JP2018141763A - 検知装置、及び制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】物体がセンサから離れる方向に移動していることを、制御信号に迅速に反映させることができる検知装置、及び制御システムを提供する。【解決手段】検知装置１において、信号処理部１２は、判定部１２ｅと、出力部１２ｇとを有する。判定部１２ｅは、センサ信号に基づいて、人体２００がセンサ１１に近付く方向に移動している接近状態であるか否か、及び人体２００がセンサ１１から離れる方向に移動している離隔状態であるか否かを判定する。出力部１２ｇは、人体２００が接近状態であれば、制御信号を出力し、人体２００が離隔状態であれば、制御信号を出力しない。【選択図】図１

Description

本発明は、検知装置、及び制御システムに関する。

従来、単一周波数の電波を送信して、物体の接近または離脱の情報が含まれるセンサ信号を出力する検知装置がある（例えば、特許文献１参照）。

この従来の検知装置は、人体が境界線より外側に離脱した場合に、照明装置へ消灯信号を出力して、照明装置を消灯させている。

特開２０１６−８０５０９号公報

上述の従来の検知装置は、人体が境界線より外側の領域にまで離れた場合に消灯信号を出力している。すなわち、従来の検知装置は、人体がセンサから離れる方向に移動していても、境界線より内側の領域内に存在していれば、消灯信号を出力しない。この結果、従来の検知装置では、人体がセンサから離れる方向に移動しているにも関わらず、照明装置の点灯状態が継続するので、点灯時間が必要以上に長くなる可能性があった。

本発明の目的は、物体がセンサから離れる方向に移動していることを、制御信号に迅速に反映させることができる検知装置、および制御システムを提供することにある。

本発明の一態様に係る検知装置は、センサと、信号処理部とを備える。前記センサは、電波を送信し、前記電波が物体で反射した反射波を受信して、前記物体までの距離に対応したセンサ信号を出力する。前記信号処理部は、前記センサ信号が入力される。前記信号処理部は、判定部と、出力部とを有する。前記判定部は、前記センサ信号に基づいて前記物体の状態を判定する。前記出力部は、前記判定部の判定結果に応じて、制御信号を出力する。そして、前記判定部は、前記センサ信号に基づいて、前記物体が前記センサに近付く方向に移動している接近状態であるか否か、及び前記物体が前記センサから離れる方向に移動している離隔状態であるか否かを判定する。前記出力部は、前記物体が前記接近状態であれば、前記制御信号を出力し、前記物体が前記離隔状態であれば、前記制御信号を出力しない。

本発明の一態様に係る制御システムは、上述の検知装置と、人の出入口を開閉するドアを有する自動ドア装置とを備える。前記制御信号は、前記ドアを開くための信号である。前記自動ドア装置は、前記制御信号を受け取ると前記ドアを開制御し、前記制御信号を受け取らなければ前記ドアを閉制御する。

以上説明したように、本発明では、物体がセンサから離れる方向に移動していることを、制御信号に迅速に反映させることができるという効果がある。

図１は、実施形態における制御システムの構成を示すブロック図である。 図２Ａは、同上の自動ドア装置の設置空間を上方から見た閉制御時の断面図である。図２Ｂは、同上の自動ドア装置の設置空間を上方から見た開制御時の断面図である。 図３は、同上の検知装置のセンサと人体との位置関係を示す概略図である。 図４は、同上の検知装置が用いるＦＭＣＷ方式の説明図である。 図５は、同上の検知装置における周波数領域のセンサ信号の説明図である。

本発明は、検知装置、及び制御システムに関する。より詳細には、本発明は、電波式のセンサを用いた検知装置、及び制御システムに関する。

図１は、本実施形態の制御システムＳ１の構成を示す。制御システムＳ１は、検知装置１と、設備機器２とを備える。検知装置１は、設備機器２と組み合わせて用いられる。検知装置１に組み合される設備機器２としては、自動ドア、照明装置、監視カメラ、デジタルサイネージ（Digital Signage）、自動販売機、エレベータ、空調装置、警報装置などが挙げられる。なお、検知装置１に組み合される設備機器２の種類は限定されない。

検知装置１は、センサ１１と、信号処理部１２とを備える。

センサ１１は、電波を送信し、物体で反射された電波（反射波）を受信して、物体までの距離に対応したセンサ信号を出力する電波式のセンサである。なお、本実施形態では、物体として人体２００を例示する。

そして、以下の説明では、設備機器２として自動ドア装置２１を例示する。図２Ａ、図２Ｂは、自動ドア装置２１の設置空間を上方から見た断面図である。自動ドア装置２１は、両開き構造である一対のスライドドア２１１，２１２と、制御装置２１３とを備えている。図２Ａは閉状態のスライドドア２１１，２１２を示し、図２Ｂは開状態のスライドドア２１１，２１２を示す。そして、２つの空間５０１，５０２を隔てる隔壁５００に人の出入口５０３が形成されている。一対のスライドドア２１１，２１２は、出入口５０３を開閉するように取り付けられる。制御装置２１３は、検知装置１から出力される制御信号によって、一対のスライドドア２１１，２１２の開閉動作を制御する。そして、センサ１１は、出入口５０３の上辺の中央（または中央付近）に配置されており、空間５０１側を検知領域１００とする。

人体２００は、図３に示すように、空間５０１の床面４００（地面を含む）の上を移動している。そして、出入口５０３の上方に設置されたセンサ１１が電波を送信する。人体２００が移動する二次元空間を移動平面３００と呼ぶ。移動平面３００は、床面４００に沿って設定されてもよいし、床面４００から上方に所定距離離れて仮想的に設定されてもよい。

図２Ａ、図２Ｂの検知領域１００は、移動平面３００において、人体２００に対するセンサ１１の感度（検知感度）が一定レベル以上となる領域を検知領域１００として表している。

検知領域１００は、空間５０１側において半円形状に形成されている。センサ１１の設置空間の平面視（移動平面３００の平面視）では、センサ１１の設置点は、上述の半円の直径（半円の弧に張られる弦）の中点になる。なお、検知領域１００は、長円を短軸または長軸で２分割した一方の形状に形成されてもよい。

検知領域１００の円弧状の外縁１１０は、センサ１１が人体２００を検知し始める最遠点を連続させた線である。具体的には、センサ１１が送信する電波の電界強度は、外縁１１０上において同値（または、ほぼ同値）となる。そこで、検知装置１は、受信した反射波の信号強度（受信強度）が予め決められた検知閾値以上であれば、人体２００が検知領域１００内に存在すると判断する。この場合、検知閾値は、外縁１１０上に存在する人体２００で反射した反射波の受信強度に等しくなるように設定されている。

そして、検知装置１は、検知領域１００内に存在する人体２００までの距離を求め、人体２００までの距離の履歴に基づいて、検知領域１００内における人体２００の状態を判別する。人体２００の状態とは、人体２００がセンサ１１に近付く方向に移動している接近、および人体２００がセンサ１１から離れる方向に移動している離隔、人体２００が移動していない停止などである。

以下、検知装置１の構成、および動作について詳述する（図１参照）。

センサ１１は、送信制御部１１ａ、送信部１１ｂ、送信アンテナ１１ｃ、受信アンテナ１１ｄ、受信部１１ｅを備える。

送信部１１ｂは、送信アンテナ１１ｃから電波を送信させる。送信制御部１１ａは、送信アンテナ１１ｃから送信される電波の周波数、送信タイミング等を制御する。送信アンテナ１１ｃが送信する電波は、１０ＧＨｚ〜３０ＧＨｚの準ミリ波であることが好ましい。なお、送信アンテナ１１ｃが送信する電波は、準ミリ波に限らず、ミリ波、マイクロ波でもよい。また、送信アンテナ１１ｃが送信する電波の周波数の値は、特に限定するものではない。

受信部１１ｅは、受信アンテナ１１ｄを介して、検知領域１００内の人体２００などの物体で反射された反射波を受信する。受信アンテナ１１ｄは、無指向性であることが好ましい。受信部１１ｅは、反射波の受信強度が予め決められた検知閾値以上であれば、人体２００が検知領域１００内に存在すると判断して、人体２００までの距離に対応したセンサ信号を出力する。

上述の検知領域１００は、送信アンテナ１１ｃまたは受信アンテナ１１ｄの指向性によって形成されている。あるいは、検知領域１００は、送信アンテナ１１ｃ及び受信アンテナ１１ｄの各指向性によって形成されてもよい。

具体的に、センサ１１は、送信する電波の周波数を時間の経過に伴って変化させて人体２００までの距離の情報が含まれるセンサ信号を出力する。たとえば、センサ１１は、ＦＭＣＷ（Frequency-Modulated Continuous-Wave）方式を用いる。図４に示すように、送信制御部１１ａは、送信部１１ｂが送信する電波の周波数（送信周波数）ｆｓを上昇させた後に下降させるスイープ処理を繰り返す。スイープ処理は、掃引周波数幅Δｆａ、掃引時間Ｔ１が決められている。

センサ１１と人体２００との間の距離をＬ、光速をＣとすると、受信部１１ｅは、Ｔｄ＝２Ｌ／Ｃ後に反射波を受信する（図４）。反射波の周波数（受信周波数）ｆｒは、送信周波数ｆｓと同様に、掃引周波数幅Δｆａ、掃引時間Ｔ１で変化する。そして、受信部１１ｅが、送信周波数ｆｓと受信周波数ｆｒとの周波数差に等しい周波数ｆｂのビート信号を生成して、センサ信号として出力する。ビート信号の周波数ｆｂは、ｆｂ＝［（Δｆａ・２Ｌ）／（Ｃ・Ｔ１）］となる。故に、人体２００までの距離Ｌは、（１）式で表される。
Ｌ＝（ｆｂ・Ｃ・Ｔ１）／（２・Δｆａ） ……… （１）式
そして、信号処理部１２は、（１）式に基づいて人体２００までの距離Ｌを求める。さらに、信号処理部１２は、距離Ｌの情報に基づいて、検知領域１００内における人体２００の状態を判定することができる。なお、光速Ｃ、掃引時間Ｔ１、掃引周波数幅Δｆａは既知であり、信号処理部１２は、光速Ｃ、掃引時間Ｔ１、掃引周波数幅Δｆａの各データを予め記憶している。

図４では、センサ１１が、電波を送信する掃引時間Ｔ１と電波を送信しない休止時間Ｔ２とを交互に繰り返している。この場合、スイープ処理の周期を処理周期Ｔ０とすると、処理周期Ｔ０は、掃引時間Ｔ１と休止時間Ｔ２との和になる。また、センサ１１は、スイープ処理は掃引時間Ｔ１毎に繰り返し行ってもよい。この場合、処理周期Ｔ０と掃引時間Ｔ１とは等しくなる。

信号処理部１２は、センサ１１から出力されるセンサ信号を信号処理する機能を有する。信号処理部１２は、増幅部１２ａ、Ａ／Ｄ変換部１２ｂ、周波数分析部１２ｃ、補正部１２ｄ、判定部１２ｅと、記憶部１２ｆと、出力部１２ｇとを備える。

増幅部１２ａは、センサ１１から出力されたセンサ信号を増幅する。増幅部１２ａは、例えば、オペアンプを用いた増幅器により構成することができる。Ａ／Ｄ変換部１２ｂは、増幅部１２ａによって増幅されたセンサ信号をディジタルのセンサ信号に変換して出力する。

周波数分析部１２ｃは、Ａ／Ｄ変換部１２ｂから出力されるセンサ信号を周波数領域のセンサ信号（周波数軸信号）に変換し、周波数帯域の異なるフィルタバンク９ａ（図５参照）の群におけるフィルタバンク９ａ毎の信号として抽出する。周波数分析部１２ｃは、フィルタバンク９ａの群として、規定数（例えば、１６個）のフィルタバンク９ａを設定してあるが、フィルタバンク９ａの個数は特に限定するものではない。

周波数分析部１２ｃは、Ａ／Ｄ変換部１２ｂから出力されるセンサ信号に離散コサイン変換（Discrete Cosine Transform：ＤＣＴ）を行うことで周波数領域のセンサ信号に変換する。また、図５に示すように、各フィルタバンク９ａの各々は、複数（図示例では、５個）の周波数ビン（frequency bin）９ｂを有している。ＤＣＴを利用したフィルタバンク９ａの周波数ビン９ｂは、ＤＣＴビンとも呼ばれる。フィルタバンク９ａは、周波数ビン９ｂの幅により分解能が決まる。フィルタバンク９ａのそれぞれにおける周波数ビン９ｂの数は、特に限定するものではなく、５個以外の複数でもよいし、１個でもよい。Ａ／Ｄ変換部１２ｂから出力されるセンサ信号を周波数領域のセンサ信号に変換する直交変換は、ＤＣＴに限らず、例えば、高速フーリエ変換（Fast Fourier Transformation：ＦＦＴ）でもよい。また、Ａ／Ｄ変換部１２ｂから出力されるセンサ信号を周波数領域のセンサ信号に変換する方式は、ウェーブレット変換（Wavelet Transform：ＷＴ）でもよい。

補正部１２ｄは、センサ信号の規格化処理、センサ信号の平滑処理、センサ信号から背景信号を除去する背景信号除去処理を行う。

補正部１２ｄは、規格化処理において、周波数分析部１２ｃが出力するセンサ信号を規格化する。補正部１２ｄは、周波数分析部１２ｃにより抽出された全てのフィルタバンク９ａそれぞれの信号強度の総和で、フィルタバンク９ａそれぞれを通過したセンサ信号の強度を規格化する。あるいは、補正部１２ｄは、複数（例えば、低周波側の４個）のフィルタバンク９ａの各信号強度の総和で、フィルタバンク９ａそれぞれを通過したセンサ信号の強度を規格化する。

また、補正部１２ｄは、以下の２つの平滑機能のうち、少なくとも一方を有する。第１の平滑機能は、フィルタバンク９ａのそれぞれにおいて、センサ信号の信号強度を周波数領域（周波数軸方向）において平滑する機能である。第２の平滑機能は、フィルタバンク９ａのそれぞれにおいて、センサ信号の信号強度を時間軸方向において平滑する機能である。信号処理部１２は、これらの平滑機能によって雑音の影響を低減することが可能となる。補正部１２ｄが第１の平滑機能および第２の平滑機能の両方を備えていれば、センサ信号に対する雑音の影響をより低減することが可能となる。

また、信号処理部１２は、背景信号を推定する推定期間と、判定処理を行う判定期間とを交互に切り替える。補正部１２ｄは、推定期間において背景信号を推定し、判定期間において背景信号を除去したセンサ信号を判定部１２ｅへ出力する。推定期間と判定期間とは、同じ時間長さに限らず、互いに異なる時間長さでもよい。

具体的に、補正部１２ｄは、フィルタバンク９ａそれぞれの信号に含まれている背景信号（雑音、あるいは検出対象（ここでは、人体２００）以外の要因によってセンサ信号に含まれる信号成分）を推定する。補正部１２ｄは、推定期間においてフィルタバンク９ａそれぞれについて得られた信号を、フィルタバンク９ａ毎の背景信号であると推定して、背景信号のデータを随時更新する。補正部１２ｄは、判定期間において、フィルタバンク９ａのそれぞれの信号から背景信号を除去する。

ところで、検知装置１の周囲環境によっては、比較的大きな背景信号が含まれる周波数ビン９ｂが既知である場合がある。例えば、検知装置１の周辺に、商用電源から電源供給される機器が存在しているとする。この場合、商用電源周波数（例えば、６０Ｈｚ）の高調波成分（例えば、６０Ｈｚ、１２０Ｈｚ等）を含む周波数ビン９ｂの信号には、比較的大きな背景信号が含まれる可能性が高い。

そこで、補正部１２ｄは、背景信号が定常的に含まれる周波数ビン９ｂを特定周波数ビンとすることが好ましい。そして、補正部１２ｄは、特定周波数ビンの信号を無効とし、この特定周波数ビンの両側の２個の周波数ビン９ｂの信号強度から推定した信号で、特定周波数ビンの信号を補完する。したがって、補正部１２ｄは、定常的に発生する特定周波数の背景信号をセンサ信号から低減することができる。

また、補正部１２ｄは、周波数領域（周波数軸上）において背景信号を濾波することで背景信号を除去する適応フィルタ（Adaptive filter）を用いることもできる。この種の適応フィルタとしては、ＤＣＴを用いた適応フィルタ（Adaptive filter using Discrete Cosine Transform）が好ましい。この場合、適応フィルタの適応アルゴリズムとしては、ＤＣＴのＬＭＳ（Least Mean Square）アルゴリズムを用いればよい。また、適応フィルタは、ＦＦＴを用いた適応フィルタでもよい。この場合、適応フィルタの適応アルゴリズムとしては、ＦＦＴのＬＭＳアルゴリズムを用いればよい。

上述のように、周波数分析部１２ｃが出力するセンサ信号は、補正部１２ｄによって規格化、平滑化され、さらに背景信号を除去されて、判定部１２ｅに入力される。

判定部１２ｅは、入力されたセンサ信号に基づいて、検知領域１００内における人体２００の状態を判定する判定処理を行う。

まず、人体２００が検知領域１００内に侵入し、センサ１１が検知閾値以上（または検知閾値＋αの範囲内）の受信強度を有する反射波を受信すると、センサ１１から人体２００までの距離の情報が含まれるセンサ信号が出力される。信号処理部１２では、上述の増幅部１２ａ、Ａ／Ｄ変換部１２ｂ、周波数分析部１２ｃ、補正部１２ｄの各処理を実行されたセンサ信号が、判定部１２ｅに引き渡される。

判定部１２ｅは、入力されたセンサ信号に基づいて、人体２００までの距離Ｌを求める。具体的に、判定部１２ｅは、入力されたセンサ信号に基づいて、ビート信号の周波数ｆｂを求める。光速Ｃ、掃引時間Ｔ１、掃引周波数幅Δｆａの各データは、記憶部１２ｆに予め記憶されている。判定部１２ｅは、ビート信号の周波数ｆｂ、光速Ｃ、掃引時間Ｔ１、掃引周波数幅Δｆａを上述の（１）式に適用して、距離Ｌを求めることができる。

センサ１１は上述の処理周期Ｔ０でスイープ処理を繰り返すので、判定部１２ｅは、処理周期Ｔ０毎の距離Ｌを求めることができる。そして、判定部１２ｅは、求めた距離Ｌのデータ（距離データ）を記憶部１２ｆに格納する。この結果、記憶部１２ｆには、複数の距離データが格納される。複数の距離データは、判定部１２ｅが求めた距離Ｌの履歴であり、処理周期Ｔ０毎の距離Ｌの時系列的な変化を表す。

判定部１２ｅは、記憶部１２ｆに記憶されている距離データの履歴に基づいて、距離差分ΔＬ（ｎ）を求める。距離差分ΔＬ（ｎ）は、（２）式で表される。なお、ｎは、処理周期Ｔ０毎の複数の距離データにそれぞれ付与された番号（１以上の整数）であり、ｎが小さいほど過去の距離データになる。すなわち、距離データはＬ（ｎ）で表され、Ｌ（ｎ）はｎ番目の距離データである。
ΔＬ（ｎ）＝Ｌ（ｎ）−Ｌ（ｎ−１） ……… （２）式
人体２００がセンサ１１に近付く方向に移動している接近状態であれば、距離Ｌが徐々に短くなるので、距離差分ΔＬ（ｎ）は０より小さくなる。また、人体２００がセンサ１１から離れる方向に移動している離隔状態であれば、距離Ｌが徐々に長くなるので、距離差分ΔＬ（ｎ）は０より大きくなる。また、人体２００が止まっている停止状態であれば、距離差分ΔＬ（ｎ）は０になる。

そこで、判定部１２ｅは、求めた距離差分ΔＬ（ｎ）が０より小さければ、検知領域１００内の人体２００が接近状態であると判断する。また、判定部１２ｅは、求めた距離差分ΔＬ（ｎ）が０より大きければ、検知領域１００内の人体２００が離隔状態であると判断する。また、判定部１２ｅは、求めた距離差分ΔＬ（ｎ）が０であれば、検知領域１００内の人体２００が停止状態であると判断する。

また、センサ１１は、検知閾値以上（または検知閾値＋αの範囲内）の受信強度を有する反射波を受信しなければ、センサ信号を出力しない。この場合、判定部１２ｅは、人体２００が検知領域１００内に存在していないと判断する。

出力部１２ｇは、有線通信または無線通信によって、自動ドア装置２１の制御装置２１３へ信号を出力することができる。出力部１２ｇと制御装置２１３との間で有線通信が行われる場合、有線通信の仕様としては、ＬＡＮ（Local Area Network）、専用線通信などから適宜に選択されればよく、有線通信の仕様は限定されない。また、出力部１２ｇと制御装置２１３との間で無線通信が行われる場合、無線通信の仕様としては、無線ＬＡＮ、Bluetooth（登録商標）などから適宜に選択されればよく、無線通信の仕様は限定されない。

そして、出力部１２ｇは、判定部１２ｅの判断結果に基づいて、制御信号の出力をオンオフする。出力部１２ｇが出力する制御信号は、自動ドア装置２１を特定の状態に制御するための信号である。この場合、制御信号は、自動ドア装置２１を開状態にする制御するための信号であり、以降では開制御信号と呼ぶ。開制御信号は、自動ドア装置２１に開制御を要求する信号である。制御装置２１３は、開制御信号を受信していなければ、スライドドア２１１，２１２を閉状態に制御し、開制御信号を受信している期間のみ、スライドドア２１１，２１２を開状態に制御する。

出力部１２ｇは、人体２００が検知領域１００内に存在していなければ、開制御信号の出力をオフにして、開制御信号を出力しない。すなわち、出力部１２ｇと制御装置２１３との間の通信路は、開制御信号が伝送されていない状態になる。この場合、制御装置２１３は、開制御信号を受信していないので、スライドドア２１１，２１２を閉状態に維持する。

さらに、出力部１２ｇは、判定部１２ｅの判断結果が接近である間、開制御信号の出力をオンにして、開制御信号を出力する。すなわち、出力部１２ｇと制御装置２１３との間の通信路は、開制御信号が伝送されている状態になる。制御装置２１３は、開制御信号を受信している間、スライドドア２１１，２１２を開状態に維持する（図２Ｂ参照）。

なお、出力部１２ｇは、判定部１２ｅによる直近の所定回数の判断結果のうち、一定回数以上の判定結果が接近状態であれば、開制御信号を出力してもよい。例えば、出力部１２ｇは、判定部１２ｅによる直近の１０回の判断結果のうち、６回以上の判定結果が接近状態であれば、開制御信号を出力する。

また、出力部１２ｇは、判定部１２ｅによる直近の判断結果が、所定回数以上連続して接近状態であれば、開制御信号を出力してもよい。例えば、出力部１２ｇは、判定部１２ｅによる直近の判断結果が、５回以上連続して接近状態であれば、開制御信号を出力する。

また、出力部１２ｇは、距離データＬ（ｎ）が所定距離以下である場合にのみ、人体２００が接近状態になれば、開制御信号を出力してもよい。

さらに、出力部１２ｇは、判定部１２ｅの判断結果が離隔である間、制御信号の出力をオフにして、開制御信号を出力しない。すなわち、出力部１２ｇと制御装置２１３との間の通信路は、開制御信号が伝送されていない状態になる。この場合、制御装置２１３は、開制御信号を受信していないので、スライドドア２１１，２１２を閉状態に維持する（図２Ａ参照）。

上述のように、検知装置１の出力部１２ｇは、検知領域１００内の人体２００の距離Ｌの大きさに関わらず（センサ１１に対する人体２００の遠近に関わらず）、人体２００が離隔状態になれば、開制御信号の出力を停止して、開制御信号を出力しない。言い換えると、検知装置１は、検知領域１００内の人体２００が離隔状態になれば、人体２００は自動ドア装置２１を利用しないと判断して、開制御信号の出力をオフにする。

この結果、検知装置１は、人体２００がセンサ１１から離れる方向に移動している離隔状態を、制御信号による制御内容に迅速に反映させることができる。したがって、検知装置１は、自動ドア装置２１の閉制御のタイミングを早めることができる。

一般に、自動ドア装置２１が開状態になると、空間５０１，５０２の各空調環境が変動する可能性がある。例えば、空間５０１が屋外であり、空間５０２が屋内である場合、空間５０２はエアーコンディショナなどによって空調調整がなされている。しかし、自動ドア装置２１が開状態になると、空間５０１の外気が空間５０２に流入し、空間５０２の空調環境が悪化する。そこで、検知装置１は、自動ドア装置２１の閉制御のタイミングを早めて、自動ドア装置２１の開状態をできるだけ抑制することによって、空間５０２の空調環境の悪化を抑えることができる。

なお、出力部１２ｇは、判定部１２ｅによる直近の所定回数の判断結果のうち、一定回数以上の判定結果が離隔状態であれば、開制御信号の出力を停止してもよい。例えば、出力部１２ｇは、判定部１２ｅによる直近の１０回の判断結果のうち、６回以上の判定結果が離隔状態であれば、開制御信号の出力を停止する。

また、出力部１２ｇは、判定部１２ｅによる直近の判断結果が、所定回数以上連続して離隔状態であれば、開制御信号の出力を停止してもよい。例えば、出力部１２ｇは、判定部１２ｅによる直近の判断結果が、５回以上連続して離隔状態であれば、開制御信号の出力を停止する。

この場合、検知装置１は、人体２００が離脱する可能性が高くなってから自動ドア装置２１を閉制御するので、出入口５０３を通過する人の利便性を、できるだけ損なわないようにすることができる。

なお、検知領域１００内に複数の人体２００が存在する場合、出力部１２ｇは、接近状態の人体２００が１人でもいれば、開制御信号を出力する。

また、出力部１２ｇは、判定部１２ｅの判断結果が停止であれば、停止と判断される直前の状態を一定時間維持する。そして、出力部１２ｇは、停止と判断される直前の状態を一定時間維持している間に人体２００が移動すると、この人体２００の移動に対する判定結果に応じて、開制御信号の出力をオンオフする。また、出力部１２ｇは、停止と判断される直前の状態を維持してから一定時間が経過すると、開制御信号の出力をオフにして、開制御信号を出力しない。

次に、検知装置１の第１変形例について説明する。

判定部１２ｅが求めた距離Ｌは、人体２００が停止しているとしても変動することがある。すなわち、停止している人体２００に呼吸などの微かな動作がある場合、あるいは送信した電波と反射波との少なくとも一方の経路にマルチパスが生じる場合には、判定部１２ｅが求めた距離Ｌに揺らぎが生じる可能性がある。言い換えると、人体２００について得られる距離データＬ（ｎ）は、ばらつきの程度が比較的大きくなる可能性がある。距離データＬ（ｎ）のばらつきの程度が大きくなると、判定部１２ｅの判定処理の精度が低下する可能性がある。

そこで、第１変形例において、判定部１２ｅは、記憶部１２ｆに記憶されている複数の距離データＬ（ｎ）に基づいて、距離Ｌの移動平均Ｌａ（ｎ）を求める。移動平均Ｌａ（ｎ）がｍ個の移動平均である場合、移動平均Ｌａ（ｎ）は、（３）式で表される。
Ｌａ（ｎ）＝Ｌ（ｎ）＋Ｌ（ｎ−１）＋………＋Ｌ（ｎ−ｍ＋１） ……… （３）式
判定部１２ｅは、距離データＬ（ｎ）が新たに生成される毎に移動平均Ｌａ（ｎ）を求めて、移動平均Ｌａ（ｎ）のデータを記憶部１２ｆに格納する。すなわち、記憶部１２ｆは、移動平均Ｌａ（ｎ）の履歴を格納する。

そして、判定部１２ｅは、記憶部１２ｆに記憶されている移動平均Ｌａ（ｎ）の履歴に基づいて、移動平均の距離差分ΔＬａ（ｎ）を求める。距離差分ΔＬａ（ｎ）は、（４）式で表される。
ΔＬａ（ｎ）＝Ｌａ（ｎ）−Ｌａ（ｎ−１） ……… （４）式
人体２００が接近状態であれば、距離差分ΔＬａ（ｎ）は０より小さくなる。また、人体２００が離隔状態であれば、距離差分ΔＬａ（ｎ）は０より大きくなる。また、人体２００が止まっている停止状態であれば、距離差分ΔＬａ（ｎ）は０になる。

そこで、判定部１２ｅは、求めた距離差分ΔＬａ（ｎ）が０より小さければ、検知領域１００内の人体２００が接近状態であると判断する。また、判定部１２ｅは、求めた距離差分ΔＬａ（ｎ）が０より大きければ、検知領域１００内の人体２００が離隔状態であると判断する。また、判定部１２ｅは、求めた距離差分ΔＬａ（ｎ）が０であれば、検知領域１００内の人体２００が停止状態であると判断する。

そして、出力部１２ｇは、判定部１２ｅの判断結果に基づいて、上記同様に制御信号の出力をオンオフする。

上述のように、第１変形例は、人体２００の状態を、距離データの移動平均を用いて判断する。したがって、第１変形例は、距離データのばらつきの影響を抑制することができるので、人体２００の状態判定の精度が向上する。

次に、検知装置１の第２変形例について説明する。

上述のように、人体２００について得られる距離データＬ（ｎ）は、ばらつきの程度が比較的大きくなる可能性がある。距離データＬ（ｎ）のばらつきの程度が大きくなると、判定部１２ｅの判定処理の精度が低下する可能性がある。

そこで、第２変形例において、判定部１２ｅは、αβフィルタの機能を有している。

判定部１２ｅが有するαβフィルタの機能は、例えば以下の（５）−（８）式を用いることにより、人体２００までの距離を真値に近づけながら追尾する。言い換えると、判定部１２ｅは、距離データの予測値である予測距離データＬｅ（ｎ）を求めることができる。なお、Ｌｓ（ｎ）は、距離データＬ（ｎ）のばらつきを抑制して真値に近づけた距離データの平滑値であり、平滑距離データＬｓ（ｎ）と呼ぶ。Ｖｓ（ｎ）は、距離データＬ（ｎ）のばらつきを抑制して真値に近づけた速度データの平滑値であり、平滑速度データＶｓ（ｎ）と呼ぶ。Ｅｒ（ｎ）は、距離データＬ（ｎ）の誤差である。Ｔ０は、センサ１１によるスイープ処理の処理周期である。また、α，βは経験的に決定された定数であり、βはαの関数（β＝ｆ（α））になる。
Ｌｅ（ｎ）＝Ｌｓ（ｎ−１）−Ｔ０・Ｖｓ（ｎ−１） ……… （５）式
Ｅｒ（ｎ）＝Ｌ（ｎ）−Ｌｅ（ｎ） ……… （６）式
Ｌｓ（ｎ）＝Ｌｓ（ｎ−１）＋α・Ｅｒ（ｎ） ……… （７）式
Ｖｓ（ｎ）＝Ｖｓ（ｎ−１）＋β・Ｅｒ（ｎ）／Ｔ０ ……… （８）式
上述の（５）−（８）式を用いるには、予測距離データＬｅ（ｎ）に関する初期値、および平滑速度データＶｓ（ｎ）に関する初期値が必要である。ここでは、予測距離データＬｅ（ｎ）に関する初期値は、距離データＬ（１）で代用する（すなわち、Ｌｅ（１）＝Ｌ（１））。また、平滑速度データＶｓ（ｎ）に関する初期値は、距離データＬ（２）と距離データＬ（１）との差を採用する（すなわち、Ｖｓ（１）＝Ｌ１（１）−Ｌ（２））。

そして、判定部１２ｅは、（５）式によって予測距離データＬｅ（ｎ）を求める毎に、（６）式によって距離データＬ（ｎ）の誤差Ｅｒ（ｎ）を求める。そして、判定部１２ｅは、誤差Ｅｒ（ｎ）を（７）（８）式に代入して、平滑距離データＬｓ（ｎ）、及び平滑速度データＶｓ（ｎ）を求める。そして、判定部１２ｅは、平滑距離データＬｓ（ｎ）、及び平滑速度データＶｓ（ｎ）を（５）式に代入して、予測距離データＬｅ（ｎ）を求める。

判定部１２ｅは、上述の（５）−（８）式を用いた処理を繰り返すことで、処理周期Ｔ０毎の平滑距離データＬｓ（ｎ）を求めて、平滑距離データＬｓ（ｎ）を記憶部１２ｆに格納する。すなわち、記憶部１２ｆは、平滑距離データＬｓ（ｎ）の履歴（平滑距離データＬｓ（ｎ）の時系列）を格納する。

そして、判定部１２ｅは、記憶部１２ｆに記憶されている平滑距離データＬｓ（ｎ）の履歴に基づいて、距離差分ΔＬｓ（ｎ）を求める。距離差分ΔＬｓ（ｎ）は、（９）式で表される。
ΔＬｓ（ｎ）＝Ｌｓ（ｎ）−Ｌｓ（ｎ−１） ……… （９）式
人体２００が接近状態であれば、距離差分ΔＬｓ（ｎ）は０より小さくなる。また、人体２００が離隔状態であれば、距離差分ΔＬｓ（ｎ）は０より大きくなる。また、人体２００が止まっている停止状態であれば、距離差分ΔＬｓ（ｎ）は０になる。

そこで、判定部１２ｅは、求めた距離差分ΔＬｓ（ｎ）が０より小さければ、検知領域１００内の人体２００が接近状態であると判断する。また、判定部１２ｅは、求めた距離差分ΔＬｓ（ｎ）が０より大きければ、検知領域１００内の人体２００が離隔状態であると判断する。また、判定部１２ｅは、求めた距離差分ΔＬｓ（ｎ）が０であれば、検知領域１００内の人体２００が停止状態であると判断する。

そして、出力部１２ｇは、判定部１２ｅの判断結果に基づいて、上記同様に制御信号の出力をオンオフする。

上述のように、第２変形例は、αβフィルタの機能によって距離データを平滑する。したがって、第２変形例は、距離データのばらつきの影響を抑制することができるので、人体２００の状態判定の精度が向上する。

次に、検知装置１の第３変形例について説明する。

第３変形例の判定部１２ｅは、第２変形例と同様に、上述の（５）−（８）式を用いることにより、人体２００までの距離を真値に近づけるように追尾する。

判定部１２ｅは、上述の（５）−（８）式を用いた処理を繰り返すことで、処理周期Ｔ０毎の平滑速度データＶｓ（ｎ）を求めて、平滑速度データＶｓ（ｎ）を記憶部１２ｆに格納する。すなわち、記憶部１２ｆは、平滑速度データＶｓ（ｎ）の履歴（平滑速度データＶｓ（ｎ）の時系列）を格納する。

人体２００が接近状態であれば、平滑速度データＶｓ（ｎ）は０より大きくなる。また、人体２００が離隔状態であれば、平滑速度データＶｓ（ｎ）は０より小さくなる。また、人体２００が止まっている停止状態であれば、平滑速度データＶｓ（ｎ）は０になる。

そこで、判定部１２ｅは、求めた平滑速度データＶｓ（ｎ）が０より大きければ、検知領域１００内の人体２００が接近状態であると判断する。また、判定部１２ｅは、求めた平滑速度データＶｓ（ｎ）が０より小さければ、検知領域１００内の人体２００が離隔状態であると判断する。また、判定部１２ｅは、求めた平滑速度データＶｓ（ｎ）が０であれば、検知領域１００内の人体２００が停止状態であると判断する。

そして、出力部１２ｇは、判定部１２ｅの判断結果に基づいて、上記同様に制御信号の出力をオンオフする。

上述のように、第３変形例は、αβフィルタの機能によって平滑速度データＶｓ（ｎ）を求め、平滑速度データＶｓ（ｎ）に基づいて人体２００の状態を判断する。したがって、第３変形例は、距離データのばらつきの影響を抑制することができるので、人体２００の状態判定の精度が向上する。

また、上述の実施形態及び変形例において、設備機器２が照明装置である場合、出力部１２ｇは、照明装置に点灯制御を指示する点灯制御信号を出力することができる。たとえば、照明装置が玄関灯である場合、出力部１２ｇは、人体２００が玄関へ接近する接近状態のときに点灯制御信号を出力する。そして、出力部１２ｇは、人体２００が玄関から離脱する離脱状態になれば、点灯制御信号の出力を停止する。

この場合、検知装置１は、照明装置の消灯制御のタイミングを早めて、照明装置の点灯状態をできるだけ抑制することによって、照明装置の消費電力を抑えることができる。

なお、設備機器２の種類および制御内容は、特定の設備機器２および制御内容に限定されない。

上述の検知装置１は、センサ１１と、信号処理部１２とを備える。センサ１１は、電波を送信し、前記電波が人体２００（物体）で反射した反射波を受信して、人体２００までの距離に対応したセンサ信号を出力する。信号処理部１２は、センサ信号が入力される。信号処理部１２は、判定部１２ｅと、出力部１２ｇとを有する。判定部１２ｅは、センサ信号に基づいて人体２００の状態を判定する。出力部１２ｇは、判定部１２ｅの判定結果に応じて、設備機器２（機器）を特定の状態に制御するための制御信号を出力する。そして、判定部１２ｅは、センサ信号に基づいて、人体２００がセンサ１１に近付く方向に移動している接近状態であるか否か、及び人体２００がセンサ１１から離れる方向に移動している離隔状態であるか否かを判定する。出力部１２ｇは、人体２００が接近状態であれば、制御信号を出力し、人体２００が離隔状態であれば、制御信号を出力しない。

すなわち、検知装置１は、検知領域１００内の物体（人体２００など）の距離Ｌの大きさに関わらず、人体２００が離隔状態になれば、制御信号の出力を停止して、制御信号を出力しない。したがって、検知装置１は、物体がセンサ１１から離れる方向に移動していることを、制御信号に迅速に反映させることができる。

また、光学式のセンサを用いた場合、日光、車両のヘッドライト、照明などの光による誤検知が発生する可能性がある。しかし、検知装置１は、電波式のセンサ１１を備えることによって、日光、車両のヘッドライト、照明などの光による誤検知を抑制できる。

また、実施形態に係る第２の態様の検知装置１では、第１の態様において、判定部１２ｅは、センサ信号を入力されて、処理周期Ｔ０（所定の周期）毎の距離を表す複数の距離データＬ（ｎ）を生成する。そして、判定部１２ｅは、複数の距離データＬ（ｎ）に基づいて、処理周期Ｔ０毎の距離の差分（距離差分ΔＬ（ｎ））を求め、距離差分ΔＬ（ｎ）に基づいて人体２００の状態を判定することが好ましい。

したがって、検知装置１は、測定結果である距離データＬ（ｎ）を用いて検知領域１００内の物体（人体２００など）の状態を判断するので、判定処理を比較的簡略化できる。

また、実施形態に係る第３の態様の検知装置１では、第１の態様において、判定部１２ｅは、センサ信号を入力されて、処理周期Ｔ０（所定の周期）毎の距離を表す複数の距離データＬ（ｎ）を生成する。そして、判定部１２ｅは、複数の距離データＬ（ｎ）に基づいて、処理周期Ｔ０毎の距離の移動平均の差分（距離差分ΔＬａ（ｎ））を求め、距離差分ΔＬａ（ｎ）に基づいて人体２００の状態を判定することが好ましい。

したがって、検知装置１は、距離データの移動平均を用いて検知領域１００内の物体（人体２００など）の状態を判断する。したがって、検知装置１は、距離データＬ（ｎ）のばらつきの影響を抑制することができるので、物体の状態判定の精度が向上する。

また、実施形態に係る第４の態様の検知装置１では、第１の態様において、判定部１２ｅは、センサ信号を入力されて、処理周期Ｔ０（所定の周期）毎の距離を表す複数の距離データＬ（ｎ）を生成する。そして、判定部１２ｅは、複数の距離データＬ（ｎ）の時系列に基づいて真値に近づくように複数の距離データＬ（ｎ）のばらつきを抑制した複数の平滑距離データＬｓ（ｎ）を求め、処理周期Ｔ０毎の平滑距離データＬｓ（ｎ）の差分（距離差分ΔＬｓ（ｎ））に基づいて人体２００の状態を判定することが好ましい。

したがって、検知装置１は、ばらつきを抑制した平滑距離データを用いて検知領域１００内の物体（人体２００など）の状態を判断するので、物体の状態判定の精度が向上する。

また、実施形態に係る第５の態様の検知装置１では、第１の態様において、判定部１２ｅは、センサ信号を入力されて、処理周期Ｔ０（所定の周期）毎の距離を表す複数の距離データＬ（ｎ）を生成する。そして、判定部１２ｅは、処理周期Ｔ０毎の人体２００の速度を表すデータであって、複数の距離データＬ（ｎ）の時系列に基づいて真値に近づくようにばらつきを抑制した複数の平滑速度データＶｓ（ｎ）を求める。そして、判定部１２ｅは、平滑速度データＶｓ（ｎ）に基づいて人体２００の状態を判定することが好ましい。

したがって、検知装置１は、人体２００の状態を、ばらつきを抑制した平滑速度データを用いて検知領域１００内の物体（人体２００など）の状態を判断するので、物体の状態判定の精度が向上する。

また、実施形態に係る第６の態様の検知装置１では、第１乃至第５の態様のいずれかにおいて、センサ１１は、時間経過に伴って周波数が変化する電波を処理周期Ｔ０毎に送信することが好ましい。この場合、センサ信号は、処理周期Ｔ０毎に送信した電波と反射波との周波数差の情報を含む。

したがって、検知装置１は、ＦＭＣＷ方式のセンサ１１を備えて、検知領域１００内の物体（人体２００など）までの距離を測定することができる。

また、実施形態に係る第７の態様の制御システムＳ１は、第１乃至第５の態様のいずれか一つの検知装置１と、自動ドア装置２１とを備える。自動ドア装置２１は、人の出入口５０３を開閉するドア（スライドドア２１１，２１２）を有する。制御信号は、ドアを開くための信号である。自動ドア装置２１は、制御信号（開制御信号）を受け取るとドアを開制御し、制御信号（開制御信号）を受け取らなければドアを閉制御する。

したがって、制御システムＳ１は、自動ドア装置２１の閉制御のタイミングを早めることができる。この結果、制御システムＳ１は、自動ドア装置２１の開状態をできるだけ抑制することによって、例えば自動ドア装置２１で仕切られた空間の空調環境の悪化を抑えることができる。

また、検知装置１は、マイクロコンピュータ等で構成されたコンピュータを搭載している。そして、このコンピュータがプログラムを実行することによって、周波数分析部１２ｃ、補正部１２ｄ、判定部１２ｅ、出力部１２ｇの各機能が実現されることが好ましい。なお、検知装置１に搭載されるコンピュータは、プログラムに従って動作するプロセッサおよびインターフェースを主なハードウェア構成として備える。この種のプロセッサとしては、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等を含む。そして、プロセッサがプログラムを実行することによって、周波数分析部１２ｃ、補正部１２ｄ、判定部１２ｅ、出力部１２ｇの各機能を実現することができれば、その種類は問わない。

また、プログラムの提供形態としては、コンピュータに読み取り可能なＲＯＭ（Read Only Memory）、光ディスク等の記録媒体に予め格納されている形態、インターネット等を含む広域通信網を介して記録媒体に供給される形態等がある。

すなわち、プログラムは、コンピュータを、周波数分析部１２ｃ、補正部１２ｄ、判定部１２ｅ、出力部１２ｇとして機能させることが好ましい。

なお、上述の実施の形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることは勿論である。

１ 検知装置
１１ センサ
１２ 信号処理部
１２ｅ 判定部
１２ｇ 出力部
２ 設備機器（機器）
２１ 自動ドア装置
２１１，２１２ スライドドア（ドア）
５０３ 出入口
Ｓ１ 制御システム
Ｔ０ 処理周期（周期）
Ｌ（ｎ） 距離データ
Ｌｓ（ｎ） 平滑距離データ
Ｖｓ（ｎ） 平滑速度データ
ΔＬ（ｎ） 距離差分（距離の差分）
ΔＬａ（ｎ） 距離差分（距離の移動平均の差分）
ΔＬｓ（ｎ） 距離差分（平滑距離データの差分）

Claims (7)

1. 電波を送信し、前記電波が物体で反射した反射波を受信して、前記物体までの距離に対応したセンサ信号を出力するセンサと、
   前記センサ信号が入力される信号処理部とを備え、
   前記信号処理部は、
   前記センサ信号に基づいて前記物体の状態を判定する判定部と、
   前記判定部の判定結果に応じて、機器を特定の状態に制御するための制御信号を出力する出力部とを有し、
   前記判定部は、前記センサ信号に基づいて、前記物体が前記センサに近付く方向に移動している接近状態であるか否か、及び前記物体が前記センサから離れる方向に移動している離隔状態であるか否かを判定し、
   前記出力部は、前記物体が前記接近状態であれば、前記制御信号を出力し、前記物体が前記離隔状態であれば、前記制御信号を出力しない
   ことを特徴とする検知装置。
2. 前記判定部は、
   前記センサ信号を入力されて、所定の周期毎の前記距離を表す複数の距離データを生成し、前記複数の距離データに基づいて、前記周期毎の前記距離の差分を求め、前記距離の差分に基づいて前記物体の状態を判定する
   ことを特徴とする請求項１記載の検知装置。
3. 前記判定部は、
   前記センサ信号を入力されて、所定の周期毎の前記距離を表す複数の距離データを生成し、前記複数の距離データに基づいて、前記周期毎の前記距離の移動平均の差分を求め、前記移動平均の差分に基づいて前記物体の状態を判定する
   ことを特徴とする請求項１記載の検知装置。
4. 前記判定部は、
   前記センサ信号を入力されて、所定の周期毎の前記距離を表す複数の距離データを生成し、前記複数の距離データの時系列に基づいて真値に近づくように前記複数の距離データのばらつきを抑制した複数の平滑距離データを求め、前記周期毎の前記平滑距離データの差分に基づいて前記物体の状態を判定する
   ことを特徴とする請求項１記載の検知装置。
5. 前記判定部は、
   前記センサ信号を入力されて、所定の周期毎の前記距離を表す複数の距離データを生成し、所定の周期毎の前記物体の速度を表すデータであって、前記複数の距離データの時系列に基づいて真値に近づくようにばらつきを抑制した複数の平滑速度データを求め、前記平滑速度データに基づいて前記物体の状態を判定する
   ことを特徴とする請求項１記載の検知装置。
6. 前記センサは、時間経過に伴って周波数が変化する前記電波を前記周期毎に送信し、
   前記センサ信号は、前記周期毎に送信した前記電波と前記反射波との周波数差の情報を含む
   ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の検知装置。
7. 請求項１乃至６のいずれか一項に記載の検知装置と、人の出入口を開閉するドアを有する自動ドア装置とを備え、
   前記制御信号は、前記ドアを開くための信号であり、
   前記自動ドア装置は、前記制御信号を受け取ると前記ドアを開制御し、前記制御信号を受け取らなければ前記ドアを閉制御する
   ことを特徴とする制御システム。

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