JP5252639B2 - センサ装置 - Google Patents

Description

本発明は、人などの物体の有無をドップラセンサを用いて検出するセンサ装置に関する。

人などの物体の有無を判定するセンサ装置に関して従来から様々な技術が提案されている。例えば特許文献１〜３には、マイクロ波を使用したドップラセンサを用いて、機械式駐車設備内での人の有無を判定する技術が記載されている。

一方で、近年、空き地を利用した比較的設置が容易な時間貸し平面駐車場（コインパーキング）が急増している。特許文献１〜３にも記載されている機械式駐車設備は、狭い土地でも車両の収容効率に優れるものの、安全で円滑に時間貸し運用を行うために利用者の誘導と機械の操作を行う係員を常駐させる必要があるため、コインパーキングのような無人駐車設備に比べて人件費の負担が多い。

そこで、既存の機械式駐車設備に各種の装置や機能を追加した、機械式駐車場設備の無人化システムの開発が注目されている。

特許第３５２７３６２号公報 特開２００６−７７４２５号公報 特開２００５−６８６４０号公報

機械式駐車設備の無人化には、駐車設備内に人が閉じ込められることを防止するために、「車内も含めた駐車設備内に人がいる」ことを検出することができる「人感知センサ」が必要となる。一方で、機械式駐車設備においては、人の動きだけではなく、車庫に設けられたシャッターの振動や、隣接するビルの振動などの擾乱が存在する。ドップラセンサを有する従来の人感知センサでは、ドップラセンサから出力されるドップラ信号に含まれる最も信号レベルの高い周波数成分を、検出対象物に起因する周波数成分として、その信号レベルがある一定のしきい値以上となれば「人がいる」と判定するため、ドップラセンサにおいてシャッターの振動や隣接するビルの振動などの擾乱が検出されると、人が存在していないにもかかわらず「人がいる」と判定されることがあり、誤判定を生じるおそれがある。その結果、人の有無の判定精度が低下する。

また、人の微小な動きや、小さな子供の動きを検出しようとすると、検出感度を高くするために上記のしきい値を低く設定する必要があり、このことは、人の有無の誤判定の発生確率を高める要因となり、判定精度が低下する。

そこで、本発明は上述の問題に鑑みて成されたものであり、人などの物体の有無をドップラセンサを用いて判定するセンサ装置の判定精度を向上することが可能な技術を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、請求項１の発明は、機械式駐車設備の車庫内に配置され、ドップラセンサを用いて当該車庫内に人が存在するか否かを判定するセンサ装置であって、ドップラセンサと、前記ドップラセンサから出力されるドップラ信号をディジタル信号に変換して出力するＡ／Ｄ変換器と、前記Ａ／Ｄ変換器の出力信号に対して離散フーリエ変換を行って、当該出力信号を周波数領域の信号に変換して出力する離散フーリエ変換部と、前記離散フーリエ変換部の出力信号から、前記車庫のシャッターの振動の影響が最も大きい第１周波数成分を除いて所定の複数の周波数成分を抽出し、当該複数の周波数成分の電力のそれぞれに対して、当該複数の周波数成分に含まれる、当該シャッターの振動の影響を受ける第２周波数成分であって、当該第１周波数成分よりも当該シャッターの振動の影響が小さい第２周波数成分の電力が小さくなるように重み付けを行ったうえで、当該複数の周波数成分の電力の総和を算出する算出部と、前記算出部で算出された前記複数の周波数成分の電力の総和に基づいて、前記車庫内に人が存在するか否かを判定する判定部とを備える。

また、請求項２の発明は、請求項１に記載のセンサ装置であって、前記算出部は、前記第１周波数成分だけではなく、前記車庫内の蛍光灯の点灯の影響を受ける第３周波数成分を除いて前記所定の複数の周波数成分を抽出する。

本発明によれば、車庫内の人の有無の判定精度が向上する。

本発明の実施の形態１に係るセンサ装置の構成を示す図である。 本発明の実施の形態１に係るドップラセンサの構成を示す図である。 ドップラ信号の周波数スペクトラムとフィルタ部のフィルタ特性を示す図である。 本発明の実施の形態２に係るセンサ装置の構成を示す図である。 ドップラ信号の周波数スペクトラムと重み付け部での重み付けの周波数特性を示す図である。 ドップラ信号の周波数スペクトラムと重み付け部で使用されるしきい値の周波数特性を示す図である。

実施の形態１．
図１は本発明の実施の形態１に係るセンサ装置１００の構成を示す図である。本実施の形態１に係るセンサ装置１００は、人、車、飛行機などの動きのある物体を検出対象物として、その検出対象物の有無を判定する。本センサ装置１００は、例えば、人感知センサであって、人を検出対象物としている。

図１に示されるように、センサ装置１００は、ドップラセンサ１と、Ａ／Ｄ変換器２と、離散フーリエ変換部３と、算出部４と、判定部５とを備えている。ドップラセンサ１は、例えばマイクロ波を利用して動く物体を検出するドップラセンサである。ドップラセンサ１は、検出した物体の動く速度に比例した周波数を有し、かつ当該物体の後方散乱断面積に比例した信号レベルを有する周波数成分を含むドップラ信号Ｓ１を出力する。図２はドップラセンサ１の構成を示す図である。以下では、センサ装置１００での検出対象物を含めた、ドップラセンサ１で検出される物体を総称して「物体５０」と呼ぶ。

図２に示されるように、ドップラセンサ１は、発振器１０と、分配器１１と、サーキュレータ１２と、送受信用のアンテナ１３と、乗算回路１４と、低域通過フィルタ１５とを備えている。発振器１０は所定の周波数の送信信号ＴＳを出力する。分配器１１は、発振器１０から出力される送信信号ＴＳを２つに分配して出力する。分配器１１から出力される２つの送信信号ＴＳはサーキュレータ１２及び乗算回路１４にそれぞれ入力される。

サーキュレータ１２は、入力された送信信号ＴＳをアンテナ１３に出力する。アンテナ１３は、入力された送信信号ＴＳを空中に送信する。また、サーキュレータ１２は、アンテナ１３で受信された受信信号ＲＳを乗算回路１４に出力する。受信信号ＲＳには、物体５０で反射された送信信号ＴＳが含まれている。

乗算回路１４は、入力された送信信号ＴＳと受信信号ＲＳとを乗算し、それによって得られた信号を出力する。低域通過フィルタ１５は、乗算回路１４の出力信号Ｓ１４から不要な高域成分を除去した後、当該出力信号Ｓ１４をドップラ信号Ｓ１として出力する。

例えば、受信信号ＲＳに周波数ｆ１の信号が含まれているとすると、乗算回路１４の出力信号Ｓ１４には、送信信号ＴＳの周波数と周波数ｆ１との差に等しい周波数を有する低域側の信号と、送信信号ＴＳの周波数と周波数ｆ１との和に等しい周波数を有する高域側の信号とが含まれることになる。低域通過フィルタ１５は、出力信号Ｓ１４から高域側の信号を除去して、低域側の信号だけを含むドップラ信号Ｓ１を出力する。

ここで、送信信号ＴＳの周波数をｆｔとし、動く物体５０での送信信号ＴＳの反射波の周波数をｆｒとすると、以下の関係式（１）が成立する。

式（１）のｆｄは、ドップラ周波数であって、ドップラ効果によって生じた、送信信号ＴＳの周波数ｆｔのシフト量である。

アンテナ１３で受信される受信信号ＲＳには、物体５０での送信信号ＴＳの反射波が含まれることから、乗算回路１４において、送信信号ＴＳと受信信号ＲＳとを乗算することによって、送信信号ＴＳの周波数ｆｔと反射波の周波数ｆｒとの差、つまり、ドップラ周波数ｆｄと同一の周波数を有する信号が生成される。したがって、ドップラ信号Ｓ１には、動く物体５０に起因するドップラ周波数ｆｄと同一の周波数を有する信号が含まれることになる。よって、ドップラ信号Ｓ１から、検出対象物に起因するドップラ周波数ｆｄと同一の周波数を有する周波数成分を特定することによって、検出対象物が存在していることを認識することができる。

また、マイクロ波等の電波の空間速度をｃ、アンテナ１３に対する物体５０の相対速度を±ｖｒとすると、ドップラ周波数ｆｄは以下の式（２）で表される。

送信信号ＴＳの周波数ｆｔと電波の空間速度ｃは既知であることから、式（２）より、検出対象物に起因するドップラ周波数ｆｄを特定することにより、検出対象物の速度を求めることができる。

また、送信信号ＴＳの送信電力をＰｔ、アンテナ１３を指向性アンテナとしてその利得をＧとすると、アンテナ１３から距離Ｒの地点での送信信号ＴＳの電力密度は（Ｇ×Ｐｔ）／（４π×Ｒ²）となる。そして、検出対象物の後方散乱断面積をσ、アンテナ１３の有効受信断面積をＡｒとすると、アンテナ１３から距離Ｒの地点に位置する物体５０での送信信号ＴＳの反射波に対するアンテナ１３での受信電力Ｐｒは以下の式（３）で表される。

式（３）はレーダ方程式と呼ばれている。式（３）より、検出対象物を検出することができる、アンテナ１３と検出対象物との最大の距離を求めることができる。

以上のような構成を有するドップラセンサ１から出力されるドップラ信号Ｓ１は、Ａ／Ｄ変換器２に入力される。Ａ／Ｄ変換器２は、アナログ信号たるドップラ信号Ｓ１をディジタル信号に変換して離散フーリエ変換部３に出力する。離散フーリエ変換部３は、Ａ／Ｄ変換器２の出力信号Ｓ２に対して、離散フーリエ変換たるＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を行って、時間領域の出力信号Ｓ２を周波数領域の信号に変換して出力する。離散フーリエ変換部３で行われるＦＦＴの周波数分解能をΔｆとすると、離散フーリエ変換部３の出力信号Ｓ３に含まれる複数の周波数成分の周波数間隔はΔｆとなる。

算出部４は、離散フーリエ変換部３の出力信号Ｓ３から所定の複数の周波数成分を抽出し、当該複数の周波数成分の電力の総和を算出する。算出部４は、フィルタ部４０と、電力算出部４１と、総和電力算出部４２とを備えている。フィルタ部４０は、出力信号Ｓ３から所定の複数の周波数成分を抽出する。電力算出部４１は、フィルタ部４０で抽出された複数の周波数成分のそれぞれの電力を算出する。総和電力算出部４２は、電力算出部４１で算出された電力の総和を求めて、それを総和電力ＴＰとして出力する。

判定部５は、算出部４で算出された総和電力ＴＰに基づいて、検出対象物の有無を判定する。具体的には、判定部５は、総和電力ＴＰが所定のしきい値よりも大きいか否かを判定し、総和電力ＴＰが当該しきい値よりも大きい場合には検出対象物は存在すると判定し、総和電力ＴＰが当該しきい値以下の場合には検出対象物は存在しないと判定する。

なお、図１に示される算出部４では、出力信号Ｓ３から所定の複数の周波数成分を抽出した後に、当該複数の周波数成分のそれぞれの電力を求め、その後、当該複数の周波数成分の電力の総和を算出しているが、その代わりに、出力信号Ｓ３に含まれるすべての周波数成分のそれぞれの電力を算出したうえで、出力信号Ｓ３から所定の複数の周波数成分を抽出し、その後、当該複数の周波数成分の電力の総和を算出しても良い。

また、離散フーリエ変換部３、フィルタ部４０、電力算出部４１、総和電力算出部４２及び判定部５のそれぞれについては、ソフトウェアで実装しても良いし、ハードウェアで実装しても良い。

次に、算出部４のフィルタ部４０において、離散フーリエ変換部３の出力信号Ｓ３から具体的にどのような周波数成分を抽出するのかについて説明する。以下の説明では、本センサ装置１００を機械式駐車設備が有する車庫内に配置し、本センサ装置１００において車庫内に人が存在するか否かを判定するものとする。また、本センサ装置１００が配置される車庫では、車の出入り口にシャッターが設けられており、天井には蛍光灯が設けられているものとする。

図３はドップラ信号Ｓ１の周波数スペクトラム、つまり、離散フーリエ変換部３の出力信号Ｓ３に含まれる各周波数成分の電力を示す図である。図３の横軸及び縦軸は周波数及び電力をそれぞれを示している。

図３においては、車庫に停められている車の内部において前後に体を動かしている人がドップラセンサ１で検出された場合（シャッターは振動しておらず、かつ蛍光灯は点灯していない）の周波数スペクトラムがグラフ２００で示されており、当該車の内部において左右に体を動かしている人がドップラセンサ１で検出された場合（シャッターは振動しておらず、かつ蛍光灯は点灯していない）の周波数スペクトラムがグラフ２０１で示されており、当該車の内部において手を動かしている人がドップラセンサ１で検出された場合（シャッターは振動しておらず、かつ蛍光灯は点灯していない）の周波数スペクトラムがグラフ２０２で示されている。

また、図３においては、車庫内に人が存在していない状態で、振動しているシャッターがドップラセンサ１で検出された場合（蛍光灯は点灯していない）の周波数スペクトラムがグラフ２０３で示されており、車庫内に人が存在せず、かつ蛍光灯が点灯している場合（シャッターは振動していない）の周波数スペクトラムがグラフ２０４で示されている。

図３のグラフ２０４に示されるように、車庫内の蛍光灯が点灯している場合には、５０Ｈｚ、１００Ｈｚ、１５０Ｈｚというように、５０Ｈｚの間隔でドップラ信号Ｓ１に含まれる周波数成分の電力が大きくなる。商用電源の周波数が５０Ｈｚであることから、その整数倍の周波数を有する周波数成分がドップラ信号Ｓ１に現れたものと考えられる。仮に、この商用電源の周波数の整数倍の周波数を有する周波数成分を、検出対象物に起因する周波数成分であると判定すると、実際には車庫内に人が存在していないにもかかわらず、人が存在していると判定してしまい、誤判定が生じる。

また、図３のグラフ２０３に示されるように、振動しているシャッターをドップラセンサ１が検出した場合には、２０Ｈｚあたりの周波数成分の電力が非常に大きくなる。仮に、この周波数成分を、検出対象物に起因する周波数成分であると判定すると、蛍光灯が点灯している場合と同様に、誤判定を生じる。

一方で、グラフ２００〜２０２に示されるように、ドップラセンサ１において動く人が検出された場合には、比較的広い周波数範囲において各周波数成分の電力が大きくなっている。

このように、人を検出した場合のドップラ信号Ｓ１の周波数スペクトラムと、振動しているシャッターを検出した場合や蛍光灯が点灯している場合のドップラ信号Ｓ１の周波数スペクトラムとは大きく相違している。

そこで、この周波数スペクトラムの相違に着目し、算出部４のフィルタ部４０では、離散フーリエ変換部３の出力信号Ｓ３から、５０Ｈｚ、１００Ｈｚ、１５０Ｈｚ、２００Ｈｚ、２５０Ｈｚの周波数成分を除く、３０Ｈｚ以上３００Ｈｚ未満の周波数成分のすべてを抽出する。図３の破線２１０は、フィルタ部４０でのこのフィルタ特性を示している。これにより、フィルタ部４０においては、振動しているシャッターがドップラセンサ１で検出された場合や蛍光灯が点灯している場合に電力が大きくなる周波数成分が出力信号Ｓ３から抽出されずに、ドップラセンサ１で人が検出された場合に電力が大きくなる周波数成分が出力信号Ｓ３から抽出される。したがって、振動しているシャッターがドップラセンサ１で検出された場合や蛍光灯が点灯している場合には、フィルタ部４０で抽出された複数の周波数成分の電力の総和を小さくすることができ、ドップラセンサ１で人が検出された場合には、フィルタ部４０で抽出された複数の周波数成分の電力の総和を大きくすることができる。つまり、振動しているシャッターがドップラセンサ１で検出された場合や蛍光灯が点灯している場合において総和電力算出部４２で算出される総和電力ＴＰと、ドップラセンサ１で人が検出された場合において総和電力算出部４２で算出される総和電力ＴＰとの差を大きくすることができる。よって、判定部５において総和電力ＴＰと比較されるしきい値を適切に設定することによって、振動しているシャッターがドップラセンサ１で検出された場合や蛍光灯が点灯している場合と、ドップラセンサ１で人が検出された場合とを区別することができる。つまり、判定部５は、総和電力ＴＰがしきい値よりも大きい場合には車庫内に人が存在していると判定し、総和電力ＴＰがしきい値以下の場合には車庫内には人が存在していないと判定する。これにより、検出対象物の有無の誤判定を抑制できる。

なお、検出対象物が人以外である場合や、本センサ装置１００が車庫以外の場所に設置される場合であっても、フィルタ部４０で抽出する周波数成分を適切に設定することによって、擾乱が発生した場合に電力が大きくなる周波数成分を排除して、検出対象物の有無を判定することができる。つまり、センサ装置１００が設置される環境において検出対象物をドップラセンサ１で検出した場合のドップラ信号Ｓ１の周波数スペクトラムと、センサ装置１００が設置される環境で発生する擾乱の影響を受けたドップラ信号Ｓ１の周波数スペクトラムを予め求めておいて、両者の相違に基づいて、フィルタ部４０で抽出する周波数成分を決定すれば良い。

以上のように、本実施の形態１に係るセンサ装置１００では、ドップラセンサ１から出力されるドップラ信号Ｓ１をＡ／Ｄ変換及び離散フーリエ変換して得られる出力信号Ｓ３から所定の複数の周波数成分を抽出し、当該複数の周波数成分の電力の総和を算出している。したがって、検出対象物をドップラセンサ１で検出した場合のドップラ信号Ｓ１の周波数スペクトラムと、検出対象物以外の物体の振動などの擾乱の影響を受けたドップラ信号Ｓ１の周波数スペクトラムとの相違に基づいて、抽出する周波数成分を適切に設定することによって、ドップラ信号Ｓ１が擾乱の影響を受けた場合には、抽出される複数の周波数成分の電力の総和を小さくすることができ、ドップラセンサ１で検出対象物が検出された場合には、抽出される複数の周波数成分の電力の総和を大きくすることができる。よって、抽出された複数の周波数成分の電力の総和に基づいて検出対象物の有無を判定することによって、検出対象物の有無の誤判定を抑制でき、検出対象物の有無の判定精度が向上する。

実施の形態２．
図４は本発明の実施の形態２に係るセンサ装置１０１の構成を示す図である。本実施の形態２に係るセンサ装置１０１は、上述の実施の形態１に係るセンサ装置１００において、算出部４の替わりに算出部１４０を設けたものである。本実施の形態２に係る算出部１４０は、離散フーリエ変換部３の出力信号Ｓ３から所定の複数の周波数成分を抽出し、当該複数の周波数成分の電力のそれぞれに対して周波数に応じた重み付け行ったうえで、当該複数の周波数成分の電力の総和を算出する。以下に、実施の形態１に係るセンサ装置１００との相違点を中心に、本実施の形態２に係るセンサ装置１０１について説明する。

図４に示されるように、算出部１４０は、上述のフィルタ部４０及び電力算出部４１と、重み付け部１４１と、総和電力算出部１４２とを備えている。フィルタ部４０は、出力信号Ｓ３から所定の複数の周波数成分を抽出し、電力算出部４１は、フィルタ部４０で抽出された複数の周波数成分のそれぞれの電力を算出する。重み付け部１４１は、電力算出部で算出された、複数の周波数成分の電力のそれぞれに対して、周波数に応じた重み付けを行う。例えば、重み付け部１４１は、フィルタ部４０で抽出された複数の周波数成分の電力のそれぞれに対して重み付け係数（≦１）を乗算し、この重み付け係数を、乗算対象の電力を有する周波数成分の周波数に応じて変化させることによって、当該複数の周波数成分の電力のそれぞれに対して重み付けを行う。

総和電力算出部１４２は、重み付け部１４１で重み付けされた複数の周波数成分の重量の総和、つまり、重み付け係数が乗算された複数の周波数成分の重量の総和を算出し、それを総和電力ＴＰとして出力する。判定部５は、実施の形態１と同様に、総和電力算出部１４２で算出された総和電力ＴＰが所定のしきい値よりも大きいか否かを判定し、総和電力ＴＰが当該しきい値よりも大きい場合には検出対象物は存在すると判定し、総和電力ＴＰが当該しきい値以下の場合には検出対象物は存在しないと判定する。

なお、図４に示される算出部１４０では、出力信号Ｓ３から所定の複数の周波数成分を抽出した後に、当該複数の周波数成分のそれぞれの電力を求め、その後、当該複数の周波数成分の電力のそれぞれに対して重み付けを行ったうえで、当該複数の周波数成分の電力の総和を算出しているが、その代わりに、出力信号Ｓ３に含まれる全ての周波数成分のそれぞれの電力を算出したうえで、出力信号Ｓ３から所定の複数の周波数成分を抽出し、その後、当該複数の周波数成分の電力のそれぞれに対して重み付けを行って、それらの総和を算出しても良い。

また、離散フーリエ変換部３、フィルタ部４０、電力算出部４１、重み付け部１４１、総和電力算出部１４２及び判定部５のそれぞれについては、ソフトウェアで実装しても良いし、ハードウェアで実装しても良い。

次に、重み付け部１４１の動作について詳細に説明する。図５は、上述の図３において、重み付け部１４１での重み付けの周波数特性を示す実線２２０を図示したものである。

上述のように、フィルタ部４０においては、出力信号Ｓ３から、３０Ｈｚ以上３００Ｈｚ未満の周波数領域（ただし、５０Ｈｚ、１００Ｈｚ、１５０Ｈｚ、２００Ｈｚ、２５０Ｈｚは除く）の周波数成分を抽出しているため、振動しているシャッターをドップラセンサ１が検出した場合に電力が一番大きくなる、２０Ｈｚあたりの周波数成分を除去することができる。

しかしながら、図５のグラフ２０３に示されるように、振動しているシャッターをドップラセンサ１が検出した場合には、フィルタ部４０が出力信号Ｓ３から複数の周波数成分の抽出を行う対象の周波数領域（３０Ｈｚ以上３００Ｈｚ未満）においても、３０Ｈｚから５０Ｈｚまでの周波数成分の電力が比較的大きくなっており、５０Ｈｚよりも大きくなると周波数の増加にともなって徐々に周波数成分の電力が小さくなっている。このため、フィルタ部４０において２０Ｈｚあたりの周波数成分を除去したとしても、３０Ｈｚ以上３００Ｈｚ未満の周波数領域において振動しているシャッターをドップラセンサ１で検出した場合に比較的電力が大きくなる周波数の周波数成分に起因して、判定部５で誤判定が生じる可能性がある。

一方で、図５のグラフ２００，２０１に示されるように、体を動かしている人がドップラセンサ１で検出された場合のドップラ信号Ｓ１では、３０Ｈｚ以上３００Ｈｚ未満の周波数領域において、３０Ｈｚから１００Ｈｚまでの周波数成分の電力が比較的大きくなる。また、図５のグラフ２０２に示されるように、手を動かしている人がドップラセンサ１で検出された場合のドップラ信号Ｓ１では、３０Ｈｚ以上３００Ｈｚ未満の周波数領域において、３０Ｈｚから２００Ｈｚまでの周波数成分の電力が比較的大きくなる。

このように、フィルタ部４０が出力信号Ｓ３から複数の周波数成分の抽出を行う対象の周波数領域においても、人を検出した場合のドップラ信号Ｓ１の周波数スペクトラムと、振動しているシャッターを検出した場合のドップラ信号Ｓ１の周波数スペクトラムとは相違する。

そこで、この周波数スペクトラムの相違に着目して、フィルタ部４０で抽出された複数の周波数成分の電力に対して重み付けを行う。具体的には、例えば、フィルタ部４０で抽出された複数の周波数成分のうち、３０Ｈｚ以上５０Ｈｚ以下の周波数成分については、それらの電力に乗算される重み付け係数を一定の小さな値とし、５０Ｈｚ以上３００Ｈｚ未満の周波数成分については、それらの電力に乗算される重み付け係数の値を、周波数が高くなるにつれて大きく設定する。つまり、フィルタ部４０で抽出された周波数成分の電力の減衰量を、３０Ｈｚ以上５０Ｈｚ以下では一定の大きな値に設定し、５０Ｈｚ以上３００Ｈｚ未満では、周波数が高くなるにつれて小さくなるように設定する。図５中の実線２２０は、このような重み付け係数の周波数特性を示している。これにより、ドップラセンサ１で人が検出された場合での総和電力ＴＰを大きな値に維持しつつ、振動しているシャッターがドップラセンサ１で検出された場合での総和電力ＴＰをより小さな値とすることができる。よって、ドップラセンサ１で人が検出された場合での総和電力ＴＰと、振動しているシャッターがドップラセンサ１で検出された場合での総和電力ＴＰとの差をより大きくすることができる。その結果、総和電力ＴＰとしきい値とを比較することによって人の有無を判定する判定部５での誤判定の発生をさらに抑制することができ、人の有無の判定精度がさらに向上する。

なお、検出対象物が人以外である場合や、本センサ装置１０１が車庫以外の場所に設置される場合であっても、センサ装置１０１が設置される環境において検出対象物をドップラセンサ１で検出した場合のドップラ信号Ｓ１の周波数スペクトラムと、センサ装置１０１が設置される環境で発生する擾乱の影響を受けたドップラ信号Ｓ１の周波数スペクトラムを予め求めておいて、両者の相違に基づいて、フィルタ部４０で抽出する周波数成分を決定するとともに、各周波数成分の電力に乗算する重み付け係数を設定することによって、判定部５での誤判定の発生を十分に抑制することができる。

また、重み付け部１４１においては、フィルタ部４０が抽出した複数の周波数成分の電力に対して他の方法で重み付けを行っても良い。例えば、フィルタ部４０で抽出された複数の周波数成分の電力のそれぞれに対してしきい値を設定し、当該複数の周波数成分の電力のそれぞれと、対応するしきい値とを比較する。そして、フィルタ部４０が抽出した複数の周波数成分のうち、しきい値よりも小さい電力を有する周波数成分については、その電力を零とし、しきい値以上の電力を有する周波数成分については、その電力をそのまま採用することによって、当該複数の周波数成分のそれぞれの電力に対して重み付けを行う。その後、総和電力算出部１４２において、フィルタ部４０で抽出された複数の周波数成分の重み付け後の電力の総和を算出する。重み付け部１４１でのしきい値を、比較対象の周波数成分の電力に応じて適切に設定することによって、ドップラ信号Ｓ１が擾乱の影響を受けた場合の総和電力ＴＰを十分小さくすることができる。

例えば、図３の例において、３０Ｈｚ以上５０Ｈｚ以下の周波数成分についてはしきい値を−５３ｄＢに設定し、５０Ｈｚ以上の３００Ｈｚ未満の周波数成分については、周波数が高くなるにつれて−５３ｄＢから小さくなるようにしきい値を設定する。図６は、しきい値のこの周波数特性を実線２３０で図３に図示したものである。これにより、振動しているシャッターがドップラセンサ１で検出された場合には、フィルタ部４０で抽出された複数の周波数成分のほとんどの電力が重み付け部１４１において零とされ、総和電力ＴＰはほぼ零となる。一方で、人がドップラセンサ１で検出された場合には、フィルタ部４０で抽出された複数の周波数成分のほとんどの電力が重み付け部１４１においてそのまま採用され、総和電力ＴＰは大きな値となる。よって、判定部５では、人の有無をより正確に判定できるようになり、判定精度がさらに向上する。

１ ドップラセンサ
２ Ａ／Ｄ変換器
３ 離散フーリエ変換部
４，１４０ 算出部
５ 判定部
５０ 物体
１０１，１０１ センサ装置
Ｓ１ ドップラ信号
Ｓ２，Ｓ３ 出力信号
ＴＰ 総和電力

Claims (2)

1. 機械式駐車設備の車庫内に配置され、ドップラセンサを用いて当該車庫内に人が存在するか否かを判定するセンサ装置であって、
   ドップラセンサと、
   前記ドップラセンサから出力されるドップラ信号をディジタル信号に変換して出力するＡ／Ｄ変換器と、
   前記Ａ／Ｄ変換器の出力信号に対して離散フーリエ変換を行って、当該出力信号を周波数領域の信号に変換して出力する離散フーリエ変換部と、
   前記離散フーリエ変換部の出力信号から、前記車庫のシャッターの振動の影響が最も大きい第１周波数成分を除いて所定の複数の周波数成分を抽出し、当該複数の周波数成分の電力のそれぞれに対して、当該複数の周波数成分に含まれる、当該シャッターの振動の影響を受ける第２周波数成分であって、当該第１周波数成分よりも当該シャッターの振動の影響が小さい第２周波数成分の電力が小さくなるように重み付けを行ったうえで、当該複数の周波数成分の電力の総和を算出する算出部と、
   前記算出部で算出された前記複数の周波数成分の電力の総和に基づいて、前記車庫内に人が存在するか否かを判定する判定部と
   を備える、センサ装置。
2. 請求項１に記載のセンサ装置であって、
   前記算出部は、前記第１周波数成分だけではなく、前記車庫内の蛍光灯の点灯の影響を受ける第３周波数成分を除いて前記所定の複数の周波数成分を抽出する、センサ装置。

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