JP2021148578A - Object detector - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、物体の位置を検出する装置に関する。 The present invention relates to a device for detecting the position of an object.
近年、例えば、自動車等において、どの位置に搭乗者が搭乗しているかを判断する着座センサが普及している。例えば、座席シートの中に内蔵された感圧スイッチ等による着座センサや車内カメラによる搭乗者検出装置が広く知られている。 In recent years, for example, in automobiles and the like, a seating sensor that determines a position where a passenger is on board has become widespread. For example, a seating sensor using a pressure-sensitive switch or the like built in a seat and a passenger detecting device using an in-vehicle camera are widely known.
また、例えば、特許文献1には、自動車内の座席シートに対向するダッシュボード又は前部座席シート背面部に距離センサを設けることにより、距離センサと座席シートの各々の背部の距離を測定して座席シート上に乗員が座っているかを判断する乗員検知装置が開示されている。
Further, for example, in
しかしながら、自動車内の搭乗者の位置判断のために車内カメラを設置する又は座席シートの各々にセンサを設けることは、専用の装置が必要であり、取り付けやメンテナンス時に大きなコストと工数を必要とする場合がある。また、車内カメラ等により車内を撮影することは、搭乗者に不快感を与える場合がある。また、車内カメラが自動車の前方に設置してある場合、後部座席の搭乗者の情報が前方座席の影となってしまい搭乗者の搭乗状態が把握できず、複数のカメラ設置を必要とする場合がある。 However, installing an in-vehicle camera or installing a sensor in each of the seats to determine the position of a passenger in an automobile requires a dedicated device, which requires a large cost and man-hours for installation and maintenance. In some cases. In addition, taking a picture of the inside of the vehicle with an in-vehicle camera or the like may cause discomfort to the passengers. In addition, when the in-vehicle camera is installed in front of the vehicle, the information of the passenger in the back seat becomes a shadow of the front seat and the passenger's boarding status cannot be grasped, so that multiple cameras need to be installed. There is.
また、近年、会議室や自動車等においてもネットワーク化が促進され、室内や自動車内にWi−Fi等の無線通信装置の設置が普及している。 Further, in recent years, networking has been promoted in conference rooms and automobiles, and the installation of wireless communication devices such as Wi-Fi has become widespread in indoors and automobiles.
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、空間内の搭乗者の搭乗状態を好適に判断することが可能な物体検出装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above points, and an object of the present invention is to provide an object detection device capable of suitably determining the boarding state of a occupant in a space.
請求項1に記載の発明は、閉鎖空間の1の箇所に配された複数の送信アンテナを有し、前記複数の送信アンテナの各々を介して送信波を発信する電波送信部と、前記閉鎖空間の他の箇所に配された複数の受信アンテナを有し、前記送信波を複数の受信アンテナの各々を介して受信する電波受信部と、前記複数の受信アンテナの各々における前記複数の送信アンテナの各々から発信された前記送信波の各々の電波強度を示す電波強度情報を取得する電波強度情報取得部と、前記電波強度情報が示す電波強度と予め定められた基準強度との差分に基づいて前記閉鎖空間内における物体を検出する検出部と、を有することを特徴としている。
The invention according to
請求項6に記載の発明は、複数の送信アンテナを有する電波送信部と複数の受信アンテナを有する電波受信部を備えた物体検出装置が閉鎖空間の物体を検出する物体検出方法であって、前記複数の受信アンテナの各々における前記複数の送信アンテナの各々から発信された送信波の各々の電波強度を示す電波強度情報を取得する電波強度情報取得ステップと、前記電波強度情報が示す電波強度と予め定められた基準強度との差分に基づいて前記閉鎖空間内における物体を検出する検出ステップと、を有することを特徴としている。
The invention according to
請求項7に記載の発明は、コンピュータに備える物体検出装置によって実行される物体検出プログラムであって、前記コンピュータに、前記複数の受信アンテナの各々における前記複数の送信アンテナの各々から発信された送信波の各々の電波強度を示す電波強度情報を取得する電波強度情報取得ステップと、前記電波強度情報が示す電波強度と予め定められた基準強度との差分に基づいて前記閉鎖空間内における物体を検出する検出ステップと、を実行させることを特徴としている。
The invention according to
以下に本発明の実施例について詳細に説明する。 Examples of the present invention will be described in detail below.
図1は、本願の実施例に係る物体検出装置10を搭載した自動車Mの客室CAの上面図である。理解を容易にするため、自動車Mのルーフ及びドアパネル等は図示していない。
FIG. 1 is a top view of a passenger compartment CA of an automobile M equipped with the
物体検出装置10は、自動車Mの客室CA内に電波を伝搬させることによって客室CA内の搭乗員の搭乗状態又は荷物の設置状態を判定する物体検出装置である。
The
自動車Mの客室CAには、前方に運転者用座席DS及び助手席座席PSが並べて配置されている。また、客室CAの後方には、後部座席RSが配置されている。自動車Mが運転される際は、運転者用座席DSには運転者DPが着座しており、助手席座席PS又は後部座席RSのいずれかに搭乗者が着座可能となる。 In the passenger cabin CA of the automobile M, the driver's seat DS and the passenger's seat PS are arranged side by side in front. In addition, a rear seat RS is arranged behind the cabin CA. When the automobile M is driven, the driver DP is seated in the driver's seat DS, and the passenger can be seated in either the passenger seat PS or the rear seat RS.
物体検出装置10は、例えば、自動車Mのダッシュボード内に搭載されている。物体検出装置10は、客室CA内に電波を発信可能に構成されており且つ、当該発信された電波を受信及び取得可能に構成されている。
The
電波送信部としての送信部13は、物体検出装置10に通信可能に接続されており、物体検出装置10から出力された電気信号を電波信号に変換して客室CAに向けて発信可能に構成されている。送信部13は、例えば、客室CAの前方のダッシュボード内等に配置されている。送信部13は、例えば、客室の前端付近、具体的には、当該ダッシュボード内又はダッシュボード上に配された複数の送信アンテナを有し、当該複数の送信アンテナを用いて客室CA内に向けて電波を発信可能である。
The
電波受信部としての受信部15は、物体検出装置10に通信可能に接続されており、客室CA内を伝搬する電波信号を受信し、当該電波信号を電気信号に変換して物体検出装置10に送信可能に構成されている。受信部15は、例えば、客室CAの後方のトランクルーム等に配されている。受信部15は、例えば、客室の後端付近、具体的には後部座席RSのヘッドレストの後ろの空間又はトランクルーム内等に配された複数の受信アンテナを有し、当該複数の受信アンテナを用いて、上記送信アンテナから発信されて客室CA内を伝播してきた電波を受信可能である。
The
送信部13は、複数の帯域の搬送波(以下、キャリアと称する)を含む送信波を複数の送信アンテナの各々を介して発信する。また、受信部15は、複数の送信アンテナを介して発信された送信波を複数の受信アンテナの各々を介して受信する。
The
尚、本実施例においては、通信アンテナを備えた送信部13及び受信部15が客室CAの前端及び後端に配される場合について説明する。しかしながら、送信部13及び受信部15の配置はこれに限定されない。送信部13が客室CAの後端に配され、受信部15が客室CAの前端に配されてもよいし、送信部13及び受信部15が自動車Mの左右のドアパネル内に配置されてもよい。また、通信アンテナのみを客室CAの前端及び後端に配置して送信部13及び受信部15に配線されてもよい。すなわち、客室CAの一端から電波が発信されて客室CA内を伝搬し、当該客室の一端と対向する他端で電波を受信可能に構成されればよい。
In this embodiment, a case where the transmitting
換言すれば、送信部13は、客室CAの一端に配されており、受信部15は、客室CAの一端と対向する他端に配されている。
In other words, the transmitting
物体検出装置10は、例えば、送信部13及び受信部15を介してIEEE802.11通信規格に準拠の電波を送受信可能に構成されている。
The
また、コンソール17は、例えば、客室CA内のインストルメントパネルに配置されている。また、コンソール17は、物体検出装置10に通信可能に接続された表示部17Aと操作部17Bとを備える。表示部17Aは、物体検出装置10から出力された判定結果又は物体検出装置10への操作受付表示の画像を表示することが可能である。また、操作部17Bは、表示部17Aに表示される物体検出装置10への操作受付表示を選択することで物体検出装置10に操作指示を送信することが可能である。尚、コンソール17の態様はいずれの態様にも限定されない。具体的には、例えば、コンソール17は、液晶パネル等のディスプレイと当該ディスプレイの表示面に貼り付けられて人の指等での操作を受け付けるタッチパッドを備えたタッチパネルディスプレイでもよいし、液晶パネル等のディスプレイとプッシュボタンによる操作部を備えた態様でもよい。なお、コンソール17は、携帯端末などの表示部と操作部を備える各種機器に置き換え可能である。
Further, the
図2は、本願の実施例に係る物体検出装置10の機能ブロック図である。物体検出装置10は、例えば、システムバス19を介して、入力部30と、出力部20と、表示出力部40と、操作受付部50と、記憶部60及び制御部70とが協働する装置である。
FIG. 2 is a functional block diagram of the
出力部20は、物体検出装置10の外部の機器にデータを出力するインターフェースである。出力部20は、客室CA内に配置されている送信部13に接続され、これらにデータを出力可能である。具体的には、例えば、物体検出装置10は、出力部20を介して送信部13に電気信号の通信データを出力する。
The
送信部13は、例えば、複数の送信アンテナ13A及び13Bを有する電波送信装置である。送信部13は、出力部20を介して供給された電気信号を電波信号に変換し、送信アンテナ13A及び13Bの各々を介して電波として客室CA内に発信する。
The
受信部15は、例えば、複数の受信アンテナ15A、15B及び15Cを有する電波受信装置である。受信部15は、送信部13の送信アンテナ13A及び13Bの各々から客室CA内に発信された電波を受信アンテナ15A、15B及び15Cの各々を介して受信する。受信部15は、受信アンテナ15A、15B及び15Cの各々で受信した電波信号を電気信号の通信データに変換して出力する。
The receiving
入力部30は、物体検出装置10の外部の機器からデータを取得するインターフェースである。入力部30は、客室CA内に配置されている受信部15に接続されている。具体的には、例えば、物体検出装置10は、入力部30を介して受信部15から電気信号の通信データを取得する。
The
表示出力部40は、物体検出装置10の外部の機器にデータを出力するインターフェースである。表示出力部40は、上述したコンソール17の表示部17Aに接続され、これらに画像を出力可能である。具体的には、例えば、物体検出装置10は、出力部を介して、表示部17Aに搭乗員の搭乗状態を判定した判定結果及び物体検出装置10の操作のための操作受付表示となる操作画像を出力する。
The
操作受付部50は、外部の機器から操作入力の信号を取得するインターフェースである。操作受付部50は、コンソール17の操作部17Bに接続されており、操作部17Bにおいて上記操作画像に対して受け付けられた操作を示す信号を取得可能である。
The
記憶部60は、例えば、ハードディスク装置、SSD(solid state drive)、フラッシュメモリ等により構成されており、物体検出装置10における送信データの生成、当該送信データの受信に関する各種プログラムを記憶する。尚、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワーク(図示せず)を介して取得されるようにしてもよいし、記録媒体に記録されて各種ドライブ装置を介して読み込まれるようにしてもよい。
The
記憶部60に記憶される各種プログラムは、ネットワークを介して伝送可能であり、また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して譲渡することが可能である。また、記憶部60には、物体検出装置10の外部から取り込まれたデータ、例えば、受信部15から取り込まれた通信データを格納可能である。また、記憶部60には、物体検出装置10の内部において生成されたデータを格納可能である。
Various programs stored in the
制御部70は、CPU(Central Processing Unit)70A、ROM(Read Only Memory)70B、RAM(Random Access Memory)70C等により構成され、コンピュータとして機能する。制御部70においては、CPUが、ROMや記憶部60に記憶された各種プログラムを読み出し実行することにより各種機能を実現する。
The
制御部70は、記憶部60に格納されているプログラムに基づいて、通信データを出力部20を介して送信部13に供給する。送信部13は、当該通信データを電波信号に変換して送信アンテナ13A及び13Bの各々を介して複数のキャリアを含む送信波を発信する。
The
また、制御部70は、記憶部60に格納されているプログラムに基づいて、通信データを入力部30を介して取得する。受信部15は、客室CA内を伝搬する電波信号を受信アンテナ15A、15B及び15Cの各々で受信し、当該電波信号を電気信号の通信データに変換する。制御部70は、当該電気信号の通信データを入力部30を介して取得する。尚、この時、制御部70は、電波強度情報取得部として機能する。
Further, the
制御部70は、複数の送信アンテナ13A及び13Bの各々から発信される複数のキャリアを含む、例えば、PING等の送信波(以下、単にPING信号と称する場合もある)を複数の受信アンテナ15A、15B及び15Cの各々で受信することにより、送信波の各々の伝搬経路におけるキャリアごとの電波強度であるCSI(Channel. State Information)カーブを測定する。また、自動車Mの客室CA内において搭乗員の搭乗前後での当該CSIカーブの変化を測定することにより、客室CA内における搭乗員の搭乗員数及び搭乗位置を判定することが可能となる。尚、この時、制御部70は、検出部として機能する。
The
換言すれば、物体検出装置10は、客室CAの1の箇所に配された複数の送信アンテナを有し、複数の送信アンテナの各々を介して電波信号を発信する送信部13と、客室CAの他の箇所に配された複数の受信アンテナを有し、電波信号を複数の受信アンテナの各々を介して受信する受信部15と、複数の受信アンテナの各々における複数の送信アンテナの各々から発信された送信波の各々の電波強度を示すCSIカーブを取得して、CSIカーブが示す電波強度と予め定められた基準強度との差分に基づいて客室CAにおける搭乗員を検出する制御部70と、を有する。
In other words, the
また、電波信号は、複数の帯域のキャリアを含む電波信号である。 The radio wave signal is a radio wave signal including carriers in a plurality of bands.
尚、本実施例においては、上記のように、送信部13は2本の送信アンテナを備え、受信部15は3本の受信アンテナを備える場合について説明する。しかしながら、送信部13及び受信部15に備えられる送信アンテナ及び受信アンテナの数はこれに限定されない。具体的には、送信部13及び受信部15の間で複数の電波の伝搬経路が得られるように構成されていればよい。
In this embodiment, as described above, the case where the transmitting
図3は、本願の実施例に係る送信部13及び受信部15の間の電波の伝搬経路を表す図である。上記の通り、本実施例においては、送信部13は2本の送信アンテナを備え、受信部15は3本の受信アンテナを備える場合について説明する。
FIG. 3 is a diagram showing a radio wave propagation path between the transmitting
電波は、送信部13を介して送信アンテナ13A及び13Bから発信される。送信アンテナ13A及び13Bから発信された電波の各々は、受信アンテナ15A、15B及び15Cの各々で受信され、受信部15を介して物体検出装置10に供給される。従って、送信アンテナ13Aから発信された電波は、受信アンテナ15Aで受信されるパスP1、受信アンテナ15Bで受信されるパスP2及び受信アンテナ15Cで受信されるパスP3の3の伝搬経路を有する。また、一方、送信アンテナ13Bから発信された電波は、受信アンテナ15Aで受信されるパスP4、受信アンテナ15Bで受信されるパスP5及び受信アンテナ15Cで受信されるパスP6の3の伝搬経路を有する。すなわち、本実施例においては、物体検出装置10の電波の伝搬経路はパスP1〜P6の計6の伝搬経路を有する。
The radio waves are transmitted from the transmitting
物体検出装置10は、客室CA内が無人の時及び搭乗員が搭乗した時のパスP1〜P6の伝搬経路におけるキャリアごとの電波強度をそれぞれ測定し、当該電波強度の差分に基づいて客室CA内における搭乗員の搭乗員数及び搭乗位置を判定する。
The
まず、客室CA内が無人の時及び搭乗員が搭乗した時のCSIカーブとその差分から、客室CA内における搭乗員の搭乗人数及び搭乗位置を判定する方法について説明する。 First, a method of determining the number of passengers and the boarding position in the cabin CA will be described from the CSI curve when the cabin CA is unmanned and when the crew is on board and the difference thereof.
図4は、本願の実施例に係る物体検出装置10が客室CA内が無人の時に測定するCSIカーブを示す図である。
FIG. 4 is a diagram showing a CSI curve measured by the
横軸はキャリア番号を示しており、縦軸は当該キャリア番号の各々の電波強度を示している。図中曲線は、制御部70が送信部13を介して発振したPING信号を受信部15が受信した際の各キャリア番号における電波強度を示したCSIカーブである。また、それぞれの曲線が送信アンテナ13A並びに13B及び受信アンテナ15A、15B並びに15Cの間の伝搬経路であるパスP1〜P6を示している。尚、本実施例においては、電波のキャリア数を30とした場合について説明する。
The horizontal axis shows the carrier number, and the vertical axis shows the radio field strength of each carrier number. The curve in the figure is a CSI curve showing the radio field intensity at each carrier number when the receiving
CSIカーブは、例えば、送信部13及び受信部15の間で所定の時間において各伝搬経路及び各キャリア番号の電波強度を測定し、平均化したものである。尚、CSIカーブ取得時の電波強度の測定時間は、任意に設定可能である。例えば、測定時間は所定の時間が固定に設定されてもよいし、客室CA内の搭乗状態の変化による電波強度の変化を検知して自動で測定を終了する等、自動で設定されてもよい。
The CSI curve is, for example, measured and averaged the radio field intensity of each propagation path and each carrier number between the transmitting
図4に示す通り、客室CAに配置されている運転者用座席DS、助手席座席PS並びに後部座席RLや送信アンテナ並びに受信アンテナの位置及び送信アンテナ並びに受信アンテナの指向性等によりパスP1〜P6によりCSIカーブの挙動は大きく変化する。 As shown in FIG. 4, the paths P1 to P6 are determined by the positions of the driver's seat DS, the passenger seat PS, the rear seat RL, the transmitting antenna, the receiving antenna, the transmitting antenna, the directivity of the receiving antenna, etc., which are arranged in the passenger compartment CA. Therefore, the behavior of the CSI curve changes greatly.
上述の通り、CSIカーブは、複数の送信アンテナの各々を介して発信され、複数の受信アンテナの各々を介して受信された電波信号の複数の伝搬経路の各々における複数の帯域毎の電波強度を各々が示すCSIカーブである。 As described above, the CSI curve determines the radio wave intensity for each of the plurality of bands in each of the plurality of propagation paths of the radio wave signal transmitted through each of the plurality of transmitting antennas and received through each of the plurality of receiving antennas. It is a CSI curve shown by each.
図5は、本願の実施例に係る物体検出装置10が客室CA内に搭乗員が搭乗した時に測定するCSIカーブを示す図である。
FIG. 5 is a diagram showing a CSI curve measured when a crew member boarded the cabin CA by the
本実施例においては、運転者用座席DSにのみ運転者DPが着座した場合について説明する。 In this embodiment, the case where the driver DP is seated only in the driver's seat DS will be described.
尚、搭乗員が搭乗時のCSIカーブにおいても、無人の時のCSIカーブと同様に、送信部13及び受信部15の間で所定の時間において各伝搬経路及び各キャリア番号の電波強度を測定し、平均化したものである。また、CSIカーブ取得時の電波強度の測定時間は、任意に設定可能である。例えば、測定時間は所定の時間が固定に設定されてもよいし、客室CA内の搭乗状態の変化による電波強度の変化を検知して自動で測定を終了する等、自動で設定されてもよい。
In addition, even in the CSI curve when the crew is on board, the radio wave intensity of each propagation path and each carrier number is measured between the transmitting
図5に示す通り、客室CA内に搭乗者が搭乗することにより、送信アンテナ13A並びに13B及び受信アンテナ15A、15B並びに15Cの間の電波の伝搬状況が変化し、取得されるCSIカーブにも変化が現れる。
As shown in FIG. 5, when a passenger boarded in the cabin CA, the propagation condition of radio waves between the transmitting
図6は、本願の実施例に係る物体検出装置10が客室CA内が無人の時と搭乗員が搭乗した時に測定したCSIカーブの差分カーブを示す図である。具体的には、制御部70が客室CAが無人の時の各キャリア番号の電波強度から搭乗者が搭乗した時の各キャリア番号の電波強度を減算した差分カーブである。すなわち、差分カーブは、客室CAが無人の時と搭乗者が搭乗した時のCSIカーブの変異量である。
FIG. 6 is a diagram showing a difference curve of the CSI curve measured by the
制御部70は、図4及び図5に示した客室CA内が無人の時及び搭乗員が搭乗した時のCSIカーブから、図6に示したその差分カーブを算出する。また、制御部70は、当該差分カーブから所定のパス及び所定のキャリア番号の数値を抽出して取得データとする。
The
また、制御部70は、当該取得データと、記憶部60に予め記録されている判定表と比較し、当該比較結果に基づいて客室CA内における搭乗員の搭乗員数及び搭乗位置を判定する。
Further, the
図7は、本願の実施例に係る物体検出装置10が取得した取得データと搭乗者の搭乗状態を判定する判定表の例を示す図である。
FIG. 7 is a diagram showing an example of an acquisition data acquired by the
図7の上段は客室CA内が無人の時及び搭乗員が搭乗した時のCSIカーブに基づいて算出した差分カーブから所定のパス及び所定のキャリア番号の数値を抽出した取得データを示す。また、図7の下段は、記憶部60が保持している判定表から取得データに用いられたパス及びキャリア番号の数値を抽出した判定データを示す。
The upper part of FIG. 7 shows the acquired data obtained by extracting the numerical values of the predetermined path and the predetermined carrier number from the difference curve calculated based on the CSI curve when the cabin CA is unmanned and when the crew is on board. Further, the lower part of FIG. 7 shows the determination data obtained by extracting the numerical values of the path and the carrier number used for the acquired data from the determination table held by the
制御部70は、搭乗員の搭乗状態を判定する際、算出した差分カーブから所定のキャリア番号の数値を抽出する。本実施例においては、キャリア番号5、15及び25の3のキャリアの数値を抽出した場合について説明する。
The
また、制御部70は、例えば、パスP1〜P6の各々において、抽出したキャリア番号の数値の絶対値の和を算出する。制御部70は、当該算出した絶対値の和が大きいものから順に所定の数量のパスを選定して取得データとする。本実施例においては、パスP1、P2及びP3を取得データとして選定した場合について説明する。
Further, the
また、判定表は、記憶部60に記録されており、制御部70が取得データから搭乗状態を判定する際に読み出される。
Further, the determination table is recorded in the
判定表には、例えば、運転者のみが運転者用座席DSに搭乗する、運転者が運転者用座席DSに着座し且つ、助手席座席PSに搭乗者が着座する又は運転者が運転者用座席DSに着座し且つ、後部座席RSの左側に搭乗者が着座する等、自動車Mの客室CA内に搭乗者が着座され得るパターンの差分カーブの全てのパス及び全てのキャリア番号の数値が記録されている。 In the judgment table, for example, only the driver is seated in the driver's seat DS, the driver is seated in the driver's seat DS and the passenger is seated in the passenger seat PS, or the driver is for the driver. All paths and carrier number values of the difference curve of the pattern in which the passenger can be seated in the cabin CA of the automobile M, such as the passenger being seated on the seat DS and on the left side of the rear seat RS, are recorded. Has been done.
制御部70は、当該取得データと予め記憶部60に記録されている判定表とを比較し、比較結果に基づいて客室CA内の搭乗員の搭乗状態を判定する。
The
尚、本実施例においては、抽出したキャリア番号を5、15及び25として説明するが、抽出するキャリア番号及び数量はこれに限定されない。本実施例のように所定の数量のキャリア番号を予め設定してもよいし、差分カーブの最大値、最小値及び最大値と最小値を示すキャリア番号の中間のキャリア番号や、最大値及び最小値から所定の数量を自動で抽出してもよい。また、全てのキャリア番号を取得データとして用いてもよい。 In this embodiment, the extracted carrier numbers will be described as 5, 15 and 25, but the extracted carrier numbers and quantities are not limited thereto. A predetermined number of carrier numbers may be set in advance as in this embodiment, or the carrier number between the maximum value, the minimum value, the maximum value and the carrier number indicating the maximum value and the minimum value of the difference curve, and the maximum value and the minimum value may be set. A predetermined quantity may be automatically extracted from the value. Moreover, you may use all carrier numbers as acquisition data.
また、本実施例においては、取得データとして、抽出したキャリア番号の数値の絶対値の和が大きい順に3のパスを算出して自動で選定するように説明するが、パスを選定する方法及び数量はこれに限定されない。所定のパスを予め設定してもよいし、全てのパスの数値を判定データとしてもよい。 Further, in this embodiment, it is described that 3 paths are calculated and automatically selected in descending order of the sum of the absolute values of the extracted carrier numbers as the acquired data. However, the method and quantity for selecting the paths. Is not limited to this. Predetermined paths may be set in advance, or numerical values of all paths may be used as determination data.
但し、客室CAが無人の時のCSIカーブと搭乗者が搭乗した時のCSIカーブとの変化量から搭乗者の搭乗状態を判定する故、当該差分が大きいものを選定することが好ましい。 However, since the boarding state of the passenger is determined from the amount of change between the CSI curve when the cabin CA is unmanned and the CSI curve when the passenger boarded, it is preferable to select one having a large difference.
制御部70は、取得データと記録された判定表とを比較し、取得データのパスの各々におけるキャリア番号の数値と同一又は所定の数値範囲内を示す搭乗者の搭乗状態の数値を有する判定データを判定表から検索する。
The
上記の条件に合致する搭乗状態の判定データが発見された場合、制御部70は、当該搭乗状態を客室CA内の搭乗状態であると判定し、コンソール17に判定結果を表示する。
When the boarding state determination data satisfying the above conditions is found, the
尚、取得データと判定表の判定データが合致する条件は任意に設定可能である。ユーザ又はメーカが予め設定してもよいし、判定結果の是非に応じて自動で変更されてもよい。 The conditions under which the acquired data and the judgment data in the judgment table match can be arbitrarily set. It may be set in advance by the user or the manufacturer, or may be automatically changed depending on the pros and cons of the determination result.
尚、判定結果は、シートベルトの着用状態と照らし合わせ、シートベルトを着用していない搭乗者に着用を促すようにしてもよい。また、搭乗状態によって客室CA内の音場や音量最適化など、オーディオ設定を調整するようにしてもよい。 The determination result may be compared with the state of wearing the seatbelt, and the passengers who are not wearing the seatbelt may be encouraged to wear the seatbelt. In addition, audio settings such as sound field and volume optimization in the cabin CA may be adjusted depending on the boarding state.
図8は、本願の実施例に係る物体検出装置10の搭乗者の搭乗状態を判定する判定フローRT1である。
FIG. 8 is a determination flow RT1 for determining the boarding state of the occupant of the
まず、制御部70は、客室CA内が無人の時のCSIカーブを取得する(ステップS101)。この処理は、例えば、自動車Mのドアロックが解除されたことを確認することで行われてもよい。また、この処理は、例えば、毎回実行されなくてもよい。具体的には、この処理は、製品出荷前、所定の回数のドアロック解除ごと又は物体検出装置10の所定稼働時間ごとに実行され、記憶部60に所得データを算出するための基準値として記録されてもよい。また、搭乗時は搭乗者の動作や呼吸などによりCSIデータが多少なりとも変化するため、ある一定時間観測して変化が無い場合を無人と判断してもよい。
First, the
次いで、電波強度情報取得ステップとして、制御部70は、客室CA内に搭乗者が搭乗した時のCSIカーブを取得する(ステップS102)。この処理は、例えば、自動車Mのエンジン始動又は自動車Mの発進確認することで行われてもよい。
Next, as a radio wave intensity information acquisition step, the
次いで、制御部70は、客室CA内が無人の時のCSIカーブから客室CA内に搭乗者が搭乗した時のCSIカーブを減算した差分カーブを算出する(ステップS103)。尚、客室CA内が無人の時のCSIカーブは、上記の通り判定フローRT1が実行されるごとに取得されたものを差分カーブの算出に用いてもよいし、事前に取得されて記憶部60に記録された基準値を読み出して差分カーブの算出に用いてもよい。
Next, the
次いで、制御部70は、算出した差分カーブから所定のキャリア番号の数値を抽出する(ステップS104)。
Next, the
次いで、制御部70は、差分カーブから抽出した所定のキャリア番号の数値の絶対値の和を算出し、当該絶対値の和が大きい順に判定用データに用いるパスを所定の数量を選定して取得データとする(ステップS105)。
Next, the
次いで、制御部70は、記憶部60に記録されている判定表を読み出し、取得データと判定表の当該パス及び当該キャリア番号の判定データとを比較する(ステップS106)。
Next, the
次いで、検出ステップとして、制御部70は、判定表の判定データのうち、取得データと同一又は所定の数値範囲内を示す判定データを検索し、条件に合致した判定データから搭乗者の搭乗状態を判定する(ステップS107)。また、制御部70はコンソール17に判定結果を表示する。
Next, as a detection step, the
上記処理により、客室CA内が無人の時に取得されたCSIカーブと、客室CA内に搭乗者が搭乗した時に取得されたCSIカーブから、搭乗者の搭乗状態を判定することが可能となる。 By the above processing, it is possible to determine the boarding state of the passenger from the CSI curve acquired when the cabin CA is unmanned and the CSI curve acquired when the passenger boarded the cabin CA.
上述の通り、制御部70は、客室CAの内部に検出対象の搭乗員がない場合におけるCSIカーブを基準値とする。
As described above, the
また、上述のように、物体検出装置10の物体検出方法は、複数の送信アンテナ13A及び13Bを有する送信部13と複数の受信アンテナ15A、15B及び15Cを有する受信部15を備えた物体検出装置10が客室CAの搭乗員を検出する物体検出方法であって、複数の受信アンテナ15A、15B及び15Cの各々における複数の送信アンテナ13A及び13Bの各々から発信された電波信号の各々の電波強度を示すCSIカーブを取得する電波強度情報取得ステップと、CSIカーブが示す電波強度と客室CAが無人の時のCSIカーブとの差分に基づいて客室CAにおける搭乗員を検出する検出ステップと、を有する。
Further, as described above, the object detection method of the
次に、客室CA内における搭乗員の搭乗人数及び搭乗位置を判定するための判定データについて説明する。 Next, the determination data for determining the number of passengers and the boarding position in the cabin CA will be described.
図9は、本願の実施例に係る物体検出装置10の搭乗者の搭乗状態を判定に用いられる判定表の例を示す図である。
FIG. 9 is a diagram showing an example of a determination table used for determining the boarding state of the occupant of the
判定表は、上述の通り、記憶部60に記録されており、制御部70が取得データから搭乗状態を判定する際に読み出される。尚、判定表は、製品出荷時に記憶部60に記録されていてもよいし、製品出荷後にユーザによってデータが生成されていてもよい。
As described above, the determination table is recorded in the
判定表には、例えば、運転者のみが運転者用座席DSに搭乗する、運転者が運転者用座席DSに着座し且つ、助手席座席PSに搭乗者が着座する又は運転者が運転者用座席DSに着座し且つ、後部座席RSの左側に搭乗者が着座する等、自動車Mの客室CA内に搭乗者が着座され得るパターンの差分カーブの全てのパス及び全てのキャリア番号の数値が記録されている。尚、本実施例においては、判定表には客室CA内に搭乗者が着座され得るパターンの差分カーブの全てのパス及び全てのキャリア番号の数値が記録されている場合について説明する。しかし、判定表の記録内容はこれに限定されない。具体的には、例えば、所定のパス及びキャリア番号を予め設定して当該所定のパス及びキャリア番号の数値のみを記録してもよい。また、差分カーブの最大値、最小値及び最大値と最小値を示すキャリア番号の中間のキャリア番号や、最大値及び最小値から所定の数量を自動で選択して記録してもよい。 In the judgment table, for example, only the driver is seated in the driver's seat DS, the driver is seated in the driver's seat DS and the passenger is seated in the passenger seat PS, or the driver is for the driver. All paths and carrier number values of the difference curve of the pattern in which the passenger can be seated in the cabin CA of the automobile M, such as the passenger being seated on the seat DS and on the left side of the rear seat RS, are recorded. Has been done. In this embodiment, a case where all the paths of the difference curve of the pattern in which the passenger can be seated and the numerical values of all the carrier numbers are recorded in the determination table will be described. However, the recorded contents of the judgment table are not limited to this. Specifically, for example, a predetermined path and carrier number may be set in advance and only the numerical values of the predetermined path and carrier number may be recorded. Further, a predetermined quantity may be automatically selected and recorded from the maximum value, the minimum value, the carrier number in the middle of the carrier number indicating the maximum value and the minimum value, and the maximum value and the minimum value of the difference curve.
図10は、本願の実施例に係る物体検出装置10の判定表を生成する生成フローRT2である。
FIG. 10 is a generation flow RT2 for generating a determination table of the
まず、制御部70は、客室CA内が無人の時のCSIカーブを取得する(ステップS201)。この処理は、例えば、自動車Mのドアロックが解除されたことを確認することで行われてもよい。
First, the
次いで、制御部70は、搭乗員の着座位置が入力されたかを判定する(ステップS202)。この判定は、例えば、コンソール17において、搭乗員の搭乗状態が入力されたか否かで行われてもよい。
Next, the
次いで、制御部70は、客室CA内に搭乗者が搭乗した時のCSIカーブを取得する(ステップS203)。この処理は、ステップS202の処理が実行された後に自動で実行されてもよいし、コンソール17において、取得開始の指示操作が入力されたことで実行されてもよい。
Next, the
次いで、制御部70は、客室CA内が無人の時のCSIカーブから客室CA内に搭乗者が搭乗した時のCSIカーブを減算した差分カーブを算出する(ステップS204)。
Next, the
次いで、制御部70は、算出した差分カーブの各パス及び各キャリア番号の数値を判定データとして判定表に追加するように記憶部60に記録する。
Next, the
上記の生成フローRT2を客室CA内に搭乗者が着座され得るパターンの数だけ繰り返し実行することにより、実際に搭乗者が搭乗した時にその搭乗状態を判定するための判定表を生成することが可能となる。 By repeatedly executing the above generation flow RT2 for the number of patterns in which the passenger can be seated in the cabin CA, it is possible to generate a judgment table for judging the boarding state when the passenger actually boarded. It becomes.
尚、生成フローRT2は、製品出荷前にメーカにより実施されて記憶部60に記録されていてもよいし、製品出荷後にユーザによって判定表が生成されていてもよい。
The generation flow RT2 may be executed by the manufacturer before the product is shipped and recorded in the
次に、物体検出装置10が取得データと判定表とを比較して搭乗者の搭乗状態が判定できなかった場合又は判定した搭乗者の搭乗状態が誤っていた場合における、ユーザによる判定結果のフィードバックについて説明する。
Next, feedback of the determination result by the user when the
図11は、本願の実施例に係る物体検出装置10の判定結果のフィードバックを行う場合の判定フローRT3である。
FIG. 11 is a determination flow RT3 in the case of feeding back the determination result of the
また、図12は、本願の実施例に係る物体検出装置10が判定した搭乗者の搭乗状態の是非により判定条件を変更する判定条件変更フローRT4である。
Further, FIG. 12 is a determination condition change flow RT4 in which the determination condition is changed depending on the pros and cons of the boarding state of the passenger determined by the
図11における判定フローRT3は、図8に示した判定フローRT1と同様であり、図11の判定フローRT3のステップS301〜S306が図8の判定フローRT1のステップS101〜S106に対応する。ステップS301〜S306の処理の重複する部分については説明を割愛する。 The determination flow RT3 in FIG. 11 is the same as the determination flow RT1 shown in FIG. 8, and steps S301 to S306 of the determination flow RT3 of FIG. 11 correspond to steps S101 to S106 of the determination flow RT1 of FIG. The description of the overlapping portion of the processes of steps S301 to S306 will be omitted.
ステップS306において、制御部70は、記憶部60に記録されている判定表を読み出し、取得データと判定表の当該パス及び当該キャリア番号の判定データとを比較する(ステップS306)。
In step S306, the
次に、図12において、制御部70は、図11のステップS306で実行された処理で取得データが判定表のいずれかの判定データと一致したかを判定する(ステップS401)。
Next, in FIG. 12, the
取得データが判定表のいずれかの判定データと一致したと判定されない場合(ステップS401:No)、制御部70はコンソール17に実際の搭乗者の搭乗状態を入力するように表示させ、コンソール17において当該搭乗状態が入力されたかを判定する(ステップS402)。
If it is not determined that the acquired data matches any of the determination data in the determination table (step S401: No), the
ステップS402において、コンソール17において当該搭乗状態が入力されたと判定されない場合(ステップS402:No)、制御部70は、取得データと判定データが一致しないと判定し、判定条件変更フローRT4を終了する。尚、この処理はコンソール17に一定時間入力がなかったことをして判定されてもよいし、コンソール17にキャンセル処理を実行させる選択を表示させ、当該キャンセル処理がコンソール17において選択されたことをして判定されてもよい。
In step S402, if it is not determined that the boarding state has been input on the console 17 (step S402: No), the
また、ステップS402において、コンソール17において実際の搭乗状態が入力されたと判定した場合(ステップS402:Yes)、制御部70は、取得された差分CSIカーブの全てのパス及び全てのキャリア番号における数値とユーザによって入力された搭乗者の搭乗状態のデータを紐づけて、判定表内の当該入力された搭乗状態の判定データを今回取得された差分CSIカーブの数値に更新するように記憶部60に記録する(ステップS403)。これにより、次回判定時以降、当該更新された判定データにて搭乗者の搭乗状態を判定する。また、次回判定時以降においても、判定データの更新を行ってもよい。
Further, in step S402, when it is determined that the actual boarding state has been input on the console 17 (step S402: Yes), the
また、ステップS401において、取得データが判定表のいずれかの判定データと一致したと判定した場合(ステップS401:Yes)、制御部70は、コンソール17に判定された搭乗状態が正しいかの選択肢を表示させ、コンソール17において当該搭乗状態が正しいと入力されたかを判定する(ステップS404)。
Further, in step S401, when it is determined that the acquired data matches any of the determination data in the determination table (step S401: Yes), the
ステップS404において、コンソール17において判定された搭乗状態が正しいと入力されたと判定した場合(ステップS404:Yes)、制御部70は、判定条件変更フローRT4を終了する。
When it is determined in step S404 that the boarding state determined on the
また、ステップS404において、判定された搭乗状態が誤っているとユーザによって入力された場合(ステップS404:No)、制御部70はコンソール17に実際の搭乗者の搭乗状態を入力するように表示させ、コンソール17において当該搭乗状態が入力されたかを判定する(ステップS405)。
Further, in step S404, when the user inputs that the determined boarding state is incorrect (step S404: No), the
ステップS405において、ユーザによって当該搭乗状態が入力されたと判定されない場合(ステップS405:No)、制御部70は、取得データと判定データが一致しないと判定し、判定条件変更フローRT4を終了する。尚、この処理はコンソール17に一定時間入力がなかったことをして判定されてもよいし、コンソール17にキャンセル処理を実行させる選択を表示させ、当該キャンセル処理がコンソール17において選択されたことをして判定されてもよい。
If it is not determined in step S405 that the boarding state has been input by the user (step S405: No), the
また、ステップS405において、コンソール17において実際の搭乗状態が入力されたと判定した場合(ステップS405:Yes)、制御部70は、取得された差分CSIカーブの全てのパス及び全てのキャリア番号における数値とユーザによって入力された搭乗者の搭乗状態のデータを紐づけて、判定表内の当該入力された搭乗状態の判定データを今回取得された差分CSIカーブの数値に更新するように記憶部60に記録する(ステップS406)。これにより、次回判定時以降、当該更新された判定データにて搭乗者の搭乗状態を判定する。また、次回判定時以降においても、判定データの更新を行ってもよい。
Further, in step S405, when it is determined that the actual boarding state has been input on the console 17 (step S405: Yes), the
次に、制御部70は、誤って判定した搭乗状態の判定データに対し、更新が必要であることを示す更新フラグを追加する(ステップS407)。尚、当該搭乗状態の判定データは、次回判定時以降に新たに当該搭乗状態のCSIカーブが取得される又はユーザによって新たに図10に示した生成フローRT2が実行されるまでの間、一時的に判定に用いないようにした上で当該搭乗状態の判定データの更新が必要であることをコンソール17に表示してもよい。
Next, the
上記処理を実行することで、物体検出装置10が判定した搭乗者の搭乗状態の是非により判定条件を変更して搭乗状態の判定精度を高めることが可能となる。
By executing the above processing, it is possible to improve the determination accuracy of the boarding state by changing the determination condition depending on the pros and cons of the boarding state of the passenger determined by the
尚、判定条件変更フローRT4は、図11に示した判定フローRT3のステップS306の後に続けて実行されてもよいし、自動車M停車時又はエンジン停止時等に実行されてもよい。 The determination condition change flow RT4 may be continuously executed after step S306 of the determination flow RT3 shown in FIG. 11, or may be executed when the vehicle M is stopped, the engine is stopped, or the like.
また、図8の判定フローRT1を実行する通常モードと図11及び12の判定フローRT3及び判定条件変更フローRT4を実行するフィードバックモードを自在に切り替えられるようにしてもよい。また、取得データが判定表の判定データと一致しなかった場合にのみ自動で実行されてもよい。 Further, the normal mode for executing the determination flow RT1 of FIG. 8 and the feedback mode for executing the determination flow RT3 and the determination condition change flow RT4 of FIGS. 11 and 12 may be freely switched. Further, it may be automatically executed only when the acquired data does not match the judgment data in the judgment table.
本実施例によれば、専用の装置を各席に取り付けることなく自動車内の搭乗者の搭乗状態を判断することが可能な物体検出装置を提供することが可能となる。 According to this embodiment, it is possible to provide an object detection device capable of determining the boarding state of a occupant in an automobile without attaching a dedicated device to each seat.
尚、本実施例においては、自動車Mの客室CA内の一端とそれに対向する他端とに複数のアンテナを有する送信部13及び受信部15を配して電波を送受信する物体検出装置10について説明した。しかし、送信部13及び受信部15の配置はこれに限定されない。例えば、送信部13及び受信部15の各々の有する複数のアンテナの指向性をそれぞれ逆方向に向けた一体の送受信装置とし、当該一体の送受信装置を、例えば、客室CAの中央部に配置してもよい。
In this embodiment, an
また、本実施例においては、自動車Mの客室CA内に物体検出装置10を搭載し、搭乗員がどの座席に着座しているかを判定する物体検出装置10について説明した。しかしながら、物体検出装置10は、自動車の客室内以外の場所の物体検知にも利用可能である。具体的には、例えば、物体検出装置10を会議室等の個室に設置して当該個室の着席状況・空席状況の把握を行ってもよい。また、飲食店当に設置して店内の空席状況を把握するのに用いられてもよい。また、当該着席状況又は空席状況の情報を用いてオーディオ調整等が行われても良い。また、物体検出装置10は、例えば、バス、電車又は飛行機等の客室を備える各種移動体にも適用可能である。
Further, in the present embodiment, the
また、本実施例においては、搭乗員がどの座席に着座しているかを判定する物体検出装置10について説明した。しかしながら、検出する対象は人に限定されない。物体検出装置10によって、例えば、客室CA内に運び入れた荷物等を検知することとしてもよい。
Further, in the present embodiment, the
また、本実施例においては、CSIの電波強度に関する情報を取得する物体検出装置10について説明した。しかしながら、取得するCSIの情報は電波強度に限定されない。具体的には、例えば、CSIとして得られる電波の位相変化を用いても本実施例と同様のことが実現可能となる。
Further, in this embodiment, the
10 物体検出装置
13 送信部
15 受信部
17 コンソール
19 システムバス
20 出力部
30 入力部
40 表示出力部
50 操作受付部
60 記憶部
70 制御部
10
Claims (8)
前記閉鎖空間の他の箇所に配された複数の受信アンテナを有し、前記送信波を複数の受信アンテナの各々を介して受信する電波受信部と、
前記複数の受信アンテナの各々における前記複数の送信アンテナの各々から発信された前記送信波の各々の電波強度を示す電波強度情報を取得する電波強度情報取得部と、
前記電波強度情報が示す電波強度と予め定められた基準強度との差分に基づいて前記閉鎖空間内における物体を検出する検出部と、を有することを特徴とする物体検出装置。 A radio wave transmitter having a plurality of transmitting antennas arranged at one location in a closed space and transmitting a transmitted wave through each of the plurality of transmitting antennas.
A radio wave receiving unit having a plurality of receiving antennas arranged in other parts of the closed space and receiving the transmitted wave via each of the plurality of receiving antennas.
A radio wave intensity information acquisition unit that acquires radio wave intensity information indicating the radio wave intensity of each of the transmitted waves transmitted from each of the plurality of transmitting antennas in each of the plurality of receiving antennas.
An object detection device comprising a detection unit that detects an object in the closed space based on a difference between the radio wave intensity indicated by the radio wave intensity information and a predetermined reference intensity.
前記電波受信部は、前記閉鎖空間の前記一端と対向する他端に配されていることを特徴とする請求項1に記載の物体検出装置。 The radio wave transmitting unit is arranged at one end of the closed space.
The object detection device according to claim 1, wherein the radio wave receiving unit is arranged at the other end of the closed space facing the one end.
前記複数の受信アンテナの各々における前記複数の送信アンテナの各々から発信された送信波の各々の電波強度を示す電波強度情報を取得する電波強度情報取得ステップと、
前記電波強度情報が示す電波強度と予め定められた基準強度との差分に基づいて前記閉鎖空間内における物体を検出する検出ステップと、を有することを特徴とする物体検出方法。 An object detection method in which an object detection device including a radio wave transmitting unit having a plurality of transmitting antennas and a radio wave receiving unit having a plurality of receiving antennas detects an object in a closed space.
A radio wave intensity information acquisition step of acquiring radio wave intensity information indicating the radio wave intensity of each of the transmitted waves transmitted from each of the plurality of transmitting antennas in each of the plurality of receiving antennas, and a radio wave intensity information acquisition step.
An object detection method comprising: a detection step of detecting an object in the closed space based on a difference between a radio wave intensity indicated by the radio wave intensity information and a predetermined reference intensity.
前記複数の受信アンテナの各々における前記複数の送信アンテナの各々から発信された送信波の各々の電波強度を示す電波強度情報を取得する電波強度情報取得ステップと、
前記電波強度情報が示す電波強度と予め定められた基準強度との差分に基づいて前記閉鎖空間内における物体を検出する検出ステップと、を実行させることを特徴とする物体検出プログラム。 An object detection program executed by an object detection device provided in a computer.
A radio wave intensity information acquisition step of acquiring radio wave intensity information indicating the radio wave intensity of each of the transmitted waves transmitted from each of the plurality of transmitting antennas in each of the plurality of receiving antennas, and a radio wave intensity information acquisition step.
An object detection program characterized by executing a detection step of detecting an object in the closed space based on a difference between the radio wave intensity indicated by the radio wave intensity information and a predetermined reference intensity.
A computer-readable recording medium comprising storing the moving image generation program according to claim 7.
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Cited By (2)
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JP2021184933A (en) * | 2019-01-30 | 2021-12-09 | 京楽産業.株式会社 | Game machine |
JP2021184932A (en) * | 2019-01-30 | 2021-12-09 | 京楽産業.株式会社 | Game machine |
-
2020
- 2020-03-18 JP JP2020048110A patent/JP2021148578A/en active Pending
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JP2021184933A (en) * | 2019-01-30 | 2021-12-09 | 京楽産業.株式会社 | Game machine |
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