JP7451040B2 - Biological state estimation device - Google Patents
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Description
この発明は、生体状態推定装置に関し、具体的には、レーダーセンサを用いて生体の移動状態、安静状態、および不在状態を推定する技術に関する。 The present invention relates to a biological state estimating device, and specifically relates to a technique for estimating the moving state, resting state, and absent state of a living body using a radar sensor.
従来の人感センサとして、焦電センサや赤外線センサ、カメラが主に用いられており、生体の動作を検出して見守りなどが行われる。具体的には例えば、介護施設などにおいて利用者の見守りを行う技術として、各部屋に設置された利用者用センサと、各部屋に設置された利用者用ビデオカメラと、利用者の情報を表示する介護者用端末とを備える見守りシステムが知られている(特許文献1参照)。 Pyroelectric sensors, infrared sensors, and cameras are mainly used as conventional human sensors to detect movements of living organisms and monitor them. Specifically, for example, as a technology for monitoring users in nursing care facilities, etc., we use sensors for users installed in each room, video cameras for users installed in each room, and display of user information. A monitoring system is known that includes a terminal for a caregiver (see Patent Document 1).
ところで、焦電センサや赤外線センサでは、ドアの開閉や生体の歩行などによって受信レベルが著しく変化することを利用して存在の有無を判別している。この際、受信レベル(別言すると、振幅)に関する閾値を予め設定してこの閾値と実際に観測される受信レベル(振幅)とを比較することによって判別するため、受信レベル(振幅)に関する閾値の設定が困難であり、結果として、動作の小さい安静状態のときに不在状態と誤認識するケースが多々ある、という問題がある。さらに、センサを使用する環境ごとに手動で受信レベル(振幅)に関する閾値を設定する必要があり、手間がかかるとともに、使用環境が変化するたびに閾値の設定を変更しないと誤認識してしまう、という問題がある。また、特許文献1に記載の技術のようにカメラを用いる場合には、プライバシーが侵害される、という問題があり、さらに、映像では睡眠時と生体の危機的状況とを判別することができない、という問題がある。 By the way, in pyroelectric sensors and infrared sensors, presence or absence is determined by utilizing the fact that the reception level changes significantly due to the opening/closing of a door or the walking of a living body. At this time, the threshold regarding the reception level (amplitude) is set in advance and the determination is made by comparing this threshold with the actually observed reception level (amplitude). The setting is difficult, and as a result, there are many cases where a resting state with little movement is mistakenly recognized as an absent state. Furthermore, it is necessary to manually set the reception level (amplitude) threshold for each environment in which the sensor is used, which is time-consuming and can lead to erroneous recognition unless the threshold setting is changed each time the usage environment changes. There is a problem. Furthermore, when a camera is used as in the technique described in Patent Document 1, there is a problem that privacy is violated, and furthermore, it is not possible to distinguish between sleeping and a critical state of the living body using images. There is a problem.
そこでこの発明は、プライバシーを侵害することなく、また、使用環境ごとに閾値を手動で設定することなく、生体の移動状態、安静状態、および不在状態を高精度に判別することが可能な、生体状態推定装置を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention aims to provide a biological system that can accurately determine the moving state, resting state, and absent state of a living body without violating privacy or manually setting thresholds for each usage environment. The purpose of the present invention is to provide a state estimation device.
上記課題を解決するために、請求項1に記載の発明は、送信電波を放射して前記送信電波の反射波を受信するとともに前記送信電波と前記反射波とを混合してビート信号を生成する送受信部と、前記送受信部から出力される前記ビート信号の位相を計算する位相計算部と、前記送受信部から出力される前記ビート信号のデータと前記位相計算部から出力される前記位相のデータとのそれぞれから静止物からの反射波に相当する成分を除去する静止物反射除去部と、前記送受信部から出力される前記ビート信号のデータと前記位相計算部から出力される前記位相のデータとのそれぞれから体動に相当する成分を除去する体動成分除去部と、前記2つの成分の除去後の前記位相のデータを用いて前記送受信部と物標としての生体との相対速度を算出する速度算出部と、前記相対速度が前記生体の呼吸の速度よりも大きい場合に前記生体が移動状態であると判断する移動状態推定部と、前記相対速度が前記生体の前記呼吸の速度以下であり、且つ、前記2つの成分の除去後の前記ビート信号のデータを高速フーリエ変換して得られる周波数スペクトルの分布のうちの特定の周波数範囲のスペクトル強度の合計が前記特定の周波数範囲以外の所定の領域のスペクトル強度の合計よりも大きい場合に前記生体が安静状態であると判断する安静状態推定部と、前記特定の周波数範囲のスペクトル強度の合計が前記特定の周波数範囲以外の所定の領域のスペクトル強度の合計以下である場合に前記2つの成分の除去後の前記ビート信号の振幅の大きさ別の度数分布形が正規分布であるか否かに基づいて前記生体が不在状態であるか否かを判断する不在状態推定部と、を有し、前記特定の周波数範囲が、0Hz~5Hz未満に設定される、ことを特徴とする生体状態推定装置である。 In order to solve the above problem, the invention according to claim 1 emits a transmitted radio wave, receives a reflected wave of the transmitted radio wave, and mixes the transmitted radio wave and the reflected wave to generate a beat signal. a transmitting/receiving section; a phase calculating section that calculates the phase of the beat signal output from the transmitting/receiving section; data of the beat signal output from the transmitting/receiving section; and data of the phase output from the phase calculating section; a stationary object reflection removing section that removes a component corresponding to a reflected wave from a stationary object from each of the beat signal data output from the transmitting/receiving section and the phase data output from the phase calculating section. a body movement component removing unit that removes a component corresponding to body movement from each; and a speed that calculates a relative velocity between the transmitting and receiving unit and a living body as a target using the phase data after removing the two components. a calculation unit; a moving state estimation unit that determines that the living body is in a moving state when the relative velocity is greater than the breathing rate of the living body; and the relative velocity is less than or equal to the breathing rate of the living body; and the sum of the spectral intensities in a specific frequency range of the frequency spectrum distribution obtained by fast Fourier transforming the data of the beat signal after the removal of the two components is within a predetermined region other than the specific frequency range. a resting state estimation unit that determines that the living body is in a resting state when the sum of spectral intensities in the specific frequency range is greater than the sum of spectral intensities in the specific frequency range; and a spectral intensity in a predetermined region other than the specific frequency range. If the sum is less than or equal to the sum of and an absent state estimating unit that makes a determination , and the specific frequency range is set from 0 Hz to less than 5 Hz .
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の生体状態推定装置において、前記生体の前記呼吸の速度が、1cm~10cm/秒に設定される、ことを特徴とする。
The invention according to
請求項3に記載の発明は、請求項1または2に記載の生体状態推定装置において、前記生体の状態の推定結果が、前記安静状態から、前記移動状態を経ることなく、前記不在状態へと推移した場合に、前記生体が危険状態にあると判断する危険状態検知部をさらに有する、ことを特徴とする。 According to a third aspect of the invention, in the biological state estimation device according to the first or second aspect, the estimation result of the biological state is changed from the resting state to the absent state without passing through the moving state. The present invention is characterized in that it further includes a dangerous state detection unit that determines that the living body is in a dangerous state when the living body changes.
請求項1及び2に記載の発明によれば、例えば壁や床などの静止物からの反射波に相当する成分を自律的に除去するようにしているので、使用環境ごとに閾値を設定することなく、言い換えると、使用環境に影響を受けることなく、また、使用環境に依存することなく、生体の不在状態、安静状態、および移動状態を高精度に判別することが可能となる。請求項1に記載の発明によれば、また、移動状態、安静状態、そして不在状態というように動作の大きい順に段階的に状態を区分して特定するようにしているので、無駄なく効率的に且つ精度高く、生体の状態を推定することが可能となる。
According to the inventions described in
また、請求項1及び請求項2に記載の発明によれば、観測対象の生体が人である場合に特に、移動状態であるか否かを適切に判断することが可能となる。
Moreover, according to the invention described in
また、請求項1及び請求項2に記載の発明によれば、観測対象の生体が人である場合に特に、安静状態であるか否かを適切に判断することが可能となる。
Moreover, according to the inventions described in
請求項3に記載の発明によれば、生体が移動状態、安静状態、および不在状態のうちのいずれであるかに加えて生体が危険状態にあることを検知することが可能となる。 According to the third aspect of the invention, it is possible to detect whether the living body is in a moving state, a resting state, or an absent state, as well as whether the living body is in a dangerous state.
以下、この発明を図示の実施の形態に基づいて説明する。図1は、この発明の実施の形態に係る生体状態推定装置1の概略構成を示す機能ブロック図である。また、図2は、実施の形態に係る生体状態推定装置1における処理手順を示すフロー図である。生体状態推定装置1は、レーダーセンサを用いて生体の移動状態、安静状態、および不在状態を推定するための仕組みであり、送受信部2と、推定装置3と、を有する。なお、生体としては、例えば、人や、飼育されたり保護されたりしている種々の動物が挙げられる。
The present invention will be described below based on the illustrated embodiments. FIG. 1 is a functional block diagram showing a schematic configuration of a biological condition estimation device 1 according to an embodiment of the present invention. Further, FIG. 2 is a flow diagram showing a processing procedure in the biological state estimation device 1 according to the embodiment. The biological state estimating device 1 is a mechanism for estimating the moving state, resting state, and absent state of a living body using a radar sensor, and includes a transmitting/receiving
そして、この実施の形態に係る生体状態推定装置1は、送信電波を放射して送信電波の反射波を受信するとともに送信電波と反射波とを混合してビート信号を生成する送受信部2と、送受信部2から出力されるビート信号の位相を計算する位相計算部(位相計算タスク33a)と、送受信部2から出力されるビート信号のデータと位相計算部(位相計算タスク33a)から出力される位相のデータとのそれぞれから静止物からの反射波に相当する成分を除去する静止物反射除去部(静止物反射除去タスク33b)と、送受信部2から出力されるビート信号のデータと位相計算部(位相計算タスク33a)から出力される位相のデータとのそれぞれから体動に相当する成分を除去する体動成分除去部(体動成分除去タスク33c)と、前記2つの成分の除去後の位相のデータを用いて送受信部2と物標としての生体との相対速度を算出する速度算出部(速度算出タスク33d)と、相対速度に基づいて生体が移動状態であるか否かを判断する移動状態推定部(移動状態推定タスク33e)と、前記2つの成分の除去後のビート信号のデータを高速フーリエ変換して得られる周波数スペクトルの分布のうちの特定の周波数範囲のスペクトル強度の合計と前記特定の周波数範囲以外の所定の領域のスペクトル強度の合計との比較に基づいて生体が安静状態であるか否かを判断する安静状態推定部(安静状態推定タスク33g)と、前記2つの成分の除去後のビート信号の振幅の大きさ別の度数分布形が正規分布であるか否かに基づいて生体が不在状態であるか否かを判断する不在状態推定部(不在状態推定タスク33h)と、を有する、ようにしている。
The biological condition estimation device 1 according to this embodiment includes a transmitting/receiving
この実施の形態に係る生体状態推定装置1は、さらに、生体の状態の推定結果が、安静状態から、移動状態を経ることなく、不在状態へと推移した場合に、生体が危険状態にあると判断する危険状態検知部(危険状態検知タスク33i)を有する、ようにしている。
The living body state estimation device 1 according to this embodiment further determines that the living body is in a dangerous state when the estimation result of the living body's state changes from a resting state to an absent state without passing through a moving state. It has a dangerous state detection unit (dangerous
送受信部2は、所定の領域についてレーダースキャンを行うとともに送信波と反射波とを混合してビート信号を生成するための機序であり、送信波としてマイクロ波を照射する送信部21と、前記マイクロ波の反射波を検出する受信部22とを備える。送信部21から照射されるマイクロ波の周波数帯は、例えば24GHz帯が挙げられるものの、24GHz帯には限定されない。また、前記における所定の領域は、観測対象の生体が居る空間であり、例えば居住空間や飼育スペース、保護区画などの生体の生活空間/活動空間が挙げられる。
The transmitting/receiving
送信部21は、FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave の略;周波数変調連続波)方式のレーダーを送信用アンテナ211を介して送信する。FMCW方式のレーダーは、時間の経過に応じて周波数変調を行う連続発振レーダーであり、複数のチャープを含むバースト波を生成して照射する。バースト波に含まれる各チャープは、周波数が時間的に掃引されて(具体的には、時間経過に伴って周波数が線形的に変化するように)生成される。
The transmitting
送信部21は、例えば、時間軸上で周波数が次第に高くなる変調区間と周波数が次第に低くなる変調区間とが交互に連続的に設けられて三角波形状に変化する送信信号を生成するための制御電圧値のデジタルデータをデジタル-アナログ変換して制御電圧信号を生成するとともに、前記制御電圧信号に応じて送信信号を生成して送信用アンテナ211へと伝送する。また、送信信号の一部が、所定の分配比で、ローカル信号として受信部22へも伝送される。
The transmitting
そして、送信部21の送信用アンテナ211は、伝送される送信信号に基づく送信電波を放射する。
The transmitting
FMCW方式のレーダーでは、送信波と受信波(即ち、反射波)との差分を解析することにより、送受信部2と物標との間の距離や送受信部2と物標との相対速度などが計算される。なお、チャープの周波数の変調幅や変調の周期(即ち、チャープの繰返し周期)は適宜調節されるようにしてよく、また、複数のチャープをすべて同一波形とするか一部のチャープを異なる波形とするかが適宜選択されるようにしてよい。
In the FMCW radar, by analyzing the difference between the transmitted wave and the received wave (i.e., the reflected wave), the distance between the transmitting/receiving
受信部22は、送信部21の送信用アンテナ211から放射されるFMCW方式のレーダーの反射波(具体的には、反射電波)を受信用アンテナ221を介して受信するとともに、反射波のToF(Time of Flight の略)に比例する中間周波数へのダウンコンバート処理を施した信号を生成して出力する。
The receiving
例えば、受信部22の受信用アンテナ221は、送信用アンテナ211から放射される送信電波が反射して戻ってくる反射電波を受信して受信信号を生成して出力する。受信信号は、同レベル比で分割されて、後の処理へと供給される。
For example, the
ここで、送信部21から受信部22へと伝送されるローカル信号は、同レベル比で分割され、分割されたうちの一方はそのまま後の処理へと供給され、分割されたうちの他方はπ/2の位相回転処理が施されたうえで後の処理へと供給される。
Here, the local signal transmitted from the
そして、受信部22は、受信用アンテナ221から出力される受信信号のうちの分割された一方の信号と、送信部21から伝送されるローカル信号のうちの分割された一方の信号(即ち、π/2位相回転処理が施されていない方の信号)とを混合して、中間周波数信号(IF信号:Intermediate Frequency signal)であるビート信号を、具体的には、送信信号と同相(In Phase)成分のI信号を生成する。
Then, the receiving
受信部22は、また、受信用アンテナ221から出力される受信信号のうちの分割された他方の信号と、送信部21から伝送されるローカル信号のうちの分割されたうえでπ/2位相回転処理が施された方の信号とを混合して、中間周波数信号(IF信号)であるビート信号を、具体的には、送信信号に対して直交位相(Quadrature Phase)成分のQ信号を生成する。
The receiving
受信部22は、続いて、I信号に対して、必要に応じて不要な周波数成分の除去処理や信号レベルの増幅処理を施したうえで、アナログ-デジタル変換処理を施して、デジタル信号化したI信号を生成して出力する。
The receiving
受信部22は、また、Q信号に対して、必要に応じて不要な周波数成分の除去処理や信号レベルの増幅処理を施したうえで、アナログ-デジタル変換処理を施して、デジタル信号化したQ信号を生成して出力する。
The receiving
なお、ToFは、送信されたレーダーが反射波として受信されるまでの時間であり、つまり送受信部2とレーダーを反射させた物との間の距離に比例する値である。ToFを用いることにより、送受信部2とレーダーを反射させた物(物標)との間の距離やレーダーを反射させた物(物標)に纏わる速度が計算される。
Note that ToF is the time it takes for the transmitted radar to be received as a reflected wave, that is, it is a value proportional to the distance between the transmitter/
送受信部2によるレーダースキャンは、所定の時間間隔で連続的に繰り返し行われる。そして、受信部22から、デジタル信号化されたビート信号(具体的には、I信号とQ信号との組み合わせ)が、前記所定の時間間隔で連続して継続的に出力される(ステップS1)。
Radar scanning by the transmitting/receiving
推定装置3は、送受信部2から出力されるビート信号に基づいて生体の状態を推定するための機序であり、主として、入力受部31と、記憶部32と、メインタスク33と、中央処理部34と、を備える。
The
中央処理部34は、推定装置3を構成する各部を統制して制御などする機能を備え、例えば、CPU(Central Processing Unit の略)などを用いたプロセッサによって構成されたり、記憶部32に格納されたプログラムに従って各機能を実現するものとして構成されたりする。
The
入力受部31は、受信部22から出力されるビート信号(具体的には、I信号とQ信号との組み合わせ)の入力を受け、入力された前記ビート信号(I信号とQ信号との組み合わせ;図2においては「IQデータ」)を記憶部32に記憶させる(ステップS2)。
The
記憶部32は、例えばハードディスクやメモリであり、各種の情報、プログラム、およびデータなどを記憶する記憶領域/記憶装置として機能する。記憶部32として、生体の状態の推定に纏わる処理を実行する際の作業領域として機能するRAM(Random Access Memory の略)が含まれるようにしてもよい。
The
メインタスク33は、記憶部32に記憶されているビート信号(I信号とQ信号との組み合わせ)を用いて、生体の状態の推定に纏わる処理を実行するためのタスク・プログラム群である。このメインタスク33は、主として、位相計算タスク33a、静止物反射除去タスク33b、体動成分除去タスク33c、速度算出タスク33d、移動状態推定タスク33e、FFT処理タスク33f、安静状態推定タスク33g、不在状態推定タスク33h、および危険状態検知タスク33iを備える。
The
位相計算タスク33aは、ビート信号の位相を計算するためのタスク・プログラムである。位相計算タスク33aは、具体的には、記憶部32に記憶されているビート信号(I信号とQ信号との組み合わせ)を読み込み、相互に対応するI信号とQ信号との組み合わせに基づいて直交検波を行って前記組み合わせそれぞれの位相を計算する(ステップS3)。
The
位相計算タスク33aは、計算した位相を記憶部32に記憶させる。
The
静止物反射除去タスク33bは、受信信号に対して信号処理を施して得られる信号から、例えば壁や床などの静止物からの反射波に相当する成分を除去するためのタスク・プログラムである。
The stationary object
ここで、受信用アンテナ221から出力される、反射波に対応する信号(即ち、受信信号)には、静止物からの反射波、生体からの反射波、およびノイズが含まれる。静止物反射除去タスク33bは、生体からの反射波を良好に検出して生体の状態を精度よく推定するために、前記のうちの静止物からの反射波に相当する成分を除去する。前記における静止物は、観測対象の生体が居る空間に存在する固定物であり、例えば前記空間を囲む壁や床などが挙げられる。
Here, the signal corresponding to the reflected wave (ie, the received signal) output from the
静止物からの反射波は、直流波である(もしくは、殆ど直流波である)と仮定すると、ステップS3の処理によって計算される位相の時間平均として把握される。そこで、静止物反射除去タスク33bは、記憶部32に記憶されている位相のデータを読み込んで所定の分だけ蓄積するとともに蓄積した位相の時間平均を計算し、計算した時間平均に相当する信号を、ステップS3の処理によって計算される位相のそれぞれから差し引くことによって静止物からの反射波に相当する成分を除去する(ステップS4)。
Assuming that the reflected wave from a stationary object is a DC wave (or is almost a DC wave), it is understood as a time average of the phase calculated by the process in step S3. Therefore, the stationary object
静止物からの反射波に相当する成分を除去するための、位相のデータの蓄積の程度は、特定の時間長さあるいはデータ数に限定されるものではなく、静止物からの反射波に相当する成分を良好に除去することができるような適切な平均が計算され得る適当な時間長さやデータ数に適宜設定される。 The degree of accumulation of phase data to remove components corresponding to reflected waves from stationary objects is not limited to a specific time length or number of data, but is equivalent to reflected waves from stationary objects. The time length and number of data are appropriately set so that an appropriate average can be calculated so that the components can be removed satisfactorily.
静止物反射除去タスク33bは、静止物からの反射波に相当する成分の除去処理後の位相のデータ(「第1の除去処理後位相データ」と呼ぶ)を記憶部32に記憶させる。
The stationary object
体動成分除去タスク33cは、受信信号に対して信号処理を施して得られる信号から、観測対象の生体の意識とは関係なく起きる低周期の体全体の揺れ(「体動」とも呼ばれる)に相当する成分を除去するためのタスク・プログラムである。
The body motion
体動に相当する成分を除去する仕法は、特定の手法や手順に限定されるものではなく、位相データから体動に相当する成分を除去(別言すると、抑圧)し得る手法や手順の中から適当なものが適宜選択される。具体的には例えば、位相データを所定の時間長さで区切り、区切られた区間それぞれのデータのN次関数近似曲線(但し、Nは自然数)を推定することによって体動に相当する成分を表す回帰曲線を求め、求めた回帰曲線に相当する信号を、位相データから差し引く手法が用いられ得る。 The method of removing the component corresponding to body movement is not limited to a specific method or procedure, but is any method or procedure that can remove (in other words, suppress) the component corresponding to body movement from phase data. An appropriate one is selected from among them. Specifically, for example, phase data is divided into predetermined time lengths, and components corresponding to body movements are expressed by estimating an N-order function approximation curve (where N is a natural number) of the data in each divided section. A method may be used in which a regression curve is determined and a signal corresponding to the determined regression curve is subtracted from the phase data.
体動成分除去タスク33cは、記憶部32に記憶されている第1の除去処理後位相データを読み込み、読み込んだ前記第1の除去処理後位相データから体動に相当する成分を除去する(ステップS5)。
The body motion
体動成分除去タスク33cは、体動に相当する成分の除去処理後の位相データ(「第2の除去処理後位相データ」と呼ぶ)を記憶部32に記憶させる。
The body motion
速度算出タスク33dは、生体に纏わる速度を算出するためのタスク・プログラムである。
The
ここで、生体からの反射波は、生体の腕や脚の動作、呼吸、および拍動などの生体の動きに応じて位相や振幅が変化し、生体の腕や脚の動作に対応する反射波、生体の呼吸の動きに対応する反射波、さらに、生体の拍動に対応する反射波を含む。そして、生体からの反射波の位相や振幅の変化に伴って受信信号の位相や振幅が変化する。 Here, the reflected waves from the living body change in phase and amplitude depending on the movement of the living body, such as the movements of the arms and legs of the living body, breathing, and heartbeat, and the reflected waves corresponding to the movements of the arms and legs of the living body change. , a reflected wave corresponding to the respiratory movement of the living body, and a reflected wave corresponding to the pulsation of the living body. Then, the phase and amplitude of the received signal change with the change in the phase and amplitude of the reflected wave from the living body.
速度算出タスク33dは、記憶部32に記憶されている第2の除去処理後位相データを読み込み、位相変位を速度に変換して(図3参照;左の図の2本の線は、I信号とQ信号との各々の振幅の時間変化を表す)、送受信部2と物標(ここでは、特に生体)との相対速度を算出する(ステップS6)。
The
なお、送受信部2と物標としての生体との相対速度の算出の仕法は、特定の手法や手順に限定されるものではなく、生体の腕や脚の動作、呼吸、および拍動などの生体の動きに纏わる速度を計算することができる手法や手順の中から適当なものが適宜選択される。
Note that the method for calculating the relative velocity between the transmitting/receiving
速度算出タスク33dは、算出した相対速度を移動状態推定タスク33eへと転送する。
The
移動状態推定タスク33eは、速度算出タスク33dによる相対速度の算出結果に基づいて、物標としての生体が移動しているか否かを判断するためのタスク・プログラムである。移動状態推定タスク33eは、速度算出タスク33dから転送される相対速度に基づいて、物標としての生体が移動しているか否かを判断する(ステップS7)。
The movement
移動状態推定タスク33eは、具体的には、速度算出タスク33dから転送される相対速度の値を確認し、生体の呼吸の速度を上回る速度が検出された場合に、物標としての生体が移動していると判断する(図3参照)。生体の呼吸であるのか移動であるのかを推定/判別するための呼吸の速度は、特定の値に限定されるものではなく、公知の知見などに基づいて適当な値に適宜設定される。呼吸の速度は、具体的には例えば、人の呼吸について、苦しいときには腹部が大凡1秒に1回、最大で5cm程度の幅で拡縮するので、1cm~10cm/秒程度に設定されることが考えられ、5cm/秒程度に設定されることが好ましい。
Specifically, the movement
なお、呼吸の速度は、後のステップS13の処理とも関係して、移動状態と安静状態とを区別するための速度でもある。呼吸の速度は、このため、安静状態における呼吸の速度と、例えば寝返りの速度とを区別できるように設定される。具体的には例えば、呼吸の速度が5cm/秒程度に設定されると、寝返りのような生体の動きを移動と判断し、一方で、安静状態における呼吸に伴う生体の動きを移動とは判断しないようにすることができる。 Note that the breathing rate is also related to the process in step S13 later, and is also a rate for distinguishing between a moving state and a resting state. The rate of respiration is therefore set in such a way that the rate of respiration in a resting state can be distinguished from, for example, the rate of turning over. Specifically, for example, when the breathing rate is set to about 5 cm/sec, movements of the living body such as turning over are judged as movement, while movements of the living body accompanying breathing in a resting state are judged as movement. You can prevent it from happening.
速度算出タスク33dから転送される相対速度が呼吸の速度よりも大きい場合には(ステップS7:Yes)、移動状態推定タスク33eは、生体が移動している(移動状態である)と判断する(ステップS8)。そして、メインタスク33は、処理手順をステップS19へと進める。
If the relative velocity transferred from the
一方、速度算出タスク33dから転送される相対速度が呼吸の速度以下である場合には(ステップS7:No)、移動状態推定タスク33eは、生体が移動していないと判断し、処理手順をステップS9へと進める。
On the other hand, if the relative velocity transferred from the
ステップS9以降の処理では、ステップS2の処理において記憶部32に記憶されるビート信号(I信号とQ信号との組み合わせ:IQデータ)が用いられる。
In the processing after step S9, the beat signal (combination of I signal and Q signal: IQ data) stored in the
静止物反射除去タスク33bは、ビート信号(I信号とQ信号との組み合わせ:IQデータ)を記憶部32から読み込み(ステップS9)、I信号およびQ信号のそれぞれから、例えば壁や床などの静止物からの反射波に相当する成分を除去する。
The stationary object
静止物からの反射波は、直流波である(もしくは、殆ど直流波である)と仮定すると、I信号とQ信号との各々の時間平均として把握される。そこで、静止物反射除去タスク33bは、記憶部32に記憶されているI信号およびQ信号のデータを読み込んで所定の分だけ蓄積するとともに蓄積したI信号とQ信号との各々の時間平均を計算し、計算した時間平均に相当する信号を、I信号とQ信号とのそれぞれから差し引くことによって静止物からの反射波に相当する成分を除去する(ステップS10)。
Assuming that the reflected wave from a stationary object is a DC wave (or is almost a DC wave), it is understood as the time average of each of the I signal and Q signal. Therefore, the stationary object
静止物からの反射波に相当する成分を除去するための、I信号およびQ信号のデータの蓄積の程度は、特定の時間長さあるいはデータ数に限定されるものではなく、静止物からの反射波に相当する成分を良好に除去することができるような適切な平均が計算され得る適当な時間長さやデータ数に適宜設定される。 The degree of accumulation of I signal and Q signal data in order to remove components corresponding to reflected waves from stationary objects is not limited to a specific time length or number of data; An appropriate length of time and number of data are appropriately set so that an appropriate average can be calculated so that components corresponding to waves can be satisfactorily removed.
静止物反射除去タスク33bは、静止物からの反射波に相当する成分の除去処理後のI信号とQ信号との組み合わせのデータ(「第1の除去処理後IQデータ」と呼ぶ)を記憶部32に記憶させる。
The stationary object
体動成分除去タスク33cは、第1の除去処理後IQデータを記憶部32から読み込み、I信号およびQ信号のそれぞれから、観測対象の生体の意識とは関係なく起きる低周期の体全体の揺れ(「体動」とも呼ばれる)に相当する成分を除去する。
The body motion
体動に相当する成分を除去する仕法は、上述したとおり特定の手法や手順に限定されないものの、具体的には例えば、I信号のデータとQ信号のデータとのそれぞれを所定の時間長さで区切り、区切られた区間それぞれのデータのN次関数近似曲線(但し、Nは自然数)を推定することによって体動に相当する成分を表す回帰曲線を求め、求めた回帰曲線に相当する信号を、I信号のデータとQ信号のデータとのそれぞれから差し引く手法が用いられ得る。 The method for removing components corresponding to body movements is not limited to a specific method or procedure as described above, but specifically, for example, removing I signal data and Q signal data for a predetermined length of time, A regression curve representing a component corresponding to body movement is obtained by estimating an N-order function approximation curve (where N is a natural number) of data for each section and section, and a signal corresponding to the obtained regression curve is A method of subtracting from each of the data of the I signal and the data of the Q signal may be used.
体動成分除去タスク33cは、記憶部32に記憶されている第1の除去処理後IQデータを読み込み、読み込んだ第1の除去処理後IQデータから体動に相当する成分を除去する(ステップS11)。
The body movement
体動成分除去タスク33cは、体動に相当する成分の除去処理後のI信号とQ信号との組み合わせのデータ(「第2の除去処理後IQデータ」と呼ぶ)を記憶部32に記憶させる。
The body motion
FFT処理タスク33fは、高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourier Transform の略)処理を用いてビート信号の周波数スペクトルを生成するためのタスク・プログラムである。
The
FFT処理タスク33fは、第2の除去処理後IQデータについて、I信号を実部とするとともにQ信号を虚部とする複素数のビート信号として高速フーリエ変換処理を用いてビート信号の周波数スペクトルを生成する(ステップS12)。
The
そして、FFT処理タスク33fは、生成した周波数スペクトルを記憶部32に記憶させる。
Then, the
安静状態推定タスク33gは、生体が安静状態であるか否かを判断するためのタスク・プログラムである。安静状態推定タスク33gは、周波数領域の信号分布に注目して、生体が安静状態であるか否かを判断する。
The resting
生体が不在のときの周波数スペクトルの分布ではすべての周波数領域(即ち、0Hz~∞Hz)においてスペクトル強度が概ね同じ強度で(言い換えると、大きく変動することなく)分布するのに対して(図4(A)参照)、生体が存在して安静状態にあるときの周波数スペクトルの分布では特定の周波数範囲においてスペクトル強度が他の周波数と比べて大きく変動する(同図(B)参照)。 In the frequency spectrum distribution when no living body is present, the spectral intensity is distributed at approximately the same intensity (in other words, without large fluctuations) in all frequency regions (i.e., 0 Hz to ∞ Hz) (Figure 4). In the frequency spectrum distribution when a living body is present and in a resting state, the spectral intensity fluctuates significantly in a specific frequency range compared to other frequencies (see (B) in the same figure).
そこで、安静状態推定タスク33gは、特定の周波数範囲のスペクトル強度の合計(「特定範囲強度合計値」と呼ぶ)と、前記特定の周波数範囲以外の所定の領域のスペクトル強度の合計(「その他領域強度合計値」と呼ぶ)とを比較することにより、生体が安静状態であるか否かを判断する。
Therefore, the resting
生体が安静状態であるときにスペクトル強度が変動する周波数の範囲(「特定範囲」と呼ぶ)は、大凡0.25Hz~3.25Hzの範囲である。具体的には、呼吸は概ね3秒に1回とすると呼吸の動きに対応するスペクトル強度は0.3Hz付近に分布し、心拍は概ね1秒に1回とすると拍動に対応するスペクトル強度は1Hz付近に分布する。また、人の場合、起こり得る生体活動の周波数として、心拍が大凡200回/分(尚、痙攣を起こすような状態になる)が上限であると言われている。 The frequency range in which the spectral intensity varies when the living body is at rest (referred to as the "specific range") is approximately 0.25 Hz to 3.25 Hz. Specifically, if breathing is approximately once every 3 seconds, the spectral intensity corresponding to the movement of breathing will be distributed around 0.3Hz, and if the heartbeat is approximately once every 1 second, the spectral intensity corresponding to the pulsation will be distributed around 0.3Hz. Distributed around 1Hz. Furthermore, in the case of humans, it is said that the upper limit of the frequency of biological activity that can occur is approximately 200 heartbeats/minute (which can cause convulsions).
上記を踏まえ、例えば、特定範囲が0Hz~5Hz未満程度に設定されるとともに特定範囲以外の所定の領域(「その他領域」と呼ぶ)が5Hz~20Hz程度に設定されたり、特定範囲が0.25Hz~3.25Hz未満程度に設定されるとともにその他領域が3.25Hz~10Hz程度に設定されたりする。 Based on the above, for example, the specific range may be set to about 0Hz to less than 5Hz, and a predetermined area other than the specific range (referred to as "other area") may be set to about 5Hz to 20Hz, or the specific range may be set to about 0.25Hz. 3.25 Hz to less than 3.25 Hz, and other regions are set to about 3.25 Hz to 10 Hz.
安静状態推定タスク33gは、記憶部32に記憶されている周波数スペクトルを読み込み、特定範囲強度合計値とその他領域強度合計値とをそれぞれ計算する。安静状態推定タスク33gは、続いて、特定範囲強度合計値がその他領域強度合計値よりも大きいか否かを判断する(ステップS13)。
The resting
特定範囲強度合計値がその他領域強度合計値よりも大きい場合には(ステップS13:Yes)、安静状態推定タスク33gは、生体が安静状態であると判断する(ステップS14)。そして、メインタスク33は、処理手順をステップS19へと進める。
If the specific range intensity total value is larger than the other area intensity total value (step S13: Yes), the resting
一方、特定範囲強度合計値がその他領域強度合計値以下である場合には(ステップS13:No)、安静状態推定タスク33gは、処理手順をステップS15へと進める。
On the other hand, if the specific range intensity total value is less than or equal to the other area intensity total value (step S13: No), the resting
なお、安静状態推定タスク33gは、特定範囲のスペクトル強度の平均値とその他領域のスペクトル強度の平均値とを比較して、特定範囲のスペクトル強度の平均値がその他領域のスペクトル強度の平均値よりも大きい場合に生体が安静状態であると判断するようにしてもよい。
Note that the resting
ステップS15以降の処理では、ステップS11の処理において記憶部32に記憶される第2の除去処理後IQデータ(図2においては「減算信号」)が用いられる。
In the processes after step S15, the second removed IQ data ("subtraction signal" in FIG. 2) stored in the
不在状態推定タスク33hは、生体が不在であるか否かを判断するためのタスク・プログラムである。不在状態推定タスク33hは、ホワイトノイズの振幅の大きさ別の度数分布が正規分布に従うことに注目して、生体が不在であるか否かを判断する(ステップS16)。
The absent
不在状態推定タスク33hは、第2の除去処理後IQデータとしてのビート信号(具体的には、I信号,Q信号)の振幅の大きさ別の度数分布について正規性の検定を行う。不在状態推定タスク33hは、具体的には、記憶部32に記憶されている第2の除去処理後IQデータとしてのI信号およびQ信号を読み込んで所定の分だけ蓄積するとともに、蓄積したI信号とQ信号とのそれぞれについて振幅の大きさ別の度数を計算する(図5参照)。図5について、上の図の1本の線はI信号の振幅の時間変化を表し、また、下の図はI信号についての振幅の大きさ別の度数分布を表し、特に、下の左の図は度数分布形が正規分布である場合の例であり、下の右の図は度数分布形が正規分布でない場合の例である。
The absent
振幅の大きさ別の度数を計算するための、I信号やQ信号のデータの蓄積の程度は、特定の時間長さあるいはデータ数に限定されるものではなく、振幅の大きさ別の度数分布が正規分布に従うか否かを良好に判定することができるような適切な振幅の大きさ別の度数が計算され得る適当な時間長さやデータ数に適宜設定される。また、振幅の大きさについて所定のピッチで区切られてランクが設定され、振幅の大きさのランク別に度数が計算されるようにしてもよい。 The degree of accumulation of I signal and Q signal data for calculating the frequency for each amplitude size is not limited to a specific time length or number of data, but is based on the frequency distribution for each amplitude size. The appropriate time length and number of data are appropriately set so that an appropriate frequency for each amplitude size can be calculated so that it can be determined satisfactorily whether or not the amplitude follows a normal distribution. Alternatively, ranks may be set for the magnitude of the amplitude divided by a predetermined pitch, and the frequency may be calculated for each rank of the magnitude of the amplitude.
I信号やQ信号の振幅の大きさ別の度数分布形が正規分布である場合には、生体は不在であると判断される。なお、I信号やQ信号の振幅の大きさ別の度数分布形が正規分布であるか否かの検定は、度数分布形の正規分布への適合度が所定の適合度以上であるか否かによって行われるようにしてもよい。また、振幅の大きさ別の度数分布形が正規分布であるか否かの検定は、I信号とQ信号とのうちのどちらか一方のみについて行われるようにしてもよく、或いは、I信号とQ信号との両方について行われるようにしてもよい。 If the frequency distribution shape of each amplitude of the I signal or Q signal is a normal distribution, it is determined that a living body is absent. Note that the test of whether the frequency distribution shape of each amplitude of the I signal or Q signal is a normal distribution is to check whether the degree of conformity of the frequency distribution shape to the normal distribution is greater than or equal to a predetermined degree of conformity. It may also be done by Further, the test as to whether or not the frequency distribution shape of each amplitude is a normal distribution may be performed on only one of the I signal and the Q signal, or may be performed on only one of the I signal and the Q signal. The process may be performed for both the Q signal and the Q signal.
ビート信号の振幅の大きさ別の度数分布形が正規分布であると判定される場合には(ステップS16:Yes)、不在状態推定タスク33hは、生体は不在である(不在状態である)と判断する(ステップS17)。そして、メインタスク33は、処理手順をステップS19へと進める。
If it is determined that the frequency distribution shape according to the magnitude of the amplitude of the beat signal is a normal distribution (step S16: Yes), the absent
以上のように、生体状態推定装置1は、はじめに、移動状態に対応する大きな動作を生体がしているか否かを判断し(ステップS7)、次に、大きな動作をしていないと判断された場合に安静状態に対応する小さな(或いは、微小な)動作を生体がしているか否かを判断し(ステップS13)、さらに、小さな動作をしていないと判断された場合に不在状態であるか否かを判断する(ステップS16)ようにしている。このように、移動状態、安静状態、そして不在状態というように動作の大きい順に段階的に状態を区分して特定することにより、無駄なく効率的に且つ精度高く、生体の状態が推定される。 As described above, the living body state estimation device 1 first determines whether the living body is making a large movement corresponding to the moving state (step S7), and then it is determined that the living body is not making a large movement. In this case, it is determined whether the living body is making small (or minute) movements corresponding to a resting state (step S13), and further, if it is determined that the living body is not making small movements, it is determined whether the living body is in an absent state or not. It is determined whether or not (step S16). In this way, the state of the living body can be estimated efficiently and accurately without waste by classifying and specifying the states step by step in descending order of movement, such as the moving state, the resting state, and the absent state.
一方、ビート信号の振幅の大きさ別の度数分布形が正規分布でないと判定される場合には(ステップS16:No)、不在状態推定タスク33hは、混信の状態であると判断する(ステップS18)。そして、メインタスク33は、生体状態の推定結果を保留して、処理手順をステップS19へと進める。
On the other hand, if it is determined that the frequency distribution shape according to the magnitude of the amplitude of the beat signal is not a normal distribution (step S16: No), the absent
危険状態検知タスク33iは、生体が危険状態にあることを検知するためのタスク・プログラムである。危険状態検知タスク33iは、時系列における直前の生体の状態と新しく推定された生体の状態との組み合わせに基づいて、言い換えると、時系列における生体の状態の変化のパターンに基づいて、生体が危険状態にあるか否かを判定する(ステップS19)。
The dangerous
危険状態検知タスク33iは、例えば、生体の状態の推定結果の時系列での推移において、安静状態から、移動状態を経ることなく、不在状態へと推移した場合には、バイタルがある状態からバイタルが無い状態へと直接推移したので、言い換えると、呼吸をしている状態から呼吸をしていない状態へと直接推移したので、生体が危険状態にあると判断する。この場合、危険状態検知タスク33iは、例えば、警報音を発したり、予め登録されているアドレスへとメールを送信したりして、生体が危険状態にあることを知らせるようにしてもよい。
For example, in the time-series transition of the estimated results of the state of the living body, if the state of the living body changes from a resting state to an absent state without passing through a moving state, the dangerous
なお、生体の状態の推定結果の時系列での推移において、不在状態から、移動状態を経ることなく、安静状態へと推移した場合には、観測対象の所定の領域において例えば遠隔操作や自律制御によって電気機器等が作動したり、地震が発生したりするなどの外乱が発生したと判別して、生体の状態についてではないその他の異常事象が発生したと判断するようにしてもよい。 In addition, in the time-series transition of the estimation results of the state of the living organism, if the state changes from the absent state to the resting state without passing through the moving state, for example, remote control or autonomous control may be performed in the predetermined area of the observation target. It may be determined that a disturbance such as the activation of electrical equipment or the occurrence of an earthquake has occurred, and it may be determined that another abnormal event that is not related to the state of the living body has occurred.
そして、メインタスク33は、処理手順をステップS2へと戻す。なお、上述の通り、送受信部2によるレーダースキャンは所定の時間間隔で連続的に繰り返し行われ、受信部22から、デジタル信号化されたI信号とQ信号との組み合わせが、前記所定の時間間隔で連続して継続的に出力される(ステップS1)。
The
上記のような生体状態推定装置1によれば、例えば壁や床などの静止物からの反射波に相当する成分を自律的に除去するようにしているので、使用環境ごとに閾値を設定することなく、言い換えると、使用環境に影響を受けることなく、また、使用環境に依存することなく、生体の不在状態、安静状態、および移動状態を高精度に判別することが可能となる。上記のような生体状態推定装置1によれば、また、移動状態、安静状態、そして不在状態というように動作の大きい順に段階的に状態を区分して特定するようにしているので、無駄なく効率的に且つ精度高く、生体の状態を推定することが可能となる。 According to the biological state estimation device 1 described above, components corresponding to reflected waves from stationary objects such as walls and floors are autonomously removed, so a threshold value can be set for each usage environment. In other words, it is possible to determine with high precision whether the living body is absent, at rest, or moving, without being affected by or depending on the usage environment. According to the biological state estimating device 1 described above, the state is classified and specified in stages in descending order of movement, such as a moving state, a resting state, and an absent state, so that efficiency can be achieved without waste. It becomes possible to estimate the condition of the living body in a highly accurate and accurate manner.
以上、この発明の実施の形態について説明したが、具体的な構成は、上記の実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、この発明に含まれる。例えば、上記の実施の形態では呼吸の速度や特定範囲を確定する閾値の設定について人を観測対象とする場合を中心に説明したが、この発明における観測対象の生体は人に限定されるものではなく、種々の動物を観測対象としてこの発明が適用されるようにしてもよい。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the specific configuration is not limited to the above embodiments, and even if there are changes in the design within the scope of the gist of the present invention. Included in invention. For example, in the above embodiment, the setting of the threshold value for determining the breathing rate and specific range was mainly explained in the case where the observation target is a human, but the living organism to be observed in this invention is not limited to humans. However, the present invention may be applied to various animals as observation objects.
また、上記の実施の形態ではメインタスク33が危険状態検知タスク33iを含むようにしているが、危険状態検知タスク33iはこの発明において必須の構成ではない。すなわち、移動状態、安静状態、および不在状態のうちのいずれであるかを推定する構成が、この発明における基本の構成である。
Further, in the above embodiment, the
なお、所定の領域(即ち、観測対象の生体が居る空間)に対して複数の送受信部を設置し、得られる受信データを周知の技術を用いて物標ごとに分離して、複数の生体の状態を同時に推定するようにしてもよい。 In addition, multiple transmitter/receivers are installed in a predetermined area (i.e., the space where the living organisms to be observed are present), and the received data obtained is separated for each target object using well-known technology. The states may be estimated simultaneously.
この発明は、人や種々の動物のバイタル情報に基づいて生体の状態を推定することができるので、例えば、在宅の高齢者の遠隔での見守り、療養中の患者の容体観察、および飼育動物や保護下の動物の状態監視などの分野に適用され得る。また、住宅や施設への侵入監視の分野にも適用され得る。 This invention can estimate the condition of a living body based on the vital information of people and various animals, so it can be used, for example, to remotely monitor elderly people at home, observe the condition of patients undergoing medical treatment, and use domestic animals and other animals. It can be applied in fields such as monitoring the condition of animals under protection. It can also be applied to the field of intrusion monitoring into homes and facilities.
1 生体状態推定装置
2 送受信部
21 送信部
211 送信用アンテナ
22 受信部
221 受信用アンテナ
3 推定装置
31 入力受部
32 記憶部
33 メインタスク
33a 位相計算タスク
33b 静止物反射除去タスク
33c 体動成分除去タスク
33d 速度算出タスク
33e 移動状態推定タスク
33f FFT処理タスク
33g 安静状態推定タスク
33h 不在状態推定タスク
33i 危険状態検知タスク
34 中央処理部
1 biological
Claims (3)
前記送受信部から出力される前記ビート信号の位相を計算する位相計算部と、
前記送受信部から出力される前記ビート信号のデータと前記位相計算部から出力される前記位相のデータとのそれぞれから静止物からの反射波に相当する成分を除去する静止物反射除去部と、
前記送受信部から出力される前記ビート信号のデータと前記位相計算部から出力される前記位相のデータとのそれぞれから体動に相当する成分を除去する体動成分除去部と、
前記2つの成分の除去後の前記位相のデータを用いて前記送受信部と物標としての生体との相対速度を算出する速度算出部と、
前記相対速度が前記生体の呼吸の速度よりも大きい場合に前記生体が移動状態であると判断する移動状態推定部と、
前記相対速度が前記生体の前記呼吸の速度以下であり、且つ、前記2つの成分の除去後の前記ビート信号のデータを高速フーリエ変換して得られる周波数スペクトルの分布のうちの特定の周波数範囲のスペクトル強度の合計が前記特定の周波数範囲以外の所定の領域のスペクトル強度の合計よりも大きい場合に前記生体が安静状態であると判断する安静状態推定部と、
前記特定の周波数範囲のスペクトル強度の合計が前記特定の周波数範囲以外の所定の領域のスペクトル強度の合計以下である場合に前記2つの成分の除去後の前記ビート信号の振幅の大きさ別の度数分布形が正規分布であるか否かに基づいて前記生体が不在状態であるか否かを判断する不在状態推定部と、を有し、
前記特定の周波数範囲が、0Hz~5Hz未満に設定される、
ことを特徴とする生体状態推定装置。 a transmitting/receiving unit that emits a transmitted radio wave, receives a reflected wave of the transmitted radio wave, and mixes the transmitted radio wave and the reflected wave to generate a beat signal;
a phase calculation unit that calculates the phase of the beat signal output from the transmission and reception unit;
a stationary object reflection removing section that removes a component corresponding to a reflected wave from a stationary object from each of the beat signal data output from the transmitting and receiving section and the phase data output from the phase calculation section;
a body movement component removing unit that removes a component corresponding to body movement from each of the beat signal data output from the transmitting and receiving unit and the phase data output from the phase calculation unit;
a speed calculating unit that calculates a relative speed between the transmitting/receiving unit and a living body as a target using the phase data after removing the two components;
a moving state estimator that determines that the living body is in a moving state when the relative velocity is greater than the respiration rate of the living body ;
The relative velocity is equal to or lower than the respiration rate of the living body, and the frequency range is within a specific frequency range of the frequency spectrum distribution obtained by fast Fourier transforming the beat signal data after the two components have been removed. a resting state estimation unit that determines that the living body is in a resting state when the sum of spectral intensities is greater than the sum of spectral intensities in a predetermined region other than the specific frequency range;
If the sum of the spectral intensities in the specific frequency range is less than or equal to the sum of the spectral intensities in a predetermined area other than the specific frequency range, the frequency of each amplitude of the beat signal after removal of the two components. an absent state estimation unit that determines whether the living body is in an absent state based on whether the distribution shape is a normal distribution;
the specific frequency range is set from 0Hz to less than 5Hz;
A biological state estimation device characterized by:
ことを特徴とする請求項1に記載の生体状態推定装置。 The respiration rate of the living body is set to 1 cm to 10 cm/sec.
The biological condition estimation device according to claim 1, characterized in that:
ことを特徴とする請求項1または2に記載の生体状態推定装置。 further comprising a dangerous state detection unit that determines that the living body is in a dangerous state when the estimation result of the state of the living body transitions from the resting state to the absent state without passing through the moving state;
The biological condition estimation device according to claim 1 or 2, characterized in that:
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