What's new in Core Motion

Highlight

Core Motion 在 iOS 17 和 watchOS 10 中新增三项能力：AirPods 头部追踪数据支持 macOS、Apple Watch Ultra 水下深度与温度监测、以及 HealthKit 运动期间的高频传感器数据流（800Hz 加速度计 / 200Hz 设备运动）。

核心内容

运动数据是 Apple 生态的隐形基础设施。计步、碰撞检测、空间音频——这些体验都建立在加速度计、陀螺仪、气压计等传感器之上。Core Motion 作为统一入口，让开发者也能使用这些数据。

AirPods 头部追踪扩展到 macOS

（02:22）空间音频的动态头部追踪依赖与 iPhone 和 Apple Watch 相同的运动算法。CMHeadphoneMotionManager 从 iOS 14 起开放这些数据，让 App 能追踪用户头部的姿态、加速度和旋转。

今年这个能力扩展到 macOS 14。

import CoreMotion

let headphoneManager = CMHeadphoneMotionManager()
headphoneManager.delegate = self

// 检查设备是否支持
if headphoneManager.isDeviceMotionAvailable {
    headphoneManager.startDeviceMotionUpdates(to: .main) { motion, error in
        guard let motion = motion else { return }

        // 头部姿态（俯仰、偏航、翻滚）
        let attitude = motion.attitude

        // 用户加速度
        let acceleration = motion.userAcceleration

        // 旋转速率
        let rotation = motion.rotationRate

        // 数据来源：左耳还是右耳
        let location = motion.sensorLocation // .left or .right
    }
}

关键点：

• 支持 AirPods Pro 等支持空间音频动态头部追踪的耳机
• sensorLocation 区分数据来自左耳还是右耳
• 开启自动入耳检测后，取出单耳会自动切换到另一耳继续传输
• 需要 Info.plist 中配置 Motion Usage Description 权限描述

连接状态监听：

extension ViewController: CMHeadphoneMotionManagerDelegate {
    func headphoneMotionManagerDidConnect(_ manager: CMHeadphoneMotionManager) {
        // 耳机已连接，可以开始接收数据
    }

    func headphoneMotionManagerDidDisconnect(_ manager: CMHeadphoneMotionManager) {
        // 耳机断开，停止相关功能
    }
}

关键点：

• delegate 方法在连接状态变化时触发
• 自动入耳检测开启时，取出/放入耳机也会触发 disconnect/connect
• 头戴式耳机的佩戴检测同样支持

Apple Watch Ultra 水下数据监测

（07:22）CMWaterSubmersionManager 利用 Apple Watch Ultra 的气压计，在浮潜、游泳等水上活动中追踪水深和水温。

import CoreMotion

let submersionManager = CMWaterSubmersionManager()
submersionManager.delegate = self

Delegate 实现：

extension WorkoutManager: CMWaterSubmersionManagerDelegate {
    // 浸没状态变化（入水/出水）
    func waterSubmersionManager(
        _ manager: CMWaterSubmersionManager,
        didUpdate event: CMWaterSubmersionEvent
    ) {
        switch event.state {
        case .notSubmerged:
            // 在水面上
        case .submergedShallow:
            // 水下 1 米以内
        case .submergedDeep:
            // 水下超过 1 米
        case .approachingMaxDepth:
            // 接近 6 米最大深度
        case .pastMaxDepth:
            // 超过 6 米
        case .sensorDepthError:
            // 传感器超出量程
        }
    }

    // 深度、压力、水温测量数据
    func waterSubmersionManager(
        _ manager: CMWaterSubmersionManager,
        didUpdate measurement: CMWaterSubmersionMeasurement
    ) {
        let depth = measurement.depth?.value      // 水深（米）
        let pressure = measurement.pressure?.value // 水压
        let surfacePressure = measurement.surfacePressure?.value // 水面气压
    }

    // 水温更新
    func waterSubmersionManager(
        _ manager: CMWaterSubmersionManager,
        didUpdate temperature: CMWaterTemperature
    ) {
        let waterTemp = temperature.temperature.value // 水温
        let uncertainty = temperature.uncertainty     // 不确定度
    }
}

关键点：

• 仅 Apple Watch Ultra 支持，需要 watchOS 9+
• 需要添加 “Shallow Depth and Pressure” capability
• 水温数据仅在浸没状态下可用，刚入水时不确定度较高，随时间收敛
• 最大监测深度 6 米，超出后进入 pastMaxDepth 状态
• 深度分区：notSubmerged → submergedShallow（小于 1m）→ submergedDeep（大于 1m）

高频传感器数据流 CMBatchedSensorManager

（11:35）Apple Watch Series 8 和 Ultra 支持新的高频传感器数据流。与现有的 CMMotionManager（最高 100Hz，逐样本实时推送）不同，CMBatchedSensorManager 每秒批量传输一次数据，频率提升到 800Hz 加速度计和 200Hz 设备运动。

两种数据获取方式的对比：

特性	CMMotionManager	CMBatchedSensorManager
加速度计频率	最高 100Hz	800Hz
设备运动频率	最高 100Hz	200Hz
传输方式	逐样本实时推送	每秒批量传输
延迟	低（亚秒级）	较高（秒级）
使用场景	UI 反馈、实时控制	运动分析、事后计算
前提条件	无	需要活跃的 HealthKit Workout

（13:18）演讲者以棒球挥棒为例演示了高频数据的价值。挥棒全程约 0.3 秒，100Hz 采样只能获得 30 个数据点，而 800Hz 能获得 240 个——足够分辨击球瞬间的细微振动差异。

详细内容

高频数据流的使用流程

（16:17）使用 CMBatchedSensorManager 需要活跃的 HealthKit Workout Session：

import CoreMotion
import HealthKit

let batchedManager = CMBatchedSensorManager()

// 1. 确认设备支持
guard batchedManager.isAccelerometerSupported else { return }

// 2. 启动 HealthKit Workout
let workoutConfiguration = HKWorkoutConfiguration()
workoutConfiguration.activityType = .baseball
// ... 配置并启动 workout session

// 3. 使用 Swift async 接收批量数据
Task {
    do {
        for try await batch in batchedManager.accelerometerUpdates() {
            processAccelerometerBatch(batch)
        }
    } catch {
        // 处理授权错误或平台不支持
    }
}

关键点：

• isAccelerometerSupported 和 isDeviceMotionSupported 检查设备支持
• 仅 Apple Watch Series 8 和 Ultra 支持
• 必须在活跃的 HealthKit Workout 中才能获取数据
• 使用 Swift async/await 接口逐批处理数据
• 循环中需要检查 workout 是否结束，避免无限循环

挥棒分析的算法实现

（17:08）演讲者展示了如何用高频数据计算”击球接触时间”（time to contact）：

步骤 1：检测击球瞬间

func detectImpact(from batch: [CMAccelerometerData]) -> TimeInterval? {
    // z 轴垂直于表冠方向，击球时会产生明显振动
    let filteredZ = batch.map { highPassFilter($0.acceleration.z) }

    // 找到滤波后信号的峰值
    guard let maxIndex = filteredZ.enumerated().max(by: { $0.element < $1.element })?.offset else {
        return nil
    }

    // 从原始数据获取对应时间戳
    return batch[maxIndex].timestamp
}

关键点：

• z 轴方向垂直于 Apple Watch 表冠
• 使用高通滤波器隔离高频冲击信号
• 峰值对应击球瞬间

步骤 2：检测挥棒起始

func detectSwingStart(impactTime: TimeInterval, motionBuffer: [CMDeviceMotion]) -> TimeInterval? {
    // 从 impactTime 向前遍历，寻找旋转速率沿重力方向的分量
    // 从超过阈值变为低于阈值的转折点

    for sample in motionBuffer.reversed() {
        // 只检查 impactTime 之前的样本
        guard sample.timestamp < impactTime else { continue }

        // 挥棒持续时间不应超过合理范围（如 500ms）
        guard impactTime - sample.timestamp < 0.5 else { break }

        // 计算旋转速率沿重力方向的分量
        let rotationAlongGravity =
            sample.rotationRate.x * sample.gravity.x +
            sample.rotationRate.y * sample.gravity.y +
            sample.rotationRate.z * sample.gravity.z

        // 寻找从超过阈值到低于阈值的转变点
        if abs(rotationAlongGravity) < swingThreshold {
            return sample.timestamp
        }
    }

    return nil
}

关键点：

• 从 impactTime 向前遍历设备运动数据
• 旋转速率沿重力方向的分量反映手腕绕身体的旋转
• 挥棒期间该分量显著非零，静止时接近零
• 设置合理的挥棒持续时间上限过滤噪声

步骤 3：计算接触时间

func computeTimeToContact(impactTime: TimeInterval, swingStartTime: TimeInterval?) -> TimeInterval? {
    guard let startTime = swingStartTime else { return nil }

    // 验证挥棒期间累计旋转角度在合理范围
    let accumulatedRotation = computeAccumulatedRotation(from: startTime, to: impactTime)
    guard accumulatedRotation > minRotationThreshold && accumulatedRotation < maxRotationThreshold else {
        return nil
    }

    return impactTime - startTime
}

关键点：

• 接触时间 = 击球瞬间时间戳 - 挥棒起始时间戳
• 通过累计旋转角度验证检测到的挥棒是否有效
• 过滤误检（如挥手、调整姿势等非挥棒动作）

击中和未击中的信号差异

（20:45）演讲者对比了击中球和未击中球的加速度计信号。两种情况下挥棒动作本身相似，但击球瞬间的振动模式明显不同——击中时产生尖锐的冲击峰值，未击中时振动更平缓。800Hz 数据流能捕捉这种差异，100Hz 则难以区分。

核心启发

1. 头部追踪驱动的空间音频游戏

• 做什么：用 AirPods 的头部姿态数据控制游戏视角或菜单选择
• 为什么值得做：用户无需手持设备，转头即可操作，适合健身和 VR 类体验
• 怎么开始：CMHeadphoneMotionManager 获取 attitude 数据，映射到游戏相机的欧拉角

2. 水上运动记录 App

• 做什么：为浮潜、自由潜水爱好者记录深度曲线、水温变化、水下时间
• 为什么值得做：Apple Watch Ultra 的 CMWaterSubmersionManager 提供原生水深和水温 API，无需外接传感器
• 怎么开始：配置 “Shallow Depth and Pressure” capability，实现 delegate 接收深度和温度更新，叠加到 HealthKit Workout 中

3. 运动姿势分析工具

• 做什么：用 800Hz 加速度计和 200Hz 设备运动数据分析高尔夫挥杆、网球发球等动作
• 为什么值得做：高频数据能捕捉 100Hz 无法分辨的细微动作差异，如击球瞬间的杆头速度、手腕翻转角度
• 怎么开始：启动 HealthKit Workout，使用 CMBatchedSensorManager 的 async 接口批量获取数据，设计针对特定运动的检测算法

4. 健身动作计数与质量评估

• 做什么：自动识别俯卧撑、深蹲等动作的完成次数，并评估动作质量
• 为什么值得做：头部追踪数据可以判断身体姿态，高频加速度计能检测动作的节奏和幅度
• 怎么开始：AirPods 提供头部姿态参考，CMBatchedSensorManager 提供手腕运动细节，两者结合构建全身运动模型

关联 Session

• Build a multi-device workout app — Apple Watch 与 iPhone 协同构建运动 App 的完整流程
• Building custom workouts with WorkoutKit — WorkoutKit 自定义训练结构，与 CMBatchedSensorManager 配合使用
• What’s new in HealthKit — HealthKit 新功能，运动数据存储与共享
• Meet Core ML Tools — 将高频传感器数据用于机器学习模型训练