JP2024066885A - 電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】指向性を有するセンサによる物体検出の精度を向上させる電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】電子機器は、送信波として送信される送信信号、及び送信波が物体で反射した反射波として受信される受信信号に基づいて、物体を検出する制御部を備える。制御部は、送信波及び反射波の少なくとも一方の指向性に応じて、受信信号の信号強度を調整する。【選択図】図１

Description

本開示は、電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラムに関する。

例えば自動車に関連する産業などの分野において、自車両と所定の物体との間の距離などを測定する技術が重要視されている。特に、近年、ミリ波のような電波を送信し、障害物などの物体に反射した反射波を受信することで、物体との間の距離などを測定するレーダ（RADAR（Radio Detecting and Ranging））の技術が、種々研究されている。このような距離などを測定する技術の重要性は、運転者の運転をアシストする技術、及び、運転の一部又は全部を自動化する自動運転に関連する技術の発展に伴い、今後ますます高まると予想される。このような、物体との間の距離などを測定する技術は、交通のような分野に限られず、様々な分野における利用が期待されている。例えば、介護施設又は医療現場などにおいて、要看護者又は要介護者などのような被監視者の位置を検出できれば、当該被監視者の行動を追跡又は監視するような用途にも役立つ。

ところで、電波の送信及び受信により物体を検出するセンサは、検出すべき物体までの距離によって、検出強度が変化し得る。例えば、特許文献１は、複数の測距センサ（ＴｏＦ（Time of Flight）センサ）からの距離に応じて検出強度の数値化を行うことにより、検出強度をヒートマップ化することを開示している。

特開２０２２－１９０４７号公報

例えばミリ波レーダなどのようなセンサを用いて指向性を有する電波によって物体の検出を行うと、センサに対する物体の方向によって、検出強度が変化し得る。センサに対する物体の方向によって検出強度が異なると、センサに対する方向に応じて、当該物体の検出精度に影響が及び得る。

本開示の目的は、指向性を有するセンサによる物体検出の精度を向上させる電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラムを提供することにある。

一実施形態に係る電子機器は、
送信波として送信される送信信号、及び前記送信波が物体で反射した反射波として受信される受信信号に基づいて、前記物体を検出する制御部を備える。
前記制御部は、前記送信波及び前記反射波の少なくとも一方の指向性に応じて、前記受信信号の信号強度を調整する。

一実施形態に係る電子機器の制御方法は、
送信波として送信される送信信号、及び前記送信波が物体で反射した反射波として受信される受信信号に基づいて、前記物体を検出するステップと、
前記送信波及び前記反射波の少なくとも一方の指向性に応じて、前記受信信号の信号強度を調整するステップと、
を含む。

一実施形態に係るプログラムは、
コンピュータに、
送信波として送信される送信信号、及び前記送信波が物体で反射した反射波として受信される受信信号に基づいて、前記物体を検出するステップと、
前記送信波及び前記反射波の少なくとも一方の指向性に応じて、前記受信信号の信号強度を調整するステップと、
を実行させる。

一実施形態によれば、指向性を有するセンサによる物体検出の精度を向上させる電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラムを提供することができる。

一実施形態に係る電子機器の機能的な構成を示すブロック図である。 一実施形態に係るセンサの機能的な構成を示すブロック図である。 一実施形態に係るセンサによって送信される送信信号の例を示す図である。 一実施形態に係る検出機器の構成の例を示す図である。 一実施形態に係るセンサによる物体検出の例を示す図である。 一実施形態に係る電子機器の動作（学習フェーズ）を説明するフローチャートである。 一実施形態に係る電子機器による処理の例を説明する図である。 一実施形態に係る電子機器による処理の例を説明する図である。 一実施形態に係る電子機器の調整値の２次元マップの例を示す図である。 一実施形態に係る電子機器の調整値の２次元マップの例を示す図である。 一実施形態に係る電子機器の動作（推論フェーズ）を説明するフローチャートである。

本開示において、「電子機器」とは、電力により駆動する機器としてよい。また、「システム」とは、電力により駆動する機器を含むものとしてよい。また、「ユーザ」とは、一実施形態に係るシステム及び／又は電子機器を使用する者（典型的には人間）としてよい。ユーザは、一実施形態に係るシステム及び／又は電子機器を用いることで、各種物体を検出することによる利益を享受する者を含んでよい。本開示の電子機器、方法、及びプログラムは、例えば、部屋、ベッド、浴室、トイレ、自動車、バス、電車、通路、又は路上など所定空間内に存在する人、物、又は動物などを検出する際に利用することができる。

以下説明する一実施形態に係る電子機器は、例えばミリ波レーダのような技術に基づくセンサによって検出される３次元空間における点群の情報から、２次元的に処理可能な点群の情報を生成することができる。一実施形態に係る電子機器は、例えば画像認識のような技術を採用することにより、２次元的に処理可能な点群の情報に基づいて、物体の存在及び位置を検出することができる。また、一実施形態に係る電子機器は、送信波及び当該送信波が物体で反射された反射波の指向性が当該物体の検出に及ぼす影響を低減することができる。以下、一実施形態に係る電子機器について、図面を参照して詳細に説明する。

図１は、一実施形態に係る電子機器１の構成を概略的に示す機能ブロック図である。図１に示すように、一実施形態に係る電子機器１は、コントローラ１０を備える。一実施形態において、電子機器１は、例えば、記憶部２０、通信部３０、表示部４０、及び報知部５０などの少なくともいずれかを、適宜備えてもよい。上述したコントローラ１０、記憶部２０、通信部３０、表示部４０、及び報知部５０などは、電子機器１における任意の箇所に配置又は内蔵してよい。また、上述したコントローラ１０、記憶部２０、通信部３０、表示部４０、及び報知部５０などの少なくともいずれかは、電子機器１の外部に配置されて、互いに有線若しくは無線、又はこれらの組み合わせによるネットワークにより、互いに接続されていてもよい。一実施形態に係る電子機器１は、図１に示した機能部の少なくても一部を省略してもよいし、図１に示した機能部以外の他の機能部を適宜備えてもよい。

一実施形態に係る電子機器１は、各種の機器としてよい。例えば、一実施形態に係る電子機器は、専用に設計された端末の他、汎用のスマートフォン、タブレット、ファブレット、ノートパソコン（ノートＰＣ）、コンピュータ、又はサーバなどのように、任意の機器としてよい。また、一実施形態に係る電子機器は、例えば携帯電話又はスマートフォンのように、他の電子機器と通信を行う機能を有してもよい。ここで、上述の「他の電子機器」とは、例えば携帯電話又はスマートフォンのような電子機器としてもよいし、例えば基地局、サーバ、専用端末、又はコンピュータのように、任意の機器としてもよい。「他の電子機器」とは、例えば後述のセンサ１００及び／又は撮像部３００などとしてもよい。また、本開示における「他の電子機器」も、電力によって駆動される機器又は装置などとしてよい。一実施形態に係る電子機器が、他の電子機器と通信を行う際には、有線及び／又は無線による通信を行うものとしてよい。

図１に示すように、一実施形態に係る電子機器１は、センサ１００に、有線及び／又は無線によって接続されてよい。このような接続により、一実施形態に係る電子機器１は、センサ１００によって検出された結果の情報を取得することができる。また、一実施形態に係る電子機器１は、撮像部３００に、有線及び／又は無線によって接続されてよい。このような接続により、一実施形態に係る電子機器１は、撮像部３００によって撮像された画像の情報を取得することができる。センサ１００及び撮像部３００については、さらに後述する。

コントローラ１０は、電子機器１を構成する各機能部をはじめとして、電子機器１の全体を制御及び／又は管理する。コントローラ１０は、種々の機能を実行するための制御及び処理能力を提供するために、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）のような、少なくとも１つのプロセッサを含んでよい。コントローラ１０は、まとめて１つのプロセッサで実現してもよいし、いくつかのプロセッサで実現してもよいし、それぞれ個別のプロセッサで実現してもよい。プロセッサは、単一の集積回路として実現されてよい。集積回路は、ＩＣ（Integrated Circuit）ともいう。プロセッサは、複数の通信可能に接続された集積回路及びディスクリート回路として実現されてよい。プロセッサは、他の種々の既知の技術に基づいて実現されてよい。

一実施形態において、コントローラ１０は、例えばＣＰＵ又はＤＳＰ及び当該ＣＰＵ又はＤＳＰで実行されるプログラムとして構成されてよい。コントローラ１０において実行されるプログラム、及び、コントローラ１０において実行された処理の結果などは、例えば記憶部２０に記憶されてよい。コントローラ１０は、コントローラ１０の動作に必要なメモリを適宜含んでもよい。

一実施形態に係る電子機器１において、コントローラ１０は、例えばセンサ１００による検出の結果として出力される情報について、種々の処理を行うことができる。このため、電子機器１において、コントローラ１０は、センサ１００と有線及び／又は無線によって接続されてよい。また、一実施形態に係る電子機器１において、コントローラ１０は、例えば撮像部３００による撮像の結果として出力される情報（画像）について、種々の処理を行うことができる。このため、電子機器１において、コントローラ１０は、撮像部３００と有線及び／又は無線によって接続されてよい。一実施形態に係る電子機器１のコントローラ１０の動作については、さらに後述する。

記憶部２０は、各種の情報を記憶するメモリとしての機能を有してよい。記憶部２０は、例えばコントローラ１０において実行されるプログラム、及び、コントローラ１０において実行された処理の結果などを記憶してよい。記憶部２０は、センサ１００による検出結果、及び／又は、撮像部３００によって撮像された画像などを記憶又は蓄積してもよい。また、記憶部２０は、コントローラ１０のワークメモリとして機能してよい。記憶部２０は、例えば半導体メモリ等により構成することができるが、これに限定されず、任意の記憶装置とすることができる。例えば、記憶部２０は、一実施形態に係る電子機器１に挿入されたメモリカードのような記憶媒体としてもよい。また、記憶部２０は、例えば、ハードディスクドライブ（Hard Disk Drive，ＨＤＤ）及び／又はソリッドステートドライブ（Solid State Drive，ＳＳＤ）などを含んで構成されてもよい。また、記憶部２０は、後述のコントローラ１０として用いられるＣＰＵの内部メモリであってもよいし、コントローラ１０に別体として接続されるものとしてもよい。

記憶部２０は、例えば機械学習データを記憶してもよい。ここで、機械学習データは、機械学習によって生成されるデータとしてよい。また、機械学習とは、特定のタスクをトレーニングによって実行可能になるＡＩ（Artificial Intelligence）の技術に基づくものとしてよい。より具体的には、機械学習とは、コンピュータのような情報処理装置が多くのデータを学習し、分類及び／又は予測などのタスクを遂行するアルゴリズム又はモデルを自動的に構築する技術としてよい。本明細書において、ＡＩの一部には、機械学習が含まれるとしてもよい。

本明細書において、機械学習には、正解データをもとに入力データの特徴又はルールを学習する教師あり学習が含まれるものとしてよい。また、機械学習には、正解データがない状態で入力データの特徴又はルールを学習する教師なし学習が含まれるものとしてもよい。さらに、機械学習には、報酬又は罰などを与えて入力データの特徴又はルールを学習する強化学習などが含まれるものとしてもよい。また、本明細書において、機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、及び強化学習を任意に組み合わせたものとしてもよい。本実施形態の機械学習データの概念は、入力データに対して学習されたアルゴリズムを用いて所定の推論（推定）結果を出力するアルゴリズムを含むとしてもよい。本実施形態は、このアルゴリズムとして、例えば、従属変数と独立変数との関係を予測する線形回帰、人の脳神経系ニューロンを数理モデル化したニューラルネットワーク（ＮＮ）、誤差を二乗して算出する最小二乗法、問題解決を木構造にする決定木、及びデータを所定の方法で変形する正則化などその他適宜なアルゴリズムを用いることができる。本実施形態は、ニューラルネットワークの一種であるディープラーニングを利用するものとしてよい。ディープラーニングは、ニューラルネットワークの一種であり、ネットワークの階層が深いニューラルネットワークがディープラーニングと呼ばれている。

通信部３０は、有線又は無線により通信するためのインタフェースの機能を有する。一実施形態の通信部３０によって行われる通信方式は無線通信規格としてよい。例えば、無線通信規格は２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、及び５Ｇ等のセルラーフォンの通信規格を含む。例えばセルラーフォンの通信規格は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、Ｗ－ＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access）、ＣＤＭＡ２０００、ＰＤＣ（Personal Digital Cellular）、ＧＳＭ（登録商標）（Global System for Mobile communications）、及びＰＨＳ（Personal Handy-phone System）等を含む。例えば、無線通信規格は、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩｒＤＡ（Infrared Data Association）、及びＮＦＣ（Near Field Communication）等を含む。通信部３０は、例えばＩＴＵ－Ｔ(International Telecommunication Union Telecommunication Standardization Sector)において通信方式が標準化されたモデムを含んでよい。通信部３０は、上記の通信規格の１つ又は複数をサポートすることができる。

通信部３０は、例えば電波を送受信するアンテナ及び適当なＲＦ部などを含めて構成してよい。通信部３０は、例えばアンテナを介して、例えば他の電子機器の通信部と無線通信してもよい。また、通信部３０は、外部に有線接続するためのコネクタなどのようなインタフェースとして構成してもよい。通信部３０は、無線通信を行うための既知の技術により構成することができるため、より詳細なハードウェアなどの説明は省略する。

通信部３０が受信する各種の情報は、例えば記憶部２０及び／又はコントローラ１０に供給されてよい。通信部３０が受信する各種の情報は、例えばコントローラ１０に内蔵されたメモリに記憶してもよい。また、通信部３０は、例えばコントローラ１０による処理結果、及び／又は、記憶部２０に記憶された情報などを外部に送信してもよい。

表示部４０は、例えば、液晶ディスプレイ（Liquid Crystal Display：ＬＣＤ）、有機ＥＬディスプレイ（Organic Electro-Luminescence panel）、又は無機ＥＬディスプレイ（Inorganic Electro-Luminescence panel）等の任意の表示デバイスとしてよい。表示部４０は、文字、図形、又は記号等の各種の情報を表示してよい。また、表示部４０は、例えばユーザに電子機器１の操作を促すために、種々のＧＵＩを構成するオブジェクト、及びアイコン画像などを表示してもよい。表示部４０において表示を行うために必要な各種データは、例えばコントローラ１０又は記憶部２０などから供給されてよい。また、表示部４０は、例えばＬＣＤなどを含む場合、適宜、バックライトなどを含んで構成されてもよい。一実施形態において、表示部４０は、例えばセンサ１００による検出の結果に基づく情報を表示してもよい。また、一実施形態において、表示部４０は、例えば撮像部３００による撮像の結果に基づく情報を表示してもよい。

報知部５０は、コントローラ１０から出力される所定の信号に基づいて、電子機器１のユーザなどに注意を促すための所定の警告を報知してよい。報知部５０は、所定の警告として、例えば音、音声、光、文字、映像、及び振動など、ユーザの聴覚、視覚、触覚の少なくともいずれかを刺激する任意の機能部としてよい。具体的には、報知部５０は、例えばブザー又はスピーカのような音声出力部、ＬＥＤのような発光部、ＬＣＤのような表示部、及びバイブレータのような触感呈示部などの少なくともいずれかとしてよい。このように、報知部５０は、コントローラ１０から出力される所定の信号に基づいて、所定の警告を報知してよい。一実施形態において、報知部５０は、所定の警報を、聴覚、視覚、及び触覚の少なくともいずれかに作用する情報として報知してもよい。

図１に示す電子機器１は、報知部５０を内蔵している。しかしながら、一実施形態において、報知部５０は、電子機器１の外部に設けられてもよい。この場合、報知部５０と電子機器１とは、有線若しくは無線、又は有線及び無線の組合せにより接続されてよい。

図１に示すような、一実施形態に係る電子機器１を構成する各機能部の少なくとも一部は、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働した具体的手段によって構成されてもよい。

図１に示すセンサ１００は、例えば自動車又は人体などのような物体（物標）を、３次元空間における点群の情報として検出するように構成される。以下、一実施形態に係るセンサ１００について、より詳細に説明する。

図２は、一実施形態に係るセンサ１００の構成を概略的に示す機能ブロック図である。図２に示すセンサ１００は、一例として、ミリ波レーダ（RADAR（Radio Detecting and Ranging））の技術に基づくもの（ミリ波レーダセンサ）とする。しかしながら、一実施形態に係るセンサ１００は、ミリ波レーダセンサに限定されない。一実施形態に係るセンサ１００は、例えば、準ミリ波レーダセンサとしてよい。また、一実施形態に係るセンサ１００は、ミリ波レーダセンサ又は準ミリ波レーダセンサに限定されず、電波を送受信する各種のレーダセンサとしてよい。また、一実施形態に係るセンサ１００は、例えば、マイクロ波センサ、超音波センサ、又はLIDAR（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）のような技術に基づくセンサとしてもよい。

ミリ波方式のレーダによって距離などを測定する際、周波数変調連続波レーダ（以下、ＦＭＣＷレーダ（Frequency Modulated Continuous Wave radar）と記す）が用いられることがある。ＦＭＣＷレーダは、送信する電波の周波数を掃引して送信信号が生成される。したがって、例えば７９ＧＨｚの周波数帯の電波を用いるミリ波方式のＦＭＣＷレーダにおいて、使用する電波の周波数は、例えば７７ＧＨｚ～８１ＧＨｚのように、４ＧＨｚの周波数帯域幅を持つものとなる。７９ＧＨｚの周波数帯のレーダは、例えば２４ＧＨｚ、６０ＧＨｚ、７６ＧＨｚの周波数帯などの他のミリ波／準ミリ波レーダよりも、使用可能な周波数帯域幅が広いという特徴がある。以下、例として、このようなＦＭＣＷレーダを採用する場合について説明する。本開示で利用されるＦＭＣＷレーダの方式は、通常より短い周期でチャープ信号を送信するＦＣＭ方式（Fast-Chirp Modulation）を含むとしてもよい。センサ１００が生成する信号はＦＭＣＷ方式の信号に限定されない。センサ１００が生成する信号はＦＭＣＷ方式以外の各種の方式の信号としてもよい。送信される信号として記憶される送信信号列は、これら各種の方式によって異なるものとしてよい。例えば、上述のＦＭＣＷ方式のレーダ信号の場合、時間サンプルごとに周波数が増加する信号及び減少する信号を使用してよい。上述の各種の方式は、公知の技術を適宜適用することができるため、より詳細な説明は、適宜省略する。

図２に示すように、一実施形態に係るセンサ１００は、レーダ制御部１１０、送信部１２０、及び受信部１３０を含んで構成されてよい。上述したレーダ制御部１１０、送信部１２０、及び受信部１３０などは、センサ１００における任意の箇所に配置又は内蔵してよい。また、上述したレーダ制御部１１０、送信部１２０、及び受信部１３０などの少なくともいずれかは、センサ１００の外部に配置してもよい。一実施形態に係るセンサ１００は、図２に示した機能部の少なくても一部を省略してもよいし、図２に示した機能部以外の他の機能部を適宜備えてもよい。

レーダ制御部１１０は、センサ１００を構成する各機能部をはじめとして、センサ１００の全体を制御及び／又は管理する。レーダ制御部１１０は、種々の機能を実行するための制御及び処理能力を提供するために、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）のような、少なくとも１つのプロセッサを含んでよい。レーダ制御部１１０は、まとめて１つのプロセッサで実現してもよいし、いくつかのプロセッサで実現してもよいし、それぞれ個別のプロセッサで実現してもよい。プロセッサは、単一の集積回路として実現されてよい。集積回路は、ＩＣ（Integrated Circuit）ともいう。プロセッサは、複数の通信可能に接続された集積回路及びディスクリート回路として実現されてよい。プロセッサは、他の種々の既知の技術に基づいて実現されてよい。

一実施形態において、レーダ制御部１１０は、例えばＣＰＵ又はＤＳＰ及び当該ＣＰＵ又はＤＳＰで実行されるプログラムとして構成されてよい。レーダ制御部１１０において実行されるプログラム、及び、レーダ制御部１１０において実行された処理の結果などは、例えばレーダ制御部１１０に内蔵される任意の記憶部に記憶されてよい。レーダ制御部１１０は、レーダ制御部１１０の動作に必要なメモリを適宜含んでもよい。

一実施形態に係るセンサ１００において、レーダ制御部１１０は、距離ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）処理、速度ＦＦＴ処理、到来角推定処理、及びクラスタリング処理などの各種の処理を、適宜行ってよい。これらのようなレーダ制御部１１０が行う各処理は、一般的なレーダ技術として既知であるため、より詳細な説明は省略する。

図２に示すように、送信部１２０は、信号生成部１２１、シンセサイザ１２２、位相制御部１２３、増幅器１２４、及び送信アンテナ１２５を備えてよい。一実施形態に係るセンサ１００は、送信アンテナ１２５を複数含んでもよい。この場合、センサ１００は、複数の送信アンテナ１２５のそれぞれに対応する位相制御部１２３及び増幅器１２４も複数含んでも良い。一実施形態に係るセンサ１００が複数の送信アンテナ１２５を含む場合、当該複数の送信アンテナ１２５は送信アンテナアレイ（送信アレイアンテナ）を構成してよい。

受信部１３０は、図２に示すように、受信アンテナ１３１、ＬＮＡ１３２、ミキサ１３３、ＩＦ部１３４、及びＡＤ変換部１３５を備えてよい。一実施形態に係るセンサ１００は、複数の送信アンテナ１２５のそれぞれに対応して、受信部１３０を複数含んでもよい。

一実施形態に係るセンサ１００において、レーダ制御部１１０は、送信部１２０及び受信部１３０の少なくとも一方を制御することができる。この場合、レーダ制御部１１０は、任意の記憶部に記憶された各種情報に基づいて、送信部１２０及び受信部１３０の少なくとも一方を制御してよい。例えば、レーダ制御部１１０に内蔵された任意の記憶部は、送信アンテナ１２５から送信する送信波及び受信アンテナ１３１から受信する反射波によって物体を検出する範囲を設定するための各種パラメータを記憶してよい。また、一実施形態に係るセンサ１００において、レーダ制御部１１０は、信号生成部１２１に信号の生成を指示したり、信号生成部１２１が信号を生成するように制御したりしてもよい。

信号生成部１２１は、レーダ制御部１１０の制御により、送信アンテナ１２５から送信波として送信される信号（送信信号）を生成する。信号生成部１２１は、送信信号を生成する際に、例えばレーダ制御部１１０による制御に基づいて、送信信号の周波数を割り当ててよい。具体的には、信号生成部１２１は、例えばレーダ制御部１１０によって設定されたパラメータにしたがって、送信信号の周波数を割り当ててよい。例えば、信号生成部１２１は、レーダ制御部１１０又は任意の記憶部から周波数情報を受け取ることにより、例えば７７～８１ＧＨｚのような周波数帯域の所定の周波数の信号を生成する。信号生成部１２１は、例えば電圧制御発振器（ＶＣＯ）のような機能部を含んで構成してよい。

信号生成部１２１は、当該機能を有するハードウェアとして構成してもよいし、例えばマイコンなどで構成してもよいし、例えばＣＰＵ又はＤＳＰのようなプロセッサ及び当該プロセッサで実行されるプログラムなどとして構成してもよい。以下説明する各機能部も、当該機能を有するハードウェアとして構成してもよいし、可能な場合には、例えばマイコンなどで構成してもよいし、例えばＣＰＵ又はＤＳＰのようなプロセッサ及び当該プロセッサで実行されるプログラムなどとして構成してもよい。

一実施形態に係るセンサ１００において、信号生成部１２１は、例えばチャープ信号のような送信信号（送信チャープ信号）を生成してよい。特に、信号生成部１２１は、周波数が周期的に線形に変化する信号（線形チャープ信号）を生成してもよい。例えば、信号生成部１２１は、周波数が時間の経過に伴って７７ＧＨｚから８１ＧＨｚまで周期的に線形に増大するチャープ信号としてもよい。また、例えば、信号生成部１２１は、周波数が時間の経過に伴って７７ＧＨｚから８１ＧＨｚまで線形の増大（アップチャープ）及び減少（ダウンチャープ）を周期的に繰り返す信号を生成してもよい。信号生成部１２１が生成する信号は、例えばレーダ制御部１１０において予め設定されていてもよい。また、信号生成部１２１が生成する信号は、例えば任意の記憶部などに予め記憶されていてもよい。レーダのような技術分野で用いられるチャープ信号は既知であるため、より詳細な説明は、適宜、簡略化又は省略する。信号生成部１２１によって生成された信号は、シンセサイザ１２２に供給される。

図３は、信号生成部１２１が生成するチャープ信号の例を説明する図である。

図３において、横軸は経過する時間を表し、縦軸は周波数を表す。図３に示す例において、信号生成部１２１は、周波数が周期的に線形に変化する線形チャープ信号を生成する。図３においては、各チャープ信号を、ｃ１，ｃ２，…，ｃ８のように示してある。図３に示すように、それぞれのチャープ信号において、時間の経過に伴って周波数が線形に増大する。

図３に示す例において、ｃ１，ｃ２，…，ｃ８のように８つのチャープ信号を含めて、１つのサブフレームとしている。すなわち、図３に示すサブフレーム１及びサブフレーム２などは、それぞれｃ１，ｃ２，…，ｃ８のように８つのチャープ信号を含んで構成されている。また、図３に示す例において、サブフレーム１～サブフレーム１６のように１６のサブフレームを含めて、１つのフレームとしている。すなわち、図３に示すフレーム１及びフレーム２などは、それぞれ１６のサブフレームを含んで構成されている。また、図３に示すように、フレーム同士の間には、所定の長さのフレームインターバルを含めてもよい。図３に示す１つのフレームは、例えば３０ミリ秒から５０ミリ秒程度の長さとしてよい。

図３において、フレーム２以降も同様の構成としてよい。また、図３において、フレーム３以降も同様の構成としてよい。一実施形態に係るセンサ１００において、信号生成部１２１は、任意の数のフレームとして送信信号を生成してよい。また、図３においては、一部のチャープ信号は省略して示している。このように、信号生成部１２１が生成する送信信号の時間と周波数との関係は、例えば任意の記憶部などに記憶しておいてよい。

このように、一実施形態に係るセンサ１００は、複数のチャープ信号を含むサブフレームから構成される送信信号を送信してよい。また、一実施形態に係るセンサ１００は、サブフレームを所定数含むフレームから構成される送信信号を送信してよい。

以下、センサ１００は、図３に示すようなフレーム構造の送信信号を送信するものとして説明する。しかしながら、図３に示すようなフレーム構造は一例であり、例えば１つのサブフレームに含まれるチャープ信号は８つに限定されない。一実施形態において、信号生成部１２１は、任意の数（例えば任意の複数）のチャープ信号を含むサブフレームを生成してよい。また、図３に示すようなサブフレーム構造も一例であり、例えば１つのフレームに含まれるサブフレームは１６に限定されない。一実施形態において、信号生成部１２１は、任意の数（例えば任意の複数）のサブフレームを含むフレームを生成してよい。信号生成部１２１は、異なる周波数の信号を生成してよい。信号生成部１２１は、周波数ｆがそれぞれ異なる帯域幅の複数の離散的な信号を生成してもよい。

図２に戻り、シンセサイザ１２２は、信号生成部１２１が生成した信号の周波数を、所定の周波数帯の周波数まで上昇させる。シンセサイザ１２２は、送信アンテナ１２５から送信する送信波の周波数として選択された周波数まで、信号生成部１２１が生成した信号の周波数を上昇させてよい。送信アンテナ１２５から送信する送信波の周波数として選択される周波数は、例えばレーダ制御部１１０によって設定されてもよい。また、送信アンテナ１２５から送信する送信波の周波数として選択される周波数は、例えば任意の記憶部に記憶されていてもよい。シンセサイザ１２２によって周波数が上昇された信号は、位相制御部１２３及びミキサ１３３に供給される。位相制御部１２３が複数の場合、シンセサイザ１２２によって周波数が上昇された信号は、複数の位相制御部１２３のそれぞれに供給されてよい。また、受信部１３０が複数の場合、シンセサイザ１２２によって周波数が上昇された信号は、複数の受信部１３０におけるそれぞれのミキサ１３３に供給されてよい。

位相制御部１２３は、シンセサイザ１２２から供給された送信信号の位相を制御する。具体的には、位相制御部１２３は、例えばレーダ制御部１１０による制御に基づいて、シンセサイザ１２２から供給された信号の位相を適宜早めたり遅らせたりすることにより、送信信号の位相を調整してよい。この場合、位相制御部１２３は、複数の送信アンテナ１２５から送信されるそれぞれの送信波の経路差に基づいて、それぞれの送信信号の位相を調整してもよい。位相制御部１２３がそれぞれの送信信号の位相を適宜調整することにより、複数の送信アンテナ１２５から送信される送信波は、所定の方向において強め合ってビームを形成する（ビームフォーミング）。この場合、ビームフォーミングの方向と、複数の送信アンテナ１２５がそれぞれ送信する送信信号の制御すべき位相量との相関関係は、例えば任意の記憶部に記憶しておいてよい。位相制御部１２３によって位相制御された送信信号は、増幅器１２４に供給される。

増幅器１２４は、位相制御部１２３から供給された送信信号のパワー（電力）を、例えばレーダ制御部１１０による制御に基づいて増幅させる。センサ１００が複数の送信アンテナ１２５を備える場合、複数の増幅器１２４は、複数の位相制御部１２３のうちそれぞれ対応するものから供給された送信信号のパワー（電力）を、例えばレーダ制御部１１０による制御に基づいてそれぞれ増幅させてよい。送信信号のパワーを増幅させる技術自体は既に知られているため、より詳細な説明は省略する。増幅器１２４は、送信アンテナ１２５に接続される。

送信アンテナ１２５は、増幅器１２４によって増幅された送信信号を、送信波として出力（送信）する。センサ１００が複数の送信アンテナ１２５を備える場合、複数の送信アンテナ１２５は、複数の増幅器１２４のうちそれぞれ対応するものによって増幅された送信信号を、それぞれ送信波として出力（送信）してよい。送信アンテナ１２５は、既知のレーダ技術に用いられる送信アンテナと同様に構成することができるため、より詳細な説明は省略する。

このようにして、一実施形態に係るセンサ１００は、送信アンテナ１２５を備え、送信アンテナ１２５から送信波として送信信号（例えば送信チャープ信号）を送信することができる。ここで、センサ１００を構成する各機能部のうちの少なくとも１つは、１つの筐体に収められてもよい。また、この場合、当該１つの筐体は、容易に開けることができない構造としてもよい。例えば送信アンテナ１２５、受信アンテナ１３１、増幅器１２４が１つの筐体に収められ、かつ、この筐体が容易に開けられない構造となっているとよい。さらに、

図２に示すセンサ１００は、送信アンテナ１２５を１つ備える例を示している。しかしながら、一実施形態において、センサ１００は、任意の数の送信アンテナ１２５を備えてもよい。一方、一実施形態において、センサ１００は、送信アンテナ１２５から送信される送信波が所定方向にビームを形成するようにする場合、複数の送信アンテナ１２５を備えてよい。一実施形態において、センサ１００は、任意の複数の送信アンテナ１２５を備えてもよい。この場合、センサ１００は、複数の送信アンテナ１２５に対応させて、位相制御部１２３及び増幅器１２４もそれぞれ複数備えてよい。そして、複数の位相制御部１２３は、シンセサイザ１２２から供給されて複数の送信アンテナ１２５から送信される複数の送信波の位相を、それぞれ制御してよい。また、複数の増幅器１２４は、複数の送信アンテナ１２５から送信される複数の送信信号のパワーを、それぞれ増幅してよい。また、この場合、センサ１００は、複数の送信アンテナを含んで構成してよい。このように、センサ１００は、複数の送信アンテナ１２５を備える場合、当該複数の送信アンテナ１２５から送信波を送信するのに必要な機能部も、それぞれ複数含んで構成してよい。

受信アンテナ１３１は、反射波を受信する。反射波は、送信波が所定の物体２００に反射したものとしてよい。受信アンテナ１３１は、複数のアンテナを含んで構成してもよい。一実施形態に係るセンサ１００が複数の受信アンテナ１３１を含む場合、当該複数の受信アンテナ１３１は受信アンテナアレイ（受信アレイアンテナ）を構成してよい。受信アンテナ１３１は、既知のレーダ技術に用いられる受信アンテナと同様に構成することができるため、より詳細な説明は省略する。受信アンテナ１３１は、ＬＮＡ１３２に接続される。受信アンテナ１３１によって受信された反射波に基づく受信信号は、ＬＮＡ１３２に供給される。このように、センサ１００は、複数の受信アンテナ１３１を備える場合、当該複数の受信アンテナ１３１から反射波を受信して処理するのに必要な機能部も、それぞれ複数含んで構成してよい。

一実施形態に係るセンサ１００は、複数の受信アンテナ１３１から、例えばチャープ信号のような送信信号（送信チャープ信号）として送信された送信波が所定の物体２００によって反射された反射波を受信することができる。このように、送信波として送信チャープ信号を送信する場合、受信した反射波に基づく受信信号は、受信チャープ信号とも記す。すなわち、センサ１００は、受信アンテナ１３１から反射波として受信信号（例えば受信チャープ信号）を受信する。

ＬＮＡ１３２は、受信アンテナ１３１によって受信された反射波に基づく受信信号を低ノイズで増幅する。ＬＮＡ１３２は、低雑音増幅器（Low Noise Amplifier）としてよく、受信アンテナ１３１から供給された受信信号を低雑音で増幅する。ＬＮＡ１３２によって増幅された受信信号は、ミキサ１３３に供給される。

ミキサ１３３は、ＬＮＡ１３２から供給されるＲＦ周波数の受信信号を、シンセサイザ１２２から供給される送信信号に混合する（掛け合わせる）ことにより、ビート信号を生成する。ミキサ１３３によって混合されたビート信号は、ＩＦ部１３４に供給される。

ＩＦ部１３４は、ミキサ１３３から供給されるビート信号に周波数変換を行うことにより、ビート信号の周波数を中間周波数（ＩＦ（Intermediate Frequency）周波数）まで低下させる。ＩＦ部１３４によって周波数を低下させたビート信号は、ＡＤ変換部１３５に供給される。

ＡＤ変換部１３５は、ＩＦ部１３４から供給されたアナログのビート信号をデジタル化する。ＡＤ変換部１３５は、任意のアナログ－デジタル変換回路（Analog to Digital Converter（ＡＤＣ））で構成してよい。ＡＤ変換部１３５によってデジタル化されたビート信号は、レーダ制御部１１０に供給される。受信部１３０が複数の場合、複数のＡＤ変換部１３５によってデジタル化されたそれぞれのビート信号は、レーダ制御部１１０に供給されてよい。

レーダ制御部１１０は、ＡＤ変換部１３５によってデジタル化されたビート信号に対してＦＦＴ処理（以下、適宜「距離ＦＦＴ処理」と記す）を行ってよい。例えば、レーダ制御部１１０は、ＡＤ変換部１３５から供給された複素信号にＦＦＴ処理を行ってよい。ＡＤ変換部１３５によってデジタル化されたビート信号は、信号強度（電力）の時間変化として表すことができる。レーダ制御部１１０は、このようなビート信号にＦＦＴ処理を行うことにより、各周波数に対応する信号強度（電力）として表すことができる。レーダ制御部１１０において距離ＦＦＴ処理を行うことにより、ＡＤ変換部１３５によってデジタル化されたビート信号に基づいて、距離に対応する複素信号を得ることができる。

レーダ制御部１１０は、距離ＦＦＴ処理によって得られた結果においてピークが所定の閾値以上である場合、そのピークに対応する距離に、所定の物体２００があると判断してもよい。例えば、一定誤警報確率（ＣＦＡＲ（Constant False Alarm Rate））による検出処理のように、外乱信号の平均電力又は振幅から閾値以上のピーク値が検出された場合、送信波を反射する物体（反射物体）が存在するものと判断する方法が知られている。

このように、一実施形態に係るセンサ１００は、送信波として送信される送信信号、及び、反射波として受信される受信信号に基づいて、送信波を反射する物体２００をターゲットとして検出することができる。

レーダ制御部１１０は、１つのチャープ信号（例えば図３に示すｃ１）に基づいて、所定の物体との間の距離を推定することができる。すなわち、センサ１００は、距離ＦＦＴ処理を行うことにより、センサ１００と所定の物体２００との間の距離を測定（推定）することができる。ビート信号にＦＦＴ処理を行うことにより、所定の物体との間の距離を測定（推定）する技術自体は公知のため、より詳細な説明は、適宜、簡略化又は省略する。

また、レーダ制御部１１０は、距離ＦＦＴ処理が行われたビート信号に対してさらにＦＦＴ処理を（以下、適宜「速度ＦＦＴ処理」と記す）行ってよい。例えば、レーダ制御部１１０は、距離ＦＦＴ処理された複素信号にＦＦＴ処理を行ってよい。レーダ制御部１１０は、チャープ信号のサブフレーム（例えば図３に示すサブフレーム１）に基づいて、所定の物体との相対速度を推定することができる。レーダ制御部１１０において複数のチャープ信号について速度ＦＦＴ処理を行うことにより、距離ＦＦＴ処理によって得られる距離に対応する複素信号に基づいて、相対速度に対応する複素信号が得られる。

上述のようにビート信号に距離ＦＦＴ処理を行うと、複数のベクトルを生成することができる。これら複数のベクトルに対して速度ＦＦＴ処理を行った結果におけるピークの位相を求めることにより、所定の物体との相対速度を推定することができる。すなわち、電子機器１は、速度ＦＦＴ処理を行うことにより、センサ１００と所定の物体２００との相対速度を測定（推定）することができる。距離ＦＦＴ処理を行った結果に対して速度ＦＦＴ処理を行うことにより、所定の物体との相対速度を測定（推定）する技術自体は公知のため、より詳細な説明は、適宜、簡略化又は省略する。

一般的なＦＭＣＷレーダの技術においては、受信信号からビート周波数を抽出したものに高速フーリエ変換処理を行うなどした結果に基づいて、ターゲットが存在するか否かを判定することができる。ここで、受信信号からビート周波数を抽出して高速フーリエ変換処理を行うなどした結果には、クラッタ（不要反射成分）などによる雑音（ノイズ）の成分も含まれる。したがって、受信信号を処理した結果から雑音成分を取り除き、ターゲットの信号のみを抽出するための処理を実行してもよい。

また、レーダ制御部１１０は、ターゲットが存在するか否かの判定に基づいて、所定の物体２００から反射波が到来する方向（到来角）を推定してもよい。レーダ制御部１１０は、ターゲットが存在すると判定された点について、到来角の推定を行ってよい。センサ１００は、複数の受信アンテナ１３１から反射波を受信することで、反射波が到来する方向を推定することができる。例えば、複数の受信アンテナ１３１は、所定の間隔で配置されているものとする。この場合、送信アンテナ１２５から送信された送信波が所定の物体２００に反射されて反射波となり、所定の間隔で配置された複数の受信アンテナ１３１はそれぞれ反射波Ｒを受信する。そして、レーダ制御部１１０は、複数の受信アンテナ１３１がそれぞれ受信した反射波の位相、及びそれぞれの反射波の経路差に基づいて、反射波が受信アンテナ１３１に到来する方向を推定することができる。すなわち、センサ１００は、速度ＦＦＴ処理が行われた結果に基づいて、ターゲットによって反射された反射波が到来する方向を示す到来角θを測定（推定）することができる。

速度ＦＦＴ処理が行われた結果に基づいて、反射波Ｒが到来する方向を推定する技術は各種提案されている。例えば、既知の到来方向推定のアルゴリズムとしては、ＭＵＳＩＣ（MUltiple SIgnal Classification）、及びＥＳＰＲＩＴ（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique）などが知られている。したがって、公知の技術についてのより詳細な説明は、適宜、簡略化又は省略する。

レーダ制御部１１０は、距離ＦＦＴ処理、速度ＦＦＴ処理、及び到来角推定の少なくともいずれかに基づいて、送信波が送信された範囲に存在する物体を検出する。レーダ制御部１１０は、供給された距離の情報、速度の情報、及び角度情報に基づいて例えばクラスタリング処理を行うことにより、物体検出を行ってもよい。データをクラスタリングする際に用いるアルゴリズムとして、例えばＤＢＳＣＡＮ（Density-based spatial clustering of applications with noise）などが知られている。クラスタリング処理においては、例えば検出される物体を構成するポイントの平均電力を算出してもよい。

上述のようにして、センサ１００は、３次元空間において、送信波を反射する物体を、点群の情報として検出することができる。すなわち、一実施形態において、センサ１００から出力される検出結果に基づいて、３次元空間のある座標において、送信波を反射する物体が存在するか否かを判定（検出）することができる。また、一実施形態において、センサ１００は、３次元空間における各点の信号強度及び速度を検出することができる。以上説明したように、一実施形態に係るセンサ１００は、送信波として送信される送信信号、及び送信波が反射された反射波として受信される受信信号に基づいて、送信波を反射する物体を、３次元空間における点群の情報として検出してよい。

また、図１に示すように、一実施形態に係る電子機器１は、撮像部３００を含んで構成されてよい。電子機器１と撮像部３００とは、有線若しくは無線、又は有線及び無線の組合せにより接続されてよい。

撮像部３００は、例えばデジタルカメラのような、電子的に画像を撮像するイメージセンサを含んで構成されてよい。撮像部３００は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device Image Sensor）又はＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサ等のように、光電変換を行う撮像素子を含んで構成されてよい。撮像部３００は、例えば撮像部３００の前方に存在する物体を撮像してよい。ここで、撮像部３００の前方に存在する物体は、例えば、自動車、人間、及び／又は、周囲に存在する任意の物体などとしてよい。撮像部３００は、撮像した画像を信号に変換して、電子機器１に送信してよい。例えば、撮像部３００は、撮像した画像に基づく信号を、電子機器１の抽出部１１、記憶部２０、及び／又は、コントローラ１０などに送信してよい。撮像部３００は、物体を撮像できるものであれば、デジタルカメラのような撮像デバイスに限定されず、任意のデバイスとしてよい。撮像部３００は、例えばＬＩＤＡＲ（Light Detection And Ranging)としてもよい。

一実施形態において、撮像部３００は、例えば所定時間ごと（例えば秒間１５フレーム）の静止画を撮像してもよい。また、一実施形態において、撮像部３００は、例えば連続した動画を撮像してもよい。

次に、一実施形態に係る電子機器１に接続されるセンサ１００及び撮像部３００の配置について説明する。

図４（Ａ）及び図４（Ｂ）は、センサ１００及び撮像部３００が配置された検出機器の構成の例を示す図である。

図４（Ａ）は、一実施形態に係る検出機器３を前方から正面視した例を示す正面図である。図４（Ｂ）は、一実施形態に係る検出機器３を側方（左方）から側面視した例を示す側面図である。図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示す座標軸は、図２に示したセンサ１００の送信波及び／又は反射波の伝搬方向を示す座標軸に整合させてある。

図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、一実施形態に係る検出機器３は、センサ１００及び撮像部３００を備えてよい。また、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、一実施形態に係る検出機器３は、スタンド部５及び接地部７の少なくとも一方などを、適宜備えてもよい。また、一実施形態に係る検出機器３は、スタンド部５及び接地部７の少なくとも一方を備えずに、任意の他の機器又は他の機器の筐体などに配置されてもよい。

図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すセンサ１００は、図１及び／又は図２において説明したセンサ１００としてよい。図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、センサ１００は、送信波が物体によって反射された反射波を受信する電波入力部１０１を備えるものとしてよい。図４（Ｂ）に示すように、電波入力部１０１は、センサ１００の光軸Ｒａを向くものとしてよい。ここで、センサ１００の光軸とは、例えば、センサ１００の送信アンテナ１２５及び受信アンテナ１３１の少なくとも一方が設置された面に垂直な方向としてよい。また、センサ１００の光軸とは、送信アンテナ１２５及び受信アンテナ１３１の少なくとも一方が複数含まれる場合、当該複数のアンテナの少なくともいずれかが設置された面に垂直な方向としてもよい。このような構成により、センサ１００は、光軸Ｒａを中心として、送信波を送信及び／又は反射波を受信することができる。すなわち、センサ１００は、光軸Ｒａを中心とした範囲で物体を点群として検出することができる。

一実施形態に係るセンサ１００は、指向性を有するものとしてよい。すなわち、センサ１００は、指向性を有する電波によって物体の検出を行うものとしてよい。ここで、指向性とは、アンテナの特性として、電波の放射方向と放射強度との関係としてよい。指向性の有無は、アンテナの用途と関係している。指向性が鋭いアンテナは、特定の方向に強く電波を放射する。指向性は、送信の場合と受信の場合とで同じ特性になるものとしてよい。アンテナが放射する電波の電界強度は、アンテナの利得（ゲイン）としてデシベル（ｄＢ）で表すことができる。一実施形態に係るセンサ１００は、指向性を有することにより、例えば図４（Ｂ）に示す光軸Ｒａの方向にメインローブ（メインビーム）を有するものとしてよい。すなわち、一実施形態に係るセンサ１００は、例えば光軸Ｒａの方向に最も強い放射レベルを有するものとしてよい。

また、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示す撮像部３００は、図１において説明した撮像部３００としてよい。図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、撮像部３００は、物体によって反射された光を受信する光入力部３０１を備えるものとしてよい。図４（Ｂ）に示すように、光入力部３０１は、撮像部３００の光軸Ｌａを向くものとしてよい。また、光入力部３０１は、撮像部３００においてレンズが配置される位置としてもよい。ここで、撮像部３００の光軸とは、例えば、撮像部３００において撮像に用いられる受光素子（又は撮像素子）が設置された面に垂直な方向としてよい。このような構成により、撮像部３００は、光軸Ｌａを中心とした画像を撮像することができる。

図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、スタンド部５は、検出機器３において、センサ１００及び撮像部３００を接地点から所定の高さに維持する。スタンド部５は、例えばセンサ１００が所定の物体を検出し易い高さにセンサ１００を維持してよい。また、スタンド部５は、例えば撮像部３００が所定の物体を撮像し易い高さにセンサ１００を維持してよい。スタンド部５は、検出機器３において、センサ１００及び撮像部３００を例えば高さ方向などに調節可能な機構を備えてもよい。

図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、接地部７は、検出機器３において、センサ１００及び撮像部３００を接地面に対して固定する。接地部７は、センサ１００及び撮像部３００を備える検出機器３を安定させるために、例えば台座のような形状にするなど、種々の構成を想定することができる。

図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示すように、一実施形態に係る検出機器３において、センサ１００と撮像部３００とは、互いの近傍に隣接させて配置されてよい。図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示す例において、センサ１００と撮像部３００とは、互いに上下方向に隣接して配置されている。一実施形態に係る検出機器３において、センサ１００と撮像部３００とは、例えば、互いに左右方向に又は斜め方向に隣接して配置されてもよい。

また、図４（Ｂ）に示すように、一実施形態に係る検出機器３において、センサ１００と撮像部３００とは、それぞれの光軸Ｒａと光軸Ｌａとが平行になるように配置されてよい。すなわち、一実施形態に係る電子機器１において、撮像部３００の光軸Ｌａがセンサ１００の光軸Ｒａに平行になるように設置された状態で、センサ１００による点群の情報と撮像部３００による画像の情報とが用いられるようにしてもよい。

また、図４（Ｂ）に示すように、一実施形態に係る検出機器３において、センサ１００と撮像部３００とは、それぞれの光軸Ｒａと光軸Ｌａとの間が距離Ｇに保たれるように配置されてもよい。このように配置することにより、センサ１００による点群の情報と、撮像部３００による画像の情報とは、互いに距離Ｇだけずれた情報となる。例えば、図４（Ｂ）に示す配置構成において、撮像部３００による画像の情報は、センサ１００による点群の情報よりも距離Ｇだけ上側にずれた情報になる。また、図４（Ｂ）に示す配置構成において、センサ１００による点群の情報は、撮像部３００による画像の情報よりも距離Ｇだけ下側にずれた情報になる。

したがって、図４（Ｂ）に示す配置構成において、例えば、センサ１００による点群の情報を距離Ｇだけ上側にずらすように補正することにより、センサ１００による点群の情報の位置を撮像部３００による画像の情報の位置に対応させることができる。また、図４（Ｂ）に示す配置構成において、例えば、撮像部３００による画像の情報を距離Ｇだけ下側にずらすように補正することにより、撮像部３００による画像の情報の位置をセンサ１００による点群の情報の位置に対応させることができる。このように、電子機器１は、センサ１００による点群の情報及び撮像部３００による画像の情報の少なくとも一方を補正することより、センサ１００による点群の情報及び撮像部３００による画像の情報が互いに位置的に対応するようにしてもよい。

すなわち、一実施形態に係る電子機器１において、センサ１００が物体（物標）を検出することにより得られる点群の情報及び撮像部３００が当該物体（物標）を撮像することにより得られる画像の情報の少なくとも一方を補正してもよい。一実施形態に係る電子機器１は、センサ１００による点群の情報と撮像部３００による画像の情報とを補正により整合させた情報を用いてもよい。

また、センサ１００による点群の検出範囲（角度）と、撮像部３００による画像の撮像範囲（角度又は画角）とは、同じにならないことも想定される。このような場合、電子機器１は、センサ１００による点群の情報及び撮像部３００による画像の情報が互いに位置的に対応するように、両者のうち広い方の範囲（角度）を狭い方の範囲（角度）に合わせてもよい。すなわち、電子機器１は、撮像部３００の撮像可能範囲と、センサ１００の検出可能範囲との重複する範囲のみの情報を用いて、重複しない範囲の情報は削除又は無視してもよい。

以上のように、一実施形態に係る電子機器１において、撮像部３００が物体を撮像することにより得られる画像の情報として、センサ１００が当該物体を検出することにより得られる点群の情報に位置的に対応した情報を用いてもよい。

以下、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示したような検出機器３を用いて行う物体の検出について説明する。検出機器３において、センサ１００は、上述のように、指向性を有することにより、図４（Ｂ）に示す光軸Ｒａの方向にメインローブ（メインビーム）を有するものとする。すなわち、一実施形態に係るセンサ１００は、光軸Ｒａの方向に最も強い放射レベルを有するものとする。この場合、センサ１００は、指向性を有する送信波を照射して、その反射波を受信することにより、検出された物体を表す点群を出力することができる。ここで、このような検出を行うセンサ１００は、図４（Ｂ）に示す光軸Ｒａの方向、すなわちセンサ１００の正面にある物体の点群を最も検出し易い特性がある。したがって、例えば２つの同じ反射特性を有する物体がセンサ１００から等距離に存在する場合でも、センサ１００の正面に位置する物体と、センサ１００の正面以外に位置する物体とでは、検出により出力される点群の数が異なる。

図５（Ａ）及び図５（Ｂ）は、センサ１００の指向性により、センサ１００の正面からの位置に応じてセンサ１００によって出力される点群の数が異なる様子を例示する図である。

例えば、図５（Ａ）に示すように、検出機器３のほぼ正面方向に１台の自動車が位置しており、検出機器３の正面方向より少し右にもう１台の自動車が位置しているとする。ここで、２台の自動車は、どちらもセンサ１００からほぼ等距離に位置するものとしてよい。また、２台の自動車は、どちらもほぼ同じ反射特性を有するものとしてもよい。図５（Ａ）は、このように配置された２台の自動車が、図４（Ａ）及び４（Ｂ）に示した撮像部３００によって撮像された画像としてもよい。この場合、撮像部３００が撮像する画像において、図５（Ａ）に示すように、１台の自動車は画像のほぼ中央部分に位置し、もう１台の自動車は画像の中央部分よりも少し右に位置する。

図５（Ｂ）は、図５（Ａ）に示すような状況において、センサ１００によって出力される点群の例を示している。図５（Ｂ）に示すように、中央部分に位置する自動車は、比較的多数の点群として検出される（点群密度が比較的高い）。一方、中央部分よりも少し右に位置する自動車は、比較的少数の点群として検出される（点群密度が比較的低い）。このように、センサ１００の正面以外に位置する物体の検出精度は、センサ１００の正面に位置する物体に比べて下がり得る。すなわち、センサ１００からほぼ等距離に位置し、同じ反射特性を有する２つの物体について、検出結果（検出される点群情報）は相当程度異なり得る。このような点群情報を例えばＡＩなどによる機械学習の入力データとして使用すると、適切な機械学習を行うことが困難になり得る。

そこで、一実施形態に係る電子機器１は、センサ１００から送信される送信波が物体によって反射された反射波に基づく受信信号の信号強度を、送信波及び反射波の少なくとも一方の指向性に応じて調整してよい。上述のように、センサ１００から見て中央に位置する物体は、比較的多数の点群として検出される（点群密度が比較的高い）。すなわち、センサ１００から見て中央に位置する物体は、センサ１００による検出強度が比較的高い。一方、センサ１００から見て中央から離れて位置する物体は、比較的少数の点群として検出される（点群密度が比較的低い）。すなわち、センサ１００から見て中央から離れて位置する物体は、センサ１００による検出強度が比較的低い。したがって、一実施形態に係る電子機器１は、センサ１００から見て中央から離れて位置する物体ほど、センサ１００による検出強度が高くなるように調整してよい。より具体的には、センサ１００から見て中央から離れて位置する物体ほど、当該物体によって反射される反射波に基づく受信信号の信号強度が高くなるように調整してよい。また、センサ１００から見て中央に近く位置する物体ほど、当該物体によって反射される反射波に基づく受信信号の信号強度が低くなるように調整してもよい。

このように、一実施形態に係る電子機器１は、送信波として送信される送信信号、及び送信波が物体で反射した反射波として受信される受信信号に基づいて、物体を検出するコントローラ１０を備える。ここで、コントローラ１０は、送信波及び反射波の少なくとも一方の指向性に応じて、受信信号の信号強度を調整してよい。より具体的には、コントローラ１０は、送信波及び反射波の少なくとも一方の放射強度が弱くなるほど、受信信号の信号強度が強くなるように調整してもよい。一実施形態に係る電子機器１による、受信信号の信号強度の調整については、さらに後述する。

次に、一実施形態に係る電子機器１の動作について説明する。一実施形態に係る電子機器１は、上述のように、送信波及び反射波の少なくとも一方の放射強度が弱くなるほど、受信信号の信号強度が強くなるように調整することにより、物体の検出を行ってよい。また、一実施形態に係る電子機器１は、種々の位置に存在する物体を検出した結果得られる点群データの信号強度を調整した上で機械学習することにより、種々の物体の検出、及び／又は、検出される物体の識別を実行してもよい。以下、一実施形態に係る電子機器１によって物体の検出を行うための機械学習について、説明する。

一実施形態に係る電子機器１によって機械学習を行う動作は、典型的には、「学習フェーズ」と「推論フェーズ」とに分けることができる。なお、本開示の学習フェーズは、例えば、結果出力処理に利用されるパラメータを生成する訓練フェーズ(training phase)を含むとしてもよい。学習フェーズにおいては、例えばセンサ１００から見て所定の位置に物体が存在する場合に、当該位置に応じて調整された受信信号の信号強度を含め、当該物体から検出される点群のデータについて、正解データ（教師データ）を与えることで機械学習を行ってよい。また、推論フェーズにおいては、学習フェーズにおいて機械学習した結果を用いて、物体の有無を検出する動作、及び／又は、検出された物体を識別する動作を行ってよい。以下、一実施形態に係る電子機器１によって行う機械学習の「学習フェーズ」と「推論フェーズ」について、それぞれ説明する。

図６は、一実施形態に係る電子機器１が行う学習フェーズの動作を説明するフローチャートである。以下、電子機器１が行う動作の流れを概略的に説明する。図５に示す動作は、電子機器１が、当該電子機器１の周囲に存在する物体を検出する際に開始してよい。

図６に示す学習フェーズの動作が開始すると、電子機器１に接続されたセンサ１００のレーダ制御部１１０は、センサ１００の送信アンテナ１２５から送信波を送信するように制御する（ステップＳ１１）。

ステップＳ１１において送信波が送信されると、レーダ制御部１１０は、当該送信波が物体に反射した反射波を、センサ１００の受信アンテナ１３１から受信するように制御する（ステップＳ１２）。

ステップＳ１２において反射波が受信されると、レーダ制御部１１０は、送信波及び反射波に基づくビート信号に所定の信号処理を行い、物体の検出に基づく点群の情報（点群データ）を生成する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３において、レーダ制御部１１０は、上述した信号処理、例えば、距離ＦＦＴ処理、速度ＦＦＴ処理、一定誤警報確率（ＣＦＡＲ）による検出処理、及び所定のクラスタリング処理など少なくともいずれかを実行してよい。ステップＳ１３において、レーダ制御部１１０は、前述の信号処理に限定されず、物体の検出に基づく点群データを生成するための任意の処理を実行してよい。例えばミリ波レーダのような技術において、物体の検出に基づいて点群データを生成する種々の処理が知られているため、より詳細な説明は省略する。

ステップＳ１３において、レーダ制御部１１０は、例えば、図４（Ａ）に示した物体（この場合は２台の自動車）に対応する点群データとして、図５（Ｂ）に示すような点群データを生成してよい。以上のようにして、センサ１００は、物体の検出に基づく点群データを出力する。このようにしてセンサ１００から出力された点群データは、電子機器１のコントローラ１０に入力されてよい。

ステップＳ１３において生成される点群データは、３次元空間において検出された物体の３次元的な位置を示す情報である。そこで、電子機器１のコントローラ１０は、ステップＳ１３において生成された３次元の点群データを、２次元のデータに変換する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４において、コントローラ１０は、センサ１００によって出力される３次元空間における点群の情報から、２次元的に処理可能な点群の情報を生成してよい。

図７は、センサ１００によって出力される３次元空間における点群の情報について説明する図である。図７は、ある場所に位置する物体（この場合は人間）Ｔｍを、原点Ｏに設置されたセンサ１００によって３次元的に検出する状況の一例を示す図である。

図７に示すように、センサ１００が設置された位置を基準（原点Ｏ）として、物体Ｔｍに近づく方向をＸ軸正方向とし、物体Ｔｍから遠ざかる方向をＸ軸負方向とする。また、図７に示すように、センサ１００が設置された位置を基準（原点Ｏ）として、センサ１００の右側をＹ軸正方向とし、センサ１００の左側をＹ軸負方向とする。また、図７に示すように、センサ１００が設置された位置を基準（原点Ｏ）として、センサ１００の上側をＺ軸正方向とし、センサ１００の下側をＺ軸負方向とする。すなわち、図７において、ｌｘは奥行方向の距離を示し、ｌｙは水平方向の距離を示し、ｌｚは垂直（高さ）方向の距離を示す。図７に示すような状況において、センサ１００の出力は、ある瞬間において、３次元空間における位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のデータ要素（信号強度及び速度）の４チャンネルのデータとしてよい。図６に示すステップＳ１４において、コントローラ１０は、このような３次元空間において検出した情報を、２次元の情報に変換する。

図８は、センサ１００によって出力される３次元空間における点群の情報から、２次元的に処理可能な点群の情報を生成する例を説明する図である。図８は、ある場所に位置する物体（この場合は人間）Ｔｍを、原点Ｏに設置されたセンサ１００によって３次元的（空間的）に検出したものを、電子機器１において２次元的（平面的）に変換した一例を示す図である。

図８に示すように、原点Ｏの位置を基準として、原点Ｏの右側をＸ軸正方向とし、原点Ｏの下側をＹ軸正方向とする。すなわち、図８において、ｐｘは水平方向の座標を示し、ｐｙは垂直方向の座標を示す。図８に示すような状況において、センサ１００の出力は、ある瞬間において、上述した４チャンネルのデータから、２次元平面における位置（Ｘ，Ｙ）のデータ要素（信号強度及び速度）の３チャンネルのデータに変換されている。このように、図６に示すステップＳ１４において、電子機器１は、３次元空間において検出した情報を、２次元平面の情報に変換する。

上述のように３次元空間において検出した情報を、２次元平面の情報に変換する際には、２次元平面の座標を、例えば以下の式（１）及び式（２）に基づいて算出してよい。

上述の式（１）及び式（２）において、ｌｘ_ｉ，ｌｙ_ｉ，ｌｚ_ｉは、センサ１００による検出の結果に基づく出力、すなわち３次元空間における点群の情報を示す。特に、ｌｘ_ｉは、センサ１００によって検出されるｉ番目の情報のｘ方向の距離を示す。また、ｌｙ_ｉは、センサ１００によって検出されるｉ番目の情報のｙ方向の距離を示す。また、ｌｚ_ｉは、センサ１００によって検出されるｉ番目の情報のｚ方向の距離を示す。

また、上述の式（１）及び式（２）において、ｐｘ_ｉ，ｐｙ_ｉは、電子機器１のコントローラ１０によって２次元平面の情報に変換された点群の座標を示す。特に、ｐｘ_ｉは、センサ１００によって検出されるｉ番目の情報のｘ座標を示す。また、ｐｙ_ｉは、センサ１００によって検出されるｉ番目の情報のｙ座標を示す。

さらに、上述の式（１）において、Ｍは、２次元平面の画像を想定した場合における水平方向の画素数を示し、αｘは、２次元平面の画像を想定した場合における水平方向の画角を示す。また、上述の式（２）において、Ｎは、２次元平面の画像を想定した場合における垂直方向の画素数を示し、αｙは、２次元平面の画像を想定した場合における垂直方向の画角を示す。

上述の式（１）及び式（２）において、ｐｘ_ｉ，ｐｙ_ｉは座標の値として機能するように、小数点第一位を四捨五入して整数化してもよい。また、上述の式（１）及び式（２）において、ｐｘ_ｉ，ｐｙ_ｉは２次元平面に変換した後の画像のサイズに収まるように、例えば０≦ｐｘ_ｉ≦Ｍ、又は０≦ｐｙ_ｉ≦Ｎを満たさないデータは破棄してもよい。

このように、一実施形態に係る電子機器１は、センサ１００の出力から、２次元的に処理可能な点群の情報を生成してよい。特に、一実施形態に係る電子機器１は、センサ１００によって検出される点群の情報を、２次元的な画像における所定の画素数及び所定の画角の少なくとも一方に基づいて、２次元的に処理可能な点群の情報に変換してもよい。一実施形態に係る電子機器１は、センサ１００の出力から、２次元的に処理可能な点群の情報を生成する際に、上述の式（１）及び式（２）以外の変換式に基づいてもよい。

一実施形態に係る電子機器１によれば、ステップＳ１３における点群の情報を、ステップＳ１４において低次元化するため、例えばコントローラ１０による計算量を相当に削減することができる。したがって、一実施形態に係る電子機器１によれば、例えばコントローラ１０の処理負荷を軽減することができる。ステップＳ１４において生成される２次元の点群データを構成する各点は、それぞれ、当該点における反射強度、距離、及び速度の３チャンネルの情報を含むものとしてよい。

ステップＳ１４において点群データが２次元化されたら、コントローラ１０は、２次元化された点群データに基づいて、機械学習に使用するデータを生成する（ステップＳ１５）。上述のように、センサ１００によって物体が検出された結果センサ１００から出力される点群の疎密は、当該物体のセンサ１００に対する方向によって異なり得る。そこで、ステップＳ１５において、コントローラ１０は、センサ１００から送信される送信波が物体によって反射された反射波に基づく受信信号の信号強度を、送信波及び反射波の少なくとも一方の指向性に応じて調整してよい。ここでは、センサ１００は、指向性を有することにより、センサ１００から見て正面の中央方向にメインローブ（メインビーム）を有するものとする。この場合、コントローラ１０は、センサ１００から見て中央から離れて位置する物体ほど、センサ１００による検出強度が高くなるように調整してよい。

一実施形態において、電子機器１は、センサ１００の指向性に応じて受信信号の信号強度を調整する値を規定したものを、例えば記憶部２０などに記憶してもよい。この場合、電子機器１は、例えば、センサ１００の指向性に応じて受信信号の信号強度を調整する値を、例えばマップ化して記憶してもよい。

例えば、図９に示すように、電子機器１は、センサ１００による検出範囲において、受信信号の信号強度を調整する値の２次元的な配列をマップ化してもよい。図９に示す例においては、センサ１００による検出範囲の正面の中心部分は最も受信信号の信号強度が高くなるため、例えば受信信号の調整値を１（例えば１倍）としてよい。また、図９に示す例においては、センサ１００による検出範囲の正面の中心部分が少し離れると受信信号の信号強度が低くなるため、例えば受信信号の調整値を２（例えば２倍）としてよい。このようにして、センサ１００による検出範囲の正面の中心部分から離れるにつれて受信信号の信号強度が低くなる。したがって、センサ１００による検出範囲の正面の中心部分から離れるほど、例えば受信信号の調整値を大きく（例えば３倍、４倍など）してよい。ここで、センサ１００による検出範囲の正面の中心部分からの距離は、例えばユークリッド距離又はマンハッタン距離などとしてよい。図９示すマップは、例えば図８に示した２次元的（平面的）な領域に対応するとしてよい。本開示の配列マップは、図９に示される例に限定されず、例えば、同心円により調整値が変化するマップ、調整値が配置される図形として三角形、若しくはその他の多角形、又はこれらの組み合わせが配置されたマップであってもよい。

このように、一実施形態において、コントローラ１０は、送信波及び反射波の少なくとも一方の放射強度が最も強い位置から距離が離れるにつれて、受信信号の信号強度が強くなるように調整してもよい。また、本開示では、受信信号の調整値としても、正の整数のほか、小数値、分数値、負の値、又は０などを適宜組み合わせて利用してもよい。また、本開示のマップの調整値は、送信波又は受信波の強度分布により、１又は複数のサイドローブ若しくはヌルを反映した分布であるとしてもよい。

また、例えば図１０（Ａ）又は図１０（Ｂ）に示すように、電子機器１は、センサ１００による検出範囲において、受信信号の信号強度を調整する値を、２次元ガウス分布に基づいてマップ化してもよい。ここで、２次元ガウス分布は、アンテナの利得に比例する定数を積算したものとしてよい。図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）は、いずれも、ＸＹ平面に平行な面をセンサ１００による検出範囲として示し、受信信号の調整値をＸＹ平面に垂直な方向の軸により示してある。

図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）に示すマップは、図９に示したマップと同様に、センサ１００による検出範囲の正面の中心部分は受信信号の調整値が最も低く設定されている。また、図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）に示すマップは、図９に示したマップと同様に、センサ１００による検出範囲の正面の中心部分から離れるにつれて、受信信号の調整値が大きくなるように設定されている。図１０（Ａ）は、指向性が比較的鋭くない、低利得のアンテナを採用する場合に、受信信号の信号強度を調整する値をマップ化して示したものとしてよい。一方、図１０（Ｂ）は、指向性が比較的鋭い、高利得のアンテナを採用する場合に、受信信号の信号強度を調整する値をマップ化して示したものとしてよい。

図１０（Ａ）又は図１０（Ｂ）に示したような２次元ガウス分布は、例えば以下の式（３）に示すようにして算出してよい。式（３）は、変数ｎのガウス分布を示す図である。

上記式（３）において、Σ＝（σ_ｉｊ）は、分散共分散行列と呼ばれる正定値対象行列を表す。また、│Σ│は、Σの行列式を表す。

上記式（３）に基づいて、２変数（ｘ，ｙ）について、アンテナ指向性に基づく受信信号の調整値Ｇを反映させると、次の式（４）のようになる。

上記式（４）において、μ_ｘ＝μ_ｙ＝０としてよい。また、σ_ｘ及びσ_ｙは定数としてよい。また、センサ１００の中心位置の座標（ｘ，ｙ）＝（０，０）としてよい。また、Ｇは、アンテナ利得を反映した変数としてよい。ここで、Ｇは、例えば、受信アンテナ利得を反映させたものとしてもよいし、送信アンテナ利得及び受信アンテナ利得を反映させたものとしてもよい。

このように、一実施形態において、コントローラ１０は、送信波及び反射波の少なくとも一方の利得に比例する定数を積算した２次元ガウス分布に基づいて、受信信号の信号強度を調整してもよい。

図６に示したステップＳ１４において、コントローラ１０は、点群データを構成する各点における反射強度、距離、及び速度の３チャンネルの情報を生成してよい。この場合、図６に示したステップＳ１５において、コントローラ１０は、当該３チャンネルの情報に、さらに各点における受信信号の信号強度を調整する値（マップ）の１チャンネルの情報を追加した、４チャンネルのデータを生成してよい。

ステップＳ１５において機械学習データが生成されたら、コントローラ１０は、当該機械学習データをＡＩ（例えばニューラルネットワーク）に入力することにより、機械学習を実行してよい（ステップＳ１６）。ステップＳ１６において行う機械学習は、前述の反射強度、距離、及び速度の３チャンネルの情報に、受信信号の信号強度を調整する値（マップ）の１チャンネルの情報を追加した４チャンネルのデータを、学習データとしてよい。また、ステップＳ１６において行う機械学習は、４チャンネルのデータを発生させる元となった物体の位置を示すデータを、教師データ（正解データ）としてよい。例えば、ステップＳ１６において図５（Ｂ）に示すような点群の４チャンネルのデータを学習データとして機械学習を行う場合、ステップＳ１６において図５（Ａ）に示すような物体の位置（座標）を教師データ（正解データ）としてよい。

また、ステップＳ１４において生成される３チャンネルの情報に含まれる反射強度の情報を、各点における受信信号の信号強度を調整する値（マップ）に基づいて予め調整してもよい。この場合、図６に示したステップＳ１５において、コントローラ１０は、点群データを構成する各点における反射強度（調整済み）、距離、及び速度の３チャンネルの情報を生成してよい。そして、ステップＳ１６において、コントローラ１０は、点群の３チャンネルのデータを学習データとして、また物体の位置（座標）を教師データ（正解データ）として、機械学習を行ってもよい。

このように、一実施形態において、コントローラ１０は、機械学習を行ってもよい。この機械学習は、例えば以下の情報に基づいて行われるものとしてよい。
（１）センサ１００から送信される送信信号、及びセンサ１００から送信される送信波が第１物体で反射した反射波として受信される受信信号に基づいて、第１物体を検出することにより得られる点群の情報
（２）得られた点群の各位置において、送信波及び反射波の少なくとも一方の指向性に応じて調整された受信信号の信号強度
（３）第１物体の位置の正解情報

図１１は、一実施形態に係る電子機器１が行う学習フェーズの動作を説明するフローチャートである。以下、電子機器１が行う動作の流れを概略的に説明する。図１１に示す動作は、電子機器１が、当該電子機器１の周囲に存在する物体を検出する際に開始してよい。

図１１に示すステップＳ２１からステップＳ２４までの動作は、図６において説明したステップＳ１１からステップＳ１４までの動作と同様に行うことができる。このため、より詳細な説明は省略する。

ステップＳ２４において点群データが２次元に変換されたら、２次元化された点群データを、図６において機械学習されたＡＩ（例えばニューラルネットワーク）に入力することで、コントローラ１０は、所定の物体を認識する処理を行う（ステップＳ２５）。ステップＳ２６において検出対象としての物体の点群があると判定されれば、コントローラ１０は、当該検出された物体の位置を出力する（ステップＳ２７）。一方、ステップＳ２６において検出対象としての物体の点群がないと判定されれば、コントローラ１０は、当該検出された物体の位置を出力せずに、図１１に示す動作を終了する。

このように、一実施形態において、コントローラ１０は、機械学習の結果に基づく物体検出を行ってもよい。この物体検出は、例えば以下の情報に基づいて行われるものとしてよい。
（１）センサ１００から送信される送信信号、及びセンサ１００から送信される送信波が第２物体で反射した反射波として受信される受信信号に基づいて、第２物体を検出することにより得られる点群の情報
（２）得られた点群の各位置において、送信波及び反射波の少なくとも一方の指向性に応じて調整された受信信号の信号強度
（３）図６のステップＳ２６において行った機械学習の結果
一実施形態において、コントローラ１０は、上述のような情報に基づいて、第２物体の位置を推論してもよい。

以上説明したように、一実施形態に係る電子機器１によれば、例えばミリ波レーダなどのようなセンサを用いて指向性を有する電波によって物体の検出を行っても、当該センサに対する物体の方向による検出強度の変化を低減し得る。このため、一実施形態に係る電子機器１によれば、ミリ波レーダなどのようなセンサに対する方向に応じて当該物体の検出精度に及ぶ影響を低減し得る。したがって、一実施形態に係る電子機器１によれば、指向性を有するセンサによる物体検出の精度を向上させることができる。

本開示に係る実施形態について、諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形又は修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形又は修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部又は各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部又はステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。本開示に係る実施形態について装置を中心に説明してきたが、本開示に係る実施形態は装置の各構成部が実行するステップを含む方法としても実現し得るものである。本開示に係る実施形態は装置が備えるプロセッサにより実行される方法、プログラム、又はプログラムを記録した記憶媒体としても実現し得るものである。本開示の範囲にはこれらも包含されるものと理解されたい。

上述した実施形態は、電子機器１としての実施のみに限定されるものではない。例えば、上述した実施形態は、電子機器１に含まれる電子機器１として実施してもよい。また、上述した実施形態は、例えば、電子機器１のような機器による監視方法として実施してもよい。さらに、上述した実施形態は、例えば、電子機器１のような機器又は情報処理装置（例えばコンピュータ）が実行するプログラムとして実施してもよく、そのようなプログラムを記録した記憶媒体若しくは記録媒体として実施してもよい。

１ 電子機器
３ 検出機器
５ スタンド部
７ 接地部
１０ コントローラ
２０ 記憶部
３０ 通信部
４０ 表示部
５０ 報知部
１００ センサ
１０１ 電波入力部
１１０ レーダ制御部
１２０ 送信部
１２１ 信号生成部
１２２ シンセサイザ
１２３ 位相制御部
１２４ 増幅器
１２５ 送信アンテナ
１３０ 受信部
１３１ 受信アンテナ
１３２ ＬＮＡ
１３３ ミキサ
１３４ ＩＦ部
１３５ ＡＤ変換部
３００ 撮像部
３０１ 光入力部

Claims (9)

1. 送信波として送信される送信信号、及び前記送信波が物体で反射した反射波として受信される受信信号に基づいて、前記物体を検出する制御部を備える電子機器であって、
   前記制御部は、前記送信波及び前記反射波の少なくとも一方の指向性に応じて、前記受信信号の信号強度を調整する、電子機器。
2. 前記制御部は、前記送信波及び前記反射波の少なくとも一方の放射強度が弱くなるほど、前記受信信号の信号強度が強くなるように調整する、請求項１に記載の電子機器。
3. 前記制御部は、前記送信波及び前記反射波の少なくとも一方の放射強度が最も強い位置から距離が離れるにつれて、前記受信信号の信号強度が強くなるように調整する、請求項１に記載の電子機器。
4. 前記制御部は、前記送信波及び前記反射波の少なくとも一方の利得に比例する定数を積算した２次元ガウス分布に基づいて、前記受信信号の信号強度を調整する、請求項１に記載の電子機器。
5. 前記送信波として送信アンテナアレイによって送信される送信信号、及び／又は、前記反射波として受信アンテナアレイによって受信される受信信号に基づいて、前記物体を検出する、請求項１から請求項４のいずれかに記載の電子機器。
6. 前記制御部は、
   前記送信信号、及び前記送信波が第１物体で反射した反射波として受信される受信信号に基づいて、前記第１物体を検出することにより得られる点群の情報と、
   前記点群の各位置において、前記送信波及び前記反射波の少なくとも一方の指向性に応じて調整された前記受信信号の信号強度と、
   前記第１物体の位置の正解情報と、
   に基づいて機械学習を行う、請求項１に記載の電子機器。
7. 前記制御部は、
   前記送信信号、及び前記送信波が第２物体で反射した反射波として受信される受信信号に基づいて、前記第２物体を検出することにより得られる点群の情報と、
   前記点群の各位置において、前記送信波及び前記反射波の少なくとも一方の指向性に応じて調整された前記受信信号の信号強度と、
   前記機械学習の結果と、
   に基づいて、前記第２物体の位置を推論する、請求項６に記載の電子機器。
8. 送信波として送信される送信信号、及び前記送信波が物体で反射した反射波として受信される受信信号に基づいて、前記物体を検出するステップと、
   前記送信波及び前記反射波の少なくとも一方の指向性に応じて、前記受信信号の信号強度を調整するステップと、
   を含む、電子機器の制御方法。
9. コンピュータに、
   送信波として送信される送信信号、及び前記送信波が物体で反射した反射波として受信される受信信号に基づいて、前記物体を検出するステップと、
   前記送信波及び前記反射波の少なくとも一方の指向性に応じて、前記受信信号の信号強度を調整するステップと、
   を実行させる、プログラム。

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