JPWO2019235274A1 - 制御装置、制御方法、プログラム、および移動体 - Google Patents

制御装置、制御方法、プログラム、および移動体 Download PDF

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Abstract

本開示は、より利便性を向上させることができるようにする制御装置、制御方法、プログラム、および移動体に関する。ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測し、その計測結果に応じて、機器またはシートの動作を制御する。さらに、ユーザによる挙動が所定の操作入力を行うためのジェスチャであることを判定して、そのジェスチャに応じた制御が行われる。このとき、操作入力を意図したユーザによるジェスチャか、操作入力を意図しないユーザによる姿勢変動かが判別される。本技術は、例えば、車両用のシートの制御処理を行う制御処理装置に適用できる。

Description

本開示は、制御装置、制御方法、プログラム、および移動体に関し、特に、より利便性を向上させることができるようにした制御装置、制御方法、プログラム、および移動体に関する。
従来、車両用のシートに圧力センサを配置して、圧力センサにより検出される圧力値に従って運転者のシートの前後位置を調整したり、同乗者の生体情報を取得して快適となるように着座状態を調整したりするような技術の開発が進められている。
例えば、特許文献１には、車両用のシートに配置された圧力センサによりリクライニング指示信号を検出し、この検出信号に従ってリクライニング作動速度を変化させることができる技術が記載されている。
特開平８−５２０３６号公報
上述したように、車両用のシートに配置された圧力センサを入力として利用する技術が開発されているが、搭乗者の意識的または無意識的な挙動を入力として捉えて、その入力に応じた機能を提供することで、より利便性を向上させることが求められている。
本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、より利便性を向上させることができるようにするものである。
本開示の一側面の制御装置は、ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測する計測部と、前記計測部による計測結果に応じて、機器の動作を制御する制御部とを備える。
本開示の一側面の制御方法は、ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測することと、その計測による計測結果に応じて、機器の動作を制御することとを含む。
本開示の一側面の制御方法は、ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測することと、その計測による計測結果に応じて、機器の制御することとを含む。
本開示の一側面の移動体は、ユーザが着座するシートが備え付けられた移動体であって、前記シートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測する計測部と、前記計測部による計測結果に応じて、機器の動作を制御する制御部とを備える。
本開示の一側面においては、ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動が計測され、その計測結果に応じて、機器の動作が制御される。
本開示の一側面によれば、より利便性を向上させることができる。
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
本技術を適用した制御処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。 車両のシートに設定される計測範囲について説明する図である。 シート制御部による動作出力の制御について説明する図である。 シート制御部による動作出力の制御について説明する図である。 圧力センサの配置および圧力分布データの一例を示す図である。 荷重分布形状および荷重面積分布の一例を示す図である。 圧力センサの物理面積テーブルの一例を示す図である。 短期評価区間の一例を示す図である。 長期評価区間の一例を示す図である。 短期区間における総和および重心座標についての総和と重心座標を求める一例を示す図である。 長期区間における総和および重心座標についての総和と重心座標を求める一例を示す図である。 短期区間における荷重分布形状の変化の一例を示す図である。 長期区間における荷重分布形状の変化の一例を示す図である。 圧力分布計測処理および荷重変動統計処理を説明するフローチャートである。 車体運動計測処理を説明するフローチャートである。 制御処理装置が行う制御処理を説明するフローチャートである。 スイッチ式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理を説明する状態遷移図の一例を示す図である。 予備動作式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理を説明する状態遷移図の一例を示す図である。 着座判定処理を説明するフローチャートである。 離席判定処理を説明するフローチャートである。 安定着座判定処理を説明するフローチャートである。 姿勢変動判定処理を説明するフローチャートである。 予備動作判定処理を説明するフローチャートである。 キャリブレーションデータ更新判定処理を説明するフローチャートである。 荷重評価停止状態における車体運動判定を説明するフローチャートである。 荷重評価許可状態における車体運動判定を説明するフローチャートである。 ジェスチャ判定処理を説明するフローチャートである。 ジェスチャおよび動作出力の一例を示す図である。 バックレスト部に対する動作出力の一例を示す図である。 ジェスチャ学習処理を説明するフローチャートである。 快適保持動作判定処理を説明するフローチャートである。 本技術を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
以下、本技術を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
＜シート制御処理装置の構成例＞
図１は、本技術を車両用のシートに適用した制御処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
図１に示すように、制御処理装置１１は、圧力分布計測部１２、荷重変動統計処理部１３、身体計測部１４、心拍計測部１５、呼吸計測部１６、ジェスチャ入力判定部１７、身体負荷判定部１８、心身状態推定部１９、車体運動計測部２０、機器操作部２１、シート制御部２２、ユーザ通知部２３、および運転機能通知部２４を備えて構成される。
例えば、制御処理装置１１は、図２に示すような車両５１の運転者や同乗者などの搭乗者が着座するためのシート６１において、搭乗者の挙動によって生じる荷重変動を利用して、快適性を向上させるようにシート６１の可動部に対する制御を行うことができる。例えば、シート６１は、ヘッドレスト部６２、バックレスト部６３、シート座面部６４、およびフットレスト部６５を可動部として備え、車両５１のフロア６６に固定される。
圧力分布計測部１２は、例えば、シート６１に着座している搭乗者によって、シート６１に設けられる複数の計測範囲に対して掛けられる圧力の分布を計測するとともに、その圧力分布の時間変動を計測する。そして、圧力分布計測部１２は、圧力分布および時間変動を計測して得られる圧力分布データを、荷重変動統計処理部１３、身体計測部１４、心拍計測部１５、および呼吸計測部１６に供給する。図１に示す例では、圧力分布計測部１２は、頭部圧力分布計測部３１、背部圧力分布計測部３２、座部圧力分布計測部３３、脚部圧力分布計測部３４、および底部圧力分布計測部３５を有している。
例えば、図２においてグレーのハッチングで示す領域が計測範囲として設定され、頭部圧力分布計測部３１は、ヘッドレスト部６２に設定される計測範囲に掛かる圧力の分布を計測する。同様に、背部圧力分布計測部３２は、バックレスト部６３に設定される計測範囲に掛かる圧力の分布を計測し、座部圧力分布計測部３３は、シート座面部６４に設定される計測範囲に掛かる圧力の分布を計測する。また、脚部圧力分布計測部３４は、フットレスト部６５に設定される右側および左側の計測範囲に掛かる圧力の分布を計測する。さらに、底部圧力分布計測部３５は、車両５１のフロア６６におけるシート６１の足元（フットレスト部６５の手前側）に設定される右側および左側の計測範囲に掛かる圧力の分布を計測する。
荷重変動統計処理部１３は、圧力分布計測部１２から供給される各計測範囲の圧力分布データに対して、搭乗者の挙動に応じた荷重変動に対する統計的な処理を施し、例えば、後述する各種の平均値や分散値などを取得する。そして、荷重変動統計処理部１３は、統計的な処理が施された統計処理済み圧力分布データを、ジェスチャ入力判定部１７および身体負荷判定部１８に供給する。
身体計測部１４、心拍計測部１５、および呼吸計測部１６それぞれは、圧力分布計測部１２から供給される圧力分布データに基づいた計測を行い、シート６１に着座している搭乗者の身体データ、心拍データ、および呼吸データを取得して、心身状態推定部１９に供給する。例えば、身体計測部１４は、搭乗者の体重や身体バランス、仕草などを計測して身体データとして取得し、心拍計測部１５は、搭乗者の大腿部の圧力変動から心拍データを取得し、呼吸計測部１６は、搭乗者の胸部の圧力変動から呼吸データを取得することができる。
ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３から供給される統計処理済み圧力分布データに基づいて、シート６１に着座している搭乗者の挙動が操作入力を行うためのジェスチャであるか否かを判定する。このとき、ジェスチャ入力判定部１７は、搭乗者の挙動が、操作入力を意図したジェスチャであるのか、操作入力を意図しない姿勢変動であるのかを、ボタンなどに対する操作やジェスチャ入力を行う際の予備的な動作などに基づいて判別することができる。例えば、ジェスチャ入力判定部１７は、圧力分布データに基づいたジェスチャが、プリセットされたジェスチャや学習済みのジェスチャと一致する場合、搭乗者の挙動が操作入力を行うためのジェスチャであると判定することができる。そして、ジェスチャ入力判定部１７は、そのジェスチャが入力されたことを示すジェスチャ入力情報を、機器操作部２１およびシート制御部２２に供給する。
身体負荷判定部１８は、荷重変動統計処理部１３から供給される統計処理済み圧力分布データに基づいて、シート６１に着座している搭乗者の身体的な負荷に対する判定を行う。例えば、身体負荷判定部１８は、シート６１に着座している搭乗者の挙動と、その挙動の時間的な変化とに基づいて、搭乗者が着座していることによる身体的な疲労の蓄積状況の有無を判定することができる。そして、身体負荷判定部１８は、その判定を行った結果に従って得られる身体負荷情報を、シート制御部２２に供給する。また、身体負荷判定部１８は、統計処理済み圧力分布データに基づいて、車両５１のシート６１に搭乗者が着座したか否かを判定する着座判定処理、および、車両５１のシート６１から搭乗者が離席したか否かを判定する離席判定処理を行うことができる。
心身状態推定部１９は、シート６１に着座している搭乗者の身体情報、心拍情報、および呼吸情報を解析し、シート６１に着座している搭乗者の心身状態を推定する。例えば、心身状態推定部１９は、シート６１に着座している搭乗者の挙動や生体活動の、日々の偏向との差異などに基づいて、搭乗者の姿勢の偏りやストレスなどの心身状態を推定することができる。そして、心身状態推定部１９は、その推定を行った結果に従って得られる心身状態情報を、ユーザ通知部２３および運転機能通知部２４に供給する。
車体運動計測部２０は、３軸の加速度を検出することが可能なジャイロセンサなどにより構成され、車両５１の運動、例えば、加速や減速、振動などを計測する。そして、車体運動計測部２０は、車両５１の運動を計測して得られる車両運動データを、荷重変動統計処理部１３、身体計測部１４、心拍計測部１５、呼吸計測部１６、ジェスチャ入力判定部１７、身体負荷判定部１８、および心身状態推定部１９に供給する。例えば、車両運動計測データは、それらの各部が行う処理において、車両５１の揺れによる圧力分布の変化と、搭乗者の挙動による圧力分布の変化を分離して、搭乗者の挙動が車両５１の運動との連動性を有しているか否かを判断するために用いられる。例えば、車体運動計測部２０が車両５１の振動を計測することで、ジェスチャ入力判定部１７は、車両５１の振動による影響を排除して、搭乗者の挙動が、操作入力を意図したジェスチャであるのか、操作入力を意図しない姿勢変動であるのかを判別することができる。
機器操作部２１は、ジェスチャ入力判定部１７から供給されるジェスチャ入力情報に従って、シート６１が備え付けられた車両５１の室内に設けられる様々な機器に対する操作の制御、例えば、エンタテインメント機器や環境制御機器などに対する操作の制御を行う。
例えば、ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３から供給される統計処理済み圧力分布データに基づいて、搭乗者の両肩の位置を検出する。そして、ジェスチャ入力判定部１７が、右肩でシート６１を押す動作が行われたことを示すジェスチャ入力情報を出力すると、機器操作部２１は、エンタテインメント機器に対するボリュームを上げる制御を行う。また、ジェスチャ入力判定部１７が、左肩でシート６１を押す動作が行われたことを示すジェスチャ入力情報を出力すると、機器操作部２１は、エンタテインメント機器に対するボリュームを下げる制御を行う。このように、機器操作部２１は、エンタテインメント機器の音量調整を行うことができる。
また、ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３から供給される統計処理済み圧力分布データに基づいて、搭乗者の重心を検出する。そして、ジェスチャ入力判定部１７が、重心を上下左右に動かす動作が行われたことを示すジェスチャ入力情報を出力すると、機器操作部２１は、環境制御機器であるエアコンディショナーの吹出口の方向を、重心の上下左右への移動に合わせて制御する。このように、機器操作部２１は、エアコンディショナーの風向の調整を行うことができる。
シート制御部２２は、ジェスチャ入力判定部１７から供給されるジェスチャ入力情報、および、身体負荷判定部１８から供給される身体負荷情報に従って、シート６１の可動部（ヘッドレスト部６２、バックレスト部６３、シート座面部６４、およびフットレスト部６５）に対する各種の動作出力の制御を行う。例えば、シート制御部２２は、ジェスチャ入力情報に従った搭乗者のジェスチャに対応して、図３および図４を参照して後述するようなシート６１の形態となるように、動作出力の制御を行う。
また、シート制御部２２は、身体負荷情報が搭乗者に身体的な疲労があることを示している場合、搭乗者の身体的な疲労を緩和するようなシート６１の形態となるように、動作出力の制御を行う。例えば、シート制御部２２は、身体負荷情報に基づいて、搭乗者の座り直しを検出し、座り直し以後の圧力分布を各部位毎に積算評価することで、設定された閾値を超える部位があった場合、その部位の圧力を緩和するようにシート６１に対する制御を行う。例えば、シート制御部２２は、バックレスト部６３を動作させて、シート６１のリクライニングを調整することで、搭乗者が着座することによる疲労の蓄積を緩和することができる。
ユーザ通知部２３は、心身状態推定部１９から供給される心身状態情報に従って、例えば、体調の変化をユーザに通知したり、休憩をユーザに推奨したりするような各種のユーザ通知を行う。
運転機能通知部２４は、心身状態推定部１９から供給される心身状態情報に従って、例えば、自動運転における運転ポリシーの変更を行うなどのように、所定の運転機能に対する通知を行う。
このように構成される制御処理装置１１では、搭乗者が着座するシート６１の複数の計測範囲において計測された圧力分布データに基づいて、搭乗者による挙動が操作入力を行うためのジェスチャである場合、そのジェスチャに応じてシート６１に対する動作出力を制御することができる。例えば、制御処理装置１１は、搭乗者の挙動に応じた圧力分布と、その時間変動（例えば、重心の軌跡）から、より正確にジェスチャを判定することができるため、そのジェスチャに従った形態となるように確実にシート６１を可動することができる。このように、制御処理装置１１は、搭乗者のジェスチャを確実に捉え、より利便性を向上させることができる。
また、制御処理装置１１は、搭乗者の着座状態が便利かつ快適となるようにシート６１の形態を制御することで、搭乗者のストレスなどを軽減することができる。これにより、例えば、搭乗者が音質や画質などに求めるレベルが引き上げられることになり、その結果、高音質製品や高画質製品などに対する価値の向上を図ることができる。
さらに、制御処理装置１１では、心拍計測部１５が、身体の血流方向に沿った圧力変化の伝搬から心拍を計測し、自律神経バランスの指標であるLF/HFを算出する。これにより、制御処理装置１１は、搭乗者のストレスが多い場合には、リクライニングを倒してリラックスを促すことができ、搭乗者の覚醒度が下がった場合はリクライニングを起こして覚醒を促すことができる。
また、制御処理装置１１では、呼吸計測部１６が、圧力分布の時間変動から、呼吸による胸部の運動を算出し、呼吸数の減少や換気量の減少、呼吸周期内の呼気吸気バランスや速度を観測する。これにより、制御処理装置１１は、搭乗者の覚醒度を計測し、眠気を検出した場合は、シート６１の可動部を動かすことなどによって覚醒を促すとともに、搭乗者に対する警告を行うことができる。
＜シート制御について＞
図３および図４を参照して、シート制御部２２によるシート制御について説明する。図３には、制御処理装置１１を構成するブロックのうちの、荷重変動を入力としたシート制御の実行に用いられるブロックがピックアップされて図示されている。
図３に示すように、荷重変動を入力としたシート制御の実行には、圧力分布計測部１２、荷重変動統計処理部１３、ジェスチャ入力判定部１７、車体運動計測部２０、およびシート制御部２２が用いられる。そして、シート制御部２２がシート６１に対して制御する動作出力として、例えば、バックレスト角度、バックレスト上部角度、フットレスト角度、座面高さ、シート前後、シート左右、シート回転（Pitch）、シート回転（Yaw）、シート回転（Roll）、座面角度（左右）、座面角度（前後）、腰支え、ヘッドレスト上下、ヘッドレスト折返し、バックレスト折返し、座面折返し、バックレスト高さ、座面奥行き、フットレスト長さ、および硬軟調整がある。
具体的には、図４に示すように、バックレスト角度では、バックレスト部６３の角度を調整するように動作出力が制御される。バックレスト上部角度では、バックレスト部６３の上側半分の角度を調整するように動作出力が制御される。フットレスト角度では、フットレスト部６５の角度を調整するように動作出力が制御される。座面高さでは、シート６１全体の高さを調整するように動作出力が制御される。シート前後では、シート６１全体の前後方向の位置を調整するように動作出力が制御される。シート左右では、シート６１全体の左右方向の位置を調整するように動作出力が制御される。
シート回転（Pitch）では、シート６１全体のピッチ方向の回転角度を調整するように動作出力が制御される。シート回転（Yaw）では、シート６１全体のヨー方向の回転角度を調整するように動作出力が制御される。シート回転（Roll）では、シート６１全体のロール方向の回転角度を調整するように動作出力が制御される。座面角度（左右）では、シート座面部６４およびフットレスト部６５の左右方向の回転を調整するように動作出力が制御される。座面角度（前後）では、シート座面部６４およびフットレスト部６５の前後方向の回転を調整するように動作出力が制御される。
腰支えでは、バックレスト部６３の腰部分から突出するように配置されている腰支え部の突出量を調整するように動作出力が制御される。ヘッドレスト上下では、ヘッドレスト部６２の上下方向の高さを調整するように動作出力が制御される。ヘッドレスト折返しでは、ヘッドレスト部６２の左右端部の折返し量を調整するように動作出力が制御される。バックレスト折返しでは、バックレスト部６３の左右端部の折返し量を調整するように動作出力が制御される。座面折返しでは、シート座面部６４の左右端部の折返し量を調整するように動作出力が制御される。
バックレスト高さでは、バックレスト部６３の高さを調整するように動作出力が制御される。座面奥行きでは、シート座面部６４の奥行きを調整するように動作出力が制御される。フットレスト長さでは、フットレスト部６５の長さを調整するように動作出力が制御される。硬軟調整では、ヘッドレスト部６２、バックレスト部６３、シート座面部６４、およびフットレスト部６５のクッションの硬さまたは軟らかさを調整するように動作出力が制御される。
このように、制御処理装置１１では、シート制御部２２によるシート６１の可動部に対する動作出力が制御され、例えば、ジェスチャ入力判定部１７が圧力分布データに基づいて判定する搭乗者のジェスチャに従った形態となるようにシート６１が変形される。
＜シート制御について＞
図５乃至図１３を参照して、荷重変動統計処理部１３における統計的な処理について説明する。
例えば、図５のＡに示すように、図２に示した各計測範囲には、ｘ方向×ｙ方向にｎ個×ｍ個の圧力センサが配置されている。なお、図５のＡには、ｎ×ｍ個の圧力センサが等間隔のピッチとなる論理配置が示されているが、等間隔のピッチで配置されている必要はない。
また、図５のＢに示す物理配置テーブルには、ｎ×ｍ個の圧力センサの物理的な配置として、それぞれの圧力センサのＸ座標およびＹ座標（ｍｍ単位）が登録される。そして、ｎ×ｍ個の圧力センサから出力される圧力データに基づいて、図５のＣに示すような圧力分布データWmnが取得される。
このような圧力分布データWmnを用いて、荷重変動統計処理部１３は、次の式（１）に従って荷重総和Wsumを求めることができる。
Figure 2019235274
さらに、荷重変動統計処理部１３は、圧力分布データWmnおよび荷重総和Wsumを用いて、次の式（２）に従って重心ｘ座標Cxおよび重心ｙ座標Cyを求めることができる。
Figure 2019235274
また、荷重変動統計処理部１３は、図６のＡに示すようなテーブルの荷重計測値が得られた場合、それぞれの荷重計測値を閾値に従って分類することで、図６のＢに示すような荷重分布形状を求めることができる。図６のＢでは、閾値５以上の荷重計測値を検出した圧力センサの座標に「１」がセットされ、閾値５未満の荷重計測値を検出した圧力センサの座標に「０」がセットされた荷重分布形状の一例が示されている。
そして、荷重変動統計処理部１３は、荷重分布形状に対して、それぞれ対応する圧力センサの配置箇所単位の物理面積Anmを掛けることにより、図６のＣに示すような荷重面積分布を求めることができる。
例えば、圧力センサの配置箇所単位の物理面積Anmは、Ｘ方向のプラス側に隣接する圧力センサのＸ座標ｘ（ｎ＋１）、Ｘ方向のマイナス側に隣接する圧力センサのＸ座標ｘ（ｎ−１）、Ｙ方向のプラス側に隣接する圧力センサのＹ座標ｙ（ｍ＋１）、およびＹ方向のマイナス側に隣接する圧力センサのＹ座標ｙ（ｍ−１）を用いて、次の式（３）に従って求められる。
Figure 2019235274
つまり、図５のＢに示した物理配置テーブルに登録されている圧力センサのＸ座標およびＹ座標を用いて、図７に示すような圧力センサの物理面積テーブルが取得される。
また、荷重変動統計処理部１３は、次の式（４）に従って、荷重面積Asum、荷重面積の移動平均値SAve_Asum(t)、および荷重面積の移動分散値SS2_Asum(t)を求めることができる。
Figure 2019235274
ここで、式（４）では、統計的な平均値および分散値を求める対象となる短期的な区間として短期区間Sが用いられる。例えば、短期区間Sは、図８に示すように500msに設定される。図８に示す例では、短期区間Sは、より短い区間（例えば、100ms）でスライドするように設定され、それぞれの短期区間Sで平均値および分散値が求められる。
また、後述するように、統計的な平均値および分散値を求める対象となる長期的な区間として、長期区間Lが用いられる。例えば、長期区間Lは、図９に示すように2500msに設定される。図９に示す例では、長期区間Lは、より短い区間（例えば、短期区間Sの500ms）でスライドするように設定され、それぞれの長期区間Lで平均値および分散値が求められる。
従って、荷重変動統計処理部１３は、図１０に示すように、荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum(t)、重心座標短期区間平均値[SAve_Cx(t), SAve_Cy(t)]、荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum(t)、および重心座標短期区間分散値[SS2_Cx(t), SS2_Cy(t)]を求めることができる。
同様に、荷重変動統計処理部１３は、図１１に示すように、荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum(t)、重心座標長期区間平均値[LAve_Cx(t), LAve_Cy(t)]、荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum(t)、および重心座標長期区間分散値[LS2_Cx(t), LS2_Cy(t)]を求めることができる。
また、荷重変動統計処理部１３は、上述の図６のＢに示したように荷重分布形状を求め、短期区間Sおよび長期区間Lそれぞれにおける荷重分布形状の変化を評価することができる。
例えば、図１２に示すように、荷重変動統計処理部１３は、時間方向に沿って荷重分布形状を配置し、短期区間Sにおいて荷重の有無が変化したエリアの割合を、時間ｔごとに荷重があるエリアを基準として百分率で評価することができる。
同様に、図１３に示すように、荷重変動統計処理部１３は、時間方向に沿って荷重分布形状を配置し、長期区間Lにおいて荷重の有無が変化したエリアの割合を、時間ｔごとに荷重があるエリアを基準として百分率で評価することができる。
＜圧力分布計測処理および荷重変動統計処理＞
図１４に示すフローチャートを参照して、圧力分布計測部１２により行われる圧力分布計測処理（ステップＳ１１〜Ｓ１３）、および、荷重変動統計処理部１３により行われる荷重変動統計処理（ステップＳ１４〜Ｓ２５）について説明する。
ステップＳ１１において、圧力分布計測部１２は、頭部圧力分布計測部３１、背部圧力分布計測部３２、座部圧力分布計測部３３、脚部圧力分布計測部３４、および底部圧力分布計測部３５により、シート６１の各部における圧力分布データを取得する。
ステップＳ１２において、圧力分布計測部１２は、車体運動計測部２０により計測される車両運動データに含まれる振動要素を振動リファレンスデータとし、その振動リファレンスデータを参照して、ステップＳ１１で取得した圧力分布データから振動ノイズを除去する。
ステップＳ１３において、圧力分布計測部１２は、例えば、離席状態における圧力センサから出力される圧力データの平均値を定期的に取得し、その平均値をキャリブレーションデータとして用い、ステップＳ１２で振動ノイズを除去した圧力分布データに対してデータ補正（ゼロ点補正）を施す。
そして、圧力分布計測部１２が、ステップＳ１３でデータ補正を施した圧力分布データを荷重変動統計処理部１３に供給した後、ステップＳ１４乃至Ｓ１７の処理が並列的に行われる。
ステップＳ１４において、荷重変動統計処理部１３は、圧力分布計測部１２から供給される圧力分布データに基づいて、上述した式（２）に従って、重心ｘ座標Cxおよび重心ｙ座標Cyを算出する。
ステップＳ１５において、荷重変動統計処理部１３は、圧力分布計測部１２から供給される圧力分布データに基づいて、上述した式（１）に従って、荷重総和Wsumを算出する。
ステップＳ１６において、荷重変動統計処理部１３は、圧力分布計測部１２から供給される圧力分布データに基づいて、上述した式（３）および式（４）に従って、荷重面積Ａｓｕｍを算出する。
ステップＳ１７において、荷重変動統計処理部１３は、圧力分布計測部１２から供給される圧力分布データに基づいて、図６を参照して上述したように、荷重分布形状を算出する。
ここで、ステップＳ１４乃至Ｓ１７の処理は、圧力分布計測部１２から荷重変動統計処理部１３へ圧力分布データが供給されるごとに行われる。そして、図８に示したような短期区間Sにおける圧力分布データに対するステップＳ１４乃至Ｓ１７の処理における処理結果が蓄積されると、順次、ステップＳ１８乃至Ｓ２１の処理が並列的に行われる。
ステップＳ１８において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１４で算出した重心ｘ座標Cxおよび重心ｙ座標Cyについて短期区間Sにおける平均値および分散値を、シート６１の計測部位ごとに算出する。
ステップＳ１９において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１５で算出した荷重総和Wsumについて短期区間Sにおける平均値および分散値を、シート６１の計測部位ごとに算出する。
ステップＳ２０において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１６で算出した荷重面積Ａｓｕｍについて短期区間Sにおける平均値および分散値を、シート６１の計測部位ごとに算出する。
ステップＳ２１において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１７で算出した荷重分布形状について、図１２を参照して上述したように、短期区間Sにおける変化を算出する。
また、ステップＳ１８乃至Ｓ２０の処理が行われるのと並行して、図９に示したような長期区間Lの圧力分布データに対するステップＳ１４乃至Ｓ１７の処理における処理結果が蓄積されると、順次、ステップＳ２２乃至Ｓ２５の処理が並列的に行われる。
ステップＳ２２において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１４で算出した重心ｘ座標Cxおよび重心ｙ座標Cyについて長期区間Lにおける平均値および分散値を、シート６１の計測部位ごとに算出する。
ステップＳ２３において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１５で算出した荷重総和Wsumについて長期区間Lにおける平均値および分散値を、シート６１の計測部位ごとに算出する。
ステップＳ２４において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１６で算出した荷重面積Ａｓｕｍについて長期区間Lにおける平均値および分散値を、シート６１の計測部位ごとに算出する。
ステップＳ２５において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１７で算出した荷重分布形状について、図１３を参照して上述したように、長期区間Lにおける変化を算出する。
そして、ステップＳ２２乃至Ｓ２５の処理が終了すると、圧力分布計測処理および荷重変動統計処理は終了される。
ここで、荷重変動統計処理部１３は、上述の各ステップにおいて、シート６１の計測部位ごとに、即ち、図２に示したヘッドレスト部６２、バックレスト部６３、シート座面部６４、およびフットレスト部６５ごとに、平均値および分散値を算出する。
例えば、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１８において、重心ｘ座標の短期区間Sの平均値について、ヘッドレスト重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_HR、バックレスト重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_SE、フットレスト右重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_FR-R、フットレスト左重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_FR-L、フロア右重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_FL-R、および、フロア左重心ｘ座標短期区間平均値SAve_Cx_FL-Lを求める。
また、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１８において、重心ｘ座標の短期区間Sの分散値について、ヘッドレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_HR、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、フットレスト右重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_FR-R、フットレスト左重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_FR-L、フロア右重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_FL-R、および、フロア左重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_FL-Lを求める。
同様に、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１８において、重心ｙ座標の短期区間Sの平均値について、ヘッドレスト重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_HR、バックレスト重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_BR、シート重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_SE、フットレスト右重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_FR-R、フットレスト左重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_FR-L、フロア右重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_FL-R、および、フロア左重心ｙ座標短期区間平均値SAve_Cy_FL-Lを求める。
また、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１８において、重心ｙ座標の短期区間Sの分散値について、ヘッドレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_HR、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SE、フットレスト右重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_FR-R、フットレスト左重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_FR-L、フロア右重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_FL-R、および、フロア左重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_FL-Lを求める。
そして、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１９において、荷重総和の短期区間Sの平均値について、ヘッドレスト荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_HR、バックレスト荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_SE、フットレスト右荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_FR-R、フットレスト左荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_FR-L、フロア右荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_FL-R、および、フロア左荷重総和短期区間平均値SAve_Wsum_FL-Lを求める。
同様に、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１９において、荷重総和の短期区間Sの分散値について、ヘッドレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_HR、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、フットレスト右荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_FR-R、フットレスト左荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_FR-L、フロア右荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_FL-R、および、フロア左荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_FL-Lを求める。
さらに、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ２２において、重心ｘ座標の長期区間Lの平均値について、ヘッドレスト重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_HR、バックレスト重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_BR、シート重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_SE、フットレスト右重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_FR-R、フットレスト左重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_FR-L、フロア右重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_FL-R、および、フロア左重心ｘ座標長期区間平均値LAve_Cx_FL-Lを求める。
また、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ２２において、重心ｘ座標の長期区間Lの分散値について、ヘッドレスト重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_HR、バックレスト重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SE、フットレスト右重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_FR-R、フットレスト左重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_FR-L、フロア右重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_FL-R、および、フロア左重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_FL-Lを求める。
同様に、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ２２において、重心ｙ座標の長期区間Lの平均値について、ヘッドレスト重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_HR、バックレスト重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_BR、シート重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_SE、フットレスト右重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_FR-R、フットレスト左重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_FR-L、フロア右重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_FL-R、および、フロア左重心ｙ座標長期区間平均値LAve_Cy_FL-Lを求める。
また、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ２２において、重心ｙ座標の長期区間Lの分散値について、ヘッドレスト重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_HR、バックレスト重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_BR、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SE、フットレスト右重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_FR-R、フットレスト左重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_FR-L、フロア右重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_FL-R、および、フロア左重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_FL-Lを求める。
そして、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ２３において、荷重総和の長期区間Lの平均値について、ヘッドレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_HR、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SE、フットレスト右荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_FR-R、フットレスト左荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_FR-L、フロア右荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_FL-R、および、フロア左荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_FL-Lを求める。
同様に、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ２３において、荷重総和の長期区間Lの分散値について、ヘッドレスト荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_HR、バックレスト荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_BR、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SE、フットレスト右荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_FR-R、フットレスト左荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_FR-L、フロア右荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_FL-R、および、フロア左荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_FL-Lを求める。
＜車体運動計測処理＞
図１５に示すフローチャートを参照して、車体運動計測部２０により行われる車体運動計測処理について説明する。
ステップＳ３１において、車体運動計測部２０は、例えば、図示しないジャイロセンサから加速度データを取得する。
ステップＳ３２において、車体運動計測部２０は、離席状態におけるジャイロセンサから出力される加速度データの平均値を定期的に取得し、その平均値をキャリブレーションデータとして用い、ステップＳ３１で取得した加速度データに対してデータ補正（ゼロ点補正）を施す。
ステップＳ３３において、車体運動計測部２０は、ステップＳ３２でデータ補正が施された加速度データを、低周波数帯（例えば、１Ｈｚ以下）、中周波数帯（例えば、１〜１０Ｈｚ）、および高周波数帯（例えば、１０Ｈｚ以上）に周波数分離する。
その後、ステップＳ３４乃至Ｓ３６の処理が並列的に行われる。
ステップＳ３４において、車体運動計測部２０は、低周波数帯の加速度データを用いて、車両５１の低域車体変位量Body_LFを算出する。
ステップＳ３５において、車体運動計測部２０は、中周波数帯の加速度データを用いて、車両５１の中域車体変位量Body_MFを算出する。
ステップＳ３６において、車体運動計測部２０は、高周波数帯の加速度データを用いて、車両５１の高域車体変位量Body_HFを算出する。
そして、ステップＳ３４乃至Ｓ３６の処理が終了すると、車体運動計測処理は終了される。
例えば、低周波数帯の加速度データに基づいて、人の挙動によって生じる変位速度より十分に遅い加速度を示す車両５１の低域車体変位量Body_LFが取得される。このような低周波数帯の加速度データは、荷重計測に影響するため、低域車体変位量Body_LFが大きい場合、荷重計測を用いた判定は停止する。また、低域車体変位量Body_LFに基づいて、図４に示したようなヘッドレスト折返しやバックレスト折返しを行うように動作出力が制御されることで、搭乗者の身体を保持することができる。
また、中周波数帯の加速度データに基づいて、人の挙動によって生じる変位速度と同程度の加速度を示す車両５１の中域車体変位量Body_MFが取得される。このような中周波数帯の加速度データは、荷重計測に影響するため、中域車体変位量Body_MFが大きい場合、荷重計測を用いた判定は停止する。
また、高周波数帯の加速度データに基づいて、人の挙動によって生じる変位速度よりも十分に早い加速度を示す車両５１の高域車体変位量Body_HFが取得される。このような高周波数帯の加速度データは、通常、変位が小さく荷重計測に影響を及ぼし難い。なお、高域車体変位量Body_HFが過大だった場合、荷重計測を用いた判定は停止する。
＜シート制御について＞
図１６のフローチャートは、制御処理装置１１が行う制御処理の全体を説明するフローチャートである。
ステップＳ５１において、制御処理装置１１は、車両５１のドアオープンを検知したか否かを判定する。
ステップＳ５１において、制御処理装置１１が、車両５１のドアオープンを検知したと判定するまで処理が待機され、車両５１のドアオープンを検知したと判定されると、処理はステップＳ５２に進む。
ステップＳ５２において、制御処理装置１１は、システムを開始するのに必要な処理を行う。例えば、制御処理装置１１は、上述の図１４を参照して説明した圧力分布計測処理および荷重変動統計処理を開始するとともに、上述の図１５を参照して説明した車体運動計測処理を開始する。
ステップＳ５３において、制御処理装置１１は、車両５１のシート６１に対する搭乗者の着座を検出したか否かを判定する。
ステップＳ５３において、制御処理装置１１が、着座を検出したと判定した場合、処理はステップＳ５４に進み、荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理（図１７および図１８を参照して後述）が行われる。
ステップＳ５４で行われる荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理が終了すると、ステップＳ５５において、制御処理装置１１は、車両５１のシート６１に対する搭乗者の離席を検出したか否かを判定する。
ステップＳ５５において、制御処理装置１１が、車両５１のシート６１に対する搭乗者の離席を検出していないと判定した場合、処理はステップＳ５４に戻り、荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理が継続して行われる。
一方、ステップＳ５３において、制御処理装置１１が着座を検出していないと判定した場合、または、ステップＳ５５において、制御処理装置１１が離席を検出したと判定した場合、処理はステップＳ５６に進む。
ステップＳ５６において、制御処理装置１１は、車両５１のドアクローズを検知したか否かを判定する。
ステップＳ５６において、制御処理装置１１が車両５１のドアクローズを検知していないと判定した場合、処理はステップＳ５３に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
一方、ステップＳ５６において、制御処理装置１１が車両５１のドアクローズを検知したと判定した場合、処理はステップＳ５７に進む。即ち、この場合、車両５１に搭乗者が居ない状態でドアがクローズされたことになる。
ステップＳ５７において、制御処理装置１１は、システムを終了するのに必要な処理（例えば、ステップＳ５２で開始した圧力分布計測処理、荷重変動統計処理、および車体運動計測処理を終了）を行った後、処理は終了される。
＜荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理＞
図１７および図１８を参照して、荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理における状態遷移について説明する。
図１７には、スイッチ式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理を説明する状態遷移図が示されている。
まず、制御処理装置１１では、圧力分布計測部１２により計測される圧力分布データに基づく荷重評価を許可する荷重評価許可状態と、その荷重評価を停止する荷重評価停止状態とが設定される。
例えば、車体運動計測部２０は、車両５１の運動を計測して得られる車両運動データに従って車体運動判定処理（図２５および図２６のフローチャート参照）を行い、その判定結果に従って荷重評価許可状態と荷重評価停止状態とが遷移する。即ち、荷重評価停止状態において、車体運動計測部２０が、車両５１が運動していると判定した場合、荷重評価停止状態から荷重評価許可状態への遷移が行われる。一方、荷重評価許可状態において、車体運動計測部２０が、車両５１が運動していないと判定した場合、荷重評価許可状態から荷重評価停止状態への遷移が行われる。
また、制御処理装置１１では、荷重評価許可状態において、車両５１のシート６１に搭乗者が着席している着席状態と、車両５１のシート６１から搭乗者が離席している離席状態とが設定される。
例えば、離席状態において、身体負荷判定部１８は、車両５１のシート６１に搭乗者が着座したか否かを判定する着座判定処理（図１９のフローチャート参照）を行う。そして、身体負荷判定部１８が、車両５１のシート６１に搭乗者が着座したと判定した場合、離席状態から着席状態（のジェスチャ無効状態）へ遷移する。
また、離席状態において、荷重変動統計処理部１３は、ゼロ点の補正を行うための補正値を求めるキャリブレーションデータ更新判定処理（図２４のフローチャート参照）を行う。
一方、着席状態において、身体負荷判定部１８は、車両５１のシート６１から搭乗者が離席したか否かを判定する離席判定処理（図２０のフローチャート参照）を行う。そして、身体負荷判定部１８が、車両５１のシート６１から搭乗者が離席したと判定した場合、着席状態から離席状態へ遷移する。
また、制御処理装置１１では、着席状態において、車両５１のシート６１に着席している搭乗者によるジェスチャを有効とするジェスチャ有効状態と、そのジェスチャを無効とするジェスチャ無効状態とが設定される。
例えば、ジェスチャ入力判定部１７は、図示しないボタンに対する操作を入力として、ジェスチャ無効状態においてジェスチャ有効コマンドが入力されるとジェスチャ有効状態へ遷移し、ジェスチ有効状態においてジェスチャ無効コマンドが入力されるとジェスチャ無効状態へ遷移する。その他、制御処理装置１１では、シート６１に設けられる圧力センサの一部を押すことや、所定箇所を注視する搭乗者の視線を検知すること、所望のコマンドを発話する搭乗者の音声を認識することなどによって、ジェスチャ有効コマンドおよびジェスチャ無効コマンドが入力されるようにしてもよい。
ジェスチャ無効状態では、身体負荷判定部１８が快適保持動作判定処理（図３１のフローチャート参照）を行って、搭乗者の身体的な疲労を緩和するような形態となるように、シート制御部２２によるシート６１の可動部に対する動作出力を制御させる。
ジェスチャ有効状態では、ジェスチャ入力判定部１７がジェスチャ判定処理（図２７のフローチャート参照）を行って、搭乗者のジェスチャの従った形態となるように、シート制御部２２によるシート６１の可動部に対する動作出力を制御させる。
このように、スイッチ式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理によって、ジェスチャ無効状態では、搭乗者の無意識的な挙動に従って、搭乗者の身体的な疲労を緩和する形態となるようにシート６１に対する制御を行うことができる。また、ジェスチャ有効状態では、搭乗者の意識的な挙動に従って、搭乗者のジェスチャの従った形態となるようにシート６１に対する制御を行うことができる。従って、制御処理装置１１は、搭乗者の意識的または無意識的な挙動を入力として捉えて、その入力に応じた機能を提供することで、より利便性を向上させることができる。
図１８には、予備動作式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理を説明する状態遷移図が示されている。なお、図１８に示す予備動作式における状態遷移において、図１７を参照して上述したスイッチ式における状態遷移と共通する状態および処理については、それらの説明を省略する。
即ち、予備動作式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理では、車体運動判定（図２５および図２６のフローチャート参照）に基づいて、荷重評価許可状態と荷重評価停止状態とが遷移する。また、離席状態では、着座判定処理（図１９のフローチャート参照）およびキャリブレーションデータ更新判定（図２４のフローチャート参照）が行われ、搭乗者が着座したと判定された場合、離席状態から着席状態（の安定着座状態）へ遷移する。また、着席状態では、離席判定処理（図２０のフローチャート参照）が行われる。
そして、予備動作式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理では、着席状態において、安定着座状態、予備動作待ち状態、およびジェスチャ待ち状態が設定される。
安定着座状態において、身体負荷判定部１８は、快適保持動作判定処理（図３１のフローチャート参照）を行って、搭乗者の身体的な疲労を緩和するような形態となるように、シート制御部２２によるシート６１の可動部に対する動作出力を制御させる。
また、安定着座状態において、ジェスチャ入力判定部１７は、姿勢変動判定処理（図２２のフローチャート参照）を行い、車両５１のシート６１に着座している搭乗者の姿勢が変動していないと判定した場合、安定着座状態を維持する。一方、ジェスチャ入力判定部１７が、車両５１のシート６１に着座している搭乗者の姿勢が変動していると判定した場合、安定着座状態から予備動作待ち状態への遷移が行われる。
予備動作待ち状態において、ジェスチャ入力判定部１７は、予備動作判定処理（図２３のフローチャート参照）を行い、予備動作が行われるまで予備動作待ち状態を維持する。例えば、搭乗者がジェスチャ入力を行う前には、一時的に挙動を停止することがあるため、そのような挙動の停止を予備動作として検出することができる。そして、ジェスチャ入力判定部１７が、予備動作が行われたと判定した場合、予備動作待ち状態からジェスチャ待ち状態への遷移が行われる。
ジェスチャ待ち状態において、ジェスチャ入力判定部１７は、安定着座判定処理（図２１のフローチャート参照）を行って、車両５１のシート６１に着座している搭乗者の姿勢が安定していると判定した場合、ジェスチャ待ち状態から安定着座状態への遷移が行われる。
また、ジェスチャ待ち状態において、ジェスチャ入力判定部１７は、ジェスチャ判定処理（図２７のフローチャート参照）を行って、ジェスチャが行われたと判定して、搭乗者のジェスチャの従った形態となるように、シート制御部２２によるシート６１の可動部に対する動作出力を制御させる。そして、そのジェスチャに応じた動作出力の制御が完了した場合、ジェスチャ待ち状態から予備動作待ち状態への遷移が行われる。または、所定の待機時間中に、ジェスチャが行われたとの判定、および、搭乗者の姿勢が安定しているとの判定のどちらも行われなかった場合、タイムアウトとなってジェスチャ待ち状態から予備動作待ち状態への遷移が行われる。
このように、予備動作式を採用した場合における荷重分布変動に基づくシート可動部制御処理では、搭乗者がジェスチャ入力を行おうとする予備動作が検出されると、ジェスチャ判定が行われる。従って、搭乗者は、ジェスチャ入力を行うための特別な操作（例えば、スイッチに対する操作など）を行うことなくスムーズにジェスチャを行うことができ、より利便性を向上させることができる。
図１９に示すフローチャートを参照して、図１７および図１８に示した離席状態において行われる着座判定処理について説明する。
ステップＳ６１において、身体負荷判定部１８は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ２２乃至Ｓ２４の処理が行われることで、長期総和値が更新されるのを待機する。そして、荷重変動統計処理部１３から身体負荷判定部１８へ長期総和値が供給されると、処理はステップＳ６２に進む。
ステップＳ６２において、身体負荷判定部１８は、ステップＳ６１で荷重変動統計処理部１３から供給された長期総和値の中から、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、および、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEを取得する。
ステップＳ６３において、身体負荷判定部１８は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ６２で取得したバックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、および、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEが、着席判定条件を満たすか否かを判定する。
例えば、身体負荷判定部１８は、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BRがバックレスト着座荷重総和判定パラメータCOND_DW_BRより大きく、かつ、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEがシート着座荷重総和判定パラメータCOND_DW_SEより大きい場合、着席判定条件を満たすと判定する。
即ち、身体負荷判定部１８は、
・LAve_Wsum_BR＞COND_DW_BR
・LAve_Wsum_SE＞COND_DW_SE
の両方がTRUEの場合、着席判定条件を満たすと判定する。
ステップＳ６３において、身体負荷判定部１８が着席判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ６４に進み、離席状態から着席状態へ遷移した後、処理はステップＳ６１に戻る。
一方、ステップＳ６３で身体負荷判定部１８が着席判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ６１へ戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
以上のように、着座判定処理では、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、および、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEの両方に基づいて着席判定を行うため、より確実に、搭乗者がシート６１に着座したことを検出することができる。
図２０に示すフローチャートを参照して、図１７および図１８に示した着席状態において行われる離席判定処理について説明する。
ステップＳ７１において、身体負荷判定部１８は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ２２乃至Ｓ２４の処理が行われることで、長期総和値が更新されるのを待機する。そして、荷重変動統計処理部１３から身体負荷判定部１８へ長期総和値が供給されると、処理はステップＳ７２に進む。
ステップＳ７２において、身体負荷判定部１８は、ステップＳ７１で荷重変動統計処理部１３から供給された長期総和値の中から、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、および、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEを取得する。
ステップＳ７３において、身体負荷判定部１８は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ７２で取得したバックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、および、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEが、離席判定条件を満たすか否かを判定する。
例えば、身体負荷判定部１８は、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BRがバックレスト離席荷重総和判定パラメータCOND_UP_BRより小さく、かつ、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEがシート離席荷重総和判定パラメータCOND_UP_SEより小さい場合、離席判定条件を満たすと判定する。
即ち、身体負荷判定部１８は、
・LAve_Wsum_BR＜COND_UP_BR
・LAve_Wsum_SE＜COND_UP_SE
の両方がTRUEの場合、離席判定条件を満たすと判定する。
ステップＳ７３において、身体負荷判定部１８が離席判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ７４に進み、着席状態から離席状態へ遷移した後、処理はステップＳ７１に戻る。
一方、ステップＳ７３で身体負荷判定部１８が離席判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ７１へ戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
以上のように、離席判定処理では、バックレスト荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_BR、および、シート荷重総和長期区間平均値LAve_Wsum_SEの両方に基づいて離席判定を行うため、より確実に、搭乗者がシート６１から離席したことを検出することができる。
図２１に示すフローチャートを参照して、図１８に示したジェスチャ待ち状態において行われる安定着座判定処理について説明する。
ステップＳ８１において、ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ２２乃至Ｓ２４の処理が行われることで、長期分散値が更新されるのを待機する。そして、荷重変動統計処理部１３からジェスチャ入力判定部１７へ長期分散値が供給されると、処理はステップＳ８２に進む。
ステップＳ８２において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ８１で荷重変動統計処理部１３から供給された長期分散値の中から、バックレスト荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_BR、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEを取得する。
ステップＳ８３において、ジェスチャ入力判定部１７は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ８２で取得したバックレスト荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_BR、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEが、安定着座判定条件を満たすか否かを判定する。
例えば、ジェスチャ入力判定部１７は、バックレスト荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_BRがバックレスト安定着座荷重総和判定パラメータCOND_STBL_Wsum_BRより小さく、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SEがシート安定着座荷重総和判定パラメータCOND_STBL_Wsum_SEより小さく、バックレスト重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_BRがバックレスト安定着座重心ｘ座標判定パラメータCOND_STBL_Cx_BRより小さく、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SEがシート安定着座重心ｘ座標判定パラメータCOND_STBL_Cx_SEより小さく、バックレスト重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_BRがバックレスト安定着座重心ｙ座標判定パラメータCOND_STBL_Cy_BRより小さく、かつ、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEがシート安定着座重心ｙ座標判定パラメータCOND_STBL_Cy_SEより小さい場合、安定着座判定条件を満たすと判定する。
即ち、ジェスチャ入力判定部１７は、
・LS2_Wsum_BR＜COND_STBL_Wsum_BR
・LS2_Wsum_SE＜COND_STBL_Wsum_SE
・LS2_Cx_BR＜COND_STBL_Cx_BR
・LS2_Cx_SE＜COND_STBL_Cx_SE
・LS2_Cy_BR＜COND_STBL_Cy_BR
・LS2_Cy_SE＜COND_STBL_Cy_SE
の全てがTRUEの場合、安定着座判定条件を満たすと判定する。
ステップＳ８３において、ジェスチャ入力判定部１７が安定着座判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ８４に進み、ジェスチャ待ち状態から安定着座状態へ遷移した後、処理は終了される。
一方、ステップＳ８３でジェスチャ入力判定部１７が安定着座判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ８１へ戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
以上のように、安定着座判定処理では、バックレスト荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_BR、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEの全てに基づいて安定着座判定を行うため、より確実に、搭乗者がシート６１に安定的に着座していることを検出することができる。
図２２に示すフローチャートを参照して、図１８に示した安定着座状態において行われる姿勢変動判定処理について説明する。
ステップＳ９１において、ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ１８乃至Ｓ２０の処理が行われることで、短期分散値が更新されるのを待機する。そして、荷重変動統計処理部１３からジェスチャ入力判定部１７へ短期分散値が供給されると、処理はステップＳ９２に進む。
ステップＳ９２において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ９１で荷重変動統計処理部１３から供給された短期分散値の中から、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEを取得する。
ステップＳ９３において、ジェスチャ入力判定部１７は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ９２で取得したバックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEが、姿勢変動判定条件を満たすか否かを判定する。
例えば、ジェスチャ入力判定部１７は、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BRがバックレスト姿勢変動判定パラメータCOND_ACT_Wsum_BRより大きく、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SEがシート姿勢変動荷重総和判定パラメータCOND_ACT_Wsum_SEより大きく、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BRがバックレスト姿勢変動重心ｘ座標判定パラメータCOND_ACT_Cx_BRより大きく、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SEがシート姿勢変動重心ｘ座標判定パラメータCOND_ACT_Cx_SEより大きく、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BRがバックレスト姿勢変動重心ｙ座標判定パラメータCOND_ACT_Cy_BRより大きく、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEがシート姿勢変動重心ｙ座標判定パラメータCOND_ACT_Cy_SEより大きいのうち、いずれか１つが満たされる場合、姿勢変動判定条件を満たすと判定する。
即ち、ジェスチャ入力判定部１７は、
・SS2_Wsum_BR＞COND_ACT_Wsum_BR
・SS2_Wsum_SE＞COND_ACT_Wsum_SE
・SS2_Cx_BR＞COND_ACT_Cx_BR
・SS2_Cx_SE＞COND_ACT_Cx_SE
・SS2_Cy_BR＞COND_ACT_Cy_BR
・SS2_Cy_SE＞COND_ACT_Cy_SE
のいずれか１つがTRUEの場合、姿勢変動判定条件を満たすと判定する。
ステップＳ９３において、ジェスチャ入力判定部１７が姿勢変動判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ９４に進み、安定着座状態から予備動作待ち状態へ遷移した後、処理は終了される。
一方、ステップＳ９３でジェスチャ入力判定部１７が姿勢変動判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ９１へ戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
以上のように、姿勢変動判定処理では、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEのいずれか１つに基づいて姿勢変動判定を行うため、より迅速に、搭乗者の姿勢が変動したことを検出して、予備動作待ち状態へ遷移することができる。
図２３に示すフローチャートを参照して、図１８に示した予備動作待ち状態において行われる予備動作判定処理について説明する。
ステップＳ１０１において、ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ１８乃至Ｓ２０の処理が行われることで、短期分散値が更新されるのを待機する。そして、荷重変動統計処理部１３からジェスチャ入力判定部１７へ短期分散値が供給されると、処理はステップＳ１０２に進む。
ステップＳ１０２において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ１０１で荷重変動統計処理部１３から供給された短期分散値の中から、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEを取得する。
ステップＳ１０３において、ジェスチャ入力判定部１７は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ１０２で取得したバックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEが、予備動作判定条件を満たすか否かを判定する。
例えば、ジェスチャ入力判定部１７は、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BRがバックレスト予備動作判定パラメータCOND_PRE_Wsum_BRより小さく、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SEがシート予備動作荷重総和判定パラメータCOND_PRE_Wsum_SEより小さく、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BRがバックレスト予備動作重心ｘ座標判定パラメータCOND_PRE_Cx_BRより小さく、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SEがシート予備動作重心ｘ座標判定パラメータCOND_PRE_Cx_SEより小さく、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BRがバックレスト予備動作重心ｙ座標判定パラメータCOND_PRE_Cy_BRより小さく、かつ、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEがシート予備動作重心ｙ座標判定パラメータCOND_PRE_Cy_SEより小さい場合、予備動作判定条件を満たすと判定する。
即ち、ジェスチャ入力判定部１７は、
・SS2_Wsum_BR＜COND_PRE_Wsum_BR
・SS2_Wsum_SE＜COND_PRE_Wsum_SE
・SS2_Cx_BR＜COND_PRE_Cx_BR
・SS2_Cx_SE＜COND_PRE_Cx_SE
・SS2_Cy_BR＜COND_PRE_Cy_BR
・SS2_Cy_SE＜COND_PRE_Cy_SE
の全てがTRUEの場合、予備動作判定条件を満たすと判定する。
ステップＳ１０３において、ジェスチャ入力判定部１７が予備動作判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ１０４に進み、予備動作待ち状態からジェスチャ待ち状態へ遷移した後、処理は終了される。
一方、ステップＳ１０３でジェスチャ入力判定部１７が予備動作判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ１０１へ戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
以上のように、予備動作判定処理では、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SE、バックレスト重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_BR、シート重心ｘ座標短期区間分散値SS2_Cx_SE、バックレスト重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_BR、および、シート重心ｙ座標短期区間分散値SS2_Cy_SEの全てに基づいて予備動作判定を行うため、より確実に、搭乗者が予備動作を行ったことを検出することができ、ジェスチャ待ち状態へ遷移することができる。
図２４に示すフローチャートを参照して、図１７および図１８に示した離席状態において行われるキャリブレーションデータ更新判定処理について説明する。
ステップＳ１１１において、荷重変動統計処理部１３は、処理の繰り返し回数をカウントするカウント値をリセット（COUNT=0）する。
ステップＳ１１２において、荷重変動統計処理部１３は、図１４のステップＳ１８乃至Ｓ２０の処理を行って短期分散値が更新されるのを待機した後、短期分散値が更新されると、処理はステップＳ１１３に進む。
ステップＳ１１３において、荷重変動統計処理部１３は、ステップＳ１１２で更新した短期分散値の中から、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、および、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SEを取得する。
ステップＳ１１４において、荷重変動統計処理部１３は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ１１３で取得したバックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BR、および、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SEが、キャリブレーション更新判定条件を満たすか否かを判定する。
例えば、荷重変動統計処理部１３は、バックレスト荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_BRがバックレスト荷重総和キャリブレーション更新判定パラメータCOND_CORR_Wsum_BRより小さく、かつ、シート荷重総和短期区間分散値SS2_Wsum_SEがシート荷重総和キャリブレーション更新判定パラメータCOND_CORR_Wsum_SEより小さい場合、キャリブレーション更新判定条件を満たすと判定する。
即ち、荷重変動統計処理部１３は、
・SS2_Wsum_BR＜COND_CORR_Wsum_BR
・SS2_Wsum_SE＜COND_CORR_Wsum_SE
の両方がTRUEの場合、キャリブレーション更新判定条件を満たすと判定する。
ステップＳ１１４において、荷重変動統計処理部１３がキャリブレーション更新判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ１１５に進む。ステップＳ１１５において、荷重変動統計処理部１３は、カウント値および積算値をリセット（COUNT=0, AVE_Wmn=0）した後、処理はステップＳ１１２に戻り、以下、同様の処理が繰り返して行われる。
一方、ステップＳ１１４において、荷重変動統計処理部１３がキャリブレーション更新判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ１１６に進む。
ステップＳ１１６において、荷重変動統計処理部１３は、カウント値をインクリメント（COUNT+=1）する。
ステップＳ１１７において、荷重変動統計処理部１３は、圧力センサごとに計測値を個別に積算して、積算値（AVE_Wmn+= AVE_Wmn）を求める。
ステップＳ１１８において、荷重変動統計処理部１３は、更新期間判定条件が満たされているか否か、例えば、現在のカウント値が更新期間判定パラメータ以上となったか否かを判定する。例えば、上述の図８に示したように短期区間Sが500ｍｓに設定され、更新期間が１０秒に設定されている場合、更新期間判定パラメータCOND_TERM_CORRは２０に設定される。この場合、荷重変動統計処理部１３は、現在のカウント値が更新期間判定パラメータ以上となっている場合（COUNT≧COND_TERM_CORR）、更新期間判定条件が満たされていると判定する。
ステップＳ１１８において、荷重変動統計処理部１３が、更新期間判定条件が満たされていないと判定した場合、処理はステップＳ１１２に戻り、以下、同様の処理が繰り返して行われる。
一方、ステップＳ１１８において、荷重変動統計処理部１３が、更新期間判定条件が満たされていると判定した場合、処理はステップＳ１１９に進む。
ステップＳ１１９において、荷重変動統計処理部１３は、最終的にステップＳ１１７で求められた積算値の平均値を算出することにより補正値（CORR_Wmn=AVE_Wmn / COUNT）を求める。そして、荷重変動統計処理部１３は、このようにして求めた補正値を、即ち、圧力センサごとの圧力データについての積算値に対する平均値を、キャリブレーションデータとして保存し、処理は終了される。
以上のように、荷重変動統計処理部１３が補正を求めることで、圧力分布計測部１２は、荷重変動統計処理部１３から供給される補正値（キャリブレーションデータ）を用いて、データ補正を行うことができる。従って、圧力分布計測部１２は、ゼロ点補正が行われた正確な圧力データを出力することができる。
なお、荷重変動統計処理部１３は、例えば、車体運動計測部２０が加速度データを取得するためのジャイロセンサについても、同様の処理を行って、ジャイロセンサごとの補正値を取得することができる。そして、車体運動計測部２０は、上述した図１５のステップＳ３２において、荷重変動統計処理部１３から供給される補正値（キャリブレーションデータ）を用いて、データ補正を行うことができる。従って、車体運動計測部２０は、ゼロ点補正が行われた正確な加速度データを出力することができる。
図２５に示すフローチャートを参照して、図１７および図１８に示した荷重評価停止状態において行われる車体運動判定処理について説明する。
ステップＳ１２１において、荷重変動統計処理部１３は、車体運動計測部２０において図１５のステップＳ３４乃至Ｓ３６の処理が行われることで、車体変位値（車両運動データ）が更新されるのを待機する。そして、車体運動計測部２０から荷重変動統計処理部１３へ車体変位値が供給されると、処理はステップＳ１２２に進む。
ステップＳ１２２において、荷重変動統計処理部１３は、車体運動計測部２０から供給される車体変位値から、低域車体変位量Body_LF、中域車体変位量Body_MF、および高域車体変位量Body_HFを取得する。
ステップＳ１２３において、荷重変動統計処理部１３は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ１２２で取得した低域車体変位量Body_LF、中域車体変位量Body_MF、および高域車体変位量Body_HFが、荷重評価許可判定条件を満たすか否かを判定する。
例えば、荷重変動統計処理部１３は、低域車体変位量Body_LFが低域車体変位量パラメータCOND_Body_LFより小さく、中域車体変位量Body_MFが中域車体変位量パラメータCOND_Body_MFより小さく、かつ、高域車体変位量Body_HFが高域車体変位量パラメータCOND_Body_HFより小さい場合、荷重評価許可判定条件を満たすと判定する。
即ち、荷重変動統計処理部１３は、
・Body_LF＜COND_Body_LF
・Body_MF＜COND_Body_MF
・Body_HF＜COND_Body_HF
の全てがTRUEの場合、荷重評価許可判定条件を満たすと判定する。
ステップＳ１２３において、荷重変動統計処理部１３が荷重評価許可判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ１２１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
一方、ステップＳ１２３において、荷重変動統計処理部１３が荷重評価許可判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ１２４に進み、荷重評価停止状態から荷重評価許可状態へ遷移した後、処理は終了される。
以上のように、荷重評価停止状態における車体運動判定処理では、低域車体変位量Body_LF、中域車体変位量Body_MF、および高域車体変位量Body_HFの全てに基づいて車体運動判定を行うため、より確実に、車両５１の運動が開始したことを検出することができる。
図２６に示すフローチャートを参照して、図１７および図１８に示した荷重評価許可状態において行われる車体運動判定処理について説明する。
ステップＳ１３１において、荷重変動統計処理部１３は、車体運動計測部２０において図１５のステップＳ３４乃至Ｓ３６の処理が行われることで、車体変位値（車両運動データ）が更新されるのを待機する。そして、車体運動計測部２０から荷重変動統計処理部１３へ車体変位値が供給されると、処理はステップＳ１３２に進む。
ステップＳ１３２において、荷重変動統計処理部１３は、車体運動計測部２０から供給される車体変位値から、低域車体変位量Body_LF、中域車体変位量Body_MF、および高域車体変位量Body_HFを取得する。
ステップＳ１３３において、荷重変動統計処理部１３は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、ステップＳ１３２で取得した低域車体変位量Body_LF、中域車体変位量Body_MF、および高域車体変位量Body_HFが、荷重評価停止判定条件を満たすか否かを判定する。
例えば、荷重変動統計処理部１３は、低域車体変位量Body_LFが低域車体変位量パラメータCOND_Body_LFより小さく、中域車体変位量Body_MFが中域車体変位量パラメータCOND_Body_MFより小さく、かつ、高域車体変位量Body_HFが高域車体変位量パラメータCOND_Body_HFより小さいのうちの、ずれか１つが満たされる場合、荷重評価停止判定条件を満たすと判定する。
即ち、荷重変動統計処理部１３は、
・Body_LF＜COND_Body_LF
・Body_MF＜COND_Body_MF
・Body_HF＜COND_Body_HF
のいずれか１つがTRUEの場合、荷重評価停止判定条件を満たすと判定する。
ステップＳ１３３において、荷重変動統計処理部１３が荷重評価停止判定条件を満たさないと判定した場合、処理はステップＳ１３１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。
一方、ステップＳ１３３において、荷重変動統計処理部１３が荷重評価停止判定条件を満たすと判定した場合、処理はステップＳ１３４に進み、荷重評価許可状態から荷重評価停止状態へ遷移した後、処理は終了される。
以上のように、荷重評価停止状態における車体運動判定処理では、低域車体変位量Body_LF、中域車体変位量Body_MF、および高域車体変位量Body_HFのいずれか１つに基づいて車体運動判定を行うため、より確実に、車両５１の運動が停止したことを検出することができる。
図２７に示すフローチャートを参照して、図１７に示したジェスチャ有効状態において行われ、または、図１８に示したジェスチャ待ち状態において行われるジェスチャ判定処理について説明する。
ステップＳ１４１において、ジェスチャ入力判定部１７は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ２１およびＳ２５の処理が行われることで、重心軌跡データである圧力分布データ（即ち、荷重分布形状についての短期区間Sおよび長期区間Lにおける変化）が更新されるのを待機して、取得する。
ステップＳ１４２において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ１４１で取得した圧力分布データに基づくジェスチャが、プリセットされているジェスチャまたは学習済みのジェスチャと一致するか否かを判定する。
ステップＳ１４２において、ジェスチャ入力判定部１７が、ステップＳ１４１で取得した圧力分布データに基づくジェスチャが一致すると判定した場合、処理はステップＳ１４３に進む。
ステップＳ１４３において、ジェスチャ入力判定部１７は、ジェスチャ待ち状態で行っている安定着座判定処理を停止する。
ステップＳ１４４において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ１４２で一致すると判定したプリセットされているジェスチャまたは学習済みのジェスチャに従ったジェスチャ入力情報をシート制御部２２に供給する。これに応じて、シート制御部２２は、そのジェスチャ入力情報に応じたシート制御命令をシート６１に出力し、シート６１の可動部に対する各種の動作出力の制御を行う。
ステップＳ１４５において、シート制御部２２は、ステップＳ１４４でのシート制御命令に従ってシート６１の可動部が動作し、その動作が停止したことを示す停止判定データがシート６１において更新されるのを待機する。そして、更新された停止判定データをシート制御部２２が取得すると、処理はステップＳ１４６に進む。
ステップＳ１４６において、シート制御部２２は、ステップＳ１４５で取得した停止判定データに基づいて、その停止判定データがシート制御命令における停止条件に合致したか否かを判定する。
ステップＳ１４６において、シート制御部２２が停止条件に合致していないと判定した場合、処理はステップＳ１４５に戻り、停止判定データが更新されるのを待機する。
一方、ステップＳ１４６において、シート制御部２２が停止条件に合致したと判定した場合、処理はステップＳ１４７に進み、シート制御停止をシート６１に出力する。
ステップＳ１４８において、ジェスチャ待ち状態から予備動作待ち状態へ遷移した後、処理は終了される。また、ステップＳ１４２において、ジェスチャ入力判定部１７が、ステップＳ１４１で取得した圧力分布データに基づくジェスチャが一致しないと判定した場合、または、タイムアウトとなった場合、処理は終了される。
図２８および図２９を参照して、プリセットされているジェスチャおよび動作出力の一例が示されている。
第１のジェスチャ例として、リクライニングを倒す／起こす動作出力を指示するジェスチャがプリセットされる。リクライニングを倒す動作出力では、図２９のＡに示すように、バックレスト部６３が倒れるのに連動して、フットレスト部６５が上がる動作が行われる。リクライニングを起こす動作出力では、図２９のＢに示すように、バックレスト部６３が起きるのに連動して、フットレスト部６５が下がる動作が行われる。
例えば、図２８に示すようなジェスチャイメージが行われたことが、その判定条件に従って検出されると、リクライニングを倒す／起こす動作出力が行われる。その後、リクライニングを倒す／起こす動作出力を停止する判定条件に従って、その動作出力が停止される。
第２のジェスチャ例として、フットレスト部６５を上げる／下げる動作出力を指示するジェスチャがプリセットされる。例えば、図２８に示すようなジェスチャイメージが行われたことが、その判定条件に従って検出されると、フットレスト部６５を上げる／下げる動作出力が行われる。その後、フットレスト部６５を上げる／下げる動作出力を停止する判定条件に従って、その動作出力が停止される。
第３のジェスチャ例として、シート座面部６４を前に／後ろに動かす動作出力を指示するジェスチャがプリセットされる。例えば、図２８に示すようなジェスチャイメージが行われたことが、その判定条件に従って検出されると、シート座面部６４を前に／後ろに動かす動作出力が行われる。その後、シート座面部６４を前に／後ろに動かす動作出力を停止する判定条件に従って、その動作出力が停止される。
図３０に示すフローチャートを参照して、ジェスチャ入力判定部１７が行うジェスチャ学習処理について説明する。
ステップＳ１５１において、ジェスチャ入力判定部１７は、ヘッドレスト部６２、バックレスト部６３、シート座面部６４、およびフットレスト部６５のうち、学習対象となるシート６１の可動部および可動方向を指定して、ジェスチャ学習の開始が搭乗者により指示されたことを検出する。
ステップＳ１５２において、ジェスチャ入力判定部１７は、図２３のフローチャートを参照して説明したように予備動作判定条件を満たして、予備動作待ち状態となるのを待機する。そして、予備動作待ち状態となると、処理はステップＳ１５３に進む。
ステップＳ１５３において、ジェスチャ入力判定部１７は、図２７のステップＳ１４１と同様に圧力分布データ（即ち、荷重分布形状についての短期区間Sおよび長期区間Lにおける変化）を取得し、圧力分布データの変化に従って重心の軌跡を記録する。
ステップＳ１５４において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ１５３で取得した重心の軌跡を、ジェスチャとして確認する。
ステップＳ１５５において、ジェスチャ入力判定部１７は、ステップＳ１５４での確認の結果、ジェスチャとして認められるような重心の軌跡が記録されているかに従って、その重心の軌跡を学習結果として保存するか否かを判定する。
ステップＳ１５５において、学習結果を保存すると判定された場合、処理はステップＳ１５６に進み、ジェスチャ入力判定部１７は、学習結果を保存する。
一方、ステップＳ１５５において、学習結果を保存しないと判定された場合、または、ステップＳ１５６の処理後、処理は終了される。
以上のようなジェスチャ学習処理を行うことにより、プリセットされているジェスチャ以外の任意のジェスチャを保存し、そのジェスチャに従った動作出力の制御を実現することができる。
図３１に示すフローチャートを参照して、図１７に示したジェスチャ無効状態において行われ、または、図１８に示した安定着座状態において行われる快適保持動作判定処理について説明する。
ステップＳ１６１において、身体負荷判定部１８は、データ個数をリセット（Ｎ＝０）する。
ステップＳ１６２において、身体負荷判定部１８は、荷重変動統計処理部１３において図１４のステップＳ２２乃至Ｓ２４の処理が行われることで、長期分散値が更新されるのを待機する。そして、荷重変動統計処理部１３からジェスチャ入力判定部１７へ長期分散値が供給されると、処理はステップＳ１６３に進む。
ステップＳ１６３において、身体負荷判定部１８は、ステップＳ１６２で荷重変動統計処理部１３から供給された長期分散値の中から、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SE、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SE、および、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEを取得する。
ステップＳ１６４において、身体負荷判定部１８は、データ個数をインクリメント（Ｎ＋＋）する。
ステップＳ１６５において、身体負荷判定部１８は、規定のデータ個数を取得したか否かを判定する。例えば、規定のデータ個数が120の場合、身体負荷判定部１８は、ステップＳ１６４でインクリメントしたデータ個数が120となった（Ｎ＝120）か否かを判定する。
ステップＳ１６５において、身体負荷判定部１８が、規定のデータ個数を取得していないと判定した場合、処理はステップＳ１６２に戻り、規定のデータ個数を取得したと判定した場合、処理はステップＳ１６６に進む。
ステップＳ１６６において、身体負荷判定部１８は、判定パラメータ（所定の規定値）を使用して、直近の規定のデータ個数の全てについて、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SE、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SE、および、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEが快適保持動作判定条件を満たすか否かを判定する。
例えば、身体負荷判定部１８は、直近の規定のデータ個数（例えば、120個）の全てについて、シート荷重総和長期区間分散値LS2_Wsum_SEがシート荷重総和判定パラメータCOND_K-COF_Wsum_SEより小さく、シート重心ｘ座標長期区間分散値LS2_Cx_SEがシート重心ｘ座標判定パラメータCOND_K-COF_Cx_SEより小さく、かつ、シート重心ｙ座標長期区間分散値LS2_Cy_SEがシート重心ｙ座標判定パラメータCOND_K-COF_Cy_SEより小さい場合、快適保持動作判定条件を満たすと判定する。
即ち、身体負荷判定部１８は、直近の規定のデータ個数の全てについて、
・LS2_Wsum_SE＜COND_K-COF_Wsum_SE
・LS2_Cx_SE＜COND_K-COF_Cx_SE
・LS2_Cy_SE＜COND_K-COF_Cy_SE
の全てがTRUEの場合、快適保持動作判定条件を満たすと判定する。
ステップＳ１６６において、身体負荷判定部１８が、快適保持動作判定条件を満たしていないと判定した場合、処理はステップＳ１６２に戻り、快適保持動作判定条件を満たしていると判定した場合、処理はステップＳ１６７に進む。
ステップＳ１６７において、身体負荷判定部１８は、搭乗者の身体的な疲労を緩和するようなシート６１の形態となるように、シート６１の可動部に対して動作出力の制御を行う。ステップＳ１６７の処理後、処理はステップＳ１６１に進み、以下、同様の処理が繰り返して行われる。
＜コンピュータの構成例＞
次に、上述した一連の処理は、ハードウェアにより行うこともできるし、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータ等にインストールされる。
図３２は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
コンピュータにおいて、CPU（Central Processing Unit）１０１，ROM（Read Only Memory）１０２，RAM（Random Access Memory）１０３、およびEEPROM（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory）１０４は、バス１０５により相互に接続されている。バス１０５には、さらに、入出力インタフェース１０６が接続されており、入出力インタフェース１０６が外部に接続される。
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU１０１が、例えば、ROM１０２およびEEPROM１０４に記憶されているプログラムを、バス１０５を介してRAM１０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。また、コンピュータ（CPU１０１）が実行するプログラムは、ROM１０２に予め書き込んでおく他、入出力インタフェース１０６を介して外部からEEPROM１０４にインストールしたり、更新したりすることができる。
ここで、本明細書において、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に行われる必要はない。すなわち、コンピュータがプログラムに従って行う処理は、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含む。
また、プログラムは、１のコンピュータ（プロセッサ）により処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。
さらに、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。
また、例えば、１つの装置（または処理部）として説明した構成を分割し、複数の装置（または処理部）として構成するようにしてもよい。逆に、以上において複数の装置（または処理部）として説明した構成をまとめて１つの装置（または処理部）として構成されるようにしてもよい。また、各装置（または各処理部）の構成に上述した以外の構成を付加するようにしてももちろんよい。さらに、システム全体としての構成や動作が実質的に同じであれば、ある装置（または処理部）の構成の一部を他の装置（または他の処理部）の構成に含めるようにしてもよい。
また、例えば、本技術は、１つの機能を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
また、例えば、上述したプログラムは、任意の装置において実行することができる。その場合、その装置が、必要な機能（機能ブロック等）を有し、必要な情報を得ることができるようにすればよい。
また、例えば、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。換言するに、１つのステップに含まれる複数の処理を、複数のステップの処理として実行することもできる。逆に、複数のステップとして説明した処理を１つのステップとしてまとめて実行することもできる。
なお、コンピュータが実行するプログラムは、プログラムを記述するステップの処理が、本明細書で説明する順序に沿って時系列に実行されるようにしても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで個別に実行されるようにしても良い。つまり、矛盾が生じない限り、各ステップの処理が上述した順序と異なる順序で実行されるようにしてもよい。さらに、このプログラムを記述するステップの処理が、他のプログラムの処理と並列に実行されるようにしても良いし、他のプログラムの処理と組み合わせて実行されるようにしても良い。
なお、本明細書において複数説明した本技術は、矛盾が生じない限り、それぞれ独立に単体で実施することができる。もちろん、任意の複数の本技術を併用して実施することもできる。例えば、いずれかの実施の形態において説明した本技術の一部または全部を、他の実施の形態において説明した本技術の一部または全部と組み合わせて実施することもできる。また、上述した任意の本技術の一部または全部を、上述していない他の技術と併用して実施することもできる。
＜構成の組み合わせ例＞
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測する計測部と、
前記計測部による計測結果に応じて、機器の動作を制御する制御部と
を備える制御装置。
（２）
前記制御部は、前記計測部の計測結果に応じて前記シートに対する動作を制御する
上記（１）に記載の制御装置。
（３）
前記計測部の計測結果に応じて、前記ユーザによる挙動が所定の操作入力を行うためのジェスチャであることを判定するジェスチャ入力判定部
をさらに備え、
前記制御部は、前記ユーザのジェスチャに応じて前記シートに対する動作を制御する
上記（２）に記載の制御装置。
（４）
前記ジェスチャ入力判定部は、前記ユーザの挙動が、前記操作入力を意図したジェスチャか、前記操作入力を意図しない姿勢変動かを判別する
上記（３）に記載の制御装置。
（５）
前記ジェスチャ入力判定部は、所定の予備動作に続けて前記計測部により計測される計測結果に応じて、前記ユーザの挙動が、前記操作入力を意図したジェスチャか、前記操作入力を意図しない姿勢変動かを判別する
上記（４）に記載の制御装置。
（６）
前記ジェスチャ入力判定部は、所定の操作入力に続けて前記計測部により計測される計測結果に応じて、前記ユーザの挙動が、前記操作入力を意図したジェスチャか、前記操作入力を意図しない姿勢変動かを判別する
上記（４）に記載の制御装置。
（７）
前記制御部は、前記計測部の計測結果に応じて、前記シートが備え付けられた車両の室内におけるエンタテインメント機器の動作を制御する
上記（１）から（６）までのいずれかに記載の制御装置。
（８）
前記制御部は、前記計測部の計測結果に応じて、前記シートが備え付けられた車両の室内における環境制御機器の動作を制御する
上記（１）から（７）までのいずれかに記載の制御装置。
（９）
前記計測部の計測結果に応じて、前記ユーザの身体疲労の有無を判定する判定部
をさらに備え、
前記制御部は、前記判定部の判定結果に基づいて前記シートに対する動作を制御する
上記（２）から（８）までのいずれかに記載の制御装置。
（１０）
前記ユーザの生体情報に基づいて前記ユーザの状態を推定する推定部
をさらに備え、
前記制御部は、前記推定部の推定結果に基づいて前記シートに対する動作を制御する
上記（２）から（９）までのいずれかに記載の制御装置。
（１１）
前記ジェスチャ入力判定部は、前記シートが備え付けられた車両の振動に基づく圧力分布の時間変動であるか否かに応じて、前記ユーザの挙動が、前記操作入力を意図したジェスチャか、前記操作入力を意図しない姿勢変動かを判別する
上記（４）から（１０）までのいずれかに記載の制御装置。
（１２）
制御を行う制御装置が、
ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測することと、
その計測による計測結果に応じて、機器の動作を制御することと
を含む制御方法。
（１３）
制御を行う制御装置のコンピュータに、
ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測することと、
その計測による計測結果に応じて、機器の動作を制御することと
を含む処理を実行させるためのプログラム。
（１４）
ユーザが着座するシートが備え付けられた移動体であって、
前記シートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測する計測部と、
前記計測部による計測結果に応じて、機器の動作を制御する制御部と
を備える移動体。
なお、本実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、他の効果があってもよい。
１１ 制御処理装置， １２ 圧力分布計測部， １３ 荷重変動統計処理部， １４ 身体計測部， １５ 心拍計測部， １６ 呼吸計測部， １７ ジェスチャ入力判定部， １８ 身体負荷判定部， １９ 心身状態推定部， ２０ 車体運動計測部， ２１ 機器操作部， ２２ シート制御部， ２３ ユーザ通知部， ２４ 運転機能通知部， ３１ 頭部圧力分布計測部， ３２ 背部圧力分布計測部， ３３ 座部圧力分布計測部， ３４ 脚部圧力分布計測部， ３５ 底部圧力分布計測部， ５１ 車両， ６１ シート， ６２ ヘッドレスト部， ６３ バックレスト部， ６４ シート座面部， ６５ フットレスト部， ６６ フロア

Claims (14)

  1. ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測する計測部と、
    前記計測部による計測結果に応じて、機器の動作を制御する制御部と
    を備える制御装置。
  2. 前記制御部は、前記計測部の計測結果に応じて前記シートに対する動作を制御する
    請求項１に記載の制御装置。
  3. 前記計測部の計測結果に応じて、前記ユーザによる挙動が所定の操作入力を行うためのジェスチャであることを判定するジェスチャ入力判定部
    をさらに備え、
    前記制御部は、前記ユーザのジェスチャに応じて前記シートに対する動作を制御する
    請求項２に記載の制御装置。
  4. 前記ジェスチャ入力判定部は、前記ユーザの挙動が、前記操作入力を意図したジェスチャか、前記操作入力を意図しない姿勢変動かを判別する
    請求項３に記載の制御装置。
  5. 前記ジェスチャ入力判定部は、所定の予備動作に続けて前記計測部により計測される計測結果に応じて、前記ユーザの挙動が、前記操作入力を意図したジェスチャか、前記操作入力を意図しない姿勢変動かを判別する
    請求項４に記載の制御装置。
  6. 前記ジェスチャ入力判定部は、所定の操作入力に続けて前記計測部により計測される計測結果に応じて、前記ユーザの挙動が、前記操作入力を意図したジェスチャか、前記操作入力を意図しない姿勢変動かを判別する
    請求項４に記載の制御装置。
  7. 前記制御部は、前記計測部の計測結果に応じて、前記シートが備え付けられた車両の室内におけるエンタテインメント機器の動作を制御する
    請求項１に記載の制御装置。
  8. 前記制御部は、前記計測部の計測結果に応じて、前記シートが備え付けられた車両の室内における環境制御機器の動作を制御する
    請求項１に記載の制御装置。
  9. 前記計測部の計測結果に応じて、前記ユーザの身体疲労の有無を判定する判定部
    をさらに備え、
    前記制御部は、前記判定部の判定結果に基づいて前記シートに対する動作を制御する
    請求項２に記載の制御装置。
  10. 前記ユーザの生体情報に基づいて前記ユーザの状態を推定する推定部
    をさらに備え、
    前記制御部は、前記推定部の推定結果に基づいて前記シートに対する動作を制御する
    請求項２に記載の制御装置。
  11. 前記ジェスチャ入力判定部は、前記シートが備え付けられた車両の振動に基づく圧力分布の時間変動であるか否かに応じて、前記ユーザの挙動が、前記操作入力を意図したジェスチャか、前記操作入力を意図しない姿勢変動かを判別する
    請求項４に記載の制御装置。
  12. 制御を行う制御装置が、
    ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測することと、
    その計測による計測結果に応じて、機器の動作を制御することと
    を含む制御方法。
  13. 制御を行う制御装置のコンピュータに、
    ユーザが着座するシートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測することと、
    その計測による計測結果に応じて、機器の動作を制御することと
    を含む処理を実行させるためのプログラム。
  14. ユーザが着座するシートが備え付けられた移動体であって、
    前記シートの複数の計測範囲における圧力分布、および当該圧力分布の時間変動を計測する計測部と、
    前記計測部による計測結果に応じて、機器の動作を制御する制御部と
    を備える移動体。
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