JP7497533B2 - 無線周波数センシングシステム - Google Patents

Description

本発明は、無線周波数センシングシステム及び無線周波数センシング方法に関する。本発明はさらに、無線周波数センシングシステムを較正するためのコンピュータプログラムプロダクトに関する。

スマートコネクテッドライトモジュール(smart and connected light module)は、例えば、ワイヤレス信号の交換によって、互いに通信する。照明を提供するという主要機能とは別に、ライトモジュールは、光を提供するというこの通常の機能を超える二次的な機能を実行することができる。例えば、無線周波数（ＲＦ：radio frequency）範囲で交換されるワイヤレス信号は、動き情報を収集するための複数のメカニズムを含む、センシング機能に使用されることができる。このようなセンシング機能は、通常、所与のハードウェアアーキテクチャに容易に組み込まれることができる。なぜなら、通常、ワイヤレス通信を可能にするライトモジュールにすでに含まれているもの以外のハードウェアコンポーネントは必要とされないからである。したがって、センシング機能は、通常、所与のハードウェアを使用してワイヤレス信号が送信及び受信されるやり方(way)、並びに、存在及び／又は動きに関する情報を推測するために信号が処理されるやり方を変更するだけで、純粋にソフトウェアベースで実装されることができる。これは、すでに設置されているスマートコネクテッドライトモジュールにおけるコスト効率の良いセンシング機能の実装を可能にする。

ワイヤレスで接続されるライトモジュールにセンシング機能を実装することは、典型的には、分散センサ(distributed sensor)、すなわち、ライトモジュールがオフィス、リビングルーム、ベッドルーム等の共用業務又は居住空間に密に分散するセンシングネットワークを作ることになる。ネットワークの感度及び精度は、一般に、ネットワークの密度が高くなるにつれて、すなわち、例えば、所与の空間内に位置するライトモジュールの量につれて上昇する。これは、異なるライトモジュールによって送信及び受信される信号及びそこから導出される情報の信頼性が、一般に、ライトモジュール間の距離が短くなるにつれて高くなるからである。一方で、これは、システム全体の複雑さを増すことにもなる。

ＵＳ ２０２０／００９６３４５は、屋内ロケーションセンサネットワークのためのコグニティブフィンガープリンティングを開示している。訓練フェーズにおいて、ユーザは、関心領域を歩き回り、インターフェースを使用してロケーションセンサ読み取り値にＸ、Ｙロケーションをアノテートするよう指示される。

本発明の目的は、ユーザによる無線周波数センシングシステム(radio frequency sensing system)の簡便且つ時間効率の良い較正(convenient and time efficient calibration)を可能にするＲＦセンシングシステム、ＲＦセンシング方法及びコンピュータプログラムプロダクトを提供することである。

ＲＦセンシングシステムが提供される。ＲＦセンシングシステムは、照明システムとして実装されることができる。ＲＦセンシングシステムは、モーション又はアクティビティセンシング(motion or activity sensing)に使用されることができる。ＲＦセンシングシステムは、センシングエリアに置かれる複数のＲＦセンシングノードを含む。複数のＲＦセンシングノードは、第１の複数のセンシングノードを含む。各第１のＲＦセンシングノードは、ＲＦノードトランシーバと、他のＲＦノードからのＲＦ信号をセンシングするための、信号品質パラメータを決定するための、又はこれらの組み合わせを実行するための（ＲＦ信号をセンシングする及び信号品質パラメータを決定するように構成される）ＲＦセンシングコントローラを含むノードコントローラとを含むことができる。ＲＦセンシングシステムはさらに、トランシーバと、動作モードコントローラ(operation mode controller)及び較正モードコントローラ(calibration mode controller)を有するモードコントローラとを含むコントローラを含む。較正モードにおいて、較正モードコントローラは、複数のセンシングノードからのメタデータを分析し、複数のセンシングノードの中からセンシングエリアにおいて又はセンシングエリアのためにＲＦモーションセンシングを行うためのセンシングノードを選択又は事前選択するように構成される。較正モードコントローラは、センシングエリアにおけるユーザのアクティビティ又は運動(movement)中にＲＦセンシングノードによって又は事前選択されたＲＦセンシングノードによって検出されるＲＦ信号を分析することによりＲＦセンシングノードの較正を可能にするために、センシングエリアにおいてアクティビティ又は運動を行うようにユーザに指示するインストラクション(instruction)をユーザデバイス（のユーザインターフェース）に出力する。

一例によれば、メタデータは、ＲＦセンシングノードのネーミング情報(naming information)、ＲＦセンシングノードのタイプ、ＲＦセンシングノードの位置(position)、及びＲＦセンシングノードの相対位置(relative position)のうちの少なくとも１つを含む。較正モードコントローラは、ＲＦノードのメタデータを分析する及び分析に基づいて複数のＲＦノードの中から事前選択を行うことができる。したがって、メタデータは、較正プロセスを向上させるために使用される。

一例によれば、較正モードコントローラは、分析されたメタデータに基づいてセンシングエリアにおいてアクティビティ又は運動を行うようにユーザに指示するインストラクションをユーザデバイス（のユーザインターフェース）に出力する。インストラクションは、ビジュアル及び／又はオーディオインストラクションであることができる。検出されたＲＦ信号は、とりわけ、特定のアクティビティ又は運動を検出するための、ＲＦセンシングシステムの較正に使用されることができる。

一例によれば、較正モードコントローラは、分析されたメタデータからコンテキスト情報(contextual information)を抽出する及びコンテキスト情報をＲＦセンシングノードの事前選択及びユーザデバイスに出力されるインストラクションで使用する。

一例によれば、較正モードコントローラは、一貫性(consistency)及び妥当性(plausibility)について抽出されたコンテキスト情報を検証する。

一例によれば、較正モードコントローラは、較正プロセス中にユーザがアクティビティ又は運動を行うための拡張現実支援インストラクション(augmented reality assisted instruction)を生成する。

一例によれば、較正モードコントローラは、較正プロセス中にＲＦノードのメタデータを決定するためにユーザデバイスでユーザが運動又はアクティビティを行うためのインストラクション又は拡張現実支援インストラクションを生成するように構成される。

一例によれば、較正モードコントローラは、較正プロセス中にＲＦノードのメタデータを光学的に決定するためにユーザデバイスでユーザがアクション、アクティビティ又は運動を行うためのインストラクション又は拡張現実支援インストラクションを生成する。

一例によれば、較正モードコントローラは、ＲＦセンシングノードの処理能力、内部メトリクス又はパラメータを考慮してＲＦセンシングノードの事前選択を行う。

ＲＦノードは、モーションセンシングとは異なる一次機能を有することができる。一次機能は、照明デバイスとして機能することであることができる。ＲＦノードの二次機能は、この場合、モーションセンシングを行うことである。ＲＦノードは、センシングエリアにおいて、照明等の一次機能を可能にする位置に配置される。言い換えれば、それぞれのＲＦノードの位置は、その一次機能を満足するように選択されてもよい。ＲＦノードの位置は、モーションセンシングの二次機能には最適ではない可能性があることに留意されたい。

一例によれば、較正は、センシングエリア内に位置付けられるＲＦノードによる又はセンシングエリアには直接ないＲＦノードによるモーション又はアクティビティセンシングの向上を可能にするために行われる。任意選択的に、ＲＦモーションセンシングシステムの自動セットアップが実行されることができる。ここで、コントローラは、どのＲＦセンシングノードがセンシングエリアに又はコントローラの検出エリアにあるかを検出することができる。検出は、コントローラ及びＲＦノード間のＲＦ信号又はＲＦメッセージによって実行される。次のステップにおいて、セットアップは、ＲＦノードのメタデータを分析することによって洗練される(refined)ことができる。メタデータには、ノードの名前、位置、及び／又はタイプが含まれてもよい。言い換えれば、メタデータは、それぞれのＲＦノードに関する情報を含むことができる。したがって、メタデータは、それぞれのＲＦノードの名前を含んでもよい。このような名前は、ＲＦノードの一次機能のセットアップ中にＲＦノードに与えられることができる。それぞれのＲＦノードのメタデータは、ＲＦノードに記憶されることができ、又はコントローラに送信されることができる。ここで、メタデータは、一時的又は永続的に記憶されることができる。コントローラは、それぞれのＲＦノードのメタデータを分析することができ、複数のＲＦノードの中から、モーションセンシングのためのいくつかのＲＦノードを選択することができる。一例として、すべてのＲＦノードが、照明を提供する一次機能に使用されることができる一方、ＲＦノードのサブセットのみが、ＲＦベースのモーションセンシングの二次機能に使用される。選択されないＲＦノードの二次機能は、非アクティブにされることができ、又は、コントローラは、これらの選択されないＲＦノードからのセンシング信号又はセンシングメッセージを無視してもよい。代替的に、コントローラは、選択されないＲＦノードがセンシング動作を行わないように、選択されないＲＦノードの二次機能を非アクティブにしてもよい。

さらに、コントローラは、較正モードを開始してもよい。較正モード中、コントローラは、センシングエリアを通るウォークスルー(walk-through)等のアクティビティ又は運動を行うインストラクション及び情報をユーザのユーザデバイスに送ることができる。ウォークスルー中、コントローラ又はＲＦセンシングノード自身が、センシングされたＲＦ信号を検出し、検出されたＲＦ信号を使用して、センシング機能の較正を改善する。

また、較正モード中に検出されたＲＦ信号に基づいて、コントローラは、較正及びその後のモーションセンシングをさらに洗練させるために、複数のＲＦノードからＲＦノードをさらに選択し、選択されないＲＦノードの二次機能を無視してもよい。言い換えれば、ＲＦセンシングノードの選択は、１ステップ又は２ステッププロセスで実行されることができる。

したがって、ＲＦセンシングシステムの較正プロセスが改善される一方、ＲＦセンシングに寄与しないＲＦノードは、センシングについて非アクティブにされることができ、又は、それらのＲＦセンシング信号は、コントローラによって無視されることができる。したがって、センシングエリアにおけるモーションセンシングに実際にプラスの貢献を提供するＲＦセンシングノードのみが使用されてもよく、他は無視されることができる。斯くして、モーションセンシングの精度を向上させる一方、ＲＦセンシングシステムの複雑さが低減されることができる。

ユーザデバイスは、スマートフォン、タブレット、スマートグラス、ラップトップ等、ユーザインターフェースを有する任意のデバイスであることができる。

とりわけ、ＲＦノードがスマートライトとして実装される場合、これらは、典型的には、既存のライトソケットに又はランプの形態で提供される。ランプは、その一次機能、すなわち、部屋の照明を可能にするように配置される。スマートランプの選択された位置及びタイプは、ＲＦベースのモーションセンシングに最適な位置に対応するとは限らないことに留意されたい。較正プロセス中、利用可能なＲＦノードのうちのどれがＲＦセンシングに適しているかが決定される必要がある。選択されないＲＦノードは切り捨てられる、すなわち、それらの信号は、モーションセンシング中に処理されない、又は、代替的に、選択されないＲＦノードは、それらのＲＦベースのセンシング信号を転送し続けない。

例えば、費用対効果の高いＲＦモーションセンシングシステムでは、モーションセンシングのためのＲＦノードの最大数を定義又は設定することも可能であり得る。ＲＦベースのモーションセンシングにおけるＲＦノードの最大量は、利用可能なＲＦ帯域幅によって又はＲＦモーションセンシングシステムにおけるコントローラの利用可能な処理能力によって決定されてもよい。

較正プロセス中に使用されるメタデータには、センシングエリアの環境に関する情報、ＲＦノードに関する情報、センシングエリア内でユーザによって行われるアクティビティに関する情報、及び所望のセンシングのタイプが含まれてもよい。

ＲＦセンシングには、モーションセンシング、アクティビティセンシング、人カウント(people counting)、位置検出が含まれてもよい。モーションセンシングには、センシングエリア内で動く人、アクティビティをリフォームする(reform)人、転倒検出、呼吸検出、ジェスチャ検出等のモーション検出が含まれてもよい。

トランシーバは、同時に信号を送信及び受信することができるように専用のトランスミッタ及び専用のレシーバであることができる。代替的に、トランシーバは、トランスミッタ及びレシーバの組み合わせとして実装されることができ、この場合、デバイスは、同時に信号を送信又は受信することができる。

ユーザデバイスは、ユーザインターフェース及びスピーカを含んでもよい。ユーザインターフェースは、スマートフォン等のスマートデバイスのディスプレイであることができる。ディスプレイは、拡張現実情報及び画像を表示することができてもよい。ユーザデバイスは、バーチャルリアリティグラス又はバーチャルリアリティヘッドセット等のバーチャルリアリティデバイスを含んでもよく、又は該バーチャルリアリティデバイスに接続されてもよい。ユーザデバイスは、少なくとも１つのカメラ及び任意選択的にＬｉＤＡＲセンサを含み、ＲＦノードを有するセンシングエリアのパノラマスキャンを行い、センシングエリア及びセンシングエリアにおけるＲＦノードのメタデータを決定することができてもよい。メタデータは、ＲＦノードの照明器具タイプ、部屋におけるそれぞれのロケーション、及びセンシングエリアにおける物体に対するＲＦノードのロケーションに関する情報を含んでもよい。

請求項１のＲＦセンシングシステム、請求項１０のＲＦセンシング方法及び請求項１４のコンピュータプログラムは、同様及び／又は同一の好適な実施形態、とりわけ、従属請求項に記載されるような実施形態を有することを理解されたい。

本発明の好ましい実施形態は、従属請求項又は上記の実施形態とそれぞれの独立請求項との任意の組み合わせであり得ることも理解されたい。

本発明のこれらの及び他の態様は、以下に述べられる実施形態を参照して明らかになり、解明されるであろう。

ＲＦセンシングシステムの概略表現を示す。 ＲＦセンシングシステムのブロック図を示す。

図１は、ＲＦセンシングシステムの概略表現を示している。ＲＦセンシングシステム１０は、コントローラ１００と、センシングエリア２０内の多数のＲＦセンシングノード２００とを含む。センシングエリア２０は、部屋エリア又は庭であることができる。ＲＦセンシングシステムは、例えば照明に関する、一次機能を有する。ＲＦノード２００は、照明を提供するためのライトユニットを有することができる。二次機能として、ＲＦセンシングシステムは、センシングエリア２０におけるモーションをセンシングするように適合される。ユーザは、コントローラ１００とＲＦ通信可能な（ユーザインターフェース３１０を含む）ユーザデバイス３００を有してもよい。

図２は、図１に示されるＲＦセンシングシステムのブロック図を示している。コントローラ１００は、ＲＦベースの通信のために構成されるトランシーバ１１０を含む。トランシーバ１１０は、例えば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）ベースの通信１１１、ＷｉＦｉ（登録商標）ベースの通信１１２又はＬＴＥ若しくは５Ｇベースの通信１１３のための第１、第２及び第３のサブトランシーバを含むことができる。コントローラ１００は、モードコントローラ１２０を含む。モードコントローラ１２０は、動作モードコントローラ１２１及び較正モードコントローラ１２２を有することができる。動作モードコントローラ１２１は、通常動作モード（モーションセンシング）に使用される。較正モードコントローラ１２２は、システムの較正を行うために使用される。

コントローラ１００はまた、ノードメタデータアナライザ(node metadata analyser)１３０及び任意選択的にメモリ１４０を含むことができる。メモリ１４０は、ＲＦモーションセンシングシステムにおけるＲＦノードのメタデータ及びパラメータを記憶するために使用されることができる。ＲＦモーションセンシングシステムにおけるＲＦノードのメタデータ及びパラメータは、システムにおける他の場所又はリモートロケーションに記憶されることもできる。

複数のＲＦノード２００は、複数の第１のＲＦノード、及び、任意選択的に、第１のＲＦノード２００とは異なってもよい、少なくとも１つの第２のＲＦノードを含んでもよい。例えば、第２のノードは、トランシーバの代わりにトランスミッタのみを有してもよい。各第１のＲＦノード２００は、ＲＦネットワークシステム（ＲＦモーションセンシングシステム）内のネットワークデバイスと考えられることができ、一次機能（例えば、照明）とは別に、モーションセンシング等の二次機能を実行することができる。それゆえ、第１のＲＦノード２００は、ノードトランシーバ２１０を含むことができる。ノードトランシーバ２１０は、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）ベースのトランシーバ２１１、ＷｉＦｉ（登録商標）ベースのトランシーバ２１２、ＬＴＥ又は５Ｇベースのトランシーバ２１３等のサブトランシーバを有することができる。ノードトランシーバ２１０は、他のノードトランシーバと及び／又はコントローラのトランシーバと通信することができる。さらに、トランシーバ１１０は、複数のアンテナ又は単一のアンテナ１１４を含むことができる。各第１のＲＦノードはまた、ノードコントローラ２２０を含むことができる。ノードコントローラ２２０は、ノードプロセッサ２２１、ノードメモリ２２２及びＲＦセンシングコントローラ２２３を含むことができる。ＲＦセンシングコントローラ２２３は、他のＲＦノードからのＲＦ信号をセンシングするため、信号品質パラメータを決定するため、又はこれらの組み合わせを実行するため、すなわち、ＲＦ信号をセンシングする及び信号品質パラメータ（例えば、受信信号強度インジケータ(received signal strength indicator)ＲＳＳＩ等）を決定するために使用されることができる。さらに、第１のＲＦノード２００は、一次機能２３０を含むことができる。このような一次機能２３０は、照明を提供するためのスマートライトであることができる。第１のＲＦノード２００は、一次機能及び二次機能、すなわち、ＲＦベースの（モーション）センシングを行うことができる。ＲＦベースの（モーション）センシングは、一次機能にも又はスマート照明等の一次機能を可能にする通信にも必要とされるＲＦノードの要素で行われる。とりわけ、ＲＦベースのモーションセンシングの二次機能は、ＲＦノード間で又はセンシングシステム１０のコントローラと通信されるＲＦ信号又はＲＦメッセージを検出することにより行われる。斯くして、センシングシステムの二次機能は、ＲＦノードにおける追加のハードウェアなく実装されることができる。実際、複数のＲＦノード２００が配置される、センシングエリア２０内でモーションセンシングの二次機能を実行するために、モーションセンシングシステム内で交換されるＲＦ信号及びメッセージしか分析される必要がない。

ユーザは、ユーザインターフェース３１０及び任意選択にスピーカを含むユーザデバイス３００を有し得、センシングエリア２０内で動くことができる。コントローラからユーザへのインストラクションは、オーディオ信号としてスピーカを介して又はユーザインターフェース３１０を介して出力されることができる。

ＲＦセンシングには、モーションセンシング、アクティビティセンシング、人カウント(people counting)、位置検出が含まれてもよい。モーションセンシングには、センシングエリア内で動く人、アクティビティをリフォームする(reform)人、転倒検出、呼吸検出、ジェスチャ検出等のモーション検出が含まれてもよい。

トランシーバは、同時に信号を送信及び受信することができるように専用のトランスミッタ及び専用のレシーバであることができる。代替的に、トランシーバは、トランスミッタ及びレシーバの組み合わせとして実装されることができ、この場合、デバイスは、同時に信号を送信又は受信することができる。

較正モードにおいて、較正モードコントローラ１２２の制御下で、較正が、センシングエリアにおける条件を考慮するために行われる。これらの条件(condition)には、センシングエリア２０におけるＲＦノード２００の相対的ロケーション(relative location)及び互いに対するＲＦノード２００の相対的ロケーションが含まれてもよい。さらに、例えば、ＲＦノード２００間のＲＦリンクのチャネル特性等の伝送特性に対する環境の影響が考慮されることができる。さらに、センシングエリア内で動くユーザの影響及びＲＦノード２００のセンシングエリアに対するこれらの動き(movement)の影響も、較正プロセス中に考慮されるべきである。したがって、センシングエリアにおけるＲＦセンシングシステムのコンテキスト情報は、較正プロセス中の入力の一部であることができる。これは、ＲＦモーションセンシングシステムの感度を向上させるために行われることができる。追加のコンテキスト情報は、ＲＦモーションセンシングシステムにおける複数のＲＦノードの中からのいくつかのＲＦノードの選択で使用されることができる。

ＲＦセンシングノード２００のメタデータは、コンテキスト情報の一部であることができる。ＲＦセンシングノード２００のメタデータには、センシングエリアの環境に関する情報、ＲＦノードに関する情報、センシングエリア内でユーザによって行われるアクティビティに関する情報、及び所望のセンシングのタイプが含まれてもよい。

較正モードは、ユーザデバイス３００を介してユーザによって選択されることができる、又はコントローラ１００によって開始されることができる。較正モードにおいて、較正モードコントローラ１２２は、較正プロセスを制御する。較正プロセス中、コントローラ１００は、トランシーバ１１０を介して、例えばセンシングエリア２０を歩き回ることによって較正プロセスを行うためにユーザが従うインストラクションをユーザデバイスのユーザインターフェース３１０に出力することができる。

第１の例によれば、較正モードコントローラ１２２は、ＲＦセンシングノード２００のメタデータを分析する。とりわけ、較正モードコントローラ１２２は、セットアッププロシーディング中にユーザによって割り当てられたＲＦノード２００の名前又は識別子を分析することができる。第１の例によれば、ＲＦノード２００は、照明ユニット２３０を有するスマートライトとして実装されることができる。したがって、較正モードコントローラ１２２は、センシングエリア２０におけるスマートランプ（ＲＦノード）の名前又はアイデンティフィケーション(identification)を分析する。第１の例では、センシングエリア２０は、以下のスマートライトを有してもよい：
リビングルームスタンディング左(living room standing left)
リビングルームスタンディング右(living room standing right)
リビングルームシーリング１(living room ceiling 1)
リビングルームシーリング２(living room ceiling 2)
リビングルームシーリング３(living room ceiling 3)

その後、較正モードコントローラ１２２は、異なるライトのアイデンティフィケーション又は名前を分析して、ＲＦセンシングプロセスに対するそれらの重要性(significance)を決定する。異なるランプの名前又はアイデンティフィケーションは、ランプの位置及びランプのタイプに関するコンテキスト情報を含み得ることに留意されたい。第１の例のように、リビングルームスタンディング左ライト及びリビングルームスタンディング右ライトは、効果的なＲＦモーションセンシングのために互いに十分に離れている可能性が最も高いと結論づけられることができる。一方、リビングルームシーリング１ライト、リビングルームシーリング２ライト及びリビングルームシーリング３ライトは、おそらく互いに非常に近く、同じ照明器具ハウジング内の３つのランプに関連し得る３つのライトと考えられることができる。したがって、リビングルームシーリング１（ＲＦノード）、リビングルームシーリング２（ＲＦノード）及びリビングルームシーリング３（ＲＦノード）間のＲＦ信号は、リビングルームスタンディング左ライト及びリビングルームスタンディング右ライト間のＲＦ信号と同じ情報を持たない可能性があると予想されることができる。言い換えれば、３つのシーリングライト間のＲＦ信号は、較正プロシージャ及び場合によってはその後のＲＦモーションセンシングにとって重要ではない可能性がある。それゆえ、シーリングライトのうちの少なくとも２つは、ＲＦセンシングの目的のために切り捨てられ(discarded)てもよい。斯くして、第１の例によれば、リビングルームスタンディング左ランプ及びリビングルームスタンディング右ランプ間のＲＦ信号交換、リビングルームスタンディング左ランプ及びシーリングランプのうちの１つ間のＲＦ信号交換、並びにリビングルームスタンディング右ランプ及びシーリングルームランプのうちの１つ間のＲＦ信号交換が、較正プロセス中に選択されることができる。較正プロセス中に、３つのシーリングランプのうちの１つだけが選択されることができ、他の２つは、その後のモーションセンシング動作において切り捨てられることができる。したがって、利用可能なＲＦノードの最初の事前選択は、センシングエリア内のランプの名前又はアイデンティフィケーションに含まれるコンテキスト情報に基づいて行われることができる。事前選択は、センシングエリアを通るユーザのウォークスルー(walk-through)前又はウォークスルー中に行われることができ、ユーザは、コントローラ１００によって受けるインストラクションに従う。ＲＦノード２００の中からのその後の追加選択が、較正プロセス中又は較正プロセス後に行われてもよい。

例えば、コントローラは、ユーザインターフェース３１０に、「リビングルームスタンディング左ライト、リビングルームスタンディング右ライト、及びリビングルームシーリングライトの間を歩け(walk in between lights living room standing left, living room standing right and living room ceiling)」等のインストラクションを送ってもよい。

３つのシーリングライトのうちの１つのみの選択により、第１の実施形態による利用可能な５つのランプから３つのみが選択され、他の２つ（３つのシーリングランプのうちの２つ）はモーションセンシングの二次的な目的のためだけに切り捨てられるので、その後のＲＦモーションセンシングの複雑さが低減されることができる。さらに、その後のＲＦモーションセンシングのために選択されるＲＦノードの全体数を減らすことによって、選択されたランプの最終的な割り当てがより速く行われることができ、全体的な較正プロシージャがより速くなるように、較正プロシージャは改善されることができ、カバレッジが改善されることができ、これは、顧客受容性(customer acceptance)を向上させるはずである。

さらに、較正プロシージャ中又はそれぞれのＲＦノードの事前選択中に、センシングエリアにおけるＲＦノードの相対位置検出が行われることができる。これは、ＲＦノード間の信号の信号強度を決定することによって実現されることができる。さらに、６０ＧＨｚ ＷｉＦｉ（登録商標）アプリケーションについて、ＲＦノード（照明ユニット）間の空間的関係が決定されることができる。６０ＧＨｚ ＷｉＦｉ（登録商標）環境は、第１のライトから見て、部屋にある２つの他のライトは互いに１８０°の角度にあると判断する可能性がある。したがって、このライトは、２つの他のライト間の直線上に位置すると結論付けられることができる。これも、較正モードコントローラ１２２によって考慮されてもよい。

第２の例では、それぞれのＲＦノードの名前又はアイデンティフィケーション等のＲＦノード２００のメタデータが、コンテキスト情報を抽出するために使用され、分析されることができる。ここでは、センシングルーム又はセンシングエリアに関する情報が抽出されることができる。したがって、ネーミング分析(naming analytics)が、コンテキスト情報を抽出するために行われる。例えば、４つのライトがセンシングルームに存在し、以下の名前を有する：
ソファ左(Couch left)
ソファ右(Couch right)
テレビ左(TV left)
テレビ右(TV right)

このネーミング情報が分析されることができ、環境センシングエリアの情報が抽出されることができる。例えば、ソファ及びテレビがセンシングエリアに存在すること、及び、２つのライトがソファの両側に配置され、２つのライトがテレビの両側に配置されていることが抽出されることができる。２つのライトがテレビの両側に配置されている場合、テレビが邪魔になるため、ユーザはこれら２つのライトの間を歩かないと予想され得る。同様に、２つのライトがソファの両側に配置されている場合、ユーザがこれら２つのライトの間を歩くことは困難であることが予想され得る。それゆえ、利用可能なＲＦノードの中からの事前選択は、これらのコンテキスト情報に基づいて行われてもよい。例えば、テレビ左ライト及びテレビ右ライト間のＲＦ信号は、価値のある情報を含まない可能性があり、それゆえ、較正及びその後のＲＦモーションセンシング動作中に切り捨てられてもよく又は使用されなくてもよい。

さらに、抽出されたコンテキスト情報は、ユーザの較正ウォークスルー中に使用されてもよい。テレビ左ライト及びテレビ右ライトの間を歩くようにユーザに指示することは意味がない可能性がある。したがって、較正モードコントローラ１２２によって送出されるウォークスルー較正のインストラクションは、ＲＦノードの名前又はアイデンティフィケーションによって影響を受けることができる。

第２の例では、較正モードコントローラ１２２は、ユーザデバイス３００のユーザインターフェース３１０を介して、ユーザが左、右及び中央等の異なる位置でソファに座る並びにソファからテレビに向かって歩く及び／又はソファとテレビの間を歩くように、ユーザにインストラクションを出してもよい。

斯くして、較正モードコントローラ１２２は、ネーミング分析に使用され、ＲＦベースのモーションセンシングに使用される好ましいＲＦノード２００を識別することができる。ネーミング分析に基づいて、利用可能なＲＦノード２００の事前選択が、較正及び／又はその後のモーションセンシングのために行われることができる。

第３の例では、ＲＦモーションセンシングノード２００の利用可能なメタデータは、ＲＦノードの名前又はアイデンティフィケーション、及び、照明ユニットのタイプ（キャンドル又はバルブ）等のＲＦノードのタイプを含んでもよい。第３の例では、センシングエリアにおけるライトは、以下であってもよい：
ダイニングシーリング１－タイプキャンドル(dining ceiling 1 - type candle)
ダイニングシーリング２－タイプキャンドル(dining ceiling 2 - type candle)
ダイニングシーリング３－タイプキャンドル(dining ceiling 3 - type candle)
ダイニングウォール１－タイプ照明器具(dining wall 1 - type luminaire)
ダイニングウォール２－タイプ照明器具(dining wall 2 - type luminaire)
ダイニングウォール３－タイプ照明器具(dining wall 3 - type luminaire)

したがって、センシングエリア２０におけるＲＦノード（ランプ）２００は、３つのキャンドルランプ及び３つの照明器具であることができる。ここで、この情報は、とりわけ異なるライト間の空間的関係に関するコンテキスト情報を抽出するために分析されることができる。さらに、ネーミング分析が、ネーミング情報が意味を持ち、歪曲されて(distorted)ないかどうかを判断するために行われることができる。この背後にある理由は、センシングエリアにおける照明の初期セットアップ中に、ユーザは、それぞれの照明を適切な名前で参照することを面倒がることがよくあることである。代わりに、ユーザは、ダイニングシーリング１、ダイニングシーリング２、ダイニングシーリング３等、末尾の数字で名前を区別するだけで、同じ名前を使用する可能性がある。したがって、異なるＲＦノード（照明ユニット）に関連付けられた名前が実際のコンテキスト情報を含むかどうかが判断される必要がある。第３の例では、ＲＦノード（ライト）の名前のみが分析される場合、互いに近接して配置される３つのライト（ダイニングシーリング１、ダイニングシーリング２、ダイニングシーリング３）があり、第２のライトのセット、すなわち、ダイニングウォール１、ダイニングウォール２、ダイニングウォール３があることが決定されてもよく、システムは、各ライトのセットが互いに近接して配置される２つのライトのセットのみがセンシングルームに存在するという結論に達してもよい。

異なるＲＦノード（ライト）を参照する名前又は情報が価値のあるコンテキスト情報を含んでいるかどうかを判断するために、他のテストが、異なるＲＦノード（ライト）間の空間的関係を判断するために必要とされてもよい。第３の例では、ウォールライト照明器具は単一のランプ照明器具であることが知られ、グループ化される可能性が低いのに対して、シーリングキャンドルはシャンデリア等単一の照明器具の一部である可能性が高いことが一般的な照明アプリケーション知識であることに留意されたい。したがって、第３の例では、３つのダイニングシーリングライトのうちの１つだけがアクティブなＲＦセンシングノードとして選択されるべきであるように、３つのダイニングシーリングランプは互いに非常に近接して配置され、３つのダイニングウォールランプは、較正プロセス及び場合によってはその後のＲＦベースのモーションセンシングのためにすべて事前に選択されたＲＦノードの中にあることができるように、互いに距離を置いて配置されていると予想されることが決定されてもよい。さらに、異なるＲＦノード間で交換されるＲＦ信号が、例えばそれらの信号強度を決定する及びこれらのパラメータから空間情報を抽出するために分析されることもできる。

第４の例では、オフィス環境に、以下の名前を有するライトが存在してもよい：
オフィスウォール(office wall)
オフィスデスク(office desk)
オフィススタンディング(office standing)
オフィスダウンライト(office downlight)
オフィスストリップ(office strip)

名前分析から、ＲＦノード（ライト）の予想されるロケーションに関するコンテキスト情報が抽出されることができると判断されることができる。この予想されるロケーション情報に基づいて、利用可能なＲＦノード（ライト）の事前選択が、ＲＦセンシングデータを向上させるために行われることができる。第４の例では、ウォールライト、デスクライト及びスタンディングライトは、自由空気(free air)又はＲＦ減衰の少ない周囲(less RF dampening surrounding)によって囲まれていて、良好なＲＦ信号が予想されることができると結論付けられてもよい。一方、ダウンライト及びストリップライトは、天井に埋め込まれている又は家具によって囲まれていて、ＲＦ信号の減衰が他のライトよりも大きいと予想されてもよい。したがって、ダウンライト及びストリップライトは、較正プロセス及びその後のＲＦモーションセンシングのために選択されないライトの１つであってもよい。第４の例では、較正モードコントローラ１２２は、ユーザインターフェース３１０を介して、オフィスウォールライト、オフィスデスクライト、及びオフィススタンディングライトの周りを歩くようにユーザにインストラクションを出してもよい。ウォークスルー中、これら３つのライトのＲＦ信号が、ＲＦ信号がこれらの信号でＲＦモーションセンシングを行うのに十分な強度又は品質を有するか否かを判断するために分析されることができる。任意選択的に、他の２つのライト、すなわち、オフィスダウンライト及びオフィスストリップからのＲＦ信号も、これらが価値のある情報を含むか否かを判断するために調べられることができる。結果に基づいて、これらのライトは、選択されたライト又は非選択されたライトであってもよい。

先の例のいずれかに基づくことができる、第５の例では、拡張現実ＡＲが、較正プロセスにおけるウォークスルー中にユーザインターフェース上で使用されることができる。斯くして、ＡＲ支援インストラクションが、コントローラ１００によって生成され、ユーザインターフェース３１０を介してユーザに与えられることができる。第５の実施形態では、センシングエリア２におけるＲＦノード（ライト）の名前又はアイデンティフィケーションが、較正プロセス中にユーザに対するウォークスルーインストラクションを向上させるために使用されることができる。ネーミング分析が、ライトのタイプ及びタイプの可能性のある位置(possible position)を決定するために使用されることができる。この情報は、予想されるライト及び予想される位置がユーザデバイス３００のユーザインターフェース３１０上に表示されるように、ＡＲ支援ウォークスルーによって使用されることができる。さらに、矢印又は他のシンボルが、較正プロシージャ中にセンシングエリア２２０のガイド付きウォークスルー(guided walk-through)でユーザを支援するために表示されてもよい。例えば、ユーザデバイスのカメラが環境を検出し、矢印又は他のシンボルがディスプレイ上に及び周囲のビデオの上に投影されながら、第４の例のように、ユーザは、オフィスウォールライト、オフィスデスクライト及びオフィススタンディングライトの周りを歩くように案内されてもよい。これは、ウォークスルー較正の受容可能性(acceptability)を大幅に向上させることが予想される。

ユーザデバイス３００（スマートフォン、タブレット、ラップトップ等）に、構成又は較正アプリ(configuration or calibration app)が存在することができる。このアプリは、ＲＦモーションセンシングシステムの較正を可能にするウォークスルーインストラクションを受けるためにコントローラ１００と通信することができる。アプリは、ユーザデバイスのカメラをアクティブにしてもよく、カメラによって生成されるビデオ又は写真画像にＡＲ情報を重畳してもよい。この重畳される情報は、較正中にウォークスルーを通じてユーザを案内するためのシンボルに関連してもよい。さらに、拡張現実は、センシングエリアにおけるライトをアクティブにし、これにより、カメラ画像上のエリア内のライトの位置を特定するために使用されることができる。

第１、第２、第３又は第４の例で述べたように、ＲＦノード（ライト）の名前及びアイデンティフィケーションは、コンテキスト情報を抽出することを通じて分析されることができる。一例として、部屋は、単一の照明器具のみを有してもよい。このような場合、コントローラ１００又はユーザデバイス上のアプリは、カメラ画像及び重畳されたＡＲ画像上でシーリングライト１及びダイニングウォールライト１を位置特定することができる。あるタイプの複数のライトが単一の部屋に位置している場合、アプリは、（名前分析から抽出される）ネーミング及び最も可能性の高いロケーションのスケマティクス(schematics)に推論してもよい。さらに又は代替的に、アプリ又はコントローラは、ユーザがこの特定のライトを識別し、例えば、ユーザデバイスのカメラをライトに向けることができるように、ＲＦノードのうちの１つのＲＦノードのライトをオンしてもよい。ここで、ユーザデバイスのセンサは、選択され、アクティブにされたライトの方向又は位置を決定するために使用されてもよい。斯くして、それぞれのライトの位置のアイデンティフィケーションが向上されることができる。任意選択的に、ユーザデバイスのカメラは、カメラとアクティブにされたライト（ＲＦノード）との間の距離を決定するために使用されてもよい。これは、例えば、カメラ又はユーザデバイスにおけるＬｉＤＡＲセンサを用いて行われることができる。

ユーザデバイス上のＡＲ対応アプリ(AR enabled app)は、（コントローラからのインストラクションに基づいて）ユーザに歩いて部屋の中央に行くように及びカメラをそれぞれのライト（ＲＦノード）に合わせる(align)ように指示し、ユーザデバイスは、各ライト（ＲＦノード）の方向及び距離を検出してもよい。これらの測定値すべてに基づいて、アプリ又はコントローラは、センシングエリア及びこのエリア内のＲＦノードの３Ｄモデルを計算してもよい。斯くして、３Ｄモデルは、較正及び／又はその後のＲＦベースのモーションセンシングのために現在のＲＦノードのうちのいくつかをさらに事前選択するために使用されることができる。

第５の例では、ユーザデバイスのカメラによって捕捉される画像は、センシングエリアにおける物体（ソファ又はテレビ等）を決定するために使用されてもよい。さらに、検出された物体は、第２の例で述べたように、現在のＲＦノード（テレビ左、テレビ右、ソファ左、ソファ右等）との関係に設定されてもよい。この情報は、較正フェーズ中にユーザのウォークスルーインストラクションに入力されることができる。とりわけ、ある物体がユーザデバイスのカメラによって検出された場合、ウォークスルーは、ユーザがセンシングエリアにおける物体（テレビ又はソファ等）に向かって歩くよう指示されないように適合されてもよい。これは、怪我が避けられることができるので、較正フェーズ中にユーザのより安全なウォークスルーを可能にする。

さらに、ユーザデバイスのカメラによって撮影される画像の分析に基づいて、ユーザのウォークスルーの経路にある物体だけでなく、ＲＦノード２００の近傍の画像も判断されることができる。とりわけ、ＲＦブロードキャスティングに悪影響を与え得る又はＲＦブロードキャスティング信号に悪影響を与え得る物体が識別されることができる。このような物体は、金属物等であり得る。さらに、この情報は、ＲＦモーションセンシング中に使用されるべきＲＦノードの事前選択の一部であることができる。

さらに、ユーザデバイス上のＡＲ対応アプリは、ＲＦモーションセンシングシステムを較正する際にユーザが取ることを望むウォークスルー経路をユーザインターフェース上に表示することができる。また、ＡＲアプリは、ユーザインターフェース上のＡＲ画像上で、とりわけＲＦセンシングカバレッジ(RF sensing coverage)に関するリアルタイムフィードバックを提供してもよい。さらに、ウォークスルーテストによって既にカバーされている部屋のエリアの視覚的オーバービュー(visual overview)が示されることができる。さらに、ＡＲ対応アプリは、ＲＦセンシング検出性能に関する情報（例えば、ウォークスルーが成功裏に行われた、部屋のエリアにおける弱いセンシング信号対強い応答）を表示することができる。

ユーザデバイスは、ユーザインターフェース及びスピーカを含んでもよい。ユーザインターフェースは、スマートフォン等のスマートデバイスのディスプレイであることができる。ディスプレイは、拡張現実情報及び画像を表示することができてもよい。ユーザデバイスは、バーチャルリアリティグラス又はバーチャルリアリティヘッドセット等のバーチャルリアリティデバイスを含んでもよく、又は該バーチャルリアリティデバイスに接続されてもよい。ユーザデバイスは、少なくとも１つのカメラ及び任意選択的にＬｉＤＡＲセンサを含み、ＲＦノードを有するセンシングエリアのパノラマスキャンを行い、センシングエリア及びセンシングエリアにおけるＲＦノードのメタデータを決定することができてもよい。代替的に、ユーザデバイス又はスマートデバイスは、カメラなしでＬｉＤＡＲセンサを含んでもよい。パノラマスキャンは、カメラを使用せずにＬｉＤＡＲセンサのみによって行われることもできる。メタデータは、ＲＦノードの照明器具タイプ、部屋におけるそれぞれのロケーション、及びセンシングエリアにおける物体に対するＲＦノードのロケーションに関する情報を含んでもよい。

第６の例では、例えば較正モードにおいて、センシングエリアが分析されることができる。ここでは、例えば、センシングエリアが存在する部屋のタイプが決定されるべきである。これは、ユーザインターフェース３１０を介して部屋を識別するようユーザに求めることによって行われることができる。さらに又は代替的に、センシングエリアにおけるＲＦノードのネーミング分析が、部屋のタイプを決定するために使用されることができる。例えば、例１のように、名前分析に基づいて、センシングエリアはリビングルームに存在すると決定されることができる。第３の例では、ネーミング分析に基づいて、センシングエリアはダイニングルームにあると決定されることができる。第４の例では、ネーミング分析に基づいて、センシングエリアはオフィスであると決定されることができる。部屋判断の結果に基づいて、コントローラ１００又は較正モードコントローラ１２２は、ウォークスルーを行うようにユーザのユーザインターフェース３１０にインストラクションを送ることができる。ここで、ウォークスルー経路は、実際に決定された部屋に応じて異なるであろう。例えば、典型的に、寝室にはリビングルームとは異なるタイプの家具が存在するので、寝室におけるウォークスルー経路は、リビングルームにおけるウォークスルー経路と異なるであろう。例えば、センシングエリアがベッドルームにある場合、コントローラ１００又は較正モードコントローラ１２２は、ユーザインターフェースを介して、ベッドの周りを歩き、ベッドの上で横になってしばらく時間を過ごすようにユーザにインストラクションを送るであろう。なぜなら、これらは、ベッドルームにおける２つの典型的なアクティビティであるからである。

センシングエリアが廊下にある場合、コントローラ１００は、できるだけ多くの接続する部屋(connecting room)を通って廊下に出入りするようユーザに指示するためにユーザインターフェースにインストラクションを送ることができる。ここで、廊下は、異なる部屋を接続する機能を有する。それゆえ、ユーザは、廊下における典型的なアクティビティを行うように指示される。

センシングエリアがキッチンにある場合、コントローラ１００は、キャビネットを開閉する又はキッチンテーブルに座るようユーザに指示するインストラクションをユーザインターフェース３１０に送るであろう。これは、より正確なＲＦモーションセンシングを可能にし得るので有利である。

斯くして、第６の例によれば、ユーザは、ユーザインターフェースを介して、自身ががいる部屋に典型的なアクティビティを行うように指示される。

任意選択的に、特定のアクティビティを再度行う又はアクティビティを行うのにより多くの時間を費やすようユーザに求めてもよい。

一例によれば、較正プロシーディングは、較正を向上させるためにより長い期間にわたって引き伸ばされ(stretched)てもよい。斯くして、例えば、ユーザの日課(daily routine)が、ＲＦベースのモーション検出を数日間行うことによって検出されることができる。その後、較正モードが開始されることができる。斯くして、較正は、較正をさらに向上させるために、ＲＦベースのモーション処理の開始時ではなく、ある期間後に行われることもできる。

第７の例では、センシングエリアが位置する、部屋のタイプが決定された場合、コントローラ１００は、向上された較正を可能にするために、部屋において典型的で意味のあるアクティビティを行うようにユーザに指示するインストラクションをユーザインターフェース３１０を介してユーザに送ることができる。センシングエリアがダイニングルームにある場合、コントローラは、ダイニングルームにおいて典型的なアクティビティを行うようにユーザに指示するインストラクションをユーザデバイスのユーザインターフェースに送ることができる。例えば、ユーザは、テーブルの両頭等、最も遠い対向する椅子に座るように求められる。その間に、ＲＦノードによって検出されるＲＦ信号が、ＲＦノードの最良のサブセットを決定するために分析されることができる。

センシングエリアがバスルームにある場合、ユーザは、コントローラによって、ユーザインターフェース３１０を介して、トイレに座る、シャワーに立つ、シンクの前に立つ等の典型的なアクティビティを行うように指示される。その間に、検出ＲＦ信号が分析される。

センシングエリアがリビングルームにある場合、ユーザは、典型的なアクティビティを行うように求められる。

ＲＦモーション検出システムが侵入者検出として使用されるべきである場合、ユーザは、コントローラによって、ユーザインターフェース３１０を介して、庭に通じるドア及び窓等の侵入者の可能性のある進入経路に沿って歩くように指示される。

第８の例では、コントローラ１００は、ＲＦノード２００の内部メトリクス(internal metrics)又はパラメータを分析することができる。このようなパラメータには、ＣＰＵパワー、空きメモリ、無線負荷(radio loading)（ストリーミング、他のノードへのメッセージのルーティング等）が含まれてもよい。この情報は、利用可能なＲＦノードの中からの事前選択中に使用されることができる。事前選択にこの情報を含める背景は、すべてのＲＦノードが同じ処理能力(processing capability)を有するとは限らないということである。好ましくは、十分なＣＰＵパワー、空きメモリ及び依然利用可能な無線帯域幅を有するＲＦノードが、較正及び／又はＲＦベースのモーションセンシングのために選択されるべきである。したがって、ＲＦノードの内部マトリクス又はパラメータは、利用可能なノードの事前選択中、較正中、及び／又はＲＦモーションセンシング中にさらに入力されることができる。これは、効率の良いＲＦベースのモーションセンシングを行うために必要なＲＦノードの数を超える数のＲＦノードが部屋に存在する場合にとりわけ有利であり得る。斯くして、ＲＦノードの内部マトリクス及びパラメータに関する情報が、ＲＦノードの事前選択又は選択中に使用されてもよい。例えば、同様のＲＦセンシング感度を有する２つ又は３つのノードが利用可能である場合、これらのノードのうちの、より大きいＣＰＵパワーが利用可能である、より大きい空きメモリを有する又は無線負荷が少ない、１つのノードが選択されてもよい。

したがって、例えば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）ネットワークトポロジーにおいて、より重要な(critical)リンクを有する又は予備の処理リソースが少ないＲＦノードは、アクティブなＲＦモーションセンシングから除かれることができる。したがって、第８の例によれば、ＲＦモーションセンシングシステムで実際に使用されるＲＦセンシングノードの事前選択又は選択中に有用である追加の情報が行われることができる。

任意選択的に、ユーザのさらなるウォークスルーが、利用可能なＲＦノードの事前選択が行われた後に、コントローラ１００によって、ユーザインターフェース３１０を介して指示されることができる。このその後のウォークスルーは、事前選択がＲＦモーションセンシングシステムの感度に悪影響を及ぼさないかどうかを検証するために使用されることができる。しかしながら、感度が十分ではないと判断される場合、ＲＦノードの事前選択又は選択が再度行われることができる。

第９の例では、ＲＦモーションセンシング感度をさらに向上させるために、コントローラ１００又は較正モードコントローラ１２２は、センシングエリアがどの部屋に存在するかを決定することができる。これは、例えば、ネーミング分析によって上述したように行われることができる。その後、コントローラ１００は、ＲＦ信号に悪影響を及ぼし得る、斯くして、さまざまなＲＦノードによるＲＦ信号の検出に悪影響を及ぼし得るセンシングエリアにおけるアクティビティを決定してもよい。その後、コントローラは、ＲＦベースのモーションセンシングに対するこれらの特定のアクティビティの悪影響の量を検出するために、これらの特定のアクティビティを行うようにユーザに指示するインストラクションをユーザインターフェースに送る。

一例として、センシングエリアがバスルームにある場合、ユーザは、ＲＦベースのセンシングへの影響を判断するために、トイレの水を流す、シャワーを出す、バスルームのシンクの蛇口を開けるように求められてもよい。さらなる例として、センシングエリアがキッチンにある場合、ユーザは、オーブン、冷蔵庫、電子レンジ等、キッチンにあるさまざまな電気又は電子機器をオンにするように求められる。さらに、ユーザは、さまざまなＲＦノードによって受信されるＲＦ信号に対する当該アクティビティの悪影響を判断するために、オーブン、冷蔵庫及び電子レンジのドアを開け閉めするように求められてもよい。

これらの較正ステップの結果は、ＲＦノードの選択及びＲＦベースのモーションセンシングの全体的な結果に影響を与え得る。さらに、この情報は、利用可能なＲＦノードの中からの事前選択で使用されてもよい。

第１０の実施形態では、ユーザは、コントローラ１００によって、ユーザインターフェース３１０を介して、通常のアクティビティの中にはないが検出されるべきであるアクティビティを行うように指示されてもよい。このような異常なアクティビティの例としては、人の転倒、又は、例えば、リビングルームにおいて、人が眠ってしまい、ここ１時間程度大きく動いていない場合が挙げられる。

一例として、コントローラ１００は、ユーザインターフェース３１０を介して、例えば、転倒の可能性が高い特定のエリアにおいて、例えば、座る又は横たわることによって転倒をシミュレートするようにユーザに指示してもよい。

一例として、通常のＲＦベースのモーションセンシング中にアクティブにされることができる、転倒検出モードが、コントローラで利用可能であってもよい。転倒検出中、システムは、異常なアクティビティ、又はついさっきまでアクティビティがあった部屋におけるアクティビティの欠如を検出することができる。転倒が検出された場合、コントローラは、警告を発してもよい。較正プロセス中にユーザが携帯している、ユーザデバイスが、モーションを検出するためのセンサを有してもよい。このユーザデバイスからのデータは、転倒検出のための較正を向上させるために等、ＲＦセンシングとユーザデバイスによるモーションセンシングをアラインさせる(align)ためにコントローラと共有されてもよい。

先の例のいずれかに基づくことができるさらなる例によれば、例えばライトユニットを含む、ＲＦノードのメタデータは、ＲＦノードシステム（照明システム等）の一次機能内の階層構造に関する情報を含んでもよい。ここで、センシングエリアは、照明システム等、ある階層構造に属するデバイスに基づいて自動的に選択されることができる。例えば、このような照明システムにおいて、ユーザは、ライトを部屋にグループ分けすることができる。センシング機能を有効にする際、ユーザは、（リビングルームではなく）ベッドルームでセンシングを有効にしたいことを示すことができる。システムは、自動的に、どのライトがベッドルームにおけるライトであるか、それゆえ、ＲＦセンシングを行うための少なくともアップフロント候補(upfront candidate)であるライトであるかを知る。斯くして、問題の(in question)複数のＲＦノードが決定されることができる。較正及びＲＦセンシングのためのＲＦノードの事前選択が、上述したように行われることができる。

さらなる例によれば、例えば、アパートにおける、センシングエリアは、リビングルーム及びオープンキッチンから成ってもよい。ユーザは、リビングルームでのみＲＦセンシングを行いたい可能性がある。しかしながら、ＲＦセンシングは、（キッチンのＲＦセンシングが行われていない際に）キッチンのライトも利用してもよい。同様に、第１のベッドルームにおいて、利用可能なＲＦノードの数が効果的なＲＦセンシングを行うのに十分でない可能性があり、この場合、システムは、ネーミング情報から、（例えば、構成アプリでユーザによって「ベッドルームキッド(bedroom kid)」と名付けられている）部屋が、「マスターベッドルーム(master bedroom)」に隣接していることを推測し、したがって、マスターベッドルームのためのＲＦセンシングにベッドルームキッドのライトを含めることを試みてもよい。したがって、センシングエリアに直接配置されていないＲＦノードも、ＲＦセンシングのための追加又は間接的情報を提供することができる場合、ＲＦセンシングのために選択されるＲＦノードに含められてもよい。

一例によると、拡張現実アプリは、ユーザデバイス上で実行され、ユーザにインストラクションを提供するだけでなく、ユーザにフィードバックを与えるためにも使用されてもよい。例えば、部屋のウォークスルーが行われている際、ＡＲアプリは、センサカバレッジの質も表示してもよく、例えば、ウォークスルーの既に実行された部分によって良好なセンサカバレッジを有すると決定されたサブスペースをマークするために緑色等の第１の色をオーバレイしてもよい。最適ではないセンサカバレッジを有するスポットは、ＡＲアプリで赤色等の第２の色でマークされてもよく、追加の第２のウォークスルーパス(walkthrough pass)を必要とするエリアは、チェックで(checkered)マークされる又は他のマーキングを有することができる。

ＲＦモーションセンシングシステムは、無線周波数信号、すなわち、無線周波数範囲の電磁放射によって構成されるワイヤレス信号を送信及び受信するように適合される複数のネットワークデバイスを含むＲＦセンシングネットワークと考えられることができる。好ましくは、ＲＦセンシングネットワークは、少なくとも３つのこのようなネットワークデバイスを含み、ネットワークデバイスの各々は、他のネットワークデバイスの少なくとも１つ、好ましくはそれ以上、最も好ましくはすべてにＲＦ信号を送信するように適合され、ネットワークデバイスの１つによって送信される無線周波数信号を受信するように適合される。センシングネットワークは、少なくとも３つのネットワークデバイスを含むシステムとして理解されてもよい。したがって、これは、非ローカルセンサ(non-local sensor)として理解されてもよい。ネットワークデバイスは、ネットワークデバイス通信ケイパビリティ(network device communication capability)を有する任意のデバイスであることができる。ネットワークデバイス通信ケイパビリティは、ワイヤレス信号、とりわけ、無線周波数信号、及び／又は有線信号を受信及び送信することができる。例えば、ネットワークデバイス通信ケイパビリティは、無線周波数信号を受信及び送信するためのネットワークデバイストランシーバ、又は無線周波数信号を送信するためのトランスミッタ及び無線周波数信号を受信するためのレシーバを含むことができる。とりわけ、ネットワークデバイスは、任意のスマートデバイス、すなわち、ワイヤレス信号、とりわけ、ＲＦ信号を受信及び送信するための通信ケイパビリティを有するが、対応する従来のデバイスの機能を果たすデバイスであることができる。とりわけ、このようなスマートデバイスは、スマートホームデバイスであってもよく、この場合、対応する従来の機能は、ランプ又は家電製品等の従来のホームデバイスの機能であってもよい。好ましい実施形態では、ネットワークデバイスは、スマートライトモジュール、スマートプラグ又はスマートスイッチである。

例えば、ＲＦ範囲で交換されるワイヤレス信号は、交換されるワイヤレス信号に人体が与える影響の結果として、人間の存在及び／又はモーションに関する情報、とりわけ、存在する人の数、人が転倒すること、人があるジェスチャをすること、又は人が呼吸をすることに関する情報を収集するための複数のメカニズムを含むセンシング機能で使用されることができる。このようなセンシング機能は、通常、所与のハードウェアアーキテクチャに容易に組み込まれることができる。なぜなら、通常、ワイヤレス通信を可能にするライトモジュールにすでに含まれているもの以外のハードウェアコンポーネントは必要とされないからである。したがって、センシング機能は、通常、所与のハードウェアを使用してワイヤレス信号が送信及び受信されるやり方(way)、並びに、存在及び／又はモーションに関する情報を推測するために信号が処理されるやり方を変更するだけで、純粋にソフトウェアベースで実装されることができる。これは、すでに設置されているライトモジュールにおけるコスト効率の良いセンシングの実装を可能にする。

一例によれば、ＲＦセンシングシステムにおけるノードを選択及び／又は較正するための空間においてユーザがウォークスルーテストを行うための最適なやり方を決定するためのクライテリア及びメカニズムが提供される。さらに、拡張現実ＡＲが、ＲＦセンシング較正をシンプルにするために活用されることができる。

相対的なセンシング性能に又はリソースフットプリントを超えることに起因して、空間内のすべてのＲＦセンシング可能なノードがセンシングに適しているわけではないことが留意された。したがって、特に呼吸検出等の高度なセンシングのための、最適なセンシングノードを決定することは、ユーザが関与することでしかできない可能性がある。なぜなら、ユーザ自身だけが、空間に関する適切なコンテキスト情報を提供することができる、又は、最も影響を受けるノードのペアを特定するためにセンシングシステムの較正中に自身の身体で動的にトリガすることができるからである。

一例では、スマートデバイス上の拡張現実ＡＲ支援アプリケーションが、ＲＦセンシングに適したライトを特定する、及び、建物空間内の要求されたウォークスルー経路をＲＦセンシング較正を行うユーザに対して視覚化するために使用される。

したがって、ユーザは、システムをアクティブにする前に、多くの反復を要することなく又はＲＦセンシングの長時間の（オフライン）トレーニングを必要とすることなく、許容可能な性能を有するＲＦセンシングの即時の、初回の正しい展開(immediate, first time right deployment)を実現することができる。さらに、呼吸及び心拍数検出等、より高度なＲＦセンシングのユースケースでは、システムのガイド付き較正(guided calibration)が、検出エリアを取り巻く環境に対する高い感度に起因して必要とされてもよい。

図面、本開示、及び添付の請求項の検討によって、開示される実施形態に対する他の変形形態が、当業者により理解されることができ、また、特許請求される発明を実施する際に実行されることができる。

請求項では、単語「含む」は、他の構成要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「１つの（a）」又は「１つの（an）」は、複数を排除するものではない。

単一のユニット又はデバイスが、請求項において列挙される、いくつかの項目の機能を果たしてもよい。特定の手段が、互いに異なる従属請求項内に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが、有利に使用され得ないことを示すものではない。

１つ又は複数のユニット又はデバイスによって実行されるモーション検出のための検出信号の処理等のプロシージャは、任意の他の数のユニット又はデバイスによって実行されることができる。これらのプロシージャ、とりわけ、ＲＦモーションセンシングシステムによって実施されるモーションセンシング方法に従ったモーションセンシングシステムの制御は、コンピュータプログラムのプログラムコード手段及び／又は専用のハードウェアとして実施されることができる。

コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に、又は他のハードウェアの一部として供給される、光学記憶媒体又は固体媒体等の、好適な媒体において記憶／頒布されてもよいが、インターネット、又は他の有線若しくはワイヤレス電気通信システム等を介して、他の形態で頒布されてもよい。

請求項中のいかなる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (14)

1. 無線周波数（ＲＦ）センシングシステムであって、当該無線周波数センシングシステムは、
   複数のＲＦセンシングノードであって、複数のＲＦセンシングノードは、複数の第１のＲＦセンシングノードを含み、各第１のＲＦセンシングノードは、ＲＦノードトランシーバと、他のＲＦノードからのＲＦ信号をセンシングする、信号品質パラメータを決定する、又はこれらの組み合わせを実行するように構成されるＲＦセンシングコントローラを含むノードコントローラとを含む、複数のＲＦセンシングノードと、
   トランシーバと、動作モードコントローラ及び較正モードコントローラを有するモードコントローラとを含むコントローラと、
   を含み、
   較正モードにおいて、前記較正モードコントローラは、前記複数のＲＦセンシングノードからのメタデータを分析し、前記分析されたメタデータに基づいて前記複数のＲＦセンシングノードの中からセンシングエリアにおいてＲＦセンシングを行うためのＲＦセンシングノードを選択するように構成され、
   前記較正モードコントローラは、前記センシングエリアにおけるユーザのアクティビティ又は運動中にＲＦセンシングノードによって検出されるＲＦ信号を分析することによりＲＦセンシングノードの較正を可能にするために、前記センシングエリアにおいてアクティビティ又は運動を行うようにユーザに指示するインストラクションをユーザデバイスに出力するように構成される、無線周波数センシングシステム。
2. 前記メタデータは、ＲＦセンシングノードのネーミング情報、ＲＦセンシングノードのタイプ、ＲＦセンシングノードの位置、及びＲＦセンシングノードの相対位置のうちの少なくとも１つを含み、
   前記較正モードコントローラは、ＲＦセンシングノードのメタデータを分析する及び該分析に基づいて前記複数のＲＦセンシングノードの中から事前選択を行うように構成される、請求項１に記載の無線周波数センシングシステム。
3. 前記較正モードコントローラは、前記分析されたメタデータに基づいて前記センシングエリアにおいてアクティビティ又は運動を行うようにユーザに指示するインストラクションを前記ユーザデバイスに出力するように構成される、請求項２に記載の無線周波数センシングシステム。
4. 前記較正モードコントローラは、前記分析されたメタデータからコンテキスト情報を抽出する及び前記コンテキスト情報を前記ＲＦセンシングノードの事前選択で及び前記ユーザデバイスに出力される前記インストラクションのために使用するように構成される、請求項２又は３に記載の無線周波数センシングシステム。
5. 前記較正モードコントローラは、一貫性及び妥当性について前記抽出されたコンテキスト情報を検証するように構成される、請求項４に記載の無線周波数センシングシステム。
6. 前記較正モードコントローラは、較正プロセス中にユーザがアクティビティ又は運動を行うための拡張現実支援インストラクションを生成するように構成される、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の無線周波数センシングシステム。
7. 前記較正モードコントローラは、較正プロセス中にＲＦセンシングノードのメタデータを決定するために前記ユーザデバイスでユーザが運動又はアクティビティを行うためのインストラクション又は拡張現実支援インストラクションを生成するように構成される、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の無線周波数センシングシステム。
8. 前記較正モードコントローラは、較正プロセス中にＲＦセンシングノードのメタデータを光学的に決定するために前記ユーザデバイスでユーザがアクション、アクティビティ又は運動を行うためのインストラクション又は拡張現実支援インストラクションを生成するように構成される、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の無線周波数センシングシステム。
9. 前記較正モードコントローラは、ＲＦセンシングノードの処理能力、内部メトリクス又はパラメータを考慮してＲＦセンシングノードの事前選択を行うように構成される、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の無線周波数センシングシステム。
10. 複数のＲＦセンシングノードであって、複数のＲＦセンシングノードは、複数の第１のＲＦセンシングノードを含み、各第１のＲＦセンシングノードは、ＲＦノードトランシーバと、他のＲＦノードからのＲＦ信号をセンシングする、信号品質パラメータを決定する、又はこれらの組み合わせを実行するように構成されるＲＦセンシングコントローラを含むノードコントローラとを含む、複数のＲＦセンシングノード、及び、トランシーバと、動作モードコントローラ及び較正モードコントローラを有するモードコントローラとを含むコントローラを含むＲＦセンシングシステムにおける無線周波数センシング方法であって、当該方法は、
    較正モードにおいて、前記複数のＲＦセンシングノードからのメタデータを分析し、前記分析されたメタデータに基づいて前記複数のＲＦセンシングノードの中からセンシングエリアにおいてＲＦセンシングを行うためのＲＦセンシングノードを選択するステップと、
    センシングエリアにおけるユーザの運動中にＲＦセンシングノードによって検出されるＲＦ信号を分析することによりＲＦセンシングノードの較正を可能にするために、前記センシングエリアにおいてアクティビティ又は運動を行うようにユーザに指示するインストラクションをユーザデバイスに出力するステップと、
    を含む、無線周波数センシング方法。
11. 前記メタデータは、ＲＦセンシングノードのネーミング情報、ＲＦセンシングノードのタイプ、ＲＦセンシングノードの位置、及びＲＦセンシングノードの相対位置のうちの少なくとも１つを含み、
    前記較正モードコントローラは、ＲＦセンシングノードのメタデータを分析する及び該分析に基づいて前記複数のＲＦセンシングノードの中から事前選択を行うように構成される、請求項１０に記載の無線周波数センシング方法。
12. 当該方法は、
    前記分析されたメタデータに基づいて前記センシングエリアにおいてアクティビティ又は運動を行うようにユーザに指示するインストラクションをユーザデバイスのユーザインターフェースに出力するステップ、
    を含む、請求項１０又は１１に記載の無線周波数センシング方法。
13. 当該方法は、
    前記分析されたメタデータからコンテキスト情報を抽出するステップと、
    前記コンテキスト情報をＲＦセンシングノードの事前選択で及び前記ユーザインターフェースに出力される前記インストラクションのために使用するステップと、
    を含む、請求項１２に記載の無線周波数センシング方法。
14. 請求項１に記載の無線周波数センシングシステムを較正するためのコンピュータプログラムであって、当該コンピュータプログラムは、請求項１に記載の無線周波数センシングシステムに、請求項１０に記載の無線周波数センシング方法を実行させるプログラムコード手段を含む、コンピュータプログラム。

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