JP2020018861A - ベッド、センサシステム、及び、センサ情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】複数のドップラーセンサを用いた複数人の体動の検出精度を向上する。【解決手段】ベッド５は、前記ベッド５の第１の就寝領域の一部又は全部を、電波によるセンシング範囲に含む第１のドップラーセンサ２Ａと、前記ベッド５の第２の就寝領域の一部又は全部を、電波によるセンシング範囲に含む第２のドップラーセンサ２Ｂと、を備える。【選択図】図１

Description

本明細書に記載する技術は、ベッド、センサシステム、及び、センサ情報処理装置に関する。

生体の心拍や呼吸、動き等の生体情報を、例えばドップラーセンサを用いて非接触で測定（「検出」と称してもよい。）する技術が研究、検討されている。

また、ドップラーセンサを用いて測定した生体情報を基に、生体の睡眠に関する状態（「睡眠状態」と略称してよい。）を判定又は推定する技術も、研究、検討されている。

特表２０１４−５１８７２８号公報 特開２０１１−５０６０４号公報 特開２０１３−１９８６５４号公報 特開２０１０−９９１７３号公報

複数人それぞれの動きを、複数のドップラーセンサを用いて測定しようとした場合、複数人のいずれかの動きに応じた振動等が他者に伝わると、他者は実際には動いていないにも関わらず、他者に対応するセンサ値には他者が動いたかのような変化が現われる。

例えば、１つのベッドに複数人が就寝しており、各人の動き（「体動」と称してよい。）をそれぞれ複数のドップラーセンサで測定しようとした場合、誰かが寝返りを打つと、その振動が就寝中の他者に伝わる。

この場合、他者に対応するドップラーセンサのセンサ値には、他者は実際には動いていないにも関わらず、寝返りを打った人の振動の影響で、動いたかのような振幅変化が現われる。

そのため、各人の動きの測定精度が低下し得る。各人の動きの測定精度が低下すると、各人の動きの測定結果を用いた睡眠状態の推定精度も低下し得る。

１つの側面では、本明細書に記載する技術の目的の１つは、複数のドップラーセンサを用いた複数人の体動の検出精度を向上することにある。

１つの側面において、ベッドは、第１のドップラーセンサと、第２のドップラーセンサと、を備えてよい。第１のドップラーセンサは、前記ベッドの第１の就寝領域の一部又は全部を、電波によるセンシング範囲に含んでよい。第２のドップラーセンサは、前記ベッドの第２の就寝領域の一部又は全部を、電波によるセンシング範囲に含んでよい。

また、１つの側面において、センサシステムは、前記ベッドの異なる位置に配置された前記第１及び第２のドップラーセンサと、前記第１のドップラーセンサのセンサ値の振幅変化に基づいて体動が検出され、かつ、前記センサ値の周波数解析結果において心拍及び呼吸の一方又は双方を示す周波数成分の欠落が検出された場合に、前記第２のドップラーセンサのセンサ値に振幅変化が検出されても、前記第２のドップラーセンサのセンサ値に基づく体動の検出を、有効な体動検出としては処理しない処理部と、を備えてよい。

また、１つの側面において、センサ情報処理装置は、前記ベッドの異なる位置に配置された前記第１及び第２のドップラーセンサのうちの前記第１のドップラーセンサの受信波の振幅変化に基づいて体動が検出され、かつ、前記受信波を周波数解析して心拍及び呼吸の一方を示す周波数成分の欠落が検出された場合に、前記第２のドップラーセンサの受信波の振幅変化に基づいて検出される体動量を、無効な値とする処理部、を備えてよい。

また、１つの側面において、関連するセンサシステムは、送信した電波の受信波に基づいて体動を検出する。当該センサシステムは、前記受信波の振幅変化が検出され、かつ、前記受信波の周波数解析結果において心拍及び呼吸の一方又は双方を示す周波数成分の欠落が検出された場合に、体動を検出してよい。

また、１つの側面において、関連するセンサシステムは、ベッドの異なる位置に配置された複数のドップラーセンサと、処理部と、を備えてよい。処理部は、第１のドップラーセンサのセンサ値の振幅変化に基づいて体動が検出され、かつ、前記センサ値の周波数解析結果において心拍及び呼吸の一方又は双方を示す周波数成分の欠落が検出された場合に、第２のドップラーセンサのセンサ値に振幅変化が検出されても、前記第２のドップラーセンサのセンサ値に基づく体動の検出を、有効な体動検出としては処理しなくてよい。

更に、１つの側面において、関連するセンサシステムは、ベッドの異なる位置に配置された複数のドップラーセンサと、センサ情報処理装置と、を備えてよい。センサ情報処理装置は、前記複数のドップラーセンサのセンサ値を取得し、振幅変化が検出された複数のセンサ値のうち、前記センサ値の周波数解析結果において心拍及び呼吸の一方又は双方を示す周波数成分の欠落が検出されたセンサ値を基に、体動を検出してよい。

また、１つの側面において、関連するセンサ情報処理装置は、処理部を備えてよい。処理部は、ベッドの異なる位置に配置された複数のドップラーセンサのうちの第１のドップラーセンサの受信波の振幅変化に基づいて体動が検出され、かつ、前記受信波を周波数解析して心拍及び呼吸の一方を示す周波数成分の欠落が検出された場合に、第２のドップラーセンサの受信波の振幅変化に基づいて検出される体動量を、無効な値としてよい。

更に、１つの側面において、関連するセンサ情報処理装置は、取得部と、処理部と、を備えてよい。取得部は、ベッドの異なる位置に配置された複数のドップラーセンサのセンサ値を取得してよい。処理部は、振幅変化が検出された複数のセンサ値のうち、前記センサ値の周波数解析結果において心拍及び呼吸の一方又は双方を示す周波数成分の欠落が検出されたセンサ値に基づいて、体動を検出してよい。

また、１つの側面において、関連するセンサ情報処理装置は、取得部と、処理部と、を備えてよい。取得部は、ベッドの異なる位置に配置された複数のドップラーセンサからセンサ値を取得してよい。処理部は、取得した前記複数のドップラーセンサのセンサ値を基に複数の体動が時間的にずれて検出された場合に、最先のタイミングで体動が検出された第１のドップラーセンサのセンサ値を基に体動を検出してよい。

更に、１つの側面において、関連するセンサ情報処理プログラムは、ベッドの異なる位置に配置された複数のドップラーセンサのセンサ値を取得し、振幅変化が検出された複数のセンサ値のうち、前記センサ値の周波数解析結果において心拍及び呼吸の一方又は双方を示す周波数成分の欠落が検出されたセンサ値を基に、体動を検出する、処理をコンピュータに実行させてよい。

１つの側面として、複数のドップラーセンサを用いた複数人の体動の検出精度を向上できる。

一実施形態に係るセンサシステムの構成例を示す図である。 一実施形態に係るマルチユーザ対応センサ付きベッドの構成例を模式的に示す平面図である。 図２に例示したマルチユーザ対応センサ付きベッドの構成例を模式的に示す側面図である。 一実施形態に係るマルチユーザ対応センサ付きベッドの他の構成例を模式的に示す平面図である。 図４に例示したマルチユーザ対応センサ付きベッドの構成例を模式的に示す側面図である。 図１〜図５に例示したドップラーセンサの構成例を示すブロック図である。 図１に例示した情報処理装置の構成例を示すブロック図である。 図１及び図７に例示した情報処理装置の動作例（第１実施例）を説明するためのフローチャートである。 図８に例示した体動量補正処理の一例を説明するためのフローチャートである。 （Ａ）及び（Ｂ）は、図８に例示したデータベース（ＤＢ）の登録内容の一例を示す図であり、（Ａ）は、体動量補正処理前の登録内容の一例を示す図であり、（Ｂ）は、体動量補正処理後の登録内容の一例を示す図である。 一実施形態に係るドップラーセンサ値の時間変化（信号波形）の一例を示す図である。 図１１に例示したドップラーセンサ値の周波数解析結果の一例を示す図である。 図１２に例示した周波数解析結果を基に得られる心拍成分の信号波形の一例を示す図である。 図１２に例示した周波数解析結果を基に得られる呼吸成分の信号波形の一例を示す図である。 図１及び図７に例示した情報処理装置の他の動作例（第２実施例）を説明するためのフローチャートである。 図１及び図７に例示した情報処理装置の他の動作例（第２実施例）を説明するためのフローチャートである。 図１及び図７に例示した情報処理装置の他の動作例（第３実施例）を説明するためのフローチャートである。 一実施形態の比較例を説明するための模式図である。

以下、図面を参照して実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。また、以下に説明する各種の例示的態様は、適宜に組み合わせて実施しても構わない。なお、以下の実施形態で用いる図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。

図１は、一実施形態に係るセンサシステムの構成例を示すブロック図である。図１に示すセンサシステム１は、例示的に、第１のセンサ２Ａと、第２のセンサ２Ｂと、情報処理装置３と、を備えてよい。

センサ２Ａ及び２Ｂと情報処理装置３とは、ネットワーク（ＮＷ）４経由で通信可能に接続されてよい。例えば、センサ２Ａ及び２Ｂは、通信機器の一例であるルータ６を介してネットワーク４に接続されてよい。

センサ２Ａ及び２Ｂは、例示的に、ドップラーセンサであってよく、マイクロ波等の電波をセンシング対象に照射し、センシング対象で反射して受信される反射波の変化を基に、センシング対象の「動き」を非接触で検出することができる。

例えば、センサ２Ａ（又は２Ｂ）とセンシング対象との間の距離が変化すると、ドップラー効果によって、反射波に変化が生じる。反射波の変化は、例示的に、反射波の振幅及び周波数の一方又は双方の変化として捉えることができる。

センシング対象が例示的に人体等の生体であれば、センサ２Ａ（又は２Ｂ）とセンシング対象との間の距離が生体の「動き」に応じて変化するから、生体情報（「バイタル情報」と称してもよい。）をセンシングできる。なお、「センシング」は、「検出」あるいは「測定」と言い換えてもよい。

生体の「動き」（「位置変化」と言い換えてもよい。）には、例示的に、生体の活動中の身体的な動きに限らず、生体の睡眠時等の安静時の心拍や呼吸に応じた生体表面（例えば、皮膚）の動きが含まれてよい。

生体表面の動きは、生体の臓器の動きに応じて生じる、と捉えてよい。例えば、心臓の鼓動に応じて皮膚に動きが生じる。また、呼吸に伴う肺臓の伸縮に応じて皮膚に動きが生じる。

これらの生体の「動き」に応じて、センサ２Ａ（又は２Ｂ）が照射したマイクロ波の反射にドップラー効果による変化が生じるから、当該変化を基に、例えば、身体的な動きや心拍、呼吸等を示すバイタル情報をセンシングすることが可能である。

なお、以下では、便宜的に、人体の「身体的な動き」を便宜的に「体動」と称し、心拍や呼吸等に伴う人体表面の動きとは区別する。ただし、「体動」に、人体の身体的な動きと、心拍や呼吸等に伴う人体表面の動きと、が含まれる扱いにしてもよい。

センサ２Ａ（又は２Ｂ）によってセンシングされたバイタル情報を基に、例えば、生体が睡眠中であるか覚醒中であるかといった、生体の睡眠状態を非接触で検出、判定、又は、推定することが可能である。

センサ２Ａ及び２Ｂは、例示的に、寝室等の室内空間に備えられた寝具の一例であるベッド５に取り付けられてよく、ベッド５の利用者のバイタル情報を非接触でセンシングしてよい。なお、「利用者」は、センサ２Ａ及び２Ｂによる「被観測者」あるいは「被験者」と称されてもよい。

ベッド５は、２人以上が就寝可能なサイズのベッドであってよい。例えば、ベッド５は、一般的なダブルベッドの幅（例示的に、１４００ｍｍ）以上のベッドであってよい。以下では、非限定的な一例として、ベッド５が、図２や図４に例示するように、２人の利用者Ａ及びＢが並んで就寝可能なサイズのダブルベッドであることを想定する。

センサ２Ａ及び２Ｂは、それぞれ、利用者Ａ及びＢに対応付けてベッド５に取り付けられてよい。

例えば、ダブルベッド５において、第１のセンサ２Ａは、センシング範囲に、一方の利用者Ａが就寝時に占有すると想定される第１の就寝領域の一部又は全部が含まれるようにベッド５に取り付けられてよい。

第２のセンサ２Ｂは、センシング範囲に、他方の利用者Ｂが就寝時に占有すると想定される第２の就寝領域の一部又は全部が含まれるようにダブルベッド５に取り付けられてよい。

第１及び第２の就寝領域は、例示的に、それぞれ、ダブルベッド５のベッド領域を、長手方向の中心線を中心に、幅方向の左右に分割した領域に相当してよい。

非限定的な一例として、第１のセンサ２Ａは、第１の就寝領域に対して送信電波の指向性が形成されて、第１の利用者Ａに向けて電波を照射可能な位置に取り付けられてよい。第２のセンサ２Ｂは、第２の就寝領域に対して送信電波の指向性が形成されて、第２の利用者Ｂに向けて電波を照射可能な位置に取り付けられてよい。

そのような取り付け位置（便宜的に「センサ取り付け位置」と称することがある。）の一例としては、図２及び図３に模式的に例示するように、マットレス５２の裏側から利用者Ａ（又はＢ）へ電波を照射可能な位置が挙げられる。

例えば、第１のセンサ２Ａは、マットレス５２が置かれるベッド５の床板（「底板」と称してもよい。）５３（図３参照）の、利用者Ａの就寝領域に対応する領域内に、送信電波の指向性が上方を向くように取り付けられてよい。

第２のセンサ２Ｂは、例えば、当該床板５３の利用者Ｂの就寝領域に対応する領域内に、送信電波の指向性が上方を向くように取り付けられてよい。

センサ取り付け位置の他の一例としては、図４及び図５に例示するように、ベッド５のヘッドボード５１が挙げられる。センサ２Ａ及び２Ｂのヘッドボード５１への取り付けは、埋め込みでよいし外付けでもよい。

例示的に、センサ２Ａ及び２Ｂは、ヘッドボード５１の高さにもよるが、マットレス５２の表面から鉛直上方に数十センチメートル（ｃｍ）、非限定的な一例として３０ｃｍ程度の位置に取り付けられてよい。

センサ２Ａ及び２Ｂのセンシング範囲は、それぞれ、図２〜図５に模式的に例示するように、利用者Ａ及びＢの胸部が含まれるように設定されてよい。当該設定により、利用者Ａ及びＢの心拍や呼吸を測定し易くなる。また、センサ２Ａ及び２Ｂのセンシング範囲は、互いの電波干渉をできるだけ避けるために、互いに重ならないように設定されてよい。

センサ２Ａ及び２Ｂのセンシング範囲は、それぞれ、例えば後述するように、電波の送信電力を制御することで調整できる。

図２及び図３に例示したように、センサ２Ａ及び２Ｂをベッド５の床板５３に取り付ける態様では、利用者Ａ及びＢの心拍や呼吸を測定し易いように、利用者Ａ及びＢの少なくとも胸部を含む領域がセンシング範囲に含まれるように調整し易い。

一方、図４及び図５に例示したように、センサ２Ａ及び２Ｂをベッド５のヘッドボード５１に取り付ける態様では、例示的に、ベッド５の形状等の変化に伴う外乱の影響をセンサ２Ａ及び２Ｂが受けにくい。

例えば、ベッド５のマットレス５２の硬さが変化したり、リクライニングが可能なベッド５の形状が変化したりしても、センサ２Ａ及び２Ｂによるセンシングに与える影響を抑制することができ、センシング精度の低下を抑制することができる。

なお、図２及び図３に例示したセンサ取り付け位置と、図４及び図５に例示したセンサ取り付け位置とは、適宜に組み合わせてもよい。例えば、センサ２Ａ及び２Ｂの一方は、ベッド５の床板５３に取り付け、他方は、ベッド５のヘッドボード５１に取り付けられてよい。

センサ２Ａ及び２Ｂが取り付けられたベッド５は、便宜的に、「マルチユーザ対応センサ付きベッド５」と称してもよい。

また、図１において模式的に例示するように、ベッド５が備えられた室内空間には、空調機７や照明器具８等が備えられていてもよい。

空調機７や照明器具８は、センサ２Ａ及び２Ｂと同様に、ルータ６に接続されてよく、ルータ６及びネットワーク４経由で情報処理装置３と通信可能に接続されてよい。

空調機７や照明器具８は、ルータ６及びネットワーク４を経由した通信によって、情報処理装置３から動作が制御されてよい。

例えば、情報処理装置３は、センサ２Ａ及び２Ｂのセンシング結果を用いて、空調機７の運転や照明器具８の調光を遠隔制御してよい。当該制御は、室内空間の環境（「室内環境」と称してよい。）を利用者にとって快適な環境に制御することであってよい。

情報処理装置３によって室内環境を制御することには、例示的に、利用者の快眠を助けるような、空調機７の温度制御や風量制御、風向制御、照明器具８の調光制御等が含まれてよい。そのような制御は、便宜的に、「快眠制御」と称してもよい。

なお、センサ５Ａ及び５Ｂは、情報処理装置３によって制御されなくてもよい。別言すると、センサ５Ａ及び５Ｂは、情報処理装置３宛の片方向の通信が可能であれば足り、情報処理装置３が送信した信号の受信をサポートしなくても構わない。

センサ２Ａ及び２Ｂ、空調機７、並びに、照明器具８の一部又は全部と、ルータ６と、の間の接続は、有線接続でもよいし無線接続でもよい。空調機７や照明器具８は、家庭用及び業務用のいずれであってもよい。家庭用の空調機７や照明器具８は、所謂「家電」の一例であり、ネットワーク４と通信が可能な「家電」は、「情報家電」と称されてもよい。

ネットワーク４は、例示的に、ＷＡＮ（Wide Area Network）や、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネットに該当してよい。ネットワーク４には、無線アクセス網が含まれてもよい。例えば、ルータ６は、無線インタフェースによって無線アクセス網に接続して情報処理装置３と通信することが可能であってよい。

情報処理装置３は、既述のように、ネットワーク４経由でセンサ２Ａ及び２Ｂのセンサ情報を受信（「取得」と称してもよい。）することが可能である。したがって、情報処理装置３は、センサ情報処理装置３と称してもよい。

受信したセンサ情報を基に、情報処理装置３は、利用者Ａ及びＢの体動や心拍、呼吸等の状態を判定（「推定」と称してもよい。）することができる。推定結果を基に、情報処理装置３は、既述のように室内環境を制御してよい。

情報処理装置３は、例示的に、１又は複数のサーバを用いて構成されてよい。別言すると、１つのサーバが情報処理装置３に該当してもよいし、複数のサーバを備えたサーバシステムが情報処理装置３に該当してもよい。サーバは、例えば、クラウドデータセンタに備えられたクラウドサーバに該当してもよい。

（センサ２Ａ及び２Ｂの構成例）
次に、図６を参照して、センサ２Ａ及び２Ｂの構成例について説明する。なお、図６に例示する構成例は、センサ２Ａ及び２Ｂに共通であってよい。そのため、構成的にセンサ２Ａ及び２Ｂを区別しない場合には、センサ２Ａ及び２Ｂを「センサ２」と略記することがある。

図６に例示するセンサ２は、ドップラーセンサである。ドップラーセンサ２は、「マイクロ波センサ２」と称してもよいし、「ＲＦセンサ２」と称してもよい。「ＲＦ」は、「Radio Frequency」の略称である。

ドップラーセンサ２は、例示的に、送信した電波と、当該送信電波の反射波と、を位相検波してビート信号を生成する。そのため、図６に示すように、ドップラーセンサ２は、例えば、アンテナ２１１、ローカル発振器（Oscillator, OSC）２１２、ＭＣＵ（Micro Control Unit）２１３、検波回路２１４、オペアンプ（ＯＰ）２１５、及び、電源部２１６を備えてよい。

アンテナ２１１は、ＯＳＣ２１２で生成された発振周波数をもつ電波を送信し、また、当該送信電波の反射波を受信する。なお、図６の例において、アンテナ２１１は、送受信に共用であるが、送受信に個別であってもよい。

ＯＳＣ２１２は、例示的に、ＭＣＵ２１３の制御に応じて発振動作して、所定周波数の信号（便宜的に「ローカル信号」と称してよい。）を出力する。ローカル信号は、アンテナ２１１から送信電波として送信されると共に、検波回路２１４に入力される。

ＯＳＣ２１２の発振周波数は、例示的に、マイクロ波帯の周波数であってよい。マイクロ波帯は、例示的に、２．４ＧＨｚ帯でもよいし、２４ＧＨｚ帯でもよい。これらの周波数帯は、日本の電波法で屋内での使用が認められている周波数帯の一例である。電波法の規制を受けない周波数帯を、ドップラーセンサ２の送信電波に用いても構わない。

ＭＣＵ２１３は、例示的に、ＯＳＣ２１２の発振動作を制御する。

検波回路２１４は、アンテナ２１１で受信された反射波と、ＯＳＣ２１２からのローカル信号（別言すると、送信電波）と、を位相検波してビート信号を出力する。なお、検波回路２１４は、送信電波と反射波とをミキシングするミキサに置換されてもよい。ミキサによるミキシングは、位相検波と等価であると捉えてよい。

ここで、検波回路２１４によって得られるビート信号には、ドップラー効果によって、送信電波を反射した利用者Ａ又はＢの「動き」に応じた、振幅変化と周波数変化とが現われる。

例えば、「動き」の変化量（別言すると、ドップラーセンサ２に対する相対速度）が大きくなるほど、ビート信号の周波数及び振幅値は大きくなる傾向にある。

別言すると、ビート信号には、送信電波を反射したセンシング対象（例えば、利用者Ａ又はＢ）の「動き」を示す情報が含まれる。センシング対象の「動き」には、既述のとおり、利用者の身体的な動きである体動と、心拍や呼吸に伴う人体表面（別言すると、皮膚）の動きと、がある。

心拍や呼吸に伴う人体表面の変化によって、利用者とドップラーセンサ２との間の距離が変化するから、当該距離変化に応じてビート信号の波形が変化する。したがって、ビート信号の波形変化に基づいて、利用者の体動に限らず、利用者の心拍数や呼吸数を検出することも可能である。

例えば、利用者の体動は、利用者の心拍や呼吸に応じた人体表面の動きに比べて、ビート信号の振幅値が大きく変化する傾向にあるため、振幅値の変化を基に検出することが可能である。

これに対し、利用者の心拍や呼吸に応じた人体表面の動きは、ビート信号において振幅値の変化よりも周波数の変化として現われ易いため、周波数の変化を基に検出することが可能である。

オペアンプ２１５は、検波回路２１４から出力されるビート信号を増幅する。増幅されたビート信号が、センサ情報として情報処理装置３宛に送信されてよい。

電源部２１６は、例示的に、ＭＣＵ２１３、検波回路２１４及びオペアンプ２１５に駆動電力を供給する。

なお、ＯＳＣ２１２の発振周波数及び出力信号強度は、ドップラーセンサ２Ａとドップラーセンサ２Ｂとで同じでもよいし異なっていてもよい。別言すると、ドップラーセンサ２Ａ及び２Ｂが送信する電波の周波数及びパワーは、同じでもよいし異なっていてもよい。

送信電波のパワーは、「送信電波強度」又は「送信電力」と言い換えてもよい。送信電力が大きいほど、電波の到達可能な空間範囲が拡大するから、センシング範囲を拡大できる。センサ取り付け位置とセンシング対象との距離に応じて、ドップラーセンサ２Ａ及び２Ｂの送信電力が個別的に設定、調整されてよい。

（情報処理装置３の構成例）
次に、図７を参照して、図１に例示した情報処理装置３の構成例について説明する。図７に示すように、情報処理装置３は、例示的に、プロセッサ３１、メモリ３２、記憶装置３３、通信インタフェース（ＩＦ）３４、及び、ペリフェラルＩＦ３５を備えてよい。

プロセッサ３１、メモリ３２、記憶装置３３、通信ＩＦ３４、及び、ペリフェラルＩＦ３５は、例示的に、通信バス３６によって、互いに通信可能に接続されてよい。

プロセッサ３１は、処理部の一例であり、例示的に、情報処理装置３の全体的な動作を制御する。当該制御には、ネットワーク４を経由した通信を制御することが含まれてよい。当該制御には、ネットワーク４経由で空調機７及び照明器具８の一方又は双方を遠隔制御することが含まれてよい。

例えば、プロセッサ３１は、通信ＩＦ３４で受信された、ドップラーセンサ２Ａ及び２Ｂのセンサ情報を基に利用者Ａ及びＢの睡眠に関する状態を判定してよく、当該判定の結果に応じて、空調機７や照明器具８の動作を制御する制御信号を生成してよい。当該制御信号は、例えば通信ＩＦ３４を介して、空調機７や照明器具８に宛てて送信されてよい。

プロセッサ３１は、演算能力を備えた演算処理装置の一例である。演算処理装置は、演算デバイス又は演算回路と称されてもよい。演算処理装置の一例であるプロセッサ３１には、例示的に、ＣＰＵが適用されてよい。「ＣＰＵ」は、「Central Processing Unit」の略称である。

ＣＰＵに代えて、例えば、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の集積回路（Integrated Circuit, IC）や、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）がプロセッサ３１に用いられてもよい。なお、「演算処理装置」は、「コンピュータ」と称してもよい。

メモリ３２は、記憶媒体の一例であり、ＲＡＭ（Random Access Memory）やフラッシュメモリ等であってよい。メモリ３２には、プロセッサ３１が読み取って動作するために用いられる、プログラムやデータが記憶されてよい。「プログラム」は、「ソフトウェア」あるいは「アプリケーション」と称されてもよい。

記憶装置３３は、種々のデータやプログラムを記憶してよい。記憶装置３３には、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）や、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等が用いられてよい。

記憶装置３３に記憶されるデータには、例示的に、通信ＩＦ３４で受信された、ドップラーセンサ２Ａ及び２Ｂのセンサ情報や、センサ情報を基に得られるバイタル情報、バイタル情報を基に推定される睡眠状態の判定結果等が含まれてよい。

記憶装置３３に記憶されたデータは、適宜に、データベース（ＤＢ）化されてよい。ＤＢ化されたデータは、「クラウドデータ」や「ビッグデータ」等と称されてよい。なお、記憶装置３３とメモリ３２とを「記憶部」と総称してもよい。

記憶装置３３に記憶されるプログラムには、図８や図９、図１５〜図１７にて後述する処理（「センサ情報処理」と称してよい。）を実行するプログラムが含まれてよい。当該プログラムは、便宜的に、「センサ情報処理プログラム」と称してよい。プログラムを成すプログラムコードの全部又は一部は、記憶部に記憶されてもよいし、オペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として記述されてもよい。

プログラムやデータは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されてよい。記録媒体の一例としては、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ポータブルハードディスク等が上げられる。また、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の半導体メモリも記録媒体の一例である。

あるいは、プログラムやデータは、サーバ等からネットワーク４経由で情報処理装置３に提供（ダウンロード）されてもよい。例えば、通信ＩＦ３４を通じてプログラムやデータが情報処理装置３に提供されてよい。また、プログラムやデータは、ペリフェラルＩＦ３５に接続された後述の入力機器等から情報処理装置３に入力されてもよい。

通信ＩＦ３４は、例示的に、ネットワーク４に接続されて、ネットワーク４を経由した通信を可能にする。

通信ＩＦ３４は、受信処理に着目すれば、センサ２Ａ及び２Ｂが情報処理装置３宛に送信した情報を受信する受信部（「取得部」と称してもよい。）の一例である。

一方、送信処理に着目すれば、通信ＩＦ３４は、例えば、プロセッサ３１が生成した空調機７宛や照明器具８宛の制御信号を送信する送信部の一例である。通信ＩＦ３４には、例示的に、イーサネット（登録商標）カードが適用されてよい。

ペリフェラルＩＦ３５は、例示的に、情報処理装置３に周辺機器を接続するためのインタフェースである。

周辺機器には、情報処理装置３に情報を入力するための入力機器や、情報処理装置３が生成した情報を出力する出力機器が含まれてよい。

入力機器には、キーボードやマウス、タッチパネル等が含まれてよい。出力機器には、ディスプレイやプリンタ等が含まれてよい。

（動作例）
以下、上述したセンサシステム１の動作例について説明する。
以下の動作例においては、複数（例示的に２人）の利用者Ａ及びＢの睡眠状態を、それぞれ、センサ２Ａ及び２Ｂによって非接触で得られるセンサ情報を基に、情報処理装置３にて推定する例について説明する。

なお、以下において、ドップラーセンサ２Ａ及び２Ｂのセンシング結果であるセンサ情報を、それぞれ、「検出値」又は「センサ値」と称することがある。また、利用者Ａに対応するドップラーセンサ２Ａのセンサ値を、便宜的に、「ドップラーセンサ値Ａ」又は「センサ値Ａ」と表記することがある。同様に、利用者Ｂに対応するドップラーセンサ２Ｂのセンサ値を、便宜的に、「ドップラーセンサ値Ｂ」又は「センサ値Ｂ」と表記することがある。

１台のベッド５で例えば２人の利用者Ａ及びＢが並んで就寝する場合に、図２〜図５に例示したように、各人が寝る位置（別言すると、就寝領域）に対応してドップラーセンサ２Ａ及び２Ｂを設けることで、各人の体動や心拍、呼吸の状態を測定できる。

しかし、１台のベッド５で複数人が就寝するが故に、そのうちの誰か（例えば利用者Ａ）に寝返りを打つ等の身体的な動き（体動）が生じると、当該体動に応じた振動が例えばベッド５のマットレス５２や布団等を伝わり、他の利用者Ｂにも動きが生じ得る。

この場合、他の利用者Ｂに対応するセンサ値Ｂには、実は動いていない利用者Ｂに、あたかも利用者Ｂ自身の体動が生じたかのような振幅変化が現われる。

そのため、動いていない利用者Ｂを動いたかのように誤検出してしまうことがあり、利用者Ｂの体動検出精度が低下し、その結果、睡眠状態の推定精度も低下し得る。

逆に、利用者Ｂに寝返りを打つ等の体動が生じた場合には、振動が利用者Ａに伝わり、センサ値Ａに、利用者Ａに利用者Ａ自身の体動が生じたかのような振幅変化が現われる。

そのため、利用者Ａの体動検出精度が低下し、その結果、利用者Ａの睡眠状態の推定精度も低下し得る。

このように、１台のベッド５で複数の利用者Ａ及びＢが就寝する場合、各利用者Ａ及びＢに対応してセンサ２Ａ及び２Ｂを設けても、利用者Ａ及びＢのいずれかに、寝返りを打つ等の体動が生じると、他者の体動検出精度が低下し得る。

仮に、複数の利用者に対応付けた各センサ２の電波周波数を互いに異ならせたとしても、寝返りを打つ等の体動の生じた利用者の振動に応じた振幅変化が他の利用者に対応するセンサ２のセンサ値に現われるから、体動検出精度が低下し得ることに変わりない。

睡眠中の体動の有無を示す情報は、睡眠の質（例えば、深さ）の推定に用いられる情報であるため、動いていない人を動いたかのように誤検出してしまうことは、可能な限り抑制したい。

ここで、寝返りを打つ等の体動の生じた利用者と、体動の生じていない利用者と、は、例えば、ドップラーセンサ値を周波数解析した結果における特定の周波数成分のデータの存否によって、区別することが可能である。

周波数解析には、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）や離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を用いてよい。特定の周波数成分は、例示的に、人体の心拍及び呼吸の一方又は双方を示す周波数成分である。なお、心拍を示す周波数成分は「心拍成分」と略称してよく、呼吸を示す周波数成分は「呼吸成分」と略称してよい。

心拍成分は、周波数解析結果において、呼吸成分よりも高い周波数レンジにピークが現われる傾向にある。例えば、人体の心拍成分は、０．７Ｈｚ〜３Ｈｚ程度の周波数レンジにおいてピーク周波数が現われる傾向にあり、人体の呼吸成分は、０．１Ｈｚ〜０．３Ｈｚ程度の周波数レンジにおいてピーク周波数が現われる傾向にある。

利用者がベッド５において寝返りを打つ等して大きく動くと、ドップラーセンサ値には、体動に応じた波形乱れが生じるため、周波数解析結果において、心拍成分及び呼吸成分の一方又は双方に対応するデータが欠落する（又は、識別困難になる。以下、同様。）

これに対し、同じベッド５において睡眠中で体動の生じていない他の利用者に対応するセンサ値には、一時的な波形乱れは生じるものの、周波数解析結果において、心拍成分及び呼吸成分は識別可能な状態で残存し易い。

したがって、体動の検出を示すセンサ値の周波数解析結果において、心拍成分及び呼吸成分の一方又は双方に対応するデータが欠落しているか否かで、いずれのドップラーセンサ２に対応する利用者に、寝返りを打つ等の体動が生じたかを判定又は推定できる。

例えば、体動検出の振幅変化を示す複数のセンサ値のうち、周波数解析結果において心拍成分及び呼吸成分の一方又は双方の欠落が検出されたセンサ値は、当該センサ値に対応する利用者自身に寝返りを打つ等の体動が生じたことを示す。したがって、当該センサ値から得られる体動量は、有効なデータとして処理してよい。

一方、体動検出の振幅変化を示す複数のセンサ値のうち、心拍成分及び呼吸成分の欠落が検出されないセンサ値は、当該センサ値に対応する利用者自身には体動が生じていないことを示す。したがって、当該センサ値から得られる体動量は、有効なデータとしては処理せずに補正してよい。

以上の処理により、各利用者の体動検出精度を向上でき、ひいては、睡眠状態の推定精度を向上できる。

なお、体動量を補正することは、例示的に、当該体動量を無効な値にすること、例えば０に補正することであってよい。別言すると、体動量を補正することは、体動量をマスクすること、と捉えてもよいし、正常（又は有効）な体動検出としては処理しないこと、と捉えてもよい。

体動検出を有効な体動検出としては処理しないことは、別言すると、体動検出を異常（又は無効）な体動検出（又は体動の誤検出）として処理すること、あるいは体動検出を無視すること、と捉えてもよい。

（第１実施例）
以下、図８〜図１４を参照して、情報処理装置３による処理の第１実施例を説明する。

なお、以下では、利用者Ａについて算出された体動量、心拍数、及び、呼吸数を、それぞれ便宜的に、「体動量Ａ」、「心拍数Ａ」、及び、「呼吸数Ａ」と表記することがある。同様に、利用者Ｂについて算出された体動量、心拍数、及び、呼吸数を、それぞれ便宜的に、「体動量Ｂ」、「心拍数Ｂ」、及び、「呼吸数Ｂ」と表記することがある。

図８に例示するように、情報処理装置３は、ドップラーセンサ２Ａ及び２Ｂが情報処理装置３宛に送信したドップラーセンサ値Ａ及びＢを受信する（処理Ｐ１１ａ及びＰ１１ｂ）。ドップラーセンサ値Ａ及びＢは、例示的に、情報処理装置３の通信ＩＦ３４にて受信され、情報処理装置３のプロセッサ３１に入力される。

プロセッサ３１は、例示的に、ドップラーセンサ値Ａ及びＢそれぞれの振幅成分を抽出し（処理Ｐ１２ａ及びＰ１２ｂ）、抽出した振幅成分を基に、利用者Ａの体動量Ａ及び利用者Ｂの体動量Ｂを算出してよい（処理Ｐ１３ａ及びＰ１３ｂ）。

例示的に、プロセッサ３１は、振幅成分と判定閾値との比較により、判定閾値を超えた振幅成分を「体動検出」と判定し、「体動検出」と判定した振幅成分を、単位時間にわたって積算することで算出してよい。あるいは、プロセッサ３１は、「体動検出」の有無を数値化したデータとして「体動量」を算出することとしてもよい。例えば、「体動検出」有りを「１」で表し、「体動検出」無しを「０」で表すこととしてもよい。

また、プロセッサ３１は、上述した体動量の算出処理と並行して、センサ値Ａ及びＢのそれぞれを周波数解析し（処理Ｐ１４ａ及びＰ１４ｂ）、周波数解析結果を基に、利用者Ａ及びＢそれぞれの心拍数及び呼吸数を算出してよい（処理Ｐ１５ａ及びＰ１５ｂ）。

例えば、各センサ値Ａ及びＢは、ＦＦＴ処理によって時間領域の信号から周波数領域の信号（便宜的に「周波数信号」と称してよい。）にそれぞれ変換される。

プロセッサ３１は、各センサ値Ａ及びＢの周波数信号から、他に比べて相対的に大きな変化を示す周波数成分（便宜的に「ＦＦＴピーク周波数」と称してよい。）を検出してよい。ドップラーセンサ値のＦＦＴピーク周波数は、心拍や呼吸に応じた特徴的な変化を示す周波数成分の一例である。

図１１に、ドップラーセンサ値の時間変化の一例を示し、図１２に、図１１に例示したドップラーセンサ値のＦＦＴ結果の一例を示す。

図１２に例示するように、ドップラーセンサ値のＦＦＴ結果には、既述のように、人体の心拍成分が、０．７Ｈｚ〜３Ｈｚ程度の周波数レンジにおいてピーク周波数が現われる傾向にある。また、人体の呼吸成分は、０．１Ｈｚ〜０．３Ｈｚ程度の周波数レンジにおいてピーク周波数が現われる傾向にある。

したがって、プロセッサ３１は、心拍成分に相当するピーク周波数と呼吸成分に相当するピーク周波数とに基づいて、図１１に例示したドップラーセンサ値の原信号波形から、呼吸成分に相当する信号波形と、心拍成分に相当する信号波形と、を分離できる。

図１３に、心拍成分に相当する信号波形の一例を示し、図１４に、呼吸成分に相当する信号波形の一例を示す。

プロセッサ３１は、分離した信号波形のそれぞれにノイズ成分を除去するためのローパスフィルタリング（ＬＰＦ）を適宜に施してよい。

プロセッサ３１は、得られた信号波形から心拍数及び呼吸数を算出できる。例えば、心拍数であれば、プロセッサ３１は、心拍成分に相当する信号波形の特徴点（例えば、振幅のピーク）を識別し、特徴点の時間間隔（例えば「秒」）を求めてよい。

プロセッサ３１は、例えば、求めた時間間隔で１分（＝６０秒）を除することにより、１分あたりの心拍数を算出することができる。呼吸数についても同様にしてプロセッサ３１において算出できる。

図８に戻り、プロセッサ３１は、処理Ｐ１３ａ及びＰ１３ｂ並びに処理Ｐ１５ａ及びＰ１５ｂで得られた、利用者Ａ及びＢそれぞれの体動量、心拍数、及び、呼吸数を、例えば記憶装置３３（図７参照）に記憶してデータベース（ＤＢ）化してよい（処理Ｐ１６）。なお、記憶装置３３に記憶されたＤＢを便宜的に「ＤＢ３３」と表記することがある。

図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）に、ＤＢ３３の登録内容の一例を示す。なお、図１０（Ａ）は、後述する体動量の補正処理（図８の処理Ｐ１７）による補正前の登録内容の一例を示し、図１０（Ｂ）は、当該補正処理による補正後の登録内容の一例を示す。

図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）に例示するように、ＤＢ３３には、利用者Ａ及びＢ毎に、時間（例示的に、１秒）毎の体動量、心拍数、及び、呼吸数が登録されてよい。なお、図１０（Ａ）において点線枠で囲った部分は、利用者Ａ又はＢに、寝返りを打つ等の体動が生じて、呼吸数及び心拍数が欠落していることを表している。

図８に例示するように、プロセッサ３１は、図１０（Ａ）に例示したＤＢ３３の登録内容に基づいて、体動量の補正処理を実施してよい（処理Ｐ１７）。図９に、体動量の補正処理の一例を示す。

図９に例示するように、プロセッサ３１は、ＤＢ３３を参照してデータを読み出し（処理Ｐ１７０）、例えば同じ時間における利用者Ａ及びＢの体動量Ａ及びＢを比較して、体動量Ａ＞体動量Ｂであるか否かを判定してよい（処理Ｐ１７１）。

判定の結果、体動量Ａ＞体動量Ｂであれば（処理Ｐ１７１でＹＥＳ）、プロセッサ３１は、体動量Ａ及びＢを比較した時間における心拍数Ａ及び呼吸数ＡがＤＢ３３に登録されているか否かを更に判定してよい（処理Ｐ１７２）。

判定の結果、心拍数Ａ及び呼吸数Ａの一方又は双方が登録されておらず、欠落していれば（処理Ｐ１７２でＮＯ）、プロセッサ３１は、利用者Ａに寝返りを打つ等の体動が生じたと判定して、体動量Ａを有効なデータとして維持してよい（処理Ｐ１７４）。

別言すると、プロセッサ３１は、ドップラーセンサ値Ａの振幅変化に基づく体動検出を有効な体動検出として処理してよい。当該処理は、ドップラーセンサ値Ａの振幅変化に基づいて体動を検出すること、と捉えてもよい。

一方、心拍数Ａ及び呼吸数Ａが登録されていれば（処理Ｐ１７２でＹＥＳ）、プロセッサ３１は、体動量Ａは、他の利用者Ｂの体動の影響によって誤検出されたデータであると判定して、体動量Ａを無効なデータ（例えば０）に補正してよい（処理Ｐ１７３）。

例えば図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）の例では、図１０（Ｂ）において利用者Ａについて実線枠で囲んだ部分の体動量Ａ（図１０（Ａ）において「１」）が「０」に補正される。

別言すると、プロセッサ３１は、ドップラーセンサ値Ａの振幅変化に基づく体動検出を、有効な体動検出としては処理しなくてよい。当該処理は、ドップラーセンサ値Ａの振幅変化に基づく体動検出を行なわないこと、あるいは無視すること、と捉えてもよい。

また、比較処理Ｐ１７１において、体動量Ａ＞体動量Ｂでなかった場合（処理Ｐ１７１でＮＯ）、プロセッサ３１は、体動量Ａ＜体動量Ｂであるか否かを判定してよい（処理Ｐ１７５）。

判定の結果、体動量Ａ＜体動量Ｂであれば（処理Ｐ１７５でＹＥＳ）、プロセッサ３１は、体動量Ａ及びＢを比較した時間における心拍数Ｂ及び呼吸数ＢがＤＢ３３に登録されているか否かを更に判定してよい（処理Ｐ１７６）。

判定の結果、心拍数Ｂ及び呼吸数Ｂの一方又は双方が登録されておらず、欠落していれば（処理Ｐ１７６でＮＯ）、プロセッサ３１は、利用者Ｂに寝返りを打つ等の体動が生じたと判定して、体動量Ｂを有効なデータとして維持してよい（処理Ｐ１７８）。

別言すると、プロセッサ３１は、ドップラーセンサ値Ｂの振幅変化に基づく体動検出を有効な体動検出として処理してよい。当該処理は、ドップラーセンサ値Ｂの振幅変化に基づいて体動を検出すること、と捉えてもよい。

一方、心拍数Ｂ及び呼吸数Ｂが登録されていれば（処理Ｐ１７６でＹＥＳ）、プロセッサ３１は、体動量Ｂは、他の利用者Ａの体動の影響によって誤検出されたデータであると判定して、体動量Ｂを無効なデータ（例えば０）に補正してよい（処理Ｐ１７７）。

例えば図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）の例では、図１０（Ｂ）において利用者Ｂについて実線枠で囲んだ部分の体動量Ｂ（図１０（Ａ）において「１」）が「０」に補正される。

別言すると、プロセッサ３１は、ドップラーセンサ値Ｂの振幅変化に基づく体動検出を、有効な体動検出としては処理しなくてよい。当該処理は、ドップラーセンサ値Ｂの振幅変化に基づく体動検出を行なわないこと、あるいは無視すること、と捉えてもよい。

なお、比較処理Ｐ１７５において、体動量Ａ＜体動量Ｂでなければ（処理Ｐ１７５でＮＯ）、プロセッサ３１は、体動量Ａ＝体動量Ｂであると判定して（処理Ｐ１７９）、体動量Ａ及びＢを有効なデータとして処理（維持）して処理Ｐ１７０に戻ってよい。

プロセッサ３１は、以上の処理を、ＤＢ３３において未処理のデータが無くなるまで（処理Ｐ１８０でＮＯと判定されるまで）、処理Ｐ１７０以降の処理を繰り返してよい（処理Ｐ１８０でＹＥＳ）。

未処理のデータが無くなれば（処理Ｐ１８０でＮＯ）、プロセッサ３１は、例えば図８に示すように、ＤＢ３３に登録されている、各利用者Ａ及びＢの体動量、心拍数、及び、呼吸数のデータを基に、利用者Ａ及びＢそれぞれの睡眠状態を判定してよい（処理Ｐ１８）。

例えば、プロセッサ３１は、或る単位時間にわたって得られた「体動量」と閾値との比較を行ない、当該閾値以上の「体動量」が有った時間を、利用者Ａ又はＢが「覚醒」している時間であると判定してよい。

別言すると、プロセッサ３１は、「覚醒」と判定した時間を除く時間において利用者Ａ又はＢが「睡眠中」であると判定してよい。プロセッサ３１は、「睡眠」と判定した時間が、数分等の閾値時間以上にわたって継続した場合に、利用者Ａ又はＢが「睡眠中」であると判定してよい。

また、プロセッサ３１は、利用者Ａ又はＢが「睡眠中」であると判定した時間において、心拍数及び呼吸数を基に、当該睡眠の深さ、例えば「レム睡眠」であるか「ノンレム睡眠」であるかを更に判定してよい。

例示的に、利用者の睡眠周期（又は段階）は、ステージ１〜５に分類することができる。ステージ１は「入眠期」、ステージ２は「軽睡眠期」、ステージ３は「中等度睡眠期」、ステージ４は「深睡眠期」と称される。ステージ１〜４が「ノンレム睡眠」と称され、ステージ５が「レム睡眠」と称される。

プロセッサ３１は、利用者の心拍数、呼吸数、及び、体動量に基づいて、例示的に、ステージ３及び４の「ノンレム睡眠」と、ステージ５の「レム睡眠」と、を判定できる。

例えば、「レム睡眠」では、心拍数は上昇し且つ不規則に変化し、呼吸数は上昇する傾向にあり、かつ、体動量は無いか実質的に無いと判定してよいレベルを示す。

これに対し、「ノンレム睡眠」では、心拍数は下降し、呼吸数は下降して安定する傾向にあり、かつ、体動量は無いか実質的に無いと判定してよいレベルを示す。

したがって、プロセッサ３１は、以上の「レム睡眠」及び「ノンレム睡眠」それぞれでの心拍数及び呼吸数の変化の傾向に基づいて、利用者Ａ及びＢの睡眠が「レム睡眠」であるか「ノンレム睡眠」であるかを判定できる。

プロセッサ３１は、睡眠状態の判定結果に基づいて、ベッド５が備えられた室内環境を制御してよい。例えば、プロセッサ３１は、或る室内空間において就寝している複数人それぞれの睡眠状態を推定できるから、当該室内環境を個人毎に適応させることができる。

例示的に、プロセッサ３１は、睡眠状態の判定結果に基づいて、空調機７や照明器具８の動作を制御して、利用者Ａ及びＢ毎に快眠を助けるような、温度制御や風量制御、風向制御、調光制御等の「快眠制御」を実施してよい（処理Ｐ１９）。

例えば、睡眠状態の判定結果は、個人毎に、空調機７の風向きを調整したり、照明器具８の調光を制御したりするための情報に利用できる。

なお、利用者Ａ及びＢの睡眠状態の判定結果は、適宜に、レポート等として外部機器（図示省略）に出力されてよい（処理Ｐ２０）。外部機器は、ディスプレイでもよいしプリンタでもよい。

ここで、上述のように睡眠状態の判定に用いる体動量は、図９にて説明したとおり補正されているので、動いていない人を動いたかのように誤検出してしまう確率を低減できる。別言すれば、利用者Ａ及びＢそれぞれの体動検出の精度を向上できる、したがって、利用者Ａ及びＢそれぞれの睡眠状態の判定精度を向上できる。

なお、上述した例は、１つのベッド５で２人の利用者Ａ及びＢが就寝する場合を例にしたが、３人以上の利用者が１つのベッド５で就寝する場合にも、各利用者に対応してベッド５にドップラーセンサ２を設けることで対応できる。

例えば、３以上のドップラーセンサ２のセンサ値のいずれかが、体動検出の振幅変化を示す場合に、各センサ値を周波数解析した結果において、心拍成分及び呼吸成分が欠落しているセンサ値に対応する利用者に、寝返りを打つ等の体動が生じたと判定してよい。そして、他のセンサ値に対応する利用者について検出された体動は、寝返りを打つ等した利用者の体動に起因して生じたと判断して無効にしてよい。

（第２実施例）
次に、図１５及び図１６を参照して、情報処理装置３による処理の第２実施例を説明する。なお、第２実施例において、センサシステム１、ドップラーセンサ２Ａ及び２Ｂ、並びに、情報処理装置３の構成例は、第１実施例と同様でよい。

上述した第１実施例では、利用者Ａ及びＢの体動量、心拍数、及び、呼吸数をＤＢ３３にＤＢ化した上で、データの比較処理を行なうことで、利用者Ａ又はＢの体動量を補正した。

第２実施例では、利用者Ａ及びＢの体動量、心拍数、及び、呼吸数をＤＢ３３にＤＢ化しなくても、逐次的に、データの比較処理を行なうことで、利用者Ａ又はＢの体動量を補正する例について説明する。

逐次的なデータの比較処理により、第１実施例に比べて、体動量補正の処理遅延を抑制でき、ひいては、睡眠状態判定の処理遅延を抑制できる。したがって、睡眠状態判定のリアルタイム性を向上できる。

図１５に例示するように、情報処理装置３は、ドップラーセンサ２Ａ及び２Ｂが情報処理装置３宛に送信したドップラーセンサ値Ａ及びＢを受信する（処理Ｐ２１ａ及びＰ２１ｂ）。ドップラーセンサ値Ａ及びＢは、例示的に、情報処理装置３の通信ＩＦ３４にて受信され、情報処理装置３のプロセッサ３１に入力される。

プロセッサ３１は、第１実施例と同様に、センサ値Ａ及びＢそれぞれの振幅成分を抽出し（処理Ｐ２２ａ及びＰ２２ｂ）、抽出した振幅成分を基に利用者Ａ及びＢの体動量Ａ及びＢをそれぞれ算出してよい（処理Ｐ２３ａ及びＰ２３ｂ）。

体動量Ａ及びＢが算出されると、プロセッサ３１は、例示的に、体動量Ａ及びＢをそれぞれの判定閾値と比較することにより、体動検出の有無を判定してよい（処理Ｐ２４ａ及びＰ２４ｂ）。

例えば、体動量Ａ（又はＢ）が、判定閾値以上であれば、「体動検出」有りと判定し、判定閾値未満であれば、「体動検出」無しと判定してよい。なお、体動量Ａの判定閾値と、体動量Ｂの判定閾値と、は、例示的に、同じ値であってよい。

判定の結果、利用者Ａの体動量Ａについて「体動検出」無しであれば（処理Ｐ２４ａでＮＯ）、プロセッサ３１は、利用者Ａの体動量Ａを有効なデータとして扱ってよい（処理Ｐ２５ａ）。

別言すると、プロセッサ３１は、ドップラーセンサ値Ａの振幅変化に基づく体動検出を有効な体動検出として処理してよい。当該処理は、ドップラーセンサ値Ａの振幅変化に基づいて体動を検出すること、と捉えてもよい。

同様に、利用者Ｂの体動量Ｂについて「体動検出」無しであれば（処理Ｐ２４ｂでＮＯ）、プロセッサ３１は、利用者Ｂの体動量Ｂを有効なデータとして処理してよい（処理Ｐ２５ｂ）。

別言すると、プロセッサ３１は、ドップラーセンサ値Ｂの振幅変化に基づく体動検出を有効な体動検出として処理してよい。当該処理は、ドップラーセンサ値Ｂの振幅変化に基づいて体動を検出すること、と捉えてもよい。

一方、利用者Ａの体動量Ａについて「体動検出」有りであれば（処理Ｐ２４ａでＹＥＳ）、プロセッサ３１は、受信したセンサ値Ａを周波数解析して（処理Ｐ２６ａ）、利用者Ａの心拍数Ａ及び呼吸数Ａを算出してよい（処理Ｐ２７ａ）。

同様に、利用者Ｂの体動量Ｂについて「体動検出」有りであれば（処理Ｐ２４ｂでＹＥＳ）、プロセッサ３１は、受信したセンサ値Ｂを周波数解析して（処理Ｐ２６ｂ）、利用者Ｂの心拍数Ｂ及び呼吸数Ｂを算出してよい（処理Ｐ２７ｂ）。

周波数解析には、第１実施例と同様に、ＦＦＴやＤＦＴが用いられてよい。また、心拍数及び呼吸数の算出も、第１実施例と同様でよい。

なお、処理Ｐ２６ａ（Ｐ２６ｂ）の周波数解析、あるいは、処理Ｐ２６ａ（Ｐ２６ｂ）の周波数解析及び処理Ｐ２７ａ（２７ｂ）の心拍数及び呼吸数の算出は、処理Ｐ２４ａ（Ｐ２４ｂ）での判定結果に依存しないで開始されてもよい。

利用者Ａの心拍数Ａ及び呼吸数Ａが算出されると、プロセッサ３１は、心拍数Ａ及び呼吸数Ａが適正な値として算出されているか否か、別言すると、心拍数Ａ及び呼吸数Ａの一方又は双方が欠落していないかを判定してよい（処理Ｐ２８ａ）。

同様に、利用者Ｂの心拍数Ｂ及び呼吸数Ｂが算出されると、プロセッサ３１は、心拍数Ｂ及び呼吸数Ｂが適正な値として算出されているか否か、別言すると、心拍数Ｂ及び呼吸数Ｂの一方又は双方が欠落していないかを判定してよい（処理Ｐ２８ｂ）。

なお、以上の判定には、心拍数及び呼吸数のそれぞれについて判定閾値が用いられてよい。例えば、心拍数が、判定閾値以上であれば、心拍数有りと判定し、判定閾値未満であれば、心拍数が欠落していると判定してよい。同様に、呼吸数が、判定閾値以上であれば、呼吸数有りと判定し、判定閾値未満であれば、呼吸数が欠落していると判定してよい。

利用者Ａの心拍数Ａ及び呼吸数Ａが有れば（別言すると、欠落していなければ）（処理Ｐ２８ａでＹＥＳ）、プロセッサ３１は、利用者Ａの体動量Ａを無効な値に補正してよい（例えば、０に補正してよい）（処理Ｐ３０ａ）。

別言すると、プロセッサ３１は、ドップラーセンサ値Ａの振幅変化に基づく体動検出を有効な体動検出としては処理しなくてよい。当該体動量Ａは、利用者Ａ自身の体動ではなく他の利用者Ｂの体動に起因して生じたと考えられるからである。当該処理は、ドップラーセンサ値Ａの振幅変化に基づく体動検出を行なわないこと、あるいは無視すること、と捉えてもよい。

一方、利用者Ａの心拍数Ａ及び呼吸数Ａの一方又は双方が欠落していれば（処理Ｐ２８ａでＮＯ）、プロセッサ３１は、利用者Ａの体動量Ａを有効なデータとして処理（維持）してよい（処理Ｐ２９ａ）。

別言すると、プロセッサ３１は、ドップラーセンサ値Ａの振幅変化に基づく体動検出を有効な体動検出として処理してよい。体動量Ａは、利用者Ａ自身に寝返りを打つ等の体動が生じたと考えられるからである。当該処理は、ドップラーセンサ値Ａの振幅変化に基づいて体動を検出すること、と捉えてもよい。

利用者Ｂの体動量Ｂについても、プロセッサ３１は、利用者Ａについての上述した処理と同様の処理を実施してよい。

例えば、利用者Ｂの心拍数Ｂ及び呼吸数Ｂが欠落していなければ（処理Ｐ２８ｂでＹＥＳ）、プロセッサ３１は、利用者Ｂの体動量Ｂを無効なデータに補正してよい（例えば、０に補正してよい）（処理Ｐ３０ｂ）。

別言すると、プロセッサ３１は、ドップラーセンサ値Ｂの振幅変化に基づく体動検出を有効な体動検出としては処理しなくてよい。当該体動量Ｂは、利用者Ｂ自身の体動ではなく他の利用者Ａの体動に起因して生じたと考えられるからである。当該処理は、ドップラーセンサ値Ｂの振幅変化に基づく体動検出を行なわないこと、あるいは無視すること、と捉えてもよい。

一方、利用者Ｂの心拍数Ｂ及び呼吸数Ｂの一方又は双方が欠落していれば（処理Ｐ２８ｂでＮＯ）、プロセッサ３１は、利用者Ｂの体動量Ｂを有効なデータとして処理（維持）してよい（処理Ｐ２９ｂ）。

別言すると、プロセッサ３１は、ドップラーセンサ値Ｂの振幅変化に基づく体動検出を有効な体動検出として処理してよい。当該体動量Ｂは、利用者Ｂ自身に寝返りを打つ等の体動が生じたと考えられるからである。当該処理は、ドップラーセンサ値Ｂの振幅変化に基づいて体動を検出すること、と捉えてもよい。

以上の処理の後、図１６に例示するように、プロセッサ３１は、利用者Ａ及びＢの睡眠状態を判定してよい（処理Ｐ３１）。睡眠状態の判定は、第１実施例と同様でよい。ここで、第２実施例においても、利用者Ａ及びＢの一方が寝返りを打つ等して体動が生じた場合の、他方の体動検出は有効な体動検出としては処理されない。

したがって、第１実施例と同様に、動いていない人を動いたかのように誤検出してしまう確率を低減して体動検出精度を向上でき、また、睡眠状態の判定精度を向上できる。更に、第２実施例では、既述のとおり、利用者Ａ及びＢの体動量、心拍数、及び、呼吸数のデータを逐次的に比較処理するため、第１実施例に比べて、体動量補正の処理遅延を抑制でき、ひいては、睡眠状態判定の処理遅延を抑制できる。したがって、睡眠状態判定のリアルタイム性を向上できる。

なお、第２実施例においても、図１６に例示するように、プロセッサ３１は、睡眠状態の判定結果を基に、第１実施例と同様に、空調機７や照明器具８の動作を制御して、利用者Ａ及びＢの快眠を助けるような「快眠制御」を実施してよい（処理Ｐ３２）。また、プロセッサ３１は、第１実施例と同様に、睡眠状態の判定結果を、適宜に、レポート等としてディスプレイやプリンタ等の外部機器に出力してよい（処理Ｐ３３）。

第２実施例も、１つのベッド５を３人以上が利用する場合に対応できることは、第１実施例と同様である。

（第３実施例）
次に、図１７に例示するフローチャートを参照して、情報処理装置３による処理の第３実施例を説明する。なお、第３実施例において、センサシステム１、ドップラーセンサ２Ａ及び２Ｂ、並びに、情報処理装置３の構成例は、第１実施例及び第２実施例と同様でよい。

図１７に例示するフローチャートは、図９に例示したフローチャートの変形例に相当すると捉えてよい。別言すると、第３実施例において、情報処理装置３のプロセッサ３１は、図８に例示した体動量補正処理Ｐ１７において、図１７に例示するフローチャートを実行してよい。

既述の第１実施例及び第２実施例では、ドップラーセンサ値Ａ及びＢのそれぞれを周波数解析して算出した心拍数及び呼吸数を、利用者Ａ及びＢのいずれに寝返りを打つ等の体動が生じたかの判定に用いた。

第３実施例では、心拍数及び呼吸数によらずに、時間的に先に寝返りを打つ等の体動が生じたことを示すセンサ値に対応する利用者に体動が生じたと判定する。例えば、センサ値Ａ及びＢを基に同時期に検出された体動量Ａ及びＢのうち、最先のタイミングで検出された体動量Ａ（又はＢ）を有効とし、他方の体動量Ｂ（又はＡ）を無効とする。

第３実施例では、ドップラーセンサ値Ａ及びＢを第１実施例や第２実施例のように周波数解析した結果を用いなくても、体動が生じていないと推定される利用者の体動量を無効にできるため、第１実施例及び第２実施例に比して、処理を簡易化できる。

図１７に例示するように、プロセッサ３１は、ＤＢ３３を参照してデータを読み出し（処理Ｐ１９０）、同時期にずれて検出された体動量Ａ及びＢのタイミングＴＡ及びＴＢを比較してよい（処理Ｐ１９１）。

比較の結果、タイミングＴＢよりもタイミングＴＡの方が早ければ（処理Ｐ１９１でＹＥＳ）、プロセッサ３１は、体動量Ａを有効なデータとして維持し、体動量Ｂを無効にしてよい（例えば、０に補正してよい）（処理Ｐ１９２）。

別言すると、プロセッサ３１は、最初に寝返りを打ったことを示す体動に相当するセンサ値が得られたのがドップラーセンサ２Ａであると判定して、ドップラーセンサ値Ａの振幅変化に基づく体動検出を有効な体動検出として処理してよい。これに対して、ドップラーセンサ値Ｂの振幅変化に基づく体動検出については、プロセッサ３１は、有効な体動検出としては処理しなくてよい。

一方、ＴＡ＜ＴＢでなければ（処理Ｐ１９１でＮＯ）、プロセッサ３１は、ＴＢ＜ＴＡであるか否かを更に判定してよい（処理Ｐ１９３）。ＴＢ＜ＴＡであれば（処理Ｐ１９３でＹＥＳ）、プロセッサ３１は、体動量Ｂを有効なデータとして維持し、体動量Ａを無効にしてよい（例えば、０に補正してよい）（処理Ｐ１９４）。

別言すると、プロセッサ３１は、最初に寝返りを打ったことを示す体動に相当するセンサ値が得られたのがドップラーセンサ２Ｂであると判定して、ドップラーセンサ値Ｂの振幅変化に基づく体動検出を有効な体動検出として処理してよい。これに対し、ドップラーセンサ値Ａの振幅変化に基づく体動検出については、プロセッサ３１は、有効な体動検出としては処理しなくてよい。

ＴＡ＜ＴＢでもＴＢ＜ＴＡでも無ければ（処理Ｐ１９１及びＰ１９３でいずれもＮＯ）、ＴＡ＝ＴＢであるため、プロセッサ３１は、体動量Ａ及びＢの双方を有効なデータとして維持してよい（処理Ｐ１９５）。

別言すると、プロセッサ３１は、ドップラーセンサ値Ａ及びＢの振幅変化に基づく体動検出のそれぞれを有効な体動検出として処理してよい。

プロセッサ３１は、以上の処理を、ＤＢ３３において未処理のデータが無くなるまで（処理Ｐ１９６でＮＯと判定されるまで）、処理Ｐ１９０以降の処理を繰り返してよい（処理Ｐ１９６でＹＥＳ）。

未処理のデータが無くなれば（処理Ｐ１９６でＮＯ）、プロセッサ３１は、例えば図８に例示したように、ＤＢ３３に登録されている、各利用者Ａ及びＢの体動量、心拍数、及び、呼吸数のデータを基に、利用者Ａ及びＢそれぞれの睡眠状態を判定してよい（図８の処理Ｐ１８）。

睡眠状態の判定は、第１実施例と同様でよい。ここで、第３実施例においても、利用者Ａ及びＢの一方に寝返りを打つ等の体動が生じた場合の、他方の体動検出は有効な体動検出としては処理されない。

したがって、第１実施例及び第２実施例と同様に、動いていない人を動いたかのように誤検出してしまう確率を低減して体動検出精度を向上でき、また、睡眠状態の判定精度を向上できる。

更に、第３実施例では、既述のとおり、ドップラーセンサ値Ａ及びＢの周波数解析結果を体動量の補正処理に用いなくてよいため、第１実施例及び第２実施例に比べて、体動量の補正処理を簡易化できる。したがって、プロセッサ３１の処理量を低減できる。別言すると、プロセッサ３１に求められる処理能力を緩和できる。

なお、第３実施例においても、図８に例示したように、プロセッサ３１は、睡眠状態の判定結果を基に、第１実施例と同様に、空調機７や照明器具８の動作を制御して、利用者Ａ及びＢの快眠を助けるような「快眠制御」を実施してよい（図８の処理Ｐ１９）。また、プロセッサ３１は、第１実施例と同様に、睡眠状態の判定結果を、適宜に、レポート等としてディスプレイやプリンタ等の外部機器に出力してよい（図８の処理Ｐ２０）。

第３実施例も、１つのベッド５を３人以上が利用する場合に対応できる。例えば、３以上のドップラーセンサ２のセンサ値のうち、判定時間において、体動検出を示すタイミングが最先のセンサ値を基に求められる体動量を有効とし、他のセンサ値を基に求められる体動量を無効にすればよい。

（比較例）
図１８に、上述した第１〜第３実施例を含む実施形態に対する比較例を示す。図１８は、１つのベッド５００に２人の利用者Ａ及びＢが並んで就寝する場合に、１つのドップラーセンサ２００とマイク９００とを室内空間に設置した例を示している。

ドップラーセンサ２００は、センシング範囲に利用者Ａ及びＢの胸部が含まれるように例えば室内空間の天井や壁等に設置される。別言すると、ドップラーセンサ２００は、既述の実施形態とは異なり、利用者Ａ及びＢに共用である。

マイク９００は、利用者Ａ及びＢの一方の呼吸音を集音可能な位置、例えば、利用者Ａ（又はＢ）の枕元等に設置される。

図１８の例において、ドップラーセンサ２００のセンサ値を周波数解析すると、２人の利用者Ａ及びＢそれぞれの心拍成分及び呼吸成分が混合した周波数信号が得られる。

しかし、当該周波数信号からは、同じ利用者Ａ又はＢの心拍成分及び呼吸成分の組み合わせは特定できても、利用者Ａ及びＢのどちらの心拍成分及び呼吸成分であるかまでは特定できないか困難である。

そこで、マイク９００で集音された一方の利用者Ａ（又はＢ）の呼吸音を解析することで、一方の利用者Ａ（又はＢ）の心拍成分及び呼吸成分の組み合わせを特定することが可能となる。

しかし、寝室等の室内空間にマイク９００が設置されることについて、プライバシーを気にする利用者が多い。また、ベッド５００の位置が変更されると、当該変更に応じてドップラーセンサ２００の設置位置を変更しなくてはならず、ドップラーセンサ２００とベッド５００との配置関係に関して自由度が低い。

これに対して、既述の実施形態によれば、室内空間にマイク９００を設置しなくてよいので、利用者のプライバシー保護が可能である。また、ドップラーセンサ２Ａ及び２Ｂは、ベッド５に取り付けられるため、ベッド５の配置位置が変更されても、センサ２Ａ及び２Ｂそれぞれのセンシング範囲と、対応する利用者Ａ及びＢと、の位置関係は変わらない。したがって、室内空間におけるベッド５の配置位置に関する自由度を向上できる。

なお、図１８の例において、利用者Ａ及びＢの「体動」については、１つのドップラーセンサ２のセンサ値において、利用者Ａ及びＢの動きに応じた振幅変化が同等の周波数帯で混合しているため、周波数解析しても分離が困難である。

これに対し、既述の実施形態によれば、複数のドップラーセンサを用いて非接触で複数の利用者の体動の有無を精度良く検出でき、したがって、体動に基づく睡眠状態の推定精度を向上できる。

（その他）
なお、既述の各実施例を含む実施形態では、情報処理装置３がネットワーク４経由で各センサ２Ａ及び２Ｂのセンサ値を受信する例について説明した。しかし、情報処理装置３は、例えば、ベッド５が設置された室内空間に設置されて、ネットワーク４を介さずに各センサ値を受信してもよい。

（付記）
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
送信した電波の受信波に基づいて体動を検出するセンサシステムにおいて、
前記受信波の振幅変化が検出され、かつ、前記受信波の周波数解析結果において心拍及び呼吸の一方又は双方を示す周波数成分の欠落が検出された場合に、体動を検出する、
センサシステム。

（付記２）
前記周波数成分の欠落が検出されない場合に、前記受信波の振幅変化に基づく体動の検出を、有効な体動検出としては処理しない、付記１に記載のセンサシステム。

（付記３）
ベッドの異なる位置に配置された複数のドップラーセンサと、
第１のドップラーセンサのセンサ値の振幅変化に基づいて体動が検出され、かつ、前記センサ値の周波数解析結果において心拍及び呼吸の一方又は双方を示す周波数成分の欠落が検出された場合に、第２のドップラーセンサのセンサ値に振幅変化が検出されても、前記第２のドップラーセンサのセンサ値に基づく体動の検出を、有効な体動検出としては処理しない処理部と、
を備えた、センサシステム。

（付記４）
ベッドの異なる位置に配置された複数のドップラーセンサと、
前記複数のドップラーセンサのセンサ値を取得し、振幅変化が検出された複数のセンサ値のうち、前記センサ値の周波数解析結果において心拍及び呼吸の一方又は双方を示す周波数成分の欠落が検出されたセンサ値を基に、体動を検出するセンサ情報処理装置と、
を備えた、センサシステム。

（付記５）
前記センサ情報処理装置は、
前記周波数成分の欠落が検出されないセンサ値に基づく体動の検出を、有効な体動検出としては処理しない、付記４に記載のセンサシステム。

（付記６）
前記センサ情報処理装置は、前記体動の検出結果と前記周波数解析結果とを基に、睡眠状態を判定する、付記４又は５に記載のセンサシステム。

（付記７）
ベッドの異なる位置に配置された複数のドップラーセンサのうちの第１のドップラーセンサの受信波の振幅変化に基づいて体動が検出され、かつ、前記受信波を周波数解析して心拍及び呼吸の一方を示す周波数成分の欠落が検出された場合に、第２のドップラーセンサの受信波の振幅変化に基づいて検出される体動量を、無効な値とする処理部、
を備えた、センサ情報処理装置。

（付記８）
ベッドの異なる位置に配置された複数のドップラーセンサのセンサ値を取得する取得部と、
振幅変化が検出された複数のセンサ値のうち、前記センサ値の周波数解析結果において心拍及び呼吸の一方又は双方を示す周波数成分の欠落が検出されたセンサ値に基づいて、体動を検出する処理部と、
を備えた、センサ情報処理装置。

（付記９）
前記処理部は、前記周波数成分の欠落が検出されないセンサ値に基づく体動の検出を、有効な体動検出としては処理しない、付記８に記載のセンサ情報処理装置。

（付記１０）
前記処理部は、前記体動の検出結果と前記周波数解析結果とを基に、睡眠状態を判定する、付記７〜９のいずれか１項に記載のセンサ情報処理装置。

（付記１１）
前記処理部は、前記判定の結果に基づいて、前記ベッドが備えられた室内空間の環境を制御する、付記１０に記載のセンサ情報処理装置。

（付記１２）
前記室内空間の制御には、前記室内空間に備えられた空調機及び照明器具の一方又は双方の制御が含まれる、付記１１に記載のセンサ情報処理装置。

（付記１３）
ベッドの異なる位置に配置された複数のドップラーセンサからセンサ値を取得する取得部と、
取得した前記複数のドップラーセンサのセンサ値を基に複数の体動が同時期にずれて検出された場合に、最先のタイミングで体動が検出された第１のドップラーセンサのセンサ値を基に体動を検出する処理部と、
を備えた、センサ情報処理装置。

（付記１４）
前記処理部は、前記最先のタイミングよりも遅れて体動が検出された第２のドップラーセンサによる前記体動の検出を、有効な体動検出としては処理しない、付記１３に記載のセンサ情報処理装置。

（付記１５）
前記処理部は、最初に寝返りを打ったことを示す体動に相当するセンサ値が得られたドップラーセンサを、前記第１のドップラーセンサと判定する、付記１３又は１４に記載のセンサ情報処理装置。

（付記１６）
ベッドの異なる位置に配置された複数のドップラーセンサのセンサ値を取得し、
振幅変化が検出された複数のセンサ値のうち、前記センサ値の周波数解析結果において心拍及び呼吸の一方又は双方を示す周波数成分の欠落が検出されたセンサ値を基に、体動を検出する
処理を、コンピュータに実行させるセンサ情報処理プログラム。

（付記１７）
前記処理は、前記周波数成分の欠落が検出されないセンサ値に基づく体動の検出を、有効な体動検出としては処理しない、付記１６に記載のセンサ情報処理プログラム。

（付記１８）
ベッドにおいて、
前記ベッドの第１の就寝領域の一部又は全部を、電波によるセンシング範囲に含む第１のドップラーセンサと、
前記ベッドの第２の就寝領域の一部又は全部を、電波によるセンシング範囲に含む第２のドップラーセンサと、
を備えた、ベッド。

（付記１９）
前記第１及び第２の就寝領域の一方は、前記ベッドの幅方向左側の領域であり、前記第１及び第２の就寝領域の他方は、前記ベッドの幅方向右側の領域である、付記１８に記載のベッド。

（付記２０）
前記ベッドは、ダブルベッドの幅以上の幅を有する、付記１８又は１９に記載のベッド。

（付記２１）
前記ダブルベッドの幅は、１４００ｍｍである、付記２０に記載のベッド。

（付記２２）
前記ベッドは、ダブルベッドである、付記１８〜２１のいずれか１項に記載のベッド。

（付記２３）
前記第１及び第２のドップラーセンサは、前記ベッドの、マットレスが置かれる床板に取り付けられた、付記１８〜２２のいずれか１項に記載のベッド。

（付記２４）
前記第１及び第２のドップラーセンサは、前記ベッドのヘッドボードに取り付けられた、付記１８〜２２のいずれか１項に記載のベッド。

（付記２５）
前記第１及び第２のドップラーセンサの一方は、前記ベッドの、マットレスが置かれる床板に取り付けられ、
前記第１及び第２のドップラーセンサの他方は、前記ベッドのヘッドボードに取り付けられた、付記１８〜２２のいずれか１項に記載のベッド。

１ センサシステム
２Ａ，２Ｂ センサ（ドップラーセンサ）
２１１ アンテナ
２１２ ローカル発振器（ＯＳＣ）
２１３ ＭＣＵ
２１４ 検波回路
２１５ オペアンプ（ＯＰ）
２１６ 電源部
３ 情報処理装置（センサ情報処理装置）
３１ プロセッサ
３２ メモリ
３３ 記憶装置
３４ 通信インタフェース（ＩＦ）
３５ ペリフェラルＩＦ
４ ネットワーク（ＮＷ）
５ ベッド
５１ ヘッドボード
５２ マットレス
５３ 床板（底板）
７ 空調機
８ 照明器具

Claims (10)

1. ベッドにおいて、
   前記ベッドの第１の就寝領域の一部又は全部を、電波によるセンシング範囲に含む第１のドップラーセンサと、
   前記ベッドの第２の就寝領域の一部又は全部を、電波によるセンシング範囲に含む第２のドップラーセンサと、
   を備えた、ベッド。
2. 前記第１及び第２の就寝領域の一方は、前記ベッドの幅方向左側の領域であり、前記第１及び第２の就寝領域の他方は、前記ベッドの幅方向右側の領域である、請求項１に記載のベッド。
3. 前記ベッドは、ダブルベッドの幅以上の幅を有する、請求項１又は２に記載のベッド。
4. 前記ダブルベッドの幅は、１４００ｍｍである、請求項３に記載のベッド。
5. 前記ベッドは、ダブルベッドである、請求項１〜４のいずれか１項に記載のベッド。
6. 前記第１及び第２のドップラーセンサは、前記ベッドの、マットレスが置かれる床板に取り付けられた、請求項１〜５のいずれか１項に記載のベッド。
7. 前記第１及び第２のドップラーセンサは、前記ベッドのヘッドボードに取り付けられた、請求項１〜５のいずれか１項に記載のベッド。
8. 前記第１及び第２のドップラーセンサの一方は、前記ベッドの、マットレスが置かれる床板に取り付けられ、
   前記第１及び第２のドップラーセンサの他方は、前記ベッドのヘッドボードに取り付けられた、請求項１〜５のいずれか１項に記載のベッド。
9. 請求項１〜８のいずれか１項に記載された、前記ベッドの異なる位置に配置された前記第１及び第２のドップラーセンサと、
   前記第１のドップラーセンサのセンサ値の振幅変化に基づいて体動が検出され、かつ、前記センサ値の周波数解析結果において心拍及び呼吸の一方又は双方を示す周波数成分の欠落が検出された場合に、前記第２のドップラーセンサのセンサ値に振幅変化が検出されても、前記第２のドップラーセンサのセンサ値に基づく体動の検出を、有効な体動検出としては処理しない処理部と、
   を備えた、センサシステム。
10. 請求項１〜８のいずれか１項に記載された、前記ベッドの異なる位置に配置された前記第１及び第２のドップラーセンサのうちの前記第１のドップラーセンサの受信波の振幅変化に基づいて体動が検出され、かつ、前記受信波を周波数解析して心拍及び呼吸の一方を示す周波数成分の欠落が検出された場合に、前記第２のドップラーセンサの受信波の振幅変化に基づいて検出される体動量を、無効な値とする処理部、
    を備えた、センサ情報処理装置。

Images