JP2022076392A - 生体検知装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の車室内の人物を検知するときに、検知した人物がゴーストか否かを高精度で判定する。【解決手段】実施形態の生体検知装置は、電波センサと、反射波に基づいて車室内の三次元マップ情報を作成する作成部と、三次元マップ情報における反射源の位置および反射強度を特定する特定部と、反射波のドップラシフトに基づいて車室内の物体の動きを検出して検出結果を出力する物体検出部と、三次元マップ情報と検出結果に基づいて一人以上の乗員を検知する人物検知部と、人物検知部によって検知されたそれぞれの乗員について、乗員の位置と、反射源の位置および反射強度と、に基づいて、乗員に対応するゴーストに関して位置を含む情報を予測してゴースト情報を生成する予測部と、人物検知部によって検知されたそれぞれの乗員について、乗員の位置と、ゴースト情報に基づいて、当該乗員がゴーストか否かを判定する判定部と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、生体検知装置に関する。

従来から、電波を人物に照射し、反射波のドップラシフトを周波数解析することで生体情報（脈波、呼吸、体動等）を算出する技術がある。また、ＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）方式の電波の送受信に基づいて、車両（乗用車等）の車室内の人物（乗員）の有無を判定する技術もある。ＦＭＣＷ方式では、電波を照射し、反射波が反射した位置とその位置の速度をドップラシフトから求めることができる。これらの技術を組み合わせれば、車室内の人物やその生体情報を検知できる。

特開２０１９－１２６４０７号公報 特開２０２０－１０１４１５号公報

しかしながら、上述の従来技術では、車室内で人物がいない場所に人物がいるように検知してしまう現象（以下、ゴーストと称する。）が発生する場合がある。

そこで、本発明の課題は、上記事情に鑑みてなされたものであって、車両の車室内の人物を検知するときに、検知した人物がゴーストか否かを高精度で判定することができる生体検知装置を提供することである。

上述した課題を解決するために、実施形態の生体検知装置は、車両の車室内にＦＭＣＷ変調した送信波を送信する送信部、および、前記送信波が前記車室内の物体によって反射することによって発生する反射波を受信する受信部を備える電波センサと、前記反射波に基づいて前記車室内の三次元マップ情報を作成する作成部と、前記三次元マップ情報において前記送信波に対する所定以上の反射強度を有する物体である反射源の位置および反射強度を特定する特定部と、前記反射波のドップラシフトに基づいて前記車室内の物体の動きを検出して検出結果を出力する物体検出部と、前記三次元マップ情報と前記検出結果に基づいて一人以上の乗員を検知する人物検知部と、前記人物検知部によって検知されたそれぞれの前記乗員について、前記乗員の位置と、前記反射源の位置および反射強度と、に基づいて、前記乗員に対応するゴーストに関して位置を含む情報を予測してゴースト情報を生成する予測部と、前記人物検知部によって検知されたそれぞれの前記乗員について、前記乗員の位置と、前記ゴースト情報に基づいて、当該乗員がゴーストか否かを判定する判定部と、を備える。

このような構成により、乗員の位置と、反射源の位置および反射強度と、に基づいて、ゴースト情報を生成しておくことで、検知した人物がゴーストか否かを高精度で判定することができる。

また、上述の生体検知装置において、前記予測部は、前記人物検知部によって検知されたそれぞれの前記乗員について、前記乗員の位置から前記反射源の位置までの距離と、前記反射源の位置から前記電波センサまでの距離と、に基づいて、前記送信波の当該乗員による反射波が前記反射源でさらに反射してから前記電波センサに入射する場合に検知される前記ゴーストの位置を予測する。

このような構成により、検知した人物がマルチパス由来のゴーストか否かを高精度で判定することができる。

また、上述の生体検知装置において、前記予測部は、前記人物検知部によって検知されたそれぞれの前記乗員について、前記電波センサから前記乗員の位置までの距離と、前記電波センサから前記反射源の位置までの距離と、に基づいて、前記送信波の当該乗員による反射波と前記送信波の当該反射源による反射波が干渉することで検知される前記ゴーストの位置を予測する。

このような構成により、検知した人物が干渉由来のゴーストか否かを高精度で判定することができる。

また、上述の生体検知装置において、前記予測部は、前記人物検知部による時系列に複数の検知結果に基づいて、前記ゴースト情報として、さらに、前記ゴーストに対応する前記乗員が動いたときの前記ゴーストの動きを予測し、前記判定部は、前記人物検知部による時系列に複数の検知結果に基づいて、前記人物検知部によって検知されたそれぞれの前記乗員について、当該乗員の動きと、前記ゴースト情報における前記ゴーストの動きの情報と、に基づいて、当該乗員がゴーストか否かを判定する。

このような構成により、ゴーストに対応する乗員が動いたときのゴーストの動きを予測しておくことで、検知した人物がゴーストか否かをさらに高精度で判定することができる。

また、上述の生体検知装置において、前記予測部は、予測した前記ゴーストの位置が前記車両の外部である場合、当該ゴーストを除外する。

このような構成により、不要なゴーストを処理対象から除外し、処理を軽くすることができる。

図１は、実施形態における車両の模式図である。 図２は、実施形態の電波センサと制御装置の機能構成を示すブロック図である。 図３は、実施形態におけるＦＭＣＷ方式による信号処理の概要を示す説明図である。 図４は、実施形態におけるマルチパス由来のゴースト発生の説明図である。 図５は、実施形態における干渉由来のゴースト発生の説明図である 図６は、実施形態の制御装置による処理を示すフローチャートである。 図７は、図６のステップＳ８の詳細の第１の例を示すフローチャートである。 図８は、図６のステップＳ８の詳細の第２の例を示すフローチャートである。 図９は、変形例における車両の模式図である。 図１０は、変形例における車両の模式図である。 図１１は、変形例における電波センサ２の設置の様子の模式図である。

以下、本発明の生体検知装置の実施形態について、図面を参照して説明する。

図１は、実施形態における車両Ｃの模式図である。車両Ｃの車室内に、生体検知装置１を構成する電波センサ２と制御装置３が配置されている。電波センサ２は車室内の天井部分に設置されている。制御装置３は、例えば、車室内の前端部に設けられているダッシュボード内に設置されている。

座席Ｓには乗員Ｍが座っている。以下では、生体検知装置１によって乗員Ｍ（人物）の存在を検知するとともに、ゴースト判定することについて説明する。また、以下では、車室内の物体のうち、電波センサ２の送信部２１が発する送信波に対して所定以上の反射強度を有する物体を反射源と称する。反射源は主に金属である。

図２は、実施形態の電波センサ２と制御装置３の機能構成を示すブロック図である。電波センサ２は、送信部２１と、受信部２２と、を備える。

送信部２１は、車両Ｃの車室内に、ＦＭＣＷ変調した送信波を広範囲に送信（照射）する。受信部２２は、送信波が車室内の物体によって反射することによって発生する反射波を受信する。受信部２２は、複数の受信アンテナを備えている。

制御装置３は、例えば、ハードウェアプロセッサ、メモリ等が搭載された集積回路を有するＭＣＵ（Micro Controller Unit）等により構成される。制御装置３は、ＡＤＣ（Analog-to-Digital Converter）３１と、処理部３２と、記憶部３３と、を備える。

ＡＤＣ３１は、電波センサ２の受信部２２から取得したアナログ信号をデジタル信号に変換して処理部３２に出力する。

記憶部３３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置である。記憶部３３は、処理部３２が実行するプログラム、プログラムの実行に必要なデータ、プログラムの実行によって生成されたデータ等を記憶する。記憶部３３は、例えば、設定情報３３１と、三次元マップ情報３３２と、検出結果３３３と、生体情報３３４と、ゴースト情報３３５と、を記憶する。

設定情報３３１は、人物の生体信号か否かを判定するための周波数範囲や、各種閾値（反射源を特定するための反射源閾値、人物を検知するための人物閾値等）等の各種設定情報を記憶する。

三次元マップ情報３３２は、作成部３２２によって反射波情報に基づいて作成される、車室内の三次元の物体配置状態を示す情報である。

検出結果３３３は、物体検出部３２４による検出結果の情報である。

生体情報３３４は、算出部３２８によって算出される、人物の生体情報である。

ゴースト情報３３５は、予測部３２６によって生成される、乗員Ｍに対応するゴーストに関して位置や強度を含む情報である。

ここで、図３は、実施形態におけるＦＭＣＷ方式による信号処理の概要を示す説明図である。図３（ａ）に示すように、まず、電波センサ２の送信部２１から、車両Ｃの車室内に、ＦＭＣＷ変調した送信波が送信される。そして、電波センサ２の受信部２２が反射波を受信する。

次に、図３（ｂ）に示すように、作成部３２２によって、反射波に基づいて車室内の三次元マップ情報が作成される。この三次元マップ情報は、乗員Ｍのほかに、反射率の高い金属などの物体（反射源）の情報が含まれている。つまり。この三次元マップ情報だけでは、認識された物体が金属なのか人物なのか等の区別がつかない。

次に、図３（ｃ）に示すように、物体検出部３２４による反射波のドップラシフトに基づく物体検出と、人物検知部３２５による人物検知によって、乗員Ｍが検知される。また、算出部３２８によってその乗員Ｍの生体情報を算出することもできる。以下、処理部３２の処理の詳細について説明する。

処理部３２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウェアプロセッサによって構成される。処理部３２は、記憶部３３に格納されたプログラムを読み込んで演算処理を実行する。処理部３２は、機能部として、取得部３２１と、作成部３２２と、特定部３２３と、物体検出部３２４と、人物検知部３２５と、予測部３２６と、判定部３２７と、算出部３２８と、制御部３２９と、を備える。なお、各部３２１～２３７の一部または全部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を含む回路等のハードウェアによって構成してもよい。

取得部３２１は、ＡＤＣ３１から反射波情報を取得する。

作成部３２２は、反射波情報に基づいて車室内の三次元マップ情報を作成し、記憶部３３に三次元マップ情報３３２として保存する。

特定部３２３は、車両Ｃの停車時に作成された三次元マップ情報３３２における反射源の位置を特定する。

物体検出部３２４は、反射波のドップラシフトに基づいて車室内の物体の動きを検出して、検出結果を記憶部３３に検出結果３３３として保存する。

人物検知部３２５は、車両Ｃの停車時に、設定情報３３１、三次元マップ情報３３２、検出結果３３３に基づいて一人以上の乗員Ｍを検知する。また、人物検知部３２５は、乗員Ｍを検知した場合、乗員Ｍに対応する人物信号について、強度の大きいほうから順にラベリングをする。

予測部３２６は、人物検知部３２５によって検知されたそれぞれの乗員について、乗員の位置と、反射源の位置および反射強度と、に基づいて、乗員に対応するゴーストに関して位置を含む情報を予測してゴースト情報を生成する。つまり、着目するのは、人物信号を抜き出す前の三次元マップ情報で信号強度（以下、単に「強度」とも称する。）の大きい箇所が反射率の高い部分でそれがゴーストの原因となっているという点であるので、乗員の位置と、反射源の位置および反射強度と、に基づいて、ゴーストの発生位置を予測する。以下、マルチパス由来のゴーストと干渉由来のゴーストのそれぞれについての予測部３２６の処理について説明する。

図４は、実施形態におけるマルチパス由来のゴースト発生の説明図である。図４（ａ）は車室内の実際の状態を示し、図４（ｂ）は検知された乗員Ｍとゴースト（領域Ａ１）を示す。

乗員Ｍで反射した信号が反射率の高い反射源Ｒに当たってさらに反射してから電波センサ２に戻ると、マルチパス由来のゴーストが発生する。特に、車両Ｃには多くの金属が含まれていることや、車室内が密閉空間であること等からこの問題が発生しやすい。

また、ゴーストの場合の信号は元の信号より信号強度が小さくなるが、元の信号が大きい場合は、検知された人物信号が実際の乗員Ｍに対応したものなのか、ゴーストなのか区別できないケースがある。なお、図４では乗員Ｍを一人しか示していないが、乗員Ｍは二人以上であってもよい（図５も同様）。

予測部３２６は、マルチパス由来のゴーストの位置や信号強度を以下のようにして計算する。予測部３２６は、人物検知部３２５によって検知されたそれぞれの乗員Ｍについて、乗員Ｍの位置から反射源Ｒの位置までの距離と、反射源Ｒの位置から電波センサ２までの距離と、に基づいて、送信波の当該乗員Ｍによる反射波が反射源Ｒでさらに反射してから電波センサ２に入射する場合に検知されるゴーストの位置と強度を予測し、位置が車室内で強度が人物閾値以上の場合、予測結果を記憶部３３にゴースト情報３３５として保存する。

ゴーストの位置については、例えば、乗員Ｍの位置から反射源Ｒの位置までの距離と、反射源Ｒの位置から電波センサ２までの距離と、反射源Ｒの位置と、電波センサ２の位置と、などに基づいて予測する。また、ゴーストの強度は、乗員Ｍの信号強度と、反射源Ｒの信号強度と、反射源Ｒと電波センサ２の位置関係と、などに基づいて予測する。

図５は、実施形態における干渉由来のゴースト発生の説明図である。図５（ａ）は車室内の実際の状態を示し、図５（ｂ）は検知された乗員Ｍとゴースト（領域Ａ２）を示す。

電波センサ２から反射源Ｒまでの距離と、電波センサ２から乗員Ｍまでの距離が等しい（ほぼ等しい場合も含む。）と、電波センサ２の受信部２２が受信する２つの反射波が干渉し、干渉由来のゴーストが発生する。特に、車両Ｃには多くの金属が含まれていることや、車室内が密閉空間であること等からこの問題が発生しやすい。

また、ゴーストの場合の信号は元の信号より信号強度が小さくなるが、元の信号が大きい場合は、検知された人物信号が実際の乗員Ｍに対応したものなのか、ゴーストなのか区別できないケースがある。

そこで、予測部３２６は、干渉由来のゴーストの位置や信号強度を以下のようにして計算する。予測部３２６は、人物検知部３２５によって検知されたそれぞれの乗員Ｍについて、電波センサ２から乗員Ｍの位置までの距離と、電波センサ２から反射源Ｒの位置までの距離と、などに基づいて、送信波の当該乗員Ｍによる反射波と送信波の当該反射源Ｒによる反射波が干渉することで検知されるゴーストの位置を予測する。

さらに具体的には、予測部３２６は、干渉後の信号の強度が人物閾値以上のものをゴーストとする。干渉後の信号の強度は、電波センサ２から反射源Ｒまでの距離と角度や、電波センサ２から乗員Ｍまでの距離と角度や、反射源Ｒにより反射した信号の強度や、乗員Ｍにより反射した信号の強度などから計算する。

図２に戻って、また、予測部３２６は、予測したゴーストの位置が車両Ｃの外部である場合、当該ゴーストを処理対象から除外する。なお、ゴーストは信号の反射や干渉を伴い、一般に、人物信号よりも小さいので、ラベリング番号の大きいものほどゴーストの可能性が高い。

判定部３２７は、人物検知部３２５によって検知されたそれぞれの乗員Ｍについて、乗員Ｍの位置と、ゴースト情報に基づいて、当該乗員Ｍがゴーストか否かを判定する。

また、予測部３２６は、人物検知部３２５による時系列に複数の検知結果に基づいて、ゴースト情報３３５として、さらに、ゴーストに対応する乗員Ｍが動いたときのゴーストの動きを予測するようにしてもよい。その場合、判定部３２７は、人物検知部３２５による時系列に複数の検知結果に基づいて、人物検知部３２５によって検知されたそれぞれの乗員Ｍについて、当該乗員Ｎの動きと、ゴースト情報３３５におけるゴーストの動きの情報と、に基づいて、当該乗員Ｍがゴーストか否かを判定する。

算出部３２８は、検出結果３３３等に基づいて乗員Ｍに関する動きをともなう生体情報を算出する。生体情報の一例は、乗員Ｍの心拍数である。送信部２１からの送信波が乗員Ｍの胸部で反射する場合、前後に振動する胸部によるドップラー効果による影響が反射波に反映される。よって、算出部３２８は、反射波の信号から導出したドップラー周波数に基づいて生体情報を算出する。

制御部３２９は、各部３２１～３２８が実行する演算以外の演算を実行する。

図６は、実施形態の制御装置３による処理を示すフローチャートである。ステップＳ１において、取得部３２１は、ＡＤＣ３１から反射波情報を取得する。

次に、ステップＳ２において、作成部３２２は、反射波情報に基づいて車室内の三次元マップ情報３２２を作成する。

次に、ステップＳ３において、作成部３２２は、信号の強度の最大値等に基づいて、反射源閾値を決定する。

次に、ステップＳ４において、特定部３２３は、反射源閾値を用いて三次元マップ情報３３２における反射源の位置を特定する。

次に、ステップＳ５において、物体検出部３２４による車室内の物体検出の後、人物検知部３２５は、周波数解析により人物信号を抽出する。

次に、ステップＳ６において、人物検知部３２５は、人物信号の強度の最大値等に基づいて、人物閾値を決定する。

次に、ステップＳ７において、人物検知部３２５は、乗員Ｍを検知し、乗員Ｍに対応する人物信号について、強度の大きいほうから順にラベリングをする。

次に、ステップＳ８において、処理部３２はゴースト処理を行う。ここで、図７は、図６のステップＳ８の詳細の第１の例（マルチパス由来のゴーストの場合）を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ８０１～Ｓ８０６において、検知されたすべての人物（人物信号）について、ステップＳ８０２～Ｓ８０５の処理を行う。

ステップＳ８０２において、予測部３２６は、乗員Ｍから反射源を経由して電波センサ２に入射する信号の強度と検知位置を算出する。

次に、ステップＳ８０３において、予測部３２６は、強度が人物閾値以上か否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ８０４に進み、Ｎｏの場合はステップＳ８０４、Ｓ８０５をスキップする。

次に、ステップＳ８０４において、予測部３２６は、検知位置が車室内か否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ８０５に進み、Ｎｏの場合はステップＳ８０５をスキップする。

ステップＳ８０５において、予測部３２６は、算出結果（ゴーストの位置、強度等）を記憶部３３にゴースト情報３３５として保存する。

ステップＳ８０１～Ｓ８０６の処理の後、ステップＳ８０７～Ｓ８１０において、検知されたすべての人物（人物信号）について、ステップＳ８０８、Ｓ８０９の処理を行う。

ステップＳ８０８において、判定部３２７は、乗員Ｍ（人物）の位置と、ゴースト情報（ゴーストの位置、強度等）に基づいて、乗員Ｍがゴーストか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ８０９に進み、Ｎｏの場合はステップＳ８０９をスキップする。

ステップＳ８０９において、判定部３２７は、判定結果を記憶部３３に保存する。例えば、人物検知部３２５による人物の検知結果からゴーストと判定された分を削除する。

ステップＳ８０７～Ｓ８１０の処理の後、ステップＳ８１１において、人物検知部３２５は、ゴーストだった人物（人物信号）があったか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ８１２に進み、Ｎｏの場合は処理を終了する。

ステップＳ８１２において、人物検知部３２５は、残った人物信号について、強度の大きいほうから順に再ラベリングをする。

図８は、図６のステップＳ８の詳細の第２の例（干渉由来のゴーストの場合）を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ８２１～Ｓ８２７において、検知されたすべての人物（人物信号）について、ステップＳ８２２～Ｓ８２６の処理を行う。

ステップＳ８２２において、予測部３２６は、電波センサ２から乗員Ｍ（人物）までの距離である第１距離を算出する。

次に、ステップＳ８０３において、予測部３２６は、電波センサ２までの距離が第１距離と同じ（所定の距離閾値以下である場合も含む。）反射源があるか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ８２４に進み、Ｎｏの場合はステップＳ８２４～Ｓ８２６をスキップする。

ステップＳ８２４において、予測部３２６は、反射源から電波センサ２に入射する信号について、乗員Ｍによる反射波（信号）との干渉後の強度を算出する。

次に、ステップＳ８２５において、予測部３２６は、強度が人物閾値以上か否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ８２６に進み、Ｎｏの場合はステップＳ８２６をスキップする。

ステップＳ８２６において、予測部３２６は、算出結果（ゴーストの位置、強度等）を記憶部３３にゴースト情報３３５として保存する。

ステップＳ８２１～Ｓ８２７の処理の後、ステップＳ８２８～Ｓ８３１において、検知されたすべての人物（人物信号）について、ステップＳ８２９、Ｓ８３０の処理を行う。

ステップＳ８２９において、判定部３２７は、乗員Ｍ（人物）の位置と、ゴースト情報（ゴーストの位置、強度等）に基づいて、乗員Ｍがゴーストか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ８３０に進み、Ｎｏの場合はステップＳ８３０をスキップする。

ステップＳ８３０において、判定部３２７は、判定結果を記憶部３３に保存する。例えば、人物検知部３２５による人物の検知結果からゴーストと判定された分を削除する。

ステップＳ８２８～Ｓ８３１の処理の後、ステップＳ８３２において、人物検知部３２５は、ゴーストだった人物（人物信号）があったか否かを判定し、Ｙｅｓの場合はステップＳ８３３に進み、Ｎｏの場合は処理を終了する。

ステップＳ８３３において、人物検知部３２５は、残った人物信号について、強度の大きいほうから順に再ラベリングをする。

図６に戻って、ステップＳ８の後、ステップＳ９において、算出部３２８は、ラベリングされた人物信号のそれぞれについて周波数解析し、生体情報を算出する。

このようにして、本実施形態の生体検知装置１によれば、乗員Ｍの位置と、反射源の位置および反射強度と、に基づいて、ゴースト情報を生成しておくことで、検知した人物がゴーストか否かを高精度で判定することができる。つまり、ゴーストによる誤検知を防止し、人物を高精度で検知することができる。

また、検知した人物がマルチパス由来のゴーストの場合と干渉由来のゴーストの場合のいずれにも対応することができる。

また、ゴーストに対応する乗員Ｍが動いたときのゴーストの動きを予測しておくことで、検知した人物がゴーストか否かをさらに高精度で判定することができる。

また、ゴーストの位置が車両Ｃの外部である場合、当該ゴーストを除外することで、不要なゴーストを処理対象から除外し、処理を軽くすることができる。

（変形例）
図９は、変形例における車両Ｃの模式図である。車両Ｃの車室内において、天井ではなくのフロント部分に電波センサ２を設置し、乗員検知と生体情報算出を行ってもよい。

図１０は、変形例における車両Ｃの模式図である。車両Ｃの車室内において、天井やフロント部分ではなくそれぞれの座席Ｓの内部に電波センサ２を設置し、乗員検知と生体情報算出を行ってもよい。

図１１は、変形例における電波センサ２の設置の様子の模式図である。浴室の浴槽Ｂの上の天井部分に電波センサ２を設置し、乗員検知と生体情報検知を行ってもよい。そうすれば、例えば、入浴中の老人に急病が発生した場合に、その老人の脈波、呼吸、体動に所定の変化があるときは、その急病を高精度に検知できる。

なお、制御装置３で実行されるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、当該プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、当該プログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。

以上、本発明の実施形態を説明したが、上記実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

例えば、車室内の反射源のうち、その反射源と電波センサ２の間に別の反射源があるものについては、ゴースト発生の原因となりにくいので、ゴースト計算の対象から外してもよい。

また、検知された人物信号のうち、強度が最大の人物信号については、ゴーストである可能性が低いので、ゴースト計算の対象から外してもよい。

１…生体検知装置、２…電波センサ、３…制御装置、２１…送信部、２２…受信部、３１…ＡＤＣ、３２…処理部、３３…記憶部、３２１…取得部、３２２…作成部、３２３…特定部、３２４…物体検出部、３２５…人物検知部、３２６…算出部、３２７…制御部、３３１…設定情報、３３２…三次元マップ情報、３３３…検出結果、３３４…生体情報、Ｃ…車両、Ｍ…乗員、Ｓ…座席。

Claims (5)

1. 車両の車室内にＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）変調した送信波を送信する送信部、および、前記送信波が前記車室内の物体によって反射することによって発生する反射波を受信する受信部を備える電波センサと、
   前記反射波に基づいて前記車室内の三次元マップ情報を作成する作成部と、
   前記三次元マップ情報において前記送信波に対する所定以上の反射強度を有する物体である反射源の位置および反射強度を特定する特定部と、
   前記反射波のドップラシフトに基づいて前記車室内の物体の動きを検出して検出結果を出力する物体検出部と、
   前記三次元マップ情報と前記検出結果に基づいて一人以上の人物を検知する人物検知部と、
   前記人物検知部によって検知されたそれぞれの前記人物について、前記人物の位置と、前記反射源の位置および反射強度と、に基づいて、前記人物に対応するゴーストに関して位置を含む情報を予測してゴースト情報を生成する予測部と、
   前記人物検知部によって検知されたそれぞれの前記人物について、前記人物の位置と、前記ゴースト情報に基づいて、当該人物がゴーストか否かを判定する判定部と、
   を備える生体検知装置。
2. 前記予測部は、
   前記人物検知部によって検知されたそれぞれの前記人物について、前記人物の位置から前記反射源の位置までの距離と、前記反射源の位置から前記電波センサまでの距離と、に基づいて、前記送信波の当該人物による反射波が前記反射源でさらに反射してから前記電波センサに入射する場合に検知される前記ゴーストの位置を予測する、請求項１に記載の生体検知装置。
3. 前記予測部は、
   前記人物検知部によって検知されたそれぞれの前記人物について、前記電波センサから前記人物の位置までの距離と、前記電波センサから前記反射源の位置までの距離と、に基づいて、前記送信波の当該人物による反射波と前記送信波の当該反射源による反射波が干渉することで検知される前記ゴーストの位置を予測する、請求項１に記載の生体検知装置。
4. 前記予測部は、前記人物検知部による時系列に複数の検知結果に基づいて、前記ゴースト情報として、さらに、前記ゴーストに対応する前記人物が動いたときの前記ゴーストの動きを予測し、
   前記判定部は、前記人物検知部による時系列に複数の検知結果に基づいて、前記人物検知部によって検知されたそれぞれの前記人物について、当該人物の動きと、前記ゴースト情報における前記ゴーストの動きの情報と、に基づいて、当該人物がゴーストか否かを判定する、請求項１に記載の生体検知装置。
5. 前記予測部は、予測した前記ゴーストの位置が前記車両の外部である場合、当該ゴーストを除外する、請求項１に記載の生体検知装置。

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