JP2021043137A

JP2021043137A - 物体検出システム

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Publication number: JP2021043137A
Application number: JP2019167151A
Authority: JP
Inventors: 章宏和田; Akihiro Wada; 郁横尾; Iku Yokoo; 照尚二宮; Terunao Ninomiya
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2019-09-13
Filing date: 2019-09-13
Publication date: 2021-03-18
Anticipated expiration: 2039-09-13
Also published as: JP7315836B2

Abstract

【課題】物体の有無の検出精度を向上させることができる物体検出システムを提供する。【解決手段】物体検出システムは、複数の周波数のそれぞれで無線信号を送信する送信機と、前記無線信号を受信する受信機と、時間窓内において前記受信機が前記無線信号を受信した際のそれぞれの受信電力を取得する受信電力取得部と、前記複数の周波数から、閾値判定に用いる周波数を選択する選択部と、前記時間窓内であって前記選択部によって選択された周波数の前記受信電力の統計値を取得する統計値取得部と、前記統計値と閾値とを比較することで前記閾値判定を行う比較部と、を備える。【選択図】図５

Description

本件は、物体検出システムに関する。

送信機および受信機を用いて、障害物や侵入者を検出する技術が開示されている（例えば、特許文献１，２参照）。

実開昭６０−９５６９１号公報特開２００５−３０８６７８号公報

送信機と受信機との距離が小さい場合には、直接波が支配的となるため、検出エリア内に物体が位置するとＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indication）が著しく小さくなる。したがって、閾値を用いた検出精度は高くなる。しかしながら、送信機と受信機との距離が大きくなると、反射波および回折波の影響が大きくなる（マルチパスフェージング）。マルチパスフェージングが生じると、検出エリア内に物体が位置しても、ＲＳＳＩの低下度合が小さくなる。その結果、閾値を用いた検出精度が低くなる。

１つの側面では、本発明は、物体の有無の検出精度を向上させることができる物体検出システムを提供することを目的とする。

１つの態様では、物体検出システムは、複数の周波数のそれぞれで無線信号を送信する送信機と、前記無線信号を受信する受信機と、時間窓内において前記受信機が前記無線信号を受信した際のそれぞれの受信電力を取得する受信電力取得部と、前記複数の周波数から、閾値判定に用いる周波数を選択する選択部と、前記時間窓内であって前記選択部によって選択された周波数の前記受信電力の統計値を取得する統計値取得部と、前記統計値と閾値とを比較することで前記閾値判定を行う比較部と、を備える。

物体の有無の検出精度を向上させることができる。

送受信機を用いた物体検出を例示する図である。（ａ）および（ｂ）は物体検出を例示する図である。（ａ）および（ｂ）はマルチパスフェージングを例示する図である。実施例１に係る物体検出システムの全体構成を例示する図である。（ａ）および（ｂ）は検出装置の動作を例示する図である。（ａ）〜（ｃ）は検出装置の動作の詳細を例示する図である。（ａ）および（ｂ）は検出装置の動作の詳細を例示する図である。実施例２に係る物体検出システムの全体構成を例示する図である。（ａ）および（ｂ）は検出装置の動作の詳細を例示する図である。実施例３に係る物体検出システムの全体構成を例示する図である。（ａ）〜（ｃ）は検出装置の動作の詳細を例示する図である。実施例４に係る物体検出システムの全体構成を例示する図である。（ａ）および（ｂ）は検出装置の動作の詳細を例示する図である。実施例５に係る物体検出システムの全体構成を例示する図である。端末装置の動作を例示する図である。検出装置の動作の詳細を例示する図である。検出装置の動作の詳細を例示する図である。（ａ）および（ｂ）は装置構成を例示する図であり、（ｃ）は他の物体検出システムを例示する図である。

実施例の説明に先立って、送受信機を用いた物体検出について説明する。

図１は、送受信機を用いた物体検出を例示する図である。図１で例示するように、送信機２０１と受信機２０２とを設置しておく。送信機２０１は、無線信号を送信する。受信機２０２は、送信機２０１が送信した無線信号を受信する。送信機２０１と受信機２０２との間に、ヒト、車などの物体が位置しなければ、無線信号が遮られないため、受信機２０２が送信機２０１の無線信号を受信する際のＲＳＳＩは大きくなる。一方、送信機２０１と受信機２０２との間に物体が位置すると、無線信号が物体によって遮られるため、ＲＳＳＩが小さくなる。そこで、ＲＳＳＩが閾値よりも小さくなることを検出することで、侵入者の検出、老人の見守り、通行量調査などが可能となる。

例えば、図２（ａ）および図２（ｂ）で例示するように、送信機２０１と受信機２０２との間の検出エリアα内に物体が位置する状態のＲＳＳＩの平均値Ｐ_ｒｅｆを取得しておく。検出エリアαは、物体としてヒトが通る可能性があるエリアである。検出エリアαにヒトが位置しない場合、ＲＳＳＩが低下する特性を利用して、閾値Ｐ_ｔｈ＝Ｐ_ｒｅｆ−ｄＰ_ｔｈを用いて、ある時刻ｔ_ｎに取得したＲＳＳＩ値Ｐ_ｎに対して、Ｐ_ｎ＜Ｐ_ｔｈであれば、検出エリアαにヒトが位置したと判定することができる。例えば、ｄＰ_ｔｈは、物体の遮蔽と判断されるＲＳＳＩの低下量などとすることができる。

図３（ａ）で例示するように、送信機２０１と受信機２０２との距離が小さい場合、直接波が支配的となるため、検出エリア内にヒトが入るとＲＳＳＩが著しく小さくなる。したがって、閾値を用いた検出精度は高くなる。しかしながら、図３（ｂ）で例示するように、送信機２０１と受信機２２０との距離が大きくなると、反射波および回折波の影響が大きくなる（マルチパスフェージング）。マルチパスフェージングが生じると、検出エリア内にヒトが入ってもＲＳＳＩの低下度合が小さくなる。その結果、閾値を用いた検出精度が低くなる。

そこで、以下の実施例では、周波数によって受信点でのマルチパス電波の合成（位相条件）が異なり、無線信号の受信強度や、直接経路が遮られたときのレベルの変動の仕方が異なることに着目する。そこで、閾値判定に適切な周波数を選択することで、マルチパスフェージングによる影響を緩和して、物体の有無の検出精度を向上させることができる物体検出システムについて説明する。

図４は、実施例１に係る物体検出システム１００の全体構成を例示する図である。図４で例示するように、物体検出システム１００は、送信機１０、受信機２０、検出装置３０などを備える。検出装置３０は、記憶部３１、パラメータ推定部３２、パラメータ選択部３３、比較部３４、出力部３５などとして機能する。

送信機１０は、複数の周波数の無線信号を一度に送信する機能を有する。または、送信機１０は、複数の周波数の無線信号を周期的に切り替えて送信する機能を有していてもよい。受信機２０は、複数の周波数の無線信号を一度に受信する機能を有する。または、受信機２０は、複数の周波数の無線信号を周期的に切り替えて受信する機能を有する。ただし、周波数の識別はできなくてもよい。送信機１０および受信機２０は、物体が通過することが想定される物体検出エリアを挟んで対向するように設置されている。また、送信機１０と受信機２０との距離は、送信機１０の無線信号の到達距離以下に設定されている。受信機２０は、送信機１０からの無線信号を受信するごとに、当該無線信号のＲＳＳＩを出力する。

記憶部３１は、受信機２０から送られてきたＲＳＳＩデータを取得して受信時刻に関連付けて記憶する。パラメータ推定部３２は、記憶部３１に記憶されている各時間窓期間内のＲＳＳＩデータの統計値を取得する。パラメータ選択部３３は、閾値判定に適した周波数を選択する。比較部３４は、ＲＳＳＩデータの統計値と閾値とを比較することで閾値判定を行う。出力部３５は、比較部で判定された検出結果を出力する。

続いて、検出装置３０の動作について説明する。図５（ａ）は、検出装置３０の動作を表すフローチャートを例示する図である。まず、記憶部３１は、受信機２０から、複数種類の周波数のＲＳＳＩデータを取得して受信時刻に関連付けて記憶しておく。例えば、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ＬｏｗＥｎｅｒｇｙ）の３つのアドバタイズチャネルを使用する場合、受信機２０は、当該３チャネルの周波数のＲＳＳＩデータを取得する。本実施例においては、記憶部３１は、各ＲＳＳＩデータに周波数を関連付けていないものとする。

パラメータ推定部３２は、特定の時間窓期間について、記憶部３１からＲＳＳＩデータを取得する（ステップＳ１）。次に、パラメータ選択部３３は、閾値判定に適した周波数Ｆ_{ｓｅｌｅｃｔ}を選択する（ステップＳ２）。たとえば、時間窓期間でヒトがいるときといないときとの差が顕著となる周波数が選択される。図５（ｂ）の例では、一例として周波数Ａが選択される。次に、パラメータ推定部３２は、周波数Ｆ_{ｓｅｌｅｃｔ}のＲＳＳＩデータに対して統計処理を行うことで、統計値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}を取得する（ステップＳ３）。次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する（ステップＳ４）。ステップＳ４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、出力部３５は、「物体が有る」ことを示す情報を出力する（ステップＳ５）。ステップＳ４で「Ｎｏ」と判定された場合、出力部３５は、「物体が無い」ことを示す情報を出力する（ステップＳ６）。その後、フローチャートの実行が終了する。

このように、閾値判定に適した周波数のＲＳＳＩデータの統計値を用いて閾値判定を行うことで、マルチパスフェージングによる影響を緩和し、物体の有無の判別精度を向上させることができる。

続いて、各部の詳細な動作の一例について説明する。

パラメータ推定部３２は、各時間窓期間内のＲＳＳＩデータから、最適化手法を用いて、各周波数で送られてきたＲＳＳＩの確率密度分布のパラメータを求める。確率密度分布のパラメータは、例えば、平均値、分散などである。各時間窓期間は、互いに重複していてもよい。例えば、各時間窓期間は、所定時間ずつシフトしつつ互いに一部が重複していてもよい。

周波数によって受信点でのマルチパス電波の合成（位相条件）が異なるため、無線信号の受信強度や、直接経路が遮られたときのレベルの変動の仕方が異なる。そこで、パラメータ選択部３３は、推定された各確率密度分布の平均値を大きい順に並べ、値の大きさが中央に位置するものを選択する。これは、最大のＲＳＳＩを持つ周波数では物体が位置する場合に誤判定の可能性があり、最小のＲＳＳＩを持つ周波数では物体が位置しない場合に誤判定の可能性があるからである。

比較部３４は、選択された確率密度分布の平均値が、あらかじめ定めた閾値以下であるか否かを判定し、閾値以下で有ると判定された場合に検出エリアに物体（ヒト、車などの移動体、または静置体）が位置すると判定する。

続いて、検出装置３０の動作の詳細について説明する。図６（ａ）は、検出装置３０の動作を表すフローチャートを例示する図である。パラメータ推定部３２は、図６（ｂ）で例示するように、特定の時間窓期間について、記憶部３１からＲＳＳＩデータを取得する（ステップＳ１１）。次に、パラメータ推定部３２は、特定の時間窓について、３種類の周波数のＲＳＳＩの確率密度分布を推定する（ステップＳ１２）。図６（ｃ）は、各周波数での正規分布を例示する図である。

次に、パラメータ選択部３３は、分離したＲＳＳＩの平均値のうち、他の２つの平均値に挟まれた中央の平均値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}を選択する（ステップＳ１３）。図６（ｃ）の例では、実線で描かれた確率密度分布の平均値が選択される。次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、出力部３５は、「物体が有る」ことを示す情報を出力する（ステップＳ１５）。ステップＳ１４で「Ｎｏ」と判定された場合、出力部３５は、「物体が無い」ことを示す情報を出力する（ステップＳ１６）。その後、フローチャートの実行が終了する。

ここで、ＲＳＳＩの確率密度分布の推定の詳細について説明する。例えば、アドバタイズの３チャネルが同じ割合（使用頻度）で用いられるものとする。また、３種類の周波数のＲＳＳＩの確率密度分布が対数正規分布Ｇ（μ_ｉ，σ_ｉ）に従うものとする。パラメータ推定部３２は、ある環境での全体のＲＳＳＩｐの分布Ｈを下記式（１）のように対数正規分布の足し合わせで表すことで、モデルを作成する。次に、パラメータ推定部３２は、一定時間内で得られたＲＳＳＩから求めた分布を下記式（２）で表した場合に、下記式（３）に従って、下記式（１）と下記式（２）との差分の二乗誤差を最小にする平均値および分散を推定する。以上の手順により、各周波数の確率密度分布を求めることができる。なお、ＢＬＥでは、推定結果と実測値の分布とがほぼ一致する。

図６（ａ）で表した動作は、各時間窓期間について実行される。すなわち、図６（ａ）で表した動作は、所定の時間間隔で繰り返されることになる。図７（ａ）は、時刻ｔ１を開始時間とする時間窓期間内に物体が検出エリア内に位置しない場合を例示する図である。図７（ａ）で例示するように、パラメータ推定部３２は、時刻ｔ１を開始時間とする時間窓期間において、周波数Ａ〜周波数Ｃのそれぞれについて、ＲＳＳＩの確率密度分布を推定する。図７（ａ）の例では、中央の平均値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}の周波数が互いに異なっている。次に、パラメータ選択部３３は、分離したＲＳＳＩの平均値のうち、中央の平均値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}を選択する。次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する。図７（ａ）の例では、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満ではないため、出力部３５は、「物体無し」を示す情報を検出結果として出力する。

図７（ｂ）は、時刻ｔ２を開始時間とする時間窓期間内に物体が検出エリア内に位置する場合を例示する図である。図７（ｂ）で例示するように、パラメータ推定部３２は、時刻ｔ２を開始時間とする時間窓期間において、周波数Ａ〜周波数Ｃのそれぞれについて、ＲＳＳＩの確率密度分布を推定する。図７（ｂ）の例では、中央の平均値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}の周波数が互いに異なっている。次に、パラメータ選択部３３は、分離したＲＳＳＩの平均値のうち、中央の平均値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}を選択する。次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する。図７（ｂ）の例では、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるため、出力部３５は、「物体有り」を示す情報を検出結果として出力する。

本実施例においては、パラメータ推定部３２が、複数の周波数が所定の比率で用いられていることを条件として、複数の周波数のそれぞれに対応する複数の確率密度分布を求める。この場合、ＲＳＳＩデータに周波数が関連付けられていなくても、ＲＳＳＩデータを複数の周波数のそれぞれに分類することができるようになる。複数の確率密度分布のうちいずれかを選択することで閾値判定に用いる周波数を選択することができる。例えば、分離したＲＳＳＩの平均値のうち最大の平均値を有するものと、分離したＲＳＳＩの平均値のうち最小の平均値を有するものを除外することで、誤判定を抑制することができる。

本実施例においては、送信機１０が、複数の周波数のそれぞれで無線信号を送信する送信機の一例である。受信機２０が、前記無線信号を受信する受信機の一例である。記憶部３１が、時間窓内において前記受信機が前記無線信号を受信した際のそれぞれの受信電力を取得する受信電力取得部の一例である。パラメータ選択部３３が、前記複数の周波数から、閾値判定に用いる周波数を選択する選択部の一例である。パラメータ推定部３２が、前記時間窓内であって前記選択部によって選択された周波数の前記受信電力の統計値を取得する統計値取得部の一例である。比較部３４が、前記統計値と閾値とを比較することで前記閾値判定を行う比較部の一例である。

図８は、実施例２に係る物体検出システム１００ａの全体構成を例示する図である。図８で例示するように、物体検出システム１００ａが実施例１の物体検出システム１００と異なる点は、検出装置３０の代わりに検出装置３０ａが設けられている点である。検出装置３０ａが検出装置３０と異なる点は、パラメータ推定部３２およびパラメータ選択部３３が設けられておらず、除外部３６および統計値算出部３７が設けられている点である。

除外部３６は、各時間窓期間のＲＳＳＩデータのうち、検出エリア内に物体が位置しない状態で取得したＲＳＳＩの平均値Ｐ_ｒｅｆを上回るものを除外する。当該ＲＳＳＩの平均値Ｐ_ｒｅｆは、あらかじめ、検出エリア内に物体が位置しない状態で取得しておくことができる。統計値算出部３７は、除外部３６による除外処理後の残りのＲＳＳＩデータの統計値（平均値、中央値、最大値、最小値など）を算出する。

続いて、検出装置３０ａの動作の詳細について説明する。図９（ａ）は、検出装置３０ａの動作を表すフローチャートを例示する図である。まず、記憶部３１は、受信機２０から、３種類の周波数のＲＳＳＩデータを取得して受信時刻に関連付けて記憶しておく。例えば、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ＬｏｗＥｎｅｒｇｙ）の３つのアドバタイズチャネルを使用する場合、受信機２０は、当該３チャネルのＲＳＳＩデータを取得する。本実施例においては、記憶部３１は、各ＲＳＳＩデータに周波数を関連付けていないものとする。

除外部３６は、特定の時間窓期間について、記憶部３１からＲＳＳＩデータを取得する（ステップＳ２１）。次に、除外部３６は、ＲＳＳＩデータＰ_ｎが平均値Ｐｒｅｆを上回っているか否かを判定する（ステップＳ２２）。ＲＳＳＩデータＰ_ｎは、ステップＳ２１で取得されたＲＳＳＩデータのいずれかである。ステップＳ２２で「Ｎｏ」と判定された場合、除外部３６は、時間窓期間における他のＲＳＳＩデータについてステップＳ２２を実行する。ステップＳ２２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、除外部３６は、図９（ｂ）で例示するように、当該ＲＳＳＩデータＰ_ｎを除外する（ステップＳ２３）。その後、除外部３６は、時間窓期間における他のＲＳＳＩデータについてステップＳ２２を実行する。

時間窓期間内における全てのＲＳＳＩデータについてステップＳ２２が実行された後に、統計値算出部３７は、除外部３６による除外処理後のＲＳＳＩデータについて、統計値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}を算出する（ステップＳ２４）。例えば、統計値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}は、平均値、中央値、最大値および最小値のいずれかである。次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５で「Ｙｅｓ」と判定された場合、出力部３５は、「物体有り」を示す情報検出結果として出力する（ステップＳ２６）。ステップＳ２５で「Ｎｏ」と判定された場合、出力部３５は、「物体無し」を示す情報を検出結果として出力する（ステップＳ２７）。その後、フローチャートの実行が終了する。図９（ａ）で表した動作は、各時間窓期間について実行される。すなわち、図９（ａ）で表した動作は、所定の時間間隔で繰り返されることになる。

本実施例においては、ＲＳＳＩデータのうち、所定の閾値を上回る受信電力が除外される。このようにすることで、特定の周波数のＲＳＳＩデータを除外することができるようになる。したがって、ＲＳＳＩデータに周波数が関連付けられていなくても、閾値判定に用いる適切な周波数を選択することができる。

本実施例においては、除外部３６が、複数の周波数から、閾値判定に用いる周波数を選択する選択部の一例である。統計値算出部３７が、時間窓内であって前記選択部によって選択された周波数の受信電力の統計値を取得する統計値取得部の一例である。

図１０は、実施例３に係る物体検出システム１００ｂの全体構成を例示する図である。物体検出システム１００ｂが実施例２の物体検出システム１００ａと異なる点は、検出装置３０ａの代わりに検出装置３０ｂが設けられている点である。検出装置３０ｂが検出装置３０ａと異なる点は、除外部３６が設けられていない点である。なお、本実施例においては、除外部３６が設けられていないため、統計値算出部３７は、時間窓期間の全てのＲＳＳＩデータについての統計値（平均値、中央値など）を算出する。

続いて、検出装置３０ｂの動作の詳細について説明する。図１１（ａ）は、検出装置３０ｂの動作を表すフローチャートを例示する図である。まず、記憶部３１は、受信機２０から、３種類の周波数のＲＳＳＩデータを取得して受信時刻に関連付けて記憶しておく。例えば、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ＬｏｗＥｎｅｒｇｙ）の３つのアドバタイズチャネルを使用する場合、受信機２０は、当該３チャネルのＲＳＳＩデータを取得する。本実施例においては、記憶部３１は、各ＲＳＳＩデータに周波数を関連付けていないものとする。

除外部３６は、特定の時間窓期間について、記憶部３１からＲＳＳＩデータを取得する（ステップＳ３１）。次に、図１１（ｂ）および図１１（ｃ）で例示するように、統計値算出部３７は、当該時間窓期間の全てのＲＳＳＩデータについて、平均値または中央値を統計値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}として算出する（ステップＳ３２）。次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、出力部３５は、「物体有り」を示す情報を検出結果として出力する（ステップＳ３４）。ステップＳ３３で「Ｎｏ」と判定された場合、出力部３５は、「物体無し」を示す情報を検出結果として出力する（ステップＳ３５）。その後、フローチャートの実行が終了する。図１１（ａ）で表した動作は、各時間窓期間について実行される。すなわち、図１１（ａ）で表した動作は、所定の時間間隔で繰り返されることになる。

本実施例においては、時間窓期間内のＲＳＳＩデータのうちの平均値または中央値を取得することで、検出エリアに物体が位置する場合の誤検出および検出エリアに物体が位置しない場合の誤検出を抑制することができる。また、ＲＳＳＩデータに周波数が関連付けられていなくても、閾値判定に用いる周波数を選択することができる。また、当該平均値または中央値を統計値として取得することで閾値判定を行うことができる。

本実施例においては、統計値算出部３７が、複数の周波数から閾値判定に用いる周波数を選択する選択部、および時間窓内であって選択部によって選択された周波数の受信電力の統計値を取得する統計値取得部の一例である。

図１２は、実施例４に係る物体検出システム１００ｃの全体構成を例示する図である。物体検出システム１００ｃが実施例２の物体検出システム１００ａと異なる点は、検出装置３０ａの代わりに検出装置３０ｃが設けられている点である。検出装置３０ｃが検出装置３０ａと異なる点は、除外部３６の代わりに周波数選択部３８が設けられている点である。

本実施例においては、受信機２０は、いずれの周波数で無線信号を受信したかが把握できる構成とする。周波数によって受信点でのマルチパス電波の合成（位相条件）が異なるため、無線信号の受信強度や、直接経路が遮られたときのレベルの変動の仕方が異なる。そこで、周波数選択部３８は、時間窓期間内で、中央の大きさのＲＳＳＩを持つ周波数を選択する。これは、最大のＲＳＳＩを持つ周波数では物体が位置する場合に誤判定の可能性があり、最小のＲＳＳＩを持つ周波数では物体が位置しない場合に誤判定の可能性があるからである。複数の周波数を同時に受信できない場合、一定時間計測時間を設けることにする。

続いて、物体検出システム１００の動作の詳細について説明する。図１３（ａ）は、物体検出システム１００ｃの動作を表すフローチャートを例示する図である。まず、記憶部３１は、受信機２０から、３種類の周波数（周波数Ａ〜周波数Ｃ）のＲＳＳＩデータを取得し、受信時刻および周波数と関連付けて記憶しておく。例えば、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ＬｏｗＥｎｅｒｇｙ）の３つのアドバタイズチャネルを使用する場合、受信機２０は、当該３チャネルのＲＳＳＩデータを取得する。

周波数選択部３８は、特定の時間窓期間について、記憶部３１からＲＳＳＩデータを取得する（ステップＳ４１）。次に、周波数選択部３８は、時間窓期間においてＲＳＳＩデータをソートして、ＲＳＳＩの値が中央である周波数Ｆ_{ｓｅｌｅｃｔ}を選択する（ステップＳ４２）。図１３（ｂ）の例では、周波数Ａが選択される。次に、統計値算出部３７は、選択した周波数のＲＳＳＩデータに対して統計処理を行い、平均値、中央値、最大値、最小値などの統計値Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}を算出する（ステップＳ４３）。

次に、比較部３４は、Ｐ_{ｓｅｌｅｃｔ}が閾値Ｐ_ｔｈ未満であるか否かを判定する（ステップＳ４４）。ステップＳ４４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、出力部３５は、「物体有り」を示す情報を検出結果として出力する（ステップＳ４５）。ステップＳ４４で「Ｎｏ」と判定された場合、出力部３５は、「物体無し」を示す情報を検出結果として出力する（ステップＳ４６）。その後、フローチャートの実行が終了する。図１３（ａ）で表した動作は、各時間窓期間について実行される。すなわち、図１３（ａ）で表した動作は、所定の時間間隔で繰り返されることになる。

本実施例においては、時間窓期間において、ＲＳＳＩデータをソートした場合の中央のＲＳＳＩデータの周波数が選択される。この場合、検出エリアに物体が位置する場合の誤検出および検出エリアに物体が位置しない場合の誤検出を抑制することができる。

本実施例においては、周波数選択部３８が、複数の周波数から閾値判定に用いる周波数を選択する選択部の一例である。統計値算出部３７が、時間窓内であって選択部によって選択された周波数の受信電力の統計値を取得する統計値取得部の一例である。

図１４は、実施例５に係る物体検出システム１００ｄの全体構成を例示する図である。物体検出システム１００ｄが実施例１の物体検出システム１００と異なる点は、検出装置３０の代わりに検出装置３０ｄが設けられており、端末装置４０がさらに備わっている点である。検出装置３０ｄが検出装置３０と異なる点は、識別部３９がさらに備わっている点である。

本実施例においては、送信機１０は、ＭＡＣアドレスに加え、無線信号を送信するごとにペイロードにインクリメントする８ビットのシーケンス番号を含むパケットを無線信号として定期的に送信する。受信機２０は、パケットを常時受信し、受信されたパケットのＭＡＣアドレス、シーケンス番号、受信時刻、ＲＳＳＩを検出装置３０ｄに送信する。本実施例においては、出力部３５は、時間窓期間で「物体有り」を検出した場合に、「物体有り」を示す情報を検出結果として出力するとともに、当該時間窓期間の各ＲＳＳＩデータの受信時刻、ＲＳＳＩ、およびシーケンス番号を識別部３９に送る。

端末装置４０は、図１５で例示するように、パケットを常時受信し、パケットを受信したか否かを判定する（ステップＳ５１）。ステップＳ５１で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ５１が再度実行される。ステップＳ５１で「Ｙｅｓ」と判定された場合、端末装置４０は、当該パケットのＭＡＣアドレス、シーケンス番号、ＲＳＳＩを自身のＩＤと共に検出装置３０ｄに無線で送信する（ステップＳ５２）。なお、例えば、パケットのＲＳＳＩが一定以上のときのみ、ステップＳ５２に進むようにしてもよい。

続いて、検出装置３０ｄの動作の詳細について説明する。図１６は、検出装置３０ｄの動作を表すフローチャートを例示する図である。記憶部３１は、受信機２０から、各受信信号のＭＡＣアドレスおよびＲＳＳＩデータを取得し、受信時刻に関連付けて記憶しておく。また、記憶部３１は、端末装置４０から、各受信信号のＭＡＣアドレス、ＲＳＳＩデータ、および受信時刻を取得し、互いに関連付けて端末データとして記憶しておく。

識別部３９は、記憶部３１に記憶されている端末データのうち、ＭＡＣアドレスが送信機１０のＭＡＣアドレスに一致してＲＳＳＩが閾値以上となる端末データを取得する（ステップＳ６１）。例えば、ＭＡＣアドレスフィルタリングを行うことで、ＭＡＣアドレスの一致・不一致を判定することができる。次に、識別部３９は、出力部３５が「物体有り」を示す検出結果を出力したか否かを判定する（ステップＳ６２）。ステップＳ６２で「Ｎｏ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。

ステップＳ６２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、識別部３９は、記憶部３１から取得した端末データから、「物体有り」を示す検出結果が出力された場合のシーケンス番号と一致するかシーケンス番号が近いものを検索する（ステップＳ６３）。例えば、「物体有り」を示す検出結果が出力された場合のシーケンス番号をＮ_ｎとし、探索対象のシーケンス番号をＮ_ｏｂｊとした場合に、｜Ｎ_ｎ−Ｎ_ｏｂｊ｜が閾値δ_ｎｕｍ以下となるＮ_ｏｂｊがあるか否かが判定される。ステップＳ６３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、識別部３９は、物体有りと判定された物体が当該端末装置４０であることを示す情報を識別結果として出力する（ステップＳ６４）。ステップＳ６３で「Ｎｏ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。

本実施例においては、端末装置４０が送信する無線信号に応じて、端末装置４０を特定することができる。例えば、無線信号を送信するごとにペイロードにインクリメントするシーケンス番号を用いることで、物体が有りと検出された時刻に一致するまたは近い時刻に、端末装置４０が検出エリア内に位置したと推定することができる。

本実施例においては、端末装置４０が、送信機からの無線信号を受信した場合に無線信号を送信する端末装置の一例である。識別部３９が、端末装置が送信する無線信号に応じて端末装置を識別する識別部の一例である。

なお、本実施例においては、検出装置３０に識別部３９を備える構成を有する検出装置３０ｄを用いたがそれに限られない。例えば、検出装置３０ａ〜検出装置３０ｃのいずれかに識別部３９を備える構成を有する検出装置を用いてもよい。

（変形例）
変形例においては、送信機１０および端末装置４０は、それぞれ自身のＭＡＣアドレスを含むパケットを無線信号として所定の送信周期で送信する。受信機２０は、送信機１０が送信した無線信号および端末装置４０が送信した無線信号を受信する。記憶部３１は、受信機２０が受信した信号のデータを受信時刻に関連付けて記憶する。

続いて、検出装置３０ｄの動作の詳細について説明する。図１７は、検出装置３０ｄの動作を表すフローチャートを例示する図である。記憶部３１は、受信機２０から、各受信信号のＭＡＣアドレスおよびＲＳＳＩデータを取得し、受信時刻に関連付けて記憶しておく。

識別部３９は、記憶部３１に記憶されているデータのうち、予め設定された端末アドレスリストに一致するものを抽出する（ステップＳ７１）。識別部３９は、ステップＳ５１で抽出したデータのうち、ＲＳＳＩが閾値以上のデータを選択する（ステップＳ７２）。次に、識別部３９は、出力部３５が「物体有り」を示す検出結果を出力したか否かを判定する（ステップＳ７３）。ステップＳ７３で「Ｎｏ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。

次に、識別部３９は、ステップＳ７２で選択したデータから、「物体有り」を示す検出結果が出力された時刻Ｔｎから一定時刻以内にある端末装置４０を検索する（ステップＳ７４）。例えば、探索対象の受信時刻をＴ_ｔｅｒｍとし、閾値をδ_ｔｉｍｅとした場合に、｜Ｔ_ｎ−Ｔ_ｔｅｒｍ｜がδ_ｔｉｍｅ以下となるＴ_ｔｅｒｍがあるか否かが判定される。ステップＳ７４で「Ｙｅｓ」と判定された場合、識別部３９は、物体有りと判定された物体が当該端末装置４０であることを示す情報を識別結果として出力する（ステップＳ７５）。ステップＳ７４で「Ｎｏ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。

図１８（ａ）は、検出装置３０〜３０ｄのハードウェア構成を例示するブロック図である。図１８（ａ）を参照して、検出装置３０〜３０ｄは、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、通信装置１０４等を備える。

ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。記憶装置１０３は、プログラムなどを記憶している。通信装置１０４は、受信機２０などとの間で通信を行うための装置である。なお、本実施例においては検出装置３０〜３０ｄの各部は、プログラムの実行によって実現されているが、専用の回路などのハードウェアを用いてもよい。

図１８（ｂ）は、端末装置４０のハードウェア構成を例示するブロック図である。図１８（ｂ）を参照して、端末装置４０は、ＣＰＵ３０１、ＲＡＭ３０２、記憶装置３０３、通信装置３０４等を備える。

ＣＰＵ３０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ３０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ３０２は、ＣＰＵ３０１が実行するプログラム、ＣＰＵ３０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置３０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置２０３として、例えば、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。記憶装置３０３は、プログラムなどを記憶している。通信装置３０４は、検出装置３０〜３０ｄなどとの間で通信を行うための装置である。

図１８（ｃ）は、ネットワークなどの電気通信回線作業を用いた物体検出システムについて例示する図である。上記各例においては、検出装置３０〜３０ｄは、受信機２０からＲＳＳＩデータを取得している。これに対して、検出装置３０〜３０ｄの機能を有するサーバ４０２が、インターネットなどの電気通信回線４０１を通じて受信機２０からＲＳＳＩデータを取得してもよい。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０送信機
２０受信機
３０検出装置
３１記憶部
３２パラメータ推定部
３３パラメータ選択部
３４比較部
３５出力部
３６除外部
３７統計値算出部
３８周波数選択部
３９識別部
４０端末装置
１００物体検出システム

Claims

複数の周波数のそれぞれで無線信号を送信する送信機と、
前記無線信号を受信する受信機と、
時間窓内において前記受信機が前記無線信号を受信した際のそれぞれの受信電力を取得する受信電力取得部と、
前記複数の周波数から、閾値判定に用いる周波数を選択する選択部と、
前記時間窓内であって前記選択部によって選択された周波数の前記受信電力の統計値を取得する統計値取得部と、
前記統計値と閾値とを比較することで前記閾値判定を行う比較部と、を備えることを特徴とする物体検出システム。
前記選択部は、前記受信電力取得部が取得した前記受信電力に対し、前記複数の周波数が所定の比率で用いられていることを条件として、前記複数の周波数のそれぞれに対応する複数の確率密度分布を求め、前記複数の確率密度分布のうちいずれかを選択することで前記閾値判定に用いる周波数を選択することを特徴とする請求項１記載の物体検出システム。
前記選択部は、前記受信電力取得部が取得した前記受信電力のうち、所定の閾値を上回る受信電力を除外することで、前記閾値判定に用いる周波数を選択することを特徴とする請求項１記載の物体検出システム。
前記選択部は、前記時間窓内の前記受信電力のうちの平均値または中央値を取得することで、前記閾値判定に用いる周波数を選択し、
前記比較部は、前記平均値または前記中央値を前記閾値と比較することを特徴とする請求項１記載の物体検出システム。
前記受信電力取得部は、前記複数の周波数と関連付けて前記受信電力を取得し、
前記選択部は、前記複数の周波数のうち、前記受信電力取得部が取得した前記受信電力をソートした場合の中央の受信電力の周波数を選択することを特徴とする請求項１記載の物体検出システム。
前記送信機からの前記無線信号を受信した場合に無線信号を送信する端末装置と、
前記端末装置が送信する前記無線信号に応じて、前記端末装置を識別する識別部と、を備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の物体検出システム。