は、異なる動作プロトコルを利用する１つ又は複数のデバイスから受信したデータから、ユーザーのエネルギー消費を計算するプロセスを概略的に示している。一実現例では、第１のデバイスは、第２の接続されたデバイスからセンサデータを受信してもよい。そのため、当業者であれば、任意の通信プロトコルを利用する任意の接続ハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェアが、第１のデバイスと第２のデバイスとの間で情報を通信するのに利用されてもよいことを認識するであろう。一例では、第１のデバイスは、上述したような、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００のうちの１つ又は複数に類似していてもよい。更に、第２の接続されたデバイスは、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００のうちの１つ又は複数を含んでもよく、それにより、第２の接続されたデバイスは、第１のデバイスとは異なる動作プロトコルを利用してもよい。異なる動作プロトコルの更なる詳細は、図６に関連して記載している。したがって、一例では、第１のデバイスは、フローチャート９００のブロック９０２で、第２の接続されたデバイスからデータを受信してもよい。
【０１１６】
一例では、受信したセンサデータが生のセンサデータを含むか否かを判断する、１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。特に、生のセンサデータは、１つ又は複数のセンサデバイスからの、未処理の、又は部分的に処理された出力値を含んでもよい。一実現例では、生のセンサデータは、中でも特に、加速度計、ジャイロスコープ、位置判定デバイス（例えば、ＧＰＳ）、光センサ、温度センサ（周囲温度及び／又は体温を含む）、心拍数モニタ、画像取込みセンサ、水分センサ、及び／又はそれらの組み合わせを含む、１つ又は複数のセンサによって生成された数値を含んでもよい。特に、生のセンサデータは、１つ又は複数の活動メトリックを計算するのに利用されてもよく、またそれにより、１つ又は複数の追加のプロセスが生のデータに対して実行されて、エネルギー消費、速度、距離、ペース、パワー、及び／又はその他を含むがそれらに限定されない、１つ又は複数の活動メトリックに到達してもよい。一例では、１つ又は複数のプロセスは、決定ブロック９０４で、受信したセンサデータが生のセンサデータを含むか否かを判断するのに実行されてもよい。
【０１１７】
一例では、受信したセンサデータが生のセンサデータを含むと判断された場合、フローチャート９００は決定ブロック９０６に進み、接続されたデバイスが認識されているか否かを判断する１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。特に、また上述したように、フローチャート９００は、第２の接続されたデバイスから受信されたデータを使用して、第１のデバイスによって実行されてもよい。一実現例では、第２の接続されたデバイスから受信したデータは、第２の接続されたデバイスを特定する情報を含んでもよい。そのため、当業者であれば、この点に関して利用されてもよい、様々な特定方法論を認識するであろう。例えば、データパケットヘッダは、第２の接続されたデバイスを特定する１つ又は複数の固有の特定コードなどを含んでもよい。そのため、一例では、第２の接続されたデバイスからデータを受信すると、１つ又は複数のプロセスが実行されて、第２の接続されたデバイスが第１のデバイスには知られているか否かを判断してもよい。一例では、第２の接続されたデバイスが認識されるか否かを判断するこれらの１つ又は複数のプロセスは、第１のデバイスが以前に通信していたデバイスのデータベースをサーチしてもよい。そのため、当業者であれば、認識されたデバイスに関連する情報を格納するのに利用されてもよい、様々なデータベース構成を認識するであろう。一例では、サーバ１１１が、中でも特に、かかる認識されたデバイスのデータベースを格納するのに利用されてもよい。
【０１１８】
一実現例では、決定ブロック９０４で、受信データが生のデータを含むと判断されなかった場合、フローチャート９００はブロック９０８に進む。したがって、一例では、１つ又は複数のプロセスが実行されて、受信データから１つ又は複数の活動メトリックを特定してもよい。このように、受信データは、既に処理された情報を含んでもよいので、受信データは、エネルギー消費、速度、距離、ペース、パワー、及び／又はその他を含むがそれらに限定されない、１つ又は複数の活動メトリックを含む。
【０１１９】
再び決定ブロック９０６に戻ると、一例では、接続されたデバイスが認識されない場合、フローチャート９００はブロック９１０に進み、デバイス情報に関して、要求が第１のデバイスから第２の接続されたデバイスに送られる。そのため、一例では、このデバイス情報の要求は、中でも特に、第２の接続されたデバイスの固有の識別子、及び／又は第２の接続されたデバイスのネットワークアドレスに対する要求を含んでもよい。しかしながら、接続されたデバイスが認識された場合、フローチャート９００はブロック９１２に進んでもよく、１つ又は複数の活動メトリックが受信データから計算されてもよい。そのため、１つ又は複数の活動メトリックは、第２の接続されたデバイスに関連するデータベースに格納された情報に基づいて計算されてもよい。例えば、第２の接続されたデバイスが加速度計を備えると判断された場合、受信した生のデータは、加速度データとして特定され、加速度計から受信したデータに適した１つ又は複数の活動メトリックを計算するのに利用されてもよい。そのため、デバイス情報のデータベースは、所与の監視デバイス／センサデバイスの特定の特性に基づいて、１つ又は複数の活動メトリックを計算するのに使用される式を含んでもよい。これらの特定の特性は、所与のデバイスと関連付けられた１つ又は複数の確度メトリック、又は所与のデバイスと関連付けられた動作プロトコル／メーカーの１つ又は複数の特性を含んでもよい。更に、当業者であれば、本明細書に記載する開示の範囲から逸脱することなく、様々な生のデータタイプから計算されてもよい、様々な活動メトリックを認識するであろう。別の例では、中でも特に、複数の異なるソースからの生のデータは、所与の活動メトリックを計算するのに必要なことがある。したがって、エネルギー消費、速度、距離、ペース、パワー、及び／又はその他を含むがそれらに限定されない活動メトリックは、フローチャート９００のブロック９１２で計算されてもよい。
【０１２０】
一例では、デバイス情報に対する要求に応答して、フローチャート９００は決定ブロック９１４に進んでもよい。そのため、一実現例では、ブロック９１０で通信されたその要求に応答してデバイス情報が受信されなかった場合、フローチャート９００はブロック９１６に進んでもよく、受信したセンサデータは廃棄されてもよい。しかしながら、ブロック９１０で行われた要求に応答してデバイス情報が受信された場合、フローチャート９００はブロック９１８に進んでもよく、要求されたデバイス情報は、決定ブロック９０６に関連して記載したデバイスデータベースに追加されてもよい。
【０１２１】
一例では、フローチャート９００は、所与のソース（例えば、所与の第２の接続されたデバイス）からの活動メトリックが、前記特定の活動メトリックに対して最良の利用可能なソースを表すか否かを判断する、１つ又は複数のプロセスを実行してもよい。例えば、ユーザーは、別個のデータソース（即ち、別個のセンサデバイス）から所与の活動メトリックを計算することが可能であってもよい、１つ又は複数の活動デバイスを利用していてもよい。そのため、一実現例では、フローチャート９００は、所与の活動メトリックの最良の利用可能なソースを判断する、１つ又は複数のプロセスを実行してもよい。一実現例では、受信した活動メトリックを、所与のユーザーに関して格納された活動メトリックのデータベースと比較する、１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。当業者であれば、本明細書に記載する開示の範囲から逸脱することなく、所与の活動期間中のユーザーに関する活動メトリックを格納するのに利用されてもよい、様々な異なるデータベース方法論を認識するであろう。そのため、決定ブロック９２０は、活動メトリックを受信し、活動メトリックデータベース内の同じ活動メトリックをサーチしてもよい。活動メトリックがデータベース内にまだ格納されていないと判断された場合、決定ブロック９２０はブロック９２２に進み、メトリックをデータベースに追加してもよい。同様に、活動メトリックがデータベース内に既に格納されているが、データベース内に格納された活動メトリックが、信頼性の低い／確度の低いソースからのデータを使用して計算されたと判断された場合、フローチャート９００はブロック９２２に進み、格納された活動メトリックを、より良いソースから新たに受信した活動メトリックと置き換えてもよい。しかしながら、決定ブロック９２０で、活動メトリックが最良の利用可能なソースと関連付けられていないと判断された場合、フローチャート９００はブロック９２４に進み、受信データを廃棄してもよい。
【０１２２】
活動メトリックを活動メトリックデータベースに追加したのに応答して、フローチャート９００はブロック９２６に進み、データを活動グループに分類してもよい。そのため、一例では、１つ又は複数の格納された活動メトリックに基づいて、ユーザーによって実施されている活動は、ユーザーによって実施されている可能性がある活動のグループにカテゴリー化されてもよい。そのため、この活動グループは、ユーザーが参加していてもよい１つ又は複数の活動を含む、一般化された分類であってもよい。例えば、活動グループは、ユーザーに関して検出された速度に基づいて分類された１つ又は複数の活動を含んでもよい（例えば、高速の活動メトリックは、中でも特に、サイクリング又は短距離走を含む活動グループになってもよい）。
【０１２３】
一実現例では、フローチャート９００はブロック９２８に進み、１つ又は複数の格納された活動メトリックに基づいて、またユーザーによって実施されている特定の活動を特定することなく、ユーザーのエネルギー消費を計算してもよい。特に、ブロック９２６で受信データを活動グループに分類して、フローチャート９００はブロック９２８に進み、格納された活動メトリックの１つ又は複数に基づいて、エネルギー消費を計算するのに利用されてもよい、１つ又は複数の公式を検索する１つ又は複数のプロセスを実行してもよい。別の実現例では、ユーザーのエネルギー消費は、更なる活動認識プロセスにしたがって計算されてもよい。特に、フローチャート９００は、ブロック９２６からブロック９３０に進み、活動認識を改善する（即ち、ブロック９２６から分類された活動グループ内の活動数を低減する）であろう、メトリックデータベースにまだ格納されていない活動メトリックを特定してもよい。１つの特定の例では、ブロック９３０は、１つ又は複数のプロセスを実行して、所与の活動期間の間、ユーザーに対してメトリックデータベースに現在格納されていない、１つ又は複数の追加の活動メトリックを更新するのに利用されてもよい、ユーザーが利用可能な活動認識器具／デバイス（例えば、ユーザーが所有する活動デバイス）を特定してもよい。
【０１２４】
一例では、フローチャート９００は、活動認識を改善するために、追加の活動認識器具を利用するようにユーザーにメッセージを通信してもよい。そのため、このメッセージは、ブロック９３２で、ユーザーに通信されてもよい。一例では、メッセージは、ユーザーが所有していることが既に分かっている活動認識器具が、ユーザーが現在参加している活動の認識を改善するのに利用されてもよいことを、ユーザーに通知してもよい。それに応答して、ユーザーは、推奨された追加の活動認識デバイスの１つ又は複数を作動させてもよい。そのため、追加の活動メトリックが受信されてもよい。したがって、追加の活動メトリックが受信された場合、フローチャート９００は、決定ブロック９３４からブロック９２２に戻ってもよい。しかしながら、ブロック９３４で受信したものに対して追加の活動メトリックがない場合、フローチャート９００はブロック９２８に進んでもよい。
【０１２５】
１つ又は複数の活動メトリックからユーザーに関するエネルギー消費を計算するため、ユーザーに関する１つ又は複数の個人メトリックがメトリックデータベースから検索されてもよい。一例では、１つ又は複数の個人メトリックを格納するデータベースは、ユーザーによって実施されている活動に基づいて計算される１つ又は複数の活動メトリックを格納するのと同じデータベースであってもよい。しかしながら、当業者であれば、本明細書に記載する開示の範囲から逸脱することなく、個人メトリック及び活動メトリックに対して別個のデータベースが利用されてもよいことを認識するであろう。一例では、ユーザーに関する１つ又は複数の個人メトリックはブロック９３６で検索されてもよく、１つ又は複数の個人メトリックは、性別、体重、身長、年齢、体脂肪率、及び／又は他の人口統計学的若しくは生理学的パラメータのうちの１つ又は複数を含んでもよい。
【０１２６】
ユーザーに関する正規化されたエネルギー消費は、１つ又は複数の活動デバイスから出力されるデータから計算された、１つ又は複数の個人メトリック及び１つ又は複数の活動メトリックに基づいて計算されてもよい。そのため、当業者であれば、上述したように、活動メトリック及び個人メトリックの組み合わせに基づいて、エネルギー消費を計算するのに利用されてもよい、様々な公式を認識するであろう。更に、この正規化されたエネルギー消費の計算は、図７Ａ及び７Ｂに関連して記載した正規化プロセスと類似していてもよい。
【０１２７】
図１０は、１つ又は複数のソースから受信したデータからユーザーのエネルギー消費を計算するプロセスの、別の実現例を概略的に示している。一例では、図１０は、ユーザーによって提供された活動分類に基づいて、ユーザーのエネルギー消費を計算するのに利用されてもよい。そのため、一例では、フローチャート１０００は、ブロック１００２でユーザーから活動分類を受信してもよいので、受信した活動分類は、ユーザーによって現在実施されている活動の特定を含む。
【０１２８】
ブロック１００２でユーザーから受信した活動分類とは別に、フローチャート１０００は、ブロック１００４で、接続されたデバイスからデータを受信してもよい。したがって、また図９に関連して上述したように、前記接続されたデバイスは、本明細書に記載する開示の範囲から逸脱することなく、当業者には知られている任意のネットワークトポロジー／方法論を通じて接続されてもよい。そのため、接続されたデバイスは、中でも特に、加速度計、ジャイロスコープ、位置判定デバイス（例えば、ＧＰＳ）、光センサ、温度センサ（周囲温度及び／又は体温を含む）、心拍数モニタ、画像取込みセンサ、水分センサ、並びに／あるいはそれらの組み合わせを含む、１つ又は複数の活動センサを有する活動認識デバイスを含んでもよい。更に、接続されたデバイスから受信したデータは、１つ又は複数の閾値と比較されて、受信データが更なる処理に適しているか否かが判断されてもよい。そのため、また決定ブロック１００６で、受信データは１つ又は複数の閾値と比較されてもよい。受信データが１つ又は複数の閾値を上回る場合、フローチャート１０００は決定ブロック１００８に進んでもよい。しかしながら、受信データが試験された閾値の１つ又は複数を超えない場合、フローチャート１０００はブロック１０１０に進んでもよく、受信データは廃棄されてもよい。
【０１２９】
一実現例では、ブロック１００４で受信されたデータが、ブロック１００４でデータが受信されたデバイスと同じ動作プロトコルを利用するデバイスから受信されているか否かを判断する、１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。そのため、一例では、１つ又は複数のプロセスは、決定ブロック１００８で、受信データを出力したデバイスと関連付けられた動作プロトコルを判断してもよい。これらの１つ又は複数のプロセスは、一例では、受信データに含まれるデバイス識別情報に基づいて、受信データを出力したデバイスと関連付けられた動作プロトコルを特定してもよい。一実現例では、受信データを生成したデバイスが、データを受信したデバイスとは異なる動作プロトコルを利用することが見出された場合、フローチャート１０００はブロック１０１２に進んでもよい。そのため、受信側の動作プロトコルとの互換性に関して受信データを調整する、１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。このように、受信側デバイスと関連付けられた動作プロトコルとの互換性に関して、受信データの構文をフォーマット化又は増大する、１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。これらの１つ又は複数のプロセスは、ブロック１０１２で実行されてもよく、図６に関連して考察した１つ又は複数の調整プロセスに類似していてもよい。
【０１３０】
一実現例では、ブロック１００４で受信したデータは１つ又は複数の活動メトリックを含んでもよい。そのため、フローチャート１０００のブロック１０１４で、受信した活動メトリックを特定し、前記活動メトリックを、図９に関連して考察した活動メトリックデータベースに類似したデータベースに追加する、１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。更に、１つ又は複数の活動メトリックを含む、受信した活動データに基づいて、受信データを活動グループに分類する１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。この分類は、ブロック１０１６で実行されてもよく、又は図９のブロック９２６で実行された１つ又は複数のプロセスに類似していてもよい。
【０１３１】
一実現例では、フローチャート１０００は、１つ又は複数の格納された活動メトリックに基づいて、ユーザーのエネルギー消費を計算してもよい。そのため、利用可能な活動メトリック情報に基づいてエネルギー消費を計算するのに利用されてもよい１つ又は複数の公式に加えて、１つ又は複数の格納された活動メトリックを検索する、１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。そのため、格納された活動メトリックに基づいたユーザーのエネルギー消費の計算が、ブロック１０１８で実行されてもよく、図９からのブロック９２８に類似していてもよい。
【０１３２】
図７Ａ及び７Ｂに関連して記載したように、ユーザーに関する正規化されたエネルギー消費を計算するため、フローチャート１０００は、メトリックデータベースに格納された、ユーザーに関する１つ又は複数の個人メトリックを検索してもよい。そのため、これらの個人メトリックは、ユーザーの性別、体重、身長、年齢、体脂肪率、及び／又は他の人口統計学的若しくは生理学的パラメータを含んでもよい。この１つ又は複数の個人メトリックの検索は、ブロック１０２０で実行されてもよく、図９からのブロック９３６に類似していてもよい。したがって、プロセス１０００は、ブロック１０２２で、正規化されたエネルギー消費を計算してもよい。一例では、ブロック１０２２における正規化されたエネルギー消費の計算は、図９のブロック９３８で実行されたプロセスに類似していてもよい。
【０１３３】
図１１は、受信したセンサデータに基づいたユーザーのエネルギー消費値を計算し、並びに計算されたエネルギー消費と関連付けられた信頼度値を計算するプロセスの別の実現例を概略的に示している。したがって、一実現例では、フローチャート１１００は、ブロック１１０２で接続されたデバイスからのデータを受信してもよく、図９のブロック９０２と類似していてもよい。それに応答して、フローチャート１１００は、受信データが生のデータを含むか否かを判断する、１つ又は複数のプロセスを実行してもよい。一実現例では、これらの１つ又は複数のプロセスは、図９からのブロック９０４に類似した、決定ブロック１１０４で実行されてもよい。受信データが生のデータを含むと判断された場合、フローチャート１１００は決定ブロック１１０６に進んでもよく、接続されたデバイスが受信側デバイスによって認識されたか否かを判断する、１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。接続されたデバイスが受信側デバイスによって認識されているか否かを判断するのに実行される、これらの１つ又は複数のプロセスは、図９の決定ブロック９０６で実行されるプロセスと類似していてもよい。
【０１３４】
決定ブロック１１０４で実行されるそれらのプロセスに応答して、受信データが生のデータを含まないと判断された場合、１つ又は複数の活動メトリックを受信データから特定する、１つ又は複数の更なるプロセスが実行されてもよい。これらの活動メトリック認識プロセスは、ブロック１１０８で実行されてもよく、図９のブロック９０８で実行されたプロセスに類似していてもよい。
【０１３５】
再び決定ブロック１１０６に戻ると、決定ブロック１１０６で実行されたプロセスが、接続されたプロセスが認識されていないと判断した場合、フローチャート１１００はブロック１１１０に進んでもよい。したがって、１つ又は複数のプロセスは、ブロック１１１０で、接続されたデバイスに対して、デバイス情報に関する要求を送るように実行されてもよい。そのため、ブロック１１１０は、図９からのブロック９１０に類似していてもよい。しかしながら、接続されたデバイスが決定ブロック１１０６で認識された場合、フローチャート１１００はブロック１１１２に進んでもよく、活動メトリックを受信データから計算してもよい。このように、ブロック１１１２は図９からのブロック９１２に類似していてもよい。
【０１３６】
ブロック１１１０で通信されたデバイス情報に対する要求に応答して、デバイス情報が接続されたデバイスから受信された場合、フローチャート１１１０は、決定ブロック１１１４からブロック１１１８に進んでもよい。そのため、受信したデバイス情報は、ブロック１１１８でデータベースに追加されてもよい。しかしながら、ブロック１１１０で通信された要求に応答してデバイス情報が受信されなかった場合、受信したセンサデータはブロック１１１６で廃棄されてもよい。このように、決定ブロック１１１４は、図９からのブロック９１４に類似していてもよく、ブロック１１１６及び１１８０は、図９からのブロック９１６及び９１８に類似していてもよい。
【０１３７】
決定ブロック１１２０は、ブロック１１０２で、接続されたデバイスから受信した１つ又は複数の活動メトリックが、前記活動メトリックの１つ又は複数の最良の利用可能なソースを表すか否かを判断する、１つ又は複数のプロセスを実行してもよい。このように、決定ブロック１１２０は、図９からの決定ブロック９２０に類似していてもよい。次いで、受信した活動メトリックが最良の利用可能なデータソースを表さないと判断された場合、フローチャート１１００はブロック１１２４に進んでもよく、受信データは廃棄されてもよい。対照的に、決定ブロック１１２０で実行された１つ又は複数のプロセスが、受信した活動メトリックが最良の利用可能なデータソースを表すと判断した場合、フローチャート１１００はブロック１１２２に進み、データをメトリックデータベースに追加してもよい。このように、ブロック１１２２は、図９からのブロック９２２に類似していてもよい。更に、受信データは、活動グループに分類されてもよいので、活動グループは、ブロック１１０２で受信したデータと関連付けられてもよい１つ又は複数の活動を表してもよい。活動グループへのデータの分類は、ブロック１１２６で実行されてもよく、図９のブロック９２６で実行されるプロセスに類似していてもよい。
【０１３８】
一実現例では、信頼度重み付けが、メトリックデータベースに格納された活動メトリックと関連付けられてもよい。そのため、信頼度重み付けは、１つ又は複数の活動メトリックと関連付けられた確度を表す数値を含んでもよい。一例では、信頼度重み付けは、所与の活動メトリックを計算するのに使用されるデータのソースに基づいていてもよい。例えば、特定の活動メトリックが、複数の異なるセンサタイプから受信したセンサデータから計算されてもよく、それにより、第１のセンサタイプは、第２のセンサタイプよりも正確なデータを出力してもよい。次いで、特定の活動メトリックは、第２のセンサタイプから出力されたデータなどよりも、第１のセンサタイプから出力されたデータから計算されたときに、より正確であってもよい。このように、信頼度重み付けは、活動メトリックを計算するためにデータをそこから受信した、１つ又は複数のソースデバイスに基づいて、前記活動メトリックと関連付けられてもよい。
【０１３９】
別の例では、信頼度重み付けは、ユーザーによって実施されている特定の活動に基づいてもよい。例えば、活動メトリックは、ユーザーと関連付けられたエネルギー消費値を含んでもよい。しかしながら、このエネルギー消費の活動メトリックと関連付けられた信頼度重み付けは、ユーザーによって実施されている特定の活動を考慮に入れてもよい。例えば、１つ又は複数の活動認識プロセスが、ユーザーがサイクリングをしていると判断した場合、第１の信頼度重み付けが活動メトリックと関連付けられてもよい。しかしながら、１つ又は複数の活動認識プロセスが、ユーザーがランニングをしていると判断した場合、第２の信頼度重み付けが活動メトリックと関連付けられてもよい。特に、第１の信頼度重み付けは、特定の活動認識デバイスを所与として、サイクリングに対して計算されたエネルギー消費の方が、同じ活動認識デバイスを所与として、ランニングに対して計算されたエネルギー消費よりも、確度が低い傾向にあることを考慮に入れてもよい。一実現例では、信頼度重み付けは、ブロック１１２８で、メトリックデータベースに格納された活動メトリックと関連付けられてもよい。更に別の例では、信頼度重み付けは、計算された活動メトリックと関連付けられた、１つ又は複数の環境条件を考慮に入れてもよい。そのため、環境条件は、中でも特に、受信したセンサデータと関連付けられた信号対雑音比を含んでもよい。
【０１４０】
一例では、１つ又は複数の格納された活動メトリックからユーザーのエネルギー消費を計算する、１つ又は複数のプロセスが実行されるので、１つ又は複数の格納された活動メトリックは、中でも特に、速度、ペース、ユーザーが動いている斜面、心拍数、代謝当量値、カロリー消費値、酸素消費量、又はパワー値のうちの１つ又は複数を含む。このように、エネルギー消費値は、ユーザーがその中で参加していると判断される、認識された活動及び／又は活動グループに特異的な、１つ又は複数の公式を使用して計算されてもよい。そのため、一例では、１つ又は複数の格納された活動メトリックに基づくユーザーのエネルギー消費の計算は、フローチャート１１００のブロック１１３０で実行されてもよい。
【０１４１】
一実現例では、エネルギー消費の計算で利用される活動メトリックと関連付けられた１つ又は複数の信頼度重み付けを検索する、１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。このように、中でも特に、ブロック１１０２で受信したデータのソース、ブロック１１２６で特定した活動／活動グループ、及び／又は１つ又は複数の環境条件に基づく、１つ又は複数の信頼度重み付けが、ブロック１１２８に関連して記載したデータベースなどのデータベースから検索されてもよい。一例では、１つ又は複数の信頼度重み付けの検索は、ブロック１１３２で実行されてもよい。したがって、一例では、ユーザーの計算されたエネルギー消費に対する信頼度値を計算する、１つ又は複数のプロセスが、検索した信頼度重み付けに基づいて実行されてもよく、それが次に、エネルギー消費の計算で使用される活動メトリックに関連させられる。当業者であれば、本明細書に記載する開示の範囲から逸脱することなく、計算機エネルギー消費と関連付けられた信頼度値を計算するのに利用されてもよいことを認識するであろう。そのため、一例では、信頼度値を計算するのに実行される１つ又は複数のプロセスは、ブロック１１３４と関連付けられてもよい。
【０１４２】
図１２は、活動情報をソーシャルフィードに対して公表するプロセスを示すフローチャートである。特に、フローチャート１２００は、接続されたデバイスからセンサデータを受信してもよい。このように、フローチャート１２００は、第１の動作プロトコルを利用する第１のデバイスによって実行されてもよく、そのため、第１のデバイスは第２の動作プロトコルを利用する第２のデバイスと通信している。そのため、一例では、センサデータは、フローチャート１２００のブロック１２０２で接続されたデバイスから検索されてもよいので、ブロック１２０２は、図１１からのブロック１１０２と類似していてもよい。
【０１４３】
一実現例では、接続されたデバイスから受信したデータを変換する、１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。そのため、これらの１つ又は複数のプロセスは、受信データを変換して、１つ又は複数の活動メトリックなど抽出してもよい。一例では、受信データは、１つ又は複数の活動メトリックがそこから計算されてもよい生のデータを含んでもよい。別の例では、受信データは、１つ又は複数の活動メトリックとして解釈されてもよい、前処理された情報を含んでもよい。そのため、これらの活動メトリックは、中でも特に、速度、ペース、ユーザーが動いている斜面、心拍数、代謝当量値、カロリー消費値、酸素消費量、又はパワー値を含んでもよい。一実現例では、受信データは、ブロック１２０４で変換されてもよい。
【０１４４】
一例では、フローチャート１２００は、受信したセンサデータと関連付けられた１つ又は複数の活動を特定してもよい。そのため、一実現例では、受信したセンサデータと関連付けられた活動は、受信したセンサデータに対して実行される１つ又は複数の活動認識プロセスに基づいて、又は受信したセンサデータ内で通信される活動の明示的な特定（例えば、受信したセンサデータ内で通信される活動識別子）に基づいて特定されてもよい。そのため、当業者であれば、本明細書に記載する開示の範囲から逸脱することなく、この点に関して利用されてもよい、様々な活動認識プロセスを認識するであろう。更に、一例では、受信したセンサデータと関連付けられた１つ又は複数の活動の特定は、フローチャート１２００のブロック１２０６で実行されてもよい。
【０１４５】
一例では、フローチャート１２００は、受信したセンサデータ及び１つ又は複数の特定された活動に基づいて、１つ又は複数の社会的つながりをデータベースから特定してもよい。そのため、１つ又は複数の社会的つながりは、１つ又は複数のソーシャルネットワークと関連付けられてもよい。特に、１つ又は複数のソーシャルネットワークは、共通の興味（例えば、運動活動の興味など）をもつ個人のグループを含んでもよい。更に、１つ又は複数の社会的つながりがそこから特定されてもよいデータベースは、デバイス１１２、１２６、１２８、１３０、及び／又は４００のうちの１つ又は複数など、局所で格納されてもよく、又はサーバ１１１など、遠隔サーバに格納された遠隔データベースであってもよい。このように、ユーザーが実施している１つ又は複数の特定の活動に基づいて、１つ又は複数の社会的つながりを特定する、１つ又は複数のプロセスが実行されてもよい。したがって、これらの１つ又は複数の特定プロセスは、フローチャート１２００のブロック１２０８で実行されてもよい。
【０１４６】
一例では、別の方法ではフィードと呼ばれるデータフィード、電子メッセージボード、又は通信チャネルは、ユーザーによって実施されている活動に関連する情報を通信するために、ユーザーによって利用されてもよい。そのため、一実現例では、データフィードは、ユーザーと関連付けられた１つ又は複数の社会的つながりに対して、運動実施情報を通信してもよい。このように、ユーザーは、ユーザーによって実施されている活動に関連するリアルタイム情報を通信してもよく、それにより、前記１つ又は複数の社会的つながりは、自身の運動実施をユーザーと関連付けられたリアルタイムの実施と比較してもよい。一例では、１つ又は複数のプロセスは、ブロック１２０６と関連付けられる検出された活動、及びブロック１２０８で特定された社会的つながりに基づいて、運動実施情報を、ユーザーと関連付けられたソーシャルフィードに対して公表してもよい。一例では、公表はブロック１２１０で実行されてもよい。
【０１４７】
図１３は、２つの異なるプロセスから導き出された２つの異なるソースからの２つの異なるメトリックを利用する、例示の実現例を示すフローチャート１３００である。例えば、例示の決定１３０２では、第１のソース（図８Ａのブロック８０２の第１のソースなど）から得られる第１のメトリック（例えば、ペース及び／又はエネルギー消費メトリック）、及び第２のソース（図８Ｂのブロック８０４の第２のソースなど）から得られるメトリック（例えば、エネルギー消費及び／又はペースメトリックなど）のどちらであるかが判断されてもよい。一実施形態では、ペースは第１のソース及び第２のソースから提供されてもよい。一実施形態では、複数のソースからのエネルギー消費メトリックが、（ペースの計算とは別個であってもよい）同じ又は類似のプロセスから提供されてもよい。第１のソースは、第１の時間フレームの少なくとも一部分の間、アスリートの位置データを受信すること、及び位置データに基づいて、第１の時間フレームの関連部分の間の、アスリートのペースを判断することを含む、第１のプロセスを利用してもよい。第２のソースは、第１の時間フレームの少なくとも一部分の間にアスリートが進むステップの量を判断すること、及び少なくとも判断したステップの量に基づいて、第１の時間フレームの関連部分の間の、アスリートのペースを判断することを含む、第２のプロセスを利用してもよい。
【０１４８】
第１及び第２のソースが互いに独立しており、互いのデータにアクセスしないことに関わらず、特定の実施形態は、ソースのデータ及び／又は追加データのどちらかを利用してもよい。例えば、一実施形態では、ペースメトリックは、いずれのソースからも独立してデータベースに格納された人口統計学的情報と組み合わされて、修正されたエネルギー消費メトリックを作成してもよいが（例えば、ブロック１３０４）、決定１３０２が否定的であった場合、エネルギー消費メトリックを計算に利用する、ブロック１３０６が実現されてもよい。一実施形態では、第１及び第２のソース両方から受信したペースメトリックは、第１及び第２のソースとは独立した集中データベース内にある人口統計学的情報と組み合わされて、修正されたエネルギー消費メトリックを作成する。
【０１４９】
特定の実施形態では、ペースメトリックと人口統計学的情報の組み合わせは、第１のソース及び第１のデバイスのうちの少なくとも１つの識別情報に基づいて第１のプロセスから計算された値からの、第１のプロセス値の修正の一部である。
【０１５０】
ブロック１３０８は、修正されたエネルギー消費メトリック（例えば、ブロック１３０４で判断される）又は受信したエネルギー消費のどちらがより信頼性若しくは精度が高いかを判断するために実行されてもよい。はいの場合、修正されたエネルギー消費メトリックが、第１又は第２のソースからのデータの少なくとも一部分の計算に使用されてもよい、ブロック１３１０が実現されてもよい。いいえの場合、エネルギー消費メトリックを、第１又は第２のソースからのデータの少なくとも一部分に対して、続く計算に使用する、ブロック１３０６が実行されてもよい。
【０１５１】
疑義を回避するため、本出願は、以下の番号を付けたパラグラフ（「段落」と呼ばれる）に記載される主題までを対象とする。
１．コンピュータ実行可能命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、命令が、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、
接続されたデバイスからデータを受信させ、接続されたデバイスが第１のオペレーティングシステムを利用し、プロセッサが第２のオペレーティングシステムを利用し、
受信データと関連付けられた活動メトリックを特定させ、
受信データをメトリックデータベースに格納させ、
受信データを活動グループに分類させ、
分類された活動グループに基づいて、１つ又は複数の格納された活動メトリックを、１つ又は複数のそれぞれの信頼度重み付けと関連付けさせ、
１つ又は複数の格納された活動メトリックから、ユーザーのエネルギー消費値を計算させ、
１つ又は複数の信頼度重み付けに基づいて、エネルギー消費値と関連付けられる信頼度値を計算させる、非一時的コンピュータ可読媒体。
２．受信データをメトリックデータベースに格納する前に、
受信データをメトリックデータベースと比較することによって、受信データが活動メトリックに対する最良の利用可能なデータソースであるかを判断することと、
受信データが、活動メトリックに関するデータの最良の利用可能なソースではない場合、受信データを廃棄することとを更に含む、段落１の非一時的コンピュータ可読媒体。
３．信頼度値が計算されたエネルギー消費値の確度を表す、段落１又は２の非一時的コンピュータ可読媒体。
４．１つ又は複数の信頼度重み付けからの信頼度重み付けが、接続されたデバイスの１つ又は複数の特性に基づいて活動メトリックと関連付けられる、先行するいずれかの段落の非一時的コンピュータ可読媒体。
５．１つ又は複数の信頼度重み付けからの信頼度重み付けが、１つ又は複数の環境因子に基づいて活動メトリックと関連付けられる、先行するいずれかの段落の非一時的コンピュータ可読媒体。
６．１つ又は複数の環境因子が受信データの信号対雑音比を含む、段落５の非一時的コンピュータ可読媒体。
７．受信データが生のセンサデータである、先行するいずれかの段落の非一時的コンピュータ可読媒体。
８．活動メトリックがプロセッサによって生のセンサデータから計算される、段落７の非一時的コンピュータ可読媒体。
９．受信データが、接続されたデバイスによって予め計算された活動メトリックを含む、段落１から６のいずれかの非一時的コンピュータ可読媒体。
１０．活動グループが、メトリックデータベースに格納された１つ又は複数の活動メトリックに基づいて認識することができる、１つ又は複数の活動を含む、先行するいずれかの段落の非一時的コンピュータ可読媒体。
１１．コンピュータ実行可能命令が、プロセッサによって実行されると、
メトリックデータベースに格納されていない追加の活動メトリックを特定して、活動グループにおける活動の数を低減することによって、活動認識を改善することを実施するように更に構成された、段落１０の非一時的コンピュータ可読媒体。
１２．ユーザーのエネルギー消費を計算するために、プロセッサが、メトリックデータベースに格納された個人活動メトリックを利用する、先行するいずれかの段落の非一時的コンピュータ可読媒体。
１３．個人活動メトリックがユーザーの安静時心拍数を含む、段落１２の非一時的コンピュータ可読媒体。
１４．ユーザーのエネルギー消費を計算するために、プロセッサが、ユーザーによって活動が実施されている時間を含む実施活動メトリックを更に利用し、少なくとも１つの実施活動メトリックが、速度、勾配、パワー、心拍数、酸素消費量、代謝当量、及びカロリー数から選択される、段落１２又は１３の非一時的コンピュータ可読媒体。
１５．コンピュータ実行可能命令が、プロセッサによって実行されると、
個人活動メトリックに基づいて、ユーザーのエネルギー消費値を正規化することを含むように更に構成されている、段落１２から１４のいずれかの非一時的コンピュータ可読媒体。
１６．プロセッサと、
ユーザーからの活動分類入力及び接続されたデバイスからのセンサデータを受信するように構成された、入力インターフェースであって、接続デバイスが第１の動作プロトコルを利用し、入力インターフェースが第２の動作プロトコルを利用する、入力インターフェースと、
コンピュータ可読命令を格納するメモリであって、コンピュータ可読命令が、プロセッサによって実行されると、装置に、
ユーザーからの活動分類入力に基づいて、ユーザーによって実施されている活動を特定させ、
受信したセンサデータと関連付けられる活動メトリックを特定させ、
受信したセンサデータをメトリックデータベースに格納させ、
受信したセンサデータを活動グループに分類させ、
分類された活動グループに基づいて、メトリックデータベースに格納された１つ又は複数の活動メトリックを、１つ又は複数のそれぞれの信頼度重み付けと関連付けさせ、
ユーザーのエネルギー消費を１つ又は複数の格納された活動メトリックから計算させ、
１つ又は複数の信頼度重み付けに基づいて、エネルギー消費値と関連付けられる信頼度値を計算させる、非一時的コンピュータ可読媒体。
１７．コンピュータ可読命令が、プロセッサによって実行されると、受信したセンサデータをメトリックデータベースに格納する前に、装置に更に、
センサ受信データをメトリックデータベースと比較することによって、受信したセンサデータが、特定された活動メトリックに関するデータの最良の利用可能なソースであるか否かを判断させ、
受信したセンサデータが特定された活動メトリックに対するデータの最良の利用可能なソースではない場合、受信したセンサデータを廃棄させることを含む、段落１６の装置。
１８．コンピュータ可読命令が、プロセッサによって実行されると、装置に更に、
受信データを閾値と比較することによって、受信データが、特定された活動メトリックに関する最良の利用可能なデータソースであるか否かを判断させる、段落１７の装置。
１９．コンピュータ可読命令が、プロセッサによって実行されると、装置に更に、
第２の動作プロトコルと互換性であるように受信データを調整させる、段落１６から１８のいずれかの装置。
２０．接続されたデバイスは、ＧＰＳ、加速度計、心拍数センサ、及びジャイロスコープから成る群から選択されたセンサを含む、段落１６から１９のいずれかの装置。
２１．ユーザーのエネルギー消費を計算するために、プロセッサが、ユーザーの年齢、体重、身長、及び性別を含む、メトリックデータベースに格納された個人活動メトリックを利用する、段落１６から２０のいずれかの装置。
２２．個人活動メトリックがユーザーの安静時心拍数を含む、段落２１の装置。
２３．少なくとも第１及び第２の期間を含む第１の時間フレームの間におけるアスリートの運動動作に基づいて、最終累計運動メトリックを計算する、コンピュータ実装方法であって、
第１のソースから、第１のデバイスで実施される第１のプロセスから導き出された第１の運動メトリックを表す第１の値を受信することと、
第１のソースとは独立した第２のソースから、第２のデバイスで実施される第２のプロセスから導き出された第１の運動メトリックを表す第２の値を受信することと、
第１のソース及び第１のデバイスのうち少なくとも１つの識別情報に基づいて、修正スカラーを第１の値に関連付けることと、
第１のソース及び第２のソースから受信したデータを正規化するように構成された、正規化係数を割当てることと、
調節された第１の値及び調節された第２の値を使用して、第１の時間フレームに関して最終累計正規化運動メトリックを計算することであって、調節された第１の値が、第１の値、修正スカラー、及び割り当てられた正規化係数から導き出され、調節された第２の値が、少なくとも第２の値及び割り当てられた正規化係数から導き出される、ことと、を含む、方法。
２４．正規化係数及び修正スカラーがそれぞれ第１の値に適用される、段落２３の方法。
２５．割り当てられた正規化係数又は修正スカラーの一方が、第１の値に直接適用されて仮の第１の値を提供し、正規化係数又は修正スカラーの他方が仮の第１の値に適用される、段落２３又は２４の方法。
２６．
第１の値が、第１の時間フレーム内における第１の期間の間の運動動作を表し、第２の値が、第１の時間フレーム内における第２の期間の間の運動動作を表すものと決定することを更に含み、
最終累計正規化運動メトリックの計算が、調節された第１の値及び調節された第２の値を合計して、最終累計正規化運動メトリックを作成することを含む、段落２３から２５のいずれかの方法。
２７．アスリートによって実施されている活動に基づいて、正規化係数が第１の値に割り当てられる、段落２３から２６のいずれかの方法。
２８．
第１の値が、第１の時間フレーム内における第１の期間の間の運動動作を表し、第２の値が、第１の時間フレーム内における第２の期間の間の運動動作を表すものと判断することを更に含み、第１の期間及び第２の期間の少なくとも一部分が重なり合い、
最終正規化累計運動メトリックの計算が、
第１のソースが運動動作をより良く表すと判断し、それに応答して、第１の値を重なり合いに対して比例的に帰属させることを含む、段落２３から２７のいずれかの方法。
２９．第１の運動メトリックがエネルギー消費メトリックを含む、段落２３から２８のいずれかの方法。
３０．運動メトリックがペースメトリックを含む、段落２３から２９のいずれかの方法。
３１．第１のプロセスが、
第１の時間フレームの少なくとも一部分の間の、アスリートの位置データを受信することと、
位置データに基づいて、第１の時間フレームの関連部分の間におけるアスリートのペースを判断することと、を含み、
第２のプロセスが、
第１の時間フレームの少なくとも一部分の間に、アスリートが進むステップの量を判断することと、
少なくとも判断したステップの量に基づいて、第１の時間フレームの関連部分の間におけるアスリートのペースを判断することと、を含む、段落３０の方法。
３２．
第１及び第２のソース両方から受信したペースメトリックを、第１及び第２のソースとは独立した集中データベース内にある人口統計学的情報と組み合わせて、エネルギー消費メトリックを作成することを更に含む、段落３０又は３１の方法。
３３．ペースメトリックと人口統計学的情報との組み合わせが、第１のソース及び第１のデバイスの少なくとも１つの識別情報に基づいて第１のプロセスから計算された値からの、第１のプロセス値の修正の一部である、段落３２の方法。
３４．運動メトリックが、エネルギー消費メトリック及びペースメトリックの両方を含み、方法が、
第１及び第２のソース両方から受信したペースメトリックを、第１及び第２のソースから独立した集中データベースに格納された人口統計学的情報と組み合わせて、修正されたエネルギー消費メトリックを作成することと、
エネルギー消費メトリック又は修正されたエネルギー消費のどちらを使用するかを判断することと、
を更に含む、段落３３の方法。
３５．第１の時間フレームの第１の期間と第２の期間とが重なり合う、段落３３又は３４の方法。
【０１５２】
結論
実施形態の態様について、それらの例示的な実施形態に関して記載してきた。他の多数の実施形態、添付の特許請求の範囲及び趣旨内の修正及び変形が、本開示を精査することによって当業者には想起されるであろう。例えば、当業者であれば、例示的な図面に示されるステップは、列挙された以外の順序で実行されてもよく、例示される１つ又は複数のステップは、実施形態の態様にしたがって任意であってもよいことを理解するであろう。
【図１】
0006560354.tif 000002
【図２】
0006560354.tif 000003
【図３】
0006560354.tif 000004
【図４】
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【図５】
0006560354.tif 000006
【図６】
0006560354.tif 000007
【図７Ａ】
0006560354.tif 000008
【図７Ｂ】
0006560354.tif 000009
【図８Ａ】
0006560354.tif 000010
【図８Ｂ】
0006560354.tif 000011
【図９】
0006560354.tif 000012
【図１０】
0006560354.tif 000013
【図１１】
0006560354.tif 000014
【図１２】
0006560354.tif 000015
【図１３】
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