JP5974512B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関し、特にドップラーセンサにより対象の動きを検出する情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。

対象の動きに応じて反射波の周波数がシフトするドップラー効果を利用したドップラーセンサを用いて、対象の動きを検出するための方法が提案されてきている。例えば特許文献１には、人体から反射したドップラー信号が規定の周波数帯の成分を含んでいることを検出することにより、人が動作中又は呼吸していると判断するシステムが開示されている。また特許文献２には、自動車運転中の心拍及び呼吸を取得することを目的として、座席ベルトに配置したドップラーセンサを用いて、反射波に含まれる特徴的なポイントの反復パターンを抽出することにより生体情報を検知するシステムが開示されている。

また特許文献３及び特許文献４には、ドップラーセンサの受信信号を極座標変換して得られる、信号の振幅成分及び位相成分を利用して生体情報を検出する装置が開示されている。

特開２００２−７１８２５号公報 特開２０１０−５４００１６号公報 特開２００６−５５５０４号公報 特開２０１０−１２０４９３号公報

しかし、いずれの方法であっても未だ検出精度は十分とはいえず、さらなる精度向上の要望があった。
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、ドップラーセンサを用いた、対象の動きに関する情報の検出精度を向上することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、対象の動きに応じてドップラーセンサにより検出されたドップラー信号を取得するデータ取得部と、上記ドップラー信号の変化量を算出する変化量算出部と、上記変化量を示す２次元ベクトルの、時間経過により生じる角度変化を示す角度情報を算出する角度情報算出部と、上記２次元ベクトルの大きさを示す距離情報を算出する距離情報算出部と、上記角度情報により示される上記角度変化を、上記距離情報に基づいて補正し、補正された上記角度変化に基づいて上記対象の上記動きに関する情報を検出する検出部と、を有することを特徴とする情報処理装置が提供される。

また上記検出部は、上記角度情報により示される上記角度変化の方向が変化する変曲点の前に上記距離情報が極小値を示す点に上記変曲点を補正してよい。

また上記検出部は、補正された上記角度変化を用いて、上記対象と上記ドップラーセンサとの距離の変位量を算出してよい。

また上記検出部は、補正された上記角度変化の周期性により上記対象の上記動きの周期を算出してよい。

また上記対象は生物であり、上記対象の上記動きに関する上記情報は、生体情報であることを特徴としてよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、対象の動きに応じてドップラーセンサにより検出されたドップラー信号からフィルタリングにより直流成分を除去した時系列信号を取得するデータ取得部と、上記時系列信号の変化量を算出する変化量算出部と、上記変化量を示す２次元ベクトルの、時間経過により生じる角度変化を示す角度情報を算出する角度情報算出部と、上記角度情報により示される上記角度変化に基づいて上記対象の上記動きに関する情報を検出する検出部と、を有する、情報処理装置が提供される。

また上記２次元ベクトルの大きさを示す距離情報を算出する距離情報算出部をさらに有し、上記検出部は、上記角度変化を、上記距離情報に基づいて補正し、補正された上記角度変化に基づいて上記対象の上記動きに関する情報を検出してもよい。

また上記検出部は、上記角度情報により示される上記角度変化の方向が変化する変曲点の前に上記距離情報が極小値を示す点に上記変曲点を補正してよい。

また上記検出部は、補正された上記角度変化を用いて、上記対象と上記ドップラーセンサとの距離の変位量を算出してよい。

また上記検出部は、補正された上記角度変化の周期性により上記対象の上記動きの周期を算出してよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、対象の動きに応じてドップラーセンサにより検出されたドップラー信号を取得するデータ取得ステップと、上記ドップラー信号の変化量を算出する変化量算出ステップと、上記変化量を示す２次元ベクトルの、時間経過により生じる角度変化を示す角度情報を算出する角度情報算出ステップと、上記２次元ベクトルの大きさを示す距離情報を算出する距離情報算出ステップと、上記角度情報により示される上記角度変化を、上記距離情報に基づいて補正する補正ステップと、補正された上記角度変化に基づいて上記対象の上記動きに関する情報を検出する検出ステップと、を含むことを特徴とする、情報処理方法が提供される。

また上記検出ステップは、上記角度情報により示される上記角度変化の方向が変化する変曲点の前に上記距離情報が極小値を示す点に上記変曲点を補正してもよい。

また上記検出ステップは、補正された上記角度変化を用いて、上記対象と上記ドップラーセンサとの距離の変位量を算出してもよい。

また上記検出ステップは、補正された上記角度変化の周期性により上記対象の上記動きの周期を算出してもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、対象の動きに応じてドップラーセンサにより検出されたドップラー信号からフィルタリングにより直流成分を除去した時系列信号を取得するデータ取得ステップと、上記時系列信号の変化量を算出する変化量算出ステップと、上記変化量を示す２次元ベクトルの、時間経過により生じる角度変化を示す角度情報を算出する角度情報算出ステップと、上記角度情報により示される上記角度変化に基づいて上記対象の上記動きに関する情報を検出する検出ステップと、を含むことを特徴とする、情報処理方法が提供される。

また上記２次元ベクトルの大きさを示す距離情報を算出する距離情報算出ステップをさらに含み、上記検出ステップは、上記角度変化を、上記距離情報に基づいて補正し、補正された上記角度変化に基づいて上記対象の上記動きに関する情報を検出してもよい。

また上記検出ステップは、上記角度情報により示される上記角度変化の方向が変化する変曲点の前に上記距離情報が極小値を示す点に上記変曲点を補正してもよい。

また上記検出ステップは、補正された上記角度変化を用いて、上記対象と上記ドップラーセンサとの距離の変位量を算出してもよい。

また上記検出ステップは、補正された上記角度変化の周期性により上記対象の上記動きの周期を算出してもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、対象の動きに応じてドップラーセンサにより検出されたドップラー信号を取得するデータ取得部と、上記ドップラー信号の変化量を算出する変化量算出部と、上記変化量を示す２次元ベクトルの、時間経過により生じる角度変化を示す角度情報を算出する角度情報算出部と、上記２次元ベクトルの大きさを示す距離情報を算出する距離情報算出部と、上記角度情報により示される上記角度変化を、上記距離情報に基づいて補正し、補正された上記角度変化に基づいて上記対象の上記動きに関する情報を検出する検出部と、を有する情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。

以上説明したように本発明によれば、ドップラーセンサによる、対象の動きの検出精度を向上させることができる。

本発明の第１及び第２の実施形態に係る生体情報検出装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態に係る生体情報検出装置のセンシング部の内部構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第１及び第２の実施形態に係る生体情報検出装置の動作例を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施形態に係る生体情報検出装置が用いるドップラー信号を二次元平面上に示した図である。 同実施形態に係る生体情報検出装置が用いるパラメータを示す説明図である。 本発明の第２の実施形態に係る生体情報検出装置のセンシング部の内部構成の一例を示すブロック図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

＜１．第１の実施形態＞
［構成例］
まず、図１及び図２を参照して、本発明の第１の実施形態に係る生体情報検出装置１００ａの構成について説明する。図１は、本発明の第１及び第２の実施形態に係る生体情報検出装置の機能構成を示すブロック図である。図２は、本発明の第１の実施形態に係る生体情報検出装置のセンシング部の内部構成の一例を示すブロック図である。

なお、以下の説明中において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。例えば、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成を、必要に応じて生体情報検出装置１００ａ、および生体情報検出装置１００ｂのように区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。例えば、生体情報検出装置１００ａ、および生体情報検出装置１００ｂなどを特に区別する必要が無い場合には、単に生体情報検出装置１００と称する。

生体情報検出装置１００は、センシング部１０１と、データ蓄積部１０２と、変化量算出部１０３と、角度情報算出部１０４と、距離情報算出部１０５と、生体情報検出部１０６と、を主に有する。なお、ここで説明する生体情報検出装置１００は、ドップラーセンサを用いて対象の動きを検出する検出装置の一例である。なおここで図１に示される生体情報検出装置１００の構成については第１の実施形態と第２の実施形態とで共通する。しかし、図２に示されるセンシング部１０１の内部構成については第１の実施形態と第２の実施形態とで構成が異なる。このため、第１の実施形態と第２の実施形態とで共通しない箇所について述べるときにはセンシング部１０１ａと称する。

センシング部１０１は、ドップラーセンサにより対象の動きを検知する機能を有する。センシング部１０１は、対象に対して放射した電磁波又は超音波である放射波が対象で反射した反射波を取得し、放射波の周波数と反射波の周波数との差分の周波数を有するドップラー信号を出力することができる。生体情報検出装置１００は、このドップラー信号を解析することによって対象の生体情報を検出する。なおここで用いられるドップラーセンサは、音波式のドップラーセンサであってもよく、電波式のドップラーセンサであってもよい。

ここで本実施形態に係るセンシング部１０１ａのより詳細な構成について図２を参照しながら説明する。センシング部１０１ａは、局部発振器２０１と、第１分配器２０２と、送信アンテナ２０３と、受信アンテナ２０４と、第２分配器２０５と、第１混合器２０６と、第２混合器２０７と、第３分配器２０８と、第１ローパスフィルタ２０９と、第２ローパスフィルタ２１０と、第１ＡＤ（Ａｎａｌｏｇ／Ｄｉｇｉｔａｌ）コンバータ２１１と、第２ＡＤコンバータ２１２とを主に有する。

局部発振器２０１からの出力信号は、第１分配器２０２により分配されて片方の出力信号は、送信アンテナ２０３から対象に向かって出射される。またもう片方の出力信号は、さらに第３分配器２０８に供給される。第３分配器２０８は、供給された出力信号をさらに分配して第１混合器２０６と第２混合器２０７とにそれぞれ供給する。

また受信アンテナ２０４は、送信アンテナ２０３から出射した信号が対象に反射した反射信号を受信する。受信した信号は第２分配器２０５により分配され、片方の信号は位相器により位相が９０度遅らされる。反射信号はそれぞれ第１混合器２０６、ローパスフィルタ２０９、及びＡＤコンバータ２１１、或いは、第２混合器２０７、ローパスフィルタ２１０、及びＡＤコンバータ２１２のいずれかを介して、ドップラー信号Ｖ_Ｉ（ｔ）及びドップラー信号Ｖ_Ｑ（ｔ）となる。なおここで用いられた添字のＩとＱとは、Ｉｎ−ｐｈａｓｅ：同相、Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ：直角位相を示す。このドップラー信号Ｖ_Ｉ（ｔ）及びドップラー信号Ｖ_Ｑ（ｔ）は、各信号の振幅をＡ、波長をλ、時刻ｔにおけるセンサと対象との間の距離をＲ（ｔ）、初期位相をφ_０、直流オフセットをＯ、ノイズ成分をｗとすると、下記の数式１で表される。

再び図１を参照すると、データ蓄積部１０２は、センシング部１０１から出力するドップラー信号を保持する記憶部である。データ蓄積部１０２は、データ格納用の装置であり、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置、および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含むことができる。ここで記憶媒体としては、例えばフラッシュメモリ、ＭＲＡＭ（Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＦｅＲＡＭ（Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＡＭ（Ｐｈａｓｅ ｃｈａｎｇｅ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ ａｎｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性メモリや、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの磁気記録媒体などが用いられてよい。

変化量算出部１０３は、ドップラー信号の変化量を算出する機能を有する。変化量算出部１０３は、ドップラー信号に対して前処理を行ったのちに、ドップラー信号の時系列差分Ｖ_ｋを算出する。ここで行われる前処理は、センサからの出力信号から所望の情報を適切に抽出することができる状態を保持したまま、処理量を低減するための処理であってよい。例えば、前処理は、サブサンプリング処理及びフィルタリング処理を含む。例えばサブサンプリング処理は、ドップラーセンサを１ｋＨｚでサンプリングした場合に、秒間１０００サンプルの冗長性を低減するために１０サンプル毎の平均値をとることにより１００Ｈｚサンプリングに変換する処理を指す。またフィルタリング処理は、波形の周波数成分のうち、所望の情報が含まれる周波数帯域以外の帯域をフィルタリングするよりを指す。例えば生体信号は、数Ｈｚ程度の比較的低い周波数に現れる。このため、２Ｈｚのローパスフィルタを適用することにより余分な高周波領域の影響を低減させてもよい。

角度情報算出部１０４は、変化量算出部１０３により得られた系列を極座標変換し、角度情報θ_ｋを抽出する。また距離情報算出部１０５は、変化量算出部１０３により得られた系列を極座標変換し、距離情報Ｄ_ｋを抽出する。

生体情報検出部１０６は、変化量算出部１０３、角度情報算出部１０４、及び距離情報算出部１０５により取得された情報に基づいて、生体情報を検出する機能を有する。ここで検出される生体情報は、例えば対象である被験者の呼吸のペース（周期性）、呼吸の有無、呼吸の切り替わり点（吸う、吐くの切り替わり点）、及び対象との距離の変位の少なくともいずれかであってよい。なお生体情報検出部１０６は、対象の動きに関する情報を検出する検出部の一例である。ここでは対象は人物であり、生体情報を検出する場合について説明したが、本技術を他の対象に適用することもできる。例えば対象は、人物以外の生物であってもよい。また対象は、生物に限らず、物体であってもよい。

なお、生体情報検出部１０６は、角度情報算出部１０４により算出された角度情報により示される角度変化を、距離情報算出部１０５により算出された距離情報に基づいて補正することができる。また生体情報検出部１０６は、この補正後の角度変化を用いて、生体情報を検出する。より具体的には、生体情報検出部１０６は、角度情報により示される変曲点より前において距離情報が極小値を示す点を探索する。そして、生体情報検出部１０６は、探索された極小値を示す点が変曲点となるように角度変化を補正することができる。なおこの変曲点は、呼吸においては息を吸っている状態と息を吐いている状態との切り替り時点を示す。

以上、本実施形態に係る生体情報検出装置１００の機能の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材や回路を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。また、各構成要素の機能を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置がこれらの機能を実現する処理手順を記述した制御プログラムを記憶したＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶媒体から制御プログラムを読出し、そのプログラムを解釈して実行することにより行ってもよい。従って、本実施形態を実施する時々の技術レベルに応じて、適宜、利用する構成を変更することが可能である。

なお、上述のような本実施形態に係る生体情報検出装置１００の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、パーソナルコンピュータ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリなどである。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信してもよい。

なお上述の生体情報検出装置１００は、呼吸における息を吸う、吐くの切り替わりを精度よく検出することができる。すなわち生体情報検出装置１００は、対象の動きの方向が切り替わる時点を精度よく検出することができる検出装置の一例である。具体的には、生体情報検出装置１００は、ドップラーセンサの受信信号の極座標変換によって得られる位相情報に加えて、受信信号の変化量に含まれる速度成分の変化を抽出することで、生体情報の距離変化の向きが変化する時点を正確に検出することができる。このような効果をもたらすための上記各構成要素の機能の詳細について、以下の動作説明中において説明する。

［動作例］
次に図３〜図５を参照しながら、本発明の一実施形態に係る生体情報検出装置１００の動作例について説明する。図３は、本発明の第１及び第２の実施形態に係る生体情報検出装置の動作例を示すフローチャートである。図４は、本発明の第１の実施形態に係る生体情報検出装置が用いるドップラー信号を二次元平面上に示した図である。図５は、同実施形態に係る生体情報検出装置が用いるパラメータを示す説明図である。

まずセンシング部１０１によりセンシングが行われる（Ｓ１０１）。センシング部１０１は、対象の動きを検知する。具体的には、センシング部１０１は、送信アンテナ２０３から対象に向かって信号を放射し、対象により反射された反射信号を受信アンテナ２０４により受信する。そして位相が９０度異なるドップラー信号Ｖ_Ｉ（ｔ）及びドップラー信号Ｖ_Ｑ（ｔ）が出力される。データ蓄積部１０２にこのドップラー信号Ｖ_Ｉ（ｔ）及びドップラー信号Ｖ_Ｑ（ｔ）は記憶される。

次に、ドップラー信号Ｖ_Ｉ（ｔ）及びドップラー信号Ｖ_Ｑ（ｔ）に対する前処理が行われる（Ｓ１０２）。この前処理は、続く処理において出力信号から生体情報を適切に抽出することができる状態を保持したまま処理量を低減するために行われる。例えば前処理は、サブサンプリング処理、又はフィルタリング処理が含まれてよい。例えば１ｋＨｚでサンプリングされた場合には、秒間１０００サンプルが取得される。しかしここで１０サンプルごとの平均値をとることにより、１００Ｈｚサンプリングに変換して冗長さを低減することができる。また波形の周波数成分のうち、フィルタリング処理により所望の信号が含まれる帯域が抽出されてもよい。例えば生体信号は、数Ｈｚ程度の比較的低い周波数に現れる。そこで例えば２Ｈｚのローパスフィルタを適用することにより余分な高周波領域の影響を低減させることができる。

次に変化量算出が行われる（Ｓ１０３）。変化量算出部１０３は、ドップラー信号Ｖ_Ｉ（ｔ）及びドップラー信号Ｖ_Ｑ（ｔ）それぞれにおける時系列差分を算出する。信号の位相変化は、センサと対象との距離変化Ｒに比例する（数式３参照）。

ここで図４を参照すると、ドップラー信号Ｖ_Ｉ及びドップラー信号Ｖ_Ｑを２次元平面上にプロットしたグラフが示される。このように、信号の位相変化は、直流オフセットを中心とした円の回転で表される。ここでＶ_ｋは、２次元平面において、回転の中心Ｏと時点ｋにおける信号の成分（Ｖ_Ｉ（ｋ），Ｖ_Ｑ（ｋ））からなるベクトルを示す。対象がセンサに接近するときのプロットの軌跡、すなわちＶ_ｋの軌跡は、反時計回りを描く。また対象がセンサから離反するときのＶ_ｋの軌跡は、時計回りを描く。

ここで図５を参照する。信号ベクトルＶ_ｋの変化量のなす角、すなわちＤ_ｋとＤ_ｋ＋Δｔのなす角θ_ｋは、信号の位相変化の大きさを表す。またＤ_ｋの大きさは、位相変化の速さに依存する。

再び図３を参照すると、変化量を算出した後、回転角を算出する（Ｓ１０４）。ここでは、ベクトルＤ_ｋとＤ_ｋ＋Δｔのなす角θ_ｋの回転角及び回転方向を算出する。２つのベクトルのなす角と回転方向とは、以下の数式５に示されるように、ベクトルの内積及び外積を用いて取得される。

θ_ｋは、−π＜θ_ｋ≦πの範囲の値をとり、正の値の場合は図４の反時計回りの状態に対応し、負の値の場合は図４の時計回りの状態に対応する。次に、ステップＳ１０４において算出された回転角θ_ｋに基づいて変曲点が抽出される。具体的には、θ_ｋの正負の符号が反転する点が変曲点として記憶される。

また一方、距離算出処理が行われる（Ｓ１０６）。距離算出処理においては、信号ベクトルＤ_ｋの大きさ｜Ｄ_ｋ｜を算出する。この距離｜Ｄ_ｋ｜は、続く変曲点修正処理（Ｓ１０７）において、ステップＳ１０５の変曲点抽出処理により抽出された変曲点を補正するために利用される。

ドップラーセンサと対面した人間である対象が、呼吸によって胸部が前後に変動するときを考える。息を吸って胸部が膨らんだときには、センサと対象との距離が接近するためθ_ｋは正の値となる。続いて息を吐くときには胸部の変位が息を吸うときとは逆となり距離｜Ｄ_ｋ｜が減少して極小値をとった後、θ_ｋが負の値となり｜Ｄ_ｋ｜は増加に転じる。

従って、ステップＳ１０７の変曲点修正処理においては、ステップＳ１０５においてθ_ｋの符号が反転する点に基づいて抽出された変曲点を基に、この変曲点以前で｜Ｄ_ｋ｜が極小値をとる点を探索し、この点を変曲点とする。この処理は、ドップラーセンサ受信信号の位相変化の大きさに基づいて抽出した変曲点を、位相変化の速さに基づいて補正する処理ともいえる。

なおここでθ_ｋの正負の符号が反転する点をそのまま変曲点として用いた場合には、符号が反転する付近でドップラーセンサからの出力にノイズが混入した場合に変曲点の精度が低下する。これに対して本実施形態に係る生体情報検出装置１００によれば、ドップラーセンサ受信信号の位相変化の速さに応じた距離｜Ｄ_ｋ｜の情報を用いるため、変曲点の精度を向上させることができる。また｜Ｄ_ｋ｜の極小値をそのまま変曲点とした場合には、変位の向きが変化するために速度が減少した場合、すなわち呼吸において息を吸っている状態から吐く状態に変わるときと、同一方向に変位しているが単純に速度が減少した場合、すなわち呼吸において息を吸っている状態から一旦息を止めて再び吸い始めるときと、を区別することができない。これに対して生体情報検出装置１００によれば、θ_ｋの正負の符号が反転する点の近傍で｜Ｄ_ｋ｜が極小値をとる点に修正されるため、同一方向に変位しているが単純に速度が減少した場合の極小値を誤って変曲点とする可能性を低減し、変曲点の精度を向上させることができる。

上記のように、精度の高い変曲点が求められると、この変曲点に基づいた生体情報が算出される（Ｓ１０８）。例えばここで求められる生体情報としては呼吸による胸の変位量、及び呼吸の周期などが挙げられる。

上記の数式３に示されたように、対象の距離変化は、信号の位相変化に比例する。そこで連続する２つの変曲点間におけるθ_ｋの総和を用いてセンサと対象との間の距離変化Ｒを算出することができる（数式６）。ここで添字ｌは、吸う状態又は吐く状態が連続する区間、すなわちステップＳ１０７で得られたある変曲点から次の変曲点までの区間を表す。人の呼吸においてＲは、一回の呼吸（吸う、または吐く）の胸の変位に対応する。

なお、呼吸の周期は、変化量ベクトルの角度変化θ_ｋを、ある程度の期間（例えば数十秒〜数分）連続して取得し、その周波数成分を分析することによって得られる。例えばθ_ｋの系列をフーリエ変換して得られたスペクトル強度が最大値をとるときの周波数が、呼吸の周波数に相当する。ドップラーセンサの出力信号に呼吸以外の成分が混入している場合には、呼吸の周期が分間１２〜２０回であることを利用して、これに対応する周波数の区間０．２０〜０．３３Ｈｚの最大スペクトル強度を取得してもよい。

［まとめ］
以上説明したように、本実施形態に係る生体情報検出装置１００ａによれば、ドップラーセンサを用いることにより生体情報を非接触で取得することができる。またドップラー信号の位相の変化量に加えて位相の変化速度の情報が用いられるため、対象とドップラーセンサとの間の距離変化の向きが変わるタイミングをより正確に捕捉することができるようになる。例えばこの距離変化の向きが変わるタイミングとは、呼吸においては息を吸っている状態と吐いている状態との切り替りのタイミングに相当する。この切り替りのタイミングを正確に捕捉することにより、呼吸を「吸う」「吐く」それぞれの１回分の切出しを行うことができるようになる。これにより、より詳細な呼吸の状態を分析することが可能となる。例えば呼吸の状態とは、呼吸の程度（呼吸の深さ）、呼吸の程度の個人差、より短期間の呼吸のペース、呼吸の荒さの変化などが挙げられる。呼吸１回分の胸の変位量を捉えることができるため、このような呼吸の状態を詳細に分析することができる。

なお、上記第１の実施形態においては、対象は人物であり、対象の生体情報、具体的には呼吸を検出する生体情報検出装置１００について説明したが、本発明の技術的範囲はかかる例に限定されない。例えばここで開示された技術は、周期性をもつ生体情報、例えば心拍、寒さ又は加齢などによる身体の震え、運動時の筋肉の微細振動などにも適用されてよい。また対象は生物に限らず、物体などであってもよい。例えば対象は建造物や地面などであってもよく、地震による対象の振動を検出する検出装置に本発明の技術を適用してもよい。

なお、人物の生体情報を検出するために本技術を適用した場合には、例えば生体情報検出装置を用いた見守りサービスを提供することができる。見守りサービスとは、例えば無人で人物の状態を見守り、異常な状態が検出された場合には通知を行うサービスである。例えば見守りサービスは、一人暮らしの老人宅、または病院における利用が想定される。

＜２．第２の実施形態＞
［構成］
次に、本発明の第２の実施形態について図６を参照しながら説明する。図６は、本発明の第２の実施形態に係る生体情報検出装置のセンシング部の内部構成の一例を示すブロック図である。

本発明の第２の実施形態に係る生体情報検出装置１００ｂは、第１の実施形態に係る生体情報検出装置１００ａとセンシング部１０１の内部構成が異なる。生体情報検出装置１００ｂの機能構成は、図１に示した生体情報検出装置１００の機能構成と同様であるためここでは説明を省略し、以下差異点について主に説明する。

センシング部１０１ｂは、局部発振器３０１と、第１分配器３０２と、送信アンテナ３０３と、受信アンテナ３０４と、第２分配器３０５と、第１混合器３０６と、第２混合器３０７と、第３分配器３０８と、第１ローパスフィルタ３０９と、第２ローパスフィルタ３１０と、第１ＡＤコンバータ３１１と、第２ＡＤコンバータ３１２と、第１ハイパスフィルタ３１３と、第２ハイパスフィルタ３１４と、を主に有する。

ここで、局部発振器３０１、第１分配器３０２、送信アンテナ３０３、受信アンテナ３０４、第２分配器３０５、第１混合器３０６、第２混合器３０７、第３分配器３０８、第１ローパスフィルタ３０９、第２ローパスフィルタ３１０、第１ＡＤコンバータ３１１、及び第２ＡＤコンバータ３１２は、センシング部１０１ａにおける局部発振器２０１、第１分配器２０２、送信アンテナ２０３、受信アンテナ２０４、第２分配器２０５、第１混合器２０６、第２混合器２０７、第３分配器２０８、第１ローパスフィルタ２０９、第２ローパスフィルタ２１０、第１ＡＤコンバータ２１１、及び第２ＡＤコンバータ２１２と、それぞれ同様であるためここでは説明を省略する。

つまり第１の実施形態に係るセンシング部１０１ａと第２の実施形態に係るセンシング部１０１ｂとの差異点は、第１ローパスフィルタ３０９と第１ＡＤコンバータ３１１との間に第１ハイパスフィルタ３１３を有し、第２ローパスフィルタ３０と第２ＡＤコンバータ３１２との間に第２ハイパスフィルタ３１４を有する点である。

この第１ハイパスフィルタ３１３及び第２ハイパスフィルタ３１４は、入力された信号の直流成分を除去する。これにより生体情報検出装置１００ｂは、さらに正確に生体情報を検出することができる。

［動作例］
次に、同実施形態に係る生体情報検出装置１００ｂの動作例について説明する。なお、ここで説明する動作の流れについては図３に示した流れと同様であり、処理の内容が一部異なる。このため、ここでは図３を参照しながら第１の実施形態と異なる差異点について主に説明する。

ステップＳ１０１のセンシング処理においては、センシング部１０１ｂにより得られた、位相の異なる２つの出力信号Ｖ’_Ｉ（ｔ）及びＶ’_Ｑ（ｔ）は、ハイパスフィルタの効果により以下の数式７で示される。

なおここでＶ_Ｉ（ｔ）及びＶ_Ｑ（ｔ）はハイパスフィルタを適用しないで得られた２波であり、数式（１）及び数式（２）で表される。またｆｃはカットオフ周波数、ｔｒは時間分解能を表す。

得られた出力信号Ｖ’_Ｉ（ｔ）及びＶ’_Ｑ（ｔ）について、Ｉ成分を横軸、Ｑ成分を縦軸とする２次元平面において回転の中心Ｏと時点ｋにおける信号の成分（Ｖ’_Ｉ（ｔ），Ｖ’_Ｑ（ｔ））からなるベクトルＶ’_ｋを考える。ハイパスフィルタの効果により、第１の実施形態とは異なり第２の実施形態においては軌跡が円を描くとは限らない。カットオフ周波数と動作の継続時間によるが、例えば八の字の軌跡を描く。しかし、ベクトルＶ’_ｋの変化量Ｄ’_ｋ（数式８）の大きさ｜Ｄ’_ｋ｜は、位相変化の速さに依存する。またＤ’_ｋとＤ’_ｋ＋Δｔのなす角θ’_ｋ（数式９）は、位相変化の大きさを表す。従って本実施形態においても第１の実施形態の場合と同様にθ’_ｋ及び｜Ｄ’_ｋ｜は、位相変化方向の切り替りを検出するために用いることができる。

検出方法については、ここでは詳細な説明を省略するが、θ’_ｋのみを利用して位相変化のタイミングを検出してもよいし、θ’_ｋ及び｜Ｄ’_ｋ｜を組み合わせて用いてもよい。θ’_ｋ及び｜Ｄ’_ｋ｜を組み合わせて用いる場合の検出方法については第１の実施形態と同様である。

［まとめ］
以上説明したように、本実施形態に係る生体情報検出装置１００ｂによれば、ハイパスフィルタを用いることによって直流成分除去が行われるため、生体情報のみを検出することができるようになる。これにより、生体情報の検出精度を向上させることができる。また、ハイパスフィルタを適用した上で位相変化の速度の情報を用いることによって、第１の実施形態と同様に対象とドップラーセンサとの間の距離変化の向きが切り替わるタイミングをより正確に検出することができる。

なお、第２の実施形態においても、第１の実施形態と同様に人物以外の対象に対して本技術を適用することができる。また同様に、生体情報以外の対象の動きに関する情報を検出することに本技術を適用してもよい。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、上記実施形態では、ドップラーセンサと、このドップラーセンサにより取得された信号を処理する機能とを有する生体情報検出装置について説明されたが、本発明はかかる例に限定されない。例えばドップラーセンサは、生体情報検出装置と別体のハードウェアであってもよい。すなわちセンシング部１０１はドップラーセンサからの出力信号を取得するデータ取得部の一例であり、データ取得部は生体情報検出装置の外部からデータを取得してもよい。

尚、本明細書において、フローチャートに記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的に又は個別的に実行される処理をも含む。また時系列的に処理されるステップでも、場合によっては適宜順序を変更することが可能であることは言うまでもない。

１００ 生体情報検出装置（情報処理装置）
１０１ センシング部（データ取得部）
１０２ データ蓄積部
１０３ 変化量算出部
１０４ 角度情報算出部
１０５ 距離情報算出部
１０６ 生体情報検出部

Claims (14)

1. 対象の動きに応じてドップラーセンサにより検出されたドップラー信号を取得するデータ取得部と、
   前記ドップラー信号の変化量を算出する変化量算出部と、
   前記変化量を示す２次元ベクトルの、時間経過により生じる角度変化を示す角度情報を算出する角度情報算出部と、
   前記２次元ベクトルの大きさを示す距離情報を算出する距離情報算出部と、
   前記角度情報により示される前記角度変化を、前記距離情報に基づいて補正し、補正された前記角度変化に基づいて前記対象の前記動きに関する情報を検出する検出部と、
   を備え、
   前記検出部は、前記角度情報により示される前記角度変化の方向が変化する変曲点の前に前記距離情報が極小値を示す点が前記変曲点となるように補正することを特徴とする、情報処理装置。
2. 前記検出部は、補正された前記角度変化を用いて、前記対象と前記ドップラーセンサとの距離の変位量を算出することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記検出部は、補正された前記角度変化の周期性により前記対象の前記動きの周期を算出することを特徴とする、請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記対象は生物であり、
   前記対象の前記動きに関する前記情報は、生体情報であることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 対象の動きに応じてドップラーセンサにより検出されたドップラー信号からフィルタリングにより直流成分を除去した時系列信号を取得するデータ取得部と、
   前記時系列信号の変化量を算出する変化量算出部と、
   前記変化量を示す２次元ベクトルの、時間経過により生じる角度変化を示す角度情報を算出する角度情報算出部と、
   前記２次元ベクトルの大きさを示す距離情報を算出する距離情報算出部と、
   前記角度情報により示される前記角度変化を、前記距離情報に基づいて補正し、補正された前記角度変化に基づいて前記対象の前記動きに関する情報を検出する検出部と、
   を備え、
   前記検出部は、前記角度情報により示される前記角度変化の方向が変化する変曲点の前に前記距離情報が極小値を示す点に前記変曲点を補正することを特徴とする、情報処理装置。
6. 前記検出部は、補正された前記角度変化を用いて、前記対象と前記ドップラーセンサとの距離の変位量を算出することを特徴とする、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記検出部は、補正された前記角度変化の周期性により前記対象の前記動きの周期を算出することを特徴とする、請求項５または６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 対象の動きに応じてドップラーセンサにより検出されたドップラー信号を取得するデータ取得ステップと、
   前記ドップラー信号の変化量を算出する変化量算出ステップと、
   前記変化量を示す２次元ベクトルの、時間経過により生じる角度変化を示す角度情報を算出する角度情報算出ステップと、
   前記２次元ベクトルの大きさを示す距離情報を算出する距離情報算出ステップと、
   前記角度情報により示される前記角度変化を、前記距離情報に基づいて補正する補正ステップと、
   補正された前記角度変化に基づいて前記対象の前記動きに関する情報を検出する検出ステップと、
   を含み、
   前記検出ステップは、前記角度情報により示される前記角度変化の方向が変化する変曲点の前に前記距離情報が極小値を示す点に前記変曲点を補正することを特徴とする、情報処理方法。
9. 前記検出ステップは、補正された前記角度変化を用いて、前記対象と前記ドップラーセンサとの距離の変位量を算出することを特徴とする、請求項８に記載の情報処理方法。
10. 前記検出ステップは、補正された前記角度変化の周期性により前記対象の前記動きの周期を算出することを特徴とする、請求項８に記載の情報処理方法。
11. 対象の動きに応じてドップラーセンサにより検出されたドップラー信号からフィルタリングにより直流成分を除去した時系列信号を取得するデータ取得ステップと、
    前記時系列信号の変化量を算出する変化量算出ステップと、
    前記変化量を示す２次元ベクトルの、時間経過により生じる角度変化を示す角度情報を算出する角度情報算出ステップと、
    前記２次元ベクトルの大きさを示す距離情報を算出する距離情報算出ステップと、
    前記角度情報により示される前記角度変化を、前記距離情報に基づいて補正し、補正された前記角度変化に基づいて前記対象の前記動きに関する情報を検出する検出ステップと、
    を含み、
    前記検出ステップは、前記角度情報により示される前記角度変化の方向が変化する変曲点の前に前記距離情報が極小値を示す点に前記変曲点を補正することを特徴とする、情報処理方法。
12. 前記検出ステップは、補正された前記角度変化を用いて、前記対象と前記ドップラーセンサとの距離の変位量を算出することを特徴とする、請求項１１に記載の情報処理方法。
13. 前記検出ステップは、補正された前記角度変化の周期性により前記対象の前記動きの周期を算出することを特徴とする、請求項１１または１２に記載の情報処理方法。
14. コンピュータを、
    対象の動きに応じてドップラーセンサにより検出されたドップラー信号を取得するデータ取得部と、
    前記ドップラー信号の変化量を算出する変化量算出部と、
    前記変化量を示す２次元ベクトルの、時間経過により生じる角度変化を示す角度情報を算出する角度情報算出部と、
    前記２次元ベクトルの大きさを示す距離情報を算出する距離情報算出部と、
    前記角度情報により示される前記角度変化を、前記距離情報に基づいて補正し、補正された前記角度変化に基づいて前記対象の前記動きに関する情報を検出する検出部と、
    を備え、
    前記検出部は、前記角度情報により示される前記角度変化の方向が変化する変曲点の前に前記距離情報が極小値を示す点が前記変曲点となるように補正することを特徴とする、情報処理装置として機能させるためのプログラム。

Images