JP7174921B2 - Sensor, estimation device, estimation method, and program - Google Patents
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Description
本開示は、無線信号を利用することで生体の姿勢や行動などの状況を推定するセンサなどに関する。 The present disclosure relates to sensors and the like that estimate situations such as the posture and behavior of a living body by using radio signals.
人物の位置などを知る方法として、無線信号を利用する方法が検討されている(例えば、特許文献1~3参照)。特許文献1にはドップラセンサを用いた生体検出の方法が開示されており、特許文献2にはドップラセンサとフィルタとを用いた人の動作や生体情報の検知方法が開示されている。特許文献3には、フーリエ変換を用いてドップラシフトを含む成分を解析することで検出対象となる人物の位置や状態を知る技術が開示されている。また、特許文献4には、ドップラセンサを用いて人の状態推定を行う装置が開示されており、特許文献5には、状態推定装置を用いて、人の姿勢を推定する装置が開示されており、特許文献6には、カメラやRFタグにて人の位置、物の位置を推定する装置が開示されている。
As a method of knowing the position of a person, a method of using a radio signal has been studied (see
しかしながら、無線信号を利用することで、生体の姿勢、行動などの生体の状況を推定するには、さらなる改善が求められている。 However, there is a need for further improvement in estimating the state of a living body, such as the posture and behavior of the living body, using radio signals.
上記目的を達成するために、本開示の一形態に係るセンサは、センサであって、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器と、前記N個の送信アンテナ素子によりそれぞれ送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機と、回路と、メモリと、を備え、前記回路は、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記センサに対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、逐次推定された前記生体の存在する位置と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定の回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う状況推定部と、を有する。 In order to achieve the above object, a sensor according to one aspect of the present disclosure is a sensor, each of which transmits a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist (N is a natural number of 3 or more) of the N transmission signals respectively transmitted by the N transmission antenna elements, and some of the N transmission signals transmitted by the N transmission antenna elements are reflected or scattered by the living body. a receiver having M (M is a natural number of 3 or more) receiving antenna elements each receiving N received signals including N received signals, a circuit, and a memory; N×M combinations in which the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements are combined one-to-one from each of the N received signals received in each of the antenna elements in a predetermined period. For each of the above, a complex transfer function indicating the propagation characteristics between the transmitting antenna element and the receiving antenna element in the combination is calculated, and the calculated N × M complex transfer function is a component, N × M a first matrix calculation unit that sequentially calculates a first matrix; and a second matrix that corresponds to a predetermined frequency range in the first matrix that is sequentially calculated by the first matrix calculation unit. a second matrix extraction unit for sequentially extracting the second matrix corresponding to components affected by vital activity including at least one of heartbeat and body motion; a presence/absence determination unit that determines whether or not a living body exists within the predetermined range; a position estimating unit that sequentially estimates the position of the living body with respect to the sensor using a second matrix; (i) the position of the living body that is sequentially estimated by the position estimating unit; and the transmission signal generator. and the position of the receiver, a first distance indicating the distance between the position where the living body exists and the transmission signal generator sequentially estimated based on the position of A Doppler RCS that sequentially calculates a second distance indicating a distance, and (ii) sequentially calculates a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body using the calculated first distance and the second distance a calculating unit for storing the sequentially estimated positions where the living body exists in the memory a predetermined number of times in order of estimation; Using the position where the living body exists, if the displacement of the position where the living body exists is greater than or equal to a predetermined value, it is determined that the living body is moving, and if the displacement is less than the predetermined value, the living body is determined to be moving. a Doppler RCS threshold setting unit for setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method; and comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold to determine the Doppler RCS According to at least one of a Doppler RCS threshold determination unit that determines whether a value is equal to or less than the Doppler RCS threshold, a determination result of the movement determination unit, and a determination result of the Doppler RCS threshold determination unit, the living body and a situation estimating unit that selectively performs at least one of estimating the posture of the living body and estimating the behavior of the living body.
なお、本開示は、センサとして実現するだけでなく、このようなセンサが備える処理手段を備える集積回路として実現したり、その装置を構成する処理手段をステップとする方法として実現したり、それらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを示す情報、データまたは信号として実現したりすることもできる。そして、それらプログラム、情報、データおよび信号は、CD-ROM等の記録媒体やインターネット等の通信媒体を介して配信してもよい。 It should be noted that the present disclosure can be implemented not only as a sensor, but also as an integrated circuit that includes processing means included in such a sensor, as a method that uses the processing means that constitute the device as steps, or as a method that uses the processing means as steps. can be realized as a program to be executed by a computer, or as information, data or a signal indicating the program. These programs, information, data and signals may be distributed via recording media such as CD-ROMs and communication media such as the Internet.
本開示によれば、無線信号を利用することで、生体の状況の推定を、短時間かつ高精度に行うことができる。 Advantageous Effects of Invention According to the present disclosure, it is possible to estimate the state of a living body in a short time and with high accuracy by using radio signals.
(本発明の基礎となった知見)
無線信号を利用した生体の姿勢や行動などの状況推定に関する従来技術について、発明者らは詳細な検討を行った。その結果、特許文献1および特許文献2の方法では、人物の在、不在は検知可能であるものの、人物の存在する方向、位置、大きさ、姿勢などを検出することはできない問題があることがわかった。
(Knowledge on which the present invention is based)
The inventors conducted a detailed study of conventional techniques for estimating situations such as the posture and behavior of a living body using radio signals. As a result, although the methods of
また、特許文献3の方法では、人物などの生体が存在する方向や生体が存在する位置を短時間かつ高精度に検出することは困難であるという問題があることがわかった。なぜなら、生体活動由来のドップラ効果による周波数変化は極めて小さく、フーリエ変換によってこの周波数変化を観測するためには、生体が静止した姿勢で長時間(例えば数十秒)の観測が必須であるからである。また、一般的に、生体が数十秒間にわたって同じ姿勢または位置を継続することは少ないからである。
Moreover, it was found that the method of
さらに、特許文献4ではドップラセンサを用いて人の在不在、休息、活動状況を推定する装置が開示されているが、使用者の姿勢がわからないという課題があった。また、特許文献5では、センサを用いて人の姿勢を推定可能だが、人が移動しているか、動作しているかなどがわからないという課題があった。特許文献6には、電子タグ、カメラ画像などを用いて人または荷物の移動を推定する装置の開示があるが、この技術では画像を撮影するためプライバシの課題があった。
Furthermore,
発明者らは、以上の課題に対して研究を重ねた結果、異なる位置に置かれたアンテナ素子を含む送信信号発生器から送信され、生体によって反射された反射信号の伝搬特性と散乱断面積(ドップラRCS(Rader cross-section)値)とを用い、当該生体が存在する方向、位置、および大きさを推定することにより、当該生体の移動、当該生体が存在する位置における生体の姿勢、および生体の行動などで示される生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことが可能であることを見出し、本開示に至った。 As a result of repeated research on the above problems, the inventors have found that the propagation characteristics and the scattering cross section ( By estimating the direction, position, and size of the living body using Doppler RCS (Rader cross-section) value, the movement of the living body, the posture of the living body at the position where the living body exists, and the living body The present inventors have found that it is possible to estimate the state of a living body indicated by the behavior of a human body in a short period of time and with high accuracy, leading to the present disclosure.
すなわち、本開示の一態様に係るセンサは、センサであって、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器と、前記N個の送信アンテナ素子によりそれぞれ送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機と、回路と、メモリと、を備え、前記回路は、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記センサに対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、逐次推定された前記生体の存在する位置と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定の回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う状況推定部と、を有する。 That is, a sensor according to one aspect of the present disclosure is a sensor, and has N (N is a natural number of 3 or more) transmitting antenna elements each transmitting a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist. a transmission signal generator; and N reception signals including reflected signals, which are reflected or scattered by the living body, from among the N transmission signals respectively transmitted by the N transmission antenna elements. a receiver having M (M is a natural number equal to or greater than 3) receiving antenna elements that each receive the M receiving antenna elements, a circuit, and a memory, wherein the circuit includes a predetermined For each of the N×M combinations obtained by combining the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements on a one-to-one basis from each of the N received signals received in the period, Calculate a complex transfer function that indicates the propagation characteristics between the transmitting antenna element and the receiving antenna element in and sequentially calculate an N × M first matrix whose components are the calculated N × M complex transfer functions and a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix sequentially calculated by the first matrix calculating unit, thereby obtaining the respiration, heartbeat, and body movement of the living body. a second matrix extraction unit for sequentially extracting the second matrix corresponding to the component affected by the vital activity including at least one; and determining whether or not the living body exists within the predetermined range by a predetermined method. a presence/absence determination unit that performs presence/absence determination; and the second matrix sequentially extracted by the second matrix extraction unit after the presence/absence determination unit determines that the living body exists within the predetermined range. , a position estimating unit for sequentially estimating the position of the living body with respect to the sensor; (i) the position of the living body sequentially estimated by the position estimating unit; a first distance indicating the distance between the position where the living body exists and the transmission signal generator, and a second distance indicating the distance between the living body and the receiver, which are successively estimated based on the position of the apparatus; and (ii) using the calculated first distance and the second distance, a Doppler RCS calculation unit that sequentially calculates a Doppler RCS (rader cross-section) value for the living body; and storing the estimated positions of the living body in the memory for a predetermined number of times in the estimated order, and storing the positions of the living body stored in the memory for the predetermined number of times in the memory. movement determining that the living body is moving if the displacement of the position where the living body exists using the position is greater than or equal to a predetermined value, and that the living body is not moving if the displacement is less than the predetermined value a determining unit, a Doppler RCS threshold setting unit for setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method, and comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold to determine whether the Doppler RCS value is the Doppler RCS estimating the posture of the living body according to at least one of a Doppler RCS threshold determination unit that determines whether or not it is equal to or less than a threshold, a determination result of the movement determination unit, and a determination result of the Doppler RCS threshold determination unit; and a situation estimation unit that selectively performs at least one of estimation of the behavior of the living body.
このため、生体の移動、当該生体の姿勢、および、当該生体の行動のいずれか1つである生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, the state of the living body, which is any one of the movement of the living body, the posture of the living body, and the behavior of the living body, can be estimated in a short time and with high accuracy.
また、前記状況推定部は、前記移動判定部において前記生体は移動していないと判定され、かつ、前記ドップラRCS閾値判定部において前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であると判定された場合、前記生体の姿勢の推定を行い、前記ドップラRCS閾値判定部において前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値より大きいと判定された場合、前記生体の行動の推定を行ってもよい。 Further, when the movement determination unit determines that the living body is not moving and the Doppler RCS threshold determination unit determines that the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold The posture of the living body may be estimated, and if the Doppler RCS threshold determination unit determines that the Doppler RCS value is greater than the Doppler RCS threshold, the behavior of the living body may be estimated.
このため、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下である場合に生体が静止していると判定し、生体の姿勢の推定を行うため、生体の姿勢の推定を精度よく行うことができる。また、ドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きい場合に生体が動作していると判定し、生体の行動の推定を行うため、生体の行動の推定を精度よく行うことができる。 Therefore, when the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold, it is determined that the living body is stationary, and the posture of the living body is estimated. Therefore, the posture of the living body can be accurately estimated. In addition, when the Doppler RCS value is greater than the Doppler RCS threshold, it is determined that the living body is moving, and the action of the living body is estimated. Therefore, the action of the living body can be estimated with high accuracy.
また、前記状況推定部は、前記移動判定部において前記生体は移動中であると判定された場合、前記生体の行動が移動中であると判定してもよい。 Further, the situation estimation unit may determine that the behavior of the living body is moving when the movement determination unit determines that the living body is moving.
このため、生体が移動していることを精度よく推定することができる。 Therefore, it is possible to accurately estimate that the living body is moving.
また、前記N個の送信アンテナ素子のうち少なくとも3個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記M個の受信アンテナ素子のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記メモリは、ドップラRCS値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置を推定し、前記状況推定部は、算出された前記ドップラRCS値、および、前記鉛直位置と、前記メモリに記憶されている前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の姿勢を推定してもよい。 At least three transmitting antenna elements out of the N transmitting antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively, and at least three receiving antenna elements out of the M receiving antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively, and the memory stores Doppler RCS values, a vertical position that is the position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, and the posture of the living body. and the position estimating unit estimates a three-dimensional position including a vertical position, which is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, as the position where the living body exists. and the situation estimating unit estimates the posture of the living body using the calculated Doppler RCS value, the vertical position, and the information indicating the correspondence stored in the memory. good too.
このため、生体が存在する位置および当該位置における生体の姿勢の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, the position where the living body exists and the posture of the living body at that position can be estimated in a short time and with high accuracy.
また、前記N個の送信アンテナ素子のうち少なくとも3個の送信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記M個の受信アンテナ素子のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、前記メモリは、ドップラRCS値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置を推定し、前記状況推定部は、算出された前記ドップラRCS値、および、前記鉛直位置と、前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体が取り得る予め定められた1以上の姿勢のそれぞれの確率である姿勢確率を前記生体の姿勢として推定してもよい。 At least three transmitting antenna elements out of the N transmitting antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively, and at least three receiving antenna elements out of the M receiving antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively, and the memory stores Doppler RCS values, a vertical position that is the position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, and the posture of the living body. and the position estimating unit estimates a three-dimensional position including a vertical position, which is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, as the position where the living body exists. Then, the situation estimating unit uses the calculated Doppler RCS value, the vertical position, and the information indicating the correspondence relationship to determine one or more predetermined postures that the living body can take. A posture probability, which is a probability of , may be estimated as the posture of the living body.
このため、生体が存在する位置および当該位置における生体が取り得る1以上の姿勢のそれぞれの確率である姿勢確率の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, it is possible to estimate the posture probability, which is the probability of each of the position where the living body exists and one or more postures that the living body can take at that position, in a short time and with high accuracy.
また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、前記ドップラRCS閾値設定部は、前記メモリに記憶された前記生体の姿勢のうち最新のタイミングで推定された前記生体の姿勢に応じて、前記ドップラRCS閾値を設定してもよい。 Further, the situation estimation unit sequentially estimates the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, and then sequentially estimates the posture of the living body. The posture is stored in the memory, and the Doppler RCS threshold setting unit sets the Doppler RCS threshold according to the posture of the living body estimated at the latest timing among the postures of the living body stored in the memory. may
このため、ドップラRCS閾値を生体の姿勢の応じた適切な値に設定することができる。 Therefore, the Doppler RCS threshold can be set to an appropriate value according to the posture of the living body.
また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、次に前記生体の姿勢を推定する前に、逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時の前記N個の受信信号から推定された前記生体の姿勢を後姿勢として推定し、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢と、推定された前記後姿勢とを用いて、前記生体の行動を推定してもよい。 Further, the situation estimating unit sequentially estimates the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, and then sequentially estimates the posture of the living body. is stored in the memory, and then, before estimating the pose of the living body, waiting until the sequentially calculated Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold; The posture of the living body estimated from the N received signals at the time of the change is estimated as a back posture, and the previously estimated front posture of the living body stored in the memory and the estimated The back posture may be used to estimate the behavior of the living body.
このため、生体の行動の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, it is possible to estimate the behavior of the living body in a short time and with high accuracy.
また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を1以上推定し、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記1以上の次の行動のうちから1つの行動を特定することで前記生体の行動を推定してもよい。 Further, the situation estimating unit sequentially estimates the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, and then sequentially estimates the posture of the living body. is stored in the memory, waiting until the Doppler RCS value sequentially calculated becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, and when the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, the previous One or more next actions of the living body are estimated using the estimated front posture, which is the estimated posture of the living body, and the sequentially calculated Doppler RCS value and the sequentially estimated position where the living body exists are used. , the behavior of the living body may be estimated by specifying one behavior from the estimated one or more subsequent behaviors.
このため、生体の行動の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, it is possible to estimate the behavior of the living body in a short time and with high accuracy.
また、前記状況推定部は、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を1以上推定し、逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記1以上の次の行動のそれぞれの確率である行動確率を前記生体の行動として推定してもよい。 Further, the situation estimating unit sequentially estimates the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, and then sequentially estimates the posture of the living body. is stored in the memory, waiting until the Doppler RCS value sequentially calculated becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, and when the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, the previous One or more next actions of the living body are estimated using the estimated front posture, which is the estimated posture of the living body, and the sequentially calculated Doppler RCS value and the sequentially estimated position where the living body exists are used. , a behavior probability, which is a probability of each of the estimated one or more next behaviors, may be estimated as the behavior of the living body.
このため、1以上の次の行動のそれぞれの確率である行動確率の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, it is possible to estimate the action probability, which is the probability of each of one or more subsequent actions, in a short time and with high accuracy.
このため、生体の移動、当該生体が存在する位置における生体の姿勢や行動の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, the movement of the living body and the estimation of the posture and behavior of the living body at the position where the living body exists can be performed in a short time and with high accuracy.
また、前記在不在判定部は、前記所定範囲に存在する前記生体の人数を推定し、前記生体の人数が0である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在しないと判定し、前記生体の人数が1以上である場合に、前記所定範囲に前記生体が存在すると判定してもよい。 The presence/absence determination unit estimates the number of living organisms existing within the predetermined range, and determines that the living organisms do not exist within the predetermined range when the number of living organisms is 0. When the number of persons is one or more, it may be determined that the living body exists within the predetermined range.
このため、所定範囲に存在する生体の人数推定を利用して、所定範囲に生体が存在するか否かを判定することができる。これにより、生体の状況の推定と同時に人数推定を行うことができる。 Therefore, it is possible to determine whether or not a living body exists within a predetermined range by using the estimation of the number of living bodies present within the predetermined range. This makes it possible to estimate the number of people at the same time as estimating the condition of the living body.
また、本開示の他の一態様に係る推定装置は、回路と、メモリと、を備える推定装置であって、前記回路は、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号を取得する取得部と、取得された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う状況推定部と、を有する。 Further, an estimation device according to another aspect of the present disclosure is an estimation device including a circuit and a memory, wherein the circuit transmits a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist. Some of the N transmission signals transmitted by a transmission signal generator having N transmission antenna elements (N is a natural number of 3 or more) are reflection signals reflected or scattered by the living body. from a receiver having M (M is a natural number of 3 or more) receiving antenna elements each receiving N received signals including N and an acquisition unit that acquires received signals, and N× that combines the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements from each of the acquired N received signals on a one-to-one basis. N By sequentially extracting a first matrix calculation unit that sequentially calculates a first matrix of ×M and a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix that is sequentially calculated by the first matrix calculation unit, a second matrix extraction unit for sequentially extracting the second matrix corresponding to components affected by vital activity including at least one of respiration, heartbeat and body movement of the living body; a presence/absence determination unit that determines whether or not a living body exists, and after the presence/absence determination unit determines that a living body exists within the predetermined range, the second matrix extraction unit sequentially extracts (i) a position estimating unit for sequentially estimating the position of the living body with respect to the transmission signal generator and the receiver using the second matrix thus obtained; a first distance indicating the distance between the living body and the transmission signal generator, and the living body and the receiver, based on the existing position, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver; and (ii) sequentially calculating a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body using the calculated first distance and the second distance. a Doppler RCS calculation unit for storing sequentially estimated positions of the living body in the memory a predetermined number of times in the order of estimation, and the living body stored in the memory the predetermined number of times; When the displacement of the position where the living body exists is equal to or greater than a predetermined value, it is determined that the living body is moving, and when the displacement is less than the predetermined value, it is determined that the living body is not moving. a Doppler RCS threshold setting unit for setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method; and comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold to determine whether the Doppler RCS value is According to at least one of a Doppler RCS threshold determination unit that determines whether or not the Doppler RCS threshold is equal to or less than the Doppler RCS threshold, a determination result of the movement determination unit, and a determination result of the Doppler RCS threshold determination unit, the posture of the living body and a situation estimating unit that selectively performs one of estimating and estimating the behavior of the living body.
このため、生体の移動、当該生体の姿勢、および、当該生体の行動のいずれか1つである生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。 Therefore, the state of the living body, which is any one of the movement of the living body, the posture of the living body, and the behavior of the living body, can be estimated in a short time and with high accuracy.
なお、本開示は、センサとして実現するだけでなく、このようなセンサが備える処理手段を備える集積回路として実現したり、その装置を構成する処理手段をステップとする方法として実現したり、それらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したり、そのプログラムを示す情報、データまたは信号として実現したりすることもできる。そして、それらプログラム、情報、データおよび信号は、CD-ROM等の記録媒体やインターネット等の通信媒体を介して配信してもよい。 It should be noted that the present disclosure can be implemented not only as a sensor, but also as an integrated circuit that includes processing means included in such a sensor, as a method that uses the processing means that constitute the device as steps, or as a method that uses the processing means as steps. can be realized as a program to be executed by a computer, or as information, data or a signal indicating the program. These programs, information, data and signals may be distributed via recording media such as CD-ROMs and communication media such as the Internet.
以下、本開示の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の好ましい一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、本開示の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、より好ましい形態を構成する任意の構成要素として説明される。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。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that each of the embodiments described below is a preferred specific example of the present disclosure. Numerical values, shapes, materials, components, arrangement positions and connection forms of components, steps, order of steps, and the like shown in the following embodiments are examples, and are not intended to limit the present disclosure. In addition, among the constituent elements in the following embodiments, constituent elements that are not described in independent claims representing the highest concept of the present disclosure will be described as arbitrary constituent elements that constitute more preferred embodiments. In the present specification and drawings, constituent elements having substantially the same functional configuration are denoted by the same reference numerals, thereby omitting redundant description.
(実施の形態1)
図1は実施の形態1におけるセンサの構成の一例を示すブロック図である。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a sensor according to
図1に示すように、センサ10は、送信信号発生器20、受信機30、および推定装置100を備える。推定装置100は、回路40およびメモリ41を備える。センサ10は、ヒト等の生体50に対して送信信号発生器20よりマイクロ波を発射し、受信機30にて生体50で反射または散乱された反射波を受信する。
As shown in FIG. 1, the
送信信号発生器20は、N個(Nは、3以上の自然数)の送信アンテナ素子21を有する。送信信号発生器20は、水平方向(x方向)にNx個が並び、かつ、鉛直方向(z方向)にNz個が並ぶように矩形配置された、N個(N=Nx×Nz)の送信アンテナ素子21で構成されるアレーアンテナを有する。つまり、N個の送信アンテナ素子21のうち少なくとも3個の送信アンテナ素子21は、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置されている。
The
受信機30は、M個(Mは、3以上の自然数)の受信アンテナ素子31を有する。受信機30は、水平方向(x方向)にMx個が並び、かつ、鉛直方向(z方向)にMz個が並ぶように矩形配置された、M個(M=Mx×Mz)の受信アンテナ素子31で構成されるアレーアンテナを有する。つまり、M個の受信アンテナ素子31のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子31は、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置されている。
The
ここで、送信信号発生器20に対して任意に設定された水平面上の方向である第1基準方向と、送信信号発生器20から生体50への方向である第1生体方向とのなす角をφTとする。また、鉛直方向と、第1生体方向との為す角である生体50の仰角をθTとする。また、受信機30に対して任意に設定された水平面上の方向である第2基準方向と、受信機30から生体50への方向である第2生体方向との為す角である生体50の仰角をφRとする。また、鉛直方向と、第2生体方向とのなす角をθRとする。生体50がバイタル活動を行っている部位の中心座標を(xb,yb,zb)とすると、送信信号発生器20、受信機30および生体50の位置関係によって、方向(θT,θR,φT,φR)と座標(xb,yb,zb)は相互に変換可能である。
Here, the angle between the first reference direction, which is a horizontal direction arbitrarily set with respect to the
N個の送信アンテナ素子21のそれぞれは、生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号を送信する。つまり、送信信号発生器20は、異なるN箇所の位置からN個の送信信号を所定範囲に対して送信する。なお、生体が存在しうる所定範囲とは、センサ10が生体の存在を検知する検知範囲である。
Each of the N transmitting
N個の送信アンテナ素子21のそれぞれは、具体的には、ヒトなどの生体50に対して、マイクロ波を送信信号として発射する。N個の送信アンテナ素子21は、送信アンテナ素子21毎に異なる変調処理が行われた信号を送信信号として送信してもよい。また、N個の送信アンテナ素子21のそれぞれは、変調信号または無変調の信号を逐次的に切り替えて送信してもよい。変調処理は、送信信号発生器20により行われても良い。このように、N個の送信アンテナ素子21毎に、N個の送信アンテナ素子21から送信される送信信号をそれぞれ異なる送信信号とすることで、受信機30により受信された送信信号を送信した送信アンテナ素子21を特定できる。このように、送信信号発生器20は、変調処理を行うための回路を含んでいてもよい。
Specifically, each of the N
M個の受信アンテナ素子31のそれぞれは、N固の送信アンテナ素子21によりそれぞれ送信されたN個の送信信号のうち生体50により反射または散乱された信号である反射信号を含むN個の受信信号を受信する。受信機30は、マイクロ波からなる受信信号を周波数変換し、低周波数信号に変換する。受信機30は、低周波数信号に変換することにより得られた信号を回路40に出力する。つまり、受信機30は、受信信号を処理するための回路を含んでいてもよい。
Each of the M receiving
回路40は、センサ10を動作させる各種処理を実行する。回路40は、例えば、制御プログラムを実行するプロセッサと、当該制御プログラムを実行するときに使用するワークエリアとして用いられる揮発性の記憶領域(主記憶装置)とにより構成される。揮発性の記憶領域は、例えば、RAM(Randdom Access Memory)である。なお、回路40は、センサ10を動作させる各種処理を行うための専用回路により構成されていてもよい。つまり、回路40は、ソフトウェア処理を行う回路であってもよいし、ハードウェア処理を行う回路であってもよい。
メモリ41は、不揮発性の記憶領域(補助記憶装置)であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、HDD(Hard Disk Drive)などである。メモリ41は、例えば、センサ10を動作させる各種処理に利用される情報を記憶している。
The
次に、回路40の機能的な構成について図2を用いて説明する。
Next, the functional configuration of the
図2は、実施の形態1における回路およびメモリにより実現される機能的な構成を示すブロック図である。 FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration implemented by circuits and memories according to the first embodiment.
回路40は、第1行列算出部410と、第2行列抽出部420と、人数推定部430と、位置推定部440と、ドップラRCS算出部450と、移動判定部460と、ドップラRCS閾値設定部470と、ドップラRCS閾値判定部480と、状況推定部520とを有する。
The
第1行列算出部410は、低周波信号に変換された受信信号から複素伝達関数を算出する。複素伝達関数とは、各送信アンテナ素子21と各受信アンテナ素子31との間の伝搬損失および位相回転を表すものである。複素伝達関数は、送信アンテナ素子数がN個であり、受信アンテナ素子数がM個の場合、M×Nの成分を持つ複素行列となる。以降、この複素行列を複素伝達関数行列と呼ぶ。推定された複素伝達関数行列は、第2行列抽出部420に出力される。つまり、第1行列算出部410は、M個の受信アンテナ素子31のそれぞれにおいて所定期間で受信された複数の受信信号のそれぞれから、N個の送信アンテナ素子21それぞれと、M個の受信アンテナ素子31それぞれとの間の伝播特性を示す各複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する。なお、N個の送信アンテナ素子21それぞれと、M個の受信アンテナ素子31それぞれとの間の伝搬特性とは、N個の送信アンテナ素子21と、M個の受信アンテナ素子31とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれにおける送信アンテナ素子21と受信アンテナ素子31との間の伝搬特性である。
The
第2行列抽出部420は、生体50を経由した受信信号から得られた複素伝達関数行列成分と、生体50を経由していない受信信号から得られた複素伝達関数行列成分とに分離する。生体50を経由した成分とは、生体活動により時変動する成分である。よって、生体50を経由した成分は、例えば、生体50以外は静止しているものとした場合、複素伝達関数行列の成分を時間方向にフーリエ変換することで得られた成分から、直流以外の成分を取り出すことによって抽出することが可能である。また、生体50を経由した成分は、例えば、生体50が所定範囲に存在しないときに観測された結果との差分が所定の閾値を超えている成分を取り出すことによって抽出することも可能である。このように、第2行列抽出部420は、生体50を経由した反射信号を含む受信信号から得られた複素伝達関数行列成分を抽出することで、抽出した複素伝達関数行列成分を第2行列として算出する。つまり、第2行列抽出部420は、第1行列算出部410において逐次算出された第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する第2行列を逐次抽出する。
The
所定周波数範囲は、例えば、上述した生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動に由来する周波数である。所定周波数範囲は、例えば、0.1Hz以上3Hz以下の範囲の周波数である。第2行列抽出部420は、上記の所定周波数範囲に対応する第2行列を抽出することにより、心臓、肺、横隔膜、内蔵の動きによる生体50の部位のバイタル活動、または、手、足などによるバイタル活動の影響を受けた生体成分を抽出できる。なお、心臓、肺、横隔膜、内蔵の動きによる生体50の部位とは、例えば、人のみぞおちである。
The predetermined frequency range is, for example, frequencies derived from vital activity including at least one of respiration, heartbeat, and body movement described above. The predetermined frequency range is, for example, frequencies in the range of 0.1 Hz to 3 Hz. The second
ここで、第2行列抽出部420により抽出される第2行列は、N×Mの成分を持つ行列であり、所定期間に受信機30において観測された受信信号から得られる複素伝達関数から抽出される。このため第2行列は、周波数応答あるいは時間応答情報を持っているものとする。なお、所定期間は、生体の呼吸、心拍、および、体動の少なくとも1つの周期の略半分の期間である。
Here, the second matrix extracted by the second
第2行列抽出部420で算出された第2行列は、人数推定部430に出力される。人数推定部430は、例えば、第1行列算出部410において算出された第1行列、または、第2行列抽出部420において抽出された第2行列を用いて得られる固有値または固有ベクトルを用いて人数推定を行っても良い。人数推定部430は、所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定部の一例である。人数推定部430は、所定範囲に存在する生体の人数を推定し、推定された生体の人数が0である場合に、所定範囲に生体が存在しないと判定し、推定された生体の人数が1以上である場合に、所定範囲に生体が存在すると判定してもよい。
The second matrix calculated by second
位置推定部440は、所定範囲内に生体が存在すると人数推定部430により判定された後で、第2行列抽出部420において逐次抽出された第2行列を用いて、センサ10に対する生体50の存在する位置を推定する。位置推定部440は、送信信号発生器20からの出発角θTと受信機30への到来角θRとの両方の角度を推定し、推定された出発角θTおよび到来角θRに三角法を用いることによって生体50の位置を推定する。ここで推定される生体50の位置は、センサ10に対する生体の存在する鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置である。位置推定部440により逐次推定された生体50の位置は、メモリ41に記憶されてもよい。
After the number-of-
ドップラRCS算出部450は、逐次抽出された第2行列と逐次推定された位置とを用いてドップラ散乱断面積(ドップラRCS:Radar Cross Section)値を逐次算出する。ドップラRCS算出部450は、具体的には、ドップラRCS値を計算するために、位置推定部440により逐次推定された位置と、送信信号発生器20の位置と、受信機30の位置と、に基づいて、逐次推定された生体50の存在する位置と送信信号発生器20との距離である第1距離を示す距離RT、および、逐次推定された生体50の存在する位置と受信機30との距離である第2距離を示す距離RRをそれぞれ逐次算出する。ドップラRCS算出部450は、逐次算出された距離RTおよび距離RRから伝搬距離を算出し、算出された伝播距離と生体成分の強度とを用いてドップラRCS値を逐次算出する。なお、送信信号発生器20の位置と、受信機30の位置とは、メモリ41に予め記憶されていてもよい。
The
移動判定部460は、位置推定部440において逐次推定された生体50の存在する位置を推定された順にメモリ41に記憶する。移動判定部460は、メモリ41に所定の回数(例えば、L回)記憶された生体50の位置を用いて生体50が移動中であるか否かを判定する。移動判定部460は、記憶されている生体50の複数の位置のうち、例えば過去5秒間など所定時間分において推定された生体50のL個の位置を参照し、最新の位置と1つ前の位置との間の距離、1つ前の位置と2つ前の位置との間の距離、・・・、および、L-1個前の位置とL個前の位置との間の距離を順に算出し、算出された全てのL-1個の距離の総和を移動距離として算出する。つまり、移動判定部460は、所定時間においてサンプリングされたL個の位置を全て用いて、時間的に隣接する2点の位置の間の距離を積算することで移動距離を算出する。なお、移動距離は、生体50の存在する位置の変移であるとも言える。
The
そして、移動判定部460は、例えば、算出された移動距離が例えば1mなどの所定値以上である場合、生体50が過去5秒間の所定時間中において移動中であると判定する。移動判定部460は、算出された移動距離が所定値未満である場合、生体が所定時間中において移動していないと判定する。
Then, for example, when the calculated moving distance is equal to or greater than a predetermined value such as 1 m, the
なお、移動判定部460は、所定時間においてサンプリングされた複数の位置を全て用いて移動距離を算出するとしたが、これに限らずに、最新の位置と所定時間前の位置との間の距離を移動距離として算出してもよいし、所定時間分のL個の位置のうちの数点を抽出し、抽出された数点の位置のうち時間的に隣接する2点間の距離を積算することで移動距離を算出してもよい。
Although
ドップラRCS閾値設定部470は、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定する。具体的には、ドップラRCS閾値設定部470は、メモリ41に蓄積された最新のタイミングで推定された生体の状況に応じて、ドップラRCS閾値を設定する。
The Doppler RCS
ドップラRCS閾値は、異なる複数の生体の状況毎に対応する閾値を設定してもよいし、例えば図3に示すように過去10回前までに算出された、ある前姿勢における10回分のドップラRCS値の平均に、1.5倍(150%)などのような固定比率を乗算することで得られる値を閾値として設定してもよい。なお、図3は、実施の形態1のセンサにおける、ドップラRCS閾値設定値テーブルを示す図である。 As the Doppler RCS threshold, a threshold corresponding to each of a plurality of different conditions of a living body may be set. For example, as shown in FIG. The threshold may be set to a value obtained by multiplying the average of the values by a fixed ratio, such as 1.5 times (150%). FIG. 3 is a diagram showing a Doppler RCS threshold set value table in the sensor of the first embodiment.
このとき、閾値に乗算する比率は、適用先の前姿勢に応じて最適値は異なるため、適用先の前姿勢ごとに適宜決めればよい。例えば、図3における最下段の前姿勢が臥位であり次姿勢が寝返りである場合のドップラRCS閾値を算出するための比率を1.1倍(110%)とし、その他の場合のドップラRCS閾値を算出するための比率を1.2倍(120%)としてもよい。これは、最下段の前姿勢が臥位であり次姿勢が寝返りである場合に算出されるドップラRCS値が他の姿勢におけるドップラRCS値よりも小さい値であるからである。 At this time, since the optimal value of the ratio to be multiplied by the threshold differs depending on the front posture of the application destination, it may be determined as appropriate for each front posture of the application destination. For example, the ratio for calculating the Doppler RCS threshold when the front posture in the lowest row in FIG. The ratio for calculating may be 1.2 times (120%). This is because the Doppler RCS value calculated when the front posture in the bottom row is lying down and the next posture is rolling over is smaller than the Doppler RCS values in other postures.
ドップラRCS閾値判定部480は、ドップラRCS算出部450において算出されたドップラRCS値と、ドップラRCS閾値設定部470において設定されたドップラRCS閾値とを比較し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する。
The Doppler RCS
状況推定部520は、移動判定部460における判定結果、および、ドップラRCS閾値判定部480における判定結果の少なくとも一方に応じて、生体50の姿勢、および、生体50の行動のいずれか1つである生体の状況の推定を行う。状況推定部520は、姿勢推定部490と行動推定部500とを有する。
姿勢推定部490は、移動判定部460において生体50は移動していないと判定され、かつ、ドップラRCS閾値判定部においてドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であると判定された場合、生体50の姿勢の推定を行う。この場合、姿勢推定部490は、生体50の位置がほとんど変化しておらず、かつ、生体50の姿勢が動いていない静止中であると推定できるため、1つの位置において静止している生体50の姿勢を推定することができる。姿勢推定部490は、例えば特許文献5記載の方法などを用いて、ドップラRCS算出部450により算出されたドップラRCS値と当該生体50の鉛直位置と、メモリ41に記憶されている、ドップラRCS値および生体50の鉛直位置と生体50の姿勢との対応状況を示す情報42と、を用いて、生体50の姿勢を推定する。
If the
なお、特許文献5ではメモリ41に記憶された鉛直位置とドップラRCS値との領域に基づいて、姿勢を推定していたが、例えば図4に示すようにK近傍法においてK=1としたときに、当該生体の鉛直位置とドップラRCS値とに最も近い教師データに対応付けられている生体の姿勢を、生体50の姿勢として推定してもよい。なお、図4は、実施の形態1における姿勢推定部における姿勢推定の一例を示す図である。
In
行動推定部500は、ドップラRCS閾値判定部480においてドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きいと判定された場合、生体50の行動の推定を行う。この場合、行動推定部500は、生体50の姿勢が動いている動作中であると推定できるため、生体50の行動を推定することができる。行動推定部500は、メモリ41に記憶されている、算出されたドップラRCS値と、推定された生体50の鉛直位置とを参照し、ドップラRCS値および生体50の鉛直位置の遷移ベクトルと予め記憶した教師ベクトルとの相関を計算し、生体50の行動を推定する。
The
図5は、実施の形態1における行動推定部500の構成の一例を示すブロック図である。
FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of
行動推定部500は、位置推定部440により推定された位置、および、ドップラRCS算出部450により算出されたドップラRCS値の時間的変化を示す時系列データと、予めメモリ41に記憶されている対応状況を示す情報42と、を用いて、生体50の行動を推定する。行動推定部500は、動作期間抽出部510と、方向コード算出部511と、動作比較部512とを有する。
The
動作期間抽出部510は、図6に示すように位置推定部440により推定された生体50の位置、または、ドップラRCS算出部450により算出されたドップラRCS値の時間的変化の変化幅が所定値よりも大きい期間をユーザが行動を行っている期間である動作期間として抽出する。なお、図6は、高さ位置(Height)またはドップラRCS値の時系列データから動作期間を抽出する例について説明するための図である。
As shown in FIG. 6, the motion
動作期間抽出部510は、例えば、鉛直位置である高さ位置またはドップラRCS値を用いて動作期間を抽出する場合、瞬時ノイズの影響を避けるため、得られた生体50の位置またはドップラRCS値の時系列のデータに対し、例えば、メディアンフィルタ、FIRフィルタ、平均値などを用い、高さ位置、および、ドップラRCS値のノイズ成分を除去し、フィルタ処理後の高さ情報の変化区間やドップラRCS変化区間を当該生体の動作期間として抽出してもよい。つまり、動作期間抽出部510は、時系列で得られた複数の鉛直位置、または、複数のドップラRCS値から、所定のフィルタを用いて瞬時ノイズ成分を除去することで得られる時系列データを用いて、動作期間を抽出してもよい。
For example, when the motion
なお、動作期間抽出部510は、計算量削減目的などで、推定する対象となる期間を限定したい時に有効であるが必ずしも設けられる必要はない。つまり、全区間について姿勢推定を行う場合、動作期間抽出部510を省略し、全区間について推定しても良いことは言うまでもない。
Note that the operation
方向コード算出部511は、動作期間抽出部510により抽出された動作期間における時間的変化であって、推定された生体50の位置から得られる鉛直位置(高さ位置)、および、算出されたドップラRCS値の時間的変化を、所定の方法を用いて方向ベクトルに変換する。具体的には、方向コード算出部511は、図7に示すように高さ位置とドップラRCS値とを2次元プロットし、その時間変化における軌跡において、当該軌跡の距離ΔPと、当該軌跡の方向θとを算出する。方向コード算出部511は、例えば、第1のタイミングにおける高さ位置H1およびドップラRCS値R1で示される第1の座標p1(H1、R1)から、第1のタイミングの次の第2のタイミングにおける高さ位置H2およびドップラRCS値R2で示される第2の座標p2(H2、R2)への軌跡において、第1の座標p1(H1、R1)と第2の座標p2(H2、R2)との間の距離ΔPと、第1の座標p1(H1、R1)から第2の座標p2(H2、R2)を見たときの方向θとを算出することで方向ベクトルに変換する。図7は、方向ベクトルに変換する処理について説明するための図である。
The direction
次に、方向コード算出部511は、変換した方向ベクトルを正規化することで方向コードを算出する。具体的には、方向コード算出部511は、図8に示す方向コード表を参照することで、方向コードを算出する。例えば、方向コード算出部511は、1~8で示される方向コードのうち方向θが最も近い方向コードを特定する。図8は、方向コード表の一例を示す図である。
Next, the direction
方向コード算出部511は、上述のように方向コードと、距離ΔPとを算出することで図9に示すような方向コードの時系列データを得る。図9は、算出された方向コードおよび距離の時系列データの一例を示す図である。なお、この時、方向コード算出部511は、個人差による影響を避けるため、方向コードの正規化を行っても良い。
The direction
動作比較部512は、方向コード算出部511で算出された方向コードの時系列データと、メモリに記憶されている対応状況を示す情報42とを比較することにより、対応状況を示す情報42において当該時系列データに対応付けられている行動を特定することで、生体50の行動を推定する。
The
なお、メモリ41に記憶されている対応状況を示す情報42とは、センサ10に対する生体50の存在する鉛直方向における位置である鉛直位置およびドップラRCS値の時間的変化を示す複数のモデルコードと、生体50の行動との対応状況を示す情報である。また、対応状況を示す情報42において対応付けられている生体50の行動は、転倒、椅子への着座、床への着座、椅子からの起立、床からの起立、ジャンプ、および、方向転換を含む。つまり、行動推定部500は、位置推定部440により推定された位置、および、ドップラRCS算出部450により算出されたドップラRCS値の時間的変化と、予めメモリ41に記憶されている対応状況を示す情報42と、を用いて、生体50が、転倒、椅子への着座、床への着座、椅子からの起立、床からの起立、ジャンプ、および、方向転換のいずれの行動を行ったかを推定する。なお、モデルコードは、図10に示されるような時系列データとして表される。
The
なお、行動推定部500は、移動判定部460において生体50は移動中であると判定された場合、生体50の行動が移動中であると推定してもよい。この場合、行動推定部500は、生体50が移動中であると判定される直前に推定された生体50の姿勢が立位である場合、生体50の行動を歩行であると推定してもよい。また、行動推定部500は、生体50が移動中であると判定される直前に推定された生体50の姿勢が座位である場合、生体50の行動を車いすによる移動であると推定してもよい。また、行動推定部500は、生体50が移動中であると判定される直前に推定された生体50の姿勢が臥位である場合、生体50の行動を寝返り、または、這いであると推定してもよい。
Note that the
なお、回路40では、複数の異なるタイミングで、繰り返し上記で説明した各部410~500における処理を行うことにより、時系列データを得る。例えば、回路40は、所定のサンプリング周期で処理を繰り返し行うことで時系列の複数の位置および時系列の複数のドップラRCS値からなる時系列データを得る。
Note that the
次に実施の形態1のセンサ10の動作原理の詳細を、数式を用いて説明する。なおここでは、フーリエ変換を用いて生体成分を抽出する方法について示す。ここで説明する処理は、回路40により行われる。送信信号発生器20と受信機30との間の複素伝達関数行列を、
次に生体成分G(f)を用いた生体位置推定方法について説明する。生体成分行列G(f)を、
なお、式5における固有ベクトルは、以下に示す式6で表される。
The eigenvector in
ここで、uiはi列目の固有ベクトルを表しており、要素数はNMである。Dは対角要素が固有値である対角行列であり、
dTxは、例えば、複数の送信アンテナ素子21のうちx方向において互いに隣接する2つの送信アンテナ素子21の間隔を表す。dTzは、例えば、複数の送信アンテナ素子21のうちz方向において互いに隣接する2つの送信アンテナ素子21の間隔を表す。また、dRxは、例えば、複数の受信アンテナ素子31のうちx方向において互いに隣接する2つの受信アンテナ素子31の間隔を表す。また、dRzは、例えば、複数の受信アンテナ素子31のうちz方向において互いに隣接する2つの受信アンテナ素子31の間隔を表す。これらのステアリングベクトルのクロネッカ積を求めると、
更に式12よりドップラRCS値を求め、生体50の位置およびドップラRCS値により生体50の姿勢を推定する。前述の抽出する周波数範囲をf1~f2(f1<f2)とすると、生体から反射され観測されるチャネル成分から電力の伝達係数を求めると、
なお、例えば、生体のバイタル成分と体動成分とをさらに分離して測定する場合、数14の周波数範囲を調整し、その後の処理を行えば良い事は言うまでもない。
It goes without saying that, for example, when the vital component and the body motion component of the living body are to be further separated and measured, the frequency range of
以下に行動推定の方法について説明する。 The method of behavior estimation will be described below.
前述の方法により、生体50のドップラRCS値σおよび高さzを異なる複数のタイミングで連続して推定すると、σ-z特性の軌跡を観測することができる。この時、生体が静止状態にある場合は、ドップラRCS値の変化がほとんどないため、生体が行動しているとき、すなわちドップラRCS値の変動の大きな軌跡点の流れを抽出する。この軌跡点群に対してi-1番目の軌跡点とi番目の軌跡点との間の距離である軌跡点移動量をΔPiとし、i-1番目の軌跡点とi番目の軌跡点との間の成す角を角度パラメータαiとし、それぞれ数20及び数21と定義する。
By continuously estimating the Doppler RCS value σ and the height z of the living
次に、角度パラメータの値を用いて軌跡点の移動方向に方向コードを割り当てる。角度に対する方向コードの割り当ては360°を8分割し、各方向に1~8の数字を割り当てている。この際、垂直、水平方向への移動の際にコードが頻繁に変化しないように、その方向にコードの境を設けないようにしてもよい。生体50の行動における動作の速度には個人差があるため、同じ動作であっても動作の速さによって軌跡点の数が異なることによる誤認識を避けるために、動作の速さの違いを考慮した方向コードの正規化を行ってもよい。例えば、方向推定により得られた原方向コード列cj(j=1~jmax)から、軌跡点移動量の総和に対する軌跡点移動量の割合を考慮して、K項からなる正規化コード列を生成する。ここでjmaxは軌跡点数であり、動作時間により異なってくる。正規化コード列Ck(k=1,2,・・・,K)はi番目の軌跡移動量ΔPi、軌跡点移動量の総和ΔPsumから以下のようにして作成する。
The value of the angle parameter is then used to assign a direction code to the direction of movement of the trajectory point. Direction codes are assigned to angles by dividing 360° into eight and assigning
1)j=1では、数22を満たすkの範囲の正規化コード列は、原方向コード列におけるj=1のコードとする。 1) For j=1, the normalized code string in the k range that satisfies Equation 22 is the code for j=1 in the original code string.
2)jが2~jmaxの範囲では、次式数23を満たすkの範囲の正規化コード列はそれぞれのjでのコードとする。ただし、ΔPsumは数24を満たす。 2) In the range of j from 2 to jmax , the normalized code string in the range of k that satisfies the following equation (23) is the code for each j. However, ΔP sum satisfies Expression 24.
生体50の行動の推定は、軌跡点データから作成したK項からなる正規化数列(テストデータ)を複数の行動のそれぞれに対応するK項からなるモデルデータ数列と比較することで行う。モデルデータ数列は、あらかじめ複数の行動のそれぞれを行っている間での行動の測定を複数回行い、複数回の行動の測定によって得られた正規化コード列の各項で最も多い方向コードを、その項でのモデルデータとする。方向コードは環状になっているので、最大差は4である。方向コード番号と実際の差を算出するため、数25とする。ただし、δCi>4のとき、数26とする。
The behavior of the living
ただし、Ctest,iはテストデータ列の第i項の要素を示し、Cmodel,iはモデルデータ列の第i項の要素を示す。次に、テストデータとモデルデータとの方向コード差の2乗総和を、数27で示す偏差として算出する。例えば、図12に示されるように、テストデータと、モデルデータとを比較することで、数27により行動判定用偏差Eを算出する。図12は、測定により得られたテストデータと、モデルコードであるモデルデータとを示す図である。 However, C test, i indicates the i -th element of the test data string, and C model, i indicates the i-th element of the model data string. Next, the sum of the squares of the direction code differences between the test data and the model data is calculated as the deviation shown in Equation (27). For example, as shown in FIG. 12, by comparing the test data and the model data, the action determination deviation E is calculated by Equation (27). FIG. 12 is a diagram showing test data obtained by measurement and model data, which is model code.
そして、偏差が最小となるモデルデータ列に対応する行動を推定結果として出力する。 Then, an action corresponding to the model data string with the smallest deviation is output as an estimation result.
次に、実施の形態1におけるセンサ10の動作についてフローチャートを用いて説明する。
Next, the operation of the
図11は、実施の形態1におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。
11 is a flowchart showing an example of the operation of the sensor according to
センサ10では、送信信号発生器20のN個の送信アンテナ素子21が、生体50が存在しうる所定範囲に対してN個の送信アンテナ素子21を用いてN個の送信信号を送信する。
In the
受信機30のM個の受信アンテナ素子31が送信信号発生器20により送信されたN個の送信信号が生体50により反射された複数の反射信号を含むN個の受信信号を受信する。
The M
回路40は、M個の受信アンテナ素子31のそれぞれにおいて所定期間で受信されたN個の受信信号のそれぞれから、N個の送信アンテナ素子21それぞれと、M個の受信アンテナ素子31それぞれとの間の伝播特性を示す各複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する(S11)。
The
回路40は、第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、生体50の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する第2行列を逐次抽出する(S12)。
The
回路40は、第1行列または第2行列を用いて、センサ10の有効範囲としての所定範囲内に生体50が存在するか否かを判定する在不在判定を行う(S13)。ステップS13では、所定範囲に存在する生体の人数を推定する人数推定が行われてもよい。回路40は、所定範囲内に生体50が存在すると判定された後で(S13でYes)、ステップS14に進み、所定範囲内に生体50が存在しないと判定された後で(S13でNo)、ステップS11に戻る(S13)。
The
ステップS14において、回路40は、逐次抽出された第2行列を用いて、センサ10に対する生体50の存在する位置を逐次推定する(S14)。そして、回路40は、逐次推定された生体50の存在する位置を推定された順に所定の回数メモリ41に記憶する。
In step S14, the
回路40は、逐次推定された生体50の存在する位置と、送信信号発生器20の位置と、受信機30の位置と、に基づいて、生体50と送信信号発生器20との距離を示す距離RT、および、生体50と受信機30との距離を示す距離RRを逐次算出し、算出された距離RTおよび距離RRを用いて、生体50に対するドップラRCS値を逐次算出する(S15)。
The
回路40は、メモリ41所定回数記憶された生体50の存在する位置を用いて生体50の存在する位置の変移が所定の値未満であるか否かを判定する(S16)。回路40は、例えば5秒間にて1m以上の移動量の変移であれば(S16でNo)、生体50は移動中であると判定し、ステップS11に戻る。なお、この結果が用いられることにより、生体50の行動は移動中であると判定されてもよい。回路40は、例えば5秒間にて1m未満の移動量の変移であれば(S16でYes)、生体50は移動していないと判定し、次のステップS17に進む。
The
回路40は、メモリ41に記憶されている、1つ前の姿勢および過去所定の回数分のドップラRCS値の平均値を参照し、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定する(S17)。この時、ドップラRCS閾値は、過去の姿勢毎に所定の値に設定しても良いし、過去のドップラRCS値の平均値に例えば1.5倍など、所定の比率を乗算して得られた値を設定しても良い。
The
回路40は、算出されたドップラRCS値と、設定されたドップラRCS閾値とを比較し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する(S18)。
回路40は、算出されたドップラRCS値がドップラRCS閾値以下である場合(S18でYes)、姿勢推定部490による生体50の姿勢を推定する姿勢推定処理が行われる(S19)。
When the calculated Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (Yes in S18), the
回路40は、算出されたドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きい場合(S18でNo)、行動推定部500による生体50の行動を推定する行動推定処理が行われる(S20)。
When the calculated Doppler RCS value is larger than the Doppler RCS threshold (No in S18), the
回路40における処理の具体例は、回路40の機能構成の説明において既に説明しているため省略する。
A specific example of the processing in the
以上のように、ステップS16~ステップS20においては、移動判定における判定結果、および、ドップラRCS閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、生体50の姿勢の推定、および、生体の行動の推定の少なくとも一方が選択的に行われることとなる。
As described above, in steps S16 to S20, the estimation of the posture of the living
図12は、行動推定処理の詳細の第1の例を示すフローチャートである。 FIG. 12 is a flow chart showing a first example of details of the action estimation process.
回路40は、推定した位置のうちの鉛直位置、または、算出したドップラRCS値の時間的変化が所定値よりも大きい期間を、生体50が動作している動作期間として抽出する(S21)。
The
回路40は、抽出した動作期間における時間的変化であって、推定した位置から得られる鉛直位置、および、算出したドップラRCS値の時間的変化を、所定の方法を用いて方向ベクトルに変換し、変換した方向ベクトルを正規化することで方向コードを算出する(S22)。
回路40は、算出した方向コードの時系列データと、メモリに記憶されている対応状況を示す情報42とを比較することにより、対応状況を示す情報42において当該時系列データに対応付けられている行動を特定することで、生体50の行動を推定する(S23)。
The
次に、対応状況を示す情報42を取得するためのセンサ10の事前学習の動作について説明する。
Next, the pre-learning operation of the
回路40は、図示しない入力手段により所定の動作を指定するための入力を受け付ける。これにより、回路40は、所定の期間の間に行われる動作が、受け付けた入力により示される動作であると認識する。次に、上記で説明したセンサ10の動作のステップS11~ステップS22およびステップS21、S22と同様の処理が順に行われる。
The
次に、回路40は、入力手段より受け付けた動作と、算出した方向コードの時系列データとを対応付けることにより得られた対応状況を示す情報を教師データとしてメモリ41に記憶する。以上の事前学習が生体の動作毎に行われることで、対応状況を示す情報が生成され、メモリ41に記憶される。
Next, the
本実施の形態に係るセンサ10によれば、移動判定における判定結果、および、ドップラRCS閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、生体50の姿勢の推定、および、生体50の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う。このため、生体50の移動、当該生体50の姿勢、および、当該生体50の行動のいずれか1つである生体の状況の推定を短時間かつ高精度に行うことができる。
According to the
本実施の形態に係るセンサ10によれば、生体50が存在する位置および当該位置における生体の在不在、静止、移動、姿勢、行動などの状況推定を短時間かつ高精度に行うことができる。
According to the
センサ10は、動いている部位を検出することで、生体50の存在を検出する。このため、例えば、これを利用することにより、ヒトが生きている状態で、かつ、直立、椅座、胡坐、および、仰臥のいずれの姿勢であるかを推定できる。これにより、ヒトの生存確認を効果的に行うことができる。また、カメラで撮像した画像を画像解析することなくヒトの生存確認を行うことができるため、ヒトのプライバシを保護した状態で、ヒトの生存確認を行うことができる。
The
(実施の形態1の変形例1)
実施の形態1において、回路40による行動推定処理では、生体50の鉛直位置およびドップラRCS値の組合せの軌跡を予め教師データとしてメモリ41に記憶しておき、当該教師データと、推定された生体50の鉛直位置、および、算出されたドップラRCS値の組合せの軌跡との相関を算出することで行動を推定するとしたが、これに限らない。行動推定部500は、例えば図13のフローに示される処理を生体50の行動を推定する処理として行ってもよい。
(
In the first embodiment, in the action estimation processing by the
図13は、実施の形態1における行動推定処理の第2の例を示すフローチャートである。
13 is a flowchart illustrating a second example of behavior estimation processing according to
回路40の姿勢推定部490は、姿勢が推定される度に推定された姿勢をメモリ41に記憶している。
行動推定部500は、メモリ41に記憶されている当該生体50の最新の姿勢を参照して、最新の姿勢を、生体50の行動を推定するのに用いる前姿勢として取得する(S31)。
The
そして、行動推定部500は、逐次算出されたドップラRCS値を順次取得する(S32)。行動推定部500は、メモリ41に記憶されているドップラRCS値を算出された順にメモリ41から取得する。
Then, the
行動推定部500は、取得されたドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する(S33)。
The
行動推定部500は、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であると判定された場合(S33でYes)、当該生体50の姿勢を姿勢推定部490に推定させ、推定させた姿勢を行動における後姿勢として取得する(S34)。つまり、行動推定部500は、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下になるまで待機することで生体50が静止するまで待機し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下になった時のN個の受信信号から推定された生体50の姿勢を後姿勢として推定する。行動推定部500は、生体50が静止した後の姿勢を後姿勢として取得することで、精度のよい後姿勢を取得することができる。
When it is determined that the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (Yes in S33), the
行動推定部500は、その後、取得された前姿勢と推定された後姿勢とを用いて、生体50の行動を推定する(S35)。例えば、行動推定部500は、図14に示されるテーブルで示される前姿勢、後姿勢および行動が対応付けられた対応状況を参照することで、前姿勢と後姿勢との組合せに対応状況において対応付けられた行動を特定することで、生体50の行動を推定する。なお、図14は、実施の形態1における行動推定処理の他の一例において、前姿勢および後姿勢の組合せと、行動との対応状況の一例を示す図である。
The
(実施の形態1の変形例2)
また、例えば、行動推定部500は、図14に示すように、前姿勢によりその後、発生する行動を経た後の姿勢である後姿勢が限定されるため、前姿勢が特定されると、次に起こりうる行動の選択肢を絞ることも可能である。つまり、図14における後姿勢は、遷移可能な姿勢と読み替えることもできる。これを利用することで、図15に示すフローのように、前姿勢が特定された場合に、特定された前姿勢の後に発生する行動の選択肢を分けることで、行動を推定してもよい。
(
Further, for example, as shown in FIG. 14, the
図15は、実施の形態1における行動推定処理の第3の例を示すフローチャートである。
15 is a flowchart illustrating a third example of behavior estimation processing according to
行動推定部500は、メモリ41に記憶されている当該生体50の最新の姿勢を参照して、最新の姿勢を、生体50の行動を推定するのに用いる前姿勢として取得する(S41)。行動推定部500は、前姿勢が姿勢Aである場合、ステップS42に進む。例えば、姿勢Aは、立位である。
The
行動推定部500は、ステップS42およびS43を行う。ステップS42およびS43は、それぞれステップS32およびS33と同様であるため説明を省略する。
The
行動推定部500は、ステップS44において、取得された前姿勢が立位であるため、図14の対応状況を参照することで、次の後姿勢が臥位または座位であることに絞り込んだ上で、行動を推定する(S44)。具体的には、後姿勢を推定する姿勢推定部490は、次に座位および臥位のうちで、推定結果が近い姿勢を後姿勢として推定する。例えば、座位および臥位の教師データと、生体50の鉛直位置およびドップラRCS値の組合せとを比較することで、座位および臥位のいずれかを生体50の後姿勢として推定する。
Since the front posture acquired in step S44 is the standing position, the
同様に、行動推定部500は、前姿勢が姿勢Bである場合、ステップS45に進む。ステップS45~S47は、前姿勢が異なるだけで処理自体は、ステップS42~S44と同様の処理を行うため説明を省略する。
Similarly, when the front posture is posture B,
(実施の形態1の変形例3)
なお、上記実施の形態1に示したセンサ10の動作を示すフローチャートは一例であり、図16および図17に示すように前記第1行列や前記第2行列、生体50の位置情報、ドップラRCSなどメモリ41に保存することで、後段処理をサーバや別の計算機に分担することも可能であるし、図18に示すようにドップラRCS閾値判定を先に行うことも可能である。
(
It should be noted that the flowchart showing the operation of the
図16は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。
16 is a flowchart showing an example of another version of the operation of the sensor according to
図16に示されるように、センサ10の回路40は、図11で説明したフローチャートにおけるステップS11~S15の処理と、ステップS16~S20の処理とを分けて行ってもよい。つまり、ステップS11~S15の処理を実行する第1の装置と、ステップS16~S20の処理を実行する第2の装置とが異なっていてもよい。
As shown in FIG. 16, the
まず、第1の装置は、ステップS11~S15の処理を実行する。次に、ステップS11~S15により得られた処理結果をメモリに保存する(S101)。なお、ステップS101で利用されるメモリは、第1の装置が備えるメモリであってもよいし、第2の装置が備えるメモリであってもよいし、第1の装置および第2の装置とは異なる装置が備えるメモリであってもよい。 First, the first device executes the processes of steps S11 to S15. Next, the processing results obtained in steps S11 to S15 are stored in memory (S101). Note that the memory used in step S101 may be the memory provided in the first device or the memory provided in the second device. It may be a memory provided in a different device.
次に、第2の装置は、メモリから最新結果を読み出す(S102)。そして、第2の装置は、ステップS16~S20の処理を実行する。 The second device then reads the latest result from memory (S102). The second device then executes the processes of steps S16 to S20.
なお、第1の装置および第2の装置のそれぞれは、回路およびメモリにより構成される。 Each of the first device and the second device is composed of a circuit and a memory.
図17は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バーションの一例を示すフローチャートである。
17 is a flowchart showing an example of another version of the operation of the sensor according to
図17に示されるように、センサ10の回路40は、図11で説明したフローチャートにおけるステップS11~S19の処理と、ステップS20の処理とを分けて行ってもよい。つまり、ステップS11~S19の処理を実行する第3の装置と、ステップS20の処理を実行する第4の装置とが異なっていてもよい。
As shown in FIG. 17, the
まず、第1の装置は、ステップS11~S19の処理を実行する。次に、ステップS11~S19により得られた処理結果をメモリに保存する(S111)。なお、ステップS101で利用されるメモリは、第3の装置が備えるメモリであってもよいし、第4の装置が備えるメモリであってもよいし、第3の装置および第4の装置とは異なる装置が備えるメモリであってもよい。 First, the first device executes the processes of steps S11 to S19. Next, the processing results obtained in steps S11 to S19 are stored in memory (S111). Note that the memory used in step S101 may be the memory provided in the third device or the memory provided in the fourth device. It may be a memory provided in a different device.
次に、第4の装置は、メモリから最新結果を読み出す(S112)。 Next, the fourth device reads the latest result from memory (S112).
そして、第4の装置は、ドップラRCS閾値を設定し、(S113)、最新結果のうちのドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する(S114)。 The fourth device then sets a Doppler RCS threshold (S113), and determines whether the Doppler RCS value in the latest results is less than or equal to the Doppler RCS threshold (S114).
第4の装置は、ドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きい場合(S114でNo)、ステップS20の処理を実行する。ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下である場合(S114でYes)、ステップS112に戻る。 If the Doppler RCS value is greater than the Doppler RCS threshold (No in S114), the fourth device executes the process of step S20. If the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (Yes in S114), the process returns to step S112.
図18は、実施の形態1におけるセンサの動作の別バージョンの一例を示すフローチャートである。
18 is a flowchart showing an example of another version of the operation of the sensor according to
図18に示されるステップS121およびS122のように、ドップラRCS閾値の設定およびドップラRCS閾値判定は、生体50が移動中であるか否かの移動判定より前に行われてもよい。
As in steps S121 and S122 shown in FIG. 18, the setting of the Doppler RCS threshold and the determination of the Doppler RCS threshold may be performed prior to the determination of whether or not the living
この場合、ステップS17と同様に、回路40は、メモリ41に記憶されている、1つ前の姿勢および過去所定の回数分のドップラRCS値の平均値を参照し、所定の方法によりドップラRCS閾値を設定する(S121)。
In this case, as in step S17, the
次に、ステップS18と同様に、回路40は、算出されたドップラRCS値と、設定されたドップラRCS閾値とを比較し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下であるか否かを判定する(S122)。
Next, as in step S18, the
回路40は、算出されたドップラRCS値がドップラRCS閾値以下である場合(S122でYes)、姿勢推定部490による生体50の姿勢を推定する姿勢推定処理が行われ(S19)、ステップS11に戻る。
When the calculated Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold (Yes in S122), the
回路40は、算出されたドップラRCS値がドップラRCS閾値より大きい場合(S18でNo)、ステップS16を実行し、移動量が閾値以下であれば(S16でYes)、生体50の行動を推定し(S20)、ステップS11に戻る。
If the calculated Doppler RCS value is greater than the Doppler RCS threshold (No in S18), the
また、回路40は、移動量が閾値より大きければ(S16でNo)、移動中であると判定し、ステップS11に戻る。
If the movement amount is greater than the threshold (No in S16), the
(実施の形態2)
実施の形態1における回路40では、あるタイミングにおける生体50の1つの姿勢または1つの行動を推定するとしたが、これに限らずに、生体50の姿勢および行動として、生体50の姿勢確率または行動確率を推定してもよい。生体50の姿勢確率とは、生体50が取り得る予め定められた1以上の姿勢のそれぞれが発生していると推定される確率である。また、生体50の行動確率とは、生体50が取り得る予め定められた1以上の行動のそれぞれが発生していると推定される確率である。
(Embodiment 2)
In the
図19は実施の形態2における回路およびメモリの機能的な構成を示すブロック図である。 FIG. 19 is a block diagram showing functional configurations of circuits and memories according to the second embodiment.
実施の形態2における回路40Aは、実施の形態1における回路40と比較して、姿勢推定部490および行動推定部500がそれぞれ姿勢確率推定部491および行動確率推定部501に代わっている点が異なる。
図20は、実施の形態2におけるセンサの動作の一例を示すフローチャートである。
20 is a flowchart showing an example of the operation of the sensor according to
実施の形態2では、ステップS19およびS20の代わりに、それぞれ、ステップS19aおよびS20aが行われる点が異なる。ステップS19aの詳細は、図21~図23を用いて説明する。
図21は、姿勢確率推定部における姿勢確率推定処理の一例を示すフローチャートである。図22は、実施の形態2における姿勢確率推定に用いられる教師データの一例を示す図である。
FIG. 21 is a flowchart illustrating an example of posture probability estimation processing in a posture probability estimation unit. 22 is a diagram showing an example of teacher data used for posture probability estimation according to
姿勢確率推定部491は、初めに姿勢を推定するための教師データの正規化を行う(S51)。姿勢確率推定部491は、教師データが更新されるごとにステップS51を実施すればよい。教師データの正規化では、例えば図22に示すように、元の教師データ中の高さ方向のばらつきを抑制する為、各姿勢の教師データに対し、例えば上下70%以上と30%以下のデータを削除する。この時に設定される、削除するデータの範囲は、センサ10Aの設置状況や用途に応じて異なる。次に式27と式28を用い、高さ情報とドップラRCS情報を正規化する。
The posture
ここでZi stdは鉛直位置のi番目の正規化後の教師データ、Ziは鉛直位置のi番目の教師データ、μzは鉛直位置の平均、σzは鉛直位置の分散、σi stdはドップラRCSi番目、正規化後の教師データ、σiはドップラRCSi番目の教師データ、μσはドップラRCSの平均、σσはドップラRCSの分散をそれぞれ示す。計算結果の一例は、図23に示される。なお、図23は、実施の形態2における姿勢確率推定で得られる教師データの正規化および姿勢推定の一例を示す図である。 Here, Z i std is the i-th normalized teacher data of the vertical position, Z i is the i-th teacher data of the vertical position, μ z is the mean of the vertical position, σ z is the variance of the vertical position, σ i std is the Doppler RCSi-th normalized teacher data, σ i is the Doppler RCSi-th teacher data, μ σ is the Doppler RCS average, and σ σ is the Doppler RCS variance. An example of calculation results is shown in FIG. FIG. 23 is a diagram showing an example of normalization of teacher data and posture estimation obtained by posture probability estimation according to the second embodiment.
姿勢確率推定部491は、図23において、例えば測定データが星印に位置する時、例えば、その近傍100点のデータを抽出し、姿勢確率推定を行う(S52)。姿勢確率推定部491は、例えば、抽出された100点中70点が立位を示し、30点が座位を示す場合、立位が70%、座位が30%で構成される姿勢確率推定値を生体50の姿勢として算出する。
In FIG. 23, for example, when the measured data is positioned at a star, the posture
次に、図24は、行動確率推定部における行動確率推定処理の一例を示すフローチャートである。 Next, FIG. 24 is a flowchart showing an example of action probability estimation processing in the action probability estimation unit.
実施の形態2では、上記の図21~23を用いて説明したように、姿勢確率推定部491により姿勢確率推定値を算出し、算出された姿勢確率推定値は、逐次メモリ41に保存される。
In
行動確率推定部501は、メモリ41に保存されている当該生体50の最新の姿勢確率推定値を参照して、最新の姿勢確率推定値に含まれる複数の姿勢確率のそれぞれで示される複数の初期姿勢を取得する(S61)。
The action
行動確率推定部501は、複数の初期姿勢のそれぞれの姿勢確率毎に、発生しうる行動の確率を算出する。例えば、ステップS61では、初期姿勢Aの姿勢確率はPa1と推定され、初期姿勢Bの姿勢確率はPb1と推定され、初期姿勢Cの姿勢確率はPc1と推定され、初期姿勢Dの姿勢確率はPd1と推定されたものとする。
Action
以下、初期姿勢Aについて説明する。 The initial posture A will be described below.
行動確率推定部501は、ステップS62およびS63を行う。ステップS62およびS63は、それぞれ、ステップS32およびS33と比較して、ステップS62において鉛直位置をさらに記録する点で異なるが、その他は同様である。つまり、行動確率推定部501は、S62およびS63を実行することで、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下になるまで、記録しつつ待機し、ドップラRCS値がドップラRCS閾値以下になった時、次のステップS64に進む。なお、ステップ64では所定の方法または式26を用い行動判定用偏差Eを算出する。
The behavior
次に、行動確率推定部501は、メモリ41から参照した初期姿勢の姿勢確率推定値Piを元に式29を用いて姿勢確率としての初期姿勢補正項Biを求める。
Next, action
この時、Cは任意の自然数でよい。更に行動完了後の姿勢確率を姿勢確率推定部491により求め、式29と同様の方法で行動後姿勢補正項Aiを求める(S64)。なお本実施の形態では、行動判定用偏差Eが教師データとあるコードとの相関を示す変数であるため、Eが最小となる時の行動が結果となる。このため、Biも最も確からしい姿勢になった時に最小となる変数であれば、どのような式を用いてもよい。
At this time, C may be any natural number. Further, the post-action
その後、確率補正後偏差Epiを式30により求める。これにより、初期姿勢AのステップS66のPAが算出される。 After that, the probability-corrected deviation E pi is obtained by Equation (30). As a result, P A for the initial posture A in step S66 is calculated.
ここでEiは、各教師データのコード毎に前記行動判定用偏差Eを求めた結果である。 Here, Ei is the result of obtaining the behavior determination deviation E for each code of each training data.
このように、ステップS61~ステップS66では、初期姿勢Aの姿勢確率Pa1、初期姿勢Aに基づいて特定される複数の行動それぞれの行動確率Pa21、Pa22、・・・をステップS64において算出し、初期姿勢Aの後で複数の行動のそれぞれが行われた結果の後姿勢の姿勢確率Pa31、Pa32、・・・をステップS65で算出する。そして、ステップS66において、初期姿勢Aの姿勢確率Pa1と、複数の行動確率Pa21、Pa22、・・・のうちの1つと、後姿勢の姿勢確率Pa31、Pa32、・・・のうちの1つとの3つの確率の取り得る全ての組合せの積のうちの最小値を行動確率PAとして算出する。 In this way, in steps S61 to S66, the posture probability P a1 of the initial posture A, and the action probabilities P a21 , P a22 , . Then, posture probabilities P a31 , P a32 , . Then, in step S66 , the posture probability P a1 of the initial posture A, one of the plurality of action probabilities P a21 , P a22 , . The minimum value of the products of all possible combinations of the three probabilities with one of them is calculated as the action probability PA .
初期姿勢Aと同様に初期姿勢BについてもステップS62~S66にそれぞれ対応するS67~S71が繰り返され、同様に他の初期姿勢C、D・・・においても処理が繰り返される。 S67 to S71 corresponding to steps S62 to S66 are repeated for the initial posture B in the same manner as for the initial posture A, and the processing is similarly repeated for the other initial postures C, D, .
行動確率推定部501は、全ての初期姿勢A~D、・・・において算出された確率補正後偏差EpiとしてのPA、PB、PC、PD、・・・を比較して最小となる行動を生体の行動として特定する(S72)。 Behavior probability estimation unit 501 compares P A , P B , P C , P D , . is specified as the behavior of the living body (S72).
本開示は、無線信号を利用した動体の方向や位置を推定するセンサおよび推定方法に利用できる。特に、生体と機械を含む動体の方向や位置を測定する測定器、動体の方向や位置に応じた制御を行う家電機器、動体の侵入を検知する監視装置などに搭載される方向推定方法、方向推定方法,位置推定方法および散乱断面積を用いた高々推定装置に利用できる。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present disclosure can be used for a sensor and an estimation method for estimating the direction and position of a moving object using radio signals. In particular, direction estimation methods and directions installed in measuring instruments that measure the direction and position of moving objects, including living organisms and machines, home appliances that perform control according to the direction and position of moving objects, and monitoring devices that detect intrusion of moving objects. It can be used for an estimation method, a position estimation method, and an estimation device using a scattering cross section.
10 センサ
20 送信信号発生器
21 送信アンテナ素子
30 受信機
31 受信アンテナ素子
40、40A 回路
41 メモリ
42 対応状況を示す情報
50 生体
410 第1行列算出部
420 第2行列抽出部
430 人数推定部
440 位置推定部
450 ドップラRCS算出部
460 移動判定部
470 ドップラRCS閾値設定部
480 ドップラRCS閾値判定部
490 姿勢推定部
491 姿勢確率推定部
500 行動推定部
501 行動確率推定部
510 動作期間抽出部
511 方向コード算出部
512 動作比較部
520 状況推定部
REFERENCE SIGNS
Claims (13)
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器と、
前記N個の送信アンテナ素子によりそれぞれ送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機と、
回路と、
メモリと、を備え、
前記回路は、
前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、
前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、
前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記センサに対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、
(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、逐次推定された前記生体の存在する位置と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定の回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、
所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、
算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、
前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の少なくとも一方を選択的に行う状況推定部と、を有する
センサ。 a sensor,
a transmission signal generator having N (N is a natural number of 3 or more) transmission antenna elements each transmitting a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist;
Each receives N received signals including reflected signals in which some of the N transmitted signals respectively transmitted by the N transmitting antenna elements are reflected or scattered by the living body. a receiver having M receiving antenna elements (M is a natural number of 3 or more);
a circuit;
with memory and
The circuit is
A one-to-one combination of the N transmission antenna elements and the M reception antenna elements from each of the N reception signals received in each of the M reception antenna elements in a predetermined period For each of the N×M combinations, a complex transfer function indicating the propagation characteristics between the transmitting antenna element and the receiving antenna element in the combination is calculated, and the calculated N×M complex transfer function is used as a component. , a first matrix calculator that sequentially calculates a first matrix of N×M;
By sequentially extracting a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix sequentially calculated in the first matrix calculation unit, vital activity including at least one of respiration, heartbeat and body movement of the living body a second matrix extraction unit that sequentially extracts the second matrix corresponding to the affected component;
a presence/absence determination unit that determines whether or not a living body exists within the predetermined range by a predetermined method;
After the presence/absence determination unit determines that the living body exists within the predetermined range, the position of the living body with respect to the sensor is determined using the second matrix sequentially extracted by the second matrix extraction unit. a position estimation unit that sequentially estimates;
(i) the position of the living body successively estimated based on the position of the living body successively estimated by the position estimation unit, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver; and the transmission signal generator, and a second distance indicating the distance between the living body and the receiver, and (ii) the calculated first distance and the a Doppler RCS calculation unit that sequentially calculates a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body using a second distance;
The positions of the living body that are sequentially estimated are stored in the memory for a predetermined number of times in the estimated order, and the positions of the living body that are stored in the memory for the predetermined number of times are used to determine the positions of the living body. a movement determination unit that determines that the living body is moving when the displacement is equal to or greater than a predetermined value, and determines that the living body is not moving when the displacement is less than the predetermined value;
a Doppler RCS threshold setting unit for setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method;
a Doppler RCS threshold determination unit that compares the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold and determines whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold;
A situation in which at least one of the estimation of the posture of the living body and the estimation of the action of the living body is selectively performed according to at least one of the determination result of the movement determination section and the determination result of the Doppler RCS threshold determination section. an estimator; and a sensor.
前記移動判定部において前記生体は移動していないと判定され、かつ、前記ドップラRCS閾値判定部において前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であると判定された場合、前記生体の姿勢の推定を行い、
前記ドップラRCS閾値判定部において前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値より大きいと判定された場合、前記生体の行動の推定を行う
請求項1に記載のセンサ。 The situation estimation unit
When the movement determining unit determines that the living body is not moving and the Doppler RCS threshold determining unit determines that the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold, the posture of the living body is estimated. do,
The sensor according to claim 1, wherein the behavior of the living body is estimated when the Doppler RCS threshold determination unit determines that the Doppler RCS value is greater than the Doppler RCS threshold.
前記移動判定部において前記生体は移動中であると判定された場合、前記生体の行動が移動中であると判定する
請求項1または2に記載のセンサ。 The situation estimation unit
3. The sensor according to claim 1, wherein when the movement determination unit determines that the living body is moving, the action of the living body is determined to be moving.
前記M個の受信アンテナ素子のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記メモリは、ドップラRCS値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、
前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置を推定し、
前記状況推定部は、算出された前記ドップラRCS値、および、前記鉛直位置と、前記メモリに記憶されている前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体の姿勢を推定する、
請求項1から3のいずれか1項に記載のセンサ。 At least three transmitting antenna elements out of the N transmitting antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively;
At least three receiving antenna elements out of the M receiving antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively;
The memory stores Doppler RCS values and information indicating a correspondence relationship between a vertical position, which is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, and a posture of the living body,
The position estimating unit estimates, as the position where the living body exists, a three-dimensional position including a vertical position, which is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor,
The situation estimation unit estimates the posture of the living body using the calculated Doppler RCS value, the vertical position, and the information indicating the correspondence stored in the memory.
4. A sensor according to any one of claims 1-3.
前記M個の受信アンテナ素子のうち少なくとも3個の受信アンテナ素子は、それぞれ、鉛直方向および水平方向の異なる位置に配置され、
前記メモリは、ドップラRCS値、および、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置と、前記生体の姿勢との対応関係を示す情報を記憶しており、
前記位置推定部は、前記生体の存在する位置として、前記センサに対する前記生体の存在する前記鉛直方向における位置である鉛直位置を含む3次元位置を推定し、
前記状況推定部は、算出された前記ドップラRCS値、および、前記鉛直位置と、前記対応関係を示す情報と、を用いて、前記生体が取り得る予め定められた1以上の姿勢のそれぞれの確率である姿勢確率を前記生体の姿勢として推定する、
請求項1から3のいずれか1項に記載のセンサ。 At least three transmitting antenna elements out of the N transmitting antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively;
At least three receiving antenna elements out of the M receiving antenna elements are arranged at different positions in the vertical direction and the horizontal direction, respectively;
The memory stores Doppler RCS values and information indicating a correspondence relationship between a vertical position, which is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor, and a posture of the living body,
The position estimating unit estimates, as the position where the living body exists, a three-dimensional position including a vertical position, which is a position in the vertical direction where the living body exists with respect to the sensor,
The situation estimating unit uses the calculated Doppler RCS value, the vertical position, and the information indicating the correspondence relationship to determine the probability of each of one or more predetermined postures that the living body can take. estimating the posture probability as the posture of the living body,
4. A sensor according to any one of claims 1-3.
前記ドップラRCS閾値設定部は、前記メモリに記憶された前記生体の姿勢のうち最新のタイミングで推定された前記生体の姿勢に応じて、前記ドップラRCS閾値を設定する、
請求項1から5のいずれか1項に記載のセンサ。 The situation estimating unit sequentially estimates the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, and then calculates the sequentially estimated posture of the living body. stored in said memory;
The Doppler RCS threshold setting unit sets the Doppler RCS threshold according to the posture of the living body estimated at the latest timing among the postures of the living body stored in the memory.
6. A sensor according to any one of claims 1-5.
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
次に前記生体の姿勢を推定する前に、逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時の前記N個の受信信号から推定された前記生体の姿勢を後姿勢として推定し、
前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢と、推定された前記後姿勢とを用いて、前記生体の行動を推定する、
請求項1から6のいずれか1項に記載のセンサ。 The situation estimation unit
After sequentially estimating the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, storing the sequentially estimated postures of the living body in the memory;
Next, before estimating the posture of the living body, it waits until the Doppler RCS value that is sequentially calculated becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, and determines if the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold. estimating the posture of the living body estimated from the received signal of as a back posture,
estimating the behavior of the living body using the previously estimated front posture of the living body stored in the memory and the estimated back posture;
7. A sensor according to any one of claims 1-6.
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、
前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を1以上推定し、
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記1以上の次の行動のうちから1つの行動を特定することで前記生体の行動を推定する
請求項1から6のいずれか1項に記載のセンサ。 The situation estimation unit
After sequentially estimating the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, storing the sequentially estimated postures of the living body in the memory;
waiting until the Doppler RCS value calculated sequentially becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold;
when the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, estimating one or more next actions of the living body using a previous posture, which is a posture of the living body previously estimated and stored in the memory;
Behavior of the living body by specifying one behavior from the one or more next behaviors estimated by using the Doppler RCS value that is sequentially calculated and the position that the living body is located that is sequentially estimated. 7. The sensor according to any one of claims 1 to 6, which estimates the .
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の姿勢を逐次推定した後、逐次推定された前記生体の姿勢を前記メモリに記憶し、
逐次算出された前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になるまで待機し、
前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下になった時に、前記メモリに記憶されている前回推定された前記生体の姿勢である前姿勢を用いて前記生体の次の行動を1以上推定し、
逐次算出された前記ドップラRCS値、および、逐次推定された前記生体の存在する位置を用いて、推定された前記1以上の次の行動のそれぞれの確率である行動確率を前記生体の行動として推定する
請求項1から6のいずれか1項に記載のセンサ。 The situation estimation unit
After sequentially estimating the posture of the living body using the sequentially calculated Doppler RCS values and the sequentially estimated positions where the living body exists, storing the sequentially estimated postures of the living body in the memory;
waiting until the Doppler RCS value calculated sequentially becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold;
when the Doppler RCS value becomes equal to or less than the Doppler RCS threshold, estimating one or more next actions of the living body using a previous posture, which is a posture of the living body previously estimated and stored in the memory;
Using the sequentially calculated Doppler RCS value and the sequentially estimated position where the living body exists, an action probability, which is the probability of each of the estimated one or more next actions, is estimated as the action of the living body. A sensor according to any one of claims 1 to 6.
請求項1から9のいずれか1項に記載のセンサ。 The presence/absence determination unit estimates the number of living organisms present in the predetermined range, determines that the living organisms do not exist in the predetermined range when the number of living organisms is 0, and determines that the living organisms do not exist within the predetermined range. 10. The sensor according to any one of claims 1 to 9, wherein when the number is 1 or more, it is determined that the living body exists within the predetermined range.
前記回路は、
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号を取得する取得部と、
取得された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出する第1行列算出部と、
前記第1行列算出部において逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出する第2行列抽出部と、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行う在不在判定部と、
前記所定範囲内に生体が存在すると前記在不在判定部により判定された後で、前記第2行列抽出部において逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定する位置推定部と、
(i)前記位置推定部により逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、かつ、(ii)算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出するドップラRCS算出部と、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定部と、
所定の方法によりドップラRCS閾値を設定するドップラRCS閾値設定部と、
算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定部と、
前記移動判定部における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定部における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う状況推定部と、を有する
推定装置。 An estimating device comprising a circuit and a memory,
The circuit is
Among the N transmission signals transmitted by a transmission signal generator having N transmission antenna elements (N is a natural number of 3 or more) each transmitting a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist From a receiver having M receiving antenna elements (M is a natural number of 3 or more) each receiving N received signals including reflected signals whose part of transmitted signals is reflected or scattered by the living body, an acquiring unit that acquires the N received signals received in each of the M receiving antenna elements in a predetermined period;
From each of the acquired N received signals, for each of N×M combinations in which the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements are combined one-to-one, the calculating a complex transfer function indicating propagation characteristics between the transmitting antenna element and the receiving antenna element, and sequentially calculating an N×M first matrix whose components are the calculated N×M complex transfer functions; 1 matrix calculation unit;
By sequentially extracting a second matrix corresponding to a predetermined frequency range in the first matrix sequentially calculated in the first matrix calculation unit, vital activity including at least one of respiration, heartbeat and body movement of the living body a second matrix extraction unit that sequentially extracts the second matrix corresponding to the affected component;
a presence/absence determination unit that determines whether or not a living body exists within the predetermined range by a predetermined method;
After it is determined by the presence/absence determination unit that the living body exists within the predetermined range, the second matrix extracted sequentially by the second matrix extraction unit is used for the transmission signal generator and the receiver. a position estimation unit that sequentially estimates the position where the living body exists;
(i) based on the position of the living body, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver sequentially estimated by the position estimating unit, the relationship between the living body and the transmission signal generator; A first distance indicating a distance and a second distance indicating a distance between the living body and the receiver are sequentially calculated, and (ii) using the calculated first distance and the second distance, the a Doppler RCS calculator that sequentially calculates a Doppler RCS (Rader cross-section) value for a living body;
storing the sequentially estimated positions of the living body in the memory for a predetermined number of times in the order of estimation, and using the positions of the living body stored in the memory for the predetermined number of times to shift the position of the living body; a movement determination unit that determines that the living body is moving when is equal to or greater than a predetermined value, and determines that the living body is not moving when is less than the predetermined value;
a Doppler RCS threshold setting unit for setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method;
a Doppler RCS threshold determination unit that compares the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold and determines whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold;
Situation estimation that selectively performs one of the estimation of the posture of the living body and the estimation of the action of the living body according to at least one of the determination result of the movement determination section and the determination result of the Doppler RCS threshold determination section. and an estimating device.
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号を取得し、
取得された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出し、
逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出し、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行い、
前記所定範囲内に生体が存在すると判定された後で、逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定し、
逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、
算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出し、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、
前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定を行い、
所定の方法によりドップラRCS閾値を設定し、
算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定を行い、
前記移動判定における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う
推定方法。 An estimation method performed in an estimation device comprising a circuit and a memory, comprising:
Among the N transmission signals transmitted by a transmission signal generator having N transmission antenna elements (N is a natural number of 3 or more) each transmitting a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist From a receiver having M receiving antenna elements (M is a natural number of 3 or more) each receiving N received signals including reflected signals whose part of transmitted signals is reflected or scattered by the living body, Obtaining the N received signals received in a predetermined period at each of the M receiving antenna elements,
From each of the acquired N received signals, for each of N×M combinations in which the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements are combined one-to-one, the calculating a complex transfer function indicating propagation characteristics between the transmitting antenna element and the receiving antenna element, and sequentially calculating an N×M first matrix whose components are the calculated N×M complex transfer functions;
By sequentially extracting the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the sequentially calculated first matrix, it corresponds to the component affected by the vital activity including at least one of respiration, heartbeat and body movement of the living body. successively extracting the second matrix that
Presence/absence determination is performed to determine whether or not the living body exists within the predetermined range by a predetermined method,
sequentially estimating the position of the living body with respect to the transmission signal generator and the receiver by using the sequentially extracted second matrix after it is determined that the living body exists within the predetermined range;
a first distance indicating the distance between the living body and the transmission signal generator based on the position of the living body, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver, which are sequentially estimated; and , sequentially calculating a second distance indicating the distance between the living body and the receiver;
sequentially calculating a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body using the calculated first distance and the second distance;
storing the sequentially estimated positions where the living body exists in the memory for a predetermined number of times in order of estimation;
Using the position of the living body stored in the memory for the predetermined number of times, if the displacement of the position of the living body is greater than or equal to a predetermined value, it is determined that the living body is moving and is less than the predetermined value. In the case of , movement determination is performed to determine that the living body is not moving,
setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method;
comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold, and performing Doppler RCS threshold determination for determining whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold;
An estimation method that selectively performs one of estimating the posture of the living body and estimating the behavior of the living body according to at least one of a determination result of the movement determination and a determination result of the Doppler RCS threshold determination.
生体が存在しうる所定範囲に対して送信信号をそれぞれが送信するN個(Nは3以上の自然数)の送信アンテナ素子を有する送信信号発生器により送信された前記N個の送信信号のうちの一部の送信信号が前記生体により反射または散乱された反射信号を含むN個の受信信号を、それぞれが受信するM個(Mは3以上の自然数)の受信アンテナ素子を有する受信機から、前記M個の受信アンテナ素子のそれぞれにおいて所定期間で受信された前記N個の受信信号を取得し、
取得された前記N個の受信信号のそれぞれから、前記N個の送信アンテナ素子と、前記M個の受信アンテナ素子とを1対1で組み合わせたN×Mの組合せのそれぞれについて、当該組合せにおける前記送信アンテナ素子と前記受信アンテナ素子との間の伝搬特性を示す複素伝達関数を算出し、算出されたN×Mの複素伝達関数を成分とする、N×Mの第1行列を逐次算出し、
逐次算出された前記第1行列における所定周波数範囲に対応する第2行列を逐次抽出することで、前記生体の呼吸、心拍および体動の少なくともいずれかを含むバイタル活動の影響を受けた成分に対応する前記第2行列を逐次抽出し、
所定の方法により前記所定範囲内に生体が存在するか否かを判定する在不在判定を行い、
前記所定範囲内に生体が存在すると判定された後で、逐次抽出された前記第2行列を用いて、前記送信信号発生器および前記受信機に対する前記生体の存在する位置を逐次推定し、
逐次推定された前記生体の存在する位置と、前記送信信号発生器の位置と、前記受信機の位置と、に基づいて、前記生体と前記送信信号発生器との距離を示す第1距離、および、前記生体と前記受信機との距離を示す第2距離を逐次算出し、
算出された前記第1距離および前記第2距離を用いて、前記生体に対するドップラRCS(Rader cross-section)値を逐次算出し、
逐次推定された前記生体の存在する位置を推定された順に所定の回数前記メモリに記憶し、
前記メモリに前記所定回数記憶された前記生体の存在する位置を用いて前記生体の存在する位置の変移が所定の値以上の場合、前記生体は移動中であると判定し、前記所定の値未満の場合、前記生体は移動していないと判定する移動判定を行い、
所定の方法によりドップラRCS閾値を設定し、
算出された前記ドップラRCS値と、設定された前記ドップラRCS閾値とを比較し、前記ドップラRCS値が前記ドップラRCS閾値以下であるか否かを判定するドップラRCS閾値判定を行い、
前記移動判定における判定結果、および、前記ドップラRCS閾値判定における判定結果の少なくとも一方に応じて、前記生体の姿勢の推定、および、前記生体の行動の推定の一方を選択的に行う
推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。 An estimation method performed in an estimation device comprising a circuit and a memory, comprising:
Among the N transmission signals transmitted by a transmission signal generator having N transmission antenna elements (N is a natural number of 3 or more) each transmitting a transmission signal to a predetermined range in which a living body may exist From a receiver having M receiving antenna elements (M is a natural number of 3 or more) each receiving N received signals including reflected signals whose part of transmitted signals is reflected or scattered by the living body, Obtaining the N received signals received in a predetermined period at each of the M receiving antenna elements,
From each of the acquired N received signals, for each of N×M combinations in which the N transmitting antenna elements and the M receiving antenna elements are combined one-to-one, the calculating a complex transfer function indicating propagation characteristics between the transmitting antenna element and the receiving antenna element, and sequentially calculating an N×M first matrix whose components are the calculated N×M complex transfer functions;
By sequentially extracting the second matrix corresponding to the predetermined frequency range in the sequentially calculated first matrix, it corresponds to the component affected by the vital activity including at least one of respiration, heartbeat and body movement of the living body. successively extracting the second matrix that
Presence/absence determination is performed to determine whether or not the living body exists within the predetermined range by a predetermined method,
sequentially estimating the position of the living body with respect to the transmission signal generator and the receiver by using the sequentially extracted second matrix after it is determined that the living body exists within the predetermined range;
a first distance indicating the distance between the living body and the transmission signal generator based on the position of the living body, the position of the transmission signal generator, and the position of the receiver, which are sequentially estimated; and , sequentially calculating a second distance indicating the distance between the living body and the receiver;
sequentially calculating a Doppler RCS (Rader cross-section) value for the living body using the calculated first distance and the second distance;
storing the sequentially estimated positions where the living body exists in the memory for a predetermined number of times in order of estimation;
Using the position of the living body stored in the memory for the predetermined number of times, if the displacement of the position of the living body is greater than or equal to a predetermined value, it is determined that the living body is moving and is less than the predetermined value. In the case of , movement determination is performed to determine that the living body is not moving,
setting a Doppler RCS threshold by a predetermined method;
comparing the calculated Doppler RCS value with the set Doppler RCS threshold, and performing Doppler RCS threshold determination for determining whether the Doppler RCS value is equal to or less than the Doppler RCS threshold;
selectively performing one of estimating the posture of the living body and estimating the action of the living body according to at least one of the determination result of the movement determination and the determination result of the Doppler RCS threshold determination; program to run.
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JP2015117972A (en) | 2013-12-17 | 2015-06-25 | 三星電子株式会社Samsung Electronics Co.,Ltd. | Processing apparatus and processing method |
WO2017213136A1 (en) | 2016-06-09 | 2017-12-14 | コニカミノルタ株式会社 | Living body monitoring device and living body monitoring method |
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